引言

随着数智技术快速发展，高校网络舆情呈现算法驱动、情感共振放大新特征，传统思想政治教育面临感知滞后、内容供给错位和协同不足的挑战。在此背景下，探索网络舆情治理中辅导员精准思政路径，对于提升高校治理能力现代化、实现立德树人根本任务具有重要意义。本文旨在分析数智时代舆情变迁规律，提出融合技术理性与人文关怀的精准思政实践框架，为高校网络思想政治教育提供可操作的路径与参考。

一、问题提出：数智生存时代的舆情变迁与治理挑战

（一）“算法+情感”双重驱动下的舆情新态势

习总书记在中央政治局集体学习时强调：要健全网络生态治理长效机制，持续提升治理的前瞻性、精准性、系统性、协同性，持续营造风清气正的网络空间。在生成式人工智能（AIGC）加速迭代当下，高校网络舆情已超越了简单的信息传递，演化为一种基于算法逻辑与情感共振的复杂社会心理现象。

一方面，算法逻辑重构了信息传播链条。 推荐算法基于用户的浏览偏好与社交关系进行精准分发，构建起一个个封闭的信息茧房。同质化信息在圈层内部不断回响，极易诱发群体极化效应，使得异质性的理性声音难以进入学生的认知视野。另一方面，情感共振主导了价值判断过程。 在碎片化的网络语境中，情绪的动员往往先于事实的澄清。舆情事件常伴随着强烈的道德审判与情感宣泄，学生群体在情绪共振作用下形成短期性情感聚合，导致客观事实在情绪洪流中被边缘化。

（二）辅导员网络思政工作的适应性危机

作为高校思想政治教育骨干力量，高校思想政治教育主体处于舆情治理前沿。然而，面对数智化舆情新特征，传统工作模式面临着严重适应性危机：感知维度的滞后性：面对海量且瞬息万变的网络数据，仅靠人工巡查与经验判断，难以全面掌握舆情全貌。往往在舆情发酵甚至爆发后才介入，导致治理行为具有显著的滞后性，导致思想政治引导的时效性受限。供给维度的错位性：官方回应与教育内容往往沿用宏大叙事与文件式语言，缺乏针对性与亲和力，难以与学生的情感诉求同频共振，导致“官方舆论场”与“学生舆论场”的结构性割裂。协同维度的碎片化：辅导员往往承担着舆情发现、上报、处置多重压力，但缺乏与职能部门高效联动机制。涉及多部门复杂舆情时，常因权责不清与流程阻滞而陷入“单兵作战”的困境。因此，如何在数智治理视域下，厘清算法逻辑与情感共振内在关系，探索精准思政实践路径与协同机制，已成为提升高校治理能力现代化的紧迫课题。

二、理论阐释：数智治理赋能精准思政的内在逻辑

精准思政（Precision Ideological and Political Education）核心在于依托数据驱动，实现教育对象、目标、内容与方法的精准化。数智治理为化解“算法冷逻辑”与“育人热情感”之间的矛盾提供了技术支撑与方法论指引。传统思政工作对学生思想动态的把握主要依赖辅导员主观观察，存在样本量局限与主观偏差。数智治理引入了大数据挖掘技术，实现了认识论层面的飞跃。通过对全样本网络公开数据的采集与分析，数智系统能够构建多维度的学生数字画像。这不仅包含显性言论数据，更涵盖了学生行为轨迹、社交关系网络与情绪波动曲线，为精准施策提供了客观依据。数智治理的引入，实质上回应的是辅导员在现实工作中长期存在的“看不全、分不清、跟不上”三重治理困境。

（一）数据赋能：回应“看不全”的感知失灵问题

在传统网络思政实践中，辅导员对学生思想动态的把握，主要依赖人工巡查、个别谈话和偶发舆情线索。这种方式在舆情规模有限、表达方式单一条件下尚可运转，但在当前以图片社交、短视频互动和匿名表达为主的网络生态中，已显现出明显的感知盲区。大量学生并不通过完整文本表达立场，而是以截图、弹幕、表情包等碎片化方式释放情绪。这类信息往往分散于不同平台，单条内容难以构成“舆情事件”，却在累积中反映出群体性情绪波动。数智治理通过对公开网络数据的系统采集与关联分析，使这些零散表达得以被整体识别和趋势化呈现，实现了从“个别线索”向“整体态势”的转变，从而弥补人工感知在规模和时效上的不足，为精准介入提供前置依据。

（二）算法辅助：回应“分不清”的对象混杂问题

网络舆情并非由同质主体构成，但在实际工作中，辅导员往往难以在短时间内区分不同学生的参与动机和行为类型，容易采取“一体回应”的方式，导致引导效果被情绪噪声所稀释。借助自然语言处理与主题聚类等算法工具，可以对舆情参与主体进行功能性区分，如识别核心利益相关者、情绪宣泄者、围观跟随者及具有放大效应的关键节点。这种区分并非为了标签化管理，而是为辅导员提供判断参考，使其能够针对不同群体采取差异化引导策略。算法在此并不替代人的价值判断，而是降低识别成本，使精准思政从高度依赖个人经验，转向经验判断与技术辅助的协同模式。

