宋 健,張明廣,王雪棟,陳福真,鄭 峰
(南京工業(yè)大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210009)
化工園區(qū)突發(fā)事件是指突然發(fā)生于化工園區(qū)或化工集聚區(qū)域的,具有嚴(yán)重的破壞效應(yīng)和潛在的危害,同時(shí)能夠帶來(lái)重大的社會(huì)影響、引起極大的公眾心理恐慌和群體行為的化工事件。目前,隨著“退城入園”政策實(shí)施,化工園區(qū)得到了快速發(fā)展,省級(jí)以上的化工開(kāi)發(fā)區(qū)就已達(dá)到380余家[1]。與此同時(shí),化工事故的頻繁發(fā)生,造成了巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失,甚至引發(fā)公眾恐慌,對(duì)社會(huì)安全和公眾生活環(huán)境造成嚴(yán)重影響[2-3]。而隨著近年網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用,信息交互程度越來(lái)越高,一旦某個(gè)化工園區(qū)發(fā)生突發(fā)事件,短時(shí)間內(nèi)就會(huì)被相關(guān)報(bào)道轉(zhuǎn)載、快速傳播,極易引發(fā)突發(fā)事件群體行為,甚至由于政府信息不夠公開(kāi)、公眾情緒化等原因,導(dǎo)致激烈的群體行為態(tài)勢(shì)。因此,如何應(yīng)對(duì)群體行為傳播問(wèn)題,是政府對(duì)化工突發(fā)事件群體行為管控的主要課題[4-5]。
目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)突發(fā)事件情景下的群體行為進(jìn)行了研究,Ebihara等[6]對(duì)緊急疏散情景下的群體行為進(jìn)行了模擬仿真;Duggan等[7]突出危機(jī)情景下的信息傳播模式,分析信息傳播者與接受者的影響因素;Li[8]研究群體中個(gè)人敏感性影響群體行為傳播的機(jī)理;Zanette[9]運(yùn)用社會(huì)動(dòng)力學(xué)模型,計(jì)算動(dòng)態(tài)小世界網(wǎng)絡(luò)下的群體行為;溫寧等[10]建立城市危機(jī)事件演化數(shù)理模型,考慮了群體因素的作用、忽略了政府職能部門(mén)的影響;Hosseini[11]在SEIRS傳播網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,構(gòu)建一個(gè)新的SEIRS-V謠言模型,模型當(dāng)中涉及傳播主體的影響因素較多,但缺乏對(duì)傳播過(guò)程中外源因素的考慮;Qian[12]提出一個(gè)改進(jìn)型Lyapunov函數(shù)來(lái)研究行為傳播模型,論述了局部穩(wěn)定性的條件與基本再生數(shù)有關(guān),但沒(méi)有考慮到外部因素對(duì)行為傳播過(guò)程的影響。目前,突發(fā)事件群體行為研究偏重于定性研究,而定量研究較少,并且定量研究多側(cè)重對(duì)群體不同特征的行為模擬,缺乏化工園區(qū)突發(fā)事件中政府對(duì)群體行為管理與控制方面的研究。
圖1 化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為因果關(guān)系Fig.1 Causality for the unconventional emergency group behavior in chemical industry park
綜上,本文結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的原理及方法,研究政府、網(wǎng)媒、公眾和事件4個(gè)主體對(duì)群體行為態(tài)勢(shì)以及傳播人數(shù)的影響機(jī)理,并運(yùn)用Vensim軟件對(duì)化工園區(qū)突發(fā)事件情景下的群體行為態(tài)勢(shì)以及傳播人數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)演化模擬分析,相關(guān)結(jié)果可以為化工園區(qū)突發(fā)事件情景下的群體行為決策和預(yù)防工作提供參考。
化工突發(fā)事件情景下,參與群體行為的社會(huì)公眾具有盲目模仿性、無(wú)目標(biāo)性、應(yīng)激性和短期性等特征。群體行為主要由3個(gè)要素構(gòu)成:群體活動(dòng)、群體結(jié)構(gòu)和公眾情緒,這3個(gè)因素的協(xié)同耦合作用就構(gòu)成了群體行為[13]。
