【正文】 owrance 給出了文本分析法(text analysis)，結(jié)構(gòu)化分析法 (Structured argumentation )和貝葉斯信念網(wǎng) (belief s)分析法這三者各自的特點： 表 三種情報分析方 法的各自特點分析 圖 三種 分析方法 從 上圖中可以看出結(jié)構(gòu)化的分析方法具有其他兩種方法不可比擬的優(yōu)點，所以也是當前被廣泛采用的情報分析方法 。 內(nèi)容分析法（ Content Analysis） 內(nèi)容分析法是一種 對文獻內(nèi)容作客觀系統(tǒng)的定量分析的專門方法 ， 其目的是弄清或測驗文獻中本質(zhì)性的事實和趨勢，揭示文獻所含有的隱性情報內(nèi)容，對事物發(fā)展作情報預(yù)測。 戰(zhàn)略情報研究的類型和研究的主要領(lǐng)域 戰(zhàn)略情報的研究的類型主要包括： (1)戰(zhàn)略設(shè)計的情報研究 、 戰(zhàn)略評估的情報研究和戰(zhàn)略實施的情報研究 (2)跟蹤研究 、 比較研究 、 預(yù)測研究 、 評價研究 (3)科學情報研究 、 技術(shù)與技術(shù)經(jīng)濟情報研究 、 工程情報研究 、 科技政策與科研管理情報研究 (4)技術(shù)預(yù)測 、 技術(shù)評估與技術(shù)預(yù)見 (5)動態(tài)監(jiān)測服務(wù) 、 態(tài)勢分析研究和前瞻預(yù)測研究 (6)分散式 、 集中式 、 分散與集中相結(jié)合形式 、 社會網(wǎng)絡(luò)化形式 。預(yù)測的要素包括： 人 ——預(yù)測者 情況和知識 ——預(yù)測依據(jù) 手段 ——預(yù)測方法； 事物未來和未知狀況 ——預(yù)測對象 預(yù)先推知和判斷 ——預(yù)測結(jié)果。就某個具體領(lǐng)域而言，進行 情報 分析時要考慮的要素簡述如下 ： 政治信息分析要素 、經(jīng)濟信息 分析要素 社會信息分析要素 、 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 6 科學技術(shù)信息分析要素 、 交通通信信息分析要素 、 人物信息分析要素 、 軍事信息分析要素 。從過程來看，信息分析都需要經(jīng)過一系列相對 程序化 的環(huán)節(jié)。 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 5 第二章 相關(guān)概念及理論概述 情報 情報是經(jīng)過分析的，可直接作為決策依據(jù)的結(jié)論和信息，對應(yīng)英文的 Inelligence。 2020 年南京大學的蘇勇在 《 現(xiàn)代圖書情報技術(shù) 》 期刊上發(fā)表了一篇名為 “ 信息可視化中賦權(quán)樹形圖的繪制實現(xiàn)方法 ” ，文中詳細描述了一種無交叉的賦權(quán)樹形圖的繪制方法 [10]。他的兩篇文章《 Three Blind Men and an Elephant: The Power of Faceted Analytical Displays》和《 Improve Your Vision and Expand Your Mind with Visual Analytics》描述了一款名為 tableau 的商務(wù)智能軟件，它主要的目的是可視化地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)（這些數(shù)據(jù)都是經(jīng)過分類整合的），為 人們作出更好的決策提供支持 [5][6]。 國防 戰(zhàn)略情報是為全局 長期戰(zhàn)略目標服務(wù)的情報，其目的在于探索 國防科技 發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測其未來的趨向及其對政治、經(jīng)濟、社會、思想、文化的影響 等 。在兩次世界大戰(zhàn)中，運用先進的情報技術(shù)戰(zhàn)勝對手的戰(zhàn)爭案例也是不勝枚舉 。 傳統(tǒng) 的 戰(zhàn)略情報的分析方法主要包括： Delphi 法、內(nèi)容分析法、 交叉影響分析法 、 情景分析法 等 ，但是都存在效果不足、方法不適等問題 。 作者簽名： 日 期： 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 ii 學位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的研究成果。 盡本人所知， 除了畢業(yè)設(shè)計（論文）中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本畢業(yè)設(shè)計（論文）不包 含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔。 最后，論文指出了 IIAS 中數(shù)據(jù)可視化繼續(xù)完善的方向和未來情報分析領(lǐng)域的研究目標。情報分析這門自古代流傳下來的技術(shù) 從此 在新的領(lǐng)域煥發(fā)了勃勃生機。 