物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)_情報(bào)研究方法發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)

　　[摘要]從情報(bào)研究的分析單元角度，總結(jié)現(xiàn)有情報(bào)研究方法的發(fā)展現(xiàn)狀，主要包括：基于數(shù)據(jù)的情報(bào)研究方法；基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法；基于人的情報(bào)研究方法；基于組織的情報(bào)研究方法；基于認(rèn)知的情報(bào)研究方法。最后，分析情報(bào)研究方法的發(fā)展趨勢(shì)。
　　[關(guān)鍵詞]情報(bào)研究　情報(bào)研究方法　研究方法
　　[分類號(hào)]G350
　　
　　1　情報(bào)研究方法解析
　　
　　情報(bào)研究工作主要包含三個(gè)過(guò)程，即信息的收集和整理、情報(bào)分析以及情報(bào)研究方案。其中，信息的收集和整理是情報(bào)研究的基礎(chǔ)，情報(bào)分析是關(guān)鍵，情報(bào)研究的結(jié)果表現(xiàn)為具體的判斷、預(yù)測(cè)或解決方案。在情報(bào)研究工作中，貫穿于這三個(gè)過(guò)程，所使用的方法稱為情報(bào)研究方法。概括地說(shuō)，情報(bào)研究方法是指?jìng)�(gè)人或組織在對(duì)信息資源進(jìn)行收集、整理、分析，并最終形成判斷、預(yù)測(cè)和解決方案的情報(bào)過(guò)程中所使用的方法的總和。在情報(bào)研究過(guò)程的信息收集階段，主要以信息檢索方法為主，因此這種只在情報(bào)研究基礎(chǔ)階段發(fā)揮作用的方法在嚴(yán)格意義上不屬于情報(bào)研究方法。同樣，通過(guò)非正常手段直接獲取信息，由于沒(méi)有經(jīng)過(guò)情報(bào)分析過(guò)程，也不屬于情報(bào)研究方法。
　　伴隨不斷發(fā)展的科技水平，為了滿足不同用戶的情報(bào)需求，情報(bào)研究需要從不同角度切入，于是涌現(xiàn)出各類情報(bào)研究方法。
　　在宏觀上，就分析方式而言，既有定性研究和定量研究，也有定性和定量相結(jié)合的研究方法。由于兩者功能各異，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，越來(lái)越多的情報(bào)研究工作已經(jīng)不再孤立地使用其中一種方法，而是更多地將兩者結(jié)合起來(lái)開(kāi)展情報(bào)研究工作。
　　在微觀上，就分析單元而言，由于情報(bào)研究的對(duì)象是信息資源，這種資源可以是顯性的，如文獻(xiàn)資料等，也可以是隱性的，如個(gè)人或組織的經(jīng)驗(yàn)等隱性知識(shí)；可以是印刷型的，也可能是電子型的、網(wǎng)絡(luò)型的。因此，情報(bào)研究方法既有以數(shù)據(jù)或文獻(xiàn)及其構(gòu)件為情報(bào)研究單元的方法，也有以文獻(xiàn)中的知識(shí)以及人或組織所掌握的知識(shí)為情報(bào)研究單元的情報(bào)研究方法。縱覽這些角度不同的切入點(diǎn)，可以總結(jié)出，在分析單元方面現(xiàn)有情報(bào)研究方法主要包括以下5種：①基于數(shù)據(jù)的情報(bào)研究方法；②基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法；③基于人的情報(bào)研究方法；④基于組織的情報(bào)研究方法；⑤基于認(rèn)知的情報(bào)研究方法。這些方法在不同社會(huì)背景下受到不同程度地重視，并且方法之間不是相互平行、完全獨(dú)立的，而是相互滲透的，其中不僅滲透著定性分析、定量分析以及定性和定量相結(jié)合的分析方式，各類方法之間還存在著相互滲透，交叉使用的情況。
　　
　　本文將以上述5種方法為基礎(chǔ)介紹情報(bào)研究方法的發(fā)展現(xiàn)狀，期望為情報(bào)研究方法的未來(lái)發(fā)展提供可參考性的幫助。
　　
　　2　各類情報(bào)研究方法的發(fā)展現(xiàn)狀
　　
　　2.1基于數(shù)據(jù)的情報(bào)研究方法
