大數(shù)據(jù)視角下的情報(bào)研究與情報(bào)研究技術(shù)

李廣建　楊林

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)。文章在現(xiàn)有研究和實(shí)踐基礎(chǔ)上，總結(jié)了在此背景下情報(bào)研究的發(fā)展趨勢(shì)和相關(guān)技術(shù)問(wèn)題，將發(fā)展趨勢(shì)概括為單一領(lǐng)域情報(bào)研究轉(zhuǎn)向全領(lǐng)域情報(bào)研究、綜合利用多種數(shù)據(jù)源、注重新型信息資源的分析、強(qiáng)調(diào)情報(bào)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性和情報(bào)研究的智能化五個(gè)方面，并探討了可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘、語(yǔ)義處理三方面的技術(shù)問(wèn)題。

關(guān)鍵字：大數(shù)據(jù)情報(bào)研究情報(bào)研究技術(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：G250.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ 文章編號(hào)：1003-69３８（２０12）０6－0001-08

1引言

當(dāng)數(shù)據(jù)和黃金一樣，成為一種新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)［1］，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［2］，當(dāng)數(shù)據(jù)開(kāi)始變革教育［3］，這些無(wú)不宣告著我們已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)（bigdata）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。

大數(shù)據(jù)，顧名思義是大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，但它又不僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)量的概念，IBM公司指出，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是4個(gè)V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）及Veracity（真實(shí)），它提供了在新的和正在出現(xiàn)的數(shù)據(jù)和內(nèi)容中洞悉事物的機(jī)會(huì)，使業(yè)務(wù)更加靈活，并回答以往沒(méi)有考慮到的問(wèn)題［4］。Gartner公司的報(bào)告也提出，大數(shù)據(jù)是大容量、高速和多樣化的信息資產(chǎn)，它們需要新的處理方式，以提高決策能力、洞察力和流程優(yōu)化［5］。

由此可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的不單純只是數(shù)據(jù)量多少的問(wèn)題，其背后隱藏了更為復(fù)雜和深刻的理念，這些理念包括：①將對(duì)數(shù)據(jù)和信息的分析提升到了前所未有的高度。這里的分析不是一般的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，而是深層的挖掘。大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何充分利用好積累的數(shù)據(jù)和信息，以創(chuàng)造出更多的價(jià)值，已經(jīng)成為企業(yè)管理者、政府機(jī)構(gòu)以及科研工作者首要關(guān)注的問(wèn)題?！皹I(yè)務(wù)就是數(shù)據(jù)”、“數(shù)據(jù)就是業(yè)務(wù)”、“從大數(shù)據(jù)中發(fā)掘大洞察”等意味著對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了新的、更高的要求。可以這么說(shuō)，大數(shù)據(jù)時(shí)代就是數(shù)據(jù)分析的時(shí)代。②多種數(shù)據(jù)的整合和融合利用。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的多樣性是一種真實(shí)的存在，數(shù)據(jù)既包括結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也包括非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，表現(xiàn)方式可以是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)表格、文本、傳感數(shù)據(jù)、音頻、視頻等多種形式。同一個(gè)事實(shí)或規(guī)律可以同時(shí)隱藏在不同的數(shù)據(jù)形式中，也可能是每一種數(shù)據(jù)形式分別支持了同一個(gè)事實(shí)或規(guī)律的某一個(gè)或幾個(gè)側(cè)面，這既為數(shù)據(jù)和信息分析的結(jié)論的交叉驗(yàn)證提供了契機(jī)，也要求分析者在分析研究過(guò)程中有意識(shí)地融集各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，從多種信息源中發(fā)現(xiàn)潛在知識(shí)。只有如此，才能真正地提高數(shù)據(jù)分析的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。③更加廣泛地應(yīng)用新技術(shù)和適用技術(shù)。數(shù)據(jù)量大（Volume）、類(lèi)型多樣（Variety）、增長(zhǎng)速度快（Velocity）是大數(shù)據(jù)的突出特點(diǎn)，這必然會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)獲取、整合、存儲(chǔ)、分析等方面的新發(fā)展，產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)或者將已有的技術(shù)創(chuàng)新地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的管理與分析。同時(shí)，大數(shù)據(jù)的這些特點(diǎn)也決定了傳統(tǒng)的、以人工分析為主的工作模式將遇到瓶頸，計(jì)算機(jī)輔助分析或基于計(jì)算機(jī)的智能化分析，將成為大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)與信息分析的主流模式。

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(zhuān)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)。文獻(xiàn)分析（本質(zhì)是文本分析）不再為情報(bào)研究所獨(dú)占，以往情報(bào)研究領(lǐng)域積累的相關(guān)理論和方法很有可能優(yōu)勢(shì)不再。因此，如何把握住自身的優(yōu)勢(shì)，并抓住機(jī)會(huì)有所拓展，是情報(bào)學(xué)在大數(shù)據(jù)時(shí)代需要思考的問(wèn)題。

