安 祥

武警工程大學

基于雙基點的數學評估方法，能有效的量化正在發(fā)生的群體性事件的等級狀況，為正在發(fā)生的群體性事件的等級給出了一種評估方法，可以為上級的決策處置提供理論依據，如下圖。

1 群體性事件內涵

我國對群體性事件的認識，由于受不同的政治環(huán)境和經濟、社會因素的影響，經歷了不同的階段。目前，學者們認為“群體性事件是只有一定人數參加的、通過沒有法定依據的行為對社會秩序產生一定影響的事件”[1]。

2 評價指標的確定

2.1 Delphi指標遴選法思想

Delphi法對專家咨詢具有嚴格要求。首先是匿名性。其次是反饋性，Delphi 法需要經過多輪的專家咨詢。最后是量化性，經過多輪的專家意見征詢后，對最后一輪的專家意見用統(tǒng)計分析加以整理，作為評估的最后結果[2]。

大規(guī)模群體性事件評價指標的遴選要注意以下原則：反映群體性事件的典型特征；有代表性的關鍵指標；指標的內涵有相對獨立性，避免指標相互重疊和重復評估[3]。參照閻耀軍的“社會預警指標體系”及作綜合分類方向，山西警官高等?？茖W校王戰(zhàn)軍從“矛盾屬性”、“發(fā)生根源”、“參與主體”、“表現形式”、“處置方略”等5個維度對群體性事件作了的劃分[4]，采用Delphi指標遴選法思想，從20個指標當中綜合遴選出大規(guī)模群體性事件的8個指標，對各個指標進行等級打分，見表1。

表1 群體性事件評估指標等級劃分

對于一個具體的事件，參照表1通過對數據的匯總整理，得到一組數據矩陣。通過基于熵權的雙基點法的數學處理，求出歐氏距離，歐氏距離越大說明群體性事件的危害越大，事件的等級越高。要求要把近十年來發(fā)生在我國的大規(guī)模群體性事件的各個指標數據分別收集存儲，在數據匯總的基礎上建立大規(guī)模群體性事件的等級區(qū)間，不斷的完善更新相關的數據庫。當遇到一個新的群體性事件時，只需將風險指標數據輸入計算機既定程序運算，就可以掌握到當前事件處于的風險等級，為相關的應急處置提供決策參考。

2.2 熵權-雙基點評估算法

設多指標決策問題有m個被評估對象或擬定的決策方案，組成評估方案集S，S={s1，s2，…，sm}；n個評價指標或屬性組成指標集A，A={A1，A2，…，An}；方案SJ對指標Aj的效果樣本值xij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n），則方案集S對指標集A的效果樣本矩陣為X=（xij）m×n。[5]

Shannon定義了一個對離散信息源“產生”的信息量進行度量的公式[6]

其中，Hj為第j（j=1，2，3）維數據的熵值，Hj越大，表示節(jié)點j(1≤i≤m)在第j維數據中所包含的信息量越大；反之，表示所包含的信息量越小；fij表示第j維數據下節(jié)點i的比重；αij表示第j維數據下節(jié)點i的排序數值；K為波爾茲曼常數，K>0，一般取K=1/1n m，m=3。

進一步，第j維數據的熵權計算式為：

式中：

gi—差異性系數。下一步：求規(guī)格化矩陣。

將賦權值W代入標準化矩陣Y得到規(guī)格化屬性矩陣：

雙基點法[6]，是一種解決多屬性決策問題的常用方法。其原理就是通過計算各樣本點與理想點和負理想點的相對距離來進行排序優(yōu)選。在多目標決策中，理想點是各個指標最大評分值構成的向量，反理想點是各個指標最小評分值構成的向量。

在計算完正負理想點的數值后，根據如下步驟計算各技術方案的優(yōu)劣度。

公式（6）采用歐式距離計算各種類型風險到理想點p+的距離di+和到反理想點p-的距離di-：

大規(guī)模群體性事件的風險評估中，一個指標數值越大說明該事件在這一指標中的風險較高，在計算中我們選用反理想點計算歐氏距離，計算的結果越大，說明事件的風險越大，等級越高。

2.3 熵權評估方法的實例分析

選取西藏3.14事件、云南孟連7.19事件、新疆7.5事件為研究對象。熵權法可以評估比較出三個完全獨立的群體性事件的等級程度大小。根據表1大規(guī)模群體性事件的評估指標，通過專家學者的打分，數據匯總，見表2。

表2 原始數據

歸一化處理后得數據：

由m=3,得K=0.91

表3 關于H數據

依據公式

得到W，見表4。

表4 關于W數據

所得到的賦權值W對應加乘到每一列的數據中得：

表5 歐氏距離

從計算結果中不難看出，西藏3.14與新疆7.5事件的嚴重等級遠高于云南7.19群體性事件，且西藏3.14事件的嚴重等級高于新疆7.5事件。這與實際情況是完全相符的。對于一個正在發(fā)生的事件，通過對其已發(fā)生狀態(tài)的指標的賦值，即可以計算出其與近十年群體性事件的歐式距離，從而能對事件的等級做出評估，可以在下一步事件處置中作為一個方面的理論依據。

3 小結

雙基點數學模型的建立，為正在發(fā)生的群體性事件等級評估提供一種方法，能為進一步決策處置提供一定的理論基礎。事件評估要求快速科學，因此，指標的科學性，數據庫的建立，計算機運算的程序化都是進一步完善研究的方向。

［1］于建嶸.當前我國群體性事件的主要類型及其基本特征[J].中國政法大學學報,2009,(6):114-120

［2］歐雅捷.政府機關警衛(wèi)勤務危機預警指標體系構建[J].中國人民公安大學學報,2012,18(4):60-63

［3］吳竹.群體性事件預警指標體系研究[J].政法學刊2007,24(3):63-67

［4］王戰(zhàn)軍.群體性事件的界定及其多維分析[J].政法學刊,2006,23(5):9-13

［5］潘荷新.基于雙基點優(yōu)化指標權重的灰靶決策模型[J]科學技術與工程,2012,12(34):9296-9299

［6］遲寶山,李永泰,李軍.基于熵權-雙基點研制技術風險評估方法研究[J].科技進步與對策,2006,23(10): 131-133