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随着互联网技术和信息技术的发展,大数据技术被广泛运用到社会各个领域,对各行各业产生着深刻的影响.新闻正是数据相对集中的领域,无论是采访还是编辑,都有运用大数据技术的需求.因此,如何利用大数据技术促进新闻采编工作在融媒体时代的转型发展,成为摆在新闻工作者面前需要深思的问题.本文分析了大数据背景下新闻采编工作的优势,提出了... 相似文献
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互联网时代的到来给整个社会带来了巨大的影响,这当然也包括新闻业.如何实现新闻与互联网的融合成为许多新闻从业人员思考的问题.2010年以来,大数据概念的兴起给传统媒体带来了一次新的契机,这就是数据新闻.数据新闻结合了数据、新闻和可视化,以互联网终端为载体,通过网络进行传播,成功地发挥了传统媒体和互联网的优势.数据新闻的广泛应用,为新闻业如何利用互联网树立了典范. 相似文献
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数据是经济新闻不可缺少的材料,是构成新闻事实的重要组成部分。经济新闻如果离开了数据,就没有说服力和可信性。如何处理好经济新闻写作中的数据问题,决不可掉以轻心。数据在经济新闻中有哪些具体的功用呢?首先是通过量的分析,表现事物发展变化的状况,反应经济活动的成效,突出新闻主题。经济新闻在反应经济建设成就上,常常利用数据的对比分析,有力地说明改革开放给经济工作带来了生机与活力这一事实。如果没有数据分析,是达不到这样的效果的。其次是通过准确、具体的数据揭示经济新闻事实的价值,帮助读者更好地理解新闻的内容和含义。再次是利用数据说明新闻事实中的一些问题。它包括概念的解释、历史沿革、地理位置的说明,灾害程度的报道等等。恰当地运用数字可以让读者更清楚地了解报道的内容。 相似文献
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随着社会的发展，人民生活水平日益提高，经济话题也越来越被读者所注意，媒体开始注重生产数据新闻。数据新闻为传媒行业注入新的理念，但不可否认的是，其在我国还处于较不完善的发展阶段。大多数媒体对数据新闻的认识和理解较浅，新闻作品中也没有真正凸显出数据新闻应有的特征和作用。本文尝试从数据新闻特征和数据获取途径两个维度入手，简要探讨该如何做好数据新闻。 相似文献
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随着大数据的发展,对海量数据进行挖掘运用的数据新闻大幅增加,人们对其接受程度也越来越高.但数据新闻在整体呈现中还存在一些问题,如"重数据、轻叙事",追求宏大、全面的叙事模式与读者"短平快"的阅读习惯存在冲突,以及用户参与感低等现象.本文梳理了可视化叙事在数据新闻中的作用,进而提出通过可视化叙事的方法,从叙事与数据协调发展、多线程与模块化、互动性三个方面解决数据新闻在呈现过程中出现的问题. 相似文献
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The report summarizes a presentation given at the 2015 NASIG conference. It outlines metadata used by Project CERES, a print preservation and digitization project supported by a partnership between the United States Agriculture Information Network and the Center for Research Libraries. It also outlines metadata guidelines used to disclose print holdings committed for preservation and provides tips on creating efficiencies in gathering the detailed issue level data and providing quality assurance for digitization. Gathering detailed metadata to support the preservation of print is an investment in the preservation of essential scholarly resources. Project CERES can be used as a model for other programs coupling preservation and digitization. 相似文献
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数据引证研究：进展与展望 总被引：2，自引：1，他引：1
随着大数据时代的来临以及数据密集型科学研究范式的兴起,"数据引证"问题日益受到关注。本文对该领域的国际研究现状进行了梳理总结,研究发现:①对数据引证的知识计量研究,将推动文献计量学、信息计量学和科学计量学三者的合流,形成一个统一的新学科———知识计量学;②数据引证实践的现状不尽如人意,但已在诸如数据集标识系统建立等问题上取得了重要进展,统一规范化数据引证格式的趋势日益清晰;③数据引证现状评估与研究进展的追踪,数据引证索引的编纂、指标体系研究以及数据引证数据库的建立,基于数据引证行为、记录以及索引的分析,应是未来需重点突破的方向。 相似文献
