民意分布體現著社會偏好。人們在日常生活中做出的許多決定都基於他們對輿論的看法，而政策制定者也會根據民意制定政策建議。隨著數字和社交媒體成為人們日常信息獲取和人際交流不可或缺的一部分，數字技術的滲透不僅在改變民意表達的方式，也在改變民意的研究方式。專注於研究新媒體科技對社會及政治影響的城大媒體與傳播系學者沈菲博士，通過大數據文本挖掘技術，嘗試了獲悉民意的新研究途徑。

輿情大數據分析

沈博士表示：“我們生活在一個亟需及時、全面了解民意的時代。”他指出傳統民調有很多局限性，例如成本高、受訪者對問題措辭敏感等。“但通過充分利用人們在互聯網上的自由表達，大數據能為輿情研究提供新方向。” 沈博士說。由沈博士及其團隊發起的“香港網絡民意數據挖掘計劃”（http://www.webopinion.hk）借助電腦文本分析技術來了解網上民意。

研究小組將12個重要的網上平臺作為數據來源，包括論壇、傳統媒體網站和網絡新聞網站，之後開展了數據爬取、數據清理、標記化、詞庫開發和數據分析工作，從而將非結構化的香港民意數據轉為可視化的數據。沈博士表示：“我們希望這個平臺上的數據和分析能對政策制定者、公眾和學術界帶來長遠的幫助。”該項目發現, 在過去幾年中，網上政治討論變得越來越情緒化，導致香港出現意見兩極化和社會分裂，同時也大大影響到民眾參與政治討論，而政治討論恰恰也是沈博士的另一研究方向。

沈博士表示：“香港的問題不在於市民的意識形態差異，而在於不同政治派別的人視彼此為敵人。情緒化的討論和仇恨言論在社交媒體平臺上屢見不鮮。雖然消除政治分歧不必要，也不可能，但減少政治情感極化是當下社會面臨的最大任務之一。政治情感極化一般是指人們僅僅因為不同的政治立場而對他人表現出不喜歡或不信任的傾向。”

審慎討論試點實驗

很多證據表明，當缺乏有效溝通和討論時，很容易導致極端思想和負面情緒泛濫。為探討如何借助溝通減少香港政治兩極化，沈博士開展了兩項實驗，來比較審慎討論和隨意討論的效果。在實驗一中，沈博士邀請了對香港基本法第23條持反對意見的人參與90分鐘的討論；他們被隨機分配到審慎討論組或隨意討論組，審慎討論組成員有一本話題信息手冊，並且要求討論人員必須嚴格遵守討論規則，而隨意討論小組則沒有這一要求。在實驗二中，將實驗一中的視頻記錄呈現給另外兩組參與者，以此來測試觀看他人的討論和商議是否也會產生類似的效果；一組觀看審慎討論視頻，一組觀看隨意討論視頻。兩個實驗都進行了前測和後測調查。

研究結果顯示：

i） 在減少政治兩極分化方面，審慎討論和隨意討論的效果參差不齊。雖然人們對問題的態度以及兩極分化的觀點沒有太大的變化，但人們開始贊同相反意見者，情緒的兩極分化也明顯減少了。

ii） 經過討論，人們的知識水平未發生明顯變化，但國家認同感增強了。

iii） 與隨意討論組相比，這些影響在審慎討論組中更為明顯。

iv) 觀看他人參與審慎討論和隨意討論的人也表現出類似的效果，但程度要小得多。

基於這些發現，沈博士建議政策制定者可為公眾之間的政治對話提供機會、搭建溝通平臺。非政府組織可在社區開展此類活動，另一種更可行的做法是將幾個社區作為實地試驗場，並開展縱向研究來跟蹤社區社會對話項目帶來的長期影響。沈博士表示：“從長遠來看，香港社會需要一些機構和組織推動市民的討論，而政府則需要扮演培育者的角色，為市民提供所需資源。”

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