情报分析师
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摘 要 从战略情报分析的信息资源、数据库、分析方法与模型、分析工具、分析流程或框架、情报分析平台六个方面 对加拿大科技信息研究所(CISTI)、美国兰德公司(RAND)和美国能源部能源信息管理办公室(EIA)三个著名咨询情 报机构进行了比较研究, 以期为我国情报机构开展战略情报研究提供一些参考。
关键词 咨询机构 情报机构 战略情报分析方法 比较研究
1 加拿大科技信息研究所(the Canada Institute fo r Scientific and Technical Info rmation ,CISTI)
CISTI 是加拿大国家科学委员会(National Research Council, NRC , 相当于中国科学院)所属提供全世界科学、工程、技术 和医学信息的研究机构, 服务对象是工业机构、大学、政府的科 研人员和一般公众, 提供科技信息检索、联机数据库查询、动态 通报服务、查新服务、技术竞争情报、战略技术信息分析等信息 情报服务。
1 .1 信息资源建设 CISTI 的信息资源以文献数字资源为 主, 拥有北美最大的图书馆之一, 该所的科技信息馆藏量在北 美占第一位, 也是世界上会议录和技术报告收藏量最多的单位之一[ 1] 。2005 年 3 月, CISTI 和 NRC 共同制定了旨在使全加拿大人都能随时随地无缝访问全文本数字内容的《CISTI2005 -2010 战略规划》 。该规划通过与图书馆和信息团体的战略合 作, 来建立以数字内容、技术基础和便于使用的发现工具为基 础的加拿大科学信息基础结构[ 2] 。CISTI 最近还发布了一个指 导未来五年文献开发的新文献开发政策, 该政策定义了开发和 管理CISTI 文献的框架以确保文献支持 CISTI 的要求、视角、 任务和战略规划[ 3] 。
1.2 数据库建设 在 CISTI 信息资源建设的过程中, 非常 重视数据库的建设, 尤其是对口头信息资源的建设。另外在二 次信息资源建设的过程中, 也不仅仅限于公开出版物数据库的 建设, 在做情报研究的过程中, 更多的是科学技术报告、会议论 文、计划和规划、年度报告、案例库等多种形式的信息资源数据 库的建设 [ 4] 。此外, CISTI 为了提供动态通报服务, 与欧洲信息 供应商合作专门开发了目录数据库CISTI Source [ 5] 。
1.3 研究方法 CISTI 为技术竞争情报服务提供的情报研 究方法称为战略技术信息分析(Strategic Technical Information Analysis, STIA), 该方法作为技术竞争情报服务的一个旗舰产 品, 利用独特技术和从专利和特殊科技与商业信息数据库中收 集的商业信息, 帮助决策者确认研发项目和将公众的技术投资 转化为加拿大公司财富的发展战略的潜在价值[ 3] 。
1.4 研究流程 CISTI 在 OCLC 模型的基础上建立了一个 基于数字信息流的信息分析模型, 阐释了当今科技医学信息环 境下信息流高复杂、完全交互的特性[ 5] 。
1.5 情报分析平台 CISTI 使用前沿架构方法, 已经建立了 一个具有可扩展存储能力的可靠技术平台, 确保长期获得存储 在 CISTI 中的数字内容。同时, 还建立了一个专利分析平台, 对专利信息进行深入挖掘分析。CISTI 采用 Focust 的产品来进行专利分析。CISTI 的专利 分析主要包括三个部分:检索模块、引用模块、分析模块。a.检索模块。作为这个 Wisdomain Focust 系统的基础, 检索模块通过标准的浏览界面进行专利的检索、浏览和组织。数 据库包括家族数据库和专利权人数据库, 专利数据包括 US 、 JP、EP、PCT 和 INPADOC, 检索界面使用户利用高级用户查询 或者检索查询, 如关键词、专利号或者是一些可供选择的检索 路径。b.引用模块。作为 Focust 的组成部分, 引用模块覆盖了所 有引用某一项专利的参考文献, 并且展示了文献引用关系来帮 助用户:从持有的专利中发现新的财政收入途径、确定处理意 外的专利侵权诉讼的方法、寻找外部的商业合作者, 规避风险、 建立防御性计划。引用模块中有三种分析方法:前向分析、后向分析和间接分析。c.分析模块。为了满足专业需求, 分析模块利用各种功能 挖掘有价值的信息, 包括文本挖掘分析、高级可视化、灵活的文本管理等[ 4] 。
