王娜1 李蕴涵2 周丽维3
北方华安工业集团有限公司特种弹药研究院 黑龙江 161000
摘要：随着网络信息技术的快速发展以及海量数据处理能力的增强，现在已经进入了大数据时代。在大数据时代促使产业提升、科技发展的一个有效手段就是探索基于大数据处理技术的动态情报解决策略。伴随移动终端与智能手机的大范围普及，公众自身的信息数据都可能成为被记录与分析的数据。这给科技情报研究工作带来了新机遇与新挑战。
关键词：情报科研；情报研究；跨域创新
1情报工作的作用
一方面，情报工作扮演着“耳目、尖兵、参谋”的角色，成为科技、经济、安全等领域不断发展的助推器。战争年代，“耳目”，就是侦察敌情并及时反馈战争信息；“尖兵”，就是事先掌握实情并开展一系列的未来预测；“参谋”，就是综合搜集的信息分析结果进行决策支持。长期以来，我国的情报学和情报研究工作忽视了情报的元素，在各个领域，情报工作更多体现在文献的相关服务工作上，许多情报工作者将文献相关服务看作是情报工作的重点。这种对情报工作重心理解上的偏差，造成情报学与情报研究工作的严重偏离。为此情报学是起源于军事学和谋略学，起源于组织的情报活动和咨询活动，而不是起源于文献和图书馆学，情报学应该是和人类的竞争和决策相互联系而又相互区别开来。除此之外，我国科技情报事业发展历程与发展规律，让中国情报学回归本来面目。另一方面，情报工作将更凸显“引领”的效应。大数据时代为情报学的转型与变革提供了良好的机遇，同时，也将面临诸多情报危机。大数据时代的数据爆炸将成为国家情报工作制度变革的主要驱动力。大数据时代，情报工作者处理的信息体量巨大、类型繁多、传输速度快，但信息的价值密度较低，这就要求情报工作者具备从体量巨大的信息中提炼出有价值的科技情报的能力，时刻关注科技前沿、尖端领域，从中梳理出相关领域的发展现状以及有待突破的方向，描绘和展望未来科学技术的发展路径，引领科学技术的发展方向。中国产业提升、科技发展的一个重要手段就是要探索以大数据处理为基础的动态情报解决方案。
2情报科研和情报研究工作跨域创新
2.1跨图书馆、文献学领域的创新
图书馆、文献学可以说是情报学科的起源，自然是情报科研与情报研究工作很多理论和实践的基础。图书馆、文献学的很多研究成果可以间接借用或直接移植到情报学科或领域中，并推动着情报科研与情报研究工作的持续创新发展。文献计量学、信息计量学和知识计量学的发展就是典型的跨图书馆、文献学领域的情报学科或领域的跨越式创新成果。1969年，普里查德开创地提出了文献计量学。其采用数学、统计学等定量研究方法，以文献体系与文献计量特征为研究对象，探索和研究其分布结构、数量关系、变化规律，属于跨数学、统计学、图书情报学等学科或领域的1+N并列组合创新。1979年，德国学者昂托·纳克开创地提出了信息计量学。其是文献计量学的进一步发展，是采用数学、统计学等定量研究方法，描述和研究信息的外在现象、动态变化、数量特征和内在规律，属于跨数学、统计学、情报学等学科或领域的1+N并列组合创新。1998年，中国学者刘则渊最早提出知识计量学。其是继文献计量学和信息计量学之后的进一步发展，是以整个人类知识体系与知识活动为研究对象，对知识载体、知识内容和知识活动及其影响的定量研究，属于跨数学、统计学、经济学、管理学、计算机科学、情报学等学科或领域的1+N并列组合创新。文献、信息计量结果在情报研究过程的应用也是典型的跨文献学领域的情报研究工作创新。例如，通过对文献、信息的国家与机构等外部特征进行计量分析和研究，得到核心国家与核心机构的定量结果;通过对文献、信息的内容特征进行定性分析和研究，得到需要重点关注的国家和机构;再对定性和定量研究结果进行综合分析，得到更加明确的国家和机构重要性排序，用于情报研究报告大纲拟定中。
再如:通过对文献、信息的发文量等外部特征进行计量分析和研究，得出技术发展的倒浴盆曲线或S形曲线;通过对文献、信息的内容特征进行定性分析和研究，推测出技术发展趋势;再对两者进行融合分析，得到更加科学的技术发展趋势。还如:通过对文献、信息的关键词、自由词等外部特征进行计量分析与研究，得出核心领域和技术;通过对文献、信息的内容特征进行定性分析与研究，总结和归纳出可能的关键技术;再对两者进行融合分析，得到更加科学的关键技术。这些都是典型的情报学与图书馆/文献学的跨学科或领域的创新。
2.2跨信息科学领域的创新
以计算机技术为核心的信息科学，为情报科研与情报研究工作全生命周期过程自动化提供信息化手段和工具，是情报科研与情报研究工作的关键技术和使能技术。从历史视角，像计算机技术、网络技术、大数据技术、人工智能技术等每一轮信息技术的大发展，都给情报研究工作注入新思想、新理念、新范式和新方法，都会通过信息科学技术的“跑得更快与算得更准”助推情报研究工作的“醒得更早与看得更远”，推动着情报研究工作与信息科学的跨域创新发展，使情报研究工作发生革命性进步。20世纪90年代以来，以计算机技术、网络技术等为代表的信息技术，与情报科研与情报研究工作等相融合，构建了数字图书馆和基于网络技术的情报研究协同工作平台等，实现了情报科研与情报研究工作流程结构化，能够为实现信息检索与获取的自动化、数字化、网络化，能够为情报翻译与编辑、情报分析与集成、情报评价与改进等提供计算机辅助工具，大大提升情报研究工作的效率和水平。这属于情报研究工作跨计算机技术、网络技术领域的1+N并列组合/直接移植创新。21世纪初，在大数据环境下，采用数据统计、机器学习、神经网络等方法，完成对信息的处理，实现了由原来的“死数据”变成“活情报”的转变;采用各种科学分析模型、方法和工具，对采集到的各种类型数据进行计算机辅助分析，发现复杂事件之间的微妙相关关系，实现由传统的随机采样型情报研究向多源全样本型情报研究转变，特别是结合人类智慧完成预测性分析和前瞻性判断，实现相关关系与因果关系和定量与定性的融合分析，显著提升了情报研究工作的质量和水平。
2.3科学利用各种数据源
情报研究的结果会对社会产生深远的影响，因此，必须确保情报分析结果准确可靠。这需要从源头抓起，在分析数据的过程中加以完善与丰富。情报研究工作比较复杂，各种信息源的特性也明显不同，因此，综合运用多种信息源已成为科技情报研究的重要趋势。研究人员需从问题出发，将全部信息资源进行系统化整合，用于情报研究。其中，信息源不仅包括学术论文、专利等文献资源，也包括文本、数据、各种正式或非正式出版物。研究人员应先熟悉各种信息资源的特性，清楚相似信息在不同资源类型中的具体表现及不同信息源之间存在的联系。然后根据待分析问题选取恰当的信息。此外，研究人员要将不同信息源分析出的结果进行有效的组织、综合、解释，尤其是结论发生矛盾时，能够识别不当结果，确保分析结果的准确性是非常关键的。
3结语：大数据时代促使宏观经济环境发生了显著的变化，为科技情报研究工作带来了新机遇与新挑战。为此，科技情报研究人员应具备大数据意识，合理运用大数据技术开展科技情报研究工作，不断提高科技情报研究结果的准确性、科学性与合理性，最大限度挖掘出科技情报研究的内在价值，促进社会生产力的转型升级。
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