從熱點事件看青年社會心態

一、研究背景及意義

“社會心態是一段時間內彌散在整個社會或社會群體中的宏觀社會心境狀態，是整個社會的情緒基調、社會共識和社會價值觀的總和”楊宜音指出，雖然不同的學者從不同的視角出發有不同的定義，但總的來說，社會心態充分反映了作為社會主體的人的心里狀態，對整個社會運行和發展具有預示功能，而青年作為將來社會發展的主流群體，他們的社會心態是時時刻刻關系到未來我國社會心態的發展狀況，同時也會在不同程度和不同方面對我國經濟、政治等產生影響，因此了解青年群體的社會心態變化，發現和分析其中存在的問題，為培養積極健康的社會心態提供建議具有重要意義。傳統的對青年社會心態的研究主要集中于心理學和社會學的理論研究，而利用數據的實證分析則很少，大數據時代的到來為這一研究提供了很多便利，根據CNNIC（中國互聯網絡中心）《第38次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2016年6月，我國互聯網用戶規模已經達到7.1億，互聯網普及率為51.7%，用戶規模比2012年同期增長了32%，是2005年1.1億網民的6.5倍。網民以10-39歲年齡段為主要群體，比例達到75.1%，其中，20-29歲年齡段網民的比例為29.9%，在整體網民中的占比最大，根據我國國家統計局對青年的定義，青年為15-34歲的群體，因此青年群體為互聯網中最活躍的群體。而青年最為熱衷的是社交媒體的使用，從用戶對社交應用的使用頻率來看，63.3%的用戶每天都會使用社交應用，每周使用4-6次以上的用戶累計達70%，每周2-3次以上的用戶累計到81.4%，社交媒體的使用是人們生活不可或缺的部分，根據中國互聯網絡中心的調查結果顯示，人們使用社交應用的主要目的有：與朋友互動（72.2%）、了解新聞熱點（64.3%）、關注感興趣的內容（59%）、獲取知識和幫助（58.3%）和分享知識（54.8%），根據不同的使用目的有不同類型的社交應用，微博這一應用為人們了解新聞熱點并發表自己的見解提供了平臺，因此利用微博每時每刻更新的海量數據可以研究網民的行為，進而研究表現出的社會心態。

二、文獻綜述

通過查看文獻得出目前對青年社會心態的研究還局限于心理學和社會學方面，結合社交媒體大數據的研究很少，下面分別從青年社會心態研究和社交媒體的研究兩方面進行文獻評述。

對青年社會心態的研究：胡玉寧、朱學芳（2016）通過對微媒體時代下青年社會心態的理論分析，得出青年存在空虛浮躁、及時行樂、盲目從眾等社會心態，原因來自青年自身、社會環境和微媒體推動等多種因素，作者認為應通過樹立正確人生價值觀、增加社會階層垂直流動、減少社會不公平現象、凈化微媒體環境等方式，對青年社會心態加以正確引導，促進青年形成良好的社會心態，更好地實現人生價值。王沛沛（2016）通過使用2013年中國社會狀況綜合調查（CSS2013）中的數據，從社會公平感、社會安全感、社會沖突感三個方面出發，通過建立計量模型來分析影響青年社會心態的影響因素，教育與職業、經濟地位認同、成功歸因、代際等均有顯著影響。王勇（2015）通過網絡熱點事件對青年社會心態的影響研究，分析了網絡熱點事件對青年社會認知、價值觀念和社會情緒的積極、消極影響，要提高青年的網絡素養，準確傳播網絡熱點，引導青年正確看待社會問題，凈化網絡環境，為青年提供健康的網絡環境。蕭子揚（2014）通過對近10年流行語的總結中研究青年社會心態，青年對國家政治經濟關注與日俱增，并通過網絡表達自己的態度想法，從職業心態來看，青年群體對職業生涯充滿信心，但又對就業過程中遇到的制度困境及其他挫折表現出自己的不滿，從生活態度來看，青年表現出一種矛盾的心理，樂觀與消極、反叛與傳統、既積極向上又玩世不恭。

運用社交媒體數據的研究大多應用于企業營銷策略制定和信息傳播等方面的研究，只有少量的學者研究用戶的社會心態，胡泉（2015）通過使用互聯網用戶的社交媒體行為來進行心理健康（抑郁）狀態的辨識方法，通過使用機器學習的方法來構建抑郁預測模型，根據語言和行為特征通過使用10，102個新浪微博用戶的社交媒體行為構建了抑郁預測模型。使用機器學習的方法，通過不同的時間周期探討了模型的分類和預測效果，其結果說明用戶的抑郁狀態是可以通過其新浪微博的使用數據預測出來的，并且具有滯后性的特點。張書煜、王瑤（2105）通過微博搜索抓取社交媒體中投資者微博數據，利用中文語義分析技術，將該投資者情緒劃分成六個等級，構建社交媒體中投資者的情緒指數，并且以同時段的股市為研究對象，基于VAR模型，運用Granger因果關系檢驗、脈沖響應函數，探討社交媒體中不同程度的投資者情緒傾向與股市收益之間的預測能力和雙向反饋關系。李葉（2016）從社交媒體數據采樣，社會熱點感知，社交用戶集群行為分析三個方面對社交媒體數據展開研究，在統一的框架下提出了自適應的社交媒體數據采樣方法并驗證方法的有效性，搭建了在線集群行為感知分析系統，對1000余個熱點事件進行了分析，系統可以幫助研究者感知實時熱點事件，了解事件的具體發展，分析事件參與者的行為特征，對社會輿情分析和社會科學研究應用具有重要價值。何躍、張月（2106）研究了新浪微博不同類別熱門話題的用戶特征以及用戶的關聯性，使用文獻檢索法找到用戶特征的指標，根據指標建立“關注度指數模型”，利用K均值法分類，最后運用Aprior算法分析話題類別間的關聯度。

文獻評述：

從現有的文獻資料來看，有學者研究微博熱點事件、青年社會心態、利用社交媒體數據進行不同方面的研究，但很少有學者結合起來研究，隨著大數據時代的到來，社交媒體每天產生的數以億計的數據可以幾近真實的反映用戶的社會心態，因此利用用戶數量多、使用頻率高的新浪微博中的數據分析青年對熱點事件的評論及看法等行為特征研究研究青年的社會心態有強的現實意義。

作者簡介：田少娟（1993-），女，山西長治人，碩士研究生，研究方向：經濟統計.

參考文獻：

[1]蕭子揚.從流行語中看新時期中國青年社會心態的變遷[J].江西青年職業學院學報.2014.24（5）：17-29.

[2]王勇.網絡熱點事件對青年社會心態的影響[J].2015.30-31.

[3]胡泉.基于新浪微博的互聯網用戶心理健康狀態判別[D]河南：河南大學.2015.1-10.

[4]張書煜、王瑤.基于社交媒體的投資者情緒對股市收益影響的大數據分析[J].金融市場.2015.25：65-68.

[5]王沛沛.當代青年群體的社會態度及影響因素[J].青年研究.2016.48-95.

[6]胡玉寧、朱學芳.微媒體時代下青年社會心態的分析與引導[J].2016.87-96.

[7]何躍，張月.新浪微博不同類別話題的用戶特征研究[J]情報雜志2016，[8]35（7）：107-110，37.

[9]李葉.面向熱點感知的化交媒體數據獲取與采樣[D]上海：華東師范大學.2016.1-7.