科技决策本质上是一个信息汇聚的过程。为推动这一过程,国内文献情报机构已开展了一系列探索性工作,根据决策者的需求建立了情报服务模型。传统人力驱动型科技情报研究模式可分为6个连贯且迭代的阶段(图1 )。
1 )情报分析方案规划阶段。研究人员基于决策者的需求以确定分析主题、涉及技术领域和预期目标,以问题为导向设计情报分析方案。一般需求是调研一个特定的技术领域,包括国内外战略规划图景,技术发展现状与趋势分析,国家、机构、科学家各层面科研竞争力评估,并基于上述分析结果提出对策建议。
2 )多源异构信息采集阶段。根据分析方案,情报研究人员从不同信息源手工检索多种类型信息,包括论文、专利、报告、统计信息等。通过预筛选和信息验证,将相关信息归类为原始资源集，保存在分散的个人文件系统中。
3 )信息分类处理阶段。包括数据分类、元数据抽取、数据清洗、数据规范化和数据保存。利用德温特数据分析器( Derwent Data Analyzer , DDA )等商业软件和CiteSpace等开源软件处理从论文和专利数据库下载的原始结构化数据。但由于缺少合适的方法和工具,需手工处理如战略政策和报告文件等非结构化数据。
4 )信息定量定性分析阶段。这- -阶段应用定量分析和定性分析方法来整合数据,发现新的知识。目前定量方法主要限于文献计量方法,通过分析科技文献和专利发现及评估技术发展与演变态势、科研竞争力以及合作网络等。定性方法如专家德尔菲法、文献综述、主题研讨、SWOT分析等多用于分析文本数据。
