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       网络民意调查可以提高收集、汇集民意的时效性,降低调查成本。但由于网络和网民的局限性,网络民意也存在一些不足。在网络民意调查的实际工作中,应尽可能从技术和过程上提高科学性,以可控因素引导和规范不可控因素,从而提高网络民意调查结果的科学性、真实性、有效性。
　　
　　前 言

　　近几年来,通过网络开展民情调查成为各级领导了解民意的重要途径。网络民意调查以其参与主体的多元性、表达意见的真实性、影响范围的广泛性等优点而得到了迅速的发展。然而,由于我国网络普及率较低,目前我国网民仅占人口总数的四分之一,而且局限于特定几类人群,不能代表所有人群。实践表明,网络民意调查问卷的回收率很低,难以保证总体估计的精度。另外,由于网络的虚拟性、隐匿性特点,网络民意是否能够理性表达,是否存在发泄情绪的心态也是影响网络民意真实性的重要方面。为了寻求对这些问题的解决,本文试图对提高网络民意调查科学性这一课题进行深入的研究。

　　
　　网络民意调查问卷设计的科学性
　　

　　目前,国内使用的网络民意调查问卷大致可分为两类:一类是直接使用普通调查问卷,仅对个别题项的措辞和内容进行一定的修改,另一类是依据具体的调查需要设计网络民意调查问卷。这类问卷既针对具体调查的需要设计问题,又结合网络的实际特点和网民的心理来确定网络民意调查问卷的题项。很显然,第二类问卷更符合网络民意调查问卷设计的程序,更具有科学性。基于此,对问卷结构和内容的确定不能只根据以往的感性认识和经验,而应该对网络环境的特点和网民的心理特点进行客观分析,采用既通俗易懂、不产生歧义,又符合网络交流习惯的语言表述,针对具体调查内容和目的来设计题项。从问卷设计的程序看,网络民意调查问卷的设计最好由有关专家讨论,克服个人设计的偏颇或不周全。因此,网络民意调查问卷的设计必须遵循以下原则:

　　一、借鉴原则。在网络民意调查问卷的框架设计上应充分借鉴国外心理学理论的研究成果、研究方法以及既有的问卷,综合国内外网络民意研究的文献成果,统计分析这些文献结论中关于网络民意表达方式,并以此确定网络民意调查问卷的主要维度和题项,并构建问卷的框架。

　　二、理论结合实际原则。在编写具体的问卷项目时,应符合我国普通公民的实际情况,与国内专家就网络民意调查问题进行深度访谈,广泛征求心理学专家、管理学专家关于网络民意的意见,提高网络民意调查问卷的科学性、实用性,以求更全面地反映我国网民的观点和意见。

　　三、重要性原则。网络民意调查准确性的影响因素是广泛的,个人因素、社会因素、网络环境因素等都会对网络民意产生不同程度的影响,网络民意调查问卷的题项应既能反映具体调查需要的特质和维度,又能扑捉到主要信息。

　　四、简明原则。网络民意调查的对象是网民,由于我国不同地区社会、经济、文化差异大,不同地区网民的文化背景、理解水平等都是不同的,因此,在调查问卷题项的用词上应尽可能简单,应考虑不同年龄、学历、地区的网民的接受程度。文字上要简明扼要,尽可能用一句话说明问题,并不出现歧义。在此基础上,还应通过对已有的国内外成熟的网络民意调查问卷的对比分析,对所设计的网络民意调查问卷的题项进行提炼和修改,以使网络民意调查问卷题项反映的问题更贴近于我国国民的真实情况,从而最大限度地发挥网络民意调查的作用。

　　网络民意调查正式进行之前还应对所设计的问卷进行预测试,预测试的目的是对所设计的问卷的信度和效度进行检验,通过进行有效性检验,完成问卷的修订工作。通常情况下,可以采用相关分析的方法对问卷题项进行结构分析,主要是通过项目与问卷之间的内在一致性,即题项得分与问卷总分之间的相关系数来考察。当一个题项的得分与问卷总分的相关系数在0.25以上时,即可认为该题项是具有较高区分度的,其能够很好地发挥调查效力。问卷修订应遵循两个原则:一是参照项目分析结果,保留项目区分度≥0.25的题项,剔除项目区分度<0.25的题项;二是参照项目分析结果,调整含义不明确、有歧义的题项。通过对所设计的网络民意调查问卷进行预测试,识别问卷题项的难度、区分度,对题项的含义分析如果发现有些题项的意义不明确、有歧义,或者有些题项存在交叉、重复,则应该修改或删除含义交叉或重复的题项,保留调查结果准确的题项。

　　
　　网络民意调查数据分析的科学性
　　

　　在网络民意调查问卷设计好之后就可以进行正式的网络民意调查了。正式调查过程的关键环节是数据的收集与分析。假如最终形成的网络民意调查问卷有15个题项,为了确定网络民意的维度,运用统计工具SPSS17.0,使用一半样本数据,采用探索性因素分析的方法对正式问卷的15个题项进行分析。

　　探索性因素分析的流程主要是:用最大似然法(Maximum
Likelihood)提取特征值(Eigenvalue)大于1的共同因素,再以最大方差(Varimax)旋转法处理,使旋转后每一因素内的各题项因素负荷量大小相差尽量达到最大,以利于因素的辨认和命名。

　　一、KMO值分析和Bartlett球体检验。探索性因素分析首先进行的是KMO值分析和Bartlett球体检验。KMO值检验的目的是分析观测变量之间的简单相关系数和偏相关系数的相对大小,看数据是否适合进行因素分析,若KMO取值过小,表明变量偶对之间的相关不能被其他变量解释,不适合进行因素分析(根据学者Kaiser的观点,当KMO的值小于0.5时,则不宜进行因素分析)。Bartlett球体检验的目的是确定所要求的数据是否来自多元正态分布的总体,若差异检验的F值显著,表示所取数据来自正态分布的总体,可以做进一步的分析。

　　可以看出,网络民意调查问卷的KMO=0.88>0.5,Bartlett检验的F值等于0.000,表明数据来自正态分布总体,适合进行因素分析。

　　二、因素提取。对问卷全部题项进行因素分析,可采用主成份分析法(Principal component)提取主要因素。对网络民意调查问卷进行主成份分析的结果见表2。
　　
　　包含了每个因素的最终统计量。特征值表示每个因素解释的总方差,贡献率指可归因于某一因素的总方差的百分比。从表2中可以看出网络民意调查问卷中特征值大于1的因素共有3个,共解释总方差67.63%。根据因素分析的“最简结构”原则,理想的因素结构是以较少的主要因素来模拟大量杂乱的数据,以降低因素的复杂性,使因素的解释由繁杂趋向简单。以特征值大于1为选取标准,可以将网络民意的关键因素归纳为三个,累积贡献率达到67.63%,表明因素提取的效果较好。同时,从表2还可以看出,第一个因素的特征值为5.708,对网络民意总变异的贡献率为38.051%;第二个因素的特征值为2.535,对网络民意总变异的贡献率为16.902%;第三个因素的特征值为1.902,对网络民意总变异的贡献率为12.680%。这样就可以把网络民意分为三个维度,清楚地认识到网络民意的结构。
　　
　　结 语

　　网络民意调查在国家治理过程中,可以提高收集、汇集民意的时效性,降低调查成本,但由于网络和网民的局限性,网络民意也存在一些不足。在网络民意调查的实际工作中,我们应该尽可能从技术和过程上提高科学性,以可控因素引导和规范不可控因素,从而提高网络民意调查结果的科学性、真实性、有效性。

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