基于社会数据的卷烟零售客户行为分析与云POS预警系统优化

在当今数字化和信息化的时代,营销工作的成功与否往往取决于数据的精准应用和科学管理。卷烟行业作为一个竞争激烈的市场,营销工作不仅需要面对激烈的市场竞争,还需要适应新时代数字化发展的要求。为了应对上级对营销工作全面树立数据思维的要求,以及实现“营销精准施策攻坚战”的目标,卷烟行业积极推动云POS系统的发展与应用。本文旨在研究基于社会数据的卷烟零售客户行为分析与云POS预警系统优化,期望可以为卷烟行业实现高质量的营销发展提供重要的理论和实践指导,也可以为卷烟营销提供更加科学、高效、精准的数据支持。

政务数据与社会数据对接利用的实现路径:模型构建及实践应用

[目的/意义]促进政务数据与社会数据对接利用,是提升政府数字治理能力的必然要求,也是打造数据强国的战略路径。[研究设计/方法]基于协同创新理论和公共价值理论,构建政务数据与社会数据对接利用分析模型,通过X市数据治理典型实践案例进行案例验证。[结论/发现]从能力维和保障维出发,围绕数据汇聚、管理、应用以及组织管理、建设运营、数据安全等六方面,构建“3×3”政社数据对接利用实施路径模型,从应用范围、应用领域、应用环节方面进行实践验证。[创新/价值]“3×3”模型为开展政社数据对接利用提供了有效工具和可行路径,回答了政社数据对接利用“做什么、如何做、谁来做”的问题。

政务数据与社会数据对接利用:“三螺旋”运行机制的内涵、模型及验证

政务数据与社会数据对接利用已成为释放数据价值、打造数字中国国家竞争力的重要抓手。本文基于协同创新理论及公共价值理论,遵循"理论指导-模型构建-实践验证"的思路,创新性提出了"三螺旋"运行机制,并通过三个典型案例进行了验证分析,从参与主体、所用数据、依托平台角度,明确了政社数据对接利用的主要环节、对接利用过程等内容,探索了政府、企业、社会如何分工协同、如何选择建设模式等难题的解决方式,回答了"谁来运行"(WHO)、"运行什么"(WHAT)、"运行流程"(HOW)等问题,为高效推动政社数据对接利用,提升政府决策的精准性、民生服务的便利性和产业发展的高效性提供了参考依据。

我国大数据发展指数构建及实践应用--从政务数据与社会数据融合的视角

针对大数据发展指数研究数据源较单一、无法覆盖到各城市的不足,从政务数据、社会数据的全量数据融合视角,在充分融合政务数据、企业数据、互联网数据的基础上,从基础能力、创新应用、综合保障3个维度,构建了政务数据与社会数据相融合、全景式展示各城市大数据画像的大数据发展指数,客观评估我国大数据的发展水平,为政府治理、产业发展及民生服务能力提升提供客观数据参考。

融合社会数据的高压企业电费回收风险筛查

电费资金是电网公司的主营收入,确保电费回收,是电网企业运营风险防控的重点。基于高压企业客户,融合工商、银行、司法、税务等12类社会数据,利用随机森林法、熵值法、关联聚类等大数据技术,从电力信用、用电异常、经营异常、失信处罚、政策事件、关联风险和舆情风险7个维度,建立了高压企业客户电费回收风险筛查模型,对企业各类潜在风险因素进行全面辨别,实现企业客户电费回收风险提前筛查预警。以某省级电网约4.5万户高压企业客户为例,选取随机森林算法、长短记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)进行模型优劣对比,对比结果表明,建立的模型预测结果遗漏率远低于对比模型,命中率高,算例结果验证了模型的准确性。

