摘要：【目的/意义】 技术预测是与未来技术发展趋势和技术创新相关的研究，识别当前技术预测领域的研究热点与前沿趋势，可以为企业和组织的技术创新提供指引，帮助其把握机遇，规避风险。 【方法/过程】 以2001至2024年Web of Science和中国知网（CNKI）收录的技术预测相关文献为数据来源，综合运用知识图谱工具VOSviewer和Citespace对文献特征、研究热点和前沿趋势进行分析。 【结果/结论】 研究表明：①国内外技术预测领域相关文献数量持续增长，核心期刊分布于情报学、管理学等学科领域。②国内作者群多以机构内合作为主，存在以师徒关系为基础的跨机构合作关系；国外跨机构合作活动较多，多以联合培养学者、高校访问学者为中介开展学术研究合作，中国学者成为国际技术预测领域的重要力量。③研究热点方面，国内聚焦于新兴技术与颠覆性技术研究、技术机会研究、技术预测方法研究；国外关注技术发展趋势研究、新兴技术评估与预测研究、技术融合与技术情报研究、技术机会发现与分析研究。④研究前沿方面，颠覆性技术和新兴技术的识别与预测、技术融合与技术创新研究、技术机会识别与发现方法的优化是国内技术预测领域的研究前沿；国外技术预测领域的研究前沿主要聚焦于技术预测方法的改进、技术机会的发现与分析。

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] 提出一种基于融合视角的技术领域知识发现的方法与流程，通过构建多能源技术融合知识图谱，重点解析能源协同利用、系统集成等融合特征，旨在为识别技术融合潜力提供新的方法论工具。 [方法/过程] 研究创新性地整合不同的专利技术分类体系，构建多能融合专利知识图谱，建立基于多元技术分类融合的领域知识组织体系。采用“自上而下”和“自下而上”相结合的方法构建概念模型，并以低碳能源技术领域为实证研究对象，系统分析低碳能源的多能融合趋势、融合信号以及多能源融合的潜力。 [结果/结论] 实证研究表明，领域知识图谱与计量指标的结合，有助于分析跨多个领域的融合发展态势，揭示多种低碳能源技术融合特征，还能聚焦特定领域挖掘多能融合潜力与技术演化路径，为低碳能源多能融合技术发展规划与应用决策提供科学依据。

摘要：【目的/意义】 融合知识管理理论与物联网技术，构建智能化管理解决方案，为休闲渔业升级提供科技支撑，以推动海南海钓行业规范化与数字化转型。 【方法/过程】 基于HiTo智能手环实时数据采集与大数据分析技术，设计开发“德胜海途”综合管理信息服务平台，集成安全预警、资源调度、用户行为分析等功能模块，并通过案例实证、专家评估与仿真验证多轮优化系统效能。 【结果/结论】 基于HiTo智能手环的“德胜海途”综合管理信息服务平台可显著降低海钓事故率（降幅达35%），提升渔业资源配置效率（28%），增强用户活跃度（增长40%）。通过智能设备实时感知与动态分析，可以实现风险精准预警与资源智能分配，为休闲渔业数字化转型提供可复制的技术路径与管理范式。

摘要：【目的/意义】 通过促进隐性知识的显性化，推动虚拟品牌社区内部的知识创新，为企业创新注入强大动力。 【方法/过程】 以小米社区成员为研究对象，对访谈数据进行编码分析与关系梳理，结合刺激—机体—反应（SOR）理论，构建虚拟品牌社区成员隐性知识显性化的影响因素及作用路径模型，最后针对个人、社区、品牌3个维度提出促进策略。 【结果/结论】 社区成员的风险感知和收益考量是影响隐性知识显性化行为的直接因素；成员的自我效能、内在驱动力，社区内的成员参与、社区内容与传播机制、社区管理与生态，以及成员对品牌的情感认同和对产品创新的持续关注则通过影响社区成员的风险感知和收益考量间接影响隐性知识显性化结果。

摘要：【目的/意义】 事实核查是一种应对虚假信息传播的有效策略，探究事实核查类型中众包事实核查和AI事实核查及其融合对用户信息参与行为的影响，有利于社交媒体平台改进和优化虚假信息治理措施。 【方法/过程】 基于社交媒体平台真实数据，采用方差分析探究众包事实核查和AI事实核查对用户信息参与行为的影响，同时考虑来源可信度的调节作用。 【结果/结论】 实证结果表明，众包事实核查显著影响用户的信息参与行为，正向核查促进用户信息参与行为，负向核查遏制信息参与行为；AI事实核查正向影响用户的信息参与行为，且AI事实核查和众包事实核查融合正向影响用户的信息参与行为；来源可信度正向调节众包事实核查和信息参与行为的关系，也正向调节AI事实核查和信息参与行为的关系。研究结果揭示不同类型事实核查及其融合对用户信息参与行为的影响，为社交媒体平台充分利用群体智慧和AI智能进行虚假信息的事实核查和治理提供理论支持。

