大學生用戶畫像描繪及輿論引導策略構(gòu)建研究

劉杰 姚海田 韓立峰

[摘要]用戶畫像描繪對于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論引導策略具有重要的指導意義。利用Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)，建立能夠直接反映大學生網(wǎng)絡(luò)用戶直接行為的動一靜態(tài)指標，根據(jù)多項動一靜態(tài)指標的描繪和說明，構(gòu)成大學生用戶群體的形象集合。宏觀上，將大學生網(wǎng)絡(luò)用戶畫像描繪與日常思想政治教育的實踐工作相結(jié)合，理性構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論引導策略，讓大學生網(wǎng)絡(luò)輿論引導工作從被動走向主動，由低效、點對點走向高效、群體式的新型輿論引導方式。

[關(guān)鍵詞]用戶畫像;特征指標;輿論引導;策略構(gòu)建

大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)輿情整體研究帶來顛覆性沖擊。目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情應用中正逐步開發(fā)，并在思想觀念與技術(shù)應用層面正引發(fā)一場廣泛的革命。用戶的信息行為對網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)環(huán)境的構(gòu)建具有重要的指導意義。如何基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對用戶的海量數(shù)據(jù)行為進行深入挖掘，從而構(gòu)建面向用戶行為大數(shù)據(jù)的畫像模型，是大數(shù)據(jù)時代用戶畫像落地服務領(lǐng)域的關(guān)鍵核心問題。基于Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)針對用戶畫像進行描繪，對于高校構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)環(huán)境具有重要的指導意義。

一、大學生用戶畫像描繪

用戶畫像又稱用戶角色，主要可用大學生網(wǎng)絡(luò)用戶行為習慣來表征。本文基于Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量分析云系統(tǒng)，提取多項能夠反映輿論發(fā)展趨勢的大學生直接行為的有效指標，進行大學生用戶動一靜態(tài)畫像的宏觀描繪。

（一）大學生用戶畫像描繪的有效指標構(gòu)建

為刻畫大學生網(wǎng)絡(luò)用戶輿情畫像，需要選擇能夠體現(xiàn)宏觀輿論趨勢的大學生網(wǎng)絡(luò)用戶直接行為類型作為有效指標。

Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)可對網(wǎng)內(nèi)用戶的發(fā)帖、郵件、搜索行為中出現(xiàn)的敏感詞進行深入的分析、統(tǒng)計，同時提供警告功能，因此可以選擇不同時間跨度、時間單元內(nèi)敏感詞出現(xiàn)類型、頻率和極化傾向程度作為刻畫用戶靜態(tài)畫像的有效指標。利用Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)中敏感詞報警模塊，對2018年3月1日至2018年12月27日的時間單元內(nèi)高頻敏感詞進行數(shù)據(jù)分析及可視化。前15項分別為考試類，131次;色情類，32次;宗教類，23次;政治類，19次;情緒低落類，15次;金融類，11次;民生類，8次;情緒類，6次;情感類，5次;粗口類，4類;時尚類，4次;貪腐類，3次;反動類，2次：暴恐類，2次：校園貸，1次。數(shù)據(jù)結(jié)果表明，通過敏感詞類型統(tǒng)計、頻率和極化傾向程度有助于直觀反映大學生網(wǎng)絡(luò)用戶群體的輿論關(guān)注焦點和評論切入視角、態(tài)度傾向、情感強度。同時，結(jié)合論壇、搜索、郵件中夾雜敏感詞的詳細情況進行文本分析，能夠在一定程度上反映該類用戶群體的情感動機。因此，可以高頻敏感詞作為用戶畫像的靜態(tài)刻畫的有效指標。

同時，系統(tǒng)內(nèi)置共享接入等模塊，可用于統(tǒng)計用戶周期性活動規(guī)律，可以初步根據(jù)目標用戶日常行為規(guī)律和移動情況進行動態(tài)畫像描繪，可以將該模塊內(nèi)提供的活動規(guī)律參數(shù)作為動態(tài)畫像描繪的有效指標。利用Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)的共享接入模塊，對2018年12月1日至2018年12月27日的時間單元內(nèi)大學生通過終端、PC端、移動端接入情況進行數(shù)據(jù)分析及可視化。終端整體接入的高峰主要集中在10點-12點，14-17點。移動端接入的高峰集中出現(xiàn)在10點、16點，PC端接入的高峰優(yōu)先出現(xiàn)在12點，其次為18點、8點、14點。數(shù)據(jù)表明，學校大學生用網(wǎng)高峰每日集中出現(xiàn)在10-12點、14-17點，上午10點和下午16點課間休息時通過移動端上網(wǎng)較多，日常主要在早、中、晚等各單元的起、止用PC端上網(wǎng)較多。根據(jù)靜態(tài)分析結(jié)果指出的特征用戶群體，可進一步追蹤其上網(wǎng)、用網(wǎng)的行為軌跡，明確該用戶群體的動態(tài)活動規(guī)律，因此，可將共享接入記錄作為用戶動態(tài)畫像的特征指標。

