云计算下的社会网络论文

摘要：大数据环境下的网络舆情分析更侧重于在海量数据的采集、存储、清洗和文本聚类，因此传统的仅依据数据统计的舆情分析方法不再适用。文章对大数据网络舆情分析的相关文献进行总结研究，归纳出网络舆情分析的基本流程框架，并阐明了在大数据环境下网络舆情分析中文本聚类的各个阶段如何运用MapReduce进行分布式计算，以此提高网络舆情分析的准确度与及时性。下面是小编为大家整理的《云计算下的社会网络论文 (精选3篇)》，仅供参考，希望能够帮助到大家。

云计算下的社会网络论文 篇1：

“互联网”视野下的智慧校园发展趋势研究

摘 要：目前，“互联网+”视野下的智慧校园已成为新的研究热点，其发展趋势和策略成为亟待探讨的问题。本研究首先阐释了“互联网+”视野下智慧校园的理论内涵；并通过论述国内外“互联网+”视野下智慧校园发展趋势，阐述其发展特点与存在问题；进而提出“互联网+”视野下智慧校园的发展策略，包括存储云端化、数据海量化、应用泛在化、物联智慧化、学习社交化等。

关键词：互联网+；智慧校园；发展趋势

收稿日期：2017-2-20

基金项目：2013年度国家社会科学基金教育学青年课题“智慧学习环境下创造性人才培养模式的研究”（CCA130131）

作者简介：胡小勇（1978— ），男，江西奉新人，华南师范大学教育信息技术学院教授，博士生导师，教育技术系主任，研究方向为信息化教学；张华阳（1994— ），男，辽宁辽阳人，华南师范大学教育信息技术学院硕士研究生，研究方向为信息化教學。

一、“互联网”视野下智慧校园的理论内涵

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》提出：“我国要在2020年基本实现教育现代化，进入人力资源强国行列。”在2015年两会期间，李克强总理制定了“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合。“互联网+”中的互联网是指一种以云计算、大数据、物联网等技术为代表的新一代信息技术，而“+”是代表互联网针对各行各业的催化作用，通过互联网来实现传统行业的发展与改革[1]。

我国教育部在《2016年教育信息化工作要点》中指出，“开展利用信息技术转变教学模式、改进教学管理的数字校园/智慧校园应用”，“引导各级各类学校开展利用信息技术转变教学模式、改进教学管理的数字校园/智慧校园应用”。“互联网+”概念的提出推动了智慧校园的迅速发展，出现了“互联网+视野下智慧校园”的校园模式。“互联网+”视野下的智慧校园不仅具备智慧校园本身具有的特点，即“互联网+”新一代信息技术推动的特征与特点，不仅是智能技术支持下的智慧校园，也有着面向师生个性化服务，培养有智慧学生，促进有智慧教师发展的智慧校园特征。因此，本文界定“互联网+”视野下的智慧校园是以智能技术支持下的培养有智慧学生的校园形态。

二、国内外“互联网”视野下智慧校园的发展趋势

（一）国外“互联网”视野下智慧校园的发展趋势

1.研究述评

21世纪以来，以美国为首的西方发达国家的校园已基本步入互联网支持的智慧校园，不仅配备了相应的硬件设备，也营造了相应的学习环境。

通过文献分析（如表1所示），国外“互联网+”视野下智慧校园的发展趋势主要集中在：（1）使用社交平台，营造社交型的学习气氛。国外的智慧校园在社交平台的使用上给予了重视，不仅会使用Facebook（脸书）、SNS（社交网站）、论坛、邮箱等社交媒体支持学习者社交，学校内部通过搭建全方位的服务平台，实现跨平台社交[6]。社交平台扩展了社交网络，在社交深度和社交广度上都进行了强化。（2）利用云计算技术，提供便利学习空间。国外校园使用云计算技术建设云平台支持的智慧校园。如日本广岛大学使用云计算技术结合无线射频技术形成了考勤系统，可以通过PC/智能平板等随时随地查看考勤，并支持信息共享。[7]利用云平台技术进行信息资源共享主要包括了文字聊天、照片传送等。（3）构建传感物联的可监控校园，实现安全校园。国外智慧校园通过建设互联网以提供底层设施，通过传感器实现物联互通。在瑞士联邦理工学院，构建了ETHOC（Every Thing Has Online Content，完全在线内容）系统，从信息提供者接口和用户接口两方面考虑设计，实现了校园信息交互[8]；通过物联网支持下的传感器技术，实现了校园监督，提升了校园的安全性。（4）依托大数据分析课程开展情况，帮助学生完成课程作业。国外智慧校园依托大数据分析课程开展情况，如马里斯特学院建立了大数据分析平台，分析学生的学业情况。[9]大数据技术支持下的学习分析通过收集学生们的学习情况，例如线上阅读材料、网络论坛发言、作业完成情况等，以预测学习者的学业情况，并及时帮助有学习困难的学习者。（5）使用可再生能源，实现校园节能减排。国外智慧校园不仅使用智能技术对学习者的学习和生活进行优化和改善，也对校园加强了建设。如意大利布雷西亚大学采用了在BIM（建筑信息模型）基础上开发的BEM（建筑能量模型），构建了低能耗的智慧教室[10]。

