2.1 情报3.0的主要特征
情报3.0时代,科技情报工作发生了重大变化,与传统情报相比,呈现需求敏感化、数据全息化、方法集成化、技术智能化、服务全纳化等新的特征。
2.1.1 需求敏感化
能够及时地主动捕获到情报需求,并实时地监测用户需求的变化是情报3.0时代智慧情报的典型特点之一。但目前,针对情报需求进行识别与定义的方法还不够成熟,对于如何利用数据为情报用户进行建模,实时识别并进行合理演算,以准确地把握情报用户的需求,尚缺乏应对方法。例如,在电子商务领域,运用用户的注册信息、浏览日志、检索日志、购买记录等信息为用户进行画像,准确识别用户需求并进行个性化实时推荐,取得不错效果。这种用户画像的方法在之前的公安情报中应用广泛,在电子商务领域得到了进一步的发展与改进,如果将来在科技情报或竞争情报中能得以利用并加以改进,相信可以更好地判别情报需求。对数据敏感是情报人员的基本素质之一,基于数据对情报需求的高度敏感将是情报3.0时代智慧情报的最典型特点。
2.1.2 数据全息化
从决策视角来看,如何借助全息化数据对各种问题进行科学的分析,从而保证决策正确,无疑是各级管理决策者关注的问题。传统的决策一般通过自主调查和咨询的方式来获得决策所需信息,缺乏多来源、全方位的充分信息进行支撑,决策前获取的信息经常是片面的、选择性的,不能保证决策的科学性与正确性。有了大数据的支撑,决策的方式就可能改变。例如,2014年初备受关注的“单独两孩”政策就是通过整合来自公安、统计、民政、卫生、财税、教育、劳动与社会保障、资源、环境等多个部门的各类数据,持续地跟踪与模拟进行大数据分析的结果。
从情报分析视角来看,过去,情报分析聚焦在对象的某个点,不可能站在情报对象整体、全局的高度看待情报对象的行为,误判在所难免,挖掘出的情报深入性、系统性、全面性都有所不足。进入大数据时代,数据作为重要的资产和财富在改变着决策的模式。现代管理科学奠基人美国管理学家戴明(W. Edwards Deming)说:“除了上帝,其他任何人都必须用数据说话。”Science的《聚焦数据管理》专辑中指出“科学就是数据,数据就是科学”, “数据是金矿”。李广建等认为大数据时代下的情报研究应综合利用多种数据源。贺德方提出大数据的发展极大地丰富了传统情报研究中事实数据的来源与内容,不同数据的相互补充可以促进情报工作水平的提升。郑彦宁等提出了基于多源信息与多元方法的产业竞争情报范式,通过不同信息源与方法得到的分析结果的交叉验证,提高情报产品的准确性与有效性。可以看到,大数据环境下情报研究的发展应该注重数据的本质变化。
回顾情报工作的发展,在情报1.0时代,数据主要是文本数据,情报服务重点关注发达国家最新的技术活动,从而获得科研人员关心的科技情报。随着计算机及网络技术的普及,情报2.0时代情报工作关注的数据发生了很大的变化,以论文、专利数据为代表的结构化数据成为主角,这时的情报服务通常采用单一的数据来分析单一的领域。时下,大数据时代的来临又一次冲击了情报服务工作,多种来源、多类形式、多个维度的全息化数据成为情报3.0时代的鲜明特点。众所周知,数据按类型可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据;数据按形式可分为数值、文本、图片、音频、视频等;数据按来源可分为商业数据库数据(论文数据、专利数据等)、公开信息源数据(政府、行业协会、新闻媒体等)、社会化媒体交互数据(微博、微信等)。在当前情报3.0时代,完成一项情报研究工作,仅使用某种类型或来源的数据是不够的,全息化的数据可以从不同视角反映整个事件或目标的更客观、更全面的信息,因此应把多种来源、多种形式的数据融合起来,综合运用数值、文本、图片、音频、视频等多种类型信息,更全面、可信地揭示科技进展与行业态势,为科学决策提供数据支撑(见图2-1)。
图2-1 不同发展阶段情报研究数据的比较
总之,多源数据融合会持续地得到重视,通过搜集各种数据,构建起内部数据与外部数据融合,线上数据与线下数据融合,历史数据与实时信息融合,传感数据与社会数据多源、异构、跨域的大数据。情报机构通过汇集这些多源的数据,对问题、形势进行全面分析与判断,为规划制定与政策出台提供全方位的数据支撑。用全息化数据减少信息的不确定性,保证情报产品的客观性,从而提高决策的科学性是情报3.0智慧情报的时代特点。
2.1.3 方法集成化
情报分析工作的开展离不开分析方法的使用,选择不同的情报分析方法,能实现对数据、文献的不同角度的分析与解读,从而保障情报分析结果的准确性与科学性。在研究方法上,情报学一直紧跟许多相关学科的发展,不断地吸收其成果并加以利用。在信息量小、信息匮乏的历史时期(情报1.0时代)可以通过对信息的组织、整理后提取情报来满足用户的需求。随着情报需求的变化,SCI(Science Citation Index,即《科学引文索引》)创始人加菲尔德(Eugene Garfield)1955年提出“引文索引”的设想并出版了《科学引文索引》,为文献计量学的发展做出了重要贡献,也使得文献计量学的方法成为情报方法论的根基。网络与信息技术的发展、各学科的深入交叉、融合,使情报研究开始借鉴各领域的研究方法。网络计量学、内容分析法、专利分析法、社会网络分析法等多学科的众多研究方法已经被纳入情报学的分析方法体系,成为情报2.0时代的主要特征。
