2.1 情報研究的一般方法
在宏觀上，就分析方式而言，既有定性研究和定量研究，也有定性和定量相結合的研究方法。由于兩者功能各異，優勢互補，越來越多的情報研究工作已經不再孤立地使用其中一種方法，而是更多地將兩者結合起來開展情報研究工作。
定性分析方法是情報研究的基本方法。它以認識論和思維科學領域的有關理論為基礎，根據有關課題的原生信息及其各種相關關系，對研究對象進行比較、評價、判斷、推理、分析、綜合，從而揭示出研究對象本身所固有的、本質的規律。定性研究方法具有定性分析、推論嚴密、直感性強等特點，在情報研究中，對于那些不需要、不容易或不能夠用定量數據進行分析的研究對象，定性研究方法具有無與倫比的優越性。這種方法的缺點在于其推論雖嚴密但不夠精確，分析問題雖深刻但不夠具體，特別是所得出的結論僅僅是一種定性的認識或描述，沒有強勁的說服力。在情報研究中，定性研究方法主要應用于這樣幾種場合：一是為定量分析做準備；二是對定量分析的結果進行驗證或評價；三是在缺乏定量分析條件或不需要進行定量分析的情況下獨立使用。
定量研究方法以基礎數學、數理統計、應用數學以及其他數學處理手段為基礎，通過分析研究揭示出研究對象本身所固有的、內在的數量規律性。定量研究方法具有定量分析、結論具體、高度抽象等特點，在情報研究中有十分廣泛的應用，例如利用文獻增長模型判斷文獻內容的新穎性和適用性，利用投入產出模型進行經濟分析、經濟預測和經濟政策模擬，利用馬爾科夫鏈對產品或服務的市場占有率和利潤期望值進行預測等。這種方法的缺點在于其不能完全替代人腦進行創造性思維。此外，定量研究方法所構造的曲線、模型或公式僅僅是客觀事物抽象化和理想化的結果，與復雜的、多參量的、動態變化的客觀事物本身相比，僅僅是一種近似的、簡單的、靜態的描述，因此，其結論在許多情況下僅具有參照意義。在具體實踐中，人們往往根據課題的條件和要求交叉使用定性研究方法和定量研究方法，以達到相互補充、相互完善的效果。
在微觀上，就分析單元而言，也有學者將情報研究方法分為5種：即基于數據的情報研究方法、基于文獻的情報研究方法、基于人的情報研究方法、基于組織的情報研究方法、基于認知的情報研究方法[22]。根據信息加工的深度和精度來分，也可將情報研究的方法分為創造性思維方法、邏輯思維方法和數學方法[23]。
2.1.1 常用邏輯方法
（1）分析
客觀事物是復雜多樣、普遍聯系的。一方面，某一事物的存在不是孤立的，它總會以各種各樣的方式與其他事物發生這樣那樣的聯系；另一方面，對于某一事物本身，其各組成部分也并非彼此孤立，而是相互聯系、相互影響的。分析就是把客觀事物整體按照研究目的需要邏輯地分解為各個要素及其關系，并根據事物之間或事物內部各要素之間的特定關系，通過由此及彼、由表及里的研究，達到認識事物目的的一種邏輯方法。
在分析某一事物時，常常要將事物邏輯地分解為各個要素。只有通過分解，才能找到這些要素，才能通過研究找出這些要素中影響客觀事物發展變化的主要要素或關鍵要素。但是，光有這些簡單的分解、羅列和研究還遠遠不夠，因為在客觀事物中，構成整體的各個要素本來是相互連接、不可分割的。例如，化學研究工作者對蛋白質進行分解，找出它的組成元素是碳、氫、氧、氮。但對蛋白質的認識停留在這幾種孤立元素的階段顯然仍未達到對蛋白質本質的認識。可見，科學的分析必須在此基礎上進行各要素的地位、作用和相互關系的研究，具體來說，就是把構成客觀事物整體的各個要素放到矛盾的諸方面的相互聯系中去，放到事物的矛盾運動中去。從實踐上看，事物之間以及構成事物整體的各要素之間的關系是錯綜復雜、形式多樣的，如因果關系、表象和本質關系、一般和特殊關系、主要矛盾和次要矛盾關系、目標和途徑關系以及其他相關關系等。分析就是透過由上述各種關系織構而成的錯綜復雜的表面現象，把握其本質的規律或聯系的一種研究方法。
分析的基本步驟是：[1]明確分析的目的。[2]將事物整體邏輯地分解為若干個相對獨立的要素。[3]分別考察和研究各個事物以及構成事物整體的各個要素的特點。[4]探明各個事物以及構成事物整體的各個要素之間的相互關系，進而研究這些關系的性質、表現形式、在事物發展變化中的地位和作用等。
分析通常不能一次完成，而是要經歷若干次由此及彼、由表及里、由淺入深的分析。在每深入一層進行分析時，通常要重新對事物進行分解。可見，將事物分解成各個要素并不是分析的最終目的，而只是認識的一種手段。在分析過程中，每次分解出來的要素可能不同，分解的方法也可能不一樣，但最終目的都是為了透過現象把握本質的規律或聯系。
（2）綜合
綜合是同分析相對立的一種方法。它是指人們在思維過程中將與研究對象有關的片面、分散、眾多的各個要素（情況、數據、素材等）聯系起來考慮，以從錯綜復雜的現象中，探索它們之間的相互關系，達到從整體的角度把握事物的本質和規律，通觀事物發展的全貌和全過程，獲得新的知識、新的結論的一種邏輯方法。綜合把對研究對象的各個要素之間的認識統一為整體的認識，是從整體上把握事物的本質和規律。它不是主觀地、任意地把研究對象的各個要素簡單地綜合在一起，而是按照各個要素在研究對象內部的有機聯系從總體上去把握事物。它不是抽象地、從外部現象的聯系上來理解事物，而是抓住事物的本質，即抓住事物在總體上相互聯結的矛盾特殊性，研究這一矛盾怎樣制約事物豐富多彩的屬性，怎樣在事物的運動中展現出整體的特征。
綜合的基本步驟是：[1]明確綜合的目的；[2]把握研究對象的各個要素；[3]確定各個要素的有機聯系形式；[4]從事物整體的角度把握事物的本質和規律，從而獲得新的知識和結論。
在情報分析中，綜合是一種行之有效的方法。綜合可以將各種來源的、分散、片面、內容各異的有關信息（情況、數據、素材等）按特定的目的匯集、整理、歸納和提煉，從而形成系統、全面、新穎的知識和結論。從時間發展的連續性角度考察，通過綜合，可以總結有關課題的歷史、現狀，并探索其發展的規律和趨勢；從空間分布的整體性角度研究，通過綜合，可以掌握各個國家、地區或部門的有關情況及其變化規律；從內容范疇的內在邏輯聯系角度研究，通過綜合，可以恢復和揭示出內容范疇之間本質的、固有的聯系，概括、提煉出其中的共性或特性，從而獲得新的思想、新的觀念、新的結論。此外，還可以將時間、空間和內容范疇三個角度結合起來綜合研究，以使管理者、決策者或其他信息用戶對有關課題的各個時期、各個國家（地區或部門）、各個方面內容的有關信息有一個總體的、全貌的了解，掌握事物發展的規律和趨勢，從而為管理者、決策者或其他信息用戶提供經驗教訓方面的信息。例如，可持續發展是當今世界各國經濟和社會發展過程中普遍關心的問題。可持續發展通常涉及資源、環境、人口、資本和技術等方面。綜合研究各個國家在各個歷史發展時期的資源、環境、人口、資本和技術等方面的有關情況，就會發現，在人類歷史上，資源的永續利用、生態環境平衡的維持、“適度”人口的控制、資本和技術的投入在總體上是相互聯系，共同影響可持續發展的狀況和水平的。這一結論為人類正確制訂和實施21世紀議程，實現社會可持續發展提供重要的參考依據。
常用的綜合方法主要有簡單綜合、系統綜合和分析綜合。
簡單綜合是對與研究課題有關的信息（情況、數據、素材等）進行匯集、歸納和整理。例如，將當前世界各國有關“三廢”污染、噪聲污染、水資源枯竭、土地沙漠化、溫室效應、大氣臭氧層破壞、核污染等方面的有關情況集中起來，進行歸納整理，就可形成當前全球生態環境正在遭受嚴重破壞，并直接威脅到人類生存和社會經濟發展的結論。
系統綜合是從系統論的觀點出發，對與研究課題有關的大量信息進行時間與空間、縱向與橫向等方面的結合研究。系統綜合不是簡單的信息搜集、歸納和整理，而是一個創造性的深入研究的過程。例如，在進行企業競爭情報研究時，既要從縱的方面綜合企業自身、競爭對手、競爭環境、競爭戰略等因素的歷史、現狀和未來趨勢，又要從橫的方面對與企業競爭有關的這些因素之間的相互關系進行通盤的研究和把握。只有這樣，才能為企業競爭戰略的制訂和實施提供可靠的依據。
分析綜合是對所搜集到的與研究課題有關的原生信息，在進行對比、分析和推理的基礎上進行綜合，以認識課題的本質、全貌和動向，獲得新的知識和結論。分析與綜合并不是彼此割裂的，整個認識過程是分析和綜合的統一。分析和綜合的辯證統一首先表現在分析和綜合的相互依存、相互滲透中。綜合必須以分析為基礎，沒有分析，認識不能深入，對總體的認識就只能是抽象的、空洞的。只有分析而沒有綜合，認識就可能囿于枝節之見，不能統觀全局。事實上任何分析總要從某種整體性出發，總不能離開關于對象的整體性認識的指導，否則分析就會有很大的盲目性。分析和綜合的統一還表現在它們的相互轉化上。人的認識是一個由現象到本質、由一級本質到二級本質不斷深化的過程。在這個過程中，從現象到本質、從具體到抽象的飛躍是以分析為主的；一旦達到了對事物的本質的認識，就要用這個本質說明原有的現象，這就是提出假說、建立理論（或模型）的過程，這個過程就以綜合為主。隨著認識的推移，當新的事實與原有的理論發生矛盾時，認識又可能在新的層次上轉入分析。人們的認識就是在這種分析—綜合—再分析—再綜合的過程中不斷前進的。
