时间序列数据挖掘在医疗领域的应用

医院信息管理系统,不仅有利于提高了医务工作者的工作效率,同时也积累了大量的时间序列数据。时间序列数据挖掘技术对这些大量数据进行分析,会发现有用的、潜在的知识为开展高水平医学研究提供了有力的技术工具。对历史数据进行分析的同时能预测出未来的相关数据,为医院管理人员作出正确决策提供了依据。因此对医院信息系统中时间序列数据挖掘的过程以及所应用的技术深入研究,能充分发挥数据挖掘在医疗领域的作用。     

Algorithmic bias in data-driven innovation in the age of AI

Data-driven innovation (DDI) gains its prominence due to its potential to transform innovation in the age of AI. Digital giants Amazon, Alibaba, Google, Apple, and Facebook, enjoy sustainable competitive advantages from DDI. However, little is known about algorithmic biases that may present in the DDI process, and result in unjust, unfair, or prejudicial data product developments. Thus, this guest editorial aims to explore the sources of algorithmic biases across the DDI process using a systematic literature review, thematic analysis and a case study on the Robo-Debt scheme in Australia. The findings show that there are three major sources of algorithmic bias: data bias, method bias and societal bias. Theoretically, the findings of our study illuminate the role of the dynamic managerial capability to address various biases. Practically, we provide guidelines on addressing algorithmic biases focusing on data, method and managerial capabilities.     

地球大数据支撑海洋可持续发展

海洋生态系统的健康和安全,直接关系到全人类的健康和福祉。有效监测数据不足、科学决策信息缺失等因素一定程度上影响了海洋可持续发展目标(SDG 14)的顺利实施。地球大数据具备宏观、动态、客观监测能力,可在支撑SDG 14实现中起到重要作用。在中国科学院战略性先导科技专项(A类)的支持下,基于地球大数据相关技术和方法,我国已有效开展了海洋缺失数据集生产、目标本地化模型构建等具体实践。在以上分析基础上,文章提出了积极参与国际社会地球大数据共享,加强科技创新对SDG 14实现的驱动,深度参与联合国海洋治理计划等建议。     

Apriori算法的研究与改进

对数据挖掘技术关联分析Apriori算法做了介绍,并对Apriori算法做了分析,指出其在候选项集比较多的情况下效率低下的缺点,最后提出了利用建立临时数据库的方法来提高Apriori算法的效率。     

《数据安全法》与《档案法》协调研究

[目的/意义] 剖析《数据安全法》与《档案法》在规制对象、立法目的以及立法原则等方面的各自偏重和相互交叉,探讨推动两部法律协调发展的必要性和可循路径,为档案与数据后续立法提供参考。[方法/过程] 通过文献调研和比较分析,提出《数据安全法》与《档案法》两部法律协调推进过程中面临的问题,通过域外经验借鉴,对两部法律配套下位法的制定提出建议。[结果/结论] 研究发现,两部法律从各自的管理实践出发,在档案与数据保护相关规定、档案与数据分级分类标准、档案与数据跨境流动等方面的法律规制协调性不足,导致部分数据陷入"灰色地带",数据安全无从保证。文章提出：应明确档案部门在数据治理中的参与;从数据长期保存的连贯性出发建立符合我国实际的数据与档案分级标准;档案部门与数据部门协同建立重要数据跨境流动的法律法规和管理机制;完善两部法律中有关个人隐私保护的内容。     

A data quality approach to the identification of discrimination risk in automated decision making systems

Automated decision-making (ADM) systems may affect multiple aspects of our lives. In particular, they can result in systematic discrimination of specific population groups, in violation of the EU Charter of Fundamental Rights. One of the potential causes of discriminative behavior, i.e., unfairness, lies in the quality of the data used to train such ADM systems.Using a data quality measurement approach combined with risk management, both defined in ISO standards, we focus on balance characteristics and we aim to understand how balance indexes (Gini, Simpson, Shannon, Imbalance Ratio) identify discrimination risk in six large datasets containing the classification output of ADM systems.The best result is achieved using the Imbalance Ratio index. Gini and Shannon indexes tend to assume high values and for this reason they have modest results in both aspects: further experimentation with different thresholds is needed.In terms of policies, the risk-based approach is a core element of the EU approach to regulate algorithmic systems: in this context, balance measures can be easily assumed as risk indicators of propagation – or even amplification – of bias in the input data of ADM systems.     

我国科学数据安全保障路径研究

文章阐述了科学数据安全保障的现实意义和重要价值,系统梳理了当前我国科学数据安全研究的现状与不足,分析了我国科学数据安全面临的主要威胁,并从多个方面提出了科学数据安全保障路径。我国科学数据安全面临的威胁主要体现在利益相关者安全意识淡薄、重点科学数据外流、数据基础设施依赖国外技术以及科学数据安全危机仍然存在等方面。未来的科学数据安全保障路径可以从明确目标、提升技术、建章立制、人才培养等方面入手。     

MOOC对高等教育教学模式的影响

大数据时代的到来,为各领域带来了新的数据研究方法,人们开始将数据作为一种基础性资源并注重研究其潜在价值,引导研究从单纯关注因果关系向关注相关关系转变。教育领域大规模开放网络课程的诞生及发展,在产生的海量学习数据的同时,为学习分析及教育数据挖掘提供了研究基础。作为一种新型在线课程资源,MOOC使开放教育从单纯的资源共享转变到课程与教学模式的革新,通过对学习者在线学习过程的追踪和实时分析,实现个体层面的课程定制,对我国高校教学模式改革提供了一定启示。     

社区微博互动水平的影响因素研究——以北京市为例

社会管理创新离不开虚拟社会管理创新.本文对新浪微博网站中的北京地区社区微博进行动态跟踪,总结提取了提升社区微博受互动水平的关键影响因素,并根据数据挖掘结果对如何加强社区微博互动能力提出了建议.     

我国“985工程”高校本科教育效率评价研究——来自《本科教学质量报告》的经验证据

从"数据包络分析(DEA)"模型,采用2011年披露《本科教学质量报告》的"985工程"高校的数据,对该类高校本科教育效率进行评价,结果显示:样本高校中只有31.58%达到了投入产出的总效率最优状态,其他高校在技术效率和规模效率方面仍有改进空间。因此,提高高等教育质量,推动高等教育从规模扩张的外延式发展向质量提升的内涵式发展转变将是未来高等教育发展的方向。