淺談在大數據分析背景下如何進行高校學生安全預警管理模式建設

黃祥雁

（廣西機電職業技術學院 廣西南寧 530007）

淺談在大數據分析背景下如何進行高校學生安全預警管理模式建設

黃祥雁

（廣西機電職業技術學院 廣西南寧 530007）

隨著“云時代”的到來，大數據也引發了各個領域的新一輪信息技術革命，大數據時代背景下的高校學生安全預警管理也成為了一個值得探討的話題。在大數據的時代背景下，傳統的安全預警管理模式也需要轉變思維，充分利用數據來建設科學、安全、數字化的校園。

大數據；高校學生；安全預警管理

1 大數據時代背景下的高校學生安全預警管理

1.1 大數據時代背景分析

大數據，又稱為巨量資料。根據大數據（Big data）研究機構Gartner給出的定義，“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。早在20世紀80年代，著名學家阿爾文.托夫勒在《第三次浪潮》中就提出了大數據是“第三次浪潮的華彩樂章”。大數據是一個比較抽象的概念，它“所涉及到的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具在合理的時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊”。目前大數據在商業智能、公共服務、政府決策等領域已經得到了廣泛應用，關于大數據理論的研究也得到了各方面的重視，隨著“云時代”的到來，大數據也引發了各個領域的新一輪信息技術革命。大數據時代背景下的高校學生安全預警管理也成為了一個值得探討的話題。信息化、數字化的校園也給教師和學生提供了統一的數據平臺、應用平臺和身份平臺，也利于強化學校的安全管理。

1.2 傳統的高校學生安全管理

在一直以來的高校安全管理中，安全預警管理都是由學校的安全保衛部門擔任，出現突發情況時由于學生人口眾多，很難及時兼顧每一位學生。另外就是學校的安全管理機制工作多側重于事后的應對，比較落后和被動，對提前分析、識別風險的能力還有待加強。

1.3 大數據時代背景下高校學生安全預警管理的思維轉變

安全管理是對學生最重要的管理之一。目前許多高校采取安全管理措施大都是常規宣傳教育以及定期進行相關的安全檢查，缺乏對風險的整體應對處理能力。這樣的管理模式比較被動，也難以適應現代化的安全管理要求。在當前的大數據背景下，大數據技術的廣泛應用給高校的預警管理變革帶來了新的機遇。這也需要我們積極轉變相應的思維方式，實現“大數據模式”的安全預警管理。

我國人民對數據的利用由來已久，在古時候人們就利用結繩來計量數量，用劃痕推算太陽和月亮的周期，制定日歷。在大數據時代，數據對人們的作用往往超出了數據意義的本身，它是進行定量分析和實證研究的基礎，人們可以根據數據的有效性、指向性和實證性來建立一個科學而系統的管理體系，強化高校管理。高校互聯網的普及為數據庫的建立提供了有利條件，學生網絡行為產生大量數據，這些數據能準確的反映出學生的思想、行為、狀態，根據相關數據來對學生的心理、精神、情感、喜好進行分析，建立健全相應的管理和預警機制。隨著當下信息技術的發展，高校發生的各類現象也積累了一定的數據，利用大數據技術進行數據分析，透過抽象的表面來抽取到有用的、有效的信息，從而深入到數據背后的客觀世界的本質規律和內在聯系，來為相關的安全預警提供可靠依據。

2 高校學生安全預警管理模式在大數據時代下的建設

高校突發事件的應對一直是安全預警管理中的重要內容。大學生是群體居住，高校的突發事件往往爆發突然，波及范圍廣，影響巨大，處理起來也更加有難度。大型的突發事件通常有公共衛生類、政治突發類、治安突發類以及自然災害類，這類事件除了破壞力巨大，也容易引起恐慌。網絡成為一個良好的信息傳播平臺，這也是一把雙刃劍，學校可以通過校園網站發布相關正確信息來穩定學生的情緒、減弱恐慌心理的傳播，對相關網絡數據追蹤來了解相應的學生行為和心態，并針對這些情況作出及時的引導。

