情報(bào)與事理圖譜的關(guān)聯(lián)邏輯及發(fā)展思考

李陽 張?jiān)姮? 盛東方

摘? ?要：分析情報(bào)與事理圖譜的關(guān)聯(lián)邏輯并對(duì)其未來發(fā)展提出若干思考，旨在為事理圖譜發(fā)展、基于事理圖譜的情報(bào)服務(wù)創(chuàng)新等提供借鑒和啟發(fā)。文章從信息鏈知識(shí)要素、復(fù)雜關(guān)系辨識(shí)、面向重大事件的服務(wù)等角度分析了情報(bào)與事理圖譜的關(guān)聯(lián)邏輯；提出事理圖譜之于情報(bào)領(lǐng)域在組織風(fēng)險(xiǎn)管理、事件態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)、用戶行為挖掘等方面的賦能作用；分析了基于事理圖譜的情報(bào)支持關(guān)鍵流程和方法；從事理圖譜技術(shù)體系完善與情報(bào)應(yīng)用、開源信息世界的“假關(guān)系”與數(shù)據(jù)治理、基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的事理大圖與情報(bào)圖景構(gòu)建等方面提出若干思考。目前，情報(bào)與事理圖譜的碰撞已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但仍然存在刻畫深度不夠、“工程化”等不足，兩者應(yīng)互為支撐、互相促進(jìn)，進(jìn)而面向領(lǐng)域搭建出全情報(bào)圖景。

關(guān)鍵詞：情報(bào)；事理圖譜；知識(shí)圖譜；情報(bào)學(xué)；突發(fā)事件；事件預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：G350? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ? ?DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2023030

Abstract The paper analyzes the associative logic between intelligence and eventic graph， and proposes some thoughts on its future development， aiming to provide reference and inspiration for the development of eventic graph as well as the innovation of intelligence services based on eventic graph. In this paper， the associative logic of intelligence and eventic graph is analyzed in terms of information chain knowledge elements， complex relationship exploration， and services for major events. Besides the empowering role of eventic graph for intelligence field in organizational risk management， event prediction， and user behavior mining is also explored. Whats more， the key processes and methods of intelligence support based on eventic graph are analyzed. At last， the paper proposes some thoughts on the improvement of eventic graph technical system and intelligence application， data governance for “fake relationships” in open source information world， the construction of eventic graph and intelligence picture based on multimodal data. At present， some progress has been made in the collision of intelligence and eventic graph， but there are also some shortcomings such as insufficient depth of characterization and “engineering”. The two should support and promote each other to build a full intelligence picture oriented to the field.

Key words intelligence; eventic graph; knowledge graph; information science; emergency; event forecasting

1? ?問題的提出

事理圖譜是近幾年學(xué)術(shù)界、工業(yè)界等興起的一個(gè)新方向。2022年底，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)微信公眾號(hào)發(fā)布術(shù)語熱詞“事理圖譜”，將事理圖譜（Eventic Graph，EG）定義為一個(gè)事理邏輯知識(shí)庫(kù)，旨在描述事件之間的演化規(guī)律和模式［1］。實(shí)際上，早在2017年，事理圖譜的概念就由國(guó)內(nèi)哈爾濱工程大學(xué)劉挺教授在中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)上首次提出，而后事理圖譜在各個(gè)領(lǐng)域、行業(yè)、學(xué)科等輻射開來，并掀起一股熱潮。

與事理圖譜相關(guān)的是知識(shí)圖譜，自2012年谷歌公司將知識(shí)圖譜用于搜索引擎優(yōu)化以來，知識(shí)圖譜領(lǐng)域已經(jīng)取得了快速的發(fā)展，并向各類知識(shí)密集型方向延伸。然而，知識(shí)圖譜主要描述的是實(shí)體及其屬性和關(guān)系，偏向于一種靜態(tài)型的知識(shí)抽取與展現(xiàn)。而事理圖譜聚焦的是事理邏輯知識(shí)的挖掘，從圖結(jié)構(gòu)的角度看，其節(jié)點(diǎn)是抽象的事件，有向邊表示事件之間的演化關(guān)系。事理圖譜的主要目的是找出事件之間的因果、順承、條件等演化關(guān)系，進(jìn)而支持下游的任務(wù)和服務(wù)，如知識(shí)問答、重要信息判別、認(rèn)知推理、事件預(yù)測(cè)、知識(shí)管理等［2-3］?？梢哉f，事理圖譜是一種全新的知識(shí)表示形式。

