文獻計量法與內容分析法綜合研究的方法論來源與依據

1綜合研究的方法來源研究文獻信息本身達到一定量時所反映出的規律及變化，透過信息來考察所表征事物的狀態及變化，以及通過對信息量和內容的統計分析作出正確判斷與決策，是文獻計量法與內容分析法產生與應用的出發點。毫無疑問，這些也是文獻計量法與內容分析法綜合研究的目的。但是尋根溯源，兩種方法綜合研究的出發點是支撐“數據—信息—知識—智慧”(DIKW)轉換的實現。因為一定量的信息所反映出的規律及變化，透過信息考察事物，這些都是將信息轉換為知識所得到的；而通過信息的計量與內容的分析作出判斷與決策，是將知識轉換為智慧的結果。1.1數據—信息—知識—智慧鏈關于數據、信息、知識、智慧的概念至今仍有爭議，但是關于這幾個概念之間是分層次而且有著清楚關聯的認識，卻取得了比較普遍的共識。來源于T.S.Eliot的“Whereisthewisdomwehavelostinknowledge?Whereistheknowledgewehavelostininformation”詩歌中的“數據—信息—知識—智慧”鏈[1]，不僅為人們在網絡信息環境中指引了有效利用資源的路徑，而且為信息服務機構指明了充分開發資源的方向。數據、信息、知識、智慧的轉化是復雜的，關聯多個方面，涉及許多環節，可從一維、二維不同角度來闡述它們之間的關系，如從對事物的理解(Understanding)、關于事物的上下文(情景)(Context)二維角度來闡明數據、信息、知識與智慧四者之間的關系，可以得到如圖1所示的描述[2]。圖1DIKW層次模型的一種表述在圖1中，數據(Data)是未加工的符號，脫離上下文它的存在是沒有意義的，可以任何形式存在，可以有用也可以無用，但是數據可以被加工、挖掘。當數據與情景相連時，借助于調查、吸收等理解活動，通過分析數據間的關系并加工集成為信息，它隱含的意義就可以揭示出來。信息(Information)是通過關聯連接手段被賦予了意義的數據，這種“意義”可以有用也可以無用。信息可被傳遞、相互轉換，是明晰的、自治的和可計量的，信息也可以許多種狀態存在，可以是定性的或定量的。當通過人類的加工、解釋、集成創造、傳輸、分發等一系列的理解活動，零散的信息通過關聯加工與分析并用于行動時形成關于整體的情景，信息轉化為知識。知識(Knowledge)是由認知者內在化產生的，認知者通過他的理解和經驗，借助解釋、集成、交互等一系列理解操作活動，將有關聯的信息和隱含在其頭腦中的認知共同地組合在一起，形成的關于某個情景整體的認知。智慧(Wisdom)是推斷的、不確定的、無概率的，智慧的形成需要將過去所有的知覺層次上的知識連接起來，透過認知者間的交互及自我反省而利用知識產生的。如果說數據、信息乃至知識是過去的、由經驗而來的，那么智慧關心的是未來，是產生利于行動的新奇的認知，它含有暗示及滯后影響的意味[3-4]。簡言之，信息是對有關系的數據進行處理而得到的，它的有用性在于回答是“Who”，“What”，“Where”，“When”等問題；知識是數據、信息經應用轉化而來的，在于回答“How”問題；智慧是對“Why”理解是否正確的估測[5]。1.2DIKW實現的支撐要素在人類認知與行動中，數據、信息、知識轉化的最終目的是形成具有創新性、并用于行動決策的智慧。這個轉換，一方面始終離不開對數據、信息所表征的事件情景或者文本(文獻)上下文的依賴；另一方面需要借助于理解的系列操作，如調查、吸收、操作、交互、反省等理解環節。此外，不可缺少組織機構、人、方法、技術的支持。從圖書情報工作管理的角度來看，對應于理解的系列操作就是組織過程、分析過程、評價過程和決策過程，而這些過程有效的運轉取決于方法與技術、人及相關的工作、組織機構、資源、設備與制度等要素。借鑒已有的研究成果[6]，架構了DIKW實現的支撐要素圖，如圖2所示。1.3分析方法與技術在DIKW鏈中的作用分析過程是DIKW鏈中承上啟下的環節，從DIKW上一鏈來看，由數據到信息的組織過程主要實現的是數據的集結與序化，隨著方法的成熟與技術的進步，組織環節相對比較簡單，而分析過程實現的是大規模信息向知識的轉化，需要經過比較、演繹、推理、綜合、建模、解釋等復雜活動，并與人的主體意識、特定需求結合，分析過程是一種高級的活動。