知识管理态势下情报学研究内容的变化，本文主要内容关键词为：情报学论文,态势论文,知识管理论文,内容论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
当今世界，一个国家或地区的发展越来越依赖于知识创新及对创新成果的应用。人们 普遍认为知识是提高生产率和实现经济增长的驱动器。美国经济学家保罗·罗默在其著 名的“新经济增长”理论中提出，知识的投资可以“收益递增”，知识可重复使用，只 有把知识直接放到生产体系中考虑(即把知识列为生产函数的参数)，该生产体系才是完 整的。
知识管理是开发知识价值的工具和保障，也是知识创新体系的内在动力。因而知识管 理成为一种备受社会推崇的管理思潮。这种态势巩固了知识作为社会战略资源的地位， 增强了社会开发利用知识的信心。由于情报学在知识开发与管理上具有专长，知识管理 与情报学开始融合，情报学的学科地位因而提高。一个由英国国家图书情报委员会(LIC )资助的国际研究项目认为，鉴于各类社会组织和机构对知识管理的重视以及信息技术 、信息管理与知识管理之间的内在联系，图书馆及情报行业应尽快表明其对知识管理的 重视并参与到知识管理的研究中[1]。国内外一些情报学专家指出，之前基于文献信息 的情报学学科框架已难以适应新形势的要求，建立一个基于数据、事实和知识的学科框 架，即建立一个以信息管理和知识管理为核心领域的情报学已是大势所趋。瑞典知识管 理专家T.D.威尔逊用检索词“知识管理”对2001年Web of Science上的引文索引进行检 索，对命中文献按学科进行了分类，统计结果如表1所示[2]。
表1 检索实验文献分布
文献所在学科领域 命中文献数
计算和信息系统(computing & information systems) 26
情报学、信息管理和图书馆学(information science,
18
information management & librarianship)
管理(management) 13
人工智能(artificial intelligence)10
工程学(engineering)
8
医学(medicine)4
结果显示，在众多以“知识管理”为研究内容的学科中，图书情报领域的研究成果仅 次于计算与信息系统领域，居第二位。这说明，在知识管理和知识经济的态势下，情报 学者在知识管理研究上已有所行动，在新一轮学科地位调整的潮流中占得了先机。
社会导向的转换和学界研究方向的试探性转移，加速了情报学原有研究领域的扩展和 新研究领域的出现。比如竞争情报以及知识管理的方法体系便是原有情报学研究领域在 新环境下的扩展；信息架构、知识审计、网络知识发现和网络技术应用等则是情报学近 年才涉及的新研究领域。有学者批评这种态势只是“把其他信息学科的研究对象和研究 内容据为己有，而不是在本质上与核心上深化和发展情报学，使得情报学离它的本质与 核心越来越远”[3]。但我们认为，学科发展过程中这种短暂的迷乱是正常的。
总体来说，知识管理态势下，情报学研究内容的变化主要表现在四个方面，即：更加 重视用户和市场研究，研究定量化，加强了网络和智能技术研究以及学科集成化。
1 研究以用户和市场为导向
情报学是应用性很强的学科，它通过对信息资源的组织和开发为科研和决策人员提供 相关知识。情报工作则通过信息采集、组织、加工和存储等多个环节，最终输出信息产 品。
信息产品能否实现价值并帮助形成有效决策，是以其是否满足用户需求为评价标准的 。因此，在情报加工过程中必须始终以用户需求为导向；在市场交易行为中，这种用户 需求导向直接反映为市场导向。用户研究能为改善情报工作提供行动目标、决策依据和 理论基础；市场研究则为信息市场提供针对性强的产品。因此，知识管理态势下的情报 学首先瞄准了用户和市场研究。
1.1 信息用户研究范围扩展
用户研究在情报学中有着特别重要的地位。在早期的研究中，卢太宏将“面向情报(信 息)用户”当作信息科学的三个研究规范之一，他称该规范“是一个空白最多、富有发 展前景的领域”，并认为信息科学研究的重心有逐渐转向用户研究的趋势[4]。