2 美国兰德公司(the RAND Corporation)
兰德公司是当今世界最负盛名的决策咨询机构, 是一个集政治、军事、经济、科技、社会等各方面研究于一身的综合性思想库。兰德的长处是进行战略研究, 通过先进的计算技术、建模技术、分析工具和软件、分析方法来对热点和前沿问题进行分析, 扫描、监视和跟踪全球发展动态, 为美国州、联邦政府以 及资助人提供客观的高质量研究报告[ 6] 。
2 .1 信息资源建设 兰德公司非常重视数据信息的收集和 整理, 1972 年, 成立了兰德调查研究组(Survey Research Group, SRG), 专门致力于高质量调查操作, 以创新调查规划、数据收集 和方法研究而著名。SRG 从事普通人口调查、特殊人口调查、 参与数据收集、与各种组织合作进行国际数据收集, 通过调查 过程为用户提供调查规划、数据收集和数据分析[ 7] 。
2.2 数据库建设 RaDiUS 是兰德公司联合美国科学基金 会(NSF)共同开发的第一个实时跟踪美国政府所有研究和开发 行为与资源的免费数据库, 用以支持美国白宫科技政策办公 室、美国科技委员会、联邦政府部门和其他相关研发机构的工 作[ 4] 。RaDiUS 使用户可以随便地浏览或系统检索联邦政府研发 内容, 从联邦政府部门的研发活动开始, 到下属各部门、计划、 项目, 最后到资助与任务, 可以找到层层深入的具体研发内 容[ 8] 。RaDiUS 作为工具可以用于:技术定标比超(Benchmarking technologies)、确认可转让技术(Identifying transferable technologies)、找到潜在研发伙伴(Finding potential R&D partners)、 制订研发活动日程(Profiling R&D activities)、优化研发投资 (Optimizing R&D investments)[ 14] 。除 RaDiUS 数据库外, 兰德公司还有一些供研究人员使用 的公共数据库, 包括 CalWORKs 数据集、背景数据图书馆、公共 健康备用数据库、兰德-MIPT 恐怖主义事件数据库和兰德圣 战声音数据库等, 这些都是兰德公司进行研究分析的重要基 础。
2.3 研究方法与模型 今天, 兰德公司已有一套完整的分 析方法体系, 主要包括:德尔菲法、“ 跨学科” 研究方法、统计分 析法、大规模情境法、回溯法、规划法、成本效用分析法、处理不 确定问题方法、度量研究效益方法、未来方法、评估法、逻辑模 型、离散选择模型。下面主要介绍几个常用的方法和模型。
2.3.1 德尔菲法。最先由兰德公司在 20 世纪 50 年代初 创造的, 目前是 200 多种预测方法中使用最频繁、最广泛的一 种方法, 在世界范围得到了广泛采用。
2.3.2 “跨学科” 研究方法。如“ 系统分析” 法, 需要具备 一定的前提条件, 要有大量不同专业背景的研究人员, 该法可 使研究更具有科学性、可信性及可操作性[ 9] 。
2.3.3 未来方法。该法是由兰德公司下属的长期关注全 球政策和未来人类环境的 Pardee 研究中心为了提高长期思考 未来(从 35 年到甚至是更远的 200 年)事件的能力而开发的分 析当前政策选择对长期全球潜在影响的方法[ 10] 。该中心收集 了一些帮助思考长期未来发展的方法, 并建立了一套方法体系 框架, 包括:德尔菲法、Hy per 论坛、Long Bets、世界模型、环境监 测、问题管理、突发问题分析、趋势外推、动态系统分析和计算 机建模、模拟与博弈、交叉影响分析、技术预见、技术影响评估、 环境影响评估、社会影响评估、情境分析、科学假设、直觉预见、 相关树、CERT/ CPM 分析[ 11] 。