大数据环境下民办高校网络舆情分析研究

孙赫

关于“大数据”一词，目前学界并无准确定义。在考究了诸多定义者的学科背景及态度后，可以从两个角度来理解大数据：一是把它看作形容词，它描述的是大数据时代的数据特点；二是将其看作是名词，即数据科学研究的对象，应用大数据对民办高校网络舆情研究更具有时代价值和代表性。

一、大数据研究民办高校网络舆情意义

近年基于大数据分析下的社会舆情研究成为当前社会、政府、科研机构的热点研究问题。大数据分析下的高校舆情研究管理体系在高校研究领域越来越受到关注。民办高校是高校群体当中特点鲜明的群体之一，其具有发展迅速、机制灵活、适应性强等特点，现已经成为我国高校中坚实的组成部分。我国民办高校学生特征明显，其学生入学分数普遍比公办院校入学分数低，文化基础知识较薄弱，學业关注度也较弱。而学生用在互联网、移动客户端等方面的时间较多，对网络上的热点事件尤其是舆论事件的关注度普遍较高。

分析诸多舆情事件，高校是重点关注的群体，民办高校学生受教育水平较低，学生对事件的分析能力也较弱，更容易轻信网络传言，容易受网络舆论引导，因此民办高校的大学生是我们保护的重点对象。而建立起一套能够在大数据分析下的舆情监控体系，将会对民办高校的学生舆情管控有着相当积极的实践意义，也会对高校乃至社会的稳定起到帮助的作用。

二、民办高校网络舆情分析体系现状

大数据分析下的民办高校舆情管理体系建设的研究还处于探索性阶段，许多大数据的收集、处理技术还处于尝试研究阶段。其问题主要突出表现在以下两个方面：

第一，民办高校舆情监控体系未得到应有的重视。学生花费在上网的时间一般少则每天2～3小时，多则每天8～9小时，平均4～5小时，学生花在网络上的时间占有相当大比重。掌控学生的在网络上的行为应该是学生思想工作的重要内容，网络也应该是学校思想政治工作的重要阵地。但是，目前辅导员对于了解学生接触到的网络上的信息基本处于原始方式，多依靠与学生的谈心谈话，了解其他周围同学，观察学生的日常变化。加上网络交流方式的不断更新，如校园贴吧、微信朋友圈、新浪微博、腾讯微博、腾讯QQ，以及现在新兴的映客直播、花椒直播等，我们的传统工作方式很难适应网络时代日新月异的表现形式。学生每天在网络上阅读或浏览各类信息，留下大量数据痕迹。将这些数据进行搜集整理，并进行科学的分析，建立适用可行的数据模型，或许可以分析出大多数学生的关注热点、思维导向，从而起到舆情监控的作用。

第二，大数据和高校舆情分析研究过于分散。当前国内外学者对于大数据和社会舆情结合研究众多，而对大数据和高校舆情结合情况研究较少，将大数据分析和民办高校相结合建立出合理科学的舆情管理体系更少。这种现状使得当前缺乏一个相对统一的学生数据搜集App、舆情管理模式和系统。而对于民办高校舆情工作的研究则应该投入更大的精力，应用更先进和科学的研究方法。

三、民办高校网络舆情分析研究大数据方案

1.网络舆情数据的来源和收集

网络数据一部分来源于学生学校的网络服务器，另一部分来源于学生的移动终端。网络服务器监控可以定期进行提取信息，寻找频率高的关键词和网站，关注和监控浏览人。移动终端方面，依据当前学界及相关数据分析界的研究进展情况，通过分析研究部分民办高校的手机App开发和使用情况，笔者发现调查的民办高校中有近50%的高校开发或正在使用自己的手机App软件。在收集这些数据的同时，我们还可以对功能进行进一步完善，对手机的使用情况、热点词汇进行收集，开发完善一款既有实际使用功能又能监控需要的网络舆情功能的App软件，充分搜集挖掘数据。另外，还可以将大数据分析下的民办高校舆情管理体系从提取挖掘数据、整理分析数据、监控舆情等方面进行构建。

2.App软件的设计和使用

（1）可以建立校园信息共享平台，内容包括新闻推送、成绩查询、问卷调查、投票、迎新报道、社区服务、办事大厅等功能，集合了学校各职能部门为学生提供的服务，实现了学生移动终端校园业务办理全覆盖。

（2）App的监控功能。可以设定定期打卡签到、上课考勤等功能。如早起打卡一项，规定早上7点—8点30分为打卡时间，若学生未在手机上点击“打卡”，有可能是在睡觉，因而可以推断出其未上第一节课。若该生一学期未打卡次数超过三分之一，即可以推断出该生期末成绩的好坏。

（3）依据App 软件提供的大量数据，建立分析模型，结合民办高校的特点，进行民办高校网络舆情管理体系的建设，在舆情萌发之时及时做好控制及导向，防患于未然。本部分要从管理体系设计的“五结合”原则，包括理论性与实践性相结合、科学性与人性化相结合、个体与群体相结合、单项评价与综合评价相结合等原则进行构建，并且运用“四定”，即定性、定量、定时、定缓急的方法进行管理体系的构建，充分发挥学生工作者、广大学生党员的主观能动性，在保护学生隐私的基础上构建出科学合理的网络舆情管理体系。

3.大数据的预警功能

有很多舆情的发生，事后证明在网络上已经有各类苗头。如大学生网络信贷业务等超前消费情况严重，个别学生的贷款事件发生突然，有的甚至酿成悲剧，主要是缺乏有效的预警机制。调查发现，凡是参与网络贷款的学生，均在之前的网络和手机上对相关贷款的网页进行浏览、关键词搜索、App使用等，从以上情况中分析汇总可知，该学生有贷款的倾向。其数据准确，覆盖面全，取代了原有的对学生情况掌握不全面的现象，并可提前对学生的动向进行预判，分析学生的关注点，做好适时教育，这将可以避免多种不良事件的发生。基于大数据提供的信息数据分析，是全体的样本，其区别于传统的个别案例，是提前预知的一种分析判断，是从原有的被动“救火”的作用转换到主动“防火”的创新方法。总之，大数据方法是非常适用于民办高校网络舆情分析研究的一种科学的方法。

参考文献：

[1]徐子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.

[2][英]维克托·迈尔·舍恩伯格，[英]肯尼斯·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周 涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

[3]缪其浩.当情报遇到大数据——大数据热点情报跟踪的回顾与感悟[J].情报探索，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