DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于熵权法和功效系数法的房地产金融风险预警模型构建 1. 数据来源 本文需要建立房地产行业金融风险的综合性指标，选取2008年1月~2020年1月年数据作为样本，运用熵权法对相关指标的权重进行定量计算。数据来源均为中国人民银行历年统计月报以及国家统计局。 2. 指数构建(公式过程、房地产金融风险指数构建) 1) 评价指标隶属度矩阵标准化 R： R = ( r 11 ⋯ r 1 m ⋮ ⋱ ⋮ r n 1 ⋯ r n m ) 2) 计算指标比重 P i j P i j = x i j ∑ i = 1 n x i j ，其中 i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ； j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n 3) 计算第j个指标的熵值与熵权 H j = − ∑ i = 1 n P i j ln P i j ，其中 j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ； w j = 1 − H j n − ∑ j = 1 n H j ，其中 j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n 4) 构建房地产金融风险指数 Y j = X j − X j μ X j θ − X j μ ∗ 40 + 60 K = ∑ j = 1 n w j ∗ Y j 5) 构建判别区间，见表1。 Table 1 Summary table of discriminant interval 安全水平 警戒水平 危险水平 X j ( − ∞ ， X j μ ) ( X j μ ， X j θ ) ( X j θ ， + ∞ ) Y j ( − ∞ ， 60 ) ( 60 ， 100 ) ( 100 ， + ∞ ) K ( − ∞ ， 60 ) ( 60 ， 100 ) ( 100 ， + ∞ ) 表1. 判别区间汇总表 3. 选取指标 房地产业作为国民经济的支柱，其金融风险会影响到行业的各个方面。本文参考有关学者研究提出的金融风险衡量指标，从房价波动状况、资金信贷情况、宏观经济以及房地产发展情况四个方面选取了10个指标构建房地产金融风险系数，综合考虑了指标的全面性以及数据可得性。 1) 房价波动状况 房价的波动状况是了解房地产金融风险的一个重要因素，可以直观判断出当前房地产的市场发展情况。本文选取了“房价收入比”与“房价增长率”两个指标。通过房价收入比能反映出居民的住房购买力，判断消费需求中的投机需求 [ 9 ] [ 10 ]。当房价上涨时，房地产业的高利润与高收益吸引投资者与投机者涌入市场，因此根据房价增长率来反映房价的波动状况。参考周星(2010)和高明(2012)有关研究，设置该指标满意值为1，不允许值为1.2。 2) 资金信贷情况 房地产资金信贷状况是反映房地产业资金安全的指标，能表现出供需双方的风险状况。本文选取“房地产开发贷款余额”、“个人住房贷款余额”、“中长期贷款余额”等指标。房地产开发贷款余额能反映房地产金融市场的协调性与银行业面临的风险，当该值过高时，表明银行大部分贷款流入了房地产行业，当资金链出现断裂时，将会面临违约风险与信用风险。个人住房贷款余额衡量了居民家庭在房地产开发投资中所占用的信贷资金规模，中长期贷款余额则衡量了整体的信贷资金情况。当房地产市场发生风险时，银行体系大量贷款的流入将会直接影响银行信贷资金的收回，使得风险传导至金融系统。参考周中明(2019)有关研究，将该指标的满意值设置为0.2，不允许值为0.25。 3) 宏观经济 宏观经济的持续发展为房地产业的繁荣提供了良好的市场环境，而房地产金融风险各项指标的变化或多或少都与宏观经济的发展息息相关。本文选取了“房地产开发投资总额/GDP”，“房地产投资/固定资产投资”两个指标。通过总额与GDP的占比关系，通过宏观角度反映房地产开发投资额在社会资源中的占比，当经济处于稳定健康的发展状态时，该比值应该处于一个固定的区间 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。而房地产投资与固定资产投资的比例可以反映出国民经济结构的合理性，从而衡量其金融风险的大小。根据王玲玲(2019)等有关研究，将该指标的满意值设置为1，不允许值设置为1.5。 4) 房地产发展 房地产市场发展是判断房地产金融风险的重要指标，本文选取“房屋施工面积/房屋竣工面积”、“房屋销售面积/房屋竣工面积”与“房屋空置面积/房屋竣工面积”三个指标。通过这三个指标可以直观反映出房地产市场的供需状况，当比值过高时，说明市场偏热，房地产市场投资投机需求占据主导地位，不利于房地产行业的健康发展。高明(2012)研究指出，房屋施工面积与竣工面积的合理比值在2.5~3.5之间，因此指标满意值设置为3，不允许值为3.5。 4. 实证研究 基于熵权法及上述公式过程，本文对各指标进行赋权，当指标的信息熵越小时，所含信息量越大，权重越大。由此计算得到各指标权重如表2所示： Table 2 Real estate financial risk index weigh 指标分类 权重 指标名称 权重 房价波动状况 0.1808 房价收入比 0.5527 房价增长率 0.4453 资金信贷情况 0.4375 个人住房贷款余额 0.1365 中长期贷款余额 0.2386 房地产开发贷款余额 0.6250 宏观经济 0.1339 房地产开发投资总额/GDP 0.4735 房地产投资/固定资产投资 0.5265 房地产发展 0.2478 房屋施工面积/房屋竣工面积 0.3220 房屋销售面积/房屋竣工面积 0.3584 房屋空置面积/房屋竣工面积 0.3196 表2. 房地产金融风险指标权重 依据熵权进行加权，对各指标的满意值与房地产金融风险系数进行计算，得到了房地产金融风险综合指标，提出异常值并用插值法进行补充，得到数据如图2所示。 从图可知，在2010~2011年间，房地产金融风险指出处于警戒区间，2012年后，房地产金融市场的波动加剧，市场过热与市场萧条交替出现，使得预期难以稳定，市场不确定性增加，尤其是近年来的波动福大加大，需要高度警惕与防范房地产金融风险。同时，受到2020疫情的影响，房地产金融风险指标也出现波动，但由于缺少近期月份的详细数据，因此本文无法对疫情期间的房地产金融风险进行度量与分析。 图2. 房地产金融风险指数
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user: 4. 结论及建议 本文基于熵权法构建了房地产金融风险综合指标，通过对指标数据的图形化输出，发现近年来房地产金融风险波动性加剧，同时受到疫情影响，房地产的市场不稳定性也增加。根据研究结果，本文提出以下政策建议： 1. 构建风险防范体系，提高风险预警能力。加强对房地产金融业务的监督与管理，针对三线以下城市探索协调合作模式。政府可以采取窗口式指导，定期开展金融风险压力测试，构建区域性房地产金融风险的防火墙 [ 3 ]。同时需要强化信贷风险的防范意识，搭建信息共享平台，及时分析房地产的整体走势与结构变化。 2. 拓宽多元融资渠道，化解系统风险。一方面需要拓宽直接融资渠道，通过银行间债券、房地产企业上市融资来补充现有间接融资方式，同时政府需要完善有关法规政策，促进信托资金与住房公积金制度的完善。另一方面需要降低房地产融资集中度。目前我国房地产企业的融资主要来源都是银行信贷，融资渠道单一，银行贷款过度依赖。因此需要探索多元化的房地产金融体系与预警体系，在满足房地产开发的资金需求的同时，可以及时发现潜在的金融风险。
