［目的/意义］随着ChatGPT的横空出世，算法应用越来越多地支配着人类的生活，算法黑箱、算法操控、算法共谋、算法偏见、算法歧视等风险也随之而来，这些风险严重影响社会稳定乃至国家安全。对全球算法风险的形势进行研判能够有助于防范与识别算法风险，并为应对全球算法风险治理难题提供中国智慧与构想。［方法/过程］通过系统梳理国内外主要数据库915条核心文献，构建基于“学科领域—研究主题—治理工具—治理措施”的算法风险研究框架，并分析算法风险具有学科的交叉性、复杂的交织性、突出的人为性、泛化的不确定性等特征。［结果/结论］从加强情报学学科对算法风险研究、加强对人工智能算法可解释性研究、加强算法应用向善和算法服务从善研究、加强对全球算法风险治理中国智慧与构想研究4个方面对算法风险研究问题进行展望。
［目的/意义］数智时代随着算法广泛应用于情报分析中，揭示当前情报分析中算法使用的现状不但能帮助情报学领域学者把握学术研究热点，还能指导更多研究者更好地利用算法来解决情报分析过程中的实际问题。［方法/过程］重点梳理近10年情报学领域5本核心期刊与情报分析算法相关文献，尝试梳理数智时代应用于情报分析中的算法分类，并从算法演进、算法应用角度全方位展示这些算法的特征。［结果/结论］从演进来看，近10年情报学领域应用算法的论文持续上升，而LDA是情报分析中运用最多的算法，自2020年起BERT算法呈现出新生演进特征；从应用来看，突发事件下的网络舆情、专利分析等应用呈现出不断细化、继承演进的趋势；图书馆、图书情报、电子商务、物流信息等应用逐渐衰退，取而代之的是数字人文、智慧图书馆、颠覆性技术等。
［目的/意义］粮食安全是国家安全的基础和重要内容，应急情报体系是应急管理的重要支撑，构建粮食安全应急情报体系能够为应对粮食安全突发事件提供科学的解决方案和高效的运作保障。［方法/过程］首先，阐释相关概念，概述现有研究；其次，在粮食安全应急情报需求分析基础上，提炼体系关键要素，并结合云边端架构，对情报服务化、LBA平台架构及组织架构进行详细论述；最后，阐述基于LBA的粮食安全应急情报体系的模式运作流程。［结果/结论］依托于LBA的粮食安全应急情报体系智能聚合情报服务、智慧适应多主体需求、智能辅助应急决策，既为粮食安全应急管理提供全生命周期情报支持，又奠定LBA在应急情报领域的研究基础，进而为促进应急管理现代化、维护国家粮食安全做出贡献。
［目的/意义］以情报学手段保障国家粮食安全，提升智库服务专业性的同时，推动图情机构的服务创新与升级。［方法/过程］通过网络调研与访谈总结现有智库在支撑粮食安全政策咨询中的不足，解析服务任务，基于多源流理论提出面向粮食安全政策咨询的情报智库服务模式与实现路径。［结果/结论］研究设计的情报智库服务模式能够容纳粮食安全问题的复杂逻辑关系，并通过内容问答、简报服务与方案服务的方式响应政策咨询需求，促进科学化与高质量智库服务实现。
［目的/意义］文章旨在探索粮食安全政策咨询情报智库的功能实现方式，通过对政策文本的分析挖掘，向政策制定者提供科学建议，丰富政策信息学理论体系的同时，为情报在粮食安全政策咨询领域发挥智库作用提供参考。［方法/过程］结合BERTopic模型、知识关联计算等文本语义分析技术，提出一套基于已颁布政策、议程中政策和建议政策的文本分析方案，挖掘政策主题及分析演化趋势，根据文本相似度为议程中政策匹配合理建议。［结果/结论］解析了政策文本分析应用于粮食安全政策咨询情报智库服务的任务、方法与过程，并采集数据进行实证分析，实现了我国粮食安全政策主题挖掘、趋势研判和智库方案建议支持，为智库政策研究打开了新视角。
［目的/意义］数据作为一种新型的生产要素，充分开发利用数据资源，拓展规范化数据的应用场景是释放数据要素价值、激活数据要素潜能的必要手段。［方法/过程］按照“场景识别—模型设计—模型阐释”的思路，运用质性分析法对文本资料进行编码场景识别，形成数据应用场景的分类体系，并结合创新应用案例以及数据生命周期理论、CRISP-DM模型和数据价值链构建数据应用场景模型，自上而下地从需求导向、数据支撑和技术驱动三个维度对数据应用场景模型进行梳理阐释。［结果/结论］形成涵盖4个一级场景、14个二级场景和41个三级场景的分类体系，构建以需求为导向、数据为支撑、技术为驱动三位一体的场景模型框架，并对模型的逻辑和内涵进行深入剖析和阐释，为拓展规范化数据的应用场景提供参考与指引。
