張杰，王川，董曉霞，祝文琪，岳慧麗,2，劉升平,2，周清波,2

基于裂變模式的農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息快速調(diào)查及分析平臺(tái)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用

張杰1，王川1，董曉霞1，祝文琪1，岳慧麗1,2，劉升平1,2，周清波1,2

1中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081；2農(nóng)業(yè)農(nóng)村部區(qū)塊鏈農(nóng)業(yè)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081

【目的】為了有效解決傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村基礎(chǔ)信息采集過(guò)程中存在的采集周期長(zhǎng)、樣本量小、投放不精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量低、審核難度大等難題，實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件背景下海量數(shù)據(jù)快速獲取及可視化分析，本研究設(shè)計(jì)、研發(fā)了一套集問(wèn)卷精準(zhǔn)投放、數(shù)據(jù)快速采集、結(jié)果自動(dòng)分析為一體的農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息快速調(diào)查平臺(tái)，為各級(jí)農(nóng)業(yè)管理部門(mén)快速?zèng)Q策提供便捷工具。【方法】（1）總體設(shè)計(jì)：借助5層架構(gòu)技術(shù)和中臺(tái)理念設(shè)計(jì)平臺(tái)，采用新媒體、GIS、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）等技術(shù)，構(gòu)建問(wèn)卷精準(zhǔn)投放模型、多級(jí)裂變模式、快速審核和自動(dòng)分析策略，利用點(diǎn)度中心度、中介中心度、空間聚類等方法對(duì)調(diào)查問(wèn)卷傳播網(wǎng)絡(luò)的裂變關(guān)系、擴(kuò)散能力以及社群特征進(jìn)行分析，深度挖掘、多維度呈現(xiàn)平臺(tái)數(shù)據(jù)價(jià)值。（2）系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)：采用前后端分離模式研制了2個(gè)子系統(tǒng)，分別為面向調(diào)研用戶的速調(diào)采集系統(tǒng)、服務(wù)于信息調(diào)查者的速調(diào)管理及分析系統(tǒng)。（3）平臺(tái)應(yīng)用：利用VMware vSphere集成容器和集群服務(wù)器部署系統(tǒng)，借助Nginx負(fù)載均衡方式提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。【結(jié)果】通過(guò)半年持續(xù)運(yùn)行，系統(tǒng)普適性強(qiáng)，已提供8大領(lǐng)域12次大規(guī)模農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息調(diào)查服務(wù)，共采集問(wèn)卷76 953份；農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)信息調(diào)查案例中5 h內(nèi)采集了12 243份問(wèn)卷，裂變比例為88.23%，其中20.24%的人形成擴(kuò)散并裂變，社群效果明顯，裂變程度高、速度快、范圍廣；平臺(tái)綜合功能強(qiáng)，覆蓋了問(wèn)卷設(shè)計(jì)、投放地控制、裂變分享、智能審核、酬勞發(fā)放、統(tǒng)計(jì)分析、用戶沉淀等功能，可為農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息快速調(diào)查提供高效的一站式服務(wù)。【結(jié)論】基于裂變模式的農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息快速調(diào)查與分析平臺(tái)，具有數(shù)據(jù)采集快、信息獲取真、樣本收集多、功能性強(qiáng)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了突發(fā)事件背景下農(nóng)業(yè)農(nóng)村基礎(chǔ)信息緊急獲取及分析結(jié)果可視化呈現(xiàn)，形成了一種基于海量數(shù)據(jù)、區(qū)別于官方調(diào)查的民調(diào)模式，可為各級(jí)農(nóng)業(yè)管理部門(mén)開(kāi)展行業(yè)信息的精準(zhǔn)、高效調(diào)查，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策提供有力的技術(shù)支撐，對(duì)其他行業(yè)信息調(diào)查具有借鑒意義。

農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息；快速調(diào)查；裂變模式；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；精準(zhǔn)投放模型；系統(tǒng)設(shè)計(jì)

