首页 >> 社科论坛 >> 会议综述
开放获取时代的知识、信息和数据 ——第十八届“亚太数字图书馆国际会议”(ICADL2016)综述
2020年02月19日 11:03 来源:《图书馆论坛》(广州)2017年第11期 作者:刘慧云 黄文霞 黄彬彬等 字号

内容摘要:

关键词:

作者简介:

  内容提要:开放获取对提高知识的可获取性、助推科学发展、带来更多教育机会等的重要作用使之成为信息社会进步的驱动力。第18届“亚太数字图书馆国际会议”(ICADL2016)以“开放获取时代的知识、信息和数据”为主题,探讨了开放获取背景下的社区与数字图书馆、数字图书馆设计、信息获取设计与用户体验、信息提取与分析、开放获取与数据、社会与学术媒体、观点挖掘、模式与指南、分析与使用维基百科、教育与数字素养十个方面,涉及开放获取社会中知识、信息和数据的新理念、新技术和新服务,并对未来开放获取视野下的知识、信息和数据的研究、教育和实践进行了展望。

  关 键 词:开放获取/数据开放/数字图书馆/会议综述 

    作者简介:刘慧云,中山大学资讯管理学院博士研究生;黄文霞,黄彬彬,包丹宇,卢光栩,中山大学资讯管理学院硕士研究生。

 

  1 会议背景

  开放获取被广泛认为是网络信息社会进步的关键概念。开放获取的快速发展引起了世界各国政府部门、国际组织、科研资助机构、科研教育机构、出版商、图书馆等的普遍关注,各方纷纷制定开放获取政策,推动开放获取的发展[1]。从实践领域看,开放获取的100个成功案例[2]已经证明了开放获取对提高知识的可获取性、助推科学发展、带来更多教育机会等有重要的作用[3]。近年来学术界对开放获取领域的理论、技术等问题已经取得了较为丰硕的成果。第18届亚太数字图书馆国际会议(International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries,ICADL)正是以“开放获取时代的知识、信息和数据”为主题展开学术交流。会议于2016年12月5~9日在日本筑波大学举行,由筑波大学主办,日本国会图书馆、国际计算机学会(Association for Computing Machinery,ACM)、美国计算机协会情报检索专业组(Special Interest Group on Information Retrieval,SIGIR)、信息科学技术协会亚太分会(Asia-Pacific Chapter of Association for Information Science and Technology,ASIS & T Asia-Pacific Chapter)、日本数据库协会(The Database Society of Japan,DBSJ)、美国计算机协会数据管理专业委员会日本分会(Association for Computing Machinery Special Interest Group on Management of Data,ACM SIGMOD Japan Chapter)和日本信息处理学会(Information Processing Society of Japan,IPSJ)等多个机构协办。会议得到日本凸版印刷株式会社(TOOPAN Printing Co.Ltd)、Infocom和Recruit等商业公司的赞助,以及受到亚太iSchools联盟(Consortium of iSchools Asia Pacific,CiSAP)的支持。ICADL自1998年以来已在中国、澳大利亚、印度、印度尼西亚、日本、韩国、马来西亚、新加坡、泰国和越南等国家和地区成功举办,并成为了数字图书馆研究的重要国际会议之一。同期还举办了亚太信息学院论坛(the Asia-Pacific Forum of Information Schools,APIS)。会议吸引了来自亚太地区及美国等其他地区的图书馆学、信息科学、信息管理、信息技术、信息系统等专业的学者的参与,邀请了来自世界各地信息学院相关的专家教授,以及该领域联合机构的专业人士。筑波大学副校长Hiroyuki Nishikawa致开幕式欢迎词。各位专家学者主要围绕“开放获取时代的知识、信息和数据”,对社区与数字图书馆、数字图书馆设计、信息获取设计与用户体验、信息提取与分析、开放获取与数据、社会与学术媒体、观点挖掘、模式与指南、分析与使用维基百科、教育与数字素养十个专题(Session)进行了深入探讨。

  2 会议内容

  2.1 亚太数字图书馆国际会议(ICADL)

