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數(shù)圖要聞 資源動態(tài) 通知公告 培訓專欄 行業(yè)動態(tài)
科技情報人員與情報學研究人員不可替代或難以替代的三方面
發(fā)布時間: 2019-03-22 瀏覽量:
      隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,尤其是大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的突飛猛進,科技情報界有些同志感到,我們這些人似乎要被技術(shù)所替代,我們不再具有什么優(yōu)勢了。有憂患意識是好的,但是不必恐慌。我覺得,到目前為止,科技情報人員與情報學研究人員至少有三個方面的優(yōu)勢或能力,是技術(shù)不可替代或難以替代的。
       第一方面,指標、方法開路。我指的是,情報學研究人員通過巧妙地設計一些指標,或是識別出此方法的彼用途,能得出純技術(shù)方法無法得出的結(jié)論。
       例如,加拿大信息與媒體學教授、國際著名的信息計量和網(wǎng)絡挖掘?qū)<仪窭桷↙iwen Vaughan,她當年可是上海科技情報研究所的研究生哦)及其博士生曾用共鏈分析方法識別企業(yè)的競爭地位。而在此之前,從未有人將共鏈分析付之這樣的用途。按照他們的思路和方法,他們在21世紀初期就識別出華為是美國老牌IT公司的競爭對手,令美國競爭情報專家大為吃驚。這篇研究論文的標題是Comparing business competition positions based on Web co-link data: The global market vs. the Chinese market,發(fā)表于Scientometrics雜志2006年9月號。這是我個人最欣賞的信息計量學論文之一。
       又如,我曾定義了一個“人才外流嚴峻指數(shù)”。我們把科睿唯安ESI數(shù)據(jù)庫所列出的“高被引作者”(我們當時利用的那次數(shù)據(jù),是把各學科被引用次數(shù)居于全世界前250名左右的那些論文的作者作為高被引作者)作為“頂尖人才”的操作性定義。那么——

       A國對B國的人才外流嚴峻指數(shù)=(出生于A國的高被引作者占B國高被引作者總數(shù)份額)/(A國高被引作者總數(shù)占世界高被引作者總數(shù)份額)。
      分子表示A國對B國的高級科技人才貢獻,分母表示A國的科技實力。為什么需要這個分母呢?一個國家若實力很強,即分母很大,則即使外流人才絕對數(shù)很多,也沒什么大不了的,如我國的乒乓球。
       中國科學技術(shù)信息研究所的科學計量學研究團隊根據(jù)1997-2006年高被引作者的國別分布和出生地信息,分別計算了有關(guān)國家和地區(qū)對美國的“人才外流嚴峻指數(shù)”,結(jié)果如下:
       中國大陸,28.0;印度,13.0;俄羅斯,5.1;韓國,4.2;中國臺灣,3.6;中國香港,1.4。可見,在那個時段,中國大陸人才外流最為嚴重!
       當然,出生于中國、目前在美國效力的那些科學家,并非都是我們自己培養(yǎng)的,也有從小去了美國的,去的時候還算不上人才,對于這樣的人,“人才外流”不是準確的描述。不過,這種情形對于俄羅斯、印度、韓國等國都存在。因此,上述總體判斷是不錯的。
       可惜的是,關(guān)于這個指標,我們沒有寫成期刊論文,只在一篇報紙文章中提了一下   (http://blog.sciencenet.cn/blog-1557-51283.html)。
       這方面的指標或方法設計出來后,可以讓機器去執(zhí)行,但是,計算機自身是不會設計這些東西的。打個比方,到目前為止,人工智能下圍棋已經(jīng)是超一流水平,但人工智能還發(fā)明不出像圍棋這么高深的智力游戲。
       第二方面,快速反應。指的是專業(yè)科技情報研究人員能夠快速且較完滿地滿足各級各類決策者的五花八門的需求。
       例如,多年前的某一天早晨,美國佐治亞理工學院負責科研的副校長想盡快了解本校在某一科研領(lǐng)域(好像是納米科技,我記不清了)的實力與兄弟院校的對比。Alan Porter教授(科睿唯安一些重要數(shù)據(jù)分析軟件的開發(fā)者)領(lǐng)銜的技術(shù)挖掘(tech mining)團隊只用個把小時的時間,就為副校長準備好了回答其問題的演示PPT及簡要的文字說明。他們的反應如此之快,得益于Alan Porter團隊在科學計量學領(lǐng)域的長期積累,他們?yōu)槊绹鴩铱茖W基金會(NSF)做了多年的國別高技術(shù)指數(shù)對比分析。他們這個團隊,要人才有人才,要方法有方法,要數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù),要展示會展示。
