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2016年4月19日，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上指出，我们要本着对社会负责、对人民负责的态度，依法加强网络空间治理，加强网络内容建设，做强网上正面宣传，培育积极健康、向上向善的网络文化，用社会主义核心价值观和人类优秀文明成果滋养人心、滋养社会，做到正能量充沛、主旋律高昂，为广大网民特别是青少年营造一个风清气正的网络空间。社会主义核心价值观是马克思主义立场、观点、方法的高度概括和集中体现，是中国共产党人的根本价值追求和价值理念，也是社会主义区别和高于资本主义的价值追求。背离这一精神的核心价值观的概括，就不能增强而只会削弱社会主义意识形态的力量。加强青年社会主义核心价值观培育是一项强基固本、凝魂聚气的战略性工程，对于推动实现中华民族伟大复兴的中国梦具有重要战略意义。而这一战略性工程恰恰与信息时代的“新宠儿”——大数据革命相契合。当今时代，互联网技术的迅猛发展，使思想政治教育应用于大数据成为现实。“大数据开启了一次重大的时代转型。”其为人类的思维、商业和管理领域带来了前所未有的机遇和挑战。为此，抓住当前国家大数据战略实施的契机，加强大数据与青年社会主义核心价值观培育的跨学科运用研究，探寻其面临的现实困境及其破解的实践路径，对于赢得和团结青年，引领社会思潮，凝聚社会共识，提升当代中国文化“软实力”和科技“巧实力”都具有重大的现实意义。 一、大数据时代青年社会主义核心价值观培育的内涵和价值意蕴 2011年，世界知名智库麦肯锡全球数据分析研究所 (MGI) 提出了“大数据”一词，并惊呼道：“我们这个世界的数据量已经爆炸，分析大数据将成为竞争的基础，支撑新的生产力增长。” “随着大数据所蕴含价值的激情释放，大数据已经成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。”这标志着一个新时代的到来。MGI认为：“大数据是指大小超出了典型数据软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。”从本质上说，“大数据在根本上是数据分析的前沿科学，创立全新的量化研究的系统知识和方法，包括大数据技术、大数据工程、大数据理论和大数据应用”。“数据，这个21世纪人类探索的新边疆，正在被云计算发现、征服”，并迅速从计算机领域向各学科和各领域渗透，世界各国先后推出了大数据国家战略，以抢占未来科技竞争的前沿。2015年，国务院先后颁布了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等，标志着我国大数据战略部署和顶层设计的正式确立。这也正是利用大数据推进青年社会主义核心价值观培育的宝贵时机。众所周知，“核心价值观是对于价值主体具有根本性、主导性的价值”。社会主义核心价值观是我国意识形态的内核和本质规定，用社会主义核心价值观培育青年，是赢得和聚集青年的战略性基础工程；将大数据运用到青年社会主义核心价值观培育和研究之中，无疑是掌握这一工程的题中应有之义，也是互联网时代和新媒体发展的必然选择。 所谓大数据时代青年社会主义核心价值观培育，“是指将大数据的理论、技术和方法运用于青年社会主义核心价值观培育的全过程，推动青年社会主义核心价值观培育的信息收集、实施、检验、评估、调节和研究等各个环节的全面优化，巩固与创新青年社会主义核心价值观培育网络主阵地的方法，促进其科学性以增强信息时代青年社会主义核心价值观培育的实效，实现青年社会主义核心价值观培育战略任务的贯彻和落实。”这是其时代任务和战略需求。其价值意蕴主要体现在以下几个方面：其一，大数据助推青年社会主义核心价值观培育及其研究方法的创新。