基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析.pdf

Jan.2024Journal of Yichun University2024年1 月Vol.46,No.1第4 6 卷宜春学院学报第1 期基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析黄钦，杨芳1，朱礼龙，张秀娟1（1.巢湖学院马克思主义学院，安徽合肥238000;2.巢湖学院工商管理学院，安徽合肥238000)摘要：为系统分析国内高校网络奥情研究热点及研究趋势，采用共现分析、LDA主题模型等文本挖掘方法对国内高校网络奥情研究的学术论文进行分析。从宏观和微观两个层面展开分析，宏观层面以关键词共现网络为基础，利用社区挖掘方法抽取关键词语义社区，分析高校网络舆情主要研究内容；微观层面以学术论文摘要语料库为基础，利用LDA主题模型抽取潜在研究主题，度量主题强度及其演化趋势，发现当前研究热点。研究结果发现当前国内高校网络舆情有6 大热点研究主题，其中高校网络舆情引导、监测和演化分析的研究热度将持续增强。最后对高校网络舆情研究进行展望，提出未来研究方向和研究问题。关键词：高校网络舆情；文本挖掘；共现分析；主题模型；研究热点中图分类号：G641文献标识码：A文章编号：1 6 7 1-3 8 0 X（2 0 2 4）0 1-0 0 2 4-0 8An Analysis of Hotspots and Trend of Online Public Opinions in Universities Based on Text StudiesHUANG Qin,YANG Fang,ZHU Li-long，Z H A N G X iu-ju a n(1.College of Marrism,Chaohu University,Hefei 238000,China;2.College of Business Administration,Chaohu University,Hefei 238000,China)Abstract:In order to systematically analyze the hot spots and trends of online public opinion research in domesticuniversities,text mining methods such as co-occurrence analysis and LDA topic model ware used to analyze aca-demic papers.The analysis was carried out from the macro and micro levels.At the macro level,based on the key-word co-occurrence network,the semantic communities of keywords were extracted by using the communitymining method to analyze the main research content of online public opinion in universities.At the micro level,based on the corpus of academic paper abstracts,the LDA topic model was used to extract potential research top-ics,measure topic intensity and its evolution trend,and find current research hotspots.The research results showthat there are six hot research topics on online public opinion in domestic universities,among which the researchintensity of guidance,monitoring and