一、引 言
2015年学术界出现了社会科学接洽的可复制性危险。对此，学者们进行了多方面的归因（Fiske，2016；Maner，2016；Schaller，2016）。其中，从接洽要领层面来看，无法复制危险与单一要领（尤其是实验室实验）的重度依赖关联（Maner豆瓣小号哪里买，2016）。自此，多要领接洽运转受到越来越多学者的表情。二手数据接洽要领使用的是大范围的外部数据以及基于真确寰宇的历史数据，这种数据开端的可追忆性以及真确性普及了接洽论断的外部效度和可复制性。因此，使用二手数据在进行多要领接洽时愈加受到学者们的饱读舞和表露。其中，料理学科下的消费者步履领域使用二手数据开展多要领接洽的势头尤其昭彰。
自2015年以来，消费者步履学的顶级期刊之一Journal of Consumer Research （JCR）上刊发的借助二手数据开展多要领接洽的著述数目逐年加多（参见图1），累计达到52篇，占2015年1月—2022年6月JCR刊文总和的11.8%（52/439）。从发表年份来看，2015年全年仅有3篇多要领著述接受了二手数据法，而2022年上半年就有7篇，占2022年上半年JCR总发文数的29.2%（7/24）。除JCR外，咱们还检索了Journal of Marketing Research（JMR）、Journal of Marketing（JM）等九种消费者步履泰斗期刊上2015年以来刊发的波及二手数据的多要领著述。咱们也发现，这些期刊上使用二手数据开展多要领接洽的著述数目呈飞腾趋势（参见图1）。但是，当咱们检索国内料理学泰斗期刊（如，《料理寰宇》《南开料理批驳》）2015年以来刊发的消费者步履领域的著述时，咱们发现仅有16篇多要领著述使用了二手数据法（参见图1）。
上述文件计量分析标明，借助二手数据开展多要领接洽还是成为海外消费者步履接洽中的病笃趋势。但是，国内消费者步履领域学者对二手数据子接洽的诳骗非常有限。出现这一痛快的原因可能是多数学者只擅长某一种接洽要领，对于多要领接洽以及如何使用二手数据开展多要领接洽存在以下几个方面的困惑：（1）多要领接洽中的二手数据子接洽用来作念什么，有何上风和挑战？（2）多要领接洽中的二手数据法和一般二手数据法在操作历程上有何互异？（3）接洽者何时、何地以及如安在多要领接洽中开展二手数据子接洽？（4）多要领接洽中的二手数据法可以和哪些其他接洽要领进行搭配和组合，在文中如何安排位置？（5）借助二手数据开展多要领接洽时需要细心哪些问题？
行为料理学接洽的一个病笃分支，消费者步履领域对多要领的诳骗，尤其是对二手数据子接洽的诳骗已成为一种趋势。这一病笃接洽趋势预示着料理学接洽异日在要领使用层面的病笃变化。因此，咱们选用消费者步履领域的文件样本进行系统分析，具体回答用于多要领接洽的二手数据子接洽应如何开展等问题。本文内容安排如下：领先，先容用于多要领接洽的二手数据法对于消费者步履接洽的用途、上风与挑战。随后，以2015年以来发表在JCR、《料理寰宇》等期刊上的213篇（197篇英文，16篇汉文）包含二手数据法的消费者步履领域的多要领著述为例，系统梳理多要领接洽中二手数据法的具体开展历程。况且考究叙述和一般二手数据法比拟，用于多要领接洽的二手数据法在使用方面存在哪些特有之处，以及具体开展包含二手数据的多要领接洽时会出现哪些疑问与贫穷。临了，针对学者在借助二手数据开展多要领接洽时可能遭受的一系列疑问与贫穷给出想考和建议。
本文的表面孝顺主要有三点：（1）本文是抵消费者步履领域多要领接洽以及二手数据子接洽的初度先容和梳理，弥补了目下消费者步履接洽对二手数据子接洽先容和倡导的不及。（2）本文提议了二手数据子接洽有别于一般二手数据接洽的场地并提供了开展建议层面的特有性学术想考。尽管已有竹素（如陈晓萍等，2008）和著述（如Ellram和Tate，2016）波及对二手数据的先容，但是所针对的是单一二手数据接洽如何开展和使用等问题，无法回答一般的二手数据接洽和多要领接洽中的二手数据子接洽究竟在操作和诳骗上存在何种区别，以及现实开展含二手数据的多要领接洽时应细心哪些问题。本文则针对这些问题进行了想考与解答。（3）本文可以起到投砾引珠的作用。通过邃密先容多要领接洽中二手数据子接洽的具体诳骗和开展建议，本文能促使更多的国内学者表情和诳骗二手数据子接洽，进而催生出更多具有实践价值和现实影响力的顶天随即的接洽后果。
二、二手数据在多要领接洽中的用途、上风与诳骗挑战（一）多要领接洽中二手数据的用途
二手数据（secondary data）平素被界定为由接洽东说念主员之外的东说念主为了不同的目的而采集的定量或定性数据（Ellram和Tate，2016）。因此，二手数据在数据开端上指通过全球及公开渠说念取得的已存数据，这使得二手数据具备历史性、辗转性、被试不可及性等特征。消费者步履接洽中不乏使用二手数据的接洽，且二手数据可与实验法、拜访法等其他要领共同使用以完毕接洽者想要开展多要领接洽的目的。具体而言，学者们在开展多要领接洽时可以借助二手数据完毕下列三种用途：
1.赞助锤真金不怕火表面不雅点
