当期荐读 2021年第1期 | “新姿态，新贡献，新展望” ——马费成教授谈互联网时代情报学的发展、应用及未来趋势

图源：Internet  

谢新洲　张博诚

（北京大学新媒体研究院，北京，100871）

摘  要

互联网技术深入而广泛地改变了人们的生产与生活方式，人们可以在网络中随时随地检索、获取、发布信息。近年来大数据、人工智能、云计算等新兴技术的发展，更持续地改变着信息的存储、呈现、组织和传播方式，给情报学带来了空前未有的机会与挑战。通过对武汉大学人文社会科学资深教授马费成老师的访谈，了解情报学在互联网时代的发展、应用以及未来的趋势。

关键词

情报学　信息化　信息通信技术　大数据　网络信息管理　信息行为研究　学科融合

当下，我们已然步入知识社会，浩如烟海的信息唾手可得，人们在网络中可以随时随地地检索、获取、发布信息。这一切皆离不开互联网为情报学所带来的改变，以情报学研究领域中的信息服务为例，其借助互联网摆脱了从前固定的模式和流程，在随时随地为用户提供服务的同时更满足了用户个性化的需求，实现了信息服务的“有求必应”甚至“无求先应”。近年来，大数据、人工智能等新兴互联网技术更使情报学如虎添翼，获得了新的研究方法和工具的情报学在我国信息化建设中发挥着瞩目的作用。随着互联网技术的迭代速度越来越快，将不断会有新技术产生并影响着情报学研究的每一个“细胞”，同时也为未来的情报学研究带来新的机遇与挑战。北京大学新媒体研究院“互联网发展史”项目组专访武汉大学人文社会科学资深教授马费成老师，深入探讨情报学在互联网时代的发展、应用以及未来的趋势。

01

“新姿态”——情报学在互联网时代的发展与创新

　　高速信息网络的到来改变了传统情报学研究中信息的存储介质、呈现方式、组织形式和传播手段，而人工智能、大数据、云计算等技术则解构了传统信息链的渐进模式，改变了情报学的研究范式。可以说，互联网赋予了情报学新的姿态。马费成教授为我们解读了情报学在“触网”之初所产生的变化，以及大数据、人工智能等新兴技术是如何影响情报学研究的。

　　访问者： 马老师您好，十分感谢您能在百忙之中接受我们的采访。您作为情报学“触网”的见证者与参与者，请您谈谈互联网为情报学研究带来了怎样的影响?

　　马费成教授：互联网的到来在给予情报学许多机遇的同时也带来了很多挑战，情报学的基本任务和目标被高速信息网络赋予了新的内涵。高速信息网络大大提高了人们获取信息服务的便利性，人们足不出户便可获取、使用全球的信息资源。但与此同时，不断崛起的高速信息网络并没有使信息空间得到序化，由于网络的迅速扩张所出现的信息冗余、信息污染、信息混乱、信息犯罪、信息侵权等问题，在很大程度上超出了传统意义上的“情报危机”。在此情况下，情报学就必须和其他学科进行合作来共同解决因网络无序扩张所产生的种种问题和矛盾，以科学、有效的方法使网络信息有序化，并通过网络和其他技术使用户在最快的速度内获取信息。因此，网络信息组织方式和网络信息服务——共同构成情报学网络信息资源管理与开发利用的基本内容和基本任务的两个方面——都随之发生改变。

　　建立在高度发达的信息技术基础上的各类全文检索系统、多媒体异构信息系统、超文本系统和超媒体系统，从各种不同角度、不同层面展示信息结构，为知识信息的组织提供了技术支持，使人们有可能超越知识信息组织理论的约束，按知识和信息的逻辑结构来组织知识信息，并通过网络信息导航、信息表现使信息可视化，对信息进行深层次的开采，逼近用户真正的需求。这完全改变了传统的信息服务和知识信息组织模式，形成了知识信息组织、获取、传输和利用的新格局。

　　访问者： 您怎么看人工智能、大数据、云计算等新兴技术给情报学研究的信息链带来的变化？

　　马费成教授：人工智能、大数据等新技术在很大程度上使信息链的结构发生改变。传统的信息链是由事实、数据、信息、知识、情报（智能）所构成的渐进式的模式。随着新技术的到来，这种以往的模式被解构打散，人们可根据所需的知识、情报和解决方案在信息链的任意阶段进行直接挖掘。如此模式和结构的改变大大地提高了效率，更改变了研究范式，情报不再是以传统模式沿着信息链渐进提炼升华而来，而是通过大数据进行深度数据挖掘分析生成。