推理，是指建立在人們已有知識結構的基礎上，由一個或幾個已知判斷推出一個未知判斷的思維過程。推理由前提、過程和結論三個要素組成。前提是指推理所依據的一個或幾個判斷；過程是指由前提到結論的邏輯關系形式；結論是指由已知判斷推導出新的判斷。推理方法是溝通未知事物和已知事物的橋梁，它將新的、未知的知識通過邏輯推理的思維活動轉變為已知的知識，是人們學習和探索的重要思維形式。正因為如此，推理方法是進行情報研究時經常用到的一種方法，通常以搜集到的一些事實、資料、數據及相關信息為前提，通過一定的邏輯推理，從已知信息中概括出一般性結論，或對某些理論或事件進行證明，或從某些相似事件中找出共通點，從而產生新的思想或創造等。歸納和演繹是常見的兩種推理形式。
（1）歸納推理
歸納推理是由一系列個別現象概括出一般性結論的方法。它由前提和結論兩部分組成，前提為若干已知的個別現象，由前提經過推理得到的一般性猜想即為結論。
人們對事物的認識，總是從個別逐步擴大到一半，只有認識了許多不同事物的特殊本質，才有可能進一步概括同類事物的共同本質。歸納正是這樣一個從個別到一般的認識過程，采用歸納推理，可以從眾多信息中整理歸納出一般性的結論，形成某些概念或觀點以提供給研究人員、用戶或讀者；可以從特殊現象出發，論證具有普遍性的結論的科學性和合理性；可以探索客觀世界各個方面的相互聯系，從而得出客觀事物之間的規律性認識，為開展廣泛的科學研究提供大量課題。根據前提中是否考察了某類事物的全部對象，歸納推理可以分為完全歸納和不完全歸納兩種類型。
完全歸納指在前提中考察了某類事物的全部對象，并且所有對象都具有（或不具有）某種屬性，從而推出該類事物具有（或不具有）該種屬性的結論。完全歸納的推理形式可表示為：
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中的全部對象）
所以，所有的S都是（或不是）P。
完全歸納因為需要考察全部對象，在某事物包含對象少的情況下，只要前提正確，且毫無遺漏地考察了所有對象，就可以得出可靠的結論。但是在實際研究中，人們面對的通常是數量繁多、極為復雜的對象，這時想要考察全部對象就成為不可能任務，所以，在大多數情況下，人們使用的是不完全歸納。
不完全歸納指僅在前提中考察某類事物的部分對象，若這些被考察的對象具有（或不具有）某種共同屬性，則可以推出該類事物都具有（或不具有）這種屬性的結論。根據對象和屬性之間是否具有因果關系，不完全歸納又可以分為簡單枚舉歸納和科學歸納兩種類型。
簡單枚舉歸納，是考察某類事物中的部分對象都具有（或不具有）某種屬性，從而推出該類事物中的所有對象都具有（或不具有）這種屬性的邏輯思維方法。該類方法因為沒有考察全部對象，無法判斷是否有對象不具備該性質，所以得到的結論帶有或然性。可以用增加樣本數量，擴大考察范圍等方法來提高結論的可靠性。簡單枚舉歸納的推理形式可以表示為：
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中的部分對象，并且在枚舉過程中沒有出現與之矛盾的情況）
所以，所有的S都是（或不是）P。
科學歸納，是通過分析某類事物中的部分對象與其屬性之間具有因果關系，從而推出該類事物中的所有對象都具有這種屬性的邏輯思維方法。科學歸納的推理形式可以表示為：
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中的部分對象，在枚舉過程中沒有出現與之矛盾的情況，且S與P存在因果關系）
所以，所有的S都是（或不是）P。
需要說明的是，因為不完全歸納在前提中只考察了某類事物的部分對象，所以其結論帶有或然性，也就是說，即使前提中的每一個判斷都是正確的，也不能保證推理的結論一定是正確的，只能說在一定程度上是正確的。為了提高推理結論的真實性，研究人員應該盡可能擴大考察對象的數量和范圍，因為考察的對象越多，論證就越充分，結論的可靠性就越高。
（2）演繹推理
所謂演繹推理，是指運用邏輯證明或數學運算的方法，以一般原理為前提，推導出個別或特殊結論的邏輯思維過程。它是一種利用某類事物中所具有的一般屬性來推斷出該類事物中個別事物所具有的特殊屬性的方法。
人們在得到對同類事物共同本質的認識后，會以此為依據，繼續研究尚未認識的各種具體事物，找出其特殊本質，以進一步豐富和發展對這種共同本質的認識。演繹推理正是這樣一個從一般到個別的過程，在情報研究中的作用主要表現為：它是獲得新的認識的重要途徑，是論證科學假說和理論的有力工具，是提出科學解釋和預見的重要手段。
演繹推理一般分為三段論、假言推理和選言推理等形式。
三段論，是演繹推理中最普遍的一種形式，它是以兩個直言判斷為前提，借助于一個共同的概念，把這兩個直言判斷聯結起來從而推導出結論（另一個直言判斷）的演繹推理。在三段論中有三個概念：大項、小項和中項。大項和小項作為結論中的謂項和主項出現在結論當中，而不包含在結論中的、起到溝通大項和小項的關系作用的概念，即為中項。在兩個前提中，包含大項的叫大前提，包含小項的叫小前提。三段論的推理形式可以表示為：
大前提：所有M是（或不是）P；
小前提：所有S是（或不是）M；
結論：所有S是（或不是）P。
假言推理，是以一個假言判斷為前提的演繹推理。它首先提出一個假設性判斷，這個判斷包括前件和后件兩個部分，通過順次推出其后件或逆向推出其前件，來檢驗預先提出的假設性判斷是否正確。如果推導過程順利，則說明前提與結論之間存在邏輯關系，假設性判斷即被證實為真；如果推導過程不合邏輯，則說明假設性判斷不成立。假言推理分為純假言推理和混合假言推理兩種。純假言推理的前提和結論都是假言判斷；混合假言推理的大前提是假言判斷，小前提和結論是直言判斷。
選言推理，是以一個選言判斷為前提的演繹推理。選言推理的大前提包括兩個或兩個以上的選言肢，根據選言肢是否相容可以將選言推理劃分為相容選言推理和不相容選言推理兩種形式。
相容選言推理是以相容選言判斷為前提的推理，它的選言連接詞為“或”，推理所遵循的原則是：如果小前提否定大前提的部分選言肢，那么結論就肯定是大前提的另一部分選言肢。其形式可以表示為：
大前提：P或Q；
小前提：非P（或Q）；
結論：所以，Q（或P）。
不相容選言推理是以不相容選言判斷為前提的推理，它的選言連接詞是“要么……要么……”。不相容選言推理所遵循的原則是：如果小前提肯定是大前提的一個選言肢，那么結論就否定大前提的其他選言肢；如果小前提否定大前提的除一個之外的其他選言肢，那么結論就肯定大前提的那個一未被否定的選言肢。其形式可以分別表示為：
大前提：要么P，要么Q；
小前提：P（或Q）；
結論：所以，非Q（或非P）。
大前提：要么P，要么Q；
小前提：非P（或非Q）；
結論：所以，Q（或P）。
比較就是對照各個事物，以確定其間差異點和共同點的邏輯方法。事物間的差異性和同一性是進行比較的客觀基礎。完全相同或完全不同的事物均無法進行比較。比較是人類認識客觀事物、揭示客觀事物發展變化規律的一種基本方法。有比較才能有鑒別，有鑒別才能有選擇和發展。比較通常有時間上的比較和空間上的比較兩種類型。時間上的比較是一種縱向比較，即將同一事物在不同時期的某一（或某些）指標（如產品的質量、品種、產量、性能、成本、價格等）進行對比，以動態地認識和把握該事物發展變化的歷史、現狀和走勢。空間上的比較是一種橫向比較，即將某一時期不同國家、不同地區、不同部門的同類事物進行對比，以找出差距，判明優劣。在實際工作中，時間上和空間上的比較往往是彼此結合的。在比較時，應注意以下幾點：
第一，要注意可比性。所謂可比性，是指進行比較的各個對象具有共同的基礎。它包括時間上的可比性、空間上的可比性和內容上的可比性三層含義。時間上的可比性是指所比較的對象必須是同期的，例如，國內外軟件市場發展規模的比較應該是同一年份的比較；空間上的可比性是指在比較時要注意國家、地區、行業、部門等的差異，例如，在進行世界各地微機銷量比較時，就不能簡單地將西歐與美國、中國某個省進行比較；內容上的可比性是指在比較時要注意所比較的對象內容范疇的一致性。例如，在進行企業技術經濟指標比較時，就不能把合格率與成材率、全員勞動生產率與生產工人勞動生產率等混為一談。
第二，要確立一個比較的標準。比較必須要有一個客觀可行的標準，沒有標準就無法比較，即使比較了，也是表面的、非本質的、不可靠的。例如，將規模很小的鄉鎮企業與規模龐大的跨國企業集團進行比較，其間的差異點遠多于共同點，比較的結果很難用于企業的實際決策。
