大數據環(huán)境下情報學發(fā)展的思考

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大數據環(huán)境下關于情報學發(fā)展的思考

　　摘要：文章從情報學學科體系的角度出發(fā)，從理論情報學、應用情報學、技術情報學、管理情報學四個方面展開思考，分析了大數據環(huán)境下情報學的發(fā)展趨勢。

　　關鍵詞：大數據時代 ;情報學;學科發(fā)展 ;大數據

　　大數據趨勢產生的深層原因是海量數據的存在和越來越多的事物是以數據形式存在的。隨著計算機技術全面融入社會生活，我們的工作、生活，甚至國家經濟的發(fā)展都受到了大數據的影響，現在人們已經意識到了大數據的重要性。在大數據時代因素的推動下，情報學的理論研究、研究方法以及情報學技術等都將做出新的改變，趨勢預測性情報的分量將繼續(xù)加重，情報產生中的跨界合作將增強，但現在我們對大數據環(huán)境下情報學的發(fā)展研究還遠遠不夠。

　　一、大數據的內涵及基本特征

　　1.1 大數據的內涵

　　按照維基百科的定義：大數據是指所涉及的數據量規(guī)模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息集合。研究機構Gartner的定義：大數據是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫的定義：大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行采集、存儲、管理和分析的數據集合。

　　現在越來越多的領域開始關注和研究大數據，這是因為大數據涉及不同的學科領域，人們從不同的角度、不同的科學領域出發(fā)，對大數據的定義進行了詮釋。到目前為止，大數據尚未形成統一明確的定義。筆者認為，大數據的“大”不單單是指數據的量很大，還指數據無時無刻不在急劇增長，數據的形式紛繁多樣，另外，數據的覆蓋面很廣泛，數據之間交互頻繁，數據之間相關關系復雜，這些都是大數據“大”的表現。

　　1.2 大數據的基本特征

　　業(yè)界有人將大數據的特征歸納為“4V”，即數據種類繁多(Variety)，數據體量巨大(Volume)，數據生成和處理速度快或理解為流動速度快(Velocity)，至于第四個“V”，有人的理解是價值密度低或者理解為數據的價值日益突現(Value)，也有人認為大數據具有真實性(Veracity)的特征。筆者更贊同的是Volume、Velocity、Variety、Value四個特征。雖然業(yè)界也有很多人贊同上述四個特征，但是對大數據特征含義的理解卻不盡相同。筆者認為，大數據具有以下特征。

　　1.2.1 數據的體量巨大。據麥肯錫全球研究院(MGI)估計，2010年，企業(yè)的磁盤中存儲了超過7EB字節(jié)的新數據;用戶在個人PC機和筆記本等設備上的新數據存儲量也超過了6EB字節(jié)。2011年全球的數據量達到18Z。體量巨大是大數據的首要特征。

　　1.2.2 數據生成速度快，并且數據實時變化迅速。在這個信息化的時代，數據時刻在產生，比如銀行交易、淘寶購物、購買車票、打電話、檢索資料等，這些行為都可以以數據的形式呈現，而且數據呈指數級增長。此外，數據是實時變化的，人們對數據的處理速度也提出了更高的要求。

　　1.2.3 數據種類的多樣性�，F在大數據涉及的領域非常廣泛，數據的種類也趨于多樣化，數據會以數據文本、數據庫、圖片、動畫、音頻、視頻，甚至是以日志文件、網頁、電子郵件等多種形式呈現在人們的面前。隨著信息技術的不斷發(fā)展，新的數據來源和數據形式也在不斷地出現。

　　1.2.4 數據本身的價值密度低。大數據時代，各種數據的生產速度非�？�，研究員要在冗余的信息中發(fā)現其價值并不容易。

　　二、大數據時代情報學發(fā)展所面臨的機遇與挑戰(zhàn)

　　2.1 大數據時代情報學發(fā)展所面臨的機遇

　　2.1.1 為情報學研究提供豐富的數據資源支持。情報學中的很多研究方法都是建立在大量數據的基礎之上，在這個網絡化和信息化的時代，人們時時刻刻都在以各種各樣的方式生產著不同類型的數據，如前文提到的圖片、動畫、音頻、視頻、日志文件、網頁、電子郵件。大數據時代的到來為情報學的研究提供了豐富的數據資源。

