信息技術(shù)與研究方法

1、信息技術(shù)與研究方法本講提綱 科學(xué)研究和研究方法 信息技術(shù)在社會科學(xué)研究中的應(yīng)用 基于信息技術(shù)的研究方法實例 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介引言研究性學(xué)習(xí)1 科學(xué)研究與研究方法科學(xué)研究與研究方法-什么是研究？ 凡運用科學(xué)方法產(chǎn)生新知識的具有創(chuàng)造性或創(chuàng)新性的活動叫科學(xué)研究。-聯(lián)合國科教文組織什么是研究方法？ 在科學(xué)研究過程中收集、整理、分析數(shù)據(jù)和呈現(xiàn)結(jié)果的手段和方法稱作研究方法。研究的分類研究自然科學(xué)研究數(shù)學(xué)物理社會科學(xué)研究社會學(xué)政治學(xué)自然科學(xué)研究中的研究方法1計算2實驗3模擬4社會科學(xué)中的研究方法研究方法量化研究方法實驗準實驗問卷調(diào)查質(zhì)化研究方法文本分析訪談量化研究方法 所謂量化研究，系指資料為數(shù)字形式之實證

2、研究（keith, 2005），它是探究事物的量的規(guī)定性的認識活動，主要用數(shù)位、符號、圖表、數(shù)學(xué)語言來表達、解釋、說明教育現(xiàn)象的數(shù)量特征、數(shù)量關(guān)系和變化規(guī)律（溫忠麟、邢最智，2001）。 通常采用實驗法、準實驗法和問卷調(diào)查法。量化研究示例調(diào)查問卷分析結(jié)果總的來說，我很喜歡這個遊戲9.9%44.6%31.0%9.4%5.2%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%非常同意同意一般不同意極不同意分析結(jié)果質(zhì)化研究方法 所謂質(zhì)化研究，系指以研究者本人作為研究工具，在自然情境下，采用多種資料收集方法，對研究現(xiàn)象進行深入的整體性探究，從原始資料中形成結(jié)論和理論，通過與研究對象互動，對其行

3、為和意義建構(gòu)獲得解釋性理解的一種活動（陳向明，2000）。 通常采用訪談、觀察、文檔分析、錄像分析等手段進行。質(zhì)化研究示例訪談提綱分析結(jié)果2 信息技術(shù)在科學(xué)研究中的應(yīng)用信息技術(shù)在科學(xué)研究中的應(yīng)用-信息技術(shù)在科學(xué)研究中可能的應(yīng)用數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)撰寫報告spss社會科學(xué)統(tǒng)計軟件包 spss (statistical product and service solutions) 可以進行統(tǒng)計描述（平均值等）、相關(guān)分析、方差分析等各種分析 在社會科學(xué)、自然科學(xué)、醫(yī)學(xué)等各個領(lǐng)域應(yīng)用甚廣spss工作界面變量視圖資料視圖資料登錄spss推薦教材 spss for windows 統(tǒng)計分析（第

4、3版） 作者：盧紋岱 電子工業(yè)出版社nvivo質(zhì)化研究分析軟件 nvivo 是澳洲 qsr 公司發(fā)行用于質(zhì)性研究分析的軟件。它通過一個強大的智能應(yīng)用程序?qū)①|(zhì)的分析和觀察帶到了一個全新的層面。能夠幫助研究者管理、定型和分析幾乎任何語言的任何信息，它能提供世界上最廣泛的研究分析方法。nvivo主界面nvivo推薦教程 nvivo幫助手冊網(wǎng)絡(luò)調(diào)查研究方法 所謂“網(wǎng)絡(luò)調(diào)查法”（web survey，web-based survey, e-survey, internet survey，等等），即以各種基于互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)手段為研究工具，利用網(wǎng)頁問卷、電子郵件問卷、網(wǎng)上聊天室、電子公告板等網(wǎng)絡(luò)多媒體通訊手段

5、來收集調(diào)查數(shù)據(jù)和訪談資料的一種調(diào)查方法。 網(wǎng)絡(luò)調(diào)查法主要分為三大類： e-mail調(diào)查、 網(wǎng)頁問卷調(diào)查（html form） 下載式交互程序調(diào)查（downloadable interactive survey application）網(wǎng)絡(luò)調(diào)查示例網(wǎng)絡(luò)調(diào)查研究方法的特點 調(diào)查反饋的快速性 研究設(shè)計的獨特性 調(diào)查過程的互動性 調(diào)查時間的靈活性 問卷設(shè)計功能的多樣性 調(diào)查問卷和過程的可視化 有效降低人工編碼和錄入誤差 減少訪談員的干擾 能夠快捷地實施跨國調(diào)查網(wǎng)絡(luò)調(diào)查系統(tǒng)示例 北京大學(xué)教育技術(shù)系 計算機實驗方法 計算機實驗方法,簡單地說就是把表征實際系統(tǒng)的計算(或稱“數(shù)學(xué)”) 模型在電子計算機上進行運

