重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的居民情感需求挖掘*

徐永順，周 宇，劉 淵，章 力

0 導(dǎo)言

重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件是指突然發(fā)生，已經(jīng)或可能對社會公眾健康造成嚴(yán)重?fù)p害的重大傳染病疫情、群體性不明原因疾病、重大食物和職業(yè)中毒以及其他嚴(yán)重影響公共健康的事件[1]。新型冠狀病毒肺炎(以下簡稱“新冠肺炎”)不僅對全人類的生命健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅，對各國經(jīng)濟(jì)也造成無法估量的損失。疫區(qū)居民需求，尤其是深層次的情感需求尚未引起學(xué)者關(guān)注，主要原因包括：一是疫情暴發(fā)初期重點在于疫情防控與危重患者救助；二是居民的情感需求具有內(nèi)隱性，不如醫(yī)藥、防護(hù)用品及生活物資需求顯著；三是滿足居民的情感需求并不是危機(jī)管理的主要目標(biāo)。居民接收的信息定式化、來源多樣化、可信度復(fù)雜化。然而，作為直面新冠肺炎的居民，其情感需求滿足程度影響著他們對疫情的認(rèn)知水平并指導(dǎo)其行為表現(xiàn)。重大突發(fā)衛(wèi)生事件中高質(zhì)量的決策同樣依賴管理者獲得信息的準(zhǔn)確性、及時性與可靠性[2]，精準(zhǔn)洞察居民深層次需求，不僅有利于其前期自救，更有助于管理部門針對性提供信息支持與心理疏導(dǎo)，助其更快走出疫情負(fù)面影響、有效抑制不利輿情發(fā)酵、避免群體性恐慌情緒蔓延及制定針對性政策盤活經(jīng)濟(jì)。

1 相關(guān)研究梳理

重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件居民深層次需求挖掘是應(yīng)急管理的前提、基礎(chǔ)與依據(jù)，也是衡量應(yīng)急管理績效的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。居民深層次需求挖掘涉及計算機(jī)、應(yīng)急管理、傳播學(xué)、社會學(xué)、心理學(xué)及哲學(xué)等多個學(xué)科。新冠肺炎疫情中的居民結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，為使研究更具針對性與普適性，文章研究對象界定為國內(nèi)核心疫區(qū)(武漢市)居民，分為確診病例、疑似病例(密接、發(fā)熱)與普通社區(qū)居民三類。

1.1 突發(fā)公共事件用戶需求分析

蔣勛等基于應(yīng)急響應(yīng)演化規(guī)律，為滿足公眾、救援人員、決策者應(yīng)急響應(yīng)需求，構(gòu)建應(yīng)急響應(yīng)知識庫[3]；劉杰等為滿足緊急情況下決策需求，從情報體系、決策體系和執(zhí)行體系內(nèi)部著眼對應(yīng)急決策情報支撐“縱向一體化”進(jìn)行了研究[4]；為滿足社區(qū)應(yīng)急管理人員的信息需求，牛春華分析了活動理論在挖掘社區(qū)應(yīng)急管理人員信息需求語境方面的優(yōu)勢和可行性[5]；許德俊等通過信息需求分析，提出疾病預(yù)防控制系統(tǒng)中應(yīng)急指揮信息需求分析的一般指導(dǎo)原則[6]；胡代平等探討危機(jī)管理過程中政府部門需要的各種信息，進(jìn)一步明確了獲取所需信息的途徑和方式[7]。

還有一些學(xué)者對需求產(chǎn)生的動因進(jìn)行分析：需求是人們?yōu)榱讼淮_定性而產(chǎn)生[8]；當(dāng)用戶意識到他們的知識結(jié)構(gòu)不足以解決面對的問題時會產(chǎn)生需求[9]；信息需求是為了解決用戶各種各樣的問題以便進(jìn)行意義建構(gòu)[10]；1971年基于團(tuán)隊交流的應(yīng)急管理系統(tǒng)“EmergencyManagement Information System and Reference Index(EMISARI)”投入使用，以便響應(yīng)社區(qū)應(yīng)急管理人員信息需求[11]；為識別應(yīng)急響應(yīng)人員在處理與建筑物有關(guān)的危機(jī)需求，美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所于2004 年召開了Workshop to Define Information Needed by Emergency Responders During Building Emergencies[12]；Alan Davis等運用訪談、原型分析、工作組、排序等方法系統(tǒng)性的對需求誘導(dǎo)技術(shù)方法進(jìn)行了研究[13]；Vilma Vuori對運用問卷調(diào)查法、訪談法、觀察法、關(guān)鍵成功因素法和關(guān)鍵情報主題法挖掘居民需求進(jìn)行系統(tǒng)梳理[14]；Wybo等指出在設(shè)計應(yīng)急管理系統(tǒng)之前，某些設(shè)計人員對用戶的需求采取想當(dāng)然的態(tài)度[15]；缺乏對用戶真正需求的了解，最終導(dǎo)致應(yīng)急系統(tǒng)的失敗[16]。