       再善于大數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)專家,若沒有情報學的指導和在情報學領(lǐng)域的長期浸淫積累,決計沒有這么快的反應速度。
       第三方面,跨界啟示。我指的是專業(yè)情報人員可以搜集源頭廣泛的、大大超出情報服務對象通常關(guān)注范圍的各種信息或情報供客戶參考,這類信息的啟示作用是難以估量的。
       例如,斯坦福國際咨詢研究所的企業(yè)情報部曾編有一份供企業(yè)老總參閱的簡報,其信息源五花八門。有一次,情報人員將豐田公司內(nèi)刊上提到的某位豐田工程師的牢騷編入了簡報。那位工程師說:在我們年輕的時候,追逐時尚就要看開什么款式的車;現(xiàn)在的年輕人,哪怕是豐田公司的年輕人,本身是搞汽車的,最熱衷談論的時尚話題卻是新潮手機款式。斯坦福國際咨詢研究所企業(yè)情報部的情報專家敏銳地感到,那位工程師的議論其實意味著:在注意力經(jīng)濟的時代,誰爭奪了眼球,誰就可能是我們的競爭對手。因此,豐田的競爭對手不僅包括日產(chǎn)和福特,而且可能包括蘋果和三星。因此,不論什么行業(yè),不論什么學科,都得在爭奪受眾注意力方面投入極大的精力才行,也就是要前所未有地加強廣告之類的業(yè)務,前所未有地強化科學傳播。
       在提供跨界啟示情報源方面,大數(shù)據(jù)目前還基本派不上用場,這是因為,大數(shù)據(jù)善于捕捉強信號,而能夠提供跨界啟示的幾乎都是弱信號。

[原文出處]  http://blog.sciencenet.cn/blog-1557-1157691.html
[作    者]  武夷山
[單    位]  中國科學技術(shù)信息研究所
[編    輯]  湖南省高校數(shù)字圖書館
科技情報人員與情報學研究人員不可替代或難以替代的三方面
發(fā)布時間: 2019-03-22 瀏覽量:
      隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,尤其是大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的突飛猛進,科技情報界有些同志感到,我們這些人似乎要被技術(shù)所替代,我們不再具有什么優(yōu)勢了。有憂患意識是好的,但是不必恐慌。我覺得,到目前為止,科技情報人員與情報學研究人員至少有三個方面的優(yōu)勢或能力,是技術(shù)不可替代或難以替代的。
       第一方面,指標、方法開路。我指的是,情報學研究人員通過巧妙地設計一些指標,或是識別出此方法的彼用途,能得出純技術(shù)方法無法得出的結(jié)論。
       例如,加拿大信息與媒體學教授、國際著名的信息計量和網(wǎng)絡挖掘?qū)<仪窭桷↙iwen Vaughan,她當年可是上海科技情報研究所的研究生哦)及其博士生曾用共鏈分析方法識別企業(yè)的競爭地位。而在此之前,從未有人將共鏈分析付之這樣的用途。按照他們的思路和方法,他們在21世紀初期就識別出華為是美國老牌IT公司的競爭對手,令美國競爭情報專家大為吃驚。這篇研究論文的標題是Comparing business competition positions based on Web co-link data: The global market vs. the Chinese market,發(fā)表于Scientometrics雜志2006年9月號。這是我個人最欣賞的信息計量學論文之一。
       又如,我曾定義了一個“人才外流嚴峻指數(shù)”。我們把科睿唯安ESI數(shù)據(jù)庫所列出的“高被引作者”(我們當時利用的那次數(shù)據(jù),是把各學科被引用次數(shù)居于全世界前250名左右的那些論文的作者作為高被引作者)作為“頂尖人才”的操作性定義。那么——

       A國對B國的人才外流嚴峻指數(shù)=(出生于A國的高被引作者占B國高被引作者總數(shù)份額)/(A國高被引作者總數(shù)占世界高被引作者總數(shù)份額)。
      分子表示A國對B國的高級科技人才貢獻,分母表示A國的科技實力。為什么需要這個分母呢?一個國家若實力很強,即分母很大,則即使外流人才絕對數(shù)很多,也沒什么大不了的,如我國的乒乓球。
       中國科學技術(shù)信息研究所的科學計量學研究團隊根據(jù)1997-2006年高被引作者的國別分布和出生地信息,分別計算了有關(guān)國家和地區(qū)對美國的“人才外流嚴峻指數(shù)”,結(jié)果如下:
       中國大陸,28.0;印度,13.0;俄羅斯,5.1;韓國,4.2;中國臺灣,3.6;中國香港,1.4。可見,在那個時段,中國大陸人才外流最為嚴重!
