轉載自(zì)@圖情軒

在大數據時代，如(rú)何順應技術進步與市場需求進一(yī)步促進情報學(xué)的(de)發展，成為(wèi)相關領域專家與學(xué)者的(de)研究熱點。在互聯網時代，人們越來越依賴于信息技術的(de)便捷方式，以數據為(wèi)存在形式的(de)信息獲得規模化發展成就，可(kě)見，由此産生的(de)大數據逐漸成為(wèi)各行各業取得發展優勢的(de)關鍵籌碼。

情報學(xué)作為(wèi)一(yī)種信息科學(xué)，顯然與大數據的(de)發展息息相關。據有關調查顯示，社會生産生活中關于情報學(xué)的(de)大數據範疇研究相對落後，現有的(de)情報流程、系統以及發展結構均無法真正與以互聯網為(wèi)依托的(de)大數據浪潮相融合，不利于現代化的(de)可(kě)持續發展。

因此，為(wèi)了為(wèi)新時期情報學(xué)的(de)變革提供發展的(de)可(kě)參考依據，筆(bǐ)者通過查閱文獻、結合經驗，從大數據與情報學(xué)的(de)各自(zì)概念入手，通過對其共性與差異性的(de)分析、情報學(xué)變革必要性的(de)分析對未來一(yī)段時期內(nèi)情報學(xué)的(de)發展态勢進行展望。

一(yī)、大數據與情報學(xué)的(de)概述分析

大數據是在信息技術發展的(de)大背景下互聯網科技的(de)産物，其主要指數據規模龐大且難以統計，但在一(yī)定條件下可(kě)為(wèi)人們有目的(de)地(dì)識别、提取以及利用。大數據具有體量大、數據生成速度快、數據種類多、數據價值密度低(dī)等特征；其中，生成速度快以及價值密度低(dī)決定了大數據的(de)難以利用性，給各行各業造成了機遇與挑戰的(de)變革局面。

另一(yī)方面，情報學(xué)以及情報分析自(zì)1950年(nián)的(de)普及與發展以來一(yī)直處于調查的(de)全面化與結構的(de)科學(xué)化研究狀态中，經發展已經形成相對穩定的(de)發展模式，對于相關領域的(de)綜合效益具有積極意義；從定義上看，情報學(xué)的(de)研究範圍包括情報産生、傳播、利用、網絡以及存儲、用戶、技術與經濟、社會等範疇，具有“最佳的(de)标引方案”“最少的(de)查找時間”以及“最大的(de)情報流通”等宗旨。

總之，在了解大數據與情報學(xué)兩元素的(de)基本概念基礎上，有助于提高(gāo)進一(yī)步分析與探究的(de)效率。

二、情報學(xué)在大數據時代的(de)發展同向性以及差異化

大數據以及情報學(xué)在定義方面已經存在數據處理(lǐ)的(de)共性，且均以一(yī)定的(de)用戶或對象為(wèi)服務目的(de)。首先，數據的(de)定量分析是科學(xué)研究數據的(de)基本途徑。在互聯網為(wèi)依托的(de)信息社會中，數據的(de)定量分析是這些數據規律發展、價值發展的(de)重要科學(xué)依據。

其次，數據的(de)多元融合是大數據處理(lǐ)的(de)形式延伸；在數據規模不斷擴大的(de)基礎上，必然存在類型的(de)多樣化與層次化差異，包括用戶差異化、網站差異化、渠道(dào)差異化、數據形式差異化等；與此同時，數據還表現為(wèi)規律與不規律發展的(de)結構特征；要完成相對全面、科學(xué)的(de)統計分析工作，必須将這些形色各異的(de)數據進行融合處理(lǐ)，這也是大數據與情報學(xué)發展的(de)重要共性之一(yī)。

另外，相關性分析法作為(wèi)各類數據的(de)邏輯關系處理(lǐ)模式，屬于現象科學(xué)分析的(de)一(yī)種常見方法。對于大數據與情報學(xué)的(de)用戶服務性宗旨而言，從數據中生成合理(lǐ)、有用的(de)邏輯關系，也是二者的(de)重要共性之一(yī)。

此外，從差異化層面出發，大數據與情報分析作為(wèi)兩個不同的(de)領域，同時也必然存在一(yī)定的(de)差異。首先，情報學(xué)相較于大數據具有更為(wèi)具體的(de)定量分析規則，大數據的(de)定量分析旨在維護整個系統的(de)運作穩定，而情報分析需要對特定範圍內(nèi)的(de)數據進行相關規則的(de)構建。