　　2.1.2 完善情報學學科技術。大數據時代將繼續(xù)催生很多新型的產業(yè)，基于大數據的數據信息收集、存儲、處理、分析、挖掘技術都是這個時代的產物，例如云計算、移動互聯網、物聯網、文本挖掘、意見挖掘、中文分詞和NLP自然語言處理、神經網絡算法、網絡分析SNA、數據可視化等。這些技術也為情報學的學科技術研究打下了基礎，甚至很多技術都可以直接被用到情報學研究中，如云存儲技術、云計算技術等，在大數據時代，這些計算機互聯網技術都可以為情報學研究所用，它們很好地完善了情報學學科技術。

　　2.1.3 大數據將助力情報學新的研究范式和方法論。在大數據時代，人們所面臨的數據不僅僅體量巨大、類型多樣化，而且它們還在以驚人的速度生長并發(fā)生著實時的變化，這些都對情報學的研究方法提出了新的要求，因此對情報學研究方法而言，唯有創(chuàng)新才有出路。以前，人們通過研究獲得準確的情報并供人們使用，而在大數據時代，情報學將在研究方法上做出改變：情報學的研究方法可以轉向研究數據之間的相關性，并根據數據之間的相關性得出預測性情報，以供人們決策使用。

　　2.1.4 擴展情報學的學科研究和應用領域。大數據時代，在多種因素的影響下，情報學的研究內容和范圍不斷擴展。在這個信息化的時代，情報學的發(fā)展離不開信息技術和網絡技術的支持，情報的獲取、存儲和處理都會涉及與其他學科的交叉合作。比如，在大數據時代，人們的隱私急需得到保護，因此，信息政策和法律法規(guī)必將是社會科學研究的一個重要方向，這也將是情報學與其他學科跨界合作的新領域。

　　2.2 大數據時代情報學發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)

　　2.2.1 價值密度低，獲取有效信息難度加大。數據信息是情報學研究的重要基礎，但在大數據時代，一方面數據的體量巨大，要想從中獲取對所研究主題有用的數據信息不是一件易事;另一方面數據的種類多樣，不僅包括部分結構化數據，還包括圖片、音頻、視頻等多種形式的非結構化數據。此外，在大數據時代，數據信息是實時變化的，這些都加大了情報工作人員獲取有效信息的難度，這是情報學發(fā)展中應該重視的一點。

　　2.2.2 情報學學科研究技術有待進一步開發(fā)。在這個信息技術高速發(fā)展的時代，情報學技術的發(fā)展形勢不容樂觀。由于情報學知識結構的限制，情報學很難培育自己的情報網絡技術，情報學很多技術都是采用拿來主義，把其他領域的技術直接運用到自己的學科研究中，但是在大數據時代，為了保證大數據的價值，必須對數據進行快速有效的處理，而我們現有的情報采集、分析、挖掘、處理等技術已經不再適應現在巨量、多樣化、實時變化的大數據環(huán)境。

　　2.2.3 情報學科呈現泛化發(fā)展趨勢。隨著社會的發(fā)展，情報學的發(fā)展環(huán)境也在發(fā)生著巨大的變化，情報學是一門綜合性的學科，在情報學的發(fā)展過程中，會出現其研究內容與其他學科交叉的現象。一方面，這種現象使情報學可以從其他學科獲取理論、技術等多方面的支持，在一定程度上促進情報學的學科發(fā)展;另一方面，在信息和網絡技術高速發(fā)展的大數據時代，這種與其他學科的“跨界研究”將會使情報學的學科泛化趨勢更加明顯，從而會導致“過界研究”，處理好“跨界研究”和“過界研究”的關系，將成為文獻信息工作者面臨的一個重要任務。

　　2.2.4 數據信息的管理問題將是一大挑戰(zhàn)。大數據時代，傳統的數據管理方式不再適用，在數據來源、數據處理方式和數據思維等方面都會帶來革命性的變化，如果在情報學研究中對數據信息管理不當，甚至可能帶來情報安全危機，因此數據信息的管理問題也將是對情報學的一大挑戰(zhàn)，相應的情報道德規(guī)范、情報政策、信息法律法規(guī)等是必要的。此外，反競爭情報的研究分量也將加重。

　　三、大數據環(huán)境下情報學的發(fā)展展望

　　情報學這一學科的發(fā)展離不開情報學的相關理論、應用、技術及情報學管理這幾方面的內容，情報學學科體系主要包括理論情報學、應用情報學、技術情報學、管理情報學四個方面，下面筆者將從情報學學科體系角度對大數據環(huán)境下情報學的發(fā)展進行探討。

