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      安徽省社科知識(shí)普及影響因素實(shí)證分析

      2021-04-16 01:17:20段小明
      宿州學(xué)院學(xué)報(bào) 2021年1期
      關(guān)鍵詞:科普知識(shí)社科社會(huì)科學(xué)

      段小明,李 杰

      宿州學(xué)院財(cái)務(wù)處,安徽宿州,234000

      社科普及是以開(kāi)發(fā)公眾智力和提高公眾素質(zhì)為使命,利用靈活多樣、不同載體的形式,實(shí)現(xiàn)科學(xué)成果推廣、轉(zhuǎn)化,促進(jìn)社會(huì)文明向高層次發(fā)展的一種社會(huì)活動(dòng)[1-4]。當(dāng)前,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高,人們對(duì)社會(huì)科學(xué)知識(shí)的需求也越來(lái)越大,由此推動(dòng)了社科知識(shí)普及工作的快速發(fā)展。本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù),定量與定性分析安徽省社科知識(shí)普及的影響因素,為社科普及知識(shí)的方法與路徑制定提供理論依據(jù)。

      1 數(shù)據(jù)收集

      通過(guò)設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷,對(duì)安徽省社科普及現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查,如普及渠道、普及內(nèi)容、普及對(duì)象[5-6]等。通過(guò)騰訊QQ、微信等軟件發(fā)放問(wèn)卷收集數(shù)據(jù),最終共收回問(wèn)卷546份,其中有效問(wèn)卷540份,統(tǒng)計(jì)分析問(wèn)卷的結(jié)果。

      對(duì)調(diào)查樣本合理性進(jìn)行多角度分析:依據(jù)地區(qū)分布分析,發(fā)現(xiàn)合肥地區(qū)樣本的占比最多(達(dá)到13.21%),其次是阜陽(yáng)和宿州(占比分別為7.46%和6.78%),其他地區(qū)的比重差異不大,占比在4%左右。按照性別比例分析,男性為45.28%,女性為54.72%,性別分布基本均勻。按職業(yè)分布分析,調(diào)查者中教師占比最多(18.3%),其次學(xué)生和事業(yè)單位從業(yè)者,占比分別為16%、14.8%,其他職業(yè)占比人數(shù)近似達(dá)到10%;按學(xué)歷分布分析,碩士及以上學(xué)歷人數(shù)占比25%,本科學(xué)歷人數(shù)占比28%,高中學(xué)歷人數(shù)占比21%,初中學(xué)歷人數(shù)占比15%,小學(xué)及以下學(xué)歷人數(shù)占比11%。因此4種分布情況與實(shí)際情況相符,樣本代表性較好。

      2 安徽省社科知識(shí)普及現(xiàn)狀

      社會(huì)科學(xué)知識(shí)涉及面很廣,不同類型的科普知識(shí)的普及程度不同,居民對(duì)不同類型的社會(huì)科學(xué)知識(shí)的需求程度也不同。為了解安徽省社科知識(shí)普及現(xiàn)狀,先從安徽省居民對(duì)各種科普知識(shí)的接觸情況分析。利用SPSS 22.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),如表1所示,安徽省居民對(duì)各類社會(huì)科學(xué)知識(shí)的接觸較多,大多數(shù)的接觸程度都大于3.5,說(shuō)明安徽省社會(huì)科學(xué)知識(shí)的普及情況良好;其中均值最高的前3種社會(huì)科學(xué)知識(shí)是:出行安全、網(wǎng)絡(luò)詐騙和醫(yī)療衛(wèi)生;3種接觸最少的社會(huì)科學(xué)知識(shí)是:生命奇跡、工業(yè)科技和天文地理。

      表1 各類社會(huì)科學(xué)知識(shí)接觸程度表

      再對(duì)居民對(duì)社科知識(shí)普及的滿意度進(jìn)行分析。用SPSS 22.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),如表2中可以看出居民對(duì)獲取科普知識(shí)滿意程度均值是4.26,大于滿意度區(qū)間的均值3.5,居民滿意度較高,但是離最高值7還有一定在差距,說(shuō)明安徽省社科普及還有很大的提升空間。