上述研究取得了系列成果，尚有可提高之處：(1)當(dāng)前研究普遍以滿足緊急情況下用戶的剛性需求為主，缺乏對需求的產(chǎn)生動因、流變、遷移等研究，深度及連續(xù)性有待加強(qiáng)；(2)重大突發(fā)衛(wèi)生事件中的應(yīng)急需求研究尚無通用的分析框架與方法，研究動機(jī)的隨意性、研究過程的固化性較為明顯，應(yīng)急需求研究的針對性、普適性亟需加強(qiáng)；(3)既有研究多為淺層次描述、分析原則與信息模型，缺少深入到支持系統(tǒng)建構(gòu)的層面[17]，從系統(tǒng)角度跨學(xué)科進(jìn)行居民需求的研究更為罕見。

情感是一種基于生命的原初律動又高于狹義生命的文化性狀[18]，情感需求是人類最深層次的需求。圍繞情感需求分析與挖掘，眾多學(xué)者展開系統(tǒng)分析。本文對近30年國內(nèi)以情感分析與需求為主題的1，708篇來源于CSSCI、CSCD等中文核心期刊的文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析發(fā)現(xiàn)4條研究主線：(1)安璐等[19]、王心瑤等[20]從大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)層面對突發(fā)公共衛(wèi)生事件引發(fā)的輿情、疫情引發(fā)的輿情及醫(yī)護(hù)人員社交網(wǎng)絡(luò)評價等方面進(jìn)行情感分析與挖掘；(2)胡文奕等[21]、馬得汶[22]以馬斯洛需求理論展開醫(yī)療衛(wèi)生、航天科技等領(lǐng)域的情感需求研究，馬斯洛需求理論占據(jù)了情感需求分析的主流陣地；(3)袁媛等[23]以KANO模型為理論依據(jù)展開了醫(yī)療護(hù)理等領(lǐng)域的情感需求分析，韓瑋等[1]基于KANO模型對突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的公眾信息需求進(jìn)行研究；(4)袁歡等[24]、孫儀先[25]以設(shè)計心理學(xué)為理論出發(fā)點在突發(fā)災(zāi)害救助產(chǎn)品、醫(yī)療中心景觀設(shè)計中的情感分析進(jìn)行了系列研究。上述研究取得系列成果，也有局限：基于大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)層面的研究需要一定量級的數(shù)據(jù)，新冠肺炎疫情傳播迅速、成因復(fù)雜，沒有先例及足夠的數(shù)據(jù)源可供分析；馬斯洛理論將人的需求縱向分為5個遞增的層級，在某種程度上符合人類需求發(fā)展的一般規(guī)律，但難以解釋個體在非常時期相互矛盾的需求，如1930年代美國經(jīng)濟(jì)大蕭條時期出現(xiàn)的廉價奢侈品暢銷的“口紅效應(yīng)”[26]以及上海“名媛”拼團(tuán)的需求動機(jī)；KANO模型主要是作為滿意度評價工作前期的輔助研究模型[27]，冗長的問卷通常會使居民感覺重復(fù)，引起情緒上的厭倦，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降；設(shè)計心理學(xué)中本能、行為、反思3個層面的設(shè)計原則對特定群體進(jìn)行情感分析時存在著指標(biāo)泛化、不易把握、針對性較弱的特點[28]。為深入挖掘重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件中居民縱橫交錯、甚至互有沖突的深層次情感需求，思緯市場研究公司(Synovate)的Censydiam需求動機(jī)分析模型啟發(fā)了筆者的思路。

