网络舆情用户画像构建与应用(共5284字)摘要:大数据时代，高校网络舆情管理挑战与机遇并存。探讨了国内高校网络舆情用户画像的研究现状，结合高校网络舆情管理实际，从资源层、数据层、存储层、处理层、模型层、应用层提出构建高校网络舆情用户画像的架构图，并从构建可视化用户画像、建立专业化管理队伍、培养网络意见领袖三个方面提出应用建议。关键词:高校网络舆情;用户画像;大数据根据第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，我国网民规模为达9．89亿，互联网普及率达70．4%。从学历结构看，网民中19．8%为大学专科、本科及以上学历。从职业结构看，网民中21%为学生［1］。网络是一把双刃剑，网络的发展使信息获取更加及时、传播速度更加迅速，同时，高校学生群体网络发声活跃，一直备受关注。庞大的大学生网民群体也给高校网络舆情管理带来严峻挑战，如何预防、应对、处理网络舆情危机，已经成为高校宣传管理部门的工作重点。1高校网络舆情用户画像的相关概念1．1高校网络舆情高校网络舆情是高校中各类群体，尤其是大学生群体，在网络上对校园生活里的某一行为或者某一事件发表的意见、态度和观点，具有多元性、倾向性、突发性、扩散性等特点［2］。笔者梳理了高校网络舆情的相关文献，发现高校网络---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---舆情的研究对象以大学生群体为主。因为受教育程度高、时间充裕、精力充沛，所以大学生是最活跃、积极和敏感的网民群体，但是大学生缺乏社会经验和阅历，不容易准确评判信息真伪，往往在网络上发表过激言论，而高校空间相对单一，易引发负向的高校网络舆情，煽动大学生群体情绪，从而造成不良后果。1．2用户画像“VB之父”、“交互设计之父”———艾伦·库珀最早提出用户画像的概念，用户画像是真实用户的虚拟代表，是以系列真实数据为基础的目标用户模型［3］。用户画像，也称为用户角色，是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，在计算机、金融、社交网络等各个领域得到了广泛应用。在实际运用中，往往会以通俗易懂的话语将用户的属性、行为、观点与目标数据转化结合起来，作为实际用户的虚拟代表，形成产品和市场需要的有代表性的主要受众和目标群体［4］。综上，笔者认为用户画像是以用户产生的系列真实数据为基础，描述特定用户需求的偏好的目标用户模型，进而了解用户、预测用户需求。用户属性、用户性格、用户兴趣、用户习惯、用户行为等均可以作为反映用户特征的基础数据。2高校网络舆情用户画像的研究现状笔者于2021年4月5日在中国知网、万方、维普平台，以“网络舆情”和“用户画像”为主题精确检索，共检索出10篇文献;以“高校网络舆情”和“大数据”为主题精确检索，共检索出107篇文献。通过对上述117篇文献进行内容筛选，---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---仅6篇文献间接提到通过用户画像这种用户标签的方式预测舆情发展趋势，指导舆情预警处理，仅8篇文献构建了基于大数据技术的高校网络舆情管理系统。关于如何通过用户画像这种用户标签的方式预测舆情发展趋势，赵健(2016)提出通过大数据中的“社会关系网络”和“心理文化地图”，刻画大学生群体的行为，深度挖掘相关话题的背景、观点、目标等，展现个体和群体的心理变化，为大学生的非理性网络舆情提供权威信息和价值引导，从而构建和谐校园［5］。徐萍(2016)提出建立高校院系不同层次的数据库，打通平台、部门间的数据，深度挖掘大众、学生、教师等不同群体对高校舆情事件的态度和舆论导向间的关系，重点关注学生的社交话题、关注焦点、情感倾向，寻找实时演变规律，预测舆情发展趋势，指导舆情应对处置［6］。王宗强(2017)提出运用大数据技术获取、分析相关联网络舆情数据，有助于多维度、动态化、全方位了解数据信息，从而准确及时地预测网络舆情［7］。马春影(2019)提出高校师生社交相对集中，话语关联性强，可以运用大数据技术，将师生的网络行为数据化，构建高校网络舆情数据库［8］。白蓉(2020)基于JavaEE设计了网络舆情监控系统，以新闻的...