数据主义与人本主义数据伦理

数据化催生了数据主义,数据主义是数据化的一种哲学表达。数据主义主张数据流最大化和信息自由是至善,其实质是从以人为本走向以数为本,用数本主义取代人本主义,从强调人的自由走向强调数据的自由,用数据主义取代自由主义。为避免数据主义的弊端,应倡导人本主义数据伦理,尊重人的自由和权利。     

撼人心魄的数据

据说,在这个广袤的世界上,一个人与另一个人相遇的可能性只有千万分之一,成为朋友的可能性大约是两亿分之一,而成为终生伴侣的可能性则是五十亿分之一。     

问卷数据建模的前传

问卷法是一种常见的实证研究方法。问卷数据建模的前期工作,就像是一栋大楼的奠基工程,基础是否扎实,影响后续的工程质量。本文专门讨论统计模型建立之前要做的事情（重点是量表评价）,内容包括：处理缺失值、评价量表的结构效度和题目删除的适当性、多维量表需要合成总分时检验同质性并计算合成信度、检验共同方法偏差和评价（变量）区分效度、题目打包、检验自变量的多重共线性,最后也涉及建模理据和无关变量控制等。     

基于大数据时代中数据可视化的理论探究

大数据时代的来临使用户对数据进行分析的需求增长,数据可视化的需要也因此变得愈发强烈。数据可视化即运用计算机图形学、图像处理等技术,并以其在视觉感知与人脑认知上的优势使美学因素融合在数据分析中。优秀的数据信息图甚至可以达到艺术的层面,令人赏心悦目。而图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等,都需要掌握一定的设计原则。当然在运用数据可视化之前,必须做好前期数据分析和数据挖掘的前期准备,通过查阅资料、分析可总结出六项基本原则,以对大量、复杂的数据进行进一步可视化操作,进而为用户提供准备、直观的数据结果和图形展现。     

大数据时代企业数据权益的性质界定及其保护模式建构

在包容性、开放性与多元性财产概念的理论体系下,具备经济利益价值且能被企业所持有控制的企业数据可以成为法律意义上的财产权益客体。从法律属性上看,企业数据权益既不是物权、也不单纯只是一种知识产权或财产性权利,它是由不同权益集合而成的权利束,囊括了法定化权利及受法律保护的利益两种类型。企业数据利益应受严格限定,符合"非类型化、正当性与保护必要性"三个条件方可构成受法律保护的企业利益。采用确权保护模式与行为规制模式相结合的方式保护企业数据权益,可克服确权保护模式的封闭僵化问题,给予法官在个案中足够的自由裁量空间,也可妥善解决因科技迭代发展、社会变革所产生的新的数据纠纷。在适用行为规制模式保护企业数据权益时,应秉持反不正当竞争法的谦抑性,遵循利益动态平衡原则,严格限定适用反不正当竞争法一般条款。     

推进开放政府数据:提升政府部门大数据能力

开放政府数据能够助力政府实现公共治理变革。近年来,我国各级政府均在进行开放政府数据工作,但目前存在开放数据量少、质量不高、再利用性低等问题,这些问题与缺乏政府部门大数据能力有关,因此,探索如何提升政府部门大数据能力极为必要。通过分析我国目前开放政府数据的现状与美国的案例,本文认为,可以通过探索首席信息官制度、加强数据脱敏等工作、推动法制建设等方式来加强政府部门大数据能力,从而将我国开放政府数据工作落于实处,充分发挥政府大数据的巨大价值。     

纵向数据的调节效应分析

目前调节效应检验主要是基于截面数据, 本文讨论纵向(追踪)数据的调节效应分析。如果自变量X和因变量Y有纵向数据, 调节效应可分为三类：调节变量Z不随时间变化、Z随时间变化、调节变量从自变量或因变量中产生。评介了基于多层模型、多层结构方程模型、交叉滞后模型和潜变量增长模型的纵向数据的多种调节效应分析方法。调节效应的分解和潜调节结构方程法的使用是纵向数据的调节效应分析的两大特点。对基于四类模型的调节效应分析方法进行综合比较后, 总结出一个纵向数据的调节效应分析流程。随后用实际例子演示如何进行纵向数据的调节效应分析, 并给出相应的Mplus程序。随后展望了纵向数据的调节效应分析的拓展方向, 例如基于动态结构方程模型的密集追踪数据的调节效应分析。     

