DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 空间飞行器数字系统主要由FPGA、CPU、DSP等数字器件构成。由于其工作在含有大量辐射粒子的宇宙环境下，单粒子翻转等软错误对飞行器的安全性、可靠性造成了很大的威胁 [ 1 ]。为了保证飞行器的长寿命和高可靠性，开展FPGA、CPU等器件的软错误检测技术研究，以便评估出这些器件的单粒子翻转敏感特性 [ 2 ]，为空间飞行器数字系统的设计选型和防护设计评价提供依据和支撑，对寻找预防和减缓空间效应措施具有极大的意义和价值 [ 3 ]。 论文以TI公司的TMS570LS3137型号CPU和Xilinx公司的Virtex5 XC5VFX130T器件等两类新型COTS器件为电离辐射摸底试验的试验对象，针对器件的不同资源，分别构建两类器件单粒子翻转测试系统，以评估不同测试状态下器件本身的单粒子翻转敏感程度，为后续的抗辐射加固设计提供依据，达到指导其未来宇航应用的目的。
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user: 2. 测试系统的总体结构设计 2.1. 系统功能需求分析 为了验证在实际辐照环境下软错误检测方法的有效性，需要搭建一个可以用于辐照试验的软错误测试系统。一般来说，测试系统可以控制试验过程，并且能够采集、传输、处理、保存试验数据 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。为此，该测试系统包含以下的功能： 1) 对辐照试验过程进行控制。因为需要对FPGA和CPU两种器件进行辐照试验且这两种器件必须分开独立进行。因此，要求测试系统能够在FPGA测试和CPU测试之间自由切换，并可以选择具体的针对器件某一主要资源的测试模式。此外，测试系统应该可以控制一次试验的开始、暂停或者结束。 2) 回读被测FPGA。这是评估配置存储器软错误敏感性的关键步骤。为此，要求测试系统通过一个读写速度很快的接口来对被测FPGA进行回读，并能够快速且可靠地将回读数据上传。该测试系统选用SelectMAP接口回读FPGA并使用网口上传数据。 3) 实时上传FPGA动态测试及CPU测试的软错误数量。在实际辐照试验中，需要确定刚出现软错误的LET值及软错误数量的饱和值。因此，测试系统应该能够实时观测测试数据。 4) 保存上传的测试结果。测试系统不仅可以实时采集辐照试验数据，而且能可靠地将其保存，以供进一步的处理。 2.2. 系统总体架构设计 一般将被测器件放在真空中，以避免加速器中射出的高能粒子到达芯片表面过程中能量衰减过多，这也导致了对外界环境和被测芯片之间的连线类型和数量的要求很苛刻。此外，为防止加速器对试验人员产生辐射伤害，实际操作中试验人员一般通过计算机对测试系统进行远程操作。为此，将软错误测试系统分为监控FPGA、被测FPGA、CPU、上位机等主要部分。测试系统的总体结构如图1所示。 图1. 单粒子软错误测试系统总体结构 图1中， 1) 上位机 试验时上位机一般处于真空室外，在辐照过程中由控制室的计算机远程控制，监控FPGA通过用户数据报协议(UDP)与PC进行数据传输，以达到测试环境要求的高速可靠的数据交互和板间最少连线的双重目的。 上位机作为测试系统控制中心与数据存储与分析平台，设置测试条件与参数；向下位机发送测试模式切换、测试过程控制等指令；静态测试模式下，回读被测FPGA的配置数据并与参照文件比较；实时统计FPGA动态测试以及CPU测试的翻转数量；保存每一次测试的数据和结果，用于后续数据分析。 2) 监控FPGA 监控FPGA通过网口与上位机直接相连，其主要功能有接收上位机下发的测试控制指令并执行相应操作；CPU测试模式下给被测FPGA提供时钟；将测试结果通过网口上传给上位机。 监控FPGA主要由以下模块组成： a) 网口驱动模块，上位计算机与测试板的通讯接口。上位计算机通过网口向测试板发送各种控制命令；测试板通过网口向上位计算机传回测试状态与测试数据。采用UDP通讯协议实现。 b) 静态测试模块，采用“一次回读”的方式，即辐照一段时间后再对被测FPGA通过SelectMAP口回读，并区分出配置存储器和BRAM的配置信息。 c) 动态测试模块，为BRAM和触发器动态测试提供输入时钟，并接收测试输出。与静态测试“先辐照后统计”不同的是，在被测FPGA被辐照的同时，该模块统计翻转位数，即“边辐照边统计”。 3) 被测FPGA和CPU FPGA软错误检测方法以测试电路的形式在被测FPGA中实现。FPGA测试模式下，被测FPGA的功能主要有静态测试模式下，通过SelectMAP口将配置数据发给监控FPGA；动态测试模式下，通过信号线将测试电路的输出结果上传给监控FPGA。而在CPU测试模式下，被测FPGA的功能是接收来自CPU的测试数据并将其转发给监控FPGA。 CPU软错误检测方法以测试程序的形式在被测CPU中实现。CPU的功能主要有实现寄存器、SRAM、Flash等资源的测试程序；通过串口与上位机直接相连，在CPU测试过程中向上位机打印测试相关的信息。 2.3. 系统硬件连接设计 测试系统的硬件平台主要由被测器件(FPGA和CPU)、监控FPGA、上位机以及一些外设构成。如图2所示，被测FPGA与监控FPGA之间有配置接口、普通I/O和LVDS I/O；被测FPGA外接了Flash、SRAM和SDRAM，这三类存储器件用于CPU器件使用；晶振、电源、422接口芯片、LVDS接口芯片等外设也与被测FPGA相连；与监控FPGA相连的存储器件为12片PROM (XCF32PV048C)，每一片存储空间为32 Mb，而一片XC5VFX130T需要2片PROM存储设计文件；另外，监控FPGA通过百兆网口与上位机进行连接。 图2. 测试系统硬件连接图 由图2可以看出，测试系统接口众多且复杂。被测FPGA与监控FPGA之间的接口，如表1所示。 Table 1 Interface table of tested FPGA and monitoring FPG 序号 接口类型 接口名称 接口来源 1 FPGA2_CLK 外部信号源供时钟 2 配置接口 F3PROGRAM Prog指示信号 3 F3DONE Done指示信号 4 F3CCLK Cclk全局时钟 5 F3INIT Init指示信号 6 F3CS_B CS片选信号 7 F3RDWR_B RDWR读写控制信号 8 F3D0 8 bit SelectMAP数据信号 9 F3D1 10 F3D2 11 F3D3 12 F3D4 13 F3D5 14 F3D6 15 F3D7 16 F3D8 17~46 单端IO (组别1) F2_F3_SIG_1~F2_F3_SIG_30 30根单端信号 47~66 差分IO F2_F3_DIFF_P10 F2_F3_DIFF_N10 ~ F2_F3_DIFF_P1 F2_F3_DIFF_N1 10对差分信号 67~74 普通IO F2_ACTEL_1~F2_ACTEL_8 表1. 被测FPGA与监控FPGA接口表