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user: 摘要 非编码RNA (noncoding RNA， ncRNA)是一类不编码蛋白，但在基因的复制、转录、翻译、表达等多个水平对细胞的生长凋零以及疾病的发生与进展过程中发挥重要作用的RNA。在肝脏疾病的发生进展中，病毒性肝炎、酒精性或非酒精性肝病、自身免疫疾性肝病、胆道疾病等慢性肝脏疾病均可缓慢发展为肝纤维化、肝硬化，甚至是肝细胞癌。而在这整个过程中，多种ncRNA参与调节，其表达水平发生明显改变，并且在疾病的发生发展中处于核心调控地位。所以，进一步加强研究ncRNA与肝脏疾病之间的关系，明确其作用机制，有助于我们日后临床中肝脏疾病的精准诊断、治疗与预后。本文综述了长链非编码RNA (long noncoding RNA， lncRNA)及环状RNA (circular RNA， circRNA)在不同肝脏疾病时的表达情况、作用机制、临床展望等。
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user: 1. 引言 非编码RNA (noncoding RNAs， ncRNA)起初被认为是基因组的废弃物，对基因的表达并无实质作用，直到后来随着现代科学技术的进步和人类对医学的艰苦钻研，才逐渐发现，人类基因组中的大部分都被转录成了各种ncRNA [ 1 ]。这些RNA由基因组转录而来，然而不编码蛋白，在RNA水平就可行使生物学功能 [ 2 ]。肝脏作为人体重要的代谢和解毒器官，承担着分泌和合成各种因素的任务，然而我国仍是肝病大国，根据《2019年全国法定传染病疫情概况》，病毒性肝炎是我国法定传染病中报告病例数第一、死亡数第三的乙类传染病；且在我国癌症致死原因中，肝细胞癌位居第二 [ 3 ]。可见我国民众的肝脏疾病问题依旧值得重点关注，非编码RNA的发现与深入研究极大的开拓了临床治疗思维，更为预防肝脏疾病的发生及延缓肝脏疾病的进展提供了极大可能。本文主要从lncRNA和circRNA这两个方面论述其在不同肝脏损害中的表达及临床意义。
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user: 2. 非编码RNA的作用机制 2.1. lncRNA的作用机制 21世纪初，lncRNA首次由日本学者Okazaki [ 4 ] 发现，即一种长度大于200 nt的非编码RNA，并认为没有重要的生物学功能。而后Rinn [ 5 ] 等人于2007年报道了一条功能性长链非编码RNA (HOTAIR)，可通过修饰染色质，参与HOX基因的转录。这一重要发现表明lncRNA不再仅仅是编码RNA的垃圾，反而却有很大程度的可能对整个基因的表达起到十分重要的作用。自此之后，lncRNA逐渐成为基因学的研究热点。根据目前的研究，lncRNA的作用机制并不是十分完善，主要的机制有：靶向作用于转录因子、RNA聚合酶等影响基因的转录过程，调节基因的转录和表达 [ 6 ]；结合PRC1 (polycomb repressive complex 1)、PRC2 (polycomb repressive complex 2)和染色质修饰蛋白，引导染色质修饰复合物发挥改变表观遗传的特异性效应 [ 7 ]；通过与蛋白质和蛋白复合体直接相互作用作为支架、变构激活剂或抑制剂发挥致癌作用 [ 8 ]；通过结合miRNA作为竞争性内源RNA (ceRNA)机制发挥海绵吸附作用，进一步调控下游靶基因 [ 9 ]。lncRNA通过以上机制影响基因的转录过程，调节基因的转录和表达，甚至发挥改变表观遗传的特异性效应。转移到生物效应层面来看，总结为信号、诱饵、指导和支架4种功能 [ 10 ]，即标记空间、时间、发育阶段和基因调控表达的信号；结合蛋白质靶标，并使其失活的诱饵；使RNA结合蛋白复合物定位到特定目标的指导物；多种效应器配体的支架。 2.2. circRNA的作用机制 1976年，Sanger [ 11 ] 等首次在植物感染的病毒中观察到了共价闭合环状RNA分子。但是这些RNA仅仅被当作是异常剪接的产物，并没有引起广泛重视。2012年，Salzman [ 12 ] 等通过小儿急性淋巴细胞白血病样品的RNA测序数据库，发现了circRNA在人类细胞的普遍表达，基于此数据库发现人体内大约有10万个circRNA。人们才开始重新认识并深入研究circRNA。circRNA由于其环状结构的特异性，具有更稳定和高度保守的特点，除此之外还具有组织细胞特异性表达的特点。circRNA在生物体内的作用机制主要包括以下几点：作为miRNA的海绵体吸附miRNA，进而影响下游靶基因；与RNA结合蛋白相互作用并发挥生物功能，即作为蛋白的海绵；形成转录或转录后调控因子，直接参与调控基因的表达；翻译蛋白质。circRNA的海绵吸附的作用、结合蛋白的作用以及调控转录等作用毋庸置疑，但对于circRNA可以翻译蛋白质这一功能的提出，既是一个非常重要的新发现同时又质疑了我们对非编码RNA的传统认识。
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user: 3. 非编码RNA与病毒性肝炎 病毒性肝炎严重威胁人类健康与生活品质，在我国的各类传染病中发病率最高，尤其是乙型肝炎。病毒性肝炎是慢性肝脏炎症、肝纤维化、肝硬化，乃至肝癌的重要因素。非编码RNA在病毒性肝炎的复制、抗病毒方面发挥关键作用，但其作用机制尚需进一步研究。 3.1. lncRNA与病毒性肝炎 Samaloty [ 13 ] 等表明，在尚未予以治疗手段的病毒性肝炎患者中，血清LncRNA GAS5和LncRNA BISPR上调，而LncRNA HEIH下调，其中GAS5和BISPR与病毒载量以及ALT呈正相关(P < 0.001)，更有意思的是，HEIH与AFP亦呈显著正相关(P < 0.001)。Hu [ 14 ] 等人证实在HCV感染后早期LncR-8 (Lnc-ITM2C-1/LOC151484)上调，并表明LncR-8表达与HCV复制呈正相关，HCV诱导LncR-8表达，而LncR-8通过刺激其邻近基因GPR55的表达间接促进HCV复制。Fan [ 15 ] 等人发现Lnc ATV基因敲除显著抑制了丙型病毒肝炎、寨卡病毒、新城疫病毒和仙台病毒等多种RNA病毒的复制，其机制为通过限制RIG-I介导的先天免疫来促进病毒的复制。上述研究提示LncRNA通过影响肝炎病毒的复制进而调控病毒性肝炎的发展，可作为生物诊断分子或治疗分子。而某些LncRNA在病毒性肝炎中的表达尚存在争议，如LncRNA-Dreh，Huang [ 16 ] 等首次发现在HBx转基因小鼠中LncRNA-Dreh表达显著下调，并发现其在HBV相关的肝癌组织中的表达水平与邻近的非癌肝组织相比经常下调，其降低与肝癌患者的生存率低显著相关；但潘延凤 [ 17 ] 等人在小鼠乙型肝炎病毒模型的肝组织中LncRNA-Dreh较正常组织表达量升高。 3.2. circRNA与病毒性肝炎 目前来讲，关于circRNA和病毒性肝炎的研究尚处于匮乏阶段，其研究结果也乏善可陈，但无论是人体自身存在的还是人工外体合成的，circRNA都因其结构的独特性和稳定性，有望为病毒性肝炎的诊疗提供新的方向。
