特征框架效应的心理机制与影响因素

特征框架效应是指当分别以积极框架和消极框架来描述给定情境中某一事物或事件的关键特征时,一般情况下人们更偏好以积极框架来描述其关键特征的事物或事件的现象。特征框架效应广泛的存在于消费、医学及政治等领域。目前,它的解释机制主要包括效价加工的认知机制、参照依赖、查询理论以及认知神经机制。它的影响因素主要包括经验、人格特质、计算能力以及认知闭合需要等。未来的研究应该从深入探索特征框架效应的产生根源和影响因素,拓展其应用研究,深入探索偏好消极框架下的特征框架效应以及探讨该现象与其它现象之间的关系等五方面展开。

创业特征框架对创业意向的影响--创业认知的视角

本研究采用情境实验与问卷调查相结合的方式对124名MBA被试进行研究,探讨了创业特征框架对创业意向的影响及其作用机制。结果表明:(1)创业特征框架对创业意向有显著影响,积极特征框架下的被试具有更高的创业意向。(2)风险知觉在特征框架与创业意向之间起部分中介作用。(3)特质调节焦点在"创业特征框架→风险知觉"以及"风险知觉→创业意向"间均存在显著的调节作用。促进型调节焦点越高,创业特征框架与风险知觉间的负向关系越强,风险知觉与创业意向间的负向关系越强;预防型调节焦点越高,创业特征框架与风险知觉间的负向关系越强,风险知觉与创业意向间无显著关系。(4)促进型调节焦点越高,风险知觉在创业特征框架与创业意向之间的中介效应越强;预防型调节焦点越低,风险知觉在创业特征框架与创业意向之间的中介效应越弱。

卷入情景下特征框架效应对购买意愿的影响

特征框架是一种典型的框架效应,在很大程度上影响着消费者的决策。本文细分产品类型和消费者卷入类型,探究卷入情景下特征框架对不同类型产品购买意愿的差异化影响。研究表明产品类型与消费者卷入类型有对应关系,消费者在认知卷入和情感卷入下都产生了特征框架效应,情感卷入下消费者在正负特征框架中的购买决策差异性更大、特征框架效应更明显,消费者的卷入程度对特征框架效应和消费者的购买意愿有调节效应。因此,商家定制化使用不同类型产品描述和展现方法尤为重要,并能够利用特征框架来引导消费者的购买选择。

阈下特征框架效应心理机制初探

特征框架效应是指当分别以积极框架和消极框架来描述给定情景中的某一事物或事件的关键特征时,一般情况下人们更偏好以积极框架来描述其关键特征的事物或事件的现象。本研究通过2个实验验证了阈下特征框架效应的存在及其产生机制。实验一发现,阈下特征框架效应只在有时间压力下才会产生。实验二发现,被试对与框架类型一致的词汇判断的反应时比对与框架类型不一致的词汇判断的反应时更快,这在一定程度上说明特征框架效应的产生是因为框架激活了与框架一致性的信息,起到了语义启动的作用,从而导致被试判断任务的评定值偏向该框架类型。

数字图书馆特征框架描述

介绍了数字图书馆的定义和种类,从6个方面对数字图书馆的特点进行了阐述。

多特征框架下的蛋白质相似性比较与分类

蛋白质的相似性比较是研究蛋白质结构和功能的重要手段。与以往基于构建距离矩阵来研究蛋白质空间结构相似性的方法不同,文章从蛋白质的基本组成单元——氨基酸入手,通过对氨基酸以及蛋白质多肽链中的特殊结构的分析,综合考虑骨架原子Cα数、突变原子数、亲水微粒数、螺旋数四个方面,依托模糊数学等价矩阵理论,运用传递闭包的方法,提出了一种全新的相似性比较与分类方法。

