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網絡輿情監測業的現狀
輿情監測是指整合互聯網信息采集技術及信息智能處理技術，通過對互聯網海量信息自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，滿足用戶的網絡輿情監測和新聞專題追蹤等信息需求，形成簡報、報告、圖表等分析結果，為客戶全面掌握群眾思想動態，做出正確輿論引導，提供分析依據。①針對網絡輿情監測，目前有兩種觀點，一種觀點重在強調網絡輿情監測軟件系統的作用，即網絡輿情監測是通過對網絡各類信息匯集、分類、整合、篩選等技術處理，再形成對網絡熱點、動態、網民意見等實時統計報表的軟件工具。另一種觀點認為網絡輿情監測是全部網絡輿情服務工作的最基礎部分，它是高度人機合一的工作。輿論監測機構以第三方的身份進行觀察，將事件各方視為平等媒介主體，通過搭建適當的溝通渠道消除誤解、解決問題，同時提供客觀、中立的意見，是客戶的智囊和顧問。筆者認為，這兩種觀點都只是部分反映了網絡輿情的現實，是不全面的。因此，本文所討論的是建立在二者基礎上的網絡輿情監測及其相關產業。總的來說，國內的網絡輿情監測服務機構大致可以分為四類：
第一類由軟件公司和傳統的市場調查公司聯合成立的輿情監測軟件企業，以方正電子、拓爾思、軍犬為代表，它們的技術實力較為雄厚，抓取網絡輿情數據能力較強。
第二類是依托人民網、新華網等主流媒體建立的輿情監測平臺，即輿情監測行業的媒體派，如人民網輿情監測室、新華網“輿情在線”。這兩個輿情監測系統主要針對社情民意進行監測，對時事熱點和受眾心理變化的敏感度較高。
第三類由高校或學術機構創辦的輿情研究所。如中國傳媒大學網絡輿情（口碑）研究所、中國人民大學輿論研究所等。這類機構具有濃厚的學術傳統，匯聚了新聞學、傳播學專業的各類精英，善于捕捉網絡輿情的變化，并將其歸納、梳理，總結規律并且上升到理論研究的高度。
第四類是由輿情監測軟件機構和高校新聞與傳播研究所合作成立的輿情實驗室，如南京大學—谷尼網絡輿情監測與分析實驗室、清華—優訊輿情實驗室。這一類機構將高校多學科團隊的學術優勢與先進互聯網監控軟件的技術優勢、市場經驗相結合，實現優勢互補。
這些網絡輿情的監測機構都有一套較為完整的網絡輿情監測理論體系、工作方法、工作流程和應用技術，既可以對傳統媒體的網絡版，又可以對各大網站的新聞、新聞跟帖、網絡論壇、微博、博客、網絡時評等進行24小時監測，并進行專業的統計和分析，最終形成監測分析研究報告。但是，它們之間的不同之處亦很明顯：
第一，服務的對象不同。輿情監控系統功能、工作流程大同小異，服務的對象不盡相同，有專攻一個領域的，有做全面監測的。如紅麥輿情監測系統重點在做金融行業，已經形成了成熟的工作流程和方法；新華輿情在線主要是專為中央有關部門服務的。第二，宣傳的重點不同。大多數機構強調自己的技術實力，只有部分輿情監測服務機構強調自己的智力和人才資源。如清華優訊，倡導是“中國目前唯一一家可以監測電視、報刊、網站、論壇、博客、微博的全媒體輿情監測服務商。”第三，對新產品開發的重視程度不同。以軟件系統著稱的技術派在其網站的主頁上只有案例庫匯集，缺少衍生品的開發，而依托主流媒體或者高校的輿情監測機構非常重視衍生品的開發。
我國輿情監測業存在的問題
從目前的情況來看，我國的輿情監測業存在的問題主要表現為以下幾個方面：
輿情監測機構的專業人員嚴重缺乏。雖然有許多輿情監測機構在廣告中都提出依靠軟件系統能解決大部分問題，但是仍然需要輿情分析師結合軟件數據，撰寫人工分析結論。目前，國內的輿情分析師大多數由傳統的新聞宣傳工作者轉型而來，但是離市場的需求還有相當大的人才缺口。據相關機構調查顯示，我國專業輿情人才缺口現已超過120萬。②
輿情服務機構的產業鏈不完善。國內的一些公司如大旗網、藍色光標等，它們提供的服務比較簡單，大都是企業發生危機后進行滅火工作。還有一些輿情監測公司更像是體檢中心，不具備預警和危機應對功能，客戶在得知自身問題后，也不能采取專業有效的措施去處理危機。從輿情監測的產業鏈上看，整個行業由輿情監測、分析、應對處理多個環節構成。從用戶需求的情況來看，用戶需要的是“高質量的監測平臺+專業的輿情服務”，而不僅僅是一個監測軟件。與此同時，傳統媒體作為輿情產業鏈上的一環，作用雖然非常重要，但從目前來看，它們往往處于產業鏈的下游，自主性嚴重不足。
重視對客戶的服務，忽視對民意的研究。目前一些網絡監測機構只強調對政府和企業的服務，對網上輿論則采取“堵”的解決策略。甚至還有一些專門的“刪帖公司”，甚至有一些輿情監測公司就在自己的網頁上明確寫著可以替客戶“刪除負面信息”，這種同時兼營網絡刪帖業務的輿情監測公司在行業內大概占到20%。③還有一些地方與部門不是著眼于研究民意、改進工作，而是想借助輿情監測和監測機構或主流媒體建立聯系，以便幫助他們監控和處理負面信息。
輿情監測行業規范尚未建立。由于目前有關管理部門尚未出臺嚴格的行業規范和標準，一些商業網站、廣告公司、營銷公司、公關公司等，也開始紛紛涉足網絡輿情監測業務，不規范的業務運作使得“網絡刪帖”、“網絡水軍”等大量出現，嚴重影響了輿論監測行業的健康發展。截至2012年1月，經過工信部軟件司認定登記頒證的“輿情”軟件共有約68款，市場上還大量存在未經認證的同類軟件。在輿情監測產業壯大的同時，呼吁推動輿情服務業透明化、規范化的呼聲也越來越多。
我國輿情監測機構的發展路徑
加強專業網絡輿情分析師的培養。輿情監測軟件和平臺提高了效率，但人工分析仍是重點。在輿情分析師這個新職業群體中，雖然不乏搜索引擎專家、網絡調查專家、統計高手、圖表專家等“高技術”人才，但是分析師們所需要的不僅僅是技術。輿情分析師的五大基礎技能包括挖掘與收集網絡輿情信息、概括剖析網絡言論、抽樣統計網絡輿情數據、撰寫輿情分析報告、預測輿情走勢。一名合格的網絡輿情分析師，除了要有輿論學、傳播學、統計學、公共管理學等學科的理論知識以外，還應具備很強的新聞敏感性、輿情分析研判和危機管理能力，熟悉網絡輿情抽樣、統計、分析工具和模型，對社會心理與網絡語言文化有長期觀察研究。作為獨立的第三方，輿情分析師樹立穩定的價值觀至關重要。除此之外，還必須了解突發事件演變規律及輿情分析研判能力。
輿情監測機構與高等院校或科研所或新聞媒體結合，實現業務實踐與理論研究、硬技術與軟實力雙贏。大數據時代輿情監測機構要想謀求很好的發展，必須走強強聯合之路。具體來講，就是高等院校或科研所或新聞媒體相結合，實現業務實踐與理論研究、硬技術與軟實力雙贏，這在輿情監測業界已經有不少的成功案例。如2012年9月，紅麥聚信（北京）軟件技術有限公司與暨南大學成立“暨大—紅麥輿情研究實驗室”，以紅麥輿情監測系統技術平臺為基礎，收集和處理網絡、微博輿情信息數據，提供給實驗室作為輿情研究的數據；實驗室依據紅麥軟件提供的網絡、數據，制作輿情深度分析報告。
整合資源，開發新產品，構建完整的網絡輿情監測產業鏈。輿情監測機構要選擇戰略合作伙伴，有效地整合資源才能提供快準全的輿情、競爭情報等業務。如紅麥軟件與華聲財訊成功攜手，將技術、服務、業緣關系等優勢完美結合。2012年8月，兩家簽署全面戰略合作伙伴協議，攜手進軍在云計算、大數據背景下的業務情報市場。經過資源整合，促進彼此的發展。總的來說，當前輿情業從監測、處理分析到應對的整個產業鏈條上都已經有了足夠多的競爭者。對于未來，誰能將整個鏈條打通并有效整合，誰將是未來的最大贏家。④
研究客戶需求和網絡民意，促進兩個輿論場良性互動。研究客戶需求，就是針對不同需求的客戶，開發出幾套特定的監測系統，進行輿情預警、危機指導、危機公關與修復、媒體溝通、法律維權等全方位的服務。研究網絡民意，就是對網絡上反映的問題在第一時間發現并及時處理，變堵為疏，而不是無視民意，任期發酵，讓其成為“爛尾”新聞。
“大眾麥克風時代”，民心可敬、民意可畏、民氣可用，輿情監測機構要本著中央“三貼近”的要求，善于從群眾利益角度，觸摸民意脈搏，從基本事實的認定到價值判斷，乃至話語方式，與網民坦誠交流；同時讓黨和政府的聲音進入網絡社區，推動互聯網上官民的順暢溝通和良性互動。
（作者單位：南陽師范學院新聞與傳播學院；本文系河南省2013年軟科學研究計劃項目成果，項目編號：132400411125）
【注釋】
①高忠業：“青島入列首批國家輿情師培訓計劃”，《青島財經日報》，2013年5月8日
②李光：“百億市場前景催生網絡輿情監測業”，《鳳凰周刊》，2010年7月5日。
關鍵詞：智能檢測與分析；網絡輿情；數據挖掘
中圖分類號：TP393文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2011)04-0759-03
The Design of the Detection and Analysis of Public Opinion Intelligent Network System
YANG Qiu-ping
(Dongguan University of Technology, Network Information Center, Dongguan 523808, China)
Abstract: We pay more and more attention to network public sentiment. Especially, the government concerns the net post and net news of emergencies and important events. Then, the special systems for analysis network public sentiment exist. Firstly, this article analysis the systems of network public sentiment, and then finds out their shortages and study the correlative techniques. At last, this article introduces a new way to build a network public sentiment detecting and analysis system.
