【摘要】隨著算法技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越普遍，尤其在人文領(lǐng)域，不管是推薦系統(tǒng)，還是人力資源招聘，以及心理健康，都得到了很好的應(yīng)用，并且取得了一定的成效。但是，在具體應(yīng)用中，各類APP通過各類算法過度采集個(gè)人信息并加以無限制利用，將用戶綁定在他們所精心構(gòu)筑的“牢籠”，由此引發(fā)數(shù)據(jù)隱私泄露、算法濫用以及技術(shù)至上等新問題層出不窮，給社會(huì)帶來一定程度的不良影響。因此，要完善相關(guān)法律約束算法的使用，提高執(zhí)法力度鼓勵(lì)算法向善，通過增強(qiáng)用戶自主性以消除不良心理效應(yīng)，確保技術(shù)更好地為人服務(wù)，而不是帶來更多的問題。

【關(guān)鍵詞】算法計(jì)算? 算法向善? 心理效應(yīng)

【中圖分類號(hào)】TP181? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2022.10.007

隨著時(shí)代的發(fā)展，信息技術(shù)尤其是人工智能與人們的日常生活和工作的結(jié)合越來越密切。一般來說，計(jì)算機(jī)為了完成特定的任務(wù)，需要遵循一定的算法。算法（algorithm）是指為了完成特定任務(wù)的計(jì)算步驟，用于計(jì)算、數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)預(yù)測推理。算法是為了解決特定的問題而提出的，問題來源就是輸入，而期望結(jié)果就是它的輸出。算法要求每個(gè)步驟都是明確的、可行的，這樣可以一定程度上確保對(duì)結(jié)果的預(yù)期也是確定的。算法步驟的明確并不代表算法所建立的輸入輸出之間的關(guān)系是明確可解釋的。當(dāng)前，算法技術(shù)廣泛融入線上線下的各種應(yīng)用場景，深入貼近人民生活。在提供各種便利性的同時(shí)，算法可能帶來的副作用，即“算法作惡”逐漸引起人們的重視，如何確保算法向善、技術(shù)向善的同時(shí)盡量遏制“算法作惡”是亟待解決的問題。

算法使用失范對(duì)社會(huì)造成不良影響

目前，新聞資訊、社交及短視頻等APP通過各類算法過度采集個(gè)人信息并加以無限制利用，將用戶綁定在他們所精心構(gòu)筑的“牢籠”。由此引發(fā)數(shù)據(jù)隱私泄露、算法濫用以及技術(shù)至上等新問題層出不窮，給社會(huì)造成一定程度的不良影響。

數(shù)據(jù)濫用引發(fā)公眾的隱私擔(dān)憂。各類網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用APP可以采集海量的用戶數(shù)據(jù)，而用戶數(shù)據(jù)的濫用則會(huì)引發(fā)公眾對(duì)隱私泄露的強(qiáng)烈擔(dān)憂。2006年，美國在線（American On Line， AOL）為用戶搜索數(shù)據(jù)泄露一事向公眾道歉。此前，AOL的一個(gè)研究小組在網(wǎng)絡(luò)上公開了該公司約65.8萬匿名化處理后的用戶在3個(gè)月期間（同年3月1日～5月31日）所進(jìn)行的搜索日志信息，約2000萬份左右，占同期搜索總量的0.3%。該研究小組的初衷是為了向?qū)W術(shù)研究人員提供一批真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法比較，但是后來一些網(wǎng)站開始關(guān)注這批數(shù)據(jù)，并由此引發(fā)公眾對(duì)隱私信息泄露的巨大擔(dān)憂。