  2.1.1 数字图书馆设计(Digital Library Design)

  开放获取背景下,数字图书馆的开发与设计不仅要考虑用户因素,还要关注系统对技术和服务发展的适应性,重视信息资源的获取与利用过程。

  新西兰怀卡托大学的Sallyjo Cunningham等利用GenderMag工具包分析绿宝石数字图书馆软件(Greenstone Digital Librarian Interface,GDLI),认为存在边缘化用户、缺乏反馈等使用问题。美国弗吉尼亚理工大学图书馆馆员Zhiwu Xie等介绍了规划、设计与利用Hydra/Sufia平台开发本校机构库系统(VTechData)的经验和决策依据,提出机构库设计应适应快速发展的信息技术和不断拓展的图书馆服务内容。泰国苏旺那蓬皇家理工大学的Watcharee Phetwong等对古代诗歌NirasSuphan中提及的旅游景点设计了电子地图模型,建立网站介绍该旅游路线所经过的社区,由于游客并未在旅游过程中获得泰国文化遗产方面的介绍,因此设计旅游景点电子地图可以提高游客对泰国文化遗产的认知度。夏威夷大学的Andrew Wertheimer等以曾是日本最大的电子档案项目的Wonder Okinawa为研究案例,回顾10年间从成功发起到最终失败的过程,并对比研究日本和北美地区电子档案概念模型的异同。他们认为,跨学科与对比研究有利于发现电子档案建设中的知识产权、技术基础设施等问题,因此,今后对电子档案定义、概念、目标等方面的研究可通过跨学科和对比研究展开进一步探讨。马里兰大学帕克分校的Douglas W.Oard等介绍了一个音频数字化项目,即将阿波罗登月计划任务控制中心所记录的所有内部通讯和无线电通讯(共56个频道)的音频进行统一数字化,尝试将部分录音整合收录在一个交互式任务重现系统中,该项目有利于对阿波罗计划感兴趣的历史学家、语音处理研究学者和教育工作者等从中获得丰富的研究资料、找到新的研究或教学视角。

  2.1.2 社区与数字图书馆(Community and Digital Libraries)

  数字图书馆的发展呈现网络化、资源整合与资源共享等新特征。用户数据与信息的获取、利用与保存带来了新的研究议题,与用户需求和用户行为研究共同推动数字图书馆服务的改善和创新。

  悉尼科技大学的Zablon Pingo等对5名FitBit可穿戴设备和应用的用户进行结构化访谈,发现他们对服务提供商或第三方机构如何收集、保存、链接或使用用户生活信息的整个流程了解甚少,即用户不会认真阅读应用软件和设备的使用条款,也不关心它们会成为个人隐私数据泄露的开口,为了提升用户隐私保护的意识,隐私教育应当成为用户数据素养教育的内容之一。美国南卡罗来纳大学的Feili Tu-Keefner探讨了在灾害事件中公共图书馆对当地社区的作用,以及公共图书馆与当地公共卫生机构合作应对危机事件的合理性。他针对2015年北卡罗来纳州多个郡暴发洪水的案例,使用焦点小组访谈调查了公共图书馆馆长和馆员,访谈社区居民以及深度访谈了一名联邦应急管理局工作人员。调查结果显示,在灾害事件发生期间或发生后当地社区居民存在获取医疗信息和医疗技术帮助的需求,但是当地公共图书馆往往准备不足,他建议公共图书馆为当地社区民众提供可靠有用的数字化医疗信息,并持续更新维护。中山大学的张靖和林佳萍针对用户电子档案的隐私权问题展开讨论,介绍了当下中国对电子档案中个人隐私进行保护的相关法律法规,提出中国电子档案个人隐私保护的3个建议:建立专门的法律保护隐私权;设置电子档案用户隐私保护的保护条例;用户隐私权保护应该被加入档案法。新西兰开放理工学院Eric Boamah和惠灵顿维多利亚大学的Chern Li Liew讨论了本土知识(Indigenous Knowledge,IK)数字化和长期保存的重要性和挑战。通过对非洲加纳的27名信息专家和文化遗产专家的半结构化访谈,得出以下结论:当前各方利益相关者对共同保护集体记忆和本土知识存在共识;图书馆等文化记忆机构有必要重新审视自身与本土知识和文物的关系,思考描述组织本土知识和文物的方法,寻求与其他相关机构建立合作的方式等。新西兰怀卡托大学Sally Jo Cunningham等介绍了对35名学生视频信息收藏行为的调查结果,发现用户在收藏管理个人视频信息时,主要有索引(记录视频目录,存储位置和获取方式)、书签(视频中的具体内容和视频上次观看位置)和分享(分享和分享记录)3个方面的信息需求;用户同时使用本地存储、外部存储设备、网址收藏、云存储等跨设备、跨服务的存储方式是造成视频信息管理困难的主要原因。当前已经有视频内容提供商提供部分上述的功能(如流媒体服务),但仍未完全满足调查对象的信息需求。

