本篇報(bào)告由清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心獨(dú)家支持（原清華-青島數(shù)據(jù)科學(xué)研究院發(fā)起），清華大學(xué)新聞傳播學(xué)院博士后何靜（沈陽(yáng)教授團(tuán)隊(duì)）發(fā)布，研究?jī)?nèi)容主要圍繞國(guó)內(nèi)高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)的發(fā)展現(xiàn)狀、教育科研水平及其行業(yè)影響力、傳播影響力的對(duì)比分析等方面。以下為報(bào)告部分內(nèi)容節(jié)選：1 高校大數(shù)據(jù)研究院發(fā)展概述
信息技術(shù)的高速發(fā)展，促進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用開始融入各行各業(yè)，大數(shù)據(jù)人才需求猛增。在此背景下，大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)機(jī)制應(yīng)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展高度結(jié)合，著重瞄準(zhǔn)行業(yè)解決方案，面向計(jì)算和存儲(chǔ)等領(lǐng)域，培養(yǎng)金融、政務(wù)、電商、媒體等方面的復(fù)合應(yīng)用型人才。我國(guó)高校最先開展的是大數(shù)據(jù)碩士研究生培養(yǎng)，而后才有本科專業(yè)招生。2012年，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)與北京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)和中央財(cái)經(jīng)大學(xué)聯(lián)合成立“大數(shù)據(jù)分析碩士培養(yǎng)協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)”，在全國(guó)率先搭建了大數(shù)據(jù)碩士人才培養(yǎng)體系。2014年，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)進(jìn)一步開設(shè)了“統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)（大數(shù)據(jù)分析）”，包括信息管理與信息系統(tǒng)（大數(shù)據(jù)）和統(tǒng)計(jì)學(xué)（大數(shù)據(jù)分析）兩個(gè)本科專業(yè)方向。2015年9月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，開始部署大數(shù)據(jù)相關(guān)工作，推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的平穩(wěn)發(fā)展?！笆濉币?guī)劃中也明確提出實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享。2016年2月16日，教育部發(fā)布《教育部關(guān)于公布2015年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，在“新增審批本科專業(yè)名單”中公布新專業(yè)“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”。近日，教育部公布了2020年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果通知，名單顯示，2021年新增數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)共計(jì)62所。截至2021年3月1日，數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)審批通過(guò)共計(jì)693所，大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)審批通過(guò)共計(jì)142所，直接或間接與大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)多達(dá)上千個(gè)，并且2016年-至今，相關(guān)專業(yè)的開設(shè)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，為了加快學(xué)科建設(shè)和人才輸出，不少高校成立了大數(shù)據(jù)研究院，通過(guò)單獨(dú)招生或者聯(lián)合培養(yǎng)的方式，將短期重點(diǎn)聚焦于研究生的培養(yǎng)，以快速培養(yǎng)掌握大數(shù)據(jù)核心技術(shù)、具有創(chuàng)新能力的骨干人才。例如清華大學(xué)雖然沒有開設(shè)大數(shù)據(jù)本科專業(yè)，但是成立了清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心，設(shè)立了大數(shù)據(jù)碩士項(xiàng)目和大數(shù)據(jù)能力提升項(xiàng)目。由于大數(shù)據(jù)學(xué)院屬于新開設(shè)的專業(yè)方向，因此在基礎(chǔ)設(shè)施、師資力量、課程體系等方面仍然處于摸索試驗(yàn)階段，在培養(yǎng)方案上沒有形成獨(dú)立、完善的體系。在大數(shù)據(jù)專業(yè)被獨(dú)立劃分之前，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、電子信息、自動(dòng)化等多個(gè)專業(yè)均開設(shè)了數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘等基礎(chǔ)課程，這種附屬于某一學(xué)科的課程盡管具備了萬(wàn)金油的工具性屬性，但失去了大數(shù)據(jù)作為專業(yè)設(shè)置的特殊性，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)專業(yè)涉及研究方向、研究方法和研究問題的獨(dú)特性大大減弱，最終成果常常和預(yù)期目標(biāo)不符。例如在核心課程的設(shè)置上，大數(shù)據(jù)專業(yè)需要體現(xiàn)出交叉學(xué)科的特征，同時(shí)又不能“廣撒網(wǎng)”式教學(xué)，僅僅只是簡(jiǎn)單地將數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)課程雜糅在一起很可能變成“多而不精”。另一方面，高校大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)也有所不足。同時(shí)，鑒于大數(shù)據(jù)技術(shù)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上的迫切性和高度相關(guān)性，高校應(yīng)當(dāng)積極與企業(yè)合作，共享基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，搭建大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等，便于開展各項(xiàng)學(xué)術(shù)研究活動(dòng)。2 高校大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)影響力評(píng)估體系
2.1評(píng)估對(duì)象
