技術驅動與困境破解：智能技術賦能高校輿情管理的新路徑

摘 要：在人工智能技術快速發展的背景下，高校輿情管理工作在實踐應用中實現了顯著拓展與延伸。然而，這一進程也伴隨著數據安全、信息噪聲、意識形態安全隱患等一系列錯綜復雜的問題。本文深入剖析智能技術在高校網絡輿情管控中發揮的作用及面臨的風險挑戰，并基于此提出系統治理、依法治理、綜合治理、源頭治理等多維度策略，旨在推動高校輿情管理工作邁向更加智能化、科學化的新高度，為構建和諧穩定的校園網絡環境奠定堅實基礎。

關鍵詞：人工智能技術；高校網絡輿情管理；挑戰困境；治理策略

隨著媒介技術的持續革新與迭代，信息傳播的模式與格局發生深刻變革，呈現出“病毒式迅速擴散”“裂變式層層疊加”“跨平臺交互聯動”等顯著特征，這一系列特征使得高校輿論生態變得復雜與多樣。在此背景下，找到智能技術與高校輿情管理工作深度融合的路徑，已成為擺在高校面前的一項緊迫而關鍵的任務。

一、技術賦能下的效能提升：智能技術對高校輿情管理的促進與優化

在智能技術的深度滲透與驅動下，高校輿情工作逐步實現了從信息碎片化到深度整合、從信息孤島到協同聯動、從分散管理到系統治理的根本性轉型，標志著高校輿情治理正式邁入數字化、智能化的新階段。

（一）信息層面革新：從碎片化邁向深度整合

面對信息碎片化這一普遍現象，高校傳統的輿情監測方式因效率低下、視角局限以及信息零散等弊端，難以有效應對海量、無序的信息流，無法對輿情信息進行即時捕捉與全面洞察。人工智能輿情系統的引入，為高校輿情管理注入了“智慧”元素，迎來了輿情監測領域的智能化、動態化以及深度化的革新，讓高校在復雜多變的輿情環境中洞悉一切。

一是信息采集與整合更智能。人工智能輿情系統的優勢在于可以精確地對文本類信息進行實體識別、語義消歧、知識圖譜構建、話題分類、自動摘要、情感分析，并對于圖像類的信息進行有效的品牌識別、人臉識別、物體識別和文字識別等。^［1］在這一過程中，人工智能輿情系統可以精準捕捉與高校緊密相關的各類輿情動態，智能采集與高效整合碎片化信息，使高校能夠迅速把握輿論動向。此外，通過大數據和人工智能算法的融合應用，人工智能輿情系統可以顯著提升信息傳播的精準性和時效性，實現信息傳播模式從“面對面”到“點對點”的有效轉變。

二是數據分析與挖掘更深入。人工智能技術利用機器學習等多維度智能化分析手段，通過關鍵詞提取、主題識別、地域分布分析、媒體影響力評估、熱度追蹤、行業分類、情感傾向判斷及傳播路徑追蹤等方法，對采集到的輿情信息進行深入剖析與挖掘，深入揭示輿情事件的發展規律和潛在風險。

三是智能預警與應對更精準。基于人工智能技術的強大支撐，人工智能輿情系統根據智能分析與挖掘的結果，設定預警閾值和規則，實時監測輿情動態，及時發現并預警潛在風險。這不僅有助于高校制定更加精準、有效的應對策略，提升輿情應對的針對性與實效性，還能夠在輿情事件暴發前為高校留出寶貴的預警時間，使高校能有效化解輿情危機。

（二）協同機制轉型：從信息孤島邁向協同互聯

在傳統高校輿情管理模式中，信息壁壘嚴重阻礙了各部門間的信息流通與共享，導致各部門常陷入信息孤島狀態。在此情境下，各部門僅能基于有限的信息片段進行輿情分析，難以形成全面且準確的判斷。在輿情應對方面，各部門呈現出各自為政的態勢，缺乏統一協調的作戰機制和意識。人工智能技術手段的創新應用將高校各職能部門的人員與應急相關的數據信息緊密聯系起來，實現資源整合，打破“信息孤島”，形成較強的資源競爭力量，進而縮小高校各應急管理主體間的數據鴻溝^［2］，有力促進高校各部門間的內部緊密合作與資源深度共享。

