疫情沖擊下大學生網(wǎng)絡(luò)輿情演化趨勢與高校思政引導
——基于互聯(lián)網(wǎng)多平臺數(shù)據(jù)的計量分析

金瀏河，施 健

（溫州職業(yè)技術(shù)學院，浙江 溫州 325035）

2020 年初，一場突如其來的新冠肺炎疫情襲卷全球。這場災疫對于高等教育的師生而言，所帶來的不僅僅是關(guān)于人與生態(tài)自然辯證關(guān)系的反思，更多的是憑借全媒體時代的網(wǎng)絡(luò)空間，將全體大學生引入到一種對生命存在、生存境遇、危機應對、學習與生活重塑等方面的深度反思和探求的視閾。加強輿論引導工作，宣傳輿論工作要著力強化顯政，把握主導，占據(jù)主動，更要強信心、暖人心、聚民心。高校大學生作為網(wǎng)絡(luò)“原住民”，此時通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)字平臺面向全社會公開表達自已的信念、態(tài)度、意見和情緒，形成重大疫情背景下影響社會輿情意識流方向的重要人群，許多新情況新問題也因網(wǎng)而生，因網(wǎng)而增，給社會網(wǎng)絡(luò)輿情與社會高校思政引導工作帶來新的挑戰(zhàn)。

本篇論文積極呼應習總書記的高度指示以及教育部對高校思政建設(shè)的指導綱要，結(jié)合大學生新訴求、新觀點和新問題，借助互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對文本價值向度進行深度挖掘，對疫情沖擊下的輿情素養(yǎng)、輿情特征、輿情動態(tài)及輿情趨勢等熱點焦點問題提出進一步思考與調(diào)查。深入探究這一特殊時期和特殊情境下大學生的價值取向、思想動態(tài)和行為選擇，為高校后疫情時代的思政教育和高校網(wǎng)絡(luò)輿情引導工作提供有益參考。

一、網(wǎng)絡(luò)輿情與大學生網(wǎng)絡(luò)輿情研究評述

大學生網(wǎng)絡(luò)輿情是社會輿情的重要組成部分，也是高校引導大學生意識形態(tài)教育的重要工作內(nèi)容。學者李潔瓊將大學生網(wǎng)絡(luò)輿情定義為大學生在互聯(lián)網(wǎng)傳播媒體平臺上對其關(guān)注的內(nèi)容所表達的觀點、意見的集合，主要表現(xiàn)為大學生通過網(wǎng)絡(luò)媒介對外發(fā)表自己的觀點并形成一種自己的思想表達。當下國內(nèi)學者對該領(lǐng)域的研究主要聚焦在：（1）網(wǎng)絡(luò)輿情內(nèi)容；（2）大學生網(wǎng)絡(luò)輿情特征及特點；（3）大學生網(wǎng)絡(luò)輿情引導研究。通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)：（1）如果從整個網(wǎng)絡(luò)輿情的背景來考查的話，必須對兩者之間的關(guān)系做進一步的梳理，以此來鑒別大學生輿情的生成與傳播機制；（2）研究方法的科學應用性和規(guī)范性不足，僅限于一般的運算統(tǒng)計，缺少相對性，回歸分析、因素分析等計量方法的運用，勢必會影響研究過程和調(diào)查結(jié)論的嚴謹性與科學性解釋。

對上述研究內(nèi)容與研究方向等進行梳理發(fā)現(xiàn)：國內(nèi)外學者對于高校大學生網(wǎng)絡(luò)輿情研究大多是基于文本數(shù)據(jù)，而相對忽視文本背后的情緒分析、話題模型深化跟蹤，本報告嘗試將兩者進行有機結(jié)合，充分發(fā)掘文本信息中大學生的價值傾向、情感坐標及行為呈現(xiàn)。其研究結(jié)果將對高校網(wǎng)絡(luò)輿情應對與治理，對高校思想政治教育引導與創(chuàng)新有著重要的借鑒意義。這不僅事關(guān)高等教育職能是否有效發(fā)揮與高校運行秩序是否有序，還事關(guān)黨和國家人才培養(yǎng)與社會主義接班人質(zhì)量過硬與否。