wap.ihazcloudthings.xyz平素情况下接洽者会借助二手数据分析来锤真金不怕火感趣味趣味的变量之间的关系，并通过真确历史数据来考证所不雅察到的社会痛快。举例，Fan等（2020）借助从DemoHour上采集的902个众筹样式和116 153项捐钱数据，揭示了样式发起始日的小额捐钱比例大约正向展望筹资收场。通过二手数据来揭示真确市集结的一些消费痛快，大约为接洽的主要假定提供环节性的现实把柄。值得细心的是，有个别接洽也使用二手数据来锤真金不怕火变量间关系的内在机制和界限，以及抹杀一些可能的替代证明（Aspara和Wittkowski，2019；Berger等，2021；Xu等，2021）。对于那些与接洽匹配性较好的二手数据而言，若能找到合理的关系代理主张，则也可以像实验接洽一样进行中介效应和转换效应锤真金不怕火。举例，Gullo等（2019）利用一家加州大型食物连锁店的扫描仪面板数据，指出东说念主们在一天中的早上时候段种种化寻求步履（variety-seeking）较低。况且，Gullo等东说念主还将日照进度和日出后的时长行为生理叫醒的代理主张，辗转考证了生理叫醒进度的中介作用。
2.赞助表面构建
二手数据接洽不仅可以用于表面的锤真金不怕火，在表面构建中相同可以起到至关病笃的作用。具体来说，二手数据子接洽可以匡助接洽者初步挖掘表面不雅点，为随后的表面构建责任奠定病笃基础。以Chung等（2022）的接洽为例，该接洽旨在叙述消费者参与分享经济的动机，并盘考了这些动机可能导致的一些下流收场。作家领先中式了Airbnb网站（一个提供全球民宿短租公寓预定的平台）上43 343名民宿主东说念主对“Why did you start hosting？”这一问题的文本回答，并借助机器学习（machine learning）的方式索要了这些民宿主东说念主选拔出租公寓的动机。借助这一分析收场，作家树立了初步的表面不雅点。随后在这一发现的基础上，作家又开展了两项实验接洽，分别锤真金不怕火了民宿主东说念主进行房屋出租的动机与租客惬意度、房屋订价之间的因果关系，从而丰富了接洽的表面发现（Chung等，2022）。
3.赞助量表开发
除上述用途外，二手数据还可以用于量表的赞助开发。先行借助二手数据进行消费痛快不雅测，对于后续关系量表的开发具有病笃率领道理。举例，Kappes等（2021）在接洽一中就使用来自英国一个货币料理App上2 000多名消费者的账户交纪行载，实证分析了消费者在用钱意味着钞票（spending implies wealth，SIW）这一信念方面的互异会如何影响其投资和储蓄步履。随后基于现实影响的盛大性，作家进行了关系的SIW量表开发（Kappes等，2021）。从接洽体式来看，二手数据的使用使得这一接洽区别于传统的量表开发，通过二手数据分析得到的收场为后续的量表开发奠定了病笃的现实基础，从而大大普及了接洽的表面和实践价值。
（二）多要领接洽中二手数据的上风
比拟通过其他接洽要领（真的验法、拜访法、访谈法等）所获取的数据，二手数据有着自身特有的上风，具体包括以下几个方面：
第一，为接洽不雅点提供具就怕候跨度的大样本维持把柄。平素接受一手数据的接洽要相识由于接洽者个东说念主资源（时候、经费和东说念主手等）的限制而难以获取大样本，尤其对于跨时段样本和纵向数据分析而言，只通过获取一手数据很难达到接洽者的接洽目的。比拟之下，二手数据的样本量平素很大，接受二手数据岂论是在样本大小照旧时候跨度上均具有昭彰的上风。通过使用特定方式可以顺心获取存在于外部寰宇的大宗数据，弥补了实验法以及拜访法等一手数据获取方式在样本量方面的病笃不及。举例，Consiglio等（2018）通过使用来自意大利1 421个城市203 071名推特活跃用户所发布的2 194 856条带地舆定位的推文，为社会拥堵和消费者口碑（word of mouth）之间的关系提供了大样本的把柄。
第二，加多接洽论断的客不雅性与真确性。一些外部数据，尤其是企业的销售数据，是基于市集真确运作以及客不雅的销售开端的，基本上不包含数据开端者以及数据给与者的主不雅臆断，或者受主不雅臆断的影响较小。数据中所包含的信息平素具有较高的客不雅性，因而在用于锤真金不怕火变量间关系时，可以阐明客不雅现实的作用。除此之外，由于数据开端者和数据给与者存在时空上的分离，数据获取少了许多东说念主为身分的搅扰，况且也可以幸免被试猜想实验目的或是出于社会嘉赞性而刻意好意思化数据。这对于保证数据收场的真确性尤为病笃。
第三，加多接洽论断的可复制性，使实证接洽论断愈加可靠。正如本文滥觞所讲，接洽收场的可复制性是学术接洽中的一浩劫点。平素一些一手数据获取要领（真的验法）会由于获取情境的不可复制而使得接洽收场无法完全复制，而二手数据接洽则幸免了这一问题。二手数据在数据开端方面的可追忆性保证了他东说念主可以根据相同的数据源并按影交流的模式去创建样本，从而保证接洽论断的高度可复制性。此外，由于数据的获取幸免了许多主不雅身分的影响，数据的重叠锤真金不怕火过程不会受到太多不一致身分的影响，这在一定进度上保证了收场的可复制性。
（三）多要领接洽中诳骗二手数据的挑战
尽管多要领接洽中二手数据子接洽存在上述优点，但是具体诳骗二手数据子接洽锤真金不怕火接洽不雅点会濒临以下挑战：