evolution analysis of online public opinion in universities will continue to in-crease.Finally,the paper looks forward to the research of online public opinion in universities,and puts forwardthe future research direction and research questions.Key words:online public opinion in universities;text studies;co-occurrence analysis;topic model;researchhotspot国内关于网络奥情的研究始于2 0 世纪90 年代末，是典型的多学科交叉研究领域。伴随着互联网和新媒体的快速发展，涉及高校的网络奥情事件频发，成为高校治理的新课题，也逐渐成为学者关注收稿日期：2 0 2 3 1 0-2 7基金项目：国家社会科学基金项目“传播特征视角的重大突发事件网络谣言识别系统构建”（项目编号：2 0 BTQ050）；安徽省教育厅重点科学研究项目“疫情防控下高校网络奥情演化特征分析及引导对策研究”（项目编号：SK2021A0612)；巢湖学院重点科学研究项目“疫情背景下高校网络舆情引导和风险防控对策研究”（项目编号：XWZ-202105）；巢湖学院重点学科科研项目“马克思主义理论重点建设学科”（项目编号：kj17zdjsxko1）。作者简介：黄钦（1 98 4 一），女，重庆合川人，巢湖学院讲师，硕士，研究方向为高校思想政治教育、网络舆情治理。作者简介：黄钦（1 98 4 一），女，重庆合川人，巢湖学院讲师，硕士，研究方向为高校思想政治教育、网络奥情25第46 卷芳，朱礼龙，基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析钦，杨黄第1 期的热点问题。高校网络舆情虽然属于网络奥情的范畴，但是由于舆情主体和舆情生态有其独特性，往往表现出突然爆发、短时间内冲上热搜、难以管控等特点。尤其是随着全媒体时代的到来，高校网络奥情保持着高发态势，对高校良好的声誉造成负面影响，给高校管理带来很大挑战。但是，当前高校网络舆情研究正处于发展阶段，相关理论和应用研究尚不成熟，缺少系统性的分析和归纳总结。为此，通过文本挖掘方法系统梳理国内高校网络舆情研究现状，分析当前高校网络舆情的主要研究内容和热点研究主题，研判未来研究方向，对于促进国内高校网络奥情研究理论创新，提高高校网络舆情治理能力和水平，具有重要的实践应用价值。一、研究方法(一)研究框架主要研究思路为“数据采集主题发现主题演化”，主要研究内容为“高校网络奥情学术论文采集”“基于关键词共现网络的主题发现”“基于LDA主题模型的热点主题演化分析”，研究框架和实现路径如图1 所示高校网络奥情学术基于关键词共现网络基于LDA主题模型的论文采集的研究主题发现热点主题演化分析关键词提取摘要分词CNKI数据库关键词共现数据提取LDA语料库构建抓取学术论文题录数据关键词共现网络构建LDA主题抽取数据预处理关键词共现网络去重、标准化社区挖掘热点主题发现高校网络奥情研究主题发现热点主题演化研究阶段划分高校网络奥情研究热点分析及研究展盟图1研究框架与实现路径在数据采集阶段，从CNKI数据库抓取高校网络舆情的学术论文题录数据，根据年度发文量划分研究阶段。在主题发现阶段，利用关键词共现网络社区挖掘方法发现关键词语义关联社区，以此分析高校网络舆情宏观层面的研究内容和研究主题。关键词共现关系指两个关键词同处于某一学术论文中，共现的频次越大，说明这两个关键词之间的语义关联越密切。1 由若干语义关联密切的关键词构成的网络社区就可以看作为是一个研究主题。在主题演化阶段，根据学术论文的摘要文本构建文本向量模型，构建LDA主题模型语料库，通过LDA主题抽取获取热点研究主题，并利用文本-主题向量计算主题强度，进而分析热点研究主题及其演化趋势(二）关键词共现分析关键词是学术论文语义表达的基本单元之一，通过分析关键词以及关键词之间的语义关联可以从宏观层面刻画学术论文的主要研究内容，关键词共现网络构建方法如图2 所示。