DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 行为视角下的大学生网贷意愿分析 在2020年4月，本研究课题组成员通过“问卷星”进行问卷制作，通过社交网络平台和各学院实地调研对贵州师范大学(包括在读的本科生和研究生)展开了线上和线下相互结合的问卷调查。调查问卷涉及受访大学生的个体特征、网贷意愿、消费行为、心理行为和理财行为等在内的问题。填写有效问卷的学生主要是来自贵州师范大学各个二级学院的各年级学生群体，涵盖面广，具有一定的代表性和典型性。 3.1. 消费行为与大学生网贷意愿 大学生作为消费人群中的特殊一类，随着其在消费市场活跃度增大，正受到越来越多的关注。有多数大学生是存在冲动型消费的，他们会借助浏览各类购物网站来打发日常的时间，期间对于会陷入一时冲动但实非必须的商品购买。在大学生认为超前消费是一种常态，而且更加丰富的金融产品，让今天的消费可以等到后面来还，即不存在利息，也能满足一时购物的满足感。 消费行为直接受到消费观念的影响，消费观则指人在经济生活中对待消费品所持的具体观念和认识，消费观是影响消费行为的重要因素，人的消费行为经常受到消费观念的支配。大学生作为成年的学生，他们有着有限的收入，但面对市场的各种营销刺激和身边同龄人的诱惑，难免存在消费欲望远远超过收入能力的情况。在访谈的过程中，了解到很多大学生是非常乐意接受一些正规的网络平台提供的借贷服务来满足自身消费的需求。另外，电商平台营销方式也让大学生难以抵抗，借助人工智能和大数据分析，电商平台能够直接产品受众的精准推送和定位。随着互联网经济的繁荣和发展，各种营销手段推陈出新，而精准营销是当前最为普遍的一种方式，通过对用户画像的清晰描绘来进行营销。大学生作为社会阅历较浅、自制力不足、又有盲目跟风且又具有一定独立人格和经济支配能力的社会人群，各种电商平台和网贷平台便抓准了大学生的这些特征，针对无稳定收入的大学生群体制定了详细的营销策略并大肆宣传超前消费的理念，对大学生原有的消费观造成了强大的冲击。当大学生的消费数量超出了日常可支配的数额时，为了满足欲望一定会选择网贷平台进行透支性消费。 3.2. 心理行为与大学生网贷意愿 大学生自身存在的急躁、激进思维。经济高速增长不仅加快了工作生活节奏，也加速了人们对于高层次、高品质生活的追求，尤其对于认知水平不够成熟的大学生，处于学校和社会之间，一方面受到学校传统价值观的教育，另一方面受到社会气息的影响，容易产生急躁、激进情绪．大学生的具体表现为追求即想成功，通过各种方式快速达到高品质生活状态，此现象不仅表现在消费行为，也表现在日常学习、就业择业方面，此种急躁、激进的心理让大学生在网贷消费的诱惑下，显得抵制能力较弱、理性认识不足、容易滋生冲动消费心理，会极大地诱发网贷的意愿来满足生活的虚荣化。 当今发达的自媒体渲染了一种“超前消费的文化”，营造出大家都在“买买买”的现实错觉。开始日渐接纳网络借贷的大学群体的大学生放大了当前使用借贷平台的人数估计，产生从众心理，来自己自我的心理疏导。同时也会产生别人都在使用借贷平台进行消费，而我如果不用是否是一种落伍的表现。多数学者的研究也表达了同龄间的压力和大学生相对脆落的心理承受能力也是诱发借贷意愿的关键。 3.3. 理财行为与大学生网贷意愿 在研究访谈中，我们发现具有知名度的网贷平台在大学生眼里已不再陌生，一些知名平台的认知度都超60%，同时大学生对于超前消费是非常平静的态度，一部分学生认为他们可以很好地计划每个月的消费支出水平，也有一部分认为他们有足够的能力还款透支消费的金额。但我们调查也发现，仅有不足10%的大学生每个月有理财计划和个人储蓄计划，并且在大部分时间会感觉生活费非常的紧张。大学生在日常消费中，并不会过多考虑风险因素，认为目前的消费主要以满足当前的心理效用为主，并没有对未来消费和未来不可预见的支出纳入自己的考虑范围。 另外调研发现恋爱中的大学生的日常花销明显会高于单身大学生，大学生是追求浪漫和新鲜的群体，因此他们的消费也不仅仅局限于以往我们认为的一般性产品消费，与过去研究中的一些数据对比可以发现，大学生目前用于旅游、培训在内追求精神方面的消费比重也呈现出比重增加的趋势。
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user: 4. 实证研究设计 4.1. 数据来源 行为学的心理需求、行为模式和行为动机成为解构大学生网络借贷的诱发原因，也是本次研究创新点之一。本文通过已有文献基础上拟定了问卷调查表，调查表分为两个部分组成，第一份量表数据采集期为2019年11中旬至2019年12月底，问卷发放时间为5周，第一份问卷题目全部采用分类变量为问题选项，调查目的是了解贵州师范大学在校的本科生与研究生对网络借贷的使用情况和认知程度，最后通过各个问题选项的分布情况，进行描述性统计分析，得出当前贵州师范大学学生对网络借贷的总体情况。第二份量表调查计划从2020年4月至~2020年7月进行发放，采用线上问卷星和线下纸质问卷相结合的方法，原因在于问卷星只能转发给身边的同学进行在线填写，因而造成样本覆盖面小，调查对象年级人群单一等问题，线下问卷可以很好地采集到贵州师范大学各二级学院的学生样本，覆盖面广保障了后续结果分析和解读的稳健性。第二份量表设计主要从学术消费行为、消费动机和心理认知、个人特征信息四个方面设置30个题项。问卷题目的设计主要参照了国内权威期刊发表的论文，不仅纳入了大学生研究的成果也吸纳了针对中国“90后”人群在消费行为上的前期研究成果，最终拟定了本轮调查的题项，最终本轮调查共收回有效问卷1137份。 4.2. 问卷设计与变量解释 1) 问卷设计 该量表分为两部分，第一部分为人口统计学变量和个人特质信息，共11道题；第二部分为影响大学生网络消费行为的因素问卷，共3个维度，分别是消费行为(7道题目)、心理行为(6道题目)、理财行为(3道题目)、填答方式李克特5级打分法，即“1非常不同意；2不同意；3一般；4同意；5非常同意”。 在本文所构建的2个计量经济模型中，被解释变量分别为大学生网络借贷意愿、网贷意愿和网贷意愿分级。 2) 因变量说明 Table 1 Statistical description of explained variable 频数 平均值 标准差 是否愿意在网络借贷平台进行贷款或消费 1137 1.41 0.491 自己在有能力偿还的前提下使用网络借贷平台进行贷款或消费 1137 1.72 0.452 表1. 被解释变量的统计性描述 在本文所构建的计量经济模型中，被解释变量分别为是否愿意在网络借贷平台进行贷款或消费和是否愿意在自己有能力偿还的前提下使用网络借贷平台进行贷款或消费？变量描述性统计入表1所示。 3) 解释变量说明 本研究所采用的二元Logistics模型包括、性别、户籍、恋爱状况、年级、购物方式、消费行为、理财行为和心理行为等解释变量。其中除人口统计学变量信息外，消费行为、心理行为和理财行为通过本次问卷量表题进行测度，并采用探索性因子分析就行降为处理，得出相应得分，作为变量得分，参见表4。 Table 2 KMO and Bartlett tests for sphericit 统计量 值 KMO取样适切性量数 0.757 Bartlett的球形度检验 近似卡方 1969.46 Df 36 P值 0.000 表2. KMO和Bartlett球形检验 在做因子分析之前，需要对指标进行相关性检验，已探究建立的指标是否适合做因子分析。