大数据助力思想政治教育精准用户画像的对策研究

操菊华

(武汉工程大学 马克思主义学院， 湖北 武汉 430205)

习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调，“要运用新媒体新技术使工作活起来，推动思想政治工作传统优势同信息技术高度融合，增强时代感和吸引力。”[1]总书记的讲话为新时代思想政治教育改革创新指明了方向。当前思想政治教育客观存在的一个突出问题就是针对性不强、实效性不足。而针对性、实效性的增强有赖于对教育对象特征与需求的精准把握。在此方面，大数据大有可为。大数据可助力思想政治教育实现“全样本画像”“动态化画像”“可视化画像”以及“智能化画像”。依托强大的用户画像功能，大数据可描绘出教育对象的多维清晰图像，从而为提高思想政治教育针对性、实效性提供重要的技术支撑。

近年来学界对大数据运用于教育领域的理论与实践进行了大量的研究，也对大数据融入思想政治教育的必要性与宏观对策进行了深入研究，但从精准用户画像的微观视角研究思想政治教育与大数据内在关联的成果还不多见。因此，本文将以思想政治教育对精准用户画像的内在需求为逻辑起点，以思想政治教育与大数据的内在契合为联结点，从理论和实践两个层面探讨大数据如何助力思想政治教育精准用户画像，进而驱动思想政治教育针对性、实效性的显著增强。

一、精准用户画像是思想政治教育的内在需求

用户画像是对用户特征的形象刻画，是真实用户的虚拟呈现，反映的是与用户相关的一系列真实数据为基础而形成的用户模型，从而为产品、服务供给方与用户之间搭建起有效的沟通桥梁。用户画像包括用户属性、用户特征和用户标签等三大基本要素，其本质是标签化的用户全貌，构建用户画像的过程就是基于广泛的用户数据，通过用户属性的分类并利用一定的技术方法抽取得到用户特征，提炼成用户标签，最终得到用户画像[2]。

当前用户画像的精准度越来越高，对用户的行为轨迹、消费需求、个人偏好等特征的描绘更为准确、形象、生动，正朝着全景式、立体化、个性化、动态化方向发展。因此，精准用户画像有力助推了企业和相应领域加快产品优化升级，实施更为精准的营销和个性化服务，从而实现高质量发展。支付宝画像、百度画像、高德地图画像等就是利用大数据形成精准用户画像的典型案例。在教育领域，精准用户画像也得到了广泛运用。如谈松英和杨敏在《大数据分析视野下的用户画像及其在开放教育中的运用研究综述》一文中从文献计量分析和可视化分析的角度对用户画像引入国内开放教育、提高教育质量进行了较为系统的梳理和探索[3]；李保澄和刘硕在《基于用户画像技术的公安教育大数据应用》一文中研究了用户画像对公安教育的均衡发展、助推公安院校提升教学质量的重要作用[4]；于方和刘延申在《大数据画像——实现高等教育“依数治理”的有效路径》一文中提出了基于用户画像实现高等教育“依数治理”的实施框架，详细阐释了画像构建与治理过程，并就治理难题、应对策略和研究趋势进行了分析和总结[5]。

对于思想政治教育而言，精准用户画像是其内在需求。这是因为，思想政治教育是铸魂育人、立德树人的教育实践活动，从根本上说是做人的工作。全面准确地了解受教育者的思想动态和行为趋向是思想政治教育的前提和基础。精准用户画像是思想政治教育因材施教的基本依据，是提高针对性和实效性的重要保障。但从实践来看，思想政治教育针对性不强、实效性不足是客观存在的问题。艾四林指出，“思想政治理论课教学中存在的主要问题之一，就是理论与现实相脱节，缺乏对社会现实问题、对学生现实状况的关注。思想政治理论课教学内容安排和方法手段的选择，不能去对象化，要充分考虑学生的专业背景、思想特点和思想状况。”[6]因此，思想政治教育要大力提高与受教育者思想实际的相关度、匹配度、契合度，实现更精准把握对象的特征与需求，更全面反映其成长规律，更有预见性，从而为精准施测、提高针对性实效性提供更为强大的技术支撑。事实上，精准用户画像的理念与应用正深度融入思想政治教育领域，极大地推动了思想政治教育的理念创新与效果提升。由此可见，实施精准用户画像既是思想政治教育的内在需要，也是思想政治教育创新发展的时代要求。

