2.1 情报研究的一般方法
在宏观上，就分析方式而言，既有定性研究和定量研究，也有定性和定量相结合的研究方法。由于两者功能各异，优势互补，越来越多的情报研究工作已经不再孤立地使用其中一种方法，而是更多地将两者结合起来开展情报研究工作。
定性分析方法是情报研究的基本方法。它以认识论和思维科学领域的有关理论为基础，根据有关课题的原生信息及其各种相关关系，对研究对象进行比较、评价、判断、推理、分析、综合，从而揭示出研究对象本身所固有的、本质的规律。定性研究方法具有定性分析、推论严密、直感性强等特点，在情报研究中，对于那些不需要、不容易或不能够用定量数据进行分析的研究对象，定性研究方法具有无与伦比的优越性。这种方法的缺点在于其推论虽严密但不够精确，分析问题虽深刻但不够具体，特别是所得出的结论仅仅是一种定性的认识或描述，没有强劲的说服力。在情报研究中，定性研究方法主要应用于这样几种场合：一是为定量分析做准备；二是对定量分析的结果进行验证或评价；三是在缺乏定量分析条件或不需要进行定量分析的情况下独立使用。
定量研究方法以基础数学、数理统计、应用数学以及其他数学处理手段为基础，通过分析研究揭示出研究对象本身所固有的、内在的数量规律性。定量研究方法具有定量分析、结论具体、高度抽象等特点，在情报研究中有十分广泛的应用，例如利用文献增长模型判断文献内容的新颖性和适用性，利用投入产出模型进行经济分析、经济预测和经济政策模拟，利用马尔科夫链对产品或服务的市场占有率和利润期望值进行预测等。这种方法的缺点在于其不能完全替代人脑进行创造性思维。此外，定量研究方法所构造的曲线、模型或公式仅仅是客观事物抽象化和理想化的结果，与复杂的、多参量的、动态变化的客观事物本身相比，仅仅是一种近似的、简单的、静态的描述，因此，其结论在许多情况下仅具有参照意义。在具体实践中，人们往往根据课题的条件和要求交叉使用定性研究方法和定量研究方法，以达到相互补充、相互完善的效果。
在微观上，就分析单元而言，也有学者将情报研究方法分为5种：即基于数据的情报研究方法、基于文献的情报研究方法、基于人的情报研究方法、基于组织的情报研究方法、基于认知的情报研究方法[22]。根据信息加工的深度和精度来分，也可将情报研究的方法分为创造性思维方法、逻辑思维方法和数学方法[23]。
2.1.1 常用逻辑方法
（1）分析
客观事物是复杂多样、普遍联系的。一方面，某一事物的存在不是孤立的，它总会以各种各样的方式与其他事物发生这样那样的联系；另一方面，对于某一事物本身，其各组成部分也并非彼此孤立，而是相互联系、相互影响的。分析就是把客观事物整体按照研究目的需要逻辑地分解为各个要素及其关系，并根据事物之间或事物内部各要素之间的特定关系，通过由此及彼、由表及里的研究，达到认识事物目的的一种逻辑方法。
在分析某一事物时，常常要将事物逻辑地分解为各个要素。只有通过分解，才能找到这些要素，才能通过研究找出这些要素中影响客观事物发展变化的主要要素或关键要素。但是，光有这些简单的分解、罗列和研究还远远不够，因为在客观事物中，构成整体的各个要素本来是相互连接、不可分割的。例如，化学研究工作者对蛋白质进行分解，找出它的组成元素是碳、氢、氧、氮。但对蛋白质的认识停留在这几种孤立元素的阶段显然仍未达到对蛋白质本质的认识。可见，科学的分析必须在此基础上进行各要素的地位、作用和相互关系的研究，具体来说，就是把构成客观事物整体的各个要素放到矛盾的诸方面的相互联系中去，放到事物的矛盾运动中去。从实践上看，事物之间以及构成事物整体的各要素之间的关系是错综复杂、形式多样的，如因果关系、表象和本质关系、一般和特殊关系、主要矛盾和次要矛盾关系、目标和途径关系以及其他相关关系等。分析就是透过由上述各种关系织构而成的错综复杂的表面现象，把握其本质的规律或联系的一种研究方法。
分析的基本步骤是：[1]明确分析的目的。[2]将事物整体逻辑地分解为若干个相对独立的要素。[3]分别考察和研究各个事物以及构成事物整体的各个要素的特点。[4]探明各个事物以及构成事物整体的各个要素之间的相互关系，进而研究这些关系的性质、表现形式、在事物发展变化中的地位和作用等。
分析通常不能一次完成，而是要经历若干次由此及彼、由表及里、由浅入深的分析。在每深入一层进行分析时，通常要重新对事物进行分解。可见，将事物分解成各个要素并不是分析的最终目的，而只是认识的一种手段。在分析过程中，每次分解出来的要素可能不同，分解的方法也可能不一样，但最终目的都是为了透过现象把握本质的规律或联系。
（2）综合
综合是同分析相对立的一种方法。它是指人们在思维过程中将与研究对象有关的片面、分散、众多的各个要素（情况、数据、素材等）联系起来考虑，以从错综复杂的现象中，探索它们之间的相互关系，达到从整体的角度把握事物的本质和规律，通观事物发展的全貌和全过程，获得新的知识、新的结论的一种逻辑方法。综合把对研究对象的各个要素之间的认识统一为整体的认识，是从整体上把握事物的本质和规律。它不是主观地、任意地把研究对象的各个要素简单地综合在一起，而是按照各个要素在研究对象内部的有机联系从总体上去把握事物。它不是抽象地、从外部现象的联系上来理解事物，而是抓住事物的本质，即抓住事物在总体上相互联结的矛盾特殊性，研究这一矛盾怎样制约事物丰富多彩的属性，怎样在事物的运动中展现出整体的特征。
综合的基本步骤是：[1]明确综合的目的；[2]把握研究对象的各个要素；[3]确定各个要素的有机联系形式；[4]从事物整体的角度把握事物的本质和规律，从而获得新的知识和结论。
在情报分析中，综合是一种行之有效的方法。综合可以将各种来源的、分散、片面、内容各异的有关信息（情况、数据、素材等）按特定的目的汇集、整理、归纳和提炼，从而形成系统、全面、新颖的知识和结论。从时间发展的连续性角度考察，通过综合，可以总结有关课题的历史、现状，并探索其发展的规律和趋势；从空间分布的整体性角度研究，通过综合，可以掌握各个国家、地区或部门的有关情况及其变化规律；从内容范畴的内在逻辑联系角度研究，通过综合，可以恢复和揭示出内容范畴之间本质的、固有的联系，概括、提炼出其中的共性或特性，从而获得新的思想、新的观念、新的结论。此外，还可以将时间、空间和内容范畴三个角度结合起来综合研究，以使管理者、决策者或其他信息用户对有关课题的各个时期、各个国家（地区或部门）、各个方面内容的有关信息有一个总体的、全貌的了解，掌握事物发展的规律和趋势，从而为管理者、决策者或其他信息用户提供经验教训方面的信息。例如，可持续发展是当今世界各国经济和社会发展过程中普遍关心的问题。可持续发展通常涉及资源、环境、人口、资本和技术等方面。综合研究各个国家在各个历史发展时期的资源、环境、人口、资本和技术等方面的有关情况，就会发现，在人类历史上，资源的永续利用、生态环境平衡的维持、“适度”人口的控制、资本和技术的投入在总体上是相互联系，共同影响可持续发展的状况和水平的。这一结论为人类正确制订和实施21世纪议程，实现社会可持续发展提供重要的参考依据。
常用的综合方法主要有简单综合、系统综合和分析综合。
简单综合是对与研究课题有关的信息（情况、数据、素材等）进行汇集、归纳和整理。例如，将当前世界各国有关“三废”污染、噪声污染、水资源枯竭、土地沙漠化、温室效应、大气臭氧层破坏、核污染等方面的有关情况集中起来，进行归纳整理，就可形成当前全球生态环境正在遭受严重破坏，并直接威胁到人类生存和社会经济发展的结论。
系统综合是从系统论的观点出发，对与研究课题有关的大量信息进行时间与空间、纵向与横向等方面的结合研究。系统综合不是简单的信息搜集、归纳和整理，而是一个创造性的深入研究的过程。例如，在进行企业竞争情报研究时，既要从纵的方面综合企业自身、竞争对手、竞争环境、竞争战略等因素的历史、现状和未来趋势，又要从横的方面对与企业竞争有关的这些因素之间的相互关系进行通盘的研究和把握。只有这样，才能为企业竞争战略的制订和实施提供可靠的依据。
分析综合是对所搜集到的与研究课题有关的原生信息，在进行对比、分析和推理的基础上进行综合，以认识课题的本质、全貌和动向，获得新的知识和结论。分析与综合并不是彼此割裂的，整个认识过程是分析和综合的统一。分析和综合的辩证统一首先表现在分析和综合的相互依存、相互渗透中。综合必须以分析为基础，没有分析，认识不能深入，对总体的认识就只能是抽象的、空洞的。只有分析而没有综合，认识就可能囿于枝节之见，不能统观全局。事实上任何分析总要从某种整体性出发，总不能离开关于对象的整体性认识的指导，否则分析就会有很大的盲目性。分析和综合的统一还表现在它们的相互转化上。人的认识是一个由现象到本质、由一级本质到二级本质不断深化的过程。在这个过程中，从现象到本质、从具体到抽象的飞跃是以分析为主的；一旦达到了对事物的本质的认识，就要用这个本质说明原有的现象，这就是提出假说、建立理论（或模型）的过程，这个过程就以综合为主。随着认识的推移，当新的事实与原有的理论发生矛盾时，认识又可能在新的层次上转入分析。人们的认识就是在这种分析—综合—再分析—再综合的过程中不断前进的。
