Research on Building Vocabulary in the Field of Public Culture Based on Multi-Source Data Fusion

Abstract

Abstract:

With the rapid development of public culture cloud and the endless emergence of the smartmodels of public culture, building a vocabulary about this field is necessary for carrying out real timemonitoring and in-depth analysis and mining, as using a vocabulary can increase the accuracy of analysisand mining as well as the readability of data analysis results. Therefore, how to generate an up-to-dateand complete vocabulary in the field of public culture based on policies, laws and regulations, activityreports and other text data is an important content of public culture big data development. We collectedgovernment policy documents, legal documents, government announcements, cultural activity data,newspaper and periodicals in the field of public culture, obtained terms from these texts through automaticextraction and artificial tagging, and classified the terms by rules, K-means, KNN and other methods. Thedictionary now contains 19 categories and about 28,000 entries related to public culture, which can beexpanded in the future.

Wang Xiaoxue, Hua Bolin ( School of Software and Microelectronics of Peking University, Department of Information Management of Peking University, Key Laboratory of Culture and Tourism of Ministry of Public Cultural Services Big Data Application). Research on Building Vocabulary in the Field of Public Culture Based on Multi-Source Data Fusion[J]. Libraly Journal, 2022, 41(10): 25-34.

References

[ 1 ] 中国科普研究所 . 中国网民科普需求搜索行为报告（2019 年第三季度）[DB/OL]. [2021–12].https://www.kepuchina.cn/notice/ss/201912/P020191209515357456417.pdf.
[ 2 ] 齐娜，宋立荣 . 医疗健康领域微博信息传播中的信息质量问题[J]. 科技导报， 2012（17）：60–65.
[ 3 ] 张坤 . 微信朋友圈用户健康信息转发行为形成机理与概念模型的扎根研究[J]. 图书馆杂志，2020， 39（6）：8.
[ 4 ] 金碧漪，许鑫 . 社会化问答社区中糖尿病健康信息的需求分析[J]. 中华医学图书情报杂志， 2014（12）：37–42.
[ 5 ] 金碧漪，许鑫 . 网络健康社区中的主题特征研究 [J]. 图书情报工作， 2015（12）：102–107.
[ 6 ] 王琳，朱可欣 .“ 新冠肺炎”信息疫情对大学生社交媒体用户信息行为的影响[J]. 图书馆杂志，2020， 39（7）：13.
[ 7 ] 王文韬，谢阳群，刘坤锋 . 基于扎根理论的虚拟健康社区用户使用意愿研究[J]. 情报资料工作，2017（3）：75–82.
[ 8 ] 覃子珍，霍朝光 . 社交媒体情境下的健康信息持续搜索意愿研究——基于收支博弈视角[J]. 现代情报， 2020， 40（5）：68–79.
[ 9 ] 张海涛，崔阳，王丹，等 . 基于概念格的在线健康社区用户画像研究[J]. 情报学报， 2018， 37（9）：912–922.
[10] 刘璇，汪林威，李嘉 . 在线健康社区中用户回帖行为影响机理研究[J]. 管理科学， 2017， 30（1）：62–72.
[11] 周晓英，蔡文娟 . 大学生网络健康信息搜寻行为模式及影响因素[J]. 情报资料工作， 2014（4）：50–55.
[12] 唐晓琳，余世英，吴江 . 基于URL 共现分析的医疗健康类网站竞争态势研究[J]. 情报杂志，2016， 35（4）：98–104.
[13] 杨腾 . 在线医疗问答社区的信息质量对用户融入意愿的影响研究[D]. 重庆：重庆邮电大学，2020.
[14] Yi M Y， Yoon J J， Davis J M， et al. Untanglingthe antecedents of initial trust in Web-based healthinformation： The roles of argument quality， sourceexpertise， and user perceptions of informationquality and risk[J]. Decision Support Systems，2013， 55（1）：284–295.
[15] Guo Q， Huang W， Huang K， et al. InformationCredibility： A Probabilistic Graphical Model forIdentifying Credible Influenza Posts on SocialMedia[C]// International Conference on SmartHealth. Springer International Publishing， 2015.
[16] Lederman R， Fan H， Smith S， et al. Who canyou trust？ Credibility assessment in online healthforums[J]. Health Policy & Technology， 2014， 3（1）：13–25.
[17] Chen X， Zhang Y， Xing C， et al. Diabetes-RelatedTopic Detection in Chinese Health WebsitesUsing Deep Learning[J]. Springer InternationalPublishing， 2014.
[18] Lu Y， Zhang P， Liu J， et al. Health-Related HotTopic Detection in Online Communities UsingText Clustering[J/OL]. Plos One，2013，8（2）：e56221.https://journals.plos.org/plosone/article？id=10.1371/journal.pone.0056221.
[19] 莫秀婷，邓朝华 . 基于社交网站采纳健康信息行为特点及其影响因素的实证研究[J]. 现代情报，2014，34（12）：29–37.