　　基于數(shù)據(jù)的情報(bào)研究方法，其情報(bào)研究對(duì)象可以用數(shù)據(jù)來(lái)描述，從多角度對(duì)所研究的情報(bào)問(wèn)題進(jìn)行考察，然后運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的一系列理論和方法，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行各種提煉加工，從涉及多因素、相互交織的復(fù)雜現(xiàn)象中推斷出有意義的結(jié)論。這種情報(bào)研究方法主要包括回歸分析法、聚類映像法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、趨勢(shì)外推法、時(shí)間序列法、模擬模型法等。比如，時(shí)間序列法就是考慮研究對(duì)象與時(shí)間之間的相關(guān)關(guān)系，把時(shí)間作為自變量，將研究事物的特征值統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)按其發(fā)生時(shí)間的先后順序排列作為情報(bào)研究的樣本。
　　基于數(shù)據(jù)的情報(bào)研究方法，經(jīng)常作為一種統(tǒng)計(jì)工具被交叉使用在其它類型的情報(bào)研究方法中，用來(lái)處理大批量數(shù)據(jù)，所得出的結(jié)果一般具有統(tǒng)計(jì)意義。因此，該方法通常作為定量研究中的中介方法，不僅適用于社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，目前也被應(yīng)用于很多自然科學(xué)領(lǐng)域，如能源、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。
　　
　　2.2基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法
　　長(zhǎng)期以來(lái)，文獻(xiàn)作為人類文明成果記錄與傳播的重要載體，一直是科學(xué)研究工作最直接的體現(xiàn)。因此，在情報(bào)研究工作中，經(jīng)常選取文獻(xiàn)作為重要的信息源。基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法正是以文獻(xiàn)及其構(gòu)件作為分析單元，即使在信息時(shí)代，傳統(tǒng)的印刷型文獻(xiàn)被大量的電子型文獻(xiàn)和網(wǎng)絡(luò)型文獻(xiàn)所包圍，情報(bào)研究工作依然沿用傳統(tǒng)的基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法，并且不斷吸收計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)深化這些方法，使它們向自動(dòng)化、智能化發(fā)展。
　　基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法具有強(qiáng)烈的情報(bào)學(xué)特色，是情報(bào)學(xué)中開(kāi)展情報(bào)研究工作專門的分析方法，主要包括文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法、引文分析法和內(nèi)容分析法等。這些方法的研究對(duì)象可以是整篇文獻(xiàn)、期刊、報(bào)紙或?qū)Ｖ�；也可以是�?biāo)志文獻(xiàn)的外部特征(如篇名、作者、引文、出版社、網(wǎng)站、借閱與復(fù)制的情況等)，或標(biāo)志文獻(xiàn)的內(nèi)容特征(如概念、詞語(yǔ)、關(guān)鍵詞等)。基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法的數(shù)據(jù)源詳見(jiàn)圖1。獲取這些數(shù)據(jù)的途徑可以借助書目、索引、文摘、百科全書、數(shù)據(jù)庫(kù)等二次或三次文獻(xiàn)，也可以從報(bào)紙、期刊或網(wǎng)絡(luò)上獲取發(fā)表的原始文獻(xiàn)。
　　基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法以文獻(xiàn)及其構(gòu)件為數(shù)據(jù)源，利用“共現(xiàn)”原理，即相同或不同的文獻(xiàn)特征項(xiàng)共同出現(xiàn)的現(xiàn)象，比如，共詞、共篇、共引等，被廣泛應(yīng)用于科技領(lǐng)域的情報(bào)研究中。利用這些方法可以描述情報(bào)研究對(duì)象的現(xiàn)狀，概括情報(bào)研究對(duì)象的發(fā)展規(guī)律，分析和評(píng)價(jià)研究對(duì)象，預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)，利用文獻(xiàn)之間明顯的相關(guān)性挖掘更為重要的隱性信息。
