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高校清理校级科研机构——去除冗余之后，科研组织管理怎样优化******

　　光明日报记者 杨飒

　　高校是我国战略科技力量的重要组成部分，是我国基础研究的主力军和主阵地。过去十年间，高校科技力量为我国实现高水平科技自立自强作出了巨大贡献。其中，校级科研机构成为高校加强科学研究工作的重要力量。

　　然而，近期不少高校却纷纷发布清理校级科研机构的通知，引发社会关注。清理校级科研机构释放出何种信号？学校应如何更好地管理校级科研机构？记者采访了相关专家。

2022年6月17日，在重庆大学的实验室，学生进行新型硅肥研究实验。新华社发

　　淘汰“僵尸”机构，减轻学校管理负担

　　近期，湖北大学发布《关于清理校级文科研究机构工作的通知》，称“为规范我校校级文科研究机构的管理，进一步提高文科研究机构科研水平……学校决定启动校级文科研究机构清理工作。”

　　稍早前，华南农业大学也在《关于开展校级科研机构优化调整和申报工作的通知》中表示，对学校“校级非实体科研机构进行整合优化调整和清理（含自然科学类、人文社会科学类）”。值得关注的是，在撤销一批不符合要求的非实体科研机构的同时，该校还明确，要新建一批聚焦前沿科学的非实体科研机构。

　　对此，中国人民大学首都发展与战略研究院副院长郭英剑表示，清理校级科研机构的原因，应该从其成立目的、运作情况等方面分析。一般来说，成立科研机构大都是为了促进学术发展，推进科研成果产出，支持科研成果的技术转化等。成立初衷往往是积极的。“但据我了解，一些校级科研机构在成立的时候，并没有获得学校的实质性支持，严格说来属于‘三无机构’：无经费、无人员、无办公场所，即学校不提供额外的经费支持，需要个人去申请纵向或横向科研经费；除了带头人外，没有编制，所以无固定人员，全都是兼职；因为无行政规划，也难以配套专门的办公室或实验室等。此类现象，在文科类科研机构中比较普遍。当然，也有一些科研机构，可能从学校某个部门或者机构负责人所在学院获得少量的经费支持，但大都不长久，很难维持一个科研机构的正常运转。”

　　郭英剑补充道，从相关报道中可以看到，一些高校所清理的科研机构，大都处于停运、负责人退休状态等等。因此，应该属于正常的清理范围。

　　同济大学高等教育研究所副所长张端鸿也认为，清理校级科研机构主要是把名存实亡的“僵尸”机构淘汰掉，减轻学校的管理负担。“校级科研机构从建立到发展，有的影响力越来越大，有的逐渐被淘汰走向消亡，都是可能发生的情况。”

　　张端鸿认为，校级科研机构的优胜劣汰是高校优化科研组织管理的必然过程。一些校级科研机构曾经发挥过积极的作用，但逐渐被淘汰了；也有一些校级科研机构建立以来只是一个空转的平台，客观上需要清理。建立常态化的校级科研组织动态管理机制是非常必要的，这意味着高校更加重视内涵发展、高质量发展。

　　2021年6月11日，中国农大河北省鸡泽县综合试验站小麦试验田中，师生们在田间采集数据。金书怀摄/光明图片

　　校级科研机构获批不易，但管理考核标准不完善

　　清华大学科研院丁帆等学者曾梳理了清华大学校级科研机构的基本形式，主要包括学校自主批建科研机构和联合科研机构（学校以协议形式与校外独立法人单位联合建立的科研机构）。其中，自主批建科研机构分为部委委托学校建立、根据学校战略发展部署建立、学校顶层规划布局建立、学校为筹备政府批建科研机构建立四类。联合科研机构则包括与国内企事业单位或国（境）外企业合作建立，与国（境）外大学、研究机构或组织合作建立两类。

　　丁帆等学者认为，校级科研机构的出现为高校构建了科学研究和成果转化平台，开辟了多学科融合发展的新途径，也为高校提高科研能力及实现协同创新提供了良好的发展道路。

　　那么，高校校级科研机构的建立和清理是否有相关规章制度可参考？

　　张端鸿指出，除了省部级平台、国家级平台有相应层面的管理机制外，一般性的校级科研机构均归属学校内部科研管理，其成立和清理主要依据学校科研机构管理办法。按照通例，高校层面会出台校级科研机构管理条例或者办法，由学校科研部门、机构或组织人事管理部门负责审核，重要的校级科研机构需要通过校长办公会议审议。

