許鑫，葉丁菱

（華東師范大學經(jīng)濟與管理學部信息管理系，上海 200241）

1 引言

伴隨大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等現(xiàn)代信息技術的發(fā)展，數(shù)智時代已然到來。作為以數(shù)據(jù)信息為對象、以信息技術為手段、以決策服務為目標的情報學與情報工作，每一發(fā)展階段都伴隨著信息技術的突破助推，現(xiàn)代化信息技術的創(chuàng)新發(fā)展與深入應用不可避免地對其產(chǎn)生重大影響。正如曾建勛等[1]所指出的，信息技術的變革發(fā)展，是情報學研究與實踐邁向新高度的重要推動力，是情報學具體內(nèi)涵、理論體系與分析方法不斷完善的有效支撐。

數(shù)智時代以數(shù)字化與智能化的融合為驅(qū)動，可以概括為以數(shù)為基，以智為能，即在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、5G等數(shù)字技術或智能技術的支持下，逐步實現(xiàn)從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)再到智慧數(shù)據(jù)的智能進階，融合多元數(shù)據(jù)構(gòu)建動態(tài)、智能的決策機制或模型，實現(xiàn)智能化分析與應用。情報研究與情報工作則在數(shù)智賦能中，一方面走向綜合化、專深化與多元化，逐漸由信息分析與知識服務拓展加深為智慧服務與智能決策；另一方面不斷探索如何有效融合先進信息技術，變革固有模式，凸顯情報本質(zhì)，充分實現(xiàn)情報學與情報工作的深度發(fā)展與廣度擴張?；诖?，本文將梳理數(shù)智時代背景下，新一代信息技術與情報學和情報工作的融合應用，以期闡明數(shù)智時代下情報學與情報工作的發(fā)展實際，為新時代情報學與情報工作的生產(chǎn)力變革提供技術支持。

2 數(shù)據(jù)智能技術對社會和情報領域的影響

伴隨數(shù)據(jù)量的暴漲、算力的提升和算法的突破，數(shù)據(jù)智能技術得以快速發(fā)展，為數(shù)字中國建設和社會發(fā)展帶來深刻的變革。以服務國家和社會發(fā)展為宗旨的情報領域，在新技術機遇中，同樣發(fā)生了不凡的改變。

（1）賦能國家戰(zhàn)略的數(shù)據(jù)智能技術。2020年國務院政府工作報告中正式提出，重點支持“新型基礎設施建設”[2]。國家發(fā)展改革委明確指出，新基建是“以新發(fā)展理念為引領、以技術創(chuàng)新為驅(qū)動、以信息網(wǎng)絡為基礎，面向高質(zhì)量發(fā)展需要，提供數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級、融合創(chuàng)新等服務的基礎設施體系”，包含“以5G、物聯(lián)網(wǎng)……人工智能、云計算、區(qū)塊鏈……數(shù)據(jù)中心……為代表”的信息基礎設施，“深度應用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術”的融合基礎設施，以及“支撐科學研究、技術開發(fā)、產(chǎn)品研制”等的創(chuàng)新基礎設施[3]。可以看到，伴隨數(shù)字化、智能化與高速化發(fā)展，以大數(shù)據(jù)—云計算—人工智能—區(qū)塊鏈—5G為代表的數(shù)據(jù)智能技術在新基建中得到廣泛應用與深度扶持，新一代信息技術正以其泛在數(shù)據(jù)化、泛在信息化與泛在網(wǎng)絡化打造經(jīng)濟發(fā)展新引擎，賦能國家發(fā)展戰(zhàn)略。

（2）變革社會發(fā)展的數(shù)據(jù)智能技術。Gartner定義的戰(zhàn)略技術是指具有巨大顛覆性潛力、在未來三年可能為企業(yè)帶來重大影響并具有重要戰(zhàn)略意義的技術[4]。Gartner將戰(zhàn)略性技術趨勢中人、設備、技術與內(nèi)容分為三部分，即智能、數(shù)字和網(wǎng)格。智能是以人工智能為代表，通過人工智能與其他技術的結(jié)合形成的新的技術或服務；數(shù)字是物理世界與數(shù)字世界的融合，并從數(shù)字世界感知物理世界；網(wǎng)格是將人、企業(yè)、設備、內(nèi)容和服務等連接起來的共有網(wǎng)絡[4]。Gartner 2019—2021年的戰(zhàn)略性技術趨勢基本以超級自動化、數(shù)字體驗、分布式云、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)安全等為主要發(fā)展趨勢。通過人工智能和機器學習等技術，增強智能驅(qū)動，加強流程自動化和機器自主性；通過拓撲結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)收集與處理，映射物理世界，增強虛擬感知與交互；通過5G網(wǎng)絡布局構(gòu)成分布式移動邊緣云，增強智能驅(qū)動，推進區(qū)塊鏈實用發(fā)展；注重數(shù)據(jù)安全與隱私，加強數(shù)據(jù)信任。數(shù)據(jù)智能技術持續(xù)性地在社會發(fā)展中發(fā)揮深刻影響，推動社會智能創(chuàng)新，迎來數(shù)據(jù)智能時代。

