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情报学报
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2024年 第43卷 第10期
刊出日期：2024-10-24
情报理论与方法
情报技术与应用
情报用户与行为
情报理论与方法
1129
科技创新弱信号早期感知方法探究与前瞻
Hot!
张慧玲, 许海云, 刘春江, 陈亮, 王超, 王海燕
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.001
科技创新弱信号作为未来科技前沿发展的线索，蕴含潜在的创新方向、科技趋势与市场机会。目前，科技预见方法存在挖掘覆盖度低、模型与方法泛化能力弱、可解释度低与主观认知局限等问题。本文系统梳理潜在可行的科技创新弱信号感知模型与方法，以期支撑面向未来技术前瞻预见的智慧情报分析。首先，剖析科技创新弱信号的内涵及其情报感知特征；其次，围绕以弱信号识别、意义建构、预测与响应以及感知效果评估为反馈闭环的科技创新弱信号早期情报感知框架，结合定量与定性、主观与客观、因果与相关三个方法维度，依据科技创新弱信号的特征、适用性与可解释性，探究可用于科技创新弱信号不同感知阶段的潜在方法，解析不同阶段方法的优缺点及组合适用情况；最后，以干细胞领域的案例分析验证了本文提出的感知方法及流程的可行性。未来需要拓展科技创新弱信号的感知模型与溯源方法，扩展科技创新弱信号的特征覆盖度，开发数智驱动的科技创新弱信号感知方法工具库，支撑不确定环境下新兴前沿技术的超前感知。
2024 Vol. 43 (10): 1129-1141 [
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1142
国际科研合作网络视角下关键联络人识别模型构建
Hot!
郭宇森, 杨艳萍
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.002
国际科研合作是推动全球科技进步及技术创新的重要力量。在国际科研合作网络中，扮演联络角色的科研学者对网络构建和维护具有关键作用。如何在科技合作竞争日益激烈的全球环境中识别关键合作者并建立重要合作关系，是情报学的重要研究方向之一。本研究旨在通过社会网络分析方法构建关键联络人的识别模型。基于Louvain算法对科研合作网络进行社团划分后，本研究进一步构建了3种指标来识别不同类型的联络人：社团内参与度指标
Z
、社团间参与度指标
P
和社团连接度指标
C
。这些指标分别针对社团内联络人、外部广泛联络人以及外部深度联络人进行了量化。实证研究表明，这些指标能够有效识别不同类型的关键联络人，揭示他们在科研合作网络中的特定作用和位置。本研究构建的关键联络人识别模型及研究结论将有助于科学家发现国际上的重要合作伙伴，促进知识共享与跨学科交流；有助于推动开展国际联合研究项目，为引进培养国际人才提供情报支持。
2024 Vol. 43 (10): 1142-1153 [
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1154
整合多学科理论的知识组织系统理论元模型研究
Hot!
翟可欣, 袁靖舒, 袁满
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.003
通过文献调研发现，目前大多数关于知识组织系统（knowledge organization systems，KOS）的研究以领域知识主题模型构建为主，鲜有从底层基础理论出发对KOS基本原理和运行机制进行揭示的相关研究，导致KOS的研究和应用缺乏底层方法的指导，难以保障质量及共享性。鉴于此，本文首先提出了KOS的语法、语义与语用三层框架模型，基于该模型对知识组织中知识语义的概念化过程及符号化表示的运行机制进行揭示；其次，聚焦于语义层，整合语义三角形理论、概念理论、符号学理论以及系统论等多学科理论，提出知识组织系统理论元模型，并提出用于构建领域KOS的方法与流程；最后，以石油井下作业领域的知识模型构建为研究对象，对理论元模型与KOS构建方法流程的可行性进行验证，以期为其他领域KOS的高质量、高效率构建提供新的科学方法。
2024 Vol. 43 (10): 1154-1165 [
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1166
开放科学环境下睡美人论文量化识别与影响因素研究
Hot!
