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  • 2024 Vol.68 (3): 0-0 [摘要] ( ) [ PDF 543KB ] ( )
  • 2024-02-05
关键词:
  • 2024-02-05
[目的/意义] 公共数据涉及大量有关国家安全、商业机密和个人隐私的内容,如何防范和化解公共数据安全风险,正确认识评估这些安全风险,考验着国家和政府公共数据安全管理的智慧,是提升国家治理体系现代化保障国家安全的关键。[方法/过程] 结合安全韧性理论提出预警体系、应对体系、恢复体系和成长体系4个模块的公共数据安全韧性治理体系,并在此基础上应用系统动力学方法,通过Vensim PLE进行仿真实验,探索关键因素及组合因素的动态关系。[结果/结论] 仿真结果表明,成长体系中的公共数据安全协同制度和公共数据安全技术迭代变量对公共数据安全韧性治理体系影响较大,预警体系、应对体系、恢复体系协同发展对公共数据安全韧性治理体系建设的可持续发展影响显著,并据此对建设公共数据安全韧性治理体系提出可行性建议。
关键词:公共数据|安全韧性|韧性治理|系统动力学
  • 2024-02-05
[目的/意义] 研究旨在识别在线健康社区用户信息交互的驱动因素,并从整体视角出发构建在线健康社区用户信息交互的驱动因素理论模型。[方法/过程] 采用微刻时序访谈法和中立性提问对招募的21名不同年龄和职业的在线健康社区用户进行半结构化访谈,共获得20.95万字的访谈文本数据,并采用扎根理论方法对访谈数据进行分析。[结果/结论] ①在线健康社区用户信息交互的驱动因素由健康问题、社区特征、限制条件3个外部驱动因素和健康认知需求、健康情感感受、健康信息需求、感知社区质量、搜索引擎和社区使用经验5个内部驱动因素组成。②健康问题会通过激发用户产生健康认知需求和健康情感感受对用户的健康信息需求产生驱动,进而间接驱动在线健康社区用户信息交互的产生。健康信息需求是健康信息交互的直接驱动因素。③社区特征、搜索引擎和社区使用经验会通过影响感知社区质量对在线健康社区用户信息交互起间接驱动作用。感知社区质量、搜索引擎和社区使用经验、限制条件会综合驱动在线健康社区用户信息交互的产生。
关键词:在线健康社区|信息交互|驱动因素|健康信息需求|任务
  • 2024-02-05
[目的/意义] 对省级地方政府促进数据资产化利用的推进行动展开调查,旨在厘清我国推进数据资产化利用的实践现状,以发现更优的推进策略并推动相关理论的发展。[方法/过程] 通过梳理总结省级地方政府在完善政策法规、优化组织架构、举办数据竞赛、设立数据交易所和开展公共数据授权运营5方面的行动内容,基本明确我国地方政府推进数据资产化利用的行动图景。[结果/结论] 对已有推进行动的特点与局限进行整体分析得到如下结论:政府颁布的政策法规跟进迅速,但具体规则有待明确和细化;数据管理机构的数字经济建设职能显现,但未充分体现于数据要素层面;数据竞赛成为政府提升社会数据资产化利用素养的主要方式,但运营效果不足;数据交易所得到广泛建设,但尚待一体化构建;公共数据授权运营逐渐成为政府示范数据要素市场化的重要方向,但实施路径有待深入探索。基于此,提出政府应从国家层面加强顶层设计与统筹协调、各地政府协同构建全国一体化数据资源体系、构建全国一体化数据交易市场体系三大方向优化推进数据资产化利用的行动启示。
关键词:数据资产化|数据要素|数据管理机构|数据政策
  • 2024-02-05
[目的/意义] 梳理国外图书馆联盟共享平台项目的趋势和案例,为国内图书馆联盟提供更清晰的发展思路。[方法/过程] 采集Library Technology Guides数据库中联盟相关数据,分析联盟共享平台的增长趋势、迁移趋势、平台类型等;通过文献调研和网络调研方法,从案例角度总结国外图书馆联盟的实施方案、组织方式、项目成效等内容。[结果/结论] 研究结果表明,国外图书馆联盟已经分3个时期进行了平台迁移,联盟共享平台呈现出集中化、趋同化的情况。根据国外联盟经验,合适的平台产品、严密的项目规划、技术化的联盟结构是联盟重构能够成功的主要因素。
