大数据时代情报学学科建设面临的主要问题与发展方向
大数据时代情报学学科建设面临的主要问题与发展方向
  摘要：基于国家安全与发展的重视，情报学学科发展受到了重视。大数据时代的到来，给情报学学科发展带来了新的机遇，为情报工作工程化提供了基础，大大改善了情报工作效率，与此同时，情报学学科发展也面临重重挑战，比如信息技术被低水平引入情报学、情报分析被弱化为数据分析等，这些问题都给情报学学科进一步造成了阻碍。为此，本文将首先阐述大数据时代给情报学学科发展带来的影响，然后剖析情报学学科建设面临的主要问题，最后提出大数据时代情报学学科建设的发展方向，以期能够促进情报学学科建设更进一步。
关键词：大数据时代；情报学；学科建设；发展方向大数据要学什么

 
          一、大数据时代给情报学学科发展带来的影响
        （一）情报学受“数据思维”的影响
        随着信息科学的不断发展，各个学科分支都走上精细化的发展路线，以期在该领域中获得更加深层次的挖掘。情报学学科也不例外，在大数据时代下情报学的研究对象越来越综合、细化和多元。在大数据时代，情报学研究更加重视整体而不是抽样，更加重视效率而不
是精准，更加重视相关性而不是因果分析，这种理念与传统情报学的研究理念发生了很大的冲突，很多专家学者以及学生都无法短时间内适应大数据时代下的数据思维模式。虽然情报学受到“数据思维”的影响，在工作中表现出“水土不服”，但是大数据给情报学带来的发展机缘是不容轻视的。大数据分析强调的是大而广，涉及的数据内容非常巨大，而情报分析强调的是精而深，主要研究内容是数据之间的关联性，从这个异同点可以看出大数据技术与传统的情报学技术是交错互补的关系，有了这样的融合，使得情报学学科发展更加完整。
        （二）情报学受“计算思维”的影响
        大数据时代下数据的收集和分析能力达到了空前的高度。通过多元数据信息融合的理念，可以从同一个事物中提炼出不同的数据信息，也可以从不同的数据信息来反映相同事物的不同方面，使得情报研究更加精细、有深度。情报学受到了“计算思维”的影响，使得情报学数据整理技术中不仅包含了传统的方法，而且还融入了计算的数据处理技术。计算机数据处理技术打破了传统人工数据处理的窘境，在庞大的数据信息面临也能够轻松应对。除了进行数据信息的处理以外，还可以通过数学模型的方式，对数据信息进行预测，大大提升了情报学探索未知世界的能力。
        （三）情报学受“大数据化”的影响
        虽然大数据很大程度上改善了情报学现有的工作瓶颈，但是情报学的发展也不能完善依靠大数据而建立。情报学的发展一方面要巧妙利用现代信息技术去改善工作环境和工作效率，但是却不能过分的依赖信息技术，而是要秉持和坚守自身的特殊属性。大数据覆盖的范围很广，但是大数据分析的结果并不一定能够代表客观的事实，如果过分的依赖大数据，可能会让情报工作人员陷入误区。因此，我们在享受大数据给情报学学科建设带来的机遇时，也一定积极应对“大数据化”给情报学建设带来的挑战。
        二、大数据时代情报学学科建设面临的主要问题
        （一）信息技术被低水平引入情报学
        信息技术的发展为许多学科建设都提供了鲜活的动力，催生出新的研究理念和研究方法，但是在情报学学科建设中信息技术的应用程度并不高，其主要体现在三个方面：○1部分学者将情报技术与信息技术相混淆，认为情报技术与信息技术的价值等同，但是事实上信息技术只是情报学研究的工具之一。○2有些人对信息技术的应用方法、应用效果并没有充分的理解，就开始使用信息技术，造成情报学学科建设受到负面影响。○3对于新兴信息技术的适应能力不强。信息技术更新的速度很快，使得信息技术在人工智能领域起到的作
用更加强大了。但是很多情报学研究者对新兴的信息技术不够熟悉，也不能短时间内适应并加以运用，使得新兴信息技术在情报学中发挥不了最佳的效果。
        （二）情报分析被弱化为数据分析
        在情报工作中情报分析是非常重要内容，很多学者和从业人员都将情报分析弱化为数据分析，认为情报分析工作就是一项数据分析工作，但是事实上数据分析只是情报分析的一部分内容，两者并不是简单的等同起来。首先，情报分析中分析的内容是全源数据，而数据分析中分析的内容是单源数据；其次，情报分析的结果是新智能，而数据分析的结果是新数据。因此，情报分析所涉及的内容更加厚重，不能被弱化为数据分析。
        三、大数据时代情报学科建设的主要方向
        （一）教学体系变革，培养模式创新
        如今，信息技术的声望很高，情报学教育依然被“信息技术”的呼声所淹没，导致很多人都忽视了情报学学科。因此，为了加强社会各界对情报学学科建设的重视程度，首先要在教学体系上进行变革，创新人才培养模式，让更多人都认识情报学学科，并参与到情报学学科的学习中来。从教学体系上出发，学习在课程设计中应该注重情报元素的融合，将情报理论、情报方法、情报技术以及情报分析等作为情报学学科建设的重点，而且还需要
加强情报实践。当前很多学校的情报学学科的课程设计依然以理论为主，导致学生很少接触到情报实践，使得学生的理论知识应用能力不强。因此，为了确保学生能够将理论与实践完善结合到一起，学校应该重视情报实践，为学生创造更多的实践机会。从培养模式上出发，学校不仅要培养服务性的情报人才，而且还要培养专业型的情报分析人才。基于国家安全的考虑，未来国家对情报分析人才的需求比较大，因此在人才培养上要培养学生情报理论与方法以外，还需要培养学生敏锐的情报意识，提高学生的情报工作能力。
        （二）专注情报技术的研究
        信息技术的发展对情报学产生了很大的影响，很多人都将情报学视为信息技术的一部分。很多情报学学都将信息技术的掌握作为发展的第一要务，认为掌握了信息技术就相当于掌握了情报学。虽然将信息技术应用到情报学研究中是好事情，也是时代发展的趋势，但是对于情报学研究而言，信息技术只是一种手段，并不是情报学研究的全部。因此，未来情报学学科发展应该专注情报技术的研究，而不是将全部的经历都投入到信息技术的应用中。
        （三）促进情报学与情报工作融合发展
        情报工作的主要服务对象是是国家安全与发展，随着世界环境的变化，国家安全与发
展面临的问题也不尽相同，因此情报工作需要根据国家的发展战略转移进行变化，这样才能做大程度上保障国家安全。对于情报学学科建设而言，情报学学科建设要加强与情报工作的融合发展，情报学教育、科研机构应该与情报工作机构组成统一整体，情报学教育要为情报科研和情报工作输送更多专业型的人才，而且情报工作也要情报学教育和研究提供方向和实践平台。
        四、结束语
        大数据时代的到了，给情报学学科建设带来了极好的发展机会，为情报工作智能化发展提供了基础。但是与此同时，大数据也给情报学学科建设带来了诸多威胁，使得情报学学科本身被弱化，让情报学科教育失去了“情报”这个魂。未来，我国情报学学科建设还要很长的路要走，我们在享受信息技术给情报学学科建设带来福音时，也要保留情报学学科的本真，为国家培养更多情报人才。
参考文献
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[2]杨建林，李品.基于情报过程视角辨析情报分析与数据分析的关系[J].情报理论与实践，2
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[3]苏新宁.大数据时代情报学与情报工作的回归[J]. 情报学报,2017,36(4): 331-337.
 
 

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