[目的/意义]数智赋能是当今数智时代学术界和实务界的共同关注与焦点议题。然而，各界对“何为数智赋能”尚未达成共识。因此，亟待溯源与澄清数智赋能概念，并对数智赋能的含义进行全面解读，从而为数智赋能研究与实践奠基。[方法/过程]立足数智理论和赋能理论，根据构词的基本逻辑，分别溯源和阐释数智概念与赋能概念。在此基础上，驳接数智与赋能两大概念，分析数智赋能的来源、含义与视角。[结果/结论]数智赋能是在赋能者、赋能对象及数智工具相互授权前提下，通过数智化手段生成大数据，进而从大数据中挖掘提取情报并指向情报应用，以激发与推动赋能对象的某种或一系列能力实现从无到有、从有到优，从而扩大价值创造空间的一种交互协同作用。数智赋能的视角主要包括连接、聚合、开放、适应、智能、精准、动态、协同八大视角。

[目的/意义]高校图书馆未来学习中心作为新时代数字化背景下的一种新型学习形态，适应了高等教育育人范式和教育现代化变革的要求，是高校图书馆实现功能和角色转型的重要途径。[方法/过程]基于高校图书馆未来学习中心的内涵特征和功能定位，通过阅读文献、官网信息对国内4个高校图书馆未来学习中心的建设实例进行细致分析。[结果/结论]样本案例的未来学习中心建设在践行育人理念的基础上，始终以技术为底座、以空间建设为重点，借鉴其经验，可总结出高校图书馆未来学习中心的建设策略。

[目的/意义]政府数据深度开放预示着我国将进入基于用户需求、高价值、高质量的政府数据开放利用阶段。[方法/过程]文章采用文献研究法和比较研究法,从我国政府数据开放阶段性发展的视角，阐释和分析我国政府数据深度开放的含义、背景、特点和发展策略。[结果/结论]文章提出深入推动政府开放数据供给侧改革，积极探索公共数据元件有效流通机制，优化公共数据产权结构性分置权利配置实现方法等推动我国政府数据深度开放的策略。

[目的/意义]随着工作数据量的指数级增加，数字囤积已经成为工作情境下典型的非理性行为，厘清该情境下数字囤积行为的影响因素和机理，可以为优化现有的研究范式，采取针对性的应对策略提供建议。[方法/过程]文章基于I-PACE模型，从个体特征、感知组织压力、感知技术压力、情感和认知响应、认知偏差、应对风格、自控能力缺失七个维度探讨了工作情境下数字囤积行为的影响因素，同时分析了数字囤积行为的多维概念内涵和行为后果。在此基础上，通过规范性分析，阐述了个体偏见机理、情绪激化机理、认知失调机理、补偿失控机理、行为后果机理五个影响及作用机理，并依此提出了五个规范性命题。[结果/结论]文章基于I-PACE模型构建了工作情境下数字囤积行为的机理框架，针对不同机理提出了未来研究的展望和应对策略。研究结果可以为丰富数字囤积行为相关研究和优化工作情境下的信息管理实践提供启示。

[目的/意义]2024年4月25日，中国人民大学上线发布哲学社会科学预印本平台（简称“哲社预印本”，PSSXiv），这是我国哲学社会科学领域首个预印本平台，对于推进中国特色哲学社会科学“三大体系”建设、中国自主知识体系建构具有深远意义。[方法/过程]通过系统分析，总结出我国首个哲学社会科学领域预印本平台建设的宝贵经验，并提出平台建设的未来展望。[结果/结论“] 哲社预印本”由专门编辑出版机构有组织运营，面向哲学社会科学全领域提供研究成果全链条服务、全版本交流，积极倡导与期刊合作共建，致力于构建协同共创的新生态。为建设中国特色、世界一流的哲学社会科学预印本平台，未来“哲社预印本”将通过建立学科子平台、加强双语化建设、应用智能化技术、凝聚学术共同体、构建自然评价模式，推动平台的多元化、国际化、数智化发展，提升平台的协同效能与学术公信力。

[目的/意义]文章旨在构建一个标准化视角下覆盖多维度和多方面要素的大模型数据治理的理论框架，以填补当前大模型数据治理专门性研究和标准化研究的空白，丰富大模型数据治理的理论研究内容，并为实际应用提供参考。[方法/过程]综合采用内容分析法和专家咨询法，对国内外相关标准、中英文代表性期刊文献进行系统梳理和分析，迭代优化并构建大模型数据治理的理论框架。[结果/结论]大模型数据治理的理论框架涵盖多个维度，包括大模型数据质量管理、大模型数据管理、大模型数据资源管理、大模型数据资产管理、大模型数据风险管理。五个维度沿着“基础前提-执行方式-实施路径-核心目标-内在保障”的逻辑构成理论框架。

