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基于大数据环境的情报工作探索

作者:admin  来源:佳作论文网 日期:2020-10-10 19:10 人气:
摘要:情报工作的发展随着科学技术的进步,经历了显著的转型与变化。预测性分析随着大数据的来临,成为时代发展的核心特点。本文通过案例,探讨了大数据环境下,科技信息情报检索工作的优势与不足,并为未来科技情报人员的培养给出了意见及建议,以期能够推动我国科技情报检索工作更好地发展。
关键词:大数据;情报工作;情报检索;
1 大数据概念内涵解析及发展现状
1.1 大数据时代悄然而至
    科学的演进与时代的进步深刻推动着情报的纵深发展。从1940年到如今,在短短几十年的时间中,情报的研究与服务模式发生了重要的转型,从以事实、数据、信息、文献翻译等为主要基础的事实型情报收集服务,到主要以文献检索、综述为主而开展的定性分析和文献定量分析的综述型情报分析服务,再到主要以文献、专利为主的开源型数据库的数据挖掘计算与分析,以及建设科技发展态势监测分析与研究系统的计算型情报研究[1]。
随着科学技术的发展,以大数据、云计算、人工智能为主的互联网呈现日新月异的发展态势。大数据的应用日趋泛化和精细化,通过累积的海量用户行为数据,在进行筛选与分析的基础上,可实现精准化的数据分析、定向服务等功能。
1.2 国外大数据的应用
    国外情报机构围绕大数据的开发利用动手早、投资大、技术含量高,从政府、特定的信息部门和民营机构多个领域对情报工作大量投入资本,旨在着重解决大数据中出现的问题,如数据的获取、处理以及情报等分析的问题。
其中部分成果已经得到实际的应用。这主要体现在预测性分析上,即大数据最核心的价值与功能。如体育赛事、股票市场、市场物价、用户行为、交通行为、人体健康、疾病疫情、灾害灾难、能源消耗、环境变迁等等。大数据的这些预测功能体现在以量化为载体的洞悉未来。
2 情报检索中大数据的应用
     如果情报检索工作能够有效地利用大数据平台,实现对科技信息情报判断与分析,将为我们的情报检索工作带来实质性的改变。在实际工作中,专利文献是获取有效情报的重要途径。根据2019年《世界知识产权报告》报道,全球申请专利量数达千万份,它包括了世界各个行业的先进技术,在这一数据平台上,我们能够迅速且准确地检索到与本行业相关的情报资料。此外,大数据时代下,主要依赖大数据技术推动网络安全工作的开展,从而实现海量数据的收集、分析和存储。而情报分析工作,就必须要在安全的网络环境下开展,依靠先进的技术,比如可视化分析技术,就可以通过图像的形式将数据表现出来,并快速在平台中找到所需的资源。借助关联分析技术,可以从网络信息安全中清晰的将复杂的情报事件展示出来,使得数据之间的关系更加立体化。借助用户分析技术,能够将用户在网络中表现出的行为以数据的形式存储下来,从而挖掘出用户的喜好,为情报检索提供了更加翔实的数据支持。
3 大数据环境下情报工作面临的变革与挑战
3.1 大数据是把双刃剑
    从辩证唯物主义角度来讲,凡是都要一分为二,大数据也确确实实是把双刃剑。大数据时代的来临悄无声息地改变了人类遗忘的特性,数据经存储技术永久地保存了下来,转变成了不易遗忘的客观存在。与此同时,我们在使用大数据提供服务享受便利的同时,也要注意上传数据时发生的数据隐私泄露。比如,在实际工作中,我们会遇到检索某种敏感的材料和某种专用设备的组合(这里比如材料A、专用设备B)。检索时,我们不应只单一地检索A+B,而应使用材料A1、A2…,专用设备B1、B2…进行检索,并可以按照A1+B、A2+B、A1+B1、A2+B1、A1+B2、A2+B2…的排列方法。在科技信息情报检索的过程中就要十分谨慎地处理逆向数据回流的问题。加强形成反竞争情报意识,谨慎对待与处理网络信息环境中的数据建设。
同时应加强顶层设计,形成依法建网、依法用网、依法管网的良性网络平台,以确保大数据环境的网络安全。在强化数字化监管的同时,要制定与之配套的数据管理措施,提高软硬件质量,并加强上下游建设,形成完整的生态系统[2]。以防止数据在大数据平台的无意识泄露而造成的尖端产业的情报泄密。
3.2 技术层面的挑战
    在大数据环境下,对情报工作的数据处理能力的要求越来越高。国家科学基金会指出是否能够利用数据化科学数据,并通过数据挖掘、分析,将数据转化为有价值信息,是直接影响美国在科学和工程领域领先地位。而随着数据体量的增加,情报工作面临着巨大的数据处理挑战,尤其是在数据挖掘和分析两方面。目前,在数据体系中,非结构化数据的占比越来越大,数据规模骤然增加,数据类型愈发多样化,计算机对于数据处理能力的差距越来越大。如何提高情报甄别能力,从海量数据中挖掘中有用的情报信息,对于情报界而言是当务之急。其次,是来自于数据平台的安全性威胁。数据平台承载着海量的数据资源,这无疑给一些机构或人产生了巨大的挑战满足感,是高敏感、高价值的目标。为了保证情报数据的安全性,就必须要破解盗取数据和污染数据的行为。总而言之,安全是情报工作的最大“命门”,如何保障数据安全是情报领域亟待解决的重要技术挑战。
