人工智能對 “五計學” 的影響研究
——以網絡計量學為例

邱均平，鄺玉林,b （杭州電子科技大學．中國科教評價研究院，b．管理學院）

在舉世矚目的圍棋人機大戰中，韓國圍棋九段棋手李世石、中國圍棋九段棋手柯潔紛紛敗下陣來，讓大眾進一步意識到了人工智能時代的到來。人工智能在理論和技術方面逐漸趨于成熟，機器學習、語言算法等技術正在強力滲透社會生活的各個領域，旅游、教育、醫療、零售、物流等諸多傳統領域紛紛引入智能服務，以網絡信息為研究對象的網絡計量學也深受其影響。在大數據時代下，文獻、信息、數據井噴式爆發，傳統的以個案、抽樣為主的研究方法很難獲得十分準確可靠的結論，而人工智能在處理海量數據方面有先天優勢，發現和解讀網絡世界中的各種量化規律會更加便捷，機器學習的性能和效果也在不斷加強，人工智能的技術與方法推動了網絡計量學技術的更新換代，本研究試圖從網絡計量學的研究對象、技術與應用等方面論述人工智能對網絡計量學的影響。

1 人工智能的概念和研究現狀

1.1 人工智能的概念和特征

人工智能融合了多種學科（哲學、認知科學、數學、仿生學、生物學、神經生理學、計算機科學、信息論、控制論、語言學等），是一種能夠感知外部環境從而做出成功率最高的選擇行為的智能個體的思想核心。［1］該智能個體以普通計算機為載體，通過觀察周遭環境，模仿人的推理、規劃、學習、交流、感知、邏輯推演等思考過程，以程序為手段，解決事先制定好的問題以及目標。模擬人類思維是人工智能技術的核心，其實現方法有兩種：① 結構模擬，以人類思考的能力去設計解決問題的方案，憑借的是以大數據為核心的算法技術以及神經網絡系統，造出類似人類大腦的技術載體；［2-3］②功能模擬，從其功能過程進行模擬。前者的智能模塊能夠應對復雜情況并做出當前環境所需的行為，比后一種工程學方法更加省力。1943 年，科學家對神經元網絡邏輯計算能力的研究被公認為是現代人工智能最早的經典研究。［4］早期的人工智能技術在大量嘗試的基礎上尋求新的突破，20 世紀90 年代后期，人工智能技術搭載著計算機技術蓬勃發展的快車得到了新的突破，在機器學習、深度學習等理論基礎下，人工智能在自動規劃、智能控制、視網膜識別、指紋識別、博弈、智能駕駛等領域蓬勃發展。

研究人工智能對網絡計量學的影響，主要從人工智能大環境、技術特征、學科知識等方面進行。《中國新一代人工智能發展報告》 指出，中國的人工智能產業正在加快推進，人工智能學科和專業建設被提上日程，智能機器人、自動定理證明、專家知識系統、模式識別、自動駕駛等領域對許多傳統學科產生了巨大沖擊。［5］這種對社會環境的顛覆性改變也波及到了以網絡信息為基礎的網絡計量學。人工智能的特征是用智能個體的創造替代人類生產生活中繁鎖重復的工作，一方面使人類擺脫重復繁瑣的工作，有精力去做更有挑戰性的工作以實現自我價值，進而提高人類的生活水平；另一方面提高現代從業人員的職業素養和專業知識，為人工智能時代的到來作準備。溫斯頓教授認為，人工智能是知識集合的效果，通俗來講就像是一個智者在教導計算機動作只有人類才能動作的行為范疇，通過判斷、識別、獲取和輸出，構成類似人類思考的龐大世界結構，［6］這需要與人工智能密切相關的各學科知識作支撐。［7］人工智能不僅在信息的識別、獲取和輸出中發揮重要作用，它對網絡計量學的影響也并不只體現在對其研究內容的影響上，還對網絡計量本身有更深層次的影響。

