浅析大数据语境下情报学的坚守与拓展

陈宇

摘要：大数据时代正悄无声息地走来。情报学作为一门以信息收集与处理为基础的学科，刚好贴切大数据环境下对高速信息的有效获取的需求。情报学面临一场前所未有的机遇，同时也面临着巨大的挑战。在时代的新要求下，情报学要坚守学科的本质内涵，也要锐意进取，即不断衍生新理念、改进分析方法以及培养高素质的专业技术人员。

关键词：大数据；情报学；挑战；拓展

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2019）14-0269-02

引言

整个社会正款款迈向大数据时代。早在人们对数据即将面临大爆炸而不自知的时期，不少学者期刊就已预言人类将进入大数据汹涌的时代。2007年，互联网行业历史性的诞生了一个技术词汇——大数据。2008年和2011年，Nature、Science相继推出与大数据相关的杂志专辑，进一步推动了大数据的发展。

如今，置身于大数据的浪潮中，整个人类的衣食住行、行为方式和思维模式早已被潜移默化。人类站在大数据的门口，既享受它带来的便利，又惶恐会被它裹挟。而情报学作为一门与数据处理研究紧密相关的学科，在这历史性的时刻，有必要主动承担起研究大数据，规避数字化时代带给整个社会生存负担以及总结如何它和谐相处的理论方法的责任。

一、大数据时代情报学面临挑战与机遇

（一）情报学面临的冲击挑战

尽管学界对大数据来临是否有益于人类社会存在争议，但是可以确定大数据的发展必然大大改变情报学的生存环境。大数据时代将让情报学面对的信息数量呈几何型发展，而相应的情报的复杂、多变性，给情报系统的收集处理、决策分析的方法理论和从业人员带来了巨大的冲击挑战。

1.碎片化的大数据时代有价值的情报收集困难。随着大数据的到来，每个个体都对信息产生高度的活跃性。以往传统媒体线性传播的方式将被打破，取而代之的是网状的信息传播方式。每个人既有可能是信息的生产者，也有可能是信息的传播者。而通常这些传播着的信息大都有着零散、非正式的特性。传统的情报学基于小样本的数据采集方式将不再适应现在的需求。

2.多变的数据环境增加了情报系统的构建成本。信息是情报学的基石。传统的情报学数据相对稳定，往往从数据的采样、处理、分析、决策这一过程相对漫长。大数据环境下的信息相对复杂多变，时效性的要求提高了，在构建情报系统时，便不可避免地增加了时间、人力成本和构建风险。

3.用户复杂的需求考验情报人员综合全面的专业素养与能力。传统情报学的用户群体相对单一，用户的需求也正常合规。但在大数据时代，用户群体基数增大，用户的需求也变得越发错综复杂。这就对从事情报工作的人员提出了更高的专业素养与能力要求。过去单一的学科背景的从业人员将有可能不能适应情报学的相关的工作。

4.大数据时代对情报学数据处理的格式提出了多样化的需求。以往情报学善于处理结构化的数据，大数据的“数字足迹”是非结构化的数据。尽管近年来情报学开始着力于研究非结构的数据处理，但都比较差强人意。传统的人工分析已脱节大数据时代高速产生的非结构化数据群，一场技术革命的兴起将在所难免。

（二）情报学面临的时代机遇

大数据的问题本质在于如何有效挖掘用户的海量信息数据，这与情报学特有的对信息管理与开发利用的学科特性不谋而合，同时也让情报学能站在时代的舞台上，面临前所未有的发展际遇。

1.情报学专业会更加受到重视。随著大数据时代的到来，任何一个行业想要得到快速的开拓、发展都离不开情报工作人员。情报学拥有专业系统的数据研究方法与理论，这是任何专业都不可比拟的[1]。而大数据时代，面对如何从海量的数据中获得有价值的数据，如何揭示行业的关键规律，情报学专业无疑将会是最大的一把利器。因此情报学将会被更为人所知，它的理论方法和技术工具将被更多人所吸纳学习。

