［目的/意义］一级学科更名带来了全新的机遇与挑战，剖析情报学当前的处境与可行的发展路径，对情报学未来学科建设与学科发展具有重要现实意义。［方法/过程］回顾中国情报学信息资源管理学派的发展与超越历程，基于对学科隶属关系变化、相关学科竞争与学科拓展、不同情报学派范式差异的现状分析来考察一级学科更名背景下中国情报学面临的内外部发展困境，并探析其在信息资源管理一级学科框架下的发展进路。［结果/结论］中国情报学在信息资源管理一级学科框架下的发展，需要紧扣二级学科之间的内在逻辑关联，即数智链资源管理，来拓展不一样的信息资源管理基础理论体系，并围绕“拓新—守正—和融共进”的逻辑链条，推动情报学成为一类基于“信息资源”的管理学科，开展融入情报思维训练的弱敏感性情报素养教育，加快构建综合性的情报学知识体系与方法论体系。

［目的/意义］公共开放数据作为公共数据的重要组成部分，从场景牵引视角来分析其价值释放机制，有助于公共数据的高效流通与有效利用。［方法/过程］基于SOR理论框架，将应用场景视为刺激源，深入分析其内涵和属性；明确公共开放数据供需两侧的关键参与主体，并结合具体案例，探讨相关主体的行为反应,提出应用场景牵引下公共开放数据价值释放的机制与路径。［结果/结论］研究发现，应用场景牵引下公共开放数据价值释放机制包含场景目标、需求、协同、应用、迭代5部分内容，进而提出了强化数据需求管理、完善数据开放政策、优化开放平台建设等5条价值释放路径。

［目的/意义］科研大数据治理成熟度测度是科研大数据治理的核心内容之一，其评估理论与实践的缺乏是当前科研大数据的“割裂”“沉睡”“休眠”的症结之一。构建数据生态视角下科研大数据治理成熟度评估模型，以优化科研大数据治理成熟度评估方法。［方法/过程］基于数据生态理论的视角，构建科研大数据治理成熟度模型(MM-SRBDG)，研建由8个核心域、29个能力域、101个过程域构成的科研大数据治理成熟度指标体系，构建“专家打分法(E)—木桶原理法(C)—AHP法”相结合的综合评估方法(E-C-A综合评估法)，并结合实际案例进行综合评估和系统性分析。［结果/结论］MM-SRBDG系统化地阐释了科研大数据治理成熟度的构成维度，形成了科研大数据治理成熟度研究的系统性治理的新视角与新范式。MM-SRBDG的治理成熟度指标体系具有系统性和纵深性，构建的针对不同维度差异性评价的成熟度综合评估方法，可为科研大数据治理成熟度评估提供理论依据和实践参考，助力科研大数据治理水平提升。

［目的/意义］探究数据情境下的编排行为及其价值创造机制，为数据管理、数据价值化提供新思路。［方法/过程］基于数据特征、数据场景而改进传统的编排理论模型，提出包含数据资源管理、数据资产编排、数据资本运作三个模块及相关流程的数据编排理论模型，并根据资源化、资产化、资本化这一数据形态演化路径，细化分析每个数据编排模块及流程对于数据价值化的作用。［结果/结论］构建数据编排的理论框架以拓展数据管理的思路，从微观主体行为层面提出数据价值化实现的新路径。

［目的/意义］随着信息环境、技术环境以及科研范式的不断演变，知识服务在业态格局、形态方法等方面也经历着深刻变革，探索AI4S背景下的知识服务模式演化对于指导新时期知识服务的发展策略与方向具有重要价值。［方法/过程］文章从AI4S政策战略、学界业界发展态势等角度深入梳理，厘清AI4S对知识服务业态变革的重要影响、支撑AI4S的知识服务新挑战新任务，并以国家农业图书馆实践探索为例，从知识资源底座建设、智能计算能力塑造、服务产品体系研发三个维度提出应对策略。［结果/结论］ AI4S范式下知识服务面临智能化、个性化、精准化的新需求，筑牢知识资源新底座、提升知识挖掘新能力、塑造AI应用新技能及构建协同科研新平台是应对技术变革、业务重塑的重要方向。

