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1政府科技管理決策及其信息服務需求分析

1．1政府科技管理相關概念及內涵

美國國家研究委員會(NRC)在其的研究報告中將科技管理定義為:科技管理是一個包含了科技能力的規劃、發展和執行，并且用來規劃和完成組織營運以及策略目標的跨科別領域［1］。科技管理的目的在于鼓勵創新，促進經濟成長和增進全人類的利益。政府科技管理決策是政府在履行科技管理職能過程中的一系列決定集合，貫穿于科技管理職能的每一個環節，是政府決策的重要組成部分。決策過程大致有確定問題、議程設置、政策形成、政策合法化、政策執行、政策評估等6個階段，這6個階段既包括決策者的決策行為，也包括決策后的政策執行和評估行為。政府科技管理是一項長期而復雜的行為，而科技管理決策的長期性、復雜性和層次性凸顯了科學決策的重要性，也需要來源真實、渠道可靠、研究方法科學的信息支撐決策的制定過程。

1．2政府科技管理決策對信息需求及服務分析

1．2．1政府科技管理決策信息需求及服務模型。政府科技管理決策具有對象范圍廣、規模大、結構形態復雜、不確定因素多等特點，要求政府的科技管理決策必須建立在對現狀充分了解、對決策預期充分估計的基礎上，也即在充分掌握有效的基礎信息和預測信息基礎上進行政府科技管理決策。對于大多數屬于非結構化的科技決策而言，需要是建立在對科技信息充分了解基礎上，進行大量的信息分析研究才能提取所需的信息。在政府科技管理決策制定過程中，決策處于不同階段所面臨和需要解決的問題不同，不同階段的決策行為與活動以及所需信息類型也不相同。然而不同決策階段所需信息的加工流程基本相同，都需要經過信息的采集、整理、加工、服務等一系列過程［2］。本研究結合政府科技管理決策過程特點、信息加工步驟以及信息流方向構建政府科技管理決策信息需求及服務模型，如圖1所示。圖1政府科技管理決策信息需求及服務模型制定問題和議程設置階段:利用實地考察、網絡調研、問卷調查等方式對社會問題以及社會公眾對政府行為的需要進行調查，搜集反映社會公眾呼聲的信息、突發事件信息以及與問題相關的專門社會信息等。政策形成階段:對采集的信息整理、分析，提煉出有價值的知識資源，形成決策咨詢報告、戰略規劃報告等信息，提出解決問題的方案。政策合法化階段:采用政府信息推送服務，通過座談會、聽證會等形式了解社會公眾對政策方案的意見與建議。提取社會反饋信息，并反映到決策方案具體實施方案中。選擇一個方案，并尋求方案的政治支持，將方案納入法律。政策執行階段:追蹤政策執行過程，搜集執行中產生的監測記錄，生成政策結果信息。政策評估階段:報告政府政策的結果，評價該政策對目標群體和非目標群體的影響，提出是否變革或改革。

1．2．2政府科技管理決策信息需求的特點

a．信息需求增多。當前，政府面臨的問題日趨增多和復雜，偶然事件、突發事件時有發生，這使得政府決策對信息的依賴程度明顯增加。同時，為了適應改革開放進一步發展的需要，政府部門，尤其是中央各部委進行了機構改革，政府工作人員的數量已大幅度減少，一些原來隸屬于政府機構的研究部門也紛紛脫離政府編制。在這種狀況下，政府部門僅靠內部力量很難完全滿足其對信息的需求，因此對外部信息服務的需求便隨之增加。目前，政府部門通常將需要解決的問題以各種課題和項目或特定信息需求的形式委托直屬事業單位或者外包給社會單位機構來完成。對于政府機構，目前從外部及時獲得較好的信息服務已經不是一件困難的事情。