一是信息實現跨平臺對接。智能輿情監測與分析平臺能夠迅速匯聚并高效整合來自不同渠道、不同類型的輿情信息，高校則根據輿情事件的發展趨勢和潛在風險采取更加迅速且有效的應對措施。同時，智能推薦算法與社交網絡分析技術的融合應用能進一步挖掘輿情信息間的內在聯系與潛在規律，為跨部門協作和資源共享奠定堅實基礎。

二是事件處置實現跨部門協同。面對負面輿情或突發事件的挑戰，輿情監測與分析平臺能夠即時分發輿情信息，并進行全程動態追蹤及實時進展反饋。此外，系統內置自動觸發預警機制能即時通知相關職能部門或學院介入處理，從而顯著提升應急響應的效率，確保應對措施的精準性和有效性。

三是報告交流實現智能化輔助決策。智能化的分析算法能夠對采集到的數據進行深度挖掘和關聯分析，平臺據此生成涵蓋輿情概況、熱點分析、話題分布、行業動態、宏觀趨勢、外媒聚焦等多個維度的輿情分析報告。同時，借助可視化分析工具，高校領導層可以獲得全面而直觀的數據統計與分析結果，有助于他們做出科學、合理的決策。

（三）治理方式升級：從分散管理邁向系統治理

在信息爆炸與網絡輿情快速演變的背景下，高校傳統輿情管理模式難以應對如此大的挑戰，往往導致關鍵處置時機的錯失，進而對高校聲譽與穩定性構成潛在威脅。為應對此困境，各高校正依托智能技術應用積極探索并構建系統化治理體系，增強管理的科學性與規范性。

一是信息預警方面實現從“被動響應”模式向“主動預防”模式轉變。在信息預警層面，高校通過融合自然語言處理、大數據挖掘、情感計算等人工智能技術，構建起高效的數字化輿情監測與預警系統。該系統實時捕捉海量信息，精確識別潛在輿情風險點，并提前發出預警，為高校贏得寶貴的干預時機，有效遏制輿情危機的萌生與蔓延。此轉變強調治理的前瞻性與預防性，注重風險的早期發現與防范，實現了輿情管理范式的根本性轉變。

二是治理結構上實現從“分散治理”向“協同治理”的升級。智能技術的賦能促進了數據與資源的整合，打破各部門間的隔閡，促使高校迅速構建起跨部門的高效應急協作網絡。智能系統將監測到的輿情信息通過短信、微信提醒、處置信息反饋、輿情數據統計及處置存檔等方式在部門間進行分發，進一步強化跨部門協作與信息共享，顯著提升了治理的整體效能。

三是輿情處置上實現從“事后處置”向“源頭治理”的轉變。例如，西安工業大學實施基于人工智能的接訴即辦系統取得顯著成效。該校通過智能應答機制，迅速響應學生在學業、管理、學風、評優、生活及返校等多方面的訴求，充分展現科技賦能的高效性與便捷性。同樣，武漢大學依托智能技術，開通“珞珈直通車”互動服務平臺，成立學生事務工作聯席會，從多維度完善“接訴即辦”機制，暢通問題反映與權益維護渠道。這些做法實現了問題的自動化處理、多渠道匯聚、高效率派遣及多層級聯動，使得接訴即辦工作更加便捷、高效且智能化，從源頭上降低了輿情發生頻率。

二、價值失衡：智能技術背景下高校輿情管理的現實挑戰

在人工智能技術迅猛發展的推動下，高校在輿情監測、分析、預警及應對等方面的能力獲得顯著提升，極大地提高了工作效率。然而，這一技術也伴隨著隱私、信息真實性、意識形態安全等一系列復雜且嚴峻的挑戰，給高校網絡輿情治理帶來前所未有的考驗。

