情報(bào)學(xué)發(fā)展的歷史回顧及前沿課題

今天非常高興有機(jī)會(huì)在這里作一個(gè)發(fā)言，考慮到在座的大多是青年教師和研究生，主要談?wù)勄閳?bào)學(xué)發(fā)展的歷史進(jìn)程及當(dāng)前的前沿課題。我對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，大致講四個(gè)問題：四大背景、三個(gè)維度、一根鏈條和九個(gè)前沿。情報(bào)學(xué)產(chǎn)生的四大背景1文獻(xiàn)學(xué)背景情報(bào)學(xué)起源于文獻(xiàn)學(xué)，其依據(jù)可以追溯到1895年比利時(shí)學(xué)者拉封丹(HenriLaFontaine)和奧特萊(PaulOtlet)等人創(chuàng)立的國際目錄學(xué)會(huì)(InstitutInternationaldeBibliographie，IIB)，IIB創(chuàng)建的宗旨是對人類社會(huì)所創(chuàng)造的科學(xué)知識進(jìn)行加工整理。我們可以對文獻(xiàn)學(xué)發(fā)展進(jìn)行梳理(見表1)，回顧從文獻(xiàn)學(xué)到情報(bào)學(xué)的發(fā)展歷程。1908年，IIB在第四屆會(huì)議上接受了“文獻(xiàn)學(xué)”(Documentation)這一術(shù)語。1931年，IIB更名為“國際文獻(xiàn)學(xué)會(huì)”(InternationalFederationofDocumentation，IID)，1937年改為“國際文獻(xiàn)聯(lián)合會(huì)”(FID)。FID是世界各國科學(xué)技術(shù)情報(bào)學(xué)會(huì)的前身，但在20世紀(jì)90年代初期停止，進(jìn)而改為國際科學(xué)技術(shù)信息聯(lián)合會(huì)(InternationalCouncilforScientificandTechnicalInformation，ICSTI)，目前仍在興旺發(fā)展。文獻(xiàn)工作和文獻(xiàn)學(xué)于19世紀(jì)在歐洲開始，20世紀(jì)30年代傳到美國，隨后興起并得以發(fā)展。1937年美國文獻(xiàn)工作學(xué)會(huì)(AmericanDocumentationInstitute，ADI)創(chuàng)建，并在1938年創(chuàng)辦了《文獻(xiàn)復(fù)制雜志》(JournalofDocumentaryReproduction，JDR)。由于第二次世界大戰(zhàn)的原因，該雜志于1943年停辦，到1950年又以《美國文獻(xiàn)工作》(AmericanDocumentation，AD)為名重新出現(xiàn)。1968年，ADI改名為美國情報(bào)科學(xué)學(xué)會(huì)(AmericanSocietyforInformationScience,ASIS),AD也在1970年更名為《美國情報(bào)學(xué)會(huì)會(huì)志》(JournalofAmericanSocietyforInformationScience,JASIS)。2000年，ASIS加入了技術(shù)內(nèi)涵，更名為美國情報(bào)科學(xué)與技術(shù)學(xué)會(huì)(AmericanSocietyforInformationScienceandTechnology，ASIST)，會(huì)志也改名為《美國情報(bào)科學(xué)技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)志》(JournaloftheAmericanSocietyforInformationScienceandTechnology,JASIST)。從這樣的發(fā)展過程可以發(fā)現(xiàn)，文獻(xiàn)學(xué)是情報(bào)學(xué)早期的一個(gè)源頭。2圖書館學(xué)背景情報(bào)學(xué)發(fā)展的第二個(gè)背景和源頭是圖書館學(xué)。1807年，德國學(xué)者馬丁·施萊廷格(MartinSchrettinger，1772-1851)最早使用了“圖書館學(xué)”這個(gè)概念。1808年，他出版了教材《試用圖書館學(xué)教科書大全》，建立了以圖書館整理為核心知識的體系。1887年，美國哥倫比亞大學(xué)創(chuàng)辦了世界上第一個(gè)圖書館學(xué)院，這個(gè)學(xué)院的名稱是SchoolofLibraryEconomy。Economy通常譯成“經(jīng)濟(jì)”，但這里的Economy是“經(jīng)營、管理”的意思。到1930年，芝加哥大學(xué)在卡內(nèi)基·梅隆基金會(huì)的支持下，創(chuàng)立了第一個(gè)圖書館學(xué)博士點(diǎn)，這標(biāo)志著圖書館學(xué)教育進(jìn)入了高等學(xué)校的學(xué)術(shù)殿堂，并且從碩士研究生到博士研究生都有了系統(tǒng)的培養(yǎng)計(jì)劃。