基于大數據的大學生網絡社交行為研究

李 凱，李春梅（通訊作者）

（青海大學 青海 西寧 810016）

1 目前我國大學生網絡行為分析現狀

目前，我國已經出現了很多的大學生網絡行為分析研究的相關文獻，但是通過對這些文獻的研究發現，對大學生的網絡行為調查大部分都是集中在理論方面，并且，這些結論大部分都是通過問卷調查的形式展開的，被調查對象填選的內容在一定程度上存在著虛假的可能性，并且在對大學生的網絡行為進行研究的方式也比較單一，存在著一定的局限性，不能針對大學生進行個性化的研究，并且在個體的網絡行為上沒有辦法進行準確的測量。

2 大數據對大學生網絡行為分析的價值

大數據準確的來說并不是一種概念，而是一種體量龐大，數據種類豐富的數據集，是當下時代出現的一種特殊的領域。其作為一種全新的領域，一出現就已經展現了巨大而廣泛的應用價值。因此，利用大數據分析技術對大學生網絡行為進行研究，得出的結果將更加具有針對性和參考價值。

2.1 對大學生網絡行為分析的準確性

與傳統的調查問卷的形式相比，通過收集整理大學生的網絡行為數據來分析大學生的網絡行為現狀更加具有準確性和針對性。并且通過記錄大學生的網絡行為數據，能夠避免調查問卷中存在的強烈的客觀性。大數據能夠準確地保留下來有研究價值的大學生的網絡行為數據，因此，在研究中能夠保證大學生網絡行為的準確性，減少主觀臆測造成的誤差[2]。

2.2 對大學生網絡行為評價的及時性

以往通過調查問卷的形式來評價大學生的網絡行為，主要是依靠調查問卷中出現的問題來進行一些宏觀的建議和服務。大數據的出現能夠照顧到個別大學生的網絡行為，使評價內容更加全面更加多樣化。并且大數據還有一項最重要的優勢就是及時性，其能夠迅速的掌握大學生的網絡行為蹤跡，一旦大學生進入網絡，就會自動產生數據痕跡，因此，在研究過程中能夠及時的對大學生的網絡行為進行評價。

3 基于大數據下的大學生網絡社交行為研究

3.1 大學生網絡行為模式

大學生在網絡社交中留下的網路行為記錄往往有留言、評論、點贊、轉發等形式，通過這些數據，并對其進行分類匯總。對于其中包含的圖片文字以及聲音等進行格式化分析，能夠進一步的了解到大學生的網絡行為規律，找出大學生網絡行為中的共性與差異，并將其分別劃分為不同的行為模式，方便下一步的分析研究。

3.2 網絡環境下大學生的人格特征分析

網絡社交最大的特點就是匿名性和隱形性，并且網絡社交突破了傳統社交中時間以及地點的限制。因此，在網絡社交中，大學生所體現出來的性格特征往往與現實中的性格特征存在著一定的差異。最常見的一種類型就是現實中內向型人格的大學生更喜歡在網絡社交中尋找存在感。因此，在網絡社交中，大學生呈現出的人格特征往往會對現實中的人格特征進行補充[4]。因此，在研究大學生的網絡行為中，能夠不斷了解大學生真實的性格特征，從而對其進行科學健康的引導。

4 大數據分析大學生網絡行為遇到的挑戰

4.1 大學生網絡行為分析模型技術薄弱

居于大數據下的大學生網絡行為分析最重要的一點就是技術上的支持，但是目前我國大數據采集技術較低，對于收集整理的數據村手技術也存在著一定的困難。在進行數據處理時往往會出現一些不可避免的麻煩。

4.2 大學生網絡行為分析人才缺乏

目前，在我國的大數據分析處理中，缺少分析型以及相關數據技術人才，只有培養出大批的高精尖數據人才，熟練地對所需的數據進行獲取，存儲以及分析，才能滿足目前我國大數據的實際應用。

4.3 大學生網絡行為隱私泄露

在對大學生網絡行為數據進行記錄和收集整理時，往往會涉及到個人隱私的相關內容，并且還存在著泄露的可能性。但是目前的大數據技術還不能完美的做到過濾私人信息，同時，大數據所具有的預測功能將會在一定程度上增加大學生網絡行為的透明性，會在社會倫理道德上帶來一系列棘手的問題[5]。

5 總結

總之，隨著我國大數據分析技術的不斷發展，對大學生網絡行為的研究也提供了新的方法和思路，大學生網絡行為的個性化分析已經成為可能。本文通過利用大數據分析技術，深入分析和研究了大學生的網絡行為，并從行為現狀和人格特征兩個方面得出結論。大部分的大學生網絡行為是作為現實生活的補充，并沒有影響大學生正常生活的開展，對于少部分網絡依賴型的大學生，教師應當給予正確的引導。而對于大數據分析大學生網絡行為中存在的一些挑戰，我們也應當積極的應對，尋找最佳的解決措施，