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互聯(lián)網(wǎng)背景下大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)態(tài)勢感知系統(tǒng)的研究

2019-12-09 07:56趙振營耿方方
中小企業(yè)管理與科技 2019年32期
關(guān)鍵詞:因變量數(shù)值預(yù)測

趙振營,耿方方

(河南中醫(yī)藥大學(xué)網(wǎng)絡(luò)中心,鄭州450046)

1 網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的內(nèi)涵及分類

網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的概念比較復(fù)雜。整體來說,網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的產(chǎn)生可以從兩個(gè)基本維度把握:一是互聯(lián)網(wǎng)引發(fā)的社會(huì)變革對民眾心理的沖擊,產(chǎn)生各種困惑,而網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)產(chǎn)生的各種“合理化解釋”形成了網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的可能來源。二是各種傳統(tǒng)意識形態(tài)通過網(wǎng)絡(luò)化而形成的多種多樣的意識形態(tài),其中以國家主流的意識形態(tài)為主,應(yīng)該處于較為強(qiáng)勢的地位。

文中所指的網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)是狹義的,主要是指學(xué)生的。網(wǎng)絡(luò)空間中的意識形態(tài)有感性的、理性的、惡搞的、炒作的、調(diào)侃的等。這些意識形態(tài)不是為了娛樂而娛樂,往往承載著明確的意圖,蘊(yùn)含著顯著的社會(huì)動(dòng)員的訴求。大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)肩負(fù)著吸引學(xué)生、教化學(xué)生的目的。雖然我國主流的意識形態(tài)宣傳已經(jīng)很明確地表明了目的,但是在高校學(xué)生工作中,仍須提高警惕。

在此,論文依據(jù)學(xué)生的上網(wǎng)行為來判斷其網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài),因此,將網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)歸納為以下類別,主要包括IT 相關(guān)、搜索引擎、醫(yī)療健康、教育相關(guān)、新聞資訊、軟件下載、網(wǎng)上購物、網(wǎng)上社交、網(wǎng)上社交、科學(xué)技術(shù)、休閑娛樂、休閑娛樂、文化藝術(shù)以及其他類。其中,前12 種表示正常的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài),如搜索引擎類,表示學(xué)生通過百度、谷歌等探索未知事物;新聞資訊表示學(xué)生習(xí)慣通過網(wǎng)絡(luò)獲取相關(guān)內(nèi)容。其他類表示網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)疑似存在問題的學(xué)生。通過數(shù)據(jù)分析,可以預(yù)測未來該生意識形態(tài)的變化,并對其進(jìn)行有針對性的引導(dǎo)。

2 回歸預(yù)測分析法概述

2.1 回歸分析預(yù)測定義

回歸分析預(yù)測法是通過發(fā)現(xiàn)某些對所預(yù)測結(jié)果有重要影響的因素進(jìn)行分析,找到因變量和自變量之間的因果關(guān)系,從而推測預(yù)測對象隨自變量而變化的數(shù)值。因此,回歸分析預(yù)測法又稱因果分析法。

回歸分析預(yù)測法按照種類分為一元相關(guān)回歸分析預(yù)測法、多元相關(guān)回歸分析預(yù)測法以及自相關(guān)回歸分析預(yù)測法三種[1]。由于大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)形態(tài)與多個(gè)自變量相關(guān),這是一種根據(jù)多個(gè)自變量的變化數(shù)值預(yù)測一個(gè)因變量數(shù)值的方法,屬于多元相關(guān)回歸分析預(yù)測法。因此,論文采用多元相關(guān)回歸分析預(yù)測法。

2.2 回歸分析預(yù)測法的基本步驟

2.2.1 依據(jù)目標(biāo),確定自變量和因變量

根據(jù)預(yù)測目標(biāo),也就確定了因變量。尋找與目標(biāo)相關(guān)的影響因素,這些因素稱為自變量。

2.2.2 建立回歸預(yù)測模型

根據(jù)自變量和因變量之間的關(guān)系進(jìn)行計(jì)算,在此基礎(chǔ)上建立回歸預(yù)測模型,也就是回歸方程。系統(tǒng)中按照線性回歸方程的方式對目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。線性回歸預(yù)測模型的表達(dá)式為:

Y=a+b1X1+b2X2+…+bnXn

式中,Y表示因變量,a,bn表示參數(shù),X表示自變量。

2.2.3 計(jì)算回歸預(yù)測模型的參數(shù)

在模型建立后,通常首先需要確定回歸預(yù)測模型中的各項(xiàng)參數(shù)。一般情況下,回歸預(yù)測模型中的參數(shù)是最小平方法。

2.2.4 檢驗(yàn)回歸預(yù)測模型

回歸預(yù)測模型是否能夠用于實(shí)際預(yù)測,主要取決于對模型的檢驗(yàn)。論文在依據(jù)歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)資料的基礎(chǔ)上,檢驗(yàn)回歸預(yù)測模型,只有通過檢驗(yàn)后,該模型才能用于預(yù)測。

