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[目的/意义]梳理国内外研究文献,揭示数据跨境流动研究主题与动态,分析现有研究的特点为后续相关研究提供参考,探讨未来的研究思路与发展趋势。[方法/过程]采用系统性综述方法,以国内外数据跨境流动治理研究文献为对象,从研究缘起、法律规制、治理模式、监管制度、数据主权等对数据跨境流动治理理论基础、应用实践等主题进行提取,对其研究脉络与方法进行分析整合。[结果/结论]数据跨境流动治理呈现出明显的多学科交叉研究趋势,理论体系研究不足;欧盟、美国、日本、俄罗斯、中国、印度和新加坡等国家和组织构建了特征不同的数据跨境流动监管制度;在理论层面,数据主权与国家安全、个人数据隐私保护、数据跨境流动治理规则等是未来的研究热点与趋势;在实践层面,政策与法律、规则与监管、风险与安全等议题是研究者急需关注的现实问题。 相似文献
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对从Web of Science和中国知网核心数据库检索得到的2013—2022年间252篇国内外有关算法技术异化的文献，通过文献计量方法提炼出其“内涵特征—异化归因—算法治理”的逻辑框架，系统梳理出其整合性的研究框架。结果显示,算法概念主要有广义、狭义以及中义3个层面，技术异化则主要从技术非中立以及对人的负面效应两个角度进行考察；异化归因从主体维度主要包括社会范畴化、算法“黑箱”效应、非人性化以及挖掘敏感属性等主流原因，从交互维度则主要包括数据的社会性、操作的干预性、应用的市场化等；而算法治理可大致划分为算法技术本身的完善、国家法律层面的规制问责，企业层面的社会责任履行以及社会生态各主体的共同治理。由此，基于“What/Why/How”3个经典问题总结出算法技术异化的整体研究框架，并给出未来在技术向善、算法企业责任范式进阶、合力治理等三方面的重点研究方向。 相似文献
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[目的/意义]研究“睡美人”文献的识别方法,对尽早发现重要科技成就及其发明人、加快科技成果转化以及完善学术评价方法等均具有重要意义。[方法/过程]针对高校学术论文成果评价这一特定场景,提出“先客观指标粗筛、后多维参数细选”的研究思路,组合使用K值算法和三指标法,对东北大学发表于Web of Science核心合集的论文样本集进行了“睡美人”文献挖掘的实证研究。[结果/结论]该方法共识别出12篇“睡美人”文献,并对其被引特征、期刊特征、睡眠特征、内容特征等因素进行了分析。实获数据处理结果表明了该方法的有效性,相关研究方法和结果可对东北大学学术论文评价提供重要参考。 相似文献
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[目的/意义]梳理国内外新兴主题识别相关研究，总结不同方法的优缺点，归纳现有研究存在的问题，为新兴主题识别研究提供参考。[方法/过程]首先对新兴主题及其相关概念进行辨析；其次根据新兴主题识别的流程，从数据源及分析对象的选择、识别主题的方法、用于筛选新兴主题的特性与指标3个层面对相关文献集进行梳理与分析；最后，提出现有研究的局限与不足，并对未来发展作出展望。[结果/结论]新兴主题识别研究经过20余年的发展，已经形成了较为规范的研究流程及较为丰富的研究方法，但仍存在一定的不足。在理论层面，新兴主题的定义尚不明确；在数据集构建方面，数据源的选择与融合方式有待完善；在主题识别方面，研究方法时滞性较强，对语义关注和解释不足；在筛选指标方面，缺乏客观完整的评价体系。未来需要针对相关理论和研究方法进行更为深入的研究。 相似文献
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[目的/意义]数智时代算法在经济社会发展过程中发挥了重要作用，算法治理逐渐进入公众视野，算法治理目标的实现必须依靠各种政策法规的组合搭配，对我国算法治理政策法规现状的分析有助于促进算法健康、有序、繁荣发展。[方法/过程]本文借助Nvivo12质性文本分析软件，以我国12部算法治理政策法规为样本，对其内容进行编码分析，同时提取概括出我国算法治理政策法规框架。[结果/结论]我国算法治理当前存在缺乏总领性法律引导、主题分布不均衡、行业标准规范不细化、尚无地方专项政策的问题。基于此，本文提出我国应从提升算法治理“力度—深度—精度—广度”入手，逐步将较为零散的算法治理政策法规聚合成为具有中国特色的算法治理政策法规体系。 相似文献
