非常规突发事件公共恐慌的政府信息公布策略研究:基于Multi-Agent模型

本文基于Agent模型构建了非常规突发事件公共恐慌演化仿真模型,以探讨不同的政府信息发布策略对公共恐慌的影响.特别地,该模型将信息分为真实有利信息、真实危机信息、不实有利信息、不实危机信息等四种信息类型,并以松花江水污染事件为研究案例,进行实证研究.结果表明,当非常规突发事件引发公共恐慌时,政府应该慎重发表言论,注重自身的公众形象,并在应急政策准备充分情况下,尽快公布事件真相消除不实危机信息所带来的不良影响,以有效避免与消除公共恐慌危机.     

微博舆论场:突发事件舆情演化分析的新视角

微博舆论场逐渐成为了突发事件网络舆情的策源地,在舆情生成演化中扮演重要角色.本文以微博舆论场为研究视角,首先运用超网络建模理论,构建了集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型,并对各层子场内部以及子场间关系进行建模分析;然后提出了微博舆论场超网络模型的衡量指标,对微博舆论场"场强"进行了量化分析;最后使用社会计算和数据挖掘算法,定量分析了微博舆论场对新进入的无知者和感染者的作用过程,以及对新个体发生作用后,微博舆论场中舆情的演化.以期对突发事件舆情态势进行预测预警,为舆情干预治理提供理论依据,有效引导突发事件舆情良性发展.     

基于系统动力学的危险化学品水污染事件中城市供水危机应急策略研究——以2005年吉化爆炸引发哈尔滨水危机为例

危险化学品所造成的水污染事件不仅严重威胁生态环境,而且给沿岸城市带来供水危机,影响人民生命安全和正常生产.为此,本文基于系统动力学构建水污染突发事件研究模型,探索城市供水危机应急管理对策.不同于现有定量研究大多侧重于水污染事件的水治理技术或其经济社会影响,该模型将危险化学品水污染事件的自然与社会双重属性同时引入研究框架,梳理政府、媒体和公众在该突发事件中的行为关联机制.为此,本文以吉化爆炸引起哈尔滨水危机为案例,实证研究表明:水污染突发事件将会带来城市供水危机,并进而引发社会恐慌,对此,可通过增强信息透明程度、提高污水处理技术水平和提高政府应急调度水平来加以有效应对.结果同时表明,本文所构建的模型能有效模拟危险化学品水污染事件中城市供水危机的应对措施,为相关管理部门的应急管理提供理论依据和技术支持.     

突发事件社交网络舆情的扩散与控制

针对突发事件社交网络舆情扩散特征,考虑政府及公众媒体对社交网络舆情参与者产生的影响,建立一种突发事件社交网络舆情扩散模型。定义并分析突发事件社交网络舆情扩散趋势的转折点,由舆情扩散模型推导出度量突发事件社交网络舆情扩散趋势的测度,同时给出并证明在不同舆情扩散测度下转折点的存在性及舆情扩散趋势。根据舆情扩散测度给出一种最优控制的目标函数,利用舆情扩散测度的关键因素,推导出使目标函数值最小的舆情扩散控制方法。通过数值模拟计算,说明模型及控制方法的有效性和实用性。     

企业社会责任负面事件网络舆情演化与政企合作研究

企业社会责任负面事件网络舆情演化具有主体行为复杂性,是动态的复杂网络系统,把握舆情演化过程中主体的行为特征和互动关系有助于舆情管理.本文以企业、政府、民众、媒体和意见领袖五个主体为节点,以不同主体之间交互关系为路径,构建了企业社会责任负面事件网络舆情演化的多主体模型.选取"百度魏则西"为基础事件,采用系统动力学理论和方法,探究了企业社会责任负面事件网络舆情的演化过程和系统结构中的动力学行为.研究结果表明:企业社会责任负面事件网络舆情演化总体呈现了诱发、扩散和消退三个阶段的周期性过程.企业与利益相关者之间的交互作用是推动舆情演化的主要动因,其中企业和政府作为两个重要的行为主体,在联动的时点选择上,按照政府调控行为在先、企业应对行为在后的方式,能有效发挥政府的调控作用和企业的主观能动性,缓解舆论危机.     

