融合知识图谱与DTM模型的我国社区治理政策变迁研究

doi:10.13266/j.issn.0252-3116.2022.17.005

图书情报工作 ›› 2022, Vol. 66 ›› Issue (17): 47-59.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2022.17.005

• 专题：网络信息资源保存与利用研究 • 上一篇下一篇

融合知识图谱与DTM模型的我国社区治理政策变迁研究

高杰^1,2, 张立立³, 黄新平⁴

1. 山东大学国际创新转化学院青岛 266237;
2. 山东大学国家治理研究院青岛 266237;
3. 清华大学公共管理学院北京 100084;
4. 吉林大学商学与管理学院长春 130012

收稿日期:2022-04-18 修回日期:2022-07-05 出版日期:2022-09-05 发布日期:2022-09-09
通讯作者: 张立立,博士研究生,通信作者,E-mail:zhangll18@mails.tsinghua.edu.cn
作者简介:高杰,副研究员,博士;黄新平,副教授,博士。
基金资助:
本文系国家社会科学基金青年项目"基于云计算的政府网站网页在线归档与开发利用研究"(项目编号:18CTQ040)研究成果之一。

Research on the Change of Community Governance Policy in China by Integrating Knowledge Map and DTM Model

Gao Jie^1,2, Zhang Lili³, Huang Xinping⁴

1. School of Innovation and Entrepreneurship, Shandong University, Qingdao 266237;
2. Institute of State Governance, Shandong University, Qingdao 266237;
3. School of Public Policy & Management, Tsinghua University, Beijing 100084;
4. School of Business and Management, Jilin University, Changchun 130012

Received:2022-04-18 Revised:2022-07-05 Online:2022-09-05 Published:2022-09-09

摘要/Abstract

摘要： [目的/意义] 以政府网站发布的我国社区治理政策的主题演化与政策变迁为例开展政策文献量化研究,有助于丰富政策文献量化研究的理论方法体系,并对"十四五"时期我国社区治理的数字化发展与智慧化转型提供决策助力。[方法/过程] 采用DTM模型进行主题建模,并结合知识图谱来进行相关政策主题演化图谱绘制与部门联合发文网络的可视化分析,分阶段展开政策文献量化研究。[结果/结论] 研究发现,我国社区治理政策的时间分布具有周期性,数字治理与智慧治理的主题逐渐从萌芽演进为主流,此外政策主题变迁还与"非典""新冠疫情"等非常规事件有关,政策主体多元化、政策主题多样化,社区智慧养老与智慧治理成为新时期政策发展的重点,而有关疫情的社区基层治理、多元治理是当前我国社区治理的热点难点与政策聚焦。

关键词: 知识图谱, DTM模型, 政策文献量化, 社区治理

Abstract: [Purpose/Significance] Taking the theme evolution and policy change of China's community governance policy published on the government Website as an example, carrying out quantitative research on policy literature will help enrich the theoretical and methodological system of quantitative research on policy literature, and provide decision-making assistance for the digital development and smart transformation of China's community governance during the 14th Five-Year Plan period.[Method/Process] DTM model was used for theme modeling, and combined with knowledge map to draw the evolution map of relevant policy topics, visual analysis of department joint document network, and quantitative research of policy literature was carried out in stages.[Result/Conclusion] It is found that the time distribution of China's community governance policy is cyclical, and the themes of digital governance and smart governance gradually evolve from budding to mainstream. In addition, the changes of policy themes are also related to unconventional events such as SARS and COVID-19 epidemic. The policy subjects are diversified and the policy themes are diversified. Smart community care for the elderly and smart governance have become the focus of policy development in the new period, and community grass-roots governance and diversified governance related to the epidemic are the hot and difficult points and policy focus of community governance in China at present.

Key words: knowledge map, DTM model, quantification of policy literature, community governance

中图分类号:

D63-39
G203

高杰, 张立立, 黄新平. 融合知识图谱与DTM模型的我国社区治理政策变迁研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(17): 47-59.

Gao Jie, Zhang Lili, Huang Xinping. Research on the Change of Community Governance Policy in China by Integrating Knowledge Map and DTM Model[J]. Library and Information Service, 2022, 66(17): 47-59.

