政府科技新闻中科技成果转化的主题识别与时空扩散分析

政府科技新闻已成为发布与推广科技政策、传播与扩散科技成果的重要媒介。当前中国政策研究主要关注科技政策文本数据,对科技新闻这一载体在科技政策扩散过程中的作用关注较少。结合科技政策扩散过程的复杂性与科技新闻的时效性、简明性、广泛性等特征,本文试图挖掘并分析政府科技新闻在科技政策扩散过程中的作用特点及规律。首先,利用抽样与数据爬取方法采集并建立科技新闻数据集;其次,利用人工编码和文本挖掘方法识别出科技成果转化主题,并结合政策实施过程要素构建主题关联理论框架;最后,从扩散强度、扩散广度、扩散爆发与扩散分布四个维度研究有关科技成果转化的科技新闻时空扩散过程和特征。科技新闻主题与科技政策主题扩散特征具有一致性;科技新闻政策扩散作用特征凸显,不仅能即时而全面地关注科技成果转化政策落实,而且能简洁而动态地反映科技部与各个省市贯彻落实科技政策的侧重点及其关联事件的影响。同时,本文提出的科技新闻主题识别与时空扩散分析方案具有通用性,能够弥补基于政策文本数据研究政策扩散的不足。     

基于自评价报告的国家重点研发计划项目实施成效与机制研究

2016年启动的国家重点研发计划,是我国中央财政科技计划布局架构改革的重大战略举措,肩负着为其他四类计划优化整合“架桥铺路”的重要使命。经过约5年项目执行期,近年来部分项目已完成结题验收。以国家重点研发计划“战略性先进电子材料”重点专项中2022年结题验收的43个项目为调查对象,以各项目综合绩效自评价报告为调查素材,综合国家重点研发计划的组织管理创新以及自评价报告的内容结构特点,制定针对性的结题项目实施成效统计方案,从中归纳国家重点研发计划的实施成效特征与作用机制,为专业机构进一步提升国家重点研发计划管理服务水平提出建议参考。     

科技动态点滴

国家重点基础研究发展计划(973计划)简介1997年原国家科技领导小组第三次会议决定要制定和实施《国家重点基础研究发展规划》,随后由科技部组织实施了国家重点基础研究发展计划(亦称973计划)。制定和实施973计划是党中央、国务院为实施“科教兴国”和“可持续发展战略”,加强基础研究和科技工作作出的重要决策;是实现2010年以至21世纪中叶我国经济、科技和社会发展的宏伟目标,提高科技持续创新能力,迎接新世纪挑战的重要举措。战略目标:加强原始性创新,在更深的层面和更广泛的领域解决国家经济与社会发展中的重大科学问题,以提高我国自主创…     

科学计量学的发展与布局：1978-2008

采用科学计量学的方法,基于Scientometrics期刊,对其收录的1978－2008年的 2 461篇论文进行科学计量分析,研究世界科学计量学的国家、机构和主题布局。通过时间序列趋势图、列表和矩阵图等手段描述科学计量学的国家布局,分析论文数在20篇以上的机构分布情况,利用关键词分析科学计量学研究的主题分布,主要分析工具包括TDA和 Excel。     

Web文本挖掘研究

本文在介绍了Web挖掘的基础上,重点分析了Web文本挖掘的概念、过程及其关键技术,包括文本的特征表示与提取、文本的分类与聚类等。     

国外档案部门数字转型举措探析

当前,随着信息技术的飞速发展,社会已不可逆转地进入了大数据时代。面临不断更新的信息技术以及由此发生巨大变化的社会环境,世界各国都在为应对数字转型进行数字化战略布局。档案行业在数字化浪潮中也面临巨大挑战,档案部门特别是各个国家的档案馆在数字转型浪潮中,是在裹挟中被动参与还是在探索中主动前行,取决于各个国家档案部门对数字转型的态度、所采取的对策以及政策举措实施的力度。     

试论新闻作品的经典化

按照卡尔·波普尔的理论,新闻文本属于第三个世界——人类精神产物的世界(世界3),是主观世界、客观世界和文本世界三个世界的互动的一个中间体。在三个世界的互动过程中,新闻文本不断地得到重现、确认与阐释,在学科研究与社会实践,以及新闻学科的实践与研究中,经过了突出化、典范化、符号化和"神话"化等过程,变成一个经典文本。新闻文本的经典化过程把新闻学科纳入人类知识体系整体框架,这是新闻文本实现自身价值的另一种方式,也是新闻学科得以持续构建的一个重要过程。     

