Page 233 - 《社会》2017年第4期

社会· ２０１７ · ４

三、数据、方法与实证结果

（一）数据与变量编码
１． 数据来源
本文使 用 了 皮 尤 “互 联 网 与 美 国 生 活 项 目”（ 犘犲狑犐狀狋犲狉狀犲狋犪狀犱
犃犿犲狉犻犮犪狀犔犻犳犲犘狉狅 犼 犲犮狋 ） ２０１２ 年 １ 月发布的调查数据。 ４ 该调查采用随机
数码拨号（ 犚犪狀犱狅犿犇犻 犵 犻狋犇犻犪犾 ，简称 犚犇犇 ）抽样方法在全美进行了电话
调查（包含固定电话和手机）。样本总数为 ２２５３ 个，本文使用了其中 １
０４７ 个社交网络使用者样本。由于部分变量存在缺失情况，本文使用

多 变 量 链 式 方 程 插 补 法 （ 犿狌犾狋犻狏犪狉犻犪狋犲犻犿 狆 狌狋犪狋犻狅狀 狌狊犻狀 犵 犮犺犪犻狀犲犱
犲 狇 狌犪狋犻狅狀狊 ， 犕犐犆犈 ）对纳入分析的缺失变量进行处理。具体方式是根据
贝叶斯方法，利用不含缺失值的分析变量建立 １０ 个完整数据集，然后
进行不断的重复抽样，直至实现缺失值填补的最优拟合。 ５ 根据原数据
库提供的人口权数，我们对样本进行了加权处理。
２． 因变量
由于样本为个体抽样数据且非动态监测数据，借鉴前述一些网络
数据研究的做法———这些研究通常将用户观点分为正、反以及中间派
三类，随着时间的推移，中间派逐步消失，正反两派的内部链接逐步变
得更为 密 集 以 反 映 极 化 情 况 （ 犌犪犻狀犲狊犪狀犱 犕狅狀犱犪犽 ， ２００９ ； 犌犻犾犫犲狉狋 ， 犲狋
犪犾． ， ２００９ ： １－１０ ； 犆狅狀狅狏犲狉 ， 犲狋犪犾． ， ２０１１ ）———从群体极化的微观表现
考虑，本文将群体极化分为两个维度：（ １ ）群体性。表现为社交网络用
户与网络中“朋友”观点的一致性程度。（ ２ ）积极性。表现为受访者自
评受到链接群体影响后，是否变得更为积极表达。根据乐媛、杨伯淑
（ ２０１０ ）对在线论坛政治极化的研究，网民发帖积极性越高，且论坛意见
的同质化程度越高，则在线论坛中的群体极化程度也越高。因此，群体

４． 该数据的具 体 情 况 可 参 见 皮 尤 项 目 网 站： 犺狋狋 狆 ： ∥狆 犲狑犻狀狋犲狉狀犲狋．狅狉 犵 ／ 犛犺犪狉犲犱犆狅狀狋犲狀狋 ／ 犇犪狋犪
犛犲狋狊 ／ ２０１２ ／ 犉犲犫狉狌犪狉 狔 ２０１２ — 犛犲犪狉犮犺犛狅犮犻犪犾犖犲狋狑狅狉犽犻狀 犵 犛犻狋犲狊犪狀犱犘狅犾犻狋犻犮狊．犪狊 狆 狓 。
５． 我们进行了两次多重插补。第一次插补是针对全体的互联网用户样本（ 犖＝２２５３ ），主要存
在部分人口学特征变量的缺失，具体缺失情况为：年龄（ ２．３５％ ）、教育（ ０．８％ ）、收入（ １４％ ）、
婚姻（ １．０％ ）、族群（ ２．８％ ）。第二次是选取了全体互联网用户的社交网络用户子样本（ 犖＝
１０４７ ），针对社交网络使用行为各项的插补，具体缺失情况为：社交网络使用（ ０．６７％ ）、政治性
使用（ ０．３０％ ）、“朋友”的政治性使用（ ２．７７％ ）、与“朋友”观点保持一致（ ９．４％ ）、更积极地参
与政治讨论（ ０．５７％ ）、成为分享自己观点者的粉丝（ ０．２７％ ）、对不同观点保持沉默（ ０．３８％ ）、
政治性使用的重要性（因子分析各项目， ０．５７％ ）。
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