　　為了獲得更為有價(jià)值的情報(bào)研究結(jié)果，借助計(jì)算機(jī)技術(shù)，共詞、共篇、共引等方法在原有基礎(chǔ)上不斷改進(jìn)和拓展，形成了一些新的基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法。新方法的重點(diǎn)在于將研究對(duì)象引入到知識(shí)的層面，突破了早期僅依靠數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)來(lái)進(jìn)行情報(bào)研究。這種新興的基于文獻(xiàn)的情報(bào)研究方法又被稱為基于知識(shí)的情報(bào)研究方法。
　　基于知識(shí)的情報(bào)研究方法主要以知識(shí)的挖掘和發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ)，最終目標(biāo)是要經(jīng)過(guò)情報(bào)研究方法的使用，找到不具有關(guān)聯(lián)的信息或者在不具有關(guān)聯(lián)的信息之間建立起某種關(guān)聯(lián)，把研究對(duì)象引入知識(shí)的層面，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)更具價(jià)值的情報(bào)。該方法基本上是以文獻(xiàn)及其構(gòu)件作為主要研究對(duì)象，這類方法主要包括空白點(diǎn)分析法、知識(shí)基因法、非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)法等，其中空白點(diǎn)分析法可以更好地發(fā)現(xiàn)知識(shí)孤島，知識(shí)基因法和非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)法都可以揭示知識(shí)間的關(guān)聯(lián)，并且非相關(guān)知識(shí)發(fā)現(xiàn)法還可以發(fā)現(xiàn)新知識(shí)。
　　2.2.1共詞分析的新發(fā)展――數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容結(jié)構(gòu)分析法　以傳統(tǒng)的共詞分析為基礎(chǔ)，美國(guó)海軍研究部20世紀(jì)90年代初的文本挖掘示范項(xiàng)目中提出了數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容結(jié)構(gòu)分析法(DT)。這種方法基于“臨近度”原理，研究學(xué)科主題的分布和變化趨勢(shì)。整個(gè)DT法大致需要三個(gè)步驟：第一是文本檢索流程建立檢索結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)；第二是識(shí)別廣義主題以及廣義主題和子主題之間定量和定性關(guān)系的確定；最后是跟蹤這些主題的演進(jìn)和之間關(guān)系的變化。目前DT法的研究與應(yīng)用尚未涉及最后一步，分析只到第二步為止。
　　DT法中實(shí)現(xiàn)的自上而下的共現(xiàn)聚類的分類體系，可以更加客觀地揭示主題領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)結(jié)構(gòu)、研究層次以及科研活動(dòng)的活躍程度，精確地確定主題領(lǐng)域的 發(fā)展方向，短語(yǔ)的臨近度分析有效揭示了領(lǐng)域內(nèi)的科技關(guān)聯(lián)。因此，DT法可以在某種程度上揭示和挖掘特定領(lǐng)域內(nèi)的研究空白和知識(shí)創(chuàng)新點(diǎn)，是揭示知識(shí)演化關(guān)系、預(yù)測(cè)演化趨勢(shì)的有效手段。
　　2.2.2共引分析的新發(fā)展　從最初提出共引分析，到由文獻(xiàn)共引擴(kuò)展到作者共引、期刊共引，共引分析方法不僅實(shí)現(xiàn)了研究對(duì)象的拓展，還在數(shù)據(jù)處理方面進(jìn)行了探索。在共引分析方法的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)中，除了經(jīng)常使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析處理技術(shù)，如聚類分析(cluste-ring)、因子分析(factor analysis)、多維尺度(multidi-mensional scaling)等，近年來(lái)，提出了兩個(gè)新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，基于模型的聚類算法――自組織映射(SOM)技術(shù)和PFNETs(Pathfinder Network Scaling)技術(shù)。