（二）大學生用戶畫像特征分析

宏觀上，根據(jù)多項動一靜態(tài)指標的描繪和說明，可以構(gòu)成大學生用戶群體的形象集合。

Polylnfo系統(tǒng)高頻敏感詞分析結(jié)果與實踐工作的認識基本吻合，因臨近四、六級、考研等重大考試節(jié)點，輿論敏感話題以考試類高居榜首。其次，為色情類、宗教類和政治類話題，但是大學生日常思想政治教育和輿論引導通常聚焦于以重大歷史機遇為契機的意識形態(tài)教育和引領(lǐng)，重點關(guān)注時政熱點、敏感事件引發(fā)的學生群體情感、情緒表現(xiàn)，基本不會主動涉及色情以及宗教類話題的討論及引導。針對特殊用戶群體的行為軌跡也在通過動態(tài)指標進一步標定，目前并無明顯的上網(wǎng)用網(wǎng)的時段特殊性，即并沒有專門時段從事色情、宗教或政治類話題的傳播。由此可見，基于Polylnfo系統(tǒng)描繪的用戶畫像可以在理論上指出或促進日常思想政治教育工作的盲區(qū)或效能。同時表明，基于Polylnfo系統(tǒng)描繪的用戶畫像與實踐工作中描繪的實際輿論畫像仍然具有一定差別，需要采用多項指標進行微觀精細刻畫，反復比對，清晰描繪大學生用戶畫像特征。

二、基于大學生用戶畫像的輿論引導策略構(gòu)建

宏觀上，將大學生網(wǎng)絡(luò)用戶畫像描繪與日常思想政治教育的實踐工作相結(jié)合，理性構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論引導策略，讓大學生網(wǎng)絡(luò)輿論引導工作從被動走向主動，由低效、點對點走向高效、群體式的新型輿論引導方式。

（一）基于用戶畫像的輿論引導策略

傳統(tǒng)輿論引導通常采用被動式、點對點的疏通引導策略，一般而言，是教育者在觀察到大學生群體中集中出現(xiàn)了情感、情緒等問題后采取相應的輿論引導，通常則聚焦于以重大歷史機遇為契機進行面向全體的意識形態(tài)教育和引領(lǐng)，因此，傳統(tǒng)輿論引導缺乏主動且個性化的輿論引導思路及方案。新興大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)發(fā)掘分析能夠系統(tǒng)、全面、細致地構(gòu)建包括行為習慣、態(tài)度傾向、情感強度、情感動機在內(nèi)的多項指標，并且綜合多項指標描繪出用戶輿情畫像。通過用戶畫像的描繪，可以對用戶情感傾向與極化行為進行及時追蹤和預測，使得輿論引導工作可以從被動走向主動，相對低效、點對點的價值引領(lǐng)走向高效、群體式的新型輿論引導方式。

（二）輿論引導策略構(gòu)建過程中的若干問題

在研究過程中發(fā)現(xiàn)，雖然大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)量驚人，也帶來了巨大的群體效應，但是與傳統(tǒng)調(diào)研方式相比，大數(shù)據(jù)在情感動機的分析與捕捉方面表現(xiàn)不足，因此針對輿情預警、輿論引導還不能完全依賴計算機技術(shù)，仍然需要“把關(guān)人”進行分析和把握。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的優(yōu)勢體現(xiàn)在算法的優(yōu)越性上，但是也面臨網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的真實性和局限性等問題，對于大學生用戶特征的代表性和預測性不足。相反，海量數(shù)據(jù)是否需要，中等體量的數(shù)據(jù)針對某些特定問題已經(jīng)能夠進行分析和預測，在數(shù)據(jù)存儲過程中還面臨著容量不足和丟失等情況。以上是基于大數(shù)據(jù)平臺進行輿論引導策略構(gòu)建過程中面臨的一些問題，這也是基于用戶畫像描繪進行輿論引導策略構(gòu)建過程不可回避的難題，需要進一步研究和解決。

結(jié)語

基于Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)，建立大學生網(wǎng)絡(luò)用戶動一靜態(tài)特征指標。根據(jù)多項動一靜態(tài)指標的描繪和說明，構(gòu)成大學生用戶群體的形象集合。利用大數(shù)據(jù)平臺描繪的用戶畫像可以較為直觀地體現(xiàn)大學生用戶群體行為偏好領(lǐng)域，并且一定程度上能夠反映情感強度、態(tài)度傾向、認知與感知等情感傾向和上網(wǎng)用網(wǎng)的行為軌跡。宏觀上，將大學生網(wǎng)絡(luò)用戶畫像描繪與日常思想政治教育的實踐工作相結(jié)合，理性構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論引導策略，可以對用戶情感傾向與極化行為進行及時追蹤和預測，使得輿論引導工作可以從被動走向主動，相對低效、點對點的價值引領(lǐng)走向高效、群體式的新型輿論引導方式。

參考文獻：

[1]余秀才.網(wǎng)絡(luò)輿情研究中的大數(shù)據(jù)技術(shù)使用與問題[J]，新聞大學，2017，2：112 -118.

[2]劉海鷗，孫晶晶，蘇妍嫄，張亞明，國內(nèi)外用戶畫像研究綜述[J]情報理論與實踐，2018，41（11）：155-160.

[3]熊焰，王艷萍.高校微信公眾平臺用戶畫像洞察[J]中國報業(yè)，2018，000（022）：34-35.

[基金項目]本文系中國石油大學（華東）2018年度思想政治教育研究課題《以場域融合為核心的高校新聞輿論引導機制研究》（課題編號：SiJY201808）階段性成果。