基于大数据的大学生网络社交行为研究

李 凯，李春梅（通讯作者）

（青海大学 青海 西宁 810016）

1 目前我国大学生网络行为分析现状

目前，我国已经出现了很多的大学生网络行为分析研究的相关文献，但是通过对这些文献的研究发现，对大学生的网络行为调查大部分都是集中在理论方面，并且，这些结论大部分都是通过问卷调查的形式展开的，被调查对象填选的内容在一定程度上存在着虚假的可能性，并且在对大学生的网络行为进行研究的方式也比较单一，存在着一定的局限性，不能针对大学生进行个性化的研究，并且在个体的网络行为上没有办法进行准确的测量。

2 大数据对大学生网络行为分析的价值

大数据准确的来说并不是一种概念，而是一种体量庞大，数据种类丰富的数据集，是当下时代出现的一种特殊的领域。其作为一种全新的领域，一出现就已经展现了巨大而广泛的应用价值。因此，利用大数据分析技术对大学生网络行为进行研究，得出的结果将更加具有针对性和参考价值。

2.1 对大学生网络行为分析的准确性

与传统的调查问卷的形式相比，通过收集整理大学生的网络行为数据来分析大学生的网络行为现状更加具有准确性和针对性。并且通过记录大学生的网络行为数据，能够避免调查问卷中存在的强烈的客观性。大数据能够准确地保留下来有研究价值的大学生的网络行为数据，因此，在研究中能够保证大学生网络行为的准确性，减少主观臆测造成的误差[2]。

2.2 对大学生网络行为评价的及时性

以往通过调查问卷的形式来评价大学生的网络行为，主要是依靠调查问卷中出现的问题来进行一些宏观的建议和服务。大数据的出现能够照顾到个别大学生的网络行为，使评价内容更加全面更加多样化。并且大数据还有一项最重要的优势就是及时性，其能够迅速的掌握大学生的网络行为踪迹，一旦大学生进入网络，就会自动产生数据痕迹，因此，在研究过程中能够及时的对大学生的网络行为进行评价。

3 基于大数据下的大学生网络社交行为研究

3.1 大学生网络行为模式

大学生在网络社交中留下的网路行为记录往往有留言、评论、点赞、转发等形式，通过这些数据，并对其进行分类汇总。对于其中包含的图片文字以及声音等进行格式化分析，能够进一步的了解到大学生的网络行为规律，找出大学生网络行为中的共性与差异，并将其分别划分为不同的行为模式，方便下一步的分析研究。

3.2 网络环境下大学生的人格特征分析

网络社交最大的特点就是匿名性和隐形性，并且网络社交突破了传统社交中时间以及地点的限制。因此，在网络社交中，大学生所体现出来的性格特征往往与现实中的性格特征存在着一定的差异。最常见的一种类型就是现实中内向型人格的大学生更喜欢在网络社交中寻找存在感。因此，在网络社交中，大学生呈现出的人格特征往往会对现实中的人格特征进行补充[4]。因此，在研究大学生的网络行为中，能够不断了解大学生真实的性格特征，从而对其进行科学健康的引导。

4 大数据分析大学生网络行为遇到的挑战

4.1 大学生网络行为分析模型技术薄弱

居于大数据下的大学生网络行为分析最重要的一点就是技术上的支持，但是目前我国大数据采集技术较低，对于收集整理的数据村手技术也存在着一定的困难。在进行数据处理时往往会出现一些不可避免的麻烦。

4.2 大学生网络行为分析人才缺乏

目前，在我国的大数据分析处理中，缺少分析型以及相关数据技术人才，只有培养出大批的高精尖数据人才，熟练地对所需的数据进行获取，存储以及分析，才能满足目前我国大数据的实际应用。

4.3 大学生网络行为隐私泄露

在对大学生网络行为数据进行记录和收集整理时，往往会涉及到个人隐私的相关内容，并且还存在着泄露的可能性。但是目前的大数据技术还不能完美的做到过滤私人信息，同时，大数据所具有的预测功能将会在一定程度上增加大学生网络行为的透明性，会在社会伦理道德上带来一系列棘手的问题[5]。

5 总结

总之，随着我国大数据分析技术的不断发展，对大学生网络行为的研究也提供了新的方法和思路，大学生网络行为的个性化分析已经成为可能。本文通过利用大数据分析技术，深入分析和研究了大学生的网络行为，并从行为现状和人格特征两个方面得出结论。大部分的大学生网络行为是作为现实生活的补充，并没有影响大学生正常生活的开展，对于少部分网络依赖型的大学生，教师应当给予正确的引导。而对于大数据分析大学生网络行为中存在的一些挑战，我们也应当积极的应对，寻找最佳的解决措施，