武夷山分享 http://blog.sciencenet.cn/u/Wuyishan 中国科学技术发展战略研究院研究员;南京大学信息管理系博导

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温故知新两则

已有 2141 次阅读 2023-10-5 08:04 |个人分类:图书情报学研究|系统分类:观点评述

温故知新两则

武夷山

 

2005年间,普赖斯奖得主Howard D White教授在一篇论文1中说:

情报工作正在从Glut(原意是“丰富”、“充斥”)走向Gist(要点、精华)。前者指过滤,从大量文献中挑选最感兴趣的。比如,科研人员怎样挑选读什么,不读什么。这部分内容可称之为信息寻求的社会心理学,White称之为“情报博采学”(Eclectics)。后者关涉文本,指的是制作关于综述、浓缩和标引的图式(Schemes),将信息压缩得更短,将很多东西放在很少的载体内,尤其是,用图形而不是文字来说话。White称这类工作为“情报提要学”。

情报博采学将人定义为一束兴趣和问题,情报提要学将文献定义为一束对人之兴趣的满足和对问题的解答。所谓情报工程的任务就是实现这两者之间的适配。所谓情报科学的任务就是要对人、对文献的微观和宏观结构有足够的理解,使得上述适配成为可能。

情报学的最终目标是产生一种人工智能,能使文献产生出对人的问题的答案。

 

博主今评:看看ChatGPT创造的奇迹,是否觉得White就是预言家?尽管ChatGPT的开发者不被认为是情报学家,而是AI专家,但我们可以认为,如果照着White的思路去发展,情报学就走在正确的道路上。

 

注1

Howard D White,Information Science Fiction, Bulletin of the American Society for Information Science and Technology, 2005, 31(3): 14-15

 

我2013年4月23日发表了以下博文:

美国加里福尼亚大学伯克利分校信息学院的Michael Buckland教授在JASIST杂志2012年第1期发表文章,What Kind of Science Can Information Science Be?(情报学可以成为什么样的科学?),原文见https://people.ischool.berkeley.edu/~buckland/whatsci.pdf。此文很精彩,现摘译其中几个观点,与大家分享。

文献计量学和信息检索二者相似,其高端(Virtuoso)计算都不具备坚实的基础。二者所借用的方法都是在形式化的(逻辑的、定义清晰的)环境中产生的,也是为着这样的环境而开发的。可是,二者都将这些方法用于非形式化的、非逻辑的、定义不清晰的对象和环境。这样做,虽然产生了有用的结果,但也必然导致无奈的(Compromised)、不协调的过程。

在争取资源时,我们往往说,情报学属于交叉学科(Interdiscipline)或是新兴学科,这就等于甘愿处于弱者的位置,因为很多以inter开头的词都有“示弱”的含义,如Interval(间隔)、Intermission(中断)、Interregnum(政权空白期)、Interim(中期),等等。

Søren Brier2008年发表了一本书CybersemioticsWhy Information Is Not Enough!(赛博符号学:为什么只谈信息是不够的),该书是对情报学的性质之博学的、完整的、具有统摄力的(Cohesive)思考。若问这本书是跨学科的吗?回答:是。但它是关于情报学现存领域的具有统摄力的统一理论。

情报学(Information studies)的中心关注点,是(也应该是)使人们更好地“被信息化”(informed),意思是学习得更好,变得更有知识。在实践中,信息服务更直接地关注的是knowing about(了解有关事物的其他东西),而不是knowing how(了解事物如何做)和 knowing what(了解事物是什么)。

总之,信息检索和文献计量学都很有用,它们都是量化的、技术性的,但不是科学性的(就“科学”这个词的规范意义而言),因为二者的基础都不坚实。

如果说情报学是一门科学,那它是关于人工物的科学,而不是自然科学或形式科学。Patrick1983b, 1986)曾说过:情报学涉及范围广泛的社会科学(及人文学科),还涉及某些高度专业化的工程学。

情报学关心的是文化介入(Engagement),因此、形式化的、定量的方法只能起辅助作用,尽管是非常有价值的作用。将信息检索和文献计量学表征为人工科学,是对现状的描述,而不是一种批评。

博主:我有两点评论。

迄今,在情报学内部,信息检索和文献计量学是两个圈子,基本上互不来往。前者与计算机行当关系更紧密,后者与科技政策、科技管理行当关系更紧密。Buckland教授从一个新的视角将二者归到一起,使得情报学内部不闹分裂。这一点很重要。

我虽然是Herbert Simon(司马贺)《人工科学》的译者,但在翻译过程中从未想过该书与情报学有何关联。最近几年才逐渐认识到,情报学也是一门人工科学(https://blog.sciencenet.cn/blog-1557-10221.html)。这一点与Buckland教授想到了一起,我很高兴。

 

博主今评:White教授说,情报学的最终目标是产生一种人工智能;Buckland教授将信息检索和文献计量学表征为人工科学。真是英雄所见略同啊,尽管Buckland的文章只引用了司马贺的《人工科学》,未引用White的上述文章。

 




https://wap.sciencenet.cn/blog-1557-1404713.html

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