淺談大數據時代的情報學變革

文/黑龍江省伊春市鐵力市圖書館　代軼威

淺談大數據時代的情報學變革

文/黑龍江省伊春市鐵力市圖書館代軼威

在大數據時代，如何順應技術進步與市場需求進一步促進情報學的發展，成為相關領域專家與學者的研究熱點。本文針對大數據時代的情報學變革展開探討，希望與廣大研究者共分享。

大數據；情報學；變革研究

在互聯網時代，人們越來越依賴于信息技術的便捷方式，以數據為存在形式的信息獲得規模化發展成就，可見，由此產生的大數據逐漸成為各行各業取得發展優勢的關鍵籌碼。情報學作為一種信息科學，顯然與大數據的發展息息相關。據有關調查顯示，社會生產生活中關于情報學的大數據范疇研究相對落后，現有的情報流程、系統以及發展結構均無法真正與以互聯網為依托的大數據浪潮相融合，不利于現代化的可持續發展。因此，為了為新時期情報學的變革提供發展的可參考依據，筆者通過查閱文獻、結合經驗，從大數據與情報學的各自概念入手，通過對其共性與差異性的分析、情報學變革必要性的分析對未來一段時期內情報學的發展態勢進行展望。

一、大數據與情報學的概述分析

大數據是在信息技術發展的大背景下互聯網科技的產物，其主要指數據規模龐大且難以統計，但在一定條件下可為人們有目的地識別、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、數據價值密度低等特征；其中，生成速度快以及價值密度低決定了大數據的難以利用性，給各行各業造成了機遇與挑戰的變革局面。另一方面，情報學以及情報分析自1950年的普及與發展以來一直處于調查的全面化與結構的科學化研究狀態中，經發展已經形成相對穩定的發展模式，對于相關領域的綜合效益具有積極意義；從定義上看，情報學的研究范圍包括情報產生、傳播、利用、網絡以及存儲、用戶、技術與經濟、社會等范疇，具有“最佳的標引方案”“最少的查找時間”以及“最大的情報流通”等宗旨。總之，在了解大數據與情報學兩元素的基本概念基礎上，有助于提高進一步分析與探究的效率。

二、情報學在大數據時代的發展同向性以及差異化

從上文簡述中可知，大數據以及情報學在定義方面已經存在數據處理的共性，且均以一定的用戶或對象為服務目的。首先，數據的定量分析是科學研究數據的基本途徑。具有關調查可知，淘寶網站的日交易量以千萬量計，日數據的生產規模超過50TB；百度搜索引擎在運作過程中基本具有日60億的搜索請求處理量，數據量超過30PB；甚至一個參數為8Mbps的日常攝像頭就具有3.6GB的日數據生產量。可見，在互聯網為依托的信息社會中，數據的定量分析是這些數據規律發展、價值發展的重要科學依據。其次，數據的多元融合是大數據處理的形式延伸；在數據規模不斷擴大的基礎上，必然存在類型的多樣化與層次化差異，包括用戶差異化、網站差異化、渠道差異化、數據形式差異化等；與此同時，數據還表現為規律與不規律發展的結構特征；要完成相對全面、科學的統計分析工作，必須將這些形色各異的數據進行融合處理，這也是大數據與情報學發展的重要共性之一。另外，相關性分析法作為各類數據的邏輯關系處理模式，屬于現象科學分析的一種常見方法。對于大數據與情報學的用戶服務性宗旨而言，從數據中生成合理、有用的邏輯關系，也是二者的重要共性之一。

此外，從差異化層面出發，大數據與情報分析作為兩個不同的領域，同時也必然存在一定的差異。首先，情報學相較于大數據具有更為具體的定量分析規則，大數據的定量分析旨在維護整個系統的運作穩定，而情報分析需要對特定范圍內的數據進行相關規則的構建。其次，大數據的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真實性與價值；另外，大數據的相關性分析重在明確現象，而情報學分析則在一定的條件下還需從現象入手進行原因分析。除此之外，大數據以及情報分析還存在幾點較為明顯的差異因素，具體見（表1）。

表1 情報學與大數據的差異分析

三、大數據時代情報學變革的必要性

一是大數據的處理是情報學自身發展的必要規律，包括數據云計算、文本與意見挖掘、NLP自然語言處理以及數據可視化等技術均將成為情報學技術提升的重要變革目的。二是大數據為情報學的系統完善提供包括類型、數量、形式等不同的數據，數據資源的多元化使得情報學發展的效益追逐傾向擴大化。三是大數據的發展以及自我完善為新時期情報學的研究科學性提供參考與依據。四是大數據的數據價值密度極低，對情報學發展的實時性與有效性形成了更大的困難，要求情報分析系統突破桎梏進行換新。五是傳統的情報分析系統存在較強的資源與技術參考特征，缺乏自身相對完善的發展模式。六是原有的情報分析系統面臨著較大的數據管理困難。總而言之，在大數據不斷發展的新時期，情報學要取得同步效益，必須進行有效變革。

四、大數據時代的情報學變革展望

（一）進一步豐富和完善理論情報學系統。首先，情報分析要有效利用大數據所提供的豐富資源，包括數據從文本到數值、圖像、音頻等形式的變革，結構化向非結構化的變革，單一數據向多元化數據的變革等。其次，要充分學習與參考大數據的研究方法論，包括碎片化數據的處理、龐大數據的提取、研究方法的有效選擇等。另外，情報學系統將呈現學科界限的模糊化發展態勢，即各行各業的數據情報將存在更大的相關性，其研究方式也存在更強的可交叉性與普遍性特征。

（二）進一步研究和發展應用情報學系統。情報學的應用首先將呈現大數據技術基礎上的科學研究化發展態勢，即在情報的甄別、預測方面可實現數據間相關性的強化，為決策提供更為真實、科學、有效的依據。其次，在大數據基礎上，情報學在進行數據整合時將逐步提升其情報用戶的服務契合度，并向咨詢系統方向發展。另外，情報學系統將參考大數據的發展模式逐步向智能化自我處理、決策的形式發展。

（三）情報學將呈現技術多元化的發展態勢。首先，在規模化數據基礎上不斷強化數據提取、存儲的能力，并將逐步實現多媒體檢索技術的優化目標。其次，情報分析系統的相關性數據模型仍有待開發。另外，在情報學分析系統的數據信息管理方面強化呈現管理效率提升、個人隱私安全以及系統安全的技術發展態勢。

（四）大數據時代的情報學歸根結底在于人才的培養。未來一段時期內，情報系統將不斷提高培養綜合化人才的能力，包括情報學人才、計算機技術人才、統計學人才以及心理學人才等，為情報學的現代化發展提供根本動力。

五、結語

大數據作為現代化發展的重要趨勢，為情報學的變革提供了主要方向與途徑。在情報系統內部的變革過程中，應注意對其固有系統的全面化分析以及現狀總結，只有在充分了解的基礎上才能真正促進情報學的大數據時代變革。

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