三、教育网络舆情大数据平台的构建策略
常见的网络舆情大数据平台一般是为用户提供互联网特定数据采集、数据分析、生成报告等基本功能，教育网络舆情大数据平台要求有更强的领域针对性、更稳固的信息安全保障。
（一）明确教育网络舆情大数据平台设计理念
在构建教育网络舆情大数据平台时，应充分考虑技术手段、硬件组成、人工操作等各方面问题，总体设计理念是尽可能地追求“准确性”“时效性”“安全性”三个指标的各自强化和均衡发展。
1。准确性
教育网络舆情大数据平台的系统准确性主要受原始数据样本大小及精度、计算机处理程序的算法精度影响。通常由于数据样本一般考虑其海量，因此假定不存在标准的理论结果，准确性可以依靠多平台结果计算误差来评估。对于单平台而言，则通过改进数据挖掘算法、计算机处理程序算法精的度来提高准确性。对同一平台使用不同样本容量模拟计算系统误差函数，在系统总体可视作既定的情况下，当样本容量足够大时统计估计量的代表性误差越小，因而大数据、高精度的算法、多平台联合评估有利于得出更为准确的教育网络舆情分析结果。
2。时效性
系统的时效性主要包括要求教育网络舆情大数据平台对相关内容的网络舆情监测时间长、反馈及时且呈现的数据有用三个方面。一般电脑比较难保证长时间的监测，但应用超级计算机的大容量、高速处理的性能可以较为稳妥地解决这个问题。反馈的及时性则依靠用户根据需求在系统中设置一定的响应条件，如设置平台在某关键字热度最高或者频率折线图出现第一个较大拐点时，系统自动发出提示，便于人采取相应的措施。数据的有效性是在结果合理的前提下主要参考使用者的评价来验证，根据获得数据是否符合用户需求、帮助用户解决问题的满意程度来获得相关指数。
3。安全性
教育网络舆情大数据平台必须要求具备数据存储安全、隐私信息保护、业务系统安全功能，且各项功能均符合安全标准规范。一方面，平台用户主要来源于教育系统，包括教育管理部门、各级学校，少数部分来自科研机构、媒体组织，用户数量多且分布范围广；另一方面，舆情数据大多是网民在媒体平台言论，个人隐私信息网络安全显得尤为重要。因此该平台在开发时需要设计加密算法保障系统常规安全，增强网络抗攻击性，同时建立起平台信息安全体系，明确相应的技术标准、规章制度，培养专门的网络工作队伍，布局好平台的安全防护措施、故障检测及处理工作。
（二）科学实现教育网络舆情大数据平台系统
具体的平台构建策略可从教育网络舆情大数据平台定制化、层级化和联动化的特点入手，联动相关部门，汇聚相关数据资源，实时动态记录舆情态势的变化，提出相应的危机事件控制解决办法，合力创建在全国教育领域里最大的大数据平台。图3-3-1为教育网络舆情大数据平台构建结构图。
1。技术功能实现
根据计算机网络系统模型，可类似地将教育网络舆情大数据平台从底层到高层划分为“传输层”“表示层”“会话层”和“应用层”。
（1）传输层
传输层描述了网络舆情信息的产生及传播过程，包括互联网和信息来源两个部分。互联网表示在网络信道及终端间传输的比特按一定网络协议合成传输的信息文件，信息来源说明网络舆情信息的主要载体，包括媒体平台、网站网页和社交网络等。教育网络舆情信息在各类网络平台以计算机0-1基础编码形式在互联网中广泛传播，因此我们可以利用计算机通过各种语言编程来实现对信息的监测抓取、分析处理，跟踪记录舆情事件的发展过程。
（2）表示层
表示层主要描述教育网络舆情信息采集及数据分析的过程，强调的是计算机内的运行操作。信息采集是在各类网络平台上通过搜索引擎、数据挖掘和人工智能的方法来得到原始文本数据，实现的是信息抓取，此时的文本不具有规律性。数据分析是在原始数据的基础上，通过特征提取获得关键字、对数据分类，得到具有一定规律的数据文件。再通过如词频分析的各类分析方法，可得到热点词汇；情感分析可描述舆情的正面或负面效应；趋势分析为用户预测、干预提供参考信息等。
（3）会话层+应用层
会话层与应用层有功能汇合部分，由可视化处理和专家系统组成，共同描述教育网络舆情信息数据报告生成、舆情案例库建立的过程，强调的是人机之间的操作关系。可视化处理主要应用于舆情报告自动生成，基于上层分析，根据用户设置对结果进行判断识别和排序，按特定规律生成图表进行展示，形成针对教育网络舆情情感类别判定、事件发展趋势等方面的观点和论据。
专家系统是人工智能的一项科学应用，根据系统内部的知识库含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，应用人工智能技术和计算机技术进行推理和判断，模拟专家的决策过程以解决一些复杂问题。如图3-3-1所示，通过推理机将知识库与案例库连接起来，用户可以通过丰富知识库促进案例分析的准确性，也可以通过增加案例库来提高计算机模拟的有效性，最终都能使它们较好地为人类做决定提供依据。
图3-3-1教育网络舆情大数据平台系统框图
2。教育系统核心功能应用