趙健

(福建工程學院 人文學院， 福建 福州 350118)

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大數(shù)據(jù)視域下高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理的新模式

趙健

(福建工程學院 人文學院， 福建 福州 350118)

摘要：立足大數(shù)據(jù)的視野，通過“社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”和“心理文化地圖”闡述高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理的關(guān)聯(lián)度內(nèi)涵和“減壓閥”功效，對覆蓋全樣本相比較傳統(tǒng)抽樣的優(yōu)勢進行解讀，重點剖析了輿情管理由監(jiān)測轉(zhuǎn)向預(yù)警乃至預(yù)測的核心功能，并介紹其專業(yè)化要求和集約化發(fā)展方向等。在體現(xiàn)大數(shù)據(jù)視域下高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理新模式的同時，為大數(shù)據(jù)時代如何建設(shè)和諧校園，創(chuàng)造良好的網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境提出了“相關(guān)關(guān)系”發(fā)掘、“輿情領(lǐng)袖”篩選、“輿情研判”步驟、“數(shù)據(jù)信息”安全、“數(shù)據(jù)服務(wù)”應(yīng)用等具體對策。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)； 高校網(wǎng)絡(luò);輿情管理

高校網(wǎng)絡(luò)輿情主要指大學生網(wǎng)民憑借其思想認知和價值判斷，通過網(wǎng)絡(luò)載體自主表達思想觀點和態(tài)度，較為集中地反映出時下大學生群體的思想動態(tài)、心理特征及行為傾向。近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)傳播媒介的不斷發(fā)展，尤其是自媒體的全面融合，大學生作為網(wǎng)絡(luò)世界的主力軍，活躍在博客、論壇、易班、微博、微信等各類校內(nèi)外新興媒介上，他們經(jīng)常通過博文、“朋友圈”關(guān)注與討論新聞時政、經(jīng)濟文化、人文社科、校園話題……。突發(fā)偶發(fā)的事件、國內(nèi)外熱點問題和與學生利益密切相關(guān)的事件極易成為高校網(wǎng)絡(luò)輿情的主體。倘若引導(dǎo)不當，大學生極有可能成為虛假網(wǎng)絡(luò)信息或不良社會思潮的推手，甚至對自身和他人的人生觀、世界觀和價值觀產(chǎn)生負面的影響。大學生網(wǎng)絡(luò)輿情的自由性、匿名性、突發(fā)性、分散性等特點，決定了其可以作為測試和諧校園建設(shè)的風向標和晴雨表。與新興媒體不斷衍生的是數(shù)字化時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，其中經(jīng)營交易、商流物流以及網(wǎng)絡(luò)社交等時空信息，成為了大數(shù)據(jù)的主流并揭開了大數(shù)據(jù)時代的序幕。隨著數(shù)據(jù)量持續(xù)高速的增長，人們也相應(yīng)地提升了對數(shù)據(jù)的收集、整理、分析和處理能力，促使海量數(shù)據(jù)逐漸實現(xiàn)從量變到質(zhì)變的轉(zhuǎn)化，這為高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理提供了一個前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。高校應(yīng)積極順應(yīng)大數(shù)據(jù)的時代背景，通過領(lǐng)會和挖掘高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理的新內(nèi)涵、明晰樣本對象的新變化、把握輿情管理的新核心和新難點、建立積極有效的保障新機制，打造大數(shù)據(jù)視域下高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理的新模式，不斷推進思想政治教育工作的深入開展，進而實現(xiàn)青年大學生健康成長成才的目標。

一、新內(nèi)涵：體現(xiàn)關(guān)聯(lián)度

高校網(wǎng)絡(luò)輿情傳統(tǒng)的監(jiān)測模式主要關(guān)注大學生的語言文字內(nèi)容，但對語言或話題之間的關(guān)聯(lián)度，大學生與其網(wǎng)絡(luò)群體之間或與家庭和社會之間的背景關(guān)系則極少關(guān)注，甚至忽略。這種輿情監(jiān)測猶如“素質(zhì)冰山”模型一般，只能抓取比較表象和淺層次的語義表達，不能準確地把握語言冰山下的心理特征和其所處的社會人際，更不能探析大學生的話語表達與其日常行為、個性特質(zhì)、文化素養(yǎng)以及喜怒偏好的關(guān)聯(lián)性。

