讲者1：重点实验室办公室主任。 主要从事信息处理、科学计量方面的研究，主持国家社科基金、教育部国家社科基金重大项目子课题、江苏省社科基金等项目，出版了著作 7 部，获得教育部第七届高等学校科学研究优秀成果奖二等奖等奖励。 那么今天我们非常荣幸地能够邀请邓教授，能够给我们分享他在知识服务和数据治理领域的一些精彩的观点。 邓老师，时间交给您，看我屏幕吗？ 可以的。 好的。
讲者2：谢谢安璐老师的这个介绍，能看到我的屏幕吧。
讲者1：可以，就是右上角也可以看到您的下一张幻灯片。 如果您方便就稍微调一下，我要这样也可以。
讲者2：感谢这个会议主办方的一个邀请，也谢谢安老师。 各位专家、各位听众就是很高兴，这个话题肯定要做一个分享。 前面实际上当老师给我发消息的时候，我都不知道这个会议主题是啥，因为我当时正好在封闭学习，所以说也是周末回来，临时赶快查了一些资料来做一些这个，做一个简单的交流啊。 啊因为这个最近这两年我正好在跟江苏省这个市场监管局下面的一个机构在合作，我们连续合作了三年，而且把合同已经签了五年，就是有这种好再帮他们做一些这种数据治理和这个有数据管理方面的一些工作。
讲者2：然后结合目前国内外的一些政策的话，就是说有一些这个自己的一些认识或者思考不一定全面，不一定对因为我现在看国内外文献看得比较少，主要是要做一些这种具体的一些业务。 今天主要想跟大家分享一下，就是近几年比较流行的这个数据治理到底是什么？ 它的概念的范围为什么我们要讲究这个数据治理目前面临的一些问题和发展方向，所以说我就用了近几年像疫情期间这个保安经常问了几句话是什么从哪来到哪去，给他做一个交流。 那么这个背景的话我们就不多说了，因为正好这个 11 月底的话，工信部连续发了三个文件，其中有一个就是十周五大数据产业发展规划这个文件的全文网当然也有很多的网站，专家做的点评我就不多展开了。 那么这当然提到的很多有关数据这个大数据产业的发展的问题，讲到这个数据要素市场的培养，在他的这个主要专栏任务里面大家可以看一看。 专栏一就是数据治理能力的提升行动。 这里面实际上就是把这个数据治理就放在大数据发展规划了一个非常重要的一位。 这也是我今天来讨论这个主题的一个原因。 这个全文我们就不展开介绍了。 那么首先我们来看一看数据助理它的一个概念在我们这个专业我们的图形专业的话，经常讲这个数据管理，这个信息管理，知识管理等等就是管理这个词我们是讲得比较多的。 那么这近几年的话讲就治理的话有接人可能有一些混淆，实际上到现在目前的位置的话也没有一个非常明确的到底是治理大还是管理大。
讲者2：所以说有有一些这个专家认为，数据管理是包含了数据治理的有人认为数据治理的层次更高，是处于一种战略定位的，它应该比这个数据管理要高。 这个我们就不多展开了，因为这个涉及到大家如何来定义数据治理和数据管理的问题。 那么这两个概念定义的话大家知道我们图形学过了很多定义，就是众说纷纭，包括我们信息管理这个概念对不对？ 你可以查我就几百种都有，还有广义的狭义的，所以很多我就不对比了，但是我罗列了一个应该算是比较权威的，就什么就是这种我们的国标34960，这个就是定义了什么数据治理和数据管理这两个概念，我们先不讨论他这个这两个概念是不是特别的科学或者特别的全面。
讲者2：但是从他的第一里面，我们可以来看出一些这个发展的关系。 比如说数据，这里他是指数据资源及其应用过程中相关管控活动绩效和风险管理的集合。 那么数据管理的话，它是数据资源获取控制价值提升的管理机会。 从我的理解来讲的话，从国标的定义来看，数据治理应该是高于数据管案例，因为数据推广案例它只是对数据资源本身的一个操作之类的，把数据治理的话很显然包含了一些外围的工作，包含了一些管理政策这个环境等等所以这是我所认为的一个数据治理的一个地位。 当然现在这个又有另外一个词，也有人在讨论数据管控国外也对应的一个词叫 data creation 实际上也没有一个很非常明确的一个专第又涉及到了很多这个跟你的划分问题。 实际上我们的学科经常就是管理学包括计算机有经常。 比较复杂了。 当然就是说从我们这个今天都会议主题的讲的话，我们讲研发工程服务是否有创意等等我们主要还是能够利用我们这个专业知识来解决一些奇妙工程一些知识服务的一些工工作有吗？ 包括这个数据处理这个数据清理很显然那是非常微观层面的一些概念就是说那个相关文献调研来看的话，大家可以看左边这个曲线是 cnki 的一个文件量，然后右边是 weblology 的一个我想想基本上可以看出来，这个研究的话大概都是在 10 年 2010 年之后 2010 年之后才比较热门。 所以有一些这个学者认为这个数据治理的话是从这个本世纪初就开始的。
讲者2：我不这么认为，我认为数据治理工作早就存在了，因为只要你涉及到数据工作，都是属于数据治理的范畴，只是说大家可能没有把这个概念给他拎出来，这是这个数据治理的一个概念的问题。
讲者2：我们现在要强调数据治理，在这个工信部的这个十四五的这个大数据规划里面，实际上前面也有一段话来。
讲者2：层面的话，Wiki层面是指一些单一的机构个体一些组织，他们在数据治理或者说在数据应用方面存在哪些问题呢？ 第一个就是重采集轻管理，就是他们会小方式把这个收集数据这样什么汇报的时候，他们经常汇报的时候说我要多少资源，我要多少数据，我要多少量，我要多少更新，但这些拿回来之后用不用怎么用这不是一个重要的话题。
讲者2：然后就是种数量。 刚才我们说的数量很多，但是质量不一定很齐全，因为他们汇报的时候只汇报多少条记录，他不会汇报这些记录有多少是可靠的。 还有一些这个机构的话就是说他，所谓重业务的，就是说他只是负责完成自己该完成的工作，但是他不会创新，特别是什么他不会帮其他的这个部门或者帮其他的机会来创新，这指向什么很多数据就 feed 的地方。 那么说中文层面的话，就是说近几年我们现在都在讲这个数据共享，数据生产要素，包括这个贵阳几年前成立的国内第一叫这个数据交易市场对吧？ 好像是我们给这个数据流通，这个数据治理创造了很多的机会。 但实际上我们去我们也调研了很多这个设计单位，包括贵阳的大数据交易市场。 整个现状，不是很乐观这个数据我们就我就不说了，因为我们去贵阳到处去市场去访问过的。
讲者2：那么这这些企业包括这些政府部门，它存在哪些问题呢？ 就是说我手上有很多数据，你需要让我贡献出去，可以你谁能保证我这个数据出去之后我不承担任何责任，那现在没有法律的规定，他也不知道数据该开放出去多少。 第二个就是说我们很多现在讲数据的话作为一种生产要素，那这个我们是要和价值像土地、人才，货币这个等等起来，我的价值怎么评估一条数据多少钱还是一个区域数据多少钱？ 对不对？ 你要是国有的数据随便送出去的，是否会涉及到国有资产流失的问题，所以这个目前还是缺乏很多的一些这个条款的这种来保障。
讲者2：第三个就是在数据采集的一些力度控制方面正好这个前天我参加一个项目评审，由我们南宁这个信息中心的一个新闻办的一个领导。 他给我举了一个个例子，他说我们做这个银行贷款做信用评估，一个企一个人的贷款的话，我肯定对他这个信用能力进行个评估。 我要知道他的很多背景，比如说我们他举个简单例子，你这个人成交不成交，他认为成交的就是你有家庭的，可能信用会好一点。 当然这地方我们不讨论这个单身与成交那个这个这个这个这个问题，他就举的这个例子。 然后他一说，那我肯定要知道他是否成交了对不对？ 好，我是不是只是采集一个他是否请假你可以人他说不一定，我可能还要看一看他取的他的爱人什么工作，他的爱人这个有什么样的一个背景啊？ 他是几婚的，他有几个小孩，他小孩上不上学等等。 那这个什么数据的维度力度就是一塌糊涂，这些数据有没有用呢？ 可能有用。 当然你想去采集的话很显然又很难，甚至有时候可能超出了一些。
讲者2：从这个宏观宏观层面来讲的话就是一个确权的问题，数据到底归谁所有。 比如说这个我某一个电商企业，我有你的用户的信息，那么这个用户的信息到底说你用户个人是我这个平台。 而且大家也知道我们的数据资源的话和其他的实体资源不一样，数据资源什么它是可以不限制低成本进行复制的。 这就涉及到什么？ 这个权利被所有权应用权，使用权很难加以控制很难加以控制那这个就涉及到很多安全问题和隐私问题。
讲者2：我不知道大家有没有注意到今天有一则新闻，这个滴滴集团就是我们打车这个滴滴打车宣布启动从美国退市的这个过程。 这很显然不是一个简单的企业行为。 大家这个如果前面知道这个滴滴上市的这个之前的一些这种情况的话，知道这肯定不是一个简单的市场行为。 这实际上可能还涉及到很多这个数据安全的问题，包括我们现在也知道现在有一些地方有一些这个场所是不允许国外的这种电动车进去的。 为什么？ 因为他车上有摄像头对吧？ 他当然说这些摄像头我采集数据是为了更好的驾驶，为了更好的用户体验，但是你怎么能保证你这些数据不会。
讲者2：在讨论这个数据助理，实际上就是实际上在我们这个数据产业，大数据产业存在着很多的一些问题。 那么只有把这些问题解决掉，我们才能够只能地构建一个健康良好的一个数据要做市场，这样我们才能实现一种很好的一个数据治理。 我可以举一个例子，就是我们最近我所做的一个一点小工作，就是我在刚才我说的就是帮助这个市场监管局下面做基于统一社会信用代码的一个数据治理。 那么这个统一社会信用代码就是我们以前所说的这个法人代码，政审上面的这些信息。 这个信息的话就是说目前是归国家担保中心所有，但是我们这当时我就跟他们谈的时候，我觉得有这么好的一个数据能够做不少事情。 结果我们这个真正的切入这块就发现了很多问题。 比如说我们今年在做这个创新主体流动，就是我们想看看南宁市江苏省，就是很多企业，你的创意主体就是企业，企业这个流动情况就是企业为什么到南京来，或者说为什么从南京走了，是政策行为还是主力行为还是什么的。
讲者2：那我们这个结果发现其实我缺乏很多数据，因为这个代码中心的话他们只有这个代码证上面的数据，还有以及一些公开的条款。 但是实际上很多企业经营行为数据我是没有的然后我们后来就找了南京一个区找南京一个区，就是到这个区去，我说我们免费给你做，来分享你们这个区的一些东西，但是我需要有一些数据，这个区的科技举的也很少。 板块说行，我们手头有的数据可以给你，但是后来又发现什么这个税务数据和银行数据拿不到，因为他们说这个拿起来，太费力简直是拿不到。 那实际上什么就是我们这个工作最后就做得很不彻底，只是做了一个很粗的分析，其他的这个数据我们就拿不到。 而且就是说统一社会信用代码的话，这个这个数据应该是非常严格的。 我们实际上在发现在很多部门用的时候也存了很多不规范的问题，比如说我们代码帧上面这个严格来讲这个企业它要标注它企业所在地对吧。 然后我们就我们有时候发现因为我们想做 GIS 的展示，这个发现有去实地看的话。
