黃燁

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，網(wǎng)絡(luò)輿情的力量不容小覷。高校作為網(wǎng)絡(luò)輿情的聚集地，由于其主體的特殊性，容易引起輿情的聚集和爆發(fā)。所以做好高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測，防范輿情危機的發(fā)生，可以有效保障校園網(wǎng)絡(luò)信息安全，促進高校和諧穩(wěn)定發(fā)展。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大眾喜歡在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)表個人意見，意見一旦聚集形成龐大的輿論就容易導(dǎo)致輿情爆發(fā)。網(wǎng)絡(luò)輿情的力量不容小覷，現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，互聯(lián)網(wǎng)上時刻充斥著各種各樣的信息，稍有不慎，可能一件小事也會愈演愈烈，給互聯(lián)網(wǎng)帶來形形色色的風(fēng)險。例如今年網(wǎng)上爆發(fā)的“肖戰(zhàn)227”事件，本來是肖戰(zhàn)粉絲之間的摩擦，卻愈演愈烈，如同滾雪球一樣，造成影響巨大的網(wǎng)絡(luò)輿情。肖戰(zhàn)本人也因此受到很大的牽連，個人形象和資源都大受影響?！靶?zhàn)227”事件證明網(wǎng)絡(luò)輿情影響不可忽視，良好的輿情分析管理和監(jiān)控能力必不可少。

1高校網(wǎng)絡(luò)輿情現(xiàn)狀

高校是網(wǎng)絡(luò)輿情的聚集地。大學(xué)生是一個特殊群體，他們年輕，有朝氣，具有較高的知識水平和較強的認(rèn)知探索能力，接受新生事物能力強，敢于并且善于表達個人觀點、熱衷于參與輿情討論，容易對一件事情產(chǎn)生共鳴。在大學(xué)生當(dāng)中，可能因為沒有重視一個小的輿情，導(dǎo)致一系列連鎖反應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)輿情在高校傳播的主要方式有： 微信、QQ等即時通訊;各類論壇;網(wǎng)絡(luò)新聞的評論區(qū);微博、博客（Blog）;抖音、快手等短視頻軟件。這些都是輿情的形成和表達的主要途徑，大學(xué)生對這些平臺都比較熟悉，也比較熱衷于在這些平臺發(fā)表意見和情緒，這對輿情會產(chǎn)生重要的影響。

高校需重視新時代網(wǎng)絡(luò)輿情帶來的挑戰(zhàn)，并且建立起完善的網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對機制，做好網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控以及輿論引導(dǎo)工作，在輿情爆發(fā)之前未雨綢繆，減少負(fù)面輿情對高校正常工作的沖擊，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)文化的教育與管理功能。

2高校網(wǎng)絡(luò)輿情的基本特征

從高校網(wǎng)絡(luò)輿情的特征上來說，它實際上是一對矛盾的綜合體：高校網(wǎng)絡(luò)表達能夠開放、互動、自由，但同時也是可控的。高校網(wǎng)絡(luò)信息是學(xué)生情緒化和非理性的表達，但這些內(nèi)容卻能客觀地反映學(xué)生的真實心理狀況。做好網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控要了解高校網(wǎng)絡(luò)的特征，在此基礎(chǔ)上做出正確的輿論引導(dǎo)和管理。

2.1產(chǎn)生主體特殊

高校網(wǎng)絡(luò)輿情的主體是大學(xué)生。他們的特殊性在于大學(xué)生是一個群體，他們年齡相仿，受教育程度相同，生活和知識水平往往在同一個層次。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)生時，他們很容易產(chǎn)生認(rèn)同并達成共識。大學(xué)生表達觀點的欲望強烈，愿意在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表對事情的看法和見解，但有時候可能會出現(xiàn)極端現(xiàn)象，容易被煽動情緒，尤其是在網(wǎng)絡(luò)這個自由便捷的空間里，大學(xué)生往往在未經(jīng)過深思熟慮且探討不深入的情況下發(fā)表意見，形成聲勢浩大的意見傾向，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情危機。

2.2輿情內(nèi)容多元性

高校網(wǎng)絡(luò)輿論涉及的內(nèi)容廣泛、主題多樣，可能涉及到社會的各個層面。學(xué)生們通過各種渠道了解信息，傳播信息，對于感興趣的內(nèi)容發(fā)表各自的看法，宣泄情緒。在虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間里，不同的意識和思想相互碰撞，網(wǎng)絡(luò)輿情呈多元性發(fā)展。

2.3網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)性

網(wǎng)絡(luò)輿情的爆發(fā)往往沒有征兆和預(yù)警，屬于突然爆發(fā)。大學(xué)生經(jīng)常上網(wǎng)沖浪，對網(wǎng)上的事件也比較敏感，一個事件在網(wǎng)上曝光時，大學(xué)生往往能迅速反應(yīng)并發(fā)表評論，個人意見很快聚集形成公眾意見。

3網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

3.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)