  2.1.3 信息获取设计与用户体验(Information Access Design and User Experience)

  随着进入大数据时代,信息数量急剧增长,传统的信息检索满足不了要求。越来越多的评价指标及检索方法被研究开发出来,用于提高检索效率及准确性,用户体验也成为研究的焦点。

  日本兵库县立大学的Takayuki Yumoto等基于稀有性概念提出将社交标签法和词共现法用于检索稀有信息,并通过实验将它们和余弦相似性、最大间隔相关性和稀有性得分进行对比评估。结果显示:在衡量相关性时,词共现法优于社交标签法;用nDCG评估稀有性指标,词共现法优于其他四种方法,当带有关键词过滤时效果最佳;社交标签法虽然优于稀有性得分,但是效果比最大间隔相关性和余弦相似性差。他们指出,词共现法可以被完善用于选取关键词。日本京都大学的Meng Zhao等基于文档间协同关系,针对有相似行为但不同主题的文档提出基于WordNet和Word2vec的文档协同关系度计算方法,并通过实验将它们和余弦相似性、最大间隔相关性进行对比评估。结果显示,相对于仅考虑相似性指标的余弦相似性和最大间隔相关性方法,基于WordNet的方法能显著提高准确率和召回率,F测度也得到很大的增加,进而表明引入协同关系检索相似但不同的文档的重要性。新加坡南洋理工大学的Aravind Sesagiri Raamkumar等针对Rec4LRW原型系统进行用户问卷调查,基于调查结果设计了科技论文检索和推荐框架。该框架包括三部分:用户角色模块、系统配置模块和用户个性化模块。用户角色模块分为依赖系统的用户和依赖技术的用户;系统配置模块也分为用户界面层次的子模块和算法层次的子模块;用户个性化模块分为论文合集、收藏夹、论文锚点和相关性反馈四部分。新加坡南洋理工大学的Chei Sian Lee等开发了一款移动众包应用原型——My Smart Mobile City app(MSMC),并对MSMC的可用性、用户对应用的感知和使用动机等进行了评估调查,发现MSMC是一个可行的能促进公众参与智慧城市建设的解决方案。调查结果显示,寻求信息、建议以及获取最新资讯等与内容相关的因素和关心他人、与他人保持联系及进行互动等与社会相关的因素是驱动用户使用MSMC的主要因素。调查发现,相较于外部动机(如金钱),内部动机(如热爱)更能吸引参与者;但是当涉及长期的可持续发展的议题时,参与者更强调外部动机。该研究有助于更好地理解移动众包在亚洲视角下智慧城市建设中的使用情况。斯洛文尼亚卢布尔雅那大学的Tanja Mercun等针对5种不同的文献计量信息系统原型(Baseline System、Sunburst、Indented Tree、Circlepack、Radial Tree)对斯洛文尼亚和美国的用户进行调查,以探讨跨文化环境下的系统操作和用户体验的一致性。结果显示,两国的用户在Baseline中的任务时间、不成功任务的百分比以及任务完成难度的感知均表现最差,不过在评价Baseline时,美国用户持更正面态度。尽管两国用户在操作和感知方面呈现出差异,Sunburst和Indented Tree仍被评为最佳系统。据此,他们认为在跨文化环境下设计可视化系统原型具有可能性。