2.案例分析：韩国延世大学

韩国延世大学（Yonsei University）位于韩国首尔，是一所世界级的高水平大学。随着智慧城市的出现，智能技术的发展，延世大学为将校园建设升级为智慧校园，加强了硬件建设和平台建设（如图1所示）。延世大学的学习者使用智能设备接入智慧校园中，通过大数据、物联网、云服务、SNS等信息技术手段建设了延世大学的智慧校园[11]：（1）提供电子材料阅读，从质量和数量上完成阅读材料的升级，购买了更多的电子期刊与纸媒书籍。（2）学生通过在线论坛，实现在社交中学习，在论坛中完成讨论并发生互动，而不是传统的被动听讲座，可以通过网络利用闲暇的时间完成学习任务。（3）延世大学在提供必要的知识课程的基础上，增添了TED（TED公开课）演讲、MOOC（慕课）课程等学习内容。（4）通过网络技术，在网络讲座视频中邀请外部教师参与教授讲座，实现在线实时讨论。

（5）通过手机日历发布文体活动，保证将信息传达给学生。（6）学生通过手机端的学生身份证进入图书馆，并通过智能手机检测穿梭的校园巴士和自助餐厅是否挤满了学生。

（二）国内“互联网”视野下智慧校园的发展趋势

1.研究述评

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》提出“加快终端设施普及，推进数字化校园建设，实现多种方式接入互联网”。在政策文件的推动和“互联网+”时代的号召下，国内“互联网+”视野下的智慧校园开展了丰富的理论研究与实践研究（见表2）。

结合文献分析，国内“互联网+”视野下智慧校园的发展趋势主要集中在：（1）实现网络覆盖全校园，形成泛在学习环境。在校园需要构建完整的网络覆盖体系，基于现有的校园网络，增强网络的承载能力与覆盖范围，不仅将网络覆盖在教室大楼、图书馆等正式学习场所，也可以拓展至饭堂、宿舍等生活场所，使学习者能够通过移动设备随时随地地接入网络进行学习。（2）利用大数据分析能力，培养有“智慧”学生。国内学者认为大数据技术的核心在于对海量数据的存储与分析，其最核心特征是通过各种智能终端、可感知设备和信息系统获取了海量的活动过程与状态的数据[16]。大数据技术支持下的智慧校园收集学生学习与生活的数据，不仅能够得出广大学生团体的基本生活习惯与学习成绩的关系，以此改善学校基礎设施情况，也可以分析个体，培养具备个性化的有“智慧”的学生。（3）完善各类硬件建设，提升基本设施环境。硬件设施是智慧校园的基础，国内学者邵东华等通过设计多认证方式的多媒体教室，实现了智慧校园中应具备设备低故障率的要求[17]。但在智慧校园中，硬件设施不仅仅是指数字校园中已经存在的多媒体网络教室等教学信息化装备，更多的是通过物联网技术控制的设备。国内学者沈霞娟等设计了利用信息传感设备，包括射频识别装置、红外传感器、全球定位系统等，将校园实体与网络环境结合起来，实现和满足了随时感知捕获校园环境的需求[18]。（4）提升信息共享度，避免出现信息孤岛。智慧校园建设的平台往往有已经存在的教育平台、教育资源平台、教育服务平台等一系列平台，这一系列云平台需要整合并提升信息共享度，构建统一身份认证，实现各类服务信息共享。（5）加强信息化队伍建设，完善教育信息化体系。高水平的智慧校园离不开信息化队伍的付出，也需要各级科研单位与科研机构的支持，智慧校园的建设需要加强信息化队伍的建设，通过对内培养人才、对外招揽人才的方式建设一支具备高信息素养的人才体系队伍，并逐步完善智慧校园。

2.案例分析：浙江大学

浙江大学是国内一所高水平大学，首批985高校之一，自1897年建校至今已有100多年的历史。浙江大学自2010年提出“智慧型校园”后，至今已可以提供全方位信息化服务（如图2所示），主要体现为建设电子校务、教学科研、网络文化、电子服务、公共支撑服务五类服务平台应用，基本涵盖了教学者、管理者、学习者三方的多方面服务，实现了公共通信、共享数据、讨论交流等主要核心功能。[19]

三、“互联网”视野下智慧校园的发展策略

（一）存储云端化，构建有效教学教务云平台

目前，部分高校已经打造了云端存储化的有效教学教务平台，形成了“教、管、学”于一体的智慧化学习云平台，可以实现整合资源和大规模分布式存储等功能。利用云端存储，不仅可以让师生将数据文件放在云端进行访问，也可以在云端放置应用程序，使应用程序在云端可以作为数据文件的支撑软件。

