【正文】 圖 自底 向 上歸納 2020 年 俄亥俄州立大學(xué)認(rèn)知系統(tǒng)工程實驗室的 David Woods 等在一篇論文中 提出了 新的結(jié)構(gòu)化分析方法，他們把自頂向下和自底向上這兩個過程結(jié) 合到了一起 ,一邊自定向下分析將問題不斷細(xì)化的時候，一邊否定自己，對原有問題域進(jìn)行篩選和擴充 [4]。而自底向上歸納則相反，對每一個情報任務(wù)先廣泛地收集相關(guān)的資料，對它們分析整理形成證據(jù)，再不斷向上歸納，直到歸納成要解決的情報任務(wù)為止。 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(dāng)前被廣泛采用的情報分析方法 。 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 9 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(shè)計出來的新型的戰(zhàn)略情報研究方法。 情景分析法是為了提高企業(yè)、公共部門或者其他組織對未來的適應(yīng)性和發(fā)展力，因此分析的一個前提是要對分析的對象有一個清晰的 認(rèn)識。 交叉影響分析法（ CrossImpact Analysis） 所謂交叉影響分析法，就是在信息分析和預(yù)測中，根據(jù)若干個事件之間的相互影響關(guān)系，分析當(dāng)某一事件發(fā)生時，其他事件因受到影響而發(fā)生何種形式變化的一種方法 [20]。 內(nèi)容分析法（ Content Analysis） 內(nèi)容分析法是一種 對文獻(xiàn)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(xiàn)中本質(zhì)性的事實和趨勢，揭示文獻(xiàn)所含有的隱性情報內(nèi)容，對事物發(fā)展作情報預(yù)測。 德爾菲法最初產(chǎn)生于科技領(lǐng)域，后來逐漸被應(yīng)用于任何領(lǐng)域的預(yù)測，如軍事預(yù)測、人口預(yù) 測、醫(yī)療保健預(yù)測、經(jīng)營和需求預(yù)測、教育預(yù)測等。 (4)科技政策與科研管理情報研究。它主要包括 :交叉科學(xué) (Interdisciplinary Science)；戰(zhàn)略性研究 —— 國家目標(biāo)導(dǎo)向的基礎(chǔ)科學(xué)研究； NBIC 匯聚技術(shù) —— 交叉科學(xué)與戰(zhàn)略性研究相結(jié)合的未來重要領(lǐng)域這三方面的情報研究等 (2)技術(shù)情報研究，主要是指技術(shù)創(chuàng)新和共性技術(shù)。 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(xué)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 。值得指出的是，由于信息分析問題的復(fù)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。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(xué)函數(shù)形式來進(jìn)行計算求解。 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。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。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。 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(jìn)行比較后，就可以把握事物間的內(nèi)在聯(lián)系，認(rèn)識事物的本質(zhì)。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(xiàn)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 。就某個具體領(lǐng)域而言，進(jìn)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(xué)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 。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。 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(biāo)準(zhǔn)，可以將 情報 分析劃分成各種不同的類型。從目的來看，信息分析是為不同層次的科學(xué)決策服務(wù)的。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)。 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(jìn)行： 從成因來看，信息分析的產(chǎn)生是由于存在社會 需求 。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(jì) 50 年代由情報科學(xué)中派生出來的一門新興學(xué)科。 以前有一種傳統(tǒng)的情報觀認(rèn)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。 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。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(jìn)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。 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(jìn)行了算法分析。 2020 年 7 月， 武漢大學(xué)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(jìn)展” 的 論文，論文描述了當(dāng)前信息可視化的主要應(yīng)用領(lǐng)域和當(dāng)前國際最先進(jìn)的信息可視化技術(shù)，以及當(dāng)前有效的信息可視化工具和可視化建模語言 [12]。 2020 年南京大學(xué)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(xì)描述了一種無交叉的賦權(quán)樹形圖的繪制方法 [10]。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(rèn)知的偏見 (Cognitive Biases) Part IV: 結(jié)論 (Conclusions) [8]。 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。假設(shè)這兩個維度的總分值各為 10 的話，他們認(rèn)為當(dāng)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(dāng)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。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]。 俄亥俄州立大學(xué)認(rèn)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(xì)化的時候，一邊否定自己，對原有問題域進(jìn)行篩選和擴充 [4]。 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(dǎo)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。 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。 國防 戰(zhàn)略情報是為全局 長期戰(zhàn)略目標(biāo)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 。例如如何在浩如煙海的信息中找到符合自己要求的那 一 條信息， 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(jìn)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(xué)科 的研究上有更進(jìn)一步的 成果 等等 不一而足 。 進(jìn)入 21 世紀(jì)，隨著人們對人工智能（ Artificial Intelligence），數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining) 機器學(xué)習(xí)（ Machine Learning）以及認(rèn)知科學(xué)（ Cognitive Science）等學(xué)科的深入研究，情報分析工作 對比以前 已經(jīng)有了 幾乎是質(zhì) 的飛躍。 20 世紀(jì) 50 年代以后，情報分析的應(yīng)用范圍逐漸由軍事領(lǐng)域擴大到商 業(yè)領(lǐng)域，因為越來越多的企業(yè)發(fā)現(xiàn) ，在激烈的市場競爭中，要想使企業(yè)占據(jù)行業(yè)的主導(dǎo)地位， 就必須分析、 獲取更多關(guān)于競爭對手的有價值的情報。在兩次世界大戰(zhàn)中，運用先進(jìn)的情報技術(shù)戰(zhàn)勝對手的戰(zhàn)爭案例也是不勝枚舉 。 Structured Argumentation。 關(guān)鍵詞 ： 數(shù)據(jù)可視化 ， 戰(zhàn)略情報 ， 結(jié)構(gòu)化論證模型 ， 問詢式情報分析 畢業(yè)設(shè)計（論文）報告紙 iv The research of data visualization based on the structured intelligence analysis Abstract The central research topic of strategic intelligence is analyzing important strategies and policies to the relation of the national security and forecasting the prospects of advanced technology, etc. Traditional strategic intelligence methods includes Delphi Surveys, Content Analysis, Crossimpact Analysis, Scenario Writing and so on. These methods can undertake some intelligence tasks,but once the task being plicated, all of these methods mentioned could not plete the task independently. On the basis of studying many thesis of the i