本報(bào)告針對(duì)各高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)近年來(lái)的教學(xué)和科研成果進(jìn)行匯總，制定了四級(jí)量化表，分別從教育影響力、科研影響力、社會(huì)影響力三個(gè)方面進(jìn)行分析。其中，教育影響力包括教學(xué)條件、人才培養(yǎng)兩個(gè)維度，評(píng)測(cè)高校數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)在教育教學(xué)方面的投入與水平，這是高校研究院區(qū)別于商業(yè)研究院的一大特點(diǎn)；科研影響力則包括科研規(guī)模、創(chuàng)新能力、科研成果轉(zhuǎn)化能力及國(guó)內(nèi)外交流情況，結(jié)合對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)界在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域成果進(jìn)展的數(shù)據(jù)調(diào)研，對(duì)比分析各高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的影響力；社會(huì)影響力關(guān)注各高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)的媒體指數(shù)，從高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)的傳播內(nèi)容、傳播渠道、傳播效果等維度進(jìn)行數(shù)據(jù)的調(diào)研對(duì)比，分析其整體社會(huì)影響力。2.2評(píng)估維度與指標(biāo)
四級(jí)指數(shù)模型如下表所示，在權(quán)重設(shè)置上，設(shè)置教育影響力、科研影響力、社會(huì)影響力三部分所占權(quán)重相同。
2.3評(píng)估方法
大數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估涉及了多個(gè)維度。部分學(xué)者基于不同的應(yīng)用環(huán)境或不同視界，建立了大數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)模型。對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的特征，美國(guó)普查局[1]將數(shù)據(jù)質(zhì)量歸納為如下幾個(gè)方面：準(zhǔn)確性、一致性、透明度、代表性、完整性、安全性、持續(xù)性；王力和周曉劍[2]認(rèn)為，數(shù)據(jù)質(zhì)量是由可得性、可用性、可靠性、相關(guān)性、外觀質(zhì)量5個(gè)維度構(gòu)成的；劉金晶和曹文潔[3]則提出從完整性、一致性、準(zhǔn)確性和及時(shí)性4個(gè)方面進(jìn)行度量；丁小歐等[4]對(duì)不同數(shù)據(jù)質(zhì)量性質(zhì)進(jìn)行歸納總結(jié)，將數(shù)據(jù)質(zhì)量維度分為核心與外圍，并對(duì)核心指標(biāo)進(jìn)行細(xì)化，同時(shí)對(duì)所有核心指標(biāo)做相關(guān)分析，進(jìn)而建立數(shù)據(jù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)框架；基于數(shù)據(jù)生命周期，莫祖英[5]則將大數(shù)據(jù)質(zhì)量劃分為原始質(zhì)量、過(guò)程質(zhì)量和結(jié)果質(zhì)量，并提出不同的測(cè)度指標(biāo)，利用專家打分和問卷調(diào)查確定權(quán)重，進(jìn)而建立大數(shù)據(jù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)模型；黃永鑫[6]提出了“3As”模型，該模型利用上下文充分性、操作充分性和時(shí)間充足性這3個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)量特征來(lái)評(píng)估大數(shù)據(jù)的使用質(zhì)量水平；基于數(shù)據(jù)使用問題，李建中等[7]從大數(shù)據(jù)眾多的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)中抽象出一致性、精確性、完整性、時(shí)效性、實(shí)體同一性這5個(gè)指標(biāo)，認(rèn)為其具有實(shí)際可行性。
因半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中占比較大，不少研究人員針對(duì)此類數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。韓京宇和陳可佳[8]基于事實(shí)抽取評(píng)估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，在 Web 上構(gòu)建目標(biāo)文檔上下文；湯莉、宮秀軍、何麗[9]提出基于 PAC-Bayes 理論的 Web 文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法；余芳東[10]將數(shù)據(jù)質(zhì)量保證框架分為數(shù)據(jù)源條件、元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)3個(gè)維度，每個(gè)維度包括若干個(gè)質(zhì)量要素；李森有等[11]提出基于質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)度量的全數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法，從而評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的大數(shù)據(jù)質(zhì)量.....綜上，現(xiàn)有大數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法通常利用綜合評(píng)價(jià)和聚類思想，其評(píng)估視角絕大多數(shù)基于數(shù)據(jù)質(zhì)量表征和數(shù)據(jù)生命周期，重點(diǎn)研究社會(huì)各界極為關(guān)切的大數(shù)據(jù)使用質(zhì)量。本研究以定量分析為基礎(chǔ)，探索如何解決多源數(shù)據(jù)融合問題，并基于數(shù)據(jù)生命周期提出大數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法，構(gòu)建相應(yīng)模型，使研究結(jié)果更具說(shuō)服力和針對(duì)性。
1）教育影響力指數(shù)評(píng)估模型的構(gòu)建。在借鑒已有指標(biāo)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，結(jié)合大數(shù)據(jù)研究院的自身特點(diǎn)，秉承客觀性、公正性、可操作等原則，對(duì)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值提煉和技術(shù)處理，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析法和相關(guān)數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建起一個(gè)基于大數(shù)據(jù)，且開放、透明、不斷更新迭代的教育影響力綜合評(píng)估體系，多維度反映高校數(shù)據(jù)研究院的教育影響力。
2）科研影響力評(píng)估體系的構(gòu)建。基于評(píng)估模型分析及質(zhì)量評(píng)估結(jié)果，參考相關(guān)科研機(jī)構(gòu)的研究案例和經(jīng)典理論，深入探析大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的背景下高校數(shù)據(jù)研究院提升科研影響力的實(shí)現(xiàn)路徑。依托輿情大數(shù)據(jù)平臺(tái)的廣泛影響力和豐富技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，定期發(fā)布相關(guān)榜單和發(fā)展報(bào)告，實(shí)時(shí)解讀高校數(shù)據(jù)研究院發(fā)展脈絡(luò)。
