胡 彥，陳華友

(1.安徽大學(xué) 國際商學(xué)院，安徽 合肥 230039；2.安徽大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，安徽 合肥 230601)

二十一世紀(jì)，網(wǎng)絡(luò)作為意識形態(tài)較量的角力場，是社會輿情的集中表現(xiàn).互聯(lián)網(wǎng)賦予了公眾參與社會管理、發(fā)揮輿論監(jiān)督的權(quán)利，從而促成網(wǎng)絡(luò)輿情的快速發(fā)展.但是一些虛假、有害的信息和錯誤的觀點也充斥其中，擾亂了網(wǎng)絡(luò)輿論功能的正常運行.這些網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件往往利益復(fù)雜、危害大，有時還會破壞政府的良好形象.因此針對輿情突發(fā)事件的決策分析就顯得格外重要.

復(fù)雜的決策環(huán)境使得應(yīng)急管理部門需要面對大量的不確定性信息，難以在較短時間內(nèi)得到充分的決策信息.國內(nèi)外學(xué)者在輿情指標(biāo)體系以及輿情事件決策模型的構(gòu)建方面做了一些有意義的探索，也取得了一些積極的成果.文獻[1]根據(jù)非常規(guī)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情作用機理，從4個方面構(gòu)建了44個指標(biāo)的輿情熱度評價體系，并通過權(quán)重計算明確各個指標(biāo)影響力大小.文獻[2]基于對突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險發(fā)生周期的分析，構(gòu)建了3個層次21個指標(biāo)的風(fēng)險評價指標(biāo)體系，繼而應(yīng)用層次分析法確定了指標(biāo)體系的權(quán)重.文獻[3]結(jié)合灰色統(tǒng)計法以及AHP(analytic hierarchy process)分析法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輿情演化周期各階段的風(fēng)險指標(biāo)體系，并分析計算各權(quán)重系數(shù).文獻[4]從政府、網(wǎng)媒、網(wǎng)民3大網(wǎng)絡(luò)輿情主體相互作用的視角構(gòu)建了包括政府輿情應(yīng)對能力、網(wǎng)媒輿情熱度、網(wǎng)民心理特征在內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)輿情評價指標(biāo)體系，并為指標(biāo)賦予權(quán)重.還有文獻應(yīng)用TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)方法[5-6]以及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7-8]估計網(wǎng)絡(luò)輿情威脅.文獻[9]構(gòu)建了基于BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情危機預(yù)警模型.文獻[10-11]運用模糊推理提出了有效的網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)急決策方法.文獻[12]使用模糊語言變量、加權(quán)歐氏距離以及優(yōu)先集成算子，得到各輿情事件的最終決策評價值.文獻[13]運用區(qū)間值模糊熵計算合理權(quán)重，再加權(quán)集結(jié)利用可能的優(yōu)先度確定輿情最為嚴(yán)重的突發(fā)事件.

然而，在現(xiàn)有的應(yīng)急管理部門處理應(yīng)急事件的能力有一定限度的條件下，如何發(fā)揮多個專家的集體智慧，對網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的嚴(yán)重程度給出準(zhǔn)確的判斷，是一個有價值的研究課題.為此論文引入前景理論和三支決策的思想，探討不確定語言信息環(huán)境下構(gòu)建多個網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件發(fā)生的模糊多屬性群決策模型，獲得每個網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的綜合評價值，并進行排序，為應(yīng)急管理部門采取正確的決策提供科學(xué)依據(jù).

1 相關(guān)定義

(1)

(2)

(3)

在實際問題的評價中，由于問題較為復(fù)雜，專家可能不能給出其精確的數(shù)字判斷信息，而是使用語言短語來進行評價.例如，文獻[16]定義了一個9個標(biāo)度的語言術(shù)語集

L={l1=極差，l2=很差，l3=差，l4=稍差，l5=合理，l6=稍好，l7=好，l8=很好，l9=極好}.

可以用抽樣調(diào)查的方法將語言轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)[17]

l1=(0,0,0.125),l2=(0,0.125,0.25),l3=(0.125,0.25,0.375),

l4=(0.25,0.375,0.5),l5=(0.375,0.5,0.625),l6=(0.5,0.625,0.75),

l7=(0.625,0.75,0.875),l8=(0.75,0.875,1),l9=(0.875,1,1).

定義5[18]假設(shè)A是一個被評價的目標(biāo)集，s個專家對元素a∈A程度的評價值分別是vk(a)(k=1,2,…,s),設(shè)v0為臨界值，令

UNCv0(A)=[ACPv0(A)∪REJv0(A)]C,

則稱ACPv0(A)，REJv0(A)，UNCv0(A)分別為三支群決策方法的接受域、拒絕域、不確定域.

