淺談AI時代高校網絡輿情治理模式

人工智能技術的深度介入重構了網絡輿情生態。在傳播維度，生成式AI催生自動化內容生產，使得輿情信息呈現多模態（文本、圖像、視頻）融合傳播特征。有研究顯示，隨著AIGC技術的快速發展，生成的文本、圖像、音頻和視頻等越來越逼真，傳統的檢測方法可能很快失效；在風險形態層面，算法推薦導致的“信息繭房”效應與深度偽造技術引發的信任危機相互疊加，使輿情風險識別窗口期縮短至以小時為單位；在治理對象方面，人機協同的傳播模式催生多元主體博弈，學生群體通過對抗性算法（如流量刷量工具）進行話語權爭奪的現象日益凸顯。然而，基于規則引擎的監測系統對隱喻表達識別率低，情感分析模型在校園亞文化語境下的誤判率高，剛性管控模式與學生技術反制能力形成對抗性循環，導致部分校園輿情因處置失當升級為公共危機。

當前研究呈現三重分野：第一，在技術路徑研究方面，有學者聚焦AI模型優化，如楊杰等人開發的BERT混合神經模型將社交媒體情緒分類準確率提升至 87.5% [有團隊著力于BERT的融合模型被用于處理長文本分析問題，并通過注意力機制提取核心有效情感，從而提高情感分析的準確性。這表明在中文語境下，基于BERT的模型確實能夠有效提升情感分析的效率和準確性；第二，在治理機制探索層面，歐盟“地平線2020”計劃強調算法透明性原則，我國學者提出“敏捷治理”框架。“敏捷治理”作為一種社會治理新范式，被用于化解算法歧視的技術與倫理風險，成為實現算法治理的現實路徑，但其教育場景適用性尚未驗證；第三，在倫理規范討論領域，探討了機器學習算法在學生成績預測中的公平性問題，并提出了緩解偏見的策略。3也有學者從設計者偏見型、數據瑕疵型、技術缺陷型和經濟利益驅動型四類算法歧視入手，提出了倫理治理、技術治理和法律治理的路徑。4技術應用多集中于通用場景，缺乏對青年學生認知特性與校園傳播規律的針對性設計。治理討論常割裂技術系統與教育規律，尚未形成“監測一研判一響應”的閉環機制。倫理研究停留于原則倡導，缺少可操作的高校算法治理指南。

高校網絡輿情治理關乎意識形態安全與教育現代化進程。其特殊性在于：青年學生群體兼具高網絡活躍度（日均觸網6.2小時）與價值觀可塑性。校園社交生態的封閉性（如課程群組、校內論壇）使輿情呈現鏈式擴散特征。高校是年輕人最集中的空間之一，成為輿論產生和發酵的主要陣地。傳統治理模式面臨三重困境：人工監測存在12-24小時滯后窗口、規則庫系統對校園亞文化語義識別率不足、剛性管控引發的次生危機頻發。基于此，本文通過構建“技術賦能一機制規范一人文關懷”三位一體治理框架，通過多模態感知系統破解監測遲滯難題，設計事理推演算法提升研判精度，建立人機協同決策機制平衡技術效能與教育規律。這不僅為破解“智治”與“善治”的張力提供了理論框架，更為防范AI技術異化、推進教育治理現代化提供了實踐路徑。

一、AI時代高校網絡輿情新特征

（一） 與情生成與傳播的智能化

人工智能技術重構了高校輿情的傳播范式，形成了“技術驅動一多模態滲透一跨圈層共振”的智能化傳播鏈條。算法推薦機制通過用戶畫像精準推送內容，使輿情傳播速度較傳統模式提升了3-5倍，5如某高校食堂價格爭議視頻經抖音算法定向推送，24小時內觸達全國87所高校社群，迅速觸發了跨區域聲援行動。深度偽造技術（如AI合成語音相似度達 92.7% 與AIGC工具的濫用，導致虛假信息識別成本激增。例如，在某高校偽造“教授學術不端”錄音事件中，辟謠耗時較常規事件延長了數倍。同時，輿情在微信（強關系鏈）微博（弱關系鏈）短視頻平臺（算法推薦）間形成跨平臺遷移，傳播矩陣的立體化使單一事件的話題重合度高達 68% ，倒逼治理體系突破“單平臺監測”的傳統邏輯。

（二）主體行為的復雜性

“Z世代”學生群體在網絡空間中呈現出“符號化表達一圈層化聚集一虛實身份博弈”的復雜行為特征。其表達方式深度依賴表情包、諧音梗等亞文化符號。例如，某高校宿舍管理事件中73% 的討論內容包含“鼠鼠我啊”等網絡隱語，導致傳統語義分析模型誤判率高。匿名賬號（小號）虛擬形象（Vtuber）的廣泛使用催生雙重行為模式，如某評獎爭議事件中， 62% 的激進言論源自未實名賬號，形成了“前臺理性表態”與“后臺非理性宣泄”的割裂現象。更值得警惕的是，數字分身技術使學生可以操控多個AI代理賬號參與話題炒作，虛實身份疊加導致輿情引導的復雜性與不可控性顯著上升。