　　?SOM技術(shù)。1997年，美國(guó)肯塔基州大學(xué)的Linxia已開(kāi)始嘗試將SOM技術(shù)應(yīng)用到作者共引分析中。SOM技術(shù)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自組織學(xué)習(xí)方法，具體的工作原理是將任意維輸入模式在輸出層映射成一維或二維離散圖形，并保持其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變。此外，網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)輸入模式地反復(fù)學(xué)習(xí)，可以使權(quán)重向量空間與輸入模式的概率分布趨于一致。這種自組織聚類過(guò)程是在系統(tǒng)自主、無(wú)導(dǎo)師指導(dǎo)的條件下完成的。其優(yōu)勢(shì)是盡可能忠實(shí)地保存輸入數(shù)據(jù)之間的距離關(guān)系，映射保存了輸入數(shù)據(jù)之間最重要的相鄰關(guān)系，并使這些關(guān)系清楚顯示出來(lái)；特征圖根據(jù)它們出現(xiàn)的頻率，為輸入向量分配不同數(shù)量的節(jié)點(diǎn)。
　　?PFNETs技術(shù)。PFNETs發(fā)展于認(rèn)知科學(xué)用以確定網(wǎng)絡(luò)中最突出的鏈接。它對(duì)不同概念或?qū)嶓w間形成的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行表達(dá)，從一定程度上模擬了人腦的記憶模型和聯(lián)想式思維方式，主要應(yīng)用于認(rèn)知心理學(xué)和人工智能等研究方面。PFNETs算法首先檢查所有數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，然后建立數(shù)據(jù)間最有效連接的路徑。最后將數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的關(guān)系表達(dá)成一個(gè)圖，圖中節(jié)點(diǎn)表示數(shù)據(jù)，邊表示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。PFNETs已被用于作者共引分析，其中將作者視為節(jié)點(diǎn)，假設(shè)節(jié)點(diǎn)間由加權(quán)的路徑相連，權(quán)值為作者的共引頻次，并且僅顯示節(jié)點(diǎn)間最短路徑。PFNETs計(jì)算快捷，并且具有很強(qiáng)的可視性。
　　SOM技術(shù)和PFNETs技術(shù)的應(yīng)用擴(kuò)大了共引分析方法的應(yīng)用層面，使得共引分析的研究范圍由單一的小學(xué)科逐步擴(kuò)大到多學(xué)科甚至整個(gè)科學(xué)結(jié)構(gòu)的展示；從最初研究科學(xué)發(fā)展歷程、科學(xué)結(jié)構(gòu)發(fā)展到展示科學(xué)交流模式等，特別是隨著信息技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，又用于信息檢索可視化及研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等，它們已成為重要的分析方法。
　　2.2.3非相關(guān)文獻(xiàn)法　非相關(guān)文獻(xiàn)主要是指，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)之間沒(méi)有明顯的相關(guān)性，這些數(shù)據(jù)缺乏外部特征方面的共性，且在內(nèi)容特征方面，不同文獻(xiàn)表面看起來(lái)在關(guān)鍵詞或是題名上也不具相似性或者相互引用的關(guān)系。這些文獻(xiàn)數(shù)據(jù)彼此間呈現(xiàn)出一種獨(dú)立狀態(tài)，通常是分屬不同學(xué)科或是收錄于同一學(xué)科不同分支的不同數(shù)據(jù)庫(kù)中；其獲取方式也不是僅僅依靠一次性的信息檢索從外部或是內(nèi)容信息線索就可以獲取的，而是要通過(guò)對(duì)這些文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)容進(jìn)行挖掘，將這些原本沒(méi)有關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)通過(guò)一定的邏輯關(guān)聯(lián)聯(lián)系起來(lái)，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)其內(nèi)容所富含的更深層次的知識(shí)關(guān)聯(lián)。