2大數(shù)據(jù)環(huán)境下情報(bào)研究的發(fā)展趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)帶來(lái)的新觀念，正在引發(fā)情報(bào)研究的新發(fā)展，而且，研究人員也在不斷地從情報(bào)研究的實(shí)踐中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，引導(dǎo)情報(bào)研究的未來(lái)走向。英國(guó)萊斯特大學(xué)的MarkPhythian教授在2008年10月作了題為“情報(bào)分析的今天和明天”的報(bào)告［6］，指出：①獲知情境是至關(guān)重要的。忽略戰(zhàn)略環(huán)境、領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格和心理因素等更為廣泛的問(wèn)題，將導(dǎo)致情報(bào)研究的失誤；②要加強(qiáng)信息之間的關(guān)聯(lián)。美國(guó)政府部門(mén)內(nèi)部的信息共享障礙，致使分析人員無(wú)法獲取充足的信息來(lái)支持分析活動(dòng)，導(dǎo)致情報(bào)研究中的預(yù)測(cè)失敗；③要汲取更多外界的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。這一舉措雖然不能保證分析的成功性，但將是競(jìng)爭(zhēng)分析的重要信息來(lái)源。

綜合大數(shù)據(jù)背景的要求和以往情報(bào)研究的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，結(jié)合國(guó)內(nèi)外同行的研究成果，本文將情報(bào)研究的發(fā)展趨勢(shì)總結(jié)為以下五個(gè)方面：?jiǎn)我活I(lǐng)域情報(bào)研究轉(zhuǎn)向全領(lǐng)域情報(bào)研究；綜合利用多種數(shù)據(jù)源；注重新型信息資源的分析；強(qiáng)調(diào)情報(bào)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性；情報(bào)研究的智能化。

2.1單一領(lǐng)域情報(bào)研究轉(zhuǎn)向全領(lǐng)域情報(bào)研究

隨著學(xué)科的深入交叉融合及社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與科技發(fā)展一體化程度的增強(qiáng)，情報(bào)研究正從單一領(lǐng)域分析向全領(lǐng)域分析的方向發(fā)展。

首先，表現(xiàn)在各領(lǐng)域中的情報(bào)研究從視角、方法上的相互借鑒。從方法上看，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，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)。同時(shí)，情報(bào)學(xué)中的引文分析等文獻(xiàn)計(jì)量方法也被借鑒用于網(wǎng)站影響力評(píng)估。從技術(shù)上看，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)。可見(jiàn)，無(wú)論從思想上、方法上、技術(shù)上，各領(lǐng)域之間的交叉點(diǎn)越來(lái)越多，雖然這種相互借鑒早就存在，但現(xiàn)在意識(shí)更強(qiáng)、手段更為綜合。

其次是分析內(nèi)容的擴(kuò)展，這也是最為重要和顯著的變化。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，從而得出更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)論。聯(lián)合國(guó)的創(chuàng)新倡議項(xiàng)目GlobalPulse在其白皮書(shū)“BigDataforDevelopment：Opportunities&Challenges”［7］中指出，情境是關(guān)鍵，基于沒(méi)有代表性樣本而獲得的結(jié)論是缺乏外部合法性的，即不能反映真實(shí)的世界。在情報(bào)研究領(lǐng)域，一些數(shù)據(jù)往往因?yàn)橐恍┎豢煽沽Φ脑蚨煌暾缭缙诘目萍紨?shù)據(jù)，可能由于國(guó)際形勢(shì)等外部因素，導(dǎo)致一些國(guó)家的科技信息無(wú)法獲取，基于這樣缺失的分析樣本來(lái)評(píng)估該國(guó)的科技影響力，如果僅就數(shù)據(jù)論數(shù)據(jù)，無(wú)疑是會(huì)得“正確”的錯(cuò)誤結(jié)論，這時(shí)應(yīng)針對(duì)這樣的異常情況，將研究問(wèn)題放置在當(dāng)時(shí)的時(shí)代背景下，揭示背后的原因，從其他方面收集信息來(lái)補(bǔ)充，才能得出符合實(shí)際的結(jié)論。也就是說(shuō)，必須要考察不同時(shí)間戳下的相關(guān)信息，再對(duì)分析內(nèi)容加以擴(kuò)充，這實(shí)質(zhì)是一種基于時(shí)間軸的擴(kuò)展。另外，將內(nèi)容擴(kuò)展至本領(lǐng)域的上下游則是一種更為重要的擴(kuò)展。例如，考察某項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展前景，如果僅就該技術(shù)本身來(lái)討論，可能會(huì)得出正面的結(jié)論，但如果結(jié)合特定地區(qū)人們對(duì)該技術(shù)的態(tài)度、當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)水平、物理?xiàng)l件、發(fā)展定位等，卻可能會(huì)得出相反的結(jié)論。這就說(shuō)明，在很多領(lǐng)域中，環(huán)境不同，發(fā)展程度不同，要解決的問(wèn)題也就不同。一些地區(qū)當(dāng)前關(guān)注的問(wèn)題不一定就是其他地區(qū)要關(guān)注的問(wèn)題，某些欠發(fā)達(dá)地區(qū)當(dāng)前不一定就必須照搬另一些所謂發(fā)達(dá)地區(qū)的當(dāng)前做法。這需要通盤(pán)考察，分析相關(guān)思想、觀點(diǎn)和方法產(chǎn)生的土壤、使用的條件，結(jié)合當(dāng)前環(huán)境再做出判斷，否則可能會(huì)對(duì)決策者產(chǎn)生誤導(dǎo)。

