［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］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］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］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］人工智能技术的发展与应用在推动人类社会变革的同时，也破坏了人与技术之间的信任。探索算法透明度与用户感知可信度间的关系，有助于破除算法黑箱，重塑技术信任，发展可信赖的人工智能。［方法/过程］文章以微信朋友圈信息流广告为研究平台，招募50位被试开展眼动实验，结合问卷和访谈等方法探究在不同的透明度情境下，用户对个性化推荐广告的感知可信度，进而厘清人与算法间的信任关系，从信任视角提出透明度提升策略。［结果/结论］用户的感知可信度受到透明度程度、透明度内容和结构等因素的影响，未来应当发展合理有效、方便访问、易于理解的算法透明度，以此提高用户信任，推动可信人工智能发展。［局限］研究的样本来源和研究视角单一，后续将扩大实验规模探索不同用户群体的感知可信度差异。

［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］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］从科学应对重大突发事件入手，聚力情报智慧，探索重大突发事件风险感知与预测的具体方法与实施流程，全面提高感知重大突发事件演变态势及预测衍生风险的能力，以情报决策推动重大突发事件应急管理工作的全流程。［方法/过程］基于数据与知识双重驱动的研究理念，在利用事理图谱揭示重大突发事件演变机制的基础上，结合国内外相关研究明确了重大突发事件风险、重大突发事件风险因素的定义，构建了重大突发事件风险传导链路模型，提出了利用风险传导链路感知和预测重大突发事件风险的具体方法和实施流程，并结合重庆万州“7·4暴雨”事件开展实证研究。［结果/结论］实证研究表明，基于事理图谱的重大突发事件风险感知与预测的方法和流程具有较强的科学性和可操作性，当类似重大突发事件发生时，能够为相关应急管理工作的开展提供参考。

［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］具身智能的人智交互研究扩展了传统人机交互，强调具身化人工智能对人类需求和行为的理解与适应，涵盖技术优化、用户感受、隐私安全和伦理问题。探讨具身智能在人智交互体验中的理论基础、应用实践及未来发展，为理解其复杂性、推动技术进步和应用创新提供重要参考。［方法/过程］在对具身智能的人智交互体验研究理论系统性综述的基础上，分析2015—2024年561篇相关文献，深入剖析具身智能交互体验相关研究的多维度特征和应用。［结果/结论］具身智能在人智交互体验中的研究展现出跨学科融合、技术多样性和应用广泛性等特点，其在多个领域如智慧医疗、智能制造、自动驾驶和智慧养老等展现出巨大的应用潜力。鉴于此，提出基于具身智能的人智交互体验框架，并展望了未来的研究方向，包括数字驱动的理论发展、多学科融合的方法创新、技术应用的场景拓展以及人因工程下社会伦理规范的建立，为具身智能人智交互的健康发展提供实践启示。

［目的/意义］复杂环境下，开源国防数据结构各异、语义复杂，及时有效地融合多模态语义信息，辅助情报决策迫在眉睫。文章提出多模态国防数据融合模型，增强国防情报分析能力。［方法/过程］首先，梳理了开源情报的发展脉络；其次，分析了国防数据环境的复杂性；再次，总结了多模态数据融合的关键技术，构建了融合模型；最后，结合多模态国防数据融合案例，提出相应融合启示。［结果/结论］复杂环境下，多模态国防数据融合既要准确把握语义融合的粒度，又要兼顾情报任务的需求，并结合深度学习等实现开源数据的快速、准确融合。

［目的/意义］构建一种基于大语言模型和知识图谱的健康信息识别模型，旨在提升健康信息识别的准确性和信度。［方法/过程］首先，采用在权威平台上发布的公开健康信息数据集来构建知识图谱，作为领域知识；然后，设计5组实验，包括决策树、支持向量机、逻辑回归模型、GPT和KG-LLM；最后，采用552条来自权威辟谣平台的已标注辟谣信息作为验证样本进行试验，并对5组实验的结果进行比较分析。［结果/结论］所构建的KG-LLM虚假健康信息识别模型在准确性方面表现卓越，其准确率达到98.35%，这一结果相较于决策树、支持向量机、逻辑回归模型分别提升了14.78%、3.24%和12.33%。与GPT模型相比，其准确率也提升了4.80%。此外，在其他的评估指标上，KGLLM模型相较于GPT模型也显示出了优势。这一结果充分证明了知识图谱作为领域知识，有助于消除LLM中存在的幻觉。将大语言模型与知识图谱相结合，用于提高健康信息识别的准确性。

