網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像構(gòu)建與應(yīng)用

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摘要:大數(shù)據(jù)時(shí)代，高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。探討了國(guó)內(nèi)高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像的研究現(xiàn)狀，結(jié)合高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理實(shí)際，從資源層、數(shù)據(jù)層、存儲(chǔ)層、處理層、模型層、應(yīng)用層提出構(gòu)建高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像的架構(gòu)圖，并從構(gòu)建可視化用戶畫(huà)像、建立專業(yè)化管理隊(duì)伍、培養(yǎng)網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖三個(gè)方面提出應(yīng)用建議。

關(guān)鍵詞:高校網(wǎng)絡(luò)輿情;用戶畫(huà)像;大數(shù)據(jù)

根據(jù)第47次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截至2020年12月，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模為達(dá)9．89億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)70．4%。從學(xué)歷結(jié)構(gòu)看，網(wǎng)民中19．8%為大學(xué)?？?、本科及以上學(xué)歷。從職業(yè)結(jié)構(gòu)看，網(wǎng)民中21%為學(xué)生［1］。網(wǎng)絡(luò)是一把雙刃劍，網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使信息獲取更加及時(shí)、傳播速度更加迅速，同時(shí)，高校學(xué)生群體網(wǎng)絡(luò)發(fā)聲活躍，一直備受關(guān)注。龐大的大學(xué)生網(wǎng)民群體也給高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，如何預(yù)防、應(yīng)對(duì)、處理網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)，已經(jīng)成為高校宣傳管理部門的工作重點(diǎn)。

1高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像的相關(guān)概念

1．1高校網(wǎng)絡(luò)輿情

高校網(wǎng)絡(luò)輿情是高校中各類群體，尤其是大學(xué)生群體，在網(wǎng)絡(luò)上對(duì)校園生活里的某一行為或者某一事件發(fā)表的意見(jiàn)、態(tài)度和觀點(diǎn)，具有多元性、傾向性、突發(fā)性、擴(kuò)散性等特點(diǎn)［2］。筆者梳理了高校網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)高校網(wǎng)絡(luò)輿情的研究對(duì)象以大學(xué)生群體為主。因?yàn)槭芙逃潭雀?、時(shí)間充裕、精力充沛，所以大學(xué)生是最活躍、積極和敏感的網(wǎng)民群體，但是大學(xué)生缺乏社會(huì)經(jīng)驗(yàn)和閱歷，不容易準(zhǔn)確評(píng)判信息真?zhèn)?，往往在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表過(guò)激言論，而高校空間相對(duì)單一，易引發(fā)負(fù)向的高校網(wǎng)絡(luò)輿情，煽動(dòng)大學(xué)生群體情緒，從而造成不良后果。

1．2用戶畫(huà)像

“VB之父”、“交互設(shè)計(jì)之父”———艾倫·庫(kù)珀最早提出用戶畫(huà)像的概念，用戶畫(huà)像是真實(shí)用戶的虛擬代表，是以系列真實(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的目標(biāo)用戶模型［3］。用戶畫(huà)像，也稱為用戶角色，是一種勾畫(huà)目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具，在計(jì)算機(jī)、金融、社交網(wǎng)絡(luò)等各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在實(shí)際運(yùn)用中，往往會(huì)以通俗易懂的話語(yǔ)將用戶的屬性、行為、觀點(diǎn)與目標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化結(jié)合起來(lái)，作為實(shí)際用戶的虛擬代表，形成產(chǎn)品和市場(chǎng)需要的有代表性的主要受眾和目標(biāo)群體［4］。綜上，筆者認(rèn)為用戶畫(huà)像是以用戶產(chǎn)生的系列真實(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，描述特定用戶需求的偏好的目標(biāo)用戶模型，進(jìn)而了解用戶、預(yù)測(cè)用戶需求。用戶屬性、用戶性格、用戶興趣、用戶習(xí)慣、用戶行為等均可以作為反映用戶特征的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像的研究現(xiàn)狀

