魏姣姣　孔建華　蘇江

一、智媒體時代高職院校意識形態(tài)風(fēng)險

智媒體是基于移動互聯(lián)網(wǎng)，以大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實、人工智能等數(shù)字技術(shù)為支撐，發(fā)揮個體認知盈余，形成具有自強化特點的智能系統(tǒng)，即“智能”+“智慧”的總稱。隨著智媒體時代的到來，高職院校去中心化的管理模式，算法推薦下的圈子形成，已是家常便飯。但智媒體時代下的高職院校依然具有人才培養(yǎng)、科學(xué)研究、社會服務(wù)、國際交流與合作、文化傳承與創(chuàng)新五大任務(wù)。在這五大任務(wù)中，高職院校三大主體——學(xué)生、專任教師、行政教輔所從事的具體活動各不相同，如表1所示。

高職院校三大主體在五大任務(wù)的驅(qū)動下有目的地完成類多量大的各項活動。但由于個人特點及關(guān)注點不同，對五大任務(wù)的理解不同，在完成任務(wù)的過程中就會存在不同程度的風(fēng)險問題。研究表明，高職院校三大主流群體對意識形態(tài)風(fēng)險認知普遍偏低；在這種情況下，無處不在的風(fēng)險逐漸被放大，使高職院校意識形態(tài)風(fēng)險更為密集，識別難度更大，防范化解更為困難。

為精準識別高職院校意識形態(tài)風(fēng)險，做到事前防控、事中可控、事后可借鑒，基于情境感知技術(shù)構(gòu)建高職院校意識形態(tài)活動情境，提出一種基于高職院校意識形態(tài)活動情境的風(fēng)險識別化解框架，保障高職院校意識形態(tài)安全可管可控。

二、高職院校意識形態(tài)活動情境構(gòu)建

情境是可以用來描述實體（人、物、地點、程序等）當(dāng)前狀態(tài)的任何信息?；诟呗氃盒Ｈ笾黧w在五大任務(wù)中的表現(xiàn)，為精準識別其情境信息，將情境要素劃分為：用戶情境、環(huán)境情境、任務(wù)情境。

用戶情境：基于用戶身份、特點、民族、宗教信仰、心理健康情況等信息區(qū)分當(dāng)前情境下用戶可能存在的意識形態(tài)風(fēng)險。

環(huán)境情境：物理和社交環(huán)境。基于時間、地點等物理環(huán)境及圈子、社會影響力等社交環(huán)境，綜合判定目前活動中可能存在的意識形態(tài)風(fēng)險。

任務(wù)情境：描述用戶當(dāng)前所從事的活動及完成這個活動所用到的工具和方法。

高職院校意識形態(tài)活動情境（Polytechnic College Ideology Activity Context，PCIAC）由當(dāng)前活動情境[PCIAC（C）]和歷史活動情境[PCIAC（H）]兩部分構(gòu)成，包括3個維度下的14個情境要素，可表示為：PCIAC=PCIAC（C）+PCIAC（H）=<PCIACID，UC，EC，TC>=<PCIACID，User，Hobby，Intership，Mentalhealth; location，Time，Role，Social contact; Task，Target，Object，Method，Tool，Networkstatus>，如圖1所示。

三、高職院校意識形態(tài)風(fēng)險識別與化解方法

1.基于高職院校意識形態(tài)活動情境的風(fēng)險識別及化解框架

以高職院校意識形態(tài)活動情境為出發(fā)點，提出一種基于高職院校意識形態(tài)活動情境的風(fēng)險識別及化解框架，如圖2所示：確定高職院校意識形態(tài)活動類別——確定高職院校意識形態(tài)風(fēng)險類別——獲取相關(guān)意識形態(tài)風(fēng)險條目——鎖定目前所存在的意識形態(tài)風(fēng)險明細——基于高職院校風(fēng)險明細推薦風(fēng)險化解方案。

2.確定高職院校意識形態(tài)活動類別

以當(dāng)前情境信息為輸入，經(jīng)任務(wù)模型、用戶偏好模型、流行度匹配模型及歷史模型的逐層過濾預(yù)測當(dāng)前用戶所處的意識形態(tài)活動類別。

（1）任務(wù)模型

細分高職院校五大任務(wù)，每個任務(wù)再分為子任務(wù)，子子任務(wù)，以此類推，直到不可再分。

定義1：任務(wù)模型（TaskM）=<Weight，PCIAC（C），Category，Score>，其中Weight是權(quán)重，PCIAC（C）是當(dāng)前高職院校意識形態(tài)活動情境信息，Category是基于五大任務(wù)進行劃分的高職院校意識形態(tài)活動類別；Score是當(dāng)前情境信息屬于哪類意識形態(tài)活動的分值，分值表示從屬程度。