二、研究方法與數(shù)據(jù)采集

（一）研究方法

本文圍繞“新冠肺炎疫情”話題對新浪微博、知乎社交平臺數(shù)據(jù)進行階段性（疫情嚴控期與疫情平穩(wěn)期）抓取，將數(shù)據(jù)進行文本清洗后存入數(shù)據(jù)庫，再通過Kmeans 文本聚類算法對話題進行分類，借助SnowNLP 對微博文本進行情感趨勢分析和影響因素的多元回歸，為后續(xù)評論數(shù)據(jù)的量化上做出預測；疫情平穩(wěn)期，在延續(xù)前段微博抓蟲的基礎(chǔ)上，通過jieba 中文分詞精準確定評論中的最多詞頻，建立有向無環(huán)圖，通過知乎平臺高贊問題的葉貝斯情感分析，與中文分詞進行對應與驗證，得出調(diào)查問卷中的處置變量，最后，通過以上研究結(jié)果與第二階段的大規(guī)模問卷調(diào)查相結(jié)合，科學判斷疫情沖擊下高校大學生輿情演化特征與趨勢。研究方法流程圖如圖1 所示。

圖1 研究方法流程圖

（二）大學生評論數(shù)據(jù)的采集界定

據(jù)2019 年藍鯨TMT 的數(shù)據(jù)顯示，截至2019 年初，微博活躍用戶4.46 億，其中16～25 歲的人群在整個活動用戶中占比61%。每天將近有1 000 萬的大學生使用微博，群體規(guī)模龐大，對大學生的日常生活產(chǎn)生巨大影響，更是本項研究在疫情嚴控期分析大學生群體網(wǎng)絡(luò)輿情的理想途徑。然而，從用戶隱私角度來說，微博平臺不設(shè)置第三方能直接獲取完整的大學生用戶識別接口；除此之外，雖然借用爬蟲程序可獲得用戶的教育信息，但是存在部分用戶信息不全或虛假現(xiàn)象，使得利用應用程序獲取的數(shù)據(jù)存在不準確的可能。因此，本項研究引用基于機器學習理論開發(fā)的大學生用戶特征分析與識別體系，最終以新浪微博帳戶的個人資料、微博內(nèi)容的關(guān)鍵詞、微博主頁顯示的用戶活動和空間信息，以及各帳戶之間的親緣關(guān)系這四項作為“大學生”群體的判別標準。

三、疫情嚴防嚴控期大學生網(wǎng)絡(luò)輿情分析

（一）詞頻統(tǒng)計

對嚴控期大學生網(wǎng)絡(luò)輿情熱點的分析采用新浪微博話題評論作為起始數(shù)據(jù)。以“大學生”“疫情”為關(guān)鍵詞，運用Python 抓取2020 年3 月1 日到2020 年6 月1日的評論數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上對每天的數(shù)據(jù)量進行記錄，并將熱度最高的評論進行下載，最終得到了時間跨度92 天，共計20 967 條評論，對這些評論進行詞頻統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)大學生在發(fā)布輿情評論時，使用最多的7 個詞匯分別是大學生、疫情、開學、打卡、健康、封閉管理、流調(diào)。如圖2 所示。

圖2 詞頻統(tǒng)計

（二）大學生網(wǎng)絡(luò)評論對網(wǎng)絡(luò)輿情的影響分析

為進一步探究疫情嚴控背景下大學生網(wǎng)絡(luò)評論對網(wǎng)絡(luò)整體輿情的影響，本研究基于上述評論數(shù)據(jù)建立多元線性回歸模型，從而探索大學生網(wǎng)上評論對網(wǎng)絡(luò)輿情的影響因素并對評論總數(shù)進行預測。

1.多元回歸模型的建立

該模型主要通過Eviews 軟件進行處理得到大學生網(wǎng)絡(luò)輿情與各個影響因素之間的線性回歸方程。該回歸方式建立的意圖是要探索兩個或兩個以上的自變量對評論數(shù)的影響關(guān)系。

假設(shè)評論總數(shù)與各個關(guān)鍵詞之間有線性關(guān)系，則總體回歸線性模型如下：

其中，Y-評論數(shù)；X-大學生；X-疫情；X-開學；X-打卡；X-健康；X-封閉管理；X-流調(diào)。

總體線性回歸函數(shù)則為

建立工作文件并錄入全部數(shù)據(jù)，得到回歸結(jié)果，如圖3所示。

圖3 回歸模型圖

根據(jù)圖3 的信息，用最小二乘法估計得到回歸模型的估計結(jié)果為：

2.模型擬合優(yōu)度檢驗

本研究中：

3.模型多重共線性檢驗

從以上的分析過程可明顯看出，模型中的X-X是可以作為大學生在疫情期間網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)注點從而影響總體評論數(shù)量的因素，然而，這些作為解釋變量的因素之間是否存在精確相關(guān)或高度相關(guān)，從而導致上述線性回歸模型的估計值是否會出現(xiàn)失真或難以估計準確，因此，必須要對回歸模型進行多重共線性的逐步回歸方法來檢驗并確定。

