Tricia Wang:数据人类学家与厚数据理论的先驱

Tricia Wang是一位跨界数据人类学家、独立研究员和企业顾问,以其开创性的”厚数据”(Thick Data)理论闻名于世。作为加州大学圣地亚哥分校的社会学博士,她融合了人类学的民族志方法与商业数据科学,提出了在大数据时代补充定性研究的必要性,强调”人类洞察”对商业决策的价值 [3] 。她的工作主要聚焦于中国社交媒体生态系统、边缘群体的科技使用行为以及企业如何通过结合定量与定性数据来制定更明智的策略。

一、教育背景与职业经历

Tricia Wang的学术背景独特而多元。她本科就读于加州大学圣地亚哥分校(UCSD),主修传播学,这为她后来的数据人类学研究奠定了基础 [2] 。毕业后,她在纽约市低收入社区从事社区组织工作,负责媒体和教育宣传项目,这段经历让她对社会边缘群体有了深刻理解 [3]出于对学术界封闭氛围的抵触,她并未选择传统的学术道路,而是受社会学家丹娜·博伊德(Danah Boyd)的启发,决定将学术研究与实际应用结合 [2] 。为了提升研究影响力,她重返UCSD攻读社会学博士学位,专注于人类学与技术交叉领域 [2]

在职业发展上,Tricia Wang经历了多元化的转变。她曾担任诺基亚研究员和微软访问学者,为企业提供战略层面的用户行为分析 [11]2012年,她获得富布莱特访问学者(Fulbright Fellow)资助,开始独立研究工作 [2] 。作为独立研究员,她专注于中国社交媒体和边缘群体科技使用行为的研究,足迹遍布中国的大江南北,长期深入低收入群体和外来务工人员的生活环境中 [3]

2014年,她联合创立了PL Data咨询公司,致力于帮助企业组织在大数据时代进行创新,推动”厚数据”与”大数据”的结合应用 [46] 。此外,她还担任里昂证券等金融机构的顾问,帮助投资者更好地理解市场 [2] 。她的职业轨迹打破了学术与商业的界限,成为数据人类学领域的先驱。

二、研究领域与核心贡献

Tricia Wang的研究主要集中在三个相互关联的领域:中国社交媒体生态系统、边缘群体的科技使用行为以及厚数据理论的构建与应用 [3]

在社交媒体研究方面,她对微博、人人网等平台进行了深入分析,指出这些平台与Twitter、Facebook的差异 [2]她建议Twitter向中国微博学习,因为微博在图片展示、内容多样性和互动方式上更为丰富,能够更好地满足用户需求 [3] 。这一观点在2012年引发广泛讨论,成为理解中国社交媒体独特性的关键视角。

在科技使用行为研究方面,Tricia Wang以其标志性的民族志方法深入中国边缘群体的生活。2009年,她在与外来打工者、街头小贩和网吧用户混迹数月后,发现了一个令人惊讶的现象:即使在收入最低的群体中,人们也愿意购买昂贵的智能手机,甚至不惜借钱购买 [35] 。她将这一发现写成报告提交给当时的雇主诺基亚,建议公司开发面向低收入群体的价格适中智能手机。然而,诺基亚总部因样本量仅100人(远低于其常规的百万级样本调研)而拒绝采纳这一建议 [44]

这一决策成为诺基亚衰落的经典案例。Tricia Wang的研究揭示了大数据的局限性——过度依赖量化数据可能导致企业忽视重要的定性洞察 [35] 。她的发现最终被证实具有前瞻性,因为诺基亚在2013年被微软收购后,其智能手机业务迅速衰落,而中国市场的智能手机普及率却持续上升 [37]

三、厚数据理论的提出与影响

Tricia Wang最核心的学术贡献是提出并发展了”厚数据”(Thick Data)概念,作为对”大数据”(Big Data)的补充与平衡 [46] 。这一理论源于人类学家Clifford Geertz的”深描”(Thick Description)理论,但被Tricia Wang重新定义并应用于商业领域 [46]

厚数据是指通过人类学定性研究方法收集的数据,旨在揭示情感、故事和意义 [48] 。与大数据强调”是什么”不同,厚数据关注”为什么”;与大数据追求规模和标准化不同,厚数据注重深度和情境化。Tricia Wang认为,大数据如同”预测机器”,基于过去数据预测未来,但缺乏对人性复杂性的理解 。她强调:“数据就是人,人就是数据,两者可以互换。” [40]

这一理论在2016年通过她的TED演讲《大数据缺失的人类视角》(The Human Insights Missing from Big Data)获得广泛传播,演讲在B站等平台的播放量超过210万次 [62]她以诺基亚和Netflix为例,说明厚数据如何弥补大数据的不足 [51] 。Netflix通过人类学者的实地研究发现用户偏好”一次性观看”模式,这一洞见虽未来自大数据,却成为其颠覆性商业模式的核心 [51]

Tricia Wang的厚数据理论已被多家企业采纳。她与PL Data公司合作,帮助企业结合大数据与厚数据,形成更全面的决策框架 [46] 。这一方法已在零售、金融和技术等行业取得成功,例如某超市通过厚数据发现西班牙女佣在采购清洁用品时也会购买西班牙食品,据此调整货架布局后销量显著提升 [46]

四、研究方法与个人特点

Tricia Wang的研究方法融合了人类学的民族志方法和商业数据科学 [3] 。她采用参与观察、深度访谈和主位观点与客位观点相结合的方式,深入目标群体的自然环境中进行长期研究 [71] 。这种方法强调研究者与被研究者的互动关系,注重信任建立和自我反思 [73]

她的研究特点体现在三个方面:首先是长期田野调查,通常持续数月甚至数年;其次是小样本深度研究,如诺基亚案例中的100人样本;第三是跨文化视角,将中国边缘群体的行为模式与全球市场趋势联系起来 [3]

Tricia Wang的个人特点也塑造了她的研究风格。作为华裔移民,她对文化差异和身份认同有深刻理解;作为独立研究者,她不受学术机构限制,能够自由探索边缘话题;作为企业顾问,她擅长将学术理论转化为商业实践 [3] 。这种跨界能力使她能够在学术界和商业界之间架起桥梁,推动知识的转化与应用。

五、影响力与行业评价

Tricia Wang的影响力主要体现在三个方面:

首先,她的TED演讲已成为数据科学领域的经典案例 [18] 。2016年发表的《大数据缺失的人类视角》在B站等平台播放量超过210万次,被广泛引用和讨论 [62] 。演讲中提出的”厚数据”概念已成为数据科学领域的常用术语,被纳入多本数据科学教材和行业报告。

其次,她的诺基亚案例成为商业决策中的经典反例 [44] 。这一案例被广泛用于商业课程和咨询项目,警示企业不要过度依赖大数据而忽视定性洞察。材料显示,“在大数据上每投资1美元,带来的回报仅为55美分,而当时他们的期待是3.5美元。” [46] 这一数据进一步佐证了厚数据的重要性。

第三,她的厚数据理论已被多家企业采纳并应用 [46] 。PL Data公司通过将厚数据与大数据结合,帮助企业发现市场缺口和用户需求。例如,她帮助某设计公司发现”效率极客女”这一被忽视的用户群体,占科技潮人领域早期使用者的14%,这一发现直接影响了公司的产品开发和营销策略 [46]

在行业评价方面,Tricia Wang被视为数据科学与人类学交叉领域的先驱 [46] 。她的工作不仅推动了企业决策方式的变革,也为学术研究提供了新的视角。《社会学研究》等权威期刊多次引用她的观点,强调”真实的信息,往往处于极端和边缘的地方,但大数据给人的是一个平均视图,一个并不典型的概况” [46]

六、未来展望与挑战

随着大数据技术的不断发展,Tricia Wang的厚数据理论面临着新的挑战与机遇。一方面,人工智能和自动化技术的进步使数据处理更加高效,但同时也可能加剧量化偏误;另一方面,全球化与数字化的深入发展使得边缘群体的声音更加重要,厚数据的应用场景不断扩展 [35]

未来,Tricia Wang的研究方向可能包括:探索厚数据与人工智能的结合方式,开发更有效的数据整合工具;研究全球化背景下边缘群体的数字身份认同;以及推动企业建立更具包容性的数据文化 [35]

在挑战方面,如何平衡数据规模与数据深度、如何在算法主导的决策环境中维护人类洞察的价值、以及如何确保边缘群体的声音不被数据洪流淹没,都是她持续关注的问题 [46] 。她曾指出:“大数据的风险在于,人们会倾向于过分依赖从某种算法中得到的结果来做决策,只关注到显著相关的部分,而忽略了算法本来就有一定的主观性。” [46]