［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。

摘要：［目的/意义］在现代科学技术的推动下，跨学科研究已经成为解决科学领域复杂问题和知识创造的重要路径。［方法/过程］概述相关核心概念，界定跨学科知识扩散，并从跨学科知识扩散的测量、过程特征及其影响因素三个维度进行全面综述。［结果/结论］现有研究大多将学术文献作为主要的数据来源，利用引用关系链设计单维和多维指标来衡量跨学科知识扩散；借助引文内容分析是目前分析扩散过程与特征的主要方向。此外，知识性、主体性和环境性因素对扩散过程与结果往往具有协同多变的作用机制。在此基础上，构建了跨学科知识扩散影响因素概念模型，为提升跨学科知识扩散效率及效果的实证研究提供新的理论参考。尽管各个研究方向发展程度基本持平，但相关研究方法和数据仍待进一步丰富优化。未来研究应深化对跨学科与知识扩散关系的理解，以推动跨学科研究管理与科学创新工作的有机结合，紧跟大科学时代的发展步伐。

《情报学进展》第15卷经过两年的酝酿终于面世了，由中国国防科学技术信息学会主持出版，《情报理论与实践》编辑部承担选题策划与组织工作。该书是一本反映情报学和信息技术应用领域研究进展的年度评论，涉及一段时期情报学重点领域及前沿热点问题，总结所取得的成果及未来发展趋势。内容上选取在国内外有一定研究成果，或有一定应用的选题，在一定程度上揭示了近年来情报学的研究现状、热点与趋势，利于回顾并引导相关研究。主要内容有：数据计量学的学科构建及其发展趋势、面向国家战略的情报学教育体系建设、公共危机信息管理研究进展与趋势、数智赋能背景下情报学研究进展、国内外算法风险研究进展、数据隐私风险的识别与消减——以医疗数据为例、开放科学时代学术评价研究的新机遇与新挑战——从系列开放获取宣言/倡议或行动计划谈起、人工智能赋能情报研究的变革与发展、数智时代的知识组织研究进展、企业家发现的情报学探索：基于情报学视角的“企业家发现”模型、学科主题探测与演化分析研究述评、2022—2023年情报学前沿进展综述以及2022—2023年度情报学专业动态等。

［目的/意义］韩国是率先推动MyData应用落地的国家。韩国在个人数据管理领域的实践和探索，特别是在推广MyData模式方面，可为我国个人数据管理和应用制度的完善提供有益参考。［方法/过程］结合韩国数字政府发展状况，运用文献研究及比较研究方法，探讨MyData概念与制度内涵。从数字平台政府所实施的国家战略措施角度，考察MyData在公共领域和金融领域的应用和效果。［结果/结论］ MyData作为一种新型个人数据管理模式，对个人数据权益保护、政府公共服务创新、数据资产流通与利用，都具有积极的作用和影响。MyData制度在平衡个人数据充分利用与数据安全维护方面，具有重要的应用价值和实践意义。

［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］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］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］解析科研人员生成式人工智能应用中信息茧房成因要素及作用路径，探讨科研人员信息茧房形成机理，引导科研人员合理使用生成式人工智能辅助科研。［方法/过程］首先，从相关文献及专家访谈中识别出科研人员生成式人工智能应用中信息茧房成因要素；然后，使用ISM模型方法对成因要素进行层级划分，结合相关研究提出假设并构建信息茧房成因要素模型；最后，基于结构方程模型方法对构建模型及提出的假设进行验证。［结果/结论］信息素养、信息过滤技术和信息推荐技术均对信息选择偏好产生显著正向影响；信息素养对信息同质化产生显著正向影响，信息过滤技术和信息推荐技术对信息同质化影响不显著。信息选择偏好、信息同质化和信息过载对信息茧房产生显著正向影响，且信息过载在信息选择偏好对信息茧房形成和信息同质化对信息茧房形成中起中介作用。

