人工智能对 “五计学” 的影响研究——以网络计量学为例

邱均平，邝玉林,b （杭州电子科技大学．中国科教评价研究院，b．管理学院）

在举世瞩目的围棋人机大战中，韩国围棋九段棋手李世石、中国围棋九段棋手柯洁纷纷败下阵来，让大众进一步意识到了人工智能时代的到来。人工智能在理论和技术方面逐渐趋于成熟，机器学习、语言算法等技术正在强力渗透社会生活的各个领域，旅游、教育、医疗、零售、物流等诸多传统领域纷纷引入智能服务，以网络信息为研究对象的网络计量学也深受其影响。在大数据时代下，文献、信息、数据井喷式爆发，传统的以个案、抽样为主的研究方法很难获得十分准确可靠的结论，而人工智能在处理海量数据方面有先天优势，发现和解读网络世界中的各种量化规律会更加便捷，机器学习的性能和效果也在不断加强，人工智能的技术与方法推动了网络计量学技术的更新换代，本研究试图从网络计量学的研究对象、技术与应用等方面论述人工智能对网络计量学的影响。

1 人工智能的概念和研究现状

1.1 人工智能的概念和特征

人工智能融合了多种学科（哲学、认知科学、数学、仿生学、生物学、神经生理学、计算机科学、信息论、控制论、语言学等），是一种能够感知外部环境从而做出成功率最高的选择行为的智能个体的思想核心。［1］该智能个体以普通计算机为载体，通过观察周遭环境，模仿人的推理、规划、学习、交流、感知、逻辑推演等思考过程，以程序为手段，解决事先制定好的问题以及目标。模拟人类思维是人工智能技术的核心，其实现方法有两种：① 结构模拟，以人类思考的能力去设计解决问题的方案，凭借的是以大数据为核心的算法技术以及神经网络系统，造出类似人类大脑的技术载体；［2-3］②功能模拟，从其功能过程进行模拟。前者的智能模块能够应对复杂情况并做出当前环境所需的行为，比后一种工程学方法更加省力。1943 年，科学家对神经元网络逻辑计算能力的研究被公认为是现代人工智能最早的经典研究。［4］早期的人工智能技术在大量尝试的基础上寻求新的突破，20 世纪90 年代后期，人工智能技术搭载着计算机技术蓬勃发展的快车得到了新的突破，在机器学习、深度学习等理论基础下，人工智能在自动规划、智能控制、视网膜识别、指纹识别、博弈、智能驾驶等领域蓬勃发展。

研究人工智能对网络计量学的影响，主要从人工智能大环境、技术特征、学科知识等方面进行。《中国新一代人工智能发展报告》 指出，中国的人工智能产业正在加快推进，人工智能学科和专业建设被提上日程，智能机器人、自动定理证明、专家知识系统、模式识别、自动驾驶等领域对许多传统学科产生了巨大冲击。［5］这种对社会环境的颠覆性改变也波及到了以网络信息为基础的网络计量学。人工智能的特征是用智能个体的创造替代人类生产生活中繁锁重复的工作，一方面使人类摆脱重复繁琐的工作，有精力去做更有挑战性的工作以实现自我价值，进而提高人类的生活水平；另一方面提高现代从业人员的职业素养和专业知识，为人工智能时代的到来作准备。温斯顿教授认为，人工智能是知识集合的效果，通俗来讲就像是一个智者在教导计算机动作只有人类才能动作的行为范畴，通过判断、识别、获取和输出，构成类似人类思考的庞大世界结构，［6］这需要与人工智能密切相关的各学科知识作支撑。［7］人工智能不仅在信息的识别、获取和输出中发挥重要作用，它对网络计量学的影响也并不只体现在对其研究内容的影响上，还对网络计量本身有更深层次的影响。