沒有一定的方法與技術的支持，也就是沒有思維的工具與材料，人的思維是無法達到期望的高度的。從DIKW下一鏈來看，分析的結果直接影響著評價與決策的過程，尤其是當人無法直接處理與鑒別大規模的信息時，人對分析過程的依賴程度就會加強。所以，分析方法與技術的完善程度和科學與否，決定著分析結果的輸出。圖2支撐DIKW鏈實現的要素關聯圖1.4支撐DIKW鏈有機實現是文獻計量法與內容分析法綜合研究的出發點依賴于文本(文獻)產生的文獻計量法與內容分析法等信息分析研究方法，一直試圖對人類理解等操作行動給予支持。文獻計量法和內容分析法都是專門的信息分析方法，在原有的研究中，人們常常單從分析過程來考慮建構各個分析方法及體系，而忽略分析過程與其他環節的相互作用。將支撐DIKW鏈實現為文獻計量法與內容分析法綜合研究的出發點，其目的是以支撐DIKW鏈的整體有效流動為根本，以數據、信息作為研究對象的來源，以產生智慧和行動方案作為研究的最高目標，方法體系的構造與流程設計要緊緊圍繞著D-I-K-W轉換而展開，以避免從某個層次或局部思考帶來的顧此失彼。2綜合研究的方法依據之一——信息哲學與DIKW轉化2.1信息哲學的起源與理論體系2002年，以牛津大學哲學家F.弗洛里迪(Floridi)在西方哲學界權威性期刊《元哲學》(Metaphilosophy)上發表的《什么是信息哲學》為標志，信息哲學作為一個獨立的研究領域誕生了。弗洛里迪認為：信息哲學主要涉及兩方面的研究，一是信息的本質的研究及其基本原理；二是信息理論和計算方法論對哲學問題的詳細闡述和應用。信息哲學提供了不同于數據通信的定量理論——信息論的研究，從整體上看，它的任務不是要發展關于一種科學的統一理論，而是一個整合的理論體系，目的是分析、評價和解釋信息的各種原理和概念、信息的動力學和利用，特別關注的是來自不同應用背景和與其他主要哲學概念，諸如存在、知識、意義等相關系統的問題。信息哲學不僅是一個新的領域，而且還提供了一種創新的方法論。信息哲學的興起意味著一系列的轉換，如從康德傳統轉向萊布尼茨—羅素傳統(“普遍語言”和“符號邏輯”)，從現實世界轉向可能世界，從語形學轉向語義學，從證明論轉向模型論，從經典邏輯轉向現代邏輯，從追求歷時的同一性轉向追求共時的相似性，從“發現的范圍”轉向“創新的范圍”，等等。在哲學上，這種變化實際上就是從“形式的先驗性”轉向“實質的先驗性”，也就是強調“信息轉向”。信息哲學作為“引導性哲學”(OrientativePhilosophy)，而非“認知性哲學”(CognitivePhilosophy)，將引領人們將探討的興趣從認知性哲學關注“什么”，轉向“引導性哲學”關心“如何”上，更加關注如何利用信息改變這個世界。2.2信息哲學中的信息類型與信息的質信息哲學的誕生與發展，不僅給哲學帶來了一場全新的革命，而且為人類提供了全新的事物存在與演化的世界圖景和思維方式。在信息哲學的理論中，信息是標志間接存在的哲學范疇，它是物質(直接存在)存在方式和狀態的自身顯示。信息是由自在信息(客觀間接存在)、自為信息(信息的主體直觀把握)、再生信息(信息的主體創造)構成的。自在信息的基本形式是信息場中信息的同化與異化，自為信息的基本形式是信息直觀識辨和有感記憶儲存，再生信息的基本形式是概象信息和符號信息。信息的質具有3個層次，信息第一性級的質是直接存在的一級客觀顯示，就是人們直接感知到的信息的內容；信息第二性級的質是直接存在的多級客觀顯示，是人們不能直接感知和簡單把握的，需要類似翻譯轉換和挖掘分析等工作的支持；信息第三性級的質是由主觀賦予目的性而產生的新內容，這個第三性級的質所揭示的信息的人為創造的關系，一旦通過人的勞動時間外化出來，就是對世界的改造[7]。2.3基于信息哲學的DIKW轉化從信息哲學的理論來看數據、信息向知識、智慧的轉化，知識是由再生信息與人的主觀意識結合的產物，知識和智慧是信息第三性級的質所揭示的結果。D-K-I-W的流動只有經過自在信息—自為信息—再生信息環節，才能在本質上實現信息的遷移。信息哲學中人的信息活動的層次遞進關系清楚地表明：信息主體創造的基本形式，即概象信息和符號信息，必須經歷主體約定信息關系的建立、判斷、推理和邏輯推演等認識階段。信息主體創造活動產生的是再生信息，以概象信息和符號信息的形式存在。