（3）融入情報體系的數(shù)據(jù)智能技術。情報學是以情報為核心對象，以數(shù)據(jù)、信息、知識、智能、情報從產(chǎn)生到利用的理論、技術與方法為主要內(nèi)容，并為情報工作提供服務支撐的學科[5]；情報學與情報工作以服務國家發(fā)展戰(zhàn)略、滿足社會發(fā)展需求為宗旨[6]。因而，數(shù)據(jù)智能技術與情報體系的融合，一方面緣于學科自身和數(shù)據(jù)智能技術存在密切關聯(lián)，另一方面與數(shù)據(jù)智能技術在國家戰(zhàn)略和社會發(fā)展中具有顯著影響相關。數(shù)據(jù)智能技術的深度應用為情報學與情報工作帶來了全局性和根本性的影響[7]，海量數(shù)據(jù)、深度學習、分布計算等工具或技術正在以多角度、深層次應用于情報生產(chǎn)與情報分析的各個環(huán)節(jié)，促成情報研究與情報工作思維、方法、內(nèi)容等的革新與迭代升級。情報研究與情報工作在新一代信息技術環(huán)境下逐漸形成“ABCD5”的技術支撐體系，即Artificial intelligence（人工智能）、Blockchain（區(qū)塊鏈）、Cloud computing（云計算）、big Data（大數(shù)據(jù)）和5G技術[8]。

3 新技術環(huán)境賦能的情報學與情報工作

3.1 基于大數(shù)據(jù)環(huán)境的情報變革范式

情報學作為一個注重挖掘復雜數(shù)據(jù)中知識和規(guī)律的學科[9]，大數(shù)據(jù)時代的到來，不可避免地對該學科產(chǎn)生巨大的影響。在大數(shù)據(jù)的驅(qū)動下，情報學與情報工作的內(nèi)涵和內(nèi)容更加豐富化，大數(shù)據(jù)特質(zhì)以及由其帶來的多元聚合性特征越發(fā)凸顯，數(shù)據(jù)驅(qū)動模式逐漸成為情報研究與情報工作動態(tài)進階的基本參考。通過梳理和綜合分析諸多學者對大數(shù)據(jù)環(huán)境下情報學發(fā)展特征的研究可以發(fā)現(xiàn)，情報學者普遍認為，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，情報研究的應用范式和情報工作的思維模式都產(chǎn)生了實質(zhì)性變革[9-14]。

（1）大數(shù)據(jù)范式下的情報學研究。大數(shù)據(jù)環(huán)境和技術的發(fā)展，促進數(shù)據(jù)密集型科學研究范式的廣泛應用，帶來情報學研究要素的全面變革。如表1所示，情報學研究要素可以概括為研究數(shù)據(jù)、研究工具、研究內(nèi)容和研究方法四個層面。研究數(shù)據(jù)是情報學研究內(nèi)容的基本來源，也是探索情報事物真實要素的基礎保障；研究工具是研究數(shù)據(jù)提取、處理、分析與呈現(xiàn)的技術依托；研究內(nèi)容是情報學探索事物本質(zhì)與規(guī)律、實現(xiàn)情報學科創(chuàng)新的關鍵；研究方法是研究內(nèi)容的重要支撐，也是情報學科成熟與專深的標志[12]。在研究數(shù)據(jù)層面，大數(shù)據(jù)范式下數(shù)據(jù)的獲取渠道、獲取方式、數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)質(zhì)量從以往基于小規(guī)模、客觀的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向海量、實時的復雜非正式渠道數(shù)據(jù)，為以往小樣本的情報研究提供有力的數(shù)據(jù)補充。在研究工具層面，數(shù)據(jù)采集依據(jù)不同數(shù)據(jù)源采用不同類型爬取、傳感方式，數(shù)據(jù)存儲由關系型數(shù)據(jù)庫存儲轉(zhuǎn)向分布式云存儲方式，數(shù)據(jù)分析通過算法迭代和人工智能技術實現(xiàn)多元非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的抽取與挖掘，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)向高維度、智能化的信息可視化技術發(fā)展，實現(xiàn)情報研究數(shù)據(jù)高效率、低成本的處理分析。在研究內(nèi)容層面，情報學研究介質(zhì)從傳統(tǒng)紙質(zhì)文獻轉(zhuǎn)向數(shù)字資源，繼而向全數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)變，信息鏈更是發(fā)生直接性變化，從以往的“事實—數(shù)據(jù)—信息—知識—情報”，拓展延伸出“數(shù)據(jù)—情報”的直接過程，數(shù)據(jù)跳過信息和知識環(huán)節(jié)，直接轉(zhuǎn)化成情報[10]；情報學研究空間從固定、有限的物理空間轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)絡、通信網(wǎng)絡和傳感網(wǎng)絡交織的虛擬空間；研究場景從文獻資源的檢索、組織和分析轉(zhuǎn)向知識集成的智庫服務、用戶生成內(nèi)容的行為分析等；研究理論從布拉德福等文獻分布、檢索、傳播理論轉(zhuǎn)向泛在智慧服務理論、大數(shù)據(jù)流程理論、智慧感知理論等。這些對于全面分析情報學研究介質(zhì)、深入挖掘情報學發(fā)展規(guī)律、真實解釋情報對象本質(zhì)而言，無疑是深刻而科學的。在研究方法層面，情報學研究的參與方式從情報人員介入性研究轉(zhuǎn)向復雜網(wǎng)絡式的無監(jiān)督計算，思維方式從部分事物的深入因果挖掘轉(zhuǎn)向事物整體性的相關探索分析，計算方式從人工主導計算轉(zhuǎn)向計算機挖掘分析，分析方式從演化、規(guī)律性探究轉(zhuǎn)向融合、預測性分析。新的研究方法擴展了情報學研究的思維邊界，為情報學科發(fā)展注入了新的活力。

