情報分析一直是重大軍事決策的“耳目和尖兵”。在大數(shù)據(jù)時代，軍事情報分析將迎來怎樣的變革？

近日，全軍第一屆軍事大數(shù)據(jù)論壇在北京舉行，北京理工大學計算機學院院長黃河燕在論壇上表示：“通過互聯(lián)網(wǎng)搜集挖掘情報大數(shù)據(jù)信息，已成為各國軍事情報數(shù)據(jù)分析的重要手段，這就是軍事情報大數(shù)據(jù)。”在此背景下，情報的信息采集、儲存和管理以及分析方法等都發(fā)生了前所未有的改變，在海量數(shù)據(jù)中提煉出有價值的軍事情報，成為軍事決策者面臨的最大挑戰(zhàn)。

情報學經(jīng)歷了四個階段的演進，從基于信息的事實型，到基于信息管理的綜述型，再到基于智能的智慧型，從2010年起，開始進入基于大數(shù)據(jù)的情報學。

黃河燕表示：“相比于本就復雜的民用大數(shù)據(jù)，軍事大數(shù)據(jù)要復雜的多，所需數(shù)據(jù)容量更大，結構需要更加合理，要求數(shù)據(jù)處理高效，同時基于軍事任務進行數(shù)據(jù)融合，還要注意信息防御和數(shù)據(jù)安全管理。”

從信息源上，大數(shù)據(jù)時代的情報獲取手段逐步增多，軍事數(shù)據(jù)的來源渠道也大大拓寬。一方面戰(zhàn)場環(huán)境檢測手段不斷豐富，可從空間、空中、地面等獲取多維度、多角度的遠程、近程信息。另一方面，情報研究對象拓展，可能包含微博等社會化媒體信息，比如圖片、新聞等。黃河燕認為，“雖然當前獲取數(shù)據(jù)的渠道極大拓寬了，但復雜多樣數(shù)據(jù)聚合在一起形成巨大的數(shù)據(jù)流，同時也帶來數(shù)據(jù)數(shù)量龐雜、冗余增大、分析不足等新問題。圖片、新聞等大量非結構或半結構化數(shù)據(jù)涌入，就需要技術將這些數(shù)據(jù)轉化為結構化數(shù)據(jù)，以供后續(xù)分析。”

那么，面對大量快速流動的軍事信息資源，該如何儲存和管理數(shù)據(jù)？黃河燕提醒應注意通過數(shù)據(jù)加密技術確保所獲數(shù)據(jù)安全，研究如何對于不同層面用戶設置數(shù)據(jù)的讀取權限。

“情報學的分析方法將會從原來的計算機輔助分析為主，轉變?yōu)橛嬎銠C認知為主的智能分析，形成類似于IBM Watson的大數(shù)據(jù)情報認知計算及分析平臺。”黃河燕還表示，可視化數(shù)據(jù)分析平臺也將輔助人工操作，自動化實現(xiàn)預測分析，對數(shù)據(jù)加以可視化解釋。

目前，軍事情報分析的關鍵技術已經(jīng)包括知識圖譜與推理、信息抽取與挖掘、文本分析技術、篇章理解與機器閱讀、自動問答和機器翻譯。