摘要：【目的/意义】 旨在全面把握图情领域数据治理的理论与实践前沿，构建系统化的认知框架，为相关政策制定、制度设计与战略规划实施提供有力的参照。 【方法/过程】 借助于CiteSpace与VOSviewer可视化工具，选择中国知网（CNKI）作为数据源，通过题录信息分析搭建领域研究框架、提取领域前沿热点、梳理领域发展演进。 【结果/结论】 我国图情领域数据治理研究文献呈现指数级增长趋势且可以被划分为两个阶段（2015—2019年与2020年至今），通过主题聚类归纳治理理论体系、治理技术体系、治理商业模式、治理实践方案和治理政策与法律法规5个主题，并对我国数据治理研究进行展望，为更好发挥“数据要素×”效用，推动国家治理体系现代化提供理论和实践参考。

摘要：【目的/意义】 针对传统数字资源保存方法存在的单点故障、隐私泄露及保存能力不足等问题，提出基于区块链与分布式存储的融合模型，以解决数据易篡改、权限管理低效和跨机构协作信任缺失等核心挑战。 【方法/过程】 设计分层架构模型，结合区块链存证元数据和IPFS分块存储文件，利用智能合约实现资源上传、权限控制与数据修复的自动化；通过AES加密保障隐私安全，并基于哈希冲突概率计算（4.26×10^-27）和容灾能力量化（文件年可恢复率99.99%）验证模型可靠性。 【结果/结论】 模型在数据不可篡改性、隐私保护（AES-256破解需3.68×10⁵¹年）和容灾能力上显著优于其他方法，适用于数字档案、医疗数据等高安全性场景。提出分层存储与数据去重压缩等策略，优化系统性能与成本。模块化设计降低开发复杂度，托管服务集成提升部署效率。研究表明，区块链与IPFS协同机制可以为数字资源保存提供可靠路径，未来需进一步平衡性能与成本以支持规模化应用。

摘要：【目的/意义】探究当代青年对传统文化数字化建模的态度，对文化遗产传播具有重要作用。【方法/过程】基于CAPS理论构建当代青年对传统文化数字化建模态度的研究框架，采集B站上用沙盒游戏Minecraft建造中式传统建筑相关高播放量视频的弹幕及评论（有效文本共计22 961条），并从词频分析、主题挖掘和情感分析三方面进行态度分析。【结果/结论】研究发现，当代青年对传统建筑和文化保持着一定的兴趣和认知；对传统建筑的美感和文化价值表示赞赏和认同，并对传统建筑的设计和创作技巧表现出一定的兴趣；当代青年近6成对用Minecraft传承传统建筑文化持有积极态度，表现出对历史文明的喜爱和对传统文化的自豪。可见，通过游戏形式来传承传统建筑文化能够吸引当代青年的关注和参与。

摘要：【目的/意义】 通过构建美术类本科生网络应用行为的模型，为艺术类高校了解和把握学生的网络应用行为提供依据，从而掌握学生网络动向，探索高校网络思政教育模式。 【方法/过程】 基于扎根理论，借助质性数据分析工具Nvivo12，对访谈文本进行开放式编码、主轴编码、选择性编码、理论饱和度检验等，构建出美术类本科生的网络应用行为模型。 【结果/结论】 该模型显示，在不同的网络和现实背景下，受到个人特质和现实因素的约束及影响，美术类本科生的网络应用行为呈现出相似的群体特征及差异化的行为目的和行为模式，模型共归纳提炼出表征层、环境层、目标层、行为层、延伸层和约束层等6个核心范畴和18个主范畴。结合所得的核心范畴，本研究进一步提出艺术类高校应从环境治理、目标引领、行为修正三个方面加强网络思政引领效能，为高校正确引导学生网络应用行为提供依据。