传统青年社会主义核心价值观的培育及其研究往往是基于问卷、抽样调查和小样本的数据统计，而在大数据时代，实时、真实、准确的大数据样本为青年社会主义核心价值观培育及其研究带来了思维方式的变革和方法的创新，使掌握青年个体或群体的价值观面貌和未来发展趋势不再是遥不可及，而是变得更加容易和便捷。其二，将大数据运用到青年社会主义核心价值观的培育之中。大数据给青年社会主义核心价值观培育带来了新的契机，以实时生产并存储的网络海量数据为支撑的大数据样本，正逐渐成为观察和预测青年个体与群体对核心价值观的认同及践行的宝贵资源，为其培育方式和开展各种活动进行科学抉择提供了可能。其三，大数据增强了青年社会主义核心价值观培育的核心竞争力。大数据的生成，使青年社会主义核心价值观的全貌都能够数据化，包括青年个体或群体的态度、情绪和情感变化都可以数据化，其思维方式和行为模式也可以数据化，这就使青年对社会主义核心价值观的认知可以数据化、认同可以数据化、践行也可以数据化，从而通过大数据的分析和预测，获取青年个体或群体对核心价值观认知认同的总体态势，及时发现其偏差和不稳定因素，为我们的社会治理和掌握意识形态的主动权提供有力手段，具有广阔的发展空间。 二、大数据时代青年社会主义核心价值观培育的现实困境 习近平总书记强调：“核心价值观承载着一个民族、一个国家的精神追求，是最持久、最深层的力量。” “核心价值观奠定了相关社会的主导价值，决定了一定历史条件下的主流民意”，需要高度重视。当前，世界上的大数据库主要集中于欧美国家，它们大都具有西方的价值观导向。这种状况，带有“双刃剑”的效应，既对青年社会主义核心价值观的培育，带来崭新的契机，又提出了更高的要求。我国网民，特别是青年网民在接受其服务的同时，也在接受西方价值观的“洗礼”。使党和国家多年培养起来的社会主义价值观受到冲击。如何抵制和消解这些负面影响，是我们必须高度重视的问题。大数据作为信息时代最显著的新标识，具有体量大 (Volume) 、种类繁多 (Variety) 、速度快 (Velocity) 、价值密度低 (Value) 等特征，其本身蕴涵的价值为青年社会主义核心价值观培育带来了前所未有的机遇，但因二者各自的学科属性差异及所面临的现实境遇，也存在不可估量的发展障碍。在此着重分析当前将大数据运用于青年社会主义核心价值观培育之中所面临的诸多难题、深层次矛盾及困境，为促进其进一步交叉融合提供学理和实践依据。 1. 青年活动数据量多面广与数据壁垒的矛盾，造成获取数据难 所谓获取数据难，是指在大数据时代，青年在互联网和日常生活、学习、娱乐和工作中留下了丰富的数据活动痕迹，这些痕迹实时记录了青年的一言一行，并形成了数据链，这些数据链包裹显示着大量青年社会主义核心价值观的种种活动表征。但是，对于教育者或研究者来说，这些数据量多面广，而难以获取和收集，这就形成了青年活动数据痕迹繁多与数据壁垒之间的矛盾，造成了获取数据难，并形成了难以逾越的数据鸿沟。据统计，当下我国网民数量已近7亿，手机网民达到6.2亿，拥有社交性、圈群性和私密性的微信用户达到5.7亿。青年是网络的“原住民”，70%-80%的青年平均每天在网络上活动达4小时以上，青年是新媒体的主要开拓者，微博、微信成为当今青年和民众合理表达诉求的网络主渠道，“网络等新传媒成为意识形态影响力的风向标”。青年在网络浏览、新闻摄取、娱乐游戏、社交活动、购物、求职、学习等虚拟实践活动中特别活跃，这些丰富多彩的活动背后无不体现出价值观的指导，因为任何实践活动和行为都内隐和外显着个人的主体价值观，关涉和左右着青年对国家层面的认同、对社会层面的认知及个人层面的践行。但是，这些丰富多彩的数据使用是不平等的。“从目前来看，大数据的使用权是不平等的，商业和政治权力拥有的‘大数据’显然远远超过普通公众。在西方国家，一些大型的互联网公司不间断地搜集公众在互联网上的一举一动，并依靠大数据的算法，分析公众的趣味、偏好和态度。”同样，在我国，面对网络青年活动痕迹庞大数据的飞速增长，却难以获取，这是摆在教育者或研究者面前的一个现实难题，也是迫切需要解决的首要矛盾。