化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng)本身具有一定的復(fù)雜程度,演化系統(tǒng)中各因素之間交叉作用。化工突發(fā)事件的發(fā)生,通常因事件的公眾度和敏感性作用較大,會(huì)引起公眾的關(guān)注與討論,甚至引發(fā)社會(huì)恐慌[14-15]。一般來(lái)說(shuō),群體行為的傳播包括:人際傳播和網(wǎng)絡(luò)媒體傳播2種主要方式,即線(xiàn)下網(wǎng)絡(luò)與線(xiàn)上網(wǎng)絡(luò)。而群體行為多起源于網(wǎng)絡(luò)媒體,網(wǎng)絡(luò)媒體對(duì)于群體行為的發(fā)展演化尤為關(guān)鍵,網(wǎng)絡(luò)媒體關(guān)注度與公眾參與度的提高將直接促進(jìn)群體行為態(tài)勢(shì)的發(fā)展,進(jìn)而將群體行為推向新的高潮。與此同時(shí),政府又是控制群體行為態(tài)勢(shì)、疏導(dǎo)公眾情緒的重要力量,因此,當(dāng)化工突發(fā)事件發(fā)生后,政府應(yīng)密切關(guān)注群體行為態(tài)勢(shì)的發(fā)展,通過(guò)官方新聞及時(shí)公開(kāi)事件信息,弱化公眾情緒,降低群體行為態(tài)勢(shì)。在整個(gè)群體行為演化過(guò)程中,除了突發(fā)事件公眾度和事件敏感性驅(qū)動(dòng)著群體行為的發(fā)生、轉(zhuǎn)化以及蔓延之外,同時(shí)也會(huì)受到外部驅(qū)動(dòng)力的作用,通常的演化過(guò)程都是基于內(nèi)外部雙重作用,對(duì)社會(huì)文化、公眾心理、網(wǎng)絡(luò)秩序以及政府調(diào)控能力產(chǎn)生影響。一方面,突發(fā)事件、社會(huì)公眾以及媒體3個(gè)驅(qū)動(dòng)力促進(jìn)群體行為的產(chǎn)生,從而導(dǎo)致群體行為傳播人數(shù)的增加;另一方面,政府也會(huì)及時(shí)管理與控制群體行為的蔓延以及群體行為傳播人群的增加。因此,化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為的動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng)可由政府、媒體、社會(huì)公眾和事件共同組成[16]。
根據(jù)上述群體行為動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng)影響因素分析,得到化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為因果關(guān)系圖,如圖1所示。由圖1可知,因果關(guān)系圖中存在5條因果反饋回路:
1)負(fù)反饋回路1:政府調(diào)控速率↑—理性免疫人群↑—群體行為傳播人群↓—政府調(diào)控速率↑。
2)負(fù)反饋回路2:群體行為傳播人群↑—易惑人群↓—群體行為傳播速率↑—群體行為傳播人群↑。
3)正反饋回路3:群體行為態(tài)勢(shì)↑—公眾對(duì)事件的關(guān)注水平↑—帖子瀏覽量↑—論壇帖子數(shù)量↑—公眾參與度↑—群體行為態(tài)勢(shì)↑。
4)正反饋回路4:群體行為態(tài)勢(shì)↑—事件嚴(yán)重度↑—網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)量↑—網(wǎng)媒關(guān)注度↑—群體行為態(tài)勢(shì)↑。
5)負(fù)反饋回路5:群體行為態(tài)勢(shì)↑—事件嚴(yán)重度↑—網(wǎng)絡(luò)新聞數(shù)量↑—官方新聞數(shù)量↑—官方響應(yīng)力度↑—政府調(diào)控水平↑—群體行為態(tài)勢(shì)↓。
在構(gòu)建系統(tǒng)流圖與動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型之前,綜合文獻(xiàn)調(diào)研結(jié)果以及專(zhuān)家意見(jiàn),對(duì)化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng)中的邊界條件進(jìn)行如下設(shè)定:
1)化工突發(fā)事件影響范圍內(nèi)的公眾人數(shù)設(shè)為常數(shù)N。
2)系統(tǒng)中不考慮次生及其衍生事故的協(xié)同或耦合效應(yīng),即群體行為發(fā)生過(guò)程中僅有單次觸發(fā)的化工突發(fā)事件。
3)系統(tǒng)中的化工突發(fā)事件界定為:化工突發(fā)事件發(fā)生,導(dǎo)致或者將會(huì)帶來(lái)公眾恐慌甚至嚴(yán)重社會(huì)危害的公共安全事件。
4)群體行為的傳播具有一定的可控性。引發(fā)群體行為的公眾,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間了解事件過(guò)程,不再隨意傳播、不再存在消極情緒。