3.3 如何平衡国家安全和个人隐私关系
    大数据服务平台会根据用户的浏览痕迹、消费习惯等收集相关数据,而国家安全部门通常都可以轻松获取这些信息,从而导致个人隐私被泄露。那么,在数据为王的时代里,国家安全部门对于数据使用和获取的权限在哪呢?2013年,美国前总统奥巴马在演讲中谈到,个人不可能享有100%的安全,但同时享有100%的隐私。可见,当前国家安全部门所面临的重大挑战在于如何在保障国家安全的同时,做好个人隐私保护,必须要经过充分且全面系统的论证,出台相应的法律法规,各部门依法行事,方能避免类似“棱镜门事件”发生。
4 大数据背景下情报工作的应对之策
4.1 创新发展国防科技信息工作
    大数据环境下任何一项科技情报服务的创新工作,都关系到信息的获取、内容的处理、数据的挖掘、综合性分析、结果的展示等多项内容,需要工程化的组织和开发,因此必须构建一支新型的资源建设、信息加工、技术开发和专业服务的队伍[3]。同时,由于信息资源精细加工、知识化组织和深度挖掘的要求,要在技术领域内展开全方位的深度有效服务是有一定难度的。因此,不同领域只有进行学科细分,并辅以全样本数据,才能真正实现知识化和信息服务的高效与准确。
为了能够高效的利用、分析,并使用数据为我们的生产、生活服务。首先,应加强顶层设计,构建智能化的国防科技情况体系,基于大数据的价值链,根据所提供价值的不同来源,在数据本身、技能与思维这三个领域加强引领作用,即基于拥有数据本身的公司;其次,建立更为全面、开放的数据资源体系,从战略高度来看待数据,增强对国防科技数据的掌控力,扩展数据来源和存储途径[4]。要尤其注重深层次数据和核心资源的质量,推动多源国防科技数据情报的收集和挖掘。再者,建立符合大数据时代的数据管理和应用方法、思维。尤其要对创造性思维进行重点发展,提高贵国防科技情况的分析和预警能力;基于大数据分析的公司和基于大数据思维的公司。
4.2 大数据技术下的人才培养
    在大数据应用的技术需求牵引下,数据科学研究不断壮大,数据科学研究和服务的人才队伍培养也格外重要,因此需要加强数据科学家、数据算法师这一类专业人才的培养。定期组织专业化培训,提高他们对大数据技术原理、规律以及应用方法的了解,使其具备情报敏锐力以及信息化情报技能[5]。
此外,我们第一线的科技情报人员除了强化业务知识,学习多门外语之外,还应转变思维模式,以新的理念学习大数据的相关技术,其中核心技术包括信息抽取技术、知识图谱技术、深度学习技术,具体学科为数学、统计学、计算机编程、图形可视化设计等相关数据分析的知识和软件应用。
与此同时,各行各业的各类人才,都应加强情报学中竞争情报和反竞争情报课程的学习,要普遍具有大情报意识,形成大情报格局,同时加强各行各业的保密意识和网络安全。行业应当加强与高校合作,根据情报学的发展,开设具有较强现代性和专业性的情报公共必修课,并加强校企合作,培养具有现代化情报意识的人才,为推动情报行业的发展奠定良好的基础。
4.3 突破传统情报研究的方法
    随着各种数据挖掘工具种类愈发多样性,也在很大程度上推动了我国情报加工水平的全面提升,要求科技情报行业的从业人员不仅要具备专业的情报挖掘能力,同时还必须要具备情报分析与应用能力。通过与计算机科学、图书馆领域以及社会科学等领域的融合,加强对这些科技成果的综合应用,突破传统的情报研究方法。总之,大数据推动了数据挖掘、集成以及分析等工具的发展,为情报行业的发展提供了有利的工具支持。可以说数据的精准服务是情报行业发展的必然趋势,情报服务也不再是单一的信息提供,而需要深入研究和挖掘,综合性分析,对情报对象和内容进行精准定位。
5 结语
    大数据环境下,信息资源的建设与服务工作也呈现出新的特点。我们应在大数据、人工智能等信息技术手段的基础上,加强行业间分享与交流,形成大情报系统的格局。同时加强顶层设计,提高反竞争情报意识,以负责任的态度和行为维护网络空间的良好秩序。
基于大数据环境下的科技信息情报工作对于我们来说,既是机遇也是挑战。Web3.0时代已经来临,海量的数据如浩瀚的星辰,如何从中发现有价值的信息,并积极寻找隐藏在其中的客观规律,并预测出相关趋势,是我们在未来工作中的当务之急。
参考文献
[1] 贺德方.对大数据环境下科技情报工作发展趋势的几点思考.中国科学技术信息研究所,2014.
[2] 维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶,盛杨燕,等.大数据时代[J].中国电力教育,2013(01):93.
[3] 周德云.探究大数据背景下的网络安全与情报分析工作[J].网络安全技术与应用,2019(12):82-84.
[4] 马海群,王英.国家情报工作制度变革的大数据思维[J].科技情报研究,2019,1(01):64-74.
[5] 张会.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].科技资讯,2019,17(27):166-167.
 
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