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user: 3. 系统逻辑设计与实现 3.1. 监控FPGA设计 监控FPGA接收上位机测试指令、测试参数、测试芯片配置数据；按上位机测试参数设置被测FPGA芯片的工作时钟、测试模式；测试SEFI接口；配置和刷新测试芯片的配置存储器；回读测试芯片的配置信息；接收测试芯片的测试数据；采用UDP协议上传测试结果。监控FPGA的逻辑设计如图3所示。 3.2. 被测FPGA设计 FPGA和CPU两种器件的软错误测试都将用到了被测FPGA，然而不同测试模式下，被测FPGA的逻辑设计是不同的。首先对于FPGA测试模式，考虑到对被测芯片进行多项目测试的需求，被测芯片需根据测试需要加载不同配置，并根据需要测试SEFI和回读配置存储器数据，且监控芯片有充足的设计资源可用，方案拟采用基于被测FPGA芯片的被动模式SelectMAP端口，由监控芯片作主控器件对被测FPGA芯片进行SEFI测试、器件配置和配置数据回读，同时使用LVDS与被测FPGA动态测试电路接口，控制被测FPGA的动态测试模式并接收其测试结果数据。FPGA测试模式下被测FPGA的逻辑设计如图4所示。 图3. 监控FPGA逻辑设计 图4. FPGA测试模式下被测FPGA逻辑设计 对于CPU测试模式，不同的测试程序，需要通过Xilinx软件设计不同的被测FPGA内部结构，该结构与CPU一侧是EMIF接口，与上位机一侧是网口通信。CPU测试模式下被测FPGA的逻辑设计如图5所示。 图5. CPU测试模式下被测FPGA逻辑设计 图5中REGs Unit单元锁通过DMA推送来自CPU的数据流。Sate Machine控制当前的数据流检测和逻辑判断，并根据结构决定是否需要将当前的结果上报给上位机。网络接口协议自定义，核心是将当前发生SEU的SRAM/Flash地址、寄存器编号、中断索引和数据内容上传给上位机，上位机进行实时/离线分析处理，完成测试。
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user: 4. 系统应用验证 选取FPGA测试模式下的“静态测试”和CPU测试模式下的“寄存器测试(全0)”对设计实现的测试系统进行了应用验证。 1) FPGA测试模式下的“静态测试” 上位机软件启动后，点击主界面左上角的“测试”菜单，选择“FPGA测试”，进入FPGA测试模式，如图6所示。 图6. FPGA测试主界面 参数设置完毕后，点击“开始”按钮，上位机记录实验开始时间并计时。辐照一段时间后，点击“暂停”按钮，上位机停止计时并记录下实验结束时间后，立即开始回读。回读结束后，统计软错误数量。“当前SEU”由两部分组成，分别是CLB和BRAM互联资源的翻转数和BRAM的翻转数。点击“结束”按钮，上位机提示试验人员存储测试结果。在当前路径下选择“静态测试”文件夹作为数据保存的目录，最后一步是点击“保存数据”，实验数据即存到了上一步指定的文件夹中，如图7所示。 图7. FPGA“静态测试”结果存储 2) CPU测试模式下的“寄存器测试(全0)” 如图8所示，进入CPU测试模式。设置好剂量率等参数后，先选择并打开正确的串口以连接CPU，并选择一个文件夹作为测试结果的存储目录。点击“开始”按钮，上位机记录下实验开始时间并计时，并弹窗显示当前寄存器的各地址及其对应的初始值(都为0)。在测试过程中，CPU扫描到一个软错误，即地址为1B，第4位发生了“0跳变为1”的SEU。上位机在后台自动保存了该数据，在主界面上更新了“总SEU”和“当前SEU”的同时，在弹窗中标注了软错误发生的位置，如图9所示。 图8. CPU测试界面 图9. 上位机处理测试数据 点击“结束”按钮后，上位机将当前系统时间作为测试完成的时间，此时试验人员可以选择变更辐照参数，继续开始下一次测试，或者点击“保存数据”按钮后，切换测试模式，如图10所示。 图10. 寄存器测试(全0)结束
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user: 5. 小结 论文以TI公司的TMS570LS3137型号CPU和Xilinx公司的Virtex5 XC5VFX130T器件等两类新型COTS器件为电离辐射摸底试验的试验对象，从测试系统的功能需求出发，对系统进行功能定义以及模块划分，并提出系统的总体结构设计，完成了测试系统的硬件平台、以及包括监控FPGA和被测器件在内的软件逻辑设计和实现。应用表明，该测试系统可以很好地满足实际测试需求。
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user: 摘 要 目的：了解中学生性取向与吸烟、饮酒的关系，为其性教育及危险行为干预提供参考。方法：采用分层整群抽样，在重庆市某区四所中学选取3903名学生进行问卷调查。结果：24.8%中学生未确定性取向，65.9%为异性恋，2.8%为同性恋，6.5%为双性恋；不同性别、吸烟、饮酒的中学生性取向人数比差异有统计学意义(c 2 = 18.489、6.077、7.790，均P < 0.05)，男生异性恋(90.4%)高于女生(85.3%)，双性恋(6.3%)低于女生(10.5%)；吸烟、饮酒者双性恋(10.5%、10.3%)高于不吸烟、不饮酒者(7.7%、7.4%)，异性恋(86.0%、85.8%)低于不吸烟、不饮酒者(88.4%、88.9%)；同性恋比例差异均无统计学意义。中学生吸烟率为25.4%、饮酒率为34.3%；不同性别、性取向者吸烟、饮酒率差异有统计学意义(c 2 = 6.077、7.046，均P < 0.05)，男生吸烟、饮酒率(32.0%、42.6%)高于女生(43.0%、42.6%)；双性恋吸烟、饮酒率均(36.3%、53.0%)高于异性恋(29.0%、38.0%)、同性恋(27.3%、40.0%)。双性恋是中学生吸烟、饮酒的危险因素(OR = 1.403， 95%CI = 1.057~1.862; OR = 1.475， 95%CI = 1.129~1.927)。结论：应加强中学生性教育，引导其客观认知自身性取向，理性面对性少数群体；应重点加强双性恋者的危险行为干预，引导其合理减压，减低吸烟、饮酒行为的发生率。 关键词 :中学生，性取向，吸烟，饮酒，双性恋 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 中学阶段是青少年性取向的发展期(Bosse & Chiodo， 2016)，他们通过观察和模仿社会规则和预期来确定性取向(Schneider & Nardi， 1999)。性取向(sexual orientation)是个体追求性对象和性目标的指向性，包括异性恋(heterosexuality)、同性恋(homosexuality)、双性恋(bisexuality)；其中，性少数群体有LGBA、LGBT两种分类，前三种是女性同性恋(lesbian)、男性同性恋(gay)、双性恋(bisexuality)，最后一种分别是性恋缺失(asexuality)、性转换(transgender)或易性者(trans sex) (沈政，2015)。众多国外研究者对性取向和危险行为的关系进行研究，发现同性恋、双性恋比异性恋有更多危险行为和健康问题(White Hughto et al.