《舆论学》课件 第七章 舆论的测量和研究方法

中|国|原|创|性|哲|学|社|会|科|学|重|点|教|材|建|设|工|程舆论学第七章舆论的测量和研究方法学习要点舆论的测量舆论的研究方法本章目录

第一节舆论的测量第二节舆论的研究方法第一节舆论的测量舆论测量是舆论研究的重要基础。舆论研究方法是系统收集和分析舆论、揭示舆论形成和传播规律的定性和定量研究手段。掌握必要的研究方法是深入解析和应对社会舆论现象的必备条件。（一）舆论测量的层次一、舆论测量的层次和概念操作化第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》定类测量也称类别测量或定名测量，是层次最低的一种测量，以研究对象的属性或特征为分类标准，对不同类别赋予不同的名称或符号。在数学特征上，定类测量主要体现为“等于（属于）”和“不等于（不属于）”。例如，性别可分为男性、女性两类；所学专业以新闻传播学类为例，可分为新闻学、广播电视学、广告学、传播学等十类，每位受访者分别属于或不属于其中某一类别。因此，定类测量必须注意所设置的类别既要具有穷尽性、全面无遗漏，又要具有互斥性，确保只有唯一一个类别可选。每种分类可以用数值代码代表，如1代表男性，2代表女性，但是1和2只是两个类别的代号，不存在大小和高低关系，不能进行加减乘除运算。1.定类测量（nominalmeasurement）（一）舆论测量的层次一、舆论测量的层次和概念操作化第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》定序测量也称等级测量或顺序测量。与定类测量相似的是，定序测量也可以根据研究对象的属性或特征对其进行分类，但定序测量比定类测量的数学特征高一个层次，主要体现为大于或小于，其最大特点是能反映问题答案在高低、大小、强弱等序列上的差异。例如，受访者的受教育程度可以按照高低等级分为小学及以下、初中、高中/中专/技校、大专、大学本科、研究生及以上等；受访者居住的城市可以按照规模大小分为特大城市、大城市、中等城市、小城市等。在统计分析时，也可以把各等级用数值代码代表，但这些数字仅表示高低大小顺序，不能判断这些相对位置之间的绝对距离，也不能进行数学运算。2.定序测量（ordinalmeasurement）（一）舆论测量的层次一、舆论测量的层次和概念操作化第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》定距测量也称等距测量或区间测量，它比定序测量高一个层次，不仅能反映研究对象的分类、顺序或等级，还能反映它们之间的数量差别和间隔距离，其结果一般用数字表示。定距测量的一个重要特性是其测量尺度只有相对零点，而无绝对零点。绝对零点是指不具有任何所测变量的属性，绝对零点的0即表示“空”或“无”。而定距测量所使用的单位多由人为确定，如温度为0摄氏度时，并非无温度，而是指就该测量工具而言，得到0个单位的意思，但是在华氏温度中，32华氏度则是0摄氏度。因此，由于相对零点的使用，定距测量只可以进行加减运算，乘除运算则没有意义。温度、成绩、智商等，都适用于定距测量。3.定距测量（intervalmeasurement）（一）舆论测量的层次一、舆论测量的层次和概念操作化第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》定比测量也称等比测量或比例测量，它具有上述三种测量的全部性质，层次最高。定比测量还具有“绝对零点”（有实际意义的零点）属性，这是它与定距测量最大的区别。因此，测量所得到的数据可以进行加减乘除运算。例如，对年龄、收入、质量、长度、功率等进行的测量都属于定比测量。可以说20岁的年龄是10岁年龄的2倍，因为年龄的绝对零点即刚出生的瞬间。在进行舆论测量时，尽可能地采用高层次测量，因为高层次测量具有低层次测量的所有功能，可以使用的统计方法也更多，其测量结果很容易转化为低层次测量的结果，反之则不行。4.定比测量（ratiomeasurement）（二）舆论测量中的概念操作化一、舆论测量的层次和概念操作化第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》（1）概念。概念是对具体现象作普遍性的抽象解释，它是一类事物的属性在人们主观上的反映。抽象层次高的概念往往包含多个抽象层次低的概念，抽象程度越高，越难以被直接观察和描述。（2）变量。变量是指具有多个不同取值或包括多个范畴的概念。例如，在圆周长公式C=2πr中，变量是圆周长C和圆半径r，其取值是变化的；2和都是常量，值是固定不变的。（3）指标。概念是抽象的，但指标是具体的，是客观存在的事物，是可以观察和辨认的。可以把表示一个概念或变量含义的一组可观察到的事物，称作该概念或变量的一组指标。例如，“社会阶级”是一个抽象概念，需要用一组具体指标对其进行测量，这些指标包括职业、收入、文化程度、社会地位等。1.