［目的/意义］近年来，大语言模型(Large Language Models,LLMs)因其强大的自然语言处理能力而备受关注，为应急情报领域智能决策生成提供了新的技术选择。文章针对LLMs在应急情报领域中的应用潜力，提出并构建一套全面的测评基准，旨在科学合理地评估LLMs的应急情报生成能力。［方法/过程］利用GPT-4.0自动化构建一个包含自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等26种应急场景的测评数据集，选取国内外8种具备中文处理能力的LLMs作为待评估模型，设置模型生成情报的内容质量、表达质量、可行程度和效用质量等多维度评价标准，采用人工评分与机器评分结合的方法对各模型展开测评。［结果/结论］研究结果表明，Claude 3.5 Sonnet在应急情报生成任务中表现最佳，尤其在处理复杂多变的自然灾害和事故灾难时，该模型生成的情报更为全面且具有高度实操性。国内模型如文心大模型4.0 Turbo和讯飞星火V4.0虽整体测评得分略低于国际顶尖模型，但在特定的应急场景中仍表现突出。相关部门可以根据具体的应急场景，选择相应的LLMs来辅助情报生成，以提高应急处置的精准度和效率。

［目的/意义］探索生成式人工智能安全风险预见性情报工作框架，为我国情报机构提供借鉴和启示。［方法/过程］通过文献回顾当前生成式人工智能安全风险感知研究现状，归纳生成式人工智能安全风险发展趋势，分析当前生成式人工智能风险治理的被动性。在此基础上，论述了预见性情报工作相关机制、流程，探索性构筑生成式人工智能安全风险感知框架。［结果/结论］预见性情报工作嵌入生成式人工智能安全风险感知是一种前瞻性的策略，其嵌入机理包含多个相互关联的层面，广泛性、动态性、预测性作为关键支撑要素，可以有效应对当前生成式人工智能安全风险趋势及演变特性，弥补传统情报中的非线性突发事件的感知不足，进而改善当前生成式AI安全风险治理的被动局面。

［目的/意义］根据误差理论，测量误差分为系统误差与偶然误差，将其推广到主成分与因子分析，研究误差对指标体系学术评价的影响具有重要意义。［过程/方法］在理论分析的基础上，对主成分与因子分析系统误差的形成机制进行深入分析，探讨检验与测度方法，并以中国知网环境科学与技术期刊为例进行说明。［结果/结论］主成分分析与因子分析普遍存在系统误差；主成分分析与因子分析系统误差产生的环节是多样的，包括评价指标选取、反向指标标准化方法、主成分或公共因子解释力的确定、选取少数主成分或公共因子导致的数据遗失、权重设定、评价值公布方法等；主成分与因子分析的系统误差只可以适当测度；应采取全面措施降低主成分与因子分析的系统误差。

［目的/意义］在多学科交叉融合的时代背景下，分析各学科在科学体系中的地位，有利于把握学科发展现状，稳步推进科学发展总体布局。［方法/过程］跨学科引文网络中的知识流动类似于理想流体的流动——由势能高处向低处流动，促进低势能学科的势能增加、学科发展。文章基于跨学科文献间的引用/被引关系，借鉴流体力学势能定理，构建学科势能模型，以98个学科的30年引文数据开展实证研究，根据模型计算结果绘制每10年一个阶段的3个不同时期科学体系引文势能网络，分析各学科知识流动现状、地位演化情况。［结果/结论］宏观上，科学体系中学科交流越来越密切，社会科学学科地位越来越高；中观上，98个学科交流聚类形成的跨学科知识交流群体由初期的6个融合至近期的4个；微观上，环境科学与工程、农业工程和工商管理学一直在引文势能网络中占据显要地位，近期马克思主义理论、地理学、理论经济学的地位呈明显上升趋势。

［目的/意义］探究科研机构开放科学成熟度的影响因素及作用机制，对提升其开放科学发展水平具有重要意义。［方法/过程］基于扎根理论分析和TOE理论，构建科研机构开放科学成熟度影响因素模型，并通过322份问卷调查和结构方程模型方法进行实证分析。［结果/结论］研究发现，制度因素、基础设施因素、组织因素、技术因素、合作参与因素、人员因素均对科研机构开放科学成熟度有显著的直接正向影响。此外，组织因素、人员因素、基础设施因素、技术因素都在合作参与因素与科研机构开放科学成熟度之间发挥中介效应，而基础设施因素和技术因素在制度因素与科研机构开放科学成熟度之间发挥中介效应。［局限］未来科研机构可从健全开放科学制度体系、推进开放科学基础设施建设、优化开放科学组织管理、加强开放科学技术开发与应用、加强开放科学多元主体协作、提高机构人员支持力度6个方面提升其开放科学水平。