由于很多用戶把AOL作為互聯(lián)網(wǎng)入口，因此有些搜索關(guān)鍵詞就含有個(gè)人隱私信息，雖然用戶已經(jīng)被匿名化處理，但是從某個(gè)用戶ID所做的一系列搜索，還是有可能找到其真實(shí)身份。比如某位用戶搜索了某個(gè)具體的人名，或者家庭住址的郵編。用戶可能同時(shí)又搜索了其他不愿意讓他人知道的信息，其中一名AOL用戶進(jìn)行了下面一連串搜索：“how to kill your wife”（如何殺害你的老婆）;“murder photo”（謀殺圖片）和“www.murderdpeople.com”。當(dāng)所有這一系列搜索行為都被公布，隱私就不復(fù)存在。這一事件在互聯(lián)網(wǎng)上招致鋪天蓋地有關(guān)泄漏個(gè)人隱私權(quán)利的批評(píng)。同年8月，AOL為用戶搜索數(shù)據(jù)泄露一事向公眾道歉，并解散了該研究小組。盡管相關(guān)信息已被撤下，但目前仍可以在互聯(lián)網(wǎng)下載。

算法濫用推波助瀾社會(huì)不公。算法濫用是人工智能自動(dòng)化決策中，由數(shù)據(jù)分析導(dǎo)致的對(duì)特定群體的系統(tǒng)性的不公正對(duì)待，主要表現(xiàn)為性別歧視、價(jià)格歧視和種族歧視。為了追求商業(yè)利益最大化，算法有可能違背社會(huì)公平、道德和人性。比如，大數(shù)據(jù)殺熟，同樣的商品或服務(wù)，老客戶的價(jià)格反而高過新客戶。只推薦給人們能潛在帶來商業(yè)利益的東西，而不是最適合、最恰當(dāng)?shù)臇|西。通過濫用人性弱點(diǎn)，過度激發(fā)誘導(dǎo)客戶，從而對(duì)算法投放的產(chǎn)品服務(wù)產(chǎn)生依賴。只考慮算法的最終效果，沒有考慮人性，將人“異化”為簡單的數(shù)據(jù)。算法的具體原理和參數(shù)只有運(yùn)營企業(yè)的少部分人知道，會(huì)產(chǎn)生利益捆綁。有的企業(yè)可能利用算法作惡，通過發(fā)布吸引眼球的信息推薦虛假產(chǎn)品等。

2015年6月以來，亞馬遜全球員工數(shù)驟增，人力資源部需要拼命工作以招攬新員工。為此，公司建立了一個(gè)十幾人的團(tuán)隊(duì)，開發(fā)AI算法簡歷篩選系統(tǒng)。團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了針對(duì)不同工種的計(jì)算機(jī)招聘模型，分析以往簡歷中出現(xiàn)的術(shù)語，并對(duì)常見技能進(jìn)行重要性排序。但由于這些簡歷大部分是男性的，結(jié)果算法被訓(xùn)練成了對(duì)女性求職者有偏見，會(huì)優(yōu)先選擇男性求職者。算法對(duì)簡歷上求職者提交的自我描述內(nèi)容也有不同偏好，會(huì)更多向男性求職者簡歷中的高頻詞匯傾斜。性別偏見不是這類招聘模型唯一存在的問題。訓(xùn)練模型所需的數(shù)據(jù)也存在問題，比如，很難對(duì)推薦的最終效果進(jìn)行評(píng)估，使得一些不合格的求職者會(huì)被算法推薦。人們一直希望利用科技提高招聘效率、減少對(duì)招聘人員主觀看法的依賴，但是如何確保算法的公平和有效性，還需要很長一段時(shí)間來實(shí)現(xiàn)。

各種各樣的算法歧視廣泛存在。一是近年來，我國一些網(wǎng)購平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)“殺熟”的現(xiàn)象屢見不鮮，利用老顧客的信任抬高價(jià)格，以謀取不正當(dāng)利益。二是性別歧視。一些招聘平臺(tái)上的簡歷篩選算法，對(duì)男性求職者有著明顯的偏好，女性求職者的簡歷常常得分偏低。三是種族歧視。一些高薪工作廣告更多地向特定種族的人群推送，智能照相機(jī)在照相時(shí)提醒亞裔睜開眼睛等。此外，還有宗教信仰、經(jīng)濟(jì)狀況、外貌等特征被惡意使用所造成的算法歧視。

