[摘要]從情報研究的分析單元角度，總結現(xiàn)有情報研究方法的發(fā)展現(xiàn)狀，主要包括：基于數(shù)據(jù)的情報研究方法；基于文獻的情報研究方法；基于人的情報研究方法；基于組織的情報研究方法；基于認知的情報研究方法。最后，分析情報研究方法的發(fā)展趨勢。
　　[關鍵詞]情報研究　情報研究方法　研究方法
　　[分類號]G350
　　
　　1　情報研究方法解析
　　
　　情報研究工作主要包含三個過程，即信息的收集和整理、情報分析以及情報研究方案。其中，信息的收集和整理是情報研究的基礎，情報分析是關鍵，情報研究的結果表現(xiàn)為具體的判斷、預測或解決方案。在情報研究工作中，貫穿于這三個過程，所使用的方法稱為情報研究方法。概括地說，情報研究方法是指個人或組織在對信息資源進行收集、整理、分析，并最終形成判斷、預測和解決方案的情報過程中所使用的方法的總和。在情報研究過程的信息收集階段，主要以信息檢索方法為主，因此這種只在情報研究基礎階段發(fā)揮作用的方法在嚴格意義上不屬于情報研究方法。同樣，通過非正常手段直接獲取信息，由于沒有經過情報分析過程，也不屬于情報研究方法。
　　伴隨不斷發(fā)展的科技水平，為了滿足不同用戶的情報需求，情報研究需要從不同角度切入，于是涌現(xiàn)出各類情報研究方法。
　　在宏觀上，就分析方式而言，既有定性研究和定量研究，也有定性和定量相結合的研究方法。由于兩者功能各異，優(yōu)勢互補，越來越多的情報研究工作已經不再孤立地使用其中一種方法，而是更多地將兩者結合起來開展情報研究工作。
　　在微觀上，就分析單元而言，由于情報研究的對象是信息資源，這種資源可以是顯性的，如文獻資料等，也可以是隱性的，如個人或組織的經驗等隱性知識；可以是印刷型的，也可能是電子型的、網絡型的。因此，情報研究方法既有以數(shù)據(jù)或文獻及其構件為情報研究單元的方法，也有以文獻中的知識以及人或組織所掌握的知識為情報研究單元的情報研究方法�？v覽這些角度不同的切入點，可以總結出，在分析單元方面現(xiàn)有情報研究方法主要包括以下5種：①基于數(shù)據(jù)的情報研究方法；②基于文獻的情報研究方法；③基于人的情報研究方法；④基于組織的情報研究方法；⑤基于認知的情報研究方法。這些方法在不同社會背景下受到不同程度地重視，并且方法之間不是相互平行、完全獨立的，而是相互滲透的，其中不僅滲透著定性分析、定量分析以及定性和定量相結合的分析方式，各類方法之間還存在著相互滲透，交叉使用的情況。
　　
　　本文將以上述5種方法為基礎介紹情報研究方法的發(fā)展現(xiàn)狀，期望為情報研究方法的未來發(fā)展提供可參考性的幫助。
　　
　　2　各類情報研究方法的發(fā)展現(xiàn)狀
　　
　　2.1基于數(shù)據(jù)的情報研究方法
　　基于數(shù)據(jù)的情報研究方法，其情報研究對象可以用數(shù)據(jù)來描述，從多角度對所研究的情報問題進行考察，然后運用數(shù)理統(tǒng)計中的一系列理論和方法，對大量數(shù)據(jù)進行各種提煉加工，從涉及多因素、相互交織的復雜現(xiàn)象中推斷出有意義的結論。這種情報研究方法主要包括回歸分析法、聚類映像法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、趨勢外推法、時間序列法、模擬模型法等。比如，時間序列法就是考慮研究對象與時間之間的相關關系，把時間作為自變量，將研究事物的特征值統(tǒng)計數(shù)據(jù)按其發(fā)生時間的先后順序排列作為情報研究的樣本。
