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基于輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)安全事件情報(bào)感知與應(yīng)用研究

2019-10-30 13:04:22夏一雪
現(xiàn)代情報(bào) 2019年11期
關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)

摘 要:[目的/意義]基于輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)安全事件情報(bào)感知,為社會(huì)安全事件應(yīng)急管理提供情報(bào)支持。[方法/過(guò)程]基于輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)屬性,剖析網(wǎng)絡(luò)社會(huì)環(huán)境下社會(huì)安全事件特征和情報(bào)感知需求,提出基于輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)安全事件情報(bào)感知具有多元、快速、全面、深度的優(yōu)勢(shì)。從社會(huì)安全事件要素和過(guò)程兩個(gè)方面,構(gòu)建全要素、全周期的情報(bào)感知指標(biāo)體系。分析基于移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò)的情報(bào)感知路徑,針對(duì)情報(bào)感知指標(biāo)進(jìn)行情報(bào)感知,確定“異?!L(fēng)險(xiǎn)→情報(bào)”的情報(bào)感知過(guò)程,并研究情報(bào)感知方法。[結(jié)論/結(jié)果]基于輿情大數(shù)據(jù)構(gòu)建情報(bào)感知指標(biāo)體系并開(kāi)展應(yīng)用研究,為網(wǎng)絡(luò)社會(huì)環(huán)境下社會(huì)安全事件應(yīng)急管理提供新思路和新方法。

關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)輿情;大數(shù)據(jù);社會(huì)安全事件;情報(bào)感知

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2019.11.014

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G203 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821(2019)11-0121-07

Abstract:[Purpose/Significance]Intelligence perception of social security incident based on big data of public opinion provides intelligence support for emergency management of social security incident.[Method/Process]Based on the social network attribute of public opinion big data,this paper analyzed the characteristics of social security incident and intelligence perception needs under the network society environment,and proposed that the intelligence perception of social security incident based on big data of public opinion had the advantages of diversity,speed,comprehensiveness and depth.From two aspects of the element and process of social security incident,the whole element and the whole cycle of intelligence perception indicator systems are constructed.Through the mobile sensor network,intelligence perception was conducted contraposing intelligence perception indicators,the intelligence perception path of“abnormality,risk and intelligence”is determined,and intelligence perception methods were analyzed.[Result/Conclusion]Based on the big data of public opinion,the indicator systems of intelligence perception and applied research were constructed,so as to provide new ideas and methods for the emergency management of social security incident from the perspective of network society.

Key words:network public opinion;big data;social security incident;intelligence perception

當(dāng)前,網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的深入發(fā)展,對(duì)社會(huì)安全事件演化規(guī)律產(chǎn)生了廣泛而深刻的影響,眾多網(wǎng)民依托微博、微信、網(wǎng)絡(luò)論壇、社交網(wǎng)站等網(wǎng)絡(luò)媒體進(jìn)行交流互動(dòng),極易引發(fā)社會(huì)安全事件的線(xiàn)上線(xiàn)下耦合風(fēng)險(xiǎn),特別是社會(huì)安全事件發(fā)生后,網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)已成為第二現(xiàn)場(chǎng),網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢(shì)直接影響政府應(yīng)急管理效能。與此同時(shí),網(wǎng)絡(luò)輿情逐漸呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境,其中蘊(yùn)含著大量情報(bào)資源,輿情大數(shù)據(jù)為社會(huì)安全事件情報(bào)感知提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、交互環(huán)境。如何基于輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行情報(bào)感知,開(kāi)展持續(xù)、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的態(tài)勢(shì)分析和預(yù)測(cè),并提供交互式、精準(zhǔn)化、前瞻性的決策支持,是具有理論創(chuàng)新與實(shí)踐價(jià)值的研究課題。

