随着各种智能移动互联终端的出现，人们的语言、行为、思维、甚至是身心变化数据都成为可被记录和分析的数据，在此基础之上，一种全新的社会生活形式也正在形成，人们的生活、工作与思维方式也迎来了大的变革，这种新的情况对当下高校大学生的思想政治教育工作带来了新的机遇和挑战。我国历来重视对大学生的政治教育和思想引领工作，国内也紧跟社会形势以及技术手段的变革，不断创新大学生思想政治教育工作的理念和方式方法，如20世纪90年代经济社会的大发展以及互联网的兴起和普及，掀起了高校思想政治教育工作一轮发展的热潮，本世纪初新媒体的出现以及互联移动终端的广泛使用也促使思政工作者进行理念和方法的大变革。如今，大数据又如旋风般席卷全球，上至政府公共部门，下抵企业社区，言必称大数据，行必依大数据，社会俨然已经进入了一个大数据时代。在这种新的环境下，深入研究互联网大数据时代高校大学生思想政治教育工作的新变革，就显得至关重要。

　　二、“大数据”理念及其对大学生思想政治教育的影响

　　“大数据”一词最早由美国咨询公司麦肯锡提出，在他们看来，数据已经成为渗透到当今各行各业以及各个职能领域中最重要的生产因素。英国学者维克托·舍恩伯格与肯尼思·库克耶合著《大数据时代——生活、工作与思维方式的大变革》一书，是目前比较系统介绍大数据基本概念和特点的一书，书中详细阐述了大数据时代对人类思维、经济和管理所带来的巨大变革，同时就如何在改变人类基本生活和思考方式的过程上，推动信息管理准则的重新制定，以掌控大数据时代变革发生的方向，重视责任和自由，提出了自己的思考。“在大数据时代，人们得以实现一种前所未有的信息处理方式，通过对大数据进行收集、分析和应用，产出价值巨大的产品、服务或观点，大数据已经成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，深刻的改变着市场、组织机构，以及政府和公民关系”，[1]当然也深刻影响和改变着高校思想政治教育工作的理念和方法。

　　（一）数据样本的整体性理念

　　“大数据”强调全体数据而非部分样本的理念。在传统数据处理模式下，数据的收集、存储和处理受技术条件所限，只能以样本进行统计分析，随着抽样方法和分析技术的不断进步和完善，利用样本分析整体的准确性可能会不断提高，样本分析的结果可以无限接近于整体的真实情况，但样本始终不能等同于整体。“随机采样取得了巨大的成功，成为现代社会、现代测量领域的主心骨，但这只是一条捷径，是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择，他本身存在许多固有的缺陷，”[2]在维克托·迈尔·舍恩伯格与肯尼思·库克耶看来，样本分析只是人类在技术条件受限的情况下不得已的作为，而在技术条件高度发达的今天，人类能够处理的数据量已经极大提高，大数据时代，信息处理的模式已经进入“全数据模式”阶段，能够做到“样本”即“总体”。或许正如库耶克所说，在大数据时代如果仍然进行抽样分析，就像是“在汽车时代骑马一样”，[3]在现时代，一些特殊的情况下可能仍需要进行样本分析方法，但就总的趋势来说，人们渐渐会完全抛弃样本分析。

　　受行为主义和科学思维方法的影响，传统思想政治教育工作也需要进行大量的实证分析和还原。在传统模式下，对大学生思想、行为、观念的分析通常也都是样本分析的方法，采用随机抽样或科学抽样的方式，在目标学生群体中择取少量样本，用以分析学生整体的状况。而在现实中，大学生的思维、观念和行为是千变万化且难以琢磨的，几个局部或者碎片化的信息很难准确把握住一个完整的人或群体，因此，如何全面完整的将所有与大学生思想、观念和行为相关的大数据纳入到分析模型中就显得至关重要，只有尽可能全面的将所有变量纳入分析模型，才能最大程度的接近准确的结果。大数据时代的整体性理念与马克思主义哲学中要求全面、整体的看问题的理念也是相契合的，符合辩证法分析问题和解决问题的方式方法。在传统时代，思政工作的数理统计分析都是以样本代表整体，局部代表全部，而大数据时代，样本即是整体，开展思政工作不再只依据部分学生或学生的局部信息来代表全部学生或学生的全部信息，在智能移动终端技术、云计算技术、互联网技术等新兴技术手段的帮助下，我们可以及时掌握所有学生的全部数据，真实把握学生的每一个具体的思想和行为动态，这种全数据模式是一种整体化的数据观，也是可实际操作的用完整的数据来反映细节、把握整体的情况。

