1自我为中心型神经质外向性开放性随和性尽责性以自我为中心的人在外向性方面得分很高,但在开放性、随和性和尽责性方面的得分低于平均值。“这些人是你不想和他们一起出去玩的人。”雷威尔如此定义他们。随着年龄的增长,以自我为中心型的人群数量会急剧下降。2榜样型神经质外向性开放性随和性尽责性榜样型的人只有在神经质方面得分较低,在其他所有特征中得分都较高。随着年龄增长,一个人是榜样型的可能性会急剧增加。阿马拉尔教授说,这些人都很可靠,乐于接受新思想,而且都是负责任的人。“事实上,如果和榜样型的人多相处,生活会容易得多。”相比于男性,女性更有可能成为榜样型。3平均型神经质外向性开放性随和性尽责性平均型的人在神经质和外向性方面得分都很高,但开放性较低。格拉奇说,他预计一些有“代表性”的人会被归为这一类型。相比于男性,女性更容易被划分为平均型。4保守型神经质外向性开放性随和性尽责性保守型的人情感很稳定,不是很开放也不是很神经质。他们不是特别外向,但也可以表现得很和蔼可亲和尽职尽责。都说千人百姓万脾气,我们也都相信自己是那独一无二的“烟火”,有着别人无可替代的地方。但是,可惜的是,就在我们寻求自我的独特性时,一项新的研究发现,我们人类基本上逃不出这四种基本的性格类型。《自然人类行为》(NatureHumanBehaviour)杂志上的一项新研究对世界各地的150万人进行了调查,总结出四种性格类型,可以概括所有的受访者,那就是平均型、保守型、自我中心型和榜样型。研究团队称,他们的发现挑战了心理学上的现有观点,引领了新的方向标。新研究科学期刊首次涉及性格类型这项研究是由来自美国西北大学的专家进行的,他们对150万份调查问卷的数据进行了筛选,最终得出四大性格特点这一结论。研究团队将“五大人格特征”按不同比例“精简了”一下,并以此作参照为这四种性格群体评分的。之前的“五大人格特征”包括开放性、尽责性、外向性、亲和性和神经质。西北大学温伯格文理学院的心理学教授威廉·雷威尔是人格测量相关理论和研究方面的专家,也是本次研究的共同作者,他表示,从古希腊名医希波克拉底时代开始,人们就一直试图对性格类型进行分类,但之前的科学文献却发现这些都是无稽之谈。“现在,这些数据显示,某些性格类型的‘人口密度’更高。”其实在研究的开始阶段,雷威尔教授对这项研究的前提也表示怀疑。因为在心理学中,人格类型这一概念仍然存在争议,很难找到确凿的科学证据。以往小型研究得出的结论通常无法在大型的研究中复制。于是,性格类型只存在于自助类书籍之中,满足一些人“自查自省”,科学期刊并没有它们的一席之地。“现在,我们认为这一状况将因为这项研究而改变。”该研究的领导者,化学和生物工程教授路易·阿马拉尔说道。新思路尝试采用聚类算法分析数据这项研究将四份调查问卷得到的数据用一种新的计算方法进行分类。这些问卷是研究人员用几十年时间开发的,问题从44个到300个不等。因为有机会获得关于自己性格的反馈,许多人们自愿参加了在线测试。研究人员并没有透露确定性格类型相关问题的“例题”。不过,其他研究人员也能利用这些数据进行独立分析。阿马拉尔教授表示,这项研究非常“酷”的地方在于,在网络出现之前,想要获得如此大规模的数据是不可能的。以前,研究人员或许会在大学校园招募学生参与实验,但通常也只有几百人。“现在,我们有了所有这些在线资源,而这些数据也可以被共享。”阿马拉尔说。研究团队第一尝试利用传统的聚类算法分析这些数据,但是起初得出的结果却并不准确。雷威尔透露,一开始研究团队一共得出了16种性格类型,这有点荒谬。于是,研究人员对数据又进行了精炼。阿马拉尔教授表示,机器学习和数据科学很有前景,“我们开发了一种新的方法,用聚类算法来得出测试结果。”新发现人们难以明确归类某一性格研究人员的方法是先用传统的聚类方法找出许多集群,之后对这些集群进行筛选。利用这一新算法,研究小组确定了四种性格类型。雷威尔说,数据不断被划分到四种集群中,累积的密度超过了人们的想象。“我喜欢数据,我相信这些结果。”雷威尔说,“这一方法是该论文对科学最主要的贡献。”为了确保新划分四种类型的准确性,研究人员找来了一组有自我为中心倾向的青少年来验证他们的结论。阿马拉尔解释称,大家都知道十几岁的男孩在做人做事时会考虑不周全总是站在自我为出发点,如果数据是正确的,那么他们就会成为最大的一组样本。而研究结果也证实,在以自我为中心的群体中,年轻男性的比例“突出”,而15岁以上的女性却不是代表性群体。阿马拉尔教授称,这一结果可以帮助心理健康服务提供者评估一些有极端特征的性格类型,也可以帮助招聘经理判断候选人是否合适,还能帮助人们寻找合适的合作伙伴甚至约会对象。格拉克强调,理解研究结果的关键在于,人们并不是明确地被划为某个单一集群。“这些集群并不是完全分离的,很难只属于四种类型中的某一种。”格拉奇说事实并非如此,人们可能哪种类型都沾点边。因此,很难说有多少人属于某一类型或者另一类型。从定义上来说,大多数人都是普通型的。而对于世界各地都很心累的青少年家长们来说,该研究也带来了好消息,随着孩子的逐渐成熟,他们的性格类型也会发生变化。也就是说,现在叛逆、“中二”的少年少女们是会改变的。例如,年长一点的人会比20岁以下的人更少“神经质”,变得更有责任心也更加随和。“我们观察大量人群时,可以看到很明显的趋势,一些人可能会随着时间的推移改变一些性格特征。”阿马拉尔教授说,“这可能是未来研究的主题。”不过,这一最新研究难免会被拿来与迈尔斯布里格斯类型指标(MBTI)进行比较,MBTI指标是以心理学家荣格划分的8种类型为基础,加以扩展,形成四个维度。