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Don R. Swanson的情报学学术成就

已有 10263 次阅读 2007-9-29 08:04 |个人分类:图书情报学研究|系统分类:人物纪事

Don R. Swanson的情报学学术成就

的方法论意义与启示

                                武 夷 山

(武警总医院,北京 100039   (中国科学技术信息研究所,北京 100038

 

(发表于《情报学报》2003年第3期)

 

摘要  随着科学技术的飞速发展,专业分工越来越细,跨专业的沟通变得更加困难,而一个专业领域的信息可能对另一个专业领域是有价值的,一定存在着某种隐含的有价值的关联,而以常规的方式是检索不到这种关联的。美国芝加哥大学情报学教授Don.R Swanson创立了一种情报学方法──基于非相关文献的知识发现方法及人机交互系统Arrowsmith,很好地解决了这个问题。本文详尽地介绍了Swanson的情报学方法的产生背景、概念及应用情况和美国情报学界及作者对Swanson的情报学方法的评价;最后从三个方面探讨了Swanson的情报学学术成就的方法论意义以及带给我们的四点启示,认为Swanson创立的基于非相关文献的知识发现方法为情报学指明了新的研究方向,对情报学的学科建设具有重大意义。

   

关键词:Don R.Swanson  Arrowsmith  知识发现 非相关文献

 

The Methodlogical Enlightenment and Significance of

Don R. Swanson’s Achievements in Information Science

Ma Ming  

(GeneralHospital of Armed Police Forces, Beijing 100039)

Wu Yishan

(Institute of S&T Information of China, Beijing 100038)

 

 

Abstract  

With the rapid development of science and technology, specialties are split into subspecialties further and there are poor communications across specialties. Information developed in one area of research may be of value in another without anyone becoming aware of the fact, so there should be many implicit undiscovered connections of interest which can not be retrieved by conventional computer-aided literature search. Don R. Swanson, professor of information science at the University of Chicago, solved this problem.

He developed an information method called non-interactive literature-based discovery and designed Arrowsmith, which is an interactive software and search strategies. This paper introduces the background

, concept and application of Swanson’s information method in detail and the reviews of American information scientists on Swanson’s

method and explains the author’s opinion. At last, the paper discusses the methodlogical enlightenment and significance of Swanson’s  achievements in information science. Swanson is opening up a new way of doing information science.

 

 

 

Key words: Don R. Swanson   Arrowsmith   knowledge discovery   noninteractive literature

 

 

 

情报学是一门成长中的年轻学科,一般认为,以V.Bush1945年发表的著名论文“As We May Think”为开端,迄今为止已有50余年的历史[1]。从情报学的发展看,经历了艰难和曲折的历程,情报学与其它软科学研究相比明显滞后,尤其是近年来情报学的发展正面临着日益严重的危机和挑战,其根本原因在于理论的困乏和方法论的建设力度不够。情报学发展至今,仍然缺乏纯情报学的专门方法,而多是借鉴和移植其它相关学科的方法,这样严重影响了情报学的学科地位。如果不能从理论和实践两方面来建设自己的方法论体系,就难以把情报学当作一门学科来发展,就不能在软科学界获得自己应有的地位,这也是目前情报学界面临的最大挑战之一。

1985年美国芝加哥大学的Don R. Swanson教授创立了一种纯情报学的研究方法──基于非相关文献的知识发现,仿佛一股清新的空气为情报学带来了新的活力。于2000年,美国情报科学与技术学会(ASIST)因为Swanson独特的情报学方法授予他该学会的最高成就奖,该学会对他的评价是:Swanson是一位完美的情报学家,他为基于文献的知识发现研究奠定了理论基础,他所开创的情报学方法和对情报检索功能的扩展使情报学的地位得到了提升。Swanson出色的工作指明了“情报学到底是什么”和“情报学家应当做什么,由于他在非相关文献领域所做的先驱性的研究工作,Swanson已成为情报科学应努力追求的目标和方向。

