杨波　邵婉婷

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.09.006

[中图分类号]G250.25 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821（2021）09-0053-11

随着中国市场经济的蓬勃发展，企业与企业之间的竞争愈发激烈，从而形成对竞争情报的迫切需求。其中，弱信号识别是竞争情报前瞻性研究中的重要组成部分，为企业监控竞争对手，预测未来的机会与风险提供有益参考。弱信号与大多数信息一致，都是从大量的数据中提取而出，通过合理的推断与联系，形成对人类有价值的信息，但由于其具有预见性的特点，也被称为预警信号。企业忽视弱信号就是轻视甚至压制可能阻止错误决策的警示信号，如同驾车闯红灯，定会导致失败。因此，为使企业及时感知并准确识别出市场的机遇与威胁，制定利于长远发展的管理决策，弱信号识别的研究至关重要。

目前，识别弱信号并预测未来情况已成为许多研究人员的目标，因此，许多技术用于从词或文档中获得最大洞察力，但大多需要人类专家的协助检测。如Griol-Barres Ⅰ等利用科学、新闻、社会来源的异构和非结构化信息对弱信号进行定量检测，应用多词共现分析法对人工挑选的部分关键词进行分析，并通过自然语言处理提取准确的结果。Yoon J提出一种在专家给定关键字的前提下，基于文本挖掘的弱信号主题识别方法，并通过太阳能电池相关的网络新闻报道，说明了该方法的可行性。邓胜利等通过专家给定系数下的层次分析法和隶属度函数对弱信号进行定量识别。

与此同时，学者们也着力于运用诸如深度学习和神经网络之类的技术来充分对互联网上不断增加的文本数据进行预见性分析。……