現(xiàn)有研究方法存在哪些問題？

“大數(shù)據(jù)”已儼然成為時代熱詞，社會學(xué)家說它是一座蘊含了大量信息的富礦，統(tǒng)計學(xué)家卻認為龐雜的結(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。研究對象也從受眾個體發(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)計和詞頻分析為主，難以深入挖掘大數(shù)據(jù)的潛在價值。

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，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，深入因果推論，可以實現(xiàn)輿情研究的數(shù)據(jù)化、動態(tài)化，也可以加強趨勢研判的延展性、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，為更加全面立體地掌握輿情動態(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)層面的具體運用。

1、基礎(chǔ)統(tǒng)計分析方法：掌握輿情全貌

基礎(chǔ)統(tǒng)計分析方法是掌握輿情全貌的重要基礎(chǔ)。

輿情發(fā)展是一個分階段的動態(tài)過程，通過對數(shù)據(jù)所包含的維度進行基礎(chǔ)統(tǒng)計計算，能夠獲得橫向切面和縱向發(fā)展的雙向描述，進而掌握輿情全貌。

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)計給定時間內(nèi)的輿情數(shù)量規(guī)模、情感傾向、話題細分等數(shù)據(jù)，能夠快速勾勒基本輪廓，便于研究者了解某一時段的靜態(tài)輿情特征。

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

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

2、傳統(tǒng)量化研究方法：推動輿情研判

傳統(tǒng)量化研究方法是推動輿情研判的重要保障。

輿情研判是指通過特定方法對輿情信息的特性、態(tài)勢、走向進行研究判斷的專業(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)測變量的發(fā)展趨勢。

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)境中精準研判輿情態(tài)勢。

2018年6月23日，泰國一支青少年足球隊被困洞穴，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發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)媒體報道和社交平臺熱議話題間存在相關(guān)關(guān)系，兩個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，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，還能進一步探究相關(guān)輿論的未來走勢。

例如，以各國媒體就新冠肺炎疫情的報道為素材建模，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別的深層信息，尤其是在面對大量文本數(shù)據(jù)時，難以靠傳統(tǒng)分析方法直接獲得全面信息。

以往針對文本的分析方法分析周期長、研究耗時長、人工工作量大，難以適應(yīng)輿情研究求快求全的現(xiàn)實要求。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)千萬量級的文本內(nèi)容。

筆者在實踐中總結(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。通過運算歸類，具有相同特性的文本被識別為一組，進而實現(xiàn)文本主題的機器分類。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間，通過計算實現(xiàn)文本內(nèi)容歸類，提高輿情子話題提取效率。

文本位置估計模型

文本位置估計模型是政治學(xué)領(lǐng)域的成熟算法，旨在通過計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，通過計算詞頻、詞距、詞語間共現(xiàn)關(guān)系等信息，計算特定文本的相對位置，判斷研究對象的態(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，并根據(jù)文本位置距離判斷未來發(fā)展趨勢。

基于社會網(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)時代要求而生，亟待從業(yè)人員理論結(jié)合實踐，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，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。為進一步提高輿情分析的效率和質(zhì)量，強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，強化以行業(yè)實踐為基礎(chǔ)的合作機制，是推動數(shù)據(jù)輿情化和輿情數(shù)據(jù)化的大勢所趨。