推理，是指建立在人们已有知识结构的基础上，由一个或几个已知判断推出一个未知判断的思维过程。推理由前提、过程和结论三个要素组成。前提是指推理所依据的一个或几个判断；过程是指由前提到结论的逻辑关系形式；结论是指由已知判断推导出新的判断。推理方法是沟通未知事物和已知事物的桥梁，它将新的、未知的知识通过逻辑推理的思维活动转变为已知的知识，是人们学习和探索的重要思维形式。正因为如此，推理方法是进行情报研究时经常用到的一种方法，通常以搜集到的一些事实、资料、数据及相关信息为前提，通过一定的逻辑推理，从已知信息中概括出一般性结论，或对某些理论或事件进行证明，或从某些相似事件中找出共通点，从而产生新的思想或创造等。归纳和演绎是常见的两种推理形式。
（1）归纳推理
归纳推理是由一系列个别现象概括出一般性结论的方法。它由前提和结论两部分组成，前提为若干已知的个别现象，由前提经过推理得到的一般性猜想即为结论。
人们对事物的认识，总是从个别逐步扩大到一半，只有认识了许多不同事物的特殊本质，才有可能进一步概括同类事物的共同本质。归纳正是这样一个从个别到一般的认识过程，采用归纳推理，可以从众多信息中整理归纳出一般性的结论，形成某些概念或观点以提供给研究人员、用户或读者；可以从特殊现象出发，论证具有普遍性的结论的科学性和合理性；可以探索客观世界各个方面的相互联系，从而得出客观事物之间的规律性认识，为开展广泛的科学研究提供大量课题。根据前提中是否考察了某类事物的全部对象，归纳推理可以分为完全归纳和不完全归纳两种类型。
完全归纳指在前提中考察了某类事物的全部对象，并且所有对象都具有（或不具有）某种属性，从而推出该类事物具有（或不具有）该种属性的结论。完全归纳的推理形式可表示为：
S1是（或不是）P；
S2是（或不是）P；
……
S3是（或不是）P；
Sn是（或不是）P；（S1，S2，S3，……，Sn是S中的全部对象）
所以，所有的S都是（或不是）P。
完全归纳因为需要考察全部对象，在某事物包含对象少的情况下，只要前提正确，且毫无遗漏地考察了所有对象，就可以得出可靠的结论。但是在实际研究中，人们面对的通常是数量繁多、极为复杂的对象，这时想要考察全部对象就成为不可能任务，所以，在大多数情况下，人们使用的是不完全归纳。
不完全归纳指仅在前提中考察某类事物的部分对象，若这些被考察的对象具有（或不具有）某种共同属性，则可以推出该类事物都具有（或不具有）这种属性的结论。根据对象和属性之间是否具有因果关系，不完全归纳又可以分为简单枚举归纳和科学归纳两种类型。
简单枚举归纳，是考察某类事物中的部分对象都具有（或不具有）某种属性，从而推出该类事物中的所有对象都具有（或不具有）这种属性的逻辑思维方法。该类方法因为没有考察全部对象，无法判断是否有对象不具备该性质，所以得到的结论带有或然性。可以用增加样本数量，扩大考察范围等方法来提高结论的可靠性。简单枚举归纳的推理形式可以表示为：
S1是（或不是）P；
S2是（或不是）P；
S3是（或不是）P；
……
Sn是（或不是）P；（S1，S2，S3，……，Sn是S中的部分对象，并且在枚举过程中没有出现与之矛盾的情况）
所以，所有的S都是（或不是）P。
科学归纳，是通过分析某类事物中的部分对象与其属性之间具有因果关系，从而推出该类事物中的所有对象都具有这种属性的逻辑思维方法。科学归纳的推理形式可以表示为：
S1是（或不是）P；
S2是（或不是）P；
S3是（或不是）P；
……
Sn是（或不是）P；（S1，S2，S3，……，Sn是S中的部分对象，在枚举过程中没有出现与之矛盾的情况，且S与P存在因果关系）
所以，所有的S都是（或不是）P。
需要说明的是，因为不完全归纳在前提中只考察了某类事物的部分对象，所以其结论带有或然性，也就是说，即使前提中的每一个判断都是正确的，也不能保证推理的结论一定是正确的，只能说在一定程度上是正确的。为了提高推理结论的真实性，研究人员应该尽可能扩大考察对象的数量和范围，因为考察的对象越多，论证就越充分，结论的可靠性就越高。
（2）演绎推理
所谓演绎推理，是指运用逻辑证明或数学运算的方法，以一般原理为前提，推导出个别或特殊结论的逻辑思维过程。它是一种利用某类事物中所具有的一般属性来推断出该类事物中个别事物所具有的特殊属性的方法。
人们在得到对同类事物共同本质的认识后，会以此为依据，继续研究尚未认识的各种具体事物，找出其特殊本质，以进一步丰富和发展对这种共同本质的认识。演绎推理正是这样一个从一般到个别的过程，在情报研究中的作用主要表现为：它是获得新的认识的重要途径，是论证科学假说和理论的有力工具，是提出科学解释和预见的重要手段。
演绎推理一般分为三段论、假言推理和选言推理等形式。
三段论，是演绎推理中最普遍的一种形式，它是以两个直言判断为前提，借助于一个共同的概念，把这两个直言判断联结起来从而推导出结论（另一个直言判断）的演绎推理。在三段论中有三个概念：大项、小项和中项。大项和小项作为结论中的谓项和主项出现在结论当中，而不包含在结论中的、起到沟通大项和小项的关系作用的概念，即为中项。在两个前提中，包含大项的叫大前提，包含小项的叫小前提。三段论的推理形式可以表示为：
大前提：所有M是（或不是）P；
小前提：所有S是（或不是）M；
结论：所有S是（或不是）P。
假言推理，是以一个假言判断为前提的演绎推理。它首先提出一个假设性判断，这个判断包括前件和后件两个部分，通过顺次推出其后件或逆向推出其前件，来检验预先提出的假设性判断是否正确。如果推导过程顺利，则说明前提与结论之间存在逻辑关系，假设性判断即被证实为真；如果推导过程不合逻辑，则说明假设性判断不成立。假言推理分为纯假言推理和混合假言推理两种。纯假言推理的前提和结论都是假言判断；混合假言推理的大前提是假言判断，小前提和结论是直言判断。
选言推理，是以一个选言判断为前提的演绎推理。选言推理的大前提包括两个或两个以上的选言肢，根据选言肢是否相容可以将选言推理划分为相容选言推理和不相容选言推理两种形式。
相容选言推理是以相容选言判断为前提的推理，它的选言连接词为“或”，推理所遵循的原则是：如果小前提否定大前提的部分选言肢，那么结论就肯定是大前提的另一部分选言肢。其形式可以表示为：
大前提：P或Q；
小前提：非P（或Q）；
结论：所以，Q（或P）。
不相容选言推理是以不相容选言判断为前提的推理，它的选言连接词是“要么……要么……”。不相容选言推理所遵循的原则是：如果小前提肯定是大前提的一个选言肢，那么结论就否定大前提的其他选言肢；如果小前提否定大前提的除一个之外的其他选言肢，那么结论就肯定大前提的那个一未被否定的选言肢。其形式可以分别表示为：
大前提：要么P，要么Q；
小前提：P（或Q）；
结论：所以，非Q（或非P）。
大前提：要么P，要么Q；
小前提：非P（或非Q）；
结论：所以，Q（或P）。
比较就是对照各个事物，以确定其间差异点和共同点的逻辑方法。事物间的差异性和同一性是进行比较的客观基础。完全相同或完全不同的事物均无法进行比较。比较是人类认识客观事物、揭示客观事物发展变化规律的一种基本方法。有比较才能有鉴别，有鉴别才能有选择和发展。比较通常有时间上的比较和空间上的比较两种类型。时间上的比较是一种纵向比较，即将同一事物在不同时期的某一（或某些）指标（如产品的质量、品种、产量、性能、成本、价格等）进行对比，以动态地认识和把握该事物发展变化的历史、现状和走势。空间上的比较是一种横向比较，即将某一时期不同国家、不同地区、不同部门的同类事物进行对比，以找出差距，判明优劣。在实际工作中，时间上和空间上的比较往往是彼此结合的。在比较时，应注意以下几点：
第一，要注意可比性。所谓可比性，是指进行比较的各个对象具有共同的基础。它包括时间上的可比性、空间上的可比性和内容上的可比性三层含义。时间上的可比性是指所比较的对象必须是同期的，例如，国内外软件市场发展规模的比较应该是同一年份的比较；空间上的可比性是指在比较时要注意国家、地区、行业、部门等的差异，例如，在进行世界各地微机销量比较时，就不能简单地将西欧与美国、中国某个省进行比较；内容上的可比性是指在比较时要注意所比较的对象内容范畴的一致性。例如，在进行企业技术经济指标比较时，就不能把合格率与成材率、全员劳动生产率与生产工人劳动生产率等混为一谈。
第二，要确立一个比较的标准。比较必须要有一个客观可行的标准，没有标准就无法比较，即使比较了，也是表面的、非本质的、不可靠的。例如，将规模很小的乡镇企业与规模庞大的跨国企业集团进行比较，其间的差异点远多于共同点，比较的结果很难用于企业的实际决策。