技術(shù)至上未必好心辦好事。英國的一家慈善機(jī)構(gòu)Samaritans在2014年10月發(fā)布了一個(gè)免費(fèi)的Twitter插件——Samaritans Radar，允許Twitter用戶監(jiān)視彼此在社交媒體上發(fā)布的負(fù)面內(nèi)容。在使用時(shí)，該應(yīng)用自動(dòng)掃描用戶在Twitter上關(guān)注的任何賬戶，一旦用戶發(fā)布了負(fù)面情緒的表達(dá)，它便會(huì)向注冊監(jiān)控該帳戶的用戶發(fā)送電子郵件警報(bào)，標(biāo)記相關(guān)的推特，并聯(lián)系和提供支持的最佳指導(dǎo)方式。

盡管這款應(yīng)用的出發(fā)點(diǎn)是好的，但上線不久便受到了大量網(wǎng)民聲討，因?yàn)楸槐O(jiān)控的人從未得到通知或知情同意。許多Twitter用戶擔(dān)憂該應(yīng)用可能引發(fā)極大的隱私問題，并且很容易被用于騷擾或跟蹤，因?yàn)橛脩舻姆劢z列表中可能不僅有朋友，也有對(duì)他們有威脅的人（也許是危險(xiǎn)的壞人）;另外，用戶擔(dān)心使用Samaritans Radar會(huì)讓人覺得發(fā)推文會(huì)被監(jiān)測，這對(duì)那些正在尋求支持的人來說不那么安全，可能會(huì)迫使有心理健康問題的人離開網(wǎng)絡(luò)。

除此之外，算法作惡的情況可能還有利用算法注冊虛假賬號(hào)、雇傭網(wǎng)絡(luò)“水軍”，實(shí)施虛假點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)等流量造假，或者鼓動(dòng)“飯圈”粉絲互撕謾罵、刷量控評(píng)，等等?；蛘?，通過操縱干預(yù)熱搜、榜單等以各種“帶節(jié)奏”。一些算法服務(wù)商在開展個(gè)性化推薦、熱點(diǎn)榜單、信息發(fā)布等活動(dòng)時(shí)，還存在影響網(wǎng)絡(luò)輿論的現(xiàn)象。我們應(yīng)該看到，算法的合理使用會(huì)給人們的工作生活帶來極大便利，但是惡意使用即算法作惡則會(huì)造成不良社會(huì)影響，帶來嚴(yán)重的后果。

算法作惡的心理效應(yīng)

算法自身不會(huì)對(duì)人們造成直接的危害，一般是通過算法的運(yùn)行對(duì)人們的行為心理帶來影響，算法作惡背后的心理效應(yīng)主要包括回音室效應(yīng)、信息繭房和尖叫效應(yīng)等。

高度同質(zhì)化下沉默的螺旋?；芈暿倚?yīng)是由心理學(xué)家凱斯·桑斯坦（Cass R. Sustein）提出，[1]指的是在一個(gè)相對(duì)封閉的環(huán)境上，一些意見相近的聲音不斷重復(fù)，并以夸張或其他扭曲形式重復(fù)，令處于相對(duì)封閉環(huán)境中的大多數(shù)人認(rèn)為這些扭曲的故事就是事實(shí)的全部。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使得信息的傳遞和分享變得更加便捷簡單，但也在無形中打造出一個(gè)封閉的、高度同質(zhì)化的“回聲室”，使得人們更重視跟自己的假設(shè)或信念一致的事例?！叭艘匀悍帧保藗兛偸窃敢飧庖娤嗨频娜藶槲?。

隨著各種網(wǎng)絡(luò)社交媒體的涌現(xiàn)與發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)空間的回聲室效應(yīng)愈發(fā)凸顯。在社交網(wǎng)絡(luò)中，人們以社交對(duì)象作為信息來源。他們在選擇信息來源的同時(shí)，也就進(jìn)行了信息的過濾。社交網(wǎng)絡(luò)在一定程度上強(qiáng)化了人群的分化，人們受社交圈以及自身的立場態(tài)度的影響，往往更愿意固守在符合自己偏好的圈子里，對(duì)一些與自己意見相左、志趣不合的人“取關(guān)”甚至“粉轉(zhuǎn)黑”。目前部分商業(yè)網(wǎng)站會(huì)根據(jù)用戶的搜尋結(jié)果，進(jìn)一步提供內(nèi)容相近的網(wǎng)絡(luò)信息，這種讓人產(chǎn)生“撓到癢處”的心態(tài)反而會(huì)帶來一定的問題。