讲者2：都是我们现在这个数据治理或者说你用数据来治理存在的这种不足。 所以说我们这个数据助理到哪里去，就是怎么发展呢？ 实际上就是解决刚才我们所提到的那些问题，把那些问题解决了我们这个数据治理的话就可以发展一个非常良好的阶段。 至于说一些这个规范标准方法体系，目前已经有了很多的一些参考，比如说我们国标数据治理规范里面，对整个这个数据治理的架构已经有了良好的划分。 而且这个架构的话，在有一些行业，比如说医学医疗机构这一块，他们已经开始完全地引用了，所以医学机构数据治理规范也已经颁布了除此之外，我们还有这个 dcm M 的这个数据管理成熟度评估模型等等然后这个电子标准画院最近也出了一个自己工具的图谱研究报告，这个网上都有，大家都可以去看一看实际上在操作层面实际上都有了，操作什么都有了但是这个工作很简单，没那么容易，主要是很多法律法规这个一些这种数据思维的转变，这个还是需要花更多的时间了。 这是我今天这个我先抛砖引玉简单讲一下，好像有一点点超时。 安老师，抱歉顾老师抱歉好，我先讲那么多。
讲者1：非常感谢邓教授的分享。 刚刚邓教授谈的这个数据治理、数据管理和数据管控。 那么这些概念之间有什么差异？ 那么实际上也是可以让我们去深入地思考这些概念之间的一些内涵和外延。 那么谈到的这个微观、中观和宏观的这个层次，也是可以帮助我们比如说在哪一个层次上，那么数据治理和知识服务，那么它可以考虑哪些研究问题以及要注意的一些事项，尤其是结合目前的一些知名的企业，它在这个社会实践、商业的经营方面遇到了一些问题，这些经典的案例确实是可以作为我们的一个研究对象。
讲者1：那么实际上刚才听了邓教授的这个陈述以后，我们也有很多的思考，不知道各位嘉宾和观众有没有什么想法想和邓教授交流的，那么可以踊跃地发言。 那么实际上刚才邓教授您讲的那个标题，就刚开始会想这个哲学问题，我们会认为它是一个非常抽象的一个层次。 实际上就是结合实践来看的话，目前这个数据它确实就是一种资产，就是我们怎么样去让这个数据它去支持这种社会的实践。 比如说之前的话，目前也存在这个全球范围内的这个供应链的可能会短缺，或者是存在一些链条的断裂。 那么我们是不是也可以考虑比如说把这个数据来支撑这个智能制造，去构建一些比如说智能制造的一些大数据的中心，就是目前所谈的这个新基建，比如说这些先进的工艺，还有这些图纸设计方案、知识产权信息这样的一些要素，我们能不能用它去绘制一些智能生产和服务的一些关键的技术路径。 然后这样还可以去促进先进的一些企业和知名高校、科研机构开展一些联合的公关科研成果的转化。 那么这些科技创新的活动将有助于我们的这个智能制造，尤其是供应链的这种完整性和这个全面性、稳健性。
讲者1：那么此外在这个经济的生态发展方面，实际上我们想这个大数据也可以为我们提供一些支持，比如说去采集这个市场环境、经济实体，提出一些应对性的一些策略，然后规划部署各个行业以及它构成要素的一些横向和纵向。
讲者1：重新定位的一些咨询服务。 那么我想这些领域都是值得我们的研究者和实践者大有所为的。
讲者2：那么我补充几句安老师。 你刚才说的这个关于产业链的分析，实际上我们也在做，因为今年年初的时候，江东省这个就发了一个那产业强烈的一个文件，是要求校准总共是 30 几个，30个还是 50 个产业链要加强管控。 后来给三个经理单位来分配任务，让他们每家领两到三个产业链，总共是八个产业链，要着重来做分析。
讲者2：包括这个我们情报所，还有是就业务也是那边，当时我也参与了，因为我非常感兴趣，但是结果我进去之后发现这个工作实际上很不好做。 我们这个有一些的情报机构的人做，就是说他们是从这个文献的角度，就是来看这个产业的人力人才去查专利查这个发文量。 把这个作为人才来做标注，然后还有一标准来衡量企业的创意能力。 但是实际上我们跟企业老家的话，就是说有有些企业他的人才，他的能力他不一定是体现了这个专利或者这上面。 所以说我后来跟他们说我说要想办法，就是说从这个人设部门能不能去了解他们这个高学历的高人才的，包括受到省市表扬的，做人才引进的，不是把这个东西要跟我标出来。 然后就是这些这个企业之间的这种控股关系，这个好像马老师也在做对吧，企业之间的控股关系，这些东西全部要给我弄出来。 那这个移动去一谈起来的话，这个事情就好复杂，大家觉得难度很大，反正就是说有些机构可能还是从一些这种他们现在做这种产业链的话，就是还是从这个规模企业来做规模企业的。 很信息就是说因为他们会上报相对小于，但是一些小微企业，一些初创企业可能就是这方面的分析可能要不足一点，我们一直在做，但是这个缺钱缺人。
讲者1：好的，谢谢邓教授。 然后由于时间关系，接下来时间交给顾老师。  
讲者3：谢谢安老师。 那个下面由我来荣鑫的介绍这个下一位演讲的这个嘉宾。 我下一位演讲的嘉宾是萧红老师。 肖红老师是中国知网产品总监，北京大学学情报学硕士。 历任中国知网战略与计划管理部总经理、高等事业部总经理、首席知识官、产品副总监，教育部学位中心学科大数据服务平台知网项目负责人，组织开发中国经济社会发展统计数据库，荣获中国出版届最高奖、第三届中国出版政府奖、网络出版奖。 那么肖老师的演讲题目是学科数据治理与学科情报服务。 有请肖老师。
讲者4：专家，各位同学，大家下午好很荣幸受到安老师的邀请参加咱们 2021 年知识服务和这个与知识服务与情报工程那个学术论坛因为我自己现在是虽然在企业在知网工作，但是我自己在校学期间也是图勤专业的，所以很高兴跟那学术同行们做一个交流。 那我这边的话跟大家跟大家分享的题目是这个学科数据治理与学科情报服务。 那我这边共享一下屏幕。
讲者4：大家能看到我这个PPT ，也可以看的到稍等一下我这边这个电脑这会有点慢，就是为什么跟大家分享这么一个题目。 这一方面是源于我们企业自网最近做了一个工作，另外的话其实也源于我们现在当当前的这个业界的需求，因为学科情报服务我们大家知道原来我们讲竞争情报更多可能是说这个，企业之间因为这个市场经济在市场经济的环境下需要开展竞争是不是就要提供这个企业的情报服务，可能在原来大家的事业里面可能说这个高校之间和高校的学科之间是不是这个一定有竞争的其实是有竞争的那这个竞争是不是也有这种情报的服务的需要？ 现在看来确实是这样我今天分享这个题目，其实应该说在咱的这个业界，在高校其实已经这个在实践圈里里面已经开始出现相关的这种服务了。 但是可能我们学术界这块的关注还相对来说，据我了解还不太够。
讲者4：的学科数据的治理，这里面有个很重要的背景，就是因为本身现在这个高校，高校之间的这种竞争，高校的学科建设，它现在是这个交叉融合，多元发展，激烈竞争对吧。 就是说尤其现在大家很关注这个第五轮学科评估，这个工作可能很多很多老师也还是知道，你好好了解这个工作了对吧。
讲者4：那学科的之间的，学科的发展，她为了获取更多的资源是吧，把自己的学这个学科发展好，可能她需要知道我现在我本校的这个学科是吧，往哪个方向去努力去发展，去做学科规划。 然后在在做学科规划的基础上是吧，在学科建设的过程中怎么进一步对学科的这个发展状况进行监测对学科的阶段性的成果进行评价。 这是学科情报服务的来源的基础一个来源技术。
讲者4：当然我这边的分享的话也也以一个人为社科类的一个专业为例啊，啊简要地跟大家分享一下这个学科情报服务可能在这里面的一个用途要用那这是一个这这个学科就是马克思主义，学科这个研究现状和学社需求这个我就不如多讲了，不用多讲了。 总的来说从现在的文献调研来讲是吧，就是说关于学科建设这个决策这件事情上目前的话学界的研究还是相对比较薄弱的，相对比较薄弱。 就是我们支持学科的决策有没有这种是吧学科建设学科的发展本身有没有规律可循，这种学科的规划有没有这种模式，有没有基于循增决策的数据实证研究的这种决策？ 目前来讲的话，这方面的研究还是比较薄弱的这是一个这个学科马克主义学科这么一个需求。
讲者4：当然不管是马克思主义学科还是其他的学科，包括咱们途径学科是吧，我们要做学科建设决策的话，它实际上我们就是说站在学科治理需要学科治理和提供学科情报这个服务来讲的话，它的一个根本的遵循主要是在于是吧学科建设角色的这个科学化水平是吧，他从原来的单纯的经验决策模式，要走向基于大数据情报分析的这种模式。
讲者4：急需要要研究学科大数据我们讲学科大数据对学科建设的这个决策知识的具体积累和应用模式。 具体应。 那这个的话我们是这个我们的研究里面，我们的这个产品实践里面构建了一个面向学科建设科学决策的大数据指标体系。 大家知道就是说是吧，我要做学科的规划，学科的这个监测和学科的这个评估。 那我得大家知道是大数据很大的作用是在于是吧他是要他是一个是吧度量，那对学科来讲，他是他的发展方方面面的。
讲者4：那用什么样的指标来度量学科发展的指标呢？ 是大家知道按我们对学科建设这件事情能理解的话是吧，我们学科的建设大概率一般来讲可能包括是吧四个部分或者 4 到 5 个部分的这么一个指标体系，包括这个学科发展的一个基本环境是吧，你的条件这是我们如果说如果有老师参与参加学科评估的话，应该看一看到这个简况表里面相关的这种指标是吧。
讲者4：有人才培养的指标，现在是讲以人才培养为中心，那学科的发展，人才培养还有哪些指标可以度量？ 应该说目前来讲大家我继续接下来介绍要科学研究这方面的指标。 大家知道科学研究相对来讲它的这个数数据指标的度量就是数据可获得性更好一些是吧人才培养，的这个度量其实大家都在探索是因为这个教学或者教学工作和人才培养这个工作怎么来度量他？ 你说你说你这个学校教学的好坏应该说还很还有很多的薄弱点，还有很多的薄弱点。 它不像科学研究是吧，你直接拿你课学术的产出来说事学术产出你的奖项，你承担了项目这些环节，来索来表征就可以了。
讲者4：是吧，人才培养的这个指标确实还存在很多，探索的空间大家知道咱们的国家国家科技奖每年评一次，但是教学成果奖据我了解好像是好几年，比如说四年才评一致，就说本身这样的一个数据获取也有难度有难度这个另外是吧，学科的发展你是社会服务和是吧你的为社会服务的情况，你的学科声誉的情况等。 当然我们实际上在度量学科发展的这个情况的时候是吧，还要看学科发展的环境，就是你的大环境，这也是一个既依托性的一个基础性的一个指标。 那这里面基于这些这样一个指标体系，大家知道就是说你怎么把这个我们讲数据治理。