（二）数据海量化，提供科学分析解决好策略

智慧校园利用数据对发生的事件进行监管与分析，以支持教学教务的运行，可以提供科学分析解决的好策略。在教师的教学过程中，大数据支持的学习分析可以帮助教师改进教学策略，优化课程结构；可以帮助学生改变自己的学习方法，并了解教师的教学风格，在课堂中能够有效地抓住知识点，集中精力利用在课堂中学习的有效时间。此外，可以在通过数据支持的智慧校园中，分析校园餐厅师生就餐情况，确定师生用餐量及菜式；分析医院就医人数，有效确定当前季节下校园中的师生多发病症。大数据技术在教育中的推广，可以帮助教师找到学生普遍存在的问题，在教学中有重要的作用。

（三）应用泛在化，落实建设顺畅安全好网络

智慧校园内的网络建设是基础，落实网络搭建，满足顺畅安全的良好网络的条件才能支持泛在化的应用，将校园营造为智慧校园。网络的遍及可以有效地支持云平台的建设，支持物联网的关联，支持大数据的分析，支持数字化的学习。遍及网络化使校园内的移动设备均可以通过移动互联网接入，为移动智慧校园提供了保障。

（四）物联智慧化，营造智慧合理优化好环境

利用物联网技术使智慧校园中的设施与设备关联，如控制校园内电梯运行，路灯开关，设置校园自助购买火车票的设备和自助售卖机等。在相关场地，通过物联网检测教学场地清洁程度，检测运动场所是否符合运动标准，排除师生在运动中的不安全、不确定因素。结合物联网技术，通过各类传感器、RFID（无线射频识别）设备实现物理基础设施和IT（信息技术）基础设施互联，能够实时监控校园内环境。

（五）学习社交化，促进改善普及便捷轻移动

在智慧校园内开展数字学习，不仅可以摆脱传统教育中时间与空间的限制，还促进了以学生为中心的学习。学习者可以通过移动便携设备在智慧校园内随时随地学习，选择合适的时间、地点学习自己喜爱的内容，合理利用碎片化时间。如在具备网络遍及的智慧校园内，学习者可以点播校园云平台中的学习视频，寻找相关的学习资料，联系与查找喜爱的教师，并与同学在云平台内产生互动，研讨学习内容。

四、结语

现在的智慧校园模式在“互联网+”的浪潮下又有了新的模式改变，通过多种方式构造智慧校园的生成与发展已成为当下需要亟待解决与研讨的问题。如何真正促进智慧校园的发展，实现“互联网+”浪潮下的智慧校园的根本改变，是智慧校园下一步发展的方向。在智慧校园的构建过程中，要围绕“以学习为中心”的基本点，为学生提供“在关系中学习”的机会[20]，促进学习者在社会网络体系中找到学习的乐趣与热情。

“互联网+”视野下的智慧校园的构建也离不开校园学习环境的建设，智慧校园内的学习环境，是以面向高效学习服务为基本理念的新型學习环境[21]。目前，国内“互联网+”视野下的智慧校园的相关研究仍处于前沿、起步阶段，可供借鉴的经验有限。如何真正构建“互联网+”视野下的智慧校园已成为学校在“互联网+”时代的重要课题。

参考文献

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[21]胡钦太，郑凯，林南晖.教育信息化的发展转型：从“数字校园”到“智慧校园”[J].中国电化教育，2014，（01）：35-39.

（责任编辑 杜丹丹）

作者：胡小勇?张华阳

云计算下的社会网络论文 篇2：

大数据环境下基于MapReduce的网络舆情热点发现

摘要：大数据环境下的网络舆情分析更侧重于在海量数据的采集、存储、清洗和文本聚类，因此传统的仅依据数据统计的舆情分析方法不再适用。文章对大数据网络舆情分析的相关文献进行总结研究，归纳出网络舆情分析的基本流程框架，并阐明了在大数据环境下网络舆情分析中文本聚类的各个阶段如何运用MapReduce进行分布式计算，以此提高网络舆情分析的准确度与及时性。

关键词：大数据；舆情热点；MapReduce；文本聚类

文献标识码：A

DOI： 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.07.022

0 引言

舆情是一定时期一定范围内社会民众对社会现实的主观反映，是群体性的态度、思想、情绪和要求的综合表现。大数据时代已经到来，大数据下的网络舆情分析已经成为当前政府和科研机构研究的热点问题。2011年，经济学人发表“Building with big data”指出在数据极度膨胀的时代，要掌握数据分析的能力，成为数据的主人，而不要成为数据的奴隶。

