DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 2017~2018年大豆进口量描述性分析 2.1. 2017~2018年我国大豆进口情况分析 近年来，我国大豆需求不断上涨，大豆进口数量持续增加。2017年，我国进口大豆9556万吨，价值2769.8亿元，与2016年相比，同比增长了13.9%，大豆进口量持续增加。我国大豆主要进口国为：美国、巴西、阿根廷及俄罗斯等。如图1可知，2017年我国进口巴西大豆5092.73万吨，占进口大豆总量的53%；进口美国大豆3285.54万吨，占进口大豆总量的34%；进口阿根廷大豆658.2万吨，占进口大豆总量的7%。 图1. 2017年我国从主要大豆出口国进口大豆量占比 大豆需求持续上涨，大豆进口量一路攀升。我国进口大豆数量占我国整体大豆需求量的85%，2017年，我国大豆产量仅为1420万吨，占比不到我国进口量的15%。大豆需求如此依赖国际市场，我国大豆产业发展存在严重的不平衡现象。2017年，全球大豆贸易量约为15，200万吨，中国进口大豆数量为9556万吨，占比高达63%。其中美国大豆产量11，951.8万吨，中国进口美国大豆的数量占美国大豆出口量的比重为57%，中国市场巨大的大豆需求量促进了美国大豆产业的蓬勃发展，但中国大豆产业却日渐萎靡。 截止到2018年10月，我国2018年大豆进口数量为7696万吨，相较于2017年1月到10月的进口数量7733万吨有所减少。如图2所示，与2017年前十个月相比，进口巴西大豆5662.88万吨，占进口大豆总量的74%；进口美国大豆1657.07万吨，占进口大豆总量的22%；进口阿根廷大豆124.11万吨，占进口大豆总量的2%。贸易战背景下，我国进口美国大豆数量与同期相比，显著减少。 图2. 2018年大豆主要进口国进口量 由图3可知，我国2018年进口巴西大豆由2017年的4622.56万吨增加到了5662.88万吨，增加23%的进口量；美国由2200.39万吨减少到了1657.07万吨，减少幅度高达25%；阿根廷由527.68万吨减少到了124.11万吨，减少了76%；俄罗斯由36.34万吨增加到了65.45万吨，增加了80%。巴西和俄罗斯的增加主要是由于贸易战形势下美国大豆进口量的战略性调整，大大减少了从美国的进口量。阿根廷进口量减少主要是由于阿根廷3月预期成熟的大豆，产量比预期的大大减少，故而中国将国内大豆需求转向巴西，俄罗斯等国。 2.2. 全球大豆定价情况分析 中国对大豆的需求世界第一，这样一个大豆消费大国，本身的大豆生产能力却如此低下，只能依赖于国际大豆贸易来满足自身的大豆需求。作为头号大豆贸易国，中国本该对全球大豆定价起着举足轻重的作用。然后事实却是大豆定价一直采用美国芝加哥期货交易所的定价作为参考的基准价，全球贸易大豆的价格，都是参照美国芝加哥期货交易所形成的。2017年度美国农场的大豆平均价格为9.33美元每蒲式耳(1蒲式耳相当于35.238升)，2018年度美国农场的大豆平均价格为9.35美元每蒲式耳。中国作为最大的大豆进口国，巴西作为最大的大豆出口国，对大豆定价只能袖手旁观，大豆定价权早已牢牢掌握在美国手中。在当前贸易战的形势下，我国已经意识到我国大豆产业存在的问题，针对暂时无法避免的大量进口大豆的情况，我国大豆贸易开始走向多元化。全世界60%以上的大豆贸易都在中国，如果在国际市场的大豆贸易规则中能够将中国大豆期货价格因素考虑进去，中国大豆期货合约能够在未来的国际大豆贸易中发挥作用，中国在国际大豆贸易中具有话语权之后，大豆定价权就将牢牢掌握在中国手中。 图3. 2017及2018年我国从主要大豆进口国进口大豆量 2.3. 美国大豆库存量情况分析 近年来，美国大豆播种面积呈增长趋势。2010/11年度美国大豆播种面积为7660万英亩，2016/17年度美国大豆播种面积为8340万英亩，到了2017/18年度达到了9010万英亩。大豆播种面积的增长，连年的风调雨顺，以及大豆种植科技的进步，导致大豆收成量不断增加。2010年美国大豆的产量为9066万吨，2017年美国大豆产量增至11，952万吨，大豆产量增长了32%。产量大幅增长，且有巴西、阿根廷等大豆主要产出国的竞争，使得美国库存连续增长。2017年美国大豆库存为821万吨，2018年由于贸易战的影响，预计库存会超过1200万吨。美国大豆主要出口国及地区为中国、墨西哥、日本、印尼、台湾等。2009年中国进口美国大豆量占美国大豆出口量的55%，2012年中国进口美国大豆量占美国大豆出口量的59%，2017年中国进口美国大豆量占美国大豆出口量的57%。中国对美国大豆出口贸易的影响可见一斑，美国大豆出口的头号市场是中国，贸易战必将影响中国对美国的大豆进口量，必将使得美国大豆库存量进一步增加，势必引起美国国内大豆市场的不安。 2.4. 贸易战形势下大豆进口量变化情况分析 针对我国大豆贸易现如今的形势而言，大豆需求比较刚性，本不适合用来作为贸易战的反制衡措施。但在2018年四月，为积极应对贸易战，我国仍拟以大豆对中美贸易战进行反制，对美国向我国出口的大豆加增25%的额外关税。由图4可知，与往年同期相比，拟反制措施之后，我国从美国进口的大豆数量明显减少。以2017年作为参照，4月我国大豆进口量为177.62万吨，5月进口量为147.02万吨；虽然我国大豆进口量有小幅度的下降趋势，但是8月之后就开始持续上升。反观2018年，4月我国大豆进口量为241.89 万吨，比同期增加了36%。拟反制措施之后，5月我国从美国进口大豆数量急剧下降，只有48.95万吨，此后进口量持续下降，在10月大豆进口量只有6.7万吨，与2017同期132.49万吨相比，减少了近19倍。 图4. 2017~2018进口美国大豆量及金额 中国对美国大豆进口量减少，势必会增加从其他大豆出口国的进口。阿根廷3月预期成熟的大豆产量大幅减少，我国从阿根廷进口的大豆数量相应减少。从巴西进口的大豆数量则大大增加。由图5可知，2017年5月我国从巴西进口大豆量793.81万吨，2018年5月进口大豆量达到了912.38万吨，往后几个月，从巴西进口的大豆量与同期相比都在增加。截止到2018年十月，我国从巴西进口大豆数量为653.05万吨，而在2017年十月从巴西进口大豆数量仅为337.50万吨，涨幅接近1倍。 图5. 2017~2018进口巴西大豆量及金额
