当期目录 | 2024年第3期

为响应国家政策，构建统一完善的数据要素流通交易市场，对当前数据要素的流通交易过程进行梳理分析，为数据要素平台的构建提供思路，对推进我国数据要素市场化配置与数字经济发展具有战略意义。通过案例分析与文献梳理分析了数据要素交易多边市场中的主体及其之间的逻辑关系，总结市场现状中的痛点问题，并基于价值链理论以及社会技术系统理论提出了数据要素交易多边平台的突破路径以及研究框架，以期为数据要素流通交易市场建设提供参考路径。

当前，新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，科学研究范式加速演进，学科交叉融合已经成为学科发展的必然趋势。“信息资源管理”一级学科更名后，站在新的历史交汇期，如何开展学科创新人才培养成为重要课题。学科人才是学科发展重要的拉动力，人才培养工作是学科建设的重要环节。本文通过梳理信息资源管理产生和发展进路，阐明信息资源管理从诞生之日起就具有多领域融合、多学科交叉的特质，进而从交叉学科视角切入，从本科和研究生两个培养层次分析信息资源管理人才培养趋势，最后提出交叉学科视角下信息资源管理学科“根植课程体系、立足学科前沿、拓宽交叉领域”的创新人才培养路径。

      近年来伴随人工智能技术的快速发展和普遍应用，人工智能数据治理前沿概念的国际共识构建标准化问题受到了国际标准组织的高度关注。为此，国际电工委员会术语委员会(IEC/TC1)成立了“系统(system)、智慧(smart)和数字(digital)”术语项目组(JPT3)，开展了“smart”概念、特征及定义的研究；国际标准化组织与国际电工委员会(ISO/IEC JTC1)人工智能分技术委员会可信工作组(SC42/WG3)，开展了“透明（transparency）”和“监管（monitoring）”概念、特征及定义的研究；国际电工技术委员会智慧城市系统委员会术语工作组（IEC SyC Smart Cities/WG1）开展了“语义互操作性（semantic interoperability）”概念、特征及定义的相关研究。

　　本期在借鉴安小米参与上述国际标准项目并提供的贡献物基础上，依托国家社科基金重大项目“我国政府数据治理与利用能力研究”（20&ZD161）、中国人民大学校级科研基金重大项目“政府大数据治理与综合利用的标准化协同管理体系构建及其应用研究”（21XNL019）和国家重点研发计划“城市数据利用国际标准研制及应用示范”（2022YFF0610004），开展人工智能数据治理前沿概念的国际共识构建标准化问题讨论，分别就“smart”“透明”“语义互操作性”“监管”等四个人工智能数据治理前沿概念组织了四篇学术论文。其中《复杂系统视角下数字领域“smart”概念的国际标准化共识构建及应用》对数字领域应用中涉及“smart”的术语及其概念特征进行识别，基于跨领域国际标准组织专家的研讨、问卷调查和国际共识构建，提出适应于复杂系统数字领域的smart通用概念，并将其用于指导《智慧城市城市智能服务体系构建指南》国家标准制定，对规范smart术语应用、明晰数智化能力要求及其标准化协同路径具有战略意义。《人工智能场景下的“透明”概念研究：基于国际标准术语定义的内容分析》对ISO、IEC和ITU三大国际标准化组织发布的标准文件中11个关于透明的定义进行解构，识别出定义中的核心概念、对象、特征及领域，结合人工智能的相关国际标准，识别人工智能场景下“透明”定义中的核心概念及其关系，构建基于国际标准的人工智能透明概念体系，从透明视角提出对人工智能场景下信息质量和信息技术治理的标准化协同新思路。《标准化视角下的语义互操作性概念体系构建及应用》通过识别“语义互操作性”的核心概念、特征及关系，构建了基于标准化视角的语义互操作性概念体系，通过对智慧城市领域相关的国际标准进行语义互操作性能力特征映射，发现了智慧城市领域语义互操作性标准研制的缺口，为智慧城市领域语义互操作性标准选用和研制提供了方向指引，该体系对于提升人工智能场景下数据、信息、知识的共享和交换效率，促进数据、信息、知识关联、融合和可解释，促进多维度、多场景和多方面语义互操作标准化协同具有指导意义。《人工智能场景下的监管核心概念及关系研究：基于标准化和多学科融合视角》，对ISO、IEC和ITU三大国际标准化组织发布的标准文件中的监管定义进行了调查分析，并对定义中的核心概念及其关系进行解构和重构，基于“实体-工具-管理场景-活动-对象-特征”分析框架，对人工智能场景下的代表性文献进行内容分析，从多学科融合视角，提出人工智能场景下的监管核心概念及其关系，对构建人工智能场景下的监管概念共识和人工智能场景下的通用监管概念体系及标准化协同实现路径具有参考意义。