1.2 人工智能的研究現狀

1.2.1 人工智能的應用現狀

近年來，學術界對人工智能的研究熱情日益增長，人工智能進入了高速發展階段，語音識別、圖像處理、無人駕駛、專家診斷等領域的研究紛紛傳來捷報。為了更全面地分析人工智能應用現狀，筆者以“人工智能” 和 “應用” 為關鍵詞在中國知網近五年的核心期刊中進行檢索，并對檢索到的文獻進行關鍵詞聚類分析（見圖1），最終發現目前的研究熱點主要包括數據挖掘、深度學習、物聯網、知識工程、智能教育、用戶體驗、智能機器、神經網絡、智能決策系統、計算機視覺等。

圖1 人工智能應用關鍵詞聚類

只有將技術應用于實踐才能體現技術的價值。人工智能的研究成果對人類的生活已經產生了積極而又深刻的影響，人工智能技術已經應用于生活的各個領域，如智能家居、安全監控、交通運輸等。為了更全面地探究人工智能的應用成果，筆者歸納整理了人工智能技術的主要應用領域（見下表），發現人工智能技術在智能家居、安全監控、交通運輸、傳媒、電商、零售、金融、法律、審計、翻譯、醫療等領域具有非常多的應用。

表 人工智能主要應用領域

由上表可見：① 能夠被機器學習的傳統行業容易受人工智能的影響，如人工智能能夠通過圖像識別實現24 小時多鏡頭監控、能夠實現無人駕駛、能夠撰寫體育新聞回顧、編寫財務摘要等；② 就本質而言，人工智能是對人類思維信息處理過程的模擬，如，谷歌的恒溫系統根據大數據的支撐可以輕易得到服務對象的喜好并以此來調節辦公室的溫度，淘寶、京東、亞馬遜等電商平臺都有手機用戶數據自動推薦系統，抖音能實現基于機器學習和自然語言處理技術的個性化推薦等。

1.2.2 人工智能與計量學研究現狀

筆者于2020 年5 月10 日以 “人工智能” 和 “計量學” 為關鍵詞在中國知網中進行檢索，共得到64條記錄。將這64 條數據在可視化軟件CiteSpace 中進行關鍵詞聚類分析，發現人工智能在計量學的研究主要集中在文獻計量學、數據科學、引文分析和替代計量學等方面（見圖2）。其中，將人工智能應用在文獻計量學中的研究比較多，其他幾個領域的相關研究有待加強。筆者搜索 “人工智能” 在網絡信息應用中的相關研究文獻時，共獲得了665 條檢索結果，這說明將人工智能應用于網絡信息的研究較多。網絡計量學以網絡信息為研究對象，人工智能在網絡信息中的應用研究勢必會推動網絡計量學在人工智能下的發展。此外，數據科學和引文分析等對網絡計量的應用也是在人工智能的影響下發展起來的，人工智能還使網絡計量對自然語言的理解和處理更加容易。

圖2 人工智能與計量學關鍵詞聚類

筆者于2020 年5 月10 日在Web of Science 中以“Artificial intelligence” 和 “Metrics” 為主題詞 進行檢索，最終獲得47 條記錄。筆者對這47 篇文獻的作者進行被引頻次的可視化處理（見圖3），發現被引前三名的作者分別是KPIZHEVSKY A （5 次）、SZEGEDY C（4 次）、KINGMA D （3 次），其余大多數作者的被引頻次均為2 次。這說明該研究領域還處于萌芽階段，進行相關研究的人員還不是很多，尚未形成穩定的學科交流群，有待于更多的學者進行研究。

圖3 人工智能與計量學作者被引分析

已有研究的內容主要包括以下幾個方面。① 對人工智能理論和技術的研究與應用。國內的研究者意識到人工智能技術對圖情領域的影響，如在信息檢索、分析中的應用。②對人工智能研究的計量分析。以某一主題的研究文獻為依據，利用文獻計量方法分析當前該領域的主要研究內容，據此對該主題的未來研究趨勢進行預測等。③ 從圖情領域出發，關注人工智能技術對情報學、圖書館學等學科未來發展方向的影響，如圖書館建筑布局的規劃、智能服務的提供等。④ 部分研究關注人工智能技術對知識管理的影響，如建設智能分析系統和平臺、探索知識發現與提供模式等。［8］

人工智能在傳統行業中的應用既有技術的推動，也有社會環境的拉動，在計量學領域的應用也同樣受到技術與社會環境的影響。但目前的研究仍圍繞著人工智能技術和技術的應用及其發展趨勢來展開。