概念、变量与指标（二）舆论测量中的概念操作化一、舆论测量的层次和概念操作化第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》操作化（operationalization）是将抽象的概念转化为可观察的具体指标的过程，即建立一些具体的程序或指标，用来说明如何测量一个抽象概念。在进行概念操作化时，必须用具体的词语表达抽象的概念，只有这样才能准确传达概念所代表的意义。例如，“媒介素养”是一个抽象概念，很难直接测量。联合国教科文组织提出了媒介与信息素养（MediaandInformationLiteracy，MIL）评估体系，该体系包含获取、评估和创新3个一级维度、12个二级维度和113项具体评价指标，使得抽象的概念变得易被测量。2.概念的操作化（一）常用的量表二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》总加量表由一组反映人们对某个问题或事物的态度或意见的陈述句构成，受访者对每个陈述表示同意或不同意，并进行计分。需要注意的是，表中每个陈述句所表达的态度方向与记分的方向应保持一致，尽量避免反向陈述的出现。总加量表有一个潜在的假设或前提：每一个陈述在反映人们的态度上是“等值的”，不同的陈述之间不存在数量上的差别，即“分值”都一样。1.总加量表（summatedratingscale）（一）常用的量表二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》李克特量表是舆论测量中使用最广泛的一种定距量表。李克特量表也是由一组表达态度或意见的陈述句构成，但对这些陈述的回答由总加量表的两类增加到五类，测量态度差异性的精确度更高，例如“非常同意、比较同意、中立、不太同意、非常不同意”或者“非常赞成、比较赞成、无所谓、比较反对、非常反对”。2.李克特量表（Likertscale）（一）常用的量表二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》语义差异量表也称语义分化量表。语义差异量表适用于测量人们对某些问题或事物的态度和意见。语义差异量表的两端是两组意义相反的形容词，每一对反义形容词中间分为奇数个等级。以7级为例，每一等级的赋值从左至右分别为1、2、3

4、5、6、7，也可以记为-3、-2、-1、0、+1、+2、+3。量表顶端文字提示所测量的概念，受访者根据主观判断在七级尺度的适当位置画√或者○号，研究者再统计记号所对应的分数，进而判断受访者的态度倾向或者比较个体、群体之间的态度差异。3.语义差异量表（semanticdifferentialscale）（二）量表的质量二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》信度即可靠性，指的是采用同样的方法对同一对象重复进行测量时，所得结果相一致的程度，也就是测量结果的一致性或稳定性，代表着测量工具（量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。例如，用一台磅秤称量一个物体的重量，如果重复几次称量都得到了不同的结果，就可以说该磅秤测量重量的信度很低。信度不是一个单一维度的概念，它包含三个方面的要素：稳定性、内在一致性和等价性。1.信度（reliability）（二）量表的质量二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》（1）稳定性。稳定性（stability）指测量结果的一致性或在不同时间点测量的一致性，因此，稳定性分析又被称为“测验—再测验法”。稳定性分析一般用“再测信度”（test-retestreliability）进行测量，即使用相同的测量工具，在不同的两个时间点上对同一研究对象先后测量两次，然后计算两次测量结果的相关系数，相关系数越接近1，表示稳定性越好。“再测信度”有两个局限：一是受访者可能记住上次的答案或者有意识地作出某种修正，从而影响填答的真实性；二是前后两次测量之间的一些事件、活动，以及受访者个人某方面的一些变化，都可能导致前后两次测量结果出入较大，使两次测量结果的相关系数较低。1.信度（reliability）（二）量表的质量二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》（2）内在一致性。内在一致性（internalconsistency）涉及量表中每个项目（题项）的一致性。对某一概念而言，如果量表内的各个题目是等价或同质的，量表便具有内在一致性。衡量内在一致性的方法有三种：折半法、α信度系数法和平均系数法。其中，α信度系数法也称为克朗巴哈系数（Cronbach’sα），用来检验量表中各题目得分的一致性，是最常使用的信度检验方法。此外，有些多题项的量表在结构上是多维的，即包含几组题项，每组题项反映一个方面的特定内容，需要分别计算每个维度的内在一致性。一般而言，同一维度内的题目得分的一致性要高，而不同维度题目得分的一致性要低。1.