二、大数据是助力思想政治教育精准用户画像的重要手段

精准用户画像是大数据的核心技术之一，目前已在工业生产、商业服务、医疗卫生、教育教学等领域得到广泛应用，释放出强大的社会价值。大数据在精准用户画像与思想政治教育之间搭建了桥梁，为思想政治教育精准把握对象、精准引领思想发展插上了技术的翅膀。因此，大数据与思想政治教育存在内在的契合。推动大数据与思想政治教育融合发展，不仅有助于拓展大数据精准用户画像的应用领域，更是实现思想政治教育精准用户画像的必然要求。

1.大数据有助于思想政治教育实现“全样本画像”

思想政治教育需要整体观照学生，把握学生总体思想状况和行为动向。在小数据环境下，思想政治教育者一般采用抽样调查分析，即根据样本的情况来推断、归纳出整体状况。这是统计学常用的样本分析法。这一方法在无法获取全部样本信息的情况下具有操作简单、节约成本、提高效率的优点，也能在一定程度上反映出所有对象的属性特征。但从逻辑看，从树木到森林、由个别到一般的归纳法所得出的结论不具有必然性；从实践看，类似“黑天鹅”的事例也证明了特殊情况的存在。正如维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶所指出的“随机采样取得了巨大的成功，成为现代社会、现代测量领域的主心骨。但这只是一条捷径，是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择，它本身存在许多固有的缺陷。”[7]在思想政治教育视域下，依据有限样本完成的画像可能会出现模糊甚至是失真的情况，导致对受教育者的误判，因而在精准度上亟待提升。

在大数据时代，“样本=整体”的分析范式有助于思想政治教育跳出样本分析法的传统做法，实现从大写意画像向全样本精准用户画像的跨越。运用大数据收集与分析技术，思想政治教育者能了解每一个个体的具体情况，进而对整体形成全面认识，生成对象的精细“工笔画”。举例来说，思想政治教育者可利用校园内部系统自动生成的数据为全体受教育者画像，了解所有对象的学业指标，包括到课率、课堂互动率、作业完成率、图书借阅数量与频次等；了解学生生活状况，包括经济困难人数与程度、食堂就餐频率与消费额度；了解第二课堂参与情况，包括社会实践参与率、社团参与率等等。也可以通过受教育者的网站浏览痕迹、在线留言评论、微媒体图文分享等了解所有对象的观点倾向和行为偏向，为网络空间的教育对象进行全样本画像。

2.大数据有助于思想政治教育实现“动态化画像”

传统思想政治教育依据受教育者已有的思想特征与行为表现来为其画像。这类画像描绘的是某个时间段的样貌，指向的是过去，画像一旦形成，就往往处于静止状态，不能实现自主实时更新，无法反映对象此时此刻甚至是未来的属性特征和行为偏向。事实上，受教育者的思想发展与行为选择并不是静止不变的，而是随时代的变迁、环境的变化、自我的认知发展而不断嬗变。用已有的刻板印象去教育已然变化的对象，犹如刻舟求剑，导致思想教育的滞后性，致使思想教育错失最佳时机。习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上强调，青少年阶段是人生的“拔节孕穗期”，最需要精心引导和栽培[8]。处于“拔节孕穗期”的青年人，其世界观、人生观、价值观正处于打底塑形阶段，只有充分汲养科学滋养，才能茁壮成长。思想政治教育者只有全面把握此时此刻的学生状况，抓住关键期提供精神养分，才能引导学生“扣好人生第一粒扣子”。对于其他阶段的受教育者一样，教育者都需要用动态发展的用户画像描绘其此刻的状态。

大数据可为思想政治教育从静态画像走向动态画像提供强大的技术支撑。在大数据时代，用户的行为轨迹均被各种各样的后台收集，被实时地记录下来，每时每刻都在生成一个最新的画像，形成对用户的多维度、多粒度、多角度描述。思想政治教育需要深度融入大数据环境，充分利用大数据平台的实时数据去刻画此时此刻鲜活的受教育者画像，去有针对性地加强教育引导，提高教育实效。更为重要的一点是，大数据的动态化画像不仅指向个人的现在时，还能寻找数据之间的关联，科学预测个人的将来时，对其未来走势作出描绘。比如，天猫、京东网站可根据我们购物记录推测我们的下一个购物时间和可能购买的商品，百度地图会根据我们的交通轨迹推荐出行方式和路线等。天气预报系统能根据当地天气数据进行24小时、未来15天以及更长时期的天气预报。预测是大数据的核心。发挥大数据的预测功能，推动思想政治教育从基于静态信息的经验预测到走向基于动态数据的科学预测，增强工作的主动性和前瞻性，是促进思想政治教育提质增效的必然要求。

3.大数据有助于思想政治教育实现“可视化画像”

