本期荐读 | 论情报学与情报工作“智慧”发展的几个问题

摘要

在新环境下,情报学与情报工作如何发展一直是一个引人注目的问题。 围绕新时代背景下的“情报”新内涵、新内容、新方位,文中从思维、资源、技术、教育、路径等五个方面简要论述了情报学与情报工作发展的“智慧”元素,为促进具有特色的情报学学科建设与情报事业发展提供参考。

关键词

 情报学  情报工作  大数据  智慧  发展

自2017年情报界的《南京共识》发布以来,中国情报学与情报工作发展被赋予了全新的时代内涵。在此一年多时间里,一股“大情报观”新风热潮扑面而来,不仅出现了更多的新文献、新观点、新思考,也催生了不同领域情报研究与情报服务的跨界融合与纵深化发展。2018年11月10日,情报学与情报工作发展论坛再次召开,来自情报学各个领域的专家学者们汇聚武汉大学,就情报学定位、情报学学科建设、情报学教育及人才培养、情报工作创新等议题进行了思想交锋、领域发声和智慧碰撞,对于进一步推动具有中国特色的情报学与情报工作发展具有重要意义。

情报学是一门特殊的学科,不仅仅因为“情报”本身的神秘色彩,更因为在中国情境下它所携有的诸多特殊历史印记。一直以来,不同领域、不同学派对信息、情报、情报学、情报工作等相关问题都持有不同的立场、见解和观点,某些学科甚至将其误解为是纯粹的“资料提供者”“信息推送者”,造成了人们对中国情报学与情报工作发展产生了“强烈”似又“过分”的纠纷乃至忧患意识。实际上,从逻辑演进的角度来看,中国情报学与情报工作始终是在“变”与“不变”的辩证体系中发展的。一方面,技术、政策、人文等要素是在不断变化的,这意味着学科发展需要根据需求、环境、情境等作不同的规划和设计;另一方面,作为信息链的重要一环,“情报”服务管理与决策的基本锻造逻辑始终没变,这也是我们对“情报”认知的第一要义。在这“变”与“不变”之中,“情报”在知识世界与社会空间中的内涵与内容不断丰富、系统、多元、深入,尤其是在全新的时代背景下,它更需要新的“传承”与“创新”。智慧是人们追求的永恒话题,学科发展也应充满其特殊的“智慧”元素———要兼具科学性、前沿性、系统性、开拓性等。随着大数据、智慧数据、互联网+、人工智能、智慧社会等理念与技术在情报学学科中的广泛应用,情报学与情报工作发展已经显示出智慧化的迹象。有鉴于此,本文从思维、资源、技术、教育、路径等五个方面简单谈谈如何更好地注入“智慧”元素。

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“智慧”元素之一:思维要与时代接轨

当前,我们已经进入了新时代,新时代是各个学科、各行各业都急需研究和实践的新课题。情报学与情报工作的“智慧”发展首先要在思维上与时代接轨,这种接轨并不是简单地喊喊口号这么轻松,而是要落实到各个方面、各项工作的始终。目前来看,有几种新思维理念需要引起情报教育工作者以及业务实践人员的高度重视。

一是战略思维。随着各项工作的推进,情报学已经发展到了一定的规模,但学科地位仍然缺乏广泛的认可。究其原因,主要与学科发展缺乏明确的战略定位与全流程的规划设计密切相关。在某种程度上,战略思维决定了情报学学科的涉足空间与发展潜力。因此,无论是情报学科体系、教育体系抑或业务体系,都应在数据意识、知识整合、情报能力等方面更具有战略眼光,用战略思维统筹推进“硬件”与“软件”建设。当然,战略思维强调有坐标的内涵发展,既要牢记情报学“耳目、尖兵、参谋”的初心,又要强调高屋建瓴的“大情报”格局,这些对于情报学与情报工作的可持续发展以及话语权争取具有长远意义。

二是跨界思维。由于长期的体制机制限制,科技情报、军事情报、医学情报、政治情报、外交情报等不同领域的学科理论没有很好地实现有效协同与交叉融合,这在一定程度上限制了情报学与情报工作的整体提升与创新发展。因此,如何通过合理的方式、途径、机制实现面向情报力量的跨界融合、实现垂直化管理与横向情报业务关联,是当前中国情报学与情报工作的主要任务之一。当然,随着大科学、大工程的兴起,也需要通过“筑巢引凤”来吸引其他学科的参与,积极搭建情报式科学研究协作服务平台,有效地推进跨学科、跨领域乃至国际层面的“情报”合作交流。