迈尔斯布里格斯类型指标的目的是让人们发现和理解自己的喜好、厌恶、优势、劣势、可能的职业偏好以及和他人的相容性等。重要的是,没有哪一种性格类型是“最好的”或“更好的”。问卷的目的不是为了寻找功能性障碍或异常,仅仅是帮助人们更多地了解自己的个性。开放性——开放的人有更高的好奇心和创造力。他们也更不可预测,更有可能参与危险行为。尽责性——有责任心的人更容易有组织和让人信赖。这些人很自律,做事尽职尽责,喜欢有计划。外向性——这类人倾向于在别人的陪伴下寻求刺激,他们精力充沛、积极、自信。有时候也会引人注目,盛气凌人。性格外向程度较低的人比较内向,会被认为是孤僻或自恋。随和性——这些人倾向于富有同情心和合作精神,而不是对抗。亲和力较低的人有竞争性或挑战性。神经质——神经过敏程度高的人易产生心理压力,容易生气、焦虑和抑郁。神经质程度越高的人心理健康状况越差。相反,神经质特征少的人更冷静,但有时也会被视为缺乏激情和漠不关心。本版编译陈小丹
在职硕士研究生类型有哪些?由于各个行业经济的快速发展,用人单位对求职者的要求也会越来越高,所以有无数人通过参加在职研究生课程来提升自己,其中,国内申请专业硕士学位的人也很多,在职硕士学位的种类有哪些?这篇文章将深入分析。同等学力可以报考的专业范围广,且多为学硕类型。比如经济,管理,文学,法律,哲学,教育等领域的硕士,也就是我们所说的管理硕士。等量学习时间多在1.5-2年,学费在2-5万元左右。具备大专学历即可参加课程学习;符合本科毕业并取得学士学位3年以上的,也可申请硕士学位。非全日制研究生可以报考的专业范围相对较小,很多专业只针对全日制招生。所以专业人士如果要选择非全日制研究生,硕士的类型大多是专业硕士。获得入学资格后,修完学分即可获得硕士学位证书和毕业证书。大部分专业毕业后都可以报考,但管理类专业对工作年限有要求。具体申请条件请参考学院招生简章。非全日制硕士研究生的毕业证上标注“非全日制”字样,全日制研究生的毕业证上标注“全日制”字样。只是区分了两者的学习风格,认可程度没有区别,具有同等法律效力。非全日制攻读专业硕士学位的兼职研究生采用兼职教学的方式,上课时间一般集中在周末、寒暑假、节假日,全日制专业的全日制研究生一般在周一到周五上课。从总体上看,在职研究生主要分为同等学力申硕和非全日制研究生专硕两种类型,考生可根据自身的进修需求确定报考类型。在职研究生报名条件同等学力报名的条件多年来,采用同等学力这一途径报考的考生,只要具有专科或以上学历,都可报名参加由各大名校举办的专业课程,而且在通过资格审核后,还可免试入学。此外,有部分具有学士学位并已毕业三年以上者,也可在完成学业后申请参加学位考试,待通过学位考试后,再参加论文答辩,答辩成功即获硕士学位证书。以专业硕士报名的条件而对于报考专硕在职研究生的考生,需要满足更多的报名条件。具体报名条件是:大专毕业生需工作满5年,本科毕业生需工作满3年,或具有硕士研究生学历者工作满2年。高级研修班报名条件高级研修班的招生对象主要是董事长、总裁、总经理、企业中高层管理团队、各级主管经济的政府官员等。一般对相关专业感兴趣并有相关工作经验的企业中高层人员可以报名。不同的招生单位开设不同的专业,报名条件也不同。详情请登录在职研究生招生信息网查看招生简章。中外合作办学报名条件中外合作办学属于院校自主招生,因此招生的条件也是由各招生单位根据招生专业自行确定。普通本科毕业生,并有2年以上的工作经验;或已取得大专学历,并有3年以上的工作经验,可以报名。注:报考者还必须具备一定的外语基础,如英语四、六级或托福、雅思成绩等。希望上述内容对你有所帮助。选择不同的证书,注册条件,形式等等都会有区别。因此,学员应根据自己的情况选择合适的方法。
关于中国绘画史的研究,对“比较”的必要性来说,由于研究者本身使用的许许多多概念实际上都由此而来,其答案之肯定几乎毋庸置疑。但是由于研究的对象通常是固定的人或作品,既要求精深,就容易忽略其风格分析本身即附具的“比较”要求。以中国山水画史的研究为例,假如一个研究只是设计来呈示范宽山水画中西北景物的雄壮,具有强烈的“写实”精神,这样子的研究不会产生太大的意义。其原因不止是因为还有好多的宋画可见到相似的情形,我们因此也无法真正掌握范宽的特质;另外,在这样的研究关心中,研究者实已经不知觉地包括了“比较”性的概念。比如说此地的“写实“即是相对于“抽象”来的,但是两者之间实际上并无截然的划分。在绘画作品中基本上并无所谓绝对的客观“写实”,而且宋代山水画中各自所谓的“写实”在性格上也各有不同。假如在对范宽山水的研究中,不能先意识到“写实”概念的这些问题,未将其与其他的画家,如荆浩、李成或董源等作比较,根本就无法看到范宽创作山水的独特用心。又假如研究者在分析宋代米家山水之后得到一个风格“简淡”的结论,实际上这“简淡”乃是出于与南北宋之际画院山水的“奇巧”的比较,如果忽略了这个对照,米家山水“简淡”的实质内容便不容易掌握。从而学者也没有办法清晰地分别米氏父子与后来元代高克恭或明代陈淳等人在风格上意义的差别。脱离了比较的脉络,只可能让一个风格分析沦于无谓的智力游戏。“比较”也有几种不同的型式。上述米家山水的例子就有使用与之同时但不同表现的现象作比较。另有与较早的传统作比较者。李公麟画马在画史上都说是出自韩干,因此对李公麟的名作“五马图”的切实了解,只有经过与传称韩干所作的马图相较,才能较全面地认识李公麟画马风格的意念以及其表现出来的,属于其个人的特殊贡献。