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user: 4. 非编码RNA与肝纤维化 肝纤维化是由炎症、药物等多种因素引起的肝内结缔组织的异常增生，主要病理表现有肝星状细胞的活化增生和胶原蛋白的沉积，目前临床上尚缺乏有效治疗肝纤维化的措施，而非编码RNA的发现与研究则为肝纤维化的治疗指明了另一途径。 4.1. lncRNA与肝纤维化 Zhang [ 18 ] 等人发现LncRNA SCARNA10在小鼠纤维化肝脏中表达显著上调，并证明SCARNA10通过抑制PRC2与细胞外基质(extracellularmatrix; ECM)和转化生长因子(TGFβ)途径相关基因启动子的结合，在肝纤维化的发生中起到了一种新的TGFβ信号阳性调节因子的作用，促进了肝细胞(hepatic cells; HCs)的凋亡和肝星状细胞(hepatic stellate cell; HSC)的活化，在体内外均促进了肝纤维化。Kong [ 19 ] 等人证实Lnc-NEAT1通过NEAT1/miR-29b/Atg9a调控轴参与胰岛素样生长因子结合蛋白相关蛋白1 (IGFBPrP1)促进HSC的自噬和活化过程。上述两项研究提示LncRNA SCARNA10和Lnc-NEAT1可能是肝纤维化的一种破坏因子，我们可通过抑制其表达而延缓纤维化的进展。又有研究表明Lnc-HSER为一种肝细胞特异性表达的LncRNA，在人和小鼠的纤维化肝脏以及发生肝纤维化的小鼠的原发性肝细胞中减少，可通过5AR1-Hippo-YAP途径抑制肝细胞凋亡、通过Notch信号抑制肝细胞的上皮细胞-间充质转化(EMT)过程 [ 20 ]。LncRNA-Meg8在活化的肝星状细胞、损伤的肝细胞以及纤维化的肝脏中过度表达，并提出LncRNA-Meg8可能通过抑制Notch途径抑制HSC活化和EMT过程 [ 21 ]。LncRNA Gm5091在酒精性肝纤维化(alcoholic hepatic fibrosis; AHF)小鼠HSC中被下调，可能通过吸附miR-27b、miR-23b和miR-24减轻小鼠AHF，且对细胞迁移、ROS含量、IL-1β分泌、Ⅰ型胶原表达及а-SMA等HSC活化标志物均有负调控作用 [ 22 ]。这几项重要研究提示Lnc-Hser、Meg8、LncRNA Gm5091可能是肝纤维化的保护因子和潜在治疗靶点。 H19在肝纤维化中的表达尚存在争议，Yang [ 23 ] 等人发现在活化的HSC和大鼠肝纤维化组织中，LncRNA H19表达降低，并证实H19 siRNA处理HSC可增加HSC中p-ERK1/2的表达。而Song [ 24 ] 等人的研究却表明在肝纤维化小鼠肝组织中LncRNA H19的表达显著上升，其机制可能是，肝LncRNA H19的激活下调肝锌指电子盒结合同源盒1 (ZEB1)、上调上皮细胞黏附分子(EpCAM)和SRY (性别决定区Y)盒9的表达。 4.2. circRNA与肝纤维化 Chen [ 25 ] 等发现CircRNA-RSF1 (circRSF1)在照射LX2细胞中表达上调，并证实circRSF1是通过充当miR-146a-5p的海绵，抑制miR-146a-5p的表达而增加了Ras相关的C3肉毒杆菌毒素底物1 (RAC1)的表达，从而提高细胞活力，促进LX-2细胞的炎症和纤维化表型。Zhou [ 26 ] 等人提出mmu-circ-34116可能通过miR-22-3p/BMP7轴参与HSC的激活调控肝纤维化。Zhu [ 27 ] 等发现circRNA-0067835作为miR-155的海绵促进FOXO3a的表达进而参与肝纤维化过程，并证实circRNA-0067835基因的敲除通过引起G1期阻滞和促进细胞凋亡而显著降低LX-2细胞的增殖。Chen [ 28 ] 等人发现抑制has-circ-0071410可增加miR-9-5p的表达，从而减弱辐射诱导的HSC活化。另，mmu-circ-33594、mmu-circ-35216、mmu-circ-42398等也参与肝星状细胞的活化 [ 29 ]。上述研究提示这些circRNA通过circRNA/miRNA/靶基因这一信号轴作为肝纤维化的保护因子亦或是破坏因子，可成为肝纤维化的潜在治疗生物分子，为肝纤维化的治疗开拓了新的思维。
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user: 6. 总结与展望 在肝脏的损伤进程中，病毒性肝炎→肝纤维化→肝硬化→肝癌，是一个十分重要的疾病链，查阅文献发现，有些LncRNA在肝脏损伤的发生与进展中贯穿始终，在病毒性肝炎、肝纤维化、肝细胞癌中均异常表达，其作用机制也不完全相同，可通过不同的调控轴影响不同的肝脏损伤，具体见表2。这就为延缓肝脏的损伤、预防肝癌的发生提供了可能。而circRNA与肝脏相关疾病的研究目前尚处于起步阶段，且研究的重点放在了HCC上，对于病毒性肝炎和肝纤维化的研究相对较少。关于circRNA在HCC中的表达，其表达量常与临床病理参数相关，如肿瘤的大小、数目，肝硬化的程度，MVI (microvascular invasion，微血管浸润)，血清AFP (alpha fetoprotein，甲胎蛋白)，TNM分期，BCLC分期等，故circRNA根据相关性因素可作为诊断分子或预后分子。 Table 2 Relationship between lncRNA and hepatic diseas 基因名称 表达情况 相关疾病 机制 参考文献 HULC 上调 HCV 受维甲酸X受体α (RXRA)介导 [ 67 ] 上调 肝纤维化 通过抑制MAPK信号通路改善肝纤维化和减少HCs凋亡 [ 68 ] 上调 HCC 通过miR-107/E2F1/SPHK1信号通路促进肿瘤血管生成 [ 36 ] HOTAIR 上调 HCV 通过HOTAIR-Sirt1信号途径引起肝细胞糖、脂代谢紊乱并参与HCV [ 69 ] 上调 肝纤维化 作为miR-124-3p的海绵或作为miR-148b的海绵并调节DNMT1/MEG3/p53通路 [ 70 ] [ 71 ] 上调 HCC 通过激活Wnt/β-catenin信号通路促进HCC发展 [ 72 ] MALAT1 上调 肝纤维化 作为miR-101b的海绵，通过调节Racl的表达而影响肝星状细胞的增殖和活化 [ 73 ] 上调 HCC 作为miR-3064-5p的海绵通过FOXA1/CD24/Src途径或作为miR-125a-3p的海绵通过调节FOXM1参与肝癌的进展 [ 37 ] [ 38 ] GAS5 下调 肝纤维化 作为miR-23a的海绵，通过lncRNA GAS5/miR-23a/PTEN/PI3K/Akt/mTOR/Snail信号通路在肝纤维化中起调控作用 [ 74 ] 下调 HCC 通过 miR-1323/TP53INP1轴或miR-182/ANGPTL1轴抑制肝癌细胞的侵袭和转移 [ 39 ] [ 40 ] MEG3 下调 肝纤维化 过表达的MEG3激活P53并介导细胞色素C的释放，引起caspase3依赖的肝星状细胞凋亡 [ 75 ] 下调 HCC 以p53、内质网应激两种方式，介导肝癌细胞凋亡 [ 76 ] ATB 上调 肝纤维化 通过激活HSC和竞争性结合miR-425-5p，增加I型胶原的产生，促进HCV诱导的肝纤维化 [ 77 ] 上调 HCC 通过激活叶酸结合蛋白(YAP)和增加自噬相关蛋白5 (ATG5)的表达来调节自噬，进而参与HCC [ 78 ] PVT1 上调 肝纤维化 通过PVT1/miR-152/PTCH1轴参与肝纤维化的EMT过程 [ 79 ] 上调 HCC 通过miR-365/AGT3途径参与肝癌细胞的自噬或通过miR-150/HIG2轴参与HCC [ 41 ] [ 42 ] 表2. lncRNA与肝脏疾病的关系 综上所述，非编码RNA在转录、转录后以及蛋白等多个水平影响并参与几乎所有疾病的生理和病理过程，在肝脏疾病的发生与进展中处于重要调控地位，可作为特异性生物标记物、诊断标记物、潜在的治疗靶点以及预后的生物分子。