作為對(duì)信息技術(shù)高度敏感的情報(bào)學(xué)學(xué)科，長(zhǎng)期在知識(shí)組織、知識(shí)管理等領(lǐng)域鉆研、扎根和沉淀，自然對(duì)知識(shí)圖譜相關(guān)領(lǐng)域發(fā)展有著更強(qiáng)的感知意識(shí)。近幾年來情報(bào)學(xué)學(xué)科開始關(guān)注事理圖譜這一新技術(shù)、新思維對(duì)情報(bào)分析、情報(bào)服務(wù)等的影響。從近年來情報(bào)學(xué)領(lǐng)域相關(guān)科研課題就可以看出學(xué)科對(duì)事理圖譜的關(guān)注。如國(guó)家社科基金方面，有2019年的“基于事理圖譜的社會(huì)化問答知識(shí)組織與服務(wù)研究”、2020年的“基于事理圖譜的重大突發(fā)事件演變機(jī)制研究”、2021年的“面向風(fēng)險(xiǎn)治理的突發(fā)事件事理圖譜構(gòu)建研究”、2022年的“基于事理圖譜的應(yīng)急情報(bào)感知推理與智慧決策研究”以及本研究團(tuán)隊(duì)的課題“數(shù)智賦能的重大突發(fā)事件預(yù)測(cè)型情報(bào)服務(wù)機(jī)制研究”等。安全情報(bào)領(lǐng)域?qū)κ吕韴D譜也有關(guān)注，如2019年公安部課題“基于事理圖譜的案線情報(bào)分析技術(shù)”等?？傮w來看，情報(bào)學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)將事理圖譜作為一個(gè)重要的技術(shù)支點(diǎn)和應(yīng)用前景，也催生了一些探索性的研究成果，包括知識(shí)組織領(lǐng)域［4］、輿情分析領(lǐng)域［5］、突發(fā)事件應(yīng)急情報(bào)領(lǐng)域［6］等。當(dāng)然，事理圖譜是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，作為一個(gè)“新事物”，其理論基礎(chǔ)、技術(shù)路徑與技術(shù)體系等仍然處于發(fā)展和完善之中。有鑒于此，本文從情報(bào)學(xué)角度出發(fā)，探討情報(bào)與事理圖譜的碰撞、相互影響和互促關(guān)系，并對(duì)其相關(guān)發(fā)展提出思考，旨在為事理圖譜發(fā)展、情報(bào)支持與情報(bào)服務(wù)創(chuàng)新等提供借鑒和啟發(fā)。

2? ?情報(bào)與事理圖譜關(guān)聯(lián)的基本分析

情報(bào)與事理圖譜之間具有天然的關(guān)聯(lián)和共通性，可以從以下三個(gè)方面解釋：

首先，事理邏輯知識(shí)是信息鏈中知識(shí)要素研究的重要內(nèi)容。早在1980年，著名情報(bào)學(xué)家布魯克斯就提出了“知識(shí)地圖”的構(gòu)想，并指出情報(bào)學(xué)的真正任務(wù)應(yīng)該是組織、加工和整理客觀知識(shí)［7］。從情報(bào)的定義看，情報(bào)也被認(rèn)為是針對(duì)特定需求被激活了的知識(shí)。一直以來，情報(bào)學(xué)致力于信息序化、知識(shí)組織以及基于信息知識(shí)的情報(bào)服務(wù)；從知識(shí)視角看，過去情報(bào)學(xué)所探索的知識(shí)主要來源于文獻(xiàn)空間，其中，文獻(xiàn)計(jì)量范式下的科學(xué)知識(shí)圖譜也一直是情報(bào)學(xué)研究的重心，在NLP快速發(fā)展的影響下，近年來情報(bào)學(xué)界也逐漸涉獵自然語言處理范式下的知識(shí)圖譜問題［8］。但總體來看，這種知識(shí)主要聚焦于實(shí)體、實(shí)體屬性及其關(guān)系的挖掘與分析。而在社會(huì)化發(fā)展過程中，事件是社會(huì)活動(dòng)的重要表征形式，往往是很多實(shí)體的“上維”，在此背景下，圍繞事件、事件屬性及其關(guān)系的事理邏輯知識(shí)探究成為傳統(tǒng)靜態(tài)實(shí)體知識(shí)的有效補(bǔ)充；從情報(bào)學(xué)的角度看，事理邏輯知識(shí)屬于信息鏈知識(shí)要素的一部分，是人類社會(huì)活動(dòng)中非常普遍且十分有價(jià)值的知識(shí)，是認(rèn)知智能和認(rèn)知推理的重要因子。作為一種新的知識(shí)概念和內(nèi)容以及一種新的信息組織和知識(shí)組織形式，事理圖譜自然也就被納入到情報(bào)學(xué)的相關(guān)研究視野之中。而且，對(duì)事件在時(shí)間、空間維度上的演化信息進(jìn)行加工分析，進(jìn)而形成特定的知識(shí)和情報(bào)，本身也是情報(bào)分析的基本需求以及情報(bào)學(xué)的重要任務(wù)之一。