其主要表现：其一，专业网络的数据获取难。虽然现在国内的专业新闻网站、购物网站、社交网站等积攒和搜集了大量关涉青年活动及其核心价值观的数据，但是难以获取。其二，一些高校的专业网站，汇集了大量关于青年大学生在论坛、社会服务、社会实践中的多种数据，但也不能轻易获取。其三，对于私人网络公司来说，虽然青年活动频繁，数据较多，但通常需要签订合作协议或严格执行保密协议才能获取数据。其四，一些政府部门网站，虽然拥有大量青年网络活动的数据，但大多存在开放限制，需要通过内部人士才能获取数据。因此，这就形成了一个现实的矛盾，一方面，青年是社会主义核心价值观培育的重点人群，需要重点关注；另一方面，要获取青年活动痕迹的繁多数据却非常难，急需多方合力破解。 2. 青年网络言行的碎片化与核心价值观整体性要求之间的矛盾，造成识别数据难 所谓识别数据难，是指在大数据时代，青年网络言行的碎片化与核心价值观表现为零星化之间的矛盾，使青年社会主义核心价值观各个层面的数据信息难以归类和辨别，造成了教育者或研究者难以对数据进行科学认识和分析。进入大数据时代，当青年碎片化的所有言行、工作、生活、学习都转变为数据后，就会出现青年活动的轨迹和数据痕迹无处不在，无时不在，时时刻刻都能转变为数据的状况，但是，面对庞大的青年网络活动数据，又将出现一个悖论，就是在海量的数据面前感到茫然甚至无所适从。因此，面对茫茫的海量数据，如何获取关于青年核心价值观的有用信息，即如何正确识别，是摆在我们面前的又一难题，这就好比“鲁滨逊在茫茫的大海上漂流”，必然产生识别难的问题。当然这也是相对的。这就需要我们对数据的来源和类型作一清晰的认识与界定。主要有：其一，当青年进行网络阅读时，其阅读的文字变成了数据，如何来识别其价值观问题。众所周知，谷歌通过光学字符识别软件将人类丰富的书籍转化为数字图书馆，亚马逊kindle上拥有上百万的新书，这些都是将文字转化为数据；而青年是谷歌、百度、kindle的粉丝和阅读爱好者，他们喜欢什么样的书籍、有什么样的阅读习惯，在一定程度上反映了青年的价值取向和价值行为；但如何搜集这些数据，如何识别他们的身份和行为，这是摆在我们面前的一道难题。其二，当青年活动的方位转化为数据时，如何识别青年的核心价值观和行为。青年都是在一定地域、空间活动和生存的，这些信息可以被随处可见的无数摄像头所捕捉和记录下来，形成无数的视频数据；还有，随着GPS、手机定位、行车记录仪、Iwacth、运动计步器等高科技手段的日新月异，青年的一切日常活动、工作状况等都可以被数据化，面对这些庞杂的数据和海量的信息，识别却是一个较大的难题。其三，青年群体的交流沟通转变为数据。过去青年的交往主要靠面对面的交流或书信往来，交往的面窄且信息量有限；但是随着通讯方式的变革，青年不仅扩大了交往范围，而且交往的频率也提高了，交往的信息量也扩大了；还有青年通过Facebook、Twitter、Facetime、QQ、微信、微博等可视化交流，形成了一个庞大的社交图谱，如果将这些交流转化为数据，就能掌控青年的态度、情绪、倾向；如果再将这些数据进行深入分析，就很容易获得青年群体所有的动态信息；当这些都转化为数据时，世界就变成了信息的海洋。“将世界看作信息，看作可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视现实的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。”但是，在信息海洋中，青年的网络言行却是碎片化的，社会主义核心价值观的整体性要求是相矛盾的。所以，当我们在欢呼数据化时代到来的同时，却产生了识别难的问题，这是摆在我们面前的又一亟待解决的现实难题。 3. 青年网络活动数据的复杂多样与结构化数据的矛盾，造成整合数据难 所谓挖掘数据难，就是面对海量的青年活动和网络行为的多样化、复杂化和非结构化的数据，难以发掘和分析有关青年社会主义核心价值观的有用或有价值的信息。