The Influence of Family Inter-generational Relationship on Urban Elderly's Exercise Behavior Decision-making
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摘要: 代际关系是社会研究中衡量代际间有目的互动行为的重要内容，其中城市家庭代际关系与老年人健康的关系尤为重要。体育锻炼有助于改善老年人健康状况，但以往相关研究较多关注老年人锻炼的参与程度，忽视了家庭代际关系对老年人锻炼行为决策的影响。为此，基于代际团结理论，利用2016年中国老年社会追踪调查（CLASS）数据，分析家庭代际关系对城市老年人锻炼行为决策的影响。研究发现：代际团结的潜在因素对锻炼决策影响程度大于外显因素，各个维度的作用强度依次为共识、联系、情感、功能、规范。父辈对子辈支持的期待已从经济供给和生活照料转向情感满足，更为注重代际互动的质量而非形式。居住距离不再是阻碍代际决策互动的主要障碍，经常与子女见面的老年人参与锻炼的可能性提高1倍，观念认同、情感支持、亲密联系是子辈支持父辈锻炼决策的关键因素。代际团结的负向影响是有条件的“规范”冲突，具体表现为生活照料和隔代照料，为子辈提供家务支持挤压了父辈锻炼时间和精力，但挤压程度与其自身健康状况和支持频率有关，可以通过适度调整降低其不利影响。隔代照料是城市老年人参与锻炼的主要障碍，没有隔代照料负担的老年人锻炼参与的可能性是有照料负担老年人的1.22倍，成为传统家庭文化与现代家庭关系之间、父辈追求自身发展与子辈照料需求之间以及代际文化适应过程中最为突出的矛盾表现。Abstract: Inter-generational relationship is an important part of measuring inter-generational purposeful interactive behavior in social research, among which the relationship between urban family inter-generational relationships and the health of the elderly is especially crucial. Physical exercise helps improve the health of the elderly. Previous studies have focused on the participation of the elderly in physical exercise, but have largely overlooked the influence of family relationships on the decision-making process of the exercise behavior. Based on the theory of inter-generational solidarity, this study uses the 2016 China Longitudinal Aging Social Survey (CLASS) data to analyze the impact of family inter-generational relationships on the decision-making process of urban elderly's exercise behavior. We found that the underlying factors of inter-generational solidarity have more influences on the decision-making process of exercise of the urban elderly than the explicit factors, and the intensity sequence (from strong to weak) of all dimensions is consensus, connection, emotion, function and norm. The elder generation's expectation of the support from the younger generation has shifted from economic supply and care taking to emotional satisfaction and they pay more attention to the quality of inter-generational interaction rather than the form of it. Living distance is no longer a major obstacle for the decision-making process of the inter-generational interaction. The elderly who often meet with their children are twice as likely to participate in exercise. Conceptual identity, emotional support and intimate connections are the key factors that support the elder generation in making decisions to physical exercise. The negative impact of inter-generational solidarity is a conditional "normative" conflict, including the care taking of the elderly and the elder generation's care taking of their grandchildren. Providing housekeeping support for the younger generation squeezed the time and energy of the parents' exercise, but the degree is related to their health status and frequency of housekeeping support. The negative effects could be reduced through modest adjustments. Inter-generational caring is the main obstacle for urban elderly to participate in exercise. The possibility of exercise participation in the elderly without the burden of inter-generational caring is 1.22 times that of the elderly with the burden of it, which has become the most noticeable contradiction between the traditional family culture and modern family relations, the pursuit of the elder generation for self-development and the younger generation's care-taking needs, as well as in the adaptation process of inter-generational culture.
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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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表 2 调查样本变量数据分布
