【文章內(nèi)容簡介】 信息， 這 需要我們 研發(fā) 出高度匹配的垂直搜索引擎；如何鑒別信息的真?zhèn)?則需要我們在 計算機語義分析 領(lǐng)域的研究取得突破性進展；如何知曉各條 信息之間的 相互 關(guān)聯(lián)性 又需要我們在自動推理，人工智能等學科 的研究上有更進一步的 成果 等等 不一而足 。 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。 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 。 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。 2020 年，國際上出現(xiàn)了一種稱為結(jié)構(gòu)化論證 (Structural Argumentation) 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 2 的新型的戰(zhàn)略情報分析模型， 這一模型融合了傳統(tǒng)情報分析 方法的許多優(yōu)點， 其對定性研究的結(jié)構(gòu)化論證方式有較好的呈現(xiàn)效果，對國內(nèi)的戰(zhàn)略情報分析有較好借鑒作用。 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。 國內(nèi)外研究現(xiàn) 狀 國外 部分 斯坦福研究中心 (Stanford Research Institute)的博士 John D. Lawrence 在情報論證領(lǐng)域有幾十年的研究經(jīng)驗，他領(lǐng)導的小組開發(fā)了兩套產(chǎn)品，一套名為 SEAS(Structured Evidential Argumentation System)是采用自頂向下分析 (topdown)的模型來論證情報的；另一套名為Angler 是采用自底向上的歸納 (bottomup)的模型來分析情報的。他們各有優(yōu)勢，針對不同種類的情報任務(wù)，給出了不同的解決方案 [1][2][3]。 俄亥俄州立大學認知系統(tǒng)工程實驗室的 David Woods 等幾個教授提出了一個輔助決策支持的情報論證模型，它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，一邊否定自己，對原有問題域進行篩選和擴充 [4]。 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。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]。 Richard V. Badalamente 和 Frank L. Greitzer 2020 年在一次情報分析方法和工具 的年度會議上對當前情報分析的軟件提出了 10 個急待解決的問題，作者從技術(shù)難度 (IT plexity)和對情報分析的影響力 (IA impact)兩個維度描述這些問題。假設(shè)這兩個維度的總分值各為 10 的話，他們認為當前影響力為 10 的是實現(xiàn)無縫的數(shù)據(jù)接入和提?。?seamless data access and ingest），而且它的技術(shù)難度僅為 4；當前技 術(shù)難度為 10 的是情報假設(shè)自動生成（ Hypothesis generate and trace），而它的影響力為 6。 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]。 Richards J. Heuer 這位在 CIA 工作了近 30 年的資深的情報分析專家 ,在他 1979 年退休之后，寫了一本書名叫《 Psychology of Intelligence Analysis》 ,這本書之后被 CIA 奉為 情報分析 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 3 的 “圣經(jīng)”，每個 CIA 的工作人員，不管是底層工作人員 還是高層管理人員，幾乎人手一本。該書分為四章，每一章都著重解決情報分析領(lǐng)域中的一個重要的問題。分別是 Part I ：我們思維的機制 (Our mental machinery). Part II：思考的工具 .(Tools for thinking) Part III:認知的偏見 (Cognitive Biases) Part IV: 結(jié)論 (Conclusions) [8]。 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]。 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]。 2020 年孫成權(quán)，曹霞等人編著了一本名為《戰(zhàn)略情報研究與技術(shù)預見》的書，在書中提到了戰(zhàn)略情報研究的重點領(lǐng)域，基本內(nèi)容，基本方法，以及重要意義等 [11]。 2020 年 7 月， 武漢大學信息資源研 究中心，李綱，鄭重等人在 《 圖書 ?情報 ?知識 》 上發(fā)表了一篇名為 “信息可視化應(yīng)用研究進展” 的 論文，論文描述了當前信息可視化的主要應(yīng)用領(lǐng)域和當前國際最先進的信息可視化技術(shù)，以及當前有效的信息可視化工具和可視化建模語言 [12]。 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]。 