表1 大數(shù)據(jù)范式下的情報學研究變化

（2）大數(shù)據(jù)思維下的情報工作。蘇新寧[15]認為，“情報工作是社會發(fā)展的需要，也是科技進步的必然，它是將決策支持、高效管理和咨詢服務融為一體的智慧活動，是情報學研究成果實踐的場所”，因而，與情報學研究類似，情報工作的用戶需求、數(shù)據(jù)基礎、組織方式、分析方法、服務手段等層面也在大數(shù)據(jù)思維下不斷擴展，如圖1所示。但不同于情報學研究更為注重研究內(nèi)容的變革，情報工作更強調(diào)用戶需求和服務手段的變化。在用戶需求層面，從利用傳統(tǒng)的定性、定量和實驗研究方法向全源數(shù)據(jù)的深層次挖掘拓展，從基于小樣本數(shù)據(jù)的分析轉(zhuǎn)向細粒度數(shù)據(jù)的抽取計算和全樣本數(shù)據(jù)的相關分析，通過多方位把握和持續(xù)性跟蹤預判用戶需求的發(fā)展態(tài)勢，有效增強需求分析的精準性；在數(shù)據(jù)基礎層面，從傳統(tǒng)文獻信息轉(zhuǎn)向不同類型、不同維度、不同形式的全面數(shù)據(jù)采集和集成，與此同時，大數(shù)據(jù)自有的多源數(shù)據(jù)融合理念，有利于情報工作一方面在同一數(shù)據(jù)集中洞察不同的對象特性，另一方面反映同一對象在不同數(shù)據(jù)集中的表征；在組織方式上，從傳統(tǒng)的信息集成、組織與整合轉(zhuǎn)向語義化、關聯(lián)化和碎片化的知識組織，實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在特征的共現(xiàn)和關聯(lián)；在分析方法上，從以往的鏈接分析、文獻計量、內(nèi)容分析轉(zhuǎn)向以大數(shù)據(jù)技術為核心的算法與挖掘計算、復雜數(shù)據(jù)平臺分析，為決策支持、趨勢預測等提供數(shù)據(jù)分析支撐；在服務手段上，從傳統(tǒng)的演化分析與規(guī)律探索、查新服務、競爭分析轉(zhuǎn)向跨地域、跨平臺的知識融合共享服務和決策咨詢與預測機制，通過整合感知和認知技術，挖掘數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)到知識、知識到?jīng)Q策、決策到服務的智慧轉(zhuǎn)換。

圖1 大數(shù)據(jù)思維下的情報工作變化

大數(shù)據(jù)所帶來的研究范式變革和思維方式的改變，促使情報研究與情報工作面向更為復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、更為深層的組織處理、更為智慧的分析方法、更為精準的用戶需求、更高質(zhì)量的服務方式，情報研究與情報工作的開展、分析、管理以及利用，離不開大數(shù)據(jù)的支撐與保障，大數(shù)據(jù)為情報學與情報工作提供泛在數(shù)據(jù)支撐平臺。

3.2 基于云計算的情報資源集成

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，海量數(shù)據(jù)資源爆炸式地增長，數(shù)據(jù)集成和分析工具的需求日益增多，情報學與情報工作所涉及的技術工具也需不斷提升?！肮び破涫?，必先利其器?！毕冗M的信息技術既是情報資源獲取、分析和管理的關鍵性要素，也是情報分析與服務質(zhì)量提高的重要護航手段。正如美國中央情報局（Central Intelligence Agency，CIA）數(shù)字創(chuàng)新副主任Sean Roche所言，“利用云計算技術，CIA可以采集和聚合海量資源用于工作之中，并促進CIA內(nèi)部優(yōu)化和創(chuàng)新”[16]。

云計算是通過互聯(lián)網(wǎng)的快速連接和傳輸，將數(shù)據(jù)的存儲與處理過程從單獨的計算機或服務器轉(zhuǎn)向云端虛擬的數(shù)據(jù)中心，并通過超強的計算能力實現(xiàn)資源的分散、聚合、獲取與服務。不同于部分領域注重利用云計算實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的高度并行運算和實時分布響應，情報領域更為注重運用云計算實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源在語義層面自下而上的深度聚合與知識發(fā)現(xiàn)，以便全面揭示資源間的深度聯(lián)系，促進情報資源的融通應用，提升情報學與情報工作的知識計算能力和精益服務能力。

