在线医疗社区患者择医行为影响因素研究

[目的/意义]在线医疗社区作为新型医患互动的医疗服务平台，其中的咨询服务是社区吸引用户的重要功能，而付费咨询也是社区赢利的关键模块。了解付费咨询时患者择医行为的信息需求与影响因素，能够更好地改善医生的服务、提升社区活力。[方法/过程]基于消费者信任理论和消费者感知理论，同时考虑在线社区的研究背景，创新地加入价格和从众心理的作用，建立在线医疗社区患者择医行为的影响模型，并以好大夫在线为例，爬取网站数据进行回归分析，以验证变量之间的因果关联。[结果/结论]实证分析证实医生的线下声誉、线上口碑、服务质量、贡献价值、热度以及价格等因素对患者择医行为的影响，且患者线上择医行为也表现出与传统线下择医的差异。研究结果可为医生改进服务和平台社区促活增收提供参考建议。     

基于社会资本理论的社交问答用户健康信息行为研究

[目的/意义]社交问答用户的社会资本受多种因素影响，本文旨在探究社交问答用户不同的健康信息行为对其社会资本积累的影响。[方法/过程]以知乎网上糖尿病话题下2 537个问题帖子，3 567个回答的1 650名用户为研究对象，依据L.Nan的社会资本理论和N.Uphoff对社会资本的分类，将社交问答用户的社会资本分为认知性和结构性两类，用多元线性回归的方法分析社会问答用户的健康信息行为与社会资本之间的关系。[结果/结论]用户的健康知识贡献行为和自我信息披露行为在不同程度上正向促进社会资本的累积，而不同的健康知识获取行为对认知性社会资本和结构性社会资本的影响有差异。这些结果有助于社交问答用户提高社会资本，平台完善用户服务和激励机制。     

Understanding the topic evolution of scientific literatures like an evolving city: Using Google Word2Vec model and spatial autocorrelation analysis

Topic evolution has been described by many approaches from a macro level to a detail level, by extracting topic dynamics from text in literature and other media types. However, why the evolution happens is less studied. In this paper, we focus on whether and how the keyword semantics can invoke or affect the topic evolution. We assume that the semantic relatedness among the keywords can affect topic popularity during literature surveying and citing process, thus invoking evolution. However, the assumption is needed to be confirmed in an approach that fully considers the semantic interactions among topics. Traditional topic evolution analyses in scientometric domains cannot provide such support because of using limited semantic meanings. To address this problem, we apply the Google Word2Vec, a deep learning language model, to enhance the keywords with more complete semantic information. We further develop the semantic space as an urban geographic space. We analyze the topic evolution geographically using the measures of spatial autocorrelation, as if keywords are the changing lands in an evolving city. The keyword citations (keyword citation counts one when the paper containing this keyword obtains a citation) are used as an indicator of keyword popularity. Using the bibliographical datasets of the geographical natural hazard field, experimental results demonstrate that in some local areas, the popularity of keywords is affecting that of the surrounding keywords. However, there are no significant impacts on the evolution of all keywords. The spatial autocorrelation analysis identifies the interaction patterns (including High-High leading, High-Low suppressing) among the keywords in local areas. This approach can be regarded as an analyzing framework borrowed from geospatial modeling. Moreover, the prediction results in local areas are demonstrated to be more accurate if considering the spatial autocorrelations.     

高校图书馆实践信息共享空间的思考

简述了信息共享空间的概念、特点及在国内高校图书馆中开展信息共享空间的意义,并从信息共享空间对传统图书馆服务理念的挑战,根据图书馆的实际来建设信息共享空间,信息共享空间对图书馆员素质提出了新要求,构建适合信息共享空间的信息资源体系及信息共享空间对图书馆管理的挑战等5个方面论述了高校图书馆开展信息共享空间的实践。     

英语新闻标题中的隐喻及其传播功能

本文以China Daily（《中国日报》）为例,分析英语新闻标题制作中的隐喻现象,重点揭示了英语新闻标题中使用隐喻的特点及其功能。     

论大众传媒与科技的互动中引发的伦理问题

大众传媒和科技互相影响．互相促进;但时效性和客观性的矛盾使得大众传媒在与科技的互动中引发了一系列伦理问题。这些伦理问题有可能危害公众安全,造成错误的公共决策,不利于科学的进一步发展。因此,科学家和媒体应该各尽其责,互相沟通,避免、解决这些产生不利影响的伦理问题。     

报纸版权保护的现状、难点问题和法律适用

报纸版权的保护有利于报业的有序竞争和发展。了解报纸版权保护的现状可以透视出在法律纠纷中普遍存在的难点问题,分析这些难点可以在现有的法律框架内找到适用的解决办法。     

基础研究与专利发明的地理邻近性测度研究

基础研究的隐性知识特征决定了其隐性知识的传播具有地理空间的局限性.对企业而言,在其基于专利发明的技术创新过程中,企业所处的地理机会能够提供的科学环境对其有效地利用基础研究知识也有着重要影响.文章以基础研究的知识溢出特征为研究出发点,以2001-2007年间在美国专利贸易局(USPTO)申请专利并得到授权的中国企业为样本,应用改进的知识生产函数模型实证研究了企业在吸收和利用基础研究的过程中,企业与大学合作进行的基础研究与其专利发明的地理邻近性特征.该文为<数字图书馆论坛>2008年第11期本期话题"科技创新中的专利应用研究"的文章之一.     

雇员隐私权保护研究

随着经济的不断发展和社会财富的日益增加,越来越多的雇主开始对雇员的一举一动进行监视,虽然这种行为能给公司带来利益,但同时也侵犯了雇员的隐私权。本文结合中国当前的实际,以求在理论规划上建构出一套比较全面、完整的立法保护模式。     

Rn中向量的正交化

利用矩阵的第三种到初等变换,把R~n中任意一组线性无关的向量组化为正交组。