基于政策文本计算的开放数据与数据安全政策协同研究

发布时间：2025-05-11 04:03

　　 [目的/意义]5G、人工智能、区块链等技术的发展给大数据产业带来了崭新的机遇,数据政策作为国家调控大数据产业的重要手段,它的制定与实施受到了社会的广泛关注。在数据政策中开放数据与数据安全作为主要任务,两者协同关系的研究是推动大数据产业健康发展的关键因素。[方法/过程]文章通过LDA主题聚类方法选取数据政策中开放数据和数据安全的主题关键词,再把主题分布、共现强度、政策力度的数值进行加权计算得出主题协同度。[结果/结论]数据分析发现:我国数据政策中开放数据和数据安全主题协同度数值整体较低,但部分政策主题协同度数值大于0.8,说明这些政策间协同关系较为紧密,最后根据我国大数据产业实际发展情况结合计算结果,给出政策制定对策与建议。

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【部分图文】：

图1 基于开放数据与数据安全主题协同度框架图

在研究过程中将框架分为样本层、框架层、算法层、目标层四部分,如图1所示。样本层是以自建数据政策语料库[8]中2216条数据政策为样本,按照一定标准及规则筛选政策文本446条(根政策19条,干政策41条,枝政策386条),并确定为最终研究对象。框架层主要包括政策目标和政策力度两部分....

图3 枝政策按地区统计表

把根政策、干政策、枝政策按照年代划分,如图2所示。对19条根政策分析发现,2015年之前发布的根政策共4条,2015年和2016年总共发布政策法规的数量占到了50%以上,2017和2018年政策发布数量有所减少[16]。其中2条是全国人大发布的法规,其余17条是国务院发布的政策。....

图2 按年代统计分析图

以全国人大发布的法规最为权威,国务院发布的政策意见、办法、方案、规划、计划次之。在2013年底,随着美国“棱镜”事件的曝光,世界各国对数据安全尤为重视,数据开放共享后的安全问题成为了研究热点,我国也逐渐开始重视数据安全问题,2015年国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,201....

图5 主题间分布散点示意图

利用研究方法2.2节中公式(4)对政策文件中开放数据和数据安全主题共现情况进行计算,从而得出两者间的共现强度散点图(如图6所示,X轴为政策数量,Y轴为共现强度值)。图6开放数据与数据安全共现强度散点图

本文编号：4044812