大数据时代网络治理中的政府：政府新媒体及其应用

截至 2015 年年底，我国网民已达 6. 88 亿，互联网普及率为 50. 3%，用户的年龄和收入结构不断扩展，各种网络应用层出不穷，即时通信、搜索引擎、微博等使用率很高，这为网络治理带来了新机遇与新挑战。中国政府也大力发展各类在线政府应用，如政务微博、政务微信和政府网站等以强化政府参与网络治理的能力和影响力。尽管现有研究取得了较为丰富的成果，但仍然缺乏实证地讨论政府新媒体之角色、功能以及效应的系统研究。

本文结合理论分析和实证研究，以考察政府新媒体在网络治理中的角色及作用：（1）作为网络空间的政府代理者，政府新媒体在向受众传递何种信息？（2）作为一种社交媒体，政府新媒体在承担何种传播功能？（3）政府新媒体如何影响以及影响着哪些网民的政治态度及其行为？

本文在采集 2010-2016年全国地级市政府发布微博的海量数据基础上，通过大数据分析来考察政务微博所传播的信息内容、传播功能及影响因素；同时，本文利用2015年中国城市治理调查所采集的个体层面代表性样本，通过小数据分析来考察政府新媒体影响网民政治态度和行为的模式。

网络治理中的政府新媒体

互联网为政府治理带来了新机遇：政府治理不再局限于线下行为，而是借助各类互联网应用走向“线上政府”，借助一系列大数据技术，政府从事治理活动的技术手段更为丰富和强大，有效地提升了政府的网络治理能力。

为了在网络治理中发挥积极作用，作为治理的核心主体，中国政府积极利用多种互联网应用参与网络事务，其中政务微博、政务微信和政府网站等正是网络空间中政府意志和声音的体现。一方面，政府新媒体等迅速推广反映了信息与通讯技术革新对政府治理模式的改造。另一方面，网络治理客观上需要在线政府来提升治理质量。

政府新媒体与开放政府

开放政府是我国政府建设的目标之一。信息公开、咨询协商、公民参与、协作治理等被认为是开放政府建设的制度安排。2008年，国务院出台了《政府信息公开条例》，并确立了“以公开为原则，以不公开为例外”的信息公开规则，要求各行政主体根据职权或者行政相对人请求将行政信息向申请人或社会公开展示，并允许查阅、摘抄和复制。服务于开放政府建设，开放政府数据是指开放底层的、原始的政务数据，而政府信息公开是指公开经过加工和分析的信息。开放政府不仅致力于保障公民对公共事务的知情权及监督权，更鼓励社会力量参与治理过程，以提升治理效率和质量。

政府新媒体与政府回应性

借助政府新媒体、网络问政论坛等提升政府回应性已经成为中国治理转型的重要成果。新近研究逐步探讨了网络空间公民意见表达及政府回应的方式、条件与原因等。基于对肯尼亚和中国的质性比较，何尚恩 （Jonathan Hassid) 和布拉斯 （Jennifer N.Brass) 发现拥有民主制度的肯尼亚在媒体大规模曝光腐败、渎职等事件后处罚力度非常小且行动迟缓，而中国对媒体曝光事件回应迅速且有效。政府新媒体和网络问政平台是网络政府回应的核心机制，尽管网络空间的政府回应呈现出较高水平，但具有地方主义、偏经济诉求和优先应对集体诉求的选择性特征；迪斯特尔霍斯特 （Greg Distelhorst) 高度评价中国政府在网络空间的回应性，并认为这源于地方官员对公众形象的看重。

政府新媒体与政治传播

尽管互联网为公众参与治理、发挥舆论监督权利提供了新机遇，然而，不可否认互联网也是一个意识形态较量的角力场。互联网空间中社会关注点更容易集中，重大舆情事件易于发生，一些虚假、有害信息也充斥其中，扰乱了网络舆论监督的正常运行，扰乱网络秩序。同时，网络舆情事件与现实政治有着密切联系，其中蕴藏着危及社会稳定的风险因素，因此利用政府新媒体在网络空间进行政治传播就成为网络治理的重要内容。面对网络舆情的挑战，各国政府都在探索网络舆情治理的有效机制，致力于在确保互联网发展的同时确保信息安全和网络秩序。其中，借助在线政府与网民开展政治互动，发挥舆论引导是政治传播的重要策略。

