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大数据时代情报学和情报工作的“变”与“不变”
2020年06月19日 17:35 来源:《情报理论与实践》 作者:王知津 字号

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  内容提要:文章回顾了情报学的起源与演变,梳理了国际情报学和我国情报学的发展脉络,明确了情报学和情报工作的本质和特点。重点论述了大数据时代情报学和情报工作的“变”与“不变”:“变”的部分包括分析对象由“信息”深入到“数据”、研究对象由“信息”回归到“情报”、加工层次由“分析”提升到“研究”以及引入相关学科的理论和方法;“不变”的部分包括“广、快、精、准”的要求和标准不变、“耳目、尖兵、参谋”的角色地位不变、决策支持的功能定位不变以及战略规划的功能定位不变。结论是:情报学和情报工作的历史使命、根本任务、研究或工作对象、学科或工作边界不变,改变的只是研究或工作内容、方法、工具、技术、机制和模式。

  关 键 词:大数据;信息;情报;情报学;文献学;数据科学;科技情报;情报工作

  作者简介:王知津,南开大学商学院教授,博士生导师,研究方向:竞争情报与竞争战略,信息管理与信息系统。

  随着大数据时代的到来,以统计学、数学和计算机为三大支撑性学科的数据科学正在兴起,生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学等应用拓展性学科在发生变化,而与数据有关的学科如信息科学、知识科学、行为科学等,也在积极探索数据科学和大数据技术为其自身带来的影响及其变革。

  情报学的研究内容和情报工作的工作内容与数据具有高度的相关性。对于情报学和情报工作来说,大数据时代的到来,既是机遇,更是挑战。历史的经验和教训值得注意,回顾情报学和情报工作走过的道路,有过陷入困境的时期,而至今都不能自拔。因此,在大数据时代来临之际,有必要重新审视情报学和情报工作的定位,回归其本来面目,重构情报学和情报工作的核心竞争力,进而规划情报学和情报工作的未来发展战略。本文主要探讨作为一门独立学科的情报学和作为一项独立职业的情报工作,在大数据时代哪些应该改变,哪些不应该改变,既要顺势跟进,又要坚守好自己的阵地。

  1 情报学的起源与演变

  1.1 国际情报学发源于文献学

  从世界范围看,情报学发源于文献工作或文献学(Documentation),而文献工作的早期用语是目录工作或目录学(Bibliography)。

  英国著名情报学家布鲁克斯(B.C.Brookes)提出,两名比利时学者,保尔·奥特莱(P.Otlet)和亨利·拉·封丹(H.L.Fontaine)于1895年在布鲁塞尔建立了“国际目录学学会”(International Institute of Bibliography,IIB)。该学会成立初期只有5个会员国,即比利时、荷兰、德国、法国和瑞士。由于它们都不是以英语为母语的国家,致使“目录学”这个术语在英美文义中被误解,后来才被改成了“文献学”[1]。

  国际目录学学会创立的宗旨是对人类的知识进行科学的加工整理,或者说,该组织是在编制闻名于世的《国际十进分类法》(Universal Decimal Classification,UDC)的基础上成立的。UDC后来被世界各国情报机构广泛采纳,用于处理文献级而非图书级的科技资料。由此,IIB的创立被认为是国际情报学产生的源头。1908年,IIB接受了“文献学”(Documentation)术语。1931年IIB更名为国际文献学会(International Institute of Documentation,IID)。1937年,IID又改名为国际文献联合会(Fédération Internationale de Documentation,FID),其英文名称为International Federation for Information and Documentation(国际情报与文献联合会,FID)。

  遗憾的是,2001年底,因财政拮据,FID秘书处停止工作,但作为比利时的一个正式的法律实体,FID仍将继续保留。FID的百年档案现在由UDC联盟代管。一个多世纪以来,FID一直是世界各国科学技术情报机构开展交流与合作的国际组织。

  随着FID的成立,世界各国也陆续成立了相应的组织。例如,1937年成立了美国文献学会(American Documentation Institute,ADI)。20世纪50年代,ADI转向现代情报科学。1968年,ADI改名为美国情报科学学会(American Society for Information Science,ASIS)。2000年,又更名为美国情报科学技术学会(American Society for Information Science and Technology,ASIS & T)。2013年,再次更名为情报科学技术协会(Association for Information Science and Technology,ASIS&T),不再限定在美国范围内。除了建立了美国各州分会之外,还设立了欧洲分会、亚太分会、南亚分会和巴西分会等。该组织现出版学会会刊《情报科学技术协会学报》(Journal of Association for Information Science and Technology,JASIS&T),该刊创刊于1950年,前身为1938年创刊的《文献复制杂志》(Journal of Documentation Reproduction,JDR),后来改为《美国文献工作》(American Documentation,AD)。该组织于1966年还创刊了《情报科学技术年度评论》(Annual Review of Information Science and Technology,ASIS&T),至2011年第45卷终止。

  1979年8月31日,中国科学技术情报研究所(中国科学技术信息研究所的前身)代表中国正式申请加入FID。1980年9月,在丹麦哥本哈根召开的FID第40届大会上,一致通过接纳中国科学技术情报研究所代表中国为国家会员。因此,可以把FID看成是世界各国情报科学技术学会的国际组织。

  目前,中国科学技术信息研究所是国际科学技术情报委员会(International Council for Scientific and Technical Information,ICSTI)的代表单位。ICSTI是国际科学协会委员会(ICSU)的一个附属机构,也是一个非营利的国际会员组织。ICSTI成立于1984年6月20日,其前身是成立于1952年6月1日的国际科学协会委员会文摘理事会(International Council of Scientific Unios-Abstracting Board,ICSU-AB)。2011年6月7~8日,中国科学技术信息研究所承办了2011年国际科技情报委员会夏季大会。2019年年会和研讨会将于9月24~26日在中国举行,由上海市图书馆/上海科学技术情报研究所(ISTIS)承办。

