科学研究中的弱信息发现 什么是科学研究方法

　　[摘要]从信息的相对性属性和信息分化的社会现象出发，将信息分为强信息(sI)和弱信息(wi)。指出在科学研究中，除对主流的强信息进行有效提取外，同样不能忽略弱信息的大量存在。从弱信息的基本特征出发，探讨科学研究中弱信息的发现流程、发掘的技术模式、发现方法及强弱信息的转换模式等，揭示信息的强弱既是重要的又是相对的，更多地体现在研究者的专业认知和需求动机的差异上。
　　[关键词]科学研究　弱信息　强信息　发现　方法
　　[分类号]G354
　　
　　信息是科学研究中的基本资源，它来源于文献、数据库和网络资源，以及人与社会、人与自然的交流与沟通。按照信息的相对性属性和信息分化的社会现象，我们把影响科学研究和行为判断的可靠的、显性的信息称之为强信息，而把对科学研究和判断隐性的、随机的、非主流的的信息叫作弱信息。弱信息的信号发生非常微弱，各种认知干扰、环境或技术噪声都足以将其淹没，常规的收集、评估、咨询手段是难以检测和提取出这种信息的。但它们常常又是有用而重要的，有时甚至会对强信息产生影响，如企业竞争情报中的危机信号、社会网络中的隐性知识、哲学文学中的抽象含义、科学研究中的解构信息等。
　　
　　1　科学研究中的弱信息特征
　　
　　科学研究的目的在于探索规律，发现知识，以达到人与自然的和谐共生，这是一个从未知到已知的严谨过程。自然科学和人文社会科学都是科学研究的对象，自然科学讲求对事物的精准把握和严密推理，人文社会科学则更偏重于认识上的主观性和相对性…。不论是哪种科学研究，除对主流的强信息进行提取外，弱信息也是无处不在的，它们有时模糊零碎，有时又以较强的方式在局部表现出来，体现出形式和来源的多样迹象。科学研究中的弱信息具有以下一些特征：
　　?共生性。信息的发现过程起于科学研究的“元活动”(meta-aetivifies)，即研究过程的信息收集和调查分析，这种元活动具有开创性。弱信息与强信息一道从开始就是客观共生的。弱信息往往是强信息的辅助信息或佐证信息。
　　?隐蔽性。由于弱信息总是以模糊零碎、信号含量不大、涵义不明确等方式出现，因而它具有较强的隐蔽性，通常被人们所忽视。特别是人文社会科学的研究中存在大量的隐喻、潜意、虚构，它们往往都是多义的、不确定的、主观的、相对的，甚至可以作多重理解的，不经过特殊的归纳、推理、解构、想像、统计等处理是不能够将其弱信息发现出来的。
　　?预警性。从竞争情报角度来看，弱信息往往就是预警信息，发出预警信号是企业危机预警的最终目标。如果我们对这种信息不敏感，就会使我们的科学研究和认识过程发生偏差，给企业的危机管理带来失误。对弱信息的充分重视和理解，可以确保风险识别过程的客观性和先导性。
　　?复杂性。自然界同人类社会一样都具有发展的客观规律。自然科学中存在丰富的弱信息，或淹没或突变或共振，较难捕捉。人文社会科学研究中所渗透出的弱信息含有较多的政治成份、宏观成份、人文情感成份、个人动机成份、歧义多变成份等因素，描述性语言多于定量的测度，个人研究的动机和价值取向往往较大程度地决定了信息的强弱状况。
　　
　　
　　2　弱信息的发现流程
　　
　　弱信息的产生是具有多种原因的：①信息自身的隐蔽性、深奥性及分布广泛性；②人们对信息的认知能力、思维方式、识别方法和处理手段的落后；③研究者动机的需求。弱信息的发现其实就是从大量科学数据中提取隐含的、非主流的和潜在有用信息的过程。弱信息的发现和捕捉的基本流程如图1所示：
　　2.1　信息侦辨
　　在科学研究过程中，在展现完整信息的前提下，首先要对强信息进行提取，完成对事物基本的认识和判断。弱信号一般以简略、假象、矛盾、意外、似是而非等形式出现，所以要对强信息后的多源信息进行反复的、逆向的、随机的侦查与分辨，理清研究思路，找准事物的发展轨迹和关键。如对某些社会现象、经济现象、文化现象、信息现象的分析研究，就宜采用举一反三的发现方法来进行侦辨。
