移动新媒体视域下用户画像助力思想政治教育的探索与研究

刘学才

摘 要 文章借鉴“用户画像”的思想，创建移动新媒体学生画像模型，通过对大学生日常学习、生活等各方面的信息收集分析，帮助思想政治教育者根据不同类型的学生群体开展有针对性、个性化的思想政治教育工作，提升其实效性和精准教育关怀。

关键词 思想政治教育 移动新媒体 学生画像

中图分类号：G41                                 文献标识码：A  DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2021.02.035

The Exploration and Research of User Portrait to Help Ideological and Political Education from the Perspective of Mobile New Media

LIU Xuecai

（Yanshan University， School of Environmental and Chemical Engineering， Qinhuangdao， Hebei 066004）

Abstract Based on the idea of "user portrait"， the article creates a model of mobile new media student portraits. Through the collection and analysis of information on college students' daily study， life and other aspects， it helps Ideological and political educator to carry out targeted and personalized ideological and political education according to different types of students， and improves the effectiveness of ideological and political education and precise education care.

Keywords ideological and political education; mobile new media; student portraits

1 用户画像融入思想政治教育的重要性

1998年，用户画像（Persona）的概念由Alan Cooper提出，他认为，用户画像是真实用户的虚拟代表。[1]大数据时代，用户在网络空间会留下大量的信息与数据，如注册数据、行为痕迹、内容偏好、意见与态度等，将这些数据进行收集、分析、归类，形成细分标签，构建出虚拟用户角色来代表实际的目标群体。我国学界对用户画像的研究也一直在进行，并逐渐将用户画像与实际运用场景相结合。单轸、[2]邵波、薛欢雪[3]等对用户画像在图书馆情报领域的理论和实践探索进行比较详细的论述。整体来看，用户画像的研究多分布在商业、图书馆、社交媒体等领域。

对于思想政治教育方面来说，作为日益成熟的数据分析工具，“用户画像”功能可描绘出大学生的多维图像，围绕每个学生形成学生画像，从而提高思想政治工作的针对性，高效地引導学生的思想和行为。

2 创建移动新媒体学生画像模型过程

2.1 数据分析

在创建移动新媒体学生画像模型之前，学生画像的动态数据主要抓取三个维度的信息：一是确定能够完全诠释大学生使用移动新媒体的软件，即内容偏好信息;二是反映学生在某软件平台的操作和使用行为，例如浏览时长、点击率、访问次数、互动评论等，即学生行为信息;三是学生的使用动机，即成因信息。学生画像学生静态数据包括姓名、学号、性别、年龄、专业、终端设备、家庭情况等。

2.2 根据思想政治教育工作理论建立学生标签体系

思想政治教育工作者依据工作理论和规律，根据“00”后大学生的特点，将学生基本分成家庭经济困难、学业困难、心理障碍、就业困难、宗教信仰等标签体系。

通过高校网络信息技术平台，对涉及学生的所有日常管理、学业表现、使用新媒体等数据进行整合，收集了学生姓名、学生登录时间、学生信息发布内容及关注数等，每一位学生都有一个唯一标识ID，通过追踪学生ID建立学生标签体系，其具体的实施过程主要分为三步：一是提炼收集数据中的关键信息，形成直观的标签信息;二是按相近原则信息聚合，将学生标签按照的形式表示，形成上位类标签，其中Student_info为学生基本信息，Student_pre代表内容偏好信息，Student_ic代表学生行为信息，Motivation代表动机;三是将不同学生类型以可视化的方式立体化，形成特定类型标签。如学生A每类标签具体描述如下：基本信息画像家庭困难型学生：汉族、女、21岁、计算机应用、本科、单亲、学习成绩差。内容偏好画像学业困难型学生：手游、听歌。行为信息画像行为失控型学生：每天使用手机8小时以上、网络活跃、经常互动评论、拥有粉丝501～700人、经常在宿舍、不参加集体活动。动机信息画像心理障碍型学生：学习主动性差、打发时间、外表方面压力过大。将以上对学生A的描述聚类，确定该学生为“消极失控型”。

