基于知識圖譜的國際開放政府數據研究概貌和熱點透析

高天鵬 莫太林 莫太齊

摘要：[目的/意義]開放政府數據作為一個全球趨勢，透析國際開放政府數據的研究進展和趨向對于進一步推進國內研究和實踐具有重要的借鑒和導向作用。[方法/過程]基于文獻計量法和知識圖譜可視化分析方法，以WOS（核心合集）2009-2018年7月收錄的開放政府數據研究文獻作為數據來源，從文獻時間、學科分布、研究國家、高被引文獻、關鍵詞等維度進行定量和定性分析。[結果/結論]研究結果表明國際研究主要集中在以下主題：一是開放政府數據的基礎理論研究;二是開放政府數據政策、實施及實踐經驗總結研究;三是開放政府數據的數據管理及開放平臺研究;四是關聯開放政府數據研究;五是開放政府數據多元利用及價值創造研究;六是開放政府數據評估、現狀、問題及建議研究。

關鍵詞：國際開放政府數據;知識圖譜;研究概貌;研究熱點

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.03.010

〔中圖分類號〕G63-39〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2019）03-0086-15

開放政府數據運動誕生于技術進步、公眾需求和社會發展的多方合力，開放政府數據這一新潮儼然已經成為了一種全球趨勢，并且愈演愈烈，正在不同國家、地區的電子政務發展、政府轉型和社會發展行動中扮演重要角色。2007年12月，開放政府工作小組首次提出了“開放政府數據”這個術語，隨后開放政府工作小組更提出了開放政府數據的經典八項原則。2009年往后，以美國開通政府數據開放網站（data.gov）為始，國際上眾多發達國家（英國、加拿大、澳大利亞、日本等）、發展中國家（中國、巴西、韓國、印度尼西亞等）紛紛將開放政府數據上升到國家戰略的高度，頒發相關政策、法規或行動計劃，開通各自的政府數據開放平臺，開放政府數據開始成為一種國際浪潮。此后，開放政府數據甚至跨越了國別的限制走向了國際協同開放，2013年G8峰會召開，八國簽署開放數據憲章，此舉成為開放政府數據國際合作的標志性事件。因此，站在國際視角上眺望開放政府數據的研究概貌，把握其學科知識基礎，挖掘其研究熱點主題，縱觀國內外才能整體把握開放政府數據的研究進展和實踐方向，可以為進一步推動我國政府數據開放的本土研究和建立國家統一的政府數據開放平臺提供啟發和借鑒。

縱觀以往研究，已有許多學者在關注和總結國際開放政府數據的研究現狀、進展和動向。徐慧娜等（2013）從公共管理的視角對國際開放政府數據研究的文獻進行了梳理和評述，綜述發現國際研究在研究方法上以經驗研究為主，研究成果具有很強的可操作性，在研究對象上也已覆蓋發達國家和發展中國家，且國際研究主要聚焦于開放政府數據的標準與原則、意義與價值、面臨的挑戰、各種影響因素間的互動關系、政策建議等方面[1]。陳水湘（2016）以Web of Science（核心合集）作為文獻索引庫，對檢索到的43篇國際開放政府數據相關文獻進行閱讀歸納，發現目前國際開放政府數據研究主要集中于開放政府數據政策與管理、開放政府數據使用與價值、開放政府數據基礎設施研究及開放政府數據互操作研究，并且國際研究方法更為成熟，研究更為深入[2]。鐘源（2017）從論文發表時間、主要刊載期刊、論文作者分布及機構分布4個方面對國際政府數據開放研究進行了文獻計量分析，揭示出目前國際開放政府數據的研究現狀，總結發現國際相關研究主要聚焦于關于開放政府數據利用與功能的研究、關于開放政府數據基礎設施的研究、關于開放政府數據評價的研究和關于開放政府數據項目實踐的研究等方面[3]。

同時，許多學者也在關注和總結國際開放政府數據的具體實施和實踐進展。袁遠明等（2012）對利用關聯數據技術進行數據發布的相關概念、發布原則及優勢進行了描述，并在此基礎上深入分析了包含內容表達層、創建層、互聯層、瀏覽/查詢層4層結構的關聯政府數據技術體系，總結英美發達國家在關聯政府數據上的應用實踐，最后展望政府關聯數據在我國智慧城市建設中的應用以及挑戰[4]。羅博（2014）概述了美國、英國、澳大利亞、新西蘭等主要國家，以及重要國際組織的開放政府數據計劃，并比較了其開放政府數據平臺的異同，最后在此基礎上從關注公眾數據需求、豐富數據形式、拓展數據應用、鼓勵社會參與、融入社交媒體5個方面，論述對我國實施開放政府數據計劃的借鑒意義[5]。杜妍潔等（2015）從執行方案（界定政策范圍、組織推進小組、明確執行任務）、權責聲明（建立問責機制、遵循既有法規、堅持開放邊界）、服務政策（規劃基礎設施、提出服務要求、設定屏蔽原則）3個方面綜述了國際開放政府數據的政策要素，并以綜述結果為基礎肯定了圖書情報機構在政府數據開放政策與實施中的積極作用[6]。武琳等（2017）首次詳細梳理美、英、澳、加以及歐盟的相關元數據政策和標準，對元數據格式、元數據框架及元素等方面進行了縱向的比較分析，并指出我國在平臺建設中設計元數據標準時需要關注的3個關鍵要素，即數據目錄詞表的支持、受控詞表的有效使用，以及面向元數據關聯本體[7]。

綜上所述，我們可以看出以往關于國際開放政府數據的研究進展和實踐應用的綜述和述評主要以定性分析和文獻閱讀歸納為主，而從文獻計量和知識圖譜可視化視角進行總結和直觀展現的甚少。因此，本文將從文獻計量和知識圖譜可視化視角出發，利用CiteSpace軟件，一窺2009-2018年間國際政府數據開放的研究概貌，剖析其學科知識基礎，挖掘其研究熱點主題，以期填補研究視角和研究方法上的暫時性短缺，為今后的進一步研究提供借鑒和啟發。

1數據來源和研究方法

為了盡可能全面而精確地檢索出所需的國際開放政府數據研究的相關文獻，文章將以Web of Science（核心合集）作為文獻索引庫，具體包括了Science Citation Index Expanded（SCI-Expanded）;Social Sciences Citation Index（SSCI）;Conference Proceedings Citation Index-Science（CPCI-S）等數據庫。本文的檢索方式采用WOS高級檢索，文獻檢索規則具體設置如下：TI（標題）=（Open* Government* Data*）;時間跨度=2009-2018;檢索時間是2018年7月15日。起初共檢索到相關文獻記錄137條，然后通過創建引文報告的方式又檢索到原始檢索文獻的施引文獻563條，去掉重復文獻，其中合計施引文獻共391條。為了保證檢索文獻的質量，筆者進一步在施引文獻中通過主題詞=Open* Government* Data*對結果進行精煉和篩選，精煉之后共得到高相關施引文獻206條。最后，將原始的137條檢索文獻和精煉之后的206條施引文獻的作者、標題、來源出版物、摘要和引用的參考文獻等信息分別以文本格式導出，最終共導出343條數據記錄。在數據導出之后，借助可視化分析工具CiteSpace5.1，筆者對導出的數據首先進行了數據去重和整理，經過數據去重之后共得到最終的分析數據278條，文章具體的數據檢索、篩選和整理流程如圖1所示。

