共查询到14条相似文献，搜索用时 62 毫秒
1.
[目的/意义]政务数据协同状态是影响政务服务智慧化水平的重要因素,对政务数据协同实现量化分析,对于精准把控智慧政务建设进程,找到推进智慧服务水平提升的发力点具有重要意义。[方法/过程]基于超网络模型实现政务数据协同过程的数理模型抽象,以适用的网络分析指标构建政务数据协同测度指标体系,并以代表性城市为案例展开测度,从“点—线—面”三个层面对政务服务数据协同效应进行分析。[结果/结论 ]根据指标测度值能够实现对实际城市数据协同的特征映射,分析可得网络中各节点的驱动效应,包括场景—数据链的关联效应以及整体网络宏观层面的协同效应,有助于实现政务服务智慧化水平提升的精准调控。 相似文献
2.
[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。 相似文献
3.
[目的/意义]政务热线是政务服务与公众参与的重要渠道,对其积累的海量数据进行分析,可有效探知公众与企业的需求并解决城市治理问题。对政务热线数据的管理和应用水平进行评估,有利于其在城市治理创新中发挥应有的价值。[研究设计/方法]基于2020年政务热线发展研究报告的问卷调查数据和部分城市政务热线部门的案例分析和深度访谈,对政务热线大数据的利用现状与存在问题进行梳理和分析。[结论/发现]政务热线的数据治理状况总体较好,但是在大数据分析方面与城市治理需求还有较大差距。大数据的归集、分析、应用和管理都还处于发展初步,需要制定战略、增强能力、加强应用和推动跨部门协同。[创新/价值]从战略管理、能力建设、数据共享与开放等方面提出政策建议,以期推动政务热线大数据在城市治理创新中发挥作用。 相似文献
4.
[目的/意义] 探究科学数据开放共享中的数据质量问题及其治理对策，以便促进科学数据开放共享的有效实施。[方法/过程] 运用规范分析法和因果分析法，分析当前科学数据开放共享中的数据质量问题和引发问题的根本原因，构建科学数据开放共享数据质量治理模型，并从诱因入手提出4类治理对策。[结果/结论] 科学数据开放共享中的数据质量问题涉及科学数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可靠性、关联性、开放可访问性。可以从政策法规、组织管理、技术与平台、利益相关者4个方面制定科学数据质量治理对策，从而解决相关科学数据质量问题，进一步推动科学数据开放共享的实施。 相似文献
5.
[目的/意义] 探究科学数据开放共享中的数据质量问题及其治理对策，以便促进科学数据开放共享的有效实施。[方法/过程] 运用规范分析法和因果分析法，分析当前科学数据开放共享中的数据质量问题和引发问题的根本原因，构建科学数据开放共享数据质量治理模型，并从诱因入手提出4类治理对策。[结果/结论] 科学数据开放共享中的数据质量问题涉及科学数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可靠性、关联性、开放可访问性。可以从政策法规、组织管理、技术与平台、利益相关者4个方面制定科学数据质量治理对策，从而解决相关科学数据质量问题，进一步推动科学数据开放共享的实施。 相似文献
6.
大数据治理体系构建方法论框架研究 总被引：5，自引：1，他引：4
[目的/意义] 弥补大数据治理体系构建方法论研究的不足，提出更具通用性的大数据治理体系构建方法论框架。[方法/过程] 从方法论概念入手，对ISO国际标准化组织关于方法论的定义和现有的方法论研究成果进行系统梳理，识别出方法论要素及类别，并构建方法论框架；基于给定的方法论框架，从理论、概念模型、原则和规则、过程和程序、方法和评估标准等方法论要素对现有大数据治理研究成果进行映射分析；在综合集成大数据治理体系构建方法论要素的基础上，结合戴明环（PDCA）的理论基础对当前大数据治理体系构建方法论进行修正和补充。[结果/结论] 明晰了当前大数据治理体系构建方法论的要素及其关系，并从综合集成视角提出大数据治理体系构建方法论框架构想。 相似文献
7.
[目的/意义]识别并分析影响政务微信公众号服务质量的关键因素,为科学评估政务微信公众号服务质量和进一步提升政务微信的综合社会效用提供理论基础。[方法/过程]从信息生态视角构建了政务微信公众号服务质量的影响因素体系,运用DEMATEL方法对所有可能影响政务微信公众号服务质量的因素进行关联分析。[结果/结论]根据所有因素的综合影响指数排序,识别出影响政务微信公众号服务质量的关键因素,并据此提出若干提升政务微信服务质量的建议和对策。 相似文献
8.
[目的/意义]大数据环境下,政务服务逐渐由信息服务转向知识服务,为更好地提升电子政务知识服务质量,需要了解影响政务微信公众号知识服务质量的因素。[方法/过程]主要对提炼的知识服务质量影响因素,运用调查问卷的方法收集相关数据,利用SPSS工具和探索性因子分析方法对其进行探析,构建政务微信公众号知识服务质量影响因素模型。[结果/结论]根据旋转成分结果得出结论：政务微信公众号知识服务质量影响因素主要分为服务过程与系统运行、知识质量和公众特质与感观心理体验3个层面,包括服务类型全面性和服务安全隐私性等21个影响因素指标,为政务微信公众号知识服务事业的发展奠定基础。 相似文献
9.
