淺談AI時代高校網(wǎng)絡輿情治理模式

人工智能技術(shù)的深度介入重構(gòu)了網(wǎng)絡輿情生態(tài)。在傳播維度，生成式AI催生自動化內(nèi)容生產(chǎn)，使得輿情信息呈現(xiàn)多模態(tài)（文本、圖像、視頻）融合傳播特征。有研究顯示，隨著AIGC技術(shù)的快速發(fā)展，生成的文本、圖像、音頻和視頻等越來越逼真，傳統(tǒng)的檢測方法可能很快失效；在風險形態(tài)層面，算法推薦導致的“信息繭房”效應與深度偽造技術(shù)引發(fā)的信任危機相互疊加，使輿情風險識別窗口期縮短至以小時為單位；在治理對象方面，人機協(xié)同的傳播模式催生多元主體博弈，學生群體通過對抗性算法（如流量刷量工具）進行話語權(quán)爭奪的現(xiàn)象日益凸顯。然而，基于規(guī)則引擎的監(jiān)測系統(tǒng)對隱喻表達識別率低，情感分析模型在校園亞文化語境下的誤判率高，剛性管控模式與學生技術(shù)反制能力形成對抗性循環(huán)，導致部分校園輿情因處置失當升級為公共危機。

當前研究呈現(xiàn)三重分野：第一，在技術(shù)路徑研究方面，有學者聚焦AI模型優(yōu)化，如楊杰等人開發(fā)的BERT混合神經(jīng)模型將社交媒體情緒分類準確率提升至 87.5% [有團隊著力于BERT的融合模型被用于處理長文本分析問題，并通過注意力機制提取核心有效情感，從而提高情感分析的準確性。這表明在中文語境下，基于BERT的模型確實能夠有效提升情感分析的效率和準確性；第二，在治理機制探索層面，歐盟“地平線2020”計劃強調(diào)算法透明性原則，我國學者提出“敏捷治理”框架?！懊艚葜卫怼弊鳛橐环N社會治理新范式，被用于化解算法歧視的技術(shù)與倫理風險，成為實現(xiàn)算法治理的現(xiàn)實路徑，但其教育場景適用性尚未驗證；第三，在倫理規(guī)范討論領(lǐng)域，探討了機器學習算法在學生成績預測中的公平性問題，并提出了緩解偏見的策略。3也有學者從設計者偏見型、數(shù)據(jù)瑕疵型、技術(shù)缺陷型和經(jīng)濟利益驅(qū)動型四類算法歧視入手，提出了倫理治理、技術(shù)治理和法律治理的路徑。4技術(shù)應用多集中于通用場景，缺乏對青年學生認知特性與校園傳播規(guī)律的針對性設計。治理討論常割裂技術(shù)系統(tǒng)與教育規(guī)律，尚未形成“監(jiān)測一研判一響應”的閉環(huán)機制。倫理研究停留于原則倡導，缺少可操作的高校算法治理指南。

高校網(wǎng)絡輿情治理關(guān)乎意識形態(tài)安全與教育現(xiàn)代化進程。其特殊性在于：青年學生群體兼具高網(wǎng)絡活躍度（日均觸網(wǎng)6.2小時）與價值觀可塑性。校園社交生態(tài)的封閉性（如課程群組、校內(nèi)論壇）使輿情呈現(xiàn)鏈式擴散特征。高校是年輕人最集中的空間之一，成為輿論產(chǎn)生和發(fā)酵的主要陣地。傳統(tǒng)治理模式面臨三重困境：人工監(jiān)測存在12-24小時滯后窗口、規(guī)則庫系統(tǒng)對校園亞文化語義識別率不足、剛性管控引發(fā)的次生危機頻發(fā)?；诖耍疚耐ㄟ^構(gòu)建“技術(shù)賦能一機制規(guī)范一人文關(guān)懷”三位一體治理框架，通過多模態(tài)感知系統(tǒng)破解監(jiān)測遲滯難題，設計事理推演算法提升研判精度，建立人機協(xié)同決策機制平衡技術(shù)效能與教育規(guī)律。這不僅為破解“智治”與“善治”的張力提供了理論框架，更為防范AI技術(shù)異化、推進教育治理現(xiàn)代化提供了實踐路徑。