王旭, 薛宇菲, 邱均平
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.004
社交媒体的快速发展深刻影响和变革了科学交流模式，开放科学这一新的科研范式的兴起为研究睡美人论文的特征及影响力提供了新的视角和途径，对其进行基于多源异构数据的量化识别和影响因素分析能够充分挖掘其潜在科研价值。本文以经济学和计算机科学分别作为社会科学和自然科学领域的代表性学科，利用从Web of Science及Altmetrics.com获取的海量引文数据、题录数据和替代计量数据，识别两个学科在1996—2014年发表的睡美人论文，从睡眠特征、唤醒机制和期刊特征3个方面进行描述性分析，并对睡美人论文影响因素进行剖析和比较。实证结果表明：①将反映学术关注度的论文被引频次与反映社会关注度的Altmetrics数据相结合作为睡美人论文识别的原始数据是有必要且有意义的；②自然科学领域更容易出现睡眠特征明显的睡美人论文；两类领域研究都注重论文在理论方面突出的创新性和价值，同时，自然科学领域更加注重对前人算法或技术等方面的应用和完善；社会科学领域发表在高水平期刊上的论文也可能面临沉睡多年后才被唤醒的情况，而自然科学领域睡美人论文多出现在低水平期刊上；③对于国外睡美人论文，期刊影响力、新闻提及、社交平台阅读量对社会科学领域睡美人论文的唤醒具有显著影响，基金资助对自然科学领域睡美人论文的唤醒具有显著影响，政策文本提及在两个领域均起到关键作用；④相对于国外资源库建设成果，中国应该继续发展适应本土的替代计量数据集成平台。
2024 Vol. 43 (10): 1166-1181 [
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1182
引文网络知识融合结构单元中的知识融合与价值传递机制研究
Hot!
陈勇跃, 徐春萌, 徐廷梅
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.005
为了从微观角度更深入地分析引文网络中知识的融合过程和价值传递机制，以及从量化的角度发现和评估引文网络中文献的价值、作用与贡献，本文从引文网络中分解出知识收敛融合和知识扩散融合的基本结构单元，通过表征和量化知识存量、知识流量、知识融合量与知识融合度，构建知识引用价值、知识流量价值和知识融合价值的分析方法；利用Web of Science数据库，选取具有代表性的文献进行实验分析；通过量化数据，计算知识引用价值、知识流量价值和知识融合价值的增值率，分析文献在知识融合中产生的价值、作用和贡献；结合引用位置和论文功能结构，发现提供创新性和引证性的主要文献，以及契合度高、关联性强的被引文献和施引文献。
2024 Vol. 43 (10): 1182-1198 [
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情报技术与应用
1199
全文本视角下的核心引文测度：概念界定、指标体系与识别模型
Hot!
林歌歌, 侯海燕, 潘宇馨, 梁国强, 胡志刚
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.006
识别施引文献中的核心引文是深入开展科技成果评价的重要基础。为此，本文探讨了全文本视角下的核心引文测度，包括概念界定、指标体系构建及识别模型的优化，从而提供一个更为精准的科学评价工具。首先，明确核心引文的定义，构建包含题录信息和引用信息2个维度、8个子维度及33个引文特征指标的核心引文识别指标体系。其次，通过多种机器学习模型（如随机森林、支持向量机、逻辑回归）对引文特征指标进行遴选与优化，分析其相关性及信息增益，保留21个重要的引文特征指标，并验证识别模型的有效性。研究结果表明，基于引用信息的引文特征指标在识别核心引文时具有更高的重要性和贡献度。机器学习模型在核心引文识别中的表现优异，特别是随机森林、支持向量机、逻辑回归等模型，其ROC（receiver operating characteristic）曲线的AUC（area under curve）值均大于0.85，证明了模型的高效性和鲁棒性。核心引文测度方法及识别模型不仅为科学评价体系提供了更精准的工具，也为深入研究引文分析奠定了坚实的基础。
2024 Vol. 43 (10): 1199-1212 [
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1213
基于异质图注意力网络与多特征融合的跨社交媒体用户识别研究
Hot!