本論文正是圍繞著“結(jié)構(gòu)化論證”這一新型的情報論證方法展開自己的研究。 而動態(tài)數(shù)據(jù)可視化 (dynamic data visualization)這一項的技術(shù)難度為 7，而影響力為 4[7]。 2020 年 7 月，中國科學院文 獻情報中心的孫潔麗，景明昌等人在《情報科學》雜志上發(fā)表一篇名為“ 可視化技術(shù)在競爭情報中的應(yīng)用 ” 的論文，論文講述了當前可用的可視化技術(shù)和模型，并給出了一種可用的可視化競爭情報系統(tǒng)的設(shè)計 [13]。 情報分析 情報 分析 (Information Analysis） 亦稱情報研究或情報調(diào)研，就是根據(jù)特定問題的 需要 ，對大量相關(guān) 信息 進行深層次的 思維 加工和分析研究，形成有助于問題解決的新信息的信息勞動過程。 因此，信息分析是對各種相關(guān)信息的深度加工，是一種深層次或高層次 的信息服務(wù) ，是一項具有研究性質(zhì)的智能活動。這種類型的信息分析可以掌握各個領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，及時了解新動向、新發(fā)展，從而做到發(fā)現(xiàn)問題、提出問題。一般可以分為定性分析方法和定量分析方法兩種。 (3)工程情報研究，主要包括工程創(chuàng)新和大科學，大科學工程的情報研究。 情景分析法（ Scenario Writing） 情景分析的整個過程是通過對環(huán)境的研究，識別影響研究主體或主題發(fā)展的外部因素，模擬外部因素可能發(fā)生的多種交叉情景分析和預(yù)測各種可能前景。二者各有優(yōu)缺點，在使用中可以針對具體情報任務(wù)的不同采用不同的方法 [22]。這份報告之中強調(diào)了新的基于 計算機 的 可視化 技術(shù)方法的必要性。 自那時起，數(shù)據(jù)可視化就是一個處于不斷演變之中的 概念 ，其邊界在不斷地擴大；因而，最好是對其加以寬泛的定義。這些思想和概念極其重要，對于計算科 學與 工程方法學以及管理活動都有著精深而又廣泛的影響。 (3)紋影圖 /條紋干擾法表示變形、溫度、磁力線變化等。這些可視化工具，擴展了人類的視覺功能，它允許人類對大量抽象的數(shù)據(jù)進行分析?？墒侨绻覀冊購纳虡I(yè)應(yīng)用方面來看的話，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是一項非常有用和迫切的技術(shù)，好的可視化能幫助決策者更快更有效地制定決策，而差的可視化則只會是決策者陷入無盡的困惑中。 John D. Lawrence 在一篇名為《 Graphical manipulation of evidence in structured arguments》論文中介紹了 SEAS 可視化設(shè)計的思路，并給出了 SEAS 中可視化設(shè)計的效 果圖 [28]。它已經(jīng)被用在金融，保險以及醫(yī)療安全等很多 方面 [30]。 圖 聚簇分析界面 圖 形成統(tǒng)一意見的界面 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 19 第 四 章 面向國防戰(zhàn)略情報的問詢式情報分析系統(tǒng)的分析與設(shè)計 問詢式情報分析的基本過程 該情報分析系統(tǒng)可以被稱作為問詢式 論證 (Inferencial Argumentation)也可以叫作結(jié)構(gòu)化論證 (Structured Argumentation),“問詢 ”和 “結(jié)構(gòu)化 ”是從兩個不同的角度來描述這個情報分析系統(tǒng)的， “問詢 ”側(cè)重論證的主體，包括情報分析人員和情報專家；而 “結(jié)構(gòu)化 ”是側(cè)重論證的方法 ,是采用自頂向下的結(jié)構(gòu)化論證方法。 根據(jù)最終的結(jié)果可以生成情報分析報告，該報告將是高層管理者制定決策的重要依據(jù)。如果認為某一問題需要提交小組討論決定或者交由某一專家提出意見，則可以先提交，待討論結(jié)果或?qū)＜乙庖姵鰜砗?，再論證這一問題 ，對該問題的最終解釋權(quán)仍然掌握在情報分析員的手中 。 另外，值得一提的是 SEAS 中為配合情報分析的展開而設(shè)計出的數(shù)據(jù)可視化的方案都非常不錯，簡潔美觀又包容了很多有用的信息。 加州大學伯克利分校的教 授 同時也是 Perceptual Edge 的首席顧問 Stephen Few 一直致力于分析和提供有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)，他在這方面已經(jīng)有超過 20 年的工作經(jīng)驗。 因此，本篇論文所要探討的問題就是如何控制 樹形結(jié)構(gòu)的外觀，以使它能滿足較好的擴展性并且能承受較大規(guī)模的節(jié)點輸入數(shù)量。這十個問題分別是： 入和提?。?Seamless Data Access and Ingest） (Diverse data ingest and fusion) 3. 