2.2綜合利用多種數(shù)據(jù)源

綜合利用多種信息源已經(jīng)成為情報(bào)研究的另一大發(fā)展趨勢(shì)。ThomasFingar［8］從軍事情報(bào)角度指出，軍事情報(bào)界需要綜合利用人際情報(bào)、信號(hào)情報(bào)、圖像情報(bào)和外部情報(bào)，進(jìn)行全資源分析（all-sourceanalysis），即利用多種不同的信息資源來(lái)評(píng)估、揭示、解釋事物的發(fā)展、發(fā)現(xiàn)新知識(shí)或解決政策難題?？萍记閳?bào)界也是如此，如利用科技論文和專(zhuān)利，發(fā)現(xiàn)科技之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系、預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展方向，綜合利用政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、高校網(wǎng)站、期刊、報(bào)紙、圖書(shū)等來(lái)評(píng)估大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)?？梢?jiàn)，綜合利用多種信息源是從問(wèn)題出發(fā)，系統(tǒng)化地整合所有相關(guān)信息資源來(lái)支持情報(bào)研究，信息源可以是學(xué)術(shù)論文、專(zhuān)利等不同類(lèi)型的文獻(xiàn)集合、文本和數(shù)據(jù)的集合也可以是正式出版物與非正式出版物的集合等。

這一發(fā)展趨勢(shì)是由幾大因素決定的。一是情報(bào)研究問(wèn)題的復(fù)雜性。在大數(shù)據(jù)背景下，情報(bào)不再局限在科技部門(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，同時(shí)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(lèi)型的信息源相互補(bǔ)充。例如要分析科技之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，就避免不了涉及科技論文和專(zhuān)利這兩種類(lèi)型的信息源。二是各種信息源的特性。不同信息源可以從不同角度揭示問(wèn)題，如專(zhuān)利、研究出版物、技術(shù)報(bào)告等，可以較為直觀地反映研究者對(duì)某科技問(wèn)題的理解與描述，而評(píng)論文章、科技新聞、市場(chǎng)調(diào)查等，可以反映出社會(huì)對(duì)該科技的觀點(diǎn)、認(rèn)知情況［9］。因此，各類(lèi)信息自身的特性就說(shuō)明他們之間可以、也需要相互補(bǔ)充。此外，從現(xiàn)實(shí)角度來(lái)看，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，這就從實(shí)踐角度說(shuō)明了綜合利用多種信息源的必要性。三是分析結(jié)果的重要性。以評(píng)估大學(xué)為例，評(píng)估的結(jié)果會(huì)引導(dǎo)各學(xué)校在比較中發(fā)現(xiàn)自身優(yōu)勢(shì)和差距，指導(dǎo)未來(lái)發(fā)展定位，同時(shí)也為廣大學(xué)生報(bào)考提供參考?？梢?jiàn)，研究結(jié)果對(duì)社會(huì)的影響是廣泛而深遠(yuǎn)的，要做到分析結(jié)果的可靠性、科學(xué)性，必然先要從源頭上，即分析數(shù)據(jù)上加以豐富完善。

綜合利用多種信息源也意味著諸多挑戰(zhàn)。首先分析人員要熟悉每一種信息資源的特性，了解相似信息在不同資源類(lèi)型中是如何表現(xiàn)的，不同信息源相互之間的關(guān)系是怎樣的。其次，針對(duì)待分析的問(wèn)題，要選擇適合的信息，并不是信息越多越好，類(lèi)型越全越好，尤其是當(dāng)問(wèn)題含糊不清時(shí)，可能需要不斷地調(diào)整信息源。再次，情報(bào)研究人員要能有效地綜合、組織、解釋不同信息源分析出的結(jié)果，特別是當(dāng)結(jié)論有所沖突的時(shí)候，識(shí)別不當(dāng)結(jié)果、保證分析結(jié)果的正確性是很重要的。