　　非相關(guān)文獻(xiàn)法的實(shí)施過(guò)程始于一個(gè)研究人員感興趣的開(kāi)始詞，然后利用一個(gè)文本挖掘子系統(tǒng)來(lái)發(fā)現(xiàn)一系列與開(kāi)始詞具有直接關(guān)聯(lián)性的詞，并形成一個(gè)有序的關(guān)聯(lián)詞列表。之后，對(duì)每一個(gè)關(guān)聯(lián)詞利用同樣的文本挖掘子系統(tǒng)來(lái)確定與其直接相關(guān)的詞，這些詞被稱為目標(biāo)詞。最后，目標(biāo)詞被聚集起來(lái)，并且基于產(chǎn)生該詞的關(guān)聯(lián)詞的數(shù)量進(jìn)行排序，這樣就為開(kāi)始詞提供了一個(gè)有序的可能存在關(guān)聯(lián)的詞匯列表。這種方法的實(shí)施模式主要有兩種，即開(kāi)放式和封閉式。
　　開(kāi)放式模式的特征是可以產(chǎn)生科學(xué)假設(shè)，從關(guān)鍵概念A(yù)出發(fā)，找到與A有密切關(guān)系的關(guān)鍵概念B，此時(shí)的B可能有很多個(gè)，再通過(guò)這些B找到與它們有著密切關(guān)系的C，同樣，C這一關(guān)鍵概念也不會(huì)是一個(gè)，通過(guò)某些規(guī)則找出關(guān)聯(lián)度較高的候選C，以便進(jìn)一步研究，證實(shí)原有的假設(shè)。
　　封閉式模式的特征則可以用于驗(yàn)證科學(xué)假設(shè)，如果有科學(xué)家或者研究人員已有了某種假設(shè)，認(rèn)為當(dāng)前還沒(méi)有任何關(guān)系的A與C具有某種可能的聯(lián)系，則可以從A和C兩個(gè)方向同時(shí)出發(fā)，找出相關(guān)的多個(gè)B，其中如果從A到B和從C到B的關(guān)系越多，B所表征的內(nèi)容越相似，就證明A與C有關(guān)聯(lián)的這一假設(shè)成立。
　　
　　2.3基于人的情報(bào)研究方法
　　信息技術(shù)的影響并沒(méi)有使得情報(bào)研究忽視“人”在情報(bào)研究工作中的重要作用，基于人的情報(bào)研究方法將人特別是“專家”引入到情報(bào)研究工作中，依靠專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，挖掘?qū)＜业碾[性知識(shí)，充分發(fā)揮和調(diào)動(dòng)人(尤其是專家)在情報(bào)研究中的作用。
　　這類方法充分發(fā)揮人在情報(bào)研究中的主觀能動(dòng)性，無(wú)需建立繁瑣的數(shù)學(xué)模型，操作簡(jiǎn)便直觀，通過(guò)專家參與可以比較準(zhǔn)確地反映他們對(duì)于情報(bào)研究對(duì)象的意見(jiàn)。這類方法常與其他類情報(bào)研究方法交叉使用，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，其主要包括德?tīng)柗品ā⒔徊嬗绊懛治龇�、頭腦風(fēng)暴法、個(gè)別訪談法等。
　　其中，頭腦風(fēng)暴法、個(gè)別訪談法以定性方法為主，德?tīng)柗品ê徒徊嬗绊懛治龇ǖ某霈F(xiàn)則將很多定性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為定量處理，避免了過(guò)多地主觀性判斷�；�于此，蘇塞克斯大學(xué)科技政策研究中心對(duì)傳統(tǒng)德?tīng)柗品ㄟM(jìn)行了改進(jìn)，提出了大規(guī)模德?tīng)柗品ê褪袌?chǎng)德?tīng)柗品�。這兩種方法最突出的特點(diǎn)在于，參與的專家不再僅僅局限于少數(shù)人群，而是吸引了來(lái)自政府、企業(yè)、高校、研究機(jī)構(gòu)和社會(huì)各方面的大量專家。同時(shí)，所涉及的問(wèn)題非常廣泛，除技術(shù)本身的發(fā)展外，還要考慮技術(shù)可能帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)及社會(huì)影響。
　　
　　2.4基于組織的情報(bào)研究方法
　　基于組織的情報(bào)研究方法又稱競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的方法，是某一或某些特定組織為應(yīng)對(duì)復(fù)雜的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和多樣的情報(bào)對(duì)象而在情報(bào)研究工作中使用的方法。它立足于某一或某些特定組織的情報(bào)的收集，待收集的競(jìng)爭(zhēng)性情報(bào)可以揭示組織的情報(bào)特征，如財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶、產(chǎn)品、企業(yè)戰(zhàn)略等，通過(guò)對(duì)這些信息進(jìn)行整理與分析，把看似毫無(wú)意義的信息經(jīng)過(guò)比較和重新組合，最終為組織決策提供支持，進(jìn)而達(dá)到提升組織競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的戰(zhàn)略目標(biāo)。