2 人工智能對網絡計量學研究對象的影響

在信息化、數字化、網絡化大背景下，以融合技術為手段，科學計量學、文獻計量學、信息計量學等演變出了網絡計量學這一創新型學科，［9］網絡計量學采用數學統計的方法處理整合后的網絡信息資源，從而得到信息的內在規律和數量特征。科學家們一般把網絡計量學的研究對象化分為三個層次：① 網絡多媒體信息本身的直接計量問題；② 網上文獻、文獻信息及其相關特征信息的計量問題；③ 網絡結構單元的信息計量問題。［10］網絡計量學通過對網絡信息的計量研究，為網上信息的有序組織與合理分布、網絡資源的優化配置與有效利用以及網絡信息管理的規范化與科學化提供必要的定量依據，以提高網絡的組織管理和信息管理水平，促進經濟效益和社會效益最大化。除此之外，網絡計量需要以組織機構為載體，針對不同的研究對象使用不同的研究方法，運用揭示數據聚簇和分散的工具對站點上的各種特征進行數據深度挖掘。［11］

方法論的基本原則是方法要適應于對象。網絡計量學是在文獻計量學的基礎上、在大數據和人工智能的大環境下發展起來的，在不同的時代背景下，網絡計量學的研究對象必然會發生變化，研究對象的變化也會促進網絡計量學自身的變革。清華大學和中國人工智能學會發布的《2019 人工智能發展報告》 指出，不斷增強傳統行業與人工智能的聯系，發揮人工智能在傳統領域的作用。［12］如，新聞媒體業出現了基于機器學習和自然語言處理技術的個性化推薦，金融業運用算法獲取股票市場規律，這些技術的應用將對網絡計量學研究的智能化、發現及解讀分析網絡世界中的各種量化規律等帶來更大便利。正如圖書館在網絡數字環境下，與從以紙質文獻為核心的文獻管理時代進入到以信息為代表的網絡計量時代一樣，人工智能在為網絡計量學帶來沖擊的同時，也可能開辟一個新時代。

從網絡計量學對信息的處理過程來看，人工智能存在于信息流動的每個環節。① 在收集、獲取信息時，信息渠道繁雜又缺乏權威認證，而用戶的信息篩選、處理能力非常有限，導致用戶開發、利用網絡信息資源受到了很大的限制。［13］此外，人工智能與傳統產業結合、學科交叉融合等使數據的復雜度進一步提升。因此，網絡計量學面對的不僅僅是單方面的數據，還要處理數量更為龐雜的數據集合單元，此時以人工智能為標志［14］的高密集數據處理成為新的科學研究范式。［1］人工智能技術將傳統的信息收集處理步驟串聯成整體性的信息集合，在此環境下，研究傳統行業中人工智能化的程度，摸清其發展規律，能夠更好地以多維密集數據為依托、以研究對象邊界為契機，將各個研究領域的網絡信息聯系起來，進行定量描述和統計分析。② 解析、提取海量的網絡信息資源中的有用信息并對其進行計量是當前網絡計量學面臨的一個挑戰。用戶需求和行為的差異性較大，導致用戶產生的網絡信息資源內容豐富、形式多樣且復雜，網絡計量人員需要通過了解信息的內容分布并對信息進行處理后，才能夠利用信息。而網絡運營服務者能夠將使用者的情況及特征詳細、系統地羅列出來，因此，在分析網絡信息時，網絡運營服務者可以使用內容分析法將網絡資源的傳播方式等內容描述出來，并且這一優勢在人工智能的蓬勃發展背景下正在逐步擴大。基礎性的分析步驟以及龐大的多維數據群在智能模塊的幫助下，［15］節省了大量的人力成本，同時，人工智能的語言識別算法還可幫助工作人員更好地理解專業詞匯。③網絡計量學的計量對象來源于網絡，而隨著上網人數的爆炸式增長，隨意性的上網行為及不易記錄等特征給網絡計量研究帶來了困難。此時，一般采用兩種方法予以計量：① 網上進行交互調查；［16］②專門軟件進行動態跟蹤。隨著人工智能技術的介入，網絡信息定量分析的精確度在不斷提升，用戶訴求和習慣的捕捉在人工智能的輔助下更為全面和精確，人工智能的發展為企業或機構提供了一個更能貼近用戶需要的機會。

