DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数据挖掘技术在零售客户风险评价方面的应用 近年来，零售业务取得了蓬勃发展，并逐渐呈现线上化趋势。零售业务的线上化一方面提升了业务效率、节约了人工成本，另一方面因为无接触特点随之而来的则是该业务风险激增。然而，相比于对公业务，零售业务客群庞大，积累了大量的业务数据。在此背景下，利用银行积累的业务数据挖掘客户风险信息，并对零售客户风险进行识别成为数据挖掘技术的一个重要应用。 3.1. 数据挖掘技术应用于零售客户风险评价的必要性 为充分利用银行积累的大量零售业务数据，同时有效识别客户风险，数据挖掘技术在零售客户风险评价方面的运用应运而生，基于数据挖掘技术的风险评价结果是对潜在客户的筛选过滤、审批决策的过程。该技术可以根据申请客户的申请信息、征信信息等评估其信用程度 [ 1 ]。通过数据挖掘技术应用于零售客户风险评价后主要有利于银行解决三大难题：一是解决如何有效地对零售客户进行分层管理的问题；二是解决如何防范向有不良记录的客户授信的问题；三是解决如何提高银行预防和抵抗零售信用风险的能力的问题。因此，在现有大数据、线上化背景下，数据挖掘技术应用于零售客户风险评价具有必要性。 3.2. 数据挖掘技术应用于零售客户风险评价的实现路径 本节将进一步阐述如何实现数据挖掘技术在零售客户风险评价方面的应用。申请评分模型是数据挖掘技术应用于客户风险识别最常见也是最成熟的方法之一，因此以A银行互联网贷款申请评分模型为例介绍数据挖掘技术应用的具体实现路径。互联网贷款申请评分模型构建的流程包括：业务访谈与数据提取、数据分析与清洗、模型设计、建模数据准备、变量分组、模型构建、模型评估、模型验证等8个步骤。具体如下： 1) 业务访谈与数据提取。一是通过对消费金融与信用卡中心、网络金融部开展访谈，了解业务逻辑及数据存储逻辑。二是提取建模所需的原始数据，包括：借呗决策、人行征信、借呗月度逾期切片、运营商手机信息、地税信息、腾讯反欺诈结果、腾讯反欺诈明细7张原始表，涉及数据7000万条，数据提取时间为2017年9月至2020年1月。 2) 数据分析与清洗。一是通过对数据主键唯一性、时间分布、缺失值比例、统计分布四个方面的检测，以及对月度逾期数据的分析，对数据进行清洗。二是对清洗后的数据通过身份证件号、查询时间进行关联，形成建模宽表，共包含650个变量。 3) 模型设计。通过账龄、逾期表现、迁徙率等分析确定本次建模的观察期、表现期和好坏定义。其中，观察期为2017年9月至2018年9月，表现期15个月。表现期内从未出现逾期或从未有过提款记录的客户定义为“好”；表现期内出现过M3 (61~90天)及以上逾期的客户定义为“坏”。按照上述口径，确定“好客户”293万，“坏客户”3.4万。 4) 建模数据准备。将符合上述观察期和表现期要求的样本作为模型开发的全量样本，再采用分层抽样方法进行建模数据准备。抽取方法为：首先，抽取全部3.4万个“坏客户”；然后，按照20:1的比例随机抽取68万个“好客户”；最后，对抽样形成的建模数据按照7:3的比例形成开发样本和验证样本，开发样本用于模型训练，验证样本用于模型验证。 5) 变量分组。一是对宽表中的650个变量进行分组，计算不同分组的WOE值(即证据权重，其数值等于好客户占比除以坏客户占比的商的自然对数)。二是计算经WOE值转换后的每个变量的IV值(即信息值，信息值越大，对“好坏客户”的区分能力越强)。三是根据IV值的大小对变量的区分能力进行排序，筛选IV值大于0.1的变量作为最终的入模候选变量。本次入选变量数为45个。 6) 模型构建。设置变量入模的阈值(即模型变量系数的P值小于0.05)，并通过逐步回归方法，对符合阈值条件的变量进行筛选，形成评分卡模型，共计24个初选模型。 7) 模型评估。对模型表现的评估，首要基于KS值和基尼(Gini)系数这两个统计值。KS值和基尼系数(Gini)用来衡量模型区分好坏的能力，也就是模型的预测能力。一般来说，具有更高KS值和基尼系数的模型有着更好的预测能力，但同时也要确保模型不会只是为了简单地增加KS造成过度拟合。 8) 模型验证。开展模型投产前全面验证工作，分为定性和定量验证。定性验证包括对模型和支持体系相关的治理结构、政策、流程、控制、文档管理等方面的测试；定量验证包括对模型的区分能力、稳定性方面的测试。经验证通过后，模型才可投产应用。 A银行基于数据挖掘技术，开发互联网贷款申请评分模型，有效填补了A银行针对互联网消费贷款产品申请审批决策模型的空缺，为零售网贷业务授信环节的统一规范化风险管理提供了依据，网贷申请评分模型必将对零售业务的健康、快速发展发挥重要的作用。
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user: 4. 数据挖掘技术在零售业务客户关系管理中的应用 在大数据时代，商业银行的客户信息来源范围得到大幅度扩展，商业银行可以摆脱过去单一分析客户行为的阶段，将客户行为与特定的时间、地点、生活场景及客户的社会关系背景联系起来，对客户进行全方位的描述。正因为数据范围的大幅度扩展，商业银行能够对客户的分析和细分更加趋于精细。通过运用聚类分析方法，对客户进行多维度的细分。运用关联规则分析等技术手段，充分发现、挖掘客户的需求，进行客户综合价值的分析与预测。结合客户的细分情况、需求分析情况与价值情况进行分析，制定差异化的客户管理策略。与此同时，通过对客户行为进行精准化的分析预测，做好客户的动态管理工作，提升客户的价值 [ 2 ]。 总体而言，数据挖掘在零售业务客户关系管理中的应用主要包括客户识别、客户营销、交叉销售、产品和服务定价四个方面，具体分析如下： 4.1. 客户识别 客户识别是客户关系管理的初始环节，主要包括目标客户分析和客户细分两个方面。客户识别的具体逻辑是：通过客户的购买记录数据找出客户特征，识别银行的潜在客户以及最具盈利价值的客户，并进行客户细分，将具有相似特征的客户进行分类，从而为银行实施客户关系管理提供基础。 根据客户识别的特点和逻辑，可按照客户的背景资料、消费偏好等信息维度将客户分为不同类型。通过客户分类，可以帮助银行掌握不同客户群的特征，找出客户消费的行为和规律，计算出不同客户对银行的贡献程度等，从而筛选出客户群体的种类。在实际应用过程中，可通过聚类分析的数据挖掘技术实现。 4.2. 客户营销 在识别目标客户后，商业银行需要采取针对性的措施进行客户营销，一般会通过电话、电子邮件等渠道直接向目标客户推销产品。在进行客户营销前，首先需要了解客户的个性化需求和对不同产品的响应程度。基于数据挖掘技术中的客户响应模型即可以实现这一功能，该模型主要根据客户基本信息和历史交易数据，预测目标客户对某一产品和服务的响应程度，从而有针对地进行营销，提升营销响应率，并降低营销成本。 4.3. 交叉销售 交叉营销属于客户营销的范畴，也是对客户营销的进一步拓展，所谓交叉营销就是指银行基于现有客户发现其多种需求，向其提供多种满足其需求的相关产品和服务的销售方式。通过交叉销售银行既可以降低营销成本，维系现有客户资源，还可以实现存量客户价值最大化。 对银行来说，正确地预测客户的需求，并及时组织好匹配的产品和服务以响应客户的需求是一件较难完成的工作，这需要大量历史数据的储存与分析。