根据系统论的观点，“结构是系统中诸要素相互联系、相互作用的方式，是系统诸要素相互间一定的比例、一定的秩序、一定的结合方式”。结构决定功能，结构的变化会引起功能的变化。有什么样的结构，就有什么样的功能；结构不一样，其功能也不相同。所以，从研究和统计的角度来说，只有结构化的数据才能被分析和有价值。一般来说，青年在学习、交往中所形成的语音信息、视频信息、文本信息等都是非结构化的数据，这些“非结构化数据本身通常是无法被分析的”。因而来自搜索引擎、社交网站、校园视频等青年原始活动的文字、视频、音频数据痕迹，都是非结构化的数据，既杂乱无章，又存在复杂的内在关联，将这些杂乱无章的信息进行提取，转化为结构性的数据，需要耗费大量的人力和物力，特别是需要专业的技术人才和专业的团队，并非一般研究者所能解决的。即“非结构化的数据可以通过某些特定的方法被结构化，这些结构化处理后的数据是可以进行分析的”。换句话说，这些青年活动的非结构化数据需要专业人才通过专业化的方法，将大量非结构化的数据转化为结构化的数据，才能进行正确的识别和分析，即数据的核心是发现价值，驾驭数据的核心是分析。具体来说，主要是对青年活动文本信息的挖掘和分析。文本是大数据中一种最常见的类型，但文本是非结构化的信息，需要用专门的文本分析工具，如SAS/SPSS等进行分析。青年活动的各种文本信息，包括电子邮件、社交媒体评论、网页在线咨询、对话记录，这些信息被收集并记录下来，但要理解这些信息并不容易，需要对这些信息进行解析，识别上下文的内容，定义其中有意义的分析模式。这就要把文本解析或转化为组成文本的单词或短语，然后再分析其情感和所表达的意思，寻找其中内含的青年核心价值观的规律和趋势。所以，要把大量的非结构化数据转化为青年社会主义核心价值观培育系统的要素和结构，就需要做大量的转化工作，将这些杂乱无章的数据通过数据的转换、聚合、合并和生成的过程，形成一个扁平化文件或逆规范化的结构来设计一个ADS分析数据集，这样形成的每一个数据集都描述了一个分析实体，如青年某一个体、某一群体的结构化数据源或数据集，数据集的形成便于缓解高效存储和使用之间的矛盾，便于更加精确地对青年核心价值观各个层面的信息作全方位的了解和把握，制定更为合理的培育计划和实施方案。但是，从大数据的获取或运作来看，抓取青年网上活动痕迹，网上言论，建立分析模型，本身是“单向度”的，并不具备“双向互动性”，具有技术精英主义的特质，尤其是在媒体技术发达的情况下，更是如此。“在国内，媒介化社会的问题愈加明显——技术媒介开始具有强烈的占有个人话语与编辑信息的权利，能够使各种观点、事实和理论混淆在一起，特别是混淆了强势的文化霸权、价值无涉、审美中立等西方价值观，从而构成一种典型的技术意识形态。”这就使得青年网络活动数据繁多与整合数据难的矛盾变得更加复杂，成为困扰教育者和研究者的又一现实难题。 4. 掌握数据分析技术和方法的人才匮乏与需求之间的矛盾，造成跨专业人才稀缺 2014年5月，习近平总书记在北京大学考察时强调，现在我们国力增强了，要有凝心聚力办大事的自信，关键是要把最好的资源配置起来，让各类人才的智慧充分发挥，聚天下英才而用之，通过大家一个个人生梦、事业梦的实现，促进整个中国梦的实现。显然，人才是未来，青年是关键。 由于青年网络活动都是非结构化的数据，包括语音、文字、视频等都需要专业人员将其转化为结构化的数据，这就需要大批专业化的大数据人才。但当前专业化的人才严重缺乏，对于跨学科的思想政治教育专业和青年核心价值观培育来说，网络人才和数据分析人才，就更是稀缺。美国密苏里大学新闻学院学者章于炎认为：“为了满足受众对新闻和资讯及其他内容的快捷、随时和多种形态呈现的需求，就需要培育热爱熟悉多媒体平台特点、熟练运用多媒体技术的媒体融合人才，新兴媒体分析师、网页设计师、节目研发员、数据营销经理、多媒体新闻协调人等新兴媒体人才也应运而生。”所以，相对于社会需要来说，人才匮乏，急需建立一套大数据人才培养体系，实现跨学科的融合与人才保障。