b．高度重視信息的時效性和準確性。信息的時效性是指信息的時間價值，隨著時間的延長，信息的價值在減少。這點在政府的信息需求中表現得比較明顯。政府需要的信息首先必須及時，一些需要引起政府關注或有可能對政府決策產生影響的信息，如果不能及時提供，就錯過了決策處理的最佳時機，失去實際意義，甚至有可能形成誤導。有些信息，例如有關突發事件的信息上報的時間僅僅幾小時，甚至是幾分鐘，就有可能產生十分不同的效果。而且許多突發事情需要政府決策的及時反饋，對民意進行疏導，以免產生惡劣的社會后果。因此信息的時效性是信心的價值所在。另外，政府部門對信息的準確性也高度重視，尤其在當前各種虛假信息、失真信息泛濫的情況下，信息的準確性對政府決策具有更為重要的意義。這要求信息提供者對政府所需信息具有敏感性，熟悉不同信息源，并能夠根據信息本身所含的各種要素進行分析和判斷。尤需注意的是互聯網信息。由于互聯網信息具有反映及時、來源廣泛和數量巨大等許多獨特優勢，同時也由于大眾的參與性，會被一些別有用心的人利用，所以既可以利用互聯網的優勢來彌補傳統媒體或正式信息渠道提供信息的某些不足，又需要對互聯網信息進行及時的反饋。目前互聯網信息已引起我國政府決策部門的重視，并逐漸成為政府獲取信息的一個來源。

c．針對性強、信息質量高。信息渠道的增多使政府可以獲得的信息極大增加。但是過多的信息往往容易造成混亂，因此，政府部門更歡迎那些針對性強、信息含量高的綜合性信息。這種綜合性信息通常是由各領域的專業研究人員針對一些政府關心的重大或緊迫問題，在長期知識積累或占有大量信息的基礎上經過分析研究提煉出的高層次信息產品。向政府提供的一些高質量信息有可能對政府的某項決策產生直接影響，它要求信息提供者能夠進行換位思考，即從政府的角度確定提供什么信息和如何提供，并能透過現象看本質，挖掘信息的內在價值，使所提供的信息既有情況分析，又有對策建議。

d．信息涉及面比較廣。由于政府的政治、經濟、社會職能，其需要的信息所涉及的領域廣泛，多屬于跨學科問題，涉及到各行各業。提供這樣的信息服務往往需要借助外部力量和集體思考，并需要進行深入科學的調查研究。

2科技管理決策支撐信息多維分類研究

運用層次聚類法，對科技管理類核心期刊內容進行劃分，構造基于研究領域內容維度的分類表;運用比較歸納法對國內外科技管理部門、決策支撐部門信息分類進行歸納總結，找出共性和特點，形成多維分類表;同時運用專家意見咨詢法選擇具有代表性科技管理類期刊并對聚類結果進行咨詢和人工干預，修正聚類結果，形成面向政府科技管理決策的信息多維分類表。

2．1分類表設計原則

面向政府科技管理決策的信息多維分類表設計不僅考慮信息服務對象的特點和個性差異，還需針對信息量大、內容龐雜，信息時效性強、類型多樣，信息生產方法科學以及信息附加值高等特點。因此在設計面向政府科技管理決策信息分類表時要充分考慮新環境下的檢索手段、方法、技術條件以及實際工作的需要，從多個維度對信息進行揭示。設計信息分類表時要遵循分類體系的實用性、自然性、科學性以及針對性4大原則。按照上述原則，參照學習《國際十進制分類表》《中國圖書館分類表》《中國科學院圖書館圖書分類表》《中國人民大學圖書館圖書分類表》《中國檔案分類表》等在內的分類表的類別設置原則、類別標記方式方法和標記符號，針對政府科技管理決策對信息的需求及其特點，設計了面向政府科技管理決策信息的多維分類表的總體框架，如圖2所示。在類表結構的設定上，《多維分類表》按照維度不同劃分一級基本大類，再根據信息的特征從總到分、從一般到具體層層細分，形成完整的邏輯分類體系，其主表的類目最多細分到了三級。在分類表體系構建過程中，本研究使用維度、維的層次、以及維的取值表示分類表的結構。一級基本大類表示信息分類的維度，大類下屬小類，逐級展開對信息進行分類標記。當小類有下一級類目時，稱該小類為維的層次;當小類沒有下一級類目時，稱該小類的取值為維的取值。不同大類(也即不同維度)中維層次的劃分根據信息屬性的不同而有差異。如時間維、空間維、領域維、著作權屬維等需要進行上卷及下鉆操作，需進行層次的劃分。在需要進行劃分層次的維中，有的維具有多個層次，上下層次之間具有包含與被包含的關系，如時間維具有年、月、日、時、分、秒等層次，空間維有洲際、國家、地區等層次。在編碼方式上采用數字和字符“•”方式組合編碼。一級分類用00～99表示;二級分類用三位數字000～999表示;三級分類用四位數字0000～9999表示，依次類推，根據分類需要，每增加一級類目，數字表示位數增加一位。同時各級類目之間用字符“•”隔開，如00•003•0001。其中“00”表示按照領域維度劃分信息資源，“003”表示科研管理，“0001”表示研究與開發。

