特殊社会群体

摘要： 一、从可见到不可见:农民工的电视剧史作为城乡二元制下形成的一个特殊社会群体,农民工自20世纪80年代以来开始进入城市务工并逐渐被大众媒体所聚焦。随着社会的发展和相关政策的调整,人们对农民工群体的认知也不断改变。特别是进入21世纪,电视剧表征农民工生活、工作、家庭等方面的内容日益增加,对农民工形象的塑造也经历了从无到有、从消极到积极的过程。

摘要： 改革开放后,一部分农民离开土地,从事工商业,社会上把这些人称为"打工者",又叫"农民工"。农民工是一个特殊的称谓,指的是虽然身份是农民,但主要在城镇从事二、三产业工作的人。20世纪50年代后期到70年代末,国家实行严格的户籍制度,限制农民进入城市生活。改革开放后,这种情形得到改变。"农民工"身份是农民,职业是工人,是城乡二元体制产生的特殊社会群体。2018年全国农民工总量28836万人,其中,在本地就业的农民工11570万人,外出进城就业的农民工17266万人。

摘要： 李兴盛,男,1937年11月生,黑龙江省社会科学院历史研究所研究员、黑龙江省文史馆馆员、省级优秀专家、国家级突出贡献专家,国务院特殊津贴及黑龙江省"龙江文化建设终身成就奖"获得者。1997年、2002年、2010年应邀赴香港珠海书院、大连白云书院、上海图书馆参加学术研讨会,或做流人文化学术报告。40余年来,李兴盛一直致于我国历代流人(流放者)这一特殊社会群体的研究,首次提出"流人文化"这一新的名称、概念与命题,并为此做了全方位、多层次、系统化、理论化的深入研究与完整论述。

摘要： 在改革开放和社会主义事业建设与发展进入新时期的当下,青少年作为规模庞大的特殊社会群体,肩上担负着民族复兴的重要责任。青少年作为社会主义建设事业扶植的新力量和社会主义事业的接班人,青少年具有样的价值观,不仅会影响到青少年自身价值的实现,也决定了国家和民族的价值导向,影响着国家和民族的前途命运。根据青少年群体发展的特殊性,政府和教育部门如何给予青少年群体正确和科学的价值观引导,是当下亟待解决的关键问题。

摘要： "大学生农民工"是伴随我国高等教育大众化以及社会结构调整中出现的特殊群体,对这一群体的关注是实现教育促进社会阶层流动的关键,更关系到社会公平正义.目前关于这一群体的研究集中在生存处境、心理状况、发展困境、城市融入等问题上,研究面较狭且缺乏理论深度.分析这一群体的特征,通过对其内涵的深刻揭示,详尽展现其生存现状,并提出行之有效的引导策略具有一定的现实意义.

摘要： 习近平总书记指出：“家庭不只是人们身体的住处，更是人们心灵的归宿.”家庭是一个特殊社会群体，常常会形成特定的生活习惯、生活方式、价值取向等相对稳定的东西，这一切的总和，就是常说的“家风”.

摘要： 农民工是我国工业化和城镇化进程中产生的特殊社会群体,伴随着我国工业化和城市化的加快,庞大的农民工群体已成为我国社会独特的风景,他们被称为＂新工人阶层＂。面对政策的吸引、就业的压力、家庭的需要及创业愿望的驱动,一部分农民工选择返乡创业。

摘要： 上海律师业不仅仅是为经济社会、法治社会发展提供法律专业中介服务的现代服务业，在强烈的社会责任感驱动之下，还是一支积极参与社会治理，建设法治社会、和谐社会的重要社会力量。具有社会责任感的两万余名上海律师正在成为化解群体矛盾、维护社会稳定的法律专家、促进政府依法行政的顾问、参政议政的谋士、保护各种特殊社会群体的法律卫士、普及法律知识的专业教师以及公益事业和公益活动的志愿者。

摘要： 留守儿童是城市迅速发展诞生的特殊社会群体,他们长年在没有父母、家庭缺失的情况下成长,虽然同样是祖国的花朵、社会发展的未来,但和其他孩子相比,留守儿童的心理健康状况十分令人堪忧。而随着经济的发展和快节奏生活的来临,青少年的心理疾病日益增多,留守儿童面临的心理困境更加严峻,心理健康问题普遍显现,如在学校生活中有退缩和逃避的表现,常常闯祸甚至会触犯法律而并无改过之心……这应当引起教育工作者的充分重视。

摘要： 本发明属于社交媒体语义分析技术领域，具体涉及一种基于社交媒体的社会群体认知指数构建方法；本发明提出了基于社交媒体的社会群体认知指数的构建方法，通过对于非社会群体认知特征主题与社会群体认知特征的差异分析，在不同地域和不同时间内，分别获取基于社交媒体的社会群体认知表达性指数和基于社交媒体的社会群体认知能动性指数，得到可以进行不同时间、地域比较的社会群体认知指数；消除了个体主观因素对数据收集的影响，有助于更为精确地进行社会群体认知状况评估。本发明在多层级水平上构建社会认知指数，有助于根据不同地域特征进行当地居民的社会群体认知数据纵向采集，实现区域社会群体认知的多维度比较评估。

摘要： 本发明公开了一种利用相关主题模型识别社会群体行为的方法，该方法包括以下步骤：利用相关主题模型对视频数据集中的视频进行建模；基于相关主题模型和视频训练集得到优化目标函数；在使得优化目标函数最大的情况下计算相关主题模型中的各个参数，训练得到包括分类器的相关主题模型；将视频测试集中测试视频的词袋表示输入到相关主题模型中，利用隐含单元对可见单元的条件概率推断得到测试视频的主题表示；将测试视频的主题表示送入分类器中，得到对于相应测试视频最后的识别结果。本发明能够提取出更具区分力的稀疏相关主题表示来弥补低层视频特征和类别标签之间的语义鸿沟，同时在缺乏标签数据的情况下仍然能够达到很好的识别性能。