[目的/意义]公共数据的高质量治理对全面推进数据要素市场改革、赋能数字经济高质量发展具有重要引领作用。为促进公共数据治理的推进，文章从政策工具与数据生命周期的协同发展进行探索，以弥补既有研究在协同分析视角方面的不足。[方法/过程]文章从全数据生命周期治理的视角出发，对当前省市层面颁布的104份公共数据治理政策开展解析。[结果/结论]当前地方层面的公共数据治理政策存在治理主体领导力有待增强、治理客体缺乏规范与创新、治理工具执行力有待提升等问题。因此，需从政策层面拓宽和深化公共数据治理领域，强化公共数据全生命周期治理，加强协作以增强政策的可操作性和效用。

[目的/意义]AIGC在强势赋能科研知识生产的同时，诱发剽窃或抄袭、伪造与篡改等传统学术失范风险，催生AI代写、AI技术局限型学术不端行为等新型风险样态，对现行科研评价体系造成冲击，有必要追溯上述风险的发生根源进而对其展开规制。[方法/过程]通过解构AIGC介入知识生产的底层逻辑可知，生成式AI作用于“数据—信息—知识”这一知识层次演进路径，以及知识搜索与知识评估两大思维运作过程，使得知识生产中的人机协作关系呈现AI主导型、AI合作型和AI辅助型等多样化类型，不同人机协作关系类型下研究人员的学术失范责任有所区别。[结果/结论]在具体的责任规制方案上，传统的客观责任立场难以有效应对AIGC学术不端行为主体与责任主体之间的“身份错位”难题。对此，应当采取主观责任立场，根据研究人员之于知识生产的“参与度”和“贡献值”，为其设定独创性声明、透明度义务、禁止造假、观点溯源和事实审查等差异化的学术规范义务，通过相应义务违反性质和程度进一步评价研究人员的主观过错及其可谴责性，从而实现AIGC学术失范风险责任规制体系的合理建构。

[目的/意义]总体国家安全观迫切需要提升大数据安全能力，揭示大数据安全能力多重影响因素耦合下的多元路径，不仅有助于地区数据资源合理利用与管理，提升大数据协同安全能力，而且有助于构建国家安全保障体系。[方法/过程]基于TOED理论框架从技术层面、组织能力、环境因素、数据要素四方面构建大数据安全影响因素框架，以31个省（市、自治区）为研究对象，利用结构方程模型（PLS-SEM）和定性比较（QCA）相结合的方法，探寻各因素间的关系以及组态视角下的我国大数据安全能力路径。[结果/结论]技术层面、组织能力、环境因素、数据要素关系越紧密，大数据安全能力水平越高；信息基础设施、创新能力、数据治理与安全、经济水平、受教育
程度、数据资源建设和数据要素流通均无法单独成为实现大数据安全能力的必要条件，需要各个条件相互组合联动匹配；高大数据安全能力组态路径包括组织—数据均衡型、数据治理—要素流通型、数据资源建设主导型、数据要素流通主导型，非高大数据安全能力组态路径包括技术—环境—数据综合缺失型、数据—基础缺失型、技术—资源缺失型、技术缺失型；我国应该遵循总体国家安全观指导思想，从各地方的优势出发，结合各地区的组态视角，选择适合各地区大数据安全能力发展的路径。

[目的/意义]虚假自我披露行为能对受众认知、情感与决策产生直接且显著的消极影响，有必要探讨其认同机理与现实危机。[方法/过程]基于行为参与方期望回报类型，分析主体为追寻线上社会资本，如何利用数字化身给予受众拟态亲密感；受众为实现虚拟共生关系，如何执行情感劳动推动主体依赖；媒介为圈集平台私域流量，如何利用算法推荐干预受众信息接收来源，引导主体信息内容生产秩序，强化心理契约刺激主体内容生产体量。[结果/结论]针对主体认同混乱、受众情感演绎、环境假性共识等危机，宜从主体树立情境自我意识、受众维护情感表达边界、媒介贯彻信息分配正义三方面实现虚假自我披露危机消解。

