基于Python數(shù)據(jù)分析方法的特巡警形象評價方法研究

摘要：公安特巡警的職業(yè)形象對于維護(hù)社會治安、提升警民關(guān)系至關(guān)重要。文章運(yùn)用Python中pandas、semopy等庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，結(jié)合文獻(xiàn)回顧、案例分析和問卷調(diào)查，構(gòu)建特巡警形象評價模型，并通過假設(shè)檢驗和路徑分析，識別影響特巡警形象的關(guān)鍵因素及其作用機(jī)制，以期為特巡警形象提升提供理論參考。

關(guān)鍵詞：特巡警形象評價；數(shù)據(jù)分析；Python；路徑分析

中圖分類號：TP311

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）15-0052-03

0引言

公安特巡警作為公安機(jī)關(guān)的一線力量，其職業(yè)形象對于維護(hù)社會治安秩序、公眾信任、促進(jìn)警民和諧具有重要影響。然而，現(xiàn)階段公安特巡警的職業(yè)形象面臨諸多挑戰(zhàn)，例如公眾信任度不足、警民互動機(jī)制不完善等問題[1]。根據(jù)李佳凝在《新時代公安機(jī)關(guān)人民警察形象塑造研究》中的觀點[2]，公眾在評價警察時更關(guān)注個體警察的表現(xiàn)，而這些個體的行為和形象通常被用來評價整體的警察形象。本文旨在填補(bǔ)這一空白，通過構(gòu)建一個針對公安特巡警職業(yè)形象的理論框架，明確其核心要素，探索和揭示影響這一形象的關(guān)鍵因素。

1相關(guān)研究

特巡警不僅負(fù)責(zé)日常巡邏，還在處理突發(fā)事件和重大安保任務(wù)中發(fā)揮核心作用。張兆端在2010年出版的《警察文化學(xué)》一書中探討了在塑造警察形象過程中借鑒企業(yè)的“CIS”系統(tǒng)（CorporateIdentitySystem）的重要性[3]，他認(rèn)為CIS系統(tǒng)能有效地展示和識別警察形象，這不僅有助于構(gòu)建公眾對警察的正面認(rèn)知，也強(qiáng)化了警察機(jī)構(gòu)的組織身份。由此可見本研究是有前景，且對完善特巡警評價方法有補(bǔ)充完善的作用。王飛在2001年8月，《人民警察形象研究述評》的研究中指出[4]，警察組織形象的建立與塑造，既依賴于警察組織自身的策劃和傳播，也有其客觀基礎(chǔ)和內(nèi)涵。為此本研究通過Python數(shù)據(jù)分析的方法以拓展對特巡警更新穎的評價方法，以填補(bǔ)該領(lǐng)域的空白。

2特巡警職業(yè)形象影響因素模型構(gòu)建

2.1特巡警職業(yè)形象評價指標(biāo)體系

在李向東的《公安形象測評及提升策略研究》中[5]，他采取科學(xué)性、群眾導(dǎo)向性以及實用和易操作性原則來構(gòu)建公安形象指標(biāo)，這提供了一種有效的構(gòu)建方法。本文在分析特巡警的職業(yè)特性及其在公安工作的核心角色基礎(chǔ)上，參考了黃喬在《近10年國內(nèi)警察形象研究述評》中提出的警察公眾形象包括警容形象、素質(zhì)形象、執(zhí)法形象和服務(wù)形象4個方面后[6]，綜合考慮特巡警職業(yè)形象的構(gòu)成要素。

本文基于特巡警職業(yè)特點和公眾對公安工作的期望，結(jié)合CIS理論和警察公共關(guān)系理論，參考相關(guān)研究，細(xì)化了特巡警職業(yè)形象評測指標(biāo)。如表1所示，本文采用AHP層次分析法，將特巡警職業(yè)形象分為專業(yè)技能、公眾服務(wù)、職業(yè)道德、公眾互動四個主要維度，并在這些維度下進(jìn)一步劃分為十二個觀測變量，以全面覆蓋特巡警職業(yè)形象的關(guān)鍵方面。

這一綜合評估體系旨在系統(tǒng)地分解和分析特巡警在日常工作中的職業(yè)形象，利用該體系實施的問卷調(diào)查來搜集數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡分析，這能為增強(qiáng)特巡警的社會影響力和提升公眾信任提供科學(xué)依據(jù)和參考。

2.2數(shù)據(jù)獲取方法

本次研究通過在線和紙質(zhì)問卷收集數(shù)據(jù)。在線問卷通過社交媒體和電子郵箱發(fā)布，紙質(zhì)問卷在社區(qū)和公共場所發(fā)放。問卷調(diào)查覆蓋不同年齡、性別、職業(yè)和教育背景的公眾，包括城鄉(xiāng)居民、學(xué)生、職場人士和退休人員等多個群體。研究覆蓋全國多個城市，并利用分層隨機(jī)抽樣法提高樣本代表性和隨機(jī)性。問卷共計發(fā)放331份，其中有效問卷數(shù)為265份。調(diào)查人群各職業(yè)占比如圖1、圖2所示。