领先，数据搜索难度高。在寻找用于分析的二手数据时，可能会耗尽大宗时候来搜索适合的数据开端和证明数据（Ellram和Tate，2016）。当接洽者决定使用二手数据来佐证著述不雅点时，少数情况下是还是发现了适宜自身接洽主题的二手数据，况且这些二手数据可以和自身接洽目的完整匹配。对于这类情况而言，搜索数据会较为通俗，只需要接洽者根据自身接洽目的来对数据进行针对性证明。比拟之下，多数情况下接洽者们在想要诳骗二手数据要领时领先遭受的问题等于从那处获取合适的数据。这其中会波及大范围的数据搜索以及数据匹配责任，可能会以致许多学者在前期搜寻无果后烧毁使用二手数据的想法。
其次，数据处理责任零乱。现存的数据集可能包含许多接洽者所需之外的变量，需要接洽者耗尽大宗的时候来整理数据以及抹杀杂音（Saunders等，2016）。在诳骗实验法以及拜访法等可以径直获取数据的要领时，接洽东说念主员可以根据具体的接洽目的去联想实验以及拜访问题去获取相应的数据；而当接受二手数据接洽要领时，由于只可辗转获取来自于其他渠说念的数据，且这些数据平素是基于各式不同目的而造成的，因此接洽者只可通过个别信息的匹配来筛选可用的二手数据，这在现实责任量方面具有相对难度。
临了，无法得出因果推断。通过二手数据分析得来的论断一般只可为接洽者的假定提供初步的关系性把柄，而对于变量间更为病笃的因果关系，却无法给出阐明。这一局限性主要源于二手数据中内在机制的不可不雅测，大多数情况下接洽者只可借助一定的依据从二手数据中索要出展望变量和收场变量的代理主张，而对于一些个体心理变量，很难从其中找到相应的替代主张。对于一些既敬重主效应也敬重内在机制的接洽而言，二手数据无法行为接洽东说念主员所提不雅点的主要维持把柄，因此接洽者需要借助更为严谨的实验法去弥补二手数据接洽的不及。
以上总结了二手数据在多要领接洽中的用途、上风和诳骗挑战。总体而言，在多要领接洽中接受二手数据法有其自身的必要性。合理借助二手数据接洽，大约使接洽论断解脱对单一要领的依赖，从而完毕接洽收场的可复制性，提高接洽的外部影响力。接下来，咱们将针对多要领接洽中二手数据要领的具体操作历程张开阐明。
三、在多要领接洽中开展二手数据子接洽的操作阐明一项二手数据接洽的完整历程，主要包括数据的选拔、获取、清洗、处理、分析、肃肃性锤真金不怕火、内素性分析等多个模式。该部分将以消费者步履领域波及二手数据子接洽的213篇多要领著述为例，主要针对多要领接洽中的二手数据法与一般二手数据法之间的不同之处张开阐明，并在此基础上归纳总结出表1。对于一些莫得互异的模式咱们将不再赘述。
（一）从那处获取二手数据？
本文通过梳剪发现，用于多要领接洽的二手数据法一般存在四个方面的数据开端。一是采集数据。这类数据主要涵盖一些采集平台（如Facebook、Twitter）以及一些公开的网站（如RottenTomatoes.com）上的消费者步履数据，波及消费者在采集上发布的批驳、视频、帖子以及一些搜索数据等（Pancer等，2019；El Hana和Sabri，2021；Nguyen等，2021）。二是企业数据。具体指来自某个公司、零卖商或者连锁商店等筹商具体业务的组织的里面数据，包含企业销售数据、企业与客户的交互数据以及主顾跟踪数据等（Harding等，2019；Kappes等，2021；Packard和Berger，2021）。这类数据只可通过特定组织的渠说念获取，因此在数据特有性上具有一定的上风。三是全球数据库数据。平素包括由一些组织开展的大范围拜访的数据以及一些接洽机构整理的大样本数据（Wang等，2021）。这些数据库的数据平素以结构化的体式呈现。四是国度机构数据。指来自一些国度机构或单元的统计数据，一般会在关系机构的官网公布，接洽者可以在得到关系单元的授权后获取。
要理解禅的含义，首先需要追溯到其起源。禅的根基可以追溯到佛陀的教导，后来他把其中的奥秘传授给了迦叶，然而真正将禅传入中土的则是达摩祖师。后来六祖慧能一花开五叶，展开禅宗的璀璨时代。
针对上述四种二手数据开端，咱们整理了每种开端所对应的常见数据类型及关系接洽的例子，详见表2。通过这一表格，咱们能澄莹地了解目下消费者步履多要领接洽中都使用了哪些二手数据类型。此外，咱们还在表格中汇总了每种数据开端的上风、粗放及适用的接洽主题。临了，基于咱们所检索到的213篇波及二手数据的多要领著述，咱们统计了每种二手数据开端的使用占比。收场发现，49.09%的接洽接受了来自采集的二手数据，企业数据次之（30.45%），使用全球数据库以及国度机构数据的接洽则分别占到14.55%和5.91%。基于这一分散比例可以看出，不同于传统的单一二手数据接洽，多要领接洽中二手数据的开端有着很强的学科属性。消费者每天通过手机、电脑等移动诱骗参与的采集行动擢发难数，这也使得采集尤其是一些社会媒体上存储了丰富的消费者步履数据。丰富种种的采集二手数据开端不仅为消费者步履学者提供了繁多风趣风趣的接洽视角，同期也使得消费者步履接洽中二手数据的诳骗特有于传统的单一二手数据接洽。
（二）如何获取二手数据？
