[目的/意义] 学术数据库是当前科学交流的基础设施之一，科研人员等科学交流主体通过对学术数据的使用交互实现科学价值的创造，明晰学术数据库在科学价值创造过程中的特点及作用。[方法/过程] 本文尝试应用价值共创的理论，从学术数据库知识服务的交互特征和价值创造特点两个维度，对学术数据库的资源订阅模式、智能分析增值模式以及开放科学服务模式进行对比分析。[结果/结论] 结果显示，这些模式之间并不存在明显的划分界限，且都分别实现了共创过程中的商业价值、学术经验价值和科学价值，但在价值共创机制、知识服务体验以及科学交流危机及学术伦理等方面仍有很大探索空间。

[目的/意义] 本文关注用户对算法偏见的感知现状，为扩展信息领域不平等话语提供本土例证。[方法/过程] 采用费尔克拉夫的三维分析模型，从文本、话语实践、社会实践3个维度对社交媒体中的算法偏见话语文本进行分析。[结果/结论] 研究发现，用户对算法偏见的感知和理解包括：①算法偏见源自于数据和算法平台，偏见对象包括数据、内容和用户，用户对算法偏见情感多元；②话语文本的生产互动暗含用户意识形态；③用户对算法偏见的感知反映出信息分布不均衡、信息呈现不平等和数字不平等背后利益者相关者的权力博弈关系。

[目的/意义] 针对突发事件分类研究中模态单一或缺失、分类效果不理想等问题，本文提出结合文本和图片特征信息，以多模态融合的方式对突发事件进行分类。[方法/过程] 本文提出一种基于多模态融合的突发事件分类模型(Emergency Classification Model with Hybrid Fusion，ECMHF)，由BERT联动BiLSTM构成的文本特征抽取分类模型、VGG19为基础的图像特征抽取分类模型、融合文本描述特征和视觉语义特征的多模态融合层加上预测类别输出层组成的多模态分类模型3部分构成主体框架，最后将所有模型的决策层输出分配权重后再融合。[结果/结论] 以收集的突发事件新闻数据为实验样本进行实证研究。结果表明，ECMHF模型在所有模型中性能最佳，F1值达到最高的99.072%，比次优模型高出0.51%。加入混合融合策略的ECMHF模型能够有效地识别出突发事件的类别。未来将在更为广泛和多元的突发事件多模态数据集中进行验证。

[目的/意义] 在线评论作为企业外部信息资源，是用户购买决策的重要依据，通过识别在线评论中用户关注度的动态变化特征，可以为企业的经营决策行为提供有价值的参考。[方法/过程] 以信号理论为理论基础，以搜索型产品为研究对象，使用LDA模型挖掘在线评论中的主题, 进而计算分析每个时间段下各主题的关注度强度及其变化, 最后利用Stata软件对用户关注度的动态变化进行分析。[结果/结论] 研究表明，用户对产品内部信号中功能属性的关注度一直处于最高强度；对产品服务信号的关注度一直处于上升趋势；对产品外部信号的关注度呈现下降趋势。

[目的/意义] 导航作为引导用户在信息平台实现浏览和查询目标的工具，对于用户获取信息的效率和体验具有非常重要的作用。本研究以网络辟谣平台为例，旨在从用户体验视角探寻导航功能优化的策略。[方法/过程] 文章从用户体验视角出发，采用眼动实验和访谈相结合的方法，观察不同的导航类型、位置、信息表现形式等因素对用户注视指标的差异化影响。基于技术可供性理论提炼影响用户体验和使用意愿的导航因素，在此基础上提出导航优化的相关建议。[结果/结论] 研究发现，导航传递的内容是影响用户注视指标的主要因素，且分类导航更符合用户使用偏好；交互可供性、沉浸可供性、可搜索性以及信息可供性应是辟谣平台导航设计与优化的重点。

