新时代情报实践的应用领域与范围思考曹宇

新时代情报实践的应用领域与范围思考曹宇
发布时间：2021-11-12T02:44:48.164Z 来源：基层建设2021年第25期作者：曹宇
[导读] 研究新时代情报实践的应用领域与范围。

［方法/过程］从发展变革、影响领域与范围、分析方法变革等方面梳理了新时代下情报实践研究发生的变化
中国飞机强度研究所陕西西安 710065
摘要：［目的/意义］研究新时代情报实践的应用领域与范围。

［方法/过程］从发展变革、影响领域与范围、分析方法变革等方面梳理了新时代下情报实践研究发生的变化。

根据这些变化，结合新时代信息技术的特点，分别从事业机构、军事、公共安全等领域剖析情报实践能够起到的作用及影响范围。

［结果/结论］新时代情报实践能够应用的领域较为广泛，其应用方法较为通用，形式也较为丰富，未来情报实践将能够在更多的领域发挥作用。

关键词：情报实践；应用领域；范围
引言
2019年9月，已历50期的由科技情报研究机构和高校的专家学者自发举行的情报科学读书会将第九个年度的研习主题定为“不确定性”。

2020年7月，中国情报学年会暨情报学与情报工作发展论坛将中心议题设置为“应对不确定的未来：情报学和情报工作的使命与挑战”。

学术界诸多动作折射出的是，将通过情报前瞻来应对现实与未来的不确定性确定为国家科技情报工作的中心任务，进行相关的感知发展研究是情报理论与实践的应有之举，从情报任务环境和任务要求的变化分析入手推导目标定位并探寻发展路径，则是情报事业发展研究的可行之道。

1新时代下情报学实践研究发展变革
当前情报学的发展处于基于大数据范式的新阶段，该阶段在情报学体系框架、信息资源构成、信息组织方式、情报分析方法等方面产生了相应变革。

在数据爆炸的环境下，情报学所面临的主要危机是情报分析粗粒度的传递过程与细粒度的知识服务相比不足。

大数据时代情报学与情报工作迎来了极好的发展机遇，情报界必须要有新思路。

在大数据环境下，数据成为研究对象，为适应大数据发展的需求，应对情报分析方法，情报学管理以及应用作出相应的调整和变革。

分析了大数据时代下，情报领域搜集以及数据的存储和处理方面的变革。

大数据环境下，情报学研究的信息资源构成、数据分析方法等都随着大数据时代而产生了改变。

2应用实践方面
其一：在进行情报搜集时，UGC内容中的日志、微博、网民评论、视频等内容都有可能成为情报工作分析处理的对象。

而这类信息缺乏严格的监管与控制，碎片化的内容更零散、更复杂。

例如我们要进行某一突发事件处理结果的网民满意度调查，初期情报收集时，如何确定情报搜集对象?所需情报是哪些类型?如何确定视频、图片情报中网民的价值取向等这一系列问题还有待思考与商榷。