3）社會(huì)影響力指數(shù)評(píng)估模型的構(gòu)建。在借鑒已有指標(biāo)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，結(jié)合教育部權(quán)威數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘，圍繞高校社會(huì)公開度、新媒體平臺(tái)傳播范圍、新媒體平臺(tái)傳播效果、社會(huì)好感度、網(wǎng)絡(luò)輿論影響力等多個(gè)維度，多維度反映高校數(shù)據(jù)研究院宣傳的覆蓋度、傳播力和影響力。
在指標(biāo)模型構(gòu)建過(guò)程中，采取層次分析法、數(shù)學(xué)模型法等具體定量方法確定各項(xiàng)指標(biāo)，并將定性結(jié)果做定量化數(shù)據(jù)處理，為高校大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)的整體趨勢(shì)分析提供數(shù)據(jù)支撐，保證評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性、實(shí)用性和客觀性。同時(shí)，充分考慮各研究院的宣傳途徑和各高校數(shù)據(jù)研究院的師資力量、課程設(shè)置、教學(xué)規(guī)模等多方面信息，采集并監(jiān)測(cè)微信公眾號(hào)、微博、網(wǎng)頁(yè)新聞、論壇、社區(qū)、博客、貼吧等多渠道的數(shù)據(jù)，進(jìn)而做到對(duì)全網(wǎng)數(shù)據(jù)的全方位、立體式掌控。在權(quán)重設(shè)置上，更加偏向于客觀可獲取的數(shù)據(jù)指標(biāo)，以減少人工（專家打分）的誤差。經(jīng)不斷測(cè)試和調(diào)整后的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于海量數(shù)據(jù)挖掘，以客觀可測(cè)量指標(biāo)為評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，通過(guò)多元維度的綜合考評(píng)可確定各高校數(shù)據(jù)研究院的傳播影響力，使評(píng)價(jià)結(jié)果具有高度的可信性。
團(tuán)隊(duì)擁有指數(shù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和相對(duì)成熟的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)。在大數(shù)據(jù)平臺(tái)方面，對(duì)超過(guò)1200萬(wàn)個(gè)微信公眾號(hào)、1.5億個(gè)微博賬號(hào)、近100萬(wàn)個(gè)App進(jìn)行日常監(jiān)測(cè)和大規(guī)模數(shù)據(jù)采集，其中，微信公眾號(hào)數(shù)據(jù)涵蓋總閱讀數(shù)、頭條閱讀數(shù)、平均閱讀數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)等十幾項(xiàng)指標(biāo)，微博數(shù)據(jù)包括發(fā)博數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、原創(chuàng)數(shù)等十余項(xiàng)指標(biāo)，這樣大規(guī)模的數(shù)據(jù)集可為高校數(shù)據(jù)研究院影響力指數(shù)模型的實(shí)施評(píng)估提供強(qiáng)大數(shù)據(jù)支持。并且，團(tuán)隊(duì)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)面向微博、微信、APP分別建立了傳播指數(shù)，通過(guò)指數(shù)模型的綜合評(píng)估，對(duì)賬號(hào)、信息進(jìn)行排位篩選。目前，團(tuán)隊(duì)已分別構(gòu)建微信傳播指數(shù)WCI（Wechat Communication Index）、微博傳播指數(shù)BCI（MicroBlog Communication Index）及APP傳播指數(shù)ACI（APP Communication Index），不僅可為企事業(yè)單位影響力指數(shù)模型的構(gòu)建提供思路、方法和框架，還可提供理論支撐；在技術(shù)方面，團(tuán)隊(duì)采用改良版的Java爬蟲工具，可完成指定網(wǎng)站查詢后的數(shù)據(jù)抓取任務(wù)，且具備內(nèi)置可擴(kuò)展的OCR接口，支持解析和提取圖片中的文字。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)采用了云采集技術(shù)，即采集任務(wù)自動(dòng)分配到云端多臺(tái)服務(wù)器同時(shí)執(zhí)行，提高采集效率，以在較短時(shí)間內(nèi)獲取成千上萬(wàn)條信息。另外，系統(tǒng)提供兩微一端數(shù)據(jù)的搜索、分類、統(tǒng)計(jì)、排行、圖表等數(shù)據(jù)處理方式，可對(duì)本研究涉及數(shù)據(jù)進(jìn)行高效調(diào)用和深入挖掘。課題主要負(fù)責(zé)人沈陽(yáng)教授先后發(fā)布了多款新聞傳播分析軟件，包括微博數(shù)據(jù)抓取、詞頻分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析、大跨度新聞?lì)l度分析軟件等，能夠?qū)崿F(xiàn)跨平臺(tái)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集。這些技術(shù)不僅提高了平臺(tái)信息獲取的效率，還擴(kuò)大了信息搜集的范圍、所獲信息的類型等，使得高校數(shù)據(jù)研究院影響力指數(shù)模型所需的龐大數(shù)據(jù)集有了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。
3 各研究院分析
在本章中，團(tuán)隊(duì)將結(jié)合各高校大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)、研究院的開設(shè)時(shí)間，第四輪學(xué)科評(píng)估情況及所設(shè)研究機(jī)構(gòu)的屬性、功能等因素進(jìn)行綜合考量，最終選取“復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院”“北京大數(shù)據(jù)研究院”“清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心”“南都大數(shù)據(jù)研究院”“中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院”“山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院”“華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院”“北大健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院”八個(gè)樣本進(jìn)行傳播影響力的分析。
3.1熱門詞分析
（圖3-1，復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院在2021年4月1日至4月30日期間熱門詞詞云圖）如圖所示，關(guān)于復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院相關(guān)報(bào)道中“數(shù)據(jù)”一詞出現(xiàn)頻率最高，達(dá)351次，充分體現(xiàn)了復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院很好地開展了以大數(shù)據(jù)為主要方向和特色的創(chuàng)新型學(xué)院及研究院的建設(shè)工作。同時(shí)，“中國(guó)”“科技”“紅色”等熱門詞匯的出現(xiàn)，展示了復(fù)旦在2021年這一建黨百年大業(yè)之際，為關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，力行一流高校的責(zé)任與擔(dān)當(dāng)。
