大数据时代的高等教育舆情研判与决策支持*

■ 王保华 葛自发

一、大数据时代高教舆情治理面临三大挑战

大数据时代，传播内容和媒介形式升级迭代加速,提升舆情生成和演化复杂程度,加剧舆情治理难度。

1.信息传播泛在融合加剧高教舆情数据的收集难度

移动互联网的快速发展,使QQ、微信、知乎、分答、抖音等网络应用迅速走入高校师生生活。艾瑞咨询对网络社群 2016年的调研显示,以 QQ 空间、陌陌等为代表的网络社群的活跃度及使用率达 50.7%,如按 6.9亿中国网民估算,相当于有3亿多网民频繁活跃在各类网络社群中,而其中 54%的网民是 1988年以后出生的青年。①如此庞大的群体,时刻在接收来自全球各国角落、各种途径的差异化、个性化海量信息,并借助这些网络应用,表达传播个人化、多元化的意见观点,在网上汇聚形成多元性、碎片化、跨媒体的海量信息内容。这些信息通过社会化方式同质聚合、裂变传播,以指数级高速裂变增长,大大加剧了准确搜集数据和关系溯源的难度。

2.信息传播复杂联动加剧高教舆情传播的蝴蝶效应

大数据时代,舆论传播的典型特征在于舆情传播已经从单纯信息流动的事实传播,转变为以情感传导和关系嵌套传播的复合传播。一方面,以弱关系传播为纽带的高教舆情高度离散,碎片化、非线性和社会化的特性加剧高教舆情传播的爆炸性和影响力；另一方面,以强关系为基础的圈子化传播又具有强大的话题聚合能力,“圈子”成员表达意愿和行动能力极高,线上线下互动频繁、决策干预能力突出。舆情传播的“聚散”过程交互发生,变得更加难以掌控和应对。由于兼具专业性和大众性,高等教育舆情的“燃爆”效应和“蝴蝶效应”更为明显,处理难度大大提高。

3.信息传播智能隐匿加剧高教舆情研判难度

以今日头条为代表的智能应用,能够记忆并迎合受众个性化的需求、兴趣和偏向,导致其信息接收范围愈发细分、窄化,在客观上形成了其信息接收和偏向养成的“回音室”和“过滤气泡”。以微信为代表的社会化平台,将受众的信息传播分化为不同社交平台的一个个关系“圈子”,在圈内进行特定取向、特定内容、特定情境的信息传播,在自我编织的“信息茧房”中逐步形成“偏见的共同体”。这种现象在大学生群体中蔓延,突出表现为网络民粹主义的盛行,导致青年群体网络行为的巴尔干化。对于高教舆情治理而言,社群圈子内部难以进入,更难以获得准确的数据。与此同时,以智能写作为代表的智能创作形式,能够根据特定需要炮制信息、图片甚至影像,能够以假乱真、移花接木、重构意义,加剧虚假信息和虚假新闻泛滥,眼见为实、有图有真相已成为历史,导致舆论数据失真。而部分社交媒体具备阅后即焚、智能删帖等功能,也导致舆论数据与民意之间存在较大误差。这些都是大数据时代高教舆情研判治理所必须跨越的难题和挑战。

二、大数据时代高教舆情研判面临四大转型

1.从传统安全向“互联网+”安全转型

网络社会是典型的风险社会。社交网络等新媒体技术发展和进步,在更广的范围、更快的速度上推动着思想、文化、信息的传播和共享,加剧舆论格局生态畸变和重塑,各种思潮通过网络传播扩散,各类信息呈爆炸性增长、裂变式传播,给社会治理和网络治理带来空前挑战。对于高教舆情治理而言,其所涉及的高校教师和大学生群体热衷新生事物、思维活跃,也更善于掌握大数据时代的传播技巧和要求、更乐于尝试新型传播方式,更是加剧和放大了高等教育领域的风险和问题。这要求主管部门和高等舆情决策支撑单位,摒弃传统的安全思维,更加注重“内容+”关系传播和“互联网+”风险,更加注重安全风险由线下向线上蔓延、单一风险向多种风险交织、由舆情风险向社会风险转变等新动向、新趋势,更加善于利用和借助大数据力求对高等教育领域的教、学群体的话语形式、心理描绘、关系表达和诉求表达,进行全方位、立体化、多向度的研判和汇总,使高等教育舆情研判和治理更符合大数据时代的传播特点和舆情治理需求。