， 2016)，例如，表现出更多药物滥用(Hatzenbuehler， Jun， Corliss， & Bryn Austin， 2015)、饮酒、吸烟等问题行为(Thitasan， Aytar， Annerbäck， & Velandia， 2019)，出现抑郁和焦虑障碍的几率高2~3倍(Ross et al.， 2018; White Hughto et al.， 2016)、患高血压和心血管疾病等健康问题的几率高2~5倍(Dyar et al.， 2019)。危险行为是导致中学生发病率和死亡率上升的主要原因之一(Shulman et al.， 2016)，吸烟、饮酒是我国中学生中常见的危险行为(杨悦，黄建萍，李春建，赵薇，庄勋，2016)；了解吸烟、饮酒行为与性取向之间的关系，能为学校在性教育中引导中学生理性面对性少数群体、降低吸烟、饮酒发生率提供参考资料。本研究于2019年3~6月对中学生性取向与吸烟、饮酒行为间的关系进行调查，希望调查结果能为学校性教育与危险行为教育提供资料。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 对象 重庆市某区四所中学的在校学生。 2.2. 方法 采用方便取样，在重庆市某区选取四所中学(初中2所、高中2所)，四所学校所有在校学生参与问卷调查。在调查前，心理学专业调查人员与所选学校取得联系，由学校组织各班班主任统一开会，通过会议告知调查目的、内容、注意事项、结果保密等，确定具体调查时间。正式施测时，班主任组织各班学生统一完成问卷，调查人员先向学生宣讲指导语、问卷填写的注意事项，说明调查的匿名性和保密性，取得学生的知情同意后，发放问卷；学生现场完成，调查人员及时解答填写过程中的问题。问卷完成约10分钟，完成后马上回收；及时整理问卷，剔除无效问卷后，由调查人员对有效问卷进行数据录入和分析。 采用Cenat等对中学生性取向的调查问卷(Cénat， Blais， Hébert， Lavoie， & Guerrier， 2015)，请被试回答“你的性取向是哪一个”，答案包括“异性恋(只被不同性别者性吸引)、同性恋(只被同性别者性吸引)、双性恋(会被异性和同性别者性吸引，或不仅被不同性别者性吸引)和不确定(还不知道，或都不是)”。在进行数据分析时，除描述性统计外，在数据处理时去掉不确定组数据，将异性恋作为对照组(Azagba， Asbridge， Langille， & Baskerville， 2014)。 采用Grace等编制的吸烟/饮酒行为问卷(Kong et al.， 2013)，分别调查被试的吸烟、饮酒行为。回答“最近一个月内，你真正抽过烟(并非尝试吸烟)/喝过酒(并非尝试喝酒)吗？”题目回答“没有”和“有(≥1次)”，分别计“0分”和“1分”。 2.3. 统计分析 采用SPSS18.0完成数据录入及分析。其中，使用描述性统计分析性取向、吸烟、饮酒的基本情况；用c 2 检验比较性取向、吸烟、饮酒人数比的差异；采用Logistic回归分析，了解性取向与危险行为的关系。以P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 3.1. 基本情况 共发放问卷4000份，剔除漏填问卷，回收有效问卷3903份，有效率为97.57%。其中，男生1845人(47.3%)，女生2058人(52.7%)；平均年龄(14.84 ± 1.76)。 3.2. 性取向的基本情况 描述性统计分析发现，性取向未确定969人(24.8%)，已确定2934人(75.2%) (其中，异性恋2573人(65.9%)，同性恋110人(2.8%)，双性恋251人(6.5%)。 c 2 检验结果显示，不同性别、吸烟、饮酒的中学生异性恋、同性恋、双性恋人数比差异有统计学意义(c 2 = 18.489、6.077、7.790，均P < 0.05)，男生异性恋(90.4%)明显高于女生(85.3%)，双性恋(6.3%)明显低于女生(10.5%)；吸烟者异性恋(86.0%)明显低于不吸烟者(88.4%)，双性恋(10.5%)明显高于不吸烟学生(7.7%)；饮酒者异性恋(85.8%)明显低于不饮者(88.9%)，双性恋(10.3%)明显高于不饮者(7.4%)。不同性别、吸烟、饮酒者同性恋比例差异均无统计学意义(表1)。 Table 1 Sex ratio differences of secondary school students with different sex， smoking and drinking gende 人口学变量 人数(n.%) 性取向 统计值 异性恋(n.%) 同性恋(n.%) 双性恋(n.%) c 2 P值 性别 男 1358 (46.3%) 1228 (90.4%) 44 (3.2%) 86 (6.3%) 18.489 0.000 女 1576 (53.7%) 1345 (85.3%) 66 (4.2%) 165 (10.5%) 吸烟 吸 867 (29.6%) 746 (86.0%) 30 (3.5%) 91 (10.5%) 6.077 0.048 不吸 2067 (70.4%) 1827 (88.4%) 80 (3.9%) 160 (7.7%) 饮酒 喝 1141 (38.9%) 979 (85.8%) 44 (3.9%) 118 (10.3%) 7.790 0.000 不喝 1793 (61.1%) 1594 (88.9%) 66 (3.7%) 133 (7.4%) 表1. 不同性别、吸烟、饮酒的中学生性取向人数比差异情况 3.3. 吸烟、饮酒的基本情况 描述性统计分析发现，中学生不吸烟2912人(74.6%)，吸烟991人(25.4%)；不饮酒2566人(65.7%)，饮酒1337人(34.3%)。 c 2 检验结果显示，不同性取向(异性恋、同性恋、双性恋)、性别中学生吸烟比例差异均有统计学意义(c 2 = 6.077、7.046，均P < 0.05)，双性恋吸烟比例(36.3%)明显高于异性恋、同性恋(29.0%、27.3%)，男生吸烟比例(32.0%)明显高于女生(27.5%)；不同性取向(异性恋、同性恋、双性恋)、性别中学生与饮酒比例差异均有统计学意义(c 2 = 21.393、14.938，均P < 0.001)，双性恋与饮酒比例(53.0%)明显高于异性恋、同性恋(38.0%、40.0%)，男生饮酒比例(42.6%)明显高于女生(35.7%) (表2)。 Table 2 Differences in the proportion of smoking and drinking among middle school students with different sexual orientatio 人口学变量 人数(n.%) 吸烟 饮酒 不吸(n.%) 吸(n.%) 喝(n.%) 喝(n.%) 性取向 异性恋 2573 (87.7%) 1827 (71.0%) 746 (29.0%) 1594 (62.0%) 979 (38.0%) 同性恋 110 (3.7%) 80 (72.7%) 30 (27.3%) 66 (60.0%) 44 (40.0%) 双性恋 251 (8.6%) 160 (63.7%) 91 (36.3%) 118 (47.0%) 133 (53.0%) c 2 6.077 21.393 P值 0.048 0.000 人数(n.