数据驱动新一代社会科学情报服务研究

杨秦霞

【摘要】在社会科学研究领域当中，大数据应用越来越普遍。受到数据驱动的影响，社会科学研究正在从之前的定性、定量研究朝着大数据研究的方向转变。同样，在情报服务当中，也加入了大数据相关内容，实现了社会科学情报服务方法和内容的创新。

【关键词】数据驱动;社会科学;情报服务;创新

当前我们正处于智能化和大数据发展的时代，科学的相关研究以及实践活动已经进入新的发展阶段。社会科学发展的支撑变成了新技术环境，在各种新技术的推动和作用下，全球知识创造及科技创新的进程明显加快。图书情报学是人文社会学科当中具有代表性的综合学科，一直以来的中心工作是数据的收集和加工、利用等。因为受到各种因素的影响，导致在实际工作开展当中情报工作的数据来源、方法工具等受到比较大的限制，情报服务在特色和拓展性方面受到了比较大的限制。在社会科学情报服务工作开展当中，借助于数据密集型计算分析思维能让图书情报服务的需求得到满足。

一、数据驱动对于社会科学目标的重塑价值

（一）社会科学预测得以重建的可能性。科学研究的两大目标是预测和解释。但是在社会科学实际发展的过程中，其预测价值因为学科过度分化以及不完全重复的特点而被很多人摒弃，甚至有很多人认为人类的行为是小概率事件，是随机的，也是难以预测的。大数据旨在对海量数据的描述和刻画来发现数据当中那些有价值的规律和模型。在社会科学研究当中，大数据所起到的预测作用并且得到的成效也说明了在社会科学研究当中使用数据驱动的可行性。在今后的发展过程当中，大数据将会指引着社会科学相关研究向着更加重视研究人的方面发展，真正实现以人为发展中心，进入“人本时代”。大数据当前形成的系统就像是社会的大脑一样，原本被悬置起来的社会方向和目标也可能受到数据的驱动，以更加实际和全新的方式呈现出来。

（二）推动宏观理论发展。社会科学经过长时间的发展，形成了多样化的学派和众多的分支。但是很多研究可以追溯到描绘宏观层面以及社会结构和变迁的时期。20世纪60年代之后，因为存在生态谬误相关情况，逐渐增加了微观数据的收集以及模型的分析。在宏观层面上社会科学研究还存在着不少的不足之处。一是宏观的理论明显减少，二是很难证实和检验经典理论。信息技术的出现以及发展，让人类的经验范畴不断发展和扩大。在实证经验和宏观的理论体系之间构建起沟通的桥梁，让科学家可以更多新的数据，在超大的数据规模和跨越时空背景下为经典理论的证实提供相关的实证证据。与此同时，因为数据挖掘、高容错以及全样本等优点，大数据也为社会科学的发展提供了新的重要理论的可能性。

（三）促进学科外部和内部的融合。学科具体类型的划分，如人文、自然和社会科学，这是在教学科研管理以及学术建制方面的划分，但并不代表这些学科之间没有任何的联系。科学不应该是完全的碎片化状态，因此我们应当开展跨学科的努力。从20世纪20年代中叶开始，因为科学、信息技術和模糊数学的不断发展，科学在过去被长时间分离的状态下逐渐出现了综合。美国的圣·塔菲研究所等开始对社会经济当中的一些复杂现象采用复杂性学科内容来进行描述，提出了一些新的理论，比如社会控制论、社会网络论以及可计算的社会科学理论。在众多的计算机仿真模型当中，还考虑到了社会、自然之间出现的交互。因为自然系统和社会系统在数据方面本来就存在着明显的异质性情况，导致社会经济系统在数据采集以及社会科学量化方面出现了比较大的困难。在现有的计算机仿真模型当中，很多考虑到了社会和自然之间出现的交互情况。但因为社会经济和自然在数据方面存在着比较明显的异质性，使得很难对社会经济的复杂性等进行量化，需要得到更深层次的支持。

二、基于融合背景下的情报服务数据分析

在图书情报领域当中，当前一直都在关注基于科学数据支撑的情报服务内容，而且在海量多源异构以及实体识别等方面的集聚融合和科技情报服务效用识别等方面作出了较大贡献。当前进入大数据时代，对于数据资源的获取变得更加社会化和开放化。图书情报机构在资源的加工方面难度慢慢提升，而科学大数据则对情报工程以及知识工程的推进起到了比较好的作用，服务链扩展到加工、服务、存储和采集等多触角和多领域的应用上。情报服务在社会计算的范式当中又被继续中性化，在情报服务当中融入一些社会人文元素之后，逐渐把传统的科技情报特点和大数据计算的相关问题有机联系起来，出现了新的生命力。利用情报来分析问题和解决相关问题，这是图书情报工作的核心目的，图书情报对于计算以及资源方面的需求和大数据的相关理念相吻合，由此可以看出将数据和图书情报工作融合在一起，可以为图书情报工作的开展提供新的范式。