（1）資源聚合下的情報學與情報工作。分布式存儲和超強計算能力的云計算環(huán)境為情報學與情報工作的資源聚合帶來了全新的變化。云計算利用形式概念分析、標簽聚類、主題模型等技術發(fā)掘情報資源的內(nèi)容語義和關聯(lián)語義[17]，有效促進情報學與情報工作的資源整合能力。例如，在安全情報中，通過云計算可以實時存儲和遷移海量社會輿情數(shù)據(jù)，分析提取輿情信息元數(shù)據(jù)，實現(xiàn)標簽創(chuàng)建和管理，提升情報資源的存儲、處理和檢索效率；在軍事情報中，美國國防部積極推動“軍事云”建設，試圖構(gòu)建可以存儲、整合與傳感大量未加密和加密軍事數(shù)據(jù)的云計算系統(tǒng)，以提升軍事決策和作戰(zhàn)能力[18-19]。從“快速訪問計算環(huán)境”（rapid access computing environment，RACE）到“Forge.Mil”、到“全球信息柵格內(nèi)容傳輸服務”（global information grid content delivery service，GCDS）、到“聯(lián)合信息環(huán)境”（joint information environment，JIE），再到“聯(lián)合作戰(zhàn)人員云能力”（joint warfighter cloud capa‐bility，JWCC），“軍事云”試圖構(gòu)成相互鏈接的網(wǎng)絡軍事資源池，一方面通過云端分布式存儲功能，實現(xiàn)實時地面、空中、海域、太空的數(shù)據(jù)資源的傳輸和獲取，進行資源的動態(tài)按需分配，另一方面通過云計算的超級算力，實現(xiàn)軍事情報信息的有效融合和管控，根據(jù)實時軍事需求，云端優(yōu)化資源配置，大為縮減“探測—跟蹤—偵查—評估—決策”的周期，提升軍事謀劃和決策能力，加強協(xié)同作戰(zhàn)效能[18-19]。

（2）一站式服務下的情報學與情報工作。云計算環(huán)境所集成的一站式服務是指在情報資源聚合的基礎上，依托云計算的基礎設施即服務、平臺即服務和軟件即服務，形成情報資源的系統(tǒng)化應用平臺。此類平臺有效減輕了系統(tǒng)開發(fā)、調(diào)試和搭建的工作量，利于幫助用戶快速開展情報業(yè)務，提高情報資源共建、共享與共用能力。例如，在競爭情報中，企業(yè)借助云計算平臺的集成服務功能，可以有效改進業(yè)務運營模式，加速企業(yè)創(chuàng)新升級。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，通過云上構(gòu)建實時全量的企業(yè)數(shù)據(jù)湖，實現(xiàn)海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的交互分析以及生產(chǎn)設備的預測分析，提高企業(yè)生產(chǎn)效率；在制造環(huán)節(jié)，借助云平臺開展邊緣計算等應用，通過分析和反饋實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)來改進關鍵制造流程和加強質(zhì)量監(jiān)控，實現(xiàn)敏捷制造；在售后環(huán)節(jié)，通過云上軟件平臺，收集用戶反饋數(shù)據(jù)，挖掘用戶需求，定制用戶產(chǎn)品，提升用戶體驗。在安全情報中，美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）開展的XDATA項目就利用云計算架構(gòu)搭建情報服務平臺[20]。該項目基于云計算架構(gòu)實現(xiàn)了系列軟件和方法的集成互操，開發(fā)出涵蓋基礎公共數(shù)據(jù)資源采集和存儲、處理和分析、管理和檢索、可視和應用、交互和反饋的情報服務系統(tǒng)，有效加強數(shù)據(jù)資源的重復流動應用，實現(xiàn)情報業(yè)務的云上按需配置和調(diào)取，提升情報服務支撐水平。

云計算聚合了數(shù)據(jù)資源、存儲資源、網(wǎng)絡資源和計算資源，通過其虛擬化、并行化、自動化和集成化的情報資源進行存儲、整合、管理與共享的方式，極大地增強了情報資源的組織性和情報應用的交互性，為情報學與情報工作提供泛在組織支撐平臺。

3.3 基于區(qū)塊鏈的情報組織方式

在情報研究與情報工作中不可避免地存在數(shù)據(jù)資源的共建共享問題，如數(shù)據(jù)安全性差、數(shù)據(jù)可追溯性低、數(shù)據(jù)信任困難、數(shù)據(jù)共享程度低等。與云計算類似，區(qū)塊鏈技術也可對數(shù)據(jù)資源的共建共享問題加以解決，甚至相比于云計算，區(qū)塊鏈技術具有更加安全可靠、隱私保護、去中心化等特點[21]，能夠有效提高情報機構(gòu)與情報工作者的協(xié)同共享能力，促進情報分析與服務的提能升級。

區(qū)塊鏈是基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式賬本技術，其本質(zhì)是一個去中心化的共享數(shù)據(jù)庫[22]，鏈上的數(shù)據(jù)具有防篡改、去中心化、可溯源、共同維護等特征。Collins[23]指出，區(qū)塊鏈技術是數(shù)字內(nèi)容的新形式，利于保障數(shù)據(jù)安全、透明和私有化，在圖書情報領域應用區(qū)塊鏈技術將利于創(chuàng)新。丁曉蔚等[24]指出，“數(shù)據(jù)孤島”和“信息孤島”問題會妨礙情報分析、影響情報預測，而區(qū)塊鏈的信任大數(shù)據(jù)、不可篡改、集體維護等特點可以在一定程度上彌補此類缺陷。Manley[25]著點于數(shù)據(jù)安全問題，提出利用智能合約技術實現(xiàn)具有約束力的數(shù)字化協(xié)議，限制使用者的使用內(nèi)容，從而有效保障知識產(chǎn)權。