其次，事理圖譜關(guān)注事件之間的演化關(guān)系和脈絡(luò)，而對(duì)復(fù)雜關(guān)系的關(guān)注和辨識(shí)是情報(bào)分析與研究的核心關(guān)切。從研究維度來看，基于數(shù)據(jù)的情報(bào)分析可以概括為描述性分析、相關(guān)性分析、因果性分析、復(fù)雜關(guān)系分析等，其總體上是一種遞進(jìn)的關(guān)系。過去，情報(bào)學(xué)一直以統(tǒng)計(jì)性內(nèi)容分析、深度性內(nèi)容分析、影響因素與相關(guān)分析、關(guān)聯(lián)分析等為主，隨著因果革命的崛起，情報(bào)學(xué)也開始重視各種因果分析、因果推斷的闡釋和探索。但從高階情報(bào)的角度來看，優(yōu)質(zhì)的情報(bào)產(chǎn)品一般需要通過系統(tǒng)性的分析、辨析和論證才能挖掘而出，這就離不開對(duì)各種動(dòng)態(tài)復(fù)雜關(guān)系的梳理、剝離、關(guān)聯(lián)和抽取。在社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中，事物的發(fā)展總是具有聯(lián)系性，人類命題記憶通過事件來表征，而事件又通過數(shù)據(jù)或網(wǎng)絡(luò)信息世界來記錄和反映，由此進(jìn)一步表征出事物發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系。而對(duì)這種全局關(guān)系、復(fù)合關(guān)系、隱性關(guān)系、“蛛絲馬跡”關(guān)系等的探索一直也是情報(bào)學(xué)在（弱）信號(hào)發(fā)現(xiàn)、情報(bào)預(yù)警分析等領(lǐng)域的重要關(guān)切。事理圖譜所關(guān)注的因果關(guān)系、順承關(guān)系、轉(zhuǎn)折關(guān)系、并發(fā)關(guān)系、反轉(zhuǎn)關(guān)系等及其推理恰恰可以支持情報(bào)分析對(duì)于復(fù)雜關(guān)系的探索，拓展了情報(bào)學(xué)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)情境下“關(guān)系世界”的探索，從邏輯規(guī)則角度支持情報(bào)推理和“關(guān)系情報(bào)”的生成，進(jìn)而有效輔助情報(bào)綜合研判與決策。

最后，情報(bào)學(xué)向來關(guān)注重大事件和活動(dòng)，致力于為重大事件的管理決策、預(yù)警預(yù)測(cè)等提供“耳目、尖兵、參謀”服務(wù)，這與事理圖譜這種以事件為核心的技術(shù)體系與“落地服務(wù)”不謀而合。著名情報(bào)學(xué)家包昌火曾指出了情報(bào)學(xué)界在決策支持層面的“黎明靜悄悄”景象，認(rèn)為“鮮有情報(bào)學(xué)家對(duì)重大事件、威脅和危機(jī)的研判、警示、呼喚和謀劃”［9］。而后的一段時(shí)間，情報(bào)學(xué)界加大了對(duì)重大事件、重大戰(zhàn)略的關(guān)注度，在《國(guó)家安全法》、“南京共識(shí)”、“華山情報(bào)論壇”等一系列政策和學(xué)術(shù)會(huì)議的影響下，情報(bào)學(xué)逐漸在國(guó)家安全事件、公共安全與突發(fā)事件、（網(wǎng)絡(luò)）輿情事件等領(lǐng)域積極建構(gòu)話語權(quán)。尤其是在新冠肺炎疫情的影響下，情報(bào)學(xué)繼續(xù)深化應(yīng)急情報(bào)、健康信息學(xué)等相關(guān)前沿方向，并取得了不錯(cuò)的學(xué)術(shù)成就。事理圖譜關(guān)注到了事件是人類命題記憶的基本存儲(chǔ)單位，認(rèn)為以事件作為知識(shí)基本單元來反映客觀世界更符合人類的理解和思維習(xí)慣［10］。從這個(gè)角度看，事理圖譜對(duì)于事件的重視本質(zhì)上為情報(bào)學(xué)更好關(guān)注重大事件情報(bào)服務(wù)提供了一種新路徑。事理圖譜可以在事件的“過去”與“未來”、“前因”和“后果”之間架起一座橋梁，從厘清事件本質(zhì)、傳導(dǎo)路徑等角度實(shí)現(xiàn)情報(bào)監(jiān)測(cè)、識(shí)別、預(yù)測(cè)和決策支持，這種技術(shù)功能和領(lǐng)域快速配置的優(yōu)勢(shì)也促使了兩者的有機(jī)結(jié)合。

3? ?事理圖譜在情報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用

基于情報(bào)任務(wù)以及事理圖譜本身的技術(shù)特點(diǎn)，促進(jìn)情報(bào)與事理圖譜的融合，能夠進(jìn)一步拓展面向領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)和情報(bào)系統(tǒng)建構(gòu)，進(jìn)而促進(jìn)情報(bào)服務(wù)功能的升級(jí)，開拓更多的情報(bào)應(yīng)用空間。

第一，更好支持組織風(fēng)險(xiǎn)管理。VUCA環(huán)境和風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)背景下，組織的發(fā)展需要時(shí)刻保持危機(jī)意識(shí)，因此開展風(fēng)險(xiǎn)管理是組織保持可持續(xù)發(fā)展的必備課。任何風(fēng)險(xiǎn)都表征出一定的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，情報(bào)研究的任務(wù)之一就是揭示這些信號(hào)，為組織提供風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與預(yù)警。事理圖譜與情報(bào)分析流程和方法的融合，可以更好刻畫出事件發(fā)展過程中的可能性異常點(diǎn)、未知風(fēng)險(xiǎn)和潛在危機(jī)，支持熱點(diǎn)事件或負(fù)面風(fēng)險(xiǎn)事件的檢測(cè)和發(fā)現(xiàn)，并厘清相關(guān)利益共同體邏輯關(guān)系，推動(dòng)基于風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)的智能匹配與警示、觸發(fā)式預(yù)警等的實(shí)現(xiàn)，由此可以更好服務(wù)于組織風(fēng)險(xiǎn)管理。如針對(duì)企業(yè)輿情風(fēng)險(xiǎn)問題，基于歷史數(shù)據(jù)建構(gòu)相關(guān)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情事理圖譜，通過一定的事理圖譜沉淀和積累，就可以做到系統(tǒng)性的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)隱患排查。具體而言，就是在企業(yè)危機(jī)事件發(fā)生時(shí)能夠基于相關(guān)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)刻畫出相關(guān)輿情的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、次生衍生輿情、負(fù)面情緒關(guān)注主題等內(nèi)容，以支持企業(yè)及時(shí)開展風(fēng)險(xiǎn)處置并規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，其本質(zhì)上是一種增強(qiáng)型風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)服務(wù)。