关键词共现分析主要有三个步骤，一是提取所有学术论文的关键词，并进行数据的预处理，如去重和格式标准化；二是关键词共现值的计算，如关键词1 和关键词2 的共现值为2，关键词2 和关键词3的共现值为1，共现值将作为关键词节点之间语义连接的权重值，也体现出词语之间的语义关联程度；三是关键词共现网络构建，将关键词作为网络节点，关键词之间的共现关系作为边，而共现值即为边的连接权重。关键词共现网络构建后，利用复杂网络社区挖掘算法提取网络社区，关键词网络社区内部的关键词往往互相联系紧密，在语义表达上具有一致性，可以作为宏观层面的研究主题，如图2 所示的关键词1、关键词2 和关键词3所形成的社区。通过分析这些研究主题涉及的关键词和相关学术论文，就可以得到国内高校网络舆情研究的主要内容。学术论文关键词提取关键词共现值计算关键词共现网络构建论文社区关键词1关键词2关键词111发现论文-关键词1关键词关键词2词22词32论文-关键词1关键词3关键词3词3词3词论文关键词1关键词3-4图2关键词共现分析过程示意图二、基于关键词共现网络的高校网络舆情研究主题分析(一)高校网络典情学术论文数据采集根据CNKI数据库采集的高校网络奥情学术论文，检索方式为“主题一高校网络舆情”和“来源类别全部期刊”，检索时间不限，最终获取高校网络奥情学术论文2 0 7 7 篇，绘制年度学术论文发文量，如图3所示。根据学术论文年度发文量曲线图，国内研究起步于2 0 0 7 年，发文量逐渐递增，到2 0 1 8 年达到最大值，从2 0 1 9 年开始有所递减。按照信息增长生命周期理论，同时考虑到时间因素，可将国内高校网络舆情研究划分为发展期（2 0 0 7 2 0 1 2）、成熟期（2 0 1 3-2 0 1 8）和衰退期月（2 0 1 9-2 0 2 3）三个阶段。26第46 卷宜春学院学报第1 期25020015010050020052010201520202025年份图3高校网络奥情学术论文年度发文量曲线图(二）高校网络典情研究关键词共现网络结构分析表1高校网络舆情关键词共现网络结构特征节点网络平均聚平均最短阶段边个数个数密度类系数路径长度2007-20123399220.0160.8752.6112013-2018107934880.0060.8602.6292019-202393430480.0070.8612.640从表1 可以看出，高校网络舆情学术论文的关键词共现网络节点数量和边数量增长较快，但是整体网络密度较小，说明整体看各关键词之间的连接并不紧密，是一个稀疏的网络。三个阶段的关键词共现网络的网络平均聚类系数均超过0.8，平均最短路径长度也较短平均值为2.6 2，这说明虽然整体网络较为稀疏，在局部区域已经形成了较为紧密的子网络。根据复杂网络特征，具有较高的聚类系数和较短的平均最短路径长度是典型的小世界网络特征。因此，高校网络舆情研究的关键词共现网络具有小世界特性。在社会网络分析的实证研究中，网络的小世界特性能够显著提升网络节点之间的互动效率和信息共享效率，使个体参与互动的积极性显著提高。2 1 因此，关键词共现网络在局部区域基于关键词之间的语义关联形成了连接较为紧密的社区，这些社区构成了高校网络舆情研究的主题，（三）高校网络典情关键词共现网络社区挖掘与主题分析在复杂网络中寻找基于某种关联的聚类子空间是网络社区挖掘的主要目的，本文利用Kc l i q u e 渗透算法挖掘关键词共现网络的聚类子空间。本文在networkx软件中实现K-clique渗透算法，获取各个阶段高校网络舆情关键词共现网络社区挖掘结果（见图4），每个社区的关键词用不同的颜色表示。综合分析各个社区所属关键词，发现各阶段研究主题大致相同，但是各主题所对应的关键词及其语义有所不同，涉及的研究理论和方法不同。国内高校网络奥情研究关键词共现网络社区挖掘共发现有效的网络社区8 个，经过分析各社区关键词的语义，发现2 个社区在语义上具有较大的重复性，因此保留了有效的社区6 个。经过社区关键词语义分析，将这6 个关键词社区概括为：高校网络奥情传播特征、高校网络奥情监测、高校网络舆情演化分析、高校网络舆情引导、高校思想政治教育、辅导员工作。