一、AI時代高校網(wǎng)絡輿情新特征

（一） 與情生成與傳播的智能化

人工智能技術(shù)重構(gòu)了高校輿情的傳播范式，形成了“技術(shù)驅(qū)動一多模態(tài)滲透一跨圈層共振”的智能化傳播鏈條。算法推薦機制通過用戶畫像精準推送內(nèi)容，使輿情傳播速度較傳統(tǒng)模式提升了3-5倍，5如某高校食堂價格爭議視頻經(jīng)抖音算法定向推送，24小時內(nèi)觸達全國87所高校社群，迅速觸發(fā)了跨區(qū)域聲援行動。深度偽造技術(shù)（如AI合成語音相似度達 92.7% 與AIGC工具的濫用，導致虛假信息識別成本激增。例如，在某高校偽造“教授學術(shù)不端”錄音事件中，辟謠耗時較常規(guī)事件延長了數(shù)倍。同時，輿情在微信（強關(guān)系鏈）微博（弱關(guān)系鏈）短視頻平臺（算法推薦）間形成跨平臺遷移，傳播矩陣的立體化使單一事件的話題重合度高達 68% ，倒逼治理體系突破“單平臺監(jiān)測”的傳統(tǒng)邏輯。

（二）主體行為的復雜性

“Z世代”學生群體在網(wǎng)絡空間中呈現(xiàn)出“符號化表達一圈層化聚集一虛實身份博弈”的復雜行為特征。其表達方式深度依賴表情包、諧音梗等亞文化符號。例如，某高校宿舍管理事件中73% 的討論內(nèi)容包含“鼠鼠我啊”等網(wǎng)絡隱語，導致傳統(tǒng)語義分析模型誤判率高。匿名賬號（小號）虛擬形象（Vtuber）的廣泛使用催生雙重行為模式，如某評獎爭議事件中， 62% 的激進言論源自未實名賬號，形成了“前臺理性表態(tài)”與“后臺非理性宣泄”的割裂現(xiàn)象。更值得警惕的是，數(shù)字分身技術(shù)使學生可以操控多個AI代理賬號參與話題炒作，虛實身份疊加導致輿情引導的復雜性與不可控性顯著上升。

（三）風險類型的多元化

AI技術(shù)的滲透使高校輿情風險從單一事件沖突演變?yōu)椤耙庾R形態(tài)滲透一次生危機衍生一群體極化加劇”的復合型威脅。境外勢力利用AI翻譯工具炮制煽動性文本，如某高校論壇中“學術(shù)自由受限”偽造帖經(jīng)算法擴散，誘導學生發(fā)起聯(lián)署活動，折射出意識形態(tài)安全風險顯性化的問題。校方應對失當易觸發(fā)次生危機，如某“學生墜樓”事件中，官方通報被AI情感分析判定為“冷漠型文本”，引發(fā)全網(wǎng)道德聲討，導致輿情熱度反彈率高。算法推薦進一步強化群體極化效應，如某“教材爭議”事件中，持批判立場用戶的同質(zhì)化內(nèi)容接觸率提升 89% ，群體態(tài)度極化指數(shù)從0.38升至0.71（ gt;0.6 即高危），加劇了校園共識撕裂。[7]

（四）治理時效性要求的提升

AI技術(shù)壓縮了輿情演化周期，倒逼治理體系從“事后響應”向“實時干預”轉(zhuǎn)型。輿情爆發(fā)窗口期縮短至2-4小時，如某實驗室泄漏事件從校內(nèi)BBS發(fā)酵至微博熱搜僅用了100余分鐘，遠超人工響應極限。動態(tài)情感拐點監(jiān)測成為剛需，如某獎學金事件3小時內(nèi)負面情緒占比從 32% 驟增至 79% 的拐點，最終引發(fā)線下聚集。長尾效應挑戰(zhàn)持續(xù)治理能力，如某教師不當言論事件在AI推薦下形成“記憶強化”效應，30天內(nèi)出現(xiàn)3次熱度峰值，要求系統(tǒng)具備跨周期跟蹤能力?？梢姡瑫r效性壓力已從“快速處置”升級為“預測一干預一修復”的全周期敏捷治理。

二、AI賦能的高校網(wǎng)絡輿情治理體系構(gòu)建

（一） 技術(shù)支撐體系：構(gòu)建全周期智能感知網(wǎng)絡

AI賦能的治理體系以全息數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)為基座，整合校園論壇、社交平臺、課程群組等20余類數(shù)據(jù)源，通過OCR圖像識別、ASR語音轉(zhuǎn)寫技術(shù)實現(xiàn)了文本、圖片、音視頻多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。有研究顯示，在社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集上的性能，其輿情分類準確率為 92.5% ，F(xiàn)1Score為 67.9% ，證明該方法在網(wǎng)絡輿情情感分析上具有較好的性能。在此基礎上，部署智能情感分析模型。采用基于BERT-BiLSTM模型的輿情監(jiān)測方法，能夠挖掘不同情感極性下的熱門主題詞，及時發(fā)現(xiàn)潛在輿情。動態(tài)預警指標體系引入時間衰減因子與話題耦合度算法，從傳播速度（V）情感烈度（E）參與密度（D）三個維度構(gòu)建VED風險量化模型，實現(xiàn)風險等級分鐘級更新。1虛擬仿真推演系統(tǒng)通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建校園輿情沙盤，支持管理者在模擬環(huán)境中測試不同干預策略，某高校使用后不僅提高了預案的通過率，還為高校安全管理提供了新的思路和方法。