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user: 3. 2017~2018年大豆进口量统计分析 对2017年及2018年的大豆进口量以及进口金额进行比较，分析我国大豆进口量整体的变化情况。从表1可以看出，2018年大豆进口量与2017年同期相比有所下降，说明与往年进口量上升趋势不同 [ 4 ] ，2018年大豆进口量呈下降趋势。 Table 1 Analysis of soybean imports and amounts importe 年份 均值 标准差 中位数 最大值 最小值 2017年进口量 2017年金额 796.33 230.82 146.32 34.07 806.5 233.45 1008 276 554 158.60 2018年进口量 2018年金额 769.60 216.99 143.14 42.85 801 232.25 969 265.90 542 145.60 表1. 大豆进口量及进口金额分析 对我国从美国、巴西等主要大豆出口国2017年度及2018年度的大豆进口量进行比较，分析贸易战形势下近两年我国大豆进口量情况的变化。从表2可以看出，2017年度及2018年度我国从巴西及俄罗斯进口大豆量处于上升趋势，同往年大豆进口量呈上升趋势相吻合。但是从美国与阿根廷进口大豆量则呈下降趋势。在大豆进口量总量呈下降趋势的同时，我国从主要大豆出口国进口大豆情况却大不相同。阿根廷主要是由于3月预期成熟的大豆产量大幅减少，大豆出口量相应减少，我国从阿根廷进口大豆数量也就随之减少了。但是美国在库存连年增加的情况下，作为大豆主要出口国，我国从其进口大豆数量却减少了，主要原因就是贸易战背景下，我国反制措施施加了压力，使得我国从美国的大豆进口量急剧减少。美国大豆2018年收成颇丰，但是贸易战带来的大豆滞销，加剧了美国豆农的库存压力，中国大量减少从美国的大豆进口量，美国大豆市场面临空前的压力。 Table 2 Analysis of soybean imports from major exporting countrie 国家 均值 标准差 中位数 最大值 最小值 2017美国 2018美国 2017巴西 2018巴西 2017阿根廷 273.80 165.71 424.39 566.29 54.85 237.13 193.85 274.38 277.32 52.04 162.32 55.99 465.70 678.74 65.26 677.96 581.43 793.81 912.38 147.42 17.98 6.70 25.30 174.61 0.00 2018阿根廷 2017俄罗斯 2018俄罗斯 12.41 4.14 6.55 17.68 2.34 5.30 6.12 3.35 4.96 54.79 9.05 15.07 0.00 1.14 0.54 表2. 主要出口国大豆进口量分析
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user: 4. 结论及建议 我国有着悠久的大豆种植历史，1995年仍是大豆净出口国，如今，我国早已成为全球最大的大豆进口国。在进口量持续上升的情况下，我国大豆产量却不容乐观，大豆需求极度依赖国际市场供给。贸易战背景下，人们逐渐意识到要改变大豆贸易过度依赖进口对我国大豆市场自身发展的不利局面，使国内大豆市场能够有相对健康、公平的成长环境。 改变我国大豆极度依赖进口的局面，重中之重就是提升我国自身供给大豆的能力，也就是想尽一切办法提高我国大豆产量，尽可能地减少进口量。国家农业政策的扶持，大豆种植面积的合理增加，种植技术的提高，都能大大提升我国大豆的产量，减少我国大豆市场对进口大豆的依赖。 在当前贸易战的形势下，越来越多的人开始意识到将大豆进口集中在几个国家不利于我国国内大豆市场的稳定。我国大豆贸易开始走向多元化，除了从几个主要的大豆出口国进口大豆以外，要增加如俄罗斯等国进口大豆的数量。大豆贸易的多元化，更利于我国大豆市场的稳定。 大豆定价权是关键。全世界60%以上的大豆贸易都在中国，国际市场大豆贸易规则如果能将中国大豆期货价格因素考虑进去，中国大豆期货合约能够在未来的国际大豆贸易中发挥作用。凭借中国大豆贸易占世界大豆贸易的比重，在不久的将来大豆定价权就将牢牢掌握在中国手中，使中国大豆产业获得可持续发展的公平、良好环境。 中国市场是美国大豆贸易的主战场，贸易战必将影响中国对美国的大豆进口量，美国大豆库存会进一步增加，势必引起美国国内大豆市场的不安。加增关税的同时，进一步减少对美国的进口量才能起到实质性的震慑作用，让美国看到我们应对贸易战的决心，打好贸易战，为今后可能出现的经济问题作参考。
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user: 摘 要 随着电力体制改革的不断深化，对电网企业在精准投资方面的要求越来越高，面对形势的压力，电网企业如何提升效率效益、降低投资规模，从源头提升电网投资安排的精准性、落实精准管理，成为电网企业关注的重点。本文通过对综合计划项目进行关联集群论证，从源头上加强对储备项目的事前管控，提升综合计划管理工作质量和效率。首先，本文基于业务关联的角度对项目分类，建立关联集群，其次在在项目关联集群建立的基础上，从规范性、协同性、效率效益三方面提出论证方法和措施，最后借助于项目组合管理理论构建了项目关联集群的优先级评价模型，从战略和政策出发对项目组合进行选择，实现项目效益的最大化。 关键词 :关联论证，关联集群，项目组合管理 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 国家电网于2018年下达了《国家电网公司关于优化项目论证管理，提升发展效率效益的通知》 (国家电网发展〔2018〕324号)文件，要求各公司对专项内、专项间存在电气联系或功能目标关联的不同项目，形成跨专项、多层级的项目集群，保障相关项目同步储备、同步纳入计划安排；各级发展部门组织本级经研院(所)梳理本单位已储备项目，开展项目关联论证，形成项目关联集群，通过开展“项目关联集群论证”提升总体效益效率。 山西省电力公司积极开展了项目关联论证工作，但从目前执行情况看，项目储备的关联论证仍存在储备项目重复、项目执行投资时序安排不合理、资金使用效果较差、流程衔接不畅等亟待解决的问题。本文以山西省电力公司为例，提出项目关联论证的理论与应用方法，为其他公司提供借鉴。
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user: 2. 综合计划储备项目的关联类型分析 本文基于业务角度对项目的关联方式进行分析，从购置建设、建设资产和服务群体三方面对项目进行了关联，如表1所示。 1) 购置建设关联。购置建设关联是指建设、改造等工程项目与未包含在工程内的配套设施设备购置项目相互关联，目的在于方便开展投资统计，合理安排项目进度，协调项目施工。 2) 建设资产关联。建设资产关联是指在同一地点施工或对同一设施设备施工的项目相互关联，旨在筛查重复投资，或查找因规避限上项目审批而进行的储备项目拆分行为。 3) 服务群体关联。服务群体关联是指在输配电环节以外为同一客户、客户群或同一类员工提供服务的项目，目的在于统一投资思路，删除重复投资或不合理投资，进行统一调配和管控，协调项目进度。 除业务关联外，还可从现金流的角度对项目进行关联。例如，对于企业经营类活动产生的现金流，可以分为采购项目支出、检修运维支出、研发支出等类别对各专项储备项目进行关联分析；对于企业投资类活动产生的现金流，主要是工程项目建设支出类的现金流出，在此基础上，可以再细分为电气关联、设施设备关联、功能关联等。