大数据信息渠道 大数据年代科技立异信息效劳研讨

凌菲+刘海艳

（1广西科技大学图书馆；2广西科技大学职业技能教育学院，广西柳州，545006）

摘 要：近年来，大数据运用的激增给科技信息效劳带来了巨大的影响。本文研讨了大数据布景下科技信息资源运用的改动，以及剖析大数据关于科技立异的影响，提出了科技立异信息效劳的主张。

关键词：大数据 科技立异 信息效劳

一、导言

隨着移动设备和物联网的爆发性生长，数据以空前的规划和速度不断被出产。科学研讨中三大范式即推理、试验、模仿的切割现已无法应对如此很多密集型的数据，所以，微软研讨院的科学家Jim Gray（2009）把以数据为根底的科学称为科学研讨的第四范式，即把推理、试验和模仿归纳到一同：用仪器抓取数据、模仿发生数据、软件加工数据，核算机存储数据，经过剖析处理，得到新的发现。大数据布景下的科技作业的难题不再是数据的取得而是很多异构数据的快速高效处理剖析，从中取得有用的常识，提取科技立异资源，展开科技信息效劳。

众所周知，国际范围内科技进步对经济增加的贡献率自20世纪初到末由5%～10%上升至60%～80%，可见，经济增加离不开科技信息资源的支撑。分布式核算、云核算、大容量数据存储与处理技能、社会化网络、移动终端设备、多样化的数据搜集方法都促进网络科技信息的指数级增加。怎么在数据的海洋里展开科技立异资源信息效劳就是本文评论的主题。

二、大数据布景下科技立异资源需求改动及发生影响

1.科技信息资源需求的改动

大数据的出现改动了用户运用科技信息的环境、获取信息的方法以及信息的运用方法，用户信息获取将是跨过时空、随时随地的行为，获取内容数字化、常识化、特性化、动态化，自主操作、互动机制及同伴机制成为用户获取运用信息的首要方法。用户关于科技立异资源的运用，一方面期望能够在大数据的沙里淘出真金，另一方面又期望淘金的方法能够随时随地不受约束。所以，科技信息效劳需求紧跟大数据开展，对科技信息的搜集需求广、全、新，对科技信息的剖析需求快、深、纵横向相关，以用户需求为中心优化科技信息资源的安排并进行快速发掘、深度发掘、同类科技信息的横向相关、科技信息开展与更新的纵向相关以及对多学科、跨学科、穿插学科间的科技信息进行监测与相关，终究向用户快速灵敏地供给恰当的科技信息资源。

2.大数据对科技立异资源的影响

大数据对科技立异资源的获取和剖析方法发生了严重影响。杂乱的数据量使得有必要将数据发掘、社会网络剖析方法、语义网、协作常识办理、核算机仿真、数据库等核算方法使用到人类学、社会心理学、安排学、社会网络理论、社会认知学和社会语言学等等社会理论中，以获取科技立异资源。关于用户来说，科技立异资源的获取方法不再是简略的查询下载和文献检索，而是愈加人性化的交互体会获取所需求的科技信息。大数据布景下，处理杂乱的科技问题需求选用多学科、穿插学科、跨学科的，归纳的方法对科技立异资源进行剖析、优化、安排。选用数据发掘、社会网络剖析技能对科技信息资源进行深度剖析及发掘，精确了解某一范畴的中心集体、关键人物、研讨热门，运用语义网技能对用户需求进行全面而又精确的发掘。

三、大数据布景下科技立异的新改动

1.大数据条件下科技立异的应战

2011年5月，麦肯锡全球研讨院发布了一份重视当时社会数据激流的陈述《海量数据：立异、竞赛和出产率的下一个前沿》。陈述以数字数据和文档的当时状况为根底，剖析大数据集怎么在现代社会中发明价值和发生更大的潜力。大数据年代，数据的价值日益突现。大数据犹如一座富矿，经过海量数据的处理、整合剖析，能够发现新的常识，然后发明新的更大的价值。数据不再只是是科学研讨的效果，而是科学研讨活动的根底。一起，海量数据的出现催生了一种新的科研形式，现在，科学研讨正在进入一个簇新的阶段，即科学研讨第四范式——数据密集型的科研制现。在信息与网络技能迅速开展的推进下，很多从微观到微观、从天然到社会的查询、感知、核算、仿真、模仿、传达等设备和活动发生出很多科学数据，这意味着科研人员需求在整个网络规划上对各类敞开动态的信息资源进行核算、剖析、探究，对海量信息进行剖析聚类，隐藏着的常识结构，趋势和改动，发现联系，发生立异思维和效果。这就改动了科学研讨的根本形状，科研人员从数据中直接发掘所需求的信息、常识，乃至无须直接触摸需研讨的目标，互联网成为了科技立异的试验室。

