态势是行为的动因，它反映了个人的社会存在，同时主导个人的社会行为。当前社会态势的感知手段多通过大范围的问卷测评，能够准确获知被试者的心理要素。但是受时效性、社会赞许性等因素影响，以及测评周期长、成本高，无法及时大规模采集。近些年，我国信息科技事业得到了迅猛发展，为社会态势感知研究的发展提供了新的契机，能够很好地弥补传统研究方法的局限，使通过网络数据实现对用户社会态势要素的计算预测成为可能。本报告在新浪“微博”平台，通过大规模获取北京用户社交网络的网上数据，提取了用户网上行为、文本内容等特征。针对北京地区，开展了马航事件、昆明事件和公交地铁调价听证会期间的公众社会态势研究。结果表明，本系统可对事件前后的公众社会态势进行及时感知，为公共政策的制定提供数据支持。

政府是环保工作的重要执行者和领导者，居民是当地环保工作的直接受益者和参与者，因此对于政府环保工作绩效的评估，居民满意度是一个重要指标。现有研究多采用问卷进行调研，本文在问卷调查的同时，利用社会媒体大数据对北京地区居民的政府环保工作满意度进行了评估研究。问卷结果显示，2016年北京居民对政府环保工作的总体满意度得分为3.06分，评估中等。居民对政府在空气环境方面的工作满意度最低，评估为差；对政府在生态环境方面的工作满意度最高，评估为中。新浪微博的社会媒体大数据的结果显示，从2010年到2016年6年间，北京居民对政府环保工作的总体正性评价多于负性评价，较为满意。研究表明，通过问卷和社会媒体大数据对居民的满意度进行调研，是全面评估政府环保工作绩效的有效途径。

近年来随着社交网络在我国迅速普及，微博、社区论坛等平台成为社交网络用户具有时效性的自我表达的主要途径。社交媒体包含了数以亿计的用户在不同时间段的海量数据，其中也包含了与家暴相关的表达，社交平台对于个体数据的记录兼具时效性和完整性。利用大数据对于一般性规律的学习和发现潜在现象的研究优势及社交媒体开放性的特点，笔者在线上开展北京地区家暴调查，并且分析家暴群体的人格特征、心理幸福感、抑郁、社会态度（生活满意度、收入满意度、社会地位满意度）这些心理变量的变化特点。