网络调查参与意愿形成的心理影响因素研究

足够的网络调查回复率是确保网络调查结果有效性的一个重要指标.现有研究缺乏从心理因素视角对网络调查参与行为的考察,且缺少一个较为完整的整合多个心理因素的模型用于解释调查参与意愿的形成过程.本研究基于理性行为理论,构建了一个整合模型,考察了主题卷入、主题敏感性、信任调查者、调查者声誉和道德规范等心理因素对被调查者网络调查参与意愿的影响作用.本研究通过结构方程建模方法对变量之间的关系进行了验证.结果表明:主题卷入、信任、声誉和道德规范等对被调查者的网络调查参与意愿具有显著的预测作用,但调查主题敏感性对参与意愿的预测作用在网络调查中不显著.     

EMA-一种生态主义取向的研究模式

生态瞬时评估（EMA）不是一个单一的研究方法,而是一种研究模式,它强调现实世界中实时数据的采集和反复的评估,并能阐释变量间自然存在和变化的相互关系,具有很高的生态学效度。EMA的使用会加强我们对个体与环境之间的动态交互作用的理解。EMA的基本设计思路包括基于事件的设计、基于时间的设计和联合设计。在EMA 的使用中还有一些问题如软硬件的发展、伦理、数据等问题等需要研究者注意。目前EMA应用最广泛的领域是临床心理学和行为研究方面。     

单维项目因素分析：CCFA与IRT估计方法的比较

当观测指标变量为二分分类数据时,传统的因素分析方法不再适用。作者简要回顾了SEM框架下的分类数据因素分析模型和IRT框架下的测验题目和潜在能力的关系模型,并对两种框架下主要采用的参数估计方法进行了总结。通过两个模拟研究,比较了SEM框架下GLSc和MGLSc估计方法与IRT框架下MML/EM估计方法的差异。研究结果表明：（1）三种方法中,GLSc得到参数估计的偏差最大,MGLSc和MML/EM估计方法相差不大;（2）随着样本量增大,各种项目参数估计的精度均提高;（3）项目因素载荷和难度估计的精度受测验长度的影响;（4）项目因素载荷和区分度估计的精度受总体因素载荷（区分度）高低的影响;（5）测验项目中阈值的分布会影响参数估计的精度,其中受影响最大的是项目区分度。（6）总体来看,SEM框架下的项目参数估计精度较IRT框架下项目参数估计的精度高。此外,文章还将两种方法在实际应用中应该注意的问题提供了一些建议。     

最幸福的工作

对201 3年毕业的大学生来说,能觅得一份相对合适的工作是一件相当幸福的事。据教育部公布的数据显示,今年全国高校毕业生达699万人,比去年增加1 9万人,但受经济形势等影响,用人单位招聘的数量明显减少,故有人说201 3年或许成为史上＂最难就业年＂!     

长时间相处是亲子关系的保护性因素吗？——疫情背景下基于微博大数据的质性分析

目的：采用大数据技术与质性分析相结合的方式,探索疫情期间青少年长时间与父母相处的条件下,亲子冲突的演变特征。方法：利用Python3.8编写程序,以“亲子冲突、初中生、高中生、青少年、冲突、父母、与父母冲突”等为关键词在微博平台上搜索个人发布的内容,经数据整理,选择286条微博文本纳入文本分析,用NVivo12质性分析软件辅助编码。结果：亲子冲突的表达包含了冲突诱因、冲突类型、冲突领域,和冲突管理策略等四个方面的特征。结论：研究建构了冲突诱因、冲突领域、冲突类型和冲突应对策略之间的关系模型。亲子冲突的发生是在社会文化背景下,由于家庭功能失调引发的亲子互动方式异常。亲子冲突发生以后,取积极应对策略有助于家庭功能的良性调节。     

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。     

信访大数据与社会风险预警

增强全面驾驭风险的本领是新时代提升国家治理能力的新要求。社会风险预警是社会风险防控的关键环节,事关社会的和谐稳定和国家的长治久安。基于社会指标的社会风险预警已经陷入停滞,新时代的社会风险预警需要厘清社会风险的生成和演化机理,区分社会风险的类型,建立持续、有效、可靠的数据来源,界定社会风险预警的适应情境。大数据的兴起、信访的泛化和网络信访的广泛推行为发展基于信访大数据的社会风险预警提供了新的路径。为此,需要加强网络信访数据的开发与利用,倡导政府数据开放与共享,促进信访数据去敏感化、信访制度去神秘化,发展信访部门与学术机构、商业公司的深度合作,推动信访办理走向信访治理。     

问题解决任务中行动序列的二分类建模：单/两参数行动序列模型

行动序列作为一种典型的过程数据,可反映被试解决问题的详细步骤。鉴于行动或状态转移可区分正误,本文基于二分类Logistic建模提出两个复杂度相对较低的行动序列模型——单/两参数行动序列模型(1P-/2P-ASM);两者差异在于是否允许自由估计问题状态的区分度。通过实证研究和模拟研究对比探究两个新模型与基于多分类Logistic建模的序列作答模型(SRM)的表现。研究结果主要发现：(1)两个ASM能够获得与SRM几乎一致的问题解决能力估计值;(2)两个ASM的计算耗时明显低于SRM的;(3) 2P-ASM比1P-ASM的综合表现更优。总之,两个模型复杂度相对低的ASM均能够实现对行动序列的有效分析,有益于行动序列数据分析的落地。     

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。