大數據對自學考試的作用和管理初探

李飛　馬春環　米瑤　楊冬

摘? ?要：進入2019年，網絡科技更加飛速發展，信息交流愈發密切，巨量數據集合呈現，社會進入大數據時代。人們的日常生活與工作也越來越依賴于大數據。自學考試作為國家級考試，我們要依據大數據特點，利用大數據分析自學考試輿情熱點，并對自學考試輿情管理方法進行探索。

關鍵詞：自學考試;大數據;輿情管理

中圖分類號：G647? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1009-010X（2019）27-0032-03

一、大數據特點

維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》一書明確指出大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。這些特點讓大數據分析出來的結果精準度高，可以準確地反映出現代社會發生的事情和當代人的心理狀態，更可以預測事情的未來發展方向。因此，筆者認為將大數據引入自學考試的輿論管理，可以更好地預測輿情爆發點，掌握其走勢和公眾心理，有利于及時引導和消除輿情。

二、利用大數據分析自學考試輿情熱點

自學考試為國家級考試，是關乎民生和社會穩定的重要考試，且涉及人數眾多，人員構成復雜，工作組織安排環節緊張，隨時都有大量的工作需要處理。而隨著互聯網的發展，網絡輿情便成了社會輿情的重要組成部分，如何利用網絡宣傳考試的公正公平，弘揚正能量，服務好考生成為自學考試的迫切需求。從其他省市近些年發生的部分考試相關事件來看，一旦應對出現問題，就會造成考試組織和安排的被動，甚至被個別別有用心的網民利用，歪曲事實產生嚴重的社會危害性，影響到人民群眾對考試的信任與認可，甚至影響到社會的安定團結和穩定發展。

自學考試本身有兩大引發輿情的潛在因素：一是考試周期長。自學考試的科目比較多，所以考試戰線時間比較長。動輒就會考上四五年甚至八九年，在如此長時間的考試期間，各種意外隨時可能產生。二是自學考試考生結構復雜。自學考試除本科外，只要年滿十八周歲，報名沒有學歷文憑的限制，各年齡層，各行各業的人都可以報名參加。復雜的人員結構代表不同的立場和想法，這也是激起矛盾的誘因之一。

在小數據時代，輿論引導只能通過少量樣本采集或類似事件分析來進行形勢預測，但是采樣信息量小，精準度低，得出的結論很可能南轅北轍。在大數據時代，人們可以獲得并分析更多的數據，而不再依賴于采樣，從而可以更全面地認識自學考試，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息，清晰地觀察到自學考試各個環節。另外，人們表達對自學考試不滿的主要途徑轉移到了網絡上。利用數據就能夠迅速找到網絡輿情的源頭。數據資源成為社會的重要資源。

結合以上因素，筆者使用云端大數據研究后，總結出自學考試四大網絡輿情爆點：

（一）閱卷問題

考生認為老師閱卷為趕進度，不管對錯，胡亂判卷致使自己成績不理想，甚至認為自己成績被篡改。由于復雜的考生結構，有些考生可能會理智看待，有些考生則會選擇上網宣泄，故意引起輿論風波。

（二）考題泄露問題

2015年央視曝光了某些自學考試助考機構通過“篡改分數、泄題”等離譜做法，確保“低分包過”的考試亂象后，公眾一片嘩然。每到自考前后，總有“泄題，包過”等信息在網上出現，嚴重影響了自學考試的嚴肅性和可信度。

（三）代考替考問題

在網絡上搜索自考替考，會彈出十萬余條相關消息。替考問題已經是自學考試的重災區。因此，2015年刑法修正案（九）將請人或代替他人參加國家考試納入刑法追責。即使如此，代考替考問題依然是公眾心中的一根刺，是自學考試期間社會討論的熱點話題。

（四）殘障人士自考便利問題

2011年，一位盲人致電31個省級自考部門，結果顯示僅廣東省明確表示盲人可參加自考。10月15日，“國際盲人節”當天，101名殘障人士聯名致信北京市自考委和北京教育考試院，要求保障視力殘疾人自考權利。在構建社會主義和諧社會的今天，社會更加文明進步，人們對弱勢群體傾注了更多的關注，一旦損害到殘障人士的利益，必將引發社會輿論關注。

三、大數據對自學考試輿情管理的方法探索

面對以上四大輿情爆點，輿情管理相關部門要建立輿情管理預警機制。根據CNNIC（中國互聯網絡信息中心）第42次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》統計，截止2018年6月，我國網民規模達到8.02億，互聯網普及率達到57.7%，網站數量為 544 萬個。海量的網民和網站數量勢必會產生海量的數字信息。那么這些信息將如何作用于自學考試的輿情預判呢？

