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基于我国10项人工智能规划与政策的内容分析

章小童 李月琳 樊振佳




收稿日期:2020-06-16

基金项目:中央高校基本科研業务费专项资金与教育部人文社会科学研究专项任务项目“工程科技人才培养研究”(项目编号:19JDGC003)。

作者简介:章小童(1991-),男,博士研究生,研究方向:交互信息检索、信息行为、情报理论与方法。樊振佳(1984-),男,讲师,博士,研究方向:政府信息资源管理、信息社会问题、数据治理。

通讯作者:李月琳(1970-),女,教授,博士,博士生导师,研究方向:信息行为、交互信息检索、健康信息学、信息系统评估。

摘  要:[目的/意义]文章旨在揭示相关政策的主题结构特征及其涵义,为政策精神传播、政策制定与优化、产业布局与发展提供参考。[方法/过程]主要通过内容分析法和话语分析法,对我国国家及人工智能发展水平不同层级省市的共10项人工智能发展政策文本进行分析。[结果/结论]研究发现,各省市及国家人工智能政策的内容分布呈现出同一性与差异性并存的特征。最后,揭示了已有政策中文件可能存在的不足,并提出了几点建议,希望能为相关政策制定和优化提供参考。

关键词:人工智能;政策分析;内容分析;话语分析;产业情报

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2020.12.002

〔中图分类号〕G203  〔文献标识码〕A  〔文章编号〕1008-0821(2020)12-0017-10

Content Analysis for Artificial Intelligence Planning and Policies in China

Zhang Xiaotong  Li Yuelin*  Fan Zhenjia

(Department Information Resources Management,Business School,Nankai University,Tianjin 300071,China)

Abstract:[Purpose/Significance]The purpose of this study is to identify the structure features by mining the texts of the planning and policies published in 10 provinces or cities,in order to disseminate key points in the texts,help refine the policies and planning,and inform the development of related industries.[Method/Process]The study examined 10 artificial intelligence(AI)policies and planning texts through content analysis and discourse analysis.[Result/Conclusion]The results revealed the similarities and differences in these texts.However,the policies and planning in different provinces and cities usually developed based on their own economic base,geographical characteristics,and cultural features,and thus there were many different features.Finally,the paper discussed some shortcomings in the planning and policies,based on which it gave suggestions for further refining the policies and planning texts.

Key words:artificial intelligence;policy analysis;content analysis;discourse analysis;industrial intelligence

自1956年人工智能技术提出以来,人工智能的发展经历了计算智能、感知智能和认知智能3个阶段[1]。60多年的演进,特别是脑科学、超级计算、大数据、移动互联网等领域的新理论新技术取得的突破和进展,使得人工智能发展进入了新的历史阶段[2]。人工智能的迅速发展给人们的生产、生活带来了深刻的改变,也进一步驱动着新一轮的科技革命和产业变革[3]。人工智能发展问题已成为当今时代国计民生的重要问题,我国在抢抓人工智能发展重大机遇、构筑国家人工智能发展先发优势等问题上积极应对,相继出台了多项发展规划政策文件。2017年7月,中国国务院发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,标志着我国人工智能发展进入新阶段[2]。此后,全国各省市为响应国家人工智能未来发展规划和工作安排,纷纷制定了促进人工智能发展的政策文件,如《北京市加快科技创新培育人工智能产业的指导意见》《浙江省新一代人工智能发展规划》《智能贵州发展规划(2017—2020年)》等,这些政策立足于各省市的具体发展状况,遵从国家人工智能总体发展原则,展示了我国人工智能未来发展蓝图。对这些政策文本的分析可揭示国家及各省市人工智能未来发展的工作任务结构分布、工作重点和亟待解决的相关问题,助力政策精神的传播和发展规划的落地实施,也为未来人工智能关键技术研发、基础理论发展、支撑服务体系创新等工作探明方向。鉴于此,本研究试图借助内容分析法和话语分析法对我国各项人工智能政策进行分析和解读,着重回答以下问题:

1)国家及各省市人工智能政策文件内容主题结构有何特征?

2)人工智能政策內容中的核心话语分布及重点任务有哪些?

3)当前人工智能政策文件的话语性实践指向存在哪些不足?