圖1本文的數據檢索、篩選和整理流程

文章利用文獻計量法、知識可視化分析法、引文空間法等對文獻數據進行定量和定性分析。首先，利用文獻計量法和可視化分析法，從文獻時間、學科領域、主要研究國家、高被引文獻等維度探究國際開放政府數據的整體研究概貌，以反映出國際開放政府數據研究的文獻時間分布狀況、研究學科分布和跨度特征、國家分布特征及國際合作概況、高被引文獻及知識基礎。然后，借助知識可視化分析軟件CiteSpace，繪制國際開放政府數據研究的高頻關鍵詞共現與聚類圖譜，以探尋和聚合該領域的研究熱點，并剖析該領域的研究走向。

2窺探研究概貌

2.1文獻時間分布

研究文獻的時間分布一方面可以表征該研究領域的研究歷程和研究熱度，其次統計研究文獻的年度增量和發文總量也是對研究文獻進行文獻計量和進一步內容分析的基礎，具體如圖2所示，圖2是對2009-2018年7月國際開放政府數據研究年度發文量的統計分析。從發文總量和年度增量來看，2009-2017年國際開放政府數據研究的年度產出不斷增加，研究熱度在不斷上升，知識積累速度不斷加快，呈現出不斷深化的趨勢。從研究階段和趨勢來看，2009-2013年國際開放政府數據研究的年度發文總量和年度增量很低，基本處于政府數據開放這一新概念和新事物的萌芽和奠基時期;自2014年之后，2014-2017年國際政府數據開放研究開始快速發展和深化，并在2017年形成了研究頂峰，預計2018年的發文數量將形成新的研究高峰。結合目前政府數據開放的研究趨向和實踐應用程度，開放政府數據的功能和價值還未完全挖掘和釋放出來，未來一定時期內該領域仍將保持相當高的研究熱度和成果產出。

2.2學科分布

本研究通過繪制學科共現圖譜以揭示國際開放政府數據研究文獻的學科分布特征及發展演進，學科分布特征可以進一步說明該領域研究的知識來源和知識結構，具體如圖3所示。從學科及研究文獻數量來看，國際開放政府數據研究共涉及71個學

科（學科發文數量在1篇及以上），學科研究文獻數量在5篇及以上的學科共有24個，學科研究文獻數量在10篇及以上的學科共有15個，其中尤以計算機科學、信息科學、工程學及相鄰學科的發文數量最大;其次是公共行政學、政府和法律、政治學、商學或經濟學等學科。這與國內研究主要集中在政治學、管理和行政學、圖書情報檔案學等學科領域明顯不同。這也凸現出國內外截然不同的研究習性，國際研究更重視開放政府數據的技術導向，突出在社會經濟發展和公共政策當中的應用，旨在釋放開放政府數據的巨大經濟價值和公共價值;而國內研究更偏向理論研究和政策建議，缺乏實踐應用。

從研究學科時間演進來看，2012年以前國際開放政府數據的研究主要發源于計算機科學（Computer Science）、信息科學和圖書館學（Information Science and Library Science）、工程學（Engineering）、電子學（Engineering Electrical and Electronic）等學科，主要聚焦探究開放政府數據的技術屬性，重點探討開放政府數據的技術難題（諸如關聯開放政府數據、元數據、互操作等關鍵議題）;2014年以后國際政府數據開放議題也開始涌現在公共行政（Public Administration）、政府和法律（Government & Law）、政治學（Political Science）、運籌和管理學（Operations Research and Management Science）、商學或經濟學（Business & Economics）等學科領域，開始突出開放政府數據的政治價值、經濟價值、社會價值等價值屬性，探索在政府、企業、社會等不同領域的具體實施應用。

此外，從學科跨度和融合度來看，基于政府數據開放共享和利用而展開的跨學科研究趨勢值得關注，正如學科共現圖譜所示，圖譜中的連線表示研究文獻同屬于兩個學科范疇，除相鄰和近似學科具有連線之外，跨學科之間的連線更值得關注，圖中公共行政學與計算機科學偶有互動，社會科學與信息科學和圖書館學偶有互動，但跨學科研究并不頻繁，未來的跨學科創新性、融合性研究仍有待加強;節點中介中心性標志節點在共現網絡圖譜中位于網絡連線的中心，在跨學科研究中起著重要的中介和肯綮的作用，高中心性節點在圖譜中以紫色圓圈標志，其中計算機科學、計算機科學跨學科應用、信息科學、計算機科學與人工智能、工程電氣與電子學、公共行政學、運籌學和管理科學等學科具有較高的中介中心性，是該領域展開跨學科研究的重要中介點，發揮學科溝通橋梁的作用。在數據尤其是大數據成為資產的時代，開放政府數據應時而生，是信息技術進步、社會發展躍遷交織帶來的嶄新事物，自誕生之日起它便是一個典型的跨學科研究方向和內容，未來跨學科的合作性、融合性研究和應用仍舊是開放政府數據創新的重要方向。

2.3研究國家分布及合作情況

通過繪制國家（地區）合作網絡圖譜并進行定量分析，可以探究當前國際開放政府數據不同國家（地區）的研究程度及合作情況。借助可視化軟件CiteSpace生成國際開放政府數據國家（地區）合作網絡圖譜及研究機構合作網絡圖譜，具體如圖4所示。圖譜每一個節點代表一個國家（地區），節點越大標志其發文數量越大，節點之間的連線代表不同國家（地區）的合作發文。

由圖4和發文數量統計可知，目前美國（39篇）、荷蘭（36篇）、英國（21篇）、德國（20篇）、巴西（19篇）、西班牙（18篇）、希臘（16篇）、加拿大（16篇）、意大利（13篇）、中國（12篇）等國在該領域的發文數量位居前十位，形成了國際開放政府數據研究的多足鼎立之勢。再由合作網絡圖譜及國家節點中介中心性可知，高中心性節點在圖譜中以紫色圓圈標志，國際開放政府數據開放研究大致形成了以美國（中心性0.38）、荷蘭（中心性0.2）、德國（中心性0.16）、西班牙（中心性0.17）為網絡節點中心的合作群。國際合作研究可以增進不同國家（地區）間開放政府數據研究成果、實踐經驗的溝通交流和分享，助益全球國家的開放政府數據進程和釋放開放政府數據的最大價值，未來仍有待繼續加強跨國家（地區）間的合作研究和相互的交流借鑒，國際性的開放政府數據會議和論壇可以成為良好的溝通平臺。

