第十一章網絡調查法——《社會調查教程》目錄第一節(jié)網絡調查的概念和特點第二節(jié)網絡調查的方法與步驟第三節(jié)網絡調查法的優(yōu)缺點第四節(jié)大數據：概念、特點與類型第五節(jié)大數據：獲取與分析第六節(jié)：大數據：挑戰(zhàn)與展望概念和特點

第一節(jié)網絡調查的概念和特點一、

網絡調查的概念網絡調查，又稱為網上調查、在線調查，是指通過互聯(lián)網及其調查系統(tǒng)把傳統(tǒng)的調查、分析方法在線化、智能化，簡言之就是借助互聯(lián)網進行的問卷調查。其構成包括三個部分：用戶、調查系統(tǒng)、參與人群。24第一節(jié)網絡調查的概念和特點356二、網絡調查的特點與傳統(tǒng)調研方法相比較，網絡調查法有其自身的特點。1、及時性和廣泛性2、交互性和共享性3、超時空性和客觀性4、低費用和便捷性24第一節(jié)網絡調查的概念和特點356方法步驟注意問題第二節(jié)網絡調查的方法與步驟一、網絡調查的方法目前常用的網絡調查方法有網上問卷調查、網上討論、網上測驗和網上觀察等。1、網上問卷調查法根據采用技術的不同，網上問卷調查有兩種具體做法：網站法，即將問卷放置在網絡站點或手機APP上，由受訪者自愿填寫。目前，QQ、微信、微博等社交媒體的分享和推送，大大提高了問卷分發(fā)的范圍和效率。Email法，即通過電子郵件發(fā)送問卷，受訪者填答問卷后，再通過電子郵件向指定郵箱提交問卷。2、網上討論法3、網上測驗法4、網上觀察法第二節(jié)網絡調查的方法與步驟41356二、網絡調查的步驟1、制訂調查計劃調查目標。調查內容。調查方法。調查載體。調查對象。調查時間。第二節(jié)網絡調查的方法與步驟41356二、網絡調查的步驟2、設計調查問卷3、設計數據庫和網頁4、測試和試調查5、問卷的網絡發(fā)布和開始調查6、數據收集和統(tǒng)計分析7、撰寫并提交調查報告第二節(jié)網絡調查的方法與步驟41356三、網絡調查應該注意的問題1、主題選擇2、問卷設計網絡調查的問卷設計，與一般調查問卷的設計基本相同，應注意幾個問題：盡可能簡短、簡明、易懂、明示起止時間，盡可能立即顯示調查結果。3、程序控制這是網絡問卷調查不同于一般調查所特有的問題，應著重解決以下幾個問題：重復填答問題程序控制問題多網站調查問題4、問卷發(fā)布這也是網絡問卷調查所特有的問題。調查問卷的發(fā)布有幾種做法：一是利用自己的站點發(fā)布調查問卷；二是借助別人的站點發(fā)布調查問卷；三是通過Email發(fā)送問卷。第二節(jié)網絡調查的方法與步驟41356優(yōu)點和缺點第三節(jié)網絡調查法的優(yōu)缺點一、網絡調查法的優(yōu)點1、開放性2、自由性3、隱匿性4、方便性高5、形式多樣6、速度快捷7、成本低廉241第三節(jié)網絡調查法的優(yōu)缺點56二、網絡調查法的缺點1、調查環(huán)境的虛擬性2、網絡行為的隱蔽性3、信息質量的不確定性4、調查對象的代表性不充分5、調查平臺的局限性6、網絡管理的不完善性241第三節(jié)網絡調查法的優(yōu)缺點56概念特點種類第四節(jié)大數據：概念、特點和類型一、大數據的概念大數據，或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規(guī)模巨大到無法通過人工在合理時間內達到截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的形式的信息。2第四節(jié)大數據：概念、特點和類型1356二、大數據的特點1、數據體量巨大2、數據種類繁多3、流動速度快4、價值密度低2第四節(jié)大數據：概念、特點和類型1356三、大數據的種類1、按數據來源分類交易數據人為數據移動數據機器和傳感器數據2第四節(jié)大數據：概念、特點和類型13562、按數據形式分類結構化數據半結構化數據非結構化數據獲取分析第五節(jié)大數據：獲取與分析一、大數據獲取從大數據中獲得知識首先要采集大數據，由于大數據來源和形式多樣，分布廣泛，所以數據采集并沒有一個統(tǒng)一的途徑，下面介紹幾種常用的大數據獲得方式。1、數據交易隨著大數據技術的成熟和發(fā)展，大數據在商業(yè)、科學研究上的應用越來越廣泛，有關大數據的交互、整合、交換、交易的例子也日益增多，大數據交易所也應運而生。2、數據采集要實現自行采集大數據，通常需要掌握專業(yè)數據抓取技術。3、數據開放數據開放意味著數據可以被任何人自由免費地訪問、獲取、利用和分享。2413第五節(jié)大數據：獲取與分析6二、大數據分析大數據分析是根據相關業(yè)務知識，應用相應技術，如統(tǒng)計學、數據挖掘的方法，分析出數據中的信息。大數據分析有五個基本方面。1、可視化分析不管是對于數據分析專家還是對于普通用戶，數據可視化都是數據分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^地展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。