大数据背景下意识形态研究的方法论、机遇与路径以往对意识形态的分析主要沿着“左一右”连续统(issuecontinuum)而展开，但是这一路径更可能适合于政治精英、知识精英等处于社会较高阶层的人，并不完全适合于普通大众。研究者们发现,象征性和操作性意识形态与那些对政治知晓程度或参与程度较高的人更一致。［1］类似的是，对于那些具有较高教育程度和丰富政治经验的人［2］,自由主义、保守主义态度的评估更可能反映在单维度方面。同时，社会和经济议题的态度在不同维度上可以预测政治精英的意识形态［3］,但是这一维度结构并不适用于一般公众［4］。随着网络技术赋予普通人更多表达权，公众的意见表达也越来越丰富。新媒体中针对特定议题的表达话语，能够较好预测用户的意识形态。一些研究发现，社交媒体人物标识可以测量个人特征［5］,Facebook和Twitter可以准确预测传统测量中的意识形态［6］。从意识形态的功能看，意识形态包括话语上层建筑，以及功能或动机的子结构。话语上层建筑指的是在特定时期和特定地点，社会建构态度、信念、信念与特定的意识形态位置。［7］话语上层建筑被认为是一种社会再现，一般是由政治精英塑造，并传播到公众。［8］功能子结构指的是社会心理需求、目标、动机使得公众的政治兴趣自下而上形成，这是在话语层面意识形态的指导下进行的。［9］以往很多研究关注上层建筑的意识形态，例如政治领导人和党派意识形杰［10］,具体分析这种意识形态是如何建构、传播，并说服公众，从而形成政权合法性的强有力基础［11］。随着大众社会的兴起,心理学特别是政治心理学开始强调公众的意识形态，其意识形态由一系列信念、认知、价值观、态度包裹而成。心理学家认为，自下而上的认知和动机过程非常重要，其对于我们更加深刻了解人们的所思、所想、所感有着重要意义。特别是当下公众可以通过网络等新媒体平台表达意见，并通过链接、转发等多种方式将承载着自我信念的话语在不同个体之间扩散和传播，这种横向的话语串联在某种状态下会以涌现的方式表征为子群体的意识形态状态。大数据背景下社会意识和心理，以语言、文本的形式存储和记录于网络空间和平台之中。对这些以文本形式存在的数据进行分析，有助于把握公众的意识形态心理及其传播过程，以及新媒体环境下公众的意识形态存在状态。相比于传统研究方法，当下以大数据为代表的计算社会科学的兴起，对研究公众意识形态形成、扩散等提供了良好的发展机遇。这方面的研究，传播学的作用和潜力巨大，正如有研究者认为的那样，在计算社会科学中，文本就是数据，这将传播研究置于中心，要关注传播内容——他们如何产生、如何回复的——这是该领域的中心工作。［12］一、大数据背景下意识形态研究的方法论基础技术为研究方法的发展提供了新思路，大数据技术的发展要求在研究中要具有“数据”思维。陆地认为，大数据既可以是手段，也可以是事实，是一种世界观、一种方法论、一种研究方法。［13］大数据思维更为意识形态分析等提供了方法论基础，这体现了当下意识形态研究要超越传统的二元对立思维，更加注重大众化的意识形态。同时,大数据也为新媒体中的意见表达分析提出了具体可行的分析技术和方法，有助于更好地理解意识形态和公众社会心理。从方法论的角度看，大数据背景下意识形态研究具有以下几个重要趋势。(一)从意识形态精英化走向意识形态大众化、日常化传统研究认为意识形态具有明显的结构性，即沿着左右派别而划分，这也体现在政治、经济、文化等维度。这大多被认为存在于具有明确意识形态的人当中，包括政治精英、知识精英，以及其他处于较高社会地位的人。［14］但其实，意识形态根源于基本的个人性格差异以及对世界的心理需求、动机等相对稳定的个人偏好。有研究发现,保守主义和自由主义都具有认识论动机(epistemicmotivates),存在论动机(epistemicmotivates)关系动机(relationalmotives)o［15］心理学家也基于认知和动机过程，发展意识形态信念系统，这些信念系统具有一定的维度结构。［16］若从心理动机来分析意识形态，普通人的一切能够预测心理特征的网络使用行为和消费行为都可以用来分析意识形态。换...