摘要： 本发明公开了一种城市社会群体与住宅空间的聚类与匹配程度的分析方法，属于数据处理技术领域，具体包括：获取多源异构城市数据；提取社会群体属性数据和住宅空间属性数据；采用数据挖掘技术从社会群体属性数据中提取第一属性，并结合主成分分析和K均值得到社会群体类型与分异格局；采用数据挖掘技术从住宅属性数据中提取第二属性，并结合主成分分析和K均值得到住宅空间类型与分异格局；对不同类型社会群体在不同类型住宅的分布进行可视表达，利用桑基图可视呈现居住社会‑空间匹配程度。通过本发明的方案，基于多源异构城市数据提取群体属性数据和住宅属性数据，借助可视分析方法，科学归纳和全面阐释城市居住社会空间分异和耦合模式。

摘要： 面向特定社会群体的网络舆情主题发现及趋势预测方法，属于自然语言处理技术领域，首先将收集的面向特定社会人群的网络舆情文档通过文本预处理后，输入到舆情主题发现模型进行主题发现和文档主题分类，而后由领域专家人工对分主题的文档进行情感极性人工标注，再基于预训练中文语义理解模型，实现对舆情文档的情感极性分类；最后对历史舆情文档集进行时间序列分析，输出舆情发展趋势预测结果。本发明实现了对网络舆情文档的主题自动发现，极大提高了主题对文档的舆论内容和情感倾向的覆盖范围；充分利用上下文信息，提高了模型对训练文本的利用效率，适合广泛应用于针对各类网络舆论主题的，面向各特定社会群体的网络舆情分析预测场景。

摘要： 一种基于社会群体行为的政务服务需求预测方法，方法步骤包括采用聚类算法并根据对象的个人信息将对象集划分成多个较大的社会群体；划分对象的政务服务历史信息，得到对象的部门政务服务历史信息，并把每个大社会群体划分为多个较小的社会群体；在每个小社会群体内部，采用协同过滤算法对目标对象进行政务服务需求预测；汇总需求预测结果。本发明中，政府部门利用需求预测结果不仅可以针对对象的个性化政务服务进行推荐，而且可以合理配置部门资源，从而实现了以人为中心的需求预测，提高了政务按需服务能力和不见面审批效率。

摘要： 本发明属于社交媒体语义分析技术领域，具体涉及一种基于社交媒体的社会群体认知指数构建方法；本发明提出了基于社交媒体的社会群体认知指数的构建方法，通过对于非社会群体认知特征主题与社会群体认知特征的差异分析，在不同地域和不同时间内，分别获取基于社交媒体的社会群体认知表达性指数和基于社交媒体的社会群体认知能动性指数，得到可以进行不同时间、地域比较的社会群体认知指数；消除了个体主观因素对数据收集的影响，有助于更为精确地进行社会群体认知状况评估。本发明在多层级水平上构建社会认知指数，有助于根据不同地域特征进行当地居民的社会群体认知数据纵向采集，实现区域社会群体认知的多维度比较评估。

摘要： 本发明属于复杂系统与网络技术领域，公开了一种基于社会群体观点的网络演化模型及其构建方法和应用，基于社会群体的观点构建网络演化模型；根据社会群体的观点与主流观点是否相同，判断耦合强度与耦合类型；在构建的网络演化模型中，通过考虑耦合强度K

摘要： 本发明公开了一种基于主题建模的社会群体间影响力量化方法，步骤1，对每个社交群体的文本语义提取模型；步骤2，获取每条原始数据C1、...、CN的主题分布概率，选择概率值最大的主题标号作为该原始数据所属主题的编号进行标注，对标注后的原始数据数据进行结构化处理，生成社会群体对应N个数据集；步骤3，计算社会群体Group i的主题topic‑k在t+1时段所受到的其他社会群体的影响。与现有技术相比，本发明1)创新性地将统计与语义分析相结合；2)使用户对群体间意见的相互影响的判断更符合实际。

摘要： 本发明包括计算机仿真、社会群体事件等领域的知识，具体涉及一种同步演化方法。特别适用于群体性事件的预警、应急处理，如民众针对某一事件或者舆论在同一时期内采取相同的行动，例如“抢盐事件”，而造成社会不安定因素的出现，有关部门能够及时处理，以减少同步行为造成的损失，有助于社会的安定与和谐。本发明从社会物理学视角出发，将kuramoto模型隐喻为观点模型，通过赋予Kuramoto模型以集群行为的现实意义，揭示了群体性事件同步行为的演化过程。分别计算三种不同情况下的集群行为同步阈值：全局耦合同质群体、局部耦合同质群体、局部耦合异质群体的不同阈值，能够较好地判断群体性事件的同步行为在未来的发展走势，并提供科学依据，为相关部门在做出合适决策时提供更多支持。

摘要： 本发明公开了一种利用相关主题模型识别社会群体行为的方法，该方法包括以下步骤：利用相关主题模型对视频数据集中的视频进行建模；基于相关主题模型和视频训练集得到优化目标函数；在使得优化目标函数最大的情况下计算相关主题模型中的各个参数，训练得到包括分类器的相关主题模型；将视频测试集中测试视频的词袋表示输入到相关主题模型中，利用隐含单元对可见单元的条件概率推断得到测试视频的主题表示；将测试视频的主题表示送入分类器中，得到对于相应测试视频最后的识别结果。本发明能够提取出更具区分力的稀疏相关主题表示来弥补低层视频特征和类别标签之间的语义鸿沟，同时在缺乏标签数据的情况下仍然能够达到很好的识别性能。