［目的/意义］本文聚焦于“云数智”融合范式下的智慧图书馆知识服务共创体系构建，旨在整合价值共创与协同理论，揭示智慧图书馆在“云数智”创新生态下的知识服务模式转型与效能提升路径。［方法/过程］审视智慧图书馆知识服务的价值共创基础、实现路径、交互关系及影响因素，构建价值共创系统模型，提出运行机制与策略优化方案，以优化服务效能，激发创新潜力，提升高等教育机构核心竞争力。［结果/结论］智慧图书馆作为知识共创生态系统的核心节点，需重视制度建设与服务创新，依托多主体协作推动知识服务生态系统稳健可持续发展，为智慧图书馆4.0建设提供理论支撑与实践指导。

［目的/意义］通过多模态网络舆情数据的关联融合，为舆情分析提供全面的数据支撑，辅助开展复杂舆情决策。［方法/过程］首先，综合分析网络舆情的知识要素和语义关系，设计网络舆情本体模型(OPO)，规范揭示网络舆情领域知识的概念和属性；然后，利用关联数据技术，通过实体命名、实体RDF化、实体关联化、关联数据的存储与发布等步骤，构建网络舆情关联数据集；最后，在借鉴已有评估实践的基础上，设立4个评估维度、23项具体指标。［结果/结论］以地震舆情为例，开展网络舆情关联数据集的创建与评估实验。结果表明，关联数据在网络舆情领域的应用，能够揭示数据之间的内在联系，促进多源异构数据的多维融合，为舆情的智能化分析提供数据支持。

［目的/意义］旨在运用网络分析的方法，研究社交媒体上的信息中介节点在弥合不同声音、交换不同观点方面发挥的关键作用。［方法/过程］通过分析社交媒体应用平台——“推特”上交流互动的实例数据，在可视化两方政党之间的意见极化现象的基础上，提出了改进的中介中心性指标算法，将中介中心性指标值高的节点视为极化网络中的隐性关键中介节点，通过SI模型仿真模拟信息在社交极化网络中的扩散过程，探究了关键的中介节点在信息传播中呈现的重要作用。［结果/结论］结果显示，当中介节点被移除时，极化网络中信息传播速度显著下降，特别是在跨社区的传播中，传播范围和效率均受到了严重影响。这表明中介节点作为连接不同社区的桥梁节点，通过填补社区间的结构洞，极大地提升了信息的跨社区传播效率。

［目的/意义］针对在线健康社区用户生成内容，提出了融合病情特征的多任务用户需求识别模型(MUNI-DC)，深入挖掘用户需求，形成由提问意图和提问实体两部分内容组成的用户需求主题体系。［方法/过程］通过构建BERT-wwm模型对用户需求数据进行预训练，融合病情特征实现对用户意图的识别，采用多层标签指针网络实现对在线健康社区用户提问数据的实体识别，以此为基础完成对在线健康社区用户需求的识别任务。［结果/结论］对比实验发现，相比于单一任务模型，本模型在用户需求识别结果的precision、recall、F1等指标上均有所提升；消融实验发现，融合病情特征和多层标签指针网络能够有效提升模型的用户需求识别效果，所提出的融合病情特征的多任务用户需求识别模型在应对在线健康社区用户信息需求分析任务中具有参考价值。

［目的/意义］在社交网络中，高影响力用户的有效识别，对网络舆情管控、网络生态治理等具有重要的现实意义。针对已有社交用户影响力计算忽略了用户情感反馈转变和交互演化的问题，文章提出一种新的社交用户影响力度量方法。［方法/过程］首先，基于统计分析检验了情感反馈转变和交互演化对用户影响力的影响；其次，从时间维度上分析用户的情感反馈，根据反馈倾向和转变速率对情感反馈值进行修订；然后，根据不同时间窗口网络结构之间的联系以及时间推移，提出基于“奖惩—衰减”的交互演化度量方法；最后，将情感反馈转变和交互演化融入用户的影响力计算中，实现对社交用户影响力的动态度量。［结果/结论］实验结果表明，与已有社交用户影响力度量方法相比，新方法在准确率、召回率、F1值上均有一定提升。

［目的/意义］基于细粒度语义的视角，通过研究问题、方法抽取与领域知识流状态识别以刻画科研领域的知识发展脉络，把握领域知识的发展趋势。［方法/过程］验证GPT提示学习的实体抽取方法的有效性，探索GPT提示学习在实体抽取中的应用效果，并创新性地提出基于特征向量中心性与Z-score的重点实体识别方法。同时，提出一套领域知识流的量化方式、知识流状态的种类及识别方法，以对领域知识流识别与进一步分析。［结果/结论］将领域知识流动状态划分为知识新生、知识衰亡、知识继承、知识合并与知识分裂5种状态，实现对领域知识主题的有效识别与刻画。研究成果表明，此方法能够有效揭示人工智能研究领域中的知识脉络，是领域画像的有力工具。