烤维顾理爱化过程五力模壁耗散结构网格美情(a）2 0 0 7-2 0 1 2 阶段力研究人网渝络论坛网络具信惠传播活动（b）2 0 1 3-2 0 1 8 阶段钢络身份高校网络美饰文献研究副络行室有盘网络时代思政教育俪新新端信息时代卖证斯（c）2 0 1 9-2 0 2 3阶段图4国内高校网络舆情关键词共现网络社区挖掘结果1.高校网络奥情传播特征。在第一阶段，随着互联网技术的迅速兴起，高校热点事件在互联网上的曝光度不断增强，成为高校治理的新课题。因此，高校网络舆情传播特征成为重点研究内容，主要包括传播内容、传播方式、传播特点、传播途径等。在第二阶段，高校网络舆情事件的负面影响力越来越大，对高校声誉和管理造成较大困扰，管理者和学者已将高校网络舆情事件作为高校突发事件或危机事件来应对和研究。在高校网络舆情传播规律分析方面，引人了复杂网络理论、社会网络分析、传染病理论等典型的社会管理理论，3 对舆情主体之间频繁互动形成的社会网络结构和特征进行分析，对奥情传播的机制进行深人分析。41 实证研究表明，高校网络奥情27第46 卷第1 期钦，杨黄芳，朱礼龙：基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析事件形成的社会网络具有小世界特性、无标度性等特征，并针对这些网络特征提出了针对性的舆情引导对策和建议。在第三阶段，相关研究表明高校网络舆情事件的形成和传播是动态持续的复杂过程，是高校、政府、社会力量等主体不断交互形成的结果。5 情感传播分析成为研究热点，通过文本挖掘和情感计算方法对网民情绪或情感进行定量计算，进而对高校网络奥情事件演化态势进行分析。6 12.高校网络舆情监测。第一阶段重在从理论层面对高校网络奥情事件预警原理及预警机制进行分析，研究并设计高校网络奥情监测指标，构建针对高校网络舆情监测特征的数学模型等。在实践方面，通过建立网络奥情监测机构和专业队伍，畅通高校网络奥情信息处理和反馈机制等，加强网络舆情的引导和管理。7 第二阶段侧重于利用成熟的互联网信息处理技术设计高校网络奥情监测管理体系和管理信息系统。高校网络舆情监测的关键技术研究取得丰富的成果，主要是利用大数据技术、自然语言处理方法、人工智能、深度学习等，解决高校网络舆情数据因多点散发、多源异构导致的数据收集困难、信息分析不精准、决策参考不及时等问题。在第三阶段，基于云计算和大数据技术的高校网络舆情信息收集和处理、多源异构奥情信息的存储和处理、Hadoop、L D A-Bi L S T M 模型等关键技术的应用使得高校网络奥情监测技术和管理系统更加成熟。高校网络舆情治理正逐渐走出“救火式”的传统管理方式，开启了舆情治理智能化时代。3.高校网络舆情演化分析。在第一阶段，关于高校网络舆情演化分析的研究刚起步，主要侧重于针对高校网络舆情传播特点进行相关演化理论和演化模型的研究，如：借鉴物理学熵理论，建立高校网络舆情“五力模型”，通过计算突发事件熵值及其变化趋势演绎网络奥情的演化趋势。8 1 第二阶段开始利用科学管理理论和数量模型对高校网络舆情的演化机理进行分析，如：研究发现高校网络舆情演化系统是一个复杂的自组织系统，大学生群体、网民、社会其他系统之间存在着非线性相互作用，对舆情演化起到关键作用；9 1 利用多项式拟合方法对典型高校网络奥情事件的历史数据进行分析，寻找舆情事件发展演化规律，1 0 1 基于博奔理论和元胞自动机方法，构建了高校网络舆情仿真演化方法，以模拟高校网络舆情事件的演化趋势；I基于灰信息的灰色GERT模型建立高校网络舆情的演化模型，将奥情事件危机等级指标定量化，为舆情引导和管理提供决策依据 1 2 1 等。在第三阶段，高校网络奥情演化研究更加注重从微观层面和舆情演化全周期进行研究，以提高舆情决策的精准度。阶段分析理论的引入促进高校网络奥情动态分析，普遍使用是的三阶段论、四阶段论。1 3 在高校网络奥情事件负面影响占大数据的情况下，网民情感极性分析和情感计算成为重点研究内容。结合奥情事件发展周期和网民情感计算，可有效刻画舆情事件和相关议题的情感演化图谱。基于博奔理论的高校网络舆情演化博奔模型不断优化，由意见领袖、网民和高校三方博奔主体到网媒、大学生、高校和政府四方博奔主体，深人分析主体行为决策对奥情信息演化的影响，从而制定有效的引导策略。口44高校网络舆情引导。在第一阶段，高校网络舆情引导的理论研究主要侧重于网络舆情引导工作体系构建、引导途径和引导方法研究。