2.4高被引文獻分析

筆者通過軟件CiteSpace從287篇研究文獻共提取出了7 886篇參考文獻，然后通過繪制國際開放政府數據研究的文獻共被引圖譜，以揭示和梳理該領域高被引、高中心性和高突發性的重要研究文獻，一個研究領域的經典和前沿文獻對于該領域的發展具有奠基性、長期性和推動性的影響，國際開放政府數據研究的高被引文獻信息具體如圖5所示。

結合圖5和相關文獻內容，從文獻被引時間來看，國際開放政府數據研究的被引文獻出現在2006-2017年，而高被引文獻主要出現在2009-2014年，因此開放政府數據還是一個較為年輕和新穎的研究方向，該領域的奠基性和推動性文獻誕生時間較短;從文獻被引頻次來看，開放政府數據的被引文獻總體被引頻次并不高，其中尤以Janssen M（2012）、Zuiderwijk A（2014）、Janssen K（2011）等文獻的被引頻次較高;從被引文獻的期刊來源來看，高被引文獻主要載于政府信息季刊、政府信息管理、信息政策等相關期刊。從被引文獻的研究內容來看，這些高被引文獻主要涉及探討開放政府數據的發展概況及系統回顧（Attard J，2015）、理論概述（Janssen M，2012）、內涵及概念辨析（Mcdermott P，2010）、收益/價值（Zuiderwijk A，2012）、采納/實施障礙/挑戰（Conradie P，2014）、開放數據政策及實施（Zuiderwijk A，2014）、開放數據實踐經驗總結（Shadbolt N，2012）、開放政府數據評估（Dawes SS，2010）、開放數據系統論（Zuiderwijk A，2014）等總結性、回顧性和基礎性的內容，對于該領域研究具有重大的奠基性、推動性作用。

3挖掘研究熱點

關鍵詞是一篇論文主要觀點的凝練和總結，因此繪制國際開放政府數據研究的關鍵詞共現聚類圖譜有助于發現該領域的研究熱點和主要研究方向。運用知識可視化軟件CiteSpace，文章繪制了國際開放政府數據研究的高頻關鍵詞共現聚類圖譜，具體如圖6所示。圖6中每一個圓形節點代表一個關鍵詞，節點越大標識關鍵詞出現頻率越高，節點內部深淺不一的圓環標識關鍵詞出現的年份，圓環大小與關鍵詞當年出現頻率成正相關;而節點之間的連線代表兩個關鍵詞在同一篇文獻當中出現，連線越粗則共現頻率越高。結合圖6及相關文獻內容，國際開放政府數據研究的研究熱點和方向整體可以概括為如下幾個方面：一是開放政府數據的基礎理論研究;二是開放政府數據政策、實施及實踐經驗總結研究;三是開放政府數據的數據管理及開放平臺研究;四是關聯開放政府數據研究;五是開放政府數據多元利用及價值創造研究;六是開放政府數據評估、現狀、問題及建議研究。

3.1開放政府數據的基礎理論研究

基礎理論涉及一門學科的基本概念、范疇、判斷與推理。開放政府數據研究的基礎理論研究涉及范圍較為寬泛，本文所指的基礎理論主要涉及開放政府數據的歷史進展、內涵及概念辨析、影響因素、挑戰、采納/實施障礙、相關利益者及系統論等方面。國際學者們一般認為開放政府數據（Open Government Data）與大數據（Big Data）、電子政務（E-government）、開放數據（Open Data）、關聯數據（Linked Data）、開放政府（Open Government）、信息自由（Freedom of Information）等概念糾葛在一起，必須明確各自的內涵及關系并加以區分。隨著電子政務的全面發展，尤其是開放政府概念的提出，由單純的政府信息公開邁向政府數據公開成為了必然，開放政府數據是電子政務橫向跨部門整合階段的重要舉措。政府部門/公共部門是信息社會中許多領域最大的數據生產者和收集者，開放政府數據（Open Government Data）是指將政府/公共部門擁有的海量數據（非涉密和非隱私限制的）開放給任何人自由免費的訪問、獲取、重用和分配，開放政府數據只是開放數據的一個子集，開放政府數據首先需要滿足開放數據的要求，其中開放數據一般應滿足如下原則：完整的、原始的、及時的、可獲取的、可機讀的、非歧視的、非私有的、免于授權的[8]。公共數據雖然名義上是免費向公眾開放的，但未必是開放的，例如未公開的法律文檔、城市規劃、政府統計數據等，且目前很多公共部門信息雖然也在公開之類，但未以標準的格式和開放平臺付諸公開，自然也就屬于未開放的公共數據，當然如果公共數據以標準的數字化格式和機器可讀的格式通過統一的開放政府數據平臺付諸公眾免費訪問、獲取和重用，則未開放的公共數據相應地則轉變為開放數據。開放政府的基本原則是開放、透明、參與和協作，依據創新擴散理論，開放政府數據可以被視為一種逐漸嵌入并與政府現有行政結構相結合的創新的想法和過程，因此開放政府數據根本上是一種創新，可以助力政府機構實現開放政府的原則[9]。傳統的信息自由（FOI）的研究主題聚焦公共部門信息的最大限度披露（Maximum Disclosure）、政府信息公開的義務（Obligation to Publish）、促進公眾獲取（Processes to Facilitate Access）、促進開放政府（Promotion of Open Government）、降低公眾請求成本（Costs）、有限范圍的例外（Exemptions）、信息公開法律/立法/豁免等相關議題，而開放政府數據（OGD）的研究主題主要聚焦技術層面（平臺、關聯數據、元數據等）及相關原則和價值理念（透明、協作、參與、創新）等議題[10]。

開放政府數據是一個包含數據提供者、數據使用者、開放平臺和服務、開放環境等多個相關維度的生態系統[11]，政策制定者（政府）、非政府組織（NGOs）、企業、開發人員、公眾、科研機構、大眾媒體及其他社會組織等是開放政府數據過程的相關利益者[12]。此外，關于開放政府數據（OGD）的一系列影響因素、實施/采納障礙、挑戰等也是學者們探討的焦點，影響性因素分布在數據提供方、數據使用方、內外環境等多個方面，其中既有學者探討整體性開放政府數據采納障礙，也有探討中觀地方政府實施障礙，以及微觀用戶層面開放數據使用障礙。Marijn Janssen等從宏觀視角探討了開放數據的采納或實施障礙主要包括制度層面、任務復雜性、用戶使用和用戶參與、立法、信息質量、技術等方面，同時這些阻礙因素之間又是互相關聯的，進一步增加了整體的復雜性[13]。Peter Conradie等（2014）從中觀視角探討了中觀層面地方政府實施開放數據的阻礙性因素[14]。Anneke Zuiderwijk等（2012）基于文獻回顧法從開放數據用戶及使用微觀視角總結了整個數據開放過程中會遭遇的一系列社會——技術障礙[15]。Wirtz B W等（2015）則基于認知理論認為公務員對開放數據的感知風險態度是其中最主要的阻礙因素[16]。Yupan Zhao等（2018）基于資源基礎理論，將有形資源（數據資源、組織結構、基本資源即預算、時間、技術基礎設施等）、人力資源（組織設置、技術能力、數據治理能力）、無形資源（意識、組織文化）作為開放政府數據能力（OGDC）的潛在影響因素，實證檢驗發現數據資源、基本資源、組織設置和技術能力與政府機構的開放政府數據能力直接顯著相關[17]。