除上二者之外,古代的作品有时亦可与现代者作一比较,以求突出其中若干要素。南宋高宗时绘制了许多历史故实画,作为应付女真人的金朝与其傀偶政权刘齐威胁之下的政治宣传。这些画的性质与近代以来具有现实政治目的的宣传画颇为类似。既然设定的目标雷同,比较其二者画家的创作理念以及处理手法的异同,可望得到一些对南宋早期画院活动更贴切的认识。但是,上述三种比较分析的形式,通常并不同时适用于每一个特定的研究上。由于研究对象的特质不同,研究者依著呈示此特质的要求,只能在三者之中选择一个最恰当的比较型式。换句话说,研究者必须对其对象有最充分的掌握,才能据之作一个最恰当的比较,否则比较不仅不当,而且会产生误导的弊不当的风格比较分析首先起因于对研究对象的了解不足,而以一个散乱的形式表现出来。一般说来,被拿来比较的两者在时空中的距离愈大,造成不当比较的机率也愈大,因为二者所具有的共同的,研究者可据以做比较的基础的性质,在这情况下就比较模糊而不易控制。这个原则看来似乎简单,不该有踏入陷阱的危险。例如绝对没有人会想拿米开兰基罗所作西士汀教堂的圆顶壁画,来与相当时候完成的文微明的“松下听泉“作个比较。道理很清楚,虽然两者年代相若,但在各方面都风马牛不相及,实在无从比起,纵使强比,也不会产生任何有意义的结论。可是在时空条件的另外一个状况下,研究者对这种陷阱却不够警觉。最常见的情形是不自觉地以一些现代的艺术观念来与以前者作比较。再以中国绘画中的“写实”为例。较早期的研究者热衷于在中国古代作品中寻找合于现代美术标准的证据。其中对光线的注意是他们认为最关键的一点,因为那正是当时认为“健康”而“写实”的绘画创作必备的一个要素。有些学者便找到宋代沈括说董源画落照图,近视无功,远视村落查然深远,悉是晚景,远峰之顶宛有反照之色”来做一个依据,以为将这“移来叙述一幅西洋油画,似乎也很确当”,因此也“证明“了中国古代也有现实主义的大师,已经能表现夕阳返照的光影。其实五代董源所为与甘世纪初中国画坛所重视的光的表现根本不同。由他的“寒林重汀”等画看来。董源把光作印象式的处理,希望透过它来显示江南景色特有的水雾朦胧;甘世纪中国画家则把光当成创造物体与空间的立体幻觉效果的工具。两者不仅技法不同,意图也有天壤之别。强把二者比附在一起,不仅对重源的艺术产生误解,也连带地模糊了整个画史的发展。相似的例子也在对影子的迫寻中可以见到。美国纳尔逊美术馆藏的北宋末乔仲常所绘的“后赤壁赋”,就曾“令人惊喜”地画了人影。这岂不又是未代画家已经注意光源的证明,于是便大大地来表彰此画为中国画史中出现第一个人影的作品。把乔仲常所画的人影放在这种比较脉络中,虽然为中国画史找到一个“影子”,却落入另一个陷阱,失掉了探讨此画真正意义的机会。其实乔仲常所作的人影系来自《后赤壁赋》文字中“霜露既降,木叶画脱,人影在地,仰见明月,顾而乐之”,是对此段文字作图画的解释,根本无关乎光的表现。以中国画史的立场来说,此画的重要问题在于如何以图解文,在于细腻的诗画互动有如何的运作,而非汲汲于探究是否为“写实主义”的表微。在中国绘画中“比较”的类型与研究上的陷阱。例如,把乔仲常所画的人影放在这种比较脉络中,虽然为中国画史找到了一个“影子”,却落入另一个陷阱,失掉了探讨此画真正意义的机会。其实乔仲常所作的人影系来自《后赤壁赋》文字中“霜露既降,木叶画脱,人影在地,仰见明月,顾而乐之”,是对此段文字作图画的解释,根本无关乎光的表现。我认为,在中国的绘画史上,此画的重要问题在于如何以图解文,在于细腻的诗画互动有如何的运作,而非汲汲于探究是否为“写实主义”的表微。
对于电影制作者而言,类型框架提供了一个生产决策的样板,类型的相对稳定推动了片厂生产的标准化。"类型熟悉度"能够减轻拍片的风险性,考察世纪之交十年(1991—2000)间发行的好莱坞电影我们会发现:熟悉度越高的类型电影(如剧情片和喜剧片),明星力量与批评家的评论效应对于票房的影响就越小;相反,熟悉度越低的类型电影(如科幻片和外语片),越强的明星力量与越正面的评论对于票房的影响就越积极。同时,基于文化产品的快速废弃,为了确保重复消费,类型需要革新。因此在一个"消费者需要熟悉度来理解他们所看但是又需要享受新奇"的电影工业中,类型扮演着关键角色。然而令人诧异的是,这些年来缺乏好莱坞电影类型趋势的分析。电影研究产生了大量类型研究,检验它们的主题、形式特征、地位等的演变,但是没有提供一种对电影类型的频率与流行度的短期及长期趋势的统计学概览。电影工业内部对于类型趋势的经济学研究也是极少的,尽管许多国家电影局对类型与票房收入都做了数据收集。关于当代好莱坞电影制作的两项研究,曾经分析了1967—2006年四十年间美国票房前二十名的不同类型的出现频率。研究发现:最常出现的五种类型是动作、冒险、喜剧、惊悚和剧情片。但是在研究时段以外,剧情片从1967—1971年间出现频率最高的类型衰落为2002—2004年间出现频率最低的类型;西部片、战争片、音乐片、浪漫喜剧的出现频率也在下降;与此同时,科幻片与动画片广为流行。本研究在票房趋势上将着重参考的一项研究,是尼克·雷德芬引入统计学分析的《美国电影票房的类型趋势(1991—2010)》,对二十年间每年美国票房收入前五十名所做的样本分析,这是目前类型研究中非常匮乏的一种实证研究。聚焦在不同类型出现的频率及排名、不同类型的票房收入与发行模式以及好莱坞大片厂的发行规律等。