一般而言，可以采用数据挖掘中的关联规则进行分析，利用关联规则可以分析客户交易行为与客户背景信息(如年龄、性别、收入、教育程度等)之间的关联关系，找出客户交易行为的影响因数，分析客户在购买一项产品和服务的同时，最可能购买的金融产品和服务，确定最优的销售组合。 4.4. 产品和服务定价 借助数据挖掘技术还可以对客户进行市场细分，从而建立更加科学、完善的动态定价系统。具体包括三个方面：一是基于统计特征，将用户按照年龄、性别、职业等特征分配到不同类别中，再针对不同的类别进行有针对性的措施。二是基于客户价值，主要是按照客户资产对银行的贡献度为标准，将客户分为高端客户、中端客户、低端客户。或是按照客户的信用风险程度分为高风险客户、中风险客户和低风险客户。三是基于消费行为，在数据挖掘技术的支持下，可以对客户群体的细分方法做出改进，比如通过客户使用电子银行或购买理财产品的的时间段进行细分。又比如通过对客户进行市场细分，建立起综合服务和信贷差异化定价体系，做到不同产品、不同客户、不同区域的差别化定价，最终实现一户一策的综合化、差异化服务，提升精准营销水平。再比如将零售客户纳入定价系统，进行客户选择，针对不同的服务内容给予客户不同优惠，可以达到差别化定价和最佳客户体验的双重目的 [ 3 ]。
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user: 5. 数据挖掘技术的优点与不足 综上所述，数据挖掘技术在银行零售业务的应用广泛、效果显著，相比较银行进行零售业务的传统管理模式，通过先进的数据挖掘技术分析并建立模型作为决策的依据，不仅有助于银行业务效率的提升，还有助于银行客户的价值挖掘和创造。总体而言，数据挖掘技术具有明显的技术优势，但同时基于数据挖掘技术构建的模型是对现实的高度抽象化，无法避免模型风险的产生，因此数据挖掘技术同样存在不足之处。具体概括如下： 5.1. 数据挖掘技术存在的优势 1) 数据挖掘技术的全面性强。通过数据挖掘技术，考虑的因素更全面，涉及客户的信息也更丰富，因此可以全方位、多维度的考量客户风险。 2) 数据挖掘技术的适用性强。通过数据挖掘技术，可针对不同客户、不同产品进行细分分析，从而更准确地预测客户的未来表现，提高营销效率或降低坏账率。 3) 数据挖掘技术的效率性高。通过数据挖掘技术，可以实现计算简便、反应迅速的目标，具体地根据客户最新个人信息、行为信息或征信信息，利用计算机自动挖掘分析，加快决策流程，从而降低营运成本，大大提高了效率 [ 4 ]。 4) 数据挖掘技术的稳定性高。数据挖掘技术拥有良好的稳定性，可以增加决策的客观性和一致性，提高客户满意度，对我行零售业务平稳快速发展有很好的推动性。 5.2. 数据挖掘技术存在的不足 1) 数据挖掘技术构建的模型不能完全替代人工的经验判断。数据挖掘技术是建立在历史数据的基础上，通过发现客户信息数据中的规律，寻找关联关系并找出在客户关系管理中需要关注的重点，为银行的发展零售业务起指导作用。但针对历史的数据的分析预测并不能完全代表未来，且随着零售业务及整个社会信用状况的发展，决定客户需求、信用等的关键因素也会不断变化，构建的模型也可能不再适用。因此，银行应以模型判断为依据，结合人工前瞻性的判断管理零售业务。 2) 数据挖掘技术在解决客户隐私问题方面存在弊端。在大数据时代，银行获得了大量数据，对这些数据的挖掘可以给银行带来客观的收益。但同时，对于政府和商业数据的挖掘，可能涉及到国家安全或商业机密之类的问题，对客户信息数据的挖掘，可能会侵犯客户隐私，引起客户的反感、投诉甚至诉诸法律。如何解决保密、法律和伦理方面的问题对银行也是个不小的挑战。
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user: 摘要 学术语篇中词汇隐喻有其独特的特点和功能，深入研究隐喻的用途，人们能够更容易地理解学术性词汇。本文从词汇隐喻层面，对比分析了语言学和计算机科学学术论文“学习”隐喻构建的异同并揭示了产生差异的原因。结果表明，语言学领域“学习是过程”和计算机领域“学习是方法”这两类隐喻分支下的多个隐喻类型没有显著区别，一定程度上证明了“学习是方法”还不是新隐喻。由于不同的学科体验产生了不同的认知方式，产生了源域和目标域间的不同映射，因此，本文还发现隐喻“学习是教育”、“学习是旅程”更多出现在语言学领域，而“学习是战争”更多出现在计算机领域。
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user: 1. 引言 隐喻作为一种创造意识形态的手段，是指从源域向目标域的映射 [ 1 ]。系统功能语言学承袭了认知语言学的隐喻概念，认为隐喻是一种用来描述词汇隐喻的概念上的跨域映射 [ 2 ]。从这个意义上说，具有某种字面意义的词汇可以具有隐喻性、转移性用途或意义。一个词的基本意义被视为字面意思，通过结合上下文和词汇搭配赋予了该词新的隐喻意义 [ 3 ]，例如“抗议浪潮如潮水般涌了进来”(a flood of protests poured in) [ 4 ]，其中字面意义“洪水”和隐喻意义“抗议”体现的就是一种映射关系。 很多学者都对政治语篇和新闻媒体中的隐喻进行了研究，比如宗教隐喻( [ 5 ]， p. 507-524)、党派( [ 6 ]， p. 1-14)和国家形象( [ 7 ]， p. 32-38)，这些隐喻可以更好地向公众传达政治观点和社会共识。此外，也有学者特别关注学术语篇中的隐喻建构，不同于某个词汇的普通用法，学术语篇语义和语境共同决定了该词汇的更具体的概念 [ 8 ]，通过分析学术语篇主题词的隐喻，可以更好地理解学术文本的抽象概念，比如医学( [ 9 ]， p. 123-139)、管理学( [ 10 ]， p. 343-360)、语言学( [ 11 ]， p. 1-42) ( [ 12 ]， p. 33-38)等。因此，不同于以往针对同一学科的隐喻研究，本研究以语料库为基础，从词汇层面对语言学和计算机科学学术语篇中“学习”的隐喻构建进行跨学科对比研究，通过对“学习”搭配词的隐喻识别分析及其隐喻分类，对比分析有关学习的隐喻在两个语料库的异同，并试图揭示造成差异的原因。
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user: 2. 研究方法 本研究选取了语言学和计算机科学领域内有关learning的SSCI期刊LANGUAGE LEARNING和SCI期刊MACHINE LEARNING，并从中选取了2012年到2019年的论文各25篇，共计50篇。从中截除摘要、引言和结论，保留论文余下部分，共423，413词。由于2012年深度学习在人工智能研究领域进入爆发期，所以2012为起始时间。由于本研究主要关注的是有关学习的隐喻构建，因此以learning为主题词进行检索。 本研究综合了语料库软件识别和人工识别的方法。利用AntConc工具的Word list功能，在语言学习语料库和机器学习语料库中分别计算出语料形符211，675和211，738个，类符10，718和8603个。人工识别采用的是Steen [ 13 ] 的隐喻识别程序MIPVU。为了保证隐喻识别的可靠性和准确性，使用兰卡斯特大学(Lancaster University)研发的UCREL语义分析系统(USAS taggers)分析有关“学习”搭配词的基本意义和隐喻意义。