基于不同的切入点，储备项目会存在不同的关联方式，根据项目关联方式建立项目关联集群，为开展项目集群论证打好基础。 Table 1 Business-based associative classificatio 关联方式 分类 购 置 建 设 关 联 同一网格内的调度运行平台建设、通讯网络建设、终端改造等工程(投资超1500万的为独立二次项目)，和未包含在工程内的生产设备购置项目相互关联 变电站(开关站)新建工程与其配套的各级送出工程相关联 办公或生产用房的建设、改造，与相关设施建设、改造，与未包含在工程内的办公或生产设备购置，以及信息网络建设项目相关联 产业单位的办公或生产用房的建设、改造，与相关设施建设、改造，与未包含在工程内的办公或生产设备购置，以及信息网络建设项目相关联(可能涉及产业基建、电力营销、产业技改大修、零购、电力信息化) 建 设 资 产 关 联 电源送出工程与相关变电站的新建、扩建工程关联 变电站(开关站)扩建、增容工程(含变电站升、降压项目)与配套输变电工程，以及线路或设备的新建、改造和大修工程相关联 同一变电站内的设备建设、改造、检修、修理项目相互关联 同一10 kV配电线路上的农网基建工程和台区改造项目相互关联 针对同一变电站的小型基建(车库)、土建类技改、大修项目，相互关联 同塔多线的建设、改造和通讯网建设工程，相互关联 线路改造与相关设施设备的改造、大修，以及通讯网建设项目相关联 服 务 群 体 关 联 为同一客户或客户群(或园区)服务的外部供电工程，以及相关营销智能化设施建设、改造项目，相互关联 同一营业网点内的营销项目，相互关联 针对同一投资目标的项目，相互关联 对电力信息化、研究开发、教育培训、股权投资专项中相同类别的项目，在专项内进行相互关联 表1. 基于业务的关联方式分类
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user: 3. 项目关联集群论证 项目关联集群论证要参考项目需求，检查项目的规范性、协同性和效率效益，选择符合规范、建设时序具有协同性、能实现现实需求的项目。 1) 规范性论证 项目规范性论证的主要内容包括项目命名、专业界面划分、项目分类、可研批复规范性等。项目名称规范性主要检查项目命名及编码是否按规则填写，专业界面划分检查项目类别是否准确，项目分类检查项目类型是否准确，可研批复检查可研批复文件是否完整、可研批复是否超期、可研模板是否规范、可研内容是否满足深度要求、批复是否越线、可研批复是否得当。 2) 协同性论证 对存在建设时序制约关系的项目，检查项目建设时序安排是否科学，是否存在资产闲置的风险，避免投资浪费。在可研报告编制要求中增加“协同项目和支撑项目”一项，要求在单个项目申报时就以项目最快投产为目标，在项目源头就树立起关联意识和计划意识，提出与本项目关联的项目。 3) 效率效益论证 效率效益论证的主要内容包括重复立项、交叉重复、拆分储备、边投边改、连年改造。重复立项检查是否存在项目名称不同但具体内容相同的项目，交叉重复检查是否有项目间存在具体内容交叉重复的现象，拆分储备检查是否存在将限上项目拆分进而逃避总部审批的现象，边投边改检查是否存在项目开工不久就进行改造的现象，连年改造检查是否存在项目连续改造的现象。 4) 重复性筛查 项目重复立项检查可以将历史已建项目及审查通过项目集合，建立历史项目库，将新上报的项目与此库中项目查重。查重内容包括项目名称、立项依据、项目内容、可研报告及可研批复等，通过对比项目实施内容、分析立项依据、检查项目实施内容完整性和项目功能性等降低项目的重复度，进而在重复项目中择优。
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user: 6. 小结 本文首先从业务角度对项目的关联方式进行了分析，然后对项目进行关联论证，最后通过研究国家政策和企业战略，建立了项目组合优选模型，并综合成本–效益分析、对发展的贡献度、关联特性等方面进一步确定项目的优先级，保证综合计划项目的组成结构科学合理，为年度计划的编制奠定基础，并通过数值计算进行了项目优选评价分析过程的举例。 结合山西省电力公司综合计划项目开展实际，本文认为后续工作应从促进业务与财务融合方式转变、完善项目的闭环管理改进工作、注重辅助工具多方面灵活运用等方面进行，推动综合计划管理工作质量的持续提升。
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user: 摘 要 随着微信、微博等影响力的不断扩大，消费者将其作为抱怨投诉的首选平台，并且不断发酵，从而引起企业网络舆情的危机。论文以S手机爆炸事件作为案例，首先回顾整个事件从发起到平息的过程，其次通过情感分析和关键词分析研究网络大众对S公司各阶段的情感态度及原因，再其次得到情感方面的时间序列图，可以直观展现情感变化，最后，通过回归分析构建模型，分析影响网络舆情变化的因素。案例分析表明，S公司并没有处理好S手机爆炸危机，导致网络舆情一直不利于S公司，影响了它在中国市场发展。 关键词 :S手机，企业危机，情感分析，网络舆情，回归分析 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 微博、微信以及各种话题论坛是新媒体的典型代表，S公司作为一家巨头公司，自2016年8月世界第一起S手机爆炸和2016年9月中国第一起S手机爆炸之后，新浪微博与IT之家论坛上就有了广泛而热烈的讨论，S公司的每一次声明都会获得极高的关注度。所以，研究S公司应对此次企业危机事件的策略，中国消费者对“S手机爆炸事件”的态度和关注点具有实际意义。 文章将微博数据和IT之家论坛数据作为数据来源，研究公众对于“S手机爆炸事件”随着S公司的声明和时间的发展，中国消费者情感的变化分析。国外研究有关网络舆情和危机公关的文献众多，Zheng， B.， H. Liu and R.M. DaviSon [ 1 ] 揭示了公众如何从社会控制的角度参与SCC (次级危机传播)的决策过程；Fan， K. and W. Pedrycz [ 2 ] 提出了一个社会判断为基础的意见(SJBO)动力学模型，以探讨在知情代理人的影响下的意见演变；Lian， Y.， X. Dong and Y. Liu [ 3 ] 严格推导了一个用于描述网络舆情拓扑的模型；Liu， D.， W. Wang and H. Li [ 4 ] 研究了网络突发事件中的舆情演化机制和信息监管。国内许多学者通过案例分析来评判企业的危机公关策略并给出建议 [ 5 ] [ 6 ] ，同时在危机公关过程中观察公众的情感态度变化 [ 7 ]；李立耀 [ 8 ] 等从概述信息传播规律、信息传播模型、传播预测模型、意见领袖挖掘4个方面对信息传播机制进行了研究；戴杏云 [ 9 ] 等认为依据用户在网络中影响力的大小和群体情绪的动态变化状况，可以生成直观的社交网络情感图谱；万源 [ 10 ] 将语义统计分析应用到网络舆情研究中；林敏 [ 11 ] 全面揭示了网络舆情发生过程中的多层次因素及其内在的演化机理和规律。 现有的国内外很多针对企业危机公关的研究都是基于市场营销的角度做描述性案例分析或者做企业公关理论研究，而基于大数据的研究集中在人群画像和商务智能等内容上，采用社交网络研究方法的多用于建立模型。而文章不同于现有研究，是基于大数据做企业公关案例分析，将两个不同社区上爬取的针对这次危机事件的评论数据进行整合分析，得到定量的数据结果，同时绘制情感时间序列图，描述网络大众的情感变化过程并进行预测和验证。
