在此背景下,本書希望通過繫統梳理本學科相關方法與技術,並在此基礎上構建大數據時代情報學研究方法與技術體繫,從而為情報學學科建設與發展、情報學教育體繫與教育人纔培養提供一定的依據。此外,將情報學研究方法與技術體繫與情報工作相結合,還可以為情報工作未來發展提供基礎。
本書是蘇新寧教授主持的國家社會科學基金重大項目(項目批準號:17ZDA291)“情報學學科建設與情報工作未來發展路徑研究”的研究成果之一。本書首先對現有的情報學理論與方法進行調研,人工梳理情報學研究方法,得到情報學一般研究方法(一級類目)與情報學專門研究方法(一級類目);然後借助自然語言處理與機器學習方法對情報學領域的研究方法語料庫進行學習和抽取,得到情報學研究方法實體,在此基礎上,依據聚類方法輔助構建情報學研究方法與技術體繫,並開發情報學研究方法知識庫與檢索繫統;後針對特定場景下的情報學研究方法體繫問題進行了探索。
在當前的大數據環境下,情報學方法與技術不斷出現新變化、產生新內容、呈現新特點。因此,確定被廣泛承認的情報學學科基本內核,變得非常困難;探索已有理論和方法的新變化,需要新的技術手段加以輔助;歸納提取不同領域與應用場景中所使用的情報學方法與技術共性,需要新的思路。
在此背景下,本書希望通過繫統梳理本學科相關方法與技術,並在此基礎上構建大數據時代情報學研究方法與技術體繫,從而為情報學學科建設與發展、情報學教育體繫與教育人纔培養提供一定的依據。此外,將情報學研究方法與技術體繫與情報工作相結合,還可以為情報工作未來發展提供基礎。
本書是蘇新寧教授主持的國家社會科學基金重大項目(項目批準號:17ZDA291)“情報學學科建設與情報工作未來發展路徑研究”的研究成果之一。本書首先對現有的情報學理論與方法進行調研,人工梳理情報學研究方法,得到情報學一般研究方法(一級類目)與情報學專門研究方法(一級類目);然後借助自然語言處理與機器學習方法對情報學領域的研究方法語料庫進行學習和抽取,得到情報學研究方法實體,在此基礎上,依據聚類方法輔助構建情報學研究方法與技術體繫,並開發情報學研究方法知識庫與檢索繫統;後針對特定場景下的情報學研究方法體繫問題進行了探索。
全書分為3個部分,共12章。部分主要通過人工梳理得到層次的情報學研究方法體繫,該部分主要包括第1至第4章。第二部分通過自然語言處理與機器學習方法自動生成層次體繫下的情報學研究方法體繫,該部分包括第5至第9章。第三部分研究了特定場景下的情報學研究方法體繫構建問題,包括第10至第12章。