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user: 4. 结论 本文总结归纳出语言学领域“学习是过程”这类隐喻和计算机领域“学习是方法”这类隐喻，这是因为有关“学习”主题词的隐喻构建，受到语言学和计算机两个学科的特点和学科体验的影响，产生了隐喻源域和目标域之间不同的映射，分别构建了上述的“学习是过程”和“学习是方法”这两类隐喻。本文还发现两者分支下的多个隐喻类型在形符数和类符数上没有显著性差别，一定程度上证明了“学习是方法”还不能作为新隐喻，对“学习”的隐喻构建还是更频繁出现在语言学学科。但是，在语言学习语料的“学习是教育”、“学习是旅程”使用频数上显著高于机器学习语料，这是因为教育、旅程和人的联系更密切，因此两者的相似程度高，更频繁在语言学领域使用；而“学习是战争”侧重如何做和战争中的目标和策略等有更强烈的对应关系，该隐喻更多出现在计算机领域。
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user: 摘要 公共信用信息在现代社会治理中起到不可替代的作用，逐渐成为社会信用体系构建的重要媒介和基础，对企业公共信用信息进行收集、处理，并且应用于企业信用评价是亟待解决的问题，是大势所趋，也是情势所迫。以高新技术企业作为本文的研究对象进行信用评价研究，能够为企业融资提供支持，能够改善社会的经商环境，增强公众对于企业的信赖，具有重要的实际意义。
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user: 1. 引言 在“大数据”时代的引领之下，政府部门公布的公共信息越来越多，海量的信息将会在社会治理中起到不可替代的作用，逐渐成为社会信用体系构建的重要媒介和基础。最近几年，国务院先后推出了《国务院关于建立完善守信联合激励和失信联合惩戒制度加快推进社会诚信建设的指导意见》以及《社会信用体系建设规划纲要(2014~2020年)》等相关文件，旨在促进我国社会的公共信用信息共享体系建设以及对企业、个人信用评价的管理体系。公共信用信息在整合企业经营信息和股东个人信息后，经由政府部门共享到公开网站中，对推动企业信用评价体系的完善有重要作用(刘凡华，2019) [ 1 ]。政府希望能够通过建设我国公共信用体系，来规范企业对自身日常经营活动或行为的管理。因此如何对企业公共信用信息进行收集、处理，并且应用到企业信用评价是亟待解决的问题，是大势所趋，也是情势所迫。 高新技术企业不仅是我国的科技发展的支柱和引领技术创新的先行者，还是我国提升产品质量以扩大国内循环，为经济发展寻找新引擎的重要组成部分。虽然个体经济体量小、影响不足以引起重视，但是我国有大量的高新技术企业，已经成为我国经济发展的重要推动力之一，还为我国稳定就业政策的落实提供了一定程度的保证。截止到2020年，我国经认定的高新技术企业就已经多达22.3万家。因此，高新技术企业成为我国具有代表性的一类企业，是我国经济社会不可分割的组成部分之一。企业凭借自身拥有的高新技术和专利来促进自身发展的同时，带动社会经济的发展，我国经济转型贡献新动力。但是，高新技术企业却因为自身的原因，面临着融资难、融资贵、信贷渠道偏窄等困境，阻碍其发展。正是因为上述原因，将高新技术企业作为本文的研究对象进行信用评价研究，能够为企业融资提供支持，能够改善社会的经商环境，增强公众对于企业的信赖，具有重要的实际意义。
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user: 2. 文献综述 不同时期各位学者对公共信用信息的研究不断深入，对公共信用信息的定义也有了更明确的解释。王方华、王成兵(2006) [ 2 ] 认为公共信用信息是各级行政机关、政府部门和社会团体在执法及检查等活动中收集、记录的从事生产经营企业的资质等级、产品质量、违规生产经营、违反法律法规、守法经营及参与社会活动等信息。龙海明、凤伟俊(2009) [ 3 ] 认为公共信用信息的来源应当包括不同的政府部门如：工商、税务、司法、海关、质检、安检、财政、环保、劳动保障、房产等级等部门。严清华、程锦晖(2010) [ 4 ] 则是将发生在公共生活领域中的信用定义为公共信用信息。冉利军(2011) [ 5 ] 进一步研究后得出公共信用是一种广义的信用，产生于公共生活领域，因而更加适合对公共生活中的主体进行信用评价。王名、蔡志鸿等(2014) [ 6 ] 指出公共信用信息是公共物品的一种，有两种特性分别是非排他性和非竞争性。国家公共政策法规的设计、国家公共事务活动的安排、社会公共利益及公共管理活动的执行等有关的信息都是公共信用信息。孙玥璠(2015) [ 7 ] 将公共信用信息定义为企业信息和个人信息两部分。企业信息是政府部门和事业单位记录的企业生产经营信息、合同交易记录信息、法院判决与执行信息、外部专业机构鉴定咨询信息、与企业的治理相关联的信息等。个人信息则包括企业的所有者及主要出资人的基本信息、金融机构信用记录等信息。吴晶妹(2016) [ 8 ] 借助吴氏三维理论中提出信用信息特征分类将公共信用信息分类为诚信、合规、践约三类。吴晶妹、赵睿(2017) [ 9 ] 紧接着指出信用共享程度体现企业对市场需求的反应能力，即被共享的信息量占总信息量的比率是三维信用评价指标之一，能够体现出企业营业能力的高低。杭州市发展与改革委员会课题组(2017) [ 10 ] 认为公共信用信息的范围不应在深度和广度两方面受到局限，从而将公共信息定义确定为全体自然人、法人和组织机构信用情况的信息，以及其所有的社会关系以及社会活动中产生具有公共属性的信用信息数据，而不再是简单的信用主体在从事经营活动过程中存在的基本数据和资料。蒋美玲、王芹(2018) [ 11 ] 将主体的基本信息、行政许可资质信息和违法违规信息等三大类信息合并共同组成了公共信息。我国目前缺乏相关针对企业基本信息中的企业所有者个人信息的隐私保护。吴旭莉(2019) [ 12 ] 在后续研究中提出目前公共信用信息的有关研究应当集中在基础阶段，首先应当将信用信息的使用边界予以清晰确定、然后明确企业信息和个人信息的本质区别、最后对隐私信息的保护采取恰当的法律手段。综上所述，公共信息是指企业在生产经营过程中产生的各种信息，包括基本信息、经营正面信息、经营负面信息等，由政府部门和有关专业机构整理、检查后统一公布的可信息较高的信息。 伴随着大数据和互联网的飞速发展，原本分散在不同部门的孤立信息紧密整合为一个整体后统一公布，全面具体地刻画主体的真实信用水平。赵中星(2018) [ 13 ] 提出企业信用评价行业发展离不开信息共享和数据开放平台的发展和建设，决定因素是公共信息资源的开放，从纵向上挖掘信息分享深度，横向上扩展信息分享的广度。只有充分积极调动社会各界的力量，协调好政府部门之间的权责界限，才能尽快完成公共信息共享社会体系的建设。祝丽丽(2019) [ 14 ] 认为不同的地区能够借助信息的公开为自己建造一个具有本地特色的“信用名片”。 公共信息在信用评价中的作用以及实际应用的局限。吴奕轩和张景智(2018) [ 15 ] 指出企业能够遵纪守法、诚实守信是快速发展的前提。然而，我国的相关法律法规并没有随着我国社会经济的发展及时更新，造成了一些企业存在侥幸心理，试图将失信行为加入到经营过程中，获取更多利润。公共信息的披露还能够促进企业更加主动关注自身信用，把企业信用的提升放在重要位置。