基于BERTopic模型的健康信息学主题挖掘与发展演化研究

【目的/意义】基于文献研究,从研究主题和发展演化两个角度对健康信息学的发展现状进行梳理,为相关学者更好地从事健康信息学研究提供参考。【方法/过程】首先从Web of science中获取健康信息学文献,运用JCR和ESI学科分类方法将文献分为医学、计算机、图书情报三个数据集;其次利用基于Bertopic模型主题挖掘法分析健康信息学在三个数据集中的研究主题和发展演化趋势。【结果/结论】从研究主题看,健康信息学主要包含六个研究主题:人工智能在健康领域的应用、健康知识服务、用户健康信息行为、信息技术在临床中的应用、健康信息存储与管理、人机交互系统应用;从发展趋势看,在保留各个学科自身特点的同时,实现多学科的交叉融合是健康信息学发展的必然趋势。【创新/局限】本文对健康信息学在不同学科中的研究异同进行了对比分析,有助于明晰健康信息学的起源和发展演进情况,同时为健康信息学未来的研究创新与空间拓展提供依据,但本文只收集了健康信息学在三个核心领域的研究数据,后期可以进一步扩大数据收集范围,从更广泛的学科领域对其进行更深入的分析。

我国科学数据管理政策内容演化态势研究

【目的/意义】分析我国科学数据管理政策演进态势,探讨政策在不同阶段的内容特征,识别政策实施重点和演化方向。【方法/过程】以我国科学数据管理政策为研究对象,在对政策文本内容进行量化处理的基础上,利用社会网络分析法构建政策目标-政策工具网络,分析政策在不同时期的内容特征变化。【结果/结论】我国科学数据管理政策演化趋势总体向好,但与此同时仍存在的一定的问题。未来还应进一步加强政策目标-工具间的协同性,注重政策目标的连续性与创新性,加强科学数据管理政策工具的均衡性。【创新/局限】基于政策文本内容量化分析方法和社会网络分析法对科学数据管理政策演化特征和方向进行分析,后续将进一步扩大政策研究范围,并注重加强对政策实施效果的评估。

基于RF-BERT和UGC的用户需求识别及其发展趋势预测

【目的/意义】通过社交网络平台中的用户生成内容(User-Generated Content,UGC)挖掘用户潜在需求,来帮助企业洞察市场变化趋势,进而优化研发产品和改进宣传策略。【方法/过程】首先利用TF-IDF技术和K-means算法提取在线评论中的产品属性特征,其次计算出每位用户评论中产品属性的情感值和关注度值后,通过RFBERT模型对用户评论中的产品属性特征进行筛选和分类。最后运用Bi-LSTM模型预测分类后的产品属性情感偏向和关注度的波动情况进而得到用户需求的发展趋势。【结果/结论】以“汽车之家”的在线评论为例,实验结果揭示出了用户评论被定义为精选评论时不同产品属性特征的影响程度,展示出影响值较高的属性特征的情感和关注度的波动情况。【创新/局限】论文提出了一种用户需求识别及其发展趋势预测的技术方案,为企业制定宣传策略和研发创新产品提供了参考。但选取的研究数据规模较小,后续研究中会扩大实验的样本注重研究结果的通用性。

用户体验视角下心理健康科普短视频的信息效用及其影响因素研究——基于B站大学生用户的扎根探索

【目的/意义】从用户体验视角出发,揭示大学生心理健康科普短视频信息的获取效用及其影响因素,有利于了解其心理健康状况并为相关知识扩展与素质提升提供支持,帮助短视频平台提供更好的心理健康信息服务。【方法/过程】选取18名近期观看过B站心理健康科普短视频的大学生为研究对象,采用半结构访谈法进行深度访谈,结合关键事件法获取访谈数据,应用扎根理论三级编码策略揭示大学生从B站心理健康科普短视频中所获得信息效用及其影响因素,并构建相应的理论模型框架。【结果/结论】大学生从B站心理健康科普短视频获取的信息效用包括文化效益、问题解决和认知价值3个层次。从用户体验视角看,其影响因素包括感知体验、功能体验、情感体验和用户背景,分别起主导、关键、调节和驱动作用,其中情感体验受到信息效用的反馈影响。【创新/局限】需扩展研究群体提升研究结论的外在效度,同时采用其他方法验证理论模型的有效性并计算模型中各个路径的影响强度。

