[目的/意义] 移动阅读中的信息茧房正不断威胁着读者认知能力的形成，造成信息窄化、群体极化等，对读者乃至社会产生了严重的不良影响。厘清移动阅读环境下信息茧房的成因已成为当前全民阅读战略中亟待解决的重要问题。[方法/过程] 本文基于扎根理论，通过半结构化访谈对移动阅读下信息茧房的成因进行扎根编码和分析，得出72个初始概念、23个副范畴、8个主范畴、4个维度。[结果/结论] 依据上述范畴和范畴间的关系构建移动阅读环境下信息茧房成因框架，并基于此提出规避信息茧房负效应的相应措施和建议。

[目的/意义] 辨析政府数据开放的关键影响因素与关联关系，探寻政府数据开放的最优实现路径，有助于加快政府数据开放进程。[方法/过程] 首先，通过理论分析与文献梳理，筛选政府数据开放的影响因素；其次，借助NetDraw网络分析软件和德尔菲法，识别政府数据开放的主要影响因素；再次，基于DEMATEL对主要影响因素之间的关联情形进行分析，辨析影响政府数据开放的关键因素，进而绘制出政府数据开放路径选择的适应度景观图；最后，选取尚未上线政府数据开放平台的Y市为例进行仿真分析，验证路径选择方法的可用性。[结果/结论] 对于不同阶段不同水平的政府数据开放而言，本文的方法能有效解决适合自身情况的最优路径，并提供具体的措施和步骤。

[目的/意义] 以智能手环为例，探究人们在量化自我场域下的个人健康信息组织需求，探析智能手环平台作为个人健康信息组织服务提供方与用户实际需求之间的矛盾点，望为相关设备平台面向用户的健康服务提供借鉴。[方法/过程] 基于用户体验5E经典模型，使用移动经验取样法，将问卷和访谈结合，纵向追踪12名智能手环用户的个人健康信息组织需求和量化自我行为数据，并定性与定量分析。[结果/结论] 在量化自我场域下，用户对平台提供的个人健康信息组织结果的满意度主要受使用效率和有效性的影响；受推送频率、操作复杂性和吸引力等因素影响，出现了个人健康信息组织功能不持续使用现象；从用户需求的角度，用户产生的固定需求较少且突发需求容易出现等；据此提出优化对策。

[目的/意义] 目前在用户转移意愿影响因素主题下已有较多相关研究，但不同研究实证结果不尽相同。[方法/过程] 本研究对检索筛选后得到的国内外与在线社区用户转移意愿影响因素相关的38篇实证研究进行元分析，定量综合检验了不同因素对在线社区用户转移意愿的影响程度，和可能引起不同研究间影响程度差异的调节变量。[结果/结论] 元分析结果显示，在纳入元分析的15个影响因素中，相对匮乏性、网络义务性和感知价值与用户转移意愿的相关关系最强，感知娱乐性与用户转移意愿的相关关系最弱。社区类型作为调节变量影响感知娱乐性、不满意度、替代品吸引力、网络义务性、感知有用性以及感知价值6个因素与用户转移意愿的关系。

[目的/意义] 识别影响科研用户利用政府开放数据的因素，探究影响因素的作用机制，为提升政府开放数据的建设效果和用户利用水平，加强政府数据开放供需适配性提供参考。[方法/过程] 基于扎根理论，通过半结构化的访谈获得原始资料，通过开放式编码、主轴式编码和选择性编码3阶段对科研用户利用政府开放数据的影响因素进行关系梳理，构建影响框架模型。[结果/结论] 阐明数据利用能力、数据准备度、科研任务和科研情境4个维度对科研政府开放数据利用的影响及其作用机制，为进一步提升科研人员利用政府开放数据水平提供更深入的参考。

[目的/意义] 为准确地描述在线健康社区大学生用户群体的差异化特征，实现用户画像构建协助平台运营商多方位获悉大学生用户群体需求，更好地为高校大学生提供精准化服务。[方法/过程] 本文以用户画像技术为指导，首先借鉴VALS2模型构建了在线健康社区大学生用户群体画像的指标体系。然后经问卷调查收集数据后，结合用户生命周期理论，以及因子分析、聚类分析和判别分析等方法进行实证研究。最终借助Python的Wordcloud2模块工具可视化呈现用户画像的特征标签云。[结果/结论] 在线健康社区的大学生用户群体画像类型分为从众派、需求派和体验派3类，能够为在线健康社区的资源优化与精准服务提供决策参考与实践支持。

