摘要：在数字化转型与治理模式变革的双重驱动下，大数据技术为社情民意调查注入了经济维度的研究新范式。本文立足多源异构数据整合技术，从经济信号挖掘、需求动能解析、政策效能评估三个核心维度，探讨大数据重塑民意调查经济价值的内在逻辑；通过构建“技术架构-价值转化-治理适配”分析框架，揭示民意数据与经济运行的动态关联机制；最后提出兼顾技术理性与价值理性的应用路径，为数据驱动的经济治理现代化提供理论支撑。

关键词：大数据技术；社情民意调查；经济信号挖掘；经济治理现代化

朱 翔

（福建省企业信息中心 福建 福州 350011）

引言

传统社情民意调查多聚焦社会治理显性诉求，经济维度隐性价值常被忽视。随着数字经济发展，民众消费预期、投资信心等经济表达融入多类数据载体。大数据技术打破传统调查样本及时效壁垒，让民意调查升级为经济运行预警器。本文立足多源异构数据整合技术，从经济信号挖掘等维度探讨大数据重塑民意调查经济价值的逻辑，构建分析框架来揭示民意数据与经济运行关联，提出应用路径进一步为数据驱动的经济治理现代化提供理论支撑。

1大数据时代社情民意调查的经济维度技术重构

1.1 多源异构数据的经济信号采集体系

传统民意调查依赖结构化问卷，难以捕捉经济诉求的隐性表达，而大数据技术通过构建全域数据采集网络，实现了经济相关民意的全景式获取。其核心数据源可分为三类：一是政务服务类数据，包括行政审批反馈、民生政策咨询、政务投诉工单等，这类数据直接关联民众对经济政策的感知与诉求；二是商业消费类数据，涵盖线上消费评论、线下服务评价、支付行为轨迹等，能够反映消费倾向与市场信心的动态变化；三是社交互动类数据，包含社交媒体讨论、新闻跟帖评论、行业论坛发言等，可挖掘群体对经济形势的预期与判断。

数据采集过程中需解决两个关键问题：一是异构数据的适配性获取，针对政务数据采用 API 接口增量同步，针对社交媒体数据运用分布式定向抓取，针对消费数据实施隐私合规下的脱敏采集；二是经济信号的精准筛选，通过关键词聚类与主题预识别技术，从海量数据中剥离出与经济相关的有效信息，排除无关联干扰内容，为后续分析奠定基础。这种采集体系打破了传统调查的时空限制，使民意中的经济信号从“碎片化存在”转变为“系统性呈现”。

1.2 经济维度民意的智能分析技术框架

采集后的非结构化数据需要通过技术转化才能成为有价值的经济决策参考，这一过程依赖“语义解析-情感计算-趋势预测”的三层技术框架。在语义解析层面，运用自然语言处理技术对文本数据进行分词、实体识别与关系抽取，将民众关于收入、就业、消费等模糊表达转化为可分析的经济议题标签，实现隐性诉求的显性化；在情感计算层面，基于深度学习模型构建经济情绪评分体系，区分对经济政策、市场环境、就业前景的积极、中性与消极态度，量化群体信心指数；在趋势预测层面，结合时间序列分析与主题演化模型，识别经济民意的变化拐点，预判消费市场波动、行业信心变化等潜在趋势。

该技术框架的核心优势在于解决了传统调查的两大痛点：一是样本偏差问题，通过全域数据覆盖避免了抽样局限的弊端，使分析结果更贴近整体经济民意实际；二是时效滞后问题，实时数据处理与动态分析机制能够实现经济信号的即时捕捉，为政策响应提供时间窗口。同时，技术应用过程中注重保持中立性，通过算法优化减少主观偏见，确保经济民意分析的客观性[1]。

1.3 技术重构的经济价值提升逻辑

技术重构不仅改变了民意调查的方法路径，更从根本上提升了其经济维度的研究价值。从信息密度看，大数据技术使单位数据中的经济信号含量显著提升，传统问卷中“是否满意经济政策”的笼统回答，被分解为对政策针对性、执行效果、受益范围等多维度的细致反馈，为政策优化提供更精准的方向；从响应速度看，实时分析机制使经济民意从“事后反馈”转变为“事前预警”，能够在消费下滑、信心减弱等趋势形成初期发出信号，为宏观调控争取主动；从关联深度看，通过数据融合分析实现经济民意与经济运行指标的精准对接，使民意不再是孤立的态度表达，而是成为解读经济数据背后深层原因的关键钥匙[2]。这种价值提升逻辑，使社情民意调查从单纯的“社会感知工具”升级为 “经济治理的技术支撑体系”。

