[摘要]從信息的相對性屬性和信息分化的社會現(xiàn)象出發(fā)，將信息分為強信息(sI)和弱信息(wi)。指出在科學研究中，除對主流的強信息進行有效提取外，同樣不能忽略弱信息的大量存在。從弱信息的基本特征出發(fā)，探討科學研究中弱信息的發(fā)現(xiàn)流程、發(fā)掘的技術(shù)模式、發(fā)現(xiàn)方法及強弱信息的轉(zhuǎn)換模式等，揭示信息的強弱既是重要的又是相對的，更多地體現(xiàn)在研究者的專業(yè)認知和需求動機的差異上。
　　[關(guān)鍵詞]科學研究　弱信息　強信息　發(fā)現(xiàn)　方法
　　[分類號]G354
　　
　　信息是科學研究中的基本資源，它來源于文獻、數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡資源，以及人與社會、人與自然的交流與溝通。按照信息的相對性屬性和信息分化的社會現(xiàn)象，我們把影響科學研究和行為判斷的可靠的、顯性的信息稱之為強信息，而把對科學研究和判斷隱性的、隨機的、非主流的的信息叫作弱信息。弱信息的信號發(fā)生非常微弱，各種認知干擾、環(huán)境或技術(shù)噪聲都足以將其淹沒，常規(guī)的收集、評估、咨詢手段是難以檢測和提取出這種信息的。但它們常常又是有用而重要的，有時甚至會對強信息產(chǎn)生影響，如企業(yè)競爭情報中的危機信號、社會網(wǎng)絡中的隱性知識、哲學文學中的抽象含義、科學研究中的解構(gòu)信息等。
　　
　　1　科學研究中的弱信息特征
　　
　　科學研究的目的在于探索規(guī)律，發(fā)現(xiàn)知識，以達到人與自然的和諧共生，這是一個從未知到已知的嚴謹過程。自然科學和人文社會科學都是科學研究的對象，自然科學講求對事物的精準把握和嚴密推理，人文社會科學則更偏重于認識上的主觀性和相對性…。不論是哪種科學研究，除對主流的強信息進行提取外，弱信息也是無處不在的，它們有時模糊零碎，有時又以較強的方式在局部表現(xiàn)出來，體現(xiàn)出形式和來源的多樣跡象�？茖W研究中的弱信息具有以下一些特征：
　　?共生性。信息的發(fā)現(xiàn)過程起于科學研究的“元活動”(meta-aetivifies)，即研究過程的信息收集和調(diào)查分析，這種元活動具有開創(chuàng)性。弱信息與強信息一道從開始就是客觀共生的。弱信息往往是強信息的輔助信息或佐證信息。
　　?隱蔽性。由于弱信息總是以模糊零碎、信號含量不大、涵義不明確等方式出現(xiàn)，因而它具有較強的隱蔽性，通常被人們所忽視。特別是人文社會科學的研究中存在大量的隱喻、潛意、虛構(gòu)，它們往往都是多義的、不確定的、主觀的、相對的，甚至可以作多重理解的，不經(jīng)過特殊的歸納、推理、解構(gòu)、想像、統(tǒng)計等處理是不能夠?qū)⑵淙跣畔�發(fā)現(xiàn)出來的。
　　?預警性。從競爭情報角度來看，弱信息往往就是預警信息，發(fā)出預警信號是企業(yè)危機預警的最終目標。如果我們對這種信息不敏感，就會使我們的科學研究和認識過程發(fā)生偏差，給企業(yè)的危機管理帶來失誤。對弱信息的充分重視和理解，可以確保風險識別過程的客觀性和先導性。
　　?復雜性。自然界同人類社會一樣都具有發(fā)展的客觀規(guī)律。自然科學中存在豐富的弱信息，或淹沒或突變或共振，較難捕捉。人文社會科學研究中所滲透出的弱信息含有較多的政治成份、宏觀成份、人文情感成份、個人動機成份、歧義多變成份等因素，描述性語言多于定量的測度，個人研究的動機和價值取向往往較大程度地決定了信息的強弱狀況。
　　
　　
　　2　弱信息的發(fā)現(xiàn)流程
　　