2.3.4 处理不确定问题方法。该方法使用计算机程序帮 助规划在不确定未来更好工作的战略, 而不是消除这一不确定 性。研究人员使用一个已有模拟模型的简单版本来决定面对 未来变化情境哪种战略最有效[ 12] 。2.3.5 度量研究效益方法。度量研究效益有一套方法体 系, 包括文献计量分析、经济回报率、同行评议、案例研究、逻辑 建模和定标比超[ 13] 。2.3.6 离散选择模型。是一种理解人们为何作出决定的 方法。它提供了一种用于分析和预测人类个性和不同品质如 何影响人们选择的分析框架。该模型由六部分组成:传输部 分、健康部分、邮寄部分、评价研究、劳动力市场模型和消费者 需求。
2.4 研究工具
兰德公司经常采用的研究工具包括 10 万正态偏差的百万随机数字、投资组合分析工具和计算机辅助决 策分析。《10 万正态偏差的百万随机数字》是兰德公司于 1955 年出版的一部有关计算能力的著作, 该书中的随机数字表已经 成为了工程和经济教科书中的标准参考, 被广泛用于使用蒙特 卡洛试验的博弈与模拟中, 受到统计人员、物理学家、民意测验 专家、市场分析员、彩票管理者和质量控制工程师的广泛采 用[ 15] 。为美国导弹防御部商业管理办公室专门研制的投资组合 分析工具非常适合于以能力为基础的规划的执行, 用于导弹防 御局官员和分析人员为产生实际弹道导弹防御能力对研究、开 发、测验、评价和部署计划进行评估。它可以区分战略风险与 技术/计划风险的区别, 认真思考各种预算问题(包括下一财年 的投资选择成本, 未来年份或未来 20 年的防御计划)[ 16] 。兰德 公司的“ 兰德计算中心” 80 年代初就已具有较高的硬件和软件 水平。该中心有 100 多人的编程专家、系统分析专家、工程师、 操作员和技术队伍, 向研究人员提供程序准备、资料检索和处 理等多种服务。高效率的资料检索、计算功能、语言翻译等为 兰德研究人员提供了工作的极大便利。
2.5 研究流程与框架
为了使研究分析做到科学化, 兰德 公司提出了“ 理性管理” 的思想, 建立了一整套称之为“兰德式 理性程序” 的理性化、程式化思考方法模式, 即 4W 思考模式:发 生什么事(What' s going on)? 这事为什么发生(Why did this happen)? 应采 取哪 一条 行动 路 线(Which course of action should)? 前途如何(What lies ahead)? 由此而将理性活动即研 究分析活动划分为状况评估、问题分析、决策分析和预测分析 四个既互相区别又互相联系的方面或环节, 并为之发展出一系 列可操作的结构化、程序化的研究分析工具和方法[ 17] 。2004 年, 兰德公司开发了一个供情报机构用来更好发现潜 在恐怖活动的分析框架———自动数据分析框架(非典型信号分 析与处理体系)。虽然这一框架主要是用于反恐目的, 但其中 的大部分方法也可以用在更为广泛的情报分析中, 其他机构也 能在各自领域采用这一框架。该体系是采用高反复、依靠上下 文背景方式最终标记重要结果的获取信息流和实施一些分析 步骤的完全架构。
3 美国能源部能源信息管理办公室(The Energy Info rmation Administration ,EIA)
EIA 是美国能源部下属的一个独立的统计、分析机构, 从 事信息调研、统计和预测工作, 为国会、管理部门和公众提供客 观、及时和相关数据、分析和规划。EIA 提供的分析产品包括: 周、月、年统计数据, 年度、月度分析报告, 短期、年度、国际能源 展望和相关评价报告。
3.1 信息资源与数据库建设
EIA 的信息资源是各种实时 的统计数据和图表, 实时数据包括国际能源价格(每天)、能源 勘探情况与生产(每周)、能源的提炼加工(每周)、能源的进出 口(每周)、能源储备(每周)、能源消费及价格(每天)等。每天 和每周进行实时数据的收集, 每月和每年进行数据的统计分析。
3 .2 数据库建设
