从ChatGPT看生成式AI对情报学研究与实践的影响

[目的/意义]ChatGPT的出现,引领生成式AI迅速渗透至各行各业,重塑产业形态。在此背景下,情报学也将不可避免地受到极大影响。探讨生成式AI驱动下的情报学研究与实践走向,旨在为情报学更好地迎接AI变革带来的机遇与挑战提供参考。[方法/过程]首先,从研究问题、数据源、研究范式3个角度讨论生成式AI对情报学研究的影响;其次,从综合性知识服务、学术信息服务、决策情报服务与社会信息服务4个层面,深入分析生成式AI将为情报实践工作带来的变化;最后,结合ChatGPT的局限性,讨论了情报学在融合生成式AI时应考量的问题,以及情报学可做的贡献。[结果/结论]生成式AI很可能会给情报学带来巨大的冲击,但如果应对得当,就能够促进情报学的提升,创新情报服务模式。情报学应积极拥抱新一代人工智能,探索与生成式AI交叉融合的路径,但与此同时需保持客观审慎的态度。

国家公共文化云平台导航系统使用意愿的影响因素

文章从用户中心视角出发,以信息构建、技术接受模型等理论为基础,将公共文化平台导航系统划分为视觉、内容、操作、结果4个维度,提出导航系统与认知和使用意愿的理论模型。为验证该模型的有效性和科学性,以国家公共文化云平台移动端为例,设计用户使用意愿影响因素测量量表。研究发现:平台移动端导航系统4个维度对用户有用性认知、易用性认知有显著正向影响;有用性认知和易用性认知对导航使用态度均有显著影响,进而影响使用意愿和实际使用;导航视觉和内容对认知负荷存在显著负向影响,进而间接影响使用意愿;有用性认知对使用意愿影响最为显著;大专学历以下比本科学历以上群体的使用意愿更强烈;增强导航内容的有用性、简化导航操作、降低视觉导航外在认知负荷、完善结果导航的个性化展示等是提升国家公共文化云平台导航系统使用意愿的方向。

基于研究主题和引文分析的信息资源管理学科发展探究

图书情报与档案管理一级学科更名为信息资源管理,无疑是一个朝多方向扩展学科空间的良机。为此,本文通过对比分析图情档的研究与其他学科关于信息资源管理的研究所存在的异同,从中尤其是从非图情档领域获得启发,探究信息资源管理学科的发展方向和拓展空间。从中国知网数据库中获取近10年图书情报学论文、档案学论文、其他学科关于“信息资源管理”研究的论文以及发表于《信息资源管理学报》的论文,形成四个数据集;然后,利用深度学习模型BERTopic进行主题识别,对比分析四个数据集的研究主题与演化趋势、引文网络特征以及研究范式的异同,探索学科发展的方向。研究发现,图情档的研究与其他学科关于信息资源管理的研究都是以国家战略为导向,在数智技术的驱动下,面向社会发展的实际问题展开。图情档更侧重于对信息资源管理的本质、一般规律、方法论的深度探索,其他学科则关注其在社会经济发展的各行各业中的应用。从引文特征来看,图情档与行政管理、经济管理等社会科学以及计算机科学的关联性较强,而与理工农科联系较弱。建议学科发展在强基固本、不断促进跨学科交叉融合的基础上,新增“行业信息资源管理”“数据资源管理”等二级学科,扩展和深化信息资源管理知识体系,提高其理论方法的普适性和应用性,强化学科影响力。

知识组织领域标准规范发展研究

在信息泛化、新技术不断涌现的环境中,推进知识组织领域的标准化具有重要意义。本文收集了2009年以来ISO、IFLA、W3C以及美国、英国和中国的知识组织领域标准规范,从类别、发布时间、标准状态与标龄、引用关系四个方面进行描述和比较,全面呈现知识组织领域标准规范发展状况。知识组织领域标准规范呈现资源描述标准更新、标识标准被全面修订、大数据标准化工作取得进展等重要变化,以及体系日益完善、元数据标准等部分标准发展良好、中国标准对国际标准的同步性和引领性有待加强等特点,同时知识组织领域的标准规范逐渐呈现出交叉融合、建设机制更加灵活、知识关联与数据交换逐渐成为重点等发展趋势。建议我国既要根据知识组织领域的发展需求对传统标准规范进行不断更新,也要探索新技术在知识组织领域的应用标准;既要与国际标准保持同步,又要力争发挥引领作用。图10。表2。参考文献18。