旨在考察新世纪美国最卖座影片的类型趋势,类型如何塑造了美国电影市场,尤其是不同类型问鼎票房榜的频率;通过考察票房排名的趋势,来确定特定类型上升或下降的模式。样本数据包含了片名、片厂、首周票房与总票房。每部电影被归于九种类型之一:动作/冒险、喜剧、犯罪/惊悚、剧情片、家庭片、奇幻/科幻、恐怖、浪漫爱情及其他。"其他"包括在整个时间区间内出现不频繁的类型,如纪录片、音乐片、战争片、西部片。"其他"不纳入分析部分,因为这一分类由四种不同的辅助类型组成,在如此成分复杂的分类中对言说趋势的相关性意义不大。为了确保在整个时间区间内的稳定性,类型标签一次性用于全部收集的数据。每部影片的类型归属,是基于叙事与形式(如歌舞数量、动作场面)、明星、图腾、预期的情感效应(如恐怖、喜剧)、原型与主题等,同一系列的续集电影始终归属同一类型。尽管类型标签也许会随着时间变迁而改变,如波德维尔所言:"这一进程里不可避免地存在一种主观因素,因为电影工业或电影研究中没有类型定义的混合体系,没有严格推演的一套规则能够解释类型。"然而,主观并不等于"武断",通过累积时间区间内的实证研究,是可能得出好莱坞电影主流类型的趋势的。如在这一研究中,时间区间内一种类型每年出现频率的趋势,被一个线性普通最小平方法模型所描绘:y=at+b;a与b是斜率和截距,分别是这一年发行的自变量;截距系数用来测量这一趋势的强度。时序数据被进一步分解为21世纪之前十年与之后十年票房前五十名中每种类型的数量(1991—2000,2001—2010),票房收入进一步被分解为二十年间每种类型居于前二十五名与前十名的电影的数量[4]。为了跨越整个时间区间比较,票房收入根据2010年美元通货膨胀做了调整。在从最高票房到最低票房被汇集成一个包含1000部电影的单一庞大样本之前,电影也按首周票房收入与总票房收入被排名。首周票房排名与总票房排名之间的关系,考虑到这两项票房收入都容易受数项随机因素的影响,可以使用相关系数来评估。在样本中最常出现的类型是喜剧片、家庭电影、动作/冒险类型,数量几乎占到总样本量的一半。犯罪/惊悚片、剧情片、奇幻/科幻类型,出现频率较少,但是构成了好莱坞票房主体。恐怖电影就更少了,有两个年份(1995与2008)没有一部恐怖类型进入票房前五十名。浪漫爱情类型也相对不常见,但是不像恐怖片,每年都有此类型进入票房前五十名。"其他"分类,包括9部纪录片、10部音乐片、13部战争片与6部西部片。早期研究显示出:喜剧片与剧情片,历史上比艺术电影、科幻片、外语片与动作片更受欢迎。然而,通过研究每年每种类型进入票房前五十名的电影数量发现:自1990年代初开始,动作/冒险、家庭电影、奇幻/科幻类型的数量明显呈上升趋势,而犯罪/惊悚类型、剧情片的数量明显呈下降趋势。喜剧片尽管于1990年代中期急剧下降,但数量保持了稳定,二十年间有十部进入票房前五十名。恐怖片与浪漫爱情片没有呈现出整体趋势,但是在两个年份(1999,2005)进入票房前五十名的数量达到巅峰,因此恐怖类型可能暗示了一些周期效应——流行或过时。浪漫爱情片的高峰年份是1998年与1999年——在《泰坦尼克号》(1997)之后,显示出制作者想通过吸引同类观众而追随这部电影现象级的商业成功。然而,没有类似的先前事件可以说明随后2008年与2009年出现的高峰,因此这一类型可能过于受变幻莫测的大众口味的影响。排名 片名 片厂 年份 总票房(百万美元)类型1 泰坦尼克号 派拉蒙 1997 816.47 浪漫爱情2 阿凡达 福克斯 2009 761.76 奇幻/科幻3 星球大战1 福克斯 1999 564.29 奇幻/科幻4 黑暗骑士 华纳兄弟 2008 540.28 动作/冒险5 侏罗纪公园 环球 1993 538.82 奇幻/科幻6 怪物史瑞克2 梦工厂 2004 509.18 家庭电影7 蜘蛛侠 索尼 2002 489.29 动作/冒险8 阿甘正传 派拉蒙 1994 484.98 剧情片9 狮子王 Buena Vista 1994 460.21 家庭电影10 加勒比海盗2 Buena Vista 2006 458.03 动作/冒险11 指环王3 新线 2003 446.78 奇幻/科幻12 蜘蛛侠2 索尼 2004 431.12 动作/冒险13 耶稣受难记 Newmarket Films 2004 427.30剧情片14 独立日 福克斯 1996 425.58 奇幻/科幻15 星球大战3 福克斯 2005 424.76 奇幻/科幻16 玩具总动员3 Buena Vista 2010 415.00 家庭电影17 指环王2 新线 2002 411.83 奇幻/科幻18 变形金刚2 派拉蒙/梦工厂 2009 408.55 动作/冒险19 海底总动员 Buena Vista 2003 402.56 家庭电影20 哈利·波特1 华纳兄弟 2001 390.94 奇幻/科幻通过分析1991—2010年二十年间美国票房榜前二十名的类型分布规律,以及分解研究票房前二十五名与票房前十名中每种类型电影出现的频率,我们发现:1. 动作/冒险、家庭电影,在票房前五十名的两个分支中都呈现上升趋势,暗示了这些电影进入票房最高榜的数量在增加,但是每一类型在票房前二十五名与票房前十名中的比例保持了稳定。2. 2.尽管奇幻/科幻类型没有一种明显趋势,但是很显然,在新世纪第一个十年中这一类型成为高居票房榜首的固定常客。奇幻/科幻电影在票房前二十五名中的比例从51%升至64%,在票房前十名中的比例从26%升至49%。