  2.1.4 信息提取与分析(Information Extraction and Analysis)

  信息抽取的任务是从大量数据中准确、快速地获取目标信息。随着互联网应用的发展,其价值日益显现,研究成果被应用到越来越多的领域,在这一过程中其理论模型亦不断完善。

  泰国清迈大学的Papangkorn Inkeaw等提出了一种基于规则的页面分块方法(Rule-based Page Segmentation,RBPS)来实现棕榈叶手稿的自动分块,该方法主要分为目标检测和目标选取两个步骤。他们通过实验将RBPS方法和基于Gabor过滤的方法(Gabor Filtering,GF)、基于小波特征(Wavelet Features,WF)的方法进行对比评估,发现RBPS优于GF和WF,达到了最高的99.86%准确率均值和99.67%召回率均值;在F测度上同样优于GF和WF。东京大学的Thomas Perianin等在神经网络中引入新的上下位关系层,以提升AutoExtend模型词义消歧的效率,从而扩展了该模型。该模型有两个版本,一个是简单加总模型(SimpleAdd),即同义集仅仅是下位词的简单加总;另一个则为下位词加入了权重(WeightedAdd)。他们通过实验将两种模型和原始AutoExtend模型、Word2vec进行对比评估,发现归一化后的简单加总模型表现最好,未归一化的WeightedAdd模型由于过度拟合导致效果最差。在未来研究中可以再引入整体与部分关系,以探讨多对一的同义集关系;未来的重点是开发一种综合评价法以解决词义表征学习数量大和仅能评估少量数据的矛盾。东京大学的Giovanni Yoko Kristianto等提出数学实体关联(Math Entity Linking,MEL)以实现数学表达式维基化,同时给出了数学实体关联框架。该框架主要包括3个任务:检测识别科技文献中提及的数学表达式;产生对应数学表达式的维基百科文章候选集;对候选集文章进行消歧。他们通过实验对该框架进行评估,发现若要获得较好关联,则需数学结构和文本描述的均衡结合;在未来的研究中将更多聚焦于对数学表达式进行更进一步的处理(如分割长数学表达式)、提取简短但能提供信息的文本、调整打分函数和NIL检测。南洋理工大学的Sei-ching Joanna Sin等借鉴Robert Taylor的问题谈判框架,采用社会学序列分析法,对提问者-评论者互动序列的属性及其模式是否会对帖子结果造成影响进行了研究,以Stack Overflow网站为分析对象(一个程序员社交问答网站),利用R软件进行数据处理和分析,发现在序列长度和全序列模式上存在显著差异,主要有4种不同的代表性序列模式:A-B、A-B-A-D、A-B-C-D-E-A-C-A、A-B-C-D-A-B-A-A-B-A(A、B、C、D、E代表不同的用户,A代表原始发帖者)。他们采用逻辑回归法对这4种序列模式进行分析,发现更复杂多样的序列往往有更好的结果。

  2.1.5 开放获取与数据(Open Access and Data)

  基于“自由、开放、共享”理念的开放获取被认为对当今网络信息社会有重要作用,有助于提高社会公众的科学素养、缩小数字鸿沟、扩大期刊和作者的影响力等。它包括开放科学、开放政府和开放数据等内容。

  新加坡南洋理工大学的Chu Keong Lee等以数字图书馆的形式解决数学领域尚未开放获取的问题。他们介绍了MathDL项目的现状,通过在问题层次将数学题数字化收录进MathDL并提供多种利用方式,帮助中小学学生扩展数学题获取范围,降低获取成本,重新发现旧习题册价值,并减少重复性题目编写工作。日本筑波大学的Takahiro Komamizu等针对关联数据开发了CPClustering,这种聚类方法将同义类交叉联系起来,类和属性可以相互表征。泰国国家电子与计算机技术中心的Pattama Krataithong等提出了基于语义类型检测的泰国开放政府数据RDF数据集链接框架,目前已经实现了从表格格式向RDF数据集格式的半自动化转换。日本九州大学图书馆研究开发部的Emi Ishita等通过研究高校图书馆的资料数字化及出版的方式,尝试促进日本大学图书馆数字人文开放数据的开放程度。悉尼科技大学的Edward Luca等根据用户体验重新设计开放存取机构数据库。

