情报分析与研究精选(九篇)

第1篇：情报分析与研究范文

关键词：高校图书馆 情报分析服务 框架体系 实践研究

随着科技的发展，当今社会对高校人才的需求也在日益上升，高校的图书馆作为学生获取文献信息资源的主要基地，必须要进行模式的创新。高校需要对图书馆进行创新，以便为高校以及社会提供更好的服务。笔者认为，不仅要完善特色数据库的建设，还要对信息资源进行深层次的开发，并且还要充分利用网络信息资源，本文对此进行了一一的详述。

一、高校图书馆开展情报分析服务的框架体系

高校图书馆开展情报分析服务的框架体系主要有以下三个方面的内容，1.服务工具。如数据库自带分析工具、文献分析工具、专利分析工具以及其他的分析工具等。2.服务方法和规范。服务方法有文献计算分析方法、引文分析方法、知识图谱方法以及社交网络分析方法，而服务规范有《机构人员学术影响力分析流程与规范》和《学科发展评估流程与规范》等。3.情报分析的服务的内容。这个内容可以包含丰富，可以从微观层面、中观层面以及宏观层面等三个层面进行分析。微观层面主要是面向课题组的课题人员，有定题服务同行对于与跟踪、分析研究领域专利和发展趋势等几个方面的内容。中观层面是面向院系的管理层，主要内容有以下两个方面：学科发展的评估和学科发展的态势分析。宏观层面则面向学校，服务内容有机构人员学术成果与影响力的分析、总体专利的分析以及总体即领域发展态势的分析等几个方面的内容。这些是高校图书馆开展情报分析服务的整体框架体系，相关部门以及工作人员要切实落实好各个层面的工作内容，服务规范、服务方法和服务工具尤为重要，这是图书馆情报分析服务开展的基础。服务的内容也很重要，是服务工具和服务方法的决定因素之一，服务的工具和服务方法只有根据服务的内容进行有效的组合，才能最大程度上发挥作用。

二、高校图书馆开展情报分析服务的策略

（一）完善特色数据库的建设

随着信息技术的发展，我国已经进入到“大数据”时代，信息资源的获取和应用逐渐商品化、大众化、网络化和数字化，高校的图书馆也是其中的领域之一。高校的图书馆中拥有大量的文献信息资源，除了纸质的文献之外，还有很多的电子文献信息，期刊的种类也是数不胜数。如今信息技术逐渐渗透到社会各个领域，高校图书馆也应当顺应社会的发展需求，建立和发展更多带有本校特色的文献数据库，对文献信息资源进行深层次的整理、采购和加工，以便为教学和科研等提供更好更优质的服务。例如一些有研究生点和博士点的高等院校，可以将本校从建立博士生研究院和硕士生研究院以来各个博士生以及硕士生发表的论文收集整理起来，然后将其论文进行数字化处理，保存为数字版本，再建立具有本校特色且独一无二的《博士和硕士的论文数据库》；还有一些高校老师、博士生、硕士生以及优秀的本科生在USTP、SCI等较出名的检索系统上发表的论文进行整理和归纳，同样进行数字化处理，制作成《著名检索系统上发表的论文数据库》，为本校师生以及校外人员或者科研机构提供服务。以上所述情况，都带有强烈特色的数据库，这些数据库可以为高校图书馆信息服务的展开提供有力的支持，也为社会提供更多的信息服务。

（二）对信息资源进行深层次的开发

高校图书馆若想开展更好的情报分析服务，不能仅仅利用已有的文献和信息资源，还要不断对图书馆馆藏的信息资源进行深层次的挖掘、开发和利用，因此，高校图书馆要投入大量的人力以及物力。对一些文献信息例如具有专业特色以及本校特色等这些信心进行深层次的加工，形成“研究报告”“评述”以及“综述”等信息产品，通过对特色信息资源的组合优化，创建出内容更详细、更深刻也更全面的信息a品，将一些具有重要价值的信息数字化，变成多媒体信息产品，这样可以使高校图书馆的服务内容更加丰富和多样，图书馆也不仅仅是一个收藏文献和提供文献服务的地方，而是变成了一个可以提供多种信息服务的服务中心。

（三）有效利用网络信息资源

随着科技的发展，网络信息技术已经渗透到各行各业之中，网络也逐渐变成信息传播和发展的主要载体，因此，高校图书馆要想开展情报分析服务，就得跟上时代的脚步，利用好网络，从网络中发掘资源并加以利用。如今的高校学生以及社会上的学生对于阅读的需求都开始逐渐向网络化和电子化方向发展，因此高校图书馆要尽最大能力满足读者的这方面需求。如今的网络上，信息多而复杂，为学生获取正确有效的信息资源带来了较大的阻碍，这也就要求高校的图书馆在建设数字化数据库的同时，也不能忘记文献信息资源的建设，相关人员应当对网络上的资源信息进行筛选，满足学生对信息资源的需要。这种对网络资源的发掘和利用，打破了传统图书馆文献资源馆藏的局限性，图书馆管理人员可以从网上下载一些具有权威性和学术性的专业信息，形成特色数据库或者全文数据库，为高校的师生提供人性化且全面的信息分析服务。

三、结语

综上所述，情报分析服务作为一种知识型服务，应当在高校图书馆中积极开展起来，笔者预测，这也是高校图书馆未来的发展趋势，因此，高校以及相关部门应当重视，对服务体系的内容、方式以及工具进行不断改革和完善，达到为高校以及社会提供更好更优质的服务的目的。

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第2篇：情报分析与研究范文

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第3篇：情报分析与研究范文

关键字：大数据　情报研究　情报研究技术

中图分类号：　G250.2 文献标识码：　A 文章编号：　1003-6938（2012）06－0001-08

1　引言

当数据和黄金一样，成为一种新的经济资产［1］，当科研处于以数据为基础进行科学发现的第四范式［2］，当数据开始变革教育［3］，这些无不宣告着我们已经进入了大数据（big　data）时代。不同的学科领域，正在不同的层面上广泛地关注着大数据对自己的研究和实践带来的深刻影响，情报研究领域也不例外。

大数据，顾名思义是大规模的数据集，但它又不仅仅是一个简单的数量的概念，IBM公司指出，大数据的特点是4个V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）及Veracity（真实），它提供了在新的和正在出现的数据和内容中洞悉事物的机会，使业务更加灵活，并回答以往没有考虑到的问题［4］。Gartner公司的报告也提出，大数据是大容量、高速和多样化的信息资产，它们需要新的处理方式，以提高决策能力、洞察力和流程优化［5］。

由此可见，大数据强调的不单纯只是数据量多少的问题，其背后隐藏了更为复杂和深刻的理念，这些理念包括：①将对数据和信息的分析提升到了前所未有的高度。这里的分析不是一般的统计计算，而是深层的挖掘。大数据时代，如何充分利用好积累的数据和信息，以创造出更多的价值，已经成为企业管理者、政府机构以及科研工作者首要关注的问题。“业务就是数据”、“数据就是业务”、“从大数据中发掘大洞察”等意味着对数据分析提出了新的、更高的要求。可以这么说，大数据时代就是数据分析的时代。②多种数据的整合和融合利用。大数据时代，数据的多样性是一种真实的存在，数据既包括结构化的数据，也包括非结构化的数据，表现方式可以是数据库、数据表格、文本、传感数据、音频、视频等多种形式。同一个事实或规律可以同时隐藏在不同的数据形式中，也可能是每一种数据形式分别支持了同一个事实或规律的某一个或几个侧面，这既为数据和信息分析的结论的交叉验证提供了契机，也要求分析者在分析研究过程中有意识地融集各种类型的数据，从多种信息源中发现潜在知识。只有如此，才能真正地提高数据分析的科学性和准确性。③更加广泛地应用新技术和适用技术。数据量大（Volume）、类型多样（Variety）、增长速度快（Velocity）是大数据的突出特点，这必然会带来数据获取、整合、存储、分析等方面的新发展，产生相应的新技术或者将已有的技术创新地应用于大数据的管理与分析。同时，大数据的这些特点也决定了传统的、以人工分析为主的工作模式将遇到瓶颈，计算机辅助分析或基于计算机的智能化分析，将成为大数据时代数据与信息分析的主流模式。

对于在数据分析领域扮演重要角色的情报研究工作而言，大数据的理念和技术既带来了机遇，也带来了挑战。一方面，在大数据时代，情报研究工作正在得到空前的重视，大数据为情报研究的新发展提供了机会，从更为广阔的视野来看待情报研究的定位，研究新技术新方法，解决新问题，将极大地促进情报研究理论与实践前进的步伐。另一方面，大数据时代本身也要求各行各业重视情报研究工作，这就必然使得众多学科有意识地涉足到以往作为专门领域的情报研究之中，并将其作为本学科的重要组成部分加以建设。文献分析（本质是文本分析）不再为情报研究所独占，以往情报研究领域积累的相关理论和方法很有可能优势不再。因此，如何把握住自身的优势，并抓住机会有所拓展，是情报学在大数据时代需要思考的问题。

2　大数据环境下情报研究的发展趋势

大数据带来的新观念，正在引报研究的新发展，而且，研究人员也在不断地从情报研究的实践中总结经验教训，引导情报研究的未来走向。英国莱斯特大学的Mark　Phythian教授在2008年10月作　了题为“情报分析的今天和明天”的报告［6］，指出：①获知情境是至关重要的。忽略战略环境、领导风格和心理因素等更为广泛的问题，将导致情报研究的失误；②要加强信息之间的关联。美国政府部门内部的信息共享障碍，致使分析人员无法获取充足的信息来支持分析活动，导致情报研究中的预测失败；③要汲取更多外界的专业知识。这一举措虽然不能保证分析的成功性，但将是竞争分析的重要信息来源。

综合大数据背景的要求和以往情报研究的经验教训，结合国内外同行的研究成果，本文将情报研究的发展趋势总结为以下五个方面：单一领域情报研究转向全领域情报研究；综合利用多种数据源；注重新型信息资源的分析；强调情报研究的严谨性；情报研究的智能化。