Key words: intelligent detecting and analysis; network public sentiment; data mining
隨著互聯網的快速發展，網絡媒體作為一種新的信息傳播形式，已深入人們的日常生活。網絡言論活躍已達到前所未有的程度，不論是對國家政策的討論，還是針對國內或國際的重大事件，都能馬上形成網上輿論，這種網絡來表達觀點、傳播思想產生輿論壓力，達到任何部門、機構都無法忽視的地步。
網絡輿情通過BBS論壇、博客、新聞跟貼、轉貼等形式對現實生活中某些熱點、焦點問題等進行反應，其中不乏較強影響力、傾向性的言論和觀點。如果引導不善，負面的網絡輿情將對社會公共安全形成較大威脅。對相關政府部門來說，如何加強對網絡輿論的及時監測、有效引導，以及對網絡輿論危機的積極化解，對維護社會穩定、促進國家發展具有重要的現實意義，也是創建和諧社會的應有內涵。
1 系統價值
1.1 社會效益分析
網絡輿情智能監測與分析系統利用數據挖掘技術實現對網絡輿情的統計分析，并以此作為網絡輿情監測的管理的依據。具體作用表現在以下幾個方面：
1) 系統向決策者提供客觀、準確的輿情信息，有利于決策者做出正確的決策
2) 系統向決策者提供系統的、高效的、綜合的、全面的輿情信息，便于決策者全面的、正確的把握所需的信息, 提高決策效率, 啟迪決策思維
3) 系統能提供各種輿情的趨勢分析信息給決策者
1.2 經濟效益分析
目前，由于互聯網的日益普及，各種輿情的不斷涌現，好的、壞的都有。政府部門、大型機構、社會企業等都希望能盡早識別不良傾向的、帶有煽動或甚至含有社會危害的言論，或者是獲取政策落實、制度實施效果等信息。這些需要揭示了系統建設在帶來巨大的社會價值的同時帶來巨大的經濟效益。
2 同類系統現狀
基于目前的網絡現狀，為數不多的網絡輿情監測系統基本上是采用關鍵詞搜索進行輿情信息檢測，由于關鍵詞搜索的查全率和查準率都不高，因此網絡輿情監測的效果不夠理想,更是無法自動發現新的輿情點。
部分網絡輿情檢測系統只是在企業內部使用，無法適用于政府部門等大型機構，部分系統采用的算法效率低，不能快速對數據進行處理，因而無法滿足超大網絡環境下的輿情檢測與分析，無法做到自學習成長，沒有類似知識庫的自動累積處理功能，必須人工協助處理。基于此種情況，提出創建《網絡輿情智能檢測與分析系統》項目來解決這些問題。
3 網絡輿情智能檢測與分析系統簡介
該系統核心部分包括信息獲取、信息處理、前端信息展現幾個部分。實現從網頁獲取數據，利用數據挖掘技術對數據進行清洗、提煉、分析總結，最終形成決策信息并存入數據庫中，提供靈活的前端查詢機制，把信息傳遞給決策人員。
網絡輿情智能檢測與分析系統實現以下目標：1) 對熱點話題、敏感話題識別。2) 實現傾向性分析。3) 實現對輿情主題的跟蹤。4) 自動形成輿情摘要。5) 形成趨勢分析報告。6) 自動識別突發事件及發展趨勢。7) 對敏感內容實現預警。8) 提供輿情分析統計報告提供決策支持。
4 系統關鍵技術研究
4.1 網絡輿情行為模式識別技術
對于“行為模式識別”算法應用最廣和成熟的是防垃圾郵件的“行為模式識別技術”。在垃圾郵件的行為模式識別技術的基礎上，根據網絡輿情的特點，輿情內容內在結構關系、演化規律等基礎信息，收集網絡上典型的熱點話題、敏感話題、政策熱議等方面的適當數量的文章組成行為識別學習訓練庫，利用網上話題的熱度、焦度、敏度、頻度、銳度、歧度、粘度等度量指標作為輿情分析的依據，配以科學的算法，通過對“訓練庫“進行學習及總結、計算，結合網絡輿情信息產生和傳播的典型行為特征，建立網絡輿情行為模式數學統計模型，以此實現網絡輿情的智能發現。
4.2 自動分類和聚類技術[1]
自動分類是指按照已有的分類，把相關信息按照分類的標準進行歸類。聚類則事先沒有定義特點的分類及標準，是在分析過程中利用一定的算法，把類似的內容進行自動劃類并聚合的處理過程。
根據輿情分析的特點，本系統基于統計的自動分類技術，利用向量空間模型來表示輿情分析的文檔。對輿情文檔特征進行抽取和加權、機器學習。在處理過程中，考慮到不同位置出現的語詞的價值不同而給定不同的加權系數。機器學習的方法主要有支撐向量機、最近K鄰居方法和貝葉斯算法[2] 等，可以根據輿情文檔的特點而選擇相應的方法。
輿情文檔自動聚類的關鍵步驟有文檔表示、相似度計算、聚類和給出聚類標識等。常用的聚類方法有單遍聚類法、逆中心距聚類法、密度測試法、圖聚類法等。在網絡輿情分析中，根據輿情分析的目的，選擇那些最具有區分性的特征,而不是大多數文檔都具有的特征來實現自動聚類。
在本系統解決方案中采取了自動歸類和自動聚類相結合的方式，先進行自動歸類，再在各類別之下進行自動聚類。
4.3 內容分析技術
內容分析法是一種對于傳播內容進行客觀，系統和定量的描述的研究方法。其實質是對傳播內容所含信息量及其變化的分析，即由表征的有意義的詞句推斷出準確意義的過程。內容分析的過程是層層推理的過程。隨著信息技術的發展，計算機的性能不斷提高，各種內容分析技術也逐漸成熟，為網絡輿情的深度挖掘分析奠定了很好的基礎。
《內容分析法：媒介信息量化研究技巧》[3]一書提供了系統全面的內容分析研究的操作指南，深入分析了內容分析中的各種常見問題，如測量、抽樣、信度、效度和數據分析中的各種技術。在進行網絡輿情內容分析前，獲取相關網絡輿情數據，經過數據清洗，獲取有針對性的、信息量大、覆蓋全面的、連續的內容樣例，定義分析單元。對數據進行量化處理形成評判記錄和進行信度分析兩部分內容，再根據網絡輿情建立合適的維度，最后進行統計分析，并形成分析結論。
5 系統實現
在系統開發過程中，要建立了若干知識庫，利用垂直搜索、知識發現、自動分詞和抽詞、自動分類和聚類、內容分析等技術，實現對海量網絡信息進行監測、網絡輿情的自動發現和分析。該系統建設的核心是要收集圍繞主題的、足夠量的數據，并經過整理形成規范數據再進行挖掘，輸出有用的決策信息，系統結構圖如圖1所示。
系統涉及五個主要方面：
5.1 數據收集處理
進行網絡輿情分析的前提是獲取基于某個主題的、數量足夠多的、完整的網絡數據。為了解決這個問題，系統建設時考慮通過建立數據收集規則來達到此目的。在數據收集規則時主要考慮要收集的主題、要搜索的范圍、更新頻度、收集要到達的數據量等。
在規則制定后，信息收集組件利用類似“網絡爬蟲”的技術，按照已經設置的收集規則，到網絡上進行數據收集。 數據收集后按照主題歸于相應的數據庫中，以便下一步的數據處理。
5.2 信息處理模塊
需要把收集的數據轉為有用的信息，在收集到相關數據后，先期對已經收集完成的數據進行格式化、數據清洗、信息處理加工等步驟，最終形成規范的、適于統計的數據。然后再利用數據挖掘技術對數據進行挖掘，形成相應的統計信息，便于查詢輸出。下面將就關鍵核心的處理步驟進行說明。
5.2.1 對原始數據的預處理
為了在數據挖掘分析前對數據進行預處理，形成最終有效的待分析數據。首先是繼續數據格式化，利用數據格式化實現對各種網頁格式的數據進行模式化解析，形成系統統一的數據格式；然后進行數據清洗把“臟”的“洗掉”。該處理步驟主要把不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據等不規范的數據進行清洗，去除無效的、重復的數據，形成數量足夠的、時間段連續的、內容圍繞主題的數據，為下一步的深度挖掘做準備。
5.2.2 實現對敏感輿情的報警
為了解決相關管理人員需要及時掌握敏感熱點或大事件的動態，系統特增加了此處理步驟，在此將利用對敏感熱點或大事件的特征進行布控，在布控策略規則中設置需要關注的熱點敏感關鍵字，相關組件將對存儲的內容進行掃描、分析。對匹配上的內容進行預警并產生預警記錄，同時支持手機和郵件的報警方式，及時把相關信息發送給預設的人員。該模塊包括關鍵字匹配組件、報警處理組件。
5.2.3 數據的深度挖掘分析處理
經過預處理的數據還只是數據，并沒有形成有用的信息，所以引入數據挖掘分析處理步驟，以便對數據利用前面介紹的輿情行為模式分析、內容分析等挖掘技術進行深度挖掘及分析，形成系統的核心信息數據，為數據展現提供數據來源。
為了對數據進行挖掘，系統內置的多種數據挖掘算法，實現自動對信息進行分類、總結。具體內容如下：
針對中文信息的處理與分析，系統中的自動分詞組件采用詞典和規則為基礎，綜合利用了基于概率分析的語言模型方法，使分詞的準確性達到99%以上。在語義分析的基礎上，綜合考慮詞頻、詞性、位置信息，實現準確的自動關鍵詞與自動摘要。利用網絡輿情模式識別技術可以自動發現新的網絡輿情模式，便于用戶盡早布防。
為解決自動分類的難題，系統內置自動分類組件通過對訓練庫的學習，獲取每個分類的屬性特征模型，然后使用這一分類體系對未知分類情況的數據進行分類。聚類組件將結構化的數據集合中的數據根據需要統計的主題劃分不同的子集，自動學習形成新的分類，滿足自動擴展分類的需要。
面對收集的海量數據，如何獲取用戶所需的信息這個是一個關鍵問題，系統通過關聯分析、趨勢分析，從海量數據中挖掘關聯規則。同時，利用趨勢分析技術，分析網絡輿論等隨時間的發展趨勢情況，以便實現對輿論環境的監測與不良傾向的預警。
