Don R.Swanson的情报学学术成就的方法论意义与启示

【内容提要】随着科学技术的飞速发展，专业分工越来越细，跨专业的沟通变得更加困难，而一个专业领域的信息可能对另一个专业领域是有价值的，一定存在着某种隐含的有价值的关联，而以常规的方式是检索不到这种关联的。美国芝加哥大学情报学教授don.rswanson创立了一种情报学方法--基于非相关文献的知识发现方法及人机交互系统arrowsmith，很好地解决了这个问题。本文详尽地介绍了swanson的情报学方法的产生背景、概……

1985年美国芝加哥大学的donr.swanson教授创立了一种纯情报学的研究方法——基于非相关文献的知识发现，仿佛一股清新的空气为情报学带来了新的活力。于2000年，美国情报科学与技术学会（asist）因为swanson独特的情报学方法授予他该学会的最高成就奖，该学会对他的评价是：swanson是一位完美的情报学家，他为基于文献的知识发现研究奠定了理论基础，他所开创的情报学方法和对情报检索功能的扩展使情报学的地位得到了提升。swanson出色的工作指明了“情报学到底是什么”和“情报学家应当做什么”，由于他在非相关文献领域所做的先驱性的研究工作，swanson已成为情报科学应努力追求的目标和方向。

1非相关文献的知识发现

1.1产生背景

在四十多年以前，科学家就在积极地探讨科学知识分裂化（fragmentationofscientificknowledge）现象，但一直没有很好的解决方案。美国芝加哥大学的教授donr.swanson从三个方面对知识片断理论作出了说明[2]：

（1）客观知识的总量与人类吸收知识的能力之间存在着巨大的差距，并且这种差距在不断地扩大。

（2）在信息爆炸时代，随着科学技术的越来越专业化，跨学科的信息传递变得更加困难，就会产生知识的分裂，并且随着知识的持续增长，这种现象会更加严重。

（3）一个专业领域的信息可能对另一个专业领域是有价值的，跨学科间一定存在着潜在的未被发现的关联。事实上文献间隐性的关联数量可能远多于显性的相互引用的关联数，并且这种隐性关联的发现比信息本身的增长更有意义。

swanson通过深入细致的研究，证实了上述现象的存在。swanson在1985年一个偶然的机会，发现两篇医学文献放在一起，会揭示出一个问题的答案，而这个答案是从单独一篇文献得不到的。这预示着在医学文献中存在着大量的未被发现的隐含的关联。举例来说：a表示一种物质的摄入可能导致一种独特的生理改变b，而b又作用于身体的某器官或一种疾病c。如果把两类文献放在一起加以研究就会获得有用的信息即a作用于c，而这种信息是不能根据单独一类文献得到的，我们称ab和bc这两种文献是互补的。并且，一个专业领域的文献的作者和读者一般并不熟知另一专业领域的文献，也就是说两类文献从没有或很少被共同引用并且也不相互引用，我们称这两类文献是相互独立的，也就是非相关的。这种情况在两个不同的专业领域是经常存在的，因此几乎没有人考虑到把两类文献放在一起加以研究，也不会有人注意到a和c之间可能存在的隐含联系。互补性和非相关性描述了在公开信息中存在着未被发现的有价值信息的模型结构。图1说明了在目标文献a和源文件c之间有很多中间文献b[3]。

附图

图1互补的非相关文献

1.2swanson的知识发现方法