　　基于組織的情報(bào)研究方法包括宏觀環(huán)境PEST分析法、技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析法、產(chǎn)品生命周期分析法、核心競(jìng)爭(zhēng)力分析法、顧客滿意度分析法、企業(yè)戰(zhàn)略組群分析法、財(cái)務(wù)分析方法、定標(biāo)比超法、反求工程和SWOT分析法等。這類情報(bào)方法最初應(yīng)用于企業(yè)組織，目前已經(jīng)在各級(jí)政府、研究機(jī)構(gòu)、醫(yī)院、學(xué)校等各種類型的組織中被廣泛應(yīng)用，并且“組織”的含義還在不斷延伸，已經(jīng)把共同應(yīng)對(duì)相同或相似問(wèn)題或事件的組織都作為研究對(duì)象�；�于這種變化，又涌現(xiàn)出一些新的方法。比如，世界最著名的咨詢機(jī)構(gòu)美國(guó)蘭德公司就開(kāi)發(fā)出一些基于組織的新的情報(bào)研究方法，下面簡(jiǎn)要列舉部分方法。
　　?遠(yuǎn)景分析法。2001年，蘭德公司成立了關(guān)注長(zhǎng) 期全球政策和未來(lái)人類環(huán)境的Pardee研究中心，該中心的目標(biāo)是提高思考長(zhǎng)期未來(lái)(從35年到甚至是更遠(yuǎn)的200年)事件的能力，開(kāi)發(fā)新的分析當(dāng)前政策選擇對(duì)長(zhǎng)期全球潛在影響的方法。經(jīng)過(guò)幾年的探索，該中心建立了一套遠(yuǎn)景分析方法體系框架，包括：德?tīng)柗品�、Hyper論壇、Long Bets、世界模型、環(huán)境監(jiān)測(cè)、問(wèn)題管理、突發(fā)問(wèn)題分析、趨勢(shì)外推、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)分析和計(jì)算機(jī)建模、模擬與博弈、交叉影響分析、技術(shù)預(yù)見(jiàn)、技術(shù)影響評(píng)估、環(huán)境影響評(píng)估、社會(huì)影響評(píng)估、情境分析、科學(xué)假設(shè)、直覺(jué)預(yù)見(jiàn)、相關(guān)樹(shù)、CERT／CPM分析。
　　?不確定性分析法。蘭德公司已經(jīng)開(kāi)發(fā)了處理不確定問(wèn)題的嚴(yán)格系統(tǒng)方法，包括使用計(jì)算機(jī)程序幫助規(guī)劃在不確定未來(lái)更好工作的戰(zhàn)略，而不是消除這一不確定性。研究人員使用一個(gè)已有模擬模型的簡(jiǎn)單版本來(lái)決定面對(duì)未來(lái)變化情境哪種戰(zhàn)略最有效。
　　?情景模擬法。情景模擬法可以模擬每種能源的供應(yīng)市場(chǎng)、轉(zhuǎn)換部門和消費(fèi)部門，包括宏觀經(jīng)濟(jì)模塊、國(guó)際模塊、居民支出模塊、民用／商業(yè)能源需求模塊、工業(yè)能源需求模塊、運(yùn)輸能源需求模塊、電力市場(chǎng)模塊、可再生能源模塊、油氣供應(yīng)模塊、天然氣輸送和分配模塊、石油市場(chǎng)模塊、煤炭市場(chǎng)模塊。
　　
　　2.5基于認(rèn)知的情報(bào)研究方法
　　基于認(rèn)知的情報(bào)研究方法主要是將哲學(xué)方法、思維方法和一般科學(xué)方法引入到情報(bào)研究中，這些方法并不是提供具體的專業(yè)知識(shí)，而是重在從情報(bào)認(rèn)知的角度促使情報(bào)研究人員對(duì)研究對(duì)象的認(rèn)識(shí)從感性階段提升到理性階段，以高于任何學(xué)科的思維方式為情報(bào)研究人員提供新的思路，以便更好地開(kāi)展具體的情報(bào)研究工作，提出具有價(jià)值的情報(bào)研究結(jié)果。比如，美國(guó)著名情報(bào)學(xué)家、哥本哈根皇家圖書情報(bào)學(xué)院的赫約蘭德(Hjorland)和阿爾布萊奇森(Albrechtsen)將領(lǐng)域分析的思想引入到情報(bào)學(xué)中，實(shí)際上就是新型的基于認(rèn)知的情報(bào)研究方法。他們主要從認(rèn)識(shí)論和社會(huì)認(rèn)知的角度，強(qiáng)調(diào)以領(lǐng)域整體為關(guān)注點(diǎn)，將社會(huì)因素融入到對(duì)某一個(gè)主題領(lǐng)域的知識(shí)整理，最終是要解決如何對(duì)特殊領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行分類的問(wèn)題。
　　
　　3　情報(bào)研究方法發(fā)展趨勢(shì)