研究设计

数据来源

为了解当前中国政府新媒体的行为及后果，本文基于海量政务微博资料开展大数据分析。通过网络爬虫软件，本文采集了全国 334 个地级行政区的政务微博数据展开分析。选择地级行政区政府发布的微博为研究对象基于三项原因：（1）地级行政区介于省级和县级行政区之间，既具有宏观规划职能，又具有微观管理职能，与公众联系密切；（2）政府发布微博是各地级行政区综合性政务微博，较其他公安、旅游、交通等专项政务微博更具综合性、权威性和影响力；（3）地级行政区政府发布微博数量众多，可以有效反映政务微博的地区差异。截至2016 年 4 月，全国有 232 个地级行政区政府发布微博，微博好友总数 9 万多，粉丝总数累积接近1 亿，累积发文 202 万。简言之，大多数地级行政区建立并频繁使用政府发布微博。

为有效分析政府新媒体的影响，尤其是定量地考察政府新媒体应用与网民政治态度或行为的因果联系及机制，本文还进行抽样调查以获取适用于探索因果联系的代表性小样本数据。本研究在“2015年我国城市治理调查”中专门设计了 “互联网与新媒体”系列问题，收集网民个体层面的一手数据。该调查由清华大学数据治理研究中心在2015年6-8月实施，调查采取“GPS辅助的区域抽样”方法来随机抽取样本，有效地解决了传统户籍抽样难以覆盖流动人口等问题。调查共覆盖24个省级单位，50个市级单位，抽取样本5 525个，完成样本3 513个，其中网民2114个，有效完成率为63.6%。调查着重了解网民应用互联网及社交媒体的情况，如网民关注、接受政府新媒体的经历，政治态度及行为等，为客观、有效地评估政府新媒体的影响提供了可靠的微观数据。

分析方法

毫无疑问，大数据分析与小数据分析并非互相排斥，而是存在互补与结合的发展前景。伴随着有关大数据之方法论意义的深入讨论，越来越多的学者主张在社会科学研究中结合大数据分析和小数据分析。本文认为，大数据分析与小数据分析的结合至少具有以下三方面方法论价值：（1）二者功能上存在互补性，大数据的优势在于描述性分析，而小数据方法借助统计分析或逻辑演绎在解释性分析上具有优势；（2）二者的方法论路径虽然迥异，大数据是数据驱动型 （Data Driven)，利用各类数据挖掘技术来获知数据中存在的广泛模式，小数据分析是理论驱动型（Theory Driven)，重在利用统计推论或逻辑推理来构建和检验理论。然而，新一代社会科学研究完全可以同时从理论驱动和数据驱动两个角度展开，将数据挖掘与理论洞见更为紧密地结合起来，同时提升研究效率和理论稳健性；（3 )二者在技术方法层面存在广泛的互补和融合。小数据分析为大数据分析提供知识输入，如基于小数据的先验知识、训练集有助于为大数据分析提供数据挖掘规则或参数，以提升大数据分析效率和效度。相反，经由数据挖掘可以获得加总数据（或时间序列数据)，进而为利用统计方法开展因果推论创造了数据条件。基于以上原因，本文试图将大数据分析与小数据分析结合以同时获得有关政府新媒体之作用的描述性和解释性分析，进而在社会科学方法论创新上做出有益探索。

针对政府新媒体的海量文本数据，本文综合采用自动文本分析和统计方法开展研究。自动文本分析是利用计算机对海量文本资料进行机器学习分析和挖掘的一系列技术。具体而言，本文采用主题模型 （Topic Modeling) 来进行自动文本分类，主题模型基于无监督机器学习，是一种文本挖掘的方法。将文本视作一个由许多词组成的数据库，就能通过分析哪些词经常在一起出现、哪些词出现得多等手段来探测文本中隐含的主题。该方法显著地改善了对海量文本进行人工分析的效率，类似于因子分析中的降维。主题模型的主要实现算法是 LDA （Latent Dirichlet Allocation)。它可以集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布)出来后，便可以根据主题（分布)进行主题聚类或文本分类。本文利用Python软件进行停词、分词，将非结构化的文本变为不同的词语向量，由此利用LDA模型来挖掘海量文本隐含的多个主题，并保留每个主题权重较高的50个词汇，依次来概括每个潜在主题的内容，并计算每个潜在主题的概率分布。

为探讨政府新媒体对网络治理的影响，尤其是探讨政府新媒体传播内容与影响力的关系、网民受到政府新媒体干预的效应，本文也结合政府新媒体（大数据) 与网民调查数据（小数据)来检验因果联系。考虑到因变量之分布的差异，本文分别利用多元线性回归、逻辑斯蒂（Logistic) 回归等统计方法在控制其他因素 （Confounders)的前提下检验政府新媒体的影响效果。

