网络语言表达的内在价值审查与社会解读转化：基于大数据聚类算法的思政教育创新研究

摘要：本文从叙事社会学、语境分析与社会问题视角出发，构建了网络语言表达的内在价值审查与社会解读转化综合模型。研究借助大数据聚类算法（特别是文本主题建模与社会网络分析技术），对网络流行语、群体标签等语言现象进行多维度分析，揭示其背后的社会心态、结构矛盾与意识形态风险。通过将分析结果与思想政治教育相结合，提出创新思政话语、构建价值引导机制的实践路径，为数字化时代的意识形态工作与青少年价值观教育提供理论支持与方法参考。

1 引言：网络语言作为思政教育的新场域 在网络化、数字化深度发展的今天，网络语言已成为社会心态的“晴雨表”和意识形态的“风向标”。它以圈层化、符号化、情感化的方式快速传播，不仅塑造着青少年的思维方式与话语习惯，更以“矛盾式”标签（如“小镇做题家”“躺平青年”）等形式，折射出转型时期的社会焦虑、结构性矛盾与代际差异。这些语言现象往往通过特定叙事框架（如苦难叙事、自嘲叙事）进行传播，形成具有情感动员力的“故事”，影响公众对社会现实的认知。    

传统的思政教育在应对此类瞬息万变的网络话语时，常面临话语滞后、语境隔阂、解释力不足的挑战。因此，亟需构建一个能够动态解析、科学评估、有效转化网络语言价值的分析模型。本研究提出的综合模型，整合了叙事分析、语境分析与社会问题分析三个理论维度，并利用大数据聚类算法作为技术支撑，旨在实现从“被动应对”到“主动引导”的转变，为思政教育提供数据驱动、精准有效的策略支持。2 理论框架：叙事、语境与社会问题的三维视角

2.1 叙事社会学视角：作为“故事”与“讲故事”的网络语言  叙事社会学认为，“故事”不仅是现实的反映，更是建构社会认同、理解生活意义的基本方式。网络语言的传播本质上是一种社会叙事实践：   

作为“故事”的网络语言：它往往浓缩了特定群体的生命经历、情感结构与共同命运。例如，“小镇做题家”的叙事包含了“小城镇出身—依靠苦读考入名校—在大城市面临融入困境与竞争力落差”的情节线索，形成了一个完整的、引发共鸣的“人生故事”。  

作为“讲故事”的实践：网络语言的创造与传播是一种主体表达与社会对话的行为。它既是青少年进行身份建构、圈层归属的方式，也可能演变为一种潜在的话语反抗，以自嘲、戏谑的形式表达对资源分配、社会竞争等问题的无奈与批判。

2.2 语境视角：从圈层亚文化到公共舆论场的语用变迁  网络语言的解读必须置于具体的传播语境中。其语境具有多层次性： 微观圈层语境：在豆瓣小组、粉丝社群等圈层内部，语言作为“行话”和“暗号”，强化内部认同，形成“信息茧房”。 中观媒介语境：当语言通过微博、短视频等平台扩散时，其意义会被简化、标签化，以适应快速传播的需求。 宏观社会文化语境：语言最终会嵌入更广阔的社会结构话语中，与城乡差异、教育资源、阶层流动等公共议题结合，获得社会性解读。思政教育需关注语言在不同语境间的流转与变异，理解其意义如何被不断生产和重塑。

2.3 社会问题视角：解码语言背后的结构性张力 网络流行语常常是社会矛盾与群体情绪的符号化表征。以“躺平”“内卷”为例，其流行的社会基础可能包括： 资源竞争与机会焦虑：反映部分青年对高强度社会竞争和有限上升通道的疲惫感与疏离感。 价值观冲突：在倡导奋斗的主流价值观与部分青年寻求生活“松弛感”的个人诉求之间形成张力。 代际与城乡差异：“小镇做题家”等标签直接指向了城乡二元结构、教育资源不均带来的成长路径与能力结构的差异。对这一视角的分析，要求我们超越语言表象，透视其背后的真实社会诉求与结构性困境，这是实现有效社会沟通和价值引导的前提。

3 模型构建：内在价值审查与社会解读转化的综合模型 基于上述三维理论视角，本文构建了一个综合性的分析转化模型。该模型的核心是将网络语言文本数据，通过流程化的分析，转化为可用于思政教育的洞察与策略。模型工作流程解析 

1. 数据输入与预处理：收集多平台网络文本（评论、帖子、弹幕等），进行清洗与分词。  

2. 叙事维度分析：识别文本中的故事角色、情节模式、情感倾向。例如，判断是“逆袭叙事”还是“挫败叙事”。  

3. 语境维度分析：通过聚类，识别文本所属的圈层或话题群落，并分析其扩散路径。  

4. 社会问题维度分析：提取文本中的关键实体（如“编制”“房价”）与诉求表述，关联到具体社会议题。  5. 价值评估与聚类输出：综合前三步的结果，对语言现象进行价值倾向与风险等级评估，并自动归类。  

