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考虑舒适性的公交乘客出行时间价值对比李田野;邵敏华【摘要】考虑公共交通乘客出行的舒适性因素,将车内拥挤程度作为衡量乘客舒适性的指标.选取上海市轨道交通乘客和常规公交乘客两个样本,通过嵌入式SP与RP 相结合的调查方法,分析得出车内拥挤程度分级阈值；通过标准Logit模型,分析得出不同车内拥挤程度下乘客出行时间价值；建立车内拥挤程度与时间价值的函数关系.%Considering the comfort factor of public transport passengers, congestion Level in metro/bus is used as an indicator in this paper to consider the influence of passengers' feeling in metro/bus to their realized travel cost. Metro and bus passengers are selected as two samples. Congestion level threshold in metro/bus is obtained by the integrated method of Stated Preference and Revealed Preference Survey. Value of time of passengers under different congestion level in metro/bus is obtained using standard Logit model. The relationship between the congestion in metro/bus and the value of time is given.【期刊名称】《交通科学与工程》【年(卷),期】2011(027)003【总页数】5页(P82-86)【关键词】公共交通;拥挤程度;时间价值;SP/RP调查【作者】李田野;邵敏华【作者单位】同济大学交通运输工程学院,上海201804;同济大学交通运输工程学院,上海201804【正文语种】中文【中图分类】U491.1作为一种基于消费者选择行为的时间价值研究，公共交通乘客的出行时间价值研究是合理制定票价政策、实现客流均衡的根本.目前，对于该类问题的调查方法主要有SP调查（Stated Preference Survey）、SP与 RP相结合的调查，如：关宏志［1］、刘志明［2］.但只是将 RP 调查（Revealed Preference Survey）与SP调查简单地合并，并不能有效地克服SP调查自身的缺点.随着交通方式和线路的增多［3］以及乘客收入水平的提高，乘客舒适性的影响将不能忽视.因此，作者拟采用嵌入式SP与RP相结合的调查方法，对城市轨道交通和常规公交分别进行分析，以期得出车内拥挤程度分级标准，得到对应拥挤程度下的乘客出行时间价值，并给出车内拥挤程度与乘客出行时间价值的关系.1 乘客出行选择行为理论与问题分析1.1 乘客选择效用函数简介效用（Utility）是指消费某种物品或劳务带给消费者的满足程度.在乘客出行选择行为中，出行者以效用最大化为目标作出自己的选择.在描述人的选择行为中，效用函数包括两个部分：①可观测的部分；②随机部分.该效用函数被称为随机效用函数，表示为：式中：z表示作出选择的人；q表示选择集中的一个可选项；Vzq为可观测到的效用部分，表示为Vzq＝βTxzq；εzq为随机效用部分.这里xzq是所观测到的变量，包括：选择主体的特性和选择客体的性质.向量β中的每个分量βz是要求解的模型的参数，反映了人们的效用对相应的xzq变量的敏感性.εzq表示效用函数的随机部分，它是指影响主体作出决策但不能被观测得到的部分［4］.1.2 问题分析随着人民生活水平的提高和公共交通网络的日益完善，人们不仅关注出行时间和票价，对出行舒适性的要求也越来越高［5－7］.但是，乘客舒适性对出行时间价值的影响缺乏相应的调查分析.为此，作者采用SP与RP相结合的调查方法，对表征乘客舒适性的指标——车内拥挤程度进行了调查，分别以上海市轨道交通和常规公交乘客为对象，对比分析其时间价值及车内拥挤程度对时间价值的影响.2 调查分析方法的提出2.1 SP与RP调查方法分析SP调查与RP调查是行为调查中常用的两种方法.其中：SP调查是指人们为了获得“对假定条件下的多个方案所表现出来的主观偏好”而进行的意愿调查，而针对某些已经实施的政策措施或已经存在的交通设施进行的对被调查者实际出行行为的调查被称为RP调查［8］.SP调查与RP调查的优越性对比见表1.与时间、票价两个易量化、易描述的因素不同，车内拥挤程度是一个主、客观相结合的影响因素，如：沿用考虑时间、票价影响的常用SP调查方法，则对车内拥挤程度的情景假设难以描述，也容易造成被调查者对假设情景的困惑和误解.