三是工程思维。情报工程是近几年来情报学界的新兴话题和领域,或者也可以说是一种以“情报”为特色的新研究范式。实际上,过去钱学森老前辈就提出了“综合集成研讨厅体系”,强调将专家体系、数据和信息体系以及计算机体系三者结合起来。在情报学领域,目前也正在不断诠释以数据资源、工具方法与专家智慧的集成与协同为核心轴的情报工程体系,这对于适应新场景的情报服务创新具有重要意义。那么,为什么具备社会科学属性的情报学也要强调工程思维呢? 实际上,这一方面与大数据、智能化环境的迅速发展直接相关,但更多的应该是对过去情报业务效率不高的一种需求变革的回应。因此,我们所强调的工程化情报服务,高效协调、快速响应、因应而变应是其重要的考量指标,唯有如此,情报工作的整体效率才会提高。可见,工程思维在情报学领域的应用实质上是对情报投入端与情报输出端的一种综合平衡。当然,情报工程的推进是一项系统性工作,涉及到情报需求工程、情报分析工 程、情报行动工程等各类子工程项目。因此,从现代化发展的角度出发,我们需要更多地面向新业务、全流程的情报工程化能力,积极推进情报事业的“广、快、精、准”。

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“智慧”元素之二:资源强调“大、智”结合

资源建设一直是情报学领域的重要内容,也是情报研究与情报服务工作开展的基础保障。正如一座大厦,如果没有砖瓦和基石,何谈屹立不倒! 目前,我们已经进入了国家知识资源服务建设的关键阶段,情报资源作为一种特殊的战略性资源,其重要性可想而知。

当前的情报资源建设已经显示出新变化与新方向:

第一,情报资源建设的“大数据”特征越发明显。过去,情报资源建设主要集中在文献信息源层面,到了网络化时代,又发展为以网络信息源为主。如今,在数字化转型和大数据推动下,情报资源建设的内涵与内容更加丰富化,“大数据”特征以及由此推动而来的多元聚合性特征越发凸显,数据驱动模式已经成为情报资源建设及其服务架构设计的基本参考。当然,目前为止,很多情报资源建设多拘泥于纯粹的泛在信息服务层面,没有上升到“智库型”模式的情报服务、战略性服务层面。实际上,很多领域的情报资源库建设仍然有待开发,比如应急大数据情报资源库、科技大数据情报资源池等。

第二,智慧数据观成为情报资源建设的新导向。在新一轮大数据革命中,智慧数据成为新宠儿。智慧数据强调语义互联,强调自动知识推理,这实质上对数据质量和数据价值提出了更高的要求。当前,人文社科数据资源建设与管理不断兴起,各类专题特色数据库建设如雨后春笋,情报学也不例外,但如何将智慧数据理念嵌入其中,通过多源数据的融合、关联和分析等活动实现智能决策支持和行动,是需要考虑的难题,这其中涉及到一系列的标准、规范、质量、安全等问题。需要指出,以情报为特色的智慧数据资源建设与目前数字人文等领域的智慧数据资源建设还存在诸多差异,毕竟情报学的学科属性更加贴近战略管理、政策与决策、应用实战等方面。目前,情报学在这方面的探讨实际上可以围绕智慧城市、智慧社会层面的智慧数据建设展开,但这方面的研究仍然比较少见。

上述两个方向实际上也是当前数据资源建设的两条路径,而情报资源建设则更强调对零散、分化的数据资源的转化和升级。在大数据与智能化环境下,情报资源建设的“大、智”结合是一种必然趋势,当然,它们之间也是相互关联和相互影响的,但并不矛盾,前者强调“面”的覆盖,后者强调“质”的提升。大数据方向已经比较熟知了,从智慧层面出发,当前情报资源建设的智慧数据路径更加值得我们去系统关注,去深入挖掘。有学者提出,目前的人工智能发展主要有两种方向:一种是大数据吞吐式,主要通过海量数据的机器学习来实现智能化;另一种是绿色人工智能理念,倡导使用尽量简约的数据来获得一种更为智能的认知结果。受此启发,我们认为,作为情报学科乃至其他学科的资源基础和研究平台,绿色型也应是未来情报资源建设的重要导向,它对于提升情报资源的可用性具有重要意义。实际上,现在所说的情报工程范式所倡导的效率与成本的综合平衡,本质上就是这种节俭性的一种折射,这与我国“建设美丽中国”一直倡导的绿色发展理念也是一脉相承的。因此,情报资源建设应积极关注这种(大数据)智慧型绿色取向,要在需求、价值、成本、效率等方面保持一种平衡。

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“智慧”元素之三:技术凸显领域话语

技术始终是推动学科创新与发展的关键驱动力。情报学的研究对象和理论方法具有特殊性,因而更加容易受新技术环境的影响,相对而言处于变化旋涡的中心。一直以来,情报学处于一种“文”不“文”、 “理”不“理”的尴尬境地,其本质上便是情报技术这一关键驱动力的不足和迷失。因此,设计开发凸显情报特色和领域话语的技术体系,在一定程度上甚至可以被视为当前情报学与情报工作的核心任务。

