本书首先从宏观理论范式层面上对协同创新视角下的公众科学进行概念溯源、解析及理论探讨;其次，立足公众科学实施过程中的重要环节和问题，从中观运作流程层面，再到微观的任务、平台、志愿者和项目影响层面，逐层深入探索，对协同创新视角下公众科学的理论和应用进行系统论述;最后，选取面向文化传承创新的新兴领域数字人文，探讨数字人文类公众科学项目的相关内容。本书有助于完善协同创新视角下公众科学的理论基础，丰富互联网科研众包行为、公众科学的研究成果，挖掘多主体协作在科研创新中的应用价值。
样章试读
目录
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第1章 公众科学溯源 1
1.1 公众科学的相关背景 1
1.1.1 公众科学起源 1
1.1.2 公众科学的概念化界定 2
1.1.3 公众科学的典型案例 3
1.2 协同创新视角下公众科学的概念辨析 6
1.2.1 众包与公众科学 6
1.2.2 Science 2.0 与公众科学 7
1.3 公众科学的研究现状 8
1.3.1 公众科学的研究文献来源 8
1.3.2 公众科学的演化与发展 8
1.3.3 公众科学的研究热点 15
1.4 本书解决的关键问题 17
参考文献 18
第2章 协同创新视角下公众科学的理论基础 22
2.1 协同创新视角下公众科学研究的理论体系 22
2.1.1 行为和认知理论 22
2.1.2 学习理论 24
2.1.3 社会技术理论 25
2.1.4 系统设计理论 26
2.2 协同创新视角下公众科学的主体要素 27
2.2.1 众包的主体要素 27
2.2.2 公众科学的主体要素 29
2.3 协同创新视角下公众科学的分类体系 30
2.3.1 发包方角度的公众科学分类 30
2.3.2 志愿者参与角度的公众科学分类 31
2.3.3 任务反馈角度的公众科学分类 32
2.4 本章小结 33
参考文献 34
第3章 公众科学项目的运作机制 39
3.1 公众科学项目的运作模式探讨 39
3.1.1 公众科学项目的运作模式及实施框架 39
3.1.2 案例分析：Evolution MegaLab 项目的运作模式 41
3.2 科研众包视角下公众科学项目运作机制 44
3.2.1 科研众包的本质和核心驱动 44
3.2.2 基于科研众包的公众科学项目运作模式 45
3.3 公众科学项目运作的组织结构 46
3.3.1 专家导向型——自顶向下 47
3.3.2 草根导向型——自底向上 49
3.3.3 我国公众科学项目的组织管理框架 50
3.4 基于行动者网络理论的公众科学项目运作实证探索 52
3.4.1 行动者网络理论 52
3.4.2 访谈设计及样本选择 52
3.4.3 公众科学项目中的行动者网络 54
3.4.4 公众科学网络中异质行动者的转译过程分析 55
3.5 本章小结 62
参考文献 62
第4章 公众科学的任务设计研究 64
4.1 公众科学中的任务设计 64
4.2 公众科学任务的匹配设计 65
4.2.1 匹配理论概述 65
4.2.2 基于任务驱动的匹配模型 66
4.2.3 不同类型公众科学项目的匹配设计 70
4.3 公众科学任务的游戏化设计 71
4.3.1 公众科学任务的游戏化设计评价指标体系构建 71
4.3.2 公众科学项目游戏化设计评价指标权重的确定 76
4.3.3 公众科学项目游戏化设计评价指标体系应用与分析 80
4.4 本章小结 82
参考文献 82
第5章 公众科学的平台游戏化研究 87
5.1 公众科学中的平台游戏化 87
5.2 面向公众科学平台的游戏化框架设计及元素应用 88
5.2.1 面向公众科学平台的游戏化框架设计 88
5.2.2 面向公众科学平台分类的游戏化元素应用 90
5.3 基于 Kano 模型的公众科学平台游戏化元素研究 95
5.3.1 Kano 模型 95
5.3.2 公众科学平台的游戏化元素设计及调研 96
5.3.3 基于 Kano 模型的游戏化元素调研分析 99
5.3.4 公众科学平台的游戏化元素结果讨论 105
5.4 本章小结 107
参考文献 107
第6章 公众科学的志愿者信任研究 110
6.1 公众科学中的志愿者信任 110
6.2 公众科学项目中的志愿者信任机理研究 111
6.2.1 志愿者信任危机 111
6.2.2 信任对公众科学项目的意义 114
6.2.3 志愿者信任提升策略分析——全流程视角 116
6.2.4 从志愿者信任视角看公众科学项目转型 120
6.3 公众科学项目中志愿者信任的影响因素实证探索 121
6.3.1 志愿者对个人、项目及网站信任的影响因素归纳 121
6.3.2 研究模型与假设论述 123
6.3.3 志愿者信任量表设计与数据分析 127
6.3.4 志愿者信任的影响因素分析 131
6.4 本章小结 133
参考文献 133
第7章 公众科学的影响：知识发现与获取 138
7.1 公众科学中的知识发现与获取 138
7.2 公众科学与知识发现 139
7.2.1 公众科学项目知识发现的要素分析 139
7.2.2 公众科学的知识发现流程分析 140
7.2.3 公众科学的知识发现机理——DIKW 模型 142
7.3 公众科学与知识获取 147
7.3.1 公众科学中知识获取行为的影响因素模型 147
7.3.2 量表设计与数据采集 152
7.3.3 数据分析与模型检验 156
7.4 本章小结 164
参考文献 165
第8章 数字人文领域中的公众科学 169
8.1 公众科学在数字人文领域的相关研究 169
8.2 数字人文类公众科学项目的案例分析 170
8.2.1 案例概述 170
8.2.2 案例分析与讨论 172
8.2.3 数字人文公众科学项目的实践经验 177
8.3 数字人文类公众科学项目中志愿者参与动因研究 179
8.3.1 动因探讨 179
8.3.2 冷启动阶段的动因研究 187
8.3.3 持续发展阶段的动因研究 195
8.4 数字人文类公众科学平台中任务绩效的影响因素研究 202
8.4.1 任务复杂度和领域知识对任务绩效的影响假设 202
8.4.2 实验设计与步骤 207
8.4.3 实验结果分析与讨论 211
8.5 本章小结 215
参考文献 216
附录 A 225
A1 公众科学项目中参与者知识获取行为的影响因素调研 225
A2 数字人文领域公众科学项目的志愿者参与动因调研 234
索引 241
后记 242
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