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user: 2. 研究设计 2.1. 数据收集 论文数据收集一共有两个来源，一是微博文本数据，二是网页论坛数据。前者是在微博搜索页面进行以“S手机爆炸”为话题的搜索，收集从2016年9月至2017年8月的关注度较高的博文的评论数据，采用网络爬虫软件进行数据抓取。后者是在著名的数码、科技和生活门户网站IT之家上抓取新闻评论数据，搜索关键词“S手机爆炸”，得到若干新闻条目，选取关注度较高的新闻进行评论数据抓取。 2.2. 数据清洗 论文采用EXCEL软件做数据清洗，一共有以下步骤： 将.txt文本数据转化为EXCEL格式。获取的微博文本数据是EXCEL格式的，不需要转化，但是运用python编程语言获得的在数据库中的数据是.csv或者.txt格式的，需要先在WORD文档中将文本数据转化为表格格式，然后再复制到EXCEL表格中。 清除数据中的空值和不需要数据，增添需要的数据。在用八爪鱼工具采集数据时，有可能采集到了空的评论数据，将该条数据删除；在使用Python编程语言只采集到了评论数据，从数字1开始编号，为用户设计一个ID。 合并同一时间段的数据在一个文件中。在后续的数据分析中，按照需求设置时间单位，并将在微博采集到的数据(以下简称微博数据)和在IT之家门户网站采集到的数据(以下简称网页数据)这两个不同社区的数据合并在一起。 2.3. 情感分析设计 首先将每条评论数据进行文本预处理，即以标点符号为分割点，将每条评论分为某几段，再提取每段中的情感词；然后以这个情感词为中心，寻找临近的程度副词、否定词等，对照情感词表进行综合打分；最后进行反问、感叹等语气判断，在之前的分数基础上改变相应程度的分数。 一般来说，情感词表将最积极的情感数值设为“1”，最消极的情感数值设为“0”，高于0.5代表一句话带有积极情感，反之低于0.5表明这句话含有消极情感。将微博数据或网页数据中每一条评论数据的情感打分取平均值，最终得到综合情感分。 2.4. 关键词分析设计 以评论数据构造关键词网络图，选取了名词做关键词相关分析。当结点之间存在相互联系的关系时，就会产生一条连接的线；两个结点之间距离越近，表明两个词的联想度越大；某个结点越大，表明在关键词中的权重越大，越能代表总体的看法。 每一个关键词得出的权重的过程和方法是：首先在情感分析过程中将评论数据分词的基础上，得到形容词、名词、动词等性质的词语；然后采用购物篮的分析方法，计算某个词语到其他词语的置信度；最后将这个词语到其他词语的所有置信度数值求和，并设置信度和的数值大于1才被列为关键词，此时这个和值也是这个关键词的权重。 2.5. 回归分析设计 结合情感分析数据和关键词分析数据，通过观察关键词权重表，除去在评论中一定会被提到的话题中心词，选取在每个时间段出现频率较高的几个关键词，并且以天为时间单位计算关键词的权重数值，同时为了准确表现网友对关键词的关注程度，将计算出来的关键词权重再除以评论数量，最后与每天的情感综合分做相关分析。
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user: 4. 结语 论文以S手机电池爆炸为案例分析，综合了两个社区的评论数据，运用情感分析、关键词分析和回归分析的分析方法，得到了大众对此次事件的情感态度自始至终皆为消极的结论，说明S公司对这次危机的公关效果不尽人意，甚至导致了S手机被迫淡出中国市场的严重后果。在此次企业危机公关过程中，还得出以下结论： 首先，当事件开始发生时，是S公司进行干预的绝好时机，但是S公司在国外召回S手机而在中国继续销售，从而发生更多爆炸事件，导致这起危机事件在2016年9月、10月开始发酵。所以当危机事件发生时，企业要迅速找到问题根源，并做出反应； 其次，当事件开始发酵的时候，即引起社会大众广泛关注时，S公司竟然和消费者硬碰硬，甚至起诉消费者，导致这次危机事件愈演愈烈。企业在面对事件开始发酵时，应迅速把握舆论对危机事件的关注点，对事件处理的痛点和难点予以最真诚和积极的回应； 再其次，当危机全面爆发的时候，S公司的公关行为石沉大海，社交网络上的网络舆情已经呈现“一边倒”的态势，S手机短时间内在中国市场上已很难取得销售佳绩，华为、苹果等品牌受到更多关注。此时，企业需要顶住压力迎难而上，敢于承担危机带来的后果，尊重消费者，化危机为契机。 最后，S公司真诚地与消费者交流，公布电池爆炸的真实原因是值得肯定的，但是“S手机”在消费者心中已经和“电池爆炸”紧紧联系在一起了。当危机变成“危难”时，外部环境已经束手无策，只能管理好公司的内部，以期平稳度过此次危机。 文章的不足之处有两点，一是基于社区的评论数据的研究，但是没有收集发表评论的用户数据，二是对于不同的数据源没有区分研究。未来的研究可收集多类别的数据，分析不同类人群的正面或负面情绪，寻找意见领袖。
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user: 摘 要 大数据驱动的高校教育质量监测评估，具有鲜明的时代特色和应用价值，这些新特征为高校教育质量监测评估带来了新的机遇和挑战。在大数据时代，高校教育质量监测评估的新定位应该是：教育改革的有力工具，教育评估的科学支撑，教育决策的新型智库。高校教育质量监测评估的新趋向表现为：以精准和便利为特色的技术趋向，“教育为体，数据为用”的价值趋向，以个性化教育为目的的服务趋向。同时，高校教育质量监测评估也面临着数据治理、开发利用、安全保障等新难题。 关键词 :大数据，高校教育质量，监测评估 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2012年5月，联合国发表名为《大数据促发展：挑战与机遇》的白皮书，指出大数据对于经济社会各方面发展来说是一次重要机遇，要善于利用大数据资源造福人类。当前，大数据带来的变化是全方位的，不仅引发技术革命，经济社会变革，更引发国家治理模式的变迁。同样，大数据当前也在深刻影响着高等教育系统的创新与改革 [ 1 ] 。 高校教育质量监测评估是指：“在现代治理理念指导下，运用科学的方法采集和分析相关数据，进而对高等教育的有关事实做出精确判断，以服务于高等教育决策和实践的一种专业活动 [ 2 ] ”。大数据驱动的高校教育质量监测评估，具有鲜明的时代特色和应用价值，这些将为高校教育质量的提升带来新的机遇，同时面临新的挑战 [ 2 ] 。随着我国高等教育事业的不断发展，对高等教育质量进行科学、有效地监测和评估，建立起合理的“第三方评估”的评估体系和机制是我们面临的重要课题。如何确定大数据时代高校教育质量监测评估的战略定位？大数据驱动的高校教育质量监测评估有哪些新趋向？面临哪些现实挑战？这些问题都是需要我们认真探讨的。
