大数据时代下高校学生心理健康档案的隐私保护与合理利用

　　作者：孙哲 姜利波

　　摘要：大数据时代下，高校学生心理健康档案所蕴含的海量数据在为心理健康教育带来机遇的同时，也使学生隐私面临巨大的安全风险。从大数据时代心理健康档案隐私泄露的风险因素出发，深入分析了如何加强隐私保护,实现数据合理利用。为构建多层次、全方位的隐私保护体系，应着重从完善法律法规、建立健全管理机制、加强人员培训、运用先进技术等方面入手。同时，还需创新档案数据的利用模式，以更好地赋能心理健康教育和服务，为师生发展和学校管理决策提供强有力的数据支撑。

　　关键词：大数据；高校学生；心理健康档案；隐私保护；档案利用

　　随着信息技术的快速发展和广泛应用，大数据已经渗透到各行各业，成为推动经济社会发展的强大驱动力。高校作为人才培养的主阵地，积累了大量的师生信息数据。其中，学生心理健康档案因涉及学生的心理状况、行为特点等隐私而备受关注[1]。一方面，这些档案数据具有很高的应用价值，通过大数据分析和挖掘技术，可以更加全面地评估学生的心理健康水平，为针对性开展心理健康教育提供科学决策支持[2]；另一方面，在数据采集、传输、存储、使用等各个环节中，心理健康档案也面临着隐私泄露的重大风险。一旦学生的隐私安全受到威胁，不仅会对学生个人造成难以弥补的损害，也会影响学校声誉，甚至可能引发法律纠纷。

　　当前，虽然国家已经出台了一系列法律法规以加强个人隐私保护，但在实践中仍存在诸多问题，尤其是针对性不强、可操作性不足的情况。高校学生心理健康档案这一特殊的数据类型，亟须专门的隐私保护指引和管理规范。因此，深入分析心理健康档案在大数据时代面临的隐私泄露风险，研究并实施隐私保护和合理利用并重的策略，对于保障学生合法权益、促进学生健康成长、推动心理健康教育创新发展，具有十分重要的理论和现实意义。

　　1  大数据时代高校学生心理健康档案隐私泄露的风险因素分析

　　1.1   数据产生和利用环节加剧隐私泄露风险

　　在大数据时代，海量的个人信息被数字化、网络化，并存储在各类信息系统中，这使得心理健康档案的隐私保护面临巨大挑战。一方面，心理健康档案的产生历经数据的采集、传输、存储等诸多环节，这些环节的复杂性导致它们都可能成为隐私泄露的风险点。例如，将心理健康档案数据上传到公有云平台时，若安全措施不到位，就可能导致敏感数据被非法访问和窃取。另一方面，心理健康档案的数据往往会被二次利用、整合和挖掘，如果此类行为管理不善，也可能导致隐私信息的过度披露或非法获取。例如，在利用人工智能算法对心理健康档案进行挖掘分析时，如果在数据脱敏、模型发布等关键环节疏于管理，就可能会导致学生隐私信息的泄露。

　　1.2   大数据技术应用中的数据安全隐患

　　首先，大数据平台的建设和维护需要多方协同参与，这一过程涵盖了数据的采集、传输、存储、处理等多个环节，其中任一个环节都可能成为数据泄露的潜在风险点。其次，在大数据环境下，数据的价值日益凸显，这可能诱使一些不法分子采取非法手段窃取、篡改或滥用心理健康档案数据。再次，部分大数据应用在安全防护方面存在明显短板，如缺乏完善的访问控制机制、数据加密技术以及日志审计系统等。此外，虽然云计算、人工智能等新兴的大数据技术为心理健康档案管理提供了强大的工具，但若使用不当或管理不善，反而可能增加隐私泄露的风险。

　　1.3   档案管理的制度缺陷与技术漏洞

　　首先，一些高校的心理健康档案管理制度尚不完善，缺乏明确的隐私保护原则和规范，导致工作人员在收集、使用、共享学生隐私信息时缺乏必要的指导和约束。其次，部分高校的档案管理系统在设计和实现上存在安全缺陷，例如，身份验证机制不严格、访问控制粒度不够细、数据加密措施不到位等，这些都为不法分子提供了可乘之机。再次，档案管理过程中缺乏健全的安全审计和监督机制，导致难以及时发现和处置隐私泄露事件。同时，高校学生心理健康档案管理还面临着数据共享与隐私保护之间的矛盾[3]。一方面，为了更好地服务学生，需要在学校内部的不同部门之间合理共享心理健康档案数据；另一方面，过度或不当的共享又可能引发学生隐私信息的泄露和滥用风险。此外，当高校与外部机构（如医疗机构、科研机构等）开展合作时，也涉及学生心理健康档案数据的共享问题，这进一步加剧了隐私泄露的风险。