2.1　单一领域情报研究转向全领域情报研究

随着学科的深入交叉融合及社会发展、经济发展与科技发展一体化程度的增强，情报研究正从单一领域分析向全领域分析的方向发展。

首先，表现在各领域中的情报研究从视角、方法上的相互借鉴。从方法上看，社交网络分析方法、空间信息分析等其他学科的分析方法，广泛应用于军事情报、科技情报等领域，心理学等领域的理论也用于情报分析的认知过程，以指导情报分析及其工具的研发。同时，情报学中的引文分析等文献计量方法也被借鉴用于网站影响力评估。从技术上看，可视化、数据挖掘等计算机领域的技术，为情报研究提供了有力的技术视角，情报研究获得的知识反过来又给予其他技术领域的发展以引导。可见，无论从思想上、方法上、技术上，各领域之间的交叉点越来越多，虽然这种相互借鉴早就存在，但现在意识更强、手段更为综合。

其次是分析内容的扩展，这也是最为重要和显著的变化。在情报研究过程中，不仅仅局限于就本领域问题的分析而分析，而将所分析的内容置于一个更大的情景下做通盘考虑，从而得出更为严谨的结论。联合国的创新倡议项目Global　Pulse在其白皮书“Big　Data　for　Development：　Opportunities　&　Challenges”［7］中指出，情境是关键，基于没有代表性样本而获得的结论是缺乏外部合法性的，即不能反映真实的世界。在情报研究领域，一些数据往往因为一些不可抗力的原因而不完整，如早期的科技数据，可能由于国际形势等外部因素，导致一些国家的科技信息无法获取，基于这样缺失的分析样本来评估该国的科技影响力，如果仅就数据论数据，无疑是会得“正确”的错误结论，这时应针对这样的异常情况，将研究问题放置在当时的时代背景下，揭示背后的原因，从其他方面收集信息来补充，才能得出符合实际的结论。也就是说，必须要考察不同时间戳下的相关信息，再对分析内容加以扩充，这实质是一种基于时间轴的扩展。另外，将内容扩展至本领域的上下游则是一种更为重要的扩展。例如，考察某项技术的发展前景，如果仅就该技术本身来讨论，可能会得出正面的结论，但如果结合特定地区人们对该技术的态度、当地的技术水平、物理条件、发展定位等，却可能会得出相反的结论。这就说明，在很多领域中，环境不同，发展程度不同，要解决的问题也就不同。一些地区当前关注的问题不一定就是其他地区要关注的问题，某些欠发达地区当前不一定就必须照搬另一些所谓发达地区的当前做法。这需要通盘考察，分析相关思想、观点和方法产生的土壤、使用的条件，结合当前环境再做出判断，否则可能会对决策者产生误导。

2.2　综合利用多种数据源

综合利用多种信息源已经成为情报研究的另一大发展趋势。Thomas　Fingar［8］从军事情报角度指出，军事情报界需要综合利用人际情报、信号情报、图像情报和外部情报，进行全资源分析（all-source　analysis），即利用多种不同的信息资源来评估、揭示、解释事物的发展、发现新知识或解决政策难题。科技情报界也是如此，如利用科技论文和专利，发现科技之间的转换关系、预测技术发展方向，综合利用政府统计数据、高校网站、期刊、报纸、图书等来评估大学等科研机构。可见，综合利用多种信息源是从问题出发，系统化地整合所有相关信息资源来支持情报研究，信息源可以是学术论文、专利等不同类型的文献集合、文本和数据的集合也可以是正式出版物与非正式出版物的集合等。

这一发展趋势是由几大因素决定的。一是情报研究问题的复杂性。在大数据背景下，情报不再局限在科技部门，而成为全社会的普遍知识。公众对情报的需求使得情报研究问题更为综合，涉及要素更为多元，同时也更为细化。这导致单一数据源不能满足分析的要求，需要不同类型的信息源相互补充。例如要分析科技之间的转换关系，就避免不了涉及科技论文和专利这两种类型的信息源。二是各种信息源的特性。不同信息源可以从不同角度揭示问题，如专利、研究出版物、技术报告等，可以较为直观地反映研究者对某科技问题的理解与描述，而评论文章、科技新闻、市场调查等，可以反映出社会对该科技的观点、认知情况［9］。因此，各类信息自身的特性就说明他们之间可以、也需要相互补充。此外，从现实角度来看，通常会遇到某些信息无法获取的情况，这就需要别的信息加以替代，这就从实践角度说明了综合利用多种信息源的必要性。三是分析结果的重要性。以评估大学为例，评估的结果会引导各学校在比较中发现自身优势和差距，指导未来发展定位，同时也为广大学生报考提供参考。可见，研究结果对社会的影响是广泛而深远的，要做到分析结果的可靠性、科学性，必然先要从源头上，即分析数据上加以丰富完善。

综合利用多种信息源也意味着诸多挑战。首先分析人员要熟悉每一种信息资源的特性，了解相似信息在不同资源类型中是如何表现的，不同信息源相互之间的关系是怎样的。其次，针对待分析的问题，要选择适合的信息，并不是信息越多越好，类型越全越好，尤其是当问题含糊不清时，可能需要不断地调整信息源。再次，情报研究人员要能有效地综合、组织、解释不同信息源分析出的结果，特别是当结论有所冲突的时候，识别不当结果、保证分析结果的正确性是很重要的。

2.3　注重新型信息资源的分析

随着网络应用的深入，出现了许多新型的媒体形式。Andreas　M.　Kaplan等人将构建于Web2.0技术和思想基础上，允许用户创建交换信息内容的基于网络的应用定义为社会化媒体（Social　Media），包括合作项目（如维基百科）、博客、内容社区（如YouTube）、社交网站、虚拟游戏世界和虚拟社会世界（如第二人生）等六种类型［10］。这类媒体形式依托于Web2.0等网络技术，以用户为中心来组织、传播信息，信息可以是用户创造性的言论或观点，可以是围绕自己喜好收集的信息资源集合等。由于社会化媒体的易用性、快速性和易获取性等特点，它们正迅速地改变着社会的公共话语环境，并引导着技术、娱乐、政治等诸多主题的发展［11］。这些通过庞大的用户社区来传播的高度多样化的信息及其网络结构，为洞悉公众对某一主题的观点、研究信息扩散等社会现象［12］、预测未来发展方向［11］等提供了机会，有助于发现有共同兴趣的社群、领域专家、热点话题［13］等，带来了网络舆情分析等研究内容。此外，这类信息结合其他类型的数据，产生了新的情报研究领域。例如，智能手机的普及和GPS的广泛应用，使得可以从社交网络和网络交互数据、移动传感数据和设备传感数据中获取社会和社区情报（social　and　community　intelligence，SCI），揭示人类行为模式和社群动态［14］。

此外，机构知识库等作为一种反映组织或群体知识成果的智力资源，也正引报界的重视。网络信息联盟的执行董事Clifford　A.　Lynch［15］从大学的角度指出，成熟完整的机构知识库应包含机构和学生的智力成果（包括科研材料和教学材料）以及记录机构自身各项事件和正在进行的科研活动的文档。这暗示着学术界从过去只关心科研成果正逐步转向关注科研过程。从机构知识库中，可以发现隐藏其中的科研模式、揭示目前科研状况的不足，引导机构未来科研的发展走向等。但现有的机构知识库工具还缺乏帮助人们理解和分析这些资源的机制［16］，在大数据环境下，加强这方面的研究也是必然趋势。可以预见，随着科技的发展和应用的深入，还会不断的有新型资源出现，并不断促进情报研究的发展。

2.4　强调情报研究的严谨性

情报研究活动在宏观层面上是一种意义构建（sensemaking）［17］，依赖于分析人员根据已有知识构建认知框架（frame），通过对认知框架的不断修正来达到理解的目的［18］。这意味着情报研究活动本身带有很大的不确定性，很多因素影响着情报研究的有效性。如何使情报研究工作更加严谨，减少情报分析的不确定、提升情报成果的质量，正成为学术界当前普遍关注的问题。情报研究严谨性（rigor）不等同于分析结果的正确性，它衡量的是情报研究的过程，是指在情报研究过程中“基于仔细考虑或调查，应用精确和严格的标准，从而更好地理解和得出结论”［19］。美国俄亥俄州立大学的Deniel　Zelik［20］［21］从评估角度，给出了8个指标来衡量分析过程的严谨性：假设探索、信息检索、信息验证、立场分析、敏感度分析、专家协作、信息融合和解释评价。从这几项指标看，信息检索和融合是从分析信息源上消除不全面性；假设探索是要使用多种视角来揭示数据和信息；信息验证侧重于数据的溯源、佐证和交叉验证；立场分析强调分析的情境性；敏感度分析指分析人员要了解分析的局限性，目的是从分析方法上消除主观影响；专家协作是防止分析结果受分析人员自身的学科背景或经验带来的偏差；解释评价是要正确对待分析结论。可见，情报研究的严谨性意在消除人的主观偏见，用更为客观的视角对待情报研究。如果说之前的情报研究活动依赖专家的个人判断，带有较为强烈的主观色彩，那么走向严谨性的情报研究活动正逐步转变为一门科学。

在大数据背景下，情报分析的严谨性，不仅体现在理念上，还暗含了对技术的要求。面对海量数据，自动化的技术手段必不可少。当信息的检索更多的是借助检索系统，而不是人工的收集，信息融合更多依赖数据仓库等技术手段，如何在这样的分析环境中将情报研究的科学性落到实处，是需要关注的问题。可以看到，利用技术本身已经在一定程度上避免了人的主观性，但面对同样一个问题，可以有不同的技术手段，也可能产生不同的结果，如何避免由技术产生的偏见，也许通过多种技术手段或采用不同的算法，全方位地展示信息内容及其之间的关系，从而避免产生信息的误读，是一个解决方案。可见，在大数据时代，情报研究需要多种手段来加强其分析过程的科学性，而这又需要多种技术方法加以支持。