%) 吸烟 饮酒 不吸(n.%) 吸(n.%) 不喝(n.%) 喝(n.%) 性别 男 1358 (46.3%) 924 (68.0%) 434 (32.0%) 779 (57.4%) 579 (42.6%) 女 1576 (53.7%) 1143 (72.5%) 433 (27.5%) 1014 (64.3%) 562 (35.7%) c 2 7.046 14.938 P值 0.0081827 0.000 表2. 不同性取向中学生吸烟、饮酒比例差异情况 3.4. 性取向对危险行为的逻辑克回归分析 以年龄、性别(男生 = 1，女生 = 2)、性取向(异性恋 = 1，同性恋 = 2，双性恋 = 3)为自变量，分别以吸烟(不吸 = 0，吸烟 = 1)、饮酒(不喝 = 0，喝 = 1)为因变量，进行逻辑克回归分析，结果发现，在控制了年龄、性别的影响后，双性恋是中学生吸烟、饮酒的危险因素(OR = 1.403， 95%CI = 1.057~1.862; OR = 1.475， 95%CI = 1.129~1.927) (表3)。 Table 3 Multivariate logistic regression analysis of secondary school sexual orientation on smoking and drinkin 影响 因素 组别 吸烟 饮酒 B值 Sig. OR (95%CI) B值 Sig. OR (95%CI) 年龄 0.384 0.000 1.468 (1.393~1.547) 0.260 0.000 1.296 (1.238~1.358) 性别 男生 0.226 0.008 1.254 (1.062~1.481) 0.311 0.000 1.365 (1.171~1.590) 性取向 双性恋 0.338 0.019 1.403 (1.057~1.862) 0.389 0.004 1.475 (1.129~1.927) 同性恋 0.155 0.497 1.168 (0.747~1.826) 0.261 0.200 1.299 (0.870~1.938) 表3. 中学生性取向对吸烟、饮酒的多因素logistic回归分析 备注：性别以女生为参照，性取向以异性恋为参照，年龄为连续变量。
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user: 4. 讨论 研究结果显示，有24.8%中学生还未确定性取向，65.9%为异性恋，2.8%为同性恋，6.5%为双性恋；男生异性恋比例(90.4%)明显高于女生(85.3%)，双性恋(6.3%)明显低于女生(10.5%)，男女生同性恋比例差异不显著(寿碧琪等，2018)；吸烟、饮酒者异性恋(86.0%、85.8%)明显低于不吸烟、不饮酒者(88.4%、88.9%)，双性恋(10.5%、10.3%)明显高于不吸烟、不饮酒者(7.7%、7.4%) (Parnes， Rahm-Knigge， & Conner， 2017)，不同吸烟、饮酒者同性恋比例差异不显著，与已有研究结果一致(Cénat et al.， 2015)：中学生中双性恋比例明显高于同性恋，且双性恋者吸烟、饮酒比例均明显高于异性恋者。我们要注意的是，有近四分之一中学生还未确定性取向，这一比例明显高于加拿大中学生(5.5%) (Cénat et al.， 2015)，这提醒我们要加强中学生的性健康教育，引导他们清楚地了解自己的性取向，帮助其性态度健康发展、形成良好的婚恋观。 中学生吸烟率为25.4%、饮酒率为34.3%；男生吸烟、饮酒率(32.0%、42.6%)明显高于女生(27.5%、35.7%) (梁悦，2017)，双性恋吸烟、饮酒率均(36.3%、53.0%)高于异性恋(29.0%、38.0%)、同性恋(27.3%、40.0%)，与已有研究结果一致(Azagba et al.， 2014)；可见，我们在对中学生进行危险行为干预时，应重点关注男生、双性恋这两个群体吸烟、饮酒的特点，采取有针对性的措施，才能提高干预的有效性。 回归分析结果表明，双性恋是中学生吸烟、饮酒的危险因素，这和已有研究结果一致(Parnes et al.， 2017; Taggart et al.， 2019)。相对同性恋和异性恋，双性恋会有更多吸烟、饮酒行为。首先，性少数群体(同性恋、双性恋)在生活中会经历“偏见、歧视、指责以及对未来歧视的预期”等压力，在求职、择校、就医、公共空间等多领域都会受到歧视(Slater， Godette， Huang， Ruan， & Kerridge， 2017)，遭受恐同、恐双性恋(Hatzenbuehler， 2009)，这会使他们经历更多抑郁、焦虑等负性情绪，增加其心理压力；而吸烟、饮酒可以帮助他们减少压力(Parnes et al.， 2017)。其次，双性恋相比同性恋面临更多的问题，社会对他们有更多负面刻板印象(包括性冒险、混乱的、沉迷于性、多性伴侣、易患性疾病等) (Friedman et al.， 2014)，他们会将这些社会负面认知内化，而这种认知内化和其危险行为、物质滥用问题有积极相关(Dyar et al.， 2015)，使他们出现更多吸烟、饮酒行为。第三，双性恋会同时受到来自异性恋和同性恋的歧视和拒绝；例如，对加拿大中学生的调查发现，同性恋和双性恋在生活中更容易受到网络暴力和校园暴力，而双性恋被暴力的情况比同性恋更甚，与异性恋相比，双性恋的心理压力和低自尊明显更高，其自杀意念是异性恋者的2倍(Cénat et al.， 2015; Thitasan et al.， 2019)。面对这些压力，双性恋者会将物质滥用(酗酒、吸烟、吸食大麻等)作为其压力应对机制(Parnes et al.， 2017)。 综上所述，学校应该加强性健康教育，引导中学生客观认知自己的性取向，建立健康的性态度和婚恋观。同时，学校也应认识到性少数群体在学生中的客观存在，引导教师、学生、家长、工作人员等理性面对他们，不歧视、不拒绝；在危险行为的预防和干预时，要重点关注双性恋群体，帮助其掌握倾诉、运动等健康的减压方式，避免通过吸烟、饮酒等危险行为来减少压力。
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user: 5. 结论 应加强中学生性教育，引导其客观认知自身性取向，理性面对性少数群体；应重点加强双性恋者的危险行为干预，引导其合理减压，减低吸烟、饮酒行为的发生率。