第三，要注意比较方式的选择。不同的比较方式会产生不同的结果，并可用于不同的目的。例如，时间上的比较可反映某一事物在时间轴上的动态变化趋势，可用于预测未来；空间上的比较可找到不同比较对象之间的水平和差距，可帮助人们在科学决策、研究与开发、市场开拓时注意扬长避短、学习借鉴。
第四，要注意比较内容的深度。在比较时，应注意不要被所比较对象的表面现象所迷惑，而应该深入到其内在的本质深处。深入的程度越深，比较的结果就越精确、越有价值。例如，在进行某一时期各国自然资源占有情况的比较时，就不能简单地运用资源总储量这一指标，因为不同的国家人口数量是不一样的。比如，我国地大物博，不少资源的总储量名列世界前茅，但这些资源的绝对数量若和庞大的人口总数相比，则人均资源占有量排位就名落孙山。民谣“张家有财一千万，九个邻居穷光蛋，平均起来算一算，个个都是张百万”十分形象地说明了正确地运用比较方法的重要性。
在情报研究中，比较的应用是非常广泛的，如政策、规划的比较，科学技术发展历史、现状和走势的比较，科学技术发展条件的比较，企业技术经济指标的比较，技术经济方案的比较，市场营销状况的比较，人口、教育、城市化、生态环境、社会基本结构等的比较，竞争态势的比较，竞争潜力的比较等。这些比较既可以是在时间上的动态、纵向比较，也可以是在空间上的静态、横向比较；既可以是宏观上的比较，也可以是微观上的比较；既可以是定性的描述性比较，也可以是定量化色彩较浓的数据比较或图表比较。总之，在信息分析中，只要符合比较的基本规范，比较方法就可以以各种形式在各种场合应用。比较在情报分析中的作用主要体现在：
第一，揭示事物的水平和差距。通过比较，可以发现事物间本质上的异同，揭示国家、地区、行业、部门等当前的水平和差距，以便于扬长避短、相互借鉴或明确赶超目标。
第二，认识事物发展的过程和规律。通过对事物不同时期发展状况和水平的比较，可以认识事物的过去和现在，了解其发展轨迹，揭示其发展规律，判明其发展方向，以便于总结经验、吸取教训。
第三，判定事物优劣、真伪。通过比较不同的方案，可以明确优劣、真伪，从而为识别、判断和选择提供依据。
2.1.2 引文分析法
在科学文献体系中，科学文献之间并不是孤立的，而是相互联系的。科学文献的相互关系突出地表现在文献的相互引用方面。大家知道，一篇文章或一本著作在编写过程中，一般都需要参考其他有关文献。因此，在发表科学论文或著作时，作者往往采用尾注或脚注等形式列出其“参考文献”或“引用书目”。这样就形成了科学文献之间的引用与被引用的关系，引用文献是科学文献的基本属性之一，科学文献的相互引用关系是引文分析的主要依据。
所谓引文分析（Citation Analysis），就是利用各种数学及统计学的方法和比较、归纳、抽象、概括等逻辑方法，对科学期刊、论文、著者等各种分析对象的引用与被引用现象进行分析，以便揭示其数量特征和内在规律的一种文献计量分析方法[24]。
科学文献的引用与被引用，说明了科学知识和情报内容的继承和利用，标志着科学的发展。科学文献的作者总不会在论文中无缘无故地引用与其论述主题完全无关的文章。文献的相互引用有多方面的原因，一般来说有以下15种：
●对开拓者表示尊重；
●对有关著作给予荣誉；
●核对其所用的方法及仪器；
●提供背景阅读材料；
●对自己的著作予以更正；
●对别人的著作予以更正；
●评价以前的著作；
●为自己的主张寻求充分的论证；
●提供研究者现有的著作；
●对未被传播，很少被引或未被引证的文献提供向导；
●鉴定数据及物理常数等；
●核对原始资料中某个观点或概念是否被讨论过；
●核对原始资料或其他著作中的起因人物的某个概念或名词；
●承认他人的著作或概念；
●对他人的优先权要求提出争议。
从根本上说，文献的相互引用是由科学本身的发展规律和研究活动规律所决定的。科学学的研究反复表明，科学知识具有明显的累积性、继承性；任何新的学科或新的技术，都是在原有学科或技术的基础上分化、衍生出来的，都是对原有学科或技术的发展；也就是说，科学技术的发展是连续的。同时，由于科学的统一性原则，现有的各个学科之间都是彼此联系、相互交叉、相互渗透的。因此，任何一项科学研究，都必须在前人成果的基础上，吸取他人的经验来进行。这样，作为科学知识的记录和科研成果的反映的科学文献也必须是相互联系的。在创作科学论文时，作者不可避免地要引用其他有关的文献，为论证自己的观点寻找依据，查考资料。在发表科学论著时，作者列出其所引用过的参考文献，一方面是为了说明引用资料的出处，以强调其可靠性；同时也便于读者查考、核对，或在此基础上进行更深入的研究；另一方面也说明作者讲究科学道德，尊重他人劳动。这都是科学活动中必须遵循的行为准则。由此看来，科学文献的相互引用是科学发展规律的表现，也是科学活动中普遍存在的一种必然现象。
利用引文分析方法进行研究时，一般都有以下几个基本步骤：
[1]选取统计对象。根据所要研究的学科的具体情况，选择该学科中有代表性的较权威的杂志，确定若干期及若干篇相关论文作为统计的对象。
[2]统计引文数据。在选取的若干篇论文中，分项统计每篇论文后面引文的数量，引文的出版年代、语种、类型，论文作者的自引量等。统计项目可根据具体的研究目的和要求，灵活掌握，自行确定。或者直接从《科学引文索引》等工具中，选取有关的引文数据，作为引文分析的基础。
[3]引文分析。在获取的引文数据基础上，根据研究的目的，从引文的各种指标或其他不同的角度进行分析。例如，引文量的理论分布分析；引文量的集中、离散趋势分析；引文量随时间增长规律的分析；引文的主要指标分析，包括自引量、引文语种、文献类型、年代、国别等项目的分析。
[4]做出结论。根据引文分析原理和其他一般原则进行判断和预测，从而做出相应的分析结论。
在引文分析的基本步骤中，引文统计是关键的一环。我们无论采用哪种类型的引文分析，都必须在引文统计数据的基础上进行。因此，引文统计是引文分析的前提。
在进行引文统计，搜集引文数据时，首先必须选准统计对象，即可提供引文资料的文献源。可供引文统计时利用的文献源有许多种，例如，述评性期刊以及其他基本出版物等；还可以直接从原始期刊中的论文来统计引文数据。
目前，最为有用的可供进行引文分析的工具主要是美国《科学引文索引》（SCI）和《期刊引证报告》（JCR）以及《中国科学引文索引》等。事实上，也只有引文索引能够反映科学论文之间的引用和被引用关系；只有期刊引证报告能够反映期刊之间的引用和被引用关系。在进行引文分析时，可根据分析所要达到的目的和要求，选择适当的工具作为统计分析的对象。
测定学科的影响和重要性。通过文献引用频率的分析研究可以测定某一学科的影响和某一国家某些学科的重要性。
[1]研究科学结构。科学引文与被引文之间往往有着学科内容上的联系。通过引文聚类分析，特别是从引文间的网状关系进行研究，能够探明有关学科之间的亲缘关系和结构，划定某学科的作者集体，分析推测学科间的交叉、渗透和衍生趋势，还能对某一学科的产生背景、发展概貌、突破性成就、相互渗透和今后发展方向进行分析，从而揭示科学的动态结构和某些发展规律。
[2]研究学科情报源分布。通过文献间的相互引证关系，分析某学科（或专业）文献的参考文献的来源和学科特性，不仅可以了解该学科与哪些学科有联系，而且还能探明其情报的来源及分布特征，从而为制订本学科的情报管理方案和发展规划提供依据。
[3]研究情报用户的需求特点。利用引文分析法进行情报用户研究是一种重要途径。根据科学文献的引文可以研究情报用户的情报需求的特点。一般来说，附在论文末尾的参考文献是用户（作者）所需要和利用的最有代表性的主要文献。因此，从引文的特点，可基本上反映出用户利用正式渠道获得情报的主要特点。尤其是某特定的情报中心对其所服务的用户所发表的论文的引文分析，更具有直接的指导意义。
[4]科学水平和人才的评价。通过对科学文献的被引率和持续时间等指标分析，可以对有关国家或学术机构的科学能力和学术水平进行比较和评估。在人才评价方面，也常采用引文分析方法。这是因为某著者的论文被别人引用的程度可以是衡量该论文的学术价值和影响的一种测度。同时，也从科研成果被利用的角度反映了该著者在本学科领域内的影响和地位。因此，引文数据为人才评价提供了定量依据。
[5]确定核心期刊。引文分析法是确定核心期刊的常用方法之一。这种方法的主要特点是从文献被利用的角度来评价和选择期刊，比较客观。加菲尔德通过引文分析，研究了文献的聚类规律。他将期刊按照其被引用率的次序排列，发现每门学科的文献都包含有其他学科的核心文献。这样，所有学科的核心文献加在一起就可构成一个科学整体的、多学科的核心文献，而刊载这些核心文献的期刊不过1000种左右。
[6]研究科学交流和情报传递规律。利用科学文献的“引文链”和“引文网络”研究情报流的方向、过程、特点和规律，从而分析科学发展的历史和规律，研究文献老化和情报利用规律。
2.1.3 社会网络分析