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user: 2. 高校教育质量监测评估的新定位 2.1. 教育改革的有力工具 《教育部关于深入推进教育管办评分离促进政府职能转变的若干意见》要求“整合教育质量监测评估机构，完善监测评估体系，定期发布监测评估报告” [ 3 ] 。“管办评分离”长期以来一直是我国教育改革和发展的顶层设计之一和重要战略选择，高校教育质量监测评估将是未来推进和实现“管办评分离”的重要领域，将依据其收集和汇总的各类真实数据，对高等教育改革和发展的现状、问题、动因等做出客观的诊断与分析，为我国高校的深入改革实践和促进我国高等教育由数量型向质量型转变提供有效的对策建议，进而为教育决策服务 [ 2 ] 。因此，大数据将会为高等教育监测评估提供基础条件，通过构建大数据驱动的教育监测评估模型和进行结果分析，将使高校教育质量监测评估成为“管办评分离”的有力工具，促进高等教育事业的深入改革与发展。 2.2. 教育评估的科学支撑 大数据的出现为高校教育质量监测评估提供了基于“数据分析”这一范式，在时代背景下，大数据已经催生了对高校教育质量监测评估的重新审视，引发了高校教育质量监测评估方法的变革。海量的数据带动了新的评估模式，即从数据中直接挖掘出评估所需的信息。当前，现代信息技术日益成熟，越来越多的问题可以采用数据驱动方法来解决。具体讲，就是当我们对一个问题暂时不能用简单而准确的方法解决时，我们可以根据以往的历史数据，构造很多近似的模型来逼真模拟真实情况，从而使得数据可以实现客观性与价值性的结合，在面对高校教育质量监测评估这样的复杂问题时，就能够建立起稳定有效的数据库，帮助提供科学的决策数据支撑。 2.3. 教育决策的新型智库 传统的教育监测评估的数据采集易受时空限制，分析视角单一，大数据则具有体量大、多维度、全面性的特点，大数据视野下的高等教育监测评估，具有数据来源多元化、数据采集开放化、分析视角丰富化的新特点 [ 2 ] ，从而使教育监测评估的结果在“顶天”的同时还能“立地”，满足于教育改革和发展的多层次需要。“顶天立地”形象说明了当代教育智库致力于理论与实践的结合，思想和智慧的结合，顶层设计与基层规划的结合，真正做到咨政建言、理论创新、舆论引导、社会服务，为高等教育监测评估机构成为教育改革和发展的新型智库，打造数据信息平台，加快教育决策模拟系统、大数据中心、调查研究平台等的建设，担负好特殊的参谋和智囊作用提供了难得的历史机遇 [ 2 ] 。
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user: 3. 高校教育质量监测评估的新趋向 3.1. 以精准和便利为特色的技术趋向 大数据驱动下，高等教育评估中对教育现象的表征指标更加全面、多样、翔实，对教育质量的特征的描述更加准确，对个体的画像更加细致。众所周知，高等教育监测评估是利用现代信息技术持续收集和深入分析有关数据，对高等教育状态、发展和前景做全面展示，为高校办学和科学决策提供客观依据的过程 [ 4 ] 。高等教育质量是一个非常复杂的概念，对其进行监测评估更是一个更为复杂的和较大难度的实践活动。没有现代信息技术及大数据驱动作为支撑，仅靠传统的人工统计分析很难对高等教育状态做全面和精准的描述 [ 5 ] 。 对高等教育质量进行监测评估不仅需要数据作为驱动，而且更需要大数据作为驱动，这样可以更真实地揭示高等教育状态的要素特征和结构关系，可以通过深度的数据分析来进一步保证评估的专业性，可以依靠数据处理的技术规则来更好地保证评估的规范性。监测评估倡导大数据思维，追求使用全部样本而不是随机样本，接受数据的全面性而非单一性，更为关注相关关系而非因果关系。 总之，随着计算机与互联网的飞速发展和高等教育信息化进程的加快，为高等教育质量监测评估所需的数据采集与整合、数据挖掘与分析及数据可视化提供了重要支撑，从而使高校教育质量监测评估更为精准和便利。 3.2. “教育为体，数据为用”的价值趋向 大数据本身是中性的，并不代表某种价值，在高校教育质量监测评估中，大数据分析则需要我们站在“合适”的价值立场上去挖掘、整理和分析数据。什么是“合适”的价值立场？先来看《纽约时报》的一个故事：一位男性顾客向一商店经理投诉，因为该店竟给他还在读高中的女儿邮寄妇婴服装的优惠券。而商店指出，女孩的购买记录显示其最近在买无味湿纸巾和补镁药品，这意味着这位女顾客可能怀孕了，并进而会有购置妇婴服装的需求。最后，这位父亲经与女儿沟通后，确认其真已怀孕，遂向商店致歉。显然，故事中包含着商人逐利的价值与女孩隐私保护的价值之间的权衡问题。商人追求利润本没有错，但保护女孩的隐私更为本质，因为只基于盈利导向而对购买记录进行分析后做出的逐利行为体现的是工具理性，工具理性说到底是为价值理性服务的，大数据分析同样需要解决价值冲突和价值选择这一前提问题。 具体来看，把握好“教育为体，数据为用”是大数据驱动的高校教育质量监测评估的价值导向。无论科学技术如何发展，它总是要为人服务的；无论大数据分析如何发达，它总是要为教育事业服务的。教育评估属于教育学，而非其他学科，大数据驱动的高校教育质量监测评估也应首先尊重、遵循教育学的基本原理和一般规律。具体来说就要以有利于高校人才培养、科学研究、社会服务和文化传承创新四大基本职能的实现为价值导向，应用大数据分析，得出结论，做出应对。 3.3. 以个性化教育为目的的服务趋向 办学趋同化是当前中国高等教育所面临的一个突出问题。大数据驱动的高等教育质量的监测评估，通过数据分析提升大学教育质量已成为未来世界教育趋势。这无疑有利于我们改变大学教育千校一面的状况，为个性化教育提供有利条件。 大学可以通过开发应用系统的移动端APP，将PC、平板电脑、智能手机运用成数据采集的渠道，借助云技术与人工智能将任何一个学生学习生活的所有行为以数据的形式记录下来，包括学生课程选择、在线学习、社会实践、参加社团活动、图书借阅、消费状况、同学间的互动反馈、学业成绩、获得的竞赛奖励、学期末个人总结，以及同学、家长、老师的个性化评语等各个方面，这些数据能够综合反应学生的知识储备、兴趣爱好、情感态度、努力程度和进步的情况。 通过系统化的数据分析，首先，可以得出个性化的学业诊断，通过学生的选课、出勤、课堂表现、平时的作业以及考试等过程性评价的数据，分析出不同学生学业成绩和学习行为各要素的个性化相关性，寻找出影响不同学生的个性化教育因素，为每个学生提供个性化的学习内容和资源。其次，还能够帮助学生制定个性化学习规划，个性化教育本质上是自我教育，通过电子心理档案、学业发展的柱状图等为学生提供各种在线个性化学习的诊断报告，并据此为学生提供个性化的学习辅导，实现学生自我教育与个别指导的结合，通过分析学生的兴趣爱好和能力倾向，为学生制定自我学习规划提供依据。再次，还可以为高校教育决策调整提供依据，促进高校个性化教育改革。改革高校的学分认证系统，提倡个性化的慕课等学习形式，为个性化学习搭建各种平台。