讲者4：那首先第一个环节就是是吧，你数据怎么采集过来是吧，你数据怎么规划，数据怎么采集规范标引最后的进一步的维护这些环节的话实际上是都会面临着我们数据治理所需要的各种工作是吧，你比如采集，我们看到我回过头来看这些数据是吧，至少来讲的话，它的这个数据的治理从采集的角度来讲的话，它分为四个方面。
讲者4：大家知道，首先是这些数据，我们可能通过互联网的这种信息可以获取是吧。 当然如果对本校的数据来讲是吧，可能我们通过本校的这一些信息系统可能会获取一定的信息。 但是如果说我要做学科的发展规划，我要做对标分析的时候，我需要从互联网公共渠道上获取其他学校相关学科的这种相应的指标。 这是第一个互联网公共公共数据互联网的这个渠道。 另外一个就是学校我刚刚说的学校自己内部的信息系统的数据。 另外一个的话可能就是说一些这个数据库厂商包括知网的这种中文的当然还有国外的是吧，这个厂商他提供的这个科研产出的一些数据除此之外的话可能这是第三个方面。
讲者4：另外一个方面的数据可能就是包括这个散落在是吧各个这个学部门，各个学者的手里面的这种数据应该说是四个方面的数据，得采用不同的这种数据的获取采集手段来把这个数据。 首先这个马奇马奇是吧。 另外就是规范化。 大家知道这个数据拿了过来之后，数据的样式也各种各样了，是吧，你奖项和这个项目论文是数据格式都不一样所以我们这里里面拿到最后之后首先要规范化是吧，把这个非结构化的互联网采集非结构化的数据其实是吧，要进行这个清洗和规范清洗和规范在这个基础上可能还是在做数据的进一步加工。
讲者4：这里面大家知道我们这个学校要做这个学科的发展，包括我们的院系的发展，包括我们每一个老师的这个科研教学的发展情况是吧，实际上你要做这些数据的要做这样的一些数据分析的话，你首先要把这个数据是吧啊归到你的院系啊，你的二级机构，学校下面的二级机构啊要规划划，要划分到学科啊，要把这个人名进行对齐是吧，这个是成果的认定，你这同样大家知道是出现这种重名情况了，那这个成果到底谁是谁的，这些都是非常重要的工作，都是非常重要的工作。 你这些工作不做好后面的这种进一步的数据的应用和分享就是难以进行的难以进行。 所以这里面的活还是很多的应该说确实是体现了这个治理。 而且我是吧。
讲者4：结合刚才邓教授的一个意见，我感觉数据管理和治理，我觉得治数据治理我个人理解，我觉得他不光是说可能通过一些技术手段来解决问题是吧，注意治理可能还来加了一些管理或者说制度上的文化上的一些要求是吧，我要把这些数据获取，大家知道，我会说数据知识你仅仅是技术手段是不够的是吧，我可能需要调动这个。 比如对于学校来说，我要调动学校的这个制度，我要让大家把这个数据交出来，要实现一个校内的数据共享共建的这么一个机制，大家这个积极性调动起来，人家这样的话这个数据才是形成一个良性的循环，这个平台才是活的才是活，才能够，一直用下去就是这个。
讲者4：当然基于这个数据治理，我们可以就是说有了数据之后上面的这些事情都可以好说了是吧，我们可以面向有了数据之后，我可以面向这个院系的学科发展来服务是吧，也可以面向学校的职能部门，规划、学科建设的这样的一些职能部门，包括科研管理部门、研究生管理部门来提供各种各样的情报情服务提供情报服务这个就是全会全方位的一个服务。  
讲者4：当然这里面这个学科大数据的价值它主要在于什么？ 就说因为你这个数据能够是全面的，内存丰富了是吧，它可以真正解决这种决策的这个是不完备的这么一个问题。 尽可能完备，你大数据足够大，维度足够多，数据足够全，那你决策信息足就就足够充分。 另外一个就是实时监测，实时监测就是这个情报的作用，它一定是要数据一定要非常及时是所以你这个数据大家知道这个学科评估也就是，4年一次，这次是 5 年一次。
讲者4：那实际上我们大家知道学科的发展，它其实竞争也很激烈，我们可能需要实时的信息，实时的信息就是说你这个数数据的这个实时性要求得越高做得越好你可能决策的效率，你的治理水平，你用数据治理来驱动整个你的管理智能。 能力能赋能你的管理决策，可能这个效率也会更高，效率也会更高，就是这是一个情况。
讲者4：那后面就简要看一下。 比如说我们做学科发展决策是吧，我们有了这样的一些数据之后，我们就说学校怎么发展，就是说这个选择自己要方向就要做学科规划是吧，要我怎么找一种好的方是吧，找自己最有可能突破的方向是吧做学科规划，这可能就有很好的基础了。 以咱们图形学科为例是吧，咱们南大无大南开，中山大学可能大家知道一级学科，大家知道这个发展的水平是一个什么样的，可能大概看看学科评估的结果也是知道。 但是在二期学科或者说更下更一更下一级的这种特色方向上，到底谁还不错可能就这样的一些决策情报，决策依据也可能是尽，也可能是我们的图形界的老师也不见得就十分清楚这就是这个规划决策有了这种是吧。 另外就是说我们可能对于学校来讲可能就是说可以辅助这种是吧。
讲者4：学位点的申报。 这个是吧。 看一下这个我满是否满足条件是吧，是否满足条件？ 我跟现在已经有学友点的是学校比，我现在跟他们比差距在哪个地方。 哪些学校我可能要一块申报的我这个数据的这个这个我的竞争力怎么样是吧，竞争力怎么样？ 这也是能够用这样的数据分析工具可以做到的。 另外当然可以做一些这种学科发展水平的评估，我想这个也是很方便的是吧。
讲者4：大家知道现在大学的学科排名，它其实也是基于一些关键的指标来开展分析判断分析，当然学科评估可能这件事情本身教育部的学科分评估上 25 项指标这个很复杂。 当然我们学校可能对于决策者来讲可能没有这种代价，承受不起用 25 项指标做管理，这个代价太大。
讲者4：是我们可能日常做学科发展评估的话，可能就需要一些关键的指标，大概做一下定量分析是吧，把跟学科发展这个关系度，度量能力这种这个支撑支撑度相关度更高的这些指标拎出来，也都可以来做一些学科的发展评估。 这是一个一个整体的一个情况整体的一情况。 当然以上就是我这边对这个学科数据治理和这个学科情况服务的一个整体的分享，可能就是一个框架性的东西，用了一个非常简单的例子，大概就是知道我这边的一个研究大概是一个什么情况也希望我们其他有更多的同人一起来交流这个话题，因为这个问题还是蛮重要的。 这个可能在国外学科发展的规划，高校的规划往往可能他是这个另外一个高等教育学院校研究这方面的一个。 这些老师在开展研究了，我觉得可能对国内的图形界来讲这一块应该说也是很重要的一个工作，包括其实高校图书馆的很多老师们也在开展相关的工作，也有很大的一个需求也请这个大家多关注，我的分享就到这里，感谢大家，谢谢。 请大家批评指正。 好，谢谢肖老师。
讲者3：肖老师的内容对我们学高校的老师来说是非常有帮助，不仅是对高校的这个图书负责图书馆的老师，对负责各个学科的建设老师应该都是非常有帮助的。 看看各位在线的专家和各位的这个学者，有没有什么可需要跟肖老师进一步沟通的。
讲者5：肖老师。 我韩涛中科院韩涛能听到。 韩老师您好。 对您的报告也是很感兴趣，知网其实也做了很多大量的这种跟科技论文相关的一些工作，您刚才报告的这些就像类似于您的知网在推出具体的新产品，一些破五维等等这些新型的一些评价评价方式一些改革。 有些什么新的产品吗。
讲者4：是这样，应该说您这个问题确实是一个很重要的问题而且现在其实客观上说据我了解其实也没完全解决。 好就是因为这个破，破五维就是破了之后后面又为什么或者说不为什么了？ 这些可能就说这个论文论文为奖项这个可能不再维了，但是现在的这些论文我们怎么去评价它是吧？ 大家可能比较这个一般的一般性的理解来讲，就说通过这个引进同行评议是吧，专家评价是不是似乎就可以解决这个五一的问题。
讲者4：但大家知道这个专家的评价或者同行评也是一个代价非常高的一项工作，代价已经代价非常工作实上我是觉得尽管现在说破五维，但并不是他只是说 5A 那几项，但是他并没有否认这种定量评价在科研评价或者学科评价方面的这种作用。 只不过我觉得就是说从我们大数据的角度来讲，有时候我是觉得可能就说如果说现有的这个指标有缺陷的话，还是因为它的数据不够大不足够大，他可能就说在数据的应用上还是太单一了如果说我们在这个数据的维度上数据的质量上有进一步的提升的话，我觉得就算是用定量评价，评价出的结论可能还是会有进步的。
讲者4：当然我们可能也不能为定量，但是肯定在这条路上走下去还是有很大的进步空间的另外我在这边也跟大家广告一下，因为知网三天以后有这个中国学术期刊未来论坛有一个这个期刊评价的分论坛也有很多这种包括北大南大的这种收录标准的老师们，在这个会上会分享他们对这个破五维的这些这个事情的理解和他们的这个一个实践。 也欢迎大家在这个会上来参加这个会，欢迎大家来交流，谢谢。
讲者5：好可以谢谢。 谢谢。  
讲者1：好的，因为时间关系，我们就这个肖总的话题先谈到这里，我顺便也想感谢一下肖总。 就是去年我们这个武汉大学信息管理学院通过网络的方式参加了网上参观这个知网，还看了这个三星的数据的加工基地，大家都纷纷表示收获特别的大。 还有很多报考的同学还表示看了这个视频以后想报考我们的信管专业，所以非常感谢这个中国之网，还有肖总的这个大力支持。 不客气，多交流。 好的，那么下面我们来介绍。
讲者1：第三位演讲的嘉宾是来自中国科学院文献情报中心的研究员。 韩涛老师是科技管理处的处长，情报学博士，曾经担任中国科学院文献情报中心情报研究部副主任 2016 年中国科学院青年创新促进会会员。 开展科技情报飞行技术研究与实践，重点研究复杂网络链路预测演化动力学等复杂性科学与科学计量学、情报学的交叉融合，持续研究了科学结构、技术结构以及演变出版系列专著相关研究在 asys 的 issigtm jcdl 等国际会议上交流。 下面我们非常荣幸的来欢迎韩老师给我们做一个分享，谢谢。
讲者5：好的，谢谢安老师，那我我我共享一下我的屏幕。
讲者5：就是有点有点卡，这机器。
讲者5：好了，刚才可能网络上有点卡，好可以的，那我赶紧抓紧时间，为各位老师、同学、优惠的这个同仁们做一个报告。 那我报告的题目是科研智能化趋势下的这个知识服务的挑战与机遇。 那么我们我我所在的单位是中国科学院，那么我们文献情报中心的一个重要的职责就是为我们的科学研究提供这个知识服务。 那么我们想知识服务在不同的科研的范式下，它的这种知识服务的这种形态会有些变化，所以我们也会面临一些挑战。 那么在这样的挑战下我们能做些什么也值得我们一些思考和探讨。 那么借这次机会，和大家做一个探讨和分享。 那么科研智能化，我们想它正在发展它有些什么样的发展态势，做一个简要的回顾。 那么我们的机器科学家那么在智能化的这种情况下，我们那种机器科学家它在怎么运行做一个也是简单的一个概述。 那么我想可能重点和大家再分享一下我们的知识服务面临的挑战和机遇，我们到底如何去做未来的知识服务。