　　“smart”“transparency”“semantic interoperability”“monitoring”是人工智能数据治理领域的国际前沿概念，也是数智时代数据治理和利用理论创新及其规则、规制、管理和标准基础制度构建的新兴研究领域。本专题研究对落实《国家标准化发展纲要》具有重要战略意义，对推动国内国际标准化协同发展、推进中国标准与国际标准体系兼容具有积极的引导作用。

进入数字时代，伴随大数据和人工智能技术快速发展和普遍应用，带有“smart”的指称不断涌现，然而关于“smart”概念的认知尚缺少跨领域和跨国际标准组织的标准化共识构建研究。采用ISO 704：2022的概念构建原则和方法，基于复杂系统论视角，对数字领域国际标准定义中涉及“smart”的概念特征进行了识别。基于跨领域国际标准组织专家的研讨、问卷调查和国际共识构建，提出了适应于复杂系统数字领域“smart”的通用概念，并将其用于指导《智慧城市 城市智能服务体系构建指南》国家标准的制定过程。该研究对推进国家标准和国际标准兼容具有重要战略意义。

为厘清人工智能场景下“透明”概念的内涵与外延，构建人工智能领域对“透明”概念的共识，本文对ISO、IEC和ITU-T三大国际标准化组织发布的标准文件中11个关于透明的定义进行了分析解构，识别出了定义中的核心概念、对象、特征及领域。结合人工智能的相关国际标准，识别出了人工智能场景下“透明”定义中的核心概念及其关系，构建了基于国际标准的人工智能场景下的“透明”概念体系，并从对象、利益相关者、特征三个维度提出了对人工智能信息治理的启示。本文从透明视角提出的对人工智能场景下信息治理和信息技术治理标准化协同的新思路，具有一定理论价值和现实意义。

运用ISO 704：2022的概念构建原则和方法，以国际标准中的语义互操作性定义为研究对象，识别出语义互操作性的核心概念、特征及关系，构建基于标准化视角的语义互操作性概念体系，从而揭示语义互操作性的能力特征和功能要求。采用案例分析法，通过对智慧城市领域相关的国际标准进行标准文本的语义互操作性特征映射，发现智慧城市领域语义互操作性标准研制的缺口，可为智慧城市领域语义互操作性标准选用和研制提供方向指引，也验证了该概念体系的实用性。研究表明，该体系对于提升人工智能场景下数据、信息、知识的共享和交换效率，促进数据、信息、知识的关联、融合和可解释，以及多维度、多场景和多方面语义互操作标准化协同具有指导意义。

针对如何理解人工智能场景下的监管概念这一问题，对ISO、IEC和ITU三大国际标准组织发布的标准文件中的监管定义进行调查分析，并对定义中的核心概念及其关系进行解构和重构。以基于国际标准中监管定义识别出的“实体-工具-管理场景-活动-对象-特征”概念体系作为分析框架，使用内容分析法对人工智能场景下与监管相关的代表性文献进行分析，从多学科融合视角提出人工智能场景下的监管核心概念及其关系。本研究对构建人工智能场景下的监管概念共识以及通用监管概念体系及标准化协同实现路径具有参考意义。

本文旨在探索美国情报机构开展预见性情报工作的实践经验，为我国情报机构提供借鉴和启示。以美国情报高级研究计划局（IARPA）发起的四个预见性情报项目为案例，分析了它们的任务场景、有组织科研模式、实施过程和影响力；从任务场景的内涵、线索的来源、评判的指标、团队的建设等四个方面，梳理了预见性情报工作的实践流程；从跨领域的协同、量化的评估、科商的双赢、多元的团队、影响的评估等五个方面，总结了预见性情报工作的特点和启示，并提出了我国情报机构开展预见性情报工作的若干建议。

