基于微信公众号的大学生舆情引导研究

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1、mws做雖弓i测究2018-01-0223:19:48新媒体研究2017年19期廖艳芳摘要近儿年，微信公众平台在金国范围内掀起了一股热潮，现在的大学校园中，微信公众平台变成了與论的原产地和重耍传播途径，因此，需要整体分析高校学生对于微信公众平台的关注情况，为设定及时高效的舆惜监捋和管理机制奠定基础。文章通过对近2000名在校大学生的S本情况以及其对微信公众平台的关注情况进行了分析探讨，对现代大学生基于微信公众号上的舆情引导问题做出了相应的研究以及应对策略。关键词微信公众平台：在校火学生：舆情引导屮图分类号G2文献

2、标识码A文章编号2096-0360(2017)19-0013-02依据微信官方的数据统计，微信公众号的数量己经突破1000万大关，并且每天还在高速增长中。微信公众号以自身便捷、髙效、丰富等特点深深的抓住了青年人时尚、八卦的心理。所以，在微信用广屮，大学生团体占据了微信公众号关注数虽的半壁江山。但足，微信公众号的后台管理者水平不一，好多微信公众平台发布的消息都是过吋、虚假或者属于谣言性质的，这也使得微信公众平台成为了舆情泛滥、难以管理的地方。大学生群体虽然有着高层次的知识，但是其主流意识并不成熟，非常容易受到负面舆

3、论的诱导而改变三观。本文通过收集2000名在校大学生的相关数据进行分析，从校园舆情引导的角度作为出发点，提出了利用微信公众平台对校园舆情进行引导的相关建议与策略。1传播学有关理论探究早在1948年，传播学专家哈罗德•拉斯韦尔发布《传播学于社会中的构架与功能》一文，发现了组成传播过程的五个重要因索，俗称“5W”模式，也就是传播人、消息、媒介、受众群和效果，包含了探究传播过程的主要范围，这些对于思想政治教育工作人员在新媒体的背误下开展新式教育有很多的帮助。下面对“5W"模式进行解析：站在传播者的立场来看，在思想政治教

4、苻工作上的新媒体思想和能力落后于实际发展要求。首先，重点体现在新媒体时代，学校的思想政治教育工作人员没有丫先天的舆论引导能力，传播主体出现“去屮心化”行为。其次，思政主体的新媒体背景下的教育思想较为落后，虽然意识到了利用新媒体进行大学生舆情引导工作的重要性，但是始终没有一套完整高效的机制来应对各种突发事件，我们的新媒体背景下的思政引导水平较低，大多情况都是被动的、依照传统流程的工作模式，难以深入人心。站在受众群体的立场来看，商校学生消息筛选的自主性尤为明显《首先，微信等新型社交工具己经变成学生表现向我、接受消息、

5、传达消息的重要途径。这在现实工作业绩有关调查屮得到了充分的证实。其次，在消息的选择上表现出强烈的自主思维。大学生们会依据自身的爱好主动去注意可以吸引自己的微信公众平台。最后，在新媒体畅行的背京下，消息更新的速度呈爆炸式发展，我们传达的重耍、重点消息有极大地可能被掩埋在众多的消息之屮。站在渠道的立场来看，新时代的思政工作平台搭建存有缺陷。首先，大学校园屮的各种工作平台、微信公众号数量繁多，功能交错覆盖。其次，大学校园的思政工作者受传统的教育理念所固化，使得髙校学生们不想主动到学校的宵方平台上表述意见。最后，对于微信

6、、微博等新时代思政工作平台的搭建不算完善，各种新型功能没有得到有效的利用与开发。站在容的立场来看，新媒体背景下大学校园网络思政教育人员公布的消息形式较为同化、容不能引人入胜。首先，髙校学生被丰富多姿的消息通过各种渠道进行“袭击”，使得髙校学生们的眼光异常海辣。其次，大学校闶构建的微信公众平台所公布的消息容较为公式化、缺少趣味性很难引起学虫们的关注。最后，在I•.述问题的背景下还存有宣传不到位的状况，多数学牛.只有在有特别需要的时候才会想起到学校官方的微信公众平去査看一番，这就导致我们学校关于思想政治教育方的工作处

7、于被动形式。2调研方式在调査工作开展之前，我们集结相关爱好者组成了专项调S小组，采取了面谈、问卷等调研方法，对2000名在校大学生进行丫数裾收集，数裾内容包含：学生基本信息、所关注的微信公众号、所关注微信公众号文章阅读情况。3大数据分析通过对之前收集的数据进行分析后，明确了样本数据的有关特点，最后依照数据清洗、数据发掘等环节对样本的微信公众号关注A容进行分析，其结果nJ•以运用到大学生兴趣注電点的发现、校园舆论意见领头人的发现、大学生通常关注的微信公众号发现、校园舆论的监督与管理等。1）数据清洗。调研过程屮，依据

8、定义错误种类-＞搜寻冇误记录-＞改正错误的步骤，采取人T检验與归纳算法相结合的办法进行数据清洗。2）数据分析和发掘。本次调研采用了Hadoop当作数据分析〒台，Hadoop含分散式文件系统、分散式计算和分散式数据库，足一个储存和分析大数据的开源构架，它拥可伸缩、强壮、计算等性能上不讨超越的优势，是用户用来分析大数裾的神器。4实例分析1）样本数据。在这次的案例中，样本数据重