（圖3-2，北京大數(shù)據(jù)研究院在2021年4月1日至4月30日期間熱門詞詞云圖）如圖所示，關(guān)于北京大數(shù)據(jù)研究院的相關(guān)報(bào)道中，“數(shù)據(jù)”一詞出現(xiàn)頻率最高，達(dá)262次，側(cè)面體現(xiàn)出作為國(guó)內(nèi)第一個(gè)政產(chǎn)學(xué)研用緊密結(jié)合的綜合性大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)，北京大數(shù)據(jù)研究院的大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新成果層出不窮。同時(shí)，“北京”一詞出現(xiàn)頻率較高，反映出該研究院重點(diǎn)輻射北京地區(qū)。
（圖3-3，清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心在2021年4月1日至4月30日期間熱門詞詞云圖）如圖所示，有關(guān)于清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心的相關(guān)報(bào)道中依舊是“數(shù)據(jù)”一詞出現(xiàn)頻率最高，其次是“模型“和”技術(shù)”二詞，體現(xiàn)出清華大學(xué)在大數(shù)據(jù)方向的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合不斷創(chuàng)新、迭代的算法、模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，并做出了重大貢獻(xiàn)，相關(guān)信息的發(fā)布有利于大眾更深入地了解大數(shù)據(jù)技術(shù)。D.南都大數(shù)據(jù)研究院
（圖3-4，南都大數(shù)據(jù)研究院在2021年4月1日至4月30日期間熱門詞詞云圖）如圖所示，關(guān)于南都大數(shù)據(jù)研究院的相關(guān)報(bào)道中，同樣是“數(shù)據(jù)”一詞出現(xiàn)頻率最高，其次是“研究院”和“粵港澳“兩詞。南方都市報(bào)社旗下的南都大數(shù)據(jù)研究院的熱門詞匯呈現(xiàn)出明顯的企業(yè)特點(diǎn)，也反映出它的輻射區(qū)域主要為粵港澳大灣區(qū)。
（圖3-5，中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院在2021年4月1日至4月30日期間熱門詞詞云圖）如圖所示，關(guān)于中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院的相關(guān)報(bào)道中，“研究院”一詞出現(xiàn)頻率最高，內(nèi)容多為友校相關(guān)學(xué)院的教授到訪中國(guó)人民大學(xué)做數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)的學(xué)術(shù)交流，以及自己學(xué)院發(fā)布的通知。這些信息的發(fā)布，有利于知識(shí)與資源的共享。
（圖3-6，華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院在2021年4月1日至4月30日期間熱門詞詞云圖）在相同時(shí)間段內(nèi)，關(guān)于華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院的相關(guān)報(bào)道共計(jì)29條，在相比較的八個(gè)研究院中，聲量較小、曝光率不足。在有限數(shù)據(jù)中，“數(shù)據(jù)”一詞出現(xiàn)頻率最高，開源”“項(xiàng)目”“社區(qū)”等詞出現(xiàn)頻率緊隨其后。整體宣傳策略偏保守。
（圖3-7，山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院在2021年4月1日至4月30日期間熱門詞詞云圖）
在相同時(shí)間段內(nèi)，關(guān)于山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院的相關(guān)報(bào)道共計(jì)13條，在相比較的八個(gè)研究院中，同樣聲量較小，且數(shù)據(jù)多來(lái)自自身公眾號(hào)發(fā)布的內(nèi)容。在有限數(shù)據(jù)中，“博士后”一詞出現(xiàn)頻率最高，屬于該學(xué)院與同校法學(xué)院聯(lián)合舉辦的“邁向數(shù)據(jù)法學(xué)研討會(huì)”的相關(guān)內(nèi)容。整個(gè)詞云圖中“法學(xué)院”“征文”“作品”等詞均與此事件相關(guān)，側(cè)面體現(xiàn)出山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院注重學(xué)科交叉、協(xié)同創(chuàng)新。
（圖3-8，北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院在2021年4月1日至4月30日期間熱門詞詞云圖）如圖所示，在北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院的相關(guān)報(bào)道中，多數(shù)與《北京大學(xué)全球健康發(fā)展論壇》有關(guān)。因此關(guān)鍵詞中，“中國(guó)醫(yī)療”、“北京大學(xué)”等出現(xiàn)次數(shù)較多。除此之外，該研究院其他話題的傳播信息較少。3.2傳播影響力分析
首先，借助團(tuán)隊(duì)的輿情工具，統(tǒng)計(jì)8所高校教研機(jī)構(gòu)在2021年4月1日-2021年4月30日期間各渠道的傳播信息量。其中，信息傳播總聲量依次為南都大數(shù)據(jù)研究院（2508條）、北京大數(shù)據(jù)研究院（366條）、復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院（246條）、清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心（47條）、華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院（33條）、中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院（29條）、北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院（26條）、山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院（13條）。
（圖3-9：南都大數(shù)據(jù)研究院 圖3-10：北京大數(shù)據(jù)研究院）
（圖3-11：復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院 圖3-12：清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心）
（圖3-13：華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院 圖3-14：中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院）