学生体育数据的计算机管理

通常学生的体育成绩都是用术课考核、理论考试、达标测验、课外锻炼等几方面数据综合评定的,而每一方面又由多个数据组成,这使教师在处理数据时要花费很多时间.今年大学生体育锻炼合格标准已正式实行,数据的处理量增多,为更好地管理学生在校期间各类体育数据,方便教师日常工作需要,我们运用 DBASE-Ⅲ这一     

纵向数据的中介效应分析

目前中介效应检验主要是基于截面数据,但许多时候截面数据的中介分析不适合进行因果推断,因而需要收集历时性的纵向数据,进行纵向数据的中介分析。评介了基于交叉滞后面板模型、多层线性模型和潜变量增长模型的纵向数据的中介分析方法及其四个发展。第一,中介效应随时间变化,如连续时间模型、多层时变系数模型。第二,中介效应随个体变化,如随机效应的交叉滞后面板模型和多层自回归模型。第三,中介模型的整合,如交叉滞后面板模型与多层线性模型整合为多层自回归模型。第四,中介检验方法的发展,建议使用Monte Carlo、Bootstrap和贝叶斯法进行纵向数据的中介分析。总结出一个纵向数据的中介分析流程并给出相应的Mplus程序。随后展望了纵向数据的中介分析的拓展方向。     

履历数据测评的效度分析

履历数据是人员测评的重要手段, 但其组织情景性限制使得国外同类工具不能适用于国内人事选拔, 国内也缺乏实证研究验证其信度、效度。本研究结合某通信企业的招募选拔工作, 开发履历数据分析工具, 选取250名应聘者的履历数据、一般认知能力、大五个性和面试结果数据, 通过效标关联效度、增量效度思想, 分析履历数据有效性。结果表明, 以面试结果为效标, 履历数据具有良好的效标关联效度, 与其他测评工具组合使用时有良好的增量效度。     

神经成像数据的元分析

随着高空间分辨率神经成像技术如fMRI和PET的普及, 神经成像研究报告的数量增长迅猛。文献的积累为研究者提供了大量的数据, 研究者可以通过对文献的分析来验证研究结论以及提出新的假设。由于神经成像研究的主要目的之一在于寻求认知过程与脑区的空间位置对应关系, 基于坐标的元分析方法满足了这种需求, 成为神经成像数据元分析中主导的方法。其中, 激活可能性估计法(Activation Likelihood Estimation, ALE)由于方法上的合理性和使用上的便利, 成为当前使用最广泛的基于坐标的元分析方法。本文首先介绍了ALE方法的基本原理, 并在此基础上讨论了神经成像数据元分析的两种主要思路：寻找多个研究的一致性以及寻找脑区激活的调节变量。此外, 文章还介绍了新近流行的脑连通性元分析模型(MACM), 即使用元分析方法进行功能连通性分析。最后, 文章讨论了当前神经成像数据元分析的发展趋势。     

超越数据洪流:第四研究范式下的社会科学研究数据基础设施

在信息技术快速发展的背景下,科学研究信息化和科学数据的结合推动了科学研究第四范式——数据密集型科学发现的产生,并促进科研数据管理进入一体化、共通共用的发展阶段。但是,社会科学研究的信息化(e-Social Science)与社会科学科研数据管理却未引起学界太多的关注,存在理论研究和经验总结的滞后性。为更好地推动社会科学研究范式的转型,借鉴自然科学研究信息化和科研数据基础设施发展经验,本文界定了社会科学科研数据基础设施的概念与内涵,并在此基础上提出社会科学研究与数据管理组合生命周期模型和社会科学科研数据基础设施框架模型,并对上述两个模型框架实施需要的保障条件进行了简要论述。     

社会心理学理论建构中质的数据和量的数据结合的策略研究

社会心理学理论建构中质的数据和量的数据各有利弊，结合使用可以相互取长补短．比单独使用其中一种更有优势。本文利用几个“经典”社会心理学研究，探讨了按次序和场景结合质的数据和量的数据的策略。     