政府新媒体的传播内容及功能

政府新媒体的传播内容

首先来讨论政府新媒体的传播内容。传播内容反映传播主体单向度输出或扩散的信息主题，凸显政府新媒体的传播主旨内容。一般认为政务微博以转发公文为主，复制门户网站内容，使得民众对政务微博缺乏兴趣。政务微博发布内容多元，其中价值观宣传类发布最多，容易引发网民共鸣，包括价值观引导、文化产业、文化宣传；其次是民生服务类信息，诸如天气气象、便民出行、公共交通、环境服务、教育等服务，比较贴近民众生活；再次是时政消息类，如时事新闻、领导动态等活动报道；最后是经济增长类，如旅游娱乐、城建基建、商事服务等。

考察政务微博发布内容的时间分布。首先从价值宣传类议题来看，2013年至2016年，价值观引导类议题整体呈现小幅上升，所占比例从2013年初的10%上升到当前13%左右的水平。文化宣传类议题所占比重较为稳定，维持在5%左右。旅游娱乐类议题有所下降，从2013年的6%逐渐下降到3%。时政消息类议题是政务微博发布的主要内容之一，包括领导人动态、时事新闻和奖励竞赛等。领导动态在2013年初比例较高，达到8%左右，此后回落并稳定在5%左右。相较而言，时事新闻的比重稳步上升，从2013 年不足5%扩大到9%左右。而奖励竞赛信息也从2013年不足3%逐步上升到5%。政务微博的宣传逐步转向以事件为主，突出事件宣传而非个人报道，显示出其对网民需求的一定考量。

经济发展是政府工作重点。经济增长类话题经久不衰，占据了7%左右。城建基建占据经济发展类议题第二位，从2013年的4%略有下降至2016年的3%，招商引资和商事服务则基本占据2%-3%左右。民众关切的房地产议题所占比例一直稳定在2%的水平。民生服务类议题在政务微博上的可见度很高，且内容非常丰富，包含了天气气象、教育、环境服务、民生服务、便民出行、公共交通等多个议题，各议题所占比重也相对稳定。天气气象类议题所占比重较高，约为5%左右；环境服务类议题在2013年中开始从5%逐步上升至7%；便民出行和公共交通类议题也占据较高比重。

对发布主题的地区比较来看，贵州、内蒙古、广西、四川等西部省份最经常发布经济发展议题，这可能源于西部地区发展经济的迫切需求，地方政府具有关切招商引资、经济绩效的动机；尽管价值观宣传普遍较高，山东、安徽、广东、浙江等地更注重价值观宣传主题，这些区域互联网相对发达，地方政府应对社交媒体的经验更为丰富；民生服务类议题则在浙江、辽宁、江苏、湖南等地区最受重视，这些区域公众对民生服务的诉求更为多元丰富；时政消息类议题则在河南、湖南、陕西、山东等省份最受重视。

政府新媒体的传播功能

主题模型分析显示，便民服务所占比例最高，占到所有微博发帖的43%；生活常识类为15%。两者之和接近60%，占据了大部分发帖，显示出政务微博具有贴近民众生活的特点。便民服务主要涉及向公众提供社保、户口、交通等基本公共服务，而生活常识主要涉及政府发布权威声音发挥科普作用。政务公开占14%，新闻报道和政绩宣示分别占13%和15%。相较于政务微博的官方目标设定，政务微博结合了微博用户特征和使用习惯，便民服务和生活常识成为最主要的功能发挥领域；而政务公开比重低于新闻报道和政绩宣示等政治宣传功能。

从时间趋势来看，政务微博的主要功能经历了明显波动后逐渐形成稳定的功能构成。便民服务的比例变动最大，在2010年政务微博初创阶段，便民服务内容的比例波动较大，2011年中才开始稳定并持续下来。政务公开所占比例也经历了一个较为剧烈的变动。在2010年末，政务公开急剧上升，成为主体内容，但进入 2011 年中该比例迅速降低并稳定在10%。而生活常识信息也从最初比重剧烈波动至缓慢增长，达到15%左右。政绩宣示的发帖比重在 2010年到2016年间波动较为剧烈，从最初的50%下降到20%左右。