3 人工智能對網絡計量學方法的影響

網絡計量學的研究方法及其在網絡環境中的具體應用長期以來一直是學者研究的熱點，密切關注當前的技術發展水平、掌握最新的科研方法與技術、積極研究該技術在本學科的應用是推動該學科向前發展的重要思路之一。人工智能是近幾年比較熱門的研究領域，包含了許多新興技術，如包括深度學習、機器學習、強化學習等理論在內的數據挖掘、自然語言處理、模式識別等一系列基礎技術。網絡計量學這個與計算機科學、信息科學密切相關的學科理應積極迎接時代的發展潮流，并在其中努力發展自我。

在對網絡信息進行正式定量描述和統計分析之前，信息計量人員要對網上的海量數據進行搜集和清洗，這個檢索篩選的過程需要信息計量人員依據自身經驗進行審查，判斷檢索結果是否符合研究需要，然后多次調整檢索條件以獲取更精準的信息。隨著人工智能技術的發展，可以運用相關技術監測信息計量人員的搜索習慣，再將搜索結果與其搜索習慣進行對比，人工智能就可以從海量的網絡數據中選擇出符合信息計量人員需求的信息。［17］在引導人工智能學習后，可以進一步擴大信息篩選范圍，從而挑選出更多符合需求的內容，拓寬研究范圍。如中國知網、萬方數據的知識發現服務就是一種智能檢索的示范，這種功能大大提升了信息獲取效率。

機器學習是人工智能研究的熱點，尤其在自然語言處理、模式識別、數據挖掘等領域更是成為重要的支柱。自然語言處理是一種以詞向量為基礎，即將文本中的詞語分布在向量空間中，并直接將其運用于循環神經網絡等深度神經網絡中進行分析的方法，［18］其已在機器翻譯和情感分析等方面得到了很好的應用。另一種傳統的語言處理方法是在語言學的基礎上從語義和語法入手，其在命名實體識別、語義分析等方面也有著良好的表現。［19］文字信息的處理通常情況下都是信息處理的主要任務，而人工智能技術恰恰提升了機器理解、認知世界的能力，這也給信息計量技術的提升帶來了機會，若能將人工智能技術更多地應用于網絡信息中，網絡計量學將會得到進一步發展。

機器學習的一個研究熱點是模式識別，其中尤以語音識別和圖像識別的應用更為廣泛。在語音識別方面，Siri、訊飛輸入法等語音助手都是在深度神經網絡的發展下實現的，LSTM-RNN 方法逐漸在語音識別中占據主導地位。［20］在圖像識別方面，卷積神經網絡模型使機器可以學習人臉特征，從而識別不同的人臉，如支付寶的人臉支付功能。模式識別技術的發展使信息管理技術得以升級換代，在缺少此類技術時，音頻和圖像等信息往往被排除在信息管理的內容之外，而語音識別和圖像識別技術則打破了這種傳統，讓信息管理的內容范圍更為廣闊，推動了信息管理的發展。

4 人工智能對網絡計量學人員的影響

人工智能的發展不僅帶來技術上的變革，還對研究者的能力提出了更高的要求，而研究者的信息處理能力的提高又有助于整個學科發展水平的提高。英國智庫牛津經濟咨詢社提出，到2030 年，預計將有兩千萬個傳統行業的生產制造崗位被智能機器人所替代。［21］簡單重復的勞務工作在被人工智能取代的同時，隨著人工智能發展起來的新產業開始展現活力，為人們提供新的工作崗位。大環境在推動學科更新換代的同時，也對信息計量人員提出了新要求。網絡計量人員要積極學習新技術以提高自己的技能水平。對網絡計量人員來說，雖然人工智能的應用可以有效分擔他們的信息處理任務，智能問答和智能檢索不僅為網絡計量人員減少了許多與信息分析無關的工作，也使簡單的數據分析工作不再是網絡計量人員的主要目標。但人工智能對網絡計量人員來說依然是一個不小的沖擊和威脅，如果其不能積極提升自身能力，那么就很有可能被人工智能取代。當然，這也在某種程度上優化了網絡計量人員隊伍，使其在提高工作效率的基礎上有更多的時間從事創造性和服務性的工作。