考虑这一因素的行为调查需要对传统SP调查进行改进，以提高假设情景的真实性.作者提出一种新的调查方法——嵌入RP的SP调查分析方法：将车内拥挤程度的RP调查嵌入到乘客选择意愿的SP调查中.这一方法既获取了乘客对于拥挤程度的主观判断结果，也为乘客的SP调查提供了一种身临其境的情景，使得SP调查的结果更贴近真实情况，从而提高数据的准确性.表1 SP调查与RP调查的优越性对比Table 1 Comparative advantages of SP and RP survey注：（＊）表示优点.不能处理当前不存在的方案可从一个回答者得到多个数据（＊）调查可以处理当前不存在的方案（＊）SP调查 RP从一个回答者只能得到一个数据回答值未必和实际行动一致变量的测量不存在误差（＊）2.2 拥挤程度分级阈值基于SP调查与RP调查的两种方法，将车内拥挤程度主观感受及选择意愿调查集中在一张问卷上.本次调查时间为2010年8月，地点在上海市轨道交通2，3和10号线车内及123和47路等公交车内，轨道交通采集有效问卷181份，地面公交采集有效问卷278份.车内拥挤程度的客观指标选择立席密度.车辆的立席密度为扣除坐席面积后车内站立乘客数与立席面积的比值.在国际上，对车辆立席标准可以概括为两种概念：①舒适度，定为3人／m2的标准；②拥挤度，定为6人／m2的标准.当前，中国也出现3种不同的立席密度标准：①《地铁设计规范》规定，车辆立席按6人／m2、超员按9人／m2考虑；②在《地铁车辆通用技术条件》中，车辆立席按6人／m2、超员按8人／m2考虑；③在某些城市的轨道交通建设标准中，车辆立席按5人／m2、超员按8人／m2考虑.但这些分级标准不能代表轨道交通乘客的主观偏好，而且对地面公交的拥挤程度缺乏划分标准.因此，利用该调查方法中嵌入的RP调查，将车内拥挤程度分为不拥挤、拥挤和非常拥挤3个等级，得到了车内拥挤程度的分级标准.具体的分级结果分别如图1，2所示.图1 轨道交通车内拥挤程度分级阈值Fig.1 Classification threshold of metro congestion degree图2 常规公交车内拥挤程度分级阈值Fig.2 Classification threshold of buscongestion degree从图1，2中可以看出，轨道交通车内拥挤程度分级阈值分别为5.6和8.4人／m2，常规公交车内拥挤程度分级阈值分别为3.6和6.2人／m2.3 乘客出行选择效用函数与时间价值3.1 出行选择效用函数研究进一步将调查所得数据按照立席密度标准分为不拥挤、拥挤和非常拥挤3类，分别采用标准Logit模型，该模型的表达式为：式中：Yi为第i等级拥挤程度情况下乘客选择某一线路的效用（以轨道交通为例，假设p表示立席密度，当0≤p＜5.6人／m2时，i＝1，不拥挤；当5.6≤p＜8.4人／m2时，i＝2，拥挤；当p≥8.4人／m2时，i＝3，非常拥挤）；C为乘客乘车的票价，元；T为乘客乘车的车内时间，min；Ci为常数项；βCi和βTi均为第i等级拥挤程度情况下票价与车内时间的系数，通过回归分析得到.对轨道交通的不拥挤、拥挤和非常拥挤情况进行Binary Logistic分析，得到Y1（表示不拥挤），Y2（表示拥挤）和Y3（表示非常拥挤）：对常规公交的不拥挤、拥挤和非常拥挤情况进行Binary Logistic分析，得到Y1（表示不拥挤），Y2（表示拥挤），Y3（表示非常拥挤）：3.2 乘客出行时间价值的概念及计算方法从经济学的角度来讲，时间［9］是一种稀缺资源，具有机会成本和价值.乘客出行时间价值其实就是乘客选择某条线路而不选择其他线路时所考虑的该条线路给自己所带来的个人效用增加量的货币表现［10－11］.在不同拥挤程度下，时间价值（用VT表示）可以由公式进行计算：得到轨道交通乘客与常规公交乘客在不拥挤、拥挤和非常拥挤情况下的出行时间价值（元／h）分别见表2.表2 轨道交通乘客不同拥挤程度下的时间价值Table 2 Value of time under different congestion levels元／h拥挤程度不拥挤拥挤非常拥挤轨道交通乘客15.12 20.52 26.11常规公交乘客8.04 9.96 14.94从表2可以看出，在车厢内不拥挤的情况下，出行者愿意用15.12元换取1h出行时间的节约；而车内非常拥挤时，乘客甚至愿意花费26.11元来换取1h时间的节约.该现象表明：轨道交通出行者在进行出行选择时，不仅受出行时间和票价的影响，车内拥挤程度也会产生较大影响.不同的车内拥挤程度对应不同的时间价值，假设货币价值不变，拥挤程度的增加带来了出行者对车内时间感受的增加，时间价值增加了73%，而对于常规公交乘客，时间价值增加了86%.可见，拥挤程度的影响不仅不可忽略，还需要运用恰当的方法进行调查分析.