［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］探索有效提高文献资源自动层次分类和跨语言分类效果的方法。［方法/过程］将文献资源分类视为分类号生成任务，利用图书馆编目数据构造训练集和测试集，基于ChatGLM 3、Llama 2等大语言模型在训练集上进行模型的高效微调，并在中英文测试集上分析模型的分类效果。［结果/结论］在不同的输出格式中，微调大语言模型使其直接输出分类号，可以获得最优的分类效果；随着训练样本数量的增加，微调后的大语言模型分类效果不断提升；基于22000个样本微调的大语言模型在中图法一级类目和完整分类号的准确率分别可达08848、05076，优于通用大语言模型；在中文文献上训练的大语言模型可以有效地分类英文文献，分类效果仅比中文文献略低；大语言模型生成的分类号中有少量不是有效的中图分类号。

［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］在全球科技竞争日益激烈的背景下，开源情报作为研究和预测世界科技发展趋势的重要工具，对于科技情报工作的重要性愈发凸显。科技项目数据作为科技情报的重要数据来源和分析对象，呈现出多源、多模态的特性，对其进行深度分析和挖掘，并服务于管理与决策活动，是新时期科技资源高效利用的重要途径。［方法/过程］文章将情报工作流程与多模态知识图谱构建流程相融合，提出了基于开源科技项目数据的多模态知识图谱构建框架，包含需求分析、开源情报采集、多模态科技项目知识图谱构建以及知识图谱服务4个关键环节，并详细讨论了每个环节中的核心内容。［结果/结论］以美国情报高级研究计划局(IARPA)公开项目的多模态数据为例，遵循上述框架构建了包含项目、机构、人员、技术、文档、图像、视频7类实体及多种关系的多模态知识图谱。未来，可将多模态知识图谱与问答系统、推荐系统相结合，为科技管理决策提供更加智能化的情报服务。

［目的/意义］全球老龄化背景下，养老机构作为重要的智慧养老应用场景之一，在提供养老服务过程中产生了大量数据但并未得到有效挖掘、利用。因此，有必要健全智慧养老机构大数据平台与多元主体数据共享机制。［方法/过程］基于信息生态理论，对参与主体、共享内容、共享环境层次及共享方式4个关键构成要素进行分析，构建智慧养老机构数据共享模型。通过构建信息生态链的智慧养老机构数据共享主体协同路径，从主体链条和活动链条两个层面入手，分析智慧养老机构数据共享实现路径。［结果/结论］为保障智慧养老机构数据共享模型的有效运行，首先应加强智慧养老机构所依托的大数据平台的数据挖掘与分析能力，提高数据处理效率和质量；其次应建立和完善数据安全保护机制，明确数据隐私控制范围，确保在数据共享过程中充分保护老年人的个人隐私和数据安全。

［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］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］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］识别和分析社交媒体用户虚假信息验证行为的关键影响因素，对于激励用户虚假信息验证行为、完善虚假信息治理体系及推动互联网信息生态健康可持续发展均有重要意义。［方法/过程］基于定性综合集成方法、风险信息寻求与加工模型及媒介情境理论，构建社交媒体用户虚假信息验证行为的影响因素模型，并运用DEMATEL方法识别和分析了关键影响因素。［结果/结论］①社交媒体用户虚假信息验证行为影响因素模型主要包括用户因素、媒介因素、信息因素、情境因素4个维度、20项影响因素；②各影响因素相互作用，构成了一个复杂的网络系统；③用户信息素养、媒介权威性、媒介知名度等11项影响因素均为社交媒体用户虚假信息验证行为的关键影响因素。基于此，提出了激励用户虚假信息验证行为、完善虚假信息治理体系的优化策略。

摘要：［目的/意义］大国博弈背景下，反情报工作成为国家安全的关键组成部分。在国家安全视角下分析美国《国家反情报战略》，对我国家安全情报理论探索和实践发展具有重要意义。［方法/过程］研究《国家反情报战略》的战略愿景和国家安全动因，分析其战略发布机构、战略体系背景、情报威胁图景；深入剖析《国家反情报战略》的愿景与任务、支柱与目标；探索其在国家安全思维下的反情报机理，获得在国家安全体系中开展反情报工作的战略启示。［结果/结论］《国家反情报战略》以反情报作为国家安全战略基石，强调反情报工作的进攻性与防御性，协调融合情报的艺术与技术，为我国在反情报工作融入国家安全体系建设、制定战略指导与顶层设计、构建反情报工作机制等方面提供了有益启示。