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user: 4. 高校教育质量监测评估的新难题 教育系统本身是一个复杂系统，特别是高等教育领域具有更强的独特性和复杂性，在众多的机遇面前，大数据技术在高等教育评估领域的应用推广仍存在诸多难题和挑战 [ 1 ] 。 4.1. “数据治理”的有效性问题 面对来源不同、类型多样、时时刻刻产生的海量的教育数据，大数据在教育领域究竟该如何应用，如何协同多方力量进行高效的教育数据治理是一道难题。我们认为：要把提升教育数据质量，保护教育数据隐私安全，保障教育数据合理应用，促进教育数据合法共享作为教育数据治理的目的。同时，“数据治理”的理念在未来应该深入人心，需要构建以下的规范和体系：一是制定高等教育数据采集和质量管理标准；二是形成清晰的数据治理、流程与质量管理办法；三是指导和监督好高校教育数据的获取、归档、保存、互换以及重复利用等各个环节，建立起完整、有效和可持续的教育大数据治理机制 [ 1 ] [ 6 ] 。 从国家层面，应将教育大数据的应用提升到更高的战略层面，统一规划制定《高等教育质量监测评估大数据应用指南》等文件，大力支持教育大数据在各高校的推广，并积极提炼、总结、推广有价值的教育大数据应用模式与案例。从高校层面，要成立专门的高校教育质量监测评估方面的大数据研究机构，研究机构应包含教育学、管理学、计算机科学、统计学等多门学科，体现综合性，以便系统有序地研究和推进教育监测评估有关大数据的应用和发展。此外，还应针对大数据应用推广过程中存在的热点、难点问题集中攻关，寻求对策，研究方向要把握战略性和前瞻性，切实解决好教育大数据的应用和治理问题 [ 7 ] 。 4.2. 开发利用的科学性问题 要挖掘大数据价值，需要深入诠释该具体领域的特点，也就是要具体阐释高等教育质量监测评估领域的特点，以便明确大数据进行深度开发和应用的价值 [ 8 ] 。当然，针对每个具体应用的学科建立特定的开发模型很难有操作性，完美的模型很难寻找，但只要数据量足够，就可以用若干个简单的模型去趋近。数据驱动方法最大的优势在于，它可以在最大程度上得益于计算机技术的进步。相比之下，其他方法的改进需要理论的突破，周期非常长。 把握好与科学相伴是大数据应用的基础，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案。Google公司的成功不仅仅是技术、是数据，而是采用大数据思维。不再花费大量时间和资源去寻找确定的因果关系，而是通过从大量数据中挖掘相关性，直接用于产品 [ 9 ] 。 4.3. 安全保障的复杂性问题 大数据不仅代表新技术、新时代，其应用也会催生出一系列新的、复杂的安全性问题。虽然从促进高等教育开放式发展和接受全社会监督的角度来讲，高校教育质量监测评估的数据应适度向社会开放，但需要注意的是，在积极推进教育大数据向社会公开发布、体现透明性的同时，教育数据的隐私保护与安全管理也要引起高度重视，要保障高等教育大数据的安全、有效，保障高等教育监测评估的隐私数据不外泄、不被恶意使用，就要研究和采取更先进、安全系数更高的措施和方案。 目前，大数据技术是包含着数据采集、数据整合、数据提炼、数据挖掘、安全分析、安全态势判断、安全检测到发现威胁的一个新的完整链条 [ 10 ] 。在这一链条中，政府、社会、评估机构、学校、家庭、学生等等不同层面、不同维度、不同利益诉求的多元主体相互交织着参与其中。而链条上的主体越复杂、环节越多，海量数据面临丢失、泄露、被越权访问、被篡改等方面的风险也就越大，这会进一步影响到公民受教育权和隐私权的保护，高校办学自主权、社会知情权、甚至国家教育主权的维护！因此我们必须认识到，教育大数据一方面给我们提供了宝贵的工具和资源，另一方面，也会深层次涉及到各方主体的身份和地位、参与的范围和程度、承担的过错责任等方面问题，这将构成一个极为庞大而复杂的大数据安全保障体系。
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user: 摘 要 本研究通过深度访谈，运用扎根理论对中国情境中产阶层关系认同维度进行探索性研究，发现主要由关系定向、关系适应、关系评价和关系发展4个维度构成。根据中产阶层关系认同四维度模型，本研究认为中国情境中产阶层关系认同是中产阶层在实现某种目的性的行动中，因为感知到与关系对方在角色认知和个人认知上具有一致性，愿意通过团结与信任、尊重与理解、协调冲突来适应这段关系，进而对关系形成积极评价以及关于这段关系的归属感和承诺的认知和行为取向。中国情境中产阶层关系认同结构维度的构建，有利于解释中国中产阶层的特有现象。 关键词 :中国情境，中产阶层，关系认同，结构维度 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中产阶层概念的文化和社会时空差异性使得这一概念在不同社会文化语境中的称呼有别，如“中等阶级”、“中产阶层”、“白领”等，本研究将之统称为中产阶层。在世界各地的现代化进程中，中产阶层的兴起和壮大是一个具有普遍意义的现象，中国也是如此。培育和发展中产阶层，有利于缩小我国贫富差距，增强发展的稳定性、协调性。中产阶层消费行为不仅对其个人和家庭，对转型时期我国社会与经济发展也将起到推动作用，其消费理念和生活方式有可能影响中国乃至世界的能源消费结构及其生态环境 [ 1 ]。 不同社会阶层的消费具有阶层化特征，职业、教育、个人和家庭收入是影响我国中产阶层消费的重要因素 [ 2 ]。超越职业、团体和收入等传统的阶层标志，哈特和奈格里提出分众概念，以创造性劳动和开放的网络联结来定义社会中间层。布尔迪厄认为，消费阶层化所体现出的阶层位置集合，要么引入一套政党机制要么就是由知识分子的话语所生产出的“阶层精神气质”来解释 [ 3 ] ，而后者正是Hart和Negri所说的创造性的非物质生产的符号劳动如何占据全部的社会生活 [ 4 ]。 认同概念源于社会学，社会认同基于社会个体的社会身份形成。中国中产阶层的构成成分存在极大差异性，在社会交往规则及行为规范、消费行为、生活方式等方面呈现的明显异质性和分化现象不利于内部形成一致的中产阶层认同和阶层意识 [ 5 ]。如果忽视认同和意识等文化因素，中产阶层研究将遇到很多无法回答的问题 [ 6 ]。 关系认同是一种与人际关系相关的认同。消费社会学认为，中国人的认同管理是一种基于关系自我的外在性客观认同管理，它重视获得社会与他人对自身的积极评价，注重借助有形物品建立与他人之间的认同并传递认同感 [ 7 ]。当前中国，中产阶层自身的现代社会流动频繁，易产生社会地位不稳定的“焦虑”感，文化人类学者认为物品能“制造和维持社会关系” [ 8 ] ，中产阶层会通过礼品消费去营造个人生存与发展的关系网并确认自身存在 [ 9 ]。