1 非相关文献的知识发现

1. 1产生背景

在四十多年以前,科学家就在积极地探讨科学知识分裂化(fragmentation of scientific knowledge)现象,但一直没有很好的解决方案。美国芝加哥大学的教授Don R.Swanson从三个方面对知识片断理论作出了说明[2]

1)客观知识的总量与人类吸收知识的能力之间存在着巨大的差距,并且这种差距在不断地扩大。

2)在信息爆炸时代,随着科学技术的越来越专业化,跨学科的信息传递变得更加困难,就会产生知识的分裂,并且随着知识的持续增长,这种现象会更加严重。

   3)一个专业领域的信息可能对另一个专业领域是有价值的,跨学科间一定存在着潜在的未被发现的关联。事实上文献间隐性的关联数量可能远多于显性的相互引用的关联数,并且这种隐性关联的发现比信息本身的增长更有意义。

Swanson通过深入细致的研究,证实了上述现象的存在。Swanson1985年一个偶然的机会,发现两篇医学文献放在一起,会揭示出一个问题的答案,而这个答案是从单独一篇文献得不到的。这预示着在医学文献中存在着大量的未被发现的隐含的关联。举例来说:A表示一种物质的摄入可能导致一种独特的生理改变B,而B又作用于身体的某器官或一种疾病C。如果把两类文献放在一起加以研究就会获得有用的信息即A作用于C,而这种信息是不能根据单独一类文献得到的,我们称ABBC这两种文献是互补的。并且,一个专业领域的文献的作者和读者一般并不熟知另一专业领域的文献,也就是说两类文献从没有或很少被共同引用并且也不相互引用,我们称这两类文献是相互独立的,也就是非相关的。这种情况在两个不同的专业领域是经常存在的,因此几乎没有人考虑到把两类文献放在一起加以研究,也不会有人注意到AC之间可能存在的隐含联系。互补性和非相关性描述了在公开信息中存在着未被发现的有价值信息的模型结构。图1说明了在目标文献A和源文件C之间有很多中间文献B[3]

 

 

 

 

Target

Literature

A

 

 

   Source

  Literature

     C

 

AB1           B1          B1C

AB2           B2          B2C

AB3           B3          B3C

AB4           B4          B4C

Intermediate Literatures

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


1 互补的非相关文献

 

 

12 Swanson的知识发现方法

Swanson认为在已经发表的非相关文献中可以推理得到未被发现的知识,并举出了一些令人信服的例证。他把这些通过推理而得到的有价值信息称为“公开文献中未被发现的知识”。公开是指已发表的文献,直到有人检索到相关的文献并注意到它们之间的逻辑关联才会推理出新的知识。由于这些文献是关于不同主题或属于不同学科的,从中推理出新的知识可能需要相当长的时间或凭借某一次很好的运气。

Swanson解决了这个问题,并相应设计出了一套计算机软件系统──Arrowsmith(详细介绍见下文)去搜索非相关文献中的这种联系,目的在于帮助研究者从中找到新的有科学价值的信息。Swanson的工作得到情报学界的普遍赞同,Swanson称他的方法为基于文本的情报学方法。

最近Swanson与伊利诺斯大学精神病学助理教授Neil R. Smalheiser合作,主要致力于以下的研究,A和C通过实验一定存在某种联系,而想知道他们是如何关联的,或者说A和C的可能相关性究竟是什么。

13 什么是Arrowsmith

   常规的MEDLINE检索方式是通过给定的题目检索已发表的文献。然而,这种方式在进行科学发现时存在着局限性[4]1)确认和评价新的、未被验证的科学假设。2) 进行新的临床实验来探讨两个不同领域之间的联系。为了扩展MEDLINE检索功能,克服其局限性, Swanson1991年设计了一个人机交互的软件系统并制定了相应的数据库检索策略,称为Arrowsmith,用于分析研究非相关的互补文献,更加易于在两组生物医学文献间发现互补性结构[8]

