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.     

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。     

微博网络舆情中的意见领袖识别及分析

从用户影响力和用户活跃度两个角度考虑,构建了微博意见领袖指标体系,提出了使用层次分析法和粗糙集决策分析理论对意见领袖的特征进行识别及分析的理论框架。对3起突发事件微博数据进行了实证分析,通过观察法分析了Top 10意见领袖具有的特征,使用粗糙集理论对意见领袖识别问题进行了建模,并提取了识别意见领袖的决策规则。另外,通过定义意见领袖一致性和排名稳定性两个指标分析了意见领袖的跨主题性,实验结果表明意见领袖是主题依赖的,只有很少用户可以在不同主题同时成为意见领袖。     

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.     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

突发事件应急理论与方法研究进展专辑序言

突发事件应急理论与方法研究是多学科交叉型的研究,也是不断发展中的研究.随着世界范围内突发事件严重性和复杂度的提高,突发事件的应对已成为领域的热点和难点问题.本期专刊汇集了国家自然科学基金委非常规突发事件应急管理研究重大研究计划的部分优秀成果,旨在促进我国突发事件应急理论与方法研究的学术交流,推动相关研究水平的提升,探索突发事件应急研究的发展思路和方向,并为促进我国突发事件应急能力提升提供科学支撑.     

基于案例的突发事件推演规则验证方法

为提高突发事件案例利用率和突发事件推演规则的适用性及准确率,结合应急管理和知识管理理论,提出了一种利用相似案例验证推演规则适用性的方法.该方法以共性知识元模型作为突发事件情景、推演规则、案例的共性表示基础.首先,利用当前情景匹配突发事件推演规则,提取匹配成功的推演规则;然后结合当前情景匹配突发事件案例,并以匹配成功的案例对推演规则进行推演验证,验证通过的推演规则用于突发事件情景推演,从而为应急管理提供决策支持;最后,以汶川县七盘沟等泥石流为例验证了该方法的有效性.     

面向突发事件应急决策的情景建模方法

情景是非常规突发事件应急决策的基础和依据.针对情景建模中跨学科、跨领域的知识支撑和对事件经验知识依赖的不足,本文从事件本身、事件属性以及属性间关系三个角度对非常规突发事件的情景进行刻画,提出了一种基于知识元的情景表示模型;在此基础上,针对非常规突发事件的不确定性特点,运用贝叶斯网络扩展知识元模型的不确定性表示和推理,构建了适用于情景推演的贝叶斯网络模型,解决了非常规突发事件情景的不确定推演问题;最后,通过舟曲泥石流事件验证本文提出的模型与实际情况相符,能够为非常规突发事件应急决策提供科学有效的辅助支持.     

太阳射电频谱爆发识别的元学习方法

太阳射电频谱图像在太阳活动和空间天气的观测、研究和预报中有着重要的作用。太阳射电宽带动态频谱仪是国内观测太阳射电信号的主要设备, 但受到窗口时间、观测设备和太阳活动规律的影响, 其所采集到的频谱数据存在有效样本量少的问题。针对这一现状, 提出了一种基于元学习和迁移学习的少样本学习方法, 用于改善太阳射电频谱图像的分类性能。首先模型在元学习基准数据集上进行元知识的学习, 然后对射电频谱图像进行小样本识别的模型定义, 最后将元知识迁移到频谱图像数据集的分类任务中。通过对多种元学习方法进行实验分析和性能比较, 证明了本文方法的先进性和有效性。     

城市突发事件的应急设施选址群决策方法

针对应急设施选址中存在的一类不同决策部门存在不同权重且属性值为精确数、三角模糊数和语言值的混合型多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS和距离测度的应急设施选址群决策方法。该方法可直接集结评价信息,避免了数据类型转换和量纲统一所造成的信息损失,同时基于距离测度方法确定决策部门和属性的客观权重,将其客观权重和主观权重线性合成为综合权重。最后,通过具体的应急设施选址案例验证方法的可行性和有效性。     

营区突发事件应急保障方案仿真推演评估方法

针对当前营区应对复杂突发事件情景下的应急指挥管理能力薄弱、应急方案效能难以量化评估决策的问题, 提出了基于兵棋的营区突发事件应急保障方案的仿真推演评估方法。结合营区应急作战特点和兵棋要素技术, 建立基于“情景-应对”应急模式的营区突发事件机理形式化描述, 采用案例推理方法将当前突发事件情景与历史案例库进行相似度对比分析, 构建一套适合突发事件快速响应生成应急方案的方法。以H营区油料库及核燃料库遭敌特偷袭引发的突发事件为想定背景, 采用兵棋方法开展对营区应急保障行动方案的仿真推演与效能评估, 验证了突发事件应急方案快速评估方法的可行性, 可为营区非常规突发事件应急决策提供重要的支持。     

基于情景的非常规突发事件决策流程生成方法

非常规突发事件频发,有效而快速地识别决策问题、构建决策流程是亟待解决的重要研究问题。运用知识元模型分析非常规突发事件决策情景,在规则推理的基础上,应用模糊理论,提出模糊规则以及规则匹配算法,实现非常规突发事件决策问题的识别,进而通过问题与决策活动的映射关系、应用知识元和解释结构模型将决策活动结构化,提出决策问题关系到流程结构的转换方法,从而实现决策流程的生成。研究成果能够为决策人员快速识别决策问题、构建决策流程、制定决策方案提供支持。实例分析证明了该方法的有效性。     