2.1 完善高校突發事件的應急機制，加強高校安全預警管理

2.1.1 加強對學生的教育，提高防范意識

對學生進行安全教育，普及基本知識，強化學生憂患意識一直都是高校安全預警管理的重中之重，也是能有效應對突發事件的前提與基礎。學校做好常規安全教育，在學習、生活等各個方面都制定相應的規則，這是必不可少的。此外，還要加強全體師生的自救能力的培養，如自衛、自救、戰勝挫折的心理安全教育等等。通過對這些方面的有效培訓，也是加強高校安全預警管理的重要措施。學校是一個相對平穩的環境，隨著當下信息技術的發展，對于可能突發的情況也積累了一定的數據。利用大數據技術對這些現象進行分析，通過抽象的表面來抽取到有用的、有效的信息，從而深入到數據背后的客觀世界的本質規律和內在聯系，來為相關的安全預警提供可靠依據。

2.1.2 建立高校突發事件應急管理制度，強化高校安全預警管理

校園安全預警管理可以從校園的安全保衛、校園的網絡管理、校園的信息溝通和通報以及建立突發事件的相應法規制度和加強管理隊伍建設等方面來著手。安全保衛工作是學校正常開展活動的保障，安全保衛的缺失也容易釀成慘案，如2004年的云南大學宿舍的連殺四人再到2010年河北大學李一帆的“校園車禍”案，各高校的盜竊、打架等行為更是頻發。校園的網絡管理、校園的信息溝通是維持校園穩定的重要因素，保障校園信息溝通的暢通能有效避免不穩定因素的滋生。管理隊伍方面，輔導員作為與學生接觸最多的管理人員，一定要加強輔導員隊伍的建設。

2.2 大數據時代下的高校學生安全預警管理模式建設

將“大數據”引入到高校學生安全預警管理，根據學生的生活習性、性格特征、行為規律、心理狀態、個性喜好等，采用視頻、圖片、聲音等非結構化數據為載體，來構建大數據背景下的學生安全預警管理，大概可以分為以下幾個方面：

2.2.1 整合相關數據，建立完整統一的數據庫

高校的部門繁多，不同的管理部門也會產生大量的與學生相關的安全數據。不同的部門產生的數據也不盡相同，所以相關部門可以先對自己部門的數據來進行一個統計整合，不同的部門數據的來源都是來自本校的學生，通過對這些數據進行整合，就可以準確了解到相關情況。例如想要了解某些貧困生的相關情況，可以通過不同部門的學雜費的繳納、每日食堂飯卡消費、勤工儉學記錄以及兼職情況和助學金領取等等結構化數據，同時結合一些學生個人情況的非結構化數據加以整合，來形成正確合理的判斷。

2.2.2 統計分析數據，分類建立數據模塊

在建立統一標準的數據庫后，要比較歷史數據和實時數據的差異，對整體特征相似的聚類歸納，建立分類別的不同主題的安全數據模塊。如果長期以來的歷史數據和實時數據差異較大，則需要密切的加以關注。例如分析學生的人際交往數據、學生的行蹤軌跡定位數據以及學生的情感和日常普通行為數據就可以了解到學生的生活區域和其人身安全區域。一旦這些數據出現了某項異常，則需要對學生的安全進行留意。

2.2.3 分析數據模式，對未知的安全問題進行預測

數據往往在呈現的時候比較碎片化、雜亂化。但是通過關聯挖掘、合理分析，數據也可以直接反映出學生的動態，甚至對未來可能發生的安全事故進行映射。例如某一學生在一些公共網絡場合和社交平臺發表的文字常常是一些消極抑郁的詞語時，這個學生發生安全事故的可能性就會比較大，學校也要采取相應的措施。

2.2.4 整合相關數據統計平臺，資源共享，各高校實現有效聯動

在高校實現有效整合相關數據后，可以跳出單個院校的局限，各高校的平臺有效聯動，實現資源共享。高校的整體環境相對而言比較穩定，不同地區、屬性和類型的高校可以通過總結安全數據的共同點來歸納出比較典型的安全預警管理模式。通過歷史數據與實時數據多向比較分析，全方位、多維度整合分析，各高校數據資源共享，互相借鑒。學校根據學生的性別狀況和分布情況來采取相應數據。

3 結語

大數據對建立科學的高校安全預警管理系統的產生了深遠影響，但是目前許多高校對大數據的運用還并不成熟，在未來的工作展開上，大數據也許會發揮到更大的作用，這些，都有待我們進一步的探討。

[1]張俊超.大數據時代的院校研究與大學管理[J].高等工程教育研究，2014，1（16）：6～7.

[2]何偉，胡瑩瑩.基于大數據分析的高校學生安全預警管理模式建設初探[J].學校黨建與思想教育，2015，4（503）：78～79.

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1004-7344（2016）04-0287-02

2016-1-20