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现代情报

现代情报

2026年04期

情报学理论刊物。旨在宣传普及情报学知识，增强情报意识、情报观念和进一步提高全民族情报素质。备注：安徽目前仅限投递合肥、江苏目前仅限投递南京（江宁、仙林、浦口等郊区除外）、江西目前仅限投递南昌、浙江目前仅限投递杭州（萧山区除外）

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专家访谈 | 专家访谈：破局 “技术热”与“传统冷”

专家访谈 | 专家访谈：破局 “技术热”与“传统冷”

摘要：曹树金教授主要探讨了学科领域内“技术热”与“传统冷”现象的成因、合理性、潜在问题及应对策略，认为学科建设需锚定国家战略，主动挖掘技术与传统的融合点，让技术为传统赋能、传统为技术锚定方向，从而发挥学科的独特价值。王日芬教授剖析了“技术热”与“传统冷”趋势对学科基础理论构建与业务实践的影响，以及传统“根”与技术“器”的融合路径，提出技术主要为学科理论与实践赋能，传统是学科发展之根，二者深度融合，方能实现学科理论体系与业务实践的守正创新。裴雷教授从研究方法和学科价值层面探讨了“技术热”与“传统冷”现象的本质，分析了学术研究中“学”（理论传统)与“术”（技术方法）的辩证关系，提出技术与传统并非对立而是“一体两面”，所谓“冷”是对学术初心的坚守，“热”是对时代使命的担当；应以交叉融合为路径、以场景创新为抓手，通过“中国思想、中国方法、中国实践”构建中国特色信息资源管理学科自主知识体系。曹高辉教授从课程设置、学生素养、师资能力、学术研究4个方面剖析了“技术热、传统冷”背景下的学科人才培养问题，并指出破解人才培养困境，必须回归教育本质，主要从3个方面着手：开发适配的教材、重构分层培养体系、打磨核心课程体系。
专家访谈 | 面向国家战略需求：让技术“热”得其所，让传统“冷”中升温

专家访谈 | 面向国家战略需求：让技术“热”得其所，让传统“冷”中升温

关于“技术热、传统冷”的现象，我认为是客观存在的，即本学科的研究中，与技术尤其是AI技术相关的研究非常火热，立项的课题和发表的成果占比很高；而学科内各传统领域的研究相对较少，甚至有些领域几乎没有新的研究。整体上看，这种现象有其合理性，尤其是“技术热”的兴起，背后是技术迭代带来的时代必然。从早期的计算机应用、网络普及，到如今人工智能的爆发式发展，新技术的影响范围越来越广，对社会各领域的变革作用也
专家访谈 | ‘冷”与“热”融合之道：以传统之根涵养技术之器以技术之器壮大传统之根

专家访谈 | ‘冷”与“热”融合之道：以传统之根涵养技术之器以技术之器壮大传统之根

刚才听会的时候，我一直在琢磨一个问题：大家讨论的焦点大多在“技术热”上，但我们更要思考的是，如何在“热”的浪潮里锚定“冷”的价值，也就是到底该如何权衡、把握技术与传统的关系？如果站在信息资源管理学科层面上，关于“传统冷”与“技术热”，可能涉及3个主要问题：第一，信息资源管理学科中的“热”与“冷”有哪些影响？第二，在学科基础理论体系与实践业务中，“热”与“冷”的关系如何？第三，“冷”与“热”在学科发
专家访谈 | 技术“热”与传统“冷”的融通性思考：学科价值与时代使命的交融统一

专家访谈 | 技术“热”与传统“冷”的融通性思考：学科价值与时代使命的交融统一

讨论“技术热与传统冷”，首先要厘清两个问题：技术热到了什么程度，是否过热而喧宾夺主？传统冷到了什么状况，是否过冷而无人问津？这些议题又有哪些具体表现，是否影响到学科的可持续发展？这些表现究竟是一个短期现象，还是一个研究方法与学科价值层面的问题？曹老师等专家已经给出了很充分的解答，我就不再重复。这里我想从研究方法和学科价值的角度来谈谈对这个话题的理解。一是学术研究中的学术性究竟体现的是学科整体风
专家访谈 | 优化人才培养生态：破解“追热点”与“丢根基” 之困

专家访谈 | 优化人才培养生态：破解“追热点”与“丢根基” 之困

围绕“技术热、传统冷”背景下学科人才培养这一议题，我想分享一些基于现实观察的思考如何在不盲从技术的同时，又不让传统在现实中失语。当前信息资源管理学科的人才培养方案，整体而言可能存在以下问题第一，积极开设技术热点课程，但课程内涵建设投人不足。大数据、人工智能的快速发展，对高等教育带来了极大影响，信息资源管理学科也主动拥抱变化，大部分学院纷纷开设数据科学、大模型、人工智能等领域的相关课程。但部分与
情报理论与前瞻观点 | 产业链视角下的技术体系构建方法研究