在大数据时代，如何及时的收集、分析处理海量数据，并为决策者提供有用的信息是当前研究的热点与难点。相较于传统的舆情分析，大数据环境下的网络舆情分析更侧重于在海量数据的采集、存储、清洗和文本聚类，因此传统的仅依据数据统计的舆情分析方法不再适用。

文章对大数据网络舆情分析的相关文献进行总结研究，归纳出网络舆情分析的基本流程框架，并提出了在大数据环境下网络舆情分析各个阶段的解决方案，构建大数据网络舆情分析的基础模型，以此提高网络舆情分析的准确度与及时性。

1 网络舆情分析发展概述

从已有的舆情分析的相关文献中不难发现，社会舆情分析大致经历了以下几个阶段，简单的社会舆情分析，网络舆情分析和大数据环境下的网络舆情分析三个阶段。简单的社会舆情分析主要分析当下热点事件、政府颁布的法令法规与社会舆情之间的关系。简单的社会舆情分析主要通过问卷调查取得原始数据进行分析，例如MacLennan等通过抽样调查的方式研究新西兰民众对于酒精政策的态度，Alan等使用盖洛普世界民意调查数据研究了恐怖袭击与民众态度之间的关系。网络舆情分析伴随着Facebook、微博、微信、人人、Twitter等社交网络平台的兴起应用而生，例如著名的Ceron通过分析2012年Twitter上的法国大选时网民的情感取向数据预测大选的结果。大数据环境下的网络舆情分析是在海量、多样性网络数据的背景下利用大数据分析技术进行的网络舆情分析。

目前大数据时代的数据具有规模性、多样性、变化快速性特征，首先由于网络的开放性每天产生大量的信息，其次多媒体的发展使得数据有多种形态比如文本、视频、图片、音频等。基于目前网络舆情分析的大数据特征，出现了以下几种网络舆情分析方法：基于网络日志数据挖掘的舆情分析、基于社会网络分析的舆情主体关系发现、网络舆情热点分析、关联不同领域的数据舆情分析。

大数据网络舆情分析是一个热点问题，从现有的研究文献来看，对于大数据网络舆情分析更多的是体现在大数据舆情分析的机遇与挑战、以及研究方法的概述与总结上，从技术层面对大数据网络舆情分析的研究较少。

2 大数据网络舆情分析技术

2.1 大数据技术

大数据时代的到来对现有的数据处理技术带来了巨大的挑战，目前针对大数据的多样性等特征，在数据存储和数据处理方面都提出了相应的解决方案。在数据存储方面，目前网络舆情分析的数据存储方法主要还是将获取的热点数据直接存储在传统的SQLServer、ORACLE、Sybase等数据库中，大数据的出现导致数据结构多样性，传统的结构性数据库远不能满足当下快速多样的大数据存储的要求，对此目前出现了三种大数据的存储技术：针对海量的非结构化数据的分布式文件存储系统、针对海量半结构化数据存储的NoSQL数据库、针对海量结构化数据存储的分布式并行数据库。在数据计算处理方面，目前并行处理和云计算是解决大数据计算的比较有效率的方式，Hadoop是当前学术界和企业用来解决大数据存储和分析的一个主要技术手段，它是Apache开源分布系统的架构基础，由HDFS、MapReduce和HBase组成，其运行环境如图1所示。

（l）HDFS（Hadoop分布式文件系统）

HDFS是整个Hadoop体系结构中处于最基础的地位，分为三个部分：客户端、主控节点（Namenode）和数据节点（Datanode）。Nanenode是分布式文件系统的管理者，主要负责文件系统的命名空间、集群的配置信息和数据块的复制信息等，并将文件系统的元数据存储在内存中；Datanode是文件实际存储的位置，它将数据块（Block）信息存储在本地文件系统中，并且通过周期性的心跳报文将所有数据块信息发送给Namenode。

（2）MapReduce

MapReduce分布式计算模型，封装了并行运算、容错处理、本地化计算、负载均衡等细节，提供了简单而强大的接口。通过这个接口，可以把大数据量的计算自动地并发和分布执行，其运行模型如图2所示。

（3） HBase

HBase即Hadoop Database，是一个构建在HSFS上，面向列的开源分布式数据库系统，是GoogleBigtable的开源实现。HBase不是关系型数据库，不支持SQL，HBase提供了一组简单的API接口，用于存储和管理数据。

2.2 网络舆情分析技术

网络舆情分析主要涉及数据采集、文本分词、文本向量表示、文本聚类分类几个方面。

（1）向量空间模型

向量空间模型（VSM）起源于信息检索，简单说来VSM是一种将非结构化的文本表示成向量形式的模型，网络文本用VSM向量空间模型来表示：

v（d）=（t1，w1（t1）；…；ti，wi（ti）；…tIl，wn（tn））

其中，ti为网络文本d的关键词，wi（ti）为关键词的权值。

如何确定关键词和关键词的权重是网络舆情分析是否有效的关键因素，文章采用TF.IDF指标来确定网络文本的关键词和权值。词频（TF）指的是某一文档中给定单词出现的频次，规范化的表示一般用给定单词的频数除以文档总的单词数。IDF是指逆向文件频率，是一个词语普遍性的度量，规范性的表示一般由包含此单词的文档的数量除以文档的总数，然后取对数得到。