当今,面对海量的大数据,过去以结构化数据为主的分析方法已经跟不上时代的步伐。大数据的推进将为情报学提供多学科、新理念的众多方法与分析工具,计算机技术的进步使得多算法、多参数的计算模拟成为可能,方法的集成化成为情报3.0时代情报方法的显著特点。我们可以看到,过去传统的情报分析主要处理结构化数据,使用某一种或某几种方法来处理数据,在整个情报流程中可能要花费80%的时间来处理与分析数据,20%的时间来对情报进行判读与解答。而当今大数据时代,大数据的分析对象并不限于某种数据类型;此外,相比于传统的相对规范的科技数据,大数据更零散、更原始、更复杂,这些巨量、快速、多样的数据存在明显的碎片化特征。同时,随着计算机技术的飞速发展,计算速度的不断提高,我们可以使用大量不同的方法及算法以及全部可能的参数(方法集成程序化,即方法集成后直接形成程序计算)来进行实验模拟,并且处理巨量数据花费的时间与精力显著减少。总体来说,方法集成程序化使得整个情报流程中只花费20%的时间来处理与分析巨量数据,而可以用80%的时间来对情报进行判读与解答。在情报3.0时代,方法集成化,定性分析与定量分析有效结合,使我们能更全面地理解数据,进一步保证得到更准确、更客观的情报信息。方法集成化本身就是智能与智慧的体现。
2.1.4 技术智能化
大数据时代,人类的思维从小数据时代的“因果性思维”走向大数据时代的“相关性思维”,数据分析从传统的抽样数据分析转向了全样本的数据分析,显性、结构化的信息处理转变为隐性、非结构化的知识挖掘。在这种态势下,情报服务主体不得不改变数据处理的理念和方法,将情报思维方式或解决问题的方法以技术的方式外显与固化在情报工具中,通过技术的智能化实现例行工作的电子化、专家智慧的程序化,以提高海量数据驾驭能力,提升情报生产效率及情报分析研判精准性。另外,利用智能工具,使资源既能以最小单元形式存储,又能以各种条件组合,形成知识的高度关联,是对碎片化信息的一体化组织管理,形成颗粒化的知识、模块、解决方案,为小场景微服务提供物质基础。
技术智能化体现在情报生产、服务流程的各环节。(1)在情报需求分析方面,浏览器缓存技术、HTTP cookie、个性化知识推荐等技术使情报服务主体对客户信息的追踪乃至个性化需求的分析成为可能。(2)在情报数据采集方面,智能化采集技术实现信息资源,特别是网络资源的自动搜索、甄别、过滤、监测、跟踪,使多种数据源情境下的数据采集能力大大提高。(3)在情报加工方面,智能化的加工和组织技术对采集的成果做更深层次的整序标引和转换,特别是结合元数据、本体(ontology)、语义网等方式对网络资源进行描述与组织。(4)在情报分析挖掘方面,数据挖掘、文本挖掘、知识发现、智能计算、专家系统等智能化分析处理技术帮助情报人员大幅提升海量文档调查的工作效率,帮助情报人员分析发展趋势,并从中发现一些表达隐晦的缄默信息、未知的事实和潜在的情报。(5)在情报服务方面,基于人工智能的理念,智能化检索等技术为情报用户提供满足需求的情报资源;情报可视化技术和智能情报推送技术使情报的报送和发布更为人性化、更为便捷;社会计算技术使传统的自上而下的信息交流方式被互联网思维下的集体参与所取代,有效减少了情报决策领域“机长症候群”现象的发生。未来情报工作的技术依赖性会更强,基于智能化技术的情报分析处理能力、预测决策能力也会越来越强。
2.1.5 服务全纳化
情报3.0时代,随着服务对象需求的日益旺盛、传统情报业务范围拓展、技术的智能化发展及情报服务思维模式的变革,情报服务过程也正在从低级、不成熟向高级、成熟演进,并呈现服务全纳化的特点。所谓“情报服务的全纳化”,是指情报服务主体、情报服务对象以及专家智慧与机器智慧融合,全程介入情报服务的全流程;情报服务内容也由传统的定向性情报提供,延伸到情报客户需求发展的各阶段、各环节。
情报服务全纳化突出表现为以下几个方面。(1)情报服务对象的全程融入。传统的情报服务模式基于情报需求客户与情报服务主体的情报供需关系。情报3.0时代,情报需求方由被动地接受情报信息服务,转变为动态介入情报搜集、分析、生产的全过程。(2)情报服务主体的全程介入。现代情报工作已由静态服务转向动态服务,由专业研究向综合研究过渡,由封闭型服务转向开放型服务,由定性分析转向定量与定性分析相结合,由被动服务转向能动地参与科技创新决策。随着情报服务模式的转变,情报服务主体已不再局限于向服务对象提供定向的或满足特定发展阶段的情报产品,而是将情报服务贯穿于情报客户需求发展的各阶段,多层次、全方位、全链条介入支撑决策的各环节。(3)专家智慧与机器智慧的全程引入。在这个以解决人类社会发展面临重大问题为导向,以多学科交叉为特征,讲求多方合作、协同创新的大科学时代,传统的“直觉+经验”的精英决策模式逐渐失效,情报工作也不再是情报工作人员单枪匹马就能胜任的,而是需要运用“从定性到定量的综合集成研讨厅”方法体系,将专家、数据与高度发达的信息技术集合起来协同攻关,才能为科技创新提供决策智慧。具体来说,就是多领域专家介入情报需求、分析过程和情报应用。专家通过分布式计算机、移动式智能终端进行交互,采用智能化决策模型对情报的搜集、加工和应用进行决策指导,即人机交互、信息全程伴随,支持情报生产与服务的各个环节(见图2-2)。
图2-2 情报3.0服务全纳化模式