  以上事实证明,国际情报学起源于文献工作或文献学,并经历了从文献学到情报科学技术的演变,中国情报学也理所当然地融入其中。

  1.2 情报学正式诞生于第二次世界大战后

  国内外比较一致的看法是情报学正式诞生于第二次世界大战后的20世纪40年代中期。

  第二次世界大战后,世界各国吸收了战争中的经验和教训,投入大量的人力、物力和财力,竞相发展科学技术,科研成果不断涌现,科技文献呈爆炸式增长。面对浩如烟海的信息,如何收集、整理、加工、获取和利用,造福于社会,成为摆在世界各国政府和科技人员面前的紧迫课题。在这种形势下,1944年11月,美国总统罗斯福致信总统科学顾问布什(V.Bush),要求布什就如何把战时取得的经验和教训运用到未来的和平时期提出意见。1945年7月,布什在《大西洋月刊》(The Atlantic Monthly)上发表了著名的论文《诚如所思》(As We May Think),以回答“战后科学应该朝着什么方向发展,以及战后科学发展带来的数量激增的信息如何处理和利用”[2]。

  布什在《诚如所思》中创造性地构想了一个可以模拟人类思维记忆过程的机器——记忆扩展器(Memory Extender,MEMEX),可以模拟大脑轨迹的方式快速、灵活地对相关信息进行联想式检索、处理和整合,将使科学家与知识之间达成一种全新的关系,完整共享人类知识的框架也将由此而得以建立。“MEMEX和世界大脑使情报学显然成为与社会相关的而且是位于社会中心的学科”[3]。

  布什提出的MEMEX构想自1945年问世至今的60多年间,一直受到情报学界的推崇。许多学者将其作为情报学的诞生标志,并阐述了它在理论性、实践性与预见性方面对情报学发展的影响[4]。与此同时,布什在情报学史上的重要地位得到学术界的充分肯定,并与情报学的其他先驱者们同时出现在情报学史的文献里[5]。对于把布什的《诚如所思》作为情报学诞生的标志,虽然存有异议,但其在情报学发展历史上的巨大贡献,则是不言而喻的。

  1953年,荷兰学者法拉丹(J.F.Farrandance)首次提出“情报学家”(Information Scientist)这个名称。两年后,“情报学”(Information Science)作为一个学科名称在他的倡导下首次被使用[6]。正是在此背景下,美国才将学会的名称由“文献学”更名为“情报学”,直至今日。这标志着这门学科由经历了半个多世纪的文献学时代正式进入了情报学时代。

  由此可见,作为一门新兴学科,情报学正式诞生于第二次世界大战结束以后的一段时间,但孕育于19世纪末、20世纪初的文献工作或文献学,在借鉴其他学科理论与方法研究成果的同时,逐步形成了自己独特的学科。

  1.3 中国情报学发源于科技情报

  从世界范围看,科技情报工作是从科学研究活动中分离出来的。

  众所周知,科技情报工作是科学研究活动的支撑,但在15、16世纪之前,支撑科学研究的情报工作并不是一项独立的工作,而与科学研究活动融为一体,完全由科研人员自己承担,科技情报工作还没有成为一个独立的社会职业。“直到1560年,第一个学术团体‘自然奥秘学院’在那不勒斯成立后,欧洲相继成立了林河学院、猫眼学会、皇家学会等科学团体之后,才标志着情报工作开始进入有组织的团体活动阶段”[7]。进而,为情报工作的科学体系奠定了基础。

  理论来源于实践,这是一条马克思主义的基本原则。根据这条原则,科技情报学应当是来源于科技情报工作实践。推而广之,情报学来源于情报工作实践。

  新中国成立前,我国既没有科技情报工作,也没有情报学研究。新中国成立初期,当时的历史背景是西方帝国主义对我国实行封锁,我国没有跟世界各国广泛交流的机会,而只能与以苏联为首的社会主义国家友好往来,特别提倡向苏联“老大哥”学习。1952年,苏联成立了全苏科学技术情报研究所,其英文名称为“All Union Institute for Scientific and Technical information”。这是我国科技情报工作开创的国际背景。

  新中国成立后,1949年11月,中国科学院成立。1956年初,中国科学院领导向周恩来总理汇报《1956—1967年科学技术发展远景规划纲要》(简称“十二年科技规划”)制定工作,当讲到中国科学院成立后,对国际上科学技术的发展了解甚少时,周总理说:“你们工作这几年,连个情报机构都没有建立,你们的‘仗’是怎么打的?”[8]根据周总理的这一指示,科技情报以第57项任务列入1956年国务院科学规划委员会编制的“十二年科技规划”[9]。1956年10月,成立了中国科学院科学情报研究所,1958年5月,国务院批准扩大中国科学院科学情报研究所为全国的科学技术情报中心,改称中国科学技术情报研究所[10]。

  随着中国科学技术情报研究所的成立,国家各个部委都成立了相应的科技情报研究所,各个省、***、直辖市以及各个地、市、县也都成立了相应的科技情报所,甚至各个科研院所、工矿企业以及理工科大学也都成立了自己的科技情报研究室。至此,我国纵横交错、分布广泛的科技情报工作体系初步形成。

  我国科技情报事业开创后,人才培养问题提到议事议程。1958年,中国科学技术情报研究所创办了科技情报大学,成为我国情报学教育的开端。1978年,武汉大学率先恢复了情报学教育,创办了科技情报本科专业。1984年中国科学技术情报研究所和武汉大学首批获得情报学硕士学位授予权。1990年武汉大学首批获得情报学博士学位授予权。各个层次的情报学专业教育逐步走上了正轨。