5)政府在群體行為演化過(guò)程中,是積極主動(dòng)應(yīng)對(duì)的,并且是有能力處理突發(fā)事件、疏導(dǎo)公眾情緒的官方機(jī)構(gòu)。
基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的原理和方法,并結(jié)合5條反饋回路相互間的關(guān)系,構(gòu)建化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,如圖2所示。
圖2 化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為系統(tǒng)模型Fig.2 Model for the unconventional emergency group behavior in chemical industrial park
構(gòu)建的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中包含多個(gè)狀態(tài)變量、速率變量、輔助變量、影子變量和常量,匯總結(jié)果如表1所示。
表1 群體行為動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng)各變量匯總
系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)軟件—Vensim中提供多種類(lèi)型的函數(shù),如指數(shù)函數(shù)、延遲函數(shù)、積分函數(shù)等,以便于建模時(shí)建立函數(shù)關(guān)系和調(diào)試模型[17]。主要系統(tǒng)變量參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系式如表2所示。
表2 主要變量關(guān)系式
2007年以來(lái),多地先后發(fā)生一系列“PX事件”,由于化工突發(fā)事件可能對(duì)公眾的生命及財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅,故使得人們對(duì)化工突發(fā)事件更加恐慌,最終引發(fā)大規(guī)模的群體行為,造成群體性事件的發(fā)生。因此,本文選取2013年某地化工園區(qū)發(fā)生的“PX事件”為實(shí)例。
2013年某月,發(fā)生“PX事件”所在地的居民在街頭示威游行,對(duì)PX項(xiàng)目落戶(hù)當(dāng)?shù)乇硎緩?qiáng)烈不滿(mǎn),瞬間引發(fā)了激烈的群體行為,在持續(xù)3天左右后,群體行為達(dá)到最高點(diǎn),之后的半個(gè)月后,群體行為的熱度才得以逐漸平息?;诖耍疚脑O(shè)定化工突發(fā)事件群體行為發(fā)生的15 d為仿真時(shí)長(zhǎng),步長(zhǎng)為1 d,以此研究群體行為與傳播人數(shù)隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程[18]。
化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為的動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng)由政府、媒體、社會(huì)公眾和突發(fā)事件4個(gè)主體構(gòu)成,系統(tǒng)中的諸多變量都對(duì)群體行為演化產(chǎn)生不同的影響,綜合專(zhuān)家學(xué)者們的研究成果[19-20],本文選取在演化結(jié)果中較有代表性的輔助變量作為分析參數(shù),對(duì)群體行為態(tài)勢(shì)以及群體行為傳播人群進(jìn)行敏感性研究。
3.2.1事件影響力
化工突發(fā)事件由于其影響力較大,一旦發(fā)生,會(huì)在短時(shí)間內(nèi)發(fā)展成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。突發(fā)事件的影響力取決于突發(fā)事件的公眾度與突發(fā)事件的敏感度,其中,事件的敏感度是指化工突發(fā)事件涉及的敏感因素程度。圖3中,曲線(xiàn)2是群體行為態(tài)勢(shì)與群體行為傳播人數(shù)的初始曲線(xiàn),曲線(xiàn)1和曲線(xiàn)3分別是將事件影響力降低20%、提高20%后,群體行為態(tài)勢(shì)和群體行為傳播人群曲線(xiàn)。如圖3所示,群體行為可分為3個(gè)階段:發(fā)展期、高潮期與回落期。
圖3 事件影響力對(duì)群體行為的影響Fig.3 The event's influence on group behavior
1)第1階段(0—1 d):由于群體行為傳播人群在不斷轉(zhuǎn)化、醞釀,整體態(tài)勢(shì)不高,但群體行為增速較快。
2)第2階段(1—7 d):傳播人群在網(wǎng)絡(luò)媒介的推動(dòng)下不斷增長(zhǎng),并在大約第4 d左右達(dá)到峰值,此階段群體行為態(tài)勢(shì)一直處于激烈狀態(tài)。