（1）助推資源安全的情報學與情報工作。情報資源的安全性一直是情報學界十分關注和致力解決的問題，區(qū)塊鏈技術中的不可篡改、加密算法和共識機制等特性利于建立情報資源安全體系，提升數(shù)據(jù)的安全性和完整性。此類問題在各國正得到積極的探索。例如，俄羅斯國防部ERA-Kaspersky研究實驗室探索如何使用區(qū)塊鏈技術識別網(wǎng)絡攻擊，以有效保護關鍵軍事基礎設施；澳大利亞金融情報局嘗試使用區(qū)塊鏈和智能合約執(zhí)行資金轉(zhuǎn)移；美國國防部高級研究計劃局（DARPA）通過購買區(qū)塊鏈應用程序Guardtime，構(gòu)建無鑰匙簽名的基礎設施（keyless signature infrastructure，KSI），來驗證數(shù)據(jù)完整性監(jiān)控系統(tǒng)，以便應用于軍事領域，增強關鍵武器系統(tǒng)的安全性[26]。在軍事情報中，美國空軍在區(qū)塊鏈技術上的探索更為深刻，其利用Fluree區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫平臺將區(qū)塊鏈技術融于數(shù)據(jù)管理。首先通過不可篡改技術把鏈上數(shù)據(jù)組合為防篡改的時間戳塊，再利用高加密算法鎖定每一時間戳塊，隨后通過授權公鑰或私鑰來限制用戶的訪問權限，并利用打開或關閉鏈上某些功能來使用和管理不同類型數(shù)據(jù)庫，從而確保數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)流通的安全性。美國空軍計劃在內(nèi)部測試基于此項區(qū)塊鏈技術的圖形數(shù)據(jù)庫，隨后在國防部或盟國間利用此技術實現(xiàn)文檔的共享[27]。

（2）實現(xiàn)資源共享的情報學與情報工作。區(qū)塊鏈技術的高可靠性、安全性和溯源性促使情報機構(gòu)以及情報用戶間的信任關系發(fā)生變化。伴隨溯源性能的建立，用戶更為信任地進行情報資源的提供；伴隨數(shù)據(jù)安全性的提高，用戶更為積極地進行情報資源的交流與共享，有力促進了情報資源的共建共享。傳統(tǒng)情報資源的共建共享主要由各情報機構(gòu)或情報學者通過點對點或組成聯(lián)盟而實現(xiàn)，并且存在資源可追溯性能差、資源交換延遲滯后、資源協(xié)同共享性較差等問題。在區(qū)塊鏈技術下，情報資源共建共享的實現(xiàn)主要通過去中心化這一特性來實現(xiàn)，基于共識機制，鏈中所有參與者的地位平等，各情報機構(gòu)或情報工作者作為鏈上的節(jié)點同步擁有所有數(shù)據(jù)，確保了數(shù)據(jù)獲取的一致性和即時性。同時，對于云計算中情報資源的共享存在一定篡改風險的問題，區(qū)塊鏈將各數(shù)據(jù)區(qū)塊按照時間節(jié)點進行相接，完整記錄情報資源的交互歷史，有效規(guī)避情報資源的篡改和偽造風險。在數(shù)據(jù)不可篡改、安全性高、可靠性強的基礎上，情報用戶降低信任成本，增強情報資源共享頻率與范圍，促進不同機構(gòu)或?qū)W者間的交流協(xié)作，加強情報資源的挖掘速度和使用頻率，促進情報研究與情報工作的廣泛化、協(xié)同化和知識化，實現(xiàn)真正意義上的情報資源共建共享。

區(qū)塊鏈作為特定的去中心化和分布式存取數(shù)據(jù)技術，主要應用于數(shù)據(jù)資源的處理[28]。區(qū)塊鏈確保情報資源在交流共享過程中的透明性、安全性和可控性，實現(xiàn)情報資源的全生命周期管理，增強多元主體間的相互信任和相互操作，既可為情報分析與服務的開展提供安全廣泛的資源基礎，又可為情報分析的基礎設施架構(gòu)帶來堅實的支撐，從而構(gòu)成情報學與情報工作中的泛在組織支撐平臺。

3.4 基于人工智能的情報服務模式

2017年，我國在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中指出，“到2020年……人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑”，推動社會經(jīng)濟向智能化加速發(fā)展[29]。人工智能通過算法等技術實現(xiàn)機器對人類活動或者人類行為過程的智能模擬[9]，感知智能、計算智能和認知智能被認為是人工智能的三個關鍵層面[30-31]，這與情報研究和情報工作需要利用人類智慧對數(shù)據(jù)或信息進行判讀、研究與呈現(xiàn)具有相關性。

人工智能技術融于情報研究與情報工作的眾多環(huán)節(jié)，貫穿情報服務流程，促進情報服務智慧化發(fā)展，如圖2所示。在智能數(shù)據(jù)感知方面，利用感知智能自主發(fā)現(xiàn)和采集用戶環(huán)境數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、知識經(jīng)驗數(shù)據(jù)、用戶反饋數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)從情境到內(nèi)容再到態(tài)勢的全源感知，構(gòu)成多源感知數(shù)據(jù)庫，為智能決策提供數(shù)據(jù)基礎和先驗依據(jù)。在智能數(shù)據(jù)組織方面，利用計算智能和認知智能預先篩選與識別有效的異構(gòu)情報來源，提煉和抽取異構(gòu)情報來源中的高層次知識片段，將隱性知識轉(zhuǎn)化為機器可讀取和可處理的結(jié)構(gòu)化知識，實現(xiàn)多模態(tài)知識的映射、關聯(lián)、聚類和融合，建立多維模型、方法和工具儲備庫，大幅度降低情報研究與情報工作對數(shù)據(jù)資料的認知負擔，有效提升情報分析效率。