而在1887年杜威建立哥倫比亞大學(xué)圖書館學(xué)院的時(shí)候，學(xué)生從各個(gè)專業(yè)抽調(diào)而來，這些學(xué)生畢業(yè)后進(jìn)入圖書館工作，從而實(shí)現(xiàn)了圖書館工作由受過系統(tǒng)的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)培養(yǎng)的專門人才來承擔(dān)的目標(biāo)。到1919年，英國倫敦大學(xué)也創(chuàng)立了圖書館學(xué)院。迄今為止，美國有近60個(gè)由美國圖書館學(xué)會(huì)(ALA)所認(rèn)可的圖書情報(bào)學(xué)院。圖書館學(xué)發(fā)展的歷程和文獻(xiàn)學(xué)的發(fā)展歷程非常相似。到20世紀(jì)60年代末的時(shí)候，由于計(jì)算機(jī)在文獻(xiàn)加工處理中的應(yīng)用，美國的很多圖書館學(xué)院就在他們的名字后面加上了Information，原來的LibraryScience變成了LibraryandInformationScience，或LibraryandInformationStudies，即圖書館與信息學(xué)院，或者圖書情報(bào)學(xué)院。我國文化部在上世紀(jì)70年代初期組織了一個(gè)代表團(tuán)到美國訪問，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院的教師也參與其中，訪問中發(fā)現(xiàn)了美國圖書館學(xué)教育的這個(gè)變化，回國后就提出了要?jiǎng)?chuàng)辦情報(bào)專業(yè)。為此，武漢大學(xué)在我國率先創(chuàng)立了情報(bào)學(xué)專業(yè)。這是我院老一輩學(xué)者為情報(bào)學(xué)科作出的一個(gè)重要的決定。情報(bào)學(xué)專業(yè)剛創(chuàng)建的時(shí)候并不稱為情報(bào)專業(yè)，而是科技情報(bào)專業(yè)。之所以稱為“科技情報(bào)”，一方面是因?yàn)樵谏弦粋€(gè)世紀(jì)50～70年代還很少使用“信息”這個(gè)詞；另一方面，從需求來考察，過去我們國家是計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制，在整個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)當(dāng)中生產(chǎn)是由計(jì)劃體制確定的，計(jì)劃需要什么就生產(chǎn)什么，計(jì)劃需要多少就生產(chǎn)多少，因而沒有反映市場的信息需求，僅需要一些科研、生產(chǎn)工藝、產(chǎn)品研發(fā)方面的科學(xué)技術(shù)情報(bào)。也鑒于當(dāng)時(shí)我們國家所處的國際環(huán)境，從國家到地方都建立了系統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)情報(bào)體系，因而在創(chuàng)立情報(bào)學(xué)專業(yè)時(shí)也就命名為科技情報(bào)專業(yè)，這就是早期情報(bào)學(xué)專業(yè)的來源。武漢大學(xué)科技情報(bào)專業(yè)創(chuàng)立于1978年，是我國創(chuàng)立最早的情報(bào)學(xué)專業(yè)。實(shí)際上情報(bào)學(xué)專業(yè)的創(chuàng)立也可以追溯到1958年中國科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所創(chuàng)辦的科技情報(bào)大學(xué)。值得注意的是，正是由于武漢大學(xué)在20世紀(jì)70年代首先創(chuàng)立了科技情報(bào)專業(yè)，使得其在圖書館學(xué)與情報(bào)學(xué)的融合方面走在了全國的前列。這是一個(gè)非常重要的事件，也是武漢大學(xué)信息管理學(xué)院和情報(bào)學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)。進(jìn)入20世紀(jì)90年代，學(xué)科發(fā)展出現(xiàn)了變化。1993年，教育部專業(yè)目錄調(diào)整時(shí)將“科技情報(bào)”改成了“科技信息管理”，原因是國家科委將“科技情報(bào)”改成了“科技信息”。1998年，教育部專業(yè)目錄調(diào)整的目標(biāo)是壓縮專業(yè)，將原有的250多個(gè)專業(yè)壓縮到156個(gè)專業(yè)，因而將當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)信息管理、管理信息系統(tǒng)、林業(yè)信息管理、信息學(xué)以及科技信息管理5個(gè)專業(yè)合并為信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)。