社会网络视角下组织间知识重叠对知识创造的影响机理研究

【目的/意义】通过分析知识重叠、知识创造过程、社会网络结构特征之间深层次的关系,探究组织间知识重叠对知识创造的影响机理,为组织知识创造过程的成功实施提供理论与实践指导。【方法/过程】在文献回顾的基础上,构建组织间知识重叠对知识创造过程的影响模型。通过深入剖析组织所处合作网络的结构与关系特征,进一步探索社会网络视角下组织间知识重叠对知识创造的影响机理。【结果/结论】组织与外部组织间的知识重叠,通过提供共同的语境以及提高组织相似性和降低合作风险,建立知识创造的基础,提高可操作性和成功率。同时,组织所处社会网络的结构特征,包括规模、密度、中心度等,也会影响组织间知识互动的频次,进而影响知识重叠程度,为焦点组织的知识创造过程提供保障。此外,组织间社会网络的关系特征,包括关系强度与信任等,也会影响组织间知识互动意愿和形成知识重叠。【创新/局限】本文构建了社会网络视角下组织间知识重叠对知识创造过程影响机理的理论模型,未来需要对该理论模型进行进一步的探讨和验证。

基于S-O-R模型的图书馆低幼儿阅读流失行为演化模型研究

【目的/意义】通过构建基于“S-O-R”模型的图书馆低幼儿阅读流失行为演化模型,为图书馆针对低幼儿群体开展个性化推荐、流失用户预测等措施提供指导。【方法/过程】采用扎根理论对低幼儿家长访谈数据进行编码并提取低幼儿流失因素、心理变化、流失行为、基本属性四个方面的流失用户标签,提出构建图书馆低幼儿阅读流失群体用户画像的一种方法,将图书馆低幼儿阅读流失用户分为资源敏感型、环境敏感型、外界影响型和客观限制型四类。【结果/结论】基于“S-O-R”模型,提出图书馆低幼儿阅读流失行为演化模型,理清用户流失影响因素、用户心理变化和用户流失行为三者间的关系。【创新/局限】促进图书馆针对低幼儿群体阅读服务的优化,推进全民阅读建设工作的施行。不足之处在于,对于低幼儿阅读流失标签的提取,是通过对低幼儿家长的采访间接获得的,存在不全面的问题,还需要对低幼儿本体进行更深入的研究。

ISP视域下的信息搜索用户学习过程演化模型构建

【目的/意义】对于理解“搜索即学习”理论机制,以及支持用户学习需求的信息系统的设计,融合学习与社交体验功能的检索工具的优化具有启示。【方法/过程】将ISP模型作为理论基础,综合使用日记研究与关键事件技术方法,讨论了信息搜索用户学习过程中的行动、情感与认知变化的基本规律,并基于此构建了信息搜索用户学习过程演化模型。【结果/结论】在启动、选择、探索、形成、收集与呈现六个阶段当中,信息搜索用户在行动、情感与认知上均具有非常丰富的表现。特别地,在启动阶段,出现了目标明确和目标模糊两种事件类型;在形成阶段,用户会结合对搜索结果的认识与学习需求的满足程度形成“提前上岸”与“乘风破浪”两种情形。社会化搜索、跨设备搜索、跨系统搜索等已经成为“搜索即学习”活动中的普遍现象。【创新/局限】在“搜索即学习”研究情境下重新检验了ISP模型,但对影响用户情感与认知的具体因素等的分析与解释还有待深入。

面向南海叙事的事件要素自动抽取方法研究

【目的/意义】对南海历史事件中具有标识意义的事件要素进行提炼与梳理,是构建南海大事记、讲好中国南海故事的基础。【方法/过程】首先总结南海历史事件的特殊性,进而论述南海叙事的具体维度,在此基础上定义事件要素划分标准实现对南海历史事件的规范建模,接着提出了一种结合规则与深度学习的事件要素自动抽取方法,最后以南海相关学术论文为对象,通过实证研究验证了该方法的有效性及效率。【结果/结论】研究表明,BERT+BiLSTM+CRF模型表现优于其它对比模型,宏观F1值达到87.73%;通过规则约束优化BERT+BiLSTM+CRF模型后,宏观F1值达到88.76%,取得了不错的效果,在面向泛化南海历史事件文本时能快速、有效地抽取出各类型事件要素实例。【创新/局限】结合南海历史事件的特征,探索了面向多维度南海叙事的事件要素自动抽取方法,实现学术论文中各类型事件要素的抽取,后续有待在更多文献资料类型上进行泛化实验。

