从热点事件看青年社会心态

一、研究背景及意义

“社会心态是一段时间内弥散在整个社会或社会群体中的宏观社会心境状态，是整个社会的情绪基调、社会共识和社会价值观的总和”杨宜音指出，虽然不同的学者从不同的视角出发有不同的定义，但总的来说，社会心态充分反映了作为社会主体的人的心里状态，对整个社会运行和发展具有预示功能，而青年作为将来社会发展的主流群体，他们的社会心态是时时刻刻关系到未来我国社会心态的发展状况，同时也会在不同程度和不同方面对我国经济、政治等产生影响，因此了解青年群体的社会心态变化，发现和分析其中存在的问题，为培养积极健康的社会心态提供建议具有重要意义。传统的对青年社会心态的研究主要集中于心理学和社会学的理论研究，而利用数据的实证分析则很少，大数据时代的到来为这一研究提供了很多便利，根据CNNIC（中国互联网络中心）《第38次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2016年6月，我国互联网用户规模已经达到7.1亿，互联网普及率为51.7%，用户规模比2012年同期增长了32%，是2005年1.1亿网民的6.5倍。网民以10-39岁年龄段为主要群体，比例达到75.1%，其中，20-29岁年龄段网民的比例为29.9%，在整体网民中的占比最大，根据我国国家统计局对青年的定义，青年为15-34岁的群体，因此青年群体为互联网中最活跃的群体。而青年最为热衷的是社交媒体的使用，从用户对社交应用的使用频率来看，63.3%的用户每天都会使用社交应用，每周使用4-6次以上的用户累计达70%，每周2-3次以上的用户累计到81.4%，社交媒体的使用是人们生活不可或缺的部分，根据中国互联网络中心的调查结果显示，人们使用社交应用的主要目的有：与朋友互动（72.2%）、了解新闻热点（64.3%）、关注感兴趣的内容（59%）、获取知识和帮助（58.3%）和分享知识（54.8%），根据不同的使用目的有不同类型的社交应用，微博这一应用为人们了解新闻热点并发表自己的见解提供了平台，因此利用微博每时每刻更新的海量数据可以研究网民的行为，进而研究表现出的社会心态。

二、文献综述

通过查看文献得出目前对青年社会心态的研究还局限于心理学和社会学方面，结合社交媒体大数据的研究很少，下面分别从青年社会心态研究和社交媒体的研究两方面进行文献评述。

对青年社会心态的研究：胡玉宁、朱学芳（2016）通过对微媒体时代下青年社会心态的理论分析，得出青年存在空虚浮躁、及时行乐、盲目从众等社会心态，原因来自青年自身、社会环境和微媒体推动等多种因素，作者认为应通过树立正确人生价值观、增加社会阶层垂直流动、减少社会不公平现象、净化微媒体环境等方式，对青年社会心态加以正确引导，促进青年形成良好的社会心态，更好地实现人生价值。王沛沛（2016）通过使用2013年中国社会状况综合调查（CSS2013）中的数据，从社会公平感、社会安全感、社会冲突感三个方面出发，通过建立计量模型来分析影响青年社会心态的影响因素，教育与职业、经济地位认同、成功归因、代际等均有显著影响。王勇（2015）通过网络热点事件对青年社会心态的影响研究，分析了网络热点事件对青年社会认知、价值观念和社会情绪的积极、消极影响，要提高青年的网络素养，准确传播网络热点，引导青年正确看待社会问题，净化网络环境，为青年提供健康的网络环境。萧子扬（2014）通过对近10年流行语的总结中研究青年社会心态，青年对国家政治经济关注与日俱增，并通过网络表达自己的态度想法，从职业心态来看，青年群体对职业生涯充满信心，但又对就业过程中遇到的制度困境及其他挫折表现出自己的不满，从生活态度来看，青年表现出一种矛盾的心理，乐观与消极、反叛与传统、既积极向上又玩世不恭。

运用社交媒体数据的研究大多应用于企业营销策略制定和信息传播等方面的研究，只有少量的学者研究用户的社会心态，胡泉（2015）通过使用互联网用户的社交媒体行为来进行心理健康（抑郁）状态的辨识方法，通过使用机器学习的方法来构建抑郁预测模型，根据语言和行为特征通过使用10，102个新浪微博用户的社交媒体行为构建了抑郁预测模型。使用机器学习的方法，通过不同的时间周期探讨了模型的分类和预测效果，其结果说明用户的抑郁状态是可以通过其新浪微博的使用数据预测出来的，并且具有滞后性的特点。张书煜、王瑶（2105）通过微博搜索抓取社交媒体中投资者微博数据，利用中文语义分析技术，将该投资者情绪划分成六个等级，构建社交媒体中投资者的情绪指数，并且以同时段的股市为研究对象，基于VAR模型，运用Granger因果关系检验、脉冲响应函数，探讨社交媒体中不同程度的投资者情绪倾向与股市收益之间的预测能力和双向反馈关系。李叶（2016）从社交媒体数据采样，社会热点感知，社交用户集群行为分析三个方面对社交媒体数据展开研究，在统一的框架下提出了自适应的社交媒体数据采样方法并验证方法的有效性，搭建了在线集群行为感知分析系统，对1000余个热点事件进行了分析，系统可以帮助研究者感知实时热点事件，了解事件的具体发展，分析事件参与者的行为特征，對社会舆情分析和社会科学研究应用具有重要价值。何跃、张月（2106）研究了新浪微博不同类别热门话题的用户特征以及用户的关联性，使用文献检索法找到用户特征的指标，根据指标建立“关注度指数模型”，利用K均值法分类，最后运用Aprior算法分析话题类别间的关联度。

文献评述：

从现有的文献资料来看，有学者研究微博热点事件、青年社会心态、利用社交媒体数据进行不同方面的研究，但很少有学者结合起来研究，随着大数据时代的到来，社交媒体每天产生的数以亿计的数据可以几近真实的反映用户的社会心态，因此利用用户数量多、使用频率高的新浪微博中的数据分析青年对热点事件的评论及看法等行为特征研究研究青年的社会心态有强的现实意义。

作者简介：田少娟（1993-），女，山西长治人，硕士研究生，研究方向：经济统计.

参考文献：

[1]萧子扬.从流行语中看新时期中国青年社会心态的变迁[J].江西青年职业学院学报.2014.24（5）：17-29.

[2]王勇.网络热点事件对青年社会心态的影响[J].2015.30-31.

[3]胡泉.基于新浪微博的互联网用户心理健康状态判别[D]河南：河南大学.2015.1-10.

[4]张书煜、王瑶.基于社交媒体的投资者情绪对股市收益影响的大数据分析[J].金融市场.2015.25：65-68.

[5]王沛沛.当代青年群体的社会态度及影响因素[J].青年研究.2016.48-95.

[6]胡玉宁、朱学芳.微媒体时代下青年社会心态的分析与引导[J].2016.87-96.

[7]何跃，张月.新浪微博不同类别话题的用户特征研究[J]情报杂志2016，[8]35（7）：107-110，37.

[9]李叶.面向热点感知的化交媒体数据获取与采样[D]上海：华东师范大学.2016.1-7.