1. 引言
随着网络强国战略、国家大数据战略等一系列重大举措的出台与实施，大数据作为培育新质生产力的核心要素[1]，在推动虚拟世界和现实世界的融合发展，已成为推动高校网络群体性事件科学预防和精准引导的重要力量，为我国经济社会转型、实现教育高质量发展提供了新动能。党的二十大报告指出，“推进教育数字化建设”[2]。以AI、大数据、云计算等为核心的数字技术应用，不仅显著提升了高校网络群体性事件预防的科学性和引导的准确性，还通过海量的数据挖掘与分析实现了人力物力等资源优化配置，为今后类似事件提供全面的数据支撑。然而，大数据在推动高校网络群体事件引导的同时，可能涉及学生隐私和伦理争议、忽视人文关怀等引发信任危机，对数据治理、专业人才等提出了更高的要求。因此，探索大数据赋能高校网络群体性事件引导策略，已成为提高网络群体事件处理效能和教育高质量发展的关键。
2. 大数据概念
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具[3]，在合理时间内实现咨询的撷取、管理、处理、并整理。国际数据公司认为大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型、低价值密度和真实性等方面的特点。打破了传统数据管理模式中数据孤岛与协作壁垒的不足，为海量信息数据的整合和流通提供了高效的路径。在高校网络群体事件应对领域，大数据能够实现从风险预警到精准干预的全链条支撑，使高校网络治理真正实现从“被动救火”到“主动防火”的模式转变。通过对海量数据进行分布式数据挖掘与分析，高校网络群体性不再局限于现有事件的数据反映，而是实现了对未来事件发生的预判和应对。这种以数据为本质的新一代信息技术的创新，不仅通过实时监测和智能分析降低事件发生率，还使数据反哺成为教育领域治理体系的重要力量，为实现高质量管理奠定了技术基础。
3. 高校网络群体事件的内涵分析
关于网络群体性事件的概念，国内各领域学者并没有一个明确界定。但大多数学者认为，网络群体性事件，是指某些群体为了实现某一目的，利用网络大规模发布、传播某一方面信息，进而形成具有一定规模和社会影响的集群行为。学者万颖从网络群体事件的积极方面出发，认为网络群体性事件在一定程度上是公民表达感情的有效方式[4]。学者周定财、邓春林等从欧冠网络群体性事件的消极方面出发，认为其是“以互联网为媒介的新型社会危机形态”[5]，本质是“网络群体性的危害从虚拟走向现实，从线上蔓延到线下”[6]。而高校网络群体性事件是指在数字化时代背景下，以高校大学生为主要群体，通过互联网平台围绕教学管理、校园服务、社会公平等特定现实事件或公共话题表达诉求、制造舆论，从而引发具有一定规模和社会影响的集群行为。学者王徐雪从突发性与从众性、虚拟性与现实性、连锁型与潜伏性、非理性与短暂性等四个方面详细归纳高校网络群体性事件的特征[7]。
综上所述，笔者认为：高校网络群体性事件是指在高校学生或相关群体中迅速传播、引发广泛讨论甚至线下行动的公共事件，主要有以下三个特点。其一，参与主体年轻化。高校参与者多为高校大学生或青年教师，他们思想活跃、年龄相仿、价值观趋同，加之长期处于封闭式的校园环境中，心理尚不足够成熟，很容易因共同诉求形成共鸣[8]。其二，传播速度快。舆情发酵迅速。高校大学生或相关群体网络使用频率高，一旦网络事件发生，很容易通过三微一端等多媒体平台即时传播，且由于班级群、社团群等层级的存在，可能短时间内从校园扩散到整个网络。其三，事件发生联动性强，校方应对难度大。网络事件可能迅速转化为线下集会、抗议等行动，参与者往往使用虚拟身份、表情包等传播诉求，给校方传统管理模式难以适应网络传播节奏，信息不透明或回应迟缓而激化矛盾。
4. 大数据赋能高校网络群体性事件引导的意义
4.1. 风险预警前置，安全保障强化
大数据分析能够对高校网络平台进行全方位、实时性地扫描，一旦捕捉到可能导致群体性事件发生的苗头，即可通过智能算法进行多维度风险评估，有效提高群体性事件的发生预判能力。在高校管理场景中，食堂作为学生日常生活的重要场所，其菜品卫生质量直接关系到学生的身体健康与校园稳定。当学生对食堂菜品卫生质量的抱怨贴激增时，大数据能凭借其强大的监测能力，提前介入调查与整改，能有效避免问题进一步恶化，在显著提升高校管理效率的同时，推动食堂服务质量的持续改善。总之，风险预警机制的建立，有助于高校管理者整合多源数据，识别可能引发网络群体性事件的关键因素，提前预判事件发生概率。
4.2. 舆情干预精准，疏导策略提升