从表2还可以看出，轨道交通的乘客出行时间价值明显高于常规公交乘客.与常规公交相比，考虑轨道交通相对快捷、准时且票价较高，这一结果符合实际情况.4 车内拥挤对乘客出行时间价值的影响分析对于轨道交通调查所得数据，将立席密度作进一步细分成4个区间，它们分别为0.0～2.8，2.8～4.2，4.2～8.4和8.4～11.0人／m2，每一区间取中值.将所有问卷按照该立席密度进行重新分类，对每一类问卷的调查结果再进行一次乘客出行选择效用函数的回归.特别针对立席密度为0人／m2的情况，得到此时的乘客出行选择效用函数.进而剥离出各个立席密度下乘客出行的时间价值.其结果见表4.表3 轨道交通取值实例Table 3 Example of values in metro?考虑到常规公交所得数据量多于轨道交通所得数据量［12］，故将立席密度细分成5个区间，它们分别为0.0～1.8，1.8～4.9，4.9～6.2，6.2～8.1和8.1～10.0人／m2.其结果见表4.表4 常规公交取值实例Table 4 Example of values in bus?对表3，4的数据进行回归分析，得到轨道交通和常规公交的车内拥挤程度与乘客出行时间价值的关系，分别如图3，4所示.由图3，4可见，随着车内拥挤程度的提高，轨道交通与常规公交的乘客出行时间价值均增大，且曲线的斜率呈增大趋势.图3 轨道交通乘客时间价值与立席密度的关系Fig.3 Relationship between value of time and density of standing passengers in metro图4 常规公交乘客时间价值与立席密度的关系Fig.4 Relationship between value of time and density of standing passengers in bus5 结语将车内拥挤程度作为衡量乘客舒适性的指标，引入到公共交通乘客出行时间价值的研究中，提出了嵌入式SP与RP相结合的调查方法，采用这一方法，分别对上海城市轨道交通和常规公交乘客进行调查，提出了车内拥挤程度分级的立席密度阈值.在此基础上，建立了不同车内拥挤程度下的公共交通乘客出行选择效用函数，进而得到不同车内拥挤程度下乘客出行时间价值及时间价值与车内拥挤程度的关系.参考文献（References）：［1］关宏志，王山川.基于SP和RP数据融合的城市轨道交通选择模型［J］.北京工业大学学报，2007，33（2）：203－204.（GUAN Hong－zhi，WANG Shanchuan.Urban railway choice behavior model based on RP data and SP data［J］.Journal of Beijing University of Technology，2007，33（2）：203－204.（in Chinese））［2］刘志明，邓卫，郭唐仪.基于RP／SP调查的非集计模型在交通方式分担率预测的应用［J］.交通运输工程与信息学报，2008，6（3）：59－64.（LIU Zhi－ming，DENG Wei，GUO Tang－yi.Application of disaggregate model based on RP／SP survey to transportation planning［J］.Journal of Transportation Engineering and Information，2008，6（3）：59－64.（in Chinese））［3］胡列格，杨柳.多线路公交站台线路容纳能力的优化［J］.长沙理工大学学报：自然科学版，2010，7（4）：26－31.（HU Lie－ge，YANG Liu.Capacity of mltiline bus station routes［J］.Journal of Changsha University of Science and Technology：Natural Science，2010，7（4）：26－31.（in Chinese））［4］严作人，杜豫川，张戎.运输经济学［M］.北京：人民交通出版社，2009.（YAN Zuo－ren，DU Yu－chuan，ZHANG Rong.Transport economics ［M］.Beijing：China Communication Press，2009.（in Chinese））［5］李晋，宋瑞，蒋金亮.基于模糊综合评价模型的轨道交通安全性评价［J］.交通科学与工程，2011，27（2）：91－95.（LI Jing，SONG Rui，JIANG Jin－liang.Safety evaluation of rail transit based on comprehensive fuzzy evaluation model［J］.Journal of Transport Science and Engineering，2011，27（2）：91－95.