[目的/意义]在厘清我国情报学理论历史发展进程的基础上，探寻新时代我国情报学理论现代化发展的两大维度。[方法/过程]以文献内容分析与自主理论构建为主要研究方法，以我国公开出版的部分优质情报学文献、治理理论文献、马克思主义经典著作及新时代党政决策部署文件等综合文献为支撑，分析情报学理论当前发展亟待补强的方面，并提出针对性发展对策。[结果/结论]我国情报学理论研究取得了相当显著的成果，但在本土适配性、思维模式构建、话语体系衔接、理论时代性与务实性方面亟需补强。可尝试以自主构建的治理概念体系与总体国家安全观理论体系下的塑造安全理念作为指引情报学理论现代化发展的两大维度，为其提供综合的理论科学性、时代性与权威性支撑，并进一步拓展情报学理论再生产视野，深化对情报实践的认知与研究。同时，还应推动情报学以独立专业建制为基础充分开展跨学科研究。

[目的/意义]在多模态信息资源日益丰富的背景下，跨模态信息组织方式对非遗信息资源序化存储与共享利用具有重要价值。文章提出一种基于图文数据的非遗跨模态知识图谱构建方法。[方法/过程]文章通过结合多模态信息抽取与知识图谱技术对非遗数字资源进行知识重组。首先，从非遗项目内容与模态维度设计非遗跨模态知识图谱模式层，为图文数据组织提供顶层设计；其次，分别讨论面向非遗领域的图像与文本资源的知识抽取方案，获取图文模态下的非遗知识，并验证知识抽取方法的有效性；最后，通过面向不同场景下的一系列跨模态知识链接方法抽取非遗图文实体间的跨模态关系。[结果/结论]以楚剧非遗项目为例，通过多数据源、多技术结合的方式构建楚剧跨模态知识图谱，验证了文章所提出构建方法的可行性，对非遗数字化建设具有一定参考价值。

[目的/意义]突发事件情境下，信息搜寻阻碍和信息不对称导致应急信息传播受阻。对突发事件情境下网络舆情信息摩擦评估与分析，进而为突发事件应急管理提供可参考的理论工具，对政府舆情治理能力提升具有重要意义。[方法/过程]基于信息经济学中的信息摩擦概念，从信息搜寻阻碍和信息不对称两个维度构建突发事件情境下网络舆情信息摩擦评估指标体系，利用熵权法对不同主题时段的信息摩擦进行评估和排序。基于Krus⁃kal-Wallis非参数检验对不同生命周期和主题类型的网络舆情信息摩擦进行比较分析。基于公众角度对应急处置效果进行测度，通过相关性分析、构建应急处置效果预测模型和SHAP模型探究信息摩擦对应急处置效果的影响机制。[结果/结论]研究建立了网络舆情信息摩擦的量化标准，分析发现不同生命周期和主题类型信息摩擦存在显著差异，起始期和爆发期信息摩擦较高，调查问责类和情绪表达类主题信息摩擦较高。信息摩擦与应急处置效果之间存在显著负相关关系，信息搜寻阻碍相较于信息不对称对应急处置效果的影响更大。

[目的/意义]为有效应对多元化、隐蔽式、高强度、大规模、高持续的网络空间安全威胁，必须构建一体化、全方位、智能化的网络空间安全情报服务架构。[方法/过程]文章以改进型霍尔模型为分析框架，遵循网络空间安全为中心和安全情报服务化的思想，详细刻画网络空间安全情报服务架构，深入透视其运行机理。[结果/结论]网络空间安全情报服务架构由流程子模块、逻辑子模块、认知子模块三部分组成，其中服务流程面向网络空间安全感知、网络空间安全判断、网络空间安全执行三类需求，服务工作体现了“攻击场景溯源-事件关联识别-危机应对升级”的运行逻辑，服务认知主要体现在价值共识、技术支撑、能力保障三个方面。网络空间安全情报服务架构的构建可为我国网络空间安全保障体系中的情报服务工作提供参考。

[目的/意义]当前研究对于生成式人工智能训练数据的治理问题关注较少。然而，训练数据的生命周期中存在着诸多不容忽视的风险，亟需有效的治理。[方法/过程]文章在论证了训练数据是生成式人工智能核心驱动力的基础上，使用数据生命周期的理论模型，全面归纳了训练数据生命周期中可能出现的风险样态。然后，从训练数据自身特性、生态性因素与生成式人工智能开发者操作性因素等角度分析了相关风险的成因。[结果/结论]数据本身的碎片化特性与偏见性是风险发生的起点；数据的生态失衡是风险发生的外部成因；同时，“黑箱”中的训练数据、偏差的数据标注与懈怠的数据脱敏则是风险发生的内在成因。由此，针对训练数据的特性，可以借助“可怜圆点”的框架，为其构建一个综合法律、市场、社群规范以及架构的风险治理方案。