2.5　情报研究的智能化

大数据背景下的情报研究，对技术提出了更高的要求。正如美国国家科学基金会（NSF）的报告［22］所说，美国在科学和工程领域的领先地位将越来越取决于利用数字化科学数据以及借助复杂的数据挖掘、集成、分析与可视化工具将其转换为信息和知识的能力。对于情报研究来说，应用智能化技术能自动进行高级、复杂的信息处理分析工作，在很大程度上把情报研究人员从繁琐的体力劳动中解放出来，尤其在信息环境瞬息万变的今天，及时收集信息分析并反馈已经变得非常重要，这都需要智能化技术加以支撑。从信息源来讲，情报研究对象得以扩展，其中可能包含微博等社会化媒体信息，可能包含图片、新闻等，大量非结构或半结构化数据的涌入，必然需要技术将这些数据转化为结构化数据，以供后续分析。同时，多元化的信息，需要根据分析需求加以融合，这可能需要语义层面上的技术支持。从分析需求来讲，简单的统计分析已不能满足现在社会的决策需求，需要从大量信息中发现潜在模式，指导未来的发展，这就涉及数据挖掘、机器学习等技术。此外，要寻求情报研究的客观性，摒除过多的主观意愿，也需要多种技术来支撑。可见，这一发展趋势是大数据时代下的必然。而各国在积极建设的数字化基础设施，也在推动着情报研究的智能化，如欧洲网格基础设施（European　Grid　Infrastructure，EGI）［23］项目就致力于为欧洲各领域研究人员提供集成计算资源，从而推动创新。

目前，对情报研究中的智能化技术没有统一的界定，但概观之，可以将情报研究智能化的本质概括为定量化、可计算、可重复。定量化是针对过去情报研究更多的是依赖人的主观判断，即基于已有文字材料或数据，根据研究人员的经验等给出粗略的结论，如果说这是一种定性化分析，现在更多地依赖通过计算机自动化处理原始材料并获得潜在数据，并在此基础上辅以人的判断，可以说是一种定量化的分析。可计算是指将各种信息资源转化为计算机可理解、处理的形式，如从新闻、论文、专利等中，提取出科研组织、科研人员等实体，再基于这些结构化的、富有语义的信息，采用统计、数据挖掘等方法加以计算，获取隐含的知识。可重复是指自动化分析技术消除了许多主观因素，从理论上讲，如果分析数据等条件一致，分析结论也应该是一致的，这也体现了智能化技术为情报研究带来客观性的一面。

3　情报研究中的技术问题

情报研究的上述发展走向，决定了情报研究既不能仍然停留在定性分析上，也不能仅仅靠简单的统计替代情报研究中的计算技术，由此对情报研究技术提出了新的要求。美国McKinsey　Global　Institute在2011年5月了研究报告“大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域”（Big　data：　The　next　frontier　for　innovation，　competition，　and　productivity）［24］。报告分六个部分，其中第二部分讨论了大数据技术，并围绕大数据分析技术、大数据技术和可视化三方面进行了阐述。在大数据分析技术中，列举了26项适用于众多行业的分析技术，包括A/B测试、关联规则学习、分类、聚类分析、众包（Crowdsourcing）、数据融合和数据集成、数据挖掘、集成学习、遗传算法、机器学习、自然语言处理、神经网络、网络分析、优化、模式识别、预测建模、回归、情感分析、信号处理、空间分析、统计、监督学习、模拟、时间序列分析、无监督学习和可视化。这些技术绝大部分是已有的技术，也有部分是随着互联网的发展以及对大规模数据挖掘的需求，在原有技术的角度发展起来的，如众包就是随着Web2.0而产生的技术。

根据我们的理解，这些技术大致可以划分为可视化分析、数据挖掘以及语义处理三大类。这三大类技术也是当前情报分析领域应予以关注和深入研究的技术。

3.1　可视化分析

可视化分析（Visual　Analytics）是一门通过交互的可视化界面来便利分析推理的科学［25］，是自动分析技术与交互技术相结合的产物，目的是帮助用户在大规模及复杂数据内容的基础上进行有效的理解，推理和决策［26］。它不同于信息可视化，信息可视化关注计算机自动生成信息的交互式图形表示，关注这些图形表示的设计、开发及其应用［27］，而可视化分析在此基础上加入了知识发现过程，关注自动分析方法及其选择，以及如何将最佳的自动分析算法与适当的可视化技术相结合，以达到辅助决策的目的。

目前的情报分析系统，虽然也提供了多种视图来揭示信息，但更多的是一种分析结果的呈现，系统内部分析、处理的机制对分析人员来讲是个黑匣子，分析人员无法了解分析方法、分析结果的局限性或者有效性，这无疑不符合情报研究严谨性这一发展要求。同时，现有的分析工具需要分析人员输入各种繁杂的参数，又缺乏对情报分析认知过程的支持，这就对使用人员的专业化程度提出了较高的要求，增加了分析的难度。而可视化分析则可以较好地解决这一问题，它整合了多个领域包括采用信息分析、地理空间分析、科学分析领域的分析方法，应用数据管理和知识表示、统计分析、知识发现领域的成果进行自动分析，融入交互、认知等人的因素来协调人与机器之间的沟通，从而更好地呈现、理解、传播分析结果［28］。佐治亚理工学院的John　Stasko等人应用Pirolli　等人提出的情报分析概念模型［29］，建立了一个名为Jigsaw（拼图）的可视化分析系统［30］，并将其应用于学术研究领域（涉及期刊和会议论文）以及研究网络文章（如网络新闻报道或专题博客）领域，也说明了将可视化分析技术应用于情报研究的可行性。

将可视化分析技术应用于情报研究领域，有众多问题要解决。首先，在情报研究工具中，是以自动化分析为主，还是以可视化为主？Daniel　A.　Keim等人将待分析的问题分为三类，第一类是在分析过程中可视化和自动化方法可以紧密结合的问题，第二类是应用自动化分析潜力有限的问题，第三类是应用可视化分析潜力有限的问题。在研究这三类问题中交互程度对分析效率影响的基础上，Daniel　A.　Keim等人指出，应分析如何通过考虑用户、任务和数据集特点，来确定可视化和自动分析方法的优化组合，从而达到最佳的效果［31］。可见，要将可视化分析技术应用于情报研究领域，需要明确每类问题适用哪种组合方式。其次，情报研究领域适合使用哪些可视化交互手段？这可能包括原始分析数据、析取出的关系数据、深层挖掘的模式数据等的可视化手段，分析人员与系统交互的方式，分析过程的可视化展示等。第三，情报研究领域中的认知过程是什么样的，关注哪些问题，涉及哪些实体，在大数据环境下面临哪些认知困难，需要在哪些环节加以支持，这些困难能否通过技术来解决。此外，从现有的可视化分析技术来看，主要是将各个相关领域的技术以优化的方式整合起来，但在将来会产生一体化的可视化分析解决方法［32］，这种一体化的方法可能是什么形式，又会对情报研究带来怎样的影响等等，都是在情报研究中引入可视化分析技术需要关注的。

3.2　数据挖掘

广义的数据挖掘指整个知识发现的过程，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它涵盖了数据分析和知识发现的任务，从数据特征化与区分到关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析、序列分析、趋势和演变分析等，吸纳了统计学、机器学习、模式识别、算法、高性能计算、可视化、数据库和数据仓库等领域的技术，并可以用于任何类型的数据，包括数据库数据、数据仓库等基本形式，也包括数据流、序列数据、文本数据、Web数据、图数据等其他类型的数据［33］。

从数据挖掘的涵义看，它与情报研究有着天然的联系；从数据挖掘的方法看，有其特定的含义和实现过程，可以有效地解决情报研究的问题。例如，情报研究可以借鉴关联规则发现的成功案例——超市的“啤酒+尿布”，尝试用关联规划来分析研究主题的相关性，从科技论文与专利的关联中发现科技的转换关系等等。但从目前的情报研究成果看，许多还仅仅停留在简单的频率统计、共词计算层次上，在知识发现的过程中，这些工作仅仅是数据挖掘的数据准备，还有待于更为深入的发掘。可见，数据挖掘能够也应该应用于情报研究领域，这不仅是数据挖掘应用扩展的结果，也是情报研究自身发展的需求。此外，由于较少有专门针对情报研究领域研发的挖掘工具，现有情报分析通常借助于其他工具，不同工具的功能不同，这就导致常常同时使用好几个分析工具，如在使用SPSS进行聚类分析的同时，还使用Ucinet分析社会网络。这带来的问题是，分析缺乏完整性，可能社会网络和其他信息之间有关联，因为工具的分割性，就导致潜在模式的丢失。由此，研发适用于情报研究的挖掘工具，是必要也是紧迫的，尤其是面对大数据的挑战，智能化地辅助分析人员，减少认知压力，是亟待解决的问题。

要解决以上的问题，首先需要研究情报分析任务，分析哪些问题是可以使用数据挖掘技术来支持的，这类问题有哪些共同点、特殊性，能否对未来可能的情报分析问题进行扩展，哪些问题不适用于数据挖掘技术，原因是什么等。其次，对于某类或某个分析问题，使用哪种数据挖掘技术或几种技术的组合才能有效地解决，涉及的算法是否需要针对该问题进行适应性改造，如何评价挖掘的结果等。第三，数据挖掘出现了交互挖掘这一发展趋势，即构建灵活的用户界面和探索式挖掘环境［33］，这与可视化分析在某些方面上也不谋而合，这样的趋势会对情报研究带来哪些影响，如何在这一背景下，探索情报研究工具的新发展，寻找情报分析的新模式，值得我们关注。

3.3　语义处理

语义是关于意义（meaning）的科学，语义技术提供了机器可理解或是更好处理的数据描述、程序和基础设施［34］，整合了Web技术、人工智能、自然语言处理、信息抽取、数据库技术、通信理论等技术方法，旨在让计算机更好地支持处理、整合、重用结构化和非结构化信息［35］。核心语义技术包括语义标注、知识抽取、检索、建模、推理等［34］。语义技术可以为信息的深层挖掘打好基础，即通过对各类信息的语义处理，在获取的富有语义的结构化数据上使用各种数据挖掘算法来发现其中的潜在模式。数据的语义性支持了机器学习等技术的内在功能［36］。