在引导体系方面，主要是基于政府、高校等建立立体垂直性的工作体系、快速响应工作机制和专业化的舆情引导工作队伍；在引导途径和方法方面，主要是整合线上线下思政教育资源，加强思想引领，进行有效的预警和干预。一些经典的管理理念在实践中应用，如通过分析奥情主体的年龄、知识等特点合理利用鱼效应避免舆情快速扩散形成蝴蝶效应，1 5 利用混沌理论分析高校网络奥情传播特征建立多方主体交互引导策略，1 6 将社会伦理道德和规范融到高校网络思政教育体系中，1 7 等。在第二阶段，高校网络舆情引导更加关注舆情主体的特征，深入分析大学生的心理特征和网络行为习惯，将强制性的舆情堵、控转变为以教育和疏导为主的主动对话机制，增强舆情引导效果。大学生主要使用微博、微信等社交平台参与网络热点事件，发表意见和观点，有必要充分研究这些热点社交平台的功能和特点，并制定有针对性的舆情引导对策。1 8-1 9 1 在奥情引导机制研究方面，效应分析理论主要用于分析高校网络舆情传播的成因及对传播过程中某些社会现象的描述，其作用是优化高校网络奥情引导工作机制，提升网络舆情引导工作效率，研究比较多的主要有蝴蝶效应、木桶效应、羊群效应、第一印象效应等。在第三阶段，新媒体环境下高校网络舆情的形成机制和引导策略吸引了众多交叉学科学者的兴趣。如基于复杂网络演化机制构建的“不易感-易感-感染复原模型”高校网络奥情形成机制传染病模型，2 0 1 发现高校网络奥情节点具有复杂网络性质，并基于此给出引导对策。在这个阶段，由于新冠肺炎疫情的暴发，很多学者针对重大疫情防控背景下高校网络舆情事件发生、发展的特点，提出针对性较强的网络28第46 卷宜春学院学报第1 期奥情引导策略。虽然疫情防控时期高校网络舆情事件多是由长时间封校、防控措施不当等问题引发的，但对高校来说，后疫情时期舆情治理的经验和总结更为重要。5.高校思想政治教育。第一阶段研究侧重于分析信息时代高校网络舆情事件对思想政治教育工作的冲击，探讨这种背景下高校思想政治教育的功能扩展和工作创新。在具体实施方面，主要是针对高校BBS，构建专题的网络思想政治教育平台资源，健全网络思政专业队伍，加强队伍专业能力学习与培训 2 1 等。随着高校网络舆情事件多发，网络思想政治教育在大学生思政教育中的作用越来越明显，并将其与网络奥情引导相互融合，2 2 将网络奥情引导纳人到思想政治主体教育过程中。但是，高校在思想政治教育过程中，普遍存在对网络舆情教育和引导重视不够、投人不足、缺乏经验等问题。第二阶段研究更加重视网络舆情引导的实践操作，并开展相关案例分析和研究。如：将高校网络舆情教育与大思政教育在大学生理想信念教育、价值观教育和道德教化相互结合，实现功能上的耦合效应，产生“1 十1 2”的效果。2 3 同时，对于高校思想政治教育课程教学进行了探讨，在课程教学中融人高校网络舆情治理的理念。第三阶段研究更加重视高校思想政治教育的创新和改革。大学生对移动互联网的应用迅速增加，这为高校思想政治教育带来了新的思路与方法，如：搭建“网络奥情工作室、网络奥情兴趣小组、网络奥情社团”等新兴的网络思政教育平台；2 4 加强大学生思政课的思想引领力、价值引领力和政治引领力，利用新颖的教学手段，将思政教育目标与高校网络奥情引导目标有效融合，增强大学生网络舆情研判能力。6.辅导员工作。第一阶段探讨比较多的是辅导员在高校网络舆情治理中的角色定位问题。已有调查研究指出，高校辅导员在日常学生管理中的风险防范意识和危机处理能力，对于预防高校网络舆情事件发生具有重要作用；高校辅导员在舆情引导中的工作创新能力对于加快舆情传播终结也具有重要作用。2 51 第二阶段对辅导员如何在高校网络奥情治理工作中角色转型进行了研究，高校辅导员要从单纯的思想政治教育者向网络思政和网络奥舆情引导者转变，从经验型管理者向专家型、研究型转变，成为网络奥情信息的“把关人”。2 6 1 同时，由于高校网络舆情突发事件对高校办学声誉及正常的教学次序产生较大影响，更加考验高校辅导员在奥情治理方面的工作能力，如风险防控和危机应变能力、在微环境下提高“微能力”等。更重要的是建立专业化、职业化的辅导员队伍，加强执网能力的培养，提升辅导员网络奥情引导能力。2 7 1 在第三阶段，高校辅导员工作更加强调对于高校网络奥情引导的实操能力，如对舆情传播信息的研判能力、对相关议题的引领和疏导能力、网络危机公关素养等。