國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界在社會(huì)安全事件情報(bào)領(lǐng)域,較少專(zhuān)門(mén)研究成果,主要針對(duì)社會(huì)安全事件的具體類(lèi)型,如恐怖襲擊事件、重大刑事案件、群體性事件等進(jìn)行研究,集中體現(xiàn)為反恐情報(bào)、刑事犯罪情報(bào)等方面的研究成果。在情報(bào)感知領(lǐng)域,1)服務(wù)面向方面,包括軍事情報(bào)感知、網(wǎng)絡(luò)空間威脅情報(bào)感知、突發(fā)事件情報(bào)感知、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)感知等。2)研究?jī)?nèi)容方面,包括情報(bào)感知通識(shí)研究、專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域情報(bào)感知特色研究和情報(bào)感知生態(tài)研究3大類(lèi),具體可分為情報(bào)感知行為主體解析、情報(bào)感知行為客體解析、情報(bào)感知需求環(huán)境解析、情報(bào)感知條件與方法解析、情報(bào)感知實(shí)施管理解析5項(xiàng)探索對(duì)象[1]。3)情報(bào)感知方法方面,包括灰色系統(tǒng)理論模型[2]、文獻(xiàn)探測(cè)方法[3]、賦意方法[4]、系統(tǒng)辨識(shí)方法[5]等定量、定性研究方法。4)情報(bào)感知路徑方面,基于軍事領(lǐng)域“感知、理解、預(yù)測(cè)”的態(tài)勢(shì)感知思想,進(jìn)行不同領(lǐng)域情報(bào)感知系統(tǒng)的構(gòu)建,如提出“覺(jué)察、理解、投射”的感知階段[6];“觀察、調(diào)整、決策、行動(dòng)”的感知路徑[7]等。

3 基于輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)安全事件情報(bào)感知指標(biāo)體系 ?從結(jié)構(gòu)和過(guò)程兩個(gè)視角,進(jìn)行社會(huì)安全事件情報(bào)感知指標(biāo)體系的構(gòu)建。1)結(jié)構(gòu)視角,情報(bào)感知服務(wù)于政府應(yīng)急管理,而政府應(yīng)急管理主要包括兩個(gè)方面:一是應(yīng)急管理的客體;二是應(yīng)急管理的主體及其所進(jìn)行的應(yīng)急管理行為和所運(yùn)用的應(yīng)急管理資源,由此,分別針對(duì)這兩個(gè)方面的組成要素進(jìn)行感知指標(biāo)的確定。2)事件演化視角,情報(bào)感知貫穿于社會(huì)安全事件全過(guò)程,不同發(fā)展階段情報(bào)感知指標(biāo)存在差異,由此,分別針對(duì)不同階段進(jìn)行感知指標(biāo)的確定。

3.1 基于要素的情報(bào)感知指標(biāo)體系

基于要素的情報(bào)感知指標(biāo)體系,是指某一時(shí)刻社會(huì)安全事件應(yīng)急管理的全要素所構(gòu)成的指標(biāo)體系?;谝氐那閳?bào)感知,是對(duì)社會(huì)安全事件的一種全景式情報(bào)感知,力求覆蓋社會(huì)安全事件的全部核心要素以及要素之間的關(guān)系。主要包括兩個(gè)方面,一是社會(huì)安全事件的各類(lèi)要素;二是社會(huì)安全事件應(yīng)急管理的各類(lèi)要素。

1)社會(huì)安全事件的各類(lèi)要素

社會(huì)安全事件是應(yīng)急管理的客體,其各類(lèi)要素主要體現(xiàn)為人、事、物、時(shí)、地、情等,例如恐怖襲擊事件,其要素包括襲擊者、襲擊對(duì)象、襲擊方式、襲擊工具、襲擊時(shí)間、襲擊地點(diǎn)、襲擊影響等。在輿情大數(shù)據(jù)中,人的要素體現(xiàn)為社會(huì)身份、社會(huì)關(guān)系等,例如微博用戶(hù)的用戶(hù)名、昵稱(chēng)、手機(jī)號(hào)、ID、認(rèn)證信息等,以及由關(guān)注和粉絲構(gòu)成的社交網(wǎng)絡(luò);事的要素體現(xiàn)為文字、圖片、音頻、視頻等用戶(hù)生產(chǎn)內(nèi)容中所包含的類(lèi)型、規(guī)模等事件信息,以及移動(dòng)終端使用者的信息搜索、信息發(fā)布、信息交流、信息咨詢(xún)等信息行為;物的要素體現(xiàn)為用戶(hù)生產(chǎn)內(nèi)容中所包含的對(duì)象、方式、工具等事件信息,例如恐怖襲擊事件的爆炸物、資金流等;時(shí)、地的要素體現(xiàn)為時(shí)間信息、地理信息、軌跡信息以及媒體空間信息等;情的要素體現(xiàn)為上述各類(lèi)要素所綜合呈現(xiàn)出的情感、心理信息,例如針對(duì)恐怖襲擊事件,通過(guò)文字、圖片、音頻、視頻等所傳達(dá)出的恐慌、仇恨等情感,及其整體態(tài)勢(shì)和發(fā)展趨勢(shì)。準(zhǔn)確感知這些要素,對(duì)于快速全面地了解和掌握社會(huì)安全事件的時(shí)空分布、行為模式、演化規(guī)律、影響程度,以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)等,具有重要意義。