　　弱信息的產(chǎn)生是具有多種原因的：①信息自身的隱蔽性、深奧性及分布廣泛性；②人們對信息的認知能力、思維方式、識別方法和處理手段的落后；③研究者動機的需求。弱信息的發(fā)現(xiàn)其實就是從大量科學數(shù)據(jù)中提取隱含的、非主流的和潛在有用信息的過程。弱信息的發(fā)現(xiàn)和捕捉的基本流程如圖1所示：
　　2.1　信息偵辨
　　在科學研究過程中，在展現(xiàn)完整信息的前提下，首先要對強信息進行提取，完成對事物基本的認識和判斷。弱信號一般以簡略、假象、矛盾、意外、似是而非等形式出現(xiàn)，所以要對強信息后的多源信息進行反復的、逆向的、隨機的偵查與分辨，理清研究思路，找準事物的發(fā)展軌跡和關(guān)鍵。如對某些社會現(xiàn)象、經(jīng)濟現(xiàn)象、文化現(xiàn)象、信息現(xiàn)象的分析研究，就宜采用舉一反三的發(fā)現(xiàn)方法來進行偵辨。
　　2.2　弱搜索(weak searching)
　　豐富的科學研究信息，是由各種信息要素和干擾因素疊加引起的。弱搜索就是對弱信息進行搜索，找出與強信息不尋常的地方。設計信息挖掘工具，從薄弱或次要部分人手，可將研究對象分離為主體、局部、過渡區(qū)域、附錄等幾個部分，采用定性、定量及計算機輔助方法，對弱信息異常增強的區(qū)域進行持續(xù)的比較研究，抑制或消除干擾信息，為下一步的提取與積累打下基礎。比如我們?nèi)粘９ぷ餮芯恐校�常常在抓住文章的整體涵義后，還要對余下的其他信息進行反復的分解式的研讀，以期發(fā)現(xiàn)更有價值的東西。這其實就是一種對弱信息信號的搜索方式。
　　2.3　弱信息提取
　　要實現(xiàn)多信息狀態(tài)下的精確導航，必須完成對科學研究中弱信號的精確跟蹤，將不確定性限定在一定范圍內(nèi)，一旦發(fā)現(xiàn)信息量多、弱異常特征可靠性高的狀況，就要意識到對弱信息的提取將成為可能。比如若信源中出現(xiàn)了某個以前沒有過或沒有注意過的高頻率術(shù)語，就應特別留意，很可能預示新的研究發(fā)現(xiàn)，并留意趨勢的發(fā)展。有時我們對經(jīng)典(理論)著作的多次研讀常常就意在于此。弱信息提取應貫徹先整體后局部、先易后難、由表及里的原則。
　　2.4　信息過濾(filter)
　　弱信息并不是假信息，它只是信息的不均衡不完全現(xiàn)象的反映，是隱藏而不張揚的。這種信息有可能不可靠，但它是客觀的而不是杜撰的。提取過程本身既艱難又模糊，需要對存留的弱信息進行再次過濾(人工的或機器的)，找準底層的實質(zhì)意義，排除干擾信號，以達到去粗取精去偽存真的目的。
　　
　　2.5　弱信號整合
　　孤立的弱信號是零散的信息碎片，沒有明確含義，但一旦將積累的大量弱信號有機地串聯(lián)起來，就會了解作者隱藏的真實意圖。弱信號整合就是通過一定的方法和手段，將那些表面上看似無關(guān)而實質(zhì)上卻息息相關(guān)的弱信號拼湊在一起，發(fā)掘潛流下的強勁暗流，重現(xiàn)具有實際意義的“信息全景”，并形成可靠的結(jié)論。
　　針對這些發(fā)現(xiàn)流程，筆者以一則軍事科學研究中的實例加以佐述。2010年初，具有中國軍方背景的-《軍事世界畫刊》、《中國空軍》等媒體陸續(xù)刊登了國產(chǎn)轟6轟炸機新型號的大幅照片，這些飛機均掛載新式巡航導彈和精確制導彈藥，是對長期默默無聞的蘇制轟－6飛機的改進，反映了我軍現(xiàn)代化建設的進程，通篇文章在于弘揚主弦律，這是強信息。但這些照片經(jīng)過敏感精明的美軍情報人員分析后仍然嗅出了其中的新秘密――弱信息：這種大型轟炸機仍是一種普通的空中平臺，還是要用作履行新的轟炸任務?信息開始偵辨，首先需要搞清楚“中國空軍是不是正在發(fā)展遠程轟炸機?”；接著就要對弱信息進行搜索：表面上看該機型與50年前并無大的不同，但仔細觀察分析后發(fā)現(xiàn)該新機型已安裝上了精密雷達，機翼下也多出數(shù)枚鷹擊63對陸攻擊巡航導彈；提取的信息證明轟－6轟 炸機與鷹擊－63型巡航導彈已進行了完美的結(jié)合；再過濾掉一些新聞性干擾信息；最后對這些零散的弱信息進行整合，重現(xiàn)信息全景為：該機型已具備了對“戰(zhàn)略目標”的精確打擊能力(包括整個西太平洋“第一島鏈”水域)，并預測出未來解放軍遠程轟炸機發(fā)展的可能進程，由此推斷不排除中國將發(fā)展更大更先進隱身轟炸機的可能，得出了美軍將承擔更大壓力的結(jié)論。