梵净山地区粗须白甲鱼传统形态特征与现代框架特征研究

本研究于2021年3月至2023年3月测量并分析了梵净山地区粗须白甲鱼的传统形态特征和现代框架特征。结果表明:梵净山地区粗须白甲鱼平均全长是体长的1.2倍,体长分别是体高、头长、尾柄高和尾柄长的4.82倍、4.90倍、11.65倍、5.56倍,头长分别是眼径、吻长和眼间距的4.19倍、3.16倍、2.40倍。粗须白甲鱼的肥满度系数K=1.76±0.27,体长(H)与体质量(M)的函数关系式为M=0.0193H^(2.9623)(R^(2)=0.9726),体长(H)与肠长(L)成线性相关关系,线性回归方程为L=2.2281H-5.4269(R^(2)=0.9233)。

试论政府应急响应有效性的特征评价框架——以2010年以来重大事故灾害应急处置调查报告为蓝本的分析

应急响应是政府应急管理的重要环节。成功的应急响应一般都具有及时性、准确性、规范性和系统性四个典型特征,评价政府应急响应有效性的理论框架可以依据这四个典型特征来构建。2010年以来国家应急管理部公布的重大事故灾害应急处置的调查报告也显示,同时满足这四个典型特征,政府应急响应就是高效的。那些低效的应急响应,都会在这四个特征的某一个或几个方面表现出较为明显的缺陷。根据特征评价框架,提升情报搜集与决策能力、科学研判诱因与尊重事件发展规律、优化规范体系与强化对规范执行的控制、强化系统思维和大局观念是当前提升政府应急响应能力的四个重要途径。

服务评价中的特征框架效应——基于调节性匹配理论视角的研究

信息框架对消费者购买决策有显著影响,但学者们的研究主要集中在风险选择框架方面,而对特征框架效应及其影响机理缺乏深入研究。本文分析了特征框架类型及特征,探讨了特征框架与调节定向匹配的交互作用,通过情景模拟实验,研究了不同类型特征框架(获得性框架vs.规避性框架)与不同调节定向的消费者匹配方式对服务购买决策中的服务评价的影响,并进一步探索了形成这种影响的作用机理。研究发现:(1)特征框架对服务购买决策中的服务产品评价有显著影响,且这种影响会因特征框架类型不同而产生差异。(2)特征框架与消费者调节定向达成匹配时,消费者的服务产品评价更高。(3)认知流畅性与情绪体验是特征框架与调节定向匹配效应的中介变量。文章拓展了框架效应理论,为服务企业针对不同顾客采取不同的服务信息呈现方式提供了方法指导。

微信健康类谣言的框架特征及其心理动力机制探析

本文基于传播学和社会心理学视角,对微信朋友圈健康类谣言的内容框架特征和传播动力机制进行分析、总结。认为其扩散是多种心理和社会情境共同作用的结果,包括"社会风险"议题下的应激回避、"使用与满足"下的自我实现、"群体意识"下的跟风从众等。

在本体中如何表达对象特征的运算框架

本体的对象特征(Object Property,OP)的运算语境在《生物医学知识整合论》一书中被称为"概念的语境变量框架"(Frame of Contextual Variable of Concept,FCVC),简称为对象特征的"运算框架"(Computing Frame,CF)。当用Protege建立本体时,一般只能根据对象特征的数学特征加以定义,这些数学特征包括定义域,值域,反关系,是否为函数,是否具有对称性,反对称性,自返性和传递性等,因而事实上用传统的Protege方法是无法表达CF的。根据这类定义,计算机和应用程序是无法理解和处理一个OP的运算语境,因而只能对由该OP驱动的相应的断言"一知半解"。探索的一种新方法引入一种新型的认知和操作类Ob jectPropertyEntityConcept-OPEC作为OP的对应体,并放置于实体类树结构中;借助这种新型类,就能利用Protege对实体类的强大的定义功能(与对OP类的定义功能相比较而言)对相应的0P的CF作定义,从而使计算机和应用程序获得阅读和理解0P的运算语境的机会,并进而对由该OP驱动的断言获得更深的理解。

