【目的/意义】本研究旨在调查与挖掘数据使用者（简称用户）视角下的科学数据共享需求（简称需求），为数
据提供者、数据管理平台及相关机构挖掘并最大限度地满足用户需求提供依据，也为后续研究者提供借鉴与参考。
【方法/过程】通过问卷调查收集一手数据，采用形式概念分析（FCA）的方法构建需求概念格，并提取相应的关联规
则，进而揭示不同需求之间的关联。【结果/结论】数据内容质量、数据获取效率以及平台的安全性是用户的焦点需
求；性别与学科背景是造成需求差异的主要因素。【创新/局限】运用FCA的理论与工具挖掘用户需求，扩展其应用
领域。样本主要来自于管理学领域，研究结果可能不足以覆盖用户需求的全貌。

【目的 / 意义】目前，越来越多的消费者参与在线评论进行信息交互和需求表达。从丰富的在线产品评论中
识别并分析用户需求有助于企业有针对性地提升产品及服务质量，从而推动企业可持续发展。【方法 / 过程】本文利
用 LDA 模型对在线手机评论进行评论主题及产品特征挖掘，有效识别用户需求要素。基于 Kano 模型设置用户需
求调查问卷，结合用户满意指数分析各项需求对用户满意度的影响，确定各类用户需求重要度和供给优先级顺
序。【结果 / 结论】本文将 24 项用户需求要素划分为 6 项高魅力型需求、 8 项低魅力型需求、 3 项高期望型需求、 3 项高
必备型需求、 2 项低必备型需求、 2 项无差异型需求，进一步提出企业产品管理的优化策略。【创新 / 局限】本文利用文
本挖掘方法对真实的在线评论进行用户需求分析，有效克服传统用户需求调查方法中存在的需求来源滞后及可靠
性不足等问题。此外，本文所选产品的品牌相同，后续研究可向多平台及多品牌的产品需求分析进行改进和深化。

【 目的/意义】情报学自诞生以来就与国家安全息息相关，在总体国家安全观背景下，我国情报学必将面临
新一轮的转型发展，从国家安全观视角分析我国情报学研究演化的历史脉络对于我国情报学发展具有重要的指导
意义。【方法/过程】首先归纳了1978-2020年我国各时期国家安全观特征，进而以九种情报学中文核心期刊各时期
的学术文献为分析对象，以我国国家安全观为切入视角，从研究机构、研究方法、研究热点等维度进行文献计量、内
容分析与可视化分析。【结果/结论】通过将我国各时期情报学研究特征与国家安全观特征相对应，发现我国情报学
研究始终以国家与人民需求为主线，紧跟各时期国家安全观需要，致力于发挥情报“耳目、尖兵、参谋”的作用，从而
为国家安全观引领的我国情报学发展提供参考。【创新/局限】本文是对我国国家安全观视角下情报学研究的宏观
分析，在微观层面还有待进一步深层剖析。

【目的/意义】鉴于竞争情报（Competitive Intelligence,CI）共享风险的相关研究缺乏实证支持，本研究试图
揭示公平、信任与CI共享风险之间的关系，以期丰富现有CI理论与方法体系，并为我国中小企业开展CI共享实践
和后续深入研究提供有益参考。【方法/过程】创造性地把公平、信任、CI共享风险（情报安全风险、关系绩效风险、财
务绩效风险）整合在一个理论模型中，获取230份来自中小企业的有效样本，并运用SPSS和AMOS软件进行数据分
析与模型检验。【结果/结论】公平、信任可以显著降低情报安全风险、关系绩效风险和财务绩效风险，但公平对信任
的影响不显著。【创新/局限】检验了公平、信任与中小企业CI共享风险之间的关系，但不同情境下中小企业的CI共
享风险及治理机制有待于深入探讨。

【目的/意义】社交媒体在改变新闻传播以及人类获取信息方式的同时，也成为了虚假新闻传播的主要渠
道。因此,快速识别社交媒体中的虚假新闻，扼制虚假信息的传播，对净化网络空间、维护公共安全至关重要。【方
法/过程】为了有效识别社交媒体上发布的虚假新闻，本文基于对虚假新闻内容特征的深入剖析，分别设计了文本
词向量、文本情感、图像底层、图像语义特征的表示方法，用以提取社交网络中虚假新闻的图像特征信息和文本特
征信息，构建多模态特征融合的虚假新闻检测模型，并使用MediaEval2015数据集对模型性能进行效果验证。【结果/
结论】通过对比分析不同特征组合方式和不同分类方法的实验结果，发现融合文本特征和图像特征的多模态模型
可以有效提升虚假新闻检测效果。【创新/局限】研究从多模态的角度设计了虚假新闻检测模型，融合了文本与图像
的多种特征。然而采用向量拼接来实现特征融合，不仅无法实现各种特征的充分互补，而且容易造成维度灾难。