如表2所示，KMO值为0.713，大于0.5，表明纳入的量表题项间存在较强线性相关性。巴特利球球形检验统计值为1969.46，P < 0.001，拒绝了相关系数矩阵是单位阵的零假设，可以使用因子分析。 研究将问卷设计的16个量表题全部纳入因子分析，经过多次迭代筛选，最终保留3个成分的系数矩阵特征值大于1，这3个成分的解释方差累计贡献率为60.995%，保留了原有部分题项后信息后，因此提取3个主成分，同时对因子成分矩阵进行最大方差旋转，如表3。通过探索性因子分析，从原有的题目保留了其中的9个量表题项，分为了3个维度，本研究根据题目指向内容和研究探索需要分别对3个维度进行命名，并保留得分，并依次对3个公因子进行命名，F1命名为消费行为，F2命名为心理行为，F3命名为理财行为。 Table 3 Component matrix after rotatio 量表题项 成分 1 2 3 您愿意为个性化的商品服务支付更高的费用？ 0.748 您只要有时间就会到购物网站上看看有哪些值得买的东西？ 0.689 您认为您是一个追求新潮事物的大学生？ 0.669 您认为超前消费是时代进步的一种特征？ 0.655 您把网络购物作为消磨时光的一种休闲方式？ 0.835 您认为购物的快乐是来源于过程的体验大于商品的实用性？ 0.808 您喜欢尝试时尚新事物，网购总能给自己带来乐趣，因此认为风险微不足道？ 0.736 您每个月有清晰的消费计划？ 0.829 您每个月会留下一笔生活费用作为日常储备金？ 0.825 表3. 旋转后成分矩阵表 Table 4 Influencing factors of college students’ borrowing intention Demographic variables and basic informatio 变量名称 变量解释 性别 女 = 0；男 = 1 年龄 18岁~20岁 = 1；21岁~23岁 = 2；23岁~25岁 = 3；26岁~30岁 = 4；30岁以上 = 5 户籍 是 = 城镇；否 = 农村 是否恋爱 单身 = 0；恋爱 = 1 生活费 受调查对象上平均每月生活费(元) 年级 大一 = 1；大二 = 2；大三 = 3；大四 = 4；研究生 = 5 双十一消费金额 500元及以下 = 1；500~1000元 = 2；1100~1500元 = 3；1600元~2000元 = 4；2000元以上 = 5 每月生活费 500元及以下 = 1；500~1000元 = 2；1000~1500元 = 3；1000元~2000元 = 4；2000~2500元 = 5；2500元以上 = 6 生活主要收入来源 家庭提供 = 1、个人兼职 = 2、助学贷款 = 3、奖学金 = 4、其他 = 5 消费行为 因子分析得分 心理行为 因子分析得分 理财行为 因子分析得分 表4. 大学生借贷意愿影响因素人口统计学变量和基本信息 4.3. 模型构建 实证研究方法上，本次研究采用二元logistic回归计量模型对调查数据进行统计检验。通过两种计量模型对纳入的变量进行系数显著性的统计检验。能更加综合的选择基于行为视角下的大学生网络借贷。 1) 二元Logistic模型，本文采用Logistic模型分析大学生网贷意愿。大学生网贷意愿分为“愿意”和“不愿意”两种，此为二值选择变量。模型具体形式如下： l o g i t ( P ) = ln ( P 1 − P ) = β 0 + ∑ ​ β j X j + ε (1) 式(1)中，P表示大学生选择接受网贷意愿的概率，P/(1 − P)表示大学生接受网贷的概率与不接受网贷的概率之比，定义为大学生网贷意愿的机率比。解释变量Xj的含义为大学生选择网贷意愿的影响因素变量。对(1)式两边取e为底的指数便得到： o d d s = P 1 − P = exp ( β 0 + ∑ ​ β j X j + ε ) = e β 0 + e ∑ ​ β j X j + e ε (2) 式(2)中， e β j 为发生几率比(odds ratio)，它提供了解释变量变动一个单位时，发生比变动的倍数，即解释变量的单位变化引起发生比的变化为 ( e β j − 1 ) × 100 % 。
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user: 5. 实证分析结果及其说明 Table 5 Logistic regression analysis results of college students’ online lending willingnes 项目 B S.E. Wals Df P值 Exp(B) 消费行为(F1) 1.104 0.094 137.609 1 0.000 3.015 心理行为(F2) 0.379 0.080 22.576 1 0.000 1.460 理财行为(F3) −0.010 0.073 0.018 1 0.893 0.990 您的性别(1) −0.396 0.144 7.574 1 0.006 0.673 双十一的购物金额 22.645 4 0.000 双十一的购物金额(2) 0.589 0.196 9.067 1 0.003 1.802 双十一的购物金额(3) 0.479 0.245 3.828 1 0.050 1.614 双十一的购物金额(4) 0.688 0.319 4.650 1 0.031 1.991 双十一的购物金额(5) 1.839 0.415 19.606 1 0.000 6.289 户籍(1) −0.186 0.165 1.274 1 0.259 0.830 是否恋爱(1) 0.304 0.156 3.789 1 0.052 1.356 主要的收入来源 3.251 4 0.517 主要的收入来源(1) 0.287 0.267 1.164 1 0.281 1.333 主要的收入来源(2) 0.286 0.185 2.380 1 0.123 1.331 主要的收入来源(3) 0.019 0.315 0.004 1 0.952 1.019 主要的收入来源(4) −0.054 0.679 0.006 1 0.936 0.947 年龄区间 29.029 3 0.000 年龄区间(2) −0.637 0.230 7.656 1 0.006 0.529 年龄区间(3) −1.776 0.334 28.349 1 0.000 0.169 年龄区间(4) −1.481 0.698 4.501 1 0.034 0.227 年级 21.547 4 0.000 年级(2) 0.178 0.213 0.695 1 0.405 1.194 年级(3) 0.476 0.282 2.844 1 0.092 1.610 年级(4) 1.011 0.326 9.623 1 0.002 2.749 年级(5) 2.028 0.460 19.435 1 0.000 7.596 常量 −1.837 0.848 4.692 1 0.030 0.159 表5. 大学生网络借贷意愿logistic回归分析结果 本文构建Logistic回归模型对大学生网贷意愿进行实证分析，为考察大学生个体特征和行为特征变量对大学生网贷平台贷款意愿的影响机制，将表4所列的个人特征变量和基于因子分析计算所得的行为变量统一纳入Logistic回归进行实证分析，结果如表5所示，logistic模型采用的是输入的方法建立回归，回归模型omnibus检验中，P值为0.000 < 0.05则说明，本研究所选择的自变量中至少含有一个变量对因变量有影响关系。