治理視角下的教育輿情研究：問題與對策

■何欣蕾 王保華

治理視角下的教育輿情研究：問題與對策

■何欣蕾 王保華

教育正在經歷從“管理”到“治理”的轉型，教育輿情研究具有危機管理、輿論引導、政府決策、政府形象維護等重要的現實價值?；ヂ摼W時代的到來，給教育治理帶來了新的挑戰，同時危機處置與科學決策迫切需要教育輿情研究強大的助力。目前教育輿情研究處于起步階段，存在著研究內容淺層化、研究方法狹隘化、研究機構雜亂性、研究目單一性的不足。教育輿情研究需要專業的科研機構作為支撐力量，急需轉變研究視角、改進研究方法、加強跨界合作、注重輿情的分析研判與預測等工作，進而發揮教育“智庫”的作用。

教育治理；教育輿情；傳媒生態

一、教育輿情研究的現實性與緊迫性

（一）教育正在經歷“管理”到“治理”的轉型

目前國家行政職能部門越來越強調“治理”，而不是管理。傳統的管理往往是通過行政法規制度、行政指導、行政命令等上級對下級的執行與監督過程，靈活性、創新力往往不足，容易產生資源浪費、效率低下等不良后果?！爸卫韰s是一個包含多元主體圍繞一個目標，共同參與、協調互動的過程?！F代教育治理體系的核心是正確處理好政府、學校、社會之間的關系，建立完整的治理結構?！雹僭诟叩冉逃I域，由管理向治理轉變，實現教育治理體系和治理能力的現代化，已成為我國高等教育改革發展的重要現實任務。對高等教育管理者而言，如何全面準確地認識教育輿情研究價值，如何把握教育治理面臨的新態勢，如何提升教育輿情研究能力，對推進教育治理能力現代化具有重要的現實意義。

教育輿情是教育領域內產生的輿情，具體可理解為在一定的社會空間內，圍繞教育領域的“中介性社會事項的發生、發展和變化，作為主體的民眾對作為客體的國家管理者產生和持有”②的群體性“情緒、意愿、態度、意見和要求的總和及其表現”③。而教育輿情研究，則是通過一系列定性和定量的科學研究方法，圍繞教育輿情所開展的研究。

要正確處理好政府、學校、社會之間的關系，離不開高效的教育傳播和準確的教育輿情監測。在治理視角下，審視教育輿情研究，其價值十分突出，主要體現在以下四個方面：有利于提高政府在教育領域的危機管理水平；有利于進行輿論引導；有利于實現教育決策的科學化；有利于政府形象的維護和提升。在當前的傳媒生態環境中，教育治理產生了兩大新的特征：對大數據的需求日益凸顯，社交化媒體成為新的輿情發源地。教育治理面臨著前所未有的機遇和挑戰，迫切需要教育輿情研究提供智力支持。

（二）教育治理面臨的新態勢

紛繁復雜的網絡環境給教育行政部門和學校提出了挑戰：把握正面積極的輿論導向，獲取準確科學的輿情信息，甚至提前預測到輿情危機事件……這些在傳統媒體環境中相對可控的事情，在網絡環境中變得異常困難。在信息社會，輿情危機的高強度、廣覆蓋使得危機處置的成本達到史上最高；而隨著大數據技術的發展與推廣，未來科學決策將更加依賴有說服力的數據，以及具有前瞻性的科學預測。如何在錯綜復雜的網絡信息中發現教育輿情危機并且及時進行危機處置，提高科學決策的實效，需要可靠的高水平教育輿情研究作為支撐。因此，教育治理呼喚新的手段。隨著網絡化對社會生活方方面面產生的影響不斷加深，教育治理必須緊跟新的傳媒生態環境，采用最新的輿情監測手段與分析方法，保持長期、專業的科學研究；否則在新媒體技術平臺中，教育治理將陷入“緣木求魚”的窘境。

1.教育治理需要數據技術作為支撐

面對爆發式增長的海量網上信息，傳統的監測方法已經行不通。首先，隨著數據庫、云計算、人工智能、語意網（Semantic Web）和面向服務的體系結構（Service-Oriented Architecture，SOA）、地理定位技術等網絡技術的進步，開放技術的推廣和深入，以及移動智能終端的不斷發展，互聯網發展正從Web2.0過渡到Web3.0階段。在Web3.0時代，傳媒生態的特點突出表現為數據化、網絡化。其次，隨著社會化媒體的發展壯大，個人或者團體、組織與專業媒體機構共同通過社會化媒體平臺進行信息互換、資源共享。如何在大數據的快速增長中把握住輿情的整體態勢，在大數據的龐雜中把握住輿情的重點，在大數據的無序中探索出輿情傳播規律，這給輿情研究發起了重大挑戰。當前網絡輿情研究的價值與難度都是前所未有的。教育治理不僅僅需要信息技術（IT）提供信息溝通交流的手段，更加需要數據技術（DT，data technology）為危機管理、科學決策提供預測和相應的解決方案。

