【目的/意义】 《关于加快公共数据资源开发利用的意见》是中央层面首次对于公共数据资源开发利用出台的顶层设计，对其政策文本开展评估，能够分析当前公共数据资源工作的规划和部署，发现其中的不足并予以完善，为开发利用提供切实可行的制度保障。 【方法/过程】 文章首次将S-CAD方法系统地应用于公共数据资源开发利用政策评估，丰富了该政策领域的研究方法，对《意见》文本进行一致性、充要性、依赖性3个维度的评估，发现该政策具有较高的一致性，充要性上对于价值目标的实现也可起到助力作用，但依赖性上仍面临一些挑战，需要更加全面和合理地进行政策设计。 【结果/结论】 《意见》的出台为公共数据资源开发利用提供了政策指导，但仍有完善空间，特别是在部门协同、隐私保护等方面加强制度考量，并根据实际情况及时调整政策，确保公共数据资源开发利用工作有序推进，为经济社会高质量发展提供有力支撑。

【目的/意义】 情境叙事特征逐渐嵌入到政府开放数据中，在提升用户接受和采纳度的同时，数据的情境叙事特征能激发用户认知联接，存在识别出个人敏感信息的可能性，产生隐私风险，如何平衡数据效用与隐私风险是一个严峻的挑战。 【方法/过程】 基于关联理论、图式理论和S-O-R模型对用户认知联接过程进行剖析，据此构建隐私风险评估指标，采集政府开放数据设计对照实验开展评估，采用CRITIC法和模糊综合评价法进行数据处理与分析。 【结果/结论】 实验结果表明：情境叙事材料组的“数据关联和推理”“数据加工和解码”及“信息暗示和隐含”风险因素等级均为中等风险，且用户能推理出更多敏感信息，去叙事化材料组为较低风险，两组之间存在显著差异。情境叙事能增强用户认知联接，引发隐私风险，去叙事化可减弱隐私风险。最后从用户和政府开放数据平台层面提出了隐私风险消解策略。

【目的/意义】 研究立足服务生态系统价值共创视角，探讨在线医疗社区（Online Medical Community，简称OMC）平台、医生与患者三方主体的知识共享策略及其演化机制，旨在揭示多元主体协同促进OMC知识共享及其可持续发展的关键路径。 【方法/过程】 基于演化博弈理论，引入知识共享的收益、成本、信任与规制等变量构建平台—医生—患者三方演化博弈模型，探究不同主体参与知识共享的稳定策略，并运用Matlab进行数值仿真，分析不同因素对演化稳定策略的影响。 【结果/结论】 结果显示，医生、患者和平台参与知识共享的策略随交互关系动态调整，平台积极规制与医生、患者积极参与构成最优演化均衡点（1，1，1）。平台规制成本与收益、医生信任与额外收益、患者额外成本是影响不同主体知识共享意愿的关键因素，社区信任显著调节医生感知损失与其知识共享行为之间的关系。本研究为优化OMC知识共享机制、实现多方主体的价值共创提供理论依据与实践启示。

【目的/意义】 为有效识别并预测人工智能领域的新兴技术主题，本文构建一套面向未来的分析方法体系，旨在为科技政策制定、企业研发布局及资源配置提供数据驱动的支撑，提升前瞻性科技管理能力。 【方法/过程】 以人工智能相关专利数据为基础，运用BERTopic模型进行语义主题建模，构建涵盖新颖性、影响力与增长率的三维指标体系，从中识别具有发展潜力的技术主题。同时，引入改进型鲸鱼优化算法（IWOA）优化BiLSTM神经网络参数，实现对技术主题演化趋势的精确预测。 【结果/结论】 实证结果显示，BERTopic模型在主题一致性方面显著优于传统方法，所提取主题更具聚类精度与语义表达力；IWOA-BiLSTM在RMSE、MAPE、MAE等多项指标上均取得最佳预测性能，验证了该融合方法在新兴技术主题识别与趋势建模方面的有效性。研究成果可为科技战略制定提供可靠的定量依据。

【目的/意义】 研究聚焦用户生成内容（User-Generated Content，UGC）平台中抑郁倾向用户的参与行为，探讨其异质性特征和影响机制，旨在扩展用户行为领域的相关研究，并为UGC平台构建差异化用户关怀与运营机制提供实践参考。 【方法/过程】 研究结合机器学习和K-means聚类算法，细粒度识别UGC平台中抑郁倾向用户的异质性群体，并基于自我决定理论和技术接受模型，融合BERTopic主题模型，从个人、环境与技术3个维度系统分析其参与行为的差异化及其影响机制。 【结果/结论】 研究识别出3类的抑郁倾向用户：青少年抑郁表达型用户、求助表达型用户、情绪崩溃表达型用户。结果表明，个人因素中的情感需要和环境因素是推动这3类用户参与行为的主要动因，其中环境因素很大程度上促进了抑郁倾向用户的评论行为。此外，青少年抑郁表达型用户和情绪崩溃表达型用户还表现出较强的自我需求驱动特征，而求助表达型用户则展现出能力需求的倾向。

【目的/意义】 随着知识经济的深入发展与全球科技竞争格局的加速演变，高校在国家创新体系中扮演着日益关键的角色，尤其高水平研究型大学不仅是原始科学发现的策源地，也是技术革新的策动者和产业升级的驱动者。 【方法/过程】 为揭示高校在科技创新全流程中的功能定位，本文引入创新价值链模型，构建高校创新角色分析体系，系统梳理高校在创新过程中的核心职能（基础研究阶段的知识创新者，应用研究阶段的技术开发者，产品研究阶段的技术转让者和市场化阶段的学术创业者），并选取中国C9联盟高校与美国常春藤联盟高校作为典型样本展开实证分析。 【结果/结论】 结果发现，中美高校在各阶段扮演着不同但互补的关键角色：中国高校凭借快速增长的科研产出，正加速构建技术储备；美国高校则凭借高影响力成果和成熟的转化机制，持续引领原始创新与产业化效率。未来，通过吸收美国高校在政策引导、协同网络和激励机制上的经验，结合本土实践，中国高校有望进一步提升知识与技术产出质量与市场化深度，优化高校成果转化体系，为高质量发展提供更强支撑。