2025年, 第46卷, 第5期　刊出日期：2025-09-18

  

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理论探讨
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  情报分析中多源多模态数据融合的逻辑思路与技术路径研究

  夏义堃, 刘博文, 田聪

  情报资料工作. 2025, 46(5): 5-15. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.001

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  [目的/意义]情报分析作为数据利用的前沿阵地，在多源多模态数据融合中仍面临思维与技术脱钩、边际效应初现、任务与技术适配不强等挑战，亟待探讨情报思维指导、情报任务牵引下数据融合利用的逻辑思路与技术路径。[方法/过程]文章明确了多源多模态数据的泛在性、高维性、动态性、互补性与冗余性特征，依据信息链与信息论阐释了情报分析中多源多模态数据融合的理论基础；基于“数据有用、数据可用、数据效用”的原则建构了底层逻辑，形成了情报任务、数据特征与系统效能有机协同的基本思路；通过将数智技术嵌入情报分析流程，提出了“数据资源准备-多维特征对齐-智能情报生成”三阶递进式多源多模态数据融合技术路径。[结果/结论]研究成果为多源多模态数据融合赋能情报实践提供了策略参考和方法指南，有助于推动数据价值的深层次挖掘和情报工作的数智化转型。
  
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  情报预测质疑及可行性路径探索

  彭知辉

  情报资料工作. 2025, 46(5): 16-23. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.002

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  [目的/意义]对情报预测加以质疑与反思，有助于认识情报预测的特征和局限性，推动情报预测活动的正常开展。[方法/过程]首先分析情报预测的内在逻辑和理论预设，然后揭示其理论基础，并对这些理论基础的合理性提出疑问，最后提出情报预测的可行性路径。[结果/结论]情报预测的内在逻辑是“数往知来”，即由已知推导未知，根据事物的过去、现在推测未来。这种内在逻辑存在一个理论预设，即事物发展受社会规律的支配，利用有关事物过去、现在的信息可发掘社会规律，然后基于规律就能推断事物的未来。然而，为情报预测的内在逻辑和理论预设提供支持的理论基础——未来因果论和连续性原理，存在明显的逻辑缺陷，不具有逻辑自洽性。以“先知”为目的，以征兆监测为手段，以情报评估为基本内容，是当前情报预测的可行性路径。
  
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  生成式人工智能的信息资源管理职能分析：成因、挑战与应对

  孙亚洲, 李晓松, 汤珊红, 华娟

  情报资料工作. 2025, 46(5): 24-34. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.003

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  [目的/意义]数智驱动背景下，信息资源管理的社会职能由信息资源提供者向知识服务创新者、社会问题解决者和文化生态构建者转变，用户信息获取范式由“搜索—筛选”向“提问—生成”转变。以DeepSeek为代表的生成式人工智能作为一种新的信息获取渠道，逐渐被用户视为类似于信息资源管理的信息服务模式。[方法/过程]聚焦生成式人工智能信息资源管理职能的形成与发挥这一现象，从技术、社会、认知的多重维度探寻其成因，分析技术优势下生成式人工智能作为信息渠道的社会效益，明晰由此产生的技术中介认知及其异化挑战。[结果/结论]探索了人机协同的认知生态系统构建策略，为解决生成式人工智能发挥信息资源管理职能带来的挑战、发展数智驱动的信息服务提供了参考。
  
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  人智交互情境下学习型搜索中学习效果的影响因素研究

  徐丹, 宋筱璇, 龚红

  情报资料工作. 2025, 46(5): 35-44. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.004

