［目的/意义］钱学森情报学术思想是指导科技情报工作发展的重要理论基础，在科技情报现代化、智能化发展过程中，起到至关重要的推动作用。［方法/过程］文章梳理了钱学森引领科技情报工作现代化的重要思想，回顾了钱学森指向科技情报工作现代化实践之路，思考了钱学森指引科技情报工作智能化发展方向。［结果/结论］在智能化发展过程中，情报研究要适应技术的发展变革，但人类智慧或思维活动才是情报工作的主导，是决定情报质量的关键。
［目的/意义］针对中国科学技术情报学会竞争情报分会会员企业之外的中国典型涉外经营企业开展竞争情报工作实态调查，更好展示中国企业竞争情报实际工作全貌，为新时期竞争情报研究与服务工作创新发展提供新的视野、素材和参考。［方法/过程］按照透过“名”与“实”分离表象了解新时期中国企业竞争情报工作真实情况的逻辑思路，以企业合规管理为竞争情报“名”与“实”分离的典型场景，基于2018—2023年合规管理主题公开会议，采取对派出报告人的企业统计分析、专家咨询访谈、合规管理标杆企业案例研究、承接企业合规管理体系建设项目的咨询服务机构企业客户名单调查研究、公开资料收集分析相结合的研究方法，对中国典型涉外经营企业进行竞争情报工作实态调查。［结果/结论］调查得到以下主要发现：①所有涉外经营企业的合规管理都是无“名”有“实”的竞争情报工作；②新时期中国典型涉外经营企业对事实上的竞争情报普遍具有强烈而持久的需求；③中国典型涉外经营企业的竞争情报工作专业水平呈现显著的差异性；④中国典型涉外经营企业对名为合规管理实为竞争情报的工作有很高的要求；⑤中国典型涉外经营企业对符合企业需要的竞争情报专业人才需求迫切且需求数量巨大；⑥有“实”而无“名”是中国典型涉外经营企业竞争情报工作存在的最大问题。
［目的/意义］分析智慧数据建设现状，认识人工智能时代科技情报智慧数据建设的方法与框架。［方法/过程］界定科技情报智慧数据的概念内涵，提出“明确定位与价值、数据架构体系、建设知识语料、数据质量控制、嵌入业务流程的协同建设模式、数据权益约束及安全分级”7个方面的建设原则，设计“技术与功能逻辑、数据分类组织、数据建设流程、数据协同加工工具、运营服务策略”体系框架，拓展智慧数据的示范应用。［结果/结论］通过研发具有“收、存、治、管、用”一体化的科情数据平台，建立了覆盖“情报动态、科研成果、创新活动、创新主体及多类功能型知识实体”等类型的科技情报智慧数据中心，并在“科技人才自动发现、重大科技问题的自动生成以及语义查重查新”等场景中开展应用。
［目的/意义］科技情报的智能化发展给数据治理带来了新的挑战，研究数据治理中数据建设内容不成体系、数据建设和业务缺少协同纽带、数据质量差等关键问题，推进数智驱动情报分析新模式的形成。［方法/过程］基于智慧数据内容层级结构，设计了基础治理与协同治理相辅相成的整体架构，分别面向通用化数据处理和定制化数据处理。结合协同主体和协同机制，探索交互式、低代码协同治理平台的建设路径，并以质量指标为牵引制定数据治理全链条的质量控制模块，最终形成科技情报业务牵引的智慧数据治理技术体系。［结果/结论］该体系指导了中国科学院文献情报中心智慧数据治理工作，设计研发了6套治理工具集，实现了对142项数据资产管理以及约4.6亿篇文献数据的内容治理，并支撑了多个知识服务系统的运行。［局限］该治理体系未研究对图片、音频、视频等多模态数据的治理方案。