3.2開放政府數據的政策、實施及實踐經驗總結研究

開放政府數據政策、戰略、行動計劃、法律法規等對于開放政府數據具有頂層規劃的重要作用，既是開放政府數據行動的綱領和指南，也是開放政府數據成功的重要基礎，也能反映出一個國家、地區或城市開放政府數據的成熟度水平。國際學者們圍繞開放政府數據政策框架、政策內容、政策比較、政策創新擴散、政策實施、政策影響及政策實踐經驗的總結和比較借鑒等方面不斷拓展研究深度。

Anneke Zuiderwijk等（2014）建構了開放數據政策的四維比較分析框架，依據政策制定周期，分別是政策環境和背景（議程設置階段）、政策內容（政策制定和執行階段）、政策績效指標（政策評估階段）和公共價值的實現（政策變更或終止階段）4個維度，并實際運用該框架分析了荷蘭7個不同政府層面的開放數據政策，研究建議可以從強調與其它組織的系統協作、聚焦開放數據政策的實際影響、刺激開放數據的使用、構建一種將開放數據融入政府日常工作流程的行政文化這些方面對開放數據政策加以改進。Kyujin Jung等（2015）概述了韓國開放公共數據指令出臺（OPDD）的背景和主要內容，對韓國最主要的開放政府數據政策（開放公共數據指令和社會利用原則）進行了語義網絡分析，關鍵詞網絡分析結果顯示開放公共數據政策應明確界定創新經濟生態系統的重要性，以促進基于創新產品和創新擴散的創新產業的發展[18]。Chatfield等（2018）以澳大利亞聯邦和州政府為例解析了開放政府數據政策的創新擴散模式，發現較早采納開放政府數據政策的政府都具有十分活躍的政策企業家（Policy Entrepreneur，或者牽頭部門/機構），并且較早采納開放政府數據政策的各級政府，它們的開放政府數據門戶平臺在開放的數據數量方面具有更高的開放水平[19]。JoBates（2014）分析了英國開放政府數據政策在英國更為宏觀的公共政策議程中的角色和作用，開放政府數據政策正在戰略上形成新自由主義國家的政策目標，是英國重建政府信任的公共政策的一部分[20]。Ray Harris等（2015）在開放數據爭論不休的背景下，審視了21項與地球觀測數據相關的組織開放公共數據的政策和法律文書，基于這些政策文本文章探討了開放政府數據的一些核心議題，主要包括開放數據的可取性、商業用途、開放數據的用戶許可和例外，綜上作者認為地球觀測數據開放獲取需要更多規范以明確用戶訪問條件以使開放數據潛在效益最大化[21]。

此外，開放政府數據作為一個全球趨勢，國際學者針對國際不同國家、地區、城市的開放政府數據政策具體實施概況、實施舉措和實踐經驗進行了深入的總結和比較借鑒研究，基本涵蓋了發達國家、發展中國家、不同地區和城市。

Taewoo Nam等（2015）基于對公共管理者和開放政府領域專家的非結構化訪談的定性數據，以韓國政府3.0的開放政府倡議為案例，對圍繞開放數據、信息自由、加強公民治理和政府部門間合作4個方面分別進行了SWOT分析，研究發現正在進行的開放政府和開放政府數據工作面臨巨大挑戰，需要更加切實可行的可緩解其挑戰和憂慮的實施策略[22]。Koznov等（2016）分析和總結了俄羅斯聯邦政府開放數據政策以及俄羅斯聯邦的開放數據舉措和趨勢，主要是總體愿景、治理/體制框架、法律框架/政策環境、技術問題、經濟和金融問題、組織問題、溝通和互動、影響及挑戰等關鍵問題，作者認為建立開放數據生態系統、倡導政府在開放數據中的主導作用、更深層次的商業參與以及減少官僚主義障礙在開放政府數據中是必要的[23]。Shkabatur等（2016）從發展中國家視角解析了全球開放政府數據運動的可持續性，作者研究了5個采納開放政府數據（OGD）透明度政策創新的發展中國家（巴西、肯尼亞、摩爾多瓦、摩洛哥和菲律賓）。研究發現在所有5個國家中，大多數OGD行動都是在幾天內發生的，通常是在一個獨立的“OGD事件”之前或之后，例如世界銀行重要官員的訪問或重大政策發布。在文章結尾作者認為巴西似乎是唯一一個OGD創新可持續的國家，這要歸功于巴西國內強勁的OGD需求以及支持OGD創新的現有的、多層次的、政府透明的法律框架[24]。

3.3開放政府數據的數據管理和開放平臺研究

開放政府數據整個過程的數據管理以及開放政府數據平臺的改進完善對于開放政府數據的質量保證和利用效果至關重要。有關數據管理的生命周期、數據的組織和描述，數據質量及評估，政府數據開放平臺等成為了整個政府數據開放過程中學者們頻繁探討的焦點。

Attard等提出了開放政府數據的三步九階模型，其中三步是指數據預處理、數據開發和數據維護，三步共對應了前后銜接的9個階段，數據預處理包括了數據創建、數據篩選、數據協調、數據發布等4個階段，數據開發包括了數據關聯、數據發現、數據探索和數據開發等4個階段，數據維護階段主要是數據保管階段[25]。Yannis Charalabidis等也擴展了開放政府數據的生命周期，主要包括創建、預處理、匯集、存儲、發布、檢索/獲取、處理、使用和協作等階段[26]。Denis（2017）等闡釋了開放的政府數據的生成和原始化過程，整個開放數據的生成和原始化過程需要經歷數據識別、數據提取，然后通過數據清洗、數據干預（增強數據可理解性）等來實現數據轉換，以生成滿足人工和機器可理解的開放政府數據[27]。歸納下來，基于數據生命周期視角，開放政府數據的完整過程主要會涉及數據的創建和匯集，數據的組織和描述，數據的存儲和發布，數據的發現與獲取，數據的利用和評估等相互關聯、連續迭代的各個階段[28]。