由于中国情境中产阶层的构成成分存在极大差异，他们只能在更加狭小的视域内，如以共同的消费特征 [ 7 ] 、职场中的二元关系 [ 10 ] 等来获得阶层内的认同，此外，家庭在中国社会确定阶层边界的功能凸显，中产阶层的模糊边界已转化为清晰且内卷化的家庭边界 [ 4 ] ，关系认同将是一个能解释中国中产阶层现象的具有可行性的视角。 关系认同的理论构建和实证研究已成为西方组织行为学、心理学等领域的研究热点 [ 11 ] ，而相关研究在我国仍相当缺乏。需要注意的是，中国情境下的“关系”不同于西方，关系认同的内涵是否与西方存在差异，需要研究。此外，有关关系认同的测量，国外一些研究将其视为单维度构念，并且很多测量研究直接改编社会认同或组织认同量表，测量对象局限于组织情境中的同事关系和上下级关系 [ 10 ] [ 11 ] ，因此，有必要挖掘中国情境中产阶层关系认同的本质，开发涵盖多种角色关系的关系认同维度和测量量表，以统一关系认同构念和其测量。本研究将探索性研究中国情境中产阶层关系认同结构维度，并洞悉其内涵，以期为解释中国中产阶层特有现象提供可行的研究视角。
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user: 2. 文献述评 2.1. 关系认同的概念和特征 学术界对关系认同的界定存在状态观和过程观两种视角 [ 12 ]。状态观视角强调行为个体和角色关系间的认知性联系，进而决定行为个体对一段关系的能动性反应。关系认同是个体依据某一具体角色关系所进行的(部分)自我建构 [ 13 ] ，是行动者在目的性行动中，对其自我与他人是否存在某种特定关系的认知 [ 14 ] ，有所区别的是，Sluss和Ashforth [ 13 ] 强调行为个体的个人特质在关系认同中的基础性作用，汪和建 [ 14 ] 则强调行为个体将他人视为实现自我价值或利益的手段，所以，前者认为关系认同具有人格化、人际吸引和角色升华三个特征，而后者认为关系认同具有他人指向和关系操作两个特征。过程观视角描述行为个体从角色关系中获得自我建构的过程，过程观可以解释关系身份的形成和变化 [ 12 ]。关系认同的状态观和过程观紧密相关，影响关系的各种因素作用于关系认同的过程，会改变行为个体某一时点的关系认同状态。 2.2. 关系认同的维度和测量 国内外学术界对关系认同的内涵尚未达成一致的认识。关系认同是多维度构念还是单维度构念？如果是多维度构念，应该包括哪些维度？维度之间关系如何？概念如何操作化？这些问题迄今为止，国内外相关研究还相当缺乏。 关系认同的量表开发有两种思路，一是以其他构念的量表为基础开发关系认同测量量表，一是直接开发测量量表。前者，如改编社会认同量表来测量下属对领导的关系认同 [ 15 ] ，改编组织认同量表来测量员工对顾客关系的认同 [ 16 ] ，这些量表没有经过严格的量表开发程序，使用其他构念的量表也难以体现关系认同的内涵。后者，如Walumbwa和Hartnell [ 17 ] 开发了有10个题项的量表测量下属对领导的关系认同，Zhang等 [ 18 ] 开发了有7个题项的量表测量员工对同事的关系认同，这些开发出的测量量表均为单维度，在结构、内容和测量学指标上没有明显差异 [ 11 ]。 国外学者大都从普通组织成员角度研究三个方向：“下属对领导、员工对同事、员工对组织外部利益相关者”的角色关系认同。而在我国，关系认同存在“十同” [ 19 ] ，亲属认同是中国人关系认同的核心，并且，中国人会根据其工具性行动的需要调整关系认同范围，关系认同范围的扩展意味着中国人可能将更多的非亲属关系及其资源，吸纳到支持其实现某种工具性目标的行动中来 [ 14 ]。中产阶层的生活方式涉及家庭、工作、学习和兴趣等多个方面，其角色关系必然呈现多样性，所以，除了东西方文化差异以外，有必要深入理解中国情境中产阶层关系认同的内涵，洞悉其维度构成，在此基础上开发涵盖多种角色关系的量表，来统一关系认同构念的测量。
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user: 3. 研究设计 3.1. 研究方法 为洞悉中国情境中产阶层关系认同的内涵和维度，本研究主要采用质性研究方法。质性研究强调研究的过程性、情境性和具体性，比较适合研究中国情境中产阶层关系认同。研究过程中，本研究分别采用开放式问卷法、深度访谈法和扎根理论法来获取和分析处理数据，进而提炼结构维度，明确其内涵。 3.2. 数据来源 关于中国中产阶层的界定并无统一标准，不同学者根据研究需要提出不同观点。近些年来，常用的阶层划分标准是综合采用收入、教育和职业指标 [ 20 ] ，本研究借鉴此划分标准，将受教育标准定为大专及以上，将在工作中总是或经常需要快速思考和脑力劳动的定为职业中产，收入标准定为个人年收入2万元以上 [ 21 ] ，把符合这三项指标以及任意两项指标的个体界定为中产阶层。 基于这样的标准，选取了21位在上海工作和生活的中产阶层为样本，男12人、女9人；年龄在30~45岁之间；其中，1个大专学历、6个学士、10个硕士、4个博士；职业分布是：普通文员1人，企事业单位主管11人，高校教师9人；收入分布是：最低年收入9万元，最高年收入24万元(综合考虑2017年上海居民人均可支配收入为58，988元以及上海市房价昂贵、家庭教育支出压力巨大的实际情况，本研究将上海市家庭人均年收入9万元以上、30万以内的都视为收入中层范围)。所以，21个样本均符合中产阶层的界定标准。 3.3. 信息采集 本研究采用深度访谈法采集所需信息。深度访谈中，采用一对一半结构化访谈方式，每人访谈时间控制在45~90分钟。征得被访者同意后，对访谈全程录音，访谈结束后对录音进行逐字整理，共计得到近5万字的访谈记录。 访谈内容包括：访谈对象介绍自身基本情况，包括年龄、学历、工作职务和职责、大致收入水平、政治身份、婚姻状况等；向受访者简要说明“十同”关系范围后，由受访者阐述对所认同关系的理解，并分别举例讲述一段认同的关系和一段不认同的关系，就关系属性、关系产生的原因、各自如何扮演角色、如何处理矛盾、影响关系的因素、自己和周围的人如何评价这段关系、关系对自身的意义、对这段关系的现在和未来期望等内容。 21位访谈对象共提供42个关系案例，其中，涉及与父母、公婆、爱人关系的案例有15个，涉及同学关系的案例有8个，涉及同事关系(含上下级关系)的案例有14个，涉及朋友关系的案例有4个，涉及恋人关系的有1个，关系范围基本涉及了中产阶层的工作、学习、家庭和业余爱好等方面。 随后，运用扎根理论对访谈内容进行编码分析和模型构建，来提炼中产阶层关系认同的结构维度。 3.4. 信效度检验 扎根理论是由Glaser和Strauss [ 22 ] 开发的一种研究方法，以经验资料为基础，可以在经验数据支撑下抽象出新的概念和思想。本研究采用扎根理论分析数据，严格遵守Strauss和Corbin [ 23 ] 的程序型编码流程和方法，为保证研究的信效度要求、规避研究者的主观偏见与学术定论，邀请2名研究生组成编码小组。研究过程中，编码小组成员共同进行数据标签和编码，当出现意见分歧时，相互讨论直至观点一致。并以研究工作时间为依据，为每一次综合编码和理论提炼工作建立备忘录，记录理论建构以及修改的过程 [ 24 ]。