第三，要注意比較方式的選擇。不同的比較方式會產生不同的結果，并可用于不同的目的。例如，時間上的比較可反映某一事物在時間軸上的動態變化趨勢，可用于預測未來；空間上的比較可找到不同比較對象之間的水平和差距，可幫助人們在科學決策、研究與開發、市場開拓時注意揚長避短、學習借鑒。
第四，要注意比較內容的深度。在比較時，應注意不要被所比較對象的表面現象所迷惑，而應該深入到其內在的本質深處。深入的程度越深，比較的結果就越精確、越有價值。例如，在進行某一時期各國自然資源占有情況的比較時，就不能簡單地運用資源總儲量這一指標，因為不同的國家人口數量是不一樣的。比如，我國地大物博，不少資源的總儲量名列世界前茅，但這些資源的絕對數量若和龐大的人口總數相比，則人均資源占有量排位就名落孫山。民謠“張家有財一千萬，九個鄰居窮光蛋，平均起來算一算，個個都是張百萬”十分形象地說明了正確地運用比較方法的重要性。
在情報研究中，比較的應用是非常廣泛的，如政策、規劃的比較，科學技術發展歷史、現狀和走勢的比較，科學技術發展條件的比較，企業技術經濟指標的比較，技術經濟方案的比較，市場營銷狀況的比較，人口、教育、城市化、生態環境、社會基本結構等的比較，競爭態勢的比較，競爭潛力的比較等。這些比較既可以是在時間上的動態、縱向比較，也可以是在空間上的靜態、橫向比較；既可以是宏觀上的比較，也可以是微觀上的比較；既可以是定性的描述性比較，也可以是定量化色彩較濃的數據比較或圖表比較。總之，在信息分析中，只要符合比較的基本規范，比較方法就可以以各種形式在各種場合應用。比較在情報分析中的作用主要體現在：
第一，揭示事物的水平和差距。通過比較，可以發現事物間本質上的異同，揭示國家、地區、行業、部門等當前的水平和差距，以便于揚長避短、相互借鑒或明確趕超目標。
第二，認識事物發展的過程和規律。通過對事物不同時期發展狀況和水平的比較，可以認識事物的過去和現在，了解其發展軌跡，揭示其發展規律，判明其發展方向，以便于總結經驗、吸取教訓。
第三，判定事物優劣、真偽。通過比較不同的方案，可以明確優劣、真偽，從而為識別、判斷和選擇提供依據。
2.1.2 引文分析法
在科學文獻體系中，科學文獻之間并不是孤立的，而是相互聯系的。科學文獻的相互關系突出地表現在文獻的相互引用方面。大家知道，一篇文章或一本著作在編寫過程中，一般都需要參考其他有關文獻。因此，在發表科學論文或著作時，作者往往采用尾注或腳注等形式列出其“參考文獻”或“引用書目”。這樣就形成了科學文獻之間的引用與被引用的關系，引用文獻是科學文獻的基本屬性之一，科學文獻的相互引用關系是引文分析的主要依據。
所謂引文分析（Citation Analysis），就是利用各種數學及統計學的方法和比較、歸納、抽象、概括等邏輯方法，對科學期刊、論文、著者等各種分析對象的引用與被引用現象進行分析，以便揭示其數量特征和內在規律的一種文獻計量分析方法[24]。
科學文獻的引用與被引用，說明了科學知識和情報內容的繼承和利用，標志著科學的發展。科學文獻的作者總不會在論文中無緣無故地引用與其論述主題完全無關的文章。文獻的相互引用有多方面的原因，一般來說有以下15種：
●對開拓者表示尊重；
●對有關著作給予榮譽；
●核對其所用的方法及儀器；
●提供背景閱讀材料；
●對自己的著作予以更正；
●對別人的著作予以更正；
●評價以前的著作；
●為自己的主張尋求充分的論證；
●提供研究者現有的著作；
●對未被傳播，很少被引或未被引證的文獻提供向導；
●鑒定數據及物理常數等；
●核對原始資料中某個觀點或概念是否被討論過；
●核對原始資料或其他著作中的起因人物的某個概念或名詞；
●承認他人的著作或概念；
●對他人的優先權要求提出爭議。
從根本上說，文獻的相互引用是由科學本身的發展規律和研究活動規律所決定的。科學學的研究反復表明，科學知識具有明顯的累積性、繼承性；任何新的學科或新的技術，都是在原有學科或技術的基礎上分化、衍生出來的，都是對原有學科或技術的發展；也就是說，科學技術的發展是連續的。同時，由于科學的統一性原則，現有的各個學科之間都是彼此聯系、相互交叉、相互滲透的。因此，任何一項科學研究，都必須在前人成果的基礎上，吸取他人的經驗來進行。這樣，作為科學知識的記錄和科研成果的反映的科學文獻也必須是相互聯系的。在創作科學論文時，作者不可避免地要引用其他有關的文獻，為論證自己的觀點尋找依據，查考資料。在發表科學論著時，作者列出其所引用過的參考文獻，一方面是為了說明引用資料的出處，以強調其可靠性；同時也便于讀者查考、核對，或在此基礎上進行更深入的研究；另一方面也說明作者講究科學道德，尊重他人勞動。這都是科學活動中必須遵循的行為準則。由此看來，科學文獻的相互引用是科學發展規律的表現，也是科學活動中普遍存在的一種必然現象。
利用引文分析方法進行研究時，一般都有以下幾個基本步驟：
[1]選取統計對象。根據所要研究的學科的具體情況，選擇該學科中有代表性的較權威的雜志，確定若干期及若干篇相關論文作為統計的對象。
[2]統計引文數據。在選取的若干篇論文中，分項統計每篇論文后面引文的數量，引文的出版年代、語種、類型，論文作者的自引量等。統計項目可根據具體的研究目的和要求，靈活掌握，自行確定。或者直接從《科學引文索引》等工具中，選取有關的引文數據，作為引文分析的基礎。
[3]引文分析。在獲取的引文數據基礎上，根據研究的目的，從引文的各種指標或其他不同的角度進行分析。例如，引文量的理論分布分析；引文量的集中、離散趨勢分析；引文量隨時間增長規律的分析；引文的主要指標分析，包括自引量、引文語種、文獻類型、年代、國別等項目的分析。
[4]做出結論。根據引文分析原理和其他一般原則進行判斷和預測，從而做出相應的分析結論。
在引文分析的基本步驟中，引文統計是關鍵的一環。我們無論采用哪種類型的引文分析，都必須在引文統計數據的基礎上進行。因此，引文統計是引文分析的前提。
在進行引文統計，搜集引文數據時，首先必須選準統計對象，即可提供引文資料的文獻源。可供引文統計時利用的文獻源有許多種，例如，述評性期刊以及其他基本出版物等；還可以直接從原始期刊中的論文來統計引文數據。
目前，最為有用的可供進行引文分析的工具主要是美國《科學引文索引》（SCI）和《期刊引證報告》（JCR）以及《中國科學引文索引》等。事實上，也只有引文索引能夠反映科學論文之間的引用和被引用關系；只有期刊引證報告能夠反映期刊之間的引用和被引用關系。在進行引文分析時，可根據分析所要達到的目的和要求，選擇適當的工具作為統計分析的對象。
測定學科的影響和重要性。通過文獻引用頻率的分析研究可以測定某一學科的影響和某一國家某些學科的重要性。
[1]研究科學結構。科學引文與被引文之間往往有著學科內容上的聯系。通過引文聚類分析，特別是從引文間的網狀關系進行研究，能夠探明有關學科之間的親緣關系和結構，劃定某學科的作者集體，分析推測學科間的交叉、滲透和衍生趨勢，還能對某一學科的產生背景、發展概貌、突破性成就、相互滲透和今后發展方向進行分析，從而揭示科學的動態結構和某些發展規律。
[2]研究學科情報源分布。通過文獻間的相互引證關系，分析某學科（或專業）文獻的參考文獻的來源和學科特性，不僅可以了解該學科與哪些學科有聯系，而且還能探明其情報的來源及分布特征，從而為制訂本學科的情報管理方案和發展規劃提供依據。
[3]研究情報用戶的需求特點。利用引文分析法進行情報用戶研究是一種重要途徑。根據科學文獻的引文可以研究情報用戶的情報需求的特點。一般來說，附在論文末尾的參考文獻是用戶（作者）所需要和利用的最有代表性的主要文獻。因此，從引文的特點，可基本上反映出用戶利用正式渠道獲得情報的主要特點。尤其是某特定的情報中心對其所服務的用戶所發表的論文的引文分析，更具有直接的指導意義。
[4]科學水平和人才的評價。通過對科學文獻的被引率和持續時間等指標分析，可以對有關國家或學術機構的科學能力和學術水平進行比較和評估。在人才評價方面，也常采用引文分析方法。這是因為某著者的論文被別人引用的程度可以是衡量該論文的學術價值和影響的一種測度。同時，也從科研成果被利用的角度反映了該著者在本學科領域內的影響和地位。因此，引文數據為人才評價提供了定量依據。
[5]確定核心期刊。引文分析法是確定核心期刊的常用方法之一。這種方法的主要特點是從文獻被利用的角度來評價和選擇期刊，比較客觀。加菲爾德通過引文分析，研究了文獻的聚類規律。他將期刊按照其被引用率的次序排列，發現每門學科的文獻都包含有其他學科的核心文獻。這樣，所有學科的核心文獻加在一起就可構成一個科學整體的、多學科的核心文獻，而刊載這些核心文獻的期刊不過1000種左右。
[6]研究科學交流和情報傳遞規律。利用科學文獻的“引文鏈”和“引文網絡”研究情報流的方向、過程、特點和規律，從而分析科學發展的歷史和規律，研究文獻老化和情報利用規律。
2.1.3 社會網絡分析
