[摘要]大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，給情報(bào)研究帶來(lái)了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本文分析了大數(shù)據(jù)對(duì)情報(bào)工作的影響，然后討論了在此環(huán)境下情報(bào)研究的新變化，在此基礎(chǔ)上探討了幾種可用于情報(bào)方法研究的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)環(huán)境；科技信息；情報(bào)服務(wù)

當(dāng)數(shù)據(jù)和黃金一樣，成為一種新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)，當(dāng)科研處于以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)的第四范式，當(dāng)數(shù)據(jù)開(kāi)始變革教育，這些無(wú)不宣告著我們已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。不同的學(xué)科領(lǐng)域，正在不同的層面上廣泛地關(guān)注著大數(shù)據(jù)對(duì)自己的研究和實(shí)踐帶來(lái)的深刻影響，情報(bào)研究領(lǐng)域也不例外。

1、情報(bào)研究邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代

大數(shù)據(jù)又稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價(jià)值密度低、高速變化實(shí)時(shí)處理。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。對(duì)于在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域扮演重要角色的情報(bào)研究工作而言，大數(shù)據(jù)的理念和技術(shù)既帶來(lái)了機(jī)遇，也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。一方面，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，情報(bào)研究工作正在得到空前的重視，大數(shù)據(jù)為情報(bào)研究的新發(fā)展提供了機(jī)會(huì)，從更為廣闊的視野來(lái)看待情報(bào)研究的定位，研究新技術(shù)新方法，解決新問(wèn)題，將極大地促進(jìn)情報(bào)研究理論與實(shí)踐前進(jìn)的步伐。另一方面，大數(shù)據(jù)時(shí)代本身也要求各行各業(yè)重視情報(bào)研究工作，這就必然使得眾多學(xué)科有意識(shí)地涉足到以往作為專門(mén)領(lǐng)域的情報(bào)研究之中，并將其作為本學(xué)科的重要組成部分加以建設(shè)。現(xiàn)代情報(bào)研究已經(jīng)邁入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。

2、大數(shù)據(jù)對(duì)情報(bào)工作的影響

2.1研究領(lǐng)域全域擴(kuò)展

各領(lǐng)域中的情報(bào)研究從視角、方法上的相互借鑒，社交網(wǎng)絡(luò)分析方法、空間信息分析等其他學(xué)科的分析方法正廣泛應(yīng)用于軍事情報(bào)、科技情報(bào)等領(lǐng)域，心理學(xué)等領(lǐng)域的理論也用于情報(bào)分析的認(rèn)知過(guò)程，以指導(dǎo)情報(bào)分析及其工具的研發(fā)，情報(bào)學(xué)中的引文分析等文獻(xiàn)計(jì)量方法被借鑒用于網(wǎng)站影響力評(píng)估。可視化、數(shù)據(jù)挖掘等計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的技術(shù)，為情報(bào)研究提供了有力的技術(shù)視角，情報(bào)研究獲得的知識(shí)反過(guò)來(lái)又給予其他技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展以引導(dǎo)。在情報(bào)研究過(guò)程中，不僅僅局限于就本領(lǐng)域問(wèn)題的分析而分析，而將所分析的內(nèi)容置于一個(gè)更大的情景下做通盤(pán)考慮，從而得到更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)論。

2.2多數(shù)據(jù)源綜合利用

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，情報(bào)不在局限在科技部門(mén)，而成為全社會(huì)的普遍知識(shí)。公眾對(duì)情報(bào)的需求使得情報(bào)研究問(wèn)題更為綜合，涉及要素更為多元，也更為細(xì)化。這導(dǎo)致單一數(shù)據(jù)源不能滿足分析的要求，需要不同類型的信息源相互補(bǔ)充。不同信息源可以從不同角度揭示問(wèn)題，可以較為直觀地反映研究者對(duì)某種科技問(wèn)題的理解與描述?，F(xiàn)實(shí)中通常會(huì)遇到某些信息無(wú)法獲取的情況，這就需要?jiǎng)e的信息加以替代。

2.3情報(bào)研究嚴(yán)謹(jǐn)智能

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，利用情報(bào)分析技術(shù)在一定程度上避免人的主觀性，通過(guò)多種技術(shù)手段或采用不同的算法避免由技術(shù)產(chǎn)生的偏見(jiàn)。情報(bào)研究由定性化分析轉(zhuǎn)變?yōu)槎炕治?，將各種信息資源轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解、處理的形式，采用同級(jí)、數(shù)據(jù)挖掘等方法加以計(jì)算，獲取隱含的知識(shí)。

3、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的科技信息技術(shù)

3.1語(yǔ)義處理技術(shù)

