经典的信息生命周期六阶段模型课件

网络信息资源的生命周期模式

马费成武汉大学信息资源研究中心主任武汉大学信息管理学院教授网络信息资源的生命周期模式马费成主要内容1.生命周期模式研究概述2.生命周期的管理视角和价值视角3.网络信息的生命周期模式分析4.网络信息失效点的确定5.网络信息生存状况的影响因素

主要内容1.生命周期模式研究概述1.生命周期模式研究概述主要方法历时分析为主线生存期长度（L）生存模式（P）通过单因素和多因素分析方法发现对网络信息生存状况产生影响的各种因素，研究网络信息失效点判定、网络信息生命周期影响因素和网络信息的生存状况。1.生命周期模式研究概述主要方法价值视角描述信息的价值在产生之后随时间推移而不断衰减的情况。通过定量的方式揭示信息价值的变化规律，在此基础上实施有效的信息生命周期管理。2.生命周期的管理视角和价值视角目前，关于信息生命周期基础理论的研究主要从“价值视角”和“管理视角”展开。

管理视角认识信息资源不同管理环节的特征和状态。将信息生命周期视为信息管理中逻辑上紧密关联的若干阶段或者步骤——经典的信息生命周期六阶段模型。价值视角2.生命周期的管理视角和价值视角目前，关于信息生命周

价值视角的生命周期研究仍需改进和完善信息效用价值的概念体系构建研究对象的深化以及关注阶段的拓展信息生命周期模型和测度指标及其预测功能信息生命周期影响因素的系统化研究2.生命周期的管理视角和价值视角2.生命周期的管理视角和价值视角3.网络信息的生命模式分析1979年，Avramescu提出一个三参数的函数式

被引量C(t)是关于时间t的函数，其值是由参数Co、a以及m共同决定的。如果选取不同的参数值便可得到一系列的引证频次曲线——反映不同质量的文献的老化过程，揭示文献使用和老化过程的复杂性和多样性。3.网络信息的生命模式分析1979年，Avramescu提出年份作者类别具体模式1979年Avramescu三类高被引文献；低被引文献；一般被引文献；1985年Garfifld两类快速到达顶峰，其后减少；被引量持续增加；1985年Aversa两类提早关注-快速老化型；延迟关注-缓慢老化型1991年Cano.L&Lind.N.C两类在发表其后4-7年内被引频次有相对较快的累积量，随后逐渐下降；在发表其后6年内被引频次有相对较平缓的增长，随后快速增长；2003年Aksnes三类提早关注-快速老化；一般关注-缓慢老化；延时关注-缓慢老化2005年VanDalen&Henkens四类引用很少；昙花一现型；普通型；睡美人型2010年Costas三类昙花一现型；普通型；睡美人型3.网络信息的生命模式分析由表可见，学者主要倾向于将文献的生命模式划分为三种类型：“昙花一现型”、“普通型”和“睡美人型”。同样，对于网络信息而言，采用用户交互数据（如评论量）作为其效用的度量，针对大量有效样本，提炼科学的分类方法，也可以将网络信息的生命模式进行定量的科学归类。年份作者类别具体模式1979年Avramescu三类高被引文3.网络信息的生命模式分析

在前述研究的基础之上，结合多项Logistic回归分析，对信息的生命模式分布及各因素的影响规律进行深入探索。具体而言，我们在Costas的生命模式分类的基础上提出了RSD/P分类方法，将网络信息的生命模式划分为四种类型：昙花一现型、标准S型、睡美人型和平稳型，前三种为非平衡型。3.网络信息的生命模式分析在前述研究的基础之上，3.网络信息的生命模式分析一些利用水平很低、被遗忘的“沉睡”信息，在某一机制的触发下，会再次引起人们的关注。用生命周期的观点来解释，可以认为是处在生命周期的老化或死亡阶段的信息的利用价值被激活，从而唤醒了新一轮的生命周期。网络信息价值的再生和再挖掘网络信息获取渠道的通畅化新的网络信息需求的产生网络信息需求的周期性波动信息唤醒的原因——价值、渠道、需求

信息资源的唤醒现象3.网络信息的生命模式分析一些利用水平很低、被遗忘的“3.网络信息的生命模式分析网络信息价值的再生和再挖掘网络信息获取渠道的通畅化用户的需求滞后用户的需求随时间周期性波动3.网络信息的生命模式分析网络信息价值的再生和再挖掘网络信充分发现和利用信息之间的相关性尽可能地对信息进行深度标引和多维度标引，这样能够全方位地揭示信息的特点，信息可能存在的各种功能，同时也能增加各种信息之间的关联性。增加信息的可获取度和可见度

当前大多数的结果排序机制使得互联网上信息的利用存在更加明显的马太效应，造成了很大程度的两极分化，使越来越多的信息被湮没。因此需要一种机制来平衡这种差距。准确把握用户的需求

用户需求会随着时间推移而发生变化，不同网络空间所对应的用户需求也有差异，此外，符合用户的需求，还涉及到信息本身的表现形式等等，只有符合用户的认知习惯，该信息才更易令人接受。3.网络信息的生命模式分析网络信息的沉睡从某种程度上说是对网络信息资源的一种闲置，需要采取一定的管理对策和机制，尽快将它们唤醒，以提高信息的利用率，最大程度地实现信息的价值。对此，可以采用以下策略：3.网络信息的生命模式分析网络信息的沉睡从某种程度上说是对网根据半衰期和普赖斯指数来确定失效标准当持续一段时间T仍然无用户关注的信息可以被认为失效当累积评论量达到总评论量的一定比例后，则可以认为该信息已失效，对绝大多数用户来说它已没有价值可言。（双比例失效判定方法）4.网络信息失效点的确定网络信息失效点的确定方法主要有三种：根据半衰期和普赖斯指数来确定失效标准4.网络信息失效点的确定4.网络信息失效点的确定“双比例”失效判定方法Pareto/NBD模型以定量方式解决“客户停止购买多长时间才将其视为流失客户”这一重要问题。在基于用户行为的网络信息失效分析研究中也存在类似亟待解决的问题——网络信息在连续多长时间内未获得用户评论可将其视为失效。Pareto/NBD(帕累托/负二项分布)模型

所谓“双比例”，是指针对样本数据及其评论数据，当连续T个单位时间段未获得评论时，个体累积评论量达到比例P，且这些个体数在总样本中的比例也达到比例P，那么该T值记为U0。U0即为该数据样本的失效判定标准。4.网络信息失效点的确定“双比例”失效判定方法Par