這就是今天的信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)的發(fā)展歷程，也是情報(bào)學(xué)發(fā)展的第二個(gè)背景。3現(xiàn)代科學(xué)發(fā)展帶來的情報(bào)危機(jī)情報(bào)學(xué)產(chǎn)生發(fā)展的第三個(gè)背景是現(xiàn)代科學(xué)的情報(bào)危機(jī)或者說情報(bào)爆炸。情報(bào)學(xué)的產(chǎn)生首先還是源于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，而不是經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。近代以來，科學(xué)技術(shù)發(fā)展可分為以下幾個(gè)階段：第一個(gè)階段是從15世紀(jì)下半葉資本主義的萌芽出現(xiàn)開始到19世紀(jì)的前期，人們常稱為近代科學(xué)的發(fā)展時(shí)期，也稱為牛頓—伽利略時(shí)代。這個(gè)時(shí)代的特點(diǎn)是科學(xué)家自由分散地從事研究，文獻(xiàn)非常少，科學(xué)家之間的交流主要靠民間的交流協(xié)會(huì)，即人們所說的無形學(xué)院、無形集體，他們在交流過程中除了科學(xué)研究外，還要做一部分文獻(xiàn)工作。這就是科學(xué)發(fā)展的早期階段，也稱為分散的、自由的研究階段。第二個(gè)階段是19世紀(jì)末到20世紀(jì)30年代，由于科學(xué)的發(fā)展，早期的個(gè)體的、分散的、自由的研究不能適應(yīng)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了一種集體的研究模式，有人稱為愛迪生—愛因斯坦時(shí)代。這個(gè)時(shí)代的特點(diǎn)是集體研究，其表現(xiàn)形式是建立了有組織的研究機(jī)構(gòu)，如英國劍橋大學(xué)的校長W·卡文迪什(WilliamCavendish)建立了卡文迪什實(shí)驗(yàn)室(CavendishLaboratory)，貝爾電話的發(fā)明人在波士頓建立的貝爾電話研究所，愛迪生在美國創(chuàng)立的有200人的發(fā)明工廠，這些都是實(shí)現(xiàn)研究的組織，并且依靠實(shí)驗(yàn)等手段進(jìn)行發(fā)明和研究。人們將這一時(shí)期稱為集體研究階段。第三個(gè)階段是1930年后到二戰(zhàn)后，尤其是在二次世界大戰(zhàn)期間，由于很多國家都投入巨資促進(jìn)國防工業(yè)發(fā)展和開展武器研究，大大地推動(dòng)了科學(xué)的發(fā)展，美國的普賴斯將之稱為大科學(xué)。如原子彈的研究促進(jìn)了系統(tǒng)工程的產(chǎn)生，并在20世紀(jì)60、70年代阿波羅登月工程中得到運(yùn)用。大科學(xué)的特點(diǎn)是投資巨大、參與人員多、科研經(jīng)費(fèi)也很高，科學(xué)發(fā)展的明顯特征是在過去的高度專業(yè)化發(fā)展的同時(shí)也向綜合化方向發(fā)展。大科學(xué)時(shí)代所導(dǎo)致的情報(bào)爆炸和情報(bào)危機(jī)使得科研人員很難獨(dú)立地從事研究，因?yàn)橐氆@得有價(jià)值的文獻(xiàn)資料非常困難，因此，一部分研究人員或一部分研究機(jī)構(gòu)就從科研組織中分化出來，建立了專門的，以科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)、信息、情報(bào)為加工處理對象的機(jī)構(gòu)。這就是情報(bào)學(xué)發(fā)展的第三個(gè)大背景。4第二次世界大戰(zhàn)的影響情報(bào)學(xué)發(fā)展的第四個(gè)背景是第二次世界大戰(zhàn)的影響。由于戰(zhàn)爭的需要，各個(gè)國家都投巨資于國防工業(yè)，使得科學(xué)技術(shù)出現(xiàn)了突飛猛進(jìn)地發(fā)展。同時(shí)，由于德國對英法等盟國的封鎖，盟國在當(dāng)時(shí)要想獲得一點(diǎn)有價(jià)值的文獻(xiàn)非常困難。于是這些國家的科學(xué)家就組織了一些地下組織，以秘密的手段獲取和分析德國的先進(jìn)科學(xué)技術(shù)情報(bào)。而這些秘密的小組后來就成為這些國家的文獻(xiàn)情報(bào)機(jī)構(gòu)。二次世界大戰(zhàn)后，美國把德國很多有價(jià)值的資料、著名的科學(xué)家引進(jìn)了美國。統(tǒng)計(jì)顯示，二次世界大戰(zhàn)及之前，美國獲得諾貝爾獎(jiǎng)的人數(shù)比德國少，但是之后美國獲得諾貝爾獎(jiǎng)的人數(shù)大量增加。