基于大数据的大学生网络行为分析研究摘要：正确引导大学生的网络行为是提高大学生网络媒介素养的首要任务，而个性化的分析大学生网络行为现状是正确引导大学生网络行为的前提条件。大数据为实现大学生网络行为的个性化分析带来了可能。本研究摆脱了“现状+建议”的分析模式，在分析了大数据下网络行为的内容构成及大数据技术架构的基础上，构建了集数据采集、处理、分析评价、反馈于一体的大学生网络行为的分析模型，实现了个性化的分析，并为个性化的引导大学生网络行为提供了新的途径。同时，研究对利用大数据分析大学生网络行为可能遇到的挑战进行了阐述。关键词：大数据，大学生，网络行为，网络行为分析模型基金项目：本文受国家社会科学基金项目“农村留守儿童学习社会化的影响因素及新媒体干预机制研究”(项目编号：15CSH054)课题资助。一、引言大数据已不仅是一个流行的新潮词汇，英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出，大数据带来的信息风暴正开启一次重大的时代转型，将极大变革人们的生活、工作和思维。[1]目前，“大数据”在学术研究领域、商业、军事、教育、通讯等行业都具有广泛的影响和应用。随着互联网的快速发展，网络成为最普遍的大众媒介，受到了人们的青睐和关注，作为特殊的社会群体和大众传媒受众的大学生成为网络社会中最活跃的群体。在大学生中电脑和手机等上网终端的普及化程度非常高，通过网络进行学习、获取信息、交流沟通、表达思想等越来越普遍，这些网络行为已经成为大学生学习和生活的重要组成部分。[2]在大数据时代的背景下，利用大数据针对性的对大学生个体的网络行为特点进行科学分析，为高校教育工作者引导大学生合理地运用网络资源、进行积极的网络交往及树立健康的上网理念提供可靠依据，已成为一个亟待研究的问题。二、国内大学生网络行为分析现状目前，国内有很多关于大学生网络行为分析研究的文献，利用我国目前比较权威和收刊量最大的数据库——CNKI的“中国期刊全文数据库”，对2005-2015年发表的论文进行统计分析，来源类别限定为“核心期刊和CSSCI”，以“网络行为”为篇名进行检索，共检索到167篇。按照文章的年发表量统计如图1所示。图1“网络行为”相关文献年发文量统计通过对这些文献进行梳理发现，对“网络行为”的研究主要集中在理论思辨、“现状+建议”以及利用具体的某种技术或算法建立网络行为分析系统上。如：对大学生网络行为失范对策的理论思辨、对大学生网络行为现状的调查以及基于数据流分析的网络行为检测系统的建立等。在“网络行为”的实践研究层面，目前国内已有的关于网络行为分析的实践研究大多是以问卷和访谈的形式对特定的群体进行网络行为的调查，根据调查问卷或访谈结果归纳总结出大学生网络行为存在的问题，然后针对一类人提出相应的建议和对策。国内在对网络行为进行分析时研究方法比较单一，主要采用的手段还是问卷调查，基于问卷调查的网络行为分析具有一定的优势和可靠性，但是其分析结果也存在一定的局限性，一是学习者可能故意输入不准确的数据或因为完成调查问卷需要花费时间，增加了被调查者的时间负担，可能存在胡填乱答的情况；二是分析结果较为笼统，只可以针对一个群体发现问题并提出解决对策，无法实现个体的网络行为测量，以及无法为大学生提供针对性的个性化建议。而随着大数据的产生，这个问题能得到有效的解决，利用大数据分析大学生网络行为不仅可以实现个性化指导，还能实现个人网络行为预测。三、大数据对大学生网络行为分析的价值大数据并非一个确切的概念。从“数据”这个词来分析，大数据是海量的，巨大的，它关乎数据量。简单的说，大数据就是一个体量特别大、数据类别特别丰富的数据集。也就是说，“大数据”本身并不是一种新的技术，也不是一种新的产品，而是我们这个时代出现的一种现象。[3]大数据的特点可以概括为4个“V”：第一，数据量巨大(Volume)，一般是以TB为单位，现在跃升到了以PB为单位；第二，数据的种类复杂多样(Variety)，包括各种商业信息、教育数据、地理位置等各种类型的数据；第三，处理速度快(Velocity)，遵循“1秒定律”，可从各种类型...