胡艳芳(2018) [ 16 ] 认为将企业的信息向社会大众披露，对企业自身信用等级的提升，逐步培养企业关注信用的主观意识，关注本企业在同行业的声誉及消费者评价，尽可能调动企业自身积极性，促进企业生产经营活动的自我规范管理。借助公共信用信息数量足、范围广的特点对企业信用进行评价，能够得到更为准确的结果，还能够促使企业在经营的过程中考虑社会利益、公众利益，而不是企图依靠虚假的财务信息掩盖自己的不足。徐志明、熊光明(2019) [ 17 ] 通过健全“红黑名单”管理制度，加大联合惩戒和表彰力度，公共信用信息不止用于企业信用评价，对于企业的信用修复也有帮助。孙良泉、孙莹等(2019) [ 18 ] 通过舆情监测平台获取的信息，加入守信激励和失信治理、信用表现、信用环境等信息构建基于大数据的指标评价体系。刘智勇(2020) [ 19 ] 在研究中表明虽然我国已经有很多城市开始建立企业环境信用评价体系，但是目前该评价体系面临的困难主要有如下四点：评价结果准确性不足、信用评价主体较少，信用评价对象范围不清晰，缺少科学的指标体系设计等。文秋霞、杨姝影(2020) [ 20 ] 指出了公共信用评价当前的不足之处在于各个地方进展不平衡，缺乏统一规范和标准；企业评价范围和标准差异大，评价结果难以跨区互认；评价结果运用措施差异大。 经过多年的发展我国的公共信用社会体系建设已经取得卓越的成效，但是仍然面临制度建设和信德培育不足、覆盖面和完整度欠缺、缺乏有效的监管体系和失信修复机制等问题。Susan Schroeder (2013) [ 21 ] 认为对于公共信息的收集，仅依靠国家公共信用评价机构是不够的，还需要一定数量私营信用评价机构参与市场。王博涵、曹佳(2016) [ 22 ] 通过研究指出若想在提供给企业公平诚信的竞争机会的同时，改进我国社会治理体系，创建出弘扬诚实守信、严惩失信违法的社会价值观和社会制度，就要加快信息收集和信息公开的信用平台建设。陈丽君，杨宇(2018) [ 23 ] 提出公共信用信息是具有鲜明的中国特色的信用监管机制，结合了政府、市场与社会三方面，充分发挥各自的作用，并且维持了它们之间的平衡。周毅和王杰(2018) [ 24 ] 认为公共信用体系的建设需要社会各方的共同参与，达到合理分配职责且相互帮助的目的。熊治东(2020) [ 25 ] 指出借助于大数据处理得到的公共信息能够使社会信用行为评价更加全面和科学；公共信息为监督系统构建提供数据支撑。毕德强、吴德志和董颖(2020) [ 26 ] 认为我国没有明确以法律形式对公共信息边界进行定义，政务部门无法提供科学有效的服务。马续补、李洋和秦春秀(2020) [ 27 ] 通过三维分析框架得出我国目前对公共资源的利用在完善监管评价以及运行维护政策的同时，还应当激发出政府、企业和社会公众等不同参与者共同公共信用社会体系建设的热情。
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user: 4. 结论与政策建议 4.1. 研究结论与不足 1) 研究结论 本文在传统的企业信用评价模型的基础上进行研究，进一步使用了公共信用信息作为信用评价指标，最终形成了包括企业基本信息、经营正面信息和经营负面信息等一级指标及股东信息、经营基础信息、公共事业信息、司法信息、行政管理信息等二级指标。对公共信用信息企业信用评价模型从企业内部经营状况到企业外部的宏观社会环境角度进行修正。还需要通过实证分析来验证模型的可行性。 政府应当加快公共信用信息共享体系建设。目前我国公共信用体系还不完善，公共信息的收集、披露数量较少。在今后社会信用体系建设过程中，需要更多侧重于负面指标体系信息的建设，并且披露出更多信息。只有这样才能帮助金融机构及投资者更好的从外部了解到企业真实经营情况，对企业做出最真实的信用评价。 2) 研究不足 加入传统的财务指标可能会提高信用评价准确性。本文仅仅使用来自企业外部的公共信用信息对高新技术企业信用评价进行研究，重点关注在企业的经营是否符合规范及企业创新能力等方面，所以在评价的过程中没有考虑到企业的资产负债及现金流量等财务状况，这是本文研究的一项不足之处。将公共信息作为企业信用评价的数据来源，能够对企业信用做出评价，具有一定的可行性。如果将企业的财务数据和政府部门披露的公共信用信息结合，应当可以对于企业的信用做出更加准确的判断。 没有分行业确立信用评价指标体系。将高新技术企业所在的产业进行分类，具体分类到各种不同行业领域。针对水利、科学研究和技术服务业、制造业、软件和信息技术服务业、环境及公共设施管理业、信息传输业等，根据行业需求多样化的特点，考虑针对产品或者技术领域等细分的基础上建立行业信用评价体系。针对制造业的高新技术企业其固定资产所占比重相对于其他行业较高，但是无形资产占比相对较少，正是由于行业内部结构上不同主体差异较大，且高新技术企业发展存在一定风险，应当考虑不同行业的高新技术企业分别设置信用评价指标体系，增强指标体系下针对性，从而有利于企业长期信用的评估。 4.2. 政策建议 通过立法明确信息收集的目标及范围。为限制有关部门在收集企业和个人信息过程中对隐私信息的侵犯，应当借助于法律手段对公共信息的征集边界予以确认同时还应当规范征集信息行为。在赋予企业公共信用信息披露责任的同时，也要让企业享受到信息安全的权利。可以由中央政府部门主导，组织专门的信息技术研究部门利用大数据安全技术对于数据采集过程进行监控。 通过立法加强信用主体信息的保护机制建设。在公共信用信息征集、传送、整体、保存等每个步骤中都有信息泄露的安全风险存在，因此要加强对于信息处理步骤的监管。在数据化信息时代，不仅需要强有力的立法来保障信用主体的信息安全，还要尽快完善有关于隐私保护的相关法律，以此来降低信用主体的信息泄露带来的安全风险。 通过立法规范公共信用信息披露的标准和范围。统一公共平台披露企业和个人公共信用信息的披露标准，在统一标准下各部门披露的不同信用主体的信息可比性将大大提高。标准和范围的规范不能让各部门、各地方政府按照自己的意愿进行披露，而是根据中央政府发布的规范文件下集中设计发布。
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user: 摘要 目前为止，在韩国还没有最具代表性主流的电商企业。其中，Naver和Coupang为成为主流的电商企業，正在展开激烈的市场竞争。因此，本文以2020年创下最大增长率的Naver和Coupang为主，比较这两个企业的战略。同时以两家企业的直营物流服务战略为主，透过战略差异和SWOT分析，提出一些建议。资料分析结果显示，Naver以C2C中介服务事业商业模式为基础，透过与现有物流中心企业合作，正在加快构建自营物流服务。相反，Coupang以B2C和B2B商业模式为基础，透过积极投资扩大物流中心，同时建构自营物流服务。除此之外，Naver需要解决持续下降的门户网站占有率、反而Coupang需要解决持续的赤字造成的财务危机问题。透过本研究结果，向准备进军韩国电子商务市场的中国电商创业者或企业家提供信息而帮助构建经营战略。
