数据科学理论与前沿：专业建设与科学研究

<正>2022年武汉大学“大数据管理与应用”暑期学校期间,举办了“图书情报与数据科学理论与前沿论坛”,六位受邀专家从人才培养、社会服务、学习方法等多个方面对数据科学的理论与前沿进行了探讨和交流。1专家观点1.1袁平鹏：数据科学专业学生的培养模式与就业方向探讨目前,国内各大高校数据科学类专业的课程体系建设方向主要分为三类。(1)课程体系建设主要采取数学与计算机科学结合的方式,通过计算机搭建数学模型,解决社会中存在的一些重大问题。     

大数据的融合应用与拓展——首届“大数据管理与应用”暑期学校纪要

<正>1引言大数据已成为国家基础性战略资源和数字经济时代的新引擎。随着技术与应用的成熟,大数据与人工智能的结合已成为新的趋势,大数据管理与应用领域将成为大数据与智能化的桥梁。当前,大数据技术已广泛应用于情报服务^[1]、个性化推荐^[2]、医疗保健^[3]、金融^[4]等领域,驱动社会经济创新发展。与此同时,大数据技术的广泛应用带来了大数据杀熟、个人信息泄露以及数据安全等问题^[5],因此亟需通过数据治理对数据管理的权力进行控制,在增加数据价值的同时将与数据相关的成本和风险降至最小化^[6]。     

个人信息安全感影响因素理论框架与组态模式研究

[目的/意义]探索个人信息安全感的影响因素作用机理,有助于丰富个人信息安全等相关领域的概念界定与理论框架,有效提升公民的个人信息安全感水平。[方法/过程]综合采用扎根理论、定性比较分析等方法,界定个人信息安全感的概念构成,构建个人信息安全感影响因素理论框架,探索影响因素组态模式。[结果/结论]研究发现个人信息安全感概念由风险体验、应对体验、解决体验、安全体验和回忆体验构成;个人信息安全感影响因素理论框架涵盖宏观环境因素、处理主体因素和个人自身因素3个维度,包括信息生态、个人信息处理者行为等7个主范畴因素;高个人信息安全感具有境遇安全型与自我调节型两种组态模式。