做到上面的內容還只是實現了系統的一部分，系統另外提供對新的知識的自動發現。利用自動分類與聚類等技術基礎，對知識進行挖掘并匯總分析，能實現對新的網絡輿情的發現及獲取發展趨勢。同時把結果合并到系統已有的知識庫，達到不斷擴展知識庫的要求。
有時候用戶會要對特定的事件或輿情進行跟蹤，為了解決此問題，通過系統提供的對象跟蹤組件，利用用戶在系統中設置的需要特別跟蹤的對象的特征，在分析過程中對涉及該對象的數據進行特別分析和處理，形成該對象的信息鏈存儲到數據庫中，在數據展現時可以通過圖表等方式展現對象跟蹤鏈的相關信息。
5.3 海量數據的存儲
網絡輿情數據量是海量的，如何提高查詢的反饋速度是另外一個重要的問題，系統通過建立全文索引技術，對存儲在數據倉庫中的數據建立合理的索引，使數據查詢輸出時提高輸出速度及準確性，特別是針對重要的關鍵字進行檢索時能大大的提高查詢速度。
除了全文索引，數據管理系統的選擇是另外一個重點。考察目前已經成熟的數據庫管理系統，發現Oracle是最合適的。所以本系統就采用Oracle作為數據存儲的數據庫系統，同時可以利用其提供的多維查詢技術，實現Olap的查詢要求。
5.4 數據快速，準確的展現
有了海量的、有用的信息，如何把這些數據展現給用戶？在本系統主要考慮對關鍵字的查詢輸出、輿情新關鍵字挖掘查詢、輿情報告的輸出、報警信息的查詢、各種統計報表的輸出。
對于輸出的技術要求，在數據輸出時系統利用Oracle系統的Olap技術結合系統提供的查詢頁面框架，可以實現用戶從多個角度對各類數據的查詢，在頁面處理上目前市面上已經有相關的成熟的技術可以作為參考，相信不會有技術難點。
針對輸出的內容，系統內置了部分統計報表，這些報表是基于網絡輿情分析專家在輿情檢測與分析方面的專業知識進行設計，能滿足大多數用戶的需要。為了滿足個性化的查詢輸出，同時系統支持用戶自定義適合自己的統計報表。
5.5 通過系統管理功能保證系統正常運行
為了滿足個性化的管理要求，系統提供系統設置、角色管理、用戶管理、數據備份等功能，支持定義常用的網頁結構及識別規則的定義，用于在數據獲取后的格式化分析。解決網頁結構識別規則定義、報警關鍵字設置、報警記錄接收手機號或郵箱設置、系統管理用戶權限管理等內容。
6 小結
該文先介紹了目前網絡現狀、同時就同類分析產品的不足進行了描述。另外著重從《網絡輿情智能檢測與分析系統》的兩個重點部分進行描述，從最核心的技術與模塊組成來闡述系統是如何實現的。
參考文獻：
[1] Han J,Kamber M.數據挖掘：概念與技術[M].Morgan Kaufmann,2000.
關鍵詞：微博； 輿情監測； 輿情分析； Scool； NoSQL
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A文章編號：2095-2163（2013）02-0050-04
0引言
目前，隨著網絡全球化的進程加快以及移動技術的推廣，微博已經成為了網絡輿情的主要源頭和有效傳播路徑。由于微博具有的進入門檻低、操作便捷、互動性強等特點，近兩年在全國得到了迅速的普及，獲得廣泛的應用。但是不可忽視的隱患也隨之呈現。微博已經成為了各種謠言和違法信息滋生、蔓延的主要平臺，對社會也造成了無法預知的不良影響。因此，開展微博的輿情監控和分析研究已是大勢所趨，勢在必行。
1研究現狀
目前，已有針對網絡輿情分析和挖掘的軟件產品，較典型的有 Autonomy 網絡輿情聚成系統、Goonie 互聯網輿情監測系統、TRS 互聯網輿情信息監控系統、方正智思輿情預警輔助決策支持系統、中科點擊（北京）科技有限公司研發的軍犬網絡輿情監控系統等。這些系統均能對網絡輿情發揮一定的監測、分析和預警的作用，為社會和諧穩定提供了有效的技術和決策支持。雖然如此，但針對微博輿情監測和分析的大部分系統卻沒有充分考慮到微博用戶基數大、覆蓋面廣、數據量巨大、更新速度快的特點，而在這種情況下，采用普通的關系數據庫顯然無法滿足要求，因此，引入NoSQL技術存儲數據則是一個頗有前景的發展方向。
2微博輿情傳播特點
基于上述對微博使用方式的分析，決定了微博輿情的傳播將具有如下特點：
（1）信息生成和傳播簡便。只要簡單操作，就可以第一時間關注微博新聞中的相關人物，或轉發傳統新聞和論壇中的內容，而且由于移動終端對微博的支持，微博就超越了時間與地域的限制，完全實現了微博的簡便簡易性。
（2）傳播信息快捷。僅以“7 .23”動車事件為例，2011 年7 月23 日晚20 點38 分事故發生，4分鐘后網友發出了第一條微博，比傳統媒體提早了兩個多小時。
（3）病毒爆發式的信息傳播模式。消息一經發出，用戶的所有關注者都能收到，而這一群體再亦如此繼續向外傳播，則微博信息就呈現了病毒爆發式擴散傳播的態勢。
3基于noSQL的數據庫設計
NoSQL最初出現于2009年6月11日由Oskarsson在舊金山發起并組織的一個非正式會議上。NoSQL是當下數據庫家族的外來者，雖然有些通用的特征，但卻沒有一個特征得到了明確定義。
根據輿情監控系統的數據實際情況，在其系統的數據庫設計中引入NoSQL，當寫入數據時，可在MySQL、NoSQL中分別寫入一條數據的不同字段，而讀取數據時，則從MySQL、NoSQL組合字段完成讀取。這一讀/寫過程如圖1所示。
在如圖1所示的組合結構中，MySQL中存儲著需要查詢字段中的數字、時間等類型的小字段，其后按照查詢建立相應的索引，而NoSQL中則存儲著包括大文本字段在內的其他并不需要的字段。查詢過程可描述為，首先將數據主鍵從MySQL中查詢出來，再從NoSQL中直接取出對應的數據。
文中設計的架構模式使得MySQL和NoSQL能夠各自發揮所長，即由MySQL實現關系存儲，而NoSQL則實現數據存儲。這種設計的優點如下：節省MySQL的IO開銷、提高MySQl Query Cache緩存命中率、改進了MySQL主從同步效率、提升了MySQL數據備份和恢復的速度、具有更好的擴展性。
還需一提的是，這種以MySQL為主、NoSQL為輔的架構設計與MySQL的單體架構相比，系統的多樣性能和可擴展性均得到了有效提高。
4基于微博的Scool輿情監測分析系統設計與實現
基于微博的Scool輿情監測分析系統旨在取代傳統的人工收集和監控工作，實現深入、高效挖掘，并實時得到微博網絡中相對敏感的輿論信息，以警示管理人員及時采取相應措施。
基于微博的Scool輿情監測分析系統的實現過程是，每日需定時、周期地對新浪微博、騰訊微博、網易微博、搜狐微博進行網頁抓取后，并對其內容實行解析后存入數據庫，而后通過分詞索引以建立搜索引擎，實現數據索引，再通過用戶設定的關鍵詞庫對采集的數據進行關鍵詞集過濾，由此獲得敏感輿情信息文本返回給用戶界面。系統還應對收集的信息進行自然語言處理，從而識別得到熱點話題和熱門事件。
4.1軟件體系結構
系統分為后臺數據分析模塊和前臺數據展示模塊。后臺模塊負責實現數據抓取與分析，是系統的核心。前臺模塊負責完成微博、Web數據展示和基本維護操作。
4.1.1前臺結構
前臺展示程序分為四大塊，分別是：輿情信息展示、輿情搜索、用戶監控網址和關鍵詞設置、用戶登錄與管理。其中，輿情整體全面展示則按五類來進行和表現，分別是：最新輿情展示、按網站類型展示、按監控網址展示、按話題事件展示和輿情統計。前臺模塊的結構框架如圖2所示。
前臺展示程序主要基于JAVA開源SSH框架來進行構建而得以實現，其設計結構如圖3所示。
在本系統的架構設計中，將在表示層上構設的Struts框架，在業務邏輯層構設的Spring框架以及在數據訪問層構設
（1）表現層使用JSP來實現構建，為客戶端提供對應用程序的訪問；
（2）控制層接受客戶端的請求，并根據不同的請求調用相應的事務邏輯，再將處理結果返回到相關的頁面；
（3）業務邏輯層用來提供相關的業務邏輯；
（4）數據訪問層提供對數據庫的各種操作。
系統設計中的三大框架有機配合、協調統一，其各自實現功能為：
在表現層中，由Struts框架負責處理JSP頁面的請求和轉發工作；在系統中用Hibernate來封裝數據庫的連接類，通過該框架所提供的注解方式實現了實體類與數據庫表結構間的映射關系，并由該框架完成在數據訪問層與數據庫間的交互工作，再通過Hibernate框架的二級緩存EHCache提供對用戶關鍵詞和行業惡劣情感詞的高效緩存。此外，系統使用Spring框架作為系統運行輕量級的容器，負責在業務邏輯層處理業務邏輯工作。通過在配置文件中設置對象的創建方式及對象之間的關系，即可由Spring框架的IoC的容器來創建對象，同時也維護對象之間的依賴關系。通過這三大框架的整合，有效降低了系統中各模塊之間的相關性，由此形成一個結構科學、功能強大和層次清晰的框架體系。
4.1.2后臺結構
由圖6可知道，后臺結構可分為數據緩沖池隊列，線程池線程和數據庫三部分。其中，緩存隊列負責數據流的來源，關鍵處理流程則拆分至各個線程中獨立實現；線程控制數據緩存池中數據流的走向，各線程本身的并發運行均交由線程池實現統一管理。數據庫則采用上述的NoSQL與關系數據庫相結合的對應技術來主導實現。
