政策文本量化研究综述

[目的/意义]借助信息技术手段,对政策文本进行量化分析是一个新兴的跨学科研究方向。[方法/过程]本文从数据源、方法和应用3个维度,系统梳理了政策文本量化研究的当前进展。总结了政策文本的元数据与数据源分布,在方法层面分为内容分析法、文献计量方法和文本挖掘方法 3类,在政策文本挖掘应用方面主要有政策主题挖掘、政策目标工具挖掘、政治立场分析、发布机构分布与政策扩散研究。[结果/结论]未来应更加注重对于政策内容的挖掘,并与计量分析研究相结合。

数据中台在科技情报中的应用

随着数据资源的不断积累与信息化建设的不断推进,在传统烟囱式IT建设方式下,科技情报机构独立采购或自建的各种信息系统,在内部形成诸多数据孤岛;而在互联网、移动互联背景下,各种APP、服务号、小程序、O2O平台等新模式下产生的外部数据与传统系统的内部数据无法互通,这进一步加剧了数据孤岛问题。系统的多样性、多态性,数据的多源性、异构性增加了IT架构的复杂度。为解决系统平台底层数据打通与适应快速部署应用的需求,科技情报领域开始重视数据中台的建设与应用。大数据的兴起与人工智能的新发展,给向来重视数据基础以及情报与智能密切关系的情报学带来了新的机遇与挑战,并于最近10年来形成了一些新的模式,渐渐成为情报学的主流,典型的有:基于事实型数据的工程化情报、计算型情报、快速响应情报以及情报3.0。这些情报理论研究的探索为数据中台在科技情报中的应用提供了理论基础。在这些模式的指导下,众多科技情报实践机构在实践领域也产生了一些紧扣时代特点、富有数据特色的情报分析业务系统。中国科学技术信息研究所、中国科学院文献情报中心、北京市科学技术情报研究所、上海科学技术情报研究所、湖南省科学技术信息研究所等情报机构以科技文献、科技管理统计数据、政策文本、科技新闻等数据为基础建立了一系列科技查新系统、科技动态监测、科技统计填报系统、科技决策剧场等情报业务系统,这些系统既有按传统模式建立的独立系统,也有打通了一些多源异构数据、初步运用了数据中台或大数据理念的集成决策系统。同时,数据中台在阿里巴巴、华为等大数据公司的成功应用为科技情报界探索与建设数据中台提供了良好的业务实践与经验参考。数据中台在科技情报领域的应用与建设既有坚实的理论基础,又有紧迫的现实需求,科技情报机构应当重视并加强数据中台的研究与建设。数据中台屏蔽掉底层存储平台的计算技术复杂性,降低对技术人才的需求,让数据的使用成本更低。数据中台包括数据集成汇聚、数据资产管理、数据开发、数据引擎、数据服务、数据运营与安全体系等模块。通过数据中台的数据汇聚、数据开发模块建立数据资产。通过资产管理与治理、数据服务等模块把数据资产变为一种数据服务能力,支撑前端的情报识别与线索发现、科技情报动态监测与跟踪、情报对标与态势分析、科技统计与情报评价、情报研判与预测规划等业务,从而为科技管理、科技规划决策、创新研发等提供完备的信息支撑与情报参考。