2、數據挖掘大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學地呈現出數據本身具備的特點，挖掘出公認的價值。通常的算法包括集群、分割、孤立點分析等。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。2413第五節(jié)大數據：獲取與分析6二、大數據分析3、預測性分析能力大數據分析重要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，科學地建立模型，之后便可以通過模型代入新的數據，從而預測未來的數據。4、語義引擎非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰(zhàn)，語義引擎就是幫助人們從數據中智能地提取信息的工具。這樣一套工具系統(tǒng)，利用了自然語言處理技術，讓計算機具備文字閱讀能力，去分析提煉海量數據。2413第五節(jié)大數據：獲取與分析6二、大數據分析5、數據質量和數據管理大數據分析離不開數據質量和數據管理。無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，只有高質量的數據和有效的數據管理，才能保證分析結果真實和有價值。數據質量和數據管理依賴于標準化的流程和有效的工具對數據進行處理。2413第五節(jié)大數據：獲取與分析6三、數據挖掘和社會計算利用計算技術對網絡大數據進行挖掘分析，發(fā)現蘊含的知識，研究社會運行的規(guī)律與發(fā)展趨勢，是挖掘網絡大數據的深層價值和實現社會行為可計算的主要途徑。1、基于內容信息的數據挖掘2、基于結構信息的社會計算2413第五節(jié)大數據：獲取與分析6異構性易用性平結構化非結構化第六節(jié)大數據：挑戰(zhàn)與展望一、數據的異構性和質量不一致性數據的異構性和質量不一致性給大數據的集成帶來挑戰(zhàn)。大數據的異構性主要表現在三個方面：1、數據類型從以結構化數據為主轉向結構化、半結構化、非結構化三者的融合；2、數據產生方式的多樣性帶來了數據源變化，移動終端數據帶有明顯的時空特性；3、數據存儲方式的變化，要求在集成的過程中進行數據轉換，而這種轉換的過程是非常復雜和難以管理的。24135第六節(jié)大數據：挑戰(zhàn)與展望二、半結構化和非結構化數據量迅猛增長半結構化和非結構化數據量的迅猛增長，給傳統(tǒng)的分析技術帶來了巨大的沖擊和挑戰(zhàn)。主要表現為：一是數據處理的實時性，二是動態(tài)變化環(huán)境中查詢機制的設計，三是缺乏像傳統(tǒng)數據分析中已有的成熟模型。24135第六節(jié)大數據：挑戰(zhàn)與展望三、數據快捷傳播引發(fā)的隱私問題互聯(lián)網的發(fā)展使數據更加容易產生和傳播，數據隱私問題越來越嚴重。一是隱性的數據暴露?；ヂ?lián)網，尤其是社交網絡的出現，使得人們在不同的地點產生越來越多的數據足跡。如果有辦法將某個人的很多行為從不同的獨立地點聚集在一起，他的隱私就很可能會暴露。二是數據公開與隱私保護的矛盾。如果僅僅為了保護隱私就將所有的數據都加以隱藏，那么數據的價值根本無法體現。大數據時代的隱私性主要體現為在不暴露用戶敏感信息的前提下進行有效的數據挖掘，這有別于傳統(tǒng)的信息安全領域更加關注文件的私密性等安全屬性。24135第六節(jié)大數據：挑戰(zhàn)與展望四、大數據管理的易用性問題從數據集成到數據分析，直到最后的數據解釋，易用性應當貫穿整個大數據的流程。易用性的挑戰(zhàn)突出體現在兩個方面：一方面，大數據時代的數據量大，分析更復雜，得到的結果形式更加多樣化。其復雜程度已經遠遠超出傳統(tǒng)的關系數據庫。另一方面，大數據已經廣泛滲透到人們生活的各個方面，很多行業(yè)開始有大數據分析的需求。要想達到易用性，需要關注以下三個基本原則：可視化、匹配和反饋。滿足這三個基本原則的設計就能夠達到良好的易用性。24135第六節(jié)大數據：挑戰(zhàn)與展望思考與練習１．簡述網絡調查法及其特點。（P213-P214）２．什么是網絡調查？它有哪些方法？（P213&P215-P217）３．什么是網上問卷調查法？它與一般問卷調查法有何異同？４．略述網上討論法、網上觀察法和網上測驗法的異同和特點。５．網絡調查有哪些步驟？６．網絡調查有哪些優(yōu)點和缺點？（P222-P224）７．什么是大數據？它有何特點？（P224-P225）８．如何獲取、分析大數據？（P227-P228）９．大數據帶來的挑戰(zhàn)有哪些？（P29-P230）推薦閱讀書目１．水延凱．怎樣搞好社會調查．北京：中國人民大學出版社，２００９．２．趙國棟．網絡調查研究方法概論．２版．北京：北京大學出版社，２０１３．３．安德森，卡努卡．網絡調研：方法、