1.2 理論基礎(chǔ)與分析模型

Censydiam模型的理論基礎(chǔ)是弗洛伊德的性本能驅(qū)動、榮格的集體無意識以及阿德勒的自卑與超越。這些理論提出的初衷是建構(gòu)一個描述性工具，它們搭建了需求與動機(jī)分析的一般性概念框架，但缺乏具體步驟與方法。1997 年Censydiam Institute 提出 Censydiam 模型，目前主要應(yīng)用于用戶消費需求挖掘，部分學(xué)者將之延伸為用戶深層次的情感需求洞察。本研究在前人研究基礎(chǔ)上進(jìn)一步嘗試該模型對用戶深層次情感需求的挖掘探索。Censydiam模型的基本邏輯是洞察居民內(nèi)在需求動機(jī)，從社會與個體兩個層面分析用戶深層次需求。主要方法是通過兩個維度八個象限的分析來洞察個體情感需求，深入了解個體心理行為。垂直維度描述個體在面臨需求或者困境時的解決策略，一是大膽釋放需求，二是理性克制欲望；水平維度描述個體在面臨需求問題時在歸屬群體和放飛自我之間的權(quán)衡，二者是此消彼長的關(guān)系。用戶在處理需求時可能采取4種方案：大膽釋放需求、理性克制欲望、表達(dá)個性自我、尋求群體歸屬。為此將社會維度從右至左定義為“順從/歸屬”“能力/地位”；將個體維度從下至上定義為“理性/控制”“享樂/釋放”。鑒于個體的情感是復(fù)雜、矛盾和難以預(yù)測的，4個類別的分析過于粗糙，為進(jìn)行顆粒度較細(xì)的需求分析，文章在現(xiàn)有框架中進(jìn)一步分析出經(jīng)兩個相鄰象限中和而成的需求類別，最終形成能夠較為有效的繪制出用戶深層次情感需求畫像的Censydiam模型(見圖1)。

圖1 Censydiam需求動機(jī)分析模型

2 實踐應(yīng)用

2.1 技術(shù)路線

重點疫區(qū)居民的深層次需求滿足與居民的情緒撫慰、心理疏導(dǎo)是僅次于感染者救治的重要事項。本文分為3個階段進(jìn)行研究：2019年12月1日國內(nèi)確診的首例新型冠狀病毒肺炎病患發(fā)病至2020年1月23日上午10點武漢進(jìn)入戰(zhàn)時管制狀態(tài)為發(fā)酵期；2020年1月23日至2月13日為疫情暴發(fā)期；2020年2月13日后新增確診人數(shù)開始下降，本文將之界定為拐點期，此處拐點是國內(nèi)新增確診病例出現(xiàn)下降的拐點，并非整個疫情的拐點。文章技術(shù)路線分為5個階段：一是流程梳理，梳理出需求動機(jī)模型在需求挖掘中的應(yīng)用流程；二是數(shù)據(jù)采集，基于網(wǎng)站、微信微博、互聯(lián)網(wǎng)新聞與設(shè)計師“頭腦風(fēng)暴”得出的結(jié)論，采集居民興趣標(biāo)簽，在此基礎(chǔ)上與Censydiam 需求動機(jī)模型擬合，提取居民情感需求；三是網(wǎng)格巡查、上門入戶與問卷調(diào)查相結(jié)合，進(jìn)一步提取居民情感需求；四是需求擬合，綜合第二步與第三步的分析結(jié)果，抽取居民的深層次情感需求，并在社區(qū)服務(wù)中針對性提供服務(wù)；五是策略建構(gòu)，根據(jù)前述步驟研究結(jié)果，提出針對性較強(qiáng)的居民需求滿足與情感疏導(dǎo)策略和政府層面的政策建議，保證研究結(jié)果質(zhì)效的最大化。

2.2 Censydiam模型在需求挖掘中的應(yīng)用流程

Censydiam模型是一個復(fù)雜且較為細(xì)致的需求動機(jī)分析工具，進(jìn)行用戶需求分析時，可采用定性、定量或兩者相結(jié)合的方法。模型的數(shù)據(jù)分析沒有嚴(yán)格的公式進(jìn)行指導(dǎo)，研究人員借助該模型的概念和框架，通過數(shù)據(jù)采集、居民言行觀察洞悉其背后的價值觀、生活形態(tài)，在此基礎(chǔ)上歸納總結(jié)，明確所需，進(jìn)而定位其需求動機(jī)，這是一個持續(xù)的過程，總體以定性為主。具體流程如圖2所示。

圖2 Censydiam模型情感需求挖掘流程

2.3 居民需求信息獲取

居民需求信息與興趣標(biāo)簽獲取是提取情感需求的重要基礎(chǔ)，鑒于新冠肺炎傳染性極強(qiáng)，面對面訪談難度較大，本文主要采取以下方式進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集。