2.大数据环境下科技立异流程

科技立异的作业流是科研人员从协同规划、数据办理和获取效果的科研进程。Alex Ball剖析了I2S2科研活动的生命周期抱负模型，包含陈述的编撰，材料的研讨，问题提出，试验规划，研讨方案，项目开端，搜集样本，得到并剖析原始数据，效果解说，处理问题。Jennifer L. Shirk剖析群众参加科学研讨的模型，包含问题的提出、搜集信息和资源、假定、规划数据搜集的方法、搜集样本、记载数据、剖析样本、剖析数据、解说并绘图、得出结论、效果转化、评论效果、新的问题。美国明尼苏达大学曾在对教职工查询剖析的根底大将这个科学立异进程总结为发现、搜集发明、同享的进程。科学研讨形式的转化，使科学研讨进程成为以搜集数据、分类处理数据、剖析数据为主的数据密集型研讨。从研讨者对科技立异作业流模型的修正和大数据年代的特征能够发现科学研讨正在由假定驱动的试验证明转向根据探究的数据驱动科研制现，力求从海量数据中发现相关性，启示新思维。

3.集体协作与群众立异成为趋势

当今科学已进入大科学年代，跨地域跨安排的全方位协作研讨日益成为科学研讨的盛行趋势，处理杂乱的科技问题需求选用多学科、穿插学科、跨学科的穿插融汇研讨。而科技信息来历的多样性——观测设备、试验设备、传感记载上的科学数据和跨学科的参考性数据都成为科学立异的根底，信息网络也为跨地域跨范畴的协作交互供给了强有力的支撑。大数据年代，科学数据也出现杂乱性，动态性、海量性和多源异构性等特征，可是依然有很多的科技信息把握在本范畴科学家手中，不利于杂乱科学问题的处理，这就促进了科学研讨向集体协作开展。现在，国际上正在鼓起的研制集体之科学SciTS正是这一趋势开展的效果。美国学者对从1945—2008年全国际宣布的2100万篇论文进行研讨，效果发现简直一切科学分支都出现出一个根本性和普遍性的改动：在发生高影响、高引证科学效果时，集体比个别科学家越来越占优势；集体变得越来越大；集体越来越跨界超域。数据和趋势标明，大数据年代，跨学科穿插的集体协作将在处理杂乱问题，发现影响的科技效果方面发挥越来越重要的效果。

另一方面，新式的硬件与数据中心、分布式核算、云核算、大容量数据存储与处理技能、社会化网络、移动终端设备、多样化的数据搜集方法使海量数据的发生，从用户视点说，数据的多途径获取，日益人性化的用户界面、个人信息行为形式都简单作为数据记载下来，每个人都能够成为信息的供给方和运用方，这就使群众立异成为可能，大数据年代特征也显现立异的力气正在流向一般群众。

四、大数据布景下科技立异资源信息效劳的革新

大数据关于科技信息效劳来说既是要挟也是应战，科技信息效劳有必要针对资源的改动、用户需求的改动做出改动，一起这种改动能够最大化科技信息资源的运用功率，进步用户的满意度，促进大范围的科技立异。因而，为了习惯年代的开展，科技信息效劳有必要将海量数据与用户的特性化需求相结合，活跃向用户供给信息相关发掘效劳以及联盟保证效劳。

1.海量数据与特性需求结合

大数据年代海量的数据集促进了科学研讨范式的改变，科学研讨正在由假定驱动的试验证明转向根据探究的数据驱动科研制现，信息的动态性、海量性和易获取性也是群众立异成为可能。当时，信息用户面临的问题不是信息缺少而是怎么在海量信息中发掘有价值的信息。科技信息资源的供给有必要满意用户交互、即时、精准、特性化的要求。

①区别用户群。“大数据”能够帮忙安排对用户群进行愈加细化的区别，并针对用户不同的需求供给特性化的效劳。面临科研用户，深化用户科研活动进程来灵敏地供给咨询效劳和训练效劳， 支撑用户根据信息的常识剖析和常识发明。

