国外智库数据搜集策略及其在大数据环境下的挑战

发布时间：2018-05-30 23:15

  本文选题：智库 + 数据搜集　； 参考：《图书与情报》2017年03期

【摘要】：数据搜集作为智库数据价值链的首要环节,在智库研究中承担着重要作用。文章选取《2015全球智库排名》中具有参考价值的十余家智库机构,通过网络调研和文献调研方法总结归纳了这些国外智库机构的数据搜集策略。研究发现智库现有的传统信息搜集策略和方法已无法适应大数据环境下体量大、更新快、形式多的数据特征。结合当前新型搜集技术的应用案例及数据价值链理论,研究认为实现数据采集自动化、制定数据采集规则并构建智库知识库将资源语义化是大数据环境下智库数据搜集阶段应尽快采取的措施。
[Abstract]:Data collection, as the primary link of data value chain, plays an important role in the research of think tanks. In this paper, more than ten think-tank institutions with reference value in the Global think Tank ranking of 2015 are selected, and the data collection strategies of these foreign think tanks are summarized through network research and literature research. It is found that the existing traditional information gathering strategies and methods of think-tank can not adapt to the large volume, fast update and multi-form data characteristics in big data environment. Combining with the application case of the new collection technology and the theory of data value chain, the author thinks that the automation of data collection can be realized. Making rules of data acquisition and constructing the knowledge base of think-tank to make resources semantic are the measures that should be taken as soon as possible in the stage of data collection of think-tank under big data environment.
【作者单位】： 中国科学院大学;中国科学院兰州文献情报中心;
【基金】：中国科学院文献情报能力建设项目“中国科学院知识资产存缴管理中心建设”(项目编号:Y6ZG421001)研究成果之一
【分类号】：C932

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1957248