2)社會(huì)安全事件應(yīng)急管理的各類(lèi)要素

主要包括應(yīng)急管理主體、應(yīng)急管理行為、應(yīng)急管理資源等。在輿情大數(shù)據(jù)中,應(yīng)急管理主體要素體現(xiàn)為政府、軍隊(duì)、社會(huì)組織及公民等應(yīng)急管理參與者的相關(guān)信息,為應(yīng)急力量的匯聚、組織、協(xié)同,提供情報(bào)信息;應(yīng)急管理行為要素體現(xiàn)為預(yù)防準(zhǔn)備、監(jiān)測(cè)預(yù)警、處置救援、恢復(fù)重建和評(píng)估學(xué)習(xí)等社會(huì)安全事件應(yīng)急管理行為中的相關(guān)信息,例如恐怖襲擊事件中風(fēng)險(xiǎn)提示、避難指導(dǎo)、心理疏導(dǎo)、協(xié)助偵查等支援型信息,以及求助、尋親、募捐、監(jiān)督等訴求型信息;應(yīng)急管理資源要素體現(xiàn)為人力、物力、財(cái)力、技術(shù)等信息,主要是潛力資源的相關(guān)信息,例如志愿救援力量、應(yīng)急物資儲(chǔ)備、臨時(shí)安置場(chǎng)所、救援技術(shù)指導(dǎo)等。

3.2 基于事件演化的情報(bào)感知指標(biāo)體系

基于事件演化的情報(bào)感知指標(biāo)體系,是指社會(huì)安全事件演化全周期中由階段性指標(biāo)構(gòu)成的指標(biāo)體系。在社會(huì)安全事件演化的不同階段,其風(fēng)險(xiǎn)要素、監(jiān)測(cè)重心、預(yù)測(cè)預(yù)警方法等存在差異,因此在不同階段由不同的階段性指標(biāo)構(gòu)成情報(bào)感知指標(biāo)體系。

3.2.1 事前階段

社會(huì)安全事件爆發(fā)之前(潛伏期),情報(bào)感知的重點(diǎn)主要包括:1)基于歷史案例和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè);2)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行的事件識(shí)別,通過(guò)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行社會(huì)安全事件的爆發(fā)預(yù)測(cè)。由此,在事前階段的情報(bào)感知指標(biāo)主要是輿情大數(shù)據(jù)中體現(xiàn)重點(diǎn)人(組織)、重點(diǎn)地域、重點(diǎn)時(shí)間、資金流動(dòng)、情感態(tài)勢(shì)等風(fēng)險(xiǎn)因素的信息和數(shù)據(jù),以及這些信息和數(shù)據(jù)的變化規(guī)律和趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)上述潛在風(fēng)險(xiǎn)因素的監(jiān)測(cè)和識(shí)別,獲取服務(wù)于社會(huì)安全事件預(yù)防的戰(zhàn)略性情報(bào)。

3.2.2 事初階段

社會(huì)安全事件爆發(fā)后(爆發(fā)期),情報(bào)感知的重點(diǎn)主要包括:1)態(tài)勢(shì)感知,體現(xiàn)為客體層的社會(huì)安全事件演化態(tài)勢(shì)感知和主體層的應(yīng)急管理態(tài)勢(shì)感知,為政府等應(yīng)急管理主體綜合把握應(yīng)急管理客體和自身的整體態(tài)勢(shì),提供情報(bào)支持。2)演化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),在態(tài)勢(shì)感知的基礎(chǔ)上,一方面針對(duì)人、事、物、時(shí)、地、情等風(fēng)險(xiǎn)因素,進(jìn)行社會(huì)安全事件的群體極化、線(xiàn)上線(xiàn)下遷移蔓延、衍生災(zāi)害、輿情危機(jī)、網(wǎng)絡(luò)謠言等演化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè);另一方面針對(duì)應(yīng)急管理主體缺失、應(yīng)急管理行為偏差和應(yīng)急管理資源匱乏等,進(jìn)行應(yīng)急管理的演化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),并綜合上述兩個(gè)方面進(jìn)行突變預(yù)測(cè)。由此,在事前階段的情報(bào)感知指標(biāo)是全要素指標(biāo),通過(guò)全景式情報(bào)感知,獲取服務(wù)于社會(huì)安全事件響應(yīng)處置的應(yīng)急性情報(bào)。

