互联网科技情报的搜集与应用

王 涛

(四川省科学技术信息研究所，四川 成都 610000)

0 引言

我国科技情报工作历经60多年的“打磨”，已有了相对成熟的规模。从应用转化的角度来看，我国科技情报发展处于决策知识服务阶段[1]；从信息化的角度来看，我国科技情报发展已跨入情报3.0时代[2]。上述两个阶段的划分，均引入了大数据的概念，大数据是“互联网+”时代的一个重要特征，“互联网+”作为国家提出的重要战略，科技情报工作必然将多角度、多维度加深与互联网技术的融合，创新服务模式，为国家发展提供决策支撑。

1 互联网科技情报的搜集

互联网科技情报搜集是指根据工作目标或需求，借助互联网技术手段，在合理、合法的情形下，通过一定渠道，有目的地获取素材的过程。

1.1 搜集对象

在情报3.0时代，大数据资源作为“互联网+”的生产要素，互联网科技情报搜集对象实质就是大数据，因此，互联网科技情报工作的本质就是挖掘大数据中的可用信息。“互联网+”时代研究的主题是将已有的大数据资源尽可能地转化产生价值，因此，互联网科技情报的主题一定程度上可以理解为让已有的大数据产生情报价值。大数据的来源可以分3个层面：自动产生的数据、主动产生的数据以及被动产生的数据。数据结构类型又分为非结构化、结构化和半结构化[3]。随着技术的发展，上述数据从TB量级逐步达到PB量级，为互联网科技情报工作创造了丰富的原始信息资源。

1.2 搜集方式

基于互联网的搜集方式有搜索引擎、数字图书馆、数据库、专业网站、社交网络群组等。其中，通过搜索引擎、访问数据库和网站可以搜集到具体内容[4]。目前，文献资料是科技情报的主要来源，科技情报搜集工作对象也可简化为科技文献。科技文献搜集的方式主要有3种：依据专业服务平台检索、通过互联网搜索平台检索、通过专业数据库检索。有学者借鉴技术驱动理论，对互联网科技情报自动化收集工作进行了探究，并阐述了自动获取与智能分析平台的技术路线[5]。还有学者通过优化搜索引擎，将情报自动化搜集模型进行创新升级，从提高检索效率的目的出发，扩展检索词，对检索结果进行聚类处理。目前，互联网科技情报搜集融合人工智能技术已成为一种趋势，傅畅[6]设计的互联网科技情报挖掘系统融入了人工智能概念，以知识库为基准创建了主动式搜索引擎系统模型。

2 互联网科技情报的应用

互联网拥有海量的信息，这些信息成为情报部门重要的情报来源[7]，也使得互联网科技情报逐步具有“全政府投入”特征[8]，互联网科技情报咨询服务由此应运而生。

随着互联网科技情报在国家安全、公共管理、商业竞争等多个领域的发展，互联网科技情报咨询服务成为其中尤为关键的环节。互联网科技情报咨询工作的实质就是一种科技知识的加工、生产和传递活动，是一种把人类已经传播开来并存贮了的知识与尚未开发出来的现代智力知识相结合而创造新知识的过程[11]，通过不断完善、拓展互联网科技情报咨询领域的未来方向及功能应用，可有效提升我国互联网科技情报服务的间接价值与生产活力。

据有关机构调查，多数研究人员认为，互联网科技情报咨询实质就是情报传递，是对服务对象提出的需求及有关问题，通过及时提供精准的科技情报资料来实现情报传递；还有研究人员认为，互联网科技情报咨询是处于多种情报服务形式中的一种特别形式，互联网科技情报咨询为企业、科研、技术部门等对象提供风险预判等服务，其内容被归纳为：情报指导咨询，事实与数据咨询、文献检索咨询、阅览咨询等。

随着国家经济建设的发展，互联网科技情报咨询服务也需要不断更新。因此，互联网科技情报咨询还应涵盖战略决策咨询、技术市场咨询、技术动态咨询。肖瑞兰[12]将互联网科技情报咨询服务功能概括为：传递、沟通、转化、研究以及决策和规划。同时，为保证互联网科技情报咨询服务具备更强的针对性及超前性，唐文敏[13]提出要将国内的科研动态与国外最新科研成果、科技组织形式、科技管理方法相结合，才能提供最有价值的预判性情报。互联网科技情报咨询服务的针对性和超前性存在相互依存的关系，除此以外，针对性及超前性的实现还依赖于资料的积累及信息渠道的畅通。

