当期目录 | 2024年第2期

摘要：[目的/意义]数字经济背景下，信息资源管理学科需要进一步融入到数据要素化市场建设之中，积极建构新的学术增长点。[研究设计/方法]首先分析信息资源管理学科与数据要素的关联逻辑以及学科的角色建构问题，而后介绍信息资源管理学科视域下的若干核心议题，最后对两者融合的未来发展提出思考。[结论/发现]数据要素研究是信息资源管理学科的新领域和新方向，应充分发挥学科特色和优势，有组织地推进数据要素研究与实践。[创新/价值]从信息资源管理学科视域思考数据要素研究，为进一步扩大学科研究视野、拓展学科研究空间提供启示，为数据要素化与数字经济发展中的学科话语建构提供参考。

摘要：十七部门联合发布的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》引发了社会的广泛关注。本文首先探讨医疗健康领域数据要素的本质、分类及其重要性。在此基础上，提出促进医疗健康数据融合创新的关键策略，包括通过技术赋能医疗健康数据的采集，推动医疗健康数据的整合与标准化工作，促进医疗健康数据的开放和共享，以及加强对医疗健康数据的安全保护。

摘要：[目的/意义]生成式人工智能会对在线社区造成一定程度的AI信息污染，研究多种AIGC识别方法对防范快速进化的生成式人工智能带来的负面影响有重要意义。[研究设计/方法]首先在以新浪微博54个大类主题为主的多个在线社区平台中构建了HAC数据集，其中包含100,873条分别由人类和生成式人工智能撰写的信息；然后探究当前6个主流深度学习和7个机器学习方法是否能识别在线社区中的信息是由人类还是由生成式人工智能所撰写；最后提出了一种BEM-RCNN方法进一步提高AIGC的识别精度。[结论/发现]从构建的数据集中可以看出，生成式人工智具有强大的“类人表达”，能够模拟人类在社交媒体平台上发布和回复内容。实验结果表明，提出的方法准确度达到96.4%，能够很好地识别在线社区上的内容是由人类还是AI撰写。在精度、召回率、F1-值和准确度上均优于BERT、ERNIE、TextRNN等其他13种主流的方法，验证了其性能优势。同时，大量探究实验也证明了当前主流的机器学习方法虽然精度低于此方法，但是也能够识别部分AIGC。[创新/价值]使用多种方法去识别社交媒体上的AIGC，防范生成式人工智能对社交媒体平台造成的信息污染。

摘要： [目的/意义] AIGC的快速发展带来了安全风险与规制问题，遵循AIGC的发展趋势构建全流程动态数据合规治理机制，能够帮助AIGC走出“科林格里奇困境”。[研究设计/方法]通过梳理AIGC与数据治理之间的赋能与保障关系，结合AIGC规制的国际实践经验进行“科林格里奇困境”规制博弈分析，探析AIGC创新发展与规制的路径。[结论/发现]无论是欧盟的强硬规制、中国的谨慎监管还是美国的行业自律，都在不同维度显现出规制的局限性，可以通过全流程动态化规制手段适配AIGC的动态化发展趋势，构建基于数据合规治理的AIGC全流程动态规制机制，帮助AIGC走出困境。[创新/价值]基于数据合规治理的AIGC动态规制机制能够不断改进规制体制和工具，为AIGC相关技术落地具体应用领域提供思路。

摘要：[目的/意义]探索贯通培养与微方向结合的新文科图书馆学人才培养数智化转型之路，全面提升人才培养能力。[研究设计/方法]分析国家重大战略、业态创新与技术进步等带来的人才培养模式转型需求，凝练新文科实践中图书馆学人才培养模式转型理念，归纳实践，提出图书馆学人才培养模式转型思路。[结论/发现]新文科图书馆学人才培养要强化思政引领，以提升人才综合能力为目标；守正创新，加快推动专业课程数智化转型升级；构造贯通培养与微方向相结合的培养体系；培养具有全球视野的高水平引领型创新人才。[创新/价值]推动图书馆学人才培养数智化转型，为新文科实践中传统学科人才培养模式转型提供借鉴。

