信息政策学的构建猜想

作者简介： 董幸运，男，汉族，山西运城人，硕士研究生，研究方向：信息技术与信息系统。

摘要：随着情报科学和政策科学的不断交叉影响，以及社会信息化进程的推动，需要将信息政策的研究作为一门相对独立的学科来进行构建。本文从信息政策学的研究对象、研究范式入手，研究信息政策学的构建逻辑，分析信息政策学的发展道路，从而推动信息政策学的建立。

关键词：信息政策学；信息政策；研究范式

情报学界对于信息政策这一伴随信息以及信息技术发展而诞生的研究主体的关注由来已久，国内学者对于信息政策的研究最早可以追溯到1986年，经过几十年的发展，国内学者尤其是情报学界的学者对于 “信息政策”的研究已经积累了一定的基础，具备了构建信息政策学这门新的政策科学学科的能力。此外，信息政策学的构建也受到诸多外部条件推动。首先，随着信息技术的发展，尤其是大数据技术的发展和成熟，包含数据政策在内的信息政策不断增多，原有的传统、简单的分析和研究方法不再适应当今信息政策的研究与分析；其次，机器学习和人工智能技术的发展使对海量的信息政策进行分析研究成为可能；最后，随着交叉学科的不断发展，情报学和政策科学的交叉研究也不断深化，为构建以政策科学的理论为研究基础、将情报科学的研究方法作为研究视角的 “信息政策学”奠定了坚实的基础。

一、信息政策学的定义及研究对象

（一）信息政策学的定义

信息政策学是一门以政策科学的理论为研究基础、以情报科学的研究方法为研究视角的交叉学科，也是一门以信息为要素的政策学，即信息政策文本的解读、计量和计算等，以及信息犯罪、信息道德等层面的问题，此外，信息政策是否合理适用也是信息政策学的研究范畴。

（二）信息政策学的研究对象

1.信息政策文本

各类信息政策文本是信息政策学的首要研究对象如数据政策文本和信息政策文本。

2.信息事业发展中的政策问题

信息事业发展中会伴随政府信息化问题、信息犯罪问题和信息道德问题。政府信息化是信息事业发展中十分重要的一环，政府信息化达到一定程度，才能够较好地调控引导公民有序参与信息生活，享用信息社会带来的便利。各种信息犯罪案件逐渐增多，不法分子使用的作案工具和作案技术五花八门、各不相同，信息犯罪问题已经成为信息事业发展中亟待解决的问题之一。信息技术的发展使参与社会生活的信息用户数量增加，但是用户的信息素养和信息道德却并未提升，由于信息用户的信息素养和信息道德缺失造成的信息交流混乱问题也是信息政策调控的对象。

3.信息政策的适用性问题

信息政策同样也是政策的一种，因此也應该关注政策相关问题，即某一项信息政策是否合理、是否符合实情，对于当下的信息事业的发展是否适用，以及信息政策后续的改进和更新问题。

二、信息政策学的研究范式、方法

（一）信息政策学的研究范式

对于一门学科来说，研究范式以及研究方法是至关重要的，前者在很大程度上把控着学科的发展方向，后者则为学科的研究与发现提供视野与工具。于信息政策学而言，由于这是一门交叉学科，因此信息政策学的研究范式和研究方法就不能单纯地采用政策学或者情报学的研究范式，而应该在一定程度上进行综合或者兼用。

1.沿着信息链的全链进行研究

梁战平教授提出的信息链已经成为当代情报学以及信息管理学研究的重要课题。故而，使用或者利用信息链作为研究范式，在很大程度上来说是必要的，同时信息政策学利用信息链本身或者相关特点作为研究范式，对后续研究信息政策的优化及嬗变很有优势。[1]

2.跟踪或者追随情报学现有的研究范式

周晓英、陈应方认为中国情报学在发展过程中，逐步形成了面向决策服务的情报范式和面向社会服务的信息范式两大研究范式。[2]李迎雪等认为IRM 和 KM 范式与情报学发展密切相关，[3]肖勇认为当代情报学的研究范式或者学科群体应当分为三大类，以基于 Intelligence 的软科学范式研究为核心。[4]信息政策学的研究范式可以紧随情报学的这两大研究范式：系统研究政府决策导向下的信息政策制定的演化及发展、社会公众层面的社会服务推动的信息政策的优化趋势。