毕达天, 张雪, 孔婧媛, 陈功坤
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.007
跨社交媒体用户识别对于网络舆情的协同治理以及用户偏好的全方位识别与预测具有重要的指导意义。针对现有方法存在数据表达能力弱、忽略用户信息的动态性和关联性的问题，本文提出一种融合异质特征嵌入与实体动态关联的跨社交媒体用户识别模型。首先，整合用户的基本属性、生成内容和社交结构信息，构建各个社交媒体的异质信息网络；其次，通过设计新的元路径识别策略构造邻接矩阵，使用异质图注意力网络模型汇聚用户节点信息，增强节点特征的表示能力；再其次，引入了3种连续时间衰减函数，对跨社交媒体的实体相似矩阵进行加权，增强实体之间的动态关联；最后，融合单社交网络和跨社交网络中的以上特征，利用多层感知机实现跨社交媒体用户的识别和预测。在微博-知乎真实数据集中的研究结果显示，本文模型的整体性能优于其他基准模型，特别是线性衰减函数，其展现了最佳效果，且本文提出的元路径识别策略对提升用户识别效果具有重要作用。
2024 Vol. 43 (10): 1213-1226 [
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1227
突发事件网络舆情主题转变路径及其风险评估
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周炜, 安璐, 韩瑞莲
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.008
探索突发事件网络舆情主题转变节点，并据此展开多阶段网络舆情风险评估，对精准处置突发事件网络舆情危机、提供动态舆情引导策略具有重要参考意义。本文提出一种突发事件情境下网络舆情主题转变路径识别及多阶段风险评估方法。首先，融合RoBERTa（robustly optimized BERT pretraining approach）模型提出时序语义-共词网络，并基于Louvain-CFDP（clustering by fast search and find of density peaks）算法进行网络社区主题发现；其次，提出主题状态转变检测模型，据此生成主题转变路径，识别并分析多类型转变路径及其风险波动特征。以“日本核污染水排海”事件为例进行实证分析，识别事件发展型、情绪集聚型及衍生事件型3种转变路径类型，分别对这3种类型路径的特点、风险特征及差异进行分析。研究结果表明，本文提出的主题转变路径及风险评估研究方法能够完整、全面地展现突发事件在社交媒体上的话题转变，为管理部门快速锁定高风险话题，制定精准、有效的舆情风险引导方案提供借鉴与参考。
2024 Vol. 43 (10): 1227-1241 [
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情报用户与行为
1242
慢性病患者健康信息利用：个体特征与健康信息特征的影响分析
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李月琳, 范斯诺, 张瑶
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.10.009
基于前期质性研究构建的理论模型，本研究旨在揭示慢性病患者在健康管理过程中如何利用健康信息以及不同程度健康信息利用（高水平或低水平）的影响因素。本研究采用问卷调查法收集数据，结合多元线性回归分析和模糊集定性比较分析方法分析数据，识别影响用户不同程度信息利用水平的条件组合及核心因素。研究发现，慢性病患者健康信息利用影响因素可归纳为两种模式——以个体特征为核心影响因素的组合模式和以健康信息特征为核心影响因素的组合模式。基于个体特征的组合模式包括以健康信息素养为核心因素的认知能力驱动型、以自我效能感为核心因素的动机驱动型及以健康信息素养与自我效能感为核心因素的双因素驱动型。基于信息特征的组合模式包括信息内容质量驱动型及多因素驱动型，信息内容质量驱动型的核心影响因素为健康信息的论据质量和情绪倾向，多因素驱动型的核心影响因素为信息源专业性、可信度、可执行性和视觉表达型载体偏好。本研究拓展了健康信息行为研究领域，构建了慢性病患者健康信息利用影响因素理论模型，为改进针对慢性病患者的健康信息服务提供了理论和实践指导。
2024 Vol. 43 (10): 1242-1256 [
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