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‘外围体育’ 有迹可寻:以“互联网新闻到场”研究为例

本文摘要:” 在传统的实证研究中观察数据往往源于自我陈诉。它们大多是脱离事件发生情境的回溯性作答受主观影象选择和印象衰退等的影响较大未必能完全反映真实状况。 在数字时代大量数字化场景为信息收集的“非侵入”丈量提供了便利这使得大数据与社会观察联合的研究方法可更好地收集即时的在线行为以降低传统社会观察带来的偏差。

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在传统的实证研究中观察数据往往源于自我陈诉。它们大多是脱离事件发生情境的回溯性作答受主观影象选择和印象衰退等的影响较大未必能完全反映真实状况。

在数字时代大量数字化场景为信息收集的“非侵入”丈量提供了便利这使得大数据与社会观察联合的研究方法可更好地收集即时的在线行为以降低传统社会观察带来的偏差。本期给大家推荐的是去年刊于《Social Science Computer Review》的《Explaining Online News Engagement Based on Browsing Behavior: Creatures of Habit?》。该研究将在线追踪数据与观察数据相联合考察了三种新闻到场模式的偏好差异不仅将新闻到场明白为互联网浏览的一部门实现了超出传统方法的准确曝光(precise exposure)丈量还通过增补观察数据富厚了人们对新闻到场及其社会配景的整体明白。

校对 | 范晓光(浙江大学社会学系副教授);闫 堃(浙江大学社会学系博士研究生)

本期所先容的论文将社交平台的痕迹数据与观察数据联合主要探究了差别使用者对三种差别新闻到场模式(通例模式、搜索模式和社交媒体模式)的偏好差异。

我们认为这种新的研究设计在弥补自我陈诉的观察偏差上具有重要意义尤其是在研究涉及一些人们自身难以清晰判断但可被设备准确记载的行为时。一方面这些大数据是实时记载的泉源于当事人所履历的社会情境而非来自他们在填写问卷时的事后回忆或受种种潜在偏见影响下的主观判断且不会受到传统问卷的问题说话和问题顺序的影响更具真实性和客观性。

另一方面在痕迹数据中增补来自观察的其他关键变量使我们可更深刻地相识到行动者行为偏好背后的深条理原因。

编辑 | 谭 欢 周 航

接下来为找到用户特征与互联网新闻到场模式之间的关联研究者思量了一系列互联网新闻到场的影响因素包罗政治兴趣、政治效能、政治意识形态和对新闻媒体的信任以及一系列社会人口统计学变量。

在安装了插件的到场者中有573人(80.5%)在2016年11月完成了在线观察问卷。该观察不仅通过多种经典量表丈量了到场者的政治兴趣、政治效能感、政治意识形态(政治极端主义)和对新闻媒体的信任等变量还收集了到场者在离线状态中或在未被跟踪的移动设备上新闻到场的自我陈诉以探索差别方法之间的评估差异。此外性别、年事和教育水平等研究中的控制变量信息由互助的数据公司所提供。

最后该研究的主要发现包罗:1)使用小我私家特征预测人们是否到场特定模式较难题只有性别能显著预测通例和搜索模式;2)政治热情较高的群体更可能通过社交媒体接触新闻;3)小我私家的政治效能越高通例模式偏好越高而社交媒体模式和搜索模式偏好越低;4)小我私家政治极端主义与新闻模式偏好无关但政治光谱中的左派更喜欢通过社交媒体收集新闻;5)小我私家的新闻媒体信任越高越偏好通例模式但越不偏好社交媒体模式;6)线下和移动新闻的使用与种种互联网新闻到场模式间存在负向关联。

参考文献

在获取互联网在线的数字痕迹数据和自我陈诉的问卷观察数据后研究者盘算了在互联网行为追踪期间会见过至少一个新闻页面并完成观察问卷的所有用户共获得302个有效样本。由于许多到场者没有特定的到场模式而其他人则在差别的水平上遵循泊松漫衍因此每种新闻到场模式的相对百分比效果可以被定性为具有强零通胀的计数数据。

为相识释观察值的零膨胀性质研究者使用零膨胀泊松模型来分析序列泛起情况在详细操作中联合了两种预测模型既举行了二进制零或非零预测(零模型)又预计了大于0的泛起次数(计数模型)。

在学习和借鉴该新设计的同时我们也应看到研究存在的可思考和待提升的空间。

1)任何用户并非根据某些特定模式去发生行为因此研究者在归纳差别类型时(如三种新闻到场模式)要经由仔细思量可在做好扎实的文献研究基础上举行个案访谈。2)研究者在追踪数字痕迹时要尽可能相识清楚其发生的所有情境否则要审慎地推广结论。

譬如手机宁静板电脑等移动设备上的新闻到场实际上被本研究清除在外。3)思量到研究伦理研究开展需事先征得到场者同意进而获取追踪数据。但需注意对线上的数字痕迹的监控可能存在着“霍桑效应”即被观察者可能已经调整了他们的行为模式以适应他们因为社会需要而被视察的事实。为解决该问题该研究跟踪了一段相对较长的时间让到场者有时间举行调整但这并不能完全消除。

4)为提升研究的准确性和可推广性样本应具有一定的规模因为相对较小的用户样本会限制其模型的泛化能力。(范晓光、闫堃 校对)

为了有效区分差别用户的互联网新闻到场偏好模式研究者从荷兰的一家数据公司(CentERdata)中招。


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