前景理論是一種風(fēng)險決策模型，決策者在某些框架和參照點等信息采集的基礎(chǔ)上，利用價值函數(shù)和主觀概率權(quán)重對信息予以判斷.其價值函數(shù)刻畫了如下情形：人們獲得收益時往往是規(guī)避風(fēng)險的，而遭受損失時往往是風(fēng)險偏愛的，且對損失的敏感度要高于收益的敏感度.為此，文獻[19]給出冪律形式的價值函數(shù)的定義，即定義6.

定義6[19]令

(4)

則稱v(Δx)為決策者的價值函數(shù).其中：Δx表示相對于參考點的價值損益，Δx>0為收益，Δx<0為損失；0<α,β<1 表示決策者對待收益和損失的風(fēng)險態(tài)度參數(shù)；θ表示損失規(guī)避系數(shù)，θ>1表示對損失敏感.

2 基于三支決策和前景理論的網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件應(yīng)急群決策模型的構(gòu)建

圖1為基于三支決策和前景理論的網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件應(yīng)急群決策模型的構(gòu)建框圖.為了使管理部門能夠?qū)ν瑫r發(fā)生的多個網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件進行應(yīng)急處理，論文建立了如圖1所示的模糊環(huán)境下應(yīng)急多屬性決策模型的基本思路.

圖1 基于三支決策和前景理論的網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件應(yīng)急群決策模型的構(gòu)建框圖

2.1 構(gòu)建原始指標(biāo)矩陣

2.2 生成突發(fā)事件評價矩陣

從而得到m個突發(fā)事件Ai(i=1,2,…,m)的專家評價矩陣為

2.3 確定臨界值、接收域和拒絕域

根據(jù)三支行為決策方法[18-20]，首先由專家組討論并確定臨界值v0,若min(vi1,vi2,…,vis)≥v0,則突發(fā)事件Ai落在接受域ACPv0(Ai)內(nèi)，即所有專家組成員都認(rèn)為事件Ai足夠嚴(yán)重，需要應(yīng)急處理.假設(shè)接受域內(nèi)的突發(fā)事件個數(shù)為n1,下面討論n1和n的關(guān)系大小.

情形1：若n1=n,則直接對這n個事件進行下一步排序研究.

情形2：若n1>n,突發(fā)事件個數(shù)n1超過城市應(yīng)急管理部門所處理事件的最大容量n,則需要對這n1個事件的嚴(yán)重性進行排序，從而選定前n個最嚴(yán)重的事件進行優(yōu)先應(yīng)急處理.

情形3：若n1

① 若m-n2=n,拒絕域之外的事件數(shù)恰好等于可應(yīng)急處理事件數(shù)的最大值，則直接對這n個突發(fā)事件的嚴(yán)重程度進行排序，再依次處理.

② 若m-n2>n,拒絕域之外的事件數(shù)大于可應(yīng)急處理事件數(shù)的最大值，這時需要在不確定域內(nèi)對事件進行分析排序，從中選取排序靠前的n-n1個事件，在優(yōu)先依次處理接受域內(nèi)的n1個事件后，可繼續(xù)依排序先后再處理這些事件.

③m-n2

2.4 確定處理的事件的排序方法

假設(shè)網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的接受域內(nèi)有n1個突發(fā)事件數(shù).由前景理論分析可知，人們往往會根據(jù)心里的一個平衡點來確定參考點，將評價結(jié)果轉(zhuǎn)化為收益或損失[19].設(shè)v0為參考點對應(yīng)的收益，因此，對事件Ai,專家ek的損益值rik可表示為

rik=vik-v0.i=1,2,…,n1；k=1,2,…,s.

(5)

從而構(gòu)建損益矩陣

R=(rik)n1×s.

由公式(4)可通過損益矩陣R=(rik)n1×s來計算前景值xik

(6)

從而獲得前景值矩陣X=(xik)n1×s,得到接受域內(nèi)的每一個事件Ai的前景值.

(7)

最后，將事件按照其加權(quán)前景值降序排列，并以此作為應(yīng)急處理的排序.

