摘要： [目的/意义] 探究社交媒体青年用户健康信息交互行为特征和内在规律，为社交媒体干预用户积极健康行为提供措施和方案。 [方法/过程] 通过收集访谈数据、日志文件、实验视频数据和小红书笔记数据，采用扎根理论和文本挖掘的数据分析方法，对社交媒体青年用户健康信息获取行为特征、健康信息质量评价逻辑和健康信息检索行为模式进行深入分析。同时，基于Engeström活动理论和Kuhlthau信息搜索过程模型，构建社交媒体青年用户健康信息检索行为模式活动模型。 [结果/结论] 社交媒体青年用户获取健康信息的来源呈现入主流与需求驱动的多元选择特点，健康信息内容的关注方式多为推荐触发的需求检索，关注类别为多元核心关注域；社交媒体青年用户健康信息质量评价路径遵循主体认知和客体感知的双路径，健康信息信任度判断依据为内容重合与评论共识的协同检验式信息评估，健康信息的评价方式为“少数服从多数”的群体共识。

摘要： [目的/意义] 旨在全面、深入地了解我国图书馆数字学术服务领域的研究动态和发展趋势，归纳总结数字学术服务的核心研究内容和关键问题，为提升图书馆在学术研究生态系统中的价值和贡献提供参考。 [方法/过程] 运用文献调查法对2021—2025年我国图书馆数字学术服务相关研究与科研生命周期进行映射及分析，从数字学术服务体系设计和实践路径两大维度对主要研究内容进行归纳。在此基础上，结合第五科研范式和智慧图书馆发展新阶段产生的新需求，进一步探讨图书馆数字学术服务未来的发展方向和重点关注领域。 [结果/结论] 我国图书馆数字学术服务体系主要从服务框架与服务策略两个层面实施策划；在实践路径方面则形成以咨询决策支持服务、科研数据服务、AI智能辅助服务、学术出版服务、数字人文服务以及图书馆针对需求开展的各类个性化服务为核心的数字学术服务集合。面向数据密集型、开放科学、智能技术辅助等科研新特点，图书馆应重点关注业界趋势预测与调研，践行“理论—实践—新理论”循环服务，重构图书馆核心能力与智能服务体系，精准布局与用户紧密相关的服务项目，以推动用户体验优化与图书馆服务的持续创新。

摘要：[目的/意义] 通过对虚拟数字人技术的应用场景分析，进一步挖掘其在科普和教学中的创新应用潜力，以期为数字教育和科普提供新的解决方案。[方法/过程] 系统梳理虚拟数字人的技术原理和关键技术，利用案例分析法探讨其在细分领域的前沿应用和实践研究，通过实证展示虚拟数字人在科普和教学领域的应用潜力。[结果/结论] 虚拟数字人作为新型媒介，可以引领科普内容的创新表达，并以其高度拟人化和互动性，实现更具沉浸感和参与度的教学体验。目前的挑战来自于图形和动画技术、语音特征深度学习技术、交互和智能技术、认知建模和学习算法、大语言模型LLM技术以及算力背后的核心技术。

摘要：[目的/意义] 直播电商用户购买行为研究对于直播电商的发展具有重要意义，有利于其对直播策略进行有针对性的调整与改进。[方法/过程]研究直播电商用户购买行为的影响因素，从主播能力、商品信息、用户属性、直播团队综合能力4个方面入手，构建直播电商用户购买行为影响因素的指标体系，并结合实例得出结论。通过发布问卷、专家咨询的方式对数据进行搜集，利用模糊综合评价法对各级指标进行初次评估，再利用层次分析法进行两两比较，构建矩阵，求得最终权重，精确分析用户购买行为的影响因素。[结果/结论]商品信息的可信度与展示的全面性是影响用户购买行为的第一大因素，依照更小的指标进行划分，影响最大的为商品质量、信息详细程度和线上口碑。其次为主播带货的专业能力。不同年龄段的用户，受不同社会身份主播的影响有较大差异，实时的评论互动更容易促进用户消费。网络购物在民众中的不断渗透使得观看直播电商的中老年用户群体逐渐扩大，具有强大的发展潜力。

