数字素养政策框架嬗变及其因果推理：来自复杂网络与机器学习的新证据

来源：图书情报工作杂志2024年第11期北京时间：

作者：刘春年,张允良,易岚

单位：1 南昌大学公共政策与管理学院 南昌 330031;2 南昌大学江西省哲学社会科学重点研究基地“数字素养与技能提升研究中心” 南昌 330031

摘要：[目的/意义] 对我国数字素养政策进行梳理分析，挖掘我国数字素养政策演进过程中政策要素关联与因果联系，探究数字素养提升治理路径，为促进数字素养政策优化完善提供参考借鉴。[方法/过程] 设计一个结合扎根理论、贝叶斯复杂网络和机器学习方法的政策文本分析流程，收集1 087份我国数字素养相关政策文本，构建出我国数字素养政策框架。在此框架基础上运用贝叶斯复杂网络和随机森林方法展开政策要素关联演进分析、政策工具—目标因果推理，归纳出全民数字素养提升路径。[结果/结论] 我国数字素养政策主体包含党组织、政府主体、政府外部主体等3类，政策工具涵盖赋能型、培养型、刺激型、扶持型和执行型5类。赋能型工具是核心维度，并对政策目标的耦合协调度具有最重要影响；培养型工具在各个时期始终与政策目标保持着最大正相关性，同时对政策目标综合得分具有最重要影响；刺激型工具的地位不断上升但潜能尚未得到有效发掘；在涌现阶段，政策网络中心节点由赋能型工具转变为执行型工具，并且与扶持型工具最为紧密。未来需精准把握不同政策工具的特性，通过优化工具组合、汇聚多元力量、推进素养教育、发展数字经济、开展数字帮扶和提升政策效能来多方位推动全民数字素养提升。

关键词：数字素养,政策框架,政策工具,因果推理,

基金资助：本文系国家自然科学基金项目“考虑媒介与危机类型双因素作用的用户信息需求波动机理及优化研究”（项目编号： 72064027）和国家自然科学基金项目“复杂社会网络分层下回流农民工数字素养涌现与数字技术扩散协同推进乡村振兴机理”（项目编号： 72364024）研究成果之一。