世界主要国家科技重点领域遴选识别分析

[目的/意义]国家科技发展重点领域规划与布局影响国家领先全球科技创新发展,创新的情报研究方法能够为国家科技重点领域布局遴选提供可靠的依据。探索定性和定量相结合的方法,遴选识别世界主要国家科技重点领域,从全球视野和客观数据分析角度,为我国科技发展重点领域的决策提供支撑和参考。[方法/过程]从符合国家战略需求维度,定性调研国家科技规划和科技投入,从良好的理论研究基础维度,定量分析国家研究成果产出,基于3个维度的国家科技发展重点领域综合分析指标及权重,采用极值标化法标化计算和排序。[结果/结论]遴选识别出美国、英国、日本、韩国、欧盟主要国家科技发展Top10的重点领域,识别分析各国科技发展重点领域的共性布局和特色布局,并对我国科技重点领域布局进行对比分析,提出可借鉴的建议。     

技术演化研究方法进展分析

技术演化因其在国家、企业战略管理中具有重要地位而为世界主要国家所重视,各国投入巨大的人力物力开展研究。首先探究技术演化概念的产生和发展,之后系统梳理技术演化方法的发展脉络和各个阶段的主要特点,并对几种有代表性的技术演化研究方法如文献计量方法、TRIZ法、文本挖掘法、德尔菲法等的主要研究内容和发展状况进行介绍。最后,在对技术演化研究方法体系进行总结的基础上,探讨现代技术发展新形势的挑战和应对策略。     

科学计量学、大学评价与社会发展——第六届科学计量学与大学评价国际研讨会会议纪要

2010年11月5~6日,由武汉大学、华中师范大学、中国科学学与科技政策研究会主办,国际科学计量学与信息计量学学会(ISSI)、《美国新闻与世界报道》(USNEWS)和国际排名专家委员会(IREG)合办的“第六届科学计量学与大学评价国际研讨会”(ICSUE2010)在武汉大学隆重召开。此次会议是贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010~2020)》(以下均简称《纲要》)的重要举措。通过加强国际交流与合作促进科学计量学与大学评价领域的研究与应用,推动我国教育评价事业的快速、健康发展和国际化进程。会议共举行了13场大会专题报告和3个分会场报告和讨论。代表们共同探讨了科学计量学和大学评价     

科技政策隐性扩散路径自组织研究

[目的/意义]文章对科技政策隐性扩散路径自组织方法进行研究,挖掘科技政策文本包含深层语义信息,将隐性知识显性化,为科研人员拓展和丰富政策扩散路径研究提供参考。[方法/过程]本文结合科技政策篇章文本的形式语义和内容语义两个方面对政策文本结构化处理和深度挖掘,对政策文本资源全解析,抽取科技政策文本中包含的特征,其中包括概念和关系自动获取与标引技术、网络表示学习,挖掘科技政策文本中的隐含结构信息,利用BiLSTM-CRF模型的深度学习方法实现概念的自动获取和自动标引关系。将得到多篇科技政策文本的概念和关系组成概念关系对的形式,借助于表示学习的方法发现每个节点稠密的向量表示。[结果/结论]通过实验验证,证明了本文借助隐性路径特征的科技政策扩散隐性路径自组织方法的有效性,在一定程度上拓展了政策研究的方法,为科研人员在政策扩散研究上提供了参考。     

《科学计量评价指标》评述

介绍和评价了匈牙利科学计量学家Péter Vinkler的最新著作《科学计量评价指标》。该书提供了较为系统的科学计量与科学评价理论研究体系,基本反映了当代西方科学计量领域主流的理论架构、研究内容和方法,具有理论与实践结合、结构严谨、视角独特的特点。可以作为高校相关专业的教科书,也可为科学计量研究人员、科研管理人员的理论研究或实践工作提供参考。     

“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究综述

对近年来关于知识发现的大量相关论文从概念关系辨析、知识发现方法体系、文本挖掘与文本趋势挖掘、非相关文献知识发现、数据挖掘研究拓展等方面开展研究,总结“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究成果,重点介绍有关知识发现的内容分析、关联理论、领域驱动、可视化、文本挖掘模型等研究进展,最后分析展望今后该研究领域的研究热点和研究方向。     

