（3）传统媒体在转型需求的倒逼之下，对信息化有较强的敏锐度，普遍重视大数据开发与应用。例如，广州日报报业集团与麦可思数据有限公司就大数据产品开发、分析、营销和数字新闻传播等领域开展合作；瞭望智库正在建设“新华社大数据新型智库云”；新华报业传媒集团启动新华传媒云智库平台；光明日报联合腾讯公司、京东集团成立“思想文化大数据实验室”，首份产品《从阅读指数看城市气质》研究报告于2018年世界读书日推出，引发较好反响。
2.媒体智库化发展的途径
由于先天局限和转型挑战，媒体智库化发展也存在现实瓶颈，必须针对性地加以破解，促进未来发展：
（1）体制机制是智库化建设的制度保障。传统媒体固有的体制机制以服务新闻生产为核心目的，无法满足智库建设与发展的需求。应进行高效兼容的顶层设计，着眼智库功能，对原有的科研机制、财务机制、人力薪酬机制、考核激励机制等进行调整甚至重构，确保智库建设和媒体内容生产并举共进，避免智库功能和媒体核心业务割裂化、“两张皮”。例如，很多媒体型智库并非实体机构，应大力推动其实体化、专业化，促使智库成员在身份明确、责权明晰的前提下开展研究、产出成果。
（2）研究力量是智库化建设的核心资源。绝大多数媒体的公共政策类专家、数据分析师等专门人才储备不足，尚未形成自有、稳定、专业的研究力量，甚至难以从自有力量中选配首席专家、领军人才。而外界兼职专家难以持续稳定发挥作用。这直接制约了智库的研究能力与产品质量。因此，媒体的智库化建设必须抓住人才这个根本，一方面从采编团队中遴选、培养研究型人才，推动有条件的成员由“媒体人”向“媒体-研究复合型人才”转变；一方面团结“外脑”，吸纳社会各界智库专家、知名学者加盟，并依靠良好的制度设计和项目调动，增强专家和智库互动的紧密性、粘合度。
（3）成果体系是智库化建设的具体呈现。媒体擅长策划推出新闻报道，在资政启民的成果设计方面缺乏产品思维、受众意识，往往不能充分发掘自身资源优势，打造丰富多样、满足不同层级需求的成果体系。应立足自身专业特色，科学设计课题、咨询、论坛、调研、圈层等各类产品、服务，优化并加强具有核心优势的成果类型，合理延伸智库的产品链与价值链，并进一步强化智库运营管理团队，畅通成果转化渠道。
（4）大数据是智库化建设的技术保障。呼应大数据、云计算、信息化时代的决策咨询需求、公众阅读偏好，新型智库应当在数据库建设、信息平台打造、数据产品生产等方面稳居前沿。但当前大多数媒体的大数据平台建设尚处于谋划或起步阶段。应当通过技术开发、资源合作，加紧建设有实用价值的数据库，积累支撑研究研判的数据资产。可以结合移动采编技术平台，建设专家库、资料库、稿件库、舆情库等，并以此为基础，让数据“智能化”“活起来”，打造定量定性分析相结合的智库成果、深度报道，提升自身的分析研判、战略推演能力。
|