从现有的情报研究实践和工具看，语义支持的缺失是一个普遍问题，这其中又可划分为两个层次。对于传统的情报研究对象，如科技论文、专利等，有较为成熟的分析工具，但这些工具往往缺少深层次的语义支持。例如，要分析论文的内容主题时，需要从摘要等自由文本中提取出主题信息，在数据处理时，常常无法识别同义词、近义词等，需要人工干预。一些工具虽然在语义方面做了努力，但仍然存在诸多不足，例如在形成的主题聚类结果上，缺乏有效的主题说明，自动形成的主题标签不具有代表性，需要分析人员深入其中重新判断等。这在小数据集环境下，还可以接受，当面对大数据的冲击，这种半自动化的处理方法无疑是耗时又费力的。此外，对于新型情报研究对象，如网络新闻、博客等，已有如动态监测科研机构等的系统工具，但总体来说还处于起步状态，目前较多的还是依赖人工筛选出所需信息，并整理成结构化的数据，同样也不利于大规模的数据分析。这些问题的存在，使得消除语义鸿沟（semantic　gap）［37］，应用语义技术成为广泛需求及必然。

将语义技术应用于情报分析，需要关注以下几方面的内容。首先，分析情报研究任务的特点，了解它的语义需求，是否存在规律性的准则以供指导分析工具的研发，这既需要原则性和方向性的准则，也需要为针对多维度划分出的各类任务给出详细的规范，例如，对微博等社会化媒体，其中既存在高质量的信息，也存在辱骂等低质量的信息，区分这些信息并筛选出高质量信息，就成为在分析社会化媒体中的语义任务之一。其次，语义资源建设问题，即在情报分析领域中，要实现语义层面上的理解，是否需要建设语义资源，如果不需要，哪些技术手段可以代替，如果需要，哪种类型的语义资源可以便捷、快速、高效地构建，并且这种语义资源应该如何构建，如何使用才能有效地服务于情报研究工作。第三，信息抽取问题。科技信息涉及众多学科的专业术语、各种科研机构、组织等，如何使用语义技术将这些信息准确地提取出来并加以标注，尤其是针对不同类型的信息源，采用什么样的抽取策略等。第四，信息整合问题，即如何使用语义技术，把不同来源的数据对象及其互动关系进行融合、重组，重新结合为一个新的具有更高效率和更好性能的具有语义关联的有机整体，以便后续分析。

4　结语

正如本文引言中所谈到的那样，大数据的理念和技术为情报学领域中情报研究的理论和实践带来了机遇，也带来了挑战。机遇巨大，挑战更大，需要我们对此有清醒的认识。本文分析了大数据背景下情报研究的若干发展趋势，总结了情报研究中值得关注的技术问题，以期能为促进情报研究的理论和实践的发展添砖加瓦。

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第4篇：情报分析与研究范文

[关键词]专业图书馆　知识服务模式　学科馆员服务　学科信息服务

[分类号]G258.5

中国科学院研究所文献情报机构是我国专业图书馆中最有活力的体系之一。2001年以来，随着中国科学院知识创新工程建设的深入，在信息化、数字化大潮的推动下，中国科学院研究所文献情报机构结合科研一线的服务需求，进行了大量的知识服务探索与实践，正在逐步形成适合数字化科研的文献信息需求的服务模式。

1专业图书馆知识服务的内涵

知识服务是学术性文献信息机构的主要发展趋势之一，代表着未来专业图书馆的核心能力。未来专业图书馆的核心能力定位在知识服务，即以信息知识的搜寻、组织、分析、重组的知识和能力为基础，根据用户的问题和环境，融入用户解决问题的过程之中，提供能够有效支持知识应用和知识创新的服务。在图书馆、文献信息服务行业，知识服务内涵也是不断发展的。随着数字化、网络化技术的应用不断深入，知识服务的内涵进一步包括了信息管理、知识管理、战略性学习的相关内容与工具，面向研究、决策制定和创新等提供服务。科学研究过程的数据化，科研活动的流程化，科研过程的模拟，推动着科研信息需求不断向知识化服务转变，知识服务在服务内容、服务方式、服务组织上都出现了新的特征。专业图书馆的知识服务要求支持科研活动的知识计算环境和工具建设，支持“现场”的科研信息交互，支持动态柔性的知识、信息组织，建立E-Knowledge服务机制。

2001年以来，中国科学院各研究所文献情报机构在中国科学院国家科学图书馆的大力支持下，围绕不断变化的科研信息服务需求，进行了多层次、丰富的知识服务探索。在文献保障服务方面，开展了科研文献资源需求分析、文献信息环境组织、科技文献保障体系建设、网络化文献保障与获取平台和系统建设。探索了开展学科化信息服务的试验途径与方法，逐步建立了嵌入科研过程的学科信息服务、文献保障、信息分析的模式与工作体系。推动组织了面向科研项目和科研管理的情报研究服务工作，开展专题情报分析与服务、决策信息分析与服务，采用科学计量与文献计量方法，进行专利分析、竞争力与竞争态势分析、专题情报研究等服务。利用文献组织、信息组织、知识组织技术，开展面向科研项目、领域的知识组织研究，提供专业化的知识组织平台和知识环境建设工具，建设知识共享环境和协作环境。

2中国科学院研究所文献情报机构的知识服务实践

在国家知识创新试点工程的支持下，中国科学院110余个研究单元围绕自然科学各个前沿领域、战略高新技术领域等攀登科学技术高峰，同时，对科技信息服务提出了不同层次的需求。针对科研人员广泛的文献服务需求、学科信息服务需求、学科情报服务需求、战略情报服务需求，各文献情报机构探索性地开展了知识服务，并形成了一定规模，积累了丰富经验。总结中国科学院研究所各文献情报机构的知识服务经验，主要表现在：科研文献资源保障服务、文献信息咨询服务、专题文献信息服务、学科信息服务与信息环境建设、专题情报研究与服务、信息分析与知识服务平台建设等方面。

2.1深入开展科研一线文献信息需求分析，系统建立文献保障服务方案

科研一线的文献信息需求、知识服务需求是专业图书馆机构组织服务的基点。中国科学院研究所文献情报机构结合科研活动的流程，采取多元方法(服务需求调研、计量分析、内容分析、学科分析等方法)，分析了各自研究所核心期刊文献需求，分析满足文献需求的各种形式。根据中国科学院科研一线的文献信息需求，合理制定文献资源建设方案，采取集团采购、集成揭示、馆际互借等形式，合理配置，发挥有限资金的最大效益。如青藏高原研究所根据科技文献数字化发展趋势，确立了“以电子资源为主，纸本以青藏高原研究基础理论书籍为主要馆藏，其他通过馆际互借方式予以满足，文献数据库以参加组团订购为主”的保障方针，合理制定文献保障策略。

大部分研究所图书馆组织编制文献分析报告，引导研究所的订购决策和资金投入。如理论物理研究所图书馆分析在ISI Web of Science平台中检索到本所2004-2009年共被SCI收录论文1330篇，引用期刊论文34618篇，其中有32243篇集中分布在103种期刊上。据此，制定了本所科技期刊的采购策略，选择订购103种学术期刊。电工研究所图书馆分别在SCI、JCR、EI数据库平台上，对本所人员在2009年1月-2011年5月近2年多时间内发表的SCI、EI文章、引用参考文献的主要文献来源以及使用量等进行统计分析。软件研究所图书馆结合本所，分析文献资源保障状况，完成ACM、IEEE等核心电子期刊数据库的发文、使用分析报告，供所领导参考。烟台海岸带研究所图书馆采取文献计量学方法，完成了《所信息资源需求与保障分析》，形成了文献资源建设规划。

各研究所文献情报机构除了发挥资金效力，合理订购文献资源外，还广泛利用网络开放资源、建立专业文献信息网站，建立第三方文献共享渠道，组织开发科技文献数据库。天津工业生物技术研究所图书馆围绕工业生物技术以及生物技术的国内著名门户网站，开展深度分析，制定科研信息保障策略，系统分析工业生物信息网、工业生物技术信息网、生物谷、生物通、丁香园、科学网、Nature、Science、Cell、Oxford-Journals、PNAS、PLOS One等网站结构，建立集成的文献信息聚合、页面信息抓取工具，使科研人员及时掌握先进科研动态、重要期刊文献。力学研究所图书馆还利用电子资源的广泛分布特点，不定期通过专业论坛、社区等网上空间收集电子资源，尤其是国外原版电子书，推荐给相关研究领域的课题组。昆明植物研究所图书馆通过电子邮件方式，让科研人员随时随地地推荐资源，自主决定资源采购类型及内容。上海精密光学机械研究所图书馆自主开发建设专题文献数据库，收录国外相关学术会议信息超过13000条、相关专家数据超过1000人、激光器产品数据3000余条、光电百科词条2700余条，数据库还收录了专业学术会议报告、国外专业机构研究报告、非正式出版物、互联网资料、内部资料等灰色文献逾数万条，相当部分的“稀见”文献资料具有独特价值。

2.2全面开展文献信息的咨询服务，满足科研文献获取和评价需求

中国科学院各个研究所文献情报机构利用文献计

量分析等手段，深化文献信息保障服务的内涵，拓展文献信息服务的范围，组织开展以文献分析为基础的知识服务，提供面向课题和科研项目的文献咨询和服务，开展专题文献计量分析服务，面向科研课题提供专题文献管理服务、专题文献保障服务等。

半导体研究所图书信息中心根据科研人员信息需求的特点，主动开展各种针对性文献信息服务，形成了具有特色的文献咨询服务模式，包括开展文献定制服务，使得用户长期、稳定地获取本专业最新科研动态；为所内用户申请项目、申报奖项提供文献收录引证分析；向科研人员以“信息早餐”形式科研信息。电子学研究所图书馆为全所科研人员和研究所提供文献代查服务，提供文献查询、文献传递、付费、接收文献、文献整理和管理等一条龙服务。电工研究所图书馆通过组织SCI、EI论文引证检索专题讲座，编制论文引证检索方法说明等，按照科研成果管理要求开展SCI、EI论文收录、影响因子、核心期刊论文、论文摘要、电子文献检索等，支持科研人员的晋级、项目申报。

过程工程研究所图书馆专门针对院士申报、杰出青年基金申请、成果申报等提供引证检索服务，2008年至今为76位科研人员和实验室提供引证检索报告155份，得到了科研人员的普遍认同。古脊椎动物与古人类研究所图书馆为了节省科研人员的精力，宣传推广文献传递服务，主动为每位院士、资深科学家、科研精英等配备了原文传递账号和随易通，为科研工作营造了良好的信息环境。宁波材料技术与工程研究所文献信息机构配合科技处对科研人员和研究生论文是否被SCI、EI收录进行核实，查询的被SCI、ISTP收录和引用情况。通过比较、分析、归纳、概括等手段对期刊、著作、论文等文献的引用与被引用情况进行分析和总结，从而掌握本所科研人员和学生查阅文献的规律和范围，为文献情报工作者构建本所核心资源提供科学、合理的依据。

