当期目录
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单位：包头师范学院图书馆学系 包头 014030关键词：人智协同, 公共图书馆短视频, 热点性识别, 文本编码, 时间回溯, 信息传播摘要：目的/意义 针对公共图书馆短视频研究中标题热点性主要依赖经验判断、热点资源难以稳定识别和复核的问题，利用大语言模型对样本信息进行时间回溯，构建并验证人智协同的短视频标题热点性编码体系，考察不同热点资源类型与用户互动表现之间的关联，为公共图书馆短视频内容诊断和传播优化提供可复核的分析工具和结果启示。 方法/过程 以2021—2025年全国公共图书馆抖音账号发布的2 621条热门短视频标题为样本，采用内容分析法，通过“理论演绎—预编码—大语言模型辅助初筛—人工复核—规则回写”，将标题热点性操作化为热点状态、热点资源类型和空间指向3个维度，形成A-H-S编码体系，并通过内容效度检验、编码者间信度与模型稳定性检验、互动指标关联检验，对编码体系的可靠性与适用性进行验证。 结果/结论 研究形成由A类热点状态、H类热点资源类型和S类空间指向构成的A-H-S编码体系并能较为稳定地识别公共图书馆短视频标题中的热点资源。不同热点资源呈现差异化互动特征，公共图书馆可结合传播目标，合理搭配标题热点资源配置。研究可以拓展公共图书馆热门短视频传播研究的分析方法，并为大语言模型辅助图书馆文本编码提供可复核的人智协同路径。
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单位：山东理工大学信息管理学院 淄博 255000关键词：人工智能, 知识管理, 知识转移, 隐性知识, 人—AI协作, SECI模型摘要：［目的/意义］ 随着人工智能持续嵌入组织工作流程，知识转移正由传统“人—人”互动转向“人—AI—人”的混合协同过程。传统以人为中心的知识转移模式常受认知负荷、信息过载、共享动机不足和隐性知识流失等因素制约，难以充分支撑组织知识资产保存、组织记忆延续和流程创新。因此，本文从知识管理视角构建AI介导知识转移的理论框架，解释AI作为主动性社会技术中介对组织知识捕获、共享、理解与复用过程的重构作用。 ［方法/过程］ 采用文献综述与理论整合方法，基于社会技术系统理论、SECI知识创造模型和能力—动机—机会框架，梳理AI介入知识转移的过程路径、角色重构与运行边界。 ［结果/结论］ 研究指出，AI主要通过知识捕获与编码、匹配与推荐、翻译与适配、整合与复用4个环节，提升知识可达性、可理解性和可复用性，并推动知识工作者承担AI编排与知识守护两类互补性功能角色。由此，进一步提出双元角色重构模型，并从知识管理视角揭示AI介入知识转移的社会技术重构逻辑，为组织构建人机协同知识管理体系、保存组织记忆并推动持续流程创新提供理论参考。
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单位：1. 华中师范大学信息管理学院 武汉 430079
2. 湖北省数据治理与智能决策研究中心 武汉 430079关键词：行动者网络理论, 可信数据空间, 数模协同, 信任重构, 转译机制摘要：［目的/意义］ 可信数据空间在支撑跨主体数据流通与智能服务供给的过程中，面临数据资源异构、算法模型不透明及主体协同信任不足等问题。针对这些问题，探讨可信数据空间中的数模协同转译机制与信任重构过程，为可信数据空间的数据安全流通与持续运行提供理论支撑。 ［方法/过程］ 引入行动者网络理论（ANT），依据广义对称性原则，将技术开发者、平台运营方、政策制定者等人类行动者，以及数据资源、算法模型、计算基础设施等非人类行动者纳入同一分析框架，识别可信数据空间数模协同过程中的关键异质行动者及其黑箱节点，并沿着问题呈现、利益赋予、征召与动员的转译链条，对数模协同转译机制及信任重构过程进行理论分析。 ［结果/结论］ 识别可信数据空间数模协同中的黑箱障碍，主要包括数据流通信任缺失、算法运行不透明以及数据与模型本体异质性等问题，并揭示3类障碍在协同过程中的相互作用关系；构建由问题呈现、利益赋予、征召与动员构成的转译链条；阐释可信数据空间的数模协同并非数据与模型的简单耦合，而是异质行动者通过持续转译形成可执行、可追溯的协同秩序，并推动信任重构的过程。