如基于ncRNA介导的RNA干扰技术在疾病的治疗方面具有良好的前景，但就目前来讲，非编码RNA功能复杂繁琐，我们的研究目前尚处于起步阶段，很多作用机制还不清楚，并不能充分地应用于临床。LncRNA、miRNA与circRNA三者之间相互作用、相互影响、相互调节，逐渐明确和完善ceRNA调控网(ceRNA-miRNA-mRNA)是基础研究中的核心问题，亟需解决。并且随着基因学、生物信息学以及基因芯片技术的发展，我们对非编码RNA的研究将会更加全面和透彻。
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user: 摘要 随着生活水平的不断提高，人们对于美开始有了更高的追求，化妆品的使用量和使用率逐年上升，但在其立竿见影的效果背后，暗藏着巨大的潜在威胁。本文从化妆品中重金属的来源及其危害着手，总结了近年来文献报道中化妆品重金属的检测方法，为建立高灵敏度、高选择性、低成本、高效率、高通量的化妆品重金属检测方法提供理论依据。
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user: 1. 引言 化妆品作为被人们广泛使用的日用品之一，拥有庞大的客户群体。可由于生产原料不合格、生产环境不卫生、企业监管不到位等原因，化妆品重金属含量超标导致中毒的事件仍时有发生。不少商家为了增强化妆品的功效，赚取更多利润，在生产过程中加入过量的重金属物质，如汞、铅、砷、镉等元素，对消费者健康构成严重威胁。故重视化妆品重金属检测领域的现状，提高检测化妆品中重金属含量方法的精准性、高效性，对于化妆品行业的发展以及人体健康而言都有着非常积极且重要的意义。
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user: 2. 化妆品中重金属的来源及其危害 2.1. 化妆品中重金属的来源 化妆品中重金属的来源途径大致可分为三类。第一，化妆品生产商家为了降低生产成本而非法添加。化妆品中加入廉价的氯化氨基汞以干扰黑色素的生成，迅速提升美白效果；化妆品中加入铅，促进皮肤对其它营养成分的吸收，可阻止人体黑色素的产生 [ 1 ]。第二，化妆品原料中重金属物质的无意代入。由于重金属物质极难彻底去除，化妆品生产过程中使用的植株、天然矿物质、无机颜料等原材料极易携带重金属及其化合物。第三，化妆品工艺生产中重金属物质的无意代入。在化妆品生产过程中，设备质量不过关、设备清洗不达标、运输和存储过程不合格以及包装过程中使用的催化剂、氧化剂、包装袋，都有可能混入重金属杂质，导致化妆品重金属超标。 2.2. 化妆品中重金属的危害 据调查发现，有将近20%的化妆品存在重金属超标的情况 [ 2 ]，其中危害性最大的重金属主要为铅、汞和砷。 2.2.1. 铅 在化妆品的生产工艺中，铅常以氧化铅的形式被过量添加到遮瑕产品和美白产品中，重金属铅可促进皮肤对化妆品的快速吸收且在吸收后与人体内血细胞结合，危害性巨大且成本低廉 [ 3 ]。研究发现，铅中毒患者轻则头晕、恶心、呕吐，重则引起神经炎、中毒性脑病、不孕不育等。此外，铅可通过母乳传播，婴儿体内铅含量超标可能引起智力和骨骼发育滞后 [ 4 ]。幼儿吸收铅的能力极强、排除铅的能力弱更易受到铅超标的危害。为保障人民身体健康，《化妆品卫生标准》规定化妆品中铅含量不得超过40 mg/kg。 2.2.2. 汞 汞离子可以介入酪氨酸的合成过程，抑制皮肤中黑色素的生成，因此氯化汞、氯化亚汞、氯化铵基汞常被添加到有美白、祛斑功效的化妆品中。硫化汞，又名朱砂，由于颜色鲜艳持久，常添加于胭脂、口红中 [ 5 ]。人体长期使用汞含量超标的化妆品会引发造成神经系统与肾脏功能受损，使人感到头晕乏力、失眠、全身酸痛，严重时出现血尿、尿毒症等症状 [ 6 ]。为使消费者的安全得到保障，明确规定化妆品内汞含量不能超过1 mg/kg。 2.2.3. 砷 砷属于类金属元素，其具备毒性且性质与金属元素类似。能促进皮肤对化妆品的吸收，具有美白淡斑的功效，因此常被过量添加到功能性化妆品中 [ 7 ]。但它是人类致癌物质之一，且其化合物具有很强毒性。当人们涂抹过多的砷超标化妆品，将导致色素沉着(脱失)、角质化甚至皮肤癌；过量砷元素可导致心肌损伤和肝脏病变。此外，砷也具有神经毒性，可能导致头痛、嗜睡、记忆力下降以及不同程度的脑损伤等 [ 8 ]。根据标准，化妆品中的砷含量应在10 mg/kg内。
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user: 4. 化妆品重金属检测方法的筛选原则 现如今，针对化妆品重金属含量的检测方法主要分为两大类，即需要样品预处理的常规检测方法和无需预处理的快速检测方法。它们各有其优势与局限性，在检测前我们应尽量规避影响检测人员健康的实验方法，全面考量实验室条件、资金条件、操作人员的专业程度、待测样品的数量和基质复杂程度等各方面因素，选择最优检测方法。 1. 根据资金状况和对操作人员专业程度的要求方面选择检测方法。 当实验室条件较好、资金状况充足且操作人员专业水平较高时可以选取检测速率快、检出限低、精确度高的电感耦合等离子体质谱法或电感耦合等离子体发射光谱法；若资金不充裕则可以选择精确度高、可检测元素多的原子吸收光谱法或灵敏度高的电化学法或选择操作相对复杂但灵敏度高于原子吸收光谱法的原子荧光光谱法。 2. 根据待测样品的基质复杂程度和待检元素多少来确定检测方法。 当需要同时检测多种重金属元素时推荐选用电感耦合等离子体质谱法、X射线荧光光谱法、激光诱导击穿技术对样品进行检测。当待测样品的基质过于复杂时不建议选择激光诱导击穿技术，该法虽然能测定不同形态的样品，但易受待测元素以外的基体元素影响从而使数据精确度下降。这时可以考虑原子吸收光谱法或电感耦合等离子体发射光谱法。
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user: 5. 化妆品重金属检测方法的发展方向 5.1. 优选样品预处理方法 样品预处理的成败直接影响到检测的精密度和回收率，因此重视预处理方法的优化十分有必要。常用的预处理方法有干法灰化法、湿式消解法、微波消解法。目前，研究人员可以根据不同的检测方法寻求最佳消解温度和酸消解体系(单一硝酸体系、硝酸–硫酸体系、硝酸–高氯酸体系等)，提升消解仪的样品的分解能力、消解速度、消解均匀度，以降低酸用量和消解成本。 5.2. 优改检测仪器 在化妆品重金属检测方法中，电化学法成本低，灵敏度高。其精确度主要受到电化学传感器的影响，研究人员可以选择纳米金属材料、石墨烯纳米材料修饰电极，用磁性材料复合改性提高实验结果准确性，或者选择丝网印刷电极进行大批量生产成本低廉，其用后即拋的特性又能避免交叉污染。此外，在丝网印刷电极制备方面研究人员可以精进网板制备、碳浆印刷等工艺条件。 5.3. 优化检测技术的速率 X-射线荧光光谱技术和激光诱导击穿技术适用于快速检测化妆品中重金属的含量，且无需预处理。可以通过特征变量的筛选和建模方法的优化建立最优模型，进一步提高X-射线荧光光谱技术的检测速率，使之更利于化妆品重金属的检测，并逐步进入国产化、小型化与智能化。而针对激光诱导击穿技术，在检测过程中易受仪器性能、基体效应等因素的影响，可以朝着优化光谱信号、降低基体效应、提高检测精确度方面等方面发展。
