日前，买球赛的app官网信息资源管理系张丹老师（第一作者）的合作研究论文“Information Practices in Data Analytics for Supporting Public Health Surveillance”在信息科学领域国际顶级期刊Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST) 上在线发表。

基于数据分析的公共卫生监测在应对公共卫生危机，如传染病爆发等方面扮演着至关重要的角色。该项研究采用信息实践的视角，对某城市中应用数据分析支持甲型流感和新冠肺炎疫情监测的案例进行深入分析，旨在探讨数据分析中的信息实践如何有效地支持公共卫生监测这一重要的研究问题。通过详细比较监测甲型流感和新冠肺炎疫情的数据分析项目，研究发现情景特征（包括疫情爆发特征、与疫情相关的已有知识、项目启动基础等）以及数据分析专家的目标与能力条件共同影响了他们采取哪些具体活动以有效搜寻、使用和分享相关信息，从而成功完成支持公共卫生监测的数据分析项目。

研究识别并归纳了两种信息实践类型（详见TABLE 2），即探索型信息实践（包括深入调研、系统整合和渠道互通）和利用型信息实践（包括敏捷搜集，调整适应和主动外联）。研究表明，探索型信息实践强调通过充分扩展数据来源和探索具有创新性的数据分析方法，提高监测结果的准确性和可用性，更适用于具有成熟合作关系、数据支持充分、时间要求灵活的公共卫生监测分析项目。而利用型信息实践则侧重于迅速有效地利用现有资源完成数据分析，强调分析的及时性，更适用于时间紧迫且资源和支持有限的分析项目。论文的研究结果有助于在信息科学领域（iField）更深入地理解数据分析在公共卫生监测中的应用，为数据分析专业人员参与公共卫生监测提供实践启示和指导。

Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST) 是国际信息科学与技术学会会刊，是国际上公认的信息科学领域顶级期刊，也是买球赛的app官网的A类英文学术期刊。

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原文链接：https://doi.org/10.1002/asi.24841