1. 构建专业信息平台：

利用网络技术搭建或利用已有的专业信息交流平台，如NPMCV这样的平台，它整合了志愿资源，提供了一个集信息、人力、组织、活动管理于一体的综合环境。这有助于研究者快速获取志愿活动的最新动态和历史数据。

2. 探索“互联网+”志愿服务模式：

研究“互联网+”如何改变志愿服务的格局，比如通过江西志愿服务网的T值和V值系统，了解志愿服务时间记录与价值评估的数字化方法，这能帮助理解志愿服务的量化管理和激励机制。

3. 分析网络使用对志愿服务的影响：

深入研究互联网使用对公众，特别是专业志愿者参与意愿和行为的影响。关注社交媒体、专业论坛和学术论文，了解不同网络使用类型（信息型、社交型、娱乐型）如何影响志愿服务参与。

4. 数据挖掘与受众分析：

利用网络数据分析工具，挖掘志愿者群体的人口统计特征、媒介习惯和心理特征，为研究提供精准的受众画像，这有助于定制化的研究策略和传播路径。

5. 平台与体系构建研究：

研究基于“互联网+”的新时代大学生志愿服务平台等案例，理解如何通过平台提高服务效率，促进大学生参与，并探索长效化制度建设。

6. 社会动员与多元化参与：

分析网络动员方式在拓宽社会动员渠道中的作用，如通过社交媒体、在线社区等动员更多志愿者参与，研究企业、社会组织和社区在志愿服务中的角色。

7. 流程标准化与规范化：

探讨志愿服务协同平台的建设和管理，学习如何通过平台实现志愿服务流程的标准化，确保服务的高效和质量。

8. 学术研究与交流：

利用学术数据库、在线研讨会和专业社群，获取最新的研究成果和理论框架，参与讨论，以深化自己的研究。

9. 案例研究与实证分析：

如何利用网络资源进行志愿研究

选取成功或具有代表性的网络志愿服务项目进行案例分析，通过实证数据支持研究结论。

10. 与隐私保护：

在利用网络资源进行研究时，注意保护个人隐私和遵守相关规范，确保研究的合法性和道德性。

通过上述步骤，结合网络资源的丰富性和即时性，可以有效地进行志愿研究，推动志愿服务领域的发展和创新。