［目的/意义］随着知识组织系统运作环境的变化，知识组织的重要性不断提升，为突破传统叙词表构建及应用困境，结合最新大语言模型技术探索叙词表构建新范式。［方法/过程］从叙词表自身特征及其构建思路入手，采用继续预训练、监督微调和强化学习的全流程微调，结合本地知识库的方案，对大语言模型进行微调训练，并基于“量子科技”领域和“理论力学”领域进行实证。［结果/结论］实证发现，经过继续预训练、“多策略数据处理微调方案”和RLHF的微调方案表现更优。其中，对于“理论力学”领域的已有词表等级关系构建准确度高达89.06%，“量子科技”新兴领域词表等级关系构建准确度为63.02%。这表明，本方案可以实现已有词表等级关系的构建，且在新领域词表等级关系的构建中表现良好，具备一定可行性，能为新领域叙词表构建提供参考。

［目的/意义］针对以往金融评论情感分析研究中多数研究局限于单一评论文本为研究对象，方面级金融情感分析中提取情感元素不够丰富等问题，提出了一个新的对话式股吧评论方面级情感分析任务。［方法/过程］基于该任务，构建了一个两阶段式的对话式股吧评论方面情感四元组提取框架，利用“DiaASQ+RoBERTa”方法分阶段提取对话式股吧评论中的方面类别、方面术语、观点术语及情感极性，经过情感元素的组合映射得到方面情感四元组，然后以东方财富股吧为数据来源构建对话式股吧评论数据集进行实证研究。［结果/结论］实验结果表明，与同一数据集上的最佳基线模型相比，“DiaASQ+RoBERTa”方法在F1值方面提升了约16.18%，显著优于基线方法。该研究不仅拓宽了金融评论情感分析领域的研究范围，还进一步完善了方面级金融情感元素提取的丰富度，为投资决策提供更多参考依据。

［目的/意义］颠覆性技术能够改变现有技术格局，可能创造一个新行业或者改变现存行业，世界主要国家均对颠覆性技术进行布局研究。但由于颠覆性技术的不确定性和复杂性，导致其识别难度很大，特别是在早期识别阶段更具挑战。因此，对颠覆性技术早期识别方法进行系统梳理至关重要。［方法/过程］通过文献综述方法对颠覆性技术早期识别特征相关的103篇文献进行系统梳理，从中提取出早期识别特征，并对相应特征的测度方法进行了总结。［结果/结论］通过分析总结，最终归纳出4个识别视角，10个早期识别特征以及对应计算方法，其中排名前三位的特征依次为新颖性、不确定性、前沿性；研究发现在探讨基于弱信号感知的颠覆性技术的本质特征时，需关注弱信号与颠覆性技术特性的结合；现有识别指标更多关注热点监测而非早期识别；当前的识别特征指标在挖掘和分析弱信号方面存在不足。

［目的/意义］对美国国际网络空间与数字政策进行内容分析和深入探讨，为我国国际网络空间与数字政策发展、应对和突破提供启示与参考。［方法/过程］采用网络调查法、文献调研法和质性文本分析法，自上而下梳理并分析美国国际网络空间与数字政策相关内容，通过文本分析与编码构建类目体系，提炼核心战略要素。［结果/结论］美国已将网络空间与数字政策融入外交层次，折射出其管理思路的深刻调整，可能会加深我国在国际社会中的被动处境与不确定性。基于此，立足我国国情，结合美国国际网络空间与数字政策战略要素，围绕网络空间破局逻辑、数字政策战略布局、科技外交方略等，为我国国际网络空间与数字政策布局提出优化方向与对策建议。

［目的/意义］总结欧盟数据跨境的风险识别和管控经验，为我国数据跨境风险识别与防控体系建设提供参考。［方法/过程］基于循证视角，系统梳理欧盟所披露的数据跨境案件，以此建立数据跨境风险识别线索，分析欧盟风险管控的组织架构和运行机制，进而重点剖析欧盟数据跨境风险审查和研判的经验和规律，归纳出对我国数据跨境治理的启示。［结果/结论］欧盟设立自上而下的协同组织架构，构建了较为完善的数据保护影响评估制度、处理过程建档制度、数据主体访问请求制度、数据泄露通知制度，实现了对数据跨境风险的审查控制。我国可考虑借鉴欧盟经验，从精准、协同、透明三个层面，实现风险的精准控制，加强机构间的协同合作，并提升数据跨境审查流程的透明度，完善现有的数据跨境风险审查机制。