現(xiàn)有研究方法存在哪些問題？

“大數(shù)據(jù)”已儼然成為時(shí)代熱詞，社會(huì)學(xué)家說它是一座蘊(yùn)含了大量信息的富礦，統(tǒng)計(jì)學(xué)家卻認(rèn)為龐雜的結(jié)構(gòu)為數(shù)據(jù)分析帶來了巨大的挑戰(zhàn)，從中提取有用信息猶如大海撈針。

相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)類型，大數(shù)據(jù)的分析難度不言而喻。

如何用好這些數(shù)據(jù)，高效提取有價(jià)值的信息，是在數(shù)據(jù)豐富的今天需要探討的話題。

大數(shù)據(jù)輿情分析面臨著數(shù)據(jù)量大、維度多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問題。研究對(duì)象也從受眾個(gè)體發(fā)展到了受眾之間、傳受之間的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，甚至雜糅了時(shí)間、空間維度等場景化信息。但現(xiàn)有的研究仍以數(shù)量統(tǒng)計(jì)和詞頻分析為主，難以深入挖掘大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。

不同維度的數(shù)據(jù)都需要專業(yè)的分析方法，繼而革新了輿情研究的思維方式?；谪S富的輿情分析理論和經(jīng)驗(yàn)，科學(xué)研究方法才能使輿情研究如虎添翼。

科學(xué)分析大數(shù)據(jù)有助于研究者打開視野，從更開闊的角度切入研究。根據(jù)不同研究意圖搭建復(fù)雜模型檢驗(yàn)，深入因果推論，可以實(shí)現(xiàn)輿情研究的數(shù)據(jù)化、動(dòng)態(tài)化，也可以加強(qiáng)趨勢(shì)研判的延展性、科學(xué)性。

采用科學(xué)的研究方法、納入大數(shù)據(jù)模型，也是互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下輿情研究的發(fā)展趨勢(shì)，為更加全面立體地掌握輿情動(dòng)態(tài)奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。

科學(xué)研究方法的3大“用武之地”

筆者結(jié)合日常實(shí)踐，梳理了科學(xué)輿情研究方法在大數(shù)據(jù)層面的具體運(yùn)用。

1、基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析方法：掌握輿情全貌

基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析方法是掌握輿情全貌的重要基礎(chǔ)。

輿情發(fā)展是一個(gè)分階段的動(dòng)態(tài)過程，通過對(duì)數(shù)據(jù)所包含的維度進(jìn)行基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，能夠獲得橫向切面和縱向發(fā)展的雙向描述，進(jìn)而掌握輿情全貌。

一是橫向比較橫截面數(shù)據(jù)，描繪當(dāng)下輿論情況。

例如，在國際傳播研究中，首先要了解國際輿情。通過統(tǒng)計(jì)給定時(shí)間內(nèi)的輿情數(shù)量規(guī)模、情感傾向、話題細(xì)分等數(shù)據(jù)，能夠快速勾勒基本輪廓，便于研究者了解某一時(shí)段的靜態(tài)輿情特征。

二是縱向?qū)Ρ葧r(shí)間序列數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)追蹤輿情態(tài)勢(shì)。

為深入研究國際輿情，還需長期追蹤基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量。持續(xù)累積同口徑數(shù)據(jù)列，便能回溯其發(fā)展趨勢(shì)，并通過時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)輿情發(fā)展態(tài)勢(shì)。

2、傳統(tǒng)量化研究方法：推動(dòng)輿情研判

傳統(tǒng)量化研究方法是推動(dòng)輿情研判的重要保障。

輿情研判是指通過特定方法對(duì)輿情信息的特性、態(tài)勢(shì)、走向進(jìn)行研究判斷的專業(yè)工作。大數(shù)據(jù)輿情研判需要借力傳統(tǒng)量化研究方法，采用相關(guān)分析探索不同變量間相互作用的關(guān)系，采用回歸分析探索變量間的依賴關(guān)系，并預(yù)測(cè)變量的發(fā)展趨勢(shì)。

一方面，將相關(guān)分析用于輿情研究，適用于分辨看似無關(guān)的信息間潛在的相互關(guān)聯(lián)，能夠從龐雜的數(shù)據(jù)中發(fā)掘足以影響全局的非確定關(guān)系，從而確定如何在復(fù)雜環(huán)境中精準(zhǔn)研判輿情態(tài)勢(shì)。

2018年6月23日，泰國一支青少年足球隊(duì)被困洞穴，7月10日獲救。該事件引發(fā)全球媒體和公眾廣泛持續(xù)的關(guān)注。筆者在分析該事件時(shí)發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)媒體報(bào)道和社交平臺(tái)熱議話題間存在相關(guān)關(guān)系，兩個(gè)輿論場相互影響的復(fù)雜漸變關(guān)系還原了輿論觸發(fā)和影響機(jī)制。

