利用大数据分析公众阶层意识

作者认为，通胀率、失业率这样的宏观经济指标和社会不平等这样“现实”的社会指标，与公众对社会阶级的关注这一“主观”指标之间可能存在重要的关联。也就是说，阶级关注度受到经济发展的影响。在此基础上，作者假设：早前的经济运行状况会影响到稍后的阶级关注度，也即“阶级”词汇在书中的出现频率。作者使用时间序列回归方法验证阶级关注度与经济悲惨指数、基尼系数之间的关联。研究发现，在20世纪的美国社会中，公众对社会阶级的关注程度，受到约4年前经济悲惨指数的影响，但却和早前的收入不平等也即基尼系数没有统计上的关联。这一发现在宏观层面验证了公众的主观意识和现实经济发展之间的关系，但同时又有别于传统观点所认为的收入不平等会强化阶层意识。作者认为，这有可能和收入不平等的阈值效应有关：尽管和北欧等国相比，美国的基尼系数较高，但仍然处于不平等对阶级意识产生影响的阈值水平之下。

为了确保分析结论的稳健性，作者又进一步进行了两类扩展研究。一是在阶级关注度的测量中排除因冷战和学科发展所可能带来的词频干扰因素；二是使用来自其他语料库的阶级关注度进行同样的分析。这些扩展研究均得出了一致的结论。

参考文献：

Chen, Y., & Yan, F. (2016). Economic performance and public concerns about social class in twentieth-century books. Social Science Research.

（本文原载《中国社会科学报》，版权归作者所有）

编辑： 张亮亮 刘伟峰

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