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[目的/意义]提出一种基于本体的疫情数据语义描述与应用方法，包括疫情数据采集、语义建模、语义转换和应用等步骤，为疫情防控情报支持的相关研究与实践提供一定的参考。[方法/过程]首先，对互联网上与疫情防控有关的新闻报道进行采集；其次，构建疫情防控本体模型，包含疫情统计数据、病毒传播链、风险地区管理和疫情防控事件共四个子本体；再次，采用哈工大LTP4.0进行文本挖掘，采用RDFLib本体编程接口对疫情数据进行自动的语义转换；最后，从语义检索、数据分析和数据可视化角度对语义疫情数据进行应用。[结果/结论]疫情数据语义描述方法能实现相关知识的有效组织与自动更新，语义疫情数据支持常见防疫问题的查询、分析和可视化呈现。 相似文献
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本文探讨了大数据技术创新、研发和应用中的伦理问题。指出大数据技术是把双刃剑,这种技术的创新使社会、商业、以及亿万人受益,但同时也带来风险。我们必须鉴定风险,平衡创新带来的利益与风险。文章还探讨了与信息技术及大数据技术有关的数字身份、隐私、可及、安全和安保、数字鸿沟等伦理问题,并讨论了解决这些伦理问题的进路。最后,建议引入伦理治理的概念,指出大数据的顺利推广应用要求我们制订评价在大数据方面所采取行动的伦理框架,即伦理原则,为制订行为准则、管理和立法建立一个伦理学基础。 相似文献
3.
【目的/意义】在大数据时代,突发公共卫生事件风险情报工作是突发公共卫生事件风险防控工作必不可少
的支撑。【方法/过程】首先,界定突发公共卫生事件、突发公共卫生事件风险及突发公共卫生事件风险情报3个基本
概念。其次,概述大数据环境下的突发公共卫生事件风险情报工作。最后,结合实际工作,从理论层面出发,提出
大数据环境下的突发公共卫生事件风险情报工作模型。【结果/结论】大数据环境下突发公共卫生事件风险情报工
作是大数据驱动的,是面向突发公共卫生事件防控工作的。【创新/局限】构建了大数据环境下的突发公共卫生事件
风险情报工作模型,可为大数据时代的突发公共卫生事件风险情报工作提供理论依据和方法指导,但由于本文未
结合实际案例对理论模型进行验证,故存在一定的局限性。 相似文献
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[研究目的]掌握国内学者在大数据伦理研究领域的研究现状特点和问题，为未来该领域的研究提供参考和启示。[研究方法]通过文献分析，以中国知网(CNKI)平台近8年发布的CSSCI论文为样本数据，分别从背景、问题、原因、内容和路径5个视角来分析大数据伦理研究进展。[研究结论]国内关于大数据伦理研究处于新兴阶段，理论体系尚未建成。大数据伦理的研究视角仍需开拓，需进一步加强对大数据伦理的本体论追问，借鉴已有研究探索性地构建大数据伦理研究的建构假设框架图，并根据文献分析结果对其各构成部分进行研析，从而发现进一步完善的思路，提出未来研究展望。 相似文献
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大数据的发展促进传统治理模式变革。本文在分析国家治理的内涵,梳理大数据对国家治理模式影响的基础之上,以新型冠状病毒肺炎疫情防控为例,论述大数据在突发性事件治理中的应用,并指出当前大数据应用于国家治理时存在的问题并提出相关建议,以期丰富国家治理模式变革的理论与实践。 相似文献
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基于大数据的银行内部信息化审计主要途径是融合银行业务流程、银行业务风险点、银行内部有效防控风险方法、银行内部系统大数据与外部环境大数据、外部监管大数据。通过采用全样本审计、组建柔性团队、交互运用数据信息等有效方式实现银行内部信息化审计。利用大数据实现信息化审计可以开展非现场审计,发现风险隐患再采用现场或非现场核实的方法确认问题,节省内部审计机构的人力和财力,提高内部审计工作成效,实现精准审计。从而实现内部审计为机构当好卫士、参谋,提升机构价值的目的。 相似文献
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新冠疫情在全球蔓延，给科研伦理带来诸多新的危机：受试者临床试验和疫苗开发医学伦理危机、新冠疫情“短科学”伦理危机和偏离科研伦理标准多重风险危机。这些危机的生成逻辑具有多重性，新冠疫情不确定性及恐慌心理引发试验伦理危机，新冠疫情紧迫性促生不合规科研伦理风险，新冠疫情政治化引发重大医学科研偏移。对此，科研共同体应加强科研伦理危机全周期治理、科研区链域场治理、疫情相关科研伦理审查程序规范化治理，同时应强化新冠疫情相关科研本真的严谨性和科研价值的社会性。 相似文献
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通过对我国开展新冠疫情防控应急管理中数字技术应用的实践案例研究发现,数字化治理可以在疫情关联信息获取、疫情传播路径追踪、疫情信息公开与舆情管理、疫情风险预警、健康认证等方面提供强力支撑,服务各地区进行精准防疫和决策支持,但同时也暴露出数字化治理理念尚未形成、数字技术和手段利用不充分、存在"数据鸿沟"和数据安全等若干问题。应对挑战,建议政府在推动应急管理体系的数字化治理实践中,加快顶层设计,将城市公共管理数字化转型融入智慧城市建设和"城市大脑"建设中,推动公共大数据整合共享,加强数据、信息、网络与系统安全建设同步规划和同步运行。 相似文献
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[研究目的]从隐私风险防控的角度,调查荷兰政府开放数据的隐私保护实践,为我国政府开放数据和隐私保护提供参考。[研究方法]利用文献调研和案例分析的研究方法,以荷兰为例,获取一手资料阐述荷兰政府开放数据中隐私风险防控的经验,对政府开放数据中个人隐私保护政策法规、隐私风险应对的数据处理规范与机构进行分析和概括。[研究结论]荷兰开放政府数据的隐私风险控制的优势在于,注重数据存储安全、关注数据聚合、个人数据保护制度比较灵活、强化国际合作;劣势在于,隐私保护政策缺乏更新、政府数据收费政策模糊、没有任命国家首席数据官、内政和王国关系部承担的决策和咨询责任非常少。在此基础上,提出优化个人信息保护的政策法规,确定个人数据处理原则,完善个人数据处理机构。 相似文献
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信息伦理是现代图书情报研究的重要前沿领域,大数据时代的到来,给信息伦理提出许多难题.本文主要阐明对大数据时代信息伦理问题研究的必要性,分析大数据时代所面临的信息伦理困境并提出如何走出困境的对策思考. 相似文献