根據(jù)圖3 回歸模型圖可以看出，F(xiàn)=404.9096 檢驗值比較大，說明回歸方程顯著，即各自變量聯(lián)合起來確實對評論數(shù)有顯著影響；給定顯著性水平，t＿1=2.666267、t＿2=7.994402、t＿3=7.886806，均通過t 檢驗。將X-X7個變量逐一加入，通過一元回歸，比較各個一元回歸模型中的可決系數(shù)，依據(jù)可決系數(shù)R最大的原則，選擇X作為進入回歸模型的第一個解析變量，形成一元回歸模型。經(jīng)過逐步回歸，明顯看出，從X-X可決系數(shù)R是在不斷增大狀態(tài)的，基本消除了7 個解釋變量之間的多重共線性。即本研究中的7 個解釋變量之間不存在多重共線性，通過該檢驗。

（三）大學生網(wǎng)絡(luò)熱議詞對網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)的預測

通過對大學生網(wǎng)絡(luò)評論高頻詞的提煉、多元線性回歸的模型的建構(gòu)及關(guān)鍵要素的確定，進而可用此方程算出該區(qū)間內(nèi)其他各點的原函數(shù)Y（評論數(shù)）的近似值，通過線性關(guān)系推測大學生評論數(shù)量，即依據(jù)熱議詞預測網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)，這個預測值有助于對大學生網(wǎng)絡(luò)輿情現(xiàn)狀及后續(xù)態(tài)勢的預判。

本研究選取8 組預測，每次選取其中一個設(shè)置為1 000 次，得出的結(jié)果如圖4 所示。

圖4 熱議詞與評論數(shù)的影響預測

在預測過程中發(fā)現(xiàn)：當“疫情”關(guān)鍵詞出現(xiàn)1 000次時，估計評論數(shù)為745 條，在回歸方程的t 檢驗中顯著性最大，相對應的對評論總數(shù)的影響也最大。健康話題次之，位居第三的是大學生話題。而其他高頻詞即使都達到1 000 次時，評論數(shù)只達到了876 條。從以上數(shù)據(jù)顯示可以預見：由于新冠肺炎疫情造成的全球重大公共衛(wèi)生事件所帶來的恐慌和緊張局勢深刻影響到每一個人，使“疫情”作為熱議點不僅在當下嚴防嚴控的社會背景下受大學生高度關(guān)注，既使在全球疫情得以舒緩的后疫情時代，“疫情”這個話題也將延續(xù)較長時間。

四、大學生網(wǎng)絡(luò)輿情演化趨勢分析

經(jīng)歷一段時間的嚴防管控措施之后，國內(nèi)疫情形勢逐漸向好且趨于穩(wěn)定。2020 年9 月全國各大高等院校相繼開學，大學生群體步入正常的學習生活軌道，各大網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表的與疫情相關(guān)的評論也隨之減少，多數(shù)大學生的網(wǎng)絡(luò)話題、跟帖點評、關(guān)注焦點，亦或是情感傾向等方面均出現(xiàn)了新的動向，為大學生網(wǎng)絡(luò)輿情在特殊時期中所呈現(xiàn)的動向拐點與演化趨勢提供了可持續(xù)研究的可能。后續(xù)追蹤數(shù)據(jù)采取三種提取路徑：分別是新浪微博平臺的評論數(shù)據(jù)（2020 年9 月1 日-2020 年12月31 日）；知乎問答社區(qū)平臺相關(guān)數(shù)據(jù)及大規(guī)模的在線調(diào)查問卷。

（一）新浪微博平臺分析

后續(xù)數(shù)據(jù)追綜以“疫情、大學生”為主題詞共抓取2020 年9 月-12 月35 549 條微博評論數(shù)據(jù)，并對其進行清洗，去除非“大學生”群體所發(fā)表的言論，最終得到26 159 條直觀評論。本階段結(jié)合Python 自然語言中使用最廣泛、準確度優(yōu)高的分詞工具——“jieba 分詞”對以上評論文本進行分詞、詞性標注、關(guān)鍵詞抽取，由此構(gòu)成有向無環(huán)圖計算每種成詞概率，得出最大概率的路徑即為最佳分詞的可能，在本份數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了“擔”“當”“就”“業(yè)”“合”“作”等字，最后，動態(tài)規(guī)劃查找上述有向無環(huán)圖最大概率路徑，找出基于詞頻的最大切分組合，最終組成最大概率詞匯表，形成詞匯連通圖，如圖5所示。

