大數據在高校輿情管理方面的創新研究

馬瑜

摘 要：大學生輿情承載著大學生的行為方式，是高校建設大學生價值觀的重要組成部分。在大數據時代，如何利用大數據提升高校網絡建設科學化水平是個值得研究的問題。大數據時代大學生網絡輿情管理的挑戰與機遇并存，本文通過實證研究分析，詳細論述了大數據在高校輿情管理方面的內容內和方式創新等內容。

關鍵詞：大數據；大學生；輿情；創新研究

1 研究背景

伴隨著云時代、云計算的出現，大數據越來越受到關注，大數據與教育行業相互融合，具有推動教育產業變革的巨大潛力。互聯網時代自媒體的發展和壯大，極大地刺激了高校輿論場的產生，網絡互動已成為高校生活中一個重要的組成部分，更是師生獲取信息的主要來源之一。高校師生，作為特殊的受眾群體，有著較普通網民更為活躍敏感的思維與反應，也更易在輿論場中進行高頻的互動。自媒體的盛行，使得每一個人都可能成為信息的發布者，公共信息的傳播，更演變成為全民參與的社會現象，而“信息的網狀傳播結構形成，將每個個體的信息傳播能力以指數級放大，形成裂變式效應，信息傳播影響力立體效應呈現。

大數據作為新一輪信息化的主角，既有規模性、多樣性、實時性、價值性等基本屬性，也有可運用于各項工作的規律性和普適性。針對大數據時代的社會化變革，如何獲取數據、組織數據、處理數據、分析數據，并應用大數據解決高校輿情管理面臨的各種問題，推動高校輿情管理創新發展，已經成為高校思想政治工作的一項緊迫課題。

2 大數據時代高校網絡輿情管理的內容創新

適應大數據時代的新要求，高校網絡輿情管理工作應進一步加強內容創新，占領和建好高校網絡陣地，運用新媒體新技術開展工作，切實為輿情管理注入時代元素。

1）強化網絡輿情的大數據基礎設施建設。建立網絡輿情大數據標準規范，理順網絡輿情大數據運行機制。從大數據建設需求出發，明確網絡輿情大數據的體系、分類和內容，以及數據的規模、活性、多維度、關聯性、顆粒度等，實現網絡輿情數據的可理解、可比較和可共享，為其在不同系統之間互操作提供基礎支撐。大數據的來源多樣化是建設的內在要求。由于數據收集、分析需要跨部門運作，容易受到利益、安全等因素的干擾，因此，必須注重頂層設計，自上而下地破除阻礙數據分享的藩籬，建立數據共享、成果分享的大數據建設運行機制。盤活網絡輿情大數據信息資源。按流程和規范管理好現行網絡輿情管理的各類業務數據，進一步完善各類輿情數據的采集、存儲和管理方案，從時間和空間兩個維度積累網絡輿情相關數據，積極探索不同部門之間數據融合重組、按需流轉的方法途徑。

2）利用大數據提升網絡輿情管理工作的效力。隨著網絡在高校師生日常工作生活中覆蓋密度的增加、使用頻率的提高和適用范圍的擴展，高校師生在使用網絡時產生的各類巨量數據，已經成為網絡輿情管理的主體，了解客體思想狀況和動態，制訂輿情管理工作計劃，了解輿情應對效果的重要途徑。針對大數據挖掘和應用，許多科研院所和科技公司已經開發出了網頁抓取和分析、日志分析、應用客戶端及人工監測等技術，為低成本、快捷和準確地分析網絡大數據，了解輿情管理客體的思想動態提供有力的技術支持。根據輿情管理工作任務和目標開展數據挖掘，建立數據分析模型，得出分析結論，必將替代傳統的調查研究手段，成為準確及時把握網絡輿情動態的新手段、新方法。當前，網絡輿情日益呈現出體量巨型、類別多元、速度迅捷、價值宏大的基本特征，它改變了傳統的數據抽樣分析模式，要求盡可能覆蓋全維度輿情樣本；它超越了固化的數據分析結構，憑借深度智能分析和建模，能夠顯示各種事物的潛在關聯，使輿情預警功能得以展現；它能夠做到實時感知不同區域關注焦點的變化，為快速決策和應對創造先機；借助大數據和云計算技術，展示給受眾的是動態的、簡明的、可視化的數據圖譜，能夠直接為輿情管理決策服務。