根据接洽主题选拔合适的二手数据开端之后，需要进行相应的数据获取责任。平素二手数据的获取有免费获取和付费获取两种方式。免费获取主要针对一些采集上的数据，需要接洽东说念主员自行在网站或采集平台上执取和下载，就怕需要借助一些前言或器具才略执取到接洽者所需要的数据。举例Wang等（2021a）就借助Python软件爬取了Kickstart平台上的音乐样式信息，并通过音频挖掘期间（audio mining technology）分析了样式发起东说念主的声息特征对劝服收场的影响。此外，通过一些应答媒体分析平台（举例Infegy公司所创建的Atlas平台），也能完毕抵消费者在应答媒体上的步履数据的及时监测和获取（Nguyen和Chaudhuri，2019）。付费获取主要针对一些现成的数据库或数据集，需要接洽东说念主员购买使用（Lalwani和Wang，2019）。对于企业数据和一些国度机构数据，则需要通过与主张企业合营或预先取得关系组织或单元的许可才略获取（如，Cai等，2016；Choe等，2021）。需要阐明的是，一些二手数据（如采集数据）储存方式和呈现体式具有特有性，接洽者需要借助特定的器具进行获取。因此，接洽者想要借助二手数据来开展多要领接洽，一定进度上需要有关统共据获取期间的救助。
（三）如何细则二手数据范畴？
二手数据接洽中对数据范畴的推敲主要包括两个方面，一是时候跨度，二是样本大小。在数据采集的时候跨度上，短则一个月（Kwan等，2017），长则可达数十年（Ordabayeva和Fernandes，2018；Rocklage等，2021）。而对于样本大小，少则过百（Goor等，2021），多则几十万（Gullo等，2019；Beck等，2020）。具体时候跨度和样本大小则需要根据数据开端、数据特征以及数据获取难易进度进行考量。如来自于采集的二手数据由于其非结构化特征，需要接洽东说念主员在获取数据后进行大宗的整理和筛选，因此过度追求大样本量反而可操作性不高，而对于一些还是由某些机构或组织整理好的结构化数据集，则恪守应用尽用的原则。天然学术界公认的少许是，二手数据具有统统的样本量上风，但是鉴于多要领接洽中二手数据的类型并不完全等同于一般的二手数据接洽，当接洽东说念主员细则了接洽主题以及对应的二手数据开端时，就需要细心在样本量与可操作性之间进行权衡。采集二手数据天然无法像其他结构化数据一样进行很大样本的获取与分析，但是其存在于真确消费环境下的特色完全弥补了样本范畴的不及。
（四）如何清洗二手数据？
在本文所分析的213篇消费者步履多要领接洽中，二手数据主要以原始的文现实式呈现，况且数据分散较为错落，因此接洽东说念主员在取得关系二手数据后并弗成径直用于接洽分析，需要根据接洽目的进行大宗的清算责任。常见的筛选程序包括数据完整性，即抹杀去信息缺失或内容不完整的数据（Mrkva等，2020；Gupta和Hagtvedt，2021）；分析匹配性，即依据后续分析目的和要领抹杀去不匹配主张变量或无法进行分析的数据（Spiller和Belogolova，2017；Kalra等，2020）；数据可处理性，即根据数据处理方式抹杀去无法进行处理的数据。那些需要用到文本挖掘或话语计较器具的接洽平素需要根据特定的词汇来对文本内容进行编码，因而需要抹杀不相宜编码条目的数据（Rocklage等，2021）。除上述较常接受的筛选方式，还需要根据接洽主题抹杀去一些畸形值或顶点数据。举例，Consiglio等（2018）在利用推特内容探究社会密度和口碑传播之间的关系时就抹杀了14个存在畸形推特行动城市的数据（推特名东说念主分享了畸形数目的推文）。
（五）如何索要主张变量？
在利用二手数据进行分析时，主要会波及一些环节变量的中式。由于多要领接洽中二手数据开端具有平常性，接洽东说念主员在取得数据后需要纯真索要所需变量，具体变量索要方式有别于一般的二手数据接洽。
领先，对于展望变量（或自变量），常见的索要方式有四种。其一，使用东说念主工编码的方式进行分组处理。即根据接洽目的对二手数据中的原有信息进行东说念主为分组，从而完毕对比自变量不同水平下因变量收场互异的目的（举例，Rocklage等，2021）。其二，借助一些文分内析器具或音频挖掘期间对数据进行数值化转换。一些现存的文本处理器具（如Linguistic Inquiry and Word Count，LIWC）（van Laer等，2019）、音频分析软件（如QA5软件）（Wang等，2021a）大约完毕按照一定的计较程序对文本或音频进行相应的数值转换，从而得到可用于统计分析的具体变量。其三，使用原始数据中已有的样式或信息行为自变量的代理主张。其四，将其他开端的数据行为自变量代理主张。接洽者平素会接受国度层面的拜访数据或统计数据来操作化自变量。如Beck等（2020）就借助好意思国县级作恶率数据来量度消费者的个东说念主抑止，从而分析了抑止感和诱骗者品牌偏好之间的关系。
其次，对于收场变量（或因变量），常见的量度方式有两种。其一，用原始数据中已有的步履主张充任因变量。如产物评级（Schlosser等，2016；Yang和Aggarwal，2019）、批驳或帖子的点赞及转发数（Kwan等，2017；Pancer等，2019）、销售数目（Cai等，2016；Mohan等，2018）、交游金额（Smith等，2016）等，此外还包括一些闹翻主张，如品牌选拔（Winterich等，2015）、获取方式选拔（Aspara和Wittkowski，2019）以及优惠券的使用（Lalwani和Wang，2019）等。值得阐明的是，就怕接洽东说念主员也会合伙数据皆集的已有主张，通过不同的计较方式，造成最适宜数据分析决策的代理变量（如Nguyen等，2021）。其二，借助一些话语计较器具对文本数据进行转换。较常使用的话语计较器具有The Evaluative Lexicon（评价辞书，用于测量文本中个东说念主反应的效价、顶点性和情理性）（Rocklage等，2021）、part-of-speech （POS） tagging（一种词性标注器具）（Nguyen等，2021）、LIWC database（话语查询和字数统计程序）（Schlager等，2021）等。借助这些器具就可以量度文本内容的心思效价和得分，从而用于后续的统计分析。
