大數(shù)據(jù)環(huán)境下民辦高校網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究

孫赫

關(guān)于“大數(shù)據(jù)”一詞，目前學(xué)界并無準(zhǔn)確定義。在考究了諸多定義者的學(xué)科背景及態(tài)度后，可以從兩個角度來理解大數(shù)據(jù)：一是把它看作形容詞，它描述的是大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)特點；二是將其看作是名詞，即數(shù)據(jù)科學(xué)研究的對象，應(yīng)用大數(shù)據(jù)對民辦高校網(wǎng)絡(luò)輿情研究更具有時代價值和代表性。

一、大數(shù)據(jù)研究民辦高校網(wǎng)絡(luò)輿情意義

近年基于大數(shù)據(jù)分析下的社會輿情研究成為當(dāng)前社會、政府、科研機構(gòu)的熱點研究問題。大數(shù)據(jù)分析下的高校輿情研究管理體系在高校研究領(lǐng)域越來越受到關(guān)注。民辦高校是高校群體當(dāng)中特點鮮明的群體之一，其具有發(fā)展迅速、機制靈活、適應(yīng)性強等特點，現(xiàn)已經(jīng)成為我國高校中堅實的組成部分。我國民辦高校學(xué)生特征明顯，其學(xué)生入學(xué)分數(shù)普遍比公辦院校入學(xué)分數(shù)低，文化基礎(chǔ)知識較薄弱，學(xué)業(yè)關(guān)注度也較弱。而學(xué)生用在互聯(lián)網(wǎng)、移動客戶端等方面的時間較多，對網(wǎng)絡(luò)上的熱點事件尤其是輿論事件的關(guān)注度普遍較高。

分析諸多輿情事件，高校是重點關(guān)注的群體，民辦高校學(xué)生受教育水平較低，學(xué)生對事件的分析能力也較弱，更容易輕信網(wǎng)絡(luò)傳言，容易受網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)，因此民辦高校的大學(xué)生是我們保護的重點對象。而建立起一套能夠在大數(shù)據(jù)分析下的輿情監(jiān)控體系，將會對民辦高校的學(xué)生輿情管控有著相當(dāng)積極的實踐意義，也會對高校乃至社會的穩(wěn)定起到幫助的作用。

二、民辦高校網(wǎng)絡(luò)輿情分析體系現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)分析下的民辦高校輿情管理體系建設(shè)的研究還處于探索性階段，許多大數(shù)據(jù)的收集、處理技術(shù)還處于嘗試研究階段。其問題主要突出表現(xiàn)在以下兩個方面：

第一，民辦高校輿情監(jiān)控體系未得到應(yīng)有的重視。學(xué)生花費在上網(wǎng)的時間一般少則每天2～3小時，多則每天8～9小時，平均4～5小時，學(xué)生花在網(wǎng)絡(luò)上的時間占有相當(dāng)大比重。掌控學(xué)生的在網(wǎng)絡(luò)上的行為應(yīng)該是學(xué)生思想工作的重要內(nèi)容，網(wǎng)絡(luò)也應(yīng)該是學(xué)校思想政治工作的重要陣地。但是，目前輔導(dǎo)員對于了解學(xué)生接觸到的網(wǎng)絡(luò)上的信息基本處于原始方式，多依靠與學(xué)生的談心談話，了解其他周圍同學(xué)，觀察學(xué)生的日常變化。加上網(wǎng)絡(luò)交流方式的不斷更新，如校園貼吧、微信朋友圈、新浪微博、騰訊微博、騰訊QQ，以及現(xiàn)在新興的映客直播、花椒直播等，我們的傳統(tǒng)工作方式很難適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)時代日新月異的表現(xiàn)形式。學(xué)生每天在網(wǎng)絡(luò)上閱讀或瀏覽各類信息，留下大量數(shù)據(jù)痕跡。將這些數(shù)據(jù)進行搜集整理，并進行科學(xué)的分析，建立適用可行的數(shù)據(jù)模型，或許可以分析出大多數(shù)學(xué)生的關(guān)注熱點、思維導(dǎo)向，從而起到輿情監(jiān)控的作用。

第二，大數(shù)據(jù)和高校輿情分析研究過于分散。當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者對于大數(shù)據(jù)和社會輿情結(jié)合研究眾多，而對大數(shù)據(jù)和高校輿情結(jié)合情況研究較少，將大數(shù)據(jù)分析和民辦高校相結(jié)合建立出合理科學(xué)的輿情管理體系更少。這種現(xiàn)狀使得當(dāng)前缺乏一個相對統(tǒng)一的學(xué)生數(shù)據(jù)搜集App、輿情管理模式和系統(tǒng)。而對于民辦高校輿情工作的研究則應(yīng)該投入更大的精力，應(yīng)用更先進和科學(xué)的研究方法。