基于对这些问题的探讨,揭示政策文本的主题分布特征及其核心话语,为相关政策制定和优化提供参考。

1  文献回顾

政策分析已成为情报学关注的重要问题,相关问题也已成为不同研究领域的热点话题。从研究主题分布来看,出现频次较高的领域有财政政策分析[4-6]、经济政策分析[7-8]、金融政策分析[9-11]、公共政策分析[12-14]、税收政策分析[15-17]、产业发展政策分析[18-20],这6个主题的文献数量较多、研究问题较深入、研究成果丰富,为国家的产业经济发展做出了重要贡献。从研究方法来看,内容分析[21-22]、话语分析[23-24]、扎根理论编码技术[25-27]、文献计量法[28-30]成为近年来政策分析领域备受欢迎的方法[31]。其中,介于定性研究与定量研究的内容分析法最为常用[32-34]。由于内容分析是通过词频统计来揭示内容主题或概念的分布结构特征,很难把握内容背后的内涵或关联关系,因而在一些政策分析研究中,使用内容分析法的同时常佐以话语分析[23],从而使得政策分析结果更具深度和系统性,内容分析与话语分析也由此成为政策分析领域中不可或缺的工具[29]。

近年来,人工智能发展越来越成为社会发展的重要问题,相关研究主要聚焦于人工智能核心技术与基础理论研究[35-36]、人工智能产业发展研究[37-38]、人工智能技术融合应用研究[39-41]、人工智能社会问题研究[42-44],而专门针对人工智能政策文件的分析研究在已有文献中为数不多。已有的几项研究[45-50]虽初步探讨了人工智能政策的相关问题,但多以内容归纳解读为主,量化、系统性分析较为少见。随着国家及各省市人工智能发展政策文件的出台,有必要对人工智能发展政策文本进行分析,以揭示当前人工智能发展的方向、趋势和导向。因此,本研究试图通过内容分析法和话语分析法对我国人工智能政策进行分析,以揭示相关政策的主题分布特征及其涵义,为政策精神传播、政策制定与优化、产业布局与发展提供参考,也为未来人工智能政策分析的相关研究奠定基础。

2  数据来源与研究方法

2.1  数据来源

中国电子信息产业发展研究院在2018年8月发布了《中国智能化发展指数报告(2018年)》,该报告显示我国各省市(不包含港澳台地区)人工智能发展水平大致分为3个梯队。以此为依据,选取了3个不同梯队中各3个省市及国家层面共10项人工智能政策文件作为分析样本,包括第一梯队的北京、上海、浙江,第二梯队的天津、四川、辽宁,第三梯队的吉林、贵州、黑龙江。样本来源如表1所示。

2.2  研究方法

2.2.1  研究路径与技术路线

研究结合内容分析的量化描述和话语分析的深度建构的方法特性,对人工智能政策文本内容进行系统性分析。首先,在具体分析过程中,内容分析类目的确定参考了政策文本中的各级标题名称,词

频统计过程中对近义词、同义词、指代词及其关联关系进行人工识别和处理;其次,借鉴话语分析的研究思路,结合政策文件所处的具体话语情境,分析文本的话语指向和分布特征;最后,从人工智能发展政策文本话语中阐释国家及各省市在人工智能发展规划布局与工作安排政策中的同一性与差异性,并探究相关内容中可能存在的不足。

为了更好地分析各省及国家人工智能发展规划政策文件的文本,本研究遵循“问题的提出→数据收集→分析方法与步骤→研究目标”的研究路径,发挥内容分析法和话语分析法的特性,挖掘相关政策文本中主题结构和工作任务分布特征及其内涵,为政策解读和政策优化提供参考。详细研究路径如图1所示。

2.2.2  研究方法与分析示例

1)内容分析:分析单元、类目编码与词频统计

由于政策文本内容较为规范,与一般的文本数据相比,其主观性冗余表述较少,且语言精练,语义明确,故而采取逐句语义分析、编码的分析策略。编码过程由初始编码、一级编码、二级编码、核心内容4部分组成,示例见表2。因为不同政策文件内容在表达和用词上存在差异,为了提高编码的效率和有效性,初始编码前对相关文本语料进行了人工语义相似性识别和处理,其过程如表3所示。