讲者5：那前面这一块我就快速过一下，大家在这个最近的这些新闻媒体，这些公众号等等创新的一些这种论坛上也都能看到，我们有大量自己的一些由机器来完成科学实验，进行相应的科这种形。 那是我们把这个这样的机器也称为一个机器科学家或者叫科学家机器人，我们形象称为科学家机器科学家机器人。
讲者5：那么这样的一些机器系统智能系统也随着我们现在大数据人工智能的发展，现在在科学的这种环境下，科学研究的环境下也发挥了它的独特的作用。 那么最近这些案例我就不再赘述，譬如说这些 AI 系统，它能够去筛选化合物生产这个超级抗生素啊，他能够啊研发新药啊去在这种的这种什么应用。 我们的深度学习网络的模型啊是从这种专业业的这种数据中去啊去发现这种专业的知识还有我们的这个 up fold 对我们这个蛋白质结构的这种结构的解析这些都是我们人工智能技术在我们这个科学研究的这种应用的落地，最近也是一个非常非常让人兴奋的突破。 还有我们的这个相应的这种科学的大牛对我们现在这些技术突破的一些评价。 这也是指出我们未来在这方面科研自动化这方面是我们还有和更多的一些期待更多的一些期待在蛋白质的结构的破解上等等我们的生命科学的这一些，不论是抗药物的设计，抗生素的设计，还有蛋白质的这种结构的解析，我们都用了大量的我们这种向量化表示方法，我们的深度学习的方法等等。 那么我们的这种 AI 模型推理能力也是逐步地提升，这也是我们在这个生命科学上面的一些智能化的发展的态势。 那么在化学科学也是一样。 那我们的阿尔法购我们发现的这种整个的这个一个化学合成物，它的速度是大幅的提升，还有我们这种真正的真正这种一个实物的这么一套一套机器人系统一套机器系统，它是一种自我驱动型的一种化学机器人，它能够刺激进行化学反应式的这种设计和实验这瓶看瓶瓶罐罐的实验的自己的这种实验的开展是都无人化的。
讲者5：还有这种已经做成这种机械臂。 那么这样的机械臂你看在一种无人的环境下已经从实验的设计、实验流程的设计、实验的方操作以及这个实验结论以时间结论的产生等等都是由他来自主地完成。 具体的过程我就不再赘述那么还有这种集文献阅读寓意体等这种又可以读文献，读完文献可以发现文献中的知识，然后从知识转化成一种机械手臂可以操作的指中指令，然后当中机械手臂去完成这么一个实验的操作然后生成的结论来自然自行地进行这种解析结论那么这样的一套系统至少在实验室这个层面已经实现了已经有实现了那这时候整个化学学科的这么一个发展的态势。
讲者5：那么在物理学科也有相应的一些，在这个相应的 AI 戈白尼，我们它能够预测出这种日清书的清书理论当然他这样的一些还是比较还是比较粗浅还是比较粗浅。 但是我们至少能看到它未来发展的一个前景，还要在材料科学，它能够按需合成这么一种新的材料。 那么这种这种这种需求可以在一种平台上来实现这种平台，所以可以个性化地为我们的科学家去定制个性化的这种合成材料。
讲者5：那么还有我们相应的这些，美国的这种，英国的相关的一些基金布局也在部署这样的这种机器科研自动化的全流程的这种项目，还有机器的高阶认知能的一种认知能力的这种研究的项目，这都是为我们的科研智能化在做一种前瞻性的布局和探索，这个国国内也有相应的一些情况，这我就不再赘述。
讲者5：那么我们想机器科学家的一种运行步骤我们归纳起来其实是两种，它有这种我们想整体上是一种平行概念下的一种人机共生。 从我们人类科学家在这个下面，也是通过我们这种高速地获取阅读动态文献啊，啊获取相应的这种推理和模型的设计。 那么开展这种实验进行修正，进行结论的分析来获取新的知识。
讲者5：那么这套流程，我们想在这个机器我们的一套机器设备同样也能够用一种这种自驱动型的一种学习模式，能够把这样的一套流程作为实现。 那么在这样的套流程下，我想有大量的我们的数据，大量的我们的这个知识以及我们的数据知识的治理以及我们的数据知识的管理以及我们的数据知识的服务这一些工作对吧，这都是我们这个学科的同仁们应该应该去思考的。
讲者5：那么这样才是我们整个的这个知识服务，我们的这个数据的治理，在我们的科学研究这样的一个场景下的的落地，以及我们现在的这种智能技术，人工智能的算法模型，在科学研究这么一个场景下的一个落地，我想这个是一个非常大的一片蓝海，值得大家去探索。 那么步骤就归纳起来有几个步骤。 第一个就是我们想可能这套机器设备这套智能机器它也是需要这种科技知识的理解和掌握的。 没有任何知识的一套机器，它不可能去做未来工作的特别是科学研究的工作。 这样的一些掌握它需要获取，它需要加工这些我就不再赘述，这都是有现应的现有的这种知识表达知识的组织的一种工具工具都能够或者手段模型都能够支撑。
讲者5：那么步骤二就是我们科学假设的自动生成和评估，这样就更高一阶了。 那么这样高一阶的工作可能是在一种知识的计算空间下去进行计算，它需要这种领域的背景知识需要领域的本底知识领域的本体知识，那么我们同时还需要有科学的推理的这种能力这都是对我们现在人工智能的相应的技术的一个挑战和需求。 同时也是我们在科学研究这个领域我们的这智能智能机技术落地的一个新的场景。 那么相应的一些方法我也不太赘述。
讲者5：那么我们还有第三，我们的实验方案的自动执行和假设验证。 那么这样的越从我们的这种过从我们的这种实验的知识和实验的假设我们是退役去，自动地设计我们的实验方案自动实验方案以及进行方案的啊操作。 啊操作就这涉及到我们的机械臂了。 那么这样最后得出的结论我们可以进行结果的采集，结果的数据的计算和假设。 验证我们的做开始做的计我们的做的假设是否是真还是伪？ 那么这样一套过课程我们也是相应的希望能够通过我们这种知识的发现我们的这种知识的自学习等过程来进行实现。 那么我们想这样的一些工作已经有一些刚才举的案例中已经有一些突破性的一些颠覆性的一些实现和效率的提升。 那么最后我们的步骤 4 就是我科研数据的自动获取、规范和存储。 这就是一个闭环我们由数据到假设生成到自动实验。 那么实验数之后的数据的结论结果取得的数据。 有价值的数据，我们又回到这个起源，那么把它落入到我们的一个数据库知识库中。
讲者5：那么这样的知识库就可能是我们未来下一批我们做科学实验的，不论是科学家还是我们的这个科学机器人啊，啊他去作为下一次实验的基底和本底这样我们想我们整个这个这个科技的发展就是这么一个循环一个轮回。 那么未来我们这样的智能化的这种科研范式之下，这一套机器设备它也是这么一个轮回，从数据库知识库中取出数据和知识，作为实验，作为假设做推理，然后又生成新的数据和知识。 那么这一个整个的流程，以这种数据为流以知识流我们来看整个的循环，我们可以看到我们这个知识管理我们的知识组织，我们的知识服务是可以大有可为的。
讲者5：最后我们还有科研论文的自动形成，我们相信现在有大量的那种撰写撰写小说撰写新闻的这种机器人，未来我想可能科研论文的这种自动生成应该肯定不是我天方夜谭，目前 19 年等等已经有一些基础的机器的可以实现科研论文的撰写。 那么可能未来我们可能大家也能听说还有很多一些机器撰写的一些论文，已经骗过的审稿人等等。 那么这样的一些工作我们想也是我们未来一种新的客营范式的一种新的模式。  
讲者5：那么我再给大家再汇报一下，我们想知识服务遇到了挑战和机遇。 那么在这样的一种各智能科研范式下，我们知识服务很显然是遇到了极大的挑战。 我们想科研智能化的这种科学范式的变化。 那么这样的一种变化，我们想为科学一为一线的科学研究要提供更强有力的支撑，特别是像我们这样的专业的图书情报机构。
讲者5：面向专业研究的图书情报机构，那么这是我们一个重大的命题，我们重大的命题。 那么这样的这种从旧范式向新范式的过渡探索，是没有现成的模式可遵循，需要我们大胆的创新那么在这样的一种变革下，我们才能够找到我们未来我们这种专业的文献情报机构，面向专业领域的文献情报机构，它发展的这种环境发展的这种这个这个这个场景发展的场景和应用的场景。
讲者5：那那么一个就是我们想在智能科研发展下，我们知识服务这么一些挑战，重点可能还是在于什么呢？ 在于我们下一代知识基础设师的这种建设我们想整个的科研的范式在数字化、智能化在向这方面的发展，有数据驱动有智能赋能。 那么我们的下载的知识基础设施可能就不是我们传统的文献检索数据库，不是我们传统的这种关键词通过文元数据来组织的一篇篇的文献。 那么我们想可能是不是还有新的一种基础设施，能够支撑我们数据驱动智能赋能的这么一种数字化智能化的科研过程。 同时我们还有一种知识的推理平台，那么知识的推理平台可能它要变成可机器可读机器可计算这样而且是用大的海量的这种大的超大数据量的这种海量的算力才能够把它推动起来。 那么这样的一种技术设施，我想是我们面向知识服务的一种新的挑战。
讲者5：那么这种基础设施在国外已经有了是吧？ 比如说我们刚举的案例中，我们的化学反应数据集材料、科技文献，还有但位置结构数据都是大数据量的这种数据，那么它包括背后的那种算力支撑也是海量的。 那么这样我们可以看到我们现有的这些对对于我们来说，对于我们现有的这种文献情报机构来说，我们现有在这个历史数据，或者对我们的海量的科学数据的这种低低效的挖掘以及这种异构数据异构，科学数据的这种融合和关联以及整体的这种科学实验的这种智能智能化范下的科学实验的，这种整体框架的设计我们的知识服务怎么在和框架进行有效的融合？ 这些个都是我们的不足都是我们的不足。
讲者5：那么我们想在这个下一代知识这种知识基础设施的建设中啊，啊应该大家要在知识获取、知识融合知识的这种知识的存储这种表达建模等等方面都应该更多的应该更多地去借助现有的智能的这种智能表达方式以及这种这种能这种能力，来给把我们的这种知识基础设施确确实实地能够进行一个一些，相当于是能够一个范式的转变范式的转变能够有效地切入到我们智能科研这种模式下智能科研模式下，成为它智能科研模式的真正的一个机理的一个知识库。
讲者5：那么在这样的一些内容上，我们想一方面就是要建立这种特色的专题知识库特色专题知识库包括我们这种 30 DB 这种科学数据，包括我们的化学这种领域的数据库，包括还有这样的一种包含了分子生物体这样的一种实体的一种知识库等等。 这样的这种库他们你看都是海量的，而且还是异构的。 那么它是针对我们一个特色的领域知识，有有领域的知识的本体的这种本体的标引和标注以及相应的科学家的这种认知已经灌输到这个或者标签到这个数据数据中去了。 成为真正的一个领域的知识库只有这样的一种库，可能才能够被机器更好地理解。