  2.1.6 社会与学术媒体(Social and Scholarly Media)

  面对当前社交媒体对人们生活方式的全方位渗透,图书情报学界开展了诸多,研究主要集中在利用Facebook、Twitter和Instagram等社交媒体分析用户需求和用户行为。

  筑波大学的Naoto Takeda等人利用Twitter用户消费时的定位数据和标签将用户分类,通过分析不同群体的消费行为特点以期得到有价值的市场信息,如年轻女性用户的品牌偏好、职场人士的购车偏好。新加坡南洋理工大学的Chei Sian Lee等研究了使用和满足理论框架下用户在Instagram中查看照片的驱动因素、基于115份网络问卷数据,根据主成分因子分析得出4种驱动因素:消遣需求、监控需求、个人关系需求和偷窥需求。东京大学的Shuntaro Yada等研究了如何改善Twitter中“提到的书籍”的有效特征选择,作者在之前研究的基础上,提出将Twitter用户配置文件、POS机标签提到的书名和用户Twitter中提到的书目信息(如作者、出版社)纳入有效特征通过集成的网格搜索,验证了上述特征的有效性。日本京都大学的Yu Nakano等人研究了论文引用关系和同被引关系可视化问题,提出了一个基于上述两类关系,并将其以论文图的形式展现出来的论文关系可视化理论。

  2.1.7 观点挖掘(Opinion and Sentiment)

  情感分析和观点挖掘是目前文本挖掘中比较主流的应用领域,涵盖的内容很多,如电商平台中评论信息分析、社交媒体平台中用户的评论导向,它们能够发现用户评论数据中的极性,对于分析用户的思维导向具有很好的指导价值。

  南洋理工大学的Sang-sang Tan和Jin-Cheon Na提出可以通过3种类型的多词构想,即二元语法(Bigram)、类型依赖(Typed Dependency)、概念(Concept)来形成词汇项,采用点式互信息方法(Pointwise Mutual Information,PMI)来选取多字词汇项。他们利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)来评估构造出的特定领域多词术语词典,发现基于二元语法的词典不仅优于一元语法,也优于类型依赖和概念,这与他们基于概念的词典效果最佳的预期相矛盾,这是实验语料库过小导致的。尽管该研究因样本数量过小和词典构造方法单一存在一定局限性,但仍揭示了构造基于多词术语的情感词典用于情感分析是行之有效的。马来亚大学的Kasturi Dewi Varathan等将时间分析法和比较观点挖掘结合起来,对前人建立的关于相机评论的数据集进行分析,探讨了频率分析、趋势分析、竞争分析和突发检测在比较评论中的表现。实验结果显示,时间分析在比较观点挖掘中是有用的,可以帮助商业组织和个人更好地决策。传统的观点挖掘不能反映用户随着时间推移的偏好改变,而比较观点的时间分析则可提供更多及时的相关信息,在未来研究中可以将时间维度引入比较文本分析、比较文献分析甚至比较档案分析。南洋理工大学的Winston Jin Song Teo和Chei Sian Lee针对四类社交媒体,即社交网站(Social Networking Sites,SNS)、微博服务(Microblogging Services,MS)、视频分享网站(Video-sharing Sites,VS)和照片分享网站(Photo-sharing Sites,PS)对171位新加坡社交媒体成年用户进行调查,探讨社交媒体上的分享行为与社会及心理幸福感(主要是两个维度:生活满意度和孤独感)之间的关系。调查结果显示,年龄在社会及心理幸福感与分享行为之间具有潜在的影响;社交媒体的分享行为与生活满意度在年轻的成年用户中呈现正相关,但在成熟的成年用户中则呈现负相关;社交媒体的分享行为与孤独感在成熟的成年用户中呈正相关,但在年轻的成年用户中呈负相关。