第二，更好支持事件態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)一直是情報(bào)研究的核心任務(wù)，當(dāng)前的預(yù)測(cè)情報(bào)研究正在從定性、定性定量結(jié)合向數(shù)智化轉(zhuǎn)向。事理圖譜著眼于事件的演化邏輯、規(guī)律和模式，這種事件傳導(dǎo)驅(qū)動(dòng)路徑可為事件發(fā)展態(tài)勢(shì)提供有效預(yù)測(cè)。事理圖譜與預(yù)測(cè)情報(bào)研究進(jìn)行融合，可以更好地獲悉事件在時(shí)間和空間上的可能性演進(jìn)邏輯。具體而言就是基于三元世界大數(shù)據(jù)的協(xié)同感知獲悉事件總體態(tài)勢(shì)情況［11］，在此基礎(chǔ)上融合事理圖譜和知識(shí)推理、情報(bào)推演相關(guān)技術(shù)，最終做出相關(guān)事件態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)。如在“平時(shí)”構(gòu)建出某類突發(fā)事件的事件本體以及過往事件活動(dòng)的事理圖譜架構(gòu)體系，在“戰(zhàn)時(shí)”一旦新事件發(fā)生，就可以基于相似度計(jì)算、關(guān)聯(lián)推理、情報(bào)專家研判等方法進(jìn)行相關(guān)事件趨勢(shì)的推演和概率預(yù)測(cè)。需要指出，預(yù)測(cè)情報(bào)研究本身就是融合不確定性環(huán)境和具體情境進(jìn)行的推理，因此，事件態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)本質(zhì)上需要結(jié)合具體事件的特征以及具體領(lǐng)域、地區(qū)等情境特點(diǎn)。如結(jié)合普遍性事件傳播路徑的規(guī)律以及特定城市區(qū)域特點(diǎn)和季節(jié)，就可以計(jì)算出相關(guān)事件偏向概率，進(jìn)而做出精準(zhǔn)性態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)。同時(shí)，鑒于目前復(fù)雜情境下的黑天鵝事件、重大突發(fā)事件的鏈?zhǔn)椒磻?yīng)等問題（如新冠肺炎疫情對(duì)行業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈以及公眾等的影響），基于事理圖譜的相關(guān)探索能夠更好刻畫出重大事件的連鎖影響，進(jìn)而從全局角度開展態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)。

第三，更好支持用戶行為挖掘。信息用戶一直是情報(bào)學(xué)關(guān)注的焦點(diǎn)，以用戶（信息）行為為中心的事理圖譜探索是一個(gè)可挖掘的新興方向。一直以來，情報(bào)學(xué)對(duì)用戶（信息）行為的關(guān)注主要聚焦于問卷數(shù)據(jù)、訪談數(shù)據(jù)、眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的挖掘等，解析的多是用戶的單一靜態(tài)行為。事理圖譜與用戶（信息）行為的結(jié)合，本質(zhì)上就是要從事理角度反應(yīng)出用戶的心理、痕跡、軌跡等的變化，進(jìn)而基于這種變化來刻畫用戶（信息）行為。如對(duì)用戶過往信息行為活動(dòng)相關(guān)數(shù)字信息進(jìn)行事件抽取和復(fù)雜關(guān)系刻畫，可以凝練出其時(shí)間序列視角下的行為偏好和行為結(jié)構(gòu)體系，以更好生成融合邏輯層與事實(shí)層的用戶畫像［12］，進(jìn)而識(shí)別和預(yù)測(cè)用戶在某一主題事件情境下的可能性行為傾向或路徑。不僅僅如此，基于普遍性事件的發(fā)展邏輯以及用戶自身的行為習(xí)慣，再結(jié)合相關(guān)拓展知識(shí)庫(kù)，可以更好了解用戶信息需求和實(shí)際需要，為用戶在具體事件的行動(dòng)選擇和最終決策推薦相關(guān)有用信息和知識(shí)。另外，在反恐領(lǐng)域基于事理圖譜的用戶行為挖掘也可以得到一定的應(yīng)用，如基于恐怖分子并發(fā)、順承等行為事件的發(fā)生（如采購(gòu)與恐怖活動(dòng)相關(guān)的商品、可疑恐怖分子資金鏈的非正常流動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)言論的負(fù)面情緒等），就可以提前感知和察覺其行為異?；蛐袨橐鈭D，進(jìn)而有效實(shí)施行動(dòng)干預(yù)。

