跨学科视角下政府数据开放的知识异质性分析
[目的/意义]数据驱动下,政府数据开放对数字治理的贡献受到了来自管理学、政治学、计算机科学等多个学科领域的关注,从跨学科视角分析政府数据开放领域知识的异质性,对于梳理领域知识结构、激活跨学科知识应用价值具有重要研究意义.[方法/过程]文章基于SSCI与CSSCI内政府数据开放近十五年的文献构建知识异质性模型并划分领域学科,运用文献增长定律、知识图谱、引文指标与文本挖掘等方法从跨学科的角度分别测度了领域知识规模、知识主题以及核心知识的异质性,以此揭示领域知识在不同学科内的差异度水平.[结果/结论]研究结果表明:政府数据开放领域知识规模的整体发展态势良好,国外领域知识在学科应用性转型上要快于国内;国外政府数据开放领域知识的主题在不同学科间的异质性较大,而国内领域知识的融合性则更高;政府数据开放领域核心知识具备明显的跨学科属性,国外核心知识的研究体系相较国内更为完善,且"图书情报学"已经成为核心知识的重要贡献学科.
政府数据、数据开放、跨学科、知识异质性
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本文系2019国家社科基金项目"共生视角下政府数据开放的运行机制与实现路径研究";2019年江苏省研究生科研创新计划"面向'互联网+政务'的微政务本体构建与服务研究"
2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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