（一）數據安全與隱私問題日益加劇

雖然人工智能技術的自動化處理提升了人們的工作效率，但同時也無形中放大了數據泄露與隱私被侵犯的風險。高校在推進網絡輿情治理的進程中，往往涉及對師生詳盡個人資料、網絡行為軌跡等高度敏感信息的處理。若這些數據遭遇非法訪問或泄露，將直接侵犯個人隱私權，進而嚴重損害學校的公信力，造成難以估量的聲譽損失。更為嚴峻的是，若人工智能系統在處理敏感數據時缺乏有效的安全防護措施，將極易成為黑客攻擊的目標，進一步加劇了數據安全領域的危機。

（二）信息失真與誤導現象層出不窮

信息傳播渠道的多元化與信息量的急劇增長，極大地豐富了信息生態，但同時也帶來信息失真與誤導現象。特別是隨著ChatGPT、文心一言等生成式人工智能模型的不斷進步和趨于成熟，其擁有的人工智能技術、高度智能化的自然語言處理技術，能夠根據用戶的參數設置和輸出要求，快速生成風格多樣、虛實難辨但令人信服的虛假視頻、圖像和音頻，甚至達到以假亂真的地步。^［3］這一變革極大地增加了高校網絡輿論環境的復雜性與不確定性，真實信息與虛假信息相互交織，信息失真現象愈發嚴重，給高校輿情管理工作帶來了巨大挑戰。

（三）意識形態安全風險日益凸顯

置身于數字時代的洪流中，一些不法分子借助智媒體的深度合成技術，在政治及意識形態領域大肆傳播不實信息，廣泛散播包含偏見、歧視的錯誤觀念、網絡謠言，這給高校意識形態安全構成極為嚴峻的挑戰。生成式人工智能所生成的內容是基于它使用的數據，這些數據的資本主義背景決定了它所生成的內容具有資本主義意識形態傾向。^［4］生成式人工智能技術以其隱蔽性、虛擬化及多樣性等特點，悄然將特定意識形態或價值觀融入短視頻等媒介之中，這些價值觀有的與社會主流觀念相悖，從而構成了外部意識形態滲透的隱蔽渠道。若生成式人工智能的訓練數據中不慎混入“普世價值”“實用主義”等偏離馬克思主義指導思想的元素時，其生成的內容極易偏離正確的政治航道，進而削弱馬克思主義在公共輿論領域中的導向作用。

三、協同共治：智能技術驅動下的高校輿情治理優化路徑

在智能技術驅動下，高校應“以人為本”，并積極擁抱技術，共同實現輿情的系統治理、依法治理、綜合治理及源頭治理，推動高校輿情工作朝著更加科學化、專業化、智能化的方向逐步邁進。

（一）系統治理：構建“智能輿情治理生態體系”

系統治理的核心在于構建一個全面且協調的治理框架，以確保高校網絡輿情治理的高效與穩定。在數字化轉型的浪潮中，高校須系統性地構建網絡輿情治理體系。首先，構建網絡輿情綜合管理系統。高校應構建集輿情監測、分析研判、預警提示、應急響應及效果評估為一體的輿情管理系統，確保高校準確把握輿情發展脈絡，在應急處置中占據主動，將不穩定因素有效控制在萌芽狀態，防止事態擴大。其次，建立網絡輿情多方協同處理機制。在這一機制下，高校應主動與政府機構、媒體平臺、社會公眾等多元主體建立緊密的合作關系，共同編織一張強大的協同應對網絡。通過信息共享、資源互補和策略協同，各方形成合力，更加高效地應對網絡輿情挑戰，共同守護網絡空間的和諧穩定。最后，加強網絡輿情引導專業隊伍的建設。高校應重視網絡輿情引導隊伍的建設與培養，組建一支具備高度專業素養、敏銳洞察力以及快速應急反應能力的團隊。團隊成員應涵蓋傳播學、信息技術處理等相關領域的專業人才。在輿情事件暴發時，這支隊伍能夠迅速行動，有效引導輿論走向，平息輿情風波，維護高校聲譽和形象。