近年來，隨著大數據相關技術的不斷發展和完善，獲取和掌握目標人群的網頁瀏覽習慣、關注內容以及地理位置等個性化數據將更加容易，這就為更加細化地感知客體的思想特征、心理狀態、接受習慣等特點，可以對網絡輿情的觸發者、響應者、傳播者等不同行為對象進行細化分類，更加精確地實施多樣化的引導和教育，為在不同階段實施正確的輿情干預提供有力的信息支撐。

3 大數據時代高校網絡輿情管理的方法創新

進入大數據時代，高校網絡輿情管理工作應充分發揮大數據的技術推動作用，加快更新傳統工作手段和載體，實現輿情管理方法手段的創新。

1）利用大數據創新高校網絡輿情管理的實證方法。高校思想政治工作一貫注重運用調查研究、實地考察和描述性統計分析等實證方法，注重具體問題具體分析和經驗積累，但較少采用數量分析技術，也很少能針對大規模群體做出精確的統計性陳述。一般認為，高校網絡輿情管理存在大量的模糊性，難以采用復雜的數量化實證方法，但大數據的出現，為運用數量化實證方法帶來了可能。基于大數據的網絡輿情管理雖然難以準確把握每個人的內心訴求，但是能夠繞過因果關系的人為假設，通過探索事物之間的相關關系，從整體上把握社會熱點、輿論傾向，預測輿情的整體演化趨勢，為實施有效干預提供決策依據，更直接、更高效地解決輿情管理的實際問題。

2）利用大數據創新高校網絡輿情管理的評價方法。輿情管理工作的量化評價方法，需要解決全面收集評價信息、科學判定工作效果兩個難題，大數據在解決這兩個難題上，都可以提供有力支持。大數據具有的海量數據獲取與知識表示能力，能為輿情管理工作的全方位數據采集和信息整合提供新方法，有效確保評價的客觀性和全面性。大數據與人工智能融合發展的最新成果，則能為輿情管理工作效能的量化評價提供新途徑，有效確保評價的科學性和準確性。輿情管理工作評價可以充分利用人工智能與大數據相結合的巨大潛力，借助大數據的關聯分析技術，融合人工智能的深度學習能力，從定性走向定量，不斷提高輿情管理工作評價的質量效益。

3）利用大數據創新高校網絡輿情管理的研究方法。高校師生的思想行為產生及變化規律是網絡輿情管理研究最重要的內容。大數據時代，人們的言行及其變化軌跡越來越多被記錄下來，利用大數據技術觀察和研究人的社會行為成為可能，將社會科學理論與計算理論相結合的社會計算方法也應運而生，為更深入地認識社會、改造社會，解決復雜性社會問題提供了新的方法論。社會計算方法為網絡輿情管理提供了一種將輿情管理和信息技術、大數據技術有機融合的研究框架，利用復雜系統理論及信息科學方法對網絡輿情管理的特點規律進行數字化和動態化研究，可以用于各種復雜網絡輿情演化問題的建模和分析，把握高校師生思想變化的脈搏。然而，將社會計算方法應用于網絡輿情研究剛剛起步，仍面臨許多難題，例如收集的網絡輿情數據體量偏小且正確性難以驗證，對突發性、動態性的網絡輿情演化預測缺乏相應的方法和手段，大數據在這些方面恰恰具有優勢。兩者的有機融合是高校網絡輿情管理研究所需的廣泛性與科學性的綜合體現，必將極大推動網絡輿情管理研究取得突破性進展。

參考文獻

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