上海微系统与信息技术研究所图书馆围绕着本所的高技术研发特点和中国科学院发展产业化服务国家的战略，主办了《微系统技术信息》网络杂志，每周不定期(3-4次)提供科研最新动态，以电子邮件的形式向所里的研究员、所领导发送；所提供的网络信息调研服务覆盖了微系统所所有的研究方向，着重报告最新的学术和产业动态。上海有机化学所图书馆以全院集团采购网络版数字资源为主，改变以往必须到图书馆才能获得服务的模式，开展网络化文献信息服务；同时在文献信息服务上，从单独依靠本所图书馆提供服务为主，转变为以全院文献情报机构联合合作的服务模式。

2.3嵌入科研一线，开展专题文献信息服务，保障科研人员的文献信息需求

面向科研课题和项目组织专题文献信息服务，是中国科学院各研究所文献情报机构的主要工作任务之一。目前，已经形成了围绕科研信息服务需求，开展专题文献信息、动态趋势分析，围绕研究机构和学科领域，开展研究机构竞争力分析、学科发展态势分析的知识服务模式。

长春应用化学研究所图书馆在保障基础信息服务的同时，承担《研究所重点学科资源发现与利用态势分析》项目研究，建立重点学科资源与重点学科研究领域发展态势之间的关联关系，分析研究所重点学科资源的利用态势，完成《研究所高分子国家重点实验室期刊保障现状分析》、《研究所高分子国家重点实验室引用论文期刊保障现状分析》、《国外目标机构资源保障分析》、《国外目标机构引用论文资源保障分析》以及《生物医用高分子研究领域全景分析》等研究报告。计算技术研究所图书馆为本所战略规划提供信息咨询服务和统计报告，撰写《基于ESI的研究所科技论文产出与影响力分析》和《计算技术研究所2000年至2006年发表科技论文统计分析》等；并撰写《IEEE科技期刊出版现状调研分析》、《高性能计算研究与应用的文献计量分析》等分析报告。化学研究所图书馆在保障基础信息服务的同时，开展专题信息服务探索，完成《化学所与德国马普、日本分子研究所、加州伯克利大学、上海有机所和长春应化所的资源比对分析》、《化学所SCI收录论文统计及期刊分类》报告。

金属研究所图书馆配合材料科学国家(联合)实验室开展材料标准制定与实施的专题调研，分别对中国、美国、日本及英国四国材料标准进行系统比较分析，全面展示了我国材料标准在数量、标准更新速度及技术领域分布等方面与其他三个发达国家的差异，为下一步制定材料标准工作提供重要的数据支持。《四个国家材料标准文献比较分析》也为促进我国材料科学的发展及材料标准体系的构建和完善提供参考和借鉴。理化技术研究所图书馆为激光物理实验室开展定题服务，半年完成近千条文献信息、网络新闻、专利等形式信息的推送服务；利用掌握的检索技巧对互联网上的相关资源进行了筛选，并在所主页上构建了能源专栏，一定程度上弥补了能源相关信息不足的缺憾。

南京地理与湖泊研究所图书馆专门针对2007年太湖爆发严重的蓝藻水华，搜集、整理了大量相关文献信息，制作了“蓝藻水华信息专题”，及时提供给研究所领导及相关研究人员。其提供的资料对本所为江苏省及无锡市政府起草的应急措施报告起到了重要作用，得到项目首席科学家的认可。紫金山天文台图书馆主动参与学科情报信息服务，完成了“紫金山天文台SCI收录论文文献计量分析”、“基于Web of Science数据库的空间环境领域研究发展分析”领域分析，并针对1900-2010年期间有关空间环境科学研究领域的文献，对其国家地区、文献类型、机构、出版年、文献来源、学科种类等进行分析，揭示空间环境学科领域在国内外的研究发展状况。

2.4深化学科信息服务内涵，建设专题信息环境，探索服务转型

各个研究所文献情报机构，积极变革图书馆服务模式，实现从传统图书馆的阵地阅览服务、文献借阅服务等向支持科研文献及时保障、文献获取能力培训、专题信息咨询等方向的转变。各研究所图书馆将科研人员文献获取能力、信息获取能力、信息评价能力等信息素质培训作为工作的核心内容，因地制宜、因时制宜，组织不同形式的培训，如预约培训、现场培训、嵌入式培训等。培训内容包括了文献获取方法与途径、文献检索方法与工具、文献管理工具、文献信息环境建设、等。

工程热物理研究所图书馆组织图书馆员、学科馆员、数据库商开展面向全所、实验室、课题组的培训，内容包括新生与新员工人所教育、专题文献检索、End-note管理工具、专利检索、标准检索、军工信息检索、统计数据检索、SCI／EI／Knovel／ASME／DII等数据库使用技巧、TDA分析工具利用等多种形式和内容的培训。在培训组织过程中，与研究所人事处、学生会、实验室密切沟通合作，形成比较完善的培训组织形式。

力学研究所图书馆结合重点实验室需求，尝试以新的方式针对研究领域开展学科情报服务，以信息平台建设为主，组织建设“高超声速信息平台”，积累、长

期保存和利用专业信息，更好地为基础研究提供信息支撑服务，推动科研项目的进展。2009年11月，上海技术物理研究所图书馆为红外物理国家实验室安装了“红外物理信息服务”平台，提供红外物理最新的科研成果、科技新闻、红外物理实验室论文收录引用分析、国际影响力分析、红外物理国际研究进展与趋势、红外物理核心和相关资源导航等学科信息服务，受到科研人员欢迎。海洋研究所图书馆围绕“中国近海水母爆发的关键过程、机理及生态环境效应”(973项目)建设专题知识环境，使图书馆的服务模式发生了很大的变化。南京地理与湖泊研究所图书馆充分挖掘文献资源信息，编制专题数据库，为一线科研人员提供服务。建设“中国湖泊水库文献目录数据库”，收集了从20世纪30-40年代开始到90年代的文献目录5000多条；建设“地形图目录数据库”，提供常用的大比例尺的地形图的目录数据10000多条；建设“馆藏地方志目录数据库”，揭示大量各类地方志文献目录数据库，收录3500多条记录，包含40000多册地方志。

2.5结合科研信息需求，组织专题情报研究，形成情报研究产品与服务

面向科研项目和科研管理工作，开展专题情报研究，是中国科学院研究所文献情报机构的又一大特色。各研究所图书馆针对一线科研任务、科研管理，面向区域经济发展、社会热点问题等，广泛开展技术发展态势、学科发展态势、科技竞争力、发展战略研究等情报调研。大连化学物理研究所信息中心围绕本所科研项目形成了专题情报调研服务机制，推出了专门的情报研究服务产品系列，编辑《大连化物所前沿信息通讯》和《大连化物所规划战略研究简报》，完成《大连化物所中国专利分析报告》、《CO2减排资料调研报告》、《水资源资料调研报告》、《太阳能硅原料化学化工资料调研报告》、《稀土化学化工资料调研报告》等。光电技术研究所信息中心围绕定题情报服务(SDI)机制，建队伍、建网络、建流程，在长达30多年的SDI连续跟踪中，已形成题录／摘要、动态、汇编和专集等4个情报产品序列，连续出版《动态》200余期，《光束控制和跟踪测量技术》、《光刻技术》等资料汇编300余辑。

金属研究所图书馆为支持我国钢铁战略规划的制定与实施，采用文献计量分析工具，从近10万条文献数据中，综合分析全球钢铁业的技术研究热点；通过对近400篇文献内容的综述，详细展示钢铁业研究进展，提供《钢铁行业发展及研究现状分析报告》，为钢铁战略规划的制定提供有力的文献支持。组织开展MCrAl系涂层国内外研究动态分析，针对材料表面工程研究部制定未来发展方向的需要，采用统计分析学、文献综述及专利评价等方法，形成了《MCrAI系高温防护涂层的研究进展》，探索出图书情报工作与用户需求间协同合作的有效模式。

青岛生物能源与过程研究所信息中心围绕本所优先发展领域与战略重点，采取内部电子刊物形式编发科学动态监测快报类、专题研究报告类、年度综合报告类等三类情报信息产品，其中科学动态监测快报目前包括《生物能源科技专辑》、《生物能源产业专辑》两种月刊，两种信息快报产品在相关共享平台、中国工业生物技术网等网络平台；专题研究报告和年度综合报告不定期，每年分别为4份和2份以上，其中部分报告已提交国家和院有关部门参考。上海生命科学信息中心开展《生命学科发展态势报告》的年度分析，组织《国内外生物类实验室废弃物管理机制研究》与《生物伦理管理研究报告》专题情报研究，根据科研战略规划制定需求完成《生科院神经研究所学科能力比较分析报告》。

上海光学精密机械研究所图书馆确立需求导向的服务原则和甘为人梯的服务理念，围绕研究所发展战略和重点科学领域，深入了解、分析研究所科技管理和科技创新活动对情报信息的需求，加强与所领导、所战略规划部门、研究所重要科学家的沟通联系，确定情报服务的重点对象和重要领域，密切关注、跟踪国际相关领域的最新发展态势，系统搜集、整理、分析、梳理相关技术领域的情报信息，形成了专题情报调研报告、专题信息编译汇编资料、专题信息简报、专题文献目录、专题数据库等系列化的情报服务产品。完成了《国际激光聚变科学技术现状与发展态势》、《太阳能电池技术专利分析报告》、《大型平面镜制造与测试先进技术调研报告》、《激光信噪比及相关技术研究现状及发展》、《国际ICF激光驱动器研究年度综述》、《国外高能拍瓦激光装置概述》、《国际光伏技术路线图概述》、《ICF光学材料激光损伤研究现状与分析》等情报调研报告。合肥物质科学研究院图书馆、上海天文台图书馆围绕学科发展和科研决策需求，在科技前沿态势跟踪、学科竞争态势分析、重大学科方向态势分析等方面形成了系统化的情报研究产品。