讲者5：因为前天还是看到了一个咱们这个人工智能大会上中国人智大会上一个浙大的教授的一个主题报告，10月份的一个报告前天看到的，那么他讲的就是可能未来真正的我们的这种知识服务确确实实要做什么呢？ 要做我们的这种大数据加模型，同时加上我们的这种真正的知识先验知识，或者我们的这叫真正的知识的这种赋能，三者要结合在一起，可能才能够让我们这个我们的这种服务能力才能够或者这种计算能力才能真正地到领域上去落地理论上去落地，还有我们的知识推理平台的建设。
讲者5：那么我们有一些基础的浅层的这种通用推里，我们还要不断地把它加，不断地进阶不断地升级变成深层的特定的专业，理论推理模型这同时也和我们的生物学和我们的材料学和我们的天文学和我们的物理学这种领域背景的知识的背景密不可分。 这种知识这种领域知识的这种表达和与这个数据的这种融合，形成一个真正的一个知识的一个知识库一基于这种知识库来进行一个推理平台的这种建设。 那么推理算法包括我们现在这个这种因果推理的这种现在比较模糊的叫因果推理这么一种算法这样的一些技术手段的结合。 那么行打造我们一个知识推理的一个平台，而且要也要，没有工程化的这种知识平台。
讲者5：我想可能未来我们刚才看到那些案例可能都在实验室里面，都是实验室里面的一个高成本的小机器人，而落不到我们真正的科学家的办公室里面去，成为一个批量生产的这么一个机器人。 所以我想可能这种推理平台的这种工程化知识服务的基础设施的工程化也是我们要关注的。 那么这种知识的统一的表达也是未来我们在这个我们的这个知识服务我们的数据的数据的这种数据的治理或者叫数据的组织加工上要要加强的，要要加强的。 然后我们的科学数据，还有我们的文献等等这些都是我们要进行机变成本的机器可读，机器可操作可表征规范化的这种语言去表达出来，这样才能够让们未来的这种不同的智能体不同学科的智能体以后可能会有可以互交流，因为大家也可以想到知识的发现它需要交叉学科，我们物理生物学家和信息技术学家和信息技术学家可以产生生物信息学等等相关的这种交叉学科。
讲者5：那未来可能我们的智能体智能机器人智能科学家不同学科领域的智能科学家，如果他们之间如果他们的知识不能够有一个统一规范可交互有没有接口的话，那未来可能也不能无法有效地促进我们这个在智能科研环境下的这个学科的交叉所以我们这个知识的表达一定是在不同领域上有统一的描述和规范，有统一描述规范，有相应的接口等等，来促进我们不同领域的这个学科的知识的交互。
讲者5：交融和交融交叉不论是在我们的这种人工的科学环境中，还是在一种机器的科学环境中，这都是相同的命题，也都是我们相同需要去突破的。 所以说最后我们归纳起来可能还是一种人机构生的这种科研生态，并没有说谁是谁替代谁的问题。 那我们还是希望机器能够做一些重复性的一些工作重复性工作需要大量的算力的耗费资源的一些工作，我们还是希望人能够做更多的一些开放性的工作开创性的工作，至少在现阶段我们想这样的分工还是还是靠谱的还是靠谱的。 当然我们觉得随着机器能力的越来越越能力的提升越来越高，那么这个人的这种是能这种人的这种，人的这种无无耗的无用的耗消消耗会有越来越少，那么人的更多的潜能会更多地发放在这种更有价值的这种创新和创造上。 那么这样一种人机互升，人机互相促进的这种双螺旋往上升的这种一种模式，是我们更愿意看到的一种新的这种科研范式科研范式。 那么我想可能我们的知识服务还是希望我们通过我们的知识服务，为这样一种科研范式的发展能够赋能我们站在我们的这个中科院这样的一这种科研机构内，我们还是希望我们这种专业性的文献情报机构能够大胆地变革，大胆地去拥抱这种范式的变革。 来到V，我是不是服务能够增新，我们的新型的科学一线的这种范式中去这样的话我们才能够发挥我们这种专业型文献情报机构的这种独特的作用，以及我们未来的这种服务场景的落地，当然这个都很难，我们需要去共同的努力。 好，谢谢进行 PP 指正，我的汇报到此结束。 好的。  
讲者1：非常感谢韩老师的精彩的一个分讲。 我觉得大家看了以后可能会有一个想法，就是我们将来可能当不了杰出的科学家了。 我们这个可以当杰出科学家的这个机器，因为它可能是机器才能够当一个杰出的科学家，而不是人类。 但是我们可以当一个它的开发者或者是它的一个贡献者，因为刚才谈到的这个科学假设都可以自动地生成评估，这个我们的广大的同学们也带来了福音，希望这样的工具能够找人，对普通，对公众开放好。 那么因为时间关系，我们留一到两分钟的时间给这个嘉宾或者是观众互动。 我们看到肖总韩老师。
讲者4：我这边有个问题，您讲到。 您说这这个智能化的科研环境，我们我感觉这个咱们科学家很多的工作，她未来可能就是在大量的处理数据数据的挖掘，可能她的大量的这种工作在就是数据支持因为数据密集型的这个数字化科研这个环境下是吧，它通过大量的智能化手段，包括这种数据处理手段，可能他的科研过程本来就是做数据处理的过程，那这是一个就是科研工作者的这种工作的常态。 另外咱们作为这个知识服务的从业人员，也在强调说要对数据进行挖掘，应用建设数据的基础设施。 我在想这两个未来的科学家和未来的科研知识服从业人员，这二者他的融合越来越密切。 那我想知道这两个职业他未来的界限在哪，就是怎么来看待这个各自的风。
讲者5：对您这个赋予赋予哲理的一个问题。 对，我想咱们在于就对于对于先谈我我们我们作为这个支持服务或者叫信息服务的这种机构，我想我们可能欠缺的可能还是在于我们对这个领域的最深厚的这个认知。 领域认知这个我觉得我们是实事求是的我们实事求是的。 刚才你刚才说哇这个机器有这么大的功能，有这么大的能力去做这个领域的认知。 我想可能还是需要需要 10 日的需要 10 日的当然我们一个最好的我的设想是我们的这个知识服务的人员我是希望我们能够通过这种数据把我们对这个领域的认知是用数据去促进科学研究人员对领域的认知。 然后领科学研究人员的领域的认知，又能够把他的领域认知，通过他的实验把他这个领域的认知固化在他的科学实验的结果中。
讲者5：那么这些科学实验的结果的领域的认知，又通过我们这些信息加工服务组织的这种人员，把它又弱化这个抽取出来，抽取出来成为成为真正的领域的知识，成为领域的知识。 所以我就是我们知的服务或者叫数据不治理这么一个主题下，从数据从知识的这个角度，我觉得我们俩就是我们这类工作里面和科学家这个工作人员他们的区别。 当然您说这个问题确实也是个负于哲理的一个问题，这个我们要互相探讨不好意思。  
讲者4：谢谢韩老师。 好的。
讲者1：因为时间关系，接下来的时间交给顾老师。 好。
讲者3：谢谢安娜老师啊。 下面我来介绍下一位演讲的嘉宾。 嗯叶光辉老师啊。 叶老师是华中师范大学信息管学院的副教授，大数据管理应用系主任，武汉大学信息管理学院博士毕业。 然后中国科技的技术情报学会情报研究与咨询专业委员会委员、知识管理论坛责任编辑。 主要从事信息融合、信息检索、城市数据画像的研究工作。 组织国家资科两项省级项目 3 项，校级教研项目 1 项，参与国家 4 个重大教育部重大公关项目等国家机项目 6 项，在中国图书馆学报、情报学报等重要权威期刊排版论文 30 余篇。 叶教授的题目是基于标签语义挖掘的城市画像计算与应用探索。 好，请叶老师。
讲者6：那个郭老师听得见吗？ 好那个谢谢郭老师的介绍，我先分享下屏幕。
讲者6：这个郭老师现在看得见屏幕吗？ 好。
讲者3：你切成那个播放模式就可以了，应该。
讲者6：非常感谢郭老师的介绍，也非常感谢这个安茹老师的这个也给这样一个机会，能够与大家分享我自己做的一些研究工作。 因为刚才前边也听了这个邓院长，然后肖总和韩教授的一些在各自研究领域里边所做的一些工作。 我主要是把自己这个现在所做的一个字科的一些相关的工作跟大家做一些汇报和介绍。 我字科的题目就是我今天跟大家所分享的这个研究的内容，基于标签与挖掘的城市画像计算与应用探究。 因为这个字科的内容与今天我们这个产学研论坛的这个主题数据治理存在着密切的关系。 所以说嘞我今天选择这个内容来给大家做相关的一些分享。
讲者6：这个我主要从几个方面来给大家去介绍一下我当前这个研究项目所做的一些工作。 第一个就是我当前所做的这个城市画像的研究，它主要从背景层面有哪几个维度？ 第一个就是我们当前这个城市我们知道各个城市其实都在做大规模的基础硬件的建设。 其实我们国家中大型的这些城市基础的硬件的智慧化水平已经发展到一定程度了。 但是这个过程当中嘞各个硬件基础化设施水平其实很多都是一些传感的设备，这些设备采集了数据比较多，但是这些数据的利用可能现在还没有得到比较充分的使用，就是城市的硬件的智慧化发展水平与今天的管理服务这个智慧化发展水平可能是不太一致的所以说我们认为这个就是如何培育城市的形象，改善公众对于城市的一个印象，其实已经成为我们现在这个阶段城市建设一个很重要的一个议题。 而我们要做这个工作我们就是要把这些相关的一一些城市阴阳相关的一些基础数据，我们要把它采集到。
讲者6：第二个方面是我们除了城市基础设施传感器所采集的数据以外，在我们今天的各类政务社交媒介上也有很多的数据是以这个几合集的数量来去增长。 而且我们今天会发现这个电子政务他其实也已经形成了一个与公众连接的一个很重要的一个窗口，而且向县域层面去做下沉。 所以这个层面的很多数据。 对于我们做这个城市画像，它的一个挖掘提供了这个大数据分析的一个契机但是我们现有的这个对这些数据的一个利用其实是利用的效率实际上是跟这个增量发展的速度是不太匹配的。
讲者6：第三个方面是这个社交媒介意志资源结构化的一个共同表达形式就是因为我们做这个城市数据画像的挖掘，它的维度有很多种，这个依据数据的类型可能我们挖掘出来的这个城市画像可能会存在着一定的差异。 那么我们今天主要是基于这个社交媒介相关的一些数据。 那么我们这些数据嘞不是简单的，我们把它看成是我们通常用的这个 hashtag 标签这种方式。 而是我们把它是所有社交媒介的数据，我们都把它转换成这种泛标签向量的这种形式。 因为标签在这个政务社交媒介资源利用过程当中，它其实上是一种轻量级的语义片段。 它承载着公众对于城市某一个维度它的一些看法认知或者评价甚至情感这些东西。 那么我们从这个维度去做城市画像的微挖掘，可以结合这个大数据分析、机器学习、交互可视化等这些应用来去得到公众对于城市整体的一个群体性的一些描述。 其实它表征的不仅仅是城市实体环境，更多的表征的是城市公众所拥有的一些共同的心理的图像。 这个是一种社会化权重。