4? ?基于事理圖譜的情報(bào)支持關(guān)鍵流程與方法

將情報(bào)思維、情報(bào)流程與事理圖譜進(jìn)行融合，可構(gòu)建出基于事理圖譜的情報(bào)支持路徑。需要指出，事理與知識(shí)的融合能夠更好豐富情報(bào)選擇路徑，即從事件維和實(shí)體維雙向刻畫復(fù)雜的知識(shí)單元和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多維度、多觸角的信息關(guān)聯(lián)和知識(shí)深度表示。從實(shí)踐來看，基于事理圖譜的情報(bào)支持路徑也有必要聯(lián)合知識(shí)圖譜等相關(guān)內(nèi)容，而不是單一的事件關(guān)系展示。其關(guān)鍵流程與方法主要涉及三個(gè)模塊：描述層、分析層、應(yīng)用層。

（1）描述層主要定位于多階段、多主體、多業(yè)務(wù)情境下的情報(bào)對(duì)象、情報(bào)目標(biāo)的明確，涉及情報(bào)需求建模、不一致性調(diào)解、場(chǎng)景解析等。描述層是基礎(chǔ)支撐，需要獲悉和解析多元主體的情報(bào)需求，建立相關(guān)情報(bào)需求尤其是事理情報(bào)需求的識(shí)別與表達(dá)體系，厘清服務(wù)對(duì)象的具體業(yè)務(wù)流程，搭建業(yè)務(wù)體系與情報(bào)信息之間的映射關(guān)系，進(jìn)而基于情報(bào)需求和情報(bào)業(yè)務(wù)展開具體的事理圖譜構(gòu)建。

（2）分析層定位于事理圖譜模塊的建構(gòu)以及相關(guān)知識(shí)內(nèi)容、情報(bào)內(nèi)容的抽取與分析。分析層是整個(gè)情報(bào)支持路徑的核心，其本質(zhì)上就是要構(gòu)建出事件維和實(shí)體維的知識(shí)表示雙層邏輯。其中，事件維聚焦事件因果關(guān)系、順承關(guān)系、轉(zhuǎn)折關(guān)系等事理演化邏輯，實(shí)體維聚焦與事件關(guān)聯(lián)的各類實(shí)體及其屬性，并基于情報(bào)任務(wù)實(shí)現(xiàn)事理圖譜和知識(shí)圖譜的智慧融合。主要內(nèi)容包括：

①多源數(shù)據(jù)采集與集成。以物理世界、人類社會(huì)、信息空間三元世界大數(shù)據(jù)為基本理念，運(yùn)用大數(shù)據(jù)協(xié)同感知、數(shù)據(jù)探針采集以及相關(guān)數(shù)據(jù)集成技術(shù)，匯聚業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、人際交流數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)成果數(shù)據(jù)、調(diào)查報(bào)告數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源，獲悉事件的全情景信息，以支持更廣義視角的事理知識(shí)圖譜構(gòu)建以及更復(fù)雜的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系描繪和刻畫。

②事件抽取與泛化。運(yùn)用事件抽取、事件關(guān)系識(shí)別等技術(shù)，借用已有或自建語料庫(kù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，建立起以事件為基本單位的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)，考慮以事件作為邏輯基點(diǎn)，運(yùn)用實(shí)體抽取、實(shí)體關(guān)系識(shí)別等技術(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵實(shí)體信息的抽取，并將其融入事件關(guān)系網(wǎng)，構(gòu)建起知識(shí)粒度更加豐富的事理知識(shí)圖譜。有學(xué)者提出情報(bào)事理圖譜的想法，認(rèn)為可以更多關(guān)注具體事件以及事件發(fā)生的時(shí)間等，以更好地輔助情報(bào)判讀［13］。從事件泛化的角度看，需要先對(duì)重復(fù)的事件描述采用共指融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)事件實(shí)例的歸并，再采用抽象化的、語義完備的謂詞短語來泛化融合后的具體事件，以表達(dá)更高層次的事件關(guān)系。同時(shí)，對(duì)相關(guān)相似的實(shí)體知識(shí)采用實(shí)體對(duì)齊、實(shí)體鏈接等技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)體實(shí)例的融合。這一過程本質(zhì)上是凝練事件關(guān)鍵信息和知識(shí)，實(shí)現(xiàn)相似信息的聚斂，發(fā)現(xiàn)更高層次的演化規(guī)律和路徑，同時(shí)也可以避免圖譜稀疏化。

③情報(bào)驗(yàn)證與分析。基于上述事理圖譜的基礎(chǔ)搭建和關(guān)聯(lián)化的數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)，需要進(jìn)一步對(duì)圖譜進(jìn)行信息穿透、深度解讀和評(píng)估，面向具體的情報(bào)任務(wù)，通過協(xié)同其它情報(bào)分析技術(shù)和方法開展情報(bào)計(jì)算、分析與研判。從情報(bào)分析視角看，涉及基于事件關(guān)聯(lián)權(quán)重或概率的預(yù)測(cè)分析、基于相似度計(jì)算的事件情報(bào)推送、基于事理圖譜的全相關(guān)關(guān)系體系構(gòu)建、基于時(shí)序數(shù)據(jù)的事件脈絡(luò)整合與刻畫、融入主題和情感分析的事件（網(wǎng)絡(luò)輿情）內(nèi)容分析、融合事理圖譜與敵人意圖的關(guān)鍵情報(bào)提取、基于弱信號(hào)關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、基于事件關(guān)系的反事實(shí)分析等。需要指出，基于事理圖譜的高級(jí)情報(bào)研判離不開人腦的支持，在上述基礎(chǔ)上，考慮融入情報(bào)工程思維，將專家智慧納入到事理圖譜的最終分析之中［14］，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型事理圖譜與專家領(lǐng)域知識(shí)的相互印證，最終提升情報(bào)服務(wù)的科學(xué)性。

