大數據背景下高校網絡輿情應急管理探究

摘要：大數據背景下，高校網絡輿情的發展呈現出了大數據特點。根據大數據的技術特點，提出基于數據驅動來實現高校網絡輿情中的應急管理策略，并且利用大數據技術設計高校網絡輿情應急管理信息化系統，使得高校網絡輿情應急管理更加科學合理，主動、及時發現網絡輿情并發出預警，有效預防高校網絡輿情的惡性發展，避免突發事件發生。

關鍵詞：大數據;高校網絡;輿情;應急管理

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）18-0046-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 背景

根據中國互聯網絡信息中心CCNNIC）發布的第44次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》截至2019年6月，我國網民規模達8.54億，較2018年底增長2598萬，互聯網普及率達61.2%，較2018年底提升1.6個百分點。在這些網民群體中，學生最多，占比為26.0%。黨過大學專科、本科及以上教育的網民群體占比分別10.5%、9.7%[1]。

大學生能夠熟練使用新媒體傳播平臺，在微博、微信、QQ、客戶端、直播平臺、知識問答平臺上進行信息的傳播和分享。在這些新媒體技術的幫助下，使得網絡輿情數據量急速膨脹，并且數據特征呈現多樣性，具有大數據特點。因此，有必要分析大數據背景下高校網絡輿情的特點，完善應急管理策略，基于大數據技術設計應急管理系統，提升高校網絡輿情應急管理的水平。

2 大數據時代高校網絡輿情應急分析

2.1 高校網絡輿情產生原因

高校網絡輿情產生的原因可以從兩個角度來分析：校外和校內[2]。從校外來看，國內外政治軍事、國家統一、民族情感、社會生活熱點等問題會誘發，外部誘因也會引發高校網絡輿情。從校內來看，高校內部管理方法不當、學生權益保護不當、獎懲失當、服務意識差、治安問題、學生個性突出等也會誘發網絡輿情，比如說某高校食堂集體中毒事件、保安與學生發生沖突等問題，這些問題與學生個體息息相關，極易引起網絡輿情的發酵。

2.2 大數據時代高校網絡輿情應急特點

大數據時代下大學生群體對新媒體的依賴程度極高，信息的產生和傳播速度都呈指數級增長。因此，高校網絡輿情應急在大數據時代下也具備了一些新特點。

1）大學生群體網絡參與度比較高。大學生群體人的整體年齡比較輕，想象力豐富，富有激情，往往會第一時間對網絡輿情做出反應。然而，他們的思想意識卻還不成熟，思考問題容易情緒化，對問題的認識往往浮于表面，容易受到不實消息的誤導和負面網絡輿情的影響。

2）網絡信息內容多元化，數據類型復雜。大學生可以通過多種網絡平臺發布和瀏覽以圖片、音視頻為主的多媒體網絡數據內容，與文本數據相比，這些數據的類型更加復雜、數據量也更大，爬取以及分析的難度也隨之增加。

3）高校網絡輿情突發性強，擴散范圍廣。由于大學生能夠各類網絡信息的渠道多、范圍廣，網絡輿情的發生也呈網狀快速傳播，很容易在較短的時間內爆發輿情危機，往往使高校學生輿情管理者措手不及。在一些情況下可能會蔓延、擴散到更多的高校群體，甚至引起高校群體性事件。

4）高校網絡輿情應急的敏感度較高。高校的一舉一動都會得到社會的廣泛關注，網絡輿情事件不僅事關大學生，還會涉及學生背后的家庭，極易產生強烈的社會反響。因此，處理好高校網絡輿情是有效防止嚴重事件發生的重要手段之一。

2.3 高校網絡輿情應急管理機制

高校應該建立有效的網絡輿情管理機制，預防和消除不良網絡輿情的影響，不僅要維護高校的形象、利益和穩定，也要維護大學生群體以及社會公共利益。高校網絡輿情的應急管理機制主要包括了監測預警、分析研判、快速反應、有效引導、部門聯動[3]。

3 基于大數據的高校網絡輿情應急管理

3.1 大數據在網絡輿情中的應用

如圖1所示為網絡輿情大數據分析模型，利用大數據相關技術對大數據進行收集、分析、挖掘以實現一定價值和達成一定目標，將其具體應用到網絡輿情的管理中。通過有效協調和利用各種大數據資源，在一定機制的推動下對網絡輿情數據進行收集、挖掘、分析從而實現監測、預警、引導、控制并達到應急管理目的。

