首页期刊导航|情报探索
期刊信息/Journal information
情报探索
情报探索

李金算

月刊

1005-8095

qbts@mail.si.net.cn

0591-87883359

350003

福州市北环西路108号省信息中心大楼

情报探索/Journal Information ResearchCHSSCD
查看更多>>本刊是科技情报（信息）工作指导性刊物，积极探讨和交流情报学理论和信息工作的实践经验，跟踪国内外信息技术业和信息服务业的最新进展，及时传播信息技术、网络经济等新的理论、观点、技术、信息和动态，深受全国科技情报（信息）学界的欢迎。本刊竭诚欢迎各界人士踊跃投稿，投稿请打印并附软盘或发电子邮件，作者需要写明详细的通讯地址和电话，以便能及时联系。
正式出版
收录年代

    基于信息认知的微博评论影响力模型与机理研究

    王睿任福兵
    1-9页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]微博评论的泛滥使信息真实性和价值辨别变得困难,加之评论中主观意见的扩散和放大,加剧了信息失序现象.因此深入识别微博评论影响力的成因显得尤为关键.[方法/过程]借鉴信息认知理论和网络传播效果模型,提出"认知—态度—影响力"框架,用以构建微博评论影响力模型;运用问卷调查搜集数据,并借助SPSS和AMOS软件进行数据分析和假设检验.[结果/结论]评论新颖性、评论热度和议题热度正向影响好奇心理;评论相似性、评论新颖性、评论热度、群际情绪和心流体验正向影响感知有用性;好奇心理正向影响心流体验;好奇心理和感知有用性与评论影响力正相关.据此,本文提出了微博评论影响力治理对策,以维护微博生态系统的健康和稳定.

    认知微博评论影响力行为机理

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    混合性焦虑抑郁障碍服务质量情感主题识别研究

    温廷新徐桂颖
    10-19页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]为识别在线医疗社区中混合性焦虑抑郁障碍患者评论医疗服务质量情感及主题,提出一种基于CNN-BiLSTM和LDA模型的服务质量情感主题识别模型.[方法/过程]首先,构建CNN-BiLSTM模型提取患者评论内外关键特征得到情感倾向分布;其次,运用LDA主题模型提取患者正负向评论主题,结合《医院评价标准(征求意见稿)》得到医疗服务质量主题,从分布和情感词对正负向服务质量进行挖掘.[结果/结论]CNN-BiLSTM的F1 值为 94.43%,均优于其他对比模型;结合LDA主题模型和相关文献得到 5 维医疗服务质量主题及分布;根据主题情感词及分布得到负向评论产生的主要原因,为识别和改善医疗服务质量提供有效决策支持.

    在线医疗社区服务质量混合性焦虑抑郁障碍情感分析主题模型

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    医疗数据共享中的患者隐私信息泄露溯源方法研究

    郭维嘉
    20-25页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]利用区块链技术可以实现电子病历在不同医院之间的共享,但可能会出现患者隐私信息被泄露的情况,本研究试图对患者隐私信息的泄漏点排查方法进行探索.[方法/过程]利用区块链技术构建一个医疗区块链模型,以此为基础,在共享的电子病历文档中插入访问标志,在区块链中永久地保存访问行为;当发生隐私信息泄露时,借助于上述访问痕迹进行泄漏点排查.[结果/结论]当泄露隐私信息的文档中能检测出访问标志时,可准确地定位一个泄露点;否则,可结合访问行为记录和隐私信息来源识别结果,较准确地定位若干个疑似泄露点.

    医疗数据电子病历隐私信息区块链隐私泄露信息溯源

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于多源数据的科技情报分析方法应用解析

    张倩庞弘燊
    26-33页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]探究基于多源数据的科技情报分析过程中情报分析方法的应用规律与特点,有助于情报研究人员正确认识、准确选择与应用情报分析方法.[方法/过程]基于情报分析相关研究成果,通过对众多典型的基于多源数据的科技情报分析实践案例的分析综合与归纳,揭示情报分析方法在科技情报分析过程中的应用规律与特点.[结果/结论]在基于多源数据的科技情报分析过程中,在分别受到科技情报任务、多源数据、数据融合的驱动时,情报分析方法的应用呈现出特定的规律与特点.

    多源数据数据融合科技情报分析情报分析方法情报任务

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    常态化防控下突发疫情时公众对政务微博的信任度研究

    孙竹梅赵尹杰邓顺月张莉...
    34-42页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]政务微博是疫情常态化防控背景下民众获取最新疫情进展的主要途径之一,民众对政务微博的信任度成为值得研究和关注的焦点.[方法/过程]以微博点赞数、转发数以及基于主题相似度和情感分析计算的评论信任值作为微博信任度测度依据,对 6 个具有代表性的政务微博信任度进行了计算.[结果/结论]常态化防控下突发疫情时不同地域公众对政务微博信任度存在差异,主要源于政务微博在对待突发疫情的态度及其微博运营策略等方面的区别;常态化防控下突发疫情时与疫情初次爆发时公众对政务微博信任度的测度也存在着地域差异,主要源于政务微博所折射出的政府在突发疫情控制能力等方面的差别.