胡昌平在《情报用户研究的回顾与前瞻》[5]中指出，20世纪90年代后情报用户研究在 多方面取得了重要进展，表现为：①研究对象由“特定领域的专业人员”扩展到“处于 一定信息环境中的、从事各种社会职业工作的一切社会成员”；②提出系统化用户研究 理论，即围绕用户进行包括资源开发、定向交流和组织利用在内的全面研究；③社会学 、心理学等学科研究方法融入情报用户研究，将“用户研究方法论”的研究引向深入。 但文章并未进一步指出90年代后用户研究广泛化、深刻化和系统化的内在原因。笔者认 为，在“信息爆炸、知识贫瘠”的背景下，社会各层次的组织和个人均不同程度地面临 信息过载、知识获取难度大的压力。与以前相比，要在同等高度上理解某个特定问题， 人们需要花费更多精力采集信息。这种困境逐渐向全社会范围扩散，使整个社会对知识 管理技巧和方法的需求量增加，知识管理逐步由专业机构的特有技能转变为社会大众的 必备技能。这种转型促进了用户研究的广泛化、深刻化和系统化，而这也是知识管理态 势的重要表现。
最初的情报工作是非营利性的，主要面向科技、管理等专业领域的人员，因此情报学 除重点揭示情报需求的规律和特征外，无需全面研究用户的需求机制、消费心理和效益 产出，更不用关注不同用户的消费结构和消费能力。知识价值被重新评价后，社会总体 对知识的供需关系发生变化，知识需求者的类型更广泛，需求面也大大扩展，研究的视 角也因之改变。举例来说，普赖斯时代进行的用户研究基本限于技术人员和科学家，而 到了20世纪80年代，用户研究的范围扩大到“工业、农业、商业、金融、社会福利及社 会科学学术研究者与实际工作者等社会各行各业”[6]。在知识管理态势下，社会更加 重视知识共享和隐性知识挖掘，积极促进学习型组织建设，原来那种单向的、直线的知 识传递方式逐渐显露出局限性，更为有效率的、网络化的、交互式的知识传递方式开始 得到广泛应用。在这种知识传递网络中，用户分布式地充当各个结点，起着既是信息用 户又是知识的散发者的作用。以此为基础，知识管理探索者积极研究结点用户的信息需 求和行为，这也是当前情报学重点关注的领域。
1.2 咨询理论和实践的地位提升
在情报学的所有研究内容中，最能体现知识价值的就是咨询服务工作。直到20世纪80 年代，情报学所研究的“咨询服务工作”还仅仅只面向科研课题和政府决策的信息提供 ，情报界一般称之参考咨询或者科技咨询。这些咨询服务机构利用占有的资源，采用一 定的研究手段和方法为信息用户解决因知识匮乏而引起的问题，他们的服务类型主要是 政策咨询、工程咨询和技术专题研究等。在理论研究方面，情报专家和咨询专家将主要 精力放在了咨询用户研究、信息获取和分析以及情报人员在咨询工作中的定位等方面。
知识管理态势下，社会更加重视知识资源，社会分工进一步专业化使知识获取难度增 大，原来那种低层次的咨询服务已经无法满足社会需求。市场竞争进一步加剧后，咨询 工作“以问题解决为导向”的特点迎合了市场的需要，获得了前所未有的动力。与此相 随，咨询工作更多地融合了经济学、管理学和心理学的知识，与经济系统的结合也更加 紧密，咨询工作开始成为一个发展迅速的新兴产业。知识背景不同的咨询专家以团队的 形式聚集，整合他们掌握的各类知识解决客户的问题。在此过程中，不能有效地管理知 识资源，就无法提供高质量的咨询服务，知识管理理念和工具则较好地扮演了“问题解 决过程”中的“知识整合者”角色。
根据国务院政策法规司和北京科技情报所的调查，1989年我国共有咨询机构3.3万家， 从业人员69万人，营业额近83亿元[7]。而到2004年，仅北京地区就有咨询机构7000余 家，上海地区则更多，有8000余家[8]。据统计，世界500强的企业中有50%左右的公司 拥有自己长期合作的国际著名咨询公司。美国电话电报公司(AT&T)有1000多家咨询公司 为其进行全方位、多层面的咨询，每年咨询费用高达3亿多美元[9]。自2000年始，我国 咨询市场也开始蓬勃发展，原来各类产业研究所、情报中心纷纷转型成为信息咨询机构 (尤以万方数据、赛迪集团等较为突出)，他们提供的咨询服务以知识量大、综合性强、 数据准确可靠等特点赢得了市场认可。情报学界对咨询也反应强烈，目前国内各情报学 院系(包括武汉大学、北京大学、南京大学等)均开始设立相关咨询课程，并培养研究生 ，很多情报学学生都将咨询业作为从业的首要选择。咨询产业的蓬勃发展引起了社会对 咨询理论的重视，在此研究领域中，情报界是最为重要的生力军。