  2.1.8 模型与指南(Models and Guidelines)

  开放数据如何转化为信息和知识对于开放获取具有重要的科学价值和实际意义,其中构建本体知识库是自动问答、决策支持、语义搜索等应用的基础。学者们对构建不同领域的本体问题进行了探讨,并形成了相关的模型。

  延世大学的Robert B.Allen等对本体问题进行了探索,提出用统一的时序图描述学术信息资源。他们从活动的关联性和连续性入手创建了基于流程的描述,认为基于活动连续性的资源描述可以将各个必经步骤映射到总体框架中,不仅可以将学术著作的创作和制作反映出来,而且还可以将评论和引用等出版后的程序在框架中进行描述。Robert B.Allen还对人类社会历史的结构模型进行了探讨,认为传统的人类社会历史结构模型需要超越传统的本体论,将丰富的语义本体与编程语言相结合,构建更为高层次的本体结构。他探讨了历史中复合实体和系统概念,并考虑如何明确“因果统一”的概念,并将其与社会系统模型相关联。在本体构建方面,泰国的Wirapong Chansanam和Kulthida Tuamsuk提出了建立假想生物本体(IBO)的构建方法,该方法包括原始和当代生物在内的本体结构,可运用于语义网,并且对关键技术进行改进,如生物范围识别、属性定义、实例定义。弗赖堡大学的Klaus Rechert等探讨了如何对记忆存储容器进行长期维护和保养,他们得出了以下维护步骤:首先,运行时要对配置和依赖关系进行识别,虽然不同容器有不同特性,但第一步往往都要将运行配置统一成一个开放、标准化的文档;其次,将外部依赖关系考虑进来,进一步分析运行配置;最后,将容器置于受控环境中进行测试。泰国的Sittisak Rungcharoensuksri通过分析诗琳通公主人类学研究中心(SAC)的数字信息库的案例,检验该中心数字化策略制定的科学合理性;认为SAC数字化策略并不理想,存在工作人员缺乏数据管理技能和数据存储意识等问题;提出可从提高研究中心工作人员数字化存储的意识及相关知识水平、建立有效沟通机制和加大政策支撑力度三方面入手加以改善。

  2.1.9 分析和使用维基百科(Analyzing and Using Wikipedia)

  维基百科网站是图情领域关注的研究对象和研究工具。维基百科既为网络计量学研究提供了新型计量指标,也可作为语料库,为语义挖掘研究提供丰富的内容资源。

  日本筑波大学的Jiro Kikkawa等对英语、日语和中文维基百科网站上的数字对象唯一标识符(DOI)进行统计分析后发现,由CrossRef代理注册的DOI链接被引用的数量最多;交叉分析结果显示,中文和日语维基均与英语维基的DOI链接有相似的高重叠率;分析网站词条的版本历史,发现大多数的DOI链接先被添加在英语维基百科词条后,再通过翻译被加入中文和日语网站的对应词条中,这提示了将维基百科的DOI链接作为替代计量指标可能造成重复计数的问题。新加坡国立大学的Wei Wang等针对社交网络上不同载体形式的信息(文字、图片等)提出了新的信息检索排序算法,即参照维基百科上的概念划分将社交网络数据归入概念集合,再与检索式进行语义相关度匹配,实验结果表明这一跨载体检索算法能大幅提升社交网络检索结果的质量。早稻田大学Renzhi Wand和Mizuho Iwaihara提出结合主题理论模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA)和最大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimation,MLE)来预测某一维基百科词条中某个链接适合指向另一篇文章的整体还是文章的一个片段,如果判断结果为指向片段,则通过语义相似度计算找到最相关片段建立链接,实验结果表明该方法比目前最常用的TF-IDF算法的效率和准确性更高。

  2.1.10 教育与数字素养(Education and Digital Literacy)

