劉志輝 姚長青 魏娟霞

（中國科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038）

0 引言

大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起與發(fā)展對不同學(xué)科的研究都產(chǎn)生了很大的影響。情報(bào)學(xué)領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)的研究主要是從數(shù)據(jù)與技術(shù)視角探索方法論或面向特定應(yīng)用場景的分析技術(shù)或平臺研究。情報(bào)學(xué)方法論研究主要關(guān)注海量數(shù)據(jù)的集成組織、實(shí)時(shí)計(jì)算與情報(bào)分析方法相統(tǒng)一的方法框架研究，如面向大數(shù)據(jù)的情報(bào)分析框架[1]，而在應(yīng)用研究中主要是面向情報(bào)功能，如大數(shù)據(jù)環(huán)境下情報(bào)分析方法在技術(shù)預(yù)測中的應(yīng)用[2]，或者是基于特定數(shù)據(jù)類型，如科技文獻(xiàn)大數(shù)據(jù)[3]。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的影響也擴(kuò)展到了科技政策研究領(lǐng)域，具有代表性的是政策證析方法設(shè)想的提出。政策證析是一種融合機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的政策分析方法[4]。除關(guān)注大數(shù)據(jù)給政策研究所帶來的價(jià)值外，也關(guān)注在政策領(lǐng)域如何利用大數(shù)據(jù)平衡社會公眾與個(gè)人利益，例如，如何在進(jìn)行社會公共政策分析的同時(shí)有效地保護(hù)大數(shù)據(jù)中的公民隱私信息[5]。

當(dāng)情報(bào)學(xué)與政策研究領(lǐng)域都關(guān)注大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用時(shí)，情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究視角開始關(guān)注科技智庫，特別是如何在大數(shù)據(jù)背景下發(fā)揮情報(bào)學(xué)優(yōu)勢推動科技智庫建設(shè)。此類研究主要是從理論與平臺建設(shè)兩個(gè)視角進(jìn)行，分別探索情報(bào)學(xué)在智庫建設(shè)中的作用[6]以及面向科技智庫的情報(bào)服務(wù)平臺建設(shè)[7]與服務(wù)體系[8]等內(nèi)容。盡管情報(bào)學(xué)和政策研究領(lǐng)域的相關(guān)學(xué)者分別對大數(shù)據(jù)的影響進(jìn)行了探索研究，特別是國內(nèi)學(xué)者圍繞科技智庫這一具體應(yīng)用場景進(jìn)行了分析，但我們還需要針對具體的應(yīng)用問題，特別是方法論層次的問題進(jìn)一步展開研究。

在學(xué)術(shù)研究中對情報(bào)學(xué)學(xué)科的界定雖有不同的表述，但多數(shù)學(xué)者還是認(rèn)同情報(bào)學(xué)的跨學(xué)科屬性。對于這種跨學(xué)科，特別是偏向于應(yīng)用的學(xué)科，需要從實(shí)用主義的視角去關(guān)注領(lǐng)域從業(yè)者的研究與實(shí)踐。本文基于這種視角從功能層次分析大數(shù)據(jù)背景下的情報(bào)分析方法，探討在支撐循證決策時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。

1 科技智庫與科技情報(bào)融合發(fā)展

從國內(nèi)科技情報(bào)機(jī)構(gòu)的發(fā)展來看，許多機(jī)構(gòu)都開始強(qiáng)化科技情報(bào)機(jī)構(gòu)的智庫職能，呈現(xiàn)出融合發(fā)展的態(tài)勢[9]。這體現(xiàn)了全球智庫發(fā)展的一種趨勢，但也突顯了中國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略背景下科技決策對科技情報(bào)與公共政策研究的迫切需求。前者屬于情報(bào)研究，而后者則是智庫的關(guān)注重點(diǎn)。盡管在組織形式上有所區(qū)別，但從功能定位上來看兩者具有相通之處。這是因?yàn)橹菐炫c情報(bào)研究之間存在著天然的密切關(guān)聯(lián)。

1.1 決策支撐

智庫研究與情報(bào)研究的共同之處是決策支撐。從智庫研究的視角來看，智庫的界定有兩個(gè)突出特點(diǎn)：一是強(qiáng)調(diào)獨(dú)立性，如將智庫定義為致力于多學(xué)科研究以影響公共政策的獨(dú)立組織[10]；二是強(qiáng)調(diào)公共政策研究，如將智庫描述成為國內(nèi)和國際問題提供政策導(dǎo)向的研究、分析和建議的組織[11]。但在研究方法上強(qiáng)調(diào)智庫要可靠地“編輯和驗(yàn)證”信息[12]，從而使政策制定者和公眾基于信息做出決定（Informed Decisions）[13]。