1.2 人工智能的研究现状

1.2.1 人工智能的应用现状

近年来，学术界对人工智能的研究热情日益增长，人工智能进入了高速发展阶段，语音识别、图像处理、无人驾驶、专家诊断等领域的研究纷纷传来捷报。为了更全面地分析人工智能应用现状，笔者以“人工智能” 和 “应用” 为关键词在中国知网近五年的核心期刊中进行检索，并对检索到的文献进行关键词聚类分析（见图1），最终发现目前的研究热点主要包括数据挖掘、深度学习、物联网、知识工程、智能教育、用户体验、智能机器、神经网络、智能决策系统、计算机视觉等。

图1 人工智能应用关键词聚类

只有将技术应用于实践才能体现技术的价值。人工智能的研究成果对人类的生活已经产生了积极而又深刻的影响，人工智能技术已经应用于生活的各个领域，如智能家居、安全监控、交通运输等。为了更全面地探究人工智能的应用成果，笔者归纳整理了人工智能技术的主要应用领域（见下表），发现人工智能技术在智能家居、安全监控、交通运输、传媒、电商、零售、金融、法律、审计、翻译、医疗等领域具有非常多的应用。

表 人工智能主要应用领域

由上表可见：① 能够被机器学习的传统行业容易受人工智能的影响，如人工智能能够通过图像识别实现24 小时多镜头监控、能够实现无人驾驶、能够撰写体育新闻回顾、编写财务摘要等；② 就本质而言，人工智能是对人类思维信息处理过程的模拟，如，谷歌的恒温系统根据大数据的支撑可以轻易得到服务对象的喜好并以此来调节办公室的温度，淘宝、京东、亚马逊等电商平台都有手机用户数据自动推荐系统，抖音能实现基于机器学习和自然语言处理技术的个性化推荐等。

1.2.2 人工智能与计量学研究现状

笔者于2020 年5 月10 日以 “人工智能” 和 “计量学” 为关键词在中国知网中进行检索，共得到64条记录。将这64 条数据在可视化软件CiteSpace 中进行关键词聚类分析，发现人工智能在计量学的研究主要集中在文献计量学、数据科学、引文分析和替代计量学等方面（见图2）。其中，将人工智能应用在文献计量学中的研究比较多，其他几个领域的相关研究有待加强。笔者搜索 “人工智能” 在网络信息应用中的相关研究文献时，共获得了665 条检索结果，这说明将人工智能应用于网络信息的研究较多。网络计量学以网络信息为研究对象，人工智能在网络信息中的应用研究势必会推动网络计量学在人工智能下的发展。此外，数据科学和引文分析等对网络计量的应用也是在人工智能的影响下发展起来的，人工智能还使网络计量对自然语言的理解和处理更加容易。

图2 人工智能与计量学关键词聚类

笔者于2020 年5 月10 日在Web of Science 中以“Artificial intelligence” 和 “Metrics” 为主题词 进行检索，最终获得47 条记录。笔者对这47 篇文献的作者进行被引频次的可视化处理（见图3），发现被引前三名的作者分别是KPIZHEVSKY A （5 次）、SZEGEDY C（4 次）、KINGMA D （3 次），其余大多数作者的被引频次均为2 次。这说明该研究领域还处于萌芽阶段，进行相关研究的人员还不是很多，尚未形成稳定的学科交流群，有待于更多的学者进行研究。

图3 人工智能与计量学作者被引分析

已有研究的内容主要包括以下几个方面。① 对人工智能理论和技术的研究与应用。国内的研究者意识到人工智能技术对图情领域的影响，如在信息检索、分析中的应用。②对人工智能研究的计量分析。以某一主题的研究文献为依据，利用文献计量方法分析当前该领域的主要研究内容，据此对该主题的未来研究趋势进行预测等。③ 从图情领域出发，关注人工智能技术对情报学、图书馆学等学科未来发展方向的影响，如图书馆建筑布局的规划、智能服务的提供等。④ 部分研究关注人工智能技术对知识管理的影响，如建设智能分析系统和平台、探索知识发现与提供模式等。［8］

人工智能在传统行业中的应用既有技术的推动，也有社会环境的拉动，在计量学领域的应用也同样受到技术与社会环境的影响。但目前的研究仍围绕着人工智能技术和技术的应用及其发展趋势来展开。