社会网络分析法是在人类学、心理学、社会学、数学以及统计学等领域中发展起来的，已经经历了70多年的历史。至今，社会网络分析法已经形成了一系列专有术语和概念，被广泛应用于社会学研究中，成为社会科学研究的一种新的范式。作为一种非常有用的方法，社会网络分析法早已突破了社会学领域的范围，为其他领域的学者所采用。一直善于借助其他学科研究方法为自身所用的情报学领域也开始关注这一有效的研究方法，并取得了一些成果。
“社会网络”指的是社会行动者（Actor）及其间的关系的集合。也可以说，一个社会网络是由多个点（社会行动者）和各点之间的连线（行动者之间的关系）组成的集合。社会网络中所说的“点”是各个社会行动者，而社会网络中的“边”指的是行动者之间的各种社会关系。关系可以是有向的，也可以是无向的。同时，社会关系可以表现为多种形式，如人与人之间的朋友关系、上下级关系、科研合作关系等，组织成员之间的沟通关系，国家之间的贸易关系等。社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）就是要对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究，是社会网络理论中的一个具体工具。
图论是社会网络分析的基础数学理论之一，社会网络的形式化描述可分为社会关系网络图及社会关系矩阵。在图论中，网络可以分为有向网络和无向网络。因此，社会关系网络也可以分为有向和无向两种。社会关系网络图由一组节点N=｛n1，n2，……，nk｛及节点间的连线L=｛l1，l2，……，lm｛所组成。在无向网络中，节点之间的连线是没有方向的，用直线表示，如图2-1所示。
图2-1 社会关系网络图（无向）
在有向网络中，节点之间的连线是有方向的，用带箭头的直线表示，图2-2就是一个简单的有向网络图。
图2-2 社会关系网络图（有向）
用网络图的方式表现社会关系比较直观，可以很清晰地观察社会网络的成员及他们之间的关系。但是当所研究的社会网络规模比较大时，社会关系网络图将变得十分复杂。同时，这种表达方式也不利于对社会关系进行定量分析，而社会关系矩阵则可以避免这种弊端。社会关系矩阵是由社会关系网络图转换而来的，矩阵元素表示行为者之间的关系。社会关系矩阵的表达形式比较规范，利于计算机进行处理，是计算机存储及进行定量分析的基础。
为了简单明了地说明问题，下面就以无向网络为例。假设在该无向社会网络关系中，仅考虑行动者之间有无关系，而不考虑关系的强度，因此用1表示两者之间存在某种关系，而0表示两者之间不存在某种关系。表2-1是由图2-1转换而来的简单的社会关系矩阵，从中可以看出，用二值表示的无向网络关系的矩阵是对称矩阵。
表2-1 社会关系矩阵
经过多年的发展，社会网络分析法已经形成了比较完整的理论体系，涉及的概念和术语很多，这里仅解释几个重要概念。
[1]度数。在社会网络图中，如果两个点由一条线相连，则称这两个点为“相邻的”。与某点相邻的那些点称为该点的“邻点”，一个点ni的邻点的个数称为该点的“度数”（Nodal Gegre），记做d（ni），也叫关联度。在无向网络中，一个点的度数就是与该点相连的线的条数。在有向网络中，点的度数分为点入度和点出度。一个点的点出度是网络中以该点为起点的有向边的数目，点入度是网络中以该点为终点的有向边的数目。
[2]密度。密度（Density）是社会网络分析最常用的一种测度，是图论中一个得到广泛应用的概念。密度是网络中实际存在的关系数目与可能存在的最多关系数目之比。如果一个网络的密度为1，则意味着该网络中的每个点都和其他点相连，反之，若该网络的密度为0，则意味着该网络中任何点都不相连。密度表达的是网络中点之间关系的紧密程度。对一个规模确定的网络来说，点之间的连线越多，则该图的密度越大。
[3]捷径。捷径（Geodesics，也译为测地线）即两点之间最短的途径。在图2-1中，a-f-b, a-f-e-b, a-f-e-d-c-b都是途径。a-f-b经过了2条线，a-f-e-b经过了3条线，而a-f-e-d-c-b则经过了5条线，因此a-f-b为从a到b的捷径。
[4]距离。两点之间的捷径的长度叫作两点之间的距离。因此图2-2中a和b之间的距离为2。如果两点之间不存在途径，即两点之间不存在直接关系，也不能通过其他点建立其联系，则称两者之间的距离是无限的。
[5]关联图。如果在一个网络图中，在任何一对节点之间都存在途径使之相连，则此图是关联图（Connected Graph）。图2-1就是一个关联图。如果一个图不是关联的，则称之为“不关联图”（Dis-connected Graph）。
基于文献的情报研究领域内有关社会网络的研究主要集中在两个方面：合著网络的研究以及引文网络的研究。
●合著网络研究。合著网络方面的研究成果比较多。在这些研究成果中，作者往往根据各自的研究目的选取一定范围的学者，或者是某一数据库中有关一个特定主题的所有文献的作者，或者是一个专业数据库中所有文献的作者。在构建社会网络时，将这些作者作为网络中的节点，而作者之间的合著关系则构成作者之间的连线，然后应用社会网络分析法对合著网络进行分析。
●引文网络研究。大多数情报学家对引文分析都很熟悉，但是对社会网络分析比较陌生。不过网络分析人员的出发点是“社会结构可以用网络来表示——用一组节点和一组关系来表示他们之间的交互”。这种方法和引文分析家所使用的方法是一致的。因此，引文分析学者得出的结论是，社会网络分析将扩展他们的研究方法。由于认识到这一点，国外很多学者都积极应用社会网络分析法进行引文分析，取得了丰富的研究成果。
从国内已有的研究成果来看，情报学领域应用社会网络分析法的学者和文献日益增多，涉及的主题包括社会网络在竞争情报中的应用、图书馆资源配置，在互联网中的应用等。
●在竞争情报中的应用。主要是使用社会网络分析法分析人际网络在竞争情报中的应用。这方面最早的文献是包昌火等人的《社会网络分析》。这篇文献在描述人际网络基本内容的基础上，论述了人际网络的构建和分析，为人际网络在竞争情报中的应用提供了理论和方法指导[25]。除此之外，在其他文献中，有些文献侧重于理论研究，如研究基于不同社会网络理论的企业人际情报网络模型及其构建策略；有些文献则侧重于实证分析，比如对竞争对手企业的人际网络的分析。
●在知识管理方面的应用。这方面的研究成果集中于探讨社会网络理论与知识管理的关系，研究如何应用社会网络理论和社会网络分析法促进组织中的知识共享，特别是隐性知识的共享[26]。
2.1.4 统计分析法
任何事物都是由“量”和“质”构成的，而任何事物的发展规律又都在这两个方面表现出来。统计则是从事物的量和质的辩证统一中主要研究其数量规律的，因此，统计学有着普遍的适用性。目前，它已广泛应用于许多学科领域和工作部门。“统计”一词起源于拉丁语“status”，意指各种现象的状态和情况。现在提到“统计”，一般是指统计资料、统计工作和统计学这三个既有联系又有区别的概念。所谓统计资料，是指反映大量现象的特征和规律性的数字资料；统计工作则是搜集、整理和分析统计资料并进行推论的工作。统计资料是统计工作的结果，而统计学则是整个统计工作在理论上的概括和升华。统计学是一门研究统计的原理和方法的学问，其基本内容是对研究对象的数据资料进行调查、归纳、分析和解释，并据以揭示其数量特征和客观规律。就其性质而言，统计学属于应用学科或方法论。一般来说，统计学方法的功能可以概括为三个方面：[1]认识和改造事物的重要工具；[2]科学管理的有力武器；[3]宏观控制和微观调节的必要手段。常用的统计分析法有回归分析法、时间序列法等。
回归分析是处理两个或两个以上变量之间依赖关系的一种数学方法。它不仅提供了建立变量之间依赖关系的数学表达式（通常称为经验公式）的一般途径，而且通过计算对所建立的经验公式的有效性进行分析，使之能有效地用于预测和控制。目前，这一方法已在情报研究领域获得广泛的应用。
[1]一元线性回归。一元线性回归方程参数的求解信息分析的对象及其影响因素通常牵涉许多变量，这些变量之间常常存在各种各样的相关关系，如价格与需求、收入与支出、投资与收益等。一元线性回归分析法主要用于研究两个变量之间的线性相关关系。
[2]多元线性回归。一元线性回归分析讨论的回归问题只涉及了一个自变量，但在实际问题中，影响因变量的因素往往有多个。因此，在许多场合，仅仅考虑单个变量是不够的，还需要就一个因变量与多个自变量的联系来进行考察，才能获得比较满意的结果。这就产生了测定多因素之间相关关系的问题。研究在线性相关条件下，两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一元线性回归模型类似，只是在计算上更为复杂，一般需借助计算机来完成。
具体地说，多元线性回归分析主要解决以下几方面的问题：
[1]确定几个特定的变量之间是否存在相关关系，如果存在的话，找出它们之间合适的数学表达式；