社会感知数据表征下的历史文化街区地方感变迁——以南锣鼓巷(2008—2022年)为例

以北京南锣鼓巷历史文化街区近15年的变迁实践为研究对象,根据2008—2022年社会感知网络数据特征,分析其地方感变化的阶段性差异,以此构建南锣鼓巷地方感变迁的概念模型。首先,建立历史文化街区评价专属词库,基于扎根理论,从专属词库的文本中编码获得地方感的3个维度:地方认知、地方依赖和地方认同,通过对历年高频词主类目占比变化曲线、突现词特点、相关语义网络和南锣鼓巷商业业态占比等数据分析,结合社会生态系统适应性循环理论,提取特征差异明显的4个阶段:2008—2009年的稳定期、2010—2014年的生长期、2015—2018年的重构期以及2019—2022年的调整期。最后从资本的角度对历史文化街区的地方感变迁进行分析,指出经济资本需要综合社会资本与文化资本才能更好地适应发展,在循环中维持动态平衡。

社会科学数据长期保存现状调研与启示

社会科学数据是社会科学研究中必不可少的基础要素,其长期保存具有重要意义。文章通过网络和文献调研梳理社会科学数据长期保存关键问题、国内外社会科学数据管理政策、长期保存研究进展,并总结国外社会科学数据档案馆实践经验,从促进集中管理、加强顶层设计、重视鉴定、开展合作等方面为我国科学数据管理和保存提供经验借鉴。

论数据权利的社会权本质

法律权利的生成基础是利益而非行为或行为对象等其他因素。数据彰显了人格利益、财产利益,但更体现为社会利益。数据人格利益、财产利益并非独立的利益形态,而是数据社会利益的构成部分即成分利益。作为非独立存在的利益,数据人格利益和数据财产利益并不能像已有研究成果所预设的那样,塑造出独立的人格权、财产权。数据社会利益塑造的是数据社会权,数据人格利益和数据财产利益则构成了数据社会权中的人格成员权和财产成员权。数据社会利益与数据人格利益及数据财产利益之间的整体与部分关系决定了数据社会权与成员权之间的整体与部分关系。数据社会权凭借汇集社会公众意志的集体治理框架,实现数据整体性的社会利益。

社会诉求数据在“情景-应对”型应急决策中的应用研究

社会诉求数据作为社会感知类的实时信息源,在应急决策中开始发挥重要作用。基于数据驱动风险管理的相关研究,构建了由数据层、方法层和业务层构成的分析框架,以2020年初成都市新冠肺炎疫情应对实践为例,探讨社会诉求数据在“情景-应对”型应急决策中的数据价值及价值实现路径。研究发现,社会诉求数据在应急决策中具有危机预警、决策支持和信息沟通的数据价值;社会诉求数据通过牵引、激活、助推等方式贯穿“情景-应对”型应急决策的全过程,从而实现其数据价值。社会诉求数据在“情景-应对”型应急决策中的应用促进应急决策的信息融合和利用,助力应急决策效率跃升。

数据解析社会公共图书馆面临的挑战与对策

在互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等为代表的数字技术的推动下,人类将迈进数据解析社会。在这种一切都被记录、一切都被分析的社会,公共图书馆不仅面临着新的发展机遇,同时也面临着“算法陷阱”造成的固化效应和用户单体化产生的公平失衡等问题带来的挑战。为了应对这种挑战,提出建立全国公共图书馆大数据研究基地、加强用户需求调研、强化参与式治理、推动数据思维与人文思维的融合等发展对策,以促使公共图书馆在提高自身应对能力的同时推动社会公众以主人翁的姿态融入数据解析社会,以此来彰显公共图书馆在社会发展中的引领与纠偏的价值与担当。