摘要：[目的/意义] 旨在客观、科学地衡量学者的影响力，识别近10年国内科研成果丰富、学术影响力杰出的学者群体，引导中国学者将更多优秀成果首发在国内期刊。 [方法/过程] 主要采用文献计量学方法进行遴选和评价。单篇论文影响力采用论文引证标准化指数（Paper Citation Standardized Index，简称PCSI）作为评价指标，论文作者贡献权重分配采用优化后的调和分配法，在每位学者所有发文基础上计算“作者总PCSI”作为高被引学者的遴选指标。 [结果/结论] 遴选出“高被引学者TOP 1%”约3万人，“高被引学者TOP 5%”约8.9万人。这一研究成果首次实现对我国学者的全面定量评价，为学术界提供识别高端人才队伍的新视角，有利于激发学者持续创新，同时鼓励国内优秀科研成果回流。遴选结果显示：在学科分布上，人文社会科学领域中的应用经济学、教育学、工商管理、公共管理和农林经济管理等学科入选高被引学者人数最多，科技领域中的临床医学、中医学、电气工程、护理学和土木工程等学科入选高被引学者人数最多；在区域分布上，高被引学者数量最多的是北京、江苏、上海、广东和湖北等教育科研发达地区；在机构分布上，清华大学、北京大学、武汉大学、中国人民大学、北京师范大学是入选学者数量最多的5个机构。

摘要：[目的/意义] 探究社会支持情境下，用户与聊天机器人在能动与共生维度的感知人格匹配对亲密感的影响，为提升社会支持聊天机器人的服务质量与用户体验提供理论依据和实践指引。[方法/过程] 基于用户感知视角和社会交换理论，开展情景实验获取人格及用户体验数据，采用多项式回归与响应面分析方法探究用户能动人格与感知能力、共生人格与感知温暖的匹配对用户亲密感的影响机制。[结果/结论] 在不同维度的不同匹配类型下，用户人格与聊天机器人感知人格的不同组合方式对用户自我表露意愿的影响存在显著差异；用户对聊天机器人的感知能力与感知温暖是影响用户自我表露意愿的关键因素；用户自我表露意愿在人智感知人格匹配与亲密感的关系中发挥中介作用。研究揭示人格匹配对人智交互用户体验的影响实质，证实自我表露意愿在人机关系建立与发展中的重要作用，为社会支持聊天机器人的设计方案提供指导建议。

摘要：[目的/意义] 针对个人知识管理，提供一种学习难度适中、功能齐全、安全可靠的个人知识管理工具，以期提升个人或团队知识管理水平。[方法/过程] 首先，构建个人知识实践框架，并提出获取知识、整理知识、吸收知识和应用知识个人知识管理4项基本过程以及理想的个人知识管理工具应满足的主要功能需求。然后，介绍使用Zotero满足在获取知识、整理知识、吸收知识和应用知识阶段中的主要需求，包括获取网页信息、构建知识网络体系等，并介绍辅助翻译技术、AI技术在Zotero中的使用方法。最后，总结使用Zotero时应注意的问题，即需要遵守保密要求，重视元数据的完整性，定期回顾整理。[结果/结论] Zotero满足个人知识管理全过程需要，能够极大提高知识管理效率，适合作为个人的知识管理工具，应积极进行推广和应用。

摘要：[目的/意义] 利用AI生成学术期刊论文内容的特征，构建多维度的特征分析框架，对于辨识稿件中不当使用AIGC的行为，解决期刊审稿复杂化的难题以及维护学术出版的质量与公信力具有重要意义。 [方法/过程] 从引文、数据、观点和结论、结构框架、逻辑关系、内容一致性、概念阐释和语言表达8个维度切入，深入分析不同AIGC值的期刊论文，揭示AI生成期刊论文内容的显性与隐性特征，结合AIGC-CHECK系统检测结果与AI生成稿件特征规律，双重验证其在审稿中的实用效果。在此基础上，构建快速筛查、深度验证和综合应对3个层面的应对策略。 [结果/结论] 相较于仅单纯依靠系统检测或仅凭借审稿经验，“双重验证法”能够更有效应对不当使用AIGC的行为，弥补单一审核手段的局限，为辅助提高审稿效率和出版质量提供实践价值。

摘要：[目的/意义]分析学术研究中使用AIGC工具可能存在的风险，对规避风险的策略展开研究，为科研人员合规使用AIGC工具提供参考和借鉴。[方法/过程]梳理国内外学术领域有关AIGC应用的政策规定，归纳分析使用AIGC的主要风险，结合科研人员的学术研究过程，提出规避风险的策略以及在不同阶段使用AIGC的可行性建议。[结果/结论]科研人员使用AIGC工具面对的风险主要集中在输入内容的安全性、输出结果的可靠性、学术伦理风险以及潜在法律风险。科研人员应提高风险意识，理解政策规定，明确不同研究阶段和场景的使用边界，规范使用行为，以确保AIGC工具在学术研究中发挥积极作用。