2.3注重新型信息資源的分析

隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的深入，出現(xiàn)了許多新型的媒體形式。AndreasM.Kaplan等人將構(gòu)建于Web2.0技術(shù)和思想基礎(chǔ)上，允許用戶創(chuàng)建交換信息內(nèi)容的基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用定義為社會(huì)化媒體（SocialMedia），包括合作項(xiàng)目（如維基百科）、博客、內(nèi)容社區(qū)（如YouTube）、社交網(wǎng)站、虛擬游戲世界和虛擬社會(huì)世界（如第二人生）等六種類(lèi)型［10］。這類(lèi)媒體形式依托于Web2.0等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以用戶為中心來(lái)組織、傳播信息，信息可以是用戶創(chuàng)造性的言論或觀點(diǎn)，可以是圍繞自己喜好收集的信息資源集合等。由于社會(huì)化媒體的易用性、快速性和易獲取性等特點(diǎn)，它們正迅速地改變著社會(huì)的公共話語(yǔ)環(huán)境，并引導(dǎo)著技術(shù)、娛樂(lè)、政治等諸多主題的發(fā)展［11］。這些通過(guò)龐大的用戶社區(qū)來(lái)傳播的高度多樣化的信息及其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為洞悉公眾對(duì)某一主題的觀點(diǎn)、研究信息擴(kuò)散等社會(huì)現(xiàn)象［12］、預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展方向［11］等提供了機(jī)會(huì)，有助于發(fā)現(xiàn)有共同興趣的社群、領(lǐng)域?qū)＜?、熱點(diǎn)話題［13］等，帶來(lái)了網(wǎng)絡(luò)輿情分析等研究?jī)?nèi)容。此外，這類(lèi)信息結(jié)合其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生了新的情報(bào)研究領(lǐng)域。例如，智能手機(jī)的普及和GPS的廣泛應(yīng)用，使得可以從社交網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、移動(dòng)傳感數(shù)據(jù)和設(shè)備傳感數(shù)據(jù)中獲取社會(huì)和社區(qū)情報(bào)（socialandcommunityintelligence，SCI），揭示人類(lèi)行為模式和社群動(dòng)態(tài)［14］。

此外，機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)等作為一種反映組織或群體知識(shí)成果的智力資源，也正引發(fā)情報(bào)界的重視。網(wǎng)絡(luò)信息聯(lián)盟的執(zhí)行董事CliffordA.Lynch［15］從大學(xué)的角度指出，成熟完整的機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)應(yīng)包含機(jī)構(gòu)和學(xué)生的智力成果（包括科研材料和教學(xué)材料）以及記錄機(jī)構(gòu)自身各項(xiàng)事件和正在進(jìn)行的科研活動(dòng)的文檔。這暗示著學(xué)術(shù)界從過(guò)去只關(guān)心科研成果正逐步轉(zhuǎn)向關(guān)注科研過(guò)程。從機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)中，可以發(fā)現(xiàn)隱藏其中的科研模式、揭示目前科研狀況的不足，引導(dǎo)機(jī)構(gòu)未來(lái)科研的發(fā)展走向等。但現(xiàn)有的機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)工具還缺乏幫助人們理解和分析這些資源的機(jī)制［16］，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，加強(qiáng)這方面的研究也是必然趨勢(shì)?？梢灶A(yù)見(jiàn)，隨著科技的發(fā)展和應(yīng)用的深入，還會(huì)不斷的有新型資源出現(xiàn)，并不斷促進(jìn)情報(bào)研究的發(fā)展。

2.4強(qiáng)調(diào)情報(bào)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性

情報(bào)研究活動(dòng)在宏觀層面上是一種意義構(gòu)建（sensemaking）［17］，依賴(lài)于分析人員根據(jù)已有知識(shí)構(gòu)建認(rèn)知框架（frame），通過(guò)對(duì)認(rèn)知框架的不斷修正來(lái)達(dá)到理解的目的［18］。這意味著情報(bào)研究活動(dòng)本身帶有很大的不確定性，很多因素影響著情報(bào)研究的有效性。如何使情報(bào)研究工作更加嚴(yán)謹(jǐn)，減少情報(bào)分析的不確定、提升情報(bào)成果的質(zhì)量，正成為學(xué)術(shù)界當(dāng)前普遍關(guān)注的問(wèn)題。情報(bào)研究嚴(yán)謹(jǐn)性（rigor）不等同于分析結(jié)果的正確性，它衡量的是情報(bào)研究的過(guò)程，是指在情報(bào)研究過(guò)程中“基于仔細(xì)考慮或調(diào)查，應(yīng)用精確和嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，從而更好地理解和得出結(jié)論”［19］。美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)的DenielZelik［20］［21］從評(píng)估角度，給出了8個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量分析過(guò)程的嚴(yán)謹(jǐn)性：假設(shè)探索、信息檢索、信息驗(yàn)證、立場(chǎng)分析、敏感度分析、專(zhuān)家協(xié)作、信息融合和解釋評(píng)價(jià)。從這幾項(xiàng)指標(biāo)看，信息檢索和融合是從分析信息源上消除不全面性；假設(shè)探索是要使用多種視角來(lái)揭示數(shù)據(jù)和信息；信息驗(yàn)證側(cè)重于數(shù)據(jù)的溯源、佐證和交叉驗(yàn)證；立場(chǎng)分析強(qiáng)調(diào)分析的情境性；敏感度分析指分析人員要了解分析的局限性，目的是從分析方法上消除主觀影響；專(zhuān)家協(xié)作是防止分析結(jié)果受分析人員自身的學(xué)科背景或經(jīng)驗(yàn)帶來(lái)的偏差；解釋評(píng)價(jià)是要正確對(duì)待分析結(jié)論?？梢?jiàn)，情報(bào)研究的嚴(yán)謹(jǐn)性意在消除人的主觀偏見(jiàn)，用更為客觀的視角對(duì)待情報(bào)研究。如果說(shuō)之前的情報(bào)研究活動(dòng)依賴(lài)專(zhuān)家的個(gè)人判斷，帶有較為強(qiáng)烈的主觀色彩，那么走向嚴(yán)謹(jǐn)性的情報(bào)研究活動(dòng)正逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T(mén)科學(xué)。