  在数字时代,数字素养已被美国、英国、澳大利亚等发达国家视为国家战略竞争力,已有一系列政策支撑数字素养的研究与实践。用户信息需求、信息资源和技术、经济增长形势的日新月异使人们开始探讨知识经济社会背景下公民应该具备的与之相匹配的新能力,即数字素养。

  日本山口大学的Yuanyuan Wang和京都产业大学的Yukiko Kawai研究了数字学习教育中讲座幻灯片重构系统,认为学生具备不同的知识水平,但通常所提供的幻灯片是一样的,应该根据不同学生的特性对幻灯片进行内容补充与删减。他们首先提取幻灯片的主题,再根据主题进行分类,之后根据幻灯片呈现的语境提取内含的专业知识,再根据学生兴趣和水平自动搜索扩展其他相关的必要内容,最终验证了这套幻灯片重构系统能够根据学生个体进行知识深化和兴趣挖掘。台湾师范大学的Chao-Chen Chen等研究了基于LIS学科本体开发的移动学习程序,他们认为很多学生不能从全局认知自己的学科。为了使学生能够掌握学科全貌,他们依托ORCID System整合Scopus数据库的英文出版物和CALlS的中文出版物,并根据图书馆和信息科学学科建立本体,编制学科应用程序,方便学生检索学科、师资、课程设置、知识范围和相关研究项目,据此制定自己的学习路径。南洋理工大学的Yan Ru Guo和Dion Hoe-Lian Goh对信息素养游戏进行了评估,认为很多图书馆致力于通过数字游戏来提高用户的信息素养,但对这些游戏的评估不严格不系统,他们提出了探索式评估方法,并对Library Escape数字素养游戏进行评估,即参与者根据可玩性(HEP)框架的探索式评估来识别和定位游戏中尚且存在的问题。他们还提出了扩展HEP框架以及观测游戏教学的有效性。

  2.2 亚太信息学院论坛(APIS)

  ICADL会议前期还举行了亚太信息学院论坛(APIS)。APIS会议主要面向亚太地区信息学校或学院博士生,是iSchools组织(AP-iSchools)和亚太iSchool联盟(CiSAP)的第一个合作项目,旨在促进亚太地区信息学校之间的交流与合作。一方面,帮助博士生发展他们的研究思想和拓宽他们的研究观点;另一方面,鼓励学生发展他们的区域和国际网络。鼓励研究方向与会议主题相关的博士生提交他们的建议,以在博士论坛上展示。该会议为学生、研究人员和教授提供了极好的机会,参与者不仅可以展示和学习KID(知识、信息和数据)的相关技术、科学和服务的前沿,而且可以参与协作活动和交流,以便未来合作。

  来自10个学校的19名学生参加此次APIS会议。会议有六个主题:信息行为(Information Behavior)、图书馆环境和信息环境(Libraries and Information Environment)、数字化和数据获取(Digitization and Data Acquisition)、网络和大文件集(Web and Large Document Sets)、社区与政策制定(Communities and Policy Making)和社会方面(Social Aspects)。

  (1)信息行为。日本综合研究大学院大学(SOKENDAI)的Rika Okamoto利用眼动跟踪装置追踪读者对所阅读文献摘要的兴趣程度,并据此对科研文献的检索结果进行重新排序。北京大学的何芳探索在线疾病信息搜索中影响先验知识和信息需求的因素,探讨先验知识和信息需求如何影响信息行为。瓦莱拉大学(Walailak University)的Wachira Yangyuen从系统的角度出发,探索一种基于概念的用户信息行为模型。

  (2)图书馆环境和信息环境。泰国孔敬大学(Khon Kaen University)的Yuttana Jareonruen利用关联数据的方法对泰国学术数字馆藏中电子版博硕学位论文进行数据集的设计,从而提高不共享数字信息资源中来自不同学校的用户检索此类论文的效率。首尔大学(Seoul National University)的Nuri Na通过对韩国首尔东大门时尚地区的代理商的观察、情境调查和深度访谈,对信息化时代下时尚界中介的再中介化情况进行了研究,发现虽然资讯中介为该时尚地区提供了获取新信息的渠道,但代理商对时尚和流行的主观判断对该时尚地区有很大的影响。中山大学的苏日娜以广州兴仁图书馆为例,研究了如何建设非盈利图书馆阅读推广评估系统。筑波大学的Rie Kominami以历史研究的方法对20世纪早期阅读自由背景下美国图书馆和出版社的合作实践进行了研究。