目的/意义 为解决政府在信息公开过程中公众在政府门户网站与传统政策网站中找寻特定政策内容困难这一现象所表征的公众感知获取程度不高、公开信息的社会价值较低的问题，文章提出一种基于多要素语义关联的政策知识图谱构建框架，对政策数据进行信息组织，以提高政府信息公开的社会性价值。 方法/过程 以知识图谱作为技术框架，在利用BERTopic模型、KeyBERT模型、BERT-BiLSTM-CRF模型等方法细化政策文本信息粒度的基础上，结合语义细粒度信息进行政策文本相似关联计算以识别关联政策，并基于Neo4j实现知识图谱构建与存储。 结果/结论 可视化展示和政策关联检验证明了相比于传统政策数据库，所提出的具有多要素语义关联的知识图谱可以提供更多与特定内容更相关、更准确的政策信息，满足用户对于高价值信息一次性获取的信息需求。 局限 方法仅局限于政策文本数据，可进一步完善对多模态政务数据的处理方法，增强图谱跨领域的数据整合和应用能力，提升其适用性和广泛性。

目的/意义 探究行之有效的多主体协作机制，以期促进智慧养老数据资源的高效建设与价值释放，从而助力智慧养老服务与应用增效提质。 方法/过程 运用探索式单案例研究方法，以烽火祥云网络科技有限公司的实践工作为研究对象，通过实地调研、半结构化访谈和网络调查等方法收集多源数据以实现三角验证。基于协同创新理论和“三体两向”模型构建理论分析框架，并在这个框架指导下，采用内容分析法对数据开展深入分析。 结果/结论 研究结果揭示了智慧养老数据资源建设中的主体、客体和载体，提炼出智慧养老数据资源建设的多主体协作框架和三维运作模型，并从多元主体参与视角为我国智慧养老数据资源体系建设提供了实践经验与理论启示。

摘要：［目的/意义］公共数据是数据要素重要组成部分，探究公共数据乘数效应效率，有助于考察我国数据要素乘数效应发挥情况，剖析影响其成效发挥的原因，为公共数据开放利用提供参考。［方法/过程］界定公共数据乘数效应效率的概念内涵，构建多维度投入产出指标体系。采用DEA模型对样本平台的养老主题数据进行实证分析，考察公共数据乘数效应的技术效率、规模效率/效应以及冗余不足率。［结果/结论］我国公共数据乘数效应效率存在三方面问题：管理和技术水平滞后所导致的资源利用率低；资源规模不足所导致的产出收益较低；配置结构不合理所导致的冗余和不足。由此提出建议：提升管理效能、协同开放运营，加强政策制度保障、扩大资源投入规模，优化资源配置、营造公共数据开放利用生态，以全面提升公共数据乘数效应效率。

目的/意义 挖掘图情领域研究主题，并细粒化剖析演化路径，对于洞悉学科发展态势，揭示知识体系演进脉络和引领学科创新发展具有重要理论价值与现实意义。 方法/过程 以2019—2024年图情领域CSSCI来源期刊文献数据为研究对象，在采用超图谱聚类和TF-IDF对文献组别及研究方向进行初步挖掘基础上，利用动态主题模型细粒化剖析不同组别文献研究主题及演化路径，进而揭示各研究主题发展趋势和演进特征。 结果/结论 图情领域文献研究方向呈现广泛性和多元性特征，可聚类划分为在线社交与健康信息行为、国家情报与战略竞争、开放科学与数据政策治理等9个方向。通过动态主题建模，提炼出40个研究主题，其中，舆情传播演化、国家应急情报与战略决策、学术影响力评价、社交媒体与隐私感知、技术识别分析等主题的关注度较高，且不同研究方向的主题间存在内在联系与交叉点。从主题演化角度看，热点主题紧密关联社会发展、技术进步和政策导向，时代性特征突出。融合超图聚类和动态主题建模的研究主题挖掘与演化分析模型，不仅能够有效捕捉知识网络中复杂的高阶语义结构，还能实现对各研究主题的细粒化剖析。 局限 仅采用超图谱聚类对文献组别进行区分，且动态主题建模在捕捉主题长短期演化特征方面存在不足，可在后续研究中进一步探究。