（圖3-15：北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院 圖3-16：山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院）其次，基于團(tuán)隊(duì)傳播指數(shù)平臺(tái)，設(shè)置自定義微信公眾號(hào)榜單，選取2021年4月推文數(shù)據(jù)展開分析。微信傳播影響力WCI排行榜基于發(fā)文數(shù)、總閱讀量、頭條閱讀量、平均閱讀量、總在看量、總點(diǎn)贊量計(jì)算得出。可以看到，所選擇的高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)微信平臺(tái)傳播影響力大小依次為：數(shù)據(jù)派THU（清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心）、中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院、北京大數(shù)據(jù)研究院、復(fù)旦大數(shù)據(jù)學(xué)院、北大健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院、華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)學(xué)院（注：因部分機(jī)構(gòu)未開設(shè)微信公眾號(hào)，故相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失，如南都大數(shù)據(jù)研究院、山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院）
（圖3-17，微信公眾號(hào)傳播力數(shù)據(jù)榜單）最后，借助團(tuán)隊(duì)輿論熱點(diǎn)工具，將排名靠前的五所大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)近30天內(nèi)（統(tǒng)計(jì)截止日期2021年5月25日）輿論發(fā)布指數(shù)（如下圖3-18所示）進(jìn)行分析可知，除了依靠強(qiáng)大媒體平臺(tái)的南都大數(shù)據(jù)研究院之外，傳播聲量大小依次為：北京大數(shù)據(jù)研究院＞中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院＞復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院＞清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心。
(圖3-18：五所教研機(jī)構(gòu)30天輿論發(fā)布指數(shù)對(duì)比分析)
3.3 媒體指數(shù)
借助團(tuán)隊(duì)的輿情工具，并根據(jù)信息源自動(dòng)劃分出的媒體傳播平臺(tái)類型，得出教研機(jī)構(gòu)各平臺(tái)的信息傳播情況如下圖所示（數(shù)據(jù)選取日期：2021年4月1日—2021年4月30日）。
左圖3-25：北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院 右圖3-26：山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院）可以看到：南都大數(shù)據(jù)研究院依靠南方都市報(bào)這一強(qiáng)有力媒體，通過(guò)南方都市報(bào)APP和相關(guān)網(wǎng)頁(yè)平臺(tái)傳播的內(nèi)容聲量較高，分別達(dá)到了全部聲量的42.74%和35.69%。在自媒體平臺(tái)上，其在微信公眾號(hào)及相關(guān)微博的傳播聲量占比差異不大，分別占到總量的4.86%和2.23%。而北京大數(shù)據(jù)研究院的信息傳播主要陣地是微信公眾號(hào)“北京大數(shù)據(jù)研究院BIBDR0”，傳播聲量占比高達(dá)35.79%。同時(shí)，在相關(guān)媒體平臺(tái)的手機(jī)客戶端和網(wǎng)頁(yè)客戶端，內(nèi)容傳播聲量也較高，占比達(dá)到23.22%和21.59%。相比于其它科研機(jī)構(gòu)，北京大數(shù)據(jù)研究院在微博平臺(tái)的信息傳播聲量較大，但也僅占到總聲量的6.01%。相比之下，復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院與華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院的傳播主要平臺(tái)相對(duì)多元，二者在微信公眾號(hào)、手機(jī)客戶端及網(wǎng)頁(yè)客戶端等渠道的聲量比重相當(dāng)。與此同時(shí)，知乎等問答平臺(tái)也是兩所高校教研機(jī)構(gòu)信息傳播的重要渠道之一，但二者的微博平臺(tái)的傳播聲量相對(duì)較弱。相比于其他機(jī)構(gòu)，清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心、北京大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院及山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院在該時(shí)段重點(diǎn)通過(guò)微信平臺(tái)進(jìn)行傳播（平臺(tái)傳播比重超80%），山東大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院更是占比達(dá)到100%。傳統(tǒng)媒體平臺(tái)、手機(jī)客戶端、網(wǎng)絡(luò)問答平臺(tái)及微視頻平臺(tái)等渠道發(fā)聲相對(duì)較弱，信息傳播方式相對(duì)單一。綜上所述，不同類型的科研機(jī)構(gòu)在特定時(shí)間段內(nèi)傳播聲量及傳播渠道各不相同。但在微博宣傳平臺(tái)上，各大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)傳播聲量均走勢(shì)較弱，只有中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)研究院微博傳播比重達(dá)到了總聲量的6%。4 高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)傳播建議
4.1高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀
高校是我國(guó)科研創(chuàng)新的重要基地之一，其科研管理信息化水平直接影響著高?？蒲辛α康陌l(fā)展。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)不少高校相繼建立了科研管理系統(tǒng)，有效簡(jiǎn)化了科研管理部門的日常工作流程，提升了高?？蒲泄芾硇?，也為各大高校乃至國(guó)家積累了極為有價(jià)值的科研數(shù)據(jù)。但必須認(rèn)識(shí)到的是，隨著我國(guó)科技水平的穩(wěn)步提升，特別是大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐漸應(yīng)用，高校對(duì)科研管理信息化的要求也在逐漸提高，客觀上呈現(xiàn)出高?？蒲泄芾硇畔⒒ㄔO(shè)的一些不足。第一，高?？蒲泄芾硇畔⒒潭炔桓?，長(zhǎng)期停留在數(shù)據(jù)獲取階段。目前，絕大多數(shù)高校的科研管理系統(tǒng)大多僅具備基本的錄入、查詢、修改及報(bào)表等功能，相關(guān)人員獲取到的信息多為表面信息，對(duì)于隱藏信息，則一直缺乏有效的挖掘和分析手段；第二，和校內(nèi)其他應(yīng)用系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)程度不高，且統(tǒng)計(jì)分析功能也相對(duì)較弱。具體來(lái)說(shuō)，高校的科研管理系統(tǒng)和校內(nèi)其他系統(tǒng)基本沒有信息間的共享，“信息孤島”現(xiàn)象存在。與此同時(shí)，科研管理系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析功能也僅僅只是簡(jiǎn)單累加了項(xiàng)目的人員、經(jīng)費(fèi)、數(shù)量等信息，基本未對(duì)數(shù)據(jù)本身所包含的問題進(jìn)行映射，缺乏輔助決策的相關(guān)功能。鑒于此，在當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下，提高高校的科研管理信息化水平勢(shì)在必行?？蒲性u(píng)估是重要的探索模式，高校如何合理地分配其有效的科研資源，如何對(duì)科研項(xiàng)目的可行性、科研機(jī)構(gòu)的綜合實(shí)力進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，對(duì)高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)的發(fā)展有著重要意義。而在科研評(píng)估過(guò)程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的理論教學(xué)和科研應(yīng)用程度至關(guān)重要。4.2高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)傳播問題