4.2系統實現
用戶注冊、登錄系統后，可以點擊頁面上的相應標簽來查看有關的輿情記錄。同時，系統也會將每天最新的輿情記錄完整、清晰地呈現。用戶還可以點擊更多的輿情鏈接來查看當日之前任何一天的輿情記錄。
可以點擊系統主頁上的輿情搜索標簽來進行包含指定關鍵詞的輿情記錄，搜索頁面如圖7所示。在輸入框中輸入關鍵詞，就可以看到相關的信息。
5.結束語
在Scool輿情監測和分析系統設計與實現過程中，有關信息存儲方面，本文主要提出了NoSQL和MySQL相結合的方法。實驗證明，采用這種信息存儲的方法可節省MySQL的IO開銷、提高MySQL數據備份和恢復的速度、且比以前更容易實現擴展。對其后類似系統的設計提供了有益借鑒，并顯示了一定參考價值。由于時間及技術的限制，測試和抓取的數據還不夠連續和充分，下一步仍可繼續完善和推進這一方面的工作。
參考文獻：
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關鍵詞 情報學；碩士論文；關鍵詞
中圖分類號G251 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2014）114-0013-02
當前，世界各國的許多高等院校和科學研究機構都在加強對圖書情報的研究，許多世界一流院校，比如Harvard University（哈佛大學）、Princeton University（普林斯頓大學）、Yale University（耶魯大學）、Massachusetts Inst. of Technology（麻省理工學院）等都建立了比較完善的情報學教育體系。而比較而言，在我國高等院校與科研院所對圖書情報學的相關研究，明顯要相對落后，近年來隨著改革開放的深入推進，有關情報學的招生和課題研究有所提升，并呈現出較為快速的增長態勢，然而由于研究內容相對較為高深，而且研究的靶場顯得較為前沿化與多元化。基于關鍵詞對學位論文進行統計、研究與分析是文獻計量學的范疇，是圖書情報學研究的重要內容。即以學位文獻或學位文獻的某些特點為標的，以聚集梳理一定數量文獻為基礎，由此展開對某一時域某一領域科學技術基本狀況與基本特征的研究，并由此論述和預測該領域科學技術在今后一段時期的研究趨勢與特點規律態勢。基于獨特關鍵詞進行圖書情報領域的碩士學位論文進行分析，是情報學研究的一項重要方法，是一種將文獻資料中的眾多核心要素關聯起來，進行統計分析的引證分析方法，其可以較為科學地評價文獻所研究與發展的現狀和趨勢，揭示學科當時研究的熱點，較為準確地評價文獻所代表的學術水平。
1 研究對象數據來源
本文研究的對象定位于對國內圖書情報領域這一總體框架，并于此基礎上將“靶向”集中于碩士學位論文的統計、分析與研究，將“靶標”聚集到碩士學位論文的研究熱點、趨勢、重點、前沿以及其變化情況，從而更加清晰地梳理出我國情報學研究的發展脈絡，從而為我國情報學教育發展提供參考。研究的主要數據來源集中于國內著名的學位論文收集庫――中國知網CNKI學術文獻總庫、維普期刊資源整合服務平臺與萬方數據知識服務平臺“三大論文數據庫”，以及國內高等院校圖書館自建特色數據庫。其中，中國知網CNKI和萬方數據庫是國內收錄學位論文最為全面的數據庫，因此，為了確保分析研究的數據具有較高可信度與代表性，分析研究檢索的數據源即來自該兩個數據庫，著重定位于“學科專業名稱”、“學科專業分類”選項進行檢索，而檢索的時間區域定位于近10年，對于兩個數據庫檢索出來的文獻，對于相同的通過采用SQL 語句進行篩選，剔除重復的以及不符合的。
由此，以“情報學”作為檢索詞，從中國知網CNKI數據庫獲得1640篇碩士論文，從萬方數據庫中獲致1315篇碩士論文，通過SQL篩選剔除重復的以及不符合的795篇，總共獲得有效國內圖書情報領域碩士論文2160篇。
2 基于高頻關鍵詞的國內圖書情報領域碩士學位論文特點
通過對獲取到的2160篇國內圖書情報領域碩士論文進行研究，綜合統計論文的關鍵詞，累計關鍵詞有13976個，經過分析研究，去除不能表達論文主題概念的關鍵詞3645個，共得10331個，平均每篇碩士文獻關鍵詞數為4.78個，由此可說明該統計是科學的，與國外科文獻資料對關鍵詞的標引規則相符（國內外科技期刊要求的每篇關鍵詞應標出 3-8 個），接著對關鍵詞的詞頻進行統計分析，將關鍵詞的頻度大于60作為標準，將其定義為“高頻詞”，通過對“高頻詞”的統計分析，可以非常清晰地看出，有關“知識管理”這一主題的頻次最高，多達126次。無疑，這也證實了近些年來，學術界對知識管理這個方向的研究熱點。此外，“電子商務”為121次、“信息化”為118次、“信息技術”為112次、“競爭情報”為102次、“信息服務”為98次、“信息檢索”為96次、“數據挖掘”為87次、“數字圖書”為84次、“信息資源”為79次、“電子政務”為75次、 “知識服務”為71次、“知識共享”為68次、“數據倉庫”為63次，從中也反映了我國對信息化建設、知識服務、數字化建設等關注在日益提升，也驗證了我國國務院學位委員會重新頒布的《授予博士、碩士學位和培養研究生的學科、專業目錄》中“圖書館、情報與檔案管理”的實效，表明了情報學與管理學之間滲透和結合日益加強，也可以折射出當前研究的重點、熱點仍然集中在情報學基礎領域，并預示著今后情報學研究的一個重點將是對網絡信息資源的開發、整合與利用。
3 基于聚類共詞的國內圖書情報領域碩士學位論文特點
通常來說，僅僅通過孤獨地察看論文的某一關鍵詞，通常是難以有充足的理由說明該論文所研究的主題，然而通過關注兩個或者兩個以上的關鍵詞，將可以給予人們更加充分的信息去把握論文的大致內容和論文的主題脈絡。通過采取計算機數字高效處理作用，充分發揮Excel的數據透視功能，再次對出現次數高于60的高頻出現的關鍵詞進行“聚類性”分析，統計在同一論文中兩兩同時出現的關鍵詞，從而構建出60 × 60的“聚類共詞矩陣”，通過這一矩陣的研究，非常清晰地顯示出“聚類共詞矩陣”是一個對稱矩陣，其中位于矩陣對角線上的數據顯示的是某關鍵詞自身一同出現的頻次，這個一同出現的現象就實質來說，就是論文之間的相關度，對于非對角線上的數據，則表示不同關鍵詞之間的共現頻次。通過這個矩陣可以從另一個側反題出，關鍵詞分布既有交叉、相互滲透又具有群組分布的獨立性。通過Excel的數據透視處理得到共現頻次較高的有：“知識管理”為124次，“電子商務”為106次，“競爭情報”為101次，“高校圖書館”為98次，“信息服務”為92次，“數據挖掘”為87次，“數學圖書館”為83次，“信息資源”為81次，“電子政務”為79次，“知識共享”為72次，“數據倉庫”為66次。由此可以看出，在國內圖書情報領域碩士學位論文的研究主題中，當前基于數字化、信息化、電子化的知識管理與數據挖掘是個熱點，同時也說明我國情報學教育研究的領域在不斷拓寬。
綜合以上，關注獨特關鍵詞下國內圖書情報領域碩士學位論文研究的學科結構特點，獲得了基于高頻關鍵詞的國內圖書情報領域碩士學位論文特點，以及基于聚類共詞的國內圖書情報領域碩士學位論文特點，通過對研究結果的比較分析，得出了一些有較為充足理由支撐的結論，那就是從中可以較為清晰地得出，當前以及今后一段時期國內圖書情報領域碩士學位論文研究的側重點在于“數字化、信息化、電子化的知識管理與數據信息挖掘”。
參考文獻
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關鍵詞 科技；宣傳；機制；對策研究
中圖分類號G206.3 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2012）58-0006-02
經歷改革開放30年后，廣東科技工作站在了一個新的發展起點，肩負著以“科學發展、先行先試”為動力加快建設創新型廣東的歷史重任。在新的形勢下，加強科技宣傳工作尤為重要和迫切。加強科技宣傳工作，是深入貫徹落實國家和省委、省政府新時期科技發展方針政策和決策部署，切實把增強自主創新能力貫徹到廣東現代化建設各個方面的需要；是增強全省推進自主創新決心和應對國際金融危機信心的需要；是廣泛集聚人才、資金、項目等創新要素的需要；是提高全社會科技意識和公眾科學素質，不斷優化廣東自主創新環境的需要。廣東科技宣傳要按照“大科技配套大宣傳，大宣傳服務大發展”的思路，創新宣傳方式，加強科技宣傳工作。為各項科技工作順利開展提供有力保障，為全省自主創新營造良好社會氛圍。
1 廣東科技宣傳工作現狀
1.1 建立科技宣傳組織機構，健全媒體聯絡制度