6、行, 以期通過對這種運行過程和結(jié)果的研究來達到對實際系統(tǒng)規(guī)律性的認識系統(tǒng)定義建立數(shù)學(xué)模型設(shè)計計算機模型運行計算機實驗結(jié)果分析計算機實驗方法在社會科學(xué)研究中的應(yīng)用 經(jīng)濟模擬 歷史模擬 社會模擬 戰(zhàn)爭模擬 電子股市 阿瑟和荷蘭德通過在計算機中創(chuàng)建一個人工股市，來回答金融領(lǐng)域中使人們困惑了幾十年的一系列問題。 對于這個電子股市，人們可以通過操縱交易人的策略、股市參數(shù)以及所有其他在實際交易中不能做的事情來扮演上帝。密執(zhí)安宏觀經(jīng)濟分析模型 根據(jù)計量經(jīng)濟理論，使用反饋控制技術(shù)建立起來的大規(guī)模非先行隨機模型， 經(jīng)濟學(xué)家不僅利用它能夠分析、評價美國政府過去的經(jīng)濟政策，更重要的是它還能評定、修改和制定現(xiàn)在與將來

7、的政策。歷史模擬實驗 蘇聯(lián)歷史學(xué)家選擇了古希臘伯羅奔尼撤戰(zhàn)爭時期(公元前431404 年) 希臘奴隸制社會作為課題，進行歷史社會過程的模仿性模擬實驗。 他們把殘缺不全的數(shù)字材料組成一個系統(tǒng)，用語言編制這一歷史過程的數(shù)學(xué)模型，在電子計算機上模擬被研究過程，實驗所得出的數(shù)字校正了過去關(guān)于軍事開支、居民所占有的奴隸數(shù)目等方面的材料。3 基于信息技術(shù)的研究方法實例基于信息技術(shù)的研究方法實例-例一：計算機與紅樓夢研究計算機應(yīng)用于文藝作品的起源 七十年代中期，英國劍橋大學(xué)的兩位師生因運用計算機偵破偽造莎士比亞的奇案而震動了西方文學(xué)界。 他們對一家出版商出版的莎士比亞新作品，用計算機對它的修辭和結(jié)構(gòu)進行分析

8、和比較。發(fā)現(xiàn)莎士比亞一向不采用的修辭和用語出現(xiàn)了，句型和結(jié)構(gòu)也同慣用的方法不一樣。由此向法院起訴并勝訴。 這項研究成果引起了國內(nèi)外學(xué)者的重視，紛紛利用計算機來分析研究別的古典文學(xué)作品，導(dǎo)致計算機闖進“紅學(xué)”研究園地。 計算機應(yīng)用于紅學(xué)的嘗試 1980.6 美國學(xué)者陳炳藻先生宣讀了一篇從詞匯上的統(tǒng)計論紅樓夢的作者問題。 1986年，陳教授發(fā)表了電腦在文學(xué)上的應(yīng)用：紅樓夢與兒女英雄傳兩書作者用詞的比較。之后發(fā)表了電腦紅學(xué)：論紅樓夢作者。 主要利用詞頻分析推論出紅樓夢前八十回和后四十回同一作者。探討怡紅夜宴圖程序 彭昆侖等人用計算機定量研究紅樓夢版本來解決一些疑難問題，成功地運用計算機程序模擬出具有

9、深刻藝術(shù)韻味的“怡紅夜宴圖”。壽怡紅群芳開夜宴紅樓夢多功能計算機自動檢索系統(tǒng) 1985年以來，深圳大學(xué)研制成功紅樓夢多功能自動檢索系統(tǒng)。 利用它得到許多精確數(shù)字： 如紅樓夢全書的精確字數(shù)是731017個； 書中使用不同的漢字4462個，使用最多的是“了”，達21176次； 全書有1623個不同的四字格成語，用得最多的是“不在話下”； 書中采用了二十四種修辭手法，用得最多的是“比喻”，共408條。你有什么感想？例二：網(wǎng)絡(luò)游戲參與者動機研究研究背景和目的 希望對玩家的親身感受進行深入分析， 力求揭示和歸納出人們參與網(wǎng)絡(luò)游戲的真實動機， 以便將來能夠有的放矢地應(yīng)用到教育游戲的設(shè)計和開發(fā)中。 研究設(shè)計