大数据的全面深化和精准定位，使高校网络群体性事件从传统应对转向动态分析，帮助高校管理者精准掌握网络中的风险因素与事件发展态势，确保预警方案和资源配置的实时调整。高校需要建构有效的网络舆情预警机制，尽可能化解和应对危机的诱因和苗头[9]。具体而言，就是通过大数据对校园社交网络平台分析，可以精准找出网络群体中的意见领袖或激进分子，这样子学校就能直接与他们沟通，化解他们的误解，进而引导其理性发声。多维度的大数据分析模式，还能够依据学生性格、兴趣、价值等，推送相适配的引导内容，对学生制定个性化舆情疏导策略，从而提高干预效果，促进学生理性看待问题。
4.3. 技术治理升级，资源配置优化
大数据为高校网络群体性事件引导提供智能化依据，通过对不同维度事件的海量数据进行关联性分析与智能化挖掘，帮助高校管理者总结规律与趋势分析，模拟不同网络群体事件应对策略效果。比如面对学生对教学周末安排上课的不满情绪，大数据反馈模拟显示，即时线上答疑结合线下座谈会，要比单纯发布通知效果更好，学校据此做出符合实际的引导决策。在资源配置方面，借助大数据分析事件类型、规模、影响范围，高校能合理调配人力、物力、财力资源，避免资源浪费和冗余配置，提高整体资源利用效率，确保事件得到妥善处理。
5. 大数据赋能高校网络群体事件引导的策略
5.1. 数据整合，建强共享平台
高校网络事件平台通过多平台、多类型、多部门数据的集成与标准化处理，实现多维度信息的集中化管理，增强高校网络群体性事件数据的联动分析能力，有效支撑网络事件的关键信息提取、动态过程监控与趋势预测分析。如前文所述，高校应借助网络爬虫技术，全面抓取校园官微、校内论坛、微信公众号、抖音等平台上与本校相关的信息，不仅收集文本数据，还应考虑图片、视频、音频等多媒体数据，为后续了解事件全貌、解决问题提供依据。校内各单位、各部门可以通过平台共享，提取自己所需的关键信息[10]。此外，该平台通过可视化功能，用图表直观展示网络事件热度趋势、参与学生分布等信息。通过数据整合与优化构建网络事件平台，高校网络群体性事件引导的技术支撑体系得以不断完善，实现高校网络群体事件管理的集成化、高效化与动态化。
5.2. 技术创新，提高数据智能处理
在大数据赋能高校网络群体性事件引导的过程中，技术创新起到了关键作用。自然语言处理技术能够对高校网络上的言论进行分析，判断其表达的情绪是正面、负面还是中性。这一技术就像是一个智能“情绪探测器”，能精准挖掘出网络数据中的关键信息，让学校在预测网络群体性事件和制定应对决策时，做到又快又准。当高校社交网络平台上的负面情绪占比超过设定的数值时，预警机制就会自动启动。这就好比给学校拉响了“警报”，提醒学校及时关注并解决学生们不满意的问题，避免小问题演变成大的群体性事件。此外，机器学习算法也能大显身手。它可以对海量的数据进行关联性分析，例如将学生的成绩数据、心理测评数据与网络群体性事件联系起来，以此判断学业压力、心理状态是否是引发事件的潜在因素。通过这种分析，学校就能提前采取措施，预防类似事件的发生。
5.3. 重视人才，强化技术融合能力
实现大数据赋能高校网络群体性事件引导策略研究，需要培养和引进具备数据处理分析能力和网络舆情管理素养的复合型人才，以确保大数据在高校网络群体事件引导中的深度融合。随着人工智能技术的迭代发展，高校应积极开设融合计算机科学、数据科学、教育学、心理学等跨学科课程，培养既懂技术又了解高校管理的复合型人才，鼓励学生参与校内网络事件数据分析项目，提升其运用技术解决实际问题的能力。此外，高校也应加强与科研机构、企业的技术协作研发，共同开展大数据技术在教育领域应用的研究，如联合研发更精准的网络舆情动态预测模型。同时，通过为企业提供多类型的应用场景测试，实现互利共赢，提升高校技术融合与应用实践能力。
6. 结语
大数据的深度应用在赋能高校网络群体性事件中展现出多维度的价值与功效，使精准化引导从概念走向实践应用，成为提升网络群体性事件引导策略的重要手段。通过数据整合与平台搭建、技术创新与智能处理、人才培养与技术融合等策略实施，实现对海量数据的全方位采集、高效智能处理与精准化干预引导，有效支撑大数据驱动的高校网络群体性事件引导长效机制的建立与完善，让预警更及时、决策更科学。未来，随着人工智能技术与高校管理的深度融合，各高校之间有望建立大数据共享与协同分析机制，形成区域乃至全国性的高校网络群体性事件检查预警网络，有效促进高校治理体系的智能化转型与高质量发展。
基金项目
2024年度广西学校安全稳定与应急工作研究课题成果“大数据赋能高校网络群体性事件引导策略研究”(项目编号：GXAW2024C100)。