社會網絡分析法是在人類學、心理學、社會學、數學以及統計學等領域中發展起來的，已經經歷了70多年的歷史。至今，社會網絡分析法已經形成了一系列專有術語和概念，被廣泛應用于社會學研究中，成為社會科學研究的一種新的范式。作為一種非常有用的方法，社會網絡分析法早已突破了社會學領域的范圍，為其他領域的學者所采用。一直善于借助其他學科研究方法為自身所用的情報學領域也開始關注這一有效的研究方法，并取得了一些成果。
“社會網絡”指的是社會行動者（Actor）及其間的關系的集合。也可以說，一個社會網絡是由多個點（社會行動者）和各點之間的連線（行動者之間的關系）組成的集合。社會網絡中所說的“點”是各個社會行動者，而社會網絡中的“邊”指的是行動者之間的各種社會關系。關系可以是有向的，也可以是無向的。同時，社會關系可以表現為多種形式，如人與人之間的朋友關系、上下級關系、科研合作關系等，組織成員之間的溝通關系，國家之間的貿易關系等。社會網絡分析（Social Network Analysis, SNA）就是要對社會網絡中行為者之間的關系進行量化研究，是社會網絡理論中的一個具體工具。
圖論是社會網絡分析的基礎數學理論之一，社會網絡的形式化描述可分為社會關系網絡圖及社會關系矩陣。在圖論中，網絡可以分為有向網絡和無向網絡。因此，社會關系網絡也可以分為有向和無向兩種。社會關系網絡圖由一組節點N=｛n1，n2，……，nk｛及節點間的連線L=｛l1，l2，……，lm｛所組成。在無向網絡中，節點之間的連線是沒有方向的，用直線表示，如圖2-1所示。
圖2-1 社會關系網絡圖（無向）
在有向網絡中，節點之間的連線是有方向的，用帶箭頭的直線表示，圖2-2就是一個簡單的有向網絡圖。
圖2-2 社會關系網絡圖（有向）
用網絡圖的方式表現社會關系比較直觀，可以很清晰地觀察社會網絡的成員及他們之間的關系。但是當所研究的社會網絡規模比較大時，社會關系網絡圖將變得十分復雜。同時，這種表達方式也不利于對社會關系進行定量分析，而社會關系矩陣則可以避免這種弊端。社會關系矩陣是由社會關系網絡圖轉換而來的，矩陣元素表示行為者之間的關系。社會關系矩陣的表達形式比較規范，利于計算機進行處理，是計算機存儲及進行定量分析的基礎。
為了簡單明了地說明問題，下面就以無向網絡為例。假設在該無向社會網絡關系中，僅考慮行動者之間有無關系，而不考慮關系的強度，因此用1表示兩者之間存在某種關系，而0表示兩者之間不存在某種關系。表2-1是由圖2-1轉換而來的簡單的社會關系矩陣，從中可以看出，用二值表示的無向網絡關系的矩陣是對稱矩陣。
表2-1 社會關系矩陣
經過多年的發展，社會網絡分析法已經形成了比較完整的理論體系，涉及的概念和術語很多，這里僅解釋幾個重要概念。
[1]度數。在社會網絡圖中，如果兩個點由一條線相連，則稱這兩個點為“相鄰的”。與某點相鄰的那些點稱為該點的“鄰點”，一個點ni的鄰點的個數稱為該點的“度數”（Nodal Gegre），記做d（ni），也叫關聯度。在無向網絡中，一個點的度數就是與該點相連的線的條數。在有向網絡中，點的度數分為點入度和點出度。一個點的點出度是網絡中以該點為起點的有向邊的數目，點入度是網絡中以該點為終點的有向邊的數目。
[2]密度。密度（Density）是社會網絡分析最常用的一種測度，是圖論中一個得到廣泛應用的概念。密度是網絡中實際存在的關系數目與可能存在的最多關系數目之比。如果一個網絡的密度為1，則意味著該網絡中的每個點都和其他點相連，反之，若該網絡的密度為0，則意味著該網絡中任何點都不相連。密度表達的是網絡中點之間關系的緊密程度。對一個規模確定的網絡來說，點之間的連線越多，則該圖的密度越大。
[3]捷徑。捷徑（Geodesics，也譯為測地線）即兩點之間最短的途徑。在圖2-1中，a-f-b, a-f-e-b, a-f-e-d-c-b都是途徑。a-f-b經過了2條線，a-f-e-b經過了3條線，而a-f-e-d-c-b則經過了5條線，因此a-f-b為從a到b的捷徑。
[4]距離。兩點之間的捷徑的長度叫作兩點之間的距離。因此圖2-2中a和b之間的距離為2。如果兩點之間不存在途徑，即兩點之間不存在直接關系，也不能通過其他點建立其聯系，則稱兩者之間的距離是無限的。
[5]關聯圖。如果在一個網絡圖中，在任何一對節點之間都存在途徑使之相連，則此圖是關聯圖（Connected Graph）。圖2-1就是一個關聯圖。如果一個圖不是關聯的，則稱之為“不關聯圖”（Dis-connected Graph）。
基于文獻的情報研究領域內有關社會網絡的研究主要集中在兩個方面：合著網絡的研究以及引文網絡的研究。
●合著網絡研究。合著網絡方面的研究成果比較多。在這些研究成果中，作者往往根據各自的研究目的選取一定范圍的學者，或者是某一數據庫中有關一個特定主題的所有文獻的作者，或者是一個專業數據庫中所有文獻的作者。在構建社會網絡時，將這些作者作為網絡中的節點，而作者之間的合著關系則構成作者之間的連線，然后應用社會網絡分析法對合著網絡進行分析。
●引文網絡研究。大多數情報學家對引文分析都很熟悉，但是對社會網絡分析比較陌生。不過網絡分析人員的出發點是“社會結構可以用網絡來表示——用一組節點和一組關系來表示他們之間的交互”。這種方法和引文分析家所使用的方法是一致的。因此，引文分析學者得出的結論是，社會網絡分析將擴展他們的研究方法。由于認識到這一點，國外很多學者都積極應用社會網絡分析法進行引文分析，取得了豐富的研究成果。
從國內已有的研究成果來看，情報學領域應用社會網絡分析法的學者和文獻日益增多，涉及的主題包括社會網絡在競爭情報中的應用、圖書館資源配置，在互聯網中的應用等。
●在競爭情報中的應用。主要是使用社會網絡分析法分析人際網絡在競爭情報中的應用。這方面最早的文獻是包昌火等人的《社會網絡分析》。這篇文獻在描述人際網絡基本內容的基礎上，論述了人際網絡的構建和分析，為人際網絡在競爭情報中的應用提供了理論和方法指導[25]。除此之外，在其他文獻中，有些文獻側重于理論研究，如研究基于不同社會網絡理論的企業人際情報網絡模型及其構建策略；有些文獻則側重于實證分析，比如對競爭對手企業的人際網絡的分析。
●在知識管理方面的應用。這方面的研究成果集中于探討社會網絡理論與知識管理的關系，研究如何應用社會網絡理論和社會網絡分析法促進組織中的知識共享，特別是隱性知識的共享[26]。
2.1.4 統計分析法
任何事物都是由“量”和“質”構成的，而任何事物的發展規律又都在這兩個方面表現出來。統計則是從事物的量和質的辯證統一中主要研究其數量規律的，因此，統計學有著普遍的適用性。目前，它已廣泛應用于許多學科領域和工作部門。“統計”一詞起源于拉丁語“status”，意指各種現象的狀態和情況。現在提到“統計”，一般是指統計資料、統計工作和統計學這三個既有聯系又有區別的概念。所謂統計資料，是指反映大量現象的特征和規律性的數字資料；統計工作則是搜集、整理和分析統計資料并進行推論的工作。統計資料是統計工作的結果，而統計學則是整個統計工作在理論上的概括和升華。統計學是一門研究統計的原理和方法的學問，其基本內容是對研究對象的數據資料進行調查、歸納、分析和解釋，并據以揭示其數量特征和客觀規律。就其性質而言，統計學屬于應用學科或方法論。一般來說，統計學方法的功能可以概括為三個方面：[1]認識和改造事物的重要工具；[2]科學管理的有力武器；[3]宏觀控制和微觀調節的必要手段。常用的統計分析法有回歸分析法、時間序列法等。
回歸分析是處理兩個或兩個以上變量之間依賴關系的一種數學方法。它不僅提供了建立變量之間依賴關系的數學表達式（通常稱為經驗公式）的一般途徑，而且通過計算對所建立的經驗公式的有效性進行分析，使之能有效地用于預測和控制。目前，這一方法已在情報研究領域獲得廣泛的應用。
[1]一元線性回歸。一元線性回歸方程參數的求解信息分析的對象及其影響因素通常牽涉許多變量，這些變量之間常常存在各種各樣的相關關系，如價格與需求、收入與支出、投資與收益等。一元線性回歸分析法主要用于研究兩個變量之間的線性相關關系。
[2]多元線性回歸。一元線性回歸分析討論的回歸問題只涉及了一個自變量，但在實際問題中，影響因變量的因素往往有多個。因此，在許多場合，僅僅考慮單個變量是不夠的，還需要就一個因變量與多個自變量的聯系來進行考察，才能獲得比較滿意的結果。這就產生了測定多因素之間相關關系的問題。研究在線性相關條件下，兩個或兩個以上自變量對一個因變量的數量變化關系，稱為多元線性回歸分析，表現這一數量關系的數學公式，稱為多元線性回歸模型。多元線性回歸模型是一元線性回歸模型的擴展，其基本原理與一元線性回歸模型類似，只是在計算上更為復雜，一般需借助計算機來完成。
具體地說，多元線性回歸分析主要解決以下幾方面的問題：
[1]確定幾個特定的變量之間是否存在相關關系，如果存在的話，找出它們之間合適的數學表達式；
[2]根據一個或幾個變量的值，預測或控制另一個變量的取值，并且可以知道這種預測或控制能達到什么樣的精確度；