不同地区的政务微博在宣传目的上各有侧重。在新闻传播上，功能最突出的是安徽、山西、河南、四川等中西部省市，超过北京、上海、广州等发达地区。在生活服务类议题上，辽宁、广东、浙江、江苏、福建等省市比重较高，都是经济较为发达地区；在政务公开议题上，江西、湖南、湖北、河南等地显示出较高的比重；在便民服务功能上，云南、河南、青海、四川等省市更为突出；在政绩宣示功能上，河南、湖南、湖北、四川等省较为突出。总体来看，新闻报道、政务公开、政绩宣传等目的呈现出较为一致的地区分布，中西部省份对此功能更加重视；而生活信息、便民服务功能的地区分布差异也较为一致，经济条件较好的省市地区对此功能更为强调。

政府新媒体的影响效应：结合大数据和小数据分析

政府新媒体的影响效应

统计分析发现，政务微博发帖平均转发量为20次，平均评论次数为7条，平均点赞次数为6个，整体受关注度较低，距离微博大V的关注度尚有很大差距。政务微博关注度有很大的内部差异，政务微博发帖最多被转发87万次，最高评论数为35万条。那么，政府新媒体发挥影响都受到哪些因素的影响呢？这部分基于对网络大数据进行回归分析来考察环境因素、传播内容和传播功能与其影响效应的关系。

我们构建了一个地区性经济社会条件对政务微博影响效应的线性回归模型，考察地区经济发展、互联网接入率、人口密度、服务业发展状况等对政务微博影响效应的影响。结果显示：经济发展水平越高，政务微博的影响效应就越强；互联网入网率越高，其影响力反而变弱，这可能是因为互联网入网率越高的地方网络声音更多元，政务微博面对更多的社交媒体竞争对手；人口密度越高的地区，城镇化水平越高的地区，政务微博的影响效应也越强，这源于高人口密度地区对公共服务的需求及期望更高；第三产业比重越高，表明该地区的社会经济发展水平较高，政务微博的影响效应就越强。

发帖内容决定着政务微博的影响效应，那么政务微博的信息内容主题与其影响效应有何关联呢？利用回归分析在控制了地区性经济社会条件时检验不同内容主题与政务微博影响效应的关系。比较发现，加入政务微博内容主题大幅提升了模型解释力。以时政消息发布为参照，民生服务类内容的影响效应显著高于时政消息类主题，而经济发展、价值宣传则在影响效应上与时政消息类无显著差别，这表明网民更偏爱贴近民生、日常生活的民生服务类信息，而舆论宣传和时政报道较少获得网民关注和认可，凸显出网民对改善民生服务的迫切需求。

政府新媒体的受众分析

首先来考察网民使用政府新媒体的情况。问卷调查询问了受访者是否关注了政务微博或微信，结果显示16%的网民关注了政务微博或微信。那么，政府新媒体之影响评价的首要工作是辨识政府新媒体的“受众”与“非受众”，即回答哪些人群偏好应用政府新媒体。“受众”指应用政府新媒体的人群，而“非受众”指政府新媒体尚未有效干预的人群。识别政府新媒体的“受众”与“非受众”对于评价政府新媒体的影响效应、影响策略及政府新媒体未来发展都具有指示器效应。

政府新媒体的“受众”群体具有下列特征：首先，从人口学特征来讲，男性比女性更多地利用政府新媒体，年龄没有显著影响；第二，社会经济地位上，教育程度较高者更多关注政府新媒体，有出国经历的网民也更多应用政府新媒体。出国经历是综合社会地位的一个代理变量，用来反映经济社会和文化资源相对丰裕的群体。相较而言，综合社会地位越高的人群可能更关注公共事务，因而也更可能应用政府新媒体；第三，从政治身份上，党员显著地比非党员更频繁地关注政府新媒体。此外，在对政府新媒体的关注上，不同单位人群无显著差异。简言之，男性、高教育水平、出国经历和党员更多地利用政府新媒体，而年龄、城乡居住地、家庭收入等因素并没有显著影响。政府新媒体的下一步发展要针对尚未有效覆盖的人群，如女性、低教育水平、非党员等逐步展开以发挥更大影响。