在大數(shù)據(jù)背景下，情報(bào)分析的嚴(yán)謹(jǐn)性，不僅體現(xiàn)在理念上，還暗含了對(duì)技術(shù)的要求。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，自動(dòng)化的技術(shù)手段必不可少。當(dāng)信息的檢索更多的是借助檢索系統(tǒng)，而不是人工的收集，信息融合更多依賴(lài)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等技術(shù)手段，如何在這樣的分析環(huán)境中將情報(bào)研究的科學(xué)性落到實(shí)處，是需要關(guān)注的問(wèn)題。可以看到，利用技術(shù)本身已經(jīng)在一定程度上避免了人的主觀性，但面對(duì)同樣一個(gè)問(wèn)題，可以有不同的技術(shù)手段，也可能產(chǎn)生不同的結(jié)果，如何避免由技術(shù)產(chǎn)生的偏見(jiàn)，也許通過(guò)多種技術(shù)手段或采用不同的算法，全方位地展示信息內(nèi)容及其之間的關(guān)系，從而避免產(chǎn)生信息的誤讀，是一個(gè)解決方案?？梢?jiàn)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，情報(bào)研究需要多種手段來(lái)加強(qiáng)其分析過(guò)程的科學(xué)性，而這又需要多種技術(shù)方法加以支持。

2.5情報(bào)研究的智能化

大數(shù)據(jù)背景下的情報(bào)研究，對(duì)技術(shù)提出了更高的要求。正如美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NSF）發(fā)布的報(bào)告［22］所說(shuō)，美國(guó)在科學(xué)和工程領(lǐng)域的領(lǐng)先地位將越來(lái)越取決于利用數(shù)字化科學(xué)數(shù)據(jù)以及借助復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘、集成、分析與可視化工具將其轉(zhuǎn)換為信息和知識(shí)的能力。對(duì)于情報(bào)研究來(lái)說(shuō)，應(yīng)用智能化技術(shù)能自動(dòng)進(jìn)行高級(jí)、復(fù)雜的信息處理分析工作，在很大程度上把情報(bào)研究人員從繁瑣的體力勞動(dòng)中解放出來(lái)，尤其在信息環(huán)境瞬息萬(wàn)變的今天，及時(shí)收集信息分析并反饋已經(jīng)變得非常重要，這都需要智能化技術(shù)加以支撐。從信息源來(lái)講，情報(bào)研究對(duì)象得以擴(kuò)展，其中可能包含微博等社會(huì)化媒體信息，可能包含圖片、新聞等，大量非結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的涌入，必然需要技術(shù)將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以供后續(xù)分析。同時(shí)，多元化的信息，需要根據(jù)分析需求加以融合，這可能需要語(yǔ)義層面上的技術(shù)支持。從分析需求來(lái)講，簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析已不能滿足現(xiàn)在社會(huì)的決策需求，需要從大量信息中發(fā)現(xiàn)潛在模式，指導(dǎo)未來(lái)的發(fā)展，這就涉及數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)。此外，要尋求情報(bào)研究的客觀性，摒除過(guò)多的主觀意愿，也需要多種技術(shù)來(lái)支撐?？梢?jiàn)，這一發(fā)展趨勢(shì)是大數(shù)據(jù)時(shí)代下的必然。而各國(guó)在積極建設(shè)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，也在推動(dòng)著情報(bào)研究的智能化，如歐洲網(wǎng)格基礎(chǔ)設(shè)施（EuropeanGridInfrastructure，EGI）［23］項(xiàng)目就致力于為歐洲各領(lǐng)域研究人員提供集成計(jì)算資源，從而推動(dòng)創(chuàng)新。

目前，對(duì)情報(bào)研究中的智能化技術(shù)沒(méi)有統(tǒng)一的界定，但概觀之，可以將情報(bào)研究智能化的本質(zhì)概括為定量化、可計(jì)算、可重復(fù)。定量化是針對(duì)過(guò)去情報(bào)研究更多的是依賴(lài)人的主觀判斷，即基于已有文字材料或數(shù)據(jù)，根據(jù)研究人員的經(jīng)驗(yàn)等給出粗略的結(jié)論，如果說(shuō)這是一種定性化分析，現(xiàn)在更多地依賴(lài)通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)化處理原始材料并獲得潛在數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上輔以人的判斷，可以說(shuō)是一種定量化的分析?？捎?jì)算是指將各種信息資源轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解、處理的形式，如從新聞、論文、專(zhuān)利等中，提取出科研組織、科研人員等實(shí)體，再基于這些結(jié)構(gòu)化的、富有語(yǔ)義的信息，采用統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘等方法加以計(jì)算，獲取隱含的知識(shí)。可重復(fù)是指自動(dòng)化分析技術(shù)消除了許多主觀因素，從理論上講，如果分析數(shù)據(jù)等條件一致，分析結(jié)論也應(yīng)該是一致的，這也體現(xiàn)了智能化技術(shù)為情報(bào)研究帶來(lái)客觀性的一面。