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user: 1. 引言 电子商务占全球零售市场的13.2% [ 1 ]。并且，根据美国人口普查局统计，2020年3月和4月美国零售额分别比前一个月减少了8.3%和16.4%。反而，无店铺零售企业的零售额分别增长了4.9% (3月)和8.4% (4月) [ 2 ]。这是因为，智能手机的普遍使用、信息通讯技术和安全而便利的结算系统发展等科技技术进步符合与疫情期间外出限制的消费者的需求 [ 1 ]。同时，据Euromonitor调查，全球应答者的87%表示，他们将网上购物比COVID-19前会更频繁。而且这个群体中73%的人认为，即使疫情结束，这购买行为将是一个永久的消费特征 [ 3 ]。 2005年全世界网络用户为11亿名，仅占总人口的17%。但2019年，这一数字达到40亿名，占总人口的51% [ 4 ]。而且，据市场调查机构eMarketer所示，2019年网上购物人口约为19亿2000万人。其中，韩国在2018年和2019年世界经济论坛(WEF)发表的国家竞争力评价中，占据信息通信技术(ICT)普及第一位，拥有高超的互联网用户数和移动通信用户数。由此，韩国电子商务市场规模居世界第五位。而且，在韩国零售市场中电子商务所占比例为28.2%，居世界之首 [ 1 ]。另外，就像2020年世界消费趋势变化，据韩国产业通商资源部，虽然2020年2月份主要零售企业的线下销售额与去年同期相比减少了7.5%，但线上销售额增加了34.2%。并且，虽然2020年整体消费会萎缩，预计韩国的电子商务市场比2019年将增加20%。但是相比中国、美国市场(在中国，阿里巴巴集团占据42.7%，在美国，亚马逊占据35.6%)，韩国的电子商务市场竞争还在激烈阶段 [ 5 ]。因此，本研究以2020年2月份，比韩国电子商务市场增长率得出更高增长率的Naver网上商场(39%)和Coupang (68%)发展情况分析 [ 6 ]。而且，自营物流服务为主，以SWOT分析专对查看两个企业的战略。
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user: 2. 自营物流服务概念及条件 2.1. 自营物流服务概念及趋势 2006年亚马逊与“赚钱、快成长、让顾客高兴”口号，开始了亚马逊自营物流服务(FBA) [ 7 ]。自营物流服务是代理为电子商务销售者提供顾客的所有订单处理过程，就是对商品入库、保管、包装、运输、退货处理等工作进行综合管理。据Saddle Creek的154个电子商务相关人员调查报告，销售者目前面临的五大挑战包括：运输、可扩展性、库存管理、订单快速而准确处理、盈利能力。由于这些在面临的挑战，在2020年，三分之一的销售者将电子商务订单透过专门的外包自营物流处理，并且也开始规划增加外包自营物流计划 [ 8 ]。 2.2. 为自营物流服务条件 · 基于互联网技术的自主开发仓库管理系统：电子商务销售者在网上销售商品并经营事业，而且购买顾客也在网上订购并退货。因此数据联动是必不可少的 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。 · 满足顾客多种需求的定制型物流服务：透过网上商城购买商品的顾客具有少而经常订购多种商品的特性。为了满足这些顾客的需求，需要根据商品特性进行量身定制式管理。并且，需要提供迅速、准确的物流服务 [ 10 ] [ 11 ]。 · 与电子商务适合的物流过程：由于在线上和线下订单处理的所有过程都完全不同，因此自营物流服务应该最适合于电子商务产业 [ 10 ] [ 11 ]。
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user: 3. 战略特点及其SWOT分析 3.1. Naver和Coupang主要特性差异 2020年2月份Naver网上商场的市场占有率为14% (2019年2月11%)，Coupang为12% (2019年2月8%)。Naver的整个商业模式是C2C商品中介，Coupang的商业模式的大约90%是从自己的库存直接配送的B2C模型。以这些商业模型上的差异，Naver的主要销售货物是需要价格比较和商品评价等信息的耐用品。反而，Coupang是需要快速配送食品和生活用品。总而言之，Naver会分为是将百货公司的竞争者，而Coupang是将超市的竞争者 [ 6 ]。 3.2. SWOT分析 3.2.1. Naver SWOT分析 1) 优势：“韩国第一名的门户网站”。门户网站具有消费者接近性和购买便利性高的优点。透过门户网站竞争力，Naver在建立电商创业者生态系统，同时增加入驻商品。为增加入住商品，Naver的公开市场不收手续费，而为小宋体规模创业者提供教育、各种数据工具、资金支持等各种方式增加生态系统 [ 12 ]。其结果，2016年为10万个的Naver公开市场2019年增加到24万个。并且，为加强购物服务Naver提供Naver支付。据2018年韩国易缴费现况调查，Naver支付用户是韩国第一名2300万名 [ 13 ]。此外，透过提供人工智能移动购物搜索服务，根据用户的喜好推荐购物商场和品牌等方式在建立竞争优势。 2) 劣势：“逐渐下降的门户占有率”和“自营物流服务价格缺乏吸引力”。据Internet Trend，Naver的门户占有率从2017年81%下降到58% [ 14 ]。这不仅会减少广告收益，而为提供自营物流服务的顾客信息和当网上购物平台的吸引力会减少。不仅如此，Naver自营物流服务的价格缺乏吸引力。由于Naver为消费者的最低价格比较服务，使用Naver公开市场的零售商只能把价格定到最低。因此，为了节省仓库保管费和自营物流服务手续费，现在相当多的Naver公开市场的零售商在直接配送或透过批发商使用Dropshipping、或者利用其他公司的共享办公空间服务 [ 15 ]。另外，由于众多韩国电子商务企业的挑战，Naver持续意识到提供自营物流服务的必要性。但是Naver一直含着没有自己的物流和配送网的缺点。为克服这缺点，2017年Naver向互联网技术基础物流企业Mesh Korea投资，透过与韩国快递占有率第一名企业大韩通运合作等方式，Naver不仅解决了物流系统问题，还在逐渐地实现翌日配送服务。但是这种透过第三方物流服务商的方式本身存在信息不顺畅会降低物流效率的风险 [ 9 ] [ 16 ]。 3) 机会：“直播视频平台市场规模成长”和“互联网漫画市场成长”。首先，Naver创造明星直播平台“V LIVE”后，在国际上取得优秀成果。2019年6月V LIVE软件累计下载数量约达9318万次。其中，国外用户比重约为85%。其次，互联网漫画产业市场规模从2006年470亿韩币(约2.74亿元)，2018年增长到7000亿韩币(约40.74亿元)。目前，Naver的“LINE Webtoon”是东南亚互联网漫画软件中首领。而且，2013年开发“LINE Manga”后，在日本市场内在32%的年均增长率。另外，2018年在欧美市场进军后已超过了1000万MAU [ 17 ]。 4) 威胁：“各种政府限制规定”。2020年12月，由于韩国政府让内容提供者(CP)负担“互联网系统稳定费用”，Naver的费用负担有所增加。另外，从2020年开始，韩国公正交易委员会对Naver网上商场和视频进行反垄断调查，增加了以政府限制带来的威胁 [ 17 ]。 3.2.2. Coupang SWOT分析 1) 优势：“快速配送”。Coupang成立于2010年后，每年增长率达60%。