Page 76 - 《社会》2017年第2期

网络舆情是否影响股市行情？

本文通过对新浪微博大数据的研究，检视了微博这种具有更广泛
社会影响力的媒体平台，其网络舆情有可能影响股市行情：在 ２０１５ 年
的股市震荡期，早前三天内的“微博信心指数”有助于预测“上证指数”
的走势，并且“微博信心指数”和“上证指数”之间存在显著的长期正相
关均衡关系和短期关联，但在 ２０１５ 年的股市行情平稳期，以上的统计
关联并不 存 在。我 们 的 研 究 是 传 播 学 和 社 会 学 领 域 首 次 使 用 基 于
“ 犜 — 犢 ”过程 的 “格 兰 杰 因 果 检 验”，和 基 于 “ 犃犚犇犔 模 型”的 “边 限 检
验”。如果不利用这类方法，传统的格兰杰因果和协整分析只能采取对
股市指数和“微博信心指数”取“一阶差分”的方法才能进行，而那样的
社会科学解读会变得难以解读。
在方法论层面，与基于传统的问卷调查、入户访谈等方式相比，利
用新浪微博平台进行大数据研究可以更好地从宏观层面和长时间尺度
对具体的社会与经济生活变迁进行分析，从而为社会科学学者研究现
实生活中社会经济运行轨迹和文化行为、政治现象的互动提供全新的
，
前景。早在几年前，哈佛大学的加里·金（ 犓犻狀 犵 ２００９ ）在展望社会科
学的未来五十年时就预言，随着大数据的出现和使用，整个社会科学研
究的实证基础将会出现重大的转化，研究问题的广度将伴随着海量数
据的整合而得到极大拓展，甚至会加速定性研究与定量研究的大融合。
在本研究中，我们利用新浪微博官方提供的 １００ 万入库的词频数
据进行海量数据分析，是国际、国内大数据分析广泛使用的方法。譬
如，利用谷歌百万图书的词频，有学者对社会学史和中国城市国际知名
度的变迁进行了研究（陈云松， ２０１５ ；陈云松等， ２０１５ ）；也有学者通过测
量美国社会的阶级关注度，发现宏观经济指标与不平等等“现实”的社
会指标，和公众对社会阶级的关注这一“主观”指标之间存在重要的关
联（ 犆犺犲狀犪狀犱犢犪狀 ， ２０１６ ）；再比如，基于微博大数据，有学者发现微博的
网络拓扑特征，会影响特定的广告营销传播（陆煊、江若尘， ２０１４ ），而网
络热词的微博使用和百度搜索之间具有因果关联（陈云松等， ２０１７ ）。
在此意义上，本研究是在大数据实证方向上对社会经济指标与网络舆
情关系研究的较早应用。
在政策导向层面，与美国的资本市场相比较，中国股市有其特殊
性。第一，中国股市是一个新兴的资本市场，中小散户投资者的力量相
对较大，他们由于自身知识的局限性，以及难以有渠道洞悉上市公司真

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