0 引言

【研究意義】農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)據(jù)是管理部門(mén)開(kāi)展決策的基礎(chǔ)[1]，也是農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)要素和重要生產(chǎn)力[2]，高效低成本地獲取農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)是發(fā)展先進(jìn)農(nóng)業(yè)的重要任務(wù)[3]。因此，快速采集農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)據(jù)具有重大意義，具體表現(xiàn)為（1）國(guó)家有要求，具有戰(zhàn)略意義。近年來(lái)國(guó)家陸續(xù)出臺(tái)了《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019-2025年）》《“十四五”全國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展規(guī)劃》《“十四五”數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村建設(shè)規(guī)劃》《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》《創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村振興發(fā)展專項(xiàng)規(guī)劃》等一系列政策文件，要求大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)。（2）管理部門(mén)有需求，具有現(xiàn)實(shí)意義。管理部門(mén)制定規(guī)劃時(shí)需要依據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，摸清農(nóng)業(yè)底數(shù)，明晰基礎(chǔ)情況對(duì)宏觀決策至關(guān)重要，尤其是應(yīng)對(duì)突發(fā)事件，例如近兩年的新冠肺炎疫情[4]、河南特大洪澇災(zāi)害等。（3）科研單位有訴求，具有學(xué)術(shù)意義。農(nóng)業(yè)科學(xué)研究離不開(kāi)數(shù)據(jù)的支撐[5]，這對(duì)發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律具有重要價(jià)值[6]?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境信息、土地利用情況、農(nóng)作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)可借助物聯(lián)網(wǎng)、3S技術(shù)獲取[7-10]，但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)等非自然數(shù)據(jù)在很大程度上仍需人工采集。此類數(shù)據(jù)傳統(tǒng)的獲取和統(tǒng)計(jì)方式為自下而上，逐層上報(bào)，分級(jí)審核，同級(jí)匯交[11-13]，這是國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、自然資源部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等部委常用的官方調(diào)查方式，權(quán)威性強(qiáng)，覆蓋面廣，社會(huì)利用率高，但時(shí)效性弱[14]，耗費(fèi)的人力物力龐大，難以滿足個(gè)性化指標(biāo)調(diào)查的需求。為了提高信息采集的時(shí)效性，王羨欠[15]、許淳等[16]、駱慧勇[17]利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種通用的問(wèn)卷調(diào)查系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了無(wú)紙化及標(biāo)準(zhǔn)化采集，降低了數(shù)據(jù)錄入與傳播成本，并且為了提升線上調(diào)查系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性，盧錦運(yùn)等[18]還設(shè)計(jì)了支持邏輯跳轉(zhuǎn)和答題約束的調(diào)查系統(tǒng)，應(yīng)用效果有了很大提升，但此類線上系統(tǒng)無(wú)法采集空間信息，或僅通過(guò)解析IP地址推算地理位置，精準(zhǔn)度不足，無(wú)法滿足關(guān)注空間信息類研究的要求。隨著GIS技術(shù)和智能終端的發(fā)展，不少研究者提出了新的方案，例如夏興生等[19]利用空間信息技術(shù)和移動(dòng)開(kāi)發(fā)技術(shù)研發(fā)了農(nóng)作物種植面積測(cè)量野外調(diào)查系統(tǒng)，可通過(guò)手持設(shè)備調(diào)查種植面積信息，并且支持北斗與GPS雙模定位，調(diào)查效率相對(duì)于傳統(tǒng)方式提高了30倍。鄧煜等[20]借助OZIExplorer軟件和安卓技術(shù)研發(fā)了一款支持定位和導(dǎo)航的野外調(diào)查系統(tǒng)，并且支持遙感圖像校正。戚元華等[21]利用定位和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)制作了一款手機(jī)APP，可采集中藥資源的種類、標(biāo)本、圖片、位置和時(shí)間，在全國(guó)中藥資源普查中應(yīng)用效果良好。此類方法專業(yè)性強(qiáng)，大多為某一類研究定制，通用性弱，因?yàn)槭浅闃臃绞?，分析結(jié)果受樣本影響較大。為了盡可能接近事情本質(zhì)，需要爭(zhēng)取采集更多數(shù)據(jù)甚至是所有數(shù)據(jù)，因而需結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)。王英強(qiáng)等[22]研制了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，王川等[23]設(shè)計(jì)了基于移動(dòng)互聯(lián)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息速調(diào)平臺(tái)，并推出了最受用戶歡迎的手機(jī)式填報(bào)+新媒體式傳播方式，形成了數(shù)據(jù)隨時(shí)采集、實(shí)時(shí)展示的新模式，達(dá)到快速、全面采集農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的目的。但實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，流量成本較高，調(diào)查信息很難推送到大量農(nóng)村填報(bào)者，致使數(shù)據(jù)采集比較困難。傳播界為了快速推廣內(nèi)容，常應(yīng)用裂變技術(shù)，例如胡欽太等[24]提出了新媒體背景下社會(huì)教育裂變的3種模式：互動(dòng)循環(huán)式、監(jiān)督式、分級(jí)傳播式，研究如何利用新媒體裂變快速推進(jìn)社會(huì)教育，史歷峰[25]研究了如何利用裂變技術(shù)打造“刷屏廣告”，打造熱點(diǎn)。近幾年，裂變技術(shù)在其他行業(yè)逐步興起，例如拼多多利用紅包裂變吸收了大量新用戶[26]，很快從新晉電商變成了三足鼎立。傳統(tǒng)的粉絲社群和粉絲經(jīng)濟(jì)，借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和裂變傳播，變革生產(chǎn)、營(yíng)銷、消費(fèi)體系環(huán)節(jié)，依靠圈層式聚合力和裂變性擴(kuò)散達(dá)到引爆事件目的，形成火熱的社群經(jīng)濟(jì)[27]?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】當(dāng)前農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息官方調(diào)查周期長(zhǎng)、成本高，民用難度大。應(yīng)用目前互聯(lián)網(wǎng)免費(fèi)的成熟工具缺少空間信息，數(shù)據(jù)質(zhì)量低，審核難度大，數(shù)據(jù)安全存在隱患；定制的工具專業(yè)性強(qiáng)，普適性弱；基于大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)難以獲得大量數(shù)據(jù)。裂變技術(shù)可極大加速信息的傳播，解決數(shù)據(jù)采集難題，不過(guò)當(dāng)前應(yīng)用在農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息調(diào)查方面的研究較為少見(jiàn)?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究采用多級(jí)裂變、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和新媒體等技術(shù)，設(shè)計(jì)、研發(fā)了一套集問(wèn)卷精準(zhǔn)投放與數(shù)據(jù)快速采集、智能審核、自動(dòng)分析、酬勞結(jié)算為一體的農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息調(diào)查平臺(tái)，解決信息調(diào)查中面臨的周期長(zhǎng)、缺少空間信息、數(shù)據(jù)質(zhì)量低、審核難度大、樣本量不足、投放不精準(zhǔn)等關(guān)鍵問(wèn)題，為農(nóng)業(yè)管理部門(mén)決策提供輔助，為農(nóng)業(yè)科研部門(mén)創(chuàng)新提供支撐，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者及時(shí)了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)提供服務(wù)。

1 材料與方法

1.1 平臺(tái)總體設(shè)計(jì)