網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)的魅力恰恰在于數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，被喻為社會關(guān)系的“沉淀池”，這有助于厘清各類表象的脈絡(luò)根結(jié)，也勢必改變傳統(tǒng)高校網(wǎng)絡(luò)輿情只見“內(nèi)容”不見“關(guān)系”，只重“個體屬性”，不明“社會屬性”的境況。大數(shù)據(jù)不僅能完整地刻錄下大學生的網(wǎng)絡(luò)話題和語言內(nèi)容，還可以記錄下大學生網(wǎng)絡(luò)社交群體之間的互動及網(wǎng)絡(luò)族群間的界限和勾連，通過一定的數(shù)據(jù)分析手段，描繪出大學生的“社會話語表達”，并區(qū)分輿情的類別涉日。[1]如：釣魚島問題，臺海、南海問題、公共安全危機，甚至校內(nèi)膳食宿管問題等輿情。一些輿情，其誘因和時點具有突發(fā)性、偶然性，屬于無先兆的網(wǎng)絡(luò)輿情；與高校學生年級分布特點和教育管理規(guī)律相適應(yīng)的學科競賽、教學模式、課程設(shè)置、培養(yǎng)方案、評先評優(yōu)、招考收費等事件或話題，大多呈現(xiàn)以學年為單位的循環(huán)性特點；與自身利益關(guān)系密切的就業(yè)、創(chuàng)業(yè)等校內(nèi)外政策或事件，在話題上會始終保持高強度和高關(guān)注度，期間可能會呈現(xiàn)出“波浪式”的震蕩反復(fù)但不會輕易消失，屬于長期反復(fù)性的網(wǎng)絡(luò)輿情。通過話語關(guān)聯(lián)分析，區(qū)分不同類別的網(wǎng)絡(luò)輿情有助于針對性地進行疏導(dǎo)和化解。值得一提的是大數(shù)據(jù)具有類似汽車駕駛艙的“儀表盤”功能，根據(jù)過程中記錄下的思想、行為乃至情感等海量數(shù)據(jù)，能夠清晰地描繪出大學生的“社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”和“心理文化地圖”。網(wǎng)絡(luò)輿情的形成中，大學生個體或個人集合體并不足以構(gòu)成一個群體，其言論的輿情影響力也并不強。而那些通過諸如專業(yè)群、社團、家族紐帶等各種錯綜復(fù)雜的社會關(guān)系聚集成的大學生社交群體，他們的感情和思想相互影響、滲透，加之受到個別活躍的網(wǎng)絡(luò)“意見領(lǐng)袖”和泛社會思潮的影響，經(jīng)過類似于無領(lǐng)導(dǎo)小組討論模式形成群體極化，網(wǎng)絡(luò)表達語言中的自覺理性和個性會逐漸淡化，形成一種近乎迷失性的集體從眾心理。通過大數(shù)據(jù)“儀表盤”的“關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”和“心理地圖”，對大學生群體予以行為刻畫，細節(jié)化，即時化，深層次地發(fā)掘、了解相關(guān)話題的背景、態(tài)度、情緒、心態(tài)、追求和行為動向，可展現(xiàn)出個體和群體的心理變化。高校輿情管理不是追求簡單的“因果關(guān)系”，而是有效地挖掘“相關(guān)關(guān)系”的新內(nèi)涵，徹底改變傳統(tǒng)的研究視域，做到校方和學生群體之間的充分溝通、平等對話，為大學生及其關(guān)聯(lián)社交群體的非理性輿情提供真實、深度、權(quán)威的信息和價值引導(dǎo)，從而消除疑慮，從根本上起到關(guān)聯(lián)性疏導(dǎo)和“減壓閥”的功效。

