ChatGPT在高校网络舆情管理中的应用研究

摘 要：随着数字化时代的到来，高校网络舆情管理遭遇了前所未有的挑战，但也迎来了新的发展机遇。本文基于技术与教育融合的视角，探讨了ChatGPT等人工智能技术在高校网络舆情管理中的应用与潜力，提出了一套行之有效的舆情管理策略，旨在提升高校网络舆情管理效率和质量。

关键词：ChatGPT；高校网络舆情；舆情管理；智能化监测；思政教育

中图分类号：G641 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2024）09-0020-04

基金项目：2019年度潍坊科技学院思想政治教育专项课题：“大数据环境下高校网络舆情的管理和引导研究”（W19SZ70Z01）。

一、引 言

随着社交媒体和网络平台的日益普及，高校师生得以通过多样化的网络渠道自由表达意见。这不仅加速了信息的传播，也使舆情管理变得更加复杂和充满挑战。高校作为社会舆情的重要组成部分，其网络舆情管理工作的成效直接关系到校园的和谐与稳定。有效的舆情管理策略不仅能够及时应对潜在的风险，更能引导舆情向积极方向发展，维护校园的良好环境[1]。本文旨在探讨数智技术支撑下，如何通过增强网络思政教育的互动性和参与感，提高舆情管理效果，以及如何利用ChatGPT等技术优化舆情监测和分析，构建和谐稳定的校园网络环境。

二、ChatGPT在高校网络舆情中的应用现状

如今，大数据、人工智能和自然语言处理技术迅猛发展，数智时代已经到来。技术的进步，尤其是ChatGPT等先进自然语言处理技术，以卓越的语言理解和生成能力，在高校网络舆情监测和分析中展现出很大的应用潜力[2]。

（一）舆情监测与即时反馈

ChatGPT技术在高校网络舆情监测中扮演着关键角色。它利用自然语言处理技术，对网络中的海量信息进行实时分析和筛选，识别出可能引发公众关注的敏感话题和趋势。与传统的监测手段相比，ChatGPT能够更加快速地反馈信息，为高校管理者提供即时的舆情动态，不仅缩短了信息处理时间，还提高了对潜在危机预警的能力，使高校能够及时采取行动，防止舆情恶化。

（二）情感分析与主体识别

ChatGPT在情感分析方面展现出独特的优势。通过对网络言论的情感倾向进行深入分析，帮助高校管理者理解公众情绪的变化，识别出正面或负面的舆论趋势。此外，ChatGPT还能识别舆情中的关键意见领袖，这些个体或群体在舆情传播中起着至关重要的作用。通过分析他们的言论和影响力，高校能够更有效地进行舆论引导和沟通，从而在舆情管理中占据主动。

（三）有效应对与沟通优化

基于对舆情的深入理解和分析，ChatGPT能够生成针对性的管理建议，帮助高校制定有效的应对策略。例如，在面对负面舆情时，ChatGPT可以建议高校采取积极的沟通措施，如发布官方声明、举行新闻发布会等，以减少误解和负面影响。同时，ChatGPT还能辅助高校优化与公众的沟通方式，通过智能问答等形式，提高沟通效率和质量，增强高校与社会各界的互动性。

ChatGPT技术在高校网络舆情管理中的应用现状表明，其在舆情识别、情感分析和有效应对等方面具有显著优势。

三、高校网络舆情管理的现状与问题

（一）管理机制存在局限

目前，部分高校网络舆情管理机制存在一些不足，例如，监测手段较为单一、响应速度较慢、管理策略缺乏系统性等。传统的人工监测和应对方式已经难以适应快速变化的网络舆情环境，亟需引入智能化舆情管理工具和方法。