（一）情況展示

首先，大數據可以清楚地顯示自學考試報考人數，虛報以及中途棄考人數，掌握自學考試大情況;其次，通過對往年報考人的年齡、學歷等方面分析，判斷出自考的參與者多為中低收入人群，這類群體的公民意識、權利意識普遍強烈，注重平等和程序嚴格，是輿情產生的肥沃土壤。

（二）聲量診斷

網絡聲量是指網絡主體通過網絡渠道，在網絡空間上的訴求和表達，通常以文字、圖片和視頻等方式進行。聲量的量化統計數據可以捕捉互聯網觀點，從量級趨勢上診斷該觀點的支持、傳播數量，從聲量上診斷該觀點是否具備關注度與傳播度，能否形成輿情。展示出某事件，人物或話題是否引起了關注度，關注量級與趨勢如何，及時發現熱度攀高的話題進行預警。

（三）傳播分析

突發事件往往伴隨著緊張、焦慮，這種刺激性很容易在公眾中形成大面積傳播。新媒體平臺，如知乎、抖音，乃至直播間的彈幕，都成為公眾進行即時討論的利器。隨著小事件升溫，必然伴隨著從微博到微信，知乎等信息互換的跨平臺現象。根據清華大學數據科學研究院的研究發現，大數據可以分時間段統計微信、微博、網頁、客戶端的發問總量，按照相似文章的數量計算，數量越高，信息越重要。實施抓取更新數據，可以刪除單條輿情。由此可見，大數據信息能夠分析輿情傳播的路徑，識別傳播節點，抓住關鍵節點進行研判。

（四）情感揣摩

突發事件的發生會刺激部分考生的個人情緒，當個人情緒與突發事件產生共鳴時，就可能誘發群體性的社會情緒，并會進一步刺激考生個體情緒滋長，造成考生情感的流失和理性缺失，最終導致突發事件輿情的傳播與爆發。預防此類事件，就必須借助大數據進行考生的情感揣摩。大數據可以顯示熱點詞云，統計高頻詞匯，進而揣摩民眾的情感態度，輿論焦點和傾向，為后期危機處理提供重要參考。

大數據的核心是預測，研究重點就是輿情預警和預測。輿情工作者可以從以上幾個方面分析互聯網上關于自考熱點的消息，發掘背后隱藏關系，進而預測事態發展趨勢，為輿情事件處置提供決策參考。在輿情事件發生后，應急處理也離不開大數據的支持。

（五）利用大數據進行聲量診斷，傳播分析

抓住自考高熱度話題，迅速發聲，并主動設置議題，澄清不實謠言。在互聯網時代，人們通過互聯網、手機短信等渠道，獲取信息快捷便利，一旦有重大事件發生，消息會不脛而走，短期內就會對大眾心理產生強大沖擊。此時，在事件一發生就占據輿論的先機，主動、及時、客觀地向公眾交代事件真相，贏得輿論引導主動權，樹立自學考試的公信力，贏得考生和社會的信任。

（六）利用大數據摩畫公眾情感傾向

通過大數據掌握考生情感態度，從而進行更加準確的引導。不與大眾意見發生沖突，包容意見表達，同時多渠道、多角度放大主流聲音，形成正確引導輿論的合力。在突發自學考試輿情時，給予準確、及時以及態度鮮明、立場明確、導向清晰地評論。

（七）利用大數據綜合分析，做好動態反應

輿論情況瞬息萬變，把握最新最近的話題動態才能掌握先機，掌控話語權。大數據能夠實時采集各路信息，生成圖表、動畫等，清晰展示實時動態，工作人員根據情況地變化做出不同地應對策略，進行積極地輿論引導。如果輿論引導滯后，沒有把事件扼殺在初期，致使其發酵膨脹，就會對輿論的應急處理帶來巨大地難度和挑戰。因此，輿論管控和引導必須聞風而動，全力提速。這一切的實現離不開大數據的綜合處理。

四、大數據對自學考試輿情管理的意義

隨著科技的發展，電腦和移動智能手機普及，一人一機一段話，就可能產生“蝴蝶效應”引發考生負面情緒，情緒擴散產生輿情。大數據時代，社會輿情的發源多為網絡輿情演化，且在數據體量、復雜性和產生速度等方面發生巨大變化。以大數據觀念變革傳統網絡輿論引導思維，準確把握網絡輿情的內在特征及其在演化過程中的潛在規律，對于新形勢下做好自學考試輿論引導工作，維護考試的公信度和影響力，將具有重要的理論意義和實踐價值。

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