［目的/意义］文章提出一种结合科技文本预训练语言模型微调的BERTopic和大模型的技术主题识别方法，深入学习科技文本内容中蕴含的语义特征，从非结构化的科技文本中识别技术主题，并对其进行自动解读以归纳生成主题标签，减少人工干预，进一步提升技术主题识别的确度与效度，为扩展和丰富技术主题识别研究方法体系提供理论与工具支持。［方法/过程］采用PAT SPECTER预训练语言模型对科技文本进行向量化表征，结合KeyBERT构建FinetunedBERTopic模型，建模技术词汇间的语义关联关系，抽取特定领域的技术术语，以技术术语为表征单位对科技文本中蕴含的技术主题进行识别；使用GPT4o大模型和提示工程对上述识别的技术主题内容进行自动评价并解读生成主题标签；在此基础上，以生成式人工智能领域为例，验证本文方法的有效性。［结果/结论］实验验证表明，对比LDA主题模型、Top2Vec、BERTopic等模型，文章提出的方法有效提高了技术主题识别的准确性，且可显著减少人工干预，实现更高效的技术主题发现。

［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］当前数据安全已成为事关国家安全、经济发展和社会治理的重大议题。从国家层面建立数据安全风险预警情报体系，对于防范重大数据安全事件发生，具有关键性意义。［方法/过程］首先，在已有研究和法规实践的基础上，界定国家数据安全的概念，分析国家数据安全风险的特征，形成对国家数据安全风险预警情报体系能力的初步认知；其次，设计国家数据安全风险预警情报体系的理论框架，包括知识库与风险推理识别、风险综合评估、风险预测预警、情报服务平台4大全流程功能板块；最后，基于“物理—事理—人理”方法论视角，以生成式人工智能数据安全为例，探讨风险预警情报体系的实施路径。［结果/结论］国家数据安全风险预警情报体系，实质上是人类专家智慧、数据与知识体系、智能技术手段在情报全流程工作中的深度协同所形成的有机整体，可为国家数据安全防范与治理提供敏捷精准的情报服务。

文章从历史主义视角出发，基于文献述评分析了情报学的学科起源、学科边界、焦点研究问题与核心组成部分，将情报学(Information Science)定义为“在不断发展的技术环境中研究信息的管理、分析、处理、增长、关联、传播，以及个人、组织进行信息获取、共享、开发、利用以满足个性化需求的学科”，其核心组成部分包括图书馆信息学、信息计量学、信息学与社会信息学、情报研究与情报工程；分析了情报学的三大学科起源：欧洲的文献信息学派、苏联的科学交流学派、美国的信息科学学派；提出情报学是一门受信息技术驱动并广泛服务于经济社会发展的交叉学科、基础学科和应用学科，其核心目标是“解决人类信息处理能力的局限与信息无限增长之间的矛盾”，并提出相比于“信息资源管理”，信息科学是更加合适的一级学科名称。

［目的/意义］随着生成式人工智能加速知识组织与服务变革演化，人智协同知识创新逐渐成为推动知识生成式“涌现”的重要引擎。因此，识别人智协同知识创新机制的核心要素，挖掘其影响关系与作用规律，对进一步提高人智协同知识创新水平具有重要意义。［方法/过程］基于“计算机作为社会行动者”范式，构建了人智协同知识创新的研究框架，并尝试根据模拟实验的知识流动规律设置相关变量参数，对人智协同知识创新机制进行仿真分析。［结果/结论］研究发现，人智协同知识创新系统包括“人类智能”“生成式人工智能”和“任务环境”三个子系统。其中，知识外部化水平和知识解释化水平是通过促进知识转化进一步驱动人智协同知识创新的重要手段，人智信任可以通过调节人智协同水平提高知识创新量，此外，知识创新阈值对人智协同知识创新也具有一定约束作用。