廣東省科技廳于2003年成立的省科技宣傳小組圍繞廣東科技工作中心任務，制訂科技宣傳工作計劃，向主流媒體提供新聞報道線索和深度新聞背景。該小組通過不定期召開科技新聞會、科技新聞通氣會和科技新聞工作者聯誼會，及時向主流媒體通報科技工作的進展情況，積極配合新聞媒體做好科技宣傳報道工作。近年來，每年都開展的全省科技系統信息宣傳員業務培訓工作，更邀請了省政府和科技日報有關專家舉辦科技宣傳知識講座。為了提高科技記者業務水平和深入科技報道的積極性，廣東各級政府科技部門積極組織科技好新聞評比活動和科技傳播論文評選活動，促進了科技宣傳隊伍整體水平的提高。近年來，由廣東科技新聞工作者協會牽頭組織年度科技好新聞的評選活動。2010年，第13屆廣東科技好新聞評選活動中，南方日報社、科技日報社、人民日報社、羊城晚報社、科學時報社及廣東電視臺、廣州電視臺等7家媒體的作品榮獲一等獎。另外，有52篇作品分別獲得二、三等獎。通過這次活動，進一步密切了科技管理部門與新聞媒體的聯系，調動了科技記者的積極性。
1.2 建立了一個多層次的科技宣傳平臺
目前，廣東省科技廳已經建立了以主流媒體為主，橫向覆蓋報紙、廣播、電視、網絡，縱向貫穿地市媒體的大范圍，多層次的科技宣傳平臺。它們包括：中央主要媒體《人民日報》、《科技日報》、新華社、中央電視臺、中國新聞社、《高新技術產業導報》，省內主要媒體《南方日報》、《羊城晚報》、《廣州日報》、《南方都市報》、廣東電視臺、廣東電臺、南方電視臺，地市主要媒體《深圳商報》、深圳電視臺、《佛山日報》、佛山電視臺等，港澳媒體《香港文匯報》、《香港大公報》、鳳凰衛視等。通過平臺內各媒體資源的充分整合，廣東省的科技宣傳獲得了寬廣而暢通的傳播渠道。
1.3 深入開展主題宣傳活動
一方面，廣東省科技廳根據每個月或季度的科技宣傳重點，積極組織新聞媒體到高新區、重點實驗室、科研院所和企業等進行采訪，加深了媒體對廣東自主創新工作新進展、新做法的了解，搭建起媒體與科研院所、創新型企業之間的溝通橋梁，該做法得到媒體的一致認可。另一方面，緊緊圍繞省委、省政府的中心工作，聚焦廣東科技工作的重大事件，在做好常規性科技新聞宣傳的同時，重點抓好幾個專題宣傳報道是廣東科技新聞宣傳的一大特點。此外，廣東省科技廳定期召開專題新聞會，均邀請了中央駐粵及省市媒體參與報道，營造了良好的創新氛圍。
1.4 以廣東省“科技進步活動月”為平臺，切實提高科技宣傳的社會影響力
自1992年開展首屆廣東省“科技進步活動月”（下稱“活動月”）以來，至今已屆第20年。活動月已成為廣東省參與面最廣、社會效益最顯著的科普活動品牌。按照科技部每年的統一部署和省委省政府的有關工作安排，我省組織舉辦了內容豐富、形式多樣的一系列活動，組織和協助各大新聞媒體加大對“活動月”的宣傳力度，營造濃厚的科技創新氛圍,進一步提高社會影響力。由于“活動月”內容豐富，吸引了中央和省的各大新聞媒體對各項活動進行多種渠道、多種形式的宣傳報道，各地方電視臺、電臺等媒體相應配合當地“活動月”工作的開展，制作了各具特色的新聞報道、專題片等，使“科技進步活動月”的活動參與和主題宣傳深入到廣大城鎮和農村，在全省營造了良好的氛圍。
1.5 多渠道開展科技宣傳工作
除了主流媒體傳播渠道，科技傳播由于其傳播內容的特殊性和傳播過程的復雜性，還存在著其他傳播渠道，主要有：一是專業交流渠道，如科技會展業、科技學術會議、科技學術團體進行的正式和非正式交流等，這些專業傳播渠道在廣東有較為豐富的資源；二是廣東高等院校、研究所數量多，高校、研究機構的科技教育也是重要的科技傳播渠道；三是面向社會公眾的科學普及傳播渠道，這類傳播形式多樣，貼近社會生活，廣東開展已久的科技活動月就是代表；四是技術本身轉移和采用的傳播。有關專家指出，最有價值的科技傳播是科技在應用中的傳播。廣東作為區域經濟中心省份，是科技創業的沃土和高新技術成果轉化集散地，在聚集和擴散兩種基本運動形式下，廣東具備了發達的科技傳播和擴散網絡，與其周邊省份以及經濟腹地間存在著緊密的聯系和科技傳播。
然而，面對新形勢新要求，廣東省科技宣傳工作存在的問題日益顯現。主要體現在：對科技宣傳工作的重視和投入不夠、科技宣傳網絡不健全、科技宣傳資源力量分散、科技宣傳機制和方法創新不足等。
因此，創新科技宣傳工作思路，采取有力措施，只有堅持用創新的理念、創新的思維、創新的手段和方法，不斷加強和改進科技宣傳工作，才能不斷適應形勢發展的需要，做到體現時代特點，把握時代脈搏，努力做到在內容上出色，形式上出彩，立意上出新。
2 廣東科技宣傳工作建議與對策
切實加強科技宣傳工作對于擴大科技工作影響，提高全社會科技意識，廣泛吸引集聚科技創新資源，增強公眾的科技意識和科學素養，加速科技信息傳遞和科技成果轉化，推動全社會科技事業發展都具有非常重要的意義。
廣東科技宣傳工作的渠道與方法主要從“兩個轉變”方面著手研究。一是在宣傳渠道上研究如何從過去僅僅依靠傳統平臺，到以傳統平臺為主、同時注重搭建新興平臺的轉變。二是在宣傳方法上要從過去大包大攬到注重把關決策轉變。
2.1 充分發掘新興媒體的科技宣傳作用，開辟科技宣傳的新陣地
不同的物質載體，不同的傳播愿望，不同的用戶需求，都促進媒體窄眾、分眾傳播的步伐加快。報紙、電視、廣播、網絡等成熟的大眾媒體具有覆蓋面廣、公信力強等特點，是宣傳科技工作重要的、也是主要的渠道，而專業媒體及行業媒體卻有著專業性強，報道深刻等大眾媒體不可取代的優勢。科技工作的宣傳就是要注意根據不同層次、不同地域人群對科技信息的不同需求，利用這些成熟的宣傳渠道，搭建新的傳播平臺，進行分眾傳播。
2011年，科技日報社、科技興市研究會與廣東省科技廳合辦的“中國科技報道”網絡視頻網站就是利用網絡媒體和多媒體技術搭建的一個新的傳播平臺。該平臺以科技視頻新聞報道和宣傳工作為起點，面向全社會逐步提供科技視頻信息、查詢和咨詢服務。在此基礎上，不斷充實和豐富中國科技報道的信息量，為社會提供多方面、多層次的科技信息。
手機等新興媒體的出現為科技宣傳帶來了新的渠道和發展契機。以手機短信為例，由于具有成本低廉、傳播迅速、操作簡便等強大優勢，為以“互動性”和“參與性”為發展趨勢的傳統媒體所用為新的盈利工具的同時，也應該直接為科技宣傳所用，成為新的傳播渠道。此外，各地市也應因地制宜地搭建自己的科技宣傳平臺。有科普場館的地市，要強化科普場館的科技宣傳功能，利用其場地大、受眾廣的優勢，使其不僅成為科普宣傳的陣地，更成為科技工作宣傳的窗口。
“高交會”、“留交會”、“科技下鄉”、“科技進步活動月”都是廣東省科技活動的品牌，我們要把它們作為科技宣傳平臺，搞小型展覽，印發宣傳資料，進行分眾、定向的科技宣傳。據不完全統計，2011年廣東省“科技進步活動月”期間，全省共組織各類培訓班800多場次，受培訓人員65000多人次。組織各類講座、咨詢活動和論壇200多場次，參與群眾數萬人次。這些科技活動是科技宣傳的一個很好的載體。
2.2 注重頂層的科技宣傳規劃，下放具體的科技宣傳事務
科技宣傳是項復雜而繁瑣的工作，必須有科學專業知識，有科技管理知識，還要有傳播理論知識與技巧。作為科技管理部門，就應該遵循社會分工的理念，發動科技企事業單位、高校、科研院所的在職或退休科技工作者廣泛地開展科技信息采集工作，發動傳播媒體和社會上的宣傳專業團體進行科技宣傳策劃及具體宣傳操作。科技管理部門負責對宣傳內容的科學性、政治性、重大性，宣傳形式創新性，宣傳時機的準確性進行把關，學會“牽牛鼻子”。只有這樣，科技管理部門才能夠從繁瑣的事務性工作和自己不擅長的傳播專業工作中解脫出來，同時也發揮了社會各界的能動性，為專業傳播機構提供更廣闊的創作空間。
如2008年，我省舉辦的紀念火炬計劃實施20周年宣傳活動，2009年高新區工作會議，2010年產學研工作會議的宣傳工作會議，2011年專業鎮轉型升級會議等重大會議，省科技廳有關處室主要負責對內容、形式的把關決策，電視片的制作、紀念晚會的籌劃、舉辦等工作都交給了社會上的專業機構去操作，宣傳活動得到了廣泛的好評。
2.3 廣東科技宣傳工作機制創新
在學習借鑒兄弟省份科技宣傳先進經驗的基礎上，完善我省科技宣傳機制，創新科技宣傳模式，加強科技宣傳工作能力，是打開我省科技宣傳工作新局面的重要手段。例如浙江、遼寧分別與當地電視臺合辦《創新故事》、《創新遼寧》欄目，搭建電視宣傳陣地；浙江與省委黨報《浙江日報》簽訂了全年100萬元的戰略合作協議，規劃了全年的專版數量及頭版新聞條數。借鑒兩省的經驗做法，建議廣東省科技廳根據不同媒體的特點，優化合作模式，建立戰略合作關系，構建立體高效的科技宣傳網絡。一是劃定核心媒體范圍，重點加強溝通聯系；二是與主要媒體簽訂合作協議，商定專版版面量、專題（專欄）量及頭版頭條新聞量，更加系統地組織實施科技宣傳工作；三是與電視臺媒體建立穩定的合作陣地，以定期播出的形式建立起長效的合作機制。
2.4 組織科技宣傳專業化采編隊伍
隨著宣傳工作的不斷延伸，亟需一批相對固定的、專業的寫作班子來完成重點宣傳材料的采寫，以提高宣傳質量和效率。一是建議統籌安排科技系統內《科技日報》、《廣東科技報》、《廣東科技》雜志的采編力量，以“人才租賃”（即不自己招人養人，利用現有專業人員力量，給予一定經費支持）等方式，集中3～4名人員組成相對固定的寫作班子，負責重要信息和宣傳稿件的撰稿等工作。根據宣傳計劃，適時集中寫作班子力量，聯合主要媒體做好專題宣傳工作；二是與高等院校的新聞學院建立合作關系，由廣東省科技廳提供實習場地和必要的條件，校方提供2～3名優秀實習生參與宣傳采訪和稿件撰寫工作。
2.5 設立省科技廳科技宣傳工作實體機構