　　2.2　弱搜索(weak searching)
　　丰富的科学研究信息，是由各种信息要素和干扰因素叠加引起的。弱搜索就是对弱信息进行搜索，找出与强信息不寻常的地方。设计信息挖掘工具，从薄弱或次要部分人手，可将研究对象分离为主体、局部、过渡区域、附录等几个部分，采用定性、定量及计算机辅助方法，对弱信息异常增强的区域进行持续的比较研究，抑制或消除干扰信息，为下一步的提取与积累打下基础。比如我们日常工作研究中，常常在抓住文章的整体涵义后，还要对余下的其他信息进行反复的分解式的研读，以期发现更有价值的东西。这其实就是一种对弱信息信号的搜索方式。
　　2.3　弱信息提取
　　要实现多信息状态下的精确导航，必须完成对科学研究中弱信号的精确跟踪，将不确定性限定在一定范围内，一旦发现信息量多、弱异常特征可靠性高的状况，就要意识到对弱信息的提取将成为可能。比如若信源中出现了某个以前没有过或没有注意过的高频率术语，就应特别留意，很可能预示新的研究发现，并留意趋势的发展。有时我们对经典(理论)著作的多次研读常常就意在于此。弱信息提取应贯彻先整体后局部、先易后难、由表及里的原则。
　　2.4　信息过滤(filter)
　　弱信息并不是假信息，它只是信息的不均衡不完全现象的反映，是隐藏而不张扬的。这种信息有可能不可靠，但它是客观的而不是杜撰的。提取过程本身既艰难又模糊，需要对存留的弱信息进行再次过滤(人工的或机器的)，找准底层的实质意义，排除干扰信号，以达到去粗取精去伪存真的目的。
　　
　　2.5　弱信号整合
　　孤立的弱信号是零散的信息碎片，没有明确含义，但一旦将积累的大量弱信号有机地串联起来，就会了解作者隐藏的真实意图。弱信号整合就是通过一定的方法和手段，将那些表面上看似无关而实质上却息息相关的弱信号拼凑在一起，发掘潜流下的强劲暗流，重现具有实际意义的“信息全景”，并形成可靠的结论。
　　针对这些发现流程，笔者以一则军事科学研究中的实例加以佐述。2010年初，具有中国军方背景的-《军事世界画刊》、《中国空军》等媒体陆续刊登了国产轰6轰炸机新型号的大幅照片，这些飞机均挂载新式巡航导弹和精确制导弹药，是对长期默默无闻的苏制轰－6飞机的改进，反映了我军现代化建设的进程，通篇文章在于弘扬主弦律，这是强信息。但这些照片经过敏感精明的美军情报人员分析后仍然嗅出了其中的新秘密――弱信息：这种大型轰炸机仍是一种普通的空中平台，还是要用作履行新的轰炸任务?信息开始侦辨，首先需要搞清楚“中国空军是不是正在发展远程轰炸机?”；接着就要对弱信息进行搜索：表面上看该机型与50年前并无大的不同，但仔细观察分析后发现该新机型已安装上了精密雷达，机翼下也多出数枚鹰击63对陆攻击巡航导弹；提取的信息证明轰－6轰 炸机与鹰击－63型巡航导弹已进行了完美的结合；再过滤掉一些新闻性干扰信息；最后对这些零散的弱信息进行整合，重现信息全景为：该机型已具备了对“战略目标”的精确打击能力(包括整个西太平洋“第一岛链”水域)，并预测出未来解放军远程轰炸机发展的可能进程，由此推断不排除中国将发展更大更先进隐身轰炸机的可能，得出了美军将承担更大压力的结论。
　　
　　3　弱信息发现的技术模式与发现方法
　　
　　WI的发现是在于解决科学研究中隐性信息的杂乱、窜意、超载、质量不确定等问题，既包括对网络信息的充分发掘，又包括传统的信息分析和处理方法。弱信息具有很强的内在性和无意识性，若要发现弱信息：①需要人的智慧的敏感性；②弱信息的“发酵”本身还需要一个过程；③要有相关信息发现的技术、工具和方法的支持。
　　3.1　Web环境下弱信息发现的技术模式