信度（reliability）（二）量表的质量二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》（3）等价性。等价性（equivalency）是信度的要素之一，通常在构造两个等价的量表时使用，用于评估两个不同的量表或测量方法在测量相同概念时的相关性。等价性分析是在同一时间范围内，让同一组受试者接受两个量表的测量，通过两种得分的相关性评价这两个量表的等价性。在这种情况下，等价性评价的目的是发展出两个功能完全相同的量表。两个量表越对等，信度就越高。一般而言，构造等价的量表是非常困难的，因此在现实中应用较少。1.信度（reliability）（二）量表的质量二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》效度也称作测量的有效度或准确度，是指能够准确、真实地度量事物属性的程度。舆论研究中的测量通常是一种间接的测量，因此，研究者通常不能确保变量的操作性定义能真正反映原始概念的基本定义，即设计的量表是否能准确测量真正想要测量的概念。对一般的量表来说，信度高时效度不一定高；效度高时信度一定高。效度分析的常用方法有以下三种类型：内容效度、效标效度、结构效度。2.效度（validity）（二）量表的质量二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》（1）内容效度。内容效度（contentvalidity），也称表面效度或逻辑效度，指测量目标与测量内容之间的匹配程度或相符程度，它是最简单、最基本的一种效度。一般来说，研究者仅从表面观察、判断量表所包含的题目是否能够代表想要测量的主题或内容。要提升量表的内容效度，一般需要做到以下两点：一是要对所测量的核心概念、测量目的和要求进行明确界定，量表题目要能符合以上界定；二是量表题目应包含所测量内容的主要方面，且使各部分题目数量适当。还可以聘请一些专家进行定性评估，这也是建立内容效度最简单和常用的方法，不需要使用统计方法。2.效度（validity）（二）量表的质量二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》（2）效标效度。效标效度（criterionvalidity），又称效标关联效度或独立标准效度。研究者可以使用几种不同的测量指标或方法对同一变量进行测量，选取其中一种测量指标或者方法作为标准，即效标。然后，将使用其他几种测量指标或方法得到的测量结果与使用效标得到的测量结果进行比较，如果测量结果存在显著的相关性，那么这些测量指标或方法就具备效标效度。分析效标效度的具体方法是：考察所测量的指标与效标是否有显著的相关关系；或对效标进行不同取值，考察所测量的指标是否表现出显著的差异。一般来说，效标的确定并不是一件容易的事，选择效标一般要根据统计学之外的某种权威的、公认的理论或结论。2.效度（validity）（二）量表的质量二、量表及其质量第七章舆论的测量和研究方法第一节舆论的测量《舆论学》（3）结构效度。结构效度（constructvalidity），也称构造效度或建构效度，它依赖于明确的理论或命题，考察编制的测量工具（量表）能够准确反映理论或命题的程度，一般会涉及对一个理论的关系结构中其他概念（或变量）的测量。例如，设计一个“媒体公信力”评价量表，为了评价其结构效度，就需要用到与媒体公信力相关的理论命题或假设中的其他变量。假设有下列理论或命题：舆论引导效果与媒体公信力有关；媒体公信力越强，舆论引导效果越好。那么，如果测量媒体公信力与舆论引导效果的结果具有一致性，就认为量表具有较好的结构效度。结构效度分析常用的统计方法是因子分析法（factoranalysis）。2.效度（validity）第二节舆论的研究方法舆论测量为实证研究奠定了基础。本节将对舆论调查、话语分析、内容分析和计算研究等研究方法进行简要介绍，为舆论研究提供具体的方法指导。（一）舆论调查的概念和特点一、舆论调查法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》舆论调查又称民意调查、民意测验等，是通过科学方法系统性地收集、统计、分析和解释公众对特定公共事务所持态度、意见和行为倾向的研究活动，从而为管理决策部门制定战略、策略和政策措施提供数据和资料支持，以增强决策的科学性和民主性。舆论调查为推动新闻传播学发展提供了坚实的实证基础，在传播学理论研究中有着很多具有里程碑意义的调查案例。例如：“伊里调查”、“议程设置”假说、“沉默的螺旋”假说等。1.舆论调查的概念（一）舆论调查的概念和特点一、舆论调查法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（1）调查要求使用某种概率或非概率抽样方法，从某个总体中抽取一定规模的样本，但只有概率抽样才能用样本数据来推断总体特征，这往往是其他研究方式所不具备的一种特征。（2）调查往往需要使用调查问卷等特定工具来收集样本数据，且有一套系统、标准的程序要求。