单独2005年,奇幻/科幻电影占据了7部票房炸弹的6部。全部36部奇幻/科幻电影,只占总样本量(1000部)的9%,但是占二十年间票房前十名的18%,占新世纪前十年票房前十名的27%。3. 3.犯罪/惊悚片与剧情片,不仅在票房前五十名上的数量下降,进入票房前十名的数量也在持续下降。新世纪前十年中,只有五部犯罪/惊悚片进入票房前十名,其中两部来自同一系列(2004年的《谍影重重2》与2007年的《谍影重重3》);并且较之1991—2000年,这些电影在票房前十名中所占比例从20%降至10%。没有证据可以证明,惊悚片在票房榜上频繁出现。4. 剧情片从未主导过票房前十名,但是很明显,此类电影在整个时间区间内的票房榜上出现的频率越来越小。1991—2000年间,有9部进入票房前十名;2000—2010年间,只有3部进入票房前十名。剧情片的出现频率整体在下降,数量也在减少,这一类型经历了自1960年代晚期开始的一个长期低迷期。5. 喜剧片在票房前五十名中的数量有小幅回落,在票房前二十五名中的比例也持续保持在50%以下,但是在票房前十名中的比例急剧下降,从14%降至7%。因此,进入票房前十名的喜剧片比例也减半,在2005—2010年六年间这一下降趋势更为显著:2006年之前,喜剧片只有一年未能进入票房前十名;但是2006年之后,五年有四年没有一部喜剧片进入票房前十名。因此,我们可以说此类电影数量还像以前一样多,但是在票房榜上下降。6.恐怖片没有特定趋势,大部分归因于它们在票房前五十名上出现的频率低。票房前二十五名中的恐怖片数量下降了一半,由1991—2000年间的14部降至2001—2010年间的7部。电影数量保持稳定,但是这一类型自2005年起就没有一部电影进入票房前二十五名。很少有恐怖片进入票房前十名,1000部样本中只有4部。7.浪漫爱情片在美国票房榜上的数量也很少,二十年间只有11部进入票房前十名,包括《泰坦尼克号》。11部电影中,7部是2001年前上映的,4部是2001年后上映的;2000—2010年间十年有六年没有浪漫爱情片进入票房前十名。8."其他"由四种不同类型组成,因此对于言说这些电影在票房榜上的趋势意义不大。但是《拯救大兵瑞恩》在1998年高居美国票房榜首;《珍珠港》在2001年票房排名第七;《芝加哥》在2002年票房排名第十。除此之外,没有影片进入票房前十名;这一类进入票房前二十五名的频率也很低。9.狭窄类型主导了美国票房。进入每年票房榜的数量是明显的,进入1000部电影的票房前二十名的数量也如此。每年票房最高的电影中有8部奇幻/科幻类型,而许多其他电影也有很强的奇幻或科幻元素:如《怪物史瑞克2》《阿拉丁》《圣诞怪杰》被归类在家庭电影,但是明显也可被视为奇幻电影,许多动作/冒险电影如《蜘蛛侠》《黑暗骑士》等也有很强的科幻主题。
本文转自【cnBeta.COM】;人们经常声称自己不是 "铲屎官"就是 "猫奴"。但科学家门最近已经在这个话题上进行了分析,并确定真的有“猫奴”,事实上还有5种……如果有养猫,您可以使用他们的标准来找出您属于哪一种。 需要注意的是,这不是什么杂志上的心理测验之类的东西,对于研究人员来说,你在“猫奴”等级体系中的位置取决于你对你的猫出去伤害其他动物(许多人都知道,家猫是城市小动物生态环境中的杀手)有多舒服。是的,这是一种奇怪的研究。 这项发表在《生态与环境前沿》上的研究,是基于家猫对野生动物的捕食。如果你是一个一直把动物关在屋里的猫主人,你其实根本不属于任何一类。你的猫咪用盘子吃饭,闲暇时不追捕鸟类,这完全没问题,但您不属于这项研究。 对于那些允许自己的猫咪成为 "室内/室外"或严格意义上的户外动物的人来说,你的宠物在猎杀什么动物是一个严肃的问题。你可能不认为偶尔死在你家门口的鸟或花栗鼠会对环境产生影响,但考虑一下做同样事情的家猫的数量,例如,将这一数字乘以估计1000万只宠物猫,你就会开始看到事情可能失控的地方。 根据对英国猫咪主人的调查结果,猫咪主人可分为以下五类:负责照顾者他们认为自己对杀死的动物负有责任。 担心自家者相比小动物,他们更担心自己的猫在捕猎时受到伤害。 放任自流者不监督猫咪的捕猎习惯,也不在乎猫咪的捕猎习惯的人。 宽宏大量者并不喜欢猫咪捕猎的事实,但不做任何事情来阻止它。 自由捍卫者他们认为即使是宠物猫也有权利猎杀猎物 就像猎杀野生动物一样。
数据分析是收集,检查,清理,转换和建模数据的过程,以发现有用的信息并为业务决策提供有用的结论。使用分析或统计工具评估数据以发现有用信息的人被称为数据分析师。以可视形式呈现数据的过程称为“数据可视化”,主要目的是从原始数据中提取有用的信息,然后根据所分析数据的事实做出决策。为什么要进行数据分析?数据驱动的企业不断根据数据和事实制定决策,这样,由于拥有可用的数据来支持他们,因此他们可以更有信心采取行动。由于许多个人,企业都依赖于数据和事实,因此需要通过研究来制定更具战略意义的决策,以帮助其企业更有效地运作,从而避免犯下可以避免的错误,因此需要数据分析师进行数据分析以帮助分析数据,收集所有有用信息并提供做出正确决策所需的所有必要详细信息。如今,小型企业,离线和在线零售公司,医学界甚至体育界都使用数据分析。方法与技巧尽管用于数据分析的方法多种多样,包括数据挖掘,文本分析,商业智能,组合数据集和数据可视化,但它们都基于两个主要类别:定性和定量分析。定性分析定性分析是一种数据分析方法,主要回答寻求的问题。诸如为什么,什么或如何等问题通常通过定量技术来解决,例如问卷,标准结果,态度定标等等。