（一）融合根本分析。图书情报和科学大数据进行融合的根本在于大数据所起到的相关推动作用。在融合的背景下，情报服务数据生态方面的问题是最先受到关注和影响的问题，这和当前新技术环境的变化以及数据基础得到进一步的拓展之间存在着密切的联系。已有的相关研究结果显示，仅仅采用报告、项目以及论文等传统的数据显然不够，必须要充分考虑到企业网站年报信息、政策文本等更加多元化的数据，才可以对社会发展现状、产业发展现状、核心竞争力以及科技创新能力等提供相关的服务。基于社会科学计算的整体环境背景下，微博、微信以及其他社交网站等也为数据基础拓展提供了更加理想化的信息渠道。在这些社会化的大数据当中，包含了很多对于当前所处的现实世界的意见、描述以及相关看法。在情报服务当中，如果采用了计算式来对内容进行深入的分析和挖掘，会有全新的情报创造空间，尤其是对于情感倾向、个体行为等传统社会科学学科所无法理性审视的内容，借助于大数据可以给出比较合适的方法。从此种情况来看，情报服务的数据基础逐渐从之前传统的情况朝着事实性和社会性的发展方向转变。

（二）社会科学数据边界趋于模糊。在大数据持续不断推动的作用下，那些用来做科学研究的相关数据资源边界变得越来越模糊，很多和社会科学密切相关的数据会以一种必要映射的方式来转变成为科学领域的大数据，然后成为科技情报服务当中所包含的具体内容。在现代化的情报服务当中，所涉及到的相关数据路径变得更加多元化。在情报服务数据的生态圈当中，政府数据、科技与社会数据等都是其中十分关键的构成部分。在此种整体的背景之下，我们会发现越来越多的人关注情报服务工作。在大数据作用下，数据逐渐可以实现开放和共享。情报服务的数据应当拓展现有的广度和深度，不仅需要重视专利、科技报告以及文献等传统数据资源的作用。同时，还需要关注当前一些新型的数据，比如互联网平台数据、舆情数据以及社会媒体数据等。首先，需要考虑到数据伦理、数据素养以及数据安全等方面的内容。然后，借助于大数据来对于一些现象开展关联分析和交叉印证，得到更多质量更高的情报产品，实现情报的“智库”功能。

（三）情报服务的变革与创新。1.思维模式所发生的改变。大数据情报服务的使用者，也就是用户，他们的行为以及基本情况会对情报服务的模式和机制产生决定作用。在传统情报服务工作开展的过程当中，存在着比较明显的多头重复投入的问题，服务模式大体上是采用从上而下垂直分工方式。基于此种模式，开展的各种情报工作在协同性、开放性以及针对性服务方面的工作还不到位。随着双创相关活动的不断推进，传统情报工作严格有序的分工模式也会慢慢被打破，情报服务更有针对化和开放化。情报需求空间会得到进一步的释放，让情报服务模式发生相应的变化。基于大数据环境，计算机技术在社会科学领域当中的广泛应用，情报服务模式所发生的变化主要表现在几个方面：跨系统、跨领域逐步强化。与此同时，因为外在相关条件变得越来越成熟，越来越大规模的数据开放，更多的数据汇聚到了民生、国家重大议题等方面。在这些新环境背景下，需要对用户深层次情报需求进行进一步充分的捕捉，最终目的是充分整合异构数据以及网络知识信息，为社会、政府以及企业提供更多精准、专业的情报服务。总而言之，随着大数据在社会科学领域当中的应用，让原本的静态资源变成了动态与静态相互结合的情况。情报服务理念发生的变化，最为核心的内容是情报计算和计量之间的结合，让情报的需求者和供应者之间可以相互转化和促进，让之前的被动服务转变为主动服务。2.应用空间得到了进一步的拓展。互联网技术的持续不断扩展，让原本比较传统且单一的科技情报资源优势被不断弱化，社会开源信息所起到的替代作用变得越来越明显。从本质上发现将数据作为驱动力的社会科学和相关数据实现融合。在融合的背景下，情报服务的空间也不断得到拓展。传统情报服务工作所面对的对象主要是科技管理部门，更强调自我选题以及定题。也关注到科技数据和科学数据的开发和利用，比如发现科技知识、复杂网络等。科技大数据的出现和应用对于传统情报服务工作的开展产生了比较明显的冲击。人们对于情报服务工作的需求也从之前的单纯关注转变到了多方位的关注。比如开始关注民生改善、科技创新、社会与经济的发展情况、产业变革等。在整体的发展背景下，各种新出现的人文社会科学大数据相关平台和工具出現的越来越多。由此可以看出数据驱动背景下，情报也变成了科技大情报体系，与社会大数据在某种情况下会出现一定的交融。

三、结语

受到大数据发展的影响，图书情报服务出现了不少新的变化。在今后数据与图书情报服务之间的结合变得越来越密切，因此应当对此种情况产生正确的认识，并采用正确的态度来应对大数据与图书情报服务之间的融合，更好地应对各种实际问题。

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