Table 2 Distribution table of variables
变量 比例/% 个人特征 性别 男性 48.6 女性 51.4 年龄/岁 60~69 54.1 70~79 32.0 80及以上 13.9 婚姻状况 有配偶 72.4 无配偶 27.6 受教育程度 文盲 7.5 小学 30.5 初中 39.3 高中及以上 22.7 职业 体制外 18.4 体制内 81.6 年均收入/元 — 家庭类型 独生子女家庭 26.5 非独生子女家庭 73.5 健康状况 健康自评 差 52.4 一般 32.2 好 15.4 心理状况 抑郁 19.5 可能抑郁 17.5 无抑郁 63.0 ADL评估 重度障碍 80.9 障碍 14.3 自理 4.8 慢性疾病 有 56.5 无 43.5 代际关系变量 居住类型 非本市不同住 5.0 本市不同住 57.4 本市同住 37.6 见面频率 很少 3.9 偶尔 24.8 经常 71.3 联系频率 很少 17.3 偶尔 24.5 经常 58.2 亲近程度 不亲近 3.3 一般 5.9 亲近 90.8 子女态度 不支持 6.7 支持 93.3 经济净流 子女流向父母 71.8 无明显流向 19.2 父母流向子女 8.9 子女帮做家务 不做 20.1 偶尔 27.9 经常 52.0 父母帮做家务 不做 53.9 偶尔 15.0 经常 31.1 隔代照料 有 37.5 无 62.5 照料负担 经常 9.7 偶尔 16.1 从未 74.2 注：该表为未加权样本数据。 
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表 3 变量定义及赋值
Table 3 Definition and assignment of variables
性质 类型 变量 变量赋值 因变量 体育锻炼 不参加=0，参加=1 控制变量 个人
特征性别 女性=0，男性=1 年龄 60~69岁=1，70~79岁=2，80岁及以上=3 婚姻状况 无配偶=0，有配偶=1 受教育程度 文盲=1，小学=2，初中=3，高中及以上=4 职业 体制外=1，体制内=2 收入水平 过去12个月内父母总收入（元），取对数 家庭类型 独生子女家庭=1，多子女家庭=2 健康
状况心理状况 抑郁=1，可能抑郁=2，无抑郁=3 健康自评 差=1，一般=2，好=3 慢性疾病 有=0，无=1 ADL评估 重度障碍=1，障碍=2，自理=3 自变量 联系 见面频率 很少=1，偶尔=2，经常=3 通话频率 很少=1，偶尔=2，经常=3 结构 居住类型 非本市不同住=1，本市不同住=2，本市同住=3 情感 情感亲近 不亲近=1，一般=2，亲近=3 共识 子女支持态度 不支持=0，支持=1 功能 经济支持流向 子女流向父母=1，无明显流向=2，父母流向子女=3 规范 子女帮老人做家务 不做=1，偶尔=2，经常=3 老人帮子女做家务 不做=1，偶尔=2，经常=3 隔代照料 没有=0，有=1 照料负担 经常=1，偶尔=2，从未=3
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表 4 家庭代际关系对老年人锻炼行为影响的Logistic回归结果
Table 4 Logistic regression results of family intergenerational relation on the exercise behavior decision of the aged
变量 模型1 模型2 模型3 模型4 Exp (B) SE Exp (B) SE Exp (B) SE Exp (B) SE 结构 居住类型（非本市不同住） 本市不同住 1.332 0.173 1.237 0.186 1.317 0.187 1.229 0.184 本市同住 1.437 0.169 1.361 0.179 1.423 0.157 1.358 0.142 联系 见面频率（很少） 偶尔 1.970* 0.324 1.875 0.322 1.936* 0.342 1.855 0.362 经常 2.194* 0.320 2.030* 0.323 2.143* 0.325 1.984* 0.321 联系频率（很少） 偶尔 1.386** 0.127 1.319* 0.125 1.365* 0.123 1.293* 0.124 经常 1.799*** 0.108 1.693*** 0.160 1.734*** 0.108 1.656*** 0.120 情感 亲近程度（不亲近） 一般 1.039 0.177 1.015 0.147 1.022 0.173 0.996 0.174 亲近 1.766 0.153 1.741 0.186 1.735* 0.126 1.724* 0.168 共识 子女态度（不支持） 支持 1.969* 0.129 2.970** 0.132 2.755* 0.153 2.789** 0.156 功能 经济净流（子女流向父母） 无明显流向 1.375*** 0.109 1.392*** 0.104 1.382*** 0.106 1.391** 0.112 父母流向子女 1.711** 0.121 1.728** 0.125 1.716** 0.123 1.733* 0.123 规范 子女帮做家务（不做） 偶尔 1.411 0.106 1.453* 0.109 1.460 0.103 1.445* 0.106 经常 1.504 0.110 1.091 0.125 1.135 0.151 1.196* 0.153 父母帮做家务（不做） 偶尔 0.662 0.196 0.651 0.237 0.660 0.239 0.615 0.191 经常 0.843 0.132 0.784 0.157 0.609** 0.160 0.679* 0.129 隔代照料（有） 无 1.481* 0.087 1.440* 0.085 1.292** 0.091 1.216** 0.090 照料负担（经常） 偶尔 2.160 0.191 2.081 0.196 1.243 0.237 1.235 0.239 从未 2.231 0.129 2.989** 0.132 1.706 0.157 1.715** 0.160 个人特征 年龄（80岁及以上） 60~69岁 1.686*** 0.119 1.626*** 0.118 70~79岁 1.254 0.172 1.232 0.127 性别（女） 男 0.737* 0.437 0.667** 0.038 家庭类型（独生子） 非独生子 0.242* 0.649 0.273* 0.619 婚姻状况（无配偶） 有配偶 1.258** 0.085 1.251** 0.088 受教育程度（文盲） 小学 0.936 0.096 0.978 0.072 初中 1.318** 0.132 1.385* 0.133 高中及以上 1.963* 0.175 2.072* 0.172 职业（务农） 体制外 0.842* 0.093 0.953 0.098 体制内 1.398** 0.037 1.421* 0.036 收入（取对数） 1.392 0.023 1.796* 0.044 健康状况 健康自评（差） 一般 1.053 0.119 1.674 0.118 好 1.468*** 0.107 1.357** 0.109 心理状况（抑郁） 可能抑郁 1.237* 0.117 1.512* 0.153 无抑郁 1.752* 0.094 1.725** 0.072 ADL评估（重度障碍） 障碍 1.046 0.093 1.578 0.095 自理 1.582** 0.122 1.996*** 0.137 慢性疾病（有） 无 0.351 0.646 0.317 0.642 0.384 0.642 0.342 0.653 常量 0.380*** 0.257 0.23*** 0.279 0.33*** 0.274 0.198*** 0.282 注：*表示P＜0.05, **表示P＜0.01, ***表示P＜0.001, 且均是与参照组比较；括号中的变量为参照组数据。
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