概象信息是形象思維的產物，是通過對記憶儲存的信息重新分解與組合加工的結果，是對諸多同類認識對象共同本質特征的形象反映(類概象)，或是不同類認識對象不同特征的硬性組合的形象反映(幻概象)；符號信息是抽象思維的產物，當符號信息在量上達到一定程度，在質上顯示不同符號之間的多方面關系時，人們就可能產生抽象思維。抽象思維是借助人類特有的語言和神經系統而對符號信息進行邏輯推演、加工改造的高級分析綜合的過程，它可以使符號信息更加高度抽象。再生信息是由自為信息轉變而來的，再向主體信息的社會實現轉移，其中，再生是通過重新分解與組合加工也就是分析綜合而實現的。在這個實現的過程中，除了人的大腦外，還需各種思維方式與思維工具。顯然，數據、信息向知識的轉化主要依賴于信息主體創造活動，主體約定信息關系的建立、判斷、推理和邏輯推演等過程及方法，直接影響著信息向知識的轉化。筆者以信息哲學中的“人的信息活動的層次遞進建構”為基礎，以圖的形式簡單來描述DIKW鏈中數據、信息、知識與信息哲學意義上信息之間的關系，見圖3[7]。圖3基于人的信息活動的數據、信息與知識的轉化2.4分析綜合作為文獻計量法與內容分析法綜合研究的核心方法將貫穿于始終從信息加工與轉換角度看，形象思維可以理解為主體運用表象、直感、想象等形式，對研究對象的有關形象信息(信息哲學中的概象信息)，以及存儲在大腦里的形象信息進行加工(分析、比較、整合、轉化等)，從而從形象上認識和把握研究對象的本質和規律。形象思維是對問題整體、概略和方向性的把握，人們常常借助定性分析來培養形象思維的能力。抽象思維憑借科學的抽象概念對事物的本質和客觀世界發展的深遠過程進行反映，使人們通過認識活動獲得遠遠超出靠感覺器官直接感知的知識。科學的抽象是在概念中反映自然界或社會物質過程的內在本質的思想，它是在對事物的本質屬性進行分析、綜合、比較的基礎上，抽取出事物的本質屬性，撇開其非本質屬性，使認識從感性的具體進入抽象的規定形成概念，使人能在認識客觀事物規律的基礎上預見事物和現象的發展趨勢。人們常常重視利用定量分析來培育抽象思維能力。無論是形象思維還是抽象思維，分析、比較、綜合、判斷、推理等過程是必不可少的。在傳統的哲學觀點上，人類認識信息的感知、判斷、推理過程，認識信息的比較、分類、抽象、概括、歸納、演繹、類比、分析、綜合的方法，都是相互獨立且分別給予定義和分析的。但是從信息哲學的角度來看，在認識信息的活動中，分析綜合貫穿于信息認識過程的始終，分析綜合是認識過程的統一，是認識方法的統一。分析就是將事物“分解成簡單要素”分別加以研究的一種思維方法，它可以將認識對象的某些方面，因素、屬性、聯系、關系等分割、區別開來加以認識；綜合就是“組合，結合，湊合在一起”，也就是說，把分解出的事物各組成部分、要素，在研究清楚之后再連接起來，以新的形象展示出來。綜合的作用在于把個別上升為一般，把部分統一為整體，把片面概括為全面。分析和綜合的關系是辯證的對立統一，它們以事物的整體和部分，一般和個別的關系為其根據。信息哲學將分析與綜合統一，重新闡釋并賦予分析綜合新的意義，認為分析綜合是人類精神活動統一的過程，是分解和組合、比較和分類、抽象和概括、歸納和演繹、類比等具體方法的統一，是求同判斷、別異判斷、歸納推理、演繹推理等邏輯規律的統一[7]。文獻計量法與內容分析法等作為輔助思維的工具，在人類的信息活動中主要支撐的就是信息主體創造活動。那么信息主體創造活動所需的認知與思維過程、方法與邏輯，就應該是兩者綜合研究的核心方法選擇的依據。所以，將文獻計量法與內容分析法在分析的基礎上進行綜合研究，來源于信息哲學思維的啟迪。同時，將分析綜合作為綜合研究的核心方法之一，取決于信息哲學的方法論。3綜合研究的方法依據之二——認知心理學與DIKW轉化3.1認知心理學中的知識建構模型認知心理學是20世紀50年代中期在西方興起的一種心理學思潮，20世紀70年代成為西方心理學的一個主要研究方向。它研究人的高級心理過程，主要是認識過程，如注意、知覺、表象、記憶、思維和語言等。思維是高級的、整合的心理活動形式，人腦對信息的處理包括分析、抽象、綜合、概括、對比等的具體過程，這些是認知思維的最基本過程。根據認知心理學，知識表征和思維的關系就像數學、文字和語文之間的關系。知識是以符號的形式進行描述的，人的認知系統具有識別、編碼、存儲、檢索和提取這些符號的功能，并以此來反映心理的運作過程。