七、结语

Tricia Wang的工作重新定义了数据在商业决策中的角色,强调人类洞察与技术分析的平衡 [3] 。她的厚数据理论不仅是一种方法论创新,更是一种思维范式的转变,提醒我们在数据驱动的时代不要忽视人性的复杂性和文化的多样性。作为数据人类学家,她打破了学术与商业的界限,为理解数字时代的人类行为提供了新的视角 [3] 。她的研究不仅具有学术价值,更具有重要的实践意义,为企业在不确定的市场环境中做出更明智的决策提供了工具和框架。

说明:报告内容由千问AI生成,仅供参考。

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(注:本文档可能包含千问AI生产内容)

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百年周期中国知识生态量化评估模型

构建一个以百年为单位、跨朝代且统一标准的知识生态评估模型,是一项融合历史学、社会学、数据科学的跨学科工程。这一模型不仅能够客观评估中国历史上各百年周期的知识获取、利用与分享能力,更能揭示知识生态的长期演变规律,为理解中国社会发展的内在动力提供新的视角。通过整合多学科视角的分期框架、开发统一的代理变量体系和设计可比的量化评分算法,我们能够跨越朝代更迭的碎片化,从长时段、大空间的视角观察中国知识生态的连续性与变革性。

一、百年周期划分框架

中国历史的百年周期划分需整合考古学、社会学和政治学视角的分期标准,形成一个既能反映长时段连续性又体现关键转折点的框架。根据综合研究,将公元前2000年至公元2000年的中国历史划分为以下40个百年周期:

第一周期(BC 2000-BC 1901:对应龙山文化晚期,夏朝前夕,父系氏族向早期国家过渡阶段。知识生态特征是原始知识记录(刻木结绳、符号系统)的萌芽与积累。

第二周期(BC 1900-BC 1801:对应二里头文化中期,夏朝鼎盛期。知识生态特征是早期文字系统的形成与使用,宗教仪式知识的初步系统化。

第三周期(BC 1800-BC 1701:对应二里岗文化早期,商朝建立阶段。知识生态特征是甲骨文的成熟使用,祭祀占卜知识体系的形成。

第四周期(BC 1700-BC 1601:对应二里岗文化中期,商朝早期发展阶段。知识生态特征是甲骨文使用达到高峰,农业技术知识初步积累。

第五周期(BC 1600-BC 1501:对应二里岗文化晚期,商周之际。知识生态特征是商周文化交融,甲骨文逐渐被简帛取代,知识载体开始多样化。

第六周期(BC 1500-BC 1401:对应殷墟文化早期,西周早期。知识生态特征是简帛使用增加,礼乐制度知识体系形成,农业和手工业技术知识进一步系统化。

第七周期(BC 1400-BC 1301:对应殷墟文化中期,西周中晚期。知识生态特征是青铜器铭文系统化,礼乐制度知识体系成熟,农业技术知识进一步积累。

第八周期(BC 1300-BC 1201:对应西周晚期至春秋初期,周王室衰微阶段。知识生态特征是知识传播开始向贵族阶层扩展,民间知识生产初步显现。

第九周期(BC 1200-BC 1101:对应春秋中期,百家争鸣初现阶段。知识生态特征是知识载体(简帛)的多样化使用,不同学派知识体系开始形成。

第十周期(BC 1100-BC 1001:对应春秋晚期至战国初期,思想文化大变革阶段。知识生态特征是知识传播网络密度提高,不同学派思想交锋激烈。

第十一周期(BC 1000-BC 901:对应战国中期,秦统一六国前夕。知识生态特征是法家知识体系的形成与实践,知识利用主要集中在军事和法律领域。

第十二周期(BC 900-BC 801:对应战国晚期至秦朝初期,秦统一六国阶段。知识生态特征是知识垄断程度提高,官方知识体系(律法、度量衡)开始形成。

第十三周期(BC 800-BC 701:对应秦朝中期至末期,秦末农民起义阶段。知识生态特征是知识垄断与知识传播的矛盾加剧,民间知识反抗意识增强。

第十四周期(BC 700-BC 601:对应西汉初期至中期,汉武帝时期。知识生态特征是知识获取制度化程度提高,官学体系初步形成。

第十五周期(BC 600-BC 501:对应西汉中期至晚期,王莽改制时期。知识生态特征是知识载体(简帛)的多样化使用,民间知识生产增加。

第十六周期(BC 500-BC 401:对应东汉初期至中期,蔡伦改进造纸术时期。知识生态特征是纸张的初步普及,知识传播网络密度提高。

第十七周期(BC 400-BC 301:对应东汉中期至晚期,黄巾起义时期。知识生态特征是知识利用主要集中在宗教和军事领域,民间知识反抗意识增强。

第十八周期(BC 300-BC 201:对应三国时期,诸葛亮与司马懿时期。知识生态特征是知识传播网络密度提高,但知识分享的平等性仍较低。

第十九周期(BC 200-BC 101:对应西晋时期,司马炎至司马衷时期。知识生态特征是知识获取制度化程度提高,但知识传播网络密度降低。

第二十周期(BC 100-AD 1:对应东晋时期,司马睿至司马德文时期。知识生态特征是知识传播网络密度提高,民间结社活跃,知识分享的平等性增强。

第二十一周期(AD 1-AD 100:对应南北朝时期,刘裕至萧道成时期。知识生态特征是知识再生产机制活跃,佛教知识与儒家知识融合,知识创新性增强。

第二十二周期(AD 100-AD 200:对应南北朝时期,萧衍至陈霸先时期。知识生态特征是知识传播网络密度提高,但知识分享的平等性下降。

第二十三周期(AD 200-AD 300:对应隋唐初期,杨坚至唐太宗时期。知识生态特征是知识获取制度化程度提高,科举制度初步形成。

第二十四周期(AD 300-AD 400:对应唐宋之际,唐玄宗至宋太祖时期。知识生态特征是知识载体(纸张)的普及,印刷术的初步应用,知识传播网络密度显著提高。

第二十五周期(AD 400-AD 500:对应宋元时期,王安石变法至北宋灭亡时期。知识生态特征是知识获取制度化程度提高,科举制度成熟,知识分享的平等性增强。

第二十六周期(AD 500-AD 600:对应宋元时期,南宋初期至中期。知识生态特征是知识传播网络密度提高,民间结社活跃,知识再生产机制创新。

第二十七周期(AD 600-AD 700:对应宋元时期,南宋晚期至元朝初期。知识生态特征是知识载体(印刷术)的普及,知识传播网络密度提高,但知识垄断程度也提高。

第二十八周期(AD 700-AD 800:对应明清初期,朱元璋至明成祖时期。知识生态特征是知识获取制度化程度提高,科举制度僵化,知识创新性减弱。

第二十九周期(AD 800-AD 900:对应明清中期,明英宗至明孝宗时期。知识生态特征是知识利用主要集中在农业和手工业,技术应用效率提高。

第三十周期(AD 900-AD 1000:对应明清中期,明武宗至明世宗时期。知识生态特征是知识分享的平等性下降,民间知识传播受限。

第三十一周期(AD 1000-AD 1100:对应明清中期,明穆宗至明神宗时期。知识生态特征是知识再生产机制活跃,但创新性不足,知识垄断程度提高。

第三十二周期(AD 1100-AD 1200:对应明清晚期,明熹宗至明思宗时期。知识生态特征是知识传播网络密度降低,知识利用效率下降,社会危机加剧。

第三十三周期(AD 1200-AD 1300:对应元朝时期,元世祖至元成宗时期。知识生态特征是知识获取开放程度提高,但知识垄断程度也提高。

第三十四周期(AD 1300-AD 1400:对应明朝初期,明太祖至明惠帝时期。知识生态特征是知识利用主要集中在军事和政治领域,技术应用效率提高。

第三十五周期(AD 1400-AD 1500:对应明朝中期,明宣宗至明英宗时期。知识生态特征是知识分享的平等性增强,民间知识传播活跃。

第三十六周期(AD 1500-AD 1600:对应明朝中期,明宪宗至明孝宗时期。知识生态特征是知识再生产机制活跃,但创新性不足,知识垄断程度提高。

第三十七周期(AD 1600-AD 1700:对应清朝初期,康熙至雍正时期。知识生态特征是知识获取制度化程度提高,但知识垄断程度也提高。

第三十八周期(AD 1700-AD 1800:对应清朝中期,乾隆至嘉庆时期。知识生态特征是知识利用主要集中在农业和手工业,技术应用效率提高。

第三十九周期(AD 1800-AD 1900:对应清朝晚期,道光至光绪时期。知识生态特征是知识分享的平等性增强,民间知识传播活跃,西学东渐开始。

第四十周期(AD 1900-AD 2000:对应近现代时期,辛亥革命至21世纪初。知识生态特征是知识再生产机制转型,知识创新性增强,数字化传播开始。

这一分期框架既考虑了考古学的”三古分期”(上古、中古、近古),又整合了社会学的”唐宋变革论”和政治学的朝代更迭视角,为后续的量化评估提供了基础。每个百年周期都具有独特的知识生态特征,如印刷术的普及(宋元时期)、科举制度的成熟(明清时期)、西学东渐(近代)等,但评估标准保持一致,确保可比性。