1.1.1 需求分析及功能設(shè)計(jì) 農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息快速調(diào)查及分析平臺(tái)（簡(jiǎn)稱“平臺(tái)”），為各級(jí)農(nóng)業(yè)決策者提供農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息快速采集和分析服務(wù)，協(xié)助管理者快速掌握突發(fā)事件影響程度，例如近兩年的新冠肺炎疫情、河南洪災(zāi)、山西洪災(zāi)，對(duì)比傳統(tǒng)逐層上報(bào)、層層審批耗時(shí)費(fèi)力的官方調(diào)查模式，形成一種快速全面調(diào)查的新模式，同時(shí)打破過(guò)度依賴第三方問(wèn)卷采集系統(tǒng)的現(xiàn)狀，解決當(dāng)前面臨的紅包抽成高、數(shù)據(jù)采集困難、無(wú)法過(guò)濾無(wú)效問(wèn)卷、審核難度大、難以沉淀受訪者、專題分析不夠靈活等難題。為滿足上述需求，平臺(tái)應(yīng)具備以下功能：（1）提供問(wèn)卷自傳播、投放區(qū)域可配置、自動(dòng)判斷虛假問(wèn)卷等功能，解決采數(shù)難、質(zhì)量低的難題；（2）問(wèn)卷設(shè)計(jì)應(yīng)靈活，滿足使用人員根據(jù)各類業(yè)務(wù)自定義問(wèn)卷、設(shè)置投放區(qū)域和指標(biāo)異常值范圍；（3）提供快速審核功能，支持多維度自動(dòng)篩選異常數(shù)據(jù)，提高審核效率；（4）數(shù)據(jù)分析應(yīng)可定制且形式多樣，支持指標(biāo)、閾值、分段數(shù)量、顏色等維度設(shè)置，滿足統(tǒng)計(jì)圖、二維表和專題圖等多種形式呈現(xiàn)；（5）提供星級(jí)評(píng)分策略，實(shí)現(xiàn)用戶分級(jí)式管理和遞增式報(bào)酬，便于留存高質(zhì)量農(nóng)戶；（6）紅包發(fā)放應(yīng)細(xì)致可查，支持按問(wèn)卷和用戶等維度追溯，便于財(cái)務(wù)對(duì)賬。

根據(jù)平臺(tái)所服務(wù)的人員類型、各自需求和面臨痛點(diǎn)，將平臺(tái)拆分成2個(gè)系統(tǒng)：面向被調(diào)查人員的速調(diào)采集系統(tǒng)、服務(wù)于信息調(diào)查者的速調(diào)管理及分析系統(tǒng)。采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)問(wèn)卷信息的閱覽、填報(bào)、領(lǐng)取報(bào)酬和轉(zhuǎn)發(fā)推廣等功能，具體包括進(jìn)入答題、問(wèn)卷填寫(xiě)、問(wèn)卷查閱、個(gè)人信息、歷史答題和推廣記錄等6個(gè)功能模塊，調(diào)查人員為普通農(nóng)民、村干部、返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)、合作社成員和其他，通過(guò)“農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息速調(diào)平臺(tái)”微信公眾號(hào)填報(bào)；管理及分析系統(tǒng)主要完成人員管理、問(wèn)卷設(shè)計(jì)、問(wèn)卷審閱、酬勞結(jié)算和信息分析等功能，主要涵蓋用戶管理、問(wèn)卷管理、參數(shù)配置、樣區(qū)控制、紅包管理、統(tǒng)計(jì)分析、專題分析、星級(jí)評(píng)分和系統(tǒng)建議等9個(gè)模塊。

1.1.2 平臺(tái)框架設(shè)計(jì) 平臺(tái)架構(gòu)如圖1所示，自下而上共分為5層，分別為基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)管理層、業(yè)務(wù)支撐層、應(yīng)用服務(wù)層和展示層[28]?；A(chǔ)支撐層為平臺(tái)提供統(tǒng)一的保障服務(wù)，包括硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)，屬于基礎(chǔ)底座，確保平臺(tái)正常、安全運(yùn)行。平臺(tái)部署采用VMware vSphere集成容器和集群服務(wù)器技術(shù)，具有較高靈活性、擴(kuò)展性以及硬件隔離性，當(dāng)一臺(tái)虛擬機(jī)出現(xiàn)故障后，可無(wú)縫啟動(dòng)備份服務(wù)器，充分保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。數(shù)據(jù)管理層負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，分別使用MySQL、MongoDB、GeoDB存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和空間數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)高效存放和讀取，同時(shí)利用主從備份技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)備份，滿足安全管理要求。業(yè)務(wù)支撐層處理所有業(yè)務(wù)相關(guān)的工作，采用中臺(tái)理念設(shè)計(jì)，包含數(shù)據(jù)中臺(tái)和業(yè)務(wù)中臺(tái)，前者提供數(shù)據(jù)從匯聚、加工、可視化到利用的全流程服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從“收”到“用”的價(jià)值轉(zhuǎn)變；后者是速調(diào)平臺(tái)業(yè)務(wù)邏輯的核心，將公共功能抽象成一個(gè)個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的服務(wù)，解決重復(fù)開(kāi)發(fā)、復(fù)用性低的難題[29]。應(yīng)用服務(wù)層為用戶提供直接操作的系統(tǒng)界面，包括速調(diào)采集系統(tǒng)、速調(diào)管理及分析系統(tǒng)，采用前后端分離技術(shù)和基于微信服務(wù)號(hào)方式開(kāi)發(fā)，為了應(yīng)對(duì)用戶裂變帶來(lái)的高并發(fā)訪問(wèn)難題，利用Nginx模式實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。展示層是平臺(tái)的展示方式，結(jié)合不同使用者應(yīng)用場(chǎng)景，提供大屏、中屏和小屏等形式。