（2）文本相似度计算

相似度计算方式目前有海明距离（Hamming Distance）、欧几里得距离（Euclidean Distance）、余弦距离（Cosine Distance），其中文本相似度计算比较常用的是余弦距离，其计算公式1如下

其中，a_i、b_i是文本A和B的项。余弦距离的取值区间是[0，1]，“0”代表两个文本完全一样，“1”代表两个文本完全不相似。

（3）文本聚类算法

文本聚类算法有很多，比较常用的有四种，基于层次的聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类、基于划分的聚类。文章选用在文本聚类中应用比较多的基于划分的聚类中的K-Means算法，其流程如表1所示。

3 实验方案

文章对大数据环境下网络舆情热点发现提出了基本的技术路线如图3所示

3.1 数据采集

网络信息的采集可以利用网络爬虫技术在特定的网站上进行数据收集也可以利用网站的API接口直接对网站的信息进行采集，获得的网站数据存储在Hbase中。传统的基于网络爬虫的网页解析方式抓取速度较慢，在大数据环境下基于某网站API的分布式数据抓取具有更快的速度。

文章采用了基于Mapreduce的文本采集技术对网站信息进行采集，将普通的网页爬虫系统部署在hadoop平台上，文本采集由主节点和若干分节点组成，主节点作为爬虫系统的NameNode和Jobtracker，负责文件管理及任务调度；分节点作为DataNode和TaskTracker，负责存储文件及运行任务。Jobtracker作为主节点负责分发任务给各分节点，在Map阶段分节点TaskTracker通过网站API进行信息抓取，抓取的数据分布存储在各个DataNode中。

3.2 数据预处理

数据的预处理主要是对原始数据的清洗、抽取元数据，对于网络的文本信息预处理主要是文本的分词、去停用词（主要是一些标点、单字和一些没有具体意义的词，如：的、了等重复出现的词）、文本的特征向量提取、词频统计、文本的模型化表示等操作。

文章采用基于MapReduce的文本预处理技术，MapReduce以函数的方式提供了Map和Reduce操作来进行分布式计算，利用一个输入key/value集合来产生一个输出的key/value集合。在文本预处理过程中，Map函数主要完成文本的分词，将输入的文本进行中文分词，形成词语序列（X₁、x₂、x₃、x₄……、X_n）将文本用key/value的形式表示，输出的形式为：（xl、1），（x2、1），（x3、1），……，（xn、1），当所有的Map任务完成后，由主程序将Map函数的输出作为Reduce函数的输入即Reduce函数的输人为（k，[vl、v2、……、v_n]），其中（k，V₁），（k，v₂）……，，（k，v_n）Map函数输出结果中键为k的key/value值，如表2所示Map处理过程。

Reduce函数需要计算出特定某个词的IDF值，通过IDF的计算公式 可知需要知道文本数据大小和词语在文本中出现的频率，此时Map输出的Value值为词语的频率，N在文本预处理时可以直接计算得到，经过Reduce计算过后可得到词语的IDF值，将之与Value中的TF值相乘可得到词语的TF.IDF值，将其存储在HBase中的TF.IDF表中。

对于每个文档，保留排列在前面的10个TF.IDF值，识别其对应的主题，以向量空间模型（VSM）表示，行表示主题数，列表示文档数，通过VSM与单位列向量的乘积统计出每个主题所包含的文档数，从而发现网络舆情热点。以上的主题识别和VSM矩阵向量的乘法，同样可以通过Map和Reduce分布式计算得到，在此就不再赘述。

4 实验结果

文章的实验环境总共有四台主机，其中每台机器搭载CORE 15双核处理器，1G内存，500G硬盘，选择其中一台主机作为master节点，剩余3台作为slaves节点，配置Hadoop，配置Linux和Eclipse。文章通过新浪微博的网站API收集了170万条数据，利用上述数据分析方法，对数据进行分析处理得到的分析结果如表3所示：

实验结果与2014年新浪微博热点话题分析报告里的结果有很大程度上的相似，说明了并行分析的准确性，而实验用时比起传统的分析方法节约了很多时间。

5 结论与展望

随着互联网的快速发展，每天都会产生巨大的网络数据，如何快速有效的分析处理数据而不是让数据成为灾难，是在大数据环境下迫切需要解决的问题，在海量的网络数据中快速的获得准确的舆情信息是当前研究的热点和重点。文章结合网络舆情热点发现的基本理论方法和大数据处理技术，提出了在大数据环境下分布式舆情分析的解决方案，重点对网络舆情分析中数据的分布式预处理做了详述，最后利用K-means聚类算法进行网络舆情热点发现。

