群体性暴力事件的对抗仿真研究

提出一种研究群体性暴力事件的新方法,将基于Agent的系统应用于警方与暴力分子的对抗仿真中。以复杂性适应理论和人工智能为理论基础,提出了2类对抗Agent的模型设计与实现方法。设计实现了一个基于A-gent的对抗仿真系统,仿真过程中呈现了一些有意思的涌现行为。实验结果表明这种新方法对警方解决群体性暴力事件具有重要的意义。     

对“无组织-无直接利益诉求”群体性事件的分析

提出一个基于Agent的群体性事件模型,对＂无组织-无直接利益诉求＂这一类群体性事件进行研究,通过对影响Agent行为的不同因素的分析仿真,展示了这些因素对不同参与者行为影响的权重,揭示了参与者的特性和这类事件的发展过程。实验较好地反映了不同因素对人群行为的影响以及这类群体性事件的规律,对处置应对群体性事件的体系、战术提供一个重要的方法。     

基于Agent的群体性暴力事件的建模与仿真

对群体环境下个体的犯罪行为选择进行了研究。提出了一种新的犯罪风险评估模型,通过对个体的不满度、冒险等级等因素的简化提取,再现了暴乱发展扩散的情形。仿真实验表明,警察的出现能够有效抑制暴乱时"破窗效应"的扩散,而人群中核心分子和易转化分子对暴乱的规模增长和扩散起到了重要作用。研究结果可以为公安机关处置群体性暴力事件提供重要理论依据。     

体育赛场中群体性暴力事件的特征研究

随着竞技体育的发展,体育比赛更加好看和紧张,但由于体育暴力的出现使原本的比赛变得危机四伏。通过运用文献资料法和逻辑归纳法,对竞技体育群体暴力事件进行研究,主要通过对体育暴力概念的归纳与总结;体育赛场内外暴力事件的总结;然后通过社会、裁判判罚、媒体、个人和管理体制这几个方面引发的群体性暴力事件进行特征分析,为减少体育暴力和促进体育健康发展提供借鉴。     

基于Agent的群体性事件动力学模型研究

从群体性事件的个体角度出发来研究群体性事件的规律。提出一种基于Agent的群体性事件建模模型,并对群体性事件的聚集、骚乱、逃散三种状态的个体行为进行建模,然后将模型运用到计算机仿真当中,观察所有个体在三种状态中涌现出的群体行为,研究群体性事件的行为规律。     

面向群体性事件的三方两两博弈演化模型

为更好地应对航班延误引发的群体性事件,以机场、旅客、航空公司为群体性事件的博弈主体,明确各个主体在群体性事件中的策略选择,分析其对于群体性事件的影响机理。并基于演化博弈理论,利用复制动态方程,构建三方两两博弈演化模型,采用三个两方博弈模型对航班延误的旅客群体性事件进行分析。在航空公司与旅客、机场与旅客两个博弈模型中,多数情况下,博弈双方在多次博弈后会调整各自的策略,形成一个循环的闭合博弈圈。在机场与航空公司的博弈模型分析中,引入了契约下的核战略的囚徒困境,并得出结论：博弈双方会同时积极应对旅客群体性事件。     

社会网络视角下的群体性突发事件演化机理研究

当前中国社会经济发展新常态背景下,"群体性突发事件"的防范应该引起足够的重视。本文首先明确社会网络在群体事件中对群体感知、决策等方面的作用;以上述作用机制为依据,采用系统动力学研究方法,将群体性突发事件的动力学系统分为媒体环境调节子系统、人群行为演变子系统与政府干预子系统,综合子系统的特征建立了群体性突发事件的演化系统的SD模型;根据对系统内部影响重要因素进行的仿真研究,得出了政府干预时间对事件发展影响显著、舆情刺激对群体性突发事件演化的正相关作用等主要结论。     

