情报学研究汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇情报学研究范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

【正文】

20世纪90年代以后，以数字化技术、多媒体技术、网络通讯技术综合而成的现代信息技术，引发了人类社会的第二次信息革命，人类业已迈入知识经济时代。新的社会环境使包括情报学在内的学科研究发展面临着新的挑战，我们需要新的理论和方法来加以研究和利用，情报学的传统方法在面对新的问题时，就要进行自身的转化。如面对浩瀚的网络信息资源，传统的文献计量学方法就显得力不从心，相应地网络信息计量学（WebmetricsorCybermetrics）就应运而生，用新的研究方法如链接分析法来描述和组织网络信息世界。

1网络信息计量学

网络信息计量学是在网络信息环境下迅速形成和发展起来的，作为信息计量学的一个新的发展和重要的研究领域，它的出现使传统的基于文献和信息的文献计量学、信息计量学面临着新的变革。关于其定义主要有：网络计量学是一门计算机科学，是一门研究互联网上数据相互引用的科学，是一门对网络文献规律进行统计分析的科学，基于Web和软件计量分析工具，集计算机技术、网络技术、计量学方法、统计学方法于一体，其应用范围覆盖了所有基于网络通信技术的信息测度。网络计量学是综合采用文献计量、信息计量、统计学方法、计算机技术和网络技术对网络文献规律进行统计分析的一门科学。网络信息计量学是采用数学、统计学的各种定量方法，对网络信息的组织、存储、分布、传递、相互引证和开发利用进行定量描述和统计分析，借以揭示网络信息的数量特征和内在规律的一门新兴学科。它主要是由网络技术、网络管理、信息资源管理与信息计量学等相互结合、交叉渗透而形成的一门交叉性边缘学科。

2链接分析法研究现状

2.1链接分析法的内容

链接分析法是网络信息计量学中一个重要方法，它可以看成是文献计量学中引文分析法在网络环境中的应用。网络超文本通过链可以将结点链接起来，一般使用两种方法——索引链和结构链进行链接，它既可以表示信息之间的关系，又是构成网络的手段。在将网络相关信息资源内容链接起来形成新的信息链或信息集合的基础上，融合了参考文献链接功能，并通过引文关系来分析链接网络信息资源的方法。可以按照引用程度和引用权威信息源来分析，在网络信息组织、检索、评价、服务等方面起着重要作用。

2.1.1链接分析法在网络信息组织方面的作用

网络信息资源生产者如网页创作者使用链接分析，创建一些对访问者有用的链接，可以链接到不同主题或相同主题质量更优秀的网页。一般来说链接类型大致有：合作链接（被链接网站和链接网站之间存在合作关系）、友情链接（网站之间可能由于在资源或其它相关方面有关系，相当于影视术语中的友情客串）、推荐链接（被推荐网站由于质量好、人气旺、访问用户多或是热门网站等原因链接）、内容链接（被链接网站和链接网站在内容上存在着互补或相通关系等），可以起到网络导航的作用，大大方便用户在网上冲浪。Google还通过链接分析来确定网络上的权威信息源来进行相关的排名。Google认为网页制作者仅创建他们认为重要的网页的链接，链接到另外的网页就像一本书的引文，网页之间的这种引文关系“像是对网页进行评论的过程”。例如，网页的制作者们创造了几千个Yahoo的链接，困此Yahoo被当作一个重要程度点；如果许多重要的网页都指向Yahoo，则其重要程度会更高。这种方法的好处是网页制作者不可能误导网站的排序，并且扩展性极好——当网络增长时，产生更多的重要网页的链接，自然更能确定该网页是否是权威的信息源。

2.1.2链接分析法在网络信息检索方面的作用

链接分析主要应用于网络信息检索方面，如搜索引擎收集信息、检索结果的排序等。网络信息检索为用户提供海量信息多媒体数据库，采用超文本技术使检索空间比传统的信息检索范围更广泛，以结点为单位组织，以超链接的方式链接相关内容，更加符合人们的思维方式，打破了线性存储的限制，真正实现多维检索。Web信息检索系统可以利用链接信息来优化对相关文献的查询，能够极大地提高检索结果的相关性。在搜索引擎收集信息的过程中，J.Kleinberg认为搜索引擎的Robots直接访问Web提取出权威页（AuthorityPage）。但是如何提取出权威页，这需要一个原始积累和评价过程。先给出一批起始网页，Robot从这些源网页开始收集，可以按照深度优先或广度优先的算法进行。当网页提取回来后，采用链接分析技术（具体用递归算法）来计算出权威页。有了权威网页，Robot在收集Web信息时，就有针对性地、高效率地访问Web网页。搜索引擎检索结果排序方面也运用了链接分析技术，由于索引数据库容量大，若用户输入一个关键词，有可能会有成千上万条记录相匹配，搜索引擎对如此庞大的结果如何排序，如何把最相关的几十条记录显示出来？搜索引擎按记录号的顺序提取结果集中的前几十条记录，再按邻近图（NeighborGraph）算法对这几十条记录排序，最先显示给用户。这种检索结果排序就是利用链接分析技术，大大减轻了搜索引擎的负担，Yahoo、Google等搜索引擎就采用了超链接分析技术来对检索结果排序。2.1.3链接分析法在网络信息资源评价方面的作用

传统的引文分析法在学术方面衡量学术期刊重要性的指标之一是“影响因子”（IF），哪家期刊和论文被引用次数多，影响因子就高，谁就被认为是权威，论文也就是优秀论文。在互联网上IF对应于统计指向某一网页的链接数目后对该网页作出的排序，网站引用分析对应的是某个站点网页被其它站点引用的情况的统计分析，也就是网页可能被其它网站搜索提问命中的结果数的多少，采用计分法和线性代数方法对中心网页和权威网页分数进行迭代求和，以确定权威网页和中心网页。这与百度搜索引擎的创始人李彦宏1996年提出的搜索引擎的第二定律：“人气质量定律”相一致。根据这一定律，用链接分析法进行统计网站被链接和访问次数，可以作为评价网站和网络信息资源质量的一个指标。再加上相应的链接文字分析，就可以用在搜索结果的排序上了，对搜索结果进行的按相关性排序，不完全依赖于词频统计，而是更多地依赖于超链分析。在Internet上链接关系反映的是网页在全世界范围内、同一学科类属的影响力，评价范围是很广的、甚至全球性的。目前主要利用搜索引擎工具在网络上检索网站和网页的链接情况，并按相关性对检索结果进行排序，大大方便了用户在浩

翰的信息海洋中迅速准确地获得有用的信息，易于操作、实用且可以节省用户的时间，在一定程度上可以弥补同行评议等定性方法的缺陷。

2.2链接分析法对情报学研究方法的意义

苏联科学家巴甫洛夫说过：“科学是随着研究方法所取得的成就向前的。研究方法每前进一步，随之我们面前也就开拓了一个充满种种新鲜事物的更辽阔的远景。”情报学是一门新兴的综合性边缘学科，是一个开放的综合性知识体系，它善于吸收其它相关学科的知识和研究方法。上世纪60年代后，随着科学的日益发展，科学研究中应用研究、实用研究和开发研究比重逐渐增大，情报学研究方法体系取得了长足进步，表现在：一是情报研究的领域、对象、内容等的扩大和深化；二是现代科学学科与方法的创立和发展。情报学研究方法体系是动态的、发展的。情报学科要想在原有的基础上实现学科研究模式的更新

、学科结构的变革和学科体系的拓展，就必须研究和采用新的思维方式和新的研究方法，及时反映最新的学科学术动态和最新的理论学说，移植、借鉴其它学科的研究方法，如哲学方法、数学方法、社会学方法、经济学方法、信息技术方法等来丰富自己的研究方法，并加以创造和大胆创新，不仅引起自身学科结构的变革和深化学科前沿的研究，而且不断发展新的分支学科，促使学科研究充满时代气息。

链接分析法大大拓展了信息计量学在网络环境下的应用，充实了网络信息计量学的内容，是情报学研究的新领域，完善了情报学方法论体系。它是情报学逐渐成熟的一个重要历程碑，标志着情报学理论方法的一个新的飞跃。

2.3链接分析法目前存在的问题

在文献计量学中，传统的引文分析法只要统计参考文献数据就可完成引文分析的任务，但是在互联网上，链接分析法的研究对象是网络信息资源，网络信息资源覆盖范围广、动态性强，具的信息量巨大、不确定性、缺乏合理组织、难以预测等特点，且信息过载（InformationOverload）和信息污染（InformationPollution）现象严重；引用与被引用关系也变得十分复杂；链接分析法的适用范围也是有限的；Internet是在一个商业化的环境中发展起来的，一个网站的被链接数量还与它的商业推广有着密切的联系，因此这种评价体制在某种程度上缺乏客观性。因此，在使用链接分析法时要充分考虑以上问题，尽大可能保证其结果的可靠性。

3结束语

由于链接分析法借鉴了引文分析法的方法和思路，是情报学研究方法在网络环境下新应用，目前链接分析法主要实验工具是搜索引擎，但随着网络信息技术如人工智能、网络信息检索、计算机网络、知识挖掘、自然语言处理等的发展，必将为链接分析法的研究和开发应用提供更为有力的支持。情报学也必将充分利用网络信息技术，吸收其它学科的先进方法来深化、完善自己的方法论体系，建立起更为完善的体系结构，从而改变情报学学科的面貌。

【参考文献】

1徐久龄等.网络计量学的研究.情报学进展1998-1999年度评论，第三卷.北京：航空工业出版社，1999：78-105

2夏旭等.网络计量学研究：现状、问题与发展.图书馆论坛，2001，（12）：44-47

3邹志仁.论情报研究方法体系.江苏图书馆学报，1990，（2）：18-23

4杨涛.链接分析法存在的问题及改进方法.图书情报知识，2002，（3）：62-63

5刘雁书，方平.Web网站站外链接类型与特征调查-链接分析法可行性研究.大学图书馆学报，2001，（5）：65-68

6邹菲.试论网络信息计量学在数字图书馆中的应用.图书情报知识，2001，（1）：16-17，20

篇（2）

[分类号]G350

借鉴其他学科的研究范式，开展情报学的多学科研究，是当前情报学研究的主流模式。众多研究者根据自己的学科背景和他们对于情报学的理解，各自从不同的学科范式(如图书馆学、社会学、交流学、信息论等)出发，开展情报学研究。在此过程中，这些被用作情报学研究工具的诸学科范式可以看作为情报学的研究视角。在伯顿・克拉克(Burton R.Clark)看来，特定的研究视角有如“戏院里的聚光灯，当用强烈光线照射舞台前方的某些动作时，就把大家的注意力集中在这些动作，同时把其他特征降到背景和边缘的地位。”研究视角并不能全面反映研究对象的总体特征，它追求的是“片面的深刻”，因而只是一种富有启发意义的“偏见”。这种以“偏见”为基本特征的研究视角之所以必要，主要有以下三个原因。

1.1选择、确定特定的研究视角有利于准确设定话语环境

语境的设定能使同一研究领域中的不同研究者遵循共同的“语言游戏”规则，提高不同研究成果之间交流和共享的可能性，避免多种研究活动之间的简单重复。反观学术界中近年来的某些学术争论，人们之所以会对同一问题争论不休，诚然与当时学者们的认识能力，与问题本身的表露程度密切相关，但是更为常见的原因却存在于学者们本身，即：争论者们较少深入思考和仔细分析双方针对研究客体所选定的研究视角的异同，也较少对比权衡双方在阐发自己的思想观点时所预设的隐性语境之间的差别。因此，争论双方的观点看似“百花齐放、百家争鸣”，实则有如平行的铁轨，产生不了严肃而有力的理性撞击。这种状况从反面给予我们以重要的启示：要想使学者们的研究探索成果不但有能力保持“自明性”，而且可以保持“他明性”和多元理论之间的“亲和力”，必须在研究视角的选择和话语环境的界定上保持各自的明确和彼此之间的一致。

1.2选择、确定特定的研究视角有利于明智圈定研究视域

研究对象的复杂性与研究者认识能力的有限性之间的矛盾与反差，决定了研究者只能从特定学科视角出发，选择、圈定一定视域中的部分问题进行研究。而且，研究对象往往是有争议的、自成系统的“问题”性存在。作为系统化的“问题”，它在学科不断分化，学术研究领域不断细化的今天，常常被具有不同学科背景的专业人士肢解和划定为不同学科体系的研究对象，从而形成问题研究的原发性视角，即学科性研究视角。选择特定的研究视角，圈定特定的问题论域，实质上就是不同学科在其力所能及的范围内进行初步分工，使各门学科在“有所为”和“有所不为”之同保持平衡，防止“知其不可而为之”的勉强。

1.3选择、确定特定的研究视角有利于不断拓展研究深度

对于特定研究领域的学术问题而言，可供选择的研究视角是多元的，而且各种研究视角之间也是相互交叉、各有优劣且需彼此借鉴的。但是，由于学科研究对象的特殊性及其内在矛盾运动和内部规律的独特性，它必然能从根本上选择、决定最能契合自身本质和规律的独特研究视角。选择不同视角研究同一研究客体的不同问题，它能够最直接，也最有可能深入地挖掘出问题的本质以及规律。从这个意义上讲，人类认识不断进化和深化的历史，同时也是一部人类研究视角不断更新、不断优化的历史；而惟有具有理性的人类，才会不断更新和持续优化同一研究对象的研究视角。也惟其如此，“人的思想由现象到本质，由所谓初级的本质到二级的本质，这样不断地加深下去，以至于无穷。”

2　情报学多学科研究视角的效用及其限度

情报活动存在的历史虽不算短，但是以情报活动为问题对象的学术研究史，特别是情报学的研究史却不太长，大规模的情报学研究与二战后情报学大发展的实践基本同步。在这短暂研究史中，情报学研究的学科范式并未得到充分发展。情报学的研究者们，要么借鉴甚至照搬其他相关学科的概念范畴和理论命题，要么向哲学、社会学等伸手求援。这正如迪尔凯姆所说的，“毫无疑问，当一门学科正在产生的时候，要想取得进步，必须借鉴所有现成的科学，将这些学科中宝贵的经验弃之不用，显然是很不明智的”。于是，情报学研究的元范式特征在事实上导致了多学科研究视角的客观后果。

