劉杰 姚海田 韓立峰

[摘要]用戶畫像描繪對于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)策略具有重要的指導(dǎo)意義。利用Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)，建立能夠直接反映大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶直接行為的動一靜態(tài)指標(biāo)，根據(jù)多項(xiàng)動一靜態(tài)指標(biāo)的描繪和說明，構(gòu)成大學(xué)生用戶群體的形象集合。宏觀上，將大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶畫像描繪與日常思想政治教育的實(shí)踐工作相結(jié)合，理性構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)策略，讓大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作從被動走向主動，由低效、點(diǎn)對點(diǎn)走向高效、群體式的新型輿論引導(dǎo)方式。

[關(guān)鍵詞]用戶畫像;特征指標(biāo);輿論引導(dǎo);策略構(gòu)建

大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)輿情整體研究帶來顛覆性沖擊。目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)用中正逐步開發(fā)，并在思想觀念與技術(shù)應(yīng)用層面正引發(fā)一場廣泛的革命。用戶的信息行為對網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)環(huán)境的構(gòu)建具有重要的指導(dǎo)意義。如何基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對用戶的海量數(shù)據(jù)行為進(jìn)行深入挖掘，從而構(gòu)建面向用戶行為大數(shù)據(jù)的畫像模型，是大數(shù)據(jù)時(shí)代用戶畫像落地服務(wù)領(lǐng)域的關(guān)鍵核心問題?；赑olylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)針對用戶畫像進(jìn)行描繪，對于高校構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情生態(tài)環(huán)境具有重要的指導(dǎo)意義。

一、大學(xué)生用戶畫像描繪

用戶畫像又稱用戶角色，主要可用大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶行為習(xí)慣來表征。本文基于Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量分析云系統(tǒng)，提取多項(xiàng)能夠反映輿論發(fā)展趨勢的大學(xué)生直接行為的有效指標(biāo)，進(jìn)行大學(xué)生用戶動一靜態(tài)畫像的宏觀描繪。

（一）大學(xué)生用戶畫像描繪的有效指標(biāo)構(gòu)建

為刻畫大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶輿情畫像，需要選擇能夠體現(xiàn)宏觀輿論趨勢的大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶直接行為類型作為有效指標(biāo)。

Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)可對網(wǎng)內(nèi)用戶的發(fā)帖、郵件、搜索行為中出現(xiàn)的敏感詞進(jìn)行深入的分析、統(tǒng)計(jì)，同時(shí)提供警告功能，因此可以選擇不同時(shí)間跨度、時(shí)間單元內(nèi)敏感詞出現(xiàn)類型、頻率和極化傾向程度作為刻畫用戶靜態(tài)畫像的有效指標(biāo)。利用Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)中敏感詞報(bào)警模塊，對2018年3月1日至2018年12月27日的時(shí)間單元內(nèi)高頻敏感詞進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及可視化。前15項(xiàng)分別為考試類，131次;色情類，32次;宗教類，23次;政治類，19次;情緒低落類，15次;金融類，11次;民生類，8次;情緒類，6次;情感類，5次;粗口類，4類;時(shí)尚類，4次;貪腐類，3次;反動類，2次：暴恐類，2次：校園貸，1次。數(shù)據(jù)結(jié)果表明，通過敏感詞類型統(tǒng)計(jì)、頻率和極化傾向程度有助于直觀反映大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶群體的輿論關(guān)注焦點(diǎn)和評論切入視角、態(tài)度傾向、情感強(qiáng)度。同時(shí)，結(jié)合論壇、搜索、郵件中夾雜敏感詞的詳細(xì)情況進(jìn)行文本分析，能夠在一定程度上反映該類用戶群體的情感動機(jī)。因此，可以高頻敏感詞作為用戶畫像的靜態(tài)刻畫的有效指標(biāo)。

