| 标题 | 大数据背景下传播学研究方式的转变 |
| 范文 | 邢晓光 摘要：随着大数据时代的到来，传播学研究的主要方法逐步由以抽样调查为主的传统方式向综合利用大数据参与的新方法转变。本文将重点展示数据挖掘技术在传播学研究领域内的应用案例，并将之与传统研究方法进行比较，对二者在研究目的、研究手段、研究过程及其逻辑等方面进行区别，从而说明大数据处理信息方式对传播学在方法论上的积极影响。 关键词：大数据；传播学；研究方式；转变 1 传统抽样随机样本转变为大数据方法下的全体数据 在新闻传播学领域，针对一般受访者测量其认知、态度与行为选择时，传统的研究方法以随机抽样或固定样本为主，具体通过深度访谈、问卷调查、实验法等方式。随着社交媒体深入人们的生活，人们表现自我的方式更为个性化、多元化，展现的渠道也日益多样化。在此背景下，研究人员可以通过在网络上对研究对象的“电子踪迹”进行搜索、采集、分析、发掘和利用，即可获得足以反馈其心理动向与行为举止的海量数据。这就是将大数据方法引入传播学研究领域的重要表现。并且，大数据研究方法，可以轻松捕捉与处理一些传统抽样方法无法采集的细节信息。比如，受到样本数量的限制，以往的抽样方法往往无法呈现出30岁以下、接受过大学教育、年收入10万以上、定居于城市的女性研究对象的情况。显然，数据挖掘技术弥补了新闻传播学传统研究方法上的不足。 需要说明的是，利用数据挖掘技术在传播学之中进行研究与调查，是具有特定对象、具体主体的数据搜集与处理，譬如某部电影的票房数据、某个公众号的用户数据等等，换句话说，是采用了累进的在线网民数据的不断更新而获得的样本，并不是随机样本。这种样本的实际质量与传统方式得到的样本质量，没有绝对的偏向优劣。在一些具体的案例上，大数据处理信息的方法，并不能完全替代过去的抽样调查。 2 传统方法与大数据方式在研究目的上的区别 在传播学研究领域，过去常用的抽样调查方法，是以追求因果关系为第一研究目标的。这种因果关系的成立，必须首先满足由因及果的时间顺序关系，结果随原因的变化而变化的共变关系，因果二者之外无其他影响变量的非虚假关系。 相较于此，大数据方法之下，研究人员首先着眼的是研究因素的相关性，比如电影票房与网络搜索数量之间不存在逻辑上的因果联系，但是存在着一定的相关性。因此，传播学的传统研究方法，可以描述事情的状况，也可以表述传播理论，但应用数据发掘与分析技术的方法，则可以更多倾向于对事件发展的预测，在现代商业市场之中具备更高的实际价值与利用潜力。而在理论研究领域，大数据方法也能够解释一些长期未有定论或进展的话题。 3 大数据方法放弃了追求处理信息的精确性 与传统处理方法后能够保证并追求数据的精确性不同，大数据方法处理现代数字信息时往往需要降低或放弃这种精确度。主要的原因如下： 第一，海量样本数据。首先，传统抽样调查之中，可供搜集研究的样本往往有限，研究人员客观条件下需保证样本数据的精确度，其中采用一些能够减少错误产生概率的方法和策略，对数据进行整理和补充，都是具备可操作性的。但是这种清理数据的方式，在大数据方法之下无法实行，首要原因就是样本数量庞大，人工复查不现实；其次就是大数据方法搜罗的信息无法保证标准完全一致；最重要的是，当今市场交易中，数据量的庞大在商业领域上能够创造的价值远高于传统调查之中的一点精确性。需要说明的是，从统计学的角度上看，传统抽样调查方法以概率获取样本，能够在抽取样本的过程中减少人为误差，进而确保了样本具备代表性，但是通过大数据方法往往不以概率抽取，样本实际不具备带表情，误差存在且一般较大。 第二，平均值接近定值。当数据基数越大时，其平均值将愈加接近一个固定的平均值；单薄的个体资料可能容易出现错误，但是总体性的数据其平均后倾向于某个定值，这就是所谓的“平均人”理论。在大数据应用过程中尤为明显，以挖掘网络民众的收入资料为例，其中一部分网民会适当减少收入数据，而有的则会做出相反的行为选择，最终结果平均值往往接近一个定值。 第三，数字资料非结构化。当今网络之中大约95%的数字资料具有非结构化特征，这与传统研究之中充斥的大量结构化数据有极大的不同。非结构化数字信息包括，图片、视频等等，这些内容难以精确化，只有在保证其自身多元、多样的基础之上，才能为应用数据挖掘与分析技术提供可能性。 此外，相对于传统研究结果只能单一通过文字或图表来呈现的情况，大数据对新闻传播领域话题的表达有更多可视化展现方法，包括图解、图形、动画等等。通过大数据可视化方法传递的信息内容，减少了传统方式的乏味与枯燥，提高了数据的可阅读性与生动性，增强了读者与文本之间的互动性。 4 结语 随着大数据时代的到来，数据挖掘技术与海量样本信息为新闻传播研究领域带来一场革命性的变化，特别在调查方法与研究理念上，新的技术手段对整个学界产生了深刻的影响。然而，新事物在发展过程之中，需要一定时间为大众所接受，这一方面出于受众自身的主观因素，同时也出于技术本身就是双刃剑，大数据研究方法也不例外。作为一种工具、手段的大数据研究方法，与传播学传统调查方法一样，研究人员在利用之时必须趋利避害，具体问题具体分析，在恰当的主题与合适的语境之下充分发挥大数据对新闻传播学的研究价值。 参考文献： [1]倪宁，金韶.大数据时代的精准广告及其传播策略——基于场域理论视角[J].现代传播（中国传媒大学学报），2014（02）. [2]杨雅.大数据分析与可视化技术：新闻传播的新范式——“大数据与新闻传播创新”研讨会综述[J].国际新闻界，2014（03）. [3]刘义昆.大数据时代的数据新闻生产：现状、影响与反思[J].现代传播（中国传媒大学学报），2014（11）. [4]胥琳佳.大數据对于传播学研究内容和方法的影响——基于社交媒体和移动互联网的思考[J].中国出版，2013（18）. |
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