讲者6：的一种城市印象的一种描述。 那么第四个方我们城市画像治理当中的那些交互式服务，其实可以为我们提供很多数据任何评测的尺度，这个去做支撑。 同时类这个城市画像相关的描述可以将公众的意见引入到很多这个政策的一些听证过程当中。 那么很多我们正在试运行的或者是正在制定的一些公共政策，可能就会更多地去考量到公众层面的一些意见，这样的话就会加重这个公众认知在这个决策分析当中的一些权重，让这个政策在落地过程当中考虑的这个更加周全一些。
讲者6：这是从这几个维度我们出发，然后去做了相关的这个研究的课题。 那么因为这个城市画像相关的研究类国内可能相对来讲比较少一些，因为目前的研究主要还是武汉大学信息资源营中心李刚老师那边再去做相关的一些研究。 那么我们当前国内的一些研究的主题可能也相对来讲比较少。
讲者6：那么这一块的研究嘞我们在做这个课题过程，当张伟其实也遇到了一些瓶颈，这些瓶颈主要在于我们相关研究成果的一些发表过程当中。 我们相关的一些研究类。 在这个图情很多相关期刊这个去发表过程当中，其实碰到了很多主题不符的一些问题。 尽管我们可能相关的研究工作做得还是比较充分，但是过程当中经常碰到这个相关主题与期刊所要求主题不相符的这种情况。 所以说我觉得这也是一个有待认可的一个过程。  
讲者6：所以我在讲我自己的研究内容之前，我先跟大家去大概介绍一下当前这个城市画像它的一些研究的进展。 我们把这个研究进展大体上分为三个阶段。 第一个是城市映像的一个传统社会学的研究，就是城市画像最初类这个名词上是 20 世纪 60 年代产生的，最初这个名词类是把它叫做这个臆想或者是印象。 那么一开始城市画像它的描述它主要是强调的是观察者与城市之间双向作用的产物，而且大部分指向的是这个实体环境实体环境。
讲者6：到了后期的这个 80 年代末以来，这个学者的城市画像视角逐渐发生了转变，由原来的实体的这种视觉感知逐步这个转换为了更多的这种更为复杂的社会感知。 而且这个过程当中的这个研究方法其实也发生了很大变化。 最初类可能是做这个意向草图或者是这种问卷访谈的方式。 那么到了今天，可能我们各个端口的数据来源更多样一点，那么可以做的分析的方法也更加丰富立体一些。 那么这个过程当中其实也也就是说我们在这个阶段特点里边，其实跟大家说到的就是由实体层面的这个认知分析逐渐拓扩展到心理层面的一个认知分歧。 我们可以认为这个是城市画像一个相对来讲萌芽发展的一个阶段。
讲者6：那么第二个阶段就是新媒体产生以后，在社会化标签利用起来之后，在这个城市画像层面也有一些新的分析。 那么这个分析的主要集中在这样几个维度，就是采用自然语言处理的技术和方法来做这个标签相应的处理。 这个阶段主要是标签清洗、可信度评估以及层级关系建立等等。 这个层面。 还有就是采用网络科学的方法进行标签的分析。 这里边主要涉及到这种主题，发现、社团发掘和链路预测和协同过滤。 因为刚才前边听这个韩老师也讲到了相关的一些这个内容。
讲者6：那么第三个是利用传播学、心理学的一些方法来做标签的分析。 这里边主要涉及到这个标签的传播，信息的扩散、舆情分析、行为分析与挖掘等等。 还有就是我们学科现在做的用文献学的一些方法来做标签分布的一些分析。 这个阶段也可以看出，其实这个社会化标签的分析，它其实是一个多学科交叉融合的，各个阶段也相互支撑，那么更偏向这个标签网络的宏观结构的一些展示，将这个虚拟标签与现实问题的结合可能没有那么充分。
讲者6：第三个阶段就是新媒体时代这个城市画像的一些研究。 那么这个阶段主要是两个方面，就是基础问题的学术研究和面向应用的一些学术研究。 那么这个阶段嘞做得比较多，比较典型的研究其实是以前在微软研究院工作的那个郑宇博士做的一带的人力团队做的，他们主要做这个是集中于人流、车流、物流等这个时空大数据，也就是对这些数据可能挖掘得比较多。 那么对于这个政务社交媒介资源的处理可能还不够完善。 那么但是很多的一些研究的算法模型和方法其实可以为当为这个方面的研究奠定了一些基础。 这是相关的一些研究。 那么相关研究这个过程当中，其实我们发现了一些不足的地方，就比如说当前城市画像计算的一些模型，还有这个分析应用的范式可能还存在着一些问题。 那么所以我们做了这个我们当前这个课题的一些研究设计，我们从这个资源的数据保管利用，以及这个我们说相关的一些管理决策这个层面来去出发，设计了这个城市画像关签关联标签资源，它的一些整合分析他的一些方法。 当然这个过程当中要借助相关样的语义组织分析的一些理论和技术以及领域客观知识体系。 将我们标签语次网络转换为主题网络。 然后我们在当前这个网络基础上去做这个城市画像的一个计算模型的构建。 这个过程当中，我们借鉴了很多特征工程里边的一些方法来去做相关的应用分析。 然后我们做城市画像挖掘出来之后，我们有几个维度可以去利用，第一个是它的时序分析，第二个是它的情感分析，还有相关的一些社群，发现这样一些，我们重点聚焦这三个维度来去做相关的一些应用。
讲者6：那么这个第一个维度里边这个城市画像关联标签资源的整合分析基本上是借鉴了传统的这种词表进阶的过程。 从这个自勾到词表到我们说的这个有有这个相应的外部客观知识体系支撑的几个阶段。 这个外部知识体系的类型有很多样，包括这种相对成熟的这种序词，然后到这种本体将这个自构造的标签网络转换为这个主题网络这样一些过程。 这些相应的步骤其实都是一些通用的步骤，我就不说那么多。
讲者6：第二个是城市画像计算模型构建类，这个过程当中我们要解决几个方面的问题。 第一个就是要利用特征工程的一些方法，将这个我们所采集到的语料数据，它的特征进行选择进行遴选。 那么这个过程当中我们要解决特征融合过程当中的两类问题，因为融合过程当中会碰到两个方面的问题。 第一个是噪声的问题。 在特征中的过程当中，包括我们如果采用向量的方式去做的时候，我们这个牧场应该怎么进行选择？ 我们这个标签词特征词的权重应该怎么去做。 第二个是噪声，这个冲突的问题。 噪声是我们必须要去做最大程度的消解这个冲突的问题，是我们必须要去做彻底的解决，因为我们从不同的维度获取的这个特征，它可能存在着语义内涵的相反这种情况。 那么这种情况很大程度上我们要做这个相应的一些处理。 下边这个图其实就是展现了我们从这个在第一个阶段我们生成硬线标签数据库之后，我们怎么如何进行特征选择，以及怎么进行相应的一些降噪和冲突消解的一个过程。 那么第三个方面，其实这个应用基础的研究主要是这个时序层面的一些分析，我们去通过这个周期性的数据的采集，然后去挖掘城市画像，去看到这个城市画像的一些迁移，去看到这个这个然后去分析这个时序，分析这个城市画像变动的一些诱因。 然后第二个阶段是城市画像的情感分析。 去看一下，在这个尤其是在相应的一些公共政策发生以后，这个过程当中，这个公众对于相应政策她的一些评估，他的一些情感的倾向是什么。 那么这个过程当中其实会为很多决策提供很多支撑。 第三个是基于画像关联的城市社群，发现我们在实际当中是以中部六省为例，做了一些相应的研究性的一些工作。 然后我们也以这个以武汉城市圈 1 加 11 这种 1 加 10 的这种城市圈做了一些相应的研究工作。 来去发现这个城市社群它们之间的一些关系，我们这里边把它列为这样种惜共生竞争和中立这样一些关系来做了相应的一些分析。  
讲者6：那么在这些研究过程当中，我们存在几个方面的问题其实是可以深入探讨的。 这个前两个方面其实是，从这个研究层面来去讲，我们在这个过程当中我们要去解决城市画像作为揭示过程当中个体认知特征表达与融合的问题，就是我们刚才前面提到的如何去降噪，如何去消解冲突。
讲者6：第二个是这个城市画像关联不同，封面下这个城市社群发现这个问题就是城市社群关系的一个识别，以及依据城市社群关系，然后去构建城市社群网络，然后为相应的这个城市的一个规划发展提供一些我们的一些见解。 第三个是城市画像关联政务媒介资源保存与归档的问题。 这个问题其实刚才这个邓院长其实也提到了，因为这个城市画像关联政务资源内其实它涉及到一个资产价值评估的一个问题，也涉及到这个它的保存的一个问题。 我们就要利用它之前我们首先要进行保存，但是这个数据规模又比较大，我们应该怎么去做？ 我们肯定是要做一些选择性地去做这个保存，在资产价值评估的基础上去做这个选择性的一些保存。 当然当前的这个归档的标准以及我们进行保存的其实还存在着很多的一些标准不统一这个顶层设计的一些问题。
讲者6：第四个是这个城市画像与政务监测指标获取结果的一个对比分析。 因为我们采用的数据更多是公众层面的这些数据。 那么与政府监测指标获取的结果可能会存在着一些偏差。 因为这个问题，我们现在做的一个研究的论文里，我们现在从几个维度从交通，从这种旅游，从城市的一些环境这个层面我们都做了一些研究，发现这几个维度。
讲者6：以武汉为例，发现这个城市画像与政务监测指标其实还存在着一定的偏差，甚至有些偏差可能是存在着一些冲突的问题，这个都需要在实际过程当中去解决。 城市画像与政务监测指标它们之间的主从关系也需要去做一个实际的分析。 你是把它作为一种补充还是作为一个我们需要去把它作为一个比较主导性的指标，都是需要去做探讨的。 第五个是我们做这个城市画像，我们最后很直接的，我们会有一个可视化的东西，但是从这种实时可见到及时理解它其实还有一个过程就是你看到了，但是你不一定能够理解这里边东西，所以它需要很多业务语义模型来去支撑它。 这个过程当中其实更多地去是辅助决策侧，我们其实在现实当中也碰会也会碰到这个问题。 比如说前一段时间这个武汉公安局来华师做西安的这个相关的调研，他给我们展是有很多的数据，因为文案管理的对展示的很多数据都是一些统计层面的数据。 也就是说现象规律的一个统计表的一个展示但是这里边也我们很难去揭示它为什么会呈现出来这些东西。 就是这个结果你要去做决策的时候，你要去分析它的诱因。 这个过程当中可能就需要很多业务语义模型来去呈现。
讲者6：第六个就是我们既然从这个公众层面去获取城市画像，那我们能不能去基于城市画像去做这个供景治理？ 这个供景治理是公馆和这个政府信息资源管理这个领域里边都现在在研究的一个东西，就是供给治理，就是怎么把这个政府的角色做转变，由原来的主体现在变成一个平台的搭建者，然后把这个不同的多元治理者引入进来去做这个供给治理层面的一东西。
讲者6：我觉得是一个很好的模式探究层面的一些问题。 那么我们目前已有的一些进展主要是围绕这样一些公共的语料资源来形成了一些研究成果和一些研究报告，也做了一些城市印象分析与服务的一些原型系统。 这是我们当前所做的一些研究工作，可能很多工作还存在着一些不足。 我就简单把我们这个研究工作大家，给各位嘉宾和专家以及同学们做一个汇报。 不足的地方还请大家多多指导。 好，郭老师我就讲完了。  