10、研究材料 新浪網(wǎng)在2004年7月舉辦了“健康玩家 健康游戲”大型有獎?wù)魑幕顒印?在首頁推薦了100多篇文章，并分為了支援、中立和反對三類。 本文從每類文章中隨機選擇了10篇，共30篇文章作為研究材料。 研究設(shè)計研究方法 本文首先采用量化研究中的詞頻分析方法（word frequency analysis） 使用csw分詞組件，結(jié)合vb和access數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)。 然后采用質(zhì)化研究中的文本分析方法（textual analysis） 使用nvivo進行編碼和分析。 研究設(shè)計研究過程 詞頻分析方法和內(nèi)容分析方法實際上是交替進行的。 首先進行了初步的詞頻分析，將重要的相關(guān)的詞根據(jù)出現(xiàn)次數(shù)進行排序； 然

11、后在這些詞的啟示下，對文章進行編碼、整理和分析； 在文本分析的過程中，我們又根據(jù)分析的初步結(jié)果，對出現(xiàn)的詞進行分類匯總，進行二次詞頻分析。 詞頻分析結(jié)果 表1 出現(xiàn)頻率排名前20位的詞排名詞次數(shù)排名詞次數(shù)1自己18811喜歡272玩17012夢273生活10313社會244世界8614練級245朋友8315娛樂216人生5516角色197快樂5317真實188一起4318樂趣189虛擬2719同學(xué)1810需要2720兄弟17文本分析結(jié)果 休閑娛樂動機 游戲帶給了我們什么？我們每天工作學(xué)習(xí)，在這之余我們還需要休息，睡覺是身體上的休息，而游戲可以說是精神上的休息了。 社會交往動機 于是時常孤獨的我

12、開始在另一個世界中尋找自己的朋友。 成就動機 當(dāng)我高呼“天下紛爭，舍我誰爭”后，我建立了一個又一個的幫派，成為了萬人之上的霸主，受萬人的敬仰 權(quán)力動機 為了在所在的伺服器里稱霸，為了不受欺負，我在不惜一切代價的去練級、做任務(wù)，得到最好的裝備 文本分析結(jié)果 逃避與刺激動機 痛苦源自于生活，在網(wǎng)路中尋找快樂是我的天性 角色扮演動機 發(fā)現(xiàn)在這個網(wǎng)路游戲里面我可以扮演一個我想扮演的角色，在里面沒有年齡的界限，沒有現(xiàn)實生存的壓力 深層動機 為了知道后面的劇情，我每日每夜的練習(xí)，努力加快打字速度 其他動機 在游戲帶給人愉悅之外，還給人傳輸了許多知識，有趣味的智力游戲開發(fā)了玩家的智力 詞頻分析結(jié)果 表2 詞

13、頻分類匯總結(jié)果類別包括詞次數(shù)休閑娛樂玩 快樂 娛樂 玩著254社會交往兄弟 mm 朋友 聊天 交流 一起 同學(xué)198成就或權(quán)力自己188成就夢 練級 英雄 升級 裝備 等級 夢想 成功 實現(xiàn)131深層興趣美好 畫面 任務(wù) 樂趣51角色扮演角色 人物 rpg49逃避刺激殺 瘋狂 pk 戰(zhàn) 44權(quán)力擁有11討論和結(jié)論 表3 網(wǎng)絡(luò)游戲玩家參與動機動機說明休閑娛樂動機滿足人們身心放松、休閑娛樂的需要,可分為如下幾種: 放松 快樂社會交往動機滿足人與人交往的需要，可分為如下幾種。 交流,情感,結(jié)交朋友,群體歸屬,合作,競爭,利他,自尊成就動機滿足人們爭取成功，實現(xiàn)自我的需要。權(quán)力動機滿足人們希望影響或控

14、制他人且不受他人控制的需要，可細分為如下幾種。 影響, 控制角色扮演動機滿足人們希望扮演另一個角色，以便體驗另一種人生，更好的認識自我、想象自我的需要。逃避與刺激動機滿足人們逃避現(xiàn)實、發(fā)泄壓力、追求刺激的需要，可細分為如下幾種。 逃避, 發(fā)泄, 刺激深層動機滿足人們的好奇心、迎接挑戰(zhàn)、戰(zhàn)勝自我的深層需要，可細分為如下幾種： 幻想, 好奇, 控制, 挑戰(zhàn)其他動機滿足人們認知、贏利等其他方面的需要，如：認知, 贏利例三：虛擬環(huán)境中的問題解決能力研究研究背景與目的 問題解決能力是現(xiàn)代社會非常重要的一種能力 許多學(xué)者認為利用游戲化虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境可以提高學(xué)生解決問題的能力等高階能力。visole介紹 vi