3數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

本文使用Python的pandas、factor_analyzer、semopy庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，整個過程分為兩個階段。首先，對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度和因子分析以驗證其可靠性，并確保數(shù)據(jù)能反映設(shè)計模型。其次，進(jìn)行路徑分析，研究四個維度對總體形象的影響及各維度內(nèi)因子的作用。

3.1調(diào)查問卷信效度分析

信度方面，采用Python的pandas庫進(jìn)行分析，上述四個維度的克隆巴赫Alpha系數(shù)均超過0.7標(biāo)準(zhǔn)，表明問卷部分具有良好的內(nèi)部一致性。問卷整體的克隆巴赫Alpha值為0.918，顯示優(yōu)秀的內(nèi)部一致性。各變量組的項與總計相關(guān)性（CITC）均超過0.4，顯示各題目與總分的良好相關(guān)性。刪除任何題目后的CronbachAlpha值均低于原值，表明每個題目都增強(qiáng)了量表的內(nèi)部一致性。因此，當(dāng)前問卷結(jié)構(gòu)具有高穩(wěn)定性和可靠性，無需調(diào)整。

效度方面，采用Python的factor_analyzer庫進(jìn)行分析，KMO測試值為0.868，這個結(jié)果非常接近1，顯著高于0.7的基準(zhǔn)值，說明變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，非常適合進(jìn)行因子分析。

3.2旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

為減少變量數(shù)據(jù)并避免多重共線性等問題，采用主成分分析法（PCA）提取主成分。在得到初步因子解后為更好地解釋各因子，使用最大方差旋轉(zhuǎn)（varimax）提高各因子數(shù)據(jù)的簡潔性和可解釋性。探索性因子分析（EFA）方面顯示，因子分析所提取出的4個因子，特征根值均大于1，此4個因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率分別是18.47%、17.36%、17.34%、17.33%，旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率與旋轉(zhuǎn)前相同，均為70.50%＞60%，這意味著本文特巡警職業(yè)形象影響因素各維度研究項的信息量可以被有效地提取出來。

旋轉(zhuǎn)后因子載荷系數(shù)如表2所示，其中，專業(yè)技能相關(guān)的VA系列主要加載在因子3上，表明其有效反映專業(yè)技能維度；公眾服務(wù)的VB系列在因子4上載荷顯著，有效衡量公眾服務(wù)維度；職業(yè)道德的VC系列在因子1上有強(qiáng)載荷，準(zhǔn)確反映職業(yè)道德維度；公眾互動的VD系列主要在因子2上顯示高載荷，這突出公眾互動能力。所有相關(guān)因子載荷系數(shù)絕對值超過0.5，顯示題項與因子之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

為驗證特巡警職業(yè)形象影響因素問卷結(jié)構(gòu)效度，本文用驗證性因子分析（CFA）法，借Python的semopy庫處理數(shù)據(jù)。極大似然法處理得CFA模型擬合參數(shù)：χ2為56.682，偏差小；χ2/df為1.181，擬合度好。絕對擬合指標(biāo)GFI為0.968、RMSEA為0.026、NFI為0.953，均超優(yōu)秀標(biāo)準(zhǔn)，擬合優(yōu)度高且誤差小。增值擬合指標(biāo)IFI、TLI、CFI為0.993、0.990、0.992，超0.9標(biāo)準(zhǔn)，越近1擬合越好。通過因子分析方法，說明數(shù)據(jù)在模型上的表現(xiàn)優(yōu)秀。

3.3路徑分析結(jié)果

路徑分析是評估多變量關(guān)系的復(fù)雜統(tǒng)計技術(shù)，與CFA同屬SEM，適合分析多重因果關(guān)系、考察直接和間接效應(yīng)。本文用Python的semopy模塊進(jìn)行SEM路徑分析，分析特巡警職業(yè)形象影響因素評價指標(biāo)體系的指標(biāo)權(quán)重，揭示變量因果聯(lián)系以提供數(shù)據(jù)支持。其擬合參數(shù)：χ2/df=1.244，NFI=0.953，IFI=0.991，TLI=0.986，CFI=0.990，GFI=0.964，RMSEA=0.030，均達(dá)優(yōu)秀標(biāo)準(zhǔn)，模型擬合效果好，反映數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，證實模型對樣本數(shù)據(jù)擬合效果佳。