本文研究的內(nèi)容 本論文 在研讀了眾多國外情報分析理論的論文和研 究了多款國外基于結(jié)構(gòu)化分析模型的情報分析系統(tǒng)的實例的基礎(chǔ)上，自主研發(fā)設(shè)計了一款 具有獨立知識產(chǎn)權(quán)的面向國防戰(zhàn)略情報的“問詢式情報分析系統(tǒng)” (Inferential Intelligence Analysis System)；給出了該系統(tǒng)的整體設(shè)計框圖、工作流程；提出了可視化展現(xiàn)方案；分析了數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵問題并進行了算法分析。 數(shù)據(jù)可視化是該論文的核心內(nèi)容。本論文給出了 IIAS 中的可視化方案，對其中的幾張可視化效果圖進行了源代碼分析；對在可視化過程中的離散數(shù)據(jù)處理和區(qū)域覆蓋等核心問題給 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 4 出了關(guān)鍵算法，并分析了相 關(guān)算法的執(zhí)行效率。 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。 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。 用公式可表示為 ： 情報 =原始信息 +分析 [14]。 以前有一種傳統(tǒng)的情報觀認為情報就是信息 (Information)，隨著時間的發(fā)展，這種觀點已經(jīng)被淘汰。 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。信息分析是在現(xiàn)代信息分析與咨詢活動飛速發(fā)展的背景下，于 20 世紀 50 年代由情報科學中派生出來的一門新興學科。近二三十年來，在信息的廣泛傳播過程中，信息分析得到了迅猛發(fā)展 [16]。 對這一概念的理解，可以從構(gòu)成這一定義的幾個要素來進行： 從成因來看，信息分析的產(chǎn)生是由于存在社會 需求 。從方法來看，信息分析廣泛采用情報學和軟科學研究方法。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)。 從成果來看，信息分析是形成新的增值的 信息產(chǎn)品 。從目的來看，信息分析是為不同層次的科學決策服務(wù)的。 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。 情報分析類型 由于 情報 分析涉及到社會的方方面面，采用各種各樣的研究方法，所以根據(jù)不同的劃分標準，可以將 情報 分析劃分成各種不同的類型。 按領(lǐng)域劃分 國際形勢或國內(nèi)形勢總是根據(jù)各種因素發(fā)生變化的。一項 情報 分析任務(wù)，也總是根據(jù)各種相互聯(lián)系的不同領(lǐng)域的信息構(gòu)成的。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。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 。 按內(nèi)容劃分 1)跟蹤型信息分析 跟蹤型信息分析是基礎(chǔ)性工作，無論哪種領(lǐng)域的信息分析研究，沒有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和資料都難以工作。它又可分為兩種：技術(shù)跟蹤型和政策跟蹤型，常規(guī)的方法是 信息收集 和加工，建立文獻型、事實型和數(shù)值型數(shù)據(jù)庫 作為常備工具，加上一定的 定性分析 。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。 2)比較型信息分析 比較是確定事物間相同點和不同點的方法，在對各個事物的內(nèi)部矛盾的各個方面進行比較后，就可以把握事物間的內(nèi)在聯(lián)系，認識事物的本質(zhì)。比較型信息分析是 決策 研究中廣泛采用的方法，只有通過比較，才能認識不同事物間的差異，從而提出問題、確定目標、擬定方案并作出選擇。比較可以是定性的，也可以是定量的，或者是定性、定量相結(jié)合的，許 多技術(shù)經(jīng)濟分析 的 定量方法 常常被采用。 3)預測型信息分析 所謂 預測 ，就是利用已經(jīng)掌握的情況、知識和手段，預先推知和判斷事物的未來或未知狀況。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。 根據(jù)不同的劃分標準，預測可以分成許多不同的類型，如按預測對象和內(nèi)容可以分為 經(jīng)濟預測 、社會預測、科學預測、 技術(shù)預測 、軍事預測等。 按方法劃分 情報 分析的類型也可以按照采用的方法來劃分。一般可以分為定性分析方法和定量分析方法兩種。定性分析方法一般不涉及到變量 關(guān)系，主要依靠人類的 邏輯思維 功 能來分析問題；而定量分析方法肯定要涉及到變量關(guān)系，主要是依據(jù)數(shù)學函數(shù)形式來進行計算求解。定性分析方法比如比較、推理、分析與綜合等；定量分析方法比 如回歸分析法、時間序列法等。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。 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 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]。 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