建筑物火灾中人行为的可靠性模型

对火灾中事例的分析表明,造成火灾伤亡的主要因素与人有关·因此,在对人的行为原理进行分析的基础上,把建筑物火灾中人的行为的可靠性模型分为人在建筑物火灾中的感知的可靠性、认知和决策的可靠性和行动的可靠性,并讨论了3种可靠性的机理及其影响因素,提出了适合建筑物火灾中人的认知和决策的模型,接着应用专家经验和模糊数学的理论,建立了其可靠性评价模型·     

高层建筑火灾疏散中人的行为模式分析与致因机理研究

分析了高层建筑火灾特点,基于S-O-R模型及中介变量理论,以人员疏散逃生路线为研究角度,将火灾疏散过程分为房间、走道和楼梯三个阶段,对三阶段疏散过程中人的行为模式进行研究,分析不安全行为产生的致因因素,基于DEMATEL对致因因素进行分析,找出影响人不安全疏散行为的主要因素。     

内隐安全行为干预模型机理研究

为降低人失误事故发生的概率,以行为安全管理元模型为理论依据,针对安全信息、安全心理、安全人性、安全文化这4个主要影响因素,提出内隐安全行为干预模型,在模型的基础上以"安全需要—安全动机—安全认知(安全知识、安全意识、安全态度)—安全意愿—安全行为"为关键节点分析人的内隐安全行为形成过程。结果表明:从内隐行为角度去理解和研究事故预防是研究行为安全管理的新趋势,所建模型为分析更深层次的人因事故与加强行为安全管理提供了一种新的思路和方法。     

基于大数据群体性事件网络化防控研究

群体性事件的多发或可演变为全局性的恶性危机,它将严重危害社会稳定,甚至危及国家安全。相比事件发生后的应急补救,对于群体初期言论与行为发展态势的动态监控和政策疏导,能积极有效地调节矛盾、化解冲突,防控危机于萌芽之中。以构建针对群体性事件涌现的大数据防控网络化平台为研究目标,本文提出:(1)通过大数据采集和防控等级设定,快速确定具有特定言论与行为的问题群体,设置防控个体并建立混合群体的初始网络化动态模型;(2)根据数据挖掘技术和自组织系统理论,模拟仿真防控个体在混合群体意识与行为自组织涌现重构过程中的防控作用,并优化网络化动态模型的防控结构;(3)将网络化动态模型纳入以互联网和物联网为基础的大数据防控网络化平台,解决群体性事件涌现的网络化平台整体协同防控的组织优化问题。研究结果对于利用大数据网络探索群体性事件涌现的机理,对于维护国家安全与社会稳定防控措施的评价,具有理论和实际意义。     

基于ISM和AHP的高危岗位工人反生产行为影响因素分析

为探究高危岗位工人反生产行为影响因素的相互作用,从个体因素、情境因素和管理者因素3个层面建立高危岗位工人反生产行为影响因素的指标体系,利用解释结构模型(ISM)分析各个影响因素的内部逻辑联系和作用机制,并且形成4级递阶的ISM模型。在此基础上,利用层次分析法(AHP)对解释结构模型中各个因素的影响程度进行排序,得出综合权重系数。结果表明:表层直接影响因素全部集中在个体因素,中层间接影响因素涉及到部分的个体因素、情境因素和管理者因素。深层根本影响因素集中在情境因素和管理者因素;组织不公、安全激励水平、报复性动机、领导风格和人际冲突是高危岗位工人反生产行为的主要影响因素。因此,减少组织不公、完善安全奖励惩罚机制、改善领导风格和加强招聘人员的筛选,有助于控制高危岗位工人的反生产行为。     

矿工不安全行为影响因素分析及控制对策

我国30 a间煤矿重大事故统计数据显示,人因事故占到96.5％以上.在所有导致煤矿重大事故的直接原因中,不安全行为是引起煤矿绝大多数事故发生的直接原因.因此,在对不安全行为影响因素文献综述的基础上,以G矿N1301工作面的矿工为研究对象,确定了由4个一级因素16个二级因素组成的不安全行为的影响因素集.引入网络层次分析法(ANP),构造不安全行为影响因素的网络结构模型,并通过发放专家打分表,对不安全行为的影响因素进行两两比较,利用Super Decisions (SD)软件计算出不安全行为影响因素的一级因素和二级因素的权重,进而得出全部16个二级影响因素权重总排序,并以此为依据对不安全行为的影响因素进行了重要性分析.其重要性排序将为预防矿工不安全行为指出控制方向,并提出相应的矿工不安全行为控制对策.     