2．2分類表生成方法

2．2．1層次聚類法。在進行層次聚類前，首先需要確定數據的來源、數據樣本量的大小和數據類型。本文結合專家咨詢意見，選取CSSCI管理類11種與科技管理、科技政策相關的核心期刊，并根據期刊影響因子進行從大到小的排序，選取影響因子最大的5種期刊作為本文的數據來源，最終確定的數據源列表如表1所示。根據上述期刊源從CNKI數據庫中共檢索得到6870篇論文。過濾掉重復的記錄和征稿啟事、會議通知等不相關論文，最終得到6499篇相關論文。由于下載的數據項(如作者項)不能直接進行統計操作，需要對此類數據項進行拆分、統計，按照詞頻大小進行排序，選取詞頻閾值超過定值的關鍵詞來構造共詞矩陣。本文經過反復的實踐，最終設置詞頻閾值為30。詞頻大于等于閾值的關鍵詞列表如表2所示。從表2中可以看出，部分關鍵詞專指性不強(如“中國”、“基礎研究”等)，且對多維分類表沒有實際意義，刪去對聚類過程機會沒有影響，因此，剔除此類關鍵詞，最終確定聚類關鍵詞為57個。構造共詞矩陣M對共詞矩陣進行標準化，以便消除量綱影響和變量自身變異大小和數值大小的影響。從平均數為u，標準差為σ的樣本總體中抽出一個變量值x，用Z表示此變量大于或小于平均數幾個標準差。由于Z分數分母的單位與分子相同，故Z分數沒有單位，因此能夠用來比較兩個從不同單位總體中抽出的變量值。但將原始數據直接轉換為Z分數時，常會出現負數和帶小數點的值，實際使用起來很不方便。因此，在此情況下，可以對Z分數進一步加以線性轉換，使之成為正的數值。最典型的一種分數線性轉換就是T分數。

2．2．2基于案例分析的方法。聚類分析結果反映研究內容之間的類別關系，但僅基于文獻內容關系維度對信息進行分類不能全面反映用戶對信息分類的需求，且此種信息分類方法由于受到數據集的限制，在聚類結果的科學性方面需要進行補充。因此本研究選取國內外科技管理部門、科技決策支撐機構網站信息分類進行案例分析，發現實際工作中信息分類常用的維度，以及根據決策支撐信息特點和服務對象特點，形成多維分類表，對研究領域維度分類表進行補充。由于本論文研究針對政府科技管理決策所需信息的分類，案例分析對象的選擇需要考慮政府科技管理和決策支撐機構兩個方面的因素。政府科技管理部門是科技管理職能的實施者，同時也是決策支撐信息以及信息分類的需求者;決策支撐機構充當智囊角色，為政府科技管理決策提供智囊服務，而這種服務的直接體現形式就是信息服務，同時決策支持機構也是信息分類的使用者。