開放政府數據平臺是以數據目錄（即元數據）的形式集中統一的提供數據集的目錄信息，通過數據目錄信息鏈接到相應的數據集，因此元數據是數據描述和關聯發布中的重要內容[29]。其中數據的組織和描述尤其需要滿足元數據標準描述和數據格式的要求，元數據標準是構建政府數據開放平臺的基礎，也是對數據質量進行嚴格把關的重要關口。國外美國、英國、澳大利亞、加拿大等國在開放政府數據行動中，紛紛重視元數據標準政策的制定和執行，已經建立起較為完整的元數據標準。Rothenburg（2012）提倡開放政府數據的兩種思路，其中之一便是倡導首先提供充分的元數據而不是直接開放原始數據，以免政府數據被誤用甚至濫用[30]。Eric Afful-Dadzie（2017）等認為沒有良好的元數據描述和呈現，開放的公共數據在很大程度上對于用戶是無用的，特別是那些非專業的普通用戶，元數據的可用性可通過描述性、結構性和管理性來衡量，通過對非洲開放政府數據平臺的媒體從業者偏好進行審查評估，研究發現元數據和數據格式尤其受到媒體用戶的重視[31]。

開放政府數據的價值最終要通過用戶使用來實現，由于數據質量的高低直接影響開放政府數據利用的效果，對于數據質量的要求貫穿數據管理的整個階段，是開放政府數據價值實現的關鍵因素。Nataa Veljkovic'（2014）等首先基于開放政府的概念模型構建出涵蓋基礎數據集（Basic Data Set）、數據開放程度（Data Openness）、數據透明度（Transparency）等3個指標來測量開放數據質量。Vetrò Antonio（2016）等認為沒有適當質量控制的開放數據會影響數據的重用，也會對公眾的參與產生負面影響，并提出了一個包含可追溯性（Traceability）、時效性（Currentness）、完整性（Completeness）、合規性（Compliance）、易懂性（Understandability）、準確性（Accuracy）等的數據質量評估模型[32]。

開放政府數據平臺/門戶網站是開放政府數據的網上載體和入口，平臺溝通了數據提供方和數據使用方，數據提供方可以通過平臺自由免費地供給數據集，提供數據應用及服務給用戶，用戶通過平臺獲取政府數據集、數據應用及數據服務，以此來對開放的政府數據的進行增值利用。政府數據開放平臺是政府發布和用戶獲取數據資源的重要渠道，是開放政府數據增值利用的關鍵階段。Judie Attard認為開放公共部門信息的目的是最大程度地重用政府數據，而開放政府數據的最典型實現方式就是匯集數據集并將其發布到統一的數據平臺或數據目錄中，從而為數據消費者提供一站式服務，而數據門戶的關鍵功能就是管理數據集的元數據[33]。Alejandro Sez Martín（2016）等從功能、語義和內容3個方面對各國創建的開放政府數據門戶網站的質量進行了調查和比較，結果發現各國門戶網站存在相當大的異質性，門戶網站的質量水平主要受所在國的互聯網普及程度及經濟實力的影響[34]。

3.4關聯開放政府數據研究

關聯開放政府數據（LOD）成為了各國開放政府數據實踐和應用過程中不約而同的選擇和趨勢。開放政府數據本身不具有價值，只有當開放的政府數據被用戶利用時才產生價值。怎樣才能使開放的政府數據在用戶手里發揮最大的價值，政府數據集本身的質量和開放方式就是掣肘開放政府數據利用的關鍵要素之一。數據作為對事物屬性的測量和反映，不同的政府數據集只能反映出客觀事物的某些屬性，因此這些互相聯系并且散落各處的數據的單一價值是有限的，但是當單一孤立的政府數據集通過內部關聯、外部關聯、數據集關聯等多種互聯方式，與其它相關政府部門數據、企業數據、社會組織乃至公民個人數據相互關聯起來時，基于數據共享、協同和整合利用而發揮出的意義和價值將遠超單一數據集[35]。

故而，關聯開放政府數據將是政府數據開放的理想實現方式，也是開放政府數據縱深發展的階段。國際學者們圍繞關聯數據（Linked Data）、關聯開放政府數據（LOGD）的理念探討、實施過程、技術框架、實踐經驗總結等展開了較為豐富地研究。關于關聯數據，Tim Berners-Lee認為關聯數據需遵循以下原則：以URIS命名和標識數據資源;使用HTTP URI來查詢數據資源，從而鏈接起RDF和URI;在用戶查詢URI時，以RDF提供有用的信息并同時提供其他URIs的鏈接，以便查詢者發現更多有用的信息[36]。關聯開放政府數據的框架和實現過程一般包括了元數據語義描述層、元數據本體層、數據關聯和發布層、關聯數據應用等層級，其中元數據的標準描述、詞匯映射、領域本體的構建、數據互操作、數據關聯等方面是學者們頻繁探討的焦點。Colpaert等（2014）提出了量化開放政府數據集的互操作性的框架[37]。Park等（2014）構思了以開放政府數據為例加強用戶信息共享的文化遺產數據整理的設想[38]。Scholz等（2013）則引入了一種在開放政府數據中整合語義信息的方法（Share OGD）[39]。Nigel Shadbolt（2012）系統闡釋了鏈接開放政府數據的理念，并總結了來自英國開放政府數據門戶網站（data.gov.uk）關聯開放政府數據的經驗[40]。James Hendler（2012）基于美國Data Gov項目的語義社區實踐（http：//semantic.data.gov）總結了美國關聯開放政府數據的經驗和具體實踐[41]。

隨著大數據的催生和發展，開放的政府數據是大數據的重要來源，大數據應用是以整合利用政府、企業、社會組織和公眾等多種來源數據為基礎的，因此在關聯數據的進一步衍進過程中，大型開放關聯數據（BOLD）成為了學者們關注的熱點。由于公共信息可以大量生產并且來源眾多，基于數據處理、管理、鏈接和可視化等特定使用需求導致了大數據和關聯數據方法的產生，關聯開放大數據將刺激公共和私人部門創新。Charalabidis等（2015）介紹了政府中大型關聯開放數據（BLOD）和互操作性基礎設施領域的理論、方法、實踐經驗和案例研究[42]。大型開放關聯數據（BOLD）為開放和透明政府變革及政府與公眾的互動關系提供了機遇，同時BOLD也為分析個人行為，增強公民控制和減少個人隱私帶來了契機[43]。