3 案例分析

該案例的數(shù)據(jù)來自文獻[12]，假設(shè)政府目前只能優(yōu)先應(yīng)急處理兩件網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件.現(xiàn)在待選事件有4個Ai,i=1,2,3,4；專家組有4位來自不同領(lǐng)域的專家ek，k=1,2,3,4.根據(jù)權(quán)威性的不同，專家的權(quán)重給定為(0.25,0.3,0.25,0.2).根據(jù)專家的討論建議，他們選取了7個評估網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的核心指標(biāo)：輿情傳播廣度T1、輿情內(nèi)容敏感度T2、輿情態(tài)度傾向性T3、警情程度T4、突發(fā)事件傳遞速度T5、經(jīng)濟損失T6、民眾關(guān)注度T7.假設(shè)7項指標(biāo)的初始權(quán)重[13]為

ω=(0.133,0.159,0.117,0.133,0.117,0.168,0.173),

由于網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的復(fù)雜性，4位專家分別就以上7個方面對4個網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件給出了模糊語言的評價值，根據(jù)論文構(gòu)建的基于三支決策和前景理論的網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件應(yīng)急群決策模型，下面給出計算步驟.

步驟1對應(yīng)文獻[16]的模糊語言集，得到4個初始專家評價矩陣為

為去模糊化，由模糊均值計算公式(2)，則可得到專家綜合評價矩陣V=(vik)4×4為

步驟3(情形1)假定專家組討論的臨界值v0=0.47,觀察發(fā)現(xiàn)

v2k≥v0,v4k≥v0,k=1,2,3,4,

這表明事件A2和A4在接受域內(nèi)，即所有專家一致認(rèn)為事件A2和A4嚴(yán)重程度較大，必須及時處理.接受域內(nèi)的事件數(shù)為兩件，這與政府能夠處理的突發(fā)事件數(shù)剛好吻合，則確定依次處理A2和A4.為此需要進一步對事件A2和A4的嚴(yán)重程度進行排序.

首先，由專家評價矩陣中的2，4兩行構(gòu)建新的專家評價子矩陣V*為

因為臨界值v0=0.47,計算出損益矩陣R為

因為兩事件都在接受域內(nèi)，所以損益矩陣中的每個元素都為正.

設(shè)定α=0.88[22]，再由公式(6)可得相應(yīng)的前景矩陣X為

若專家權(quán)重為(0.25,0.3,0.25,0.2),由(7)式算出兩事件A2和A4的加權(quán)前景值分別為δ2=0.098 8,δ4=0.065 45,從而事件嚴(yán)重程度的優(yōu)先排序為A2?A4，故應(yīng)急管理部門應(yīng)優(yōu)先處理事件A2,再處理事件A4.

4 靈敏度分析

假定專家組討論的臨界值v0具有一定可變性，因此需要探討參數(shù)的變化對決策結(jié)果的影響.若v0=0.48,觀察發(fā)現(xiàn)v2k≥v0,這表明只有事件A2在接受域內(nèi)，即所有專家一致認(rèn)為事件A2足夠嚴(yán)重，必須最先應(yīng)急處理.而其余3個事件的專家評分不滿足vik≤v0,i=1,3,4，即剩余3個事件都不在拒絕域內(nèi)，而在不確定域內(nèi).因此需要對事件A1,A3，A4進行排序，并按照嚴(yán)重性程度選擇一個事件進行應(yīng)急處理.

首先，計算3個事件的剩余事件的專家評價矩陣V**為

從而有損益矩陣R為

再由公式(6)，設(shè)定α=β=0.88,λ=2.5[22]，得到前景矩陣X為

當(dāng)給定專家初始權(quán)重[12]為(0.25,0.3,0.25,0.2),可進一步計算出對事件A1,A3和A43個事件的加權(quán)前景值為δ1=-0.005 27,δ3=-0.012 79,δ4=0.047 7，從而有

A4?A1?A3，

因此在應(yīng)急管理部門資源有限的情況下，應(yīng)急管理部門處理完事件A2之后，應(yīng)該繼續(xù)處理事件A4.

經(jīng)過分析可知，4個事件的排序為

A2?A4?A1?A3,

這與文獻[16，21]和權(quán)重調(diào)整法[12]得到的排序是一致的，從而論文提出的基于三支決策和前景理論的網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件應(yīng)急群決策模型是可行和有效的.

5 結(jié)束語

論文主要針對大量網(wǎng)絡(luò)輿情突發(fā)事件的情形提出了應(yīng)急決策模型，在將模糊語言變量集結(jié)轉(zhuǎn)化為評價矩陣后，先由三支決策進行篩選，可以有效節(jié)約后期分析計算.前景理論的使用優(yōu)化了輿情指標(biāo)值的分析，使相關(guān)排序更為合理，但有關(guān)指標(biāo)權(quán)重和專家權(quán)重的討論有待進一步深入研究.