Arrowsmith只是扩展了MEDLINE检索功能,但不能代替常规的检索,因为它需要常规检索的结果作为输入的数据,使研究者发现文献间新的关联和形成新颖的科学假设,当然前提是某领域的知识可能在另一领域不被人所知而具有更大的价值。

   使用者通常以一个有关两个实体的问题开始,例如饮食A和疾病C,通过常规的检索方式AC没有交集,那么物质AA的缺乏是否会影响疾病C呢?假如存在这样的情况,A影响B,而B又作用于C,那么就会推理出A影响C,即使在有关AC的文献中分别提到了B,这种AC之间存在的隐含的关联通过常规的数据库检索是不能发现的,那么Arrowsmith很好地解决了这个问题,前提是这些关联能在标题中反映出来。

Arrowsmith系统是从数据库记录的标题中提取自然语言加以并列,供研究者加以观察,以促进发现进程而不是使发现过程模式化或自动化。从标题和文摘中的自然语言中识别出关联性需要具有一定的判断力和广泛的背景知识。

  Arrowsmith系统是可以免费使用的,可以登录到http://kiwi.uchicago.eduhttp://Arrowsmith.psych.uic.edu 上,后面的网站装载的Arrowsmith的最新版本,已较上个版本做了很大改进,打破了Arrowsmith只能应用于标题的局限性,可以是文摘和主题词,并且ArrowsmithPubMed实现了紧密结合,使用Arrowsmith变得更加容易、快捷和灵活。

14 Swanson的情报学方法的理论基础

英国的布鲁克斯根据波普尔(Karl Popper)的“三个世界”理论(即“世界1”是客观物质世界,“世界2”是主观知识或精神状态的世界,“世界3”是客观知识世界)的哲学理论出发,提出了情报学的理论任务,指出情报学是关于客观知识的分析、组织、传播和利用的科学。情报学家和图书馆学家则主要研究“世界2”与“世界3、世界1之间的相互作用,并对“世界3”中的各种记录下来的知识进行搜集和组织,以供利用。现在,人们要探索“世界1”,就非得同时探索“世界3 不可。人们从“世界3”取得所必须的知识,并利用这种知识将“世界1”和“世界2”联系起来,“世界2”作用于“世界1”的结果,记录下来又成为“世界3”中的一部分。整个这一过程就是情报过程,情报就是这种过程中的动态的知识[5]

公开文献中存在着未发现的知识正是根据波普尔的客观知识世界存在着至今未明确表述出来的隐含知识,并且由于概念的排列组合使客观知识世界的未发现知识持续地增长[6]

客观知识世界中的知识增长是不受客观物质世界所获得知识的局限,客观知识世界与客观物质世界、主观世界一样,同样可以进行新的探索与发现。每一个新概念的产生,将会有大量的与现有的其它概念的潜在关联,因这些关联而可能产生的新知识等待着人们去发现。这就是Swanson的情报学方法存在和发展的哲学基础。

15 Swanson的知识发现方法的成功应用

Swanson的第一个基于文献的知识发现方法的成功案例就是在1986年有关雷诺病与食用鱼油的研究。第二个例证是1988年有关偏头痛和镁缺乏的研究。镁缺乏会导致某种生理改变,这种改变是与偏头痛相关的。在图1AC之间存在着十一种关联,也就是说B包含了11种生理改变,举两例来说明:镁可以抑制大脑皮层机能降低,而机能降低可能与偏头痛的发作有关;镁缺失率作为癫痫症的诊断标准,而癫痫症是与偏头痛相关的。需要强调说明的是,即使镁和偏头痛具有非直接相关的文献各超过60篇,但它们并没有互相引用。1988年以前,在MEDLINE上镁和偏头痛合并检索没有命中文献,在1988年以后,有至少12组不同的医学研究工作者进行了报道,偏头痛患者存在着全身或局部的镁缺乏,或者偏头痛患者由于饮食补充镁而起到有益的变化。也就是说Swanson发现的镁与偏头痛的关联性在临床上已被反复证实了,当然也有一例负面结果的报道。

