大數據背景下情報分析中思維方式的轉變

◆杜碩碩 鄭楠

大數據背景下情報分析中思維方式的轉變

◆杜碩碩 鄭楠

（中國人民警察大學 河北 065000）

本文分析大數據環境下數據規模、數據類型的變化及對情報分析產生的影響，研究情報分析中思維方式的轉變。在梳理大數據對情報分析影響的基礎上，從三個方面論述了情報分析中思維方式應完成的轉變，進而有效保障情報工作的穩定提升，為大數據環境下情報分析中思維方式的轉變提供理論參考。

大數據；情報；情報分析；思維轉變

1 引言

隨著網絡技術的深度應用，大數據時代已悄然到來。數據的規模越來越大，且具有很強的客觀性與真實性，幾乎能夠勾勒出事物的全部特征。數據的結構也發生了巨大的變化，產生了更多的半結構化數據與非結構化數據。麥肯錫認為：大數據已經深度融入人們生活的各個方面，并逐漸成為重要的生產因素，海量數據的應用將帶來新一波消費盈余浪潮與新一輪生產率的增長[1]。但關于大數據的明確定義，目前尚未達成一致。城田真琴指出：大數據是人才、數據、技術、組織等要素的統合體[2]。高德納咨詢公司認為：大數據是需要新的模式才能具有更強的洞察力、決策力與流程優化能力的高增長率和多樣化的信息資產[3]。而麥肯錫全球研究所給出的定義被大家所普遍接受：它是一種數據集合，具有規模龐大、類型眾多、價值密度低和數據流轉快速等四個基本特征，以至于傳統的工具和方法對其在獲取、存儲、管理和分析等方面近乎無能為力。

2 大數據對情報分析的影響

隨著大數據逐步應用于人們生活的各個領域，作為與人力資源、自然資源同等重要的另一種戰略資源，大數據在不斷顯示出其所蘊含的巨大能量與價值，這其中尤其引起人們注意的是大數據在情報領域的應用。國內的一些學者對此問題進行了相應的研究。夏一雪提出了基于輿情大數據構建情報感知指標體系并進行相關的研究，為網絡環境下社會安全事件的應急管理提供新的思路與方法[4]。蘇新寧認為情報學應抓住大數據帶來重大機遇，承擔起保障國家安全推進發展戰略的社會責任與歷史使命[5]。陳麗強在指出傳統網絡安全與情報發展中存在的問題的基礎上，探討了大數據技術的應用與發展趨勢[6]。謝爾曼●肯特指出情報是組織、是知識、是活動[7]。筆者認為，大數據為情報帶來的影響，也在這三個方面得以體現。

2.1 情報是組織

為了實現數據價值的最大化，大數據將倒逼情報界進行機構改革，圍繞在保持機構分離的情況下實現情報的深度融合這個中心點，情報界的內部及內外部關系將發生重大變化。

2.1.1情報界內部關系變革

在大數據的環境下，情報機構通過數據的傳遞共享實現情報工作的整體化聯系。不同情報單位應根據數據的類型與性質建立其所屬領域的數據池，在云計算等技術的支持下，采用分布式數據中心建設管理方法，從不同的數據池中采集數據，實現情報界數據的協調、傳遞與共享。

2.1.2情報界內外部關系變革

在社會大環境中，情報界應進一步突破自身的壁壘，加強與其他組織、行業的數據聯系，實現社會各界從各自為政的“煙囪式”結構向以情報界為中心的“蜂巢式”結構轉變。大數據時代，情報滲入各行各業，針對開源數據和跨領域數據的整體分析越來越重要，市場愈發證明，誰掌握了情報，誰就掌握主動權。同時，情報機構也需不斷地從其他行業獲取數據，學習先進的數據分析技術，不斷地提升自身情報分析價值。

