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情报学报
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2025年 第44卷 第10期
刊出日期：2025-10-24
专题
情报理论与方法
情报技术与应用
情报综述与述评
情报学科发展与建设
专题
1217
科技创新政策分析的大数据支撑体系研究
Hot!
贺德方, 曾建勋, 陈涛, 潘云涛, 杨芳娟
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.001
科技创新政策分析贯穿科技创新活动全链条、全过程，需要借助大数据的资源、方法、技术、平台和工具，支撑并赋能科技创新政策分析流程、模式和场景。在阐述科技创新政策分析内涵及其大数据特征基础上，从科技创新政策分析的现实需求与新机遇、大数据支撑科技创新政策分析的作用机理以及科技创新政策分析框架等方面阐述大数据支撑科技创新政策分析的逻辑链路。由此提出面向科技创新政策分析的大数据支撑体系，并从大数据资源体系、精细数据加工体系、情报计算分析体系和证据生成体系四个层面论述基于大数据的科技创新政策分析过程。最后提出应从大数据资源平台、大数据工具模型、大数据应用环境和大数据理论方法等方面持续推进，为政策分析提供大数据证据、方法和模拟的支撑能力与资源基座。
2025 Vol. 44 (10): 1217-1227 [
摘要
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情报理论与方法
1228
同类突发事件情境下用户认知水平变化及影响机制
Hot!
安璐, 王沁妍, 李纲
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.002
对同类突发事件情境下的用户认知水平及其变化进行研究，有利于应急管理部门掌握公众对突发事件的认知状况及规律，设计有针对性的应急救治方案。依据社会认知理论和分布式认知理论，本文构建了用户认知水平度量方法，并探测同类事件中用户认知水平的变化，分析用户认知水平变化的影响因素以及各因素的特征重要性、特征概要和交互作用。结果显示，突发事件情境下用户认知水平参差不齐，用户可以通过参与网络舆情事件提升其对同类事件的认知水平。本文揭示的用户认知水平变化的影响机制可以作为有关部门推动用户认知水平提升的依据。
2025 Vol. 44 (10): 1228-1241 [
摘要
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124
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1242
大语言模型驱动的网络问政文本细粒度情感分析：一种多阶段优化方法
Hot!
滕婕, 贺荒兰, 胡广伟
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.003
网络问政文本蕴含丰富的民意情感信息，其细粒度情感分析对提升政府治理能力具有重要价值。然而，传统方法难以准确捕捉文本中的复杂情感特征。本研究提出了一种基于大语言模型的网络问政文本细粒度情感分析多阶段优化框架。首先，基于情绪唤醒度-效价理论，构建适合网络问政场景的8个情绪区间和56个情绪标签的情感分类体系，并采用GPT-4（generative pre-trained transformer 4）配合BROKE（background，role，objectives，key result，evolve）框架设计的提示策略进行初始情感标注，有效地解决了复杂语境理解挑战；其次，创新性地提出“大语言模型标注-专家评估-研判模型训练-多阶段优化”的数据质量控制机制，通过Claude 3.5 Sonnet模型校正和研判模型筛选，解决大语言模型在领域应用中的“幻觉”问题；最后，基于Claude 3.5 Sonnet的数据生成能力实现情感类别均衡，将不平衡基尼系数从0.866降至0.181，显著提升模型泛化能力。实验结果表明，该框架在情绪细粒度分析任务中准确率达89.70%，F1值较现有方法平均提高21.65%，为政民互动效能提升提供了新的技术范式。
2025 Vol. 44 (10): 1242-1258 [
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1259
科学推文的文本属性特征及其对科学论文的级联演化趋势分析
Hot!
曹仁猛, 许小可, 王贤文
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.004
科学推文是科学论文在社交媒体上的重要传播载体，揭示科学推文的文本属性特征对科学论文传播效果的影响，可以帮助科学传播者优化传播策略，提高科学信息的传播范围，促进学术交流与公众参与。本文基于5万余篇论文和40万条科学推文的研究样本，从推文文本内容、多媒体信息和表情符号3个维度，分析了不同文本属性特征的科学推文的级联演化趋势。研究发现，将论文亮点的内容作为推文文本，以及在推文中加入图片、视频和表情符号等视觉元素，能够显著增强科学论文的传播范围。这种效果不仅在传播初期得到体现，而且在后续传播中得到进一步增强，形成“强者愈强”的传播趋势，即级联马太效应。本文将计算传播视角引入altmetrics研究中，能够帮助研究者更深入、全面地理解科学论文在社交媒体上的传播过程和模式，从而揭示科学论文传播背后的机制。
2025 Vol. 44 (10): 1259-1271 [
摘要
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情报技术与应用
1272
基于上下文语义与全局信息的局部引文推荐研究
Hot!