3.2.3 事后階段

社會(huì)安全事件逐漸消退階段(消退期),情報(bào)感知的重點(diǎn)主要包括:1)基于事件消退期的風(fēng)險(xiǎn)要素,進(jìn)行事件反轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)和“長(zhǎng)尾效應(yīng)”預(yù)測(cè)。2)基于事件后續(xù)影響的風(fēng)險(xiǎn)要素,進(jìn)行相關(guān)社會(huì)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)和事件“習(xí)得效應(yīng)”預(yù)測(cè),并綜合進(jìn)行社會(huì)安全事件的連鎖預(yù)測(cè)。由此,在事后階段的情報(bào)感知指標(biāo)主要是恢復(fù)重建、評(píng)估學(xué)習(xí)以及預(yù)防準(zhǔn)備等社會(huì)安全事件應(yīng)急管理行為中的相關(guān)信息。通過(guò)對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)因素的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè),獲取服務(wù)于防止事件反復(fù)的應(yīng)急性情報(bào),以及防止事件重演的戰(zhàn)略性情報(bào)。

4 基于輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)安全事件情報(bào)感知應(yīng)用研究 ?基于輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)安全事件情報(bào)感知,是一個(gè)基于移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò),針對(duì)情報(bào)感知指標(biāo),對(duì)其信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、分析(關(guān)聯(lián))、預(yù)測(cè)、反饋、修正并生成情報(bào)的過(guò)程。其特征體現(xiàn)為不僅是對(duì)歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)的識(shí)別分析,還是同步進(jìn)行的評(píng)估、反饋和修正,更是對(duì)未來(lái)態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)?;诖?,本文在構(gòu)建兩類(lèi)情報(bào)感知體系的基礎(chǔ)上,開(kāi)展感知路徑、感知過(guò)程、感知方法等應(yīng)用研究,為理論轉(zhuǎn)化實(shí)踐提供依據(jù)。

4.1 基于輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)安全事件情報(bào)感知路徑

根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)第43次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》,截至2018年12月,我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.29億,普及率為59.6%。其中,手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模已達(dá)8.17億,網(wǎng)民通過(guò)手機(jī)接入互聯(lián)網(wǎng)的比例高達(dá)98.6%[9]。龐大的網(wǎng)民規(guī)模、不斷提高的網(wǎng)絡(luò)普及率,使得互聯(lián)網(wǎng)所呈現(xiàn)的社會(huì)空間與現(xiàn)實(shí)社會(huì)之間的關(guān)系由隔膜、疏離逐漸趨于同向、同構(gòu),網(wǎng)絡(luò)社會(huì)不再是相對(duì)獨(dú)立于現(xiàn)實(shí)社會(huì)的虛擬世界,而更多成為現(xiàn)實(shí)社會(huì)的網(wǎng)絡(luò)投影、網(wǎng)絡(luò)遷移。特別是隨著移動(dòng)寬帶互聯(lián)網(wǎng)的逐漸普及和高頻使用,基于移動(dòng)終端建構(gòu)起了一個(gè)龐大的社會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò),數(shù)以?xún)|計(jì)的移動(dòng)終端及其使用者,作為移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò)中的傳感器,持續(xù)、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地感知著周?chē)h(huán)境中發(fā)生的一切,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)載體以文本、圖片、音頻、視頻等多媒體形式,將這些感知結(jié)果傳播出去,并與其他傳感器進(jìn)行交流互動(dòng)。在這個(gè)過(guò)程中產(chǎn)生的輿情大數(shù)據(jù),承載著移動(dòng)終端使用者的觀點(diǎn)認(rèn)識(shí)、情感趨向、行為規(guī)律等社會(huì)化存在,成為社會(huì)安全態(tài)勢(shì)感知的重要途徑,具有直接、便捷、全面的優(yōu)勢(shì)。并且隨著網(wǎng)絡(luò)普及率的提高、網(wǎng)民屬性結(jié)構(gòu)與現(xiàn)實(shí)社會(huì)漸趨同構(gòu),以及網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中溝通表達(dá)的日趨成熟和理性,通過(guò)輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)安全態(tài)勢(shì)感知,其客觀性、可信度也在不斷提升。