二、新對象：覆蓋全樣本

傳統(tǒng)的抽樣研究往往會陷入管中窺豹的誤區(qū)，有可能出現(xiàn)調(diào)查結(jié)論的失真。長久以來，高校網(wǎng)絡(luò)輿情研究正是在對數(shù)據(jù)信息隨機抽樣的基礎(chǔ)上進行的，目的在于盡可能用最少的數(shù)據(jù)得到最廣義的信息。它看似解決了數(shù)字時代之前將大量數(shù)據(jù)分析變?yōu)榭赡艿默F(xiàn)實難題，但在時間碎片化、社會多元化的當今，抽樣準確性受到了質(zhì)疑。這好比把一首數(shù)碼歌曲截成多個小文件，在采樣分析的時候，很多信息已經(jīng)丟失。

當海量數(shù)據(jù)獲取成為現(xiàn)實可能，采樣方法自然失去存在的意義。大數(shù)據(jù)為高校網(wǎng)絡(luò)輿情的管理和研判提供了一個前所未遇的全樣本的機會，這相比較以往基于抽樣的各類調(diào)查方法會更加客觀、強大和準確。需要澄清一個可能在認識上的偏差：使用全樣本數(shù)據(jù)并不意味著工作任務(wù)復(fù)雜艱巨。大數(shù)據(jù)中的“大”，是一個相對于所有數(shù)據(jù)的動態(tài)概念，表現(xiàn)在相對意義而非其絕對意義。在當前高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理過程中，大數(shù)據(jù)的價值表現(xiàn)極為突出，面對全國高校數(shù)以千萬計的大學生網(wǎng)民和浩如煙海的網(wǎng)絡(luò)言論，網(wǎng)絡(luò)輿情的分析和監(jiān)測對全樣本大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與平臺的依賴將與日俱增。通過全樣本數(shù)據(jù)，首先可以確保對數(shù)據(jù)信息的了解更加全面、系統(tǒng)和客觀，對大學生的思想動態(tài)的把握也更加準確，避免出現(xiàn)以偏概全和失真的現(xiàn)象。更為重要的是，通過全樣本數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)如若不然則會在大量信息中淹沒掉的情況。[2]例如，高校網(wǎng)絡(luò)輿情中常見的經(jīng)濟詐騙信息就是通過觀察異常情況來識別的，異常值是最有用的信息，可以將其與正常的交易信息情況進行比對，只有掌握了全樣本的數(shù)據(jù)才能做到這一點。再如，高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理和應(yīng)對中往往會培養(yǎng)一批“輿情領(lǐng)袖”，引導(dǎo)學生進行網(wǎng)上理性討論，針對少數(shù)偏激觀點，通過互動和朋輩參與的方法，闡釋國家法律、政策、學校校情與規(guī)章制度，以維護黨和中央政府的利益及學校的公眾形象，消除不良網(wǎng)絡(luò)信息的負面影響。全球最權(quán)威的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究專家艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西以下研究很有借鑒意義。艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西與同事們匿名調(diào)查了四個月內(nèi)所有的移動通信記錄。研究結(jié)論非常重要也非常出人意料，如果移除一個與本網(wǎng)絡(luò)社區(qū)眾多人群有連接關(guān)系的人，這個網(wǎng)絡(luò)社交關(guān)系將會變得運作低效卻不會隨之解體；如果將一個與所在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)之外的很多人有著連接關(guān)系的人從該社區(qū)網(wǎng)中剔除，整個關(guān)系網(wǎng)很快破碎成諸多小塊，甚至完全解體。該研究表明在一個關(guān)系網(wǎng)內(nèi)擁有眾多好友的人的重要性可能還不及一個只是與很多關(guān)系網(wǎng)外有聯(lián)系的人。這樣的研究結(jié)果為高校有效揀選社交平臺上的大學生“輿情領(lǐng)袖”提供了啟示：可充分利用全樣本數(shù)據(jù)重新審視各類論壇吧貼、QQ群、BBS、微博、微信群等社交網(wǎng)絡(luò)中每位大學生存在的價值。甄選、確定不同關(guān)聯(lián)角色的輿情評論員，在互動交流中影響大學生群體，自覺地達到對輿情的積極有效引導(dǎo)。