　　
　　3　弱信息發(fā)現(xiàn)的技術(shù)模式與發(fā)現(xiàn)方法
　　
　　WI的發(fā)現(xiàn)是在于解決科學研究中隱性信息的雜亂、竄意、超載、質(zhì)量不確定等問題，既包括對網(wǎng)絡信息的充分發(fā)掘，又包括傳統(tǒng)的信息分析和處理方法。弱信息具有很強的內(nèi)在性和無意識性，若要發(fā)現(xiàn)弱信息：①需要人的智慧的敏感性；②弱信息的“發(fā)酵”本身還需要一個過程；③要有相關(guān)信息發(fā)現(xiàn)的技術(shù)、工具和方法的支持。
　　3.1　Web環(huán)境下弱信息發(fā)現(xiàn)的技術(shù)模式
　　對于弱信息發(fā)現(xiàn)的技術(shù)模式可以設計很多種類，既可基于組織轉(zhuǎn)化來考慮，也可基于本體來建模，還可以從SECI、Knowledge-Fermentation、知識創(chuàng)新等角度來設計。為便于通常理解，這里筆者借用數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)技術(shù)來設計解決Web環(huán)境下科學研究中的弱信息發(fā)現(xiàn)的技術(shù)問題，因為DM是從未知的、非平凡的、有潛在應用價值的信息模式和規(guī)則中提取有用信息的技術(shù)，是一個智能化的發(fā)現(xiàn)隱性知識的過程，如圖2所示：
　　這是一個理論上的技術(shù)模型，主要是以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為依托，通過機器的學習、識別、過濾、挖掘和判斷處理，來完成一個從信息(特別是弱信息)到知識的升華過程。大致的技術(shù)步驟為：
　　首先，將科學研究信息進行梳理，形成完整的信息量，定義信息涉及的相關(guān)領(lǐng)域，并剝離出強信息。這一分辨過程主要通過機器識別和輔以人的認知鑒別來完成。
　　第二，提取與對象主題有關(guān)的適合數(shù)據(jù)挖掘的弱信息，這些信息同樣要求可信、新穎、有效并能被人理解，并對這些信息的未來應該有所預見。
　　第三，對弱信息進行集成、變換、歸約、壓縮等，抽象出可信數(shù)據(jù)為進一步的數(shù)據(jù)分析作預處理，并確定將要進行的挖掘操作的類型。
　　第四，將聚集的弱信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成針對挖掘算法的分析模型，這個模型主要針對挖掘算法，是Web環(huán)境下對弱信息數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。
　　第五，對經(jīng)過轉(zhuǎn)換的所得數(shù)據(jù)進行基于語義網(wǎng)絡的自動挖掘，并產(chǎn)生結(jié)果信息。
　　第六，對處理結(jié)果進行評估和表達。通常會用到可視化技術(shù)，增強其交互瀏覽性。
　　第七，知識同化，即將分析所得到的知識集成到信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中，形成動態(tài)知識庫，使知識結(jié)構(gòu)得到進一步的充實、強化和保持。
