大數據時代背景下科技情報研究工作

王 晶

（吉林省梨樹縣科技信息中心，吉林 四平 136500）

當前，大數據技術得到了快速發展，大數據技術在諸多領域起到了十分關鍵作用。大數據為科技情報研究工作指明了新的方向，應當就大數據的概念與技術手段進行充分研究，基于科技情報研究的需創新大數據技術的應用方式，總結大數據技術用于科技情報研究的有效對策。

1 大數據的定義與基本特點

目前，有關大數據技術的定義還處在完善階段，有關大數據的概念還未能形成統的一個標準。通常認為大數據是數量龐大、數據形式多元化和非結構化的數據。運用大數據技術可以在合理時間實現提取、管理、處理數據信息的目標，為實施科學的管理、決策、創新提供必要的依據。大數據技術具有數據容量大，數據類型多、流動速度快和價值密度低等特征。隨著數據信息海量增長，數據應用的難度日益提高，數據的流通速度不斷加快，有用信息的提取難度不斷提高。但是，大數據信息具有無限的應用價值，只有突破傳統技術思維應用的局限，能夠甄別淹沒在海量數據信息中的高價值信息，才能提出更加實用的數據信息，滿足科技情報研究的需要。

2 科技情報研究中的大數據技術

1）數據挖掘技術。數據挖掘本質上是指知識發現過程，強調從海量的、有噪聲的、不完全的數據信息中提取人們不知道的、隱含的數據信息。該過程涉及的領域較多，包括數據庫、機器學習、模式識別等技術。數據挖掘與情報研究有密切關系，運用數據挖掘技術可以發現情報研究工作中的轉換關系，發揮智能化輔助分析技術的作用，提高數據信息情報分析工作效率，縮短數據信息研究的時間。首先，應當做好數據種類劃分，運用識別功能對各種類型的數據信息進行分類整理，優化科技情感研究的適用標準。其次，數據挖掘技術具有多種組合形式，需要根據實際情況優化算法，并且進行適當的修正，同時對數據挖掘進行合理評價，從而提高數據提煉的精準性。

2）智能化研究技術。智能化技術涉及領域較為廣泛，是可以代替人工科技情報研究工作，提高科技情報研究工作的效率的方法。智能化技術主要包括了神經網絡、網絡分析、機器學習、模式識別、遺傳算法和預測建模等知識。基于智能化技術可以進行高級、深度、綜合科技情報分析，解決了復雜情報信息處理的問題。智能化技術還有樂觀于減輕科技情報研究工作強度，促進研究人員專注于優化研究方法與應用研究結果。在信息技術快速發展的背景下，科研情報研究工作不再局限于傳統的報紙書籍，還要重視網絡信息，包括圖片、音頻、視頻等信息，這樣可以拓展研究內容，運用數據信息技術對科技情報進行結構化處理，為智能化的應用科技情報做好準備工作。面對多元化數據信息，智能技術可以根據應用對象數據分析，從語義層次給予數據信息應用支持，適應了海量信息增長的需求，突破了信息識別模式的限制，消除了人為因素的干擾，保證了研究結果的準確性，而且推動科研情報研究工作更好的服務于科學技術的發展需要。

3）可視化技術。科技情報研究工作面對的數據信息具有零散、分散、類型多樣、結構復雜等問題。傳統的數據研究以人工分析為主，受到各種非結構性和不確定性因素干擾，很難形成標準化、流程化與規模化的分析研究模式，增大了科技情報研究工作的難度。大數據技術背景下可以采用可視化分析方法，構建完整的可視化圖表，通過圖表了解全部數據信息，并且可以看到數據分析的過程與數據鏈走向，這樣便于研究人員進行關聯性分析，再輔助開展人工研究。可視化工具有多種視圖，不同視圖的數據顯示功能不同，研究人員可以基于大數據技術進行網絡分析、空間分析與信息分析，并且可以實現人機交換，便于分析人員充分理解與運用數據信息。

3 大數據時代科技情報研究的措施

1）強化大數據技術觀念。科技情報研究工作日益具有立體化、廣泛化、融合化的特征。應當聚焦數據信息綜合開展科技情報研究工作，逐步促進科技情報研究的深層次演進。首先，科技情報研究人員應當樹立大數據意識，認識到大數據時代科技情感研究工作的機遇與挑戰，掌握大數據技術，善于運用多種技術手段來挖掘科技情報信息。科技情報人員還要積極參與教育培訓，認真學習大數據技術，了解各種大數據技術的情報分析技術方法，不斷提高大數據技術應用水平，依托大數據準確的開展科技情感研究。從大數據技術出發積極引進先進的、專業的工具，強調科技情報研究工作人員具備專業的素養與專業技能，大力運用數據整合、合成、分析與視覺化技術。當代科技情報研究工作人員應當不斷提高專業素養，為科技情報產業化開發提供有利的條件。

2）高效利用各種數據資源。科技情報研究工作的成果對社會經濟發展產生深遠的影響，科技情報研究工作必須保證科技情報的準確性和研究結果的可靠性，做到從源頭上控制科技情報研究工作，強調在豐富的數據源基礎上開展情報研究工作。首先，綜合運用多種科技情報信息，強調依托大數據技術廣泛的汲取各方面的數據信息，針對不同的信息源采用不同的信息處理方式，正確對等科技情報研究工作的復雜性。其次，研究人員可以從問題出發，基于解決問題需要將全部信息資源融入到系統當中用于情報研究。學術論文、專利文獻，或者各種文獻、數據或非正式出版物都應當被廣泛涉獵。第三，研究人員還要熟悉各種信息資源的特性，理清不同類型資源的具體表現與不同信息源之間的聯系，根據待分析問題選取恰當的信息，研究人員還要將不同信息源分析出的結果進行綜合解釋，當出現信息矛盾時，能夠識別不當結果，從而保證分析的準確性。

3）提高數據信息提取能力。大數據時代的科技情報研究工作應當采用科學的分析方法，運用系統化的工具，高度重視提高科技情報研究工作的質量，重點加強數據的清洗與過濾工作。當代科技情報工作人員面臨著海量的數據信息，這些信息良莠不齊，有的數據信息是虛假的，有的數據信息是冗余的，還有些數據信息是不完整的，或者以特殊形式存在的。為了發揮海量數據信息的積極作用，消除不正確信息的影響，保證科技情報分析的準確性，降低決策的風險，還要提高數據信息的提取能力，充分的運用數據挖掘處理技術，扎實做好數據凈化與過濾工作，基于精準的運算分析將無關數據刪除，提高數據質量的控制，從而為提高數據分析準確性，保證情報研究工作效率奠定基礎。數據體量大僅僅是大數據時代科技情報的基本特征，還要把科技情報工作的重要點在挖掘有價值的信息方面，根據科技情報數據信息傳播速度快與持續性長的特征開展工作。

4 結論

大數據時代對科研情報研究工作提出了更高要求，科技情報的呈現形式也更加的復雜，增加了科技情報研究的難度，同時了拓展了科技情報研究工作的路徑。科技情報研究人員還要學習新型工作方法，具備較強的大數據意識，圍繞著提高科技情報研究工作的準確性、科學性與合理性開展工作，最大限度挖掘科技情報內在價值，促進科技情報研究工作的轉型升級。