三、新重點：凡事預(yù)為先

目前高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管主要是對校內(nèi)用戶信息交流平臺實名注冊管理，對校外用戶信息交流平臺予以監(jiān)測，涉及國家政策、社會熱點、高校后勤服務(wù)、助學貸款、扶貧幫困、評獎評優(yōu)、入黨、就業(yè)創(chuàng)業(yè)等最容易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情危機的相關(guān)話題和內(nèi)容，在傳播范圍、影響力等方面進行跟蹤和研判，必要時候可以采用技術(shù)手段將影響控制在最小范圍，保證輿論發(fā)展的方向遵循積極的價值觀和文化形態(tài)。[3]如此的監(jiān)管模式僅能對過往事件予以認知和判斷，卻無法預(yù)測未來事件發(fā)展可能。

高校網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)的核心功能是使高校網(wǎng)絡(luò)輿情由監(jiān)測轉(zhuǎn)向預(yù)警乃至預(yù)測，不再大量依賴傳統(tǒng)的隨機采樣、內(nèi)容過濾、識別技術(shù)和IP地址跟蹤等模式對校園輿情進行安全的監(jiān)管，而是在分析處理整群數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過自然語言處理、模式識別及機器學習等人工智能技術(shù)，結(jié)合人工經(jīng)驗，研判未來高校網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的態(tài)勢和影響，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)超出學生思想政治教育工作經(jīng)驗范疇之外的精準化預(yù)測。如美國麻省理工學院 Devavrat Shah教授和其學生 Stanislav Nikolov 研究的模型，其預(yù)測微博熱門話題的準確率可高達95% 以上，且預(yù)測結(jié)果比微博熱門話題官方發(fā)布時間平均提前100 min，甚至有些專屬熱門話題可提前5 h，實現(xiàn)精準預(yù)測。新研發(fā)的預(yù)測模型不受時間限制，可以實時分析出現(xiàn)的任意話題。分析結(jié)論不僅可以一目了然地看清熱門話題的演變趨勢，還可幫助企業(yè)市場營銷或品牌推廣人員準確把握市場潛在客戶的未來需求，甚至可作為引導(dǎo)和制造輿論的參考依據(jù)。高校網(wǎng)絡(luò)輿情則可以在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上借助百度指數(shù)功能實現(xiàn)預(yù)警和預(yù)測，以大學生對全國人大和政協(xié)會議問題的輿情研判步驟為例：一是趨勢分析。區(qū)別于傳統(tǒng)基于樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計采用的時間序列或多元回歸方法，通過大學生全樣本數(shù)據(jù)對“兩會”這一關(guān)鍵詞在桌面或無線兩端的搜索指數(shù)進行態(tài)勢分析。二是需求洞察?；谡Z意挖掘技術(shù)測探任意關(guān)鍵詞隱藏的關(guān)注焦點和話題預(yù)期，進而預(yù)判“兩會”哪些議題將備受關(guān)注。三是輿情管家。一站式地呈現(xiàn)“兩會”話題中任意關(guān)鍵詞最熱門的相關(guān)微博、QQ群、電子郵件、論壇、貼吧等，進而可以預(yù)測和判斷“兩會”相關(guān)主題活動在大學生的各類社交平臺上會引起多大的反響，或者一些負面的言論將來自于哪些社交平臺。四是人群畫像?？梢酝ㄟ^任意關(guān)鍵詞，如與“兩會”相關(guān)“創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”的大學生網(wǎng)民在年齡、性別、地域、興趣的分布特點進行分析，反哺對某一類別關(guān)鍵詞可能予以關(guān)注的大學生特征群體進行預(yù)判甚至是預(yù)警。五是行業(yè)指數(shù)?；诎俣人阉鲾?shù)據(jù)，宏觀數(shù)據(jù)清晰呈現(xiàn)，可查看大學生對特點行業(yè)領(lǐng)域搜索指數(shù)、需求趨勢、人群分布、搜索時間特征等，進而對大學生就業(yè)創(chuàng)業(yè)的形勢和問題進行研判，提出對策。凡事預(yù)為先的“預(yù)測性輿情”功能是高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理發(fā)展的方向，對大學生可能感興趣的話題或內(nèi)容進行預(yù)測，并針對特定對象或群體個性化、前瞻性地推送正面的與其興趣內(nèi)容相關(guān)的新聞、歷史、文化等方面信息，小則可以幫助大學生網(wǎng)民避開即將到來的網(wǎng)絡(luò)交通擁堵，大則可以未雨綢繆有效規(guī)避大規(guī)模的公共危機事件。

