许多电子信息系统的缺陷或失败并不是因为采用的软件技术落后或开发者水平低，而是由于无法快速获取和准确表达用户的需求。需求工程则是针对这一现状，专门研究如何应对的学科。目前，已有许多软件工程专家投入到需求获取与分析的研究中，并取得了一定的成果。同时，一批需求获取与分析的工具也被需求工程师采用。但许多中小型软件公司由于资金有限、技术力量不足，很少采用专业级的需求获取与分析工具，依然采用类似Microsoft Word一类的文字处理工具来存储和管理需求文档，给企业的需求管理带来很多潜在的威胁。　　 Wiki已经成为时下越来越受欢迎的内容与知识管理工具，本文在国家自然科学基金项目“群体智能驱动的需求非规范性分析”（60940028）的支持下，针对在分布式需求获取中存在的诸多困难，对基于wiki的需求获取与分析方法展开研究，研究的主旨是将涉众从单纯的问题制造者转变为问题解决者，使涉众的广泛参与成为改善需求质量的源动力，从而解决传统需求分析方法在分析复杂信息系统大规模的非规范需求时的分析能力不足的问题。　　 首先，研究者总结了基于Wiki的需求文档关联关系类型，并给出帮助管理员校正需求获取基线所需监测对象。其次，研究者介绍了自然语言预处理技术，帮助需求工程师分析以自然语言描述的需求内容的语义结构，并转化成角色、目标和过程分离的结构化或半结构化文档。在此基础上，研究者研究了基于Wiki的需求模板技术，通过设计各种模板丰富了涉众描述需求的形式，支持无专业背景的涉众快速参与到需求协商中来，以便更广泛地采纳各方意见。同时，研究者对Wiki环境下的涉众聚类功能进行了思考，设计了需求成熟度评价模型并给出了具体算法，使涉众通过Wiki推荐的需求内容能够快速聚焦到所需部分。最后，研究者通过修改开源Wiki平台将上述关键技术和分析方法植入系统原型，从而验证其思想的正确性。