摘要：【目的/意义】运用BERTopic主题模型分析我国数据要素价值化领域的核心主题、演化路径与前沿动态，为深化理论探索和指导实践应用提供宏观视角与客观依据。【方法/过程】以中国知网（CNKI）2019年至今收录的1 735篇文献为样本，采用BERTopic主题建模方法展开研究。首先通过预训练语言模型构建语义嵌入空间，并结合UMAP降维与HDBSCAN密度聚类算法，初步生成语义相近的主题簇。在此基础上，采用c-TF-IDF进行关键词加权，继而引入时序分析方法，追踪研究主题的动态演变规律。【结果/结论】研究发现：①当前研究主题聚焦于“企业创新与数据要素市场培育”“数据基础制度与产业数字化转型”“要素市场化配置与体制改革”“数据交易制度与市场竞争机制”和“数据赋能生产率提升与监管平衡”五大主题；②数据要素价值化呈现多维度协同特征，并形成动态演进机制。

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】 聚焦于生成式人工智能，特别是ChatGPT的公众舆情动态，旨在探讨这一技术的背景、意义及其社会影响，分析公众对其接受度和舆论演化过程，为相关技术应用和社会治理提供理论支持。 【方法/过程】 分析2023年1月至2024年9月间的221 564条与生成式人工智能相关的微博数据。通过BERTopic模型提取核心主题，并结合关键词共现网络分析不同时期的讨论热点和舆情演化。 【结果/结论】 识别科技产业、教育与机器人、健康医疗等八大主题，并揭示公众讨论的演化路径：初期关注技术创新与潜力，中期探讨场景应用（如教育、医疗与金融），后期则转向数据隐私、安全与社会伦理等问题。关键词分析表明，“人工智能”“技术”等术语贯穿全周期，而“隐私”“安全”等后期高频词反映公众对技术潜在风险的关注。研究结果可以为生成式人工智能技术的社会效应提供深入理解，并为技术优化与政策治理提供理论支持。

摘要：【目的/意义】 开展用户视角的基层图书馆服务效能评价研究，有利于促进基层图书馆提升服务效能，实现高质量发展。 【方法/过程】 依据使用与满足理论，构建用户视角的基层图书馆服务效能“知晓—利用—满意”评价框架，参考已有成果设计一个简明的评价指标体系，运用问卷调查和访谈的方法收集用户意见，对指标体系进行优化，开展试验调查收集数据，计算指标值。 【结果/结论】 构建的评价框架和指标体系突出用户视角的服务效能评价，符合当前国际公共图书馆评价趋势，能够反映基层图书馆的真实水平和优劣之处，是对我国公共图书馆评估定级标准的补充。每年由区/县图书馆或委托第三方组织实施服务效能评价，有利于提高基层图书馆的知晓率、利用率和满意度，进而提高我国公共图书馆的整体服务效能，满足公众对图书馆界的期待。

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] 奖项信息学是学科信息学在科学奖项领域的应用研究方向。基于奖项信息学开展科学奖项的数据挖掘与知识发现研究，可以量化表征科学创新活动的演进规律。 [方法/过程] 在概述国际上科技奖项发展历程与奖项数据挖掘分析的研究价值的基础上，选择3项代表性科技领域国际权威奖项作为重点分析对象，进行系统地定量数据挖掘与科学演化规律测度。 [结果/结论] 实证分析发现，具有领域代表性的科学奖项普遍呈现出获奖国家机构集中化、获奖者老龄化、获奖时滞规律、创新峰值年龄中青年化、获奖者合作网络多样化、科学发现影响力演化等科学学特征或规律。

摘要：[目的/意义] 针对新媒体时代学术论文知识扩散渠道多样化、扩散范围日益扩大的现状，探讨评价学术论文知识扩散的效果及其影响因素的方法，有助于促进学术论文知识有效扩散，提升传播效果。 [方法/过程] 将正式载体和非正式载体产生的交流数据有机融合，构建多维度、多层面的学术论文知识扩散效果评价模型，以评价学术论文知识扩散效果，并基于此探究影响学术论文知识扩散效果的影响因素，提出促进学术论文知识扩散效果的策略，最后以生物芯片领域的高被引论文为例进行实证研究。 [结果/结论] 利用学术论文的知识扩散效果测度公式在一定程度上能遴选出知识扩散效果好的学术论文；探讨学术论文知识扩散效果的12种影响因素，研究发现，正式载体的显著影响因素有参考文献量和首次被引时间2个，非正式载体的显著影响因素有发表时间、第一作者h指数等7个，学术论文知识扩散的显著影响因素有发表时间、跨学科数等6个；提出提升学术论文知识扩散效果的4个策略。