讲者3：好，谢谢叶老师。 因为这个时间关系，我们叶老师这个环节我们就不组织这个讨论了。 然后如果大家有需要的话，可以在会后和叶老师再继续的讨论。 那么下面我把这个交给安老师。 好，谢谢叶老师。
讲者1：好的，非常感谢，那我也来分享一下，我来共享一下屏幕。
讲者3：不好意思，应该我来介绍安老师这个刚好顺序换了一下，所以我没有意识到，我来介绍一下。 安老师，安安老师是武汉大学信息管理学院教授，中组部万人计划青年人才青年清八人才国际信息科学与技术学会。 这个我后面我主席，国际知识组织学会 sko 理事，中国科学技术诉情胞学会情胞理论方法与教育培训专业委员会副主任、国家智科基金创新研究群体核心成员，主持教育部和哲学社科研究重大课题公重大公开课题等多项。 安老师今天探讨的题目是基于信息分析的网络数据治理好。
讲者1：有请安老师。 好的，非常感谢顾老师的介绍。 那么我简单分享一下我关于这个主题的一些想法。 那么实际上目前这个近日发布的这个十四五的大数据产业的发展规划，为我们开展基于信息分析的网络数据治理提供了许多的这个方向和一些思路。 那么我想主要讨论以下三个问题。 第一个是网络数据治理面临哪些挑战？ 第二个是面向网络数据治理的一个信息分析。 第三个是网络数据治理的这个手段。 那么首先关于数据治理所面临的挑战，那么我把它归纳为四个方面。 首先是信息的真实性和可信度。 比如说现在我们所面临的虚假信息、错误信息和恶意信息，以及公众对特定信息的一个信任度问题。 第二个是冲突信息。 比如说我们所看到的网络上有很多观点相反的一些信息，那么这样子会给公众的认知造成一些混淆。 第三个是不平衡的信息。 比如说公众对于不同领域主题的信息的需求、关注度和影响力它是不平衡的，有一些重要的信息它会被忽略。 那么第四个方面就是碎片化的信息，那么这些零散的信息它没有办法为决策提供支持。 所以针对这个问题，我们可以开展面向网络数据治理的一些信息分析。 比如说针对信息的真实性和可信度，我们可以来识别谣言，然后采取一些应对措施，评估公众对政务信息的一个信任度。 针对这个冲突信息，我们可以去识别这个冲突的观点，然后从中提取一些重叠你的共识。 那么在针对这个不平衡的信息，我们可以去评估不同的信息需求，它的一个满足程度，发现一些被忽略的信息，然后开展信息影响力的预测以及用户注意力的转移的一个预测。 那么最后针对这个碎片化的信息，我们可以开展这种综合的信息分析，把这些信息进行集成，从而进行一些利用。
讲者1：那么首先关于信息的真实性，我们知道世界卫生组织在去年的时候提出这个信息疫情的这个概念。 那么 water 也是把这个信息的思绪划分为虚假信息、错误信息和恶意信息。 那么这个虚假信息它是指具有主观的侵害意图的信息，所信息发布者它所虚构捏造的一个信息内容。 而这个错误信息指的是它不具有主观的侵害意图。 这个信息发布者基于真实信息，一不小心发布了一个不实信息的一个内容。
讲者1：然后第三种恶意信息只能是它具有主观的侵害意图，这个信息发布者传播的信息是真实的，但是它涉及到用户隐私等等问题。 那么 2018 年，哈佛大学的肯尼迪学院的这个索伦斯坦的媒体政治与公共政策研究中心的主任 nico mela 他带领团队正式启动了信息失去的项目，然后来识别、收集和分析社交平台上广泛传播的这个新闻条目，来确定虚假信息的传播模式和趋势。 那么首先针对这个信息的真实性和可信度，我们可以构建基于用户文本传播时间等特征属性的一个网络谣言的预测模型，来识别谣言预测当中的一些关键影响因素，然后从用户的转发、评论、点赞等行为当中去判断用户对特定信息的一个信任度。 那么在这个评论的过程中可能有几种情况，比如说有些评论他是对博主的一个评论，比如说谁先博主表白幕后工作者。 但是有时候这个评论它是针对这个事件的一些利益相关者的，比如说辛苦啦一线的医护人员。 那么这个时候我们就需要去判断这个评论的主题它和原帖是否一致，比如说有时候会出现不一致的情况。 那么前一段时间大家也许会注意到在社交媒体的评论区，不管原帖是关于什么，那么底下都有一个这样的评论反对什么条例。 那么实际上就是我们需要去结合评论的主题和原帖的这种主题不一致性，然后来判断这个公众对特定的信息是否持一种信任的态度。 此外你还是需要去做一个情感的分析。 那么这个也是有助于我们了解这个信息的可信度。
讲者1：那么在第二个方面，关于冲突信息，我们知道这个冲突它可以分为弱冲突和强冲突。 那么冲突的激烈程度超过一定的阈值之后，这个冲突就属于一个强冲突。 实际上柯赛这位学者他提出了一个冲突功能的理论，认为这个冲突它具有潜在的正功能，于是就提出一个安全阀的制度。 如果我们限定这个敌对情绪的阈值，将冲突的正功能应用到社会治理当中去。 那么这个就有助于我们发挥冲突信息的一个正功能的作用。 然后那马丁也提出了整合的思维理论，他提倡当人们面对冲突或者对立的观点方案模式的时候，能够通过思考解决其中的冲突，提出一种包含两者共同性，同时又优于任何一个单方的新的观点、方法和模式等等。 而我们知道罗尔是在著名的这个正义论里面，他提到了这个重叠共识的理论。 他认为冲突双方在确认冲突观点存在的时候，却还在态度规范目标上达成了一致。 所以对于这种冲突信息，我们可以采用这个主题和情感分析的方法来识别这些冲突观点。 然后再通过数据挖掘的方式来提取这些不同观点当中的一些重叠共识。
讲者1：那么第三个方面，关于不平衡的信息，我把它归纳为信息需求的不平衡性。 那么比如说某些信息对于特定的事件处置或问题的解决它非常的重要。 那么这个时候我们是不是可以采用马斯洛的需求层次分析来基于领域知识开展一些主题分析。 那么其次信息不同领域的信息，它的需求的满足程度是不一致的，有些重要的信息没有得到充分的满足。 那么我们可不可以提出一种方法来评估这个信息需求的满足度。
讲者1：那么第三个，信息分布的不平衡性。 有一些重要的信息，它被个别不重要的网络热点所覆盖了，就是我们所提到的沉默螺旋的一个现象，就是一种优势的观点，在网络媒体当中占据一个统治性的地位，使得某一些反方的观点即使他不同意，他也不敢说出来保持沉默，甚至还去附和一个他本来不同意的观点。 那么这个时候会产生一个沉默螺旋现象。 因此我们有必要去识别这个舆情当中的盲点。
讲者1：第四个方面就是信息的影响力和用户的注意力的中不平衡性。 那么有一些非常重要的信息没有得到充分的关注。 那么我们能不能够去构建一个信息的影响力的预测模型以及用户注意力的转移模型，那么这样子将有助于我们来调节，科学地分配公众对于重要信息的一个关注度和影响力。
讲者1：那么第四个问题就是碎片化的信息。 那么实际上刚刚我前面听肖总也提到根据科学的评估。 那么有时候网上也是如此，有很多离散的这个网络信息的指标，比如说点赞、评论、转发的数量、话题的持续时长、扩散的范围、内容的倾向、各类情感的社交媒体的信息条目的数量。 那么这些单独的信息指标是没有办法为决策来提供一个支持的。
讲者1：所以我们针对一些特定的任务能不能够去生成这个网络信息的评估体系？ 比如说基于网络信息特征来构建一个事件的严重性的评估和预警机制，收集反映网民的作用，网媒的作用是态的扩散、态度偏向，还有网民的情感等各项指标，来构建基于网络信息特征的一个事件严重性的评估体系。 然后把这个事件在网络空间中的表现映射为不同的严重性的等级，并且计算各个指标的一个取值区间对不同严重性等级的一个影响倾向。 那么这样子当然有一个新的事件发生的时候，我们就可以根据这个事件在网络空间中的表现来判断这个事件的一个严重性的等级。
讲者1：那么最后就是我们如何来基于信息分析开展网络数据的治理有哪些思路？ 那么这里我归纳了其中三点。 第一个是开展面向预警与预案的信息收集与分析，来提高网络数据治理的一个前瞻性。 比如说建立这个事件的预警机制，利用应急信息的传播预测模型来提升应急信息的一个传播效果，通过这个舆情的监测与用户画像来预测敏感人群。 那么第二个是建立灵敏探测异常信息的快速响应的机制，利用信息发送来智慧调控公众行为。 那么第三个就是要利用优质信息来保持公众的一个健康情绪。 比如说我们来针对一些热门话题，请领域专家或者是权威机构及时地研判，鼓励一些高影响力的社交媒体账号，在关键的时间节点，在评论区担任一个意见领袖，为公众来解除困惑。 同时还可以避免公众的这个注意力过于集中于疫情而产生信息的焦虑或者是倦怠情绪，难以转移他的注意力，从而引发混乱或者是自身事件。 好，那么以上就是我的分享，谢谢各位老师和同学，请大家批评指正。  
讲者3：谢谢安老师，看看各位老师有没有可以交流的。
讲者1：咱们的时间好像也挺紧张的，那要不然接下来我就介绍一下顾老师，顾老师非常的谦虚。 顾靖王老师是武汉科技大学计算机科学与技术学院的教授、博导、外部与智能计算研究团队的负责人，武汉科技大学大数据科学与工程研究院的副院长，国家新闻出版署副媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室的副主任，情报工程 journal of artificial intelligence for medical sciences 期刊的编委，主要从事语义 web 云知识图谱、云计算及分布式计算等方面的研究。 那么接下来我们有请顾老师给我们做分享，好，谢谢安老师。
讲者3：借这个机会感谢安老师对这次会议的这次活动的精心的组织。 下面就是我介绍一下我们近几年做的一些相关的内容，我不知道这个屏幕是不是看得清楚可以看得到。 好，那个在今天听了前面各位专家的介绍，我会发现我其实对于这个知识治理这个概念的理解可能还不够深入。 那我我我现在介绍的内容可能仅仅局限于某个行业的数据和知识的治理这个领域。 好，那么下面去介绍一下我们近几年所做的一些工作，我就从这样几个方面介绍。 第一个就是数据与知识治理的这个框架，主要是介绍一下我们这几年在不同的行业做有关数据治理的这样一个具体的工作。 另外就是因为所有的治理工作他可能没办法通过一个中心化的方式来实施。 那么也就说这个质量评价和这个数据的治理，它很有可能是一个众包的行为。 所以我们也有很多的组织在开始探讨怎么样来设计一种去中心化的一种架构。 这里面介绍我们和我们科技的一个相关的工作。 首先就是对于这个知识众包可能现在是一个常态化的一个工作，因为整个互联网某种程度来说它就是一个非中心化的一个架构整 web 1 web 的我们称为这个就是图里讲的或者是 team by 00，它本身现在也在设计一个创业的项目，这个创业的项目就将整个未来的互联网就是一种非中心化的一个架构，他把这个项目叫 so UID ，这个项目目前也是开源的，大家可以通过在互联网上是可以找得到这个项目的一些下面的内容。