圖5 有向無環(huán)圖最大概率詞匯路徑

根據(jù)jieba 分詞形成的有向無環(huán)圖，選取前500 個高頻詞匯，采用wordcloud 庫對內(nèi)容進行可視化操作，生成微博數(shù)據(jù)詞云圖。

從圖6 直觀顯示：當下大學生討論話題聚焦于后疫情時代下的國家認同、社會與經(jīng)濟發(fā)展、就業(yè)、責任與擔當?shù)?，與疫情嚴控時的輿情在討論主題、關(guān)心對象、話題深度、問題視野及評說角度等方面存在較大的差異。

圖6 微博數(shù)據(jù)詞云圖

（二）知乎問答平臺分析

課題組在數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)大學生對“責任與擔當”的討論在知乎問答平臺上更突出。為了能進一步具象該話題，基于Scrapy 的分布式爬蟲系統(tǒng)的設(shè)計，爬取知乎平臺2020 年9 月-12 月“疫情下新時代大學生的責任與擔當”有關(guān)的問題回答以及相關(guān)評論數(shù)最多的文章，得出與該話題高度相關(guān)的熱議點。如圖7 所示。

圖7 知乎平臺熱點分布圖

從熱議點趨勢來看，通過此次疫情，大學生群體對國家、責任與擔當意識在進一步加強。

（三）大規(guī)模問卷調(diào)查分析

依據(jù)微博與知乎兩大平臺的高頻詞、熱議點及情感分類，課題組擬定出調(diào)查問卷中的處置變量，以此進行核心問題的設(shè)置，此項研究與上述兩個平臺的關(guān)鍵主題形成對應與連接。

問卷總體包括四個維度，即就業(yè)、責任與擔當、國家認同感及衛(wèi)生與健康共計21 道題，在全國發(fā)放線上問卷1 487 份，收獲有效問卷1 299 份。

對于問卷數(shù)據(jù)使用SPSS18.0 進行整理分析，所采用的分析方法為多重響應分析結(jié)合交叉表卡方檢驗，具體分析如下。

1.對“就業(yè)”相關(guān)問題存在顯著差異

專、本科生認為疫情對就業(yè)影響較大，而研究生與博士生則認為可持理性對待心態(tài)。對普通高等學校學生來說更多選擇考研和“專升本”；而對博士生和近半數(shù)研究生來說，面對就業(yè)受阻情境，則更傾向于選擇降低自己的期待。相比其他行業(yè)，研究生及以上學歷的學生更傾向于將醫(yī)療衛(wèi)生教育作為自己的未來就業(yè)方向，對于大一至大四的學生來說，他們更傾向于文化傳媒或娛樂行業(yè)。除近半數(shù)大四學生認為自己會因疫情而改變就業(yè)目標外，其余年級的學生均選擇繼續(xù)堅定自己的就業(yè)目標（表1）。

表1 就業(yè)*年級交叉表卡方檢驗

2.對“責任擔當”相關(guān)問題不存在顯著差異

各年級學生在“責任擔當”的態(tài)度與信念上呈現(xiàn)了高度的一致性，均認為國家利益需要每個人的維護，抗擊疫情更需要每個人的恪盡職守與奉獻（表2）。

表2 責任擔當*年級交叉表卡方檢驗

3.對“國家認同”相關(guān)問題存在差異

不同年級大學生在對抗疫情神的認識上存在不同角度的解讀。本、?？粕鷮τ谖磥淼闹袊铌P(guān)心的還是受疫情影響的就業(yè)環(huán)境，研究生及以上學歷的學生對經(jīng)濟發(fā)展和國家統(tǒng)一非常關(guān)注。但是總體而言，不同年級學生均表現(xiàn)和實踐著多種愛國方式（表3）。

表3 國家認同*年級交叉表卡方檢驗

綜上所述，對大學生網(wǎng)絡(luò)輿情后續(xù)的追綜進行縝密與嚴謹?shù)挠嬃糠治?，充分反映大學生群體在此次疫情裹挾下呈現(xiàn)出的態(tài)度、信念、意見、情緒與情感。清晰勾畫出從疫情嚴控時期到疫情常態(tài)化的后疫情時期，輿情基調(diào)逐漸轉(zhuǎn)向為國家民族認同的強烈情感、對社會經(jīng)濟發(fā)展的堅強信心、對自身責任與擔當?shù)挠掠诿鎸Γ渲杏职瑢€人就業(yè)前景的隱隱擔憂，以及對世界發(fā)展格局的迷茫的演化趨勢。