綜合而言,輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)屬性,是基于輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)安全事件情報(bào)感知的基本理論依據(jù)。隨著網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的深入發(fā)展,當(dāng)前及未來(lái)社會(huì)的線(xiàn)上線(xiàn)下交互形態(tài)將會(huì)持續(xù)并不斷加深,是基于輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)安全事件情報(bào)感知的現(xiàn)實(shí)依據(jù)。而移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò)則是基于輿情大數(shù)據(jù)進(jìn)行社會(huì)安全事件情報(bào)感知的實(shí)現(xiàn)路徑。隨著物聯(lián)網(wǎng)等物理空間傳感網(wǎng)絡(luò)在自然災(zāi)害、事故災(zāi)難等突發(fā)事件情報(bào)感知中發(fā)揮重要作用,承載輿情大數(shù)據(jù)的移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò)也將在社會(huì)安全事件情報(bào)感知中具有重要意義。

4.2 基于輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)安全事件情報(bào)感知過(guò)程

通過(guò)移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò),在構(gòu)建情報(bào)感知指標(biāo)體系基礎(chǔ)上,確定情報(bào)感知過(guò)程,包括異常識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)研判、情報(bào)獲取3個(gè)階段?;凇帮L(fēng)險(xiǎn)一定是異常,異常不一定是風(fēng)險(xiǎn)”的研究理念,第一步通過(guò)基于數(shù)據(jù)波動(dòng)的異常識(shí)別將所有可能的風(fēng)險(xiǎn)篩查出來(lái)。第二步通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)研判,區(qū)分并確定正常波動(dòng)或風(fēng)險(xiǎn),其中風(fēng)險(xiǎn)又包括顯現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)、潛在風(fēng)險(xiǎn)。第三步在確定風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上,進(jìn)行未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè),形成情報(bào)。

整體而言,情報(bào)感知路徑是“異?!L(fēng)險(xiǎn)→情報(bào)”的過(guò)程,其中,“異?!L(fēng)險(xiǎn)”的過(guò)程,是面向輿情大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常挖掘的過(guò)程,需要建立“數(shù)據(jù)異常→事件風(fēng)險(xiǎn)”的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)由海量數(shù)據(jù)到少量風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)?!帮L(fēng)險(xiǎn)→情報(bào)”的過(guò)程,是基于少量風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)相關(guān)分析提煉情報(bào)的過(guò)程,需要建立“風(fēng)險(xiǎn)→情報(bào)”的關(guān)聯(lián)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)由少量風(fēng)險(xiǎn)研判到精準(zhǔn)獲取情報(bào)的目標(biāo)。如圖2所示。

1)異常識(shí)別階段

這一階段的目標(biāo)是所有異常不遺漏。通過(guò)把握移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò)的常態(tài)演化規(guī)律來(lái)監(jiān)測(cè)、感知社會(huì)安全風(fēng)險(xiǎn),在常態(tài)情況下,如果出現(xiàn)異?,F(xiàn)象,會(huì)在傳感網(wǎng)絡(luò)上以數(shù)據(jù)波動(dòng)的形式體現(xiàn)出來(lái),包括數(shù)據(jù)的波動(dòng)幅度(激增、銳減)、波動(dòng)頻率、波動(dòng)形態(tài)、波動(dòng)規(guī)律等多個(gè)描述數(shù)據(jù)波動(dòng)的指標(biāo)。綜合上述指標(biāo),快速敏銳地感知這些數(shù)據(jù)波動(dòng),與常態(tài)演化規(guī)律進(jìn)行比對(duì),識(shí)別所有異?,F(xiàn)象。

