大学生如何利用大数据建设社会主义
大数据目前没有明确的定义。维基百科对大数据的定义是:大数据是指信息1，它涉及的数据量如此之大，以至于不能在合理的时间内被当前主流的软件工具截获、管理、处理和整理，以帮助企业做出更积极的商业决策。在《大数据》一书中，徐子沛将大数据定义为规模已经超过传统规模，通用软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。《大数据时代》的作者维克·托马耶·勋伯格(Vic Thomajer schoenberg)认为，“大数据是人们可以在大规模数据的基础上做的事情，但这些事情不能在小规模数据的基础上做。大数据是人们获取新知识、创造新价值的源泉；大数据仍然是改变市场、组织以及政府和公民之间关系的一种方式。”38-9《人民日报》采访他时，他曾说:“在我看来，大数据是一种价值观和方法论，我们面对的不是随机样本，而是所有数据；不是准确，而是杂糅；不是因果关系，而是相关性。这是一个思维的大转变，也是一个互动的过程——你可以从不同的角度，用不同的方式做大数据，得到不同的结果和收益。”基于此，笔者认为大数据是大规模的数据，可以通过有效的技术手段快速获取、存储、管理和分析，推动社会发展。
目前普遍认可大数据的四个基本特征，即4V特征:体量大、来源和种类广、获取和处理速度快、价值密度低。
数据量很大。现代意义上的“数据”范畴大于信息。在信息时代，“数据”一词的含义开始扩大:它不仅指“有根有据的数字”，还指存储在计算机中的所有信息，包括文本、图片、视频等。数据逐渐成为“数字、文字、图片、视频”的统称，也是“信息”的代名词。6256-257
数据来源广泛多样。在信息时代，获取数据的方式不仅限于计算，还包括大记录，即人们通过手机、个人电脑、ipad等终端上传到网络的海量数据，以及个人存储在手机、个人电脑等终端的数据。数据的类型不再局限于原始的计算数据和结构化数据，还包括人们在日常生活中记录、保存、上传到网络平台的图片、音频、视频等非结构化数据。
数据采集和处理的速度很快。数据源的多样化使得数据日益开放和社会化，数据获取更加方便、快捷和全面。随着大数据的发展，数据处理技术使得数据处理速度远快于传统数据时代，数据处理日益规模化、软件化和智能化。
低值密度。价值密度与数据总量成反比，大数据本身的价值密度相对较低。需要对海量数据进行挖掘分析，得到真正有用的信息，形成用户价值。5在海量数据基础上形成的某一领域或某一具体内容的信息更具有相关性、全面性和有效性，其价值高于传统小数据分析得出的结论。
二、依托大数据推进社会主义核心价值观建设的重要性
大数据已经融入大学生的日常生活，在他们的学习、生活、工作中处处体现。一方面，大学生通过互联网获取学习资料、娱乐信息、工作模板，成为大数据的使用者；另一方面，大学生搜索下载学习资料，留下数据痕迹，在微博等社交网络平台发布状态，上传生活照片，工作期间通过网络发布通知和活动，成为大数据的贡献者。大数据与大学生息息相关。通过大学生，我们可以了解学生的思想动态，促进社会主义核心价值观的建设。
(1)大数据为社会主义核心价值观建设提供了良好的环境。
徐子沛在《数据之巅:大数据革命、历史、现实与未来》中提到一个案例:2013年7月，有报道称华东师范大学一女生收到学校发来的短信:“同学你好，我发现你上个月在餐饮上的花费少了。你有经济困难吗？”这个温暖的信息也归功于数据挖掘:学校通过挖掘校园饭卡的消费数据，发现每顿饭的餐费都很低，于是发出了关心的询问，但后来发现这是一个美丽的错误——女生其实在减肥。“6275”的案例说明，通过大数据可以实时了解学生的状态。在当前东西方价值观激烈碰撞的环境下，通过分析数据了解和掌握学生的思想动态，做到早发现早治疗，对于为社会主义核心价值观建设提供良好环境具有重要意义。