【目的 / 意义】人工智能的融入将推动图书馆在公共服务领域的业态革新，提升图书馆公共文化服务效能，
促进智慧图书馆建设过程中各领域的服务创新。【方法 / 过程】本文以 SCI 、 SSCI 、 Scopus 数据库为来源，通过对文献
进行内容分析和主题挖掘，呈现智慧图书馆研究的热点主题内容和热点应用场景、 AI 在智慧图书馆中的未来研究
趋势以及 AI 为智慧图书馆建设带来的机遇和挑战。【结果 / 结论】从热点主题内容上看，本文梳理了学者们的主要研
究兴趣；根据 AI 的技术优势以及智慧图书馆的业务需求，梳理出 AI 在智慧图书馆中的五大应用场景，并提出该领
域未来四个研究趋势；最后，结合 AI 技术未来最新的发展趋势，分析了 AI 为智慧图书馆带来的发展机遇，并提出 AI
技术落地所面临的挑战。【创新 / 局限】本文分析了 AI 在智慧图书馆建设中的落地场景、未来研究趋势以及图书馆可
能面临的机遇与挑战；但研究的样本文献主要基于国外主流数据集，在未来研究中将进一步扩大样本文献。

【目的 / 意义】元宇宙视域下的虚拟教育知识流转机制与现有形态相比将发生重要的变革，需要研究并推动
元宇宙在虚拟教育领域的应用，促进知识在社会群体中的高效流转。【方法 / 过程】通过对相关案例的挖掘，分析其
所在知识流转环节的本质，以此为基础对元宇宙视域下的虚拟教育知识流转机制进行构建。【结果 / 结论】元宇宙视
域下的虚拟教育知识流转，历经从知识源到虚拟资源重建，到学习者内化吸收，再到去中心化的知识创造、分享与
储存，最后回归社会总体知识的过程。【创新 / 局限】对虚拟教育知识流转机制进行重构，构建了元宇宙视域下的虚
拟教育知识流转机制。但元宇宙尚处于探索发展初期，缺乏实证条件，相关实践案例样本也不够丰富。

【 目的/意义】数字环境下典藏资源在利用中遇到瓶颈，因此需要优化或更新资源组织方式，本体与标签作为
网络信息组织的重要手段可以为典藏资源的组织带来借鉴。【方法/过程】从资源组织过程出发，基于本体的设计方
法，构建了面向典藏资源的多维度标签体系分层框架，展现层级序化的组织过程。同时基于典藏资源组织需求，设
计了数字人文视角下标签体系模型，展现标签体系在资源组织与服务中的作用。【结果/结论】以吴宝康老照片资源
为例的实证检验再次印证，数字人文视角下典藏资源多维度标签本体的构建能够帮助建立资源间的关联关系，为
语义检索与导航、知识发现与可视化等提供支持。【创新/局限】借助本体规范标签的知识表示展现了标签体系在典
藏资源立体化、语义化、细粒度组织过程中所发挥的作用，未来可以加强过程的自动化程度，推广研究对象的适应
范围。

【目的 / 意义】元宇宙是一个可扩展、可交互、网络渲染的超大虚拟空间，在元宇宙图书馆的初期探索阶段，
“第二人生图书馆”因真实感和沉浸感差等原因发展受限，需要在沉浸理论视角下讨论图书馆的变革，促进元宇宙
在图书馆领域的探索和应用。【方法 / 过程】通过沉浸理论视角分析元宇宙图书馆的设备、技术和职能，构建元宇宙
图书馆的架构模型，探究元宇宙图书馆“人、场、物”的属性和关系重构，对元宇宙图书馆的发展策略展开探讨。【结
果 / 结论】元宇宙“人”与“场、物”的关系由单向的接受服务，转变成接受服务和主动参与创作双向互动的关系，通过
行为具有主动性的目的增强用户参与元宇宙图书馆的沉浸感。【创新 / 局限】对元宇宙图书馆“人、场、物”的属性和
关系进行重构，丰富元宇宙图书馆的职能，增强用户参与的沉浸感。但由于元宇宙尚处起步阶段，未来颠覆性的新
科技出现会改变元宇宙图书馆的基本架构。

【目的 / 意义】研究 MOOC 平台上的信息如何影响学习者的知识获取意愿，可以辅助平台优化信息资源管
理，提升信息服务质量，有助于 MOOC 平台的可持续发展。【方法 / 过程】以“中国大学 MOOC ”为研究对象，基于启
发式—系统式模型构建学习者知识获取意愿影响因素模型，通过 python 爬虫程序获取数据，采用多元线性回归方
法对研究假设展开实证分析，并对结果进行稳健性检验。【结果 / 结论】课程特征和教师特征作为启发式线索，评论
特征作为系统式线索均能影响学习者的知识获取意愿。其中，国家精品课程、教师的粉丝数、教师的回帖数正向影
响学习者的知识获取意愿。课程评分、评分差异性和评论文本长度负向影响学习者的知识获取意愿。中性评论占
比对学习者的知识获取意愿没有显著影响。课程评分在评分差异性影响学习者知识获取意愿的过程中起负向调
节作用。【创新 / 局限】完善了在线教育环境中学习者知识获取意愿研究领域的理论框架，对 MOOC 平台提高信息
服务水平有重要意义。