[20] Mital M， Israel D， Agarwal S. Information exchangeand information disclosure in social networkingweb sites： Mediating role of trust[J]. The LearningOrganization， 2010， 17（6）：479–490.
[21] Hui K L， Teo H H， Lee S Y T. The Value of PrivacyAssurance： An Exploratory Field Experiment[J]. MISQuarterly， 2007， 31（1）：19–33.
[22] Wu J， Hou S， Jin M. Social Support and UserRoles in a Chinese Online Health Community： ALDA Based Text Mining Study[C]// InternationalConference on Smart Health. 2017.
[23] 刘璇，汪林威，李嘉 . 在线健康社区中用户回帖行为影响机理研究[J]. 管理科学， 2017， 30（1）：62–72.
[24] Song X， Jiang S， Yan X， et al. CollaborativeFriendship Networks in Online Healthcare Communities： An Exponential Random GraphModel Analysis[C]// International Conference onSmart Health. Springer International Publishing，2014.
[25] Lambert S D， Loiselle C G. Health informationseeking behavior.[J]. Qualitative Health Research，2007， 17（8）：1006.
[26] Rd E M M， Sharon Wong R. Exploring OlderAdults’ Health Information Seeking Behaviors[J].Journal of Nutrition Education and Behavior，2012， 44（ 1）：85–89.
[27] Sudau F， Friede T， Grabowski J， et al. Sourcesof Information and Behavioral Patterns in OnlineHealth Forums： Observational Study[J]. Journal ofMedical Internet Research， 2014， 16（1）：e10.
[28] Tian Y， Robinson J D. Incidental HealthInformation Use on the Internet[J]. HealthCommunication， 2009， 24（1）：41–49.
[29] Deng Z， Liu S， Hinz O. The health informationseeking and usage behavior intention of Chineseconsumers through mobile phones[J]. InformationTechnology & People， 2015， 28（2）：405–423.
[30] Yoon J W， Kim S. Internet use by internationalgraduate students in the USA seeking healthinformation[J]. Aslib Journal of InformationManagement， 2014， 66（2）：118–133.
[31] Smith D. Health care consumer’s use and trustof health information sources[J]. Journal ofCommunication in Healthcare， 2011， 4（3）：200–210.
[32] 李月琳，蔡文娟 . 国外健康信息搜寻行为研究综述[J]. 图书情报工作， 2012， 56（19）：128–132.
[33] 由娟，郑琳琳，董广伟 . 大学生健康行为与家庭因素相关性分析[J]. 中国实用医药， 2007， 2（10）：57–58.
[34] 唐海霞，赵文龙，吴浩，等 . 青年人健康信息获取途径及影响因素研究[J]. 重庆医学， 2016， 45（1）：88–90.
[35] 郭喜红 . 认知需求与交互过程中用户健康信息搜寻行为相关性研究[D]. 长春：吉林大学，2014.
[36] 邓胜利，付少雄，刘瑾 . 任务情境下青年人网络健康信息资源选择的群体差异研究[J]. 图书情报工作， 2017（61）：106.
[37] 丁川芮 . 人格特质对社会化问答社区用户信息行为影响研究[D]. 绵阳：西南科技大学， 2018.
[38] 沈默 . 大学生网络健康信息搜寻行为及其影响因素研究[D]. 杭州：浙江大学 . 2018.
[39] 郑策，付少雄，孔军 . 大学生体质健康对网络健康信息搜寻的影响分析——以武汉大学本科生为例[J]. 信息资源管理学报， 2017， 7（3）：81–87.
[40] 王子岳 . 中年城镇居民网络健康信息搜寻行为及其影响因素研究[D]. 杭州：浙江大学，2019.
[41] 朱姝蓓，邓小昭 . 老年人网络健康信息查寻行为影响因素研究[J]. 图书情报工作， 2015（5）：60–67.
[42] Cacioppo J T， Petty R E. The ElaborationLikelihood Model of Persuasion[J]. Advances inConsumer Research， 1984， 19（4）：123–205.
[43] Petty， Cacioppo R E， Goldman J T， et al. Personalinvolvement as a determinant of argument-basedpersuasion[J]. Journal of Personality and SocialPsychology， 1981， 41（5）： 847.
[44] Filieri R， Mcleay F. E-WOM and Accommodation：An Analysis of the Factors That Influence Travelers’Adoption of Information from Online Reviews[J].Journal of Travel Research， 2013， 53（1）：44–57.
[45] Angst C M， Agarwal R. Adoption of ElectronicHealth Records in the Presence of Privacy Concerns：The Elaboration Likelihood Model and IndividualPersuasion[J]. MIS Quarterly， 2009， 33（2）：339–370.
[46] Li R， Suh A. Factors Influencing Informationcredibility on Social Media Platforms： Evidencefrom Facebook Pages[J]. Procedia ComputerScience， 2015， 72：314–328.
[47] Bagozzi R P， Burnkrant R E. Attitude organizationand the attitude-behavior relationship[J]. Journal ofPersonality and Social Psychology，1979，37（6）：913–929.
[48] Li C Y. Persuasive messages on information systemacceptance： A theoretical extension of elaborationlikelihood model and social influence theory[J].Computers in Human Behavior， 2013， 29（1）：264–275.
