大數據視角下大學生負面情緒心理引導策略研究

李文婷

摘 要：大數據技術的發展為大學生負面情緒的引導帶來新的視角和應對策略，面對大數據時代的新環境，可以通過大數據分析增強合理調控大學生負面情緒的重視意識，幫助了解、分析、預測和調控大學生負面情緒。

關鍵詞：大數據；負面情緒；分析

大學生處于心理發展的特殊時期，心理發展還不成熟，在面臨學習環境和任務的改變、人際關系的處理、就業競爭壓力時，如果認知出現偏差，往往會產生心理沖突和負面情緒，危害身心健康。大數據時代的來臨，不僅引領社會創新和時代變革，為各行各業帶來新的機遇和挑戰，同時潛移默化地改變著高校師生探索世界的思維方式和研究方法，也為排解大學生的負面情緒帶來新的視角和應對策略。

一、大學生負面情緒心理現狀分析

1. 焦慮

當今很多大學生都存在焦慮情緒，胡獻忠在《“90后”大學生焦慮與期待狀況調查》一文中指出，大部分大學生都存在不同程度的焦慮情緒。而通過觀察研究，筆者發現當代大學生的焦慮主要包括考試焦慮、社交焦慮、就業焦慮和網絡焦慮等。適度的考試緊張會促使學生積極復習，但過度的緊張和焦慮會導致學生自尊心受挫、厭倦學習、自暴自棄甚至產生考試投機等消極和不健康心理；社交焦慮表現為害怕與他人交往，或當眾說話時緊張，擔心別人對自己的負面評價等，常伴有心跳加快、臉紅、發抖、呼吸困難等生理表現；就業焦慮則是大學生在面臨尋找工作時表現出的煩躁、慌亂、憂慮、情緒低落等不良情緒；網絡焦慮與互聯網對大學生生活的日益滲透有關。

2. 憤怒

大學生情緒發展表現出兩極性和矛盾性，情緒波動大、較敏感，主觀感受強烈，更容易因為一句不順耳的話、一件不順心的事而暴跳如雷、出口傷人甚至做出過激行為。姜蓮珍等人在《大學生憤怒情緒的誘因及影響》一文中指出大學生憤怒情緒的誘發因素主要集中在日常生活、學習問題、社會工作、異性交往、家庭關系等五個維度，其中大學生因日常生活中的一些瑣事誘發憤怒情緒的比率最高。

3. 冷漠

劉君在《大學生“冷漠癥”的癥候及治理》中詳細描述了大學生不同程度表現出道德冷漠、情感冷漠、自我概念冷漠和政治冷漠等，并指出大學生“冷漠癥”癥候群與網絡、學生的低效能感、社會思潮與多元價值觀念影響及思想政治教育工作的空洞和低效等有關。而在日常工作中，筆者也觀察到很多學生有如下表現：上課無精打采，消極應對考試，對自己的學習成績漠然置之，對未來的發展也無目標和想法；對集體活動不感興趣、麻木不仁，擺出一種事不關己的姿態；排斥思想政治教育，對教師和班干部的日常管理教育不予配合等。

4. 悲觀

大學生更關注自我，但對客觀現實以及自我的理解和判斷較膚淺和片面，當遭遇到個人心理需要和社會滿足間的矛盾、理想我和現實我的種種矛盾沖突時會有情緒上的激烈反應，往往會表現出過強的自尊心和自卑感。筆者發現，自卑感的大學生會輕視自己，夸大自己的缺點或歪曲地理解自己在別人眼中的形象，對自己缺乏正確的認識，在與人交往時缺乏勇氣和自信。而長期的情緒低落和壓抑易引發抑郁情緒，使其陷入悲觀無助的困擾中無法自拔，持續的抑郁情緒更會引起各種身心疾病。唐慧等人通過Meta分析2002年—2011年我國大學生抑郁情緒狀況，計算得出我國大學生合并抑郁情緒檢出率高達29.3%。

二、大學生負面情緒心理的“大數據”