網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商通過算法分析，向用戶推送符合用戶偏好的信息，并不斷強(qiáng)化，其結(jié)果就是讓用戶陷入“同溫層”。當(dāng)我們越喜歡看某一類的文章，算法就越會(huì)更多推送類似的內(nèi)容，這導(dǎo)致我們越來越加深自己原本的想法，即便自己原本的想法可能并不都是正確的，這就是“同溫層效應(yīng)”。傳播學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象最終會(huì)形成“沉默的螺旋”，即只有主流意見發(fā)聲，且聲音越來越大，其他人則附和或沉默。在網(wǎng)絡(luò)虛擬世界，人們往往會(huì)偏好與自己立場、觀念接近的信息源，屏蔽或刻意避開自己厭惡的持相反意見者。算法則可以根據(jù)我們過往的行為留痕（比如，瀏覽、點(diǎn)贊等），把最對(duì)我們胃口的信息推送到我們面前，這更進(jìn)一步加劇了信息“同溫層效應(yīng)”。

算法作繭縛住用戶。信息繭房也是由凱斯·桑斯坦提出的，[2]在信息傳播中，因公眾自身的信息需求并非全方位的，而一般只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的內(nèi)容，久而久之，會(huì)將自身桎梏于像蠶繭一般的“信息繭房”中。信息繭房會(huì)加劇網(wǎng)絡(luò)用戶群體的極化，群體內(nèi)的成員與外部交流會(huì)大幅減少，群體成員因?yàn)閾碛邢嗨频挠^點(diǎn)和看法，內(nèi)部趨同的特征愈發(fā)顯著，容易產(chǎn)生盲目自信、心胸狹隘等不良心理，并誘發(fā)極端思想和極端行為。

互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的功能設(shè)置中，有時(shí)為了規(guī)避用戶的反對(duì)，將一些體現(xiàn)個(gè)人自主性的設(shè)置隱藏很深，一般用戶面對(duì)眼花繚亂的設(shè)置，很多情況下只能接受系統(tǒng)的缺省設(shè)置，將自主性完全交由平臺(tái)。這種情況下，個(gè)體會(huì)不自覺地陷入平臺(tái)算法推薦的信息中，對(duì)推薦內(nèi)容感到高度滿意并很難感知到自身的信息受限。算法通過不斷培養(yǎng)用戶對(duì)平臺(tái)的依賴，久而久之，用戶信息接收維度變窄，獲取渠道單一，在單調(diào)的信息交互中形成特定的興趣習(xí)慣，讓人深陷“信息繭房”的桎梏。

眼球經(jīng)濟(jì)的價(jià)值導(dǎo)向。尖叫效應(yīng)是指在內(nèi)容傳播中，通過非法剪拼改編的驚悚、惡搞等低俗內(nèi)容，迅速引發(fā)人們的大量關(guān)注，無論是從滿足人們的獵奇心理，還是引發(fā)人們的指責(zé)批評(píng)，都能獲取高額的流量和點(diǎn)擊率[3]。依托大數(shù)據(jù)和人工智能，可以對(duì)用戶的網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行深度分析，在此基礎(chǔ)上將更多契合尖叫效應(yīng)的信息提供給用戶，從而達(dá)到取悅受眾，擴(kuò)大平臺(tái)用戶基數(shù)的目的。在關(guān)注為王、流量為王的導(dǎo)向下，這種效應(yīng)會(huì)成為一種傳播的價(jià)值導(dǎo)向，吸引更多人制作違反道德、違反法律法規(guī)的內(nèi)容，在眾多平臺(tái)的裂變式傳播下，對(duì)人們尤其是青少年的世界觀、人生觀、價(jià)值觀造成不良影響。如果平臺(tái)只是不帶價(jià)值評(píng)判的純數(shù)據(jù)篩選，其采取分析、歸納、推薦的算法無可厚非，但如果忽略了“價(jià)值判斷”，就會(huì)讓算法淪為尖叫效應(yīng)的幫兇。