其次，大數據的(de)多元數據融合關注數據之間是否存在相關性，而情報分析則在此基礎上更注重數據及其相關性的(de)真實性與價值；另外，大數據的(de)相關性分析重在明确現象，而情報學(xué)分析則在一(yī)定的(de)條件下還需從現象入手進行原因分析。

三、大數據時代情報學(xué)變革的(de)必要性

一(yī)是大數據的(de)處理(lǐ)是情報學(xué)自(zì)身發展的(de)必要規律，包括數據雲計算、文本與意見挖掘、NLP自(zì)然語言處理(lǐ)以及數據可(kě)視(shì)化等技術均将成為(wèi)情報學(xué)技術提升的(de)重要變革目的(de)。

二是大數據為(wèi)情報學(xué)的(de)系統完善提供包括類型、數量、形式等不同的(de)數據，數據資源的(de)多元化使得情報學(xué)發展的(de)效益追逐傾向擴大化。

三是大數據的(de)發展以及自(zì)我完善為(wèi)新時期情報學(xué)的(de)研究科學(xué)性提供參考與依據。

四是大數據的(de)數據價值密度極低(dī)，對情報學(xué)發展的(de)實時性與有效性形成了更大的(de)困難，要求情報分析系統突破桎梏進行換新。

五是傳統的(de)情報分析系統存在較強的(de)資源與技術參考特征，缺乏自(zì)身相對完善的(de)發展模式。

六是原有的(de)情報分析系統面臨着較大的(de)數據管理(lǐ)困難。總而言之，在大數據不斷發展的(de)新時期，情報學(xué)要取得同步效益，必須進行有效變革。

四、大數據時代的(de)情報學(xué)變革展望

（一(yī)）進一(yī)步豐富和(hé)完善理(lǐ)論情報學(xué)系統。首先，情報分析要有效利用大數據所提供的(de)豐富資源，包括數據從文本到數值、圖像、音頻等形式的(de)變革，結構化向非結構化的(de)變革，單一(yī)數據向多元化數據的(de)變革等。其次，要充分學(xué)習與參考大數據的(de)研究方法論，包括碎片化數據的(de)處理(lǐ)、龐大數據的(de)提取、研究方法的(de)有效選擇等。另外，情報學(xué)系統将呈現學(xué)科界限的(de)模糊化發展态勢，即各行各業的(de)數據情報将存在更大的(de)相關性，其研究方式也存在更強的(de)可(kě)交叉性與普遍性特征。

（二）進一(yī)步研究和(hé)發展應用情報學(xué)系統。情報學(xué)的(de)應用首先将呈現大數據技術基礎上的(de)科學(xué)研究化發展态勢，即在情報的(de)甄别、預測方面可(kě)實現數據間相關性的(de)強化，為(wèi)決策提供更為(wèi)真實、科學(xué)、有效的(de)依據。其次，在大數據基礎上，情報學(xué)在進行數據整合時将逐步提升其情報用戶的(de)服務契合度，并向咨詢系統方向發展。另外，情報學(xué)系統将參考大數據的(de)發展模式逐步向智能化自(zì)我處理(lǐ)、決策的(de)形式發展。

（三）情報學(xué)将呈現技術多元化的(de)發展态勢。首先，在規模化數據基礎上不斷強化數據提取、存儲的(de)能力，并将逐步實現多媒體檢索技術的(de)優化目标。其次，情報分析系統的(de)相關性數據模型仍有待開發。另外，在情報學(xué)分析系統的(de)數據信息管理(lǐ)方面強化呈現管理(lǐ)效率提升、個人隐私安全以及系統安全的(de)技術發展态勢。

（四）大數據時代的(de)情報學(xué)歸根結底在于人才的(de)培養。未來一(yī)段時期內(nèi)，情報系統将不斷提高(gāo)培養綜合化人才的(de)能力，包括情報學(xué)人才、計算機技術人才、統計學(xué)人才以及心理(lǐ)學(xué)人才等，為(wèi)情報學(xué)的(de)現代化發展提供根本動力。

五、結語

大數據作為(wèi)現代化發展的(de)重要趨勢，為(wèi)情報學(xué)的(de)變革提供了主要方向與途徑。在情報系統內(nèi)部的(de)變革過程中，應注意對其固有系統的(de)全面化分析以及現狀總結，隻有在充分了解的(de)基礎上才能真正促進情報學(xué)的(de)大數據時代變革。

本文摘自(zì)辦公室業務

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