政府新媒体对网民政治态度及行为的影响

首先，分析政府新媒体对网民政治态度的影响。为考察政府新媒体的净影响，回归模型纳入了传统政治态度研究的相关影响因素作为控制变量，例如个体人口学变量、教育、收入、城乡和出国经历等社会经济条件，以及党员身份和单位类型等政治相关变量。此外，所有回归模型均纳入地方固定效应以控制地区差异的可能影响。可以发现，利用政府新媒体的网民总体上对网络空间的公共治理持有更为积极的态度。与未关注政府新媒体的网民相比，关注政府新媒体的网民显著地更认可网络可以为自己提供有关公共事务的及时、详实信息；更为重要的是，利用政府新媒体的网民认同网络提高了其政治兴趣，并且影响着其政治态度。此外，年龄与网民对网络积极角色的评价负相关，教育水平则与网民对网络积极角色的评价正相关；城市居民、出过国的公众、党员比农村居民、未出国者和非党员对网络之于公共事务的影响具有更为积极的评价。以上发现表明，政府新媒体的广泛应用具有提升网络公共信息之质量的效应，促使时政消息和公共信息的实时、详实公开和传播，不仅可以减少政府与网民之间的信息不对称，而且可以强化公众理性参与。与此同时，利用政府新媒体也间接地凸显出影响公众政治态度的效果，这为政府在网络空间的价值观引导创造了空间。

其次，考察政府新媒体对网民政治参与行为的影响。调查中测量了网民在一系列网络平台就公共事务发表言论的行为。考察所有回归模型，可以发现，利用政府新媒体的网民在所有主要网络平台上均发表出更多参与偏好。与未关注政府新媒体的网民相比，关注政府新媒体的网民显著地更多在博客、网络论坛、微信、新浪或腾讯微博、人人网或开心网等中国主要社交平台上就国家大事或公共事务发表评论，而且其影响效应较大。同时，我们也发现，年龄始终与各种线上政治参与负相关，而教育水平则与之正相关。出国经历对线上政治参与有显著的正向影响，出过国的网民比未出过国的网民的参与水平显著更高。简言之，网民对政府新媒体的应用显著提升了网民参与公共事务的兴趣及行为，这为网民与政府在网络空间展开充分互动创造了前提条件。

结论与讨论

本文基于对政府新媒体的大数据分析和对网民代表性调查数据的小数据分析，从传播内容、传播功能和影响效应三个角度来考察政府新媒体在网络治理中的角色，以呈现政府新媒体在中国网络治理中所扮演角色的总体图景，并探索如何有效结合数据驱动的大数据分析与理论驱动的小数据分析，以应用大数据方法开展因果推论。

政府新媒体传播的信息内容非常多元。价值观宣传类发布最多，其次是民生服务类信息，再次是时政消息类，经济增长类信息最少。从2013-2016年，政府新媒体的信息发布发生了较大变化：价值观引导类信息呈现小幅上升，时政消息类议题略有上升，经济增长类话题的比例基本稳定，民生服务类议题占政府新媒体传播的信息内容非常多元。

政府新媒体的信息传播到底对网民政治态度和行为发挥着何种影响呢？结合网络大数据和调查数据的分析发现，政府新媒体正日益发挥着广泛的影响，以地级市政务微博为例，其受众接近1亿用户，且获得了较为广泛的关注和好评。调查显示有16%的网民关注政务微博和微信等政府新媒体，反映出网络治理领域较高水平的公众参与。政府新媒体吸引公众的关注并发挥影响同时受到地方经济社会发展和个体背景的影响。

本研究在理论上同时从宏观和微观层面探讨了政府新媒体在网络治理中的重要角色。本研究通过将大数据分析与小数据分析相结合，在在线政府发挥影响之宏观效应与微观机制之间建立了桥梁。政府新媒体的传播内容和功能服务于政府传播策略，体现地方政府行为和偏好，表明地方政府不断向海量网民施加传播干预，而小数据分析进一步表明，政府新媒体所施加的传播干预切实地发挥着影响公众政府态度和行为的积极效果。二者结合有效地映射了政府新媒体从（政府) 传播到发挥影响调节（网民)政治态度与行为的作用机制。

本文进一步表明，作为兼具公权力属性和媒体属性的全新政府形式，政府新媒体发挥着推进开放政府、强化政府回应性、发挥政治传播和沟通的重要功能。政府新媒体应用在呈现政府意志的同时，显著改善了网民所获取的信息数量和质量，提升了网民参与公共事务的兴趣及行为，这为网民与政府在网络空间展开充分互动创造了前提条件。本文发现，政府新媒体的未来发展及有效运作必须要依赖于有针对性地向尚未覆盖的人群扩散政府新媒体，优化政府新媒体的传播内容和功能，提升网络公共事务信息数量和质量，强化网络政治互动等等。

注：北大政治学（微信号：PKURCCP）有删节，并为阅读方便略去所有图表及注释。