新时代高职院校网络舆情预警与处置对策——基于大数据的对策性分析

张科

（无锡商业职业技术学院 马克思主义学院，江苏 无锡 214153）

党的十九大报告指出，我们要“牢牢掌握意识形态工作领导权，……要提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力。……加强阵地建设和管理，注意区分政治原则问题、思想认识问题、学术观点问题，旗帜鲜明反对和抵制各种错误观点。”当前，互联网已经成为高校思想政治宣传工作的新阵地和新途径。加强网上评论工作，积极开展网络媒体正面宣传，及时开展高校网络舆情预警和处置研究工作，已成为大学生思想政治教育的重要任务。

一、基于大数据的高职院校网络舆情分析预警研究现状分析

当前，关于高职院校网络舆情分析和预警研究，总体上还处于初步探索阶段。这主要是因为大数据还是一个新生事物，有关大数据的新词采集和处理技术，尚不能完全满足大规模推广应用的要求，不少还处于研究测试阶段。具体来说，基于大数据的高职院校网络舆情分析预警研究，存在两大亟待解决的问题。

（一）高职院校基于大数据的舆情预警和处置研究，长期以来重视程度有所欠缺，有关理念亟待提升。随着社会的不断发展，人际交流方式正不断更新，校园贴吧、微信朋友圈、新浪微博、腾讯微博、腾讯QQ，以及各类直播，都早已是家常便饭。调查问卷显示，笔者所在院校学生有34%每天花4到6小时上网，有38%每天花6到8小时上网，有22%每天花8小时以上用来上网。很多学生已是“重度网民”。面对全天候、全方位、全覆盖的网络渗透，高职院校学生思想政治教育应该积极应对，及时触网。而实际工作中，学生管理者，仍然习惯更多地借助于传统的谈心谈话这种“线下”的方式。一方面觉得越来越难以及时追踪到学生关注热点，深感舆情管控工作的被动，另一方面，又忽略了学生在网络上浏览信息、发表意见所产生的海量数据痕迹，更遑论将这些数据资源进行整理和分析，建立数据模型用于舆情研判。

（二）既有的关于大数据和舆情分析融合的研究，尚不成熟。处于各自为政，小而散的状态，将两者有机融合的、系统性的研究比较少见。即便是将大数据和舆情分析结合的，也多见于社会舆情的话题，真正将大数据分析和高职院校舆情相互结合的理论体系还很匮乏。

二、高职院校网络舆情预警影响因素分析

借助思维导图，对高校网络舆情预警参考的若干因素进行分解梳理，能够有效地帮助提升预警成效。在结构设计上，要考虑到大数据背景下，高校网络舆情自身的特点，将影响预警的若干因素进行分类，构建适合高校网络舆情传播特性的科学有序的图表体系。

高校网络舆情预警参考因素，其图表的设计，遵从了简明、实用、客观、全面的理念。高校网络舆情的基本要素包括行为主体即教师和学生、新闻事件、网络平台以及舆情参与人的互动和评论等。图表中的因素，从宏观到微观，依次分为四个层级，最高层级有“新闻事件状态、媒体传播状态和师生参与状态”3项；第二层级因素有“舆情参与者、新闻事件影响程度、新闻事件动态、媒体传播的数量和质量、校园师生参与舆情的立场态度和空间分布”等7项；第三层级的因素，有“新闻事件当事人、舆情关注者”等16项；最低层级的因素，有“新闻事件当事人个人影响力、诉求目的、当事人社会角色”等14项。各个因素的具体含解读如下：

第一，作为社会交往关系主体的舆情参与者，包括“演员和观众”，即新闻事件当事人和舆情的参与者。通常情况下，舆情的参与者和新闻当事人都具有相同或近似的社会身份认同，人们总是更愿意去关注跟自己处于同样群体或阶层的人身上的故事。但在一些舆情事件中，两者的社会身份却并不存在相关性，这种舆情的参与者，其参与网络舆情的动机和目的，显然就不能简单地解释为关切自身群体或阶层的共同利益了。

第二，新闻事件影响程度，实际上就是该舆情事件的敏感度，包括事件的级别、发生的时间、发生的地点和发展趋势4个子项目。事件的级别，包括其安全级别和事故级别；事件发生的时间，需要分析该时刻是否遇上其他舆情事件，会不会相互推动，以及是否和重要的时刻重叠；事件发生的地点，需要分析是否和重大事件发生地重合或靠近一些敏感位置；事件发展趋势，需要关注会否经再次炒作，触发新的舆情，将事件导向另一个发展空间，或事件自身不断发酵，影响不断扩大，影响程度不断加深。