3 互联网科技情报的发展创新模式

受诸多因素限制，我国互联网科技情报工作还有很大的局限性，传统工作仍占据了互联网科技情报工作的大部分，综合性报告少，应用开发少，数据挖掘少，人员结构良莠不齐，管理方式落后。此外，我国互联网科技情报工作缺乏核心技术，发展动力和关联性不足[14]。互联网科技情报在信息化时代下须加深与互联网技术的融合，实现从人工到人工智能的转变，情报人才实现单一到复合型转变，情报服务也从单一到多元化发展转变。

3.1 从人工到人工智能的转变

目前，数据量以前所未有的速度快速增长，互联网情报工作若想顺应时代发展，就需要从搜集获取、处理分析、整编分发等方面贯穿整个情报工作过程，实现人工到人工智能转变。在信息搜集获取中，依托云计算和人工智能技术，通过智能算法筛选和分析实现数据搜集的自动化精准化，大大提高数据获取的效率。

数据的清洗以及数据的存储技术也需要同步发展。处理分析中，分析人员借助智能应用程序接收处理数据，为提出有价值的见解创造可能；利用包括深度学习在内的人工智能技术来帮助分析数据，以可视化模式将情报集成到分析中，不断强化分析人员对数据的理解[15]。在情报产品的提供上实现智能预测，通过深度融合人工智能技术，实现情报产品从任务接受型转变为分析预测型。同时，通过信息挖掘和多模态智能关联分析，利用云计算、人工智能和机器学习等技术，从海量数据中获知既定事实、事情的动态和未来可能的发展实现预测预知的智慧情报服务[16]。

3.2 从传统情报工作者到复合型人才的转变

互联网科技情报工作是一个跨领域和学科的工作，不仅需要从业者具备信息管理方面的专业知识和技能，同时要掌握人文社科、经济科技等多方面的知识，还需要对信息有较高的敏感度、一定的战略思维以及足够的战略分析能力。目前，传统机构存在人才结构老化的问题。因此，应利用高精度、专业化的培训，逐步提升情报人员新形势下的情报分析处理能力以及新时代的服务意识；同时，要建立完善的人才体系，引进高层次、高水平、高素质的人才，人才结构逐步朝专业性强、活力度大、创新性高转变。

在情报1.0时代，翻译是主要的情报业务，情报工作主要需要外语翻译人才和分析人才。在情报2.0时代，更看重情报人员技术专长，情报工作主要需要某领域的专家。在情报3.0时代，在大数据和人工智能融合越来越紧密的情况下，传统单一型的情报人才已经不能满足工作需要，而精通情报学、计算机知识、大数据知识、人工智能技术的人才将会成为领军人物。

3.3 从情报服务单一化到多元化的转变

价值递增和层次性是“互联网+”时代情报服务的两大特点，因而，在开展情报服务工作时可从服务方向与手段着手。在服务方向上，借助全新的理念打造“全链条”服务体系，不断拓展空间、延长服务链；从服务手段上，借助新技术逐步打造多元化网络服务平台，贯彻集中与分布结合的理念。

现阶段，互联网科技情报工作还需要回归到用户的需求和体验，尽可能提供高集成化、高精度的咨询服务，同时注重个性化的服务。此外，情报机构还需要对各项信息资源进行整合，以统一的标准整合集成各节点独立资源，以协同机制将初级人才、领域专家等服务中实现虚拟化，并逐步完善互联网科技情报机构工作体系。

4 结语

在当前的大数据时代，互联网科技情报无论是情报机构还是服务都迎来了巨大变化与挑战，转型并谋求新的发展成为工作要务。新时代下，不仅需要抓特性、变思路，还需要对互联网科技情报服务的核心竞争力赋予新的定义，以新技术、新业态、高实力、多资源，提供多元服务，开辟一条崭新的互联网科技情报发展之路。