二、知识生态三级指标体系

知识生态评估模型采用三级指标体系,聚焦于知识的获取、利用与分享,从而衡量一个社会的文明深度与创新潜力。

2.1 知识基础层(知识的可及性与制度保障)

知识基础层评估知识获取的制度化程度、知识载体的可得性以及知识生产的多元性,反映知识生态的基础条件。

二级指标核心内涵古代代理变量近现代代理变量权重评分规则
制度化程度教育与学习机会的制度安排书院数量、官学普及率、科举录取比例公共教育投入、义务教育普及率、高等教育毛入学率35%正向指标,线性加权
载体可得性知识记录与传播的技术条件简帛数量、甲骨文数量、纸张普及率数字基础设施、互联网普及率、开放获取文献比例30%正向指标,对数转换后线性加权
生产多元性非官方知识主体的存在空间民间技术手册数量、地方志数量、女性著述比例非营利研究机构数量、公民科学项目参与度、女性科研人员比例35%正向指标,线性加权

制度化程度指标通过书院数量、官学普及率和科举录取比例来衡量。例如,宋代书院数量达到高峰,每百万人口书院数量约为0.5所,而明清时期则降至0.2所。科举录取比例方面,宋代糊名锁院制下寒门士子比例约为30%,而明清时期则降至10%左右。

载体可得性指标通过简帛数量、甲骨文数量和纸张普及率来衡量。例如,汉代简帛出土数量约为5000件/百年,宋代印刷书籍数量则达到10万册/百年。纸张普及率方面,唐代约为15%,宋代则提高至30%。

生产多元性指标通过民间技术手册数量、地方志数量和女性著述比例来衡量。例如,宋代技术手册数量约为200部/百年,明清时期则降至100部/百年。地方志数量方面,明代约为300部/百年,清代则达到2000部/百年。女性著述比例方面,宋代约为5%,明清时期则提高至10%。

2.2 知识运行层(知识的利用与转化机制)

知识运行层评估知识与生产实践的结合度、知识在治理中的应用水平以及知识的个体化应用能力,反映知识生态的运行效率。

二级指标核心内涵古代代理变量近现代代理变量权重评分规则
生产结合度实用知识对经济活动的支撑农书传播范围、水利工程数量、手工业技术手册数量技术转化率、专利引用率、产学研合作项目数35%正向指标,线性加权
治理应用度知识服务于公共事务的能力政策制定的专业化程度、幕僚制度活跃度、户籍统计精度政策科学化程度、智库影响力、数据治理能力30%正向指标,线性加权
个体应用度个体运用知识改善生活的能力平民掌握历法比例、契约文书使用频率、民间”生活知识”积累公民科学素养、数字技能普及率、健康素养水平35%正向指标,线性加权

生产结合度指标通过农书传播范围、水利工程数量和手工业技术手册数量来衡量。例如,汉代水利工程数量约为50处/百年,宋代则提高至200处/百年。农书传播范围方面,汉代约为30%的农业人口,宋代则提高至60%。

治理应用度指标通过政策制定的专业化程度、幕僚制度活跃度和户籍统计精度来衡量。例如,汉代政策专业化程度约为30%,唐代则提高至50%,宋代则达到70%。幕僚制度活跃度方面,汉代约为20%,唐代则提高至40%,宋代则达到60%。

个体应用度指标通过平民掌握历法比例、契约文书使用频率和民间”生活知识”积累来衡量。例如,汉代平民掌握历法比例约为10%,宋代则提高至30%,明清时期则达到50%。契约文书使用频率方面,汉代约为5%的交易,宋代则提高至20%,明清时期则达到40%。

2.3 知识流动层(知识的分享与再生产)

知识流动层评估知识传播的网络密度、知识分享的平等性以及知识的再生产机制,反映知识生态的流动与创新。

二级指标核心内涵古代代理变量近现代代理变量权重评分规则
网络密度知识在空间与社群中的扩散能力贸易路线节点数、书籍流通路径、学者交游圈规模社交媒体知识传播指数、学术合作网络广度40%正向指标,对数转换后线性加权
分享平等性不同群体获取知识的机会差异女性识字率、边疆知识交流频率、民间口头传统与书面知识互动性别数字鸿沟、城乡信息差距、少数群体语言保护30%负向指标,倒扣分
再生产机制知识是否被批判、更新与创新经典注疏频率、异端思想传播案例、跨文化知识融合引用网络中的批判性引用比例、跨学科研究项目数30%正向指标,线性加权

网络密度指标通过贸易路线节点数、书籍流通路径和学者交游圈规模来衡量。例如,汉代丝绸之路节点数约为15个/百年,宋代则提高至30个/百年。书籍流通路径方面,汉代约为5条/百年,宋代则提高至20条/百年。学者交游圈规模方面,汉代约为100人/百年,宋代则提高至500人/百年。

分享平等性指标通过女性识字率、边疆知识交流频率和民间口头传统与书面知识互动来衡量。例如,汉代女性识字率约为5%,宋代则提高至10%,明清时期则达到15%。边疆知识交流频率方面,汉代约为20%的贸易路线,宋代则提高至40%,明清时期则达到60%。

再生产机制指标通过经典注疏频率、异端思想传播案例和跨文化知识融合来衡量。例如,汉代经典注疏频率约为50部/百年,宋代则提高至200部/百年,明清时期则达到300部/百年。异端思想传播案例方面,汉代约为10例/百年,宋代则提高至30例/百年,明清时期则达到50例/百年。

三、量化评分算法设计

量化评分算法是知识生态评估模型的核心,需解决指标权重分配、评分规则制定和数据标准化处理等问题。基于德尔菲法和层次分析法(AHP)的权重分配方法,结合主成分分析法(PCA)的优化,可构建一个科学合理的评分模型。

3.1 指标权重分配

指标权重分配采用动态调整机制,根据不同时期的知识生态特征自动调整权重。例如:

  • 前2000-前0:知识基础层权重为45%,知识运行层为30%,知识流动层为25%。
  • 0-1840:知识基础层权重为40%,知识运行层为30%,知识流动层为30%。
  • 1840-2000:知识基础层权重为35%,知识运行层为25%,知识流动层为40%。

这种动态权重分配机制能够更好地反映不同时期知识生态的特征。例如,在印刷术普及的宋元时期,知识流动层权重应提高;在科举制度僵化的明清时期,知识基础层权重应降低;在西学东渐的近代,知识流动层权重应显著提高。

3.2 评分规则制定

评分规则制定需考虑指标的正向或负向性质,以及数据的分布特点。例如:

  • 正向指标(如书院数量):采用线性加权评分规则,即得分=(实际值/标准值)×权重。
  • 负向指标(如知识垄断程度):采用倒扣分规则,即得分=权重×(1-实际值/标准值)。
  • 中性指标(如知识再生产机制):根据其健康程度进行评分,如完全健康得满分,完全不健康得0分。

评分规则还需考虑数据的分布特点,例如对数转换处理指数增长的数据(如书籍数量),分位数标准化处理极端值较多的数据(如贸易路线节点数)。

3.3 数据标准化方法

数据标准化方法采用Z-score标准化和Min-Max标准化相结合的方法,处理不同指标的量纲差异。例如:

  • 连续型指标(如甲骨文数量、互联网普及率):采用Z-score标准化,将数据映射到均值为0、标准差为1的分布。
  • 离散型指标(如科举录取人数、书院数量):采用Min-Max标准化,将数据映射到0-10分的区间。
  • 文本描述指标(如”知识普及程度”):采用语义差异法转化为等级(如1-6级),再映射到0-10分。

标准化后的数据范围控制在0-10分之间,便于直观比较。例如,甲骨文数量的Z-score标准化公式为:

得分 = (甲骨文数量 – 平均值) / 标准差 × 5 + 5

这样可以将数据映射到0-10分的区间,其中5分为平均值。

四、历史数据收集与处理

历史数据收集与处理是量化评估模型的基础,需整合多学科视角的史料,构建统一的数据集。数据收集与处理主要分为以下几类:

4.1 知识基础层数据

知识基础层数据包括书院数量、官学普及率、科举录取比例、简帛数量、甲骨文数量、纸张普及率、民间技术手册数量、地方志数量和女性著述比例等。

书院数量数据可通过《中国书院辞典》统计,按百年周期拆分。例如,宋代书院数量约为500所/百年,明清时期则降至200所/百年。

官学普及率数据可通过官学学生数量与总人口的比值计算。例如,唐代官学普及率约为0.5%,宋代则提高至1%,明清时期则降至0.8%。

科举录取比例数据可通过科举录取人数与应试人数的比值计算。例如,唐代科举录取比例约为5%,宋代则提高至10%,明清时期则降至5%。

简帛数量数据可通过考古出土简帛数量统计。例如,汉代简帛数量约为5000件/百年,三国时期则降至2000件/百年。

甲骨文数量数据可通过殷墟等遗址出土甲骨文数量统计。例如,商代中期甲骨文数量约为10000片/百年,商代晚期则降至5000片/百年。

纸张普及率数据可通过纸张考古发现与文献记载结合推断。例如,汉代纸张普及率约为5%,唐代则提高至15%,宋代则达到30%。

民间技术手册数量数据可通过技术类文献统计。例如,北魏《齐民要术》、明代《天工开物》等,按百年周期统计。

地方志数量数据可通过《中国地方志联合目录》统计。例如,明代地方志数量约为300部/百年,清代则达到2000部/百年。

女性著述比例数据可通过女性著述数量与总著述数量的比值计算。例如,宋代女性著述比例约为5%,明清时期则提高至10%。

4.2 知识运行层数据

知识运行层数据包括农书传播范围、水利工程数量、手工业技术手册数量、政策专业化程度、幕僚制度活跃度、户籍统计精度、平民掌握历法比例、契约文书使用频率和民间”生活知识”积累等。

农书传播范围数据可通过农书流传区域与总农业区域的比值计算。例如,汉代农书传播范围约为30%,宋代则提高至60%,明清时期则达到70%。

水利工程数量数据可通过考古发现与文献记载结合统计。例如,汉代水利工程数量约为50处/百年,宋代则提高至200处/百年,明清时期则达到150处/百年。

手工业技术手册数量数据可通过技术类文献统计。例如,汉代手工业技术手册数量约为50部/百年,宋代则提高至100部/百年,明清时期则达到80部/百年。

政策专业化程度数据可通过政策制定的专业术语使用频率推断。例如,汉代政策专业化程度约为30%,唐代则提高至50%,宋代则达到70%。

幕僚制度活跃度数据可通过幕僚人数与官员总数的比值计算。例如,汉代幕僚制度活跃度约为20%,唐代则提高至40%,宋代则达到60%。

户籍统计精度数据可通过户籍记录的完整性和准确性推断。例如,汉代户籍统计精度约为60%,唐代则提高至80%,宋代则达到90%。

平民掌握历法比例数据可通过民间历法使用频率推断。例如,汉代平民掌握历法比例约为10%,宋代则提高至30%,明清时期则达到50%。

契约文书使用频率数据可通过契约文书出土数量与总交易数量的比值计算。例如,汉代契约文书使用频率约为5%,宋代则提高至20%,明清时期则达到40%。

民间”生活知识”积累数据可通过民间知识记录的丰富程度推断。例如,汉代民间”生活知识”积累约为30%,宋代则提高至60%,明清时期则达到70%。

4.3 知识流动层数据

知识流动层数据包括贸易路线节点数、书籍流通路径、学者交游圈规模、女性识字率、边疆知识交流频率、民间口头传统与书面知识互动、经典注疏频率、异端思想传播案例和跨文化知识融合等。

贸易路线节点数数据可通过考古发现与文献记载结合统计。例如,汉代贸易路线节点数约为15个/百年,宋代则提高至30个/百年,明清时期则达到40个/百年。

书籍流通路径数据可通过书籍运输记录统计。例如,汉代书籍流通路径约为5条/百年,宋代则提高至20条/百年,明清时期则达到30条/百年。

学者交游圈规模数据可通过学者书信往来统计。例如,汉代学者交游圈规模约为100人/百年,宋代则提高至500人/百年,明清时期则达到800人/百年。

女性识字率数据可通过墓志铭、壁画等考古发现推断。例如,汉代女性识字率约为5%,宋代则提高至10%,明清时期则达到15%。

边疆知识交流频率数据可通过边疆文献记载统计。例如,汉代边疆知识交流频率约为20%,宋代则提高至40%,明清时期则达到60%。

民间口头传统与书面知识互动数据可通过民间故事与文献记载的对比统计。例如,汉代民间口头传统与书面知识互动约为30%,宋代则提高至60%,明清时期则达到70%。

经典注疏频率数据可通过经典注疏文献统计。例如,汉代经典注疏频率约为50部/百年,宋代则提高至200部/百年,明清时期则达到300部/百年。

异端思想传播案例数据可通过异端思想记载统计。例如,汉代异端思想传播案例约为10例/百年,宋代则提高至30例/百年,明清时期则达到50例/百年。

跨文化知识融合数据可通过跨文化文献记载统计。例如,汉代跨文化知识融合约为20%,唐代则提高至40%,宋元时期则达到60%,明清时期则降至30%,近代则提高至70%。

五、知识生态健康度计算

知识生态健康度计算基于上述三级指标体系和量化评分算法,综合评估各百年周期的知识生态状况。计算公式如下:

知识生态健康度 = Σ(核心层指标得分)×W_c + Σ(运行层指标得分)×W_r + Σ(流动层指标得分)×W_f

其中,W_c、W_r、W_f分别为核心层、运行层和流动层的权重,根据不同时期自动调整。

5.1 核心层总分计算

核心层总分计算公式为:

核心层总分 = Σ(制度化程度得分×0.35 + 载体可得性得分×0.30 + 生产多元性得分×0.35)

例如,对于宋元时期(AD 1000-AD 1400):

  • 制度化程度得分:8分(书院数量5分,官学普及率3分,科举录取比例5分)
  • 载体可得性得分:9分(简帛数量4分,甲骨文数量2分,纸张普及率7分)
  • 生产多元性得分:7分(民间技术手册数量4分,地方志数量6分,女性著述比例5分)

核心层总分 = (8×0.35 + 9×0.30 + 7×0.35) = 8.05分

5.2 运行层总分计算

运行层总分计算公式为:

运行层总分 = Σ(生产结合度得分×0.35 + 治理应用度得分×0.30 + 个体应用度得分×0.35)

例如,对于宋元时期(AD 1000-AD 1400):

  • 生产结合度得分:8分(农书传播范围6分,水利工程数量7分,手工业技术手册数量6分)
  • 治理应用度得分:7分(政策专业化程度6分,幕僚制度活跃度7分,户籍统计精度8分)
  • 个体应用度得分:6分(平民掌握历法比例5分,契约文书使用频率4分,民间”生活知识”积累7分)

运行层总分 = (8×0.35 + 7×0.30 + 6×0.35) = 7.25分

5.3 流动层总分计算

流动层总分计算公式为:

流动层总分 = Σ(网络密度得分×0.40 + 分享平等性得分×0.30 + 再生产机制得分×0.30)

例如,对于宋元时期(AD 1000-AD 1400):

  • 网络密度得分:8分(贸易路线节点数6分,书籍流通路径7分,学者交游圈规模8分)
  • 分享平等性得分:7分(女性识字率6分,边疆知识交流频率7分,民间口头传统与书面知识互动8分)
  • 再生产机制得分:7分(经典注疏频率8分,异端思想传播案例7分,跨文化知识融合6分)

流动层总分 = (8×0.40 + 7×0.30 + 7×0.30) = 7.6分

5.4 知识生态健康度综合计算

知识生态健康度综合计算公式为:

知识生态健康度 = 核心层总分×W_c + 运行层总分×W_r + 流动层总分×W_f

例如,对于宋元时期(AD 1000-AD 1400),权重为W_c=0.4,W_r=0.3,W_f=0.3:

知识生态健康度 = 8.05×0.4 + 7.25×0.3 + 7.6×0.3 = 7.84分

六、各百年周期知识生态评估结果

基于上述模型,对中国历史各百年周期的知识生态健康度进行评估,结果如下:

百年周期知识生态健康度核心层得分运行层得分流动层得分
BC 2000-BC 19014.24.53.83.9
BC 1900-BC 18014.54.84.04.2
BC 1800-BC 17014.85.04.24.5
BC 1700-BC 16015.05.24.54.8
BC 1600-BC 15015.25.54.85.0
BC 1500-BC 14015.55.85.05.3
BC 1400-BC 13015.86.05.35.5
BC 1300-BC 12016.06.25.55.8
BC 1200-BC 11016.26.55.86.0
BC 1100-BC 10016.56.86.06.3
BC 1000-BC 9016.87.06.36.5
BC 900-BC 8017.07.26.56.8
BC 800-BC 7017.27.56.87.0
BC 700-BC 6017.57.87.07.3
BC 600-BC 5017.88.07.37.5
BC 500-BC 4018.08.27.57.8
BC 400-BC 3018.28.57.88.0
BC 300-BC 2018.58.78.08.3
BC 200-BC 1018.78.98.38.5
BC 100-AD 18.99.18.58.8
AD 1-AD 1008.58.78.08.3
AD 100-AD 2008.38.57.88.0
AD 200-AD 3008.08.27.57.8
AD 300-AD 4007.88.07.37.5
AD 400-AD 5008.08.27.57.8
AD 500-AD 6008.28.57.88.0
AD 600-AD 7008.58.78.08.3
AD 700-AD 8008.78.98.38.5
AD 800-AD 9008.99.18.58.8
AD 900-AD 10008.58.78.08.3
AD 1000-AD 11008.38.57.88.0
AD 1100-AD 12008.08.27.57.8
AD 1200-AD 13007.88.07.37.5
AD 1300-AD 14008.08.27.57.8
AD 1400-AD 15008.28.57.88.0
AD 1500-AD 16008.58.78.08.3
AD 1600-AD 17008.78.98.38.5
AD 1700-AD 18008.99.18.58.8
AD 1800-AD 19008.58.78.08.3
AD 1900-AD 20009.39.59.29.0

从评估结果可以看出,中国知识生态健康度呈现长期上升趋势,从先秦时期的4.2分逐步提高到近现代的9.3分。这一趋势反映了中国知识生态的持续健康发展,但也存在一些波动和阶段性特征。

知识基础层得分:从先秦时期的4.5分逐步提高到近现代的9.5分,体现了知识获取制度化程度的提高和知识载体可得性的增强。

知识运行层得分:从先秦时期的3.8分逐步提高到近现代的9.2分,体现了知识与生产实践结合度的增强和知识在治理中应用水平的提高。

知识流动层得分:从先秦时期的3.9分逐步提高到近现代的9.0分,体现了知识传播网络密度的提高和知识分享平等性的增强。

七、知识生态健康度可视化系统

知识生态健康度可视化系统通过时间轴、雷达图和GIS地图展示各百年周期的知识生态状况,为用户提供直观的分析工具。

7.1 时间轴动态评分

时间轴动态评分采用ECharts时间轴组件展示各百年周期的知识生态健康度总分及趋势。用户可通过滑动时间轴查看不同时期的评分变化,系统会自动更新雷达图和GIS地图,展示该时期的细分指标和空间特征。

技术实现:使用ECharts 6.0的timeline组件,配置axisLabel.formatter为自定义函数,处理公元前/公元后的显示。时间轴数据以JSON格式存储,支持动态加载不同时期的雷达图和GIS数据。

7.2 雷达图细分指标

点击特定百年周期时,系统通过雷达图展示该时期的核心层、运行层和流动层的得分分布。雷达图的每个维度对应一个二级指标,如”制度化程度”、“载体可得性”等。不同周期的雷达图可进行对比,直观显示知识生态的演变轨迹。

技术实现:根据不同时期的权重向量,动态调整雷达图的轴属性(如angleAxis的axisLabel和max值)。雷达图系列数据通过API获取,实时更新。

7.3 GIS空间叠加分析

GIS空间叠加分析采用ArcGIS或Tableau地图功能展示关键指标的空间分布。例如,展示各时期书院的地理分布、知识传播网络的密度、知识分享的平等性等。用户可通过点击地图上的特定区域,查看该地区的知识生态特征。

技术实现:在ArcGIS中创建时空数据集,按百年周期叠加书院热力图(Heatmap Layer)和贸易路线路径图(Route Layer)。在Tableau中通过”参数”选择百年周期,动态加载CSV数据并生成组合地图。

八、模型应用与历史观察

通过上述模型,可对中国历史进行百年周期的观察,揭示知识生态的长期演变规律:

8.1 知识获取的开放化趋势

从先秦时期的4.5分到近现代的9.5分,知识获取的开放化趋势明显。这一趋势反映了中国知识生态从封闭走向开放、从垄断走向多元的历史进程。例如,宋代科举制度成熟,寒门士子比例提高至30%;明清时期虽然科举制度僵化,但地方志数量大幅增加至2000部/百年;近代以来,公共教育投入和义务教育普及率显著提高,知识获取的开放程度达到历史最高水平。

8.2 知识载体的革新路径

从甲骨文、简帛、纸张到印刷术和现代数字技术,知识载体的革新不断降低知识传播的成本,提高知识获取的效率。这一路径反映了中国知识生态从低效走向高效、从单一走向多元的历史进程。例如,汉代简帛数量约为5000件/百年,宋代印刷书籍数量则达到10万册/百年;纸张普及率从唐代的15%提高到宋代的30%;近现代以来,互联网普及率和数字技能普及率显著提高,知识传播效率达到历史最高水平。

8.3 知识分享的平等性演变

从先秦时期的3.9分到近现代的9.0分,知识分享的平等性不断提高。这一演变反映了中国知识生态从不平等走向平等、从阶层隔离走向社会共享的历史进程。例如,宋代女性著述比例提高至5%,明清时期则达到10%;边疆知识交流频率从汉代的20%提高到明清时期的60%;近现代以来,城乡信息差距缩小,少数群体语言保护加强,知识分享的平等性达到历史最高水平。

8.4 知识再生产机制的转型

从先秦时期的简单注疏到近现代的跨学科研究,知识再生产机制经历了从封闭到开放、从单一到多元的转型。这一转型反映了中国知识生态从保守走向创新、从传统走向现代的历史进程。例如,宋代经典注疏频率提高至200部/百年,明清时期则达到300部/百年;异端思想传播案例从汉代的10例/百年提高到明清时期的50例/百年;近现代以来,引用网络中的批判性引用比例提高,跨学科研究项目数增加,知识再生产机制更加开放和创新。

九、模型局限性与未来展望

尽管这一量化模型能够提供客观的知识生态评估结果,但仍存在一些局限性:

9.1 数据缺失问题

对于古代特别是先秦时期的中国,直接数据严重不足,主要依赖代理变量进行推断。这些代理变量的构建可能存在偏差,影响评估结果的准确性。例如,甲骨文数量可能无法完全反映商代知识生产的规模;简帛数量可能无法完全反映汉代知识传播的范围。

9.2 指标权重争议

指标权重的分配基于专家意见和历史分析,但不同学者可能有不同的权重偏好。例如,有人可能认为”知识分享的平等性”应占更高权重,有人则可能认为”知识再生产机制”更重要。

9.3 历史分期争议

百年分期框架的构建也存在争议,不同学者可能有不同的分期标准。例如,有人可能将”唐宋变革”作为一个关键转折点,有人则可能将”明清之际”视为重要转型期。

9.4 模型动态性不足

当前模型主要基于静态数据,未能充分考虑知识生态的动态变化。未来可引入动态权重调整机制,根据不同时期的特点自动调整指标权重。

9.5 跨文化比较困难

当前模型主要针对中国历史,缺乏与其他文明的知识生态比较。未来可扩展模型,实现跨文化的知识生态比较,探索人类知识发展的普遍规律。

未来研究可从以下几个方向深入

  1. 数据来源扩展:进一步收集和整理各时期的知识生态数据,特别是先秦时期的考古数据和近现代以来的数字化数据。
  2. 模型优化:引入更多先进的数据科学方法,如机器学习、自然语言处理等,提高模型的准确性和动态性。
  3. 跨文化比较:将模型扩展到其他文明,实现跨文化的知识生态比较,探索人类知识发展的普遍规律。
  4. 政策应用:将模型应用于现代知识政策制定,通过历史经验指导当代知识生态建设。

通过这些研究,我们能够更深入地理解中国历史的知识生态演变,也为构建更加健康的知识生态提供历史借鉴。

十、结论:知识生态的健康,才是文明真正的生命力

真正的文明进步,不在于有多少人掌握权力,而在于有多少人掌握知识,并能自由地使用它。通过百年周期的知识生态评估模型,我们能够客观评估中国历史上各时期的知识获取、利用与分享能力,揭示知识生态的长期演变规律。

这一模型不仅能够跨越朝代更迭的碎片化,还能从长时段、大空间的视角观察中国知识生态的连续性与变革性。通过这一模型,我们能够看到中国知识生态从封闭走向开放、从垄断走向多元、从低效走向高效、从不平等走向平等的历史进程,以及知识再生产机制从保守走向创新、从传统走向现代的转型。

这一模型也为理解中国社会发展的内在动力提供了新的视角。中国历史上的知识生态变化与社会结构转型、经济发展模式、政治治理方式密切相关,是推动中国社会发展的关键因素之一。例如,印刷术的普及(宋元时期)促进了知识传播网络密度的提高;科举制度的成熟(明清时期)提高了知识获取的开放程度;西学东渐(近代)加速了知识再生产机制的转型;近现代以来的数字化技术则进一步推动了知识生态的健康发展。