萨拉切维奇(T.Saracevic)深刻地认识到了情报学研究在理论上不成熟、方法论上不独立的现状，并非常赞赏情报学的多学科研究。他强调：“没有一种研究方法能够揭示一切；宽阔的论述必须是多学科的，所有的灯光都照射，眼睛往整个舞台前后漫游。但是学科的观点是非用不可的，因为我们正是在专家们所发展形成的研究方法和思想的力量中找到利刃。情报学的研究也是这样。如果我们手边没有进行这种研究的各种不同的分析观点，没有图书馆学、交流学、信息论等所提供的观察方法，我们将不得不发明它们……而且多学科的视角都各自抓住了情报学的某一方面或某些问题进行了深入的研究”。以此认识为基础，他又撰写了一系列颇具影响力的有关情报学特性的论文。勿容置疑，无论是多学科的研究视角，还是由此而形成的诸多研究成果，都将成为我们进一步提升情报学研究的理论品位、拓展情报学的研究视域、深化情报学的研究深度的有益借鉴和必要基础。

但是，彼此分散的多学科研究及由此所形成的多元化研究视角也面临着以下四大难题。

・难题之一是，多学科研究视角仍然无力打破分散、多元的学科性研究视角之间的“坑道视界”。不同学科之间的话语沟壑和“坑道视界”，使同属情报学研究领域中的不同研究者之间难以互相对话、相互借鉴。对此，Holland也指出，不同学科之间的“专家们有不同的词汇，难于了解彼此的语言……多元、分立的多学科视角使研究者们在更有知识的同时却更加无知……那些分裂知识的人有责任把知识整合起来”，并提出这样一种解决之道――组建由分属不同学科领域的成员所组成的研究小组，针对情报学开展集体性的多学科研究。

・难题之二是，在情报学多学科研究的挟裹下，如何保持情报学学科本身的学术独立性。在研究界普遍存在着这样一种忧虑：情报学如果没有“严格地保持自身的概念”，没有建立起自身独特、独立的学术规范体系和理论研究范式，它不但有可能成为“别的学科领地”，甚至还有可能面临着“终结”的危险。面对这些忧虑，有学者曾对情报学的研究提出如是一种对情报学研究同样适用的希望：“假如情报学希望尽可能严格

地保持自身的概念，并进而培植出独立的思想，从而可能成为研究范围的中心。”也正是由于多学科研究视角效用的有限性，甚至还在学界引起了这样一些误解：即认为情报学并没有也无必要拥有自己独特的研究方法，认为情报学学科“主要借用了相关学科的研究方法，也借用了社会科学研究方法以及某些自然科学研究方法”；还造成了这样的认识误区：认为这些学科根本不是以某种特定的方法来建立的。

・难题之三是，如何提高情报学作为独立学科所必需的理论严密性。有学者曾概括了这种不足：“应当特别注意的是，情报学研究并没有专门的方法论，因为情报学的研究方案可以对大量的学科和运用各种不同方法的研究者开放，而使之不局限于任何一种方法论上的传统做法。但这种边缘性的研究领域缺乏方法或科学上的严密性，从而使人无法‘提供’精确的概括”。

・难题之四是，如何统合多学科视角对于情报学的研究兴趣的多元性，并将这些多元化的研究兴趣整合成一股彼此协调的整体力量，共同探讨、理清并深刻把握情报学的内在逻辑和特殊矛盾关系。

3　超越之道：构筑情报学研究的独特学科

情报学研究在思想方法上的不统一，部分地决定了目前的情报学研究只能算是一个研究领域，还没有发展成为一种独立的学科研究，还没有形成成熟的情报学研究。

学科主要有两种涵义：一是指“学术的分类”，即一定科学领域或一门科学的分支；二是指“教学科目”。在现代教育体系中，作为“教学科目”的学科，有利于传播作为“学术分类”的学科，并推进它的发展和成熟，而作为“学术分类”的学科的成熟程度和理论水平，表征学科学术研究水平之高低，决定学科能否成为独立的“学术分类”的概念是学科研究的“范式”。

在库恩看来，学科研究的独立范式，存在于前规范时期和科学革命时期之间，是常规科学时期用以规训、指导研究者的主要手段；而且，它能成功地排除前范式时期的多范式紊乱，多方面地促进知识的增长，不断丰富知识基础。学科范式不但有助于知识的增长和精细化，更为重要的是，它能为本领域的初级学者提供基本的知识框架，促使他们自觉运用特定的思维方式和解难规则。因此，对于情报学研究而言，为了不断推进学科研究的水平，提高学科研究的成熟程度，必须致力于特定学科研究范式的构筑。

在情报学多学科研究已取得大量硕果的今天，之所以较具信心地提出构筑情报学特定学科研究范式的任务，并把它作为未来情报学研究的重要目标，是因为已具有了如下必备的有利条件。

首先，情报学的多学科研究已为之积累了必要的思想操作素材。当然，为了使情报学研究的思想操作素材进一步丰厚，还有必要从两个方面进一步加强积累：一是借助于外国情报学的理论和实践情况；二是加强本土资源的研究和开发。

其次，情报学理论和实践的初步发展已为之培养了一支实力较强的学术专业队伍，这正是构建情报学独特研究范式所必需的思想操作主体。我国情报学的快速发展，特别是自恢复学位制度以来众多情报学类硕士点、博士点的建立和几十年来情报学专门研究人才的培养，使得情报学研究逐渐成长为一个独立的学术专业。

第三，最为值得注意的是，在情报学研究队伍的人才培养系统中，逐渐构建、形成了一套自成体系的学科规训制度。对于情报学研究这一学科而言，特定规训制度的建成，能够使之借助于书写、考试、评分等教育实践方式的综合作用，培养既能按照学科规训要求进行自我规训，从而使情报学研究具有了不断扩张的繁衍一发展机制。

综上所述，现在我们已面临着将“尝试构建情报学研究的独特学科范式”这一重任提上日程的成熟时机。为此，应该在情报学多学科研究的基础上，厘定并围绕情报学的内在逻辑和特殊矛盾关系，从整体和根本上反思情报学研究独特的学科范式，全力完善情报学研究的学科逻辑体系。

第一，尝试构筑情报学研究的学科理论结构。学科的理论结构在逻辑上开始于基本的概念范畴；在遵循历史和逻辑相统一的原则的基础上，概念范畴将构建成众多层次各异的理论命题，最终共同形成完整的学科逻辑体系。情报学研究学科范式的构筑，应立足于并加强基本概念范畴的辨析，加强基本理论命题的概括和提炼。

篇（3）

图书情报学是一门新兴学科，正式被提出是在第二次世界大战之后，至今仍在不断地发展和完善，目前图书馆学已成为单独学科，本研究着重研究情报学。世界科学情报系统 （UNISIST）对“情报学”的定义是：“情报学是一门研究情报的性质和特点、影响情报流通的因素以及有效查取和利用情报的加工技术和方法的科学，情报学是一门新兴的交叉学科。”情报学的发展经历了以下几个时期：

一、萌芽期（公元前5 世纪至1891年）

在春秋战国时代， 各国十分重视农业和军事，以便更好地巩固政权、维护利益进而称霸天下，这是开展的对土地、人口、军队和钱粮等进行的统计，就是最早的国情国力调查分析。西方的国情国力调查研究开始语古希腊的亚里士多德时期。那时， 希腊的城邦之间战争频繁，竞争激烈。在这种情况下，一些学者开始研究各国家的国情国力，其中比较突出的是亚里士多德，他与弟子们收集各方面资料，对历史上和当时各城邦的经济、政治、文化、宗教、艺术等进行了情况汇总，编著形成了最早描述各城邦国家国情国力的专著--《城邦状况》。

二、理论孕育期（1892年至1949 年）

19 世纪末20 世纪初， 科学技术有了长足的进步， 由于专业文摘杂志及评论性杂志的出版，从此，文献交流活动正式开始。1892 年奥特莱和拉封丹在布鲁塞尔创立了国际文献目录局，这标志着文献目录正式走入国际视野。1910 年第一届世界文献目录大会胜利召开。这段时间文献、目录的发展正在逐步走上正轨。1939 年爆发了第二次世界大战， 大战使人类社会生活发生了畸变， 由于战争的需要， 许多科学家被拉上了军事的战车，科技文献创作的数量急剧下降，但是许多国家为了战争，成立了大量的情报机构， 专门从事情报的搜集、研究和利用工作。情报学最初阶段的理论基础是美国和英国的科学家V.布什和S.C.布拉德福奠定的。前者于1945年发表了文章《诚若所思》，首次提出了“开展机械化的检索文献缩微品”，后者于1948年发表了文章《文献工作内容的改进和扩展》，研究分析了文献工作的蓬勃发展以及当时文献工作需要改革的各种形势。

三、理论形成期（二十世纪五十年代）

“情报学”这个名词是1950年开始在美国出现的。1957年这一时期中具有里程碑意义的一年。这一年科学家C.柴瑞在美国把文献等相关的各种研究与活动统一于情报学。同时，美国的情报手工检索也逐步地转为计算机机械检索系统。我国的社会科学情报事业起步较晚， 1956年5月， 国家在制订我国科技发展12年远景规划时， 就曾把建立情报机构、开展科技情报工作列为我国重要科学技术任务之一。同时成立了我国第一个国家情报机构--中国科学院科学情报研究所。1957年5月， 国务院批准了《关于开展科学技术情报工作的方案》，扩大和加强中国科学情报研究所并改称为中国科学技术情报研究所5。

四、发展与壮大期（二十世纪60～70年代中期）

就国外先进工业化社会而言，情报学在这一时期已成为一门成熟的而且仍然在不断发展的独立学科。 这个时期出现的全数字通信网络和大型计算机为联机情报检索技术提供了支持。1979年由英国、 美国、联邦德国、法国、日本和苏联6国情报学家所举行的亚特兰大“情报科学研究计划圆桌会议”称这一阶段为情报学的实用研究阶段，重点在于发展适用性情报技术，支持国家情报系统的建立，支持和加强专业化情报服务系统，解决情报用户与情报系统之间相互作用和关系问题。在西方国家的情报学发展和壮大的这一时期，中国的情报学只在60年代初期经历了短暂的发展。1962年袁翰青与曹昌等10多位学者编写了“科技情报工作讲义”，为创立中国的情报学理论作了可贵的尝试。60年代初期建立健全了中国情报刊物体系，提出了3大类，9小类的理论。1963年，中国科学技术情报研究所成立了情报方法研究室，购置了布尔检索机，进行机械检索与计算机自动翻译等的试验与研究，这是中国有计划地研究情报学的开始6。

五、提高与充实期（二十世纪70年代末期至90年代）

随着局域网、地区网、国际网等多种情报网络系统的建设，情报学的研究范围和深度大大拓宽和提高。在这一时期，英国B.C.布鲁克斯发表了《情报科学基础》系列论文，表明了情报学的研究对象是“主观精神世界与客观精神世界相互作用”。学者F.W.兰开斯特提出了“无纸化社会”的观点，科学家肯特开始研究情报传递的经济学，都为未来的情报学研究和利用提供基础的理论结构7。1978年以后，中国迎来了科学的春天，情报学也进入了繁荣的局面。 1978 年中国科学技术情报学会成立，1982年《情报学报》创刊。1978 年后， 武汉大学、北京大学、吉林工业大学等数十所高等院校开设了情报学方面的专业，并编出了“情报学”、“情报学概论”与“科技情报工作概论”等有一定学术水平的教材或专著。

六、持续发展期（二十一世纪至未来）

随着以光纤通信和高级多媒体智能终端为一体的全球信息基础设施的使用，基于Internet 的网络化环境已悄然形成。21 世纪将会将是知识经济蓬勃发展的时代， 也将是人类社会空前信息化的时代。在新的历史背景下，情报学将获得新的发展。一方面不断地向纵向方面分化（ 即研究向精细化发展） ， 形成了一系列新的分支学科， 即真正属于自己的学科体系， 推动着情报学向深层次拓展； 另一方面， 向横向综合发展， 形成新的交叉学科。这是飞速发展的时代， 这是最美好的时代， 这个时代为开创新理论、诞生新概念提供了极好的机会。情报学迎来了发展的春天。

参考文献：

[1]J.M. Griffi. Back to the Future： Information Science for the New Millennium[J]. Bulletin of the ASIS，Apr/May 2000：24-27

[2]王军，谢琴. 国家竞争情报发展历程及阶段研究[J]. 经济师，2009，08：8-9.

[3]史敏. 区域产业竞争发报系统构建及优化研究[D].中南大学，2011.

[4] 文燕平. 21世纪情报学的发展趋势及其哲学思考[J]. 情报科学，2003，05：458-460+498.

