大数据背景下的科技情报服务模式探讨

靳宗泽

摘  要：数据处理是推动科学情报机构服务创新的动力。文章阐述了科技情报的服务内容，针对大数据时代背景下科技情报行业在发展上的所面临的机遇和挑战，探讨了专业化、个性化、全流程一体化和跨平台服务的新型科技情报服务模式，以更好地促进科技情报工作的开展。

关键词：大数据;科技情报;服务模式

中图分类号：G250.2     文献标识码：A

Abstract：Data processing is the driving force to promote the service innovation of scientific information institutions. This paper expounds the service content of scientific and technological information. In view of the opportunities and challenges in the development of scientific and technological information industry under the background of big data era， it discusses the new scientific and technological information service mode of specialization，personalization，whole process integration and cross platform service，so as to better promote the development of scientific and technological information work.

Key words：Big data;Science and technology information;Service model

互联网技术已经延伸到人们生活中的各个角落，各种各样的数据信息也在不断地产生，人们已经进入了“大数据时代”。在这种需要创新、竞争和开发的时代背景下，每个行业如何面对大数据时代的到来，已经成为人们茶余饭后经常讨论的话题。因此，笔者针对科技情报行业的服务模式进行深入的探讨，分析大数据时代下，科技情报行业如何调整发展方向及定位。

一、科技情报服务的内涵与界定

（一）科技情报服务的内涵

科技情报服务是以信息为基础，以数据为手段，以知识挖掘和知识共享为过程，通过收集、处理、转换等信息处理链接为个人、企业、机构、组织等提供服务，实现情报的价值创造。情报服务依赖于情报处理的知识结构和情报级别。因此，执行情报服务的专业人员不仅需要全面的知识系统结构，还需要更灵敏的信息筛选能力，以不断适应数据环境的变化。科技情报服务基于传统的信息服务，特别是针对企业、政府、社会和其他对象，提供与创新生产密切相关的公司科学技术研究和生产信息、政府科技战略决策、社会产业发展计划和国际科技前沿发展的情报服务。

（二）科技情报服务的具体特征

1.以事实型数据以及各种信息为基础

科技情报的服务，首先体现在掌握和分析客观的信息和数据、尊重客观的事实和建立在事实基础上的研究。以事实数据为基础的情报研究，具有定量化、可计算、可重复的特征，消除了许多主观因素，研究结果更为严格、客观。专业科技情报工作是一个数据密集的科研活动，是以大量数据为基础的知识发现的过程。

2.以情报研究方法以及分析工具为手段

科技情报的专业服务体现为科学分析方法的标准化应用，建立完善的分析方法工具系统，支持情报研究的结论，提高情报研究结果的质量，实现标准化和专业的分析方法及工具。情报研究的专业技术大致可分为数据采集技术、视觉化技术和意义分析技术三大类，通过诱导和凝缩形成科技情报核心技术。

3.以专业需求作为服务的导向

科技情报的服务反映在对应社会专业需求的组织结构和服务内容中，形成专业机构、部门、服务团队，提供个别的长期跟踪和特定客户群体的需求越来越密切地结合的服务。以需求为中心的专业服务具有活力和自我改善能力，在大数据背景下，可以更好地获取资源配置，得到用户及市场的认可。

4.以知识服务以及特色服务为目标

科技情报服务的目的是实现知识服务和特色服务。与现有的信息服务不同，知识服务是通过强关联性和附加价值功能提供用户需求的解决方案的服务。特征服务一方面依托特征资源，另一方面对特征资源要求提供独特的情报产品和服务。知识服务和特色服务具有需求取向、高附加值和专业服务应具备的高技术水平的特点。

（三）大数据对科技情报研究的影响

科技情報服务行业自发展以来，从自发到自觉，从个人到群体，经历了一系列的进化衍生过程，科技情报服务负责信息分析和信息传输。大数据给人们提供的新想法促使情报研究行业不断发展。当前不同学科的跨境整合与经济、社会、科学及文化已经呈现向一体化发展的趋势，科技情报区域的研究也不再单一化，更是向着全区域化的分析目标在前进。