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[研究目的]跨领域关键共性技术强调技术的跨领域关联与主导作用,对其识别将为政府推动跨产业跨领域创新、提前布局相关技术领域提供决策支持。[研究方法]首先,运用GloVe模型向量化专利文本,按照专利与技术领域的语义接近程度划分专利所属领域;其次,基于GMM算法提取各领域技术主题,依据技术主题之间的语义距离,构建技术主题关联网络;最后,利用漏斗模型,依据技术主题的共性指标、跨领域指标、关键性指标筛选出跨领域关键共性技术。[研究结论]运用养老科技领域专利数据进行实证研究,结果显示“智能控制辅助技术”“无接触式躯体感知技术”“沟通与信息辅助技术”“适用性技术”为跨领域关键共性技术,通过比对国家相关政策内容,验证了方法的有效性。 相似文献
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[背景/意义]研究和对比不同主题建模方法在科学文献主题识别上的应用表现,对于合理选择使用主题建模技术开展科学文献主题挖掘具有重要意义。[方法/过程]通过构建中英文科学文献实验语料,选择3种主题建模方法(LDA、Top2vec、Bertopic)和5种文本特征计算方法(Bag of Words、TFIDF、Doc2vec、MiniLM、SciBert)进行中英文科学文献主题建模实验,并对不同建模结果的主题多样性、主题一致性、主题稳定性和主题离散性指标进行对比分析。[结果/结论]不同建模工具的主题识别结果存在较大差异,其中LDA与Bertopic在英文和中文语料上识别出的主题中具有相似性关系的主题占比相对较高,但也仅为9.81%和7.46%;基于Doc2vec算法的Top2vec模型在主题多样性指标上的表现相对最优;基于文本预训练算法的Top2vec模型和Bertopic模型的主题稳定性和离散性指标优于传统主题建模方法。针对大语言模型技术的快速发展和广泛应用,加快推进科学文献预训练模型研发,并将之应用于科技情报业务实践是当前的重要研究方向。 相似文献
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[研究目的]对新兴技术进行识别,有助于跟踪行业的最新发展动态,为企业提供最新的情报。[研究方法]通过分析以往相关文献,针对目前新兴技术识别研究中存在的不足,构建了基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别模型。首先,将基于语言层级的SAO结构和基于关键词语义的TF-IDF算法相结合,划分出各项子技术领域;其次,根据新兴技术特征建立多指标评价体系,结合专利数量年度变化,判别出新兴技术;最后,根据术语的语法规则,利用语言过滤器抽取出特定专利文献中的技术术语,识别新兴技术主题。[研究结论]将新兴技术识别模型应用于手机芯片行业,成功识别出了5G基带芯片和新型存储芯片两项新兴技术,与业界动态基本一致,从而验证了该模型的可行性。 相似文献
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[研究目的]开展我国政府数据开放的隐私风险判定分析,研究隐私风险治理实施路径,推进我国政府数据开放的安全治理水平提升。[研究方法]通过文本内容分析《中华人民共和国个人信息保护法》和相关文献,构建我国政府数据开放的个人信息生命周期6阶段理论,并结合实证调研法分析判定各阶段中存在的16个隐私风险要素。[研究结论]针对隐私风险,从合规性角度提出“制定管理制度和规范操作”,“采取风险适应的安全技术措施”和“提升人员隐私素养和实施用户参与共治”三个层面的隐私风险治理实施路径,为我国政府数据开放的隐私风险治理提供新的思路。 相似文献
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[目的/意义]旨在为提高虚拟社区在应急管理中的作用提供参考。[方法/过程]以Web of Science为数据源,通过关键词搜索获取近五年的相关文献,利用VOSviewer进行关键词共现分析,结合内容分析对国际上虚拟社区在应急管理中的应用研究热点内容进行梳理,并进行总结和展望。[结果/结论]该主题领域的研究具有较强的学科综合性,虚拟社区内容挖掘技术与方法的研究、危机信息交流行为、融合了虚拟社区的系统理论框架构建与系统平台开发研究是目前学者关注的重点。 相似文献