强大的数据库支持是 EIA 实时数据分析 的重要特点, 主要包括以下数据库: 3.2.1 信息管理决策支持系统(IMDS)数据库。IMDS 融 合了一些 EIA 出版物中刊载的规范数据:如季度煤炭报告、月 度石油供给、月度石油市场、月度电能、月度天然气和月度能源 回顾, 是短期综合预测模型(STIFS)历史评价模型中历史能源 数据的主要来源[ 19] 。
3.2.2 石油市场基本数据库。该数据库是石油与天然气 办公室的主要工具。库中的图表描述了石油市场的趋势和模 式, 库文本中的400 多个链接链接了有关石油市场网上 EIA 数 据和其他信息。这种链接设计不提供大部分当前数据, 而是提 供对这些数据的链接[ 20] 。
3.3 研究方法与模型
EIA 的研究分析方法主要以调查法、统计分析(包括各种分析方法、工具、指标、指数)、经济分析、因素分析(包括项目兴建、投资、政策、产出等多因素)、预测 法、模型法和可视化方法为主。
3.3.1 调查法。调查有很多种类型, 包括住宅能源消费 调查(Residential Energy Consumption Survey , RECS)、商业建筑 物能源消费调查(Commercial Buildings Energy Consumption Survey , CBECS)、制造业能源消费调查(Manufacturing Energy Consumption Survey , MECS)、运输业能源消费调查(Transpo rtation Energy Consumption Survey s, RTECS)[ 21] 。
3.3.2 能源预测法(Energy Forecasting Method)。以能源 系统为对象进行预测的方法。其预测主要包括短期预测(Short -Term)和中期预测(Mid-Term)。短期预测是由能源市场和 终端用户办公室开发的, 包括短期能源展望(STEO)、夏季机动 车汽油展望(Summer Motor Gasoline Outlook)和冬季燃料展望 (Winter Fuels Outlook)。预测的主要内容是:分品种分部门能 源价格预侧、分品种国内能源生产成本、产量和进口量预测、分 品种分部门能源消费量预测、发电量和电源结构预测、人均能 耗和能源强度预测、碳排放预测[ 22] 。不同的预测应采用相应的 预测方法, 如短期综合预测模 型、STEO 模型、NEMS 系统等。
3.3.3 短期综合预测模型(the Short -Term Integrated Forecasting model, STIFS)。EIA 开发了短期综合预测模型来产 生美国各种能源类型供给、需求、进口、股票和价格的短期(2 年)或月度预测 。该模型包括 300 多个方程式(不包括将标 准单元转换为像英热单位这样能源等价物的方程式), 其中只 有 100 多个可以进行评价。可以评价的方程式是回归方程式, 这些方程式一起形成了互相关联的预测方程式系统。
3.3.4 STEO 模型。STEO 是一个可以开放获取的系统 预测模型, 它包括一个仿真机器, 允许用户改变假设条件以产 生可以选择的预测 。
3.4 情报分析平台
EIA 的情报分析平台是国家能源建模系统(National Energy Modeling System, NEMS), 是预测 2030 年 以前美国中期能源市场的计算机能源—经济模型系统。在假 定规模经济和财政因素、世界能源市场、资源可获得性和成本、 行为和技术选择标准、能源技术成本和性能特征、人口统计学 等因素的前提下, 规划了能源的生产、进口、转化、消费和价格, 用于揭示美国能源市场供给和需求之间重要的交互作用。模型的主要方法是线性规划理论和情景模拟法, 按照组合 式模型系统建立和应用。信息流主要是能源终端用户价格以 及分品种、分部门、分地区能源消费量, 信息流还包括经济活动、国内能源生产能力和国际石油市场的可供量。预测采用以市场为基础的能源分析方法, 提供基础性预测 。
赵凡.国外咨询情报机构战略情报分析方法比较研究[J].情报杂志,2008(03):132-134+141.
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