【摘 要】
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[目的/意义]科研大数据治理在促进科学发展中起着重要推动作用,是提高治理能力与增强核心竞争力的关键途径,而突变是科研过程中广泛存在的现象.研究突变状态下的科研大数据治
【机 构】
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山东理工大学信息管理研究院,山东 淄博255049
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[目的/意义]科研大数据治理在促进科学发展中起着重要推动作用,是提高治理能力与增强核心竞争力的关键途径,而突变是科研过程中广泛存在的现象.研究突变状态下的科研大数据治理过程有助于解决系统封闭、数据壁垒等问题.[方法/过程]借鉴突变理论中的尖点型突变理论,以科研大数据治理系统内生域科研大数据为状态变量,系统内生域科研大数据引起的熵增和系统外生域要素引起的负熵为控制变量,构建科研大数据治理模型(GM-SRBD),并对其机理进行解构.[结果/结论]研究表明,科研大数据治理过程可看作一个以突变性、随机性为特性,以模型上叶“无序态科研大数据治理系统”为基础,以实现模型下叶“有序态科研大数据治理系统”为目标,以“预备阶—逐进阶—临界阶—突变阶”四阶段为治理过程,以“环境融合策略(E)—网络梳理策略(I)—文化多元策略(C)一规制完善策略(R)一技术促进策略(T)”(EICRT)为五位一体治理策略体系,从而促进科研大数据治理系统内外交融,并使科研大数据由无序趋于有序的动态治理过程.
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