  (3)数字化和数据获取。首尔大学的Ji Eun Song以手术后的康复为例,提出将患者产生型数据整合到电子病历的设计。泰国孔敬大学的Satapon Yosakonkun提出对已存在的224个泰国人类头骨图像进行三维数字化收藏。中山大学的杨敏对数字信息资源中的保存激励错位进行了研究,认为保存激励是决策者开展数字资源保存的驱动力。

  (4)网络和大文件集。北京大学的王晓笛为解决通过LDA主题模型得到信息组织的结果难以被分析和理解这一问题,提出结合网络分析和监督学习的混合方法,以帮助用户对生成的LDA主题解读。在数字人文研究背景下,泰国孔敬大学的Ekkachai Sae-Jueng利用语义网技术对泰国的重大历史事件进行组织;中山大学的侯衡从概念、管理进程和管理原则三个方面对网络存档中的隐私保护进行探讨。

  (5)社区与政策制定。泰国梅州大学(Maejo University)的Sudarat Sangkeaw利用决策树技术,提出了以辨别出意见领袖为目的的基于个人性格特征和行为的推荐系统(Recommender System)。武汉大学的李白杨从政策价值、社会价值、经济价值和技术价值四个方面归纳出建设政府开放数据系统的价值,提出了政府开放生态系统和影响政府开放数据系统价值实现的因素等。北京大学的徐敏针对无关键词或无引文网络的学术文献,提出利用LDA生成主题,计算年度主题的概率,然后通过主题表示的概率爆发与关联规则挖掘,提出检测前沿主题的新方法,并进行了实证研究。

  (6)社会方面。武汉大学的郭凤娇将中国情报学教育的发展历史总结为三个阶段,并调研了中国情报学教育的学校数量、学生入学情况和科研能力现状,提出未来发展方向建议。中山大学的刘慧云在建立政府开放数据网站的评估指标模型的基础上,对中国9个政府开放数据网站进行调研,总结中国地方政府在政府开放数据网站建设仍处于初步发展阶段。孔敬大学的Somphong Wathanti提出将泰国风俗知识组织起来,以语义网格式存储和呈现数据的知识系统,以利于用户更有效地进行泰国风俗知识的检索。

  3 结语

  “亚太数字图书馆国际会议”(ICADL 2016)和“亚太信息学院论坛”(APIS)圆满结束,学者们深入探讨了开放获取社会中知识、信息和数据的新理念、新技术和新服务,并对未来开放获取视野下的知识、信息和数据的研究、教育和实践进行了展望,力求推动开放获取社会的进步和发展。此次会议也为专家学者开辟了合作渠道,为博士生提供了学习的机会,增进了同仁之间的友谊。

  原文参考文献:

  [1]郭进京,彭乃珠,张梦霞,等.2014年国际开放获取实践进展[J].图书情报工作,2015(9):119-126.

  [2]Bankier J G,Chatterji P.100 Stories:The Impact of Open Access[EB/OL].[2017-05-22].http://works.bepress.com/jean_gabriel_bankier/27/.

作者简介

姓名:刘慧云 黄文霞 黄彬彬等 工作单位:

转载请注明来源:中国社会科学网 (责编:韩卓吾)
W020180116412817190956.jpg
用户昵称:  (您填写的昵称将出现在评论列表中)  匿名
 验证码 
所有评论仅代表网友意见
最新发表的评论0条,总共0 查看全部评论

回到频道首页
QQ图片20180105134100.jpg
jrtt.jpg
wxgzh.jpg
777.jpg
内文页广告3(手机版).jpg
中国社会科学院概况|中国社会科学杂志社简介|关于我们|法律顾问|广告服务|网站声明|联系我们