1.聚焦数据整合与信息融合

数据整合是把分散数据进行集中化，信息融合是将单一数据结合起来。只有合并后数据才有价值，这也是大数据能有所作用的关键。标准化也同样重要，科技情报服务提供的数据必须标准化，这样才具有参考价值。在价值链分析中，大数据链包括数据收集、存储、共享、搜索、分析和开发，与科技情报研究有许多相似之处，容易利用传统技术优势提供信息服务。在大数据时代，科学数据的意义和延伸得到了进一步深化，而科技情报的研究对象不仅仅局限于已有的文档数据。因此，科技情报服务必须充分认识科学前沿数据的价值，转变对情报研究的思考，重点放在大数据处理上，构建大数据与科学研究之间的桥梁[1]。

2.情报研究的层次演进与范式发展

大数据时代的情报研究方法随着社会的进步有了很大的发展。从基于事实的情报分析的第一阶段逐步发展到定性分析和定量分析的全面结合，包括基于数据、信息和初级文献的基本服务与分析;在期刊、专利、成果、标准等各种数据库的数据分析和统计模型分析的基础上发展成为当前的情报研究，实现情报研究模式。

二、科技情报服务面临的机遇和挑战

（一）服务模式和内容的创新与发展

当前比较传统单一的科技情报服务模式已经跟不上时代社会的发展，也不能满足大数据背景下比较专业化且高要求的情报需求。目前信息数据等情报资源丰富多样，因此提供精准及高端的情报服务已成为发展趋势。科技情报应在服务模式和内容方面满足用户的实际需求。在大数据和互联网环境中，科技情报能为电子商务客户随时随地提供准确的服务，并可迅速地为用户提供灵活对口的情报产品。随着公众获得信息的渠道和方式越来越广泛，科技情报服务提供的内容不仅要专业化，而且还需要有针对性。科技情报产业应以创新的服务模式和内容开发，走专业化的道路发展。

（二）情报研究方法工具的运用与突破

情报研究中的信息分析及数据采集的工具具有高科技含量且种类较多，便于提高情报研究和收集的能力及水平。采用专业、先进的工具和方法，也对科学情报服务人才的专业素养及专业技能提出了新的要求及挑战。知识结构与管理、信息检索与信息研究模式是科技情报产业的核心技术领域在专业化方面的重要表现。情报学在方法和工具的应用中，一直紧跟时代的发展，应用许多学科（如计算机科学、社会科学等）的研究成果。只有不断全面运用各学科的成果，才能实现各方面专门领域的发展和创新。大数据促进了信息数据整合、合成、分析与视觉化工具的快速开发，有效地运用于高级及复杂的信息处理分析与情报分析研究，并对当今科技情报服务专业人员的专业素养及技能提出了很高的要求，为科技情报产业的专业化开发提供有利条件[2]。

（三）情报需求的快速增长与变化

大量爆发的信息刺激了社会各界对情报的需求，越来越多的人开始关注情报工作。不断发展及变化的技术竞争环境要求情报机构具有快速应对和情报分析的能力。同时，为应对信息技术的迅猛增长和变化，科技情报机构应具备长期的信息储备、快速的应对机制和功能。要有强大的情报认知和敏感度，能迅速、准确地从广阔复杂的信息海洋中获取可靠的情报信息。随着当今社会对情报的需求增加，科技情报产业发展的机会加大，科技情报机构的能力也得到了考验。科技情报服务行业要以专业化为目标，构建和提升自身力量，满足越来越多的情报需求，在资源、设施、才能、机制和其他方面提升水平。

（四）大数据时代信息泛滥，但缺少有价值情报

与手动排序的文献或科学和技术信息相比，大数据具有数据量庞大、信息杂乱等特征，因此目前仅仅停留在初期数据收集的阶段，而不能被广泛地应用。为了发现隐藏在大数据信息资源中的知识和内部关系，需要用专业的方法对数据进行筛选、排序和分类，现有的信息分析技术无法处理巨大的数据组。此外，在整个信息分析过程中，实现可视化的方法还需要新的数据挖掘工具。实际需求已从过去以文献需求为主转变为更深层次的情报需求。在大数据时代，人们更关注如何探索大量原始数据的规律，分析实际有用的知识情报以实现有效的服务。