這一方面是美國科學(xué)技術(shù)自身的發(fā)展，另一方面也源于美國從德國引進(jìn)的許多優(yōu)秀人才，如愛因斯坦這批優(yōu)秀人才在美國的大學(xué)中創(chuàng)立了非常重要的科學(xué)研究機(jī)構(gòu)，促進(jìn)了美國高等教育和科研的發(fā)展，使美國成為當(dāng)今世界科學(xué)技術(shù)和高等學(xué)校最為發(fā)達(dá)的國家。同時(shí)，美國從德國、日本獲得的大量有價(jià)值的科研資料，也需要大批科技人員去整理，這些科技資料就成為后來美國四大報(bào)告的源泉，對這些資料的整理分析也促進(jìn)了美國文獻(xiàn)情報(bào)水平的提升，這也是科學(xué)技術(shù)情報(bào)工作發(fā)展的一個(gè)非常重要的事件。情報(bào)學(xué)研究的三個(gè)維度1情報(bào)是一種知識第一個(gè)維度認(rèn)為情報(bào)就是一種知識，根據(jù)不同國家和地區(qū)的研究角度、研究方式和重點(diǎn)的不同，又可以命名為以下四個(gè)范式(見表2)。(1)美國范式，關(guān)心知識的組織和檢索。這與二次世界大戰(zhàn)后美國要加工整理所得到的數(shù)量巨大的有價(jià)值的文獻(xiàn)資料有關(guān)。我們常提到情報(bào)學(xué)的一篇經(jīng)典文獻(xiàn)AsWeMayThink(《誠如所思》)，首次提出了機(jī)械化檢索的設(shè)想，希望自動(dòng)地檢索文獻(xiàn)資料。非常關(guān)注知識和信息的檢索是美國范式的重要特征。(2)歐洲范式。因?yàn)榍閳?bào)學(xué)產(chǎn)生于文獻(xiàn)學(xué)，而文獻(xiàn)是知識和信息的重要載體，也被視為體外大腦、世界大腦。哲學(xué)家卡爾·波普爾(K.R.Popper)提出了客觀知識理論，即“三個(gè)世界”理論。他認(rèn)為第一世界是客觀物質(zhì)世界，第二世界是主觀知識或精神狀態(tài)世界，第三是客觀知識世界。著名情報(bào)學(xué)家布魯克斯(B.C.Brookes)受波普爾思想的啟發(fā)，提出情報(bào)學(xué)、圖書館學(xué)就是要對客觀知識進(jìn)行加工整理，從而做到有效率地提供，這也是歐洲范式的主要觀點(diǎn)。(3)蘇聯(lián)范式。蘇聯(lián)范式以蘇聯(lián)科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所所長A·I·米哈伊洛夫(Mihailov)為代表。他認(rèn)為情報(bào)學(xué)就是研究科學(xué)的交流和傳遞的一門學(xué)科。他對情報(bào)的定義是：情報(bào)是作為交流傳遞對象的知識，情報(bào)學(xué)就是研究整個(gè)交流過程中的規(guī)律和知識的演化。(4)中國范式。在對上述三個(gè)范式引進(jìn)介紹和綜合集成的基礎(chǔ)上，形成了中國獨(dú)特的戰(zhàn)略性情報(bào)研究的特色。有人認(rèn)為，這種范式是繼承了美國蘭德公司和日本的野田研究所的一些研究范式和特點(diǎn)。但是，和上述兩個(gè)研究所的不同在于，中國的戰(zhàn)略情報(bào)研究是在科技情報(bào)機(jī)構(gòu)下的一個(gè)研究領(lǐng)域，因此成為我們過去科技情報(bào)工作中三個(gè)重要部分中的一個(gè)(其他兩個(gè)分別是情報(bào)學(xué)的理論和方法以及文獻(xiàn)信息的加工整理)。情報(bào)研究是中國科技情報(bào)工作的重要特色，是我國在20世紀(jì)50年代創(chuàng)立科技情報(bào)體系所開辟的一個(gè)新興的領(lǐng)域。今天，我國的情報(bào)工作也發(fā)生了一些變化。我國的科技情報(bào)機(jī)構(gòu)中包括最為大家熟知的中國科學(xué)技術(shù)信息研究所(簡稱中信所)，情報(bào)研究工作方面的性質(zhì)雖然保持不變，但名稱出現(xiàn)了變化，改稱為“戰(zhàn)略研究中心”，也就是要滿足國家戰(zhàn)略情報(bào)需求，為重大戰(zhàn)略決策提供支持，并且在實(shí)際工作中也確實(shí)發(fā)揮了重要作用。中信所所長賀德方先生曾提到一個(gè)案例，一位中央領(lǐng)導(dǎo)在考察日本和韓國之前，希望了解“當(dāng)一個(gè)國家的國民收入達(dá)到6000美元時(shí)，其國家的社會(huì)經(jīng)濟(jì)實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r該如何”。該領(lǐng)導(dǎo)委托了多個(gè)機(jī)構(gòu)和部委來做這項(xiàng)工作，但都沒有得到滿意的結(jié)果。后來這項(xiàng)咨詢工作轉(zhuǎn)到了科技部并委托中信所承擔(dān)，該所在很短的時(shí)間內(nèi)就給出了非常滿意的答案。