　　如果有必要，可重新制定領(lǐng)域模型參數(shù)，重復以上流程，再次挖掘。但這個技術(shù)模式本身也存在不足之處：
　　
　　?對弱信息的數(shù)據(jù)挖掘流程往往與數(shù)據(jù)挖掘模型和具體的挖掘算法緊密相聯(lián)，加之機器學習和識別技術(shù)的限制，這在技術(shù)操作與應用推廣上有一定的難度。
　　?一旦將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與科學研究中具體的信息挖掘應用相結(jié)合，必然導致其靈活性和應用范圍的局限，因為挖掘除了機器的識別結(jié)構(gòu)變量外，還有其他如動機、情緒、材料、情境等因素影響，因此增加了數(shù)據(jù)挖掘在Web環(huán)境下弱信息發(fā)現(xiàn)的應用難度。
　　?數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及到交叉領(lǐng)域，不完全只與信息科學相關(guān)，科學研究具有較強的抽象性，有些信息的剝離不太可能由機器一一讀出，因而在科學研究中建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)目前還是一個比較新的領(lǐng)域。
　　3.2　常用的弱信息發(fā)現(xiàn)方法
　　3.2.1　舉一反三法熟悉知識本身，將預知的各種信息進行反復的比較、歸納、推理，甚至逆向求證，沿分析――綜合――再分析一一再綜合的軌跡不斷探求，從一件事情類推而知其他諸多信息，在提取強信息的同時讓各種隱藏的弱信息展現(xiàn)無遺，反復尋求強弱信息的一致性，在恢復并把握事物間結(jié)構(gòu)和本來聯(lián)系的同時，達到弱信息的積累與序化。這種方法在平常我們的工作、學習和研究中常常使用，以求達到觸類旁通的奇效。
　　3.2.2　信息放大分析法將假設推理和微量放大結(jié)合起來，對已知但不確定的信息進行放大處理，待一定量的積累時觀察強弱信息臨界變化的狀況和對科研成效質(zhì)的影響程度，從而弄清楚弱信息的真正意義和存在的層次地位。對待信息不清晰或個別化信息時我們往往采用這種模糊點突破的方法。
　　3.2.3　弱化剔除試驗法
　　這種方法與假設放大法的操作正好相反，是將已知但不確定的信息進行弱化甚至剔除處理，當弱化到臨界值時觀察事物的變化情況，當剔除這類信息時弄清對全文(局)意義的影響，從而確定真正有效用的弱信息特征。如我們在研究時常常采用去掉某些語詞或段落的做法，就是在考量此種文字或此段信息在文章中的作用。
　　3.2.4　征兆發(fā)現(xiàn)法在信息分析中，從表象信息和信息碎片中發(fā)現(xiàn)事件發(fā)生的征兆，有利于得出及時、準確的情報分析結(jié)果，防范事物于未然，特別是要從弱信息的發(fā)現(xiàn)中“見微知著”、“一葉知秋”。在企業(yè)的危機預警中，我們常常根據(jù)企業(yè)危機前兆，查找導致前兆的根源，力求控制危險事態(tài)的進一步發(fā)展或?qū)⑽ｋU事件扼殺于萌芽狀態(tài)，以達到減少危機的發(fā)生或降低危機危害程度的目的。
　　3.2.5　情景分析反推法情景分析法是一種競爭情報的分析方法，它通過想象、聯(lián)想、推測和猜想來構(gòu)思和描繪可能的未來面貌的一種創(chuàng)造性思維方法。情景分析得到的各種信息，可反推辨識弱信息信號的真?zhèn)魏完P(guān)聯(lián)背景，與強信息一道，判斷確定客體的真實全貌。即如果未來是這樣，那么反推過去和現(xiàn)在應該是怎樣?應該滿足哪些前提條件?從而看清信息的層次脈絡、主從強弱和豐裕缺失的現(xiàn)存關(guān)系。