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[研究目的]美国数据跨境流动规制经验居世界前列,对美国数据跨境流动规制研究的文献进行梳理,分析先前研究的特点为后续相关研究提供参考。[研究方法]以知网中收录的经筛选后的54篇美国数据跨境流动规制相关的论文为研究对象,以Citespace软件可视化计量分析为辅助,对研究现状及趋势进行梳理;同时以产生背景、保护模式、模式影响这3个视角进行切入,对美国数据跨境流动规制模式的国内研究观点进行质性分析。[研究结论]美国数据跨境流动规制相关研究的热度随着国内外立法的进程加快而不断提升;“数据主权”是美国数据跨境研究绕不开的主题,“数字贸易”“数据治理”也是该领域现在以及后续的研究热点;对该领域研究的切入视角随着时间的推进由点及面逐渐立体化。 相似文献
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[目的/意义]当前学科领域主题演化与预测研究文献快速增长,适时开展国内外最新研究的梳理与述评,助力研究的价值提升。[方法/过程]首先,归纳现有研究理论基础,构建研究总体框架图;其次,依据研究的内在知识逻辑,刻画了主题演化与主题预测的方法路径;最后,在剖析研究价值的基础上,提出未来研究建议。[结果/结论]后续研究需加强科学演化模型、演化扩散理论以及科学—技术关联模型的完善与应用,积极使用深度语言模型以及深度学习算法以提升主题预测的准确性,同时在宏观、中观以及微观三个层面丰富研究对象颗粒度,并注重研究的科技情报实效。 相似文献
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[目的/意义]新兴技术识别有助于及时跟踪技术发展动态，摸清技术发展脉络，更早地捕捉领域未来的发展契机。但一方面新兴技术尚未形成统一的定义与特征属性；另一方面随着研究的深入与新技术的应用，新兴技术识别方法不断多样化与复杂化，因此，亟待对新兴技术定义属性与识别方法进行梳理与归纳。[方法/过程]通过对国内外相关文献的调研，首先明晰了新兴技术的概念和属性特征，并对相近概念进行辨析。接下来对新兴技术识别方法作系统性梳理，重点介绍定量分析方法，并将其划分为科学计量分析法、文本挖掘分析法、机器学习方法3类，还揭示了新兴技术识别方法的新趋势，以及结果验证的常用方法。[结果/结论]在对各类新兴技术识别方法的优劣势进行揭示的基础上，提出了现有各类方法的共性问题，即概念不明确，标准不统一；数据源类型选择不均衡，偏向性明显；“渐进式”回顾研究成主流，“跃进式”预测研究仍待发展，并针对每种问题提出了相应建议。 相似文献
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[目的/意义]人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要技术力量,世界各国加紧出台了相关政策。通过对当前研究进行及时梳理,可为今后国内人工智能政策的理论推进及政策出台和完善等提供指导。[方法/过程]以国外SSCI和国内CSSCI期刊数据库收录的395篇研究论文为样本,采用文献计量分析和比较研究法对中外人工智能政策研究的高共被引文献、热点主题及演进趋势等进行深入探索。[结果/结论]与国外相比,国内研究起步较晚但势头迅猛;高共被引文献反映了人工智能领域存在的问题和风险、应用前景、技术革新及对社会的影响;国外研究热点涵盖了知识管理等十二类主题,而国内研究热点则包括国家治理背景下人工智能政策发展路径等三类主题;国外研究的演进特征体现在三个方面,而国内研究则体现在两个方面。最后,从加快形成和构建人工智能政策研究的理论框架体系等三个方面提出对国内研究的启示。 相似文献
