政府主导视角下老年人数字素养提升举措与策略——以新加坡为例

关键词: 政府主导; 数字素养; 老年人; 新加坡; 数字包容;

曾粤亮 吕晓龙

提交时间： 2024-04-10

摘要： 目的/意义 提升老年人数字素养是弥合社会数字鸿沟、促进数字包容的必要之举。新加坡政府提升老年人数字素养的举措与成功经验可为我国政府顶层设计、项目开发与实施优化提供参考。 方法/过程 文章在文献调研基础上，深入调查新加坡政府及老年人服务相关网站，获取政府发布的老年人数字素养提升政策文本及其主导的项目资料，系统梳理和归纳关键举措。 结果/结论 新加坡政府提升老年人数字素养的核心举措有：制定政策、组建专门机构和服务团队、搭建数字技能学习交流平台、提供资金与设备支持。其特点是政府主导并协同社会多方力量参与、重视代际与同辈的作用、线上线下结合多种学习模式、获得多方资金与技术支持等。据此提出我国政府未来实践可参考的方向：进一步发挥政府职能整合社会各方优势资源，设计具有全国范围影响力的实践项目和学习模式，拓展老年人数字技能学习平台和交流空间，增加资金支持和老年友好型智能设备供给。

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基于UniLM模型的古文到现代文机器翻译词汇共享研究

关键词: UniLM模型; 古文分词; 词汇共享; 古文翻译; 机器翻译;

许乾坤 王东波 刘禹彤 吴梦成

提交时间： 2024-04-10

摘要： 目的/意义 从古文到现代文的机器翻译过程中，由于古文与现代文之间在词汇构成、句法以及词类活用等方面的显著差异，并且缺少公开的古文分词数据，使得机器翻译系统对古文的理解和处理能力存在偏差，一定程度上影响了翻译的质量。 方法/过程 文章提出无监督词库构建的方法，在UniLM模型的基础上，分别与BERT、RoBERTa、RoFormer和RoFormerV2预训练模型相结合并对模型进行微调，借助UniLM模型融合古文领域知识特征将源语言和目标语言之间的语言关系生成中间的语言表示，利用预训练模型学习上下文相关的语言表示，增加语义之间的关联性，从而提升古现机器翻译的性能。 结果/结论 实验结果表明，融合古文领域知识特征的古文机器翻译在BERT、RoBERTa、RoFormer和RoFormerV2预训练模型上的BLEU值分别提高了0.27到1.12，证明了提出方法的有效性。

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基于特征分析的政府数据分类分级政策量化评价

关键词: 分类分级; 政策评价; PMC-NMF模型;

陈美 何祺

提交时间： 2024-04-10

摘要： 目的/意义 数字化改革的提出，让数据分类分级的发展走上了“快车道”。近几年，各地政府先后出台多份有关政策来落实。但是，政策的合理性、政策与行业数据的匹配程度等还有待讨论。 方法/过程 文章采用描述性分析、共现词分析、聚类分析方法对2016-2021年间各地政府发布的54份数据分类分级政策文本进行研究，并在此基础上构建数据分类分级政策的评价框架，根据一定的规则选取8份具有代表性的政策样本，利用PMC-NMF模型进行量化。 结果/结论 分类分级政策发展速度较快，政策内容也结合了市场行业的实际情况进行制定，较为合理，但在丰富政策内容、强调政策工具的搭配使用、扩大政策适用对象的范围、标准化文件的引用等方面需要进一步完善。

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规范激活理论视角下健康谣言对抗行为影响因素组态研究

关键词: 健康谣言; 谣言对抗行为; 网络健康信息; 规范激活理论;

王建亚 胡玉娇 张坤

提交时间： 2024-04-10

摘要： 目的/意义 文章旨在探明网民健康谣言对抗行为的影响因素及其组态效应，为社交媒体谣言治理、社会风险管控和健康信息内容生态改善等提供参考依据。 方法/过程 文章基于规范激活理论构建健康谣言对抗行为影响因素模型，并利用偏最小二乘结构方程模型与模糊集定性比较分析方法进行实证检验与组态分析。 结果/结论 后果意识和责任归属在个人规范的中介作用下对健康谣言对抗行为产生正向影响，且后果意识在感知行为效能的正向调节作用下对责任归属产生显著正向影响，同时，存在后果-责任-道德驱动型、后果-道德-效能驱动型、后果-责任-效能驱动型和责任-道德-效能驱动型四组触发健康谣言对抗行为的组态路径。最后，从网民行为优化视角提出了健康谣言治理策略。

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基于图文多维特征融合的移动社交媒体用户生成内容信息采纳影响机制研究

关键词: 移动社交媒体; 多模态用户生成内容; 信息分析方法; 多维特征融合; 信息采纳;

傅予 曹屹楠 王强

提交时间： 2024-04-10

摘要：目的/意义 互联网环境下，移动社交媒体中的图像文字等多模态用户生成内容（UGC）已成为影响用户决策的重要信息类型。关于其用户信息采纳的研究大多将图文等多模态内容割裂看待，导致UGC的多维特征，尤其是融合特征，对用户信息采纳的综合影响机制尚不清晰。 方法/过程 文章选取小红书这一代表性的经验分享型移动社交媒体作为研究对象，利用自然语言处理与机器视觉技术对信息分析方法进行改进，提出覆盖图文深层、浅层以及融合特征的多模态UGC多维特征测度方法，并进一步构建多维特征对用户信息采纳的影响机制计量模型。 结果/结论 研究发现，两种图文协调性特征对于用户信息采纳的影响力显著高于单独的图像或文字特征；图文浅层特征比深层特征的影响力更大；影响用户信息采纳的各关键特征之间存在调节作用；自然、物体和其他这三类场景中的具体影响机制存在异质性。研究对于促进移动社交媒体中高质量的UGC创作和有效的信息采纳具有重要参考价值。