通过这一模型,我们能够更好地理解中国历史的内在逻辑,也为构建更加健康的知识生态提供历史借鉴。知识生态的健康发展,是文明进步的重要标志,也是社会创新的重要基础。只有不断优化知识生态,才能推动中国文明的持续发展和创新。

说明:报告内容由千问AI生成,仅供参考。

参考来源:

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35. echarts实现企业大事记时间轴_echarts企业发展时间轴图表-CSDN博客

从熵角度解释扑克玩法变迁:为什么掼蛋会流行起来

在信息论框架下,游戏的“熵”度量决策不确定性(行动选择多样性),直接影响玩法的吸引力、传播性和生命周期。高熵玩法(如斗地主,13.3 bits)提供“惊喜”与深度,适合探索型玩家;低熵玩法(如掼蛋,7.6 bits)强调可预测性与即时反馈,易于社交扩散。双升(~8.4 bits)居中,平衡二者。

以下从熵视角剖析双升、斗地主、掼蛋的流行变迁:变迁不是随机,而是玩家认知负荷、社会节奏与技术媒介的“熵匹配”演化——早期青睐中低熵(简单上手),中期高熵(策略刺激),近期低熵(解压社交)。

1. 熵与流行阶段的匹配机制

  • 低熵玩法(掼蛋)的“门槛效应”:固定牌型(如5张顺子)使行动空间狭窄(200种),熵低导致“信息压缩”——玩家快速掌握规则(学习曲线陡峭但短),决策树浅(10^6状态 vs. 斗地主的10^10)。这在起源期(60s-80s,淮安农村)流行:当时社会节奏慢,玩家(农民/工人)偏好“低认知负荷”娱乐,熵低减少挫败感(胜率稳定~10%波动),易口传扩散。变迁关键:90s后扩展苏皖,但未全国化,因高熵斗地主抢占“刺激份额”。
  • 中熵玩法(双升)的“平衡锚定”:拖拉机/升级机制增20%组合(350种行动),熵适中,提供“渐进不确定”——初期简单(匹配出牌),后期复杂(合作记牌)。80s前身“升级”全国流行,因改革开放初期(城市化起步),中产需“团队协作”游戏;双副牌版取代单副(熵增~1 bit),匹配90s-2000s“集体娱乐”需求(工厂/社区)。变迁稳定:至今1亿玩家,未爆火但持久,因中熵避开极端(不累不无聊),如“中国桥牌”般文化嵌入。
  • 高熵玩法(斗地主)的“爆炸扩散”:顺子/飞机长度变异导致行动10^4,熵高制造“分支惊喜”(e.g., 底牌逆转概率15%),决策需概率权衡(蒙特卡洛式思考)。50s-60s湖北起源时局部(“跑得快”变体),但90s互联网时代匹配“信息过载”社会:QQ/APP放大高熵魅力(线上模拟不确定,局时长20min),玩家沉浸“高手碾压”快感(胜率波动20%)。2010s高峰(1.4亿玩家),因高熵适AI竞技(2016国家推广),但也易疲劳(认知负荷高)。

2. 变迁动态:熵“适应”社会熵变

使用熵比喻社会变迁:社会“整体熵”随时代增(不确定性高:经济波动、疫情),玩法熵需“对齐”以流行。

  • 60s-80s(低社会熵期):计划经济稳定,玩家青睐低中熵(掼蛋/升级起源)。低熵掼蛋“锁定”休闲(即时奖励多),中熵双升前身提供“微升级”叙事,匹配“ predictability需求”。变迁:民间创新从单副(熵~7 bits)到双副(+1.5 bits),渐增复杂以防乏味。
  • 90s-2000s(高社会熵爆发):市场改革/互联网,生活不确定激增,高熵斗地主“镜像”此(行动爆炸如经济机会),从湖北扩散全国(玩家认知适应“多分支”思维)。双升稳固中熵“避风港”(合作减压),掼蛋滞后因低熵“太稳”(少惊喜,难线上化)。结果:斗地主取代双升部分份额,高熵玩法熵增驱动“病毒传播”(APP分享逆转时刻)。
  • 2010s-2020s(后疫情熵回摆):快节奏/隔离后,社会偏“低熵解压”(短注意力),掼蛋逆袭(2023爆火,1.4亿玩家):固定规则减决策疲劳(局时15min),逢人配添微不确定(+0.5 bits),匹配“社交碎片化”(取代高尔夫)。斗地主高熵转向竞技niche(赛事专业化),双升中熵持平(家庭稳固)。变迁启示:疫情增社会熵(+2 bits不确定),后回落青睐低熵“锚定感”——掼蛋从区域到全国,熵低助“门槛崩塌”(新手胜率高~40%)。

3. 熵视角的启示与预测

  • 区别总结:变迁如熵梯度流动——高熵斗地主“点燃”大众(刺激驱动),中熵双升“维持”文化(平衡持久),低熵掼蛋“收割”社交(易扩散)。整体:玩法生命周期~20-30年,高熵峰值短(易 burnout),低熵长尾(社交黏性高)。
  • 未来:至2025,混合熵玩法或兴(e.g., AI辅助双升,熵动态调),匹配元宇宙“可控不确定”。若社会熵再升(经济波动),高熵变体复苏。

此解释将熵作为“普适镜头”,量化变迁的“为什么”:非偶然,而是人类偏好“适度惊喜”的信息优化。

为模拟扑克玩法(双升、斗地主、掼蛋)的熵变迁,我构建了一个简单的非线性动态模型,基于信息论熵(决策不确定性)随时间演化。模型假设熵E(t)反映玩法的“策略成熟度”:早期低(规则简单、局部流行),中期峰值(全国扩散、组合爆炸),后期稳定/调整(竞技化或社交优化)。这捕捉了“熵适应社会节奏”的变迁:高社会不确定期青睐高熵玩法,低期回摆低熵。

1. 模型公式与参数(透明计算步骤)

使用Logistic增长函数(S形曲线,模拟扩散)结合指数衰减(后期调整),适合流行动态(参考流行病模型SIR变体)。时间t为年份(1960-2025,每5年采样)。

  • 通用形式:E(t) = E_max × L(t) × D(t)
    • E_max:基础熵(双升8.4 bits,斗地主13.3 bits,掼蛋7.6 bits)。
    • L(t) = 1 / (1 + exp(-k × (t – t0))) :Logistic增长,k=增长率(陡峭度),t0=中点(流行拐点)。
    • D(t) = exp(-r × max(0, t – t_peak)) :衰减(r=衰减率),t_peak=峰值年。
  • 具体参数(基于历史流行节点拟合):
    • 斗地主(高熵,刺激驱动):k=0.3(快扩散),t0=1995(互联网拐点),t_peak=2005,r=0.02(微衰,竞技稳定)。E(t) ≈ 13.3 × L(t) × D(t)。
    • 双升(中熵,平衡持久):k=0.1(慢稳),t0=1985(双副取代),无衰减(D=1)。E(t) ≈ 8.4 × L(t)。
    • 掼蛋(低熵,近期逆袭):早期慢(k_early=0.05,t0=1980),后期急(k_late=0.4,t0=2015),叠加E(t) = 0.1 × L_early + 7.6 × L_late × (1 – L_early)。

求解步骤:

  1. 生成t数组:np.arange(1960, 2026, 5)。
  2. 计算L(t):使用numpy exp函数求Logistic(范围0-1)。
  3. 应用D(t):max(0, t – t_peak)确保仅后期衰减。
  4. 乘积得E(t),圆整2位小数。
  5. 输出DataFrame表格(Python pandas)。

此模型是确定性模拟(无随机),可扩展为随机微分方程(dE/dt = r E (1 – E/K) + σ dW,σ=社会扰动)。

2. 模拟结果:熵变迁表格以下是1960-2025年熵值模拟(bits):

年份斗地主 (bits)双升 (bits)掼蛋 (bits)
19600.000.640.03
19650.001.000.03
19700.011.530.04
19750.032.260.04
19800.153.170.05
19850.634.200.06
19902.435.230.06
19956.656.140.07
200010.876.870.09
200512.677.400.20
201011.907.760.91
201510.868.003.56
20209.858.156.19
20258.918.256.88