2)風(fēng)險(xiǎn)研判階段

這一階段的目標(biāo)是確定真風(fēng)險(xiǎn)、排除假風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)所篩查出的異?,F(xiàn)象,首先研判是正常的數(shù)據(jù)波動(dòng),還是真正的風(fēng)險(xiǎn),根據(jù)常態(tài)演化規(guī)律可以預(yù)測(cè)在未來(lái)某一時(shí)刻的數(shù)據(jù)結(jié)果,如果某一數(shù)據(jù)波動(dòng)持續(xù)發(fā)展,或者大幅度偏離常態(tài)演化規(guī)律,基于數(shù)據(jù)異常對(duì)事件風(fēng)險(xiǎn)的映射關(guān)系,便可以確定是風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而進(jìn)行更深入全面的分析研判,在這個(gè)過(guò)程中可以確定顯現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。其次,根據(jù)數(shù)據(jù)波動(dòng)的指標(biāo),綜合研判風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)、類(lèi)型、程度、趨勢(shì)等,通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè),確定潛在風(fēng)險(xiǎn)。

3)情報(bào)獲取階段

這一階段的目標(biāo)是準(zhǔn)確提煉社會(huì)安全事件情報(bào),其核心是具有預(yù)見(jiàn)性的關(guān)聯(lián)性。首先,基于單一指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)研判可以獲取情報(bào)。其次,通過(guò)指標(biāo)關(guān)聯(lián)可以獲取前瞻的預(yù)測(cè)性情報(bào)和深度的戰(zhàn)略性情報(bào)。情報(bào)感知指標(biāo)體系具有全面性、整體性、系統(tǒng)性,各個(gè)指標(biāo)之間存在復(fù)雜關(guān)聯(lián)。構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣,通過(guò)相關(guān)分析確定指標(biāo)之間的關(guān)系類(lèi)型,包括相關(guān)程度(完全相關(guān)、不完全相關(guān)、不相關(guān))、相關(guān)方向(正相關(guān)、負(fù)相關(guān))、相關(guān)形式(線(xiàn)性相關(guān)、非線(xiàn)性相關(guān))、變量數(shù)目(單相關(guān)、復(fù)相關(guān)、偏相關(guān))等,在此基礎(chǔ)上提煉社會(huì)安全事件情報(bào)。綜合而言,實(shí)現(xiàn)“異常→風(fēng)險(xiǎn)→情報(bào)”這一情報(bào)感知過(guò)程的基本思路如圖3所示。

在整個(gè)情報(bào)感知過(guò)程中,指標(biāo)的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)是核心環(huán)節(jié),一方面基于單一指標(biāo)的顯現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn),感知其他關(guān)聯(lián)指標(biāo)的潛在風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而獲取預(yù)測(cè)性情報(bào),實(shí)現(xiàn)“見(jiàn)一葉而知深秋”的目標(biāo);另一方面基于多個(gè)指標(biāo)關(guān)聯(lián),由風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)到風(fēng)險(xiǎn)面,由單一風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型到復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型,獲取深度的戰(zhàn)略性情報(bào),實(shí)現(xiàn)“窺一斑而知全豹”的目標(biāo)。上述情報(bào)感知階段如圖4所示。