SPSS输出的内戈尔科R方值为0.347，说明模型解释力达到34.7%，最后模型本研究的霍斯默莱梅肖检验报告P值为0.062 > 0.05，判断本研究所得到的方程与真实情况拟合情况良好。 从表5数据得知：在控制其他变量情况下，消费行为因子(F1)对大学生网络借贷意愿有显著地正向影响，在1%的水平上通过了显著性检验，消费行为得分每提高1%，大学生网贷意愿会增加201.5%。心理行为因子(F2)对大学生网络借贷意愿也呈现出正向显著地影响，在1%的水平上通过了显著性检验，心理行为得分每提高1%，大学生网贷意愿会增加46%。理财行为因子(F3)对大学生网络借贷意愿不具备统计学意义，P值达到0.893。控制变量中，性别对网贷意愿有正向影响，在1%水平上通过显著性检验，并且男性大学生比女性大学生网贷意愿高出32.7%。另外本研究以双十一作为代理变量反映的大学生消费支出，消费支出在各水平上对网贷意愿都有正向影响，均在5%水平上通过了显著性检验，而且随着在购物花费的增加大学生选择在网贷平台的意愿倍数会急剧增大，双十一消费金额超过2000元的受访大学生比双十一消费金额低于500元的大学生网贷意愿高出5.28倍。此外，大学生所在年级对大学生对网贷意愿有正向影响，研究生及以上的大学生群体是大学一年级学生的7.596倍，网贷意愿最为强烈。同样，大学一年级学生网贷意愿的显著性也在1%水平上显著，综合来看，网贷最为可能发生在高年级和低年级学生人群中。
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user: 6. 结论与建议 本研究以贵州师范大学的在读大学生为问卷调查对象，基于1137位大学生有效问卷所提供的数据，本研究首先使用探索性因子分析法对问卷中的量表题项进行分析，将多维度的题目浓缩为三个关键的行为变量，之后，采用两次二元Logistic回归模型分析方法对大学生的基本情况、行为分类和网络借贷意愿进行了统计描述和实证分析，其主要结论是：1) 大学生消费行为和心理行为都会加强大学生网贷意愿，这表明非理性消费在大学生中普遍存在，也是大学生选择网络借贷的主要原因。2) 受访大学中有理财计划或是有一定生活费储蓄的大学生，其网络借贷的意愿明显降低，这意味着在大学期间，对大学生理财学习和金融方面知识的学习是非常必要的，不仅教会大学生该如何合理消费也在大学培养了理财水平。3) 大学生群体的年级对网贷意愿有着非常重要的影响，本研究中大学生一年级学生和研究生及以上学生的网贷意愿最为显著，同时研究生群体的网贷意愿明显大于大学一年级学生。这说明高年级的学生随着与社会接触的增多，个人日常消费支出也会增加，会出现资金紧张的状况，产生网贷意愿。对于大学一年级学生而言，由于刚刚步入校园，金钱观念不足偏向于无计划的非理性消费，造成资金紧张，触发网贷意愿。因此，不良校园网贷事件发生在高年级大学生群体中的风险是较高的，因为高年级大学生更容易受到“入不敷出”问题的困扰。4) 本研究中，大学生生活费来源与大学生网贷意愿间没有表现出统计学意义，对于大学生而言个人的收入来源和网贷意愿之间没有显著关系。5) 恋爱中的大学生月均消费支出更高，恋爱会显著增加消费，导致借贷意愿增强。6) 男性大学生比女性大学生的网贷意愿更强，男性面临的网贷风险更高。 针对以上研究结论，本文提出的主要对策建议是：1) 大学生消费欲望旺盛和消费观念转变会引起消费支出增加，非理性地盲目消费往往使大学生“资不抵债”产生向外借贷的意愿。因此要加强在校大学生理性消费行为理念的培养，尤其是培育在校大学生的理财意识和科学良好的财务规划，既可以减低一味宣传造成的反感，也能让大学生在大学校园里学习到理财知识与技能，对未来也是受益匪浅的。高校管理者还要关注大学生的生活状态，引导大学生树立正确的消费观，在能力范围内进行适度消费。2) 在校园内加强对网贷知识的宣传力度，让大学生警惕非法网贷，提高大学生个人风险意识，不被不良网贷的推销所引诱，杜绝不良校园网贷事件的发生。3) 从网贷平台方面，网贷平台应当联合建立科学、合理的行业规范，加强行业自律，着力解决网贷平台消费场景的建设和安全性问题，严防网络借贷市场上出现“劣币驱逐良币”的现象。4) 针对网络借贷的各种乱象，有关政府部门要大力整治违法违规的网络平台，打击非法、虚假的网络借贷宣传，并在此基础上建立对网络借贷平台的长效监管机制，尤其是在涉及校园借贷的情况时一定要重拳出击，整治到底。
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user: 摘要 作为外来词较为丰富的语言，日语在各个历史阶段受到了多种语言在不同程度上的影响。德国作为日本在现代化起步阶段的学习榜样，德语对日语也产生一定的影响，德语外来词丰富了日语的词汇表达手段。此外，经由日语转译的德语词汇又进一步地影响了汉语。本文试图从社会历史背景入手，分析日语中德语外来词的引入、分布及目前的使用情况。
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user: 1. 引言 日语在其发展的过程当中始终受到其他语言的影响，根据2002年发行的第8版《新选国语辞典》(金田一京助2002) [ 1 ]，日语词汇中汉语占49.1%，外来语占8.8%，而本土的和语词汇仅占所有词汇的33.8%。在公元1500年之前，来自中国以及朝鲜半岛的文化对日本的影响最大，而汉字的引入更是对日语产生了最直接、最深刻的影响。二战后，虽然汉字的使用有所减少，但现代日语中仍然有着2000余个常用汉字(参阅日本文化厅公布的常用汉字表，见参考文献 [ 2 ] )。唐朝末年，由于战乱，日本不再向唐朝派遣“遣唐使”，中日之间交流大大减少。在15，16世纪的大航海时代，西班牙和葡萄牙成为首批到达日本的欧洲国家，它们在传教的过程中带来了首批西方外来词，如パン (罗马音：pann，来自葡萄牙语的pão，面包)以及ブランコ (罗马音：buranko，来自葡萄牙语balanço，秋千)等。江户时期，许多来自荷兰语的词汇也进入到日语，如ズック (罗马音：zukku，来自荷兰语zuk，布料)。从荷兰传入日本的文化和技术被称为“兰学”。 进入到明治维新时期，日本全方位向西方学习以实现现代化。而与日本政治情况相近，又同样是后发国家的德国(或统一前的普鲁士)，成为日本大力推崇的现代化模版。来自德语，涉及不同领域的词汇大量地进入了日语表达，其中许多业已成为固定的日语词汇被规范下来。在当代，德语也时常出现在日本的流行文化如漫画，轻小说和影视作品，尤其是战争题材的作品中，这反映了日本对德国过去强大的军事实力，先进的军事技术的向往，这些主题具有一定的争议性，因而相比传统文学，更常在亚文化中出现。 汉语也经由日语转译接收了部分德文词汇。有关德语对中文的影响，学界已有不少成果，在研究中也提到日语的中间载体作用(黎东良 2019) [ 3 ]。而有关日语中的德语外来词研究则较少。德语外来词如何被引入？它们的分布范围以及使用情况如何？它们的形态有着什么样的特征？德语元素是在什么样的语境下被日本流行文化使用的？日语中为什么能留存下较中文多的德语外来词？本文将从以上几个问题出发展开探讨。