在中國科技情報(bào)實(shí)踐中，情報(bào)研究被界定為以情報(bào)為對象，對情報(bào)的內(nèi)容進(jìn)行整理、加工、鑒別、判斷、選擇與綜合，得出新的情報(bào)的科學(xué)研究活動。它是整個(gè)情報(bào)活動中一種創(chuàng)造性勞動，是一種科學(xué)研究工作，屬于思想庫范疇[14]。因此，無論是從研究過程還是從功能定位上來看，智庫研究與情報(bào)研究間具有共同之處，特別是在決策支撐作用上具有一致性，智庫更聚焦于公共政策領(lǐng)域。

1.2 情報(bào)分析

情報(bào)研究的核心環(huán)節(jié)是情報(bào)分析，其目標(biāo)就是為特定決策者揭示選定目標(biāo)信息的內(nèi)在意義，其核心是服務(wù)決策。從整個(gè)情報(bào)循環(huán)[15]來看，如圖1所示，情報(bào)分析的邏輯起點(diǎn)應(yīng)該是決策者所提出的關(guān)鍵情報(bào)問題，即決策問題。在整個(gè)分析過程中，情報(bào)分析應(yīng)該遵從“4F-1”原則，即分析人員應(yīng)該以所確定的事實(shí)（Fact）為出發(fā)點(diǎn)，利用專業(yè)知識提出那些可能但尚未確信的發(fā)現(xiàn)（Finding），甚至在預(yù)測質(zhì)量有所保證的情況下進(jìn)行預(yù)測（Forecast）。但在這個(gè)過程中，分析人員不應(yīng)提出毫無事實(shí)依據(jù)的臆測（Fortunetelling)[16]。根據(jù)這一原則，情報(bào)分析的輸入應(yīng)該是事實(shí)，其功能產(chǎn)出是面向決策而形成的新發(fā)現(xiàn)或預(yù)測。

情報(bào)分析的決策支撐功能在科技智庫與科技情報(bào)機(jī)構(gòu)呈現(xiàn)出融合發(fā)展的背景之下，將得到進(jìn)一步的強(qiáng)化。

圖1 情報(bào)循環(huán)

2 科技創(chuàng)新決策研究的跨學(xué)科方法論

在科技情報(bào)的視角下，情報(bào)分析服務(wù)的直接對象就是科技決策，或者將其泛化為創(chuàng)新決策。對于科技決策來說，除了科技情報(bào)研究之外，還有另外一個(gè)重要領(lǐng)域，即政策研究。而在政策研究領(lǐng)域，研究方法論問題正在引起學(xué)界的廣泛關(guān)注。

2.1 創(chuàng)新政策研究方法面臨挑戰(zhàn)

決策者對創(chuàng)新的重要性已經(jīng)有了充分的認(rèn)識，但是創(chuàng)新政策研究者卻因缺乏批判性反思而無法長期維持自己的關(guān)鍵作用。創(chuàng)新政策研究者正在面臨種種挑戰(zhàn)，如對理論原理與政策制定者過于理想化、政策工具化、政策設(shè)計(jì)與協(xié)調(diào)的過度理性化、政策分析的靜態(tài)化[17]。解決這些問題除了理論觀念的變化，也需要在研究方法上更具跨學(xué)科性，特別是在一個(gè)智庫發(fā)展面臨新的社會挑戰(zhàn)的時(shí)代。在一個(gè)智庫規(guī)模不斷擴(kuò)張，彼此競爭加劇，而社會公眾對智庫研究存在信任問題的時(shí)代，智庫也需要在方法論上進(jìn)行創(chuàng)新，需要用更多元、跨學(xué)科的理論方法研究支撐公共政策研究[18]。

2.2 循證決策方法論

循證決策（Evidence-based Policy Making,EBPM）的方法論起源于醫(yī)學(xué)界，隨后在社會科學(xué)領(lǐng)域得到發(fā)展。循證決策是指將研究領(lǐng)域形成的最佳的可用證據(jù)嵌入到政策制定與實(shí)施的核心過程中，從而為人們的政策、計(jì)劃與項(xiàng)目決策提供有效的決策信息支撐[19]。循證決策在學(xué)術(shù)界引起關(guān)注的同時(shí)，政府也開始關(guān)注其在公共政策制定中的應(yīng)用。