2 8 三、基于LDA主题模型的高校网络舆情研究热点发现及演化分析关键词共现分析虽然可以从宏观上把握高校网络舆情研究的主题，但是无法从研究强度上对各主题进行区分，也无法对主题的演化趋势进行分析。在文本挖掘方法中，LDA主题模型可以利用文本与词语之间的语义关联抽取语义更加丰富的主题，并可以定量化计算各主题在整个文本语料中的重要程度，适合用来在微观上分析主题的语义及其演化。（一）LDA主题模型和主题抽取LDA主题模型是文本挖掘领域典型的短文本建模和主题挖掘模型，以主题为潜在变量，以词语和文本为显性变量，根据文本中词语之间的共现关系计算词语在主题层面的分布概率、主题在文本层面的分布概率，进而深入分析“词语-主题-文本”之间的语义关联，实现文本的主题层语义分析。2 9 1如图5所示，LDA主题模型通过设定“文本”和“词”为显变量，“主题”为潜变量，利用文本中词出现的频率计算文本与主题之间的概率分布、主题与词之间的概率分布。在LDA主题抽取之前，需要先对每一篇论文的摘要进行分词、去停用词、提取词干等操作，然后利用文本向量模型计算每一篇文本的词向量空间，作为LDA的模型输入。显变量论文1 摘要论文2 摘要论文3摘要文本主题潜变量主题1主题2主题3主题4概率分布主题-词显变量词1词2词3词4词5词6概率分布图5LDA主题抽取示意图高校网络舆情各阶段LDA主题抽取结果如表2所示，各主题在各阶段展示出与该主题语义最接近的前1 0 个主题词（主题词的概率省略）。从表中可以看出，各阶段主题的主题词是不同的，代表了这个阶段主题的基本语义。如主题1（高校网络奥情传播特征），在2 0 0 7 2 0 1 2 阶段，与该主题最相关的前1 0 个词分别为：公信力建设、新媒体视角、传29第46 卷第1 期钦，杨黄芳，朱礼龙，等：基于文本挖掘的高校网络奥情研究热点及趋势分析播机制、新媒体传播、传播主体、高校突发事件、主流媒体、网络奥情、传播特点、传播途径，从主题词的语义分析来看，这个阶段主题1 主要侧重于高校网络舆情的传播主体、传播特点、传播内容、传播途径和传播机制等基本传播研究；在2 0 1 3-2017阶段，与该主题最相关的前1 0 个词分别为：高校、电子政务、网络治理、信息社会、应急管理、群体性事件、网络奥情、复杂网络、传播模型、传播理论，从主题词的语义分析来看，这个阶段主题1主要侧重于高校网络舆情的传播理论和传播模型研究，并涉及到应急管理和网络舆情治理环节；在20182 0 2 3阶段，与该主题最相关的前1 0 个词分别为：传播模式、传播主体、传播内容、高校网络舆情、短视频、舆情管理、传播受众、微传播、危机传播、情感传播，从主题词的语义分析来看，这个阶段主题1 主要侧重于自媒体环境下，微传播、视频传播等新型传播模式研究，和情感传播研究。(二)研究主题演化分析主题强度是衡量高校网络舆情研究主题在高校网络舆情研究领域内研究热点程度的量化指标，计算方法如公式（1）所示，使用与该研究主题相关的学术论文数与总论文数的比值来计算，如第i个主题的研究强度6：表示为：(1)M在（1）式中，表示由LDA主题模型生成的主题-文本概率分布，(d）表示第i个研究主题在论文d上的概率值，M则表示论文的总数。在本文中，主题演化指主题强度随时间的变化趋势。0.250.20.150.10.050主题1主题2主题3主题4主题5主题6图6高校网络舆情研究主题强度分布0.60.50.4主题1主题20.3一主题3￥一主题4K主题50.2一主题60.102007-20122013-20182019-2023图7高校网络舆情各研究主题演化图谱IVT表22007-2012年国内高校网络舆情研究主题主题1：高校网络奥情传播特征主题2：高校网络奥情监测主题3：高校网络奥情演化分析2007-20122013-20182019-20232007-20122013-20182019-20232007-20122013-20182019-2023公信力建设高校传播模式高校构建方案高校演化过程动力研究高校危机事件新媒体视角电子政务传播主体管理索引服务器大数据网络奥情BBS传播阶段传播机制网络治理传播内容突发事件数据库服务器突发事件五力模型微博客高校网络奥情新媒体传播信息社会高校网络奥情学生全文索引网络奥情监测高校突发事件网络奥情演化三阶段论传播主体应