　　即使在大数据技术下，彻底地弄清信息链中节点元素的分布也是十分困难的，但我们可以利用大数据等新的技术对用户所需的情报进行发现、挖掘而获得。我认为，知识有序组织、精准提供等目标在人工智能、大数据等新的技术环境下来实现是指日可待的。

　　访问者： 您认为情报学在与大数据技术结合后有哪些创新？

　　马费成教授：大数据对情报学研究的内容、理论和方法带来了巨大影响，为信息服务提供了新模式，使情报学的发展有了新机遇。就情报学研究中的各个要素来说，大数据为情报学带来的影响在我看来主要有五个方面。

　　首先，大数据技术使情报学研究的问题域得到拓宽。情报学研究中，以往的问题域由于传统的介质、空间和场景的局限而受限，而大数据技术的应用使研究者不再受以往的种种约束，所需的各种信息在海量数据库中垂手可得，从而产生出新的想法及新的问题，如社交媒体、舆情传播等。这些新产生的问题往往不单是情报学领域的，因此情报学的问题域丰富了，跨学科、跨领域合作的需求也更多了。

　　其次，大数据技术使情报学的研究方法得到创新。传统的情报学研究方法最大的不足之处在于数据来源的有限性和主观性，传统研究方法的缺陷随着情报学的发展不断扩大，因此，情报学引入了如社会网络分析、数据挖掘等一系列研究方法，为情报学利用实时、大规模和客观数据开展研究提供了条件。将传统和当下的研究方法比较可看出，在大数据技术下，情报学的研究方法正朝着非介入性、整体性研究和计算机分析的趋势发展。

　　第三，大数据技术使情报学获取数据的渠道、方式和规模增加。传统的情报学以文本文献为对象和基础，而在大数据技术下情报学获取数据的渠道不再局限于文献数据库，而可以通过技术获取商业、网络、政府等各方面数据，极大地拓展了情报学数据获取的渠道；以往的情报学多以档案性的“冷数据”进行分析解决问题，随着新技术的到来，情报学具备了获取、利用实时性“热数据”的能力，这对解决时下热点问题、突发问题有着重要的意义；以往的情报学还停留在“小数据”时代，进行情报、用户等分析时，不过是对几十篇文章或几十个用户进行分析，到了大数据时代，存储技术不断发展，研究可针对海量数据进行分析，极大地提高了情报学的研究水平。

　　第四，大数据技术为情报学研究提供了新工具。由于大数据技术对情报学的影响不断扩大，情报学对于研究工具的要求也在不断提高，从而出现了许多新的研究工具，主要分为“有形工具”和“无形工具”。“有形工具”主要以软件或系统为载体，是针对大数据集成、管理和分析的技术；“无形工具”并无载体，主要是在网络环境中的一种研究方法和实验手段。

　　第五，大数据技术使研究人员的参与度得到增加。以往在情报学研究中，研究人员需要紧密依靠用户调查和研究对象的配合，在大数据技术下，研究人员可通过网络虚拟实验室进行数据采集，摆脱了对调查对象的配合和响应的依赖。同时，研究人员更可以在互联网实验平台进行自我体验和检验，就其自身而言的参与感有所提高；不仅如此，大数据技术使情报学可在如数据分析处理等方面引领其他学科，为其他学科提供研究工具和方法，使情报学研究人员更能发挥所长。

02

“新贡献”——情报学在我国信息化建设中的作用

　　“信息化是中华民族千载难逢的机遇”，情报学通过与大数据等技术的深度融合为其他人文社会科学学科提供了新的研究方法和工具，在我国信息化建设进程中作出了新的贡献。马费成教授为我们介绍了互联网时代情报学是以何种方式推动我国信息化建设并产生影响的。

　　访问者： 在您看来，这种具有“新姿态”的情报学在我国信息化建设过程中发挥着怎样的作用？

　　马费成教授：情报学主要研究的是信息的分布、结构、传递、利用等一些规律，总体来说，情报学与信息化建设的关系是非常密切的。虽然情报学不研究信息技术本身，但是情报学在信息收集、传播、利用以及利用的效率方面的研究对于开发信息资源而言是非常重要的，尤其是当前的大数据技术使得情报学与信息化建设的关系更为紧密。在大数据环境下，情报学在研究方法、研究工具的掌握方面占得先机，特别是在数据的使用上较于其他专业更为熟练、敏锐，为其它学科、领域提供了新工具、新方法，从而推动了国家的信息化建设。

　　访问者： 如您所述，在国家的信息化建设中，情报学为其他学科、领域的研究提供了新的研究工具和方法。您能否再进一步讲讲这些新的研究方法和工具对于人文社会科学的研究产生了何种影响？