（3）收集到的调查数据需要借助计算机统计软件（如SPSS、AMOS等）进行统计分析，从而得出研究结论2.舆论调查的特点（二）舆论调查的主要方法一、舆论调查法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》目前，舆论调查的主要方法有电话调查、面访调查、邮寄调查和网上调查四种。其中，依据调查利用的介质不同，电话调查又可分为传统电话访问、计算机辅助电话访问（CATI）；依据调查时访员和受访者互动程度的不同，面访调查又可分为访问式调查和自填式调查两种，也可分为入户面访、拦截式面访以及计算机辅助面访（CAPI）；依据调查时对问卷的处理方式不同，邮寄调查又可分为邮寄问卷调查、留置问卷调查和固定样本邮寄调查（panelsurvey）；依据调查呈现方式的不同，网上调查可以分为网站/页调查（W-survey）、电子邮件调查（E-survey）、弹出式调查（popup）和网上固定样本调查（onlinepanelsurvey）等。（三）舆论调查的优缺点一、舆论调查法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》舆论调查的优点：第一，可用来调查在真实环境中而非实验条件下发生的事件，因此，收集的数据比较真实可靠。第二，成本相对可控，研究者可以根据经费充裕程度选择最适合的调查方法。第三，在计算机统计软件的辅助下，调查法收集到的数据比较容易处理和分析，研究者可以采用多种统计方法完成对大量调查数据的统计分析。第四，使用概率抽样方法收集到的样本数据可以对总体的数量特征作合理的估计或推断。（三）舆论调查的优缺点一、舆论调查法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》舆论调查的缺点：第一，可能遇到各种拒答、漏答、错答，甚至是随意乱答问卷等影响数据质量得到情况。第二，设计一份好的问卷难度较大，量表类问卷还要通过效度和信度检验，要求较高。第三，在实际调查研究的过程中切实贯彻随机性原则并不容易。从理论上看，要达到抽样的“随机性”要求，必须具备一系列的前提条件，例如，有现成可用的总体抽样框。但在现实中，这些条件常常是难以满足的。再加上调查研究的精确性受样本规模的影响（样本规模越大、精确度越高），想要取得良好的调查结果必然需要人力、物力、财力和时间上的高投入。以上因素都导致在现实中很难完全遵照随机性原则。二、话语分析第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》话语分析（discourseanalysis）是一种理论框架和质性研究方法，与语言学、语用学、符号学、新闻传播学等学科有着密切联系。话语是一组旨在传达特定数据、信息和知识的文本，它被形式化为一系列话语单元序列，如单词、句子和段落。一般而言，话语分析可以分为描述性话语研究与批判性话语研究两大类。描述性话语研究侧重于对作为话语产物的文本进行分析，关注其内容与自身结构。批判性话语研究也称批评性话语分析，它把话语从文本中解放出来，引向社会实践的维度，对其中的意识形态和权力关系进行重点考察，逐渐成为话语分析的重点。由于新闻话语的意识形态性较强，因而更适合采用批判性话语分析方法进行分析。以下重点介绍荷兰语言学家梵·迪克和英国语言学家费尔克拉夫的批判性话语分析理论观点。（一）梵·迪克的话语分析二、话语分析第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》荷兰语言学家梵·迪克在新闻话语研究领域贡献卓著。他的代表作《作为话语的新闻》和后续研究系统地将话语分析理论应用于新闻媒体，揭示了新闻文本如何建构社会现实以及反映并强化社会权力结构。梵·迪克认为，话语体现了社会权力结构，即权力精英控制了话语权，只有他们才可以确定话语的主题、文体和表达方式。新闻报道是影响力最强的话语形式，是特定社会情境下的产物，对其进行分析的目的不仅在于描述新闻文本的内容结构，还在于揭示新闻话语和社会情境、社会结构之间的联系。（一）梵·迪克的话语分析二、话语分析第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》梵·迪克把话语分析分成了三个层面：第一，以单个句子中的词汇和句型为对象，进行句法分析；第二，以书面语言的段落甚至整个章节为对象，对句子意义进行语义分析；第三，分析语言使用的言语行为，概括出话语的整体组织方式，如开头、结尾、标题、背景等。梵·迪克概括出了新闻话语的图式结构（图7-1），并建议要分析每一个要素的语言风格和修辞手段，以此来透视新闻话语的立场和态度。（二）费尔克拉夫的批判性话语分析二、话语分析第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》英国语言学家费尔克拉夫的代表作《语言与权力》被认为是批评性话语分析理论形成的标志性著作之一。费尔克拉夫将话语分析分为非批判性和批判性两种。