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user: 6. 结语 随着化妆品生产工艺的进步，消费者对化妆品的质量和功效有了更高的期待，促使化妆品的类别和所含重金属的成分更加复杂。因此，建立一种高速率、低成本、高精度、高通量的化妆品重金属检测方法十分急切和必要。此外，消费者、生产者、政府监管部门应共同关注化妆品的质量，构建化妆品安全质量标准体系，规范化妆品买卖市场秩序。厂家生产安全合格的产品，监管者严格执法，保障消费者购买权益。
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user: 摘要 为探究高自我暴露条件下大学生性别角色认知对亲密度的影响，采用刘电芝等编制的CSRI-50量表对被试进行筛选，得到未分化、双性化、男性化与女性化被试共78人。采用Aron 36问创设高度自我暴露情境，测量被试自我暴露前后的亲密度分数。结果发现：所有性别角色类型的被试亲密度后测分数显著高于前测分数；不同性别角色类型对未分化人群的亲密度后测评分有显著影响，其中对双性化组的评分显著高于对女性化组的评分。
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user: 1. 引言 1.1. 自我暴露 自我暴露这个术语是美国心理学家西尼·朱拉德在1958年提出的。按照朱拉德的观点，自我暴露既是健康人格的表现，又是成功的自我调节的方法。在社会心理学上，自我暴露是向别人讲心里话，坦率地表白自己，把自我的思想暴露给他人的行为(李红梅，2005)。Altman用社会渗透理论来说明自我暴露在发展友谊等亲密关系上的作用。按这一理论，人们之间亲密关系的发展与人际交往中沟通的水平有关，人们讨论的话题在由窄到宽、由浅到深的过程中，人们之间亲密关系层次也增加(邱蕾，2009)。Aron et al. (1997)进行的亲密度实验证实了自我暴露对于异性亲密度的提高有显著影响，支持了Altman的理论。另有学者们将自我暴露的作用拓展到其他领域，认为自我暴露对于社交网站中用户间关系发展(代宝，2014)有影响，或将自我暴露技术运用于咨询中以增进咨访关系的建立(张寒，2014)等，也为自我暴露在人际交往中的积极作用提供支持。本研究将自我暴露作为控制变量，使被试在高度自我暴露的情境下展开与陌生人的人际交往。 1.2. 亲密关系 对于亲密关系的概念，A. Aron从自我概念的角度，用自我延伸来理解人们之间的亲密关系。他发展了詹姆斯的客体自我概念，认为亲密关系是自我概念的一种延伸，其实质是把他人融入了自我概念。总结而言，亲密关系是指个体与个体之间形成的一种较为持久的亲和关系，主要表现为友谊与爱情两种形式(刘惠娟，2014)。本研究以亲密关系的广义概念出发，研究异性双方彼此的依赖程度。 亲密关系的研究方法主要有观察法和测量法。观察法的结果来源于研究者对被试的观察。测量法是研究亲密关系最常使用的方法，通过直接测量被试的主观体验来进行。被试的回答则属于自我报告，即自己对亲密关系的评价。这种研究方法与观察法的区别就是通过量表测量出被试对亲密关系的体验，而不是研究者通过观察所得(李思瑾，2020)。本研究是将自我与他人的亲密关系程度作为因变量进行实验设计，因此采用李克特10级量表作为测量亲密程度的工具。 1.3. 性别角色认知 性别差异的研究发起于19世纪末。20世纪60年代，认知发展论和社会学习理论的产生使性别角色研究取得较大进展。1936年，Terman和Miles以相对立的人格特征词(男性化、女性化)来描述社会中男性与女性所拥有的稳定的行为倾向，编制出确定性别角色的第一个男性化–女性化量表(M-F量表)，之后，相关研究开始大量出现。1964年，Rossi首次提出“双性化”概念，即个体同时具有传统的男性气质和女性气质。1974年，Bem根据其性别图式理论，编制出第一个基于双性化概念的性别角色量表(Bem’s Sex Role Inventory，简称BSRI)；刘电芝等人(2011)重新修订大学生性别角色量表。杜欣(2015)对大学生性别角色、自尊与适应状况的关系进行研究，发现不同性别角色在自尊分离指标上存在显著差异。梅晓菁(2007)关于高中生性别角色双性化与社会适应性的关系的研究提出，双性化个体的社会适应性显著高于其他性别角色类型的个体，提倡双性化人格的培养，提出了家长、学生本人和学校不同侧面的培养方式。 同时，传统的性别观念不断改变并且淡化。刘电芝等人(2011)的研究发现，中国大学生双性化、未分化和单性化三足鼎立，单性化(典型的男性化与女性化)已成为少数人群。特别值得注意的是，未分化人数的大量增加至今还未引起学校、家庭和社会的重视，甚至由于媒介对反传统的“中性”形象的宣传，误导青少年向未分化发展。帅筱悦等人提出，在对青少年的教育和培养中，既要着力培养以个体独立、能动性和自信为核心的男性化特质，又要着力培养以理解、善良、合作为核心的女性化特质，个体在日常的生活中会具有更大的灵活性和更好的适应能力(帅筱悦，2013)。刘电芝和黄会欣(2014)发现从一年级到四年级，大学生人群中双性化比例逐渐升高，未分化比例有所降低，女性化和男性化比例没有太大变动，表明大学生逐步向双性化人格转变，呈现出性别角色的不断“优化”发展。 本研究将性别角色认知作为自变量进行实验设计，且在筛选被试阶段发现未分化人群在大学生人群中占比最大，与刘电芝等的结论相符合，因此以未分化人群为大学生典型群体，研究不同性别角色个体与未分化异性交往时亲密感的变化水平。 目前关于亲密关系的研究大多聚焦于传统性别水平，涉及性别角色认知与亲密关系的研究较少。马青(2016)针对大学生性别角色类型与亲密关系质量的关系研究发现，亲密关系质量在性别角色类型维度上存在显著差异性，双性化与亲密关系质量呈显著正相关，未分化与亲密关系质量呈显著负相关。杨炯等人(2008)对大学生性别角色认知与两性交往质量关系的研究结果显示，双性化和男性化类型者在一般两性交往质量量表上得分显著高于女性化和未分化类型者;在亲密两性交往质量得分上，女生显著高于男生，双性化类型者显著高于未分化类型者，表明了大学生的性别角色与两性交往质量密切相关，双性化个体在一般与亲密两性交往中占有一定优势。但此类研究主要针对亲密关系质量，而非亲密关系的建立。自我暴露作为促进亲密关系的要素，已经被许多研究证实过，因此本研究旨在通过高度自我暴露了解不同性别角色亲密关系的建立与发展的差异，试图揭示性别角色认知在大学生建立亲密关系时产生的影响。