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user: 摘 要 基于互反判断矩阵的决策中，权的最小平方法是确定决策变量权重的一种重要方法，通常借用拉格朗日函数去求解该模型的最优解。本文主要采用粒子群优化算法(PSO)去求解权的最小平方模型，并通过实例与拉格朗日函数法进行对比分析，说明了该算法的可行性。 关键词 :互反判定矩阵，权的最小平方法，拉格朗日函数，PSO算法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 20世纪70年代，美国匹兹堡大学T.L. Satty教授提出了层次分析法(AHP) [ 1 ]，它为解决社会日益复杂的决策问题提供了一个新的方法。层次分析法的思想是通过把复杂的问题层次化，然后对方案进行两两比较并构造相应的判定矩阵，最后通过对判定矩阵的求解，获得方案权重的优先级。目前，许多学者对求解方案权重的方法进行了研究，并提出了许多求解方法，如Crawford和Williams [ 2 ] 提出了最小二乘法，Chu等 [ 3 ] 提出了加权最小二乘法，徐泽水 [ 4 ] 提出了权的最小平方法等等。在文献 [ 4 ] 中，徐泽水借用了拉格朗日函数求解权的最小平方模型的最优解，该方法的计算过程比较复杂，特别是对于大群体决策问题比较耗时。因此，本文进一步研究求解权的最小平方模型的方法，并通过仿真实例说明所用算法的可行性。
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user: 2. 基础知识 定义2.1 [ 5 ] 设矩阵 A = ( a i j ) n × n ，如果 ∀ a i j > 0 ， a i j = 1 / a j i ( i ， j ∈ N ) 则称A为互反判断矩阵。 定义2.2 [ 5 ] 设判断矩阵 A = ( a i j ) n × n ，其权重向量为 W = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ) T ，若满足： a i j = a i k / a j k ( i ， j ， k ∈ N ) (2-1) 则称A为完全一致的互反判断矩阵，且有 a i j = w i w j . (2-2) 然而，在实际应用中，由于决策问题的复杂性和专家受知识水平和经验的限制，专家的主观判断与事实存在一定的误差，从而导致了专家给出的互反判断矩阵很难能满足完全一致性。因此，通常情况下(2-2)式是不成立的。由 a i j ≈ w i w j ，引入一个偏差项 ε i j ，则有 ε i j = a i j w j − w i ，构造偏差函数为： F W = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ( a i j w j − w i ) 2 (2-3) 显然，为了得到合理的属性权重W，上述偏差越小越好，此方法称为权的最小平方法。由权重的约束条件，建立权重的数学优化模型如下： { min F W = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ( a i j w j − w i ) 2 s .t . ∑ j = 1 n w j = 1 (2-4)
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user: 3. 标准PSO算法 3.1. 算法的基本思想 PSO算法是由J. Kennedy和R.C. Eberhart [ 6 ] 于1995年首次被提出，它是一种基于群体的优化技术，是通过一组初始化的群体在搜索空间并行搜索。它是根据鸟群、鱼群和人类社会行为规律的模拟提出来的。在1998年，Shi Y.和Eberhart R.C.通过引入了一个惯性权重w来协调PSO算法的全局和局部寻优能力，称此方法为标准PSO算法。 粒子群算法首先是通过引入一个适应度函数来确定初始粒子的优先级，然后通过局部和全局的逐步搜素寻找粒子的最优解。如假设一个粒子群体中有M个粒子在D维空间中搜素，假定第i个粒子在t时刻的状态属性为：位置坐标为 X i t = ( x i 1 t ， x i 2 t ， ⋯ ， x i n t ) T ，飞行速度为 V i t = ( v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i n ) T ，其中 v i d ∈ [ v min ， d ， v max ， d ] ， v min ， v max 分别为最小和最大的速度，个体最优位置为 P i t = ( p i 1 ， p i 2 ， ⋯ ， p i n ) T ，全局最优位置为 P g t = ( p g 1 ， p g 2 ， ⋯ ， p g n ) T ，且 1 ≤ d ≤ D ， 1 ≤ i ≤ M 。则粒子在t + 1时刻的位置通过如下公式进行更新： v i d t + 1 = w v i d t + c 1 r 1 ( p i d t − x i d t ) + c 2 r 2 ( p g d t − x i d t ) (3-1) x i d t + 1 = x i d t + v i d t + 1 (3-2) 为了提高算法的性能，在(3-1)中关于w的取值，Shi Y.采用从0.9线性递减到0.4的策略，具体计算如下： w = w start − w start − w end t max × t (3-3) 其中， t max 为当前迭代次数， w start ， w end 分别为初始惯性权重和终止惯性权重。 3.2. 算法步骤 为了利用PSO方法求解(2-4)的优化模型，下面给出它的算法步骤如下： 步骤1：假定决策者给出的判断矩阵为 R = ( r i j ) n × n ，并对种群N个权重向量 W i = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 进行初始化，其中 W i ∈ [ 0 ， 1 ] 。设学习因子 c 1 = 2 ， c 2 = 2 ，迭代次数： T max ，惯性权重 ∑ i = 1 n w i = 1 ， w start = 0.9 ， w end = 0.4 ， V max = 0.1 ， V min = − 0.1 。初始化N个对应的速度向量 V i = ( v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ； 步骤2：评价每一个粒子。对 W i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，通过(2-3)式算出 F W ( i ) 的值，然后对群体中各个粒子与 W ( i ) 的适应值 F W ( i ) 做比较，并把当前最优位置的粒子 W i 设置为最好适应值所对应的位置。再与全局最好的位置 W g 做比较，最后选出最好适的应值 W i 作为当前全局最优位置 W g ； 步骤3：利用(3-1)、(3-2)和(3-3)式对粒子的速度和位置进行更新。如果 v i > v max 将其设置为 v max ，如果 v i < v min 将其设置为 v min ； 步骤4：结束条件的检验.如果当前的迭代次数达到了预先设定的最大次数 T max ，则停止迭代，否则转到步骤(2)； 步骤5：输出最优FW的值及其排序权重。 3.3. 