（in Chinese））［6］胡开桥.公交线网评价指标体系研究［J］.公路与汽运，2009（6）：36－41.（HU Kai－jiao.Study on evaluation index system of public transport network［J］.Highways ＆ Automotive Applications，2009（6）：36－41.（in Chinese））［7］刘好德，安健，杜荣华.城市交通出行中的热舒适问题探讨［J］.公路与汽运，2011（4）：55－62.（LIU Hao－de，AN Jian，DU Rong－hua.Discussion the issues of thermal comfort in urban trip［J］.Highways＆ AutomotiveApplications，2011（4）：55－62.（in Chinese））［8］焦朋朋，陆化普.基于意向调查数据的非集计模型研究［J］.公路交通科技，2005，22（6）：114－116.（JIAO Peng－peng，LU Hua－pu.Study on disaggregate model based on stated preference data［J］.Journal of Highway and Transportation Research and Development，2005，22（6）：114－116.（in Chinese））［9］黄中祥，王任映，况爱武.基于预算时间的路径选择模型参照点设定方法［J］.交通科学与工程，2009，25（3）：75－79.（HUANG Zhong－xiang，WANG Renying，KUANG Ai－wu.Reference point setting method in route choie model based on travel time budget［J］.Journal of Transport Science and Engineering，2009，25（3）：75－79.（in Chinese））［10］刘咏梅.基于集对分析的公共交通成本规制后评价研究［J］.公路与汽运，2010（6）：44－47.（LIU Yong－mei.Post－evaluation on pwblic traffic cost regulation based on set pair analysis［M］.Highways＆ Automotive Applications，2010（6）：44－47.（in Chinese））［11］胡吉平.旅行时间价值研究的意义与方法［J］.综合运输，2008（10）：64－67.（HU Ji－ping.The significance and method of value of travel time ［J］.Comprehensive Transportation，2008（10）：64－67.（in Chinese））［12］喻伟，方磊.城市轨道交通与常规公交协调的灰色聚类评价［J］.公路与汽运，2011（4）：52－54.（YU Wei，FANG Lei.Grey clustering evaluation of coordination transfer degree between urban rail transit and bus transit ［J］.Highways ＆ Automotive Applications，2011（4）：52－54.（in Chinese））。
数据挖掘中的非结构化数据分析方法在当今信息爆炸的时代，各行各业都面临着大量的非结构化数据。
这些数据包括文本、图像、音频、视频等形式，不同于结构化数据的明确格式和规则，非结构化数据的处理和分析一直是数据挖掘领域的难题。
本文将探讨数据挖掘中的非结构化数据分析方法。
一、文本挖掘文本挖掘是非结构化数据分析中的重要领域之一。
在大数据时代，海量的文本数据蕴含着丰富的信息，如何从中提取有用的知识成为了研究的热点。
文本挖掘技术主要包括文本预处理、特征提取和模型建立等步骤。
文本预处理是对文本数据进行清洗和归一化的过程，如去除标点符号、停用词等。
特征提取则是将文本数据转化为可用于分析的数值特征，常用的方法有词袋模型、TF-IDF等。
模型建立阶段则是根据特征进行分类、聚类或关联规则挖掘等任务。
二、图像分析随着数字图像的广泛应用，图像分析成为非结构化数据分析的重要领域之一。
图像分析技术主要包括图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。
图像预处理是对图像数据进行去噪、增强和分割等操作，以提高后续分析的准确性。
特征提取则是将图像数据转化为可用于分析的数值特征，常用的方法有颜色直方图、纹理特征等。