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user: 2. 方法 2.1. 工具 1) 被试性别角色认知的测量： 采用刘电芝等编制的青少年性别角色量表，CSRI-50 (刘电芝等，2011)，该量表包含男性化、女性化、中性化三个分量表(男性化、女性化各包含16个描述词，中性化包含18个描述词)。本研究中，该量表的男性分量表信度为0.89，女性分量表信度为0.80。 2) 亲密度的测量： 采用李克特10级量表，要求被试自评，1分为完全不符合，10分为十分符合。 3) 高度自我暴露情境的材料： 采用Aron的36问作为创设高度自我暴露情境的材料，该材料源于1997年美国心理学家Althur Aron的一项研究：异性之间共同回答36个问题，并且对视4分钟，就能迅速发展亲密关系，实验结果证明了自我暴露对于亲密度提高的重要作用。36个问题由Aron编制，旨在引导被试进行自我暴露，问题分为3组，按深入程度依次递进，自我暴露程度也按组递增(Aron et al.， 1997)。 2.2. 被试和分组 研究对象是来自南京仙林大学城的互相陌生的大学生78名，其中26名未分化女大学生、5名双性化女大学生、4名女性化女大学生、4名男性化女大学生和16名未分化男大学生、9名双性化男大学生、6名女性化男大学生、8名男性化男大学生，被试专业年级不限，年龄在20-22之间，视力听力正常。 在选取研究对象前，使用CSRI-50量表进行筛选，最终以未分化人群为主体研究对象进行相关分组。其中包括4个分组，具体分别为未分化(3名) × 未分化(3名)、未分化(12名) × 男性化(12名)、未分化(10名) × 女性化(10名)、未分化(10名) × 双性化(10名)。分组时保证每组被试互相陌生，互为异性。 2.3. 设计与程序 采取设计为单因素4水平前后测设计，自变量为性别角色类型和自我暴露，因变量为亲密度自评分，自评分采用李克特10级量表。 无关变量的控制：选用固定场所、时间与主试，采取前后侧设计，排除研究对象个人特质(外貌、声音等)对于亲密度的影响。 1) 首先发放并回收180份问卷，根据CSRI-50的评分标准，最终筛选出了78名大学生，并进行分组。 2) 在自我暴露前进行第一次亲密度打分。 3) 在指导语下，被试互相进行自我暴露。指导语：“欢迎参加本次实验，在回答问题前，请不要进行任何交流，先对对方进行一次亲密度评分。第一次评分后，请两位同学按顺序回答以下36个问题，每个问题需要两人一同回答，并且不可交流除问题之外的话题。回答完36个问题之后，请再进行一次亲密度评分。”强调评分完全保密，保证被试真实评价。主试说明完指导语和注意事项后离开实验地点，两位被试单独进行试验。 4) 在进行自我暴露后，进行第二次亲密度打分。 5) 对于前后测的亲密度数据进行分析。 2.4. 数据统计 采用SPSS16.0统计软件对数据进行分析。
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user: 3. 结果 3.1. 前后测亲密度评分差异检验 对前后测的亲密度数据进行配对样本t检验，如表1所示，4组被试前测与后测评分存在差异且差异显著(p = 0.000 < 0.05)。 Table 1 t-Tests for the difference of the difference between before and after different level M t df p D 3.85 17.50 77 0.000 表1. 不同水平前后测差值差异的t检验 3.2. 不同性别角色类型对自身亲密度评分变化值的影响 对四组性别角色类型人群自身亲密度评分的变化值做单因素方差分析，数据分析结果表明：不论是前测分数、后测分数，还是前后测变化值，四种水平无显著差异。这表明在高度自我暴露情境中与未分化人群交流，不同性别角色类型对自身亲密度评分变化值没有影响。 3.3. 不同性别角色类型对未分化组人群亲密度变化值的影响 为检验在高度自我暴露后，不同性别角色水平对未分化人群亲密度变化产生的影响，分别对四种水平匹配到的未分化人群亲密度自评分数的前测、后测、前后测变化值进行单因素方差分析。如表2、表3所示：前测分数和前后测变化值中，四种水平无显著差异；后测分数中，四种水平有差异且差异显著(p = 0.016 < 0.05)。这表明不同性别角色类型对未分化人群的亲密度后测评分有显著影响。进一步进行事后检验发现，导致后测分值存在显著差异的两组为双性化组和女性化组(p = 0.022 < 0.05)，双性化组评分显著高于女性化组评分。其他水平虽然存在差异，但是差异不显著。 Table 2 Descriptive statistics of the pre- and post-test and difference differences between undifferentiated groups matched with different gender role M SD 前测 与未分化 与男性化 与女性化 与双性化 4.50 2.81 3.50 2.07 2.40 1.51 3.14 1.79 后测 与未分化 与男性化 与女性化 与双性化 8.00 1.10 6.83 2.04 5.60 2.17 7.86 1.35 D 与未分化 与男性化 与女性化 与双性化 3.50 2.07 3.33 1.97 3.20 1.99 4.71 1.64 表2. 与不同性别角色匹配的未分化组前后测及差值差异的描述统计 Table 3 Undifferentiated groups matched with different gender roles before and after testing and F test of the differenc M F df p 前测 5.835 1.492 3 0.232 后测 12.041 3.885 3 0.016 D 6.149 1.736 3 0.176 表3. 与不同性别角色匹配的未分化组前后测及差值的F检验
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user: 4. 讨论 本研究只要是为了探讨在高自我暴露的情境下与陌生异性交流，个体性别角色认知是否对自身亲密度产生影响，以及个体性别角色认知是否对匹配到的未分化人群亲密度产生影响。通过单因素4水平前后测的设计，安排被试在相同的环境和指导语下进行自我暴露式对话，对4组被试亲密度自评分数的变化情况进行了前后测，统计分析结果。 4.1. 性别角色水平对亲密度变化的影响 Arthur Aron等学者在进行关于自我暴露的研究后提出：人际交往中，自我暴露能提升亲密感。本次实验开始前也以大学生为实验对象进行了类似的预实验，证实了这一观点。因此，在进一步探究影响亲密感的因素时，选择将高度自我暴露的情境作为前提。本研究最后的结果显示，与未分化人群进行交流，不同性别角色水平的亲密感自评分的变化值是没有显著差异的。 但这不足以说明自身的性别角色认知对亲密感的评价不存在影响，本实验明显存在一些不足：一，实验结果虽然显示高度自我暴露后亲密度显著提升，但因为缺乏对照组设计，因此难以的出亲密度的提升是由于自我暴露的结果，也难以展现在低自我暴露水平下，不同性别角色自身亲密感的变化情况；二，被试人数过少，某些水平的被试在总体中占比过少，导致这些水平的被试难以招募，存在分布不均的问题，应当扩大抽样范围，以获取更多被试，或考虑其他更高效的分组方法；并且在实验中，只研究了不同性别角色与未分化人群交流时出现的结果，但对于与其他性别角色人群交流的情况，还需进一步进行实验研究；三，实验采用Aron的36问作为高度自我暴露的材料，但未让各分组被试进行自我暴露程度的反馈，不能确保各组都达到了高度自我暴露水平，应考虑增设反馈量表。 