数据科学及其对信息科学的影响(5)
从图5可看出,数据科学位于传统理论基础与信息科学之间,它的存在提升了传统理论基础中的“数据问题”的抽象程度,将原本不同视角、层面和方法研究的数据问题集中到一个崭新的层面之上并进行系统性研究。
信息科学的理论基础的这一变化将降低信息科学对信息论、控制论、系统论等传统基础学科的直接依赖,提升二者之间的独立性,使信息科学更加关注上层应用问题。我们对情报学领域期刊论文主题分析发现,云计算、物联网、大数据、移动互联网等新技术的出现都成为情报学的热门研究课题,受到多数本领域专家的广泛讨论。与此同时,专家学者们忽略了情报学本身特有科学问题的深入研究。数据科学的出现有望改变信息科学领域研究的这一现状,使信息科学不再直接受限于信息论、控制论和系统论等底层基础理论,而更加依赖于数据科学层次的理论创新。因此,底层基础理论的变化将通过“数据科学”对上层应用(如信息科学等)产生作用。
4.2 学科定位:专业信息工作者与专业中的信息工作者的角色分工
数据科学对信息科学的另一个重要影响在于将进一步推动“专业信息工作者”与“专业中的信息工作者”之间的分工与协作。在此,所谓的“专业信息工作者”就是指信息科学专业培养出的人才,一般掌握较强的信息管理能力,但欠缺领域知识与经验;“专业中的信息工作者”是指除信息科学专业之外的其他学科领域(如医学、生物、金融、市场营销、会计学等)培养出的人才,一般具备较强的领域知识与经验,但信息管理能力往往不如“专业信息工作者”。值得一提的是,在传统学科及其人才培养体系中,二者定位并不清楚,导致“专业信息工作者”的竞争力不足,成为信息科学领域人才培养的主要挑战。
在大数据时代,专业信息工作者的重要作用日益凸显,将成为未来社会的重要岗位类型。其主要原因在于两个:一是大数据带来的一种重要挑战是数据科学家往往需要处理跨领域的数据[31]。同时,专业信息工作者往往具备更强的跨领域工作能力。另一个是数据密集型应用[32]和数据驱动型应用[33]等新兴研究范式的出现超出了“专业中的信息工作者”的能力范畴,需要有独立的专门人才——专业信息工作者来负责完成,实现社会分工的进一步细分。
在现实信息科学项目中,“专业信息工作者”和“专业中的信息工作者”的角色分定位如表3所示。从研究目的看,前者探索的是数据世界的“道”(理念、理论和方法论等),而后者更加关注的是“术”(方法、技术和工具等);从研究目的看,“专业信息工作者”的研究目的不在于因果分析,而是在发现事物之间的某种关联(相关分析)之后,转交由“专业中的信息工作者”负责进一步分析与判断(如因果分析);从工作方法看,“专业信息工作者”更倾向于采取重视过程的工程化方法(属于过程派),而“专业中的信息工作者”往往沿用富有个人英雄主义色彩的作坊式方法(属于结果派)。在同一个数据项目中,专业信息工作者往往指导、评价和优化项目执行过程,而具体工作一般由专业中的信息工作者负责完成。
表3 专业信息工作者与专业中的信息工作者的对比专业信息工作者 专业中的信息工作者定位道· 理念、理论、方法论术· 方法、技术、工具对象跨学科领域的问题· 大数据特定领域内的问题· 小数据目的相关分析· What · Who · When因果分析· Why · How方法工程化方法(可再现)· 重视过程· 重视元分析作坊式方法· 重视结果· 重视原始分析角色指导、评价与优化 执行
4.3 数据认知:从数据资源到数据资产
传统信息科学通常将数据看做是一种重要“资源”,忽略了其“资产”属性。一直以来,我们将数据或信息称为人类社会的三大资源之一。但是,在大数据时代,数据已经变成一种“资产”,凝聚着主体的智慧、劳动与隐私,不再是简单地与物质、能源一样的原始资源。相对于数据的“资源化认识”,其“资产化认识”的主要特殊性体现在数据的加工程度、归属问题、增值水平、定价难度和是否主张免费共享,如表4所示。
表4 数据资源与数据资产的区别数据资源 数据资产加工程度较低 较高归属问题不明确 明确增值水平较低 较高定价难度难以定价 容易定价是否共享容易共享,主张共享 难以共享,甚至不主张共享
值得一提的是,从资源到资产的这种认识论层次上的变化代表着人们对数据本质的进一步深入认识,一些原本认为是信息科学领域的难题将迎刃而解,但同时也带来了一些新挑战,比较有代表性的有三个:
文章来源:《档案学研究》 网址: http://www.daxyjzz.cn/qikandaodu/2021/0107/390.html
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