  情报学教育的恢复促成了情报学学术研究的繁荣。1978年9月,中国科学技术情报学会成立,1986年12月中国社会科学情报学会成立,情报学研究人员有了自己的全国性学术组织。1980年,陆续创刊了情报学刊物《情报科学》和《情报学刊》等,情报学研究人员有了自己的发表学术研究成果的交流平台和园地。我国情报学研究开始走上了正轨。

  历史事实表明,我国情报学开始于科技情报学,发源于科技情报工作,并与科技情报工作结下了不解之缘。

  2 大数据时代和数据科学

  2.1 大数据时代的到来

  当今社会是一个快速发展的社会,科学技术日新月异,电脑、手机、网络越来越成为人们手中的便捷工具。信息呈爆炸式增长,数据迅速膨胀并变得越来越大,人们之间的交流交往日益密切和频繁,社会生活也变得越来越丰富和方便。于是,人们用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据,大数据时代悄然而至。

  最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。”[11]正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称,大数据时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而做出,而并非基于经验和直觉。

  大数据通常用来形容互联网上每时每刻创造出来的大量的非结构化数据和半结构化数据。这些数据的规模是如此之庞大,以至于无法用G或T来衡量。当把这些数据下载并用于分析时,会花费过多的时间和金钱。

  在大数据时代,数据无处不在,无时不有,无孔不入。人类面临的是一场革命,技术的革命、文化的革命以及思维的革命,庞大的数据资源促使各个行业、各个领域开始了量化进程。无论学术界、产业界、商业界还是政府、学校、医院,几乎所有行业和领域都将开始这一进程。大数据时代正在深刻地改变着人们的工作方式、学习方式和生活方式。

  2.2 数据科学的兴起

  大数据时代的到来,直接催生了一门新的学科——数据科学。

  一般认为,数据科学在20世纪60年代已被提出,只是当时并未获得学术界的注意和认可[12]。数据学(Dataology)一词是由丹麦学者诺拉(P.Naur)创造的,用于表示数据处理的科学。1966年3月,他用丹麦语出版了Plan for a Course in Datalogy and Datamatics一书[13]。之后,数据科学这个概念沉寂了多年。1993年,日本学者林知己夫(Chikio Hayashi)提出了数据科学(Data Science)一词,发表了论文What is Data Science? Fundamental Concepts and a Heuristic Example,被收录在由他主编的《什么是数据科学?基本概念与探索性实例》会议论文集中[14]。2001年,美国学者克莱夫兰(W.S.Cleveland)发表了论文Data Science:An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics[15]。因此,有人认为是克莱夫兰首次将数据科学作为一门独立学科,从而奠定了数据科学的理论基础。

  不管是数据学还是数据科学,它们都是关于数据的科学,通常被定义为研究和探索网络空间中数据自然界奥秘的一套理论、方法和技术。数据科学与自然科学和社会科学不同,数据科学的研究对象既不是自然界,也不是人类社会,而是Cyberspace数据。对数据科学主要有两种理解:一个是研究数据本身,包括数据的类型、状态、属性及变化形式和规律;另一个是为各门学科的研究(包括自然科学和社会科学)提供一种新方法,即数据方法,目的是揭示自然界和人类社会各种行为的现象和规律。

  处在大数据时代,面对数据科学,任何一门学科(包括自然科学和社会科学)都要做出自己的响应和回答,当然,情报学和情报工作更不例外。情报学和情报工作首先要回答的一个问题是哪些要变和哪些不变。

  3 情报学与情报工作的“变”

  由于情报学的特殊性,研究情报学和情报工作的最好工具是使用概念链,而情报学中已有的信息链可以作为理解情报学和情报工作的最好的概念链。情报学和情报工作的这个概念链就是“事实—数据—信息—知识—情报”(FDIKI)。从这个概念链上,可以看出,情报学与大数据、数据科学存在着必然的和密切的联系。

  3.1 分析对象由“信息”深入到“数据”

  如果从FID成立的1895年算起,情报工作和情报学经历了120多年的演变和发展。从世界范围看,情报学研究逐步形成了以地域为特征的多种范式,这些范式成为各个国家和地区情报工作和情报学的本土特色,是符合各国国情的。我国自情报工作和情报学形成以来,在吸收了其他范式的基础上,创造了有别于其他范式的具有中国特色的范式:“以科技情报研究为特色的情报学,后拓展到对其他领域的情报研究”“情报研究是中国科技情报工作的重要特色”[16]。

  我国原有的情报研究,分析的对象主要是信息,分析的结果是情报。在情报学的核心概念链上,从数据到情报经历了三个环节:数据—信息、信息—知识、知识—情报。在大数据时代,这个概念链发生了一些变化,即除了原有的路径外,还增加了数据—情报的直通环节。

  在这个概念链上,除了保持原有的“信息—知识—情报”流程以外,还可以从数据直达情报,即“数据—情报”流程,跨越了信息和知识环节,这是大数据时代情报研究的一大变化。事实上,由于信息生成人员的主观性和不同的目的,数据转化为信息存在多种模式,而不同的模式又会形成不同的信息。正是由于不同转化人员、不同转化目的和不同转化模式的存在,即使同一组数据,所生成的信息也可能有所不同,从而导致情报研究的信息起点不同,情报研究的结果也可能有所不同。而把数据作为情报研究的分析起点,与把信息作为分析的起点相比,可能会产生不同的结果。

  在大数据时代,情报研究的分析对象不仅保留了信息,而且还延伸到数据。也就是说,情报研究的起点在信息的基础上,又前推或深入到数据。情报研究从信息的原料(数据)入手,可以突破了原有的信息生成模式,使情报研究更具有原始性。比如,大数据种类繁多,情报研究不仅要面对结构化数据,更要重视半结构化数据和非结构化数据,对不同类型的数据进行抽取、挖掘和融合。

