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探究大数据时代装备科技信息研究系统
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摘要：大数据时代,传统的装备科技信息研究无论在需求对接、信息采集、数据分析、成果表达、推送方式等各个环节都面临巨大的挑战。文章主要分析了大数据时代装备科技信息研究面临的主要问题,构建大数据时代装备科技信息研究系统总体框架,探讨装备科技信息研究系统的实践应用,提出要以重塑大数据时代装备科技信息研究流程为重点,以装备科技信息研究体系的建设和应用为基础,大力推进装备科技信息研究系统建设。
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1、大数据时代装备科技信息研究面临的主要问题
我国装备科技信息研究已历经60多个春秋,取得了丰硕的成果,为我国国防科研和军事实力提升做出巨大贡献,国家甚至将装备科技信息研究工作上升到“耳目、尖兵、参谋”的战略定位[1]。但是,随着时代和技术的进步,尤其是信息技术和大数据技术在装备科技领域的突飞猛进,传统的装备科技信息研究体系和研究方法正在经受严重的冲击,装备科技信息研究无论在需求对接、信息采集、数据分析、成果表达,推送方式等各个环节都面临巨大的挑战。具体表现在:
1.1高层需求牵引弱化,装备科技信息研究难以紧贴实际军事需求
在信息匮乏时代,装备科技信息研究项目多是指令性的,其用户是确定的,研究需求也是明确的,所以形成了一整套“接受指令—搜集资料—综合分析—集智攻关—上报成果”的装备科技信息研究模式。但随着信息时代尤其是大数据时代来临,装备科技信息已不再匮乏,而是“信息爆炸”,用户通过互联网及各种信息推送工具,能够轻而易举地获取海量信息,这将过去以接受上级指令为主的装备科技信息研究模式彻底打破。上级的指令减少,需求的牵引弱化,装备科技信息研究方向性就不那么明确。过去瞄准装备科技前沿,发挥“耳目、尖兵”作用的装备科技信息工作,与我们实际的军事战略需求,以及装备科技发展方向和思路更加不容易合拍。
1.2信息采集技术落后,难以及时获取准确、完整、有效的信息
信息和数据是装备科技信息研究工作的灵魂。但长期以来,我们的装备科技信息研究信息采集工作并没有完善的制度、严格的程序、明确的部门以及实用的工具,导致装备科技信息研究信息采集工作通常由科研人员各自为政,单打独斗、自我管理。囿于人员技术水平、知识面、思想境界的高低,信息采集就出现大量问题:一是信息数据不完整,大量信息未能完全获取;二是采集信息的准确性和精确性存疑,时效性也难以满足要求,所采集信息质量不高、实用性不强;三是数据采集渠道有限,技术手段落后,信息流失、低效、重复与失真等情况存在;四是信息数据因部门或个人利益等原因大量掌握在个人或小单位内部,无法发挥共享共用的最大效能[2]。这种落后的信息采集手段,难以满足信息时代的装备科技信息研究需求,如何从海量数据中获取有用的信息,成为大数据时代装备科技信息工作者面临的新挑战。
1.3数据分析模式老化,无法对顶层需求做出快速反应
装备科技信息研究的核心是将信息和数据转化为有用的信息,因此数据分析和信息整合是装备科技信息研究的重中之重。但是,传统的装备科技信息研究方法,主要建立在装备科技信息研究人员的知识广度、情报意识、认知能力和分析能力基础之上,数据分析和信息整合严重依赖于研究人员的个人能力[3],这就导致了一系列的问题:一是数据分析流程过分倚重于研究人员的思维模式,没有统一的规范化流程,同样的资料和数据,不同分析人员得出的结论不甚相同甚至相去甚远;二是纷繁复杂的资料,需要研究人员去分析和评估,由于时间、精力、责任心等问题,研究质量难以保证;三是大数据时代数据和资料体量巨大、数据类型繁多,单份数据价值密度变低,需要及时准确地处理海量数据,以人为本的数据处理方式已难以适应新形势下的装备科技信息研究任务和需求;四是数据分析过程是一个体力与智力双倍付出的过程,通常需要大量的时间,而信息时代的装备科技信息研究特别强调及时有效、快速反应,传统的装备科技信息研究数据分析模式难以适应。
1.4成果推送形式单一,与高层对接渠道不畅
传统的装备科技信息研究成果,以文献翻译资料、重大事件报道、背景情况分析、综述性情况汇总、定性或定量分析报告为主。这类以书面材料为主的研究形式,已难以满足大数据时代的装备科技信息研究需求:一是书面研究材料,无论在撰写、推敲、编辑、校对、印刷、发行等各个环节,都需要大量的人员投入和时间投入,周期较长,这与大数据时代信息“快速响应、敏捷高效”的要求难以契合;二是战略决策部门日理万机,更需要“精要、概括、提炼”型的信息,大篇幅的论述和研究报告不符合其要求,也难以引起重视;三是信息爆炸时代,每日报送战略决策部门的信息数量繁杂,必须创新成果推送形式,满足战略决策的需求,才能畅通对接渠道,这对及时了解高层需求、牵引装备科技信息研究具有重要意义。