　　（二）分析结果的多样性

　　舍恩伯格和库克耶认为，强调精确性是信息缺乏时代和模拟时代的特点，在只有少量数据是结构化且能适用于传统数据库时，“如果不接受混乱，剩下的大部分非结构化数据就无法被利用，而只有接受不精确性，才能打开数据利用的新局面。”[4]在传统数据时代，由于处理数据的能力有限，面对复杂的研究对象时，通常的做法就是将其模型化、理想化、简单化，套用某种标准化的模式来分析研究对象，对“小数据”而言，最核心的要求是减少误差，提高精确性，而在随着时代的发展和技术条件的成熟，允许不精确已经成为一个新的亮点而非缺点，在容错标准放宽的条件下，人们掌握的数据也比之前大的多，利用这些更多的数据可以完成更多新的任务，“大数据通常用概率说话，而不是板着确凿无疑的面孔。整个社会要习惯这种思维需要很长的时间，其中也会出现一些问题。但现在，有必要指出的时，当我们试图扩大数据规模时，要学会拥抱混乱。”[5]

　　受近代科学思维方式的影响，大学生思政工作也习惯于将个性多样、观念多元的大学生纳入到固定的模式之中，并依据这种固定模式对多元多样的思想和行为进行同质化处理，例如对思想行为的研究，就习惯于设计各种标准化的表格，并依据表格所需，进行数据的抽样分析处理，建立了一整套的模式、标准和公式，以求实现对大学生思想考量的精确和统一，这种模式在面对思想多样开放，行为活跃各异的大学生实际上是越来越不适用的。在大数据时代，技术的进步既让我们认识研究大学生多样多元的观念和行为有了可靠的手段，另外也为我们提供了处理大量与此相关的文档、数据、表格、图片、音频、视屏信息的可能性，甚至是可以分析所有与此相关的信息，并从中找出可靠的规律，而不再要求数据精确无误。思想政治教育工作者完全可以利用大数据处理技术分析大学生思想和行为的多样性，分类把握个性殊异的大学生的特点，只有这样才能在思政工作中做到不再强求学生思想和行为的模式化分析，面对观念多元、行为各异的学生不再觉得难于把握，对各种特殊情况的把握也更加胸有成竹。

　　（三）分析过程的关联性

　　在传统数据时代，“因果关系”是人们处理事务时依据的第一关系，“相关关系”虽然有时也被参考，但并没有引起过多的注意，但是在大数据时代，“相关关系”可以起到比以往任何时代都重要的多的作用。通过“相关关系”，人们可以更加便捷、清楚的分析事务。“相关关系”的核心是两个数据值之间量化的数理关系，“相关关系”强是指当一个数据值改变时，另一个数据值也会随之改变，依据“相关关系”分析现象不再拘泥于揭示事物内部的运作机制，而是通过识别有用的关联物来分析现象。以往人们总是习惯于对某种现象刨根问底，寻求隐藏在现象背后的本质，揭示现象之间的因果，而且人们笃信任何现象都有其前因后果，一旦无法准确把握这种因果联系，人们就会显得不自信。这种迷信因果关系的理念反映在思想政治教育中就是，我们习惯于认为大学生的言行都反映一定的本质，思政工作者总是试图去找出其中的因果联系，揭示出其中的本质，而现实告诉我们，依据有限的言行举动来判定学生的好坏是不恰当的，很多时候依据现象是无法判断事物的本质的。

　　舍恩伯格和库克耶对这种过分执著于“因果关系”的做法进行了批判，他们认为，在大数据数代，更重要的事情是搞清楚“是什么”而不是“为什么”。[6]在小数据时代，“相关关系分析”和“因果分析”都施行困难且耗费巨大，必须要从建立假设开始，以实验的方式证实或推翻假设，但由于两者都始于建立假设，这些分析就容易受到个人主观偏见的影响而极易导致错误。与此同时，用来做“因果关系”分析的数据很难得到，收集这些数据时也耗费巨大，而且也很难找到所有数据的前因后果，也就无法确定所有数据间的因果链。每一个独立的大学生每天都会有大量的言行举动，必然会产出大量数据，而外界很难根据现象准确判定哪些数据是代表个体的本质和逻辑必然性，与个体行为有直接的“因果联系”。而大数据时代，事物的“因果关系”不再被放在第一位，而是更加侧重通过对全体数据的分析，找到结果之间显著的关联性，通过事物之间的“相关关系”进而找到客观规律，具体到大学生思政工作，就是分析大学生言语和行为的海量数据，及时发现现象之间的相关性，找到“相关关系”的规律进而找到准确预判学生的动态。