  3.2 研究对象由“信息”回归到“情报”

  无论分析对象是信息还是数据,对于作为一门独立学科的情报学和作为一项独立社会职业的情报工作来说,研究对象都应该是不变的,只能是“情报”,即情报活动与情报过程,否则就不能称其为“情报学”和“情报工作”了。学者们也都明确指出了情报学的研究对象:中国情报研究应以国家情报工作为研究对象[17]。中国情报学以组织的情报活动为研究对象,主要为组织安全和社会发展科学决策提供支撑,其核心任务是研究如何将信息转化为情报和谋略[18]。

  我们在谈论研究对象的时候,不能与研究内容混淆。作为一门独立的学科或职业,随着时代的进步、社会的变迁和环境的改变,其研究内容或许会发生某些变化,但其研究对象不应该由此而发生动摇和漂移,除非这门学科或职业从根本上消失或消亡。反之,必然导致“学科内部的研究对象的转移,招致学科生存的危机”[19]。这表明,情报学研究对象是同情报学的学科名称与生俱来的,是不能转移的。

  曾几何时,20世纪90年代初,“科技情报”改为“科技信息”给情报工作和情报学的生存和发展造成了许多困惑和混乱,我们至今还记忆犹新。以情报学教育的本科专业名称为例,先是把原本情报色彩浓厚的“科技情报”专业和“情报学”专业改为“科技信息”专业和“信息学”专业,外延被扩展而内涵却发生漂移,造成了学科和职业边界模糊,引起了许多是是非非。值得庆幸的是,研究生专业的情报学并未由此而改为信息学,总算保留了情报学的血脉。类似地,中国科学技术情报学会和中国社会科学情报学会以及情报学学术期刊也没有用“信息”取代“情报”,从而守住了“情报”的一席之地。如同布鲁克斯所说,信息(Information)这个术语是一个包罗万象的神秘的存在[1]。既然“信息”如此之神秘,又如此之包罗万象,那么试想,如果研究生专业名称、学会名称以及学术刊物名称统统都改成“信息”,那将会是一种什么样的结果和情景呢?情报学和情报工作将不复存在,剩下的只有信息学和信息工作,但这能得到社会的认可吗?

  随着“情报”改为“信息”,曾经出现过信息是情报学和情报工作研究对象的观点。在大数据时代,分析对象又从信息前推到数据,那么能说数据是情报学和情报工作的研究对象吗?笔者认为,研究对象必须能够反映学科的本质特征,必须能够很容易地明显区别于其他学科,从而划定了学科边界。最简单和浅显的道理,学科名称本身就反映了研究对象,研究对象本身就支持了学科名称。数学、物理学、化学、天文学、地学、生物学、农学、医学等是如此,文学、历史学、哲学、经济学、法学、教育学、管理学、军事学等也是如此,除非改变了学科名称。

  大数据时代为情报学和情报工作的重新明确定位或归位又带来了一次难得的机遇,我们这次一定要把握好,不能让研究对象再发生漂移,应坚定地从“信息”回归到“情报”,坚守情报学和情报工作的“情报”这块儿阵地。

  3.3 加工层次由“分析”提升到“研究”

  如上所述,对于一门独立的学科来说,研究对象不同于研究内容,研究对象不能漂移,而随着科学和社会的发展,研究内容可以有所变化。比如,信息社会的到来,信息成为情报学的重要研究内容;知识社会的到来,知识成为情报学的重要研究内容;如今,大数据时代的到来,数据也成为情报学的重要研究内容。然而,不管研究内容如何变化,研究对象都必须始终如一,从而保持学科的独立性、科学性和稳定性。

  情报研究是我国科技情报工作创建的初衷,是情报学和情报工作的核心内容和根本任务,既是出发点,也是落脚点和归宿。“情报研究是一项内容广泛的信息加工处理和情报提炼活动,它以大量相关的原生信息为处理对象,通过对原生信息内容的分析、综合或评价,以提炼出对管理、决策等活动有支持作用的情报,为管理、决策等活动服务。”[6]

  20世纪90年代,我国的情报学和情报工作在继续沿用“情报研究”或“情报分析”这两个术语的同时,也在大量使用“信息分析”,并把它们视为同义语,似乎它们之间并没有什么区别。本文认为,从广义上讲,在情报学和情报工作中,交替使用“情报研究”(Intelligence Studies)和“信息分析”(Information Analysis)并无不妥,不必过于拘泥于形式。但是,为了阐明这两个概念的内涵和外延,有必要从狭义上加以区分。

  从词义上看,“信息分析”是对信息进行分析,对象是“信息”,任务的实质是“分析”。而“情报研究”是对情报进行研究,对象是“情报”,任务的实质是“研究”。根据《现代汉语词典》的解释,分析是“把一件事物、一种现象、一个概念分成较简单的组成部分,找出这些部分的本质属性和彼此之间的关系(跟‘综合’相对)”[20]。换句话说,分析是将复杂的话题或事物逐渐拆分的过程,以此来达到对话题更好的理解。而“研究”则是“探求事物的真相、性质、规律等”。或者,把“不同种类、不同性质的事物组合在一起”[20]。

  由此可见,从词义上看,“分析”和“研究”处于不同的工作层次或阶段,“分析”是“研究”的基础和前提。另外,“分析”对应于“综合”,所谓综合,就是“把分析过的对象或现象的各个部分、各属性联合成一个统一的整体(跟‘分析’相对)”[20]。显然,“分析”在先,“综合”在后,一先一后,构成一个完整的逻辑思维链。通过对以上三个概念含义的区分和讨论,我们可以得出这样的结论:分析≠研究,分析+综合=研究。所以,再加上前面所讨论的“信息”和“情报”,结论是,信息分析≠情报研究。