【目的/意义】数字经济发展需要有效的政策体系支持，政策文本量化研究能够为吉林省数字经济政策的制
定与完善提供决策依据及路径优化建议。【方法/过程】利用文本挖掘和PMC指数模型，通过构建数字经济政策指标
体系，其中，包含9个一级变量和40个二级变量，结合PMC指数与PMC曲面对吉林省数字经济政策文本进行量化
评价与分析。【结果/结论】所选取的九项吉林省数字经济政策样本中，三项为优秀，四项为良好，两项为及格，表明
吉林省数字经济发展政策具有一定的科学性、可行性，相关政策的协同性较高。【创新/局限】本文开创性地确立了
数字经济政策评价指标，并利用量化分析方法对吉林省数字经济政策进行研究，减少了政策评估的主观性；后续，
还有待就政策执行效果展开深入探讨。

【目的/意义】为了改善传统评价的主观性和模糊性，更好地体现高校图书馆数字资源用户需求，在用户贡
献指标的基础上构建服务质量评价体系，基于灰色关联分析构建GA-BPNN模型用于高校图书馆数字资源服务质
量评价。【方法/过程】从用户需求的角度征询用户意见，提炼影响服务质量评价的关键要素，在实证分析的基础上
构建了一个相对科学、合理的初步评价模型。然后采集样本,以灰色关联度表征服务质量评价结果。最后应用
MATLAB 进行仿真实验，对比分析 GA-BPNN 模型及标准 BPNN 模型的表现优劣。【结果/结论】GA 优化后的
BPNN的性能得到改善，预测值更接近真实值，容错性高，稳定性好，期望对高校及其他图书馆数字资源建设、服务
质量评价及服务创新研究有参考作用。【创新/局限】提出一种基于用户需求的高校图书馆数字资源服务质量评价
方法,主要局限是调查数据覆盖范围不够全面。

【目的/意义】反映在线商品推荐质量的主要设计特点，探讨电商导购平台在消费者决策中所扮演的角色，
有助于电商导购平台管理者制定出更符合消费需求的针对性策略和管理对策。【目的/意义】根据双因素理论，构建
在线商品推荐对用户忠诚度影响因素的研究模型，通过调查问卷采集379份有效问卷，运用偏最小二乘法对研究模
型和假设进行验证。【结果/结论】顾客商品筛选成本和决策质量显著影响顾客忠诚度；商品筛选成本与推荐准确性
和推荐新颖性呈负相关，与信息不实和信息过载呈正相关；商品评估成本与推荐新颖性呈负相关，与信息不实和信
息过载呈正相关；决策质量与推荐准确性和推荐新颖性呈正相关，与信息不实和信息过载呈负相关。【创新/局限】
提出并验证了新的电商导购平台在网购中对顾客决策和忠诚度的作用研究模型，因选取的影响因素和样本平台有
限，今后可探索更多的新变量引入模型，并推广到更多的电商导购平台中。【创新/局限】提出并验证了新的电商导
购平台在网购中对顾客决策和忠诚度的作用研究模型，因选取的影响因素和样本平台有限，今后可探索更多的新
变量引入模型，并推广到更多的电商导购平台中。

【目的/意义】本文以主题为核心，从外部属性和内容属性两个视角展开政策文本结构化解析，直观反映政
策核心内涵，挖掘政策文本语义，为政策内容解读提供新模式。【方法/过程】利用LDA2Vec主题模型实现基于上下
文的政策文本主题识别，同时借助位置和语法规律提取外部属性，以此构建政策文本结构化解析的描述框架。【结
果/结论】“互联网+”政策文本解读的实证分析发现，本文所提框架有助于直观展现政策要素，有效揭示政策文本主
题分布，以及进行大规模政策领域文本的批量分析和解读。【创新/局限】通过结构化解析框架展现政策文本的形式
化特征和主题性特征，帮助政策相关群体把握政策制定的特点和侧重点，目前深层次内容解读有待进一步研究。

【目的 / 意义】数字时代“开放政府数据”热潮产出了丰硕成果，对其研究主题结构和演化脉络进行全面、精
准的可视化揭示，有助于进一步丰富和完善该领域研究，科学地指导我国实践开展。【方法 / 过程】以 2000-2019 年
WOS 数据库中“开放政府数据”主题文献为基础，借助新型 SLM 算法探测主题社区，梳理研究主题分布；同时嵌入
SNA 方法，引入“传导率”指标定量评估主题社区成熟度和内外部关联，并利用 Cortext 平台构建时序演进过程。【结
果 / 结论】国外开放政府数据研究已形成四类主题社区：健康社区、开放数据社区、管理社区以及安全社区，目前仍
存在“主题遍布粒度不够细化、新兴主题社区亟需成长、演化脉络断续明显”等问题。【创新 / 局限】嵌入新型算法
SLM 划分主题社区，结合 LDA 模型对国外 OGD 研究主题关联与演化进行了完整阐释。但本文仅选取 WOS 核心
库的相关主题文献作为数据源 , 存在进一步扩充的空间。