2社情民意调查经济维度的价值转化机制

2.1 经济运行的动态监测与预警价值

民意中的经济信号是经济运行的直观表现，大数据时代的社情民意调查通过构建动态监测机制，实现了对经济运行的精准感知与风险预警。从微观监测来看，通过分析消费评论中的产品偏好变化与价格敏感度反馈，能够捕捉消费升级或降级的早期迹象，为企业生产调整提供参考；从宏观预警来看，通过聚合不同群体的就业预期、收入信心与政策评价数据，能够识别经济下行压力下的风险传导路径，为宏观调控政策制定提供依据。

这种预警价值的实现依赖“信号识别-阈值设定-响应触发”的闭环机制：首先通过主题建模技术识别关键经济信号，如就业焦虑、储蓄意愿上升、政策信任度下降等；其次结合经济理论与历史经验设定预警阈值，区分正常波动与风险前兆；最后建立分级响应机制，针对不同预警级别触发政策研究、舆情引导、资源调配等相应行动。与传统经济监测依赖统计数据的模式相比，这种基于民意的预警机制更具有前瞻性，能够提前捕捉统计数据尚未显现的潜在风险。

2.2 内需动能的精准激发与引导价值

内需是经济增长的核心动力，而民众的消费与投资行为本质上受预期与信心驱动，社情民意调查通过解析这些心理因素，能够为激发内需动能提供精准方向[3]。从消费端来看，结合弗里德曼的持久收入假说，民意调查能够区分短期消费刺激与长期消费意愿的差异，通过分析居民对收入稳定性、社会保障完善度的评价，识别制约消费潜力释放的关键障碍，为构建长效消费激励机制提供参考；从投资端来看，通过挖掘企业经营者对市场环境、政策连续性、产权保护的民意反馈，能够解释民间投资活力不足的深层原因，为优化投资环境提供针对性建议。这种价值转化的关键在于实现“民意诉求-政策供给”的精准匹配。大数据技术能够将分散的个体诉求聚合为群体需求画像，识别出不同收入群体、行业从业者、区域居民的差异化经济诉求，使政策制定从“普遍化发力”转向“精准化滴灌”。例如，通过民意分析发现中等收入群体对教育医疗成本的担忧制约了消费升级，即可针对性优化相关民生政策，通过降低生活成本释放消费潜力，这种基于民意的政策调整更易获得民众认同，从而提升政策实施效果。

2.3 经济政策的效能评估与优化价值

政策效能评估是提升治理能力的重要环节，传统评估多依赖政策执行数据，而社情民意调查为政策效能提供了“民众视角”的评价维度。从政策制定阶段来看，民意调查能够提前收集民众对政策草案的预期与建议，识别潜在争议点与优化空间，避免政策出台后的执行阻力；从政策实施阶段来看，通过实时监测民众对政策效果的反馈，能够动态评估政策的针对性与实效性，及时发现执行偏差与落地障碍；从政策迭代阶段来看，通过分析政策实施前后民意态度的变化，能够总结经验教训，为政策修订与完善提供依据。

这种评估价值体现为“过程-效果-反馈”的全周期闭环。大数据技术使政策评估从“阶段性总结”转变为“动态性调整”，例如在经济刺激政策实施过程中，通过持续追踪民众对政策受益感、公平性的评价，能够及时调整政策实施方式，确保政策红利精准直达目标群体[4]。同时，民意评估能够弥补传统评估的局限，不仅关注政策带来的经济数据变化，更重视民众的实际感受与利益获得感，使政策优化更贴合民生需求。

3经济维度民意调查的应用创新路径

3.1构建三方协同，打通民意转化脉络

大数据时代，社情民意调查经济价值释放的关键，在于打破政府、企业与公众的信息壁垒，构建高效协同的民意转化机制。这一机制既能保障信息顺畅流通，又能整合各方资源，为经济决策提供精准依据。

政府作为引导者与统筹者，需设立专门经济民意分析机构，整合多部门数据资源，建立常态化监测反馈制度。石家庄的实践颇具借鉴意义，其自2021年起常态化召开企业家（市民）·市长恳谈会，单月聚焦企业发展、双月关切民生福祉，形成“双轮驱动”格局。会议主题结合12345市民服务热线、网络留言等多渠道信息确定，参会代表覆盖各行业层级，现场形成“交办—办理—回访—评价”闭环。其围绕公平竞争问题深化招投标“双盲”评审改革，针对惠企政策知晓度问题建立政策库等举措，切实将民意融入治理。

企业作为市场主体，应通过行业协会等平台参与数据共享。一方面可获取市场民意优化经营，如某电商企业借助数据洞察绿色消费需求，在调整产品结构后提升竞争力；另一方面需反馈经营诉求，共促经济环境优化[5]。公众作为民意源头，需通过政务平台、商业APP等便捷渠道表达意见，而民意回应公示制度则能增强其参与信心，形成良性互动。