政府對循證決策的關(guān)注最早來自于英國政府。1999年英國政府發(fā)布的《現(xiàn)代化政府白皮書》中提出要改善政策制定過程，使政策更具戰(zhàn)略性、結(jié)果導(dǎo)向、協(xié)作性、包容性、靈活性、創(chuàng)新性與穩(wěn)健性。同年英國政府內(nèi)閣發(fā)布的《面向21世紀(jì)的專業(yè)化政策制定》報(bào)告中，明確提出了采用循證決策的理念提高政策制定水平[20]。2016年美國國會成立了循證決策委員會（CEP）開始推動循證決策的應(yīng)用，其后于2017年成立了兩黨政策中心提出循證決策倡議。2019年美國正式頒布循證決策基礎(chǔ)法案（《Foundations for Evidence-Based Policymaking Act》），要求各個(gè)政府職能部門推出自己的證據(jù)建設(shè)計(jì)劃，其中包括政策問題、為循證決策而收集的數(shù)據(jù)、分析方法以及其中可能存在的問題等。

日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)研究所的一項(xiàng)調(diào)查表明，無論是政策制定者還是政策研究人員都非常肯定循證決策的必要性，但在實(shí)際應(yīng)用中“缺乏理解統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析和研究的知識”是阻礙循證決策應(yīng)用的因素之一。提高政府機(jī)構(gòu)人員的分析技能是循證決策必不可少的基礎(chǔ)條件，它不僅僅局限于政府統(tǒng)計(jì)的微觀數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)和人工智能也可能應(yīng)用于政策制定[21]。

3 基于證析的決策支撐方法論

無論是創(chuàng)新政策研究中對跨學(xué)科方法的需求，還是政府決策實(shí)踐中對循證決策的關(guān)注，都表明了決策問題之復(fù)雜而帶來的方法論挑戰(zhàn)。當(dāng)面向決策問題時(shí)顯然需要不同學(xué)科、不同方法的跨學(xué)科研究，以提高政策的可靠性。而在這個(gè)過程中科技情報(bào)分析方法可以與其他學(xué)科方法形成借鑒與互補(bǔ)。

3.1 信息鏈視角下的決策

從決策過程來看，任何一種決策都是事實(shí)信息與主觀價(jià)值觀、觀點(diǎn)和可能性組合的結(jié)果[22]。這個(gè)過程涉及客觀事實(shí)到主觀判斷的一系列對象，即情報(bào)學(xué)領(lǐng)域所界定的信息鏈。這個(gè)信息鏈?zhǔn)且粋€(gè)由事實(shí)（facts）、數(shù)據(jù)（Data）、信息（information）、知識（knowledge）和情報(bào)/智能（intelligence）5 個(gè)鏈環(huán)構(gòu)成的連續(xù)體，如圖2所示[23]。這或許是因?yàn)榍閳?bào)要面向決策的本質(zhì)所決定的：為支撐決策，情報(bào)分析需要關(guān)注決策所需要的從物理客觀到主觀認(rèn)知的一系列要素。事實(shí)是決策的要素，同時(shí)也是情報(bào)分析的邏輯起點(diǎn)。

3.2 基于證析的情報(bào)循環(huán)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，在面向決策問題進(jìn)行情報(bào)分析時(shí)需要采用一種新的分析范式，即證析。證析（Analytics）在韋氏字典中被定義為“邏輯分析的方法”，但這個(gè)詞最早是以“business analytics”形式出現(xiàn)的。在商業(yè)證析領(lǐng)域，證析被描述為對商業(yè)問題進(jìn)行定量或統(tǒng)計(jì)分析的模式[24]，因此證析是基于證據(jù)尤其是數(shù)字化證據(jù)進(jìn)行決策的實(shí)踐[25]。商業(yè)證析是完全基于數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)方式進(jìn)行績效描述與預(yù)測，通過統(tǒng)計(jì)方法（包括解釋性與預(yù)測性模型）以及基于事實(shí)管理（fact-based management）的方法為企業(yè)決策提供支撐[26]。

正如鑒于循證決策本身所存在的問題而提出政策證析（Policy Analytics）[27]那樣，情報(bào)分析也需要基于證析的理念重構(gòu)情報(bào)分析業(yè)務(wù)流，即一種基于證析的情報(bào)循環(huán)，如圖3所示。這是一種數(shù)據(jù)流驅(qū)動的情報(bào)循環(huán)，是一種以決策問題為核心，以場景理解為基礎(chǔ)，以建模分析為關(guān)鍵的數(shù)字化業(yè)務(wù)模式。

