Status and Influence Factors for Female Sport Researcher's Output-Taking the Researchers Who Published Papers in Sport Science 2000-2015 for Example
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摘要: 采用定量统计与质性研究方法，以2000-2015年《体育科学》载文作者为例，分析女性体育科研人员的科研产出现状及影响因素。结果显示：各年龄、职称层次女性研究者的科研产出量均显著低于男性；学术兴趣、能力潜质和学术目标等是影响其科研产出的主要因素。提出：应推动现代化性别建设与促进科技政策制度改革，建立社会性别意识与改革高校内部管理制度，构建社群平台，优化与促进女性科研人员交流环境，以减少体育科研领域的性别差异。Abstract: With the methods of quantitative and qualitative analysis, the study selected the female researchers who published papers in Sport Science 2000-2015 to explore their research output and the influential factors.The findings show that their outputs were all significantly lower than that of male researchers whether in different ages or academic titles.And the academic interest, potentials and goals are the major factors to influence their research output.The study proposed that modernized gender differentiation and science-technology policy reform should be conducted; gender consciousness and self-governance system for universities and colleges should be established; social platform should be built to promote the communication environment for female researchers, thus to decrease the issues caused by gender difference.
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Keywords:
- sport research /
- female /
- research output /
- quality research /
- Sport Science
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在智能算法快速发展背景下，学界已开始借助词提取、主题聚类、情感分析、网络分析等自然语言处理方法对现有体育学知识进行挖掘整合，并基于此展开体系构建与话语呈现研究，以回应中国特色体育学“三大体系”与自主知识体系建设。事实上，在自然语言处理过程中，文本分词结果对知识挖掘结果起基础性作用。从现有研究看，体育学知识挖掘研究多只采用jieba、Han LP等基础分词模块对文本进行简单分词，这较难捕捉到一些体育学特色突出的词汇，继而影响体育学知识挖掘的精准度。
词向量（Word Embedding）是一种通过对文本语料展开大数据学习，将其中的词语或短语映射到一个低维、连续、稠密的实数向量空间中，并用一个固定长度对词语进行向量化表示的形式。这可以使相似语义的词语在几何层面距离相近，提升知识挖掘的精准度。需要说明的是，词向量模型的精准性与其所依赖文本语料库的规模与多样性紧密相关，规模大且覆盖广的训练集能够帮助词向量模型更精准地对某些特定词语进行表达。因此，在体育学知识挖掘过程中，基于足够多的体育类文本语料训练而来的词向量模型，可以较敏锐地捕捉到单个词语在各种体育学知识情境中的多重含义，弥补传统分词方法在体育学特色词识别、新词发现、一词多义等文本处理方面的不足，继而有效提升体育学知识挖掘过程中词提取、文本分类、情感分析、网络分析、主题聚类分析、知识图谱构建、跨模态知识融合、知识演化与追踪的精准度。
以体育学知识演化与追踪研究为例：首先，在严格遵循法律、政策、道德与技术规范的前提下，研究者可以借助爬虫技术大规模地获取包含体育类期刊文献、电子图书、政策文件、新闻报道、网络评论、对话访谈等的文本语料作为训练集，并采用词向量训练工具（如Word2Vec）对其进行训练，以获得包含体育学专业术语和语义特性的专属词向量模型。其次，运用余弦相似度计算同一词语在不同时间阶段词向量空间中的距离，通过对比其表示差异，窥见体育学领域中新词出现、旧词消亡、词义扩展或收缩、词语关系变化等情况。在此基础上，利用这些具有时序特征的词向量信息对主题分析方法（如LDA）进行参数优化或预处理改进，以辅助主题模型更精准地挖掘出文本内隐藏的体育学特色词语与潜在主题结构。最后，可以采用t-SNE或UMAP降维技术将词向量组成的文档表示或主题结构分布映射至低维空间，并对体育学知识主题的演进过程进行可视化展示，由此实现对体育学知识发展态势的精准把握。总之，在智能算法时代，学者们应关注词向量等自然语言处理方法在提升体育学知识挖掘精准度上的技术支撑作用，推动体育学领域在知识整合、体系构建、话语呈现、学科建设等方面的研究范式转换。
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图 1 2000—2015年《体育科学》男女作者的年龄特征
Figure 1. Authors' age characteristics between 2000—2015 in Sport Science
表 1 2000—2015年《体育科学》男女作者载文量及比例 篇
Table 1 The number of publications and ratio of male and female between 2000—2015 in Sport Science
年份 女(%) 男(%) 2000 21 (14.58) 123 (85.42) 2001 31 (24.22) 97(75.78) 2002 20 (25.97) 57(74.03) 2003 13 (14.61) 76(85.39) 2004 85 (32.82) 174 (67.18) 2005 68 (30.63) 154 (69.37) 2006 28 (18.79) 121 (81.21) 2007 47 (27.81) 122 (72.19) 2008 41 (26.28) 115 (73.72) 2009 40 (27.40) 106 (72.60) 2010 72 (26.77) 197 (73.23) 2011 45 (30.20) 104 (69.80) 2012 37 (25.51) 108 (74.49) 2013 34 (24.64) 104 (75.34) 2014 52 (37.14) 88(62.86) 2015 33 (24.26) 103 (75.74) 合计 667(28.95) 1 637(71.05) 
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表 2 自身限制因素节点与举例一览
Table 2 List of codes and examples of self-related restraints
节点 提及频率/% 参考点 内容举例 主客观原因造成的惰性 40.2 24 家庭琐事和孩子都分散精力, 每天都觉得精疲力竭, 课时多, 随着年龄的增长, 体力、耐力方面也比男同事弱很多, 我的男同事上一天课晚上还能回家做科研, 我早就累得不想动了 动机兴趣 23.3 20 在心理体验上, 科研没有娱乐和陪伴孩子的心理愉悦程度高, 并且出科研成果的过程很慢, 相当枯燥, 在没有必须这么做的要求下, 就很容易放弃 生理特征 19.5 10 男女的性格差异决定了选题的视角, 女性过于单一、重复、墨守成规, 导致创新能力也较差。并且多数女性没有男性的社交能力强, 因此在获取资料和信息方面也会处于劣势。自己科研攻关能力不够, 因此也不愿意在这方面下工夫
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表 3 家庭限制因素节点与举例一览
Table 3 List of codes and examples of family-related restraints
节点 提及频率/% 参考点 内容举例 家庭 59.7 62 家务和孩子培养是长期生活重心, 占用了大量的时间和精力, 导致科研时间不多(34岁, 已婚)主要是育儿的责任和义务, 生养孩子这几年没时间做科研, 不做科研而消磨了斗志, 也模糊了科研方向(36岁, 已婚, 已育2个子女)社会和家庭对女性的期待值不高, 男性应承担起获得家庭收入的主要责任, 对女性的要求则没有这么苛刻(31岁, 未婚)
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表 4 社会结构性限制因素节点与举例一览
Table 4 List of codes and examples of restraints related to social structure
节点 提及频率/% 参考点 内容举例 同行评议的隐性性别歧视 38.2 24 体育学科在我们综合性大学里本来就不被重视, 系里的领导又对女性的科研能力不认可, 支持度不高, 研究资源也偏重于男同事, 从心理上影响了科研积极性 缺乏与学术界的交流机会 36.7 20 男同事的社交网络比我们广, 也有更多的机会参与学术会议, 从而得到有价值的信息和更多的启发 科研社会中职位偏低 28.2 18 如果能像男性一样担任一些领导职务, 相对就会更容易获得更多的科研资源
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