1、第十一章 网络调查法社会调查教程目录第一节 网络调查的概念和特点第二节 网络调查的方法与步骤第三节 网络调查法的优缺点第四节 大数据：概念、特点与类型第五节 大数据：获取与分析第六节：大数据：挑战与展望概念和特点 第一节 网络调查的概念和特点一、网络调查的概念网络调查，又称为网上调查、在线调查，是指通过互联网及其调查系统把传统的调查、分析方法在线化、智能化，简言之就是借助互联网进行的问卷调查。其构成包括三个部分：用户、调查系统、参与人群。2 24 4第一节第一节 网络调查的概念和特点网络调查的概念和特点 3 35 56 6二、网络调查的特点与传统调研方法相比较，网络调查法有其自身的特点。1、及
2、时性和广泛性2、交互性和共享性3、超时空性和客观性4、低费用和便捷性2 24 4第一节第一节 网络调查的概念和特点网络调查的概念和特点 3 35 56 6方法 步骤 注意问题第二节 网络调查的方法与步骤一、网络调查的方法目前常用的网络调查方法有网上问卷调查、网上讨论、网上测验和网上观察等。1、网上问卷调查法根据采用技术的不同，网上问卷调查有两种具体做法：网站法，即将问卷放置在网络站点或手机APP上，由受访者自愿填写。目前，QQ、微信、微博等社交媒体的分享和推送，大大提高了问卷分发的范围和效率。Email法，即通过电子邮件发送问卷，受访者填答问卷后，再通过电子邮件向指定邮箱提交问卷。2、网上讨论
3、法3、网上测验法4、网上观察法第二节第二节 网络调查的方法与步骤网络调查的方法与步骤4 41 1 3 35 56 6二、网络调查的步骤1、制订调查计划调查目标。调查内容。调查方法。调查载体。调查对象。调查时间。第二节第二节 网络调查的方法与步骤网络调查的方法与步骤4 41 1 3 35 56 6二、网络调查的步骤2、设计调查问卷3、设计数据库和网页4、测试和试调查5、问卷的网络发布和开始调查6、数据收集和统计分析7、撰写并提交调查报告第二节第二节 网络调查的方法与步骤网络调查的方法与步骤4 41 1 3 35 56 6三、网络调查应该注意的问题1、主题选择2、问卷设计网络调查的问卷设计，与一般
4、调查问卷的设计基本相同，应注意几个问题：尽可能简短、简明、易懂、明示起止时间，尽可能立即显示调查结果。3、程序控制这是网络问卷调查不同于一般调查所特有的问题，应着重解决以下几个问题：重复填答问题 程序控制问题 多网站调查问题4、问卷发布这也是网络问卷调查所特有的问题。调查问卷的发布有几种做法：一是利用自己的站点发布调查问卷；二是借助别人的站点发布调查问卷；三是通过Email发送问卷。第二节第二节 网络调查的方法与步骤网络调查的方法与步骤4 41 1 3 35 56 6优点和缺点第三节 网络调查法的优缺点一、网络调查法的优点1、开放性2、自由性3、隐匿性4、方便性高5、形式多样6、速度快捷7、成
5、本低廉2 24 41 1第三节第三节 网络调查法的优缺点网络调查法的优缺点5 56 6二、网络调查法的缺点1、调查环境的虚拟性2、网络行为的隐蔽性3、信息质量的不确定性4、调查对象的代表性不充分5、调查平台的局限性6、网络管理的不完善性2 24 41 1第三节第三节 网络调查法的优缺点网络调查法的优缺点5 56 6概念 特点 种类 第四节 大数据：概念、特点和类型一、大数据的概念大数据，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的形式的信息。2 2第四节第四节 大数据：概念、特点和类型大数据：概念、特点和类型
6、1 1 3 35 56 6二、大数据的特点1、数据体量巨大 2、数据种类繁多 3、流动速度快 4、价值密度低 2 2第四节第四节 大数据：概念、特点和类型大数据：概念、特点和类型1 1 3 35 56 6三、大数据的种类1、按数据来源分类 交易数据 人为数据 移动数据 机器和传感器数据2 2第四节第四节 大数据：概念、特点和类型大数据：概念、特点和类型1 1 3 35 56 62、按数据形式分类 结构化数据 半结构化数据 非结构化数据获取 分析第五节 大数据：获取与分析一、大数据获取从大数据中获得知识首先要采集大数据，由于大数据来源和形式多样，分布广泛，所以数据采集并没有一个统一的途径，下面介
7、绍几种常用的大数据获得方式。1、数据交易随着大数据技术的成熟和发展，大数据在商业、科学研究上的应用越来越广泛，有关大数据的交互、整合、交换、交易的例子也日益增多，大数据交易所也应运而生。2、数据采集要实现自行采集大数据，通常需要掌握专业数据抓取技术。3、数据开放数据开放意味着数据可以被任何人自由免费地访问、获取、利用和分享。2 24 41 1 3 3第五节第五节 大数据：获取与分析大数据：获取与分析6 6二、大数据分析大数据分析是根据相关业务知识，应用相应技术，如统计学、数据挖掘的方法，分析出数据中的信息。大数据分析有五个基本方面。1、可视化分析不管是对于数据分析专家还是对于普通用户，数据可视