[目的/意义] 本研究将情感因素引入网络舆情热度预测依据，从而优化突发公共卫生事件网络舆情热度预测研究。[方法/过程] 根据当前研究现状，提出基于情感分析的突发公共卫生事件网络舆情热度预测模型。以"×××疫苗造假"事件为例进行模型仿真，对数据进行预处理后进行多元时间序列分析实现网络舆情热度预测。[结果/结论] 模型仿真结果表明，滞后5天时加入情感值的网络舆情热度预测模型效果最好，其RMSE为223.089、MAPE为0.150。加入情感值的网络舆情热度预测模型效果优于未加入情感值的网络舆情热度预测模型。将情感因素引入突发公共卫生事件网络舆情热度预测之中可以显著提高其预测效果。

[目的/意义] 针对微博短文本数据存在的高维稀疏和上下文语义缺失等问题，提出一种融合主题模型和词向量的文本特征表达方式，以期提高微博主题聚类的效果。[方法/过程] 以新浪微博为数据源，结合LDA文档—主题分布特征和加权Word2Vec词向量特征构建微博短文本的融合特征，基于K-means算法进行主题聚类，并与单一特征聚类、标准LDA主题模型的实验结果进行对比，根据F1值评估主题聚类方法的优劣。[结果/结论] 相较于其他方法，融合特征主题聚类模型表现最佳，其F1值达到83.7%。实验表明，融合特征能够更加全面、准确地描述文本的语义信息，能更有效地表征微博文本。

[目的/意义] 将类别不平衡学习方法与深度学习相结合，提升数据不平衡分布下情感分析的性能。[方法/过程] 提出LSTM深度学习框架下自适应不平衡数据情感分析方法。不平衡程度低时，对少数类样本进行过采样，然后利用LSTM进行深度学习训练；不平衡程度高时，对多数类样本进行多组均衡化欠采样，然后分别对每组训练数据学习LSTM模型，最后通过集成学习方法，获得最终情感分类结果。[结果/结论] 在网络商品评论语料库上的实验结果显示，本方法可以提升类别不平衡数据的深度学习性能，实现不平衡数据的自适应情感分析。

[目的/意义] 数据再利用性成为开放科学实践的显著特征，本文旨在分析数据再利用性的影响因素，以期为数据监护人员开展数据再利用实践提供参考借鉴。[方法/过程] 梳理数据再利用性相关概念与理论基础，深入剖析数据再利用性在数据监护人员、政策、经济、法律与技术5个维度的影响因素，构建数据再利用性的五维度模型。[结果/结论] 从5个维度提出数据再利用性的提升策略，其中数据监护人员维度侧重于数据监护人员的数据素养提升，法律与政策维度侧重于数据开放存取，经济维度侧重于成本效益平衡，技术维度侧重于数据互操作。

[目的/意义] 利用人工智能提升信息服务水平已经成为世界诸国实现创新发展、增强国家核心竞争力的重要关注点。芬兰在欧盟率先制定人工智能战略规划和信息服务相关政策并进行了持续实践，值得借鉴。[方法/过程] 以芬兰政府印发的人工智能规划及信息伦理政策报告、智能信息服务AuroraAI项目、MyData项目相关文本为主要依据，系统分析芬兰在宏观层面推进智能信息服务的目标定位、动力机制、关键举措与保障措施。[结果/结论] 研究表明，芬兰智能信息服务强化"人人受益"与"人人尽力"，对我国相关领域实践有一定启示意义：其一，有必要加强跨学科、高水平的人工智能智库人才队伍建设，为国家人工智能在信息服务领域的应用决策提供有力支持；其二，可进一步加大对人工智能类企业的扶持力度以推进信息服务技术创新；其三，在信息服务模式创新方面，可重点关注公共信息服务模式改革；其四，在信息服务内容创新方面，有必要系统而深入地探索如何提升全民人工智能素养水平。

[目的/意义] 在大数据环境下，海量异构化的教学数据对高校教学知识管理提出了新的要求，高校作为知识密集型组织，将大数据技术运用到教学知识管理中，有助于促进教学知识发掘与教学效率提升。[方法/过程] 重点采用案例研究法、文献调查法梳理近年国内外大数据与高校教学知识管理相关领域的研究与实践进展，在此基础上构建一种基于大数据的高校教学知识管理模式并为高校提供实施建议。[结果/结论] 通过教学大数据与知识的收集存储、挖掘开发、知识共享、途径扩展、成果反馈，可以实现知识在组织内部良性循环。为此，高校需要加强基础设施建设，增加显性知识储备，促进隐性知识大数据化，引入自主学习平台，营造良好文化氛围。