15、sole：virtual interactive student-oriented learning environment（虛擬互動學(xué)生為本學(xué)習(xí)環(huán)境）是一種讓學(xué)生在交互式虛擬環(huán)境中自主學(xué)習(xí)知識的學(xué)習(xí)模式. 每組學(xué)生可以在其中創(chuàng)建一個農(nóng)場，通過對農(nóng)場的經(jīng)營和管理，來綜合學(xué)習(xí)地理、農(nóng)業(yè)、環(huán)境、經(jīng)濟等學(xué)科知識，并培養(yǎng)解決問題等相關(guān)能力。農(nóng)場狂想曲介紹短片(5mins)研究目的 通過分析同學(xué)的游戲記錄（游戲中的操作） 并結(jié)合游戲日志、訪談等資料 深入了解他們的問題解決過程及策略研究方法replay（重播）功能研究方法 本研究就以重播功能記錄的游戲操作為主線， 結(jié)合同學(xué)撰寫的游戲日志（blog）、訪談

16、、觀察bbs帖子等資料， 對他們的問題解決過程和策略進行深入分析。研究結(jié)果 例一：如何應(yīng)對資金赤字的情況 某同學(xué)首先出售掉兩只綿羊 其次專注地照顧馬上要有收成的小麥， 例二：如何應(yīng)對作物死亡 某同學(xué)三次種植葡萄 某同學(xué)連續(xù)多次種植黃瓜研究結(jié)果 具體來說，則包含了如下問題解決策略 試誤、隨意 目的、全面、重點、冒險、從簡單入手 娛樂、指數(shù)化關(guān)于本研究方法的反思 “replay + blog等資料” 的方法可以方便地得到豐富和客觀的數(shù)據(jù)。 該方法在其它基于web的研究中也適用。 將來結(jié)合“數(shù)據(jù)挖掘（data mining）”技術(shù)，應(yīng)用前景更廣闊。4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介-數(shù)據(jù)挖掘的定義

17、 技術(shù)上定義 數(shù)據(jù)挖掘（dm：data mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。 商業(yè)上的定義 數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析方法的區(qū)別 數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析(如查詢、報表、聯(lián)機應(yīng)用分析)的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識。 數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先未知，有效和可實用三個特征。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域 應(yīng)用領(lǐng)

18、域 銀行、電信、保險、交通、零售（如超級市場）等商業(yè)領(lǐng)域 所能解決的典型商業(yè)問題： 數(shù)據(jù)庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售、客戶流失性分析等等數(shù)據(jù)挖掘的典型示例 超市中的數(shù)據(jù)挖掘，小孩尿布和啤酒的關(guān)系vibm推出推出advanced scout軟件，應(yīng)用軟件，應(yīng)用于于nba球隊球隊數(shù)據(jù)挖掘的主要功能 數(shù)據(jù)總結(jié)分類聚類估計與預(yù)測關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)總結(jié) 也可稱為描述(description) ，目的是對數(shù)據(jù)進行濃縮，給出它的總體的綜合描述，實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的總體把握。 常用的數(shù)據(jù)描述的方法是統(tǒng)計學(xué)的傳統(tǒng)方法，如計算數(shù)據(jù)項的總和、均值、方差等基本描述統(tǒng)計量；或繪制直方圖、折線圖等統(tǒng)計圖形。 分類

19、 分類（classification）就是研究已分類資料的特征，分析對象屬性，據(jù)此建立一個分類函數(shù)或分類模型，然后運用該模型計算總結(jié)出的數(shù)據(jù)特征，將其他未經(jīng)分類或新的數(shù)據(jù)分派到不同的組中。這常用來對資料作篩選工作。 聚類 聚類（clustering）是指當(dāng)要分析的數(shù)據(jù)缺乏描述信息，或是無法組成任何分類模式時就采用聚類的方法，將異構(gòu)母體區(qū)隔為較具同構(gòu)性的群(cluster)，即將組之間的差異識別出來，并對個別組內(nèi)的相似樣本進行挑選，實現(xiàn)同組數(shù)據(jù)相近，不同組數(shù)據(jù)相異。估計與預(yù)測 估計（estimation）是根據(jù)已有的資料，對某一參數(shù)或數(shù)值進行估計。來獲取數(shù)據(jù)其他未知屬性之值。 預(yù)測（ predi

20、ction）是根據(jù)對象屬性、過去的觀察值和有關(guān)資料對該屬性的未來值進行預(yù)測，估計預(yù)測使用的技巧主要是回歸分析、時間數(shù)列分析及人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn) 關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)（correlation and sequence discovery）數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一般都存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，即變量之間存在某種規(guī)律，關(guān)聯(lián)就是要找出某一件事或某一資料中會同時出現(xiàn)的東西。 由于我們并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)是否存在精確的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。 數(shù)據(jù)挖掘的方法和工具 分析方法(analytic method) 決策樹(decision tree) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network) 遺傳算法(genet