摘要：【目的/意义】针对数字经济中“大数据杀熟”行为严重损害消费者权益与市场公平的问题，聚焦信息透明与消费者教育两大治理策略，探索破解此现象的协同效能，以构建多方参与的公平数字市场。【方法/过程】基于信息不对称、公平及信息处理理论，采用两项2×2情境实验（美食套餐与酒店预订），检验信息透明度与消费者教育的交互作用对价格歧视感知的影响，并分析价格公平感知的中介效应。【结果/结论】结果显示，信息透明与消费者教育的交互作用显著增强消费者对价格歧视的感知，单独提升任一策略均能提高识别力，两者协同则效果更显著。价格公平感知在此交互影响中起部分中介作用，信息透明与消费者教育的提升可以增强消费者对定价程序的理解而提升公平感知，从而间接缓解其最终的负面判断。

摘要：【目的/意义】 以数字人文研究中日益凸显的可复现性问题为背景，系统分析数据复杂性、方法异质性与成果多模态化对研究可验证性带来的挑战，探讨学术期刊在制度规范与技术治理中的关键作用。 【方法/过程】 从数据、方法与成果3个层面梳理可复现性困境，在此基础上引入“守界—破界—守破平衡”的分析框架，结合数据出版、平台化协作、智能化赋能与人机协同机制，构建期刊推动可复现性的现实路径。 【结果/结论】 期刊应通过标准化数据采集与元数据规范、集中化平台管理、智能化质量控制和人机协同审稿机制，实现对研究全过程的透明化与可追溯管理。结论认为，学术期刊需在守护学术规范与推动出版创新之间实现动态平衡，逐步形成“数据—方法—出版”一体化生态，以提升数字人文研究的可信度、复现性与学术影响力，为构建开放、透明、可持续的学术出版体系提供制度支撑。

摘要：【目的/意义】在人工智能生成内容（AIGC）广泛应用和新医科学科交叉融合背景下，解析医学生对图书馆信息资源服务的实际需求，并基于需求分析对图书馆信息资源服务创新提出针对性建议，为医科院校图书馆开展以需求为导向的、基于AIGC的跨学科医学信息资源服务优化和创新等提供参考对策。【方法/过程】通过设计问卷调查并分析813位医学生对医科院校图书馆医学信息资源服务的需求，以及其获取与利用医学信息资源的现状和能力。【结果/结论】分析发现，在AIGC和新医科学科交叉融合背景下，不同年级医学生对医学信息资源服务的需求日益多元化，对跨学科资源整合与智能化服务需求迫切，但医科院校图书馆现有跨学科信息资源分散、智能化服务不足；同时，医学生信息资源检索、阅读、管理等信息资源获取和利用能力较弱，并且对AIGC等新兴技术的应用需求较高但认知不足。基于上述需求和问题，本研究提出利用AIGC优化和创新医科院校图书馆跨学科医学信息资源服务，并开展基于AIGC的多层次信息素养培训教育以提升医学生跨学科医学信息资源获取与利用的能力和效率。

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】 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】 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】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】 随着AI技术全面融入社会生活，AI素养已成为智能时代公众必备的基础性能力。通过系统梳理国内外AI素养测评实证研究的进展，为后续相关研究提供参考和借鉴。 【方法/过程】 遵循系统综述法，共筛选69篇国内外AI素养测评的实证研究作为分析样本，通过遍历文章内容的方式，统计样本文献的描述性特征，并从测评对象、测评维度、测评工具的开发与验证、影响因素及研究局限等方面进行系统梳理。 【结果/结论】 现有AI素养测评的对象主要包括社会公众、学生、教育工作者；测评的核心维度包括认知、应用、评估、伦理；测评流程涵盖样本选取和测评工具的开发与验证；AI素养水平会受到性别、年龄、国籍、教育背景等变量的影响；现有研究存在测评工具、测评样本、测评方式等方面的局限性，有待在未来研究中进一步完善。

摘要：[目的/意义] 旨在揭示图书馆智慧教育服务研究现状，明确其在智慧教育中的不可替代作用与价值实现路径，为图书馆精准对接教育需求、构建适配性服务场景提供参考。[方法/过程] 选取CNKI、万方及Web of Science数据库中相关中英文文献，运用文献计量学、科学知识图谱等方法，借助CiteSpace、VOSviewer等软件，从文献时序分布、机构—区域分布、关键词聚类、主题演化及国内外差异等维度开展可视化分析，重点梳理图书馆的作用维度与实践特征。[结果/结论] 研究发现，中英文研究差异折射出国内外在核心驱动机制、技术应用及价值导向的本质不同；高校图书馆是核心阵地，公共图书馆、专业图书馆可在终身学习、职业教育等场景发挥独特作用，形成多元供给体系。研究明确图书馆以“资源中枢、空间载体、素养阵地、生态枢纽”四维价值定位，提出未来应聚焦“资源智联—空间智融—服务智达—生态智治”核心目标，通过优化协作机制、深化技术融合、拓展实践场景、完善评价体系四大路径，推动图书馆智慧教育服务迭代升级，助力智慧教育生态高质量建设和图书馆智慧化转型快速发展。

