随着（zhe）信息技（jì）术迅（xùn）猛发展，新（xīn）型信息分析技术被（bèi）应用到政治学研（yán）究中（zhōng）来。许（xǔ）多政治学研究者采用当前比较成熟的大数据爬取（qǔ）、大数（shù）据文本分析（xī）等技术，获取新的研究素材并（bìng）进行分析整（zhěng）理（lǐ）。同时，以亿（yì）万为量级单位的（de）大（dà）数据本（běn）身（shēn）就具有政治学研究价值。可以说（shuō），大数据为（wéi）政治学带来研究方（fāng）法上的创新（xīn），也进一步拓展了政治学研究领域。

基于大数据对网络民意进（jìn）行研究（jiū）。网络上有许多（duō）现成数据可以用于对网络民意和政府部门（mén）回应进行研究（jiū）。一些政治学研究者（zhě）常（cháng）把两类（lèi）网络大数（shù）据用作（zuò）分析（xī）素材：一（yī）类是政府网络问政（zhèng）平台上（shàng）的（de）群众留言及相关部门回复信息，另一（yī）类是主流（liú）媒体网站以（yǐ）及微（wēi）博、微信等社（shè）交媒体平台上的网民发（fā）帖信息。这些数据都（dōu）可通过数据爬取技术（shù）直（zhí）接获取。第一类数据经过（guò）分析处理后，可以反映（yìng）群众关注的议（yì）题类型分布、政府相关部门回应（yīng）的特（tè）点和问题解（jiě）决（jué）程度。还可（kě）以进一步分析（xī）特定类（lèi）型群体在什么（me）时期（qī）大致（zhì）提出哪些类（lèi）型的诉求。第二类数据主要用于分析网民（mín）对（duì）某一具体事件的（de）看法和态（tài）度（dù）。对微博等社交媒（méi）体（tǐ）的数（shù）据分析，不仅（jǐn）关注具体话题，还将话题和情感、偏好等因素分析相结合，呈现网络民（mín）意对某个具体（tǐ）事件的态度演变过程及影响网络民意变化的（de）具体因素（sù）。可以说，网络大数（shù）据的（de）应用极大（dà）丰（fēng）富了政治学对（duì）网络（luò）民意的研究方（fāng）式。

对文本（běn）转换后的大数据进行分析。在网络大数据（jù）之后，研究者（zhě）尝试挖掘其（qí）他非现成的、更具独特性的大（dà）数（shù）据（jù）信息。这（zhè）类信息（xī）主要有两（liǎng）种（zhǒng），一种是（shì）从公（gōng）开平台获取的大数（shù）据文本。这（zhè）类数据通过数据爬取技术获（huò）得，但发布这（zhè）些数据（jù）的（de）平台（tái）并（bìng）非人人皆知，需要（yào）研究者去搜寻。目前（qián），政治（zhì）学研究（jiū）者较多关注并取得（dé）研究进展的大数据主要（yào）有：从裁判文书（shū）网获取的司法（fǎ）大数据，从（cóng）人大代表的议（yì）案建议库和政协委员的提案库中获得的文本大数据等。随着政府信息公（gōng）开力度加大（dà），这类可供研究的信息资源会越（yuè）来越丰富。另一种数据需要先进行文本转（zhuǎn）换才可使用（yòng），如对历史资料的研究（jiū）。相当数量的历（lì）史资料（liào）是以图片形（xíng）式而非文本形式存在的，这就需要（yào）通（tōng）过识别技（jì）术将（jiāng）图片（piàn）信息（xī）转换为文字（zì）文本，然（rán）后进（jìn）行大数据分析。这类（lèi）数据的获（huò）取（qǔ）难度较高，不过一旦形成数据库（kù），对政治（zhì）学（xué）研究则有较大帮助。

大数据为政治学提（tí）供新的研（yán）究（jiū）素材和分析技术，但并未改变政治（zhì）学（xué）研究的本（běn）质。面对（duì）层出（chū）不（bú）穷的（de）新素材和新工具，政治学研究（jiū）者需要保（bǎo）持清醒头脑（nǎo），不能陷（xiàn）入对数据和方（fāng）法的盲目追（zhuī）求中。同时（shí），应结合政治（zhì）学研究本身的特点，发挥大数据技术优势，推动信息技术（shù）在政治学研究应用（yòng）中取得更多突破。一是开发更多样化的大数据类（lèi）型。目（mù）前，政治（zhì）学研究分析的大多是文本（běn）形式的大数据。文本信息只是浩瀚信息世界（jiè）中的一（yī）种，还有图片、音频、视频等大量信息类型有待（dài）开发利（lì）用。这些（xiē）类型的大数（shù）据有的在（zài）商业领域已有较成熟的应用（yòng），研究者可考虑（lǜ）以合适方式将其应用于政治（zhì）学研究。二是（shì）探索更前沿（yán）的大（dà）数据分析技术。现有（yǒu）的（de）分析技术还（hái）离不开人工标注，需要政治学研（yán）究者从（cóng）大数（shù）据中抽出很小一部（bù）分，对这部分数据进（jìn）行人工阅读和标注（zhù），然（rán）后利用机器学（xué）习的（de）方法，让计（jì）算（suàn）机基于人工标注的数据（jù）去分（fèn）析剩下的大量数据，尝试得出相应结论（lùn）。由于（yú）人工（gōng）标注的数量不（bú）等（děng），分析的效（xiào）果也参（cān）差不齐。在文本挖掘上（shàng），需要进（jìn）一步开发更（gèng）先（xiān）进的（de）技术（shù）。三是实现更（gèng）复（fù）杂的（de）大数（shù）据分析（xī）目标。现（xiàn）有（yǒu）的大数据（jù）分析主要（yào）是对数据（jù）所体现的政治现象（xiàng）进行描述，尚未具备解释政治（zhì）现象、发现（xiàn）运（yùn）行规律以及（jí）进行预测（cè）的功（gōng）能，这（zhè）需要（yào）更进一步的技术支持和研究突（tū）破。从这个角度看（kàn），大数（shù）据的开发（fā）利（lì）用在政治学研究领域还（hái）有更为广阔（kuò）的发展前景（jǐng）。