筆者于2021年4月5日在中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方、維普平臺(tái)，以“網(wǎng)絡(luò)輿情”和“用戶畫(huà)像”為主題精確檢索，共檢索出10篇文獻(xiàn);以“高校網(wǎng)絡(luò)輿情”和“大數(shù)據(jù)”為主題精確檢索，共檢索出107篇文獻(xiàn)。通過(guò)對(duì)上述117篇文獻(xiàn)進(jìn)行內(nèi)容篩選，僅6篇文獻(xiàn)間接提到通過(guò)用戶畫(huà)像這種用戶標(biāo)簽的方式預(yù)測(cè)輿情發(fā)展趨勢(shì)，指導(dǎo)輿情預(yù)警處理，僅8篇文獻(xiàn)構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理系統(tǒng)。關(guān)于如何通過(guò)用戶畫(huà)像這種用戶標(biāo)簽的方式預(yù)測(cè)輿情發(fā)展趨勢(shì)，趙健(2016)提出通過(guò)大數(shù)據(jù)中的“社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”和“心理文化地圖”，刻畫(huà)大學(xué)生群體的行為，深度挖掘相關(guān)話題的背景、觀點(diǎn)、目標(biāo)等，展現(xiàn)個(gè)體和群體的心理變化，為大學(xué)生的非理性網(wǎng)絡(luò)輿情提供權(quán)威信息和價(jià)值引導(dǎo)，從而構(gòu)建和諧校園［5］。徐萍(2016)提出建立高校院系不同層次的數(shù)據(jù)庫(kù)，打通平臺(tái)、部門間的數(shù)據(jù)，深度挖掘大眾、學(xué)生、教師等不同群體對(duì)高校輿情事件的態(tài)度和輿論導(dǎo)向間的關(guān)系，重點(diǎn)關(guān)注學(xué)生的社交話題、關(guān)注焦點(diǎn)、情感傾向，尋找實(shí)時(shí)演變規(guī)律，預(yù)測(cè)輿情發(fā)展趨勢(shì)，指導(dǎo)輿情應(yīng)對(duì)處置［6］。王宗強(qiáng)(2017)提出運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取、分析相關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)，有助于多維度、動(dòng)態(tài)化、全方位了解數(shù)據(jù)信息，從而準(zhǔn)確及時(shí)地預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)輿情［7］。馬春影(2019)提出高校師生社交相對(duì)集中，話語(yǔ)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，將師生的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)化，構(gòu)建高校網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)庫(kù)［8］。白蓉(2020)基于JavaEE設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)，以新聞的標(biāo)題、作者、源網(wǎng)站、寫(xiě)作時(shí)間、入庫(kù)時(shí)間作為標(biāo)簽，運(yùn)用算法對(duì)文本進(jìn)行特征化處理，解析后的輿情信息可為高校輿情管理工作提供支持［9］。圖1高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像架構(gòu)圖關(guān)于如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理系統(tǒng)，柳向東等(2015)提出一種大數(shù)據(jù)下高校輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警機(jī)制，運(yùn)用KNN分類算法、樸素貝葉斯分類算法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最大熵等文本分類算法，將網(wǎng)絡(luò)輿情傳播者分為積極型、中立型和消極型三類［10］。劉立波(2018)提出評(píng)判輿情事件狀態(tài)、媒體介入狀態(tài)、高校師生參與狀態(tài)的高校網(wǎng)絡(luò)輿情研判指標(biāo)體系，為高校指定網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對(duì)策略提供參考［11］。李恒忠(2018)提出輿情信息采集、處理、分析、展示、預(yù)警多元化高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管體系［12］。孫紅鶯(2019)提出運(yùn)用Hadoop大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)進(jìn)行大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、分析和報(bào)告，并設(shè)計(jì)了大學(xué)生輿情法治教育引導(dǎo)模型，該模型可用于法律引導(dǎo)、熱點(diǎn)推薦、輿情預(yù)警、關(guān)鍵詞推薦等［13］。錢丹丹(2019)提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)分析體系，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)從校內(nèi)外網(wǎng)站獲取主題詞和關(guān)鍵詞，通過(guò)關(guān)鍵詞分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)、聚類分析技術(shù)，識(shí)別正面輿情和負(fù)面輿情，為應(yīng)急管理者提供決策支持［14］。綜上所述，現(xiàn)有研究從不同維度構(gòu)建了高校網(wǎng)絡(luò)輿情的研判指標(biāo)體系和管理分析數(shù)學(xué)模型，為高校管理者在網(wǎng)絡(luò)輿情的管理和引導(dǎo)方面提供了決策參考。為加強(qiáng)精準(zhǔn)防控，需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，探索高校網(wǎng)絡(luò)輿情目標(biāo)用戶的一般規(guī)律，建立高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像的架構(gòu)模型。

3高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像模型構(gòu)建

通過(guò)分析其他學(xué)者的網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)模型，結(jié)合高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理實(shí)際，筆者構(gòu)建了高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像架構(gòu)圖，如圖1所示。

3．1資源層

高校網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)資源可細(xì)分為校內(nèi)資源和校外資源，校內(nèi)資源最典型的是高校網(wǎng)站，校外資源包括微信、QQ、微博、貼吧等。資源層是高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像架構(gòu)層的底層，也是最基礎(chǔ)最重要的一層，資源層能否覆蓋全面、能否挖掘深入是用戶畫(huà)像能否刻畫(huà)成功的關(guān)鍵。