3)第3階段(7—15 d):傳播人數(shù)在政府不斷采取措施疏導(dǎo)公眾情緒、控制群體行為態(tài)勢(shì)的情況下,逐漸降低,并逐漸趨于平穩(wěn)狀態(tài)。
通過(guò)敏感性分析可以看出,事件影響力越大,越會(huì)引起強(qiáng)烈的群體行為態(tài)勢(shì),反之亦然;但由于事件的影響力大小通常是政府管控的直接因素,所以事件影響力對(duì)于傳播人數(shù)的影響偏小。事件影響力與二者之間存在正相關(guān)關(guān)系。
3.2.2公眾情緒
趙衛(wèi)東[21]在研究突發(fā)事件情緒傳播機(jī)制中,將情緒分為積極情緒和消極情緒2種,因此本文將公眾情緒的系數(shù)設(shè)為:消極/積極=0.5。圖4中,曲線(xiàn)2是初始狀態(tài)下的曲線(xiàn),曲線(xiàn)1和曲線(xiàn)3是將公眾情緒分別降低20%和提高20%后,得到的行為態(tài)勢(shì)與傳播人群的曲線(xiàn)。
如圖4所示,改變公眾情緒對(duì)群體行為傳播人群數(shù)量影響較大。當(dāng)公眾的消極情緒占據(jù)主導(dǎo)地位時(shí),公眾更易激動(dòng)、容易跟風(fēng),并迅速地轉(zhuǎn)變?yōu)槿后w行為傳播人群;當(dāng)積極情緒處于較高水平,此時(shí)由于理性的公眾數(shù)量占比較多,群體行為傳播人群減少,群體行為態(tài)勢(shì)得到很好的控制。
通過(guò)敏感性分析得到,公眾情緒的激化會(huì)使得群體行為態(tài)勢(shì)增加,傳播人群迅速增長(zhǎng)。隨著時(shí)間的推進(jìn),由于政府疏導(dǎo)公眾情緒力度加大,傳播人群也會(huì)逐漸轉(zhuǎn)變成理性人群,群體行為態(tài)勢(shì)逐漸冷卻。公眾情緒與二者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。
圖4 公眾情緒對(duì)群體行為的影響Fig.4 The influence of emotion on group behavior
3.2.3政府公信力
政府公信力主要由政府的號(hào)召力與影響力決定,體現(xiàn)出公眾對(duì)政府的認(rèn)可與信任程度[22]。圖5中,曲線(xiàn)2是初始行為態(tài)勢(shì)與傳播人群曲線(xiàn),曲線(xiàn)1和曲線(xiàn)3是分別將政府公信力降低20%和提高20%后,得到的行為態(tài)勢(shì)與傳播人群的曲線(xiàn)。
如圖5所示,提高政府公信力會(huì)降低群體行為態(tài)勢(shì)和傳播人群數(shù)量,但由于政府公信力對(duì)人群數(shù)量的影響具有一定的延遲效應(yīng),因此大概在第4或第5 d之后,人數(shù)才會(huì)明顯的下降;降低政府公信力,會(huì)使公眾降低對(duì)政府的認(rèn)可和信任程度,一旦政府不能及時(shí)有效地干預(yù)群體行為的發(fā)展,就會(huì)加速群體行為發(fā)展。
因此,通過(guò)敏感性分析得到,提高政府公信力能夠降低群體行為態(tài)勢(shì),有效減少群體行為傳播人群數(shù)量;反之,降低公信力也會(huì)造成行為態(tài)勢(shì)的升高,傳播人群的增加。政府公信力與二者是負(fù)相關(guān)關(guān)系,政府公信力的提高將對(duì)政府應(yīng)對(duì)化工突發(fā)事件起到一定的積極作用。
圖5 政府公信力對(duì)群體行為的影響Fig.5 The influence of government's trustiness on group behavior
1)突發(fā)事件影響力主要由事件的敏感度和事件公眾度決定,影響力的增加會(huì)使得群體行為態(tài)勢(shì)升溫。因此,對(duì)于一些容易引發(fā)社會(huì)公眾討論的事件、涉及到公眾人身安全與利益的公眾性事件,政府部門(mén)應(yīng)當(dāng)把公眾的利益擺在首位,妥善處理。對(duì)突發(fā)事件進(jìn)行分類(lèi)管控,正確引導(dǎo)社會(huì)公眾,避免因群體行為和群體行為傳播人群失控引發(fā)更大的問(wèn)題。
2)提高公眾的積極情緒有利于控制群體行為態(tài)勢(shì)。突發(fā)事件發(fā)生之前,政府應(yīng)當(dāng)向公眾傳播相關(guān)應(yīng)急知識(shí),避免事件狀態(tài)下公眾盲目跟風(fēng);當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生之后,政府部門(mén)應(yīng)及時(shí)通過(guò)權(quán)威途徑公開(kāi)突發(fā)事件真實(shí)信息,減少公民情緒化程度。同時(shí)鼓勵(lì)相關(guān)專(zhuān)家學(xué)者公開(kāi)發(fā)聲,避免公眾情緒進(jìn)一步擴(kuò)散。