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本文以数字经济时代的关键生产要素——数据作为研究对象,着重探讨数字经济与数据经济的内在关系,借鉴制度变迁理论,通过网络调查、文献调研与比较研究等方法,分析数据经济的发展特征及其价值转化等运行逻辑。研究发现:①数据经济源于数字技术的快速发展与广泛普及,经历了数据资源型、数据驱动型和数据赋能型三个阶段;②数据经济是数字经济的重要组成部分和发展的必经阶段,二者之间既相互独立又互为补充;③数据经济具有作用对象从局域到全域、增值空间从局部到全流程、市场结构从静态分散到动态集中、市场关系从竞争分化到协同互利的整体转变特点;④当前数据要素的市场化配置涉及数据流通中的主权与权利保护、垄断与竞争、公平与效率等主要问题,亟待解决。数据科学和数据管理应把握其本质特征,提供全流程、动态化、整体性数据治理,以服务数字化转型升级的需求。图3。表2。参考文献53。 相似文献
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科学数据出版过程中的数据质量控制 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 梳理不同科学数据出版过程中数据质量控制的特点,总结数据质量控制当前面临的挑战,分析相关责任者现状,以利于更好地理解数据质量控制的发展趋势与特征。[方法/过程] 从数据出版模式入手,选取每一种出版模式下的典型案例,归纳总结其数据质量控制的实践、标准,进行不同模式之间的对比分析,总结异同,并发现问题。[结果/结论] 展示、出版和存储数据的方法不同,导致质量控制方法也存在较大差别。大多数期刊未提出与数据质量控制相关的建议和要求;数据知识库从技术方面完成数据集的质量控制,将质量控制作为数据存储、保存和服务开发过程的一部分;数据期刊拥有最详细的数据质量控制过程,并且与数据知识库合作进行数据的获取和存储。随着数据出版机构的发展,数据质量控制将会出现更有效的建议和最佳实践,但前提是必须解决可获取性、数据格式及评议模式等方面的问题。 相似文献
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ABSTRACT The increase in Interlibrary Loan requests, along with a decrease in library budgets has made it necessary for Interlibrary Loan departments to find and use many labor and time saving methods in order to maintain good service. Creating a Constant Data Record for each patron is an excellent time saving method. Each patron has a Constant Data Record created that contains all the information that is necessary and helpful for both the borrowing and lending library. This is easily done by having a very accurate and complete Constant Data Default Screen. By using a formula for each patron their completed workform can be called up as needed. A book request can be sent with just seven key strokes after the bibliography is located, if Custom Holdings are used. Journal articles require more key strokes, because more information is needed to locate a specific article, but input time is still saved. 相似文献
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文章首先介绍了绿色关联数据的概念、原则及其框架体系。在绿色关联数据原则基础上,归纳出关联数据质量标准的总体框架,即从内容、表述、系统与应用四个方面来评价与控制关联数据质量。 相似文献
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通过TDC和数据绑定技术将文本型数据文件为数据源绑定到WEB网页中，它不依赖于ASP，CGI等服务器端的处理从而实现动态交互，减少了动态网页对服务器的依赖程度，减轻了服务器的压力，缓解了网络拥挤，此技术非常适用于图书馆中小型动态数据的使用。 相似文献
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数据呈现是大数据时代的新课题。通常,数据呈现的主要途经有两个,即数据的可视化和数据的故事化,二者的区别在于,数据可视化主要解决的是数据感知问题,而数据故事化更加关注的是如何将数据感知转换为数据认知。数据故事化涉及三个基本要素:数据、视觉效果和叙述。从数据故事的创作者和受众之间的信息交流模式看,可将数据故事化分为创作者驱动和受众驱动两种不同模式。目前,数据故事化中常用的结构有三种:马提尼酒杯结构、互动演示幻灯结构和向下钻取事结构。数据故事化的主要活动包括理解数据、明确目的、了解受众、确定关键数据、选择故事模型以及故事叙述。数据故事化是数据科学的主要研究内容之一,也是数据科学区别于其他学科的重要特征。图6。表4。参考文献60。 相似文献