2.3.1 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析采集興趣標(biāo)簽

新一代信息技術(shù)使得新冠肺炎疫情引發(fā)的線上數(shù)據(jù)量超過任何一次公共衛(wèi)生事件，以2020年2月12日為例，24小時內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)上共出現(xiàn)與疫情相關(guān)信息約397萬條，僅微博平臺總閱讀量就超過180億。知微、WEBinsight、百度指數(shù)等工具也使得從互聯(lián)網(wǎng)平臺獲取有價值的信息從未如此方便與快捷。對暴發(fā)期之后無法直接接觸的確診病例及隔離者(密切接觸、發(fā)燒)，社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是獲取其興趣標(biāo)簽的最重要來源。興趣標(biāo)簽采集是情感需求擬合的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，主要在下述平臺完成居民興趣標(biāo)簽的提取。

(1)微信。除運用既有工具對微信公眾號數(shù)據(jù)采集及分析外，對在下沉到社區(qū)幫扶過程中參與的微信群(社區(qū)微鄰里、業(yè)主群、團(tuán)購群、本地群等)重點分析。重點人物(確診及隔離病例本人、親友等)的朋友圈包含豐富的情感數(shù)據(jù)，本文對此進(jìn)行了系統(tǒng)梳理。

(2)微博、博客。對2019年12月份以后與疫情相關(guān)的微博數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，重點采集類型有：①刻畫事物，對關(guān)鍵事件及相關(guān)描述的文本數(shù)據(jù)；②微博發(fā)布主體之間的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系及傳播過程中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；③已經(jīng)標(biāo)記及需要從內(nèi)容中識別的時間與空間信息；④閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)、評論、收藏、點贊、喜歡、打賞、簽到等操作行為。這些文本數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)、信息及行為直接或間接映射了發(fā)布主體的偏好、動機(jī)及興趣。

(3)互聯(lián)網(wǎng)新聞。門戶網(wǎng)站新聞對微信及微博平臺信息發(fā)布主體有著明顯的影響，本文對新浪、搜狐、鳳凰網(wǎng)、各大論壇及知乎等知名互聯(lián)網(wǎng)平臺與疫情有關(guān)的數(shù)據(jù)按照時間維度進(jìn)行了系統(tǒng)梳理。

通過對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行以關(guān)鍵詞為主要分析方式的梳理，針對每種角色每個階段提取其前十名興趣標(biāo)簽。

表1 居民興趣標(biāo)簽表

以Censydiam 情感需求分析模型為基礎(chǔ)，在武漢、南京遴選8名設(shè)計師，根據(jù)他們對上述興趣的理解，對每個關(guān)鍵詞按照情感傾向度優(yōu)先級采用累計計分形式進(jìn)行統(tǒng)計與遴選，結(jié)果表明設(shè)計師對興趣標(biāo)簽擬合具有90%以上的一致性，由此得到用戶“興趣-情感需求”洞察。以確診病例在疫情發(fā)酵期為例，表2反映了確診病例疫情發(fā)酵期在情感需求分析模型上的累計分?jǐn)?shù)。

表2 確診病例疫情發(fā)酵期“興趣-情感需求”對應(yīng)表

取累計分值前3，得到確診病例疫情發(fā)酵期的情感需求主要對應(yīng)Censydiam 模型的3 個象限：理性/控制、舒適/安全、順從/歸屬，通過與2.3.2部分實地調(diào)研、非結(jié)構(gòu)化訪談抽取的情感需求驗證比對，得出主要情感需求為理性/控制、舒適/安全、順從/歸屬。采取同樣方式對疑似病例及社區(qū)居民進(jìn)行不同時期的情感需求挖掘，挖掘結(jié)果見表4，篇幅所限，挖掘過程不再贅述。