圖2 基于人工智能的情報服務模式

（1）智能信息分析下的情報學與情報工作。人工智能技術促進邊緣計算、機器學習、智能傳感等技術實現(xiàn)深入發(fā)展和廣泛應用，通過數(shù)據(jù)映射和技術構(gòu)建，構(gòu)成與現(xiàn)實世界相對應的虛擬世界，讓“平行情報系統(tǒng)”成為現(xiàn)實[32-33]?！捌叫星閳笙到y(tǒng)”的發(fā)展為情報領域有效開展智能信息分析提供了新的路徑，基于決策情境，利用感知智能和計算智能表征語義和投影語義，實現(xiàn)現(xiàn)實世界和虛擬世界的精確對應，通過在虛擬世界中映射出現(xiàn)實世界情報對象的關鍵特征數(shù)據(jù)，形成對問題情境的同步分析、交叉驗證和智能匹配，構(gòu)成對復雜情報情境可智能化、客觀化和交互化分析的仿真空間。同時，通過對現(xiàn)實情報系統(tǒng)進行動態(tài)演化模擬，發(fā)掘其中的內(nèi)在關聯(lián)和運動趨勢，利于增強情報決策能力和情報預見能力。例如在安全情報中，通過仿真模擬突發(fā)公共事件，提取突發(fā)事件知識元，挖掘突發(fā)事件演化規(guī)律，可以有效提升突發(fā)事件應急管理能力。

（2）智能決策服務下的情報學與情報工作。情報分析的本質(zhì)是通過各種資源、方法、技術分析出形成決策所需要的情報[34]。人工智能應用于情報服務流程，可以有效促進情報向決策的智慧轉(zhuǎn)換，提升情報研究與情報工作中的決策保障能力。通過高度整合感知智能、計算智能和認知智能，可以實現(xiàn)對問題情境的主動監(jiān)測和全面感知，結(jié)合沉浸式逼真虛擬環(huán)境、專家知識庫、人機交互系統(tǒng)等自動對知識推理形成新的情報，感知、凝練和推斷情報對象的發(fā)展路徑和發(fā)展態(tài)勢，構(gòu)建科學的情報價值感知模型和決策預判模型，形成自下而上的決策分析過程和決策生成方案。在人工智能技術的應用下，情報服務突破淺層次的信息整合和推斷，轉(zhuǎn)向基于知識和智慧的比較與評估，預測決策生成效果和發(fā)展影響，實現(xiàn)超前性和科學性的決策預判和優(yōu)化，有效提升情報人員的決策服務、決策支持和決策解決能力。

人工智能拓展了情報資源自動化處理、知識化生成、智慧化轉(zhuǎn)型的邊界，為情報學與工作帶來的影響是全局性和根本性的[35]，既實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到情報的直接過程，也實現(xiàn)了從知識決策到智慧決策的過程。通過數(shù)據(jù)感知分析決策所需情報，利用智能處理技術挖掘情報內(nèi)涵，采用智能分析技術實現(xiàn)智慧決策，為情報學與情報工作構(gòu)成泛在服務支撐平臺。

3.5 基于5G技術的情報融合展現(xiàn)

海量數(shù)據(jù)的爆炸式增長，加重了數(shù)據(jù)資源傳輸、共享、應用等壓力。伴隨大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等信息技術的發(fā)展，5G技術的出現(xiàn)與結(jié)合，促使海量數(shù)據(jù)資源的挖掘、應用和服務能力明顯提升，情報用戶可以無障礙地實時在線傳輸數(shù)據(jù)，加快其共享效率，促使原有的數(shù)據(jù)、信息、知識和情報管理向高層次的協(xié)同、交互、智慧的管理方式轉(zhuǎn)變。

5G技術是第五代移動通信技術，具有高速度、高可靠、高并發(fā)、低延時等特點。伴隨大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)、增強移動網(wǎng)絡的深入應用，5G技術將變革網(wǎng)絡運營模式，深入影響情報用戶的網(wǎng)絡行為[36]。阿里達摩院在《達摩院2020十大科技趨勢》中指出，5G網(wǎng)絡將實現(xiàn)全新技術賦能，催生平行虛擬網(wǎng)絡，加速多智能體間的協(xié)同，釋放群體智能價值[37]。王陶冶等[36]認為，在高頻傳輸技術、新型多天線傳輸技術和密集網(wǎng)絡的支持下，5G技術對大數(shù)據(jù)環(huán)境和技術的支撐性日益提升，人工智能趨于人類智能，促使各領域的深度智能融合成為現(xiàn)實。Simsek等[38]認為利用5G的高頻傳輸、虛擬現(xiàn)實等技術可以實現(xiàn)充分實現(xiàn)虛實交互，有效提升用戶的感知能力。

