高校网络舆情演化机理及引导范文

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高校网络舆情是反映高校教育管理工作的晴雨表，是高校开展危机管理的有效途径，更是进行大学生思想政治教育的重要载体。基于自组织理论研究高校网络舆情的演化，势必从一个全新的视角揭示高校网络舆情演化规律，进而对高校网络舆情的引导提出切实的思路。

一、自组织理论概述

“自组织理论”最早是在自然科学研究领域中提出，从20世纪80年代后多被用于社会领域的复杂系统形成及发展机制研究中。德国哲学家康德将“自组织”作为一个哲学上的概念，提出他的观点：“自组织即自然事物的各组成部分都是为了其它部分和整体而存在的，各部分相互作用、彼此产生而形成一个有机整体。”[1]随着耗散结构理论、协同学、突变论的创立和发展，自组织理论体系得到了较大的完善。自组织理论主要研究复杂自组织系统从无序到有序的演化规律，主要理论要点：（1）系统自组织的前提是开放和远离平衡态，这样才能确保一个系统通过充分的与外部环境进行物质、能量及信息的交换来实现自组织演化。（2）自组织系统内部存在各部分之间的非线性竞争，进而推进系统发展演化，并通过涨落演变为有序状态。涨落是指系统远离平衡状态的波动，它与非线性作用是相互依存的辩证统一关系。（3）自组织系统演变存在渐变和突变两种方式，渐变和突变也是对立统一，可互相转化。在自组织演进方向中又存在“分叉”行为，“分叉”集合体内部结构不匀且层次复杂，促使自组织从低级有序到高级有序的状态演进。自组织理论虽发端于物理、化学研究，但人们在多个领域发现了自组织现象，它为研究者们带来的并不是一般的方式方法，而是一场深刻的、彻底的科学研究范式的转换。

二、高校网络舆情系统的自组织特性

高校网络舆情系统是一个开放的复杂系统。高校网络舆情是以广大高校师生为主体，表达对社会、学校、个人的态度、情感、意见倾向并相互作用的一个大集合体，是人机、人人交互的作用结果。由于人存在个体差异，其产生的网络态度和言论也是形形色色，在各种因素作用下，媒体、信息、网民之间相互交织形成了多层次、多组分、多重要素的复杂关系，使整个网络舆情系统呈现出复杂多样的特性。同时，高校网络舆情系统也具备开放性的特质。高校网络舆情系统依赖于网络，网络是一个大的开放性平台，各类信息频繁交互和置换，推动系统从无序走向有序。如果网络舆情系统开放性程度低，甚至是封闭的，就会严重限制系统的自组织演化进程，使信息长期处于杂乱无序状，达不到稳定的形态，这将无益于网民意见的处理和情绪的疏导。高校网络舆情系统具有非平衡性。一个存在差异、非平衡态的系统才是一个充满活力的系统，有差异才有分化的可能，才会形成矛盾推动系统的演变，进而形成动态有序、趋向稳定的系统，因此非平衡性是系统走向有序的重要前提。对于开放的高校网络舆情系统来说，公众针对公共事件释放的刺激性信息形成的情绪、态度和意见不仅是多元，而且往往会在“群体极化”的作用下发生分化，形成极具差异和对峙的“核心圈子”，并且随着时间和公共事件上的向前发展，这些“核心圈子”也不断扩大或缩小，相互处于此消彼长、远离平衡的状态。

高校网络舆情系统具有非线性。这种非线性的特性是指系统内各要素的相互作用关系是非线性的制衡关系。在高校网络舆情系统中这种非线性的作用具体表现在高校公众事件与公众的情绪、态度和意愿的相互渗透影响过程中。由于高校是社会大众关注的焦点，一旦出现高校公众事件就极易激发大众情绪的暴发，进而影响大众行为倾向，而这种行为倾向又反过来会影响到高校公众事件决策和走向。它们的相互影响并非是单一的叠加，而是一个由浅入深、由内到外、从感性到理性逐步发展的过程。高校网络舆情系统存在着涨落和突变。在系统涨落过程中，各要素围绕某“阈值”时刻处在涨落或是起伏的动态变化中，如果对其不断施加能量，如在网络舆情中公众事件的刺激性信息的输入及传统媒体或权威人物所发表的具有影响力的信息，会在相干效应作用下，使各要素偏离平衡态的距离不断加大，并可能形成突变或者是“巨涨落”。这将会导致网络舆情系统会出现一种或是多种导向的意见分支，每个不同分支都有可能在信息的交互中形成一种相对稳定的结构进而影响舆情的演进结果，使高校舆情系统由无序即而转向有序。

三、高校网络舆情自组织演化机理分析———以复旦投毒案为例

2013年4月，发生在复旦大学的投毒案引起了社会广泛关注，此案已于2014年2月由上海市二中院一审公开宣判，被告人林森浩因犯故意杀人罪，被判处死刑，剥夺政治权利终身。本文以案发至一审宣判这一段时间的相关舆情进行分析。