当然文章还存在很多不足，只是对网络舆情分析的基本过程使用了分布式的处理方法，关于舆情分析过程中的情感倾向分析以及语义分析并未进行研究。

作者：王书梦 吴晓松

云计算下的社会网络论文 篇3：

高校思想政治教育视域下的 “互联网思维”辨思

[摘 要] 高校思想政治教育视域下的“互联网思维”，其核心是以人为本，要求关注大学生个体的思想政治教育获得感。它是一种平等思维，要求打破传统思想政治教育的单向度思维，建立“双主体”理念;是一种聚合创新思维，要求整合高校思想政治教育资源，构建科学可持续发展的育人模式;是一种技术思维，要求高校思想政治教育利用科学技术提高教育实效。是一种平台思维，要求高校思想政治教育工作开辟新领域、占领新阵地、应用新手段。

[关键词] 高校;思想政治教育;互联网思维

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互联网思维作为社会意识的历史形式，是现实网络社会发展的必然结果。其概念首先出现于商业领域，特指在互联网、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、用户、产品、企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式。[1]用以区别传统的以效率、规模和标准等为管理要义的工业化思维，这一概念敏锐反映了时代发展的客观变化对于社会意识的深刻改变，逐渐延伸至整个社会生活。近年来，“互联网思维”迁移到高校思想政治教育的研究领域，成为思想政治教育创新思维的重要基点。由于思想政治教育具有独特的发生场域、应用对象与作用机制，因而需要从思想政治教育视域进一步厘清并总结互联网思维的特点，明确其在思想政治领域中的具体存在与影响，才能有效吸收并应用，实现思想政治教育机制的创新发展。

一 网络社会与“互联网思维”

互联网思维是互联网时代以及网络社会发展的结果。随着互联网在人类生产和生活中发挥越来越重要的作用，以及它们在社会生活中各种层面所引起的网络化发展，我们已经毫无疑问进入了互联网时代，生活在一个卡斯特称之为“网络社会”的社会之中。[2]这里的“网络社会”并不是指“网上社会”，即由互联网技术支撑的悬挂在现实之外的“虚拟空间”，虽然网络社会起源并依赖于互联网技术手段的进步和发展，但当网络改变了社会互动方式和社会组织形式，并以其承载的信息和意义流动改变整个社会结构时，与其相适应的群体价值观也随之产生，因此，互联网促使生活在网络社会中的人们逐渐学会借助网络工具及网络技术对自身的生存与发展自觉做出思考，从而自觉形成一种新的思维方式——互联网思维。正如恩格斯所述：“每一个时代的理论思维，包括我们这个时代的理论思维，都是一种历史的产物，它在不同的时代具有完全不同的形式，同时具有完全不同的内容。[3]因此，互联网思维是体现当今时代特征、符合时代发展要求的思维方式。

网络社会的方兴未艾决定着互联网思维也只是以雏形现身。在一般意义上，互联网思维就是遵循互联网的精神、规则和方法去思考、去认识、去实践的思维方式。商界与学界对其主要特点的概括各有执重，商界认为其主要特点集中于用户思维、创新思维、平等思维、开放思维、平台思维、数据思维、跨界思维、流量思维、迭代思维、社会化思维及极致思维等，并认为以人为本的用户思维是其核心。[4]很显然，其中一些思维特点是基于商业战略或策略层级而提出的思路、方法与途径。但互联网思维引起全社会的关注，不是因为它仅仅是商业技术、营销等的操作层面的思想方式，而是因为它具有独立思维形态的本质特征，即在表象、概念的基础上进行更高分析、判断、综合、推理的认识活动，并形成了一种社会群体价值观被认可接受，思维形态的社会意识特质使它具有了一种普遍的认识论意义，会对它所处时代的社会客观存在——经济、政治、文化和社会实践提供一种全新的阐释，并产生重要影响。因此，在哲学和方法论意义上，对其思维特点进行再认识，就显得尤为重要。学界基本认同以人为本是互联网思维的核心思想，有学者提出互联网思维是广泛联系对话沟通时代的新思维、是创新革命的思维、是大数据思维。[5]还有学者提出互联网思维是高度重视、力求适应、充分利用互联网的思维，因而要按照互联网的特点和规律、按互联网用户需求、按行业规范和产品质量标准去思维等。[6]尽管，倡导互联网思维已成为社会共识，但其发展阶段的初级性，决定了目前它并不能完全取代传统思维方式，但它为我们增加了一个认识世界的全新路径，与此同时也为我们改变世界提供了全新的方法，重构着人们社会实践的方式。