[目的/意义]生成式人工智能的迅速发展推动用户交互行为与思维模式的变革。文章关注不同层次认知复杂度的任务下，用户与生成式人工智能的交互行为及其对系统表现评价的差异。[方法/过程]采用用户实验法，通过Kruskal-Wallis检验探究任务认知层次对用户交互行为及对系统评价的差异，通过主题分析法对用户评价生成式人工智能的新指标进行归纳。[结果/结论]在交互行为方面，用户在不同认知层次的任务完成中信息使用的时长几乎是不变的，变化的一直是信息获取的时长；评估创造类任务花费时间最多，提问与问答轮次最多，平均回答长度最短；应用分析类任务的回答中，总复制比低于记忆理解与评估创造类任务。在对系统的评价方面，评估创造类任务总体表现最差。在新评价指标方面，文章归纳出完整程度、一致程度等6大类、17小类新指标。文章在理论层面补充了以用户为中心的生成式人工智能评价指标，在实践层面有助于相关智能系统了解用户在不同任务类型下的行为特质，更有针对性地提供信息服务。

[目的/意义]以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术能够参与知识生产、创造数据价值，这有益于推动知识生产主体的多元化，增强产出成果的个性化、多样化，推动数据信息的流通、共享，实现生产结构的协同化。对这一过程中的实践机理与法治机制的探讨具有必要性，能够为该过程的有效实施提供足够的制度保障。[方法/过程]论证ChatGPT参与知识生产的法治机制的前提在于明确其可能带来的问题隐患，ChatGPT参与知识生产可能弱化人类作为主体的创造性、自主性，消解相关内容的真实性、影响数据基本价值，破坏原有知识生产环境的同时干扰人类对知识传播秩序的有效把控，甚至危害主流意识形态的主导地位。[结果/结论]需要建立ChatGPT参与知识生产的体系性法治机制，在遵循价值理性原则的基础上，建立法律规范体系，完善全过程行政监管与司法救济手段，形成社会各主体共同参与的协同治理格局。

[目的/意义]失真健康信息极具流行性和破坏性，仅靠算法和专家甄别已经难以完全应对社交媒体中日益严重的失真健康信息问题。个体主动验证信息被证明是打击失真健康信息的有效举措，研究如何提升社交媒体用户分享前验证健康信息的积极性意义重大。[方法/过程]基于计划行为理论构建研究模型，探索社交媒体中用户分享前验证意向的影响因素，通过调查样本，对文中提出的模型进行实证检验。[结果/结论]社交媒体用户的分享前验证意向显著受到五种因素的正面促进作用。具体而言，健康信息验证能力的提升与意识的增强共同增强了用户的感知行为控制；同时，意识的提升、讨论异质性偏好以及第三人称感知的增强均对用户的态度产生了积极影响；此外，感知社会支持的增强也强化了主观规范。进一步分析表明，感知行为控制、态度及主观规范三者协同作用，显著提升了用户的分享前验证意向。但是，感知信息过载会负向调节感知行为控制和分享前验证意向之间的关联。研究结果加深了对用户健康信息验证行为的理解，并为各方开展失真健康信息治理提供新的见解。

[目的/意义]短视频已逐渐成为公众获取信息的主要方式之一。短视频平台中各类信息在用户间传播扩散，其中不乏大量虚假信息被用户采纳或分享，危害用户并扰乱网络信息环境。探索虚假短视频传播的影响因素，对虚假短视频治理和网络信息生态优化具有重要意义。[方法/过程]基于感知-情感-意向（Cognition-Affect-Conation，CAC）模型与精细加工可能性（Elaboration Likelihood Model，ELM）模型构建理论模型，以用户情绪为中介，以内容相关度为调节变量，通过抖音平台采集1007条有效虚假短视频数据，采用文本情感倾向分析、图像识别等技术提取虚假短视频的图像、音频与文本情感，探究虚假短视频内容情感对用户情绪及短视频传播效果的影响。[结果/结论]虚假短视频图像、音频与文本情感在不同程度上显著正向影响用户情绪，作者头像、背景音乐对用户情绪的影响不显著。用户情绪显著负向影响虚假短视频传播效果，在虚假短视频内容情感与其传播效果间具有部分中介作用。内容相关度显著调节用户情绪对虚假短视频传播效果的影响。