3.5開放政府數據多元利用及價值創造研究

開放政府數據本身不具有價值，只有在開放的政府數據被社會企業和公眾等增值利用和創新應用時才具備應有的價值，開放政府數據的用戶利用是挖掘海量政府數據潛在的巨大價值/收益（Benefits）的關鍵。開放政府數據可以為政府、企業、社會組織和公眾等多元主體利用，用戶需求和用戶類型多元這也導致了開放政府數據具有多元用途，通過不同領域（政治、商業、社會、生態環境等）、不同用戶主體（政府、企業、科研工作者、普通公眾、非營利組織、媒體等）和不同利用方式（系統或應用開發、大數據挖掘和分析、數據可視化、商業模式、公共服務應用）從而形成了開放政府數據的多元價值，主要包括了政治價值、社會價值、經濟價值、管理/運營價值、技術價值、生態環境價值、個人決策價值等方面，其中促進政府透明（Transparency）和政府問責（Accountability）、提升公眾參與度（Participation）、激勵社會創新（Innovation）和經濟增長是倡導開放政府數據利用的主要價值所在。Janssen等（2012）從3個方面對開放政府數據的價值進行了較為全面的概括，一是政治和社會效益—包括提高透明度和問責制;增加政府信任;改進決策過程;提高公民服務和滿意度;提升公眾參與和平等訪問數據;刺激知識創造等;二是經濟效益—包括促進經濟增長和刺激競爭;激勵創新;促進生產流程，產品和服務的改進;創造經濟增長的新部門;并為投資者和公司提供有用的信息;三是管理和技術價值—包括提升數據重用的能力;優化管理流程;改善公共政策;更易訪問和發現數據;基于數據組合創建新數據;整合公共和私人數據的能力等[44]。KeiranHardy等（2016）認為政府數據開放不單單是政府數據的簡單公開和發布，更多的是利用大數據分析來推動創新，提高政府透明度和問責，文章同時也闡釋了開放政府數據的主要收益：首先，公開數據被視為提高政府政策和服務的有效性和效率的關鍵;其次，開放數據正在提高透明度和問責制，因為更多的政府決策和運作正在與公眾分享;開放數據可以通過讓公民為政策創新做出貢獻來改善公眾民主參與[45]。

開發政府數據的用戶利用引起了國際學者們的高度重視和深入探討，依據開放政府數據利用的多元用戶需求和用戶類型，結合不同領域的利用方式和具體應用，可以創造出多元的開放政府數據利用價值。Rodriguez Rojas等（2018）提出了一種利用開放政府數據以供農業用戶優化決策的元模型[46]。Ting等（2018）基于開放政府數據的大數據分析探討了臺灣城鄉地區自發性腦出血病例的差異[47]。Surasvadi等（2017）設計了一個開放政府數據的分析系統，有效發掘了泰國政府預算請求與政府采購數據背后的關系模式[48]。Mashkova等（2017）探討了在分布式信息——計算環境中基于代理模型方法和開放政府數據而開發實驗經濟模型，理論上該模型既可用于微觀層面的經濟周期分析，也可實際應用到評估國家影響（如經濟政策和發展規劃）的效率[49]。Whitmore等（2014）甚至探討了根據美國國防部的簽訂合同數據以預測未來軍事活動的政府支出行為模式的可能性，但有關數據質量和開放平臺的許多問題阻礙了預測結果的可靠性和產出[50]。

3.6開放政府數據評估、現狀、問題及建議研究

自開放政府數據實踐誕生以來，準確評估不同國家、地區、城市和組織的開放政府數據實踐的質量和水平，摸清開放政府數據的現狀，揭示背后深層次問題并尋找對策便是國際眾多學者們持續性的研究熱點。關于國際開放政府數據的評估，涵蓋了開放政府數據門戶網站、開放政府數據項目、數據質量、開放政府數據政策、開放政府數據基礎設施等諸多方面，其中既有相關部門/組織/團隊發布的針對全球性和區域性開放政府數據實踐進行評估的權威報告，諸如開放數據晴雨表、全球開放數據指數等全球性國家和地區開放政府數據的實證性評估報告，而開放政府數據指數（針對經合組織成員）、歐洲公共部門信息記分牌（針對歐盟成員國）、歐洲開放數據監測（針對歐洲國家）、開放政府數據探顯鏡（針對中國的7個地方政府）、開放政府數據可行性研究（針對智利、加納、印度尼西亞）等則是區域性的開放政府數據實踐的評估報告。除此之外，還有諸多專家學者及團隊圍繞特定開放政府數據實踐而展開的評估研究。

歸納下來，這些已有的權威性評估報告和學術研究主要圍繞基礎準備度、門戶平臺、技術層面、數據質量及管理、用戶使用及參與、影響/價值實現等維度對國際開放政府數據質量和水平進行評估和比較，其中基礎準備度、數據維度受到評估報告和研究學者的普遍重視。基礎準備度層面是開放政府數據實踐的基礎和支撐，是開放政府數據所處的內外部環境，涵蓋政策/法律法規、組織和管理、政治意愿和領導力、經濟、社會和技術水平等;數據的數量、質量、標準、類別、管理等則是開放政府數據的核心，是開放政府數據價值實現的關鍵因素;平臺則是開放政府數據的網上載體和入口;用戶使用和參與層面則事關開放的政府數據的具體使用主體、使用形式、使用目的、使用過程等;價值實現是開放政府數據被使用后實際產生的價值和影響。

Nataa Veljkovic'（2014）等首先基于開放政府的概念模型構建出涵蓋基礎數據集（Basic Data Set）、數據開放程度（Data Openness）、數據和政府透明度（Transparency）、參與程度、協作程度等5個指標的開放政府基準評估模型，前3個指標旨在測量開放數據，后面2個指標用于測量用戶參與度，5個指標按相應權重和測量公式可以建立起電子政務開放度指數和開放政府成熟度指數;然后作者基于美國政府開放數據門戶網站（data.gov）提供的數據，對基準模型中的基礎數據集、數據開放程度、數據透明度進行了實際測量，結果表明美國開放數據水平當時屬于平均開放程度[51]。Djoko Sigit Sayogo（2014）等基于開放政府數據原則指標、數據處理能力和用戶參與能力3個方面對全球開放政府數據實踐進行了評估[52]。G.Viscusi（2014）等基于開放政府數據的完整性、準確性和及時性三大質量維度構建起一個開放政府數據合規性（Compliance）評估框架，并對意大利相關地方公共行政部門的開放政府數據行動進行了實證評估[53]。M.Solar（2012）等提出了一個涵蓋編制和法律、技術、公民和企業等三維的開放政府數據能力和成熟度評估模型[54]。Alberto Abella（2014）等則構建了一個包括技術標準、數據獲取、法律考量和數據模型等四個維度的標準模型去評估開放政府數據的重用性和價值，并詳細闡釋了評估過程[55]。C.Alexopoulos（2012）等甚至意圖對與開放政府數據行動直接相關的公共部門電子信息基礎設施（PSI E-infrastructures）投入的產出和價值進行評估，因而提出了一種旨在評估PSI電子基礎設施的多價值模型，主要涉及數據用戶和數據提供方這兩個利益相關群體，涵蓋了效率（Efficiency）、效用（Effectiveness）和未來用戶行為（Future Behaviour）等三大價值維度[56]。

4結論及建議

綜上所述，通過文獻計量法和知識圖譜可視化分析方法，從文獻時間、學科分布、研究國家、高被引文獻、關鍵詞等維度對國際開放政府數據研究文獻進行了定量和定性分析，文章具體結論如下：