情报技术的创新对于提升情报工作与情报服务的标准化与流程化具有重要意义。在全新的环境下,情报界似乎过多关注了大数据、云计算、系统仿真等基础核心技术,却忽略了对自身技术范式与逻辑、分析方法学的凝练与探索。因此,应改变过去泛在信息技术运用的做法,尝试以情报流程、情报系统等情报技术范式为指导,创造适用于情报学与情报研究特色的分析方法学。同时,设计开发凸显情报概念的工具、方法与模型,以及面向情报系统的融合和集成技术,建立完备的标准规范与模拟系统,为情报技术体系打造领域新标签。未来,情报技术的发展应面向三元世界(信息空间、物理世界与人类社会)而不断扩展和升级,情报技术体系将集生产技术体系(与生产大数据内容相关的基础性通讯、网络等技术)、分析技术体系(包括对各类情报源的识别、评估、调度、推理、处理等)、决策技术体系(包括研讨环境研发、知识精准推荐与求解、意见融合与生成等)等为一体。可以想象,在这样的情境下,情报技术的边界得到了扩大,在品质层面也将得到提升,全新的情报生产模型将诞生并投入应用,更多的智能情报助理将会不断出现,并成为管理与决策的最佳帮手。

当然,情报技术的创新仍然需要关注情报人文问题,切不能忽视用户认知和社会语境。目前来看,情报界正在尝试着从“计量”到“计算”的转变,计算型情报分析逐渐成为情报技术领域的主流。实际上,在新环境下,这种技术理念的改变非常有必要,至少它是情报技术脱离传统文献范畴、统计范畴的一种积极表现。当然,这其中也仍然存在一些困惑,毕竟计算型情报模式往往会忽视情境,这本身与情报人文是有所悖的。因此,鉴于情报往往与敏感性问题直接挂钩,尤其是在人工智能与情报学高度融合发展的背景下,如何驾驭这种技术带来的可能性临界值和奇点问题,将情报技术与情报人文进行智慧融合,是个难题。目前,这个问题仍然有待进一步系统探索,因为这不是技术范本本身的自我“圈定”就能单独解决的,还涉及到外部规章制度的规范化、情报技术人才的素质等各个方面内容。

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“智慧”元素之四:教育注入情报活力

教育一直是百年树人的伟业,直接关系到情报学科和情报事业发展的未来。由于当前各领域中基于大数据的情报业务在急剧增加,社会对情报学人才需求的广度与深度被扩展,但情报学教育的“情报活力指数”明显偏低,这就要求我们需要做出相应的变化。

第一,理念上强调以“情报”(Intelligence)教育与“信息”(Information)教育的一体化成长为基础。多年来,情报学教育的重心和发展方向始终存在争论,教育体系也处于不断的演变之中,“一船两夫”式教育现象长期存在。一方面,普通 高 校 的 情 报 学 大 多 脱 胎 于 图 书 馆学,后来虽然加入了竞争情报教育等具有情报属性的教育内容和研究方向,但Information倾向仍然比较严重。而军事、公安、政治、外交等院校和领域的“情报”教育所占的份额又相对较少,得不到很好的普及和推广。实际上,情报与信息本质上就具有高度的关联性,Intelligence式情报学教育与Information式情报学教育尽管侧重点有差异,但从信息链视角看仍然具备相通性。因此,在现有的条件下,更需要做的是放下固守和偏见,即“少争论,多做事”。具体来说,就是首先要从理念导向上坚持交叉式教育融合、“两条腿走路”等基本方针策略,不再搞“二元对立”,而应强调“综合创新”与一体化成长,建立以信息链为基础的“情报”教育共同体。目前,需要在LIS范式(Library & Information Science)的基础上重点关注IS范式(Intelligence Studies)的情报对抗、情报智能化再造、智慧情报等理论与应用,回归“正宗”的情报学教育。

