大数据 ›› 2019, Vol. 5 ›› Issue (3): 76-95.doi: 10.11959/j.issn.2096-0271.2019026

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我国地方大数据政策的扩散模式与转移特征研究

丁文姚,张自力,余国先,韩毅   

  1. 西南大学计算机与信息科学学院，重庆 400715
  • 出版日期:2019-05-15 发布日期:2019-05-20
  • 作者简介:丁文姚（1995-），女，西南大学计算机与信息科学学院硕士生，主要研究方向为信息计量学。|张自力（1964-），男，博士，西南大学计算机与信息科学学院教授，西南大学学术委员会副主任，中国计算机学会大数据专家委员会常务委员，主要研究方向为人工智能、数据分析、多agent系统、混合智能系统。|余国先（1982-），男，博士，西南大学计算机与信息科学学院教授，主要研究方向为机器学习、生物信息学。|韩毅（1972-），男，博士，西南大学计算机与信息科学学院教授、副院长，主要研究方向为信息计量学、用户信息行为。

Research on the diffusion models and transfer characteristic of local big data policy in China

Wenyao DING,Zili ZHANG,Guoxian YU,Yi HAN   

  1. College of Computer and Information Science,Southwest University,Chongqing 400715,China
  • Online:2019-05-15 Published:2019-05-20

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摘要：

为揭示我国地方大数据政策的发展趋势与内容关联性，基于政策扩散与政策转移理论，采用内容分析法、社会网络分析方法，探索我国各省市68条地方大数据政策的时空扩散模式与内容转移特征。研究发现：我国地方大数据政策发布与参照的时间扩散模式均符合政策扩散一般规律，时间扩散曲线呈S型；政策参照扩散模式为目前中国常见的“中央—地方扩散”与自上而下层级参照扩散模式；此外，地方大数据政策对重要国家政策内容的继承性较高，不同区域政策内容的创新各具特色。

关键词: 地方政策, 大数据政策, 政策参照, 政策扩散, 政策转移

Abstract:

To reveal the development trend and content relevance of local big data policy in China,based on the theory of policy diffusion and policy transfer,the models of time-space diffusion and the characteristics of content transfer for 68 local big data policies in various provinces and cities in China were explored by using the methods of content analysis and social network analysis.The study finds that the time-spreading model of China local big data policy release and reference is in line with the general law of policy diffusion,and the time-diffusion curve is S-type.The policy reference diffusion models are “central-local diffusion” and “top-down diffusion”,which are common in China.In addition,local big data policies have a high inheritance of important national policy content,and policy innovations vary from region to region.

Key words: local policy, big data policy, policy reference, policy diffusion, policy transfer

中图分类号: 

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