马费成教授：新的工具和方法为人文社会科学提供了新的场景，开拓了新的视野，提高了人文社会科学研究的深度、广度和速度。以大数据为例，首先，大数据提高了研究人员获取数据的时效性。在传统的人文社会科学中，由于研究工具和方法的局限，获取数据往往具有一定的时滞性，而大数据的应用能使数据及时地为研究人员所获取、使用，从而可以在第一时间针对突发、热点事件进行研究。其次，大数据提高了人文社会科学调研的主动性。以往的调研方法多以访谈法、问卷法、实验法为主，在很大程度上受被测对象所牵制，在大数据时代，研究人员在一些研究中不再需要被测对象的响应及配合，只通过在社交媒体上获取数据便可研究人们的行为规律，在很大程度上为人文社会科学研究提供了便利。第三，通过大数据可破解文学领域的众多“未解之谜”。文学领域中存在着许多至今争论不休的“未解之谜”，如《红楼梦》的作者之争等。在大数据时代，可通过数据挖掘、机器学习等方法运用在这些问题的研究之中，拼接文学、历史的碎片，将破解此类“不解之谜”成为可能。第四，大数据拓宽了人文社会科学的研究视野。在以往的研究中，由于研究人员个人思路和研究材料的局限，往往只停留在某领域的局部分析和研究，无法形成宏观视野，而大数据可将相关的研究材料整体地、全面地以数据化的方式展示在研究人员面前，使研究人员得以“旷观千古，横览五洲”。第五，大数据可助力人文社会科学研究重大社会问题。社会问题纷繁复杂，用以往的方法进行研究，其解释力有时是不足的，如今可以通过“数据发现逻辑”对过去的社会难题进行解决，有助于相关政策的制定和社会的发展。

03

“新展望”——互联网时代情报学未来的趋势与建议

高度变化的技术环境为情报学研究带来了无限的可能与挑战，情报学的前路可谓是风雨兼程，任重道远。马费成教授为我们讲述了他对情报学未来发展的展望及建议。

　　访问者：马老师，您对情报学未来的发展趋势有怎样的看法？

　　马费成教授：对于情报学未来的发展，我认为有三点是十分重要的：首先，情报学与数据科学的结合是未来的发展趋势。这里所说的数据科学不仅是计算机科学中的数据科学交叉学科，而是要从情报学的角度去研究数据科学，以更好地利用数据科学来解决问题。其次，语境的传播分析是十分值得我们关注的重大问题。第三，信息行为问题将是未来研究的重点之一。信息系统数据库、数据信息的利用离不开人的行为，所以信息行为研究将会十分重要。这一问题备受各个学科的关注，这是一个多学科建筑，每个学科都带有它们自己的烙印，在研究过程因问题和数据相同，一定会出现各学科相互融合的趋势，但在此同时要将界限划分清楚，要从情报学的角度出发深入研究问题后将研究成果带回情报学的建设中去。

　　访问者： 您是情报学领域最为资深的学者之一，在您看来，情报学未来的发展中最大的挑战会是什么？对此，您有什么建议能给情报学研究者们分享吗？

马费成教授：情报学得以有今日之发展机遇离不开技术的革新，但情报学未来将面临的最大挑战也同样可能来自高速变化的技术环境。时下，技术发展的速度一日千里并且是具有颠覆性的，这就导致了有些花费大量人力、财力、物力而研发出的技术在未经使用的情况下，由于技术环境变化过快而被淘汰、浪费；同时，由于技术环境变化所带有的不确定性也在不断产生着新的问题，要如何快速适应新技术并及时利用新技术解决新问题是未来情报学发展的挑战。这些挑战不仅是情报学研究中所要面临的，也是各个学科、领域所要面对的。仅凭情报学的“一己之力”是难以解决的，因此需要多学科、多领域的交叉融合，不仅需要社会学、行为科学等人文社会科学学科从不同角度的介入，还需要像计算机科学、自动化技术等技术性、工程性学科的参与。数据驱动、相互协作、融合发展是未来克服挑战的必由之路。

（收稿日期：2020-12-01）

作者简介

谢新洲，教授，博士生导师，研究方向为新媒体与网络传播、媒介经营管理、竞争情报与企业竞争；

张博诚，硕士生，研究方向为新媒体与网络传播，Email：[e-mail]。

*原文载于《信息资源管理学报》2021年第1期，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。

* 引用格式

谢新洲，张博诚.“新姿态，新贡献，新展望”——马费成教授谈互联网时代情报学的发展、应用及未来趋势［J］.信息资源管理学报，2021,11(1):4-7.

制版编辑 | 王阿凤

审核 | 于阿媛

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