2.2 情報是知識

大數據為情報來源拓寬了范圍，海量數據為情報工作提供了更加廣闊的平臺與空間。大數據時代，產生情報的數據將發生巨大變化。

2.2.1數據量趨于無限

由于互聯網、物聯網、計算機技術等的不斷發展帶來的數據爆炸，情報領域的數據量迅速增加，各個領域的數據呈現井噴式增長。在整體的大數據思維下，作為情報分析對象的數據集合由原來一個或者幾個針對性很強的數據集合，擴展為覆蓋范圍廣大的數據集合，這些數據雜亂龐大，覆蓋研究對象的各個方面，情報分析人員要將所有與研究對象有可能相關的數據全部置于處理的范圍之內。

2.2.2數字數據日益重要

信息以數據為載體，人類社會記錄和儲存的數據包括兩大類：數字數據和模擬數據。大數據環境下數字數據產出率不斷增加，模擬數據也日益數字化，數字數據在未來占的比重持續增加。

2.3 情報是活動

大數據在大大提高情報工作效率的同時，也很大程度上提升了情報分析的全面性與準確性。

2.3.1情報分析更加科學嚴謹

在大數據環境下，情報分析人員將不再依賴主觀判斷去獲得粗略的判斷，而是通過計算機自動化來處理加工數據，再以人的判斷作為輔助。采用數據挖掘和統計等方法對各種信息資源轉化后的可被計算機理解、處理的數據進行計算，使隱性的知識顯性化。在數據等輸入條件一致的情況下，通過自動化分析技術進行分析，得到的結論應當是一致的。很多情況下，不同的技術手段對同一個問題可能會產生不同的結論，為了避免技術自身的不足帶來的偏差，在大數據的環境下，應采用多種技術方法或算法，全方位的感知數據的內容與內在關系，從而保證情報的科學嚴謹。

2.3.2數據利用更加充分有效

數據不再是過去的一次性的孤立使用，社會生活是一個連續多變的復雜過程，這意味著對一個數據的首次使用，可能僅僅只能解讀出其在某個時間點的特定特征，這種特征大都是片面的。而在大數據的環境下，關于一個事物的從始至終、由里及表的各方面數據盡在掌握，通過對數據的整體使用與重復使用，可以將事物在不同時空中產生的信息相互聯系、對比，從而勾勒出事物的全貌，解讀出新的乃至更加重要的信息。情報工作的數據利用不再是單一領域，數據的價值也不再局限于單一的維度。大數據時代，情報活動將不再限于最初收集數據時的目的，數據的情報作用在多領域多維度中不斷衍生、層層放大。

3 大數據環境下情報分析思維方式的轉變

思維是通過動作、語言或表象實現的對客觀事物的概括與間接的認識，是認識的高級形式，具有間接性、概括性的特征。

3.1 從統一性思維向多樣性思維轉變

在大數據到來之前，情報分析中統一性思維占據主要地位，情報分析人員更多的是對穩定的、抽象的、概念的追求。當數據的風暴撲面而來，統一性思維顯然已經無法進行全面的統籌，思維方式不得不向多樣性思維轉變。

3.1.1數據的多樣性

多樣性思維首先表現為數據的多樣性。在過去的情報分析中，數據的來源比較單一，且多為結構化數據。但在大數據時代，數據來源多種多樣，且存在著大量的半結構化數據和非結構化數據。結構化數據是能夠被計算機直接讀取并使用的數據，一般都遵循著一定的長度規范與數據格式，有著固定的結構形態。而情報數據例如圖片、視頻等沒有固定的結構形態便是非結構數據，這類數據一般不便于存儲和分析使用，通常會借助二進制語言將數據的內容大概地表現出來并進行編號，通過編號這個中介來實現數據的存儲、查找、分析與使用。半結構化數據是一種界定在結構化數據與非結構化數據之間的形態。

3.1.2多向性的需求特征

多向性的需求特征也是情報分析多樣性思維的重要表現。隨著計算機和信息技術的快速發展，數據工具在情報分析中的作用也呈現出多向性，科技的進步使得數據工具的使用也有了不同的思維內涵。在海量數據面前，數據工具不再只是一種簡單的認識工具，只識別數據的一些共有的、群體化的特征，更多的是一種創造價值的工具，針對特定的對象創造出特定的價值，滿足其不同的需求。