（二）舆情监测与响应较为滞后

数字化时代，高校网络舆情的传播速度之快、影响范围之广，已经成为一个不容忽视的现象。这种快速传播的特性，使得高校在应对网络舆情时往往面临着较大挑战[3]。首先，由于技术和管理等多方面的限制，现有的舆情监测与响应机制常表现出一定的滞后性，不仅影响了问题的及时发现，也削弱了高校对舆情的有效管理与引导。其次，高校的舆情响应机制往往需要经过多个层级的审批和决策，耗时较长，导致响应措施的实施往往落后于舆情的演变速度。最后，面对复杂的网络环境和多变的舆情动态，缺乏足够的专业知识和经验，使得高校在舆情监测和响应上难以做到精准高效。同时，部分高校内部的信息共享和沟通机制不畅通，也加剧了舆情响应的滞后性。

（三）引导策略存在不足

高校网络舆情引导策略的单一性问题日益凸显，难以应对多样化的舆情事件。首先，部分高校较为依赖传统宣传手段，舆情引导策略缺乏创新性和互动性，忽略了多元声音的存在和重要性，不仅削弱了引导策略的说服力，也导致信息存在片面性。其次，部分高校在制定策略时未充分考虑学生的个体差异，忽略了情感因素在信息传播中的重要作用。最后，部分高校在舆情引导中缺乏长期规划和系统性思考，未建立稳定、完善的引导机制和信息反馈机制，导致自身难以根据舆情变化灵活调整策略。

四、ChatGPT在高校网络舆情管理中的应用策略

（一）构建智能化舆情监测系统

1.利用大数据技术实时监控

大数据技术和ChatGPT的结合，为构建智能化舆情监测系统提供了可能，该系统能够实时收集和分析网络舆情信息，及时发现潜在的舆情风险，并提供预警信息，帮助管理者迅速作出反应[4]。例如，当监测到某个话题在社交媒体上的讨论量突然增加，或者出现了负面情感的集中表达，系统会立即发出预警，提示管理者关注。此时，管理者要根据预警信息，迅速组织团队进行深入分析，制定应对措施，以引导舆论走向，减轻负面影响。

2.通过人工智能分析舆情趋势

高校要利用ChatGPT等人工智能技术，对网络舆情进行深入分析，识别舆情的发展趋势和关键影响因素。借助自然语言处理和机器学习算法，从大量文本数据中提取情感倾向、主题和观点，预测舆情的演变路径。依据这些分析结果，制定前瞻性舆情引导策略，提前布局，减少舆情危机的发生。此外，在舆情爆发初期，高校要利用人工智能的预测功能，快速识别关键意见领袖和影响点，有针对性地进行沟通和引导。

3.制定动态舆情应对策略

高校要制定一套基于ChatGPT的实时分析和预测结果的动态舆情应对策略，其中，应包含不同舆情场景下的应对措施。在舆情发展过程中，要基于ChatGPT实时调整应对策略，确保策略的时效性和有效性。此外，还应建立配套的反馈机制，将舆情应对的效果反馈到系统中，不断优化和调整策略。

（二）强化法律法规与伦理教育

1.重视网络法律法规普及

高校要借助法律手段，明确自身网络舆情管理的责任和义务，保障网络舆情管理的合法性和有效性，进一步维护网络空间的秩序与安全[5]。首先，要加强网络法律法规知识的普及，通过讲座、研讨会等形式提高师生的法律意识和自我约束能力。其次，建立与政府、行业协会及其他社会组织的沟通协作机制，形成跨部门、跨行业的合作，有效应对网络舆情管理中的复杂问题；通过参与网络舆情管理的实践探索，总结经验，形成案例，为法规的制定和完善提供实践依据。最后，通过实践反馈，维护网络空间的秩序和安全。

2.加强网络伦理教育

高校应结合ChatGPT等人工智能技术，开发互动式教育平台，加强网络法律法规与伦理教育，培养师生的网络伦理意识和责任感，提升师生对网络舆情的辨别和应对能力，引导他们规范网络行为，防止不当言论和行为引发舆情事件。在课程设置上，应将网络伦理教育纳入教学体系，通过专业课程或现有课程的补充，帮助学生理解网络行为的道德规范和法律责任；通过案例分析和模拟演练，增强学生对网络信息的甄别能力，提高他们应对网络舆情事件的能力。同时，还要制定网络行为规范，明确言论和行为的界限，通过讲座和研讨会等形式，增强师生的法律意识和自律意识。