参考文献

[1] 黄新平, 黄萃, 张韫麒, 等. 面向决策的政府网站信息资源领域知识融合服务模型研究[J]. 图书情报工作, 2018, 62(23):6-13.
[2] 黄萃. 政策文献量化研究[M]. 北京:科学出版社, 2016.
[3] LIAO Z. Content analysis of China's environmental policy instruments on promoting firms' environmental innovation[J]. Environmental science & policy, 2018, 88(10):46-51.
[4] 郭雨晖, 汤志伟, 翟元甫. 政策工具视角下智慧城市政策分析:从智慧城市到新型智慧城市[J]. 情报杂志, 2019, 38(6):201-207,200.
[5] FARCHI T, SALGE T O. Shaping innovation in health care:a content analysis of innovation policies in the English NHS, 1948-2015[J]. Social science & medicine, 2017, 192(11):143-151.
[6] LEDOUX C, PILOT E, DIAZ E, et al. Migrants' access to healthcare services within the European Union:a content analysis of policy documents in Ireland, Portugal and Spain[J]. Globalization and health, 2018, 14(1):57.
[7] HUANG C, YANG C, SU J. Policy change analysis based on "policy target-policy instrument" patterns:a case study of China's nuclear energy policy[J]. Scientometrics 2018, 117(2):1081-1114.
[8] ZHANG Q, LU Q, ZHONG D, et al. The pattern of policy change on disaster management in China:a bibliometric analysis of policy documents, 1949-2016[J]. Journal of disaster risk science, 2018, 9(2):55-73.
[9] 张振华, 张国兴, 马亮, 等. 科技领域环境规制政策演进研究[J]. 科学学研究, 2020, 38(1):45-53.
[10] 陈悦, 陈超美, 刘则渊, 等. CiteSpace知识图谱的方法论功能[J]. 科学学研究, 2015, 33(2):242-253.
[11] CHEN C M. A glimpse of the first eight months of the COVID-19 literature on Microsoft Academic Graph:themes, citation contexts, and uncertainties[J]. Frontiers in research metrics and analytics, 2020, 5:607286.
[12] ZHANG C, WANG S, SUN S, et al. Knowledge mapping of tourism demand forecasting research[J]. Tourism management perspectives, 2020, 35:100715.
[13] 戴维奇, 王铱, 周丹. 基于文献计量分析的公司创业投资研究现状、主题与展望[J]. 创新科技, 2021, 21(8):8-24..
[14] 赵绘存, 高田. 基于制造业专利空间计量的京津冀协同创新演进研究[J]. 创新科技, 2021, 21(8):35-44.
[15] 闫盛枫. 融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与演化分析——以"大数据领域"为例[J]. 情报科学, 2021, 39(9):146-154.
[16] LI D, DING Y, SHUAI X, et al. Adding community and dynamic to topic models[J]. Journal of informetrics, 2012, 6(2):237-253.
[17] 吴小兰, 章成志. 基于DTM-LPA的突发事件话题演化方法研究——以H7N9微博为例[J]. 图书与情报, 2015(3):9-16.
[18] SHI L, DU J, LIANG M, et al. Dynamic topic modeling via self-aggregation for short text streams[J]. Peer-to-peer networking and applications, 2019, 12:1403-1417.
[19] 董伟, 董思遥, 王聪, 等. 基于TF-IDF算法和DTM模型的网络学习社区主题分析[J]. 现代教育技术, 2022, 32(2):90-98.
[20] 裴雷, 孙建军, 周兆韬. 政策文本计算:一种新的政策文本解读方式[J]. 图书与情报, 2016(6):47-55.
[21] 盛东方, 尹航. 基于政策文本计算的突发公共事件下中小企业扶持政策供需匹配研究——以新冠肺炎疫情为例[J]. 现代情报, 2020, 40(8):10-19.
[22] 黄萃, 任弢, 李江, 等. 责任与利益:基于政策文献量化分析的中国科技创新政策府际合作关系演进研究[J]. 管理世界, 2015(12):68-81.
[23] 魏娜, 范梓腾, 孟庆国. 中国互联网信息服务治理机构网络关系演化与变迁——基于政策文献的量化考察[J]. 公共管理学报, 2019, 16(2):91-104,172-173.
[24] 王萍, 王美月, 王益成, 等. 政府网站信息资源知识元模型与可视化表征研究[J]. 图书情报工作, 2018, 62(23):14-21.
[25] 孟凡坤. 我国智慧城市政策演进特征及规律研究——基于政策文献的量化考察[J]. 情报杂志, 2020, 39(5):104-111.
[26] 朱琳, 万远英, 戴小文. 大数据时代的城市社区治理创新研究[J]. 长白学刊, 2017(6):118-124.
[27] 王轲. 中国城市社区治理创新的特征、动因及趋势[J]. 城市问题, 2019(3):67-76.
[28] 赵静, 薛澜, 吴冠生. 敏捷思维引领城市治理转型:对多城市治理实践的分析[J]. 中国行政管理, 2021, 434(8):49-54.
[29] WANG C, BLEI D, HECKERMAN D. Continuous time dynamic topic models[EB/OL].[2022-08-13]. https://arxiv.org/abs/1206.3298.
[30] KIM E, KIM M. Topic-tracking-based dynamic user modeling with TV recommendation applications[J]. Applied intelligence, 2016, 44(11):771-792.
[31] 刘冰玉, 王翠荣, 王聪, 等. 基于动态主题模型融合多维数据的微博社区发现算法[J]. 软件学报, 2017, 28(2):246-261.