情报理论与前瞻观点 | 产业链视角下的技术体系构建方法研究

摘要：［目的/意义」面对全球科技竞争加剧与产业链安全风险，针对现有技术分类体系与产业发展需求脱节的问题，本文提出一种产业链视角下技术体系的构建方法。［方法/过程］研究围绕“基础支撑层—物理实现层—价值实现层”的产业链分层，融合专利分析与重心模型量化映射等方法，构建技术节点与产业层级间关联网络。[结果/结论]以量子磁场测量产业为例进行实证，揭示该领域技术分布的非均衡特征与层级衔接问题，并通过对比分析法与权威科技文献进行验证，检验技术体系的合理性。本方法将产业链作为技术知识组织的核心载体，推动技术体系研究向技术—产业关联视角拓展，为战略性新兴产业的技术布局与创新策略制定提供理论支撑与实践参考。
情报理论与前瞻观点 | 融合与统一：情报的数学原理

情报理论与前瞻观点 | 融合与统一：情报的数学原理

摘要：［目的/意义」融合现有学者智慧，探索情报的数学原理，提出情报的统一定义，为解决情报的“定义、测量和评价”三大难题提供创新路径。[方法/过程］改进布鲁克斯方程，将其拟数学的结构改进为“信息一知识”交互的数学模型，通过论文数据、社交媒体数据、环境数据等实证数据验证模型合理性，得出情报方程，并据此提出情报定义，该定义能够透视决策性、时效性、涌现性、主体性、预见性和传递性等情报属性的数学原理，提升“IK”和“DIKW”框架下情报生成演化的解释性。［结果/结论］运用数学原理统一情报定义问题，提出情报的狭义定义是“知识关于信息的增长率”以及广义定义为“DIKW层级变化率”，并提出“情报是人类本能”的猜想。
数据智库与知识服务 | 中国大语言模型知识实体抽取能力评测

数据智库与知识服务 | 中国大语言模型知识实体抽取能力评测

摘要：［目的/意义］针对中国大语言模型在知识实体抽取任务中缺乏系统性评估的问题，本研究旨在对其在信息系统领域的实体抽取能力进行综合评测，为模型选型与应用提供依据。［方法/过程］构建中英文信息系统文献数据集，设计结构化提示框架驱动八款主流中国大模型完成六类细粒度实体抽取，从性能、错误模式和成本效能3个方面进行评估与案例分析。[结果/结论］中国大模型表现分化显著，DepSeek综合性能最优，Qwen3成本效能均衡；模型在结构化实体识别上较好，但在细粒度边界判定与跨语言文本处理中仍显不足。大模型可作为缺乏标注数据时的有效工具，但输出仍需优化。
数据智库与知识服务 | 大语言模型驱动的北洋政府文书资源知识图谱构建研究

数据智库与知识服务 | 大语言模型驱动的北洋政府文书资源知识图谱构建研究

摘要：［目的/意义］针对北洋政府文书资源智慧化开发利用需求，本文探索大语言模型驱动的知识图谱构建方法，将碎片化史料转化为可计算、可关联的深层语义网络，赋能史学智能分析，并推动北洋时期历史知识的公共传播与文化遗产的活化利用。[方法/过程]本研究提出大语言模型驱动的北洋政府文书资源知识图谱构建框架，依托KGGen知识图谱生成模型，贯通知识表示建模、实体关系抽取及图谱生成全流程。[结果/结论]该框架可有效揭示北洋政府文书资源内在知识结构，构建高质量体系化知识表达，为低资源近现代历史文献的图谱构建提供可复用、可迁移的方法论参考。
数据智库与知识服务 | AIGC驱动的医疗健康领域知识服务模式研究

数据智库与知识服务 | AIGC驱动的医疗健康领域知识服务模式研究

摘要：［目的/意义」医疗健康事关人民生命健康安全，对经验和知识依赖性强，需要智能、精准、个性化的知识服务。生成式人工智能技术的蓬勃发展与超大参数规模语言模型的涌现能力为医疗健康知识服务带来了颠覆性变革与机遇，当前亟须构建AIGC驱动的知识服务模式为公众提供更智能化、精准化与个性化的医疗健康知识服务，从而提升人民健康水平、提高全民健康素养。［方法/过程]本文以构建领域大语言模型为基础，围绕数据收集、知识组织、模型构建、信息安全及知识服务等关键环节，融合知识服务阶段、应用场景及目标人群等内容，构建一个包括5个层级的领域知识服务模式，并在医疗健康问答和图像描述任务上进行了实验验证。[结果/结论」研究推进了医疗健康领域知识服务模式的理论深度，可为有效序化、组织并挖掘数据中蕴含的丰富医学知识，构建高效知识推理模型与机制，推动医疗健康知识服务的智能化、精准化与个性化发展提供支撑。
人智交互与信息行为 | 人智交互情境下用户在线心理健康同伴支持效果评价研究