圖1 平臺(tái)總體架構(gòu)圖

1.1.3 業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì) 信息調(diào)查類研究包括調(diào)查發(fā)起者和問(wèn)卷填報(bào)人，根據(jù)二者角色特點(diǎn)及協(xié)同工作流程，設(shè)計(jì)了2條主線[30]，詳細(xì)流程設(shè)計(jì)如圖2所示，實(shí)現(xiàn)了從調(diào)查發(fā)起到結(jié)果統(tǒng)計(jì)的全流程管理。左側(cè)主線是面向調(diào)研發(fā)起人的業(yè)務(wù)，包括問(wèn)卷設(shè)計(jì)、發(fā)布、審閱、紅包發(fā)放和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，右側(cè)主線面向問(wèn)卷填報(bào)者，涵蓋問(wèn)卷填寫(xiě)、裂變分享和領(lǐng)取紅包。

圖2 平臺(tái)業(yè)務(wù)流程圖

1.2 平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)及模型

1.2.1 多級(jí)裂變技術(shù)，解決樣本量不足難題 現(xiàn)如今流量非常金貴，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)獲取新用戶的成本大約50元/人，如何快速將調(diào)研信息傳送給調(diào)研對(duì)象并獲取反饋結(jié)果是調(diào)研類研究面臨的重要難題。為了解決此問(wèn)題，本研究采用了多級(jí)裂變技術(shù)，即通過(guò)受訪者自行轉(zhuǎn)發(fā)擴(kuò)散帶動(dòng)新用戶填報(bào)，新用戶提交后再次分享給周圍朋友，最后周圍朋友再次擴(kuò)散到其交際圈，即經(jīng)歷“個(gè)人—個(gè)人”“個(gè)人—群眾”“群眾—群眾”逐步裂變[24]，從而形成自傳播。經(jīng)過(guò)分析和總結(jié)，本研究總結(jié)了裂變公式：裂變＝種子用戶＋傳播渠道＋傳播動(dòng)機(jī)＋時(shí)間節(jié)奏＋互動(dòng)方式＋工具。（1）種子用戶：國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（簡(jiǎn)稱“產(chǎn)業(yè)體系”）綜合試驗(yàn)站人員和固定觀察點(diǎn)技術(shù)員；（2）傳播渠道：農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息速調(diào)平臺(tái)微信公眾號(hào)、國(guó)家農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新聯(lián)盟（簡(jiǎn)稱農(nóng)科聯(lián)盟）、產(chǎn)業(yè)體系、行業(yè)公眾號(hào)、行業(yè)微信群；（3）傳播動(dòng)機(jī)：現(xiàn)金紅包，一份問(wèn)卷常規(guī)在5—15元/次；（4）時(shí)間范圍：3—5 d；（5）互動(dòng)方式：答題有獎(jiǎng)；（6）工具：微信服務(wù)號(hào)、短信和微信群。裂變流程如圖3所示。

圖3 裂變流程圖

1.2.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，掌控裂變擴(kuò)散效果 可視化呈現(xiàn)問(wèn)卷傳播數(shù)據(jù)可以幫助調(diào)查人員快速了解裂變效果，輔助其根據(jù)裂變速度及時(shí)調(diào)整每份問(wèn)卷獎(jiǎng)勵(lì)，有利于控制成本。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（social network analysis，SNA）是一種基于關(guān)系的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究方法，擅長(zhǎng)傳播網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體與個(gè)體、個(gè)體和群體間的關(guān)聯(lián)分析[31]，在社會(huì)學(xué)、傳播學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)中被廣泛應(yīng)用[32-33]。本平臺(tái)采用此方法呈現(xiàn)問(wèn)卷裂變傳播效果，著重融入點(diǎn)度中心度，中介中心度和空間聚類，幫助問(wèn)卷調(diào)查者快速?zèng)Q策。

（1）問(wèn)卷傳播關(guān)系分析。點(diǎn)度中心度指與某個(gè)節(jié)點(diǎn)相連接的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，可反映出某個(gè)人員（由網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示）在填寫(xiě)特定問(wèn)卷過(guò)程中與之相關(guān)聯(lián)的人數(shù)。點(diǎn)度中心度由點(diǎn)出度和點(diǎn)入度構(gòu)成，因?yàn)閱?wèn)卷傳播包括傳播者和被分享者，具有方向性，故而著重分析點(diǎn)出度（outdegree），用以刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)中一份問(wèn)卷被特定人員向外分享的次數(shù)，計(jì)算過(guò)程如公式（1）。某個(gè)節(jié)點(diǎn)點(diǎn)出度越高，則此人對(duì)外傳播的問(wèn)卷數(shù)量越多，裂變能力越強(qiáng)，處于網(wǎng)絡(luò)中的中心地位。

C(n)=∑X（1）

式中，X=0或者1，表示節(jié)點(diǎn)是否被節(jié)點(diǎn)分享過(guò)問(wèn)卷，為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)總數(shù)。

（2）裂變網(wǎng)絡(luò)中間傳播能力分析。通過(guò)中介中心度（betweenness centrality）測(cè)量，指某個(gè)節(jié)點(diǎn)在圖中其他“點(diǎn)對(duì)”的中間，在多層傳遞時(shí)起到中間橋梁作用，反映了某個(gè)人員控制其他關(guān)聯(lián)關(guān)系的能力，數(shù)值越大表征媒介信息能力越強(qiáng)，預(yù)示越能控制其他人員相互傳播問(wèn)卷，在網(wǎng)絡(luò)中越重要[31]，計(jì)算過(guò)程如公式（2）所示：