［目的/意义］厘清各界对情报失误概念的认识分歧，准确认识和界定情报失误概念的内涵与外延，推动学界在对情报失误的定义上达成共识，为进一步深化情报失误研究提供支撑。［方法/过程］通过对中英文主流文献的梳理，比较分析国内外对情报失误概念的基本认识，并对相关争议性问题予以针对性回应。［结果/结论］将情报失误定义为情报机构在情报生产与分发、反情报以及其他情报活动过程中的差错，更加符合其本质属性。决策者对情报的不当使用更多地属于决策问题，而非情报范畴，因而不宜归为情报失误。“Intelligence Failure”不宜译为“情报失察”，直译为“情报失败”更为贴切。在能准确关照“Intelligence Failure”与“情报失误”的细微差异的情况下，在一定范围内也可有选择地继续沿用“情报失误”这一译法。
［目的/意义］基于Cynefin框架，融合复杂性领导理论揭示实践社区中知识囤积形成的内在逻辑，对理解社区内知识主导体系与复杂性领导力赋能整体性功能，以构建知识囤积形成过程模型与治理机制具有重要的理论价值和实践意义。［方法/过程］依据知识特征及环境复杂性将实践社区划分为不同知识空间，探讨复杂性领导作用下社区中个体及环境层面对知识囤积的作用过程，以此构建知识囤积形成过程模型，并提出针对性的知识囤积治理机制。［结果/结论］实践社区中存在强制性囤积、限制性囤积、适应性囤积和感知性囤积4种类型的知识囤积形成过程；针对性提出去中心、多元化、协同化和干预式治理等治理机制，调节知识囤积以增强知识交互功能适应环境的动态变化；知识主体、客体和环境塑造了实践社区的知识生态，充分利用各要素交互关系规避和调节知识囤积，形成多源化知识资源优势，为社区良好运行提供资源保障。
［目的/意义］以ChatGPT为代表的生成式人工智能的快速发展，为信息检索的智慧化转型带来巨大机遇。［方法/过程］探索ChatGPT赋能信息检索的作用原理，剖析ChatGPT支撑技术与信息检索的契合之处，采用专家打分法对ChatGPT进行测评，分析评价ChatGPT在信息检索领域的能力水平，并以政务、学术、教学、商业4种场景为例，进一步揭示ChatGPT赋能信息检索的应用图景。［结果/结论］从资源层、处理层、应用层、优化层4个层面出发，提出通过定制专业领域的信息集合、注重信息抽取能力、打造“搜索+ChatGPT”双引擎结构、加强用户交互，来推动信息检索的发展进程。
［目的/意义］文章探究量化自我场景下隐私悖论的影响因素以及形成过程，以期帮助破解个人信息保护的困局，促进健康管理平台的数字生态治理，亦为用户与平台间的良性互动的理论与实践提供新视角。［方法/过程］采用移动经验取样法进行样本数据收集，通过秩和检验筛选出目标实验对象进行半结构访谈，之后对访谈资料进行三级编码分析。［结果/结论］量化自我中隐私悖论的影响因素存在情境、任务、边界冲突、边界协调4个维度。隐私悖论从“隐私边界变化—隐私披露行为—隐私悖论”的演变流程中产生，其中隐私边界变化在隐私悖论形成过程中扮演重要作用。
［目的/意义］数字化浪潮中，因主客观原因无法有效接入数字技术的数字弱势群体往往表现出数字排斥与抵触行为，探寻该群体数字排斥的关键影响因素,分析当前数字包容政策工具运用现状与优化路径具有重要意义。［方法/过程］基于理论—政策协同视角，依据个人信息世界理论，采用元人种志和DEMATEL方法，明确数字弱势群体数字排斥的关键影响因素，开展当前数字包容政策侧重点的内容分析，并提出政策优化路径。［结果/结论］确定了数字素养、功能—需求匹配度、信息基础设施、志愿服务资源等9个关键影响因素，部分影响因素的理论—政策协同度不高，据此提出相应的政策优化路径。