人智交互与信息行为 | 人智交互情境下用户在线心理健康同伴支持效果评价研究

摘要：［自的/意义」探究人智协作下同伴支持行为的产生原因、发生机制及行为特征，为人智协作的同伴支持在心理健康领域的可持续发展提供实证依据。[方法/过程]通过行为实验研究，招募44名实验者分为实验组和对照组，对5种不同心理情境的心理问题提供支持性回应，从认知交互、情感交互和回复效果3个维度全面评估人智协作模式和传统同伴支持模式在心理健康支持中的行为差异。［结果/结论］研究发现，认知交互过程中实验组在问题阅读、回复效率上的表现显著优于对照组，情感交互过程中实验组在4个维度上的得分均高于对照组，对回复效果进行内容编码分析发现，两组同伴支持者在内容生成上的表现存在显著的统计学差异。最后，从用户、技术和平台角度提出促进在线心理健康同伴支持的对策和建议。
人智交互与信息行为 | 社交媒体虚假信息纠正意愿的影响因素

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摘要：［目的/意义」本研究采用混合研究设计探讨社交媒体虚假信息纠正意愿的影响因素。[方法/过程]基于扎根理论，通过对16份半结构化访谈数据进行内容分析，提出社交媒体虚假信息纠正意愿影响因素的概念模型。进一步，基于详尽可能性模型，构建理论模型。通过在线问卷搜集278份有效样本，并利用PLS-SEM进行数据分析。[结果/结论］结果显示，信息有用性、信息相关性、社交媒体素养和态度均显著影响疑似虚假信息验证行为，而验证行为和自我效能则显著影响虚假信息纠正意愿。
人智交互与信息行为 | 短视频的视觉化展示方式对用户购买行为的影响研究

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摘要：［目的/意义」在社交电商环境下，短视频已成为传递产品信息的关键媒介，显著提升用户购买意愿。然而，如何量化短视频中的视觉信息及挖掘影响购买行为的关键因素，仍需解决。本文以图书短视频为例，量化图书产品的不同视觉展示方式，并分析其对用户购买行为的影响，为社交电商中的信息挖掘和用户行为分析提供有价值的参考。[方法/过程]基于线索利用理论，将图书短视频的展示方式归纳为产品特性聚焦、沉浸式体验和人物中心叙事3种风格。通过构建卷积神经网络模型，结合3427条实证数据，量化短视频中各展示方式的占比，并采用回归分析探讨其对用户购买行为的影响。[结果/结论］结果显示，产品特性聚焦风格对购买行为具有显著正向影响，人物中心叙事风格则产生显著负向影响，沉浸式体验风格的影响并不显著。此外，功用类型的图书更能激发用户的购买行为。
数据要素与数据治理 | 中国数据要素政策主题的嬉变逻辑及扩散动向分析

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摘要：［目的/意义」本文旨在探究数据要素相关政策主题的嬉变逻辑和扩散动向，为促进中国数据要素市场的建设和地域数字经济的发展提供理论支持。［方法/过程」本文按照数据要素政策的发展脉络，借助LDA主题模型挖掘政策主题，计算出政策主题词的创新性与传播性，以此分析政策的嬉变逻辑。在此基础上，通过计算不同政策主题的相似度和强度，从空间和时间两个维度解释中央向地方的政策扩散动向。[结果/结论］数据要素政策遵循“基础性布局—市场化建构—价值化释放”的嬉变逻辑，先推动数字产业的市场化改革布局；再深化整体数据市场体系的建设；最后聚焦数据的交易流通与资产评估，进而促进数据价值释放。政策扩散呈现“战略锚定一票赋适配一地区分化”的特征。在空间上，东部引领数据市场经济的改革，中部聚焦如何平衡数据交易安全与相关产业的发展，西部重点发展交易市场基础设施的建设，东北则依托于产学研来赋能产业发展。在时间上，通过中央先整体布局发展格局，触发各地区的差异化响应，地方因地制宜推动实践上的分化差异。
数据要素与数据治理 | 融合敏感性与关联性的隐私风险评估及实证研究