4.2.1科研數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化問題
截至今，國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作還未形成一套公認(rèn)的、完整的大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，絕大多數(shù)的大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作尚處于標(biāo)準(zhǔn)的需求分析和研究探討階段。高校大數(shù)據(jù)同樣也需要標(biāo)準(zhǔn)化處理，盡量減少混亂無(wú)序的信息及資源，以消除“信息孤島”現(xiàn)象，增強(qiáng)教育數(shù)據(jù)的可用性、通用性和互操作性，從而促進(jìn)數(shù)據(jù)整體價(jià)值的提升。武漢大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等高校在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方面進(jìn)行了諸多嘗試，取得了一定成績(jī)。但就我國(guó)高校整體而言，并沒有形成一套完善的、可通用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系。而這帶來(lái)的直接后果便是，無(wú)法推進(jìn)高校自身的傳播研究，進(jìn)而影響學(xué)術(shù)水平的提升和高校信息資源的共享，最終導(dǎo)致高校傳播力不足。數(shù)據(jù)人才的缺乏，直接導(dǎo)致了兩個(gè)問題：一是科研進(jìn)展難以得到突破，二是傳播影響力也隨之受限。美國(guó)之所以能夠在大數(shù)據(jù)浪潮中處于潮頭，與之重視、培養(yǎng)數(shù)據(jù)人才密不可分。高校教育管理數(shù)據(jù)人才是一個(gè)跨學(xué)科的數(shù)據(jù)人才團(tuán)隊(duì)，由多種角色人員組成，包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、程序員、統(tǒng)計(jì)人員、業(yè)務(wù)人員等，作為連接大數(shù)據(jù)與教育應(yīng)用的橋梁，他們要解決的是如何實(shí)現(xiàn)教育管理大數(shù)據(jù)的價(jià)值。雖然市場(chǎng)對(duì)高校教育管理數(shù)據(jù)人才的需求日益增多，但目前的人才培養(yǎng)體制機(jī)制尚不健全，能夠提供的人才數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)實(shí)需求。香港環(huán)球經(jīng)濟(jì)電訊社(GEDA)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家江儒山認(rèn)為，如Perntland (MIT)、Andrew Ng吳恩達(dá)這樣的大數(shù)據(jù)專家，全球也不過(guò)二三百人，而赴其后塵的新銳大數(shù)據(jù)專家，估計(jì)全球不過(guò)千人左右……縱觀國(guó)內(nèi)外，百分之七八十的優(yōu)秀大數(shù)據(jù)專業(yè)人才，都就職于全球頂尖的科技公司，如蘋果、亞馬遜、Google、華為、騰訊、阿里、百度等，在高等學(xué)府和基礎(chǔ)研究機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)專家相對(duì)較少。4.2.3高校教研平臺(tái)自我傳播受限，傳播頻率較低
信息爆炸的時(shí)代，“酒香也怕巷子深”，大數(shù)據(jù)研究院若停留在“只需要做好研究”這種傳統(tǒng)思想上，并不利于自身發(fā)展。然而在實(shí)際傳播中，高校教研機(jī)構(gòu)往往自我營(yíng)銷意識(shí)較弱，未充分利用媒體平臺(tái)，且各研究院的傳播方式仍停留在傳統(tǒng)的兩微一端。就目前的傳播媒介來(lái)看，傳播力較強(qiáng)、傳播潛力較大的是短視頻平臺(tái)，但大數(shù)據(jù)研究院開通短視頻賬號(hào)的屈指可數(shù)。已有數(shù)據(jù)顯示，開設(shè)微信公眾號(hào)的高校教研機(jī)構(gòu)極其有限，其中，地方政府和高校合作開設(shè)的大數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)并未開設(shè)相關(guān)自媒體賬號(hào)，如貴安新區(qū)·貴州師范大學(xué)IBM大數(shù)據(jù)學(xué)院。另外，在已有的信息傳播中，絕大多數(shù)為二次轉(zhuǎn)載，原創(chuàng)內(nèi)容制作較為粗放，大多是學(xué)術(shù)會(huì)議、學(xué)生活動(dòng)等信息，一旦缺乏技術(shù)研究進(jìn)展和會(huì)議召開近況，就會(huì)陷入“無(wú)稿可發(fā)、無(wú)事可做、無(wú)聲可傳”的境地。并且，發(fā)布的內(nèi)容難以引發(fā)深度思考，如缺少前沿趨勢(shì)和熱點(diǎn)應(yīng)用等信息分享。4.2.4命名規(guī)則多元化，可辨識(shí)度較低
整合營(yíng)銷傳播中，關(guān)鍵在于形象整合，要求傳播者盡量保證“一種形象，一個(gè)聲音”，即“文字與其他視覺要素相一致”、“在不同媒體上投放信息和內(nèi)容相一致”。但在已有傳播主體的命名方式中，不少機(jī)構(gòu)并未采取合適的命名方式，如黃河科技學(xué)院大數(shù)據(jù)與智能技術(shù)學(xué)院，在微信公號(hào)運(yùn)營(yíng)主體為大數(shù)據(jù)與智能技術(shù)學(xué)院團(tuán)委學(xué)生會(huì)平臺(tái)，采用“大數(shù)據(jù)小萌”命名方式而未含有院系名稱中文/英文縮寫。同時(shí)，其頭像為“海綿寶寶”而非具有標(biāo)識(shí)性的院徽，該命名規(guī)范無(wú)法讓受眾產(chǎn)生聯(lián)想，有效傳播力不足。按照品牌公關(guān)理論的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)看各研究院，CIS系統(tǒng)（包括理念識(shí)別、行為識(shí)別和視覺識(shí)別）的搭建極為重要，例如，對(duì)于理念識(shí)別而言，一個(gè)鮮明突出的院訓(xùn)，不僅可以激勵(lì)研究院的師生更好地投入科學(xué)研究，更能明確自己的定位和特色，具有更高的辨識(shí)度。但CIS系統(tǒng)是一個(gè)整體的、統(tǒng)一的系統(tǒng)，三大組成部分相互支撐，僅對(duì)其中一個(gè)部分進(jìn)行構(gòu)建和提升，無(wú)法達(dá)到整合營(yíng)銷、整合形象傳播的效果。目前，CIS系統(tǒng)搭建稍突出的院校通常比較重視理念識(shí)別部分，而在行為識(shí)別和視覺識(shí)別方面表現(xiàn)較弱。