篇（4）

[分类号]G352

在上世纪90年代，Ingwersen提出在国际情报学界已形成了北欧方法(Scandinavian approach)。经过这些年的发展，以丹麦皇家图书情报学院、芬兰坦佩雷大学和瑞典哥德堡大学为代表的北欧情报学研究形成了自身独特的学术风格，且颇多建树。领域分析就是典型代表。在我国，文献较早地介绍了领域分析学说。近年来领域分析在国内引起了越来越多的关注。本文拟对领域分析的研究进展做一系统的论述，以促进学界更深入的探讨。

1　领域分析概述

丹麦情报学家赫约兰德(HjCdand)和爱布瑞森(Albrechtsen)首先提出了情报学中的领域分析(Domain analysis)概念。两人合作发表的文献全面阐述了领域分析的历史渊源、理论思想和方法，被视作该学说建立的重要标志。尽管领域分析学说提出的时间不长，但发展却很快，至今已形成了涵盖从原理到应用各个方面的成熟思想体系，既可把领域分析称作元理论，又可称作范式和方法论，具有所指意义的多元性。领域分析的经典表述是：

理解情报学中情报的最佳途径是研究作为社会劳动分工一部分的知识领域，即话语社群(discourse community)。在不同的领域中，知识组织和结构、合作模式、语言和交流形式、信息系统和相关性标准都是话语社群的工作客体和社会角色的反映。个体的心理、知识、信息需求和主观相关性判断标准都应当从这种视角来看待。

2　领域分析的关键概念

总体来看，领域分析意指情报学的最佳研究对象是知识领域，它是一种集体知识结构。情报学视角下领域的信息结构分析包括知识规模、知识组织、引文模式、传播、范式、知识组织等方面，目的是使知识传递、使用和中介的效果达到最优。不同领域中这些方面的结构不同，这是领域特殊性的一种适应性表现。工具、概念、意义、信息结构、信息需求等都是在知识领域即话语社群中得以塑型的。

在领域分析的经典表述中，“领域”与“话语社群”是两个相关联的关键概念。作为领域分析的创始人和主要推动者，赫约兰德认为领域可以是一个学科或学术区域，也可以是与信仰、职业或惯例相关联的话语社群。话语社群形成的标志则是在某一群体中存在着有序的、由概念结构、制度栅栏(enclosure)和话语场域的管控共同加以结构化的交流过程。赫约兰德的关注重点放在了领域的维度分析上。他指出：领域可以从本体论、认识论和社会学三个维度来认识，其中后两维度是核心所在；领域是动态的，三个维度之间也是相互作用和变化的，领域的研究应考虑本体论、认识论和社会因素之间的复杂交互。

但应指出，维度的分析并不能代替概念的界定，泰尼斯(Tennis)就曾指出领域的界定和边界存在着混淆，这可形象地比喻为：赫约兰德提供了领域分析这个“锤子”，可是领域这个“钉子”是什么还没有定论。为此泰尼斯提出两种分析工具，即调节域和专业化程度，前者可通过领域中成员与领域分析学者的沟通协商来设定领域的名称和外延，从而解决领域的界限问题，后者设定领域的内涵，关注的是其核心议题和领域问的交叉情况；这样，使用两种工具及其包含的参量就可以定义一个领域。这是方法论角度的定义，所谓确切的“钉子”还是没有找到。赫约兰德对此则认为，领域的质化研究应始于对主体或兴趣群体的高层次诠释研究，要找到构成领域中不同现象基础的旨趣，再通过磋商取得理想的定义。

麦(Mai)采用与赫约兰德相似的思路，明确指出领域是指分享共同目标的人类群体。领域的概念要把形式化(formality)结构和实际工作与活动结合起来考虑，后一方面跨越学科专业界限而聚焦于人的活动、合作以及共同目的。这表明领域概念与人类活动密切关联，所定义的领域是以活动为中心的。笔者认为，这种定义实质上是以活动理论作为元理论基础的反映，活动理论强调的活动这一核心概念规制了领域的本质和界限，正是以包括共享目标在内广义上的活动作为标杆，领域的轮廓才得以勾画清楚。因此，可以将领域定义为“以社会中有机联系的共同活动(包括共享目标、任务、合作、交流)为基础、结合专业的形式化结构而形成的群体”。依此定义，我们继而可以把学科和专业看成是具有相似结构或特征的多领域聚类而成的领域簇。

3　领域分析的社会认知观

3.1　社会认知观的理论内涵

领域分析将认知问题当作核心关注之一，所持的观点是社会认知观(socio-cognltive view)。其思想基础是包括维果斯基的社会历史文化理论在内的活动理论；此外，杜威的实用主义也是重要的思想来源，赫约兰德将它们合而称之为实用实在论。同维果茨基的观点一致，社会认知观认为，当习得了语言符号之后，人的认知过程更多地就以符号、意义和记号为媒介，此时个体存储和处理信息的能力主要地依赖于他掌握的符号系统；而这些符号系统首先是在个体外部、在文化中发展起来的，具有文化社会及领域特殊性，其后才被个体内化并塑造改变了个体的认知，这样人的认知发展对文化和社会的依靠比生物构造的依靠就大得多。总之，认知首要地由社会文化情境因素所决定，并通过掌握社会文化因素的中介载体工具――语言符号系统来实现从发育早期的生物心理驱动向社会文化历史驱动的认知功能的改变。

3.2　社会认知观与传统认知观的比较

社会认知观是以情报学传统认知观的批评者和替代者的身份出现的。传统认知观秉承两个基本假设：一是方法论上的个体主义把个体认知功能和知识结构当作核心问题，坚持社会现象可层层还原为心理现象的观点；二是认为心智模型与人头脑中的先天神经结构存在联系，认知科学同神经科学密切相关。社会认知观对此持有否定的态度。社会认知观认为，传统认知观研究的是脱离社会历史文化情境的孤立个体认知和内部心理结构，而恰恰是这些情境因素对认知形成起着决定性的意义。社会认知观虽然对个体认知感兴趣，但并非从研究孤立个体的心智科学或脑科学的角度来探究，而是采用社会情境的方法来看待认知问题，认为对个体知识结构的理解只能建立在对群体导向的分析上，即特定个体的知识水平、个体从信息系统使用中的获益以及知识利用中的障碍，从根本上说，并不是通过大脑功能和机制的心理分析就能阐明的，而是凭借着对个体的社会角色、工作、任务、教育背景和学科关联这些社会情境变量的充分认识才能解释清楚。通过由外及内的方法路径，社会认知观把焦点从抽象的个体转移到社会一文化情境，强调存在着将源于文化的符号内化于主体之中的过程，认知

过程要以文化、历史和社会所构建的意义作为中介，需要从社会文化、实用主义和实在论的理论高度研究认知。这些观点再一次体现出社会文化历史理论和活动理论的要义。

4　领域分析的基本方法

一种成熟的理论必然有其系统与完善的方法，领域分析也概莫能外。赫约兰德在被评为《文献学杂志》2002年度最佳论文的文献中列举了领域分析的11种研究方法，分别为：编制文献导引与主题网关、构建专业分类法与叙词表、专业学科中的标引与检索、基于经验主义的用户研究、文献计量研究、相关的史学研究、文献和文献类型研究、认识论和批判性研究、术语学和专门语言学研究、科学交流中的结构与制度研究、科学认知与专家认知及人工智能。领域分析的这11种方法既有传统的，也有新产生的，彼此间互为补充。当它们共同应用于同一知识领域时，情报学的独特学科视角就能最好地凸显出来，情报学的学科“核心竞争力”也因而得以形成。

当然，这11种方法在领域分析中的重要程度是各不相同的，正如领域分析的别称社会学一认识论范式所昭示那样，认识论方法与社会学方法统领了领域分析的方法论纲领，认识论方法则是领域分析最基本的方法，如果舍弃这种方法，其他所有方法都会变得浅显”“。情报学任何理论问题归根结底都要推演到其认识论假设的这一基础性问题上。认识论渗透到用领域分析思想研究情报学的各个方面，如知识组织、用户信息行为等。基于此，赫约兰德专门建立了讨论认识论的学术网站，并命名为Epistemoloogical Lifeboat，把认识论之于情报学比喻成救生艇，意在强调情报学未来理论发展关键要依靠认识论。

社会学一认识论范式也是社会认知观的另一同义表述。从该范式的角度看，传统的认知观研究个体心智模型，可是社会里有多少人就有多少个“心智模型”，因而缺乏普适性和将模型一般化的可能，而认识论是关于人如何获得知识的理论，是一种广义层次上普适性的“认知模式”研究，可以提供最一般化的“心智模型”；换言之，社会学一认识论范式自顶向下宏观地把个体知识看作社会历史文化的产物，把心理学问题予以认识论化聚焦在认识论的框架内解决问题，使研究具有了较强的普适性。

5　情报学分支学科的领域分析视角

5.1　信息用户及行为

领域分析反对信息行为研究重心从客观实在转向主观现象，认为后者是没有任何现实解释力的，用户的信息查寻行为应当在检索的客观可能性的知识和用户如何利用这些客观可能性的基础上加以诠释；不能把用户当作毫无区别的整体进行全局性的研究，抽象或适用于所有知识领域的用户模型是不存在的，要认识到用户隶属于不同的文化、社会结构和知识领域，知识的生产者、中介和用户在社群里以不同程度相关联，在他们之间存在着不同的语义距离。认识论是信息用户与信息查寻行为研究的理论根基。

5.2　信息检索

从领域分析的视角看，主题检索点的信息价值随所处知识领域的惯例和著述文化的不同而变化，并无固定值。不同检索语言各有长处互为补充，要根据知识领域、用户群体以及文献和媒介的不同类型来应用适宜的检索语言。用户在信息源及其描述用语等方面的期望与客观实在的相符程度、用户的专业知识、提问式与具有既定潜在信息价值的文献之间的语义距离是任何检索理论都必须予以考量的。目前研究通常关注如何构造出好的计算机“心智模型”如布尔逻辑、段落标引等，而更应重视“专业文献的心智建模”(“Mental modeling”of subject literatures)这一核心议题。认识论提供了理解专业文献心智建模内容的理论基础。在相关性判断上，相关性应看作是客观而非主观现象；不管用户的主观偏好和判断如何，如果某一事物对欲达到的目标有用，那它就同目标相关，同样，一旦给定目的，基于该目的的特定文献的相关性也就客观地确定了，用户是否有能力认识到这一客观实在的相关性是另一回事情。认识论理论是相关性研究最基础和最广义的理论。

此外，领域分析在数字图书馆、知识组织、知识服务等诸多分支学科的应用中也产生了新颖的观点。文献就对面向领域和话语社群的知识服务理论进行了阐述。

6　领域分析的理论意义与学术评价

领域分析经过十余年的发展业已形成一个系统完整的思想体系，在情报学界产生了广泛的影响。它拓展了情报学的眼界，提供了一种思考问题的新方式。领域分析对于强化情报学的职业和学科身份、从而与计算机科学和认知科学相区别有重要的贡献。具体而言，它的理论意义体现在以下几个方面：①提供了情报学理论全面系统的视角；②将理论与实践相联系，对于学科中所有主要概念的观点立场在逻辑上连贯一致，使情报学与自身学科发展史一脉相承；③能够整合情报学中不同分支学科；④使信息系统和技术更好地适应异质用户群体及其兴趣。此外，从元理论角度来看，领域分析的元理论基础――实用实在论和活动理论，在其学说中得到了明确的阐述，正是因为自身元理论基础坚实、思想明确，上层的理论才能够很快得以发展。率先采用元理论――理论――应用三位一体的学科理论构建模式使得领域分析在情报学理论大厦的建设中成功地占得先机和优势。

篇（5）

[关键词]嵌入性理论　情报学　情报研究

[分类号]G350

“嵌入性”(Embeddedness)概念最初是由人类学家波兰尼于1944年在《伟大的转折》一书中提出来的，他认为个人的经济动机嵌入在社会关系中，经济行动属于社会活动的一部分。1985年美国新经济社会学学者马克・格兰诺维特在《美国社会学刊》上发表了“经济行动与社会结构：嵌入性问题”一文，标志着学术界正式提出了嵌入性理论。格兰诺维特认为经济行动不是孤立存在的，而是嵌入在社会网络中，对经济问题的研究，除了考虑交易成本以外，还要考虑人际互动和信任等社会情境对经济行动的影响。目前，学者们利用嵌入性理论已经成功地解释了经济领域和社会活动中的一些重要现象，嵌入性理论受到了学术界的普遍关注。

世界原本就是错综复杂的，科学技术的发展也是相互影响、相互借鉴的，学科间的交叉和融合已经成为当代科学研究的重要趋势。例如：将数理和计量原理运用到语言学产生了计算语言学，将模拟、仿真等实验室原理运用到经济学则产生了实验经济学，生物学与化学交叉更是产生了一门新的学科――生物化学。情报活动是为经济服务的，人际情报网络本身就是一种社会网络，我们完全有理由相信，嵌入性理论应当可以用来说明和解释情报活动中的一些现象和问题，而且还会将情报学研究推进到一个新的阶段。有鉴于此，笔者尝试着利用嵌入性理论对情报学中的几个问题做一点非常肤浅的探讨，权当引玉之砖。

1　情报学研究的深化问题

“嵌入”是一种非常普遍的现象。嵌入性理论提倡把一个事物的产生、发展和特点与其周遭环境联系起来，放到更大的社会背景中去考察。世界上任何事物都是在与其他事物的联系中而存在、发展的。同一个事物由于周遭环境的不同，会表现出不同的存在形式和运动轨迹，这就是我们平常说的：“桔生淮南便为桔，桔生淮北便为枳”。1973年格兰诺维特对美国企业员工求职行为进行调查时发现，弱联系在求职成功者中所占比重较大。中国学者边燕杰对天津劳动力市场求职成功者的调查则显示强联系占主导地位。都是求职，为什么调查结果截然不同呢?这是因为美、中两国存在着巨大的制度和文化差异。

中国的情报机构是一个集期刊阅览、文摘出版和脑库于一体的综合机构。自1956年中国科学院科学情报研究所(1958年更名为中国科学技术情报研究所，1992年又更名为中国科学技术信息研究所)成立以来，已有50多年的历史，但是，中国至今没有出现一个像美国化学文摘出版社、兰德公司和伦敦国际战略研究所这样声名显赫、蜚声海内的机构。对于中国情报工作的诟病，学者们过去多从机构设置、经费来源、人员素质等层面进行探讨。

从新经济社会学的嵌入性理论来看，情报活动嵌入于人际情报网络，人际情报网络又嵌入于社会制度文化之中，归根结底，情报活动必然受到社会制度文化的影Ⅱ向。因此，对于中国情报工作的运行规律，尤其是存在问题和发展瓶颈的探讨，应当把它们放到一个更大的背景空间，例如政治制度、传统文化、社会认知、道德伦理中考察，方能得出比较科学的结论，也才能使情报学研究逐步深化。

2　人才流失问题

相当长一段时间内，图书情报机构被一部分人认为是一个休闲养老的场所。改革开放以前，图书情报机构的准入门槛比较低，社会地位不高，加之收入不丰，因此人才流失严重。20世纪80年代中期铁道部情报所某君讨论会上的几次精彩发言受到领导青睐，连升三级，调到部里当了政策研究室主任。大约也是20世纪80年代，江西情报所一位中年才俊被南方某大学相中挖去当了老师，不久就晋升为教授。从嵌入性观点看，这种人才流失是完全可以避免的。

随着改革的深入，社会赋予情报工作更加高远的目标，比如提供专深的学科和专业咨询，提供战略决策支持等。而且，随着计算机应用的普及和通讯技术的发展，情报人员需要掌握相当专深的相关知识和技能。上述两种因素的结合，大大提高了情报工作的准入门槛。从嵌入性理论的角度来看，员工的知识和技术一旦与其目前从事的工作和未来的职业生涯目标相吻合、相匹配，就初步形成了工作嵌入关系。在这种环境中，员工对他所从事的工作感兴趣，愉快胜任，有晋升的机会。这时，员工就能自觉抵御外界的诱惑，不会轻易跳槽。因为倘若跳槽，他(她)将付出较高的转换成本，比如和谐、温馨、顺意的工作环境，领导和同事对其的认同与尊重，为了重新胜任工作而支付的培训费用与时间等。

