随着信息技术迅（xùn）猛发展，新型信息分析技术被应用到（dào）政治学研究（jiū）中来。许多政（zhèng）治学研究者采用当前比较成（chéng）熟的（de）大数据爬（pá）取（qǔ）、大数据文本分析（xī）等技术，获取新（xīn）的研究（jiū）素材并进行（háng）分析整理。同（tóng）时，以亿（yì）万为量级单位的大数据本身就（jiù）具有政治学研究价值。可以（yǐ）说，大（dà）数据为政治（zhì）学带来研究方（fāng）法上的创（chuàng）新（xīn），也进一步（bù）拓展了（le）政治学研究领域。

基于大数据对网络民意进行研究。网络上有许多现成数据可（kě）以用于对网络（luò）民（mín）意和政（zhèng）府部门回应进行研（yán）究。一些政治学研究者常（cháng）把两类网络大（dà）数据用作分析素材（cái）：一（yī）类是政府（fǔ）网络问政平台上的群众留言（yán）及相关部门回复信息，另一类是主流媒（méi）体网站以及微（wēi）博、微信等社交媒体平台上的网民发帖信息。这些数据都（dōu）可通（tōng）过（guò）数（shù）据爬取技术直接获（huò）取。第一类数据经（jīng）过（guò）分析处理后，可以反（fǎn）映（yìng）群众（zhòng）关注（zhù）的议题类型分布（bù）、政府（fǔ）相关部门回应的特点和问题解决程（chéng）度。还可以进一步分析特（tè）定类型群体在什么（me）时期大致提出哪（nǎ）些类型的诉求。第二类数据（jù）主要用于分析网民对某一具体事（shì）件的看法和态度（dù）。对微博等社交媒（méi）体的数（shù）据分析，不仅关注具体话（huà）题，还将（jiāng）话题和情感、偏好等因素分析相（xiàng）结合（hé），呈现网（wǎng）络民（mín）意对某个具体事件的态度（dù）演变（biàn）过（guò）程及影响网（wǎng）络民意变化的具体因素。可以说，网络大数据的应用极大（dà）丰富了政治学对网（wǎng）络民意的研究方式（shì）。

对文本转（zhuǎn）换（huàn）后的大数据进行分析。在网络大数据之（zhī）后，研究者尝试（shì）挖掘其他非现成的、更具（jù）独特性的大（dà）数据信息（xī）。这类信息主要有两种，一种是从公开平台获取的大数据（jù）文本。这（zhè）类数据通过数据爬取技（jì）术获得，但发（fā）布这些（xiē）数（shù）据的平台并非人人皆知，需要研究者去搜寻。目前，政治（zhì）学研究者较多关注（zhù）并取得研（yán）究进展的大数据主（zhǔ）要有：从（cóng）裁（cái）判（pàn）文书（shū）网获取的司法大数据，从人大代表的议（yì）案建议库和政协委（wěi）员的提案库中（zhōng）获得的文本大数（shù）据（jù）等。随着政府信息公开力度加大，这类可（kě）供研究的信息资源会越来越丰富。另一种数据需（xū）要先进行文（wén）本转换才可使用（yòng），如对（duì）历史资（zī）料的（de）研究。相当数量的历（lì）史（shǐ）资料是以图片（piàn）形（xíng）式（shì）而非文本形式存在（zài）的，这就需要（yào）通过识（shí）别技术将图片（piàn）信息转换为文字文本，然后（hòu）进行大数据（jù）分析（xī）。这类数据的获（huò）取难度较高，不过一（yī）旦（dàn）形成数据库，对政（zhèng）治学（xué）研究则有较大帮助。

大（dà）数据为政治学提供新的研究素材和分析技（jì）术（shù），但并未改变政治学研（yán）究的本质。面对（duì）层出不（bú）穷的新素材和新工（gōng）具，政（zhèng）治（zhì）学研究者需要保（bǎo）持清醒（xǐng）头脑，不能陷入（rù）对（duì）数据和方法的盲目追求（qiú）中。同时，应（yīng）结合政治学研究本身的特点，发挥大数据（jù）技术优势，推动信息技术在政治（zhì）学研究应用中取得更多突破。一是（shì）开发更（gèng）多样化（huà）的大（dà）数据类型（xíng）。目前（qián），政治学（xué）研究分析的大多是文本形式的大数据。文本（běn）信息只是浩瀚信息世界中的一（yī）种，还有图片、音（yīn）频、视频等大量信息类型有待开发利用。这些类型的大（dà）数据（jù）有的在商业领（lǐng）域（yù）已有较（jiào）成熟的应（yīng）用，研（yán）究（jiū）者可考虑以合适方式将其应用（yòng）于政治学研究（jiū）。二是（shì）探（tàn）索（suǒ）更前沿的大数据（jù）分析（xī）技术。现有的分析（xī）技术还离不开人工标注（zhù），需要政治（zhì）学研究者从大数（shù）据中抽出（chū）很小一部分，对这部分数据进（jìn）行人工阅读和标注，然后利（lì）用（yòng）机器学习的方法，让计算机基于人工标注的数（shù）据去分析剩下的（de）大量数（shù）据，尝试得（dé）出相应（yīng）结论。由于人工（gōng）标注的数（shù）量不等，分析的效（xiào）果也（yě）参（cān）差不齐。在文本挖掘上，需要进一步（bù）开发更先（xiān）进的技术。三是实现更复（fù）杂的大数据分析目标。现有的大数据分析（xī）主要是对数据所（suǒ）体现的政治现象进（jìn）行描述（shù），尚未具备解（jiě）释政治现（xiàn）象、发现运行规律（lǜ）以及（jí）进行预测的功（gōng）能，这需要更（gèng）进一（yī）步的技术支（zhī）持（chí）和研究突破。从这（zhè）个（gè）角度（dù）看，大数据（jù）的开发利用在政治（zhì）学研究领域还有更（gèng）为广阔的发展前景。