3．2數(shù)據(jù)層

用戶畫(huà)像中的數(shù)據(jù)主要包括用戶背景、用戶興趣、用戶習(xí)慣、用戶行為等能夠全方位、立體化地反映用戶特征的數(shù)據(jù)。結(jié)合高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理現(xiàn)狀，高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像中的數(shù)據(jù)主要包括用戶屬性數(shù)據(jù)(用戶的姓名、性別、班級(jí)等)、用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)(用戶的積極評(píng)價(jià)、消極評(píng)價(jià))、用戶日志數(shù)據(jù)(系統(tǒng)后臺(tái)中用戶行為日志數(shù)據(jù))等。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)將資源層的后臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗等處理可以生成數(shù)據(jù)層的用戶屬性數(shù)據(jù)、用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、用戶日志數(shù)據(jù)等。

3．3存儲(chǔ)層

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式有3種:DAS(DirectAtta-chedStorage)、NAS(NetworkAttachedStorage)、SAN(StorageAreaNetwork)。DAS中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備是整個(gè)服務(wù)器結(jié)構(gòu)的一部分，與服務(wù)器內(nèi)部總線直連，可用于分散網(wǎng)絡(luò)或小型網(wǎng)絡(luò)，缺點(diǎn)是效率相對(duì)較低;NAS是單獨(dú)為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)而開(kāi)發(fā)的一種文件服務(wù)器，自發(fā)形成網(wǎng)絡(luò)，與服務(wù)器分開(kāi)，優(yōu)點(diǎn)是即插即用、部署簡(jiǎn)單、位置靈活，缺點(diǎn)是存儲(chǔ)性能較低、可靠度不高;SAN運(yùn)用光纖通道技術(shù)實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)化，優(yōu)點(diǎn)是部署容易、存儲(chǔ)性能高速，缺點(diǎn)是接口協(xié)議復(fù)雜。3種存儲(chǔ)方式各有優(yōu)劣，高校網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)可根據(jù)存儲(chǔ)條件和存儲(chǔ)需求選擇。

3．4處理層

根據(jù)數(shù)據(jù)的類型，可以運(yùn)用人工標(biāo)注、本體構(gòu)建的方式對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，過(guò)濾冗余數(shù)據(jù)，剔除重復(fù)數(shù)據(jù)，提取輿情信息中的有效關(guān)鍵詞，根據(jù)高校網(wǎng)絡(luò)行為特點(diǎn)和輿情管理需要，構(gòu)建不同網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)庫(kù)，如:輿情話題、輿情領(lǐng)袖、情感傾向。

3．5模型層

根據(jù)輿情的性質(zhì)劃分，高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像可以分為積極用戶畫(huà)像、中立用戶畫(huà)像和消極用戶畫(huà)像。其中，積極用戶畫(huà)像和消極用戶畫(huà)像是需要關(guān)注的重點(diǎn)。消極用戶畫(huà)像所代表的群體是高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)和管控的重點(diǎn)，高校管理者要密切關(guān)注這類群體的行為，采用合理的方式適度溝通，盡量使其轉(zhuǎn)變態(tài)度;積極用戶畫(huà)像所代表的群體，高校管理者可以對(duì)其進(jìn)行鼓勵(lì)式教育，引導(dǎo)消極用戶畫(huà)像轉(zhuǎn)向中立甚至積極的態(tài)度。

3．6應(yīng)用層

應(yīng)用層是高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像運(yùn)用終極的目標(biāo)，最終以可視化的形式直觀地展現(xiàn)出來(lái)。高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像可以用于用戶管理、輿情事件查詢、突發(fā)事件報(bào)警、輿情發(fā)展監(jiān)測(cè)、輿情分析報(bào)告等。用戶管理功能有助于精準(zhǔn)識(shí)別用戶，尋找出網(wǎng)絡(luò)輿情事件中的領(lǐng)袖群體。輿情事件查詢和輿情分析報(bào)告功能能幫助管理者在遇到類似網(wǎng)絡(luò)輿情事件時(shí)提供決策支持。突發(fā)事件報(bào)警功能能第一時(shí)間將超過(guò)閾值的網(wǎng)絡(luò)輿情事件報(bào)警，提醒管理者及時(shí)處理突發(fā)事件。輿情發(fā)展監(jiān)測(cè)功能可以24h監(jiān)測(cè)高校網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展趨勢(shì)，便于管理者隨時(shí)掌握輿情發(fā)展動(dòng)態(tài)。