急管理短视频网络奥情监测平台研判耗散结构网络论坛四阶段论高校突发事件群体性事件奥情管理监控服务器群自媒体摘增原理信息传播活动危机管理机制主流媒体网络奥情传播受众群体性事件网络奥情监测系统新媒体演化分析人人网网络奥情传播网络奥情复杂网络微传播预警机制大数据技术应对演化趋势自组织理论情感演化传播特点传播模型危机传播指标体系监测管理体系监测模型高校GERT模型演化博奔模型传播途径传播理论情感传播监测机构关键技术情感分析演化机制元胞自动机阶段分析理论主题4：高校网络奥情引导主题5：高校思想政治教育主题6：辅导员工作2007-20122013-20182019-20232007-20122013-20182019-20232007-20122013-20182019-2023鲶鱼效应高校高校网络奥情高校高校网络奥情管理主动权角色转型高校蝴蝶效应机制大数据移动互联网思想政治教育网络信息时代辅导员意见领袖奥情传播引导机制引导大学生管理机制大学生思政教育创新高校宣传思想工作微博辅导员高校自媒体网络奥情突发事件监管机制网络行为角色定位高校网络奥情 思想政治教育网络奥情网络奥情奥情引导手机上网网络奥情思政教育自媒体引导策略策略危机管理管理自媒体高校思想政治工作高校网络奥情实证调研网络奥情引导新媒体突发事件工作体系首因效应奥情管理网络思想政治教育新媒体自媒体网络奥情高校执网能力引导队伍蝴蝶效应调节效应高校引导机制信息网络时代高校新闻网辅导员高校网络奥情引导方法效应分析理论动机理论BBS思想政治理论课网络身份监督员思想政治教育引导大学生负面效应干预路径队伍建设话语权价值引领大学生微时代新媒体30第1 期宜春学院学报第46 卷首先，不分阶段，计算主题强度的整体分布，如图6 所示。高网络奥情研究主题中，主题4（高校网络舆情引导）的强度最大为0.2 4，其次为主题2（高校网络舆情监测）的强度为0.1 8，主题3（高校网络舆情演化）的强度为0.1 6。这说明从整个研究周期来看，高校网络舆情引导、高校网络奥情监测和演化分析相对于其他主题来说是热点主题。其次，分阶段计算各主题的强度并分析其演化趋势，如图7所示。从图中可以看出，高校网络舆情研究主题的演化趋势分为两种，一种是主题的强度持续递增，一种是先递增后递减。其中，主题1 主题2 和主题6是先递增后递减，而主题3主题4和主题5是持续递增。这说明高校网络奥情引导、高校网络舆情监测和演化分析是当前高校网络舆情研究的热点主题且在未来一段时间内研究强度依然在增加。而高校网络舆情传播特点研究、高校思想政治教育和辅导员工作在经过一段时间的研究和实践后，基本上掌握了其传播特征，思政教育和辅导员工作体系相对完善，研究强度有所下降。五、高校网络舆情研究展望高校网络奥情突发事件频发的原因既有互联网推波助澜的外部因素，也有高校教育教学管理不完善、大学生借助网络平台发表意见等内在因素，是内外部因素互相叠加并产生耦合效应的结果。虽然高校网络舆情突发事件会对高校带来一定的负面影响，但是从长远看，矛盾促进事物发展，高校网络奥情事件也会促进高校治理体系和职能能力现代化。因此，提高高校网络舆情研究的针对性和前瞻性对于提升高校网络奥情治理能力具有重要意义。（一）情感传播成为高校网络舆情研究的新兴方向大学生负面情感的积累往往会对高校网络舆情事件发展推波助澜，也会衍生出超出事件本身的敏感话题，造成舆情事件的快速蔓延。因此，学者们越来越重视对大学生情感传播的研究。高校网络舆情事件传播媒体文本（如新浪微博、知乎文本等）的情感分类和情感计算将成为未来高校网络舆情情感传播分析的关键技术。下一步还需要提升情感分类的准确性和情感计算的应用范围。从现有成果可以看出，相关大数据和深度学习算法已经应用，但这些算法都是针对英文文本设计的，在中文文本中的应用效果往往不佳，需要针对中文语料特征进行优化提升，如运用卷积神经网络提取文本特征提升情感分类的准确度。30 1 在应用方面，情感计算和生命周期理论相结合将成为高校网络奥情演化分析的一个新的方向，同时也能为舆情引导提供更加有针对性的决策参考。（二）大数据技术在高校网络典情治理中发挥重要作用高校网络舆情事件在新媒体上的数据量呈现爆炸式增长，表现出数据量大、多源异构、价值低密、数据产生和处理速度快等典型大数据特征，可称为舆情大数据。