Megan Tengan 是夏威夷大學火奴魯魯 Mānoa 的一名大四學生，她正在攻讀政治學和哲學雙學位。 作為 Mānoa Pre-Law Association 的財務主管和秘書，Megan 計劃在 2022 年 12 月畢業後就讀法學院。
她目前在華盛頓特區的美國參議員 Mazie K. Hirono 的辦公室擔任國會實習生在 2021 年秋季學期，梅根擔任勞倫斯·尼茨博士 300 級政治學課程“政治調查與分析”的助教。 他們共同製定了一系列基於研究問題的課程計劃和作業，這些問題可以使用開放數據集進行探索。
梅根還支持尼茨進行的獨立研究，調查與夏威夷新冠病毒相關的推文在多大程度上是由新感染率和當地新聞和輿論報導的波動驅動的。我與梅根交談，詢問她在社會科學環境中學習和與 JMP 合作的經歷。
Megan Tengan, undergraduate student at the University of Hawaiʻi at MānoaMegan Tengan，夏威夷大學馬諾阿分校的本科生
梅格：那麼告訴我，梅根，你是如何對統計產生興趣的？ 定量方法一直是政治學研究方法的一個重要分支，但許多政治科學專業的學生——包括我自己！ - 不要讓本科生接觸統計學。
梅根：我從未在政治學中研究過數字 [在 TA-ing for尼茲教授]，所以統計數據對我來說是新的！ 我和我的學生一起學習。 也就是說，玩數字和文本分析是一種非常酷的體驗，因為我們確實查看了很多社會統計數據，比如種族和健康數據——當然，我們也在關注 Covid。[有統計經驗] 是一個偉大的簡歷構建者，因為我認為未來是數據分析。 總是需要進行定量調查。
梅格：您是否有一個轉折點，您意識到數據分析技能的重要性？ 或者當您看到數據在社會科學用例中的重要性時？
梅根：在課堂上，我們查看了關於批判種族理論的推文，並使用文本分析來查看流行觀點。 顯然，現代民權運動最近勢頭強勁，作為 Z 一代，這在我的社交媒體時間線上非常重要。我不知道你可以像我們在課堂上那樣分析文本，而且JMP讓我們不僅可以分析常用單詞和短語，還可以分析文本的語氣。 我想我只是沒有意識到有技術可以做到這一點——可以搜索社交媒體數據。
梅格：現在人們在網上過著自己的生活，任何人都可以自由訪問大量的開放數據。 我想社會科學家在使用這些數據進行研究時只是冰山一角。 你是如何圍繞 Twitter 的數據建立一個課程作業庫的，你希望學生學習什麼樣的技能？
梅根：尼茨教授彙編了與夏威夷州和當前話題（如 Covid 或批判種族理論）相關的推文。 然後我們會給學生們準備幾篇關於這個主題的文章：它是什麼以及[爭議是什麼]。 然後我們會給他們數據集。任務是使用JMP 中的圖表和圖形分析和理解[數據趨勢]，然後將您所看到的應用到現實世界中。 我們做到了文本分析並更改了一些設置以消除[噪音]。 例如，在 Twitter 上，您會看到很多“http”，這只是一個超鏈接，您不需要它。 我們學到了很多關於丟棄不相關的數據並影響您的分析的知識。一旦我們取出了所有不需要的文本，我們會問這樣的問題，“最熱門的詞組是否相似？”或“兩個文本體是否以相同的方式放在一起？”學生會查看兩組不同的推文並進行比較。 [在準備數據集時]我們試圖讓一個人更有激情——例如，顯然對批判性種族理論感到憤怒——而另一個人則使用積極的詞，但帶有諷刺或諷刺的語氣。
我們想讓學生稍微退避一下，因為 JMP 可以將諷刺視為一種積極情緒，而實際上並非如此。 他們必須學會以不同的方式閱讀圖表……並運行情緒分析：[兩個數據集]在正面和負面情緒內容上是否相似？我們強調清理指定為停用詞的術語的重要性，並要求學生解釋他們觀察到的集群之間的差異。 JMP 將聚集不同的主題——一個是關於教育的，另一個是關於政治家的，另一個是關於種族主義的，另一個是關於歧視的，等等。 JMP 像這樣對數據進行分類，我的學生能夠告訴我他們在每個集群中看到了什麼。
梅格： Twitter 是一個真正的諷刺雷區！ 統計工具如何確定意圖？
梅根：正確的。 因此，有人可能會在推特上發布類似“種族主義在美國仍然盛行的事實真是太棒了”，儘管他們並不意味著這很棒；他們的意思是，種族主義仍然是一個問題，這令人驚訝或震驚。你必須考慮一個詞的上下文，但顯然你不會閱讀我們提取的數千條推文中的每一個詞。 例如，你可能會認為人們說批判性種族理論是驚人的或令人驚訝的，儘管這並不是發推文的人的真正意思。 因此，我們要求學生使用 JMP 來觀察情緒是如何分散的，並將諷刺語氣與文字區分開來。
梅格：沒有人會說這不有趣……但是應用程序是什麼？ 你在學什麼？