  在大数据时代,“数据分析”一词高频出现,对于情报学和情报工作来说,分析对象又前推到数据,数据成为情报研究的新的分析对象。由于数据的原始性要强于信息的原始性,尽管数据分析采用更为先进的现代化的分析工具和分析技术,但就其本质而言,数据分析仍然处于“分析”层次,还没有达到“综合”和“研究”的阶段和高度。

  众所周知,信息分析中常用的统计学是基于随机抽样理论的方法,强调因果关系,从抽取的局部数据来推断全局,得出事物的总体趋势,追求的是准确性。而大数据分析不是基于随机样本理论,而是“样本=总体”,得出事物之间的关系,追求的是相关性,而不是准确性。基于此,对于情报学和情报工作来说,与信息分析一样,数据分析的结果也不能直接用作支持决策的情报。要想把分析结果用于决策,还必须经过“综合”这个阶段,即补充从其他渠道搜集来的数据、信息和情报,进行综合的研究,“去粗取精,去伪存真,由表及里,由此及彼”,这样得出的结果才能用于支持决策。否则就有可能误导决策,而失去情报支持决策的意义。进一步地,在这个综合研究过程中,不但要充分发挥电脑的作用,更要充分发挥人脑的作用。

  因此,在大数据时代,情报学和情报工作应当把数据分析纳入情报研究,在对数据或信息进行“分析”之后,再补充“综合”这一必要阶段,上升为“研究”,进而完成情报学和情报工作的核心任务——情报研究,支持决策和制定战略。

  3.4 引入相关学科的理论与方法

  情报学和情报工作历来有引进相关学科理论、方法和技术的传统。大数据时代的到来,给情报学和情报工作提供了一个“重整旗鼓”的机遇。首先,由于情报学的研究对象与数据科学的研究对象高度相关,因此,毫无疑问,情报学和情报工作要最大限度地引入数据科学的理论、方法和技术,为“情”所用。其次,随着数据科学的兴起,情报学的相关学科也在发生变化,情报学和情报工作必要进一步引入其他相关学科的理论、方法和技术,为“情”所用。一方面丰富情报学和情报工作的研究内容;另一方面扩大情报学和情报工作的应用领域。下面以管理学和军事学为例,阐述情报学和情报工作对相关学科的理论与方法的引入,以及在大数据时代继续吸收和借鉴相关学科新理论、新方法的必要性。

  3.4.1 管理学 在我国,情报学是管理学的下属学科,在学科本质上,两者存在着必然的紧密联系。因此,对于情报学和情报工作来说,引进管理学的理论与方法是天经地义和顺理成章的。管理学是在经济学以及社会科学和自然科学的边缘相互渗透发展起来的,既有自然科学的属性,也有社会科学的属性。比如,在定量分析时采用数学方法,但在定性分析时却采用逻辑推理和辩证分析的方法,而有时又是两者的结合。

  古典管理理论中的泰勒(F.W.Taylor)科学管理理论、法约尔(H.Fayol)过程管理理论和韦伯(M.Weber)行政组织理论,以及后来的行为科学理论、竞争战略理论、战略管理理论(战略规划和战略决策)等,在情报、情报活动和情报管理中的相应领域都有具体应用。管理学的常用方法,如质量管理、决策分析、行为科学以及管理信息系统等,也被情报学和情报工作借鉴。

  以管理学中的战略管理和情报学中的竞争情报为例,战略管理是企业管理中的高层活动,其核心是战略决策。在进行战略决策的过程中,需要有用的竞争情报。在战略的规划、制定、实施和评价过程中,都需要对企业的竞争环境、竞争对手的信息进行搜集、分析和研究。事实上,竞争情报是企业战略管理中的一种行为。基于此,竞争情报“不仅从战略管理的思维上,更是不断借鉴战略管理的最新理论和方法,丰富与充实竞争情报理论的宝库,如战略分析阶段的战略群体图分析法、关键成功因素分析法、SWOT分析法;战略选择阶段的波士顿矩阵(BCG)分析法、战略地位和行动评价模型(SPACE)分析、行业吸引力分析法(竞争能力矩阵分析)等和模型都成为竞争情报分析的基本技术与手段”[21]。而波特(M.Porter)的五力模型、价值链分析和竞争对手分析框架等更是成为竞争情报常用的技巧和工具。

  在大数据时代,数据分析渗透到各行各业、各个领域。当然,也不可避免地影响着管理学的发展,且必将促进管理学形成新的理论与方法。作为管理学的下属学科,情报学和情报工作有必要进一步地继续吸收和借鉴管理学原有的和新的理论与方法,促进与管理学的紧密融合,推动情报学和情报工作的发展。

  3.4.2 军事学 军事学是一门古老的学科,起源于原始社会,是研究战争的本质和规律的综合性科学。情报学应用于各个领域形成了情报学在各个学科的分支,如军事情报学、政治情报学、经济情报学、科技情报学等。其中,军事情报学也是军事学的一个学科分支,在情报学的各个学科分支中历史最为悠久,也最具特殊性,对情报学和情报工作的产生和发展具有直接的、重要的作用,而且“情报”一词本来就是来源于军事学。虽然说军事情报学是情报学的一个学科分支,但军事情报学的历史却远远早于情报学。所以,情报学和情报工作吸收和引进军事学特别是军事情报学的相关理论和方法也是应该和必然的。