3情報(bào)研究中的技術(shù)問(wèn)題

情報(bào)研究的上述發(fā)展走向，決定了情報(bào)研究既不能仍然停留在定性分析上，也不能僅僅靠簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)替代情報(bào)研究中的計(jì)算技術(shù)，由此對(duì)情報(bào)研究技術(shù)提出了新的要求。美國(guó)McKinseyGlobalInstitute在2011年5月發(fā)布了研究報(bào)告“大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域”（Bigdata：Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity）［24］。報(bào)告分六個(gè)部分，其中第二部分討論了大數(shù)據(jù)技術(shù)，并圍繞大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和可視化三方面進(jìn)行了闡述。在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中，列舉了26項(xiàng)適用于眾多行業(yè)的分析技術(shù)，包括A/B測(cè)試、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、分類(lèi)、聚類(lèi)分析、眾包（Crowdsourcing）、數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘、集成學(xué)習(xí)、遺傳算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)分析、優(yōu)化、模式識(shí)別、預(yù)測(cè)建模、回歸、情感分析、信號(hào)處理、空間分析、統(tǒng)計(jì)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、模擬、時(shí)間序列分析、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和可視化。這些技術(shù)絕大部分是已有的技術(shù)，也有部分是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘的需求，在原有技術(shù)的角度發(fā)展起來(lái)的，如眾包就是隨著Web2.0而產(chǎn)生的技術(shù)。

根據(jù)我們的理解，這些技術(shù)大致可以劃分為可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘以及語(yǔ)義處理三大類(lèi)。這三大類(lèi)技術(shù)也是當(dāng)前情報(bào)分析領(lǐng)域應(yīng)予以關(guān)注和深入研究的技術(shù)。

3.1可視化分析

可視化分析（VisualAnalytics）是一門(mén)通過(guò)交互的可視化界面來(lái)便利分析推理的科學(xué)［25］，是自動(dòng)分析技術(shù)與交互技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，目的是幫助用戶在大規(guī)模及復(fù)雜數(shù)據(jù)內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行有效的理解，推理和決策［26］。它不同于信息可視化，信息可視化關(guān)注計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成信息的交互式圖形表示，關(guān)注這些圖形表示的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)及其應(yīng)用［27］，而可視化分析在此基礎(chǔ)上加入了知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程，關(guān)注自動(dòng)分析方法及其選擇，以及如何將最佳的自動(dòng)分析算法與適當(dāng)?shù)目梢暬夹g(shù)相結(jié)合，以達(dá)到輔助決策的目的。

目前的情報(bào)分析系統(tǒng)，雖然也提供了多種視圖來(lái)揭示信息，但更多的是一種分析結(jié)果的呈現(xiàn)，系統(tǒng)內(nèi)部分析、處理的機(jī)制對(duì)分析人員來(lái)講是個(gè)黑匣子，分析人員無(wú)法了解分析方法、分析結(jié)果的局限性或者有效性，這無(wú)疑不符合情報(bào)研究嚴(yán)謹(jǐn)性這一發(fā)展要求。同時(shí)，現(xiàn)有的分析工具需要分析人員輸入各種繁雜的參數(shù)，又缺乏對(duì)情報(bào)分析認(rèn)知過(guò)程的支持，這就對(duì)使用人員的專(zhuān)業(yè)化程度提出了較高的要求，增加了分析的難度。而可視化分析則可以較好地解決這一問(wèn)題，它整合了多個(gè)領(lǐng)域包括采用信息分析、地理空間分析、科學(xué)分析領(lǐng)域的分析方法，應(yīng)用數(shù)據(jù)管理和知識(shí)表示、統(tǒng)計(jì)分析、知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的成果進(jìn)行自動(dòng)分析，融入交互、認(rèn)知等人的因素來(lái)協(xié)調(diào)人與機(jī)器之間的溝通，從而更好地呈現(xiàn)、理解、傳播分析結(jié)果［28］。佐治亞理工學(xué)院的JohnStasko等人應(yīng)用Pirolli等人提出的情報(bào)分析概念模型［29］，建立了一個(gè)名為Jigsaw（拼圖）的可視化分析系統(tǒng)［30］，并將其應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域（涉及期刊和會(huì)議論文）以及研究網(wǎng)絡(luò)文章（如網(wǎng)絡(luò)新聞報(bào)道或?qū)ｎ}博客）領(lǐng)域，也說(shuō)明了將可視化分析技術(shù)應(yīng)用于情報(bào)研究的可行性。

