社会学与口述史互构的逻辑、旨趣与取向

口述史是基于特定的研究目的,利用记录、录音、录像等手段收集、整理和保存受访者口头叙述历史记忆的研究方法。近年来被广泛用于社会学、传媒学、心理学、医学、档案学等学科领域。其中,社会学与口述史的关系最为密切,两者通过社会性、功能性与历史性的逻辑互构,从而在个体既视感的群体幻象、个体生命历程的社会轨迹和个体记忆的集体表征中有着共同的研究旨趣,但也存在着规律的域限性、记忆的主观性及时间的纵向性藩篱。随着跨学科的发展趋势,社会学视域下的口述史研究应在研究场域、研究对象和研究方法上分别注重情景性、大众化和田野性的研究取向。     

科技型企业高管团队学习目标导向对组织绩效的影响——一个有调节的中介模型

以社会认知理论为基础，研究高管团队学习目标导向对组织绩效的影响以及集体效能和团队合作氛围所起的中介和调节作用。以280家科技型企业为样本，实证研究结果表明：(1)高管团队学习目标导向对组织绩效具有显著的正向影响；(2)集体效能在高管团队学习目标导向与组织绩效之间起完全中介的作用；(3)合作氛围对高管团队学习目标导向与集体效能的关系具有调节作用。合作氛围越浓厚，高管团队学习目标导向对集体效能的正向影响就越强烈。(4)合作氛围调节了高管团队学习目标导向通过集体效能对组织绩效的间接影响，合作氛围越高，集体效能对高管团队学习目标导向与组织绩效的中介作用越强。研究结果丰富了高管团队学习目标导向在国内科技型企业情境中对组织绩效产生影响的中介机制和边界条件研究，为科技型企业开展高管团队管理实践提供了理论参考和借鉴意义。     

基于集体离群点挖掘的城市交通异常检测研究

针对时空数据环境下的城市交通异常检测问题，文章提出一种基于集体离群点挖掘的“线下拟合-线上检测”一体化检测模型。该模型采用以距离-密度-权重为度量的改进聚类(distance-density-weight k-medoids, DDWK-medoids)算法，根据城市交通态势自适应确定交通枢纽点的数量和位置，通过对数据进行不同分辨率拟合，将交通流量异常检测与交通轨迹异常检测相结合。在该检测模型中，数据的时间属性与空间属性均未以数值的形式直接参与计算，有效降低了运算复杂度。实验结果表明，该模型算法对于不同规模数据集的处理速度均显著优于对比算法，尤其是对于样本充足的大规模数据集，检测的准确率更具有明显优势。