郭容
關鍵詞:消費者信心;大數據;混沌理論
中圖分類號:F126.1
文獻標識碼:A
隨著移動電子設備的日益普及,互聯網已滲透到我們生活的各個方面?;ヂ摼W的應用價值從信息獲取、社交娛樂,發展到了衣食住行、醫療衛生等的便利民生服務之中。截止到2017 年7月,中國網民數量已突破7.5億,上市的互聯網企業的總市值也已超過7萬億元人民幣(中國互聯網絡信息中心,2017)?;ヂ摼W的普及更是帶動了相關產業的改造與升級。其中,社交軟件、新聞客戶端和搜索引擎作為互聯網中的基本應用,使用率已達80%以上。在現實生活中,越來越多的人正依賴互聯網獲取日常生活或工作中所需的信息。
高德納公司也曾指出,全球每年新產生的數據正在以最少百分之五十的速度逐年遞增。此外,中國互聯網數據中心的最新預測報告,到2020年,全球產生的移動終端數據存儲量將會達到36ZB,也就是說,如今我們所擁有的數據存儲量,已經不能簡單地用“大”來形容了,我們正一步一步地踏入海量的信息時代。然而,我們正面臨著一個十分尷尬的境地——數據的存儲量非常巨大,但所得的信息卻極其匱乏(祝智庭,孫妍妍,彭紅超,2017)。這些不斷增長的海量數據信息,早已超越了人類所擁有的獲取分析數據的能力和理解水平。
值得一提的是,國內的新浪微博、知乎、微信和國外的Twitter、Plurk等網絡媒體社交軟件更是借助移動智能終端的普及,加之方便操作、簡單易學的特點,也進入了高速發展期,其用戶數量在急劇增長。其中,新浪微博正逐步發展成為國內市場最大的集網絡社交與信息獲取為一體的互聯網平臺之一(梁鳳鳴,曲飛帆,李凌凌,2014)。微博用戶發布的信息雖簡短,但傳播信息的力量卻不容小覷,往往一條新聞和動態可達幾萬次的點擊量和轉發量,網民們正步入一個借助微博、微信等社交平臺表達自己的觀點、情緒的時代。
換言之,微博作為一種新的文化載體,持續記錄著人們自然且非反應性的行為與思想。通過對網絡上已有的這些非反應性數據進行抓取和分析,繼而探究人們心理與行為規律,就可以從中得出這些數據信息中所體現出的民眾對現在以及未來經濟發展趨勢和社會熱點事件的主觀體驗和態度(王娛琦,余震坤,羅宇,等,2015)。這樣的“非反應性研究”得益于這些“大數據”自身兩方面的特性:一方面,這些數據具有數據量巨大(如Twitter 每天產生的推文超過5 億條)、共享程度高(如我們可方便地查看陌生人的微博主頁)、生態效度高(如利用網民正在使用的百度、谷歌等搜索引擎可了解感興趣的話題)等特點。
另一方面,互聯網產生的數據有巨大的時間跨度(如Google Books中包含的圖書,其出版時間跨度超過了400年),這一特點大大拓寬了對民眾心態作縱向對比研究的時間區間。此外,這些數據還有巨大的空間跨度(如Twitter的服務范圍覆蓋全球超過130個國家,新浪微博數據覆蓋全國各個省市自治區),這一特點大大擴展了對各地區民眾的心態差異性作橫向對比研究的空間范圍。
互聯網群體的傳播是一種典型的混沌系統,它具有自組織性、非線性秩序以及對初始條件敏感等主要的特性(眭海霞,孫清,2017)。對混沌理論的研究起源于20世紀的中后期,它與相對論、量子理論是20世紀以來在自然科學理論領域中最重要的三大發現?;煦缋碚搼昧苏w、發展以及聯系的觀點研究復雜的非線性系統的規則與秩序,常常被用來解釋社會和文化問題。所謂的混沌(chaos),指在確定性系統中出現的類似于隨機現象的過程,是一種貌似無規則但實際有規律的運動。
這里所說的確定性系統,指其結構是相對穩定的,并且各個要素或者子系統之間具有確定的內在關系,對于一個給定的初始狀態或初始值,該系統能都給出一個確定性的解的過程,也就是說系統的長期動力學行為從理論上來說是可以預測。但對非線性的系統而言,上述過程可能是一種規范性行為,也可能由于對初始狀態或初始值的極微小擾動,從而引起過程或者結果的巨大變化。換句話說,系統對初值的依賴性是十分“敏感”的。通俗來講,這就是一種“蝴蝶效應”。現代科學中的“混沌”現象,不同于以往人們想象的那樣“無次序”“一片混亂”等,而是指那些不具備對稱性特征和周期性的有序狀態,即為一種無序之中的有序(王永平,2014)。
作為一種傳播形式,微博是以“碎片化”方式,開啟了一個時代——“人人都是編輯”“人人都有麥克風,訴說自己的故事”。網民們可以自由地、生活化地發表觀點、信息,這使得越來越多的人選擇在微博上表達對某事的看法、議論社會中的見聞、分享自己的所感所想。
盡管大多數微博用戶都是一些缺乏影響力的普通人,發表的也只是在生活中的只言片語和點滴小事,但是一條普通的微博可通過關注、轉發以及評論,不斷地重復擴散,就如滾雪球般壯大。關注、轉發以及評論也如同一個“中繼站”,源源不斷地把信息向外輻射,能影響到更多的人(隋巖,曹飛,2013)。在這些信息中往往包含并透露著民眾對當前社會經濟發展走勢和社會熱點問題的觀點看法,這些觀點更具真實性和時效性,獲取這些相關信息對研究未來的經濟發展趨勢都有很大幫助。
綜上所述,社交媒體作為一個可進行大數據挖掘的良好平臺,同時考慮到新浪微博文本數據有條件公開的網絡規范以及新浪微博在國內社交媒體中占有絕對的使用率,以海量的新浪微博文本為原始數據進行數據和信息挖掘,應用大數據思想和混沌理論預測和計算網民對當前經濟態勢的信心和看法,對了解消費者的心理狀態和經濟行為傾向具有極為重要的意義。對于企業而言,利用、發掘并應用這種“微薄的力量”,是實現高效率、低成本的市場營銷的關鍵。對于政府部門來說,重視并把控互聯網群體傳播中的潛藏的信息,這些信息可為今后預測和分析社會經濟狀況提供新方法,也可為相關部門從經濟心理學角度制定政策提供實證參考。此外,還可以及時地疏解和引導網友們的負面情緒,能更好地利用政府這只“看得見的手”。
[1]眭海霞,孫 清.大數據時代下的網絡文化傳播分析[J].成都理工大學學報(社會科學版),2017(1):102-106.
[2]梁鳳鳴,曲飛帆,李凌凌.大數據背景下新浪微博的媒介營銷困局及幾點建議[J].出版科學,2014(5):75-77.
[3]隋 巖,曹 飛.從混沌理論認識互聯網群體傳播特性[J].學術界,2013(2):86-94.
[4]王永平.基于混沌理論的知識型企業員工團隊工作績效影響因素的研究[D].北京:首都師范大學,2014.
[5]王娛琦,余震坤,羅 宇,等.利用網絡進行心理學研究:西方與中國概況[J].心理科學進展,2015(3):510-519.
[6]祝智庭,孫妍妍,彭紅超.解讀教育大數據的文化意蘊[J].電化教育研究,2017(1):28-36.