智能情报分析中数据与算法风险识别模型构建研究

人工智能的本质是对数据与算法的利用，当前人工智能视域下的情报分析在为管理决策带来便捷的同时，其数据与算法风险问题尤为突出。为化解此类风险给情报工作带来的影响，风险识别研究具有重要的现实意义。本文基于风险社会理论、监管沙盒理论构建“数据-算法-流程”的智能情报分析风险识别模型。以本课题团队参与沙盒测试的“领域热点主题识别及演化分析项目”为例，对该智能情报分析项目中数据与算法风险进行识别，通过实证验证了模型的有效性，最后为政府提出指导防范与化解重大安全风险的对策建议。