梅根：嗯，有兩件事。 對於學生來說，政治調查與分析是一門必修課，我認為最終，數據分析是一門很好的學習技能。 事實上，我們的一位演講嘉賓在學期末為一些人提供了統計分析實習生的工作！ 你對 JMP 的了解越多——投入的時間越多——薪水就越高。 所以我們讓幾個學生嘗試了一下，我希望他們能從中有所收穫。 其次，我和我的教授正在考慮在今年的 JMP 會議上展示我們的 Covid 推文研究。
梅格：我希望你會！ 這個話題將是一個偉大的發現峰會講話！ 那麼請告訴我，在使用開放數據探索公眾輿論時，您面臨的最大數據挑戰是什麼？
梅根：一方面，JMP 本身非常易於使用。 我喜歡用戶界面。 但隨之而來的是正確讀取數據的責任。 我認為找到你想要的東西是反複試驗，你需要很好地掌握你正在學習的東西，這樣你才能在你認為沒有模式的時候看到模式。 即使模式是沒有模式，那也是模式！ 一開始可能很難理解。JMP 為您提供瞭如此多的信息，這就像一把雙刃劍，因為 [能夠訪問如此多的數據] 很棒，但您還必須區分您要查找的內容。 例如，我可以將這個難題應用到我們當前的項目中，因為到目前為止，我們還沒有發現我們所期望的 Covid 感染上升與相關推文之間的因果關係——即與夏威夷、Covid 主題相關的推文還有我們的州長大衛·伊格。
梅格：什麼是你期望找到？
梅根：我們的主要問題是：這些關於夏威夷 Covid 的推文是由最近的感染率驅動的嗎？ 換句話說，一旦該州報告我們有 700 例新病例，這是否會導致更多人發布有關 Covid 的推文？其次，他們的推文內容是什麼？ 推文的內容是否與在夏威夷播放的有關 Covid 的新聞有關？ 起初，它就像“這種致命的疾病”，然後變成了“我們應該接種疫苗嗎？”然後“我們應該得到助推器嗎？”現在是授權、無授權、解除授權等。 新聞可以決定他們報導的內容，我們想知道這是否會影響普通公民選擇發推文的內容。再次，我們必須強調諷刺。 人們可能會說，“太棒了，這位遊客感染了 Covid”或“當那些執行規則的人拒絕遵守規則時，這真是太棒了。”當然，它們實際上並不是字面上的那些陳述。
梅格：這聽起來像是一個簡單的問題，但建立這些相關性和關係的價值是什麼？ 衡量公眾情緒？ 告知政策？
梅根：我認為你說得很好——評估公眾情緒——這就是我們正在做的這些任務。 我們想了解輿論是如何變化的。我認為，現代世紀中流行病的新穎性是研究如此有趣的原因，因為這在一百年內從未發生過。 那時我們沒有 JMP 或類似的東西，對吧？ 尤其是現在有了社交媒體——尤其是推特——我們有了一個前所未有的平台，公眾可以表達他們的擔憂和意見。 我們在 JMP 中分析的材料比以往任何時候都多！
梅格：作為助教，在向本科非統計學專業教授統計學時，您觀察到哪些教學方法最有效？
梅根：我認為重要的是能夠在我們選擇給學生的數據集中繪製關係。 我們花了幾個星期的時間來討論關係的可能性——伽馬之類的——這對每個人來說都有點難以掌握，尤其是我們選擇了與演示中不同的因素。但我認為它真正的數學部分是踢球者，因為你是對的——這些學生沒有學習數學。 我的最高數學就像預計算，我討厭它！
一旦我們意識到顯然不是每個人都對數學方面感興趣或特別有天賦，我們就可以更專注於拉出關係。 例如，我們對一個州的公民對本國政治家與總統的信任程度進行了調查，並探討了當地是否推動了國家，反之亦然。 或者我們可能會問：是否擁有更高的學位——或者你的父母擁有更高的學位——與你有多少債務有關？
梅格：通過了解應用程序和因素之間的關係，這有助於人們繼續學習統計方法。
梅根：確實。 尤其是作為社會科學專業的學生！ 我們總是想找出原因——即使在日常政治中也是如此。 為什麼這個政策沒有通過？ 為什麼這些人反對它？ 它總是關於隱藏在爭論背後的東西，所以我的學生幾乎可以憑直覺找出是否有原因。JMP 確實幫助他們將其可視化，因為他們可以看到趨勢，然後甚至查看數字——即使他們不想——然後看看我們正在查看的任何因素之間是否存在關係。
梅格：所以你的未來有法學院，梅根？ 你認為你能夠運用這些量化技能嗎？
梅根：我認為，根據我進入的法律領域，我可以使用和應用我通過 JMP 學到的這些定量技能。 例如，如果我成為一名環境律師，我正在研究溫室氣體排放導致全球變暖或諸如此類。 但即使數據科學不是我職業生涯的中心，它曾經是，現在仍然是一個有趣的項目。 就像我之前說的，數據推動了對話。 我顯然喜歡有基於證據的意見，這就是 JMP 能夠為我提供的。
梅格：所以我的最後一個問題是：您一般會給學生或 JMP 新手用戶什麼建議？
梅根：絕對使用JMP 必須為初學者提供的資源. 即使您擁有高級技能，您仍然可以通過視頻學習。 通過那些初學者指南，我學到了很多我知道的東西。 如果你想做一些具體的事情，JMP 很可能有辦法讓你去做。我建議使用JMP 擁有的樣本集. 這些確實很有幫助，因為您無法始終找到格式完美的電子表格以在 JMP 中使用。 那個供品真的很棒。最後，探索。 單擊所有按鈕並弄清楚所有內容的作用。 單擊所有下拉菜單。 這絕對是我如何讓自己更精通我在做什麼！