融合知识图谱与DTM模型的我国社区治理政策变迁研究

Research on the Change of Community Governance Policy in China by Integrating Knowledge Map and DTM Model

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

[1]	邓君, 王阮. 口述历史档案资源知识图谱与多维知识发现研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(7): 4-16.
[2]	卓可秋, 沈思, 王东波. 自有知识增强下的学术全文本关系抽取研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(7): 120-131.
[3]	周毅, 刘峥, 粟小青, 金体成. 融合多层次数据的问答知识图谱本体模型构建[J]. 图书情报工作, 2022, 66(5): 125-132.
[4]	宋雪雁, 张伟民, 张祥青. 基于档案文献的清代祭祀礼器知识图谱构建研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(3): 140-151.
[5]	董美, 常志军. 一种面向中医领域科技文献的实体关系抽取方法[J]. 图书情报工作, 2022, 66(18): 105-113.
[6]	赵蓉英, 朱伟杰, 常茹茹, 刘卓著. 话语权研究可视化分析：溯源、审视与演进[J]. 图书情报工作, 2022, 66(11): 4-13.
[7]	欧阳剑, 梁珠芳, 任树怀. 大规模中国历代存世典籍知识图谱构建研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(5): 126-135.
[8]	刘沛中, 戴晴宜. 数字人文平台个性化服务的功能设计研究——以上海图书馆为例[J]. 图书情报工作, 2021, 65(24): 53-60.
[9]	张宇栋, 王奇, 钱静, 刘奕. 面向社区治理的个人信息披露意愿影响因素研究——关于场景和个体属性的分析[J]. 图书情报工作, 2021, 65(18): 83-92.
[10]	张云中, 郭冬, 王亚鸽, 孙平. 基于知识图谱的红色历史人物知识问答服务框架研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(16): 108-117.
[11]	冯凌子, 刘敬, 袁军鹏. 我国科研诚信政策变迁计量分析[J]. 图书情报工作, 2020, 64(9): 73-84.
[12]	张永娟, 刘炜, 于建荣, 陈涛. 基于IIIF和语义知识图谱的印章资源整合与知识发现研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(7): 127-135.
[13]	牟冬梅, 邵琦, 韩楠楠, 王萍, 金姗, 靳春妍. 微博舆情多维度社会属性分析与可视化研究——以某疫苗事件为例[J]. 图书情报工作, 2020, 64(3): 111-118.
[14]	林泽斐, 欧石燕. 融合结构与文本特征的知识图谱关系预测方法研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(21): 99-110.
[15]	徐源, 胡正银, 宋亦兵, 吴璇. 面向学科知识服务的微信小程序研究与实践[J]. 图书情报工作, 2020, 64(14): 54-62.