[2]根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个变量的取值，并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度；
[3]进行因素分析。例如，在对于共同影响一个变量的许多变量（因素）之间，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，这些因素之间又有什么关系等等。
所谓时间序列，就是具有均匀时间间隔的各种社会、自然现象的数量指标依时间次序排列起来的统计数据。时间序列分析是通过对历史数据变化的分析，来评价事物的现状和估计事物的未来变化。这种方法在科学决策、R&D和市场开拓活动中的许多场合有广泛的应用，如市场行情分析、产品销售趋势预测等。
时间序列亦称为动态数列或时间数列（Time Series），就是把反映某一现象的同一指标在不同时间上的取值，按时间的先后顺序排列所形成的数列。对事物从时间序列的角度来分析可以描述事物在过去时间的状态，分析事物发展变化的规律，对事物的发展变化趋势进行预测。
时间序列数据按性质不同可分为绝对数、相对数和平均数时间序列数据。数据是客观事物发展变化的记载，因此作为研究基础的数据必须具备真实性（包括数据的客观性和代表性）、可比性（包括时间区间、总体范围大小选择的一致以及指标内容和计算方法的统一）。这些都是研究的前提。在情报研究中，应用时间序列法可以研究现状和未来。通过对历史数据变化的分析，可以评价事物的现状和估计事物未来的变化。
时间序列分析与因果分析不同，它不需要知道影响变量的因素，也不去寻求因果关系，只要有足够的历史统计数据可以用来构成一个合理长度的时间序列，就可以采用时间序列分析方法。时间序列分析主要用于系统描述、系统分析、预测未来、决策控制等。
2.1.5 专家调查法
头脑风暴法（Brain Storming）是借助专家的创造性思维来探索事物发展变化的未知或未来状态的一种直观预测方法。这种方法的原意是指精神病患者在疾病发作时的胡言乱语，后转用来指无拘无束、自由奔放地思考问题。头脑风暴法早在20世纪50年代就在国外得到普及，甚至被看作是一种万能的方法。20世纪60年代后，随着运筹学和决策学的发展，这种方法开始从作为“找到决策捷径的最重要思想和方法来源”[27]，变为分析和决策时的一种辅助工具。但尽管如此，在20世纪70年代，这种方法仍然在预测方法中占有8.1%的比例（德尔菲法为5.5%）。头脑风暴法一般用于对战略性问题的探索，例如，美国国防部曾邀请50名专家，就美国制定长远科技规划的工作文件，举行了为期两周的头脑风暴会议。其任务是首先向与会专家分发事先准备好的工作文件，然后由专家进行质疑和提出建议，最后通过讨论将工作文件变为协调一致的报告。通过这次会议，原有文件中的结论只有1/4左右被认为仍然有效，其他结论都被修改了。
（1）头脑风暴法的类型
按智能结构划分，头脑风暴法可分为个人头脑风暴法和集团头脑风暴法。其中，个人头脑风暴法通过专家个人的创造性思维来探索事物发展变化的未知或未来状态。它一般是在一个偶然的场合，某专家由于受到外界的刺激而萌发出一种富有创见的想法，或者找到了解决某一问题的办法；集团头脑风暴法通过专家集体（即头脑风暴会议）的创造性思维来探索事物发展变化的未知或未来状态。这种方法的优点是：通过信息交流和相互启发，使专家们的思维产生“共振”和“组合效应”，从而达到相互补充的效果。
按性质划分，头脑风暴法可分为直接头脑风暴法和质疑头脑风暴法。其中，直接头脑风暴法就是组织专家对所要预测的课题，各持己见地进行对话，以便集思广益；质疑头脑风暴法又称破坏头脑风暴法，它以头脑风暴会议的方式来进行，主要用来对过去已制定的计划、方案或工作文件提出异议或评论，如论证其无法实现的理由，指出限制其实现的因素，提出排除这些限制性因素的措施等。其常用句式为：“这样是不可能的，因为……如果要使其可行，必须利用……”经过专家质疑，往往可以有效地去掉不合理或不科学的部分，补充不具体或不全面的部分，使计划、方案或工作文件趋于完善。前面提到的由美国国防部主持的头脑风暴会议，所采用的就是质疑头脑风暴法。
（2）头脑风暴会议的组织原则
除了偶发性的个人头脑风暴外，我们在绝大多数场合里所说的头脑风暴法是指以头脑风暴会议为基础的集团头脑风暴法。根据国外经验，为了在头脑风暴会议上创造一种无拘无束、自由奔放的环境，激发专家的创造性思维，达到预期的效果，组织头脑风暴会议时应注意遵守以下原则：
[1]会议的组织领导工作一般由熟悉研究对象和头脑风暴法的信息分析人员来承担。这些人员可以在会上引导与会专家迅速进入自由讨论的活泼氛围，围绕主题开展讨论，激发创造性思维灵感。在会后也可以迅速、熟练地进行数据处理。
[2]专家的选择经验表明，专家的人数一般以5至15人为宜。人数少了，难以形成必要的头脑风暴气氛；人数多了，组织者难以控制会议局面。专家的选择要与预测的对象相一致，通常由方法论专家（如信息分析专家）、专业领域专家、专业领域高级分析专家和具有较高推断思维能力的演绎专家共同组成。这些专家最好是互不认识的；如果是彼此认识的，则应从同一职称或级别中挑选。在会议上不公布专家的单位、年龄、职称或职务等信息。
[3]会议讨论的时间一般以20至60分钟为宜。如果要讨论的问题较多，可以多召集几次会议。
[4]会议的氛围。组织者在会议的一开始就要注意创造一种良好的、使专家能够真正自由发挥的环境。为此，会议一般采用“圆桌会议”，组织者要事先说明有关事项，使专家消除思想上的顾虑，做到知无不言、言无不尽。为了保证有上述会议氛围，会议一般事前约法三章：一是思想自由奔放，想到什么说什么，不要求全面系统；二是讨论中各说各的，不评论别人的意见，不互相争论；三是联系别人的思路，结合或改善别人的意见，多提方案或者建议。
（3）头脑风暴法的优点和缺点
头脑风暴法是一种即兴的直观预测方法，我们仍以集团头脑风暴法为例介绍其优点和缺点。集团头脑风暴法的优点表现在：[1]通过信息交流，有利于捕捉瞬间的思路，激发创造性思维，产生富有创见性的思想“火花”。[2]通过头脑风暴会议，获取的信息量大，考虑的因素多，所提供的计划、方案等也比较全面和广泛。
集团头脑风暴法的缺点表现在：[1]它是专家会议调查的一种类型，因而具备专家会议调查法的一些缺陷，如专家缺乏代表性，易受“权威”、会议“气氛”和“潮流”等因素的影响，易受表达能力的限制等。[2]由于是即兴发言，因而普遍存在着逻辑不严密、意见不全面、论证不充分等问题。由于集团头脑风暴法具有以上缺点，因此在实际应用时要注意扬长避短，如在组织头脑风暴会议时严格遵循有关原则、严格做好专家的遴选工作、提交必要的背景性材料、会后再走访专家了解详情等。此外，也可以将集团头脑风暴法同其他信息分析方法结合起来使用，这样可以达到相互印证的目的。
德尔菲法是系统分析方法在意见和价值判断领域内的一种有益延伸，是在专家个人调查法和专家会议调查法相结合的基础上产生的一种新型专家预测法。
德尔菲法是早期的专家预测（调查）法在多年的实践过程中发展而来的，专家预测法是利用专家的知识、经验和创造性逻辑思维，由专家通过调查研究对问题作出判断、评价和预测的一种直观预测法。随着社会的进步，科技的发展，信息量的迅速增长，社会活动的影响因素越来越多，各种人为的因素使社会活动日益复杂，从事社会活动的管理人员也越来越注重“专家”在预测和决策中的作用。在许多情况下，只有依靠专家才能作出判断和评估，因此，专家预测法也伴随着社会的发展逐步成熟起来，由专家个人调查法、专家会议调查法发展到了德尔菲法。
（1）德尔菲法的特点
调查咨询并统计专家意见得到预测结果，是早期专家预测法的发展和完善，具有匿名性、反馈性和统计性三个基本特点。
[1]匿名性。与专家会议调查面对面的讨论形式不同，德尔菲法采用匿名调查表形式向专家进行调查咨询，参加预测的专家之间互不公开身份，不见面。德尔菲法的匿名性保证了专家在预测过程中的独立性，避免各种心理因素对专家造成的影响。专家可以充分地发挥自己的主观判断能力，大胆地发表个人的观点，很大程度上保证了预测结果的可靠性。
[2]反馈性。多轮反馈是德尔菲法的核心。考虑到每个专家特有的知识结构和主观判断能力的局限性对预测结果的影响，德尔菲法采取多轮反馈的形式，经过多次发放和回收调查表，并将必要的统计数据反馈给专家，使专家之间通过反馈信息进行交流，了解到其他专家的看法，相互启发，再进一步做出评价和判断。反馈在保证专家独立思考的基础上，通过问卷形式开辟了专家之间的沟通渠道，既避免了专家个人调查法的片面性，同时又避免了专家会议调查法中心理因素对专家的影响，是预测结果全面性的保证。德尔菲法反馈是受控的，即引导专家围绕预测目标就答，防止出现偏离中心目标的情况。
[3]统计性。德尔菲法对回收的专家意见采用一定的统计方法进行分析和描述，由于每一轮调查表的数据都来自于多个专家，组织人员有必要将这些分散的数据进行归纳和整理，并进行统计处理，以概率的形式反映出专家意见的集中程度和协调程度，并将其反馈给专家，使专家们对预测结果产生明确的定量的认识。组织人员也需要根据统计数据，对预测结果的有效性进行评价。