临了，对于一些病笃的抑止变量也需要加以分析。常用作抑止变量的内容有东说念主口统计学信息（数据所波及对象的年事、性别、种族、收入等变量）（Scott等，2020；Kappes等，2021；Smith等，2021）、数据类型特征（包括批驳长度、字数；视频时长、亮度；电影类型、时长等）（Berger等，2021；Rocklage等，2021；Wang等，2021a）、地区层面特征（如GDP、东说念主均收入景色、城市东说念主口范畴）（Ordabayeva和Fernandes，2018；Davidson和Theriault，2021）等。除此之外，许多学者也不时将时候身分（如年份、月份、日历等）行为抑止变量纳入模子，这对于诳骗一些时候序列数据或面板数据的接洽来说更为盛大（Kettle等，2016；Galoni等，2020）。一般来说，除了上述一般性的中式程序，接洽者还需要合伙数据特征、接洽目的和分析目的中式相应的抑止变量，以使得分析过程愈加严谨、接洽论断愈加可靠。
（六）如何分析二手数据？
与传统二手数据接洽不同，多要领接洽中的二手数据法多与实验法、拜访法等配合使用，因此这类接洽中对二手数据的分析要领也基本沿用一些成例的统计分析方式，如方差分析（Gupta和Hagtvedt，2021）、追想分析（Xu等，2021）、关系分析（Esteky等，2018）、T锤真金不怕火（Tully和Sharma，2018）、卡方分析（Goor等，2021）等。除此之外，一些学者也模仿了部分计量经济学方面的分析模子来拟合所取得的数据，并借助机器学习期间和R话语来完毕对模子的计算（Harding等，2019；Matz等，2019）。总体而言，在多要领接洽中出现的二手数据法在具体分析方面会更趋于通俗，较少接受计量经济学的分析范式。这一痛快可以证明为二手数据法在消费者步履领域的原土演化。
（七）如何锤真金不怕火分析收场的有用性？
二手数据接洽非常必要的一个关节等于重叠锤真金不怕火分析收场的有用性，包括肃肃性锤真金不怕火以及内素性分析。用于多要领接洽的二手数据接洽其具体完毕方式和一般二手数据接洽并无互异，因此不再赘述。值得阐明的是，在多要领接洽中二手数据法平素以子接洽的体式呈现，起赞助救助接洽论断的作用，因此接洽者在借助二手数据开展多要领接洽时并不会进行许多的肃肃性锤真金不怕火以及内素性分析责任。
以消费者步履领域波及二手数据的多要领接洽为分析样本，咱们识别出几点在多要领接洽中开展二手数据子接洽的特有之处。其一，就数据开端而言，多要领接洽中二手数据的开端昭彰永诀于一般二手数据接洽，且具有较强的学科匹配性。举例消费者步履领域丰富的采集消费数据使得接洽者可以开展多种种种的主题接洽，而无谓局限于数据类型的单一性。其二，多要领接洽中的二手数据开端较广，因此在具体的数据获取阶段也存在特定的互异。其三，在多要领接洽中诳骗二手数据时，需要针对特定数据类型合理选拔样本范畴。其四，接洽者需要针对接洽目的纯真索要所需变量。当在现时数据皆集无法获取关系变量时，可以推敲使用其他开端的二手数据行为补充。另外，针对已获取二手数据皆集的样本群体精确投送拜访问卷可以行为另一种获取主张变量的方式。临了，在进行数据分析时，通过通俗的关系性分析、方差分析等要领就可以完毕接洽目的。总体来看，用于多要领接洽的二手数据法在具体开展方面可以造成一套区别于传统二手数据接洽的历程。
尽管咱们已总结了多要领接洽中开展二手数据子接洽的邃密历程，但是在具体实行方面还需要接洽者仔细计算与考量。举例，外部寰宇中天然存在丰富种种的二手数据，但是否一定存在相宜接洽者现时接洽主题的数据，咱们并弗成给出确信的复兴。对于寻找数据和细则接洽主题二者之间谁先谁后的问题，咱们也无法作念出细则的回答。诚然，先有合适的二手数据再针对性细则接洽主题可能是较为容易的一种方式，但是这种作念法会引致学术界对于接洽动机（“数据驱动”照旧“表面驱动”）的争议。对于二手数据在不同的要领组合中具体饰演什么变装，以及如何完毕二手数据分析和其他接洽联想之间的上风互补，咱们将不才文进行盘考。
四、多要领接洽中二手数据的诳骗建议上述咱们以消费者步履领域213篇包含二手数据的多要领著述为分析样本，邃密叙述了二手数据在多要领接洽中饰演的变装及在多要领接洽中诳骗二手数据的邃密操作历程。在明确了具体如何使用后，接洽者需要推敲该若何借助这一要领去完毕开展多要领接洽的目的。什么时候适宜接受二手数据子接洽？二手数据与什么样的接洽主题最匹配？二手数据可以与哪些要领组合搭配？二手数据子接洽适宜出当今著述的什么位置？哪些情形不适宜开展二手数据子接洽？这些问题都是接洽者在现实开展含二手数据的多要领接洽时需要要点推敲的。接下来咱们将针对这几个方面给出咱们的想考和建议。值得阐明的是，借助二手数据来开展多要领接洽并非消费者步履领域专有，其他料理学接洽分支，如东说念主力资源料理、策略料理、运营料理等领域也可以接受这种多要领接洽来夯实接洽论断。本文以更具代表性的消费者步履领域为起点，旨在提供一些具体邃密的参考建议。