高校研究機(jī)構(gòu)設(shè)置，直接關(guān)乎理論體系建構(gòu)和實(shí)踐應(yīng)用普及，其發(fā)展?fàn)顩r、現(xiàn)存問題、發(fā)展對(duì)策、競(jìng)爭(zhēng)力提升、品牌形象塑造等問題都需要重點(diǎn)關(guān)注。其中，品牌口碑是以評(píng)價(jià)方式輸出品牌印象，是評(píng)價(jià)品牌影響力必不可少的關(guān)鍵因素?？傮w來(lái)說(shuō)，作為各方聲音的集中體現(xiàn)，品牌口碑具有顯著的多變性和不確定性。就目前所獲高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)傳播力榜單而言，榜單前列均是原985、211院校。相對(duì)而言，雙非一本和獨(dú)立學(xué)院所開設(shè)的教研機(jī)構(gòu)關(guān)注度較小、影響力較弱。同時(shí)，由于科研經(jīng)費(fèi)不足，難以形成自己的創(chuàng)新型成果和品牌工程。4.3高校大數(shù)據(jù)教研機(jī)構(gòu)建議
4.3.1科研項(xiàng)目立項(xiàng)決策
項(xiàng)目立項(xiàng)決策是在科研項(xiàng)目開展前對(duì)實(shí)施該項(xiàng)目的必要性、創(chuàng)新性、科學(xué)性、可行性及其定位、目標(biāo)、任務(wù)、投入、組織管理等多方面進(jìn)行綜合評(píng)估，其主要目的是判斷項(xiàng)目的優(yōu)劣性，因此在科研管理中占有重要地位。在當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下，必須采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)上述多維數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，避免科研項(xiàng)目立項(xiàng)過(guò)程中的一些繁瑣性和重復(fù)性的工作，造成項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的浪費(fèi)，同時(shí)，建立一套完善的科研項(xiàng)目篩選體系，通過(guò)數(shù)學(xué)建模和人工智能算法，對(duì)科研項(xiàng)目的各影響因子采取聯(lián)合查詢與分析，盡可能地在科研項(xiàng)目立項(xiàng)前排除不合理因素，對(duì)合理的承擔(dān)單位與負(fù)責(zé)人項(xiàng)目予以審批立項(xiàng)，從而優(yōu)化高?？蒲匈Y源配置，提升科研經(jīng)費(fèi)使用效率，提高高?？蒲泄芾硭?。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)不少高校的科研資源均面臨一定程度的短缺局面，但必須承認(rèn)，與有限的科研資源相反的是，國(guó)內(nèi)大部分科研院校也存在著科研資源無(wú)法有效利用、有限資源重復(fù)浪費(fèi)的情況。不僅如此，不少高校對(duì)不同的院系和專業(yè)還存在著科研資源分配明顯傾斜的現(xiàn)象，制約了高校整體科研水平的統(tǒng)籌發(fā)展，一定程度上也導(dǎo)致了科研資源的浪費(fèi)和低水平項(xiàng)目重復(fù)實(shí)施的現(xiàn)象發(fā)生，客觀上降低了高校的科研實(shí)力與整體創(chuàng)新水平。應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的科研資源配置可以包括以下三個(gè)方面：第一，完善原始數(shù)據(jù)的采集和清洗工作，更新以人員庫(kù)、經(jīng)費(fèi)庫(kù)、成果庫(kù)及以科研用房、科研儀器為基礎(chǔ)的科研資源數(shù)據(jù)庫(kù)；第二，建立適合高校自身發(fā)展的評(píng)判模型庫(kù)，例如各類科研資源、科研成果的計(jì)算參數(shù)與規(guī)則庫(kù)；第三，建立以定量化的績(jī)效考核為基礎(chǔ)的資源配置工具與決策支持管理工具，以更好地對(duì)科研資源進(jìn)行優(yōu)化配置。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)高校的科研管理大多“重申請(qǐng)、輕結(jié)題”，對(duì)科研項(xiàng)目的全壽命管理把控能力弱，導(dǎo)致不少科研項(xiàng)目的完結(jié)質(zhì)量都不盡如人意。科研項(xiàng)目的全壽命管理主要包含項(xiàng)目計(jì)劃的制訂、人員和經(jīng)費(fèi)管理、中期末期檢查等多個(gè)環(huán)節(jié)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以通過(guò)高效的信息化手段，將分散的相關(guān)信息組合加以分析提煉，如項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)使用情況、科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)科技成果引用情況、項(xiàng)目組成員的工作量及設(shè)備儀器的使用情況等，從而深入挖掘出項(xiàng)目實(shí)施各要素之間的內(nèi)在聯(lián)系，進(jìn)而幫助科研管理部門及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題和解決問題。4.3.2建立復(fù)合式互聯(lián)網(wǎng)矩陣平臺(tái)傳播方式
由于多元化的媒體形態(tài)，用戶無(wú)法同一時(shí)間接受所有平臺(tái)提供的內(nèi)容信息，高校教研機(jī)構(gòu)要想實(shí)現(xiàn)良好效果傳播的裂變，就必須實(shí)現(xiàn)基于同一機(jī)構(gòu)，在不同新媒體賬號(hào)之間形成相互協(xié)同配合狀態(tài)。不同的平臺(tái)有相對(duì)固定的用戶，通過(guò)充分發(fā)揮不同平臺(tái)的自身優(yōu)勢(shì)，將各類信息以最合適的形式和方式呈現(xiàn)在受眾面前，以確保信息的有效傳達(dá)，這要求各研究機(jī)構(gòu)合理開通不同的傳播平臺(tái)，并且針對(duì)不同平臺(tái)進(jìn)行內(nèi)容加工，而非“一餅多吃”。該過(guò)程需要根據(jù)信息內(nèi)容制定信息發(fā)布方案，充分利用網(wǎng)站、微博、微信、APP、論壇等新媒體平臺(tái)與傳統(tǒng)媒體平臺(tái)，擴(kuò)寬信息發(fā)布渠道，使一個(gè)新聞信息通過(guò)多種表達(dá)形式在多個(gè)平臺(tái)進(jìn)行發(fā)布傳遞給不同的信息消費(fèi)群體，達(dá)到穿透性傳播效果。其中，微信作為一種封閉式的社交媒體，盡管其時(shí)效性相對(duì)較弱，但勝在使用人群的廣泛性和功能的多樣性，因此研究機(jī)構(gòu)針對(duì)微信平臺(tái)，適宜從內(nèi)容深耕入手，打造具有吸引力的、高質(zhì)量的內(nèi)容平臺(tái)；微博一直以靈活性、及時(shí)性和強(qiáng)交互性著稱，時(shí)效性更為凸顯，研究機(jī)構(gòu)適宜利于官方微博賬號(hào)，積極發(fā)聲，傳播最新實(shí)時(shí)消息，以獲取信息消費(fèi)群體的更多關(guān)注度；短視頻平臺(tái)正處于傳播的風(fēng)口期，把握短視頻平臺(tái)，意味著擁有更多的傳播潛力；此外，基于移動(dòng)終端的客戶端平臺(tái)已成為人們接收信息的重要渠道，是內(nèi)容生產(chǎn)與傳播必不可少的一個(gè)部分......因此，大數(shù)據(jù)科研機(jī)構(gòu)可以借助主流媒體+自媒體，實(shí)現(xiàn)信息的復(fù)合傳播，不斷裂變。4.3.3應(yīng)用整合營(yíng)銷傳播理念