　　基于數(shù)據(jù)的情報研究方法，經常作為一種統(tǒng)計工具被交叉使用在其它類型的情報研究方法中，用來處理大批量數(shù)據(jù)，所得出的結果一般具有統(tǒng)計意義。因此，該方法通常作為定量研究中的中介方法，不僅適用于社會科學領域，目前也被應用于很多自然科學領域，如能源、醫(yī)學等領域。
　　
　　2.2基于文獻的情報研究方法
　　長期以來，文獻作為人類文明成果記錄與傳播的重要載體，一直是科學研究工作最直接的體現(xiàn)。因此，在情報研究工作中，經常選取文獻作為重要的信息源�；�于文獻的情報研究方法正是以文獻及其構件作為分析單元，即使在信息時代，傳統(tǒng)的印刷型文獻被大量的電子型文獻和網絡型文獻所包圍，情報研究工作依然沿用傳統(tǒng)的基于文獻的情報研究方法，并且不斷吸收計算機技術來深化這些方法，使它們向自動化、智能化發(fā)展。
　　基于文獻的情報研究方法具有強烈的情報學特色，是情報學中開展情報研究工作專門的分析方法，主要包括文獻計量學方法、引文分析法和內容分析法等。這些方法的研究對象可以是整篇文獻、期刊、報紙或專著；也可以是標志文獻的外部特征(如篇名、作者、引文、出版社、網站、借閱與復制的情況等)，或標志文獻的內容特征(如概念、詞語、關鍵詞等)�；�于文獻的情報研究方法的數(shù)據(jù)源詳見圖1。獲取這些數(shù)據(jù)的途徑可以借助書目、索引、文摘、百科全書、數(shù)據(jù)庫等二次或三次文獻，也可以從報紙、期刊或網絡上獲取發(fā)表的原始文獻。
　　基于文獻的情報研究方法以文獻及其構件為數(shù)據(jù)源，利用“共現(xiàn)”原理，即相同或不同的文獻特征項共同出現(xiàn)的現(xiàn)象，比如，共詞、共篇、共引等，被廣泛應用于科技領域的情報研究中。利用這些方法可以描述情報研究對象的現(xiàn)狀，概括情報研究對象的發(fā)展規(guī)律，分析和評價研究對象，預測其發(fā)展趨勢，利用文獻之間明顯的相關性挖掘更為重要的隱性信息。
　　為了獲得更為有價值的情報研究結果，借助計算機技術，共詞、共篇、共引等方法在原有基礎上不斷改進和拓展，形成了一些新的基于文獻的情報研究方法。新方法的重點在于將研究對象引入到知識的層面，突破了早期僅依靠數(shù)據(jù)和文獻來進行情報研究。這種新興的基于文獻的情報研究方法又被稱為基于知識的情報研究方法。
　　基于知識的情報研究方法主要以知識的挖掘和發(fā)現(xiàn)為基礎，最終目標是要經過情報研究方法的使用，找到不具有關聯(lián)的信息或者在不具有關聯(lián)的信息之間建立起某種關聯(lián)，把研究對象引入知識的層面，進而發(fā)現(xiàn)更具價值的情報。該方法基本上是以文獻及其構件作為主要研究對象，這類方法主要包括空白點分析法、知識基因法、非相關文獻知識發(fā)現(xiàn)法等，其中空白點分析法可以更好地發(fā)現(xiàn)知識孤島，知識基因法和非相關文獻知識發(fā)現(xiàn)法都可以揭示知識間的關聯(lián)，并且非相關知識發(fā)現(xiàn)法還可以發(fā)現(xiàn)新知識。