拉格朗日乘数法 对(2-4)式引入一个拉格朗日乘子 λ ，构造相应的拉格朗日函数 L ( W ， λ ) 如下： L ( W ， λ ) = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ( a i j w j − w i ) 2 − 2 λ ( ∑ j = 1 n w j − 1 ) (3-4) 根据函数极值点存在的必要条件：一阶偏导数等于0。即： { ∂ F W ∂ W = ∑ i = 1 n ( a i k w k − w i ) ∗ a i k − ∑ j = 1 n ( a k j w j − w k ) − λ = 0 ∂ L ∂ λ = ∑ j = 1 n w j − 1 = 0 ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (3-5) 其中 W = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ， λ ) T ， m = ( 0 ， 0 ， ⋯ ， 0 ， 1 ) T ， C = ( c i j ) ( n + 1 ) × ( n + 1 ) c i j = − ( a i j + a j i ) ， ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， i ≠ j ) ， c i i = ( n − 2 ) + ∑ j = 1 n a j i 2       ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) c k ， n + 1 = − 1     ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) ， c n + 1 ， k = 1   ( k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) ， c n + 1 ， n + 1 = 0 运用克莱姆法则可以求解线性方程组 C W = m ，得到判定矩阵A的权重向量W。
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user: 4. 仿真实例及其分析 假如决策者在决策中给出的互反判定矩阵如下： A = [ 1 3 5 4 7 1 / 3 1 3 2 5 1 / 5 1 / 3 1 1 / 2 3 1 / 4 1 / 2 2 1 3 1 / 7 1 / 5 1 / 3 1 / 3 1 ] 采用拉格朗日乘数法进行求解，根据(3-4)和(3-5)式，在结合 C W = m ，由克莱姆法解得： W 0 = ( 0.5158 ， 0.2025 ， 0.0934 ， 0.1306 ， 0.0577 ， 0.0564 ) T 其中权重向量 W = ( 0.5158 ， 0.2025 ， 0.0934 ， 0.1306 ， 0.0577 ) ，拉格朗日乘子 λ = 0.0564 。 把权重向量带入偏差函数(2-3)式可得 F W = 0.0564 ，即最优解为0.0564。 采用PSO算法进行求解，设仿真实验参数：种群 N = 100 ，维数为5维，迭代次数为200次.根据SPO的算法步骤，可求得优化模型(2-4)式的最优解为： F W = 0.0564 ，权重向量： W = ( 0.5156 ， 0.2025 ， 0.0932 ， 0.1313 ， 0.0574 ) T 。得到迭代的仿真示意图如图1所示： 图1. FM与迭代关系 从上图可以看出，开始时FW的值随着迭代次数的增加而迅速下降，当迭代到40次时，它的值趋于平稳，之后FW的值基本不变。
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user: 5. 结果分析 对于上述两种方法求解模型(2-4)的最优解均为FW = 0.0564，得到的权重向量优先级相似，因此，说明了利用PSO算法求解权的最小平方的方法是可行的，并且它是通过一种迭代方式进行求解，对于求解大的群体决策问题，该算法更加高效。
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user: 摘 要 老年歧视现象在世界各国广泛存在。Covid-19疫情爆发以来，老年人的脆弱性被再次放大。老年歧视会对老年人的身心健康产生负面影响，不利于构建积极老龄化；老年人的优秀能力也难以得到施展，造成巨大的人力和经济损失。老年歧视的特点可以从发展特点和群体特点两方面进行探讨，在此基础上启发人们从制度、教育、接触、媒体四个方面进行干预；在未来研究中，启发研究者积极关注互联网时代下影响老年歧视的因素、加强纵向研究的开展并加深对老年人的关注。 关键词 :老年歧视，老年人 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 《世界人口展望：2019年修订版》的数据显示，2019年，全世界65岁以上的老年人占人口比例9%，到2050年这一比例将上升至16%。在一项对全球57个国家老年歧视流行率的研究中，有34个国家被划分为中度或高度老龄化国家，受试者中至少每两个人中就有一人持中度或高度的老年歧视态度(Officer， Thiyagarajan， Schneiders， Nash， & de la Fuente-Nunez， 2020)。另一项最新的调查也显示，无论是西方还是东方国家，对老年人的年龄歧视现象普遍存在，而且非常普遍(Yaghoobzadeh et al.， 2020)。我国国家统计局数据显示，截止到2019年末，我国65岁及以上的人口占全国的12%，超过世界的平均水平和联合国老龄化社会的新标准。由中国发展基金会发布的《中国发展报告2020：中国人口老龄化的发展趋势和政策》预测——到2022年左右，中国65岁以上人口将占到总人口的14%，实现从老龄化社会向老龄社会的转变。 老年歧视现象普遍存在于医疗卫生(Pritchard-Jones， 2017; Sao Jose & Amado， 2017；刘玮玮，贾洪波，2017)、媒介形象(薄雯雯，2019；张明言，2017)等方面。老年歧视严重削减了老年人应得的权益和尊重，并且会导致许多健康问题(Levy， Slade， Chang， Kannoth， & Wang， 2020)。Levy等人(2020)的研究还发现年龄歧视的1年成本为630亿美元。可见，减少年龄歧视不仅能为社会带来经济效益，而且有利于老年人的身心健康，是积极老龄化的重要助推力。 值得关注的是，自COVID-19迅速爆发以来，多国数据显示，老年人发生重症、危重症以及死亡的风险明显高于其他人群，强调了老年群体的脆弱性。国外有多项研究表明，在此次疫情中的一些公共政策(Fraser et al.， 2020; Monahan， Macdonald， Lytle， Apriceno， & Levy， 2020; Officer et al.， 2020)、网络媒体(Jimenez-Sotomayor， Gomez-Moreno， & Soto-Perez-de-Celis， 2020)等方面存在老年歧视的现象，这难免会对老年人造成心理健康方面的隐患，老年人在疫情期间饱受身心方面的折磨，疫情爆发以来，我国虽然也有部分关于老年群体的研究，但是多集中在身体健康方面，鲜有针对老年歧视方向的研究。因此，借鉴国内外前人的研究，宏观了解老年歧视的特点和干预手段，对老年群体心理建设和修复具有重要的意义。