［目的/意义］在充满不确定性和对抗性的边境安全环境中，传统的基于强信号而展开的情报分析范式亟须补充和优化，文章旨在通过对边境安全风险场景中弱信号的刻画研究，服务边境安全风险的感知和响应。［方法/过程］通过调查研究并借助弱信号相关理论，将风险弱信号划分为4个维度和3个阶段。以风险弱信号的意义呈现与用户感知作为切入点，在初始阶段通过地平线扫描和数据融合察觉异常信号，在发展阶段采用4种刻画模式对弱信号进行意义构建，在突变阶段通过对前期刻画成果持续构建、证实证伪，辅助决策者对风险场景的预判。［结果/结论］通过情报刻画，挖掘弱信号间的联系，构建弱信号的意义，在弱信号转变为强信号之前，聚焦风险可能发生的场景，辅助决策者对风险的感知和响应。
［目的/意义］识别关键核心技术是技术突破过程中必须面临的挑战。从专利应用视角出发，探究行业内各应用的关键核心技术，对企业寻求技术突破具有理论与实践的借鉴意义。［方法/过程］以专利为桥梁，搭建“技术—应用”共现关系；基于技术的应用相似度采用Leiden社区发现算法将技术划分成不同类别，进而明确各应用的特征技术类；采用综合指标评价法评价各应用的技术关键核心度，取各应用中关键核心度TOP 15的技术为关键核心技术备选集合；将各关键核心技术备选集合中属于各应用特征技术类的技术确认为各应用的关键核心技术。［结果/结论］结合各应用间的技术差异，识别出行业内各应用的关键核心技术，为企业从整体层面识别关键核心技术提供有益参考。
［目的/意义］智能推荐服务虽极大提高了用户获取新闻的效率，但并非总是令人满意。文章从不满意视角切入，探究移动新闻客户端智能推荐服务用户不满意的影响因素和作用机理，旨在丰富智能推荐服务用户不满意相关研究，为移动新闻平台管理实践提供参考。［方法/过程］搜集移动应用商店中今日头条的评论数据，采用扎根理论方法进行三级编码，构建移动新闻客户端智能推荐服务用户不满意影响机理理论模型。［结果/结论］研究发现，信息质量、平台质量、算法质量通过服务质量的中介作用影响用户不满意；信息窄化在用户画像的调节作用下正向影响隐私担心，隐私担心在平台口碑的调节作用下正向影响用户不满意；信息质量和隐私担心都导致用户的算法操纵，进而增加用户对算法不可控的感知。
［目的/意义］信息茧房滞留是网络圈层化背景下客观存在的行为现象，研究滞留行为的特征和影响因素有助于挖掘信息茧房形成和巩固的成因，帮助社交媒体用户增强“破茧”意识，并为平台网络空间治理提供思路和策略。［方法/过程］文章以豆瓣小组用户为样本，通过深度访谈和开放编码，探索社交媒体用户信息茧房滞留行为的表现特征。根据质性分析结果构建信息茧房滞留行为影响因素模型，收集问卷数据检验假设，使用fsQCA从组态视角进行补充分析。［结果/结论］社交媒体用户信息茧房滞留行为的表现特征多种多样，影响该行为的因素包括系统功能、圈层建设、绩效期望、享乐动机、使用习惯、信息同质和信息过载，社交媒体用户信息茧房滞留行为成因路径较为复杂。
［目的/意义］数智社会对高校学生核心素养发展提出新的要求，有待进一步明晰智能素养内涵并构建面向高校学生的智能素养评价指标体系，为学生智能素养发展状态测评、能力提升和培育提供参考支持。［方法/过程］从素养连续统的视角出发，系统梳理智能素养的缘起与发展，通过对素养内容解构与要素集结，映射于智能素养的指标体系。基于KSAVE模型提出高校学生智能素养评估框架，通过文献调研界定指标内涵，进而运用德尔菲法优化初步构建的评价指标体系，利用群决策层次分析法确定评价指标权重。［结果/结论］构建了由意识态度、知识与技能、高阶思维能力、智能伦理和价值实现5个一级指标以及19个二级指标构成的高校学生智能素养评价体系，并从认知站位、内驱路径和情景创建三个方面提出智能素养的培养策略。
［目的/意义］为解决现有基于在线评论的用户画像维度单一问题，提出一种基于异构属性传播的网络用户画像方法。［方法/过程］基于用户、电影和标签构建图模型，从基本属性、电影偏好、情感偏好以及评分行为多个维度对用户属性初始化，作为用户节点属性，并通过迭代传播的方式不断更新用户属性。［结果/结论］实验结果表明，所提出的方法能够显著丰富用户画像维度，相比现有最优深度学习模型，均方误差由0.113减小到0.083。通过属性扩增及传播，本方法能够提供丰富且准确的用户画像能力。［局限］实验数据来源于电影评论，用户画像对象为电影评分用户，场景较为单一，缺少在其他领域的验证。