模式识别阶段则是根据特征进行目标检测、图像分类等任务。
三、音频处理音频处理是非结构化数据分析中的重要领域之一。
音频数据广泛存在于语音识别、音乐分析等领域，如何从音频数据中提取有用的信息是音频处理的核心任务。
音频处理技术主要包括音频预处理、特征提取和模型建立等步骤。
音频预处理是对音频数据进行去噪、降噪和音频分割等操作，以提高后续分析的准确性。
特征提取则是将音频数据转化为可用于分析的数值特征，常用的方法有MFCC、功率谱等。
模型建立阶段则是根据特征进行语音识别、情感分析等任务。
四、视频分析视频分析是非结构化数据分析中的重要领域之一。
随着视频数据的快速增长，如何从视频数据中提取有用的信息成为了研究的热点。
视频分析技术主要包括视频预处理、特征提取和目标跟踪等步骤。
基于统计学习的非参数模型优化研究近年来，随着数据的爆炸式增长和计算机算力的提升，机器学习成为了热门的研究方向之一。
其中，统计学习作为一种经典的机器学习方法，受到了广泛的关注。
而在统计学习中，非参数模型是一种强大的工具，其能够更加灵活地拟合数据分布，从而提高模型的准确性。
本文将从基于统计学习的非参数模型优化入手，探讨非参数模型的优化方法及其应用。
一、非参数模型概述非参数模型是一种不依赖于数据分布形式的模型，它不像参数模型需要预先设定好参数形式，而是通过对样本数据进行拟合，得到一个泛函形式来描述未知的分布函数。
非参数模型常用的方法包括核密度估计、最近邻估计、最大熵估计等。
其中，核密度估计是一种最为广泛使用的非参数模型，其通过将样本点周围的一定区域内的密度函数相加，得到样本分布的近似。
而在最近邻估计中，模型是通过计算样本点与最近邻之间的距离来确定未知分布函数的形式。
最大熵估计则是通过约束条件来确定分布函数的形式，使其满足数据分布，并且在其他所有符合约束条件的分布中，最大化不确定度。
二、非参数模型的优化方法由于非参数模型具有灵活的特点，能够更加准确地拟合数据，但其也存在许多问题，如过拟合、维度灾难等。
因此，如何对非参数模型进行优化，成为了当前研究的热点问题。
下面，本文将介绍三种常用的非参数模型优化方法：1.正则化方法正则化方法是一种常用的非参数模型优化方法，通过对模型的复杂度进行约束，达到防止过拟合的目的。
其中，L1正则化和L2正则化是相对常用的方法，分别通过限制参数大小和参数平方和来达到正则化的效果。
在实际应用中，正则化方法能够提高模型的泛化能力，提高模型的准确度，但也会对模型的拟合能力带来一定程度的影响。
2.交叉验证方法交叉验证方法也是一种常用的非参数模型优化方法，其主要通过将样本数据按照一定比例分为训练集和验证集，通过训练集训练模型，再通过验证集来评估模型的泛化能力。
而对于非参数模型的交叉验证方法，则可以使用“留一法”进行处理，即每次留下一条数据作为验证集，其余数据作为训练集进行模型训练。
基于R P/S P调查的非集计模型在交通方式分担率预测的应用刘志明邓 卫郭唐仪东南大学，交通学院，南京210096摘 要：实际调查RP数据（Revealed preference data）具有可靠性，而意向调查SP数据（Stated Preference data）具有灵活性。
为了更好地将两类数据结合起来，减少交通调查的工作量，提高调查的精确性，本文分析研究了RP/SP组和调查方案的设计，应用非集计模理论及调查所得石河子市组合数据，建立了交通方式划分的MNL模型，并应用spss13.0软件对模型参数进行了标定。
通过模型拟合度检验验证了模型的有效性，和利用该模型对石河子市交通方式分担率进行了预测。
结果表明，该模型能较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素，模型的预测精度和实用性较好。
关键词：实际调查数据；意向调查数据；交通方式划分；MNL模型；spss13.0中图分类号：U491 文献标识码：A 文章编号：1672-4747（2008）03-0059-06Application of Disaggregate Model Based onRP/SP Survey to Transportation PlanningLIU Zhi-ming DENG Wei GUO Tang-yiTransportation CollegeSoutheast University，Nanjing 210096，ChinaAbstract：RP data were more reliable, while SP data were more flexible. In order to join the two types of data together to reduce the traffic survey work volume and improve the accuracy of the survey, and