张晓娟, 马乐
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.005
局部引文推荐有助于研究人员更快速有效地获得参考文献。已有的局部引文推荐方法主要聚焦于如何根据有限的上下文来获得与之相关的候选引文，限制了模型推荐结果的准确度提升。本文尝试在融合上下文语义信息的基础上，进一步融合全局信息（如全局语义和全局关系信息）来提升局部引文推荐的准确度。首先，在经过预训练的SciBERT（scientific bidirectional encoder representations from transformers）模型基础上，通过自定义任务对其进行模型微调后，提取引文上下文语义信息。为了最大限度地利用论文标题和摘要所包含的高度概括的全局语义信息，分别利用Sentence-BERT模型和微调后的SciBERT模型对论文标题向量和论文摘要向量进行提取。其次，构建包括作者、论文和论文发表地（会议或期刊）三类节点的学术文献异构关系图，并通过关系图卷积网络（relational graph convolutional network，R-GCN）对三种不同关系类型（引用关系、写作关系以及发表关系）进行聚合来获得论文以及作者向量的嵌入表达。最后，将引文推荐转化为多分类问题，即将上下文语义信息、目标论文全局标题信息、目标论文全局摘要信息与嵌入了全局关系的目标论文向量和目标论文作者向量进行拼接作为推荐模型的输入，通过前馈神经网络（feedforward neural network，FFNN）+softmax进行训练，为给定上下文生成相应的候选引文列表。为进一步提高运算效率，本文尝试通过多设备分布式数据并行以及单设备模型压缩两种优化策略来降低模型运行的时间开销。实验结果表明，本文方法能有效提升局部引文推荐的准确度；在考虑引文上下文语义的基础上，在所有表征全局信息的向量（标题语义向量、摘要向量、作者向量和论文向量）中，论文向量对模型推荐性能的贡献最大；全局关系信息对模型推荐性能的贡献大于全局语义信息；在全局关系信息中，历史引用信息对局部引文推荐整体性能提升的贡献最大；两种模型优化方法均能提高模型的运行效率。
2025 Vol. 44 (10): 1272-1286 [
摘要
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1287
基于词向量网络的科研主题演化分析：语义漂移过程的揭示
Hot!
王宏宇, 石锴文, 王晓光, 金壮, 郑阳, 黄菡
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.006
作为表征学科领域知识结构的经典知识网络，共词网络方法受特征关键词共现关系稀疏、关键词同义不同形及语料利用不充分等因素影响，在面对大规模学科领域数据时，难以精准描绘关键词间的语义关联关系。从理论与方法论层面对共词网络进行扩展，以全面揭示学科领域研究主题在宏观、微观等层面上的语义演化过程具有现实意义。本文将学科领域特征关键词视为网络顶点，通过全局词嵌入模型（global vectors for word representation，GloVe）获取特征关键词的向量表示，并将对应词向量间的归一化余弦相似度设定为网络连边权重，构建全连接、无向的词向量网络。进一步地，本文详细分析了学科领域词向量网络的作用与特征，提出基于词向量网络的科研主题语义漂移分析框架，并就其表征的语义关联关系与共词网络中的共现关系进行比较分析。研究发现，本文提出的学科领域词向量网络作为一类特殊的知识网络，是特征关键词的共词网络在语义超空间上的映射，具有明显的社区结构和时序演化分析价值。与共词网络方法相比，学科领域词向量网络在表征学科领域的关键概念上具有一致性，并在反映学科领域知识结构时更具稳定性和全面性，能够精细化揭示科研主题在微观层面上产生的语义漂移等更细粒度的演化过程。
2025 Vol. 44 (10): 1287-1299 [
摘要
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1300
探寻颠覆性技术的基础研究来源：基于个体创新主体视角
Hot!