其二：情报服务问题。

大数据之下，人们对情报检索的要求更加苛刻，传统单一的仅仅满足于文献出处的情报检索难以为人们所接受。

人们更加苛求智能化检索、多语言情报检索、全文检索，甚至是系统自动对外文检索结果进行翻译。

这些都是大数据之下情报服务所面临的挑战。

其三：情报应用的具体领域还缺乏知识性的结论。

例如阿里巴巴旗下的淘宝、天猫电商拥有大量的商家和注册用户。

用户的商品搜索数据，用户的购买偏好，用户的消费能力等一系列情报资源，如果形成情报分析报告和结论，可指导商家有针对性地供货及定价。

同时可为用户提供偏好产品，大大减少用户浏览时间。

对此阿里巴巴成立大数据分析小组和数据分析团队。

而其他行业领域这种有针对性的、专业化的大数据情报分析研究还少之又少。

3情报产品生成及管理
情报产品生成需要考虑将情报素材进行规范化管理，支持操作员按照主题进行多维度综合分析，形成整编产品进行管理和发布。

包括三部分内容：
（1）素材预处理：完成对接收数据的抽取、清洗（ETL）等操作。

素材数据格式异构、类型多样，数据抽取过程通过大数据服务模型，实现复杂的数据转换为单一的或者便于处理的结构，存储到关系型数据库或MPP中，便于后续快速分析处理。

（2）情报分析整编：整编素材数据量庞大，深度挖掘需要突破如下方面：
a）分析方法。

整编分析要基于数据挖掘方法设计符合分析业务的处理算法，支持进行二次开发运行在大数据环境。

b）数据质量及模型评估。

整编产品强调产品和整编原素材的追根溯源，需要建立模型来评估情报产品的置信度，判定整编素材和情报产品的关联度。

c）可视化分析。

情报整编是“人在回路”的过程，在强调智能的基础上支持人工干预分析过程，实现高级别的人机交互。

（3）情报产品管理及发布：支持情报产品的分层分级权限管理，产品浏览查看，查询统计，详细信息查看，分发与成果制作，知识数据模型统一等。

4新时代情报实践范围思考
4.1事业机构的建设需求
科技情报机构是推进科技情报事业的关键主体。

目前，区域间科技情报资源的共享促进了情报机构间的交流与合作，但情报服务的机构间合作还没有大范围地开展，缺少一个总抓全国科技情报工作的部门来推动针对重大问题的资源、业务统筹协调。

在国家科技情报治理中，情报机构人才队伍的建设是提升情报工作质量的重要保障。

情报人员的核心业务能力是情报工作过程中的分析判断能力，这也是情报人员最重要的素质特征。

情报人员的情报敏感度、知识结构、知识状态等个体差异会导致各自生产的情报结果相异，甚至对立。

领域实践业已证明，无论是科技情报机构人才队伍的学历构成，还是科技情报机构对人才的教育培养，都体现出情报教育对科技情报机构的影响。

从实践出发，按时代要求进行情报学术的审视与重塑，令情报学术回归“帮助解决决策过程中信息不完备问题”的情报本源，对于国家情报事业机构的人才建设和科技情报事业的健康发展至关重要。

4.2公共安全领域
公共安全事件不确定性强、社会危害性大，一旦发生，将会严重威胁社会的稳定和民众的安全。

因此，公共安全事件的快速响应不仅是政府应急部门的工作重点之一，也是学术界研究的热点问题之一。

而突发事件的快速响应必定是建立在数据准确、全面和及时的基础之上，传统方法显然无法应对这一数据应用场合。

新时期下，物联网、大数据和人工智能技术的引入，为实现这一目标创造了可能。

而突发事件应急响应同样可从突发事件的数据采集、组织和分析角度展开研究，这与情报实践研究的流程高度吻合。

因此，情报实践方法可为公共安全应急管理的研究提供新的方法和思路。

4.3军事领域
在军事领域，军事情报是指为了保障军事任务需要而搜集、加工、整理的敌方情况、我方情况、友方情况、中立方情况、相关环境情况及其研判结论。

与一般情报实践工作不同的是，军事情报具有严格的保密性、明确的目的性和直接的对抗性。

因此，对于情报采取工作的方法和技术，在精度、效率以及可持续性方面具有更高的要求。

新时代下的军事工作，必然离不开互联网的应用，但安全性始终如芒在背，虽然可以通过物理隔绝来确保安全，但同时也降低了工作效率。

大数据时代，不断加强的安全传输协议，以及区块链等技术的出现，有利于解决军事数据的产生和传输问题，为军事领域的情报工作安全提供了保障。

针对军事领域的数据，情报实践的方法和过程也同样适用于军事数据分析。

军事领域涉及的竞争情报原本也属于情报实践范畴，但在新时期下，情报安全问题的有效解决，使得军事情报工作在职能和应用上得到较大幅度的提升。

结语
综上所述，我国的情报学教育正面临新的机遇和挑战，大数据与智能化技术发展、新时代国家发展战略实施，对国际大环境下的学科建设和人才培养提出了新的要求。

新时代的情报学教育必然走出一条具有中国特色的可持续发展道路，从而全面实现新的发展目标。

参考文献：
[1]唐明伟，蒋勋，徐臻元，等.大数据环境下情报学方法与技术体系构建[J].情报科学，2020，38（05）：106-111.
[2]夏立新，陈燕方.大数据时代情报危机的发展演变及其应对策略研究[J].情报学报，2016，35（01）：12-20.。