2.从经验判断向大数据研判转型

大数据时代,几乎所有的网络表达都以数字方式呈现。建立在数据爬取、建模分析基础上的大数据舆情分析技术,能够从方法论上提升对高等教育舆情传播规律和传播机制的认知,可以指导和辅助我们从事高教舆情研究,有效克服传统决策过分依赖实证经验和知识积累,缺乏数据支撑和理性分析的弊端,能够使高等教育领域的舆情研判由偏重经验和定性,转向定性与定量并举,从而为辅助决策提供更为科学、更具指导意义的参考方案。高等教育大数据舆情分析,宏观上可以服务于省域、乃至全国的高等教育事业决策,推动决策者更科学地把握高等教育的内在发展规律和外部发展趋势,促进高等教育改革深化发展；微观上也可以实现对学科建设、学校发展、社会热点和改革难点的具体研判,进而对教育个体、教育管理、教学质量进行评价,促进教育综合改革的进一步深化。

3.从追求事实向追求价值转型

传统的舆情研判重在厘清事实、找出真相,并根据事实和各方的反应作出决策支撑。大数据时代下对真相的追求变得更为艰难:社会化传播背景下,多元主体站在自身立场的碎片化表达,使真相隐匿于细节、符号等蛛丝马迹之中。社会化媒介去中心化的传播方式,对传统意义上的权威和意义形成消解,导致从不同角度、不同立场、不同媒介渠道获得的“真相”千差万别。社交媒体圈群传播封闭,加剧事实拼贴的难度,难以还原真相,也导致了传统时代至关重要的“真相”在大数据时代显得不是那么重要了。近些年频繁出现的“真相反转”等事件,更是加速了舆情研究领域所谓“后真相”时代的到来,进一步动摇了“真相”在舆情研判和决策支持中不可撼动的地位。由此,立足于传统舆情研究对于“真相”的追求,从更广层面、更多角度、更精细节,探寻舆情传播内容、主体心理、社会关系和传播行为间的复杂关系,更为全面、更深一层地洞察事实背后的民众情绪和社会心理,更加注重对舆情事件所透露出的社会价值的研判和把握,成为大数据时代舆论研判的重要议题。大数据舆情研判,不仅需要准确把握内容、事实、真相等所谓的“舆情皮肤”,更要借助大数据挖掘、关联分析和情感分析等技术实现对高教“舆情内核”的精准把握。

4.从传统思维向大数据思维转型

传统的舆情研究依赖线性的逻辑思维,舆情研判注重内容分析和文本分析,依据事实推理和经验判断,侧重于说明事实“是什么”,而大数据时代的关联分析和深度挖掘,不仅要说明当下“是什么”,还要说明“未来是什么”,以及“为什么”和“怎么办”。大数据时代的舆情研究不仅要能见树木,还能看到森林,不仅要厘清事实,还要把握走向,洞悉舆情发展演变的原因、内在机制和关键节点,进而提供高效精准的决策支撑建议。这些变化,需要高教舆情研判始终秉承“大数据思维”、时刻保持“大数据意识”,要更加注重对复杂关系、深层逻辑、整体态势和未来预警的把握和研究。这要求舆情研究和决策者树立三种观念:一是“以高校师生为中心”的服务观念,始终将广大高校师生的切身利益和核心关切放在突出位置,一切为了师生,重视高校师生每一个表达和观点；二是“以数据为基础”的研判观念,注重从不同平台、不同渠道、不同群体搜集全方位、多元化和代表性数据,注重从数据中挖掘真相、分析心理、树立导向；三是“追求公平正义”的价值观念,客观认识数据与事实、事实与真相、真相与价值取向之间的辩证关系,不唯数据、不唯“真相”,坚持客观公正、公平正义的价值取向,为相关部门的科学决策、正确决策和精准决策提供强有力支持。

