社会调查教程 教学案例 第十一章 网络调查法

第十一章网络调查法教学案例知识窗（11）：国内部分网络调查平台在国内网络调查信息平台技术开发领域，互联网信息资讯业界在借鉴和汲取国外网络调查理论和技术应用的基础上，兴起了一批颇具影响力的以网络调查平台。问卷星问卷星隶属长沙冉星信息科技有限公司，是国内最早也是目前最大的在线问卷调查、考试和投票平台，自2006年上线至今用户累计发布了超过2316万份问卷，累计回收超过15.05亿份答卷，并且保持每年100%以上的增长率。问卷星用户已覆盖国内90%以上的高校和科研院所，是各行业领导企业信赖的问卷调查、考试、投票的知名品牌。网址：/腾讯问卷腾讯问卷，前身是腾讯公司内部进行用户、市场、产品研究的重要工具，于2014年底正式对外开放使用，腾讯问卷提供三种问卷创建方式，具有简单高效的编辑模式，强大灵活的逻辑设置功能，实时专业的数据在线统计，提供单选、多选、下拉、填空、矩阵、量表、排序等题型，完成调研报告、写论文、市场调查、用户调查等工作。网址：/乐调查乐调查，隶属于北京聚思信息咨询有限公司，于2014年3月正式上线，是一种市场调查和数据采集的一站式平台。用户可以在乐调查编辑在线调查问卷，采集数据，发布问卷，数据分析、复杂的报表生成，并可直接生成PPT报告，是一种市场调查和数据采集的一站式平台。网址：/态度8调查态度8调查网是北京凯摩一百信息技术有限公司旗下网站，是一家有偿在线调查网站。态度8调查是注册用户成长较快的互动调查门户。用户可以自己发布问卷，收集观点，随时查看调查结果，问卷类型涉及生活、经济、娱乐、新闻等多个方面。态度8调查网已成为公众和媒体发表观点、收集意见，汇总结果的综合调查平台。网址：/调查派调查派由重庆甚为派科技有限公司设计开发，于2007年11月推出，至今已有超过5千万人次参与过由调查派生成的调查问卷。现已成为国内领先的自助在线调查系统。为全球500强企业、国内知名互联网公司、各大专院校、非盈利机构及个人用户提供服务。网址：/除了以上网络调查平台，还有麦客、问卷网、问道网、问答箱子、微调查、问卷吧、易调研、调研宝、番茄表单等。此外，国外较为著名的网络调查平台有SurveyMonkey、Qualtrics、TypeformFree、Tally等，其中SurveyMonkey成立于1999年，是美国著名的在线调查系统服务网站，功能非常强大、界面友好，目前已有中文版。困难与对策（11）：大数据时代的统计思维转变大数据的“4V”(Volume、Variety、Velocity、Value)特征意味着数据的本质发生了根本性变化。与传统统计研究主动收集结构化样本数据不同，当前我们面对的大数据类似于一种自然产物，一切电子化、数字化的记录源源不断地产生出来，形成一座巨大的数据矿山，等待我们去挖掘。大数据相比于样本数据的最大优点是，具有巨大的数据选择空间，可以进行多维、多角度的数据分析。由于大数据的大体量与多样性，样本不足以呈现的某些规律，大数据可以体现；样本不足以捕捉的某些弱小信息，大数据可以覆盖；样本中被认为异常的值，大数据得以认可。这极大地提高我们认识现象的能力，避免丢失很多重要的信息，避免失去很多决策选择的机会。不过，这些新的变化使得改变统计思维成为大数据时代的必然要求。具体而言，统计思维可以在认识数据、收集数据和分析数据等三个方面发生改变。在认识数据方面，（1）与样本数据有很强针对性不同，大数据来源于互联网，存在很强匿名性，使得身份识别十分困难；（2）传统数据以结构化数据为主，而大数据则以半结构化、非结构化数据为主，数据库也是非关系类型的，包含了各种各样的数据；（4）样本数据已经有一套系统的量化分析模型，而大数据中大量的非结构化数据如何量化(结构化)、如何从中提取信息、如何与结构化数据对接是一个崭新的问题。在收集数据方面，由于大数据来源与种类的多样性，以及数据增加的快速性，我们在享受数据的丰富性的同时也不得不面临这样一些困境：存储能力够不够，分析能力够不够(是否及时、充分)，如何甄别数据的真伪，如何选择关联物，如何提炼和利用数据，如何确定分析节点?由于数据量巨大，与传统数据收集方法不同，大数据时代的数据收集将更多从已有超大量数据中进行再过滤、再选择。