2025年大学《应用统计学》专业题库- 统计学在舆情分析和舆论调查中的应用

2025年大学《应用统计学》专业题库——统计学在舆情分析和舆论调查中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述统计学在舆情分析中的主要作用。请至少列举三个方面，并简要说明。二、在舆情数据收集过程中，网络爬虫和社交媒体API各有何优缺点？在什么情况下优先选择哪种方法可能更合适？三、描述性统计在舆情分析中有哪些常用方法？请解释如何使用这些方法来描述一个突发事件在社交媒体上的传播热度随时间的变化趋势。四、假设你想调查公众对某项新政策的支持度，请简述在抽样设计中需要考虑的关键因素。如果样本量有限，可能会对结果产生哪些影响？如何尽量减轻这些影响？五、解释假设检验的基本原理。在舆情分析中，你可能会对哪些问题进行假设检验？请举一个具体例子，说明如何提出原假设和备择假设，以及检验结果可能如何解读。六、相关分析与回归分析在舆情分析中有什么区别？请分别说明它们可以用来分析哪些类型的舆情问题。在应用回归分析预测舆情发展趋势时，需要注意哪些潜在问题？七、情感分析是舆情分析的重要环节。简述基于词典的情感分析和基于机器学习的情感分析的主要原理和区别。每种方法各有哪些优缺点？八、时间序列分析常被用于预测舆情发展趋势。简述ARIMA模型的基本思想。在应用ARIMA模型进行舆情预测前，需要检查时间序列数据满足哪些基本假设？如果不满足，通常如何处理？九、在舆情分析报告的撰写中，如何解释统计结果的置信区间？为什么提供置信区间比仅仅给出点估计更具有信息量？十、网络分析是理解舆情传播路径和关键节点的重要工具。请解释网络分析中的“中心性”指标（如度中心性、中介中心性）的含义，并说明它们在舆情分析中分别可以用来揭示哪些信息。十一、在进行大规模舆论调查时，问卷设计需要特别小心。请列举至少三种可能影响问卷信度和效度的问题类型，并简要说明如何规避这些问题。十二、讨论在舆情分析中使用统计方法时可能遇到的主要挑战和局限性。例如，如何应对网络数据中的偏差（如回音室效应）？统计模型能否完全捕捉复杂的舆情动态？十三、某研究团队收集了关于某地空气质量事件的在线评论数据，包含了评论时间、用户ID、评论内容等字段。请设计一个简要的统计分析方案，用来初步探究该事件在网络上引发的关注度随时间的变化，以及不同用户群体（如有无本地身份标识）的评论倾向是否存在差异。说明你将使用哪些统计方法，以及为什么选择这些方法。试卷答案一、统计学在舆情分析中的作用：1.量化舆情态势：通过收集和量化海量的非结构化文本、图像、视频等数据，统计方法能够将模糊的舆情现象转化为可度量的指标（如情感倾向得分、热度指数、传播速度等），为客观认识舆情状况提供依据。2.揭示舆情规律：运用描述性统计、探索性数据分析等方法，可以揭示舆情传播的特征、趋势和结构，如识别热点话题、分析传播路径、了解主要参与者及其关系等。3.预测舆情发展：通过时间序列分析、回归分析、机器学习等方法，可以基于历史数据和当前态势，对舆情的发展趋势、峰值、热度变化等进行预测，为舆情引导和管理提供决策支持。二、网络爬虫的优点是能够自动化获取大量公开数据，覆盖面广，效率高；缺点是可能违反网站服务条款（爬虫协议），获取速度受网络和目标网站限制，数据可能不完全结构化。社交媒体API的优点是数据获取通常合法合规，提供的数据格式规范（结构化），部分API还能获取用户关系等社交网络信息；缺点是通常有调用频率限制，只能获取公开数据或用户授权数据，覆盖的用户范围受平台限制。选择时，若需大量数据且对数据格式要求不高、能容忍合规风险，可考虑爬虫；若需规范数据、与平台官方合作、获取用户关系信息，优先选择API。三、描述性统计常用方法及其在描述传播热度趋势中的应用：1.时间序列图：绘制事件相关指标（如日/每小时发帖量、提及次数、情感得分均值）随时间的变化曲线。通过观察曲线的上升、下降、波峰波谷，直观展示传播热度的起伏和阶段性特征。2.集中趋势度量：计算不同时间段内热度指标（如平均情感得分）的均值或中位数。均值反映整体热度水平，中位数能更好地抵抗极端值影响。比较不同时段的均值或中位数变化，判断热度是上升还是下降。3.离散程度度量：计算热度指标的方差或标准差。较大的标准差意味着同一时间段内不同时刻或不同来源的热度差异大，可能反映了舆情的波动性或观点的分歧度。4.频率分布/计数：统计不同热度等级（如高、中、低情感倾向）或热度值区间的样本数量或比例。通过分析分布形态（如是否集中于某个区间），可以了解热度的主要区间和极端热度的发生频率。