研究背景与问题

随着大数据时代的到来，数据治理成为企业、组织乃至国家发展的重要议题。数据治理的效能直接影响数据价值的挖掘与应用。然而，在实际操作中，多主体共同参与的数据治理往往面临主体注意力分散、关注内容不一致等问题，导致数据协同治理体系难以优化，数据治理的有效性难以保障。因此，研究如何实现数据治理主体注意力趋同，对于提升数据治理效能具有重要意义。

研究方法

本研究以BERTopic模型和加权关键词主题趋同度计算为基础，构建了一种面向数据治理的主体注意力趋同分析模型。首先，利用BERTopic模型对数据治理相关文献进行主题提取，识别出关键主题；其次，通过加权关键词主题趋同度计算，分析不同主体对关键主题的关注程度，从而评估主体注意力趋同情况；最后，结合实证研究，验证模型的有效性和实用性。

核心结果

通过对数据治理相关文献的分析，我们发现，主体注意力趋同度与数据治理效能之间存在显著的正相关关系。具体而言，当主体注意力趋同度较高时，数据治理效能也随之提升。此外，实证研究结果表明，所构建的模型能够有效识别数据治理主体的关注内容，为优化数据协同治理体系提供有力支持。

结论与意义

本研究构建的面向数据治理的主体注意力趋同分析模型，为提升数据治理效能提供了新的思路和方法。该模型能够有效识别数据治理主体的关注内容，为优化数据协同治理体系提供有力支持。同时，研究结果有助于推动数据治理理论与实践的融合发展，为我国数据治理实践提供有益借鉴。总之，本研究对于提升数据治理效能、保障数据治理的有效性具有重要参考价值。