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user: 4. 范畴提炼和模型构建 4.1. 扎根理论编码分析 按照Strauss和Corbin [ 23 ] 的扎根理论编码流程，本研究对访谈资料依次进行开放式编码、关联式编码和核心编码三个步骤的分析。 1) 开放式编码 开放式编码是将原始访谈资料进行逐句或段落分解并加以标签的过程。将句子或段落标签化是为了予以概念化，并将相关的概念聚为一类实现范畴化。本研究首先提取访谈资料中有关中产阶层关系认同维度的具体现象，然后归纳现象以形成概念，并提取同类概念以形成范畴。在此过程中，共提炼出127条原始语句，概念化处理后形成39项自由节点。范畴化时，剔除频数较少的初始概念，最终建立21项自由节点。通过开放式编码得到的初始概念和若干范畴示例见表1。 Table 1 Open codin 资料内容 开放式编码 定义现象 初步概念化 我们以前是同学，现在都是高校老师，发展的道路一样 我们有共同的目标 这段关系中，我们的目标相同 我是她的女儿，小的时候她养大我，我要……，这是自然的，我觉得我应该做这些，她呢，我觉得她生下我就应该养大我，……。我希望对方这样做，实际上大体就是这样子吧 我们关于角色的理解一致 这段关系中，我们的行为反映出关于各自应该做什么的理解是一致的 我有需求时他基本都会马上出现，遇到问题也相互探讨 遇到困难时，我们相互帮助 遇到问题时，我们团结一致，共同努力解决问题 女儿刚生下来的几个月，作为妈妈，她为了维持体型，不愿意母乳喂养 对方不愿承担更多的份内责任 这段关系在很多复杂责任和多重任务中发挥作用 读博士需要过很多关，这些关都有一定的难度，如果师妹没有过这个关的话，会不会埋怨我没有把经验充分地告诉她？她会不会有所介意？但是时间长了吧，她应该不会，怎么说呢，每个人的能力都有限，我也不能完全地帮助她，我想是这样吧 自己的能力不足以帮助对方时，不影响对方和自己的关系 一方能力不足以帮助对方解决复杂任务时，不影响相互关系 我自己有很多份内工作要做，忙不过来，领导丝毫不体谅，当我拒绝时，她那天打我很多电话，就是想让我给她做应该她自己做的事情。我受不了了 她不尊重我的意见和选择 她/他尊重我，愿意接受我的选择或采纳我的建议 我们之间没有什么矛盾，要有的话，也是难得的一次，……，他应该是嫉妒了，不过后来他马上又恢复了正常，和我还像过去一样。我觉得他还是不错的，即便嫉妒也正常，……，我选择理解他 产生矛盾时，我们相互退让 产生矛盾时，我会反省自己，愿意为达成相互满意而妥协 如果工作上遇到好的领导、同事，他也会给你很大的帮助，会告诉你一些经验 好的关系会促进学习和提高 这段关系有利于学习和进步 我们周围的人都说我们是朋友，身边的人还是比较认同我们这段关系的，甚至由于她开始跟我的其他同学好了，我跟那个同学原本并不是很好的，经过她，把我和另外一个同学也就变成了一个小团体 周围的人认可我们的朋友关系 我圈子里的人认可我们的关系； 他/她圈子里的人认可我们的关系 我甚至觉得，以后养老时住在一个地方，然后可以互相帮助，我们其实对这样的未来都有这样的期许 关系持续下去，会是幸福的事 希望以后继续相互支持和鼓励 表1. 开放式编码 2) 关联式编码 开放式编码所建立的各个概念、范畴间相互独立，关联式编码是发现和建立范畴间关系的过程。研究者按照范式-结构-过程的框架，从整体上对开放式编码所建立的概念、范畴进行逻辑整理，进一步产生核心范畴，并对现象进行理论解释 [ 23 ]。本研究根据初始概念化得到的自由节点归纳出个体认知、角色认知、团结与信任、尊重与理解、冲突与协调、关系自我评价、关系社会评价、关系展望8个范畴，各范畴和初始概念的对应关系见表2。 Table 2 Axial codin 初始概念(自由节点) 与树节点的关系 树节点(范畴化) 这段关系中，我们的目标相同 影响 个体认知 这段关系中，我们的价值观相同 影响 这段关系中，我知道我应该做什么 表现 角色认知 这段关系中，我知道他/她应该做什么 表现 这段关系中，我们的行为反映出关于各自应该做什么的理解是一致的 影响 我们相互信任 影响 团结与信任 遇到问题时，我们团结一致，共同努力解决问题 影响 取得成绩时，相互庆祝并为对方高兴 影响 这段关系在很多复杂责任和多重任务中发挥作用 影响 一方能力不足以帮助对方解决复杂任务时，不影响相互关系 影响 我尊重他/她，愿意接受他/她的选择或采纳他/她的建议 影响 尊重与理解 她/他尊重我，愿意接受我的选择或采纳我的建议 影响 产生矛盾时，我会反省自己，愿意为达成相互满意而妥协 影响 冲突协调 产生矛盾时，他/她会反省自己，愿意为达成相互满意而妥协 影响 我们感情不错，相处开心、融洽 影响 关系自我评价 这段关系有利于学习和进步 影响 我圈子里的人认可我们的关系 影响 关系社会评价 他/她圈子里的人认可我们的关系 影响 希望这样的关系能持续下去 影响 关系展望 希望以后继续相互支持和鼓励 影响 希望以后共同发展和进步 影响 表2. 关联性编码 3) 核心编码 核心编码阶段，系统分析关联性编码所发现的概念类属后，寻找核心类属，并将核心类属与其他范畴进行联系，验证其关系。根据表2中的8个范畴，进一步归纳出4个核心范畴：关系定向、关系适应、关系评价、关系发展，具体对应关系见表3。 4) 理论饱和度检验 本研究使用补充考察资料时，已不能产生新的概念及范畴，所以，通过理论饱和度检验。 4.2. 关系认同维度模型及内涵界定 本研究构建的中国情境中产阶层关系认同结构维度模型中，关系定向、关系适应、关系评价、关系发展4个维度是核心范畴，它们影响着中产阶层的关系认同。其中，关系定向是基础，由个体认知和角色认知构成，反映了某关系中双方关于相互角色和对关系对方的认知，为关系认同提供承载关系的角色和行为个体特质的载体；关系适应是“保护伞”，由团结与信任、尊重与理解、冲突协调构成，它为关系认同提供关系规范和过程策略；关系评价提供关系反省，由关系自我评价和关系社会评价构成，体现为行为个体对某段关系的情绪和认知评价以及更大范围的认知评价，一段关系越得到大家的认可，关系双方对于自身角色的认同就越会得到强化；关系发展为某段关系发展指引方向，进而实现一段关系其过去、现在和未来的连续和统一。 Table 3 Selective codin 树节点(范畴化) 核心式编码 个体认知 关系定向 角色认知 团结与信任 关系适应 尊重与理解 冲突协调 关系自我评价 关系评价 关系社会评价 关系展望 关系发展 表3. 核心编码 根据这一模型，本研究认为中国情境中产阶层关系认同是中产阶层在实现某种目的性的行动中，因为感知到与关系对方在角色认知和个人认知上具有一致性，愿意通过团结与信任、尊重与理解、协调冲突来适应这段关系，进而对关系形成积极评价以及关于这段关系的归属感和承诺的认知和行为取向。