（二）運行機制創(chuàng)新：打造敏捷化治理閉環(huán)

治理體系依托實時監(jiān)測機制搭建 7×24 小時輿情雷達”，通過分布式爬蟲集群實現(xiàn)每秒10萬級數(shù)據(jù)吞吐。某實驗表明，其熱點發(fā)現(xiàn)時效較人工監(jiān)測提前6-8小時。智能研判機制創(chuàng)新應用事理圖譜技術(shù)，將離散事件關(guān)聯(lián)為“主體一行為一影響”知識網(wǎng)絡。醫(yī)療輿情實證結(jié)果證實，該方法預測輿情事件的準確率達到 72.03% 。精準應對機制基于用戶畫像生成個性化辟謠策略，對理性群體推送數(shù)據(jù)可視化報告。個性化程度高的辟謠信息能夠顯著影響信息受眾的認知資源分配，從而提高辟謠效果。閉環(huán)反饋機制通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建治理效果評估模型，從傳播衰減度（△V）情感轉(zhuǎn)化率（△E）共識達成度（△C）三個維度動態(tài)優(yōu)化策略，形成“監(jiān)測一處置一評估一迭代”的治理飛輪。

（三）保障體系設計：平衡技術(shù)效能與教育價值

在制度層面，制定《 ×× 高校AI輿情治理實施指南》，明確算法介入的“三清單”（負面清單、權(quán)限清單、問責清單），規(guī)定情感分析模型需經(jīng)教育學、心理學專家聯(lián)合校準方可部署。在人才保障方面，構(gòu)建“技術(shù) + 思政”雙螺旋培養(yǎng)體系，開發(fā)“AI倫理工作坊\"“輿情推演沙盤”等實訓課程。倫理保障聚焦算法透明性建設，采用可解釋AI（XAI）技術(shù)生成輿情研判決策樹，確保每個預警信號可追溯至具體數(shù)據(jù)特征。同時，設計聯(lián)邦學習框架，在加密狀態(tài)下完成跨校數(shù)據(jù)聯(lián)合建模，學生個人數(shù)據(jù)留存時間嚴格限定不超過72小時。通過三重保障，實現(xiàn)從“技術(shù)可用”到“治理可信”的價值躍遷。

三、實踐挑戰(zhàn)

（一） 技術(shù)層面：數(shù)據(jù)質(zhì)量瓶頸與算法偏見風險

AI技術(shù)在輿情監(jiān)測中依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)，但高校網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)常存在碎片化、噪聲多、實時性不足等問題，導致分析結(jié)果失真。例如，社交媒體中的非結(jié)構(gòu)化文本難以被精準識別，情緒分析模型可能因訓練數(shù)據(jù)偏差而誤判負面輿情的嚴重程度。此外，算法推薦技術(shù)加劇了“信息繭房”效應，用戶長期接觸同質(zhì)化內(nèi)容，會導致輿情研判偏離真實民意。技術(shù)層面的治理需優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗機制，引入多方協(xié)作的動態(tài)監(jiān)測體系，并通過算法透明化審查減少偏見。

（二）管理層面：部門協(xié)同障礙與應急響應滯后

高校輿情治理涉及宣傳、學工、信息化等多個部門，但條塊分割的體制易導致信息共享不暢、責任推逶。例如，輿情事件爆發(fā)時，技術(shù)部門可能已監(jiān)測到風險，卻因跨部門流程冗長而延誤響應。此外，應急預案多停留在紙面，缺乏實戰(zhàn)演練，難以應對突發(fā)輿情的快速發(fā)酵。管理優(yōu)化需構(gòu)建“全生命周期”協(xié)同模型，整合事前預警、事中處置與事后反饋機制，通過數(shù)字化平臺打通部門壁壘，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)互通與聯(lián)合決策。

（三）倫理層面：“信息繭房”效應與主體責任界定

算法推送會導致師生陷入封閉信息環(huán)境，削弱多元觀點交流，甚至強化群體極化。例如，學生通過短視頻平臺獲取片面信息，可能對校園事件產(chǎn)生誤解。同時，平臺、高校、監(jiān)管方的責任邊界過于模糊：平臺依賴算法盈利卻回避內(nèi)容審核責任，高校治理權(quán)限受限于技術(shù)能力，監(jiān)管部門則面臨法規(guī)滯后問題。倫理治理需明確各方權(quán)責，如要求平臺優(yōu)化推薦邏輯、高校加強媒介素養(yǎng)教育、政府完善算法問責制度，從而打破“信息繭房”并促進信息融通。