賀所長認(rèn)為中信所能完成這項(xiàng)工作的原因就在于多年來對數(shù)據(jù)、知識和情報(bào)的積累。因此，數(shù)據(jù)就是財(cái)富。2情報(bào)是一種行動(dòng)情報(bào)學(xué)研究的第二個(gè)維度是將情報(bào)視為一種行動(dòng)。情報(bào)過程是與各種情報(bào)活動(dòng)相聯(lián)系的，不同的情報(bào)活動(dòng)(軍事情報(bào)、科技情報(bào)、企業(yè)競爭情報(bào)、技術(shù)情報(bào)等)，盡管目標(biāo)、任務(wù)等都不同，但是其過程存在共性，具有方法論的意義。情報(bào)的行動(dòng)維度可以從不同的角度來理解。(1)情報(bào)循環(huán)。情報(bào)循環(huán)也被稱之為Herring模型，包括5個(gè)基本環(huán)節(jié)，即規(guī)劃定向——正確的搜集和報(bào)告——信息存儲(chǔ)和加工——信息分析和生產(chǎn)——情報(bào)發(fā)布。這個(gè)循環(huán)與競爭情報(bào)的循環(huán)過程相似，但更加細(xì)致、更強(qiáng)調(diào)流程性。(2)情報(bào)產(chǎn)品和價(jià)值鏈。如果將情報(bào)循環(huán)視為情報(bào)生產(chǎn)過程，那么在各個(gè)環(huán)節(jié)就得到不同層次的情報(bào)產(chǎn)品。這正是競爭情報(bào)研究中所說的“情報(bào)是一種過程，情報(bào)是一種產(chǎn)品”的含意，它表示兩者是不可分割的。如圖1所示，情報(bào)價(jià)值鏈從底層到頂層分別是數(shù)據(jù)、信息、知識信息、生產(chǎn)性知識和行動(dòng)，每一個(gè)不同階段都具有不同的工作模式，也產(chǎn)生了不同的產(chǎn)品，所以也稱為情報(bào)產(chǎn)品和價(jià)值鏈。我們可以把在情報(bào)價(jià)值鏈上所產(chǎn)生的三種類型產(chǎn)品大概分為三大類(見表3)，第一類是對過去進(jìn)行描述，其特征是靜態(tài)的，稱為基本描述性的情報(bào)；第二類是對現(xiàn)在的發(fā)展動(dòng)態(tài)、能力的研究，也稱為動(dòng)態(tài)的研究報(bào)告；第三類是對未來、潛在的意圖進(jìn)行的預(yù)測性研判。(3)情報(bào)活動(dòng)鏈。通過對不同組織和機(jī)構(gòu)的考察，我們認(rèn)為情報(bào)活動(dòng)鏈可以分為四個(gè)階段(見圖2)，分別是調(diào)查活動(dòng)(surveyactivities)、信息活動(dòng)(informationactivities)、情報(bào)活動(dòng)(intelligenceactivities)和決策活動(dòng)(decisionactivities或decision-makingactivities)。從情報(bào)活動(dòng)鏈可以發(fā)現(xiàn)，不同階段的目標(biāo)與性質(zhì)都不同，因此我們稱情報(bào)是一種行動(dòng)，這種行動(dòng)表現(xiàn)為不同性質(zhì)和不同階段的活動(dòng)范疇。(4)情報(bào)的智能取向。這一維度的情報(bào)學(xué)研究關(guān)注的主題包括智能、情報(bào)收集、情報(bào)分析、情報(bào)產(chǎn)品、情報(bào)循環(huán)、情報(bào)價(jià)值鏈等，研究深入的方向是知識的激活，即從情報(bào)的收集、分析、產(chǎn)品、循環(huán)、情報(bào)價(jià)值鏈乃至最終情報(bào)成果的獲得，都貫穿著對知識的激活，使其變?yōu)榍閳?bào)。錢學(xué)森先生在國防科工委的一次情報(bào)工作上的報(bào)告就特別強(qiáng)調(diào)如何將知識、資料激活轉(zhuǎn)變成為情報(bào)。因此，我們將這一維度也稱為情報(bào)的智能取向，要沿著情報(bào)價(jià)值鏈向上發(fā)展，通過情報(bào)過程增加情報(bào)的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)情報(bào)的增值。3情報(bào)為組織服務(wù)情報(bào)學(xué)研究的第三個(gè)維度是情報(bào)為組織服務(wù)。強(qiáng)調(diào)情報(bào)為組織服務(wù)就更能認(rèn)識情報(bào)的特征，因?yàn)榻M織生存、組織發(fā)展、組織競爭、組織與環(huán)境的關(guān)系等方面，可以對信息與情報(bào)作出清晰的區(qū)分，特別是理解情報(bào)作為組織生存要素的意義。我們個(gè)人通常需要的是信息，如學(xué)生需要求職信息、課程信息、健康信息、氣象信息、旅游信息，個(gè)人很少需要某一方面的情報(bào)。但是對一個(gè)組織而言，不僅需要信息，它更需要情報(bào)。