一个是否具有科学意义的假设可根据以下四个方面加以评定:

1)设的可行性;

2)权威生物医学期刊上可发表的接受程度;

3)是否能引起生物医学工作者的注意并进行相应的临床实验和试验室研究;

4)假设是否能被随后的实验结果验证支持。

以上的两个早期实例“雷诺病和鱼油”及“偏头痛和镁”都符合上述评定标准,并在以后的相关研究中被反复地加以举例引用。

Swanson还与他的合作者Neil Smalheiser利用Arrowsmith系统进行另外五项研究[26]:镁缺乏与神经系统疾病(1994年)、消炎痛与Alzheimer病(1996年)、雌激素与Alzheimer病(1996年)、游离钙磷脂酶A2与精神分裂症(1998)、可作为生物武器的潜在病毒(2001)。

2   Swanson情报学方法的评价

Swanson的基于非相关文献的知识发现方法一经出现,立即引起了美国情报学界的广泛关注,生物医学领域的研究人员也在慢慢地接受和应用Swanson的方法,但在一片赞扬声中也存在着对他的方法的批评。

2.1肯定的评价

2000年美国情报科学与技术学会(ASIST)授予Swanson学会最高成就奖的典礼上,在介绍他的致词中,对Swanson的情报学方法给予了充分的肯定。Swanson在过去十五年的基于医学文献的知识发现研究是革命性的和可仿效的,把情报科学成功地应用于医学,通过文献的研究提出科学的假设,他使文献处于与临床实验同等重要的地位。他设计的第一个创造性的情报工具Arrowsmith系统架起了跨学科间沟通与交流的桥梁,更加易于发现非相关文献间的隐含关联。

美国密歇根大学商学院计算机和情报系教授Michael D.GordonSwanson的方法的坚定支持者,称他的方法为基于文献的知识发现。他认为,Swanson把从公开文献中进行知识发现的思想变得具体化和具有可操作性,他进行了具有构思巧妙和可以重复的实验,并且一些医学组织根据Swanson的文献中报道的关联性把实验继续下去。

美国费城科学情报所的Henry Small认为Swanson已为情报科学开拓了一个新的研究方向,创造了一种新的情报方法。不管这种方法成功与否,人们会以一种新的方式理解情报科学,不再简单地认为,情报学的主要任务是情报检索,而是可以向知识发现的方向拓展[7]

22 批评的意见

美国费城科学情报所的Henry Small同时对Swanson的方法也持一种怀疑的态度。如同任何新生事物的产生都会引起人们的怀疑一样,Swanson没有在实验室收集过任何的实验数据,而这正是验证科学假设的最主要途径。

Arrowsmith的一个显著的缺点是只能作用于文献的标题,而不能作用于全文、文摘甚至是主题词。Swanson对此作出的解释是医学文献的绝大多数标题是能够准确表达文章的主题的,而要Arrowsmith处理文摘或全文要花费相当长的时间。

位于底特律的韦恩州立大学的图书馆学副教授Kenneth A.Cory指出,把Swanson的方法应用于人文科学时会带来一些问题,有相当多的文章标题是虚构的和象征性的,例如,“镜子和灯”讨论的是浪漫主义理论,科学家会试图去搜索它们之间的因果关系,而人文主义者会努力探求其意味深长的寓意。

Arrowsmith的另一个问题是使用者需要花费大量的时间和精力,因为两类非相关文献的合并会产生词语数量相当庞大的列表B,需要使用者认真的浏览和筛选。并且当网络的速度减慢时,则系统的反应时间也会变慢。Swanson的合作者伊利诺伊大学精神病学助理教授Neil R. Smalheiser也认同这一点,Arrowsmith处理文件的时间长短取决于文件的大小,从30分钟到几个小时不等,并且还需要精通该领域的专家花费一定的时间来处理解释输出的结果,从中发现有价值的信息。此外,也不能保证通过Swanson的方法每次都能成功地推测出科学假设。