2 人工智能对网络计量学研究对象的影响

在信息化、数字化、网络化大背景下，以融合技术为手段，科学计量学、文献计量学、信息计量学等演变出了网络计量学这一创新型学科，［9］网络计量学采用数学统计的方法处理整合后的网络信息资源，从而得到信息的内在规律和数量特征。科学家们一般把网络计量学的研究对象化分为三个层次：① 网络多媒体信息本身的直接计量问题；② 网上文献、文献信息及其相关特征信息的计量问题；③ 网络结构单元的信息计量问题。［10］网络计量学通过对网络信息的计量研究，为网上信息的有序组织与合理分布、网络资源的优化配置与有效利用以及网络信息管理的规范化与科学化提供必要的定量依据，以提高网络的组织管理和信息管理水平，促进经济效益和社会效益最大化。除此之外，网络计量需要以组织机构为载体，针对不同的研究对象使用不同的研究方法，运用揭示数据聚簇和分散的工具对站点上的各种特征进行数据深度挖掘。［11］

方法论的基本原则是方法要适应于对象。网络计量学是在文献计量学的基础上、在大数据和人工智能的大环境下发展起来的，在不同的时代背景下，网络计量学的研究对象必然会发生变化，研究对象的变化也会促进网络计量学自身的变革。清华大学和中国人工智能学会发布的《2019 人工智能发展报告》 指出，不断增强传统行业与人工智能的联系，发挥人工智能在传统领域的作用。［12］如，新闻媒体业出现了基于机器学习和自然语言处理技术的个性化推荐，金融业运用算法获取股票市场规律，这些技术的应用将对网络计量学研究的智能化、发现及解读分析网络世界中的各种量化规律等带来更大便利。正如图书馆在网络数字环境下，与从以纸质文献为核心的文献管理时代进入到以信息为代表的网络计量时代一样，人工智能在为网络计量学带来冲击的同时，也可能开辟一个新时代。

从网络计量学对信息的处理过程来看，人工智能存在于信息流动的每个环节。① 在收集、获取信息时，信息渠道繁杂又缺乏权威认证，而用户的信息筛选、处理能力非常有限，导致用户开发、利用网络信息资源受到了很大的限制。［13］此外，人工智能与传统产业结合、学科交叉融合等使数据的复杂度进一步提升。因此，网络计量学面对的不仅仅是单方面的数据，还要处理数量更为庞杂的数据集合单元，此时以人工智能为标志［14］的高密集数据处理成为新的科学研究范式。［1］人工智能技术将传统的信息收集处理步骤串联成整体性的信息集合，在此环境下，研究传统行业中人工智能化的程度，摸清其发展规律，能够更好地以多维密集数据为依托、以研究对象边界为契机，将各个研究领域的网络信息联系起来，进行定量描述和统计分析。② 解析、提取海量的网络信息资源中的有用信息并对其进行计量是当前网络计量学面临的一个挑战。用户需求和行为的差异性较大，导致用户产生的网络信息资源内容丰富、形式多样且复杂，网络计量人员需要通过了解信息的内容分布并对信息进行处理后，才能够利用信息。而网络运营服务者能够将使用者的情况及特征详细、系统地罗列出来，因此，在分析网络信息时，网络运营服务者可以使用内容分析法将网络资源的传播方式等内容描述出来，并且这一优势在人工智能的蓬勃发展背景下正在逐步扩大。基础性的分析步骤以及庞大的多维数据群在智能模块的帮助下，［15］节省了大量的人力成本，同时，人工智能的语言识别算法还可帮助工作人员更好地理解专业词汇。③网络计量学的计量对象来源于网络，而随着上网人数的爆炸式增长，随意性的上网行为及不易记录等特征给网络计量研究带来了困难。此时，一般采用两种方法予以计量：① 网上进行交互调查；［16］②专门软件进行动态跟踪。随着人工智能技术的介入，网络信息定量分析的精确度在不断提升，用户诉求和习惯的捕捉在人工智能的辅助下更为全面和精确，人工智能的发展为企业或机构提供了一个更能贴近用户需要的机会。