有這樣一個(gè)案例，南京大學(xué)沈固朝教授告訴我，他承擔(dān)了深圳華為公司的一個(gè)項(xiàng)目要了解通訊行業(yè)的發(fā)展，他組織研究生從網(wǎng)上以及國內(nèi)外相關(guān)期刊中獲得了很多信息，梳理、序化后提供給華為，但是華為公司的研究員告訴他：“我們不需要信息，需要情報(bào)”。沈老師說，這句話才使他真正認(rèn)識到信息和情報(bào)究竟有什么差別。所以，組織的競爭、生存更多地與情報(bào)有關(guān)，而信息作為一種日常工作、學(xué)習(xí)和生活需求，它可能是每天都需要的。將情報(bào)理解成為組織服務(wù)，它就更能夠幫助我們認(rèn)識情報(bào)的特征、情報(bào)的功能和情報(bào)的作用。情報(bào)學(xué)的范圍在組織情報(bào)觀視野之下，遠(yuǎn)比競爭情報(bào)要更廣泛、深刻和豐富。組織情報(bào)包含了競爭情報(bào)，但遠(yuǎn)不止于競爭情報(bào)。組織情報(bào)學(xué)或組織情報(bào)研究的范圍和內(nèi)容除目前競爭情報(bào)所涉及的部分，還有極大的拓展空間。情報(bào)活動(dòng)的一根鏈條這個(gè)鏈條實(shí)際上很多人都講過，前面也談到了情報(bào)價(jià)值鏈、活動(dòng)鏈，這里進(jìn)一步提出情報(bào)活動(dòng)的信息鏈。梁戰(zhàn)平先生在2003年就提出了信息鏈(如圖3)，他認(rèn)為信息鏈由事實(shí)、數(shù)據(jù)、信息、知識、智能(情報(bào))這五個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成，信息處在這個(gè)信息鏈的中間，上游的事實(shí)和數(shù)據(jù)是具有物理性質(zhì)，而下游是具有認(rèn)知屬性，信息則是一個(gè)中性概念。圖3信息鏈信息鏈實(shí)際上已經(jīng)成為當(dāng)今情報(bào)學(xué)、信息管理研究的一個(gè)非常重要的對象。從事實(shí)、數(shù)據(jù)到信息，從信息到知識，從知識到智能(情報(bào))的轉(zhuǎn)化，標(biāo)志著人類的認(rèn)知從低級階段向高級階段的演進(jìn)，在這個(gè)演進(jìn)過程中，從低層到高層的轉(zhuǎn)化不會(huì)自動(dòng)發(fā)生，需要人的能動(dòng)認(rèn)識，需要信息技術(shù)的支撐和科學(xué)的管理方法來實(shí)現(xiàn)，尤其是處于信息鏈中高端節(jié)點(diǎn)的知識，作為人類特有的認(rèn)知能力，它的轉(zhuǎn)化最為復(fù)雜，需要的信息技術(shù)手段和管理方法也最為復(fù)雜，同時(shí)對人類發(fā)展的貢獻(xiàn)也最大。對整個(gè)信息鏈的研究我們可以定義為“InformationScience”。為什么要強(qiáng)調(diào)這樣一個(gè)觀點(diǎn)呢？因?yàn)樵诮鼛啄甑膶W(xué)科討論中，有的學(xué)者提出要建立真正的情報(bào)學(xué)。有的學(xué)者提出情報(bào)學(xué)“起源于軍事學(xué)和謀略學(xué)……我們的老祖宗應(yīng)是孫子，而非布什，也非申農(nóng)”，而信息論和現(xiàn)代通信理論并不是情報(bào)學(xué)研究的對象。有學(xué)者也呼吁，要建立一個(gè)IntelligenceStudies(目前尚未看到IntelligenceScience這個(gè)命名，因?yàn)閟tudy和science相比較，study更加廣義，如很多學(xué)院用AmericanStudy、JapaneseStudy，而不用AmericanScience和JapaneseScience，顯然是對美國、日本的各個(gè)方面進(jìn)行研究)。我認(rèn)為，不需要重新去建立一個(gè)學(xué)科，就使用InformationScience，因?yàn)檫@是從英文翻譯而來的名稱，從20世紀(jì)50年代到現(xiàn)在一直使用，并且在教育部研究生目錄，國家標(biāo)準(zhǔn)頒布的學(xué)科專業(yè)目錄以及許多管理機(jī)構(gòu)頒布的學(xué)科專業(yè)目錄中，都有了這個(gè)專業(yè)的名稱和歸屬地，也建立了情報(bào)學(xué)的重點(diǎn)學(xué)科，出版了有關(guān)的科學(xué)期刊，所以再去建立一個(gè)IntelligenceStudies，至少對學(xué)科建設(shè)而言不太合適。但是需不需要關(guān)注IntelligenceStudies呢？我認(rèn)為非常需要。當(dāng)前國家在反恐、安全、污染、氣候等方面制定重大決策，都需要學(xué)者以及研究機(jī)構(gòu)提供intelligence，即戰(zhàn)略性情報(bào)。因此，對知識和智能(情報(bào))的研究可以定義為“IntelligenceStudies”，就是如何將知識和信息變成解決方案、變成情報(bào)、變成智能，直接提供給各級領(lǐng)導(dǎo)。