（一）网络舆情演进内在诱因：存在随机涨落纵观“复旦投毒案”的始末，媒体、民众的声音随着整个事件的进展而呈现出起伏的状态，时间顺序可以分为案发、庭审、宣判这三个阶段。4月15日晚，上海复旦大学首次就投毒事件进行官方表态，就此事表示痛心并通报警方调查进展，4月16日下午，受害人黄洋不治身亡，复旦大学第一时间通过官微通报了该消息。据人民网统计，在案发这个阶段，4月16日的关注度达到了顶峰，网络媒体的关注度从4月14日162篇相关报道，一下跃升到4月16日的5101篇的关注量，而在新浪微博上4月16日网民的讨论贴总量达到了604816条，而之前4月14日的讨论数只有9888条。随后，4月19日警方以涉嫌帮故意杀人罪提请逮捕黄洋室友林森浩，4月25日检察院批准逮捕犯罪嫌疑人林森浩，媒体及大众的关注度也较之前下降，4月30日新浪微博的讨论数回落至21424条，网络媒体的关注122篇。这一阶段舆情实现了巨涨落。同样，在2013年11月27日庭审及2014年2月18日宣判当日，舆论的聚焦又再次显现，出现了新的峰值。

（二）网络舆情演变内动力：信息非线性的竞争与协调网络舆情自组织演化的动力是来自系统内部各子系统之间的竞争与协调，即网络舆情的主体网民、媒介以及事件客体的子系统之间非线性的互相作用。一方面事件本身对网民的刺激反应巨大。复旦大学研究生、投毒、致室友死亡，这几个带有标签式的关键词一下子激发了普通民众的话语权。另一方面部分媒体对民意的塑造及跟进不断演化。在全民瞩目的新闻事件发生后，媒体作为其中最为“兴奋”的群体之一，对公共悲剧的不当渲染和无的放矢确有存在，部分媒体在事件发生后，出现了主观臆想的报道描述，随后根据检方提供的审讯口供、抽丝剥茧的报道评论，已将嫌疑人林森浩打上了“人性泯灭、高分低能、与现实社会格格不入的投毒者”的舆论标签，将大众舆论推向顶峰。再者，事发阶段各种舆论的观点的也不断竞争与协同。事态发展期间，不同诉求的网民站在不同角度或调侃、或心痛、或扼腕、或反思，对教育、凶杀、人性、制度、社会的种种复杂情绪也顺势集中释放。网友“杨凤池”坦言：家庭，学校，社会都有影响。感谢微博能给我们一个讨论的空间。

（三）网络舆情演化路径：渐变、突变及分叉根据网络舆情中间过渡状态的稳定性，来区分渐变与突变。如果过渡的中间状态是稳定的，体现在客观现实中就是一个渐变的过程，反之即为突变。渐变使开放的自组织系统不断远离平衡态，出现涨落促使突变的发生，使系统完成不同层次的跃迁。[5]在本次事件发生后，社会震动，民意沸腾，网友抛出了热门微博话题“感谢室友不杀之恩”，讨论量一度达到了42万条，以调侃的方式进行全民声讨和反思。值得关注的是，19年前清华大学朱令铊中毒案被再次提到公众视线，众多网友们在北京市公安局官方微博中留言要求重启调查朱令案。在舆情的演进中，作为当事人学校“复旦大学”也被舆论推到了风口浪尖，学校的危化品管理、教育的缺失以及在此事件中的信息公开能力得到了高度的关注。各种舆论的在相互交织、相互碰撞中推着事态向前发展，在信息交互中实现渐变到突变的演进。

四、对高校网络舆情引导的启示

一是高校要加强网络舆情系统的自组织演化规律的研究，在具体操作中注重其演化条件培育。这就要求网络舆情系统保持高度开放的状态，为舆情系统内部产生非线性的竞争与协同创造条件。具体可以采取的举措有：高校舆情管理部门应保障舆情系统的开放性，尊重各方不同意见表达与消融；重视舆情事件中所包含刺激性信息点和网民关注焦点并进行有针对性的放大或弱化，促进各要素间相互竞争与作用；引导和培育网络专家意见领袖团队，充分利用校电视台、校报等传统媒体的公信力与号召力，引导网民理性讨论，必要时在网络媒体中通过设置议程，引导网络舆情系统自组织达到相对有序的稳定状态。

二是建立良好的外部治理环境，辅以他组织进行调控。高校要大力宣传普及网络相关管理法律法规，完善校园网络管理规章制度，教育网民把握应有的话语尺度。对于不法分子进行高校网络舆论的渗透行为学校管理部门一经发现要坚决上报公安机关依法惩处，以减少有害信息对舆情自组织演变的影响。加强校务公开力度，提升高校的公信力，积极完善响应机制。特别是对于高校的突发性事件，极易引起网络舆论的发酵，更需要学校在第一时间抢占舆论的制高点，确保信息真实准确全面。如复旦大学在投毒案事发阶段的危机管理中，校方通过官方微博对事件进行了四次回应，即向社会证实投毒事件的存在、被害人去世消息、倡议为被害人黄洋捐款和宣传部负责人向媒体表示学校信息公开透明，这“四答”较好地回应了网民的疑问，既表达了学校的立场，也维护了学校的形象，更是对后续的网络舆情引导作了辅垫。

三是通过网络舆情演化的各个阶段的特点进行有效管理引导机制的构建，合理引导网络舆情的突变。在舆情潜伏期要针对性建立以热点发现为目标的网络实时预警机制，在舆情形成期要建立多元化的舆情表达机制，在舆情高涨期要建立意见领袖为主体的网络主流核心圈机制，在舆情波动期建立传统媒体与网络媒体的互动机制。对于各类舆情形态中的突变，是自组织随机性涨落中的常有现象，对于高校来说是把“双刃剑”，引导好了能利于舆情的良性发展。学校要善于把握突变的特点，适时判断其是否有利于事件公开和社会正义的诉求，是的就要积极创造各类条件，推进舆论向积极理性的方向发展。

作者：胡铭 单位：宁波大学信息科学与工程学院