2.3.2 實地調(diào)研、非結(jié)構(gòu)化訪談提取情感標(biāo)簽

實地調(diào)研是疫區(qū)居民情感需求獲取的最可靠來源，作者之一居住在武漢市江岸區(qū)，疫情暴發(fā)后第一時間下沉某社區(qū)做志愿服務(wù)，承擔(dān)社區(qū)出入人口盤查、生活物資采購與發(fā)放、困難群體幫扶與心理疏導(dǎo)等[29]。工作過程中采取上門入戶、電話問詢、網(wǎng)格巡查并輔之以問卷調(diào)查采集社區(qū)居民情感標(biāo)簽。作者之一帶領(lǐng)的6名志愿者作為“一級種子”，分別將問卷分發(fā)至其負(fù)責(zé)的社區(qū)居民，對重點居民(密接、確診親友等)采取電話問詢、需求聆聽、經(jīng)驗判斷、需求推算，條件具備的情況下輔之以微刻時序訪談、中立型訪問等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。問卷設(shè)計分為兩部分，第一部分是基本屬性信息，包含時間區(qū)間、性別、年齡、是否密切接觸、是否確診病例親友、所處行業(yè)、學(xué)歷等信息；第二部分是情感標(biāo)簽問卷，共計25 個指標(biāo)(見表3)，被測試者從“非常不滿意、比較不滿意、一般、比較滿意、非常滿意”5 個選項中根據(jù)自身實際的主觀感受選擇最佳答案，同時增設(shè)了備注欄，用戶可以在此填入未曾涉及到的情感狀態(tài)。

表3 居民情感需求標(biāo)簽

調(diào)查時間從2020年3月6日到4月10日下沉結(jié)束，收到問卷765份，因問卷主要由筆者及志愿者當(dāng)面與被調(diào)查對象接觸，填寫質(zhì)量得到了較好的控制，經(jīng)一一復(fù)核，問卷有效率達(dá)98%。依據(jù)問卷關(guān)鍵字密度，取得居民情感需求如表4所示。

表4 居民情感標(biāo)簽表

2.4 居民情感需求挖掘

綜合表3與表4，文章得出確診病例、隔離病例及社區(qū)居民在疫情發(fā)酵期、暴發(fā)期及拐點期前3位的情感需求，如表5所示。圖3-5直觀反映了三者在疫情3個階段的Censydiam模型情感需求動機(jī)遷變。

表5 疫區(qū)居民情感需求

通過對圖3-5確診病例、隔離病例及社區(qū)居民在疫情發(fā)酵期、暴發(fā)期及拐點期的Censydiam情感需求動機(jī)模型分析發(fā)現(xiàn)：

圖3 確診病例情感需求動機(jī)

(1)確診病例在疫情發(fā)酵期對安全的需求尤為強(qiáng)烈且比較理性，很大程度上因為在此階段死亡案例較少，確診病例已經(jīng)得到妥善安置。此階段藥物及治療效果不確定，確診病例出現(xiàn)一定比例的恐慌，情感上有順從與歸屬的需求；疫情暴發(fā)期死亡案例大幅增加，傳染速度快且沒有特效藥，確診病例恐慌情緒加重，融合溝通的需求取代理性控制，對安全的需求前所未有的強(qiáng)烈；拐點期之后新增確診人數(shù)減少，出院人數(shù)增多，新冠病毒得到有效控制，確證病例的恐懼感及群體歸屬感減退，對自身的個性需求有所關(guān)注，希望早日投入社會去釋放自己內(nèi)心的活力并實現(xiàn)自身價值；同時擔(dān)心出院后社會對自己有歧視，尤其是發(fā)現(xiàn)一定量的出院病例十余天后檢驗結(jié)果再次呈陽性，對安全的需求繼續(xù)存在。

圖4 隔離病例情感需求動機(jī)

圖5 社區(qū)居民情感需求動機(jī)

(2)隔離病例在疫情發(fā)酵期對疫情沒有足夠的重視，基本的安全需求之外更偏向于從眾；疫情暴發(fā)期隨著死亡人數(shù)的增加、床位的緊張及防護(hù)物資的緊俏，恐慌情緒超過確診病例，主要原因包括：一是自身有較大幾率的感染可能；二是一旦確診，在床位異常緊張的困境下，對自己能否得到有效救助的焦慮。這個階段對群體的歸屬、融合有著較強(qiáng)的需求；疫情出現(xiàn)拐點之后與確診病例有著較多的相似之處，情感需求中從眾因素減弱，對社會的目光及自身價值體現(xiàn)有著較高的需求。

(3)普通社區(qū)居民在疫情發(fā)酵期與隔離病例類似，緣于自身與新冠病毒尚無任何交集，對疫情調(diào)侃的段子屢見不鮮，總體上安全意識缺乏；疫情暴發(fā)期情感需求與確診病例高度類似，對疫情的擔(dān)心反而超過隔離病例。主要原因在于火神山、雷神山醫(yī)院尚未開建，一旦感染不僅床位難求，去醫(yī)院也是一號難掛；疫情出現(xiàn)拐點之后，“人等床”變成“床等人”，社區(qū)防控和社區(qū)居民的生活保障問題凸顯[30]，對舒適的需求重新展現(xiàn)，同時較為擔(dān)心疫情結(jié)束之后的工作機(jī)會，實際上這是對自身能力能否實現(xiàn)的外在反映。