第二,拓展Intelligence课程体系,提升情报学教学内容的应用性。基于上文所言,情报学与情报工作应将更多的学术精力放到“情报”(Intelligence)这一视域上,在情报教育的各个环节突出情报意识的植入与塑造创新情报教育内容与方法,增强“情报活力指数”。可以着力于两个方面:一是灵活设置并拓展反映“情报”最新发展的课程以适应社会发展需求目前来看,需 要 制 定 全 新 的 情 报 人 才 培 养 目标,在本、硕、博的课程设置上搭建出层次化教育体系,尤其在情报学教育的硕博阶段,要积极拓展科技情报、安全情报、应急情报等研究方向。同时,可根据具体机构的资源优势和特色领域考虑增设数据科学、情报工程等相关的全新情报教育课程,并对一般性的信息教育课程进行情报意义的改造 和深化,强化数据驱动、“技术”与“人文”结合、军民融合、跨界协同等情报新思维,并辅之以课程质量管理体系。二是创新情报学人才培养模式,提升情报学教学内容的应用性。需要重视具有科技、安全、医学等专业背景的情报人才的引进与培养,培养既能承担领域大数据处理与分析工作,也能解决信息链后端情报服务与决策支持工作的人才。在具体方式上,可以通过增加以Intelligence为核心的跨学科知识及决策服务相关知识的灌输,开展跨院校、跨系统、跨学科的情报学人才交流和联合培养方式来实现。同时,扎根于情报工作实践,加强情报教育训练与转化应用,打造具有竞争力的“大情报”开放体系,积极推动情报人才与业务部门的完美对接,以顺应政府、企业等相关组织的复合型人才需求。

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“智慧”元素之五:路径重视“体能”同构

情报学与情报工作的“智慧”发展既需要有方位感,也要凸显本土化特征。在之前的一篇文章中,我们曾指出,当前中国情报学与情报工作创新发展的主要矛盾正在从形式层面、内容层面的“情报域”与“信息域”的阵地论争,转为价值层面的情报生态建构需求与落后的共享交融文化、低效的情报服务水平之间不同步、不匹配、不兼容的矛盾。因此,中国情报学与情报工作发展路径应坚持“体能”同构,即情报体系与情报能力的双重转型———一方面推进各类情报体系的借鉴交融,另一方面促进各种情报能力的协同培育。“体能”同构符合中国情报学与情报工作“智慧”发展的管理理念与治理方式,是完成情报事业战略转型的理论命题。

“体能”同构的一体化、现代化是情报学与情报工作的终极目标。目前,最首要的问题是要循序渐进地促进各类情报域的命题体系兼容。由于受历史传统、领域资源、体制框框、文化差异、业务原则等各方面的因素影响, “军口”(国防科技情报学科、军事情报学科、公安情报学等)与“民口”(竞争情报学科、经济情报学科、社会情报学科、科技情报学科等) 的命题体系存在较多的差异和不同。从 “大 情 报观”出发,需要将各类情报域的逻辑认知、资源储备、技术专长、专家智慧等进行合理融合与配置,调整过去单一情报范畴与边界的结构性不合理问题,通过搭建“大情报”对话平台,促进层次化的情报能力协同配合,支持“大情报”驱动的大工程、大项目开展。同时,在命题体系融合过程中,还需要注意风险规避问题(如目前比较受关注的军民资源共享和情报、成果转移问题),构建情报干预机制和情报监督机制,支持各类“情报+”活动的顺利开展。

当然,从更高层面看,“体能”同构应衔接于国家治理体系与治理能力的现代化。情报学除了自身的理论建设和学科发展外,还有社会化服务等职能。从这个角度考虑,“体能”同构应具有全局性、宏观性、长远性,因为中国情报学与情报工作的终极追寻仍然是服务于国家安全与管理决策。因此,在任何时候,我们都需要以新时代战略推进路径为总体指引,以国家治理体系与治理能力现代化为基本参考,通过情报“体能”同构打通业务联系、抚顺逻辑关系,培育面向跨领域的情报助理团和情报智库,实现数据链的融合、服务链的协同、价值链的升级,提升中国情报学与情报工作的整体水平和品质,为国家治理体系与治理能力现代化提供强大动力,并成为其关键引擎。

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小结

“我是谁? 我从哪里来? 我要到哪里去?”这个终极哲学命题始终是中国情报学与情报工作发展需要认真考量的。时至今日,过去情报学与情报工作的理论体系、知识体系、技术体系、教育体系、组织体系、业务体系等已经难以适应新时代、新环境的要求。情报学作为一门综合交叉性学科,理应发挥它的特色优势,打造其独有的定位、理念、技术、体系、能力,方能有为有位。因此,各个领域和方向的情报学学者与从业者应该积极投身到新时代情报学科与情报事业建设之中,坚定自己的信念,贡献自己的知识与智慧,增强荣誉感、使命感、成就感,激发情报学与情报工作的潜力和能力,提升情报学与情报工作的理论自信与实践自觉,最终实现情报学与情报工作的“智慧”发展。

*原文载于《信息资源管理学报》2019年第1期4-8页，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。

作者简介

 孙建军，男，博士生导师，研究方向为网络信息资源管理、大数据分析

李阳，男，博士后，研究方向为信息资源管理、竞争情报

-- END --

界世的你当不

只作你的肩膀

无

信息资源管理学报

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