大數據時代思想信息分析方法的轉向

孟雅超

【摘要】“把握教育對象思想活動的本質及其規律是做好思想政治教育工作的先決條件”，只有詳盡地占有思想信息資料，并對這些資料加以分析，才能發現和把握大多數人思想活動的共同本質和規律，促使人們的思想品德從“現有”水準提高到“應有”水準。任何信息都有一定的質和量，本文主要探討大數據環境下思想信息的分析及其優化問題。

【關鍵詞】大數據;思想政治教育方法;轉向

習近平總書記指出： “做好高校思想政治工作，要因事而化、因時而進、因勢而新?！贝髷祿r代的到來，深刻影響著思想政治教育過程中所采用的思想方法和工作方法。牛津大學互聯網研究所維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》中指出：“大數據是一種價值觀、方法論，我們面臨的不是隨機樣本，而是全體數據;不是精確性，而是混雜性;不是因果關系，而是相關關系。”既為思想政治教育方法提出了要求，又為思想政治教育方法的發展提供了條件。隨著大數據不斷發展，思想政治教育信息分析方法的轉向，主要表現在以下幾個方面。

一、大數據時代思想政治教育分析方法的特點

（一）大數據能夠提供更全面、多樣化的信息資源

“任何思想政治教育工作都必須從收集大量的思想信息開始?！贝髷祿樗枷胄畔⒎治鍪占瞳@取大量信息資源，并能夠對收集到的各種思想信息進行整理。針對以往隨機采樣存在的問題，在當前新的技術條件下，樣本一總體。資源有限的時代，思想政治教育獲取信息資源通常使用樣本分析、研究和調查問卷，對信息資源的隨機采樣，不可能全部收集和分析全部數據，因此，信息分析結果就很可能出現偏差。采樣過程中任何偏見的影響，也會使分析結果相差甚遠。而采用所有數據的方法，教育者可以收集過去無法收集到的信息，或是更深層次的細分教育對象，即時發現異常情況，把握思想政治教育對象變化發展的趨勢與規律。

（二）大數據能夠實現思想信息實時動態獲取

思想政治教育首先需要正確認識人們的思想狀況，因此，必須對現實生活和實踐活動做深入的考察。大數據能夠提供實時性的思想信息資源。以往獲取思想信息的過程中，我們更加傾向于抓取人們的思想呈現出顯著變化的狀態，例如主要是在重大事件、生活階段轉折、矛盾沖突和偶然事件發生的時候進行調查。但是人們的思想和行為的變化是一個動態的復雜過程，大數據技術和平臺的運用，獲取思想信息的時機不再受到空間和時間的限制，即便是在人們思想相對穩定的情況下，也能夠持續獲取思想信息，把握人們的思想狀態，通過綜合數據分析，揭示各種錯綜復雜的關系，為思想政治教育提供豐富而真實的思想信息。

（三）大數據能夠全面提供數據化的分析素材

思想的內在性，決定思想信息分析必須透過人們的言行認識其思想本質。以往思想認識、思想情緒或行為表現的性質類型，都只能是定性分析，思想和言行之間還存在著一定的差異。“思想既可以通過言行證明表現出來，又可以從反面體現出來，還可以用各種假象掩蓋或隱蔽起來”。傳統的數據收集表現為單一、孤立、傳統數據特征?！斑\用大數據技術，可以從各種思想，如學習情況、閱讀情況、社交情況、消費信息、上網時長、網絡瀏覽以及發言內容與地理位置等進行數據化分析”，可以說，受教育者所有的信息都是可以數據化的，通過這些復雜的外在言行進行數據化分析，把握人們的思想本質，為思想政治教育提供科學依據。