Arrowsmith存在的另一种担心是计算机是否会代替人脑,由计算机产生假想是否会抑制人类思维的敏感性和创造力。

2. 3存在的争鸣

位于匹兹堡的卡内基·梅隆大学的Raul Valdes-Perez博士在《the Scientist》杂志上发文,针对Arrowsmith的怀疑作出如下答复:对任何新生事物持怀疑态度的观点是不可取的,因为科学家总是在不断地发现和创造新的事物,在MEDLINE中总是能够发现新的疾病、基本粒子和化学反应,主要的问题应是找到正确的关联,而恰恰Arrowsmith为我们提供了简单而又智能化的方法。

如果说Arrowsmith不能在人文科学领域进行成功的发现,那么在医学领域同样会遇到失败的尝试;虽然应用Arrowsmith会花费一定的时间和精力,但比仅通过大脑的想象要更加高效人们应该努力掌握使用计算机的能力,而不是抱着怀疑和批评的态度。

美国密歇根大学商学院计算机和情报系教授Michael D.Gordon认为,没有必要担心计算机会代替人类,永远也不可能把所有的科学研究过程都交给计算机处理,计算机只是科学家进行科学研究的辅助性工具,它会帮助科学家从繁琐的、机械性的工作中解脱出来,这样科学家会有更多的时间思考问题[8]

2. 4作者的观点

Arrowsmith从产生到现在一直进行着版本上的更新和功能上的完善,Arrowsmith的最新测试版已经解决了Arrowsmith只能作用于标题的问题,已可以作用于主题词和文摘,并且也大大缩短了处理文件的时间。笔者曾以“镁和偏头痛”为例,在2001年底测试Arrowsmith2.0版本,上传文件后半个小时没有输出结果,而2002年同样的课题采用Arrowsmith最新版等待输出结果,时间缩短到了几分钟。并且Arrowsmith的操作界面变得更加友好,更加易于推广和使用。

作为情报学家要想在其他的领域发现非相关文献间有价值的关联是比较困难的,尽管存在这样的推理形式:“AB”和“BC”,就会得到“AC”,但事实上在复杂的专业领域如医学存在着相当多的因果关联,是不会简单地得到这种推理关系“AC”的。情报学家要应用Swanson的方法还需要通晓所要研究的专业领域,比较现实的方法是情报学家与所要研究的领域的专家合作,从大量的关联中挑选出具有科学意义的关联,并作为一种科学假设或启发性思路,而非科学发现,以期引起该领域的专业人员的注意,只有经过他们的临床或实验室的验证后,才能肯定地说是科学发现。

3  Don R. Swanson的情报学学术成就的方法论意义

Don R. Swanson所创造的独特的情报学方法──基于非相关文献的知识发现方法已经引起了情报学界的广泛关注,他建立了第一个创造性的情报工具──Arrowsmith系统,使从具有隐含关联的文献中进行知识发现变得更加容易,美国情报科学与技术学会(ASIST)授予Swanson最高成就奖说明了美国情报界对他的情报学方法的认可。作者认为,Don R. Swanson的情报学学术成就的方法论意义体现在以下三个方面:

3. 1 对情报学的学科建设具有重大意义

专门研究方法是最贴近学科实质,最具有专业特色,最能反映学科规定性的研究方法,因此,对学科体系建设起着不容忽视的作用。特殊方法作为方法论的内容之一,其本身就隶属于学科体系中的基础理论,必然对完善学科体系有重要意义[9]。可用下图表示:          特殊方法    充实       方法论   丰富      基础理论    完善     情报学学科体系 

我国情报学从创建以来的近五十年间,与其它软科学研究相比,发展不快,没有达到常规科学阶段,其基本原因就在于情报学方法的困乏,有两种表现:一是情报学专门研究方法的贫乏;二是情报学方法缺乏系统性。