基于MUSA、TOPSIS综合评价方法的社区问答平台可用性测度研究

【目的 /意义】通过构建社区问答平台可用性评价指标体系并选取实证对象进行评价,为社区问答平台可用性优化提供数据支持和参考。【方法/过程】通过文献梳理与用户调研,运用因子分析法确立社区问答平台评价指标体系,综合应用MUSA、TOPSIS对社区问答平台可用性评价研究。【结果/结论】实际获得3个社区问答平台的可用性用户测度结果,定位与分析了平台评价指标的最优方案、最劣方案,平台最优距离以及最劣距离,依据结果给出了可用性优化策略。【创新/局限】本研究结合了MUSA和TOPSIS的优势,综合运用两种方法深化了对社区问答平台可用性测度的研究,通过横向与纵向对比,使对社区问答平台可用性的测度更加细致与精准,但是在实证对象的数量和调研样本数量方面还存在一定局限。

青少年群体移动短视频沉迷的影响因素研究

【目的/意义】以情报学视角研究青少年群体移动短视频沉迷影响因素,有助于深刻理解新型网络信息消费行为,指引社会各界对青少年群体移动短视频依赖性成瘾以及日常学习生活影响采取有效应对措施。【方法/过程】以代表性移动短视频平台为研究对象,通过访谈和手机端编程获取数据,基于扎根理论研究范式进行开放性编码、主轴编码、选择性编码及饱和度检验,进而构建影响因素理论模型并展开机理分析。【结果/结论】心理因素、内容因素、环境因素、个体因素的人格特征和消费习惯通过满意度因素对青少年移动短视频沉迷行为产生影响。此外,个体因素的个体特征会调节心理因素对满意度因素的影响。并且,个体因素的运动锻炼会调节环境因素对满意度因素的影响。【创新/局限】本研究虽然突破了现有理论框架束缚,但是移动短视频平台选择并不完整,所构建模型还有待定量验证。

基于微博核心实体的情感分析方法及引导机制研究

【目的/意义】微博作为国内主要的社交网络平台之一,其信息传播实时快速,去中心化,成为网络舆情传播的重要媒介。面向微博进行舆情中心人物的识别以及公众情绪的挖掘对网络舆情的控制具有重要的实践意义。【方法/过程】本文以新疆棉花事件为例,使用生命周期法对微博舆情演化过程进行划分,使用word2vec和k-means模型提取事件生命周期中各阶段的舆情中心人物,采用一种结合词典与LSTM深度学习模型的情感分析方法,对各舆情中心人物相关的评论情感进行极性分析。【结果/结论】所提出的方法能够挖掘面向特定事件的微博舆情中心人物、公众的情感类型及情感强度,得到能够使舆情转好的引导方法。【创新/局限】本文创新性的将主题挖掘方法运用于微博舆情中心人物的提取。在情感分析方法上,结合词典和深度学习方法,解决了深度学习方法进行情感分析时需人工标注的局限性。此外,本文进行情感值计算时没有考虑到表情符号的作用,后续研究会进一步考虑更加细粒度的情感分类。

信息交互对用户参与的价值共创影响机理研究——基于技术创新商业化情境

【目的/意义】研究在技术创新商业化过程中,企业与用户间的信息交互对价值共创的影响过程、机理,对企业更好利用信息交互进行技术创新商业化具有重要指导意义。【方法/过程】以信息交互理论和价值共创理论为基础,研究信息交互、用户参与及价值共创的关系,构建技术创新商业化过程中企业与用户的信息交互对技术创新商业化进程中价值共创的影响模型,揭示价值共创机理。【结果/结论】企业与用户之间的信息交互是实现价值共创的重要因素,在技术创新商业化过程中,企业通过信息交互过程中的信息整合,不断形成完整的信息网,并通过信息交互行为影响用户体验价值从而促进价值共创,最终实现情境升级和价值增值。【创新/局限】创新性地提出了技术创新商业化过程中企业与用户间信息交互对价值共创影响的理论分析框架,并分析了多种信息交互方式对用户参与价值共创的多维度影响机理。但模型仅限于理论分析,获取更充分的数据进行案例及实证研究是进一步研究方向。