（一）什么时候适宜接受二手数据子接洽？
二手数据法具有样本量大、可复制性高、外部效度强等上风，同期也具少见据获取难等粗放。这些特色决定了二手数据有其特定的适用情形。
1.表面探索初期。当接洽者想要初步考证感趣味趣味变量之间的关系时，可以推敲接受二手数据来完毕。天然通过联想实验或者拜访问卷也可以初步锤真金不怕火主效应，但是这些要领都需要接洽者对变量有澄莹的界定和测量。比拟之下，使用二手数据大约匡助接洽者在造成初步接洽想法时获取维持把柄。接洽者只需要根据现存变量的成见在二手数据中寻找相应的代理主张，并通过通俗的关系分析或者追想分析就可以初步锤真金不怕火预期的接洽想法。此外，二手数据具有的大样本上风也大约匡助接洽者在接洽初期树立对表面不雅点的信心。
2.前期还是开展了在外部效度上存在局限性的单/多要领接洽。当接洽者还是开展了一系列具有较强里面效度的接洽，况且想要寻求接洽论断的外部影响力时，可以诳骗二手数据法来完毕。一些接洽要领（举例实验法）的上风在于大约严谨地锤真金不怕火变量之间的因果关系和内在机制，但是东说念主为抑止的实验环境也大大影响了接洽论断的现实普适性，因此基于实验接洽的论断去寻找外部寰宇的救助把柄是一种行之有用的方式。比拟旷野实验以及拜访法等相同具备外部效度的接洽要领而言，使用二手数据可以借助其大样本上风以及完全来自于现实寰宇的特色，去弥补接洽枯竭外部影响力的不及。
3.想找寻接洽论断的历史数据的把柄。当接洽论断受到可复制性质疑时，接受二手数据是一种可以的料理方式。二手数据本质上是一种历史数据，况且客不雅存在于特定的渠说念。这种历史性和客不雅性决定了二手数据在开端上可以追忆，在使用上幸免了东说念主为身分的搅扰。这些上风是其他接洽要领无法餍足的。因此，接洽者只需要给出数据的开端和具体处理模式，其他东说念主按影交流的方式获取并处理数据，就可以完全复制接洽的论断。
4.当对接洽主题有较好的把控时。从表2可以看出，消费者步履接洽中常用的二手数据天然种类丰富，但是各自有其适用的接洽主题。况且接洽主题和数据开端之间匹配性较高。接洽东说念主员在盘算推算开展二手数据子接洽时需要对接洽主题有明确澄莹的意志，并准细则位所接洽主题在现实寰宇中所属的领域和诳骗的方面。接洽者可以基于接洽主题和现实痛快之间的匹配快速定位到可用的二手数据。相背，如果接洽东说念主员仅仅埋头接洽，而枯竭对接洽主题在现实寰宇中照射的统一，则可能导致寻找到的二手数据与接洽主题之间并不匹配，或者根底找不到可用的二手数据等逆境。
5.当具有一定的数据获取智商时。就获取数据的纯真性而言，实验法、拜访法等可以根据数据条目纯真迁徙实验方式或拜访方式。比拟之下，二手数据的存在体式和存在渠说念都是相对固定的，因此在数据获取中枯竭东说念主为能动性。接洽东说念主员只可根据既有二手数据的体式和特征来针对性获取，必要时还需要借助特定的期间妙技才可以完毕。另外，部分二手数据可能会受到渠说念的限制而无法径直获取。这些鉴识就决定了接洽东说念主员在拟诳骗二手数据时需要客不雅评判自身的智商。当现实智商无法保证二手数据的获取时，前期的关系接洽准备责任可能会变成枉费。
（二）二手数据子接洽最适宜于什么样的接洽主题？
究竟什么样的接洽主题适宜接受二手数据来开展多要领接洽？接洽主题与二手数据中式之间是否存在一定的关联？这是大部分学者在开展多要领接洽前想要明确的问题。以消费者步履领域213篇诳骗了二手数据子接洽的多要领著述为例，咱们尝试通过汇总这些著述的环节词来解答上述问题。图2是基于每个词出现的频率制作的词云图。从图中可以看出，在消费者（consumer）这一大主题之下，接洽者的趣味趣味主要聚焦于社会（social）、市集（market）、品牌（brand）、产物（product）、价钱（price）、决策（decision）这几个主张，对于更具体的消费者步履，则主要包括一些在线步履（online behavior）和与应答媒体（social media）关联的步履，波及口碑（word-of-mouth）、批驳（review）、用户生成（user-generated）、体验（experience）、财务表露（financial）等。
合伙表2消费者步履多要领接洽中常用的二手数据类型可知，这些接洽的主题与二手数据开端之间存在较好的匹配性。前文统计收场标明，接近一半的著述使用了来自采集上的二手数据，而这些采集数据则多以消费者的在线步履和媒体使用数据为主。不难统一，恰是由于大宗采集数据的存在催生了一大宗聚焦于消费者批驳、消费者体验、消费者劝服、采集口碑、品牌传播等的接洽。其次是企业数据的接受，企业销售数据、主顾跟踪数据等大约有用反馈特定产物及品牌的购买及使用信息，因此可以匡助开展与品牌以及企业政策关系的诸多接洽，举例品牌关系策略的市集影响力、特定促销策略的市集反应等。来自全球数据库的二手数据则大约餍足接洽者对一些社会话题和市集景色的瞻念察。许多大型数据库可以救助开展社会层面公民步履接洽，如中国度庭面板数据集就涵盖了丰富的各人步履数据，因此被平常用来接洽群体的捐赠步履（Wang等，2021b）。此外，一些数据库涵盖的样本群体非常平常，因而非常适宜开展文化布景以及价值不雅影响下的群体消费接洽。临了等于一些国度机构数据，这些数据天然和消费者步履并无径直关系，但是在很厚情况下可以成为一些社会身分、环境身分的代理主张，从而可以便捷消费者步履接洽者聚焦于社会事件（如新冠疫情、作恶信息暴露）以及国度关系政策在个体消费层面产生的影响。
