科技情报人员与情报学研究人员不可替代或难以替代的三方面

武夷山

    随着信息技术的飞速发展，尤其是大数据与人工智能技术的突飞猛进，科技情报界有些同志感到，我们这些人似乎要被技术所替代，我们不再具有什么优势了。有忧患意识是好的，但是不必恐慌。我觉得，到目前为止，科技情报人员与情报学研究人员至少有三个方面的优势或能力，是技术不可替代或难以替代的。

    第一方面，指标、方法开路。我指的是，情报学研究人员通过巧妙地设计一些指标，或是识别出此方法的彼用途，能得出纯技术方法无法得出的结论。

    例如，加拿大信息与媒体学教授、国际著名的信息计量和网络挖掘专家邱黎雯（Liwen Vaughan，她当年可是上海科技情报研究所的研究生哦）及其博士生曾用共链分析方法识别企业的竞争地位。而在此之前，从未有人将共链分析付之这样的用途。按照他们的思路和方法，他们在21世纪初期就识别出华为是美国老牌IT公司的竞争对手，令美国竞争情报专家大为吃惊。这篇研究论文的标题是Comparing business competition positions based on Web co-link data: The global market vs. the Chinese market，发表于Scientometrics杂志2006年9月号。这是我个人最欣赏的信息计量学论文之一。

    又如，我曾定义了一个“人才外流严峻指数”。我们把科睿唯安ESI数据库所列出的“高被引作者”（我们当时利用的那次数据，是把各学科被引用次数居于全世界前250名左右的那些论文的作者作为高被引作者）作为“顶尖人才”的操作性定义。那么——
        A国对B国的人才外流严峻指数=（出生于A国的高被引作者占B国高被引作者总数份额）/（A国高被引作者总数占世界高被引作者总数份额）。
       分子表示A国对B国的高级科技人才贡献，分母表示A国的科技实力。为什么需要这个分母呢？一个国家若实力很强，即分母很大，则即使外流人才绝对数很多，也没什么大不了的，如我国的乒乓球。
        中国科学技术信息研究所的科学计量学研究团队根据1997－2006年高被引作者的国别分布和出生地信息，分别计算了有关国家和地区对美国的“人才外流严峻指数”，结果如下：
        中国大陆，28.0；印度，13.0；俄罗斯，5.1；韩国，4.2；中国台湾，3.6；中国香港，1.4。可见，在那个时段，中国大陆人才外流最为严重！
        当然，出生于中国、目前在美国效力的那些科学家，并非都是我们自己培养的，也有从小去了美国的，去的时候还算不上人才，对于这样的人，“人才外流”不是准确的描述。不过，这种情形对于俄罗斯、印度、韩国等国都存在。因此，上述总体判断是不错的。

    可惜的是，关于这个指标，我们没有写成期刊论文，只在一篇报纸文章中提了一下（http://blog.sciencenet.cn/blog-1557-51283.html）。

    这方面的指标或方法设计出来后，可以让机器去执行，但是，计算机自身是不会设计这些东西的。打个比方，到目前为止，人工智能下围棋已经是超一流水平，但人工智能还发明不出像围棋这么高深的智力游戏。

       第二方面，快速反应。指的是专业科技情报研究人员能够快速且较完满地满足各级各类决策者的五花八门的需求。

    例如，多年前的某一天早晨，美国佐治亚理工学院负责科研的副校长想尽快了解本校在某一科研领域（好像是纳米科技，我记不清了）的实力与兄弟院校的对比。Alan Porter教授（科睿唯安一些重要数据分析软件的开发者）领衔的技术挖掘（tech mining）团队只用个把小时的时间，就为副校长准备好了回答其问题的演示PPT及简要的文字说明。他们的反应如此之快，得益于Alan Porter团队在科学计量学领域的长期积累，他们为美国国家科学基金会（NSF）做了多年的国别高技术指数对比分析。他们这个团队，要人才有人才，要方法有方法，要数据有数据，要展示会展示。

    再善于大数据挖掘的技术专家，若没有情报学的指导和在情报学领域的长期浸淫积累，决计没有这么快的反应速度。

    第三方面，跨界启示。我指的是专业情报人员可以搜集源头广泛的、大大超出情报服务对象通常关注范围的各种信息或情报供客户参考，这类信息的启示作用是难以估量的。

    例如，斯坦福国际咨询研究所的企业情报部曾编有一份供企业老总参阅的简报，其信息源五花八门。有一次，情报人员将丰田公司内刊上提到的某位丰田工程师的牢骚编入了简报。那位工程师说：在我们年轻的时候，追逐时尚就要看开什么款式的车；现在的年轻人，哪怕是丰田公司的年轻人，本身是搞汽车的，最热衷谈论的时尚话题却是新潮手机款式。斯坦福国际咨询研究所企业情报部的情报专家敏锐地感到，那位工程师的议论其实意味着：在注意力经济的时代，谁争夺了眼球，谁就可能是我们的竞争对手。因此，丰田的竞争对手不仅包括日产和福特，而且可能包括苹果和三星。因此，不论什么行业，不论什么学科，都得在争夺受众注意力方面投入极大的精力才行，也就是要前所未有地加强广告之类的业务，前所未有地强化科学传播。

    在提供跨界启示情报源方面，大数据目前还基本派不上用场，这是因为，大数据善于捕捉强信号，而能够提供跨界启示的几乎都是弱信号。