由于数据认知和收集方式的变化，数据分析的思维必然要跟着变化，那就是要主动利用现代信息技术与各种软件工具从大数据中挖掘出有价值的信息，并在这个过程中丰富和发展统计分析方法。首先，传统的统计分析过程是“定性—定量—再定性”，大数据分析则是“定量—定性”，即在大数据中找矿，直接依赖数据分析做出判断，因此基础性的工作就是找到“定量的回应”。其次，传统的统计实证分析是思路是“假设-验证”，这种验证往往由于受到假设的局限、指标选择的失当、所需数据的缺失而得不出真正的结论。大数据可以不受任何假设的限制而从中去寻找关系、发现规律，然后再加以总结、形成结论，因此分析思路是“发现—总结”。第三，传统统计推断的逻辑是“分布理论—概率保证—总体推断”，推断的评判标准与具体样本无关，但推断是否正确却取决于样本的好坏。大数据强调的是全体数据，总体特征不再需要根据分布理论进行推断，只需进行计数或计量处理即可，其逻辑关系变成了“实际分布—总体特征—概率判断”。面对大数据的上述变化，我们首先应该做得是积极转变传统的统计思维。可以考虑的方面包括：（1）改变总体、个体乃至样本的定义方式，大数据是先有数据，再定总体，根据数据提供的个体范围，确定数据分析结果适用的总体；（2）改变对不确定性的认识，大数据的不确定性不再是样本的获取与总体的推断，而是数据的来源、个体的识别、信息的量化、数据的分类、关联物的选择、节点的确定，以及结论的可能性判断等方面；（3）数据来源的多样性和复杂性要求建立新的数据梳理与分类方法，强化结构化数据与非结构化数据的对接研究；（4）归纳推断法与演绎推理法并用，一方面可以利用大数据去寻找规律，另一方面面对巨量的数据，运用演绎推理法去认识更具体、细小的特征，形成更多有用的结论，可能可以做到事半功倍；（5）统计技术与云计算技术融合，在不断创新与发展统计技术的同时，还要紧紧依靠现代信息技术、特别是云计算技术。统计的核心是以数据背后的数据去还原事物的本来面目，以达到求真的目的，当数据的性质发生根本性变化时，统计的核心不变，但统计的思维要发生变化。在数据分析的世界里，不断提高驾驭数据的能力是统计学发展的终身动力。——摘编自李金昌：《大数据与统计新思维》，《统计研究》，2014年第1期大数据无法动摇传统社会学地位2015年9月9日中国社会科学报文军近年来，有关“大数据”的学术议题渐成为学术界关注的焦点，自然科学、社会科学和人文学科似乎在此议题上少有地达成了某种共识。无论是批评者还是支持者，都无一例外地意识到“大数据时代”的到来及其影响。“科学数据与人文社会科学方法论研究”还由此入选2014年度中国十大学术热点提名。一向以经验为本、数据见长的社会学，毫无疑问也参与到这一学术热点的大讨论之中，并贡献了许多富有影响的研究成果。有社会学者甚至认为大数据时代的到来可能引发一场社会学研究范式上的大革命，不仅会产生一大批新兴的研究类型和学术热点（比如互联网社会实验研究、计算机社会模拟研究等），而且将打破传统社会学长期以来主要依靠抽样调查完成数据收集的研究方式，从而无论在研究对象的范围广度上还是在研究素材的历史深度上都将极大地突破传统社会学的研究范畴。纵观社会学学科的发展历史，社会学研究的进步的确很大程度上依赖于研究方法的发展，实证主义、人文主义、批判主义这些不同取向的研究范式共存于社会学学科研究体系中，不仅没有带来社会学学科的内部冲突与解体，反而在某种程度上表征了社会学研究的多元与包容，体现了社会学学科的魅力与想象力。大数据时代的到来，会极大地提升社会学研究的数据抓取和信息分析能力，使社会学能够在更大范围内把握群体样态和社会发展规律的结构性特点，从而大大提升社会学研究的客观性和科学性。然而，大数据的到来也会造成新的研究困境，这不仅仅是由于给研究者的技术和方法带来了新的挑战，更重要的是可能会因为数据的私密性问题而给社会学研究带来新的伦理困境。更需要指出的是，大数据的巨量化、碎片化及其本身的模糊性和去人性化，几乎把传统社会学所关注的活生生的人消解为一个个冷冰冰的数据符号。如果这样，我们还能够从数据中解读出充满意气、富有激情的“人”吗？我们还能够从没有个性特征的人去推导群体样态和社会