上周去丹麦哥本哈根参加了ASIS&T2016 (https://www.asist.org/events/annual-meeting/annual-meeting-2016/)，这是ASIS&T会议首次在北美之外的地区举办，来自欧洲国家的参会者居多，美国参会者没有上次那么多。大陆有北京大学、南京理工大学、南开大学、中科院文献情报中心等机构的师生参加，台湾这次参会的人明显比上次要多。本次会议的主题涉及信息科学与技术的方方面面，主要包括科学计量、用户信息行为、知识组织、数字图书馆、信息素养等话题。

       ASIST2016主题报告，是Roche Diagnostics（罗氏诊断）科学与商业服务首席Markus Bundschus做的关于生物医学中的文本与数据挖掘的研究与实践。他讲了罗氏诊断将文本挖掘技术应用的两个主要方面：一是用于传统文献检索基础的补充，二是用于构建结构化知识库。Markus详细介绍了他们在新药推出概率评估上做的工作：利用相关文献量、基于作者的特征、生物医学术语数量等多种特征，借助机器学习技术来做自动评估。

     会议的Session环节，我相对比较感兴趣的是关于IR与Metris领域协同合作、知识组织的两个Session。

     关于IR与Metris领域协同合作的话题，荷兰的Andrea教授主持。

       Wisconsin-Milwaukee的Dietmar教授首先总结了目前这个领域的主要进展与未来研究方向：1）“大数据”环境下文献计量研究需要数据挖掘、文本处理（自然语言处理）与文本挖掘技术，2）主题模型与其他基于文本的方法在文献计量领域将会发挥重要作用，3）可视化结果需要更好的评估方法来做评估。

    德国社会科学信息中心(http://www.gesis.org/en/home/)的Philipp Mayr介绍了他们在基于文献计量增强方法的信息检索研究进展情况，从2013年开始他们就在ISSI、ECIR等会议上组织了相关的workshop,另外在IJDL上明年会有一个sepcial issue。

   Birkbeck University of London的Mark Levene介绍了她们将H指数用于检索结果排序的应用。

        OCLC的Shenghui Wang介绍信息检索与文献计量分析中语义索引技术。  

      德国技术趋势分析研究所的Marcus John介绍了他们在技术预测中的文献计量、IR以及可视化的研究。

     个人感觉这个话题很好，是一个很好的涉及交叉学科的研究方向，显然也需要一定的门槛，既要懂IR技术，也要熟悉文献计量方法、懂得两者如何有机结合，更好地解决实际问题，可以说是面向实际问题的、并且基于数据驱动的典型研究方向。

     关于知识组织（KO）话题的Session，讨论如何利用众包手段进行更好的知识组织，不仅仅是之前的由大众自由标注得到的组织结果，如folksonomy (该Panel相关资料可参见: https://www.asist.org/files/meetings/am16/proceedings/submissions/panels/13panel.pdf)。组织者列举了这个研究中的一些可以讨论的话题，如利用众包手段进行的KO与基于机器学习的Folksonomies管理的区别; 为什么用户会参与到众包KO中；在众包过程中，对终端KO设计用户进行“培训”时, 什么KO准则最重要等。

    ASIST2016 Poster环节，主题涉及用户信息行为、文献计量、人机交互、信息检索、社交媒体、知识组织等话题，前两个话题依然很火。

    详细的论文可以参见会议论文集，下载地址：https://www.asist.org/events/annual-meeting/annual-meeting-2016/conference-proceedings/ 。

    最后广告一下，明年是ASIS&T80周年，在华盛顿特区开，希望有机会和各位朋友再见。