3.沿用政策科学中的研究范式

目前，政策科学对于政策过程的研究形成了两条理论主线：第一条主线是纵向的，基于时间维度的理想路径，将政策过程划分为议程设置、政策制定、政策执行、政策评价与政策终结等阶段；第二条主线则是横向构建政策过程中的各类政策主体之间的关系，其中的政策网络框架成为阶段框架之后政策过程研究的核心范式。

信息活动中以信息参与者为切入点，将信息政策过程视为不同信息用户的形成的利益群体在宏观、中观、微观等不同层面形成的共同体并在共同体内部或者相互之间产生的合作或竞争的过程，也是研究信息素养以及信息犯罪问题的解决或者预防等政策的制定与嬗变的重要范式之一。

（二）信息政策学的研究方法

1.文献计量分析

文献计量分析是指用数学和统计学的方法定量地分析一切知识载体的交叉科学。信息政策学作为一门以信息政策为研究对象的交叉学科，需要对现有的海量的信息政策进行研究分析，文献计量分析能够帮助学者尽可能清晰地对现有的信息政策进行整理，建立系统的信息政策的知识网。

2.内容分析

内容分析是大众传播研究的内容和方法之一，通过对大众传播内容量和质的分析，认识和判断某一时期的传播重点，对某些问题的倾向、态度、立场以及传播内容在某一时期的变化规律等。对海量的信息政策进行研究，厘清不同信息政策间的逻辑关系也是十分重要的步骤，内容分析法的应用，能够为学者研究信息政策系统和信息政策过程提供帮助。

3.以大数据为基础的数据挖掘和机器学习

随着信息技术的发展，目前已经有学者应用LDA模型以及PMC指数模型对信息政策和数据政策进行系统和科学的定量分析，试图通过不同层面的数据关系和图像关系来研究现有的信息政策以及政策系统的规律。

三、信息政策学的构建逻辑

（一）解决现实需求

信息政策学的构建可以着眼于信息政策作用的目标对象，即调控信息用户的信息行为，维持信息生活稳定，规划和引导信息事业快速发展。针对调控信息用户信息行为的信息政策，可以构建信息政策对信息用户参与信息活动的信息道德、信息素养等问题的研究分支，这一分支主要研究分析不同时期的信息用户的信息需求的差异，以及不同时期信息政策对应这些信息用户的调控效果，研究信息政策的调控效率以及信息用户信息需求演变的内在逻辑，为信息政策更好地发挥调控和引导作用提供建议。对于维持信息生活相对稳定，则需要构建防范信息犯罪、清理信息垃圾、促进公共信息获取相对公平等领域的研究分支，这一分支主要研究不同时期的信息形式、信息质量以及信息安全、信息开放等问题。对于规划、引导和推进信息事业快速发展的信息政策，则需要构建宏观层面的信息政策研究分支，这个分支则需要从更宏观的国家或者社会的角度，总体评估信息事业发展的成效，运用统计学的分析方法，对比不同时期信息政策对信息事业发展的引导效果，分析存在差异的原因，从而为促进新时期信息事业的发展规划提供一定的学术建议。

（二）现有学科支撑

信息政策学是一门以情报学以及政策科学不断交叉影响形成的跨领域的交叉学科，覆盖范围很广。[5]信息政策学的构建可以从相关的分支学科入手：一是从信息政策的不同分类入手，以信息政策为主干，建立以数据政策研究、元宇宙政策研究等为分支的树形信息政策学；二是从现有的相关学科入手，寻找构建信息政策学的显性逻辑。

（三）本土特色研究视野或范式的衍生

以信息链的每个阶段为节点，构建信息演化不同阶段的信息政策研究为主的信息政策学。主要对应研究国内信息政策问题，以国内不同时期的信息政策文本为研究对象，故创立本土特色或者本土视野的研究范式以及衍生的研究逻辑是至关重要的。