定量分析通常,此分析是根据数字来衡量的。此处的数据以测量范围表示自身,并扩展以进行更多的统计操作。数据分析类型根据业务和技术需求,所有行业中都在使用几种类型的数据分析方法和技术。但是,数据分析的五种主要类型是:文本分析、统计分析(推理和描述性分析)、诊断分析、预测分析、规范分析。文字分析文本分析也称为数据挖掘,是一种使用数据库或数据挖掘工具分析文本以提取机器可读事实并发现大型数据集中模式的技术。文本分析的主要目的是从非结构化的免费内容中创建结构化数据,以形成业务信息。统计分析顾名思义,统计分析是一种执行多种统计操作的技术,例如数据的收集,分析,解释,表示和建模,以对数据进行量化,了解过去数据发生了什么然后应用统计方法。这种类型的分析中的数据通常是描述性的;例如调查和观测数据。许多数据分析人员喜欢将其称为描述性分析,即使这种分析有两类:描述性和推理性分析。描述性分析描述性分析是当今企业中最简单,最常见的数据使用方式,因为它通过总结过去的数据(通常以仪表板的形式)来回答“发生了什么”类型的问题。它分析完整的数据或汇总的数值数据样本,并显示连续数据的平均值和偏差–分类数据的百分比和频率。业务中描述性分析的主要功能是跟踪关键绩效指标(KPI),这些指标描述了基于所选基准的业务绩效。描述性分析的业务应用包括:KPI仪表板、月收入报告、销售线索概述。推论分析推论分析从完整数据中分析数据样本。通过推论分析,只需选择不同的样本,就可以从同一数据中找到不同的结论。诊断分析当描述性分析显示发生了什么时,诊断分析会根据从描述性分析中获得的见解找到原因,从而尝试了解“原因为何”,然后将其范围缩小以找到导致这些结果的原因。诊断分析也称为根本原因分析,它具有数据发现,挖掘和追溯等过程,是向统计分析迈出的一步,以提供更深入的信息来回答问题,这种分析的主要功能是识别数据的行为模式。如果您在业务流程中遇到新问题,则此分析可以帮助您找到该问题的相似模式,并且可能有机会对新问题使用相似的处方。预测分析预测分析用于根据当前或过去的数据进行预测。它使用从描述性和诊断性分析中总结的数据对事件的结果进行逻辑预测,以了解可能发生的情况。使用预测分析时,重要的是要注意预测只是一种估计;预测的准确性取决于质量和详细的数据。预测分析的业务应用包括:风险评估和欺诈检测、销售预测和营销活动优化、使用客户细分确定哪些线索最有可能转化.运营改进:预测库存和管理资源有助于改善业务运营。例如,航空公司使用预测分析来设置机票价格。规范分析规范性分析相应地结合了来自描述性,诊断性和预测性分析的见解,以确定采取何种行动方案来解决当前问题或做出战略性业务决策。它更强调可操作的见解,而不是数据监视。描述性分析旨在提供对已发生事件的洞察力,而诊断分析可解释发生原因的原因,而预测性分析则有助于对可能发生的事情进行建模和预测,而描述性分析旨在确定各种选择中的正确解决方案或结果,因为参数是已知的。规范分析的一个完美示例是人工智能(AI),因为AI系统会消耗大量数据以进行连续学习,然后使用所学的信息,数据或模式来做出明智的决策。当前,大多数大数据驱动的公司都在使用规范性分析和AI来改善决策。小伙伴们在考虑转行或择业时可以考虑从事数据分析师这一行业,美好未来在等着大家~
“女人负责貌美如花,男人负责赚钱养家。”在古代社会,没有适合女子的工作,只能在家相夫教子,而男子则需在外谋生。过去女性社会地位低,是因为男性劳动生产效率高,但随着社会不断进步,思想观念也在改变,女性地位也在逐步提高,现在已经很少会有人会说,“女子无才便是德”这样愚昧无知的话了。研究生为何“女多男少”?导师一语道破,背后原因真实又复杂教育部发布的一组数据表明,女研究生“逆袭”了!在近几年的研究生占比中,女生人数达到了60%多。不少研究生导师抱怨:想招个男研究生太少了!女生考研比例高于男生原因大揭秘——▲现代社会对女性越来越尊重过去关于女性,谈论的最多的话题便是:侍奉公婆、相夫教子,教育的大门从未向女性敞开。步入新时代后,女性的地位逐步提升,从此男女便享有相同的教育权利,使得女生可以迈向更广阔的未来。而选择文科类专业女生比较多,女生从事的工作类型要求学历,比如教师这一行业,大多学校要求研究生以上学历。▲女性的自我认知提高如今女性已经处于思想独立的环境中,绝大部分女生,不会受到“女性的重心是家庭”这种落后思想的影响。在日常的生活里也不再依附男性,对自己的认知也逐渐提高,认知越高级,就会想要接受更高水平的教育,这是一个良性循环的过程。▲男女的经济压力不同对于读研来说,经济条件是一个很重要的因素,女生花费3年读研,很少会受制于金钱;但家庭条件一般的男生,读完本科就应该步入社会赚钱养家,为自己日后结婚生子做打算了。考研不能“说说而已”,需要落到实处,掌握方法一次上岸无论是男生女生,在考研的过程中,都会遇到各种各样的问题,考研是一段很辛苦的旅程,需要做好充足的准备。得英语者得天下英语复习分为3个部分:单词篇、阅读篇、作文篇。单词part:首先要掌握英语大纲词汇——5500词。单词是学习英语的基础,不要一味地背单词,根据自己的学习情况制定计划。例如:3月份着手背单词每天20个,在考研之前单词会复习2——3遍。阅读part:做阅读做主要的是练习大量的真题,了解出题老师的出题思路。作文part:吃透一本作文书,作文在10月份开始准备,用真题作文当练习,按照给出的范围,找到属于自己的框架。政治不要轻视政治课要取得好成绩还需要扎实的基础,不要抱有侥幸心理,以为自己高中生的文科就会有优势。