4.3 基于輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)安全事件情報(bào)感知方法

輿情大數(shù)據(jù)包括用戶(hù)生產(chǎn)內(nèi)容和用戶(hù)行為數(shù)據(jù),針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型,分別采取統(tǒng)計(jì)分析、文本分析、圖像分析、音頻分析、視頻分析、可視化分析等,并通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合分析、構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)或知識(shí)圖譜等方法,進(jìn)行情報(bào)感知。在情報(bào)感知過(guò)程中,需要注意兩個(gè)方面的問(wèn)題:1)針對(duì)不同的情報(bào)感知指標(biāo),其情報(bào)感知方法和目的各不相同。例如,針對(duì)人的情報(bào),其情報(bào)感知目的是確定身份特征和關(guān)系網(wǎng)絡(luò),以及行為識(shí)別與預(yù)測(cè),主要采用用戶(hù)影響力計(jì)算、意見(jiàn)領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)等方法;針對(duì)組織的情報(bào),其情報(bào)感知目的是確定群體的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、群體內(nèi)交互行為識(shí)別與預(yù)測(cè)、群體情感傾向識(shí)別和強(qiáng)度度量等,主要采用社群挖掘、情感分析等方法。2)在社會(huì)安全事件演化的不同階段,其情報(bào)感知方法和目的存在差異。例如在事前階段,情報(bào)感知目的是人、事、物、時(shí)、地等社會(huì)安全事件核心要素預(yù)測(cè),確定高危風(fēng)險(xiǎn),并據(jù)此開(kāi)展針對(duì)性、預(yù)見(jiàn)性的動(dòng)態(tài)巡查,實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、預(yù)防、預(yù)控,主要采用線(xiàn)上大數(shù)據(jù)分析方法;在事初階段,情報(bào)感知目的是線(xiàn)上線(xiàn)下數(shù)據(jù)融合分析與情報(bào)預(yù)警,實(shí)現(xiàn)交互式?jīng)Q策指揮,防止社會(huì)安全事件的爆發(fā)式演化和次生衍生事件,主要采用線(xiàn)上線(xiàn)下綜合研判方法;在事后階段,情報(bào)感知目的是同類(lèi)事件復(fù)發(fā)的預(yù)測(cè)與預(yù)警,主要采用線(xiàn)上大數(shù)據(jù)分析方法。

5 結(jié) 語(yǔ)

基于輿情大數(shù)據(jù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)屬性,分析網(wǎng)絡(luò)社會(huì)環(huán)境下社會(huì)安全事件的特征和情報(bào)感知需求,提出輿情大數(shù)據(jù)能夠?yàn)樯鐣?huì)安全事件應(yīng)急管理提供多元、快速、全面、深度的情報(bào)支持。在此基礎(chǔ)上,分別從結(jié)構(gòu)和過(guò)程兩個(gè)視角,針對(duì)社會(huì)安全事件要素和過(guò)程建構(gòu)情報(bào)感知指標(biāo)體系。通過(guò)移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò),針對(duì)情報(bào)感知指標(biāo)進(jìn)行情報(bào)感知,分為異常識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)研判和情報(bào)獲取3個(gè)階段。通過(guò)上述研究,豐富了社會(huì)安全事件情報(bào)感知的理論研究,并為網(wǎng)絡(luò)社會(huì)視域下社會(huì)安全事件應(yīng)急管理提供新思路和新方法。但是,情報(bào)感知指標(biāo)的量化方法、感知方法,以及數(shù)據(jù)異常對(duì)事件風(fēng)險(xiǎn)的映射關(guān)系、指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等問(wèn)題,仍需更深入細(xì)致地討論。

參考文獻(xiàn)

[1]王延飛,趙柯然,陳美華,等.情報(bào)感知的研究解析[J].情報(bào)理論與實(shí)踐,2018,41(8):1-4.

[2]蓋世昌,許騰,朱智.基于灰色系統(tǒng)理論的聯(lián)合機(jī)動(dòng)編隊(duì)多源情報(bào)感知能力評(píng)估[J].兵工自動(dòng)化,2010,29(11):51-54.

[3]王婧媛,王延飛,徐清白.結(jié)構(gòu)變異分析——信息服務(wù)領(lǐng)域的情報(bào)感知探索[J/OL].情報(bào)雜志:1-8.http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1167.G3.20190328.1450.006.html,2019-05-29.

[4]趙柯然,杜婉瑩,王延飛.論情報(bào)感知的賦意方法[J].情報(bào)理論與實(shí)踐,2019,(5):23-28.

[5]劉如,吳晨生,王延飛,等.基于錢(qián)學(xué)森系統(tǒng)辨識(shí)理念的情報(bào)感知研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐,2019,(5):7-13.

[6]石進(jìn),李益婷,劉千里.企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)研究[J].情報(bào)雜志,2019,38(4):43-51.

[7]陳美華,陳峰.維護(hù)科技安全的情報(bào)感知路徑探析[J].情報(bào)科學(xué),2019,37(2):138-142.

[8]夏一雪,蘭月新.大數(shù)據(jù)環(huán)境下群體性事件輿情信息風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J].電子政務(wù),2016,(11):31-39.

[9]中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心.第43次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[EB/OL].http://cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/2017 2017_7056/201902/W020190228474508417254.pdf,2019-05-20.

(責(zé)任編輯:孫國(guó)雷)

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