关键词词频及语义特征对科技文献聚类的影响研究

【目的/意义】针对基于关键词的科技文献聚类研究进行了一些探讨,包括:使用具有不同特征的关键词来实现文献聚类在效果上有何差异;如何按特征对关键词进行选择来提高文献聚类效果。【方法/过程】按照关键词词频与语义类型特征设置对照组进行实证研究,观察其对文献聚类密度及文献语义表示效果的影响。【结果/结论】单独使用具有超高频、次高频、研究主题或限定范围特征的关键词进行文献聚类能使聚类密度较为合适;超高频特征通常在其他频次中都具有体现,次高频词能同时反映不同频次的关键词特征,但次高频词对中频词特征的表示不够全面;将语义类型不同的关键词分开来实现文献聚类,其效果好于将关键词进行组配,语义类型不同的关键词间存在互斥性。【创新/局限】本文发现了在以关键词间的共现关系为基础来进行文献聚类时单独选择次高频或某一语义类别的关键词来实现文献聚类具有较好效果,但缺少对关键词间语义结构关系的进一步研究。

基于主题挖掘模型的跨学科性研究主题及其演化研究

【目的/意义】跨学科是当今科学发展的显著特征,以跨学科研究特征为主的跨学科性研究探索,不仅为厘清跨学科研究主题提供重要线索,而且为跨学科研究管理和评价提供依据。【方法/过程】以跨学科性研究为研究对象,借助Coherence Score与LDA相结合主题挖掘模型识别跨学科性研究的主要主题,并通过文献计量法从宏观和微观层次探索跨学科性研究演化特征。【结果/结论】结果显示,对跨学科研究的跨学科性评估正处于快速发展期,跨学科研究不仅来源于社会科学、生态学等学科跨界探索的内在驱动,也源于气候变化、生态环境脆弱性等复杂问题的外在驱动;跨学科研究评价指标与方法复杂综合,融合大数据、人工智能等新技术是发展趋势;多种形式的跨学科教育与科研合作是促进跨学科研究落实的根本。【创新/局限】多维剖析跨学科性研究热点与未来发展趋势,为国家科技政策制定和科学研究者开展相关研究提供参考。

基于体测健康大数据的灰色案例推理与个性化知识服务方法

【目的/意义】我国自1979年开始以五年为一周期对全国学生进行体质健康检测,积累了丰富的数据。但长期以来对这些数据资源的分析和利用严重不足,难以满足个性化健康服务的需求。如何利用体测大数据进行知识组织与挖掘,实现个性化健康促进服务已经成为信息资源管理领域的重要问题。【方法/过程】提出了外部知识库增强的多模异构体测案例知识组织方法,建立了基于灰色案例推理的健康知识推理架构和案例自适应知识更新机制,以及"监(健康监测)—评(体质评估)—防(预防为主)—知(知识推荐)—保(健康保障)"的一体化闭环学生体质健康促进知识服务方法。【结果/结论】该方法为学生健康体测大数据管理和主动健康服务提供了重要的知识工具支撑。【创新/局限】创建了外部知识库增强的多模异构体测案例知识组织方法,提出了人机协同和群体智能的案例学习机制;体测健康大数据知识服务的信息安全和用户隐私保护机制尚需进一步研究和构建。

