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 张晓林:中国科学院文献情报中心教授



走向数据驱动和计算分析支撑的知识发现


《现代图书情报技术》于2017年正式更名为《数据分析与知识发现》, 这是我们适应数字化计算化知识时代、迎接数据深度挖掘和知识交互分析挑战、推动数据驱动的智能化决策与管理的再创业。

《现代图书情报技术》创办于1980年图书馆自动化技术发展之时, 起初聚焦于图书馆管理业务(采购、编目、检索、流通等)的自动化处理、以及大规模网络化图书馆业务自动化系统的组织与管理等。随着20世纪末和21世纪初数字图书馆的兴起, 我刊及时关注文献数字化处理、元数据、资源集成检索、网络化信息服务、数字资源长期保存、数字知识库等技术、方法和系统, 成为以此为专门内容的专业学术期刊。近年来, 数字内容资源逐步成为主流信息资源, 基于各类数据的内容挖掘、情报分析、舆情监测、态势跟踪和数据驱动决策分析成为知识处理和知识服务的发展重点, 我刊又迅速开拓和引导相关研究, 融汇来自数据科学、计算科学、情报科学和数字图书馆的技术与方法, 支持各行各业基于数据内容分析的知识发现和决策支持, 成为这个交叉领域的主要期刊之一。

当前, 我们已经进入数字知识时代, 数字信息成为科学研究、学术交流、技术创新、社会媒体与社交网络、乃至文化与教育的支撑基础, 甚至成为智能制造、精准医学、智能治理的基础, 图书馆、科学数据库、数字博物馆、数字科技馆和数字档案馆以及数字教育和数字文化平台日益融汇, 数字内容日益结构化、数据化、参数化、语义化和可计算化。这不仅导致了信息更加容易传播、发现、利用和再创造, 而且正在全面颠覆人们理解和应用数字信息(或者广义数据)的基本视角和方法。信息从供人阅读为主正逐步变化到供机器阅读为主, 从检索利用为主正逐步深化到挖掘、计算、分析及其可视化呈现, 从支持人的理解和再创造为主正逐步扩展到支持知识发现和决策支持, 从支持少数信息专业人员进行挖掘、分析与发现为主逐步扩展到支持大众利用开放平台和开放工具进行按需融动态挖掘、交互再利用和再创造, 从拘泥于信息机构的知识与方法正逐步扩展到嵌入各种业务与管理流程的智能工具。在这种环境下, 数据挖掘和知识分析成为复杂多变环境和海量信息环境下的各行各业知识创新和应用决策的核心竞争力之一, 也是数据科学、计算机科学、情报科学、管理科学等多个学科最近及将来研究与应用的重要热点。

在这样的环境里, 图书馆(以及各类知识与文化机构)不再仅是知识宝库”, 不再仅是收集、检索和阅览信息内容的地方, 更应该是一个大数据平台和知识发现服务平台, 支持人们融汇信息、挖掘数据、发现知识、循证决策、智能管理流程以及进行知识探索与再创造。因此, 必须坚决摆脱从图书馆自身看技术为图书馆自身服务的技术的束缚, “技术必须引导信息机构乃至相关信息行业顺应历史潮流、颠覆落后的固有功能、大力发展适应未来的方法和技术。因此, 传统的图书情报技术图书馆自动化技术至少在学术前沿研究上已经完成历史使命, 即使是元数据、数字图书馆系统、支持检索和获取的数字信息服务系统等也只是常规范式下增长优化的内容, 而真正会对未来信息行业以及人们利用信息支撑发展的需求产生重大影响的将是基于大数据的知识分析与知识发现技术。正因为如此, 我们将《现代图书情报技术》改为《数据分析与知识发现》, 突破传统范式的束缚, 高举旗帜、聚集关注、引领研究、推动实践。

新的《数据分析与知识发现》, 面向数字化、网络化、结构化、语义化、可计算化的信息内容环境, 广泛吸纳计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域的技术与方法, 研究数据驱动的数据挖掘、语义计算、内容分析、知识发现、智能管理和决策支持等方面的技术、方法、系统以及支撑设施、政策与机制等, 尤其是聚焦从海量、异构、分布、动态、甚至富媒体数据中挖掘和发现知识以支持研究、管理和决策的理论、方法和技术。刊物致力于为各行各业以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、致力于知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的方法与服务提供理论指导、方法支持和最佳实践。它依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、社会网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域, 帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧(洞察力)、从知识和智慧推演并设计解决方案, 并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持。

我们认识到, 本刊将涉及的领域处在剧烈变化中, 但这恰是这些领域的强大生命力所在。因此, 我们将与作者和读者一起, 抓住数据、计算分析、知识发现和智能决策等聚焦点, 体现知识作为所有领域的共同工具的特点, 不局限于某些具体的学科或领域, 努力使刊物本身成为科研的探索工具。

我们将坚持通过一系列学术规范工具, 进一步保障期刊论文的学术质量和科研诚信水平。我们还将继续加强语义化出版、支撑数据共享、论文内容对象富标引、论文内容动态关联等, 使期刊平台本身成为知识发现的工具。

我们将与作者、读者、应用者一起, 共同开拓、创新, 推动数据驱动和计算分析支撑的知识发现与智能决策。  


                 

                                                                                                      《数据分析与知识发现》主编:张晓林 

                                                                                                                                二O一六年十二月六日




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