基于大數據輿情監測系統的高校網絡輿情治理研究

摘要：隨著互聯網的飛速發展，網絡媒體已被公認為是繼報紙、廣播、電視之后的“第四媒體”，成為反映社會輿情的主要載體之一。本文依據目前市場常見的輿情監測系統監測數據，通過實證分析，研究高校網絡輿情的監測指標設置、輿情治理策略等內容，為高校網絡輿情理論研究和實證運用提供參考。

關鍵詞：網絡輿情；監測指標；治理策略

引言

網絡輿情（又稱網絡輿論），是指在一定的社會空間內，以網絡為載體，反映出較多民眾對社會中各種現象和問題所表達的信念、態度以及情緒等表現的總和。高校網絡輿情，將社會空間界定為高校師生群體，是高校師生圍繞社會事件在發生、發展和變化過程中呈現出的態度、信念和價值觀，既具有網絡輿情的共性，又具有高校師生的特點。

本文運用目前市場常見的輿情監測系統，基于網絡熱點事件的輿情監測數據，通過實證分析，研究網絡輿情的監測指標設置、輿情治理策略等內容，為高校網絡輿情理論研究和實證運用提供參考。

一、網絡輿情監測系統指標設置

網絡輿論紛繁復雜，涉及社會各個層面。網絡輿情監測指標，既應涵蓋宏觀層面又應深入微觀層面，既要采用技術手段又要關注情感傾向，是一個多層次、多維度的龐大系統。對于高校網絡輿情搜集和監測，至少應考慮4個維度：敏感度、合規性、關注度、擴散度。

（一）敏感度

敏感度可以用關鍵詞來衡量。因此，關鍵詞在網絡輿情監測中也稱為敏感詞。設置關鍵詞是搜集和監測網絡輿情最直接的方式。關鍵詞的設置按照需求不同有多種方法。根據監測內容不同，可以設置近期熱點詞匯、中長期重點詞匯、關鍵機構名稱或人名等為關鍵詞。根據詞性不同，可以將關鍵詞分為正面、中性、負面等詞性。

通過判斷網絡信息中所包含的關鍵詞屬性，就可以區分網絡信息的屬性。正面詞性與正面輿情相關聯，對網絡輿論具有正向引導作用；負面詞性與負面輿情相關聯，對網絡輿論具有反向引導作用；中性詞性則居于二者之間。

關鍵詞的詞性優先級為：負面＞正面＞中性。一條信息里只要有負面關鍵詞，則該網絡信息即為負面，不管是否還有其他正面關鍵詞或中性關鍵詞；一條信息里如果有正面關鍵詞，也有中性關鍵詞，則該網絡信息為正面。

（二）合規性

合規性，是指所發布的網絡信息是否存在錯別字、語法錯誤，是否準確使用了專有名詞，以及是否符合社會公認的固定搭配。對所發布網絡信息的合規性進行審核，是主流媒體發布信息的基本要求，也是網絡輿情監測應具備的基本指標。此外，合規性審核還應結合國家法律法規和相關政策要求，確保信息的合法性和準確性。通過加強合規性審核，可以提高網絡信息的整體質量，維護網絡輿論的健康有序發展。

（三）關注度

關注度，是反映民眾對社會公共事件的看法和觀點最直接的量化指標。關注，可以進行度量，可以量化輿論的力量。關注度全面覆蓋了人們對一個對象的全部態度，無論是支持抑或反對[1]。大多數網絡媒體平臺的關注度指標，可以量化為信息發布量、用戶數（或粉絲數）、閱讀量、分享數、收藏數、點贊數、評論數等。

（四）擴散度

擴散度是影響網絡輿情信息安全的重要指標之一，它用來刻畫某一具體的輿情事件或細化主題的相關信息在一定統計時期內通過互聯網呈現的傳播擴散狀況。網絡輿情的擴散度可以從信息傳播媒體的屬性分布、類型分布、地域分布等方面來衡量。以上4種指標，見表1。

二、 網絡輿情監測系統運用實踐

根據近期網絡熱點事件的輿情監測數據，對照上述網絡輿情監測指標進行實證分析。

（一）百分點輿情洞察系統監測“滴滴崩了”事件

2023年11月27日夜間，滴滴出行APP客戶端發生不顯示定位且無法打車的故障，隨后3天，該事件在網絡中逐漸擴散傳播，發生了網絡輿情[2]。

從敏感度監測的角度，百分點輿情洞察系統選取“滴滴崩了”作為關鍵詞，在2023年11月27日18：00——11月30日00：00期間，監測到隨著滴滴出行3次發布致歉，出現3次數據高峰，在11月28日達到峰值，見圖1。除了“滴滴”“崩了”等詞匯，“系統”“崩潰”“司機”“出行”“致歉”等詞匯也成為熱點詞匯，因此，在輿情監測中，也可以把大數據抓取到的高熱度詞匯作為關鍵詞，進一步進行跟蹤監測。