【目的 / 意义】挖掘大学生知识获取行为影响因素，有助于树立大学生知识获取主动性意识、提升知识需求
表达和信息资源利用能力、提高大学生信息素养。【方法 / 过程】本文基于信息素养视角，从信息意识、信息搜寻能
力、信息应用能力、信息环境四个维度构建了大学生知识获取行为影响因素模型，应用结构方程对模型进行了验
证。【结果 / 结论】结果表明信息应用能力、信息环境对知识获取意愿有正向影响，信息意识与知识获取意愿对知识
获取行为有正向影响；信息搜寻能力对知识获取意愿的影响不显著。【创新 / 局限】首次基于信息素养视角揭示了大
学生知识获取行为影响因素，但数据样本较为单一，对策研究还有待进一步深入。

【目的 / 意义】文物图像资源日益成为数字人文基础设施建设的重要内容，为了克服存在于图像资源内容与
形式上的“语义鸿沟”对其开发利用产生的消极影响，有必要面向文物图像资源底层视觉特征与高层语义特征的精
细化映射与细粒度知识表示进行相关研究。【方法 / 过程】本文在分析文物图像资源知识表示需求与表示策略的基
础上，提出了基于知识元构造的文物图像资源细粒度知识表示模型。在模型设计的基础上，以著名绘画文物《历代
帝王图卷》为例，阐述了面向文物图像资源细粒度表示需求进行知识元提取、构造与数据发布的具体流程。【结果 /
结论】实验结果表明，本文提出的基于知识元的文物图像资源细粒度知识表示方法能够在图像底层视觉特征与高
层语义特征之间建立有效的语义映射关系，并通过与外部知识库的数据关联实现与开放关联数据网络的深度融
合。【创新 / 局限】本文从知识元角度出发，提出了文物图像资源的细粒度知识表示方法，在未来的研究中还需对文
物图像知识元的自动提取以及基于知识元的图像资源知识发现方法进行更深入地探索。

【目的/意义】智慧社区建设过程中，信息化技术是推动智慧社区建设、治理的重要推动力，也是提高社会治
理能力现代化的重要推动力。智慧社区信息化是运用信息化技术手段与社区治理相结合，是信息化技术在社区建
设领域的延伸发展、创新发展。【方法/过程】以智慧社区信息化为研究对象，采用文献计量分析方法，借助于软件
CiteSpace5.7.R1，以CNKI数据库中2011-2021年中288篇文献为样本，从主题分布、文献年度分布、主要研究力量，
对我国智慧社区的信息化研究进行可视化分析，并通过对关键词共现和高频统计分析、关键词热点聚类分析以及
演进趋势分析得到其研究热点和未来发展趋势。【结果/结论】研究表明，智慧社区的信息化建设是当前研究的热点
主题。智慧社区与智慧城市建设的结合、智慧社区建设的技术偏好、智慧社区发展问题的解决以及“智慧+”信息化
在各领域的发展，已成为重要的发展趋势。【创新/局限】鉴于数据来源仅为知网所收录的文章，数据无法做到极度
广泛。

【目的 / 意义】通过计量学科的构成要素，判断计量科学的结构、演变及其关系。【方法 / 过程】量化已成为当
今社会发展的基本特征，围绕计量活动也产生了一系列计量学学科，形成了计量学学科谱系。通过文献调查、比较
分析和逻辑思考，将计量学科分成自然（物质）计量学科群和社会（信息）计量学科群。【结果 / 结论】计量学学科谱系
围绕对自然现象（物质）和社会现象（信息）的量化特征进行计量，形成了两大计量学学科群，各自包含一系列分支
学科。计量学学科分支的结构维度都由计量单元、计量标准和方法三个核心要素以及计量领域、计量对象和计量
特征三个基本要素构成，随着核心要素和基本要素的变化产生了不同的计量学分支学科。【创新 / 局限】计量学科之
间的关系很复杂，还有一系列需要开拓的新的研究分支领域。需要进一步深入挖掘分析学科构成要素及其关系。

【目的 / 意义】分析高校新媒体的信息传播网络结构及演化特征，有利于推动高校信息的有效传播，提升舆
论引导力。【方法 / 过程】以高校官方微博为例，本文对高校新媒体信息传播网络密度特征、网络中心性特征、网络结
构特征、地域路径及情感路径特征进行了分析，最后运用 BA 无标度网络模型对高校新媒体信息传播网络结构的演
化特征进行了仿真模拟。【结果 / 结论】高校新媒体信息传播网络具有较小的聚类系数、较短的网络平均路径，节点
的度分布符合幂律规律；高校新媒体影响力正在突破传统地域影响；高校信息传播中以积极情感为主，网络舆情事
件对情感影响较大；随着节点增加，网络平均度经过前期快速增长后会稳定在某个恒定值左右，网络平均路径长度
则一直呈现增长趋势。最后本文提出了改善高校新媒体信息传播网络结构的建议。【创新 / 局限】在今后的研究中
需要进一步扩大数据样本和时间跨度。