因而InformationScience中包含了IntelligenceStudies。當(dāng)前各學(xué)校也已經(jīng)將信息收集、信息加工、信息組織、信息檢索、信息分析都包含在課程體系中。如果再建立一個(gè)IntelligenceStudies學(xué)科，必然要包含這些內(nèi)容，無論是理論體系還是課程設(shè)置都會(huì)有很多重疊的地方。同時(shí)我們的學(xué)科建設(shè)非常有必要將Intelligence作為信息鏈的高端環(huán)節(jié)。當(dāng)前，我們更多地關(guān)注了“事實(shí)——數(shù)據(jù)——信息”，而對“知識——智能(情報(bào))”這一部分關(guān)注的不夠，沒有滿足國家對這一部分戰(zhàn)略情報(bào)的需求，特別是高等學(xué)校對“戰(zhàn)略情報(bào)”關(guān)注較少，這也是我們的學(xué)科教育有時(shí)受到研究同行詬病的原因。所以，要加強(qiáng)InformationScience鏈條中對“知識——智能”激活和轉(zhuǎn)化的研究，并作為今后研究中的一個(gè)非常重要的部分。情報(bào)學(xué)研究的九個(gè)前沿結(jié)合當(dāng)前的形勢，當(dāng)前的學(xué)科發(fā)展，提出情報(bào)學(xué)所面臨的、或者說需要研究的九個(gè)前沿性的課題。需要說明的是，這九個(gè)方面的列舉并不全面，只能代表當(dāng)前我們需要關(guān)心的一些重大問題。1大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)，即bigdata或massivedata，這個(gè)概念當(dāng)前被炒得很熱，它描述的是當(dāng)前數(shù)據(jù)環(huán)境的特征，與信息組織和情報(bào)研究都有密切的關(guān)系，在各個(gè)領(lǐng)域中都有應(yīng)用。在上世紀(jì)80年代，我的老師曾提到過世界上最長的、最有名的一篇研究綜述，綜述了300多篇文獻(xiàn)，這在當(dāng)時(shí)是非常驚人的數(shù)據(jù)了。然而，我們今天面對的商務(wù)、政務(wù)、醫(yī)療、安全、氣候變化都是大數(shù)據(jù)的環(huán)境，不是數(shù)百篇文獻(xiàn)可以涵蓋的。離開大數(shù)據(jù)的支持，很難進(jìn)行這些工作。但是在強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)的同時(shí)，也要冷靜地對待這個(gè)新的概念。大數(shù)據(jù)這個(gè)概念很重要，它的確描述了我們今天的數(shù)據(jù)環(huán)境，但不應(yīng)該搞得太熱?；叵肷弦粋€(gè)世紀(jì)90年代中期，OECD發(fā)表了一篇“以知識為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)”，引發(fā)了中國的知識經(jīng)濟(jì)研究熱潮。只要打開媒體、雜志，全部都是知識經(jīng)濟(jì)的文章，知識經(jīng)濟(jì)的專著在短短的幾個(gè)月當(dāng)中出版了幾十部，無法想象究竟是如何寫出來這么多的文章、這么多的專著，在媒體上也大量出現(xiàn)了同樣的詞，這就導(dǎo)致我們當(dāng)時(shí)認(rèn)為“知識經(jīng)濟(jì)”是西方研究的熱點(diǎn)。但是后來我們把“知識經(jīng)濟(jì)”作為一個(gè)關(guān)鍵詞在大量的數(shù)據(jù)庫中檢索和統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)在歐美的數(shù)據(jù)庫中，“知識經(jīng)濟(jì)”這個(gè)詞僅出現(xiàn)幾次。同樣，盡管“大數(shù)據(jù)”這個(gè)環(huán)境非常重要，但是它不像我們想象中的這么熱。有人就認(rèn)為，大數(shù)據(jù)也是美國人用來忽悠中國人的一個(gè)概念，因?yàn)橹袊讼矚g炒作新概念，他們就又創(chuàng)造出一個(gè)新概念。這個(gè)說法并不客觀，因?yàn)椤按髷?shù)據(jù)”產(chǎn)生于計(jì)算機(jī)對數(shù)據(jù)的處理，不少計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的專家也撰寫了相關(guān)的著作。“大”是一個(gè)很模糊的概念。大數(shù)據(jù)的“大”實(shí)際上包含三個(gè)特征維度：容量(volume)、處理和響應(yīng)的速度(velocity)、類型的多樣性(variety)。還有的學(xué)者提出第4個(gè)維度，即價(jià)值密度(value)。這四個(gè)維度才能正確地描述大數(shù)據(jù)的特征，而不僅僅是它的量。大數(shù)據(jù)的分析在情報(bào)學(xué)、信息管理學(xué)和商務(wù)管理中是非常重要的一個(gè)領(lǐng)域，我們應(yīng)該關(guān)注。