（二）依法治理：強化法治思維與法律手段

鑒于網絡信息爆炸及輿論環境日益復雜的現狀，高校網絡輿情治理必須牢牢扎根于法治的土壤之中。首先，高校應當著手制定并不斷完善校園網絡治理的相關規章制度體系。高校須緊密結合自身實際情況，細化校規校紀，并對高校師生的網絡表達方式、網絡行為方式、網絡教學方式、網絡生活方式、網絡交往方式進行積極引導。^［5］其次，運用法治思維與法律手段依法處置輿情事件。遇到侵犯學校或學生權益的網絡輿情事件時，高校應迅速聯動學校法務部門，通過法律途徑維護學校權益，堅決捍衛學校形象和聲譽。再次，高校還須不斷深化法治教育，著力提升師生的法律素養。高校應將網絡媒介素養及法律教育納入大學生的通識課程體系，通過定期舉辦專題講座、培訓活動等形式，引導師生在網絡空間中保持冷靜、理性的思考態度，避免情緒化、非理性的言論表達，進而從源頭上有效減少負面輿情的滋生與蔓延。

（三）綜合治理：促進多元主體協同共治

在高校網絡輿情的綜合治理中，多元主體的參與和協同合作發揮至關重要的作用。綜合治理強調多元主體的協同參與和合作治理，針對“人、事、場”三方面，多部門須聯動處理，力求實現“穩定情緒、解決事件、凈化輿論空間”的治理目標。首先，構建高效協同的聯動機制。高校內部的宣傳部、學生處等相關職能機構應建立起緊密的合作關系，確保輿情治理工作從監測預警到應急處置的每一個環節都能高效、有序地進行。通過優化工作流程，明確職責分工，形成合力，以應對網絡輿情帶來的各種挑戰。其次，建立信息共享和輿情會商機制。高校應積極與地方政府、網信部門、公安部門、教育部門等外部機構建立密切聯系，通過資源整合與信息共享，共同構建校園網絡輿情的立體防護網。最后，深化與主流媒體的戰略合作。高校應加強與主流媒體的溝通與合作，通過及時、準確的信息發布，在輿情事件中迅速傳遞正面聲音，引導輿論走向，有效平息負面輿論，共同營造有利于高校發展的輿論氛圍。

（四）源頭治理：探尋輿情傳播問題的根本解決之道

輿情治理的核心理念在于將工作重心從單一的治標策略轉向深入的治本之道，實現從“事后被動處置”向“源頭主動預防”的根本性轉變。首先，高校應著手構建一套源頭防范與預警機制。高校應積極推動網絡輿情治理模式的革新，從傳統的“末端應急處理”模式向更具前瞻性和主動性的“源頭治理”模式轉變。在面臨重大事件、敏感時期或關鍵節點，如重要會議召開、重大決策部署及政策出臺時，高校應提前進行全面的風險評估，精準預判潛在的輿情風險，做到未雨綢繆、防微杜漸。其次，高校應建立健全師生反饋與溝通機制，以更加開放和包容的態度傾聽師生的聲音。高校可以探索校內智能化信息反饋平臺，利用接訴即辦App等數字化工具，高效收集并處理師生意見與建議，確保師生的合理訴求能夠得到及時響應與妥善解決，從而有效避免輿情風險的累積與暴發。最后，高校應完善評估與持續改進機制，不斷提升輿情治理的效能。高校應定期對網絡輿情治理工作進行全面的審視和評估，通過深入總結治理經驗剖析存在的問題和不足，及時進行調整和優化。同時，高校還應針對輿情事件的根源進行深刻反思與剖析，從根本上解決問題，防止類似事件的重復發生，從而實現輿情治理的良性循環與持續改進。

四、結語

隨著人工智能技術的飛速進步，高校輿情工作正面臨著機遇與挑戰并存的局面。面對這一時代變革，高校必須緊跟時代步伐，主動融入智能化發展的浪潮之中，充分發揮人工智能技術的優勢，采取全方位、多層次、立體化的治理策略，系統治理、依法治理、綜合治理、源頭治理等多維度策略的實施，能積極應對諸多挑戰，構建智能化、科學化的輿情治理體系，為維護和諧穩定的校園環境提供堅實支撐。

參考文獻

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