综上所述，德尔菲法为专家提供了足够的空间和时间进行独立思考，为专家之间的信息交流开辟途径，既能充分利用专家个人的知识和经验，又能最大限度地发挥专家集体的智慧，是一种比较科学的以专家为信息索取对象的调查方法。
（2）德尔菲法的用途
德尔菲法的预测结果是专家意见的统计分布，是由众多专家根据其知识和经验对研究对象做出的判断。就其本质而言，德尔菲法是建立在专家们的知识经验和主观判断能力的基础之上的，因此，德尔菲法特别适用于以下两类课题：
第一，缺乏历史数据，缺乏自身固有的发展规律的领域。由于没有情报资料和历史数据的支持，情报人员无法获得有关研究对象发展变化的规律和目前的状态，信息的缺乏导致预测工作无法继续进行，这时，只能依靠该领域的专家们，凭借他们的知识和经验作出判断和预测。
第二，预测对象的发展很大程度上取决于非技术因素领域（如社会、经济、科学技术）的发展，较多地受到社会的、政治的、人为的因素影响，这些非技术因素的重要性往往超出该领域本身的发展因素。此时，情报人员仅仅依赖于历史数据，或其他方法很难对研究对象做出正确的评价和预测。德尔菲法却是这种情况下最有效的定量分析方法，借助于专家的知识和经验，凭借其专业敏感性和专业的判断思维，对研究对象进行分析、评价和预测。
德尔菲法不仅用于科技预测，还广泛用于政策制定、经营预测、方案评估、战略研究等方面。
德尔菲法突破了传统的数量分析限制，使一般问题用定量化方法处理，为合理地制定决策开阔了思路。德尔菲法能够对未来发展中可能出现和期待出现的前景做出概率估计，为决策者提供多方案选择的可能性，深受长远规划者和决策者的重视，是一种重要的规划决策工具。
对于社会公共管理领域，政策和人为的努力时时刻刻影响着社会活动，全面的、详细的历史数据也经常会因为种种原因无法获得。因此，德尔菲法在该领域内的预测和决策中占有举足轻重的地位。采用德尔菲法进行评价和预测，主要用于以下五个方面：
[1]预测达到某一目标的条件、途径、手段及其相对重要程度；
[2]预测某一事件实现的时间；
[3]评价某方案在总体方案中的最佳比重；
[4]预测某事物的发展趋势和在未来某时间所能达到的状态、性能等；
[5]对方案、技术、产品等做出评价，或对若干备选方案、技术、产品评价出相对名次，选出最优者。
2.1.6 层次分析法
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是美国运筹学家、匹兹堡大学教授萨蒂（T.L.Saaty）于20世纪70年代中期提出来的一种实用的多准则评价方法。该方法是一种系统化、层次化的分析方法，体现了人类思维活动的基本特征和发展过程（即分解、判断、排序和综合）。
层次分析法是一种具有新意的专门方法，特别是在解决多目标决策问题方面占有优势，目前已广为世界各国所采用。在情报研究中，层次分析法正呈现出勃勃生机，具有非常广阔的应用领域和应用前景。
层次分析法是一种定性与定量完美结合的半定量方法。它根据人类的辩证思维过程，首先将一个复杂的研究对象划分为递阶层次结构，同一层的各元素具有大致相等的地位，不同层次元素间具有某种联系；再对单层次的元素构造判断矩阵以得出层次单排序，并进行一致性检验；最后，为了计算层次总排序，采用逐层叠加的方法，从最高层次开始，由高向低逐层进行计算，推算出所有层次对最高层次的层次总排序值。对每一层的递推，都必须作相应的层次总排序的一致性检验。
AHP大体经过六个步骤：[1]明确问题；[2]建立层次结构；[3]构造判断矩阵；[4]层次单排序；[5]层次总排序；[6]一致性检验。其中后三个步骤在整个过程中需要逐层进行。
（1）明确问题
为了运营AHP进行系统分析，将所包含的因素分组，每一组作为一个层次，按照最高层、若干有关的中间层和最底层的形式排列起来。对于决策的问题，通常可以划分为下面几类层次。
最高层：它表示解决问题的目的，即AHP所要达到的目标。
中间层：它表示采用某种措施和政策来实现预定目标所涉及的中间环节，一般又分为策略层、约束层、准则层等。
最底层：便是解决问题的措施或政策。
标明上一层与下一层元素之间的联系。如果某个元素与下一层次所有元素均有联系，那么称这个元素与下一层次存在完全层次关系。经常存在不完全层次关系，即某个元素只与下一层次的部分元素有联系。层次之间可以建立子层次。子层次从属于主层次的某个元素，它的元素与下一层次的元素有联系，但不形成独立层次，层次结构往往用结构图形式表示。
（2）构造判断矩阵
任何系统分析都以一定的信息为基础。AHP的信息基础主要是人们对每一层次各元素的相互重要性给出的判断，这些判断用数值表示出来，写成矩阵形式，即所谓判断矩阵。判断矩阵是AHP的出发点。构造判断矩阵是AHP的关键一步。
判断矩阵表示针对上一层次某元素，本层次有关元素之间的相对重要性。假定A层中元素Ah，与下一层次中元素B1，B2，B3，……，Bn有联系，我们构造的判断矩阵取下面形式：
其中，bij表示对于Ah而言，Bi对Bj相对重要性的数值表现形式，通常bij取1，2，3，……，9，及它们的倒数，其含义为：
1：表示Bi和Bj一样重要；
3：表示Bi比Bj重要一点；
5：表示Bi比Bj重要；
7：表示Bi比Bj重要得多；
9：表Bi比Bj极端重要。
它们之间的数2、4、6、8及各数的倒数有相应的类似意义。显然任何判断矩阵都满足：
因此，对于n阶判断矩阵我们需要对n（n-1）/2个元素给出数值。
（3）层次单排序
所谓层次单排序是指根据判断矩阵计算对于上一层某元素而言，本层次与之有联系的元素的重要性次序的权值。它是对层次所有元素针对上一层次而言的重要性进行排序的基础。
层次单排序可以归结为计算判断矩阵的特征和特征向量问题，即对判断矩阵B，计算满足BW=λmaxW的特征根与特征向量。式中λmax为B的最大特征根，W为对于λmax的正规化特征向量，W的分量Wi即是相应元素单排序的权值。为检验判断矩阵的一致性，需要计算的一致性指标CI，定义：
显然，当判断矩阵具有完全一致性时，CI=0。λmax-n越大，CI越大，矩阵的一致性越差。为判断矩阵是否具有满意的一致性，需要将CI与平均随机一致性指标RI进行比较。对于1—9阶矩阵，RI为
对于一、二阶判断矩阵，RI只是形式上的，按照我们对判断矩阵所下的定义，一阶、二阶判断矩阵总是完全一致的。当阶数大于2时，判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR=
，当CR＜0.10时，判断矩阵具有满意的一致性，否则就需要对判断矩阵进行调整。
（4）层次总排序
利用统一层次中所有层次单排序的结果，就可以计算针对上一层次而言本层次所有元素重要性的权值，这就是层次总排序。层次总排序需要从上到下逐层顺序进行，对于最高层下面的第二层，其层次单排序即为总排序。假定上一层次所有元素A1，A2，A3，……，Am的总排序已完成，得到的权值分别为a1，a2，a3，……，am，与ai对应的本层次元素B1，B2，B3，……，Bn单排序结果为bi1，bi2，……，bin。这里，若Bi与Ai无关，则bij=0，我们有如下的层次总排序表：
显然
即层次总排序仍然是归一化正规向量。
（5）一致性检验
为评价层次总排序的计算结果的一致性，需要计算与层次单序类似的检验量：
CI：层次总排序一致性指标；
RI：层次总排序随机一致性指标；
CR：层次总排序随机一致性比例。
它们的表达式分别为：
式中CIi为与ai对应的B层次中判断矩阵一致性指标。
式中RIi为与ai对应的B层次中判断矩阵的随机一致性指标。
同样CR≤0.10时，我们认为层次总排序的计算结果具有满意的一致性。
2.1.7 内容分析法
20世纪初，人们提出在常规性阅读文献以获得理解之外，还可采用量化的统计学方法对文献的内容进行系统、客观的分析和解释。这导致了内容分析法（Content Analysis）的提出。内容分析法是一种对研究对象的内容进行分析，透过现象看本质的科学方法。内容分析法是对文献内容进行系统的量化统计和分析的一种专门方法，其目的一般是弄清或测度文献中本质性的事实或趋势。
[1]统计性。内容分析法是对大量样本进行特征识别的系统方法，具有统计性。在内容分析法操作过程中，需要运用各种统计学方法和工具对所设计和定义的分析单元出现的频次进行统计分析。通过规范性的频数统计，反映统计意义上的相关性。
[2]系统性。内容分析法是一种对大量样本进行特征识别的系统分析方法。在分析过程中，要求按照科学的抽样规则对所分析的对象进行抽样，制定合理的分析框架，尽量做到全面性、体系性、连续性和代表性相结合。一般情况下，少量的、零散的资料不能作为分析的依据。