摘要：[目的/意义]相较于中国目录学史的研究，学界对于中国目录学史研究史的梳理略显不够，通过梳理20世纪中国目录学史研究史，为新时代中国目录学史的研究与书写提供历史借鉴。[研究设计/方法]以20世纪以来出版的姚名达著《中国目录学史》、王重民著《中国目录学史论丛》、吕绍虞著《中国目录学史稿》、倪士毅著《中国古代目录学史》、乔好勤著《中国目录学史》、余庆蓉著《中国目录学思想史》以及柯平著《中国目录学史》7本通论性目录学史著作为研究对象，通过系统研读、分析与比较，借以梳理20世纪中国目录学史的书写路径。[结论/发现]20世纪以来中国目录学史书写呈现出如下特点：（1）历史学、图书馆学学者是中国目录学史书写的两大核心主体；（2）线性进化史观逐渐成为中国目录学史书写的主流史观；（3）书写的焦点由“以目录为中心”到“目录与人并重”。[创新/价值]在此基础上提出了未来中国目录学史书写展望：（1）明确“目录学史”的内涵；（2）明确“以西释中”还是“以中释中”；（3）明确中国目录学史的中心是“人”；（4）探索多体裁的中国目录学史书写形式；（5）拓展中国目录学史的关注视域。

摘要：[目的/意义]通过文献调研梳理合著论文作者贡献度评价方法，总结研究不足及未来发展方向，为后续开展科技人才评价相关研究提供参考。[研究设计/方法]在Web of Science、Springe Link和CNKI等学术平台检索2010-2023年间发表的合著论文作者贡献度评价方法的研究文献，从传统评价方法、基于作者贡献声明的评价方法和基于科研产出的评价方法三个方面对文献进行归纳梳理。[结论/发现]合著论文作者贡献度评价方法已经取得了丰富的研究成果，但仍存在一些不足之处。未来的研究应从多方面出发考虑，进一步探索作者研究领域、作者学术关键词等学术背景因素对合著论文参与程度的影响，深入挖掘引文语义特征关系，以及加强对新模型及机器学习、深度学习算法的应用。[创新/价值]揭示了合著论文作者贡献度评价方法的发展进程与特点，阐述了合著论文作者贡献度评价方法的未来发展方向。

摘要：[目的/意义]结合当前个性化推荐算法的广泛应用，梳理信息弱势群体在使用短视频平台过程中算法素养的形成机理，识别信息弱势群体算法素养的影响因素，为信息弱势群体算法素养培育工作提供依据。[研究设计/方法]采用扎根理论，利用Nvivo12对访谈资料进行三阶段编码，最终构建信息弱势群体与短视频内容推荐算法交互中算法素养的形成机理与影响因素模型，对信息弱势群体的算法素养展开探索性研究。[结论/发现]信息弱势群体在短视频平台的使用过程中对内容推荐算法的感知主要由与算法的交互、用户兴趣点的变化、使用平台的更换、与他人的比较所触发，同时受用户使用短视频平台的目的以及自主权意识的影响。此外，算法素养的各组成部分之间并不独立：用户对内容推荐算法逻辑的理解水平受其对算法的感知程度影响。理解内容推荐算法较深的用户在使用短视频平台时会保持较为批判的态度，并采取积极的算法调控行为。[创新/价值]深化了短视频平台交互中算法素养的形成机理并提炼了相关影响因素，为信息弱势群体算法素养培育工作提供对策。

摘要：[目的/意义]对我国国家科学数据中心数据政策的FAIR化特征进行探索，为我国数据中心的数据管理政策制定和工作优化提供初步参考。[方法/过程]综合运用网络调研和文本挖掘的方法，使用KH Coder内容挖掘软件对20家数据中心的79部数据政策进行量化文本分析。通过对FAIR原则在政策文本中的出现频次和高相似词汇的分析，揭示FAIR原则在各个数据中心、不同类型政策文本中表现出的关注度差异与语义特征。[结果/结论]数据中心的数据政策已体现了一定的FAIR原则理念，但对每项FAIR原则的关注度不均衡；不同类型的数据政策关注FAIR原则的不同方面，共性在于对可发现原则和可互操作原则比较关注；对元数据给予了重点关注。[创新/价值]建议数据中心在数据政策制定中突出“元数据”在数据全生命周期管理中的作用，推动“数据增值驱动”的数据政策体系构建，并立足我国科学数据管理实际，适度引入FAIR原则。