【目的/意义】为避免预警信息疫情下短视频网络舆情危机的爆发，维护正常、有序的短视频网络环境，本文
对信息疫情下短视频网络舆情预警指标体系的构建进行了研究。【方法/过程】首先，采用文献调研与实地调研相结
合的方法，析出信息疫情下短视频网络舆情预警指标体系的一级指标与二级指标。其次，采用层次分析与专家调
查相结合的方法，计算出各级指标的权重。最后，通过实证研究检验本文所构建的信息疫情下短视频网络舆情预
警指标体系的科学性及可应用性。【结果/结论】研究结果表明：本研究所构建的信息疫情下短视频网络舆情预警指
标体系具有科学性及可应用性。【创新/局限】本研究遵循指标可度量原则、指标个数精简化原则、指标参数易获取
原则构建了信息疫情下短视频网络舆情预警指标体系，使其在现实应用中具有更强的普适性。

【目的/意义】互联网背景下社会热点事件层出不穷，因网络高关注度极易引发舆情与谣言危机，舆情与谣
言演变时关系紧密，通过分析舆情与谣言耦合机制，为社会热点事件网络治理提供指导。【方法/过程】选取近4年28
个社会热点事件，筛选其中表现突出的耦合样本，可视化呈现了社会热点事件网络舆情与谣言的耦合模型，进而利
用场域理论中行动者、资本与惯习的内、外循环机理揭示网络舆情与谣言的耦合机制。【结果/结论】揭示了社会热
点事件网络舆情与谣言的一致演变耦合模型、超前分歧耦合模型和滞后分歧耦合模型，并深入分析了三类耦合模
型中不同的耦合机制，包括两场域互振共变机制、谣言场抑制与舆情场反攻机制，以及舆情场主导与谣言场破茧机
制。对于社会热点事件网络舆情与谣言的科学判定及精准施策具有重要意义。【创新/局限】结合多元研究方法揭
示舆情与谣言间的双向互动关系，在舆情与谣言耦合演变影响因素的理论研究仍需加强。

【  目的 / 意义】在突发公共卫生事件情境下面向在线健康社区用户画像与分群，有助于提升社区服务质量，为
拓宽互联网疫情风险感知渠道作出贡献。【方法 / 过程】以“ COVID-19 ”为例，结合社区数据特点从用户基本特征、
用户兴趣主题、情感倾向、用户问诊需求和用户交互网络角色五个角度出发构建画像标签并利用 DBSCAN 聚类实
现画像，根据画像结果呈现用户概貌；利用 AP 算法在画像基础上实现用户分群，通过社会网络分析找到最具疫情
风险发现价值的用户类群。【结果 / 结论】实例分析表明，本文所构建的模型能够有效生成在线健康社区用户画像，
画像可以对社区用户进行概括、映射用户原貌；分群结果呈现出 5 类社区用户群：患者、疑似患者、医师、奉献者和社
区管理员；社会网络分析表明最具疫情风险发现价值的用户群体为疑似患者和奉献者。【创新 / 局限】实例分析数据
量尚达不到“大数据”标准，画像构建粒度仍有继续提升的空间。

【目的 / 意义】评价科学是哲学社会科学体系的重要组成部分，其方法体系的构建需要依赖现代技术的支
撑，科学的评价方法体系能够极大地提升评价活动的效率。深度学习技术的发展为评价科学方法体系的构建带来
了前所未有的机遇。【方法 / 过程】本文通过文献计量、文本分析等方法，运用 ITGInsight 科学计量工具，对深度学习
技术及其应用于图书情报学科和评价科学的发展现状进行整体的梳理，并对基于深度学习的评价科学方法研究进
行了系统的总结与分析。【结果 / 结论】最终分析得出了深度学习及其应用于图情学科和评价科学的主要研究情况，
以及深度学习技术给构建评价科学方法体系带来的主要影响和潜在的发展机遇，并创造性地构建了一个基于深度
学习技术的评价科学方法体系框架。【创新 / 局限】本文对于基于深度学习的评价科学方法研究具有框架层面的指
导作用，但未曾就具体的方法过程进行讨论和实证研究，这将是相关研究接下来需要关注的内容。

【目的/意义】研究网络用户对于虚假社会新闻的态度，以及不同涉入度条件下的信息行为，分析用户对虚
假信息的接受条件与信任程度，以期为后续深入研究提供思路和参考。【方法/过程】以文献研究为基础，梳理用户
态度及行为影响因素，以精细加工可能性模型为研究框架提出研究假设，构建理论模型。以网络用户相关信息行
为数据作为研究数据来源，采用调查问卷的方法获取 337份有效样本数据，利用 spss软件进行数据处理。【结果/结
论】用户自身能力和涉入度是影响用户网络虚假社会新闻传播行为的主要因素，能力负向影响用户对社会新闻的
信任态度，在用户涉入度较高的情况下信息环境因素与可靠性因素的影响力度有所增幅，信息差异影响较小。【创
新/局限】从用户态度和行为的视角探讨虚假信息传播的影响要素，提高了虚假信息治理的精确程度，在理论上进
一步丰富了ELM模型的应用；样本的分类选择以及精确性方面还有进一步探讨的空间。