基于知识元的突发事件案例信息抽取方法

为了获取突发事件案例中客观事物及其状态变化信息,将共性知识元模型引入到应急领域中,针对突发事件案例内容特征,从知识层面对突发事件案例进行结构化表示,进而提出一种基于知识元的突发事件案例信息抽取方法。该方法通过可定制的突发事件案例信息抽取模板,并结合规则匹配,能够实现对突发事件案例半自动化信息抽取,抽取结果存储到数据库中,可以为基于知识元的突发事件情景模拟仿真研究提供客观真实的数据支持。最后通过实验证明了该方法的可行性和有效性。     

面向突发事件的复杂系统应急决策方法研究

突发事件应急决策问题具有典型的复杂系统特性,本文深入分析了传统决策问题和应急决策问题的差异,考虑应急决策问题的特殊约束条件,提出了面向突发事件的复杂系统应急决策方法——"基于跨域仿真的应急决策方法",该方法由三条基本准则、跨域仿真模型、基于跨域仿真的决策支持模型三部分组成.三条基本准则包括动态锚定、有效策略、底线原则,分别针对应急决策面临的决策目标动态不确定、方案评估缺乏评价依据、决策调整难以实施三大难题给出了解决途径;跨域仿真采用"数据-模型"融合的方式解决突发事件仿真的"仿不准"难题;基于跨域仿真的决策模型实现了复杂突发事件的有效决策.本文提出的基于跨域仿真的应急决策方法具有一定的方法论意义,可推广适用于多种具有复杂系统特征的广义决策问题.     

面向突发事件的模糊多目标应急决策方法

应急环境下的信息具有不确定性、模糊性, 运用单一的方法很难做出有效决策. 集成模糊理论, 灰色系统理论和多目标决策理论, 提出了一种改进的模糊多目标应急决策方法. 该方法首先结合灰色关联度计算各决策方案到TOPSIS正负理想解的距离, 然后采用三角模糊数, 处理决策信息的模糊性和不确定性, 突出了各决策方案之间的关联影响. 最后, 结合核电站事故应急决策的例子, 验证了所提出方法的可行性和有效性.     

事前-事中两阶段突发事件应急决策方法

针对具有事前不确定情景预测信息的突发事件应急响应决策问题,考虑到事前防灾、减灾措施会对事中应对措施的实施效果造成影响的问题特点,提出了一种事前-事中两阶段突发事件应急决策方法.该方法中,首先通过计算各事中应对措施的效用值确定针对不同防灾、减灾措施和事中灾害情景的最优事中应对措施;然后,基于后悔理论的思想,构建两两防灾、减灾措施比较的过度应对预期后悔矩阵和应对不足预期后悔矩阵,进而构建综合预期后悔矩阵;在此基础上,分别计算各防灾、减灾措施的全局预期欣喜值、全局预期后悔值和排序值,并最终确定事前防灾、减灾措施和针对不同事中灾害情景的应对措施.最后,通过一个案例研究说明了本文所提出方法的计算过程.     

基于知识元的非常规突发事件情景模糊推演方法

针对非常规突发事件的情景表示中跨领域、跨学科知识支持和微观分析的不足,基于情景要素及其相互作用关系的相对微观分析,给出了一种以知识元模型为基础的情景表示模型;针对非常规突发事件情景推演中信息不确定性问题,提出了一种模糊推演方法,应用知识元间相互作用关系构建模糊规则,将不确定的情景信息与模糊规则进行匹配,判断情景推演的结果及其可能性,进而为决策者进行决策提供依据.最后,以舟曲泥石流事件为例,验证了文中方法的科学性和实用性.     

基于贝叶斯网络的突发事件链建模方法与应用

针对各突发事件具有高度不确定性、系统性和链式反应的特点,将各类突发事件统一抽象为输入、状态和输出相互作用的三层网络结构.以贝叶斯网络为建模工具,提出了适用于不确定性突发事件的单一事件贝叶斯网络.在此基础上,提出了具有关联关系的单一事件贝叶斯网络的合并方法,进而构建出了突发事件链贝叶斯网络模型.最后,以台风-暴雨-洪水事件链为例验证了该方法的可行性和有效性.     

面向突发事件的电网韧性能力评价及构建方法

近年来,我国对电力系统面对突发事件时的性能表现提出了更为严格的要求,利用韧性的概念构建电网系统能够实现应急全周期内避免损失.文章利用应急管理理论分阶段刻画韧性的特征,在描述突发事件下电网韧性能力的同时提出了一种定量评价电网韧性的方法,它侧重于电网在突发事件发生后随着时间的推移维持稳定、抵抗中断、恢复性能的调整能力:利用给出的韧性评价指数结合电网特有的包括运行模式、组件物理强度和网络拓扑结构在内的电网特征,针对性地描述了能够增强电网韧性的措施.最后举例选取N-1准则措施利用PSCAD软件进行仿真模拟,利用韧性评价指数说明N-1措施能够增强电网韧性的同时,验证了韧性评价指数的合理性.电网实例引用IEEE14节点模型.     

基于前景理论的突发事件应急响应的风险决策方法

针对应急方案对突发事件发展演变存在干预并可能导致不同的人员伤亡和财产损失的情形, 提出了一种基于前景理论的应急响应风险决策方法. 首先, 描述了突发事件应急响应的风险决策问题; 然后, 基于前景理论的思想, 计算突发事件不同情景的综合价值, 即定量化描述针对不同情景的人员伤亡和财产损失的决策者综合心理感知; 进一步地, 计算突发事件不同情景的权重, 即定量化描述针对不同情景出现的重要性程度的决策者心理感知; 在此基础上, 依据情景综合价值、情景权重和应急方案的成本投入, 计算各应急方案的综合前景值, 并依据综合前景值的大小确定应急方案排序. 最后, 通过一个案例研究说明了该方法的可行性与有效性.