学习是一项终生的任务。作为组织的情报机构，可以聘请本单位或外单位的专家，定期或不定期地开设一些专题讲座和职业培训，为员工更新知识和学习技能提供一个平台。组织所创造的这些粘性要素越多，员工与组织之间的粘性越强，员工就越不愿意离开他所从事的工作和他所依赖的组织。

3　情报获取问题

中国情报工作长期以来存在情报获取数量不多、质量不高的问题。对于这类问题，过去多归咎于情报人员的素质，比如专业不够专深，外语水平不高，情报意识不强等，很少有研究者到人员素质以外去求解。接触到新经济社会学的嵌入性理论以后，我有一种拨云见日的感觉，仿佛悟出了一些事情的真谛。

篇（6）

[分类号]G350

目前，“元情报学”这个概念在国内还是一个颇有争议的概念。关于元情报学的定义和性质，它的对象、任务、方法和功能，亦即什么是元情报学，什么问题属于元情报学问题，怎样研究和解答这些问题，存在着各种不同的说法。元情报学是否可能及何以可能，更是一个足以引起学界广泛讨论的问题。本文把元情报学看作一般元理论在情报学领域的一种具体化，试图从讨论一般元理论的起源、涵义出发，通过考察一般无理论的本质特征，对上述诸问题提出一管之见，以期抛砖引玉，引起更多学者的关注。

1　情报学元理论研究概述

1.1　元理论的起源、涵义与发展

元理论是关于理论的理论，是学科领域理论建立的逻辑层面的起点，只有以元理论层次作为基础，理论才能得以发展并形成体系。元理论的广泛研究兴起于西方。“元”的西文为“meta”，意即“……之后”、“超越”，它与某一学科的名称相连构成一个新的学科名称，这一新学科专门针对一定对象学科进行元研究。目前已经建立起来元理论学科有元哲学、元数学、元逻辑学、元科学、元社会学、元心理学、元教育学、元伦理学等，这些学科通过对各自对象学科的元研究，对对象学科的发展产生了积极的影响。每一个已有的或者随时有可能再发生的学科名称被冠“元”的现象，就都可以看作是这种一般元理论的一次具体化。对各种不同学科理论进行一般元理论研究，就分别形成与这些学科相关的无理论。

那么，对于目前处于发展中的情报学，是否应该相应地建立一门元情报学来专门对它进行元研究呢?答案是肯定的。

1.2　情报学元理论研究概述

自1997年Vickery关于情报学元理论的后，西方国家尤其是北欧(丹麦、芬兰)的情报学界对元理论研究兴趣日增，在2000年后进入了快速发展的研究阶段，涌现出了不少的学术成果。实际上我国一些学者早在上世纪90年代初就已关注元理论的问题。其中的典型代表是范并思与刘迅两位学者。在通讯稿中两人认为“元理论研究的是某种对象理论的逻辑结构，研究这种对象理论的基本原理、概念的构成方式、证明方法以及这种理论和它本身所反映的现实的关系等等。元理论研究具有明显的哲学特征。”并提出寻找一种图书馆学的元理论体系，因为这种理论体系可能成为图书馆学的学科支撑点及其理论前提。他们在当时就能意识到元理论并非是单一的，而是多元的元理论所构成的一种“体系”，这是难能可贵的。这比2l世纪初在西方兴起的情报学元理论研究要早了近10年，而与第一届CoLIS国际会议对元理论的重视相比也几乎是同时的。早在1990年，张永东先生发表了《展开对情报科学元理论的研究》一文，该文认为，情报科学发展到今天，需要人们采用综合、整体的研究方式，以便从更高的层次上展望其发展的未来，进而导致“情报科学学”的建立，明确主张“展开对情报科学元理论的研究”。我国图书情报学者敏锐的理论洞察力由此可见一斑。只不过后来种种原因，我国在这方面的研究未能持续下去。

2007年南开大学的王芳博士从历史主义的视角入手，分析了国内外关于情报学身份的讨论，包括多学科与跨学科的研究、多学科来源及基础概念的歧义等问题。然后在此基础上分析了情报学的元理论，并运用库恩的范式理论分析了情报学的范式变迁，指出人类社会中的信息运动过程范式将是具有整合与包容意义的情报学基础范式。北京大学的王琳博士介绍了元理论的概念及其在情报学基础理论研究中的重要性。用现代哲学思想作为元理论基础，对情报学中实证主义、建构主义、语言游戏论和诠释学等元理论的主要观点和思想进行平述。

1.3　元情报学是以情报学理论为对象理论的元理论

我们认为，元情报学应该是以情报学理论为对象理论的元理论。元理论本身属于一般科学层次；元理论研究本身属于一种科学分析和科学考察行为，因此也可以说，元情报学是对情报学理论的一种科学研究。元情报学的基本任务是分析和研究情报学理论的论证结构，基本概念和原理的构成方式、定义和证明方法，提高情报学论证的明晰性，推进情报学研究的精密化和严格化；并通过明晰理论的结构，析出情报学论证所依赖的最高前提，推进情报学基本问题深化发展，预示情报学“转向”的前景、趋势和可能性。具体地说，元情报学分析程序应该包括以下几方面的内容：①对所分析的情报学理论进行重新表述。阐明其基本概念和基本原理，定义和证明方法，使整个理论的结构明晰化。②按照一般元理论的理论性原则或指标分析对象理论的论证结构，对情报学论证的正确性和有效性做出判断。③以其新的进展充实、深化和发展情报学基本问题，预示情报学“转向”的趋势和可能性。

元情报学作为一种元理论，它是把自己的对象理论(情报学理论)看作已经存在的东西，而对其进行后研究。元情报学本身也并不提出亦不试图研究和解答一些更高或更深邃的情报学问题，它只是把情报学理论自身内在的(包括那些未明言的)问题分析出来，通过发挥元理论研究的科学功能，推动情报学向更高或更深的境界发展。

2　元情报学建立的必要性

从世界范围来看，对情报学的探讨具有较为悠远的历史，但把情报学作为专门领域进行比较系统的研究则兴起于20世纪中期。

2.1　中国情报学学科建设的简要回顾和存在的问题

从布什1945年发表情报学奠基之作《诚若所思》算起，情报学已有了60多年的发展历史。如果将学科的萌芽上溯到上世纪初La Fontaine和Otlet创办的国际书目工作协会，情报学则已有了上百年的历史。在这样一个不算短暂的发展史中，情报学随着社会的变迁经历了从无到有、从弱到强的过程，期间既有工业文明时期的发展与繁荣，又有信息文明时期的冲击与转型，现在更面临着数字化时代的挑战和学科融合与创新的问题。从此中外学者对，情报学进行了系统、深入的研究。在我国，情报学的发展可以大致分为四个阶段。现在已进入21世纪，人们仍旧在探索着情报学的方向，为学科的发展做着不懈的努力。我们在这里所进行的情报学元理论的探索，就是希望通过这样的尝试，能够为我国情报学学科建设和发展提供一些基础和铺垫。

回顾我国情报学学科建设的历史，我们可以发现虽然在情报学的学科性质、对象、理论体系等重要课题上取得了一些成果，但对于学科建设重要性认识模糊、缺乏科学和系统的方法，使我们的学科建设存在许多先天性的不足。这几年，

随着各种各样的边缘交叉领域不断兴起、崛起，情报学研究的重心转移到竞争情报、知识管理、信息经济、知识经济、信息资源管理，甚至电子商务、电子政务，等等，这些领域发展十分迅速并成为情报学新的学科前沿问题，这是非常有意义和非常必要的，但同时学科建设工作基本上处于停滞不前状态却令人担忧。我们认为，基础理论研究是应用研究的先导，基础理论研究应保持与应用研究的平衡比例关系，从目前我国情报工作的实践来看，加强情报学基础理论研究、加强学科建设研究乃当务之急。

2.2　加强元情报学研究的重要意义

因此，笔者认为情报学学科建设工作必须重新加以重视，而且要上升到元情报学学科的高度上来进行。相对于一般的学科建设中的元研究，元情报学是元研究的学科形态和高级阶段，它具有以下主要特点：首先，它是一种“超越”的视界。“超越”意味着更高一个层次的研究。元研究并不直接关注具体的情报现象，也不直接提出理论、构建体系，而是以已有的情报学理论、体系、方法为研究对象，分析这些理论、体系、方法的正当性、合理性和有效性，最终是为了更好地构建情报学的理论体系；其次，它是一个相对独立的学科。元情报学不停留在零散的思考层次上，而是以元理论学科的形式对情报学本身进行整体性反思和系统而深入的研究，它的研究领域将比原来的学科建设研究有很大的拓展；第三，它具有一套更为科学和有效的研究方法。元情报学并不排斥原来学科建设所采用的各种方法，如比较法、文献法、多学科的研究方法等，相反这些研究方法仍然是元情报学的主要方法，这符合情报学的学科特点。同时，元情报学还将引进逻辑论证和浯言分析的方法，这些方法将和其他“传统方法”结合起来，使得元情报学的研究更为科学、规范和有效。总之，通过建立元情报学把原来对情报学学科零散的反思和研究综合到一个更大的背景框架中，这样使我们可以随时鸟瞰整个情报学，分析和批评情报学学科建设的缺陷，帮助寻找改进情报学的路径和发展方向，这对于情报学研究和情报理论研究的繁荣发展有至关重要的意义。

3　元情报学的研究对象、研究范围和方法

通过上述分析，我们明确了建立元情报学的意义。那么元情报学的研究对象是什么呢?从元情报学的名称来看，它毫无疑问应该以情报学学科为研究对象。以“学科指向”为特点的中国情报学研究，当前元情报学研究的重点应该是对情报学学科的元研究，分析、检验、判断有关情报学学科理论的合理性、正当性和有效性，以构建科学的情报学理论体系。对情报学学科的元研究包括以下很多方面的课题，如：对“情报学理论体系”的研究；对“情报学研究对象理论”的研究；对“情报学学科性质理论”的研究；对“情报学若干术语、概念、命题”的语言分析和逻辑论证；对“情报学研究范式和研究方法”的研究，对“情报学理论与情报实践关系”的研究；对“情报学国际化和本土化问题”的研究；对“情报学学科史和情报学研究史”的考察；对“情报学研究队伍和研究机构”的研究；对“情报学研究成果评价”的研究，等等。下而以对“情报学理论体系”的元研究为例，来具体探讨元情报学如何对情报学进行元研究。

情报学的理论体系是什么?这不仅是元情报学直接关注的问题，而且是情报学家都必须首先回答的问题，因为严谨科学的理论体系是学科独立的基础，是学科成熟的标志。尽管要建立起比较科学完善的情报学理论体系是十分困难的，但中外许多学者都做了卓有成效的研究，比较有代表性的存

・布鲁克斯(B.C.Bmoks)：属性结构情报理论。布鲁克斯认为，“从哲学上看，目前情报学还没有确定的地位，也没有理论基础”。他主张抛弃情报学萌芽时期那种狭隘的限制性概念，在更广阔的背景下考虑情报的本质和情报学的一系列问题，使其在科学之林中获得应有的哲学地位。

・米哈依诺夫：社会传播和科学交流理论。他把情报学限制在科学交流范畴而提出了科学情报的概念，其学术思想具有两个显著特征：一是他的情报学研究范围主要限于科学情报；二是把理论建立在科学交流的基础之上。

・钱学森情报学的三个层次理论。第一是资料的搜集；第二是怎样把资料整理、贮存起来并能有效地提取；第三是把死的知识变成活的情报，即情报的分析与综合。

・卢泰宏：三个研究规范论。面向情报源，面向传递过程和面向情报用户。三个规范问轴向原则、问题域、研究对象和方法、研究基点和目标不同，且三者间又存在迁移互补关系，具有明显的时序性。

・刘植惠：宏观情报学／中观情报学／微观情报学论。宏观情报学从整体上研究人类社会中产生、传递、利用情报的现象及其规律；微观情报学研究情报单元及人脑吸收情报单元的机制；中观情报学研究起中介作用的文献。

・王崇德：全球情报外延论。提出全球情报概念的外延将得到扩展和延伸，对情报科学的学科发展和走向进行了清晰的描绘。研究了六大原理：相似原则、耗散结构原理、马太效应原理、最小努力原则、大世界悖理和随机过程原理。

这些理论的提出都是上个世纪的成果，由于各理论体系的局限性，未能形成有主导地位的统一的理论体系框架，但在情报学理论发展的历史上均有较大的影响力，对情报学理论体系的构建也都起到了十分重要的作用。不同的情报学者已经提出了不同的情报学理论体系框架，有的是“属性结构情报理论”，有的是“科学交流理论”，有的是“社会传播理论”，有的是“三个层次理论”，有的是“三个研究规范”，有的是“原理体系，学科体系／学体体系论”，有的是“全球情报外延论”……。元情报学的任务就是要运用包括语言分析和逻辑论证在内的多种方法，来对各种不同的理论体系做如下思考和分析：为什么情报学要以“属性结构情报理论”“科学交流理论”、“社会传播理论”、“三个层次理论”、“三个研究规范”、“原理体系／学科体系／学体体系论”、“全球情报外延论”……等为理论体系?上述学者所提出的理论体系是否揭示出情报的本质?是否超出情报学的研究范围?上述学者所提出的理论体系与情报学的实际研究过程和内容在逻辑上是否保持一致?上述学者所提出的理论体系研究具体表现为哪些情报现象和要素?是否注重情报本身，而忽略了外部环境对它的影响?上述学者所提出的情报学理论体系在语言表述上是否明晰和有效?