      表2 獲取科普知識(shí)滿意表

      3 社科知識(shí)普及成效影響因素統(tǒng)計(jì)分析

      3.1 社科知識(shí)普及傳播渠道統(tǒng)計(jì)分析

      社科知識(shí)普及的傳播渠道影響著社科知識(shí)的普及效果,研究從報(bào)刊、圖書(shū)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、科普館接觸培訓(xùn)、講座等渠道分析,了解居民接觸科普知識(shí)的途徑。對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,可以得出:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是接觸最多的一種渠道,其次為電視廣播,同時(shí)其他類型渠道的接觸程度占比不低于10%。因此直觀上,各種科普知識(shí)的傳播渠道的利用率差異不是非常大,提升個(gè)別傳播渠道的利用率帶來(lái)的提升效果不會(huì)太好。

      為便于找出更好的方式,對(duì)眾多渠道進(jìn)行降維處理,采用主成分分析法[7],得出方差解釋如表3。

      表3 方差解釋表

      從表3可知,特征值大于1的成分只有成分1、成分2,且這兩個(gè)成分對(duì)全體原始變量的解釋程度達(dá)60%,可考慮選取2個(gè)主成分,得到如下成分得分矩陣(表4)。從表4可以看出第1主成分對(duì)培訓(xùn)、講座、專業(yè)人員咨詢以及報(bào)刊、圖書(shū)等解釋較大,這幾種都是現(xiàn)場(chǎng)實(shí)物類的渠道,可以把第一主成分命名為現(xiàn)場(chǎng)實(shí)物類。第二主成分對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)解釋最高,把第二主成分命名為互聯(lián)網(wǎng)類。由此發(fā)現(xiàn)如想要快速、有效地提高安徽省社會(huì)科學(xué)普及程度,可以加大社科知識(shí)普及在網(wǎng)絡(luò)、電視廣播等互聯(lián)網(wǎng)上的傳播比重,同時(shí)適當(dāng)兼顧其他渠道的傳播方式保證傳播渠道的多樣性,適當(dāng)兼顧現(xiàn)場(chǎng)實(shí)物類的宣傳。

      表4 成分得分矩陣

      3.2 社科知識(shí)普及內(nèi)容統(tǒng)計(jì)分析

      社科知識(shí)普及目的是為了提高居民社科知識(shí)的儲(chǔ)備,幫助居民更好的生活[8]。而社科知識(shí)普及的內(nèi)容是直接影響社科普及效果的一個(gè)重要影響因素。通過(guò)對(duì)社會(huì)科學(xué)知識(shí)普及內(nèi)容的居民接受程度及滿意度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得出如下結(jié)果:居民接受與滿意度都較大的知識(shí)類型是食品安全,其次是醫(yī)療衛(wèi)生和出行安全,最小的是人體奧秘和生命奇跡。直觀上可以看出如要增加社科知識(shí)普及的效果,可以考慮針對(duì)居民的接受與滿意度適當(dāng)加大食品安全,醫(yī)療衛(wèi)生和出行安全等方面的知識(shí)傳播。同時(shí)各類普及知識(shí)均值的差異不大,故進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)自變量間的相關(guān)性太高,不適合進(jìn)行普通線性回歸,故考慮利用主成分回歸方法建立回歸模型。從表5可以看出,大于1的特征根有2個(gè),前兩個(gè)成分對(duì)總體的解釋也達(dá)到了76.125%。所以可以考慮選取前兩個(gè)主成分,得到表6的主成分矩陣。

      表5 回歸模型總方差表

      表6 成分矩陣

      以x1~x14以此表示食品安全知識(shí)、政策法規(guī)等變量,根據(jù)表5和表6可以得到主成分的表達(dá)式如下:

      F1=0.26x1+0.3x2+0.3x3+0.3x4+0.27x5+0.28x6+0.28x7+0.24x8+0.18x9+0.3x10+0.25x11+0.25x12+0.26x13+0.26x14

      F2=0.24x1-0.06x2+0.21x3+0.15x4+0.11x5+0.31x6+0.22x7+0.12x8+0.36x9-0.16x10-0.34x11-0.43x12-0.33x13-0.37x14

      以F1和F2為自變量,居民對(duì)社科知識(shí)普及內(nèi)容接受與滿意度為因變量y,建立回歸方程。對(duì)建立的回歸方程的系數(shù)進(jìn)行t檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)自變量F2不顯著,因此剔除F2,以F1為自變量建立回歸方程,結(jié)果如下:

      y=5.472+0.261×F1

      進(jìn)而得出:

      y=5.472+0.07x1+0.08x2+0.08x3+0.08x4+0.07x5+0.07x6+0.07x7+0.06x8+0.05x9+0.08x10+0.06x11+0.07x12+0.07x13+0.07x14