從擴散度的角度，根據百分點輿情洞察系統數據，該事件在微博、抖音、今日頭條、bilibili、百度、知乎、搜狐等媒體平臺都登上熱搜，說明事件具有一定擴散度，見圖2。

（二）識微商輿情監測系統監測“天水麻辣燙”事件

“天水麻辣燙”成為2024年3月份沖上全網熱搜的話題。根據識微商輿情監測系統數據，可知該監測系統從敏感度的詞匯屬性，關注度的信息發布量、轉發評論數，擴散度的媒體平臺分布等方面進行了輿情監測和分析[3]。

在關注度指標方面，從信息發布量和轉發評論數兩個方面進行監測。2024年2月25日00：00—3月26日15：00，“天水麻辣燙”相關信息量約254.9萬條。從信息類型來看，原帖數占27%、轉發數占14%、評論數占59%。從網絡信息量的變化，可以反映出公眾在線下對事件的態度和動向。

在敏感度指標方面，識微商輿情監測系統把正面、中立、負面設置為民眾情感傾向的三個維度。在該事件中，民眾的情感傾向以正面和中立表達為主，占比分別都是47%。如果把含有屬性為“正面”和“中性”關鍵詞的信息界定為非敏感信息，把含有屬性為“負面”關鍵詞的信息界定為敏感信息，那么“天水麻辣燙”事件在網絡中引發的是正面輿情，民眾對該事件的態度是認可和好評的。

總結分析網絡中可查到的百分點輿情洞察系統、識微商輿情監測系統等輿情監測系統公布的數據，可知從敏感度、合規性、關注度、擴散度等維度設置指標體系是有效、可行的。

三、高校網絡輿情監測及治理策略

（一）掌握高校師生特點，摸清網絡活動規律

從發展心理學的角度，高校學生處于青年期和成年早期，在身心發展、個性和社會性發展方面有明顯特點[4]。這個時期的高校學生，身體狀態已經基本發育成熟穩定，身體結構和機能正在進一步完善。在個體心理發展方面，這個時期的主要任務是完成角色同一性和親密關系的構建，在構建過程中受同輩群體、伴侶、親密朋友等影響較大，會出現角色混亂、孤獨等心理矛盾。當出現心理矛盾和心理危機時，由于網絡活動的隱藏性，網絡空間成為學生心理發展矛盾運動的出口之一。學生的網絡行為，正是其心理變化的反映。

高校教師群體具有高級知識分子的典型特征。高校教師群體大多數受過高等教育，學歷層次高、智力水平高，具有獨立思考和判斷的能力，敢于追求真理，群體社會影響力大。在現實空間中，對高校學生的價值觀形成有重要的影響；在網絡空間中，成為“意見領袖”的可能性較大。

高校師生群體在網絡空間中是兩股截然不同又相互作用的力量，但是，其網絡活躍度都有明顯的周期性和規律性。在一個學年周期中，寒暑假期間師生對高校的關注度和信息發布活躍度最低，新學期開學、期末考試等時間節點，高校師生信息發布的活躍度最高。此外，在重大節日等特殊時間節點，高校師生與其他網民群體一樣，在網絡空間也具有較高的活躍度。因此，在上述特定時間節點，應牢牢把握規律，充分發揮主流媒體的作用，從信息發布的內容、數量、趣味性等方面入手，全面占領主陣地、掌握話語權，主動出擊進行正面宣傳和輿論引導。

（二）用好技術手段，加強網絡輿情監測和分析

在大數據背景下，運用技術手段進行網絡輿情監測已經成為常態，目前已有許多成熟的網絡輿情監測分析軟件，主流媒體及相關部門也有專門的部門進行網絡輿情監測和分析，大大提升了網絡空間的治理水平。

自媒體一直是網絡輿情治理中的難題。網絡輿情監測系統的使用在自媒體網絡輿情治理中起到了積極推動作用，通過搜集自媒體輿論信息、審核信息合規性、分析輿論趨勢等手段，可以更精準地掌握民眾的情感和價值走向，更了解社會公共事件的發生、發展和變化過程，讓網絡輿情治理更加精準和高效，改變了自媒體的網絡“真空”狀態。

