大數據時代背景下高校思想政治教育工作的機遇與挑戰

劉瑞享

（南昌師范學院 江西·南昌 330032）

1 大數據時代呈現的特點

（1）信息成量級增長。大數據時代，信息成級數增長，存儲單位也從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。有數據顯示僅淘寶網的會員每天產生的商品交易數據就高達約幾十TB。可以說，任何一個使用網絡的用戶都會每時每刻都可能產生大量的信息，這些信息或被存儲或被傳遞，其中有一些信息資料被篩選出來成為有效信息進入大數據庫中。隨著數據的不斷增長，大數據將涵蓋各行各業的信息資料，越來越多的領域將需要依靠大數據來進行分析和決策。

（2）信息渠道廣泛。信息獲取的渠道多種多樣，各類社交網絡、移動交通、移動網絡、各種智能工具、服務工具等，都成為數據的來源。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用。目前應用最廣泛的就是推薦系統，如今日頭條、淘寶、網游平臺等，現在政府和公司則大量通過手機APP或公眾微信號等完成信息推薦。日志數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。

（3）數據更新迅速。信息渠道多樣，信息增長迅速，帶來數據的更新也異常迅速。人們也許每天都在使用互聯網，大部分人都離不開互聯網，也就是說每天不同的群體和個人都在向大數據提供大量的資料。數據無時無刻不在產生，但作為平臺而言，數據并不是越多越好，而是誰的數據更新速度更快，誰就有優勢。對于一個平臺而言，花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對于這些大量的數據是需要及時處理的，一般保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，歷史再久點的數據就要及時清理，要不然代價太大。因此，大數據對信息的處理速度有非常嚴格的要求，服務器中大量的資源都用于處理和計算數據，很多平臺都需要做到實時分析。

（4）數據處理復雜。大數據中存儲的信息量極其巨大，但這些信息并不是都有用處，所以決定哪些數據是有用的，哪些數據是需要更新的，哪些數據是要刪除的，這是需要計算機通過科學的算法才能決定的。此外，海量的信息集中到數據庫中后，大數據要從大量不相關的信息資料中挖掘出對分析對象未來發展趨勢和模式預測有價值的數據，這也需要精密的算法才能做到。這是大數據的核心特征。只有將這些復雜的數據科學處理后才能將大數據通過人工智能或數據挖掘深度分析，發現新規律和新知識，并廣泛運用于社會各個領域，從而達到需要的效果。

2 大數據時代背景下高校思政工作的機遇

2.1 信息傳遞更加迅速

高校思政工作不單是人的工作，也不是單個部門的工作，它是一個信息綜合分析評判的工作，相互聯動的工作。思政工作需要的信息是大量的，這些信息既來源于個體，也來源于群體，既來源于現實生活，也來源于網絡。這就要求在思政工作過程中，信息的傳遞應更加迅速，這是確保高校思政工作對大量信息進行分析并做出合理決策的保證。大數據讓信息及時收集、及時存儲、及時處理、及時傳遞，思政工作者可以共享同一個數據庫資源，對共同的思政工作對象進行及時的了解，動態掌握信息的變化情況，始終保持著信息的相互關聯和更新，這讓思政工作更加高效。

2.2 工作方式更加多樣

大數據時代下新媒體將不僅僅是工具，更為高校的思想政治教育工作帶來了無限可能性。新媒體豐富了高校思政教育的手段，拓寬了高校思政教育的渠道。學生可以通過網絡課程、校園微博、微信、微視、論壇等多種形式進行學習。但是眾多的新媒體為高校思政工作者帶來了較大的困擾，工作者們不可能同時使用所有的媒體形式來開展思政工作，有些工作對象可能并不適合用新媒體來進行思政工作。因此大數據可以讓他們更準確地了解到哪些媒體形式為特定的思政工作對象產生實際效果，從而幫助高校思政工作者針對不同的對象選擇合適的工作方式。

2.3 有效干預更加及時

問題的出現往往有一定的前兆，這些前兆匯聚成了若干個信息傳遞出來。如果這些信息被工作者及時的捕捉到，并將關鍵的、敏感的信息分析出來后，思政工作者才能及時地針對對象開展工作。但是大部分信息往往一瞬即逝，很難及時被思政工作者發現或捕捉，所以在大數據的幫助下，只要信息出現就會被及時捕捉，并及時傳遞到相關思政工作者手中，這極大地方便了工作者們提前對事件的介入，使得相關事件在發生之前就能被有效的干預。