      從上述方程可以看出居民對(duì)于政策法規(guī)、綠色生活、安全生產(chǎn)、社會(huì)保障等普及內(nèi)容接受與滿意度較高,可以考慮加大此類社科知識(shí)普及內(nèi)容的廣度和深度,增加居民對(duì)社科知識(shí)普及的關(guān)注度,從而增強(qiáng)社科知識(shí)普及的效果。

      3.3 社科知識(shí)普及對(duì)象的統(tǒng)計(jì)分析

      社科普及是向公眾有效傳播人文社會(huì)科學(xué)知識(shí)與理論成果的實(shí)踐活動(dòng),在普及的過(guò)程中要充分考慮到普及對(duì)象的性別、文化程度等多種要素。面對(duì)不同的普及對(duì)象,所采用的普及內(nèi)容以及接受渠道是必不同的,在分析社科知識(shí)普及效果的影響因素時(shí)需充分考慮到普及對(duì)象的差異性。

      研究從性別、學(xué)歷、職業(yè)、居住地、年齡等角度進(jìn)行分析,尋找對(duì)普及效果的影響,采取多因素方差分析方法,結(jié)果如表7顯示,變量“性別”和“居住地”的顯著性都大于0.1,說(shuō)明“性別”和“居住地”對(duì)科學(xué)普及的影響不顯著。變量“學(xué)歷”的顯著性值為0.032,小于顯著性水平0.05,說(shuō)明“學(xué)歷”對(duì)科學(xué)普及效果有顯著影響,不同學(xué)歷的人科普效果有顯著差異。

      表7 多因素方差分析表

      再由圖1可以看出高學(xué)歷人群的普及效果要比低學(xué)歷人群的普及效果要好。職業(yè)對(duì)應(yīng)的顯著性為0.095(<0.1),說(shuō)明不同職業(yè)對(duì)科普效果是有一定影響的(圖2),則進(jìn)一步可以看出學(xué)生的普及效果均值最高,說(shuō)明對(duì)學(xué)生的普及效果最好。

      圖1 不同學(xué)歷科普效果均值比較

      圖2 不同職業(yè)科普效果均值比較

      為研究變量“年齡”對(duì)科學(xué)普及效果是否有影響,運(yùn)用計(jì)算相關(guān)系數(shù)結(jié)果顯示:年齡與普及效果之間在相關(guān)系數(shù)為0.194,顯著性檢驗(yàn)的p值大于0.1,發(fā)現(xiàn)兩者不存在相關(guān)關(guān)系,說(shuō)明年齡的大小對(duì)科普效果影響不顯著。

      結(jié)合以上方差分析結(jié)果可知,對(duì)科普效果影響顯著的因素只有學(xué)歷和職業(yè),其中學(xué)歷影響程度更大,平均來(lái)說(shuō)學(xué)歷越高科普效果越好,而學(xué)生人群的科普效果要優(yōu)于其他職業(yè)。進(jìn)而在進(jìn)行社科知識(shí)普及的傳播時(shí),應(yīng)當(dāng)充分考慮文化程度的影響因素,針對(duì)不同的文化程度進(jìn)行不同類型的知識(shí)傳播,對(duì)于高校的社科普及應(yīng)加大普及力度。

      4 結(jié)論與建議

      社科普及工作的開(kāi)展是發(fā)展社會(huì)科學(xué)的必然要求,更是傳播先進(jìn)文化,弘揚(yáng)科學(xué)精神,深入貫徹落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀,提高全民族素質(zhì)的迫切需要。研究從社科知識(shí)普及的傳播渠道、普及內(nèi)容以及普及對(duì)象角度出發(fā),分析了影響社科知識(shí)普及成效的因素。在對(duì)社科普及的傳播渠道、普及內(nèi)容以及普及對(duì)象分析中可以得出:在今后的社科普及工作中,多采用互聯(lián)網(wǎng)類的傳播渠道,拓寬網(wǎng)絡(luò)社科知識(shí)普及內(nèi)容的廣度和深度,提高居民對(duì)社科知識(shí)普及的關(guān)注度。同時(shí)由于居民對(duì)于政策法規(guī)、綠色生活、社會(huì)保障等科普知識(shí)的接受和滿意度要高于其他類型的科普知識(shí),應(yīng)加大相關(guān)知識(shí)的普及。再者,在今后普及工作中要充分考慮到普及對(duì)象的文化背景和職業(yè)的差異性,針對(duì)不同的文化水平與職業(yè)進(jìn)行不同類型的知識(shí)傳播,加大各高校的社科知識(shí)的普及力度。

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