建議

技術(shù)的發(fā)展趨勢是不可逆轉(zhuǎn)的，“雙刃劍”效應(yīng)不可避免，但是考慮到商業(yè)的逐利內(nèi)驅(qū)力，如果寄希望于商業(yè)機(jī)構(gòu)的自我約束，那無異于與虎謀皮。如何在充分發(fā)揮算法在人們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦械姆e極作用同時(shí)，對(duì)其潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效約束，是值得我們特別重視的問題。

完善相關(guān)法律約束算法的使用。目前出現(xiàn)的一些超級(jí)平臺(tái)，能夠通過手中掌握的用戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶偏好的準(zhǔn)確把握，并且有能力實(shí)現(xiàn)信息的精準(zhǔn)投放。在資本的驅(qū)使下，僅僅通過“向善”的宣教很難達(dá)到效果。因此，必須通過不斷完善相關(guān)的法律條文，約束算法在合規(guī)的范圍內(nèi)被使用。

歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（General Data Protection Regulation， GDPR），是歐洲聯(lián)盟于2018年5月25日出臺(tái)的有關(guān)信息保護(hù)的條例。GDPR?向所有收集、處理、儲(chǔ)存、管理歐盟公民個(gè)?數(shù)據(jù)的企業(yè)，限制了這些企業(yè)收集與處理?戶個(gè)?信息的權(quán)限，旨在賦予歐盟公民對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的更多控制權(quán)。GDPR規(guī)定企業(yè)必須獲得數(shù)據(jù)提供者關(guān)于其數(shù)據(jù)合法使用的明確授權(quán)，?戶也擁有隨時(shí)取消授權(quán)的權(quán)利。當(dāng)獲取數(shù)據(jù)時(shí)所述的?的不再適?或?戶不再允許企業(yè)使?該數(shù)據(jù)，GDPR規(guī)定企業(yè)必須刪除?戶信息，同時(shí)將?戶的數(shù)據(jù)清除請求告知第三?處理機(jī)構(gòu)。

2021年11月1日起施行的《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》是我國首部專門針對(duì)個(gè)人信息保護(hù)的法律。個(gè)人信息是指以電子或者其他方式記錄的與已識(shí)別或者可識(shí)別的自然人有關(guān)的各種信息，不包括匿名化處理后的信息。個(gè)人信息保護(hù)法強(qiáng)調(diào)在處理個(gè)人信息時(shí)，應(yīng)遵循“告知—知情—同意”的原則，即在處理個(gè)人信息前，以顯著方式、清晰易懂的語言真實(shí)、準(zhǔn)確、完整地向個(gè)人告知相關(guān)事項(xiàng)，并應(yīng)取得個(gè)人同意。該法明確規(guī)定不得過度收集個(gè)人信息，并加大了對(duì)侵犯個(gè)人信息行為的懲處力度。一旦發(fā)生侵害個(gè)人信息的行為，將對(duì)個(gè)人信息處理者適用過錯(cuò)推定原則，不能證明自己沒有過錯(cuò)的就應(yīng)當(dāng)承擔(dān)損害賠償?shù)惹謾?quán)責(zé)任，這將在很大程度上減輕個(gè)人維權(quán)的難度。

GDPR和個(gè)人信息保護(hù)法的實(shí)施對(duì)中國互聯(lián)?的沖擊是巨大的，將對(duì)現(xiàn)有的基于搜集個(gè)?信息和隱私驅(qū)動(dòng)的營收模式產(chǎn)?重?影響，使得算法在合法范圍內(nèi)被使用。“道高一尺，魔高一丈”，隨著技術(shù)的發(fā)展，也需要不斷完善相關(guān)法律法規(guī)，堵住不斷出現(xiàn)的算法作惡的新漏洞。