首先，它通過海量信息抓取、自然語言處理、數據挖掘等技術手段對歷史和現實數據的收集和挖掘，高校可以通過對一定地區以及時間段發生的相關事件數據進行匯總。其次，通過對海量數據的分析，進行有效的歸納總結。高校在面對突發的網絡輿情事件時，可以通過大數據的網絡分析，做出更有依據、更合理、更精準的應急決策。再次，在事后利用大數據對網絡輿情產生的原因及應急過程中的各類信息進行融合分析，進一步提升應急管理的能力。

3.2 大數據時代高校網絡輿情應急管理策略

1）針對大數據特點，完善法律體系，應對高校網絡輿情的發生。高校的穩定和發展事關社會穩定，要根據大數據時代網絡輿情的特點，完善法律體系，為高校應急管理提供法律的支撐。

2）建立多元合作聯動，加強高校內部以及與高校、政府、企業的溝通合作。由于網絡輿情信息傳播渠道廣泛，很難有單個高校或者組織來獨立完成。因此，可以建立起以政府為主導，多方共同參與的合作聯動機制。對于高校而言，可以與技術企業合作，將網絡輿情監測、分析等任務外包，并且加強高校內部以及高校之間的合作。

3）基于數據驅動提升網絡輿情的應急管理水平，貫穿于監測預警、分析研判、快速反應、有效引導、部門聯動。通過對網絡中的海量實時數據進行監測分析，基于數據使得應急預案的制定更加精準、精細，做出準確的有效引導，部門聯系應對危機。

4）培養提升大學生的網絡素養，引導學生樹立正確的社會主義核心價值觀。同時，也要增強網絡使用法制教育，網絡不是法外之地，大學生更要懂得如何合理、合法使用公民的言論自由。

3.3 基于大數據的高校網絡輿情應急管理信息化系統設計

大數據背景下的高校網絡輿情應急管理中，只有監測預警及時、分析研判準確，才能做出有效的快速反應，引導網絡輿情，多部門聯動應對網絡輿情危機。如圖2所示，高校網絡輿情應急管理系統應對網絡輿情動作的基本組成，包括了監測分析系統、引導決策系統、聯動處理系統。

其中監測分析系統是基礎，是應急管理的重中之重。高校應對校內外重要的網絡信息進行監測，比如說校園論壇、QQ群、微博、微信、知乎等，采用大數據相關技術進行匯總數據、分析數據、提取主題、預測趨勢、提前預警等。通過制定各種輿情評估指標，將數據轉化成可以進行分析的信息，評估輿情產生的級別，能夠主動預防網絡輿情進一步的自我惡化而可能產生的不良后果。

如圖3所示，監測分析系統包括了數據監測系統、數據分析系統、輿情評估系統。具體功能：1）數據監測系統是通過采用大數據技術，對網絡海量數據信息進行爬取和匯總，發掘出與主題相關的輿情信息輸出。2）數據分析系統對異常數據信息進一步的分析，主動識別社會熱點和敏感話題，對比事件特征對主題觀點進行有效分類，輸出分析報告。3）輿情評估系統根據評估細則確定網絡輿情的級別，比如說可以將級別劃分為橙色、黃色和紅色，根據級別的不同，發出預警警報。

4 結束語

本文分析了大數據時代高校網絡輿情的特點以及應急管理機制，提出基于大數據技術實現高校網絡輿情中的應急管理策略，使得高校網絡輿情的應急管理基于數據驅動，更加科學合理。同時，提出設計高校網絡輿情應急管理信息化系統，能夠主動、及時發現網絡輿情，根據網絡輿情的發展態勢，發出預警，有效預防高校網絡輿情朝著惡化的形勢發展，避免突發性事件發生。

參考文獻：

[1]中國互聯網絡信息中心.中國互聯網絡發展狀況統計報告[EB/OL].http：//www.cac.gov.c n/2019-08/3 0/c_112493 8750.htm.

[2]李伶俐.網絡環境下高校突發事件應急管理研究[D].成都：電子科技大學，2017.

[3]周洋易.大數據背景下網絡輿情預警研究[Dl.武漢：武漢理工大學，2018.

[4]卿立新.創新大數據時代的網絡輿情管理[J].大數據時代，2018（9）：68-70.

[5]閆素霞，班秀萍，王金苗，等.大數據環境下高校網絡輿情現狀與對策研究[J].河北北方學院學報（自然科學版），2019，35（9）：54-55，64.

[6]曹艷芳.大數據背景下政府網絡輿情危機治理的策略[J].天水行政學院學報，2017，18（2）：58-61.

【通聯編輯：光文玲】

作者簡介：裴浩（1984-），副教授，主要研究方向為網絡管理，大數據技術。