摘要：【目的/意义】 在AI背景下，从知识化视角研究面向数字化转型的数智治理、破解数智治理难题的思路以及智慧型人才的培养具有重要的意义。 【方法/过程】 从知识化视角，基于治理与复杂系统思想，分析AI、数字化转型以及数智治理的知识化与知识深化的过程；揭示人与AI双主体双智力、AI的数智化双刃剑溢出性共生性特征，以及数智治理的要素、特征、优势与难题；针对难题归结为人的“端正认真实事求是”的态度、“人文素养学养修为以及学习体验洞悉与思维逻辑认知能力”的修养能力问题，进而分析知识、智力、灵性、认知与智慧的知识化升华过程，提出破解治理难题的智慧教育，培养智慧型人才的思路。 【结果/结论】 数字化转型以及数智治理需要拥有“端正认真实事求是”正确态度和深厚人文底蕴的有智慧的人才，通过高校、企业、城市治理以及个人修养，培养AI背景下数字化转型及其数智治理亟需的智慧型人才，为实现数字化转型支撑做实做大做优做强数字经济做出应有的贡献。

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】 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】 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] 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】探究边疆民族地区高校语境下，图书馆智慧知识服务赋能教师AI素养发展的内在机制，为破解教师数智化转型困境与拓展图书馆服务职能提供区域化视角与实践参考。【方法/过程】运用扎根理论，对30位广西边疆高校教师进行深度访谈，通过三级编码构建图书馆智慧知识服务共生机制模型。【结果/结论】研究构建一个前置条件、多维赋能与协同进化的赋能模型。教师的素养困境与图书馆的服务失配构成前置条件；图书馆继而通过技能、认知与伦理、文化与本地化、成果与治理4个相互耦合的赋能路径进行多维干预；最终驱动教师与图书馆关系实现协同进化，外显为焦虑→信任→融合→共建的行为路径，内在实现从单向支持到双向建构的根本转变。研究可以丰富智慧图书馆与教师发展的区域化理论，并为高校图书馆的在地化与协同化实践提供具体启示。

摘要：【目的/意义】 针对短视频舆论环境下的景区突发事件，探寻最有效的补救策略（道歉、整改、补偿），以修复公众信任并提升补救满意度。 【方法/过程】 采用在线实验法，设计4（道歉/整改/补偿/不补救）×2（高卷入度/低卷入度）的组间实验，以景区突发事件短视频为材料，检验不同策略在不同卷入度下对公众负面情绪及满意度的影响。 【结果/结论】 研究表明，补救策略中补偿效果最佳，整改次之，道歉最弱。有效的补救是通过降低公众负面情绪来提升满意度。公众卷入度起关键调节作用：高卷入度下，补偿是最佳策略；低卷入度下，整改与补偿在缓解负面情绪上效果相当。

摘要：【目的/意义】 面向领域大模型在专业化与高风险应用场景中对高质量数据支撑与可信运行的现实需求，系统探讨领域大模型数据基座的基本内涵、关键特征与系统化构建路径，旨在为推动可信人工智能的落地应用提供理论框架与方法支撑，为领域大模型数据基座的规范化建设与治理实践提供系统性参考。 【方法/过程】 在系统梳理相关文献的基础上，明确领域大模型数据基座的概念内涵、主要特征与构成要素，引入分层模块化架构理论，构建分层化的领域大模型数据基座模型框架，主要涵盖数据资源层、知识组织层、知识存储与语义索引层、模型层、算法层、应用层、治理与运行支撑层，以此刻画数据、知识与模型协同运行的整体机制。最后，采用基于公开证据的桌面研究与跨案例对照方法开展框架的情境化适用性论证。 【结果/结论】 跨领域对照显示，该框架能够解释不同领域参照系统在外部知识记忆接入、证据约束生成、合规审计输出链条上的共性机制，在此基础上，进一步凝练出数据契约、索引配置与评测基线等可复用方法要素，验证该框架在跨领域情境下的适用性与可迁移性。