基于群集动力学和演化博弈论的网络舆情疏导模型

互联网已经成为公共舆情传播的主要平台,网络舆情的危机疏导问题直接关系到整个社会的安全和稳定,而对网络舆情的活动进行分析是网络舆情疏导的重要前提,基于网络舆情在产生和发展过程中所呈现的群体性,本文应用群集动力学和演化博弈论的,在研究网络舆情群体流动过程和个体流动过程的基础上,构建了网络舆情疏导模型.通过使用多Agent仿真,应用所提出型,寻求在相关约束下的最佳疏导策略,证明了网络舆情疏导模型的有效性.本文的研究成果为有效解决群体危机环境网络舆情疏导问题提供理论依据.     

基于系统动力学的应急物资调运速度影响因素研究

应急物资调运是应对非常规突发事件的重要环节,本文基于系统动力学,从政府应急管理的视角出发,研究影响应急物资调运速度的主要因素.本文将应急物资按需求分为两类——累积性需求物资和非累积性需求物资,并在此基础上构建了应急物资调运的一般系统动力学模型,并以2005年吉林石化双苯厂爆炸导致的松花江水污染事件为例,以当时最紧缺物资——活性炭的调运进行仿真验证.研究发现:在应急物资的补给过程中,政府对突发事件信息的反应时滞和政府应急物资调度能力起到了决定性作用.研究结果对于政府提高应急物资调运速度进而更好地应对非常规突发事件具有重要参考价值.     

观点动力学视角下基于意见领袖的网络舆情反转研究

舆情反转是网络突发事件与热点事件中的一种重要现象。为探究网络舆情反转现象的内在机理,发掘舆情反转事件的演化规律,提出了一种观点动力学视角下基于意见领袖的观点演化模型。以意见领袖为切入点,基于无标度网络结构改进经典有界信任的HK模型,在观点更新中引入意见领袖的作用。运用社会网络分析理论的中心性指标识别意见领袖,对意见领袖引导下的观点演化进行仿真实验。选取新浪微博上的舆情反转案例,对模型仿真结果进行验证。实验结果表明,意见领袖对观点演化结果起着关键性的作用,能够引导群体的观点发生逆转,利用改进的模型能够模拟网络舆情反转事件的演化进程。     

基于BERT-LDA模型的新冠肺炎疫情网络舆情演化仿真

构建大规模网络舆情演化仿真模型,对新冠疫情武汉重灾区与全国其他地区采取差异化的应急管理和舆情疏导具有指导价值。为实现主题细粒度的舆情情感演化仿真,将LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型与BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)词向量深度融合,优化主题向量助力文本主题聚类;同时,在改进BERT预训练任务的基础上,叠加深度预训练任务,以提高模型在情感分类中的精确度。结果表明:在主题向量训练过程中,改进的BERT-LDA模型较原始LDA模型NPMI(Normalized Pointwise Mutual Information)值提升0.357;在疫情事件情感分类任务上,AUC(Area Under the Curve)值超过了99.6%,证明其能够有效运用于大规模网络舆情演化仿真。     

基于模型集成的突发事件舆情分析与趋势预测研究

近年来,突发事件发生后,事件演进受网络舆情的影响越来越大,分析突发事件发生后网民情绪并进行预测,可为政府部门的应急管理和策略设计提供有效支撑,赢得宝贵的时间.本文提出了一个基于模型集成的微博情感分析与预测模型,对突发事件微博舆情进行情感分类与趋势预测.为了更准确地分析微博情感与未来走势,首先,利用多模型集成策略对突发事件相关的单条微博进行情感分析;接着,将单条微博情感进行集成,形成微博情感时间序列;再次,利用多模型集成思路对微博情感的未来走势进行预测;最后,通过实例验证提出方法的有效性.实证结果表明,集成模型较传统分类在微博情感分析上具有优势,集成模型较传统回归模型在微博情感走势预测同样具有明显优势,可以取得较高的预测精度.     

突发事件下群体抢购行为的舆论传播机理研究

本文从舆论传播的角度,采用有界信任规则,通过引入突发事件的不确定性环境噪音因子,构建用于分析群体抢购行为的噪音异质有界信任模型.然后,通过计算机仿真,分析了信任水平不同的子群体比例变化和突发事件所引发的不确定性大小对群体观点演化的影响.研究结果将为突发事件下群体抢购行为舆论引导机制的建立和有效实施提供理论依据.     