（1）萬物互聯(lián)下的情報學與情報工作。5G技術的高速度、高并發(fā)、高兼容等網(wǎng)絡構(gòu)建特征帶來了普遍連接，為海量數(shù)據(jù)的協(xié)同傳輸提供了強大的計算能力，促使情報研究與情報工作的全量數(shù)據(jù)挖掘和分析成為可能。一方面，5G技術通過高頻段毫米波、厘米波等進行數(shù)據(jù)信息的輸出，實現(xiàn)高速度短距離的通信，促使海量數(shù)據(jù)的傳輸容量和傳輸速率得到較大的提高[36]；另一方面，通過增強網(wǎng)絡運營能力，加快情報資源從云計算系統(tǒng)或區(qū)塊鏈的高速調(diào)取，實現(xiàn)快速有效的情報資源交流共享。同時，利用人工智能技術提高數(shù)據(jù)分析效率，實現(xiàn)高效的情報資源分析過程。例如，在安全情報中，通過5G技術實現(xiàn)實時信息傳輸和異常信息預警，再通過人工智能技術識別異常信息要素，隨后高速分發(fā)異常原因，協(xié)同各部門工作，實現(xiàn)異常信息的快速響應和處理，提高情報工作效率。

（2）應用感知下的情報學與情報工作。5G技術的低延時、高可靠、高并發(fā)等特征打破了時間與空間的限制、線上與線下的阻隔，實現(xiàn)現(xiàn)實與虛擬的交互，為情報研究與情報工作的可視化呈現(xiàn)帶來全新模式?？梢暬尸F(xiàn)和交互是情報研究與情報工作對外交流和應用的重要窗口，對于用戶理解情報服務具有深刻意義。5G技術結(jié)合VR/AR等技術通過感知交互、場景交互、渲染處理、網(wǎng)絡傳輸、內(nèi)容制作等[36]，逼真復制出在視覺、聽覺、觸覺等方面高度接近現(xiàn)實的虛擬世界，通過虛實結(jié)合促使用戶身臨其境般體驗高度沉浸式的可視化內(nèi)容和交互服務，促使數(shù)字孿生成為現(xiàn)實，實現(xiàn)用戶對情報研究與情報工作的立體、全面和深度理解，如通過5G技術實現(xiàn)多維立體的知識圖譜構(gòu)建，開展數(shù)字人文的多模態(tài)實物感知體驗等。5G技術在情報應用中實現(xiàn)的泛在虛擬、模擬仿真、孿生協(xié)同，為情報研究與情報工作帶來了多形態(tài)化的分析展示和高智能化的服務模式。

5G技術利用其高網(wǎng)絡速度、高安全性和低延遲性等特征，弱化時空限制和物理限制，實現(xiàn)萬物互聯(lián)，改善情報資源的利用與分析環(huán)境，帶動情報分析和服務向智能化、感知化、協(xié)同化與互動化趨勢發(fā)展，為情報研究與情報工作提供了泛在網(wǎng)絡支撐平臺。

4 面向數(shù)智技術集成的情報學與情報工作

錢學森先生認為，情報工作是對知識的激活和活化，情報系統(tǒng)是轉(zhuǎn)化知識、產(chǎn)出情報、增值情報的智能系統(tǒng)[39]。情報學與情報工作的重要技術之一即是情報分析技術，不論人工主導的分析方式還是智能化的分析模式，其最終目標都是形成決策所需要的情報。但是，不同的情報分析方法和手段，會帶來不同的情報轉(zhuǎn)化效率，形成不同的情報轉(zhuǎn)化結(jié)果。

情報學與情報工作的分析流程可以概括為情報需求和規(guī)劃階段、數(shù)據(jù)檢索和采集階段、數(shù)據(jù)融合和組織階段、數(shù)據(jù)分析和凝練階段以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和傳遞階段[40]。傳統(tǒng)的情報學與情報工作分析流程如圖3所示。在情報需求和規(guī)劃階段，主要以問題為導向，一般通過定性、定量、實驗等方式探索用戶需求，或依據(jù)現(xiàn)實社會環(huán)境探討情報工作；在數(shù)據(jù)檢索和采集階段，依靠情報人員手工或使用簡單機器從一定數(shù)據(jù)庫或搜索引擎對異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息資源進行檢索、下載和自保存；在數(shù)據(jù)融合和組織階段，通過元數(shù)據(jù)、分類法、主題法等分類工具進行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理與融合，通過簡要軟件處理工具進行情報資源的組織；在數(shù)據(jù)分析和凝練階段，通?；谠碚?、文獻綜述、德爾菲法等進行情報資源的定性分析，或者通過文獻計量的定量分析方法實現(xiàn)情報演化、態(tài)勢分析等；在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和傳遞階段，通過撰寫專業(yè)文獻、研究報告、簡報等，或開發(fā)情報產(chǎn)品進行展示和流通。