       當然,出生于中國、目前在美國效力的那些科學家,并非都是我們自己培養(yǎng)的,也有從小去了美國的,去的時候還算不上人才,對于這樣的人,“人才外流”不是準確的描述。不過,這種情形對于俄羅斯、印度、韓國等國都存在。因此,上述總體判斷是不錯的。
       可惜的是,關(guān)于這個指標,我們沒有寫成期刊論文,只在一篇報紙文章中提了一下   (http://blog.sciencenet.cn/blog-1557-51283.html)。
       這方面的指標或方法設計出來后,可以讓機器去執(zhí)行,但是,計算機自身是不會設計這些東西的。打個比方,到目前為止,人工智能下圍棋已經(jīng)是超一流水平,但人工智能還發(fā)明不出像圍棋這么高深的智力游戲。
       第二方面,快速反應。指的是專業(yè)科技情報研究人員能夠快速且較完滿地滿足各級各類決策者的五花八門的需求。
       例如,多年前的某一天早晨,美國佐治亞理工學院負責科研的副校長想盡快了解本校在某一科研領(lǐng)域(好像是納米科技,我記不清了)的實力與兄弟院校的對比。Alan Porter教授(科睿唯安一些重要數(shù)據(jù)分析軟件的開發(fā)者)領(lǐng)銜的技術(shù)挖掘(tech mining)團隊只用個把小時的時間,就為副校長準備好了回答其問題的演示PPT及簡要的文字說明。他們的反應如此之快,得益于Alan Porter團隊在科學計量學領(lǐng)域的長期積累,他們?yōu)槊绹鴩铱茖W基金會(NSF)做了多年的國別高技術(shù)指數(shù)對比分析。他們這個團隊,要人才有人才,要方法有方法,要數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù),要展示會展示。
       再善于大數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)專家,若沒有情報學的指導和在情報學領(lǐng)域的長期浸淫積累,決計沒有這么快的反應速度。
       第三方面,跨界啟示。我指的是專業(yè)情報人員可以搜集源頭廣泛的、大大超出情報服務對象通常關(guān)注范圍的各種信息或情報供客戶參考,這類信息的啟示作用是難以估量的。
       例如,斯坦福國際咨詢研究所的企業(yè)情報部曾編有一份供企業(yè)老總參閱的簡報,其信息源五花八門。有一次,情報人員將豐田公司內(nèi)刊上提到的某位豐田工程師的牢騷編入了簡報。那位工程師說:在我們年輕的時候,追逐時尚就要看開什么款式的車;現(xiàn)在的年輕人,哪怕是豐田公司的年輕人,本身是搞汽車的,最熱衷談論的時尚話題卻是新潮手機款式。斯坦福國際咨詢研究所企業(yè)情報部的情報專家敏銳地感到,那位工程師的議論其實意味著:在注意力經(jīng)濟的時代,誰爭奪了眼球,誰就可能是我們的競爭對手。因此,豐田的競爭對手不僅包括日產(chǎn)和福特,而且可能包括蘋果和三星。因此,不論什么行業(yè),不論什么學科,都得在爭奪受眾注意力方面投入極大的精力才行,也就是要前所未有地加強廣告之類的業(yè)務,前所未有地強化科學傳播。
       在提供跨界啟示情報源方面,大數(shù)據(jù)目前還基本派不上用場,這是因為,大數(shù)據(jù)善于捕捉強信號,而能夠提供跨界啟示的幾乎都是弱信號。

[原文出處]  http://blog.sciencenet.cn/blog-1557-1157691.html
[作    者]  武夷山
[單    位]  中國科學技術(shù)信息研究所
[編    輯]  湖南省高校數(shù)字圖書館
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