基于社会诉求大数据的公共服务需求管理模型研究

新时代背景下,公共服务需求的演进特点和公共服务供给始终存在的现实困境,使如何充分发挥大数据价值,实现精准回应、满足公共服务需求成为重要的研究议题。文章依据DIKW模型,从数据流转的视角,构建了基于社会诉求大数据的公共服务需求管理模型,该模型将需求管理全过程分为需求识别、需求分析和需求决策等三个连续的环节,通过对社会诉求大数据的结构化描述、聚合分析、综合评估,实现公共服务需求精准管理。在此基础上,采集人民网地方领导留言板数据进行实证分析。研究表明,提出的模型及方法具有可行性,可以从整体上刻画公共服务需求,精准发现需求主体的身份类别、区域分布、情感极性等特征,为需求决策提供依据。

数据密集型社会科学发展的经验及启示:一个国际案例的分析

面对未来发展的不确定性,以及技术发展在学科建设及其研究范式的高渗透性,高校尤其是以人文社会科学见长的高校更应该主动迎接并积极运用数据密集型科学发现的优势,充分考虑数据驱动下的知识发现对于传统社会科学学科建制及其研究范式的重大影响、冲击乃至颠覆作用。一方面,数据密集型科学的发现及其在社会科学领域的渗透与应用,会带来数据密集型科学与社会科学的交叉融合发展,推动社会科学的学科建设方向由传统走向现代、由经验转向科学;另一方面,借助数据密集型科学发现基于数据驱动的研究优势能够有效提升社会科学研究的速度、效率和效果,进一步推动社会科学研究范式的转型,且人文主义与科学主义相结合的混合研究将成为社会科学研究的主流范式。以耶鲁大学为研究个案,着重分析其发展数据密集型社会科学的愿景目标和实践举措。研究发现,耶鲁大学通过发展并应用数据密集型社会科学的方法,拟实现借助数据密集型科学的强大力量不断赋能并推动社会科学研究范式转型、通过建立社会科学研究社区促进跨学科研究与协作、有选择地改善基础服务并强化制度保障与治理支持3个维度的愿景目标。为了实现这些愿景目标,耶鲁大学通过创建数据密集型社会科学中心、了解其他大学和行业卓越机构的发展趋势、在大学层面建立委员会等实践举措,实现重塑组织结构、调整组织行为和促进跨学科研究的整合效应;通过加强基础数据密集型课程群建设、增强数据密集型社会科学发展的多样性和包容性,以及教师年度会议和委员会等制度保障和治理支持,不断优化数据密集型社会科学的人才培养目标,推动课程教学的创新发展和科学评估。由此,耶鲁大学不仅推动了数据密集型科学与社会科学的知识交叉融合发展,还加快了数据密集型科学在社会科学研究中的应用。我国高校在未来的数据密集型社会科学发展实践中,需要主动转变社会科学发展的传统理念,主动运用数据密集型科学发现赋能社会科学转型发展,加强社会科学与数据密集型科学之间的深度融合,建立与数据密集型社会科学发展相匹配的人才培养目标与跨学科课程体系,注重数据密集型社会科学发展的整体规划与适时动态调整。

“农业农村社会经济数据:资源与方法”专刊导读

农业农村社会经济数据是刻画和反映农业农村社会与经济系统的各类数据,主要包含农业农村领域与人以及人的社会经济活动相关的各类数据,是农业农村大数据不可或缺的组成部分。农业农村社会经济数据的收集、分析和应用有其特有的方法和传统。在推进农业农村大数据发展的背景下,梳理农业农村社会经济数据的现有资源、获取分析方法以及应用场景是一项紧迫且重要的工作。为此,《农业大数据学报》策划推出“农业农村社会经济数据:资源与方法”专刊。

政务数据与社会数据平台化对接研究——模型构建与案例验证的视角

政务数据与社会数据对接融合是大数据时代提升国家数据治理能力的战略支点。文章基于协同创新理论、融入价值理论,从协同域、价值域出发,构建了"主体、客体、载体"以及"问题导向、目标导向"的"三体两向"分析模型,进而研究了政务数据与社会数据平台化对接的三种机制。依据该分析模型,对国内三类典型实践案例进行了剖析,明确了各案例的机制与模式,指出了实践中的特点及不足,以期为今后开展数据对接融合理论探索及实践创新提供有益参考。

