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學術報告:基于科技情報大數據的專家發現與科技分析

文章來源:科普所 作者: 馬冠中 張亞瓊 發布時間:2019-02-01 08:54

報告題目:基于科技情報大數據的專家發現與科技分析
報告摘要:如何從科技文獻中挖掘出研究者的專長進行研究者畫像、分析挖掘出科學研究的發展趨勢,是當前科技情報大數據研究的一個熱點。報告介紹了以研究者為中心的科技情報大數據挖掘系統AMiner.org,核心應用為用戶學術畫像。AMiner的技術內核可總結為三個關鍵詞:語義化(Semanticizing)—將非結構數據知識化;集成化(Linking)—鏈接異構數據,實現數據融合;智能化(Intelligence)—實現系統服務智能化。目前,AMiner已經運行了12年,有超過1億的學者信息,2億多出版論文。該系統可應用于專家發現、人才招聘、政府服務等多個方面,是人工智能與大數據技術在科技情報與人才戰略方面的重大研究與應用。
收獲與啟示
       報告為科普工作打開了新視角, 提供了推進科普工作的新方法,為解決科普工作中的具體問題提供了新方案。
       一是掌握基層科普信息,提高科普政策針對性。科普管理與政策制定有賴于基層科普情報的掌握。基于大數據對基層科普情況進行實時監控,能夠幫助我們全面、精準、及時地掌握基層科普信息,發現科普工作中的缺漏,有利于提升科普管理的效率,從而提高科普政策的針對性。
       二是把握科普人才需求,完善科普人才培養體系。科普專業人才培養需要建立完整的科普課程、教學、評價及師資培訓體系。基于大數據對科普信息來源、現狀及趨勢進行分析,能夠幫助我們有效建立科普人才,培養專家智庫,準確把握科普人才需求,有利于系統開發與持續完善科普人才培養體系。
       三是遵循科技傳播規律,提高科普作品質量。科普創作應當遵循科技傳播規律。基于大數據對當前科普信息的傳播狀況進行分析,能夠幫助我們發現科普應急需求,把握科普信息傳播途徑與方式,有利于提高科普作品的權威性、針對性與及時性。
       基于大數據對科普政策實施、科普人才培養、科普信息傳播的過程與效果進行分析,能夠幫助我們更加深入地理解科普政策起效機制、科普人才成長模式,以及科技傳播規律,有利于為科普實踐工作、全面提升公民科學素質提供理論支撐。



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