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钱宝新手注册怎么不送1000_任正非的两万字谈话:妙喻反复出现 表达积极乐观

2020-01-11 16:32:12 阅读:2004
任正非的两万字谈话:妙喻反复出现,表达积极乐观澎湃新闻记者 张轶君 见习记者 陈良贤 5月21日,华为创始人任正非再次接受国内媒体集中采访。采访中,任正非面对众多媒体共计69个问题进行回答,访谈实录长达近两万字。“国家”话题聚焦于目前的中美贸易战以及美国政府与华为公司之间的关系,爱国理念等问题。“人才”话题中,谈及自家员工,以及如何吸引研究基础科学的科学家,是任正非谈话中反复强调的内容。

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澎湃新闻记者 张轶君 见习记者 陈良贤 

5月21日,华为创始人任正非再次接受国内媒体集中采访。采访中,任正非面对众多媒体共计69个问题进行回答,访谈实录长达近两万字。

澎湃新闻通过整理任正非接受采访中所有69个回答(不含记者提问问题),通过文本分析手段,总结了回答中的主要内容。

  69个回答中,“国家”与“公司”是最关键话题

69个回答中,围绕着“国家”和“企业”话题的回答数量最多。“国家”话题聚焦于目前的中美贸易战以及美国政府与华为公司之间的关系,爱国理念等问题。“企业”话题,则多谈及华为公司内部大大小小的事务,公司的运作情况等。

围绕着人才、创新与教育也是69个回答中较为关键的话题。“人才”话题往往谈及员工培养,华为的人才引进计划。而“创新”话题则多谈及华为的“备胎”芯片和未来的创新战略。“教育”话题则谈及了任正非个人对国家教育投资,提高教师待遇等问题的看法。

有11个回答,未被分类至任何一个话题中。这11个回答,要么是任正非说道自己“回答不了”,要么是任正非以一两句话就回答完毕了问题。诸如记者问到他是否会与特朗普私下谈判,任正非回答到:“我也没有私下的管道。你给我特朗普的电话谈?”

  五个话题中,最重要关键词仍是“中美”

在这五个话题下,任正非的谈话中讨论的最多的,仍然还是美国政府、美国企业的动作,以及中国的反应措施等。谈论国家的关键词如“美国”、“中国”为所有关键词中出现数量最多。

“人才”话题中,谈及自家员工,以及如何吸引研究基础科学的科学家,是任正非谈话中反复强调的内容。而在自主创新方面,他给出了一些独特见解,认为“自主创新如果是一种精神,我支持;如果是一种行动,我就反对”。而谈论“教育”的话题中,他着重了现有的教师待遇不高的问题,呼吁提高教师待遇。

多次赞美美国企业,谈及芯片认为要“砸”科学家

我们发现:任正非谈及美国时,往往将美国的企业与美国的政府分开来谈。然而谈及美国企业的次数,要远远多于美国政府。谈及中国时,谈到最多的事是如何引进科学家为中国服务,实现跨国创新。

在任正非的描述中,美国的企业教会华为“怎么走路”。在最近的危机时刻,美国企业体现了正义与良心。并且认为“媒体也不要老骂美国企业,大家多为美国企业说话,要骂就骂美国政客”。

谈到华为公司时,任正非的回答中论及相关最多的词汇是“哲学”,这也主要是来自记者对他的提问“华为哲学是什么?”。任正非说道:“华为没有哲学,我个人没有学过哲学,也没有认真读过哲学书。外面流传的华为哲学是大家随便说的。”

一方面,他在大部分谈及“芯片”的话语中,指出华为永远需要美国芯片,但另一方面在自主研发芯片的问题上,他认为砸“钱”不够,得砸数学家、物理学家、化学家等等。而谈论5G概念时,他大部分是提到客观的技术名词,讲述5G在技术上的领先性。

  谈话中多次比喻,使用了近50次“指代”

在任正非的谈话中,他使用了很多特殊名词来指代,如“备胎”、“正胎”、“城墙口”等。这些指代,往往是他谈话中重要概念的总结。

如他谈及海思公司和华为的主要业务之间的关系,他会认为海思公司“永远不会独立,是主战部队里的加油车、担架队、架桥队,不是主战部队”。谈到华为和其他公司之间的关系,他称公司不会成为“西楚霸王”,认为如果把产品价格降低以后,挤死了下面别的公司,成为了“西楚霸王”后,最终也会灭亡。

  谈话中积极、乐观的词汇表达更多见

使用大连理工大学的《情感词汇本体表》,来匹配任正非谈话中所出现的571个带有情感色彩的词汇后,我们发现谈话中的褒义词汇出现数量,是出现贬义词汇数量的两倍左右。而中性词汇数量与褒义词汇数量相近。

表达赞扬等积极情绪色彩的词汇(如奋斗、遵守、超越等词)出现情况,也要多于表达贬责等消极情绪色彩的词汇(如危机、排外等词)。如“支持”一词在情绪分类中属于带有“相信”情绪的分类,该表达在任正非的谈话中出现了12次,如“我们支持科学家的创新,对科学家不要求追求成功”;而“反对”一词在情绪分类中属于“失望”情绪的分类,该表达只出现了4次。

注:文本情感分析中使用了大连理工大学信息检索研究室的“情感词汇本体”表进行分析。统计方法为先使用停用词去除无关表达后,用jieba工具将谈话分词并在“情感词汇本体”表查找分词后出现的实体词汇,共发现571个词汇(有重复)后进行统计。“情感词汇本体”表中,含有2万多词汇的褒贬义分类,所属情绪类的信息。

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