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user: 2. 日语中的德语外来词引入情况 如上文所述，德语外来词在近代被广泛引入日语中。据历史文献记载，德语在日本最早出现在江户幕府时代末期的文政六年(即1823年)。德国医生、植物学家及日本学家Philipp Franz von Siebold (1796~1866)在当年抵达日本以搜集日本列岛上的信息，社会和政治结构以及调查扩大现有贸易的可能性。当时日本已有能读写荷兰文并被称为兰学家(Dutch scientists)的存在，借助荷兰语这一中介，少数日本学者得以学习德语 [ 4 ]。明治维新时期，日本派出考察团前往西方学习现代化的制度，技术以及文化。德国(普鲁士)当时和日本情况相近，虽然两国都采用君主立宪制，但不同于议会制的英国，德日两国君主的权力较大；德国在第二次工业革命中成果颇丰，甚至超过了老牌帝国主义国家如英国和法国，让日本看到了后发国家崛起的可能；德语世界在思想和艺术上造诣也令日本人神往。综上，日本对德国的发展道路相当青睐，并把德国作为其现代化的模版和榜样。日本尤其重视德国的医学，因此大量医学词汇被引入。在大正时代(1912~1926)、昭和时代(1926~1989)以及平成时代(1989~2019)，随着德国的先进文化和科学技术不断地被引入日本，德语外来词也源源不断地进入日语，丰富了日语的表达，扩大了日语的词汇量 [ 5 ]。当然，外来语进入到日语中时会在形态上发生一些变化，以适应日语的拼写和语音系统，如增加元音：ハイム (罗马音：haimu，源自德语Heim)，缩略：ゼミ (罗马音：zemi，源自德语Seminar)或汉字化，如Aufheben (扬弃)，除了用片假名アウフヘーベン书写以外，也可用汉字写作“止揚” [ 6 ]。
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user: 3. 日语中的德语外来词分布情况 由于大部分的德语外来词是在日本的现代化起步阶段被引入的，因此它们大多集中在自然科学，医学，工程技术等专业领域。 其中，医学领域的专业词汇占大部分，如カプセル (Kapsel，胶囊)，アレルギー (Allergie，过敏)，カルテ (Karte，取Krankenakte之意，病历)，プロテーゼ (Prothese，假肢)，クランケ (Kranke，病人)，アドレナリン (Adrenalin，肾上腺素)，ガーゼ (Gaze，纱布)，ヒステリー (Hysterie，歇斯底里)，ギプス (Gips，石膏)，ホルモン (Hormon，激素/荷尔蒙)，コラーゲン (Kollagen，胶原蛋白)，ワクチン (Vakzin，疫苗)等 [ 7 ]。 3.1. 有关物理学的词汇 有关物理学的词汇有：ネルギー (Energie，能量)，レントゲン線 (Röntgenstrahlen，伦琴射线)以及一些物理学单位如オーム (Ohm，欧姆)，マッハ (Mach，马赫)等。 3.2. 有关化学的词汇 有关化学的词汇主要是一些元素名称，如ウラン (Uran，铀)，ナトリウム (Natrium，钠)，アンチモン (Antimon，锑)，カリウム (Kalium，钾)，クロム (Chrom，铬)，モリブデン (Molybdän，钼)等。日语中的部分化学词还参照德语进行了意译，如：水素(Wasserstoff，氢)；炭素(Kohlenstoff，碳)；窒素(Stickstoff，氮)，其化合物(氮化物)称为“窒化物”；酸素(Sauerstoff，氧)，其化合物(氧化物)称为“酸化物”。这几个词均为“素”结尾，对应德语的-stoff。另外，还有诸如シャーレ (Schale，培养皿)，プレパラート (Präparat，标本，切片)，メスシリンダー (Messzylinder，量筒)等化学实验器具。 3.3. 有关自然及生物的词汇 有关自然界及生物界的词汇：ワンダーフォーゲル (Wandervogel，候鸟)，エーデルワイス (Edelweiss，高山火绒草)，ダックスフンド (Dackel，腊肠犬)。 3.4. 有关登山的词汇 由于德国的登山运动较为发达，因此产生了许多有关登山的专业词汇，这些词汇也被日语吸收，如：アーベントロート (Abendrot，晚霞)，アイゼン (Steigesen，登山用的冰爪)，ザイル (Seil，登山用的绳索)，アプザイレン (abseilen，绳降)，アンザイレン (anseilen，用绳索系住)，シュルント (Schrunder，冰隙，即冰川上的深沟)，ハーケン (Haken，钩子)，ピッケル (Eispickel，破冰斧)，ヒュッテ (Hütte，山中小屋)等。 3.5. 来自人文社科领域以及日常生活的词汇 有关日语中来自人文社科领域的德语外来词也相对丰富。在教育领域，由于德国是日本学习教育模式的重要对象，借用了较多的教育概念，如ゼミナール (Seminar，研讨班，口语中常简略为ゼミ)，テーマ (Thema，主题)等。音乐词汇有アインザッツ (Einsatz，这里指音乐上的起奏)，コントラバス (Kontrabass，低音提琴)，タクト (Takt，节奏)，メトロノーム (Metronom，节拍器)等 [ 8 ]。 一些文化现象以及生活领域的词汇也进入到日语词汇。如与饮食相关的词汇就有グミ (Gummi，软糖)，バウムクーヘン (Baumkuchen，年轮蛋糕)，キルシュワッサー (Kirschwasser，樱桃烧酒)，ザワークラウト (Sauerkraut，酸菜)，ワイングラス (Weinglas，酒杯)等。 涉及社会及文化概念的有：ポルターガイスト (Poltergeist，发出敲打声的鬼怪)，メルヘン (Märchen，童话)，ルンペン (Lumpen，流浪汉)，ゲマインシャフト (Gemeinschaft，集体)，メッセ (Messe，博览会)等。 政治和思想上的概念有：イデオロギー (Ideologie，意识形态)，ヒエラルキー (Hierarchie，等级制度)，プロレタリアート (Proletariat，无产阶级)，ゲゼルシャフト (Gesellschaft，社会)以及哲学领域的アウフヘーベン (Aufheben，扬弃)，テーゼ (These，论点)，アンチテーゼ (Antithese，反命题)等。
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user: 4. 现代日语里来自德语的外来词词义与其在德语中的词义比较 值得一提的是，现代日语中来自德语的外来词词义与其在德语中的词义并非总是一一对应的关系。以アルバイト为例，其在日语词典中的释义为：本業や学業のかたわら、収入を得るための仕事をすること。(译：在做主要工作或上学的同时工作以赚取收入，即兼职)而其德语词源Arbeit的德语释义为：Die Tätigkeit， bei der man geistigeoderkörperliche Kräfteeinsetzt und mit der man einenbestimmen Zweckverfolgt. (译：人们遵循某种目的而进行的体力或者脑力活动)。可以明显看到，アルバイト的含义远比Arbeit要狭隘。另外，グミ (源于德语Gummi)的本义原为橡胶，由于水果软糖(Fruchtgummi)的风靡，人们便只用グミ指代水果软糖。造成该现象的原因可能是“隐语”(隠語，源于英语的jargon，“行话”、“黑话”之意)的使用。在日本明治时代，学生们在将德语作为科学语言学习的同时，在口语上也常常把德语作为“隐语”来使用。而这些“隐语”的含义常常被错误地传播 [ 9 ]。对于医生和护士等医务人员，他们在患者及其家人面前工作时，也会使用外人不理解的德语隐语。例如，エッセン (进餐时间，借自德语单词essen，吃)；谈到患者的死亡时，会使用拾う (罗马音：hirou，意为捡起)，其为捨てる (罗马音：suteru，意为抛弃)的形近字，捨てる又和自德语单词sterben (死亡)的音译シュテルベン (罗马音：shuteruben)的前三个假名发音相似。在此情况下，其与德语的本义完全不对应。