因此,情报学若想作为一门学科独立存在,急需加强理论建设,开展情报学领域内理论与实践的科学研究,与之有关的研究方法的建立、健全,亦不可避免地成为情报学领域中刻不容缓的任务之一。广大情报学人员应积极地谋求研究方法的多样化和有效性,一些新颖的方法特别是被称之为现代方法的开发利用,已成为情报学中令人瞩目的重要方向。 

从方法论上寻找情报学研究出路,来改善科学研究的现状,是推动情报学研究的手段之一。只有实现方法的先进,才能保证成果的先进。有了先进而又有效的研究方法,才能更好地促进情报学科学研究的深入发展,这是情报学学科体系设立的前提和基础。

Swanson创立的非相关文献的知识发现方法则丰富了情报学的专门研究方法,在一定程度上解决了情报学方法的贫乏问题,充实了方法论的内容,为促使情报学学科体系成熟打下了坚实的基础。

3.2为情报学开辟了新的研究领域

苏联著名科学家巴甫洛夫曾说过:“科学是随着研究方法所取得的成就前进的。研究方法每前进一步,随之我们面前也就开拓了一个充满种种新鲜事物的更辽阔的远景。[10]

发现知识是一个高水平的认知过程,是以个人自己的知识储备和认知能力为基础的。因而发现知识并不是一件容易的事,尤其是从一些散乱的非相关的文献中发现有价值的情报,需要一整套科学的方法,否则只有靠偶然的运气,Don R.Swanson为我们指出了很好的解决问题的途径,他的基于非相关文献的知识发现方法为人们进行情报研究和知识发现提供了新的视角、新的思路和新的方法,为情报工作者展现了一个广阔的基于文献的知识发现领域,提供更加规范化、最优化的科学认识过程。基于非相关文献的知识发现方法对提高情报识别的质量、效率都是很有益的。该方法的掌握与运用,会使我们发现更多更有价值的情报,反过来指导实践,并在实践中加以验证。

3.3 与现有的情报学的专门研究方法相互补充

情报学专门方法的深入研究,只是到了上个世纪90年代才有突破。一般认为,文献计量学方法、引文分析法是情报学的专门研究方法[11]

文献计量学(Bibliometries)的产生和发展,为图书情报学的理论研究开辟了一个新的方向。由于总结和开发了一些定量描述文献的经验公式和定律,使得无序的文献集合变成了有序的定态结构,自然分布紊乱的文献流转化成有规则的动态系统。同时,也为图书情报学的研究提供了一种新的定量工具和途径,也就是一种研究方法。

引文分析法(Citation Analysis)同文献计量学方法一样,也是图书情报学的一种专门研究方法。如果说文献计量学方法是以文献本身直接与间接的特征为出发点,那么引文分析方法的出发点只有一个,就是引用与被引用文献——著文和引文。所谓引文分析就是利用图论,模糊数学、数理统计及其它数学,逻辑思维方法,对科技文献的引证或被引证观象和规律进行分析,以便揭示出它们所蕴含着的研究对象具有的特征或者对象之间的关系。引文分析自本世纪六十年代初以来,由于《科学引文索引》(SCl)的创办,已成为一个有相当深度与广度的情报学分支。在图书情报学领域内,它可以说是一种具有独特功能的方法。许多苦于没有适当研究方法的问题,由于采用引文分析方法而圆满地解决。

可以看出,文献计量学的研究对象主要是文献的作者群、期刊、发表年限等,而引文分析方法的主要研究对象是参考文献,它们都是文献的外部特征,并不涉及文献的实质内容,Swanson的非相关文献的知识发现方法恰是从文献的内容出发,并不对文献的外部特征加以研究,更能体现情报学的价值和功能。这样Swanson的方法与其它的情报学专门方法形成很强的互补性,互相借鉴,取长补短,情报工作人员可以把这些方法置于整个方法论体系之下,在进行分析研究之时,能选择最适用最好的方法,也可以将几种方法结合起来使用,从而提高情报分析研究的效率和功能。事实上,Swanson的非相关文献的知识发现方法正是使用了引文分析方法确定了文献的非相关性。

