数据驱动范式下政府开放数据状态及其主体行为状态的关系挖掘

发布时间：2021-01-03 19:19

　　[目的/意义]在数据驱动范式情境下,揭示政府门户网站开放数据状态及其主体行为状态之间的内部关联,推动政府数据开放效果和进程。[方法/过程]采用爬虫方法抓取上海市政府数据门户网站中各开放数据集,在对各数据集指标进行相关分析的基础上,采用Stepwise探索其回归关系,筛选得出关联度较高的变量;进一步对关系显著的变量进行PLS回归检验,得出政府开放数据状态与其主体行为状态的内部关联。[结果/结论]在政府数据开放进程中,政府部门的主体行为比数据自身的客体特征对公众主体行为的影响更大。在影响公众评分的因素中,政府开放保密级别的影响因子最大,且具有显著负向影响作用;政府更新频率、政府首次开放时间、数据格式可机读性对公众评分具有显著正向影响作用。 

【文章来源】：图书情报工作. 2020年02期 北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

回归路径模型

在对回归路径进行显著性检测之后,进一步检验模型中各条回归路径的系数,具体检测结果如图2和表14所示。由图2和表14可以看出,公众评分的R方为0.478,说明回归路径模型的拟合效果较好。其中,政府首次开放时间→公众评分、政府开放保密级别→公众评分、政府更新频率→公众评分、数据格式可机读性→公众评分这4条路径的系数值分别为0.126、-0.343、0.290、0.236。综上所述,我们可以认为:政府开放保密级别对公众评分的影响程度最大,且具有显著负向影响作用;政府首次开放时间、政府更新频率、数据格式可机读性对公众评分具有显著正向影响作用。这与前文逐步回归探测结果具有一致性。表14 相关系数矩阵 变量 公众评分 政府开放保密级别 政府更新频率 政府首次开放时间 数据格式可机读性 公众评分 1.000 000 政府开放保密级别 -0.524 881 1.000 000 政府更新频率 0.508 731 -0.286 754 1.000 000 政府首次开放时间 0.342 839 -0.355 016 0.190 371 1.000 000 数据格式可机读性 0.453 826 -0.227 783 0.410 013 0.168 021 1.000 000

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：2955349