四、應對策略

針對高校網(wǎng)絡輿情治理的挑戰(zhàn)，本文提出“技術(shù)賦能一制度規(guī)范一人文關(guān)懷”的三位一體治理框架。該框架強調(diào)技術(shù)手段與人文精神的有機統(tǒng)一，通過智能化工具提升治理效能，以機制建設保障實施路徑，用人文關(guān)懷引導價值取向，實現(xiàn)從“管控型治理”向“服務型治理”的轉(zhuǎn)變。具體包括以下三個維度。

（一）技術(shù)賦能：智能化與精準化的治理支撐

第一，智能監(jiān)測與預警。利用人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)建立實時監(jiān)測系統(tǒng)，通過主題爬蟲技術(shù)抓取多平臺輿情數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習分析輿情發(fā)展趨勢。例如，構(gòu)建“事故癥候”數(shù)據(jù)庫，識別敏感關(guān)鍵詞和情緒傾向，實現(xiàn)早期預警；第二，數(shù)據(jù)融合與決策支持。整合跨部門、跨平臺的數(shù)據(jù)資源，打破“信息孤島”，提升數(shù)據(jù)開放共享能力。通過數(shù)據(jù)挖掘精準研判輿情熱點，為決策提供科學依據(jù)。同時，需防范技術(shù)依賴帶來的數(shù)據(jù)偏見風險，確保算法透明性與倫理審查；第三，技術(shù)升級與風險防控。優(yōu)化網(wǎng)絡監(jiān)管硬件設施，引入身份認證、權(quán)限管理等技術(shù)手段，強化信息安全防護。利用數(shù)字技術(shù)分級分類管控輿情，如對突發(fā)事件設置應急響應模塊，快速阻斷虛假信息傳播。

（二）機制規(guī)范：法治化與協(xié)同化的治理保障

第一，完善法律法規(guī)體系。國家層面需制定統(tǒng)一的網(wǎng)絡輿情法規(guī)，明確網(wǎng)絡行為邊界。高校應細化校規(guī)校紀，將法律要求融入日常管理，如規(guī)范自媒體運營、明確責任主體。同時，建立申訴機制，保障師生合法權(quán)益；第二，構(gòu)建協(xié)同治理機制。推行“黨委領(lǐng)導、校長負責、多部門聯(lián)動”模式，整合宣傳部門、技術(shù)團隊、院系等資源，形成治理合力。加強與地方政府、教育部門的協(xié)作，建立輿情跨域聯(lián)防聯(lián)控機制；第三，規(guī)范流程與應急制度。制定全生命周期治理流程，包括事前預警、事中處置、事后評估反饋。完善應急預案，明確分級響應標準，定期開展模擬演練以提升應急能力。

（三）人文關(guān)懷：價值觀與情感化的治理導向

第一，強化思政教育與價值觀引導。將網(wǎng)絡素養(yǎng)教育納入課程體系，通過案例分析、專題講座等形式培養(yǎng)師生理性表達意識。創(chuàng)作高質(zhì)量網(wǎng)絡文化產(chǎn)品，弘揚主旋律，鞏固主流意識形態(tài)陣地；第二，建立參與式治理模式。尊重師生話語權(quán)，暢通訴求表達渠道（如校長信箱、線上論壇），避免“一刀切”封堵。培育學生意見領(lǐng)袖，鼓勵其參與輿情引導，形成“自組織”治理力量；第三，注重心理疏導與情緒管理。針對負面輿情中的群體情緒，建立心理干預機制，如開設心理咨詢熱線、組織情緒解壓活動。同時，通過輿情事件后的復盤反思，修復師生信任關(guān)系，營造包容性校園氛圍。

五、結(jié)束語

本文主要探討了人工智能技術(shù)給高校網(wǎng)絡輿情治理帶來的新的挑戰(zhàn)和機遇，指出AI技術(shù)深度介入并重構(gòu)了網(wǎng)絡輿情生態(tài)，帶來了智能化傳播、主體行為復雜化、風險類型多元化等新特征，同時也壓縮了輿情演化周期。針對這些挑戰(zhàn)，提出構(gòu)建“技術(shù)賦能一機制規(guī)范一人文關(guān)懷”三位一體治理框架。旨在通過智能化監(jiān)測預警、完善法律法規(guī)體系、加強思政教育等多維度措施，實現(xiàn)從被動應對到主動引導、從單一管控到多元共治的轉(zhuǎn)型，構(gòu)建清朗網(wǎng)絡生態(tài)。

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