（三）風險類型的多元化

AI技術的滲透使高校輿情風險從單一事件沖突演變為“意識形態滲透一次生危機衍生一群體極化加劇”的復合型威脅。境外勢力利用AI翻譯工具炮制煽動性文本，如某高校論壇中“學術自由受限”偽造帖經算法擴散，誘導學生發起聯署活動，折射出意識形態安全風險顯性化的問題。校方應對失當易觸發次生危機，如某“學生墜樓”事件中，官方通報被AI情感分析判定為“冷漠型文本”，引發全網道德聲討，導致輿情熱度反彈率高。算法推薦進一步強化群體極化效應，如某“教材爭議”事件中，持批判立場用戶的同質化內容接觸率提升 89% ，群體態度極化指數從0.38升至0.71（ gt;0.6 即高危），加劇了校園共識撕裂。[7]

（四）治理時效性要求的提升

AI技術壓縮了輿情演化周期，倒逼治理體系從“事后響應”向“實時干預”轉型。輿情爆發窗口期縮短至2-4小時，如某實驗室泄漏事件從校內BBS發酵至微博熱搜僅用了100余分鐘，遠超人工響應極限。動態情感拐點監測成為剛需，如某獎學金事件3小時內負面情緒占比從 32% 驟增至 79% 的拐點，最終引發線下聚集。長尾效應挑戰持續治理能力，如某教師不當言論事件在AI推薦下形成“記憶強化”效應，30天內出現3次熱度峰值，要求系統具備跨周期跟蹤能力。可見，時效性壓力已從“快速處置”升級為“預測一干預一修復”的全周期敏捷治理。

二、AI賦能的高校網絡輿情治理體系構建

（一） 技術支撐體系：構建全周期智能感知網絡

AI賦能的治理體系以全息數據采集系統為基座，整合校園論壇、社交平臺、課程群組等20余類數據源，通過OCR圖像識別、ASR語音轉寫技術實現了文本、圖片、音視頻多模態數據融合。有研究顯示，在社交網絡數據集上的性能，其輿情分類準確率為 92.5% ，F1Score為 67.9% ，證明該方法在網絡輿情情感分析上具有較好的性能。在此基礎上，部署智能情感分析模型。采用基于BERT-BiLSTM模型的輿情監測方法，能夠挖掘不同情感極性下的熱門主題詞，及時發現潛在輿情。動態預警指標體系引入時間衰減因子與話題耦合度算法，從傳播速度（V）情感烈度（E）參與密度（D）三個維度構建VED風險量化模型，實現風險等級分鐘級更新。1虛擬仿真推演系統通過數字孿生技術構建校園輿情沙盤，支持管理者在模擬環境中測試不同干預策略，某高校使用后不僅提高了預案的通過率，還為高校安全管理提供了新的思路和方法。

（二）運行機制創新：打造敏捷化治理閉環

治理體系依托實時監測機制搭建 7×24 小時輿情雷達”，通過分布式爬蟲集群實現每秒10萬級數據吞吐。某實驗表明，其熱點發現時效較人工監測提前6-8小時。智能研判機制創新應用事理圖譜技術，將離散事件關聯為“主體一行為一影響”知識網絡。醫療輿情實證結果證實，該方法預測輿情事件的準確率達到 72.03% 。精準應對機制基于用戶畫像生成個性化辟謠策略，對理性群體推送數據可視化報告。個性化程度高的辟謠信息能夠顯著影響信息受眾的認知資源分配，從而提高辟謠效果。閉環反饋機制通過LSTM神經網絡構建治理效果評估模型，從傳播衰減度（△V）情感轉化率（△E）共識達成度（△C）三個維度動態優化策略，形成“監測一處置一評估一迭代”的治理飛輪。

（三）保障體系設計：平衡技術效能與教育價值

在制度層面，制定《 ×× 高校AI輿情治理實施指南》，明確算法介入的“三清單”（負面清單、權限清單、問責清單），規定情感分析模型需經教育學、心理學專家聯合校準方可部署。在人才保障方面，構建“技術 + 思政”雙螺旋培養體系，開發“AI倫理工作坊\"“輿情推演沙盤”等實訓課程。倫理保障聚焦算法透明性建設，采用可解釋AI（XAI）技術生成輿情研判決策樹，確保每個預警信號可追溯至具體數據特征。同時，設計聯邦學習框架，在加密狀態下完成跨校數據聯合建模，學生個人數據留存時間嚴格限定不超過72小時。通過三重保障，實現從“技術可用”到“治理可信”的價值躍遷。