    政务微博新冠疫情常态化防控公众信任度信任度计算

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    新媒体平台成为认知域作战主战场的原因、特点和应对策略

    王延培李伟春赵楠
    43-48页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]新媒体平台作为现代社会传播媒体重要的组成部分,成为互联网用户改变思维模式和认知方式的重要渠道,探寻新媒体平台在认知域作战中的形成原因、争夺特点,可拓展我国认知域作战的研究,防范在新媒体领域出现的认知风险.[方法/过程]首先借助文献研究法界定相关概念,梳理新媒体平台自身特点,通过案例研究法分析新媒体平台上的认知争夺现状,最后结合实际与未来给出应对策略.[结果/结论]形成官方新媒体、自媒体与目标受众的层级认知传导架构,从政府、新媒体平台和新媒体用户三个方面提升我方对认知域作战的主导地位.

    认知域作战新媒体认知争夺认知引导

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    联盟链下的高效车联网数据安全共享研究

    彭贻希金燚陈志德唐敏...
    49-55页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]旨在解决现有的车联网数据共享方案中计算开销大、共享效率低、安全性不足等问题.[方法/过程]设计了一个车联网高效数据安全共享方案,采用基于线性秘密共享(LSSS)的密文策略属性加密(CP-ABE)算法和基于联盟区块链群组技术,实现了车联网高效数据共享,减少数据冗余,并通过共识机制的优化,进一步提高时间效率,同时确保车辆实体的数据安全性和隐私性.[结果/结论]该方案能够适应车联网快速移动、动态变化的复杂特性,可实现灵活访问控制和高自由度的数据共享,满足车联网场景需求.

    区块链车联网密文策略属性加密(CP-ABE)线性秘密共享(LSSS)群组管理数据共享

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于元分析的在线健康社区隐私披露意愿影响因素研究

    王娜何晓漫臧国全
    56-63页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]针对已有在线健康社区用户隐私披露意愿影响因素研究结果间的差异问题,对该领域相关实证研究进行系统定量分析得出更为客观、普适的结论.[方法/过程]采用元分析方法,对搜集的 30 篇实证研究中所提取的数据进行量化综述.[结果/结论]互惠规范、自我效能感、信任、感知收益、信息支持、情感支持对在线健康社区用户隐私披露意愿具有显著正向影响;感知风险和隐私关注对在线健康社区用户隐私披露意愿具有显著负向影响.同时,本研究识别出不同研究之间存在异质性部分可能与被试对象文化背景、年龄的差异有关.

    元分析在线健康社区隐私披露意愿影响因素

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于轻松筹项目挖掘的在线医疗众筹项目筹资影响因素研究

    吴尚是沁
    64-70页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]在健康中国战略下,探索在线医疗众筹项目筹资影响因素,为提高在线医疗众筹项目筹款,缓解医疗资源分配不均提供参考.[方法/过程]通过爬取轻松筹项目数据,利用多元回归模型从筹款收益个人特征、疾病特征、项目信息特征三个维度探究在线医疗众筹项目筹资影响因素.[结果/结论]个人特征中,年龄与筹款金额呈现显著负相关关系,家庭收入、户口情况都对实际筹款有一定影响;在疾病特征方面,疾病严重程度、影响生活质量与筹款数呈现显著正相关关系;在项目信息特征方面,目标筹款、文本长度、更新次数、帮助次数都对提高实际筹款有增益.

    医疗众筹在线健康项目公益捐助

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    大语言模型中文问答正确性对比实验研究——以ChatGPT 3.5、Claude 1.0和文心一言2.1为例

    唐明伟陈宙丁晗萱朱翼...
    71-78页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]对大语言模型中文问答正确性进行实验测评研究,为中文用户使用大语言模型提供一定的指导作用.[方法/过程]针对科技、教育、医学、生活、旅游美食和哲学文化 6 个领域,分别设计常识性、专业性和开放性三类问题,每类 20 个问题,共计360 个问题.分别向ChatGPT 3.5、Claude 1.0 和文心一言2.1 提问,再针对回答进行正确性的人工评价.最后汇总评价结果,进行正确性的多方面对比分析.[结果/结论]实验分析表明中文语料数据的规模与质量,以及大语言模型的参数规模是影响大语言模型中文问答正确性的重要因素.

    大语言模型中文问答实验研究

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据