2 情报学的定量研究逐渐深化
马克思指出，一个学科发展成熟的标志是它与数学的充分结合。有的情报学者认为， 情报学走向成熟的标志是文献计量学的建立。布拉德福定律(Bradford's Law)、齐普夫 定律(Zipf's Law)及洛特卡(Lotka's Law)三大定量描述文献发展的定律被总结发现， 标志着文献计量学的产生。不过，“文献内部特征标定”、“这些特征量化标准的确定 ”等问题不解决，情报学就无法向语义层次纵深发展，突破这两个瓶颈是情报学家现阶 段的主要任务。
2.1 信息计量和效果评价的研究范围扩展
人们最初管理情报基本是依据经验进行的。文献计量学产生后，情报人员运用数学方 法重新发现和处理信息传递的种种矛盾，从定量的角度分析和研究信息的动态特性，并 找出其中的内在规律[10]。布拉德福总结信息资源之间相互引用的关系并进行定量化描 述，为精确揭示信息资源的重要性、判定信息资源间的联系程度提供了依据，分属不同 学科的信息资源得以用某种确定关系(即引用与被引用的关系)组织起来。随着情报学研 究客体由文献向信息不断泛化，邱均平在1994年提出，信息计量学是未来的发展方向。 但随着社会知识化态势的凸现，他于2000年修正了此看法，指出计量学向知识体系化发 展的趋势[11]。在知识信息表达与组织方面，用于知识管理的数据挖掘等技术推动了信 息计量学由“物理层次的文献单元”向“认识层次的知识单元”的转换，加速了知识信 息计量从语法层次向语义、语用层次的发展。以此为基础进行的知识单元和语义内容计 量，是情报学界正逐步关注的研究内容。
为发现信息服务的缺陷，提高信息用户的满意度，信息机构会对其运行状况和服务效 果进行评估。以前，评价模型主要是定性的，结合信息服务的目标和特点，评价人员会 根据用户的不同侧重点综合建立评价模型，指标一般包括可靠性、及时性以及针对性等 。由于定性评价模型会受到评价者主观因素的干扰，人们希望建立一种纯定量评估模型 ，使结论更具科学性。20世纪80年代末，图书情报界和商业管理界频繁接触，商界用于 服务业营销分析的SERVQUAL方法引起美英图书馆界的关注。SERVQUAL采用问卷调查的方 式了解用户的主观感受(知觉)，从5个层面来反映用户对这些问题的不同看法，并且对 每个层面分析分解，共确定22个问题。调查时，要求用户对每一个问题按照他所认为的 可接受的最低服务水平、实际感受的服务水平和理想的服务水平三个方面进行评分，评 分标准按照从低到高划分出1-9个等级，对每个方面用户根据自身的理解和感受给出一 个最接近的分数。之后，很多大型图书馆先后将符合本馆实际的、修改后的SERVQUAL体 系作为自身服务质量的定量评价标准[12]。影响较大的为ARL(美国研究图书馆协会)和 得克萨斯州某大学共同实施的LibQUAL评测项目。SERVQUAL等评估模型虽然仍存在理论 和操作上的缺陷，但这标志着情报机构的效果评估向定量化迈出了坚实的一步。
2.2 信息经济学和知识审计成为情报学的研究内容
信息量的增加可降低预测不确定事件的难度，这点香农早已论证过。国外的信息经济 学研究以不完全信息理论为基础，认为经济实体需要为事件发生的不确定性付出经济成 本，因而不确定性的减少是一项收益。从这个层面上来说，信息经济学认为，将信息作 为一种经济物品进行分析是可能的，也是非常重要的。知识经济的浪潮下，信息经济学 推动了对知识的经济价值的研究。国内以武汉大学马费成等为代表的情报专家借鉴信息 经济学理论并加以发展，形成了以信息产业发展和政策为主要内容的情报经济学。现在 情报专家又将视野扩展到如对知识的经济属性、知识的经济价值分析以及知识对于经济 发展的内生增长机制等的知识经济的研究中。
在知识资产和经济分析的研究领域，近期在企业界提出的“知识审计”是一个典型。 祁延莉指出“知识审计是一个动态的、循环的流程，它对企业知识资源进行系统的、科 学的考察和评估，分析企业已有的知识(知识基础)与缺乏的知识(知识需求)，针对企业 的情况，提出诊断性和预测性的审计报告”。在具体的测度方法方面，瑞典知识管理专 家斯威比倾向于从资产评估的角度，利用资产评估表和损益表对企业的知识资产和知识 投入进行估计。斯威比创立的知识审计体系在欧洲得到普遍认可，企业也第一次实现了 对知识资产的价值进行系统客观的评估。知识审计并不尝试对知识单元进行区分和测度 ，但它从经济角度考察知识量为情报学研究提供了新的视角。