[3]客观性。内容分析法强调用事实和数据说话。为此，一旦分析目的和范围确定，就必须按照严格的程序进行，避免人为因素的干扰，做到客观、公正。内容分析必须基于明确和一致的规则进行。
内容分析法虽然是一种卓有成效的研究方法，但也存在一些局限性，主要体现在：
被研究的文献需具备形式化和统计性两个条件。其中，前者是指能从文献中抽出便于可靠统计的、具有语义特征的分析单元；后者是指要有一定数量的具备统计意义的文献。
该方法运用的背景是归纳法。即研究工作不可能超越和脱离所分析的文献。该方法不是一种发挥想象力的开放式方法。
该方法实施的工作量大，投入时间较长，一般需要采用计算机辅助分析工具。
内容分析法是一种从公开资料中萃取秘密信息的方法，可以揭示出隐性的、具有重要利用价值的信息内容。就内容分析法所采用的原始素材而言，既可以是文字形式的，也可以是非文字形式的（如电视和广播节目、影片、演讲录音或录像等）。事实上，在内容分析法中，一些不起眼的信件、日记、报纸文章、会议记录、实况新闻报道、影片、电视广播节目、网上资料等公开资料，都可以作为分析的对象。
从研究思路来看，内容分析法大体上沿着“确定目的—选择样本—定义分析单元—制定分析框架—频数统计—结论汇总”的流程展开，在这一流程中，通常还隐含着建立假设和检验假设的环节，如图2-3所示。
图2-3 内容分析法的流程
[1]确定目的。内容分析的首要环节是明确分析的目的，这是后续各环节实施的基础。
[2]选择样本。样本一般通过抽样的方式获得。样本力求信息量大，连续性强，与分析目的对应性好，便于统计分析，并尽可能是分析人员所熟悉和方便获取的。
[3]定义分析单元。分析单元是内容的“指示器”。一般先依据目的确定分析范畴，即确定符合目的要求的最一般的关键性概念。确定范畴时应避免两个极端：过大的范畴可能使分析结果表面化和简单化；过细的范畴造成几乎重复原文。范畴选择之后，再明确相对应的分析单元。在工作量许可的情况下，分析单元应尽量细化。分析单元是不再细分的测度单位。例如，文献中的词以及意义独立的词组、简单句、段、意群、篇等，均可视作分析单元。其中，词是最小的分析单元。在复杂的内容分析中，可同时采用多种分析单元。
[4]制定分析框架。该环节是内容分析法取得成功的关键。要求分析人员根据分析目的和分析单元，确定有意义的逻辑结构。其基本出发点是使分析单元的测度结果能反映和说明实质性的问题。例如，用图书馆中通用的主题词表作词频分析有时意义不大，原因在于通用的主题词表并不是为分析专门问题而设计的。
[5]频数统计。频数统计是一种规范性、烦琐性的操作，包括计数和数据处理，需要通过大数量的统计反映统计意义上的相关性。这二环节通常需要计算机辅助。在内容分析中，词频统计最具有代表性。
[6]结论汇总。在统计处理和分析的基础上得出结论，对结论的可靠性、适用性进行评价，并做出必要的说明。
2.1.8 竞争情报常用研究法
定标比超法，又称为标杆法、对标法、基准法，其基本思想是通过规范且连续的比较分析，帮助企业寻找、确认、跟踪、学习自己的竞争对手或其他行业的佼佼者，将自己的产品、服务和做法同竞争对手的或其他产业的领袖企业的产品、服务和做法加以比较对照，通过学习他们更好的做法来改善自己的产品、服务和经营绩效，从而提高竞争力，最后达到超越竞争对手的目的。
定标比超法起源于20世纪70年代末80年代初美国学习日本的运动中，首开定标比超法先河的是施乐公司。1976年，一直在世界复印机市场保持垄断地位的施乐公司遇到了来自日本竞争者的全方位挑战，如佳能、NEC等公司，产品开发周期短，开发人员少，因此它们能以施乐的成本价销售产品且能获得足够的利润，致使施乐的市场占有率几年内从49%直线下降到22%。面对竞争威胁，施乐公司最先发起向日本企业学习的运动，开展了广泛、深入的定标比超法，从生产成本、周期时间、营销成本、零售价格等领域找出一些明确的衡量标准或项目，然后将施乐公司在这些项目的表现与佳能等主要的竞争对手进行比较，找出了其中的差距，弄清了这些公司的运作机理，全面调整了经营战略、战术，改进了业务流程，很快收到了成效，把失去的市场份额重新夺了回来。
定标比超法既是一种管理工具，同时也是一种竞争情报分析方法。定标比超法是运用情报手段，将本企业的产品、服务或其他业务活动过程与本企业的杰出部门、确定的竞争对手或者行业内外的一流企业进行对照分析，提炼出有用的情报或具体的方法，从而改进本企业的产品、服务或者管理等环节，达到战胜竞争对手的目的，最终赢得并保持竞争优势的一种竞争情报分析方法。
定标比超法强调的是一种持续不断的调查研究和学习过程，不断地优中选优，针对性地寻找差距，从而发现企业自身存在的或潜在的需要改进的环节。它包括将企业以及企业的各个部门与最佳企业进行对比；将企业的业务流程、生产流程与任意行业或所有行业类似的、优秀的流程进行比较，寻找最优秀、最有价值的流程；将企业的产品、服务与最强的竞争对手的产品与流程进行比较。
利用定标比超法，有助于企业博采众长为己用，改善企业的产品或服务质量，降低成本，提高生产力，增加利润，缩短产品上市时间，打破原有的思维模式；有助于企业确认自己的优势和劣势，明智排定各种改进方法的先后顺序与轻重缓急。
（1）定标比超的类型
定标就是要确定标杆，标杆就是榜样，这些榜样在业务流程、制造流程、设备、产品和服务方面所取得的成就，就是后进者瞄准和赶超的标杆或称为基准点。只有明确了标杆才能实施超越计划。无论在管理、经营或生产的各个方面、各个环节有显著优势的企业，都可能成为定标比超分析的目标或基准点，因此，按基准对象进行分类，定标比超可分为内部定标比超、竞争对手定标比超、行业内定标比超和跨行业定标比超几种类型。
[1]内部定标比超是基于企业内部的绩效评估活动，其目的是找出企业内部的最佳作业典范，使其他机构能借鉴和利用。因为地理区域、管理人员、员工素质、发展历程等因素，使得一个企业内部的工作流程、管理方式也有很大差异。内部定标比超分析先对企业内部处于不同地理区域的机构进行考察，了解它们各自所从事的业务是否相同或相近，然后对观察到的各种情况进行比较分析，以确定最佳管理实践。内部定标比超分析法是所有定标比超法中最容易实施的，因为它是在企业内部进行，在收集信息时没有阻碍，能获得详细资料而花费又少，却有明显成效。IBM公司很长时间以来都要求其全球范围内的企业每年一度将那些对生产流程敏感的产品进行标杆分析。
[2]竞争对手定标比超是在直接、主要竞争对手之间的绩效评估和比较。企业进行定标比超分析的一个主要目的就是提高自身竞争力，超越主要竞争对手。竞争对手定标比超就是要对竞争对手的产品、服务模式、工作流程、管理模式等进行全面、认真、细致的分析，找出竞争对手的优势和特长，从而寻求企业自身需要改进之处，最终超越对手。一般来说，企业与主要竞争对手之间的产品结构相似，面临的市场机会相当，生产模式、工作流程、管理方式等方面可比性很强，利用、借鉴的过程也相对简单，有些环节甚至可以直接套用。但也正因为如此，竞争对手定标比超分析的困难就在于难以搜集相关信息，由于直接对立的竞争关系，使许多信息在商业上具有敏感性，在搜集过程中一般不会得到对方的配合，甚至会遇到对抗。因此，在搜集这类信息时一定要讲究方式、方法，不能违法或违背职业道德获取信息。
[3]行业内定标比超是与同行业内最优秀企业之间的比较。这类定标比超的基准点一般是全国或全球范围内最优秀的组织。虽然是同行企业，但由于所处的地域不同或所生产的产品价位相差较大，因而进行定标比超的企业之间所面对的消费群体不一样，并非主要竞争对手，没有直接的利益冲突或冲突较小。企业可以采用行业内定标比超法与这类企业进行深入交流，设计定标比超项目，学习他们先进的管理理念、工作方法、生产模式等等。
[4]跨行业定标比超是将定标比超的流程扩大到行业之外，也就是说，这种方法将非相差行业也纳入定标比超的范围之中。事实上，许多业务流程在不同的行业中都是相似的，如库存管理、生产流程、供应商管理、客户管理、员工管理等等。世界上第一条汽车生产流水线是由福特公司设计的。亨利·福特在参观芝加哥一家屠宰场时，对工人们切肉的过程非常感兴趣。屠宰后的畜体都悬挂在钩子上，而钩子安装在单条传输带上。每个工人完成自己的工作后，就把畜体推向下一个工作台。这个工作流程给福特很大的启发。之后，不到六个月时间，在福特公司的高地公园工厂里出现了世界上第一条流水生产线。这条生产线使得汽车生产历史，甚至整个现代生产的历史出现了变革，而这个变革是从另外一个行业中引入的。施乐公司也是善于向外行学习的高手，它选择美国快运公司以学习其提货单处理和收款程序；选择了西屋公司以学习其条形码处理；选择了美国医院供应公司学习到了自动化库存控制等等。通过对不同行业进行定标比超，你可发现全新的管理方法与实践，从而有助于对企业的产品、服务或流程实施变革与创新。
（2）定标比超的步骤