3 人工智能对网络计量学方法的影响

网络计量学的研究方法及其在网络环境中的具体应用长期以来一直是学者研究的热点，密切关注当前的技术发展水平、掌握最新的科研方法与技术、积极研究该技术在本学科的应用是推动该学科向前发展的重要思路之一。人工智能是近几年比较热门的研究领域，包含了许多新兴技术，如包括深度学习、机器学习、强化学习等理论在内的数据挖掘、自然语言处理、模式识别等一系列基础技术。网络计量学这个与计算机科学、信息科学密切相关的学科理应积极迎接时代的发展潮流，并在其中努力发展自我。

在对网络信息进行正式定量描述和统计分析之前，信息计量人员要对网上的海量数据进行搜集和清洗，这个检索筛选的过程需要信息计量人员依据自身经验进行审查，判断检索结果是否符合研究需要，然后多次调整检索条件以获取更精准的信息。随着人工智能技术的发展，可以运用相关技术监测信息计量人员的搜索习惯，再将搜索结果与其搜索习惯进行对比，人工智能就可以从海量的网络数据中选择出符合信息计量人员需求的信息。［17］在引导人工智能学习后，可以进一步扩大信息筛选范围，从而挑选出更多符合需求的内容，拓宽研究范围。如中国知网、万方数据的知识发现服务就是一种智能检索的示范，这种功能大大提升了信息获取效率。

机器学习是人工智能研究的热点，尤其在自然语言处理、模式识别、数据挖掘等领域更是成为重要的支柱。自然语言处理是一种以词向量为基础，即将文本中的词语分布在向量空间中，并直接将其运用于循环神经网络等深度神经网络中进行分析的方法，［18］其已在机器翻译和情感分析等方面得到了很好的应用。另一种传统的语言处理方法是在语言学的基础上从语义和语法入手，其在命名实体识别、语义分析等方面也有着良好的表现。［19］文字信息的处理通常情况下都是信息处理的主要任务，而人工智能技术恰恰提升了机器理解、认知世界的能力，这也给信息计量技术的提升带来了机会，若能将人工智能技术更多地应用于网络信息中，网络计量学将会得到进一步发展。

机器学习的一个研究热点是模式识别，其中尤以语音识别和图像识别的应用更为广泛。在语音识别方面，Siri、讯飞输入法等语音助手都是在深度神经网络的发展下实现的，LSTM-RNN 方法逐渐在语音识别中占据主导地位。［20］在图像识别方面，卷积神经网络模型使机器可以学习人脸特征，从而识别不同的人脸，如支付宝的人脸支付功能。模式识别技术的发展使信息管理技术得以升级换代，在缺少此类技术时，音频和图像等信息往往被排除在信息管理的内容之外，而语音识别和图像识别技术则打破了这种传统，让信息管理的内容范围更为广阔，推动了信息管理的发展。

4 人工智能对网络计量学人员的影响

人工智能的发展不仅带来技术上的变革，还对研究者的能力提出了更高的要求，而研究者的信息处理能力的提高又有助于整个学科发展水平的提高。英国智库牛津经济咨询社提出，到2030 年，预计将有两千万个传统行业的生产制造岗位被智能机器人所替代。［21］简单重复的劳务工作在被人工智能取代的同时，随着人工智能发展起来的新产业开始展现活力，为人们提供新的工作岗位。大环境在推动学科更新换代的同时，也对信息计量人员提出了新要求。网络计量人员要积极学习新技术以提高自己的技能水平。对网络计量人员来说，虽然人工智能的应用可以有效分担他们的信息处理任务，智能问答和智能检索不仅为网络计量人员减少了许多与信息分析无关的工作，也使简单的数据分析工作不再是网络计量人员的主要目标。但人工智能对网络计量人员来说依然是一个不小的冲击和威胁，如果其不能积极提升自身能力，那么就很有可能被人工智能取代。当然，这也在某种程度上优化了网络计量人员队伍，使其在提高工作效率的基础上有更多的时间从事创造性和服务性的工作。