篇（7）

1、 引言

数学方法的运用是现代科学研究的主要特征之一，学术界甚至出现了这样一种倾向：以数学方法的运用程度作为科学研究研究水平的评判标准。情报学由定性研究走向定量研究，数学方法越来越多地被引入情报学研究。[1]

由国防科工委情报所八室编科技文献出版社1988年12月出版的《情报数学》是中国最早论述情报科学技术和数学之间的结合部的一本专著。[2]

数学这是所有学科中的基础的学科，如果哪门学科没有加入数学很难说其已经建成了真正的科学。因此，数学方法对于图书馆学情报学理论、方法、实践领域以及所拓展的研究方向，都发挥着不可替代的作用。[3]

2、 数学方法在情报学中的应用

2.1计量学

计量学是情报学领域最为常用的数学方法之一。1934- 1960年是文献计量学的奠定时期。这一时期的研究比较注重理论研究与规律的发现。献计量学中大量的规律和定律都是在这段时间内提出的， 其中包括文献计量学中著名的三大定律中的布拉德福定律和齐普夫定律。在此阶段， 除了对文献计量学的基本规律进行了研究以外，还对其他规律进行研究。例如文献的引用规律、文献的增长规律及文献的老化规律。之后，又有许多文献计量学的概念、规律和方法被提出。从科学引文索引的发行以来， 从实际应用的角度计量学分成两种类型类型： 评价类和关联类。

计量学很好地利用了数学的思维方式，即运用数和量来发现事物的规律和联系。

2.2集合理论

假如一个系统可以划分成N种类别，并且各个类别之间的关系可以被清楚地表达出来，那么这个系统就能很方便地建立起一个集合模型，例如集合论在的主题词系统中的应用。

情报集合是一个集合，由许多条情报组成。也就是说一条条情报便是集合中的元素。实际上每条情报也是一个集合，它是由一个个概念词组合而成。为著录和查询情报而编制的主题词索引也组成一个主题词集合。主题词集合与对应的情报集合存在着一定的对应关系，即存在一个映射F，能够完成主题词集合到情报集合的映射。

2.3模糊数学

模糊数学又被叫作Fuzzy 数学，是用于研究和处理模糊性现象的一套数学理论和方法。它是模糊拓扑、模糊测度论等数学领域的统称，是在模糊集合、模糊逻辑基础之上发展起来的一种数学工具，用来研究现实世界中许多界限不明确以及存在模糊性 的问题的。

情报学领域存在大量模糊现象，仅靠随机数学和明确数学方法很难解决所有问题。模糊数学的引入提供了很好的视角。情报学领域经常采用的模糊数学的方法包括模糊算法，模糊匹配，模糊评价法，模糊聚类，模糊推理，模糊加权等。模糊数学在情报学中的应用，如信息检索的动态模糊聚类现象，可以使用模糊数学理论和方法描述作出模糊判断。模糊数学在该领域迅速地应用，显示出独特功能。如建立网络信息聚类的模糊模型。

2.4概率论与统计学

统计学是一门相对综合的科学，主要是通过搜集、整理、分析等技术手段达到推断所测对象的本质，甚至能预测对象未来的科学，在此过程中运用大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围极广泛，几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学在情报学领域的应用跟计量学有时候不太好区分，但是两者的应用领域还是比较明显的。统计学在医学情报学这个大的情报学分支上应用相对较多，而且也已经相当成熟。在处理情报的过程中的遇到的事件大多为随机事件，比如情报用户需求，情报的分布情况等。对于研究这种类型的问题，常采用数理统计方法。情报数理统计分析包括多种分析方法，例如情报分布统计分析，情报用户需求的统计分析，情报统计分析与预测，建立情报检索概率模型等。一般可将概率论和数理统计方法结合来进行处理，目的是可以看出变动的趋势，并且可以计算出各种可能出现的结果的比例和分布。例如情报分布情况的概率统计模型，情报检索系统的概率统计模型等。[4]

2.5线性代数

向量常常用来描绘与多个因素有关的一个问题，而矩阵描述的是与多个因素有关的一组问题， 其中最特殊的问题是线性代数中的线性方程组问题。

情报学中对于类概念词（包括主题词、关键词、标引词、类名等）的组配规则， 它们之间存在的多维性及它们因整体所显示的某种线性空间的性质的重视， 是矩阵理论与向量理论运用到情报工作中的前提条件。因为情报工作中亦存在着多维概念空间， 或者说存在着需要通过多个因素的量进行描述的问题， 这为线性代数应用于情报工作创造了最为坚实的基础。矩阵和向量在情报学中的应用主要是在计算机检索， 线性代数方法既是计算机检索系统模拟方法之一， 也是计算机扩检和缩检的手段之一。 情报检索系统采用的矩阵向量模型改进了传统检索的思路， 检索速度更快， 检索效率更高。线性代数方法还用于解释和预见情报活动中的实际具体问题，如著名的普莱斯指数增长模型，引文检索系统中的矩阵向量。[5]

3、 数学方法在情报学应用的发展趋势

首先，新的理论成果与新的方法渗透到情报学的研究工作中。数学方法作为一种研究方法适应各种科学研究的特点，最重要的是数学中的各种理论方法不断吸收自然科学研究中的新成果来完善自身。[6]

其次，定性和定量方法相结合。定性方法和定量方法相结合的研究方法日益成为情报学研究方法的主流，数学方法能够有效地把两种方法有机地结合起来。由定量分析上升至有相对数量依据的定性判断，最终形成具有足够根据的科学结论。

第三，利用计算机辅助建模及模型求解是发展的新趋势。情报系统涉及的因素、变量经常是众多的，有时计算量之大超出人的能力。计算机计算速度快、信息储存量大、计算结果准确的特点，特别是专业性软件的开发与应用可帮助研究者处理复杂问题。（作者单位：吉林大学管理学院）

参考文献：

[1]刘达. 情报学的新领域——情报计量学[J]. 情报学刊，1981，04：48-51.

[2]张芝兰. 《情报数学》[J]. 图书情报工作，1989，05：30.

[3]赖茂生. 数字化时代的情报学[J]. 图书情报工作，2007，04：25-29.

篇（8）

1.1“信息”是iSchool的核心要素首届iConference就明确地指出信息以及与信息活动相关的研究和教学活动是iSchool院校的重点关注内容。信息在iSchool各要素中处于核心地位，只有以它为基础，其他各专业的跨学科研究才可能开展，iSchool院校才会对诸如信息科学、计算机科学以及某些人文社会科学等学科进行相关的教学与研究。

1.2“技术”是iSchool的关键要素在现代社会，信息技术的发展成为推动社会发展的重要力量之一，因此，加强对信息技术的研究、运用，关注由于新信息技术的应用而产生的新的社会关系成为iSchool的重点关注。在各iSchool学院中，包括通讯技术、人机交互、软件开发等方面的IT课程成为主干课程。但需要强调的是，任何先进技术都只是信息活动中的手段与工具，它的作用在于推动信息活动的进行而不能主导信息活动的目的与方向。

1.3“人”是iSchool的主体要素iSchool致力于探讨与理解信息在人类活动中的作用，其目的在于促进“人”的能力的提高。因此，“人”对信息运用能力的提高作为iSchool运动的最初动机与最后归宿，始终在iSchool中占据着主导地位，“人”是该运动的发起者、运行者，也将是最后的受益者，是iSchool的最终归宿和落脚点，如“德州大学强调人处于整个信息生命周期的中心地位，信息技术必须服务于以人为核心的用户需求”［3］。从另一个角度讲，iSchool强调的以人为中心的理念也是对传统图书馆学情报学以人为本理念的一种呼应与回归。

2国外iSchool的教学情况

2.1国外iSchool学院的教学特点目前美国参与iSchool项目的有19所学院，其中在美国“最好的研究生学院排名榜”位居前10名的学院都是iSchool联盟的成员。这10所大学是:UniversityofIllinoisUrbana－Champaign(美国伊利诺大学)、UniversityofNorthCarolina(美国北卡罗来纳大学)、SyracuseUniversity(美国雪城大学)、UniversityofWashington(华盛顿大学)、U-niversityofMichigan(密歇根大学)、IndianaUniversity(印第安纳大学)、UniversityofPittsburgh(匹兹堡大学)、Uni-versityofTexas(德克萨斯大学)、FloridaStateUniversity(佛罗里达州立大学)、Rutgers，theStateUniversityofNewJersey(罗格斯，新泽西州立大学)。通过对这10所大学的学位教育进行分析，可以看出ischool学院的教学具有以下特征:

2.1.1教育层次多样化，以研究生教育为主以上10所院校中，有6所学院都开设了本科专业，而全部10所学院都开设了硕士、博士的学位教育。这种多层次的教育模式使iSchool学院的学位教育兼顾了学士、硕士、博士的3个层次，但其显然更加倾向于通过硕士、博士层次的专业教育培养出本领域内的专家、学者以及具有实际技能的专业从业人员。

2.1.2教育重点向信息学和技术领域倾斜在设置了本科教育的6所院校中，其专业设置主要在信息及信息相关方向，并没有出现图书馆学专业，甚至在硕士和博士阶段，纯粹以图书馆学作为专业设置的也很少，而是大多数与情报学、信息科学、信息技术等共同出现，显示出iSchool学院向情报学和信息管理与技术领域的研究与探索。

2.1.3跨学科研究趋势明显在ischool学院的学位设置中，出现了哲学(DoctorofPhilosophydegree)、电信和网络管理(TelecommunicationsandNetworkManagement)、通信和信息研究(Communica-tionandInformationStudies)等专业学位，显示出其学科与其他相关专业的交叉、合并，也是ischool“信息、技术、人”这一宗旨在学位教育中的体现。

2.2iSchool学位教育课程体系的特征国外iSchool的课程体系大概可以做如下分类。基本上，国外iSchool学院教育课程体系具有以下特征:

2.2.1技术类课程成为必修，并且比重日益增加美国的图书情报学学校很早就将关于多媒体及其使用等方面的课程增加到了教学中，而随后的计算机的普遍应用也在图书情报教育得到了体现，并且该类课程所占比重也日益增加。到了iSchool阶段，网络技术和计算机使用几乎成了图书情报学课程体系的必备组成，www资源设计与检索、知识网络可视化与导航、信息多媒体技术、元数据理论与实践等课程几乎和传统的编目、检索课程一样成为学生的必修课［3］。在华盛顿大学和匹兹堡大学，信息技术已经成为图书情报学硕士研究生的核心课程之一。

2.2.2课程安排多样化、个性化和自主化同我国的图书情报教育相比，大部分iSchool学院的学生在课程安排上享有很大的自主性。学院将必修课程外设计和选择课程的权利交给学生，使学生可以按照自己的兴趣自主的选择安排选修课程，这一方式在扩展学生学科背景，调动学生学习的积极性、自主性方面起到了很好的作用。如依利诺伊大学(UniversityofIllinoisUrbana－Cham-paign)图书情报学研究生院在要求情报学硕士必须学习两门基础课程(信息组织与获取;图书馆、信息与社会)之外，还为学生设计了7类参考课程体系:信息组织与知识展现、信息资源、利用和用户、信息系统、历史、经济与政策、管理与评价、社会、群体与组织信息学、青少年文学与服务。每一个体系都包括10～15门不等的课程，学生可以根据对未来职位的设想选择课程体系［4］。

2.2.3课程名称突出iSchool特色iSchool学院设计包含了人机对话、信息服务、信息职业的法律问题、系统设计中人的因素等课程，这些课程名称明显体现出了跨学科的特征，契合了iSchool强调的信息、技术和人三者缺一不可且相互作用的核心理念，体现了iSchool利用信息及信息技术为人和社会服务的理念。

2.3其他

2.3.1多类型的辅助教育手段提高了教学效果除了通常的课堂教学形式外，很多iSchool学院采取了多种多样的辅助手段，为教师和学生提供各类机会与实践平台，提高了教学效果。如:SyracuseUniversity(美国雪城大学)设置7个研究中心或者实验室，为专项师生的研究提供良好的环境和设备;IndianaUniversity(印第安纳大学)图书情报学院定期举办教师讨论和讲座，为教职工教师、学生提供信息和智力交流平台;大多数学校都为学生提供研究项目，鼓励参与;IndianaUniversity(印第安纳大学)图书情报学院出版了2种期刊，展示研究成果，并建立学院内的研究论文交流制度。

2.3.2多层次的教育模式形成了完整的iSchool教育体系在学位教育以外，iSchool教育还包含了各种形式的非学位教育，如资格认证教育、远程在线教育和继续教育等，而远程在线教育正成为iSchool教育的重要形式，形成了完整iSchool教育体系。

3iSchool对我国图书情报学教育的启示

3.1iSchool对我国图书情报学教育理念的启示iSchool研究的是信息、技术和人以及三者之间的相互关系，因其改变了以往只以某一要素为研究方向的研究理念，为图书情报教育提供了广阔的发展空间。在图书情报学教育的发展史上，曾出现过多种不同的发展思路，一种是以信息为导向强调技术教育，这一教育理念至今仍为众多图书情报学院所认可并实施，但其过于强调技术特征而忽视了图书情报学以人为本的传统理念;另一种是以信息为导向的强调人的视角的教育思路，这一思路沿袭了图书情报学一贯的传统，但忽视了技术手段对手段对信息社会的推动作用;直至iSchool联盟成立以来，将信息、技术和人三者共同关注，而不再单方面发展，同时将三者的关系纳入研究中心，为图书情报学教育的发展拓展了空间，并在一定程度上重新构建了图书情报学的发展框架。在这一发展趋势下，我国图书情报教育首先应当坚持其已形成的在信息收集、检索、传播和利用等方面多年形成的学科优势，其次，应当借鉴iSchool的学科理念，将研究领域向信息、技术和人及其相互关系发展，并重点研究因其三者的相互关系而衍生出的交叉学科，“在与相关学科的交叉渗透和知识融合中确立自己的核心知识范畴和学科特色”［5］。

篇（9）

中图分类号： G250.13 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2013）04-0039-05

科学发展的历史表明，任何一门学科的发展都离不开规范的研究方法的支撑，图书情报学同样如此。图书情报学的发展历程充满了坎坷和纷争，在研究方法等基础理论方面表现得尤为明显。虽然很多研究者都对此进行了探索和研究，但大多都浅尝辄止，形成了相当热闹但也相当混乱的研究局面：一方面，研究者意识到方法论对于一门学科的发展非常重要，甚至将有没有专门的研究方法作为一门学科是否成熟的标志；另一方面，研究者对于图书情报学研究方法的概括和表达具有很强的随意性，所形成的概念体系五花八门，不能很好地融入整个社会科学的研究方法论体系。因此，在整个社会科学研究方法体系框架中，重新整合图书情报学研究方法概念体系，对于图书情报学的健康发展及其在整个社会科学体系中学科地位的确立具有重要意义。