4.2. 性别角色认知对匹配到的未分化组人群亲密度的影响 本研究的结果显示，不论生理性别为男性或女，与女性化分组匹配的未分化组人群的亲密感评分在前测、后测中都低于其他分组，且后测分数上与双性化分组的差异达到了显著水平。这表明未分化组在与他人的交流中，对方的性别角色认知对未分化人群的亲密度评分有影响。从结果来看，未分化组对女性化组的亲密感初始值较低(但不显著)，经过一段时间的自我暴露后提高的幅度与其他组相比也较低(但不显著)，但最终达到的亲密感水平和其他组相比就出现了显著的差异。 4.3. 应用与展望 1) 实验结果初步显示自我暴露的作用，自我暴露在人际交往中的作用已被多次验证过。近年来，大学生人群的交际退缩现象日益明显，不管是在校园社团中，还是在课堂中，部分大学生倾向于“自我封闭”而非自我暴露，这不仅导致授课效果下降，同时影响着大学生群体的身心健康、人格塑造等方面。如何倡导适当的自我暴露，营造积极的人际交往环境，有待进一步研究。 2) 实验结果显示与女性化组配对的未分化组自我暴露后最终的亲密度评分最低，并且显著低于后测评分最高的双性化组。猜想除了实验误差以外有一些原因使得女性化人群在交流中对未分化组有所影响，例如女性化在社交中的防御比较高或者女性化人群对于自我暴露的接受度不高等，可以进行进一步研究。但同时，这也表明在于需要自我暴露以提升亲密关系的过程中，应该给予女性化群体更多关注。 3) 迄今为止，学者们进行了许多关于性别角色认知的研究，性别角色认知的重要性也被更多人注意到。相比于传统生理性别，性别角色认知仍是一个较为小众的名词，但就其在研究人们心理现象与过程中的重要性而言，值得更多学者的关注。
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user: 5. 结论 1) 所有水平的被试亲密度后测分数显著高于前测分数。 2) 在高度自我暴露情境中与未分化人群交流，不同性别角色类型对自身亲密度评分变化值没有影响。 3) 不同性别角色类型对未分化人群的亲密度后测评分有显著影响，其中对双性化组的评分显著高于对女性化组的评分。
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user: 摘要 信息技术的发展给语言测试带来了新变化，也对语言测试研究方法提出了新要求。在大数据背景下，越来越多的语言测试学者尝试运用数据挖掘技术研究语言测试问题。为方便读者了解数据挖掘技术应用于语言测试研究的现状，本文首先介绍数据挖掘的基本概念、主要方法以及数据挖掘过程，然后重点介绍数据挖掘技术在语言测试研究中的应用现状，并按研究主题对相关文献进行分类讨论。最后，对数据挖掘技术应用于语言测试研究的启示、不足和未来的研究方向进行阐述。
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user: 1. 引言 语言测试是语言教学中不可或缺的组成部分 [ 1 ]，也是外语教育工作者一直关心的重要议题。近年来，在教育信息化、远程教育等背景下，信息技术对外语教育的影响越发显著 [ 2 ]。信息技术在改变传统的课程体系和教学模式的同时，也对语言测试的形式和方法产生了诸多影响。从最初的基于计算机的考试、基于网络的考试到后来的作文自动评分系统的开发和应用，如文本自动评分工具E-rater、文本智能改编、题库建设、自适应考试系统的设计与开发等。除了改变语言测试的形式和方法外，信息技术尤其是数据挖掘技术对语言测试领域的研究方法也有显著影响，越来越多的研究者开始尝试用数据挖掘技术来解决语言测试研究中的难题 [ 3 ]。 本文将首先介绍数据挖掘的概念、任务以及数据挖掘过程，然后按主题分类讨论数据挖掘技术在语言测试研究中的应用，最后对大数据时代背景下数据挖掘技术应用于语言测试研究的未来进行展望。
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user: 2. 数据挖掘概述 2.1. 数据挖掘的概念与任务 数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式和知识的过程 [ 4 ]。数据挖掘兴起于上世纪90年代，融合了统计学、人工智能，尤其是机器学习技术和数据库技术 [ 5 ]，目前已广泛应用于金融、医疗及其他科学领域 [ 2 ]。 数据挖掘有两类任务，描述和预测。描述是指发现数据中存在的模式，使用户更容易理解数据 [ 6 ]，预测是指用已知变量预测未知变量 [ 7 ] [ 8 ]。上述两类数据挖掘任务常用的方法主要包括分类、聚类、关联规则挖掘等。分类的目的在于为对象划分一个类别 [ 2 ] [ 5 ]，如将试题难度划分为高、中、低三个类别。常用的分类算法有决策树、贝叶斯网络、逻辑回归、人工神经网络和支持向量机等。聚类是将相似的对象划分到同一个簇，使得同一簇中对象之间的相似性最大，而不同簇中对象之间的相似性最小 [ 6 ]。与分类不同，聚类所要划入的类别通常是未知的，即聚类过程是探索性的，对要划入的类别没有预设，常用的聚类算法有K-means算法 [ 2 ]。关联规则挖掘旨在发现数据之间隐含的关联 [ 8 ]，例如挖掘超市售货记录数据后，发现啤酒和尿不湿的销售额之间存在关联。常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法、Brute Force算法、Enumeration-Tree算法等。 此外，对于不同的数据类型，还有其他的数据挖掘方法，如数据流挖掘、文本挖掘、时间序列挖掘、空间数据挖掘、网页挖掘和图数据挖掘等。 2.2. 数据挖掘过程 数据挖掘主要有数据准备、建模和模型评估三个步骤(见图1)。 图1. 数据挖掘流程 数据准备是指将原始数据转换为符合数据挖掘要求的数据。因为原始数据可能包含噪声、缺失值和不一致的数据，因此需要对数据进行转换以满足数据挖掘要求 [ 2 ]。数据准备主要包括：数据清洗，即处理数据中的缺失值、噪声和不一致数据等的过程；数据归约，指压缩原始数据的大小以提高数据挖掘效率，常见的数据归约类型有数据取样、降维等；数据转换，即将数据转换成数据挖掘算法需要的类型 [ 6 ]。 建模是指用模型展示对象之间的关系。数据挖掘模型主要分为描述类模型和预测类模型。前者旨在发现数据中已有的关系和规律，如近年来部分高校通过挖掘学生的校园卡消费数据，发现贫困学生，进而实现贫困补助的“精准”发放。后者则是通过已知变量预测和推断未知变量，如通过分析学生的学习行为数据，预测学生是否存在挂科的风险，进而对其进行教学干预。 模型评估是指评估模型的性能，选出最优模型 [ 6 ] [ 9 ]。常用的模型评估指标有：准确率(accuracy)、召回率(recall)、精确度(precision)。此外，其他指标如F-measure，AUC等也可以用作模型评估的参考。 因数据挖掘技术存在诸多优点，如方法多样，大多数算法已相当成熟，可直接应用；能够高效处理大规模数据，并从中发现隐藏的规律和知识；以数据为驱动，无需对变量之间的关系做出预设，对数据的分布也没有严格要求等等，越来越多学者尝试将数据挖掘技术应用于语言测试研究。