②供给更敞开、更专业、更低本钱的科技协同立异效劳。面临互联网中海量的科技情报、文献常识立异资料，科研作业的建议、安排、沟通、效果使用等进程除需求精准的剖析与发掘效果外，更需求交融集体才智对常识资料进行深度加工与提炼，逐渐地将科技信息效劳转移到根据需求、根据用户、根据科研进程、根据常识发现与集成的形状上， 刻画一个敞开整合、动态定制、协同交互、有机交融各种效劳和手法、嵌入科学研讨科技立异协同效劳。

2.信息相关发掘效劳

Meyer Schoenberg曾指出因为大数据更多、更乱、相关性的特征，咱们能够只是寻觅“是什么”，而不用彻底了解“为什么”。现在，在科技资源处理方面，相关规矩使用最多的是在图书馆范畴对读者借阅信息进行相关规矩发掘，用来了解用户需求，供给针特性化效劳[15]。信息關联发掘效劳的中心是相关发掘技能，为了打破大数据带来的要挟与应战，科技信息效劳需求活跃运用相关发掘技能。微观上来说，运用该技能能够在数据中洞悉出能够完成多学科协同立异、跨学科帮忙立异的科技信息资源，完成这些学科科技信息资源的有用整合与交融，促进科技立异；中观层次上来说，该技能能够经过剖析论文、科研项目等信息帮忙寻觅科技情报范畴人物、安排、安排的协作联系，发现他们的研讨范畴及其研讨热门，并将这些发掘效果供给给对该范畴感兴趣的用户，此外，还能给这些具有协作联系的人物、安排、安排供给他们不知道的关于正在研讨范畴的信息；从微观层次上来说，相关发掘技能结合引文剖析法，能够帮忙用户找到与该范畴相关的一切论文，结合语义技能和本体技能，能够帮忙用户找到并快速了解某个范畴的根本概念，帮忙用户快速进入该范畴进行学习。

3.科技立异资源联盟保证效劳

科技立异离不开科技立异资源，大数据环境下，科技信息资源非常丰富巨大，可是大部分有价值的科技立异资源涣散在各个独立的企业高校、研讨安排，科技中介安排中，无法完成资源的同享，信息的敞开获取、集体协作的科研需求。因而，把握科技立异资源的各个安排需求树立面向科技立异的效劳联盟，以网络渠道为依托，以协作互利为准则，树立信息资源同享信息资源互通的联盟安排，共建同享科技协作沟通的根底条件，加速科技立异资源联盟保证效劳系统的树立，是大数据年代科技立异信息效劳的一个重要改变。

①整合科研软硬件资源，树立支撑科学发现的归纳数字常识根底设备，树立掩盖科技立异整个价值链的科技文献资源敞开与即时科技信息、科学数据、科教信息、技能信息、工业与市场信息、战略与方针信息的归纳常识同享渠道，完成各类内容的常识化安排、相关化检索和可视化运用。一起集聚其他涣散的信息资源，各个安排的科研人才、科研软硬件设备进行交互协作，协同立异。

②联盟内部一起构建一个根据用户体会，满意用户需求的科技信息效劳保证环境，集成各个联盟成员本身的硬件设备和软件使用，并以此为根底依照内外部事务需求完成云效劳，运用云效劳完成来联盟内部同享，用户还能够挑选是否对外同享，用户集体还能够借此公共云渠道同享沟通科技资源以霸占科研难题等。

参考文献

[1]杭雪花，刘海燕，叶晨. 高校科技效果转化的实践与探究总述[J]. 科技与办理2005，（06）：111-113

[2]陈豫.大数据影响科技信息作业未来的大布景[N]. 中国航空报，2012-12-18（T03）.

[3]学习国外经验构建面向用户的科技信息效劳立异系统[J].情报理论与实践，2009，（03）：42-46.

[4]田晓玲.大数据年代带来更理性、更牢靠的决议计划[N]. 文汇报，2013-03-11（00A）.

[5]任贤姬.相关规矩发掘技能在图书借阅效劳中的使用研讨[J]. 情报科学，2010，（05）：729-731+755.

作者简介

凌菲（1987.06-），女，壮族，广西南宁，研讨生学历，广西科技大学，硕士学位，研讨方向：数字化信息效劳。

刘海艳（1992.05-），女，汉族，广西桂林，研讨生学历，广西科技大学，助理讲师，硕士学位，研讨方向：教育技能学。