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数据在政治中的作用

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-05-13

我们可以假定一种因果机制
指出出汗的手更容易感染细菌,总之,戴手套的人患流感等传染病的风险更高,尽管完全错误,但听起来不错,我们知道,天气情况可以解释导致流感的大部分病毒传播以及冬季装备的季节性销售,这个例子粗略地表明,让我们对世界的观察指导我们的理论建设工作是不利的,理想情况下,我们的理论应该少以观察的内容为指导,而应以受过训练的对可能将我们感兴趣的变量联系起来的机制的直觉作为指导。

直到大数据走到前沿
什么是大数据?简而言之,数据集足够大和复杂,以至于淹没了关系软件(例如Excel和SPSS),对于数据分析师而言,大数据的数量,种类和速度意味着它可能隐藏着有关公民政治行为的信息,这里的关键词是“隐蔽”,大数据的趋势逃脱了人的视线,但可以用机器识别。

大数据对理论建构的影响
很难夸大大数据分析对政治学理论构建的影响,它正在将该学科从注重解释的理论驱动型企业转变为注重预测的数据驱动型企业,这是该学科性质的根本变化,理论驱动的研究假设相关性不是因果关系,因此不应在协变的基础上得出任何结论,数据驱动的研究假设相关性已足够,可以在此基础上建立准确的预测模型,现在您可以了解竞选战略家和政治家对政治分析中大数据的兴奋,现在他们摆脱了任何理论上的束缚,无法分析广泛的数据库,从而观察和预测选民的行为,从而动员理想的信息来动员他们。

令人兴奋,是的
但是硬币的另一面,一些政治学家正在发出警报,即在政治竞选活动中使用大数据正在加剧社会中的两极分化,这是因为战略家正在针对热心的支持者,提供旨在在竞选活动的几周集结这些顽固分子的消息和广告,但是这样做会使候选人无视他们较为温和的选民,而罢免其反对者,将选民推向边缘,更令人担忧的是,预测事件可能会改变社会结果,知道谁是,将不可避免地改变候选人和选民的动机和策略,从本质上讲,这将大数据分析转变为一种现场研究,加剧了这种情况,即可能会对所关注的社会结果产生溢出效应。

据说预测模型与建立它们的数据一样健壮
当涉及到社会现象时,应该通过嵌入数据的机构,思想和历史过程的角度来理解它们所提供的答案,在对这些结果进行建模时,我们需要敏锐地意识到我们自己研究的潜在溢出效应。

数据具有政治性

关于它的一切,如何生产,收集,分配,使用和处置,这些决定不是在真空中进行的,而是在行为者具有竞争利益的特定政治体系中进行的,数据既不是自然资源,也不是政治上无关紧要的使用,现在观察行为比以往任何时候都可能会改变正在观察的事物,当我们努力变得更具预测性并以新颖和富于想象力的方式使用数据时,请不要忽略任何事物中的人为因素,数据本身并不是真理,数据是我们用来获取见解以理解我们认为受某种因果排序支配的世界的材料。



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