式中，σ表示節(jié)點(diǎn)和之間的最短路徑數(shù)目，σ(v)表示、兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑中包含節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

（3）答卷人員空間聚類分析。為了分析調(diào)查人員的社群性，平臺(tái)利用空間聚類方法將傳播網(wǎng)絡(luò)劃分為若干個(gè)小團(tuán)體，將聯(lián)系緊密的節(jié)點(diǎn)劃為同一類，是相同特性人員的集合。小團(tuán)體性是表征空間網(wǎng)絡(luò)體系內(nèi)部結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)[34]，借此可以找到關(guān)系緊密的社群以及組內(nèi)成員[35]，便于問(wèn)卷調(diào)查者分析不同問(wèn)卷質(zhì)量與傳播者的關(guān)系。本文應(yīng)用Louvain 分群算法，是一種多層次優(yōu)化算法，計(jì)算過(guò)程如公式（3）所示[36]：

式中，代表整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中邊的總數(shù)，c表示節(jié)點(diǎn)所在的團(tuán)體，k是與節(jié)點(diǎn)相連邊的權(quán)重之和，計(jì)算過(guò)程如公式（4）所示：

老鄧嚯嚯地笑：你會(huì)查清楚？難道說(shuō)你們請(qǐng)我們來(lái)是分臘肉的，還是分白糖的？甲洛洛怔怔地看著老鄧，半天說(shuō)不出話來(lái)。丁主任趕緊圓場(chǎng)：這個(gè)肯定會(huì)照顧你們，你們工作那么辛苦，我們?cè)趺纯赡懿惑w諒你們呢！老鄧哈哈大笑：我開(kāi)個(gè)玩笑，開(kāi)個(gè)玩笑，你們可千萬(wàn)別當(dāng)真。氣氛一下緩和多了，后面依次問(wèn)到嘎絨和西西的時(shí)候，老鄧一直溫和地笑，溫和地點(diǎn)頭，有時(shí)還溫和地接上一句：這樣好！這是應(yīng)該的！

k=∑A（4）

式中，A代表節(jié)點(diǎn)和相連邊的權(quán)重，式（3）中函數(shù)表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)是否在一個(gè)團(tuán)體，計(jì)算公式如下：

1.2.3 精準(zhǔn)投放模型，解決低質(zhì)量用戶難題 如何將調(diào)研問(wèn)卷精準(zhǔn)地投送給目標(biāo)用戶十分關(guān)鍵，為了減少非目標(biāo)用戶的干擾，設(shè)計(jì)了精準(zhǔn)投放模型。詳細(xì)內(nèi)容如圖4所示，即向受訪者投放調(diào)查問(wèn)卷時(shí)需綜合考慮5個(gè)維度，分別是空間位置、投放時(shí)間、用戶行為、基礎(chǔ)屬性和從事行業(yè)。相較于傳統(tǒng)“偶遇派發(fā)”或者“海量撒網(wǎng)”方式，精準(zhǔn)投放模型具有以下優(yōu)勢(shì)：（1）問(wèn)卷集中在受訪區(qū)域，非目標(biāo)區(qū)域無(wú)法答卷，節(jié)省調(diào)查時(shí)間；（2）用戶在閑暇時(shí)間收到通知，答題意愿強(qiáng)，填報(bào)率高；（3）基于用戶屬性和從事行業(yè)，針對(duì)性推送，答卷有效率高，節(jié)省經(jīng)濟(jì)成本；（4）根據(jù)用戶歷史行為發(fā)放問(wèn)卷，降低遇到為獲得報(bào)酬而胡亂填報(bào)人員的概率，提高答卷準(zhǔn)確率。

2 結(jié)果

2.1 平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)

平臺(tái)包括農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息速調(diào)采集系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息速調(diào)管理和分析系統(tǒng)，二者均采用前后端分離模式，通過(guò)Nginx作為反向代理Web服務(wù)器的方式實(shí)現(xiàn)前后端數(shù)據(jù)交互。其中采集系統(tǒng)的前端以微信公眾號(hào)為入口、利用JavaScript、HTML、CSS、Vue等主要技術(shù)完成移動(dòng)端網(wǎng)頁(yè)制作并作為載體進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)的審核、統(tǒng)計(jì)、專題分析等操作通過(guò)PC端網(wǎng)頁(yè)呈現(xiàn)。后端使用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，通過(guò)MySQL、MongoDB和GeoDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)采用服務(wù)器集群方式部署，從而解決高并發(fā)難題并提升系統(tǒng)容錯(cuò)能力。同時(shí)，借助業(yè)務(wù)服務(wù)器和靜態(tài)資源服務(wù)器分離業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)，提高訪問(wèn)效率，靜態(tài)資源在上傳時(shí)使用Thumbnailator工具完成壓縮。平臺(tái)運(yùn)行在Linux操作系統(tǒng)上，借助Apache Tomcat發(fā)布。

2.2 平臺(tái)的運(yùn)行

經(jīng)過(guò)2021年6月至12月的12次大范圍農(nóng)業(yè)信息調(diào)查的運(yùn)行，已累計(jì)注冊(cè)用戶129 016名，活躍用戶比例為44.3%，可支持并發(fā)用戶數(shù)1 000，共采集水稻、小麥、青貯玉米、水果、乳制品、蜂業(yè)、產(chǎn)銷經(jīng)營(yíng)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)等八類問(wèn)卷共計(jì)76 953份，平均有效率約18.01%。此平臺(tái)主要用戶為農(nóng)民，占比約43.14%，共發(fā)放紅包20 0279元。目前各類問(wèn)卷數(shù)據(jù)可順利上報(bào)，系統(tǒng)運(yùn)行正常。