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问题重构：公共图书馆暗数据识别与应用途径探析

关键词: 暗数据; 问题重构; 公共图书馆; 特征识别点;

张宁

提交时间： 2024-04-10

摘要： 目的/意义 对暗数据进行识别及合理应用，有利于实现数据价值的最大化。 方法/过程 文章以用户检索行为为例，在阐述问题重构思想和方法的基础上，针对公共图书馆具体应用场景进行框架设计，从检索行为重构、暗数据识别、暗数据评估与分级三大方面论述了重点突破的关键技术。 结果/结论 文章依据上述思路和方法开展实证研究，对国家图书馆文津搜索系统中存在的暗数据进行识别和处理，并以构建用户检索意图库、构建用户检索趋势分析工具和通过暗数据的反向利用实现数据防护为例，证明公共图书馆暗数据识别和应用的可行性。

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网络健康谣言的传播阻断和治理框架研究

关键词: 健康谣言传播; 健康谣言治理; 防谣; 辟谣; 止谣;

陈燕方 周晓英 裴俊良

提交时间： 2024-04-10

摘要： 目的/意义 文章设计针对网络健康谣言的多维度、多层次的综合性治理框架来抑制网络健康谣言的流传和误用。 方法/过程 文章通过抽象网络健康谣言传播过程及各个传播阶段的阻断方式，进而总结分析网络健康谣言治理过程的主要阶段及关键要点；然后，按照健康谣言生成与传播特性，详细分析各个阶段的治理目标、治理对象和治理手段，并据此归纳分析得出闭环治理框架。 结果/结论 本治理框架主要包括一个核心技术模块（内容判别技术模型）和三个中心平台模块（网络媒体运营平台、辟谣专家工作平台和辟谣信息共享平台），基本涵盖了当前网络健康谣言治理需要考虑的核心问题，可作为健康谣言治理活动的顶层设计基础和行动指南。

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论信息伦理的产生、转向与未来展望

关键词: 信息伦理; 数据伦理; 人工智能伦理; 数据治理; 数字化转型;

李卓桌 张楚辉

提交时间： 2024-04-09

摘要：[目的/意义]回顾20世纪80年代以来信息伦理的起源发展，对信息伦理是否被数据伦理、人工智能伦理所取代，及其是否能够在数字化转型中应对更加复杂多元的伦理问题做出回答，进而揭示信息伦理的伦理意义和重要价值，为数字化转型中的信息伦理研究和实践确定锚点。[方法/过程]文章通过文献调研法和内容分析法，梳理和归纳了约40年的信息伦理主要观点和关键问题，分析并廓清信息伦理内涵与演变规律，讨论信息伦理在各个时期的价值意义。[结果/结论]研究发现，信息伦理缘起于计算机伦理，其发展经历了从伦理角度看待信息问题和从信息角度看待伦理问题的两次转向，其核心问题透射的是信息流的产生和控制所造成的信息权利秩序的失衡。深入研究信息伦理对破除当今复杂多元的伦理问题具有重要意义，亟需强化信息伦理的研究价值，拓宽信息伦理的研究边界，积极融入数字化转型进程。

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国外知识组织研究主题、特征及思考

关键词: 知识组织; 信息组织; 语义网; 内容分析;

司莉 何依 郭晓彤

提交时间： 2024-04-09

摘要：[目的/意义]21世纪以来，在新一轮科技革命的影响下，知识组织研究主题、方法和应用呈现出新的特征，通过总结凝练国外相关研究主题与特征，能为我国该领域全方位探索提供参考。[方法/过程]首先全面收集2000-2022年国外知识组织相关文献，采用内容分析法对其逐一编码，以获取研究主题及研究内容的特征。[结果/结论]研究发现国外知识组织研究主题多元，研究重心从数字化向数据化、语义化转变；重视知识组织系统的质量评估；知识组织方式呈现技术、众包和专家并存趋势；领域应用注重面向特定情景的研究。未来我国的研究应该：（1）关注中文数据基础设施建设，推动语义化、关联化进程；（2）建立合理的评估体系，引领知识组织创新；（3）“众包+技术+专家”三轮驱动，加快智慧数据的组织；（4）拓展特定领域的应用实践，提升知识组织服务水平。

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多维框架下个性化推荐系统的流行度偏见测度方法与实证研究

关键词: 流行度偏见; 测度指标; 多利益相关者; 个性化推荐系统; 算法偏见;

DOI：10.12451/202402.00003V1

张卫东 陈希鹏 李松涛

提交时间： 2024-02-02

摘要：目的/意义 个性化推荐系统的流行度偏见表现为向用户推荐最热门而非最相关的物品，是影响公平性的重要因素之一，对推荐系统中的多个利益相关者产生严重影响。通过科学的定量方法准确识别流行度偏见，有助于评估现有推荐算法中存在的偏见问题，有助于优化系统，实现可信的人工智能，具有重要的理论和实践价值。 方法/过程 通过对比分析方法，对当前推荐系统领域内主流的流行度偏见测度指标进行对比，以此为基础构建一个推荐系统流行度偏见发现的多维指标框架，并进行实证分析。 结果/结论 从多样性、个性化、用户满意度、公平性、长期效益、整体表现六个维度阐明了个性化推荐系统中流行度偏见的测量方法，实证结果表明，该测度方法指标覆盖面广、测量准确性高、科学实践性强，具有一定的先进性。

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