以上分析了消费者步履领域适宜接受二手数据子接洽的接洽主题，以及接洽主题和不同类型二手数据之间的匹配性问题。岂论是从数据可及性照旧实践痛快开赴，统一不同二手数据的开端偏激用处对于开展现实接洽都有着一定的率领作用。接洽者可以依据可以获取的二手数据来采用感趣味趣味的关系接洽主题，同期也可以根据既定的主题去寻找对应开端的二手数据。从上述分析也可以看出，可用二手数据类型和接洽领域之间存在一定的匹配性。举例，消费者繁多的采集步履催生了丰富的采集数据，而这些类型的数据又为消费者步履接洽提供了繁多风趣风趣的新接洽视角。
（三）二手数据可以与哪些接洽要领组合搭配？
消费者步履实证接洽波及的接洽要领主要包括二手数据法、实验法（包括实验室实验与旷野实验）、拜访法、访谈法等，这些接洽要领各有益弊。多要领接洽的上风就在于通过不同要领之间的组合搭配来克服单一接洽要领的局限，并完毕上风互补的效果。具体而言，多要领的组合搭配可以合伙特定的接洽领域以及领域主流接洽要领的局限性进行选拔。消费者步履领域主流的接洽要领为实验法，因此常见的多要领组合就有实验法+二手数据、实验法+拜访法、实验法+访谈法等。这些多要领组合的共同点都在于借助其他接洽要领来弥补实验接洽枯竭外部效度的不及。由此可以看出，多要领之间的匹配性问题需要合伙各要领的优粗放进行分析。
二手数据天然具有样本量大、可复制性高、外部效度强等上风，但不可幸免也存在数据匹配性弱、里面效度不及、数据处理零乱、耗时更长等粗放，因此尤其需要和其他接洽要领共同使用来达到上风互补。平素可与二手数据匹配的接洽要领有实验法、拜访法、访谈法三种。接下来咱们勉强这几种组合搭配给出具体的开展建议。
第一，二手数据+实验法。这一要领组合在营销以及消费者步履领域使用最为平常。在这种组合体式中，二手数据可以同期起到弥补实验室实验枯竭外部效度和增强接洽论断可复制性的作用，因此二手数据的上风可以通过这一组合搭配得到最大化的利用。相同，实验法具备的高里面效度上风可以有用弥补二手数据里面效度不及的粗放。通过这一组合搭配可以完毕接洽表里效度的上风互补，并普及接洽论断的确切度。值得细心的是，有部分消费者步履接洽会接受二手数据+实验室实验+旷野实验的多要领组合，出现这一痛快的原因在于旷野实验在一定进度上可以补充接洽的外部效度。因此在这一组合体式中二手数据更多地被用来增强接洽收场的可复制性。此外，二手数据和旷野实验的同期使用，无疑会扩大接洽收场在现实寰宇的普适性，况且最大限制地保证接洽的严谨性和眩惑力。但是这三种要领的组合在现实操作上也会给接洽者带来一定的挑战。
第二，二手数据+拜访法。在这一组合中，二手数据更多地阐明客不雅性强、样本量大、外部影响力高档上风。这些上风可以很好地弥补拜访法主不雅性较强以及可靠性低等谬误。另外，拜访法对问卷联想条目较高，祛除变量的测量可能会因接洽者偏好的不同而选用不同的量度器具，因此使用问卷拜访得来的收场无法很好地被其他接洽者复制。这一病笃不及相同可以借助二手数据进行弥补。值得细心的是，二手数据法和问卷拜访法可以同期餍足外部效度，但欠缺对接洽论断里面效度的救助。因此，这两种要领平素还需要合伙其他可以餍足里面效度的接洽要领（真的验法）共同使用。况且从现实开展角度来说，选用这三种要领组合来开展多要领接洽更能劝服读者，况且借助更多的接洽要领来锤真金不怕火表面不雅点，会普及接洽的严谨性。
第三，二手数据+访谈法。这类要领组合多见于集表面发展与表面锤真金不怕火于一体的接洽。接洽者可以通过访谈法来探索先验表面学问，即通过了解受访者对复杂事物、新发事物的想法，来构建新的表面。二手数据则饰演了锤真金不怕火表面不雅点的作用，况且为接洽论断提供现实寰宇的大样本把柄。这类集成见开发和成见锤真金不怕火于一体的接洽并不常见，且现实开展时也需要接洽者具有较强的表面瞻念察智商，因此在具备新颖性的同期也存在可行性较低的问题。
总体而言，消费者步履学者在现实开展包含二手数据的多要领接洽时，可以恪守三个原则。一是合伙接洽主题的需乞降自身的要领上风来选拔可以与二手数据搭配的要领。二是可以基于对二手数据的作用条目来选拔适宜的要领进行搭配。三是可以根据接洽想要具体达到的目的和眉目来推敲多要领的数目和具体组合。
（四）二手数据子接洽适宜出当今著述的什么位置？
在作念好前期的接洽主题细则和要领组合选拔后，就需要推敲二手数据子接洽在全体著述中的具体位置。对不同子接洽之间的规章进行合理安排，可以普及著述的系统性和劝服力。接洽者可以根据想要借助二手数据完毕的目的来安排二手数据子接洽在著述中的位置。具体而言，可以有以下几种选拔：
其一，行为实证部分的第一个子接洽。当旨在利用二手数据初步锤真金不怕火表面不雅点时，需要将二手数据行为第一个子接洽。领先通过二手数据考证著述的主要假定大约为随后开展其他分析奠定风雅的信心和基础，况且可以先行提供主张变量间存在现实影响关系的环节把柄。举例Gupta和Hagtvedt（2021）先借助来自一项品牌资产评估拜访的数据集，初步锤真金不怕火了品牌标志联想的宽松（vs.紧凑）抵消费者品牌作风的负面影响作用，这为品牌文本标志联想所导致的营销后果提供了初步的市集把柄。随后作家就在这一接洽收场的基础上联想了更具针对性的实验接洽，以探究愈加具体的因果关系和内在机制。