特别是新媒体时代开启了“草根”传播时代，社会媒体、定制传播，使社会关系、信息技术的传播控制权越来越大，新的价值观传播和掌控带来了越来越大的问题，包括海量的信息使青年难以把握，碎片化传播使青年的注意力下降，圈子化传播使青年思维受限和自我循环，尤其是在西方社会思潮、网络低俗文化传播、多元文化对核心价值观的冲击下，专业化的传播和精英化传播呼之欲出，让专业化引领小众化，这就急需一批跨专业的人才来破解大数据技术与方法应用的难题，从而为青年社会主义核心价值观的培育提供有力保障。 三、大数据时代青年社会主义核心价值观培育的实践路径 尽管大数据时代青年社会主义核心价值观的培育面临许多现实难题，但只要我们敢于直面现实，勇于创新，探索其破解之路，就能促进二者的跨学科融合，推动大数据和青年社会主义核心价值观培育的“双赢”，提升当代中国的文化软实力。 1. 运用大数据思维，创新青年社会主义核心价值观培育的理念 大数据带来了信息科学的革命，使越来越多的领域开始使用大数据分析技术。“计算不只是一个工具，它已经成为科学进程的一个组成部分。”未来不论是在自然科学还是社会科学研究领域都将由大数据驱动。为此，要运用大数据思维，创新青年社会主义核心价值观培育的理念：其一，复杂性的理念。运用大数据的复杂思维方式，树立复杂性的理念。大数据从本质上说是一种复杂思维方式。“大数据的思维变革是科学范式从简单性科学走向复杂性科学的反映，而大数据思维从本质上来说就是一种复杂性思维。”青年社会主义核心价值观培育是一个非常复杂的问题。包括青年群体的构成、青年思想和行为的表现、青年对社会主义核心价值观的认知认同，以及其收集信息、调控和预测等都是十分复杂而艰巨的，这就需要用复杂性思维方式和理念应对。其二，动态性的理念。运用大数据的动态思维方式，树立动态性的理念。所谓动态性思维方式，是指大数据将从过去相对固定的时间点推向其随时随地都在变化的过程和状态。对于青年社会主义核心价值观的现实状况，从互联网、微信或微博采集到的信息不是预设的、静态的因果关系结构数据，而是青年活跃于网络交往、学习、生活的动态的、实时的在线数据，虽然这些数据在搜集和甄别时难度较大，但一旦能够采集和分析处理，就可以得到比较真实的反映。即“大数据时代的最大特点就是采用各种智能数据采集设备，随时随地采集到各种即时数据，并通过网络及时传输，通过云存储或云计算进行即时处理，基本上不会滞后”。其三，整体的理念。运用大数据的整体思维方式，树立整体的理念。所谓整体的理念，是指运用大数据全局性、多样性、快捷性的海量数据准确地把握青年社会主义核心价值观培育的全过程及覆盖现实、虚拟实践活动的各个层面。“大数据理论承认整体是由部分组成的，但面对大数据，我们不能用抽样的方法只研究少量的部分，而让其他众多的部分‘被代表’”。运用大数据思维研究青年社会主义核心价值观培育，就不再是随机抽样或少量样本，而是对所有数据进行收集和研究，即“样本=总体”。所以，运用大数据思维，创新其培育理念，能更好地探索和发现青年社会主义核心价值观培育的规律。 2. 构建云计算的青年社会主义核心价值观信息数据系统 大数据时代，需要构建云计算的青年核心价值观的信息数据系统，以满足其存储、决策和分析的需要。首先要建立青年核心价值观的云计算平台。因为青年核心价值观的信息存储必须具有足够大的容量，能容纳TB级的信息数据，对青年活动的各种数据能够进行快速分析，并支持低延迟数据的访问和决策。“云计算通常通过互联网提供动态、易扩展、虚拟化的资源，具有‘资源共享，快速支付、按需服务”等显著特征。”所以，基于云计算青年核心价值观的海量数据，不仅能够满足对PB级数据的存储，也能实现对ZB级数据的结构化、半结构化及非结构化海量数据的分析需求，解决一般研究者或教育部门对青年社会主义核心价值观数据的存储不足和高速运行难、分析难的问题，大大提高青年社会主义核心价值观数据存储、分析信息的效率，并实现对数据的深度挖掘，使其价值得到充分展现。