社会化媒体对政治参与的重要性及研究进展

随着社会化媒体在政治参与中重要性的日益凸显，国内外围绕公众政治偏好（political preference）的研究随之兴起。比如，围绕英国2010年大选的研究发现，基于英国公众中流行的脸书、推特、谷歌、YouTube（视频网站）等多种社会化媒体平台相关讨论内容所估计的选举结果，在整体表现上要好于传统的调查研究。

政治领域的研究主要分为两种思路：计数研究与情感研究。第一种计数研究的思路是，采用较为简单的技术，计算与特定政党或者候选人有关的数据的总量。此类研究试图通过统计在推特等社会化媒体平台上特定候选人支持者的数量，或者政党被提及的总次数，来预测公众的偏好和选举的成功。

然而，有的学者提出，仅用计数的方法不足以准确预测公众舆论，这些学者开始采纳情感分析（sentiment analysis）的技术，通过对社会化媒体平台文本数据的情感分析，尝试预测美国总统选举、荷兰议会选举和英国大选。

此外，社会化媒体的全球性普及，为研究本国之外国家公众的舆情，提供了前所未有的机遇。以美国为例，其全球战略布局之下，对世界上很多关键国家公众的舆情，尤其是公众对于政府和选举的观点与情绪，成为美国需要掌握的重要内容。而传统的以大规模发放问卷或者进行访谈以收集其他国家公众舆情的形式，显然会受到其他主权国家的排斥。而类似脸书、推特等全球性社会化媒体的普及，则为满足此类需求提供了极大便利。(www.xing528.com)

比如，在伊朗大选期间及随后的几个月里，伊朗公众在推特平台上发布了大量与选举有关的内容，以表达其对选举的看法与态度。美国兰德智库（RAND Corporation）对伊朗公众在推特平台的二百五十多万条讨论大选的推文，采用“语言探索与字词计数”软件进行文本分析，以调查伊朗大选中公众的舆论与情绪。研究发现，推特上出现的脏话不仅与线下的事件和抗议活动密切相关，而且能用于预测线下的抗议活动。此外，作者在报告中提到，使用“语言探索与字词计数”软件也能检查类似博客和推特等社会化媒体的发展，以及是否推动了巴基斯坦反美话语的发展。

在中国，学者们同样开始了基于社会化媒体文本的情感分析，以调查特定社会事件的公众舆情。比如，2011年7月23日温州动车事件之后，公众在新浪微博等社会化媒体平台上发表了大量言论，表达自己的观点与情绪。为了了解微博平台所表现出的公众舆情，有学者收集了事件发生后十天内平台上与此主题相关的二百多万条信息，对此进行情感分析。在方法层面，作者基于情绪本体模型（sentiment ontology model），从八个维度（期待、快乐、爱、惊喜、焦虑、悲伤、愤怒和仇恨）来测量公众情绪及其转换过程。研究发现，政府对事件的处理方式，是影响公众基于微博平台的情绪最为重要的变量，为政府对于此类特定的、突发事件公众舆情的监测与引导提供了重要思路。