2.未来将有更多学科涉及到情报学的知识。为了应对大数据的处理问题，可以预见未来将会有更多学科领域会借鉴情报学的研究方法，这将大大推动情报学专业的发展，使得情报学专业从单一的学科向多学科专业方向迈进。同时这些学科也会推动情报学科的理念发展，为情报学科提供更多的便利性。

3.情报学科的发展将会带动更多专业的人才加入到行业中来。一个学科的发展离不开优质的人才，前景明朗的学科也会吸引更多人才。情报学科的发展毋庸置疑将会吸引大量的高质量人才投身于专业建设中。这些人才又将推动情报学的向前发展，形成很好的良性循环，为情报学科提供源源不断的活力。

二、情报学的应对策略

（一）大数据时代情报学的坚守

情报学作为一门系统全面的學科，已经形成了大量优秀的研究理论和方法。不能一昧抛弃，而应去粗取精，坚守核心领域。在情报学的发展历史中，学科核心是研究社会环境中信息的特征、用户行为及背后的逻辑规律。学科旨在为国家的战略提出建设意见和为社会个体提供定制化服务，这是情报学学科的本质内涵，是在任何时候都要坚守的。

情报学从业人才要坚守优良的职业道德，不断地适应大数据环境的要求，提高自己的从业水平。同时要坚守不泄露用户数据隐私、不以数据之便做出多国家、社会、个人不利的行为。

（二）大数据时代情报学的拓展迁移

1.与时俱进，紧盯大数据时代可能产生的新问题，衍生情报学新理念。大数据是一门比较新兴的技术学科，它在发展中在所难免地会出现新的问题。情报学科在处理大数据的这些问题时，也会形成学科上的思想碰撞，衍生出一些新的情报学新理念。

2.改进信息识别收集与分析方法。面对复杂多变的大数据环境，情报学的信息识别收集将面临一场革命。以往的信息采集方法将要改进，得益于技术的发展，情报学科科员借助计算机学科对数据进行高效的采集。对于情报学科的分析方法，在面临大数据时，也同样需要变革。比如在处理图像、视频时的信息时，以往的分析方法将显得乏力[2]。为了获得更好的研究成果，因此有必要引进更科学有力的分析方法。可以预见，加入更多的非结构数据分析方法将会是大势所趋。

3.由单一学科转为多学科发展。任何一门学科需要发展，都必须满足新时代环境提出的新要求，情报学科也不例外。大数据环境将会让信息数据呈现多元化和复杂，因此依托单个学科已经不能高效处理解决这些问题。如今，越来越多的学科，如计算机学科、数学、经济学等都参与到大数据的研究中来，但是它们的出发点大多是作为本学科的拓展延伸。情报学作为最为接近大数据处理的学科，因此有必要主动找好自己的切入点，结合多门学科，引进更加高效的研究理论和技术手段，力求形成多门交叉学科发展，才能更好地满足大数据时代下对信息收集、整合、分析的要求。

4.注重结合大数据要求，培养全面综合的情报专业人才。未来大数据对海量数据进行高速处理的要求将会随着时代的发展越来越高。情报从业人员除了需要具有数据分析分析与挖掘的能力外，还需要有计算机学科的背景、数学学科的思维指导。因此情报从业人员需要拥有更多全面综合的能力。而情报学科在面临这场机遇时，必然要求变革去培养更多全面专业的情报人才。面对新兴的大数据时代，情报学科的人才将会迎来前所未有的机遇与挑战。

三、结束语

综上所述，大数据时代的到来，给我们社会信息环境带来便利的同时，也产生了一些难以预见的新问题。但同时，大数据时代也给情报学带来了巨大的挑战与机遇，使得情报学能站在历史的舞台上发挥它独有的学科魅力。我们应当在充分了解的基础上，去粗取精，坚守情报学科的立学之本，同时也要以开发的形态，全面总结应用的方法策略，积极去顺应信息环境的变革，才能更好地促进情报学科的稳步发展。

参考文献：

[1]江俞蓉，张天明.大数据时代情报学面临的挑战和机遇[J].现代情报，2013，33（8）：58-60.

[2]董克，邱均平.论大数据环境对情报学发展的影响[J].情报学报，2017，36（9）：886-893.