实现科技文献结构功能的自动识别有助于提升细粒度信息检索、关键词抽取、引文分析等任务的效率。针对当前结构功能识别研究面临的文本内部依赖关系表达能力较弱、模型泛化迁移能力不足等问题，本研究利用图卷积神经网络捕捉单词节点间存在的固有依赖信息和拓扑结构，提升模型对科技文本建模表达能力，同时，还引入对抗学习思想，提升结构功能识别模型的泛化能力。选取ScienceDirect数据集，考察多种模型方法对章节标题、章节内容、章节段落三个不同层次的结构功能的识别效果，并在PubMed-20k的医学摘要结构功能数据集上进一步测试多种模型的跨领域迁移能力。研究结果表明，在章节标题层次，BERT+GCN的识别效果最佳，F1值达到了88%，比基线模型提升3%；在章节内容层次，BERT+GAN的识别效果最佳，F1值达到了76%，比基线模型提升了3%；在章节段落层次，F1值达到了68%。BERT+GCN的跨领域迁移能力相比其他模型更优，在跨领域数据上取得了90%的F1值。

探究医护人员在社交媒体上纠正虚假健康信息的影响因素，对减少虚假健康信息的传播具有重要意义。本研究整合第三人效果、保护动机理论和启发系统式模型，使用结构方程模型（SEM）和模糊集定性比较分析（fsQCA），探究医护人员虚假健康信息纠正意图的认知动因及其构型。SEM发现第三人效果、社交媒体信任、自我效能、反应效能和职业认同正向影响虚假健康信息纠正意图；信息处理模式影响社交媒体信任和第三人效果；自我效能和反应效能在社交媒体信任与虚假健康信息纠正意图间存在中介作用。fsQCA发现三类触发虚假健康信息纠正意图的前因构型，第三人效果、自我效能、反应效能和职业认同是重要的前因变量。研究结果呼吁和鼓励更多的医护人员参与社交媒体的虚假健康信息纠正，以降低虚假健康信息的不良影响，维护公众健康。

探讨综合类政务服务APP使用满意度的影响因素及其作用机制，有助于更有针对性地完善功能设计和服务流程，进而提升数字政务水平。本研究将服务接触三元模型、服务接触满意度模型等作为参照理论，采用扎根理论对29个用户评论数据集进行分析，揭示出产品质量和使用情境两类共七个影响因素，并构建了三元主体模型以及过程模型。研究发现，产品质量越高、使用情境越贴近用户诉求，使用满意度越高；在使用前，使用情境中的APP推广的制度压力负向影响使用满意度；在使用中，产品质量正向影响使用满意度；在使用后，使用情境中的感知共情性正向影响使用满意度；同时，APP推广的制度压力对产品质量与使用满意度的正向关系起负向调节作用。本研究“动态”呈现了使用满意度影响因素的作用机制，丰富了管理信息系统领域过程理论和使用满意度的研究，拓展了服务接触满意度模型和制度理论等理论应用情境，可为后续使用满意度维度划分、制度压力调节作用等定量研究提供理论参考。

远程办公已成为数字化工作实践的常态，ICT技术使用过程中和工作与家庭生活相关的负面影响越来越受到信息系统领域学者们的重视。本研究运用工作家庭资源理论模型，探究员工在远程办公情境下适应数字技术以及体验工作形式和工作方式转变的过程中感知到的新型工作压力，并阐释其损害员工家庭领域繁荣的具体路径。问卷调查结果表明，远程办公情境下的工作不可预测性导致员工心理弹性的应对资源减少，造成了工作与家庭冲突，而自尊可以有效地帮助员工缓解工作压力和恢复个人资源。实证结果为远程办公如何影响员工的工作体验以及工作与家庭关系提供了新的见解和启示。

在竞争日益激烈的市场环境中，客观精准识别潜在研发商业化机会对企业降低盲目创新风险进而抢占市场先机至关重要。本文从动态视域出发，利用商标及专利文本数据，提出了一种基于生成式拓扑映射的潜在研发商业化机会识别方法。通过商标空白的映射与逆映射、商标空白与专利的文本相似度计算，结合商标空白的主题演化分析结果，精准识别出了潜在研发商业化机会。最后以智能家居系统领域为例，验证了本文所提方法的有效性。研究结果表明，通过揭示所选目标领域商业空白的演化路径，可识别出该领域具有潜在研发商业价值的研发商业化机会，进而为企业高效开展技术与市场创新提供靶向性参考思路。