【目的 / 意义】高校是网络舆情的聚集点和热源地，其舆情引导和治理，有利于防范和化解意识形态领域的
风险、凝聚社会共识、筑牢社会认同的思想基石。【过程 / 方法】通过社会网络分析方法，对 2007-2020 年高校网络舆
情研究的文献进行可视化分析，从时间分布、主要研究力量分布、高被引文献分析等方面，阐释高校网络舆情研究
的进展情况；通过施引文献的名词性术语、高频关键词知识图谱、聚类分析等，得出高校网络舆情研究的热点主题
及前沿趋势。【结果 / 结论】高校网络舆情的传播机制、风险评估及预警机制、舆论引导机制，舆情治理的形象修复与
弥合路径，舆情叙事模式转变与高校舆情应对机制，以及重大舆情事件的危机响应机制等，是未来研究的重要趋
势。【创新 / 局限】本文反映了国内学者对高校网络舆情研究的动态图景，但数据来源仅为中国知网收录的文献，难
以展现高校网络舆情研究的全貌。

【目的 / 意义】学术合作有利于促进科研工作的顺利开展，加速科研成果产出，促进学术交流与知识融合。
【方法 / 过程】以 2017-2019 年图书馆学领域 7 本 CSSCI 来源期刊论文为研究对象，定义、提取作者关键词现实关系、
作者关键词潜在关系；运用共现分析识别、排除合作者数据，基于耦合分析界定作者间潜在关系并建立矩阵，构建
基于研究内容的作者潜在合作网络；运用聚类分析、结合聚类效果归纳潜在合作团体，并通过文献内容研究析出潜
在合作主题。【结果 / 结论】研究结果表明：图书馆学领域有 72 位潜在合作者、 8 个潜在合作团队， 1 个整体合作中心和
多个区域合作中心；潜在合作主题按集群分为 7 大类、按个体分为若干小类。该发现为科研人员的合作提供可借鉴
的参考。【创新 / 局限】该发现为科研人员的合作提供可借鉴的参考。

【目的 / 意义】通过对近 5 年我国信息行为研究动态及发展趋势进行分析，掌握国内研究前沿及发展方向。
【方法 / 过程】运用文献分析和 CiteSpace 软件，对近 5 年我国信息行为研究动态及未来研究趋势进行分析。【结果 / 结
论】总结出医疗健康情境、生活情境、工作情境及社交媒体情境四个情境下的研究热点；归纳出扩充及细化研究群
体、注重研究理论与模型、注重研究方法、关注医疗健康领域及关注社交媒体的应用 5 个未来研究趋势。【创新 / 局
限】未来将对国外信息行为研究动态及发展趋势进行研究，并与国内进行对比。

【目的/意义】论文学术价值识别是科技成果评价的重要内容，利用论文内容贡献度和加权平均被引量指标
能够实现论文学术价值的早期识别，推动科技成果价值的早发现早实现。【方法/过程】本文首先基于模式匹配和共
现分析方法抽取了论文问题知识元关系和方法知识元关系；其次按照问题与方法知识元关系进行检索，构建问题
与方法相关文献集；然后基于相关文献集提出论文学术价值指标计算方法，并通过归一化贡献度-加权平均被引量
矩阵，实现了论文学术价值早期识别；最后采用图书情报领域期刊论文数据进行了实验研究。【结果/结论】实验结
果表明，本文提出的方法能够实现论文学术价值的早期识别，有利于推进高质量、高水平科技成果的推广与应用。
【创新/局限】后续研究将把更多论文知识元纳入计算，进一步提高论文学术价值早期识别效果。

【 目的/意义】解决获取虚假网络医疗信息数据集时专业知识不足的问题，帮助在小样本领域构建虚假网络
医疗信息识别模型。【方法/过程】本文提出一种基于权威辟谣信息转化提取构建网络虚假医疗信息数据集的思路，
并依次构建传统机器学习模型、CNN模型和BERT模型进行分类识别。【结果/结论】结果表明，基于辟谣信息能够
实现以较低成本、不依赖专家标注构建虚假医疗信息数据集。通过对比实验发现，基于微博数据预训练的 BERT
模型准确率为 95.91%，F1值为 94.57%，相比于传统机器学习模型和 CNN模型提升分别接近 6%和 4%，表明本文构
建的基于预训练的BERT模型在网络虚假医疗信息识别任务上取得了更好的效果。【创新/局限】本文提出的方法能
以较低成本建立专业领域的虚假信息数据集，所构建的BERT虚假医疗信息识别模型在小样本领域也具有实用价
值，但在数据集规模、深度学习模型对比、模型性能评价指标等方面还有待拓展与延伸。