三、大数时代高教舆情治理需要处理好五对关系

1.数据收集与数据安全

高等教育大数据涉及科研院所和广大师生的海量敏感数据和个人信息,高教舆情大数据隐含亿万网民对于具体议题、具体事件的具体看法,其中也不乏涉及个人隐私、敏感信息的内容。大数据技术在提升高教决策支撑水平和能力的同时,随之而来的安全问题也不容忽视。大量事实表明,缺乏妥善保护的大数据舆情将对社会发展和个人生活造成极大的损害,而敏感高教数据的泄露则还可能危及我国的教育强国战略和国家发展,需要更为严格的保护措施和使用规范。因此,利用教育大数据和舆情大数据服务高教决策时,一定要处理好数据搜集与数据保护的关系,严格规范对相关数据的访问控制。只有严格保障高教大数据安全,才能有效发挥其对高教决策的辅助支持作用。

2.定性分析与定量分析

大数据时代的决策模式是以数据分析为基础的。这种决策模式,就是以数据为基础,用数据说话,通过数据模拟来作出决策。”②与传统高教舆情的决策支持模式强调实证经验存在很大区别,这要求决策制定时,要兼顾处理好定性分析与定量分析的关系,既要借助数据建模、复杂计算和人工智能,实现对高等教育内外部因素及其关系的量化分析,还要充分结合经典的决策案例和历史经验,充分吸收考虑多方面变量,制定出符合实际要求和高等教育规律的决策结果。

3.因果分析与关联分析

与传统的舆情和决策依赖简单的函数计算、强调因果关系不同,“在大数据时代,大样本数据即约等于全样本数据。当规模达到一定阈值后,数据自己会发声,并且展现出在小数据条件下无从显现的性质。”③大数据在高教决策支持领域的应用,更加强调对多元、异构舆情数据的汇总关联和深度挖掘,强调通过大量模糊数据和多变量关联分析,将隐蔽于众声喧哗中的种种高等教育领域改革关系、影响因素和内在规律一一呈现。但这并非表示强调实证分析和逻辑推演的因果分析思维在大数据时代已经过时,相反,有机处理好大数据时代关联思维和小数据时代因果思维的辩证关系,并将之科学运用到决策过程中,才能有利于高等教育的科学决策。

4.整体利益与个体利益

将大数据技术应用于辅助决策时,特别需要处理好整体与个体的关系。这是因为,一方面,“大数据挖掘结果可能导致对个体的歧视,基于大数据技术的外交决策过程主要对有关群体的情绪与行为做出判断与预测,将个体归入群体之中进行分析,有可能导致对个体的歧视”；④另一方面,对于决策者而言,大数据的优势在于发现“总体大于部分”的价值,在于从总体关联和系统挖掘中发现未知、发现趋势性的规律,从而可能导致决策时对于总体态势和整体利益的过分追求,从而忽略了个别院校、广大师生和社会大众的个体利益。坚持以人为本的教育理念,将广大师生、科研院校的个体利益融入教育强国的战略目标,以高校、师生个体的发展,促进教育强国目标的实现,将成为提升新时代高教决策水平的必然路径。

5.大数据与小数据

大数据分析的意义和价值不言而喻。但换个角度看,并非步入大数据时代,“小数据”的分析就失去了价值和意义。大数据总是倾向于捕捉那些共同的关联点,这往往需要辅以小数据来做进一步深入解释。⑤尤其是在舆情事件多发、传播范围广泛、影响巨大的高等教育领域,注重对小数据分析不仅必要,而且更有助于我们理解师生群体、了解高等教育。面对复杂多变的高教舆情事件,真真切切的高校教师和大学生,需要每一位舆情研究者胸怀敬畏、谨慎对待,善用大数据,却又不迷信大数据,在更广阔的社会空间、网络空间、心理空间等多空间视域下重新审视人、信息和技术之间的关系⑥,综合运用小数据分析、个案分析等多种方法交叉验证、综合研判,既尊重数据和真相,又不负公平和正义。