  “军事情报学是研究军事情报特性、军事情报工作规律和军事情报工作指导规律的学科,是人们对军事情报工作实践的理性思考和概括总结,是指导军事情报工作的理论基础,其基本任务是揭示军事情报工作规律,阐明军事情报工作的理论与方法,指导军事情报工作实践。”[22]诞生于2500年前的《孙子兵法》是我国古代的一部伟大的军事著作,被称之为军事学的开山之作,世界各国也将其视为“兵学圣经”。“《孙子兵法》共十三篇,其重点就在说明‘情报’对‘决策’的重要。”“《孙子兵法》一言以蔽之,即是充分利用情报来达全胜的决策目标。”[23]显然,《孙子兵法》中的军事情报思想是军事学的基础,也构成了军事情报学的基本框架。推而广之,国内外情报学著作和论文都大量引用了《孙子兵法》中的经典语句。

  以情报学中的重要分支竞争情报为例,专家们较为认同的观点:“竞争情报兴起的原因之一是军政情报力量向经济技术领域转移,以及军事原理、方法和思想的移植,如C3I(通信、指挥、控制和情报)原理、孙子兵法思想等的应用。”[21]第二次世界大战后,世界各国的注意力开始从战场转向商场,军事情报战、政治情报战开始转向经济情报战、科技情报战。美国中央情报局及其他政府部门的前情报人员,或者直接进入企业,为企业建立竞争情报系统,或者开办培训机构,为企业培养情报人员,从而极大地促进了美国企业竞争情报工作的发展。其他国家的情况也大体类似。除了前军政情报人员进入企业界直接从事竞争情报外,有的还进入竞争情报学会或协会担任要职,出版竞争情报著作,发表竞争情报论文,把适用的军事情报理论、方法和技术引入企业竞争情报,诸如竞争情报Herring模型、安全保障策略(OPSEC)、竞争情报战争游戏法、竞争情报作战室以及反竞争情报方法等都被国内外企业竞争情报工作采用,军事学理论和方法的“军转民”为竞争情报的产生和发展起到了巨大的推动作用。

  大数据分析不但为情报学和情报工作提供了新的发展机遇,而且也给军事情报理论和方法的深入发展提供新的可能。情报学和情报工作应当密切关注大数据时代军事学相关理论和方法的进展,抓住大数据时代为情报学和情报工作进一步吸收和引进军事学的新理论、新方法和新技术提供的契机,在情报学和情报工作理论和方法方面进一步做好军民融合。

  4 情报学和情报工作的“不变”

  4.1 “广、快、精、准”的要求和标准不变

  1958年11月,在聂荣臻副总理的主持下,召开了第一次全国科学技术情报工作会议。在这次会议上,确定了科技情报工作“广、快、精、准”的工作方针。这四个字,既是对科技情报工作的要求,也是衡量科技情报工作的标准[10]。科技情报工作必须遵守。之后,在1963年第三次全国科技情报工作会议上再次重申了这一方针。

  所谓“广”,就是要求情报搜集的来源要“广”。广开渠道,广辟来源,广泛搜集情报、信息、数据。搜集不能有死角,不仅要从公开渠道搜集,更要注意从非公开渠道搜集,要特别注意细枝末节,不能有大的遗漏。

  所谓“快”,就是要求情报工作的速度要“快”。强调时间上的及时性和超前性。也就是说,反应要快,搜集整理、加工处理、分析研究、传递报道各个环节都要快,讲求速度,讲求效率。宁作马前卒,不当马后炮,力争走在时间的前面。

  所谓“精”,就是要求情报产品的内容要“精”。不求多,但求精,少而精。通过深加工、精加工,去粗取精,去伪存真,由表及里,由此及彼,提炼出高、精、尖的简明扼要的浓缩情报,提出结论性的意见、预测性的见解以及精炼的应对措施和行动方案。

  所谓“准”,就是要求情报报道的质量要“准”。这里有两层含义:一是指情报内容的真实性和可靠性,分清正误,辨别真伪,判断准确;二是指提供情报的人要实事求是,不说假话、空话、大话,不能漏报甚至谎报军情,误导决策。

  “广、快、精、准”这四个方面,相辅相成,有机结合,互相制约,辩证统一,不可分割。在“广、快”的基础上,求精、求准;在“精、准”的前提下,求广、求快。半个多世纪以来,“广、快、精、准”这四个字事实上成为指导我国科技情报工作的四项基本要求和标准。尽管时代在变迁,社会在进步,科技情报工作面临的形势发生了很大的变化,但实践证明,这四个字是符合我国国情的。它们不仅适用于科技情报工作,也同样适用于其他行业和领域的情报工作,是对各项情报工作的共同要求和标准。

  大数据时代赋予情报学和情报工作新的理论和方法,研究或工作内容可能有所变化,但“广、快、精、准”这四个方面的要求和标准不能变。

  4.2 “耳目、尖兵、参谋”的角色地位不变

  中央军委聂荣臻副主席为国防科技情报工作会议题词为:“科技情报是科技工作的耳目、尖兵。”中央军委张爱萍副秘书长在参观兵工科技情报工作成果展览时指出:“情报研究工作要参与决策、当好参谋。”[24]1965年,时任国家科委和国防科委主任的聂荣臻元帅提出:“要把90%以上的力量摆在情报研究方面,当好中央军委和国防科工委的科技情报参谋。”[25]中央领导不仅强调了情报研究在科技情报工作中的位置和重要性,而且还对我国科技情报工作的使命和任务做出了准确定位。中央首长的这些题词和讲话为我国科技情报工作指明了前进方向,明确了科技情报工作的使命和任务。同时,也揭示了科技情报工作的性质和特点。半个多世纪以来,一直指引着我国科技情报工作向前发展。

  我国科技情报事业创建后,一直把“耳目、尖兵、参谋”作为自己的历史重任和战略定位,各级科技情报机构始终把这六个字作为生存和发展的基石,我国情报学也把这六个字作为本土情报学的特色,而有别于其他国家的情报学。