何郁冰, 何丽, 徐美娟
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.007
颠覆性技术是推动科技革命和产业变革的关键因素，通常源自基础科学的重大突破。探寻颠覆性技术的基础研究来源对于识别核心基础学科、预测技术趋势具有重要意义。其中，个体层面的创新主体发挥了重要的桥梁作用。以中国石墨烯领域为例，基于个体创新主体视角，探讨了基础研究与颠覆性技术之间存在的知识关联与群体知识异质性。首先，通过识别颠覆性技术筛选出相应的个体创新主体，收集科学论文数据；其次，利用作者-主题模型（author-topic model，ATM）进行主题识别，通过主题相似度分析基础研究与颠覆性技术的知识关联情况；最后，根据颠覆性技术发明数量划分个体创新主体群，利用主题多样性指标分析低产创新主体群和高产创新主体群的研究兴趣多样性，并构建作者-主题关联知识网络，分析基础研究与颠覆性技术的群体异质性。研究结果表明，中国石墨烯领域的科学和技术主题都经历由浅入深的演变，个体创新主体的基础研究与颠覆性技术之间存在知识关联，而且随着时间推移而逐渐紧密；发明不同数量颠覆性专利的个体创新主体在主题多样性和主体紧密程度方面存在一定差异，高产发明人在保持研究多样性的同时逐步增加研究深度，形成特定的研究体系，群体内具有“小世界”效应。研究结论为识别、培育和发展颠覆性技术，推进颠覆性技术导向的基础研究提供了情报支撑。
2025 Vol. 44 (10): 1300-1314 [
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1315
技术融合机会识别研究：关系嵌入和结构嵌入的综合考量
Hot!
赵又霖, 顾陈娅, 王嘉杰, 王月妹, 石燕青, 封丽
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.008
随着科技飞速发展和学科融合加深，技术创新越发依赖跨领域知识的深度融合。现有技术融合机会识别研究对技术融合程度较高的领域关注较少，未考虑过多弱关系对该领域知识融合创新的反作用，也缺少对不同网络位置节点在技术融合创新中作用的考量。对此，本文引入网络嵌入性理论构建模型，从技术融合程度较高的领域中识别技术融合机会。网络嵌入性理论中的关系嵌入关注关系的强弱特性，结构嵌入强调节点的位置特性。首先，本文提出的模型基于关系嵌入构建技术融合路径，将引证关系划分为具有不同强弱特征的四个象限，两两组合并分别构建知识网络，以技术融合潜能高的知识网络为已有的技术融合路径。其次，基于此技术融合路径和结构嵌入识别技术融合机会，以结构洞和中心位置的节点为媒介识别尚未建立连接且跨领域的知识组合，计算其融合价值，从中筛选技术融合机会。最后，在具有多元融合特征的高光谱成像领域进行实证研究，结果表明，相比于主流模型，本文模型识别准确度更高，识别内容的深度和广度均更优，有助于把握未来的技术融合方向。
2025 Vol. 44 (10): 1315-1328 [
摘要
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情报学科发展与建设
1329
新时代情报学师资长效建设的挑战及可行措施
Hot!
王伟, 杨建林, 梁继文
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.009
情报学作为信息资源管理学科的重要组成部分，在国家战略转变和数智技术革新的背景下，师资建设面临诸多新挑战和新机遇。通过回顾我国情报学师资建设的历史沿革，梳理师资建设在人才评价、学科和师资发展定位、综合能力培养、情报研究和教育教学、情报实践能力等方面的既有问题。提出以国家重大战略为主线，调整师资的角色定位，明晰师资在综合素养、学科建设、学术研究、实践应用和职业成长层面的建设愿景。围绕人才链、产业链和创新链的协同融合提出师资建设的可行措施，深入三链融合场景提升师资情报素养，面向产业安全与发展开展情报理论和方法的创新应用，形成助力师资成长的数字化支持体系，以期为情报学师资的长效发展提供策略支持。
2025 Vol. 44 (10): 1329-1341 [
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情报综述与述评
1342
基于技术预见视角的弱信号识别研究综述
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曹海艳, 王暖臣, 穆歌, 李婉红
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2025.10.010
弱信号作为发现未来技术机会的早期信号以及减少创新风险的重要手段，对把握战略主动权具有重要价值。然而，当前学术界关于弱信号识别的研究成果相对分散，尤其是基于技术预见视角的弱信号识别存在研究领域交叠、知识碎片化等问题，对于预测技术发展趋势缺乏有效支撑。本文通过系统性文献梳理，结合关键词聚类结果和弱信号识别过程，构建了涵盖“动向监测层-信号认知层-价值建构层”的三层研究框架，对动向监测层的弱信号识别主题、识别领域和识别数据进行剖析，对信号认知层的弱信号识别特征和识别方法进行解构，对价值建构层的弱信号识别结果表示、验证和解读进行梳理。最后，整合三层研究成果，建构基于技术预见视角的弱信号识别整体框架，以期通过厘清技术预见视角下的弱信号识别研究工作，为挖掘未来技术机会、推进新兴产业发展提供理论参考与实践借鉴。
2025 Vol. 44 (10): 1342-1358 [
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中国科学技术情报学会
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