该协同机制的核心是“数据共享—诉求对接—利益协调”模式。依托区块链等技术保障数据安全共享，通过定期联席会议精准对接诉求，在政策制定中兼顾效率与公平，实现多方共赢。

3.2闭环系统运作，平衡政策舆情天平

经济领域民意受市场与政策影响呈动态变化，构建“民意监测—政策响应—舆情引导”闭环系统，是保障政策贴合需求、维护经济稳定的关键。

民意监测需依托实时分析技术，聚焦就业、物价等敏感议题，追踪舆情趋势。通过解析社交媒体关键词频率、情感倾向等，可精准把握民众关切，如对就业讨论的监测能及时掌握民众担忧。监测到民意显著变化后，政策响应需快速启动：对物价上涨等突发情况，立即分析原因并出台临时调控措施；对行业信心不足等长期趋势，组织专家调研制定扶持政策。

舆情引导需基于分析结果精准沟通。针对政策效果质疑，通过权威渠道解读目标与成效；针对企业倒闭等谣言，迅速核实并发布准确信息稳定信心。如海鳗云旅游大数据平台的实践印证了系统价值，其借助NLP算法识别负面舆情，曾在3分钟内预警某景区停车难问题，在景区48小时内解决问题使投诉率下降，还能量化游客满意度助力服务优化。

系统运行需要技术与制度双重保障：技术上构建一体化平台，依托大数据、AI实现高效分析；制度上明确部门职责，制定舆情预案，确保快速响应。

3.3平衡技术价值，筑牢治理伦理根基

大数据应用于社情民意调查，需实现技术理性（效率、精准）与价值理性（道德、公正）的平衡，而数据伦理是核心基石。隐私保护尤为关键，某电商平台曾因保护措施缺位导致数据泄露，引发信任危机与法律风险。为此，需通过数据脱敏、访问授权、匿名化处理等技术，确保个人信息安全。

算法公平同样重要。贷款审批算法曾因样本局限和设计不合理，对特定群体产生歧视。解决这一问题需要优化模型、丰富样本，引入第三方评估保障不同群体诉求平等呈现。

治理适配需兼顾技术可能与现实需求。大数据并非万能，宏观经济分析仍需经济学家结合专业知识研判。同时要升级治理机制，适应社交媒体时代民意传播特征，如政策出台后通过社交媒体收集反馈并快速调整，依托数据实现就业指导等精准服务。

贵州的网络普法实践提供了有益参考。作为国家大数据综合试验区，贵州以“E法黔行”为引领，颁布多部大数据地方性法规，构建全链条法治保障体系。其“网络立法联系点”机制通过技术收集企业、公众需求，推动立法与治理精准对接。

建立伦理审查机制是平衡保障，需规范数据采集范围、分析方法和应用场景，确保技术应用符合道德法律规范，实现治理效率与价值坚守的统一。

结语

本文围绕大数据时代社情民意调查的经济维度展开研究，核心结论如下：其一，大数据技术通过构建多源异构数据采集体系与“语义解析-情感计算”智能分析框架，打破传统调查局限，实现经济相关民意从隐性到显性、从碎片到系统的转化，完成调查模式的技术重构。其二，重构后的民意调查具备三重经济价值：可动态监测消费倾向、就业预期等信号，为经济运行提供预警；能解析民众经济心理，辅助精准激发内需动能；可从民众视角评估政策实施效果，为经济政策优化提供依据。其三，这些价值需通过多方协同机制、动态闭环系统及技术与价值平衡的治理体系落地，使民意调查从社会感知工具升级为经济治理的核心支撑，助力实现经济政策与民众诉求的同频共振，为数据驱动的经济治理现代化提供理论与路径参考。

参考文献：

[1]陆杰华.大数据时代我国社情民意研究的新探索—评《大数据时代社情民意研究与应用》[J].西北人口,2024,45(01):I0003-I0004.

[2]郑清瑛,李东建.大数据时代社情民意调查对经济社会发展决策的优化路径研究[J].广东经济,2025(15):47-49.

[3]张学勇,吴雨玲.基于网络大数据挖掘的实证资产定价研究进展[J].经济学动态,2018(06):129-140.

[4]杭州市统计局，杭州市社会经济调查队.临安区以社情民意“连心桥”助力共同富裕[J].维普资讯，2024.

[5]沈艳,陈赟,黄卓.文本大数据分析在经济学和金融学中的应用:一个文献综述[J].经济学(季刊),2019,18(04):1153-1186.

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