摘要：[目的/意义] 分析我国国家层面发布的科学数据政策文本，描述国家层面政策部署特征，以期更好地把握科学数据政策的发展趋势，为我国科学数据相关政策的制定提供重要参考。[方法/过程] 构建“政策工具—政策主体—数据生命周期”三维立体分析框架（即X维度、Y维度和Z维度），运用内容分析法与政策文本计量法对我国2005—2022年国家层面发布的106份科学数据政策进行解构和量化分析。[结果/结论] 在政策工具维度基本形成“权威工具+能力建设工具”的分布模式；国务院、科技部、人民代表大会作为主要政策主体对科学数据统一规划和管理；政策致力于推动数据利用和共享，同时也在加大对科学数据发展的基本能力建设的投入。需要注意的是：激励工具、象征及劝诫工具缺位比较严重，且政策工具内部结构不够均衡；国务院、科技部、人民代表大会在科学数据管理方面负担较重；目前政策对数据获取、数据处理阶段的部署较少。建议适当增加激励工具和象征及劝诫工具的使用占比，优化各类型政策工具内部结构，切实简政放权，合理调节政策主体压力，加强科学数据全生命周期管理。

摘要：[目的/意义] 旨在了解“破五唯”导向下我国高校科研成果评价的实施现状，把握科研评价改革方向，促进高校学术生态健康发展。 [方法/过程] 采用政策文本编码的内容分析方法，对95份高校科研奖励政策文本进行解析，系统梳理不同类型科研成果的评价指标和标准，揭示高校科研成果评价的变革思路。 [结果/结论] 研究发现，高校科研成果主要包括获奖成果、学术论文、学术著作、技术产权类、智库咨询类5种，整体科研奖励制度存在重视程度不均衡、学科分类不充分、定性评价制度不健全等问题。在制度层面，需要完善非论著成果评价、专家评审、学科分类评价以及人机协同评价的相关规定，引导学者回归科学研究的本质。

摘要：[目的/意义] 分析大模型在知识管理领域的应用场景和挑战，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴，促进大模型在知识管理领域更加深入的应用，提高知识管理工具的使用体验。[方法/过程] 通过跟踪软硬件厂商、商业化产品、开源项目、学术研究和客户的实际使用体验等多方面的动态，总结和梳理人工智能大模型在知识管理领域的实际应用以及在应用过程中面临的问题与挑战。[结果/结论] 人工智能大模型已成为知识管理的有力工具，得到越来越多的实际应用，包括辅助撰写文档、自动生成文档摘要、使用自然语言检索信息、智能问答等。这些应用改变了传统知识管理的方式，使其更高效、智能化和用户友好。然而，大模型在知识管理领域的应用也面临着一些尚待解决的问题，如数据隐私保护、知识产权保护、知识污染、高成本、内容输出不稳定等。

摘要：[目的/意义] 研究为理解和预测老年人的技术持续使用意愿提供有价值的参考依据，有助于指导智慧养老技术设计与改进，并进一步提升用户体验。 [方法/过程] 采用元分析方法，对34篇定量研究文献进行综合分析，着重探讨影响老年人智慧养老技术持续使用意愿的14组关键变量关系，并借助调节效应检验剖析研究结果的异质性来源。 [结果/结论] 研究结果显示，社会影响、便利条件、满意度、感知有用性、感知易用性、信任以及参与度与智慧养老技术持续使用意愿呈显著正相关关系。感知风险与技术焦虑则与持续使用意愿呈负相关关系。样本性别构成、所属国家经济发展水平、技术类别和样本规模可以调节变量间相关性，造成研究结果间的差异。

摘要：[目的/意义] 对定性比较分析（QCA）与结构方程模型（SEM）两种方法进行应用比较分析，为学者选用合适方法研究图书情报领域中的问题提供有益参考，以提升本学科整体研究水平。 [方法/过程] 对QCA和SEM的原理、操作步骤和应用情况进行详尽阐述与对比分析，QCA主要是构建新理论和延伸已有理论，而SEM主要是验证完善已有理论；再分别运用QCA和SEM进行线上知识付费用户持续使用意愿的实证研究。 [结果/结论] 结果显示，两种方法在图书情报领域研究中各有优势与局限，均适合用于探究因果关系。但QCA适合分析图书情报领域内多元复杂关系，而SEM适用于分析变量间净效应关系，同时，SEM在处理潜在变量间较为简单因果关系时更具合理性。QCA在分析小样本数据方面更有优势，可以弥补结构方程仅适合分析大样本数据的局限性。随着混合研究方法的兴起，在图书情报领域，定性比较分析法和结构方程也可以互相合作互补，进一步完善验证研究结论。