【目的/意义】高校突发事件引起的网络舆情会让高校的声誉等受到直接的影响，研究高校突发事件网络舆
情传播过程，并总结出其影响因素，这对于高校舆情的治理及学生工作的开展而言意义非凡。【方法/过程】以微博
用户群体作为研究对象，以选取的典型案例为研究话题，通过扎根理论的研究方法对原始文本数据进行编码分析，
研究高校突发事件舆情传播影响因素。【结果/结论】构建了高校突发事件舆情传播影响因素模型，并结合时间维度
通过案例对其模型进行了阐释，为后续研究提供参考和启示。【创新/局限】本研究针对高校突发事件网络舆情所选
取的典型案例进行扎根理论研究，探索高校突发事件舆情传播过程影响因素模型，在理论与实践层面具有一定创
新意义。但由于本研究仅针对一个典型案例进行分析，尚存在一定的局限性。

【目的/意义】立足信息生态视域，研究主体—客体—时空环境下的网络舆情生态的动态演化，通过不同维 度的网络舆情文化引领方式及机制，促进网络舆情生态化发展，为网络舆情监管与治理提供新思路，推动网络文化 生态建设。【目的/意义】对网络舆情主体、客体、时空环境的关系及相互作用的动态平衡进行描述，并以此构建网络 舆情生态的全景模型。依据网络舆情生态的研究维度提出主体引领、客体引领及时空环境引领的文化引领维度， 并提出相应的文化引领机制。【结果/结论】针对主体—客体—时空环境三个维度，分别提出文化育人机制、文化服 务机制及文化创新机制，对网络舆情治理及网络文化生态建设工作具有指导意义。【创新/局限】创新性地从主体— 客体—时空环境将网络舆情生态与文化引领相结合，推动网络舆情治理及文化生态建设。

【目的 / 意义】监测高校网络舆情大数据信息，建立风险评估及预警系统对于快速准确识别高校网络舆情危
机风险等级，提高高校和政府相关部门对网络舆情的监管效率、应对能力以及治理水平有着极其重要的意义。【方
法 / 过程】在研究高校网络舆情影响因素和发展演化规律的基础上，构建舆情发布者影响力、舆情热度、舆情强度、
舆情扩散度四个维度的高校网络舆情风险评估指标体系，利用随机森林算法和熵权法进行指标筛选和权重计算，
综合运用 TOPSIS 法和灰色关联分析法构建高校网络舆情风险评估及预警模型，对舆情风险等级进行划分。【结果 /
结论】研究结果表明，该模型具有很好的准确性和有效性，极大简化了高校网络舆情风险评估和危机预警的识别程
序，为合理有效地处理和应对高校网络舆情提供了借鉴和参考。【创新 / 局限】增加风险评估指标筛选过程，两种评
估方法的有效结合使得风险评估和预警结果更加客观准确。

【目的/意义】从新媒体社交平台中用户行为角度分析造成“信息茧房”的影响因素，探究突破特定内容领
域“信息茧房”困境、提升信息传播力的策略。【方法/过程】本文构建了新媒体社交平台中“信息茧房”现象影响因素
模型，运用相关分析与回归分析定量化检验新媒体社交平台中“信息茧房”现象产生的多重影响因素，在此基础上
提出突破茧房提高非遗短视频传播力的策略。【结果/结论】选择性接触行为、信息偶遇和主观规范直接正向影响
“信息茧房”感知和“信息茧房”突破意愿；使用时间、使用频率、单次使用时长和关注人数间接正向影响“信息茧房”
感知和“信息茧房”突破意愿。【创新/局限】本文借助于抖音APP为实证平台，融合新媒体社交平台结构属性与资源
内容属性双重特征，针对特定内容领域的信息茧房现象探索影响因素的形成动力与信息传播规律。

【目的/意义】社会化问答社区在健康信息传播中具有关键作用，了解用户偏好的信息类型对提高信息质
量、促进与用户之间的有效沟通至关重要。【方法/过程】本研究利用多值集定性比较分析（mvQCA）方法，选取知乎
中有关COVID-19的答案，从信息特征和来源的角度确定8个前因变量，通过组态视角构建多重并发的因果关系，
最终获取不同偏好答案对应的条件组态以及特征。【结果/结论】研究发现：（1）偏好高的答案对应的组态有3种，其
中字数多和可视化是必要条件，此外用户更偏好具有损失框架、统计证据、积极情感、可视化以及包含具体链接特
征的答案；偏好低的答案对应的组态有4种，其中字数少和不包含专家是必要条件，此外用户不喜欢无框架、叙事证
据、无情感、纯文本以及无具体源特征的答案；（2）偏好高的答案其主题分布在记录各国新冠时政情况、介绍新冠预
防治疗、反映医患相关资讯以及热点“人物”介绍。本研究丰富了健康信息传播以及用户偏好信息类型的相关理论
研究，同时对提高社会化问答社区中健康信息的整体质量以及用户之间有效沟通提供参考。【创新/局限】不同于以
往研究视角，本研究通过组态视角能够更有效地挖掘多重并发的因果关系，进而获取用户偏好的不同答案类型，然
而本研究仅以小样本展开分析，未来可考虑更多样本的研究。