從文獻時間分布來看，國際開放政府數據研究大致可以劃分為開放政府數據的萌芽和奠基時期（2009-2013）和快速發展時期（2014-2017），2018年及往后國際研究將進入持續深化階段;從學科屬性來看，國際開放政府數據研究早期主要崛起于計算機科學、信息科學、電子工程學及相鄰學科，起初主要聚焦于開放政府數據的技術議題（如關聯數據、元數據）;其后也逐漸在公共行政學、政治學、商學或經濟學等學科大幅涌現，突出開放政府數據的具體應用和價值屬性;由研究國家分布來看，美國、荷蘭、英國、德國、巴西、西班牙等國在該領域的學術研究貢獻突出，并且這些高產國家也多半在國際合作研究中起著重要的肯綮和紐帶作用;從高被引文獻來看，該領域的高被引文獻主要聚焦探究開放政府數據的歷史概況及回顧、理論概述、內涵及概念辨析、主要收益/價值、采納/實施障礙、政策及實施、實踐經驗總結、現狀評估、系統論等奠基性、總結性和推動性議題，總體奠定了開放政府數據研究的重要知識基礎。最后，國際開放政府數據的研究熱點和方向主要集中在如下6個方面：一是開放政府數據的基礎理論研究;二是開放政府數據政策、實施及實踐經驗總結研究;三是開放政府數據的數據管理及開放平臺研究;四是關聯開放政府數據研究;五是開放政府數據多元利用及價值創造研究;六是開放政府數據評估、現狀、問題及建議研究。

通過縱觀探究國際開放政府數據的研究現狀、知識基礎及研究熱點，結合國內開放政府數據的研究進展和實踐概況，筆者從開放政府數據的政策、數據管理及開放平臺、用戶使用及價值創造等方面提出如下建議：一是加強國內開放政府數據相關政策法規的制定和完善，發揮政策的導向和統籌作用。我國開放政府數據相關政策或法律法規散落在相關的政府工作報告、黨的十九大報告、相關國務院行政法規、行政通知中，主要與大數據、電子政務、互聯網+、互聯網+政務服務、政務信息資源交換和共享等議題相關聯，但目前尚未有國家統一的開放政府數據政策、法規和標準，其中又尤其缺乏統一的元數據標準。因此，我國應加緊制定和完善緊缺性和關鍵性的政府數據開放政策、法規及標準，發揮政策及相關法律法規在開放政府數據過程中的全局性、統籌性和指導性作用，以便基于已有政府間信息資源共享的數據資源目錄、基礎設施、技術體系等來統籌推進政府數據資源開放和利用。二是重視開放政府數據的數據管理和質量，完善開放政府數據平臺。加強整個數據生命周期的管理，保障數據質量及互操作性需要通過完善的元數據標準及數據格式來保證。按照開放數據五星標準，關聯開放政府數據是最終極和最深層的開放數據格式，數據質量和格式對于開放政府數據的利用具有關鍵作用，無論是采用先發布數據再行關聯，還是先關聯再發布，我國應盡快以關聯數據的方式進一步深化開放政府數據。此外，既然開放政府數據平臺是實現政府數據資源重用的典型方式，持續優化各級政府統一的政府數據開放平臺，其中平臺的用戶檢索、數據獲取、數據展現、互動交流等功能服務直接關乎開放政府數據的實現效果。三是重視開放政府數據的用戶使用及價值創造研究。國內的開放政府數據用戶使用和參與目前尚未引起足夠的重視，既然開放政府數據的成功依賴于開放政府數據平臺，而開放政府數據門戶平臺的成功取決于用戶的深度利用和持續使用，因此未來需要更加關注開放政府數據過程中的用戶使用和參與，尤其是用戶數據素養、使用能力、用戶培訓等方面，提高用戶的使用能力和利用水平對于開放政府數據的最終價值實現意義重大。此外，目前開放政府數據的影響和價值實現程度也有待提高，未來應基于持續提升開放政府數據水平和開放政府數據用戶利用水平這兩方面來持續擴大開放政府數據的影響和價值。

參考文獻

[1]徐慧娜，鄭磊，Theresa Pardo.國外政府數據開放研究綜述：公共管理的視角[J].電子政務，2013，（6）：2-7.

[2]陳水湘.國外開放政府數據研究進展[J].圖書館，2016，（12）：86-92.

[3]鐘源.國外開放政府數據研究文獻計量分析[J].新世紀圖書館，2017，（3）：87-91.

[4]袁遠明，吳產樂，艾浩軍.關聯開放政府數據的研究與應用進展[J].電信科學，2012，28（9）：69-73.

[5]羅博.國外開放政府數據計劃：進展與啟示[J].情報理論與實踐，2014，37（12）：138-144.

[6]杜妍潔，顧立平.國外開放政府數據政策以及圖書館作用的綜述[J].圖書情報工作，2015，59（17）：141-148.

[7]武琳，黃穎茹.開放政府數據平臺元數據標準研究進展[J].圖書館學研究，2017，（6）：14-21.

[8]Open Government Working Group.The Annotated 8 Principles of Open Government Data[EB/OL].http：//opengovdata.org/.

[9]Yang T M，Wu Y J.Examining the Socio-technical Determinants Influencing Government Agencies Open Data Publication：A Study in Taiwan[J].Government Information Quarterly，2016，33（3）：378-392.

[10]Afful-Dadzie E，Afful-Dadzie A.Liberation of Public Data：Exploring Central Themes in Open Government Data and Freedom of Information Research[J].International Journal of Information Management，2017，37（6）：664-672.

[11]Zuiderwijk A，Janssen M，Davis C.Innovation with Open Data：Essential Elements of Open Data Ecosystems[J].Information Polity，2014，19（1）：17-33.

[12]Kassen M.Open data in Kazakhstan：Incentives，Implementation and Challenges[J].Information Technology & People，2017，30（2）.

[13]Marijn Janssen，Yannis Charalabidis，Anneke Zuiderwijk.Benefits，Adoption Barriers and Myths of Open Data and Open Government[J].Journal of Information Systems Management，2012，29（4）：258-268.

[14]Conradie P，Choenni S.On the Barriers for Local Government Releasing Open Data[J].Government Information Quarterly，2014，31：S10-S17.

[15]Zuiderwijk A，Janssen M，Choenni S，et al.Socio-technical Impediments of Open Data[J].Electronic Journal of E，2012，10：156-172.

[16]Wirtz B W，Piehler R，Thomas M J，et al.Resistance of Public Personnel to Open Government：A Cognitive Theory View of Implementation Barriers Towards Open Government Data[J].Public Management Review，2015，（9）：1-30.

[17]Zhao Y，Fan B.Exploring Open Government Data Capacity of Government Agency：Based on the Resource-based Theory[J].Government Information Quarterly，2018，35（1）.

[18]Jung K，Han W P.A Semantic（TRIZ）Network Analysis of South Koreas“Open Public Data”Policy[J].Government Information Quarterly，2015，32（3）：353-358.

[19]Chatfield A T，Reddick C G.The Role of Policy Entrepreneurs in Open Government Data Policy Innovation Diffusion：An Analysis of Australian Federal and State Governments[J].Government Information Quarterly，2017，35（1）.

[20]Jo Bates，The Strategic Importance of Information Policy for the Contemporary Neoliberal State：The Case of Open Government Data in the United Kingdom[J].In Government Information Quarterly，2014，31（3）：388-395.

