为丰富同学们学术论文的研究范式，丰富经验积累，促进学术研究。2020年12月21日下午14点30分，北京邮电大学经济管理学院第40期名家讲坛通过腾讯会议顺利举办。本次学术活动邀请到台湾师范大学特聘教授吴彦濬教授做题为“Bebrave to be a research explorer”的主题报告，向老师和同学们详细介绍何为探索性研究及其所特有的研究范式。
会议伊始，吴教授首先带大家深入了解了探索性研究的定义。常见的研究类型有三类，包括：理论性研究、实证性研究与探索性研究。不同于理论性与实证性研究已有详实的理论背景支撑，探索性研究是指对先前极少或没有特定相关研究的议题或问题进行探索，由于资料与认识皆不足，因此其重点并不在验证假设或证实理论，而是希望对该议题或问题有初步认识与理解，或建议可能的假设。接着，吴教授介绍了三种主要用在探索性研究中的研究方法。第一，内容分析（Content analysis），这种方法重点不在于理论验证，而在于某种现象的剖析，可考量的做法包括选取全面性（Comprehensiveness）或有代表性（Representativeness）的文献或数据进行搜集与分析，同时内容分析都需要评判间信度的检验（Inter-rater reliability）；第二，系统综述（Systematic review），分为数据库导向（Database-oriented）以及期刊导向（Journal-oriented），这类方法通常推荐采用PRISMA架构进行系统性地回顾与内容分析；第三，通过数据库，发现有趣、重要或有意义的话题（至少符合一个标准）做探索性研究。在系统性地介绍探索性研究各类研究方法的过程中，吴教授选取了自己多篇发表于顶刊的代表与老师和同学们共同分享。经过两个半小时的研习，大家对三类探索性研究的方法有了更为深刻与清晰的认识，并对这一研究范式有了很高的学术热忱。
讲座的最后，曾雪云教授对吴教授本次的讲座内容作了深入总结，表示探索性研究是老师和同学们平时接触较少的一类研究范式，经过讲座的学习，帮助大家拓展了学术视野、积累了研究范式、提升了学术热情，并对吴教授表达了衷心的感谢。接着，吴教授认真、细致地解答了在场同学的求问与探讨，鼓励本科与研究生阶段的同学多尝试做探索性研究，在学术的海洋里“做一个勇敢的探险家”。
下午17点整，北京邮电大学经济管理学院第40期名家讲坛顺利结束。参加会议的老师和同学们均表示深受启发，受益匪浅。
附注：探索性研究下每种方法的详细文献参考
1.内容分析Content analysis
(1)Comprehensiveness完整性
Title 1: Contemporary logistics education: an international perspective
全世界当代物流教育– article 1
分析对象：包括欧洲、北美与亚洲，发展中与发达国家，大陆型国家与海岛型国家
第一部分：Data collection
具体数据来源：①最有权威性的物流协会（no bias）②补充好的物流学校（Report）③物流供应链主流期刊作者（学术界作者整理而来）④欧洲名录⑤北京书局买书⑥统计局数据
最终得到物流教育学校的名单
第二部分：Data analysis
Excel汇总，区域regional分析，国家country分析，课程course整理；开发中、已开发，海岛、大陆；对于相关学者的专业背景调查，找出目前物流教育中的专业分配情况。
但文章的数据分析方法现在不太适用，容易因为personal bias而被拒稿，没有交代怎么coding；需要一套protocol来交代怎么coding。而且论文中数据分析方法的reliability未交代。
Title 2: An overview of university level sustainable transportation curricula in North America and Europe
可持续性运输发展课程– article 2（探讨社群的现状）
Methodology
挑选US Transportation Research Boards 2012年会2518位学者发表的文章按图索骥，反推为北美和欧洲的学校，筛选非英文。最后是字数分配。内容分析关注的是“高校老师关心的课程和教育”。
(2)Representativeness / Uniqueness代表性/独特性
Title 3: Management education for sustainability: A web-based content analysis
教育管理的可持续性发展– article 3
挑选获得两大教育认证体系“AACSB” “EQUIS”的642所学校，并挑选可持续发展课程。其中，“可持续发展”的定义需要Interrater reliability（评判间信度的检验/评估者系数）来检验。论文获得的Sustainability-related term，其他文章可以引用。
Title 4: Exploring social entrepreneurship education from a Web-based pedagogical perspective
社会企业的教育现状- article 4
借鉴：挑选具有公信力的机构进行企业名目筛选。
Title 5: An overview of management education for sustainability in Asia
关注亚洲的可持续发展教育– article 5
挑好学校-985高校（中国）Global 30（日本）BK21（韩国）；补不足-世界排名。
注意：内容分析都需要Inter-rater reliability（评估者系数）检验。
2.系统性回顾
运用PRISMA架构进行系统性回顾与内容分析
（资料如何整理、怎么coding、怎么搜索（keyword搜索）、对象选谁等等）
(1)Database-oriented数据库导向
Title 6: Higher education for sustainable development: a systematic review
高校可持续性教育发展- article 6
Title 7:Adecadeofentrepreneurship education in Asia Pacific
亚太学者教育发展的十年– article 7
Title 8: The research landscape of big data: a bibliometric analysis
大数据的研究图景：文献计量学分析– article 8
本文借鉴了SciVal metrics数据库–详细包括目前研究导师的单位、研究方向等数据（大陆仅清华及个别高校有）。针对big data话题，运用数据库不用看文章的实质性内容；另外，多善用R语言的可视化工具绘制漂亮的图表。
(2)Journal-oriented期刊导向
Title 9:Asustainable collaborative research dialogue between practitioners and academics
学术界与产业界的可持续对话– article 9
Title 10: Logistics management research collaboration in Asia
亚洲地区的物流管理研究合作– article 10
3.Database通过数据库
Title 11:Technological innovation assessment of business-to-business electronic marketplaces
B-to-B电子市场的技术创新（专利）测量–article11
Title 12: What can we learn from advertisements of logistics firms on YouTube?
我们能从YouTube物流公司的广告中学到什么？-跨文化背景调查–article12
Title 13: ResearchGate: An effective altmetric indicator for active researchers?
ResearchGate是否能为学者提供有效的数据参考呢？–article13