　　2  大数据时代高校学生心理健康档案隐私保护的优化策略

　　2.1   完善隐私保护法律法规

　　当前，我国已颁布了《中华人民共和国网络安全法》《信息安全技术 个人信息安全规范》等法律法规和标准规范，对个人隐私信息的收集、存储、使用、委托处理、共享等行为作出了原则性规定。但这些法律法规在对高校学生心理健康档案的隐私保护上仍缺乏针对性和可操作性。因此，亟须制定专门针对高校学生心理健康档案的隐私保护法律法规，明确界定心理健康档案的敏感信息范畴，规范档案采集、管理、利用等各个环节，严格规定相关机构和人员的权责义务，同时设立违规违法行为的惩戒机制[4]。在立法过程中，应注重提高立法的前瞻性，结合大数据、人工智能等新技术的应用发展趋势，对可能出现的新的隐私侵害行为作出有效的防范性规定。为此，要广泛听取并吸纳高校管理者、心理健康教育工作者、法律专家、学生代表等各方意见，确保法律法规的针对性、可操作性和可接受性。通过不断完善隐私保护法律法规，从制度层面为高校学生心理健康档案的隐私安全提供坚实保障。

　　2.2   建立健全隐私保护机制

　　高校学生心理健康档案从产生到销毁，需经历采集、传输、存储、使用、共享、归档等诸多环节，每个环节均存在隐私泄露的风险。因此，高校需建立健全覆盖档案全生命周期的隐私保护机制，从源头上防范和遏制隐私信息的非法收集、非授权使用、过度公开等问题。在档案采集阶段，应坚持合法、正当、必要的原则，确保在获取学生知情同意的基础上，最小化收集学生的隐私信息。在档案传输和存储阶段，应采用加密、脱敏等先进技术手段，确保隐私信息在网络传输和磁盘存储期间不被窃取或篡改。在档案使用阶段，应严格执行信息安全等级保护和访问控制策略，根据工作人员的业务需求和权限级别，严格限定其对隐私信息的访问权限和使用范围。在档案共享阶段，应明确划分不同的共享情景，针对校内共享、学校委托第三方服务机构处理以及与其他外部机构（如医疗卫生机构）共享等情形，制定差异化的隐私保护策略，并清晰界定各数据主体的责任范围。

　　2.3   加强隐私保护教育培训

　　一方面，高校应加大对档案管理人员的隐私保护培训力度，以提升其对学生隐私权的认知和尊重程度[5]。为此，需开展形式多样的培训活动，如专题讲座、在线课程、案例研讨等，旨在普及信息安全、数据保护及职业道德等方面的知识，进一步强化工作人员保护学生隐私的意识和责任感。另一方面，要着力提升档案管理人员的业务技能和信息化素养。在大数据时代背景下，心理健康档案管理正日益趋向数字化、网络化，传统的档案管理方式和技能已难以完全适应新形势下的工作需求。因此，需针对档案管理工作的实际情况，有计划、有重点地对工作人员进行专业培训，特别是要加强其在计算机应用、网络安全、数据分析等方面的技能培训，使其能够熟练掌握必要的信息化工具和手段，从而提高工作效率和管理水平。同时，要不断完善档案管理人员的绩效考核和责任追究机制，将隐私保护工作纳入日常管理和年度考核的重要范畴，并与工作人员的职务晋升、绩效奖惩等挂钩。对于在工作中出现隐私泄露、数据滥用等失职失责行为的，应严肃追究相关人员的责任，并视情节轻重给予相应的纪律处分。通过构建严密的制度框架，形成有效的外部监督和内部约束，促使工作人员自觉遵守隐私保护的各项规定，增强其履职尽责的主动性和积极性。

　　2.4   提升档案管理系统的安全性

　　随着大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展和广泛应用，传统的档案管理系统在数据采集、存储、访问等环节暴露出诸多安全隐患，难以有效应对日益严峻的网络安全挑战。为从技术层面强化高校学生心理健康档案的隐私保护，亟须充分运用先进的信息技术手段，全面提升档案管理系统的安全性、可靠性和智能化水平。首先，要加强对档案管理系统的物理和网络隔离，对关键设备和敏感数据实施专网专线、断网存储等严格的隔离保护措施。其次，要采用密码技术和生物特征识别技术，强化档案管理系统的身份认证和访问控制机制。利用非对称加密、数字签名、数字证书等密码技术，对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据被窃取和篡改。再次，要运用大数据分析、机器学习等技术，对海量的档案访问日志进行智能分析，及时发现可疑行为和异常事件。通过提取用户行为特征，构建正常行为模型，当系统检测到异常行为时，会自动触发预警机制，为安全管理人员提供决策支持。最后，高校应与网络安全服务机构开展深入合作，定期邀请第三方专业机构进行系统渗透测试、安全评估和风险评估。借助第三方专业力量，及时发现并修补系统漏洞，提升系统的整体安全防护能力。同时，还应对档案管理人员定期进行安全意识培训，增强其安全防范意识和应急处理能力。