共享電子文件和合作分析（ Shared Electronic Folders for Collaborative Analysis） 4. 假設(shè)生成和跟蹤（ Hypotheses Generation amp。 (2)陰影圖法表示幾何形體的幾何特性等。這種方法的優(yōu)點是直觀、準確 ,但反映的信息有局限性。例如 ，邁克爾 弗蘭德里 (Michael Friendly) (2020)提出了數(shù)據(jù)可視化的兩個主要的組成部分 ：統(tǒng)計圖形 (statistical graphics)和主題圖 (thematic cartography)[27]。 短語 “Visualization in Scientific Computing”后來變成了 “Scientific Visualization”，而前者最初指的是作為 科學計算 之組成部分的 可視化 ， 也就是科學與工程實踐當中對于 計算機建模 和模擬 的運用。 1987 年，由 布魯斯 說它融合德爾菲法，是因為在情報分析員遇到不確定的情報問題時，需要尋求專家的意見；說它融合內(nèi)容分析法，是因為對樹形結(jié) 構(gòu)的葉子節(jié)點的問題的回答就是進行內(nèi)容分析尋找答案的過程；說它融合交叉影響分析法，是因為在樹形結(jié)構(gòu)的建立過程中，父節(jié)點和子節(jié)點的關(guān)系就是交叉影響的關(guān)系。此外，還用來進行評價、決策、管理溝通和規(guī)劃工作。 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 7 情 報 分 析 方 法相 關(guān) 分 析 方 法 預(yù) 測 方 法評 估 方 法以 定 性 為 主 的 方 法擬 定 量 方 法以 定 量 為 主 的 方 法引文分析法聚類分析法因子分析法回歸模型時序模型機助信息分析主成成分分析法層次分析法綜合評估法內(nèi)容分析法關(guān)聯(lián)樹法交叉影響分析法因素分解法德爾菲法社會調(diào)查法歷史比較法邏輯方法圖 情報分析方法一覽 戰(zhàn)略情報 在國內(nèi)孫成全，曹霞等所著的《 戰(zhàn)略情報研究與技術(shù)預(yù)見 》一 書中對戰(zhàn)略情報的解釋為：戰(zhàn)略情報是為全局域長期戰(zhàn)略目標服務(wù)的情報，其目的在于探索科學技術(shù)發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測其未來的趨向及其對政治、經(jīng)濟、社會、思想、文化的影響，從而為確立 宏觀的社會發(fā)展目標、制定科技發(fā)展方針政策、規(guī)劃產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方案，進行重大技術(shù)引進改造與協(xié)作攻關(guān)決策等提供重大背景資料、數(shù)據(jù)信息資料和對策咨詢建議 [11]。 3)預(yù)測型信息分析 所謂 預(yù)測 ，就是利用已經(jīng)掌握的情況、知識和手段，預(yù)先推知和判斷事物的未來或未知狀況。這些領(lǐng)域大致可 以分為以下幾方面：政治（含外交）、經(jīng)濟 （ 含產(chǎn)業(yè) ）、社會、科學技術(shù)、交通通信、軍事、人物。從方法來看，信息分析廣泛采用情報學和軟科學研究方法。 在論文的最后，筆者將會給出在 IIAS 中數(shù)據(jù)可視化繼續(xù)完善的方向和未來情報分析領(lǐng)域的研究目標。 國內(nèi)部分 2020 年國防大學和軍事科技學院的董獻洲等人發(fā)表了一篇名為 “ 信息可視化技術(shù)在情報分析中的應(yīng)用研究 ” 的論文在 《 計算 機工程與應(yīng)用 》 的期刊上，文中著重討論了兩種信息收集處理過程中的可視化技術(shù)，河流模型和關(guān)聯(lián)分析模型，遺憾的是文中并沒有給出具體的實現(xiàn)方式以及關(guān)鍵的算法 [9]。 加州大學伯克利分校的教 授 同時也是 Perceptual Edge 的首席顧 問 Stephen Few 一直致力于分析和提供有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)，他在這方面已經(jīng)有超過 20 年的工作經(jīng)驗。 不過我們 仍然相信，伴隨著科學技術(shù)的日益進步，我們一定能夠在情報分析領(lǐng)域不斷超越，實現(xiàn)情報分析的高度智能化。 Inferential Intelligence Analysis 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 v 目 錄 摘 要 .............................................................................................................................................. III Abstract ...................................................................................