其二，行为实证部分的临了一个子接洽。当旨在利用二手数据普及著述的高度和价值时，需要将二手数据行为临了一个子接洽。在实证接洽的临了进行二手数据分析主淌若为了加多接洽论断的外部效度，进而强化接洽的现实道理和实践孝顺。举例Shah等（2016）就先通过三项实验接洽考证了支付方式（现款vs.卡）会影响消费者的购后步履承诺，并提议支付横祸与心理价值和承诺会起到连续中介作用。随后，他们借助来自一所大学商学院的学友捐赠档案数据集，锤真金不怕火了捐赠者的支付方式对其异日捐钱步履的影响，从而在现实寰宇中复制了支付方式与步履承诺之间的关系（Shah等，2016）。
其三，出当今实证部分的中间位置。当旨在利用二手数据赞助表面构建或者二手数据本人的眩惑力不彊时，需要将二手数据子接洽遗弃在著述的中间位置。第二部分中提到，二手数据子接洽的一个病笃用途等于赞助表面的构建。这类著述平素会使用定性接洽要领行为要紧要领，以此来挖掘表面不雅点，二手数据则在自后充任新表面的锤真金不怕火妙技（如Spiller和Belogolova，2017）。除此之外，当用于分析的二手数据样本量较小或者对接洽的代表性不高时，则需要将其遗弃在中间位置，既达到接受多要领的目的，也幸免拉低著述的眩惑力。
其四，出当今实证部分的第一个子接洽和临了一个子接洽。当有多个可用的二手数据资源时，可以推敲使用首尾呼应的方式来诳骗二手数据。即第一个子接洽先使用二手数据标明著述所盘考的痛快在现实生计中真确存在，然后通过其他接洽要领来锤真金不怕火具体的因果关系和机制，临了再次通过二手数据接洽重叠考证论断（如，Galoni等，2020；Rocklage等，2021）。这种接洽联想全面地利用了二手数据接洽的上风，既突显了接洽的现实道理，又大约夯实接洽论断的外部效度。同期，借助多开端二手数据也大约彰显接洽论断的普适性。
（五）什么时候不适宜接受二手数据子接洽？
尽管本文的主要目的在于总结和归纳多要领接洽中应如何诳骗二手数据法，并借此敕令宏大料理学者去挖掘并使用现实寰宇中既有的一些数据资源，但是这并不虞味着统共的多要领接洽就一定要使用二手数据分析要领。领先，当接洽主题偏个体理会和作风而非步履变量时，不适宜接受二手数据来赞助多要领接洽。已有诳骗二手数据开展子接洽的多要领著述多聚焦于一些具体的个体步履，举例消费者的一些在线步履和与应答媒体使用关联的步履。这一痛快揭示出二手数据的诳骗场景有着一定的局限性，即适宜来探究具体的个体步履痛快，而一些对于个体心理和理会的变量，则无法借助二手数据来不雅测和接洽。其次，当接洽要点在于机制的探索而非痛快的通俗阐明时，也不适宜开展二手数据子接洽。二手数据分析的一大局限性在于只可提供变量间关系关系的初步把柄，在多数情况下无法餍足对因果推断的阐明，以及相应的中介和转换锤真金不怕火。天然多要领接洽的目的在于阐明不同接洽联想之间的上风互补，但是基于机制探索的目的而言，应当选拔更能锤真金不怕火因果关系的接洽要领（举例实验法）来共同开展多要领接洽。
五、总 结行为一篇要领接洽，本文先总结归纳了二手数据用于多要领接洽的具体用途和邃密操作历程。随后，本文对一般二手数据法和用于多要领接洽的二手数据法之间的区别进行了比较和阐明。在此基础上，本文针对具体开展含二手数据的多要领接洽时可能会遭受的一些问题进行了阐明，并给出了相应的建议。本文仍存在一些不及之处。领先，本文仅以消费者步履领域波及二手数据的多要领著述为分析样本，对于其他接洽领域只可提供一些共通性的开展建议，而无法兼顾特定领域在开展包含二手数据的多要领接洽时可能遭受的特定问题。其次，由于2015年前后是学术界对接洽可复制性争议比较强烈的期间，因此本文搜索和整理了2015年1月—2022年6月国表里消费者步履泰斗期刊上刊发的213篇含有二手数据子接洽的多要领著述。这就意味着本文总结的操作历程、开展建议亦然基于这213篇著述的。实质上，二手数据的使用还可以追忆到更早的时候，对此本文未能表情和分析。临了，消费者步履领域二手数据的使用体式也包括传统的单一二手数据接洽和将二手数据行为赞助性数据开端的接洽，限于著述篇幅，本文并未波及对这两类接洽的阐明。天然有上述局限，咱们仍但愿本文大约股东国内料理期刊对二手数据子接洽的饱读舞和倡导，况且股东国内更多的料理学者在开展多要领接洽时表情和使用二手数据。
① 图中波及的其他英文泰斗期刊包括Journal of Consumer Psychology、Journal of Marketing、Journal of Marketing Research、Journal of International Research in Marketing、Journal of Academy of Marketing Science、Journal of Retailing、Psychology & Marketing、Journal of Consumer Affairs、Marketing Letters；汉文泰斗期刊包括《料理寰宇》《南开料理批驳》《中国工业经济》《心理学报》《营销科学学报》豆瓣小号哪里买。