（3）應(yīng)用層定位于基于事理圖譜的知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)、知識(shí)推薦服務(wù)、情報(bào)監(jiān)測(cè)服務(wù)、情報(bào)預(yù)測(cè)服務(wù)等場(chǎng)景體系構(gòu)建與應(yīng)用，涉及面向不同場(chǎng)景、服務(wù)不同用戶的各類情報(bào)服務(wù)產(chǎn)品的生產(chǎn)、傳遞、評(píng)估與反饋等。從情報(bào)服務(wù)思維出發(fā)，著眼于從過去預(yù)測(cè)未來以及從現(xiàn)在預(yù)測(cè)未來，推動(dòng)事理圖譜嵌入到大情報(bào)系統(tǒng)之中，同時(shí)注重相關(guān)情報(bào)服務(wù)機(jī)制、情報(bào)服務(wù)模式的創(chuàng)新。特別指出，隨著決策劇場(chǎng)的崛起，事理圖譜可考慮與決策劇場(chǎng)進(jìn)行融合，凸顯一體化、沉浸式的事件演化和因果事件鏈分析和展現(xiàn)，以更好地把控事件發(fā)展態(tài)勢(shì)和趨勢(shì)。

5? ?情報(bào)與事理圖譜碰撞的發(fā)展思考

5.1? ? 事理圖譜有待進(jìn)一步探索并達(dá)成共識(shí)，以更好應(yīng)用于情報(bào)領(lǐng)域

事理圖譜作為一種新思維、新技術(shù)，在學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界等產(chǎn)生了一定的影響，也開拓了情報(bào)事理邏輯的分析維度［15］。同時(shí)，事理圖譜是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其理論基礎(chǔ)和技術(shù)體系目前未能形成廣泛共識(shí)，基于事理圖譜的情報(bào)分析機(jī)制與數(shù)據(jù)挖掘效果等也就受到牽連性的影響。

首先，事理圖譜的事件是具有一定抽象程度的事件，但目前對(duì)于事件定義、事件抽象粒度等方面仍然缺乏共識(shí)。如很多事理圖譜的事件抽取主要基于“自下而上”方式，強(qiáng)調(diào)通過開源大數(shù)據(jù)、大眾事件表達(dá)等進(jìn)行新事件檢測(cè)和抽取，以獲取更多的事件指向，提高事件覆蓋率。然而，由于事件界定不明確、事件抽象粒度無法有效控制，后續(xù)的事件泛化往往存在混亂，或者被迫加入過多的人工校正因素，其最終的情報(bào)生成在全面性、準(zhǔn)確性、自動(dòng)化、可靠性等方面就顯得不足。因此，對(duì)于事件、抽象事件、事件知識(shí)的定義以及動(dòng)態(tài)事件層級(jí)體系的構(gòu)建是未來需要考慮的關(guān)鍵問題。

其次，在事件關(guān)系抽取上，目前主要存在基于模式匹配、基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩種路徑。前者對(duì)于顯性關(guān)系的抽取具有很好的效果，但過于依賴顯性觸發(fā)詞的出現(xiàn)；后者則可拓展到隱性關(guān)系的抽取，但比較依賴于訓(xùn)練語料的質(zhì)量，而目前相關(guān)開放性的語料較少，領(lǐng)域標(biāo)注語料又比較耗時(shí)耗力。因此，事件關(guān)系抽取語料庫(kù)的建設(shè)，以及事理圖譜相關(guān)開放數(shù)據(jù)文化的培育是未來的發(fā)展方向。另外，目前事理圖譜的構(gòu)建多聚焦于因果關(guān)系和順承關(guān)系，忽視了對(duì)條件、上下位等其他關(guān)系的探索，且事件關(guān)系抽取多局限于句內(nèi)關(guān)系，對(duì)跨句、跨篇章的關(guān)系抽取把握不夠。因此，拓展事件關(guān)系的抽取范圍以及抽取粒度，以促進(jìn)更大規(guī)模的“關(guān)系情報(bào)”網(wǎng)構(gòu)建，是未來需要進(jìn)一步探索的方向。

