大数据时代思想政治教育信息分析方法的理论思考

大数据时代思想政治教育信息分析方法的理论思考思想政治教育信息分析是思想政治教育信息由获取到付诸实际运用的重要环节。以下是小编分享的内容，欢迎参考借鉴与借鉴。思想政治教育方法的理论化、体系化是思想政治教育学科化、科学化的重要成果之一。随着人类迈入信息社会，思想政治教育信息逐渐成为思想政治教育学的重要范畴和研究对象，以大数据为代表的信息技术既为思想政治教育研究范式创新以及思想政治教育方法论研究提出了新要求，也为其提供了发展向度与基本条件。其中，思想政治教育信息分析方法是思想政治教育认识方法体系的关键环节，我们不仅要认识和把握大数据时代的新变化、新特征、新要求，更要从哲学视域予以深层思考。一、关于思想政治教育信息的哲学思考思想政治教育信息作为信息的下位概念，同思想政治教育主体构成对象性活动，思想政治教育主体按照“思想政治教育的尺度”使信息“思想政治教育化”，即通过对象性活动对信息进行占有。其内涵包括以下几个方面。1.从认识视角理解思想政治教育信息。认识和理解思想政治教育信息要从信息的本质谈起。当前哲学界关于信息本质的讨论，主要有两种观点：一是从本体论到认识论；二是“悬置”本体论，仅谈认识论。显然，上述定义既不是从过程上进行界定，即把思想政治教育信息定义为“在思想政治教育系统中获取、利用、传递、交流和创造的信息”也不是从功能上进行界定，即“思想政治教育信息是在思想政治教育实践过程中应用或产生的，能够体现思想政治教育本质、展现思想政治教育功能的信息”。而从认识论上尝试给出界定，意在突出思想政治教育信息价值的生成过程，为思想政治教育信息分析方法研究提供学理支撑。2.思想政治教育信息不能窄化为思想政治教育数据。思想政治教育信息可以通过对思想政治教育数据的收集、分析转化而成，但这不是其转化的唯一路径。在大数据时代，数据既可以是信息的初始态，也可以成为信息的存储态，数据的这种状态二重性由认识主体在信息收集、分析和运用过程中的位置所决定。大数据充当了信息从海量、无序的数据中经由认识主体思维建构形成时的认识工具；而大数据在认识主体将信息转为数据存储至数据库时，它是存储工具。3.思想政治教育信息不能泛化为思想政治教育内容。思想政治教育内容是思想政治教育目标的具体化展开，具有知识性，能够直接为思想政治教育者所教、所用，为受教育者所学、所悟。但并非所有的思想政治教育信息都具有知识性，部分思想政治教育信息“天然”具有知识性，可直接为思想政治教育者和受教育者所认识，促进其思想政治意识的提升；而部分思想政治教育信息则需经过系统整合为思想政治教育内容后才具有知识性；其余部分思想政治教育信息仅在思想政治教育预警、评价等环节发挥着重要作用。4.思想政治教育信息是一种“关系信息”。“人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和。”思想政治教育者和受教育者既可以同思想政治教育信息建立直接关系，也可以通过思想政治教育信息建立起主体间关系。质言之，思想政治教育信息一旦离开了思想政治教育场域就会失去思想政治教育价值。此外，思想政治教育信息的价值也是一种“关系价值”。思想政治教育者和受教育者的“前见”、思想政治教育者和受教育者的关系等因素会导致二者对思想政治教育信息的认识出现分歧。二、“谁来分析”：思想政治教育信息分析主体要避免主客倒置思想政治教育信息分析是实现思想政治教育信息从收集到运用的关键环节。在大数据时代，思想政治教育信息分析方法随着以大数据技术、人工智能为代表的信息技术的不断发展出现了诸多亟待全面把握的新特征、新问题。需要注意的是，在实际运用思想政治教育信息分析方法的过程中，要始终坚持分析主体是人，而不是技术或机器，要避免出现主体模糊或主客体倒置。1.思想政治教育者要避免“技术迷信”。主体模糊或主客体倒置是“技术迷信”的主要表征。从认识论上看，大数据的分析对象即数据不具有价值，并且大数据进行数据分析这一过程也仅是为认识主体提供感性材料，不可能成为认识主体并同人构成主体间性。