1 图书情报学研究方法的层次

1983年，乔好勤[1]在《试论图书馆学研究中的方法论问题》一文中，首次完整地提出了图书情报学研究方法的三层次说，即哲学方法、一般科学方法和专门科学方法。1985年，随着吴慰慈、邵巍[2]在《图书馆学概论》一书中详细阐释了该论说，层次论逐渐得到学界的确认，并成为图书情报学方法论研究的主流观点。

遗憾的是，有相当一部分研究者将图书情报学研究方法层次论的三个层次，错误地理解为三类方法，并且由此开始了对图书情报学专门研究方法“孜孜不倦”的探索。其实，乔好勤[3]在《试论图书馆学研究中的方法论问题》一文中已经明确提到，哲学方法是一切科学方法的基础，其他一般方法和专门科学方法都是哲学方法的具体体现，专门科学方法以哲学方法为指导，是一般方法论的具体化。金胜勇[4]也曾在《关于图书馆学专门研究方法之分析》一文中提到，任何一门学科的科学方法论都是由哲学方法、一般研究方法、专门研究方法三个层次所组成的。很多研究者致力于探求图书情报学专门研究方法，其用以彰显图书情报学学科地位的美好初衷固然可以理解，但是，任何一门学科的专门研究方法都是来自于哲学方法和一般研究方法，独立于哲学方法和一般研究方法层次之外的专门研究方法是不存在的。王子舟[5]在《图书馆学研究法及相关概念辨析》中指出，近年流行的“图书馆学专门研究方法”是一个伪学术概念，建议图书馆学界停止使用。虽然笔者不同意王子舟将工作方法与研究方法合二为一的观点（吴慰慈[6]曾在《关于图书馆学研究方法的思考》一文中，着重指出要分清研究方法与工作方法的区别），但是并不反对王子舟所持的没有专门研究方法的观点。陈慧鹏[7]在《嬗变与回归：论图书馆学专门方法研究》一文中虽误读了金胜勇关于图书馆学专门研究方法的态度，但是笔者却非常赞同他的观点，“专门方法的界定其实既无必要，也不可行。只有回归研究实践，结合具体问题探讨研究方法，才能将方法论研究重新拉回到原先设定的用以指导图书馆学研究实践的轨道” 。

2 图书情报学研究的科学哲学

如上所述，图书情报学研究方法是三个层次而非三类方法，准确地说，哲学方法并不是一种具体的方法，而是从哲学的高度对图书情报学具体研究方法所做的一种关照，它必须也必然要通过一般方法和专门方法来体现其方法论价值。很多研究者从辩证唯物主义[8]、历史唯物主义[9]、本体论[10]、价值论[11]、发展观[12]、历史观[13]、三个世界[14]、信息哲学[15-16]等不同角度对图书情报学的哲学方法进行研究。但是笔者认为，讨论图书情报学研究的哲学方法，首先要讨论的是图书情报学研究所涉及的科学哲学。

金胜勇曾在《论科学哲学对图书馆学科学性的观照》一文中提到，有三种对图书情报学研究起到重要指导意义的科学哲学[17]。其一是波普尔的证伪主义，“一切知识命题，只有能够被经验事实证伪才是科学的，否则就是伪科学（Pseudo-Science）”，基于这种思想，我们需要具有质疑和批判的精神，勇于寻找反面例证，挑战经典，怀疑权威。其二是库恩的科学革命理论：科学的发展经历着“前科学常规科学反常与危机科学革命常规科学”这样一个循环过程，该科学哲学指导图书情报学研究要勇于面对危机与挑战并接受新的研究范式。其三是拉卡托斯倡导的“科学研究纲领方法论”（Methodology of Scientific Research Programmers，MSRP），MSRP解决了波普尔和库恩所未能解决的“科学与伪科学的划界”、“科学进步与知识退化区别标准”问题，并对理论研究提出了明确的要求。

科学哲学为科学的研究者提供如何理解、掌握和运用一切具体方法的理论，为科学提供思想基础，审视基本问题，检验基本假定[18]。图书情报学研究者世界观和方法论都发乎于某一种科学哲学，并在潜移默化中影响图书情报学的研究活动。科学哲学为图书情报学的创新和发展提供强有力的支持，研究者只有依据一定的科学哲学才能寻找科学研究的精神动力和研究方向。

3 图书情报学的研究逻辑

逻辑是思维、思维形式的规律，是指导人们所有思维活动的准则。图书情报学研究作为一种高层次的思维活动，必然离不开逻辑，没有任何一种科学研究能够脱离逻辑，也没有任何一种研究方法可以不符合逻辑。某些研究者将逻辑概括为图书情报学研究的一种具体方法[19]的认识是错误的，因为那样就意味着必然存在一些非逻辑的方法（即可以脱离逻辑的方法），这本身就不符合逻辑。

逻辑有两种基本思维进程，即归纳逻辑和演绎逻辑，两者都存在着不能克服的局限性。归纳逻辑的前提与结论之间的联系具有或然性，即结论未必是可靠的；演绎逻辑虽然是一种必然的逻辑推理，却强烈依赖归纳逻辑为其提供前提。科学研究在规避两种逻辑局限性的基础上，衍生出一种独到的研究逻辑——假设检验。其基本步骤是：①通过研究初探，提出研究假设；②运用逻辑推演，从研究假设中推导出一组经验命题；③通过操作化过程将经验命题和概念具体化为测量指标；④搜集有关资料；⑤整理与分析资料；⑥检验与批判研究假设，形成研究结论。例如Ludo Waltman等人[20]在《A new methodology for constructing a publication-level classification system of science》一文中，针对个人文献进行等级划分的分类系统进行了研究，其研究过程就遵循了假设检验的研究逻辑。

根据假设检验这一研究逻辑的基本过程，科学研究工作一般可以具体分为准备阶段、搜集资料阶段、分析资料阶段和总结阶段四个阶段。其中搜集资料阶段和分析资料阶段是科学研究工作的核心阶段，下文所讨论的图书情报学的研究类型和具体方法都是以这两个阶段的工作为依据的。

4 图书情报学的研究类型

同其他社会科学研究一样，图书情报学研究也分为许多研究类型，研究类型与研究方法有着紧密的联系，但即便如此，也不能将研究类型与研究方法混为一谈[21]。在图书情报学的研究过程中，只有准确定位研究类型，才能设计和采用更适当的研究方法。

4.1 调查研究和试验研究

如上所述，所有的研究过程都包括搜集资料（信息）这样一个核心阶段。根据资料发生（信息源）的情况，可以将所有的科学研究分为调查研究和试验研究两大类型。如果资料（信息）独立于研究工作而客观存在，无论存在于文献中（包括网络文献）、人的头脑中、还是自然界或人类社会中，也无论是已经发生过的还是正在发生的，都属于调查研究；如果（信息）是研究人员根据研究需要而“设计”或“制造”出来的，无论是在实验室“设计”、“制造”出来，还是在特定的社会现场“设计”、“制造”出来，则属于试验研究。

由此可见，调查和实验并不是具体的研究方法，而是科学研究的两种类型。这其中，试验研究在自然科学研究领域的应用比较普遍，而在包括图书情报学在内的社会科学研究中，绝大多数研究都是调查研究。因此，经常有研究者将调查法概括为一种具体的研究方法，实际上是对调查研究的片面的、狭义的理解[22]。

4.2 描述性研究和解释性研究

根据研究的目的和性质，社会科学研究分为描述性研究和解释性研究两种类型。描述性研究是指搜集相关资料进行分析加工，把研究对象的状态和情况真实地描绘、叙述出来，用以回答研究对象“是什么”或“怎么样”的问题；解释性研究是以一定的命题或假设为前提，运用假设检验的逻辑过程探讨事物内部的系统功能或现象之间的因果关系，从而对研究对象的本质属性和发展规律做出明确的阐释。解释性研究根据研究具体着力点的不同又分为因果性研究和预测性研究，用以回答研究对象“为什么是这样”或“将怎么样”的问题。

对于描述性研究和解释性研究的研究类型划分，往往被许多研究者所忽略，事实上这种研究类型定位对于图书情报学的研究十分关键。如前所述，以解释性研究为代表的科学研究应遵循假设检验的研究逻辑，但纯粹的描述性研究并不需要提出研究假设，因此在描述性研究的逻辑过程中，需将“提出研究假设”调整为“建立描述框架”，这将对搜集资料和分析资料方法的采用产生重要影响，也因此决定着图书情报学研究的研究过程。

目前单纯的描述性研究已经越来越少，更多的图书情报学研究是在描述性研究的基础上进行解释性研究。但由于研究的出发点不同，两类研究的区别还是非常明显。例如，比较赵俊玲等人[23]在《国外数据库商的数字保存行为研究》一文中对国外数据库商的数字保存行为所进行的描述性研究，宛玲等人[24]在《试析中文搜索引擎的评价标准》一文中对中文搜索引擎的相关评价标准所做的解释性研究，杨文祥等人[25]在《对我国图书馆学基础理论研究的反思与展望》一文中所做的关于图书馆学基础理论的描述与解释相结合的研究，两种研究类型对于研究过程的不同侧重便显而易见。

4.3 实证研究和规范研究

讨论社会科学研究的类型，就不得不论及实证研究。当前，图书情报学领域的实证研究让许多研究者爱恨交加。曾几何时，图书情报学的传统研究方式特别是关于基础理论的研究方式，一度被视为“闭门造车”式的研究。虽然有些专家学者也尝试用“思辨研究”的价值为传统的研究方式正名，但是当实证研究的浪潮袭来时，传统研究方式的海岸仍然有被这股清新与混浊并存的大潮吞没之势。实证研究，顾名思义就是通过分析来自实践的证据来获得研究结论。当前图书情报学界有些研究者对实证研究的推崇已经到了无以复加的地步，单纯强调实证研究的重要性[26]，却置实证研究注重搜集第一手资料的本质属性于不顾，简单地将实证研究等同于定量研究，认为有庞大的数据支持或者构建了某个所谓的数学模型就是实证研究了。事实上，个案研究、实地观察或访谈，这些以定性分析为主的研究类型或方法，才是获得第一手资料的主要方式，才是实证研究的基础。

此外，当我们讨论实证研究时，经常忽略了一个关键性的问题，即同实证研究相并列的研究类型是什么，难道都笼统地称作“非实证研究”吗？偶有研究者将思辨研究同实证研究对应起来[19][26]，但这种观点却不能在社会科学研究方法体系中得到肯定。要弄清楚这个问题，必须从实证研究的逻辑基础入手。实证研究通过搜集分析第一手资料从而得出关事物情况的普遍性结论，这是归纳逻辑在发挥作用。而同归纳逻辑“从特殊到一般”的思维进程恰好相反的是演绎逻辑，因此以演绎逻辑为基础的规范研究应该是同实证研究相并列的研究类型。规范研究中的规范有两种解释，一是这种研究的结论经常以规范命题的形式表现出来，即得出“应该如何”或“不应该如何”的结论；二是规范研究是建立在演绎逻辑的基础之上，而演绎逻辑的前提与结论之间的联系具有必然性，所以其研究结论被视为可靠的（研究是规范的），这同建立在归纳逻辑这种或然性逻辑基础之上的实证研究是不同的，因此被称为规范研究。

可以确定的是，实证研究和规范研究也是科学研究中相互支撑共同发展的两种研究类型，而非两种具体的方法。这两类研究对图书情报学的发展同样重要，那种片面强调实证研究的经验性或片面强调规范研究的理论性的认识都是非常荒谬的。图书情报学界利用规范研究所取得的研究成就不会磨灭，而实证研究的实证价值也会越来越受到重视。兰开斯特早在上个世纪70年代就提出“无纸社会”的大胆预测[27]，并描述了图书馆与图书馆员的发展前景[28]，虽然有些预测并未如期实现，但他的研究被认为是“走在科学的道路上”[17]，而这样的预测性研究显然必须通过规范研究得以实现；而当前学界对于图书情报事业发展中一些重大问题的分析，则必须通过实证研究才能够得出符合客观规律的结论来。

4.4 普遍研究、抽样研究、典型研究和个案研究

随着以美国盖洛普民意调查所为代表的民调机构兴起以及大规模社会调查活动的开展，“抽样研究”结合“问卷调查”、“统计分析”成为现代社会科学研究特别是社会调查研究的标志性研究方式。但实际上，抽样是一种确定（调查）研究范围的方法，而并非一种具体的研究方法，是依据研究范围所划分出来的一种研究类型，与之相并列的研究类型还有普遍研究、典型研究、个案研究。

普遍研究是指通过对研究总体所包含的每一个个体进行无一遗漏的考察和分析，从而得出关于研究对象的普遍性结论的研究类型。同其他几种研究类型相比，普遍研究的结论最为全面、准确，也最具有普遍意义。但由于普遍研究的研究范围往往涉及一个地区甚至一个国家，需要投入很高的人力、经费和时间，因此这种研究类型很少在图书情报学研究中采用。

抽样研究是指按照一定方法从总体中抽取一定的个体形成样本，通过对样本调查分析来推断总体的情况，其本质是以样本的统计值来推断总体的参数值。根据是否遵循随机原则，抽样研究分为概率抽样（也称随机抽样）和非概率抽样。概率抽样的主要方法有简单随机抽样、等距抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样；而非概率抽样经常采用的抽样方法有偶遇抽样、立意抽样（主观判断抽样）、配额抽样和滚雪球抽样等。图书情报学领域有一些年轻的研究者对随机原则有错误理解，往往把偶遇抽样等非主观判断抽样误解为随机抽样。其实概率抽样不同于非概率抽样的主要区别有两点，一是在抽样过程中必须编制抽样框（也称抽样范畴），二是其抽样误差可控制、可测度，因此概率抽样是我们在从事图书情报学抽样研究时的第一选择。当然，有些情况下因为很难编制抽样框，所以研究者往往会被迫采用非概率抽样，这时应尽量采用配额抽样的抽样方法，通过对研究总体进行科学细致的类型划分，努力去降低非概率所带来的抽样误差。

