大数据时代科技信息情报研究分析

大数据时代科技信息情报研究分析

李明

中车长春轨道客车股份有限公司 吉林省长春市  130062 

摘要：随着信息化智能化建设的不断推进，其面临的信息内容安全日益突出。大数据时代的来临让现代信息技术在各个行业和领域中得以普及运用，过去的科技信息情报工作也迎来了更大的挑战。首先，在大数据时代中，科技信息情报服务特别是数据分析工作变得更加关键，同时也产生了很多针对科技信息情报研究的新技术方法，在很大程度上推动了科技信息情报服务工作的创新与转型；其次，在大数据时代背景下，各行业领域对科技信息情报服务的需求进一步提升，更多学科部门纷纷加入科技信息情报研究中来。所以明确了解大数据时代背景下科技信息情报服务面临的挑战，抓住转型创新机遇，这是当前必须要深入研究的课题。

关键词：大数据时代；科技信息；情报研究

引言

尽管开源信息早已有之，但随着互联网和大数据技术的兴起，开源信息的数据来源和渠道趋向复杂化，数据规模剧增，信息处理与分析的方法和能力日渐提高，开源信息在情报服务中的作用日益重要。情报服务已经突破传统的服务模式，呈现多元化的发展态势。源于开源信息的科技情报服务产品可以是显性信息、或者是隐性信息的呈现。而开源信息给情报共同体和各领域带来更多有价值和新颖数据源的同时，情报服务的风险问题无疑会涉及。

1大数据时代科技信息情报服务面临的挑战

在大数据背景下，各种数据信息不断增多，不单单需要有更强大的数据信息存储能力，有效解决科技信息情报研究机构的信息资源存储问题，同时面对海量的数据信息如何实施科学有效的分析处理，善于从中找到有价值可利用的资源，发挥其开发利用价值，这也是一个需要深入探讨的课题。所以大数据时代背景下对科技信息服务工作提出了新的要求，过去的数据基本上属于结构数据，通常选择关系型数据库为工具，利用计算机设备与软件实施处理。而当前的数据出现了大小、格式、内容等不同结构，无法用统一标准框架进行量化，这些非结构数据的形成对科技信息情报服务工作带来了更多难题。

2大数据时代科技信息情报工作开展对策

2.1基于开源信息的科技情报服务风险防控和管理

2.1.1面向科学研究服务的科技情报服务风险点点

基于开源信息的科技情报服务的风险问题具有超前性、隐蔽性和易发性，应当引起科技情报服务机构及从业人员的重视。开源信息并不意味着可以任意使用，基于开源信息的科技情报服务需要尊重开源信息源的著作权，在信息源的继受取得过程中重视著作权风险管理和防范。同时，科技情报服务也要注重情报产品自身的著作权保护。开源信息已经经历了两代，互联网的快速发展使开源信息进入新的时代，除了以往图书馆的科技文献信息，互联网上的数字化资源，网络化的存取方式、分布式管理的特征均使得科技信息的获取途径更加便利，科技情报服务中的风险点也随之复杂化。

2.1.2面向国家科技发展战略的科技情报服务风险点

面向国家科技发展战略的科技情报服务风险点主要包含5类，第一类是科技战略/规划风险，如科技发展趋势、科技前沿问题研判不准导致的科技战略/规划的制定出现偏差；第二类是科技数据资源风险，如科技期刊、学位论文、专著、科技报告、科技专利和标准等、科研过程中产生的科研项目数据、科学数据、实验数据等相关内容信息披露过度；第三类指重要或核心科研机构的信息数据、科技人才数据、科研设备和产品数据等信息披露过度；第四类是科技产品生产过程的风险，如科技产品的技术研发阶段发生关键仪器、元器件和材料等被卡脖子、科技产品生产的供应链被切断等；第五类是科技伦理风险，如基因技术、3D打印、人工智能等新兴科技可能带来的伦理挑战问题。其中，第一类科技情报服务的风险点需要通过创新性的科技情报分析方法和技术来解决，第二类、第三类和第五类科技情报服务的风险点可以通过科技信息资源的管理来防范，其他两类的科技情报服务的风险点可通过技术预警技术来防范。从国家发展战略视角看，国家的外交、军事与国土安全等均需有效的科技情报能力支持。因此，应大力投资科技情报技术及工具，以提升国家在世界各地收集相关科技安全信息的能力，并利用情报一体化的体系建设，占据全球科技情报的优势，预警可能存在的科技安全风险，保障国家科技安全。

2.2信息源选择

竞争情报方针对供应链人际情报网络的信息源选择工作同样包括6个步骤，与竞争情报方针对供应链集成化信息系统的信息源选择工作的6个步骤相比较，存在差异的步骤有3个，即应用社会资本开展大数据资源的收集与整理、制订基于社会资本的大数据挖掘规程、实施基于社会资本的大数据挖掘工作。下面就存在差异的3个步骤进行分析。1）应用社会资本开展大数据资源的收集与整理。应用社会资本开展大数据资源的收集工作是根据社会资本的类型及获取数据的方式不同进行的。应用社会资本开展大数据资源收集工作也有相应的3种方式。其一，联结型大数据资源收集。联结型大数据资源收集是竞争情报方倾向于从权力水平相似的同一社会群体的社会关系网络获取信息，竞争情报方与供应链人际信息源之间的信任和合作保证了信息资源收集的质量。其二，衔接型大数据资源收集。衔接型大数据资源收集是竞争情报方从权力水平相似的不同社会群体的社会关系网络获取信息，竞争情报方与供应链人际信息源之间不受年龄或社会经济地位的制约，体现了不同群体之间的水平信任。其三，连接型大数据资源收集。连接型大数据资源收集是竞争情报方从权力水平差异的供应链人际信息源获取信息，体现了权力等级不同的行动者之间的垂直关系。因此，联结型大数据资源收集有利于“度过难关”，衔接型大数据资源收集有利于“获得成功”，而连接型大数据资源收集常常带来“意想不到”的效果。

2.3增强科技情报研究能力

在大数据时代背景下，科技信息情报工作的关键职责是合理运用数据挖掘技术以及现代信息技术手段，及时有效发现并分析整理科技情报信息，在此基础上给出合理解决方案。在新形势下需要科技信息情报机构自身拥有较强的数据信息存储和分析能力，这也代表着科技情报服务机构必须努力增强自身的研究水平和专业能力，应当拥有对各个信息来源、各个数据类型以及不同数据结构信息实施深入全面分析和整理加工的能力，在这一前提下为用户带来更具有针对性的合理解决方案，依托于更加深入全面的数据分析和更加扎实的专业素养来为用户带来价值，促进科技信息情报服务价值的提升。

结语

总之，随着当前数据生态环境复杂性的不断加剧，多源情报信息的有效采集已经成为科技情报研究面临的重要问题。在大数据时代背景下，科技信息情报服务必须要进行准确定位，构建更加完善系统的数据信息收集体系，主动树立创新服务管理理念，为用户带来更加个性化、科学化、多元化的信息情报服务。通过构建完善的科技信息情报服务平台，为科技事业发展带来更为充分的信息支持，助力科研事业和科技生产朝着高质量发展的目标迈进。

参考文献

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