2.6试验建设专题信息分析工具与平台，构建研究项目和领域的专题信息环境

文献信息服务、知识服务的工具化、平台化是中国科学院文献情报系统实现服务模式转型和新型服务模式建立的主要标志之一。针对各个研究所专题信息服务的特点，在中国科学院国家科学图书馆积极推动和倡导下，利用各类知识服务工具软件，围绕专题研究领域和研究项目构建专题领域的知识环境。

声学研究所图书馆建立声学信息资源导航平台，整合各类信息资源形成了特色。软件研究所图书馆研发了基于个人／单位的科技论文检索与知识导航系统，以发现知识、获取知识、推送知识、跟踪知识和传播知识为主线，支持科研人员和科研管理部门快速挖掘信息。武汉病毒研究所在国家科学图书馆支持下，利用专题信息平台建设工具搭建专业领域的信息平台，如HIV分子流行病学与分子病毒学学科组信息平台、肝炎病毒学学科组信息平台、神经病毒学科组信息平台等，定期本学科组相关信息、研究进展、领域进展等。同时，将数字化文献信息、文献资源与服务体系、专业会议活动信息等有机融合到信息平台中，形成综合性的学科知识环境。新疆生态与地理研究所图书馆围绕研究所、新疆分院以及新疆地方的需求，组织战略情报研究服务，建立战略情报服务机制，累计完成新疆与中亚五国科技合作研究、新疆生态与地理研究所战略情报研究、新疆现代农业科技发展战略与路线图、新疆2007-2010年SCI论文统计分析、新疆科技产出10年评估、中亚国家科技发展概况及其与我国科技合作建议、蒙古国科技发展概况及其与我国科技合作建议、上海合作组织农业合作发展规划研究、发挥中心城市的聚集辐射作用研究、加快碘缺乏病防治方法与建议、新疆与中亚五国科技合作的回顾与建议、中亚科技实力及其与我国合作前景对策分析、国际棉花产业研究进展等情报研究项目。

青藏高原研究所图书馆秉承综合信息服务的理念，搭建“青藏高原研究信息与知识平台”，对国内外青藏高原研究相关的信息资源进行收集、整理、组织，集中展示青藏高原研究的各方面内容，实现了信息知识资源的保存、集成、共享和交互。上海药物研究所图书馆围绕“重大新药创制”科技专项，建立“药物情报网”，参与建设“上海市生物医药行业科技情报服务网站”、国家科技支撑计划项目“生物技术产业平台及信息共享平台”，在服务本所科研的同时，支持区域科技创新与发展。

3结语

第5篇：情报分析与研究范文

〔关键词〕竞争情报系统；竞争情报；文献计量分析；CNKI；WoS

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.05.022

〔中图分类号〕G250252〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2013）05-0092-06

商场如战场，情报对于一个企业来说，有着至关重要的作用。谁能提前获得情报，谁就能在竞争中占据主动权，从而赢得最终的胜利。因而，越来越多的企业开始逐步关注竞争情报。伴随着被企业的关注，越来越多的学者也开始对这个话题进行了研究。

竞争情报的获得，需要与现代信息技术进行紧密结合，建立竞争情报系统，通过对竞争情报系统的实施，从而有效的获得竞争情报。对竞争情报系统的研究，国内外有相关学者进行了研究。

国外学者Dishman等使用调查问卷的方法探索竞争情报作为市场策略制定的案例，发现目前一些公司的竞争情报部门虽然擅长收集信息，但处理和分析信息方面仍相对薄弱[1]，这是竞争情报系统研究的成长过程。Anica-Popa等学者基于网络挖掘技术提出实施一套决策支持系统从而加强组织获取竞争情报的实力[2]，该文中提到的决策支持系统可以说是竞争情报系统的雏形，这些学者更多的关注竞争情报在企业中的应用。Yap等学者通过收集123个来自不同行业的公司的竞争情报和公司业绩方面的数据并进行分析，结果发现竞争情报系统在早期已经被应用到许多马来西亚的公司，目前已经达到了一定的水平[3]，可见竞争情报系统在一些国家已经到了相对成熟的地步。

国内邱均平教授等曾指出我国企业竞争情报系统建设中存在的问题，提出企业竞争情报系统效益评价的必要性，并给出评价的指标体系[4]。吴晓伟教授等通过收集相关数据，从实证角度研究竞争情报系统与决策者、企业竞争优势等之间的关系，揭示出我国当时企业竞争情报系统的发展水平[5]。彭靖里研究员等通过对我国1998-2008年间280多家企业竞争情报系统的建设和使用情况进行调查分析后，发现我国在竞争情报系统的建设和使用上仍处于初级阶段[6]。我国著名竞争情报研究学者包昌火教授曾对竞争情报系统的主要特征、基本结构、典型模式、理论研究、实践探索和未来发展从国际视野角度进行了论述[7]。

查看文献，我们发现国内外有关竞争情报研究的综述已经有了很多，而竞争情报系统相关的综述，尤其是从文献计量角度研究以竞争情报系统为主题的文献综述相对较少。故本文针对竞争情报系统相关的国际与国内的文献进行计量比较。

本文通过对2004-2012年国际和国内有关竞争情报系统文献的计量分析，可以帮助研究竞争情报系统相关领域的学者从数量上宏观了解该领域国际和国内的情况，进而更好的从事该领域的研究。

1数据来源和方法

检索国外和国内的文献分别使用Web of Science（简称WoS）数据库和中国知网（CNKI）数据库。其中WoS数据库中选择SCI、SSCI和A&HCI 3个期刊引文数据库，CNKI中选择期刊全文数据库。本文重在对国内外竞争情报系统的研究进行概括分析，因而检索策略相对简单。

在WoS数据库中，以“competitive intelligence system”为主题词进行检索。经过初步检索和考虑到中英文的对比，年代选择从2004年的1月1日，到检索的时间2012年12月6日，共得到175篇文献。这其中当然也有中国的文献，为了看整个国际的文献的情况，故并没有去掉区域为中国的文献。

在CNKI中，使用如下检索策略：主题为竞争情报系统，期刊选定为核心期刊，年代选择为2004-2012年（检索时间也为2012年12月6日）。

之所以选择从2004年开始，是因为两个数据库中2004年以前的此类文献相对较少。2012年的文献虽然不完整，但在Web of Science中从2012初到检索时间时，文献数量已将相对较多。为了对比相对平等。故两者选定的年代相同。

22关键词分析

关键词是论文标识的重要指标，能够反映论文主题内容，在进行文献科学计量分析中，关键词分析是很重要的一项。通过对关键词的分析，我们可以了解到该领域的主要研究，甚至可以预测该领域的发展方向，如Choi等学者通过使用管理信息系统领域十年出版物的关键词网络对知识进化进行了预测[8]。

对国际文献进行处理，我们得到共现关键词后，选择频次较高的共现关键词对，转化为关键词共现矩阵，并将其可视化，得到关键词共现图，如下所示：图2国际文献关键词共现图

该图是国际文献关键词共现频次在5（含）以上的图，共有52对共现关键词。从图2我们可以看出，共现关键词被分成5个部分，除了其中有两个部分，由于“神经网络”和“模糊逻辑”两个关键词的关联，其它部分之间基本没有关联。这5个部分大致可以分为研究竞争情报、知识管理等理论的，研究企业决策支持、实现企业优化等与实体企业相关的，研究竞争情报中神经网络、混合模型等与算法和模型相关的，研究与人工智能相关包含相关推理机制并涉及到一些具体行业的和研究市场竞争策略等。

图中线条的粗细与共现次数成正相关，也就是有关研究竞争情报理论与研究市场竞争策略这两部分研究的整体还比较多。其中尤其如市场情报和竞争策略两个关键词联系比较紧密，仅这两个关键词分成一部分。而关键词最多的研究与实体企业相关的部分，关键词之间的共现次数较少，说明研究这部分之间的研究还相对较少。

222国内论文关键词分析

统计国内有关文献的关键词我们发现频次最高的两个关键词分别是“竞争情报”和“竞争情报系统”。其中前者频次为198次，后者频次为111次，也就是说有关“竞争情报系统”研究最多的关键词是竞争情报领域。频次在前10的关键词还有“企业”（35次）、“知识管理”（32次）、“企业竞争情报系统”（13次）、“数据挖掘”（12次）、“竞争优势”（11次）。作为一个竞争情报系统，较之传统的信息系统，需要对信息进行加工，数据挖掘就是其加工中很重要的步骤，把信息有效的转换为情报和知识是其最大的特点，因而与知识管理、数据挖掘等联系较为紧密。从高频关键词，我们发现国内的研究对信息转化为情报关注较多，然而由于频次最高的关键词为“竞争情报”，而且排名第三和第四的关键词即为“企业”和“知识管理”，这些关键词大多在理论层面探讨较多。因而我们可以说，国内对竞争情报系统的领域对理论研究较多。