[目的/意义］克服“时间盲区”，探索时间维度下提升政府数据开放（Open Government Data，OGD）平台利用水平的多因素联动效应，以期为政府数据开放相关研究提供一定理论贡献和实践价值。［方法/过程］使用动态QCA方法，基于29个市级平台的面板数据（2019-2023年），分析地方政府数据开放平台利用水平在时间轴上的变化趋势，识别考虑空间和时间双重因素的条件组态。［结果/结论］不存在影响OGD平台利用水平的必要非充分条件，平台利用水平的高低受到多个因素的共同作用，而非单一因素控制；在条件组合的充分性分析中，存在3条组态路径：财政扶持下平台与数据资源建设驱动型、政府主导下平台建设与公众需求驱动型、政府主导下平台与数据资源建设驱动型；数据平台建设水平是促成OGD平台高利用水平的核心因素；组态分析结果不存在明显的时间效应，但存在一定程度的空间差异造成的案例效应。

[目的/意义]数智赋能为区域知识创新提供了新的知识生成逻辑，不仅加速了系统内部的知识流动，也提高了区域间的知识耦合程度。探索数智赋能下知识生态系统新的演化逻辑与知识生成能力，能够提高我国的区域知识创新水平与知识生成能力。[方法/过程]根据耗散结构理论，将布鲁塞尔模型转译后应用于数智化知识生态系统，分析数智化知识生态系统的演化过程。之后提出数智赋能下区域的数智赋能水平-知识管理能力指标，并利用数据进行实证分析以此得出相应结论。[结果/结论]知识生态系统在数智赋能下具备新的耗散稳态特征，同时在数智技术的推动下，知识生态系统的构成、演化与知识生成能力都发生了明显改变。

[目的/意义]以助力我国哲学社会科学自主知识体系构建为导向的哲学社会科学预印本平台，其建设与发展事关我国优秀文化的传承传播，旨在为我国哲学社会科学预印本平台提供发展思路，以应对其发展面临的诸多挑战。[方法/过程]通过网络调研法和比较分析法，对我国哲学社会科学预印本平台的发展现状、主要特点、主要问题与背后原因进行系统剖析，并提出高效推进我国哲学社会科学预印本平台发展的若干举措。[结果/结论]以高效协调发布速度与学术质量的矛盾为准则，提出引入审定预印本机制以有效协调发布速度与学术质量之间的矛盾、支持预印本关联科学数据出版以强化预印本关键论据可验证的说服力，以及提供注册式研究报告以推进哲学社会科学预印本平台在开放科学环境下媒介完整性布局等关键举措，力求为现阶段高效推进我国哲学社会科学预印本平台发展提供可行的决策考。

[目的/意义]从行动者网络理论的基本要素与转译过程出发，围绕各场景分析智慧养老数据驱动模式，有助于深入了解数据驱动智慧养老服务的基础架构，掌握数据驱动策略，以持续推动智慧养老的发展。[方法/过程]以行动者网络理论为框架，结合数据价值链模型以及服务场景概念，分析数据驱动智慧养老服务的基础架构，并从场景的物理空间、交互空间以及数据空间三方面出发，结合文献分析、调研访谈以及国内外实践经验归纳，对数据驱动智慧养老服务的逻辑路径进行场景化解构。[结果/结论]智慧养老行动者网络的基本要素与转译过程展现了数据驱动智慧养老服务的基础架构与逻辑路径。其中，智慧养老行动者网络的基本要素强调以多维交互的服务场景、结构化的数据活动以及异质耦合的行动者作为数据驱动智慧养老服务的基础架构；智慧养老行动者网络的转译过程关注数据驱动智慧养老服务的逻辑路径，以产业对接、平台赋能以及数据增效为目的，围绕服务集成
者、服务提供者、服务需求者及其所参与的数据采集、组织、流通以及利用等活动，通过问题识别、利益赋予、主体
吸纳以及目标动员等流程实现数据对智慧养老服务的驱动。