三、民辦高校網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究大數(shù)據(jù)方案

1.網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)的來源和收集

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)一部分來源于學(xué)生學(xué)校的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，另一部分來源于學(xué)生的移動終端。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器監(jiān)控可以定期進行提取信息，尋找頻率高的關(guān)鍵詞和網(wǎng)站，關(guān)注和監(jiān)控瀏覽人。移動終端方面，依據(jù)當(dāng)前學(xué)界及相關(guān)數(shù)據(jù)分析界的研究進展情況，通過分析研究部分民辦高校的手機App開發(fā)和使用情況，筆者發(fā)現(xiàn)調(diào)查的民辦高校中有近50%的高校開發(fā)或正在使用自己的手機App軟件。在收集這些數(shù)據(jù)的同時，我們還可以對功能進行進一步完善，對手機的使用情況、熱點詞匯進行收集，開發(fā)完善一款既有實際使用功能又能監(jiān)控需要的網(wǎng)絡(luò)輿情功能的App軟件，充分搜集挖掘數(shù)據(jù)。另外，還可以將大數(shù)據(jù)分析下的民辦高校輿情管理體系從提取挖掘數(shù)據(jù)、整理分析數(shù)據(jù)、監(jiān)控輿情等方面進行構(gòu)建。

2.App軟件的設(shè)計和使用

（1）可以建立校園信息共享平臺，內(nèi)容包括新聞推送、成績查詢、問卷調(diào)查、投票、迎新報道、社區(qū)服務(wù)、辦事大廳等功能，集合了學(xué)校各職能部門為學(xué)生提供的服務(wù)，實現(xiàn)了學(xué)生移動終端校園業(yè)務(wù)辦理全覆蓋。

（2）App的監(jiān)控功能?？梢栽O(shè)定定期打卡簽到、上課考勤等功能。如早起打卡一項，規(guī)定早上7點—8點30分為打卡時間，若學(xué)生未在手機上點擊“打卡”，有可能是在睡覺，因而可以推斷出其未上第一節(jié)課。若該生一學(xué)期未打卡次數(shù)超過三分之一，即可以推斷出該生期末成績的好壞。

（3）依據(jù)App 軟件提供的大量數(shù)據(jù)，建立分析模型，結(jié)合民辦高校的特點，進行民辦高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理體系的建設(shè)，在輿情萌發(fā)之時及時做好控制及導(dǎo)向，防患于未然。本部分要從管理體系設(shè)計的“五結(jié)合”原則，包括理論性與實踐性相結(jié)合、科學(xué)性與人性化相結(jié)合、個體與群體相結(jié)合、單項評價與綜合評價相結(jié)合等原則進行構(gòu)建，并且運用“四定”，即定性、定量、定時、定緩急的方法進行管理體系的構(gòu)建，充分發(fā)揮學(xué)生工作者、廣大學(xué)生黨員的主觀能動性，在保護學(xué)生隱私的基礎(chǔ)上構(gòu)建出科學(xué)合理的網(wǎng)絡(luò)輿情管理體系。

3.大數(shù)據(jù)的預(yù)警功能

有很多輿情的發(fā)生，事后證明在網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)有各類苗頭。如大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)信貸業(yè)務(wù)等超前消費情況嚴(yán)重，個別學(xué)生的貸款事件發(fā)生突然，有的甚至釀成悲劇，主要是缺乏有效的預(yù)警機制。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，凡是參與網(wǎng)絡(luò)貸款的學(xué)生，均在之前的網(wǎng)絡(luò)和手機上對相關(guān)貸款的網(wǎng)頁進行瀏覽、關(guān)鍵詞搜索、App使用等，從以上情況中分析匯總可知，該學(xué)生有貸款的傾向。其數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，覆蓋面全，取代了原有的對學(xué)生情況掌握不全面的現(xiàn)象，并可提前對學(xué)生的動向進行預(yù)判，分析學(xué)生的關(guān)注點，做好適時教育，這將可以避免多種不良事件的發(fā)生?；诖髷?shù)據(jù)提供的信息數(shù)據(jù)分析，是全體的樣本，其區(qū)別于傳統(tǒng)的個別案例，是提前預(yù)知的一種分析判斷，是從原有的被動“救火”的作用轉(zhuǎn)換到主動“防火”的創(chuàng)新方法?？傊?，大數(shù)據(jù)方法是非常適用于民辦高校網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究的一種科學(xué)的方法。

參考文獻：

[1]徐子沛.大數(shù)據(jù)[M].桂林：廣西師范大學(xué)出版社，2012.

[2][英]維克托·邁爾·舍恩伯格，[英]肯尼斯·庫克耶.大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周 濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

[3]繆其浩.當(dāng)情報遇到大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)熱點情報跟蹤的回顧與感悟[J].情報探索，2013（5）.

[4]J M.Tien Big Data： Unleashing Information [J]. Journal of Systems Science and Systems Engineering ，2013（2）.

[5]Chen H，Chiang R H L，Storey V C. Business Intelligence and Analytics： From Big Data to Big Impact[M].MIS quarterly，2012（4）.endprint