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user: 2. 老年歧视的概念 老年歧视(ageism)这一概念最早由美国精神病专家和老年学家Robert N. Butler在1969提出，指专门针对老年人的歧视和偏见(Butler， 1969)，并于1995年将老年歧视列为仅次于种族歧视、性别歧视之后的第三大歧视，那时的老年歧视仅被视为对老年人的一种消极态度(栾文敬，刘静娴，2016)、一种态度和情感(江荷，蒋京川，2017)。Traxler (1980)将老年歧视界定为“任何由于年龄原因而对个人或群体做出判断的态度、行为或制度，或者纯粹以年龄为基础进行社会角色分配的现象”，将行为歧视与制度歧视也纳入老年歧视的范畴。《中国大百科全书》将老年歧视定义为“社会中在一定程度上流行对老年人的成见、偏见以及由此产生的思想和行为”。也有学者认为“老年歧视是社会大众对老年人的一种无理的负面的塑型和差别对待，包括制度歧视、社会歧视和家庭排斥”。可见，老年歧视的范围是非常广泛且复杂的，涉及观念、态度、情感和行为等层次。虽然国内外的学者对于老年歧视的定义有所不同，一般都认同老年歧视的内涵为：将年龄作为基本评判标准进行资源和机会分配，进而造成的对老年人的不公正待遇(吴帆，2013)。 有学者认为，老年歧视的概念应该包含认知、情感和行为三个社会心理成分，分为积极和消极两个方面，以外显和内隐两种方式存在(江荷，蒋京川，2017)。老年歧视不全是消极的，还有积极的老年歧视。积极歧视是指有利于老年人的歧视(宁红婷，蒲元清，胡燕，2017)。有研究表明，在与老年人交谈时，人们经常使用“老人语”，其特点是讲话速度慢、声音大、语气亲切，同时也避免了产生其他副作用(Schroyen et al.， 2018)。但是有研究检验了为老年人提供服务或宣传的一线人员在使用“老年语”时的情感，结果在其表达中发现了对老年个体或群体的负面观点或信念(Gendron， Inker， & Welleford， 2018)。这表明，老年歧视不仅以外显的表达形式存在，也存在着内隐的表达形式，并且个体对老年人的外在情感和内在情感会出现不相匹配情况。
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user: 3. 老年歧视的特点 3.1. 老年歧视的发展特点 前人的研究显示，儿童在很早的时候就产生了对老年人的消极态度(Gilbert & Ricketts， 2008; Kwong See & Nicoladis， 2010)。例如，他们倾向于选择消极的词语来形容老年人(Pinquart， Wenzel， & Sörensen， 2000)。但是也有研究发现，在对待熟悉的老年人时，儿童的态度会更加积极(Kwong See & Nicoladis， 2010)。总体而言，儿童对老年人的态度较年轻人更消极。但是儿童对老年人的态度还取决于具体的对象，如果他们与老年人有更多、更好的接触经历，则会对老年人持更加积极的看法。 已有研究表明年轻人比老年人更可能形成老年歧视和消极的老化态度(Laditka， Fischer， Laditka， & Segal， 2004; Rupp， Vodanovich， & Crede， 2005)。吴帆(2008)从大学生群体对老年人的主观评价以及对老年人生存现状的客观评价两方面做了问卷调查，都从中发现了我国大学生群体中存在老年歧视倾向这一基本事实。有研究进一步调查了大学生对老年群体的态度，发现大学生认为老年人“保守”、“健忘”、“孤零零”、“知足”、“沉着”等，同时认为老年人不应有“反应快”、“率直”、“顽皮”、“吵闹”等人格特征(林巧明，石向实，2010)，由此可见，大学生对老年人的态度可以分划分为积极和消极两方面，不能一概而论。值得重视的是，国内外诸多研究证实医学生也存在一定程度的老年歧视(Akifusa et al.， 2020; 李依，杨莹，李节，2017)，这一现象为老年人的医疗保健权益埋下了隐患。 近些年的研究还发现，老年人不仅会受到其他群体的歧视，也会受到老年群体的歧视，如老年人认为自己是无能的，是社会的负担等，这种老年歧视被称为为“老年自我歧视”(Bodner， Shrira， Bergman， Cohen-Fridel， & Grossman， 2015)。吴帆(2013)的研究发现，年龄越大，认知偏差程度更强烈，对老年人是否受到来自外部环境歧视的评价也更为消极。但是该研究同时表明年龄越大，越愿意在情感上与老年人相处。综上可见，老年歧视这一现象贯穿个体的一生。 3.2. 老年歧视的群体差异特点 3.2.1. 性别差异 老年歧视的性别差异特点主要表现为，男性往往比女性对老化表现出更多的消极态度和行为。我国一项关于针对大学生老年歧视的研究发现，被访男大学生的FSA量表均值显著低于女大学生的平均得分为，并且女大学生在情感和行为方面对待老年群体的态度可能比男大学生更为友善(宋璐，沈彦辰，2015)。Cherry和Palmore (2008)的研究结果显示女性比男性更多采用积极老年歧视行为，但在对老年人的消极歧视行为上男女没有差异。吴帆(2013)的一项研究发现，男性比女性更愿意与老年人建立亲密的关系，但是男性比女性对老年人生活状态的评价更为消极。这可能是因为在中国，承担更多照顾责任的往往是女性，一方面由于互动密切使得女性了解老年人，因而对其的评价不会过分消极和负面；另一方面，女性养老负担和照顾压力也更大，不利代际之间的相处，使得女性不愿意和老年人建立亲密关系。此外，还有一些研究却发现，男性和女性的老年歧视态度和行为没有显著的差异(连淑芳，2004；左斌，温芳芳，朱晓芳，2007；Narayan， 2008)。 3.2.2. 其他群体差异 相较于无老年人同住的人群，与老年人同住群体在情感上更愿意与老年人建立亲密的关系，对老年人在生活状态的评价上也更为积极(吴帆，2013)。与老年人的接触更密集就更利于与老年人之间进行沟通和了解，也因此更可能对老年人持客观的评价。在对婴儿的研究中也发现了类似的现象。Kwong See和Nicoladis (2010)曾对2~3岁的幼儿对老化过程中语言能力的信念进行调查，结果发现，经常接触老年人的幼儿认为，与年轻人相比，老年人会是教授新单词更好的老师，而很少接触老年人的幼儿则对老年人的语言能力则持消极的态度。吴帆(2013)的研究还表明，不同收入水平、不同受教育程度以及城乡群体在老年歧视方面也存在差异。具体表现为，收入越高，对老年人的正面评价越高；受教育程度越高，人们越倾向于对老年人有积极的评价、对老年人的生活状态有更消极的评价；农村人群更倾向于对老年人形成负性、消极的评价。