［目的/意义］在数据驱动环境下，科技情报工作愈加重视基于数据的循证分析，建设智慧数据服务体系是科技情报工作向数据驱动赋能转型的重要动力。［方法/过程］界定了智慧数据服务的概念内涵与外延，从数据视角与服务视角两个维度出发阐述了智慧数据服务的特点，论述了科技情报智慧数据服务体系的建设目标；以此为基础，依据从数据到情报的服务逻辑与层级，提出了科技情报智慧数据服务体系的内容架构与建设模式。［结果/结论］从数据供给站、数据超市、数据应用产品、数据服务中台4个方面构建科技情报智慧数据服务体系，前两者侧重数据供给型服务，旨在满足用户的数据型需求，后两者侧重数据感知型服务，旨在满足用户的情报型需求；提出需求与建设并行、治理与协同并行、技术与内容并行、质控与运营并行的“四个并行”建设模式；并以中国科学院文献情报中心的智慧数据服务体系建设为案例，阐述了智慧数据服务体系的应用落地。
［目的/意义］智慧数据权益体系是指导智慧数据建设与服务的原则规范，能够为文献情报机构履行社会职责提供更多公共空间。［方法/过程］全面分析了在信息社会环境下智慧数据权益体系的提出背景，深入研究了智慧数据权益体系的研究内容与重要意义，调研提炼了文献情报机构在智慧数据建设与服务过程中商业、开放、合作和自建数据权益面临的现实需求和主要问题。［结果/结论］明确智慧数据权益体系的内涵和基本原则，并制定基于智慧数据建设与服务全流程的制度框架，形成智慧数据权益体系。
［目的/意义］为有效改进数据易用性，将数据互操作能力保障要素嵌入公共数据平台建设，为促进数据互联互通提供了一种系统方法。构建公共数据平台数据互操作能力保障要素框架，以期为提升公共数据平台治理能力提供参考。［方法/过程］在比较研究国际上较为通用或典型的互操作框架构成维度的基础上，对文献中涉及的能力保障要素进行文本梳理、要素识别和聚类分析，由此构建框架。［结果/结论］构建了公共数据平台数据互操作能力保障要素框架，包括5个核心维度，19个关键要素，并以江浙省台州市公共数据归集为例进行了验证。
［目的/意义］文章探究智能推荐环境下移动社交媒体用户隐私风险感知的影响因素和作用机理，旨在推动移动社交媒体的健康发展，规范智能推荐服务的管理和用户隐私保护。［方法/过程］通过知乎问答平台搜集数据，利用扎根理论方法进行三级编码，构建了智能推荐环境下移动社交媒体用户隐私风险感知影响机理的理论模型。［结果/结论］隐私保护环境、智能推荐特征、用户特征对隐私风险感知有直接影响，智能推荐特征对隐私担心和感知精准度产生影响并进而影响隐私风险感知。研究结果可为政府、移动社交媒体平台、用户提供参考，具有理论和实践意义。
［目的/意义］“云智大物移”技术驱动了医疗健康保障体系的数字化和智慧化转型，已有学者关注到了在此背景下的全生命周期健康服务体系的建设问题。但是对这个问题缺少系统性和完备性的分析框架。［方法/过程］基于生命历程理论和健康风险累积理论，探索数智赋能如何实现情报协同和服务协同，并利用微服务架构分析全生命周期健康服务体系的建设路径，最后以黑龙江智慧医疗平台为案例进行剖析。［结果/结论］通过数智赋能实现情报协同，进而对服务要素和流程进行整合和优化，建立智能感知、动态适应的全生命周期健康服务体系。研究成果为建立全民共享、全生命周期覆盖的健康服务体系，落实“健康中国”战略提供了理论基础。
［目的/意义］当前生成式人工智能的发展对社会产生了强烈冲击。为响应国家创新发展的迫切需求，如何利用生成式人工智能更好地完成情报工作，以满足用户的情报需求，已成为当前情报学领域关注的热点问题。［方法/过程］基于供需理论提出从数据供给侧(Supply)、智慧情报分析中台(Analysis)、情报需求侧(Demand)三方构建生成式人工智能赋能情报工作范式模型——SAD范式模型，深入分析生成式人工智能赋能情报工作机理，并结合国际前沿项目案例探讨生成式人工智能与情报工作的前瞻性融合发展。［结果/结论］生成式人工智能赋能情报工作范式模型SAD，可以更好地促进生成式人工智能赋能情报工作的各个环节，提高情报工作效率，为情报工作范式研究提供了新思路。