　　对于弱信息发现的技术模式可以设计很多种类，既可基于组织转化来考虑，也可基于本体来建模，还可以从SECI、Knowledge-Fermentation、知识创新等角度来设计。为便于通常理解，这里笔者借用数据挖掘(DataMining，DM)技术来设计解决Web环境下科学研究中的弱信息发现的技术问题，因为DM是从未知的、非平凡的、有潜在应用价值的信息模式和规则中提取有用信息的技术，是一个智能化的发现隐性知识的过程，如图2所示：
　　这是一个理论上的技术模型，主要是以数据挖掘技术为依托，通过机器的学习、识别、过滤、挖掘和判断处理，来完成一个从信息(特别是弱信息)到知识的升华过程。大致的技术步骤为：
　　首先，将科学研究信息进行梳理，形成完整的信息量，定义信息涉及的相关领域，并剥离出强信息。这一分辨过程主要通过机器识别和辅以人的认知鉴别来完成。
　　第二，提取与对象主题有关的适合数据挖掘的弱信息，这些信息同样要求可信、新颖、有效并能被人理解，并对这些信息的未来应该有所预见。
　　第三，对弱信息进行集成、变换、归约、压缩等，抽象出可信数据为进一步的数据分析作预处理，并确定将要进行的挖掘操作的类型。
　　第四，将聚集的弱信息数据转换成针对挖掘算法的分析模型，这个模型主要针对挖掘算法，是Web环境下对弱信息数据挖掘成功的关键。
　　第五，对经过转换的所得数据进行基于语义网络的自动挖掘，并产生结果信息。
　　第六，对处理结果进行评估和表达。通常会用到可视化技术，增强其交互浏览性。
　　第七，知识同化，即将分析所得到的知识集成到信息系统的组织结构中，形成动态知识库，使知识结构得到进一步的充实、强化和保持。
　　如果有必要，可重新制定领域模型参数，重复以上流程，再次挖掘。但这个技术模式本身也存在不足之处：
　　
　　?对弱信息的数据挖掘流程往往与数据挖掘模型和具体的挖掘算法紧密相联，加之机器学习和识别技术的限制，这在技术操作与应用推广上有一定的难度。
　　?一旦将数据挖掘技术与科学研究中具体的信息挖掘应用相结合，必然导致其灵活性和应用范围的局限，因为挖掘除了机器的识别结构变量外，还有其他如动机、情绪、材料、情境等因素影响，因此增加了数据挖掘在Web环境下弱信息发现的应用难度。
　　?数据挖掘技术涉及到交叉领域，不完全只与信息科学相关，科学研究具有较强的抽象性，有些信息的剥离不太可能由机器一一读出，因而在科学研究中建立数据挖掘系统目前还是一个比较新的领域。
　　3.2　常用的弱信息发现方法
　　3.2.1　举一反三法熟悉知识本身，将预知的各种信息进行反复的比较、归纳、推理，甚至逆向求证，沿分析――综合――再分析一一再综合的轨迹不断探求，从一件事情类推而知其他诸多信息，在提取强信息的同时让各种隐藏的弱信息展现无遗，反复寻求强弱信息的一致性，在恢复并把握事物间结构和本来联系的同时，达到弱信息的积累与序化。这种方法在平常我们的工作、学习和研究中常常使用，以求达到触类旁通的奇效。
　　3.2.2　信息放大分析法将假设推理和微量放大结合起来，对已知但不确定的信息进行放大处理，待一定量的积累时观察强弱信息临界变化的状况和对科研成效质的影响程度，从而弄清楚弱信息的真正意义和存在的层次地位。对待信息不清晰或个别化信息时我们往往采用这种模糊点突破的方法。
　　3.2.3　弱化剔除试验法
　　这种方法与假设放大法的操作正好相反，是将已知但不确定的信息进行弱化甚至剔除处理，当弱化到临界值时观察事物的变化情况，当剔除这类信息时弄清对全文(局)意义的影响，从而确定真正有效用的弱信息特征。如我们在研究时常常采用去掉某些语词或段落的做法，就是在考量此种文字或此段信息在文章中的作用。
　　3.2.4　征兆发现法在信息分析中，从表象信息和信息碎片中发现事件发生的征兆，有利于得出及时、准确的情报分析结果，防范事物于未然，特别是要从弱信息的发现中“见微知著”、“一叶知秋”。在企业的危机预警中，我们常常根据企业危机前兆，查找导致前兆的根源，力求控制危险事态的进一步发展或将危险事件扼杀于萌芽状态，以达到减少危机的发生或降低危机危害程度的目的。
