近日，由中国社会科学院政治学研究所、中国社会科学院台港澳研究中心、厦门海沧台商投资区管委会主办的“海峡两岸社情民意新趋势”研讨会在厦门举行。中国社会科学院政治学研究所所长房宁，厦门市委常委、海沧台商投资区人大常委会主任江根云出席开幕式并讲话。中国社会科学院台港澳研究中心副主任罗京辉主持开幕式。来自厦门市、海沧区的有关领导，以及海峡两岸知名高校、研究机构及民调机构的专家学者参加了研讨会。
此次研讨会主要围绕大数据、人工智能技术在社会调查中的应用，当前两岸民意调查机构关注的主要问题和成果应用，两岸民意调查比较研究，台湾民意调查机构的运作模式，大陆社情民意调查的技术和实施方式等议题展开研讨。
房宁表示，社情民意调查是建设民主政治的一个基础，也是两岸学界共同关注的重要研究领域。今天，大数据与人工智能正在极大改变社会生活，其对于政治选举也日益产生越来越重要的影响，作为研究者，有必要对这些前沿技术在政治领域的运用加以特别关注。台湾在民意调查方面比较活跃，有许多经验值得借鉴。希望两岸学术交流在这方面碰撞出更多思想火花。
民意调查多大程度反映“民意”？
民意调查中，如何获得最接近总体真实的结果，是每个民调研究者最关心的问题。
台北市公民教育基金会董事长、台湾大学政治学系退休教授洪永泰认为，民意调查中采用的调查手段不同，所接触的人群会有差异。比如在台湾，手机调查更多接触到的是白领和男性，固话调查更多接触到女性，网络调查更多接触到学生，等等。调查中要注意，非使用调查媒介的人群可能会被排除在调查结果之外，为此需对结果进行相应的修正。
除调查手段外，提问方式不同，也会得到不同的答案。比如，同一个问题，开放式提问和封闭式提问所得到的结果可能大相径庭。还有学者认为，受访者有时会根据提问者的提问方式揣测其调查动机，从而给出希望让你知道的答案。
一些民调专家表示，在社交网络发达的时代，人人都可以在网上随意发表言论，许多人对于问题甚至全然不了解。因此，根据网络言论统计出的所谓“民意”，可能存在不同程度的偏差。
此外，被调查对象的受访意愿也影响着调查结果的准确性。不少台湾民调学者坦言，当今台湾差不多有一半以上的受访者拒绝调查，导致很多“隐性民意”无法被听到。
清华大学公共管理学院、清华台湾研究院副教授郑振清表示，目前台湾民调的真实有效性约在40%—45%，有30%的群体未被覆盖，25%的群体拒绝受访。
那么，如何对待民调中不被彰显的“隐性民意”？多数学者认为，少数民意即便只是很小的一部分，也不可忽视；若长期得不到重视，则可能阻碍社会发展。要真正了解“隐性民意”，就需要执政者多“动动腿”，亲自到这些群体的生活区域走访，倾听他们的声音。
民意调查有什么用？
在西方，民调常运用于选举领域。然而研究发现，从以往经验看，很多时候选举结果其实早就注定，民调反映的只是选票的分布情况，不一定是真正的民意。
那么问题来了，如果民意调查事实上无法全面呈现真实的民意，还需要它来做什么？
“其实许多候选人根本不相信民调结果。”一位台湾民调研究者说，“他们对于民调机构的期待，并非是预测选举结果，而是要你给出解决方案，帮他们赢得选举。”
中国大陆的情况与西方国家有所不同。大陆的民意调查更多地运用在国家和社会治理领域。比如大陆知名的民间调查机构“零点研究咨询集团”，其调查范围涵盖百姓生活、公共事务、社会群体和社会心态、国际关系等。
相比于台湾，大陆的民意调查尚未形成成熟的产业链，但近年有了较大发展。在对浙江湖滨晴雨工作室的个案研究中，中国社会科学院政治学研究所副研究员陈承新发现，这个民间的社情民意调查组织通过对社情民意相关平台的整合和专业的信息处理，成为当地群众反映问题、解决问题的有效渠道，在政府和群众间搭建起一座沟通的桥梁，从而使越来越多的人愿意配合调查，在调查中表达真实意愿，甚至主动参与调查，提高了调查结果的有效性——这样一种良性互动的运作方式，成为社会组织在制度框架下从有序发展到有效发展的典型案例。
大数据获民调研究者青睐
随着信息化时代的到来，大数据与人工智能技术越来越多地被运用到社会调查领域。
专家介绍，在选举中最先运用大数据的是美国前总统奥巴马。通过大数据分析出民众最关心的议题，在竞选演讲中有针对性地再现，让民众感到候选人代表着他们的利益。奥巴马之后，2017年美国总统大选、刚刚结束的德国大选等，都成为大数据在选举领域运用的典型案例。
为什么政治家和民调专家都越来越偏爱大数据？
“大数据，并不只有数字，而是影音文字等多媒体信息的集合。”清华大学政治学系副教授孟天广表示，大数据在定性与定量之间架起一座桥梁，可以对定性资料进行定量分析，做出双重维度的解读。同时，大数据不仅效率高，还具有良好的性价比，无怪乎成为研究者的“新宠”。
台湾“中山大学”教授廖达琪认为，大数据与小数据的不同之处在于，它没有数据“母体”，不具代表性和结构性，典型性和描述性才是它的特质。
当然，大数据并非完美解决方案。大数据究竟是工具还是目的，是过程还是结果？大数据的运用是否应受到管制？大数据让我们发现真相还是形塑真相？诸如此类问题，仍在学界的讨论中。