在人工智能時代，建設一個全面、多維、充滿人工智能元素的網絡計量學教育系統，培養精通高端人工智能技術的網絡計量人才是十分重要的，設置與人工智能理論和技術相關的一系列課程是網絡計量人才教育培養的重要方式之一，也是推動網絡計量學科建設和發展的重要一環。隨著人工智能時代的發展，網絡測量機構面臨的信息將會越來越復雜，其類型和級別越來越多樣化和立體化，內容更加的異構化和非結構化，開發利用難度勢必越來越大，由此，網絡測量機構對機器學習技術的需要會越來越迫切。人工智能專業人才將成為當前環境引領學科和產業發展的主力軍，對人工智能人才培養的看法和重視程度也將影響網絡計量學未來的發展趨勢和方向。

5 人工智能對網絡計量學實踐與應用的影響

網絡計量學在研究網絡信息的知識結構、指導網絡信息資源建設、促進網絡健康發展等方面具有廣闊的應用前景。

（1） 從應用的角度出發，人工智能技術帶動網絡信息資源評價指標向智能化和自動化方向轉變。［22］網絡信息資源的自動化和智能化是指在有特定問題和目標的情況下，以人工智能系統或平臺為主要工具，從海量的數據中檢索出有用的信息，利用信息訓練系統的自動分析預測能力，自動生成盡可能全面的分析報告或解決方案，最終實現系統或平臺的智能化服務。此外，處理用戶信息的難度隨著信息數量的激增而迅速加大，在此背景下，國內外專家從網絡信息資源的評價指標出發探索這樣一種可行性：核心期刊的來源是否能夠利用引文分析進行定位，網絡信息資源的專業性是否可以利用網絡分析法進行確認，這是值得思考的問題。在人工智能背景下，可以建立一個智能系統評估平臺，用以更新網絡評價指標、調整網絡資源價值體系，并不斷優化評價指標。

（2） 在人工智能技術的作用下，可以更加人性化地研究科學信息交流在網絡環境下的表現，打造智能對話平臺，討論各學科發展趨勢，建立更加精準且個性化的科學發展指標，為相關科技決策提供參考。通過對互聯網上各學科的網站、討論群和電子期刊進行定量分析，可以掌握互聯網上科學信息的分布，互聯網上的科學信息交換可以通過分析相關網站之間的引用鏈接進行，甚至可以通過特殊軟件分析特定對象的電子郵件使用情況來理解。在人工智能技術的推動下，可以建立專家診斷系統以及實時監控對話平臺，從而對學科信息作出及時的判斷和意見交換。

（3） 人工智能技術的應用極大地提高了網絡信息資源的檢索效率，加快了網站智能化建設與管理。［11］面對糅合語音、視覺、聽覺的綜合網絡信息資源，信息用戶通常使用搜索引擎進行檢索。然而，龐大的用戶群缺乏清晰的信息檢索背景知識，加之信息資源魚龍混雜，導致用戶檢索信息的難度加大。［23］人工智能系統可以通過分析用戶對現有網站的點擊來統計分析其需求特點，從而建立一個容量大、語言多樣的大型數據庫檢索系統，使搜索引擎從單一的查詢工具向網絡全功能服務發展。另外，對網絡信息資源進行挖掘、過濾、排序等操作能夠促進網絡信息的安全發展，檢索技術、網頁主題及關鍵詞等定量分析會從側面促進網絡載體的進步，而人工智能就是對網絡動態信息以及分類的優化，能夠利用智能程序對互聯網上的動態信息進行捕獲、過濾、測量、分類和智能診斷。綜上所述，人工智能與搜索引擎和知識地圖相結合的應用可以使大眾掌握的信息更加全面、詳細、準確，從而做出更加科學的決策。

6 結語

人工智能是一個集合了多學科知識的復雜概念，是一種極具影響力的發展方向，已然形成了一個新的科學研究發展環境。它讓人們重新審視了 “五計學” 所處的環境，并思考 “五計學” 各學科的變化。此外，人工智能的發展源于技術的更新和計算機性能的提升，因此技術水平是其重要組成部分。網絡計量學將在新技術的加持下步入一個新的智能時代，在應用中融合多方面、多角度的信息，并借助智能化平臺的支撐實現網絡信息的智能化定量分析和統計。