情报研究建模是现代科学认识中模型化思维在情报研究领域的体现。在具体应用中，由于面临的实际问题不同，建模的目的、分析的方法、采用的工具和模型类型也多种多样，因此并没有统一的情报研究建模模式。

情报研究建模包括建模准备、简化与假设、模型表述、模型求解、模型分析检验与修正，以及模型的应用等步骤（图1）。但并不是所有情报研究建模都需要经过这些步骤，而且有时各步骤之间的界限并不分明。

图1 情报研究建模的主要步骤

在这个阶段，需要了解问题的实际背景，明确建模的目的，搜集和整理所能使用的相关信息，尽量弄清研究对象的主要特征，形成一个比较清晰的问题。

情报研究所面临的实际问题往往涉及很多方面，不可能考虑到所有因素，这就要求在明确目的、掌握资料的基础上做出必要的、合理的简化和假设。不同的简化和假设，有可能得出不同的模型和结果。假设不合理或太简单，会得到错误或无用的模型。而模型过分详细，试图把复杂对象的众多因素都考虑进去，则很难或无法继续下一步的工作，因此常常需要在合理与简化之间做出恰当的折中。假设的依据，一是出于对实际问题的分析和理解，二是来自对所能掌握的数据的分析，以及想象力、洞察力、判断力和经验的综合。

在所作简化和假设的基础上，选择适当的语言、图表、符号或者数学工具，描述研究变量之间的关系并确定其结构，如排队模型（图2）。其中，运用类比法，借用已有的模型在情报研究建模过程中是非常常见和有效的。模型表述时应在保证精度的前提下，尽量采用简单的方法（包括简单的数学工具）。

图2 单服务排队模型

在情报研究模型中往往存在很多参数，可以采用解方程、画图形、优化设计、数值计算、统计分析等多种方法，特别是利用数学软件和计算机技术来予以求解。例如，利用LISREL进行模型求解（图3）。

图3 利用LISREL进行模型求解

对模型的求解结果进行理论上或者数学上的分析，如与已有理论的符合程度分析、结果的误差分析、统计分析、模型对数据的灵敏性分析、对假设的强健性分析等，然后需要把求解和分析结果对应到现实社会的真实问题，与实际的现象、数据比较，检验模型的合理性和适用性。检验后，如果结果与实际不符，问题常出现在模型假设上，应该修改、补充假设，调整参数，或者改换数学方法以修正模型。有些模型要经过反复修正，不断完善，直到检验结果达到某种既定的标准为止。

利用建立好的情报研究模型完成特定的分析任务，以便给人们的决策提供参考。实际上，情报研究建模是一个从实际问题出发→抽象→模型表达→模型求解→模型分析结果与现实对应→回到实际问题的过程。

情报研究模型既可以是定性的，也可以是定量的。面对复杂的社会问题，有时定性的方式更便于分析和发现规律。例如，在行业竞争战略的研究过程中，博弈论的理论框架虽然是研究行业竞争战略的工具，但实际的使用效果并不理想。原因在于它过于简化了问题当中的社会性、复杂性、人的心理和行为的不确定性，以至于往往把复杂巨系统问题变成了简单巨系统或简单系统的问题。而美国管理学家M.E.波特提出的五力模型虽然使用了定性方法，但它将竞争的5种主要来源汇集在一个简便的模型中，通过对这5种力量的不同组合变化，可以分析最终影响行业利润潜力的变化。这使得模型具有更好的说服力，从而在企业战略制定方面产生了全球性的深远影响。定性和定量并不是相对的，研究者注意到定量和定性结合的模型所具有的作用，在情报研究中越来越多地使用了定性与定量结合的建模方法解决顾客满意度测评、政策实施效果分析、产业集群竞争力评价等各种情报研究问题。