【目的/意义】本文融合文本和图像的多模态信息进行情感识别，引入图片模态信息进行情感语义增强，旨在
解决单一文本模态信息无法准确判定情感极性的问题。【方法/过程】本文以网民在新浪微博发表的微博数据为实
验对象,提出了一种基于DR-Transformer模型的多模态情感识别算法，使用预训练的DenseNet和RoBERTa模型，
分别提取图片模态和文本模态的情感特征；通过引入Modal Embedding机制，达到标识不同模态特征来源的目的；
采用浅层Transformer Encoder对不同模态的情感特征进行融合，利用Self-Attention机制动态调整各模态信息特征
的权重。【结果/结论】在微博数据集上的实验表明：模型情感识别准确率为 79.84%；相较于基于单一文本、图片模
态的情感分类算法，本模型准确率分别提升了 4.74%、19.05%；相较于对不同模态特征向量进行直接拼接的特征融
合方法，本模型准确率提升了 1.12%。充分说明了本模型在情感识别的问题上具有科学性、合理性、有效性。【创
新/局限】利用 Modal Embedding 和 Self-Attention 机制能够有效的融合多模态信息。微博网络舆情数据集还需进
一步扩充。

【目的/意义】非物质文化遗产是中华优秀传统文化的重要组成部分。深入分析非物质文化遗产研究现状，
对非物质文化遗产知识进行挖掘与共享利用，为非物质文化遗产系统性保护、传承、振兴等方面提供借鉴和参考。
【方法/过程】本文以中国知网（CNKI）期刊文献数据库中2003-2019年非物质文化遗产领域的文献为研究对象，从
研究现状、研究力量、研究热点以及研究主题等方面进行分析，揭示了近年来非物质文化遗产领域研究趋势。【结
果/结论】近年来非物质文化遗产领域研究成果的数量增长势头明显，研究主题集中在非物质文化遗产的概念和文
化属性、非物质文化遗产保护与开发、非物质文化遗产项目及传承人。【创新/局限】非物质文化遗产研究现状表明
各研究机构间的合作频次较少，各非物质文化遗产之间关联研究有待进一步加强。

【目的/意义】互联网数据中隐藏着的消费心理、消费需求等消费者情报对提升企业竞争力意义重大。对用
户购买行为产生及演进机制的发掘，不仅能让企业掌握更多自身产品和服务中的具体细节信息，还能从本质上发
现用户的需求偏好，推进企业实施科学经营决策。【方法/过程】本文提出一种利用因果事理图谱的消费者情报获取
方法，以京东平台手机在线评论数据源为例，首先通过利用基于规则和依存句法分析结合的自然语言处理技术对
数据源之间的因果关系变量进行识别和事件知识抽取，再结合LDA模型进行事件聚类，最后利用Gephi可视化等
方法实现对用户购买行为的起源与发展机制等特征的识别与呈现，探测用户潜在需求偏好。【结果/结论】结果显
示，用户购买手机的行为是一系列严密的因果事理逻辑演进过程，包括买前需求、购买决策、买后评价三个递进阶
段，用户经历产生购买需求；多维需求驱动购买决策演化；最后是否获得对应需求服务的过程影响满意度的评价。
【创新/局限】采用事理图谱的用户购买行为分析，为拓展大数据情报挖掘方法提供了借鉴。但基于规则的事件知
识抽取受数据库限制，导致该方法实施效率受到一定程度影响。

【目的 / 意义】探索新媒体时代短视频网络舆情传播的影响因素及动态演化，了解短视频用户的影响因素及
动态演化过程，有助于网络舆情监管部门加强短视频网络舆情管理，为相关机构或部门在进行社会治理的过程中
提供更及时有效的信息服务。【方法 / 过程】以计划行为、信息行为理论为基础，以新媒体机构官方账号为研究案例，
获取短视频新闻对应用户信息数据，设置影响因素指标权重，构建新媒体短视频网络舆情传播影响因素模型；综合
信息因素、信息技术、信息环境和信息主体等多个维度测算短视频传播影响因素权重，分析其传播影响效果；同时
构建短视频传播行为的动态演化模型，并做出仿真动态演化过程。【结果 / 结论】研究结果表明，信息因素对新媒体
短视频网络舆情传播有显著影响，信息技术对新媒体短视频网络舆情传播影响较低，动态演化过程说明传播易感
者的数量与未被感染的易感者逐渐趋同，最终即使有新媒体的不断加入，舆情传播也不再继续。【创新 / 局限】从多
维角度构建用户行为的影响因素模型，用仿真法对短视频传播的动态演化进行分析，为正确引导短视频网络舆情
传播提供科学管理依据。未来的研究将获取更广泛的数据源进行更深层次的网络模型研究。