［目的/意义］对人机交互失误情境下用户产生的情绪和态度展开研究，旨在验证人工智能拟人化理论的负面效应并探索交互式人工智能拟人化产生负面影响的缓解机制。［方法/过程］以人机交互失误为情境，基于期望一致性理论和拟人化理论，通过实验法分别从交互的结果失误和调用失误两个角度，探索了交互式人工智能不同的拟人化程度对用户产生负面态度的影响机制。［结果/结论］研究发现，人机交互失误时，高拟人化的交互式人工智能会加剧用户对其的厌恶感和负面态度。验证了算法可解释性能够缓解厌恶感和负面态度。综合上述分析，从人机交互健康长远发展角度，提出了人工智能应采用有限拟人化的设计框架和具有可解释性的算法架构等建议。
［目的/意义］作为数字时代的信息弱势群体，重大突发公共卫生事件中老年用户的信息公开满意度将是影响各级政府风险与应急管理效果的重要因素。［方法/过程］文章选取成都市老年群体为具体研究对象，运用访谈和扎根理论方法，分析获取重大突发公共卫生事件中老年用户信息公开满意度的关键影响因素并构建影响因素框架模型。［结果/结论］以信任程度、主观能力、需求期望和社会支持等为自变量，以感知易获取性、感知质量和感知价值为中间变量模型，揭示了重大突发公共卫生事件老年用户信息公开满意度影响因素的多元性与作用关系的复杂性，体现了老年用户作为信息弱势群体在重大突发公共卫生事件公开信息获取与利用中的信息心理与行为特质。
［目的/意义］在社交网络中回声室对重大突发事件下的社交网络舆情演进具有重要作用，研究重大突发事件网络舆情中回声室网络结构可以为相关部门的舆情引导和管控提供指导和帮助。［方法/过程］基于网络结构理论，利用社会网络分析法和情感分析方法，进行用户回声室网络结构识别以及用户回声室网络结构表征及网络同质性检验。在此基础上，构建重大突发事件中回声室网络结构分析模型，并结合重大突发事件“3·21”东航客机事故中典型舆情话题进行实证研究。［结果/结论］重大突发事件网络舆情中存在回声室效应，由于微博评论与转发机制的不同，回声室网络结构存在明显的网络特征差异，且评论机制更有利于社交网络在重大突发事件下的情感分享，并可以凝聚群体观点和用户想法，从而促进意见领袖在群内和群外成员之间的互动。
［目的/意义］探究辟谣信息对社交媒体用户的影响，特别是对意见领袖形成现象机制的挖掘。构建社交媒体用户角色演变行为模型，研究人员可以更好地了解意见领袖的形成原因，刻画辟谣信息对社交媒体用户的作用机制，有助于对参与辟谣的“准意见领袖”进行合理引导，以提高社交媒体舆情管理的效率和准确性。［方法/过程］首先，对微博社交媒体平台中的特定主题事件进行跟踪，识别并筛选出“新生意见领袖”群体，并利用质性访谈对此群体进行深度访谈。然后，基于程序化扎根理论方法，利用NVivo 12软件进行扎根编码构建模型，并通过理论饱和度检验验证模型的完整性。最后，对社交媒体用户角色演变的原因进行深入分析和探讨。［结果/结论］在辟谣信息作用下，个体主观因素、社会环境因素和辟谣信息因素对一般用户向新生意见领袖的演变行为产生重要影响，其中个体主观因素在辟谣信息的作用下对意见领袖形成的影响更加显著，自我认知清晰、高情绪需求且情绪稳定的个体更容易成为影响力持久的意见领袖；社会公众认可、实质性奖励和政策法律支持共同构成社会环境因素，是意见领袖形成的重要保障；辟谣信息因素中的辟谣信息热度、可信度和发布质量等方面都会直接影响“潜在意见领袖”用户群体对辟谣事件的把握，进而干预其参与辟谣的决定。
［目的/意义］用户信息选择性接触行为屡见不鲜，严重影响个体全面发展、群体有效沟通以及社会民主进程。识别与分析用户信息选择性接触行为的关键影响因素，对规避选择性接触、提高用户信息多样性具有重要实践意义。［方法/过程］基于文献调研构建了符合信息生态理论的用户信息选择性接触影响因素体系，通过专家调查问卷获得用户信息选择性接触行为各影响因素间的直接影响矩阵，运用Fuzzy-DEMATEL方法对选择性接触影响因素的因果关系和相对重要程度进行分析，识别出选择性接触的关键影响因素。［结果/结论］用户信息选择性接触行为的关键影响因素包括：信息来源、客观性错觉、感知威胁、可定制技术、意见领袖。根据实证研究结论，提出了相应的信息用户规避选择性接触的对策建议。［局限］研究采用小样本调查，研究结论的稳健性有待进一步检验。