二 高校思想政治教育中“互联网思维”的内涵

当前，高校思想政治教育的发展必须具有互联网思维。一方面，網络社会改变了青年成长和社会化路径，网络作为青年学生获取知识、信息和认识社会的重要和主要途径，逐渐挤占和取代课堂和家庭等传统教育模式的角色，使青年学生更多地受到了网络社会整体知识、价值体系的引导和浸染，社会网络化和网络社会化，以及青年网络化和网络青年化，已成为当前我们认识和发展高校思想政治工作的前提;另一方面，网络对社会生活的影响，历经技术、制度到价值层面，升级演化为互联网思维的影响，说明互联网思维超越了工具性思维，呈现为系统性思维，深刻体现着当代社会意识形式的变迁，具有强烈的价值导向性，并且深刻改变着思想政治教育的规律和方法，不充分认识并合理运用互联网思维，就难以提升思想政治教育的实效性。

高校思想政治教育中的互联网思维，主要是指在高校思想政治教育工作中，教育主体在开展思想政治教育的过程中，对整个思想政治教育发展生态做出的顺应网络社会发展的网络化思考，这种思考既体现在利用互联网技术改进和创新思想政治的教育方法，也体现在遵循互联网精神，完善、改进、优化高校思想政治教育工作的理念，实现“思维升级”，取得教育与引导大学生意识形态教育的主动权。具体来讲，理解高校思想政治教育发展中的互联网思维内涵，应着重从以下方面入手。

第一，互联网思维的核心是以人为本，要求关注大学生个体的思想政治教育获得感。互联网思维本身具有的平等和开放特征，也意味着民主和人性化特征。它强调服务和重视人的价值，只有发挥了不同人群的潜力和能力，满足了不同人群的需求和诉求，才能最大限度开发和利用人的价值，最大限度实现经济效益和社会效益。在商业中，它表现为消费者主权消费时代的到来，“用户体验之上”。在思想政治教育发展中，则体现为育人目标由“社会政治需求”向“人的全面发展”转变，提升大学生思想政治教育的获得感。虽然“以人为本”作为高校思想政治教育的现代理念和价值原则已得到共识，在理论上也有较多探讨，但在实践上，高校思想政治教育最根本的任务是实现其社会性使命和政治性任务，这是它内在的硬性规定，往往由此阻断了“以人为本”的通路，使实际教育活动中难以达成“以人为本”。在当前的社会发展条件下，如果依然坚持追求单纯的思想政治教育政治属性，无视青年个性和身心特点、社会发展变化，必然带来思想政治教育的空洞化和低实效。因此，以互联网思维开拓“以人文本”的理念平台和实施机制，是真正实现高校思想政治教育育人目标的重要引擎。

第二，互联网思维是一种平等思维，要求打破传统思想政治教育的单向度思维，建立“双主体”理念。“平等确认个体人的独立人格与主体性，它表达的是不同个体或群体之间在人格尊严、社会地位、社会资源等方面实现权利、机会、分配尺度同等化的要求。”[7]互联网无中心、多节点、离散的网状结构模式和运作方式，决定了它的内在精神，是去中心化、是分布式，是平等，它实现了个体获取信息的平等性，也使信息权力由权威统治向社会发散。依托互联网，大学生较之教育实施主体，拥有了获取新兴信息和多元思潮的突出优势，教育实施主体如果不能快速适应新环境，不断学习新知识，在教育过程中，其先赋的地位、职业优势将慢慢瓦解，教与学的关系或将面临解体的危机。因此，互联网思维已对传统思想政治教育自上而下的单向度教育理念发起严峻挑战。基于平等思维的影响，教育实施主体不能固守居高临下的教育方式，而要尊重教育对象的主体性地位，实现“双主体”互动，树立平等、开放、互动、合作的新的思想政治教育育人理念。

第三，互联网思维是一种聚合创新思维，要求整合高校思想政治教育资源，构建科学可持续发展的育人模式。当代，互联网已成为一种先进的生产力，为带动整个社会各个领域的改革、创新、发展提供了广阔的平台。“互联网+”各个行业，并不是它与各行业的简单连接，而是通过双向连接，产生互动、渗透、协同、耦合，最终出现大量“化学反应”一样的创新和融合。[8]当前高校思想政治教育在“大思政”全员育人指导方针下，构建了层次鲜明、资源丰富、形式多样、主体多元的立体化教育模式。这其中，围绕“互联网+课堂”、线上线下分享交流、多媒体参与、思政网红教师引领等新载体、新形式，有效整合了高校思想政治教育资源，并使高校思想政治教育影响从个别学校向其他学校、再向社会蔓延，形成持续影响。当前，继续推动和深化高校思想政治教育资源的聚合创新，构建科学可持续发展的育人模式，离不开互联网思维在高校思想政治教育中的应用和转化。