一是在廣東省科技宣傳工作小組的基礎上設立廣東省科技廳科技宣傳工作小組辦公室，負責根據廳黨組和廳科技宣傳工作小組的工作部署，具體落實有關科技宣傳工作任務。二是建立廣東省科技傳播和輿情分析中心，以進一步整合科技宣傳資源、擴大科技宣傳渠道、優化科技宣傳隊伍，提高科技傳播效果，
2.6引進專業宣傳機構和團隊參與策劃
在大力培養自身宣傳隊伍的同時，建議引進外部的專業宣傳機構參與策劃和實施工作，提高科技宣傳工作的專業性和效果。一是與高等院校新聞學院合作開展廣東科技輿情監測研究等工作，對科技宣傳工作進行動態評價和監測，及時提出有針對性的改進建議，提高科技宣傳科學化水平；二是以開設專版、專題等形式，組織主要媒體的骨干力量參與重大科技宣傳活動的策劃工作；三是組織有實力的傳媒咨詢服務機構策劃實施科技宣傳工作。
2.7建立健全科技宣傳考核激勵機制
完善的科技宣傳考核激勵機制，有利于提高各地市和媒體的積極性。結合廣東省實際情況，一是制定對地市科技局的科技宣傳考核激勵制度。由各地市科技局劃定主要媒體，年底向省科技廳報送該市主要媒體刊登科技新聞的數量，根據廣東省科技廳制定的評分規則進行評選，對得分最高的前五名給予一定獎勵并予以通報。此外，建議以珠三角經濟發達的地市為切入口，建立緊密型的省市科技宣傳聯動機制；二是加大對媒體記者的激勵力度。通過廣東省科技新聞工作者協會統計主要媒體全年的發稿數量，對發稿量較多的記者加以額外獎勵，并將信息反饋給其所在單位，從而進一步提高媒體發稿的積極性；三是聘請特約記者、評論員和專家學者擔任顧問，負責重要新聞稿件的撰寫和把關，保證稿件質量。四是與高等院校傳播學院進行合作，邀請優秀實習生進入廣東省科技傳播和輿情分析中心進行實習，并探討合作開展輿情分析研究工作，加強輿情分析科學化水平。
參考文獻
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關鍵詞：依存句法分析， 特征選擇， 有監督學習， 模型一體化
中圖分類號：TP3911 文獻標識碼：A文章編號：2095-2163（2013）02-0011-05
0引言
依存句法分析模型可用于精確地自動構建給定句子中詞匯之間的依存關系[1]。該類模型可大致分為基于有監督學習和基于文法規則兩類模型。基于有監督學習的依存句法分析模型是指使用統計機器學習方法，通過從大量標注語料中學習參數而相應構建的依存句法分析模型。而基于文法規則的依存句法分析模型則指依據專家提煉或數據挖掘的文法規則而憑此構建的依存句法分析模型。兩種模型各有優缺點，前者一般可以獲得較高的預測精度，但卻需要設計大量的標注依存結構的句子作為學習樣本訓練模型；后者通常不需要設計大量訓練樣本，但由于專家的知識受限，規則領域適應性較差，導致該種模型預測精度并不高。藉此分析，基于有監督學習的依存句法分析模型具有較高的預測精度，因此，本文將圍繞該類模型的研究現狀而展開綜述。具體內容如下。
基于有監督學習的依存句法分析模型的構建過程一般可分為兩步[2]：
（1）學習。給定一個標注依存結構的句子集合，人工構建依存特征模板，再從集合中抽取依存特征。其后，設定模型參數，并在有限步驟內推導得出一個依存句法分析模型；
（2）評價。給定測試集合及評價方法，若該模型的預測結果滿足期望值，模型構建完成，否則進入步驟（1）。
有監督學習的依存句法分析模型又可分為基于移近規約和基于圖兩類。其中，基于圖的依存句法分析模型在效率和精確度都有良好表現，因而廣受關注。基于圖的依存句法分析模型的原理是借助最大生成樹算法，實現句子的依存句法分析。例如句子“漢族/nR 醫學/n 又/d 有/v 中醫/n 之/uJDE 稱/n”的依存句法分析結果如圖1所示。
在構建基于有監督學習的依存句法分析模型時，主要集中于兩個方面：資源建設和特征工程。針對其相關研究，本文給出了較為系統、詳盡的綜述。在資源建設研究方面，人們通過依存關系映射和主動學習兩種方法緩解語料匱乏的困境。通過將源領域中標注依存關系的映射到目標領域實現目標領域的依存關系自動化標注，達到自動化構建目標領域語料的目的，進而在目標領域借助自動標注的語料構建依存句法分析模型；而借助主動學習思想，一方面可選擇頗具價值的人工標注對象進行人工標注，擴充標注集合，另一方面也可降低人工標注的工作量。在特征工程研究方面，人們分析了不同特征對構建依存句法分析模型的貢獻，涉及的特征包括詞匯特征、句子特征，以及語言形態特征等，同時介紹了如何因解決特征稀疏而導致的模型性能下降的問題。此外，具體而深入地分析、評價了依存句法分析模型一體化的優勢和不足。
本文的組織結構如下：第二部分針對語料匱乏、特征選擇和獲取、以及模型一體化問題，詳細比較和分析了現有模型的研究現狀；第三部分從事件抽取、產品評論分析，以及輿情分析角度說明了現有模型最近的應用情況；最后總結現有模型研究并對未來可能研究方向給予展望。
1基于有監督學習的依存句法分析模型
1.1標注語料匱乏
近年來，在標注語料匱乏研究方面，人們借助依存關系映射和主動學習方法改進標注語料不足的狀況。在依存關系映射研究方面，已有學者采用規則過濾[3]、適應性標注方法[4]、動態規劃方法[5]解決源領域和目標領域之間的差異，但效果并不明顯。Jiang等[6]采用一種依存結構映射策略，將源領域中豐富的依存關系映射到資源短缺的目標領域中，實現目標領域依存關系語言的自動構建。例如，將標注依存關系的英語語料中的依存關系映射到中文語料中，實現中文語料的自動標注。實現依存映射時，若采用詞對齊方法實現依存關系映射，映射過程中會產生詞對齊的錯誤和不同語言之間因句法差異產生的錯誤。與已有方法不同，作者采用的映射方法不是將整棵句子依存樹映射到目標領域，而是映射詞匯依存關系。給定詞對齊雙語語料，源領域的句子標注了依存句法結構，其中的依存關系是布爾型，表示是否存在依存關系。而后將源領域中詞對的依存關系映射為目標領域的詞對。在目標領域產生依存關系的實例過程中，最先獲得詞對齊的映射，采用映射矩陣而不是單個的詞對齊，這樣可以減少詞對齊的錯誤。而且詞對齊的映射不是一一映射，因而能夠獲得多種映射組合。假設詞對（a， b），其中，詞a有n種映射射結果，詞b有m種映射結果，則詞對（a， b）就存在n×m種映射可能。然后，根據源端句法樹庫以及映射矩陣計算目標領域存在依存關系的概率。最后，設定閾值T確定在目標領域是否產生依存關系。大于閾值T，則存在依存關系，即為正例；若小于（1 - T），則不存在依存關系，即為反例。如此就獲得了大量目標領域的依存關系樣例。通過在目標領域產生的樣例上訓練最大熵分類器實現目標端的依存關系預測。該種映射方法降低了依存關系映射時產生錯誤關系的概率，并且一定程度上借助英文標注語料應對中文依存分析語料匱乏的狀況。但該模型仍然無法避免兩種語言在句法差異上導致的錯誤的關系映射。此外，也難以精確設定閾值來判定映射結果是否為依存關系。
其中，si表示n-best的句法分析結果中第i個預測結果分值，n表示利用DP預測得到的句法分析樹的數量。當n-best的句法分析結果的分值互相之間越發接近時，熵值也將越高。這時，句法分析器預測結果“徘徊”在n-best之中，即根據句法分析器預測結果是很難選擇得到最好的句法分析樹的，因此，句子s需要人工標注依存句法結構。依據上述思想，可從未標注集合中挑選k個不確定性最高的樣本進行人工依存句法結構標注。
此后，將標記結果加入到標注集合中，重新訓練句法分析器，獲得新的句法分析器。上述過程反復迭代，直到未標注集合為空。通過這種方式擴充標注集合來解決語料匱乏問題。
另外，句子中只有部分依存關系不確定，通過標注這些不確定的依存關系就可以完成句子的依存結構標注。借助依存關系熵來度量依存關系的不確定性，具體計算如式（3）所示。
由圖2可知，首先根據標注集合訓練得到依存句法分析器DP，借助DP構建未標注集合中句子依存句法分析樹，再根據句子不確定函數選擇k個不確定句子，同時根據依存關系不確定函數選擇k’個依存關系并人工標注，由此將標注結果加入標注集合，重新訓練構建依存句法分析器，上述過程反復進行，直到未標注集合為空。
1.2特征提取與選擇
在特征提取與選擇研究方面，人們分別從不同特征對構建依存句法分析模型的貢獻角度，以及特征稀疏對構建模型產生的影響角度展開研究。其中的特征主要分為：句子級特征、詞類別特征、語言形態特征、以及高階特征等，下面對其相關工作分別作以綜合分析。