大数据环境下公共安全突发事件微博用户评论的归因分析

【目的/意义】以近两年(2018-2019)国内有代表性的四件负面公共安全突发事件为例,对其微博评论进行聚类,并找出影响微博用户消极情感倾向的因素,为政府进行舆情应对处理提供建议。【方法/过程】结合社会网络分析法与LDA主题模型对评论文本进行关键要素提取,得出评论归因维度,进而通过情感分析软件对各维度进行情感倾向度分析。【结果/结论】研究结果表明:微博用户主要从事件主体、事件分析、事件处置、社会关系、新闻媒体、同理心、个人经验七个方面对公共安全突发事件进行评论,其中,事件分析、事件处置、事件主体、社会关系是微博用户消极情感倾向的主要影响因素,据此本文提出了相应的舆情疏导建议。【创新/局限】本文基于归因理论,创新性的提出了影响微博用户情感倾向度的归因维度体系,但舆情事件集中数量有限且未进行更细粒度的情感分类分析。

面向科研的高校图书馆知识产权信息服务研究

【目的/意义】文章从全球共融的创新环境出发,分析高校科研行为中知识产权的复杂性问题,从而提出高校图书馆专门面向科研的知识产权信息服务,以更好地推动创新,支持"双一流"建设。【方法/过程】基于已有的国内外高校知识产权信息服务的实践经验及启示,文章结合高校图书馆知识产权信息服务及数据共享与管理服务的优势,提出高校图书馆面向科研的知识产权信息服务的框架,进行运营模式、服务策略及服务内容分析。【结果/结论】文章提出的图书馆服务运营模式及服务策略,适用于当下的国际科研环境,可作为同行的实践借鉴。【创新/局限】基于目前的创新环境,文章提出专门面向科研的知识产权信息服务,为面向对象的个性化服务探索研究。

政府数据开放视角下公众隐私顾虑的影响因素及其作用效果研究

政府数据开放已经成为多学科交叉研究的热点。【目的/意义】为推进政府数据开放的降低公众隐私顾虑,提高公众信息提供意愿。【方法/过程】本研究运用问卷调查法,同时采用相关性分析、逐步回归分析方法,从个体,情境和平台三个层面剖析政府数据开放的公众隐私顾虑程度。【结果/结论】公众个人隐私保护教育经历越丰富,对法律法规的满意度越高,对政府监管工作满意度越高,对政府数据开放平台的满意度越高,公众遭遇隐私侵犯经历频率越低,其隐私顾虑程度越低。公众隐私顾虑程度越高,公众越注重保护隐私信息,公众信息披露意愿越低。【创新/局限】本研究从公众视角出发,剖析公众隐私顾虑影响因素,探讨公众隐私顾虑对个人隐私信息提供意愿的作用效果,从法律,监管,平台等层面,提出政府数据开放中公众隐私保护建议。

基于视频上下文和高维融合的突发事件中网民情感分析研究

【目的/意义】目前有关突发事件中网民情感分析研究多基于文本或文本结合图片的数据,缺乏对视频这一多模态内容的研究。同时在多模态情感分析中,现有文章缺乏对视频上下文关系建模和不同模态特征充分融合相结合的研究。【方法/过程】基于此,本文提出基于视频上下文和高维融合的网民情感分析模型,利用基于双向门循环单元(Bidirectional-Gated Recurrent Units,Bi-GRU)的神经网络学习视频中不同模态的上下文关系,将其两两融合,输入至Bi-GRU网络中,学习不同模态融合后的上下文关系。最后利用三重笛卡尔积的方式充分融合双模态特征,得到高维的三模态融合特征,输入多层全连接层中,从而获得情感类别。并将提出的模型在"新冠疫情"突发事件真实数据集中进行实证研究,同不同模态和基线模型(TFN、HFCM等)进行对比。【结果/结论】实验结果表明,本文提出的模型具有一定的优越性。【创新/局限】提出的模型和研究方法,能够为突发事件中网民情感分析研究提供新的思路。

地方智库服务能力转型变革及保障机制研究

【目的/意义】探究新时代地方党政等用户决策咨询需求与地方决策环境变化所带来的地方智库服务能力结构与要素关系的变化。【方法/过程】剖析面向复杂环境变化的地方党政等用户的新需求,论证地方智库服务能力的转型变革及保障机制,提出地方智库服务能力重塑的战略思路。【结果/结论】面向用户的决策咨询新需求,地方智库需要建立与新需求相适应的新型服务能力,在完善保障机制的基础上加快地方智库服务能力的转型变革,构建网络及大数据环境下的新型服务能力。