提高執(zhí)法力度鼓勵(lì)算法向善。加強(qiáng)行業(yè)自律，加強(qiáng)算法的道德和倫理建設(shè)是必要的。但是，在巨大利益的驅(qū)使下，仍然會(huì)有平臺(tái)游走在灰色的邊緣地帶。個(gè)人信息保護(hù)法需要全社會(huì)形成合力，形成針對(duì)個(gè)人信息不法使用的包圍圈。但是，法律的出臺(tái)僅僅是開始，法律的生命在于實(shí)施，權(quán)威在于執(zhí)行。只有在不斷的司法實(shí)踐中，實(shí)現(xiàn)持續(xù)一貫地對(duì)用戶信息的保護(hù)，并且通過對(duì)不法行為的嚴(yán)懲，才能達(dá)到立法的初衷。因此，應(yīng)在立法的同時(shí)，加強(qiáng)執(zhí)法的力度，實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)平臺(tái)的有效震懾，使其不敢為。

網(wǎng)絡(luò)虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界的聯(lián)系越來越緊密，為宣傳個(gè)人信息保護(hù)提供了便利條件。依靠網(wǎng)絡(luò)手段，向大家宣講相關(guān)的法律知識(shí)，具有很好的傳達(dá)性。對(duì)于違法行為及其懲處的宣講，則可以讓更多的用戶了解到什么樣的行為是違法行為，從而在自己的生活工作中避免不法行為對(duì)自己的傷害，也同時(shí)達(dá)到了對(duì)潛在不法分子的有效警告。

通過增強(qiáng)用戶自主性以消除不良心理效應(yīng)。大力保護(hù)用戶的個(gè)人自主性，平臺(tái)應(yīng)該將個(gè)人自主性設(shè)置交由用戶，向用戶充分解釋各項(xiàng)自主性設(shè)置的功能，使得用戶能夠?qū)ζ脚_(tái)信息有更大的自主權(quán)。此外，在信息提供方面，平臺(tái)應(yīng)該對(duì)所有的信息平等對(duì)待，而不應(yīng)該設(shè)置排他性的使用條款;擴(kuò)大算法的信息披露力度，即作為算法的相關(guān)主體及利益相關(guān)方應(yīng)該披露算法的運(yùn)行原理，使用過程中可能存在的偏見和漏洞以及可能對(duì)個(gè)人和社會(huì)造成的潛在危害。算法系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、測試、運(yùn)行表現(xiàn)及變動(dòng)都需要留有記錄，全程監(jiān)測可審計(jì)。

為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的風(fēng)清氣正，必須糾正“算法沒有價(jià)值觀”的價(jià)值判斷。網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營者應(yīng)擔(dān)負(fù)起更多的責(zé)任，包括社會(huì)責(zé)任和法律責(zé)任。我們應(yīng)該發(fā)揮算法向善的一面，防止其成為不良內(nèi)容傳播的幫兇，以健康向上的價(jià)值觀來規(guī)范和指引算法應(yīng)用，營造清朗的網(wǎng)絡(luò)空間。

注釋

[1]Jamieson K. H.; Cappella J. N.， 2008， Echo Chamber： Rush Limbaugh and the Conservative Media Establishment， Oxford University Press.

[2]Sunstein， C. R.， 2006，? Infotopia： How many minds produce knowledge， Oxford University Press.

[3]Duan， P.; Zhang， L.; Song， K. and Han， X.， 2020， "Intelligent News—The Backbone of Smart Media Communication"， In Communication of Smart Media， Springer， Singapore.

責(zé) 編/肖晗題

朱廷劭，中國科學(xué)院心理研究所研究員、博導(dǎo)，中國科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任。研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)心理學(xué)、 網(wǎng)絡(luò)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)。主要著作有《大數(shù)據(jù)時(shí)代的心理學(xué)研究及應(yīng)用》等。