　　3  大数据时代高校学生心理健康档案的合理利用路径

　　3.1   构建心理健康档案大数据分析平台

　　构建心理健康档案大数据分析平台，首先是实现档案数据的标准化采集和规范化存储。心理健康档案内容丰富，涵盖了学生的个人信息、心理测评结果、咨询记录等多种类型的结构化及非结构化数据。这些数据须遵循统一的数据标准进行采集、清洗和存储，进而形成规范化的数据集。其次，需运用大数据技术对档案数据进行关联融合与深度挖掘。借助数据仓库、数据挖掘、机器学习等先进技术，可以对不同来源、不同类型的数据进行深度关联分析，从而精准构建学生心理健康画像，全面刻画学生群体的心理健康特征。再次，应建设数据分析模型库与可视化展示系统。针对心理健康教育的实际需求，开发一系列包括预测、分类、聚类等功能的数据分析模型，形成一套相对稳定且实用的数据分析工具库。

　　3.2   创新心理健康教育与咨询服务模式

　　心理健康教育与咨询服务是心理健康档案利用的重要途径。在大数据时代，为了充分发挥心理健康档案在教育与服务的作用，高校可以从两方面着手。一方面，高校可利用档案大数据实施精准化的心理健康教育。通过对学生心理健康档案数据的分析，刻画学生群体的心理健康特征，研判学生的共性心理问题和个性心理需求，进而有针对性地设计心理健康教育课程和活动，实现因材施教、对症下药。例如，可基于学生的心理测评数据，利用聚类分析等算法将学生划分为不同的心理健康类型，并推送个性化的心理健康知识和自助练习；针对特定学生群体普遍存在的心理问题，可开设专题讲座、团体辅导等活动，集中力量重点攻克。另一方面，高校可依托档案大数据优化心理咨询服务流程。传统的心理咨询服务模式往往存在预约难、排队长、随访少等问题，难以及时、持续地满足学生的心理咨询需求。借助档案大数据分析，高校可对学生的心理咨询需求进行智能预测，合理调配咨询资源，从而缩短学生的预约等待时间。同时，基于海量的心理咨询档案数据训练智能对话模型，开发心理健康聊天机器人，使学生能够随时随地获得心理疏导和情感支持。此外，对学生的心理咨询数据进行跟踪分析，不仅可以实现咨询过程优化和疗效评估，还能及时发现心理危机并进行预警和干预。

　　3.3   为高校心理健康工作决策提供数据支持

　　第一，心理健康档案为制定针对性的心理健康工作计划提供了决策依据。利用心理健康档案大数据，高校可系统地诊断学生的心理健康问题。跟踪分析学生心理健康档案数据，能够及时发现学生存在的心理问题，准确评估学生群体的心理健康状况，并有效判别学生的心理健康发展趋势。第二，心理健康档案为心理健康工作指明了方向。通过对档案大数据的对比分析，可以研判不同时期、不同学院、不同年级学生心理健康水平的差异及其变化趋势，从而找出心理健康工作中的薄弱环节，为统筹资源、有针对性地开展工作提供明确指导。第三，心理健康档案为构建心理危机预测模型提供了数据支撑。归整并分析心理危机学生的档案数据，可以发现心理危机的高发群体、高危时段以及典型表现，进而识别出影响心理危机的关键因素，并构建心理危机预测预警模型。

　　3.4   促进心理健康领域的跨学科研究

　　心理健康档案大数据平台集成了海量的学生心理健康数据，为跨学科研究团队开展科学研究提供了宝贵的数据资源。心理学、教育学、管理学、计算机科学、数据科学等多学科的研究人员可以密切合作，深入挖掘和利用档案大数据的研究价值，在心理测量、心理咨询、行为分析、数据挖掘与可视化等领域开展深入研究。具体而言，可以利用档案数据开发针对大学生群体的心理测量工具，以提升心理测评的信度和效度；研究不同心理咨询方法的效果差异，以优化心理咨询方案；深入分析学生心理状况与行为表现之间的相关性，以探寻影响学生心理健康的关键因素；运用数据挖掘算法和可视化技术，建立心理健康风险评估模型，实现心理问题的早期预警和有效干预。

　　参考文献

　　[1]蔡娜娜.大学生心理健康档案的价值与应用研究[J].山西档案,2024(6):181-184.

　　[2]时海霞.新时代背景下大学生心理健康档案资源建设路径与应用领域研究[J].山西档案,2024(7):171-174.

　　[3]姚静,加小双.加拿大数据治理与隐私保护行动研究[J].山西档案,2024(7):5-11,15.

　　[4]王宁.人事档案数字化管理中数据安全与隐私保护研究[J].山西档案,2023(6):176-180.

　　[5] 张衍,韦昱杰.职业心理创伤:档案工作者面临的新挑战[J].档案学研究,2023(6):33-40.

　　【基金项目】聊城大学校级人文社科项目“基于共情技术下高校辅导员谈心谈话能力提升路径的研究”（项目编号：321022106）；山东省社科规划研究项目和中共山东省委党校（山东行政学院）重大项目攻关创新“大数据时代党的青年群众工作创新研究”（项目编号：2CDCJ05）。

　　【作者简介】孙哲（1983—），女，汉族，山东聊城人，聊城大学讲师，硕士，研究方向：大学生思想政治教育研究；姜利波（1980—）， 女，汉族，山东莱西人，聊城大学副教授，硕士，研究方向：大学生思想政治教育研究。