　　郭英剑介绍，对于少数获得学校经费支持的科研机构，高校一般都有考核指标；但是，对于那些“三无机构”，高校通常并没有具体考核指标，所以，机构负责人的成果，一般都被认为是科研机构的成果，以此作为机构能否继续存在下去的重要依据。当然，具体的管理，各校有不同的方式，但大都归科研处管理。

　　记者查阅资料发现，不少高校均出台了科研机构管理办法，不仅有设立要求，更有管理与考评指标。

　　例如《上海师范大学科学研究机构管理办法(修订）》中提出的申报标准之一是“申报科学研究机构必须以学校相关学科为支撑，有明确的研究目标、研究任务、研究方向，以及相对稳定的建设规划。”而在“管理与考评”中明确规定，“校级科学研究机构建设周期为四年。自批复日期起，四年建设周期结束，通过相关绩效考核可进入下一轮建设周期。绩效考核的对象为原科学研究机构的全体成员。对连续两次考核不合格的科学研究机构，由主管部门报请主管校长批准后撤销”。

　　张端鸿表示，校级科研机构是依托院系等教学科研组织建立的具有相对独立性的科研平台，也有少部分是完全独立于院系的。跟院系内设的科研机构相比，校级科研机构或者其负责人一般已经具备了一定的科研水平和影响力，才能在学校层面获得审批。校级科研机构以学校层级的名义面向社会各界拓展科研合作。而涌现一批活跃的校级科研机构，有助于高校科研整体活力和实力的提升。“校级科研机构管理比较灵活，有助于形成较强的科研资源吸纳能力。很多校级科研机构具有成长性，有些省部级平台、国家级平台也是从校级科研机构成长起来的。”

　　郭英剑认为，校级科研机构要想运转良好，就必须认真对待。“现在的情况是，申请成立获批不易，但成立之后，管理相对放松，很大程度上处于自生自灭的状态。”

　　2021年6月26日，在江苏泗洪经济开发区新科技实验室内，党员工程师带领科研团队开展研发工作。耿怀军摄/光明图片

　　清理机构的同时，更应多扶持有潜力的科研机构

　　丁帆等学者曾在《设立校级科研机构的必要性探讨》一文中指出，校级科研机构的建立有助于发展新兴学科、前沿学科、交叉学科，对高校学科建设及声誉提升起到重要作用。

　　文章表示，成立校级科研机构可聚集多方资源，突破传统学科束缚，通过集中科研力量，避免人力、物力和科研资源的隐性浪费，控制科研成本，降低科研工作重复率，提高科研成果产出率，拓展科研思路及方法，发展优势学科、开拓新兴学科，扩大高校的科研与学术影响力。

　　那么，校级科研机构建立后，如何才能保证其长效运转？

　　郭英剑认为，首先需要学校投入，并认真加以管理。“既然批准机构成立，就应该有一定的经费投入，为机构运转提供必要的支持。相比于为科研机构提供充足编制、供给办公场所，给予一定科研经费支持虽然也有难度，但存在较大可能性。当然，如果成立该科研机构的目的，是为了以此为学校争取额外的科研经费，那另当别论。有了经费，即使没有固定人员，也可以临时聘请工作人员，或者按照科研项目要求聘请人员，会议室、实验场所等空间也都可以自行租用，机构也就可以迈开正常运转的第一步了。”

　　张端鸿指出，校级科研机构有效运行的关键是人，机构成立后，核心成员是不是继续在这个平台上投入足够的时间和精力非常关键。高校应当对校级科研机构建立动态监测和管理机制，着力培育一批充满活力、具有影响力的校级科研机构。“我认为，清理校级科研机构不应只把关注点放在‘淘汰后进’上，更要发现并扶持有潜力的科研机构乃至院系内设科研机构，同时不断优化管理。”

　　郭英剑表示，“从我个人的经验来看，今天的文科科研机构比过去具有更大的作用与价值。在新文科建设背景下，可以不局限于学院较为单一的专业设置、学术资源，通过科研机构的形式，将不同学科不同专业的人员组织在一起，从而进行学科中各专业与其他专业的重组，形成文理交叉。这样，一方面可以促使教师开展跨学科研究，另一方面，可以为学生提供综合性的跨学科学习，达到扩展知识和创新思维的目的。”

　　他认为，如果建设得较为成功，校级科研机构完全可以在新文科背景下，发挥重要的纽带作用。“对于文科而言，已经到了科研机构转型的关键时期。利用整顿清理的时机，对其中的‘潜力股’给予一定的科研经费支持，让其在新文科背景下发挥文理交叉与融合的时代作用。这比一味清理、淘汰，意义要大得多。”

　　《光明日报》（ 2023年01月03日 14版）

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）