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摘要：［目的/意义］本研究旨在评估在线社区用户生成内容中的非结构化文本隐私风险，以应对其因数据敏感性的情境差异与关联性漏洞而成为隐私泄露高危载体所带来的挑战。[方法/过程］本研究提出一种融合敏感性与关联性的隐私风险量化评估方案，以小木虫“虫友互识”为例开展实验。该方案利用BERT-BiLSTM-CRF模型从非结构化文本中实现属性识别；融合隐私数据词表、点互信息计算属性敏感性和关联性，引入识别因子量化风险值并划分风险等级。［结果/结论]消融实验与人工判断表明，该方案能够有效识别、评估与分级非结构化文本的隐私风险，为完善隐私保护政策与平台治理机制提供了新思路。
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摘要：［目的/意义］医疗数据共享作为一种高效的数据利用方式，对医学研究、疾病预防、临床治疗等领域具有重要价值。然而在实践中，缺乏一种与其相配套的运行框架来促进其价值的充分释放。［方法/过程］利用文献分析法，总结现有医疗数据共享中存在的问题，论证医疗数据共享中加强隐私保护和加快数据要素流通的必要性，提出应对方案。[结果/结论］共享平台框架以平台为枢纽，利用技术优势提供面向患者群体的隐私保障，整合共享医疗数据权属发挥数据价值。多主体框架建立各参与主体与共享平台的良性互动，发挥保障作用。在此基础上，通过医疗数据分层授权制度、共享流程约束制度、透明度保障制度以及后置救济制度作为框架下的规范化制度延伸，进一步保障医疗数据共享的良性运行和高效发展。
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摘要：［目的/意义］面对突发公共危机时，政府信息公开与公众信息行为对提升公众应对能力至关重要，本研究从“政府—公众”双元视角出发探究两者协同赋能路径。［方法/过程]本研究基于理论分析和归纳，明晰政府信息公开、公众信息行为赋能公众应对危机的维度，以此为基础提出政府信息公开质量、公众信息行为与公众感知赋能感之间的关系假设。本研究共收集1386份有效问卷数据，采用结构方程模型分析直接效应，利用定性比较分析法研究组态效应。［结果/结论]研究发现，政府信息公开质量与公众信息行为均会直接影响公众的感知赋能感，同时会形成3种高感知赋能感组态路径和4种低感知赋能感组态路径协同影响公众对赋能的感知，揭示了突发公共危机情境下“政府一公众”双元驱动的信息公开赋能路径。
信息传播与信息规划 | 在线健康社区情境下算法感知对用户隐私披露意愿的影响机制研究

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摘要：［目的/意义」基于算法失效焦虑的中介效应揭示算法感知对用户隐私披露意愿的作用机制，对规范在线健康社区算法管理，以及提升用户算法素养、隐私素养具有重要意义。［方法/过程］本研究将在线健康社区作为研究情境，使用结构方程模型与必要条件分析的混合方法，结合“感知—情感—行为意愿”理论框架，完整探讨算法感知对在线健康社区用户隐私披露意愿的影响机制。[结果/结论」研究表明，算法感知负向影响算法失效焦虑，算法失效焦虑负向影响用户隐私披露意愿；算法感知是算法失效焦虑的必要条件，且相比于功能维度的算法感知，伦理维度的算法感知更易引发算法失效焦虑。本研究在丰富在线健康社区研究现状的同时，回应在线健康社区算法管理失位的管理现象，提供具有针对性的实践启示。
信息传播与信息规划 | 基于可解释性GAN与ChatGPT协同的网络健康谣言识别研究

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摘要：［目的/意义］网络健康谣言的泛滥误导公众认知、加剧社会恐慌，甚至危及公众生命健康，已成为数字时代公共卫生治理的关键挑战。本文为健康谣言的智能治理提供兼具可信性与适应性的技术路径，对构建健康信息生态、提升公众科学素养具有重要的现实意义。[方法/过程］本文提出基于可解释性GAN与ChatGPT协同的EGAN-GPT模型，通过跨模型特征融合与动态反馈优化机制提升网络健康谣言识别的性能。利用网络健康信息和已经辟谣过的健康谣言数据进行实验分析，将EGAN-GPT模型与8个基线模型在测试集上的识别效果进行对比。［结果/结论］实验结果表明，EGAN-GPT模型对网络健康谣言的识别准确率高达91. 6% ，F1值达91. 5% ，较基线模型平均提升6个百分点，在可解释性、鲁棒性及跨场景适应性方面表现显著。

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专家访谈 | 专家访谈：破局 “技术热”与“传统冷”

专家访谈 | 专家访谈：破局 “技术热”与“传统冷”

专家访谈 | 面向国家战略需求：让技术“热”得其所，让传统“冷”中升温

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专家访谈 | ‘冷”与“热”融合之道：以传统之根涵养技术之器以技术之器壮大传统之根

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专家访谈 | 技术“热”与传统“冷”的融通性思考：学科价值与时代使命的交融统一

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专家访谈 | 优化人才培养生态：破解“追热点”与“丢根基” 之困

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