大数据对自学考试的作用和管理初探

李飞　马春环　米瑶　杨冬

摘   要：进入2019年，网络科技更加飞速发展，信息交流愈发密切，巨量数据集合呈现，社会进入大数据时代。人们的日常生活与工作也越来越依赖于大数据。自学考试作为国家级考试，我们要依据大数据特点，利用大数据分析自学考试舆情热点，并对自学考试舆情管理方法进行探索。

关键词：自学考试;大数据;舆情管理

中图分类号：G647    文献标识码：A    文章编号：1009-010X（2019）27-0032-03

一、大数据特点

维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书明确指出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。这些特点让大数据分析出来的结果精准度高，可以准确地反映出现代社会发生的事情和当代人的心理状态，更可以预测事情的未来发展方向。因此，笔者认为将大数据引入自学考试的舆论管理，可以更好地预测舆情爆发点，掌握其走势和公众心理，有利于及时引导和消除舆情。

二、利用大数据分析自学考试舆情热点

自学考试为国家级考试，是关乎民生和社会稳定的重要考试，且涉及人数众多，人员构成复杂，工作组织安排环节紧张，随时都有大量的工作需要处理。而随着互联网的发展，网络舆情便成了社会舆情的重要组成部分，如何利用网络宣传考试的公正公平，弘扬正能量，服务好考生成为自学考试的迫切需求。从其他省市近些年发生的部分考试相关事件来看，一旦应对出现问题，就会造成考试组织和安排的被动，甚至被个别别有用心的网民利用，歪曲事实产生严重的社会危害性，影响到人民群众对考试的信任与认可，甚至影响到社会的安定团结和稳定发展。

自学考试本身有两大引发舆情的潜在因素：一是考试周期长。自学考试的科目比较多，所以考试战线时间比较长。动辄就会考上四五年甚至八九年，在如此长时间的考试期间，各种意外随时可能产生。二是自学考试考生结构复杂。自学考试除本科外，只要年满十八周岁，报名没有学历文凭的限制，各年龄层，各行各业的人都可以报名参加。复杂的人员结构代表不同的立场和想法，这也是激起矛盾的诱因之一。

在小数据时代，舆论引导只能通过少量样本采集或类似事件分析来进行形势预测，但是采样信息量小，精准度低，得出的结论很可能南辕北辙。在大数据时代，人们可以获得并分析更多的数据，而不再依赖于采样，从而可以更全面地认识自学考试，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息，清晰地观察到自学考试各个环节。另外，人们表达对自学考试不满的主要途径转移到了网络上。利用数据就能够迅速找到网络舆情的源头。数据资源成为社会的重要资源。

结合以上因素，笔者使用云端大数据研究后，总结出自學考试四大网络舆情爆点：

（一）阅卷问题

考生认为老师阅卷为赶进度，不管对错，胡乱判卷致使自己成绩不理想，甚至认为自己成绩被篡改。由于复杂的考生结构，有些考生可能会理智看待，有些考生则会选择上网宣泄，故意引起舆论风波。

（二）考题泄露问题

2015年央视曝光了某些自学考试助考机构通过“篡改分数、泄题”等离谱做法，确保“低分包过”的考试乱象后，公众一片哗然。每到自考前后，总有“泄题，包过”等信息在网上出现，严重影响了自学考试的严肃性和可信度。

（三）代考替考问题

在网络上搜索自考替考，会弹出十万余条相关消息。替考问题已经是自学考试的重灾区。因此，2015年刑法修正案（九）将请人或代替他人参加国家考试纳入刑法追责。即使如此，代考替考问题依然是公众心中的一根刺，是自学考试期间社会讨论的热点话题。

（四）残障人士自考便利问题

2011年，一位盲人致电31个省级自考部门，结果显示仅广东省明确表示盲人可参加自考。10月15日，“国际盲人节”当天，101名残障人士联名致信北京市自考委和北京教育考试院，要求保障视力残疾人自考权利。在构建社会主义和谐社会的今天，社会更加文明进步，人们对弱势群体倾注了更多的关注，一旦损害到残障人士的利益，必将引发社会舆论关注。

三、大数据对自学考试舆情管理的方法探索

面对以上四大舆情爆点，舆情管理相关部门要建立舆情管理预警机制。根据CNNIC（中国互联网络信息中心）第42次《中国互联网络发展状况统计报告》统计，截止2018年6月，我国网民规模达到8.02亿，互联网普及率达到57.7%，网站数量为 544 万个。海量的网民和网站数量势必会产生海量的数字信息。那么这些信息将如何作用于自学考试的舆情预判呢？

