专题情报数据管理与智能分析平台的构建

[目的/意义] 面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求，建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化，同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理，丰富服务模式，提升服务需求响应速度。[方法/过程] 在调研已有相关研究与实践分析基础上，提出平台设计思路、建设框架，对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论] 专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据，打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法，实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理，实现数据共享和重复利用。     

Work in Progress: The PCC Task Group on Metadata Application Profiles

Abstract

The Program for Cooperative Cataloging (PCC) Task Group on Metadata Application Profiles was convened in May 2019 to help the PCC understand issues and practices associated with the management of metadata application profiles. Their work, discussed here, will guide future decisions and implementations of metadata application profiles in cataloging.     

MARC to BIBFRAME: Converting the PCC to Linked Data

Abstract

The Program for Cooperative Cataloging (PCC) has formal relationships with the Library of Congress (LC), Share-VDE, and Linked Data for Production Phase 2 (LD4P2) for work on Bibliographic Framework (BIBFRAME), and PCC institutions have been very active in the exploration of MARC to BIBFRAME conversion processes. This article will review the involvement of PCC in the development of BIBFRAME and examine the work of LC, Share-VDE, and LD4P2 on MARC to BIBFRAME conversion. It will conclude with a discussion of areas for further exploration by the PCC leading up to the creation of PCC conversion specifications and PCC BIBFRAME data.     

数据时代图书馆服务发展方向

[目的/意义]大数据开启了图书馆服务的一次重大时代转型，在这样的新环境下，应该对图书馆服务发展模式衍变有新的理解，在服务方式、内容与机制等多方面进行思考，用大数据的思维看待图书馆服务的变革。[方法/过程]依据大量的文献和事实，从图书馆服务功能的角度，对图书馆服务发展模式演进过程进行综合性分析，论证图书馆服务发展模式衍变的内在逻辑与外在基础。[结果/结论]根据新业态的产生路径，提出数据时代图书馆服务发展的两种新业态：基于数据挖掘的知识发现服务新业态和基于数据融合的创新性应用服务新业态。     

大数据时代个人信息保护研究综述

[目的/意义]通过梳理大数据时代个人信息保护的研究文献，为未来研究个人信息保护提供借鉴。[方法/过程]利用CNKI数据库，系统收集关于大数据时代个人信息保护的国内核心期刊论文，对文献的内容进行分析，归纳研究主题，并进行论述。[结果/结论]将现有的研究成果按主题分为5类：国内外实践经验研究、基本理论问题研究、个人信息保护机制探索、个人信息安全风险与应对、相关法律法规研究，评述现有研究的不足之处并对未来的研究方向提出展望。     

睡美人文献识别方法研究进展

[目的/意义]睡美人文献是一类蕴藏着巨大科学价值的文献。对国内外睡美人文献识别方法的相关研究成果进行总结与梳理，形成比较完整的综述内容，为国内该领域研究提供参考与借鉴。[方法/过程]按方法属性将识别方法总结为4类，概括各识别方法的基本思路、识别标准、优点及局限性，并参照睡美人文献识别方法的4条原则进行对比，指出各识别方法的适用范围。[结果/结论]睡美人文献识别方法已由单一逐渐丰富，从主观参数向客观指标演变，从单一引文曲线向多种形式曲线并用发展。未来睡美人文献识别研究可从睡眠深度标准再定义、识别方法再组合上深入。此外，还需重视睡美人文献的定性研究和识别方法的验证性研究，重视睡美人引文价值的测度以及预测性研究。     

Applying user analytics to uses and effects of social media in China

ABSTRACT

We introduce what user analytics can do in the first half of the paper and then illustrate how to do user analytics in the second half. In the current context, user analytics refers to a set of diverse communication research methods on uses and effects of social media. User analytics has evolved from TV ratings research to online user research. The history illustrates what data sources, measures, and analyses can be used for what types of research questions under user analytics. We discuss the similarities of and differences between user analytics and other methods of computational communication research (e.g. content mining and online experiments), and compare the strengths and weaknesses of user analytics with traditional quantitative methods (e.g. survey). Finally, we present an application study of Chinese bloggers to demonstrate how to employ user analytics methods to study the production, consumption, and effects of user-generated content.     

Data Visualization as Participatory Research: A Model for Digital Collections to Inspire User-Driven Research

The emerging creative practices of digital collections are increasing in prominence thanks to the access to, and appeal of, data visualizations. Interactive data visualizations, such as a map, timeline, chart, graph, or artist’s rendering of data, enable users to pursue their own research interests within a collection and participate in new areas of research. Use of these data visualizations enhances the scope of the collection and enables a modern and diverse thematic collection to emerge. This article considers the question: Does the addition of data visualizations affect how users participate with a research collection? Impacts on collection development, application of user-centered design, and analysis of users’ exploratory strategies are discussed. Examples of data visualizations used in digital humanities projects and digital collections are presented as case studies.     

数据驱动范式下政府开放数据状态及其主体行为状态的关系挖掘

[目的/意义] 在数据驱动范式情境下，揭示政府门户网站开放数据状态及其主体行为状态之间的内部关联，推动政府数据开放效果和进程。[方法/过程] 采用爬虫方法抓取上海市政府数据门户网站中各开放数据集，在对各数据集指标进行相关分析的基础上，采用Stepwise探索其回归关系，筛选得出关联度较高的变量；进一步对关系显著的变量进行PLS回归检验，得出政府开放数据状态与其主体行为状态的内部关联。[结果/结论] 在政府数据开放进程中，政府部门的主体行为比数据自身的客体特征对公众主体行为的影响更大。在影响公众评分的因素中，政府开放保密级别的影响因子最大，且具有显著负向影响作用；政府更新频率、政府首次开放时间、数据格式可机读性对公众评分具有显著正向影响作用。     

学习团队协作信息搜索的共享心智模型研究

[目的/意义] 对协作信息搜索进行深入研究，为专业化协作信息搜索系统平台建设优化等提供启发和借鉴。[方法/过程] 聚焦于学习团队的信息搜索行为，以高校学生为研究样本，以共享心智模型为切入点，采用扎根理论研究方法，探讨协作信息搜索中团队共享心智模型建构过程。[结果/结论] 识别出四大核心环节——个体感知与探索、团队任务解析、团队信息收集和团队信息整合，并理清各环节的认知活动与共享心智模型内容要素。