大數據時代高校網絡輿情管理創新研究

高佳佳　蓋立起

【摘要】大數據時代，高校網絡輿情管理挑戰與機遇并存。一方面，要進一步加強內容創新，強化網絡輿情大數據基礎設施建設，利用大數據提升網絡輿情管理工作效力。另一方面，要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，創新高校網絡輿情管理的實證方法、評價方法和研究方法。

【關鍵詞】大數據；高校輿情管理；內容創新；方法創新

黨的十八大報告指出：要“牢牢掌握意識形態工作領導權和主導權，堅持正確導向，提高引導能力，壯大主流思想輿論。”習近平同志強調：“根據形勢發展需要，要把網絡輿論工作當作重中之重的工作來抓”。隨著移動互聯網、物聯網等新技術的迅速發展，人類進入大數據時代，大數據帶來的信息風暴正深刻改變我們的生活、工作和思維方式，傳統的輿論格局悄然發生改變，特別是以微博、微信為代表的社交媒體加劇了輿論格局的重構。

高校網絡輿論環境受大數據時代各種社會思潮的影響和沖擊很大，廣大師生對現實社會矛盾的思考與討論容易演繹為網絡輿情熱點，各種社會負面情緒通過網絡散布傳播，嚴重誤導大學生的價值取向，造成高校師生的情緒波動。另一方面，隨著高校規模的不斷擴大，管理與服務的任務加劇，食品衛生、校園安全、傷亡事故等訴求通過互聯網表達與傳播，個體焦慮情緒的非正常宣泄容易引發群體性情緒匯聚，形成強大的輿論壓力。加強高校網絡輿情管理，對于維護高校穩定，保障正常的教學科研秩序，教育培養大學生正確的世界觀、人生觀、價值觀具有重要的意義。

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。

一、大數據時代網絡輿情管理挑戰與機遇并存

（一）大數據時代網絡輿情管理面臨全新的挑戰。首先，淹沒在海量網絡數據中的輿論熱點事件都有一定的偶發性，一旦持續發酵，其“蝴蝶效應”將帶來巨大的處置壓力，傳統的輿情管理手段和方法難以有效應對，迫切需要運用新的技術手段實現實時掌控快速應對。其次，網民對網上海量信息的選擇性關注客觀上加劇了輿論的“盲人摸象”效應，偏激的觀點更容易找到“同類”從而加速傳播強化放大，加劇輿論偏激情緒，甚至產生不理智的“網絡暴力”。再次，大數據時代輿論話語權分散，各類數據隨手可得，越來越多的機構、個人通過數據挖掘和分析得出的各種結論會不脛而走，有效管理輿情的難度越來越大，權威部門信息公開不及時，關鍵時刻反應遲鈍，往往造成較大的負面影響。

（二）大數據技術給網絡輿情管理帶來新的機遇。首先，在“一切皆可量化”的大數據浪潮中，網絡逐漸成為現實世界的“鏡像”，網絡社會與現實社會日益融為一體，網絡輿情管理不再局限于網上言論領域，而必須全面掌握網絡輿情運行規律及其與現實社會的相互影響，實現網上網下充分聯動、協調共治。其次，采用在線方法直接把輿情管理相關的各類數據統一存放、統一處理，融合重組，可以從根本上解決目前存在的數據多級匯總，費時費力、程序復雜等問題，通過在線化的數據對接整合，融匯形成輿情管理海量數據集，進而促進輿情管理工作業務流程融合。再次，運用大數據技術，可以從更寬領域、更長時段對網上輿論進行比對分析，更加準確地把握網民情緒特點，預判輿情發展趨勢，提高輿情管理的效能。借助大數據分析，輿情研究的視角將更加多元化和精確化。

二、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。

（一）強化網絡輿情大數據基礎設施建設。建立網絡輿情大數據標準規范。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。理順網絡輿情大數據運行機制。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。

（二）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。endprint

三、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。

（一）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。

（二）利用大數據創新高校網絡輿情管理的評價方法。輿情管理工作評價是不斷改善、提高輿情管理工作效能的必要環節，在實際工作中，多以定性方式進行，既不夠精確，也難以比較和推廣。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。

（三）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。

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