3.培养师生的“网络文明行为”

在高校这一知识与思想交流的前沿阵地，培养师生的“网络文明行为”，显得尤为迫切。网络文明行为不仅是个人品德的体现，也是构建和谐网络环境的基石。高校要采取多元化措施，如宣传教育、规章制度的制定与执行以及奖惩机制的建立，激励师生恪守网络道德规范，树立正确的网络价值观。例如，定期举办宣传教育活动，不断强化师生对网络行为规范的认识，引导他们在网络空间中展现出应有的自律和责任感；完善相关规章制度，为网络行为提供明确的指导和约束，确保师生在网络交流中遵循法律法规，维护网络秩序；建立奖惩机制，进一步强化正面激励和负面约束，鼓励师生积极参与网络文明建设，同时对不当行为进行必要的惩戒。

4.制定网络行为准则

高校要制定一套全面的网络行为准则，明确界定师生在网络空间中应遵守的行为标准。这些准则应包括尊重他人、保护隐私、反对网络暴力等内容，并与现有的校规校纪相结合。通过广泛宣传和教育，确保每位师生都能了解并遵守这些准则，从而营造积极健康的网络环境。同时，高校应利用ChatGPT等工具监测网络行为准则的执行情况，及时发现并纠正违规行为。

（三）创新网络思政教育模式

1.结合数智技术开展教育

首先，高校应结合数智技术创新网络思政教育模式。运用ChatGPT等人工智能技术，开展个性化、互动性强的思政教育活动，增强思政教育的吸引力和效果；创新网络思政教育的内容和形式，开发智能问答系统，解答学生在思想、政治、道德等方面的疑问，提供及时、准确的信息支持。其次，结合虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术，打造沉浸式学习体验，使学生能够在模拟环境中感受社会变迁，提高思政教育效果。最后，利用ChatGPT生成针对性教育内容，如定制化的讨论话题、辩论赛题目等，激发学生的思考和讨论，培养他们的批判性思维和创新能力；通过数据分析，评估网络思政教育效果，根据学生的互动和反馈，不断优化教育内容和方法，实现教育的持续改进和创新。

2.增强互动性和参与度

在高校网络思政教育实践中，增强互动性和参与度是提升教育效果的关键。首先，高校要充分利用网络平台的交流特性，激发师生的主动参与热情，通过在线讨论、互动问答等多样化形式，让师生在思政教育中不再是被动的接受者，而是积极的参与者和贡献者。其次，高校要利用社交媒体、博客等工具创建更为轻松的交流氛围，鼓励学生表达个人观点、分享学习心得。

3.引导学生形成正确的网络观念

AIGC时代，高校网络思政教育的一项核心任务是引导学生树立正确的网络观念，这不仅涉及到对网络信息的辨识与判断，也包括对网络行为的自我约束与道德自律。首先，高校要通过网络课程、讲座、研讨会等形式加强学生的网络伦理教育，培养他们成为负责任的数字公民。其次，要鼓励学生参与网络文明建设，通过志愿服务、公益活动等实践，深化社会主义核心价值观的理解和践行。最后，要利用ChatGPT等人工智能技术开发情境模拟和角色扮演等互动式教学模块，使学生在模拟的网络环境中学习如何应对网络暴力、虚假信息等现实问题，从而在真实的网络生活中做出更加明智的选择。

4.构建线上线下融合的教育平台

高校应致力于构建线上线下融合的思政教育平台，为学生提供一个全面、立体、互动的思政教育环境，促进学生全面发展，以适应AIGC时代的教育需求。线上平台可以提供灵活多样的学习资源和交流空间，如慕课（大规模开放在线课程）、专题讨论区、虚拟社区等，使学生能够随时随地参与思政学习。线下活动能够强化师生间的面对面互动，如研讨会、辩论赛、实地考察等，增进学生对思政教育内容的深入理解和实践应用。