2、构建大数据时代装备科技信息研究系统总体框架
针对当前装备科技信息研究系统存在的问题,依据大数据的特点和要求,对装备科技信息研究系统进行了梳理,构建了新时代装备科技信息研究系统的总体框架,如图1所示。
图1大数据时代装备科技信息研究系统的总体框架
2.1需求分析系统
用户需求是装备科技信息研究的灵魂,它为装备科技信息研究提供了方向和指导,只有紧贴用户的需求才能让装备科技信息研究成果有价值,因此,需求分析是装备科技信息研究的重心。但多数情况下用户的需求并不明确,尤其是主动性情报服务,很少有用户提出明确需求。因此,要做好装备科技信息研究,首要的工作是做好需求分析。通过对各种或明或暗的需求信息进行综合分析,确定用户的最终需求方向,指导后续的装备科技信息研究工作。
大数据时代装备科技信息研究系统的首要部分就是需求分析系统,具体流程和结构如图2所示。主要内容包括:一是通过与战略规划部门、国防工业各部门以及相关研究部门的交流、沟通,明确相关需求任务;二是搜集用户相关反馈意见、用户对情报资料的偏好、用户自身部门特点等信息进行搜集,确定用户对情报的需求偏好;三是对关键行业领域的动态以及行业领头羊的动态进行跟踪,预测装备科技各领域未来发展方向,确定未来的行业需求;四是对国际国内政治装备科技态势进行跟踪分析,以预测未来国际国内可能出现的需求。
图2需求分析系统
2.2信息采集和数据挖掘系统
明确需求之后,就要依据需求展开信息的采集和数据搜集工作。在大数据时代,信息和数据呈爆炸式增长态势,单一关键词所涉及的信息就可能成千上万,单纯依靠人力难以胜任,因此就需要计算机辅助的信息采集和数据挖掘系统,如图3所示。
信息采集和数据挖掘系统基于需求分析系统产生的关键词,对现有的知识库(既包括内部的各种专业数据库、平面资料,也包括互联网产生的庞大数据库)进行搜索和挖掘,主要包括两大部分:一是被动性(窄域)信息搜集,主要依托关键词,对目前已经产生各种内部数据库(包括专业国防信息数据库、内部文献资料库、各种内部数据库、内部的期刊、论文、报告、书籍等)进行地毯式检索,筛选出我们所需要的资料,存入信息数据库。二是主动性(广域)信息挖掘,通过互联网信息感知、多源数据接入、自动组织与内容挖掘、多元异构数据融合等大数据资源体系技术,对互联网相关信息进行主动性挖掘,实现对情报信息数据库的自主性更新[4]。
图3计算机辅助的信息采集和数据挖掘系统
2.3数据分析与资料整合系统
通过信息搜集和数据挖掘生成基础信息数据库之后,要生成所需的情报信息,需要对这些基础信息进行分析和整理。根据所得信息的情报密度,以及用户对情报信息的需求层次不同,对基础信息进行分析和整理的层次也有所区别,大体可分为以下几种:一是翻译和编译,通常所得的外文资料,要进行全文翻译或者重点摘译,提取文中的重点有用信息,由于基础资料庞杂繁多,在翻译和摘译过程中需要借助翻译软件,条件允许的机构可以设立大型的编译中心。二是摘录和整理,对于篇幅较长的资料,需要进行重点摘录,提取文中重要信息,实现资料精简,提高装备科技信息研究效率。三是资料相关性分析,通过大数据技术分析资料之间的相关性和联系,同时依靠专家分析相关联信息背后的原因,获悉信息背后的本质,摸清对方的战略意图。四是分析多源数据融合问题,既要强调多源数据交叉论证的重要性,也同时要关注个别关键信息,有时个别关键信息对分析结果会产生颠覆性影响[5]。具体流程见图4。
图4数据分析与资料整合系统
2.4情报生成与推送系统
经过多源论证、专家意见和头脑风暴之后形成的有用情报,就要按照用户的要求,以适当的形式推送到用户手中。在大数据时代,基于用户的认知层次、喜好和对情报的接受程度,我们可以将情报生成和推送形式分为以下几种[6]:一是传统的书面刊物,有些用户喜爱书面材料,不愿意接受当前流行的数据推送方式,我们可以将获得的有用情报,以快讯、要闻、参考、研究报告等各种不同的书面形式呈送,其特点是正式,易于阅读和批阅,缺点是时效性不好;二是通过数字媒体或自媒体向外广播,数字媒体和自媒体所承载的情报形式活泼多样,传播速度快,不受篇幅和版面限制,受众广,缺点是内部和保密信息不能传递;三是主动推送服务,对于特定用户,需要大量及时迅捷的情报服务,而且对保密的要求非常高,上述两种情报信息推送方式都难以契合要求,因此就需要提供主动的情报推送服务,比如将情报推送服务分成前端和后端,前端服务平台负责将后端发出的情报信息进行选拔,选出规划部门可能关注的信息,通过系统自动编辑成决策部门需要的信息刊物,及时递送,后端服务平台则由信息研究和编辑部门负责生成相关情报[7]。如图5所示。