based on the analysis of the design of RP/SP survey scheme, the application disaggregate model theory and the survey data of Shihezi city, a multinomial logit (MNL) model for predicting the traffic mode choice was developed, and spss13.0 was used to calibrate its parameters. After testifying the validity of the model by fitting收稿日期：2007-09-06.基金项目：“十一五”国家科技支撑计划项目（编号：2006BAJ18B03）。
非结构化数据挖掘和分析研究在数字化时代，数据已经成为企业和组织最为重要的资产之一。
每天，我们都会产生海量的数据，包括文本、图像、音频和视频等各种形式，这些数据被称为非结构化数据。
相对于结构化数据，如数据库或表格形式的数据，非结构化数据难以被处理和分析。
但是，挖掘和利用非结构化数据对于企业和组织的创新和业务发展至关重要，因为这些数据中蕴含着大量的商业价值和信息。
一、非结构化数据的挖掘和分析方法非结构化数据的挖掘和分析需要使用先进的技术和方法。
其中，文本挖掘、图像处理、语音识别和视频分析是四种主要的技术。
文本挖掘可以帮助我们从大量的文本数据中抽取出关键词、主题和情感等信息，如情感分析、主题建模和实体识别等。
图像处理则可以识别和分析图片中的对象、场景和情感，如人脸识别、目标检测和图像分类等。
语音识别则可以将语音信号转换成文本数据，并进行分析和处理，如语音识别、文本转换和情感识别等。
视频分析则可以识别视频中的对象、场景和情感，如动作识别、目标跟踪和人脸识别等。
二、非结构化数据的应用领域非结构化数据的应用领域很广，包括金融、保险、电商、医疗、机器人等各行各业。
在金融领域，文本挖掘可以帮助分析新闻和社交媒体中的事件，以及预测市场的趋势和风险。
图像处理和视频分析则能够帮助银行进行面部识别、人群计数、账号风险评估等。
在保险领域，文本、图像和语音识别可以帮助理赔操作自动化，提高效率和服务质量。
在电商领域，文本和图像处理技术可以用于搜索、推荐和广告等方面。
医疗领域，则可以利用图像处理和语音识别技术进行疾病预测和分析。
机器人则是最近几年兴起的行业，在其中，非结构化数据的应用也非常广泛，例如使用图像处理和语音识别来进行人机交互，识别环境等。
三、非结构化数据的未来趋势随着技术不断的发展，非结构化数据的挖掘和分析也在不断地创新和进化。
其中，深度学习和大数据分析是当前非结构化数据领域的关键发展方向。
在深度学习中，神经网络被广泛应用于图像、语音和文本等非结构化数据的处理和分析中。
非结构化调查表引言非结构化调查表是一种常见的数据收集工具，用于收集和整理大量的非结构化数据。
非结构化数据是指不符合传统数据库中表格形式的数据，例如文本、图像、音频等。
非结构化调查表可以帮助研究人员对这些非结构化数据进行分类、分析和理解。
本文将介绍非结构化调查表的定义、用途、设计原则以及使用步骤，并提供一些实际案例来说明其应用。
定义非结构化调查表是一种用于收集和整理非结构化数据的工具，通过提供开放式问题或选项来获取参与者的回答或反馈。
它可以帮助研究人员系统地收集和整理大量的非结构化数据，并从中提取有价值的信息。
用途非结构化调查表在各个领域都有广泛的应用，包括市场研究、用户调研、舆情分析等。
以下是一些常见的应用场景：1.市场研究：通过收集消费者对某个产品或服务的意见和建议，了解市场需求和潜在机会。
2.用户调研：了解用户对某个产品或服务的满意度、使用体验和改进建议，以优化产品设计和用户体验。
3.舆情分析：收集社交媒体、新闻报道等非结构化数据，分析公众对某个话题的态度和情感倾向。
4.学术研究：通过收集学生、教师或专家的意见和观点，进行定性分析或理论验证。
设计原则设计一个有效的非结构化调查表需要考虑以下几个原则：1.清晰明了：问题应简单明了，避免使用复杂的语言和术语，确保参与者能够准确理解问题的含义。
2.全面细致：尽量覆盖所有可能的回答选项，确保参与者能够选择最接近他们观点或想法的选项。
3.开放性问题：提供一些开放式问题，鼓励参与者自由表达观点和建议。
4.逻辑顺序：按照逻辑顺序组织问题，从整体到细节或从简单到复杂，使参与者能够轻松理解并回答问题。
5.匿名性：保证参与者的匿名性，鼓励他们坦诚地回答问题，提供真实和有用的反馈。
使用步骤以下是一个简单的非结构化调查表使用步骤示例：1.确定调查目的：明确需要收集和整理的非结构化数据类型，以及希望从中获取的信息。
2.设计问题：根据调查目的，设计一系列问题，包括开放式问题和选择题。