用户体验视角下网络辟谣平台导航优化研究——基于眼动实验与访谈的分析

[目的/意义]导航作为引导用户在信息平台实现浏览和查询目标的工具,对于用户获取信息的效率和体验具有非常重要的作用。本研究以网络辟谣平台为例,旨在从用户体验视角探寻导航功能优化的策略。[方法/过程]文章从用户体验视角出发,采用眼动实验和访谈相结合的方法,观察不同的导航类型、位置、信息表现形式等因素对用户注视指标的差异化影响。基于技术可供性理论提炼影响用户体验和使用意愿的导航因素,在此基础上提出导航优化的相关建议。[结果/结论]研究发现,导航传递的内容是影响用户注视指标的主要因素,且分类导航更符合用户使用偏好;交互可供性、沉浸可供性、可搜索性以及信息可供性应是辟谣平台导航设计与优化的重点。

基于文本和回归分析的中国城市科技创新发展的政策因素影响研究

[目的/意义]探究影响科技创新发展的政策因素,对各地不断完善科技创新政策体系,激发创新活力以及促进经济社会发展具有重要意义。[方法/过程]首先,基于科技创新环境与创新生态系统理论,构建科技创新发展的政策因素影响模型。然后,选取国内300个地级及以上城市作为样本,利用文本挖掘、内容分析等方法对政策文本的数量、发布机构等外部特征,以及政策工具、对象和注意力等内容特征进行量化。最后,使用相关性分析和多元回归分析对影响因素模型中变量间的关系进行实证检验。[结果/结论]政策发布机构数量、效力级别、发布频率、政策工具和政策对象对科技创新发展都具有正向显著的影响;政策数量、政策注意力与科技创新发展具有正向相关关系。

注入图情领域知识的命名实体识别模型

命名实体分类和识别是自然语言处理中的关键任务,其识别效果将会影响许多下游任务的性能。文章基于现有知识图谱,提出图情领域九大类实体,构建适用于图情领域实体识别的LISERNIE+BiGRU+CRF模型。其中,LISERNIE模型的训练以ERNIE为基础,增加了注入图情领域知识的预训练阶段训练。通过开展广泛的实验,发现LISERNIE+BiGRU+CRF模型能有效识别出命名实体,且在小规模标注数据集上具有明显的性能优势;当应用到后续的开放域关系抽取实验时,其准确率远高于CORE系统,可为进一步构建知识图谱、问答系统、机器阅读等提供模型和数据支撑。

大数据驱动的图书馆精准服务研究

大数据时代的到来给图书馆带来了新的机遇和挑战。在梳理近年来图书馆精准服务相关研究的基础上,作者提出面向精准服务的图书馆大数据系统构建设想,系统结构包括多来源的数据采集层、数据预处理与存储层、精准化的数据分析建模层和支持精准化的管理与服务的应用层等自下而上的四个层级,系统的核心在于全面采集图书馆的大数据。本研究通过构建各类图书馆业务模型和读者模型,为读者群体提供千人千面的精准化服务,从而满足读者差异化、个性化和定制化的服务需求,实现图书馆服务升级。

我国公共文化服务政策演进(2009-2018)

我国公共文化服务政策由国家根据不同时期公共文化服务的特点和民众对公共文化服务的需求而制定,反映了不同的发展阶段的价值理念、政策目标、政策工具、政策资源等的嬗变过程和规律,研究公共文化服务政策的演变规律对今后的公共文化服务政策的制定具有重要的参考价值。文章利用政策分析方法,结合公共文化服务政策文本特征,建立公共文化服务政策三维立体模型,包括政策工具、政策外部结构特征和主题特征,全方位多角度反映近十年公共文化服务政策热点和重点。总体看,过去十年公共文化服务政策以“通知”“意见”为主要的文本形式,在政策工具上以环境型政策工具应用的范围最为广泛,其次是供给型政策工具、需求型政策工具。近十年公共文化服务政策的热点和重点主要包括文化基础设施建设、体系统筹建设、传统文化传承、文化遗产保护。