［目的/意义］大语言模型在全球范围内引发了生成式人工智能热潮。将大语言模型与信息分析工作深度融合，为数智时代智能信息分析研究提供了新的发展契机。自然语言提示在对齐大语言模型性能与信息分析需求方面扮演重要角色。［方法/过程］通过讨论提示驱动的智能信息分析工作,系统总结了自然语言提示驱动的智能信息分析特征，提出一种自然语言提示驱动的智能信息分析模式，构建了基于人在环路思想的智能信息分析工作流和面向智能信息分析的自然语言提示工程框架，并探讨运行这一模式的问题及保障措施。［结果/结论］提出了自然语言提示驱动的智能信息分析模式，引入人在环路思想将信息分析人员的主观经验和判断力以及大语言模型的理解和生成能力深度融合，提供了一种人机协作的智能信息分析方法，为数智时代信息分析研究提供了新思路。
［目的/意义］近年来，随着在线社交平台的出现，信息传播发生了迅速的变化。在线社交平台为了提供高质量的内容以及促进信息传播，应用了各种推荐机制，因此信息传播途径不同于以往的拓扑结构传播。把握推荐机制下的信息传播特点，有利于实现对谣言等信息的有效管控。［方法/过程］提出基于拓扑结构和推荐机制的SCIR信息传播模型，从理论上深入研究传播节点最终传播用户数量和概率。通过一系列的数值模拟，研究传播节点、点赞概率和收藏概率、创作概率等因素的影响。［结果/结论］有了推荐机制，谣言可以在社交网络中快速传播，但点赞、收藏等行为概率的提升并非会使传播效果更好，反而有可能阻碍传播。［局限］只考虑了信息传播模型中一种特定的推荐机制。今后的研究可以综合考虑不同推荐机制的具体影响，从而构建普适的基于推荐机制的信息传播模型。
［目的/意义］研究欧盟数据政策体系，旨在发现数据政策体系构建可参考的重点方向、要点与策略，推进数据相关理论与方法的发展。［方法/过程］梳理、归纳政策文本，从数字转型整体导向、数据战略全景设定、数据规则构建、多元数据场景引导、数据实践优化指引等方面描述与分析其政策体系的主要构成。［结果/结论］从制定主体、政策形式、建构导向、内容要点分析欧盟数据政策体系的特点与局限，并立足我国实际提出启示性策略：深化数据机构协同领导机制，强化以数据法律法规牵引的多元规则建构，充分融合国家发展大局要求，基于数据要素与数据治理前沿予以融合布局。
［目的/意义］随着数智时代的到来，政府数据开放愈发受到关注。现有研究从不同维度探讨了开放政府数据政策，但较少关注政策叙事的同质性和差异性。［方法/过程］以美国政府数据开放政策为例，使用结构主题模型识别政策主题，进而运用叙事政策框架从背景、情节、人物和寓意4个维度分析政策叙事，并考察美国联邦政府和各州政府政策叙事的同质性和差异性。［结果/结论］美国政府数据开放政策主要有5种政策叙事，由于经济发展水平、地理位置等原因，不同地区的政策叙事有所不同。
［目的/意义］通过对《2024—2026年情报界开源情报战略》以及《国家安全战略》《国家情报战略》等美国官方战略涉及开源情报的部分进行分析，可以帮助我们更好的理解美国开源情报战略的演进逻辑，把握美国开源情报工作的未来发展趋势，为我国开源情报工作提供参考。［方法/过程］采用内容分析法和逻辑分析法等方法，梳理美国开源情报战略的叙述演进，考察开源情报战略转向，预测美国开源情报工作未来发展趋势，进而对我国开源情报工作得出有益启示。［结果/结论］美国开源情报战略呈阶段性演进，经历了密源情报的补充手段时期、全源情报的组成要素时期和大国竞争的战略工具时期。未来将持续落实以数据为中心的工作理念，强化数据保护，注重创新，并将开源情报领域开始作为情报界的先验领域。未来我国一方面要深化数据核心地位，实施数据驱动的情报工作模式，设立专职情报协调部门，同时与其他开源情报组织合作，借由情报披露赢得大国认知竞争优势；另一方面也要做好反开源工作，注重数据安全。
摘取《情报学进展》第十五卷中4篇部分精要展示给读者。
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