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　　本研究系统介绍了网络记忆采样（Network Sampling with Memory, NSM）方法的理论基础，并探讨了其在加拿大华人移民调查中的具体应用。NSM方法通过动态扩展社交网络，成功解决了传统链式采样中的选择偏差问题，尤其在非法移民、低收入群体等隐性群体中展现了显著优势。本研究通过NSM方法，收集了大量来自隐性群体的样本数据，揭示了复杂的社交网络结构，并优化了抽样的代表性。尽管研究过程中遇到了诸多挑战，如社交网络分化、受访者隐私保护及疫情影响，但通过适当调整，NSM方法依然表现出强大的适应性与高效性。本文不仅为移民研究提供了新的方法论支持，还展望了NSM方法在未来研究中的广泛应用潜力。

　　全球化的迅速发展使得移民群体成为社会学、人口学以及政策制定领域的重要研究对象（Portes & Rumbaut, 2020）。特别是在多元文化国家如加拿大，移民群体对社会经济和文化结构的影响越来越显著。然而，某些特定的移民群体，如非法移民、低收入群体以及语言和身份处于边缘的移民，常常难以通过传统的概率抽样方法进行研究。这类隐性群体的研究往往面临诸多挑战，包括受访者的隐私顾虑、身份保护需求，以及社交网络的复杂性和分散性。

　　为应对这些挑战，网络记忆采样法（Network Sampling with Memory, NSM）应运而生。NSM方法的核心优势在于能够通过逐步构建调查网络，克服传统链式抽样中的偏差问题，并且通过保存受访者提供的社交网络信息来优化抽样过程。NSM不仅能够揭示社交网络的拓扑结构，还能确保样本的代表性，特别是在调查难以接触的隐性群体时具有明显的优势（Avin & Krishnamachari, 2008）。

　　加拿大的华人移民群体是其最大和最具影响力的移民社区之一。根据加拿大统计局的数据，2021年华人移民人口接近190万，占全国总人口的5.1%（Statistics Canada, 2021）。这些移民主要集中在温哥华、多伦多和蒙特利尔等大城市。然而，尽管华人移民社区庞大且具有重要影响力，仍有相当一部分处于法律灰色地带或社会边缘。这些移民往往难以通过常规的社会调查方法接触到，尤其是非法移民和低收入劳工群体，他们面临身份保护的需求、法律风险以及经济困境，导致对社会调查的参与度低（Beauchemin et al., 2016）。

　　因此，本研究采用了NSM方法，旨在通过构建更具代表性的社交网络框架，克服上述限制。在法国进行的华人移民调查（ChIPRe）中，NSM方法已被证明在处理类似隐性群体方面具有显著的优势（Santos & Charrance, 2024）。通过该方法，研究团队不仅扩大了样本覆盖面，还成功接触到大量处于社会边缘的华人移民群体。借鉴这一成功经验，本研究将NSM方法应用于加拿大的华人移民群体调查，以期获得更全面的群体画像，帮助政府和社会组织更好地理解并服务这些群体。

　　在研究难以接触的人群时，传统的概率抽样方法往往面临诸多挑战。对于非法移民、无家可归者、低收入劳工等群体来说，这些人通常未被纳入官方统计数据或社会登记系统，导致其难以通过随机抽样方式进行有效调查（Marpsat & Razafindratsima, 2010; Salganik, 2019）。链式抽样方法，如受访者驱动抽样（RDS），通过让受访者推荐其社交网络中的联系人来扩展样本范围，被认为是对这些边缘群体进行调查的有效替代方案（Mouw & Verdery, 2012）。

　　网络记忆采样法（NSM）被设计用于克服链式抽样方法的固有缺陷。NSM方法通过逐步揭示受访者的社交网络，并保存推荐信息，以确保在未来抽样时能够覆盖到更广泛的个体。与RDS不同，NSM结合了随机游走算法和社交网络的局部拓扑信息，能够通过记忆机制不断优化抽样过程。这样，研究者不仅能够避免重复抽样，还能确保在样本积累的过程中，数据能够逐步接近于简单随机抽样的理想状态（Avin & Krishnamachari, 2008）。

　　在加拿大的华人移民调查中，这一方法特别适合处理不同来源地移民社群之间的社交分化问题。通过对社交网络的逐步揭示，NSM方法能够有效扩展样本覆盖面，确保非法移民和低收入群体等边缘个体不被遗漏。例如，在多伦多的华人社区中，来自广东、福建的移民往往形成独立的社交圈，而来自中国北方的移民则另有自己的网络。NSM方法通过识别这些社交圈中的关键个体（即“桥梁”个体），能够在不同网络之间建立连接，从而更全面地捕捉到整个社区的社交结构。