[49] Sussman S W， Siegal W S. Informational Influencein Organizations： An Integrated Approach toKnowledge Adoption[J]. Information SystemsResearch， 2003， 14（1）：47–65.
[50] Bhattacherjee A， Sanford C. Influence processesfor information technology acceptance： anelaboration likelihood model[J]. Mis Quarterly，2006， 30（4）：805–825.
[51] Shen X L， Cheung C， Lee M. What leads studentsto adopt information from Wikipedia？ An empiricalinvestigation into the role of trust and informationusefulness[J]. British Journal of EducationalTechnology， 2013， 44（3）：502–517.
[52] Koufaris M. Applying the Technology AcceptanceModel and Flow Theory to Online ConsumerBehavior[J]. Information Systems Research， 2002，13（2）： 205–223.
[53] Yang G， Wang Y. Social Sharing of Online Videos：Examining American Consumers’ Video SharingAttitudes， Intent， and Behavior[J]. Psychology &
[54] Gorla N， Somers R M， Wong R. Organizationalimpact of system quality， information quality，and service quality[J]. The Journal of StrategicInformation Systems， 2010， 19（3）：207–228.
[55] Saeed K A， Abdinnour-Helm S. Examining theeffects of information system characteristicsand perceived usefulness on post adoptionusage of information systems[J]. Information &Management， 2008， 45（ 6）：376–386.
[56] 查先进，张晋朝，严亚兰 . 微博环境下用户学术信息搜寻行为影响因素研究：信息质量和信源可信度双路径视角[J]. 中国图书馆学报， 2015（3）：71–86.
[57] Lee W K. An elaboration likelihood model basedlongitudinal analysis of attitude change during theprocess of IT acceptance via education program[J].Behaviour and Information Technology，2011（12）：1161–1171.
[58] Mclean G， Osei-Frimpong K. Examiningsatisfaction with the experience during a livechat service encounter-implications for websiteproviders[J]. Computers in Human Behavior，2017，76：494–508.
[59] Jin X L， Cheung C M K， Lee M K O， et al.How to keep members using the information in acomputer-supported social network[J]. Computersin Human Behavior， 2009， 25（5）：1172–1181.
[60] Hur K， Kim T T， Karatepe O M， et al. Anexploration of the factors influencing socialmedia continuance usage and information sharingintentions among Korean travellers[J]. TourismManagement， 2017， 63：170–178.
[61] Ling Z， Lu Y， Long Z， et al. Assessing theeffects of service quality and justice on customersatisfaction and the continuance intention ofmobile value-added services： An empirical test ofa multidimensional model[J]. Decision SupportSystems， 2012， 52（3）：645–656.
[62] Wang S M， Lin C C. The effect of social influenceon bloggers’ usage intention[J]. Online InformationReview， 2011， 35（1）： 50–65.
[63] Zhou T. Understanding users’ initial trust in mobilebanking： An elaboration likelihood perspective[J].Elsevier Science Publishers B. V.， 2012， 28（4）：1518–1525.
[64] Lu L， Yuan Y C. Shall I Google it or ask thecompetent villain down the hall？ The moderatingrole of information need in information sourceselection[J]. Journal of the American Society forInformation Science and Technology， 2011， 62（1）：133–145.
[65] 陈远，张磊，张敏 . 信息内容特征对移动医疗APP 用户推荐行为的影响及作用路径分析[J].现代情报， 2019， 39（6）：38–47.
[66] Hair J F， Ringle C M， Sarstedt M. PLS-SEM：Indeed a Silver Bullet[J]. Journal of Marketingtheory and Practice， 2011， 19（2）： 139–152.
[67] Jen W， Kai-Chieh H U. Application of perceivedvalue model to identify factors affectingpassengers’ repurchase intentions on city bus：A case of the Taipei metropolitan area[J].Transportation， 2003， 30（3）：307–327.
[68] Aiken L S， West S G. Multiple regression： testingand interpreting interactions-Institute for Socialand Economic Research（ ISER）[J]. EvaluationPractice， 1991， 14（2）：167–168.