將可視化分析技術(shù)應(yīng)用于情報(bào)研究領(lǐng)域，有眾多問(wèn)題要解決。首先，在情報(bào)研究工具中，是以自動(dòng)化分析為主，還是以可視化為主？DanielA.Keim等人將待分析的問(wèn)題分為三類(lèi)，第一類(lèi)是在分析過(guò)程中可視化和自動(dòng)化方法可以緊密結(jié)合的問(wèn)題，第二類(lèi)是應(yīng)用自動(dòng)化分析潛力有限的問(wèn)題，第三類(lèi)是應(yīng)用可視化分析潛力有限的問(wèn)題。在研究這三類(lèi)問(wèn)題中交互程度對(duì)分析效率影響的基礎(chǔ)上，DanielA.Keim等人指出，應(yīng)分析如何通過(guò)考慮用戶、任務(wù)和數(shù)據(jù)集特點(diǎn)，來(lái)確定可視化和自動(dòng)分析方法的優(yōu)化組合，從而達(dá)到最佳的效果［31］?？梢?jiàn)，要將可視化分析技術(shù)應(yīng)用于情報(bào)研究領(lǐng)域，需要明確每類(lèi)問(wèn)題適用哪種組合方式。其次，情報(bào)研究領(lǐng)域適合使用哪些可視化交互手段？這可能包括原始分析數(shù)據(jù)、析取出的關(guān)系數(shù)據(jù)、深層挖掘的模式數(shù)據(jù)等的可視化手段，分析人員與系統(tǒng)交互的方式，分析過(guò)程的可視化展示等。第三，情報(bào)研究領(lǐng)域中的認(rèn)知過(guò)程是什么樣的，關(guān)注哪些問(wèn)題，涉及哪些實(shí)體，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下面臨哪些認(rèn)知困難，需要在哪些環(huán)節(jié)加以支持，這些困難能否通過(guò)技術(shù)來(lái)解決。此外，從現(xiàn)有的可視化分析技術(shù)來(lái)看，主要是將各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)以優(yōu)化的方式整合起來(lái)，但在將來(lái)會(huì)產(chǎn)生一體化的可視化分析解決方法［32］，這種一體化的方法可能是什么形式，又會(huì)對(duì)情報(bào)研究帶來(lái)怎樣的影響等等，都是在情報(bào)研究中引入可視化分析技術(shù)需要關(guān)注的。

3.2數(shù)據(jù)挖掘

廣義的數(shù)據(jù)挖掘指整個(gè)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。它涵蓋了數(shù)據(jù)分析和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的任務(wù)，從數(shù)據(jù)特征化與區(qū)分到關(guān)聯(lián)和相關(guān)性分析、分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、離群點(diǎn)分析、序列分析、趨勢(shì)和演變分析等，吸納了統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、算法、高性能計(jì)算、可視化、數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等領(lǐng)域的技術(shù)，并可以用于任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等基本形式，也包括數(shù)據(jù)流、序列數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)等其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)［33］。

從數(shù)據(jù)挖掘的涵義看，它與情報(bào)研究有著天然的聯(lián)系；從數(shù)據(jù)挖掘的方法看，有其特定的含義和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，可以有效地解決情報(bào)研究的問(wèn)題。例如，情報(bào)研究可以借鑒關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的成功案例——超市的“啤酒+尿布”，嘗試用關(guān)聯(lián)規(guī)劃來(lái)分析研究主題的相關(guān)性，從科技論文與專(zhuān)利的關(guān)聯(lián)中發(fā)現(xiàn)科技的轉(zhuǎn)換關(guān)系等等。但從目前的情報(bào)研究成果看，許多還僅僅停留在簡(jiǎn)單的頻率統(tǒng)計(jì)、共詞計(jì)算層次上，在知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程中，這些工作僅僅是數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，還有待于更為深入的發(fā)掘?？梢?jiàn)，數(shù)據(jù)挖掘能夠也應(yīng)該應(yīng)用于情報(bào)研究領(lǐng)域，這不僅是數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用擴(kuò)展的結(jié)果，也是情報(bào)研究自身發(fā)展的需求。此外，由于較少有專(zhuān)門(mén)針對(duì)情報(bào)研究領(lǐng)域研發(fā)的挖掘工具，現(xiàn)有情報(bào)分析通常借助于其他工具，不同工具的功能不同，這就導(dǎo)致常常同時(shí)使用好幾個(gè)分析工具，如在使用SPSS進(jìn)行聚類(lèi)分析的同時(shí)，還使用Ucinet分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。這帶來(lái)的問(wèn)題是，分析缺乏完整性，可能社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和其他信息之間有關(guān)聯(lián)，因?yàn)楣ぞ叩姆指钚?，就?dǎo)致潛在模式的丟失。由此，研發(fā)適用于情報(bào)研究的挖掘工具，是必要也是緊迫的，尤其是面對(duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，智能化地輔助分析人員，減少認(rèn)知壓力，是亟待解決的問(wèn)題。

要解決以上的問(wèn)題，首先需要研究情報(bào)分析任務(wù)，分析哪些問(wèn)題是可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)支持的，這類(lèi)問(wèn)題有哪些共同點(diǎn)、特殊性，能否對(duì)未來(lái)可能的情報(bào)分析問(wèn)題進(jìn)行擴(kuò)展，哪些問(wèn)題不適用于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，原因是什么等。其次，對(duì)于某類(lèi)或某個(gè)分析問(wèn)題，使用哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或幾種技術(shù)的組合才能有效地解決，涉及的算法是否需要針對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行適應(yīng)性改造，如何評(píng)價(jià)挖掘的結(jié)果等。第三，數(shù)據(jù)挖掘出現(xiàn)了交互挖掘這一發(fā)展趨勢(shì)，即構(gòu)建靈活的用戶界面和探索式挖掘環(huán)境［33］，這與可視化分析在某些方面上也不謀而合，這樣的趨勢(shì)會(huì)對(duì)情報(bào)研究帶來(lái)哪些影響，如何在這一背景下，探索情報(bào)研究工具的新發(fā)展，尋找情報(bào)分析的新模式，值得我們關(guān)注。