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user: 4. 老年歧视的干预 消极的年龄歧视是一个严重的国际问题，会对老年群体产生诸多消极影响。了解老化知识信息、讨论老龄化问题，以及与老年人直接接触等方法可以帮助人们改变老化消极刻板印象(姜兆萍，周宗奎，2012)。因此对老年歧视这一现象进行有效的干预就显得刻不容缓。 4.1. 制度方面 制定公平、公正的制度。当老年歧视某项、某些社会制度时，个体层面上对老年人的认知偏见等可能会演化为社会整体的价值判断，那些隐性老年歧视有可能转变为显性歧视行为，甚至成为一种社会常态(上海城市管理，2011)。公平、公正的制度能够有效地消除老年歧视(段莉，王艳梅，2011)，这就意味着我国各领域政策的制定者必要充分重视老年人的需求、权益等，并积极落实。 4.2. 教育方面 加强老年知识的教学。前人研究表明，老年相关知识掌握越丰富，对老人的态度越积极。一项对护理本科生《老年护理学》课程设置的研究结果显示，护生授课后的歧老水平显著低于授课前(段莉等，2016)。类似地，国外一研究也有类似的结果，在学生的专业教育中，越多地接触老年医学，可以提高在这一领域工作的愿望，为了满足高技能老年劳动力的需要、尽量减少歧老现象，学生应在整个教育过程中参与教学课程，并前往老年诊所增强老年经验(Blackwood & Sweet， 2017)。也有研究证实，在对非医学本科生的提供老龄化教育之后，也具有同样的干预效果(Lytle， Nowacek， & Levy， 2020)。老年知识的教育并不限于课堂。美国的一项创新型的戏剧艺术合作项目旨在激发公众对老龄化问题的讨论，结果表明(Black & Lipscomb， 2017)，做好老年知识的教学和宣传，培养个体对老年群体的理性客观认知对积极老龄化的构建具有深远的意义。 4.3. 接触方面 增强接触质量和数量。已有研究证实，婴幼儿与老年人接触得越多会使他们对老年人的态度更加积极。Lytle等人(2020)对成人进行了研究，发现在经过30天与老年人的日常交流和面对面会议后，受试群体对老龄化和老年人持有更积极的态度。而代际接触的质量要比数量更为重要(姜兆萍，周宗奎，2012)。与老年人接触的质量越好，相处得就会更融洽，因而对老年人的态度也会更加正向、积极。学校、社区等多提供与老年人接触的机会，组织相关的活动，鼓励人们在接触中了解老年人的真实面貌，有利于人们更为客观地评价老年人。 4.4. 媒体方面 媒体对于老年人的报道反映了老年人群体的生活状况，也揭示出社会老龄化发展的现状特点。近年来，针对报纸媒(张明言，2017)、短视频媒体(薄雯雯，2019)的研究都发现，老年人的媒介形象存在着负面化、标签化的现象。而随着互联网时代的到来，新媒体环境下，老年的刻板印象比传统媒体更为严重。老年刻板印象特征主导着生产者的报道框架。而媒体作为一种传播信息的媒介，其所报道、传播的事件、所秉持的价值观等都会影响着人们的认知。所以，改善老年人媒介形象需要社会公众正确认识老年人，媒体要增加对老年人的关注，建构更为积极的老年人形象，坚持积极正确的舆论导向。 结合传播学的相关理论可以归纳出三种干预方法：媒体要增强思辨能力，提高新闻专业素养；加强信息审查和监管；增强信息受众话语权，保护受众隐私，提高受众媒介素养。
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user: 5. 展望与讨论 5.1. 积极关注互联网时代下影响老年歧视的因素 2019年8月30日发布的《第44次中国互联网发展状况统计报告》显示，截至2019年6月，中国网民规模达到8.54亿，但我国60岁及以上的网民仅占网民总数的6.6%。网络空间基本被年轻人占据，老年人鲜有发声的机会。在人人都有话筒的时代，信息传播和交换的频率加快。在这一过程中，一个事件会面临着流失、弱化、严重化、美化、丑化等舆论转变。 老年歧视不仅存在于现实生活中，已经开始逐渐向互联网渗透。Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站，一项研究分析了该平台上与COVID-19和老年人相关的tweet，并对老年人的内容进行确定。结果发现，在被分析的tweet中，近四分之一有针对老年人的歧视性或潜在的冒犯性内容(Jimenez-Sotomayor et al.， 2020)。另一项研究发现，年龄歧视的程度和互联网的使用之间存在着显著的负相关，即互联网使用得越少，年龄歧视程度越高(Choi， Kim， Chipalo， & Lee， 2020)。网络时代是社会发展的必然趋势，但目前关于网络中老年歧视的研究还较少，未来的研究可以在这一方向进行深入探讨，找出网络中影响老年歧视的因素，研究网络中的老年歧视的影响，建构网络上老年歧视的模型和机制，给出相应的解决措施。 5.2. 缺乏对老年歧视的纵向研究 目前对老年歧视的研究基本上都是单独研究一个年龄群体，如学龄前、小学、青少年、大学生和其他成人群体，缺乏对老年歧视形成和发展的动态过程研究。以往研究表明老年歧视存在于各个年龄阶段，最早出现在2~3岁的儿童。但是各个阶段歧视的内部机制是什么？幼儿的老年歧视是如何获得的？老年歧视在个体一生是如何发展变化的、是连续性的还是阶段性的？能否从发展心理学的角度进行解释？目前的研究很难对这些问题做出全面而满意的回答。虽然研究者都强调了老年歧视的消极作用以及干预的重要性，但是并没有对干预的时间进行限定，也没有研究指出哪一个年龄阶段干预最有效。而解决这些问题将对施行老年干预、帮助各年龄阶段的人形成多样的老化态度有明确的指导意义和深远的现实意义。 5.3. 加深对老年人的关注 减少老年歧视的目的是减轻对老年人的伤害、减少对老年人的不公正待遇。其服务对象是老年，因而更重要的是从老年人本身出发，研究其对老年歧视的看法。而目前的研究更关注老年歧视现象、其特点的描述以及对此类现象的干预，并且干预的措施大都是从外部出发，努力为老年人创造一个良好的社会环境、家庭环境等，缺少对老年人自我调适能力以及老年人心理机制的研究。研究清楚老年人是如何看待老年歧视、探讨其对老年人的影响，追踪老年人心理变化的过程才是减少老年歧视的良策。
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user: 摘 要 教育学专业的人才培养是当下社会经济发展的关键。教育学专业大学生胜任力模型的构建，有助于学校和社会对教育学专业型人才的培养与选拔。本研究在查阅已有相关文献的基础上，采用行为事件访谈法和专家评定法，对教育学专业大学生胜任力进行初步提取，并以此编写《教育学专业大学生胜任力自评问卷》预测问卷。将预测问卷发放施测后，通过项目分析和探索性因素分析，删减部分项目后，构建教育学专业大学生胜任力模型并形成《教育学专业大学生胜任力自评问卷》正式问卷。为检验胜任力模型合理性，将正式问卷发放施测后，进行信度效度校验，验证教育学专业大学生胜任力模型。结果发现，教育学专业大学生胜任力模型包括三个因子，分别是：责任担当、计划执行、创新思维，囊括了7项胜任力，分别是：计划与行动力、责任感、坚持不懈、创新、分析判断、前瞻意识、自我反思。 关键词 :胜任力，胜任力模型，行为事件访谈，教育学专业大学生 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/