大数据时代带动智能服务的升华

【导语】

大数据时代，人类的思维从小数据时代的“因果性思维”走向大数据时代的“相关性思维”，传统的抽样数据分析转向了全样本的数据分析，显性、结构化的信息处理转变为隐性、非结构化的知识挖掘。在这种态势下，情报服务主体不得不改变数据处理的理念和方法，将情报思维或解决问题的方法以技术的方式外显与固化在情报工具中，通过技术的智能化实现例行工作的电子化、专家智慧的程序化，以提高海量数据驾驭能力，提升情报生产效率及情报分析研判精准性。

【正文】

随着海量信息时代的到来，大数据信息的四V特点（即数据量大、类型繁多、价值密度低和实效高）使情报匮乏下的精英情报逐步被情报的大众化发展所代替。数据的碎片化、全息化使情报分析由抽样数据分析转向了全样本数据分析，促使情报服务主体不得不改变处理数据的理念和方式，不断提高信息数据处理与判读的技术手段。情报技术的智能化成为情报服务发展的必然趋势。技术智能化体现在情报生产、服务流程的各环节：

浏览器缓存技术、HTTP cookie、个性化知识推荐等技术使情报服务主体对客户信息追踪乃至个性化需求的分析成为可能。

智能化采集技术实现信息资源，特别是网络资源的自动搜索、甄别、过滤、监测、跟踪，使多种数据源情境下的数据采集能力大大提高。

智能化的加工和组织技术对采集的成果做更深层次的整序标引和转换，特别是结合元数据、本体（ontology）、语义网等方式对网络资源进行描述与组织。

数据挖掘、文本挖掘、知识发现、智能计算、专家系统等智能化分析处理技术帮助情报人员大幅提升海量文档调查的工作效率，帮助情报人员分析发展趋势，并从中发现一些表达隐晦的缄默信息、未知的事实和潜在的情报。

基于人工智能的理念，智能化检索等技术为情报用户提供满足需求的情报资源，情报可视化技术和智能情报推送技术使情报的报送和发布更为人性化、更为便捷，社会计算技术使传统的自上而下的信息交流方式被互联网思维下的集体参与所取代，有效减少了情报决策领域“机长症候群”现象的发生。未来情报工作的技术依赖性会更强，基于智能化技术的情报分析处理能力、预测决策能力也会越来越强。

【结语】

互联网新技术的发展、大数据时代的到来带动着知识服务向其高级阶段——智能服务的升华，科技情报机构正迈向以智能服务支撑决策的“情报3.0”时代。目前，科技情报服务已经初步具备了智能服务的性质，体现了智能服务的部分特点，但距离真正的智能服务还有相当的差距。2015年，“工业4.0”、“一带一路”以及“城市圈发展”、“大众创新”等被明确写进中央政府工作报告，我们有理由相信，随着情报3.0理论与实践的不断深化，智能化情报服务在促进国家创新驱动大发展战略中必将能充分发挥耳目、尖兵和智库支撑的积极作用。