五、疫情沖擊下的高校思想政治引導路徑

從調(diào)查的計量結(jié)果來看，疫情期間大學生網(wǎng)絡(luò)輿情表現(xiàn)為客觀理性的責任覺醒，凸顯了大學生的使命擔當與青春能量。然而，該群體由于缺少應對突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的經(jīng)驗儲備，在思想態(tài)度和社會知識上難免會暴露出潛在的問題，因此，結(jié)合本調(diào)查的數(shù)據(jù)結(jié)果，對后疫情時期高校的網(wǎng)絡(luò)輿情和思政教育引導機制提出相關(guān)對策與建議就非常有指向意義及參考價值了。

（一）強化以“中華民族偉大復興”激發(fā)責任意識的擔當教育

習近平總書記在紀念“五四”運動100 周年大會上強調(diào)：“青年是整個社會力量中最積極、最有生氣的力量，國家的希望在青年，民族的未來在青年?！痹诳箵粢咔榈恼麄€過程中，青年群體的責任擔當不斷得以彰顯、磨礪，同樣成就了大學生這支生力軍釋放出強大的青春正能量。高校思政應加強大學生抗擊疫情責任擔當教育，增強為實現(xiàn)中華民族偉大復興的擔當自覺，其中包含兩條核心路徑：第一，講好抗疫思政課。各大高校應充分利用好抗擊疫情“社會大課堂”，從“中國速度”“中國力量”“中國效率”“中國溫度”的中國抗疫故事中提煉精彩故事、榜樣故事，為思政課提供豐富教學資源的同時，要講清其中的理論內(nèi)涵，從而增強大學生責任擔當。第二，思政小課堂與大課堂結(jié)合。大學生責任擔當教育僅靠課堂與校園是遠遠不夠的，目前我國疫情還存在較大的不確定性，要鞏固疫情防控成果，高校思政部門應利用抗擊疫情的社會大課堂，積極創(chuàng)造充分條件，發(fā)動大學生參與抗疫保障服務(wù)，引導學生在抗疫的社會實踐中體驗責任擔當，體悟成長意義。

（二）強化以“偉大抗疫精神”厚植國家認同感的愛國教育

2020 年9 月8 日習近平總書記在全國抗擊新冠肺炎疫情表彰大會上的重要講話中深刻指出：“生命至上、舉國同心、舍生忘死、尊重科學、命運與共的偉大抗疫精神?！边@種精神是中國在抗疫斗爭中錘煉出的“靈魂”精神，體現(xiàn)了強烈的愛國主義和國家認同所蘊藏的偉大力量。國家認同是國民教育中最核心的內(nèi)容，加強以愛國主義為核心的大學生國家認同教育是高校立根鑄魂的首要政治任務(wù)。高校思政體系應把握主流思想，從全國抗擊新冠肺炎疫情現(xiàn)實角度中提煉大學生國家認同的教育素材，從思想和實踐上切實構(gòu)建認同系統(tǒng)，從而上好“抗疫精神”這堂生動且內(nèi)涵豐富的思政大課，做到因事而化，厚植國家認同；因時而進，砥礪愛國情神。

（三）強化以“災疫倫理學”培植命運相連的生命觀教育

災疫倫理學作為一門新型的人文科學，可以說為高等學校的災疫防治、學生群體的生命教育、教師群體的責任危機意識提供了具有實踐性的途徑、方法與方式，既符合《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010－2020 年）》提出的“重視安全教育與生命教育”戰(zhàn)略決策，更符合教育的本質(zhì)性內(nèi)核——人的終極關(guān)懷教育，從學生整體的生命價值中構(gòu)建其意義。主要包括災疫認知教育、生命倫理教育、生態(tài)環(huán)境倫理教育、關(guān)懷教育、生存教育。將災疫倫理教育引入高校思政教育的核心體系中，是要回答如何為高校培養(yǎng)對象——學生，提供生命生存教育的視野；如何為實施培養(yǎng)對象的主體——教師，建立災疫倫理的話語方式，培養(yǎng)學生強烈的社會責任感；如何為高等教育的主體——學校，正確落實并實施生命教育作為國家教育發(fā)展戰(zhàn)略的決策等，對以上問題的解答是高校在現(xiàn)今時代實然的狀況下所做出的應然思考。