（三）流程重塑：回应“跟不上”的治理节奏失配问题

网络舆情的扩散速度，往往快于高校传统治理流程的反应节奏。在现实中，辅导员常常是最早发现舆情线索主体，却因层级上报和部门分割，难以及时推动问题解决，错失舆情引导的关键窗口期。这种结构性滞后，削弱了网络思政的主动性和有效性。数智治理通过数据平台重构信息流转路径，使舆情线索能够以数字化形式跨部门同步共享，并转化为可追踪的治理事项。这种以数据流牵引业务流的机制，使教育主体由单一信息接收向分析研判的角色转变，转变为具备初步研判和协同推动能力的前端枢纽。由此精准思政不再停留于话语回应层面，而是通过流程协同，将思想引领与现实问题解决相结合，增强网络思政的现实支撑力。

三、实践路径：基于“技术—内容”双轮驱动的精准施策

数智治理逻辑下，辅导员开展网络舆情精准思政，需首先解决“看得见”与“说得进”问题，即通过技术升级实现智能感知，通过内容重构实现有效引导。通过构建以辅导员为前端枢纽、以数字平台为协同载体、以问题解决为价值导向的协同机制，网络舆情治理得以从被动应对转向制度化、常态化运行，实现组织效能与育人目标的同步提升。

（一）协同处置机制：破解治理碎片化的结构性难题

高校网络舆情往往是现实治理问题在网络空间中的集中投射。有效回应舆情诉求，必须突破部门分割、权责分散的治理困境，构建以辅导员为枢纽、多部门协同联动的扁平化治理体系。一是接诉即办的数字化工单流转机制。依托校级大数据平台，建立涵盖舆情监测、研判分流、工单派发、部门处置和结果反馈的闭环流程。在制度层面赋予辅导员在舆情治理中的首发研判权与协同调度权，使其能够在发现问题后，第一时间将具体诉求转化为可追踪、可问责的治理事项。当舆情涉及后勤保障、教务管理等具体事务时，相关职能部门需在规定时限内完成处置并反馈结果，从而提升治理响应的效率与透明度。二是线上线下联动的双向响应机制。通过建立网络舆情与现实治理之间的双向映射关系，实现“网上发现问题、网下解决问题、再回到网上回应关切”。线上的舆情线索应迅速转化为线下核查和整改行动，线下的治理成效则应及时通过网络平台进行公开回应与解释说明。通过“网上问题网下解”的方式，压缩舆情演化的时间窗口，防止次生风险扩散，以实际问题的解决不断增强网络思政工作的公信力。

（二）内容重构：从单向灌输向话语改革转型

精准思政不仅要求渠道通，更要求内容活。面对算法逻辑主导的信息分发机制，传统单向宣教模式难以适应数智化传播特征，构建符合数智传播规律的话语供给体系，方可提升网络思政引导性与解释力。一是实施宏大叙事的微观化转译。算法推荐机制倾向于分发短小、具象且带有情感色彩的信息。辅导员应发挥“翻译官”作用，建立理论话语与网络话语的转译机制。既要坚持政治底色，又要善于从学生关注的热点话题、校园生活细节入手，运用微叙事手法将抽象的理论道理具象化。例如利用AIGC技术辅助制作可视化数据图表、动图或短视频，将生硬政策解读转化为硬核知识科普或温情成长故事，提高信息可理解性，实现主流价值观在碎片化网络语境中有效传播。二是构建分众化的精准内容矩阵。基于数智系统生成的学生画像，实施内容的差异化供给。针对政治立场坚定、网络活跃度高的意见领袖群体，重点推送深度理论辨析与时事评论，引导其发挥正面发声的核心作用；针对关注现实利益、情绪波动较大的利益相关群体，侧重推送政策答疑、办事指南与心理疏导等内容，回应其现实关切；针对长期处于潜水状态的沉默的大多数，则通过生活化、趣味性的软性议题进行温和覆盖。通过构建分层次、多维度的内容矩阵，打破算法造成的信息茧房，实现思政教育内容对不同圈层学生的精准滴灌。

（三）价值转化机制：技术理性与人文关怀的辩证统一

精准思政的最终指向在于“育人”。在数智治理过程中，必须警惕技术工具被过度依赖而引发技术决定论倾向，注重构建技术理性与人文关怀相互补充价值转化机制。一是虚拟交互与实体交往的场域融合。数智技术主要承担信息筛选与初步研判功能，而深层次思想引导与心理疏导仍需回归线下教育场域。根据数据分析结果，精准识别重点关注对象，通过面对面谈心谈话和持续性跟进，通过线上信息研判与线下交往的结合，强化教育主体与学生之间的信任关系，通过人文关怀弥补算法技术在情感理解和伦理判断方面不足，避免学生产生被数据监控疏离感。二是舆情事件的教育化转化与系统复盘。在舆情平息后的相对稳定期，将具体舆情事件转化为思想政治教育资源。通过对舆情演化过程的系统回溯，形成可视化舆情复盘报告，并在主题班会、谈心谈话或案例研讨等场景中加以运用，引导学生从个案反思上升到对网络伦理、媒介素养和法治精神等普遍性问题的理性认知，推动其完成从情绪调适向价值认同的深层转化。