最后，針對(duì)應(yīng)用環(huán)節(jié)的預(yù)測(cè)情報(bào)分析等問題，基于事理圖譜的事件預(yù)測(cè)在關(guān)系可信性、因果解釋性評(píng)估、情境轉(zhuǎn)化上也存在不足。誠(chéng)然，作為趨勢(shì)預(yù)測(cè)，事理圖譜所提供的事件之間的邏輯演化關(guān)系的確具有一定的指向性參考意義，目前這方面的相關(guān)研究主要是通過事件轉(zhuǎn)移概率或權(quán)重作為預(yù)測(cè)特征。而實(shí)際上這種特征會(huì)受到信息發(fā)布者的傾向性、愛好興趣、議程設(shè)置、領(lǐng)域特殊性等因素影響，因此這種預(yù)測(cè)可能已經(jīng)受到“前端”干擾，或者未充分考慮領(lǐng)域情境特點(diǎn)，也就難以提供有效且有解釋性的預(yù)測(cè)型情報(bào)服務(wù)。因此，如何挖掘更多能夠有效支持情報(bào)分析與預(yù)測(cè)的事理特征信息，是未來需要考慮的方向。

5.2? ? 開源信息世界中的“假關(guān)系”帶來情報(bào)噪音，數(shù)據(jù)治理迫在眉睫

在開源信息世界下，事理圖譜絕大部分抽取的是一種“常識(shí)性”的因果關(guān)系、順承關(guān)系等，其數(shù)據(jù)多源于個(gè)體或機(jī)構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)表達(dá)，即群體智慧的涌現(xiàn)。目前，群體智慧的重要性已經(jīng)得到廣泛認(rèn)同［16］，與之相關(guān)的大眾情報(bào)思維也反映出這一趨勢(shì)和理念。如在應(yīng)急情境下，民眾既可能是突發(fā)事件現(xiàn)場(chǎng)信息的第一見證人和分享者，也可能是對(duì)事件提出相關(guān)需求的利益相關(guān)者，無論何種情況，通過民眾參與的尋求、分享、討論的交互網(wǎng)絡(luò)，大眾情報(bào)也就由此形成，其中蘊(yùn)含的各種“關(guān)系情報(bào)”則具有重要的決策支持價(jià)值。然而，由于自然語言文本、社交媒體數(shù)據(jù)發(fā)布、網(wǎng)絡(luò)新詞等的自由性、隨意性問題，事理圖譜數(shù)據(jù)世界中的真假關(guān)系問題有待商榷。換句話說，數(shù)據(jù)世界中廣泛存在的信息失真、數(shù)據(jù)可信度低、虛假信息、謠言信息等問題，導(dǎo)致事理圖譜抽取出的關(guān)系存在不確定性、錯(cuò)誤性或模糊性，這就影響到了事理圖譜的可建模性，從而制造出情報(bào)噪音，也就進(jìn)一步影響到后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。盡管海量數(shù)據(jù)中不乏存在一些本質(zhì)性、客觀性、事實(shí)性的邏輯關(guān)系（如官方事故調(diào)查報(bào)告中的因果語句等），但與海量用戶輿情數(shù)據(jù)相比，“真關(guān)系”似乎顯得微乎其微。因此，目前的一種方案是在數(shù)據(jù)源選擇中建議采集官方或組織正式發(fā)布的新聞、報(bào)告等，以保障數(shù)據(jù)集中可能存在的關(guān)系的權(quán)威性，而對(duì)于與用戶、大眾層面相關(guān)的事理邏輯語句源，則需要保持慎重態(tài)度，或在操作中對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度化的清洗。

特別指出，隨著社交機(jī)器人的廣泛應(yīng)用，如最新的ChatGPT可能引發(fā)的新一輪“信息營(yíng)銷”、虛假信息等［17］問題，開源信息世界中的“真假孫悟空”必然成為一個(gè)新的挑戰(zhàn)，這種事理圖譜中的情報(bào)噪音需要通過系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)治理策略和處置方案來予以消解，以建構(gòu)出真實(shí)性的“關(guān)系情報(bào)”。

5.3? ? 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建事理大圖，推動(dòng)情報(bào)圖景構(gòu)建

目前的事理圖譜構(gòu)建所依托的數(shù)據(jù)類型主要是文本數(shù)據(jù)，而隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)可視化等的發(fā)展，事件數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多模態(tài)化趨勢(shì)。從事件刻畫的角度看，綜合文本、圖片、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)于全面描繪和分析事件整體態(tài)勢(shì)，進(jìn)而支持全面化的情報(bào)圖景構(gòu)建具有重要意義。如目前新聞網(wǎng)等平臺(tái)擁有大量的文本型數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以支撐相關(guān)事理圖譜的構(gòu)建與分析，這也是過去事理圖譜主要關(guān)注的研究路徑，但由于其忽視了多模態(tài)數(shù)據(jù)的信號(hào)提示、依賴關(guān)系、消岐支持作用等，這種“數(shù)據(jù)不充分”可能會(huì)催生后續(xù)情報(bào)分析的“盲區(qū)”。以短視頻為例，隨著用戶消費(fèi)內(nèi)容多樣化、快捷化，目前短視頻成為最具熱度的閱讀和傳播形態(tài)。最新的數(shù)據(jù)也表明，我國(guó)短視頻已經(jīng)成為全民化應(yīng)用，2022年首次突破10億，用戶使用率高達(dá)94.8%［18］。短視頻中蘊(yùn)含著文字、音頻、影像等多模態(tài)信息，隱藏著大量的公眾輿情輿論、事件闡釋等信息，具有非常高的開發(fā)和研究?jī)r(jià)值。因此，如何做好事件相關(guān)短視頻的語音識(shí)別、視頻分類、長(zhǎng)信息片段處理［19］，以抽取出更多表征事件演化模式和規(guī)律的信息，進(jìn)而提煉出更多有價(jià)值的情報(bào)信息，是一個(gè)可探索的方向。如對(duì)涉外、海外短視頻資源的主流輿情事件、觀點(diǎn)等進(jìn)行挖掘與分析，就能夠更“貼近式”地獲悉相關(guān)意識(shí)形態(tài)、政治、安全等方向的情報(bào)信息。除了日常生活情境下的短視頻外，從應(yīng)用領(lǐng)域看，隨著監(jiān)控系統(tǒng)的普及化，各類監(jiān)控視頻記錄成為公安視頻偵查的重要數(shù)據(jù)來源，而將事理圖譜與監(jiān)控視頻內(nèi)容解析進(jìn)行結(jié)合，可支持相關(guān)刑事案件信息和演化模式的挖掘，為公安偵查辦案提供系統(tǒng)且有效的線索、證據(jù)和情報(bào)支持［20］等。