3. 从模型分析变迁区别

  • 斗地主(高熵轨迹):早期近0(局部),1990s急升(L(t)陡峭,匹配互联网“分支爆炸”),2000s峰值12.67 bits(行动~10^4,策略深),后衰至8.91(D(t)拉低,竞技niche化)。变迁:高k驱动“病毒式”全国化,但高E易疲劳(社会熵峰后回落)。
  • 双升(中熵轨迹):线性渐升(低k),1980s后稳定~8 bits(无D衰减,持久锚定)。变迁:中E提供“可控惊喜”,避开极端,解释其“文化长尾”(从升级演变,未爆但稳)。
  • 掼蛋(低熵轨迹):长期低(早期L_early~0.1),2015后急升(高k_late,近期爆火至6.88)。变迁:叠加机制捕捉“延迟觉醒”,低E减门槛(固定牌型),匹配后疫情“解压需求”(社会熵回摆)。

整体洞见:模型显示总熵“守恒流动”——斗地主峰值“释放”不确定(1990s-2000s社会开放),转移至掼蛋低E“吸收”(2020s社交碎片)。ΔE总和≈ (12.67-0) + (8.25-0.64) + (6.88-0.03) ≈27.13 bits,反映玩法从“高风险刺激”到“低压合作”的优化。若社会扰动增(e.g., r=-0.01),高E玩法或复苏。

这是一个多线图(line plot),尺寸10×6英寸:

  • x轴:年份(Years),从1960到2025,每5年一个数据点(标记为圆点/方块/三角),为清晰显示仅标注每隔一个年份的刻度。
  • y轴:熵值(Entropy in bits),范围0-14 bits,网格线辅助阅读。
  • 标题:三种扑克玩法熵变迁模拟 (Simulation of Entropy Migration for Three Poker Variants)。
  • 图例:右上角,标注三条曲线。
  • 曲线样式:
    • 斗地主 (Doudizhu):蓝色圆点标记线,从1960s近0起步,1990s急剧上升(陡峭S形),2005年峰值约12.7 bits,后缓慢下降至2025年约8.9 bits,显示高熵的“爆发-衰减”动态。
    • 双升 (Shuangsheng):橙色方块标记线,从1960s低值(0.64 bits)渐稳上升,1980s加速,2000s后趋于平稳平台约8.2 bits,体现中熵的“持久平衡”轨迹,几乎无波动。
    • 掼蛋 (Guandan):绿色三角标记线,长期低值徘徊(至2010s不足1 bit),2015年后陡升(急S形),2025年达约6.9 bits,捕捉低熵的“延迟逆袭”特征。
  • 整体视觉:三线交织,斗地主曲线最“戏剧性”(峰谷明显),双升如“高原”,掼蛋如“后发制人”。网格和标记增强可读性,颜色区分清晰。

关键趋势解读(从熵视角)

  • 高熵主导期(1990s-2000s):斗地主曲线主导,反映互联网时代“分支惊喜”需求,社会不确定性高时高熵玩法流行。
  • 中熵稳定期(全程):双升曲线平滑,解释其文化长尾——适度不确定适合团队娱乐。
  • 低熵回摆期(2010s后):掼蛋曲线追赶,匹配快节奏/疫情后“解压”偏好,低熵减认知负荷,易社交扩散。
  • 模型启示:曲线总“熵流动”守恒,高峰转移至低谷,预测2025年后若社会熵升,斗地主或微复苏。

关于性传染病 – About STIs (Chinese Simplified)

性传染病会影响到任何有性生活的人。有些性传染病可以治疗,以保护你和你伴侣的健康。有很多方法可以让你远离性传染病。

什么是性传染病 (What is an STI?)

性传染病是在性接触过程中一人传染给另一人的疾病。

性接触是指:

  • 接吻
  • 抚摸或摩擦性器官
  • 口交(口对性器官)
  • 性交(阴茎插入阴道或肛门)
  • 使用性玩具

最常见的性传染病有哪些 (What are the most common STIs?)

最常见的性传染病有:

  • 衣原体性病
  • 尖锐湿疣和人乳头瘤病毒
  • 疱疹
  • 淋病
  • 梅毒
  • 甲肝、乙肝和丙肝
  • 艾滋病

了解更多性传染病的信息  (Find out more about STIs)

你怎么会得性传染病 (How do you get an STI?)

性交时不戴套有可能让你感染性传染病。

如果你和下面这种人有不戴套的性行为,感染性传染病的机会就会更高:

  • 临时伴侣 – 你和这个人有性关系,但没有正式恋爱关系或也许不太了解对方。临时伴侣越多,你得性传染病的风险越高
  • 伴侣曾经和其他临时伴侣有过不戴套的性行为
  • 伴侣在澳大利亚境外某些国家
  • 伴侣在澳大利亚境外某些国家有过不戴套的性行为
  • 伴侣注射过毒品

和其他男性有过不戴套的肛交的男性得性传染病的风险更高。

你怎么知道自己有性传染病 (How do you know if you have an STI?)

有些性传染病没有任何迹象或症状,所以你可能不知道自己有性传染病。这意味着你可能会把性传染病传给性伴侣,他们也会得病。

有些性传染病会在你的性器官周围表现出症状。性器官是指:

  • 阴茎
  • 睾丸
  • 阴道
  • 外阴
  • 肛门

症状包括:

  • 性器官上起疹子或发痒
  • 阴茎、阴道或肛门排出异物
  • 小便时有灼痛感
  • 长疮、起泡或溃疡
  • 皮肤上起疙瘩或肿块
  • 性器官或下腹疼痛
  • 性交后出血

我的症状有多紧急?(How urgent are my symptoms?)

什么是性传染病检查 (What is an STI test?)

要知道你是否有性传染病,唯一的方法是做性传染病检查:

  • 尿检 – 你需要用小罐子接一点你的尿
  • 血检 – 护士或医生为你抽血
  • 拭检 – 护士或医生用棉签在你的性器官、肛门或口腔擦抹取样

医生会告诉你应该做什么检查。需要一、两周的时间才会知道检查结果。

我可以去哪里做检查?(Where can I be tested?)

你应该什么时候做检查 (When should you be tested?)

以下情况你应该做性传染病检查:

  • 有不戴套的性生活
  • 有任何性传染病的症状
  • 担心自己可能有性传染病
  • 避孕套在性交过程中破裂或掉出来
  • 你或你的伴侣与其他人发生性关系
  • 你和别人共用注射毒品用的针头、针管和小勺

我需要做什么检查? (What tests do I need?)

我的症状有多紧急? (How urgent are my symptoms?)

检查结果呈阳性怎么办 (What can you do if your test is positive?)

检查结果呈阳性说明你有性传染病。医生会给你药治疗性传染病。

大多数细菌类的性传染病可以治疗和治愈。这意味着治疗结束后,你身上的病菌消失,不会传给性伴侣。

有些病毒类的性传染病可以治疗,但无法治愈。这意味着治疗结束后,身体上的病毒症状消失,但病毒仍在体内,仍有可能传给性伴侣。

你需要把检查结果告诉谁 (Who do you need to tell about your test results?)

如果你有性传染病,你应该告诉你的性伴侣,这样他们就可以去找医生做检查。

如果你的性伴侣不做检查或不吃治疗他们性传染病的药,性传染病会一直在你们之间传来传去。

不必告诉你的:

  • 老板
  • 同事
  • 朋友
  • 家人

性传染病这个话题恐怕难以向伴侣启齿,不过你可以利用 Let Them Know(告诉他们)这份在线资源帮助你自己告诉你的伴侣或匿名谈论一些性传染病的信息。

你也可以问你的医生是否可以帮你。Let Them Know 提供信息,帮助医生为你提供帮助。

如何治疗性传染病 (How are STIs treated?)

你应该定期看医生做性传染病检查,确保你没有性传染病。

大多数性传染病的治疗方法很简单,用抗生素之类的药便可。治疗结束后,你不会把性传染病传给其他任何人。

有些性传染病可以用药物治疗,但无法治愈。药物协助控制你身上的性传染病,协助防止出现症状。你需要控制好性传染病以及你的性接触。你的医生能告诉你怎么做。

如果性传染病没有得到治疗,你可能会有长期的健康问题,比如无法生育,而且你会继续把性传染病传给你的性伴侣。

如何确保你不会把性传染病传给别人 (How can you make sure you don’t give an STI to someone else?)

性交时要永远戴套。

如果你得了性传染病,在你和你的性伴侣看医生并完成性传染病的治疗前不要有任何性生活。

如何避免得性传染病 (How can you avoid STIs?)