讲者3：那么对于这个知识众包的工作来说，其中的一个很重要的环节就是怎么对这个知识的内容进行评价是吧评价。 那么对于评价的重点来说，第一个就是毫无疑问你需要设计一种合理的评价机制。 第二个就是今天前面的各位老师都重点谈讨过了，就是对于这个数据的确权或者知识的确权可能也是一个非常也是一个难点。 再一个就是说这个评价者他本身的可信度和他的能力怎么来进行评估，这也是一个评价的一个。 一个就是一个重点或者是一个难点，这是这样几个方面。 那么去中心化的这样一个模式可能有几点他可能会对于这个有一点帮助。
讲者3：首先第一个对于知识的确权他可能会有帮助。 我们采用一种趋势性化的架构，将每个这个知识的拥有者他发布到这个网络的知识，给他做一个唯一的标识。 那么这样的话这个知识在整个互联网中共享和使用的路径我们是可以来追溯的。 那么这样的话可能对于这个知识的确权可能会有一定的帮助。
讲者3：另外一个方面就是通过这种趋势性化的架构，对于每个贡献者他可以他可以就是他可以他的评价和他的这个内容就是评价和他的对于这个知识质量的这个评估等方面的工作，我们可以把它转换成一种激励的机制。 通过这种激励的机制，通过这种积累机制来对整个知识的评价和质量的这个提高工作来进行完善。 那么这个可能也是确实优化它对于整个知识工作知识共享工作的一个贡献。 所以我们跟委员的去中心化的架构可能是未来至少是在行业知识共享方面还原知识的质量评价和这个共享方面可能会有很大的帮助。 所以这是我今天给大家想介绍了一个主要的内容。
讲者3：那么这个知识的评价给他举个例子是吧，因为我们做了很多医疗的数据，那么我们这里面总结了一些医疗数据里面它可能会存在的一些问题，比如说一个临床的事件，它可能有很多的数据是不完整的是吧不完整的。 那比如说你的很多这个临床电子病历，他的这个家族史和病史可能介绍得不够完整。 那么对于整个这个医生的评价，可能会有一些就是不足，那么还有些其他方面的一些数据，这就是一个评价的数据。
讲者3：那么对于医院的这个质量的评价部分，我们会构建一个闭环的架构，从这几个维度来对它的数据来进行评价。 这是我们整理的一个评价的度量的量表是吧等等流量表，然后设计了一个度量的这样一个循环的一种机制。 那么同时对于这种一般性的这样一个知识的质量的评价，我们也设计了一些相应的度量的维度是吧，这一维度当然可能来源于很多的论文。 我们在这个论文的基础上，我们根据我们的理解来做了一定的扩充。 我们把这个维度分成这样几个阶段，一个就是知识的产生阶段。 那么这次的转接主要考虑它的可信度、资源的描述的能力，以及它是否具备它的荣誉度等等方面。
讲者3：第二个方面就是使用阶段。 那么对于这个方面，那主要考虑了他使他的使用的质量，就说他是他对外提供服务的能力和他提供服务的信息的这个完整度等等方面。 另外一个方面就是它的一些内在的特性，比如说它的完整性、一致性、准确性等等方面。 这是第二个阶段。 第三个阶段就是维护阶段，就是指就是这个知识是它的动态更新的能力是吧，它持续更新能力强不强等这一方面是对一个知识质量评价的一些知识一些指标。 那么我们针对这些指标可能是涉及了相应的一些算法，这是这个方面。 那么这是一个基本的架构，这个基本架构当然是很多项目可能都是很多项目都可能采用劣势的一种方式，我们采用一种微服务架构来实现了一种数据治理的这样一个框架。 核心的因素就是说对于每一种类型的业务，我们构建一个这个业务体系的这样一元数据。 那么对依然来说这个元数据比较容易构建。 比如说有很多一些国际标准的这个元数据的标准，比如 SD 9 SD 10、normal CT 等等方面。 然后对于中国来说，中国有互联互它的标准，还有每一个省地市，它可能会有一些数据交换的标准等等方面。 我们对以这个为基础做一个基本的数据集成。 所以我们在这个方面在医疗、公安、环保、金融等领域的做了一些项目的落地，就是以这样一种形式。
讲者3：那么对于每一个数据的频治理来说，这个数据治理的算法他肯定不可能是统一的，所以你需要设计一个比较通用的，这就是一种可置换的这个数数据治理的算法库。 那么我们就以微服务架构为基础，将每一种不同的数据算法设计成一种服务的模式，然后通过服务之间的组合来实现相应的这个数据治理的能力，这是我们这个数据治理的这样一个平台的总体的架构。 那么就按照它包括这些元数据的管理，然后数一些数据算法的治理库算法的管理等等方面，然后对外提供这样一个基于 API 各类功能提供相应的服务，这是这样一个一种方式。
讲者3：好这是我们有关这个数据质量和数据治理的这样一个简单框架的介绍。 下面就是介绍一下给大家就是分享一下有关基于区块链的这样一个质量评价和治理的这样一个工作。 我们介绍三个方面的工作。 第一个就是 open 科技的这样一个区块链 open 科技是国内知识图谱相关的一些企业和学术机构来构建的一个开源这样一个社区。 那么这个开源社区的知识共享可能就成面临的一些瓶颈。 所以 open 科技构建了相应的一个区块链的一种机制。 这个机制里面最重要的一个贡献就是它对于 open 科技的知识的萃取定义了明确了这样一个确权的一种机制。 那么右边是它的这个确权的这样一种方式。 那么我们对每一个数据的所有者，数据的操作者和数据本身都进行了相应的标识是吧，相应的标识，把这个标识分享到整个这个区块链上去。 那么左边是它的整个 open KG 的这个区块链的这个整体的架构。 那么这个这个这个链目前也在出，也在试运行阶段，这是第一个工作。 第二个工作是前期我在我们前期也做过分享，就是我们我们团队也做过一个就是基于这个区块链的这样一个知识分享的一个架构。 那这里面也设计了相应的这个质量评估质量评估的这个算法。
讲者3：那么这这个我们做的工作，我们这个部分的工作可能还是模拟了一种类似于中心化的一种方式。 只说对于每一个查询或者是评价的环节，我们会构建一个虚拟的这样一个节点，在这个虚拟的节点上来完成相应的工作。 然后这个工作完成以后，再把这个数结果放到这个链上，然后这个节点就就这个就把它这销毁掉。 那么对于这种方式来说，它的一个核心的点就是要确保这个虚拟的节点的构建和消耗的过程是安全的。 那么其他的过程其实和一个中心化的架构是没有太大的区别。 然后只是说它的这个数据我们是相应的一些评估评价的数据会放到整个链上，这是我们的一个方面。 我们在这个方面也发表了一篇相应的论文，这是我们的一个基本的构建的架构的一个介绍。 这个方面我就不做很详细的一个介绍了。 那么它的底层部分就是基于一个区块链。 那么但是在这个链上我们会设计了我们与这个 KG 相关的一些这个数据的结构是吧。 数据的结构。 比如说你的这个节点的信息，这个账本以及它的相应的一个数据集是吧。 然后这个账本里面可能就会包含对它的一些评价和我们相互评价或者是修改的一些相应的记录，就是构建到这个项目报账本里面去。
讲者3：第三个工作是介绍我们参与了一个项目，就是说我们刚刚讲的这个工作，我们也计划在申请相应的一些区别的标准。 我们参与了我们和国内的一些企业参与了两个标准，一个是基于实际的区块链互助模型的标准。 那么就是说以这种互助的团体的模式就怎么样来。 构建这个知识知识社区的互助的团体的模式，看是否能设计相应的标准。
讲者3：第二个部分就是在这个如果互助模型构建成功以后，我们怎么样来进行相应的信息的检索这样的两个标准。 目前这个两个标准都在相应初始的阶段，这是我们有关区块链评价的一个简单的介绍。 那么简单的说总结一下目前的一个机制，这区块量毫无疑问是去中心化，是这个知识评价的一种比较好的一种机制，但是目前也产生很多不足。
讲者3：第一个方面就是说如果这个在一个小的规模环境下，可能它会运行得非常好，但是如果在一个大规模环境下，它是它的性能是否能够满足我们的需求，可能需要考虑。 再一个方面就是说对于这个知识的查询的能力，那么可能它会存在很多很多瓶颈。 再比如说做 topc 的查询，再一个就是我们可能要设计更加完善的质量评价和质量评测和评价的一个机制，也要设计相应的这样一个奖惩的机制，就是我们所说的一个计价的机制。 然后再一个就是怎么样在这个知识社区里面利用这一个任务来动态的分配的任务，选择最合适的这个工作者可能也是一个需要考虑的问题。
讲者3：好这就是我们的一个简单的分享。 那么这两个分享，这个分享主要参考了我们团队和 open 推进的两篇论文。 第一个就是我们团队在去年发表了一篇知识关联数据集评估的一个驱动优化评估的一个论文。 另外就是 open 逻辑的区块链的一个简单的介绍。 好，谢谢大家。
讲者1：好的，感谢顾老师内容非常丰富的一个分享，我看到有一位观众举手了，那么这位老师或者同学你可以发言。 可以把你的话筒打开吗？ 我已经点击了这个解除经营。
讲者1：我们听不到你的声音。 那我们就我有个提议，就是大家把摄像头打开，我们照一张合影可以吗？ 首先是可以停止一下暂时的这个分享，这样子的志愿者可以截屏。
讲者3：我这个分享结束了吗？ 我不知道是不是暂时没有。
讲者1：好，我看一下，您需要把鼠标放在最上面。
讲者3：对好不好意思请讲分享。
讲者1：各位观众也可以打开摄像头，这样子我们可以一起合影，这样我们请志愿者帮我们截一下屏。
讲者1：志愿者如果完成了，请告诉我们一下，观众也可以打开摄像头。
讲者1：但是没有对于设置是吧。 抱歉，我这个还不知道怎么操作这个看一下。 如果有志愿者同学知道怎么让观众打开摄像头就操作一下，但是我这里好像没有这个权限。 抱歉。
讲者1：好的。 那非常抱歉，就是现在这个刚才我们的那个工作人员提醒我们闭幕式四点钟开始，那大家就可能要进入这个闭幕式了，非常感谢各位老师同学的参加，感谢六位嘉宾的非谢谢大家有 100 多位观众一直坚持到最后。 谢谢。 谢谢大家，希望下次有机会再见各位老师同学再见。  

Answer: 大数据产业存在着很多的问题，只有问题解决，才能构建良好的市场，实现好的数据治理方式，促进企业和高校开展联合的公关科研成果的转化，对供应链的完整性和全面性、稳健性有帮助，互联网采集非结构化的数据进一步加工，当前业界要提供企业情报服务工作，发展需要做数据的分析，解决决策不完备的问题，其次人工智能数据可以发挥其独特的作用，实现人机互相促模式以及城市画像治理交互式服务，再次城市化像的问题需要构建网络群体、对资源选择性保存，开展数据治理的信息分析，转移用户注意力，从而顺利利用，在一定规模环境下满足工作需求，同时可以设置奖惩机制，并且数据与知识治理的框架需要设计中心化的架构，转换激励政策提高工作。