[目的/意義]在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式情境下,揭示政府門(mén)戶(hù)網(wǎng)站開(kāi)放數(shù)據(jù)狀態(tài)及其主體行為狀態(tài)之間的內(nèi)部關(guān)聯(lián),推動(dòng)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放效果和進(jìn)程。[方法/過(guò)程]采用爬蟲(chóng)方法抓取上海市政府?dāng)?shù)據(jù)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站中各開(kāi)放數(shù)據(jù)集,在對(duì)各數(shù)據(jù)集指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,采用Stepwise探索其回歸關(guān)系,篩選得出關(guān)聯(lián)度較高的變量;進(jìn)一步對(duì)關(guān)系顯著的變量進(jìn)行PLS回歸檢驗(yàn),得出政府開(kāi)放數(shù)據(jù)狀態(tài)與其主體行為狀態(tài)的內(nèi)部關(guān)聯(lián)。[結(jié)果/結(jié)論]在政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放進(jìn)程中,政府部門(mén)的主體行為比數(shù)據(jù)自身的客體特征對(duì)公眾主體行為的影響更大。在影響公眾評(píng)分的因素中,政府開(kāi)放保密級(jí)別的影響因子最大,且具有顯著負(fù)向影響作用;政府更新頻率、政府首次開(kāi)放時(shí)間、數(shù)據(jù)格式可機(jī)讀性對(duì)公眾評(píng)分具有顯著正向影響作用。 

【文章來(lái)源】：圖書(shū)情報(bào)工作. 2020年02期 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

回歸路徑模型

在對(duì)回歸路徑進(jìn)行顯著性檢測(cè)之后,進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭懈鳁l回歸路徑的系數(shù),具體檢測(cè)結(jié)果如圖2和表14所示。由圖2和表14可以看出,公眾評(píng)分的R方為0.478,說(shuō)明回歸路徑模型的擬合效果較好。其中,政府首次開(kāi)放時(shí)間→公眾評(píng)分、政府開(kāi)放保密級(jí)別→公眾評(píng)分、政府更新頻率→公眾評(píng)分、數(shù)據(jù)格式可機(jī)讀性→公眾評(píng)分這4條路徑的系數(shù)值分別為0.126、-0.343、0.290、0.236。綜上所述,我們可以認(rèn)為:政府開(kāi)放保密級(jí)別對(duì)公眾評(píng)分的影響程度最大,且具有顯著負(fù)向影響作用;政府首次開(kāi)放時(shí)間、政府更新頻率、數(shù)據(jù)格式可機(jī)讀性對(duì)公眾評(píng)分具有顯著正向影響作用。這與前文逐步回歸探測(cè)結(jié)果具有一致性。表14 相關(guān)系數(shù)矩陣 變量 公眾評(píng)分 政府開(kāi)放保密級(jí)別 政府更新頻率 政府首次開(kāi)放時(shí)間 數(shù)據(jù)格式可機(jī)讀性 公眾評(píng)分 1.000 000 政府開(kāi)放保密級(jí)別 -0.524 881 1.000 000 政府更新頻率 0.508 731 -0.286 754 1.000 000 政府首次開(kāi)放時(shí)間 0.342 839 -0.355 016 0.190 371 1.000 000 數(shù)據(jù)格式可機(jī)讀性 0.453 826 -0.227 783 0.410 013 0.168 021 1.000 000

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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