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user: 5. 结语 本文就日语中德语外来词的引入、形态特征、分布和使用情况进行了初步的研究，发现在日语中存在较多源于德语的外来词，受社会历史文化因素的影响，来自医学和自然科学领域的词较多，部分词汇通过日语被汉语吸收。外来词的引入是每种语言不可避免的现象，正如美国语言学家萨皮尔在《语言论·言语研究导论》中所说：“语言同文化一样，很少是自给自足的” [ 10 ] (爱德华·萨皮尔 1985)。其引入和发展受社会文化因素影响较大，体现了跨文化交往交流和民族交融。随着德日之间政治经贸合作和人文交流的加强，可以预见，日语中德语外来词将呈现出更加多样化的特点。
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user: 摘要 基于新兴第三方检测产业出现新岗位进行创新课程开发。以工业分析技术专业《分析样品制备技术》创新课程为例，提出对接新兴第三方检测产业新出现的岗位工作任务进行课程开发的思路及应用。
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user: 1. 引言 新一轮科技革命正引领工业发展和产业变革，科技产业的发展突飞猛进，新经济发展层出不穷，价值链分工、产业生态竞争也日益激烈。我国经济发展已进入新常态。随着社会的发展，我国改革开放使市场管制逐步放松，给市场带来了全新的机遇，由传统政府检测、企业检测，诞生出第三方检测，由于第三方检测机构不需要考虑买卖之间的利益关系，其检验结果具有一定的公正性和权威性，第三方检测企业如雨后春笋迅猛发展，并逐步形成分析检测产业链，据中国检测行业报告统计，截至到2016年，我国检测行业市场规模达2028亿元，其中第三方检测达908亿元，第三方检测占比由2009年的37%提升至2016年的45%，保守估计到2021年，中国检测市场规模将超过3000亿元 [ 1 ]。 对接这个新兴产业人才供给，工业分析技术专业责无旁贷。同时新技术、新产品、新业态和新模式蓬勃兴起，对分析技术专业的改革和发展提出了新的挑战。高职院校人才培养、课程开发、相关专业的设置与调整都要服务于当地区域经济发展的需要。课程开发是高等职业教育的重要工作内容，对培养和提高学生专业知识和实践操作技能水平以及服务地方经济均具有十分重要的作用 [ 2 ]。
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user: 2. 课程开发背景 工业分析技术专业涉及的领域非常广泛，冶金、化工、石油、药物、材料、环保、食品、生物等许多行业都需要工业分析技术人才。而新兴第三方检测公司因不同行业的原材料、半成品、产品等物料不同，所用的分析方法、标准等存在着较大的差异，各行业根据其生产特点、产品特性等多种因素有针对性地制定了相应的标准。工业分析技术专业的主要专业课程工业分析难以将各种分析方法和标准都编入课程内容，不能兼顾各行各业，但分析原理和方法大同小异，不同样品分析过程主要差异是分析样品的采集过程和前处理技术，传统的工业分析专业没有专门样品采集与样品处理方面课程，但随着新兴分析检测行业发展，分析测试的样品来自各个方面，组成和结构也各不相同，复杂程度可想而知。正是因为样品复杂及分析检测精度提高，分析样品采集与前处理日益重要，特别在食品、环境样品的前处理，除了采样外，主要过程就是指提取和净化等前处理步骤。特别是目前样品的特点是基质复杂，目标化合物检测限量日趋严格，以至样品的采集与制备工作也日趋复杂性和多样性，有数据表明，完成一个实验70%~80%甚至更多时间用在样品的前处理上；给实验带来的误差有60%以上出自样品的前处理。所以说样品前处理逐步成为食品分析关键环节。并成为现代分析方法发展的制约因素，也越来越引起人们的重视。 正是分析样品制备技术在分析测试过程具有普遍性和重要性，在分析检测过程中占据举足轻重的地位。在新兴第三方检测公司逐步独立出新岗位“前处理岗”。而我们中高职毕业的学生进入第三方检测公司初级就业岗位大都是样品“前处理岗”，而传统工业分析技术专业却没有专门的课程来对接，正是基于新兴第三方检测行业新业态、新出现岗位，学生所学的内容与新兴第三方检测产业岗位能力所需不一致，存在新兴第三方检测产业岗位需求教学课程脱节等问题 [ 3 ]。因此，开发对接新兴第三方检测产业分析检测岗位需求的关键技术课程势在必行。我院在2010年提出开发《分析样品制备技术》创新课程。
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user: 3. 课程开发设计思路 为培养对接新兴第三方检测产业分析岗位所需求的应用型人才，提高毕业生的对接新岗位能力，服务地方经济新业态发展，学院与全国及当地第三方检测机构企业如华测技术服务有限公司、广东高普检测技术服务有限公司、利诚检测技术服务有限公司、立创检测技术服务有限公司等多家企业合作，共同制定课程大纲，实现培养学生与企业需求的“零距离”对接。 3.1. 基于工作过程确定工作岗位，根据工作岗位制定教学目标 本课程以职业能力为目标，以新兴第三方检测分析检验工作过程为导向，本课程对应的工作过程样品采集与样品前处理岗位如图1所示。 通过对企业岗位调研最终定位本课程目标、对接岗位群为新业态下新出现岗位。本课程主要对接岗位群为新兴第三方检测机构中采样岗(初级岗)、前处理岗(初级岗)、化验分析岗(中级岗)、专业分离技术岗(高级岗)。根据对接岗位确定课程名称为《分析样品制备技术》，课程名称内涵是指分析测试过程样品的采集与制备过程技术。其中样品制备又称样品前处理是对样品中待测组分进行提取、净化、浓缩的过程。样品前处理的目的是消除基质的干扰、保护仪器、提高方法的准确度、精密度、选择性和灵敏度。课程目标培养分析测试行业样品采集、样品前处理、专业分离与化验的高素质技术技能人才。 图1. 课程在分析检测工作过程中对应岗位 3.2. 依据工作岗位确定工作任务，根据工作任务设置课程内容 根据课程对接岗位，进行岗位分析，以岗位需求为依据，以学生职业生涯发展为背景，分析工作岗位工作任务，突出能力本位，以工作过程为主线，以工作任务为中心构建课程体系。课程结构根据工作任务如图2设置为样品采集技术、样品处理技术和样品的分离技术三大模块。最后以样品采集处理工作过程为主线设置项目任务，在项目设计除了设计各模块对应项目外，允许学生自行选择和设计项目，实行3 + X项目制。 图2. 基于工作岗位以工作任务与行动领域构建课程体系 3.3. 根据课程内容，以项目为载体，实施理论实践一体化教学 根据课程内容，经广泛的企业调研，并结合学生的特点，编置企业真实项目库，并让学生自主分组，自选项目，然后以项目为载体，实施理论实践一体化教学，形成选项目——定项目——做项目–展项目教学过程，具体如图3。 图3. 课程项目设计实施过程 在本项目教学法，与一般项目教学法不同，因为要求学生自己选项目、自己设计项目，这样要需要很多时间，同时根据上面整体设计表可以看出，要传统理论课的时间进行压缩到三分之一的时间讲完，这就要求必须提高课堂教学效果。为此，把选题与设计都放在课外时间，充分利用学生的课外时间、节约课堂时间、提高教学效率。这样学生可以利用课外时间去图书馆查资料、利用课余时间去设计，包括在做项目时，由于采用实验室开放，学生也是利用课外时间去准备项目。这样就保证在有限的时间，完成项目教学。 3.4. 课程评价实现考核体系过程化、考核内容标准化、考核形式自动化。 我专业通过开展了《基于技能大赛专业教学质量考核体系构建》教研项目研究，对《分析样品制备技术》课程考核分成两条主线，理论考核建立了基于国家技能大赛题库，利用微知库、得实等平台我院自主建立了具有第三方的、客观公开的、标准化的、综合性专业教学质量考核评价体系；实操考核以学生自选项目进行考核。实现了考核体系过程化、考核内容标准化、考核形式自动化的现代过程评价体系。