知識在大腦中的心理表征形式有概念、類別、特征、命題、腳本、圖式、表象、心理模型、產生式規則等，知識總是分門別類地存儲在人的頭腦中，人類以不斷進化的思維模型建構著知識，再經組合與創新的知識認識世界和改造世界。Collins和Quillian提出語義記憶的層次網絡模型，以解釋知識在人腦中存儲的主要結構。這個模型是認知心理學上第一個語義記憶模型，在這個模型中，語義記憶的基本單元是概念，每個概念具有一定的特征。在知識建構中，如果僅考慮語義關系時，不論是言語還是非言語信息，大都是以抽象命題形式進行編碼，存儲在人的長時記憶中。存于人腦中的命題及其相互之間的聯系形成一種網絡系統，這個網絡系統由節點(Node)和鏈接(Links)組成，節點是以概念為基礎的陳述性知識，而鏈接則代表概念之間的關系及概念特征之間的關系，通過鏈接，把上屬與下屬概念聯系在一起，也把節點所包含的特征聯系在一起，這種概念之間的關系稱之為結構性知識。人們頭腦中語義網絡所表征的知識的各個要素相互聯系、相互作用，形成了具有一定心理結構的網絡。具有語義聯系和語義相似性的節點連接起來，組成復雜的網絡。節點之間連線的長短表明了概念之間的關系，連線越短，表明兩個概念之間具有更多的相似性，節點之間的閾限也就越低。相反，節點之間的連線距離越長，概念之間的相似性程度越低，節點之間的閾限也就越高[8-9]。Collins和Loftus在考慮語義相似性后提出了激活擴散模型，該模型假定：當一個概念被加工或受到刺激，該概念節點就產生激活，然后激活沿該節點的各個連線，同時向四周擴散，先擴散到與之直接相連的節點，再擴散到其他節點。D.H.Jonassen等人將領域知識明確地劃分為陳述性知識、結構化的知識和程序性知識3種類型。陳述性知識是事實真理的描述，它是以概念為基礎的，依賴于工作記憶中的獨立的微成分(微認知單元)，無須要知道為什么；結構性知識是陳述性知識之間的關系；程序性知識是一種自動化認知的能力，也就是將若干基本的陳述性知識及其相互之間的關系，組合成一種過程性知識，而這種過程性知識在思維過程中激活是自動產生的，而不要追溯到最原始的陳述性或結構性成分，不需要進行更細致的推導。在綜合激活擴散模型和領域知識分類的基礎上，Chan等人提出了可操縱的OCTR學習模型，即定位(Orientation：與原有知識發生關聯)，訓練(Coaching：學徒式的學習)，調整(Tuning：新知識與舊知識相互作用，形成新的圖式或認知結構)，自動化(Routinization：通過練習或將新的知識網絡應用于實際環境中，形成一個自動化的微認知單元)。并構建了與OCTR對應的知識結構模型：連接(Connection：在原有認知結構和新知識之間建立起較弱的鏈接)，擴散(Accretion：知識得到擴展，更多的弱鏈接建立)，調整(Articulation：認知結構對建立起的弱鏈接進行選擇，有一些鏈接被增強，有一些鏈接被刪除)，整合(Solidification：單元和鏈接得到加強，可形成自動化操作)。如圖4所示。圖4OCTR對應的知識建構的4個階段3.2知識的關聯及獲取途徑從上述可知，人的知識結構是通過尋找知識之間的關聯建立起來的。當知識關聯置于領域知識中尋找的話，可從領域知識的構成中獲取，如根據Jonassen劃分的領域知識類型分辨陳述性知識、結構化知識和程序性知識，或者根據領域知識域來分辨，通常一個領域知識由核心域(CoreDomain)、內在域(Internal-context-domain)和外在域(External-context-domain)3個方面構成。如醫學的知識核心域包括病癥、跡象、病訴和實驗結果，內在域包括醫療的目標、假設、期望，外在域包括關系到可能的條件和環境的概念[10]。當知識關聯無法完全置于領域知識中，或者不考慮領域知識構成，僅僅考察概念所表達的知識之間的關系，如等價關系、類屬關系、結構關系、先后關系、因果關系、條件關系時，知識關聯獲得的途徑有：特征提取、從屬關系、因果關系、共現關系等[11]，如表1所示。3.3在知識關聯建立中信息向知識轉化根據OCTR認知模型，知識在建構過程中，經歷了連接、擴散、調整與整合，使知識之間的關聯程度不斷得到確認。知識關聯的建立是通過考察概念之