2.3 确定学生群体画像

虽然个体学生画像能够实现个性化服务，掌握学生使用移动新媒体的综合描述，但是对于单一学生往往存在数据不完整或标签描述不够准确的问题。构建学生群体画像的意义在于，群体画像之间具有相似的内容偏好及行为，结合相关推荐算法为不同群体的移动新媒体学生，推荐不同的思想政治教育方法服务内容，提高工作效率，实现精准教育关怀。其相似度记为，其中1，2，3，4是学生各上位标签的比例系数，Sim（u，v）表示学生u和v的相似度。

通过信息技术手段确定学生群体画像后，学生工作者可以根据不同类型的学生，制定符合当代大学生需求的思想政治教育方案内容，将先进典型故事、党史、心理知识、国家学校政策等思想政治教育内容制作成网络推文、语音、图片、短视频等学生喜闻乐见、容易接受的形式，通过网络新媒体推送给相应学生，发挥网络思想政治育人作用。

3 创建移动新媒体学生画像时应注意的问题

3.1 学生信息安全及隐私保护

首先对学生信息进行采集时，应征得学生同意;其次通过数字加密、分布式存储等技术用段加强学生信息的安全存储与传输;最后，解决信息泄露、隐私窃取等安全隐患不只是靠技术层面发挥作用，还需要每一位思想政治教育工作者及相关工作人员肩负起相应责任，保护学生隐私。

3.2 学生画像动态变化

學生的动态数据会实时发生变化，在宏观上随着时间的延长对学生的行为起着不同的影响，微观上不同场景下学生产生的瞬时数据变化。前者包括学生对移动新媒体的内容偏好、需求等变化;后者包括使用行为、使用动机等变化。在新媒体发展日新月异的今天，学生的内容偏好多变，且什么时候发生变化难以掌握，如果实时的对学生画像进行调整，显然造成数据分析量呈线性增长，浪费资源。张小可、沈文明等利用用户的实时上网数据对贝叶斯网络进行更新，结合兴趣阈值，进行动态的个性化推荐。Nasraoui O.Soliman M等根据网站动态点击流，进行实时的跟踪用户数据的变化。这些方法和模型都可以启发实时动态学生画像的构建。

3.3 理论建设的初心回归

移动新媒体学生画像的理论建设，不能单纯地引进国外用户画像的概念与设计思路，要结合国情，根据高校的教学培养目标，切实将学生画像理论与学生培养目标、思想政治教育工作融合。在学生画像理论上深挖，对国外的用户画像概念和发展进行梳理、分析和比较，用科学的理论指导学生画像建模，结合群体画像，向一类学生进行信息内容推送，做到精准教育关怀，全程、全方位育人的长效机制，为移动新媒体学生画像提供明确的思想指导。

3.4 提升思想政治教育工作者综合能力

思想政治教育工作者既要掌握思想政治教育工作的理论和方法，同时要掌握一定的网络信息技术，能够利用大数据对收集的学生信息进行分析处理，使之能总结提炼出符合思想政治教育规律的内容，并用思想政治教育的方法和手段来教育引导学生。

4 结语

移动新媒体学生画像应用于思想政治教育工作，是实现精准教育关怀的良好工具，通过对学生使用移动新媒体信息的深度挖掘，并以此为基础结合高校教育培养目标，开展各项思想政治工作，更能体现思想政治教育工作者的人文关怀。国内外用户画像的应用比较多，我们要多加学习它们的理论思路与技术实践，继续完善移动新媒体学生画像的构建。至于不同类型的学生群体推送何种不同的思想政治教育内容，实现更加精准的智能化信息推送，还需要相关人员的不断探索。

项目名称：《高校大学生移动新媒体使用与沉迷现状研究以及辅导员思想政治教育话语面临的挑战》，项目编号：201805A204，项目来源：秦皇岛市科学技术研究与发展计划

参考文献

[1] Alan Cooper.交互设计之路[M].北京：电子工业出版社，2006：10.

[2] 单轸，邵波.国内图书馆领域用户画像研究的冷思考：困境与出路[J].图书馆学研究，2019（5）：8-12.

[3] 薛欢雪.高校图书馆学科服务用户画像创建过程[J].图书馆学研究，2018（13）：67-82.