同時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)置共享接入等模塊，可用于統(tǒng)計(jì)用戶周期性活動規(guī)律，可以初步根據(jù)目標(biāo)用戶日常行為規(guī)律和移動情況進(jìn)行動態(tài)畫像描繪，可以將該模塊內(nèi)提供的活動規(guī)律參數(shù)作為動態(tài)畫像描繪的有效指標(biāo)。利用Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)的共享接入模塊，對2018年12月1日至2018年12月27日的時(shí)間單元內(nèi)大學(xué)生通過終端、PC端、移動端接入情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及可視化。終端整體接入的高峰主要集中在10點(diǎn)-12點(diǎn)，14-17點(diǎn)。移動端接入的高峰集中出現(xiàn)在10點(diǎn)、16點(diǎn)，PC端接入的高峰優(yōu)先出現(xiàn)在12點(diǎn)，其次為18點(diǎn)、8點(diǎn)、14點(diǎn)。數(shù)據(jù)表明，學(xué)校大學(xué)生用網(wǎng)高峰每日集中出現(xiàn)在10-12點(diǎn)、14-17點(diǎn)，上午10點(diǎn)和下午16點(diǎn)課間休息時(shí)通過移動端上網(wǎng)較多，日常主要在早、中、晚等各單元的起、止用PC端上網(wǎng)較多。根據(jù)靜態(tài)分析結(jié)果指出的特征用戶群體，可進(jìn)一步追蹤其上網(wǎng)、用網(wǎng)的行為軌跡，明確該用戶群體的動態(tài)活動規(guī)律，因此，可將共享接入記錄作為用戶動態(tài)畫像的特征指標(biāo)。

（二）大學(xué)生用戶畫像特征分析

宏觀上，根據(jù)多項(xiàng)動一靜態(tài)指標(biāo)的描繪和說明，可以構(gòu)成大學(xué)生用戶群體的形象集合。

Polylnfo系統(tǒng)高頻敏感詞分析結(jié)果與實(shí)踐工作的認(rèn)識基本吻合，因臨近四、六級、考研等重大考試節(jié)點(diǎn)，輿論敏感話題以考試類高居榜首。其次，為色情類、宗教類和政治類話題，但是大學(xué)生日常思想政治教育和輿論引導(dǎo)通常聚焦于以重大歷史機(jī)遇為契機(jī)的意識形態(tài)教育和引領(lǐng)，重點(diǎn)關(guān)注時(shí)政熱點(diǎn)、敏感事件引發(fā)的學(xué)生群體情感、情緒表現(xiàn)，基本不會主動涉及色情以及宗教類話題的討論及引導(dǎo)。針對特殊用戶群體的行為軌跡也在通過動態(tài)指標(biāo)進(jìn)一步標(biāo)定，目前并無明顯的上網(wǎng)用網(wǎng)的時(shí)段特殊性，即并沒有專門時(shí)段從事色情、宗教或政治類話題的傳播。由此可見，基于Polylnfo系統(tǒng)描繪的用戶畫像可以在理論上指出或促進(jìn)日常思想政治教育工作的盲區(qū)或效能。同時(shí)表明，基于Polylnfo系統(tǒng)描繪的用戶畫像與實(shí)踐工作中描繪的實(shí)際輿論畫像仍然具有一定差別，需要采用多項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行微觀精細(xì)刻畫，反復(fù)比對，清晰描繪大學(xué)生用戶畫像特征。

二、基于大學(xué)生用戶畫像的輿論引導(dǎo)策略構(gòu)建

宏觀上，將大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶畫像描繪與日常思想政治教育的實(shí)踐工作相結(jié)合，理性構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)策略，讓大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)工作從被動走向主動，由低效、點(diǎn)對點(diǎn)走向高效、群體式的新型輿論引導(dǎo)方式。