3 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)態(tài)勢感知系統(tǒng)

3.1 功能結(jié)構(gòu)

通過文獻(xiàn)分析以及現(xiàn)場調(diào)研的方式,總結(jié)出大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)態(tài)勢感知系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)圖(見圖1)。

圖1 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

由圖1可以看出,系統(tǒng)功能包括網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控、應(yīng)用流量排行、上網(wǎng)應(yīng)用平均時(shí)長統(tǒng)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)行為趨勢圖、網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)分類。

①網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控:系統(tǒng)可以查看一定時(shí)間內(nèi)(周、月、年)的網(wǎng)絡(luò)流量情況。

②應(yīng)用流量排行:通過系統(tǒng)可以看出應(yīng)用流量包括移動(dòng)終端應(yīng)用、訪問網(wǎng)站、P2P 流媒體、Web 流媒體以及其他。系統(tǒng)中可以查看到訪問網(wǎng)站流量最高,Web 流媒體流量排在第二。說明當(dāng)前Web頁面是主流的傳遞信息的途徑。

③上網(wǎng)平均時(shí)長統(tǒng)計(jì):此功能可以顯示一定時(shí)間內(nèi)(周、日、年)在校學(xué)生每天的平均上網(wǎng)時(shí)長。

④網(wǎng)絡(luò)行為趨勢圖:系統(tǒng)可以反映出在一周內(nèi)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)行為趨勢,根據(jù)回歸預(yù)測模型可以看到網(wǎng)絡(luò)行為的趨勢。如發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)行為趨勢異常,可針對某種網(wǎng)絡(luò)行為進(jìn)行追查,找到原因。

3.2 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)態(tài)勢感知系統(tǒng)主要功能實(shí)現(xiàn)

基于上述回歸預(yù)測模型的步驟,采集校園網(wǎng)學(xué)生上網(wǎng)行為數(shù)據(jù),將網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)態(tài)勢感知系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集、選取特征參數(shù)、建立模型、訓(xùn)練預(yù)測。具體如下步驟所示。

3.2.1 數(shù)據(jù)采集

利用互聯(lián)網(wǎng)傳播信息的方式非常多樣化,有的通過網(wǎng)站,主要表示為通過音頻、視頻、圖片等多媒體形式;有的通過博客、微博等互動(dòng)形式[2]??傊瑢⒒ヂ?lián)網(wǎng)中傳播信息的方式分為兩類采集,主要包括:

①網(wǎng)站類,包括Web頁面,如Web 系統(tǒng)、門戶網(wǎng)站類。

②主動(dòng)的意識行為,包括通過百度、Bing 等搜索引擎搜索相關(guān)的關(guān)鍵詞,通過BBS和微博發(fā)送相關(guān)的帖子和博文。

3.2.2 選取特征參數(shù)

由于互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用種類多以及用戶行為均不相同,論文選取其中比較重要的特征作為模型的自變量。模型選取的特征如表1所示。每個(gè)特征均針對用戶進(jìn)行單獨(dú)統(tǒng)計(jì)。

表1 用戶特征

以上特征均為自變量,論文通過上網(wǎng)行為分析能夠找到相應(yīng)的數(shù)值。

3.2.3 建立模型

選取多元線性回歸分析預(yù)測模型作為系統(tǒng)的分析模型,如下公式所示,其能夠給出一個(gè)樣本是否為正/負(fù)樣本的概率。通過概率可以衡量一個(gè)人網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)情況。

Y=a+b1X1+b2X2+…+b5X5

其中,Xn表示如表1所示的五個(gè)特征,這個(gè)數(shù)值通過上網(wǎng)行為分析量化得出。a和bn表示偏移量,通過考察自變量和因變量的關(guān)系得出數(shù)值。

3.2.4 訓(xùn)練預(yù)測

通過抽取上網(wǎng)行為數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)表1中的特征數(shù)據(jù),并運(yùn)用上述模型公式進(jìn)行計(jì)算,最終得出大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的趨勢圖。

4 結(jié)論

新時(shí)代環(huán)境給大學(xué)生工作管理者帶來了新的挑戰(zhàn)。論文通過研究大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的問題并總結(jié)經(jīng)驗(yàn),同時(shí)將學(xué)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣、量化、建立數(shù)學(xué)模型以及進(jìn)行訓(xùn)練,最終開發(fā)了大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)態(tài)勢感知系統(tǒng)。該系統(tǒng)的使用提高了管理者甄別學(xué)生網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)的能力,能夠做到有的放矢,減少了管理者的工作量。同時(shí),也提示了學(xué)生的自我管控能力,使其在開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中能夠理性地表達(dá)自我,建立正確的人生觀和價(jià)值觀。

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