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[目的/意义]学术论文评价是科研评价的基础,是科研管理和评价的刚需。目前基于引文和论文内容视角构建的论文评价模型效果仍有提升的空间。[方法/过程]首先,利用复杂网络分析法,从文献相似性网络的节点属性构建论文重要性评价模型,探讨从文献网络的角度评价论文质量的可行性。其次,选择8个医学相关学科,下载数据形成8个文献数据集,根据论文被Faculty Opinions数据库收录的情况,事先标记为重要论文和普通论文。再次,从论文的主题词、题目摘要和参考文献3种信息源分别构建基于医学主题词表树状结构、Doc2Vec算法和文献耦合的3种文献相似性网络,并对每一种文献相似性网络,利用复杂网络分析方法对网络中的节点进行特征计算,选择具有统计学差异的节点属性指标作为区别两类论文的评价指标。最后,采用4种机器学习算法对数据集中的论文进行二分类学习,构建并评估论文重要性评价模型。[结果/结论]基于文献网络进行论文评价的方法是可行的,3种文献网络构建算法效果差异较小,语义相似性文献网络和文献耦合两种算法略优于基于Doc2Vec的算法。BP神经网络算法在基于文献网络构建的论文重要性评价模型中性能最好。 相似文献
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[目的/意义]梳理算法构建论文层次学科分类体系相关研究,归纳总结现有研究尤其是应用研究中存在的问题和不足,为相关理论研究和实践应用提供参考与借鉴。[方法/过程]首先,界定算法构建论文层次学科分类体系的概念和内涵,从3个阶段梳理其发展历程。其次,根据构建流程从构建数据关系、聚类方法和描述学科领域几个步骤整理相关研究。最后,梳理学科分类体系特点,以及在构建领域数据集、描述学科结构和学科标准化等方面的应用,指出目前各项研究中存在的问题和不足及未来可能的发展方向。[结果/结论]算法构建论文层次学科分类体系及其应用目前仍然是科学计量学的前沿问题。随着分类数据可获取性提高,论文层次学科分类体系的接受度和使用范围正在不断扩大。但依然存在以下主要问题,值得进一步研究：(1)由于缺少广泛认可的大范围的金标准数据,目前算法构建的论文层次分类体系的准确性还存有争论,相似度算法的优劣还未有统一结论;(2)以计算得到的关键词给聚类结果进行命名是目前的主要方式,但可读性较差,不利于使用者快速了解各类别内容;(3)在应用中与其他分类体系的比较研究还较少,没有充分揭示论文层次分类体系的特性。未来可在构建领域数据集、描... 相似文献
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[目的/意义]针对现有数智空间治理的现状与隐患,提出相应的完善建议供决策部门参考。[方法/过程]采用统计分析、网络分析和文本分析法,对我国数智空间治理相关政策展开调研,从发文时间、发文主体、行业关注及政策主题内容等方面梳理政策相关隐患,并提出完善建议。[结果/结论]在发文主体与行业关注方面,尚未引起重视的部门和行业或应及早布局;在政策主题方面,现有政策不足以应对应用场景转换引发的新问题。 相似文献
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[目的/意义]旨在将科技文献的价值进行量化,提高PageRank算法应用在科技文献排名中的准确性。[方法/过程]在加入时间因子的PageRank算法的改进算法WPageRank的基础上,加入引用相关度进行改进,并计算文献的固有价值,与文献的PageRank值进行加权求和,得到文献的最终价值。[结果/结论]本文提出的方法使新发表的高质量文献也可以获得较高排名,并且使领域内的高质量文献更容易被检索到,同时保证了检索的时效性和主题集中性。 相似文献
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[目的/意义]从知识流视角揭示研究前沿核心主题与发展主题知识吸收与扩散过程,分析其演变规律及关键节点,以期为研究人员深入开展前沿研究提供新视角和新思路。[方法/过程]首先,基于共被引理论获取研究前沿核心文献和施引文献集合,通过主题聚类识别前沿核心主题和发展主题两类知识节点;其次,对知识节点进行向量化表示,通过计算知识节点间相似度构建知识节点之间的关联关系,依据知识节点类型和节点关联关系识别研究前沿知识流动的6种类型;再次,利用EChart平台对主题演化状态进行可视化;最后,以“基因组编辑技术及其在农作物中的应用”研究前沿为例开展实证研究,并结合近年基因编辑技术研究内容、相关前沿发布情况验证方法的可行性和有效性。[结果/结论]实证结果表明,基于核心主题和发展主题,从知识流的视角对主题演化状态进行分析,能够识别前沿主题演化路径及发展的关键节点,有助于探索研究前沿可能的创新切入点,开展前瞻布局,把握前沿机遇。 相似文献