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人工智能相关技术的迅猛发展和逐步普及,使得情报学难以避免人工智能的融合趋势,无论这种融合是主动为之或是被动选择。然而学界对人工智能时代情报学学科的发展走向并未予以充分探讨,大部分研究均将焦点置于大数据与下一代互联网环境中进行论述。本研究将人工智能时代情报学学科走向解构为"本体论""感知论""方法论""服务论"四个论题,对每个论题借由理论面向与实践面向的二分法展开阐释,并从整体视角上提出应在人工智能洪流中找准情报学定位,不能忽视"人"在情报学中的价值以及重视跨学科融合、跨领域应用的发展趋势。 相似文献
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[目的/意义]以情报学为例,探索基于社会化问答网站热点的学科认知特点挖掘方法及其可行性。通过总结归纳知乎用户对情报学的知识期待和学科认知,为情报学学科建设提供特定参考。[方法/过程]以知乎情报学话题下的"精华"讨论内容作为分析对象,运用聚类分析、多维尺度分析等方法挖掘关注热点,并对这些关注热点的自身属性、相互关系和核心程度等特征进行分析与探究。[结果/结论]知乎的情报学关注热点可分为信息检索与搜索引擎、网络营销与电子商务等7类,反映出大众对情报学的技术、商业、学科、社会4方面的知识需求,进而构建出信息技术、现实应用、信息社会3个维度的学科认知特点。 相似文献
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