（2）用戶偏好模型

根據(jù)用戶的歷史習(xí)慣、偏好等信息，結(jié)合當(dāng)下情境信息，判斷當(dāng)前條件下用戶的行為。

定義2：用戶偏好模型（PreferenceM）=<Weight，User，PCIAC（C），Category，Score>，其中User表示當(dāng)前活動的執(zhí)行者。

（3）流行度匹配模型

通過學(xué)習(xí)高職院校三大主體在五大任務(wù)中的情境信息，得出當(dāng)某些情境信息出現(xiàn)時，某類意識形態(tài)活動出現(xiàn)的概率。通過不斷自主學(xué)習(xí)，用戶反饋及調(diào)整，預(yù)測情境信息和意識形態(tài)活動出現(xiàn)的相關(guān)程度。

定義3：流行度模型（PopularityM）=<Weight，PCIAC（C），Category，Score>。

（4）歷史模型

統(tǒng)計用戶的歷史情境信息與意識形態(tài)活動之間的關(guān)聯(lián)度，并為用戶建立個性化數(shù)據(jù)庫，當(dāng)相似或相同情境出現(xiàn)時，根據(jù)歷史模型判斷當(dāng)前情境所從屬的意識形態(tài)活動類別。

定義4：歷史模型（HistoryM）=<Weight，User，PCIAC（C），Category，Score>。

（5）均值聚合

對所有模型中的分值進行標準化處理，如公式A，后加權(quán)平均，如公式B。

根據(jù)S的數(shù)值確定當(dāng)前情境下最可能所屬的意識形態(tài)活動類別。權(quán)重的賦值可以采用靜態(tài)或動態(tài)賦值法，靜態(tài)賦值由意識形態(tài)一線工作者評分確定；動態(tài)賦值由用戶自行確定或授權(quán)給智媒體，通過不斷學(xué)習(xí)獲得。

3.確定高職院校意識形態(tài)風(fēng)險類別

（1）高職院校意識形態(tài)活動數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

定義5：高職院校意識形態(tài)活動（PCIAA）采用9元組進行表示，PCIAA=<PCIAAID，PCIAAN，PCIAAO，PCIAAU，PCIAAT，PCIAAL，PCIAAR，PCIAAG，PCIAAD>；其中：PCIAAID是活動唯一標識，PCIAAN是活動名稱，PCIAAO是活動作用對象，PCIAAU是執(zhí)行者，PCIAAT是活動時間，PCIAAL是活動地點，PCIAAR為占用資源，PCIAAG是活動目標，PCIAAD為活動描述。

（2）高職院校意識形態(tài)風(fēng)險數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

定義6：高職院校意識形態(tài)風(fēng)險（PCIAR）采用9元組進行表示，PCIAR=<PCIARID，PCIARN，PCIARO，PCIARER，PCIART，PCIARL，PCIARTP，PCIARRM，PCIARD>；其中PCIARID是風(fēng)險唯一標識，PCIARN是風(fēng)險名稱，PCIARO是風(fēng)險作用對象，PCIARER是風(fēng)險歷史經(jīng)歷者，PCIART是風(fēng)險發(fā)生時間，PCIARLT是風(fēng)險發(fā)生地點，PCIARTP是風(fēng)險類型，PCIARRM是風(fēng)險化解機制庫，PCIARD是風(fēng)險描述。

（3）高職院校意識形態(tài)活動及風(fēng)險的相似度匹配

構(gòu)建高職院校意識形態(tài)活動向量iaa如公式C，m表示屬性j在高職院校意識形態(tài)活動iaa中所占權(quán)重。那么高職院校意識形態(tài)活動庫IAA可表示為公式D。

同理構(gòu)建高職院校意識形態(tài)風(fēng)險向量iar（如公式E）和風(fēng)險庫IAR（如公式F），w表示屬性j在高職院校意識形態(tài)風(fēng)險iar中所占權(quán)重。那么高職院校意識形態(tài)風(fēng)險庫IAR可表示為公式

計算IAA與IAR的相似度，采用余弦相似度對結(jié)果進行表示，如公式G所示。當(dāng)相似度閾值大于某一預(yù)定值時即可預(yù)測當(dāng)前情境下所面臨的意識形態(tài)風(fēng)險類別。相似度閾值的確定根據(jù)實際情況的不同進行靈活賦值。

4.獲取相關(guān)意識形態(tài)風(fēng)險條目

以得分值較高的意識形態(tài)風(fēng)險類別為輸入，獲取與該風(fēng)險類別相關(guān)的，可能存在的風(fēng)險項。意識形態(tài)風(fēng)險類別及風(fēng)險項是在對五大任務(wù)進行細分的基礎(chǔ)上，根據(jù)歷史情境信息識別而來，進而形成豐富完善的高職院校意識形態(tài)風(fēng)險條目庫。