图5情报生成与推送系统
3、装备科技信息研究系统的实践应用
装备科技信息研究系统的实践应用过程中,要把握装备科技信息研究工作的实际需求,摈弃传统装备科技信息研究方法,要以重塑大数据时代装备科技信息研究流程为重点,以装备科技信息研究体系的建设和应用为基础,大力推进装备科技信息研究系统建设[8]。装备科技信息研究系统总体流程如图6所示。
图6装备科技信息研究系统总体流程
1)需求分析方面。
通过分析近年来规划部门需求,理解领会其对装备科技信息的需求方向和重点,并基于此不断调整装备科技信息研究的重心。
2)信息采集方面。
一是要建设装备科技信息平台,将诸多孤立的小型情报数据库及散落在个人手中保存的情报信息资料整合为装备科技信息对象库,同时建设装备科技信息知识资源库,将过去形成的情报知识整编入库[9];二是要开展情报信息智能分析技术研究,利用互联网信息感知、多源数据接入、自动组织与内容挖掘等大数据资源体系技术,进行情报信息智能挖掘;三是要成立动态资源挖掘中心,依靠相关人力和专家技术,解决计算机数据挖掘技术难以完成的信息采集任务。信息采集图见图7。
图7信息采集图
3)数据分析方面。
一是完善动态分析会机制,每周定期召开例会,所有参与动态资源搜集的人员集中分析相关动态信息;二是建立动态信息及时沟通机制,对于临时性重大动态,由动态资源挖掘中心随时上报,及时处理;三是成立动态信息整编部,对动态信息进行及时翻译整理;四是建立分专业分领域的课题组,及时对各专业各领域发生的动态信息资源进行分析、整理、汇总;五是强化专家评议和审核制度,让水平高、能力强的专家负责信息资源的审核和把关;六是加强共商共议的“头脑风暴”机制,集思广益,迸发思想。
4)情报信息生成与推送方面。
一是打造拳头刊物,使其发挥更大的带动作用和影响力;二是依据现实需要不定期出版系列翻译报告,重点介绍国外装备科技的发展成果;三是建立装备科技信息公众号平台,利用自媒体力量扩大装备科技信息研究的影响力;四是开发前端服务平台,为决策部门提供及时的装备科技信息服务。
4、展望
大数据时代的装备科技信息研究系统建设是一项复杂的系统工程,本文所提出的装备科技信息研究体系的设计思路和方法,将在实践过程中不断健全完善。从目前情况看,大数据时代装备科技信息研究体系的思维观念正在逐步形成,新的装备科技信息研究基础将不断夯实,相关的配套设施与资源也会不断建立。未来,建立一套操作性强、运行舒畅、使用高效的装备科技信息研究体系将指日可待。
参考文献：
[1]钱学森.科技情报工作的科学技术[J].兵工情报工作,1983(6):3-10.
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[3]陈伟,杨锐,何涛,王朔,陈江萍.大数据环境下科技情报研究的新模式[J].科技导报,2018,36(16):78-85.
[4]王健,沈亮.基于大数据环境下的科技情报研究分析[J].科学技术创新,2017(28):147-148.
[5]贺德方.对大数据环境下科技情报工作发展趋势的几点思考[EB/OL].[2020-01-16].
[6]赵国栋,易欢欢,糜万军,鄂维南.大数据时代的历史机遇——产业变革与数据科学[M].北京:清华大学出版社,2013.
[7]李广建,杨林.大数据视角下的情报研究与情报研究技术[J].图书与情报,2012(6):1-8.
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陈银娣,王三梅.大数据时代装备科技信息研究系统探索——基于高端需求和信息挖掘技术的装备科技信息研究方法[J].情报理论与实践,2020,43(04):14-17.
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期刊名称：军事文摘
期刊人气：3128
主管单位：中国航天科工集团有限公司
主办单位：中国航天科工防御技术研究所,北京航空情报与信息研究所
出版地方：北京
专业分类：政治
国际刊号：1005-3921
国内刊号：11-3348/V
邮发代号：18-171
创刊时间：1993年
发行周期：半月刊
期刊开本：16开
见刊时间：7-9个月
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2020-05-10
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