3.3 證據(jù)化和多重循環(huán)耦合

圖2 信息鏈

圖3 基于證析的情報(bào)循環(huán)

從證析的方法論視角來看，商業(yè)證析或政策證析只是應(yīng)用場景不同，這與情報(bào)研究有相同的邏輯，如商業(yè)競爭情報(bào)、科技情報(bào)與戰(zhàn)略情報(bào)。這或許在一定程度上說明情報(bào)分析與證析一樣，屬于方法論，而非某種具體的分析技術(shù)或技巧。證析更加側(cè)重?cái)?shù)據(jù)視角，情報(bào)分析則強(qiáng)調(diào)功能，但它們的作用是一致的，即決策支撐。當(dāng)決策開始突出循證理念時(shí)，情報(bào)分析需要在證據(jù)與數(shù)據(jù)間建立關(guān)聯(lián)。在這個(gè)過程中有兩個(gè)核心問題需要進(jìn)一步的關(guān)注。

一是多源情報(bào)分析與多元證據(jù)。在情報(bào)分析中一直強(qiáng)調(diào)多源情報(bào)與全源情報(bào)的重要性。全源情報(bào)分析不僅僅是簡單地讓更多分析人員獲得更多的情報(bào)。它的核心特點(diǎn)是系統(tǒng)性思維方式，也就是在評估、解讀和解釋變化、發(fā)現(xiàn)或者政策難題時(shí)，多種不同來源信息的系統(tǒng)性利用方式[28]。而循證決策也特別推崇通過不同來源數(shù)據(jù)的嚴(yán)格評估而利用多來源知識支撐決策的價(jià)值[29]。從研究方法的視角來看，這種多源情報(bào)與多源知識利用的根本目的是克服研究偏見，提高研究信度。這也是面向循證決策時(shí)，情報(bào)分析首先需要面對的問題，即元分析的方法論問題。

二是多重循環(huán)的耦合。循證決策是一個(gè)過程，即圍繞政策循環(huán)（議程設(shè)定、制定、實(shí)施和評估）提供證據(jù)支撐的過程。而情報(bào)循環(huán)可以是面向其中某環(huán)節(jié)關(guān)鍵情報(bào)課題，提供收集、分析、傳遞與反饋的過程；證析則是從數(shù)據(jù)視角為上述目標(biāo)與功能提供定量分析支撐的數(shù)據(jù)流。因此，從情報(bào)分析視角來看，在循證決策過程中，存在數(shù)據(jù)（證析）、情報(bào)與政策3 個(gè)層次的循環(huán)。這3 個(gè)層次的循環(huán)并非是單一的嵌套關(guān)系，而是一種不同循環(huán)、不同階段的耦合關(guān)系。對于決策者來說，需要在其政策場景下得到多種來源的基于事實(shí)數(shù)據(jù)的情報(bào)或證據(jù)的支撐，而不用關(guān)心這種支撐背后的功能問題。同時(shí)，循證決策支撐需要給決策者提供直接獲取原始數(shù)據(jù)的能力支撐，即一種政策、情報(bào)與數(shù)據(jù)的證據(jù)級封裝。這需要面向決策的多重循環(huán)耦合為前提。

4 面向科技決策的情報(bào)支撐

目前科技創(chuàng)新決策的復(fù)雜性日益突出，一方面各種創(chuàng)新理論（如內(nèi)生論與外生論、線性創(chuàng)新與創(chuàng)新系統(tǒng)、創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)與開放創(chuàng)新等）與相關(guān)學(xué)科（科學(xué)學(xué)、科學(xué)社會學(xué)、科學(xué)計(jì)量學(xué)等）的發(fā)展為科技創(chuàng)新決策提供更加豐富的理論支撐和政策工具選項(xiàng)；另一方面，全球創(chuàng)新體系的形成也使創(chuàng)新政策工具的邊界難以界定。但從技術(shù)發(fā)展的視角來看，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為支撐日益復(fù)雜的創(chuàng)新決策帶來了可能性。大數(shù)據(jù)技術(shù)中的數(shù)據(jù)挖掘與知識圖譜、人工智能中的深度學(xué)習(xí)都很好地為創(chuàng)新決策提供了技術(shù)支持，同時(shí)開放運(yùn)動的興起又為決策者提供了更高的數(shù)據(jù)可獲得性支撐。