四、新要求：凸顯專業(yè)性

高校網(wǎng)絡(luò)輿情疏導(dǎo)是高校思想政治教育的重要內(nèi)容。近年來，高校不斷加大網(wǎng)絡(luò)輿情管理隊伍建設(shè)的力度，選拔和吸納了一批政治堅定，業(yè)務(wù)精通，思想敏銳的思政工作者、學生常任代表、教授、班導(dǎo)師、班主任以及心理健康教育、應(yīng)急事件管理的專家學者參與網(wǎng)絡(luò)輿情收集、分析、研判、評論和疏導(dǎo)。同時，高校還充分發(fā)揮資源優(yōu)勢，開展網(wǎng)絡(luò)管理方法技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計規(guī)劃、輿情預(yù)案科學制定、輿論引導(dǎo)專業(yè)能力、輿情突發(fā)事件處置、“網(wǎng)上網(wǎng)下”互動聯(lián)動等方面的培訓，不斷提升輿情管理的工作水平。

然而，在高校網(wǎng)絡(luò)輿情擁抱大數(shù)據(jù)的時代背景下，無論是管理變革與觀念轉(zhuǎn)變、工作效率與數(shù)據(jù)管理，還是數(shù)據(jù)處理與決策水平，對專業(yè)化要求都有了極大的提升。高校思政教育工作者，必須在傳統(tǒng)輿情管理專業(yè)化要求的基礎(chǔ)上，進一步凸顯應(yīng)對大數(shù)據(jù)洶涌來襲的專業(yè)性。首先，要強化大數(shù)據(jù)專業(yè)意識。高校各級管理者都要以專業(yè)化的態(tài)度將大數(shù)據(jù)概念融入思想意識和實際工作，強化頂層設(shè)計和系統(tǒng)規(guī)劃，將大學生各類相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、管理、分析和有效利用提升至打造高校核心競爭力的戰(zhàn)略層次。同時，積極打造具有濃郁數(shù)據(jù)氛圍的校園文化，建立可持續(xù)性運作的收集、分析、轉(zhuǎn)換、決策、實踐的工作機制，真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)在高校輿情管理發(fā)展中的應(yīng)用價值。其次，要搭建專業(yè)化的大數(shù)據(jù)信息平臺。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源相對駁雜，輿情大數(shù)據(jù)分析所需要的數(shù)據(jù)源也應(yīng)是多元化的，數(shù)據(jù)收集和管理不再單純是高校宣傳部門或信息部門的任務(wù)，需要學工、教務(wù)、科研、后勤等相關(guān)職能處室和院系各單位的支持與相互配合，不僅要關(guān)注綜合性數(shù)據(jù)和關(guān)鍵數(shù)據(jù)，而且要關(guān)注基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過由簡單的、有限的數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)向非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)庫，加快數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)、公開和整合共享，提高數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用能力、流程再造優(yōu)化能力、洞察發(fā)現(xiàn)及決策力等。此外，高校要加強與社交網(wǎng)絡(luò)平臺和科研院所的合作，依托其先進的云計算、云服務(wù)以及專業(yè)數(shù)據(jù)收集、挖掘、分析技術(shù)，提高對大數(shù)據(jù)的收集和存儲能力。再次，要建立一支專業(yè)化的高校輿情大數(shù)據(jù)分析隊伍。將輿情信息監(jiān)測、采集轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)加工、預(yù)測預(yù)警、可視化等。從我國目前高校輿情隊伍結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀來看，很難在短時間內(nèi)實現(xiàn)既有大數(shù)據(jù)知識和技術(shù)背景，又熟悉高校思政工作規(guī)律的復(fù)合型人才儲備。[4]因此，要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理中的運用，較可行的是通過專業(yè)培訓與專業(yè)實踐相結(jié)合的方法提高現(xiàn)有高校輿情管理工作人員的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能力，以應(yīng)對大數(shù)據(jù)輿情管理人才隊伍的短缺。最后，要建立專業(yè)化的大數(shù)據(jù)信息安全壁壘。高校大數(shù)據(jù)信息庫，信息內(nèi)容更加豐富，其中不乏敏感信息和學生隱私信息，傳統(tǒng)的硬件和軟件技術(shù)已經(jīng)抵擋不住多樣化、高級化和快捷化的病毒、黑客攻擊，建立數(shù)字簽名、門限代理簽名、防火墻、防水墻等專業(yè)化的安全技術(shù)壁壘勢在必行。另外，高校網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)收集必須在一定范圍內(nèi)公開告知學生并征得同意，按照專業(yè)規(guī)范的流程收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)和公開信息，避免出現(xiàn)侵犯隱私或其他法律糾紛。所有這些都需要建立專業(yè)化的數(shù)據(jù)信息使用安全管理制度予以保證。