圖4 精準(zhǔn)投放模型圖

2.3 平臺(tái)應(yīng)用分析

2.3.1 裂變傳播網(wǎng)絡(luò)分析 以采集2021年農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)信息為例，從2021年12月22日開(kāi)始發(fā)布調(diào)查信息，5 h共收集問(wèn)卷12 243份，其中經(jīng)歷過(guò)裂變的問(wèn)卷有10 802份，占比88.23%，相較于傳統(tǒng)非裂變方式可提升效率7.5倍。為了快速呈現(xiàn)裂變傳播效果，本平臺(tái)融入了開(kāi)源軟件Gephi可視化功能。

（1）問(wèn)卷傳播關(guān)系分析

經(jīng)過(guò)計(jì)算，裂變傳播網(wǎng)絡(luò)中平均路徑長(zhǎng)度為1.817，說(shuō)明傳播網(wǎng)絡(luò)中平均一份問(wèn)卷傳播人數(shù)不超過(guò)2個(gè)，此問(wèn)卷傳播深度不大，原因是最初接觸問(wèn)卷的人員知道擴(kuò)散有獎(jiǎng)勵(lì)，隨著傳播層級(jí)的加深，末端人員了解此信息概率較低，故而缺乏分享動(dòng)力。為了擴(kuò)大裂變效果，應(yīng)加強(qiáng)獎(jiǎng)勵(lì)消息提醒。網(wǎng)絡(luò)直徑是9，表明此次裂變最多經(jīng)歷了9人連續(xù)傳播，揭示調(diào)查問(wèn)卷裂變擴(kuò)散潛力大。

（2）裂變網(wǎng)絡(luò)中間傳播能力分析

圖6是中介中心度數(shù)值及占比分布圖，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中介中心度平均值為1.5，高于此均值的節(jié)點(diǎn)數(shù)為1 251個(gè)，占比11.08%，為0的節(jié)點(diǎn)占比87.18%，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中絕大多數(shù)人員難以控制其他人員。這和實(shí)際情況比較相符，因?yàn)楸徽{(diào)查者隨機(jī)分布，位于全國(guó)各地，彼此間相識(shí)概率低，較少有共同好友，故而相互支配的能力弱。編號(hào)為15297的節(jié)點(diǎn)中介中心度數(shù)值較大，是問(wèn)卷裂變傳播過(guò)程中的關(guān)鍵人物，在傳播網(wǎng)絡(luò)中活躍度較高，加大對(duì)此類人員的鼓勵(lì)將會(huì)對(duì)問(wèn)卷多層傳播起到事半功倍效果。

圖5 調(diào)查網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)出度分布

表1 調(diào)查網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)出度分析

OD：點(diǎn)出度Outdegree；p：占比 Proportion

（3）答卷人員空間聚類分析

圖7是將填寫(xiě)問(wèn)卷且存在關(guān)聯(lián)的用戶經(jīng)過(guò)聚類分析后的網(wǎng)絡(luò)模塊化分布圖，共有534個(gè)社群，分區(qū)模塊性為0.985，說(shuō)明此網(wǎng)絡(luò)社群效果較好，加以引導(dǎo)可帶來(lái)更大流量。各社群節(jié)點(diǎn)數(shù)如圖7-a所示，其中A—G社群的用戶規(guī)模相對(duì)較大，傳播影響力較為深遠(yuǎn)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注。圖7-b呈現(xiàn)了少部分社群擁有關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)多，大多數(shù)社群節(jié)點(diǎn)數(shù)小于20，節(jié)點(diǎn)度數(shù)呈現(xiàn)不均勻分布，說(shuō)明了此裂變網(wǎng)絡(luò)模型具有“無(wú)標(biāo)度”[37]，屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

圖6 中介中心度占比

2.3.2 實(shí)現(xiàn)智能審核、酬勞結(jié)算和用戶沉淀 針對(duì)不同農(nóng)業(yè)信息調(diào)查對(duì)象存在地域特性的規(guī)律，平臺(tái)可有的放矢地設(shè)計(jì)問(wèn)卷投放區(qū)域（精確到縣）及各地采集數(shù)量，兼顧了平臺(tái)問(wèn)卷數(shù)據(jù)的典型性與全面性，同時(shí)為智能審核提供依據(jù)，如圖8-a所示，數(shù)字代表在該地區(qū)采集問(wèn)卷的數(shù)量。平臺(tái)提供快速審核功能，縮短問(wèn)卷審閱時(shí)間，支持從答卷時(shí)長(zhǎng)、題目答案合格率、是否在采集區(qū)域等多維度自動(dòng)判定問(wèn)卷結(jié)果，如圖8-b所示。

為了激發(fā)參與調(diào)查人員的積極性，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了酬勞自動(dòng)發(fā)放功能。如圖8-c所示，共有15 154位人員領(lǐng)取過(guò)紅包，領(lǐng)取酬勞最高為1 195元，同時(shí)為受訪人員提供了酬勞明細(xì)，便于其查看紅包來(lái)源及金額，進(jìn)一步促進(jìn)擴(kuò)散調(diào)查信息的積極性，如圖8-d所示。其次，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了用戶畫(huà)像和分類管理，提供了基于每份調(diào)查問(wèn)卷的用戶分析，如圖8-e所示。為了留住老用戶方便后續(xù)持續(xù)調(diào)研，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了用戶評(píng)分和星級(jí)分級(jí)功能，星級(jí)越高，獲得報(bào)酬越高。