两者的区别在于：非批判性话语分析以传统语言学方法为主，侧重于对语法、词汇等语言形式的研究，缺乏对社会语境的关注，忽视语言与社会变化的关联性，无法反映权力关系和意识形态；而批判性话语分析不仅描述话语实践，还要揭示权力与意识形态如何通过相互关联而构成话语，以及话语如何建构社会关系和社会结构。（二）费尔克拉夫的批判性话语分析二、话语分析第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》费尔克拉夫提出了批判性话语分析的三维框架（图7-2），包括三个部分：第一，文本，即被说出来或写出来的语言；第二，话语实践，即话语生产、传播和消费的过程；第三，社会实践，即制造和传递话语的社会环境、社会制度和社会结构。（一）内容分析的概念和特点三、内容分析第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》内容分析最早由美国传播学者伯纳德·贝雷尔森在1952年出版的《传播研究中的内容分析》一书中提出。他认为：“内容分析是一种对传播所显示出来的内容进行客观的、系统的、定量的描述的研究技术。”这是影响最大并为众多教科书所接受和使用的定义。从以上定义可以看出，内容分析法具有客观性、系统性、定量性、描述性、显明性等特点。内容分析法的经典应用案例有很多。例如，20世纪六七十年代，美国传播学者乔治·格伯纳等人对1967年至1978年美国黄金时段播出的1548部电视剧作了内容分析，最终提出了“培养理论”（又称“涵化理论”）。而令内容分析法名声大噪的是由美国未来学家约翰·奈斯比特编著并于1982年出版的《大趋势：改变我们生活的十个新方向》一书。（二）内容分析的步骤三、内容分析第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》1.选择主题2.确定研究范围3.抽样4.确定分析单位5.建立分析类目6.制作编码表7.训练编码员、试验性编码和正式编码8.测量编码员之间的信度9.分析数据和报告结果（三）内容分析的优缺点三、内容分析第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》内容分析的优点：第一，比较节省研究经费，无须大量的研究人员和设备；第二，保险系数高，研究过失比较容易弥补，可以一再重复进行编录；第三，可以研究时间跨度较长的过程；第四，属于非接触性研究，不必打扰研究对象，研究过程不会对研究对象造成影响而引起偏差。内容分析的缺点：第一，只限于研究被记录下来的信息；第二，主观制定的内容分析类目限制了研究结果；第三，工作量较大，编码工作枯燥，比较费时；第四，得到的资料不能作为推断传播效果的唯一资料，需要结合受众研究才能得出结论。四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》大数据和计算方法的出现正在影响和改变着舆论研究。一方面，互联网特别是社交与智能媒体的发展使得大规模的网络数据成为舆论的重要表征；另一方面，文本挖掘、机器学习、网络分析等计算方法的发展使得对大规模网络舆论数据的分析成为可能。有学者指出：“计算舆论”（ComputationalPublicOpinionResearch，CPOR）是一个以文本挖掘、机器学习、网络分析等计算方法为主要研究方法，以社交媒体等网络空间的意见表达为研究对象的舆论研究新领域。（一）网络爬虫四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》网络爬虫（webcrawler），又称为网页蜘蛛、网络机器人，是指一种按照一定的协议规则，自动抓取网页信息的程序或者脚本。作为获取大数据的重要渠道，网络爬虫能够针对特定主题实现海量数据的高效抓取。从目标与策略维度来看，网络爬虫一般可以分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫。从技术手段维度划分，网络爬虫可以分为静态爬虫（如XPath）、动态爬虫（如JSON）和自动化爬虫（如Selenium）。在技术实现层面，业界提供了多样化的工具选择。例如，常见的国外爬虫工具有Octoparse、CyotekWebCopy、ParseHub、Import.io、80legs、Connotate等，国内一些爬虫软件有八爪鱼、后羿采集器、火车采集器、集搜客等。（二）自然语言处理技术四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（1）分词（tokenization）。分词技术可以将连续文本切分为有意义的词语或符号，中文分词则需解决因无空格分隔带来的难题，常用工具有Jieba、SnowNLP、LTP和HanLP等。（2）词性标注（part-of-speechtagging，POStagging）。词性标注对文本中的每个词语赋予相应的语法类别标签（如名词、动词、形容词等），辅助理解句子结构，这对于理解文本的语法结构非常重要，尤其在句法分析和信息抽取等任务中被广泛应用。1.