新媒体环境下的用户行为研究

为3.03%。
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非常简单随机抽样所需的最小样本量
90% 6806 1702 756 425 272 189 139 置信度 95% 9604 2401 1067 600 384 267 196 99% 16641 4160 1849 1040 666 462 340
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最 大 容 许 误 差 %
1 2 3 4 5 6 7
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金兼斌：民意调查的理论、操作与误区
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基于Panel的网络调查方法
• 调查方法相比于数据挖掘的优势
• 网络调查的不同种类
• 基于Panel的网络调查所得样本的性质及对
结果推广性的影响
• 以“聚思”平台为例。
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• 数据的利用能力：基于经验的决策 vs. 基于数据分析的决策
• 基于数据的批判能力：意识到数据存在的问题，不盲目崇拜数据
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《谁是中国人民的老朋 友》
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新闻教育中的数据素养
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返 回
领导人晋升历程对比表
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新闻教育中的数据素养
• Google 地球：神秘感的消失
• 如果把“个人”看作媒体天生渴望去征 服——覆盖或渗透——的“广袤之地”
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新媒体环境下的用户行为研究
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作为民众的用户
• 社会化媒体的价值源泉：data-driven user traffic
• 人类需要的每一个疆域都终将出现垄断性服务提供 商：Facebook/微信（社会交往），Google/百度 （信息搜索和整理），Twitter/微博（表达），……. • 重新定义：社会性，公共性，社区，免费，非盈利
例子：政治制度民主程度
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金兼斌：民意调查的理论、操作与误区
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抽样的问题
• 概率抽样
• 非概率抽样
• 从样本到总体：沟壑的跨越可能
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金兼斌：民意调查的理论、操作与误区
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About our live vote and survey—From MSNBC
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内样本分别按城市和农村分层抽取，对城市抽取街道，对农村抽取乡镇，
抽取的原则是按农业人口、非农业人口划分的PPS抽样；省会城市层直接 抽取街道。第三阶段对居委会或村委会的抽样中采取与总人口成比例的
PPS抽样。第四阶段采用简单随机系统抽样选取住户样本。
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2001年中国公众科学素养调查方法
新媒体环境下了解和理解用户
• 分析单位与数据形式 – 个案（cases）还是关系（relation/tie） • 分析方法 – 回归统计方法 – 社会网络分析
– 两者的结合？
• 数据收集、数据分析、分析结果呈现（可视化）
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用户研究中的测量问题
• 态度和行为测量的根本问题：
新媒体环境下的用户研究
金兼斌 @清华大学新闻与传播学院
2015年9月14日 浙江-绍兴
清华大学新闻与传播学院 Tsinghua School of Journalism & Communication
一、数字化生存与数据素养
2015/1Leabharlann Baidu/19
新媒体环境下的用户行为研究
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人类疆域的无远弗届
• 人迹罕至之地的消失
性
• 用户和平台之间的关系：基于契约的社会交换？
2015/12/19 新媒体环境下的用户行为研究 4
平台即媒体
• 新浪微博 • 微信 • 亚马逊、阿里、淘宝、高德地图、搜狗输 入法，有道词典，今日头条….. • 数据媒体：有用户的平台，就是媒体。
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– 行为和议题的界定和关键指标的选择
– 抽样问题：有效对象、群体的边界如何确定
– 解读问题
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金兼斌：民意调查的理论、操作与误区
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金兼斌：民意调查的理论、操作与误区
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你幸福吗？——什么是幸福感？
关于“农村居民幸福感超过城镇居民”的争议
有人指出：“农村人幸福感强于城里人”的判断是建立在农村和城镇 天壤之别的幸福底线的冰冷的基础上的，得出的结论是苦涩的、残酷 的。 也有人指出：农民心中的幸福与城市居民心中的幸福，内涵与外延完 全不同，完全不是一个概念。把根本没有可比性的幸福概念绝对化， 并以此为标尺衡量农民与城市居民的幸福，得出的结论难以服众。 （《2004年中国居民生活质量报告》）
• • 调查对象：中国大陆18－69岁的成年公民（不含现役军人、智力障 碍者） 调查方法
– 采用入户访问的调查方式。按照事先设计的标准调查问卷， 调查员严格按照标准程序询问被调查者，并认真记录答案。 – 按照事先给定的二维随机数表确定目标访问对象。如果根据 二维随机数表确定的目标访问对象不在家，那么应了解清楚 该人何时在家，再做补充调查；若目标访问对象在调查期限 内不可能回家，那么用其他符合条件的家庭成员进行替代， 替代的原则是选择与其年龄最相近的其他家庭成员；如果目 标访问对象拒绝访问，且经再三劝说仍无效，那么，放弃该 访问对象，改访户中其他成员，替代原则同上。
• 误差分析
– 本次调查有效样本量8350个，由于方案设计采取四阶不等概 PPS 复杂抽样，所以取设计效应 deff为2，相当于简单随机抽样的样
本量。由此总体比例估计时的理论最大抽样平均误差为0.0077，
在95％的置信度下，比例估计的最大理论误差为1.96倍最大抽样 平均误差，即最大理论估计误差绝对量为1.52%,相对量
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一些概念的测量问题
• 例子1：“幸福感”如何测量？
• 例子2：生活满意度
• 例子3：教育公平状况
• 例子4：大学排名
– 指数 – 量表
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数据媒体
• 物质流，资金流，信息流，内容流，关系流
• 以数据服务为主要功能或功能之一的平台或网 络（Bloomberg，日经）； • 以用户为主要内容的平台（包括各种销售、服 务平台和系统）：产品或服务的消费者，也可 以轻易的转变为内容的audience. • 用户作为消费者和被消费者（淘宝、亚马逊）
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新媒体环境下的用户行为研究
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数据的解读：数据作为现实的代表
• 数据的解读（data interpretation）问题
• 尼采的名言：There are no facts, only
interpretations.