在人工智能时代，建设一个全面、多维、充满人工智能元素的网络计量学教育系统，培养精通高端人工智能技术的网络计量人才是十分重要的，设置与人工智能理论和技术相关的一系列课程是网络计量人才教育培养的重要方式之一，也是推动网络计量学科建设和发展的重要一环。随着人工智能时代的发展，网络测量机构面临的信息将会越来越复杂，其类型和级别越来越多样化和立体化，内容更加的异构化和非结构化，开发利用难度势必越来越大，由此，网络测量机构对机器学习技术的需要会越来越迫切。人工智能专业人才将成为当前环境引领学科和产业发展的主力军，对人工智能人才培养的看法和重视程度也将影响网络计量学未来的发展趋势和方向。

5 人工智能对网络计量学实践与应用的影响

网络计量学在研究网络信息的知识结构、指导网络信息资源建设、促进网络健康发展等方面具有广阔的应用前景。

（1） 从应用的角度出发，人工智能技术带动网络信息资源评价指标向智能化和自动化方向转变。［22］网络信息资源的自动化和智能化是指在有特定问题和目标的情况下，以人工智能系统或平台为主要工具，从海量的数据中检索出有用的信息，利用信息训练系统的自动分析预测能力，自动生成尽可能全面的分析报告或解决方案，最终实现系统或平台的智能化服务。此外，处理用户信息的难度随着信息数量的激增而迅速加大，在此背景下，国内外专家从网络信息资源的评价指标出发探索这样一种可行性：核心期刊的来源是否能够利用引文分析进行定位，网络信息资源的专业性是否可以利用网络分析法进行确认，这是值得思考的问题。在人工智能背景下，可以建立一个智能系统评估平台，用以更新网络评价指标、调整网络资源价值体系，并不断优化评价指标。

（2） 在人工智能技术的作用下，可以更加人性化地研究科学信息交流在网络环境下的表现，打造智能对话平台，讨论各学科发展趋势，建立更加精准且个性化的科学发展指标，为相关科技决策提供参考。通过对互联网上各学科的网站、讨论群和电子期刊进行定量分析，可以掌握互联网上科学信息的分布，互联网上的科学信息交换可以通过分析相关网站之间的引用链接进行，甚至可以通过特殊软件分析特定对象的电子邮件使用情况来理解。在人工智能技术的推动下，可以建立专家诊断系统以及实时监控对话平台，从而对学科信息作出及时的判断和意见交换。

（3） 人工智能技术的应用极大地提高了网络信息资源的检索效率，加快了网站智能化建设与管理。［11］面对糅合语音、视觉、听觉的综合网络信息资源，信息用户通常使用搜索引擎进行检索。然而，庞大的用户群缺乏清晰的信息检索背景知识，加之信息资源鱼龙混杂，导致用户检索信息的难度加大。［23］人工智能系统可以通过分析用户对现有网站的点击来统计分析其需求特点，从而建立一个容量大、语言多样的大型数据库检索系统，使搜索引擎从单一的查询工具向网络全功能服务发展。另外，对网络信息资源进行挖掘、过滤、排序等操作能够促进网络信息的安全发展，检索技术、网页主题及关键词等定量分析会从侧面促进网络载体的进步，而人工智能就是对网络动态信息以及分类的优化，能够利用智能程序对互联网上的动态信息进行捕获、过滤、测量、分类和智能诊断。综上所述，人工智能与搜索引擎和知识地图相结合的应用可以使大众掌握的信息更加全面、详细、准确，从而做出更加科学的决策。

6 结语

人工智能是一个集合了多学科知识的复杂概念，是一种极具影响力的发展方向，已然形成了一个新的科学研究发展环境。它让人们重新审视了 “五计学” 所处的环境，并思考 “五计学” 各学科的变化。此外，人工智能的发展源于技术的更新和计算机性能的提升，因此技术水平是其重要组成部分。网络计量学将在新技术的加持下步入一个新的智能时代，在应用中融合多方面、多角度的信息，并借助智能化平台的支撑实现网络信息的智能化定量分析和统计。