3)提升政府公信力對(duì)群體行為的引導(dǎo)具有積極作用。政府部門(mén)應(yīng)提高自身形象,進(jìn)而提升公眾對(duì)政府部門(mén)的認(rèn)可度與信任度,使政府在管控群體行為方面發(fā)揮積極作用。
1)化工園區(qū)突發(fā)事件情景下的群體行為系統(tǒng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)演化系統(tǒng),該系統(tǒng)中,群體行為態(tài)勢(shì)和群體行為傳播人群主要受突發(fā)事件影響力、公眾情緒和政府公信力等因素的影響。
2)受“成長(zhǎng)上限基?!庇绊懀后w行為態(tài)勢(shì)與群體行為傳播人群整體呈“迅速上升→緩慢下降→漸趨平穩(wěn)”的變化趨勢(shì);群體行為態(tài)勢(shì)在前期迅速達(dá)到最值,推動(dòng)著群體行為傳播速率的增加,持續(xù)一段時(shí)間后,群體行為傳播人數(shù)達(dá)到極值并逐漸減緩。政府應(yīng)在事件發(fā)生初期積極應(yīng)對(duì),減少受化工園區(qū)突發(fā)事件影響人數(shù)的增加,減緩事態(tài)的發(fā)展速度。
3)結(jié)合敏感性分析,提高政府部門(mén)公信力,公開(kāi)事件真實(shí)信息,同時(shí)正確疏導(dǎo)公眾情緒,加大事件公開(kāi)度,降低事件影響力,是應(yīng)對(duì)化工園區(qū)突發(fā)事件群體行為的重要舉措。
4)本文僅考慮了突發(fā)事件中群體行為的特征因素,并未對(duì)個(gè)體自身行為特征進(jìn)行全面探討,這也將是未來(lái)重點(diǎn)研究方向之一。
[1]陳曉董,師立晨,劉驥, 等.化工園區(qū)安全風(fēng)險(xiǎn)容量探討[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2009,19(3):132-137.
CHEN Xiaodong, SHI Lichen, LIU Ji, et al. Study on the appropriate risk capacity of chemical industry park[J].China Safety Science Journal, 2009, 19(3): 132-137.
[2]趙云鋒.非常規(guī)突發(fā)事件的應(yīng)急管理研究[D].上海:復(fù)旦大學(xué),2009.
[3]馬克, 劉巖. 突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)事件的不確定性與應(yīng)急管理創(chuàng)新[J]. 社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線(xiàn), 2011(8):1-5.
MA Ke, LIU Yan. The Uncertainty of unconventional accidents and innovation of management[J].Social Science Front, 2011(8): 1-5.
[4]蘭月新. 突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)謠言傳播規(guī)律模型研究[J]. 圖書(shū)情報(bào)工作, 2012, 56(14):57-61.
LAN Yuexin. Propagation model of emergency network rumor[J].Library and Information Service, 2012, 56(14):57-61.
[5]王雪棟, 張明廣, 錢(qián)城江,等. 化工園區(qū)事故社會(huì)群眾風(fēng)險(xiǎn)感知?jiǎng)討B(tài)模擬研究[J]. 中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 26(1):169-174.
WANG Xuedong, ZHANG Mingguang, QIAN Chengjiang, et al. Dynamic simulation of lay public's perception of risk in chemical industry park[J]. China Safety Science Journal, 2016, 26(1): 169-174.
[6]EBIHARA M, OHTSUKI A, IWAKI H. A model for simulating human behavior during emergency evacuation based on classificatory reasoning and certainty value handling[J]. Computer-aided Civil & Infrastructure Engineering, 1992, 7(1):63-71.