短期突破不理想,只能过线而不是高分。政治的学习还要关注社会热点知识,做到知识与热点相结合。考研政治选择题分值大,选择题想要得高分全凭基础知识。遇到模糊的知识点就很容易做错。重中之重:专业课专业课的复习需要分为三个阶段:基础阶段、强化阶段、冲刺阶段。基础阶段:在复习知识点时要采取“地毯式”学习方法,做到理解每一个知识点,不要加以背诵,建立一个知识体系。强化阶段:这个阶段需要结合真题,有题目找出所考的知识点,并加以背诵。冲刺阶段:在考前一个月时间,复习自己做过的真题,找到遗漏的知识点,保持状态,调整心态,积极应考。不要把考研当成一句口号,考研是一个艰难的过程,唯有十足的把握,才能够一举成名。留言板话题:你如何看待研究生“女多男少”这一问题?(图片来源于网络,如有侵权请联系删除)
考研成绩公布后,非常多的考生会通过邮件联系导师,有不少考生也收到了导师的回复,那么如何判断导师是否对自己感兴趣呢?如何回复导师呢?根据网上的情况来看,可以大致分为三种情况!1.“欢迎报考”等官方话术型!由于现在考生联系导师非常多,一些非常谨慎的老师收到了考生的联系邮件都采取官方的回复形式,常见的就是“欢迎报考+简单介绍一下自己的研究方向”,这也并不是说老师不对你感兴趣,老师可能因为自身或者学院的政策等要求无法在复试前有明确的说法,如果考生能够顺利通过复试说不定联系的导师也会主动联系你,想要录取你的!对于这类邮件基本上就回复一些感谢的话语,当然想要继续下去的话可以询问一下老师关于复试的内容,因为非常多的老师也都是复试的面试官,可以让他多讲一讲!2.“保持联系”“复试录取后请联系”等积极联系型!这种积极联系的比官方话术要稍微好一些,很多导师认为你还不错的话会回复说“你复试录取了的话请联系我”,这种的话如果复试通过了基本上录取问题不大!还有一些老师对你非常满意或者非常想让你读他的研究生也会告诉你一些复试的注意事项,或者给自己的联系方式等等,这些都是不错的反馈,那么这类考生就安心准备复试就可以了!回复的话直接感谢的话还有自己会加油的话也就可以了!3.“不确定是否还有研究生名额”等等略微消极型!一般来说各个学院很早都会确定好硕导和博导的招生名额,因此这种说法更像是一种“推脱“,现在导师海选学生的情况也不是发生过,保研的时候导师为了招本校的保研学生把外校的鸽了也是发生过的情况!当然部分院校可能真的会研究生开学之后再选导师,具体情况可以具体分析,这种情况回复的可以尽量积极一些了!其实联系导师的作用主要是为了复试录取之后能够读感兴趣的方向,大部分导师对于学生复试的帮助都不会太大的,因此也不用抱什么幻想导师会在复试给你太大的帮助,关于联系导师有什么问题欢迎关注和私信我!
俗话说的好,导师选得好,读研无烦恼,在选择导师之前,每年考研的时候,很多同学初试没什么问题,复试的问题也不大,难就难在不知道应该选什么样的导师,本文,小编在选导师的问题上给大家几点建议,首先建议大家在选导师前,要先考虑这几个问题,你要仔细想清楚你读研的目标是什么,研究生毕业之后你的打算是什么,读研期间,你是想轻松一点,还是想苦一点,读研期间是想混个文凭还是在学术上有所成就。为什么有这些问题呢?因为到了研究生阶段,每个人的目标不同,有的人把读研认为是人生的终极目标,有的人只认为是一个过程,所以你要带着这些问题找最适合自己的导师,小编把导师大致分为四类:大牛型、实力型、奋进型、和散养型。第一类导师,大牛型导师在刚进入研究生阶段选导师的时候,我们多半是通过网络上的介绍来了解导师,进入目标院校找到导师简介,我们会看到有些导师的后面带着一些头衔,能够拥有头衔的,基本上就是小编所说的大牛导师,这类导师985和211的学生最多,这类导师除了每天忙科研工作以外,还有很大一部分精力用在跑各种项目,除此之外还有各种校校合作、校企合作、成果转换、社会交往等等工作,用三个字来形容就是这里导师“不差钱”。这类导师最大的好处,无论是你以后读博还是找工作,只要说出导师的名字,别人都会高看你一眼,毕竟师出名门,如果你要找这种类型的导师,首先你要想清楚一点,你自己有没有较强的自制力和自学能力,这类导师经费充足,你的外围科研环境是没有问题的,需要考虑的就是你的内驱力和你的个人能力,包括你以后从事理论研究的科研决心,可以说你的发展几乎是靠自己野蛮成长,所以个人的建议是,如果你以后想继续攻读博士,这类导师是首选,如果你没有这样的想法再看看下面这几类导师有没有适合你的。第二类导师,实力型导师这类导师,除了在学术上有些研究以外,更多的精力是放在了自己开公司、接项目、挣钱上面。科研项目,通常把它分为两大类,第一类叫纵向项目,第二类,叫横向项目,这两个项目具体的什么意思,大家自行查询一下,这里我就不多说了,这类导师跟企业和地方联系的比较多,有的也更希望把自己的技术能够市场化、成果化,赚到更多的钱。他们经常会跟企业去谈合作,参加的会议也不是那种纯学术性的会议,这些老师特别善于交际,在各种场合各种圈子都混得很开。如果你选择这样的导师的话,除了能够学到很多实用方面的技术以外,还能够学到很多为人处世的道理,所以他们往往也被学生称为老板,他们会安排学生搞定很多自己项目上的事情,比如说他们会安排你去做一个市场调查,写一个结题报告,做一个评估分析,在这样的团队读研,你的打工性质要强一些,你的学生性质的相比要略微淡一些。