医院-虚拟社区-大学生志愿者-公益组织四级联动模式在儿童青少年T1DM患者社会支持网络体系中的探索与应用

本文旨在构建医院-虚拟社区-大学生志愿者-公益组织四级联动一体化新模式,为支持制定1型糖尿病(T1DM)防控措施提供参考依据,建立以专业主任医师为支撑的多学科医疗团队、以虚拟社区为基本结构单元的同伴支持互助团队、以T1DM患者为骨干的大学生志愿者团队、以公益组织为后援的联结平台的一体化新模式,以期解决卫生资源短缺的问题,为儿童青少年T1DM患者持续提供支持。

农民工的社会网络结构分析

采用2005年深圳外来农村流动人口的调查数据，利用指数随机图模型（p＊模型），分析了农民工的社会网络（包括社会支持网和社会讨论网）结构。分析结果显示，农民工社会网络关系稀疏，尤其是社会讨论网；无论在聚敛性还是扩张性方面，农民工社会网络的核心-边缘的局部结构均较明显，且有小团体现象产生；社会支持和社会讨论关系都更可能受到中间人的控制或约束。属性变量对社会支持网的影响较多，而对社会讨论网的影响较少。指数随机图模型为基于社会网络来认识农民工的社会化过程提供了新的方法。

农村留守儿童社会支持网络模式研究

中国城乡二元体制下的农村留守儿童问题,早已引起社会关注。力促留守儿童健康成长,建构"三位一体"的社会支持网络模式,最大发挥社会支持网络功效,需要依托政府主导、加快制度建设、实施多方参与支持,借助社工模式、创新工作思路。

基于图像语义的用户兴趣建模

【目的】社交网络环境下的用户兴趣建模是好友推荐、精准营销的关键,利用微博用户分享的图像,提出一种基于图像语义的用户兴趣建模方法,旨在更加准确地预测用户的真实兴趣。【方法】在获取新浪微博用户图像数据的基础上,使用图像的高层语义表达用户兴趣特征,基于这些特征使用SVM训练得到图像语义分类器进行预测。【结果】实验结果表明,本文建立的模型能够较为准确地预测用户真实兴趣,169位用户分类的准确率达到97.38%,召回率为98.92%,F值为98.14%。【局限】由于实验图像数据集有限,未能完整地覆盖用户所有的兴趣类别。【结论】该模型能够基于用户分享的图像较为准确地预测用户兴趣,表明了图像高层语义的有效性,同时为图像高层语义应用研究提供了一定的理论和技术基础。

青岛市大龄女性性工作者社会支持网络特征分析

目的 了解青岛市大龄女性性工作者（OFSW）的社会支持网络特征,分析其所获支持力度的影响因素。方法 应用Ucinet 6软件分析2014年3-6月通过同伴推动抽样（RDS）方法获得的青岛市400名OFSW的个体中心社会支持网络特征,通过结构方程模型（SEM）对数据进行拟合和评估。结果 400名OFSW共提名1 617名社会支持网络成员,OFSW个体中心社会支持网络规模较小,平均为4.0±1.5,其中女性同行朋友613人,在各类社会关系中所占比重最大（37.91%）,在异地户籍OFSW支持网中规模较小,非亲缘关系成员比重大的特征更加明显;OFSW所获情感支持力度（4.42±2.38）小于财力支持力度（5.73±1.69）（P〈0.05）;SEM拟合结果表明同质性、连带强度和网络结构均为社会支持力度的影响因素,标准化的总效应分别为0.110、0.925和-0.069,其中同质性还可通过间接作用来影响。结论 青岛市OFSW倾向于向女性同行朋友寻求社会支持,支持成员与核心个体间连带强度越强、一般人口学特征越相似,网络结构越紧凑,核心成员所获平均支持力度越大。