3.2 從線性思維向非線性思維轉變

線性和非線性是一組相對而言的概念，在數學模型中，線性是指自變量和因變量之間是成比例變化的且一一對應，在函數上即表現為一條直線。非線性是指自變量與因變量之間不是成比例的變化，他們之間是一種不規則表現形式。

在大數據以前，數據類型較為單一，且數據之間往往具有較為緊密的聯系，情報人員進行情報分析工作時，通常采用線性思維，尋找數據之間的因果聯系，建立它們之間的線性關系，這種關系往往是直接的、規則的，可以通過線性進行直觀表示。大數據時代，數據之間的聯系更多的是間接的、不規則的，因果關系弱化，大都是千絲萬縷的相關關系，而不是由此及彼的強關系，其很難被直觀地發現獲取，這需要情報人員在進行數據收集整理時，應涵蓋各個方面與各個領域，將其與所分析對象相關的數據信息全部囊括在內，進行情報分析時應實現線性思維向非線性思維的轉變，做到對數據的整體分析，將分析焦點更多放在數據之間的相關性上面，通過對數據間若有若無的相關關系分析，實現對分析對象的全面掌控。

3.3 從分析思維向整體思維轉變

分析思維是從部分入手的一種思維方式，在大數據出現以前，由于技術的限制，情報人員所獲得的且可分析的數據是有限的，因此只能從部分數據中獲得數據之間的關系。情報分析人員需要從零碎的數據中獲取有價值的信息，而所獲取的信息往往是間斷的、片面的，很難刻畫出研究對象的全貌。且分析思維更加依賴情報分析人員的經驗，主觀認識起到主導作用，這是分析思維的局限性。而整體性思維恰好彌補了這一點。大數據時代，數據龐大，數據價值密度低，進行情報分析活動時，如果僅僅圍繞某一方面或某一領域的數據進行分析，就很難得到有價值的情報。應將海量的數據看成一個整體，不應再對部分數據進行分析后得到的特征推導至整體特征，要將數據作為一個完備的整體，充分分析研究對象所涉及的各個方面與各個領域的數據，注重數據的全面，將具有相關關系的數據，無論強相關或弱相關全部納入數據分析的范疇，對數據的分析不再是對部分數據的分析，而是對其整體的分析。

4 結語

本文是對大數據環境下情報分析中思維方式轉變的探討。首先對大數據環境下數據規模和數據類型的變化進行了分析，數據規模日益海量龐大，數據類型呈現多樣化。其次，從情報組織、情報知識、情報活動等三個方面具體闡述了大數據對情報分析的影響。最后，從統一性思維向多樣性思維轉變、線性思維向非線性思維轉變和分析思維向整體思維轉變三個方面闡明了大數據環境下情報分析中思維方式應進行的轉變。科學技術的飛速發展為情報分析中思維轉變提供了客觀的技術條件，但思維轉變才是情報分析工作所存在問題的關鍵所在。思想決定行為，完成思維方式的轉變，情報工作方能不滯后于時代的發展。

[1]洪斌．大數據來了[J]．華東科技，2015（11）：16-19．

[2]城田真琴．大數據的沖擊[M]．周自恒，譯．北京：人民郵電出版社，2014：8．

[3]Jackson D. Big data in little New Zealand[EB/ OL].[2019-11-26]. https:// channellife. co. nz/ story / big-data-in-little-new-zealand.

[4]夏一雪. 基于輿情大數據的社會安全事件情報感知與應用研究[J]. 現代情報，2019，39（11）：121-127.

[5]蘇新寧. 大數據時代情報學學科崛起之思考[J]. 情報學報，2018，37（5）：451-459.

[6]陳麗強.基于大數據的網絡安全與情報分析[D].四川大學，2017.

[7]Kent S. Strategicintelligence for American world policy[M].Princeton：Princeton University Press，2015：xxv.

[8]Wikipedia. Open-source intelligence[EB/OL].[2019-12-26]. https://en. wikipedia. org / wiki/ Open-source_intelligence.）