摘要：[目的/意义]将信息茧房、回音室和过滤气泡三者进行结合研究，重点分析各自研究领域的不同和联系。[方法/过程]采用可视化的文献计量研究方法，广泛收集2006-2021年的国内外有关研究文献，对信息茧房、回音室和过滤气泡的研究脉络进行了梳理与对比分析，并设置群体极化作为辅助研究对象进行补充。[结果/结论]研究结果发现：①国内外学者普遍认为信息茧房、回音室和过滤气泡都会导致群体极化的产生，其中以信息茧房最为明显；②发文量方面国内多与国外，国内外相关研究可分为4个研究主题，且在具体细分领域二者之间有明显区别；③国内研究多集中于概念的界定以及带来的不良后果分析，研究方法多以定性研究为主，而国外研究则侧重于对以上三者产生的机理研究，研究方法多以定量研究为主；④国内外相关研究的未来发展趋势一致，即将情绪维度作为研究以上三者产生机理的一个重要研究对象。

摘要：[目的/意义] TPACK框架没有对知识的层次、知识的生成、转化过程等进行描述，本文构建TCP教师知识系统模型将更加全面地描述教师TPACK结构。[方法/过程] 在TPACK框架的基础上增加知识域、知识层次和知识关联度3个维度，构建立体的TCP教师知识系统模型，借鉴系统科学和知识学的原理进行思维演绎和推导，并用立体几何的形式分析系统中变量的关系。[结果/结论] 分析得出TPACK受TK、PK、CK的知识域、知识层次和知识关联度的影响而变化，知识域、知识层次和知识关联度的提高对整合TPACK起到促进作用，并提出4条促进教师TPACK整合的途径。

摘要： [目的/意义] 梳理主题模型在公共政策文本中的国内外应用现状有助于学习已有研究成果，为未来发展提供理论与实践支持。[方法/过程]采用文献计量分析法从时间趋势、机构分布、期刊分布等角度进行量化分析，详细归纳阐述应用现状；其次，通过关键词共现识别国内外主要研究方向并展开对比分析，总结主题模型应用在公共政策文本中存在的问题并提出未来展望。[结果/结论]公共政策文本分析中主题模型的应用整体呈增长态势，前景广阔。国内外研究起步时间相当，但国内研究在研究范围、研究深度、合作方式、研究方法等方面均需提升。此外，未来发展存在主题模型自身方法适用性问题和研究内容粒度问题，需进一步结合公共政策文本特征改进主题模型并细化研究力度。

摘要：[目的/意义] 对目前常见的多要素评价中指标权重的确定方法进行系统梳理，为相关研究人员在进行具体问题评价时的指标权重确定方法的合理选择提供参考。[方法/过程] 通过对几种常见的主观赋权法、客观赋权法以及主客观综合集成赋权法中具体确定指标权重方法的基本原理与思想、具体应用案例进行深入调研，分析总结其优缺点以及适用范围。[结果/结论] 迄今还没有一种完全通用和普适的指标权重确定方法，不同指标权重确定方法的原理与指导思想不同，因而其适用范围也有所差异，在进行实际问题评价时，要依据评估对象的特点合理选择赋权方法，以提高综合评价的准确性和有效性。

摘要：[目的/意义] 药用植物是中医药学的核心资源之一，加强药用植物信息组织与电子化利用，对中医药的传承与发展具有重要意义。[方法/过程] 首先构建药用植物知识图谱的模式层，然后对比《中国药典》一部、TCMID、PPBC、CTD等多个数据库，筛选出265种药用植物，整合多源异构数据，利用Neo4j构建多模态药用植物知识图谱。在此基础上，利用AC自动机进行用户问句实体识别，利用TextCNN完成问句意图识别，实现基于文本的智能回答功能；通过对比VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet等6个图像识别模型，优先选择EfficientNet-B3模型实现基于图像智能问答功能，并引入数据增强、标签平滑方法提升图像识别效率，最终利用Python语言PyQt库实现药用植物问答系统。[结果/结论] 构建一个包括药用植物及各植物药方、药材、化合物、图像的多模态知识图谱，包含340 772个实体和2 530 067条关系，基于此构建药用植物智能问答系统，可根据用户的自然语言提问和图片提问反馈查询结果，实验结果表明系统的图像识别准确率达到83.53%。