　　2.2.1共詞分析的新發(fā)展――數(shù)據(jù)庫內容結構分析法　以傳統(tǒng)的共詞分析為基礎，美國海軍研究部20世紀90年代初的文本挖掘示范項目中提出了數(shù)據(jù)庫內容結構分析法(DT)。這種方法基于“臨近度”原理，研究學科主題的分布和變化趨勢。整個DT法大致需要三個步驟：第一是文本檢索流程建立檢索結果數(shù)據(jù)庫；第二是識別廣義主題以及廣義主題和子主題之間定量和定性關系的確定；最后是跟蹤這些主題的演進和之間關系的變化。目前DT法的研究與應用尚未涉及最后一步，分析只到第二步為止。
　　DT法中實現(xiàn)的自上而下的共現(xiàn)聚類的分類體系，可以更加客觀地揭示主題領域內的知識結構、研究層次以及科研活動的活躍程度，精確地確定主題領域的 發(fā)展方向，短語的臨近度分析有效揭示了領域內的科技關聯(lián)。因此，DT法可以在某種程度上揭示和挖掘特定領域內的研究空白和知識創(chuàng)新點，是揭示知識演化關系、預測演化趨勢的有效手段。
　　2.2.2共引分析的新發(fā)展　從最初提出共引分析，到由文獻共引擴展到作者共引、期刊共引，共引分析方法不僅實現(xiàn)了研究對象的拓展，還在數(shù)據(jù)處理方面進行了探索。在共引分析方法的統(tǒng)計分析技術中，除了經常使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析處理技術，如聚類分析(cluste-ring)、因子分析(factor analysis)、多維尺度(multidi-mensional scaling)等，近年來，提出了兩個新的數(shù)據(jù)分析技術，基于模型的聚類算法――自組織映射(SOM)技術和PFNETs(Pathfinder Network Scaling)技術。
　　?SOM技術。1997年，美國肯塔基州大學的Linxia已開始嘗試將SOM技術應用到作者共引分析中。SOM技術是一種神經網絡模型，自組織學習方法，具體的工作原理是將任意維輸入模式在輸出層映射成一維或二維離散圖形，并保持其拓撲結構不變。此外，網絡通過對輸入模式地反復學習，可以使權重向量空間與輸入模式的概率分布趨于一致。這種自組織聚類過程是在系統(tǒng)自主、無導師指導的條件下完成的。其優(yōu)勢是盡可能忠實地保存輸入數(shù)據(jù)之間的距離關系，映射保存了輸入數(shù)據(jù)之間最重要的相鄰關系，并使這些關系清楚顯示出來；特征圖根據(jù)它們出現(xiàn)的頻率，為輸入向量分配不同數(shù)量的節(jié)點。
　　?PFNETs技術。PFNETs發(fā)展于認知科學用以確定網絡中最突出的鏈接。它對不同概念或實體間形成的語義網絡進行表達，從一定程度上模擬了人腦的記憶模型和聯(lián)想式思維方式，主要應用于認知心理學和人工智能等研究方面。PFNETs算法首先檢查所有數(shù)據(jù)之間的關系，然后建立數(shù)據(jù)間最有效連接的路徑。最后將數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的關系表達成一個圖，圖中節(jié)點表示數(shù)據(jù)，邊表示數(shù)據(jù)之間的關系。PFNETs已被用于作者共引分析，其中將作者視為節(jié)點，假設節(jié)點間由加權的路徑相連，權值為作者的共引頻次，并且僅顯示節(jié)點間最短路徑。PFNETs計算快捷，并且具有很強的可視性。
　　SOM技術和PFNETs技術的應用擴大了共引分析方法的應用層面，使得共引分析的研究范圍由單一的小學科逐步擴大到多學科甚至整個科學結構的展示；從最初研究科學發(fā)展歷程、科學結構發(fā)展到展示科學交流模式等，特別是隨著信息技術及網絡的發(fā)展，又用于信息檢索可視化及研究網絡結構等，它們已成為重要的分析方法。