2．2．3基于專家意見咨詢的方法。在探索建立分類體系的過程中，專家意見咨詢發揮重要作用。如政府科技管理決策對信息及信息分類的需求、層次聚類數據源的選擇、聚類關鍵詞的篩選、聚類結果的人工干預以及多維分類表框架的專家意見咨詢等。在進行專家意見咨詢之前需要確定專家的數量、類型、專業背景等，以便順利地完成所要解決的問題。本論文研究過程中綜合考慮待解決問題的難度和涉及領域范圍，最終確定選擇專家工作經驗在5年以上。同時對專家年齡、性別以及專家背景知識都嚴格要求，最終選定10位專家。在論文研究過程中，共邀請了中國科學技術部和中國科學技術信息研究所戰略研究中心、情報方法中心的多位專家，就具體問題進行意見咨詢。

3面向政府科技管理決策信息分類表

運用上述三種方法，生成基于文獻內容的分類表和基于案例分析的分類表，分別對兩張分類表進行專家意見咨詢，調整類目設置，規范類名。最后將基于文獻內容的分類表與基于案例分析的分類表融合，生成多維信息分類表。

3．1基于文獻內容聚類分析結果

運用SPSS16對關鍵詞T分數矩陣進行聚類分析，聚類結果以樹形圖輸出，輸出結果如圖3所示。從圖3中可以看出，各個類之間的距離在25的坐標內。由于樣本或小類之間的距離差距較小，因此僅從圖3很難清晰看出哪幾個樣本先聚類，但樹形圖可以直觀地顯示整個聚類的過程。文獻的關鍵詞反映文獻的研究內容，而關鍵詞之間的類別關系體現出研究內容主題的關系，因此把基于文獻內容的計量分類命名為主題維。參照聚類結果，結合科技管理日常工作常用的名詞術語對聚類結果進行標引，標引后主題維信息分類如6表所示。

3．2基于案例分析的多維分類

對表5中科技管理部門、決策支撐機構網站中與本研究內容相關的信息分類進行分析，嘗試歸納總結分類特點，形成多維分類信息表。收到篇幅限制，選取美國科技政策辦公室網站信息維度總結如表7所示。通過對國內外科技管理部門、決策支撐機構網站信息資源分類的調研，歸納和總結了各機構信息分類的特點，發現有以下幾點特別值得學習和借鑒。

a．突出信息分類的實用性。各科技管理部門、決策支撐機構根據自己業務的開展和工作職能需要，從多個角度對信息資源進行揭示。例如，決策支撐機構信息分類包括研究領域或研究項目以及提供的決策支撐服務等，科技管理部門信息分類包括科技發展和科技政策等。

b．信息資源分類標引的準確性。各機構對信息分類標引準確，從分類標引中清楚地知道該類目所揭示的資源。

c．類級設置靈活。不同維度的分類結構可以靈活移植，例如，蘭德公司的研究領域維揭示了蘭德公司的研究領域和研究方向，當在揭示研究人員信息時，研究人員按照姓氏首寫字母順序排序，同時還可以按照研究人員從事的研究領域的維度進行揭示。

d．充分利用電子信息屬性。電子信息不同于傳統紙質文獻信息，具有新的屬性，如點擊次數、瀏覽下載次數、IP地址地域性、以及知識單元間的超級鏈接等。隨著計算機軟件的發展，可以實現對電子信息新屬性的及時統計，并能根據統計結果對知識信息進行快速排序。

