大数据驱动的政府社会治理数字化转型与示范研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    92146001
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2021
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2022-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With more complex and diverse social issues, more diverse demands for social interests, and rapid development of digital technologies, the digital transformation of government social governance has become an inevitable development trend. In this regard, this project will explore the mechanism and path of the digital transformation of government’s social governance from the data layer, the mechanism layer and the application layer. Specifically, at the data layer, this project will construct a knowledge map of social governance to guide the fusion of multi-source data, identify subject characteristics, behavior patterns and portraits; at the mechanism layer, based on the complex system theory, this project will refine the collaborative mechanism of government social governance in the context of big data and dynamic evolution law; at the application layer, this project will apply the research results in typical scenarios and iteratively optimize, and summarize government’s social governance models, and put forward relevant supporting policy recommendations . In summary, this project will leverage on complex system theory and existing field resources to focus on the transformation of government’s social governance at three layers. Empowered by the Zhejiang government's Digital Reform initiative and best practices, an important theoretical framework and practical demonstration will be formed in terms of the digital transformation of government’s social governance.
在社会问题变得更加复杂多样、社会利益诉求更加多元和数字化快速发展的大背景下,政府社会治理数字化转型成为必然的发展趋势。本课题以现实需求为导向,从数据层、机制层和应用层,探究政府社会治理数字化转型的机理和路径。在数据层,构建社会治理知识图谱以指导多源数据融合,识别主体特征、行为模式与画像;在机制层,基于复杂系统理论提炼大数据背景下政府社会治理的协同机制和动态演化规律;在应用层,将研究成果在典型场景中示范应用和迭代优化,总结政府社会治理模式,提出相应政策建议。本课题聚焦政府社会治理数字化转型,以复杂系统理论为支撑,在整合前期研究资源与场景的基础之上展开深入研究,借助浙江省全面部署数字化改革的契机,结合浙江最佳实践,在数字化转型和政府社会治理方面形成重要理论框架和示范。

结项摘要

在社会问题变得更加复杂多样、社会利益诉求更加多元和数字化快速发展的大背景下,政府社会治理数字化转型成为必然的发展趋势。本项目以现实需求为导向,从技术层、制度层和应用层,探究政府社会治理数字化转型的机理和路径。在技术层,构建政府社会治理案例数据库,并结合基层社会治理场景,刻画数据驱动的数字化系统治理网络,输出数字化协同治理指数,总结数字化协同治理模式;在制度层,设计数据驱动的制度压力传导闭环,构建仿真模型,探讨基层治理平台交互机制。此外,从微观层面与宏观层面探讨基层治理平台可供性实现过程;在应用层,将研究成果在典型场景中示范应用和迭代优化,总结政府社会治理模式,提出相应政策建议。本项目聚焦政府社会治理数字化转型,以复杂系统理论、制度理论、技术可供性理论和数字治理相关研究为支撑,在整合前期研究资源与场景的基础之上展开深入研究,借助浙江省全面部署数字化改革的契机,结合浙江最佳实践,在数字化转型和政府社会治理方面形成重要理论框架和应用示范。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
监管导向的数据稽查机制研究:生产要素类比分析视角
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    网络安全与数据治理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张楠;周亮;刁玉
  • 通讯作者:
    刁玉
为民办事智能速办打造共同富裕数字化改革品牌
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    浙江日报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘渊
  • 通讯作者:
    刘渊
The Use of Inside-Out and Outside-In Big Data Analytics on E-Platforms: Performance Impacts and Heterogeneity Analysis
由内而外和由外而内的大数据分析在电子平台上的使用:性能影响和异质性分析
  • DOI:
    10.1080/10864415.2022.2158595
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    International Journal of Electronic Commerce
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Yuan Liu;Yuzhu Zheng;June Wei;Yang Yang
  • 通讯作者:
    Yang Yang
纵深推进数字化改革新突破
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    浙江日报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘渊
  • 通讯作者:
    刘渊
计算传播学的仿真研究范式:优势、挑战与发展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    新闻界
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王敏;张子柯
  • 通讯作者:
    张子柯

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其他文献

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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王琪

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我国城市政府门户网站绩效评价体系研究
  • 批准号:
    70672049
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  • 项目类别:
    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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