　　
　　通過(guò)上述分析總結(jié)如下三點(diǎn)：
　　?各類情報(bào)研究方法并不相互平行、完全獨(dú)立。比如，基于數(shù)據(jù)的方法是各類研究方法處理大批量數(shù)據(jù)的重要工具；基于人的方法可以從定性的角度控制情報(bào)研究結(jié)果的質(zhì)量；基于文獻(xiàn)的方法和基于知識(shí)的方法都是以文獻(xiàn)及其構(gòu)件為主要數(shù)據(jù)源，并且基于知識(shí)的方法是以基于文獻(xiàn)的方法為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的，兩者之間的差別在于基于知識(shí)的方法更側(cè)重于提供知識(shí)層面的情報(bào)，兩者之間的共性在于兩種方法都會(huì)經(jīng)常與基于數(shù)據(jù)的方法和基于人的方法聯(lián)合使用；基于認(rèn)知的方法則凌駕于其他幾類方法之上，以高屋建瓴的思維指導(dǎo)情報(bào)研究人員更科學(xué)地開(kāi)展情報(bào)研究工作。
　　?各類情報(bào)研究方法的應(yīng)用領(lǐng)域側(cè)重不同。各類情報(bào)研究方法的切入點(diǎn)不同，基于文獻(xiàn)和基于知識(shí)的方法側(cè)重于科技領(lǐng)域；基于組織的方法圍繞商業(yè)領(lǐng)域；基于數(shù)據(jù)、基于人以及基于認(rèn)知的方法則可以適用于各種領(lǐng)域的情報(bào)研究工作。
　　?同類情報(bào)研究方法之間并不相互取代，而是更好地繼承和發(fā)展�？茖W(xué)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，并沒(méi)有使得一些早期出現(xiàn)的情報(bào)研究方法被取代，這些方法依然活躍在情報(bào)研究工作中。并且，這些方法還借用計(jì)算機(jī)技術(shù)，在功能上不斷被深化，進(jìn)而可以更好地服務(wù)于情報(bào)研究工作。一些新興的情報(bào)研究方法也在不斷地探索中前進(jìn)，并時(shí)刻以早期的情報(bào)研究方法的結(jié)果作為參照，不斷改進(jìn)新方法。
　　對(duì)于各類情報(bào)研究方法的分析與總結(jié)，可以從另一個(gè)側(cè)面反映出情報(bào)研究方法的發(fā)展方向：①就情報(bào)研究數(shù)據(jù)而言，注重處理綜合數(shù)據(jù)形態(tài)的情報(bào)研究方法。由于跨學(xué)科和交叉學(xué)科的不斷涌現(xiàn)，未來(lái)的情報(bào)研究對(duì)象主要為綜合數(shù)據(jù)形態(tài)。即除了文獻(xiàn)信息外，還包括各種科研數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、人文數(shù)據(jù)等，并且數(shù)據(jù)類型復(fù)雜。因此，有必要開(kāi)展處理綜合數(shù)據(jù)情報(bào)、類型復(fù)雜的情報(bào)研究方法，而不是只應(yīng)用現(xiàn)有的面向單一數(shù)據(jù)形態(tài)的情報(bào)研究方法。②就情報(bào)研究?jī)?nèi)容而言，注重開(kāi)發(fā)“核心”內(nèi)容的情報(bào)研究方法。現(xiàn)有情報(bào)研究方法從定性和定量角度可以較成功地確定研究?jī)?nèi)容的宏觀發(fā)展?fàn)顟B(tài)，而核心內(nèi)容的確定則相對(duì)比較薄弱。這里的“核心”主要是指在研究?jī)?nèi)容中識(shí)別發(fā)揮決定性作用的信息或占據(jù)主流地位的信息，在事物發(fā)展過(guò)程中正是這些信息的存在才使得事物本身發(fā)生質(zhì)的變化。比如，有關(guān)科學(xué)研究的卓越性評(píng)估如何進(jìn)行就是情報(bào)研究方法需要考慮的問(wèn)題。③就情報(bào)分析過(guò)程而言，注重固守和完善已有情報(bào)研究方法。情報(bào)研究方法并不應(yīng)該一味追求多變與所謂的“先進(jìn)”，事實(shí)上，在現(xiàn)有的情報(bào)研究工作中，很多傳統(tǒng)經(jīng)典的情報(bào)研究方法依然活躍當(dāng)前工作中。同時(shí)，對(duì)于新開(kāi)發(fā)的情報(bào)研究方法的適應(yīng)性、可行性以及成熟度均需要很大時(shí)間成本來(lái)驗(yàn)證。因此，對(duì)于情報(bào)研究方法而言，應(yīng)該以靈活的態(tài)度，注重改進(jìn)和完善現(xiàn)有情報(bào)研究方法，有效整合相關(guān)方法，利用相對(duì)穩(wěn)定的方法體系發(fā)揮情報(bào)研究方法的整體功能。

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