　　2.2.3非相關文獻法　非相關文獻主要是指，文獻數(shù)據(jù)之間沒有明顯的相關性，這些數(shù)據(jù)缺乏外部特征方面的共性，且在內容特征方面，不同文獻表面看起來在關鍵詞或是題名上也不具相似性或者相互引用的關系。這些文獻數(shù)據(jù)彼此間呈現(xiàn)出一種獨立狀態(tài)，通常是分屬不同學科或是收錄于同一學科不同分支的不同數(shù)據(jù)庫中；其獲取方式也不是僅僅依靠一次性的信息檢索從外部或是內容信息線索就可以獲取的，而是要通過對這些文獻數(shù)據(jù)中的內容進行挖掘，將這些原本沒有關聯(lián)的文獻數(shù)據(jù)通過一定的邏輯關聯(lián)聯(lián)系起來，進而發(fā)現(xiàn)其內容所富含的更深層次的知識關聯(lián)。
　　非相關文獻法的實施過程始于一個研究人員感興趣的開始詞，然后利用一個文本挖掘子系統(tǒng)來發(fā)現(xiàn)一系列與開始詞具有直接關聯(lián)性的詞，并形成一個有序的關聯(lián)詞列表。之后，對每一個關聯(lián)詞利用同樣的文本挖掘子系統(tǒng)來確定與其直接相關的詞，這些詞被稱為目標詞。最后，目標詞被聚集起來，并且基于產生該詞的關聯(lián)詞的數(shù)量進行排序，這樣就為開始詞提供了一個有序的可能存在關聯(lián)的詞匯列表。這種方法的實施模式主要有兩種，即開放式和封閉式。
　　開放式模式的特征是可以產生科學假設，從關鍵概念A出發(fā)，找到與A有密切關系的關鍵概念B，此時的B可能有很多個，再通過這些B找到與它們有著密切關系的C，同樣，C這一關鍵概念也不會是一個，通過某些規(guī)則找出關聯(lián)度較高的候選C，以便進一步研究，證實原有的假設。
　　封閉式模式的特征則可以用于驗證科學假設，如果有科學家或者研究人員已有了某種假設，認為當前還沒有任何關系的A與C具有某種可能的聯(lián)系，則可以從A和C兩個方向同時出發(fā)，找出相關的多個B，其中如果從A到B和從C到B的關系越多，B所表征的內容越相似，就證明A與C有關聯(lián)的這一假設成立。
　　
　　2.3基于人的情報研究方法
　　信息技術的影響并沒有使得情報研究忽視“人”在情報研究工作中的重要作用，基于人的情報研究方法將人特別是“專家”引入到情報研究工作中，依靠專家的知識與經驗，挖掘專家的隱性知識，充分發(fā)揮和調動人(尤其是專家)在情報研究中的作用。
　　這類方法充分發(fā)揮人在情報研究中的主觀能動性，無需建立繁瑣的數(shù)學模型，操作簡便直觀，通過專家參與可以比較準確地反映他們對于情報研究對象的意見。這類方法常與其他類情報研究方法交叉使用，發(fā)揮各自的優(yōu)勢，其主要包括德爾菲法、交叉影響分析法、頭腦風暴法、個別訪談法等。
　　其中，頭腦風暴法、個別訪談法以定性方法為主，德爾菲法和交叉影響分析法的出現(xiàn)則將很多定性問題轉化為定量處理，避免了過多地主觀性判斷�；�于此，蘇塞克斯大學科技政策研究中心對傳統(tǒng)德爾菲法進行了改進，提出了大規(guī)模德爾菲法和市場德爾菲法。這兩種方法最突出的特點在于，參與的專家不再僅僅局限于少數(shù)人群，而是吸引了來自政府、企業(yè)、高校、研究機構和社會各方面的大量專家。同時，所涉及的問題非常廣泛，除技術本身的發(fā)展外，還要考慮技術可能帶來的經濟及社會影響。
　　
　　2.4基于組織的情報研究方法