四、抽样设计的关键因素：1.目标总体：明确界定研究的对象范围。2.抽样框：确定可接触到的总体成员列表。3.抽样方法：选择合适的概率抽样（如简单随机、分层、整群）或非概率抽样方法，影响结果的代表性和推断效力。4.样本量：确定足够大的样本规模以满足统计学要求（如达到统计显著），需考虑总体方差、置信水平、允许误差等因素。5.抽样误差与置信区间：理解样本结果与总体真实值可能存在的差距，并能在一定置信水平下估计误差范围。样本量有限的影响：1.代表性不足：样本可能无法完全反映总体的复杂结构，导致结果偏差。2.抽样误差增大：样本统计量的抽样误差通常随样本量减小而增大，置信区间变宽。3.统计功效降低：对于假设检验，在样本量小的情况下，可能难以检测到真实的差异或效应。减轻影响的措施：1.尽可能增大样本量。2.采用更科学的抽样方法（如分层抽样）提高样本代表性。3.承认并量化抽样误差（报告置信区间）。4.适当降低研究精度要求。五、假设检验基本原理：基于样本数据，对关于总体特征的某个假设（原假设H₀）做出统计判断，决定是否拒绝原假设。通常涉及设定显著性水平α，计算检验统计量，并与临界值或P值进行比较。舆情分析中的假设检验例子：1.例子：检验某突发事件在社交媒体上发布后的第二天，正面情感倾向（如使用“支持”、“乐观”等词汇）的占比是否显著高于发布前。2.原假设H₀：发布后第二天的正面情感占比≤发布前的正面情感占比（或两者无显著差异）。3.备择假设H₁：发布后第二天的正面情感占比>发布前的正面情感占比（或两者存在显著差异）。4.解读：*若P值≤α，则拒绝H₀，认为事件发布显著提升了正面情感倾向。*若P值>α，则不能拒绝H₀，认为没有足够证据表明事件发布后正面情感倾向显著提升。六、区别：1.相关分析：衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。结果是一个相关系数（如Pearson或Spearman），表明一个变量的变化与另一个变量变化的关联程度，但不能确定因果关系。2.回归分析：建立一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的数学模型。结果是一个回归方程，不仅可以衡量关系强度和方向，还能用于预测因变量的值，并分析自变量对因变量的影响程度和显著性，可以初步探讨因果关系方向。应用：1.相关分析：可用于分析舆情热度与用户参与度、媒体曝光量、话题敏感度等变量之间的关系。2.回归分析：可用于预测舆情热度随时间的变化趋势，分析特定因素（如政策发布、危机处理措施）对舆情走向的影响程度。潜在问题（回归分析）：1.多重共线性：自变量之间存在高度相关性，影响模型稳定性和系数解释。2.数据异方差：残差分布的方差随预测值变化，导致标准误差不准确。3.模型设定错误：误选自变量、遗漏重要变量或函数形式设定不当。4.因果关系谬误：回归分析只能表明变量间关联，不能直接证明因果性。七、基于词典的情感分析原理：使用预先构建的情感词典（包含正面、负面、中性词汇及其打分），通过计算文本中包含的词典词的情感得分总和或加权平均来判定文本的整体情感倾向。基于机器学习的情感分析原理：使用已标注情感倾向（如正面、负面、中性）的文本数据训练一个分类模型（如SVM、朴素贝叶斯、深度学习模型），让模型学习文本特征与情感标签之间的关系，然后对新文本进行情感分类。区别：词典方法依赖词典质量，对领域适应性差，难以处理新词和复杂句式；机器学习方法需要大量标注数据，模型复杂度高，泛化能力强，能处理更复杂的语言现象，但结果解释性可能较差。优点与缺点：1.词典方法：优点是简单快速，计算成本低，结果可解释性强。缺点是词典维护困难，无法理解上下文语义，对讽刺、反语等处理效果差。2.机器学习方法：优点是准确性通常更高，能捕捉上下文信息，适应性强。缺点是数据依赖性强，模型训练成本高，模型是“黑箱”，结果解释困难。八、ARIMA模型基本思想：ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种用于分析具有显著自相关性的时间序列数据的统计模型。它通常包含三个参数（p,d,q）：*p(自回归项数)：模型包含过去p期观测值的线性组合，捕捉序列的自相关性。*d(差分阶数)：对原始序列进行d次差分（即逐期减去前一期值）直至序列变为平稳，d反映了序列的非平稳性程度。*q(滑动平均项数)：模型包含过去q期预测误差（残差）的线性组合，用于捕捉序列中的随机波动。应用ARIMA模型前需检查的平稳性假设及处理：1.平稳性：时间序列的均值、方差和自协方差不随时间变化。