3总结

通过从文献年代分布、关键词分析、作者分析和期刊分布等方面，对比国际和国内有关研究竞争情报系统领域的论文，本文发现以下几点：

（1）国际与国内竞争情报领域的文献随年代的分布差异较大，国际论文随年代整体平稳上升，国内出现双峰状。说明国内对竞争情报领域的研究可能更易受社会影响。

第6篇：情报分析与研究范文

基于战争游戏法的企业竞争情报作战室理论模型构建

政府网站的网络监督功能研究

机构知识库发展模型探析

吉林省中小企业技术创新影响因素分析

网络商务信息服务体系及环境建设

基于产业价值链的证券信息服务模式分析

图书馆在高校知识转移中的作用规律研究

基于web2.0的图书馆手机个性化服务模式研究

吉林省农业科技服务信息化建设研究

基于信息素质结构特点的教学设计研究

隐性知识视角下高校图书馆三维知识创新机制研究

广告信息传播模式的演进——从大众传播到镜众传播

开源软件在我国图书馆的应用研究

面向用户的一站式检索

期刊h指数、Web即年下载率与影响因子相关性研究——以CSSCI收录图书情报类核心期刊为样本

基于对比分析法的中美移动通信产业专利情报分析

近十年PDM在我国企业应用现状与发展的综合探析——基于2000-2009年PDM在我国企业应用期刊论文数据的统计分析

近五年国外图书情报领域研究成果计量分析

基于3D widget的图像模拟技术框架的信息系统研究

企业竞争情报作战室可视化机制研究

基于本体的电子政务知识管理研究

“播客”信息生成模式分析

美国应急管理现状及对我国的启示

基于复合图书馆背景下的研究型大学学科化个性化服务

基于知识管理的服务型政府知识获取研究

美国政府信息定位服务系统研究

论手机图书馆的信息服务

国外移动图书馆实践进展

信息化与工业化融合的基本理论及实证研究

网络信息经济的负外部性问题

科学发展观导向下图书馆知识创新的激励策略

科技信息机构网络与资源能力建设刍议

基于CSSCI的《情报学报》载文被引分析及研究

图书采购招标的拟熵权模糊综合评判法及Matlab实现

普莱斯科学论文引用关联关系验证——以图书情报学17种核心期刊为例

2008年《情报科学》文献计量分析

一种基于关联规则和本体的语义查询扩展方法研究

基于SVM-KNN算法的特色数据库分类体系初探

基于公开密钥的高校数字图书馆体系信息安全中间件研究

内容产业与文化产业的关系研究

基于外部用户的高校网站易用性测度实证研究

河南省市级政府门户网站测评研究

论企业战略信息管理的调控能力

基于知识的企业吸收能力形成机理研究

政府信息资源共享模式研究

面向西部农村教科农合作区域信息共享机制建设的内涵与作用

基于成本收益分析的企业反竞争情报工作研究

信息化企业的运行模式与运行机制研究

基于创新创业型竞争情报人才培养模式的研究

图书馆联盟知识转移与共享的组织协调研究

基于平衡计分卡的图书馆服务战略研究

数字图书馆用户满意度测评及其应用研究

技术路线图在学科战略情报研究中应用的思考

基于数据挖掘技术的专利信息分析

基于同被引分析的专利分类方法及相关问题探讨

基于聚类的词表等级关系自动识别研究

基于本体的Web语义查询研究

第7篇：情报分析与研究范文

实践”高级研讨班

一、培训目的：近年来，随着信息技术和网络通信技术的飞速发展，数字化信息资源已逐步发展成为科技信息传播与利用的主要形式。同时，数字资源的长期保存和长期有效利用，日益成为国际上关注的战略问题，也是国内外学术界和信息服务领域近年关注的焦点。国家图书馆、中国科学院国家科学图书馆、CALIS都率先开始数字资源长期保存的研究和实践并积累了一定的成果，为了满足业内图书馆业务发展的需要，特举办此研讨班。

二、培训内容：①国际数字文献资源长期保存发展趋势(国内外研究与应用分析及存在的问题)；②数字资源长期保存系统可信赖工作流程(运行机制与管理)；③数字文献资源长期保存技术体系；④我国数字文献资源长期保存的政策与机制问题；⑤数字资源长期保存的法律与权益管理；⑥知识仓储建设(发展现状与趋势以及建设中的规则)，国家科学图书馆机构知识仓储网络的建设；⑦网络信息资源(主要指网页信息)的采集与保存；⑧案例介绍：国家图书馆网络资源保存示范系统；国家科学图书馆数字科技期刊长期保存示范系统；专题报告：国家图书馆、高校、科研系统数字文献资源长期保存的挑战与策略。

三、师资力量：中国科学院国家科学图书馆、国家图书馆、高校图书馆从事资源长期保存研究与实践的专家。

四、培训时间及地点：2009年9月14―18日(14日全天报到)，中国科学院国家科学图书馆

五、培训费：1000元(含资料费)

学科文献(科学数据)检索、跟踪、

管理及利用培训班

一、招生对象：全国各大学图书馆、公共图书馆、专业系统图书馆、中央国家机关和企事业单位图书馆、资料室服务人员以及信息机构人员、科技研究人员。

二、师资力量：中国科学院国家科学图书馆总馆、武汉分院专家。

三、课程特点：内容新颖，突出实用，上机实践，网络教学。

四、培训内容：①学科文献快速检索及其全文获取；②科学数据查询途径及其方法(LB、KNOVEL、NIST等)；③学科文献跟踪(参考文献、引用文献、作者、机构追查)；④学科文献评价(论文收录、引用)；⑤学科文献述评(学科现状、热点学科、前沿学科)；⑥学科文献管理及其利用(文献管理软件Endnote、新咨询技术：RSS)。

五、培训时间：2009年10月12―16日(12日全天报到)

六、报名截止期：2009年9月20日

七、培训地点：武汉

八、培训费用：①1200元(含资料费、机时费)；②食宿统一安排，费用自理；③报到现场交费；也可在收到报到通知后，将费用汇至中国科学院文献情报中心，报到时领取发票。

第19期图书情报工作高级研究班主题：文献计量方法在战略情报研究中的应用

战略情报研究已经成为专业信息机构开展决策信息咨询服务的主要形式之一。文献计量学方法在战略情报研究和决策信息分析中发挥了重要作用。各专业信息服务机构和企业组织建设了相应的文献数据库，开发了文献计量分析工具和分析平台，在科技战略情报研究和决策服务中进行了文献计量应用实践的探索。通过本培训班文献计量方法应用的系统讲解，提高战略情报研究人员的计量分析能力。

一、培训对象：文献情报机构从事情报研究、学科化服务、参考咨询服务专业人员。

二、培训内容：①战略情报研究与决策咨询：战略情报研究在决策咨询中的作用、文献情报机构如何开展决策咨询服务、战略情报研究的程序和方法；②专题讲座：中国科学院国家科学图书馆战略情报研究服务实践、中国科技信息研究所战略情报研究服务实践；③文献计量研究进展及指标体系设计；④主要文献计量工具与系统应用实践及评价：中国科学引文数据库统计分析和应用实践、中国社科引文数据库统计分析和应用实践、Web of knowledge统计分析平台和应用实践、专利分析工具的应用实践、文献计量在学科化情报服务的应用实践、文献计量分析在大学评估中的应用；⑤文献计量分析调研报告的撰写(含写作辅导)；⑥参观。

三、培训方式：课堂讲授、讨论与网上实践

四、培训时间：2009年10月11―16日(11日全天报到)

五、培训地点：中国科学院国家科学图书馆

六、培训费：1000元(含资料费)

“图书馆数字资源建设的创新与

管理”高级研究班

一、培训对象：适合图书馆管理人员及业务骨干参加。

二、培训特点：以中国科学院国家科学图书馆师资为主。

三、研讨内容：①图书馆文献资源建设理念的发展变化；②图书馆文献资源建设的规划与设计；③复合图书馆文献资源的整合化建设；④文献资源建设中的用户需求分析；⑤文献资源采集模式的创新与发展；⑥电子资源集团采购方案设计和案例分析；⑦图书馆数字资源的长期保存与开放获取研究；⑧实证分析：以中国科学院国家科学图书馆、清华大学图书馆、NSTL、小型图书馆为例。

四、培训时间：2009年10月26-30日(26日全天报到)

五、报名截止期：2009年10月16日

第8篇：情报分析与研究范文

关键词：反恐情报;主题词;情报人才;人才培养

恐怖主义是全人类的公敌。从近年来所发生的一系列恐怖事件来看，对人类社会稳定，人们生活、工作造成了极大的负面影响。要提升反恐的水平和质量，反恐情报人才的培养是措施之一。本文将从对现有文献的主题词进行梳理，进而发现反恐情报的热点领域，分析反恐情报人才的培养。

一、反恐情报文献的梳理

从中国知网所检索的文献来看，当前研究反恐情报的文献有相当数量。笔者从中检索了487篇文献。由于这些文献具有一定数量，通过人工分析其研究内容比较繁杂。但是通过基于中文主题词分类，应用聚类算法进行聚类分析，就可以把这些文献进行归类，从而得出其所研究的主要内容。

笔者将下载的487篇文献的前50频次关键词作为聚类分析的统计用词，以0.95为最大稀疏的情况下，用欧氏距离方法，经过试验认为划分为9类效果较好，得到结果如下[1]。

表1 聚类结果

类别 文献数

1 24

2 77

3 43

4 127

5 24

6 42

7 26

8 85

9 39

二、反恐情报文献聚类结果分析

以上聚类结果表明，487篇文献分为9类，综合分析各类所研究的内容，大致如下：

第一类，以研究综合性的反恐对策为主要内容，包括反恐的预警对策、公众参与等，包括合作机制、共享机制等。。有作者认为反恐情报分析则是反恐对策体系的重要组成部分[2]。反恐情报分析是为打击和防范恐怖活动进行决策的依据，也可为公众提供预警;第二类，以研究反恐情报分析方法为主要内容，包括反恐情报文献分析、内容分析法、反恐数据挖掘、反恐预警等。在数据挖掘方面，除了一般的统计数据挖掘外，还包括空间数据挖掘、数据挖掘可视化等用于情报分析;第三类，以研究反恐情报的技术为主要内容，包括测谎技术、大数据反恐、人脸识别等。在情报技术方面认为先进的传感器和可靠的网络将能提供大量与各种安全保卫威胁有关的实时信息[3];第四类，以研究反恐情报工作及反恐处置能力、模式等为主要内容，包括大型活动的安保、校园安保、劫持人质事件的处置、危机管理机制等;第五类，以研究反恐策略、对策为主要内容，包括公安边防反恐、高校反恐、国外反恐的借鉴、提升边疆反恐能力、社会参与反恐的对策等;第六类至第九类以研究美国反恐为主要内容，包括美国情报机构;英美反恐机构改革;美国反恐情报技术;美国情报体系、举措等内容。

三、反恐情报人才培养分析

从上述聚类分析来看，从大的方面来归纳，反恐情报人才的培养主要应从管理和技术两个方面开展。

（一）反恐情报管理人才的培养

反恐情报管理涉及到管理的很多方面，包括反恐的组织、协调、合作、机制与机构建设等。机构、机制建设涉及到国家管理的层面，但反恐情报管理中的组织、协调、合作以及决策能力是可以通过培养进行的。

（二）反恐情报技术人才的培养

除了情报的管理、协作与共享外，情报技术人才的培养在反恐情报工作中也占有重要的地位。情报首先是要靠收集得来的。其次，情报收集后需要鉴别、筛选和分析。同时反恐决策需要情报分析作为支撑，因此培养反恐情报分析技术人才是反恐情报人才培养的重要组成部分。

（三）反恐情报人才的其他能力培养

反恐情报人才既需要培养管理型人才，也需要培养技术型人才。此外，思维能力的培养也非常重要。

反恐情报思维如同一般的情报分析思维一样，需要分析人员具有发散思维和关联思维。从思维的发散中辐射到更多可能的结果，而如何进行发散思维，对事物进行关联分析是一种能够提高发散思维的重要方法。情报分析思维的基本结构可归结为认知、突破、元认知、逻辑假设和评估[4]。反恐情报分析思维的训练也应从这几个方面加以总结和训练。

参考文献：

[1]朱明，张小林，沈文哲. 反恐情报文献的主题词研究[J].情报探索，2016（5）：35-38.