2.教育治理需要專業科研機構作為智庫

目前我國缺少專業的教育輿情研究機構，而教育治理的推進離不開專業科研機構的智力支持。在我國輿情研究領域，商業機構介入較多，開發各類輿情監測系統的公司有兩百多家，它們主要是通過自主研發或者購買的搜索引擎技術和文本挖掘技術，進行教育輿情的數據挖掘，根據客戶的需求提供相關數據報告。商業機構的輿情研究主要是以商業利益為驅動的，缺乏專業的教育學知識積累，往往研究成果欠缺深度，有的甚至是低水平的信息收集與發布。

而從高校輿情研究來看，以復旦大學、人民大學、南京大學、上海交通大學、北京交通大學、北京理工大學為代表的國內高校也開設了各自的輿情研究中心，并且定期發布輿情研究報告。但是，我國高校輿情研究仍然處于初級發展階段，存在著研究機構數量少、研究同質化、技術開發能力弱等問題。綜合各方信息，國內六所高校輿情研究室的研究現狀也反映出目前我國輿情研究的發展概況，主要內容如表1所示。

表1 中國六大高校輿情研究實驗室的輿情研究現狀④

二、當前我國教育輿情研究存在的主要問題

當前教育改革已經進入“深水區”，教育輿情研究有助于全方位了解教育相關的社會話語表達、社會心理、社會訴求，可以更好地進行教育體制改革，促進教育公平、公正的實現。然而，我國的教育輿情研究還處于起步階段，雖然在一些高?；蛘哐芯繖C構有對教育輿情領域的專門研究，但是與教育發展的客觀要求有許多不適應的地方。主要表現在以下幾個方面。

（一）研究內容淺層化

對教育輿情的研究目前是低層次的。第一，對教育事件的輿情研究很多，然而對數據的分析卻不夠深入。媒體對教育輿情的研究目前只限于對一段時間內關注度較高的教育事件進行解讀和評論，這種研究是具體而不具備普遍參考價值的。而教育研究機構或輿情研究機構對教育輿情的研究，受到人才、資源和研究視角的限制，多側重于單一方面，如或是集中在對于教育事件、教育政策法規的輿情解讀，或者偏重對于數據的采集和量化分析，而對數據的傳播學意義、教育學意義的解讀則不足。第二，側重網絡教育輿情的分析，對線下的民意調查研究不充分。當前對教育輿情的研究主要都是通過在網站、論壇和微博等網絡媒體上對有影響力的教育輿情事件進行分析、對教育相關的關鍵詞進行抓取和做一些量化分析。專注于網絡教育輿情研究，并不能完全反映出民眾對教育的群體性情緒和態度。第三，現象研究過熱，理論研究尚未成體系。在我國，對教育輿情的研究主要關注輿情信息工作、輿情機制、網絡輿情等，對教育輿情的相關理論探討不夠。國外的輿情研究主要集中在輿論的主體客體、民意調查以及輿論、媒體和決策之間關系等方面的研究，具備相對健全的理論與應用體系。

（二）研究方法狹隘化

目前，輿情研究所采用的數據采集技術大多為網絡爬蟲技術、分詞技術和議題聚合技術等幾種，只能局限于簡單的數據采集和分析，對數據的挖掘程度遠遠不夠。而在大數據時代，輿情研究的對象是海量資料，資料量的規模巨大到難以借助當今的主流軟件工具，難以高效率地完成信息的擷取、管理、處理并且得出結論。正如喻國明所說，這種輿情監測方式類似于小作坊。輿情研究并不局限于網絡輿情的研究，研究方法更不能盲目依靠對大數據的挖掘，因為大數據能夠反映輿情發展狀況，而不能解答輿情變動的原因?！拔覀儾荒茉侔丫_性當成重心，我們需要接受混亂和錯誤的存在。另外，我們應該側重分析相關關系，而不再尋求每個預測背后的原因?！雹嘁虼?，在輿情研究中仍然需要借助傳統的社會調查研究方法，探究輿情現象背后隱藏的社會感情、態度、愿望等，并且基于傳播學、社會學、心理學等各種相關社會學科的理論支撐，對調查結果進行深度分析。

