来源：贸易经济系
主 题：中国科技政策文本研究
主讲人：霍朝光（中国人民大学副教授）
时 间：2026年1月7日（周三）10:00-11:30
地 点：中关村校区明德商学楼1007室
语 言：中文
讲座摘要：
政策渊源是判断政策宏观取向是否一致、衡量政策科学性与规范性的重要标尺，探索基于图神经网络的政策渊源推荐方法，旨在为政策制定或修订推荐其应该参考的政策渊源，加强政策文本规范性，提升其与相关政策的取向一致性。本研究提出将政策渊源推荐问题建模为网络链路预测解决，强调融合政策渊源网络结构特征与政策相关内容属性特征，构建基于图神经网络的政策渊源推荐方法。以北大法宝数据库中87367份中国科技相关政策为例，在构建中国科技政策渊源网络基础上，构建政策渊源推荐模型，系统分析不同特征以及特征组合对政策渊源推荐效果的影响。
同时，本研究从政策工具视角，解析了中国自2000年至2024年不同阶段使用的政策工具情况，剖析了美国在克林顿政府、小布什政府、奥巴马政府、特朗普政府以及拜登政府等不同阶段，其科技政策中所采取的政策工具情况，系统对比中美科技政策差异。
主讲人简介：
霍朝光，中国人民大学信息资源管理学院副教授，中国青年情报科学家奖获得者，中国人民大学数字人文研究院、中国人民大学智能信息分析研究中心、中国人民大学人工智能治理研究院等研究员。在Information Processing & Management、Physica A: Statistical Mechanics and its Applications、中国图书馆学报、情报学报等SSCI/CSSCI期刊发表论文60余篇，出版学术专著2部，主持国家自科面上项目1项、国家自科青年项目1项、国家社科重大子课题1项，参与自然科学基金重大研究计划重点支持项目、国家自然科学基金国际合作项目、国家社科基金重大和重点项目等10余项；国家自然科学基金委管理科学部评审专家、教育部全国研究生教育评估监测专家，担任 Information Processing & Management, Journal of Knowledge Management,《情报学报》《管理学报》二十余本期刊通讯评审专家，主要从事科技情报、政策信息学、图机器学习与大模型方面的研究。
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