  所谓“耳目”,原意是刺探、侦察情况和消息的人,引申为监听、监视环境和他方的人。“耳目”的主要任务是眼观六路,耳听八方,及时搜集和告知有用的最新情报。对“耳目”的基本要求是耳聪目明,成为“顺风耳”和“千里眼”。

  所谓“尖兵”,原意是走在前面、身处前沿的人。特指担负行军警戒的连以下分队,按兵力大小称为尖兵班、尖兵排、尖兵连,兼有战斗搜索、侦察敌情、观察地形地貌的任务。优秀的尖兵应当具备良好的、敏锐的猎人头脑和技能,具有初步的判断和预测能力。对于情报工作来说,尖兵的作用主要体现在搜索信息、摸清情况、把握态势。

  所谓“参谋”,原意是代出主意的人。“参”,即参加、参与决策;“谋”,即出谋、计谋、谋略。在军队中,特指参与指挥部队行动和制定作战计划的人。引申为参与商议、出谋划策的人。对于情报工作来说,参谋的主要任务是综合各种信息、辅助决策,为领导决策、制订规划提供科学依据和可选方案。基本要求是足智多谋、深谋远略,运筹帷幄,决胜千里。

  对于情报工作来说,“耳目、尖兵、参谋”这三个角色是一个有机的整体,不能分割,同时,也揭示出情报工作相互衔接、层层递进的三个主要阶段。如果只完成了信息的搜集和分析,而不进一步综合研究,并提出解决问题的建议或方案,即只作“尖兵、耳目”,不做“参谋”,就不是完整的真正的情报工作。

  在大数据时代,情报学和情报工作需要推陈出新,自我调整,不断完善,赋予新的内容。但无论怎样变化,坚定不移地保持情报学和情报工作“耳目、尖兵、参谋”的角色定位不变,牢记情报学和情报工作的基本性质、历史使命和根本任务,这对于情报学和情报工作在大数据时代稳健发展具有重要的意义。

  4.3 决策支持的功能定位不变

  “我国情报工作向来就有服务决策的职能。”[18]决策,就是决定策略或办法,是人们为有关事情出主意、做决定的复杂的思维操作过程,这个过程包括信息的搜集和加工,进而做出判断,最后得出结论。

  决策是任何有目的的活动发生之前必不可少的一步,是人们在政治、经济、社会、技术和日常生活中普遍存在的一种行为。同时,决策是各种管理的基本活动和成败的关键,贯穿于管理活动的全过程。科学决策是现代管理的核心,也是现代管理者的主要职责。为了做出正确的决定,进而实现特定的目标,通常要根据客观环境和条件的可能性,在充分占有信息和经验的基础上,借助一定的工具、方法和技巧,对影响目标实现的各种因素进行分析、计算和判断,再进行选优后,对未来行动做出决定。决策按照范围分为战略决策、战术决策和业务决策。

  我国情报学和情报工作一直强调情报要为决策服务。“情报工作的本质目的就是在决策过程中信息不完备的情况之下,消除信息不确定性,从而降低决策的盲目性,优化决策者的思路。”[26]消除或减少决策中的不确定性和盲目性,支持和确保决策的科学性,是情报学和情报工作追求的目标。

  从情报学历史和情报学理论来看,情报学主要分为古典信息理论学派、社会传播学派、属性结构学派、智能过程学派、系统理论学派和决策功能学派等[27]。其中,决策功能学派强调通过情报搜集与分析为决策提供支持。

  以美国约维茨(M.C.Yovits)为代表的一批学者从决策论的角度出发,对情报流动和分析的理论基础进行了深入研究,并取得了一系列成果,逐渐形成了情报学的决策功能学派。该学派的突出特点是:“在理论基础上将情报看作是决策中有价值的资料。通过对人类决策过程的分析,建立起以情报处理为核心的通用决策模型,用定量的方法对一系列与决策过程有关的变量和参数进行处理,描述情报流在决策过程中的动态过程,揭示相互之间的定量关系,以情报量、情报价值、情报效益、决策者效能、决策者能绩等概念和关系量来揭示情报的决策功能。”[28]

  与其他学者不同,约维茨并不认为情报是知识的同义语,而把情报定义为“对于决策具有价值的数据”。他通过分析情报流在决策中的功能,提出“广义情报系统”的概念。也就是说,情报机构向决策者提供情报,决策者利用这些情报,选择最佳的可执行方案,并转换成可观察的数据。在执行过程中,把情报又从外部或内部环境反馈到情报机构,决策者再利用反馈数据来修正原先的决策。

  我国情报学和情报工作的历史表明,为决策服务始终是情报学和情报工作的核心任务及立命之本,至今未变。比如,科技部目前仍然强调,“科技情报机构要积极开展科技预测、决策分析、舆情监测等工作,为政府和创新主体的决策提供情报支撑,将自身打造为高端智库。”[29]情报学和情报工作如果脱离了为决策服务这个终极目标,情报学和情报工作就会迷失方向,甚至没有立足之地。

  在大数据时代,情报学和情报工作的决策功能定位不但不能变,反而还要强化。随着人工智能、机器学习等各种面向智能的技术和方法的出现,使得情报处理和分析变得更为精准和科学。因此,情报学和情报工作应当针对面临的研究和工作问题,引入并改进大数据技术和方法,进一步强化情报学和情报工作的决策功能。2015年1月,《关于加强中国特色新型智库建设的意见》正式印发后,已经引起情报学和情报工作的高度重视,不少学者围绕智库建设和情报机构的转型与变革进行了有益的探索。强化情报工作,使之服务于智库建设和发展,从而为决策者提供科学的支持,已经成为众多学者的共识。

