人工智能时代高校网络舆情治理面临的风险及措施研究

一、引言

随着人工智能技术的飞速发展，其在高校网络舆情治理中的应用日益广泛。人工智能凭借强大的数据处理、分析和预测能力，为高校网络舆情治理提供了新的手段和思路，能够更高效地监测舆情动态、分析舆情趋势，助力高校及时发现和应对潜在舆情风险。然而，如同任何新技术的应用一样，人工智能在高校网络舆情治理中也带来了诸多复杂的风险与挑战，严重影响着舆情治理的效果与质量。深入研究这些风险，并提出切实可行的应对措施，对于提升高校网络舆情治理水平，维护高校和谐稳定的发展环境具有至关重要的现实意义。

二、人工智能时代高校网络舆情治理面临的风险

2.1 技术层面风险

在人工智能时代，高校网络舆情治理高度依赖技术，技术层面风险随之而来。算法偏见首当其冲，训练数据偏差致使人工智能在舆情分析时，对特定群体或事件产生不合理偏见，无法真实呈现舆情全貌。例如，在分析高校某次学术交流活动舆情时，算法因过往数据侧重负面，忽视活动中的积极反馈，误导决策层。同时，数据安全隐患重重。高校收集的师生大量敏感数据，一旦泄露，隐私受侵，信任崩塌，甚至可能被不法分子利用，数据传输加密不完善也易导致数据被窃取篡改。此外，人工智能技术更新迅速，高校若不能及时投入资金与人力更新技术，监测、分析、应对舆情的能力便会滞后，难以跟上复杂舆情变化的节奏。

2.2 人才层面风险

人才是高校网络舆情治理的关键，然而人工智能时代，高校面临人才困境。复合型人才稀缺，舆情治理既需要懂舆情传播、沟通引导的专业人员，又需要掌握人工智能技术原理、算法应用的技术人才，目前高校工作人员多为单一知识背景，难以充分发挥人工智能在舆情治理中的优势。例如，在操作人工智能舆情监测系统时，因对技术原理理解不足，工作人员设置参数失误，遗漏重要舆情。并且，高校对现有人员培训体系不完善，人工智能技术在舆情治理中的应用不断深入，工作人员亟需学习新技能，但高校缺乏系统、持续培训，致使工作人员面对新工具力不从心，影响工作质量与效率。另外，高校在吸引相关人才时，相比企业等在薪资、职业发展空间上竞争力不足，加剧人才短缺。

2.3 制度与管理层面风险

制度与管理层面存在诸多问题影响高校网络舆情治理。制度上，人工智能技术应用规范缺失，在舆情治理中，技术应用范围、权限、流程不明，易引发技术滥用或误用，部分工作人员过度依赖技术，忽视人工核实，导致错误决策。同时，数据使用制度不完善，数据收集、存储、分析、共享环节漏洞百出，过度收集、未经授权使用等行为，既侵犯师生权益，又带来法律风险。管理机制方面，各部门协同合作机制不健全，宣传部、学工部等在舆情治理中职责不清、沟通不畅，常出现推诿、重复工作或工作漏洞，影响治理效率与效果。并且，网络舆情应急管理预案不完善，面对突发舆情，高校缺乏快速响应与有效应对机制，无法及时控制舆情，易导致舆情扩散，损害高校声誉。

三、人工智能时代高校网络舆情治理的应对措施

3.1 技术提升措施

针对技术层面的风险，高校应加大技术研发与创新投入。一方面，鼓励校内科研团队开展人工智能技术在网络舆情治理领域的研究，重点解决算法偏见、数据安全等关键技术问题。通过优化算法设计，采用更加多元化、全面的数据进行算法训练，提高算法的公平性和准确性，确保人工智能系统能够客观、公正地分析和判断网络舆情。

另一方面，加强与专业的科技企业合作，引入先进的舆情治理技术和工具。利用企业在技术研发、数据安全防护等方面的优势，提升高校网络舆情治理的技术水平。同时，高校应建立完善的技术更新机制，定期对所使用的舆情治理技术进行评估和升级，确保技术的先进性和适用性。例如，及时更新数据加密算法，加强对数据传输和存储过程的安全防护，防止数据泄露和篡改。