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单位：1. 中国科学院文献情报中心 北京 100190
2. 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系 北京 100190关键词：内容社交平台, 学术交流, 主题特征摘要：[目的/意义] 当前学术交流行为已拓展到线上多场景互动，知乎、小红书等内容社交平台凭借庞大的用户基数与海量话题，正成为学术交流的“新场域”。研究内容社交平台上的学术交流主题特征，有助于优化平台学术交流功能、提升用户学术信息素养，促进更多用户开展高质量学术交流，进而加速科研创新与知识传播。 [方法/过程] 首先，基于S-O-R理论构建内容社交平台学术交流行为研究框架；其次，利用python爬虫技术采集2020年1月—2025年10月知乎相关学术话题及小红书学术类标签下的互动评论文本，经筛选、去重、同义词合并等预处理后，运用jieba分词与停用词过滤进行文本处理，并基于大连理工大学情感词汇本体库开展情感分类；最后，采用BERTopic主题模型挖掘主题特征，并对内容社交平台的学术交流行为进行深入分析。 [结果/结论] 已有大量用户选择在社交平台评论区开展学术交流与互动。基于S-O-R理论构建的用户行为特征主题模型可有效揭示用户在非正式学术交流中的核心需求。研究结果显示，学术类主题主要集中在文献阅读与科研实践、学术心理与情感共鸣、学术社交与职业发展、学科领域与机构交流等方面。上述结论可为社交平台优化学术交流功能、提升交流质量、引导健康学术生态提供实证依据。
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单位：上海工程技术大学管理学院 上海 201620关键词：生成式人工智能, 情感分析, 提示工程, 少样本学习摘要：[目的/意义] 针对传统情感分析方法在突发企业舆情场景中标注依赖重、隐晦情感识别弱、泛化能力不足的核心局限，探究生成式人工智能在少样本条件下实现企业舆情情感识别与声誉风险细分的可行性，为突发舆情监测预警提供方法支持。 [方法/过程] 以“始祖鸟喜马拉雅烟花事件”微博评论为实证数据，构建融合提示工程与上下文学习的单次推理—双任务输出生成式人工智能情感分析模型；采用双流程少样本示例构建方案，对结构化提示词与通用提示词开展严格对照实验，引入传统机器学习与深度学习基线模型进行横向对比，并通过双示例集稳健性检验验证实验可靠性。 [结果/结论] 三种生成式人工智能模型在本实验中整体性能均优于传统基线模型，其中Doubao-Seed-1.6在结构化提示词条件下整体准确率达84.22%，负向情感召回率为90.71%；结构化提示词在整体准确率与负向情感识别上均优于通用提示词，可在完成情感三分类的基础上同步输出四类核心及其他声誉风险标签，实验结果具备良好的可重复性与鲁棒性。该方法可在低标注依赖下实现情感分类与风险细分，为企业突发舆情的分级预警与精准危机响应提供数据支撑。
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单位：国防科技大学图书馆 长沙 410000关键词：知识流失, 零次信息, 高校图书馆, 讲座服务, SECI驱动, AI赋能摘要：[目的/意义] 高校图书馆讲座现场产生的口头论述、互动问答、读者反馈等知识资源，蕴含着丰富的隐性知识，却因缺乏有效的捕获与转化手段导致讲座知识随活动结束而流失，沦为“一次性事件”。为解决这一业务痛点，本文旨在探索一条以SECI知识创造螺旋为理论驱动、以AI技术为赋能工具的讲座知识全生命周期管理路径，提升高校图书馆的学术支持与知识服务能力。 [方法/过程] 首先，梳理零次信息、SECI知识创造模型及AI赋能技术的研究现状，识别现有研究在讲座知识管理整合框架方面的缺口与理论整合契机。其次，以SECI知识创造螺旋为核心理论框架，以AI技术为赋能手段，构建覆盖讲座知识从产生、捕获、转化、整合到应用全生命周期的管理路径。最后，以某高校图书馆“信息与人类文明”主题讲座为模拟场景，逐阶段推演AI技术在SECI各环节中的具体应用，验证该路径在隐性知识激发、知识显性化、跨文档知识融合及个性化知识内化等关键环节的可行性。 [结果/结论] 研究表明，SECI驱动与AI赋能的知识管理路径能够有效将传统管理模式下易流失、难关联、不闭环的讲座知识，转化为可持续积累、动态关联的知识资产。