3 网络和智能技术研究受到普遍关注
知识管理态势下，语义网络(Semantic-Web)、智能网络、专家系统(expert system,ES )、网格(Grid)等技术成果被情报专家纳入自己的视野，并与情报学其他研究领域迅速 融合。
3.1 语义网络被应用于知识组织
语义网络(Semantic-Web)在20世纪80年代就有人提出，当时万维网正处于发展初期， 语义网络的理念未能得到广泛关注。为了管理不同类型的知识资源(尤其是网络资源)， 万维网联盟(The World Wide Web Consortium,W3C)在2001年2月推出了语义网络行动
(Semantic-Web Activity)[13]，此后语义网络的概念广为传播。万维网联盟的初衷， 即语义网络的目标是开发一系列计算机可理解和处理的、表达语义信息的语言和技术， 以支持网络环境下广泛、有效的知识自动处理。目前，语义网络主要致力于支持对网络 信息资源及其内容的语义和语义关系的表征以及代理系统基于语义对数据的自动分析、 理解和处理。另外，语义网络还研究不同应用领域与代理系统间基于语义的知识交换、 转换和复用[14]。
简而言之，Semantic Web利用类似分类体系的本体论(Ontology)将语义结构赋予网页 上有意义的内容，然后通过可理解这种概念结构的客户端代理软件对网络进行搜索[15] ，从而帮助用户管理海量信息资源，高效地获得所需知识。知识管理技术一方面提高了 社会管理知识的效率，另一方面也促使社会对知识利用提出更高的要求，Semantic Web 正是在这种形势下被开发出来的。语义网络的创新在于将智能技术、网络技术和信息组 织的理念很好地融合成一体，形成一个面向终端用户的智能专家系统，该系统既能解决 用户提出的问题，又能为用户提供一个自行管理知识的平台。有人直接称语义网络为“ 具有人类智能的网络”，这种称谓足见人们对语义网络的重视。
3.2 知识发现和人工智能被重新定位
知识发现(knowledge discovery in database,KDD)一词是1989年在美国底特律市召开 的KDD专题讨论会上被正式提出的。一般它指从复杂的结构化数据(具有大数据量、不完 全性、不确定性以及稀疏性等特性)中提取新颖、有潜在作用并能被人所理解的知识的 非平凡抽取过程[16]。对于长期从事信息和知识开发利用的情报专家来说，知识发现无 疑是推动知识管理由语法层次深入语义层次的重要工具。情报专家和计算机专家都将知 识发现作为知识管理研究的重要内容，目前，信息过滤、数据挖掘和信息分析等技术正 被用作开发更深层次知识的管理工具。
如果说信息系统主要面向信息管理的话，专家系统则主要面向知识开发。专家系统指 在某领域内具有专家水平，模拟专家的思维活动、推理判断，求解专门问题的计算机程 序系统，它是人工智能领域中最广泛、最实用、最有成就的分支(其他分支包括模式识 别和智能机器人等)。由于专家系统在元知识描述、知识推理以及知识库结构设计等方 面的突出表现，一些有技术背景的情报专家开始了对专家系统的研究。与计算机专家研 究专家系统的侧重点不同，情报学家主要在学科范围较窄、内部知识体系比较成熟的学 科领域应用专家系统。某些情报专家将专家系统的推理模块作为检索系统的组件，使一 般的检索系统成为具有用户提问理解能力和自我学习能力的智能检索系统，用户界面将 更为友好。
4 情报学内容体系呈现集成化趋势
情报学发展的各个阶段，情报专家都在吸纳其他相关学科的方法和理论以构建情报学 理论体系。知识管理态势下，在解决不同领域用户提出的问题时，情报专家运用的知识 涉及政治、军事、经济和文化等多个方面，借鉴了包括图书馆学、档案学、信息科学、 经济学、管理学、心理学、哲学等多个学科的研究方法。面对知识经济的浪潮，情报学 在这种广博的知识背景下逐步走向集成化。