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  [目的/意义]人智搜索情境为学习型搜索的行为交互与学习效果带来了显著的影响与变革。文章旨在从一个综合全面的视角对学习型搜索的学习效果展开评价，并探索搜索工具与任务类型对学习效果的影响。[方法/过程]采用实验法，设计了接受性、评价性、创造性三类学习型搜索任务，提供了传统搜索引擎、GenAI两类搜索工具，收集了用户利用不同搜索工具完成各类任务的学习效果数据，结合主观学习体验与客观学习产出两个角度对学习效果进行了分析。[结果/结论]用户的学习体验主要受到任务类型的影响，而受当前具体使用的搜索工具作用尚不明确。在学习产出方面，对于完成接受性、评价性学习任务，搜索引擎在知识点数、知识点覆盖度、知识点
  独特性、知识面深度方面较GenAI有更明显的优势，而对于创造性学习任务，无论是搜索引擎还是GenAI的支持都相对有限，但GenAI略有优势。
  
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  注意力分配集中度在政府开放数据用户信息采纳中的调节效应研究

  赵欣悦, 赵静, 周霞, 王雲娇

  情报资料工作. 2025, 46(5): 45-56. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.005

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  [目的/意义]研究政府开放数据用户信息采纳，有利于增强数据的可读性与可及性，触发用户集中注意力，为深入挖掘数据价值提供理论参考。[方法/过程]以SOR为分析架构，整合叙事传输、感知价值、信任及注意力基础观理论，解析叙述内容、叙述结构、数据呈现方式等叙述要素，探索用户注意力分配集中度的调节效应，构建政府开放数据用户信息采纳意愿的影响因素理论假设模型，通过调查572名政府开放数据用户，对模型进行实证验证。[结果/结论]政府开放数据的叙述内容、结构和呈现方式正向影响认知信任与感知价值，感知价值正向影响认知信任，二者均正向影响用户信息采纳意愿，并在刺激维度影响采纳意愿的过程中起中介作用；注意力分配集中度正向调节认知信任和感知价值对用户信息采纳意愿的影响。
  
信息服务
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  跨平台博主及其受众高价值互动识别与形成路径研究

  严炜炜, 熊心雨

  情报资料工作. 2025, 46(5): 57-67. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.006

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  [目的/意义]随着网络平台的多元化，用户越来越倾向于横跨多个平台开展信息交流活动，因此，聚焦跨平台用户，探究其互动类型，识别其中的高价值互动并分析其形成路径，对理解用户的跨平台信息交流行为具有重要意义。[方法/过程]通过对齐在代表性社会化分享平台和短视频平台上进行跨平台互动的博主，获取其2023年全年发布内容下的所有评论，基于K-means方法实现互动类型划分，识别高价值互动类型，并分析其形成路径。[结果/结论]跨平台博主与受众之间的双向互动可以分为活跃互动和松散互动两类，两类互动都更多的出现在社会化分享平台，活跃互动相较于松散互动互动频率更高、涉及主题更广、二者关系更亲密，有助于互动双方形成社会资本，可视为人际关系的线上扩展形式，是一种高价值互动。而此种高价值互动形成需要经过单向注意、表面接触和相互卷入3个阶段，主要有赞许贡献型、需求交流型、关心分享型3种形成路径，其中，赞许贡献型是社会化分享平台出现最多的类型，需求交流型是短视频平台出现最多的类型，关心分享型则在两类平台中均较少出现。
  
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  生成式AI用户中辍行为关键影响因素的识别与分析

  宓秦泽, 邱均平, 徐中阳, 胡博, 周涛

  情报资料工作. 2025, 46(5): 68-77. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.007

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  [目的/意义]生成式AI在经历了前所未有的用户增长热潮后，首次遭遇了用户规模的显著下滑。识别和分析生成式AI用户中辍行为的关键影响因素，对于优化用户体验、增强用户粘性以及促进生成式AI行业健康发展均有重要意义。[方法/过程]文章综合运用文献调查法和德尔菲法系统且全面地提炼了生成式AI用户中辍行为影响因素，并使用DEMATEL方法识别和分析了其中的关键影响因素。[结果/结论]生成式AI用户中辍行为受用户因素、信息因素、平台因素和环境因素四个维度的20项影响因素的作用；算法素养、智能化程度、拟人化程度、竞品环境等10项影响因素为生成式AI用户中辍行为的关键影响因素；生成式AI平台管理者应从深入了解用户需求、提升用户算法素养、建立社交互动平台等多个方面入手降低用户中辍行为的发生。
  