突发公共卫生事件微博舆情主题挖掘与演化分析

探索突发公共卫生事件微博舆情传播周期中各阶段的热点主题,勾勒舆情事件主题演化的时序发展趋势,为舆情决策与分析提供科学依据。以近期发生的影响巨大的一起重大突发公共卫生事件为例,结合生命周期理论、TF-IDF特征词-权值模型以及潜在狄利克雷模型方法,将时间维度融入微博文本分析,进行包括时间序列的主题挖掘工作,挖掘隐含的主题信息和舆情演化规律,并提出相应的舆情管控策略。采用的舆情演化分析方法能够揭示突发公共卫生事件微博舆情传播周期中各阶段主题的讨论内容和时序发展趋势,研究对于优化微博平台民意收集作用和辅助相关管理部门在处理类似事件时,有效引导与控制网络舆情提供了一定的理论基础支撑和科学决策支持。

大数据时代情报学研究新动态——评《情报学进展》(第十二卷)

随着大数据时代的到来,大数据理念、大数据方法以及各类智能技术给情报学的发展带来了机遇和挑战。文章认为,该卷除继承以往紧扣热点的风格外,还具有主题选择体现情报学技术与人文相结合的传统、研究视野达到新旧内外平衡、所收录文章研究方法多样、汇集了多个国家级基金项目的阶段性成果等特点,文章重点对《情报学进展》(第十二卷)中大数据环境中情报方法与技术、大数据环境中情报学学科建设、支持创新的情报分析与情报保障以及"以用户为中心"导向的信息行为研究四大热点主题的内容进行述评。认为无论情报学研究的学者还是实践工作者,均可从该卷中获得裨益。

社会化问答网站用户健康信息需求的演变研究——以糖尿病为例

[目的/意义]研究的目的在于揭示社会化问答网站用户糖尿病相关信息需求,以及随时间的推移这些信息需求的演变。[方法/过程]以中文社会化问答网站糖尿病相关提问文本为基础,构造共词网络,运用词频分析、社会网络分析和社区发现的方法,确定网络社区演变路径,以可视化的形式呈现信息需求的特征及演变。[结果/结论]10年间用户表达出来的信息需求趋于集中,用户对健康管理的信息需求有较大增长,但这部分仍未成为核心关注点。建议用户更多地对健康管理给予关注,公共卫生部门加强糖尿病预防内容的科普,并对相关并发症加强防控和管理。

基于知识图谱支持科研创新的跨学科知识发现研究

[目的/意义]跨学科交叉融合正在成为科技创新的重要方式。利用知识图谱进行跨学科知识组织、揭示潜在的知识关联,为跨学科借鉴的科研创新提供有力支持。[方法/过程]选取图书馆学与情报学、传播学、计算机科学、科学学领域的中文学术论文为样本,利用SciAIEngine平台抽取能够反映论文研究问题、研究方法、理论原理等的科研实体及实体关系,构建领域知识图谱。然后,通过相似度计算发现不同学科之间潜在的知识关联,构建跨学科融合知识图谱,提供科研创新知识和情报。[结果/结论]研究发现,基于知识图谱的方法能够有效地从跨学科角度发现新的研究方向、思路和方法,有助于激发科研创新活力。

情报学论文创新性评价研究——LDA和SVM融合方法的应用

[目的/意义]主题创新是学术论文创新最本质的特征之一。基于主题演化视角对情报学论文的创新性进行分析,以期提供动态评价的新思路。[研究设计/方法]选取情报学领域11种CSSCI期刊近20年的论文作为样本,结合LDA主题模型与SVM分类算法,对摘要进行潜在主题识别,并判断论文创新性。最后,采用统计方法验证评价结果的准确性。[结论/发现]应用的学术论文创新性评价方法能够有效识别情报学领域不同时期具有创新价值的论文,可以为学者的科研选题、论文主题创新性评价以及期刊的论文评审提供参考。[创新/价值]拓展融合LDA与SVM的创新性评价方法的应用领域,丰富基于内容的科研论文创新性评价体系。

图书馆微信公众号图书阅读推广文章采纳行为影响因素

为提高图书馆微信公众号图书阅读推广文章的采纳程度,优化图书馆微信公众号图书阅读推广文章的编写技巧与发送方式,对图书馆微信公众号图书阅读推广文章采纳行为影响因素进行分析和实证检验。以详尽可能性模型和信息采纳理论为基础,结合微信公众号推广文章的特点,构建图书馆微信公众号图书阅读推广文章采纳行为影响因素模型和观测变量,采用结构方程分析方法进行实证。结果表明:外围路径因素中的标题趣味性、推文发送位置、内容突出程度和中心路径因素中的内容趣味性、推荐力度、图书获取途径均对图书馆微信公众号图书阅读推广文章采纳行为有显著影响,其中外围路径因素的影响大于中心路径因素。

