创新是引领人类社会进步的动力。当今中国， 更是将创新驱动发展战略作为核心战略之一， 国家正在大力推进以科技创新为核心的全面创新， 努力实现高水平科技自立自强。在此环境中， 我们需要思考： 情报学如何更多地面向创新？ 情报学对创新驱动尤其是科技创新能做出哪些贡献？

情报学自诞生以来， 所追求的目标和方向一直都是： 通过情报使人类不断增多的信息和知识得到更为充分的利用。那么， 面向创新， 情报学的使命就是使人類正在急剧增加的创新活动和创新成果的记录得到更为充分的利用。因为， 在网络和大数据时代， 各种创新活动过程越来越多的以不同媒体形式被记录， 而创新活动成果除了以物质形式表现之外， 也越来越多地以数据、信息、知识的形式被记录。要发挥这些记录对后续创新的作用， 情报学应该责无旁贷地研究相应的理论、方法、技术， 将这些关于创新的记录加工为认识创新、支持创新、引领创新的情报。基于以上思考， 我们认为情报学中应该构建一个研究创新情报的识别、采集、组织、分析、利用规律的分支学科——“创新情报学”。

情报学中已经存在一些有关“创新情报” 的研究成果（虽然极少以“创新情报”命名），但是， 要构建创新情报学的完整体系还是一个艰巨的任务。例如， 对创新者的创新情报需求和利用创新情报的行为、创新情报的来源和类型、创新情报的识别抽取、创新情报的组织与检索、创新情报的分析与利用， 目前还知之甚少; 关于创新情报的理论、方法与技术还有待探索。可以相信， 如果创新情报学应时代而生， 将能为全面创新尤其是科技创新绘制出一幅恢宏的“情报” 蓝图。

作为努力构建创新情报学的最初步探索， 本专题共有3 篇论文， 分别从支持创新的情报学研究现状、创新情报的识别与检索、学术论文创新内容的知识图谱构建与应用等方面进行一些尝试。《国内外支持创新的情报学研究主题与趋势分析》一文运用文献计量学方法， 梳理了当前国内外支持创新的情报学研究状况， 揭示该领域研究热点主题和前沿趋势， 为构建创新情报学进行研究回顾。《学术论文创新点的识别与检索入口研究———以情报学期刊论文为例》一文， 利用深度学习方法对学术论文创新点进行识别、组织并构建创新点检索系统，以促进创新情报发现与利用， 丰富科技论文创新性监测的途径。《面向学术论文创新内容的知识图谱构建与应用》一文运用词频分析、互信息和左右信息熵等多种语义分析方法， 结合ALBERT 深度学习模型， 深入挖掘情报学领域期刊论文的创新文本内容， 构建面向学术论文创新内容的知识图谱， 并对其在语义搜索、智能问答、知识发现、科研成果评价等领域的实际应用价值进行讨论。

希望“创新情报学探索” 专题的3篇论文，能够为创新情报学的构建起到抛砖引玉的作用。

曹树金

中山大学信息管理学院教授、博士生导师