[目的/意义] 移动社交网络对社会化问答平台产生了一定的刺激作用，但是并未使其效用充分显现，究其原因是由于社会化问答平台尚未将场景和情境要素嵌入其服务模式之中，致使其服务与其所处的环境在一定程度上脱节。[方法/过程] 为此，从移动社交网络在社会化问答平台应用的视角出发，将场景和情境要素纳入社会化问答平台服务模式创新之中，从场景的内涵、场景的特征出发，基于"场景—问答期望—情境"适配的路径实现社会化问答平台服务模式的创新。[结果/结论] 以人才引进问答为例，选择多案例的方法对其进行实证，结果表明场景化情境配置是社会化问答平台服务模式创新的有效途径，人才引进可以通过社会化问答平台借助场景化情境配置实现其服务模式创新，打造人才引进知识服务市场。

[目的/意义] 为应对公共卫生事件，加快公共卫生应急管理发展进程，文章结合大数据治理对公共卫生事件展开研究。[方法/过程] 通过分析面向公共卫生事件的大数据治理能力影响因素，构建指标体系，并利用D-S证据融合理论以及改进的层次分析法确定指标权重。[结果/结论] 研究结果表明，在指标体系中，最具影响力的因素为大数据监测预警能力。最后，根据研究结果，结合新冠肺炎疫情防控措施，有针对性地为公共卫生事件的应急管理提出建议。

[目的/意义] 探究社交媒体用户隐私设置意愿影响因素，厘清影响因素间的作用关系，为社交媒体运营商的隐私设置功能完善与用户的隐私保护提供借鉴与参考。[方法/过程] 基于扎根理论的质性研究方法，采用半结构化访谈方式收集到23份社交媒体用户资料，使用开放式编码、主轴编码与选择性编码对社交媒体用户隐私设置意愿影响因素进行分析，构建社交媒体用户隐私设置意愿作用路径模型。[结果/结论] 用户隐私设置意愿影响因素包括：个人特质、用户感知、社交情境、环境因素、信息因素、技术因素6个维度，个人特质、用户感知、社交情境是内驱变量，环境因素、信息因素、技术因素是外驱变量。

[目的/意义] 为了帮助学界厘清五大线索理论的发展进程及其应用现状，填补线索理论在研究综述方面的缺失，并为学者把握线索理论未来研究的思路和方向提供见解。[方法/过程] 通过对国内外相关文献的梳理，将研究问题分为线下产品质量感知、线上产品质量感知，以及线上人际交流与网络传播3个方面，并指出存在的问题和未来的研究方向。[结果/结论] 现有研究存在"问卷调查法导致数据不够客观" "研究结论外部有效性不足" "模型结构不完善"等问题，结合使用客观数据与主观数据、丰富实验场景及研究对象的种类、引入新的调节变量等都是未来值得关注的研究方向。

[目的/意义] 帮助研究者把握感知价值理论在信息系统研究中的应用进展，为研究者提供思路和方向。[方法/过程] 对国内外相关文献进行系统性梳理，总结当前研究成果、局限和未来值得关注的研究方向。[结果/结论] 感知价值理论在信息系统中研究中的应用主要包括感知价值驱动因素、信息系统用户行为、信息系统用户满意和用户忠诚3个方面；同时当前研究存在感知价值内涵不明确、较少关注感知价值动态性、样本收集方法和研究对象较为局限等问题，未来研究可在这些方面取得进展。

[目的/意义] 为帮助学界了解期望不一致理论及其在信息系统研究领域中的应用进展，进而为后续研究提供思路和方向。[方法/过程] 通过对国内外信息系统研究领域中具有代表性的应用期望不一致理论的研究成果进行梳理，总结现有研究取得的成果和存在问题。[结果/结论] 期望不一致理论建立在满意度决策认知模型基础上，经过添加和修正关键结构逐渐形成了目前较为完善的消费者满意决策解释模型。其在信息系统研究领域中的应用主要包括在线服务满意度、在线购买行为、信息技术/系统使用行为3方面，研究存在忽略用户的主观情绪作用、以用户的意向来代替行为等问题，未来可关注移动端信息系统用户行为、中止使用行为等研究。

[目的/意义] 文章旨在帮助学界全面系统地认识情感事件理论在信息系统领域的应用与发展，在后续研究中拓展其适用情境，充分发挥理论的应用价值。[方法/过程] 通过检索与梳理现有文献，本文总结了研究成果、研究局限并对未来的研究方向进行了展望。[结果/结论] 梳理发现，情感事件理论的理论演化主要体现于其研究情景的拓展、情感反应构念的界定及内部作用机制的深入研究。信息系统领域中的情感事件理论应用主要集中在知识分享/隐藏、信息系统使用、在线工作中的情感冲突问题以及信息安全遵从4个方面，现有研究中主要存在"较少关注情感类型及强度" "较少关注被试个人特质" "情感的测量效度不足""忽视情感反应的时滞性与动态性"等问题。用户情感与行为的动态变化、情感数据采集方法优化、要素间的交互影响以及中国情境下的应用研究是未来研究中值得关注的方向。