[7]DUGGAN F, BANWELL L. Constructing a model of effective information dissemination in a crisis[J].Information Research, 2004, 9(3): 9-13.
[8]LI D, MA J. How the government’s punishment and individual’s sensitivity affect the rumor spreading in online social networks[J]. Physica A, 2017, 469: 284-292.
[9]ZANETTE D H. Dynamics of rumor propagation on small-world networks[J]. Physical Review E, 2002, 65(4): 041908.
[10]溫寧, 劉鐵民. 城市重大危機(jī)事件演化的動(dòng)力學(xué)模型研究[J]. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2011, 7(1):10-13.
WEN Ning, LIU Tiemin. Research on dynamics modeling of urban major crisis evolution[J].Journal of Safety Science and Technology, 2011, 7(1):10-13.
[11]HOSSEINI S, AZGOMI M A. A model for malware propagation in scale-free networks based on rumor spreading process[J]. Computer Networks, 2016, 108(C):97-107.
[12]QIAN T, TENG Z, ABDURAHMAN X. A new lyapunov function for sirs epidemic models[J]. Bulletin of the Malaysian Mathematical Sciences Society, 2017, 40(1):237-258.
[13]斯蒂芬·P·羅賓斯.組織行為學(xué)[M]. 北京: 中國(guó)人民大學(xué)出版社, 2005.
[14]魏玖長(zhǎng). 危機(jī)事件社會(huì)影響的分析與評(píng)估研究[D]. 合肥:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2006.
[15]陳鵬, 陳建國(guó), 袁宏永. 群體性暴力行為的多主體建模研究綜述與思考[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2015, 27(3):439-447.
CHEN Peng, CHEN Jianguo, YUAN Hongyong. Revision and thinking about agent-based modeling research to group violent activity[J].Journal of System Simulation,2015,27(3):439-447.
[16]張一文, 齊佳音, 馬君,等. 網(wǎng)絡(luò)輿情與非常規(guī)突發(fā)事件作用機(jī)制——基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模分析[J]. 情報(bào)雜志, 2010, 29(9):1-6.
ZHANG Yiwen, QI Jiayin, MA Jun, et al. Research on the mechanism of public opinion on internet for abnormal emergency based on the system dynamics modeling[J].Journal of Intelligence,2010,29(9):1-6.
[17]王其藩.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)[M].2009年修訂版.上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2009.
[18]高航,丁榮貴.基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的輿情風(fēng)險(xiǎn)模型仿真研究[J].情報(bào)雜志,2014,33(11):7-13.
GAO Hang, DING Ronggui. Research on modeling and simulation of risk of internet public opinion based on system dynamics[J].Journal of Intelligence, 2014, 33(11): 7-13.
[19]杜蓉, 梁蕾, 王寧. 基于社會(huì)物理學(xué)的群體性突發(fā)事件演化及仿真——群體意見(jiàn)和行為的演化研究[J]. 復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué), 2015, 12(3):61-69.
DU Rong, LIANG Lei, WANG Ning. A simulation study on the mass emergency evolution based on the social physics-evolution of community advice and behavior[J].Complex Systems and Complexity Science, 2015, 12(3):61-69.
[20]陳福集,葉萌.系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)視角下政府回應(yīng)網(wǎng)絡(luò)輿情的能力提升研究[J].情報(bào)雜志,2013,32(11):121-127.
CHEN Fuji, YE Meng. Improving government's ability in responding to internet public opinion: a system dynamics perspective[J].Journal of Intelligence, 2013, 32(11):121-127.
[21]趙衛(wèi)東, 趙旭東, 戴偉輝,等. 突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)情緒傳播機(jī)制及仿真研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2015, 35(10):2573-2581.
ZHAO Weidong, ZHAO Xudong, DAI Weihui, et al. Emotion propagation mechanism of emergency events in cyber space and simulation[J].System Engineering-Theory&Practice,2015,35(10):2573-2581.
[22]余樂(lè)安, 李玲, 武佳倩,等. 基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的?;匪廴就话l(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)應(yīng)急策略研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2015, 35(10):2687-2697.
YU Lean, LI Ling, WU Jiaqian, et al. Emergency policy exploration for network public opinion crisis in water pollution accident by hazardous chemicals leakage based on systematic dynamics[J].System Engineering-Theory&Practice, 2015, 35(10): 2687-2697.