　　本次研究的主要目标是通过网络记忆采样法（NSM）对加拿大的华人移民群体，特别是那些难以通过传统社会调查方式接触的隐性群体（如非法移民、低收入移民群体）进行全面调查。根据2021年加拿大统计局的数据显示，华人移民在全国范围内分布广泛，主要集中于大温哥华地区和大多伦多地区，这两地的华人移民人数均超过50万人，占当地总人口的20%以上。然而，这些移民群体内部存在显著的分化，特别是来自中国大陆、香港、台湾地区的移民，往往形成各自独立的社交网络，这为调查设计带来了复杂性（Statistics Canada, 2021）。

　　首先是动态抽样与社交网络拓展机制。NSM通过两个阶段的抽样模式实现动态网络拓展：搜索模式和均匀抽样模式。在搜索模式下，系统优先抽样那些社交网络中未被充分覆盖的个体，以揭示新节点；当网络基本形成后，系统切换到均匀抽样模式，确保已识别节点的平衡抽样。NSM使用“随机游走”的方式从已知网络节点开始逐步扩展，通过计算每个节点的被推荐频次来调整抽样权重。未被抽样的节点在每个轮次中拥有更高的抽样概率，以防止某些群体过度被抽样。这一过程利用了加权随机采样算法，可以在保障代表性的前提下最大化覆盖隐性群体。在网络拓展的早期，当新增节点的速率高于一定阈值时，NSM使用搜索模式；一旦新增节点速率下降（即社交网络趋于稳定），则自动切换到均匀抽样模式。这一切换通过数据实时监控实现，确保抽样过程的动态优化。

　　其次是识别“桥梁”个体与关键节点。社交网络中的“桥梁”个体在跨越不同社交子群体时至关重要。NSM通过社交网络分析（SNA）技术识别这些个体，主要使用两个技术手段。第一是计算节点的“中心性”。研究团队计算每个节点的“中心性”，即其在社交网络中的相对位置。通过计算“度中心性”和“中介中心性”，可以识别出那些连接不同子群体的个体，这些个体往往是扩大样本覆盖面的关键；第二是优化“桥梁”个体的作用。在发现“桥梁”个体后，NSM方法优先抽样这些个体以扩展社交网络，特别是在社交隔离明显的群体中，这一策略能够显著提高网络的联通性。例如，在多伦多的福建与台湾地区移民群体中，研究团队通过NSM识别了多个连接这两者的桥梁个体，从而成功扩展了两者之间的社交联系。

　　其次是处理丢失数据。在数据采集中，丢失数据的处理是提高数据质量的重要环节。为处理部分受访者未能提供完整社交网络信息的问题，研究团队采用了基于插补法的技术，将受访者的部分缺失数据通过相似节点信息进行合理补充。对于某些受访者未提供的社交网络信息，系统通过K近邻算法（K-Nearest Neighbors）来估算丢失数据。系统基于已知节点的社交关系推测未提供节点的可能关系，从而最大限度地保留数据的完整性。

　　从数据分布来看，受访者的社交网络明显集中于特定的子群体。约70%的受访者来自中国大陆，其中以广东、福建和北京移民为主，其余30%的受访者来自香港和台湾地区。这一结果与加拿大华人移民的总体人口结构大致一致。具体而言，在温哥华，福建和广东的移民网络更为紧密，占整个社交网络的65%，而北方移民的社交联系相对孤立，形成了数个独立的小规模网络。在多伦多，移民社交网络呈现出更加分散的特点，尤其是在香港移民与大陆移民之间，网络连接较少（见表1）。

　　为应对这一挑战，研究团队采取了多项措施来增加受访者的参与意愿。首先，团队加强了隐私保护机制，在访谈开始前向每位受访者详细解释隐私保护措施，确保数据不会用于任何非研究目的。此外，团队通过提供更具吸引力的经济激励来鼓励参与者分享其社交网络信息。受访者在完成问卷后可立即获得一张20加元的电子礼品券，而提供更多联系人信息的受访者可以获得额外的奖励。这一策略有效提升了低参与度群体的积极性，尤其是在非法移民群体中，受访者参与率提高了约15%。

