【正文】 的，也可以是定量的，或者是定性、定量相結(jié)合的，許多技術經(jīng)濟分析的定量方法常常被采用。值得指出的是，由于信息分析問題的復雜性，很多問題的解決既涉及到定性分析，也涉及到定量分析，因此定性分析和定量分析方法相結(jié)合的運用越來越普遍。德爾菲法最初產(chǎn)生于科技領域，后來逐漸被應用于任何領域的預測，如軍事預測、人口預測、醫(yī)療保健預測、經(jīng)營和需求預測、教育預測等。 結(jié)構(gòu)化情報分析——一種新型的戰(zhàn)略情報研究方法 結(jié)構(gòu)化情報分析模型概述結(jié)構(gòu)化情報分析模型（Structural Intelligence Analysis Model）是一種融合了德爾菲法，內(nèi)容分析法，交叉影響分析法而設計出來的新型的戰(zhàn)略情報研究方法。當時，人們利用計算機創(chuàng)建出了首批圖形圖表。因而，就需要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集 [24]。一個常見的關注焦點就是信息的呈現(xiàn)。為了使人們能觀察清楚,并充分理解這些數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)從一個空間映射到另一個空間,如三維圖形通過透視變換映射成二維圖像空間。應用實例如 : (1)區(qū)域填充法表示云雨分布、醫(yī)學 CT 圖等。 結(jié)構(gòu)化分析中的數(shù)據(jù)可視化技術 數(shù)據(jù)可視化在結(jié)構(gòu)化分析中的作用數(shù)據(jù)可視化在結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)中有怎樣的作用？對這個問題的回答，我們可以首先看一下 2022 年一次情報分析方法和工具的年度會議上，Richard V. Badalamente 和 Frank L. Greitzer 共同提出了當前情報分析軟件領域十個亟需解決的問題 [7]。樹形結(jié)構(gòu)基本滿足這一要求，但是還不夠，單純靜態(tài)的樹形結(jié)構(gòu)有很多的缺點，當分析的問題的數(shù)量達到一定的規(guī)模的時候，非常影響圖形的美觀和用戶的感受。俄亥俄州立大學認知系統(tǒng)工程實驗室的 David Woods 等提出了一個輔助決策支持的情報論證模型，把自頂向下和自底向上這兩個過程整合到了一起,一邊自頂向下分析將問題不斷細化的時候，一邊對原有問題域進行篩選和擴充 [4]。當所有的問題都分析完畢以后，這個情報任務就處于“已發(fā)布”的狀態(tài)，此時，如果有需要，其他的情報分析員可以引用這個論證到自己的情報分析中去，這樣可以最大程度提高情報分析的復用率。(2)對每一個不可再細分的子任務，逐一進行論證，論證的主要方面包括：論證的結(jié)論，論證的資料來源，結(jié)論的可靠性，資料來源的可靠性等四個方面。當鼠標移過該節(jié)點時便可顯示該問題的結(jié)論，資料來源，結(jié)論的可靠性，資料來源的可靠性等信息。而在文化區(qū)域，所有論證均充足可信。于是為了進一步減少存儲空間的浪費，我們考慮采用多重鏈表結(jié)構(gòu)。for (int i = 0。這兩種可視化方案的各有各自的特點，樹形結(jié)構(gòu)顯示優(yōu)點是全面，系統(tǒng)地反映了自頂向下的情報分析的全過程；而區(qū)域結(jié)構(gòu)顯示則能幫助情報分析員把焦點集中在那些還沒有完全充足論證的情報問題上，發(fā)揮最大優(yōu)勢解決這些問題。每一個節(jié)點都標有一種顏色，其中，綠色表示該論證結(jié)果可靠，證據(jù)充足；黃色表示結(jié)果不太可靠，證據(jù)不太充足；紅色表示結(jié)果不可靠，證據(jù)不足，隨著時間的發(fā)展，需要再進一步研究加以確定。這個過程稱為論證過程。圖 “問題樹” 畢業(yè)設計（論文）報告紙 17 圖 多維論證中的星狀散射圖圖 星座圖圖 星座圖和星狀散射圖的疊加 畢業(yè)設計（論文）報告紙 18 系統(tǒng) Angler 分析 Angler 是斯坦福研究中心人工智能研究所 Andres Rodriguez 等人研發(fā)的一款旨在糾正情報分析人員認知偏見（Cognitive Bias）的一種合作式分析工具 [31]。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]。而采用自底向上的分析方法的數(shù)據(jù)可視化的一個比較突出的問題是：如何將觀點和意見進行歸類，歸類后如何呈現(xiàn)。 Tracking） （Electronic Skills Inventory） 6. 動態(tài)數(shù)據(jù)處理和可視化(Dynamic Data Processing and Visualization )(Intelligent Tutor for Intelligence Product Development) 8. 數(shù)據(jù)資源的可視化（Imagery Data Resources） (Intelligence Analysis Knowledge Base).10 分析策略模板(Template for Analysis Strategy) 他們從技術角度（IT plexity）和對情報分析的影響力(IA impact)兩個維度來描述這十個問題。 (3)實物化法表示火山噴射溫度、物體裂紋擴展特性等。其具體使用技術有:曲線表示技術、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)技術、粒子跟蹤技術、拓撲結(jié)構(gòu)分析技術等。另一方面， 畢業(yè)設計（論文）報告紙 12 Frits H. Post (2022)則從計算機科學的視角，將這一領域劃分為如下多個子領域 [24]：可視化算法與技術方法、立體可視化、信息可視化、多分辨率方法、建模技術方法、交互技術方法與體系架構(gòu)。更近一些的時候，可視化也日益關注數(shù)據(jù)，包括那些來自商業(yè)、財務、行政管理、數(shù)字媒體等方面的大型異質(zhì)性數(shù)據(jù)集合。麥考梅克(Bruce H. McCormick)、 托馬斯斯坦福研究中心(Stanford Research Institution)的博士 John D. Lowrance 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)展作情報預測。 戰(zhàn)略情報研究的類型和研究的主要領域戰(zhàn)略情報的研究的類型主要包括：(1)戰(zhàn)略設計的情報研究、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、預測研究、評價研究 (3)科學情報研究、技術與技術經(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)技術預測、技術評 畢業(yè)設計（論文）報告紙 8 估與技術預見 (5)動態(tài)監(jiān)測服務、態(tài)勢分析研究和前瞻預測研究 (6)分散式、集中式、分散與集中相結(jié)合形式、社會網(wǎng)絡化形式。預測的要素包括： 人——預測者 情況和知識 ——預測依據(jù) 手段——預測方法； 事物未來和未知狀況——預測對象預先推知和判斷——預測結(jié)果。就某個具體領域而言，進行情 畢業(yè)設計（論文）報告紙 6 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、科學技術信息分析要素、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)設計（論文）報告紙 5 第二章 相關概念及理論概述 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，對應英文的 Inelligence。2022 年南京大學的蘇勇在《現(xiàn)代圖書情報技術》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)略目標服務的情報，其目的在于探索國防科技發(fā)展的規(guī)律，預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師的指導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)設計（論文）中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本畢業(yè)設計（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域的研究目標。情報分析這門自古代流傳下來的技術從此在新的領域煥發(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)這一項的技術難度為 7，而影響力為 4[7]。2022 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“可視化技術在競爭情報中的應用”的論文，論文講述了當前可用的可視化技術和模型，并給出了一種可用的可視化競爭情報系統(tǒng)的設計 [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?！∫虼?，信息分析是對各種相關信息的深度加工，是一種深層次或高層次的信息服務，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)應用方面來看的話，數(shù)據(jù)可視化技術是一項非常有用和迫切的技術，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 可視化設計的思路，并給出了 SEAS 中可視化設計的效果圖[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)。我們只要針對每一個維度提出相應的若干情報問題，如果這些問題還可以再細分，則再提出細分的子問題，直到提出的問題不可再分為止。在這一章中，我們將會對在實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化部分時，所遇到的關鍵問題進行深入探討，給出其算法并評估其運行效率。} else {ArrayList list = new ArrayLis