第四，互联网思维是一种技术思维，要求高校思想政治教育利用科学技术提高教育实效。以互聯网技术为基础衍生的大数据管理系统，不但可以强有力的收集海量信息，而且能够对其进行整合分析，进而对其问题预测、解决策略提供重要价值。高校思想政治教育如果掌握了大学生的大数据，并对其深度分析和应用，不但能够全面掌握大学生的思想动态，而且能够有效化解矛盾、引领发展，实现需求牵引、问题解决和技术推动的有效连接。此外，网上课堂、线下交流、多媒体利用、各类学习软件、应用小程序利用等技术手段的广泛使用，都将极大地推动思想政治教育的覆盖面和影响力。

第五，互联网思维是一种平台思维，要求高校思想政治教育工作开辟新领域、占领新阵地、应用新手段。渗透式教育，或称为隐性教育，是西方高校思想政治教育发展的主要特色和优势，这是我国思想政治教育比较研究的基本结论，也应是我们学习的先进经验。我们的思想政治教育重“知”性教育、轻“情、意、信、行”干预，长期存在空洞说教的诟病。因此，对隐性教育的学习和进行本土化创新，探索构建高校思想政治渗透式教育模式，应是新时代高校思想政治教育改革创新的重要发展方向。互联网是一个双向互动、自由共享的平台，具有独特的信息传播方式，开放、共享、共赢是互联网平台思维的重要特征。由此也造成了互联网的信息权力之争夺。所谓信息权力，是指信息技术赋予个人或组织的力量，是个人或组织通过信息的有效传递形成社会舆论，从而对他人以及社会产生的影响力。[9]因此，利用互联网平台，建设思想政治教育的新主场，加强渗透性教育，就要求我们熟悉并应用多媒体技术及传播学的相关知识，贴近生活、贴近实际、贴近学生，实现受教育者的知信行转化。

三 高校思想政治教育应用互联网思维的要求

互联网技术一定程度上冲击和优化了思想政治教育原有的生态系统和发展秩序，互联网思维成为思想政治教育发展的新逻辑起点，正确应用互联网思维成为改进和提升思想政治教育实效性的重要途径。但在应用过程中，我们也必须有清醒的认识。

一方面，以互联网思维启动思想政治教育新发展，并不否定原有“灌输论”的意义与价值。互联网思维重构了社会思想的表达方式和传播路径，对“灌输论”改进应用教育理念、具体方法及教学模式上具有重要启示意义。只有理论上的成熟，才有政治上的坚定。对具有较高文化水平的大学生进行理性意识形态的灌输，充分发挥课堂阵地的教育主渠道作用仍然是推动思想政治教育发展的重要途径。应用互联网思维创新思想政治教育方法，能够建立新型的感性意识形态教育方式，促使青年学生通过事物具体，内化于心灵，形成内心信念。从而与“灌输论”形成的理性意识形态教育方式有机结合，有利于大学生正确价值信念的形成。因此，应用互联网思维创新思想政治教育方法，既是对以往“灌输论”教学不足的弥补和改善，又是综合创新思想政治教育方法的新思路，两者并不是对立关系，更不能顾此失彼。

另一方面，我们既要探索思想政治教育过程中如何以互联网思维发挥教育优势，也要对其自身的不成熟而有可能带来的负面效应保持清醒的认识。互联网思维催生了新的思想政治教育理念的诞生，但互联网思维本身作为时代发展的社会意识形式之一，在网络社会依然纵深发展、还未成熟定型的情况下，其思维特点、内容、表现方式等一系列发展特质还有待于得到充分的实践检验和再认识，才能真正有效融合于思想政治教育的发展。

时代的发展，社会的转型，必然带来人们思维方式和生活方式的深刻改变，高校思想政治教育工作面对新一代教育对象整体特征的变迁，只有根据新时代的历史方位和任务、探索适应网络社会的思想政治教育新策略，积极探索基于网络社会的新时代高校思想政治教育观，更新高校思想政治教育发展理念，才能直面挑战，适应并引领时代的发展，并发挥社会主义事业生命线的作用。

参考文献：

[1] [4]赵大伟.互联网思维——独孤九剑[M].北京：机械工业出版社，2017：4.

[2]曼纽斯·卡斯特.认同的力量[M].曹荣湘，译.北京：社会科学文献出版社，2006（1）.

[3]马克思恩格斯选集（第3卷）[M].北京：人民出版社，2012：873.

[5]金元浦.互联网思维：科技革命时代的范式变革[J].福建论坛（人文社会科学版），2014（10）：46.

[6]周文彰.简论互联网思维[J].北京联合大学学报（人文社会科学），2016（2）：5-7.

[7]刘少杰.中国网络社会研究报告2017[M].北京：中国人民大学出版社，2018：11.

[8]南旭光，张培.“互联网+”教育：现实争论与实践逻辑[J].电化教育研究，2016（9）：55-75.

[9]王冬梅.信息权力：形塑社会秩序的重要力量[J].天津社会科学，2010（4）.

（责任编辑：张宏玉）

作者：张春花 汪洁