第1周行业和学术资讯推送
本周行业资讯
《上海科技报｜揭秘 DeepSeek：一个更极致的中国技术理想主义故事》： https://www.shkjb.com/FileUploads/pdf/250117/kj01178.pdf
《德勤Deloitte｜中小企业加速应用DeepSeek的正确方式》： https://www2.deloitte.com/cn/zh/pages/deloitte-analytics/articles//deepseek-industry-applications.html
《券商中国｜持续扩容！至少16家券商完成DeepSeek本地化部署，具体怎么应用？》： https://mp.weixin.qq.com/s/Gi4cEpJcqYAncwAWu7B72g
《Nature｜Scientists flock to DeepSeek: how they’re using the blockbuster AI model（科学家们蜂拥而至 DeepSeek：他们如何利用这一爆款 AI 模型）》 : https://www.nature.com/articles/d41586-025-00275-0
《Finance Times｜Have we hit peak tech bro? DeepSeek’s ‘Sputnik moment’ has cut Silicon Valley poseurs down to size （科技自大狂巅峰已过？DeepSeek的“斯普特尼克时刻”让硅谷原形毕露）》 ： https://www.ft.com/content/cd2966ed-c458-4485-87a8-a483b79b8457
本周学术资讯
Schwitter, N. (2025). Using large language models for preprocessing and information extraction from unstructured text: A proof-of-concept application in the social sciences. Methodological Innovations, https://doi.org/10.1177/20597991251313876 .
导读这篇论文全面探索了大型语言模型（large language models, LLMs） 在社会科学领域中的潜在应用。传统上，开放式调查问卷、开放式调查问卷、历史文档和报纸内容等资料属于非结构化文本数据，远不能被研究者直接分析使用。本文作者利用Cohere 开发的开源语言模型 Command R+分析美国 1861 年的数字化报纸，通过案例展示如何利用 LLMs技术解读非结构化文本数据内容并从中提取信息。
Westerman, J., & Magnusson, C. (2025). Occupations in space: Using individual mobility patterns to reveal the latent dimensions of the occupational structure. Social Science Research, 127(103154), 103154. https://doi.org/10.1016/j.ssresearch.2025.103154
导读传统职业测量模型关注单一维度，比如国际社会经济指数从收入潜力估计职业等级。这些测量模型无法刻画职业的复杂性。这篇论文通过瑞典 2001–2013 年的大规模职业流动数据库，使用多维尺度分析（Multi-Dimensional Scaling, MDS）技术，构建了一个包含三个维度的职业结构模型，提出了衡量职业潜在多维特征的新方法。
Toivanen, M. (2025). The Freedom Paradox: Meanings and Configurations of Digital Nomadic Work. International Migration Review, https://doi.org/10.1177/01979183251314848 .
导读数字游民（digital nomads）指利用数字化工具从事自由职业的群体，常见于个人视频创作者、付费问答博主、独立游戏开发者等。这类职业通常被认为有别于996办公室工作，更为自由和弹性。然而这篇论文通过对西班牙马略卡岛 20 名数字游民的访谈和田野调查，揭示了这一新兴工作形式的悖论：尽管数字游民强调“自由”及其对传统办公室工作的对抗，但实际上他们的工作实践却在一定程度上模仿甚至复制了传统办公室工作的组织结构和行为模式。
Qiu, Y., Cao, G., & Liu, T. (2025). Population Growth and Decline in China: A Geographical Analysis, 1982–2020. Population, Space and Place, 31(2), https://doi.org /10.1002/psp.70003.
导读解历史人口过程对于解释当前趋势、预测未来动态以及制定区域和国家发展战略至关重要。然而，区域人口增长与衰退的历史轨迹及其异质性决定因素仍未得到充分研究。这篇论文利用中国长期全国人口普查数据、多种补充数据集和回归模型，揭示了 1982 年至 2020 年中国地级市人口增长与衰退的历史动态及其驱动因素。
Zhang, Z., Xu, H., Liu, R., & Zhao, Z. (2025). Free education and the intergenerational transmission of cognitive skills in rural China. Journal of Population Economics, 38(1), 1-30. https://doi.org/10.1007/s00148-025-01073-8
导读这篇论文以 2006 年中国农村实施的一项重大教育改革——即免费教育政策，作为自然实验，评估了其对认知技能代际传递的影响。文章作者通过使用中国家庭追踪调查数据，结合双重差分方法，分析发现：在中国农村，每多接受一个学期的免费教育政策，父母与子女认知得分的代际传递减少约 1%的标准差，表明代际认知持续性降低了 3.5%。代际间认知流动性的提升可能归因于学校教育的改善、预算约束的放松，以及认知技能处于劣势的父母子女社会接触的增加。