3.3語(yǔ)義處理

語(yǔ)義是關(guān)于意義（meaning）的科學(xué)，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［34］，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［35］。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［34］。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(lèi)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。數(shù)據(jù)的語(yǔ)義性支持了機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的內(nèi)在功能［36］。

從現(xiàn)有的情報(bào)研究實(shí)踐和工具看，語(yǔ)義支持的缺失是一個(gè)普遍問(wèn)題，這其中又可劃分為兩個(gè)層次。對(duì)于傳統(tǒng)的情報(bào)研究對(duì)象，如科技論文、專(zhuān)利等，有較為成熟的分析工具，但這些工具往往缺少深層次的語(yǔ)義支持。例如，要分析論文的內(nèi)容主題時(shí)，需要從摘要等自由文本中提取出主題信息，在數(shù)據(jù)處理時(shí)，常常無(wú)法識(shí)別同義詞、近義詞等，需要人工干預(yù)。一些工具雖然在語(yǔ)義方面做了努力，但仍然存在諸多不足，例如在形成的主題聚類(lèi)結(jié)果上，缺乏有效的主題說(shuō)明，自動(dòng)形成的主題標(biāo)簽不具有代表性，需要分析人員深入其中重新判斷等。這在小數(shù)據(jù)集環(huán)境下，還可以接受，當(dāng)面對(duì)大數(shù)據(jù)的沖擊，這種半自動(dòng)化的處理方法無(wú)疑是耗時(shí)又費(fèi)力的。此外，對(duì)于新型情報(bào)研究對(duì)象，如網(wǎng)絡(luò)新聞、博客等，已有如動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)科研機(jī)構(gòu)等的系統(tǒng)工具，但總體來(lái)說(shuō)還處于起步狀態(tài)，目前較多的還是依賴(lài)人工篩選出所需信息，并整理成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，同樣也不利于大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析。這些問(wèn)題的存在，使得消除語(yǔ)義鴻溝（semanticgap）［37］，應(yīng)用語(yǔ)義技術(shù)成為廣泛需求及必然。

將語(yǔ)義技術(shù)應(yīng)用于情報(bào)分析，需要關(guān)注以下幾方面的內(nèi)容。首先，分析情報(bào)研究任務(wù)的特點(diǎn)，了解它的語(yǔ)義需求，是否存在規(guī)律性的準(zhǔn)則以供指導(dǎo)分析工具的研發(fā)，這既需要原則性和方向性的準(zhǔn)則，也需要為針對(duì)多維度劃分出的各類(lèi)任務(wù)給出詳細(xì)的規(guī)范，例如，對(duì)微博等社會(huì)化媒體，其中既存在高質(zhì)量的信息，也存在辱罵等低質(zhì)量的信息，區(qū)分這些信息并篩選出高質(zhì)量信息，就成為在分析社會(huì)化媒體中的語(yǔ)義任務(wù)之一。其次，語(yǔ)義資源建設(shè)問(wèn)題，即在情報(bào)分析領(lǐng)域中，要實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義層面上的理解，是否需要建設(shè)語(yǔ)義資源，如果不需要，哪些技術(shù)手段可以代替，如果需要，哪種類(lèi)型的語(yǔ)義資源可以便捷、快速、高效地構(gòu)建，并且這種語(yǔ)義資源應(yīng)該如何構(gòu)建，如何使用才能有效地服務(wù)于情報(bào)研究工作。第三，信息抽取問(wèn)題?？萍夹畔⑸婕氨姸鄬W(xué)科的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、各種科研機(jī)構(gòu)、組織等，如何使用語(yǔ)義技術(shù)將這些信息準(zhǔn)確地提取出來(lái)并加以標(biāo)注，尤其是針對(duì)不同類(lèi)型的信息源，采用什么樣的抽取策略等。第四，信息整合問(wèn)題，即如何使用語(yǔ)義技術(shù)，把不同來(lái)源的數(shù)據(jù)對(duì)象及其互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行融合、重組，重新結(jié)合為一個(gè)新的具有更高效率和更好性能的具有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的有機(jī)整體，以便后續(xù)分析。

4結(jié)語(yǔ)

正如本文引言中所談到的那樣，大數(shù)據(jù)的理念和技術(shù)為情報(bào)學(xué)領(lǐng)域中情報(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)。機(jī)遇巨大，挑戰(zhàn)更大，需要我們對(duì)此有清醒的認(rèn)識(shí)。本文分析了大數(shù)據(jù)背景下情報(bào)研究的若干發(fā)展趨勢(shì)，總結(jié)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。

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作者簡(jiǎn)介：李廣建（1963-），男，博士，北京大學(xué)信息管理系教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：信息資源管理與網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)研究；楊林（1984-），女，中國(guó)科學(xué)院國(guó)家科學(xué)圖書(shū)館、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)博士研究生，研究方向：信息資源管理與網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)研究。