Coupang的战略就像亚马逊，从商品搜索到购买和配送的所有购买相关服务的便利经验提供给顾客。为快速配送，Coupang在全国积极地投资在物流中心。由此仅2019年就增加了83个物流中心，目前拥有193个 [ 18 ]。并且，积极投资在具备人工智能、机器人和无人驾驶的先进的物流配送中心。透过快速配送，会提供从普遍商品当日配送到新鲜食品凌晨配送等服务。实际上，Coupang在销售的1亿2000万种商品中，可以快速配送商品接近510万种，而越来越增加 [ 19 ]。而且，再加上利用现有B2C配送物流设备，从2020年Coupang公开市场服务开始，代理提供库存处理、配送、客户服务等B2B物流服务。 2) 劣势：“财务负担”。由于Coupang直接雇佣快递员，像亚马逊一样，销售规模越大，每件快递费用越降。由于这种商业为超过盈亏平衡点需要大量投资，实际上，仅2019年的Coupang营业损失达到7210亿韩币(42.7亿元) [ 20 ]。虽然到目前每年都未能避免赤字，但持续投资使销售规模增加，扭亏为盈的可能性也越来越大。另外，虽然2020年Coupang接管新加坡的OTT业务企业 [ 21 ]，但目前为止还很难实现就像亚马逊或Naver做的顾客锁定战略。而且，相比Naver的博客和咖啡平台增加潜在顾客之间的交流，Coupang还没具备自己的社群平台。例如，爱好相同的人群社团Naver咖啡会员经常进行团购，而这些消费行为增加客户与卖方之间的关系，会降低运营成本 [ 22 ]。由此，激烈的电子商务竞争中没有自己的社群平台也是Coupang的一个弱点。 3) 机会：“订阅经济时代”。订阅经济的初期投资费用很高，但以忠诚顾客的重复性购物，会创造稳定的现金流、改善财务状态。并且，以订阅经济更容易收集顾客信息。Coupang正在提供每月2900韩币(约17元)的“明天配送、免费快递和退货”订阅服务。目前Coupang的订阅用户数量超过170万名 [ 23 ]。 4) 威胁：“软银的危机”。Coupang的最大的问题就是财务赤字。Coupang的无关持续亏损增加投资的背景是，向阿里巴巴投资的软银的支持 [ 23 ]。但是，随着Coupang的销售增加，持续增加的赤字加重了企业财务的不安感。另外，2019年软银的Wework上市股票失败，使增加了Coupang的财务问题。因此，软银的投资一旦停止，事业的存续就会面临危机。虽然由于2020年COVID-19非面对面交流增加，Coupang的现有的生活必需品和新鲜食品的销售额急剧上升。但是既有掌握线下市场的韩国大企业也以现有卖场为据点，积极地在参与线下市场。因此，竞争持续时间越久，Coupang的不断提高销售额才能持续事业的商业模式上造成巨大的负担。
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user: 4. 发展对策及建议 透过本次分析，可以发现Naver正在构建就像中国的阿里巴巴一样购物、物流、金融为一体的生态系统。而另一方Coupang则根据美国亚马逊的飞轮理论的成功，正在为了占领韩国的物流市场，展开攻击性投资 [ 24 ]。另外，随着向顾客提供自营物流服务越来越重要，Naver透过与相关物流企业合作，Coupang以软银的投资，直接增加物流链条。两家企业都在为确保韩国物流市场而进行多方面的投资，但根据本次调查得出的两家企业的SWOT分析为基础，提出发展战略和建议。 4.1. USP策略及建议 4.1.1. Naver USP策略及建议 Naver的USP (独特的销售主张)是便捷搜索功能。Naver网上商场用户的39%表示，由于“易缴费服务、多重商品和价格”的优势，使用Naver网上商场 [ 12 ] [ 25 ]。但目前为止，Naver正在逐渐失去自己的USP。Naver具有优势在上述[2.2为自营物流服务条件]的第一条件。Naver从1998年正式提供服务开始，至今还保持着韩国门户网站占有率第一的位置 [ 12 ]。因此，以长期积累的庞大客户数据为基础，可以预测顾客消费形态，提前准备库存，提供量身定做的商品服务。但不像谷歌和YouTube，Naver所支付给电子信息创作者相当的代价非常低，导致众多创作者的脱离，相对也减少了优质信息。如果不重蹈覆辙2000年初期世界门户网站占有率第一位的雅虎到后期衰退，Naver也需要变化。并且，为保证Naver的良好品牌形象，必要提前调整，因为外包物流业务会带来的信息不透明和服务水平不一致等问题 [ 9 ]。 研究者认为，虽然Naver已失去了相当多的电子信息创作者，而且逐渐在减少，但是还有挽回的机会。对于韩国人来说，Naver是长期熟悉的网站，使用也比较熟练。而且，在Naver许多电子信息创作者留下了很多优质资料。因此，如果对每个电子信息的劳苦相应的补偿的话，那么由于熟悉性、使用便利性、现有的许多资料、创造收益方面韩币的优势等原因，已离开的电子信息创作者会回来。此外，韩国人在购买服务或商品时，还相当重视商品评价。因此，即使无法确保资料检索比谷歌具有优势，也可以采取确保国内线下市场商品评价搜索中的优势的战略。另外，虽然Naver自营物流服务的便利性，但由于费用问题，很多透过电商创业者无法使用。因此，在提供服务的过程中，透过节约费用，需要确保价格竞争优势比批发商的直接发运或共享办公室所是十分必要的。 4.1.2. Coupang USP策略及建议 Coupang的USP是从自有物流配送系统实现的快速配送。使用Coupang网购的45.7%的用户表示，由于“易缴费服务、商品价格、快速配送”的优势，所以继续使用Coupang网购 [ 12 ] [ 25 ]。但根据本次竞争战略分析，本研究人员认为，“当天配送”或“凌晨配送”将不再是Coupang独有的USP。目前为止，Coupang比Naver占据配送优势。并且，Naver的订阅服务也不包括像Coupang的快速配送服务。但是，Naver与各种物流企业的合作稳定的话，Naver将会提供同一水平的配送服务。那么目前Coupang的USP对消费者不再有吸引力的因素。并且，这种情况会增加Coupang的财务负担。 现代消费者具有信息搜索后，选与自己的需求最佳符合的平台 [ 10 ]。由此，Coupang需要构建目标为，消费者利用搜索平台后，让他们想要利用Coupang平台。为实现目标，Coupang需要强化自己的USP。因此，本研究人认为，Coupang需要多增加物流中心后，配送时间应该减少到时间或分单位。目前为止，在韩国Coupang建筑过总193个物流中心。另外，CJ大韩通运有140个物流中心，但仓库规模比Coupang大2.5倍 [ 18 ]。考虑到Coupang的成长速度的话，物流仓库数量的差距今后可能会进一步增加。因此，本研究人员觉得，Coupang应该向需要新鲜食品的餐厅或者需要紧急配送的公司或医院做营销等方式，市场细分后，扩大事业。 另外，通常认为适当地企业负债率是200%以下。但是从韩国金融监督院管理网络DART分析Coupang的从2013年到2019年的审计报告书后发现，如图1所示，2019年Coupang的负债率是9831.56%。虽然与2018年相比减少了5434.31%，但高负债率对企业财务来说还是相当危险的。而且，Coupang的总资产净利率创业以来一直0%以下，就表示赤字经营 [ 20 ]。这样的财务情况是，如果Naver具备与Coupang相同水平的物流系统，或者软银的投资被中断的话，那么就会面临企业破产的严重危险。因此，Coupang目前的商业模式集中与物流，看来必须构建解决赤字问题的现金牛业务。例如，亚马逊的营业利润中66%来自亚马逊公司旗下云计算服务平台，而不是物流业务。另外，根据2019年三星全球调查，京东网与腾讯、沃尔玛、谷歌等全球领先企业建立了合作伙伴关系 [ 26 ]。因此，本研究者认为，Coupang也必要与其他企业合作，构建差别优势。 图1. Coupang销售额及负债率
