图情领域虚拟现实研究热点主题和发展趋势分析

选择Web of Science核心数据库中的图情领域近30年关于虚拟现实技术的期刊论文和会议论文,基于LDA模型对文献摘要进行主题分析,并对各个主题的热点及趋势做出分析发现,图情领域中与虚拟现实相关的论文主要分为5个主题：数字文化遗产、图书馆服务、信息资源、用户体验、信息系统管理。基于各个主题当前的研究现状,图情领域VR研究的未来发展应持续探索文化遗产的数字保护和传承研究,促进VR技术与图书馆服务深度融合研究,加强VR信息资源及应用场景建设研究,推动以用户为中心的VR技术影响研究。     

新形势下出版企业以合规管理防控风险的策略分析

文章基于新形势下出版企业所处发展环境复杂多变、竞争日益激烈、新媒体和新技术冲击加剧等背景,剖析了企业发展面临的多种类型风险挑战,阐述了合规管理的重要意义;提出构建分级分类合规管理体系、加强党组织领导下的决策体系建设、加快合规管理信息化和数字化建设、营造合规文化氛围等具体举措,为出版企业提高核心竞争力、增强抗风险能力、实现高质量发展提供建议。     

社交媒体中PX项目的风险记忆演化

PX争议肇始于2007年的“厦门散步事件”,尽管官方、媒体和专家不断科普并引导、调和民意,但时至今日社交媒体中仍然对该议题争论不休,并且记忆的提取与调用成为各方博弈的焦点。在运用大数据挖掘和社会网络分析方法,对2011年至2021年间的微博PX项目样本进行内容分析和文本分析后发现,关于PX项目的风险记忆几乎始终处于主导地位;并且微博PX记忆书写存在着当下记忆与过往记忆、理性表述与情绪记忆、利益主张与风险记忆三组矛盾的拉锯与纠缠,导致社交媒体空间中对PX项目的争议难以平息,而化解PX记忆的隐忧,则成为面向未来的关键。     

突发事件风险媒介化：“信息疫情”的本质、演化与治理

“信息疫情”往往是突发事件次生的“第二战场”,也是防范化解重大风险的关键议题,其本质是突发事件生发演化与情境结构变异所形成的风险媒介化景观。在共时性维度上,突发事件的符号化、信息扩散的病毒化和公众情绪的势能化交融互动,共同建构了漂移、异轨和构境的景观整体;在历时性维度上,媒介化作为一种结构性和功能性力量,以风险的时空折叠、智能复制与数字计算,嵌入甚至主导着信息疫情风险景观的生发演化动态过程。信息疫情治理的关键在于把握突发事件风险的媒介化特征,在理解媒介化贯通“事件-信息-情绪”风险景观的基础上,遵循以人为本的自反性原则,从而在更广泛的意义上探索风险规避、防范与调节的应对机制。     

注册报告在学术期刊领域中的创新建设与启示

研究大学生群体新冠疫苗科普信息搜寻意愿影响因素,有助于更好地开展针对该群体的新冠疫苗科普工作。目前,对信息搜寻行为中情感因素影响的研究并不完善,对恐惧的作用缺乏研究。本文采用问卷调查法和结构方程模型对大学生群体新冠疫苗科普信息搜寻意愿影响因素进行分析。研究发现:感知严重性和感知易感性正向影响恐惧;恐惧、态度、主观规范、知觉行为控制正向影响新冠疫苗在线科普信息搜寻意愿;面对新冠疫苗负面信息,女性恐惧感高于男性,年龄与恐惧和搜寻意愿呈显著负相关,女性、人文社科类学生具有更强的搜寻意愿。因此,基于研究提出如下建议:第一,新冠疫苗科普信息传播应以传播科学知识、回应公众关切、缓解公众恐惧为首要目标,切断“信息疫情”的蔓延;第二,可适当采用恐惧诉求,发挥人际传播的作用,以提升大学生新冠疫苗科普信息搜寻意愿;第三,要提升男性搜寻意愿,针对男性和人文社科类大学生开展精准科普,也要缓解女性恐惧感。     