第三，新闻事件动态，指的是网络社交平台上，在一定时间范围内，新闻事件的传播速率和活跃度。包括浏览点击数量、关注跟帖数量、文章转发数量、以及话题发起数量4个子项目。这些因素是非常直观的分析依据，也是网络舆情预警必要性最显性的指标。

第四，媒体传播状态，指的是舆情事件分别经由官方媒体和个人网络社交账户的传播情况。一方面需要关注参与媒体的主流性、权威性，以个人社交账户的活跃性，另一方面也需要关注信息披露的完整性、以及媒体报道和个人评论的客观真实性。

第五，师生参与状态。这类群体实际上属于舆情参与者的一部分，但基于高校网络舆情和该特定群体的相关性，需要单独列出，并给予重点关注。校园舆情参与者的立场、态度、空间分布特性，都对舆情的预警提出了方向性明确的参考。

需要指出的是，上图所列的各类影响因素，相同层级的项目，其各自权重未必都趋同，必然存在影响程度的差异性，且此权重的相互差异性，在不同的舆情事件中，也应当会有不同的表现。我们可能还需要借助更专业的数理分析方法和工具来进行更加深入的探讨。

三、基于大数据的高职院校网络舆情处置对策分析

（一）准确定位舆情大数据来源。

提供舆情处置依据的大数据，来自两个渠道，一个是通过统一出口连接电信运营商的学校网络服务器，另一个则是师生所使用的移动终端设备。对于固定设置的网络服务器，我们可以制定采集敏感信息的计划表，包括定期获取高频搜索的关键词、高频访问的网址、高度活跃的浏览账户等。而对于手持移动终端设备，可以通过在线学习应用软件、学校官方微信公众号、官方微博等载体，实时获取有关权限和数据，逐渐积累数据资源。当然，上述大数据资源涉及众多个人隐私，对其妥善保存并加以保密也是一个不容忽略的要务。

（二）多平台实时监测与分级处理。

社群内的新闻事件，之所以会引发舆情，往往是涉及到有关成员的切身利益，或能引起社群成员的情感共鸣。在该社群内部，不同媒体对于同一话题的报道和评价，就构成了社群舆情事件。高校就是一个社群，成员集中，有着共同的情感和价值诉求。此类事件发生在高校，就是高校的舆情事件。及时监测并深入分析不同媒体和网络社交平台有关数据，就能获取当前一段时期内高校社群对于某一话题或新闻事件的舆情影响因素。我们可以参照一定的标准，将该舆情影响因素分别定义不同的风险级别，对应不同的处置预案。凭借大数据技术，及时监测不同平台在有关校园高危舆情事件中的受关注程度和评论报道活跃程度，多维度、分级别地应对处置舆情事件。需要指出的是，获取并分析上述海量数据，需要有关高校、有关媒体、以及教育和新闻出版行政主管部门协调沟通，并建立长效数据共享机制。另外，在对外宣传上也要讲求受众的细分，借助不同媒体的性质和特点，及时澄清解释事件真相，有效阻止网络舆情的发酵，甚至触发新一轮舆情。

（三）突破壁垒，实现大数据共享互通。

在多平台实时监测与分级处理的基础上，应加强大数据的整合，突破部门间的数据采集壁垒，首先要实现教务管理、后勤管理、对外交流等部门内部数据之间的互联互通，统一规范，尽早实现数据和情报共享。其次要从学生、高校、事件三个维度，对上述共享大数据库进行纵向的关联分析，发掘大众、学生、教师等不同人群对高校舆情事件态度和舆论导向间的关系，寻找事态演化规律，充分发挥大数据的预测指导功能。

（四）保障舆情处置机构执行力。

在制度设计上，要有完善的决策和执行机构。网络舆情的处置，事关全局，往往涉及信息化、学生管理、安全保卫、后勤综治、物业管理等多个部门。多头管理很容易导致决策效率低下、执行难度高企。可以设立统一的机构，也可以由一个或几个部门牵头，拟定跨部门协作处置舆情的预案，对校园网络舆情处置的方式、流程进行总体安排。做到职权功能全覆盖，执行力穿透底层。

（五）突出“兵贵神速”的处置理念。

在处置理念上，要突出效率优先。对具体舆情事件进行及时的回应和处置，是处理网络危机的第一要义。校园的网络舆情，多是校内重大突发事件在网络上的集中反映。官方根据舆情传播大数据的反馈，迅速且具权威性的解释，以及对学生诉求主动的回应，是缓解公众情绪，平息网络舆情的最好处置。哪怕一时难以研究出合理的解决办法，及时披露信息，满足公众知情权，尽管答复不完美，也好过错失最佳时间窗口。官方在舆论阵地上主动权的得与失，很大程度上取决于作出回应的快与慢。保持沉默、审慎研究，直到帖子点击量爆发式增长再正式回应，往往已失去意义。