(2)大数据为社会主义核心价值观建设提供了更有效的方法。
价值观教育不是一成不变的，形式单一。目前，高校社会主义核心价值观教育方式主要有课堂教学、主题班会、高校讲座、社会实践和网上自主获取等。那么，对于学生来说，这些方式中哪一种更受欢迎，更积极呢？在学生的潜意识中，有没有一种未经探索的、更容易被接受的价值观教育方式？以课堂教学为例，学生更喜欢老师讲课，学生听课的形式还是互动教学？如果将视频教学纳入课堂教学，视频内容是什么，视频优化了多长时间，以什么形式等。，都是值得讨论的问题。问卷调查、抽样调查等方法获得的数据量小，不全面，不完全具有代表性，而且学生在填写问卷时有自我意识，所以问卷的结果不一定是学生的真实想法。大数据是通过大学生在互联网上发布的海量信息获得的。例如，学生可以享受QQ、微信、飞信、Renren.com、新浪微博、大学生在线以及电子邮件和Dropbox等平台发布的数据。数据更公开、更广泛、更全面、更真实，通过分析得出的结论更有说服力。通过分析大学生思想动态大数据，可以全面、持续地了解学生接受价值观教育的趋势。要根据不同年级、不同专业、不同院校学生的特点，采取不同的形式进行价值观教育，真正做到“因材施教”。
(3)大数据有效掌握高校社会主义核心价值观建设动态情况。
社会主义核心价值观建设是一项艰巨的长期工程，其过程具有动态性和可塑性。要提前把握价值观建设的状态、发展趋势和发展趋势，随时调整价值观建设的方法、形式和重点。基于网络数据的信息挖掘不需要逐一调查，成本低。更重要的是，这种分析是实时的，没有滞后。
第三，依托大数据推进社会主义核心价值观建设
(1)树立大数据的概念
大数据不仅是科学研究的高端产品，也存在于我们的日常生活中。通过数据挖掘，沃尔玛发现了顾客的潜在意识——父亲们在购买纸尿裤时往往会顺便买啤酒——捆绑“啤酒和纸尿裤”以增加销量；亚马逊使用数据挖掘——分析顾客的购买规律——“预判发货”，即在网上购物时，亚马逊会在顾客还未下单前就将包裹寄出；网飞公司利用客户的在线点击记录来预测他们喜欢看什么，实现精准营销。
在高校，数据和数据分析的价值随处可以体现，高校思想政治教育已经具备大数据的特征。构建核心价值观，发挥大数据的价值，需要大学生工作者强化大数据意识，提高对数据的敏感性和前瞻性意识，培养数据享受意识和动态意识。数据不是一成不变的，他们要不断接受新数据，挖掘新信息。根据数据分析，个性化宣传社会主义核心价值观。
(二)建立大型数据库
数据是大数据时代构建社会主义核心价值观的基础。建立大型数据库有两种方式:对内，通过高校信息网络中心汇总校内数据，以及学生在各平台发布的信息；对外，收集政府和社会发布的与核心价值观建设相关的信息。学校电子网络信息，学生用于交流的网络电子平台，校园内各单位为方便服务管理而采集的各类信息，校园安防服务网络中使用的摄像头、门禁产生的信息数据。
(3)培养大数据工作团队
如果有数据而没有分析师，那么数据永远只是一堆数字，没有价值。大数据的低价值密度要求数据分析师设计能够完成特定任务的软件或程序，对海量数据进行智能分析。高校社会主义核心价值观建设的工作人员主要是学生事务处、思政课教师和辅导员。需要培养一批思想政治觉悟高、政治理论水平高的人专门从事这件事，提高他们的大数据意识和大数据处理能力，适应大数据时代社会对大学生数据能力的需求。