5.確定高職院校意識形態(tài)風(fēng)險明細

（1）協(xié)同過濾模型

采用標準的基于高職院校用戶身份特性的協(xié)同過濾算法為該用戶可能面臨的意識形態(tài)風(fēng)險項進行賦分，將最高的分值賦給該用戶最可能面臨的意識形態(tài)風(fēng)險。同時，采用協(xié)同過濾算法計算用戶之間的相似度，進而根據(jù)相似用戶出現(xiàn)過的意識形態(tài)風(fēng)險進行預(yù)警。

定義7：協(xié)同過濾模型CFM=<Weight，User，Riskitem，Score>，其中Weight是權(quán)重；Riskitem是意識形態(tài)風(fēng)險項或其屬性，Score是當(dāng)前情境下CFM對Riskitem的打分值。

（2）當(dāng)前情境模型

基于高職院校三大主體目前所處的活動狀態(tài)，給可能存在的意識形態(tài)風(fēng)險項進行賦分，分值越高，那么該用戶在當(dāng)前面臨該項意識形態(tài)風(fēng)險的可能性越大。

定義8：當(dāng)前情境模型CCM=<Weight，PCIAC（C），Riskitem，Score>，Weight是權(quán)重；Score表示CCM對Riskitem的打分值。

（3）歷史情境模型

收集并記錄高職院校意識形態(tài)活動及風(fēng)險情境，存儲相關(guān)人員的系列相關(guān)信息并形成知識圖譜。

定義9：歷史情境模型HCM=<Weight，PCIAC（H），Riskitem，Score>，Weight是權(quán)重；Score表示HCM對Riskitem的打分值。

（4）采用項目聚合器進行賦分

對模型打分進行標準化處理，如公式H所示；對標準化后的分值進行加權(quán)計算，如公式I所示。S為采用項目聚合器計算后的每條可能存在的意識形態(tài)風(fēng)險條目分值。

6.基于高職院校風(fēng)險明細推薦風(fēng)險化解方案

以預(yù)測得到的意識形態(tài)風(fēng)險明細為輸入，采用深度相關(guān)性匹配算法得到目前所需要的風(fēng)險化解方案。

根據(jù)定義6，高職院校意識形態(tài)風(fēng)險（PCIAR）采用9元組進行表示，PCIAR=<PCIARID，PCIARN，PCIARO，PCIARER，PCIART，PCIARL，PCIARTP，PCIARRM，PCIARD>，為便于計算，將其用詞向量進行表示，如公式J。而高職院校意識形態(tài)風(fēng)險化解數(shù)據(jù)庫則為描述性文本表示模式，為增強二者匹配之間的精度，將高職院校意識形態(tài)風(fēng)險化解數(shù)據(jù)庫同樣采用詞向量的形式進行表示，后利用深度相關(guān)性匹配算法進行匹配，得出最后計算分值S，如公式K所示，S為分值越高的條目，越容易被推送給當(dāng)前意識形態(tài)情境信息的執(zhí)行者。

U表示PCIAR和PCIARRD的交互計算符號;函數(shù)h表示從局部交互矩陣示射到匹配直方圖到匹配函數(shù);Z表示第I層內(nèi)部隱層對于第i個單單詞的輸出結(jié)果;g表示聚合權(quán)重。

四、結(jié)語

智媒時代如何快速識別并化解意識形態(tài)風(fēng)險是高職院校意識形態(tài)工作者爭奪陣地的關(guān)鍵?；诟呗氃盒Ｈ笾黧w在五大任務(wù)中活動密集及三大主體意識形態(tài)風(fēng)險認知普遍偏低的現(xiàn)實，結(jié)合情境感知技術(shù)，分析并構(gòu)建了高職院校意識形態(tài)活動情境交互模型，在此基礎(chǔ)上，提出基于高職院校意識形態(tài)活動情境的風(fēng)險識別及化解框架，該框架的提出具有三大優(yōu)勢：一是利用情境感知技術(shù)快速識別三大主體在當(dāng)前情境下可能存在的意識形態(tài)風(fēng)險，做到防患于未然或及時阻斷疏通；二是基于多模型打分的分層過濾框架，個性化需求滿足度高，適用面廣；三是快速搭建高職院校意識形態(tài)風(fēng)險知識圖譜，為后期精準推薦意識形態(tài)風(fēng)險解決方案打下基礎(chǔ)。

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[基金項目：本文系廣東省2021年度教育科學(xué)規(guī)劃課題（德育專項）“黨史教育賦能高校立德樹人長效機制研究——基于大學(xué)生接受視角”（2021JKD Y054）、廣東省高校雙帶頭人教師黨支部書記工作室“廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院機器人學(xué)院教工第二黨支部蘇江工作室”（粵教工委組函〔2020〕13號）、廣東省黨建工作樣板黨支部“廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院機器人學(xué)院教工第二黨支部”資助項目的階段性研究成果。]

責(zé)任編輯 陳春陽