五、新發(fā)展：力求集約化

隨著社交網(wǎng)絡(luò)逐漸成熟，移動帶寬迅速擴容，云計算、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用更加廣泛，大數(shù)據(jù)將成為未來具有一定價值的信息資產(chǎn)，這已逐步得到公眾的認同。目前高?；诖髷?shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情研究尚處于起步發(fā)展階段，大數(shù)據(jù)的分析和對比框架尚未成熟，尤其是缺乏對模塊數(shù)據(jù)進行分析的常模和通用、精確的數(shù)據(jù)算法，絕大多數(shù)高校只能先把相關(guān)數(shù)據(jù)下載暫存，至于如何結(jié)合輿情管理開發(fā)和應(yīng)用大數(shù)據(jù)還在摸索和實踐中。

筆者認為，即便大數(shù)據(jù)的首要特征是“大”，但高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理仍應(yīng)注重性價比，力求集約化。其原因在于：一是大數(shù)據(jù)收集在多也在于精。一方面高校輿情信息收集要盡可能多元化，不僅要收集高?，F(xiàn)有各類數(shù)據(jù)庫和社交媒體中的數(shù)據(jù)信息，還要適當采集與高校學生群體密切相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)中異源甚至是異構(gòu)數(shù)據(jù)信息并賦予時空標識，在特定條件下與歷史數(shù)據(jù)進行同比或環(huán)比，全面、多維度地驗證數(shù)據(jù)的信度和效度。另一方面，如不加識別地將不同數(shù)據(jù)信息資源吸納囊中，大學生在社交網(wǎng)站中的廣告信息、用戶體驗、數(shù)據(jù)庫營銷等各種行為產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)必然包括大量無用的垃圾數(shù)據(jù)，主客觀上都對高校數(shù)據(jù)收集、存儲和處理帶來了高成本，也必然對資源產(chǎn)生不必要的浪費。因此，在“多”與“精”的博弈中把握平衡，是收集輿情數(shù)據(jù)信息的精髓。[5]二是大數(shù)據(jù)存儲要節(jié)約也要可靠。大數(shù)據(jù)庫可視為母體信息，通常需要若干小數(shù)據(jù)庫作為檢索源，這勢必要求云計算技術(shù)、冗余配置和分布化，在存儲時須按照一定規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類節(jié)約空間，同時設(shè)計多元、立體化的標簽標注系統(tǒng)，通過信息噪音過濾消除重復(fù)，減少存儲量。必須強調(diào)的是，植入便于日后檢索的標簽不應(yīng)僅考慮存儲節(jié)約而忽略大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時空特征，因為數(shù)據(jù)無法發(fā)聲表明其社會背景，輿情決策研判是按照時間序列鑲嵌在特定情景之中。正像大數(shù)據(jù)-情景=不良數(shù)據(jù)一樣，大數(shù)據(jù)若與社會語境相剝離就容易產(chǎn)生嚴重的失真。三是大數(shù)據(jù)處理須簡約化還須結(jié)構(gòu)化。輿情數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、多實體和多空間之間的交互動態(tài)性，使得數(shù)據(jù)樣本異常復(fù)雜，有時需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維簡約化后進行度量處理，利用上下文關(guān)聯(lián)予以語義分析，篩選出可理解的內(nèi)容，并進行結(jié)構(gòu)化的解讀和梳理。如對大數(shù)據(jù)庫的學生自我學習成長滿意度測量，在進行相應(yīng)的社會語義提純后須進行結(jié)構(gòu)化計算，研究衡量自我學習成長的各類指標之間的相關(guān)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上進行賦值計算，從而形成適合衡量成長滿意度的大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化算法。[6]四是大數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)須直觀更便于使用。輿情大數(shù)據(jù)的結(jié)果呈現(xiàn)必須要界面友好，識別門檻低，直觀可視化，能夠直接服務(wù)于高校使用。如：英國《衛(wèi)報》透過機器人“數(shù)學眼”來看歷史，對阿拉伯之春發(fā)展進行的四維報道，采用了立體空間+時間維度的敘事，同一時間+不同國家的動作，不同時間+同一國家的動作，不同顏色代表不同的動作+點擊還有深度報道的模式，集可視化、趣味性于一體，極大增加了新聞閱讀的感染力。再如：《衛(wèi)報》對2011年8月倫敦市中心騷亂事件的圖樣結(jié)果呈現(xiàn)，以大數(shù)據(jù)分析、挖掘為依據(jù)，以最直觀的方式表明騷亂者居住地址、騷亂發(fā)生位置與貧困地區(qū)分布存在高度關(guān)聯(lián)性，回應(yīng)了卡梅倫“騷亂不是由于貧富差距造成”的言論。這些大數(shù)據(jù)可視化的結(jié)果呈現(xiàn)方式值得借鑒、參考。