［目的/意义］探明用户在使用政府数据开放平台过程中的体验状况及生成机制，对于完善政府数据开放平台，促进用户更好利用数据，充分发挥数据价值具有重要意义。［方法/过程］使用扎根理论及文本分析工具，对187个城市政府数据开放平台的用户评论进行分析。［结果/结论］政府数据开放平台用户体验的生成过程受用户与平台两方面因素的共同影响，各种类型的用户会基于自身的多种需求使用政府数据开放平台，而平台的数据、功能与界面的多重因素会对满足用户需求造成影响。同时，用户会对政府数据开放平台形成有用性与易用性的判断，在客观上实现基于用户互动的价值共创。
［目的/意义］专利文本是技术演化分析的可靠知识来源。利用领域多层本体和Sentence-BERT深度学习预训练模型可分别从词和句子两个角度挖掘多粒度深层文本语义信息，提升专利文本语义挖掘的全面性，进而提高技术演化路径识别的准确性。［方法/过程］以深度学习、基于本体的相似度计算及谱聚类算法等大数据和人工智能技术为基础，实现准确、高效、全面的技术演化路径智能识别。构建领域词典和领域本体，根据领域词典抽取专利摘要中的领域术语，根据领域本体中不同术语的最近共同祖先节点的深度，从词语级别计算专利摘要间的语义相似度；利用Sentence-BERT对专利摘要进行向量化表示，计算句子层面的语义相似度；结合两种相似度的计算结果构建相似度矩阵并进行谱聚类，根据谱聚类结果和专利时序特征识别技术演化路径。最后以光刻领域专利数据为例进行实证研究。［结果/结论］实验结果表明，谱聚类得到的技术类别划分结果的准确率、精确率、召回率和F1值的平均值均达到了85%以上，说明文章提出的基于专利文本多粒度深层语义的技术演化路径智能识别方法是有效的，其有助于科研人员、企业决策者和政府决策者探究技术发展历程，研判技术创新方向，推动关键技术研发。
［目的/意义］作为科技创新的重要手段，技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义，文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法，以提高预测结果的准确性和可靠性。［方法/过程］以燃料电池技术为例，首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集，计算技术相对相似度，基于AP聚类算法进行技术聚类；然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点，构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练，预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。［结果/结论］这种方法在准确率和召回率上表现优异，可以快速、客观地识别技术融合，为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。
［目的/意义］互联网开源信息具有海量、多源异构等特点，如何从中及时发现有价值的信息，并对信息加以情报利用一直是情报研究和实践应用的重点领域之一。文章提出一套开源的学术会议领域信息抽取框架，解决信息抽取语义理解和关联融合的问题，并将其应用于情报研究中，为解决情报分析的智能应用提供工具和方法。［方法/过程］采集网络上新闻报道的内容，采用预训练语言模型方法挖掘学术会议事件信息，提出面向特定领域的信息抽取框架，实现会议名称及其举办时间、地点、出席人、发言人信息的抽取，并进行实际的情报利用研究案例分析。［结果/结论］相较于单一抽取实体的方法，抽取会议核心元素更具有情报关联性和准确性，可以更好地对开源热点事件发现和跟踪监测、目标人物轨迹动向分析等研究提供方法，为情报分析应用和情报研判奠定基础。