（四）加强网络舆情危机引导

1.建立舆情引导机制

高校要利用ChatGPT等人工智能技术建立自动化舆情引导机制，实时了解和分析网络讨论的趋势、情感倾向以及关键话题；借助ChatGPT深度学习和自然语言处理技术，识别出潜在的负面舆情并积极回应，从而缓和网络情绪，引导网络舆论向更加理性和正面的方向发展。此外，还要根据舆情的变化，动态调整回应策略，确保舆情引导的时效性和有效性。

2.制定危机应对方案

高校要制定一套智能化的危机应对方案，此方案由ChatGPT根据舆情分析结果自动生成。方案中应明确不同危机场景下的沟通流程、关键信息点和预期目标，以及如何利用社交媒体和官方渠道进行有效沟通。此外，还要定期对方案进行演练，确保危机发生时能够迅速而有序地执行。

3.增强高校形象管理

通过分析网络言论，ChatGPT能够帮助高校识别出公众对其形象的认知和态度。基于这些分析，高校要制定出更为精准的形象塑造计划，并组织能够提升高校形象的公开活动。此外，高校应建立快速反应机制，对任何可能损害自身形象的言论或事件进行迅速而有效地回应，以维护和增强高校的正面形象。

4.持续监测与评估

高校要实施持续的舆情监测与评估策略，利用ChatGPT技术对网络舆情进行长期跟踪和定期评估，及时发现新的舆情风险点，为进一步优化舆情管理提供数据支持。通过设立关键指标和评估体系，能够衡量舆情引导和危机应对的效果，及时调整策略。此外，高校还应建立反馈循环机制，不断优化舆情引导机制，提高舆情管理的整体效能。

5.培养专业舆情管理团队

高校要培养一支专业的舆情管理团队，负责日常的舆情监测、分析和应对工作。团队成员要具备使用ChatGPT等人工智能工具的能力，以及高度的敏感性和判断力。此外，还要定期开展培训和实践，不断提升团队的专业技能。

6.加强与公众的互动沟通

高校应通过各种渠道与公众进行有效沟通。比如，通过在线问答、社交媒体互动、公开讲座等形式，积极回应公众关切、解答疑问，增强公众对高校的理解和信任，从而在网络舆情管理中占据主动。

五、结论与展望

（一）研究总结

本文通过分析ChatGPT在高校网络舆情管理中的应用，探讨了其技术优势和实际应用效果，并提出了基于ChatGPT的高校舆情管理策略。

（二）应用前景

ChatGPT作为先进的人工智能技术，不仅在舆情监测、分析和应对中表现出色，还为高校管理者提供了全新的视角和工具。随着技术的不断发展和完善，ChatGPT在高校网络舆情管理中的应用前景将更加广阔。高校要积极探索和利用这一技术，不断提升舆情管理的效果，为构建和谐校园、促进社会稳定贡献力量。

总之，ChatGPT在高校网络舆情管理中的应用研究，具有重要的理论意义和实践价值。通过探索科学合理的应用策略，充分发挥ChatGPT的技术优势，能够显著提升高校舆情管理水平和质量，推动高校舆情管理向智能化、系统化和高效化方向发展。

参考文献：

[1] 王思宇.全媒体时代大学生网络舆情引导与治理研究[J].现代管理科学，2024（2）：115-122.

[2] 侯旋，杨梅.新文科背景下高校网络舆情课程教学模式创新研究———基于“一面两线三群”模式[J].传媒，2024（9）：88-90.

[3] 徐冉，王威眑，涂盛鸣.以校内社交平台建设推动高校网络空间治理的探索[J].学校党建与思想教育，2024（4）：71-73.

[4] 陶琳.ChatGPT/生成式人工智能对高校网络舆情的影响及应对策略[J].中国教育信息化，2023，29（8）：15-21.

[5] 蓝瞡，李萌.网络社交场域视角下高校舆情治理路径研究[J].新闻爱好者，2023（7）：101-103.

[责任编辑：李慕荷]