行前交通信息提供下路线选择行为的影响因素分析

在行前交通信息提供下,驾驶员的路线决策行为在众多因素的作用下非常复杂。传统的研究方法缺乏对各影响因素的定量分析,模型中也鲜有考虑驾驶员的态度认知变数。为进一步探讨行前交通信息提供下驾驶员路线选择行为的影响因素,本研究提出3个基本假设,并采用结构方程模型对假设进行验证。结果显示:3个假设均成立,即路线选择行为与行前提供的行程时间成负相关,与路线的利用经验成正相关,与路线的认知评价成正相关。其中,出发前行程时间信息对通勤者的路线选择行为影响最大,路线的印象评价影响次之,最后是路线的利用经验。研究结果有助于正确把握驾驶员在交通信息影响下的决策行为。     

中国网络群体时代下的网络暴力

伴随着中国社会大环境的变化和中国网络媒介的进一步发展,中国网络媒介进入到了群体时代,其中一个重要表现就是频频发生的网络暴力。本文主要运用勒庞的群体心理学知识对网络暴力现象加以分析,并指出群体心理对网络暴力事件和现实生活中群体性事件所具影响的差异性。为了有效减少网络暴力的发生,需要大力提高公民的网络媒介素养。     

论群体性事件中的群体和群体行为

群体性事件中的群体行为可分为集体行动和集群行为加以研究,二者具有不同的行为特征。观察近年来我国频发多发的群体性事件,一个明显的趋向是,越来越多的集体行动正在演变成为集群行为,与此相应,越来越多的基于利益表达的群体性事件正在转变成为基于不满宣泄的社会泄愤冲突事件。     

基于排队网络的航站楼旅客规模预警方法研究

延误、取消等不正常航班事件严重影响了航空公司正常运营管理,一方面航空公司需要耗费大量资源应对延误等情况,另一方面不正常航班可能导致群体性冲突事件,带来重大的安全隐患。针对航站楼到达旅客的瞬变行为,建立开放式排队网络模型,分析航站楼到达旅客人数在瞬变行为下排队网络的性能指标,利用国内某航站楼旅客统计数据进行验证。实例验证表明:不正常航班发生后,通过排队网络模型计算并观察各节点人流,可以控制节点旅客人数,以减少因人数滞留过多而引发的群体性安全事件。     

高校大学生群体性事件原因的多维度理论阐释与处置机制

本文分别从功能主义冲突论、相对剥夺论和集体行为形成理论对高校大学生群体性事件的原因做了剖析。对"处置"高校学生群体性事件进行辩证性分析。为有效妥善处置高校大学生群体性事件,需建立对高校大学生群体性事件的预警机制、健全事件发生时的应急控制机制、建立群体性事件的监控和应急调度机制、完善对高校大学生群体性事件的善后处理和事件评估机制。     

调查过程中行为特征的几个定量模型

本文指出了行为规律探讨需用定量分析的六个方面:基于调查过程是被调查者与调查者之间对策的观点,提出了四个调查过程中行为特征的定量模型,模型4的D.D.M法容易为人接受。     

基于主动行为表达的高效互动识别方法

提出一种将两个人的互动分解为主动行为和被动行为的新方法，以实现更有效的行为识别，并创建了一个包含6种复杂人体行为的新数据集 K3HI，其中包括踢、指、拳击、推、交换物品和握手。对每一种主动行为提取出其关节、面和速度3个特征，并对这3个特征序列进行分析从而判断其行为。通过采用自己的数据集，利用连续的隐马尔可夫模型（HMMs）对主动行为识别方法和传统两人互动行为识别方法进行对比分析。结果表明，本文识别方法相比于传统方法更准确，并且可缩短样本训练时间，体现了其综合优势。