總體來看，將多（媒體）渠道的多模態(tài)數(shù)據(jù)納入到事理圖譜體系之中，可以構(gòu)建出更加全面系統(tǒng)的事理大圖，進(jìn)而支持情報(bào)圖景構(gòu)建。而情報(bào)圖景就是可以洞察出對(duì)象元問題、本質(zhì)以及演化規(guī)律的東西。當(dāng)然，相關(guān)事理大圖的構(gòu)建需要面對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)分散無序、關(guān)聯(lián)復(fù)雜、標(biāo)準(zhǔn)無序、事件定義不確定、表示寬泛等挑戰(zhàn)，因此從細(xì)粒度角度對(duì)其進(jìn)行解構(gòu)就顯得尤為重要。如確保在多模態(tài)數(shù)據(jù)知識(shí)單元的抽取、描述、關(guān)聯(lián)和組織過程中不喪失和打亂原本的事件邏輯關(guān)系信息就是一個(gè)極大挑戰(zhàn)。同時(shí)，為了更好實(shí)現(xiàn)事件分析的“一網(wǎng)打盡”，應(yīng)注重從事件背景、事件情感等元素融入豐富多模態(tài)數(shù)據(jù)的語義表示，同時(shí)注重深網(wǎng)、暗網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)資源挖掘與情報(bào)分析。而且，多主體之間的資源、數(shù)據(jù)和情報(bào)協(xié)同機(jī)制，也是“事理大圖”與情報(bào)圖景生成的重要保障。

6? ?結(jié)語

事物的發(fā)展總是變化和相互聯(lián)系的，事件及其關(guān)系則是人們認(rèn)識(shí)事物、認(rèn)知世界的重要途徑。本文針對(duì)近幾年來事理圖譜技術(shù)的發(fā)展以及情報(bào)學(xué)領(lǐng)域?qū)κ吕韴D譜的關(guān)注，從關(guān)聯(lián)邏輯、應(yīng)用拓展、流程方法、發(fā)展思考等角度對(duì)情報(bào)與事理圖譜相關(guān)問題進(jìn)行了探究。

正如文章所言，事理圖譜本身仍然在發(fā)展和完善之中，由此，事理知識(shí)是否可以作為更高層次的知識(shí)結(jié)構(gòu)進(jìn)而支持情報(bào)服務(wù)也有待進(jìn)一步的探索。而從情報(bào)學(xué)的角度來看，學(xué)科應(yīng)充分利用自身在數(shù)據(jù)資源建設(shè)、數(shù)據(jù)治理、情報(bào)分析、信息情報(bào)行為分析等方面的優(yōu)勢(shì)，借事理圖譜之刃做好決策主體的“耳目、尖兵、參謀”。同時(shí)也可基于相關(guān)研究不斷豐富學(xué)科研究新概念、新范式，推動(dòng)智能情報(bào)分析的實(shí)現(xiàn)。唯有兩者相互支撐、相互促進(jìn)，才能相得益彰。尤其是對(duì)于持續(xù)性事件挖掘、未來事件預(yù)測(cè)、復(fù)雜事件分析之類的話題，有望成為相關(guān)方向的突破點(diǎn)。當(dāng)然，也需要指出，純粹的基于事理圖譜的“工程化”情報(bào)服務(wù)并不是我們的初心，相關(guān)方向仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)和爭(zhēng)議，未來仍然長(zhǎng)路漫漫！期待更多跨學(xué)科之間的學(xué)術(shù)交流和交叉創(chuàng)新。

*本文系國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“數(shù)智賦能的重大突發(fā)公共事件預(yù)測(cè)型情報(bào)服務(wù)機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號(hào)：22BTQ051）研究成果之一。

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作者簡(jiǎn)介：李陽，男，南京大學(xué)信息管理學(xué)院副教授，研究方向：應(yīng)急情報(bào)、數(shù)據(jù)治理；張?jiān)姮摚?，南京大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生，研究方向：事理圖譜、數(shù)據(jù)挖掘；盛東方，女，山東大學(xué)管理學(xué)院副教授，研究方向：應(yīng)急信息行為、信息資源管理。