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[目的/意义]迎合大数据时代发展潮流,应是图书馆迭代升级的基本方向。随着大数据产业的兴起,我国陆续修改现行法规或颁布新规定,对网络安全、个人信息保护及网络运行中的数据安全等领域加强规范。但是,数据的权利归属等基础问题尚属法律空白,而该问题关系到图书馆如何因应大数据发展潮流和防范大数据开发利用风险,是迫切需要图书馆人深入思考和研究的重大议题。[方法/过程]将图书馆大数据进行了原始数据和衍生数据的二层次界分:图书馆用户对原始数据拥有初始权利,可排除他人使用;图书馆合法收集的用户原始数据通过资产化、价值化形成的衍生数据,虽然其权属认定和权利范围相关法律法规尚未明确,但这部分数据归属于实现数据价值增值的主体即图书馆所有,符合财产性权利产生的法理基础和逻辑。[结果/结论]迈向大数据时代的图书馆,应从运营管理智能化、打破信息孤岛以及精准服务三个方面搭乘大数据发展的"快车",充分发挥大数据获取、分析技术的作用,把握大数据发展潮流的因应之道。为防范图书馆大数据利用侵犯用户隐私、个人信息以及数据歧视的风险,从图书馆层面、用户层面、行业协会层面以及外部合作层面,提出了从内而外多维度化解大数据开发利用风险的破解之道。 相似文献
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［目的］揭示人工智能（AI）迭代发展中大数据挖掘的风险、成因与对策,为打造智能化协同创新生态链提供重要支撑。［方法］分类探讨AI图景下大数据挖掘中智能采集侵害数据产权、关联勾勒突破数据匿名、黑盒疏漏打破动态平等,以及算法决策冲击自由抉择等风险及其成因,提出数据挖掘的原则与策略。［结果/结论］参与者之间参差不齐的管控意识与处理能力、复杂多元的利益诉求以及缺少政策法规集中调控等导致上述风险,亟待严格遵循平等参与、优质输入、彻底拭除以及公允运转等挖掘原则,主动采取充实数据产权规定、丰富数据隐私条款、明确挖掘主体资质与公权参与标准、推动签署数据跨境统一处置方案以及健全相关救济措施等具体对策。 相似文献
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从系统分析设计的角度对大数据环境下工程项目目标控制平台的核心架构与大数据应用框架等问题展开研究,通过在数据处理层识别项目风险因素、分析处理项目数据,构建大数据在项目进度、质量、成本三方面的目标控制平台。基于大数据的工程项目目标控制平台能够有效地对进度延迟、质量隐患及成本超额等问题进行预警,为项目管理人员提供决策支持分析,进而合理实现项目基本目标。 相似文献
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基于资源基础观和动态能力理论研究大数据能力的概念内涵和维度。同时,利用来自广东省内118家集团企业作为样本数据,采用结构方程模型方法对大数据能力与集团管控的关系进行了实证研究。研究结果表明,大数据能力能够对集团管控产生影响,其中资源整合能力对战略管控、财务管控和文化管控的影响均存在显著正向关系,而深度分析能力对财务管控存在显性负向影响,对战略管控和文化管控不存在显著影响,实时洞察与预测能力对战略管控、财务管控和文化管控均不存在显著影响。 相似文献
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Brent Mittelstadt 《Ethics and Information Technology》2017,19(3):157-175
The internet of things is increasingly spreading into the domain of medical and social care. Internet-enabled devices for monitoring and managing the health and well-being of users outside of traditional medical institutions have rapidly become common tools to support healthcare. Health-related internet of things (H-IoT) technologies increasingly play a key role in health management, for purposes including disease prevention, real-time tele-monitoring of patient’s functions, testing of treatments, fitness and well-being monitoring, medication dispensation, and health research data collection. H-IoT promises many benefits for health and healthcare. However, it also raises a host of ethical problems stemming from the inherent risks of Internet enabled devices, the sensitivity of health-related data, and their impact on the delivery of healthcare. This paper maps the main ethical problems that have been identified by the relevant literature and identifies key themes in the on-going debate on ethical problems concerning H-IoT. 相似文献
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介绍了大数据的概念与特点,举例说明大数据应用的优势;论述了大数据给图书馆带来的影响及挑战,指出图书馆应该顺应大数据时代潮流,运用大数据分析来提升图书馆的服务;认为控制硬件成本、重视用户隐私及数据、人才培养等问题是大数据时代图书馆发展需要解决的问题. 相似文献