可通过图形观察（如时间序列图、自相关图ACF、偏自相关图PACF）或统计检验（如ADF检验）判断。2.处理方法：*若非平稳，进行差分（d次），直到序列平稳。*差分后，根据ACF和PACF图或单位根检验，确定自回归项数p。*分析残差序列的自相关性，确定滑动平均项数q。*注意差分可能丢失季节性信息，若存在季节性，需使用SARIMA模型。九、解释置信区间：置信区间是用样本统计量（如样本均值）加减一个边际误差（通常是临界值乘以标准误）得到的区间，用于估计总体参数（如总体均值）的可能范围。它提供了一个基于样本数据对总体参数不确定性的量化度量。提供置信区间比仅给出点估计更有信息量，因为：1.量化不确定性：点估计只给出一个单一值，但没有说明估计的精确度或可能存在的误差范围；置信区间则明确显示了估计的不确定性程度。2.推断范围：置信区间提供了一个可能的总体参数值的范围，有助于理解研究结果的可信度。例如，95%置信区间意味着如果重复抽样多次，大约有95%的区间会包含真实的总体均值。3.比较基础：可以更容易地比较不同研究或不同组别的置信区间是否重叠，从而判断差异的显著性。十、网络分析中的中心性指标及其在舆情分析中的应用：1.度中心性（DegreeCentrality）：指网络中一个节点（如用户、帖子）直接连接的边的数量。在网络中，高度中心性节点通常意味着：*信息节点：是信息发布者或主要接收者，可能是关键意见领袖（KOL）或信息集散地。*影响力节点：容易被影响，也容易影响他人，其状态变化可能迅速扩散。*应用：识别在舆情传播中直接参与度高、覆盖面广的关键用户或核心节点。2.中介中心性（BetweennessCentrality）：指一个节点出现在网络中其他节点对之间最短路径上的频率。高中介中心性节点：*桥梁节点：控制着信息在网络不同部分之间流动的关键通道。*调控节点：能够通过改变自身行为来影响整个网络的信息流或舆论方向。*应用：识别在舆情传播路径中处于“瓶颈”位置的关键节点，这些节点可能是干预舆情传播的潜在目标，也可能是信息被过滤或扭曲的关键环节。十一、影响问卷信度和效度的问题类型及规避方法：1.引导性问题：问题措辞带有倾向性，暗示了期望的答案。*规避：使用中性的、客观的措辞，避免使用带有评价性或情感色彩的词语。2.双重问题：一个问题包含两个或多个子问题，增加了回答难度和模糊性。*规避：将复杂问题分解为多个简单、清晰的问题。3.模糊性问题：问题定义不清，选项含义不明确。*规避：使用具体、明确的术语，确保每个选项都有清晰的界定。4.社会期许效应问题：问题涉及敏感话题，受访者可能倾向于给出社会认可的、而非真实想法的答案。*规避：采用匿名方式，措辞委婉，使用间接提问方式，或选择其他数据收集方法。5.效度低的问题（如测量错误）：问题本身无法准确测量构念（如“满意度”）。*规避：使用经过验证的量表（如Likert量表），进行预测试收集反馈，参考相关文献选择或设计问题。十二、统计方法在舆情分析中遇到的挑战和局限性：1.数据偏差：*挑战：网络数据（如社交媒体数据）往往无法代表全体公众意见，存在抽样偏差（如用户接入性）、发布偏差（如回音室效应、沉默的螺旋）、内容偏差（如热搜偏向、负面事件易传播）。*应对：尽量使用混合数据源（结合线上、线下），对数据进行清洗和加权调整，认识到结果是基于特定数据子集的，谨慎解释代表性。2.数据质量：数据量大但质量参差不齐，包含噪音、重复、不相关内容，情感分析准确性受限于词典或模型。*应对：加强数据预处理，使用更鲁棒的统计方法，结合人工判读验证。3.模型的简化：统计模型往往将复杂现实简化，可能忽略重要变量、非线性关系、反馈回路等。*应对：选择合适的复杂模型（如机器学习、网络模型），结合定性研究（访谈、案例分析）进行交叉验证。4.因果推断困难：统计关联不等于因果，难以完全排除混淆因素。*应对：使用更高级的统计方法（如倾向得分匹配、双重差分），结合实验设计（如A/B测试）或准实验方法。5.动态性与复杂性：舆情演化迅速且受多重因素交互影响，统计模型难以完全捕捉其动态复杂特性。*应对：采用滚动分析、实时监测方法，关注模型的时效性和适应性，承认预测的局限性。十三、简要统计分析方案设计：目标：探究空气质量事件在线评论数据的关注度随时间的变化，以及不同用户群体评论倾向的差异。数据：在线评论数据（时间戳、用户ID、评论内容等）。分析步骤与方法：1.关注度随时间变化分析：*方法：描述性统计、时间序列分析。*操作：*按时间（如每小时、每天）统计评论数量，绘制时间序列图，直观展示评论热度随时间的变化趋势。*