基于危险化学品事故的双层次应急中心选址模型

针对危险化学品事故频发的现状,在传统选址模型的基础上建立了双层次应急中心选址模型.利用高斯烟羽模型对危险化学品泄漏风险进行了度量,在经典的p-中值选址模型基础上提出了事故风险和距离相结合的双层次选址模型,改变了传统的一对一应急模式,设置了两类应急中心服务于每一个化工厂,并设计了改进的禁忌搜索算法确定最优选址策略.最后,针对北京市大兴区化工厂的分布情况做了案例分析,给出相应的两个层次应急中心的选址方案,并对层级管理参数λ进行了灵敏度分析,验证了加入第二层次应急中心的考虑后,整个应急系统的效率得到了提高,并且应急成本有所下降.     

考虑供应商聚类的应急医疗物资协同配送仿真

针对突发公共卫生事件应急处置中存在的地方政府医疗物资储备不足、配送效率低下等问题,设计了一种考虑供应商聚类的两阶段应急医疗物资公私协同选址分配模型。在备灾时利用模糊聚类算法实现供应商聚类,并与政府建立合作机制以实现应急医疗物资联合储备;在救援初期依托政府和各类供应商的物资储备及运输能力,构建以最小化物流总成本与需求未满足率加权和为目标的选址分配仿真模型。设计改进的非支配排序遗传算法对此两阶段模型进行求解。以新冠肺炎疫情中武汉市医疗物资调度设计仿真算例,并对比有无供应商聚类对模型的影响。仿真结果表明：该模型在协调政府和供应商的应急医疗物资储备、运输以及调度决策方面具有优势。     

The Measure Method of Complaint Theme Influence in View of Netizens' Emotional Resonance

On the social network platform, complaints about the public policy formulation and implementation issues arise largely. Through the information aggregation, frequent interaction, word-of-mouth and emotional resonance on online social network, these information will lead to the outbreak of the network complaints. It brings difficulties and challenges in public management. China is under a period of social transformation, and there are various problems and contradictions. Emergency can easily arouse group complaints on online network, and it will lead to network public opinion through inducing social emotional resonance, which is harmful to social security and stability. This paper has built the evaluation index system from four dimensions with complaint text's quality, transmission timeliness, user interaction degree and emotional resonance excited by emergency. Then, we establish the dynamic influence measure model of online netizens complaint theme based on an entropy weight model. The measure model is proved to be reasonable and effective by the empirical research of Sina Weibo data. The model can effectively solve the measure problem of group complaints influence when the emergencies arouse social emotional resonance. It has important theoretical significance and practical value for public policy decision-maker on listening to online group complaints, understanding public opinion, and making public policy.     

基于强化学习的危化品运输路径选择博弈分析

危化品运输企业常常为追求自身利益最大化而忽略运输安全问题,导致危化品运输安全事故频发.为提高危化品运输安全性,除了行政监管,政府还通过路径税收政策影响危化品运输路径,从而避免安全事故发生.本文根据危化品运输企业具有自主学习的特性,引入强化学习相关理论方法,建立了路径税收政策下基于强化学习的危化品运输路径选择的演化博弈模型;同时通过理论分析及仿真算例,对路径税收政策下危化品运输路径选择问题进行研究.仿真结果显示,路径税收政策可促使危化品运输企业选择收税路段,进而降低危化品运输风险,对于提高国家危化品安全运输管理具有实际意义.     

时序网络视角下网络舆情的演化模型研究

随着对社交媒体的研究深入,平台用户之间的社会关系网络为动态的时序网络逐步得到认同。为了对比并分析时序网络下舆情扩散的过程和结果,采用计算机仿真的分析方法,通过构建时序网络,并采用SIR模型作为舆情扩散的信息扩散模型。多智能体仿真结果表明,舆情扩散结果的不确定性一方面来自于时序网络的复杂网络结构和信息扩散模型,而另一方面则是源于将用户之间的社会关系网络看作是静态网络。通过参数分析确定了提高舆情扩散的思路和方向。