表3的路徑分析結(jié)果顯示。專業(yè)技能維度，“技術(shù)技能掌握（VA2）”標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)0.759領(lǐng)先，“應(yīng)急處理能力（VA1）”和“法律知識應(yīng)用（VA3）”分別為0.740、0.692，對增強(qiáng)專業(yè)能力作用顯著。公共服務(wù)方面，“服務(wù)態(tài)度（VB3）”系數(shù)0.721對服務(wù)質(zhì)量貢獻(xiàn)重大，“外在形象和儀表（VB1）”“問題解決效率（VB2）”分別為0.719、0.713，是提升服務(wù)品質(zhì)的關(guān)鍵。職業(yè)道德評價中，“公正性（VC1）”系數(shù)0.752表現(xiàn)最佳，“責(zé)任感（VC2）”“紀(jì)律性（VC3）”分別為0.713、0.746，在維護(hù)職業(yè)道德上同樣重要。公眾互動領(lǐng)域，“公眾參與度（VD3）”系數(shù)0.804，凸顯其在增進(jìn)互動質(zhì)量的核心作用，“溝通技巧（VD1）”“互動頻率（VD2）”分別為0.764、0.760，強(qiáng)調(diào)其在促進(jìn)有效互動中的不可替代性。這些指標(biāo)在各自領(lǐng)域影響力顯著。

3.4模型驗證

問卷中設(shè)計讓受訪者綜合考慮各因素的得分來對各維度進(jìn)行直接評分（這體現(xiàn)在問卷中的17-20題），以在模型構(gòu)建和分析完成后進(jìn)行進(jìn)一步的驗證，這些數(shù)據(jù)均值如表4所示。

從表4的描述統(tǒng)計結(jié)果看，專業(yè)技能、公共服務(wù)、職業(yè)道德和公眾互動的均值分別為3.453、3.358、3.374和3.242。路徑分析結(jié)果表明，這些維度的系數(shù)分別為0.312、0.133、0.169和0.361。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，本文構(gòu)建了總體形象預(yù)測公式：

P=（0.312×VA）+（0.133×VB）+（0.169×VC）+（0.361×VD）（1）

式中：P表示總體形象預(yù)測；VA表示專業(yè)技能得分；VB表示公眾服務(wù)得分；VC表示職業(yè)道德得分；VD表示公眾互動得分。

代入以上四項指標(biāo)的均值可以得出總體形象預(yù)測值為3.265，這個預(yù)測值與實際的總體形象均值3.302十分接近，這表明本文設(shè)計的模型在一定程度上能夠反映實際數(shù)據(jù)的情況，證明了模型的有效性。

4特巡警職業(yè)形象現(xiàn)狀分析

基于上述數(shù)據(jù)分析結(jié)果，公眾對特巡警職業(yè)形象總體評價均值為3.302，處于一般水平。各維度中，公眾互動標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)最高為0.392，在形象構(gòu)建中起核心作用；專業(yè)技能路徑系數(shù)0.303，排第二；職業(yè)道德路徑系數(shù)0.167，有正面影響但相對較弱。

公眾服務(wù)維度對特巡警總體形象影響較弱，標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.130，顯著低于其他因素且統(tǒng)計顯著性不足（z值=1.760＜1.96，P值=0.078＞0.05）。但模型驗證中省略該維度會致預(yù)測準(zhǔn)確度下降，雖直接影響不顯著，但實際有重要性，可能通過間接途徑影響總體形象，如與其他維度有交互作用。問卷設(shè)計可能預(yù)設(shè)評判標(biāo)準(zhǔn)影響總評分，基于模型有效性和實用性考量，本文決定保留公眾服務(wù)維度以確保解釋力和預(yù)測準(zhǔn)確性。

具體因素分析中，4個維度的12個因素路徑系數(shù)均在0.692以上，z值和P值顯示顯著性高，在提升特巡警職業(yè)形象中起關(guān)鍵作用。各維度均值分析顯示，專業(yè)技能評分最高為3.453，其次是職業(yè)道德為3.374、公眾服務(wù)為3.358，公眾互動最低為3.242，與標(biāo)準(zhǔn)值3相比略高，表明特巡警在四個維度處于一般水平，有較大提升空間，從這些方面著手可提升職業(yè)形象水平。

5結(jié)論

本文討論了影響公安特巡警職業(yè)形象的因素，并構(gòu)建了一個理論模型，基于Python數(shù)據(jù)分析方法，進(jìn)行了實證檢驗。結(jié)果表明，特巡警的職業(yè)形象受技術(shù)技能、服務(wù)態(tài)度、公正性和公眾參與度等因素影響，這些因素不僅直接作用，還通過相互作用間接影響特巡警的整體形象。通過本文的研究，期望對公安特巡警的管理方法和形象提升提供一定的理論參考。

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【通聯(lián)編輯：光文玲】