深层次嵌入式学科服务：高校图书馆的实践

2023-08-05 理论教育版权反馈

【摘要】：总体来说，国内外嵌入式知识发现情报分析服务呈现以下特点：1.1融入用户科研场景发现科学研究中出现的规律、现象和问题，是嵌入式知识发现情报分析服务的根本，因此“嵌入”的特征主要表现在两个方面：①情报分析服务主动融入科学研究或研发过程，如基础科研项目的开题、论证、研发、结题等阶段，应用研究项目还包括中试、产业化阶段等。

国外开展知识发现情报分析服务的机构大多是咨询机构和大学相关院系，如科技政策学院等，而图书馆更偏重提供文献资源或数据的知识组织和呈现方式方面的服务。总体来说，国内外嵌入式知识发现情报分析服务呈现以下特点：

1.1　融入用户科研场景

发现科学研究中出现的规律、现象和问题，是嵌入式知识发现情报分析服务的根本，因此“嵌入”的特征主要表现在两个方面：①情报分析服务主动融入科学研究或研发过程，如基础科研项目的开题、论证、研发、结题等阶段，应用研究项目还包括中试、产业化阶段等。②情报分析人员与分析对象团队的耦合，如主动建立与专家、研发人员紧密协作的情报分析机制等。C．L．Palmer等人认为，高质量的情报分析服务除了一般步骤以外，通过组织科研活动和科研数据元素形成一项跨学科和集中性的情报服务来支持科研工作是当前情报分析工作的重要内容，这样的服务组织能够嵌入到研究的各个阶段，比如数据收集、分析、传播过程以及项目的形成阶段。通过与科研人员互动交流，发现并协调科学家和工程师所遇到的问题。美国康奈尔大学研究数据管理服务组（Research Data Management Service）在分析数据问题时，建立了与科研人员长效的互动研讨机制。中国科学院国家科学图书馆的学科馆员在为项目组提供从开题、立项、研发、结题到产业化的整个过程的多元情报分析服务过程中，与科研用户建立了不同阶段的融入科研一线的分析、交流机制。

1.2　多元数据源分析

在情报分析数据源方面，除进行文献分析以外，还重视数据发掘。随着非结构化数据的大量涌现，现在也正在融入对于一些社交工具中的非结构化数据的分析。美国安盛咨询是一家专门从事情报咨询的企业，它在情报数据收集方面，十分重视数据发掘和文本分析两种方式。在数据发掘时，一方面，采用内部数据发掘方法，即利用用户本身搜集的数据进行数据发掘、数据分析。他们认为这样能够提高用户数据的价值，更加符合用户需求，节省自身工作量，也为用户持续发展提供了可行性。另一方面，则使用建模与模拟来进行数据挖掘，主要是通过数字语言来建模，从而形成一种数据管理模式。在文本分析方面，使用结合语言学、统计学、机械学等的自然语言处理（NLP）的软件，在大量文本信息中找到隐藏的信息。

1.3　利用知识图谱发现复杂现象

可视化技术在文献计量分析中的应用，不仅揭示了信息资源的广度与深度，而且能够将隐藏在信息资源内部复杂的、抽象的语义以知识图谱的方式呈现给分析者和用户。知识图谱实现了把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制等形式呈现出来，揭示了知识领域的动态发展规律，为学科研究提供了切实的、有价值的参考。此类研究目前非常热门，包括基于共词分析的学科结构可视化研究、基于知识图谱的核心竞争力可视化研究，等等。佐治亚理工大学研发的科学层叠图（science overlay map），展示了多学科交叉研究的内在关联和发展趋势。佐治亚理工大学情报分析人员在做科技文献技术挖掘时，一般会使用多种分析工具，如利用TDA进行数据清洗与基本分析，利用SPSS进行数据挖掘，使用Pajek或者Geph进行可视化展示。

1.4　充分利用数字网络新手段

网络数字推送工具、社交工具的应用成为了情报分析服务人员与用户较好的交流媒体，无论是提供数字文献的出版商，还是开展学科化服务的学科馆员，都认识到网络自动推送、网络社交将颠覆以往使用信息的方式，都在利用最先进的社交工具，加强与用户的互动交流，提供以用户为中心的高效、优质和满意的服务。Elsevier，Springer，Thomson等出版商在其网络信息平台上提供RSS，Alerts定题情报推送服务。世界著名的兰德咨询公司目前使用Facebook，Twitter，You Tube，Google Plus，Blog，Alerts，Newsletters，Mobile Site，Multimedia等工具加强与用户的交流和情报信息推送。目前，网络社交情报监控工具的研发和应用也正成为各行业策略咨询服务的热门话题，如Hoote Suite工具，能让用户同时看到包括Facebook的New Feed，Twitter以及LinkedIn的内容，用户可以像一个时光机一样预先写好内容，然后按预先调校好的时间在不同的平台上发布内容。用户具有关键词监控和提供分析报告功能。

深层次嵌入式学科服务：高校图书馆的实践

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