4.1 科技創(chuàng)新決策的技術(shù)支撐

在科技大數(shù)據(jù)可獲得的前提下，如何通過相關(guān)技術(shù)支撐創(chuàng)新決策就成為了首要關(guān)注的問題。這個(gè)問題可以進(jìn)一步分解為兩個(gè)子問題：一是決策場景定義與描述：如何將決策循環(huán)中的問題解構(gòu)為關(guān)鍵情報(bào)問題，并描述整個(gè)決策過程；二是基于多源數(shù)據(jù)的循證問題：如何圍繞多源情報(bào)與多元證據(jù)構(gòu)建情報(bào)分析功能。前者涉及科技創(chuàng)新決策需求挖掘與定義、數(shù)據(jù)建模與分析模型、決策流程描述，后者涉及多源異構(gòu)融合、實(shí)時(shí)分析與交互計(jì)算、信息可視分析以及知識發(fā)現(xiàn)與情景化。

在具體實(shí)施過程中，證據(jù)化和多重循環(huán)耦合仍是優(yōu)先實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。證據(jù)化的核心目標(biāo)是將多源科技數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多元證據(jù)，這是循證決策的前提條件。而這首先需要解決的是科技大數(shù)據(jù)組織問題，即需要面向創(chuàng)新決策，圍繞復(fù)雜的創(chuàng)新體系來構(gòu)建數(shù)據(jù)框架，囊括從微觀到宏觀，從科技供給到需求的不同創(chuàng)新環(huán)節(jié)。

實(shí)現(xiàn)多重循環(huán)耦合需要知識關(guān)聯(lián)技術(shù)，可利用知識圖譜實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新政策視域不同類型主體與內(nèi)容的關(guān)系構(gòu)建。這種關(guān)系構(gòu)建不僅僅局限于同一類型或同質(zhì)關(guān)系，更重要的是實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)、情報(bào)、政策循環(huán)的異質(zhì)語義空間關(guān)聯(lián)。在這種跨異質(zhì)語義空間的知識圖譜支撐下，可以利用數(shù)據(jù)操縱、可視證析、建模與實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)循環(huán)、情報(bào)循環(huán)與政策循間的耦合，最終構(gòu)成一個(gè)基于循證理念的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支撐體系。

4.2 實(shí)踐項(xiàng)目：決策劇場與創(chuàng)新圖譜

中國科學(xué)技術(shù)信息研究所依托資源與技術(shù)優(yōu)勢在基于情報(bào)分析的科技循證決策方面進(jìn)行了嘗試與實(shí)踐，如決策劇場[30]和創(chuàng)新圖譜[31]。前者可以視為基于循證理念的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支撐體系的硬件部分，而后者是軟件部分，它們共同構(gòu)成了一種面向復(fù)雜問題決策的、以可視證析為特點(diǎn)的科技創(chuàng)新決策支撐環(huán)境。決策劇場的建設(shè)目標(biāo)是提供一種以交互與沉浸感為核心的物理環(huán)境，提供面向決策流程的資源、工具與功能支撐；創(chuàng)新圖譜則是綜合利用知識組織與知識圖譜等相關(guān)技術(shù)所建立的一種基于知識圖譜的循證分析平臺，面向決策問題提供數(shù)據(jù)分析引擎，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的科技創(chuàng)新決策支撐。

5 對情報(bào)分析方法的思考

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，情報(bào)分析方法面臨的挑戰(zhàn)是全方面的，但其根本原因在于情報(bào)用戶，即決策者的需求變化。隨著科技創(chuàng)新決策問題的復(fù)雜化，決策者對情報(bào)分析的功能要求將會越來越多，對分析精度與粒度的要求也將越來越高。在公共政策實(shí)踐日益循證化的背景下，情報(bào)分析方法需要從理論、技術(shù)與數(shù)據(jù)等不同層次做好應(yīng)對。