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user: 4. 课程开发成果 基于新兴第三方检测产业发展而出现的新岗位开发出的新课程《分析样品制备技术》，课程于2010年开始建设，历经10年，从企业调研，岗位工作任务分析、课程体系构建等过程完成课程开发，并编写了相应的实训教材，教材内容紧扣岗位实际能力需求，明确了课程目标、课程标准、教师队伍建设、实训条件建设、评价方式等。为新兴第三方检测产业分析检测人才的培养打下了坚实的基础。本课程也迅速成为工业分析技术专业重要的专业基础课和专业核心课，在专业中处于极其重要的核心地位，同时这门课程也是化工、环境、食品等行业样品检测分析的基础课程。本课程建设对服务地方产业，提高产品质量具有非常重要的意义，在服务了新业态下的新岗位同时，也形成了丰硕的教研教改成果。 本课程在建设期间，2014年验收成为我院首批精品共享课，2016年成为我院优质核心课，2019年立项广东省在线精品开放课程。在2017年，入选国家资源库工业分析技术专业标准课程建设项目，获得建设资金23万，2018年本课程被新修订工业分析技术专业国家教学标准增补为专业核心课程，从而带动全国工业分析技术专业《分析样品制备技术》课程建设。目前已带动全国11所学校开设本门课程，在线注册学习人数达1806人。
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user: 摘要 范畴化是认知翻译学的重要概念，翻译不只是跨文化的符号转换，更是认知驱动下的范畴转换，与人们的具身体验息息相关。本文将认知范式引入《牡丹亭》英译研究，运用范畴化理论考察《牡丹亭》汪译本中的非语言范畴转换，对文旭、余平和司卫国提出的范畴转换模式进行补充，增添“零范畴转换”模式。研究发现，《牡丹亭》汪译本将范畴间的相似性联系起来，通过对等范畴转换、错位范畴转换、空缺范畴转换和零范畴转换四种模式贴近目的语读者认知，提高了译文的流畅性和可读性，但也损失了原文中国文化范畴的部分属性。本文以范畴转换从认知新范式探讨《牡丹亭》译本的转换模式，期望引起中国戏曲外译对认知翻译研究的关注。
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user: 1. 引言 近年来，学界对语言与认知、翻译与认知的关注不断增多，一度出现“认知转向”。揭示语言的认知表征，考察认知过程，对于探索语言、翻译的本质具有启示意义。认知语言学以体验哲学为基础，强调主体的具身体验，认为人类的认知与受身体验联系紧密。人类社会的生产实践将主体与客体相联系，主体的实践经验来源于这种联系，通过识解产生对客体的表征，反映到人脑认知，由此形成规约化、范畴化的认识，最后通过言语行为表现在人类语言中，而言语又以间接经验的形式映射于其他个体，形成语言与认知的双向互动。《牡丹亭》作为中国古典戏曲的重要著作，涉及到大量的中华文化概念，这些范畴化的概念多为中国读者认知独有，翻译时需审慎处理，具体的处理方式则需要从认知层面进行考察。
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user: 2. 范畴与范畴化 2.1. 范畴的定义及研究历程 范畴(category)与范畴化(categorization)是认知语言学的基本概念，主体在认识客观世界时以范畴化为体验基础，由此，客观世界的无数客体以类别化的形式构成既相互区别又相互联系的范畴，可以说，没有范畴化就没有对客体的逻辑认识，主体对客观的认知会变得混沌无序。 范畴这一概念最早可以追溯到西方哲学，亚里士多德 [ 1 ] 在描述“范畴”时，将其视为人类对客体分类、概括的类别。一个范畴集合下的各个元素必然存在共有特征，地位相等，不同范畴集合边界明确。针对亚里士多德范畴理论的不足，往后的西方哲学家如维特根斯坦 [ 2 ] 侧重于论证范畴成员间的相似性，即“家族相似性”，而非同等性，以及边界的模糊性，而非明确性，这为后来学界关注范畴的边界模糊提供了重要思路。随后在语义学领域，语言学家和心理学家Rosch [ 3 ] 于20世纪70年代发现了范畴成员的差异性，它们的地位不相同，且可以追溯典型成员，即“原型”(prototype)。以图像化呈现，范畴中的“原型”处于较为中心的地位，“非原型”则向边缘化方向趋近，呈辐射状，如：麻雀相较于企鹅更具典型特征，在“鸟”的范畴中更具典型地位，趋近范畴的中心。Rosch的“原型理论”突破了传统的二元划分，为范畴理论注入了新的解释力。20世纪80年代，语言学家Lakoff [ 4 ] 出版专著《女人、火和危险事物》，提出“理想化认知模型”(Idealized Cognitive Model)，从认知思维的角度剖析了语言符号层面的原型范畴，推动了语言认知机制的阐释，为概念隐喻理论、认知语法等理论奠定了基础。总的来看，人类认知将不同个体以相似性进行归类整合，形成范畴，这种相似性而非同等性决定了范畴成员的不平等地位，有中心(原型)和边缘(非原型)之分。另外，范畴成员的数量、属性囿于人类认知，是动态的，并非恒定的。 2.2. 范畴化的定义及研究历程 从认知语言学的角度出发，范畴化是“主客观相互作用对事物进行分类的过程” [ 5 ] (p. 102)，是一种高级的认知活动，是概念形成的基础，语言符号的意义通过范畴化映射在主体认知中。在这一认知过程中，人们往往通过感觉器官将感受到的客体范畴化，如：在阅读各类不同书籍后体验到了“书”的相似属性，形成“书刊”范畴，此后便把某一本书自动归类进“书刊”范畴。 范畴可分为语言范畴和非语言范畴。语言范畴囊括语言的内部结构元素，范畴成员可以是各种词性的词汇，可以是诸如主、谓、宾的句法结构，也可以是构式、句子、语篇等。非语言范畴则是除自然语言外的实际客体，范畴成员既可以是乐器、厨具、水果等拥有具象化下位符号的元素，也可以是与民族文化息息相关的抽象概念，如：风水、阴、阳等。根据范畴的层级属性，可以分为：上位层级范畴、基本层次范畴以及下位层次范畴，层级关系分布如图1所示。心理学家Roger [ 6 ] (p. 14)发现，人们生活中使用频率最高的层级范畴是基本层次范畴。文旭、余平和司卫国 [ 7 ] 认为，基本层次范畴能够使人们在对客观世界的识解过程中动用最小化的认知努力，取得最大化的信息效果。这一观点符合认知范畴观的经济效益。总而言之，范畴化过程涉及到各个层级范畴的映射，范畴是主体在范畴化过程中动用认知努力的结果。 图1. 范畴的层次划分