（三）研究機構雜亂性

目前，教育輿情研究機構呈現出多而雜的特點，并沒有形成規模效應，各機構自身也缺乏核心競爭力。尤其在高等教育傳播與輿情監測領域，尚沒有專門機構。社會上用于商業運營的軟件監測主體有幾百家之多，它們接受有關政府部門或者教育機構的委托進行輿情分析，提供報告；然而，目前這些公司規模大小不一、研究實力懸殊，能夠做到方法科學、分析準確的機構少之又少。而一般的教育機構組建一個包含技術設備和技術團隊的教育輿情研究機構，成本過于高昂；依靠單個研究機構完成單項輿情研究項目的現實困難巨大。此外，網絡輿情的信息主要掌握在網絡平臺的運營商手中，研究機構必須要與網絡公司進行合作，才可能根據第一手數據展開研究。同時，已有機構的專業研判能力也有待提高。數據采集只是“萬里長征”走完了第一步，許多數據信息還需要專業分析師和有經驗的人員加以甄別，作出合理的研判。

（四）研究目的單一性

教育輿情研究的價值是巨大的，對政府決策、學校等教育機構的改革、企業對教育相關事業的投入等方面都有指導意義。但是教育輿情研究目前的功能只限于為政府服務，其潛力還遠遠沒有釋放出來，究其原因是研究目的單一造成的。第一，我國教育輿情研究的目的主要是為政府執政服務，而忽略了輿情研究除服務政治外，在社會經濟和文化中的廣泛應用。這方面的反例如益普索（IPSOS）公司常常為高校監測學校聲譽，今年益普索為加拿大的高等教育機構進行學校聲譽調查，就如何傳播學校信息以及信息傳播的有效性、學校的獨特性、競爭力等方面進行監測，并對高效發展提出戰略性建議⑨。第二，當前的研究主要是通過對教育輿情的監測和反映，達到服務決策、指導實踐的目的，對輿情的預測工作不夠重視，難以預測教育輿情的走向和潛在的危機。

三、加強教育輿情研究的政策建議與實踐探索

從國外輿情研究歷史來看，國外普遍采用的方式不是輿情監測，而是民意調查，即通過抽樣調查方法。目前，也有部分機構采用大數據技術進行輿情監測。例如，美國中央情報局于2005年成立了公開信息中心，每天在萬維網中搜索公開的軍事信息，并分析民眾對軍事議題所持的情緒、意見和要求。此外，歐盟輿情分析官方網站、坎特伯雷大學歐洲輿情研究中心等機構也致力于通過網頁統計、文本分析等方式進行輿情監測。但從國外輿情研究的實踐來看，專業教育輿情監測機構幾乎沒有。例如，英國蘇塞克斯大學發展研究學院開設的英國輿情監測網，對健康、犯罪、公共政策等各方面進行輿情監測，致力于為學術機構進行政策辯論提供輿情根據，然而其做法也是通過在全英國組建6000人規模的常設調查對象小組，在特定議題上通過對6000人的問卷調查，來獲取相關輿情。

因此，如何有效地解決問題，促進教育輿情研究的發展，這是中外教育研究機構都亟需思考和解答的困惑。只有從癥結入手，才能對癥下藥。2014年9月30日，中國傳媒大學成立了高等教育傳播與輿情監測實驗室，目前學校正在與教育部高等教育教學評估中心籌備共建高等教育傳播與輿情監測實驗室，其在教育輿情研究方法與內容上的嘗試與突破，值得分析借鑒，以供學術界與業界探討。

（一）轉變研究視角

隨著大數據時代的到來，傳統的輿情研究只重視網民話語表達的單向度研究必將改變。話語作為一種外在的社會表達，屬于淺表層面，不能夠有效地窺探出網民群體的社會行為、社會心理和社會訴求。⑩大數據是指體量大、類型繁多、增長率高、價值密度低但總體價值高的信息資產。當前的教育輿情研究普遍只注重內容研究，維度單一。未來的教育輿情研究在內容研究之外，更要注重對輿情主客體之間的關系研究。只有這樣，才能通過信息化的數據挖掘和分析，更加精準到位地對輿情背后潛藏的現象進行探究，豐富研究的內涵。例如，目前中國傳媒大學高等教育傳播與輿情監測實驗室采用的輿情監測系統，將系統中的監測關鍵詞分為背景詞、主體詞和情感詞，對于高等教育領域的輿情信息，首先要檢測到高等教育的相關背景詞，而后監測到一定數量的主體詞才能進一步確定該條輿情信息是與高等教育密切相關的，此后通過監測到的相關情感詞，則能夠了解特定輿情信息是正面性還是負面性，從而明確輿情主客體之間的關系。