[3]進行因素分析。例如，在對于共同影響一個變量的許多變量（因素）之間，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，這些因素之間又有什么關系等等。
所謂時間序列，就是具有均勻時間間隔的各種社會、自然現象的數量指標依時間次序排列起來的統計數據。時間序列分析是通過對歷史數據變化的分析，來評價事物的現狀和估計事物的未來變化。這種方法在科學決策、R&D和市場開拓活動中的許多場合有廣泛的應用，如市場行情分析、產品銷售趨勢預測等。
時間序列亦稱為動態數列或時間數列（Time Series），就是把反映某一現象的同一指標在不同時間上的取值，按時間的先后順序排列所形成的數列。對事物從時間序列的角度來分析可以描述事物在過去時間的狀態，分析事物發展變化的規律，對事物的發展變化趨勢進行預測。
時間序列數據按性質不同可分為絕對數、相對數和平均數時間序列數據。數據是客觀事物發展變化的記載，因此作為研究基礎的數據必須具備真實性（包括數據的客觀性和代表性）、可比性（包括時間區間、總體范圍大小選擇的一致以及指標內容和計算方法的統一）。這些都是研究的前提。在情報研究中，應用時間序列法可以研究現狀和未來。通過對歷史數據變化的分析，可以評價事物的現狀和估計事物未來的變化。
時間序列分析與因果分析不同，它不需要知道影響變量的因素，也不去尋求因果關系，只要有足夠的歷史統計數據可以用來構成一個合理長度的時間序列，就可以采用時間序列分析方法。時間序列分析主要用于系統描述、系統分析、預測未來、決策控制等。
2.1.5 專家調查法
頭腦風暴法（Brain Storming）是借助專家的創造性思維來探索事物發展變化的未知或未來狀態的一種直觀預測方法。這種方法的原意是指精神病患者在疾病發作時的胡言亂語，后轉用來指無拘無束、自由奔放地思考問題。頭腦風暴法早在20世紀50年代就在國外得到普及，甚至被看作是一種萬能的方法。20世紀60年代后，隨著運籌學和決策學的發展，這種方法開始從作為“找到決策捷徑的最重要思想和方法來源”[27]，變為分析和決策時的一種輔助工具。但盡管如此，在20世紀70年代，這種方法仍然在預測方法中占有8.1%的比例（德爾菲法為5.5%）。頭腦風暴法一般用于對戰略性問題的探索，例如，美國國防部曾邀請50名專家，就美國制定長遠科技規劃的工作文件，舉行了為期兩周的頭腦風暴會議。其任務是首先向與會專家分發事先準備好的工作文件，然后由專家進行質疑和提出建議，最后通過討論將工作文件變為協調一致的報告。通過這次會議，原有文件中的結論只有1/4左右被認為仍然有效，其他結論都被修改了。
（1）頭腦風暴法的類型
按智能結構劃分，頭腦風暴法可分為個人頭腦風暴法和集團頭腦風暴法。其中，個人頭腦風暴法通過專家個人的創造性思維來探索事物發展變化的未知或未來狀態。它一般是在一個偶然的場合，某專家由于受到外界的刺激而萌發出一種富有創見的想法，或者找到了解決某一問題的辦法；集團頭腦風暴法通過專家集體（即頭腦風暴會議）的創造性思維來探索事物發展變化的未知或未來狀態。這種方法的優點是：通過信息交流和相互啟發，使專家們的思維產生“共振”和“組合效應”，從而達到相互補充的效果。
按性質劃分，頭腦風暴法可分為直接頭腦風暴法和質疑頭腦風暴法。其中，直接頭腦風暴法就是組織專家對所要預測的課題，各持己見地進行對話，以便集思廣益；質疑頭腦風暴法又稱破壞頭腦風暴法，它以頭腦風暴會議的方式來進行，主要用來對過去已制定的計劃、方案或工作文件提出異議或評論，如論證其無法實現的理由，指出限制其實現的因素，提出排除這些限制性因素的措施等。其常用句式為：“這樣是不可能的，因為……如果要使其可行，必須利用……”經過專家質疑，往往可以有效地去掉不合理或不科學的部分，補充不具體或不全面的部分，使計劃、方案或工作文件趨于完善。前面提到的由美國國防部主持的頭腦風暴會議，所采用的就是質疑頭腦風暴法。
（2）頭腦風暴會議的組織原則
除了偶發性的個人頭腦風暴外，我們在絕大多數場合里所說的頭腦風暴法是指以頭腦風暴會議為基礎的集團頭腦風暴法。根據國外經驗，為了在頭腦風暴會議上創造一種無拘無束、自由奔放的環境，激發專家的創造性思維，達到預期的效果，組織頭腦風暴會議時應注意遵守以下原則：
[1]會議的組織領導工作一般由熟悉研究對象和頭腦風暴法的信息分析人員來承擔。這些人員可以在會上引導與會專家迅速進入自由討論的活潑氛圍，圍繞主題開展討論，激發創造性思維靈感。在會后也可以迅速、熟練地進行數據處理。
[2]專家的選擇經驗表明，專家的人數一般以5至15人為宜。人數少了，難以形成必要的頭腦風暴氣氛；人數多了，組織者難以控制會議局面。專家的選擇要與預測的對象相一致，通常由方法論專家（如信息分析專家）、專業領域專家、專業領域高級分析專家和具有較高推斷思維能力的演繹專家共同組成。這些專家最好是互不認識的；如果是彼此認識的，則應從同一職稱或級別中挑選。在會議上不公布專家的單位、年齡、職稱或職務等信息。
[3]會議討論的時間一般以20至60分鐘為宜。如果要討論的問題較多，可以多召集幾次會議。
[4]會議的氛圍。組織者在會議的一開始就要注意創造一種良好的、使專家能夠真正自由發揮的環境。為此，會議一般采用“圓桌會議”，組織者要事先說明有關事項，使專家消除思想上的顧慮，做到知無不言、言無不盡。為了保證有上述會議氛圍，會議一般事前約法三章：一是思想自由奔放，想到什么說什么，不要求全面系統；二是討論中各說各的，不評論別人的意見，不互相爭論；三是聯系別人的思路，結合或改善別人的意見，多提方案或者建議。
（3）頭腦風暴法的優點和缺點
頭腦風暴法是一種即興的直觀預測方法，我們仍以集團頭腦風暴法為例介紹其優點和缺點。集團頭腦風暴法的優點表現在：[1]通過信息交流，有利于捕捉瞬間的思路，激發創造性思維，產生富有創見性的思想“火花”。[2]通過頭腦風暴會議，獲取的信息量大，考慮的因素多，所提供的計劃、方案等也比較全面和廣泛。
集團頭腦風暴法的缺點表現在：[1]它是專家會議調查的一種類型，因而具備專家會議調查法的一些缺陷，如專家缺乏代表性，易受“權威”、會議“氣氛”和“潮流”等因素的影響，易受表達能力的限制等。[2]由于是即興發言，因而普遍存在著邏輯不嚴密、意見不全面、論證不充分等問題。由于集團頭腦風暴法具有以上缺點，因此在實際應用時要注意揚長避短，如在組織頭腦風暴會議時嚴格遵循有關原則、嚴格做好專家的遴選工作、提交必要的背景性材料、會后再走訪專家了解詳情等。此外，也可以將集團頭腦風暴法同其他信息分析方法結合起來使用，這樣可以達到相互印證的目的。
德爾菲法是系統分析方法在意見和價值判斷領域內的一種有益延伸，是在專家個人調查法和專家會議調查法相結合的基礎上產生的一種新型專家預測法。
德爾菲法是早期的專家預測（調查）法在多年的實踐過程中發展而來的，專家預測法是利用專家的知識、經驗和創造性邏輯思維，由專家通過調查研究對問題作出判斷、評價和預測的一種直觀預測法。隨著社會的進步，科技的發展，信息量的迅速增長，社會活動的影響因素越來越多，各種人為的因素使社會活動日益復雜，從事社會活動的管理人員也越來越注重“專家”在預測和決策中的作用。在許多情況下，只有依靠專家才能作出判斷和評估，因此，專家預測法也伴隨著社會的發展逐步成熟起來，由專家個人調查法、專家會議調查法發展到了德爾菲法。
（1）德爾菲法的特點
調查咨詢并統計專家意見得到預測結果，是早期專家預測法的發展和完善，具有匿名性、反饋性和統計性三個基本特點。
[1]匿名性。與專家會議調查面對面的討論形式不同，德爾菲法采用匿名調查表形式向專家進行調查咨詢，參加預測的專家之間互不公開身份，不見面。德爾菲法的匿名性保證了專家在預測過程中的獨立性，避免各種心理因素對專家造成的影響。專家可以充分地發揮自己的主觀判斷能力，大膽地發表個人的觀點，很大程度上保證了預測結果的可靠性。
[2]反饋性。多輪反饋是德爾菲法的核心。考慮到每個專家特有的知識結構和主觀判斷能力的局限性對預測結果的影響，德爾菲法采取多輪反饋的形式，經過多次發放和回收調查表，并將必要的統計數據反饋給專家，使專家之間通過反饋信息進行交流，了解到其他專家的看法，相互啟發，再進一步做出評價和判斷。反饋在保證專家獨立思考的基礎上，通過問卷形式開辟了專家之間的溝通渠道，既避免了專家個人調查法的片面性，同時又避免了專家會議調查法中心理因素對專家的影響，是預測結果全面性的保證。德爾菲法反饋是受控的，即引導專家圍繞預測目標就答，防止出現偏離中心目標的情況。
[3]統計性。德爾菲法對回收的專家意見采用一定的統計方法進行分析和描述，由于每一輪調查表的數據都來自于多個專家，組織人員有必要將這些分散的數據進行歸納和整理，并進行統計處理，以概率的形式反映出專家意見的集中程度和協調程度，并將其反饋給專家，使專家們對預測結果產生明確的定量的認識。組織人員也需要根據統計數據，對預測結果的有效性進行評價。