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user: 5. 小结 虽然韩国电子商务市场的竞争日趋激烈，但目前为止，确实没有绝对的强者。由此，迅速地掌握消费者的需求，透过先发制人的投资和果断的决定引导变化的企业将会占领韩国的电子商务市场。而且，透过这次调查自营物流服务为主，了解了韩国电子商务市场的整体走势和竞争情况。并且以Naver和Coupang为主分析过战略，而以弱点为基础提出了一些经营战略。 另外，本企业分析结果显示，韩国电商企业好像以中国和美国的领先的电商企业的商业模式为基础，正在发展事业。尽管从2020年开始，由COVID-19使韩国的电子商务市场快速发展过，但考虑到2015年以后中国的电子商务市场稳定，线上交易总额成长率逐渐下降情况的话，必要提前准备电子商务市场饱和期。幸好，Naver和Coupang都在积极得投资大数据分析、人工智能开发、高科物流仓储技术。这些科技技术最终会提高消费者体验和对服务的满足。因此，更快地开发这些尖端技术都需要的自营物流服务是应对目前激烈地市场占有率竞争和为电子商务市场饱和阶段的最好的手段。 借由本研究结果，向准备进军韩国电子商务市场的中国电商创业者或企业家提供信息的同时，透过分析与中国相似但略有不同的韩国电子商务市场，帮助他们构建经营战略。
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user: 摘要 本文以选自Web of Science™核心合集数据库的111篇国际译者风格研究文献为语料，采用文献计量分析方法，借助R语言的Biblioshiny程序，对该领域的发文时间和数量、期刊、高产作者、高引文献、研究热点和研究趋势等方面进行分析。结果发现：1) 该领域的研究对象以文学译本为主；2) 研究方法以借助语料库工具为主，传统定性分析、科学计量分析方法为辅；3) 研究内容以文本内的词汇、句法、语篇等因素和文本外的译者心理、生活背景、社会环境等因素为主。总体来说，译者风格的研究内容和研究方法缺少明确的定义和规定，研究对象过于单一化，所以译者风格需要得到更为准确的内涵定义和更为全面的研究发展。
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user: 1. 引言 随着科学计量分析近年来所涉及的学科范围不断扩大，近年来，国内外也有部分学者使用该方法对语言类学科进行分析。科学计量分析可对某领域的大量数据进行快速处理，然后通过可视化的方式展现该领域的整体发展历程、研究现状、研究前沿、研究弊端等，从而对推动整个领域的良性发展起到启发性作用。本文选择语料库翻译学近年的研究热点之一译者风格为研究对象，使用可视化计量分析方法，以揭示该学科在国际范围内的基本发展历程和态势。 Baker [ 1 ] 于2000年提出了语料库翻译学的研究新方向——译者风格研究。Baker认为其类似于人的“指纹”，人拿物品时会留下指纹，而译者翻译时，也会留下自己的指纹，即译者个人的表达习惯、语言特征、非语言特征等。她提出了T型(Target-oriented)研究模式，即借助语料库工具，通过对同一文本的不同译本的TTR、STTR等值做比较，来探究译者之间不同的翻译风格。Saldanha [ 2 ] 进行译者风格研究时，继Baker的研究模式，提出了S型(Source-oriented)研究模式，认为研究译者风格时，应该结合S型/T型两种模式，因为译者不仅是原文和原作者的传递者，也是译文和读者的传递者。此后国际译者风格等研究大多基于Baker或Saldanha的研究方法展开，但近年来也有学者对该领域的研究方法提供了新的视角，对译者风格等研究进行更深层次、更为准确的探索。从Baker提出该研究方向开始，国际范围内学者开始致力于译者风格的研究，使其逐渐成为语料库翻译学的研究热点。因此，本文以2003~2018年为时间节点，对该领域的发展进行全面的计量分析。 本文基于Web of Science TM 核心合集数据库，以R语言3.5.1软件为辅助，主要使用其Biblioshiny程序，从发文时间和数量、期刊、高产作者、高引文献、研究热点和研究趋势等纬度对从2003年至2018年，来源于SSCI，CPCI-SSH数据库的译者风格研究文献进行可视化计量分析。
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user: 2. 数据统计方法 2.1. 数据采集 本研究用于数据分析的文献来源于Web of Science TM (以下简称WoS)核心合集，涉及SSCI，CPCI-SSH 2个子数据库。首先，在WoS核心合集中进行检索，检索逻辑关系为“交集”(AND)，检索主题为(translat* AND styl*)，时间跨度为2003~2018，共得到1393条检索结果。先通过web of science类别项对检索结果进行初步筛除，排除与主题无关的类别后得到242条检索结果。再对242条检索结果通过人工阅读摘要进行进一步筛选，最终得到110条检索结果作为本研究的元数据。将检索结果全部导出，导出内容包括全记录及引用的参考文献，导出的文件格式选择为R语言可识别的BibTex文本。 2.2. 数据分析工具——Biblioshiny 本研究所采用的数据分析工具是基于R语言开发的程序包Biblioshiny，由意大利那不勒斯费德里克二世大学的Massimo Aria博士在bibliometrix程序的基础上，使用R语言的shiny软件包进行二次开发制作而成。Biblioshiny程序包是基于Biliometrix一些原有的功能，优化之后创建的网页数据分析框架。用户可以在网页界面进行相关的计量可视化分析。R语言不仅是计算机高级程序语言，而且开源免费，因此基于R语言开发的Biblioshiny程序包也开源免费，其不仅降低了用户的使用门槛，且较于Bibliometrix来说，还增加了新的分析功能，而且操作更简单。 在对数据的处理和分析上，Biblioshiny程序包的特点是能快速让研究者通过预先设置好的脚本运行模式，对来自Scopus，Web of Science等数据库的数据从以下几个方面进行计量分析：1) 文献的基本计量分析——如发文时间和数量、期刊排名、高被引论文、高产作者和机构等；2) 文献的网络结构分析——如高频关键词词云图(Wordcloud)和关键词共现网络图(Co-occurrence Network)、战略坐标图(Thematic Map)、历史文献被引网络图(Historiograph)和文献共引网络图(Co-cocitation Network)等。 2.3. Bilioshiny程序安装及数据导入 Biblioshiny程序的安装与运行步骤如下： 1) 下载并安装最新版本的R语言程序和RStudio运行平台(网址：https://cran.r-project.org/及http://www.rstudio.com)。 2) 打开RStudio，在控制界面窗口上键入如下命令，完成Bibliometrix程序及依赖函数库的安装。 install.packages(bibliometrix) 3) 在控制界面窗口先后键入如下命令，调用并打开Biblioshiny程序，结果如图1和图2所示。 library(bibliometrix) biblioshiny() 点击load选项卡，将预先下载的文献文本压缩包导入，导入成功后即可在右侧窗口预览相关文献的题录信息。可在biblioshiny主界面展开各项操作，实现可视化文献分析。