　　基于組織的情報研究方法又稱競爭情報的方法，是某一或某些特定組織為應對復雜的競爭環(huán)境和多樣的情報對象而在情報研究工作中使用的方法。它立足于某一或某些特定組織的情報的收集，待收集的競爭性情報可以揭示組織的情報特征，如財務數(shù)據(jù)、客戶、產品、企業(yè)戰(zhàn)略等，通過對這些信息進行整理與分析，把看似毫無意義的信息經過比較和重新組合，最終為組織決策提供支持，進而達到提升組織競爭優(yōu)勢的戰(zhàn)略目標。
　　基于組織的情報研究方法包括宏觀環(huán)境PEST分析法、技術經濟分析法、產品生命周期分析法、核心競爭力分析法、顧客滿意度分析法、企業(yè)戰(zhàn)略組群分析法、財務分析方法、定標比超法、反求工程和SWOT分析法等。這類情報方法最初應用于企業(yè)組織，目前已經在各級政府、研究機構、醫(yī)院、學校等各種類型的組織中被廣泛應用，并且“組織”的含義還在不斷延伸，已經把共同應對相同或相似問題或事件的組織都作為研究對象�；�于這種變化，又涌現(xiàn)出一些新的方法。比如，世界最著名的咨詢機構美國蘭德公司就開發(fā)出一些基于組織的新的情報研究方法，下面簡要列舉部分方法。
　　?遠景分析法。2001年，蘭德公司成立了關注長 期全球政策和未來人類環(huán)境的Pardee研究中心，該中心的目標是提高思考長期未來(從35年到甚至是更遠的200年)事件的能力，開發(fā)新的分析當前政策選擇對長期全球潛在影響的方法。經過幾年的探索，該中心建立了一套遠景分析方法體系框架，包括：德爾菲法、Hyper論壇、Long Bets、世界模型、環(huán)境監(jiān)測、問題管理、突發(fā)問題分析、趨勢外推、動態(tài)系統(tǒng)分析和計算機建模、模擬與博弈、交叉影響分析、技術預見、技術影響評估、環(huán)境影響評估、社會影響評估、情境分析、科學假設、直覺預見、相關樹、CERT／CPM分析。
　　?不確定性分析法。蘭德公司已經開發(fā)了處理不確定問題的嚴格系統(tǒng)方法，包括使用計算機程序幫助規(guī)劃在不確定未來更好工作的戰(zhàn)略，而不是消除這一不確定性。研究人員使用一個已有模擬模型的簡單版本來決定面對未來變化情境哪種戰(zhàn)略最有效。
　　?情景模擬法。情景模擬法可以模擬每種能源的供應市場、轉換部門和消費部門，包括宏觀經濟模塊、國際模塊、居民支出模塊、民用／商業(yè)能源需求模塊、工業(yè)能源需求模塊、運輸能源需求模塊、電力市場模塊、可再生能源模塊、油氣供應模塊、天然氣輸送和分配模塊、石油市場模塊、煤炭市場模塊。
　　
　　2.5基于認知的情報研究方法
　　基于認知的情報研究方法主要是將哲學方法、思維方法和一般科學方法引入到情報研究中，這些方法并不是提供具體的專業(yè)知識，而是重在從情報認知的角度促使情報研究人員對研究對象的認識從感性階段提升到理性階段，以高于任何學科的思維方式為情報研究人員提供新的思路，以便更好地開展具體的情報研究工作，提出具有價值的情報研究結果。比如，美國著名情報學家、哥本哈根皇家圖書情報學院的赫約蘭德(Hjorland)和阿爾布萊奇森(Albrechtsen)將領域分析的思想引入到情報學中，實際上就是新型的基于認知的情報研究方法。他們主要從認識論和社會認知的角度，強調以領域整體為關注點，將社會因素融入到對某一個主題領域的知識整理，最終是要解決如何對特殊領域知識進行分類的問題。
　　
　　3　情報研究方法發(fā)展趨勢
　　
　　通過上述分析總結如下三點：