在大數(shù)據(jù)時代，不同專業(yè)、不同類型的數(shù)據(jù)都能被廣泛獲取，大數(shù)據(jù)相對于高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理就像血液相對于有機體，有了大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，高校輿情管理工作的變革和創(chuàng)新將超出經(jīng)驗和想像。高校只有進一步強化大數(shù)據(jù)意識，把握好網(wǎng)絡(luò)輿情管理的關(guān)聯(lián)度內(nèi)涵，逐步完善全樣本對象的數(shù)據(jù)采集機制，依托高校既有的數(shù)據(jù)預(yù)測模型研發(fā)和應(yīng)用專業(yè)優(yōu)勢，走系統(tǒng)化、專業(yè)化和集約化的發(fā)展模式，應(yīng)勢而動、順勢而為，不斷創(chuàng)新輿情管理工作方式方法，積極應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代的到來，才能使得具有“和諧校園建設(shè)晴雨表”之稱的高校網(wǎng)絡(luò)輿情研究和管理實現(xiàn)根本的改變。

參考文獻：

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(責任編輯： 許秀清)

A new mode of university network opinions management in the perspective of macro data

Zhao Jian

(School of Humanities, Fujian University of Technology, Fuzhou 350118, China)

Abstract:The connotation of correlation and the effect of depressurized valve of University network opioions management are discussed via “social correlation network” and “psychological cultural map” based on macro data. The advantage of whole specimen coverage to the traditional specimens sampling is interpreted, detailing the core function of the network opinions management that transforms from prewarning to preditting. The special requirements and commercial development direction of the opioions management are introduced. Approaches are proposed to construct a harmonious campus in the macro data times and to create a favourable network opinion environment, which include developing correlation, screening opinions leaders, creating opioions judugement steps, ensuring data information safety and adopting data service.

Keywords:macro data; university network; opinions management

中圖分類號：G647.1

文獻標志碼：A

文章編號：1672-4348(2016)02-0137-05

作者簡介:趙健(1975-)，男，福建福州人，副研究員，博士研究生，雙碩士，研究方向：大學生思想政治教育管理與人力資源管理。

基金項目：福建工程學院學生工作立項課題(XG2015018)

收稿日期:2015-12-03

doi:10.3969/j.issn.1672-4348.2016.02.007