关键词:共享图书馆系统|共享图书馆服务平台|图书馆联盟|联盟重构
  • 2024-02-05
[目的/意义] 生成式AI的广泛应用将使得用户信息搜寻行为发生转移,这可能导致传统搜索引擎用户流失。因此,有必要研究用户信息搜寻转移的形成机理。[方法/过程] 基于推—拉—锚理论(PPM)构建研究模型,采用结构方程模型( SEM)和模糊集定性比较分析( fsQCA)进行数据分析。[结果/结论] 信息—任务低匹配、信息过载导致用户不满意,AIGC信息质量、感知交互性影响感知价值,用户不满意、感知价值、社会影响决定用户的转移意向。fsQCA识别了导致转移意向的3个组态。研究结果启示搜索服务商需提高信息—任务匹配度,降低信息过载和用户不满意来实现用户保持;另外一方面,生成式AI平台则需提高AIGC信息质量、交互性等,通过社会影响来吸引用户使用。
关键词:生成式AI|信息搜寻|转移意向|PPM
  • 2024-02-05
[目的/意义] 厘清量化自我技术的示能性,并与需求和功能进行匹配,以更好地了解量化自我行为,进而改善个人健康。[方法/过程] 通过访谈23位智能手表用户,依据扎根理论使用NVivo归纳总结出量化自我技术示能性。基于需求—示能—功能视角,将量化自我技术的示能性、需求和功能进行匹配。[结果/结论] 量化自我技术的示能性包括技术示能、社交示能和数据示能,量化自我技术的技术示能可以满足用户自主需求和关系需求;社交示能可以满足用户多种需求;而数据示能可以满足用户的自主需求、认识自我需求和保持自我认同需求。基于这一结果,提出量化自我技术功能服务改善的建议。
关键词:量化自我|示能性|需求—示能—功能视角|扎根理论
  • 2024-02-05
[目的/意义] 有效融合专利引用网络中的多元关系,消除引用主观动机对技术关联真实性的影响,提高技术演化路径识别的客观性与准确性。[方法/过程] 将专利引用网络中的引用连接关系、主题关联关系、引用动机关系分别作为基础关系、增强关系和调节关系,提出一种多元关系融合的主路径识别方法,在此基础上构建基于多元关系融合的技术演化路径搜索模型,采用迭代局部搜索算法实现该模型的求解,并以石墨烯传感技术领域为例开展实证研究。[结果/结论] 对比实验证明本方法可以有效提高实证领域的技术演化路径识别效果。未来多元关系融合主路径研究深化方向是:发掘应用更多具有融合价值的主题关联类型;加强数据融合算法与模型的研究与验证。
关键词:主路径|技术演化|多元关系融合|专利引用网络|引用动机|局部搜索算法
  • 2024-02-05
[目的/意义] 遴选论文是引文分析的一种普遍且广泛的应用。传统被引次数无差别地看待每一次被引,在有效性和区分度等方面受到了先天的限制;而根据某些特征或指标来赋权的加权被引,凭借引入新变量所带来的强化,常常会表现出更好的实用性。[方法/过程] 以论文间的引用关系数据为基础,逐篇将施引文献所在期刊的影响因子转换后用作其施引的基础权重,提出可反映论文学术声望的加权被引算法,再叠加按月计算出版时长以解决出版年份差异、引入被引时长调节因子以解决学科差异,形成最终的月均加权被引指标。[结果/结论] 从试验结果看,新指标计算的学术声望在学科论文遴选上具有良好的区分度和可解释性,按月的时长粒度也比以往按年设阈值的做法更具适用性和一致性。
关键词:引文分析|加权被引|影响因子|学术声望|论文遴选|文献计量
  • 2024-02-05
[目的/意义] 探究社交媒体用户隐私策略的选择与影响,明晰信息披露不同阶段用户隐私管理策略选择的差异,为加强用户个人隐私保护及完善社交媒体平台隐私设置提供参考。[方法/过程] 基于沟通隐私管理理论,将社交媒体平台用户的隐私管理策略划分为披露前的预防策略、披露阶段的审查策略以及披露后的纠正策略,通过准实验方法采集数据,采用2×2析因设计方法分析探究隐私管理策略的选择差异与影响机制,并结合路径分析方法对社交意识、隐私关注、自我披露和隐私管理策略之间的关系进行实证检验。[结果/结论] 实验结果表明,感知隐私风险和感知隐私控制对隐私管理策略的选择存在显著的主效应和交互效应,隐私关注程度高的用户,倾向于披露较少的个人信息,而自我披露经历较丰富的用户,则采取较为宽松的隐私管理策略。研究结果可为社交媒体平台依据用户的心理和认知特征提供灵活丰富的隐私管理策略与加强隐私保护提供理论参考和实践启示。
