“数据驱动的情报学研究方法”暑期学校在武汉大学信息管理学院成功举办

在大数据环境下，情报学研究方法不断演进，形成数据驱动的知识发现、趋势鉴别、情报研究和决策分析的跨学科分析方法、工具和服务，成为图书情报与档案管理学科生长点和应用支撑能力。为进一步提高我国情报学及相关学科研究生的跨学科研究能力、拓展学术视野，武汉大学信息管理学院于2019年7月9日-14日成功举办“数据驱动的情报学研究方法”暑期学校。

 参与人员

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暑期学校邀请了10位国内外知名学者参与授课：何大庆教授（美国匹兹堡大学）、曾蕾教授（美国肯特州立大学）、章端副教授（美国丹佛大学）、孙爱欣副教授（新加坡南洋理工大学）、李月琳教授（南开大学）、李江教授（南京大学）、周可教授（北京师范大学）、高宝俊教授（武汉大学）、吴江教授（武汉大学）、安璐教授（武汉大学）。

此次暑期学校受到国内外30多所高校研究生的广泛关注，共收到181份报名申请。武汉大学信息管理学院学员遴选委员会对学生提交的报名材料进行了严格审核，根据学业成绩、研究成果、科研项目、获奖及综合能力等方面进行评定，经研究讨论，最终择优遴选100人参加此次暑期学校学习，其中校外学员41人，校内学员59人。

 开班仪式

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7月9日上午举行了简短而隆重的暑期学校开班仪式，武汉大学信息管理学院党委书记付兴荣、武汉大学人文社科资深教授马费成教授致欢迎词，仪式由信息管理科学系副主任姜婷婷教授主持。出席开班仪式的还有信息管理学院副院长陆伟教授、信息管理科学系副主任安璐教授、信息管理科学系刘萍教授、信息资源研究中心赵一鸣副教授。

 课程内容

03

9日至14日，10位专家学者以课堂讲授的形式，系统阐述了他们对于本领域内重要研究方法的理解及其应用，分享了近期的研究成果和研究经验。学员们积极提问、热烈讨论，形成了良好的学术研讨氛围。

何大庆

何大庆教授的课程主题为“Studying data in human centered design”。何教授的课程分为信息科学与数据、以人为中心的设计、政府数据获取和案例等几个部分。首先介绍了情报学、信息管理学、信息科学学和信息的定义。随后对DIKW Hierarchy、数据生命周期、数据分信息进行讲解。在介绍以人为中心的设计后，利用两个案例进行具体的展示。

▲ 何大庆教授在授课

安璐

安璐教授的课程主题为“危机情境下的社交媒体分析”。安璐教授首先对危机信息学进行了介绍。随后介绍了自己团队的相关研究包括“突发公共卫生事件微博主题演变模式及时序趋势:以Twitter和Weibo上的埃博拉事件为例”、“恐怖事件情景下微博影响力的预测及演化”、“User Behavioral Preference towards Different Topics of Microblog on Public Health Emergencies” 、基于主题一致性和情感支持的评论意见领袖识别方法研究“和”恐怖事件情境下微博信息组织与关联可视化“等。

▲ 安璐教授在授课

章端

章端副教授的课程主题为“信息科学中的因素分析”以及“确认型因素分析的信息学应用”。首先简要介绍了数据分析的目的，随后介绍了Path Models、Causual Model，并讲解了测量规模以及对不同类型数据的分析方法。在讲解EFA和CFA模型后，章教授指导学员利用SPSS软件进行了上机练习，并为学员解答问题。

▲ 章端副教授在授课

高宝俊

高宝俊教授的课程主题为“文本大数据分析与关键概念测度”。课程从词频分析、可读性、情感分析、语言风格匹配、LDA主题模型、文本相似性、深度学习-词嵌入模型和中文分词等几个方面进行了深入仔细的讲解。课后，高宝俊教授为同学们解答相关问题。

▲ 高宝俊教授在授课

曾蕾

曾蕾教授的报告主题为“Visual representation of knowledge structures”。曾教授首先对知识结构的可视化呈现进行了简要的介绍。并介绍了知识结构的四种基本形态：阶层性、概念性、序列性和循环性。随后介绍了知识表示的等级结构的主要类型：属种关系、整体-部分、组类-特例。随之对“roots”进行了介绍，包括波菲利之树、当今对树结构的延申、等级架构的树状延申、垂直树和冰柱布局等。

▲ 曾蕾教授在授课

孙爱欣

孙爱欣副教授课程的主题为“用于实体集消歧的配对链接”。课程指出通常，许多命名实体是模糊的，实体集消歧或实体集链接旨在通过将它们与知识库中的相关实体相关联来共同解决多个问题。以前的工作主要基于相同文档中的与实体高度相关的基本假设，孙教授对这一假设提出质疑，并提出了配对链接，这是一种用于实体集消歧的新型迭代解决方案，而不是考虑所有给定的提及实体，配对链接迭代地选择在每个步骤中具有最高置信度的来用于决策。

▲ 孙爱欣副教授在授课

李月琳

李月琳教授课程的主题为“交互信息检索研究中的实验研究方法”。首先介绍了交互信息检索领域的研究的主要问题，包括信息检索，交互信息检索技术研究等。并介绍了交互信息检索的直接测量方法与间接测量方法。随后介绍了交互信息检索技术的实验设计，包括实验前的准备、任务设计、数据收集工具的设计和开发、样本实验流程和预实验/实验中和实验后。并利用实例进行讲解，最后对研究中的伦理道德问题进行了讨论。

▲ 李月琳教授在授课

周可

周可教授课程的主题为“视觉搜索过程的认知科学研究方法”。首先定义了”注意“，介绍”注意“的四个特性：局限性、选择性、高效性、认知系统的一部分，讲解了心理学中的相关实验范式和理论，如双耳分听模型，早期选择模型、晚期选择模型等。随后介绍了视觉搜索中的技术，如贝叶斯网络、Deep CNN、GAN等。

▲ 周可教授在授课

李江

李江教授的课程主题为“科学数据中的研究设计”。首先介绍科学数据集：ORCID、PubMed、Publons、Magacademic、Alfmetric.com。并展示了全球科学家迁移数据可视化成果。随后介绍了科学数据中的研究设计，并介绍了三个实例。接着介绍非科学数据的研究设计，以及其方法在科学数据的研究设计中的可能应用。

▲ 李江教授在授课

吴江

吴江教授的课程主题为“社会网络计算与仿真模拟方法应用”。课程讲解了数据、科学引文网络、社会网络研究历史、社会网络计算研究等。接着详细讲解了三元闭包、节点的介数计算、中心性、社会关系网络的两个视角等内容。并深入讲解了利用在线数据研究选择与社会影响的互动、基于用户的协同推荐等内容。最后介绍了社会网络的仿真模拟研究。

▲ 吴江教授在授课

此次暑期学校从不同视角、不同领域对信息科学下大数据研究的热点问题、前沿问题进行了深入探讨，展示了授课教师们宽广的技术视野，及在不同技术环境中对数据研究的关切。授课教师们的研究也体现了高度的国际化程度和研究水平，并与学员们进行了深入的研讨互动。

随着数据驱动环境的形成，情报学研究已经成为不同学科领域都需关注的问题，并具有广阔的研究前景。“数据驱动的情报学研究方法”暑期学校的成功举办，扩大了学术影响力，向众多青年学者们展示了该领域中的热点研究，并提供新的研究思路、拓宽研究视野，贡献该领域的学术智慧。

供稿人：周亦文 刘婷 冯亚飞

制版编辑 | 姚志臻

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