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user: 5. 不足与建议 本文借助R语言的biblioshiny软件包对2013年至2018年来源于SSCI，CPCI-SSH数据库的国际译者风格研究文献进行可视化计量分析，从发文时间和数量、期刊、高产作者、高引文献、研究热点和研究趋势等纬度对该领域进行探究和分析，得到整体的发展态势。主要结果和建议如下： 首先，国际译者风格的研究对象主要为文学。因为文学文本利于译者的风格表达，因此也便于做译者风格研究。但要更全面的推动译者风格的发展，应扩大研究对象的范围，如上文提到的法庭口译记录、食谱、领导人就职发言稿等正式文本。除了可以对笔译工作人员的译本展开研究，还可以对字幕翻译、口译工作人员、翻译教职人员等其他行业的翻译工作人员的翻译风格进行探析。 第二，国际译者风格的研究方法以语料库为主，目前用于研究的语料库种类有单语语料库、双语平行语料库、多语平行语料库，且主要使用的语料库为前两种；还有少数的研究采用的方法是传统定性描述。目前国际范围有部分学者也不断尝试加入新的方法，如上文提到的共识分析和关键聚类分析。未来国际译者风格的研究方法不仅可以将科学计量分析的运用继续扩大，还可以结合传统的定性分析，以达到对译者风格更科学、更全面的研究。 第三，国际译者风格的研究内容主要在文本内的词汇、句法等表达层面上，如译文的TTR、STTR、词频、词长、平均句长等值，而对译者更深层次的语言表达如语篇、叙事角度等方面的研究目前仍然较少；对文本外的影响(如译者的心理、社会背景、生活等)虽有涉及，但相关研究目前依旧较少。译者风格研究内容的多样性是由于译者风格没有清晰的内涵定义而造成的结论。目前国际范围确实没有学者对译者风格下准确清晰的定义，而且在研究的过程中，不断有学者对研究的内容进行扩充，目的是使结果更有说服力。未来译者风格的研究内容会更加注重文本内和文本外的共同影响结果，而不仅注重语料库方法得到的数值的定量分析，也会结合文本外因素的定性描述分析，以推动译者风格研究更加全面的发展。
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user: 摘要 超声检查是目前鉴别诊断甲状腺相关疾病的首选影像学检查方法。二维灰阶超声和彩色多普勒超声因其操作简便、价格便宜、可重复性强等优点是目前诊断甲状腺相关疾病最常见的检查方法，但也存在其局限性。随着现代应用技术发展，影像学检查技术也不断进步，超声弹性成像、三维成像、超声造影等更多新型影像学检查技术因其可弥补常规超声的缺点，正逐步被应用在临床诊断上。该文对现有甲状腺结节性质判断的主要的超声检查技术及其目前应用进展情况进行综述，为临床上判断甲状腺结节性质提供更多可靠依据，尽量避免不必要的有创检查及手术，同时筛查出恶性甲状腺结节，及早实行相应干预措施。
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user: 1. 引言 甲状腺结节是指甲状腺细胞反复异常增生伴退行性改变而形成的团块，其产生的原因复杂多样。绝大多数甲状腺结节是良性的，约有20%的甲状腺结节在自然生长过程中会缩小，而约有7%~15%的甲状腺结节会衍变为甲状腺癌 [ 1 ]。内分泌相关的肿瘤类型中最常见的便是甲状腺恶性肿瘤。有相关研究表明，甲状腺恶性肿瘤的发病率在过去30年中增长的速度远高于其他类型的恶性肿瘤 [ 2 ] [ 3 ]。甲状腺恶性结节发病率增加的原因尚未明确，但大量研究结果表明检测和诊断方面技术的改进可能是导致这一趋势的主要原因之一 [ 2 ]。临床上采用超声检查技术进行甲状腺结节的早期鉴别诊断，避免过度穿刺检查及不必要的手术，同时尽可能的发现具有恶性高风险的结节，这对提高患者的生活质量、预后及生存率等各个方面均尤为重要。本文对现有的常规超声(主要包括二维灰阶超声、彩色多普勒超声)及超声弹性成像、三维成像、超声造影等各种新型影像学检查技术在鉴别诊断甲状腺结节良恶性方面的应用进展情况进行综述。
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user: 2. 二维灰阶超声 二维灰阶超声是甲状腺超声检查的基础。灰阶是指灰色色调的数量，表示在图像上黑色到白色之间的灰度(亮度)，二维灰阶超声通过将声信号以一定的灰度等级来展现探测结果，使图像层次丰富。二维超声灰阶超声检查技术可以动态的观察甲状腺结节的数目、大小、回声、边界、边缘、钙化类型等信息，为临床鉴别诊断提供有力证据。目前大量研究结果均证实，甲状腺良性结节的特征主要有 [ 4 ]：(1) 多发结节；(2) 结节形态规则，边界清，并有较为完整的包膜；(3) 结节内部回声较均匀，为囊性或囊实性；(4) 钙化较大，呈团块形，条形或圆形；(5) 纵横比 < 1；(6) 结节周边存在声晕，研究表明结节周边存在声晕其良性可能性增加12倍 [ 5 ]。恶性甲状腺结节一般具有以下特征：(1) 单发结节；(2) 形态不规则，边界欠清，包膜不完整；(3) 实质低回声；(4) 实性结节内微钙化，Pang T [ 6 ] 等研究表明微钙化可能是甲状腺恶性结节的特异性标志；(5) 纵横比 ≥ 1；(6) 伴有转移性颈部淋巴结。
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user: 3. 彩色多普勒超声 甲状腺是血供非常丰富的腺体，彩色多普勒超声可以清楚的显示甲状腺结节内部的血供情况、血流分布状态。甲状腺恶性结节的血供情况与良性结节有一定的差异。有研究 [ 7 ] 称这是因为甲状腺恶性结节的生长有血管依赖性，需要大量的新生毛细血管提供恶性结节生长所需的养分，这些特点会导致结节内部的血流分布状态改变。彩色多普勒超声可以较清楚的观察到甲状腺结节内部及周边的血流分布状态并可测量血流阻力指数和峰值流速。有学者认为可大致将甲状腺的血流情况分为3型，I型：结节内及周边血流信号均不明显；II型：结节周边血流信号极其丰富，内部很少或基本没有血流信号；III型则表现结节内部和周边区域的血流信号都十分丰富。恶性甲状腺结节在超声下的血流信号大多数为II型和III型，其中III型血流信号比例大约占3/4；而良性结节病灶内的血流信号相对不明显且单一，超过80%的血流信号均为I型，极少发现III型血流信号 [ 8 ]。目前，血流阻力指数多以0.7为分界值，≥0.7一般为恶性结节，<0.7多为良性结节。但也有学者认为彩色多普勒的血流分布与阻力指数等与甲状腺结节良恶性之间并无相关性 [ 9 ]。还需在临床中进一步完善相关研究。