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人工智能在深刻影响人类社会生产生活方式的同时,也引发诸多伦理困境与挑战,建立新的科技伦理规范以推动人工智能更好服务人类,成为全社会共同关注的主题。本文从科技伦理的视角,围绕机器人、算法、大数据、无人驾驶等人工智能领域所出现的伦理主体、责任分担、技术安全、歧视与公平性、隐私与数据保护等问题,以及人工智能技术的伦理治理,对国内外相关研究成果进行回顾分析,并提出未来需要在中国情境下伦理原则与治理体系的建立、人工智能伦理研究的跨学科合作、理论分析与实践案例的融合、多元主体伦理角色分工与协作等方面进行进一步研究。 相似文献
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The data-driven mode has promoted the researches of preventive medicine. In prediction of disease risks, physicians’ clinical cognitive diagnosis data can be used for early prevention of diseases and, therefore, to reduce medical cost, to improve accessibility of medical services and to lower medical risk. However, researches involved no physicians’ cognition of patients’ conditions in intelligent inquiry under e-health business mode, offered no diagnosis big data, neglected the values of the fused text information generated by joint activities of online and offline medical data, and failed to thoroughly analyze the phenomenon of redundancy-complementarity dispersion caused by high-order information shortage from the online inquiry data-driven perspective. Besides, the risk prediction simply based on offline clinical cognitive diagnosis data undoubtedly reduces prediction precision. Importantly, relevant researches rarely considered temporal relationships of different medical events, did not conduct detailed analysis on practical problems of pattern explosion, did not offer a thought of intelligent portrayal map, and did not conduct relevant risk prediction based on the sub-maps obtained from the map. In consequence, the paper presents a disease risk prediction method with the model for redundancy-complementarity dispersion-based feature selection from physicians’ online cognitive diagnosis big data to realize features selection from the cognitive diagnosis big data of online intelligent inquiry; the obtained features were ranked intelligently for subsequent high-dimensional information shortage compensation; the compensated key feature information of the cognitive diagnosis big data was fused with offline electronic medical record (EMR) to form the virtual electronic medical record (VEMR). The formed VEMR was combined with the method of the sequential feature map for modelling, and a sequential feature map-based model for disease risk prediction was presented to obtain online users’ medical conditions. A neighborhood-based collaborative prediction model was presented for prediction of an online intelligent medical inquiry user’s possible diseases in the future and to intelligently rank the risk probabilities of the diseases. In the experiments, the online intelligent medical inquiry users’ VEMRs were used as the foundation of the simulation experiments to predict disease risks in chronic obstructive pulmonary disease (OCPD) population and rheumatic heart disease (RHD) population. The experiments demonstrated that the presented method showed relatively good metric performances in the VEMR and improved disease risk prediction. 相似文献