[2]陈刚. 反恐对策体系中的重要组成──反恐情报分析[J].吉林公安高等专科学学校学报.2003（5）：22-25.

第9篇：情报分析与研究范文

[关键词]引用认同　引文分析　科研机构　科研合作

[分类号]G353

1　前言

科研机构是一个国家科技创新能力的重要体现，在提升国家综合实力、创新能力、科技竞争力等方面发挥着主导作用。当前对科研机构的认识主要从宏观和微观两个层面进行，宏观层面是从科研管理的角度，基于系统论的观点，从投入一产出进行分析，根据机构类型的不同，评价指标有所不同和侧重，是一种政策上的评价，涉及的因素和指标比较多；微观层面主要是图情领域研究者基于文献计量的角度，对科研机构的成果――如论文进行的评价，围绕论文的数量和质量进行分析，或者是通过合著网络等方法探讨科研合作交流情况。本文探讨微观层面机构研究的一种新方法――引用认同，该方法最早由德鲁克赛尔大学图书情报学院的教授white H D提出，用来研究个体作者，之后被国内外学者相继应用到作者分析和期刊分析中，达到了良好效果。

众所周知，文献引用反映了作者之间的引证关系，其中包含了大量的信息。引用哪些文章，是经过作者深思熟虑，是与自己的研究领域有密切关系的，也许不能排除故意引用或引用动机不同带来的可能，但是大量引文的总体趋势却不是主观造成的，而是一种长期积累下的客观存在。与此同时，一个机构有多个作者，每个作者是相对独立的个体，有自己的引用特征，一旦将这些作者的所有引文集中起来研究，就反映了机构的引用特征。因此，对引文信息的挖掘，可以发现机构的运作规律和特点。目前从一个机构出发，来分析整个机构的引文(即参考文献，下文的引文都指参考文献)还未进行过研究，是一个全新的研究视角，本文尝试将引用认同应用到单个科研机构分析中。

2　引用认同应用于科研机构分析――以美国印第安纳大学图书情报学院为例

作者引用认同是基于某个作者的所有文献的引文，即：待研究作者一该作者发表的文献一这些文献的引文一引文的作者；期刊引用认同是基于某个期刊的引文，通过引文文献来研究期刊，即：待研究期刊一发表在该期刊上的文献一这些文献的引文一引文的来源期刊；当引用认同用于科研机构分析时，由于科研机构有多个作者，因此其研究思路就变成了：待研究科研机构一该科研机构的所有文献一这些文献的引文一引文的作者一作者所属机构。

由此，本文认为研究某个科研机构的引用认同即研究该科研机构所引用的其他所有机构的集合。由于科研机构比作者和期刊更加复杂，机构的科研能力都是以论文为载体反映出来的，因此本文将从被引机构的国家(地区)分布、被引机构被引频次分布(包括自引)、被引论文的学科分布三个角度进行科研机构的引用认同分析。

2.1　研究对象及检索方法

本文以ISl Web of Science平台下SCI―EXPAND―ED、SSCI和CPCI―s三个子库为数据源。考虑到印第安纳大学图书情报学院在全美排名第7位，研究水平较高，且该学院学者是最早追随White教授研究引用认同的，因此选择印第安纳大学图书情报学院进行机构引用认同实证分析。检索策略如表1所示：

将表I检索出的结果预处理，最终得到314篇文章，这是该学院的主要科研成果，随后利用“火车采集器”(专业的网络数据／信息挖掘软件，是国内主流采集器之一，具有强大的网站登录采集、多页和分页的采集、网站跨层采集等高级采集功能)采集引文的著录信息。由于该采集器只能对有URL链接的记录进行采集，没有被ISI收录的文章没有URL链接，因此这部分引文采集不到。经过对这314篇文章的引文著录项进行信息采集，得到2 785条引文记录，去除著录项标引不完全即没有地址信息的引文，采集到有效地址信息的引文记录是2 599条，这是本文的分析样本。

2.2　结果分析

本文对所有统计项进行绝对数量统计，并不去重，由于：①去重会加大数据处理的难度；②绝对数量统计能真实反映引证情况，引文中出现1次，则在引用认同上加1。

2.2.1被引科研机构的国家分布对所有引文的地址字段进行统计，若地址字段为空，则以通讯作者地址代替(ISI Web of Science用地址字段检索时，并不区分通讯作者地址和作者地址)。据统计，印第安纳大学图书情报学院共引用了53个国家(地区)的机构，大部分属于北美洲和欧洲国家，其中被引频次超过20的国家(地区)有16个，如表2所示：

从表2看出，印第安纳大学图书情报学院的研究主要与本国和欧洲国家(地区)保持较高的关联度，其中约2／3来自美国的科研机构，说明该学院的研究大部分还是基于本国研究成果，这其中可能有语言、地域以及文献获取方面的原因，但不可忽视的是美国研究机构在图书情报领域确实有全球引领的影响力，这从每年美国的科研论文产出可以看出。其次是英格兰、加拿大，虽然排在第二位，但数量只是美国的约1／10、1／20，紧随其后的是荷兰、中国和德国，基本处于同等地位，对于法国、澳大利亚、芬兰、匈牙利等国家，该学院的引用相差不大，基本上平分秋色。整体上来看，印第安纳大学图书情报学院的研究视野比较开阔，吸收和借鉴了多个国家(地区)的科研成果。

2.2.2　被引科研机构的频次分布将2 599条引文的地址信息预处理，按照被引频次由高到低进行排序，得到印第安纳大学图书情报学院引用的所有机构的集合――引用认同，约900多个机构，其中包括公司企业、大学、研究所等，各个机构的记录数、比重和所属国家如表3所示：

分析表3，可以得出以下结论：

・自引最高。印第安纳大学图书情报学院对本校的引用最高，有346条，若进一步细化则该学院本身有235条，该学校其他学院或实验室有111条，自引依然是最高的，和作者引用认同中自引比率最高结果一致，表明该学院在图情领域的研究具有一定的自主创新性，当然也不排除可能因为地域性原因。本文在统计时为了分析方便，对于其他大学机构没有细化到学院，只到学校层次。

・集中一离散分布趋势。机构的引用认同模式也如作者引用认同一样，体现出明显的集中离散分布趋势，按被引机构的被引频次从高到低排序后，该序列同样分为两个集合：①该学院多次引用的机构集合；②只引用了一次的机构集合。其中多次引用的机构中排名靠前的除自己本身外是密歇根大学和德鲁克赛尔大学，分别占2.01％、1.93％；其次是马里兰大学、伊利诺大学、加州大学洛杉矶分校、华盛顿大学等，说明印第

安纳大学的图情研究与这些机构维持着较高的关联性，或在研究主题和研究兴趣上相近，或吸收和借鉴了这些机构的科研成果，他们之间的“纸上科研交流”活动相对活跃。

若科研机构利用引用认同方法进行自我认识，可进一步按被引频次将这些机构分成不同区域，每个区域有一定数量的机构，它们的被引频次相同或相近。根据自身发展政策的需要，选择一定区域的机构进行研究，即处于前几区域的，这些机构正在进行哪些研究，与本机构之间是否已开展了合作，本机构与这些机构的研究水平相差有多大等，以此来调整本机构的发展战略。若研究其他同等地位的科研机构，也可采用此种方法。

・重要机构的国家(地区)分布情况。在排名靠前的机构中，美国的机构占了绝大多数，其次是英格兰、荷兰、加拿大、丹麦等国家的机构。虽然丹麦皇家图书情报学院的总体论文数与其他高被引国家有差距(见表2)，但是从引用认同来看，比某些国家的机构还靠前，说明该学院与印第安纳大学图书情报学院科研领域、学术思想上有密切联系，同时也反映了丹麦皇家图书情报学院的科研实力、论文质量偏高。

2.2.3被引论文的学科分布图书情报学领域学科交叉性很强，尤其是和计算机领域，从引用认同中被引论文的学科分布可以看出该学院研究领域的变化特征。314篇论文及2 000多条引文的学科分布情况(只展示排名比较靠前的)，见表4。

从表4中看出，该学院的论文大部分集中于图书情报科学以及计算机信息系统方面，对于计算机跨学科应用、计算机软件科学、计算机理论与方法也有研究，但相对较少。从引用认同分析，排在前两名的依然是图书情报科学、计算机信息系统方面，除了具有与314篇论文同样研究的领域外，对于综合性学科、管理类、计算机硬件与架构方面，也出现了较多的引文分布，说明该学院的研究与这些学科存在一定交叉性，即该学院的图书情报研究工作已经与管理学、计算机硬件与架构等方面的研究相结合，并开展了相当的研究工作，取得了一定发展。虽然在已发表的论文中还没有明显体现，但从引用认同上看，这种特征是存在的。

3　结果与讨论

如今科研合作日益普遍，对于科研机构来讲，发现潜在的合作伙伴、组建有效的科研项目团队是非常重要的。将引用认同应用于科研机构分析，最主要的目的是对科研机构的科研基础有所认识和了解，发现与该机构科研联系最紧密的机构，关注其研究动向，积极促进相关领域的合作，以优化资源配置，缩短科研周期，避免同类课题有多个机构同时进行研究，既浪费时间、人力、物力和财力，也不利于思维火花的碰撞。比如印第安纳大学图书情报学院应该密切关注密歇根大学、德鲁克赛尔大学、华盛顿大学、伊利诺大学、加州大学洛杉矶分校、马里兰大学等的研究方向，看是否能积极促成项目合作，从引用认同中也反映出该学院研究视野比较开阔。