信息采集的主要載體包括網(wǎng)絡(luò)媒體網(wǎng)站、論壇、微博、微信等，可利用爬蟲技術(shù)進行信息采集。網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種基于索引引擎技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)信息獲取工具。它可以根據(jù)需要提取網(wǎng)頁的腳本或程序，其基本原理是通過遍歷URL，不斷搜索網(wǎng)絡(luò)信息，并將在URL中獲得的數(shù)據(jù)保存到本地數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)信息獲取。

3.2網(wǎng)頁解析技術(shù)

要實現(xiàn)對某網(wǎng)站數(shù)據(jù)的爬取，需要對該網(wǎng)站上網(wǎng)頁數(shù)據(jù)進行分析，了解網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)之后，在爬蟲代碼中編寫提取網(wǎng)頁中特定數(shù)據(jù)的代碼。這是將互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為通俗易懂的信息數(shù)據(jù)的重要一步，也是決定輿情監(jiān)測效果的關(guān)鍵。目前主要有三種web頁面解析技術(shù)：

3.2.1正則表達式：一種字符串匹配的模式，其由普通字符和一些元字符組成。根據(jù)特定的語法來設(shè)置字符串的匹配規(guī)則，用于快速檢查一個字符串是否匹配該規(guī)則，還可以從字符串中抽取或者替換滿足條件的子串。正則表達式適用于簡單的字符串，但涉及到難度較大的就無法提取，正則表達式寫起來較為復(fù)雜并且出錯率高。

3.2.2XPath：一種在XML和HTML文檔中查找信息的語言，可用于遍歷XML和HTML文檔中的元素和屬性，并根據(jù)網(wǎng)頁的樹層次結(jié)構(gòu)獲取節(jié)點。這些路徑表達式與常規(guī)計算機文件系統(tǒng)中看到的表達式非常相似。

3.2.3BeautifulSoup：是一個一個從HTML或XML中提取數(shù)據(jù)的Python庫，可以按照節(jié)點的名稱、節(jié)點的屬性值、節(jié)點的文本來搜索符合條件的節(jié)點。它是靈活方便的網(wǎng)頁解析庫，處理高效，而且支持多種解析器。使用Beautifulsoup可以不用編寫正則表達式就方便的實現(xiàn)網(wǎng)頁信息的提取，可以高效節(jié)約開發(fā)者時間。

3.3分詞技術(shù)

分詞技術(shù)用于將語句拆分成單詞。計算機要理解語義，必須先要識別出關(guān)鍵詞，將完整的句子拆分成詞串，就是分詞技術(shù)了?，F(xiàn)在常用的分詞算法可分為三類。一種是基于字符串匹配的分詞方法，這種方法需要有一個字典，根據(jù)一定的策略，將要待分析的字符串與字典中的條目進行匹配。如果匹配正確，則字符串是一個單詞。根據(jù)不同的匹配方法，可以將匹配方法分為正最大匹配法（從左到右）、反向最大匹配法（從右到左）和最小分割法（將每句話中切出的單詞數(shù)量最小化）。字符串匹配方法快速、容易實現(xiàn)，但不能有效處理歧義詞。第二種是基于統(tǒng)計的分詞方法，這種方法是對句子中字與相鄰字共現(xiàn)的頻率來計算，共現(xiàn)信息量越大，表明關(guān)系越緊密，共現(xiàn)次數(shù)越多，越有可能是一個詞。第三種是基于理解的分詞方法，這種方法可以使計算機能夠模擬人類對分詞的語法和語義進行分析。但是這種方法還不成熟，因為漢語結(jié)構(gòu)復(fù)雜詞匯量龐大，計算機需要大量的語言知識和信息。

隨著互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)輿情給高校的穩(wěn)定和大學(xué)生的成長發(fā)展帶來了挑戰(zhàn)。教育領(lǐng)域的輿論發(fā)展變化規(guī)律極不可控。因此，研究和監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)輿情，對于高校的穩(wěn)定發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。做好高校網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測與管理，防范輿情危機的發(fā)生，可以有效保障校園網(wǎng)絡(luò)信息安全，促進高校和諧穩(wěn)定發(fā)展。

參考文獻：

[1]孫洪慶，李曉光.大數(shù)據(jù)時代高校輿情導(dǎo)向機制【J】.繼續(xù)教育研究，2018（8）：27-31.

[2]曹彬，顧怡立，謝珍真 . 一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的輿情監(jiān)控系統(tǒng) [J]. 信息網(wǎng)絡(luò)安全，2014（12）：38-42.

[3]陳燕.近十年高校輿情及輿情引導(dǎo)研究綜述【J】.陜西理工大學(xué)學(xué)報，2017（35）：85-96.

[4]韋媛媛. 高校網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)中的微信應(yīng)用探討【J】. 當(dāng)代教育實踐與教學(xué)研究， 2015（ 4） .

[5]馮如曉，劉志明，雷龍艷. 基于搜索引擎的關(guān)鍵詞輿情過濾算法研究【J】 .計算機工程應(yīng)用技術(shù)，2014，10（ 6）：1328-1332.

[6]劉毅.網(wǎng)絡(luò)輿情研究概論【M】.天津：天津人民出版社， 2007：51—52.

[7]胡靜，蔣外文，朱華. W e b 文本挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)研究【J】. ?現(xiàn)代計算機，20 0 9（ 3）.

（江西警察學(xué)院）