公共数据开放研究的主题热度演化趋势分析与预测

作     者：孙瑞英 吴泠茜 SUN Ruiying;WU Lingqian

作者机构：黑龙江大学信息管理学院 

出 版 物：《情报科学》 (Information Science)

年 卷 期：2024年第42卷第12期

页      面：214-225页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 1204[管理学-公共管理] 120401[管理学-行政管理] 03[法学] 120502[管理学-情报学] 0306[法学-公安学] 

基　　金：国家社会科学基金一般项目“突发公共事件衍生数据开放中个人隐私保护合规治理研究”(22BTQ071) 黑龙江省高等教育教学改革一般研究项目“新时期创新创业教育改革推动高校内涵发展的研究”(SJGY20210720) 

主　　题：公共数据开放 主题识别 BERTopic 研究主题 演化趋势 

摘      要：【目的/意义】公共数据开放是我国大数据发展过程中的首要任务，是为新时代赋能的重要研究领域之一。【方法/过程】利用深度学习模型BERTopic进行主题识别，分析国内外公共数据开放研究的主题分类、关联和分布，并分别对国内外热度上升放缓的研究主题和持续攀升的研究主题进行梳理，在此基础上进行未来的研究预测。【结果/结论】国内外研究在公共数据开放治理和实践阶段的研究呈现出热度上升放缓的趋势，而在公共数据开放建设阶段以及赋能阶段的研究热度持续攀升。相对国外热门研究主题，国内在“开放创新“公共数据再利用“数据质量等几个领域还缺少关注；本研究认为，围绕着公共数据开放用户的“公共数据开放需求“数据价值释放“建立统一数据市场等研究领域将成为热点研究主题。【创新/局限】本文对国内外公共数据开放研究的主题进行分析研究，有助于明晰公共数据开放研究主题的分布及热度演化趋势，但本文只针对研究主题对公共数据开放相关文献进行梳理和预测，后期可以进一步扩大至对研究方法、研究视角、研究领域等方面的梳理。