01 十二 04 国内为何没有“信息查寻（Information Seeking）”研究

一直以来很纳闷，一向喜欢跟风的国内图书情报界鲜有人关注”信息查寻”方面的研究。我做了一下调查：从1997年到2004美国主要的几个图书情报类期刊如JASIS&T、Documentation、IP&M、LISR总计刊登论文77篇。再到亚马逊网站以”Information Seeking”作为题名也可以找到好几十种图书，包括赫约兰德的《Information Seeking and Subject Representation》（对信息查寻行为的哲学研究）以及Gary Marchionini的《Information Seeking in Electronic Environments 》等等。研究内容涉及到使用者类型，如一般市民、蓝领阶层、经理人、律师、科学家等；机构类型，如公共图书馆、专门图书馆等；地理区类型如美国、中国、非洲、城市、社区等等。重要的研究成果和信息查寻行为的模型可以参见T.D.Wilson和Kuhlthau等人的论文。另外，台湾地区的信息查寻行为研究的主体范围也很广泛，如小学生、医师、科学家、高中生等。
联系到国内的”信息查寻行为”研究，除了巢乃鹏先生的博士论文《用户信息查寻行为的理论与实证研究》以及他在《情报学进展》上的一篇综述《国外信息查寻行为研究进展》外几乎很难再查找到这个主题的文献了。这里我想探究的是，为什么这次我们没有像研究”信息构建”、”数字图书馆”、”元数据”一样跟风？我想这里面最主要的一个原因是，我们缺少对”人”的关注——说到底缺少的是对用户的研究。图书情报界研究的主题多是新名词新花样，哪个热就炒哪个。今天一阵”数字图书馆风”，明天一阵”元数据风”，后天又是”信息构建风”了。反正有的是”理论的创新”，”国外的进展”。很奇怪的是，研究来研究去最后把自己给忘记了。其次一个重要的原因是，我们对理论的翻新要比对实践经验的总结要多。可能信息查寻行为的研究要涉及多个方面，不同群体中不同环境下人类的信息查寻行为可能多有不同，因此这样的实践研究是复杂的。理论的翻新是容易的，实证的研究是棘手的。所以，信息查寻行为研究受关注很少也是可以理解的了。最后需要说明的是，我不是鼓励每个人去做关于这个或其它主题的研究（这更多的是个人的兴趣），但我也希望任何一项复杂的课题我们至少还能看到有人涉足。

30 十一 04 也谈情报学研究趋势

近期我们能从各情报学核心期刊中发现一位情报学研究者的系列论文”论情报学研究趋势”。总结起来，他说情报学研究呈现”数学计量化、心理学化、社会学化、传播学化、经济学化、史学及未来学化、技术科学化、生态环境化、人文伦理化、政策法规化、知识化、学体化”等十二大发展趋势。

问题一：××先生的这一系列论文首先是他的硕士论文，其次情报学进展2002-2003第五卷中业已刊登，再次最近又频繁见诸于《情报理论与实践》等刊物中，有的还被《人大复印资料》收录。我的问题是，情报学的研究趋势需要用这么多的篇幅来说明吗，需要发表这么多次吗？数次发表其实是按照这样一个逻辑的：首先作为一篇硕士论文，然后再将文章扩展作为一个综述，最后将其中的每一个所谓的”化”加工为单独一篇论文。噫，此之谓学者之道矣！君子慎之！

问题二：情报学目前仍然是一个广受争议的学科，缺少坚实的理论，缺少独特的内涵。我们讲情报学是从图书馆学中分离出来的，在某些方面可能要比图书馆学更具有理论性和实践性。然而，情报学何以成为一门科学仍然存在争议，甚至有人公开宣扬从来就没有情报学这个科学门类。然而，我们的肖勇先生已经忘却了这些大谈”研究趋势”。从他的”情报学”研究趋势来看，情报学范围涉及到数学、计量学、心理学、社会学、传播学、经济学、史学、未来学、技术学、生态环境学、文化论理学、法学、知识学、科学学等等。那么，游园想问，在这些学科中”情报学”何在？难道情报学仅仅是这些学科的综合体又或者是它们零星知识的拼凑？呜，吾不能解!

拿图书馆学来比较一下，图书馆学至少还有一些理论，有很实用的工具和方法。无论是文献计量学的三个规律还是引文索引都已经被广泛应用来指导实践。然而，情报学可能只有一个布鲁克斯，有一个”世界3“的哲学基础，有几个注重技术的大师。真要让我们来说清情报学的研究对象研究内容还真是难事。情报学缺少的是理论，一种坚实的理论基础。所以，情报学的研究趋势不是十二”其它化”，而是情报学理论的”内化”——综合化整体化。

29 十一 04 图书馆学研究：几个绕不过去的坎儿

我们如果以一个图学期刊编辑的眼光来看，或者从图学期刊的发文数量角度来看，那么我们可以确信：今天的图书馆学研究无疑是热闹的，竞争非常激烈的。然而，再多的论文再多的专著也似乎难以回答以下三个问题——我们姑且称之”绕不过去的坎儿”，其一我们无法回避这个问题，其二我们暂时还不能对这些问题的回答满意。