对于这类导师,小编的建议是,如果你以后不想读博士,只是想找一份好的工作,是非常适合你的,差不多就相当于你选到这样的导师,你的工作基本上就搞定了,因为你在读研期间已经跟着导师接触了很多项目,甚至有的学生,毕业之后就去了跟导师有合作关系的企业里面去工作,还被企业当作储备干部来培养,如果你的本科学校出身不是很好,你读的研究生选择又是专硕,这样的实力派导师非常适合你。第三类导师,奋进型导师通过网上的简介,我们可以看出,这类导师的年龄都不是很大,通常在30到40岁之间,职称多以副教授为主,年轻的有的是讲师也有少量的教授,在这个年龄段,如果能够评上教授的你就要特别的关注一下,因为能够评上教授的都是这类导师中的佼佼者,他们有一个共同的特点,正处于事业发展的上升期,跟着这样的导师,你就像是坐上了高铁一样,为了发表一些高水平的影响因子大的论文,他们会更加细致的来指导自己的学生做实验、发论文,对科研上的指导也是非常的认真和细致,因为你的论文都会挂有他的名字,也是他评职称拿项目最有利的一个条件,如果你能找到这类导师中相对杰出,而且人品也不错的老师,那么恭喜你,你读研期间的成果应该是非常丰硕的,有了这些成果,我在读研期间去拿各种荣誉,评各种奖学金,基本上就是手到擒来了,当这位导师以后成长为大牛,你就成为他门下弟子中的师哥师姐级的人物了,也会有很多资源。综上,选择这类导师的同学,我的建议是,如果你希望有人能够手把手地教你各种东西,带你去发文章拿各种奖学金,这是你最好的选择。第四类导师,散养型导师散养型导师,我们可以通过导师的简介去看这类导师,有的是教授,有的是副教授,基本上年龄都比较大,快接近退休的年龄,有的是已经评上了职称,也没有什么追求了,有的是因为评职称无望,心灰意冷,基本上对发文章没有什么欲望,或者说他们更注重于教学工作,而不是科研成果,这类导师怎么去看呢?你去看他的简介,近几年有没有组织过什么样的项目,或者搜索他近几年有没有发表什么高水平的文章,当然这类导师,有可能他年轻的时候非常的强,但是随着年龄的增大和事业进入了一个平稳期,或者因为身体的各种原因,不像我们前面所讲的三类导师一样那么拼了。总而言之,散养型导师,他自己不需要发什么论文,也没有太多的精力去管自己的研究生,基本上是让学生自由发展,优点是读研期间,你想干嘛就干嘛,只要能够达到毕业要求就行,缺点是有很多问题,你需要自己去琢磨,对自制力不强的同学来说,有可能读研三年就这样混过去了,学不到什么东西,在科研成果上也很难有很大的建树。这里小编把导师大致分为这四类也不是绝对的,还有很多混合型的导师,讲这些,只是给大家选择导师进行一些参考,我们通过这样的方式可以大致了解导师,但是选导师除了这些,还有导师的性格和人品等很多因素,这些需要你通过其他的渠道去进一步了解最适合自己的导师。
研究之所以称为定量研究,是因为它是以科学计算为基础的,需要用数学的工具对事物进行数量的分析。定量方法往往是结构化的、客观的、可衡量的、更有科学性的,需要较大的样本量,收集消费者或用户的行为和态度,力求结果的代表性和准确性。那么问题来了,如果要较大的样本量来验证,多少是大?如果我要研究我的用户,我需要访问他们所有人吗?很显然,这是不太现实的。且不说是否所有人愿意参加访问,即使所有人都愿意,这也将是一个非常费时费力的工程,尤其是在讲求所有工作高效运转的今天。同时,在某些领域,针对某些特殊人群,让所有符合条件的人群参与访问,也将是巨额成本,显然是不符合最佳投入产出比的。所以我们在做定量研究的时候,必须了解一个词:抽样。所谓抽样,就是从我们需要研究的所有目标群体中,按照某种原则,挑选出一定量的样本,用他们的研究结果,代表目标群体整体结果。抽样的目的是通过对一部分被选择的样本来推断总体,就要求我们抽取的样本具有能够代表总体质量特征的性质,也就是抽样的代表性。举个例子:如果我们要研究一个城市男性的平均身高,我们在抽样的时候,可以去抽取这个城市所有男性篮球队员来代表吗?显然是不可以的,因为篮球队员的身高普遍较高,不具有随机代表性。为此,我们就要采用合适、合理的,能够使样本更具有代表性特征的抽样方法来抽取样本。抽样方法从理论上看,有以下这样的分类方式:1. 随机抽样:在随机抽样中,总体中的每个个体都有相等的被选中的机会,给了我们最好的机会去创造一个真正代表总体的样本。2. 非随机抽样:在非随机抽样中,所有元素被选中的机会都不相等。因此,有一个显著的风险,即最终得到一个不具代表性的样本,它不会产生可推广的结果。在此文中,我们先简单介绍随机抽样的几种方式:1. 简单随机抽样:这是一个最随机的方法,每个成员都有被选择的机会,事先不作任何的分组分层,完全凭偶然机会获得样本。它更适合需要调查的整体目标群体数量不算太大,且个体互相之间差异较小的情况。2. 系统抽样:在这种类型的抽样中,第一个个体是随机选择的,其他个体是使用固定的“抽样间隔”选择的。这种方法常用在入户调研中,比如,先随机选择某个小区的第一户人家进行访问,然后按照右手原则,每隔10户再访问一户。这个间隔有多大,可以根据总群体的数量和你要访问的数量来确定。3. 分群抽样:在分群抽样中,我们使用总体的子组作为抽样单位,而不是个体。总体被分为子组,称为群,并随机选择一个完整的群作为抽样样本。要用这种抽样方式,一般会要求群组之间尽量同质,而群组内尽量异质。常用的城市区域抽样,就是分群抽样的一种体现。4. 分层抽样:在这种类型的抽样中,我们根据不同的特征,如性别、年龄等,把人口分成子组。分层抽样的特点是分成几个排斥的又是穷尽的子组。然后我们从这些子组中选择样本:然后我们从这些子组中选择样本。END