基于社会大数据的典型区域供水量时空变化规律研究

为研究社会大数据与供水量的关联性,以上海某供水片区为研究对象,建立了与供水系统运行工况密切相关的社会大数据库,并建立随机森林算法模型和基线模型用于供水量预测。研究表明,手机信令、POI(Point of Interest)、气象等社会大数据可较好地揭示城市供水水量的时空变化规律。基于人工智能算法的日和小时水量预测模型,能够较好预测供水片区用水量和水厂、泵站供水设施供水量,对于供水规划建设和运行调度管理具有较大的参考价值。

基于区块链技术的社会治安数据治理

互联网环境带动社会各行各业朝着数字化、网络化、智能化深入发展,但智能时代的应用需求与公安机关的数据服务能力产生了“鸿沟”,公安机关必须顺势而为构建先进的社会治安数据治理体系。基于区块链技术的社会治安数据治理体系能够促进从数据互联到价值互联再到秩序互联的治安治理变革,实现风险管控、价值释放、协同治理、以人为本的社会治安数据治理目标。将区块链技术引入社会治安数据治理领域,充分利用区块链技术的优势特征,搭建社会治安数据治理体系框架,为创造社会治安数据价值提供方向。

社会科学数据的共享与服务——以复旦大学社会科学数据共享平台为例

介绍国内外社会科学数据共享与服务的现状,分析比较四款主流平台软件Dspace、Fedora Commons、Dataverse、Nesstar和一款在线分析软件SDA的特点。然后,以复旦大学社会科学数据共享平台建设为例,介绍其数据管理、数据服务、数据交换和数据监护等主要功能以及共享与服务情况。最后对未来进一步的工作提出建议。

社会经济数据空间化研究进展

由于传统的社会经济数据在地学研究和使用中存在着数据结构不一致、空间单元不匹配和数据在空间单元内均一化等问题,因而需要对社会经济数据进行空间化,使其满足科学研究的需求。国内外社会经济数据空间化的研究主要集中在人口数据空间化和GDP数据空间化两方面,而其他社会经济数据空间化的研究尚不多见。经过数十年的发展,国内学者提出了至少10余种社会经济数据空间化模型。该文按照其思想及方法的不同将其归为空间插值法、土地利用/土地覆被影响模型、多源数据融合法及遥感反演法四类,分别对其做了详细介绍,并评述了各种方法的优缺点;指出了今后对社会经济数据空间化结果应用的两个方向:用于分析社会经济数据对生态交错带时空变化的影响和根据社会经济数据空间化的结果进行土地利用历史重建。

区域社会经济财产数据空间化方法研究

区域社会经济财产数据空间化具有重要的实践意义。本文以区域社会经济财产数据与不同土地利用类型在空间上的对应关系作为数据空间化的基础,提出了在G IS软件平台上,以与社会经济财产类型空间对应的土地利用类型面积作为权重,通过加权赋值的方法求解社会经济财产数据在对应空间位置上的密度,并应用河南省开封地区的社会经济财产数据进行了案例研究,结果表明该方法能表达区域社会经济财产数据的空间化特征,应用起来方便、快捷,比较适用于宏观的区域经济问题研究与实践。

社会网络数据发布中的隐私保护研究进展

伴随Web2.0技术的发展和应用,许多社会网站被创建,使得关于个人的社会网络信息大量被收集和发布.为了保证个人隐私的安全,在进行社会网络数据发布的同时要进行隐私保护.社会网络数据发布的隐私保护是近年来新兴的研究课题,国外的学者已经提出了一些研究成果,但国内的研究尚处于起步阶段.文中对社会网络数据发布的隐私保护研究成果进行了总结,介绍了社会网络中存在的隐私信息类型和隐私攻击类型,重点阐述了隐私保护模型和技术,指出了社会网络数据发布中隐私保护存在的待解决的问题和面临的挑战.