8、化都是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2、数据挖掘大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，挖掘出公认的价值。通常的算法包括集群、分割、孤立点分析等。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。2 24 41 1 3 3第五节第五节 大数据：获取与分析大数据：获取与分析6 6二、大数据分析3、预测性分析能力大数据分析重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，科学地建立模型，之后便可以通过模型代入新的数据，从而预测未来的数据。4、语义引擎非结构化
9、数据的多元化给数据分析带来新的挑战，语义引擎就是帮助人们从数据中智能地提取信息的工具。这样一套工具系统，利用了自然语言处理技术，让计算机具备文字阅读能力，去分析提炼海量数据。2 24 41 1 3 3第五节第五节 大数据：获取与分析大数据：获取与分析6 6二、大数据分析5、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理。无论是在学术研究还是在商业应用领域，只有高质量的数据和有效的数据管理，才能保证分析结果真实和有价值。数据质量和数据管理依赖于标准化的流程和有效的工具对数据进行处理。2 24 41 1 3 3第五节第五节 大数据：获取与分析大数据：获取与分析6 6三、数据挖掘和社会计算利用
10、计算技术对网络大数据进行挖掘分析，发现蕴含的知识，研究社会运行的规律与发展趋势，是挖掘网络大数据的深层价值和实现社会行为可计算的主要途径。1、基于内容信息的数据挖掘2、基于结构信息的社会计算2 24 41 1 3 3第五节第五节 大数据：获取与分析大数据：获取与分析6 6异构性 易用性 平结构化 非结构化第六节 大数据：挑战与展望一、数据的异构性和质量不一致性数据的异构性和质量不一致性给大数据的集成带来挑战。大数据的异构性主要表现在三个方面：1、数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合；2、数据产生方式的多样性带来了数据源变化，移动终端数据带有明显的时空特性；3、数据
11、存储方式的变化，要求在集成的过程中进行数据转换，而这种转换的过程是非常复杂和难以管理的。2 24 41 1 3 35 5第六节第六节 大数据：挑战与展望大数据：挑战与展望二、半结构化和非结构化数据量迅猛增长半结构化和非结构化数据量的迅猛增长，给传统的分析技术带来了巨大的冲击和挑战。主要表现为：一是数据处理的实时性，二是动态变化环境中查询机制的设计，三是缺乏像传统数据分析中已有的成熟模型。2 24 41 1 3 35 5第六节第六节 大数据：挑战与展望大数据：挑战与展望三、数据快捷传播引发的隐私问题互联网的发展使数据更加容易产生和传播，数据隐私问题越来越严重。一是隐性的数据暴露。互联网，尤其是社
12、交网络的出现，使得人们在不同的地点产生越来越多的数据足迹。如果有办法将某个人的很多行为从不同的独立地点聚集在一起，他的隐私就很可能会暴露。二是数据公开与隐私保护的矛盾。如果仅仅为了保护隐私就将所有的数据都加以隐藏，那么数据的价值根本无法体现。大数据时代的隐私性主要体现为在不暴露用户敏感信息的前提下进行有效的数据挖掘，这有别于传统的信息安全领域更加关注文件的私密性等安全属性。2 24 41 1 3 35 5第六节第六节 大数据：挑战与展望大数据：挑战与展望四、大数据管理的易用性问题从数据集成到数据分析，直到最后的数据解释，易用性应当贯穿整个大数据的流程。易用性的挑战突出体现在两个方面：一方面，大
13、数据时代的数据量大，分析更复杂，得到的结果形式更加多样化。其复杂程度已经远远超出传统的关系数据库。另一方面，大数据已经广泛渗透到人们生活的各个方面，很多行业开始有大数据分析的需求。要想达到易用性，需要关注以下三个基本原则：可视化、匹配和反馈。满足这三个基本原则的设计就能够达到良好的易用性。2 24 41 1 3 35 5第六节第六节 大数据：挑战与展望大数据：挑战与展望思考与练习简述网络调查法及其特点。（P213-P214）什么是网络调查？它有哪些方法？（P213&P215-P217）什么是网上问卷调查法？它与一般问卷调查法有何异同？略述网上讨论法、网上观察法和网上测验法的异同和特点。网络调查
14、有哪些步骤？网络调查有哪些优点和缺点？（P222-P224）什么是大数据？它有何特点？（P224-P225）如何获取、分析大数据？（P227-P228）大数据带来的挑战有哪些？（P29-P230）推荐阅读书目水延凯怎样搞好社会调查北京：中国人民大学出版社，赵国栋网络调查研究方法概论版北京：北京大学出版社，安德森，卡努卡网络调研：方法、策略与问题 北京：中国劳动社会保障出版社，迈尔舍恩伯格，库克耶大数据时代：生活、工作与思维的大变革杭州：浙江人民出版社，涂子沛大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活 桂林：广西师范大学出版社，2013.彭特兰智慧社会：大数据与社会物理学杭州：浙江人民出版社，制 作：John交流QQ：505783264本章结束