[1]确定定标比超的内容。成功的定标比超分析，首先要求企业在酝酿实施定标比超活动的时候，充分了解企业自身的情况，在企业内部认真挑选想要进行比超的标杆项目，确保这些项目对组织的发展至关重要，一旦这些项目获得明显的改进，就会对企业的竞争地位与竞争优势的形成产生重大的影响。如果没有明确的比超项目，往往导致信息搜集盲目，无法利用定标比超法达到预期目标。因此，定标比超的前提，是利用竞争情报对企业自身进行深入细致的分析，确定需要改进的环节。由于时间、人力、物力等因素的影响，不可能对所有薄弱环节都进行定标比超，一般来说，要选择那些对利益至关重要的环节进行定标比超。不同的企业由于其性质不同，因此赢利的关键环节也有所不同，因而企业需要根据自己的实际情况选择定标比超的内容。
[2]选择进行定标比超分析的企业。这一环节的主要任务是根据确定的定标比超内容选择能够提供值得借鉴信息的企业。通常情况下，竞争对手和行业的领先企业是定标比超的首选对象，这一做法在有些情况下非常有效，它的优点是这些企业的职能、工序与你的企业很相似，借鉴起来很容易；而问题是同行企业（特别是主要竞争对手）由于有利益关系，不容易结成定标比超分析伙伴，但如果双方有相互交换的定标比超项目，可以互利互惠，就有可能形成理想的伙伴关系。
有时也可以在不同行业中选取定标比超的对象。不同行业企业由于性质不同，面对的市场、生产的产品没有共同点，影响企业发展的关键点也截然不同，因此，管理者的思维方式也有区别，在处理一些相似的业务流程时，可能是从一个全新的角度着手，这会得到很大的启发，具有很高的参考价值。摩托罗拉公司想进一步缩短从接到移动电话订单到交货之间的时间，为此它寻找了快餐行业在快速交货方面做得最佳的多米诺比萨饼公司。但是，这种跨行业的定标比超，最大的问题是如何发现不熟悉的行业中在有关领域做得最好的公司，一流的知名企业并不是所有的环节都是一流的，你所需要借鉴的信息不一定存在于这些大企业中，因此要充分发挥竞争情报的作用，帮助你找到一个满意的伙伴并与之合作。
无论选择哪一类的定标比超对象，都存在一定的局限性，因此，一个企业在进行定标比超时，应该根据企业自身的情况选择恰当的对象。
[3]搜集数据，进行分析。用于定标比超的数据来源有原始的实证研究、文献资料以及网络信息等。在实证研究中发调查表、开座谈会、访问、现场参观等都是行之有效的信息获取方式；文献资料主要包括年度报告：公开发表的杂志、企业内部刊物、产业杂志、各种新闻报纸、贸易协会出版物、协会报告、各种会议录等。实证研究和文献资料这些信息源可信度高，质量好，但搜集成本高，费时费力。通过网络搜集信息是最节省人力、物力和时间的方法，现在网络已经涉足所有的行业，信息量大，范围广，并可以利用搜索引擎对搜集到的信息进行初步加工整理，这是一个非常重要的信息源。但由于网络的随意性，信息的可信度偏低，因此对网络信息的使用要慎重。
搜集数据的工作完成后，需要对数据进行分析。数据分析是定标比超过程中的一个至关重要的环节，因为必须将大量的数据和资料重新组织成彼此相互连贯、有用的信息，以便指导形成将来的可能解决问题的方案。在对搜集的信息分析时，先围绕确定的定标比超项目制定一个指标体系，这个指标体系应涵盖定标比超项目的所有关键因素，然后根据指标体系对信息进行分析。
[4]制定变革方案。通过大量的数据分析，找出问题所在，紧接着根据企业现状，制定具体的变革方案，确定行动目标。可以依据手头的大量信息，制定多种变革方案，对每种方案认真研究、仔细推敲，因为，有些在其他企业看起来很有效的流程在自己企业里可能什么作用也没有。在正式实施变革方案前可以在小范围内进行试验，如果效果不错再进行推广。在以成本、流程、服务等环节为比较内容的定标比超中，只要将企业自身与目标企业在关键因素方面的差距归纳起来，就可以有的放矢地提出针对性举措，从而实现定标比超的目标。
竞争情报包括竞争环境、竞争对手和企业组织本身状态三方面的内容，只有对三者的相关情报进行充分了解后才能做到“知己知彼，百战不殆”。
SWOT分析法，又称态势分析法，就是诊断企业自身状态的一种自我诊断法，通过这种方法能够较客观而准确地分析和研究一个企业现实情况。SWOT是一个缩略语，代表了企业战略决策的四大因素：优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）与威胁（Threat）。SWOT分析法是在调查、分析、研究的基础上，综合考虑企业内部的优势、劣势，以及外部的机会、威胁四大因素，依照一定的次序将四者按矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从而使决策者做出最佳的决策方案和规划的方法。
运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。SWOT分析法被广泛运用在战略管理、市场研究和竞争对手分析领域中，特别是在策略、规划制定中，它是最常用的方法之一。
国外许多企业定期通过SWOT分析法了解、明确企业自身的行业地位。通过评估企业自身的内部条件，辅助企业管理人员认清企业的优势和劣势，以此达到“知己”的目的；通过对企业外部环境进行剖析，帮助企业管理人员认清形势，确定企业生存面临的机会和威胁，以此达到“知彼”的目的；根据SWOT分析，分清企业面临的问题的轻重缓急，从而确定问题的优先次序和重要性，确认战略目标和战术目标。
SWOT分析法的实施步骤为：
首先，确定企业的S、W、O、T四大因素。
优势（S）：企业内部的优势是指企业相对于竞争对手来讲，具有的领先的能力和对手不具备的资源。包括技术优势，拥有专利、核心技术，低成本生产方法，产品质量优于竞争对手；财务状况好，具有资本优势，有充足的资金支持企业发展；市场份额高，具有稳定的市场地位；销售渠道通畅，拥有忠诚的客户群；拥有高素质的管理者和生产者，整个团队富有活力；企业具有良好的社会形象和名誉，企业文化深入人心等等。
劣势（W）：企业内部的劣势是指企业做得不好的方面或企业缺少的重要资源。包括缺乏有竞争力的技能和能力；财务状况不好，债务负担过重；没有核心技术，产品技术含量低；设备陈旧，生产率低、成本高，熟练工人比例小；销售渠道缺乏，产品市场占有率下滑；企业形象差，声誉下降等内容。
机会（O）：企业的机会是指如果加以利用，就能促进企业发展的市场变化、产业形势或其他环境条件的变动。这些机会包括政府取消对公司不利的管制、银行利息大幅度下调、新的细分市场出现、消费群体增加、人口增长、竞争对手的专利到期、企业核心技术取得重大突破，原材料成本大幅度下降，竞争对手实力变弱等。
威胁（T）：企业的威胁是指环境中存在重大不利因素，对企业的生存和发展构成约束和障碍。在企业的外部环境中，总是存在着一些对企业发展的不利因素，管理者应及时确认威胁，并努力使其负面影响降至最低。威胁包括原材料短缺、政府法规导致的高费用、新的竞争对手出现、替代产品的迅速发展、用户需求的转移、利率大幅上调、市场饱和、经济不景气等等。
然后，构建SWOT分析矩阵。采用列表的方法，将调查获得的各种因素根据轻重缓急或影响程度等排序，构造SWOT矩阵。在此过程中，将那些对企业发展有直接的、重要的、迫切的、久远的影响因素优先排列出来，而将那些间接的、次要的、少许的、不急的、短暂的影响因素排列在后面（表2-2）。
表2-2 SWTO矩阵
最后，对SWOT矩阵进行综合分析。根据矩阵SWOT因素的排列组合，将矩阵中的各种因素进行组配分析，在分析过程中要充分发挥企业优势，尽量克服、转变企业劣势，抓住机会，化解、避免威胁，考虑过去，立足当前，着眼未来，运用系统分析的综合分析方法，得出一系列企业未来发展的可选择策略。
SO是一种将企业内部的优势与外部环境的机会相匹配，发挥企业内部优势，抓住外部机会，促进企业发展，以达到企业目标的策略，目的在于通过决策的运用，努力使这些因素趋于最大化。
WO是利用外部机会改变内部劣势的策略，目的是充分利用外部机会，使企业内部劣势得到最大限度的改进，从而优化企业结构。因此，当外部环境存在企业发展所需要的机会时，这正是企业进行内部更新、利用这一机会达到发展目标的好契机。
ST是利用企业优势，避开或减小外部威胁的策略，目的是努力使企业优势趋于最大化而外部威胁降至最小。
WT是在改进企业内部劣势的同时尽量减轻外部威胁的策略，目的是努力使劣势和威胁两种因素都趋于最小。
以上四种策略在理论上并无优先次序或高低之分，主要是根据企业的实际情况来决定策略。从理论上分析，SO策略是一种主动进攻型策略，是企业本身在各方面占有绝对优势情况下最为理想的一种对策；ST和WO策略属于有进有退、攻防兼备的对策，是竞争对手双方势均力敌、处于相互抗衡状态下的对策；WT策略是一种防御性对策，是企业处于困难的情况下所采取的一种被动对策。
总之，SWOT分析有助于企业对所处的环境进行全面系统准确的研究，有助于企业管理者在科学地认识企业所处的竞争环境与地位的基础上，制定能卓有成效地达到企业各项组织目标的竞争战略与战术。