京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与意识形态安全
意识形态安全是我国国家综合安全的重要内容,是坚持社会主义发展道路题中应有之义,关系到社会凝聚力、文化认同感和归属感的强弱以及社会大局的稳定。大数据时代我国意识形态安全面临着西方国家通过数据库进行意识形态渗透、大数据的汇聚整合与关联分析力度不够等多种挑战。对此,应通过实施大数据建设工程、提升意识形态宣传有效性、增强主流意识形态吸引力等手段予以应对。
大数据时代,我国意识形态安全面临诸多挑战
话语权是意识形态思想领导权的实现方式,是维护意识形态安全的屏障。大数据时代,我国意识形态安全面临诸多挑战,突出表现在以下方面:
其一,西方国家通过数据库进行意识形态渗透,影响意识形态安全。世界性的大型数据库主要分布在欧美国家,这些数据库大都有西方价值观导向,我国网民在接受这些数据库服务的同时,也在接受西方价值观“洗礼”。造成自我中心主义与个人主义的盛行和泛滥,使国家长期培养起来的集体主义价值观遭受冲击,从而在一定程度上消解了我国在价值观领域的话语权。当前,我国大数据安全形势不容乐观,由于网络和计算机信息系统的核心技术与关键设备落后于西方国家,计算机网络的主要软硬件大都依靠进口,这些软硬件极易留下嵌入式病毒、隐性通道、可恢复密钥的密码等,存在较大的安全漏洞,数据遭损毁和泄漏等的风险较大。西方国家利用先进的大数据技术对这些数据进行分析形成了一系列于我国不利的研究报告,从而削弱了我国在一些领域的话语权,其中自然包括与意识形态相关的领域。
其二,大数据的汇聚整合与关联分析力度不够,影响意识形态安全。大数据时代,网络新闻跟帖、网络社区、论坛、BBS、微博客等网络舆情载体每天都会产生出海量数据,这些数据从一个方面反映了大众的思想、情感。通过对这些数据的汇聚整合与关联分析能够得出许多有价值的信息,有助于达成对意识形态工作对象的全面认识与准确把握,为意识形态工作者有效地开展意识形态工作提供条件。毋庸置疑,对源于网络舆情载体的数据进行汇聚整合与关联分析是一项复杂的系统性工程,需要包括意识形态工作部门在内的多个部门的密切配合与相互协调。但是,当前对大数据的汇聚整合与关联分析更多的是个别部门的“单打独斗”。这使得数据的采集能力不足、整合力度不够、分析水准不高,意识形态工作的效度由此受到较大影响。
其三,非马克思主义思想以及各种反马克思主义思潮充斥新媒体传播渠道,影响意识形态安全。大数据时代来临前,意识形态工作部门通过报纸、电视、电台来传播主流意识形态,意识形态传播载体与传播内容高度统一,主流意识形态吸引力、凝聚力较为强大。但是在大数据时代,互联网、微博客、网络论坛、手机、QQ、微信等的出现极大地拓宽了意识形态传播渠道,由于这些新媒体具有低门槛甚至无门槛特征,其自然成为各种思想汇集的场域。从中不难发现,当前各种非马克思主义思想以及反马克思主义思潮充斥新媒体空间,容易让人们陷入某种理论误区,从而对马克思主义产生质疑、动摇甚至背弃。主流意识形态的吸引力由此受到影响和挑战。
增强忧患意识,多措并举应对挑战
大数据时代的来临,是时代发展的必然,其对意识形态工作的挑战是多方面的,对此,我们必须增强忧患意识,多措并举加以应对。
实施大数据建设工程,减少民众对西方国家数据库的依赖。一是布局国家大数据平台、数据中心等基础设施。加大大数据关键技术研发力度,建设融准确性、系统性与开放性为一体的国家大数据平台、数据中心,在风险可控原则下最大限度地推进公共机构数据资源集中向社会开放,从而减少民众对西方国家数据库的依赖,降低西方国家通过数据库对我国进行意识形态渗透的力度。二是保障数据安全:增强意识形态工作者的数据安全意识,加强对要害数据的监管,规避敏感数据的无序使用;夯实技术基础,应加大计算机网络攻击与侵入、计算机网络病毒及反病毒、加密与入侵检测等技术的自主研发力度,防止境外木马或僵尸程序通过控制境内服务器窃取核心和敏感数据;加强数据安全立法工作,法律是维护数据安全的利器,当前要结合用户个人信息数据安全、数据跨境流动等热点问题制定和完善国家数据安全保护法律。此外,还要建构大数据安全评估体系等,从法制层面确保意识形态的数据安全。
提高大数据的整合与关联分析能力,增强意识形态宣传实效性。一是做好思想宣传工作,强化在数据搜集、整合、分析方面的部门合作意识。在上述方面强化部门之间的合作意识,不仅有助于减轻搜集数据的成本,而且有助于提升数据的整合与关联分析能力,进而为意识形态宣传部门获取准确的数据分析报告,提升意识形态宣传工作效度奠定基础。二是加强法制建设。在依法加强安全保障和隐私保护的前提下,运用法律手段打破部门在数据汇聚整合与关联分析方面的各自为政,进而消除信息孤岛。三是加快信息化建设步伐。加快信息化建设步伐有助于突破信息平台的横向和纵向互联技术瓶颈,形成党委和政府的上级同下级,同级不同部门数据资源共享共用格局。
净化新媒体的传播环境,增强主流意识形态吸引力。大数据时代,为切实增强主流意识形态的吸引力,维护国家意识形态安全,必须净化新媒体的传播环境。一是提高公众的传播素养。应当通过各种渠道开展公众传播教育,提升公众的科学传播意识,培育公众的理性批判精神,使其自觉抵制错误思想的影响,进而成为错误思潮传播的“终结者”。二是创作优秀的网络文艺作品。应当坚持以人民为中心的创作导向,努力创作出有高度、有筋骨、有道德、有温度,充满正能量的网络文艺作品,提升网络空间的传播质量,以净化网络传播环境。三是加大网络安全技术的研发力度。应该加强物理安全分析技术,网络结构安全分析技术,管理安全分析,技术系统安全分析技术等网络安全技术的研发力度,从技术层面阻止域外错误思潮通过网络平台进行域内传播,达到净化网络传播环境、增强主流意识形态吸引力的目的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23