发挥人类智力的积极作用,促进人类社会迈向一|多人认为科学无用,更无助于科举:在刻《几何原 个崭新美好的辉煌时期 本》序中,徐光启的回答是:“盖不用为用,众用所 从表象而言, Cyberspace下的大数据一般可用基”。以网络信息为主形式的开源信息,虽然被认 4V概之叫:(1)从体量( Volume)上,极大极小的数为是印刷出版发明后知识之产生与传播的又一场 据都要考虑,而且,正因为极小数据的海量汇集,革命,但其价值仍未被充分地认识,在过去相当长 成就了大数据,故大数据之大,本质在小:(2)从类的时间里,对于正式渠道的科技态势评估和决策 型( Variety)上,数据品类将极其混杂,关联度一般支持而言,基本还处于“无用状态 极低,而且在相当长的时期内非结构化数据会占然而,综观国内外相关研究近况,指导思想就 据大数据的主体:(3)从时速( Velocity)上,数据的是:无用之用,众用之基:即以开源信息为主,汇集 快速和实时化是其主要特征,但更重要的是数据海量数据,然后通过定量的方式来描述、分析、评 的全时全速覆盖,历史的、现实的、未来的、极慢判科技发展的态势,服务于科技决策。而且,评估 的、极快的数据等等:(4)从价值( Value)上,通识是科技态势的手段及工具近年来呈跳跃性发展,目 大数据意味着极高的价值,但同其体量一样,正是标要求也越来越高,正从科技信息向科技情报,进 因为极小价值的海量汇合,才铸成了大数据的高而迅速向科技解析( Academic Analytics或Re 价值,故大数据之大价值,实质在小,是典型的长 search Analytics)转化(图1) 尾效应,更是长尾效应的常态化。总之,大数据之 Descriptive:记录和描述实际系纟 Predictive:预测未来可能出现的状态 Prescriptive:设计所期望的未来状态 从本质而言,我们认为, Cyberspace背景之下 的大数据时代的实质可借用现代管理科学两位奠 ▲Ana 基人的名言概之:首先是戴明(W. Edwards den (解析) ng)所言:“除了上帝,其他任何人都必须用数据说 话”,其次是德鲁克( Peter F. Drucker)之言:“预测 Intelligence 未来最好的方法,就是去创造未来”。 Cyberspace (情报) 和大数据的出现,引发限制智力的认知、信息及资 源等要素发生重大变革,并使这两句管理的格言 Information 成为可行的技术目标。 (信息) 以此为指导,本文在已有实践的基础上,针对 面向开源信息和大数据的科技态势评估与决策支图1科技态势分析的发展趋势一一科技信息情报、解析 持,抛砖引玉,围绕下列问题展开讨论 首先是国际上科技态势与科技决策的结构性 如何变革科技信息的获取方式? 变化,即群体科学( Team Science)及相应的群体研 如何变革科技信息的分析方式? 发科学( Science of Team science, ScITs)的兴起。 如何变革科技信息的影响方式? Scits是一个跨学科交叉研究领域,专注于科学研 如何变革科技知识的产生方式? 发群体如何发起、组织、交流、从事科研活动等的 如何变革科技决策的制定、评估、实施方式?过程,其核心任务是理解认清促进或阻碍各种各 2国内外发展现状 样科技合作的情况和阶段,并加以有效管理和利 用:从确定大规模科技合作研究、培训、转化的有 400多年前,中西文化交流的先驱徐光启试图 效性,直到掌握研发群体是如何协力攻关取得靠 将西方科学引入中国,遭遇封建士大夫的阻力,许 5282012年·第27卷·第5期 o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net2012年 . 第27卷 . 第5期 科技支撑决策 S&T Support Decision 528 发挥人类智力的积极作用，促进人类社会迈向一 个崭新美好的辉煌时期。 从表象而言，Cyberspace下的大数据一般可用 4V 概之[1] ：（1）从体量（Volume）上，极大极小的数 据都要考虑，而且，正因为极小数据的海量汇集， 成就了大数据，故大数据之大，本质在小；（2）从类 型（Variety）上，数据品类将极其混杂，关联度一般 极低，而且在相当长的时期内非结构化数据会占 据大数据的主体；（3）从时速（Velocity）上，数据的 快速和实时化是其主要特征，但更重要的是数据 的全时全速覆盖，历史的、现实的、未来的、极慢 的、极快的数据等等；（4）从价值（Value）上，通识是 大数据意味着极高的价值，但同其体量一样，正是 因为极小价值的海量汇合，才铸成了大数据的高 价值，故大数据之大价值，实质在小，是典型的长 尾效应，更是长尾效应的常态化。总之，大数据之 大，本源于小。 从本质而言，我们认为，Cyberspace背景之下 的大数据时代的实质可借用现代管理科学两位奠 基人的名言概之：首先是戴明（W. Edwards Dem￾ing）所言：“除了上帝，其他任何人都必须用数据说 话”，其次是德鲁克（Peter F. Drucker）之言：“预测 未来最好的方法，就是去创造未来”。Cyberspace 和大数据的出现，引发限制智力的认知、信息及资 源等要素发生重大变革，并使这两句管理的格言 成为可行的技术目标。 以此为指导，本文在已有实践的基础上，针对 面向开源信息和大数据的科技态势评估与决策支 持，抛砖引玉，围绕下列问题展开讨论： 如何变革科技信息的获取方式？ 如何变革科技信息的分析方式？ 如何变革科技信息的影响方式？ 如何变革科技知识的产生方式？ 如何变革科技决策的制定、评估、实施方式？ 2 国内外发展现状 400多年前，中西文化交流的先驱徐光启试图 将西方科学引入中国，遭遇封建士大夫的阻力，许 多人认为科学无用，更无助于科举；在刻《几何原 本》序中，徐光启的回答是：“盖不用为用，众用所 基”。以网络信息为主形式的开源信息，虽然被认 为是印刷出版发明后知识之产生与传播的又一场 革命，但其价值仍未被充分地认识，在过去相当长 的时间里，对于正式渠道的科技态势评估和决策 支持而言，基本还处于“无用”状态。 然而，综观国内外相关研究近况，指导思想就 是：无用之用，众用之基；即以开源信息为主，汇集 海量数据，然后通过定量的方式来描述、分析、评 判科技发展的态势，服务于科技决策。而且，评估 科技态势的手段及工具近年来呈跳跃性发展，目 标要求也越来越高，正从科技信息向科技情报，进 而 迅 速 向 科 技 解 析（Academic Analytics 或 Re￾search Analytics）转化（图1）。 首先是国际上科技态势与科技决策的结构性 变化，即群体科学（Team Science）及相应的群体研 发科学（Science of Team Science,SciTS）的兴起[2] 。 SciTS是一个跨学科交叉研究领域，专注于科学研 发群体如何发起、组织、交流、从事科研活动等的 过程，其核心任务是理解认清促进或阻碍各种各 样科技合作的情况和阶段，并加以有效管理和利 用：从确定大规模科技合作研究、培训、转化的有 效性，直到掌握研发群体是如何协力攻关取得靠 图1 科技态势分析的发展趋势——科技信息、情报、解析