　　?各類情報研究方法并不相互平行、完全獨立。比如，基于數(shù)據(jù)的方法是各類研究方法處理大批量數(shù)據(jù)的重要工具；基于人的方法可以從定性的角度控制情報研究結果的質量；基于文獻的方法和基于知識的方法都是以文獻及其構件為主要數(shù)據(jù)源，并且基于知識的方法是以基于文獻的方法為基礎發(fā)展起來的，兩者之間的差別在于基于知識的方法更側重于提供知識層面的情報，兩者之間的共性在于兩種方法都會經常與基于數(shù)據(jù)的方法和基于人的方法聯(lián)合使用；基于認知的方法則凌駕于其他幾類方法之上，以高屋建瓴的思維指導情報研究人員更科學地開展情報研究工作。
　　?各類情報研究方法的應用領域側重不同。各類情報研究方法的切入點不同，基于文獻和基于知識的方法側重于科技領域；基于組織的方法圍繞商業(yè)領域；基于數(shù)據(jù)、基于人以及基于認知的方法則可以適用于各種領域的情報研究工作。
　　?同類情報研究方法之間并不相互取代，而是更好地繼承和發(fā)展�？茖W的發(fā)展和技術的進步，并沒有使得一些早期出現(xiàn)的情報研究方法被取代，這些方法依然活躍在情報研究工作中。并且，這些方法還借用計算機技術，在功能上不斷被深化，進而可以更好地服務于情報研究工作。一些新興的情報研究方法也在不斷地探索中前進，并時刻以早期的情報研究方法的結果作為參照，不斷改進新方法。
　　對于各類情報研究方法的分析與總結，可以從另一個側面反映出情報研究方法的發(fā)展方向：①就情報研究數(shù)據(jù)而言，注重處理綜合數(shù)據(jù)形態(tài)的情報研究方法。由于跨學科和交叉學科的不斷涌現(xiàn)，未來的情報研究對象主要為綜合數(shù)據(jù)形態(tài)。即除了文獻信息外，還包括各種科研數(shù)據(jù)、社會經濟數(shù)據(jù)、人文數(shù)據(jù)等，并且數(shù)據(jù)類型復雜。因此，有必要開展處理綜合數(shù)據(jù)情報、類型復雜的情報研究方法，而不是只應用現(xiàn)有的面向單一數(shù)據(jù)形態(tài)的情報研究方法。②就情報研究內容而言，注重開發(fā)“核心”內容的情報研究方法。現(xiàn)有情報研究方法從定性和定量角度可以較成功地確定研究內容的宏觀發(fā)展狀態(tài)，而核心內容的確定則相對比較薄弱。這里的“核心”主要是指在研究內容中識別發(fā)揮決定性作用的信息或占據(jù)主流地位的信息，在事物發(fā)展過程中正是這些信息的存在才使得事物本身發(fā)生質的變化。比如，有關科學研究的卓越性評估如何進行就是情報研究方法需要考慮的問題。③就情報分析過程而言，注重固守和完善已有情報研究方法。情報研究方法并不應該一味追求多變與所謂的“先進”，事實上，在現(xiàn)有的情報研究工作中，很多傳統(tǒng)經典的情報研究方法依然活躍當前工作中。同時，對于新開發(fā)的情報研究方法的適應性、可行性以及成熟度均需要很大時間成本來驗證。因此，對于情報研究方法而言，應該以靈活的態(tài)度，注重改進和完善現(xiàn)有情報研究方法，有效整合相關方法，利用相對穩(wěn)定的方法體系發(fā)揮情報研究方法的整體功能。

相關熱詞搜索：發(fā)展現(xiàn)狀 情報 趨勢 情報研究方法發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢 現(xiàn)狀研究常用方法 甲醛檢測方法的研究現(xiàn)狀