文献类型：期刊文章

作　　者：胡峰[1,2] 温志强[3] 沈瑾秋[1,2] 姚缘[4]

Hu Feng;Wen Zhiqiang;Shen Jinqiu;Yao Yuan(Jiangsu Academy of Science and Technology for Development,Nanjing 210042,China;Jiangsu Information Institute of Science and Technology,Nanjing 210042,China;College of Politics and Public Administration,Tianjin Normal University,Tianjin 300387,China;College of Cultural Industries,Nanjing University of the Arts,Nanjing 210013,China)

机构地区：[1]江苏省科学技术发展战略研究院,江苏南京210042 [2]江苏省科学技术情报研究所,江苏南京210042 [3]天津师范大学政治与行政学院,天津300387 [4]南京艺术学院文化产业学院,江苏南京210013

出　　处：《中国科技论坛》

年　　份：2020

期　　号：4

起止页码：30-41

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文以2015—2019年中央国家机关发布的11项大数据政策为样本,以Herring模型为研究框架,从情报需求识别、规划、搜集、加工、分析、演示的过程视角对大数据政策文本进行量化评价。基于PMC指数模型,计算11项大数据政策的PMC指数值和凹陷程度,具体评价每项大数据政策的优劣,并提出参考性的政策改进路径。结果显示,大数据政策设计总体较为科学、合理,政策质量较高,其中2项政策等级为完美、7项为优秀、2项为可接受,但在政策时效、政策工具、政策受众和政策内容4个指标上得分较低,未来需要在这4个方面加以改进。

关 键 词：PMC指数  Herring模型  大数据政策  量化评价  

分 类 号：F426]