[目的/意义] 基于题录数据的知识交流研究始终没能突破粒度瓶颈深入到文本片段层面。本文尝试探究知识单元粒度的知识关联关系，进而分析知识单元在知识交流中的主要作用。[方法/过程] 首先，使用知识描述规则从学术文本中抽取知识单元，并计算其主题、情感倾向等属性；然后，根据知识单元主题、所处结构、情感倾向、被引次数等特征划分知识单元之间的关系类型；最后，构建知识单元关系网络，根据与知识单元连接的关系数量、类型等识别其在知识交流中扮演的角色。[结果/结论] 从“知识单元”“知识元”领域的207篇文献中共提取到知识单元3 187个，揭示了知识单元的关系类型分布特征、知识单元关系类型和数量与知识交流角色之间的关联，在知识单元粒度上实现了学术文献之间的语义联系，将知识交流研究从知识载体层面深入到知识内容层面。

[目的/意义] 梳理社交媒体健康信息分享行为研究内容，展望未来研究方向。[方法/过程] 系统回顾社交媒体健康信息分享行为研究成果，辨析相关概念，运用内容分析法挖掘现有文献成果的时间分布、研究方法、研究重点和理论基础，构建社交媒体健康信息分享行为研究的内容框架。[结果/结论] 分享行为影响因素、健康信息类型、分享媒介功能和分享群体特征是社交媒体健康信息分享行为的研究重点。现有研究不足主要体现在社交媒体属性与失真健康信息的分享行为探究不深入、研究方法缺乏创新、理论来源不够丰富、研究情境亟需进一步拓展等方面。

[目的/意义] 从个人、环境和技术3个维度，分析微信公众号用户取消关注意愿影响因素，为公众号运营平台提升用户关注率提供参考。[方法/过程] 基于个人—环境—技术(PET)框架，构建微信公众号用户取消关注意愿理论模型。通过网络问卷收集到346份有效样本，分别运用结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析方法(fsQCA)进行数据分析。[结果/结论] ① 路径分析显示：兴趣转移、期望不一致、技术—任务不匹配、不确定性、公众号关注数量、替代品吸引力均正向影响用户取消关注意愿；②组态分析显示：存在3种影响微信公众号用户取消关注意愿的前因构型。

[目的/意义] 针对如何有效提升技术创新合作关系预测精确度的问题，提出构建基于网络拓扑结构指标和技术主体属性特征指标的融合预测指标。[方法/过程] 从技术创新合作关系的特点入手，将影响主体之间技术创新合作关系形成的技术因素作为合作关系预测的重要因素，从技术相似性和技术互补性两个方面提取相应的技术主体属性特征指标，与6种网络拓扑结构指标进行融合分别构建Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ类融合指标，并以海工装备产业技术领域为研究对象，对融合指标在技术创新合作关系预测上的有效性进行检验。[结果/结论] 融合指标能够有效提升海工装备技术创新合作关系的预测精确度，最高提升幅度为29.23%，平均提升幅度也达到了14.99%，其中Ⅰ类和Ⅱ类融合指标的平均提升幅度均在10%左右，Ⅲ类融合指标的平均提升幅度为24.12%。

[目的/意义] 探索大模型下人工智能生成内容嵌入数字素养教育的框架模块、具体风险及应对策略，以解决普惠性数字素养教育的结构复杂、师资匮乏且受到时空局限等问题。[方法/过程] 基于数字生态下全域升级的数智融合使得数字素养成为个体生存技能，结合超大规模的跨模态智能算法模型的技术解构和应用价值，描绘大模型下人工智能生成内容嵌入数字素养教育的模块组成与风险对策。[结果/结论] 通过大模型下人工智能生成内容嵌入数字素养教育的有序优化，为构建全民普惠的数字素养教育机制提供有力支撑，助力实现数字社会公平发展。

[目的/意义] 分别对科研诚信政策与文献的主题分布进行分析，对比二者之间的相关性和趋势发展，可以为政策制定提供依据，也可以为科研诚信的学术研究方向提供参考。[方法/过程] 采集科研诚信政策与文献数据，运用主题聚类和相似度分析方法，观察主题热点并分析论文与政策之间的关联性。[结果/结论] 采用“LDA主题建模—TF-IDF相似度计算—桑基图呈现”的方法能够直观揭示出科研诚信政策与学术热点的匹配度，可以为相似研究提供一定的方法论支撑。且研究发现，科研诚信文献的发展相较于科研诚信政策具有明显的滞后性，但随着时代的发展与研究的进步，滞后性不断减弱。