  4.4 战略规划的功能定位不变

  战略与决策通常是联系在一起的。“战略”最早是一个军事术语,“战”指作战、战争,“略”指谋略,系作战谋略之意。“战略”一词在中国历史久远,《孙子兵法》被认为是中国最早对战略进行全局筹划的著作。由于战略是从全局考虑来谋划实现长远目标的远期规划的,所以,一般来说,规划战略、制定战略和实现战略目标的时间比较长。

  所谓战略规划,是指对重大的、全局性的、基本的、未来的目标、方针、任务的谋划。战略事关国家和组织的重大问题,属于大政方针的制定。战略规划的范围涉及大方向、总目标及其主要步骤、重大措施等方面,要求能统揽全局,全面把握事物发展,立足当前,着眼未来,从宏观上考虑问题,增强预见性。

  我国科技情报事业开创之初,就把为国家、政府和各级组织的战略规划制定服务作为情报研究的重要内容,并取得了很大成绩。我国情报学和情报工作,在对国外情报学三个研究范式“引进介绍和综合集成的基础上,形成了中国独特的战略性情报研究的特色”[16]。在我国,有些科技情报机构把情报研究部门改称为“战略研究中心”,“就是要满足国家战略情报需求、为重大战略决策提供支持,并且在实际工作中也确实发挥了重要作用。”[16]比如,中国科学技术信息研究所的“政策与战略研究中心”定位于为科技决策主体提供“基于事实的、科学、客观、系统的”战略研究以及面向科技战略决策方案的产品与服务。由此可见,“情报是一个组织对外部环境变化的感知和响应,而且总是为组织的战略和安全服务的,是组织制定发展战略和安全对策的先导和基础。”[9]因此,为战略规划服务是我国情报学和情报工作的功能定位,任何时候都不能改变。

  情报学和情报工作的战略规划功能在竞争情报领域体现的最为明显。竞争情报是以竞争为前提的情报活动,既然是竞争,就必然存在竞争对手、竞争战略、竞争策略、竞争优势和竞争力等问题,而这些问题一直是竞争情报研究的主要内容。因此,迈克尔·波特的竞争“三部曲”——《竞争战略》《竞争优势》和《国家竞争优势》成为国内外竞争情报研究的重要理论基础。

  成立于1986年的竞争情报专业人员学会(Society of Competitive Intelligence Professionals,SCIP),于2010年更名为战略与竞争情报专业人员学会(Strategic and Competitive Intelligence Professionals,SCIP),将竞争情报与战略情报相提并论,进一步凸显和强调竞争情报的战略决策功能。正如该组织在更名时宣称的:名字的变更反映了竞争情报职业的发展演变——支持高层决策和坚定地认可竞争情报与战略之间的关系。使竞争情报专业人员正式认识到:战略与竞争情报不可避免地联系在一起。竞争情报专业人员直接支持和影响着战略。为了反映这个变化趋势,更名是合乎逻辑的。支持和增加对战略决策的关注,这是SCIP的主要目标之一。向SCIP成员强调战术导向和战略导向,通过把战略情报与竞争情报结合起来,创造出唯一有价值的建议。SCIP的愿景:通过竞争情报更好地决策[30]。

  在大数据时代,我们应该抓住机遇,充分运用先进的数据分析工具、方法和技术,进一步提升情报学和情报工作的战略规划功能,为国家发展和组织发展提供有价值的战略情报,提升自身的战略支撑作用。

  5 结束语

  随着信息时代的到来,20世纪90年代初,情报学和情报工作曾经有过一次“扩军”,即内涵从“情报”放大到“信息”。研究对象发生漂移,造成了学术界、情报界的困惑和迷茫。如今,大数据时代到来了,情报学和情报工作又面临着第二次选择,是再从“信息”扩展到“数据”,还是回归和坚守“情报”的阵地,这是摆在每位情报学家和情报专家面前的一个必须给予明确回答的严肃课题。

  作为一门学科和职业,其研究或工作对象是不应该改变的。随着时代的变迁和社会的进步,研究或工作内容是可以改变的,但是,这种改变不能以牺牲研究或工作对象作为代价来换取。无论何时何地,研究或工作内容都应该服从研究或工作对象,不管当时的热点和焦点如何变化,都不应该动摇学科或职业的根基。对于情报学和情报工作来说,无论什么时代,“情报”永远是研究或工作对象,既不能被取代,也不能漫无边际地扩张。此外,任何事物都有一个“度”,超过了这个“度”,就不是这个事物了。因此,我们不主张过度强调情报学和情报工作的综合性和交叉性,避免被消解、被边缘化。

  随着大数据时代的到来和数据科学的兴起,情报学和情报工作的分析对象要从“信息”深入到“数据”;研究对象要从“信息”回归到“情报”;加工层次要从“分析”提升到“研究”;同时,还要引入数据学、管理学和军事学等相关学科的适用理论、方法和技术。

  在大数据时代,新理论、新方法和新技术层出不穷,合理地吸收和引进这些理论、方法和技术是每个学科、每个职业的必然选择。但是,就一门学科和一个职业而言,它的历史使命、根本任务和边界不能因时因地而改变,能改变的只是内容、方法、工具、技术、机制和模式等。也就是说,“枝”和“叶”可以成长,而“根”是不能移动的。对于情报学和情报工作来说,“广、快、精、准”的要求不能改变;“耳目、尖兵、参谋”的角色地位不能改变;决策支持的功能定位不能改变;战略规划的功能地位不能改变。

  今后的情报学和情报工作要以情报为导向,以信息和数据为来源,通过现代技术和情报人员智能、智力和智慧的分析,再经过综合研究,将分析后的数据和信息转化为有价值的情报,服务于决策和战略。

  本文是在2018年11月9~10日武汉大学举办的“情报学与情报工作发展论坛”(2018)发言稿的基础上修改而成。

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姓名:王知津 工作单位:

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