綜上所述，德爾菲法為專家提供了足夠的空間和時間進行獨立思考，為專家之間的信息交流開辟途徑，既能充分利用專家個人的知識和經驗，又能最大限度地發揮專家集體的智慧，是一種比較科學的以專家為信息索取對象的調查方法。
（2）德爾菲法的用途
德爾菲法的預測結果是專家意見的統計分布，是由眾多專家根據其知識和經驗對研究對象做出的判斷。就其本質而言，德爾菲法是建立在專家們的知識經驗和主觀判斷能力的基礎之上的，因此，德爾菲法特別適用于以下兩類課題：
第一，缺乏歷史數據，缺乏自身固有的發展規律的領域。由于沒有情報資料和歷史數據的支持，情報人員無法獲得有關研究對象發展變化的規律和目前的狀態，信息的缺乏導致預測工作無法繼續進行，這時，只能依靠該領域的專家們，憑借他們的知識和經驗作出判斷和預測。
第二，預測對象的發展很大程度上取決于非技術因素領域（如社會、經濟、科學技術）的發展，較多地受到社會的、政治的、人為的因素影響，這些非技術因素的重要性往往超出該領域本身的發展因素。此時，情報人員僅僅依賴于歷史數據，或其他方法很難對研究對象做出正確的評價和預測。德爾菲法卻是這種情況下最有效的定量分析方法，借助于專家的知識和經驗，憑借其專業敏感性和專業的判斷思維，對研究對象進行分析、評價和預測。
德爾菲法不僅用于科技預測，還廣泛用于政策制定、經營預測、方案評估、戰略研究等方面。
德爾菲法突破了傳統的數量分析限制，使一般問題用定量化方法處理，為合理地制定決策開闊了思路。德爾菲法能夠對未來發展中可能出現和期待出現的前景做出概率估計，為決策者提供多方案選擇的可能性，深受長遠規劃者和決策者的重視，是一種重要的規劃決策工具。
對于社會公共管理領域，政策和人為的努力時時刻刻影響著社會活動，全面的、詳細的歷史數據也經常會因為種種原因無法獲得。因此，德爾菲法在該領域內的預測和決策中占有舉足輕重的地位。采用德爾菲法進行評價和預測，主要用于以下五個方面：
[1]預測達到某一目標的條件、途徑、手段及其相對重要程度；
[2]預測某一事件實現的時間；
[3]評價某方案在總體方案中的最佳比重；
[4]預測某事物的發展趨勢和在未來某時間所能達到的狀態、性能等；
[5]對方案、技術、產品等做出評價，或對若干備選方案、技術、產品評價出相對名次，選出最優者。
2.1.6 層次分析法
層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）是美國運籌學家、匹茲堡大學教授薩蒂（T.L.Saaty）于20世紀70年代中期提出來的一種實用的多準則評價方法。該方法是一種系統化、層次化的分析方法，體現了人類思維活動的基本特征和發展過程（即分解、判斷、排序和綜合）。
層次分析法是一種具有新意的專門方法，特別是在解決多目標決策問題方面占有優勢，目前已廣為世界各國所采用。在情報研究中，層次分析法正呈現出勃勃生機，具有非常廣闊的應用領域和應用前景。
層次分析法是一種定性與定量完美結合的半定量方法。它根據人類的辯證思維過程，首先將一個復雜的研究對象劃分為遞階層次結構，同一層的各元素具有大致相等的地位，不同層次元素間具有某種聯系；再對單層次的元素構造判斷矩陣以得出層次單排序，并進行一致性檢驗；最后，為了計算層次總排序，采用逐層疊加的方法，從最高層次開始，由高向低逐層進行計算，推算出所有層次對最高層次的層次總排序值。對每一層的遞推，都必須作相應的層次總排序的一致性檢驗。
AHP大體經過六個步驟：[1]明確問題；[2]建立層次結構；[3]構造判斷矩陣；[4]層次單排序；[5]層次總排序；[6]一致性檢驗。其中后三個步驟在整個過程中需要逐層進行。
（1）明確問題
為了運營AHP進行系統分析，將所包含的因素分組，每一組作為一個層次，按照最高層、若干有關的中間層和最底層的形式排列起來。對于決策的問題，通常可以劃分為下面幾類層次。
最高層：它表示解決問題的目的，即AHP所要達到的目標。
中間層：它表示采用某種措施和政策來實現預定目標所涉及的中間環節，一般又分為策略層、約束層、準則層等。
最底層：便是解決問題的措施或政策。
標明上一層與下一層元素之間的聯系。如果某個元素與下一層次所有元素均有聯系，那么稱這個元素與下一層次存在完全層次關系。經常存在不完全層次關系，即某個元素只與下一層次的部分元素有聯系。層次之間可以建立子層次。子層次從屬于主層次的某個元素，它的元素與下一層次的元素有聯系，但不形成獨立層次，層次結構往往用結構圖形式表示。
（2）構造判斷矩陣
任何系統分析都以一定的信息為基礎。AHP的信息基礎主要是人們對每一層次各元素的相互重要性給出的判斷，這些判斷用數值表示出來，寫成矩陣形式，即所謂判斷矩陣。判斷矩陣是AHP的出發點。構造判斷矩陣是AHP的關鍵一步。
判斷矩陣表示針對上一層次某元素，本層次有關元素之間的相對重要性。假定A層中元素Ah，與下一層次中元素B1，B2，B3，……，Bn有聯系，我們構造的判斷矩陣取下面形式：
其中，bij表示對于Ah而言，Bi對Bj相對重要性的數值表現形式，通常bij取1，2，3，……，9，及它們的倒數，其含義為：
1：表示Bi和Bj一樣重要；
3：表示Bi比Bj重要一點；
5：表示Bi比Bj重要；
7：表示Bi比Bj重要得多；
9：表Bi比Bj極端重要。
它們之間的數2、4、6、8及各數的倒數有相應的類似意義。顯然任何判斷矩陣都滿足：
因此，對于n階判斷矩陣我們需要對n（n-1）/2個元素給出數值。
（3）層次單排序
所謂層次單排序是指根據判斷矩陣計算對于上一層某元素而言，本層次與之有聯系的元素的重要性次序的權值。它是對層次所有元素針對上一層次而言的重要性進行排序的基礎。
層次單排序可以歸結為計算判斷矩陣的特征和特征向量問題，即對判斷矩陣B，計算滿足BW=λmaxW的特征根與特征向量。式中λmax為B的最大特征根，W為對于λmax的正規化特征向量，W的分量Wi即是相應元素單排序的權值。為檢驗判斷矩陣的一致性，需要計算的一致性指標CI，定義：
顯然，當判斷矩陣具有完全一致性時，CI=0。λmax-n越大，CI越大，矩陣的一致性越差。為判斷矩陣是否具有滿意的一致性，需要將CI與平均隨機一致性指標RI進行比較。對于1—9階矩陣，RI為
對于一、二階判斷矩陣，RI只是形式上的，按照我們對判斷矩陣所下的定義，一階、二階判斷矩陣總是完全一致的。當階數大于2時，判斷矩陣的一致性指標CI與同階平均隨機一致性指標RI之比稱為判斷矩陣的隨機一致性比例，記為CR=
，當CR＜0.10時，判斷矩陣具有滿意的一致性，否則就需要對判斷矩陣進行調整。
（4）層次總排序
利用統一層次中所有層次單排序的結果，就可以計算針對上一層次而言本層次所有元素重要性的權值，這就是層次總排序。層次總排序需要從上到下逐層順序進行，對于最高層下面的第二層，其層次單排序即為總排序。假定上一層次所有元素A1，A2，A3，……，Am的總排序已完成，得到的權值分別為a1，a2，a3，……，am，與ai對應的本層次元素B1，B2，B3，……，Bn單排序結果為bi1，bi2，……，bin。這里，若Bi與Ai無關，則bij=0，我們有如下的層次總排序表：
顯然
即層次總排序仍然是歸一化正規向量。
（5）一致性檢驗
為評價層次總排序的計算結果的一致性，需要計算與層次單序類似的檢驗量：
CI：層次總排序一致性指標；
RI：層次總排序隨機一致性指標；
CR：層次總排序隨機一致性比例。
它們的表達式分別為：
式中CIi為與ai對應的B層次中判斷矩陣一致性指標。
式中RIi為與ai對應的B層次中判斷矩陣的隨機一致性指標。
同樣CR≤0.10時，我們認為層次總排序的計算結果具有滿意的一致性。
2.1.7 內容分析法
20世紀初，人們提出在常規性閱讀文獻以獲得理解之外，還可采用量化的統計學方法對文獻的內容進行系統、客觀的分析和解釋。這導致了內容分析法（Content Analysis）的提出。內容分析法是一種對研究對象的內容進行分析，透過現象看本質的科學方法。內容分析法是對文獻內容進行系統的量化統計和分析的一種專門方法，其目的一般是弄清或測度文獻中本質性的事實或趨勢。
[1]統計性。內容分析法是對大量樣本進行特征識別的系統方法，具有統計性。在內容分析法操作過程中，需要運用各種統計學方法和工具對所設計和定義的分析單元出現的頻次進行統計分析。通過規范性的頻數統計，反映統計意義上的相關性。
[2]系統性。內容分析法是一種對大量樣本進行特征識別的系統分析方法。在分析過程中，要求按照科學的抽樣規則對所分析的對象進行抽樣，制定合理的分析框架，盡量做到全面性、體系性、連續性和代表性相結合。一般情況下，少量的、零散的資料不能作為分析的依據。
[3]客觀性。內容分析法強調用事實和數據說話。為此，一旦分析目的和范圍確定，就必須按照嚴格的程序進行，避免人為因素的干擾，做到客觀、公正。內容分析必須基于明確和一致的規則進行。