自然语言处理的基础技术（二）自然语言处理技术四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（3）句法分析（syntacticparsing）。句法分析的目标是分析句子的语法结构，构建句子的语法树，即确定句子成分之间的关系，如主谓关系、修饰关系等。句法分析对语义理解、机器翻译等任务具有重要作用。句法分析分为两类：一是基于依存句法的分析，它分析词与词之间的依存关系，常用的算法有ShiftReduce、Earley等；二是基于成分句法的分析，它通过生成句子的成分树结构，分析句子成分之间的层次关系，常用的算法有CYK等。1.自然语言处理的基础技术（二）自然语言处理技术四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（4）语义分析（semanticanalysis）。自然语言处理技术的核心为语义分析，其主要目标是理解单词、词组、句子、段落等语言单位包含的深层含义，包括理解它们在特定上下文中的语义。语义分析的具体任务包括实体识别（识别文本中的实体，如人名、地名等），关系抽取（提取实体之间的关系），情感分析（判断文本的情感倾向）等。1.自然语言处理的基础技术（二）自然语言处理技术四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（1）情感分析。情感分析（sentimentanalysis）又称观点（意见）挖掘，目标是从文本中分析得到人们关于主题或实体的评价、观点或态度，还包括分析文本所表达的情绪倾向（正面、负面、中性）。情感分析包括观点抽取、情感挖掘、主客观分析、感情分析、情绪分析、评论挖掘等不同任务。情感分析在舆论/舆情分析、情报挖掘、电子商务、对话系统等领域应用广泛。近年来，随着社交媒体的快速发展，用户通过各种平台发表和分享大量评论和观点内容，情感分析技术无论是在研究方面还是应用方面均取得了显著的进展。2.自然语言处理的核心技术（二）自然语言处理技术四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（2）主题建模。主题建模（topicmodeling）是一种无监督机器学习技术，旨在通过对海量词语、文本和主题之间的关系进行分析，从大量文本数据中发现隐含的语义主题，实现对大量文本的主题归类，从而提取出隐含主题或舆论议题。其核心假设是：文档由主题混合构成，每个文档可表示为多个主题的概率分布；主题由词语概率分布构成，每个主题可表示为若干相关词语的概率组合。LDA主题模型和基于深度学习的BERTopic都在主题建模中被广泛使用。主题建模可应用于从社交媒体评论中提取公众讨论的热点话题、自动聚类相似主题的新闻报道、实现研究领域的方向细分等。2.自然语言处理的核心技术（二）自然语言处理技术四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（3）文本摘要。文本摘要（textsummarization）是一种利用算法自动实现文本分析、内容提炼并生成摘要的技术。文本摘要可分为两大类：一是抽取式摘要，即从原文中直接提取重要句子或段落组成摘要，其特点是保留原文表达，准确性高但灵活性低，常用算法有TextRank、TF-IDF加权法、基于BERT的排序模型等；二是生成式摘要，即在理解文本语义后，重新生成新的句子组成摘要，其特点是灵活自然但可能引入错误信息或遗漏信息，常用模型有“序列到序列”（Seq2Seq）、预训练语言模型（如BART、T5、GPT-4等）及PEGASUS等。文本摘要技术广泛应用于舆情研究中。2.自然语言处理的核心技术（二）自然语言处理技术四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（4）语义网络分析。语义网络分析（SemanticNetworkAnalysis，SNA）是一种利用图论和网络分析方法对文本中信息的语义关系进行建模和分析的技术。该方法能够有效揭示文本中的语义结构，识别概念之间的内在联系，并提供更为深层次的语义理解。语义网络分析不仅能辅助处理自然语言中的复杂信息，还能帮助识别和理解舆论的潜在动向。语义网络分析一般包括以下核心步骤：一是实体识别与关系抽取；二是构建知识图谱；三是图结构分析与挖掘。语义网络分析被广泛应用于舆情热点识别、情感倾向监测与危机预警、意见领袖识别、群体分布与舆论场景识别、事件追踪与信息扩散分析等领域。2.自然语言处理的核心技术（二）自然语言处理技术四、计算研究法第七章舆论的测量和研究方法第二节舆论的研究方法《舆论学》（1）机器学习与深度学习概述。机器学习与深度学习的发展和应用，对自然语言处理产生了重大影响，机器学习好比是解决自然语言处理问题的工具箱，而深度学习则是这个工具箱里最强大、最通用的一套工具。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过数据学习模式和规律，不依赖显式编程来进行预测或决策。机器学习主要分为以下三种