四、主体重塑：辅导员数智治理胜任力的现代化转型

技术发展对教育主体的人文交互提出更高要求。技术的引入并不意味着辅导员职责弱化，反而对教育主体综合素质提出了更具挑战性要求，落实精准思政，必须着力推动辅导员治理能力的现代化转型，使其成为兼具技术理性与人文情怀的复合型治理主体。

（一）思维范式转型：从“经验依赖”走向“数据驱动”

在传统治理模式中，辅导员对舆情态势的研判往往具有较强的路径依赖，容易陷入主观经验主义。在数智治理范式下，辅导员首先要确立数据循证的思维范式，培养对网络数据敏锐洞察力。这要求教育主体在治理实践中建立数据留痕与量化分析的自觉，不满足于定性的直观感受，而是善于运用浏览量、情感极性值、关键词云图等量化指标透视舆情本质。通过将数据分析结果作为制定谈心谈话方案、开展主题班会的前置依据，实现从模糊化经验管理向精准化科学决策转变。

（二）技术技艺融合：算法驾驭能力与风险预判机制的构建

面对AIGC带来的深度伪造、算法偏见等新型风险，辅导员需具备高阶的数字素养与媒介批判能力。一方面，应通过技术赋能，掌握推荐算法的底层逻辑，识破热搜背后的流量操纵机制，有效指导学生辨别信息真伪；另一方面，提升风险研判的前瞻性，善于利用舆情监测平台的情绪热度指数，建立全周期风险预警机制，在掌握网络舆情演变的生命周期规律基础上，准确把握介入黄金窗口期与最佳干预方式，避免因误判形势导致舆情次生灾害的发生。

（三）人机协同共生：技术理性与情感交往的有机耦合

技术越是发展，人与人之间的情感连接越显珍贵。在提升数字技能同时，必须警惕技术依赖症导致的主体性迷失。数智技术是辅助手段而非替代主体，网络信息平台用于舆情发现与监测，线下教育场域用于问题解决与价值引导，将现实作为解决问题的阵地。在掌握网络舆情动态后，必须及时回归线下深度辅导，通过在场性的交流、具身性的互动和有温度的陪伴，弥补算法理性的情感赤字。只有实现大数据技术赋能能力与辅导员人文引导能力有机耦合，才能真正构建起既有科技高度又有人文温度的思政工作新生态。

五、结语与展望

数智技术介入，并未改变思想政治教育以育人为核心本质，但深刻重塑了其在网络空间在场方式与作用机理。本研究基于算法逻辑与情感共振双重特性，构建了涵盖智能感知、内容重构、协同处置与主体重塑的高校网络舆情精准思政治理体系。研究表明，推进数智时代的网络舆情治理，本质上是一场从“被动应对”向“主动治理”、从“经验粗放”向“数据精准”、从“单兵作战”向“人机协同”的实践转型。这一转型核心，在于将算法工具理性与思想政治教育价值理性有机结合，既依托数据算力破解看不全、分不清感知困境，也通过辅导员的主动介入与人文关怀，化解算法黑箱可能带来的学生在舆情中的情感疏离与伦理风险。

展望未来，随着生成式人工智能不断发展，高校网络思政研究仍需在以下维度持续深化：一是推进算法可解释性在思政教育中应用，让技术逻辑更好地服务育人目标；二是构建数字化思政伦理边界，在数据挖掘与隐私保护之间保持平衡，防止技术越界引发全景监控效应；三是探索人机共生教育新生态，明确辅导员与AI在情感引导与价值塑造中功能分工。唯有将技术力量转化为育人增量，才能在多变的网络舆论场中，稳稳把握立德树人的主动权与话语权。

参考文献：

1. [1] 姚昌,冯建,蔺立杰.人工智能时代高校辅导员思政引领力提升的应然指向与实践路径[J].思想教育研究,2025(08):123-129.
2. [2] 冯刚,黄渊林.大学生网络舆情群体极化的成因与表征[J].思想教育研究,2021(09):95-100.
3. [3] 张爱军.数智治理:国家治理现代化的新图景[J].探索,2023(02):45-56.
4. [4] 王易,李石生.算法时代思想政治教育的挑战与应对[J].中国高等教育,2024(05):33-36.
5. [5] 喻国明.生成式AI对传播生态的重构与未来图景[J].新闻与写作,2023(04):5-11.