［目的/意义］在阅读文献的过程中，研究流程是研究者需要特别关注的一个重要方面，自动识别学术文本中描述研究流程的段落对辅助文献阅读、学习研究设计等有着重要意义。［方法/过程］文章以自然语言处理领域为例，收集代表性会议论文构建数据集。分别基于传统机器学习模型、神经网络分类工具以及预训练语言模型构建分类器识别研究流程段落，然后对不同模型的分类效果进行评估，确定性能最优的模型。为进一步提升研究流程段落识别效果，在最优模型的基础上，基于ChatGPT进行了数据增强。［结果/结论］实验结果表明，在所有分类器中，SciBERT具有最好的研究流程段落识别效果。基于ChatGPT的数据增强可使SciBERT模型的分类性能进一步提高，最终准确率(Acc)和F1值分别达到了0.9414和0.9409。
［目的/意义］引文情感识别是全文本计量时代引文内容分析的重要研究议题之一，它与引文动机/功能识别、引文主题分析、引文摘要自动生成等存在较强的关联性，可为学术评价、知识图谱构建/绘制等问题的解决提供有效的研究支撑，具有较高研究价值。［方法/过程］通过文献调研分析，从引文语料集创建、情感词典使用、情感识别算法应用及存在问题4个方面，对国内外引文情感识别的研究进展进行全面梳理和分析评述。［结果/结论］引文情感识别已从早期的基于情感词典方法发展到当前基于机器学习算法的新阶段，并正由传统机器学习进一步向深度学习推进。亟待解决的主要问题有：①缺乏大规模高质量的引文语料集，对引文语料蕴含的特有价值(引文特征)的挖掘利用严重不足；②情感词典方法严重依赖情感词典自身的完备性，机器学习算法(分类模型)的参数优化及识别效果仍有提升空间，对两类方法的有机融合利用尚需深入探索；③更细粒度和更多维度的引文情感识别研究及相关应用实践有待进一步拓展和深化。
［目的/意义］归纳总结美国典型智库研究科技问题的信息源类型及其特征，以期对我国开源信息的研究工作提供一定的借鉴。［方法/过程］采用案例分析法，以美国典型智库的情报研究产品为研究案例，对其采用的信息源的信息类型、发布机构、发布时间、引用行为特征等方面进行分析。［结果/结论］开源信息已经成为美智库研究中国问题的主要情报源，我国相关部门需要注重公开信息的安全性，平衡信息开放与安全之间的矛盾；不同性质智库应发挥各自优势，优化我国情报工作体系。
［目的/意义］全球数字经济发展对国家之间个人数据跨境流动的规则设计提出了新要求。欧盟个人数据跨境流动充分性决定制度作为欧盟个人数据跨境流动的主体规则，对其进行评价并探讨中国在欧盟个人数据跨境流动充分性决定制度背景下的因应策略，对推动构建和完善中欧个人数据跨境流动规则意义重大。［方法/过程］运用文本分析与比较研究等方法，分析欧盟个人数据跨境流动充分性决定制度的成因、优越性、局限性与影响，并提出欧盟个人数据跨境流动充分性决定制度的中国因应策略。［结果/结论］研究发现，欧盟个人数据跨境流动充分性决定制度的产生源于欧盟独特的历史文化传统、欧盟对数据主权保护的考量及数字经济发展的需要，它的优越性主要体现在数据安全维护和个人信息权的保护功能、数据规则话语权的抓取功能、单一市场数字经济发展的助推功能；它的局限性主要是指该制度本身的限制开放性、非客观性和非平等性；它树立了个人数据规则范例，但也扩大了全球数据发展鸿沟，加深了中欧数字经济壁垒。为回应欧盟个人数据跨境流动充分性决定制度，我国需坚持合作原则、对等原则、独立自主原则，加强中欧双边和多边谈判，确立对等的数据管辖权，加快培育数据市场要素。
网站二维码
微信二维码