情报学研究方法和理念在社会各学科领域得到重视，知识专家更多地参与到人们解决 问题的过程中去，这是信息管理和知识管理向社会广泛渗透和整合的结果。目前此趋势 愈加明显，这种整合不再局限于学科应用领域的扩展，更为重要的是，情报学各分支学 科和研究内容也呈现出整合和集成的倾向。
4.1 信息资源管理观的视野大大扩展
信息资源管理(information resource management,IRM)是20世纪70年代在美国最先被 提出的。作为一种管理哲学，它是一种更高层次的管理模式，以战略资源的思想为指导 ，以信息技术为支撑，以政府和企业的发展目标为导向，整合现有的各种手段和方法( 注：赖茂生，信息资源管理.北京大学信息管理系讲义，2004：2)。信息资源管理的内 涵不同于传统的文献、文书管理，也不同于数据管理和情报管理，计算机技术、信息系 统、信息机构和组织以及信息管理者等内容都包含在信息资源管理观的视野内，可以称 之为“大信息资源管理观”。
知识管理态势下，资源一词不再局限于物质和能量，信息资源也不再局限于信息本身 。大信息资源管理观强调情报学、计算机系统和商业、社会科学等的融合，这种管理观 不仅应用于专门信息机构，同样也适用于政府和企业的资源管理。大信息资源管理观强 调资源概念的广泛性，即不仅包括信息内容，还包括信息技术、信息设备、信息人员和 信息机构。不仅如此，知识管理理论广泛传播后，也被情报专家纳入了大信息资源管理 理论的范畴内。大信息资源管理观的特点为：①信息资源内涵由“信息内容”向“信息 内容、信息技术、信息设备和信息人员”扩大，知识也被看作重要的战略资源；②情报 学学科边界扩展，各相邻理论的方法和工具被纳入情报学学科体系；③从重点关注信息 资源转移到关注包括信息机构在内的信息生态环境；④信息资源管理及相关管理思想更 加深入政府和各类企业。大信息资源管理观对于“信息资源”理解的泛化导致了情报学 学科体系的扩展，反映了情报学在知识管理态势下研究内容体系的整合态势。
4.2 以提升竞争力为目标整合知识管理和竞争情报
知识管理和竞争情报都是美国企业界提出的概念，目的都是为提高组织的竞争力，保 持竞争优势。知识管理重点关注企业内部知识的共享和利用，竞争情报则更强调企业外 部环境信息的获得和防止内部信息外泄。两者的区别是，竞争情报关注一切与企业竞争 力有关的情报，以外为主，兼顾企业内部，涉足范围比较广泛。而知识管理关注的是企 业组织、企业员工知识的共享和创新，范围相对集中、但更专深，是一种“内修”活动 [17]。
有调查表明，考察两者研究对象、运行目标、服务对象和运行方式等指标，知识管理 与竞争情报具有相当高的相关度。尽管知识管理和竞争情报在侧重点、内涵和外延以及 处理方法等方面均有差异，但在企业提高组织运行效率和市场反应速度这一目的上，两 者存在对接的要求和可行性。将知识管理思想贯彻于竞争情报系统建设过程、利用组织 内部的竞争情报系统强化内部知识共享等，是学界当前广为讨论的话题。而实际上，两 者在商业经营领域的融合已是大势所趋。目前，国外如IBM、Motorola等实施竞争情报 已久的企业正加强内部知识资源管理，如在内部建立案例数据库、知识共享网络以及企 业知识地图等；国内主要竞争情报系统提供商(如易地平方等)，也将知识管理的理念融 入产品中，尝试提供资源整合能力更强、效果更好的系统。知识管理与竞争情报在商业 上的整合应用，加速了情报学学科研究内容体系的整合。
正如“力”一样，“信息”描述的也是物与物之间的相互联系与作用。有学者认为， “力”是所有联系中最低层次的相互联系，而信息则是更高层次的相互联系。人类在17 世纪因为对“力”的普遍开发而产生了一次大规模的社会飞跃。在21世纪，人类会因为 对“信息”的普遍开发而实现再一次飞跃。
在未来若干年内，情报学研究体系将逐步发展成熟，情报学将形成以信息和知识为基 础的学科框架，基于语义层次的信息组织和知识开发将是情报学理论体系的核心之一。 当社会更多地把视线从物质资源开发利用转移到信息资源的开发利用上时，计算机技术 和情报技术的广泛利用，可能会促使社会生产力得到极大提升。
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