新冠疫苗科普信息搜寻意愿影响因素研究:基于A大学学生群体的调查

研究大学生群体新冠疫苗科普信息搜寻意愿影响因素,有助于更好地开展针对该群体的新冠疫苗科普工作。目前,对信息搜寻行为中情感因素影响的研究并不完善,对恐惧的作用缺乏研究。本文采用问卷调查法和结构方程模型对大学生群体新冠疫苗科普信息搜寻意愿影响因素进行分析。研究发现：感知严重性和感知易感性正向影响恐惧;恐惧、态度、主观规范、知觉行为控制正向影响新冠疫苗在线科普信息搜寻意愿;面对新冠疫苗负面信息,女性恐惧感高于男性,年龄与恐惧和搜寻意愿呈显著负相关,女性、人文社科类学生具有更强的搜寻意愿。因此,基于研究提出如下建议：第一,新冠疫苗科普信息传播应以传播科学知识、回应公众关切、缓解公众恐惧为首要目标,切断“信息疫情”的蔓延;第二,可适当采用恐惧诉求,发挥人际传播的作用,以提升大学生新冠疫苗科普信息搜寻意愿;第三,要提升男性搜寻意愿,针对男性和人文社科类大学生开展精准科普,也要缓解女性恐惧感。     

在线健康社区生态系统架构与关键影响要素识别研究

[目的 /意义]健康信息污染、健康信息利用效率过低等在线健康社区信息生态问题,严重影响在线健康社区用户对在线健康信息需求的满足,为此研究从信息生态视角出发,识别出对在线健康社区生态系统具有关键影响作用的要素,进而提出对其优化的思路。[方法 /过程]首先,在文献梳理的基础上,界定在线健康社区生态系统的内涵,并阐述维系在线健康社区生态系统动态平衡的价值;其次,结合信息生态理论识别在线健康社区生态系统的5个维度及44个构成要素,进而识别出在线健康社区生态系统的架构;最后,采用模糊集理论-DEMATEL法的研究方法,进一步从构成在线健康社区生态系统的44个要素中认清对其起到关键影响作用的12个要素。[结果 /结论 ]通过计算在线健康社区生态系统各构成要素的原因度、中心度、影响度与被影响度,可划分出在线健康社区生态系统各构成要素的属性,其中共包括25个原因要素与19个结果要素。研究有助于明晰对在线健康社区生态系统起到关键影响作用的要素,为优化在线健康社区生态系统提供参考依据。     

网络用户算法推荐服务接受意愿与使用行为背离研究

[目的 /意义]从用户行为视角探究算法推荐服务应用过程中存在的问题,可为应对算法推荐乱象提供指引和规范。[方法 /过程]采用条件价值法量化网络用户算法推荐服务接受意愿,并对其接受意愿与使用行为是否背离进行验证,最后基于感知价值与风险理论分析该现象产生的影响因素。[结果 /结论 ]网络用户在算法推荐服务使用过程中,存在接受意愿与使用行为的背离现象,即用户持续使用但接受意愿不高。用户感知价值对接受意愿与行为背离产生负向作用且用户的感知愉悦性影响最为显著;感知风险正向影响背离现象产生,其中经济损失程度影响最大,信息过载程度影响最小。     

基于多元弱关系融合的科学突破主题早期识别研究

科学突破是变革程度较高、对领域未来发展方向和趋势影响较为深远的科学研究,旨在揭示早期尚未被认识到或重视起来的新现象、新规律。较早阶段识别科学突破主题能够为政策制定者和基金资助机构提供决策支持,有助于优化资源配置。本文选取基因工程疫苗领域展开实证研究,重点关注知识网络中的弱关联关系,构建基于主题词共现-作者合著-参考文献同被引等关系的多层网络,通过综合分析多个特征项之间的关联信息挖掘主题内容,并借助专家判断和权威报告评估识别效果。与基于强关联关系的识别结果的对比分析,验证了本文构建方法适用于科学突破主题的早期识别。在未来研究中可以借鉴网络表示学习,引入时效网络精准定位到某项突破从产生到消退的时间点。     

自动迭代聚类数据集训练的虚假信息识别方法

随着互联网虚假信息日益泛滥,自动识别虚假信息成为互联网信息治理的迫切需求。互联网上虚假信息伴随新事件不断产生,导致识别虚假信息的有监督统计机器学习模型需要不断更新迭代。每次迭代更新都需要构建新的训练集,以便新的虚假信息能在训练集中得以体现。为此,本研究提出一种动态迭代更新训练集构筑机器学习模型的虚假信息识别方法,设计基于核密度估计的迭代聚类方法对虚假信息数据集进行迭代聚类。在每一个自动得到的聚类中,按比例分别选取训练集样本和测试集样本构造分类器的训练样本集和测试样本集,使新产生事件的样本能够在训练集中得到体现。研究结果显示,基于核密度估计的迭代聚类方法划分数据集训练得到的虚假信息分类器,与随机划分数据集策略相比,能够显著提升虚假信息分类准确度。