《表1 开放性编码（部分）》

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《互联网平台用户偏好挖掘与推荐机理研究——基于经典扎根理论的探索》

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首先，研究资料的标签化。梳理访谈资料和其他公开资料里所反映的与互联网平台用户偏好与推荐的相关现象，不断比较分析这些现象之间的联系和区别，并为相应现象贴上标签。其次，研究资料的概念化。重新分析上文得出的每一个标签，并对标签进行归类，能够潜在反应同一问题或现象的标签归为一个类别。同时，对每个类别的标签重新进行分析和归纳，发现标签反映现象的背后逻辑关系，获取相应的标签概念，并对每个概念进行标识。最后，研究资料的范畴化。针对上文中提出的标签概念，将相应概念进行归类，能够潜在反映同一现象的概念归并为一个类别。同时对每个类别的概念重新分析和归纳，从而获取相应的研究范畴。经过开放式编码，本研究共得到48个标签，25个概念，18个初始范畴。本研究开放性编码的结果如下表所示，由于篇幅限制，仅列出了部分编码。