圖3 傳統(tǒng)情報學與情報工作分析

數(shù)智集成下的情報學與情報工作分析流程如圖4所示。在情報需求和規(guī)劃階段，大數(shù)據(jù)環(huán)境與技術導致海量多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)資源異常豐富，為情報研究與情報工作提供了交互數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等全面數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)挖掘工具，從而促使情報學與情報工作一方面基于顯性數(shù)據(jù)確定分析問題，另一方面基于隱形數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關聯(lián)，來確定深度性或預測性的研究問題；在數(shù)據(jù)檢索和采集階段，對大數(shù)據(jù)環(huán)境下生成的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和物理數(shù)據(jù)，基于分布式存儲的云計算技術和保障數(shù)據(jù)安全的區(qū)塊鏈技術，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的云端一站式并行檢索和調(diào)用；在數(shù)據(jù)融合和組織階段，基于虛擬化的云計算技術、去中心化的區(qū)塊鏈技術和感知計算的人工智能技術，自動清洗半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并發(fā)掘數(shù)據(jù)間的語義關聯(lián)，揭示數(shù)據(jù)間的深層聯(lián)系，融合構(gòu)成廣泛關聯(lián)的情報資源體系；在數(shù)據(jù)分析和凝練階段，發(fā)揮人工智能的感知智能、計算智能和認知智能，采用自動信息抽取技術、自然語言處理技術、深度學習、知識推理、仿真模擬等技術實現(xiàn)情報資源的知識發(fā)現(xiàn)、決策生成和預測分析，促使情報決策服務的智慧化發(fā)展；在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和傳遞階段，通過人工智能技術實現(xiàn)知識圖譜等智能可視化工具，通過5G技術的高頻傳輸、增強現(xiàn)實、人機交互等為情報決策的可視化提供多維立體的沉浸式體驗。

圖4 數(shù)智技術集成下的情報學與情報工作分析

數(shù)據(jù)智能技術為情報研究與情報工作帶來智能化的分析工具，有效解決數(shù)據(jù)爆炸帶來的認知負擔和管理難題，充分變革對海量多源數(shù)據(jù)的采集、處理、利用和分析方式，實現(xiàn)情報分析與服務從數(shù)據(jù)到信息到知識再到智慧的轉(zhuǎn)化，拓寬了情報分析與服務的廣度與深度，促使情報學與情報工作向智慧化升級。

5 結(jié)語

數(shù)據(jù)智能時代并非簡單的信息技術時代，而是實現(xiàn)顛覆性和戰(zhàn)略性技術的時代。在此數(shù)智環(huán)境下，情報學與情報工作面臨著堅定情報學的定位和堅守情報學的核心的考驗。數(shù)智技術和情報學與情報工作應構(gòu)成何種關系？數(shù)智技術會向何種方向發(fā)展？伴隨數(shù)智技術與情報領域的深入融合，情報學該如何增強理論支撐？這些問題都是值得并且亟待情報學界探究和解決的問題。

在數(shù)智技術和情報學與情報工作的關系上，我們應把握好其中的核心要點，即情報學與情報工作為數(shù)智技術的發(fā)展提供實踐溫床，數(shù)智技術助力情報學與情報工作實現(xiàn)智慧決策。情報學與情報工作需要支持國家戰(zhàn)略需要，滿足社會發(fā)展需求，實現(xiàn)智慧決策是其中的重要路徑，情報分析則是智慧決策實現(xiàn)的必要過程，而數(shù)智技術正是情報分析的應用手段。因而，情報學與情報工作要審視數(shù)智技術的應用空間和范圍，守好數(shù)智技術的應用界限，避免學科發(fā)展一味向技術發(fā)展傾斜，進而模糊學科界限，丟失學科特色，偏離學科內(nèi)核。

在數(shù)智技術的發(fā)展上，一方面，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈和5G技術在實踐應用過程中越發(fā)密切，技術之間相輔相成，相互促進，大數(shù)據(jù)是資源基礎，云計算是資源存儲和計算設施，人工智能是智慧化推力，區(qū)塊鏈是資源安全與共享的保障，5G是技術互聯(lián)升級的網(wǎng)絡支撐，技術之間的邊界不斷削弱，技術的深度交叉和集成將是未來的創(chuàng)新路徑；另一方面，審視Gartner的戰(zhàn)略技術趨勢可以發(fā)現(xiàn)，安全和隱私技術作為實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共建共享的信任基礎，將成為未來技術發(fā)展的關鍵方向之一。同時，結(jié)合國家發(fā)展戰(zhàn)略可以看到，量子計算將是戰(zhàn)略技術發(fā)展的又一大趨勢，雖然該技術的研究和應用尚處于新興狀態(tài)，何時能夠?qū)嶋H應用于情報學與情報工作尚未可知，但情報領域可以開展量子計算的應用部署，以在未來適應甚至成為量子計算戰(zhàn)略發(fā)展的關鍵部分。

在情報學理論發(fā)展上，數(shù)智技術的應用帶來情報學與情報工作的提能升級，情報學理論也必須實現(xiàn)適應性發(fā)展，為情報學與情報工作提供機理支撐，避免情報學理論與實踐間的脫軌。數(shù)智技術應用于情報領域的每一個分析流程，因而情報領域的理論發(fā)展一方面需要契合情報分析流程的變化，另一方面需要在原有基礎理論的支撐上，吸收跨學科技術理論，包括自然科學領域的信息論、計算機科學的機器學習理論、信息安全領域的網(wǎng)絡信息安全服務理論、通信科學領域的用戶交互理論等。同時，用戶作為情報學與情報工作的主體，情報學理論的發(fā)展也必須重視人文價值和人文倫理，做好技術與人文的理念融通。