换言之，只有人才能真正地认识数据，将数据上升为信息并进行价值判断。大数据能够为思想政治教育者在分析信息、提出建议、执行决策等行动中提供坚实支撑，但如果一味地选择依赖和信任大数据的“智能”判断而缺少理性思考的分析环节则很容易会出现研判失误等问题。总的来说，大数据是辅助思想政治教育者进行信息分析的重要工具，但不是万能工具。2.思想政治教育者要警惕“技术异化”。任何科学技术的使用归根结底是为人服务的。如果违背这一基本原则就会出现技术异化的风险，陷入工具理性的窠臼。思想政治教育者在实际工作中绝不能出现脱离思想政治教育者和受教育者而大谈思想政治教育技术发展，忽视思想政治教育基本规律，盲目使用相关技术等情况，而是应当始终将人的需要作为一切工作开展的中心，正确认识大数据技术在思想政治教育信息分析过程中的优势与弊端，深刻明确运用思想政治教育信息分析方法的根本目的和内在价值。3.思想政治教育者要防止“技术脱域”。思想政治教育信息分析是一种对象性活动，基于大数据的思想政治教育信息分析的直接对象是以数据、符码为表现形式的各类思想政治教育信息。但实质上，它的分析对象是蕴含在思想政治教育信息中的各种思想政治教育现象。思想政治教育者在运用思想政治教育信息分析方法的过程中应始终积极发挥自身主体性，牢牢占据主体地位，防止被大数据所呈现出的虚拟表象所遮蔽，要结合思想政治工作实际进行分析，避免同思想政治教育的现实场域相脱离。三、“以何分析”：思想政治教育信息分析应遵循的基本原则在大数据时代，思想政治教育信息分析方法的实际应用需要在结合思想政治教育守正创新、高质量发展的重要理论成果和成功实践的基础上坚持系统性、动态性、科学性、综合性等重要原则。1.坚持系统性原则。“思想政治教育系统的框架结构是教育主体、教育客体、教育介体、教育环体四大部分构成的有机整体。”思想政治教育体系的结构性、层次性对思想政治教育信息分析提出了系统性建构的内在需求，而大数据则为满足这一需求提供了技术支撑。大数据时代的信息呈现出信息量大、更新率高、零散性强等特征，需要借助大数据技术对信息进行高效整合与系统分析。具体来看，数据库、智能算法分别为思想政治教育信息的共时性和历时性分析以及分析系统的建构提供可能。思想政治教育信息分析必须坚持系统性原则，要对思想政治教育系统中各子系统和要素中的信息进行动态分析，将信息分析贯穿于思想政治教育全过程。无论是教育者还是教育对象，其思想行为的变化都是在一定社会历史条件下发生的，都受到一定环境的制约。因此，分析思想政治教育信息，还要分析教育环境因素。要积极关注思想政治教育系统的外部环境，对具有思想政治教育价值的外部信息进行整合分析，并将其纳入思想政治教育信息分析系统之中。2.坚持动态性原则。思想政治教育信息随着思想政治教育实践而不断变化。它既受“点与点”即思想政治教育者和受教育者之间关系发展的影响，也受“点与线”即思想政治教育者、受教育者和思想政治教育制度机制、过程评价等的影响，还受“点与面”即思想政治教育者、受教育者和思想政治教育环境、载体等的影响。如果思想政治教育者不能以动态、发展的眼光进行思想政治教育信息分析，那么就无法及时掌握思想政治教育工作领域中的新变化、新情况，不利于思想政治教育工作的有效开展。此外，大数据技术也呈现出不断优化的发展态势，这就导致大数据和思想政治教育信息分析的深度融合的过程就是一个动态发展的过程，需要积极寻求优化信息分析的路径方法，尽量减小由于大数据技术迭代给思想政治教育信息分析带来的滞后影响。3.坚持科学性原则。科学运用大数据技术是保证思想政治教育信息分析结果有效性的前提。首先，要科学认识思想政治教育信息。信息分析是一个涉及价值判断的认识过程，一定的评判标准是思想政治教育者进行信息分析的重要依据。所以，评判标准的制定是否合理，运行是否合规等因素均影响着信息分析的科学性。其次，要科学运用思想政治教育信息分析方法。