三、實踐挑戰

（一） 技術層面：數據質量瓶頸與算法偏見風險

AI技術在輿情監測中依賴大規模數據，但高校網絡輿情數據常存在碎片化、噪聲多、實時性不足等問題，導致分析結果失真。例如，社交媒體中的非結構化文本難以被精準識別，情緒分析模型可能因訓練數據偏差而誤判負面輿情的嚴重程度。此外，算法推薦技術加劇了“信息繭房”效應，用戶長期接觸同質化內容，會導致輿情研判偏離真實民意。技術層面的治理需優化數據清洗機制，引入多方協作的動態監測體系，并通過算法透明化審查減少偏見。

（二）管理層面：部門協同障礙與應急響應滯后

高校輿情治理涉及宣傳、學工、信息化等多個部門，但條塊分割的體制易導致信息共享不暢、責任推逶。例如，輿情事件爆發時，技術部門可能已監測到風險，卻因跨部門流程冗長而延誤響應。此外，應急預案多停留在紙面，缺乏實戰演練，難以應對突發輿情的快速發酵。管理優化需構建“全生命周期”協同模型，整合事前預警、事中處置與事后反饋機制，通過數字化平臺打通部門壁壘，實現實時數據互通與聯合決策。

（三）倫理層面：“信息繭房”效應與主體責任界定

算法推送會導致師生陷入封閉信息環境，削弱多元觀點交流，甚至強化群體極化。例如，學生通過短視頻平臺獲取片面信息，可能對校園事件產生誤解。同時，平臺、高校、監管方的責任邊界過于模糊：平臺依賴算法盈利卻回避內容審核責任，高校治理權限受限于技術能力，監管部門則面臨法規滯后問題。倫理治理需明確各方權責，如要求平臺優化推薦邏輯、高校加強媒介素養教育、政府完善算法問責制度，從而打破“信息繭房”并促進信息融通。

四、應對策略

針對高校網絡輿情治理的挑戰，本文提出“技術賦能一制度規范一人文關懷”的三位一體治理框架。該框架強調技術手段與人文精神的有機統一，通過智能化工具提升治理效能，以機制建設保障實施路徑，用人文關懷引導價值取向，實現從“管控型治理”向“服務型治理”的轉變。具體包括以下三個維度。

（一）技術賦能：智能化與精準化的治理支撐

第一，智能監測與預警。利用人工智能、大數據分析等技術建立實時監測系統，通過主題爬蟲技術抓取多平臺輿情數據，結合機器學習分析輿情發展趨勢。例如，構建“事故癥候”數據庫，識別敏感關鍵詞和情緒傾向，實現早期預警；第二，數據融合與決策支持。整合跨部門、跨平臺的數據資源，打破“信息孤島”，提升數據開放共享能力。通過數據挖掘精準研判輿情熱點，為決策提供科學依據。同時，需防范技術依賴帶來的數據偏見風險，確保算法透明性與倫理審查；第三，技術升級與風險防控。優化網絡監管硬件設施，引入身份認證、權限管理等技術手段，強化信息安全防護。利用數字技術分級分類管控輿情，如對突發事件設置應急響應模塊，快速阻斷虛假信息傳播。

（二）機制規范：法治化與協同化的治理保障

第一，完善法律法規體系。國家層面需制定統一的網絡輿情法規，明確網絡行為邊界。高校應細化校規校紀，將法律要求融入日常管理，如規范自媒體運營、明確責任主體。同時，建立申訴機制，保障師生合法權益；第二，構建協同治理機制。推行“黨委領導、校長負責、多部門聯動”模式，整合宣傳部門、技術團隊、院系等資源，形成治理合力。加強與地方政府、教育部門的協作，建立輿情跨域聯防聯控機制；第三，規范流程與應急制度。制定全生命周期治理流程，包括事前預警、事中處置、事后評估反饋。完善應急預案，明確分級響應標準，定期開展模擬演練以提升應急能力。

（三）人文關懷：價值觀與情感化的治理導向

第一，強化思政教育與價值觀引導。將網絡素養教育納入課程體系，通過案例分析、專題講座等形式培養師生理性表達意識。創作高質量網絡文化產品，弘揚主旋律，鞏固主流意識形態陣地；第二，建立參與式治理模式。尊重師生話語權，暢通訴求表達渠道（如校長信箱、線上論壇），避免“一刀切”封堵。培育學生意見領袖，鼓勵其參與輿情引導，形成“自組織”治理力量；第三，注重心理疏導與情緒管理。針對負面輿情中的群體情緒，建立心理干預機制，如開設心理咨詢熱線、組織情緒解壓活動。同時，通過輿情事件后的復盤反思，修復師生信任關系，營造包容性校園氛圍。

五、結束語

本文主要探討了人工智能技術給高校網絡輿情治理帶來的新的挑戰和機遇，指出AI技術深度介入并重構了網絡輿情生態，帶來了智能化傳播、主體行為復雜化、風險類型多元化等新特征，同時也壓縮了輿情演化周期。針對這些挑戰，提出構建“技術賦能一機制規范一人文關懷”三位一體治理框架。旨在通過智能化監測預警、完善法律法規體系、加強思政教育等多維度措施，實現從被動應對到主動引導、從單一管控到多元共治的轉型，構建清朗網絡生態。

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