典型研究是指从研究总体中选取若干具有代表性和共性的个体进行调查研究，从而认识同类研究现象发生发展规律的研究类型。典型研究过程中，对“典型”的确定主要依靠主观判断，并且典型研究的结论只能反映同类研究对象的情况，并不能对研究总体产生普遍性指导意义。由此可以得知，我们一些研究者经常把先进经验或突出案例作为典型进行研究，从而得出关于图书情报事业或图书情报学某方面普遍性结论的做法[29]，是违背典型研究的原理的，其结果往往会产生以偏概全的逻辑错误。

个案研究是指针对某一特定对象，全方位搜集相关资料进行分析研究的研究类型。上述几种研究类型，从普遍研究到抽样研究、典型研究和个案研究，其研究广度呈递减趋势，而其研究深度则呈递增趋势。因此，进行个案研究必须放弃研究结论的普遍意义或外在效度，转而追求个案的内在机理和研究深度。那种以一个研究个体为例，就得出关于某类研究对象总体结论的做法是站不住脚的[30]。在当前研究都普遍注重实证研究的氛围中，个案研究由于其注重搜集第一手资料的特点，理应在图书情报学研究领域具有更广阔的应用空间。

图书情报学研究中的各种研究类型没有“高低贵贱”之分，只有“适用”与“不适用”的区别。在研究过程中，根据研究需要确定研究类型，从而进一步选择最恰当的研究方法，是我们对待研究类型和研究方法的正确态度，而不应该去追求研究类型和研究方法的“时尚性”或“传统性”，从而背离图书情报学研究的正确道路。

5 图书情报学研究的具体方法

当我们将图书情报学研究方法概念体系中的研究层次、研究逻辑、研究类型等分支概念阐释清楚时，图书情报学研究的具体方法终于要清晰简明地浮出水面了。根据研究过程中搜集资料和分析资料两个核心的研究阶段，图书情报学的具体研究方法需要从搜集资料的方法和分析资料的方法两个方面来表述。

5.1 搜集资料的方法

任何科学研究都要经历搜集资料的过程，即使是有些学者提到的思辨研究也不例外，只不过思辨研究所需要的资料多是之前已经搜集好的。搜集资料有问卷法、访谈法、观察法、文献法和实验法等五种方法。这其中，问卷法是调查研究中经常被采用的方法，甚至有研究者直接把问卷法谬称为调查法。除一般问卷以外，量表法作为对主观社会指标进行测量的特殊问卷，也经常在图书情报学研究中被采用，例如对用户满意度的调查。问卷法和抽样、统计分析相结合，成为现代社会调查研究的主要特征。此外，任何科学研究都离不开文献，文献法是任何科学研究都必定采用的方法。由于文献是记录有知识和信息的一切载体，所以文献法的采用早已超出了传统纸质文献的范畴，而拓展至网络文献和数字资源。基于研究对象、研究特点等原因，文献法在图书情报学研究中的运用就更为广泛和直接，图书情报学领域的研究者经常提到的引文分析法、内容分析法以及各种检索法，其实质都是文献法。

5.2 分析资料的方法

最后都要通过分析资料来得出研究结论。分析资料的方法有统计分析和理论分析两大类，即我们平时所称的定量方法和定性方法。统计分析的方法又可以分为描述性统计分析和推断性统计分析；而图书情报学研究领域经常采用的理论分析方法有采用因果分析法、比较分析法和结构-功能分析法等。需要特别指出的是，统计分析的方法并不能独立于理论分析而存在，任何统计分析的方法都存在一定的理论分析方法做逻辑基础。例如，统计分析中经常采用的相关分析，实际上就是以理论分析中的共变法（一种因果分析法）为逻辑基础的。

由于网络环境的影响，科学研究的“跨时空”模式逐渐盛行，研究者与研究者之间的时空界限、各研究环节之间的阶段性界限逐渐模糊。许多研究工作已经将搜集资料和分析资料的阶段合二为一，也产生了诸如“头脑风暴法”、“德尔菲法”这样兼具搜集资料和分析资料性质的综合性研究方法。在图书情报学研究领域，这种情况也比较常见。我们所熟知的一些图书情报学研究常用的方法，往往就是这类综合性研究方法，如引文分析法、文献计量法等等。

但是，这类综合性方法的产生需经研究实践的长期积淀，也必须符合研究方法概念体系的逻辑要求。有些研究者在研究过程中不但追求研究内容的创新，还非常热衷于进行研究方法（名称）的推陈出新，经常“创造”出一些“新颖”、“时尚”、“前沿”的研究方法。这些急功近利甚至是哗众取宠的做法通常有以下几种情况：第一，根据研究客体“创造”研究方法，例如社会网络分析、内容分析法等各种冠以“分析”二字的方法，这些所谓的分析方法只是反映了分析的对象或途径，并没有反映出分析方法的本质，即到底是怎样分析的。第二，根据研究方式“创造”研究方法，例如检索是文献法实施过程中的一个步骤，但图书情报学的很多研究者竟然“创造”出数据检索法、事实检索法等众多的研究方法。此外，国外有些研究活动中采用的某种研究方式如“名义群体”、“互动小组”等，经由国内研究者的翻译和理解，往往就变成了一种具体的研究方法并且得到追捧。第三，根据工作内容来“创造”研究方法。王子舟[5]先生坚持认为工作方法应该属于研究方法，并且举例说明索引法在图书馆学研究中的应用。但我们不妨设想一下，如果在图书馆工作中编制《经济学论文索引》，那应该属于图书馆学研究法经济学研究法呢？第四，通过望文生义“创造”研究方法。有些研究者在研究方案中同时采用了历史法和文献法，岂不知历史法就是文献法。类似的情况还有调查法（往往是问卷法）、逻辑法（任何一种方法都离不开逻辑）等等。

6 结语

1957年，刘国钧[31]先生在《什么是图书馆学》一文中明确指出，独特的科学研究方法是图书馆学作为一门独立科学存在的条件之一。这一重要论断激励着一批又一批图书情报学研究者走上探寻图书情报学专门研究方法之路，也使笔者在对本学科的方法论研究现状不无微词的同时，对这些研究者充满了真诚的敬意。但是相比总结和升华图书情报学的“专门”研究方法，如何使图书情报学研究方法的使用更规范、表达更准确，对于图书情报学的健康发展及其在整个社会科学体系中学科地位的确立具有更加重要的意义。

参考文献：

[1]任全娥.图书馆学论文研究方法利用情况调查——兼纪念乔好勤《试论图书馆学研究中的方法论问题》发表20周年[J].图书馆杂志，2004，（1）：13-16.

[2]吴慰慈，邵巍.图书馆学概论[M].北京：书目文献出版社，1985.

[3]乔好勤.试论图书馆学研究中的方法论问题[J] .图书馆学通讯，1983，（1）：54-62.

[4]金胜勇，吴杏冉.关于图书馆学专门研究方法之分析[J].图书馆学理论与实践，2006，（1）：15-17.

[5]王子舟.图书馆学研究法及相关概念辨析[J].图书与情报，2011（1）：2-5.

[6]吴慰慈.关于图书馆学研究方法的思考[J].中国图书馆学报，1992，（3）：18-20.

[7]陈慧鹏.嬗变与回归：论图书馆学专门方法研究[J].图书馆杂志，2010，（10）：2-5.

[8]魏建琳.图书馆科学发展观探析[J].西安文理学院学报（社会科学版），2009，（12）：113-115.

[9]尹鸿博.图书馆核心价值研究的两大学派述评[J].图书情报工作，2010，（11）：131-134.

[10]刘艳玉.基于本体的图书馆学范式研究[J].长春师范学院学报（自然科学版），2010，（6）：164-168.

[11]罗欣.试述图书馆精神产品价值论及其意义[J].图书与情报，2009，（6）：59-62.

[12]罗晓鸣等.图书馆可持续发展呼唤科学发展观[J].四川图书馆学报，2005，（1）：2-4.

[13]唐克文.图书馆历史观初探[J].河北科技图苑，2005，（6）：44-46.

[14]师宏睿.信息世界1、2、3及其于图书馆学情报学本体论重构的意义[J].图书馆理论与实践，2005，（6）：11-13.

[15]曹文娟，赖茂生. 信息哲学研究综述[J]. 情报理论与实践， 2004，（3） ： 331-333.

[16]Luciano Floridi. On defining library and information science as applied philosophy of information[J]. Social Epistemology.2002， vol.16， No.1， 37-49.

[17]金胜勇.论科学哲学对图书馆学科学性的观照[J].图书馆，2008，（2）：1-4.

[18]魏屹东.论哲学对认知科学的作用[J].哲学动态，2003，（6）：24-27.

[19]赵一舟.图书情报学研究要讲究规范与方法[J].图书馆建设，2001，（1）：31-33.

[20]Ludo Waltman and Ness Jan Van Eck. A new methodology for constructing a publication-level classification system of science[J].CoRR.2012，（3）：1-23.

[21]孙瑞英.从定性、定量到内容分析法——图书、情报领域研究方法探讨[J].现代情报，2005，（1）：2-6.

[22]张岌球.论网络环境下情报学研究方法的演化[J].图书情报工作，2005，（10）：33-36.

[23]赵俊玲.国外数据库商的数字保存行为研究[J].图书馆建设，2011，（6）：24-27.

[24]宛玲等.试析中文搜索引擎的评价标准[J].情报科学，2000，（1）：28-31.

[25]杨文祥，周慧.对我国图书馆学基础理论研究的反思与展望[J].大学图书馆学报，2008，（2）：2-7.

[26]邱五芳.中国图书馆学应进一步弘场实证研究[J].中国图书馆学报，2008，（1）：16-21.

[27]F. Wilfrid Lancaster. Toward Paperless Information Systems[M]，New York. Academic.1978.

[28]F. Wilfrid Lancaster. Libraries and Librarians in an Age of Electronics[M]. Libraries Librarians.1982.

[29]金学慧，刘细文.国内外典型竞争情报系统软件功能的差异性分析[J].情报杂志，2009，（9）：102-106.

篇（10）

中图分类号： G250.2 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017011

Abstract Big data will inevitably have a profound impact on public security intelligence science and its research paradigm. Public security intelligence science needs to make use of big data to improve its research paradigm， and to avoid negative effects of big data on its development. Therefore， under big data environment， the existing research paradigm of public security intelligence science （intelligence-led policing） must be adjusted： data being one of the research objects， intelligence application becoming important research content， and the multidisciplinary research methods being introduced into the science. The research paradigm， with big data integrated， should avoid the problems of the latter： relying on correlation analysis but ignoring causality analysis； advocating universal data but despising people's intelligence； worshiping technology but neglecting the dominant position of human being.

Key words public security intelligence science； research paradigm； big data；intelligence-led policing

公安情报学是近年来形成的一门新兴学科，主要研究社会信息化发展条件下公安机关如何从海量信息、数据中获取有价值的情报。大数据的兴起将推动公安情报学的发展与变革。将大数据思维、理论、方法和技术等融入公安情报学，要求公安情报学的研究范式必须探索新的发展路径，以适应新形势的需要。

1 公安情报学研究范式及其不足

20世纪60年代，美国科学哲学家托马斯・库恩创造性地提出了范式理论。所谓范式，是指“一个成熟的科学共同体在某段时间内所接纳的研究方法、问题领域和解题标准的源头活水”[1]。它建立在科学共同体的共同信念（共同的基本理论、观点和方法）的基础之上，为这一共同体提供共同的理论模型和解决问题的框架；它规定了学科的发展方向、研究对象和研究范围等，是学科发展达到成熟阶段的产物和标志[2]。范式理论总结了科学和科学思想发展的规律特征。随后，这一理论移植、渗透到社会科学及人文学科领域，成为一个普适性理论。

公安情报学是2011年以后才获得正式认可的一门新兴学科。然而，与公安情报相关的实践活动可以追溯至1927年中央特科的成立，有关公安情报的理论研究已经历了30多年的积淀。我们可以借用范式理论，来梳理、分析公安情报学发展演变的过程及其规律特征。公安情报学在其发展过程中，大致经历了秘密情报、情报资料、信息资源开发、情报主导警务等四种范式。不同范式在转换的同时，相互交织、融合与整合[3]。当前，公安情报学主要采用情报主导警务范式开展学术研究。这一范式建立在国内外丰实的警务情报实践基础上，并有大量情报理论及警务理论为支撑。然而，作为一种新的研究范式，情报主导警务范式仍处于发展、完善阶段。它尚未清晰界定公安情报学的研究对象、范围，还没有构建成熟的理论框架和方法体系，且对实践活动的指导作用还不明显。

首先，这一范式未就公安情报学研究对象完全达成共识。公安情报学以“公安情报”为研究对象，然而，关于公安情报概念的理解特别是其外延的界定长期以来存在较大分歧。至情报主导警务范式，这一争议仍悬而未决。概念之争，既牵涉公安情报学最核心的理论问题，也反映出公安情报学研究对象、范围、内容尚未明晰。这显然影响到公安情报学的健康发展。

其次，这一范式未能提供较为丰富、科学的研究理论和方法。图书、科技、竞争、军事、国家安全等领域的情报理论、方法，对公安情报学有着十分重要的影响。公安情报学如何厘清与其他相关学科的关系，构建具有自身特色的理论体系和研究方法，这仍是一个艰难而长期的探索过程。情报主导警务范式有比较坚实的理论基础，并从其他领域移植或借鉴了一些研究方法。然而，这些理论、方法如何与我国国情、警情结合起来，仍需要不断探索。

再次，这一范式未能为公安实践提供具体阐释及理论支撑。情报主导警务作为公安机关一项战略部署，目标高远而宏阔。然而，在具体实施过程中，往往难以落地并产生实效。如存在普遍的“情报”匮乏现象，这样无法为情报主导警务提供充足的情报来源；受情报分析能力的制约，公安机关情报“主导”能力的不强；情报未能广泛应用于警务活动的各个方面，并未真正实现情报主导“警务”[4]。面对实践活动所面临的困境及发展瓶颈，情报主导警务范式未能提出解决问题的合理理论框架。