基于大数据的文化心理分析

随着大数据技术与文化心理学的融合发展, 计算文化心理学作为一门新兴交叉学科逐渐兴起, 大尺度、近乎全样本的文化心理分析真正得以实现。计算文化心理学关注的文化变量主要围绕个人主义/集体主义这一文化心理学使用最为广泛的维度展开, 分析方法包括特征词典、机器学习、社会网络分析、仿真模拟等, 分析思路包括时间维度上的文化变迁效应以及空间维度上的文化地理效应。当然, 计算文化心理学在为传统文化心理研究提供新方法、新范式的同时, 也存在解码失真、样本偏差、词语多义性、隐私风险等局限, 未来研究应重视变量理论解释、文化动态演化分析、学科深度整合、生态效度等问题。     

大数据时代的知情同意

《纽伦堡法典》之后,知情同意原则逐渐成为世界医学界公认的保护患者和受试者权利的伦理原则。医学的发展离不开大数据的共享,也对知情同意原有模式提出了挑战。分析知情同意产生、发展以及在大数据时代面临的危机,在此基础上进一步分析数据挖掘与使用中的伦理问题,并探讨医学发展与知情同意原则维护之间的关系。最后在对当前学界研究进展进行综述的基础上,提出建立新型知情同意模式的必要性。     

大数据时代信息安全的伦理考量

信息安全逻辑上包括隐私保护,因为当代隐私保护主要是指对个人信息的保护。如果 将信息安全置于道德评价的视野,其也会展现出伦理价值的一面,且信息安全之伦理价值不 是纯粹主观的,而是在信息安全之客观属性与人们的道德需要之间的关系中产生的。信息安 全的伦理考量包括对信息安全之技术保障、法律保障的伦理辩护,而论证信息安全的伦理价 值,即是对信息安全之技术保障、法律保障的一种正当性辩护,因为至少要具备一定的伦理 价值,才可能给出技术保障、法律保障的正当性理由。但对于信息安全的伦理考量不限于对 技术保障、法律保障的正当性论证,还应当阐明信息安全的伦理保障,以作为技术保障、法 律保障的重要补充,行使技术保障、法律保障所鞭长莫及的独特功能。     

考试评分缺失数据的概化理论分析

考试评分缺失数据较为常见,如何有效利用现有数据进行统计分析是个关键性问题。在考试评分中,题目与评分者对试卷得分的影响不容忽视。根据概化理论原理,按考试评分规则推导出含有缺失数据双侧面交叉设计（p×i×r）方差分量估计公式,用Matlab7.0软件模拟多组缺失数据,验证此公式的有效性。结果发现：（1）推导出的公式较为可靠,估计缺失数据的方差分量偏差相对较小,即便数据缺失率达到50％以上,公式仍能对方差分量进行较为准确地估计;（2）题目数量对概化理论缺失数据方差分量的估计影响最大,评分者次之,当题目和评价者数量分别为6和5时,公式能够趋于稳定地估计;（3）学生数量对各方差分量的估计影响较小,无论是小规模考试还是大规模考试,概化理论估计缺失数据的多个方差分量结果相差不大。     

问卷数据建模前传

问卷法是一种常见的实证研究方法。问卷数据建模之前的工作,就像是一栋大楼的奠基工程,基础是否扎实,影响后续的工程质量。本文专门讨论统计建模之前的工作(重点是量表评价),内容包括:处理缺失值、评价量表的结构效度和题目删除的适当性、多维量表需要合成总分时检验同质性并计算合成信度、检验共同方法偏差和评价(变量)区分效度、题目打包、检验自变量的多重共线性,最后也涉及建模理据和无关变量控制等。     

数据中的美欧宗教

美国的宗教状况一直是宗教学界极为关注的问题。而世界上颇多著名的调查机构都对此问题有所涉及。本文就结合盖洛普咨询公司（The Gallup Organization）、美国哈里斯互动调研公司（Harris Interactive Inc．）、加拿大安格斯列特策略（Angus Reid Strategies）、法国益普索市场研究集团公共事务部（Ipsos Public Affairs）的调查数据．对美国的宗教信仰状况、宗教在日常生活中的地位以及宗教与社会的关系进行一初步的分析。