政府大数据治理规则体系构建研究构想 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义] 弥补大数据发展应用背景下政府大数据治理规则体系缺失及其研究的不足。[方法/过程] 从大数据认知多维视角出发,分析大数据治理主体、治理客体、治理活动和治理风险4个方面所面临的挑战及其大数据规则制定需求;诊断政府大数据治理规则体系构建研究的阻碍问题及原因。以公共价值理论、数字连续性理论和多元价值理论为主要理论支持,提出政府大数据治理规则体系构建研究的基本框架。[结果/结论] 明晰了政府大数据治理规则体系构建的关键性要素及其关系,对构建政府大数据治理的长效规则体系提供了一种多维视角的研究思路和一个综合集成的研究方案。 相似文献
10.
[目的/意义] 针对科学数据开放中的数据质量问题,设计开放科学数据质量提升激励机制,以促进科研人员开放高质量科学数据并积极参与科学数据开放共享活动。[方法/过程] 借鉴声誉理论构建博弈模型,提出科学数据质量提升激励机制,利用百度文库对激励机制进行验证。[结果/结论] 基于声誉理论建立科学数据质量提升激励机制需满足4个条件,即博弈是多次重复的、良好的声誉可为科研人员带来利益、科学数据主管机构能及时发现开放低质量科学数据的行为并予以惩罚、完备的声誉传播渠道,并提出相应措施。 相似文献
11.
数据共享视角下跨部门政府数据治理框架构建 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义] 跨部门的政府数据共享面临着巨大挑战，部门之间数据隔离，数据共享进展缓慢。引入跨部门的政府数据治理有助于促进政府的信息资源共享，提升政府服务水平和服务对象的满意度。针对跨部门政府数据治理的相关实践亟需科学理论的指导。[方法/过程] 首先对政府数据治理的含义进行分析和界定，对已有的数据治理框架进行总结论述，然后分析政府数据治理的特殊性所在。[结果/结论] 在国内外认可度较高的数据治理框架基础上，结合政府数据治理的特殊性，提出我国跨部门政府数据治理框架--CGCS数据治理框架，由战略目标、规范与标准、关注范围、治理主体、过程、方法与技术6方面内容组成，并对框架每一部分结合我国实际情况进行阐述。最后，对CGCS数据治理框架在跨部门政府数据治理实践中的应用进行示例分析，阐明CGCS数据治理框架的可用性。 相似文献
12.
[目的/意义]设立首席数据官是政府数据治理创新的重要举措。[研究设计/方法]借助文献梳理、案例追踪与比较研究,系统追踪以美国为代表的不同国家政府首席数据官职位的设置与运行情况。[结论/发现]全面分析了政府首席数据官制度产生的背景渊源与发展脉络,明确了首席数据官制度的组织运行模式及其在政府数据开发利用中所扮演的主要角色。同时,进一步比较了政府首席信息官与首席数据官的定位差异。[创新/价值]阐明了政府首席数据官制度的基本架构,总结了首席数据官职位的主要职能与运行条件,为我国政府数据治理组织体系的完善提供参考。 相似文献
13.
[目的/意义]随着政府大数据体量增加,数据治理不足是其价值实现的突出问题,研究政府大数据治理体系和实践,对于提高大数据应用水平和效率,促进社会智能化发展至关重要。[方法/过程]基于国内外大数据治理研究成果,构建了由组织结构、规则标准、技术支持三个关键域组成的政府大数据治理体系;并借助Nvivo 11 Plus质性分析工具,对上海、北京、深圳三个城市的43份大数据治理相关政策文本进行编码,与治理体系构成要素进行映射分析。[结果/结论]编码结果支持和解释了政府大数据治理体系关键域及其构成要素,同时,尽管政府大数据治理体系关键域相同,但从政策层面看,政府大数据治理实践存在不同的侧重点和针对性特征,对指导我国政府大数据治理有一定的借鉴意义。 相似文献
14.
[目的/意义] 政府数据治理问题研究是当前政府信息管理领域的前沿热点问题,对于有效衔接和推进政府信息公开、开放数据以及公共信息再利用等政府信息管理的关键问题具有重要理论指导意义。[方法/过程] 通过文献调研、概念比较、背景分析以及逻辑推导等方法,着重探讨政府数据治理概念的内涵与构成要素,并从数据驱动型行政、经济、社会以及数据风险防范等角度指出政府数据治理概念出现的必然性。[结果/结论] 站在宏观、中观和微观的不同视角详尽分析政府数据治理的主要内容和程序,进而指出其在体系结构的整体性、管理的有序化以及治理结构的耦合性、风险应对的紧迫性等方面的基本特征。最后,着重分析政府数据治理在与IT融合、内外融合以及价值融合过程中所面临的主要问题和挑战。 相似文献