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user: 3. 范畴与翻译 3.1. 翻译研究的范畴观 翻译与范畴的讨论是认知翻译学的重要部分。以前文提及的范畴的层次划分来看，翻译这一概念属于非语言范畴，基本层次范畴可以是翻译策略、翻译方法等，翻译策略的下位层次范畴按照传统范畴成员来看，有归化、异化。从认知层面来看，翻译可以视作基于范畴转换的认知活动。文旭、余平和司卫国 [ 7 ] 认为，翻译研究应用范畴化理论可以避免传统译论的二元对立思维，不拘泥于直译和意译，归化和异化等的对立，帮助揭示翻译过程中的认知机制，是翻译研究的新范式。这样来看，翻译这一范畴的下位层不再只是归化、异化，直译、意译等的划分，而是各类范畴转换模式的集合。 Catford [ 8 ] 最早把范畴概念引进翻译研究，提到了语言范畴的转换。Neubert [ 9 ] 和Snell-Hornby [ 10 ] 运用原型范畴理论分别对源语和目的语语篇进行分类。在国内，贺爱军 [ 11 ] (p. 107)基于中西方群体的体验、认知差异，从诗歌语篇的英汉互译中讨论“牛郎”、“须眉”等词的原型和转换，认为追求语言各层面的对等是不实际的，须以范畴转换为切入点区分原型和变体，走出对等的死胡同。卢信朝 [ 12 ] (p. 92)将原型范畴理论运用于汉英同声传译研究，为传译的简缩策略补充“译语家族”及“译语连续统”概念，丰富了同声传译策略的内容。文旭和司卫国 [ 13 ] 解释了翻译范畴转换的模式和过程，从象似性的角度揭示了其中的认知机制。此外，还有许多学者(如戴文静 [ 14 ]；李莉、张淼、潘玥宏 [ 15 ] 等)基于翻译范畴转换，针对中国古典哲学、文论和中医中的概念对翻译策略、翻译变异等进行了讨论。可以发现，认知翻译学是译学研究新范式，范畴转换以源语作者、译者、目的语读者的动态认知为基础，有助于丰富中国传统文化概念外译的内涵，是考察中国传统文化概念英译的新切入点，而现有的文献表明，应用此范式考察中国古典文学乃至戏曲领域英译的研究数量较少。 3.2. 翻译的范畴转换模式 翻译的范畴转换模式有语言范畴转换模式(词类范畴转换、句法范畴转换等)和非语言范畴转换模式 [ 7 ]，本文重点关注翻译中的非语言范畴转换模式。非语言范畴转换涉及对等范畴转换模式、错位范畴转换模式和空缺范畴转换模式。对等范畴转换即源语和目的语的三个层次范畴及范畴成员一一对应。如：“前怕狼，后怕虎”译为“Fear wolves ahead and tigers behind”，“狼”与wolves对应，“虎”与tigers对应，它们都属于猛兽范畴的基本层，而不是下位层的东北虎、北极狼等，需要注意的是，此处的“对等”是源语和目的语范畴成员间某一属性的对应，不能理解为两个成员属性完全对等，因为一个范畴成员往往会由于文化、社会等因素在主体认知中产生不同属性，在中国读者的传统认知里，“狗”具有“卑微”属性，而在英语文化读者的认知里则具有“亲密”属性。错位范畴转换有两类，一类是同一层次的不同范畴成员间的转换如：《习近平谈治国理政(第二卷)》 [ 16 ] 将“土豆烧牛肉”译为goulash (匈牙利国菜红烩牛肉)，虽然两者相似度极大，都属于“菜肴”范畴的下位层，但仍然是下位层中的不同范畴成员，此种译法贴近目的语读者的具身认知，目的是通过中西方读者隐喻映射认知的共通性，抓住两个范畴成员的相似属性，即“容易烹饪”，表达“共产主义并非‘土豆烧牛肉’那样简单”的隐喻内涵。另一类是源语和目的语的三个层次错位对应，如：“海棠红”译为red，是下位层范畴和基本层范畴间的错位转换。空缺范畴转换指源语范畴在目的语读者的公共认知中不存在，或是源语范畴根据特定语句需要凸显的属性不能与相关目的语范畴的属性兼容(即范畴属性空缺)，需要“再范畴化”以便寻找贴近目的语读者认知的目的语范畴，如：“鸿鹄”译为great chance。以上对非语言范畴转换的分类并不详尽，本文补充了“零范畴转换”这一类别，详见后文例7。
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user: 5. 结语 翻译并不只是跨文化间的语言符号转换，究其本质，是认知驱动的范畴转换过程，这一过程是动态的，原文范畴是作者认知经验化的结果，译者通过自身对社会、历史、文化等层面的经验认知，采取一系列转换方式加工这些范畴，以激活目的语读者的完形机制与具身体验，完成范畴内涵的传递。本文通过考察《牡丹亭》汪译本中的非语言范畴转换发现：该译本涉及对等范畴转换、错位范畴转换、空缺范畴转换和零范畴转换四种模式，对等范畴转换抓住中西读者的共同认知体验，利用范畴的相似性完成意义传递；错位范畴转换、空缺范畴转换、零范畴转换以贴近目的语读者认知为重点，追求语言凝练性与理解经济性，但难免会损失原文范畴的部分属性特征，不利于中华文化概念的传播。本文认为，四种转换模式都是译者在自身认知驱动下对目的语读者认知的趋近，如何在保留中华文化范畴与趋近目的语读者认知之间寻找平衡是今后需要解决的问题。本研究是基于认知翻译学范畴观对《牡丹亭》译文范畴转换的初步考察，对文旭、余平和司卫国 [ 7 ] 提出的范畴转换模式进行了补充，今后研究可以延续这一新范式，定量考察整本译文范畴转换的总体特征，借助语料库等手段进一步解释认知机制。
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user: 摘要 银行现有的反欺诈体系主要以专家规则为主，在防范新型的欺诈手段和欺诈形势时，存在两大痛点：一是无法识别个体正常但属于团伙欺诈的情形；二是缺乏对风险传导的防控。基于此，本文开展基于关联图谱的反欺诈体系研究，从关联图谱的底层逻辑、构建原理、方法路径以及应用价值等方面阐述关联图谱反欺诈体系的底层逻辑和应用价值，并进一步探索在营销精准化的应用前景。
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user: 1. 引言 互联网、物联网、大数据的兴起和普及，正深刻改变着当前的金融生态和金融格局。在此宏观背景下，银行为了提高自身竞争力，降低运营成本，提高客户满意度，逐步向互联网业务转型。同时，当下的新冠肺炎疫情限制了原有的线下业务渠道，这也进一步加快了银行网上业务的转型步伐。虽然银行互联网业务具有收益高、成本低、体验好、方便快捷等优势，但是该业务因具有“无接触”的特点也导致客户欺诈风险的激增，这无疑对银行互联网业务的发展带来巨大的挑战。 互联网背景下的金融欺诈形势逐渐以“黑产”的组织形式开展，威胁着金融安全，对金融主客体造成巨大的损失。数据显示，国内因倒卖、遗失等原因而游离在市场上的身份证约1000万张，“三件套”、“四件套”(身份证、手机卡、银行卡、网银盾)市场倒卖报价百元到千元不等，“黑产”每年给社会造成的损失超过1000亿。除此之外，“黑产”组织还掌握了超过5000万的虚拟号码、6000万的代理IP、以及市场上83%的设备信息，这些都是“黑产”组织进行欺诈的重要基础 [ 1 ]。 面对如此威胁，以银行为首的金融机构并未坐以待毙，为了打击欺诈行为，他们积极推进以规则为主的反欺诈体系，并在反欺诈防范中起到一定的成效，以X银行为例，2019年X银行基于反欺诈规则，有效拦截了3.4%的异常信息申请，发挥了有效初筛准入作用。但是，在防范新型的欺诈手段和欺诈形势时，以规则为主的反欺诈体系存在两大痛点：一是无法识别个体正常但属于团伙欺诈的情形；二是缺乏对风险传导的防控。而关联关系图谱(以下简称“关联图谱”)则可以通过图分析技术深度挖掘客户潜在风险，能够有效解决现有反欺诈规则的不足。