2.3.3 實(shí)現(xiàn)調(diào)查信息的自動(dòng)分析及快速可視化 為了快速呈現(xiàn)調(diào)查結(jié)果，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了調(diào)查信息自動(dòng)分析和快速可視化，可通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖方式實(shí)現(xiàn)調(diào)查問(wèn)卷中各指標(biāo)數(shù)值分析以及調(diào)查問(wèn)卷樣本點(diǎn)的空間分布。其次，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了專題分析，即可為問(wèn)卷中任何一道數(shù)值型題目提供地圖分類可視化。圖9是針對(duì)青貯玉米秋收調(diào)查問(wèn)卷實(shí)際數(shù)據(jù)制作的專題圖，總體而言，2021年青貯玉米受災(zāi)面積擴(kuò)大，產(chǎn)量同比下降較多，收割成本上升。主要受災(zāi)原因是2021年下半年我國(guó)河南、山東、山西、內(nèi)蒙古、新疆、河北等青貯玉米主產(chǎn)?。▍^(qū)）遭遇了連續(xù)強(qiáng)降雨，水澇災(zāi)害阻礙了青貯機(jī)械收割作業(yè)，同時(shí)也增加了青貯玉米收割和運(yùn)輸成本。由此可見(jiàn)，本平臺(tái)的信息調(diào)查、分析結(jié)果與實(shí)際情況基本吻合。

圖7 網(wǎng)絡(luò)模塊化分布圖

圖8 平臺(tái)主要功能界面

審圖號(hào)：GS京（2022）0605號(hào)

3 討論

當(dāng)前農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息調(diào)查的主流方式包括：（1）傳統(tǒng)紙質(zhì)版走訪式；（2）自下而上逐層上報(bào)式；（3）線上隨機(jī)式，如問(wèn)卷星。以下從調(diào)查耗時(shí)、調(diào)查質(zhì)量和綜合分析等方面，對(duì)比本研究提出的裂變+大樣本模式和主流方式之間的差異。以調(diào)查2021年9月份以后連續(xù)強(qiáng)降雨對(duì)新疆、內(nèi)蒙古、北京、天津、山西、河北、河南、湖北、江西、安徽以及山東青貯玉米生產(chǎn)情況的影響為例，假設(shè)每個(gè)地區(qū)100份問(wèn)卷，每份問(wèn)卷30道題目。

3.1 耗時(shí)對(duì)比

信息調(diào)查環(huán)節(jié)主要包括找到受訪者、問(wèn)卷填寫(xiě)和問(wèn)卷評(píng)閱，經(jīng)過(guò)測(cè)試和分析，上述調(diào)查案例場(chǎng)景下，采用本研究方式和常見(jiàn)3種方式的耗時(shí)對(duì)比統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示，其中傳統(tǒng)走訪式耗時(shí)最大，主要時(shí)間消耗在路途中；其次是逐層上報(bào)式，多層通知和審核時(shí)間不可控，時(shí)間周期較大；本研究的裂變式耗時(shí)最短，尤其在審核和找到受訪者方面，數(shù)量越大優(yōu)勢(shì)越明顯，常規(guī)2 d可完成調(diào)查。相對(duì)其他3種常規(guī)調(diào)查方式，可極大提高效率。雖然有效率沒(méi)有走訪式高，但回收的問(wèn)卷基數(shù)大，依舊可挑選出大量合格答卷。

3.2 功能對(duì)比

本研究提出的基于裂變式信息調(diào)查平臺(tái)同當(dāng)前常用的3種調(diào)查方式功能對(duì)比如表3所示。通過(guò)對(duì)比，不難發(fā)現(xiàn)本文提出的調(diào)查方式綜合功能全面，包含從問(wèn)卷設(shè)計(jì)、投放地控制、智能審核、酬勞發(fā)放、統(tǒng)計(jì)分析到用戶留存的全流程功能，可為信息調(diào)查提供一站式全方位服務(wù)，可有助于解決當(dāng)前常用調(diào)查過(guò)程中多軟件拼湊使用的難題，例如問(wèn)卷星調(diào)查+微信發(fā)紅包+訂閱號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)+Excel處理+SPSS分析+ArcGIS出圖。

表2 信息調(diào)查常見(jiàn)方法耗時(shí)對(duì)比

表3 信息調(diào)查常見(jiàn)方法功能對(duì)比

3.3 應(yīng)用效果分析

為了說(shuō)明本研究提出的方式在不同行業(yè)調(diào)查時(shí)的實(shí)際效果，詳細(xì)統(tǒng)計(jì)了平臺(tái)正式上線后發(fā)起農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息方面調(diào)查的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如表4所示。從中可以得出如下結(jié)論：（1）數(shù)據(jù)采集快?？稍诙虝r(shí)間內(nèi)采集大量調(diào)查問(wèn)卷，最快于2小時(shí)收集9 069份問(wèn)卷，并且隨著用戶的積累，采集速度逐步增大；（2）調(diào)查時(shí)長(zhǎng)與問(wèn)卷指標(biāo)數(shù)量無(wú)關(guān)，和調(diào)查專題的普適度有關(guān)，即專業(yè)性越強(qiáng)，數(shù)據(jù)獲取越慢，例如水稻、小麥和糧食作物秋收秋播等類別相對(duì)小眾，故耗時(shí)較大；知曉水果、經(jīng)濟(jì)和電商應(yīng)用等專題的人員多，故而相對(duì)速度快；（3）信息獲取真。區(qū)別于傳統(tǒng)逐層上報(bào)“官調(diào)”方式，本研究形成了“民調(diào)”模式，即直接面向一線農(nóng)戶，信息真實(shí)；（4）樣本收集多。借助平臺(tái)積累的12.9萬(wàn)用戶，可收集大量農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)據(jù)。

