Page 235 - 信息化背景下人事档案管理的创新

Innovation of Personnel File Management Under the Background of Informatization
信息化背景下人事档案管理的创新

面临的是被动输出的风险，用户画像通过数据流量流向的输出，能够准确地计算出
用户的兴趣爱好从而为用户推荐适合且符合用户喜好的商品、视频、新闻等。但在
这个过程中，用户处于被大数据掌控的互联网世界，被动接受互联网的推送，丧失

主动选择的权利，对用户的行为和选择产生巨大影响，削弱个人自治。

三、档案信息开放利用安全问题

以 2010-2019 年档案开放与利用情况为例，希望通过数据分析能够从一定层

面反映出数字化转型背景下档案信息在开放利用中的安全问题。
（一）档案信息语义关联负影响
1. 数据关联分析导致隐私泄露
近年来，数据挖掘技术在档案领域的应用非常广泛，它能够通过分析和比较

档案数据之间的关系，归纳出相同的特征，从中提炼出有意义的抽象的描述。这
种技术能够帮助档案工作者从海量的档案信息中提取有用的、满足自己需求的信
息。从数据挖掘的过程来看，档案工作者必须事先确定信息主题，并按照其目标
和要求对相关主题进行界定，同时收集、抽取大量的文件资料，然后利用聚类分

析方法对模型进行分类，并将其归类到不同的类别中。最后，将需求分类模型与
使用者使用资讯相结合，对其进行差异性分析、偏差识别，剔除大量无关资料，
从而得到有效的挖掘结果。在此过程中，数据挖掘必然会对使用者的隐私权造
成损害。由于用户使用数字文件的时候，会涉及到用户的姓名、工作、学历、兴

趣等诸多方面的信息，如果用户的个人信息被泄露，将会对用户造成很大的负面
影响。
2. 智能鉴定不精确
我国国家档案馆（室）档案开放数量由 2010 年的 6306.4 万卷增长到 2019

年的 13171.6 万卷，十年间增长了 108%，档案的开放率却由 2010 年的 20.5% 下
降到 2019 年的 16.0%，而我国档案馆藏数量从 2010 年的 30757.3 万卷增长到了
2019 年的 82850.7 万卷，档案馆藏增长率高达 169%。从数据显示说明，档案开
放的速度远远跟不上档案产生的速度。人工智能鉴定技术在档案开放环节的使用，

并没有本质上解决档案开放率低的问题，这是由于人工智能智能按照既定的程序
处理结构化的数据，而并不能像人脑一样对非结构化的数据进行处理，因此，尽
管人工智能技术能够提高工作效率，但却会对威胁档案信息的安全性和准确性。

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