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雷达卡
“如果论文里没有自己的数据，那就去把别人的文字变成数据。”
——过去五年，管理学Top3 期刊里，用文本分析的文章占比从 7% 飙到 31%；经济学顶刊 AER 在 2022 年单年刊发 42篇基于文本的实证研究，比 2016 年翻了 5 倍。一句话：不会处理文字，几乎等于主动放弃主流赛道。
数字里的焦虑与机会
• 2023 年 JCR 收录的经管类论文中，关键词含 “textual analysis”“NLP”“LDA” 的共 2 847 篇，年增速 38.4%。
• 国家自科基金“大数据驱动的管理与决策”重点项目，2024 年指南把“非结构化文本数据”列为优先资助方向。
• 一份面向 88 本 SSCI 期刊主编的调研显示，缺乏文本处理能力，是拒稿理由里上升最快的“技术短板”，比例已达 18%。
这传递出一个清晰的信号：期刊编辑和审稿人越来越认可文本数据所蕴含的深层价值。文本分析不再是一种“锦上添花”的技巧，而是回答重要学术问题、提升研究严谨性与创新性的关键方法论。能否娴熟地驾驭文本数据，在很大程度上决定了研究者能否在学术前沿占据一席之地。
文本分析到底能帮经管社科做什么？
选题端：把“政策文件、会议纪要、财报电话会、社交媒体”一键转化为可验证的数据，突破传统问卷与数据库的“样本天花板”。
方法端：情感极值、主题漂移、因果识别、风险预警，让质性材料与计量模型无缝衔接。
发表端：Top 期刊乐于看到“新数据＋新识别策略”，文本变量天然提供双重创新。
系统入门到高阶应用：一门为经管社科学者量身定制的课程
认识到文本分析的重要性只是第一步，如何系统、正确地掌握这些方法才是关键。为此，我们精心设计了 《经管类学术研究中的文本分析》 线上直播课程，旨在帮助您扫清技术障碍，直达学术应用。
培训时间：2025年12月13-14日(两天)
授课安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑
培训地点：远程直播，提供录播回放+配套资料+授课老师答疑
授课讲师：
麦斯老师，金融数学博士，某知名高校商学院副教授，主要从事金融数学，金融数据分析等领域的研究，发表SCI，EI，CSSCI核心期刊论文多篇。高校从教14年，主要讲授统计学、信用风险建模、金融数据挖掘等课程，具有丰富的教学讲解经验，课程生动形象，风格通俗易懂，深受学员的喜爱。
课程能帮您掌握什么？
本课程将系统讲解文本分析在经管研究中的完整链条：
- 基础核心：文本清洗、分词、词频与TF-IDF等核心概念与操作，夯实基础。
- 语义深化：学习词向量技术，理解词语间的语义关系，构建更精准的词典。
- 关系度量：掌握文本相似性分析，可用于度量信息一致性、文本创新度等。
- 主题挖掘：运用主题模型（LDA）从大量文本中自动发现潜在主题，把握宏观趋势。
- 前沿融合：学习调用大语言模型API，实现高效的文本分类、信息抽取等高级任务。
课程内容直接对接《管理世界》、《经济研究》 等顶刊的最新研究成果，确保您学到的不仅是技术，更是将其融入学术研究的逻辑与思维。
课程核心特色：
- 学术导向，而非工具导向：我们着重剖析为何在研究中使用某种文本方法，其构建的变量在经济学、管理学理论中如何解释，培养您的研究设计能力。
- AI+Python强强联合：超越简单的软件点击操作，带您用Python实现从数据处理到模型构建的全程可控，并结合AI提示词工程提升效率。
- 真实场景实战：所有案例均围绕上市公司年报、互动平台文本等经管领域常见数据展开，即学即用，无缝对接您的研究项目。
特别福利：为科研之路保驾护航
为帮助零编程基础的学员顺利起步，本次课程特别赠送 价值超千元的《Python基础先导课》（共18小时）。先导课将系统讲解Python编程环境和数据分析核心库（如pandas, numpy），确保您在正式上课前打好坚实的工具基础，无忧聚焦于文本分析方法本身。
课程大纲：
第一讲：经管类学术研究中的文本分析（2h）
1. 文本分析基本思路
2. 文本分析文献的大致分类
3. 文本分析的主要方法
4. 经管报告文本的批量处理
第二讲：文本分析基础（2h）
1. 文本分词
2. 停用词使用
3. 词频计算
4. TFIDF计算
5. 学术研究中的词频是如何计算的？
参考文献：
① 胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短视主义影响企业长期投资吗？——基于文本分析和机器学习[J].管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.
第三讲：词向量分析（2h）
1. 词向量原理
2. 词向量的实现
3. 近义词发现
4. 学术研究中的扩展词是怎么做的？
参考文献：
② 危雁麟,张俊瑞,汪方军,程茂勇.数据资产信息披露与分析师盈余预测关系研究——基于文本分析的经验证据[J].管理工程学报,2022,36(05):130-141.
③ 朱康,唐勇.数据要素利用与企业金融资产配置——基于机器学习和文本分析的证据[J].会计研究,2025,(06):121-133.
第四讲：文本相关分析（2h）
1. 文本相关分析常用方法
2. 余弦与软余弦相似性
3. 软余弦相似性度量方法
4. MD&A信息量如何度量？问与答的一致性如何度量？
参考文献：
④ 郑晓瑜,刘俊晗.信号还是噪声?——基于上市公司年报文本变动的研究[J].投资研究,2022,41(04):70-90.
⑤卞世博,陈曜,管之凡,等.高质量的互动可以提高股票价格信息效率吗——基于“上证e互动”的研究[J].会计研究,2023,(04):102-117.
第五讲：文本主题模型（2h）
1. 主题模型的基本思路
2. 主题模型在学术中应用
3. 主题模型的实现
参考文献：
⑥ 俞红海,范思妤,吴良钰,马质斌.科创板注册制下的审核问询与IPO信息披露——基于LDA主题模型的文本分析[J].管理科学学报,2022,25(08):45-62.
第六讲：大语言模型在识别与分类中的应用 （2h）
1. 大语言模型原理
2. 大语言模型的API调用
3. 大语言模型在识别与分类中的应用
参考文献：
⑦ 陆瑶,施函青,周欣怡.中国企业数字技术风险暴露对企业价值的影响——来自大语言模型的文本分析证据[J].经济研究,2025,60(02):73-89.
课程咨询报名：
尹老师
电话：13321178792
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