（一）情况展示

首先，大数据可以清楚地显示自学考试报考人数，虚报以及中途弃考人数，掌握自学考试大情况;其次，通过对往年报考人的年龄、学历等方面分析，判断出自考的参与者多为中低收入人群，这类群体的公民意识、权利意识普遍强烈，注重平等和程序严格，是舆情产生的肥沃土壤。

（二）声量诊断

网络声量是指网络主体通过网络渠道，在网络空间上的诉求和表达，通常以文字、图片和视频等方式进行。声量的量化统计数据可以捕捉互联网观点，从量级趋势上诊断该观点的支持、传播数量，从声量上诊断该观点是否具备关注度与传播度，能否形成舆情。展示出某事件，人物或话题是否引起了关注度，关注量级与趋势如何，及时发现热度攀高的话题进行预警。

（三）传播分析

突发事件往往伴随着紧张、焦虑，这种刺激性很容易在公众中形成大面积传播。新媒体平台，如知乎、抖音，乃至直播间的弹幕，都成为公众进行即时讨论的利器。随着小事件升温，必然伴随着从微博到微信，知乎等信息互换的跨平台现象。根据清华大学数据科学研究院的研究发现，大数据可以分时间段统计微信、微博、网页、客户端的发问总量，按照相似文章的数量计算，数量越高，信息越重要。实施抓取更新数据，可以删除单条舆情。由此可见，大数据信息能够分析舆情传播的路径，识别传播节点，抓住关键节点进行研判。

（四）情感揣摩

突发事件的发生会刺激部分考生的个人情绪，当个人情绪与突发事件产生共鸣时，就可能诱发群体性的社会情绪，并会进一步刺激考生个体情绪滋长，造成考生情感的流失和理性缺失，最终导致突发事件舆情的传播与爆发。预防此类事件，就必须借助大数据进行考生的情感揣摩。大数据可以显示热点词云，统计高频词汇，进而揣摩民眾的情感态度，舆论焦点和倾向，为后期危机处理提供重要参考。

大数据的核心是预测，研究重点就是舆情预警和预测。舆情工作者可以从以上几个方面分析互联网上关于自考热点的消息，发掘背后隐藏关系，进而预测事态发展趋势，为舆情事件处置提供决策参考。在舆情事件发生后，应急处理也离不开大数据的支持。

（五）利用大数据进行声量诊断，传播分析

抓住自考高热度话题，迅速发声，并主动设置议题，澄清不实谣言。在互联网时代，人们通过互联网、手机短信等渠道，获取信息快捷便利，一旦有重大事件发生，消息会不胫而走，短期内就会对大众心理产生强大冲击。此时，在事件一发生就占据舆论的先机，主动、及时、客观地向公众交代事件真相，赢得舆论引导主动权，树立自学考试的公信力，赢得考生和社会的信任。

（六）利用大数据摩画公众情感倾向

通过大数据掌握考生情感态度，从而进行更加准确的引导。不与大众意见发生冲突，包容意见表达，同时多渠道、多角度放大主流声音，形成正确引导舆论的合力。在突发自学考试舆情时，给予准确、及时以及态度鲜明、立场明确、导向清晰地评论。

（七）利用大数据综合分析，做好动态反应

舆论情况瞬息万变，把握最新最近的话题动态才能掌握先机，掌控话语权。大数据能够实时采集各路信息，生成图表、动画等，清晰展示实时动态，工作人员根据情况地变化做出不同地应对策略，进行积极地舆论引导。如果舆论引导滞后，没有把事件扼杀在初期，致使其发酵膨胀，就会对舆论的应急处理带来巨大地难度和挑战。因此，舆论管控和引导必须闻风而动，全力提速。这一切的实现离不开大数据的综合处理。

四、大数据对自学考试舆情管理的意义

随着科技的发展，电脑和移动智能手机普及，一人一机一段话，就可能产生“蝴蝶效应”引发考生负面情绪，情绪扩散产生舆情。大数据时代，社会舆情的发源多为网络舆情演化，且在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化。以大数据观念变革传统网络舆论引导思维，准确把握网络舆情的内在特征及其在演化过程中的潜在规律，对于新形势下做好自学考试舆论引导工作，维护考试的公信度和影响力，将具有重要的理论意义和实践价值。

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