2 大数据环境下公安情报学研究范式的调整与变革

随着大数据的兴起，我国公安机关开始积极探索大数据在公安工作中的应用。大数据融入公安情报实践活动中，推动其工作模式、思路、方法的变革与发展。大数据也为公安情报学发展提供了契机，两者具有相似性、相关性，完全可以对接、融合。公安情报学应顺势而为，主动适应大数据发展的需要。如，两者都需要采用“数据+工具方法+专家智能”的模式框架，即借助各种技术手段对数据开展定量分析，同时也离不开定性判断，需要与人的智能有效结合[5]。公安情报学原本擅长定性分析，将大数据先进的定量分析技术结合进来，可以促进公安情报水平与质量的提升。同时，两者在工作流程方面基本一致，都由数据或信息资料的采集、处理、存储、检索、分析、传递等环节构成。公安情报学在这些环节的研究方面已积累了较多的理论成果，大数据则可以深化与拓展公安情报学这些领域的研究，还可以为它提供新的研究课题，如情报的可视化分析、情报产品的可视化呈现等。

大数据对公安情报学有着十分重要的影响。那么，是否会导致公安情报学研究范式转型，进入到大数据范式阶段[6]？笔者认为，目前尚无法得出公安情报学将进入大数据范式阶段的推断。当然，大数据发展必然会对公安情报学现有的情报主导警务范式产生深刻影响，要求其作出调整与革新，在现有研究范式中融入大数据思维、理论、技术和方法。

2.1 将数据纳入公安情报学研究对象

一般认为，公安情报学以公安情报为研究对象。然而，不同历史时期，对公安情报概念有着不同的理解，其研究对象也不断变迁。传统公安情报概念是指用于同国内外敌对势力和敌对分子及其他犯罪分子作斗争的各种情况、消息和资料的统称[7]。这时，公安情报学的研究对象特指敌情、特情等秘密情报。从20世纪80年代开始，公安情报逐步拓展至各种刑事犯罪情报资料。随后，在公安信息化发展的推动下，公安机关内外部各种信息资源都成为公安情报工作对象。这时，公安情报泛指由公安机关通过各种途径获取的各类情报信息及其分析研判后的成果[9]。公安情报学的研究对象已经扩展到各类信息，信息资源的开发利用成为公安情报实践活动与理论研究的重要内容。

数据具有重要的情报价值，情报链理论也描述了情报转化、生成的过程，即：事实数据信息知识情报[9]。情报产生于事实，而数据可以直接、准确地反映事实，因而完全可以氖据中获取情报价值。而且，数据不必经由信息，即可直接转化为情报。数据和信息都是对同一对象不同角度的具体表述，它们并不存在绝对的界限[10]。由数据到信息并不完全是一种线性方向的转化关系。数据泛化为数字、文本、图片、图像和视频等资料的统称，它已成为“信息”的代名词。严格区分数据与信息概念，也就失去了实际意义[11]。这样，数据成为公安情报学研究对象也就顺理成章了。

运用大数据技术，从数据中提炼出有价值的情报，这是大数据为公安情报学发展提供的契机。公安情报学将数据纳入其研究对象，既是社会实践提出的客观要求，也是公安情报学发展的必然趋势。公安工作主要围绕各种社会现象，特别是人的社会活动展开，而数据是社会信息化背景下反映人类社会生活的重要载体。因此，数据是公安机关开展情报工作的重要切入点。公安情报学将数据作为研究对象，是公安实践提出的现实要求。从学科发展而言，以数据为研究对象，将为公安情报学注入新的活力：将情报链向数据延伸，拓展了公安情报学的研究领域，可以从更加广阔的视野来研究公安情报学；丰富的数据资源进入公安情报视野，解决了情报主导警务范式中“情报”匮乏的困境。而且，形态各异、类型多样的数据，能为公安情报学带来丰富的研究内容。这些数据，从形式上看包括网络数据、时间与位置数据、视频图像数据、车载信息服务数据、文本数据、射频识别数据等，从性质看包括实时数据、动态数据、关联数据、社会网络数据等。公安情报学应深入研究这些数据的本质属性，以及情报价值的来源、表现形式和获取方式等。

2.2 将公安情报应用列为公安情报学的重要内容

在理想化状态下，公安情报可广泛应用于预防与打击犯罪、维护社会秩序的各项警务活动中。基于此，公安情报学应全面研究公安情报在各项警务活动中的具体应用。然而受到公安情报活动自身的限制，如信息资料采集受限、数量不充足，情报人员受学识、经验、能力的限制而不可避免的存在情报失误，事物的动态变化让分析预测的准确性受到影响，公安情报往往仅应用于低风险、易于驾驭的个别领域，如侦查破案、追逃缉捕、治安防控等。

大数据是在广泛而有实效的社会应用中获得认可的。目前，它已经在商务、物流、公共管理、金融保险、医疗保健、交通、旅游、科技、教育等领域得到推广应用。大数据在公安工作中的应用同样可以为情报主导警务范式研究内容的拓展，特别是在情报如何主导“警务”方面创造条件。在大数据环境下，公安机关能够越来越及时、全面地掌握各种类型的数据，比较准确、客观地还原事物的“已知”状况；“推既往以占将来”[12]，由此开展预测分析，推演“未知”的事实或趋势[4]。充分利用数据说话，情报主导“警务”也能够减少失误、降低风险，公安情报就能在各个领域得到普遍性应用。

情报主导警务范式将公安情报应用――公安情报工作与具体公安业务相结合，以实现公安情报引领警务[13]――作为公安情报学的核心，极大地丰富了公安情报学的研究内容。引入大数据的理论、方法和技术，则可以解决公安情报应用难以落地的难题。因此，将大数据与公安情报应用相结合，公安情报学的研究内容将不断拓展、延伸，日益丰富、充实。具体来说，可以从两个维度开展基于大数据的公安情报应用研究：一是研究大数据及公安情报在各警种业务工作，如刑侦、国保、经侦、禁毒、治安、反恐、交管、出入境等方面的应用；二是研究大数据及公安情报在公安机关具体职能活动，如侦查破案、预警防范、维稳处突、领导决策、社会管理，以及服务社会民生、政府决策等方面的应用。

2.3 将多学科交叉研究方法引入公安情报学

情报主导警务范式在研究方法方面，并没有多大的创新，这样影响了公安情报学的深入发展。大数据将为推动这一范式研究方法的创新与发展提供动力。

公安情报学原本属于综合性学科，广泛借鉴、移植了法学、社会学、政治学、管理学、新闻传播学、心理学、语言学等学科理论、方法。在大数据环境下，更需要采用多学科交叉研究的方法，特别是数学、统计学、计算机科学、软件工程、系统科学、人工智能等自然科学领域的方法。多学科交叉研究方法的融合，可以为公安情报学带来研究思维和视角的革新。同时，大数据自身也能为公安情报学研究提供许多新的研究方法。如以往公安情报学在情报分析中，以因果关系分析为主，倚重人的经验、智能来获取情报。大数据分析建立在相关关系分析的基础上，采用众多计算机智能化新技术，从各种实时动态的数据中挖掘出有效的情报。公安情报学应具体研究这些技术、方法和工具如何融入到公安情报实务中，以提高情报能力。

大数据还可以推动公安情报学研究方式的变革。大数据是科学研究的基础和工具，人们是基于数据来思考、设计和实施科学研究的。大数据带来科学研究范式的嬗变，即“第四范式”――数据密集型科学发现[14]。第四范式理论来自于自然科学领域，它对其他领域的研究也具有适用性，对公安情报学同样有启示与借鉴意义。公安情报学研究本身一般不会产生密集型数据，但可以将与研究课题相关的、来自于公安机关或社会上的海量数据引入到研究中。如在关于特定犯罪类型的案件数量、作案手段、发案时间及地点、嫌疑人员或侵害对象的研究中，可以通过胪列大数据来分析问题、阐明观点。显然，采用大数据方法，可以增加研究的科学性。

3 公安情报学研究范式应避免大数据之弊

当然，在认识到大数据对公安情报学研究范式产生积极影响的同时，也应看到大数据存在的一些弊端与不足。应坚持公安情报学自身学科规范、研究范式，理性认知大数据不完美的一面，可以将大数据融入公安情报学研究范式。

3.1 倚重相关关系分析而忽视因果关系分析

相关关系分析通过识别有用的关联物来分析事物或现象，而不必深入揭示内部的运行机制[15]72。它是大数据分析的核心，有助于人们摆脱传统思维模式特别是偏见的影响，获得更多新的洞察与发现。然而，认为相关关系分析可以取代因果关系分析，人们只需发现“是什么”而不必探寻“为什么”，甚至声称大数据将导致“理论的终结”[16]，这显然是荒谬的。事实上，任何大数据分析的统计模型必须以假设即理论为前提；不是建立在因果关系之上的相关关系分析，数据再多，也是没有意义的[17]。

著名科学家钱学森曾指出，情报学是思S科学的一部分；任何情报最终都要与人的意识、思维产生交互作用，否则就不能称之为情报[18]。人之思维超越于技术，即在于借助人的思维、智能，可以不断探索客观世界的本质。因此，情报学之核心即在于追寻“为什么”。大数据中的相关关系分析可以为公安情报学提供新的视角，但也不能以此取代因果关系分析。

3.2 崇尚数据万能而忽视人的智能

随着信息技术的普及，逐步实现了“量化一切，一切皆可量化”。凭借越来越丰富的数据，让数据自己“发声”――只要拥有足够的数据，“数字自己就可以为自己说话了”[17]。然而，并不是所有事物及其运动都能转化成为数据，无论数据总量达到多大级别，所谓“足够的数据”这种理想化状况几乎是不存在的，实现所谓的“全数据模式”也是不可能的[15]37。数据“发声”同样也会出现错误。更何况，数据无法自己说话。任何数据集及分析工具，仍然是人类设计的产物，因而曲解、偏见和盲区同样存在于大数据中[19]。

情报是“Data-Knowledge-Intelligence”的融合，其中Intelligence是核心要素，所有情报都含有Intelligence的性质，都是智能、智慧的结晶[20]。目前，一些国家和地区推行基于大数据的预测警务模式（Predictive Policing），大数据提高了警务预测及情报分析的科学性，但警察仍应该以最恰当的方式使用他们的知识、技能、经验去应对犯罪[21]。公安情报学在吸纳大数据，重视数据的量化研究的同时，应突出Intelligence指向，不可忽视定性分析方面的研究，不能忽略人的智能。

3.3 崇拜技术至上而取消人的主体地位

大数据以现代技术为支撑，拥有强大的数据管理能力。通过信息技术的应用，可以实现数据的自动采集、实时处理与智能分析。大数据技术在不断发展与扩张，延伸、拓展人的各种能力，然而它甚至有可能会取消人存在的必要性，导致非人道、非人性和非自由等异化现象的出现：如果一切都拿数据说话，“人”就被降低成了“物”；如果人的自由意志受到限制，那么，到底是大数据技术控制人类，还是人类在控制大数据技术[22]？这是大数据技术崇拜所导致的荒谬结果。

在公安情报活动中，如果一味推崇数据而忽视人的主体地位，将会带来灾难性后果。因为公安情报关乎个人生命财产以及社会和国家安全。如果让数据取代人成为重大决策和行动的主导者，则有可能带来重大风险和严重后果。在公安情报学研究中，崇拜技术至上会导致该学科走入没有出路的死胡同。因为这样就会消解Intelligence的价值，公安情报学就沦为了大数据的附庸。

4 结语

我国各地各级公安机关都在积极开展大数据建设，情报部门都在利用大数据推动情报工作的变革，因而在学术研究中，阐述大数据环境下公安情报学研究范式的发展，这是一个难以回避的课题。这既因大数据对公安情报学的影响已然是一种客观存在，又因公安情报学现有研究范式（情报主导警务）需要借助大数据予以突破与调整。当然，关于大数据对公安情报学及其研究范式影响力的判断与评估，应持谨慎而客观的态度。要准确察觉大数据所存在的局限性，避免一头扎进大数据，而造成公安情报学的迷失，甚至取消其存在的合理性。

参考文献：

[1] （美）托马斯・库恩.金吾伦，胡新和，译.科学革命的结构[M].北京：北京大学出版社，2003：95.

[2] 刘放桐.新编现代西方哲学[M].北京：人民出版社，2000：530.

[3] 彭知辉.论公安情报学研究范式及其整合[J].情报学报，2013（10）：1046-1057.

[4] 彭知辉.大数据：让情报主导警务成为现实[J].情报杂志，2015（5）：1-6，16.

[5] 贺德方.大数据环境下的情报学[J].数字图书馆论坛，2012（11）：1-6.

[6] 张蕾华.大数据视域下公安情报研究范式的转变[J].情报杂志，2015（7）：9-12，28.

[7] 《简明公安词典》编审委员会.简明公安词典[Z].北京：群众出版社，1989：124.

[8] 彭知辉.公安情报概念辨析[J].江苏警官学院学报，2005（2）：176-180.

[9] 梁战平.情报学若干问题辨析[J].情报理论与实践，2003（3）：193-198.

[10] 程鹏，李勇.情报概念及相关问题之辨析[J].情报学报，2009（6）：809-814.

[11] 涂子沛.数据之颠：大数据革命，历史、现实与未来[M].北京：中信出版社，2014：257.

[12] [清]赵翼.曹光甫，校点.廿二史记（卷二：汉儒言灾异）[M].南京：凤凰出版社，2008：26.

[13] 彭知辉.公安情报应用专题研究[M].北京：中国人民公安大学出版社，2014：22.

[14] Hey T，Tansley S，Tolle S.The fourth paradigm：data-intensive scientific discovery[M].Microsoft Research，Redmond，Washi

ngton，2009：17-31.

[15] （英）维克托・迈尔・舍恩伯格，肯尼思・库克耶.盛扬燕，周涛，译.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013：32，72.

[16] Anderson C.The End of Theory： The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete[EB/OL].[2016-06-23]. http：//uvm.edu/～cmplxsys/wordpress/wp-content/uploads/reading-group/pdfs/2008/anderson2008.pdf.

[17] （美）冯启思.曲玉彬，译.对“伪大数据”说不：走出大数据分析与解读的误区[M].北京：中国人民大学出版社，2015：136.

[18] 钱学森.科技情报工作的科学技术[J].情报学刊，1983（4）：4-13.

[19] Crawford K.Think Again： Big Data[EB/OL].[2016-05-10].http：///2013/05/10/think-again-big-data/.

[20] 王崇德.P于情报[J].情报资料工作，1996（3）：3-7.