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  从数字断连到知识断连：基于SOR模型的行为反应机理与实践悖论研究

  姚伟, 刘翠, 王丽琛, 韩玙佳, 石梦茹, 王少楠

  情报资料工作. 2025, 46(5): 78-88. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.008

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  [目的/意义]内卷现象改变着个体对于竞争压力的认知，催生出非理性的知识学习行为。基于SOR模型揭示知识断连产生的内在机理，识别知识断连与连接间的悖论关系，对理解知识断连并进行动态性干预以促进知识主体及社会的可持续发展有着重要意义。[方法/过程]基于数字断连相关研究提出知识断连概念，分析知识断连触发基础、反应过程及实施策略，在此基础上探讨知识断连的实践悖论并构建解悖框架。[结果/结论]多源条件刺激下产生过滤性、防御性和含混性知识断连3种行为反应，用以调节心理状态及内在感知；知识断连实践过程中存在着价值悖论、情绪悖论和认知悖论，表现为知识断连与连接的对立选择，引发个体的悖论思维；构建基于包容性接受、和合性适应和动态性协同3个过程的解悖框架，推动实现知识断连与连接的动态平衡与良性循环。
  
信息资源
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  从演变到协同：GraphRAG框架下政府数据治理政策增效路径探索

  朱晓峰, 覃德明

  情报资料工作. 2025, 46(5): 89-101. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.009

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  [目的/意义]数据驱动治理背景下，破解政府数据治理政策“碎片化”难题、实现政策整体效能提升，已成为释放数据要素价值、构建现代化治理体系的关键突破口。[方法/过程]基于“动态演变解析→协同联动挖掘→增效路径提炼”的三阶研究范式，在构建政府数据治理政策增效理论框架的基础上，依托GraphRAG框架，融合大语言模型的深度语义推理能力与知识图谱的多维关系映射技术，解析我国政府数据治理政策的演变过程与演变规律，进而分析政策主体协作与政策内容要素联动，挖掘我国政府数据治理政策的协同困境，最后提出增效路径建议，为政府数据治理政策优化提供“演变解读-协同优化-效能提升”的实践方向。[结果/结论]我国政府数据治理政策演变呈现主体从“条块分割”到“多维协同生态”、内容从“单点突破”到“系统赋能”、认知从“被动响应”到“价值自觉”的演变特征；存在“蜂窝化隔离”与“广度-强度失衡”等协同困境；必须构建跨领域协同治理生态、完善政策内容动态适配机制和提升多维度政策整体合力，以期提升政策整体效能。
  
信息技术
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  情感分析视角下中文政策文本的倾向词典构建研究

  汪禹, 吴彬

  情报资料工作. 2025, 46(5): 102-112. https://doi.org/10.12154/j.qbzlgz.2025.05.010

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  [目的/意义]构建适用于开放数据环境下的中文政策文本分析情感词典，对精准把握政府行为施政理念具有重要价值。[方法/过程]将政策文本中体现情感强度的词汇定义为倾向词，利用其结构特征和语义关联性构建倾向词典。首先，依据领域专家解读意见抽取种子词并结合点互信息算法进行词典在线扩充。其次，基于形式概念分析理论定义并量化政策文本主题内涵，将政策主题间的层次关系映射到词汇间的语义关系，筛选具有主题相似关系的同义倾向词。最后，采用可信度与有效度方法进行实证检验。[结果/结论]倾向词典在政策文本情感识别任务中具有较高的准确率与召回率，适用于大规模细粒度政策文本分析，该方法将为政策信息学研究提供切实可行的量化工具。