　　三、“互联网大数据”时代大学生思想政治教育工作的启示

　　（一）提前预判，掌握主动，做好工作提前量

　　互联网大数据时代做好大学生思想政治教育工作的优势是显而易见的，利用新的互联网和媒体技术我们可以轻松掌握大学生过往的详细动态，并依据这些全面的数据信息，准确分析大学生以往的思想行为轨迹，但是大学生思想政治教育工作并不能止于认识过去，而是要充分利用大数据，对大学生未来的思想、行为进行预判和掌控，未雨绸缪的开展具有针对性和预防性的措施。在传统数据时代，思政教育更多是以经验和碎片化的信息为依据，对大学生真实的思想状态往往难以准确掌握，更遑论对大学生未来动向的预测。而互联网大数据时代的到来让思政工作者可以变被动为主动，利用互联网大数据技术，将大学生日常的所有言行数据进行跟踪、收集、处理和分析，就可以准确预测其行为趋势，进而对下一步行动提供可靠的指导。例如，以学生就餐、购物等各种消费数据为基础，可综合分析哪些学生家庭经济情况更需要学校的各项资助政策的帮助，思政工作者就可以提前做好计划，主动为家庭经济困难学生提供帮助。

(二)明确学生个性化需求，开展精准思政教育

　　在传统数据时代，受限于技术条件，思政工作者无法获得那些与具体大学生思想动态密切相关的全面数据，无法精确的把握大学生的所有详细思想动态，因此思政工作者只能以统一的模式开展无差别大众化的思政教育。而互联网大数据时代则以其丰富、全面、详细的数据资源，开启了个性化思想政治教育的新时代。在大数据的帮助下，思政工作者可以全面的获取大学生的思想动态、情绪变化、性格爱好、消费习惯、生活规律等信息，从而可以准确的了解学生的个性化需求，有针对性的面向不同大学生群体或者个别大学生的特殊需求，提供适合其思想特点、性格特征的个性化思想政治教育产品。[7]以心理辅导工作为例，通过对大学生心理测评、家庭信息、性格特征、日常言行、约谈记录、心理干预等数据的分析，就可以提前对哪些学生可能出现心理问题做出预判，并及早进行介入干预，同时还可以做到以大数据分析的结果，获取不同学生可能产生心理问题的差异化原因，目前亟待解决的问题，以及因人而异的制定可行措施，向大学生提供个性化的、精准的心理辅导服务。

(三)注重保护大学生的隐私权，尊重大学生的自主性

　　与其它任何新兴的媒介技术一样，互联网大数据技术也是一把“双刃剑”。不可否认，大数据技术是开展大学生思政工作的一柄利器，但与此同时，也要避免互联网大数据技术给大学生思想政治教育工作带来的负面影响，其中最重要的是对学生自由和隐私权的保护。要知道，在互联网和大数据强大的数据收集和分析能力面前，我们每个人其实都是透明的，通过对所有与我们言行相关数据的收集与分析，就可以对我们的思维、观念和行为做出相对精确的判断，并就我们下一步的动向作出相对准确的预测，从有利的一面讲，可以增加工作的主动性和针对性，从不利的一面来说，也暴露出了我们对学生个人隐私权保护的不够，而且一个人过去的思想和行为虽然会影响其未来的动向，但人毕竟是具有自主性的高级生命，我们具备独立思考、自由决策的能力，大学生群体更是如此，大数据分析虽然可以在一定程度上预测学生的未来动向，但是青年大学生完全可能会自主的作出一些观念和行为趋势上的改变，做出与大数据预测不相符的选择。因此，思政工作者要充分尊重与保护青年大学生的隐私，保障大学生的自主权，避免仅凭大数据预测片面的评判学生。

作者简介：[1]赵石强（1987-），男，汉族，山西晋城人，政治学理论硕士，讲师，中国矿业大学力建学院关工委委员，从事大学生思想政治教育研究。

参考文献:

[1][2][3][4][5][6][英]维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼思·库克耶著，盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013（1）：PV,推荐序二；P34;P43;P45;P49;P81.

[7]李怀杰，夏虎.大数据时代高校思想政治教育模式创新研究[J].思想教育研究，2015（5）：P49.

[8]黄欣荣.大数据对思想政治教育方法论的变革[J].江西财经大学学报，2015（3）：P99.