2數(shù)據(jù)挖掘與知識服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)這個(gè)問題已經(jīng)得到了很多研究，也屬于熱門主題，在管理學(xué)尤其是電子商務(wù)中關(guān)注的比較多，在情報(bào)學(xué)領(lǐng)域中，醫(yī)學(xué)情報(bào)研究中使用較多。CiteSpace軟件的研制者美國德雷塞爾大學(xué)(DrexelUniversity)的陳超美教授告訴我，他最近接到了美國著名的醫(yī)藥公司的一個(gè)課題，內(nèi)容是從該公司藥品研制的失敗案例中找出研制失敗的原因。眾所周知，國外的醫(yī)藥公司通常投入巨資、花費(fèi)數(shù)年時(shí)間進(jìn)行新藥的研制，但研制的失敗率高達(dá)90%以上。該公司將所有失敗的研發(fā)方案提供給陳教授。這是非常難得的研究數(shù)據(jù)，如果從這些資料中發(fā)現(xiàn)在整個(gè)路徑中哪一步是失敗的，就能在以后的藥物研制中避免失敗，提高成功率。從這個(gè)案例可以看到在大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘多么重要。3數(shù)據(jù)耕耘與知識成長數(shù)據(jù)耕耘和DataMining剛好相反，被稱為DataFarming。有人做了個(gè)形象的比喻：DataMining好像是秋天，果實(shí)已經(jīng)成熟了，我們?nèi)ネ诰虻臅r(shí)候已經(jīng)長成型了，只要將其挖出來，就是一個(gè)完整的產(chǎn)品，如數(shù)據(jù)，如同前面提到的陳超美教授承擔(dān)的課題，是從已有的、成熟的資料中挖掘信息。但是DataFarming，則是春天，是數(shù)據(jù)的培育?？茖W(xué)研究有兩個(gè)層次，其中之一就是在原始的科學(xué)研究和創(chuàng)新過程中，科學(xué)家不斷獲取新的數(shù)據(jù)，從而獲得了一個(gè)非常重要的發(fā)明。對于情報(bào)研究、信息管理而言，數(shù)據(jù)耕耘有個(gè)形象的例子。我們經(jīng)常做知識網(wǎng)絡(luò)、引文網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)積累，開始這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是很小的、不成熟的，但是隨著獲得的數(shù)據(jù)越來越多，不斷地向網(wǎng)絡(luò)中添加新的節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)會(huì)不斷成長、越來越大，而最后會(huì)成為一個(gè)什么樣的形狀，是我們不知道的，需要?jiǎng)討B(tài)的探索、跟蹤和了解。所以DataFarming更具有挑戰(zhàn)性，更能描述情報(bào)學(xué)這個(gè)學(xué)科領(lǐng)域中的一些特點(diǎn)，有很多學(xué)者可能已經(jīng)開始關(guān)注到這個(gè)問題，但初步的調(diào)研發(fā)現(xiàn)在這個(gè)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)還很少。因此，DataFarming是非常重要的、具有生命力的一個(gè)領(lǐng)域。4數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)很成熟的領(lǐng)域，起源于上個(gè)世紀(jì)80年代人工智能領(lǐng)域中的研究，也涉及模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能數(shù)據(jù)庫、知識映射、數(shù)據(jù)可視化等領(lǐng)域。高性能計(jì)算，目的是通過對數(shù)據(jù)庫中大量數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系規(guī)則，從而挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的知識。但是情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者D.R.Swanson把數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)應(yīng)用到文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫中，發(fā)現(xiàn)了新的知識，創(chuàng)造了情報(bào)學(xué)研究的新方法。在對美國的大型醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫MEDLINE的挖掘當(dāng)中