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user: 2. 关联图谱技术识别欺诈风险的底层逻辑 关联图谱的本质是整合客户的申请、交易、还款等信息，构建手机号、设备指纹、工作单位、pos机编号、账号等要素共现的拓扑网络。在反欺诈场景中，除了考虑单一信息点的属性，客户间的隐藏关联往往包含更多未知的潜在价值信息。因此，客户信贷欺诈行为的识别问题可以转化为关联图谱挖掘或社交网络分析问题。基于关联图谱的反欺诈体系旨在将多源异构的数据整合成机器可以理解的知识，将单点的信息转化为平面的相互关联的图谱，进行异常风险子图的监测，从而实现欺诈的识别与防御 [ 2 ]。 通过关联图谱进行反欺诈的最大优势在于：识别“个体正常”但属于欺诈的团伙，这也是目前银行进行反欺诈防范的最大痛点。基于关联关系分析，可以将相同特征的人聚成群组，从而做批量分析和特征学习。在此基础上，进一步根据群组特征分析与挖掘，可以对特定人群制定特定的反欺诈策略 [ 3 ]。
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user: 3. 关联图谱技术识别欺诈团伙的方法路径 3.1. 关联图谱的构建 关联图谱建设的关键是基于手机号、设备指纹、工作单位、pos机编号、账号等节点，确立关系类型，并进一步实现要素共现的拓扑网络图。关系类型包括但不限于： 1) 亲属关系：两个客户家庭地址一致或申请信息直接明确为申请人家属的即可认定为亲属关系； 2) 同事关系：两个客户通过公司名称构成关联，如果公司名称一致即可认定为同事关系； 3) 手机号关联：通过手机号将客户关联，包括共用手机号码、紧急联系人号码等； 4) 设备、IP关联：通过相同的设备指纹或IP关联不同的申请客户，形成同设备、同IP的关联关系； 5) 资金交易关系：通过转账行为关联两个客户； 6) 其他关联：社交关系、朋友关系等，甄别手段包括邮件往来、通讯聊天等。 构建的关联图谱示意图如图1所示。 图1. 关联图谱示意图 3.2. 基于强联通子图和LPA算法的团伙聚类 关联图谱分析的核心是从图的角度识别网络中的各个团体。本文基于构建的零售关联全局网络图谱，并通过强联通子图和LPA两种社团分割算法，聚类网络中的各个团体，实现路径如图2所示。 图2. 团伙聚类示意图 本研究使用的社团分割算法包括强联通子图和LPA两种算法，具体如下： 强联通子图算法：如果两个顶点间至少存在一条路径，即可称为两个顶点强联通。进一步的，如果对于网络中的一个子图，每两个顶点都至少有一条路径，即认为这个子图为强联通子图。如图3所示，节点1、2、3、4构成强联通子图，但节点5、6并未包含在该联通子图中。 图3. 联通子图示意图 LPA算法：即标签传播算法，该算法首先对关联图谱中每个节点定义自己特有的标签，在迭代过程中通过标签不断扩散传播，标签传播的逻辑为：某一节点选择自己邻居中出现次数最多的标签，如果每个邻居标签的次数一样多，就会随机选择一个邻居标签作为自己的标签。如此往复，直至满足收敛条件为止，即每个节点的标签不再发生变化，那么此时将相同标签的节点归为一个社区，具体传播过程如图4所示。 图4. LPA示意图 基于强联通子图和LPA算法识别团伙的逻辑：基于大零售客户数据构建的全局关联图谱，首先通过强联通子图算法排除孤立点或者弱联通关系的节点，再通过LPA标签传播算法对特征相同的节点进行聚类，最终形成各个团伙。 3.3. 申请团伙风险特征挖掘 在上一步完成团伙聚类的基础上，进一步对团伙的风险特征进行深度挖掘，从而识别欺诈风险高的团伙，其分析步骤如下： 1) 梳理能够反映团伙特征的长清单变量，变量至少包括：设备数量、团伙规模、贷款余额、城市分布、手机号码数量、公司数量、逾期金额等。 2) 进行单因素分析，主要通过IV值筛选出对团伙欺诈具有预测能力的团伙特征指标。 3) 将通过IV值筛选出的特征指标，进一步利用决策树算法生产规则，挖掘风险团伙。 4) 在挖掘出风险团伙的基础上，进一步利用评分卡模型，对挖掘的团伙进行风险评分，预测团伙欺诈的概率，将欺诈概率高的团伙识别为高危风险团伙。
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user: 4. 关联图谱技术的应用价值 关联图谱技术充分发挥其直观化、效率化的图技术优势，在反欺诈尤其是团伙反欺诈方面的应用成效显著，具体表现为以下四个方面： 4.1. 抓取高危风险团伙，避免潜在损失 当前银行以规则反欺诈体系为主，主要用于识别单一客户的真实性，但对单一客户正常但属于团伙欺诈情形的识别性不足。而基于关联关系图谱，通过风险团伙识别、传播、评价等模型能够有效挖掘异常模式子图，有效识别高危风险团伙，避免潜在损失。 4.2. 以图的方式直观展示客户的关联关系，提高决策效率 基于底层构建的关联图谱，以直观的方式在可视化工作平台展示客户的关联关系，便于审批人员快速处理复杂网络，提高决策效率。 4.3. 实现了全行零售业务风险客户名单、风险策略与模型的共享机制 关联图谱在实现业务数据打通的基础上，进一步实现了各部门的反欺诈策略与模型的共享，打破了原先反欺诈风险防范时部门间的信息壁垒，丰富了欺诈防范的手段与技术。其次，对不同条线确定的风险客户名单，同样实现共享，有利于跨部门、跨产品识别客户的风险水平。 4.4. 弥补现有规则策略和有监督学习在欺诈识别中的不足 图数据挖掘算法有大量分析方法和图算法，这些算法并不依赖标签数据，从图的自身结构中学习图的特征，应用于异常结构子图的检测。同时图的半监督学习算法可以利用少量欺诈节点标签，结合图的关系结构信息，概率推断其他节点实体的欺诈概率。因此，基于关联图谱的反欺诈手段作为规则策略和有监督学习的补足方案，有效弥补了原有反欺诈方法的不足。
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user: 5. 关联图谱技术的应用展望 目前，项目成果主要应用在防范欺诈风险方面，并且初显成效。而结合关联图谱的特点和优势，下一步拓展关联图谱在精准化营销方面的应用。 5.1. 深度挖掘营销客群的特征 欺诈是为了识别“坏客户”，而营销是为了识别“好客户”，其本质是相通的。实现精准化营销的重点突破口在于围绕“好用户”或者“高价值用户”的数据采集和特征工程开发领域，在各类不同营销场景下挖掘典型目标客户的各类基本属性和行为特征，并以此作为关联分析、聚类的依据，找到和他们相似的客群，为精准化的营销活动提供依据，最大化营销费用的投入产出比。 5.2. 发展核心人物的自营销 利用关联图谱技术的特点和优势，识别团伙中的核心人物。在此基础上，向识别出的核心人物推送团体成员名单，由团体核心人物在团体成员间自行营销，根据营销成功的客户数量等指标给予相应的奖励。 5.3. 次优人群的精准营销 目前银行获客成本越来越高，获客难度也越来越大，而在风险可控的前提下，发展存量客群中的次优人群则具有可行性。利用关联图谱的特点和优势，可以对符合次优特点的客户群体进行精准识别，其方式是：基于行内的优质种子客群，识别出与优质客群具有强关联关系的次优客群，对这部分次优人群进行进一步营销。