此外，高校还应注重技术的自主可控。在引入外部技术和工具时，要充分考虑技术的来源和安全性，避免过度依赖国外技术，防止因技术封锁或漏洞导致舆情治理工作陷入困境。积极推动国内自主研发的人工智能技术在高校网络舆情治理中的应用，提高高校舆情治理技术的自主性和安全性。

3.2 人才培养措施

为解决人才层面的问题，高校应加强复合型人才的培养。在人才引进方面，制定优惠政策，吸引既懂人工智能技术又熟悉网络舆情治理的专业人才加入高校舆情治理队伍。同时，加强校内人才的培养，通过开设相关课程、举办培训班、开展学术交流等方式，提升现有工作人员的综合素质。例如，为宣传部、学工部等部门的工作人员开设人工智能技术应用课程，使其掌握基本的技术原理和操作方法；为信息技术人员开设网络舆情治理课程，提升其对舆情传播规律和特点的认识，培养其舆情分析和引导能力。

建立健全人员培训体系也是关键。高校应制定长期、系统的培训计划，根据工作人员的岗位需求和技术水平，分层分类开展培训。定期邀请行业专家和技术骨干进行授课，介绍最新的人工智能技术发展趋势和舆情治理案例，拓宽工作人员的视野。同时，鼓励工作人员参加各类学术研讨会和培训活动，加强与同行的交流与学习，不断提升自身业务能力。此外，还可以通过实践锻炼，让工作人员在实际的舆情治理工作中积累经验，提高应对复杂舆情事件的能力。

3.3 制度与管理完善措施

在制度建设方面，高校应制定详细的人工智能技术应用规范。明确规定人工智能技术在网络舆情监测、分析、预警和应对等各个环节的应用范围、操作流程和权限划分，确保技术的使用合法、合规、合理。同时，完善数据使用制度，加强对数据收集、存储、分析和共享的管理。严格规范数据收集的范围和方式，确保数据收集的合法性和必要性；加强数据存储的安全防护，采用加密技术和访问控制措施，防止数据泄露；明确数据共享的条件和程序，确保数据在授权范围内合理使用。

管理机制的完善至关重要。高校应建立跨部门的协同合作机制，成立专门的网络舆情治理领导小组，由校领导担任组长，宣传部、学工部、信息中心、保卫处等相关部门负责人为成员。明确各部门在舆情治理中的职责和分工，加强部门之间的沟通与协作。建立定期的工作例会制度，及时通报舆情动态，协调解决舆情治理工作中存在的问题。同时，利用信息化手段搭建舆情治理协同工作平台，实现各部门之间信息的实时共享和协同处理，提高舆情治理的效率和效果。

此外，高校还应制定完善的网络舆情应急管理预案。明确舆情事件的分级标准和应急响应流程，针对不同级别的舆情事件，制定相应的应对措施和处置方案。建立舆情应急处置小组，由专业人员组成，负责在舆情事件发生时迅速开展工作，及时发布权威信息，引导舆论走向，控制舆情发展。加强对应急预案的演练和评估，定期组织模拟演练，检验和提升应急处置能力，根据演练结果和实际舆情处置经验，不断完善应急预案，确保其科学性和有效性。

结语：

人工智能时代为高校网络舆情治理带来了新的机遇，但也伴随着诸多风险与挑战。通过对技术、人才、制度与管理等层面风险的深入分析，我们认识到这些风险严重制约着高校网络舆情治理能力的提升。为有效应对这些风险，高校需要从技术提升、人才培养、制度与管理完善等多方面入手，采取切实可行的措施，不断优化网络舆情治理体系。只有这样，高校才能在人工智能时代更好地把握舆情动态，及时化解舆情危机，维护高校的稳定与良好形象，为高校的发展营造和谐的网络舆论环境。

参考文献：

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