（一）基于用戶畫像的輿論引導(dǎo)策略

傳統(tǒng)輿論引導(dǎo)通常采用被動式、點(diǎn)對點(diǎn)的疏通引導(dǎo)策略，一般而言，是教育者在觀察到大學(xué)生群體中集中出現(xiàn)了情感、情緒等問題后采取相應(yīng)的輿論引導(dǎo)，通常則聚焦于以重大歷史機(jī)遇為契機(jī)進(jìn)行面向全體的意識形態(tài)教育和引領(lǐng)，因此，傳統(tǒng)輿論引導(dǎo)缺乏主動且個(gè)性化的輿論引導(dǎo)思路及方案。新興大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)發(fā)掘分析能夠系統(tǒng)、全面、細(xì)致地構(gòu)建包括行為習(xí)慣、態(tài)度傾向、情感強(qiáng)度、情感動機(jī)在內(nèi)的多項(xiàng)指標(biāo)，并且綜合多項(xiàng)指標(biāo)描繪出用戶輿情畫像。通過用戶畫像的描繪，可以對用戶情感傾向與極化行為進(jìn)行及時(shí)追蹤和預(yù)測，使得輿論引導(dǎo)工作可以從被動走向主動，相對低效、點(diǎn)對點(diǎn)的價(jià)值引領(lǐng)走向高效、群體式的新型輿論引導(dǎo)方式。

（二）輿論引導(dǎo)策略構(gòu)建過程中的若干問題

在研究過程中發(fā)現(xiàn)，雖然大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)量驚人，也帶來了巨大的群體效應(yīng)，但是與傳統(tǒng)調(diào)研方式相比，大數(shù)據(jù)在情感動機(jī)的分析與捕捉方面表現(xiàn)不足，因此針對輿情預(yù)警、輿論引導(dǎo)還不能完全依賴計(jì)算機(jī)技術(shù)，仍然需要“把關(guān)人”進(jìn)行分析和把握。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的優(yōu)勢體現(xiàn)在算法的優(yōu)越性上，但是也面臨網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和局限性等問題，對于大學(xué)生用戶特征的代表性和預(yù)測性不足。相反，海量數(shù)據(jù)是否需要，中等體量的數(shù)據(jù)針對某些特定問題已經(jīng)能夠進(jìn)行分析和預(yù)測，在數(shù)據(jù)存儲過程中還面臨著容量不足和丟失等情況。以上是基于大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行輿論引導(dǎo)策略構(gòu)建過程中面臨的一些問題，這也是基于用戶畫像描繪進(jìn)行輿論引導(dǎo)策略構(gòu)建過程不可回避的難題，需要進(jìn)一步研究和解決。

結(jié)語

基于Polylnfo網(wǎng)絡(luò)流量深度分析云系統(tǒng)，建立大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶動一靜態(tài)特征指標(biāo)。根據(jù)多項(xiàng)動一靜態(tài)指標(biāo)的描繪和說明，構(gòu)成大學(xué)生用戶群體的形象集合。利用大數(shù)據(jù)平臺描繪的用戶畫像可以較為直觀地體現(xiàn)大學(xué)生用戶群體行為偏好領(lǐng)域，并且一定程度上能夠反映情感強(qiáng)度、態(tài)度傾向、認(rèn)知與感知等情感傾向和上網(wǎng)用網(wǎng)的行為軌跡。宏觀上，將大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)用戶畫像描繪與日常思想政治教育的實(shí)踐工作相結(jié)合，理性構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)策略，可以對用戶情感傾向與極化行為進(jìn)行及時(shí)追蹤和預(yù)測，使得輿論引導(dǎo)工作可以從被動走向主動，相對低效、點(diǎn)對點(diǎn)的價(jià)值引領(lǐng)走向高效、群體式的新型輿論引導(dǎo)方式。

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[基金項(xiàng)目]本文系中國石油大學(xué)（華東）2018年度思想政治教育研究課題《以場域融合為核心的高校新聞輿論引導(dǎo)機(jī)制研究》（課題編號：SiJY201808）階段性成果。