　　3.1 理論情報學的發(fā)展

　　3.1.1 就情報學內涵而言，在大數據環(huán)境下，情報學的內涵將更加豐富。一個學科在發(fā)展過程中往往會受到不同的環(huán)境、技術等因素的影響，在大數據時代，數據信息類型呈現出多樣化的特征，情報學的研究對象也相應地從單一的、結構化的文獻信息轉向了復雜多樣的非結構化的數據，因此，大數據將在一定程度上豐富情報學的內涵。

　　3.1.2 就情報學方法論而言，情報學的學科方法可以充分發(fā)揮大數據的優(yōu)勢，發(fā)現和利用數據信息的相關關系。在大數據時代，數據信息體量巨大，并且很多數據都是以碎片化的形式存在，情報學可以通過利用數據之間的相關關系拓展出新的情報學研究方法。以情報學研究方法中的文獻計量學方法為例，很多學者利用這個方法對某個數據庫中某一學科領域的文章發(fā)表情況或者文章內容進行統計分析研究，假設我們把某個數據擴大到某一學科領域相關的所有數據，或許我們會有新的發(fā)現。

　　3.1.3 情報學學科理論研究泛化。情報學是一門綜合性的學科，在情報學的發(fā)展研究中，很多內容會涉及計算機和網絡技術，甚至社會化媒體對情報學的發(fā)展都有很大的影響，在這種情況下，企業(yè)情報學、經濟情報學、軍事情報學、情報行為學等這樣的情報學分支和交叉學科應運而生，這都是情報學學科泛化的表現，大數據將帶來新的研究領域、技術和方法，情報學學科理論研究也將繼續(xù)呈現泛化趨勢。

　　3.2 應用情報學的發(fā)展

　　3.2.1 情報分析預測與情報甄別的分量加重。預測是大數據的核心，在大數據的環(huán)境下，情報學可以充分利用大數據帶來的新技術。一方面，大數據時代的數據價值密度低，信息冗余量大，這對情報學的情報甄別是巨大的挑戰(zhàn);另一方面，可以從多角度發(fā)現并挖掘數據之間的線性關系和非線性相關關系，并在此基礎上進行情報分析預測，為研究和決策服務。

　　3.2.2 重視情報用戶的需求，向咨詢業(yè)進軍。情報是可以直接使用或者直接用于決策的，情報應用中更應該以用戶為中心，情報用戶的需求不是簡單的信息收集匯總或是信息堆砌，而是經過深層次的加工處理，直接為用戶提供可供用戶做決策使用的成熟的、智能的知識，情報學應該向咨詢業(yè)進軍。

　　3.3 技術情報學的發(fā)展

　　3.3.1 大數據時代的數據信息數據量大。大數據時代的數據信息數據量巨大、來源廣泛、種類繁多、實時變化，并表現出碎片化的特征，這給情報的存儲和采集技術提出了要求，情報的存儲技術將在容量大的前提下，增加存儲數據的類型，開發(fā)新型的數據采集技術、數據挖掘技術及多媒體檢索技術。

　　3.3.2 大數據環(huán)境下更注重數據之間的相關關系。情報學在這方面的研究技術還相當薄弱，研究大數據之間相關關系的數據模型和情報分析技術有待開發(fā)。

　　3.4 管理情報學的發(fā)展

　　3.4.1 大數據時代個人隱私有被二次利用的危險。在經濟利益的誘惑下，情報學研究也會涉及個人隱私，為了規(guī)范情報的管理，情報學學科發(fā)展中有必要從情報倫理和情報政策與法規(guī)兩個方面規(guī)范情報的管理與研究。情報道德規(guī)范、情報職業(yè)規(guī)范、情報素養(yǎng)以及相關的情報政策、信息法律法規(guī)都將得到人們的重視，并相繼出臺或完善。

　　3.4.2 情報學的發(fā)展離不開人才支持。情報學是一門綜合性的學科，從目前形勢來看，情報學相對比較缺乏技術上的人才。在大數據環(huán)境下，情報學一定要抓住契機，注重人才在學科發(fā)展中的作用。

　　四、結語

　　大數據將廣泛影響到我們的生活，它將重塑我們的生活、工作以及思維方式，目前，大數據分析思想已經推廣到了多個學科領域，大數據也為情報學的發(fā)展開辟了一條嶄新的道路。雖然大數據與其他新技術一樣，必然要經歷技術成熟度曲線，但是情報學的發(fā)展不能過度依賴大數據，成為大數據的奴隸，而是應該讓大數據為情報學發(fā)展所用�？傊覀儜撚掠诿鎸�、勇于創(chuàng)新，迎接大數據帶來的挑戰(zhàn)。

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