社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素研究——以微信为例

[目的/意义]当突发公共卫生事件发生,社交媒体中相关信息可信度的重要性便凸显出来。以微信为例,提出社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素,以期为用户、平台以及国家信息治理部门提供相关建议。[研究设计/方法]基于问卷调查数据,从信息用户、信息来源、信息内容和信息环境4个维度对社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素进行探索研究。[结论/发现]研究表明,内容客观性、用户信任倾向、公众号专业性和环境外部性依次对社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度产生直接的正向影响,用户知情意愿和好友关系强度对社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度存在间接的正向影响,各影响因素之间存在着较为复杂的影响关系。[创新/价值]对社交媒体信息来源进行区分,引入用户知情意愿和环境外部性两个因素,提出对社交媒体中的公众号信息与大量重复出现的信息加强监管的建议。

面向学术论文创新内容的知识图谱构建与应用

[目的/意义]本研究将知识图谱构建视角深入到论文内具有核心价值的创新内容,在论文创新内容的知识图谱构建与应用上进行探索,以便从创新视角发挥学术论文的功能,提高其利用效率。[方法/过程]综合运用词频分析以及互信息和左右信息熵等语义分析方法形成关键对象分析这一知识图谱构建的预处理环节,以此为本体的初步构建提供重要参考,同时结合ALBERT深度学习模型进行知识实体识别,采用SmartKG+MongoDB构建知识图谱并探讨其应用。[结果/结论]本研究所采用的关键对象分析环节可以有效地挖掘出具体领域的关键范畴,本研究所构建的知识图谱有助于实现学术论文创新内容的揭示和利用,并为进一步的知识融合创造便利条件。

基于语义角色信息的科技论文创新段落定位及功能句识别方法研究——以中文情报学领域论文为例

[目的/意义]对科技论文全文中不同粒度的创新内容进行识别与探索,能够揭示某个创新内容中理论、方法、技术的“前世今生”以及“来龙去脉”,帮助科研人员在科技创新过程中,精准获取所需的科技创新情报,快速把握领域创新动态,选择创新方向,确定创新方案,提高科技创新效率。文章基于深度学习模型、语义角色信息探索创新段定位方法,并识别重要功能句,为科技论文创新知识图谱的构建奠定基础。[方法/过程]以情报学期刊的科技论文全文为研究对象,通过BERT预训练模型识别出全文中的创新句。以创新句为基础通过语义角色信息匹配创新段落。通过引导词对创新段落中创新相关的重要功能句进行识别。[结果/结论]实验结果表明基于语义信息的创新段落识别能够对创新句的内容进行有效扩展与完善,存在于创新段落中的功能句主要为对“创新过程”与“创新贡献”的论述。实验证明文章提出的对科技论文全文不同粒度创新内容的挖掘与抽取方法具有可行性,效果较好。

基于知识图谱的科技论文创新点动态识别研究

[目的/意义]知识图谱是一种高效描述知识资源、深度揭示知识关联的语义网络。将知识图谱创造性地用于科技论文创新点的动态识别中,对于监测并推动领域科技创新具有重要意义。[方法/过程]本文以“人工智能+神经病学”交叉领域的中文科技论文为研究对象,利用Bert4keras深度学习框架,从摘要中抽取能够反映论文研究问题、方法、技术要点、结论等的三元组,构建领域知识图谱。然后,以后期发表的科技论文为例,将其与知识图谱中的实体及关系进行匹配,识别出创新点,并通过知识图谱的不断更新实现科技论文创新点的动态识别。[结果/结论]研究发现,基于知识图谱的知识表示与对比方法能够有效识别出科技论文中的创新点,跟踪特定领域的科技创新动态,为发掘并利用创新情报助力科学研究提供支撑,也为论文的创新性评价提供参考。

守正创新——近60年武汉大学信息管理学院学术论文研究主题的演变

为纪念武汉大学信息管理学院百年华诞,文章探究武汉大学信息管理学院不同历史时期的学术研究内容和热度变化,呈现学术论文主题及其动态,发现不同时期的研究重点。构建基于1958~2019年学院不同历史时期学术论文研究内容的主题抽取与演化分析框架,结合LDA主题模型和共词分析法,分析各主题在不同时间段的热度演化。分析结果表明,武汉大学信息管理学院在学术研究领域坚持守正创新,在我国信息管理领域占有非常重要的地位。