中老年人健康信息需求与行为交互特征研究

[目的/意义]互联网作为健康信息获取主要途径的同时也成为了信息问题的重灾区。健康信息来源广泛、主题繁杂、质量参差、真伪难辨,给人们尤其是中老年群体的健康信息获取、选择、使用带来了巨大挑战。[方法/过程]研究开展了两轮的问卷调查,分别从认知视角和行为视角,对中老年群体的健康信息需求和实际行为交互的特征展开探索,并依据统一的信息特征框架进一步分析了需求和行为之间的关系。[结果/结论]形成了中老年群体TSCA理想健康信息特征框架,包含信息主题、信息源、信息内容、文档属性4个特征维度。基于TSCA框架,调研了该群体健康信息的实际行为交互特征。发现中老年群体理想中的健康信息需求大体上表现出主题和来源导向型(TS)、内容和属性导向型(CA)两种模式,但他们理想的健康信息需求和实际行为之间存在着差异。该差异的发现将有助于更细粒度地从信息特征化的角度服务于当前健康信息环境的设计和优化与中老年群体健康信息素养教育培训工作的开展。

嵊泗列岛海域三种贻贝贝体框架特征的差异

以壳长SL、壳宽SW、壳高SH(BD)、OA(壳顶至韧带末端的直线距离)、OB(壳顶至壳背面最高点的直线距离)、OC(壳顶至壳后端最远点的直线距离)、OD(壳顶至壳高性状在腹缘的落点的直线距离)、AB(韧带末端至壳背缘最高点的直线距离)、BC(壳背缘最高点至壳后端最远点的直线距离)、CD(壳后端最远点至壳高性状在腹缘的落点的直线距离)为贝体框架变量,采用多元分析方法系统比较了嵊泗列岛海域厚壳贻贝、紫贻贝和"杂交贻贝"贝体框架特征的差异,结果表明:(1)在所涉9项贝体框架特征指标中,紫贻贝与厚壳贻贝间无显著差异的指标仅为L5(OC/SL)和L7(AB/SL)(P>0.05),而"杂交贻贝"各项指标则均与厚壳贻贝和紫贻贝具显著差异(P<0.05),厚壳贻贝和紫贻贝变异系数大于10%的指标均仅为L7(AB/SL),而"杂交贻贝"则仅为L3(OA/SL);(2)厚壳贻贝与紫贻贝间的欧氏距离最短(P<0.05),仅为0.160;厚壳贻贝与"杂交贻贝"间和紫贻贝与"杂交贻贝"间的欧氏距离相近(P>0.05),分别为0.452和0.418;(3)经主成分分析,提取到的3个特征值均大于1的主成分,累计贡献率达82.928%,其中第一主成分、第二主成分、第三主成分可依次归为与滤食功能区水平剖面占比相关的贝体框架因子,与消化功能区水平剖面占比相关的贝体框架因子,和与消化功能区垂直剖面占比相关的贝体框架因子,通过第一主成分仅能较清晰地区分厚壳贻贝和"杂交贻贝";(4)采用逐步判别法,以判别贡献率较大的L1(SW/SL)、L3(OA/SL)、L4(OB/SL)、L5(OC/SL)、L6(OD/SL)和L7(AB/SL)为自变量,所建Fisher分类函数方程组可较清晰区分厚壳贻贝、紫贻贝和"杂交贻贝",三者的判别准确率依次为94.6%、94.6%和100%,综合判别准确率为96.4%。

基于邻域区间扰动融合的无监督特征选择算法框架

特征选择技术是数据降维的一种关键技术,由于采集到的数据样本标签信息缺失,无监督特征选择受到了更多人的关注。现有的无监督特征选择算法普适性及稳定性很低,受数据集结构的影响很大,因此很多研究者一直热衷于提高算法的稳定性。该文尝试从数据集的预处理出发,采用区间的方式来对数据集进行近似,得到与数据集相关联的几个数据集,通过实验验证新的区间数据集的优劣性,并思考从全局的角度对数据集进行处理,进一步提出了一种新的模型——基于邻域区间扰动融合的无监督特征选择算法框架(Unsupervised feature selection algorithm framework based on neighborhood interval disturbance fusion,NIDF)。该模型可实现对特征的最终得分和近似数据区间的联合学习,通过与原始无监督特征选择方法以及现有的几种特征选择框架的对比,体现出该文提出的模型的优越性。