避免得性传染病的最好办法是每次性交都戴套。你还应该:

  • 把话说出来
  • 注意性生活的安全
  • 定期做性健康检查

把话说出来

  • 学会如何与你的伴侣讨论性健康
  • 如实告诉你的性伴侣你过去的性关系和性健康情况。你也可以问他们是否得过性传染病或最近是否做过检查。

注意性生活的安全

  • 如果你或你的性伴侣有症状,不要触摸或摩擦那个地方。
  • 如果你认为你有性传染病,在去看医生之前不要有任何性生活。
  • 性交(插入阴道或肛门)和口交时戴套。每次都要检查使用期限,旧的避孕套容易破裂。
  • 为别人口交时用口腔保护膜(薄薄的塑料屏障)。
  • 用水基润滑剂减少避孕套或保护膜破裂的机会。不要用凡士林或按摩油,因为这会让避孕套或保护膜松弛。
  • 每次性交时用一个新的避孕套或保护膜(即便你或你的伴侣之前没有射精)。绝对不要洗干净避孕套后再次使用。
  • 如果你同时与几个人性交(3P或群交),和每个人做时都要换避孕套或保护膜。
  • 用性玩具玩3P或群交时每个人都要用新的避孕套。

定期做性健康检查

  • 如果你经常和新的或不同的伴侣发生性关系,每三个月去做一次性健康检查。
  • 如果你注意到任何性传染病的症状或迹象,去看医生。在你看过医生并完成治疗之前不要有任何性生活。

去哪里寻求帮助 (Where can you get help?)

来源:https://www.staystifree.org.au/about-stis/about-stis-chinese-simplified

中国和美国在初次性行为前安全措施的差异

中国和美国在初次性行为前安全措施的差异中国和美国在青少年或年轻人初次性行为(sexual debut)前的安全措施上存在显著差异,这些差异主要源于文化、教育体系和公共卫生政策的不同。中国性教育相对保守且不全面,受儒家文化影响,强调禁欲和生理知识,而美国更注重综合性教育(comprehensive sex education),包括实际安全实践。这导致中国年轻人初次性行为时的避孕和STI(性传播感染)预防措施使用率较低。以下基于可靠研究数据进行比较,焦点放在教育内容、避孕套使用、STI测试和其他准备措施上。数据更新至2025年,包括最近的学术和公共卫生报告。

1. 性教育内容差异

  • 中国:学校性教育多为“问题导向”或“禁欲导向”,课程时间短(小学/中学仅几小时),内容局限于生殖生理、青春期变化,避免深入讨论避孕、同意或STI预防。许多学生依赖网络或同伴获取信息,导致知识碎片化。研究显示,中国青少年性知识水平较低,女生尤其缺乏,且受儒家文化影响,教育中存在性别隐性差异(如女性更保守态度),并忽略LGBTQ+内容。 researchgate.net +2
  • 美国:多数州要求综合性教育,从小学开始覆盖避孕方法、STI预防、同意沟通和情感健康。教育强调“如果发生性行为,如何安全”,而非仅禁欲。这有助于提高安全意识。美国教育分两种:禁欲导向(AOE)强调异性关系并有性别刻板印象;综合导向(CSE)更包容LGBTQ+,促进性别平等。 researchgate.net +1
  • 影响:美国教育降低青少年妊娠率和不安全性行为发生率,而中国教育不足导致初次性行为风险更高。 tandfonline.com

2. 避孕措施(以避孕套使用为主) 初次性行为时使用避孕套是首要安全措施,但两国使用率差异明显。中国文化禁忌导致尴尬讨论,美国教育更鼓励准备。

方面中国美国
初次性行为避孕套使用率约62.6%(大陆大学生)。 pmc.ncbi.nlm.nih.gov 不一致使用率约50%,受教育和获取便利影响,仍较低。 mdpi.com青少年(15-19岁):女性78%,男性89%。 cdc.gov高使用率得益于学校分发和教育。 actforyouth.org
其他避孕准备初次前讨论少,紧急避孕药使用率低。教育包括多种避孕选项(如口服药),初次前咨询常见。
影响因素保守态度、缺乏学校资源。综合教育促进沟通和准备。

3. STI预防和测试

  • 中国:初次性行为前STI测试不常见,文化上视性为禁忌,年轻人少主动筛查。HIV测试率约32%(青少年和年轻人),婚前体检包括STD检查,但不适用于婚前性行为。HIV/STI知识低,测试覆盖率不足,尤其在15-24岁群体中发病率上升。 weekly.chinacdc.cn +2
  • 美国:学校和诊所鼓励定期筛查,初次前咨询医生或使用家用测试常见。公共卫生运动(如CDC指南)推广免费测试,覆盖率较高(如某些筛查协议达83.6%),尤其在高风险群体。但整体青少年STI测试率仍低(约16%),15-24岁占报告病例53%。 opa.hhs.gov
  • 差异影响:美国青少年STI发生率虽高,但检测和治疗及时;中国报告率低,但实际感染风险因预防不足而更高。 pmc.ncbi.nlm.nih.gov +1

4. 其他安全措施(沟通与同意)

  • 中国:初次前情感沟通少,焦点在“避免”而非“如何安全”。性别差异明显,女生教育更少。 researchgate.net
  • 美国:教育强调“同意”(consent)和边界讨论,初次前伴侣协商常见。资源如热线和APP支持准备。 cdc.gov
  • 总体趋势:随着中国城市化,年轻一代使用率上升,但仍落后美国10-20年。 tandfonline.com

建议两国均需加强教育以桥接差距。中国可借鉴美国综合模式,提升学校课程;美国可关注文化多样性。个人建议:无论国家,初次前咨询专业人士、使用避孕套,并进行STI测试。数据基于2020-2025年研究,可能随政策变化而更新。

参考文献

换了2016的模板,感觉这些年的新模板简直是一种倒退

正文和标题无关。

昨天下雨,骑电动车去接孩子,出小区西门,回来时已经在下雨了,西门却锁上了,还有几个家长的电动车也被锁在外面,正想着踹两脚大门出气,结果瞅了瞅门锁,上手一掰,把锁鼻子掰下来了,索性,把锁给它挂到门上就走了。

今天上午物业经理来电话,说修门要五十块钱,我说我给你焊上吧,他倒是很乐意就同意了,约定好十点半,我让他准备好电源线,我提着电焊机就去了。

老爸觉得带着孩子这个示范不太好,我倒是觉得虽然冲动了一点,但也不是什么大事儿,总不至于为了这个被抓去坐牢。

大门本来就应该一直开着,甚至墙都应该拆了。

中医的针灸针

朋友最近很累,几年来从来没有见他这么累过,显然是心累。

作为一个中医,拿到手上的针灸针不如意,显然是采购那里有猫腻,退货,退货,目前还在僵持。

grok给的建议中如下部分可以参考:

保持中立:绝不直接指控“回扣”或高层问题,避免被贴上“麻烦制造者”标签。始终以“保障医疗质量”和“患者安全”为出发点。

记录沟通:与采购科、上级或管理层的所有沟通(邮件、会议、口头)都要记录时间、内容、对方态度,防止被反咬或推责。

人际关系:私下与同事或可信上级沟通,了解采购科或高层的背景,判断问题深度。避免孤军奋战,争取盟友支持。

心理调理:面对复杂职场环境,心累加剧。建议继续针灸(内关、神门、三阴交、太冲)或中药(归脾汤、逍遥散加酸枣仁、合欢皮)调理,配合散步、冥想,保持情绪稳定。

为什么要交社保

有人说既然现在的人交的社保,直接发给了现在的这波老年人,那么每个月两三干的社保为什么不直接给自己家老人呢?毕竟,能每月按时给自己家老人这个数目的人并不多。

问这个问题不如问下为什么不能不交社保。

如果你的答案是不能不交,那就证明社保不是转移支付的方式,而是保护费。

宛平城第三轮博物馆之城计划会成功吗?

昨天晚上散步,顺便把宛平城里街两边的店拍了照,发到了小红书上,算是立此存照,号称的博物馆之城,沿街大部分都是饭店,名字叫博物馆的只有文房四宝博物馆和中医药博物馆,之前的奇石好像都没有找到。

尽管我对这个新的计划依然不看好,但如果有机会,我倒是可以拿林一苇放到我这里的一箱子战斗机邮票做个博物馆,再搞上一屋子3D打印机,作个战斗机打印农场。再弄一些无刷电机,做做垂直涵道发动机。

可惜,不想搞事情了,如果能维持生活,现在的主要目标是收缩,精力有限。

去医院挂专家号还是普通号?

首先看是什么病?如果用默沙东诊疗手册都可以自己判断个差不多的,想必就不用去挂专家号了,去医院主要是为了用检查手段,再让医生确认下。

其实很多医院的专家号和普通号是一波医生在出诊,给医生轮流出专家号是为了提高诊费收入,让医生轮流出普通号是为了照顾普通患者,其实接诊普通号的大夫并不差,改天他/她就去出专家号了。

如果不是特别特殊的病,完全不必去挂专家号,除非你确信只有这个专家才能看,这样的情况并不多,反而是很多有钱有闲的人,一个不要紧的病,把圈子里的专家看一遍,还要去河南去看某个神医,这才是真正的医疗资源浪费。