4  Swanson的情报学方法给我们的启示

41 适应了现代化信息社会的发展需要

首先,通过情报学历史进程的回眸,我们不难看出,现代信息技术与情报工作及情报学的历史渊源。情报学是沿着信息技术发展的轨迹前进的,信息技术每向前发展一步,都将情报工作实践推向一个新水平,都会极大地丰富情报学的研究并使得情报学理论体系进一步完善。信息技术的开发应用既是情报学的发展动力,也是情报学所追求的目标。从某种意义上说,如果不能不断寻求先进的技术手段来满足用户的信息需求,情报学也就失去了存在的价值。情报学的学科意识和现代理论模式与信息技术及科学方法的紧密结合,是其增强变革深度、激发活力、提高可持续发展能力的根本保证。

Swanson的情报方法正是充分利用了人机交互系统Arrowsmith,帮助人们进行非相关文献的知识发现,这也符合情报分析方法会越来越利用计算机进行辅助性分析的发展趋势。

其次,由于人类社会日益信息化的原因,传统的图书馆情报学研究方法愈来愈显得不适应,Swanson的非相关文献的知识发现方法的出现将会使图书情报工作走出沉闷局面,焕发出新的活力。

最后,在信息爆炸时代,当我们淹没在信息的海洋里,却日益渴求知识的时候,非相关文献的知识发现采用情报学的方法很好地迎接了这种挑战,并会有愈来愈广阔的应用前景。

42 培养和提高情报工作者的科学研究能力和工作能力

随着现代信息社会的飞速发展,情报需求的多元化,情报人员和情报机构面临了更大的竞争和挑战,情报机构信息优势不再明显,未来的情报服务已从传统的文献采集、加工、整理、存贮和传播向以情报研究咨询为主的高层次发展,服务领域得到拓宽,服务手段不断改善,这都对情报工作人员提出了更高层次的要求。

如何从公开的信息中挖掘出有用的知识,是当前科学研究中最为热门也极有发展前途的领域,也是我们应该着重加以研究的课题,掌握了Swanson开创的情报学方法并加以灵活运用,将大大提高情报研究工作的生存能力,对提高情报工作者的素质和价值,具有很大的帮助。

43 对医学研究人员的指导意义

Swanson的基于非相关文献的知识发现方法作为情报学的专门方法,首先是一种研究工具,其重要的意义在于对学科体系中应用理论和技术的指导作用。如果医学研究人员掌握了Swanson的情报学方法,就会以更加系统的方式检索文献,会关注一些从前没有注意的概念和文章,会为他们提供很多有益的启发和引导,甚至是科学研究的捷径。

Swanson的情报学方法可以大大降低科学研究的成本,因为通过联网检索所需要的费用会远远低于临床实验的费用。Swanson的情报学方法得到的科学假设,具有很强的方向性和目的性,使科学研究少走弯路,研究人员会节省更多的时间和精力,进行课题其它方面的研究,他们的研究工作会更加有效和富于创造性。

44 突出体现了情报学的中介作用

随着现代科学技术的不断发展,专业分工越来越细化,跨专业间的沟通也越来越困难,而科学的发展恰恰需要各学科间的交流与合作,这就需要一个中介能够架起各学科间沟通的桥梁,这个中介非情报学莫属。因为很少有其它学科象情报科学这样范围广泛地与众多学科相互交叉、相互渗透。不论人们对这门学科的理解和认识有多么的不同,在情报科学与众多学科存在着紧密联系这一点上却都是公认的,这就是情报学的综合性特征。

要实现学科间的沟通则需要有具体的情报学方法去实现,而Swanson的情报学方法正是实现跨学科间沟通的有力工具,更能在理论和实践两个方面突出了情报学的中介作用,赋予情报学更强大的生命力,在整个科学群体中处于重要的地位。