画像是对事物属性特征和行为特点的反映和描述。在类型上，有的画像直观可视，整体形象和具体细节都一目了然；有的画像则可见度不高，如同“犹抱琵琶半遮面”，需依靠理性认知、经验判断去把握，进而形成一个大体印象。在小数据时代，思想政治教育由于对受教育者信息素材掌握渠道有限、数量不足，加上受数据分析处理技术所限，所形成的大多是文本描绘型的画像、表格或图形式的画像，直观可视度不高，不利于思想政治教育者精准施策。

大数据为思想政治教育可视化画像创造了新的技术条件。运用大数据技术能将用户的画像以直观可视的图形呈现出来。常见大数据画像有三种表示方法，包括标签云、人物图片结合标签云以及统计图形等。这些画像呈现形式都十分直观、明了，让人能清晰认识用户的特征、偏好与需求，从而为开展服务提供充足的依据。目前市场上有多款大数据可视化工具，包括Inforgram、Piktochart、Venngage等，能针对多个维度数据进行研究，选择最优表达形式，生成可视化图表或模型。思想政治教育可发挥大数据可视化画像功能，对受教育者的海量数据进行“标签化”分级分类处理，挖掘标签信息的内在关联，画出直观可视的画像，从而清晰、准确描绘受教育者的思想动态和行为倾向。

4.大数据有助于思想政治教育实现“智能化画像”

在传统思想政治教育视域下，教育者大多采用宏大叙事手法，呈现受教育者在单一空间的形象，侧重反映其思想行为要素的直接联系，其所形成的画像往往较为空泛和单薄，在细节特征描绘、多维形象塑造、隐性关联揭示等方面存在不足。教育者能从画像中了解到受教育者的一些基本信息，但不够深入、多维、丰富，画像本身的分析和判断功能尚不能充分发挥。

大数据是实现人工智能的重要工具，是推动人类进入智能时代的技术支撑。大数据的运用则为思想政治教育用户画像从“人工时代”走向“智能时代”插上了技术的翅膀。利用大数据，思想政治教育者可实现对受教育者各种行为轨迹数据的抓取与分析，描绘出有血有肉、多维一体、鲜活生动的用户画像。这样的画像实现了对多维时空、海量、庞杂信息的抓取与聚合，刻画出整体与细节兼备、现实与虚拟并存、理性与非理性交融、因果关系与相关关系交织的“现实的个人”。正因如此，这样的画像就具备了较强的分析力、判断力和洞察力，成为一种“人工智能”，实现“自己发声”，对受教育者的思想行为状况与未来发展态势作出精准刻画。

三、大数据助力思想政治教育精准用户画像的对策分析

大数据助力思想政治教育精准用户画像需多维推进，协同发力。其中，建立精准用户画像素材系统是基础，搭建精准用户画像数据平台是关键，掌握精准用户画像技术方法是重点，而发挥精准用户画像教育功能则是落脚点。通过构建多维路径，助力思想政治教育实现精准用户画像，提高针对性和实效性，推动思想政治教育高质量发展。

1.采集多源数据信息，建立精准用户画像素材系统

采集多源数据信息，建立画像素材系统，是思想政治教育实现精准用户画像的基础。俗话说，“巧妇难为无米之炊”。没有数据，就无法画像；没有海量数据，就无法精准画像。因此，思想政治教育实现精准用户画像的第一步就是在多个源头广泛采集受教育者的数据信息，尽可能涵盖其所有行为轨迹，建立起储量丰富的画像素材系统，才能“横看成岭侧成峰”，为精准画像夯实材料基础。采集多源数据信息主要有两种方式，一种是利用校园网内部系统广泛收集受教育者的学习、生活数据，包括通过党建系统掌握受教育者的政治发展情况，通过成绩管理系统了解他们的学业状况，通过就业创业系统关注对象的发展规划，通过资助管理系统收集受教育者的生活条件，通过图书借阅系统把握对象的阅读量和阅读内容，通过心理健康教育系统知晓受教育者的心理健康水平，通过社会实践平台认识对象的综合素质情况等。另一种是收集受教育者在各大网站、微信、APP等新媒体上的浏览记录、购物清单、在线评论以及在智能穿戴设备中的行为轨迹，从中观测对象的个性特征、兴趣爱好以及消费偏好等。通过线上与线下多样、多源、多维数据信息的收集、抓取、汇聚，最终形成丰富的素材库，为精准画像提供科学依据。值得注意的是，一定要处理好数据信息收集与受教育者权益保护之间的关系，要尊重受教育者的知情权，保护其隐私，防范数据信息的泄露。

