0 引言 党的二十大报告提出“加快建设科技强国”的战略目标，为科技情报现代化建设提出了数智时代范式转型的新要求。数智时代的纵深演进正以颠覆性力量重构情报分析的底层范式，人工智能与大数据技术的深度融合，催生了数据资源的指数级增长与智能工具的跨越式迭代，引领情报分析从经验驱动的归纳模式向算法主导的智能范式跃迁。然而，在技术赋能的表象下，传统情报分析模型正面临深层困境：数据生态的复杂性、技术协同的异构性与需求场景的动态性交织作用，导致“数据丰裕而情报贫乏”的悖论持续加剧。这一矛盾的核心在于，数据的无序扩张与情报价值的定向提炼之间缺乏有效的协同机制，技术工具的离散化应用难以匹配动态演化的分析需求。因此，如何跳出要素割裂的传统思维，构建适应复杂数据生态的情报分析协同框架，不仅是数智时代情报研究的核心议题，也是符合分析范式转型的迫切需求。为此，本文探究数智时代数据要素协同驱动情报生产的底层机理，揭示多维度协同对情报分析的赋能路径，助力情报分析范式从工具理性向生态协同升级。 1 研究背景 1.1 数据生态的多维重构 在传统的数据生态中，结构化数据占据主导地位，数据来源较为有限，数据的采集周期也比较长。在这种生态下数据处理主要依赖线性流程，数据更新较慢，兼容性也有限，对于非结构化的数据处理能力较为薄弱。相比之下，数智时代的数据生态实现了多维突破性的发展，数智技术的深度渗透正在重塑情报分析的数据基础。文本、图像、音频、视频等多模态数据占比持续提升，网络数据、社交媒体数据、政府开放数据、实时采集数据等新兴数据类型构成了全新的多源情报生态[1]。伴随着数据体量的不断激增，数据处理需要更加动态实时地对多源异构数据进行采集与捕捉。因此，以线性逻辑进行数据清洗、标注与关联的传统情报分析模型已难以适配多源异构环境下的情报价值提炼需求，数据整合面临格式兼容性冲突、语义鸿沟与质量标准不统一等多方面的挑战。 1.2 技术协同的创新突破 传统的情报技术主要依托结构化数据的处理方法，处理的数据维度比较单一，分析不够深入，从数据采集到决策支持的响应速度较慢。大数据、人工智能、区块链等新兴技术的快速发展为情报分析提供了新的工具和方法，对于多源异构数据的整合率不断提升，实时分析能力与预测水平显著提高，实现了分钟级响应。机器学习技术实现数据语义的关联挖掘，自然语言处理技术实现非结构化数据的语义解析，知识图谱构建情报要素的认知网络，区块链技术保障数据溯源的可信机制。各种技术功能互补，为情报任务的执行提供支持。但随之而来的是数据安全与伦理问题：情报任务执行过程中，数据泄露的风险与算法偏见的放大，使数据生产者和使用者面临隐私保护的困境与信息主权的争夺。这些新的数据治理挑战将倒逼情报分析系统在关注效能的同时构建安全伦理防护机制，实现开放获取与数据安全之间的动态平衡，避免技术滥用带来的潜在风险。 1.3 情境驱动的范式转型 传统范式下情报任务主要服务于战略决策支持，任务需求主要来源于层级式的组织架构，工作流程呈现线性特征，专家经验在决策中的权重占比较高，而输出成果多采用标准化的报告模板。但事实上，情报任务会因组织属性与决策目标差异呈现显著的情境依赖性。如科研机构需聚焦科技发展的动态监测与成果转化路径分析，企业则应侧重于新兴市场预测与竞争对手的行为建模。进入数智时代，决策环境的复杂性与动态性加剧，情报分析范式面临从被动响应需求向主动创造价值的战略转型：要求情报分析的情景适应能力增强，以场景化思维重构任务流程，解决情境中的核心问题与潜在矛盾。在此过程中，数智技术的赋能使情报生态系统的多元主体协同成为可能，专家的领域知识、组织机构的决策框架与智能平台的算法模型形成互补增强机制，共同支撑起覆盖情报感知、分析、响应的全过程。 综上所述，本文针对数智时代情报分析的关切要素与刻画维度的耦合效应展开探索，并尝试构建一个能够适应复杂情报环境的协同分析框架，以期为情报学理论研究提供新的视角，推动分析范式向数智化演进，将数据关切视域延伸到情报分析服务的工作实践环节，提示情报机构要重视多源情报资源体系的建设与多模态数据的汇聚融合，并根据具体任务需求合理分配资源，灵活调整人力、资源与技术等资源的配比，从而提升情报服务的效率与水平。 2 研究基础 “定敌情，而报于上官者”已经体现了早期情报收集与分析的朴素思想。随着工业革命与现代国家的兴起，情报活动逐步走上制度化轨道，开始关注信息的系统性组织与检索。代表性的是第二次世界大战时期L.K.Johnson[2]提出的“情报周期”(Intelligence Cycle)理论，以这个理论为基础的流程模型强调分析活动的时序性与可重复性，被广泛应用于军事和商业领域。其进步之处在于形成了情报活动和效果反馈的关系链，但却忽视了情报生产中的主体认知价值。当代情报研究呈现出明显的认知转向趋势，研究逐渐开始重视任务、数据、方法、技术等情报分析要素的作用。这与情报任务复杂性的提升、多源异构数据的增长以及分析方法的多元化发展密不可分。由此，学者们尝试通过图形和结构模型来描述不同要素之间关系。王延飞等[3]提出情报刻画的主体内容思维；安然等[4]针对非结构化数据情报分析带来的挑战，提出面向非结构化数据的情报分析方法体系框架；祝振媛[5]从任务、数据、方法三维度出发构建分析模型；张涛等[6]聚焦数智时代算法分类在情报分析中的应用，并从演进与应用角度展示其特征；韩春花等[7]研究竞争情报分析与知识集成在目标、过程、内容和对象耦合多方面的关系，提出基于知识集成的多维动态竞争情报分析模型；唐晓波等[8]工程化思维构建包括时间维、逻辑维与知识维的情报工作理论模型，系统反映工程化情报分析工作所涉及的构成要素、工作流程以及组织管理活动。这些研究共同体现了数智时代情报分析从单一流程向多维结构的转变，外在维度的引入使分析更具动态适应性。但是，目前的研究仍存在维度的界定标准缺乏统一性、维度的体系覆盖不够全面等问题，亟须进一步扩展维度体系的包容性，提升理论的解释力。