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user: 4. 数据挖掘技术应用于语言测试研究的启示 上述五个方面的研究，对语言测试具有理论、方法和实践意义。理论上，上述研究在某种程度上均能为语言测试的效度验证，尤其是为构念效度和评分效度提供证据。方法上，研究中多种数据挖掘技术的应用，尤其是非线性模型如神经网络模型、决策树模型、逻辑回归模型等，表明在语言测试领域，应根据数据的真实情况选择合适的数据分析方法，当自变量与因变量呈非线性关系且自变量之间存在交互影响时，采用非线性的模型有助于得出更准确的结论。实践上，成绩预测能够及早发现可能挂科或学习困难的学生，进行教学干预；题目难度预测能发现与题目难度有关的因素，在开发试题时可以通过调控这些因素合理控制试题难度等。 值得注意的是，数据挖掘技术应用于语言测试研究时仍存在不足。数据挖掘只是对数据进行描述和预测，即揭示变量间隐藏的关系，它不能发现变量间的因果关系。以题目难度预测为例，数据挖掘技术只是挖掘出了和题目难度有关联的因素，而不能证明正是这些因素决定了题目难度。数据挖掘技术属于工程领域，其关注的是模型的最优化，而语言测试研究需要探究问题背后的教育学和社会学因素，最终服务于语言测试效度的提升，更好地满足考生、用人单位以及其他利益相关者的需求。因此，将数据挖掘技术应用于语言测试研究时，需要做一些适应性的改变，使之更好地服务于语言测试研究，如减少特征个数使模型更容易解释。 综上可知，数据挖掘技术已经应用于研究诸多语言测试问题，并取得了一定成果。然而除上述五个方面的研究外，更多主题，如测试的社会公平性、教师测评素养等尚待开展。更多语言测试数据有待挖掘，如论坛或贴吧上关于备考和考试的讨论以及经验贴等数据、相关的考试政策和文件、历年考试真题、考生关于备考的日志或学习记录等。其他数据挖掘技术有待尝试，如时间序列分析、关联规则挖掘、异常检测等。数据挖掘技术以高效处理海量数据，并从中发现隐藏的规律和模式见长，在未来的语言测试研究中，将发挥更大的作用和价值。
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user: 摘要 眼动技术能够真实地记录语言加工活动中即时的眼球运动，将眼动技术应用于语言测试研究，有助于以实验心理学的研究方法为语言测试认知过程提供客观可靠的数据。本文简要介绍了近年国外语言测试研究中眼动技术的应用，相关研究主要关注：考生在测试环境和真实语境中认知过程的相似性，得分考生和失分考生认知过程的差异，特定题型所引发的认知过程，任务模态对考生认知过程的影响以及评分员的认知过程。在此基础上作者从多角度分析了相关研究存在的不足，以期为国内学者从事相关研究提供一定参考。
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user: 1. 引言 自上世纪80年代以来，随着语言测试研究对过程证据的重视，考生的认知过程进入研究视野。基于考生的认知过程，语言测试研究者可以验证考试任务在多大程度上引发了考生在心理层面与预设构念相关的加工，深化人们对考试构念的认识，为考试效度提供依据 [ 1 ]。考生如何作答的过程证据有助于支持分析考生的测试表现以及考试分数的解释与使用 [ 2 ]。然而考生的认知过程难以直接观察，如何准确真实地记录和分析考生的认知过程一直是相关研究的难点和关键。 眼动技术的发展为语言测试，尤其是阅读测试的认知过程研究提供了新视窗。眼动仪可以实时记录考生在考试过程中的眼球运动，数据客观丰富且易于获得，其研究结果具有较高的生态效度 [ 3 ] [ 4 ]。与以往认知过程研究中所使用的数据收集方法如有声思维、内省法、访谈和问卷调查相比，眼动技术在这方面有其独特优势，在语言测试领域的应用越来越多 [ 5 ]。本文拟综述近年眼动技术在国外语言测试研究中的应用，以期为我国语言测试认知过程研究提供一定参考。
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user: 2. 眼动技术及其在语言测试研究中的应用原理 2.1. 眼动技术和眼动研究发展 眼动技术指通过眼动仪记录和测量被试在处理特定视觉信息时的眼动轨迹 [ 6 ]。研究者可以利用眼动仪决定被试加工何种视觉信息材料，以及材料的呈现时间和呈现顺序 [ 7 ]。通过眼动数据所反映的视觉信息选择模式，研究者可以对刺激材料本身展开探索，并对被试的认知加工过程进行有效推测 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。基于相关实证研究的梳理分析，Rayner [ 11 ] 将眼动技术在阅读以及其他信息加工任务中的应用分为三个主要时期：第一代眼动研究(1879~1920)源于Javal对眼球运动在阅读中作用的初始观察，主要揭示了基本眼球运动的事实性信息，包括眼跳潜伏期，眼跳抑制和知觉广度；第二代眼动研究(1930~1958)受实验心理学行为主义运动的影响，注重应用研究，主要关注刺激材料本身的特征，很少有研究者利用眼球运动探索认知过程；第三代眼动研究(1970~1998)的标志在于眼动技术本身的发展，眼动数据更加精确且更易于获得。目前，随着交互应用的出现，眼动研究迈入了第四代 [ 12 ]，眼动设备可以呈现更为复杂的视觉刺激，在研究中的应用范围越来越广泛。 2.2. 眼动技术在语言测试研究中的应用原理 心理学家认为眼球运动与大脑加工联系密切，可以反映我们人类多种认知活动，如注意，阅读，预测，推理和记忆 [ 13 ]。Just & Carpenter [ 14 ] 提出了“眼脑一致”假说，认为眼球正在注视的内容即为大脑正在加工的内容，视觉过程和大脑认知加工过程之间没有延迟。大量的实证研究发现也基本证实了这一假说，奠定了眼动技术在研究中应用的理论基础。在语言测试研究中，通过眼动仪记录和分析考生完成测试任务时的眼球运动和眼动指标，可以准确地获知考生正在接收和加工的信息，从而推测考生即时的思维过程。
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user: 4. 不足与反思 眼动技术的应用为语言测试领域认知过程研究提供了一种全新的途径，但相关研究还存在较多局限性。首先，眼动技术有其本身的客观局限性。眼动技术能呈现时间和空间维度上精确的眼球运动数据，帮助研究者有效推测个体的心理认知过程，但不能直接揭示信息加工的生理机制，解释考生的认知过程。因此，相关研究应促进眼动数据与其他来源的数据结合，采用混合式研究方法为揭示语言测试认知过程提供更为充分的证据。此外，在眼动实验中，研究者需要事先对刺激材料进行一定处理，但目前的眼动技术对较大篇幅视觉刺激的追踪敏感度不高，如何真实地呈现语言测试任务也是语言测试眼动研究亟待解决的问题。 其次，现有语言测试眼动研究大多采用非标准的实验设计，并没有准确合理地划分和控制兴趣区，这在一定程度上可能损害眼动数据的准确性，造成研究结果的误差。在眼动数据的选择上，上述研究选用的指标多以注视时间和注视次数为主，比较单一。事实上，可供分析的眼动指标种类非常丰富，研究者可以根据其研究目的综合使用多种眼动指标，验证所推测的认知加工过程和具体的认知负荷，如结合平均注视时间，向前眼跳次数，回视次数，注视位置等整体分析指标从宏观上分析被试阅读的眼动特征，推测被试的认知过程 [ 6 ]。 最后，眼动技术在语言测试领域的应用研究中，被试的数量有限也是一个显著的局限。现有研究被试的数量都在二三十人左右，或者更少。与语言测试，尤其是大规模、高风险的语言测试考生规模相比，二三十人的样本容量显得十分有限，其研究结果难以概化推广。且现有研究大多止步于对眼动数据的阐释和研究问题的解答，较少深入探究数据结果产生的原因以及对现实语言测试实践的建议。