四、大数据时代的高教舆情治理路径

1.国家层面:构建面向大数据时代高教舆情监测协同创新机制

提升高等教育领域的决策能力和决策水平,关键在于在国家层面推动舆情治理人才培养、体制优化和机制创新,整合广大高校、科研机构、行业组织、互联网企业和大数据分析机构的优势资源,建立跨部门、跨学科、跨领域、构建符合新时代要求的大数据决策支持协同创新机制。一是优化面向决策支持的高教大数据政策环境。建议主管部门结合已有政策和大数据舆情分析应用现状,出台系列促进大数据舆情智库发展的配套政策、制度,逐步完善面向决策支持的高教大数据支持环境；二是以大数据思维打造高等教育决策领域的高端支撑智库。“新时期的教育综合治理需要兼顾多元主体间的‘共在’利益,共同参与、共同治理,注重探寻数据间的相关关系以及数据释放的潜在价值,树立高等教育治理的全局观念以及多维动态信息整合观念。”⑦这要求高等教育主管部门以大数据思维为核心,着力提升高等教育决策人员的信息素养和大数据素养。同时,吸纳一批大数据分析、传播研究专家和网络舆论研究专家,打造一批素养一流、技术先进、专业客观的高水平舆情支撑智库；三是充分发挥自然科学基金、社科基金等重大项目的指挥引领作用,推出一批聚焦大数据时代高教舆情决策支持的重点支持项目,如高等教育舆情大数据系统,充分调动广大科研人员投身大数据决策支持研究的主动性和积极性,为优化大数据时代的高教舆情支撑机制提供优质智力支撑。

2.地方层面:打造属地化、个性化的高教大数据舆情治理能力

我国地方高校数量约占全国高校总数的96%,就读学生数量占全国大学生总数量的98%。从这个角度讲,做好高等教育舆情监测和应急处置的关键在地方,特别是省级教育主管部门。做好大数据时代的高教舆情治理工作,需要地方相关部门牢固树立大数据决策支撑理念,打通高等教育各要素之间的信息和数据共享通道,打破高教领域的部门隔阂；推动高等教育决策边界的重新界定,“提升决策效率,确保决策程序化和科学化,增强决策灵活性,形成民主集中制与首席数据官(CDO)制度相结合的新型决策机制。”⑧一方面,可充分整合高等教育各领域的数据资源和技术优势,提升高等教育关键领域、重要话题、重大事件和发展趋势等主题的信息爬取和智能搜索技术,为高等教育大数据舆情的汇总提供技术保障；另一方面,还可以通过项目引领、联合攻关和部门协同等方式,实现大数据舆情分析和决策支撑能力的跨越式提升。此外,还可以在充分实现对高等教育大数据和舆情大数据深度挖掘和智能学习基础上,研究建立属地高等教育舆情及发展趋势预测模型,实现对本地区高教领域危机舆情的提前预警,以更加科学、更加系统、更加有效的方式,推演、预测地方高等教育改革发展过程中可能出现的矛盾、问题,从而为地方政府决策赢得时间和主动。

3.高校层面:打造响应快速、高效灵活的大数据舆情应急处置能力

作为我国高等教育大数据治理的最后一环,广大高校可以根据工作实际,量身打造一套能够符合实际、体现特色、满足需要的个性化大数据舆情分析平台。一是在学校内部建立统一数据汇集机制,搭建多通道、全方位的师生意见收集机制和舆情数据汇总分析平台；二是加强对历史数据的汇总分析,基于学生、教师等主体和学科建设、科研评级等高等教育发展的关键要素,建立面向舆情分析和决策支撑的多维度画像库和案例库,为后续数据挖掘、吸引研判和决策支撑提供知识来源和数据支撑；三是在上述系统的基础上,建立基于本校大数据的舆情研判分析决策支撑系统,为学校决策和处置突发舆情提供智力支持。

注释:

① 叶荔辉:《高校“网络圈群”舆论引导的困境及路径》,《思想教育研究》,2018年第1期。

② 孙强、张雪峰:《大数据决策学论纲:大数据时代的决策变革》,《华北电力大学学报(社会科学版)》,2014年第8期。

③ 王存刚、赵阳:《大数据与中国外交决策机制创新——基于组织决策理论的视角》,《外交评论(外交学院学报)》,2015年第8期。

④ 沈本秋:《大数据支持下的对外政策决策过程:优化与局限》,《国际论坛》,2016年第9期。

⑤ 邵培仁、王昀:《触碰隐匿之声:舆情认知、大数据治理及经验反思》,《编辑之友》,2016年第12期。

⑥ 张志安:《大数据与新闻传播研究的学术想象》,《国际新闻界》,2018年第2期。

⑦ 刘伟:《大数据思维视阈下的高等教育治理变革》,《内蒙古社会科学(汉文版)》,2017年第1期。

⑧ 张楠:《公共衍生大数据分析与政府决策过程重构:理论演进与研究展望》,《中国行政管理》,2015年第10期。