三、大数据背景下的科技情报服务模式探讨

（一）大数据时代科技情报服务

在大数据时代，传统的科技与技术信息服务已无法满足当今的信息需求。因此，科技情报服务要在服务模式和服务内容方面满足用户的需求，为用户提供准确、快速的信息产品服务。目前，用户获取信息的方式越来越多样化，只有服务内容更加准确，才能反映行业的专业水平。因此，加强服务模式和内容革新是首要课题。在服务模式中完全使用不同的数据来源，可以从服务内容方面修改过去的简单信息服务，彻底分析大量数据以提高信息内容的服务质量。服务对象改变了过去的常见现象，准确地定义了每个人、每个项目等，并为其提供专业的服务。大数据下的准确服务对大数据采集和存储功能、分析和处理功能等方面提出了更严格的要求[3]。

（二）创新型服务模式

1.专业化服务

目前，随着科技的不断发展，科技情报服务组织需要及时更新硬件，持续完善能力以获得立足点。同时，还需要建立一个比较完善的系统平台，将数据收集、数据处理和数据存储集成在一起，以便为用户提供高质量的服务。在处理数据信息时，还可以使用定量分析方法持续提升科技情报服务的专业性。

2.个性化服务

在这种大数据的背景下，科技信息不再是传统的文献信息资源。其类型包括：文献和说明、科研项目、成果、机构、人员和其他科研事实;术语、定义、图表和其他实体内容、词典、知识资源，如百科全书和单词列表;实验、测量形成的科学数据和网络资源;扩展数据，如社交媒体和用户行为。基于科学研究大数据，可以分析研究领域的变化，研究人员的研究兴趣，构建大数据与科研人员研究领域的相关模式。同时，由于领域的不同，科研人员对研究也有着不同关注角度，反映了各自的特点。传统的集成情报服务难以在各个领域全面深入。只有在具有完整样本数据和域知识的细分领域构建，才能为真正科学的研究人员提供有知识的信息服务，实现知识信息服务的效率和准确性，满足个别科学研究的需求，提供个性化的科学和技术信息服务。

3.全流程一体化服务

全流程一体化服务是在给客户提供情报服务时，进行全过程的参与和支持，尽可能满足客户的需求和要求，达到整个流程的综合服务标准。在大数据时代，准确的数据收集和处理的难度增加，业务部门和用户对情报机构的依赖变得更加明显。科学和技术智能可将服务链扩展到智能收集、处理、服务、服务反馈和擴展应用程序的整个生命周期链中。

4.跨平台的科技信息服务

目前大数据环境不断在更新和完善，信息资源和信息服务逐渐向“云计算”聚集。在传统PC平台上，新增了微信、移动App等新平台。因此，科技情报服务就更加需要创新服务模式，提供基于移动设备的多种访问方法，使科研人员能够随时随地获得科技情报服务。

四、结语

随着社会的发展变化，特别是在大数据背景下，科技情报服务行业的概念、发展方向和生存模式都发生了巨大的改变。因此，科技情报服务行业的工作者需要不断地创新工作方法、思维结构以及服务模式，才能跟上时代发展的脚步。在新的历史时代，科技情报服务业应该抓住大数据时代的机会和挑战，不断地进步和革新，更好地促进科技情报工作的开展。

参考文献：

[1]张轶芳.大数据时代科技情报服务之我见[J].中国管理信息化，2019（07）：145-146.

[2]黄海明.大数据环境下的数字图书馆科技情报服务创新模式[J].通讯世界，2015（19）：265-266.

[3]钟应寿，马琳.论加强面向科技创新的科技情报服务能力建设[J].青海电力，2014（01）：70-72.