编者按:当前,气候变化、能源危机与粮食安全等全球性问题交织并存,风险事故的隐蔽性、复杂性和耦合性持续增加,突发事件的影响范围日益广泛、破坏性不断增强,世界正步入一个“多重危机”时代。坚持安全第一、预防为主的原则,建立大安全大应急框架,完善公共安全体系,推动公共安全治理模式向事前预防转型,成为当前公共安全治理的首要任务。而在社交媒体时代,突发事件的发生往往会迅速形成复杂、多元的网络舆情,进而将突发事
摘 要:网络社交媒体平台中,政府和网络媒体在内的多个利益相关主体在舆情传播中的交叉影响,决定了突发事件舆情的演化方向,准确掌握舆情多元主体决策行为的博弈演化过程可以提升突发事件舆情治理效力,高效应对突发事件带来的舆情挑战,维护社会稳定与秩序。文章构建突发事件舆情多元主体行为博弈模型,分析各主体在不同情境下的最优决策,使用Python工具模拟仿真不同策略演化路径,验证各主体在不同情境下的决策行为
摘 要:伴随媒体生态的巨变,信息混乱使得社会信息生态处于一种熵增的失序状态,与此同时情报学研究关于信息失序治理的动力演化机制较少,因此基于网络空间治理视角厘清信息失序治理逻辑具有重要意义。文章根植于信息失序与网络空间治理相关概念,结合“信息源-信息链-信息流”角度探究信息失序治理的动力演化机制,融通行动者、解释者、接收者三方,构建基于网络空间治理视角下的信息失序三方博弈模型。研究发现:网络空间
摘 要:文章构建以舆情客体为核心的突发事件网络舆情事件图谱,旨在呈现舆情客体与舆情本体之间的关联关系,支撑以风险防范化解与应急管理为导向的突发事件网络舆情监测与治理。首先,考虑到网络舆情信息的多样性、模糊性,设计突发事件网络舆情事件图谱的结构,将其划分为舆情主体层、舆情本体层和舆情客体层,并提出网络舆情事件图谱的构建流程和方法;其次,探索网络舆情事件图谱的应用场景,提出一系列基于事件图谱的网络
摘 要:快速地技术迭代与广泛应用表明生成式人工智能在驱动经济社会发展方面具有巨大潜力,但同时它也可能带来多种挑战与风险。在系统回顾相关学术文献的基础上,文章梳理了生成式人工智能的关键技术、技术发展历程及应用场景,分析了生成式人工智能在数据训练、算法模型、内容利用等方面存在的风险,总结了生成式人工智能风险治理的策略,包括实施全生命周期的数据质量控制,提高AI风险治理的技术能力,对组织结构进行适
(1.武汉大学信息管理学院 湖北武汉 430072) (2.武汉大学文化遗产智能计算实验室 湖北武汉 430072) 摘 要:针对档案文献遗产领域数字技术应用于知识服务略显不足的现状,文章基于知识组织与服务的关联设计活化方案,促进社会共享。基于本体和图谱建构,设计数据驱动的档案文献遗产价值挖掘与活化方案。从数据抽取、知识组织、知识发现到价值表达对数字技术应用于档案文献遗产的
摘 要:基于海量数据与强大算法的多模态模型依赖复杂的结构框架,在嵌入知识生成的过程中展现出跨域数据处理能力和持续输出创新数据等核心特征。高度智能化的知识数据整理、自适应多场景的知识表达与动态协同聚合的知识共享等,推进知识生成逻辑从既有信息理解向全新知识产出的转变。然而,多模态模型逐渐暴露出缺乏合法可靠的知识数据源、透明可释的生成过程以及高质量内容输出等诸多问题。亟待通过搭建价值对齐的生成模型、
摘 要:为探索图书馆在人工智能素养教育中的地位与作用,分析图书馆参与人工智能素养教育的实施路径与推进策略,文章在阐述人工智能素养教育的意义、内涵与发展态势的基础上,分析图书馆在人工智能素养教育中的角色与优势,构建图书馆人工智能素养教育的框架,讨论图书馆推进人工智能素养教育的策略。研究发现,图书馆的人工智能素养教育内容包括AI读物供给、AI通识教育、AI阅读推广、AI应用供给、AI实践教学、AI
摘 要:文生视频类生成式人工智能作为一种“新质生产力”,在图书出版领域中具有广阔的应用前景。相较于ChatGPT,文生视频类生成式人工智能Sora可赋能图书馆建设可视化数字资源、虚拟空间建设、智慧服务模式创新与用户个性化定制服务创新等。但与此同时,它也使图书馆面临侵犯人身权、知识产权、数据信息、算法安全以及虚假信息等风险的挑战。鉴于此,为消弭这些法律风险与科技隐患,应加强对人工智能Sora在图
摘 要:技术虽然促进了基于通用平台的全球图书馆文献传递联盟和资源共享网络的发展,却也给全球图书馆文献传递和资源共享带来了如需求波动、成本增加等风险,数字共享加大了文献传递与资源共享的侵权风险。从全球视野来看,通过反思与创新提升用户有效需求、加强著作权管理减少服务风险、开展用户研究以改进服务质量、提升资源共享馆员的业务素质,是图书馆应对文献传递与资源共享发展困境的发展策略。 关键词:文献传递;
摘 要:智能推荐可能诱使用户陷入“信息茧房”“过滤气泡”和“回音室”等过度特化困境。考虑到心理特质及其产生的心理图式是用户外在偏好行为的内在表征,探索和验证心理图式在缓解用户过度特化倾向中的潜在作用,对完善以用户为中心的推荐方法及其评价体系具有理论和实践意义。文章基于用户心理图式理论,利用大规模用户偏好行为数据、自然语言处理和机器学习实验方法,探索和验证用户心理图式对其推荐多样性需求水平(即“
摘 要:探究跨文化传播视角下多语言用户信息分享行为影响因素组态,有助于提升其跨文化信息分享意愿,促进跨文化信息资源流动。文章以多语言用户为对象,围绕信息主体、内容、技术和环境四个维度提取研究变量。通过问卷调查收集数据,并采用模糊集定性比较分析和回归分析,识别多语言用户信息分享行为影响因素的关键组态。研究发现,跨文化传播视角下多语言用户信息分享行为发生的必要条件为社交环境,产生显著正向影响的关键