第一个问题，也是图书馆学理论的第一个问题，同时也是图书馆学研究者或者图书馆学教育者第一个需要面对的问题。图书馆学是什么，图书馆学研究什么？尽管多年来专家各有解答，有要素说、交流说、管理说、社会说、技术说，但每个说都存有广泛的争议。

第二各问题，也是图书馆学理论研究的最后一个问题。图书馆的未来是什么？归纳起来图书馆的未来说包含了两种预见：图书馆将继续存在，形态发生变化；图书馆将消失或被取代。兰开斯特在其《电子时代的图书馆和图书馆员》一书中认为图书馆的物质实体将走向没落直至消失，但传统意义上的图书馆员将继续存在。而克劳福特和戈曼在其《未来图书馆：梦想、疯狂与现实》一书中除了抨击了那些”一旦有生计有着落就贬低图书馆职业和试图从图书馆名称和实践中逃走的图书馆信息人员和图书馆学教育者”外，还认为未来图书馆是”无墙图书馆”——电子图书馆与实体图书馆的混合产物。（本节参照徐引篪《现代图书馆学理论》）

第三个问题，也是图书馆学理论中最基础的问题，还是老槐先生倡导的不谈”性”之后可以谈的问题——图书馆学哲学问题。图书馆学的哲学基础是什么？交流说，要素说无疑都只是答案的一种，但似乎还是没有触及问题的本质。有人说，图书馆的起点是书，终点是人，图书馆的哲学是”从书到人的过程”——亦是一解。关于这个问题还是已故的沈宝环先生讲得谦虚——”在图书馆学哲学的竹篱外徘徊”。

另外，我不知道图书馆史的研究中有没有存在一个图书馆学的”the Needham Problem“（李约瑟难题），即”中国近代甚至是现代的图书馆与图书馆学何以落后”。毫无疑问，这也是一个殊难作答的问题。能给以上问题做一个完满的答案者，估计也就能成为我们经常呼唤的”图书馆学大师”了。

28 十一 04 图书馆精神

• 程焕文教授将图书馆精神解读为”爱国、爱馆、爱书、爱人”；范并思教授具体理解为三层：最上层，信仰、尊重、致力于保障公民信息权利的精神；中层，维护图书馆人的价值观、职业权利与职业尊严的精神；最基层，爱岗敬业的精神。
• 质疑一：我们用档案馆、博物馆甚至是一个简单的具有公共服务性质的部门替换一下图书馆，那”档案馆精神”、”博物馆精神”、”××精神”也是可以的。所以，这些所谓的”图书馆精神”并没有体现出图书馆最具有根本性质的精神。
• 质疑二：无论是程教授类似于”五讲四美三热爱”的”图书馆精神”还是具有层次感的”三境界说”，都把”图书馆精神”简单理解为”图书馆精神文明建设”了。
• 那么，图书馆精神到底是什么呢？我以为最本质的精神应该是”信息自由与信息的自由利用”。

28 十一 04 Functions of Keywords and Ten Ways to Select

Functions of Keywords:
(1) allow readers to decide whether or not an article contains material relevant to their interests;
(2) provide readers with suitable terms to use in webbased searches to locate other materials on the same or similar topics;
(3) help indexers/editors to group together related materials in, say, the end-of-year issues of a particular journal or a set of conference proceedings;
(4) allow editors/researchers to document changes in a subject discipline over time (although not everyone agrees with this, see Leydesdorff [1]); and
(5) link the specific issues of concern to issues at higher meta (abstraction) levels (see Appendix 1 for an example).

How to select effective keywords
(1) Use simple, specific noun clauses. For example, use variance estimation, not estimate of variance. (2) Avoid terms that are too common. Otherwise the number of ‘hits’ will be too large to manage.
(3) Do not repeat key words from the title. These will be picked up anyway.
(4) Avoid unnecessary prepositions, especially in and of. For example, use data quality rather than quality of data.
(5) Avoid acronyms. Acronyms can fall out of favour, and be puzzling to beginners and/or overseas readers.
(6) Spell out Greek letters and avoid mathematical symbols. These are impractical for computerbased searches.
(7) Include only the names of people as key words if they are part of an established terminology, e.g. Skinner box, Poisson distribution.
(8) Include where applicable mathematical or computer techniques, such as ‘generating function’, sed to derive results, and the statistical philosophy
or approach such as ‘maximum likelihood’, or ‘Bayes’ theory’.
(9) Include alternative or inclusive terminology. If a concept is or has been known by different terminologies, use a key word that might help a user conducting a search across a time-span, or from outside your speciality. For example, the statistician’s ‘characteristic function’ is the mathematician’s ‘Fourier transform’; and in some countries ‘educational administration’ is ‘educational management’.
(10) Note areas of applications where appropriate.

From Journal of Information Science,2003,29(5) ,by James Hartley