　　3.2.6　Web2.0下的技術(shù)途徑　目前Web2.0下涉及的主要應用技術(shù)有即時通信工具(IM)、博客(blog)、維基(wiki)、專業(yè)論壇，以及時下非常流行的微博(Mi―croBlog)、社交網(wǎng)站等。由于這些應用形式以用戶為中心，信息來源通過用戶的協(xié)作自下而上產(chǎn)生，形成一個多維的資訊世界，作為科學研究中隱性知識的重要來源，因而也成為搜集各類弱信息的網(wǎng)絡捷徑。對這些技術(shù)應用下的信息處理，目前最大的難點是缺乏全面完善的輔助工具，如怎樣使手機與互聯(lián)網(wǎng)應用的無縫連接更好，怎樣進行RSS/Atom、Tag等技術(shù)的深入應用，如何開發(fā)基于信息頻繁更新的即時搜索(InstantSearch Engine)工具，等等，還有許多問題值得去研究。
　　3.2.7　其他的發(fā)現(xiàn)方法
　　如訪問調(diào)查、媒介收集、會議討論、頭腦風暴、統(tǒng)計分析、情報偵探、信息互換、智能搜索、信息抽取等應用，都有利于豐富科學研究中弱信息的搜集和獲取手段，有利于實現(xiàn)弱信息發(fā)現(xiàn)源泉的多元化。
　　
　　4　強弱信息的轉(zhuǎn)換
　　
　　一般來說，信息工作，在本質(zhì)上并沒有強弱之分，即使有也是相對的�？茖W研究是承傳式的、滾雪球式的和螺旋式上升的，這種認識過程中弱信息被不斷挖掘和補充，是可以聚集成為強信息的。強弱信息辯證統(tǒng)一相互依存，共同構(gòu)成了信息的有機體，如圖3所示：
　　?當弱信息的累積超過一定的臨界值或成為研究者的主流思緒而被放大時，弱信息就會轉(zhuǎn)化為強信息；當強信息被忽視或被研究者拋棄時，強信息就會轉(zhuǎn)化為弱信息。強弱的轉(zhuǎn)換是信息自身的內(nèi)在因素、外在條件和人的認知行為所綜合決定的，需要一定的時空積累、知識發(fā)酵和認知催化來作為轉(zhuǎn)換的必要條件，所以信息放大法和弱化剔除法要能有機結(jié)合靈活運用。特別是當弱信息要轉(zhuǎn)換為強信息時，需要研究者有敏感的捕捉意識和較強的分析、綜合、理解、統(tǒng)計、計算的能力，否則就會造成弱信息的喪失，從而也會影響到對強信息的汲收和對科學研究全局的判斷。
　　?要注意全局與局部辯證的問題。有的信息在全文中表現(xiàn)為弱信息，但在局部則體現(xiàn)出強信息的特征。對這種弱信息要充分重視，條件成熟則可能轉(zhuǎn)換為影響全文的強信息，可采用放大分析法。學術(shù)研究時要掌握好信息量的輕重緩急，密切留意信息的局部與局部、局部與全局的細微變化，聯(lián)系地帶是平緩過度還是陡然轉(zhuǎn)換，要嘗試置換角度來分析問題和提取信息。
　　?在信息偵辨和分析過程中必須重視人的作用。研究者的知識背景、分析能力、動機偏好、聲望影響、運用工具的熟練程度等對強弱信息的判斷和取舍起著非常重要的作用�？茖W研究者既要客觀，不能輕易丟掉事物的本來信息，又不能忽視科學研究的主觀意圖，信息必定有所取舍，留之則顯強，棄之則示弱�！吧钏�緩流，淺水急瀑”，因而強弱也只是暫時的，都是信息存在的一種客觀法則，不同的只是人們認知水平和心態(tài)動機的差異。
　　
　　5　結(jié)語
　　
　　弱信息是有限的、不明確或不系統(tǒng)的知識內(nèi)容，在全局上表現(xiàn)出暫時的弱勢，但他們往往可以適用于不同時空的專業(yè)研究領(lǐng)域，產(chǎn)生對應的分門別類的解決問題的辦法，適宜于對未知領(lǐng)域的逐步探索。通過對問題的深入細致的研究，不忽視弱信息存在的客觀事實，學術(shù)新手往往能搜索到平時不易找到的知識盲點。

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