梁战平教授提出的信息链已经成为当代情报学以及信息管理学研究的重要课题。对于每一类的信息政策的调控对象都可以对应地用信息链进行串联，如此一来就可以用信息链将信息政策进行新的分类，从信息链的视角对信息政策的作用对象和调控效果进行研究。对于信息政策学来说，相关学科以及理论知识本土化是较大的助力。

四、信息政策学的发展路径

（一）宏观层面

从整体来看，信息政策学作为一门专门研究政策的学科，需要不断深化其内在的政策属性和哲学属性。

信息政策作为调控信息用户信息行为，引导信息生活，规划、布局信息事业发展的政策，其内在属性应遵循时间性和空间性、原则性和灵活性等基本属性。相应的信息政策学也需要遵循这些基本政策属性来开展研究。信息政策学在研究不同时期的信息政策时要注意同一类型的信息政策所遵循的相同点或者思维逻辑，同时也要观察同一类型的信息政策在不同时期因环境的变化产生的改变和调整，为演化信息政策的嬗变和发展提供思路。信息政策学在研究信息政策时同样要明确不同信息政策的作用的时间持续性和空间范围，进行进一步的研究。同时，在分析信息政策时要注重不同的信息政策的原则性底线以及灵活变通的节点，为进一步研究下一步的信息政策打下坚实的基础。[6]

信息政策学是从广泛意义的科学中分离出来的一门科学分支，信息政策学也需要在不同时期或多或少地加深一定程度的哲学属性。

（二）中观层面

构建以分析、演化信息政策为核心，以优化现有信息政策、支持信息政策编订决策、畅通信息生活、推动信息事业发展为目标的学科体系。

从中观层面来看信息政策学的构建迫切需要建立起一整套行之有效指引学科研究的学科体系。信息政策学从字面意思来看，其主要的研究对象就是信息政策本身，即国家各级政府颁布的信息政策文本，运用数据挖掘技术，将信息政策文本构建的语料库作为挖掘对象，深入剖析挖掘各级政府颁布的不同的信息政策蕴含的内在逻辑和关联，为新的信息政策的制定决策提供支撑和依据。

信息政策学也要从政策的意义和作用入手研究政策引导和调控目标对象，即信息用户、信息生活和信息事业。为了确保信息政策学起到连接信息政策研究与实践应用的桥梁作用，学科体系的构建要围绕信息政策的政策系统和政策过程的各个环节。

（三）微观层面

引入统计学、运筹学、信息資源管理的分析和统计模型，分析、解读信息政策。信息政策学作为一个亟待建设的新兴学科，理应汲取优秀的应用性学科的理论方法充实自身，运用这些优秀的研究方法对信息政策进行分析和解读。通过统计学的数据分析方法，利用数据的视角分析和推演不同时期的信息政策嬗变，从而为信息政策的制定、实施等方面的决策提供建议。在信息政策学中利用运筹学中的规划论、排队论和决策论，可以分析和预测新的信息政策需要考虑的影响因素以及调控的关键点，为新的信息政策制定提供决策参考和依据。信息政策学从其他学科汲取吸纳的方法论和模型需要在研究中进行适应本学科研究土壤的改造或者变革。

五、结束语

信息政策学是一门情报科学和信息科学不断交叉形成的跨领域的学科，虽然并没有具体的学科体系结构的建立与划分，但是已经有一定的研究基础，在社会信息化以及信息政策研究的深入下，信息政策学的学科体系以及构建脉络一定会更加清晰。

参考文献：

[1] 马费成.情报学发展的历史回顾及前沿课题[J].图书情报知识，2013（02）：4-12.

[2] 周晓英，陈燕方.中国情报学研究范式的冲突与思考[J].公安学研究，2019，2（02）：27-44+123.

[3] 李迎雪，汪传雷，闫士涛.基于IRM和KM范式的情报学发展[J].情报探索，2009（11）：3-4.

[4] 肖勇.论基于 “三大研究范式”之上的当代中国情报学学科体系与学科群体系构建[J].情报学报，2017，36（09）：894-907.

[5] 马海群，戚增媚.信息政策研究的学科化进程及基本问题分析[J].情报学报，2007，26（1）：8.

[6] 樊东光.浅谈政策的基本属性[J].长白学刊，1990（04）：34-37.