第一作者简介

张媛媛，中共党员，山东理工大学马克思主义学院级思想政治教育专业研究生。曾任马克思主义学院研究生会主席，山东理工大学人力资源处岗位管理科学生助理。曾获山东理工大学马克思主义学院优秀先进个人、研究生一等学业奖学金等。

网络新闻跟帖对高校青年价值观的影响及对策——基于大数据的分析视角

摘要：网络新闻跟帖是网民就某些新闻事件在网络空间发表的主客观话语评价体系的总称。网络新闻跟帖具有舆论舆情的导向性、主客观评价的融合性、传播介质的碎片性、泛媒体传播的快捷性等特点。作为一种边缘化媒介产品网络新闻跟帖集成了云算法的技术优势和大数据的存储优势，因而必将对高校青年的功利价值观、消费价值观、慈善价值观和幸福价值观产生影响。规避大数据时代网络新闻跟帖的消极作用、提升大数据时代网络新闻跟帖的正面价值，必须加大对高校青年思想政治素质的引导和教育;深度挖掘“舆论领袖式”新闻传播机制;必须发挥网络新闻跟帖的“收音机”效应，引导高校青年养成合理功利主义价值观;大力营造科学消费的跟帖氛围，控制消费攀比性新闻跟帖和“异化消费性”新闻跟帖的转发数量和频率。

[关键词]网络新闻跟帖大数据技术青年价值观数据传播学

[中图分类号]G[文献标识码]A

[文章编号]－()03－－05

“网络新闻跟帖”是指在互联网语境下网民就某些新闻事件推出的全方位评价内容和话语体系的总称。近年来，伴随着云算法的盛行，“网络新闻跟帖”逐渐走进了公众的视野、融入了我们的生活。作为对新闻跟帖有着强力提取能力和分析能力的大数据技术不仅引起了人类生活方式的变化，而且深刻影响着高校青年价值观的养成和发展。本文由网络新闻跟帖的传播学特点出发，分析网络新闻跟帖对高校青年价值观的影响，提出了规避网络新闻跟帖负面效用、发挥网络新闻跟帖积极效用的策略。

一、网络新闻跟帖的传播学特点

网络新闻跟帖具有舆论舆情的导向性、主客观评价的融合性、传播介质碎片的官媒取向性、泛媒体传播的快捷性等特点。

1.舆论舆情的双向引导性。

关于舆论舆情的走向问题，勒庞曾经提出过著名的“群体偏激理论”。他指出:“群体的特征之一就是摇摆不定，这是因为刺激群体的因素有多种多样，群体总是倾向于满足于某些低层次信息所带来的刺激，在刺激作用下的群体经常会表现得冲动易变。”[1]可见，作为重要社会群体的“网民”对于各种主流和非主流舆论的影响力是巨大的。从本质上讲，群体舆论的双向性源于个体评价的不均衡性，当个体积极性舆论评价汇成“群体正向舆论导向”的“大河”之后，整个社会的核心舆论就会发生正面的效用;反之当个体消极性舆论评价汇成“群体负面性舆论集群”之后，整个社会的核心舆论就会发生负面的效用。就网络新闻跟帖空间分配的实际情况来说，虽然跟帖的实际“比特区域”很小而且也会随时刷新，但精品跟帖的舆情引导性还是不容忽视的，处于虚拟世界和现实世界结合部的人们有且只有吸收正向的跟帖评论，摈除负面的跟帖评价，才能把握好社会主义网络舆论舆情的正确方向。

2.主客观评价的融合性。

数据的相对不可控性导致了网络上出现的评论一般不被大众广泛认可和趋同，日常生活中的人们也不会太在意网络新闻的跟帖式评论，大家只是在偶尔阅读到这些评价之后才生发出诸多感慨和心理期盼。事实上网络数据的不可控性肇始于网络评价的主观随意性，也就是说网民在网络跟帖空间所展示的潇洒文笔、严密逻辑、思想觉悟、政治良善、经营才华、社会穿透力、军事技能、法律技巧和道德修养一般不会被官方机构所直接采纳和汲取，大多数网络新闻跟帖只是存在于非正式的虚拟话语世界而最终流于消解。但客观来说，某些网络新闻跟帖确实对决策者形成了影响并对高校青年价值观产生了双向作用。正如有学者所指出的，由于网络群体对自身判断能力的坚守不会太过稳定导致了网络跟帖中存在着不少情绪化和表情化的语言和符号[2]。网民即时地将读后感抒发出来，可使自身的情绪得到一定程度的宣泄，但部分群体基于网络空间的隐蔽性和虚拟性不负责任地宣泄负面情绪、发布虚假错误言论，必然产生不良影响。因此，网络上出现的新闻跟帖大多具有主观评价和客观实际相融合的特征，有些跟帖的真知灼见照亮了当代青年心灵深处的“隐晦”，起到了正式新闻评论无法达到的效果;有些新闻跟帖的负面化宣传直接助长了“怪力乱神”现象的流布，给社会造成了极大破坏。处于新媒体时代的高校青年必须尽量避开消极颓废思想的影响，多接触正面阳光的新闻评价，走健康生态的知识习得和道德养成之路。

3.跟帖碎片传播的官媒取向性。

近年来，伴随着新媒体深度竞争的加剧，各大主流媒体均采取了“第一时间”新闻报道的采稿规范，对于某些边缘性新闻一律采取“次媒介化”的策略。网络新闻跟帖虽然不具备“核心数据链”的优先传播功能，但对于接收者来说，阅读主流新闻缝隙的“新闻跟帖”不仅可以窥见官方传媒的舆论导向性和政策偏好，而且可以大大节省“眼球”的注视时间和阅读效率。在媒介消费者广泛青睐的视觉氛围里，各种微博式新闻跟帖、

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