效问卷8350份，问卷的有效回收率为98.0%。
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2001年中国公众科学素养调查方法
– 抽样方法：本次调查采用分层四阶不等概率抽样方法。首先，根据地域 和人类发展指数，将目标总体分为东部、中部、西部地区和省会城市共 四大层；在分层的基础上采取按总人口成比例的PPS抽样，分配东部、中 部、西部地区各层样本，省会城市层样本依据建立观测网点需要单独确 定。第二阶段抽样在四大层中独立进行，东部、中部、西部地区三大层
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二、新媒体环境下
用户观念和行为的了解和理解
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研究的考察要素
• 分析单位：个体、组织、社会、关系/互动
• 时间因素：
– 纵向研究 • 趋势 • 代群 • 固定样本组 – 横向研究 • 描述 • 相关、推断
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网 络 视 频 影 响 力 传 播 力 指 数
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具体的抽样实施
• 例子：中国科学素养调查
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2001年中国公众科学素养调查方法
• 平台：用户数据——静态的人口信息和动态的使用 偏好和踪迹——将成为平台的核心资产，但不完全 是自有资产； • 政府/国家：政治系统的稳定需要加大对互联网系统 的介入和监管 • 三方围绕数据的博弈
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传播与信息消费的立体化时代
• 横向：多个媒介、平台、终端的选择和组
从了解到理解
• 了解：描述，单变量
• 理解：解释，多变量
– 关联性（模式识别）
– 因果性推断
• 大数据与小数据
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2001年中国公众科学素养调查方法
– 如果入选的调查户中无人，调查员应该进行再
访，三次不成功才能放弃该调查户；如果入选 的调查户拒访，经耐心劝说仍无效，可放弃该 户。这两种情况的替代方法是改访最相邻近的 家庭。
– 样本量：本次调查共发放问卷8520份，回收有
数据素养概念的主要内涵
• 对数据的敏感： 有兴趣、反应快 • 数据的收集能力： 一手数据 vs. 二手数据；广义的数据 vs. 抽象的数据 • 数据的分析、处理能力（筛选、统计、数据分析、可视化呈现）
：
案例1：《谁是中国人民的老朋友》，《南方周末》(2011.3) 案例2：《领导人晋升历程对比表》，《凤凰周刊》(2013.3)
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抽样分布
• 总体分布
• 样本分布
• 抽样分布
（动画演示）
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Errors produced during a sampling process
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用户即终端
• 用户本身将成为一个全媒体终端
– 物联网
– 可穿戴设备和各种传感器
– 生物芯片和可植入装置
• 我们正在迅速消耗完我们的疆域，一如地
球表面及其矿藏的探测一般
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数据：核心资产
• 个体：提供数据的能力将成为媒体用户享受和消费 媒体资源的最重要通货或资本；
合
• 纵向：多级传播和不同层级之间的穿透
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网民 vs. 公民？
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跨平台媒介使用行为的综合评估
• 必要性：效果评估的转型、行为的理解
• 挑战性：
– 身份的多重性；无处不在的信息终端；
– 行为的相互先后关联（历史-过程：个体层面时间序列） – 个体行为的社会影响：社会网络的影响 – 理性 vs. 非理性行为；偶然事件的影响。
新媒体环境下了解和理解用户
• 基本假设：个体的人，还是关系的人：结构和个体之间的关系。 • 三类基本的数据 – 文本 – 态度
– 行为性信息
• 大数据迷思（big data myth） – 大即是好或有效吗？
– 抽样的重要性
• 理论导向与数据导向：社会科学 vs. 计算科学
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金兼斌：民意调查的理论、操作与误区
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数据素养
• 1989年，时任美国劳工统计局（Bureau of
Labor Statistics）统计专员（Commissioner
）和美国统计学会会长的著名统计学家珍妮特
·诺伍德（Janet Norwood）在美国统计学会
的演讲中曾说：“这是一个运行于数字之上的 国家。” • ：“我是一个运行于数字之上的人。”
核心是“幸福感”概念的操作化问题
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收视率的另一种指标：微 博收视指数。
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