6. 思政应用转化：根据聚类结果，生成针对性的话语创新、议题设置或教育干预策略。

4 算法实现：大数据聚类在模型中的应用  本模型的核心技术支撑是文本聚类与主题建模算法，旨在实现对海量、非结构化网络语言数据的自动化、结构化分析。

4.1 算法选型与融合 主题模型（如LDA、BERTopic）：用于无监督地发现文本集合中的潜在话题。例如，从关于“就业”的讨论中，自动分离出“考编热”“灵活就业”“职业歧视”等子话题。 社区发现算法（应用于词汇共现网络）：将文本表示为词汇-文档二分网络，利用Leiden等社区发现算法，不仅可以聚类文档，还能识别出表征不同主题的核心词群。例如，与“小镇做题家”高频共现的可能是“985”“焦虑”“农村”“落差”等词，构成一个描述教育与社会流动困境的语义社区。  

基于统计验证网络（SVN）的模型：此类方法（如WCSVNtm）通过统计检验过滤掉词汇间偶然的共现，保留具有显著意义的关联，从而提取出语义连贯性更强、更稳定的主题，提升聚类结果的可解释性。4.2 算法输出与多维标注通过上述算法，可将杂乱文本聚类成若干有意义的群组。每个群组（即一个“话题簇”）将被自动赋予多维标签，这些标签直接对应理论框架的三个维度：“矛盾式”网络群体标签分析示例 聚类主题：教育与阶层流动困境 核心叙事模式：奋斗后的挫败叙事、城乡二元对比叙事 主要情感基调：自嘲、焦虑、无奈、相对剥夺感 关联社会议题：教育资源分配、城乡差距、大学生就业、社会公平 典型文本片段：“从‘做题家’到‘打工人’，除了刷题我还会什么？” 

价值风险提示：存在消极认同、解构奋斗价值的风险，需关注其背后的合理诉求5 思政教育应用：从分析到转化的实践路径  基于模型的分析结果，思政教育可以实现从内容到方法、从课堂到社会的系统性创新。5.1 话语内容创新：吸收、诠释与引领  选择性吸收与转化：主动采纳“数智化”“新质生产力”“银发力量”等积极、建设性的网络热词，将其有机融入教学内容，实现话语体系的“年轻化”更新。 深度诠释与纠偏：针对“躺平”“班味”等反映负面情绪的词，不回避不批判，而是引导深度讨论。例如，在辨析“躺平”时，既要承认其反映的压力真实存在，更要引导学生看到中国发展提供的多元机遇，探讨“奋斗”在新时代的多元内涵，避免“以偏概全”。  

叙事重构：利用模型识别出的主流积极叙事（如“大国工匠”“创新创业”故事），通过影视、短视频、互动游戏等多种形式进行艺术化再现，与消极叙事竞争，重塑集体记忆与社会想象。

5.2 教育方法创新：精准施策与协同育人 精准思政：利用聚类分析识别不同学生群体（如不同专业、地域）关注的话题与话语风格，开展定制化的主题班会、社团活动或心理咨询，提升干预的精准度。 场景化教学：构建“大思政课”实践教学体系。例如，围绕“乡村振兴”议题，引导学生对比网络上的“逃离北上广”话语与基层一线的真实发展故事，在情境体验中完成价值辨析。  

共同体建设：构建家庭、学校、平台、社区联动的教育共同体。特别是督促网络平台优化推荐算法，承担社会责任，优先推荐理性、深度、正能量的内容，打破“信息茧房”与“情绪回声”。

5.3 社会沟通与价值引领 议题设置与舆论引导：政府部门和主流媒体可依据模型监测到的高频社会性议题（如就业公平、社会保障），主动设置议程，通过新闻发布会、政策解读、典型报道等方式，提供权威信息，压缩负面情绪和虚假信息的传播空间。 构建优质语言数据池：系统性地建设蕴含中华优秀传统文化、革命文化与社会主义先进文化的优质语料库。这些语料既是人工智能训练的“营养基”，确保AI生成内容的价值导向，也是滋养清朗网络空间、潜移默化影响网民价值观的源头活水。

6 结论与展望  本研究构建的“叙事-语境-社会问题”三维模型，结合大数据聚类算法，为理解和引导网络语言提供了新的分析框架与实践工具。它表明，对网络语言的治理与转化，不能停留在简单的“净化”层面，而应深入其内在的叙事逻辑、生成的语境土壤和折射的社会心结，实现技术分析与人文关怀、价值坚守与话语创新、社会洞察与教育实践的深度融合。   未来，该模型可在以下方向深化：

一是提升算法的实时性与跨模态分析能力（如结合图像、视频中的语言）；

二是加强纵向追踪研究，分析网络语言与社会心态的协同演化规律；

三是在更广泛的国际比较视野下，探索中国网络空间治理与青少年思想政治教育的特色路径。最终，目标是让思想政治教育在数字化时代不仅守正，更能创新，真正成为凝聚青年共识、培育时代新人的强大力量。