高校師生思維活躍，接受新事物快，在網絡自媒體中占比較大[5]。通過技術手段進行網絡輿情監測和分析，可以將自媒體的網絡活動數據化、可視化，有助于客觀了解其網絡活動特點和分析其網絡行為，為網絡輿情治理提供決策依據。

（三） 加強隊伍建設，培養正面網絡輿論引導主力軍

與線下群體分類相似，網絡空間中也存在不同的網民群體。從信息的傳播路徑分類，有發布者、傳播者、接收者；從信息的影響力分類，有意見領袖和跟隨者；從信息的來源分類，有主流媒體和草根媒體；從網民群體的職業分類，又分為若干群體。

在網民群體中，“意見領袖”影響力最大，在網絡信息傳播中具有方向性作用。主流媒體、高知識水平網民等實際上承擔著“意見領袖”的角色。

在高校網絡輿情治理中，應把在線下具有正能量、號召力的師生凝聚起來，培養其成為網絡空間信息傳播的“意見領袖”，讓其在信息發布、評論轉發、點贊收藏、網絡互動等方面發揮主力軍作用，牢牢掌握網絡空間的主動權和話語權，引導網絡輿論正能量發展，讓網絡空間與實際情況同頻共振，構建網上網下同心圓。

（四） 加強制度建設，提升網絡空間治理效能

高校網絡輿情管理部門可以通過制度建設提升網絡空間治理效能。采用信息發布“三審三校”制度，從信息源頭對合規性進行嚴格把控。采用新聞發言人制度，讓真正懂網絡話語體系的人成為意見領袖。采用網絡信息檢查反饋制度，讓已發布的不合規信息在一定范圍內有修改和校正的空間[6]。建立網絡輿情應急制度，對突發網絡事件在第一時間進行正確回應。建立空間治理考核制度，對高質量的網絡信息加強傳播，對發現的問題進行定期通報，并加強結果運用，將網絡空間治理成效與部門管理效果考核相結合，提升網絡空間治理效能。

（五） 堅持與時俱進，運用青年人喜聞樂見的話語體系

高校學生大多數為青年人，思想活躍而價值觀不穩定，接受新鮮事物快速而辨別力有局限。因此，應采用青年人喜聞樂見的話語體系和網絡信息傳播方式，通過獲取青年學生的關注度和認可度來進行正面網絡輿論引導。

網絡用戶信息主要包含文字、圖片、音頻、視頻、代碼等，網絡用戶界面可分為交互式和非交互式。根據弱傳播理論，越能調動用戶直觀感受、越不需要深度思考的信息比較容易在網絡空間中傳播，如短視頻、簡單文本等。因此，可以將青年人喜歡和關注的熱點話題，按照“邏輯體系完整化、傳播形式碎片化”的方式，運用微視頻、微語音、微文本等形式的網絡語言進行滲透式傳播，在潤物無聲的過程中對青年學生進行價值觀引導。

結語

高校網絡輿情監測至少應包含敏感度、合規性、關注度、擴散度這4個維度。通過采用大數據管理系統監測網絡輿情，并結合高校師生特點進行分析，可以準確地掌握管理平臺的數據、媒體的分布狀況、民眾的情感傾向等信息，為高校網絡輿情治理和決策提供依據。

本文系2022年云南省教育廳科學研究基金項目《高校網絡輿情的信息傳播模型與演化機制研究》（項目編號：2022J1343）的研究成果。

參考文獻：

[1] 彭思思，周興會.大數據時代高校網絡輿情治理研究[J].學校黨建與思想教育，2023，（24）：68-70.

[2] 陳怡菲，李雨靜，肖金蘭，羅勇.基于大數據技術網絡輿情分析系統[J].網絡安全技術與應用，2023，（09）：62-63.

[3] 董曉宇.“微時代”下高校網絡輿情與思想政治教育創新研究[J].大學，2023，（12）：153-156.

[4] 蘆珊.網絡輿情監測與研判[M].人民郵電出版社：2021.

[5] 唐元林.新媒體時代高校網絡輿情特征、治理困境及舉措[J].今傳媒，2024，32（09）：144-147.

[6]毛銳.全媒體時代高校網絡輿情治理和引導策略探析[J].吉林工程技術師范學院學報，2023，39（10）：9-12+16.

（責任編輯：袁麗娜）