摘要：近些年，随着互联网快速发展和普及应用，网络舆情成为现阶段主要的舆情方式。大学生思想活跃，对社会事件或校园事件敏感，容易发出错误的网络舆情。错误的网络舆情会危害到学校的声誉和发展，影响社会对学校和教师的评价，造成严重误解和后果。因此为维护校园和谐稳定发展，必须对网络舆情做好监控和疏导工作。本文利用现在广泛使用的大数据技术，研究一个符合高校实际情况的校园网络舆情动态监测系统，通过对学生网络舆情的动态监测，将不良言论和动态及时反馈到学校管理层，学校从而采取积极应对措施，抑制不良网络舆情的传播和危害，创建文明校园。

关键词：大数据；校园网络舆情；动态监测系统

引言

近些年，互联网快速发展和普及，广大网民喜欢在网络上表达自己的情感、态度、意见、观点，渐渐形成了网络舆情这种富有特点的舆情方式。这种舆情方式往往带有网民的主观性，直接通过文本、音频、视频等多种形式发布于互联网上，有自由性、交互性、多元性、偏差性、突发性等特点。大学生思想活跃经常利用互联网自由表达个人观点，但由于他们处于人生观和价值观建立的初期，具有冲动的特性，对事情的思考不全面、不完善，容易混杂非理性成分，他们错误的网络舆情会危害到学校的声誉和发展，影响社会对学校和教师的评价，造成严重误解和后果。因此为维护校园和谐稳定发展，必须对网络舆情做好监控和疏导工作。

大数据技术近年来在金融、交通等多个领域得到了广泛应用，其在防疫中的突出贡献有目共睹。网络舆情本身信息量巨大，同时数据类型繁杂，应用大数据技术解决网络舆情是首选。所以本文研究利用大数据技术，设计一个符合高校实际情况的校园网络舆情动态监测系统，通过对学生网络舆情的动态监测，将不良言论和动态及时反馈到学校管理层，学校从而采取积极应对措施，抑制不良网络舆情的传播和危害，创建文明校园。

1基于大数据的校园网络舆情动态监测系统架构

考虑到高校实际情况，基于大数据的校园网络舆情动态监测系统应该先从舆情信息获取开始着手，然后采用大数据技术进行分析，必要时建立模型，进行关键知识匹配，从而更快更智能的发现错误舆情。最后发现错误舆情后自动向学校有关部门发布预警。所以本文研究的基于大数据的高校校园网络舆情动态监测系统架构分为三个层次，分别是校园舆情数据采集层、舆情数据动态分析监测层和自动预警层。

（1）校园舆情数据采集层

网络舆情数据采集是动态监测得以实现的关键。新闻评论、社区论坛、博客、微博等是网络舆情信息的主要来源，来源比较广泛，且数据量巨大，所以采集比较困难。学生舆情一般是两个通道，一是通过校园网接通外网，另一途径是直接使用数据流量接通广域网，对于第一种情况更容易处理，可以在数据发送到外网前进行数据采集、过滤。这也是本文采集校园舆情数据的主要途径。

（2）舆情数据动态分析监测层

该层次主要通过大数据分析、知识匹配实现网络舆情信息的动态监测；首先建立舆情信息的知识模型，可以是知识内容、语义关联模式，也可以是特征词汇库。然后将采集到的数据提取特征词与舆情信息知识模型进行匹配，并依据匹配结果设定等级，等级值为1-5，风险随着等级值增大而增加，等级值超过3的需要预警。

（3）自动预警层

舆情数据动态分析监测层将等级值超过3的数据信息自动发送到预警层，预警层将此类数据信息自动转发到特定部门进行验证，验证无误发送舆情预警，由相关部门决定后续处理流程。

2基于大数据的校园网络舆情动态监测的关键技术

在基于大数据的校园网络舆情动态监测系统架构中以下关键技术亟待解决。

（1）基于Web挖掘的校园网络舆情数据采集技术

本文通过Web挖掘技术从Web文档和Web服务中自动发现并提取敏感的网络舆情信息，然后在已有网络舆情知识模型基础上进行知识匹配，发现错误舆情信息。主要采用Web内容挖掘技术，从拦截的Web文档中抽取关键主题词或特征词汇，与已建立的网络舆情知识模型进行特征匹配，发现问题舆情信息，并通过风险等级设置，为其建立等级值，为自动预警做好准备。其次采用Web结构挖掘技术对网络的组织结构、Web页面的超链结构等进行挖掘并从中提取出隐藏的有价值的知识，进行潜在舆情风险分析，发现舆情风险较高的网站或页面，并发布预警，学校通过预警向学生提出此类网站或网页的访问限制要求。

（2）基于Hadoop的大数据处理技术

本文在Hadoop平台上实现大数据的处理，Hadoop是开源的分布式计算系统基础框架，是目前构建大数据平台最主要的技术。Hadoop的框架最核心的设计是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。Hadoop可以将Web文档作为输入，通过并行数据处理输出Web文档中的舆情特征单词及这些单词的出现频率，这些输出数据正是网络舆情分析的关键数据，在此基础上再进一步进行知识特征匹配。所以Hadoop是一种实用的大数据处理技术，为校园网络舆情分析奠定了技术基础。

3结束语

基于大数据的校园网络舆情动态监测系统能够解决当前高校学生网络舆情问题，对学生错误的网络舆情进行及时有效的监测和预警，将不良言论和动态及时反馈到学校管理层，学校从而采取积极应对措施，抑制不良网络舆情的传播和危害，创建文明校园。对高校的学生管理和文明校园建设具有建设性的价值和意义。

参考文献：

[1]邢青，张璐杰.基于高校突发事件中网络舆情周期的引导路径探析[J].黑龙江教育（理论与实践），2023.3.

[2]江峰，吴莹.网络意识形态安全视域下加强高校网络舆情引导能力建设探微[J].湖北理工学院学报（人文社会科学版），2023.3.

[3]杨飞，程洁.高校网络舆情事件中社交媒体用户的传播行为研究[J].齐齐哈尔大学学报（哲学社会科学版），2023.2.

[4]曹宁.智能媒体时代高校网络舆情应对策略研究[J].传播与版权，2023.2.

[5]唐婷婷.高校网络舆情研究综述[J].产业与科技论坛，2022.8.

*大连科技学院大学生创新创业训练计划项目“基于大数据的大连科技学院校园网络舆情动态监测系统的设计与实现”（编号：X202213207023）

（作者单位：大连科技学院 信息科学与技术学院）