面向科技创新前沿的数智情报方法体系研究

[目的/意义]对科技创新前沿的掌握和占领是在国家竞争中取得胜利的关键。[方法/过程]文章吸收借鉴已有情报方法体系中“依层次”“依过程”和“依对象”的经典建构思路,面向科技创新前沿的两大重点情报任务,探索数智技术在科技情报研究中的赋能方式,构建面向科技创新前沿的数智情报方法体系框架。[结果/结论]该方法体系由基础型的情报流程通用方法、集成型的情报任务专用方法和驱动型的情报数智赋能方法构成。其中,情报数智赋能方法描述了数智技术的赋能方式,包括赋能情报思维的“选择式”,赋能情报流程的“嵌入式”和赋能情报任务的“融合式”。

关于情报学方法体系建设的思考

从情报流程的角度对我国图书情报界的情报学研究方法进行归纳和总结。根据情报研究的实践经验,提出信息搜集、信息整理以及信息分析三阶段的操作特点,认为情报学方法论体系的建设可以与相应的情报研究的操作特点相联系,建立一个相关的情报学方法体系。

情报预测概念内涵与技术发展

情报分析是情报工作的核心,情报预测是情报分析的难点,是进行决策和行动的重要依据。探讨情报预测的概念内涵与技术发展,对大数据和人工智能等先进技术的科学应用以及未来研究具有重要意义。通过描述性研究、概念分析、资料总结等方法,对情报预测的概念和流程进行了剖析,提炼总结了一种包括预测对象、预测内容的情报预测问题描述框架,并按照理论-方法-工具三个层次对现有的机器定量预测方法体系进行了分析。情报预测包括业务和技术两个维度,清晰明确的问题定义是大数据和人工智能等先进技术发挥作用的重要前提。目前,机器定量预测方法以机器学习、深度学习为主,大大提高了机器解决情报预测问题的能力,未来将向神经符号计算方向拓展。