大数据背景下的应用情报学研究

Ⅰ 如何在大数据时代的背景下将高新科技与情报信息工作相结合

随着学科的深入交叉融合及社会发展、经济发展与科技发展一体化程度的增强，情报研究正从单一领域分析向全领域分析的方向发展。
首先，表现在各领域中的情报研究从视角、方法上的相互借鉴。从方法上看，社交网络分析方法、空间信息分析等其他学科的分析方法，广泛应用于军事情报、科技情报等领域，心理学等领域的理论也用于情报分析的认知过程，以指导情报分析及其工具的研发。同时，情报学中的引文分析等文献计量方法也被借鉴用于网站影响力评估。从技术上看，可视化、数据挖掘等计算机领域的技术，为情报研究提供了有力的技术视角，情报研究获得的知识反过来又给予其他技术领域的发展以引导。可见，无论从思想上、方法上、技术上，各领域之间的交叉点越来越多，虽然这种相互借鉴早就存在，但现在意识更强、手段更为综合。 其次是分析内容的扩展，这也是最为重要和显著的变化。在情报研究过程中，不仅仅局限于就本领域问题的分析而分析，而将所分析的内容置于一个更大的情景下做通盘考虑，从而得出更为严谨的结论。联合国的创新倡议项目GlobalPulse在其白皮书“BigDataforDevelopment：Opportunities&Challenges”［7］中指出，情境是关键，基于没有代表性样本而获得的结论是缺乏外部合法性的，即不能反映真实的世界。在情报研究领域，一些数据往往因为一些不可抗力的原因而不完整，如早期的科技数据，可能由于国际形势等外部因素，导致一些国家的科技信息无法获取，基于这样缺失的分析样本来评估该国的科技影响力，如果仅就数据论数据，无疑是会得“正确”的错误结论，这时应针对这样的异常情况，将研究问题放置在当时的时代背景下，揭示背后的原因，从其他方面收集信息来补充，才能得出符合实际的结论。也就是说，必须要考察不同时间戳下的相关信息，再对分析内容加以扩充，这实质是一种基于时间轴的扩展。另外，将内容扩展至本领域的上下游则是一种更为重要的扩展。例如，考察某项技术的发展前景，如果仅就该技术本身来讨论，可能会得出正面的结论，但如果结合特定地区人们对该技术的态度、当地的技术水平、物理条件、发展定位等，却可能会得出相反的结论。这就说明，在很多领域中，环境不同，发展程度不同，要解决的问题也就不同。一些地区当前关注的问题不一定就是其他地区要关注的问题，某些欠发达地区当前不一定就必须照搬另一些所谓发达地区的当前做法。这需要通盘考察，分析相关思想、观点和方法产生的土壤、使用的条件，结合当前环境再做出判断，否则可能会对决策者产生误导。

Ⅱ 情报学属于大数据相关专业吗

情报学属于信息管理学科，属于大数据相关专业，情报学的研究对象是科学情报及其活动规律，它帮助人们充分利用信息技术和手段，提高情报产生、加工、贮存、流通、利用的效率，追求的目标是最佳的标引方案、最少的情报查找时间、最大的情报流通，在就业市场上可为前景广阔，需要的人才量很大。

现在国内情报学教育没有统一的标准，学校与学校之间学习内容差别很大，课程设置和导师研究方向差别也较大，学生来源差别也比较大。因此就业方向差别也较大，从信息技术，到企业管理，再到市场营销，再到科学研究，图书馆管理等，可以说是五花八门。

就业方向：

本专业毕业生可到信息咨询公司、大型企业、信息资源开发与服务公司、政府机构、情报研究所、安全局、高校与公共图书馆等从事信息搜集、信息管理、信息开发、竞争情报、信息咨询与服务、相关学科的科研和教学工作及其他相关工作。也有一部分毕业生选择继续读博或出国。

公安情报学的学生毕业后将直接从事公安情报工作，包括国内安全保卫、各类刑事犯罪侦查、社会治安管理情报的搜集、整理、分析和使用等工作，或从事相关专业的教学、科研工作。