內容分析法雖然是一種卓有成效的研究方法，但也存在一些局限性，主要體現在：
被研究的文獻需具備形式化和統計性兩個條件。其中，前者是指能從文獻中抽出便于可靠統計的、具有語義特征的分析單元；后者是指要有一定數量的具備統計意義的文獻。
該方法運用的背景是歸納法。即研究工作不可能超越和脫離所分析的文獻。該方法不是一種發揮想象力的開放式方法。
該方法實施的工作量大，投入時間較長，一般需要采用計算機輔助分析工具。
內容分析法是一種從公開資料中萃取秘密信息的方法，可以揭示出隱性的、具有重要利用價值的信息內容。就內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（如電視和廣播節目、影片、演講錄音或錄像等）。事實上，在內容分析法中，一些不起眼的信件、日記、報紙文章、會議記錄、實況新聞報道、影片、電視廣播節目、網上資料等公開資料，都可以作為分析的對象。
從研究思路來看，內容分析法大體上沿著“確定目的—選擇樣本—定義分析單元—制定分析框架—頻數統計—結論匯總”的流程展開，在這一流程中，通常還隱含著建立假設和檢驗假設的環節，如圖2-3所示。
圖2-3 內容分析法的流程
[1]確定目的。內容分析的首要環節是明確分析的目的，這是后續各環節實施的基礎。
[2]選擇樣本。樣本一般通過抽樣的方式獲得。樣本力求信息量大，連續性強，與分析目的對應性好，便于統計分析，并盡可能是分析人員所熟悉和方便獲取的。
[3]定義分析單元。分析單元是內容的“指示器”。一般先依據目的確定分析范疇，即確定符合目的要求的最一般的關鍵性概念。確定范疇時應避免兩個極端：過大的范疇可能使分析結果表面化和簡單化；過細的范疇造成幾乎重復原文。范疇選擇之后，再明確相對應的分析單元。在工作量許可的情況下，分析單元應盡量細化。分析單元是不再細分的測度單位。例如，文獻中的詞以及意義獨立的詞組、簡單句、段、意群、篇等，均可視作分析單元。其中，詞是最小的分析單元。在復雜的內容分析中，可同時采用多種分析單元。
[4]制定分析框架。該環節是內容分析法取得成功的關鍵。要求分析人員根據分析目的和分析單元，確定有意義的邏輯結構。其基本出發點是使分析單元的測度結果能反映和說明實質性的問題。例如，用圖書館中通用的主題詞表作詞頻分析有時意義不大，原因在于通用的主題詞表并不是為分析專門問題而設計的。
[5]頻數統計。頻數統計是一種規范性、煩瑣性的操作，包括計數和數據處理，需要通過大數量的統計反映統計意義上的相關性。這二環節通常需要計算機輔助。在內容分析中，詞頻統計最具有代表性。
[6]結論匯總。在統計處理和分析的基礎上得出結論，對結論的可靠性、適用性進行評價，并做出必要的說明。
2.1.8 競爭情報常用研究法
定標比超法，又稱為標桿法、對標法、基準法，其基本思想是通過規范且連續的比較分析，幫助企業尋找、確認、跟蹤、學習自己的競爭對手或其他行業的佼佼者，將自己的產品、服務和做法同競爭對手的或其他產業的領袖企業的產品、服務和做法加以比較對照，通過學習他們更好的做法來改善自己的產品、服務和經營績效，從而提高競爭力，最后達到超越競爭對手的目的。
定標比超法起源于20世紀70年代末80年代初美國學習日本的運動中，首開定標比超法先河的是施樂公司。1976年，一直在世界復印機市場保持壟斷地位的施樂公司遇到了來自日本競爭者的全方位挑戰，如佳能、NEC等公司，產品開發周期短，開發人員少，因此它們能以施樂的成本價銷售產品且能獲得足夠的利潤，致使施樂的市場占有率幾年內從49%直線下降到22%。面對競爭威脅，施樂公司最先發起向日本企業學習的運動，開展了廣泛、深入的定標比超法，從生產成本、周期時間、營銷成本、零售價格等領域找出一些明確的衡量標準或項目，然后將施樂公司在這些項目的表現與佳能等主要的競爭對手進行比較，找出了其中的差距，弄清了這些公司的運作機理，全面調整了經營戰略、戰術，改進了業務流程，很快收到了成效，把失去的市場份額重新奪了回來。
定標比超法既是一種管理工具，同時也是一種競爭情報分析方法。定標比超法是運用情報手段，將本企業的產品、服務或其他業務活動過程與本企業的杰出部門、確定的競爭對手或者行業內外的一流企業進行對照分析，提煉出有用的情報或具體的方法，從而改進本企業的產品、服務或者管理等環節，達到戰勝競爭對手的目的，最終贏得并保持競爭優勢的一種競爭情報分析方法。
定標比超法強調的是一種持續不斷的調查研究和學習過程，不斷地優中選優，針對性地尋找差距，從而發現企業自身存在的或潛在的需要改進的環節。它包括將企業以及企業的各個部門與最佳企業進行對比；將企業的業務流程、生產流程與任意行業或所有行業類似的、優秀的流程進行比較，尋找最優秀、最有價值的流程；將企業的產品、服務與最強的競爭對手的產品與流程進行比較。
利用定標比超法，有助于企業博采眾長為己用，改善企業的產品或服務質量，降低成本，提高生產力，增加利潤，縮短產品上市時間，打破原有的思維模式；有助于企業確認自己的優勢和劣勢，明智排定各種改進方法的先后順序與輕重緩急。
（1）定標比超的類型
定標就是要確定標桿，標桿就是榜樣，這些榜樣在業務流程、制造流程、設備、產品和服務方面所取得的成就，就是后進者瞄準和趕超的標桿或稱為基準點。只有明確了標桿才能實施超越計劃。無論在管理、經營或生產的各個方面、各個環節有顯著優勢的企業，都可能成為定標比超分析的目標或基準點，因此，按基準對象進行分類，定標比超可分為內部定標比超、競爭對手定標比超、行業內定標比超和跨行業定標比超幾種類型。
[1]內部定標比超是基于企業內部的績效評估活動，其目的是找出企業內部的最佳作業典范，使其他機構能借鑒和利用。因為地理區域、管理人員、員工素質、發展歷程等因素，使得一個企業內部的工作流程、管理方式也有很大差異。內部定標比超分析先對企業內部處于不同地理區域的機構進行考察，了解它們各自所從事的業務是否相同或相近，然后對觀察到的各種情況進行比較分析，以確定最佳管理實踐。內部定標比超分析法是所有定標比超法中最容易實施的，因為它是在企業內部進行，在收集信息時沒有阻礙，能獲得詳細資料而花費又少，卻有明顯成效。IBM公司很長時間以來都要求其全球范圍內的企業每年一度將那些對生產流程敏感的產品進行標桿分析。
[2]競爭對手定標比超是在直接、主要競爭對手之間的績效評估和比較。企業進行定標比超分析的一個主要目的就是提高自身競爭力，超越主要競爭對手。競爭對手定標比超就是要對競爭對手的產品、服務模式、工作流程、管理模式等進行全面、認真、細致的分析，找出競爭對手的優勢和特長，從而尋求企業自身需要改進之處，最終超越對手。一般來說，企業與主要競爭對手之間的產品結構相似，面臨的市場機會相當，生產模式、工作流程、管理方式等方面可比性很強，利用、借鑒的過程也相對簡單，有些環節甚至可以直接套用。但也正因為如此，競爭對手定標比超分析的困難就在于難以搜集相關信息，由于直接對立的競爭關系，使許多信息在商業上具有敏感性，在搜集過程中一般不會得到對方的配合，甚至會遇到對抗。因此，在搜集這類信息時一定要講究方式、方法，不能違法或違背職業道德獲取信息。
[3]行業內定標比超是與同行業內最優秀企業之間的比較。這類定標比超的基準點一般是全國或全球范圍內最優秀的組織。雖然是同行企業，但由于所處的地域不同或所生產的產品價位相差較大，因而進行定標比超的企業之間所面對的消費群體不一樣，并非主要競爭對手，沒有直接的利益沖突或沖突較小。企業可以采用行業內定標比超法與這類企業進行深入交流，設計定標比超項目，學習他們先進的管理理念、工作方法、生產模式等等。
[4]跨行業定標比超是將定標比超的流程擴大到行業之外，也就是說，這種方法將非相差行業也納入定標比超的范圍之中。事實上，許多業務流程在不同的行業中都是相似的，如庫存管理、生產流程、供應商管理、客戶管理、員工管理等等。世界上第一條汽車生產流水線是由福特公司設計的。亨利·福特在參觀芝加哥一家屠宰場時，對工人們切肉的過程非常感興趣。屠宰后的畜體都懸掛在鉤子上，而鉤子安裝在單條傳輸帶上。每個工人完成自己的工作后，就把畜體推向下一個工作臺。這個工作流程給福特很大的啟發。之后，不到六個月時間，在福特公司的高地公園工廠里出現了世界上第一條流水生產線。這條生產線使得汽車生產歷史，甚至整個現代生產的歷史出現了變革，而這個變革是從另外一個行業中引入的。施樂公司也是善于向外行學習的高手，它選擇美國快運公司以學習其提貨單處理和收款程序；選擇了西屋公司以學習其條形碼處理；選擇了美國醫院供應公司學習到了自動化庫存控制等等。通過對不同行業進行定標比超，你可發現全新的管理方法與實踐，從而有助于對企業的產品、服務或流程實施變革與創新。
（2）定標比超的步驟