[目的/意义]情报伦理框架是情报活动所应遵循的价值准则与伦理规范，是评价情报活动是否符合伦理准则的依据，揭示情报伦理框架的发展脉络与演变逻辑，能够为优化情报伦理框架提供理论基础。[方法/过程]以学术文献为中心，运用学术史方法历时性梳理情报伦理框架的发展脉络，分析其演变动力与逻辑。[结果/结论]情报伦理框架经历了朴素的情报不道德论、反恐时代的正义情报理论、大数据时代升级阶梯情报伦理框架三个主要发展阶段，形成了由“正当理由、合法授权、正当目的、比例原则、理性原则、目标相符”伦理准则构成的正义情报理论；情报伦理框架演变背后的底层逻辑是生存发展的安全利益同个人自由与隐私权益之间的权衡博弈，在众多驱动因素中安全形势、威胁感知、新兴技术三大因素的影响最为直接深刻。

[目的/意义]管理文化遗产中的感官信息资源、打造文化遗产的感官交互体验是数智时代文化遗产保护和活化的重要路径。相较于视觉和听觉，嗅觉是一个尚未得到充分重视的感官维度，在文化遗产活化中进行气味信息的揭示进而实现文化遗产气味景观的数字营造是一项具有重要意义的值得探索的前沿研究。[方法/过程]文章在充分的文献调研的基础之上，使用跨学科的理论、方法和视角，提出文化遗产气味景观及其信息揭示和数字营造等核心概念，进而围绕这些概念搭建了以信息资源管理一级学科为依托的文化遗产中气味景观的信息揭示和数字营造的整体框架。[结果/结论]该框架以文化遗产的活化为战略背景，以气味信息资源及其管理为中心，以数字化为主线，由数字化准备（信息揭示）和数字化实现（数字营造）两个阶段，以及气味信息采集、气味信息组织、气味信息呈现、气味信息基础性应用、气味信息综合性应用五个环节组成。对应框架中的两个阶段，文章进一步阐述了文化遗产的气味信息表示和气味信息交互两个关键问题，并梳理了解决问题的跨学科方法体系。

[目的/意义]生成式AI情景下，在线知识社区（OKC）引入大量嵌入AI算法的机器人，为OKC发展何种人机协作模式以更好地提升知识社会建构绩效提出了新的挑战。[方法/过程]收集Wikipedia中包含136位人类用户和48个机器人用户的3个典型词条的人机协作网络日志数据，采用扎根理论进行多案例分析。[结果/结论]文章提出了生成式AI情景下的OKC人机协作知识社会建构模型，揭示了其中的人机协作知识社会建构机理，阐述了人机协作任务中固有的三种基本任务依赖关系（流型、整合型和共享型）和任务执行所需的人机团队资源如何影响自动化辅助和增强辅助两种人机协作模式的形成，以及这两种人机协作模式对知识社会建构绩效的重要影响作用。研究从人机协作视角丰富和发展了协调理论和社会建构主义理论，为生成式AI情景下的人类协作策略和知识社会建构绩效提升策略提供有益指导。

[目的/意义]面向国家战略的情报人才培养链，有助于重构情报人才培养模式，推动情报人才培养与国家战略的同频共振，更好满足国家战略对情报人才的需求。[方法/过程]首先，梳理了国家战略的含义，并界定情报人才培养链的基本含义与关键环节；其次，分析了面向国家战略的情报人才培养链的基本逻辑；接着，从主体维度、客体维度和内容维度构建了面向国家战略的情报人才培养链的理论框架；最终，针对国家战略实施的不同层次，建立从本科生、研究生再到领军人才的完整人才培养链。[结果/结论]面向国家战略的情报人才培养链，实质上是各个主体赋能、助力国家战略的共生链，是培养客体顺应国家战略发展而不断深造拓展形成的人才供应链，是情报学专业知识能力与国家战略适配的学习链。从本科生、研究生再到领军人才的情报人才培养链，不仅仅是情报教育质量不断提升的过程，也是一个不断适应、契合和满足国家战略需求的过程。

[目的/意义]提出智慧养老数据资源体系总体架构，为构建智慧养老数据资源体系提供理论框架和方向指导。[方法/过程]基于总体架构思想，明确智慧养老数据资源体系愿景目标，以信息生态理论为基础搭建智慧养老数据资源体系基本框架，并从多元主体关系、数据要素化过程、数据服务应用场景以及全过程集成保障四要素出发，对各要素关注的重点及相互关系进行探索。[结果/结论]智慧养老数据资源体系是以健康中国战略和数字中国战略为导向，由多元主体、数据资源、服务应用和集成保障四要素构成的数据生态系统。其在建设和实践中还存在诸多问题，应重点关注以下四个方面：多主体协同的供需匹配、涉老数据的资源化建设、应用场景及服务的价值挖掘以及数据资源的集成化体系建设。