2.促进数据联通融合，搭建精准用户画像数据平台

促进数据联通融合，搭建画像数据平台，是思想政治教育实现精准用户画像的关键。大数据的价值并不在于数据之大，而在于数据融合所产生的效应。分散的、割裂的数据本身并不能产生价值，必须以数据融合为桥梁，建立关联关系，才能提供有效信息资源，才能生出巨大价值。“在大数据时代，共享数据，寻找关联，成为信息处理与预测的关键。”[9]在实践中，部门之间“数据壁垒”“数据孤岛”现象导致了数据的人为分割，大大削弱了大数据价值含量。因此，促进数据之间的联通融合，建立起数据的内在关联，搭建起统一的大数据平台是思想政治教育实现精准用户画像的关键环节。促进数据联通融合，一是要打破学校内部系统之间的数据分割状态，促进校内数据共建共享。实践中，学校职能部门和院系之间常常存在数据多头收集、重复收集、不充分收集、信息不兼容等问题，不仅效率低下，而且数据的利用率也很低。这就需要从学校顶层设计层面统一设置数据采集模式，涉及采集哪些数据、谁来采集、怎样采集、怎样使用、如何维护等，在全校建立统一的大数据平台，做到数据齐全、权责明晰、分工协作、共建共享，为学校大数据运用提供基础的信息平台。二是要促进学校数据平台与社会大数据平台的联通融合，促进校内外数据共建共享。学校数据平台要主动与上级主管部门、专项工作指导部门、社会权威数据中心等数据平台对接，把握新的政策数据，研判学生新的发展诉求。总之，“通过创建各方信息互联的大数据服务平台，教育者可大量收集对象的发展诉求，从而有针对性地开展教育服务活动，以满足受教育者的需要；同时教育者还能依托大数据服务平台打通数据的壁垒，让对象共享各类公共资源与信息，让数据多跑路，人们少跑路，大大提高办事效率”[10]。

3.加强数据分析处理，掌握精准用户画像技术方法

加强数据分析处理，掌握画像技术方法，是思想政治教育实现精准用户画像的重点。有了充足的数据信息，有了联通融合的大数据平台，接下来就需要对数据进行分析处理，刻画对象特征，形成精准画像。根据于方、刘延申对高等教育领域中大数据画像的研究，认为大数据画像的一般流程包含“教育数据采集与预处理”“建立用户标签体系”“构建用户画像挖掘系统”和“提供面向应用的标签服务”四个模块[5]。对于思想政治教育画像而言，首先，要依托数据分析受教育者属性特征，用标签定义其思想状况和行为偏向，对他们进行多维度、多粒度、多角度的特征刻画，建立受教育者的标签体系。其次，要对受教育者的标签体系做进一步的分级分类，运用算法模型对这些标签作深度挖掘与多维呈现。最后，要运用画像进行受教育者的个体和群体分析，并对分析结果作可视化处理。对于思想政治教育者而言，大数据在“道”与“术”两个方面都引发了深刻变革：在“道”的层面上，需要树立大数据思维，充分认识数据资源的战略意义；在“术”的层面上，需要掌握大数据的技术方法，能运用海量数据挖掘学生多维标签，画出受教育者的精准图像。

4.突出数据走势预测，发挥精准用户画像教育功能

突出数据走势预测，发挥画像教育功能，是思想政治教育实现精准用户画像的落脚点。对于思想政治教育而言，画像只是手段，通过画像全面准确刻画受教育者，把握其思想动态和行为趋向，并对其未来发展作出科学预测，这才是画像的落脚点，也是画像的教育价值所在。

实践中，思想政治教育常常由于缺乏对受教育者未来发展态势的数据支撑而影响到教育的时效性，导致无法科学预测与提前应对，带来工作的被动与机遇的错失。运用大数据画像技术可实现对受教育者思想行为发展走势的可视化、立体化图像呈现，为思想政治教育及早谋划、提前干预、防范风险提供决策依据。具体来说，思想政治教育者首先要抓取受教育者的多样、多源、多维数据信息，刻画其未来发展走势画像，从整体层面把握受教育者发展态势，形成总体评价。其次要对受教育者的画像进行分众化、差异化分析处理，掌握不同类别、不同群体对象的思想动向和行为偏好，深度分析其发展诉求。最后要对受教育者进行分类管理并提供精准帮扶。比如对学习困难者，建立学业导师制度进行“开小灶式”辅导；对就业困难者，建立就业指导制度进行个性化帮扶；对心理困扰者，建立分级预警-疏导转化制度进行一对一积极干预。另外还要对“过宅族”“沉迷网络族”“剁手族”“外卖依赖族”“月光族”“啃老族”等特殊群体进行重点跟踪，引导他们形成正确的生活观念和消费方式。