[1]確定定標比超的內容。成功的定標比超分析，首先要求企業在醞釀實施定標比超活動的時候，充分了解企業自身的情況，在企業內部認真挑選想要進行比超的標桿項目，確保這些項目對組織的發展至關重要，一旦這些項目獲得明顯的改進，就會對企業的競爭地位與競爭優勢的形成產生重大的影響。如果沒有明確的比超項目，往往導致信息搜集盲目，無法利用定標比超法達到預期目標。因此，定標比超的前提，是利用競爭情報對企業自身進行深入細致的分析，確定需要改進的環節。由于時間、人力、物力等因素的影響，不可能對所有薄弱環節都進行定標比超，一般來說，要選擇那些對利益至關重要的環節進行定標比超。不同的企業由于其性質不同，因此贏利的關鍵環節也有所不同，因而企業需要根據自己的實際情況選擇定標比超的內容。
[2]選擇進行定標比超分析的企業。這一環節的主要任務是根據確定的定標比超內容選擇能夠提供值得借鑒信息的企業。通常情況下，競爭對手和行業的領先企業是定標比超的首選對象，這一做法在有些情況下非常有效，它的優點是這些企業的職能、工序與你的企業很相似，借鑒起來很容易；而問題是同行企業（特別是主要競爭對手）由于有利益關系，不容易結成定標比超分析伙伴，但如果雙方有相互交換的定標比超項目，可以互利互惠，就有可能形成理想的伙伴關系。
有時也可以在不同行業中選取定標比超的對象。不同行業企業由于性質不同，面對的市場、生產的產品沒有共同點，影響企業發展的關鍵點也截然不同，因此，管理者的思維方式也有區別，在處理一些相似的業務流程時，可能是從一個全新的角度著手，這會得到很大的啟發，具有很高的參考價值。摩托羅拉公司想進一步縮短從接到移動電話訂單到交貨之間的時間，為此它尋找了快餐行業在快速交貨方面做得最佳的多米諾比薩餅公司。但是，這種跨行業的定標比超，最大的問題是如何發現不熟悉的行業中在有關領域做得最好的公司，一流的知名企業并不是所有的環節都是一流的，你所需要借鑒的信息不一定存在于這些大企業中，因此要充分發揮競爭情報的作用，幫助你找到一個滿意的伙伴并與之合作。
無論選擇哪一類的定標比超對象，都存在一定的局限性，因此，一個企業在進行定標比超時，應該根據企業自身的情況選擇恰當的對象。
[3]搜集數據，進行分析。用于定標比超的數據來源有原始的實證研究、文獻資料以及網絡信息等。在實證研究中發調查表、開座談會、訪問、現場參觀等都是行之有效的信息獲取方式；文獻資料主要包括年度報告：公開發表的雜志、企業內部刊物、產業雜志、各種新聞報紙、貿易協會出版物、協會報告、各種會議錄等。實證研究和文獻資料這些信息源可信度高，質量好，但搜集成本高，費時費力。通過網絡搜集信息是最節省人力、物力和時間的方法，現在網絡已經涉足所有的行業，信息量大，范圍廣，并可以利用搜索引擎對搜集到的信息進行初步加工整理，這是一個非常重要的信息源。但由于網絡的隨意性，信息的可信度偏低，因此對網絡信息的使用要慎重。
搜集數據的工作完成后，需要對數據進行分析。數據分析是定標比超過程中的一個至關重要的環節，因為必須將大量的數據和資料重新組織成彼此相互連貫、有用的信息，以便指導形成將來的可能解決問題的方案。在對搜集的信息分析時，先圍繞確定的定標比超項目制定一個指標體系，這個指標體系應涵蓋定標比超項目的所有關鍵因素，然后根據指標體系對信息進行分析。
[4]制定變革方案。通過大量的數據分析，找出問題所在，緊接著根據企業現狀，制定具體的變革方案，確定行動目標。可以依據手頭的大量信息，制定多種變革方案，對每種方案認真研究、仔細推敲，因為，有些在其他企業看起來很有效的流程在自己企業里可能什么作用也沒有。在正式實施變革方案前可以在小范圍內進行試驗，如果效果不錯再進行推廣。在以成本、流程、服務等環節為比較內容的定標比超中，只要將企業自身與目標企業在關鍵因素方面的差距歸納起來，就可以有的放矢地提出針對性舉措，從而實現定標比超的目標。
競爭情報包括競爭環境、競爭對手和企業組織本身狀態三方面的內容，只有對三者的相關情報進行充分了解后才能做到“知己知彼，百戰不殆”。
SWOT分析法，又稱態勢分析法，就是診斷企業自身狀態的一種自我診斷法，通過這種方法能夠較客觀而準確地分析和研究一個企業現實情況。SWOT是一個縮略語，代表了企業戰略決策的四大因素：優勢（Strength）、劣勢（Weakness）、機會（Opportunity）與威脅（Threat）。SWOT分析法是在調查、分析、研究的基礎上，綜合考慮企業內部的優勢、劣勢，以及外部的機會、威脅四大因素，依照一定的次序將四者按矩陣形式排列，然后用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從而使決策者做出最佳的決策方案和規劃的方法。
運用這種方法，可以對研究對象所處的情景進行全面、系統、準確的研究，從而根據研究結果制定相應的發展戰略、計劃以及對策等。SWOT分析法被廣泛運用在戰略管理、市場研究和競爭對手分析領域中，特別是在策略、規劃制定中，它是最常用的方法之一。
國外許多企業定期通過SWOT分析法了解、明確企業自身的行業地位。通過評估企業自身的內部條件，輔助企業管理人員認清企業的優勢和劣勢，以此達到“知己”的目的；通過對企業外部環境進行剖析，幫助企業管理人員認清形勢，確定企業生存面臨的機會和威脅，以此達到“知彼”的目的；根據SWOT分析，分清企業面臨的問題的輕重緩急，從而確定問題的優先次序和重要性，確認戰略目標和戰術目標。
SWOT分析法的實施步驟為：
首先，確定企業的S、W、O、T四大因素。
優勢（S）：企業內部的優勢是指企業相對于競爭對手來講，具有的領先的能力和對手不具備的資源。包括技術優勢，擁有專利、核心技術，低成本生產方法，產品質量優于競爭對手；財務狀況好，具有資本優勢，有充足的資金支持企業發展；市場份額高，具有穩定的市場地位；銷售渠道通暢，擁有忠誠的客戶群；擁有高素質的管理者和生產者，整個團隊富有活力；企業具有良好的社會形象和名譽，企業文化深入人心等等。
劣勢（W）：企業內部的劣勢是指企業做得不好的方面或企業缺少的重要資源。包括缺乏有競爭力的技能和能力；財務狀況不好，債務負擔過重；沒有核心技術，產品技術含量低；設備陳舊，生產率低、成本高，熟練工人比例小；銷售渠道缺乏，產品市場占有率下滑；企業形象差，聲譽下降等內容。
機會（O）：企業的機會是指如果加以利用，就能促進企業發展的市場變化、產業形勢或其他環境條件的變動。這些機會包括政府取消對公司不利的管制、銀行利息大幅度下調、新的細分市場出現、消費群體增加、人口增長、競爭對手的專利到期、企業核心技術取得重大突破，原材料成本大幅度下降，競爭對手實力變弱等。
威脅（T）：企業的威脅是指環境中存在重大不利因素，對企業的生存和發展構成約束和障礙。在企業的外部環境中，總是存在著一些對企業發展的不利因素，管理者應及時確認威脅，并努力使其負面影響降至最低。威脅包括原材料短缺、政府法規導致的高費用、新的競爭對手出現、替代產品的迅速發展、用戶需求的轉移、利率大幅上調、市場飽和、經濟不景氣等等。
然后，構建SWOT分析矩陣。采用列表的方法，將調查獲得的各種因素根據輕重緩急或影響程度等排序，構造SWOT矩陣。在此過程中，將那些對企業發展有直接的、重要的、迫切的、久遠的影響因素優先排列出來，而將那些間接的、次要的、少許的、不急的、短暫的影響因素排列在后面（表2-2）。
表2-2 SWTO矩陣
最后，對SWOT矩陣進行綜合分析。根據矩陣SWOT因素的排列組合，將矩陣中的各種因素進行組配分析，在分析過程中要充分發揮企業優勢，盡量克服、轉變企業劣勢，抓住機會，化解、避免威脅，考慮過去，立足當前，著眼未來，運用系統分析的綜合分析方法，得出一系列企業未來發展的可選擇策略。
SO是一種將企業內部的優勢與外部環境的機會相匹配，發揮企業內部優勢，抓住外部機會，促進企業發展，以達到企業目標的策略，目的在于通過決策的運用，努力使這些因素趨于最大化。
WO是利用外部機會改變內部劣勢的策略，目的是充分利用外部機會，使企業內部劣勢得到最大限度的改進，從而優化企業結構。因此，當外部環境存在企業發展所需要的機會時，這正是企業進行內部更新、利用這一機會達到發展目標的好契機。
ST是利用企業優勢，避開或減小外部威脅的策略，目的是努力使企業優勢趨于最大化而外部威脅降至最小。
WT是在改進企業內部劣勢的同時盡量減輕外部威脅的策略，目的是努力使劣勢和威脅兩種因素都趨于最小。
以上四種策略在理論上并無優先次序或高低之分，主要是根據企業的實際情況來決定策略。從理論上分析，SO策略是一種主動進攻型策略，是企業本身在各方面占有絕對優勢情況下最為理想的一種對策；ST和WO策略屬于有進有退、攻防兼備的對策，是競爭對手雙方勢均力敵、處于相互抗衡狀態下的對策；WT策略是一種防御性對策，是企業處于困難的情況下所采取的一種被動對策。
總之，SWOT分析有助于企業對所處的環境進行全面系統準確的研究，有助于企業管理者在科學地認識企業所處的競爭環境與地位的基礎上，制定能卓有成效地達到企業各項組織目標的競爭戰略與戰術。