表4 平臺(tái)歷史調(diào)查結(jié)果

3.4 不足與解決辦法

基于發(fā)紅包的裂變式問(wèn)卷調(diào)查容易被羊毛黨發(fā)現(xiàn)，其為了獲得報(bào)酬會(huì)號(hào)召大量非一線農(nóng)業(yè)人員填寫(xiě)問(wèn)卷，給問(wèn)卷審核工作增加了難度。針對(duì)此問(wèn)題，建議設(shè)計(jì)問(wèn)卷時(shí)設(shè)置幾道專業(yè)題和場(chǎng)景證明，例如小麥種子價(jià)格、大田中水稻長(zhǎng)勢(shì)圖片，這樣在一定程度上有利于排除非調(diào)查對(duì)象。

4 結(jié)論

為了緊急獲取突發(fā)事件條件下的基礎(chǔ)信息并快速可視化分析結(jié)果，本文利用新媒體、GIS、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等技術(shù)，建立了多級(jí)裂變模式、精準(zhǔn)投放模型和快速審核策略，探索了農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息快速調(diào)查及分析平臺(tái)的建設(shè)。該平臺(tái)囊括了從問(wèn)卷設(shè)計(jì)、投放地控制、智能審核、酬勞發(fā)放、統(tǒng)計(jì)分析到用戶留存的全流程功能，通過(guò)和常用的傳統(tǒng)紙質(zhì)版走訪式調(diào)查、自下而上逐層上報(bào)式調(diào)查以及線上隨機(jī)式調(diào)查對(duì)比，得出本研究開(kāi)發(fā)的平臺(tái)具有數(shù)據(jù)采集快、信息獲取真、樣本收集多、功能性強(qiáng)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了突發(fā)事件條件下緊急獲取基礎(chǔ)信息并快速可視化分析結(jié)果，形成了一種區(qū)別于官調(diào)的基于龐大數(shù)據(jù)的民調(diào)模式，為農(nóng)業(yè)管理部門(mén)、科研院校、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供數(shù)據(jù)支撐與服務(wù)，對(duì)其他行業(yè)信息調(diào)查具有借鑒意義。

[1] 許世衛(wèi), 王東杰, 李哲敏. 大數(shù)據(jù)推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化應(yīng)用研究. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(17): 3429-3438.

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Development and Application of Rapid Investigation and Analysis Platform for Agricultural and Rural Information Based on Fission Model

ZHANG Jie1, WANG Chuan1, DONG XiaoXia1, ZHU WenQi1, YUE HuiLi1,2, LIU ShengPing1,2, ZHOU QingBo1,2

1Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081;2Key Laboratory of Agricultural Blockchain Application, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100081

【Objective】In order to effectively solve the problems existing in the process of collecting basic information of traditional agriculture and rural areas, such as long collection period, small sample size, inaccurate delivery, low data quality and difficulty in auditing, and to achieve rapid acquisition and visual analysis of massive data under the background of emergencies, a rapid survey platform for agricultural and rural information was designed and developed, which integrated accurate questionnaire delivery, rapid data collection and automatic analysis of results, so as to provide a convenient tool for agricultural management departments at all levels to make efficient decisions. 【Method】(1) Overall design: The platform was designed based on the 5-layer architecture technology and the concept of “Mid-Plane”, and the new media, GIS and social network analysis (SNA) were used to build a questionnaire accurate delivery model, multi-level fission model, rapid review, and automatic analysis strategies. In order to deeply mine and present the value of platform data in multiple dimensions, this research used methods such as point centrality, betweenness centrality and spatial clustering to analyze the fission relationship, diffusion capacity, and community characteristics of the questionnaire dissemination network. (2) System realization: two subsystems were developed by adopting the front-end and back-end separation mode, namely, the rapid investigation collection system for survey users, and the rapid investigation management and analysis system for the information investigators. (3) Application: VMware vSphere integrated container and cluster server were used to deploy system and Nginx load balancing to improve system response speed. 【Result】After six months of continuous operation, the system had strong universality. It has provided 12 large-scale agricultural and rural information survey services in 8 fields and collected a total of 76 953 questionnaires; In the agricultural and rural economic information survey cases 12 243 questionnaires have been collected within 5 hours, with a fission ratio of 88.23%, of which 20.24% formed diffusion and fission. The community effect was obvious, with high degree of fission, fast speed and wide range. The platform had strong comprehensive functions, covering the functions of questionnaire design, placement control, fission sharing, intelligent judgment of papers, reward distribution, statistical analysis, user classification, etc., which could provide one-stop service for rapid investigation of agricultural and rural information.【Conclusion】The rapid investigation and analysis platform of agricultural and rural information based on fission mode had the characteristics of fast data collection, true information acquisition, more sample collection, and strong functionality. It realized the function of obtaining basic information urgently and visualizing investigation results quickly under the background of emergencies, and formed a poll mode based on huge data and different from official investigation. It could provide strong technical support for efficient decision-making of agricultural management departments, and had reference significance for the information investigation of other industries.

agricultural and rural information; quick investigation; fission mode; social network analysis; precise placement model; system design

10.3864/j.issn.0578-1752.2022.21.006

2022-01-03；

2022-04-01

國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-44-KXJ24）、中央級(jí)院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)（JBYW-AII-2021-11）、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院創(chuàng)新工程項(xiàng)目（CAAS-ASTIP-2016-AII）

張杰，E-mail：zhangjie10@caas.cn。通信作者劉升平，E-mail：liushengping@caas.cn。通信作者周清波，E-mail：zhouqingbo@caas.cn

（責(zé)任編輯 楊鑫浩）