关键词:隐私管理策略|感知隐私风险|感知隐私控制|准实验
  • 2024-02-05
[目的/意义] 特定领域中的信息检索系统,往往因为用户自身领域知识不足存在检索效率低下的问题。现有的面向特定领域的知识组织工具,如领域知识图谱,可以有效缓解这一问题,但是如何将其更好地嵌入到现有信息检索系统中是目前尚未解决的问题。因此,提出一套基于领域知识图谱的探索式搜索系统的全流程解决方案,包括从实体及关系的联合抽取、领域知识图谱构建到探索式搜索系统的实现。[方法/过程] 以图情领域学术文献为研究对象,对图情领域的实体及其间关系的形式化定义进行深入的探索、提出基于Paddle UIE实现实体及关系的联合抽取任务方法,并构建一个基于可交互图情领域知识图谱的原型检索系统。[结果/结论] 通过比较不同实体及关系联合抽取方法的效果,包括Paddle UIE、CasRel、SpERT和CORE,发现基于提示学习的预训练大语言模型Paddle UIE具有更好的抽取效果,特别是在样本量较少的情况下。此外,从进一步设计的两个搜索实验任务结果中可以发现,与通用搜索引擎相比,本文系统可以显著提高用户满意度,有效解决用户领域知识不足(如跨学科场景)下检索性能低下的问题,表明本文提出的全流程解决方案可以为学术文献服务提供方开发用户支持工具提供流程指导和建议。
关键词:领域知识图谱|提示学习|大模型|联合抽取|探索式搜索
  • 2024-02-05
[目的/意义] 科技文献语步识别是从非结构化的文献中抽取出研究目的、对象、方法、结果、结论等语义片段,针对摘要语步识别实际应用中常出现的高质量标注样本数量较有限、深度识别模型可解释性差等问题开展研究。[方法/过程] 在语步识别中引入提示学习范式,设计对应提示模板和同义词表达器,采用局部线性代理方式生成模型解释,构建可解释的深度学习识别模型,并在生物领域和计算机领域两个数据集随机抽取部分数据中进行模拟实证研究。[结果/结论] 基于大模型提示学习的范式在语步识别任务上以较少训练代价的取得比精调小模型更高的精度,在PubMed三个子数据集上训练后,预测精度分别提高2.5%,4.1%和3.9%。结合准确率和解释结果来看,“方法”“结果”语步识别效果较好(F1值约90%),“背景”“对象”语步相对差些(F1值不到70%)。基于提示学习的方式能够以更快捷高效的方式使用预训练语言模型,获得准确性高、可解释性好的识别模型。
关键词:小样本|文本增强|提示学习|模型解释
  • 2024-02-05
[目的/意义] 对预训练语言模型在情报学与情报工作中的相关研究进行系统性的梳理与分析,为后续预训练模型与情报研究的融合提供借鉴。[方法/过程] 首先,简述预训练模型的基本原理与发展历程,汇总情报研究中应用较为广泛的预训练模型。其次,宏观上分析预训练模型在国内外情报研究中的热点方向,微观上从情报组织、情报检索、情报挖掘等方面调研预训练模型相关研究成果,并细致分析归纳预训练模型的应用方式、改进策略与性能表现。最后,从预训练模型的语料、训练、评价、应用等方面总结当前预训练模型在情报学科中面临的机遇与挑战,展望未来发展。[结果/结论] 当前BERT及其改型在情报处理中应用最广、表现最优。结合神经网络与微调的范式被用于各研究场景,尤其是领域信息抽取与文本分类任务。继续预训练、外部知识增强、架构优化等策略可进一步提升性能。如何平衡训练语料的规模与质量、提升模型易用性与安全性、高准度与多维度评价模型真实能力、加速学科知识挖掘工具落地应是未来考虑的关键问题。
关键词:情报学|情报工作|预训练语言模型|自然语言处理|PLM
  • 2024-02-05
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