　　3.2.5　情景分析反推法情景分析法是一种竞争情报的分析方法，它通过想象、联想、推测和猜想来构思和描绘可能的未来面貌的一种创造性思维方法。情景分析得到的各种信息，可反推辨识弱信息信号的真伪和关联背景，与强信息一道，判断确定客体的真实全貌。即如果未来是这样，那么反推过去和现在应该是怎样?应该满足哪些前提条件?从而看清信息的层次脉络、主从强弱和丰裕缺失的现存关系。
　　3.2.6　Web2.0下的技术途径　目前Web2.0下涉及的主要应用技术有即时通信工具(IM)、博客(blog)、维基(wiki)、专业论坛，以及时下非常流行的微博(Mi―croBlog)、社交网站等。由于这些应用形式以用户为中心，信息来源通过用户的协作自下而上产生，形成一个多维的资讯世界，作为科学研究中隐性知识的重要来源，因而也成为搜集各类弱信息的网络捷径。对这些技术应用下的信息处理，目前最大的难点是缺乏全面完善的辅助工具，如怎样使手机与互联网应用的无缝连接更好，怎样进行RSS/Atom、Tag等技术的深入应用，如何开发基于信息频繁更新的即时搜索(InstantSearch Engine)工具，等等，还有许多问题值得去研究。
　　3.2.7　其他的发现方法
　　如访问调查、媒介收集、会议讨论、头脑风暴、统计分析、情报侦探、信息互换、智能搜索、信息抽取等应用，都有利于丰富科学研究中弱信息的搜集和获取手段，有利于实现弱信息发现源泉的多元化。
　　
　　4　强弱信息的转换
　　
　　一般来说，信息工作，在本质上并没有强弱之分，即使有也是相对的。科学研究是承传式的、滚雪球式的和螺旋式上升的，这种认识过程中弱信息被不断挖掘和补充，是可以聚集成为强信息的。强弱信息辩证统一相互依存，共同构成了信息的有机体，如图3所示：
　　?当弱信息的累积超过一定的临界值或成为研究者的主流思绪而被放大时，弱信息就会转化为强信息；当强信息被忽视或被研究者抛弃时，强信息就会转化为弱信息。强弱的转换是信息自身的内在因素、外在条件和人的认知行为所综合决定的，需要一定的时空积累、知识发酵和认知催化来作为转换的必要条件，所以信息放大法和弱化剔除法要能有机结合灵活运用。特别是当弱信息要转换为强信息时，需要研究者有敏感的捕捉意识和较强的分析、综合、理解、统计、计算的能力，否则就会造成弱信息的丧失，从而也会影响到对强信息的汲收和对科学研究全局的判断。
　　?要注意全局与局部辩证的问题。有的信息在全文中表现为弱信息，但在局部则体现出强信息的特征。对这种弱信息要充分重视，条件成熟则可能转换为影响全文的强信息，可采用放大分析法。学术研究时要掌握好信息量的轻重缓急，密切留意信息的局部与局部、局部与全局的细微变化，联系地带是平缓过度还是陡然转换，要尝试置换角度来分析问题和提取信息。
　　?在信息侦辨和分析过程中必须重视人的作用。研究者的知识背景、分析能力、动机偏好、声望影响、运用工具的熟练程度等对强弱信息的判断和取舍起着非常重要的作用。科学研究者既要客观，不能轻易丢掉事物的本来信息，又不能忽视科学研究的主观意图，信息必定有所取舍，留之则显强，弃之则示弱。“深水缓流，浅水急瀑”，因而强弱也只是暂时的，都是信息存在的一种客观法则，不同的只是人们认知水平和心态动机的差异。
　　
　　5　结语
　　
　　弱信息是有限的、不明确或不系统的知识内容，在全局上表现出暂时的弱势，但他们往往可以适用于不同时空的专业研究领域，产生对应的分门别类的解决问题的办法，适宜于对未知领域的逐步探索。通过对问题的深入细致的研究，不忽视弱信息存在的客观事实，学术新手往往能搜索到平时不易找到的知识盲点。

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