另一方面，回歸分析應(yīng)用到輿情分析領(lǐng)域，能夠探究相關(guān)變量間的因果關(guān)系及發(fā)展走勢(shì)，尋找輿情演變規(guī)律模型。通過建模分析，不僅可以判斷不同議題、國家、媒體間的關(guān)系，還能進(jìn)一步探究相關(guān)輿論的未來走勢(shì)。

例如，以各國媒體就新冠肺炎疫情的報(bào)道為素材建模，能夠從宏觀角度把握國際輿論，并直觀展現(xiàn)各國媒體新聞敘事的關(guān)系，探明媒體報(bào)道與國際輿論的相互影響，找到國際輿情的演變路徑。

3、量化文本分析方法：深度挖掘輿情

量化文本分析方法是深度挖掘輿情的重要助力。

大數(shù)據(jù)背后隱藏著肉眼難以識(shí)別的深層信息，尤其是在面對(duì)大量文本數(shù)據(jù)時(shí)，難以靠傳統(tǒng)分析方法直接獲得全面信息。

以往針對(duì)文本的分析方法分析周期長、研究耗時(shí)長、人工工作量大，難以適應(yīng)輿情研究求快求全的現(xiàn)實(shí)要求。因此便需借力量化文本分析方法，集中處理數(shù)十萬乃至數(shù)千萬量級(jí)的文本內(nèi)容。

筆者在實(shí)踐中總結(jié)了適用于輿情研究的部分量化文本分析方法：

LDA主題模型算法

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種降維分析方法，即降低復(fù)雜的文本數(shù)據(jù)包含的維度。通過運(yùn)算歸類，具有相同特性的文本被識(shí)別為一組，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)文本主題的機(jī)器分類。這一算法常用來提取子話題。

這種方法能夠大大縮短文本處理時(shí)間，通過計(jì)算實(shí)現(xiàn)文本內(nèi)容歸類，提高輿情子話題提取效率。

文本位置估計(jì)模型

文本位置估計(jì)模型是政治學(xué)領(lǐng)域的成熟算法，旨在通過計(jì)算文本中包含的政治學(xué)詞匯特征，判斷文本的左右派傾向。輿情研究可以借用該算法原理，通過計(jì)算詞頻、詞距、詞語間共現(xiàn)關(guān)系等信息，計(jì)算特定文本的相對(duì)位置，判斷研究對(duì)象的態(tài)度傾向差異。

例如，以此分析中美關(guān)系輿情，可以直觀看到中美受眾的不同立場表達(dá)，并根據(jù)文本位置距離判斷未來發(fā)展趨勢(shì)。

基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的詞語共現(xiàn)關(guān)系分析

如前文所述，文本之中也隱藏著復(fù)雜的詞語網(wǎng)絡(luò)。探詢文本的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，是還原語境的重要路徑。

前文的分析方法多將文本分裂為詞組，計(jì)算使用的矩陣也常常忽略了語句連接在一起的整體含義。采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，可以描繪出詞語間的距離與聯(lián)系，可以在一定程度上探索其出現(xiàn)的語境，還原斷裂的文本。

數(shù)據(jù)輿情時(shí)代，研究方法的3大變遷

把握輿論脈搏，洞悉輿情走向，是信息化社會(huì)了解民意的重要因素。數(shù)據(jù)與輿情結(jié)合的產(chǎn)物——數(shù)據(jù)輿情也已應(yīng)時(shí)代要求而生，亟待從業(yè)人員理論結(jié)合實(shí)踐，吸納科學(xué)分析方法，提升數(shù)據(jù)處理和輿情研判能力。

1、加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘能力

數(shù)據(jù)是所有分析的原材料，沒有數(shù)據(jù)再精巧的方法也難為無米之炊。

數(shù)據(jù)輿情行業(yè)研究，需要以數(shù)據(jù)積累為目的長期挖掘和存儲(chǔ)，注重日常數(shù)據(jù)的挖掘和積累，不斷拓展數(shù)據(jù)邊緣。搭建龐大的數(shù)據(jù)倉庫，提升數(shù)據(jù)使用效率，是發(fā)展數(shù)據(jù)輿情的首要條件。

2、提升數(shù)據(jù)分析能力

在掌握了大量數(shù)據(jù)之后，分析能力便成為了挖掘輿情的主要難題。

在輿情研究領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析能力具體體現(xiàn)為科學(xué)研究方法的掌握和使用能力。為進(jìn)一步提高輿情分析的效率和質(zhì)量，強(qiáng)化量化研判與輿情工作的深度融合，提升數(shù)據(jù)分析能力，是發(fā)展數(shù)據(jù)輿情的必要條件。

3、強(qiáng)化數(shù)據(jù)合作共享

數(shù)據(jù)是取之不盡的可再生資源，研究者根據(jù)日常工作的專長和角度不同，掌握的數(shù)據(jù)形式大為不同。

因此，強(qiáng)化以行業(yè)實(shí)踐為基礎(chǔ)的合作機(jī)制，是推動(dòng)數(shù)據(jù)輿情化和輿情數(shù)據(jù)化的大勢(shì)所趨。