5.1 理論研究上需要跨學(xué)科方法論的支撐

正如公共政策領(lǐng)域強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科方法論一樣，情報(bào)分析也需要同樣的思維。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，面向循證決策的情報(bào)分析尤其需要關(guān)注數(shù)據(jù)的情景化問題，即數(shù)據(jù)的情報(bào)意義與證據(jù)意義，這需要創(chuàng)新政策、情報(bào)研究與數(shù)據(jù)科學(xué)等不同領(lǐng)域?qū)＜业闹巍Ｆ渲凶顬殛P(guān)鍵的內(nèi)容就是建模。在數(shù)據(jù)模型、（創(chuàng)新）理論模型與可視證析模型間建立統(tǒng)一的邏輯模型，為實(shí)現(xiàn)政策實(shí)驗(yàn)情景分析與預(yù)測提供基礎(chǔ)。健壯的分析模型不僅可以有效地規(guī)避定量分析本身所存在的方法缺陷，如辛普森悖論，更重要地可以為決策者提供更為豐富的數(shù)據(jù)意義解釋。循證決策中證據(jù)是最為核心的概念，而在決策過程中，證據(jù)是以因果為形式表達(dá)的。這與大數(shù)據(jù)分析中強(qiáng)調(diào)相關(guān)關(guān)系是截然不同的。如何界定證據(jù)、如何描述證據(jù)也需要一種跨學(xué)科的研究方法。

5.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)上需要關(guān)注低頻情報(bào)資源應(yīng)用

盡管科技大數(shù)據(jù)的可獲得性已經(jīng)大大提高，但目前仍無法實(shí)現(xiàn)面向特定問題或特定對象的全樣本數(shù)據(jù)收集。而且就具體決策問題來說，小數(shù)據(jù)分析足以支撐結(jié)論的效度與信度。因此，即使在大數(shù)據(jù)背景之下，情報(bào)分析也應(yīng)關(guān)注小數(shù)據(jù)的應(yīng)用，特別是在有時(shí)效性要求的情景之下。此外，在情報(bào)研究或科技創(chuàng)新決策中，大部分情況都是在無法充分獲得相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析的，因此如何利用低頻資源獲取更有效的結(jié)論也是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的另一顯著優(yōu)勢是可以提供情景模擬與預(yù)測，進(jìn)而幫助決策者進(jìn)行政策實(shí)施前的評估。這一方面需要群體決策工具幫助專家構(gòu)建模型，另一方面也需要將已有歷史數(shù)據(jù)中的經(jīng)驗(yàn)納入模型之中。后者需要知識推理技術(shù)的支撐，在證據(jù)集中構(gòu)建出面向特定場景的證據(jù)鏈，特別是用以描述模型的動力機(jī)制。

5.3 完備的數(shù)據(jù)集是實(shí)現(xiàn)循證決策支撐的充分條件

有效的理論框架、健壯的數(shù)據(jù)模型是實(shí)現(xiàn)循證決策支撐的必要條件，但數(shù)據(jù)的完備性卻是實(shí)現(xiàn)決策支撐的充分條件。在全源情報(bào)與多元證據(jù)理念之下，保持一定的數(shù)據(jù)冗余是有必要的，但一定要從整體上關(guān)注數(shù)據(jù)的完備性，即當(dāng)前數(shù)據(jù)來源是否足以刻畫決策問題，如描述中國的科技創(chuàng)新體系。此外還特別要關(guān)注每一種數(shù)據(jù)來源的權(quán)威性，這是研究結(jié)論有效性的根本保證。

在決策過程中，利用細(xì)粒度數(shù)據(jù)是提高分析精度與內(nèi)在效度的有效途徑，但如何確定這種粒度以及相應(yīng)數(shù)據(jù)描述框架應(yīng)該建立在循證決策理論框架之下。數(shù)據(jù)層需要一種面向循證的語義描述框架，特別是要納入相關(guān)語用信息，從而實(shí)現(xiàn)證據(jù)描述以及證據(jù)鏈推理。

6 結(jié)語

從情報(bào)學(xué)的決策學(xué)派理論來看，決策支撐是情報(bào)學(xué)的核心功能，這一點(diǎn)與公共政策研究具有相通之處。從創(chuàng)新政策研究來看，目前需要一種跨學(xué)科的方法論進(jìn)一步提高研究質(zhì)量，而情報(bào)分析方法恰恰可以與之形成互補(bǔ)。在決策循證化的發(fā)展背景下，基于證析的情報(bào)循環(huán)可以為循證決策提供一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支撐體系。在這個(gè)體系中，情報(bào)證據(jù)化以及數(shù)據(jù)流、情報(bào)循環(huán)與政策循環(huán)的多重循環(huán)耦合是關(guān)鍵。未來研究中應(yīng)該從理論、技術(shù)與數(shù)據(jù)等不同層次關(guān)注相關(guān)情報(bào)分析方法所面向的挑戰(zhàn)，如多學(xué)科視角下的建模問題、低頻情報(bào)資源挖掘技術(shù)以及面向循證的語義描述框架等。