在句子級特征研究方面，Gadde[8]等使用短句信息提高句法分析性能。將短句的邊界信息作為依存關系的限制特征來豐富特征集合，并提高依存關系預測精度。將ICON2009的數據集作為測試集，使用MSTParser[1]作為依存句法分析器，在無標記和有標記的評測中預測精度分別為87%和77%。在詞類別特征提取研究方面，Agirre等[9]嘗試從WordNet中獲得詞匯的基本語義類作為依存特征，同時采用詞義消歧算法減少詞義歧義帶來的噪聲，以此提升依存句法關系預測精度。Haffari等[10]在MSTParser依存句法分析器框架下提出將詞匯表示為句法和語義兩種表示方式，并采用線性加權方式將這兩種表示形式的特征信息相融合，由此將依存句法分析精度則從90.82%提升到92.13%。在利用語言形態特征研究方面， Marton等[11]探索了形態學特征對句法分析的貢獻，并發現時態、單復數、詞綴均可提升阿拉伯語的依存句法分析精度。而在利用高階特征研究方面，Massimiliano Ciaramita等[12]使用依存語言模型和beam搜索構建高階特征。采用大量基準依存句法分析器自動分析語句構建依存句法語言模型，并借助依存語言模型構建高階特征，再使用beam搜索在解碼階段將特征有效整合至依存句法分析模型中。模型中考慮了原始模型（MSTParser）中最大生成樹的分值，同時考慮依存語言模型的分值，具體計算如式（5）所示。
由式（5）可知，該模型在解碼階段不僅考慮了MSTParser預測結果，同時考慮了依存語言模型對依存句法分析的貢獻。實驗結果顯示中文句法分析達到了最高精度，而且在英語上也獲得了與已知最好系統的可比精度。在特征稀疏研究方面， Zhou[13]結合從網絡獲取的詞匯搭配偏好來提高依存句法分析精度。通過從網絡語料Google hits和Google V1構建詞匯之間的搭配偏好。實驗結果表明，借助搭配偏好提升了依存句法分析性能。更重要的，在處理新領域數據時，使用網絡獲取的詞匯搭配偏好可使模型具有更好的健壯性。另外，在網絡數據上抽取詞匯搭配偏好還可以避免數據稀疏問題，而且已在特征稀疏的生物醫療領域驗證了吃方法的有效性。
1.3一體化模型
詞性標注是依存句法分析中必不可少的一個基礎步驟。當前的研究將依存句法分析和詞性標注分開建模，這就可能導致底層的詞性標注錯誤向高層依存句法分析傳播，進而降低依存句法分析精度。實驗表明，由于詞性標注的錯誤，將造成句法分析精度大約下降6%。為了解決這個問題，李正華等[14]提出詞性標注和依存句法分析的聯合模型。模型采用剪枝策略來減小候選詞性標簽空間，大大提高了句法分析速度。其基本思想是同時最大化詞性標注和依存句法分析性能。在這個模型中，詞性標注和依存句法分析的特征權重做以同步調整，借助詞性和句法特征交互來確定優化的聯合結果。在中文賓州樹庫上進行測試實驗，其結果表明依存句法分析精度提高1.5%。而在此基礎上，Hatori等[15]提出第一個分詞、詞性標注以及句法分析的一體化模型。通過結合分詞、詞性標注和依存分析模型的特征構建一體化模型，并提出基于字符的解碼方法。此外，Li， Zhongguo等[16]提出一體化中文依存句法分析模型，將未分詞的句子作為輸入，其輸出即為句法結構。通過移除中間分詞步驟，一體化句法分析器不再需要單詞和短語的分割標記，因特征提取錯誤而導致的性能下降也將為之得到控制。但是一體化模型雖然提升了依存句法分析的精度，但卻同時增加了解碼復雜度。
1.4其他
此外，人們在改善依存分析效率，以及借助機器翻譯技術提升依存句法分析精度方面也同樣開展了廣泛研究。在改善依存分析效率研究中，研究人員發現構建依存樹的過程中會產生大量錯誤的依存關系，過濾這些依存關系可以提高依存分析效率。Bergsma等[17]采用級聯式過濾模型過濾錯誤的依存關系。可采用三種方法實現過濾：基于規則過濾、借助線性過濾器和二次型過濾器過濾錯誤的依存關系。在基于規則過濾研究方面，訓練支持向量機依存關系分類器，特征只包括頭或依存關系中的詞性，由此利用學習得到的特征權重過濾詞性或詞性對。例如，如果一個詞性標記在非頭詞的分類器中的權重為正，則以這個節點作為頭的所有弧都將被過濾。這樣借助學習得到的權重構建一組高精度的過濾規則，即真正實現了依存關系的過濾。在線性過濾器研究方面，首先構建8個分類器作為過濾器，分別針對如下8種節點分類問題：
（1）節點是否為頭（例如節點是葉子節點）；
（2）節點的頭是否在左側；
（3）節點的頭是否在右側；
（4）節點的頭是否在左側5個節點距離之內；
（5）節點的頭是否在右側5個節點距離之內；
（6）節點頭是否在左側第一個節點；
（7）節點的頭是否在右側第一個節點；
（8）節點是否是根節點。
使用相同的特征模板，得到8種不同的特征權重，分別對應8種不同的分類，并且每一種過濾器的輸入均是上一種過濾器輸出的結果。通過這種方式實現過濾，構建二次型支持向量機分類器決定過濾哪些頭—依賴對。實驗結果表明，基于規則過濾可以過濾占據25%的潛在依存關系。線性過濾器能夠過濾高達54.2%的潛在依存關系。而二次型過濾器則能夠過濾具體為22%的潛在依存關系。
在借助機器翻譯技術提升依存句法分析精度研究方面，Chen等[18]提出使用統計機器翻譯系統提高雙語句法分析精度的方法。假設在源端存在模糊的依存關系判定，在目標端可能就是清晰的依存關系判定，因而可根據目標端來修正源端的依存關系預測結果。首先，使用統計機器翻譯系統將源端的單語樹庫譯為目標端的語言。然后，在目標端采用目標端依存句法分析器進行句法分析，構建依存句法分析樹。由此獲得雙語樹庫，即在源端是人工標記的樹庫，在目標端就是自動生成的樹庫。盡管在目標端的句子和生成樹并不完備，但是采用這些自動生成的雙語樹庫，從中抽取出目標端的依存限制來修正源端依存分析性能，實現雙語句法分析性能的改進和提升。實驗結果顯示該方法的表現則要顯著優于基準方法。更進一步，當使用一個更大規模的單語樹庫，句法分析的性能也得到了較大提高。
2相關應用
基于有監督學習的依存句法分析模型能夠構建句子的依存樹，而依存樹則表明了詞匯間的依存關系，并且在不同問題中表現了其有效性與實用性，例如關系獲取[19]、復述獲取[20]和機器翻譯[21]等。此外，近年來該類模型在解決事件抽取、產品評論挖掘、以及輿情分析問題方面也發揮了主體重要作用。
在事件抽取研究方面，人們發現事件之間存在聯系，例如一個犯罪事件會引起調查事件，并且還將最終引發逮捕事件。由此可知，事件之間多存在一定的依賴關系。但現有的事件抽取方法并未考慮事件間的依存關系，而是孤立抽取每一個事件。David McClosky等[22]借助依存句法分析器構建事件的依賴關系。首先，將事件及其對應的謂詞轉化為依存樹，樹中節點包括實體、事件錨和一個虛擬根節點，各邊則表示三者間的依存關系，其中的事件錨識別常采用回歸模型運行實現，使用的特征包括字符級別。生成依存樹時，可采用兩步排序方法：
（1）根據句法分析器得到n-best結果；
（2）采用最大熵模型實現第二次排序，由此將建立事件間的依存關系。
在產品評論分析研究方面，Zhang等[23]借助淺層依存句法分析來構建產品屬性及其評價之間關系。其中包含三個步驟：
（1）根據淺層短語結構分析和依存句法分析構建淺層的依存樹。可采用淺層句法分析器Sundance實現組塊分析，并且采用Stanford句法分析器實現依存樹的構建。其中，組塊作為依存樹中的節點，邊表示組塊之間的依存關系；
（2）識別產品屬性和候選評價。首先，使用觀點詞典以過濾候選評價，觀點詞典包含著8 221個觀點表達。其次，假設與候選評價越近似的組塊，自身是產品屬性的可能就越大，憑此識別產品屬性；
（3）構建產品屬性和評價之間的關系。可將關系構建視為一個分類任務，而將所有的產品屬性和候選評價視為潛在關系。可采用支持向量機分類器實現關系構建，特征包括上下文和詞性。現已在手機和數碼相機領域驗證了此方法的可行性和有效性。
在輿情分析研究方面，Wu等[24]提出基于圖的句級情感分析模型。引入了線性規劃結構學習方法產生輸入句子的圖形表示。圖中節點包括評價目標、觀點表達和觀點修飾。邊表示節點之間的關系，具體包括觀點表達和修飾之間的關系，以及觀點表達之間的關系，并且包含單個觀點之間的語義關系。通過圖，可以將之前被忽略的各種信息融合進來。該模型的優勢在于，借助觀點之間的關系，可更加精確地判定句子的整體情感極性。Nakagawa等[25]提出借助依存分析結果實現中文和日文主觀句情感分類。主觀句通常包括將情感極性反轉的詞匯。包含積極（或消極）的情感詞的句子不一定表達與情感詞相同的極性。因此在情感分析中需要考慮詞匯之間的修飾對詞匯情感極性的影響，但是采用詞袋的方法很難解決這個問題。若采用規則方法實現句子極性判斷，則不能從語料中學習情感信息，而且規則的適用性十分有限，同時需要大量的人力、物力構建規則。嘗試借助依存句法分析解決這個問題。句子的情感標注不應該只標注句子的整體情感極性，而應該存在句子的局部情感極性標注，并且利用這些局部標注信息來實現情感分類。在該方法中，將句子轉化為依存樹結構，再將句子的依存樹中每一個依存子樹的情感極性表示為隱式變量，整句的情感極性則可由隱式變量之間的交互而共同決定。
3結束語
本文重點總結了在構建基于有監督學習的依存句法分析模型時面對的語料匱乏和特征選擇兩個問題的相關研究。此外，分析和總結了依存句法分析模型一體化的優缺點。最后，介紹了如何應用現有模型解決事件抽取、產品評論挖掘、以及輿情分析問題。盡管現有模型在依存句法分析方面取得了一定成功，但也存在相應不足。首先，現有模型需要大規模的標注語料用于訓練與評價，這種需求并且隨著互聯網的發展日益增長，由此產生嚴重的標注語料匱乏問題，僅靠上述方法無法從根本上獲得解決。其次，盡管基于有監督學習的依存句法分析模型性能最佳，但該模型只能在有限的數據集合上完成一次模型參數學習，在其后的使用過程中無法自動調節模型參數來適應領域和用戶個人興趣的變化。經由本文研究，可得只有借助用戶反饋，構建連續學習的依存句法分析模型才能解決上述問題。根據用戶反饋無間斷地調整模型參數，以此適應領域和用戶興趣的變化，同時用戶在使用該模型時也一并完成完了語料標注工作，從而克服了標注語料缺乏的困境。