[21]Harris R，Baumann I.Open Data Policies and Satellite Earth Observation[J].Space Policy，2015，32：44-53.

[22]Nam，Taewoo，Challenges and Concerns of Open Government：A Case of Government 3.0 in Korea[J].Social Science Computer Review，2015，33（1）：556-570.

[23]Koznov D，Andreeva O，Nikula U，Maglyas A，Muromtsev D，Radchenko I.A Survey of Open Government Data in Russian Federation.In Proceedings of the 8th International Joint Conference on Knowledge Discovery[J].Knowledge Engineering and Knowledge Management，2016，3：173-180.

[24]Shkabatur J，Peled A.Sustaining the Open Government Data Movement Worldwide：Insights from Developing Countries[C]//E-Democracy and Open Government.IEEE，2016.

[25]Attard J，Orlandi F，Scerri S，et al.A Systematic Review of Open Government Data Initiatives[J].Government Information Quarterly，2015，32（4）：399-418.

[26]Charalabidis Y，Alexopoulos C，Loukis E.A Taxonomy of Open Government Data Research Areas and Topics[J].Journal of Organizational Computing & Electronic Commerce，2016，26（1-2）：41-63.

[27]Denis J，Gota S.Rawification and the Careful Generation of Open Government Data[J].Social Studies of Science，2017，47（178）：306312717712473.

[28]黃如花，賴彤.數據生命周期視角下我國政府數據開放的障礙研究[J].情報理論與實踐，2018，41（2）：7-13.

[29]司莉，趙潔.美國開放政府數據元數據標準及啟示[J].圖書情報工作，2018，62（3）：86-93.

[30]J Rothenberg.Towards a Better Supply and Distribution Process for Open Data.Case Study International Benchmark on Open Data and Use of Standards，Forum Standardisatie，Technical Report 1.03，2012.

[31]Afful-Dadzie E，Afful-Dadzie A.Open Government Data in Africa：A Preference Elicitation Analysis of Media Practitioners[J].Government Information Quarterly，2017.

[32]Vetrò A，Canova L，Torchiano M，et al.Open Data Quality Measurement Framework：Definition and Application to Open Government Data[J].Government Information Quarterly，2016，（2）：325-337.

[33]Judie Attard，Fabrizio Orlandied.A Systematic Review of Open Government Data Initiatives[J].Government Information Quarterly，2015，32（4）：399-418.

[34]Alejandro Sáez Martín.Arturo Haro De Rosario，An International Analysis of the Quality of Open Government Data Portals[J].Social Science Computer Review，2016，34（3） 298-311.

[35]趙龍文，莫荔媛，潘卓齊.基于關聯數據的政府數據開放實現方法研究[J].情報資料工作，2016，（6）：55-62.

[36]Tim Berners-Lee.Linked Data.W3C Design Issues，2006.

[37]Colpaert P，Compernolle M V，Vocht L D，et al.Quantifying the Interoperability of Open Government Datasets[J].Computer，2014，47（10）：50-56.

[38]Park H，Smiraglia R P.Enhancing Data Curation of Cultural Heritage for Information Sharing：A Case Study Using Open Government Data[C]//Research Conference on Metadata and Semantics Research.Springer，Cham，2014：95-106.

[39]Scholz J，Grillmayer R，Mittlboeck M.shareOGD—An Approach for Integrating Semantic Information in Open Government Data[M]//GI_Forum 2013-Creating the GISociety，2013：25-28.

[40]N.Shadbolt et al.，Linked Open Government Data：Lessons from Data.gov.uk[J].In IEEE Intelligent Systems，2012，27（3）：16-24.

[41]J Hendler，J Holm，C Musialek，G Thomas.US Government Linked Open Data：Semantic.data.gov[J].In IEEE Intelligent Systems，2012，27（3）：25-31.

[42]Charalabidis Y，Janssen M，Krcmar H.Introduction to the Big，Open，and Linked Data（BOLD），Analytics，and Interoperability Infrastructures in Government Minitrack[C]//Hawaii International Conference on System Sciences.IEEE，2015：2074.

[43]Janssen M，Hoven J V D.Big and Open Linked Data（BOLD）in Government：A Challenge to Transparency and Privacy？[J].Government Information Quarterly，2015，32（4）：363-368.

[44]Marijn Janssen，Yannis Charalabidis，Anneke Zuiderwijk.Benefits，Adoption Barriers and Myths of Open Data and Open Government[J].Journal of Information Systems Management，2012，29（4）：258-268.

[45]Keiran Hardy，Alana Maurushat，Opening Up Government Data for Big Data Analysis and Public Benefit[J].In Computer Law & Security Review，2017，33（1）：30-37.

[46]Rojas L A R，Lovelle J M C，Montenegro C E，et al.Metamodel to Support Decision-making from Open Government Data[J].Journal of Ambient Intelligence & Humanized Computing，2017：1-11.

[47]Ting H W，Chien T Y，Lai K R，et al.Differences in Spontaneous Intracerebral Hemorrhage Cases between Urban and Rural Regions of Taiwan：Big Data Analytics of Government Open Data.[J].International Journal of Environmental Research & Public Health，2017，14（12）：1548.

[48]Surasvadi N，Saiprasert C，Thajchayapong S.Budget and Procurement Analytics Using Open Government Data in Thailand[C]//International Conference on Ubi-Media Computing and Workshops，2017：1-6.

[49]Mashkova A L，Demidov A V，Savina O A，et al.Developing a Complex Model of Experimental Economy Based on Agent Approach and Open Government Data in Distributed Information-computational Environment[C]//The Internationsl Conference，2017：27-31.

[50]Whitmore A.Using Open Government Data to Predict War：A Case Study of Data and Systems Challenges[J].Government Information Quarterly，2014，31（4）：622-630.

[51]Veljkovic' N，Bogdanovic'-Dinic' S，Stoimenov L.Benchmarking Open Government：An Open Data Perspective[J].Government Information Quarterly，2014，31（2）：278-290.

[52]Sayogo D S，Pardo T A，Cook M.A Framework for Benchmarking Open Government Data Efforts[C]//Hawaii International Conference on System Sciences.IEEE，2014：1896-1905.

[53]Viscusi G，Spahiu B，Maurino A，et al.Compliance with Open Government Data Policies：An Empirical Assessment of Italian Local Public Administrations[J].Information Polity，2014，19（3，4）：263-275.

[54]Solar M，Concha G，Meijueiro L.A Model to Assess Open Government Data in Public Agencies[C]//International Conference on Electronic Government.Springer，Berlin，Heidelberg，2012：210-221.

[55]García A A，Criado M O D U，Heredero C D P.Meloda，métrica Para Evaluar La Reutilización De Datos Abiertos[J].El Profesional De La Informacion，2004，23（23）：582-588.

[56]Alexopoulos C，Loukis E，Charalabidis Y，et al.A Methodology for Evaluating PSI E-infrastructures Based on Multiple Value Models[C]//Informatics.IEEE，2012：37-43.

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