2.4 管理決策更加科學

思政工作的對象呈現出來的狀態是由多個因素反映的，某些因素發生了變化代表工作對象產生了某種變化，但是思政工作者有時候很難直觀感受到這些微小的變化，就不能及時地掌握工作對象存在的問題，也不知道應該采取何種對策才是正確有效的。如果有大數據作為支撐，通過平時的數據信息積累，就能對思政工作對象進行信息收集，比對這些數據發生的變化，從而分析評判是否存在問題或危機，為思政工作者做出科學的決策提供了依據。

3 大數據時代背景下高校思政工作面臨的挑戰

（1）數據收集的準確性影響思政工作的基礎。學生與教師通過互聯網能進行及時地交流和分享。互聯網為思政教育工作增加圖像、聲音等有趣元素，提高了學習興趣。但由于互聯網傳播中信息的雜亂、無序，真假不辨，人們在使用新媒體時的“媚俗”傾向以及高校運用新媒體技術自身的不足等原因，對以傳播嚴肅主流文化為主的高校思政教育工作帶來了極大的挑戰。思政工作數據有部分來自于對思政工作對象的直接收集，還有一部分則來自于網絡。在這些數據信息中必然有真實的，也有虛假的，因此在數據收集過程中甄別數據的真實性以及數據來源的準確性就成為依靠大數據開展思政工作的基礎，沒有準確真實的數據就不可能有成功的思政工作。

（2）數據分析的科學性影響思政工作的決策。思政工作對象發出了眾多的信息數據，在大量的數據分析中，如何鑒別有效的或無效的信息數據是需要思政工作者對對象的日常了解和觀察才能分析出來的。如果數據分析不是由直接責任人負責，那么數據雖然可以反映出一定的可能傾向，但也存在一定比例的不確定性。因此對數據分析的科學性就要求數據分析者要結合思政工作實際情況進行信息數據的篩選，并對信息要進行雙向反饋或測試，要進行嚴密準確的算法得出科學的結論，如果分析錯誤就必然會對思政工作的決策產生直接的影響，有些影響甚至是致命性的。

（3）數據共享的合理性影響思政工作的成效。思政工作的數據共享一般在不同層級、不同部門、不同人員之間發生，信息的共享，能讓思政工作者有的放矢，節約了信息收集、整理的時間，避免了錯過思政工作的時效性，為問題的解決提供了最有針對性的資源。但是數據共享在思政工作中并沒明確什么人可以共享，什么時候可以共享，哪些數據可以共享等，這些都需要思政工作者自己去判斷，而在思政工作中有時往往會簡單操作，“整鍋端”成為思政工作數據共享中最常見的現象。這不僅會給信息接收者帶來困擾，還有可能存在信息泄露的風險，這在數據共享的過程中是極不合理的。思政工作者在進行數據共享時要考慮到數據接收者的身份和需求，有針對性的給接收對象提供合理有效的信息數據，否則將嚴重影響思政工作的成效。

（4）數據存儲的安全性影響思政工作的信譽。與以往相比，我們的數據存儲安全得到了很大的提高，但數據在不停的傳輸過程中，任何一個環節都有可能存在數據的再存儲，經過多次存儲的數據也許不再安全。加上這些數據的來源包括網上交易、網絡社交活動、自動傳感器、移動設備以及科學儀器等，數據永遠都在增長之中，數據存儲的容量也需要不斷的擴充，數據的更新也需要定期完成，這些都對數據存儲的安全性提出了挑戰。思政工作大數據更是對人的信息數據的收集，涉及到人的隱私，更需要加強數據存儲的安全性。如果數據在處理過程中由于硬件故障、人為的誤操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的數據庫損壞或數據丟失現象，某些敏感或保密的數據可能被不具備資格的人員閱讀，就極有可能造成數據泄密的后果。如果思政工作對象的信息不能得到安全保證，自然會嚴重影響到思政工作者的信譽，也會危及到思政工作的信譽。

綜上所述，我們認為大數據為高校思政工作提供了諸多便利，解決了許多思政工作過程中的存在的困難，但也必須看到其帶來的問題和隱患，只有把這些問題和隱患真正解決了，全面利用大數據開展高校思想工作的時代才算到來。