“从技术层面来看，云计算最主要的核心技术是虚拟化技术、分布式数据存储技术、海量数据处理技术。”虚拟化的技术可以解决用户或研究者的硬件配置，优化资源利用，形成动态IT的基础设施环境；分布式存储是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求，包括分布式的文件系统、分布式的对象存储系统和分布式的数据库技术。如微软的Dryad和Google MapReduce模型等就是将计算并行化，可以利用多机的计算资源，加快数据处理和分析的速度。同时，在云计算平台上能为青年社会主义核心价值观培育提供源源不断的技术和创新支持，数据存储、数据安全、数据传输等都需要云计算来协同和共享，从而保证青年社会主义核心价值观培育信息系统的安全与可靠。 3. 健全青年社会主义核心价值观信息汇集分析机制 大数据时代，青年社会主义核心价值观的各种信息是分散而繁杂的，需要健全其信息汇集分析机制。其一，依照相关制度，依靠相关组织和个人，采取科学方法，打破数据壁垒，汇集信息、加工协作，分析反馈，形成对于青年社会主义核心价值观培育导向明确，高效灵活、创新发展、畅通稳定的工作机制。其二，提升对于青年社会主义核心价值观的信息研判能力和预警机制。青年社会主义核心价值观的显现是复杂而流变的，特别是青年所关注热点的突变和扩散性，需要通过大数据的研判，将其转化为日常性、系统化、协同性的预警机制，发现其倾向性、群体性、普遍性的状况，做到早分析、早采集、早预报和早防范，从而建立一套科学而完备的研判预警机制。其三，建立大数据信息与青年社会主义核心价值观培育的对接机制。加大对数据的信息收集、分析与青年社会主义核心价值观培育引导工作的对接，充分发挥高校思想政治理论课传播主流意识形态的主渠道作用，发挥传统校园媒体的“瞭望者”功能，挖掘网络新媒体“把关人”的作用，夯实青年社会主义核心价值观培育的新阵地，牢牢掌握主动权，更加有效地抵御国内外敌对势力和各种错误思潮对青年的侵蚀。 4. 建构青年社会主义核心价值观的大数据资源信息库势在必行 所谓建构青年社会主义核心价值观的大数据资源信息库势在必行，就是要在互联网和信息平台的基础上打造横向的价值链，集合多部门的青年活动信息，为青年核心价值观的研究和培育搭建一个大数据资源信息库是一项紧迫而有益的工作。可以借用生物神经元的概念，打造构成青年社会主义核心价值观的系统结构和功能，形成三个系统，每个系统可以链接多个树突，即青年社会主义核心价值观在国家、社会、个人不同的层面可以有多重表现和多次行为。这些表现和行为集合为价值观体系。这些树突在表面上不相关，但实际上却有着许多联系，各企业以及相关部门作为树突，承担着传递青年社会主义核心价值观显现的各种角色，并通过信息平台传递给培育部门、决策部门等。其流程设计为：信息源——传入——转化———分析——输出!通过信息的传递和输出，掌握青年核心价值观变化的实时动态和发展趋势。同时，通过大数据资源信息库，引导青年自觉定位价值坐标和践行核心价值观行为。在信息社会，人与人之间的关系并非像传统社会那样直接、面对面，而是非直接和虚拟的，这就需要从传统的道德意识和道德认知方面向网络虚拟世界转移，使信息主体在没有外界的规范、约束下，自觉地选择正确的道德或法律规范，自觉定位价值坐标和践行核心价值观的行为。在网络环境下，青年需要自觉地以马克思主义为指导，以信息伦理为操守，自觉遵守信息伦理的无害、公平、尊重、发展原则，加强道德自律，以个人的道德自律维系国家层面、社会层面的价值观。当然，要做到这一点，还需要交叉融合更多的学科、把握融合基点，打破学科间的藩篱和隔阂，包括思想政治教育学、伦理学、社会学、信息学、计算机科学、通讯科学、信息管理科学、传播学、人工智能等众多学科，使各个学科内外交融。只有这样，才能做到大数据资源信息库的共建共享，也才能大力提升青年社会主义核心价值观培育的实效。 （作者系西南大学马克思主义理论研究中心教授、博士生导师；西南大学马克思主义学院博士研究生） |