需要掌握和运用好大数据技术，为高校舆论引导与高校治理提供支撑，防范和化解高等教育领域重大风险，提升高校治理体系和治理能力现代化。下一步，还需要在三个方面加强研究。一是提升高校舆情大数据预警能力，包括萌芽期敏感话题、重点群体、重点媒体、谣言和虚假信息等的预警能力；二是提升高校舆情大数据分析与预测能力，包括奥情事件发生后的情感分析、行为轨迹分析、用户画像分析、事件发展趋势预测等；三是提升高校舆情大数据引导和干预能力，如：高等教育和高校主流媒体可通过对网络社交平台数据的全面收集、分析和挖掘，利用自然语言处理、语义关联、文本挖掘等大数据技术，为高校大学生群体和关注高校网络舆情的社会群体进行大数据画像，把握他们的网络行为特征和阅读兴趣、意见诉求及情感情绪等，提高舆论宣传与引导的针对性和准确性，打造良好的高等教育网络生态，减少高校网络舆情突发事件的发生。（三）多学科交叉加强高校网络典情生成与演化机制研究高校网络奥情事件的关注群体不仅仅是高校教师和大学生群体，还涉及非常多的社会群体，在网络媒体中表现为复杂的“网络圈层化”。由于所处的“圈层”不同，往往所持观点和态度不同，网民在围绕高校网络奥情事件发表看法、转发评论等互动环节中增加了复杂性和群体性事件发生的风险性。为此，需要综合利用社会学、管理学等学科的关于社会关系学说、社会互动学说、博奔演化理论、复杂网络理论等多学科理论与方法，掌握不同网络圈层文化背景下网民互动规律和机理，深入分析高校网络舆情生成和演化规律。下一步，要深人研究各网络圈层的话语体系，通过有效引导和主动干预，消不同圈层网民的“信息茧房”和“认知屏障”，将主流文化和主流价值观融人各网络圈层，共筑社会主义核心价值观大圈层（四）提升高校网络舆情引导和思政教育的协同效应高校网络舆情的传播和受众主体主要是大学生群体，其人生观、价值观处于生成阶段。互联网这个31第46 卷第1 期芳，朱礼龙等：基于文本挖掘的高校网络舆情研究热点及趋势分析钦，杨黄工具又使得大学这个“象牙塔”不再像以前一样和社会隔绝，大学生通过互联网可以和现实世界、虚拟世界无缝对接。因此，高校除了履行好大学生思政教育功能外，还要重视网络舆情引导工作，构建协同育人模式成为摆在高校面前须解决的新课题。下一步，在协同育人的理念、内容、机制、方法和队伍方面都需要进一步创新。在理念上，网络舆情引导不是简单的“封控”“堵漏”而是通过思想引领和价值引领，潜移默化地将大学生网络文明内化于心、付诸行；在内容上，要将高校网络舆情的典型案例列入思政课程和课程思政，使二者有机衔接；在机制上，重视线上线下教育的有机融合，通过线下议程设置和师生互动并延伸至线上引导教育；在方法上，要“以学生为中心”，创新教育教学方式，以大学生喜闻乐见的互动式、翻转式等教学方法为主，变被动为主动；在队伍建设方面，要实现思政教育队伍和网络奥情引导队伍的统一，使理论和实践相统一，提升高校网络舆情治理的能力和水平。参考文献：1王日芬，宋爽，苗露共现分析在知识服务中的应用研究J.现代图书情报技术，2 0 0 6，（4)：2 9-342 Schilling M A,Phelps C C.Interfirm Collaboration Net-works:The Impact of Large-Scale Network Structure onFirm InnovationJ.Management Science,2007,53(7):1113-1126.3王安琪，基于传染病理论构建高校网络奥情传播模型J.青年记者，2 0 1 8，（8：44-45.4黎红友。高校网络舆情传播机制与引导策略研究J.学校党建与思想教育，2 0 1 8，（3）：57-59.5杨飞，程洁.高校网络奥情事件中社交媒体用户的传播行为研究 门齐齐哈尔大学学报（哲学社会科学版），2023,(2):137-142.6刘博。情感传播视域下高校网络奥情事件的新态势与演化机制分析 J.新闻传播，2 0 2 2，（9）：1 1 5-1 1 6.7 引张鹏程，高校网络奥情工作初探 J宜春学院学报，2009,31(3):50-53.8张义庭，谢威基于嫡理论的高校突发事件网络舆情五力模型构建 J.情报杂志，2 0 1 2，31（1 1）：1 9-2 2+1 8.9 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