1. 大學生負面情緒心理的大數據背景

大數據時代背景下，有效組織和使用大數據將對社會發展起到巨大的推動作用。面對大數據的巨大價值和變革力量，高校教育管理也在積極適應和探索。周湘林在《大數據時代的教育管理變革》中指出大數據時代的教育管理在履行教育管理職能的過程中將更加凸顯管理的及時性、前瞻性、區分性、整合性、權變性等特點。在大學生心理健康教育方面，文鴻瑩也指出大數據時代是開展大學生心理健康教育無法逃脫的新環境。

2. 大學生負面情緒心理的大數據來源及內容

大學生負面情緒心理大數據來源及內容主要包括：一是通過學校心理健康教育中心的心理普查或測評、心理咨詢師的心理咨詢記錄、學院輔導員教師平時工作中掌握的信息和心理輔導記錄、學生參與心理教育活動情況、心理課程教學等獲得的數據；二是隨著社交平臺和校園辦公網絡化的發展，學生通過QQ、微信、微博、貼吧等多種方式表達和傳遞自己的情緒而產生的數據。

三、大數據視角下大學生負面情緒心理引導對策與建議

1. 通過大數據分析，增強合理調控大學生負面情緒的意識

很多大學生對負面情緒的影響沒有足夠認識，高校關于情緒心理的健康教育也較缺失。課堂上，心理健康教育課程多以公共選修課的形式開設，專業教師非常缺乏，針對性不強，實用性也大打折扣；課堂外，由于師資力量缺乏、輔導員心理健康知識和方法欠缺、學生礙于面子不愿主動去心理健康中心咨詢，心理健康教育工作重心更多是放在問題發生后的補救上。針對此現象，大數據分析一方面可以提供扎實的數據基礎，提高大家對大學生負面情緒心理及其危害性的認識，引導大學生關注并合理調控自己的負面情緒；另一方面也可以通過典型案例統計，有效發現大學生負面情緒心理存在的突出問題和集中領域，找到合理調控大學生負面情緒問題的重點和難點。

2. 通過大數據指導，幫助了解、分析、預測和調控大學生的負面情緒心理

通過專業人員對大學生心理數據資源科學的整合加工，可以實時了解和分析大學生的情緒心理變化，從而找出其中蘊含的發展規律，預測未來發展方向；同時還可以有針對性地搜集和積累個體數據，建立相關分析模型，幫助個體及時了解自身情緒變化，合理調控，更有助于輔導員或心理健康教育工作者及時干預和疏導，避免大學生產生嚴重情緒心理問題。

3. 通過大數據運行，搭建數據存儲和研究平臺

以往針對大學生情緒心理的研究方法主要是定性研究與定量研究相結合，其中定量研究因其實證性更備受關注，但受制于有限的數據抽樣、巨大的調查工作量和地域影響等諸多因素，再加上大學生情緒具有波動性、復雜性、內隱和掩飾性等特點，研究效果大打折扣。而在大數據背景下，構建統一的標準化數據體系，搭建系統的數據存儲和共享平臺，不僅有利于零散的數據被科學存儲和使用，更能為大學生負面情緒心理研究提供全面、及時和準確的統計數據，從而打破以往問卷調查等研究模式存在的局限性，改變研究范式，使研究結果更具科學性、準確性和實際參考性。

參考文獻：

[1]胡獻忠.“90后”大學生焦慮與期待狀況調查[J].當代青年研究，2014（11）：65-70.

[2]姜蓮珍，董愛云，劉德海.大學生憤怒情緒的誘因及影響[J].東北財經大學學報，2015（3）：94-97.

[3]劉君.大學生“冷漠癥”的癥候及治理[J].黑龍江高教研究，2014（10）：116-118.

[4]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰[J].求是，2013（4）：47-49.

[5]周湘林.大數據時代的教育管理變革[J].中國教育學刊，2014（10） ：25-30.

[6]文鴻瑩.大數據視域下大學生心理健康教育的適應與創新[J].高校輔導員，2014（12）：6-9.