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Scientific Information Research

Keywords

PMC Model; security intelligence; research on laws and regulations; a holistic approach to national security policy quantification; text mining

Abstract

[Purpose/significance]Analyzing the laws, regulations and policies related to security intelligence in China can not only provide reference for decision-making, but also effectively enrich the connotation of China's overall national security concept. [Method/process]Using the LDA topic model, text mining was conducted on laws, regulations and policies related to security intelligence in China, and theme words were extracted from them. At the same time, based on the selection of policy indicators by existing scholars, scientifically select and design evaluation indicators for China's security intelligence laws, regulations, and policies. Referring to the overall national security concept, several representative policy contents were selected for analysis based on the PMC index model. [Result/conclusion]According to the random sampling method, 12 policy texts were selected, among which about 83.3% of China's security intelligence related laws, regulations and policies have acceptable consistency, especially the relevant laws and regulations formulated by the Standing Committee of the National People's Congress have high consistency and are acceptable. At the same time, the current laws and regulations related to security intelligence in China mainly focus on traditional security fields, with less attention paid to non-traditional security fields; The use of relevant policy tools is relatively reasonable; The current policy advantage lies in the fact that the policies implemented in the traditional security field can play a good role, while the weakness lies in the lack of a vertical network of security intelligence related laws, regulations and policies that cover various fields horizontally. This paper provides new tools and perspectives for analyzing policy texts, but further optimization can be made in indicator selection and assignment to enhance the credibility of conclusions.

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Digital Object Identifier (DOI)

10.19809/j.cnki.kjqbyj.2024.03.007

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