4高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像的應(yīng)用建議

4．1構(gòu)建可視化用戶畫(huà)像

用戶畫(huà)像是以用戶產(chǎn)生的系列真實(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，描述特定用戶需求的偏好的目標(biāo)用戶模型，進(jìn)而了解用戶。高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像可以用于用戶管理、輿情事件查詢、突發(fā)事件報(bào)警、輿情發(fā)展監(jiān)測(cè)、輿情分析報(bào)告等，便于管理者隨時(shí)掌握輿情發(fā)展動(dòng)態(tài)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像，將高校網(wǎng)絡(luò)輿情中的用戶數(shù)據(jù)以可視化的方式呈現(xiàn)，有助于高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理者及時(shí)掌握網(wǎng)絡(luò)輿情動(dòng)態(tài)。作為高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理者，要及時(shí)轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)輿情管理方式，學(xué)習(xí)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)將用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，繪制出可視化的高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像，提高管理效率。高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理人員需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)輿情，可借助各種信息收集儀器裝置，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測(cè)預(yù)警。

4．2建立專業(yè)化管理隊(duì)伍

大數(shù)據(jù)技術(shù)是新興技術(shù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)管理網(wǎng)絡(luò)輿情需要專業(yè)人才和專業(yè)知識(shí)。高校建立網(wǎng)絡(luò)輿情管理隊(duì)伍可以外聘和內(nèi)培結(jié)合:一是選聘大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員管理高校網(wǎng)絡(luò)輿情，借助專業(yè)技術(shù)力量，構(gòu)建完善高校網(wǎng)絡(luò)輿情的管理系統(tǒng)和用戶畫(huà)像;二是提升現(xiàn)有管理人員的網(wǎng)絡(luò)輿情素養(yǎng)和數(shù)據(jù)處理能力，練就“一專多能”的本領(lǐng)，打造一支精通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)并且有政治理論工作經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)團(tuán)隊(duì)。高校網(wǎng)絡(luò)輿情工作隊(duì)伍應(yīng)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)、統(tǒng)籌規(guī)劃與歸口管理，應(yīng)成立網(wǎng)絡(luò)輿情工作領(lǐng)導(dǎo)小組，宣傳部、學(xué)生工作部、團(tuán)委、思想理論教學(xué)部、教務(wù)處、信息技術(shù)中心負(fù)責(zé)人和各二級(jí)學(xué)院學(xué)生工作管理者作為領(lǐng)導(dǎo)小組成員，從而提高對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行快速反應(yīng)的協(xié)調(diào)決策機(jī)制。

4．3培養(yǎng)網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖

意見(jiàn)領(lǐng)袖是高校網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的紐帶，在高校網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)方面有著重要影響力。通過(guò)刻畫(huà)高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像，可以精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)意見(jiàn)領(lǐng)袖，同時(shí)利用好用戶畫(huà)像加強(qiáng)引導(dǎo)和監(jiān)管。高校宣傳部、團(tuán)委和學(xué)生工作部是培養(yǎng)大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖隊(duì)伍的重要部門，應(yīng)納入宣傳思想工作和學(xué)生干部隊(duì)伍建設(shè)中，從學(xué)生骨干中選出一批思想素質(zhì)過(guò)硬、責(zé)任心強(qiáng)、熱心自我教育、有一定文字駕馭能力的人員，充實(shí)到大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意見(jiàn)領(lǐng)袖隊(duì)伍。高校輔導(dǎo)員、班主任等與學(xué)生一線接觸的管理人員可以通過(guò)主題班會(huì)、宣傳培訓(xùn)等途徑培養(yǎng)意見(jiàn)領(lǐng)袖，引導(dǎo)學(xué)生如何在網(wǎng)絡(luò)中踐行社會(huì)主義核心價(jià)值觀、如何明辨輿情真?zhèn)魏秃侠矸从吃V求，通過(guò)管理班級(jí)社交群中的發(fā)言與網(wǎng)絡(luò)上的評(píng)論互動(dòng)增強(qiáng)輿論引導(dǎo)的效果。

5結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量數(shù)據(jù)給高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，同時(shí)，因大數(shù)據(jù)興起的新技術(shù)新方法，如用戶畫(huà)像，也為高校網(wǎng)絡(luò)輿情管理帶來(lái)了發(fā)展的機(jī)遇。用戶畫(huà)像可視化、個(gè)性化、精準(zhǔn)化的效果更有助于管理者隨時(shí)掌握輿情發(fā)展動(dòng)態(tài)。筆者僅從理論層面初步探討了高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像構(gòu)建，如何從技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)高校網(wǎng)絡(luò)輿情用戶畫(huà)像構(gòu)建還有待進(jìn)一步探究。

作者:陳慧香 陳婷 單位:常州大學(xué)