語(yǔ)義技術(shù)提供了機(jī)器可理解或是更好處理的數(shù)據(jù)描述、程序和基礎(chǔ)設(shè)施，整合了Web技術(shù)、人工智能、自然語(yǔ)言處理、信息抽取、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、通信理論等技術(shù)方法，旨在讓計(jì)算機(jī)更好地支持處理、整合、重用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息。核心語(yǔ)義技術(shù)包括語(yǔ)義標(biāo)注、知識(shí)抽取、檢索、建模、推理等。語(yǔ)義技術(shù)可以為信息的深層挖掘打好基礎(chǔ)，即通過(guò)對(duì)各類信息的語(yǔ)義處理。在獲取的富有語(yǔ)義的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上使用各種數(shù)據(jù)挖掘算法來(lái)發(fā)現(xiàn)其中的潛在模式。

3.2可視化分析技術(shù)

可視化分析是通過(guò)交互式可視化界面促進(jìn)分析推理的一項(xiàng)技術(shù)，它涉及多學(xué)科的領(lǐng)域，一是分析推理技術(shù)，使用戶獲得直接支持評(píng)價(jià)、計(jì)劃和決策行為的見(jiàn)解；二是可視化表示和交互技術(shù)，利用人眼的視覺(jué)能力觀察、瀏覽和理解大量的信息；三是數(shù)據(jù)表示和交換，支持以可視化和分析的方式轉(zhuǎn)換各種類型的異構(gòu)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；四是支持分析結(jié)果的產(chǎn)生、演示和傳播的技術(shù)，能與各種用戶交流有適當(dāng)背景資料的信息?？梢暬治龅暮诵氖峭评磉^(guò)程，它從各種假設(shè)和證據(jù)的混合信息中利用人的判斷得到結(jié)論。第一建立推理、意會(huì)、認(rèn)知和感知的理論基礎(chǔ)，創(chuàng)建視覺(jué)激活的工具用來(lái)分析推理復(fù)雜動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。第二建立基于認(rèn)知和感知原理的可視化表示原理，有助于利用可重復(fù)使用的組件，可視化表示原理必須能處理各種數(shù)據(jù)、各種尺度和復(fù)雜度的信息，通過(guò)信息融合實(shí)現(xiàn)知識(shí)挖掘，推進(jìn)分析推理，提供從低級(jí)交互到復(fù)雜交互的技術(shù)來(lái)處理不同的顯示環(huán)境和任務(wù)。第三開(kāi)發(fā)一種將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到新的可擴(kuò)展表示的理論和實(shí)踐方法，能忠實(shí)地表示原來(lái)的數(shù)據(jù)信息，把各種類型與各種來(lái)源的數(shù)據(jù)信息合成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)，并能對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可靠性和確定性進(jìn)行度量。第四開(kāi)發(fā)獲得響應(yīng)行為、分析評(píng)估和決策建議的方法和工具，通過(guò)使用合適的可視化形式和可接受的推理和圖表示原則和用戶進(jìn)行交流，同時(shí)考慮安全和隱私問(wèn)題。第五使用基于組件的軟件開(kāi)發(fā)方法來(lái)進(jìn)行可視化分析軟件的開(kāi)發(fā)，并開(kāi)發(fā)新的可視化分析技術(shù)的評(píng)估方法。

3.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘是從存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市或者其他非結(jié)構(gòu)化的信息倉(cāng)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中挖掘出有用知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘融合了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的理論技術(shù)，是利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間關(guān)系的過(guò)程，使用這些模型和關(guān)系可以進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)被忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)同當(dāng)前傳統(tǒng)的情報(bào)方法比較，情報(bào)獲取方式由人工搜取擴(kuò)展到機(jī)器自動(dòng)抓??；情報(bào)分析上升為多維分析，目前采用基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)工具軟件對(duì)多種資源進(jìn)行自動(dòng)采集、自動(dòng)分類和去重等處理，從海量信息中及時(shí)準(zhǔn)確地篩選關(guān)鍵情報(bào)信息，通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)化與人工干預(yù)相結(jié)合的方式，經(jīng)過(guò)可定義的處理流程，作為了解各類信息的重要渠道和決策輔助支持的工具，從而提高快速反應(yīng)能力，無(wú)論從體系結(jié)構(gòu)上還是從具體方法上，數(shù)據(jù)挖掘算法都能夠很好地融合到情報(bào)系統(tǒng)中去。

4、結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)的理念和技術(shù)為情報(bào)研究的理論和實(shí)踐帶來(lái)了機(jī)遇，也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。本文分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下情報(bào)研究的若干變化，討論了情報(bào)研究中值得關(guān)注的技術(shù)問(wèn)題，以期能為促進(jìn)情報(bào)研究的理論和實(shí)踐的發(fā)展添磚加瓦。

參考文獻(xiàn)

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