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學科館員是指系統掌握圖書館學專業知識，并較為熟悉乃至精通某一學科或幾門圖書館專業知識以外的學科知識，能深入從事文獻信息開發和讀者咨詢服務等圖書館工作的高層次圖書館館員。學科館員制度是指派學科館員與某一學科專業人員進行對口聯系，負責該學科專業資源的組織、加工，并提供該學科資源的導航，主動為該學科用戶提供有針對性的文獻資源服務并進行用戶培訓，即為特定讀者提供深層次針對的一些相關規定[1]。
一、學科館員在國內外的起源現狀
德國學科館員制度最早可以追溯到19世紀早期；20世紀60年代早期，平均每個德國研究型大學圖書館設有4～15名學科館員；至20世紀70年代中期，德國大學圖書館一般都設有8―21名學科館員。英國的學科館員在20世紀初（1901―1922年）引進倫敦大學，在20世紀30年代被利茲大學采用并輻射到其它學校；至1975年，已有20個大學圖書館建立了此項制度。在美國，1940年以前，哈佛大學等多家圖書館就已經雇用了早期的學科館員――區域問題參考館員；1950年，美國的內不拉斯加大學圖書館設立分支圖書館并配備學科館員進行管理，才是學科館員制度最公開、最正式的建立；1981年，美國卡內基―梅隆大學圖書館率先推出了“跟蹤服務”（track service）。此外，俄亥俄大學圖書館相繼推出了“網絡化館員免費導讀服務”（network librarian and free guide）。隨后，許多歐美國家的大學圖書館和研究型圖書館也紛紛推行了這種服務模式，并得到圖書館與讀者的普遍認同[2]。
在我國，學科館員制度起步比較晚，我國的學科館員制度是在借鑒國外學科館員制度成功實施的基礎上發展起來的。1998年清華大學圖書館率先推行學科館員制度，西安交通大學、北京大學、南開大學等圖書館相繼開展[2]。經過10多年的發展，目前國內已有百余家高校圖書館開展此項目，學科館員制在國內大學圖書館中逐漸推廣并受關注，已逐步進入正軌。
目前公共圖書館在數字化、信息化的進程中，得到了快速的推進，已然站在了高校與科研圖書館同一水平線上，加之，公共圖書館文化信息資源共享工程得了很好的推進，這些為推動學科館員制度提供了有力的支撐。
二、公共圖書館建立學科館員制度的必要性
在公共圖書館學科館員服務方面也有成功例子，例如國家圖書館已經擁有一批具備法律學科館員，為用戶提供針對性極強的資料；建立輿情監測分析系統，幫助企業公司了解輿論動向，以制定正確的應對策略，引導輿論正向發展輿情分析；同時專門為立法和決策部門提供服務[3]。上海圖書館開展了對大型企業和中小企業的情報服務，例如：海爾、飛躍電視機廠和“三槍”等單位，幫助企業在專利競爭中贏得國際對手；同時提出建設行業情報平臺，為政府經濟決策提供信息服務。這都是取決于上海圖書館人員的專業背景、理念和經驗比較強以及科技文獻館藏品種全的緣故[4]。浙江圖書館不僅為大型企業提供專題服務，如：國內飲料行業知名企業娃哈哈集團公司等企業；而且還專門開設微小企業專題服務[5]。早在1988年深圳圖書館編發了“窗口信息”，內容涉及電子、自行車、飲料、食品、珠寶、出版、環保、花卉等十二個專業，取得較好的社會、經濟效益[6]。他們是公共圖書館行業信息服務的領頭羊，給我們做出了好的榜樣。
目前，公共圖書館推行學科館員制則少有，究其原因是：（1）公共圖書館讀者眾多，各行各業、各個領域的讀者需求龐雜，由于受組織結構、人員配置等諸多因素，公共圖書館學科館員甚少，達不到眾多領域都設有學科館員；（2）公共圖書館的學科館員，大多由專業知識不強的人員組成，知識能力參差不齊，加上部分領導對學科館員工作不夠重視，以致于公共圖書館大多只是停留在文獻傳遞的參考咨詢這個層面上，學科館員制度流于形式，服務沒有真正落到實處。
為了滿足眾多的讀者需求，更好地為大眾服務，需要公共圖書館多樣化、個性化和深層次的知識服務，由此，公共圖書館實行學科館員制，迫在眉睫。
三、公共圖書館學科館員制度的發展模式
1.建立學科館員制度
目前，國家并沒有政策性的規定這一制度圖書館必須建立。為了使學科館員的工作開展順利，領導的認識和決心是密切相關的；其關鍵之一是：取決于館領導對學科館員制度的重視，以及對圖書館開展個性化服務的必要性的高度認識，應結合本館的實際情況，在人才引進和培養、管理體制上保證學科館員制度的順利建立，并盡可能地完善學科館員制度；其二：圖書館需要當地政府的人力、財力及物力的大力支持，因為學科館員制度與軟硬件設施、優秀的人才以及雄厚的財力支持是分不開的，否則將事倍功半。
2.學科館員的隊伍建設
根據各方面學科服務工作的需要，合理配置學科館員的隊伍結構、崗位，確定學科館員隊伍建設的目標；在人力資源方面，我們可通過人才引進和現有館員的培訓采取以下三種方式：一、可以在本館挑選業務素質好，能夠勝任某一科咨詢、服務的同志擔任學科館員；二、引進復合型人才，引進具有圖書館情報學知識背景又具備其他學科知識的雙學位人才；三、聘請資深離退專家或在職專業人員擔任兼職學科館員，這是最快捷有效的方法。
3.學科館員的素質培養
學科館員除了具有淡泊名利的修養和無私奉獻的職業道德、“讀者第一，用戶至上”的服務理念之外，還應具備過硬的業務知識水平。
為了能從大量的龐大無序的信息源中提取、鑒別、篩選、整理、挖掘出讀者要求的文獻信息，學科館員必須要熟悉相關學科數據庫資源的檢索方法與技巧，熟悉圖書館各部門的基本業務工作內容和流程，這樣才能為用戶提供學科性專業信息資源導航。
要開展文獻信息的深層次開發，學科館員必須緊密跟蹤對口學科的國內外學術發展動態，對熱點問題、新觀點、新動態等進行搜集并分析研究，做出知識性的評價，編制二、三次文獻，為用戶提供參考。
據統計，網上90%的信息資源是英文資源。熟練地掌握一門外語到多門成為圖書館工作的必需。這要求學科館員既要有一定的外語水平，也要有一定的計算機操作能力和網絡知識。此外，學科館員還應能提供外文資料的翻譯服務。
4. 學科館員的激勵機制
在市場經濟條件下，僅僅靠宣傳奉獻精神或職業道德，已無法從根本上促使學科館員提高水平的服務。因此，在完善學科館員制度的同時，還必須對分配制度進行改革，否則館員制度的實施效果會打折扣。
有些中小型圖書館疏于對科學館員工作的激勵，很大程度地抑制了學科館員的發展。
馬斯洛的需要層次論把人類的需要分為五個層次：生理需要、安全需要、社會需要、尊重需要、自我實現的需要。其中自我實現的需要是指通過自己努力，實現自己對生活的期望，從而對生活和工作感到很有意義。公共圖書館根據學科館員的需求與動機，有針對性地采用激勵方法激發全體學科館員的工作熱情，充分調動主動性和創造性。
建立考核制度，對學科館員進行上崗后，加強人力資源管理，提高工作效率的重要環節，認真做好平時、年度、聘期內的考核工作，將考核結果與職務的升降、館員的任職掛鉤，逐步形成一個“能者上、平者讓、庸者下”的有效競爭機制，以激發學科館員的主觀能動性。
圖書館應結合自身實際，建立科學規范的激勵制度，極大地調動積極性。只有這樣，才能吸引人才，并使其努力地學習，盡力地工作。
5.學科館員的選拔、培訓機制以及帶動作用
對學科館員不斷地進行知識信息素養的補充、更新、拓展和提高培訓，則是開發內部的人力資源。
一，根據學科館員崗位設置要求，在全館范圍內進行考試并結合工作業績，選拔出優秀人才進行脫產或不脫產培訓，進一步提高他們的業務水平和工作技能，形成人才梯隊，以保持學科服務的連續性和穩定性。可以在現有館員中選派業務水平高、責任心強者攻讀第二學位，使其通過系統的學習掌握對口學科的專業知識，從而勝任學科化服務工作；二，強化繼續再教育，建立人才資源建設的長效機制。為館員提供多種學習交流和業務培訓的機會，參與用戶科研活動、專家講座及學術交流會，讓館員及時掌握學科的前沿動態。三，與兄弟單位進行交流、溝通，互相學習，取長補短。四、貫穿人的一生是自學，自學是繼續再教育途徑的補充。針對自己的知識水平不斷地學習、不斷地充實自己，擴大知識面，完善自我。
學科館員是圖書館服務水平的標志，是圖書館與外界聯系的橋梁；同時學科館員對內也是各項業務工作的核心，是圖書館服務的中堅力量，擔負著業務工作的指導和培訓的重任，帶動全館員工更好地為經濟建設服務。
四、結束語
學科館員制度在我國公共圖書館工作中既是一種新的服務模式，也是管理上的一種創新行為。公共圖書館應根據自身的實際情況，因地制宜地開展學科館員服務工作，拓寬圖書館的服務范圍，提升服務層次，走出一個具有中國特色的因館制宜的學科館員之路。
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