大数据在为思想政治教育提供海量分析数据的同时，也存在着一定的安全隐患，需要在思想政治教育信息分析过程中对个人隐私类信息主动进行风险规避和阈值设定。再次，要科学优化思想政治教育信息分析方法。信息分析方法的优化创新不能盲目，应当紧密结合思想政治教育发展的内生需要，在思想政治教育方法体系的框架下稳步发展。4.坚持综合性原则。在“大思政”格局下，要充分发挥全员育人的作用，在广泛参与信息分析的基础上建立畅通共享的信息分析机制和专业的信息分析辅助体系。同时，要综合运用矛盾分析法、系统分析法、因果分析法、比较分析法、定性定量分析法等进行信息分析。在大数据时代，综合运用各类具体方法进行信息分析既需要基于信息化、智能化分析平台构建优势互补、配套协同的方法框架和运行机制，形成整体合力，也需要吸纳具有不同学科背景的专业人才组建综合性信息分析队伍，基于交叉学科视角搭建方法研究框架，推动对思想政治教育信息分析方法的深入研究。此外，综合运用信息分析方法并不意味着“一拥而上”，对某一分析过程同时运用多种具体方法，而是要“精准施策”，从思想政治教育研究范式的角度深入思考具体方法和分析阶段之间的合规律性与合目的性。四、“怎样分析”：思想政治教育信息分析的基本思路思想政治教育信息分析是思想政治教育信息由获取到付诸实际运用的重要环节。从控制论的角度看，它按照设定规程对上一环节收集到的数据或符码进行识别与加工形成思想政治教育信息，并与思想政治教育信息运用相衔接。把握和优化思想政治教育信息分析全过程需要从分析对象、运行机制、发展向度等方面展开。1.正确认识信息分析对象是把握思想政治教育信息分析全过程的前提。根据信息的来源可将思想政治教育信息分析对象分为两类，即互联网空间的思想政治教育信息（以下简称“网络思想政治教育信息”）和现实生活中的思想政治教育信息（以下简称“现实思想政治教育信息”）。虽然从本体论上看，前者不能脱离后者而独立存在，但二者的存在形式差异较大。传统意义上的网络思想政治教育信息主要来源于用户在社交媒体中直接发布的文字内容。在大数据时代，网络思想政治教育信息一方面具有多模态特征，即用户以文字、图片、视频等模态，通过拼音、谐音字、表情包、GIF图、拼接视频等形式隐晦地表达观点或支持其所认同的价值观念；另一方面则逐渐泛化，不仅包括用户在社交媒体中的浏览记录、点赞、评论，还涵盖了用户在其他非社交类应用中的购物记录、出行记录、使用偏好以及页面停留时间等数据。现实中的思想政治教育信息也分为两种：一种是思想政治教育者和受教育者的日常话语、情绪状态、工作学习表现等非思想政治教育时域内信息。另一种是“大思政”格局下在思想政治教育实践活动中形成的各类信息。2.系统构建信息分析运行机制是优化思想政治教育信息分析全过程的关键。在大数据时代，优化传统思想政治教育信息分析方法，需要从数据库利用、厚数据分析和信息反馈调节三个方面来系统构建思想政治教育信息分析机制。一是建立以数据库为枢纽的信息分析机制。从效率和经济性的角度看，无论是现实世界还是虚拟世界的思想政治教育信息都需要存储在数据库中，思想政治教育者需借助大数据对其进行进一步分析处理。但数据库在存储与分析两类思想政治教育信息的过程中所处的位置和作用存在一定区别。网络思想政治教育信息以数据的形式被存储在数据库中，思想政治教育者将相关信息通过数据库调取，在借助相关技术辅助进行分析后再次以数据的形式储存到数据库中。而现实思想政治教育信息则需要思想政治教育者将收集到的信息转换成数据储存到数据库中，借助相关技术分析之后再次存储到数据库中，同网络思想政治教育信息进行深度融合，进而为下一阶段的分析研究作好准备。二是探索构建厚数据分析机制。厚数据（ThickData）作为以人为主要研究工具的定性研究方法是一种信息分析的新模式，侧重于对研究问题所涉及的参与者的动机、情感、意义和情境等难以利用计算机处理的因素分析，能够有效解决大数据分析所带来的过度倾向定量研究、数据与情景脱离、难以真实还原复杂现象与受成本限制等局限性，具有更好的可解释性、可预测性和可激发行动性。厚数据分析不仅在定量定