[目的/意义] 开放政府数据(Open Government Data，OGD)用户参与过程中情境、鸿沟及解决方案的研究，对于促进用户参与、释放OGD价值具有重要意义。[方法/过程] 从用户认知视角出发，基于意义建构理论，构建“情境—鸿沟—使用”分析框架，将OGD用户参与过程划分为5个阶段情境，利用微刻时序访谈法重构OGD用户参与过程，发现各阶段情境下的鸿沟，分析其跨越鸿沟的途径和方法。[结果/结论] OGD用户参与过程各阶段情境下均存在不同的鸿沟，针对参与环境、平台建设和数据质量等方面的问题和障碍，从营造参与环境和优化参与基础两方面提出具体建议。

[目的/意义] 盘活政府数据资源，筑牢数据存储基石，充分发挥政府数据要素在经济社会发展中的引擎作用。[方法/过程] 面向政府数据开放共享过程构建基于区块链的双链存储模型，通过“链下扩容”的方式拓展区块链系统的存储空间，基于该模型在济南市“泉城链”中的实证分析开展模型的案例应用研究，归纳该研究对其他省市政府数据存储的借鉴与启示。[结果/结论] 该模型以“链上服务，链下存储”的运行机制创新了数据存储方式，保障数据安全共享的同时兼顾了海量数据的存储需求，有助于健全政府数据开放共享体系，充分释放数据要素潜能，为其他省市政府数据存储提供参考与思路。

[目的/意义] 大数据时代, 数据治理已成为数字政府建设的核心任务, 也是政府数据价值实现的重要前提。[方法/过程] 在此背景下, 本文以欧盟为鉴, 基于政府数据治理体系分析框架, 从战略、保障和工具3个维度入手, 考察共享和开放两环节中, 欧盟政府数据治理体系建设状况。[结果/结论] 研究表明, 欧盟已初步建立以"统一数据空间"构建为愿景, 协同治理结构和专项立法政策为保障, 数据授权方案和互操作性框架为支撑的政府数据治理体系, 其经验可为推动我国政府数据价值深度开发提供有益借鉴。

[目的/意义] 为深化区块链技术在网络舆情中的应用, 推动网络舆情溯源体系的构建与完善, 提高突发舆情风险管理的科学性与预见性。[方法/过程] 本文基于态势感知理论和区块链技术, 构建了多社交平台网络舆情溯源体系, 采用区块链和IPFS的双存储机制进行舆情数据的海量存储, 利用智能合约对风险舆情进行监控预警, 基于内容标识符CID和事件ID实现网络舆情的精准溯源。[结果/结论] 完善了区块链视域下突发公共卫生事件网络舆情溯源体系, 提高了多平台间舆情风险的可溯源度与可预测度, 为政府相关监管部门提供了精准的舆情预警与决策支持。

[目的/意义] 网络舆情风险信息涉及要素较多, 为了提高网络舆情风险信息感知效果, 在新媒体环境下构建了突发环境事件网络舆情风险信息感知模型。[方法/过程] 建立突发环境事件网络舆情信息流风险指标集, 赋予评价指标权重, 对权重离散化处理, 构成相似系数矩阵。通过舆情主体建模、舆情信息模型建立与网民情感模型建立3个部分分析网络舆情传播核心要素演化规律。在此基础上计算传播概率, 确定用户传播信息的涉入程度, 采用Logistic回归模型感知风险信息风险高低。采用决策树对舆情风险预警, 实现突发环境事件网络舆情风险信息感知。[结果/结论] 实验结果表明, 所构建模型应用后的事件舆情情感演化情况分析准确性较高, 各个事件的转发数量和恶意评论数量感知准确度较高, 预警效果更好, 有效提高了突发环境事件网络舆情风险信息感知效果。

[目的/意义] 研究网络舆情引导的Allee效应, 丰富网络舆情引导理论研究。[方法/过程] 通过分析网络舆情引导的Allee效应, 以Logistic模型为基础模型, 构建Allee效应作用下网络舆情引导主体的交互模型, 通过仿真探索Allee效应作用下网络舆情引导主体引导效能的演化特征, 明晰互惠、竞争、净化交互下Allee效应对于引导主体理想型和一般型引导的作用机理。[结果/结论] 通过理论分析与仿真研究验证了Allee效应对于网络舆情引导的影响。