传统科技情报研究模式分析

人力驱动型模式分析

科技决策本质上是一个信息汇聚的过程。为推动这一过程，国内文献情报机构已开展了一系列探索性工作，根据决策者的需求建立了情报服务模型。传统人力驱动型科技情报研究模式可分为6个连贯且迭代的阶段（图1）。

图 1 传统人力驱动型科技情报研究模式

1）情报分析方案规划阶段。研究人员基于决策者的需求以确定分析主题、涉及技术领域和预期目标，以问题为导向设计情报分析方案。一般需求是调研一个特定的技术领域，包括国内外战略规划图景，技术发展现状与趋势分析，国家、机构、科学家各层面科研竞争力评估，并基于上述分析结果提出对策建议。

2）多源异构信息采集阶段。根据分析方案，情报研究人员从不同信息源手工检索多种类型信息，包括论文、专利、报告、统计信息等。通过预筛选和信息验证，将相关信息归类为原始资源集，保存在分散的个人文件系统中。

3）信息分类处理阶段。包括数据分类、元数据抽取、数据清洗、数据规范化和数据保存。利用德温特数据分析器（Derwent Data Analyzer™，DDA）等商业软件和CiteSpace等开源软件处理从论文和专利数据库下载的原始结构化数据。但由于缺少合适的方法和工具，需手工处理如战略政策和报告文件等非结构化数据。

4）信息定量定性分析阶段。这一阶段应用定量分析和定性分析方法来整合数据，发现新的知识。目前定量方法主要限于文献计量方法，通过分析科技文献和专利发现及评估技术发展与演变态势、科研竞争力以及合作网络等。定性方法如专家德尔菲法、文献综述、主题研讨、SWOT分析等多用于分析文本数据。

5）情报产品编制与传播阶段。研究人员将分析结果编辑成文，根据决策者的需求和传播的要求，生成各种类型的情报产品，包括快报、汇编、决策参考简报、分析报告、展示幻灯片、期刊论文、评论等。

6）支撑决策的成效评估与反馈阶段。情报分析产品完成后，情报研究人员首先进行自评估，并征求领域专家或用户方的反馈。高质量的研究成果被决策者采用并付诸实践或作为进一步决策的支撑，而质量不高的成果基于反馈结果重复上述阶段修正。有时决策者会根据实践中的变化或新出现的形势在已有情报成果基础上提出新的情报需求，使得研究人员完成各阶段的迭代更新。

存在问题与局限性

在大数据时代，决策层对多源异构数据实时分析和深度挖掘的需求日益强烈。数据的体量和类型已经远远超出手工分析的能力。由于情报任务通常有固定的完成期限，需要有良好组织的知识管理能力和合适的分析方法能够在有限的时间产出高质量的情报研究成果，从而支撑高效科学的决策。显然，目前的人力驱动型科技情报研究模式存在诸多问题和局限性，无法适应不断变化的科研和决策环境要求，主要存在以下4个方面的问题。

1）过程耗时。多个阶段需要大量的时间和人力工作，特别是在信息检索采集、信息集成处理和信息分析阶段。这些任务还严重依赖于手工收集、处理、集成和解读大量的信息。

2）知识发现能力有限。由于在情报任务中采集和储存的多数数据是多属性和非结构化格式的文本信息，情报研究人员能够有效分析的数据只占较小比例。

3）数据管理与共享问题。战略政策和报告数据集通常储存在分散的个人文件系统中，没有合适的基础设施来共享和集成相关数据，因而不能有效地管理和利用。

4）方法学问题。大部分的情报成果是描述性、小规模的分析，缺乏理论框架和量化内容分析的方法学和研究模型。

目前的情报研究模式还属于描述型信息分析，注重通过挖掘历史数据来理解以往的经验和实践成效，研究其背后的影响因素。尽管这一分析模式对于决策而言仍有一定的价值，但由于其受限于手工数据采集和分析能力而缺乏前瞻性，另一方面越来越多的决策需求需要通过集成和分析海量的多源异构数据以获得预见性判断来满足，因此发展基于大数据的预测型分析模式乃至解决方案型分析模式，从而能够利用有限的资源做出更好的决策和行动建议。将是未来科技情报研究的大势所趋。