锦江河国家级水产种质资源保护区野生黄颡鱼的形态与框架特征

测量分析了锦江河野生黄颡鱼的外部形态和框架特征,为黄颡鱼形态种质标准和系统分类研究提供参考。研究表明,锦江河黄颡鱼的背鳍为Ⅰ-6~9;臀鳍为19~22;腹鳍为6~8;胸鳍为Ⅰ-6~8,平均全长是体长的1.19倍,体长分别是体高、头长、尾柄长和肠长的4.21、3.86、7.22、1.57倍,头长分别是吻长、眼径和眼间距的2.19、6.23、2.34倍,体高是体宽的1.09倍,尾柄长是尾柄高的1.36倍,肥满度系数K=1.82±0.29,其体长与体质量之间的关系可以用幂函数表示,体长与肠长间呈线性关系。

我国意识形态建设构建的框架特征及其实践价值

重视意识形态工作是党的长期战略,特别是十八大以来,面对严峻的国内外形势,以习近平同志为核心的党中央更是把这项工作视为重中之重。先进的制度需要有完善的运作体系作支撑。为了使意识形态建设能够更好地发展,我国把理论创新、经济建设、心理建设、实践需要与意识形态建设融合起来,形成了一套体系完整、运行高效成熟的工作模式,有力推动了我国意识形态工作不断的完善与发展。

客户关系管理系统(CRM)的框架与特征分析

随着计算机及网络技术的迅猛发展,越来越多的企业利用现代信息技术手段,建立了计算机软件系统——客户关系管理系统(CRM),以提高企业的竞争力。一个完整的、有效的CRM应用系统中,主要由业务操作管理子系统、客户合作管理子系统、数据分析管理子系统、信息技术管理子系统四个子系统构成。CRM具有综合性、集成性、智能化和高新技术特征。

认知闭合需要、框架效应与决策偏好

在带有模糊性的决策情境中,决策者个人的认知特征会对其判断决策产生重要影响。通过实验的方法,考察了认知闭合需要和特征框架效应对个体决策偏好的影响。93名工商管理硕士(MBA)参与了实验,研究的结果支持了研究的3个假设,即认知闭合需要与特征框架效应不仅对被试的决策偏好存在显著的影响,而且二者还存在显著的交互作用。具体来说,研究发现,在模糊情境中:高认知闭合需要的被试偏好于立刻做出决策,而低认知闭合需要的被试偏好于暂缓做出决策;接收到正向框架信息的被试偏好于立刻做出决策,而接收到负向框架信息的被试偏好于暂缓做出决策;认知闭合需要与特征框架对被试的决策偏好还存在显著的交互作用。研究结论为根据个体认知闭合需要的水平来选拔决策者、利用框架效应来影响个体的信息加工方式进而提高决策质量提供了理论依据。

基于知识融合的多尺度卷积神经网络对加氢裂化特征提取的研究

深度学习凭借其高效的特征提取能力在工艺流程建模中得到广泛研究应用,然而对于工艺流程知识与深度学习融合及多尺度特征提取方面尚未有系统研究。为解决上述问题,构建了一种可容纳局部子流程单元操作的全流程矩阵以实现知识融合,并基于扩展的Inception卷积块提出了多尺度卷积神经网络(MSCNN)。柴油加氢裂化工业实验结果表明:基于知识融合的MSCNN对加氢精制催化剂温度和氢气耗量的预测均方根误差(RMSE)分别仅有0.75和1053,与传统卷积网络(CNN)、全连接网络(BPNN)相比显示出优越的预测性能。提出了一种用于特征评价的GMM-t-SNE框架,其可视化结果表明,MSCNN所提取特征的t-SNE分布与预测目标的GMM聚类分布一致,表明MSCNN提取的特征合理,显著提升了模型的预测性能。

基于特征线的三维服装部件参数化造型

基于特征线的服装三维造型方法有诸多优点,但是现有服装模型并不能很好地支持服装参数化设计.为此将参数化造型方法引入三维服装部件造型中,以得到参数化的服装部件.基于光顺人体模型,依据服装部件特点设计服装特征线,将特征线分为截面环和轮廓线,依次通过截面环和轮廓线的生成与调整、特征线综合调整和特征线添加约束3个步骤,得到服装特征线框架;并对该框架利用曲面插值方法得到服装曲面模型.实例结果表明,文中方法功能强大、方便灵活.