通过上述分析过程,可以获得结构稳定的类目表,从而可以对不同层级的类目进行词频统计分析。如表4所示,是对《智能贵州发展规划(2017—2020年)》核心内容“重点任务”的编码和词频统计结果的示例,其他政策文本编码和统计结果结构与此类似。基于词频占比结构,可对人工智能政

2)话语分析与话语性实践

本研究通过对人工智能政策文本的话语分析揭示文本内容所建构的意义,从而能够深入解读内容分析的结果。话语性实践理论是指一群人遵从话语建构的意义来进行实践活动,即人工智能发展政策内容作为未来人工智能发展实践活动的指导方针,将一一走入社会实践,成为现实。基于此,我们结合内容分析结果,对政策文本的话语性实践指向展开进一步分析,对政策文本中体现出的人工智能发展规划的同一性、差异性及存在问题进行分析。

3  政策内容结构分析

国家人工智能政策文件中人工智能科技创新体系、智能经济、智能社会等3个主题下的词频较高,分别为312次、285次、222次,合占比约55%,可见其表征的是政策内容的核心主题。政策内容指出重大科技项目实施和军民融合路线是建设智能社会、发展智能经济、构建人工智能科技创新体系的重要路径,如图2所示。智能社会主要聚焦于智能服务、社会治理智能化、公共安全保障能力、社会交往共享互信等方面,体现出智能社会新常态需要新的社会保障服务体系来维持其正常运行的政策特征;智能经济方面最关注的是“产业智能化升级”,即对已有产业或传统产业的智能化升级是人工智能发展的重点任务,智能企业建设发展和人工智能创新高地战略目标也是国家发展智能经济的重要任务。新一代人工智能基础理论体系、关键共性技术体系是人工智能发展的客观条件和基础,人工智能高端人才是人工智能发展的核心,人工智能创新平台是人工智能发展的基础服务支撑。

北京、上海、浙江等省市虽然人工智能发展水

平同属于第一梯队,但其人工智能政策内容结构却存在一些显著性差异,如图3所示。北京市人工智能政策各项工作内容主题结构分布中,人工智能产业化、人工智能创新体系、人工智能融合应用3项在主题内容结构中占比均超过了10%。政策内容强调向产业集群(占比20%)方向发展,并希望在已有发展基础上,逐步构建人工智能创新体系(占比17%),此外还着重强调人工智能示范应用,用人工智能技术来切实地改变或改善人们的生产生活;而上海市人工智能发展规划则从多元生态(30%)、人工智能产业聚集发展(26%)、人工智能融合应用场景(24%)和人工智能科研前瞻布局(12%)4个方面进行规划,直接对主要任务或重点任务进行分解,各项工作内容主题项目划分较为精细,不同主题下主题词频次分布也较为均衡,“扁平化”特征明显,如图3所示;浙江省人工智能政策的主题结构中也强调了人工智能示范应用(24%)、关键性技术(13%)、人工智能产业化(14%),相较于北京、上海等省市,浙江省的政策内容更注重示范应用(24%)、关键共性技术(13%)的发展,而人工智能科技创新体系建設的总体规划详细内容不多。

以四川、天津、辽宁等省市为代表的人工智能发展水平第二梯队的人工智能发展政策也有自己的特点,如图3所示。四川省人工智能政策各项工作内容主题结构分布中行业应用示范(22%)与重点产品培育(19%)占比较高,此主题结构分布特征与四川省产业发展基础和技术水平有关。其中,行业应用示范工程包括智能物流、智慧文旅、智能社会治理、智慧农业等8项任务,智能物流和智慧文旅占比均较高,这应与四川省的地理环境特征及丰富的旅游资源有较大相关性。天津市在产业智能化升级方面重点关注智能制造(4%)、智能交通(3%)、智能农业(3%)、智能金融(3%)、智能医疗与健康(3%)、智能文化创意(3%)、智能家居(2%)以及智能商贸物流(2%)。天津智能科技创新生态建设政策强调对京津冀地区资源的整合利用以及产业空间布局,并强调对智能软件、智能硬件、智能传感器、智能机器人等科技创新项目的培育。辽宁省人工智能政策中,人工智能科技创新体系包括人工智能创新平台(13%)、人工智能基础理论体系(11%)、人工智能关键共性技术(9%)3个部分,高端高效智能经济包括人工智能新兴产业(9%)、产业智能化升级(9%)、智能企业(4%)、人工智能创新高地(2%)。

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