（二）改進研究方法

從大數據庫中將具有教育輿情研究價值的數據擷取之后，通過高級算法進行數據運算，并且得出能夠具有輿情研究意義的數據結果，并將其結果通過簡明易懂的文字和圖表呈現出來，才是輿情研究方法的發展大勢。目前中國傳媒大學高等教育傳播與輿情監測實驗室在研究方法上嘗試突破，取得了不少寶貴經驗。第一，采用自動分詞標注系統，分析網絡輿情材料。通過對教育輿情的主題詞進行自動分類、自動聚類以及傾向性分析，可以即時監測到實時熱門話題與輿情預警信息。例如，中國傳媒大學高等教育傳播與輿情監測實驗室使用的輿情監測系統，將高等教育輿情劃分為12個主題，包括體制改革、質量評估、就業、學生、教師發展、高校管理、人才培養、科學研究、社會服務、學科專業、政策聚焦、國外教育，其中每個主題下面設置50個左右的關鍵詞，一旦在互聯網中出現了系統設置的關鍵詞，該條信息便進入了監測系統。第二，注重數據加工。當前，大多數輿情信息采集主要利用網絡爬蟲技術、分詞技術和議題聚合技術，缺乏信息挖掘（Data Mining）。我們認為，輿情研究不應只停留在淺層次的信息采集和分析，而要將數據更為精細地進行研究，由點及面地按照特定的輿情專題進行深度分析，按時完成深度專題報告，進而進行跟蹤研究。例如將高等教育輿情監測分為13類，每半個月編輯2類簡報：《高教輿情參考》《高教質量傳播與輿情參考》，每一個季度形成1個專題報告，起到了跟蹤研究、研判的作用。

（三）加強跨界合作

大數據需要特殊的技術，實現對大數據有效果、有效率地處理、運算。目前大數據利用的技術，主要包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。這需要一整套高精尖的硬件和軟件，還需要一批精通大數據技術的專業化人才。因此，教育輿情研究要注重產學研的結合，引入協同創新機制，才能夠達到事半功倍的效果。中國傳媒大學與教育部正在籌備共建的實驗室，有利于整合教育學與傳播學的專業特長，做好高等教育輿情監測與信息傳播。教育輿情研究需要教育機構、輿情研究機構和技術機構跨界合作，在教育學理論、傳播學理論的指導下，進行有效果、有效率的教育輿情研究，得出在教育學、傳播學的領域中具有意義的數據和分析結論。

（四）注重輿情的分析研判與預測

在大數據時代，輿情預測成為可能。反觀教育輿情研究目前還集中在輿情監測、危急應對的階段，暫不能對教育輿情的發展變化作出預測，提供輿情預警服務。從輿情研究的目的來看，未來的發展方向主要是：第一，通過自然語言處理、輿情模式識別等先進技術，將人工智能和人工經驗相結合，實現對輿情趨勢的科學預測。而這種預測隨著技術的發展，與憑借經驗、感性認識、概念化的理論而得出的預測相比，必然會更加快速、精準。第二，提高輿情的分析研判能力，通過技術平臺的搭建實現輿情的監測與分析研判，在出現輿情危機之時，能夠迅速得出科學的分析報告以指導輿情的導控工作，有效克服輿情危機。

注釋：

①鄧云峰：《從教育管理走向教育治理》，《未來教育家》，2014年第4期。

②王來華：《輿情研究概論——理論、方法和現實熱點》，天津社會科學院出版社2003年版，第33頁。

③張元龍：《關于“輿情”及相關概念的界定與辨析》，《浙江學刊》，2009年第3期。

④《我國六大學院派輿情研究實驗室》，中國輿情網，www.xinhuapo.com，2011年1月10日，訪問于2014年9月16日。

⑤復旦大學輿情研究實驗室：《實驗室簡介》，http：／／www.taikor.com／aboutus.html，2012年5月10日，訪問于2013年12月15日。

⑥上海交通大學輿情研究實驗室：《讓輿情研究跟上時代的步伐——社會輿情的界定》，《中國社會輿情與危機管理報告》，http：／／yuqing.sjtu.edu.cn／index.php？option＝com_content＆view＝article＆id＝2377：2012－10－15－06－16－40＆catid＝49：2010－10－14－10－43－21＆Itemid＝85，2011年7月，訪問于2013年12月15日。

⑦北京交通大學網絡輿論安全研究中心：http：／／baike.baidu.com／link？url＝QTOPH3XzhELjWkZvErh49HXwzzrGSIeyyRyDp3UFPO2Tm YV6ufeGJ_V2dHrRCCHcvku6i5ZxLC3GssahboxB－a，訪問于2013年12月15日。

⑧［英］邁爾·舍恩伯格、［英］庫克耶：《大數據時代》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社2013年版，第92頁。

⑨益普索公司（IPSOS）：《加拿大高等教育聲譽監測》，https：／／www.ipsos－na.com／products－tools／public－affairs／syndicated－studies／canadian－higher－education－reputation－monitor.aspx，訪問于2014年12月2日。

⑩喻國明：《中國社會輿情年度報告（2013）》，人民日報出版社2013年版，第2頁。

（作者何欣蕾系中國傳媒大學新聞傳播學部傳播研究院2013級博士研究生；王保華系中國傳媒大學文法學部副學部長、教授、博士生導師）

【責任編輯：劉俊】