3．3基于專家意見咨詢的科技管理決策信息

多維分類在層次聚類形成的主題維分類表和案例分析形成多維分類表基礎上進行專家意見咨詢，根據專家意見對面向政府科技管理決策的信息多維分類表的維度和二級類別進行調整，重新確立多維分類表類目。面向政府科技管理決策信息多維分類表按主題維、時間維、空間維、語言維、載體類型維、信息格式維、體裁類型維、服務對象維、字順維、權屬維、瀏覽次數維、下載次數維、IP地址地域維等13個維度，多維分類表基本大類如表8所示。主題維:是按照電子信息內容進行歸類，屬于同一主題的決策支撐信息屬于同一類別，主題可進一步細分。時間維:是指根據時間屬性對信息進行分類，時間屬性是信息的固有屬性之一，其下級類目有年、月、日、時、分、秒等。按照時間維度可以實現信息的準確定位。空間維:是根據決策所要解決問題或研究問題所屬地區來劃分，其下級類目可按照洲際、國家、省份(郡或聯邦等行政區劃)來劃分信息資源所屬區域。與時間屬性相同，空間屬性也是信息固有屬性。語言維:是指根據信息資源書寫的語言種類作為檢索信息的標識。國際上常用的語言種類有漢語、英語、法語、俄語、西班牙語等多種語言，語言維下級類目設置是開放式的，可以根據實際工作的需要進行擴充。載體類型維:是指根據知識信息的載體類型、形式來劃分。通常有實物信息、書簡記載信息、紙質記載信息、電子信息等幾種類型。信息格式維:是指根據信息載體的種類劃分決策支持信息資源。根據電子信息格式又可以分為pdf格式、word格式、Excel格式、ppt格式、視頻等多媒體格式。體裁類型維:是指根據研究成果的展現體裁類型進行分類。按照體裁類型分別設置其下級類目，二級類目分別有研究報告、研究簡訊、研究論文、專著等。服務對象維:是指根據科技管理決策支撐信息服務的對象進行分類。通常有機構、個人、部門等幾種類型。權屬維:是指根據知識產權和信息的產出機構來對信息進行分類。權屬維下級類設置可以分為研究人員、研究成果等二級類目。研究人員可以按照首寫字母順序排序。字順維:是指按照漢語拼音字母或者英文字母順序等方式對信息資源進行組織。通常有按照漢語拼音字母順序、英文字母順序、偏旁部首順序、天干地支順序等多種方式對信息資源進行揭示。瀏覽次數維:是指根據信息被瀏覽的次數，按照從大到小的順序對信息資源進行揭示。該維度反映用戶對信息的歡迎程度或感興趣程度。下載次數維:是指根據信息被下載的次數進行從大到小的循序對信息進行揭示。該維度反映信息資源的使用效率，下載次數越多，反映該信息使用價值越大。IP地址地域維:是指根據IP地址所屬地域位置，對信息資源進行揭示。IP地址地域維與空間維不同，空間維是根據需要解決的問題的地域性或資料內容所反映問題的地域性對資源進行組織，而IP地址地域維則是根據瀏覽、下載的IP地址地域位置對資源進行組織。基本大類分類表從13個維度對面向政府科技管理決策信息進行分類，在細分表研制過程中，結合專家意見對面向政府科技管理決策信息分類基本大類表進行進一步展開，對類目名稱及其含義進行說明，細分表如表9所示。

3．4細分表的使用方法

在實際工作中，需要將多個維度融合在一起對信息進行揭示，面向政府科技管理決策的信息多維分類表的維度可以靈活運用。使用方法如下:

a．按照細分表將信息資源分類，根據實際工作的需要，對信息資源進行標注。標注好的信息可以從不同維度進行檢索。

b．分類表多個維度可以交叉使用。在運用該分類表對信息資源進行分類時，不同維度間可以交叉使用，互為對方的下級類目;不同維度的下級類目也可以相互之間交叉使用。

c．同一個維度內類目也可以交叉使用。在運用該分類表對信息資源進行分類時，在同一維度內的類目可以交叉使用，互為對方的下一級類目。

d．具有上下級關系的類目可以借助計算機實現下鉆和上卷，平級類目之間先后關系可以調整。

e．部分維度對少量信息資源而言沒有太大的使用價值，只有等海量數據積累起來后才能使用。（本文來自于《情報雜志》雜志。《情報雜志》雜志簡介詳見.）

作者：黃東流張旭劉婭工作單位：中國科學技術信息研究所