专题新闻文本集信息可视化研究

根据新闻要素说,提取专题新闻文本中的关键词并进行预处理;采用向量空间模型表示文本,运用K means算法实现文本聚类并构建关键词关联网络模型以实现文本的可视化。实例表明：该方法能直观地显示专题新闻文本集的主要信息,便于快速掌握新闻中的主体与事件的关系以及新闻关注点随时间的变化,从而加深对信息的理解,有利于信息的充分利用。     

国际科技前沿分析的方法和途径

指出国际科技前沿是世界科技强国的科技规划、战略、路线图、资助机构通过各类计划、项目最新资助的战略投资重点领域,这些战略投资重点领域代表了国际科技发展趋势,反映了科技强国政府、主流科技共同体和决策者的所思、所想、所为,直接反映国际科技前沿领域或科技前沿主题。认为国际科技前沿可划分为未来科技前沿和当前科技前沿。探讨未来科技前沿和当前科技前沿的分析方法、实施途径、获取信息的渠道,结合近年在学科战略情报服务中的实践工作,梳理并整理归纳一个遴选和确定符合我国国情的目标领域的分析框架,希望对以后的工作有所借鉴。     

框架分析:一个亟待澄清的理论概念

本文分析了框架分析三大研究领域——新闻生产研究、媒体内容研究和效果研究,并且提出,虽然大多数框架分析都是批判研究,但是也应该容许不同范式的研究相互争论。     

大规模地名本体数据库系统的建构技术与方法

[目的/意义] 实用的大规模地名本体数据库系统在自然语言处理、信息检索和情报分析领域具有重要的应用价值。本研究的目的是在减少人工干预的情况下,实现对地名简称、俗名以及随时间变化的复杂地名文本的自动识别与处理。[方法/过程] 以多种方法获取大规模名址数据为根基,简化地名元素间复杂关系,在开发名址元素切分、属性与关系分析及推理工具包的基础上,利用Neo4j图数据库工具开发实用地名本体数据库系统。[结果/结论] 基于所介绍的技术与方法而构建的系统具有良好的容错性和持续的数据更新能力,其地名分析、地名元素间关系推理达到了期望的精度,并在面向诸如新闻主题追踪、金融征信中的地名匹配等多种自然语言处理任务中取得良好效果。     

文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法

在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。     

Phases of Mediatization

As election campaigns changed substantially in Western countries, it is generally hypothesized that this change in campaign communication is rooted in a revolution in communications, with the media rejecting its former role as mere transmitters and becoming a major actor in the campaigning process. Regarding the analysis of the “mediatization of politics”, Strömbäck presented a four phases model which offers a way to explore such a process in an explicit and systematic fashion. The resulting struggle between political parties and the media over who shall control the agendas of campaigns forces politicians to adapt to and, finally, to adopt media logic. By operationalizing these four phases in order to allow for empirical research, we investigated the roles of the news media and the political parties in Austrian campaign communication in the last four decades. Taking the agenda-setting power as an indicator for changes in this relationship, our study is based on the concepts of agenda-building and policy agenda-setting as extensions of the agenda-setting model. To establish party and media agendas, a content analysis was conducted on news releases of all Austrian parliamentary parties, the main evening newscasts of all Austrian broadcasters, as well as the political coverage of two quality papers and two major tabloids during the “hot phase” of the campaign. For examining the “struggle over agendas”, a time-series cross-section design (including data on 20 different policy dimensions) was applied. First results are based on the analysis of five election campaigns in 1970, 1983, 1990, 1999, and 2008.     

基于图挖掘的文本主题识别方法研究综述

本文通过文献调研分析,将基于图挖掘的文本主题识别方法总结为中心度方法、紧密关联子图查找和图聚类三种,后两者又细分为基于clique子团或类clique子团、基于图拓扑结构或结点属性聚类的方法。中心度方法通过对比文本网络中术语结点的重要度来实现文本主题的识别,紧密关联子图查找和图聚类方法则是根据文本图中术语结点和边的属性相似度来识别文本核心主题。基于语言文本网络自身特性,如何构建复杂文本关系图来同时揭示术语间的句法、共现和语义关系,如何基于术语关联和图拓扑结构识别其中的紧密关联子团,基于何种标准将紧密关联子团聚类以揭示文本核心主题,都是未来需要进一步深入研究的问题。表1。