（四）大數據能夠為思想政治教育提供相關分析基礎上的預測

在大數據背景下，相關關系可以幫助我們捕捉現在和預測未來。大數據的核心功能就是為事物的發展動態做出評估和預測。目前，閱讀的碎片化、快餐化、娛樂化、功利化已經成為普遍現象。傳統的教學內容、專業化的學習網站，受教育者的點擊率并不高。思想政治教育者可以依靠推薦系統，梳理出相關關系，自動推薦相關信息給受教育者，但并不用關注受教育者對這些內容感興趣的原因。因為知道“是什么”可以創造點擊率，增加受教育者閱讀的概率。相關關系的核心是量化兩個數理之間的關系，通過相關關系分析，思想政治教育工作者可利用大數據的預測屬性和功能。相關關系增強時，另一個數字很可能也會增加，以圖書館門禁的數據為例，在一個時間段內，越多的人出入圖書館，能夠反映出該階段學生考試壓力可能越大。因此，思想政治教育者可以找到一個現象的良好的關聯物，把握大學生的思想和行為動態，預測哪些人的思想行為波動較大，從而及時進行事先教育，防患于未然，提高預防教育的主動性和有效性。

二、大數據時代思想政治教育分析方法的機會與困難

大數據時代，分析思想信息不再依賴于隨機采樣，不再熱衷追求精確，不再尋找因果關系。這些分析方法的轉變對思想政治教育起著重要的影響作用，同時也對思想政治教育活動的開展產生了較大挑戰。

（一）打破數據使用壁壘

在數據化時代，數據來源變得更多樣、更加容易、更加快速。思想政治教育分析方法可以從多角度、多層面進行，將數據的海量性和網絡環境與現實環境相結合。以校園信息網絡為例，校級數據中心平臺、學生電子綜合信息服務平臺、在線課堂管理工具、學校各部處建設相關的管理應用系統、校園安全網絡使用的攝像頭、人臉識別系統、門禁器等都是學校數據的重要來源。多種數據源要求學校具備收集和處理大規模數據的能力，打破學校各個部門數據使用壁壘。這是因為，大數據要分析與某事物相關的所有數據，并關注事物的相關關系。以學生的考核成績為例，單一的考試或考核成績，更大程度上是反映學生的學習狀況，而對于在教育過程中影響學生學業的非智力因素，如人際關系、生活狀況、家庭情況、身體狀況、學習環境等因素并不能做出反映。所以，必須保證信息收集的異源性和異構性，以保證信息數據涵蓋范圍的全面。

（二）增強數據的處理能力

大數據具有多樣性、多源性特點，包括文本數據、方位數據、溝通數據等。人們不僅利用傳統文本結構，還使用圖片、視頻、音頻等諸多半結構化數據和非結構化數據等方式記錄信息，表達自己的思想。而這些以不同形式獲得的異源異構的信息數據之間的聯系錯綜復雜，如何在充分進行信息挖掘的基礎上，對大數據進行深度智能分析和信息整合，不至于“硬盤和大腦，在數據海嘯到來后，成了無用信息的垃圾場”。這就要求思想政治教育者具備良好的數據處理能力，能夠使用數據分析工具（統計學和算法）以及必需的設備（信息處理器和儲存器）處理數據，挖掘大數據潛在的思想政治教育價值。

此外，大力培養原有思政隊伍人員相應的技術能力。目前，高校中無論是思政教師還是輔導員，網絡技術、統計學、情報學等專業知識比較欠缺，運用大數據進行思想分析過程中遇到技術阻礙，難以把思想政治教育與大數據有效結合起來。因此，亟需通過人才培養，使其盡快掌握運用大數據技術的能力。

（三）提高安全信息保護力度

隨著大數據與思想政治教育的結合，隱私保護關注的重點轉移到了個人數據方面，如何將現實法律與網絡技術有機結合在一起，是高校信息安全面對的挑戰。目前，我國雖然在個人數據保護上有明確的立法，但我國高校有關信息安全的法律法規的完善難以跟上信息化的進程。各大高校只是獨立地進行內部的信息化建設，高校信息化建設并未形成系統的標準和行為規則，造成了不夠規范的不良后果。因此，要逐步建立完善數據信息的管理利用制度。加強對數據資源的維護工作，確保檔案數字化計算機設備等的穩定安全運行，對數字化計算機的重要數據進行加密設置，限制訪問權限等，以提升高校信息資源的安全系數。解決當前高校檔案信息過程中個人隱私安全問題，更大限度發揮大數據在師資隊伍建設、學科建設、科研、教學等方面的優勢，為學校管理決策提供依據，為學校發展指引方向。