現(xiàn)代信息資訊泛濫，雖然受眾接觸到的信息不斷增加但同時(shí)信息的深度和真實(shí)性卻在下降。整合傳播學(xué)系統(tǒng)化理論、提升信息聚焦服務(wù)可以強(qiáng)化受眾記憶中信息的穩(wěn)固程度，并能夠時(shí)時(shí)被喚醒。在高?？蒲袡C(jī)構(gòu)的信息傳播中，需要統(tǒng)一各種溝通元素，這些溝通元素既包括產(chǎn)品元素，即自我傳播的設(shè)計(jì)、包裝、LOGO、色彩等，也包括非產(chǎn)品元素，即廣告、促銷、公關(guān)活動(dòng)等。一方面，基于一種有效的統(tǒng)一方式，在各大媒體平臺(tái)（如微信公號(hào)和微博認(rèn)證）上，按照標(biāo)準(zhǔn)化的、辨識(shí)度高的形象和話語(yǔ)體系進(jìn)行傳播，由此實(shí)現(xiàn)疊加的傳播效應(yīng)；另一方面，打造科研院校的CIS系統(tǒng)，積極建構(gòu)科研院校的三大識(shí)別系統(tǒng)。首先，打造具有獨(dú)特性、激勵(lì)性的院訓(xùn)和院歌，以增強(qiáng)研究院師生的歸屬感，不斷激勵(lì)師生為良好院風(fēng)、良好學(xué)習(xí)和科研氛圍的形成做出積極貢獻(xiàn)。同時(shí)，挖掘研究院自身的故事，映射研究院自身的治學(xué)精神、師生關(guān)系等，以起到內(nèi)外傳播的雙重效果。然后，構(gòu)建研究院行為識(shí)別模式，包括研究院重要人物的行為和危機(jī)公關(guān)兩方面重點(diǎn)內(nèi)容。研究院重要人物的行為方式是自身師生的表率，利用名人效應(yīng)，反應(yīng)該院的優(yōu)良風(fēng)貌和內(nèi)涵，當(dāng)面臨危機(jī)時(shí)，處理得當(dāng)可以減弱傷害，甚至轉(zhuǎn)危為機(jī)；最后，是打造視覺識(shí)別系統(tǒng)，讓人一眼便能夠記住，具有高識(shí)別度和高記憶性。
在任何媒體上進(jìn)行投放宣傳，“內(nèi)容為王”永遠(yuǎn)是核心理念?？蒲袡C(jī)構(gòu)在進(jìn)行新媒體宣傳的過(guò)程中除了對(duì)自身形象進(jìn)行塑造，還要承擔(dān)起對(duì)公眾進(jìn)行科普的社會(huì)責(zé)任。網(wǎng)絡(luò)熱門話題作為公眾事件的集成，往往能引起社會(huì)大眾的廣泛關(guān)注。高?？蒲袡C(jī)構(gòu)，要做到產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合，一個(gè)很好的方式是通過(guò)新媒體提升自己的知名度。而一次成功的宣傳，需要打破外界的刻板認(rèn)知，例如利用熱點(diǎn)事件，并從大數(shù)據(jù)的視角出發(fā)進(jìn)行分析和剖析，實(shí)現(xiàn)科研出圈。在對(duì)公眾進(jìn)行科普時(shí)，要積極將自己的科研成果進(jìn)行通俗化表述，從受眾的角度出發(fā)，以受眾身邊的可見之物、可見之事為出發(fā)點(diǎn)，讓公眾真正能夠讀懂、讀透、讀上癮，使科研接地氣，拉近科學(xué)與公眾之間的距離。這不僅可以提升自身的影響力，同時(shí)可以吸引到機(jī)構(gòu)的潛在生源，為后續(xù)提升科研能力做好鋪墊。而針對(duì)圈內(nèi)人士的傳播則需要更加簡(jiǎn)單粗暴地產(chǎn)出高質(zhì)量的研究成果，這就需要科研機(jī)構(gòu)提升自身科研能力，打造精品項(xiàng)目，積極利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)把握研究趨勢(shì)，緊跟社會(huì)發(fā)展的步伐，及時(shí)更新課題和研究方向，不要炒冷飯。4.3.5緊跟國(guó)家風(fēng)向標(biāo)，培養(yǎng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)人才
早在2015年，國(guó)務(wù)院就印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，部署大數(shù)據(jù)相關(guān)工作，推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的平穩(wěn)發(fā)展。而作為大數(shù)據(jù)教育主力軍的高校，應(yīng)該把握好國(guó)家的每一項(xiàng)政策，積極貫徹落實(shí)。同時(shí)，在與企業(yè)的合作中，以培養(yǎng)高素質(zhì)技能人才為目標(biāo)，遵循“共贏促進(jìn)發(fā)展”的校企合作機(jī)制，秉承“資源共享、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、責(zé)任同擔(dān)、利益共享”的原則，通過(guò)開展多維度、多層次的合作，建立穩(wěn)定的校企合作關(guān)系，為今后雙方在教育領(lǐng)域開展戰(zhàn)略合作奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。此外，還要基于自身優(yōu)勢(shì)和行業(yè)基礎(chǔ)，在專業(yè)建設(shè)、實(shí)訓(xùn)室建設(shè)、實(shí)習(xí)基地建設(shè)、職業(yè)認(rèn)證、技能競(jìng)賽、學(xué)生實(shí)習(xí)、學(xué)生就業(yè)等方面把握機(jī)遇，廣泛吸取學(xué)生意見，完善獎(jiǎng)勵(lì)制度，以快速打造具有國(guó)際水平的大數(shù)據(jù)人才。本報(bào)告參與人員：清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院 向安玲、鄭州大學(xué)新聞與傳播學(xué)院 趙奧博、廣西大學(xué)新聞與傳播學(xué)院 夏毓部分參考文獻(xiàn)：
[1].F.Sidi, P.H.Shariat Panahy, L.S.Affendey, M A.Jabar, H.Ibrahim, A.Mustapha.Data quality:A survey of data quality dimensions[C].in 2012 International Conference on Information Retrieval Knowledge Management (CAMP) , 2012:300-304.
[2].王力,周曉劍.大數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)及過(guò)程研究[J].經(jīng)營(yíng)與管理,2018(04):84-88.
[3].劉金晶,曹文潔.基于本體論的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成方法研究[J].軟件導(dǎo)刊,2018,17(03):198-200.
[4].丁小歐,王宏志,張笑影,李建中,高宏.數(shù)據(jù)質(zhì)量多種性質(zhì)的關(guān)聯(lián)關(guān)系研究[J].軟件學(xué)報(bào),2016,27(07):1626-1644.
[5].莫祖英.大數(shù)據(jù)質(zhì)量測(cè)度模型構(gòu)建[J].情報(bào)理論與實(shí)踐,2018,41(03):11-15.
[6].黃永鑫. 數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)規(guī)則自動(dòng)發(fā)現(xiàn)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].電子科技大學(xué),2020.
[7].李建中,劉顯敏.大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要方面:數(shù)據(jù)可用性[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2013, 50(06): 1147-1162.
[8].韓京宇,陳可佳.基于事實(shí)抽取的Web文檔內(nèi)容數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2014,41(11):247-251+255.
[9].湯莉,宮秀軍,何麗.PAC-Bayes理論及應(yīng)用研究綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索,2015,9(01):1-13.
[10].余芳東.非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)及借鑒[J].統(tǒng)計(jì)研究,2017,34(12):15-23.
[11]李森有,季新生,游偉,趙星.一種基于差分隱私的數(shù)據(jù)查詢分級(jí)控制策略[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2019,46(11):130-136.
編輯：王菁
校對(duì)：汪雨晴