　　为了克服这一局限性，研究团队采取了两项策略。一是多点种子策略，团队增加了不同子群体中的种子个体数量，特别是在那些社交网络较为孤立的群体中。例如，在多伦多的福建移民群体中，研究团队设置了5个额外的种子个体，确保能够打破该群体的社交封闭性，扩展至更广泛的移民网络；二是识别跨网络桥梁个体，研究团队通过社交网络分析（SNA）技术，识别出那些在不同移民群体之间起到桥梁作用的个体，并优先对这些个体进行抽样调查。通过这些桥梁个体，调查成功扩展至不同社交网络子群，从而扩大了样本覆盖范围。

　　为了应对疫情带来的影响，研究团队采取了两项应对措施。一是加强远程访谈信任建设，访谈员通过更加个性化的访谈方式，努力建立与受访者的信任。例如，访谈员会根据受访者的文化背景和生活经历进行交流，逐步引导受访者分享其社交网络信息。这一策略显著提高了远程访谈的效果，尤其是在低收入移民和非法移民群体中，远程访谈的完成率提升了10%；二是加强远程访谈的技术支持，研究团队为每位受访者提供了详细的远程访谈指南，并在访谈过程中通过视频通话和电子邮件提供技术支持。这一措施不仅提高了访谈的顺利进行率，还减少了因技术问题导致的访谈中断情况。尽管疫情带来了诸多限制，但通过灵活调整访谈方式和加强信任建设，研究团队成功保持了数据收集的连续性和高效性。

　　为应对这一问题，研究团队采用了两项策略。一是优化均匀抽样模式，通过NSM的均匀抽样模式，系统能够动态调整抽样概率，确保未被充分抽样的个体有机会被选中。特别是在那些推荐频次较低的个体中，研究团队通过提高抽样概率，成功减少了推荐链条过短带来的偏差问题；二是调整采样频率，研究团队定期监测样本的社交网络分布情况，并根据数据变化调整抽样频率。例如，在温哥华的非法移民群体中，由于网络扩展速度较慢，研究团队增加了抽样频次，确保网络中的每个子群都能被充分覆盖。

　　为应对这一挑战，研究团队采取了两项措施。一是引入语言支持与多元文化背景访谈员，为了克服语言障碍，团队聘请了精通粤语和普通话的双语访谈员，确保在与不同语言背景的受访者交流时不会出现沟通问题。此外，访谈员还接受了跨文化沟通的培训，以提高与不同文化背景受访者的互动能力；二是提高文化敏感度，团队针对不同文化背景的移民群体采取了差异化的访谈策略。例如，对于香港移民群体，访谈员更注重通过日常生活和文化背景的讨论来建立信任，从而逐步引导受访者提供社交网络信息。

　　NSM方法不仅能够用于揭示社交网络的结构，还具有分析网络中信息流动和传播路径的潜力。未来研究可以探索如何利用NSM数据追踪信息在移民群体中的传播轨迹，尤其是政策信息、健康知识等对移民生活产生重要影响的信息。这一分析对于理解移民群体的行为模式、信息获取途径和政策影响效应至关重要。例如，通过追踪信息在社交网络中的传播路径，研究者可以发现不同来源地移民群体在信息接收和扩散中的差异，帮助政府优化政策传递机制，确保重要信息能够覆盖到最需要的群体。

　　随着NSM方法的应用范围不断扩大，未来的研究应考虑构建基于NSM数据的决策支持系统，为政府和相关机构提供实时的数据分析和预测工具。这一系统不仅可以用于跟踪移民群体的社交动态，还可以用于模拟不同政策措施的潜在影响。例如，政府可以通过该系统提前预判某项政策在移民群体中的反应，预测政策执行后可能产生的社会影响，并通过实时数据调整决策方案。这样的系统将推动政策制定从经验驱动向数据驱动转变，显著提高政策的科学性和执行效率。

　　作者信息（Author Biography）：孙鹏（1982.10），博士，加拿大籍华人学者，研华学思特聘专家，专注于跨文化与全球化、文化与社会、人口与移民以及人才与教育等领域研究。他的研究兴趣广泛且深入，涵盖了企业跨文化管理、全球化进程对企业和社会的影响、多元文化背景下的文化融合与冲突、国际移民与人口流动、国际人才交流以及华人社群和留学生问题等方面。孙鹏致力于探索企业在全球化背景下如何实现有效的跨文化管理，研究文化在全球化进程中的传播与变迁，以及移民和人口流动对全球社会经济的影响。同时，他也关注数字化转型、技术创新与创业、环境保护与可持续发展等新兴研究领域，力求通过多学科的视角，为社会和经济的未来发展提供有力的理论支持和实践指导。