图情大数据：兰德公司大数据建设

兰德公司是美国最重要的以军事为主的综合性战略研究机构。它先以研究军事尖端科学技术和重大军事战略而著称于世，继而又扩展到内外政策各方面，逐渐发展成为一个研究政治、军事、经济科技、社会等各方面的综合性思想库，被誉为现代智囊的“大脑集中营”“超级军事学院”，以及世界智囊团的开创者和代言人。它可以说是当今美国乃至世界最负盛名的决策咨询机构。

在基础设施方面，兰德公司位于洛杉矶海边的总部占地13亩，横跨两个街区，共有一幢三层研究大楼和一幢七层行政大楼。研究大楼整个底层都是图书馆，藏书近百万册，各种报告30万份，期刊约3 000种，以及大量缩微卡片和各种比例尺的地图等。馆内应用计算机建立各种数据库，以供随时查询。图书馆中有一半为保密区，藏有大量外交、国防文件等国家机密。行政大楼内设有计算机室、警卫处等各种机构。研究人员每人拥有一间宽敞、设备现代化的办公室。

在软件开发方面，面对海量的信息和数据，为了进一步提高研究人员的研究能力，兰德公司还建立了许多数据库供研究使用。目前，兰德计算机中心拥有一支130多人的编制程序专家、系统分析专家以及工程技术人员队伍，管理和运用着大量先进的设备，向研究人员提供多种服务。它是今天美国在这方面的几大权威之一，以其计算机科学的高深造诣和拥有一批计算机科学领域的知名学者而著称于世。

在团队建设方面，兰德公司拥有四十年历史的调查研究小组，凭借其创造性的调查设计、数据采集和方法研究闻名于世，其调查结果常常被各种科研单位引用。兰德同样拥有统计学小组，特别擅长数据分析、实验设计、抽样及统计计算，为兰德的各种研究提供服务，立下了汗马功劳。

在人才配置方面，兰德公司的人员组成大致分为行政管理人员、高级研究人员、助理研究人员、一般工作人员、行政秘书人员、编辑图书管理人员及其他服务人员等。高级研究人员是思想库的主体。为了保证研究工作的高效率，兰德非常重视研究人员与辅助人员的合理配置，重视辅助人员即秘书和研究助手的作用，在人数上，辅助人员的比例超过了研究人员。兰德公司的经验是“两个研究员不如一个研究员加半个秘书的效率高”。正是这些秘书、助手们高效率而又安心、细致地包揽了打字、准备资料以及内外联系等所有“杂务”，研究员们才得以专心致志进行研究。因此，兰德公司一般每1～4名研究人员配备一名秘书；当研究人员工作量大且经费充裕时可以申请增加秘书；一个高层管理人员有2～3名秘书协助工作。兰德公司的卓越工作，是与其强有力的研究后勤服务分不开的。在公司的专业人员中，有相当一部分人专门从事图书、资料、计算机等工作，效率很高，研究人员所需的所有资料都可由公司图书馆的专业人员提供，繁杂的计算可由计算机专业人员完成。其提供资料等工作的效率和负责精神，使研究人员享有“不出门便知天下事”和“饭来张口”的便利。科学家可以集中思考自己领域内的问题，而不必为其他技术性问题费心，从而大大提高了工作效率。

在方法研究方面，新颖的方法学之开发与应用一直是兰德公司科研的典型特征。兰德设立了几个方法学研究中心，旨在响应这样一种日益强烈的需求：公共政策建议和公共政策影响分析都要求对各种新颖的、跨学科的方法及工具进行持续的投资。

①兰德应用性网络分析和系统科学研究中心。该中心应用严格的网络研究方法来应对政策挑战，基于分析结果提供客观的解决方案。尤其要应对四个领域的挑战：罪犯分层；空军物流；降低非洲和中东HIV传播的风险；风险群体和高风险群体的吸毒问题。(www.xing528.com)

②兰德质性方法和混合方法研究中心。该中心旨在开发和推广这样一些工具，它们通过探索性的数据收集与分析来提供基于经验事实的启示。常用方法有：半结构化访谈和焦点组；文化领域分析；基于团队的主题分析；语料库分析。现实世界应用范例有“如何确定针对无家可归男性的高风险性行为的干预策略”。

③兰德实战演练模拟研究中心。该中心旨在增强整个组织的方法论知识，采用实战演练模拟方法改善不同政策领域的决策水平。现实世界应用案例有“如何提高空降兵的作战能力”，其研究结果产生了一本报告：《增强陆军空降兵的能力：一种新的联合作战能力》（Enhanced Army Airborne Forces：A New Joint Operational Capability）。

④兰德因果推断研究中心。该中心致力于改善处于前沿水平的因果推断法在重要公共政策议题的科研项目上的使用。哪些领域有这样的需求，他们就开发针对该领域的新方法，并努力使这些方法能被所有用户理解和掌握。常用方法包括随机研究和倾向性得分调整法。现实世界应用范例有“采用倾向性得分方法来估计路检的处理结果中是否有种族歧视倾向”。兰德公司在加州奥克兰市采用因果推断方法，对警察的路检状况（拦下什么人的车进行路检，路检后怎么处理）进行了研究，结果表明，若不采用合适的对照，就会高估种族歧视问题的发生频率。

⑤兰德不确定状况下决策研究中心。该中心处理的是政策范畴和科研路径方面不确定性与风险杠杆的深度与广度。该中心研究人员利用兰德公司的集体知识专长来为科研项目服务，这就需要有能够指导不确定状况下决策的方法、工具和过程。常用方法包括预测法和决策支持法。

⑥兰德可扩展计算分析研究中心。该中心从事并支撑兰德公司内部的数据科学转型，培育在大数据利用最佳实践方面的知识社群。在大数据应用方面，最重要的三要素是基础设施、算法和隐含意义。例如，人们常讨论的大数据隐含意义之一是对隐私的冲击。