5 结束语

科学技术的飞速发展使我们从信息匮乏的时代进入信息过载的时代,于是从大量的无序数据中发现有用的知识成为人们越来越需要迫切解决的课题。Don R.Swanson创立的情报学方法──基于非相关文献的知识发现方法正是在这种环境下产生的。 

国外已有越来越多的人在学习和应用Swanson的非相关文献的知识发现方法,在美国已成立了Arrowsmith的研究小组[21]他的很多研究成果在以后的实践中得到了验证,充分证明了他的方法对实践的现实指导意义。

到目前为止,国内还没有对Swanson的情报学方法的介绍,希望通过本文对Swanson情报学方法的详细介绍,能够引起国内情报界的重视,为中国的情报事业的建设与发展起到一点微薄之力。今后是否可以尝试Arrowsmith应用于中文医学数据库,设计出适合中文数据库的Arrowsmith系统,创造出具有中国特色的基于非相关文献的知识发现方法。比如,中医学的理论是相当玄妙的,采用该方法是否可以解释出其中的奥秘呢? 

Swanson所进行的研究工作虽然多是局限于医学领域,但随着Arrowsmith系统功能的不断改进和增强,它的应用范围在不断地拓展,现已应用于医学领域以外的其它领域,例如除MEDLINE数据库以外,Arrowsmith还可应用于BiosisEmbaseScisearch Internet databases等其它数据库,相信Swanson的非相关文献的知识发现方法会很快成为情报学的一种普遍适用的方法,会对更多的专业领域具有指导意义,也会被越来越多的专业研究人员所接受。

Swanson的情报学方法的出现可以说充实了情报学方法论体系,为情报研究和情报检索开辟了更广阔的研究领域,为情报学学科的建设与发展奠定了基础,使情报学这门年轻的学科变得更加富有活力和竞争力

 

附注:

1 The ASIST(American Society for Information Science and Technology) 美国情报科学与技术学会奖,设于1964年,现为学会的最高奖,每年授予在情报科学领域做出突出贡献的个人。

2 Don R. Swanson是美国芝加哥大学研究生学院的退休教授,是在图书馆学和情报科学具有影响力的数学家,因其独特的情报学方法于2000年获美国情报科学与技术学会(ASIST)的最高成就奖。

他的研究方法是基于非相关文献(互不引用和不共引某一篇文献)的知识发现,并建立了第一个创造性情报工具-Arrowsmith系统,使从具有隐含联系的文献中进行知识发现更加容易。

他的研究工作是从非相关的补充性的文献中挖掘出有价值的情报。他的工作意义在于指明了情报学新的研究方向,他所设计的方法为情报研究和情报检索开辟了新的领域。

 

3 Arrowsmith是以美国第一位获得诺贝尔文学奖的著名作家Sinclair Lewis1925年创作的小说标题命名的,Arrowsmith是一位医生和医学研究人员的名字。

 

 

 

参考文献

1         陈亮.情报学现状分析.理论与探索.2002,V25(1)

2         http://www.asis.org/Bulletin/Mar-01/swanson.html

3         Don R.Swanson,Neil R. Smalheiser. An interactive system for finding complementary literature: a stimulus to scientific discovery. Artificial Intelligence,1997, 91:183-203

4         Don R. Swanson, Neil R. Smalheiser. Implicit text linkages between medline records: using Arrowsmith as an aid to scientific Discovery. Library Trends(1999)48-55

5         严怡民等.现代情报学理论.武汉:武汉大学出版社,1996

6         http://www.alia.org.au/conferences/shllc/2001/papers/morrissey.html

7         http://www.the-scientist.com/yr1998/may/prof_980511.html

8         http://www-2.cs.cmu.edu/~sci-disc/The-Scientist.html

9         王乐.特殊研究方法与图书馆学学科体系.图书馆,1999(1)

10     王乐.我国图书馆学专门方法研究述评.图书馆学刊,1997(5)

11     王崇德.图书情报方法论.北京:科学技术文献出版社, 1988.2

 



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