(4)總體而言，疫情發(fā)酵期，確診病例對病情及治療較有信心，個別確診病例有恐慌現(xiàn)象，對安全的需求比較強(qiáng)烈，隔離病例及社區(qū)居民多處于觀望狀態(tài)，對疫情沒有足夠重視，偏向從眾；疫情發(fā)酵期三者均出現(xiàn)一定的恐慌現(xiàn)象，直接表現(xiàn)是醫(yī)療物資、防護(hù)用品的緊俏，實際上反映了居民情感上對安全與歸屬的強(qiáng)烈需求；疫情出現(xiàn)拐點之后三者恐慌情緒基本消退，期盼回歸正常生活，同時三者情感需求出現(xiàn)了細(xì)微的交叉與區(qū)別，三者均表現(xiàn)出對安全的需求及社會(湖北省外)是否對自己有歧視，隔離病例與普通居民情感上出現(xiàn)對展示個人能力及體現(xiàn)自身價值的需求，確診病例拐點之后情感需求更偏向于從眾。

2.5 居民深層次需求應(yīng)用

疫區(qū)居民深層次情感需求洞察需有效服務(wù)于防疫抗疫工作方能體現(xiàn)其價值。武漢市江岸區(qū)某社區(qū)位于核心疫區(qū)，與收治危重病人的漢口醫(yī)院不足百米，社區(qū)總面積263，937平方米，總?cè)丝?，046人。疫情暴發(fā)后文章作者之一以下沉干部身份第一時間參與社區(qū)服務(wù)，根據(jù)《武漢市新冠肺炎疫情防控指揮部黨建考核組工作提示》，主要承擔(dān)收集居民群眾訴求問題、群眾生活物資服務(wù)保障、關(guān)愛幫扶特殊困難群體及開展社區(qū)居民心理疏導(dǎo)工作。除完成基本任務(wù)之外，工作中發(fā)揮主觀能動性，依據(jù)獲取的居民情感洞察在居民生活物資滿足方面的映射進(jìn)行了針對性較強(qiáng)的深層次需求擬合。

2.5.1 社區(qū)居民物資采購

疫情發(fā)酵期及暴發(fā)期普通居民基本生活受到嚴(yán)重影響，一是由于病毒傳染性極強(qiáng)，居民不敢放心出門采購；二是基本生活物資供應(yīng)已經(jīng)偏緊，且正值春節(jié)；三是2020年1月23日武漢封城進(jìn)入戰(zhàn)時管制狀態(tài)，居民無法隨意出入社區(qū)。充足物資保障能緩解情感焦慮[31]，為此作者根據(jù)獲取的居民情感需求洞察，在初期與社區(qū)疫情管控部門、社區(qū)居民與連鎖超市(中百、武商、永旺等)的對接中，制定了“非必須不采購”原則，根據(jù)獲取到的情感洞察，以采購物品套餐(表6)的形式引導(dǎo)其安全與歸屬的需求，抑制其個性/獨特之需求。對于嬰幼兒用品、慢性病藥品及學(xué)生文具等，協(xié)調(diào)周邊商家及藥店集中配送。

表6 社區(qū)居民發(fā)酵期及暴發(fā)期采購套餐

疫情拐點期隨著企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，生活物資供應(yīng)偏緊局面有所緩解，居民多元化需求在一定程度上能夠滿足，取消套餐模式，采取居民匯報所需，志愿者與連鎖超市對接、組建居民團(tuán)購群的形式。人手所限，對較為笨重的酒水飲料等購買需求仍然有所限制。采購方案在執(zhí)行中動態(tài)調(diào)整，解決了居民基本生活問題且一定程度上滿足了其個性化需求。

2.5.2 特殊群體心理疏導(dǎo)

特殊群體心理疏導(dǎo)是情感需求動機(jī)洞察的應(yīng)用重點。作為基礎(chǔ)工作，作者聯(lián)合志愿者對本社區(qū)生活困難、鰥寡殘疾、死亡病例家屬、重癥慢性病患者、醫(yī)務(wù)工作者家庭等特殊群體一一建檔。在針對性解決特殊群體的現(xiàn)實心理問題之外，根據(jù)獲取的情感需求動機(jī)，有預(yù)見性、有側(cè)重地采取“一日一訪”定期聯(lián)系滿足其發(fā)酵期安全需求；“一對一”包保聯(lián)系、“一周一送”生活物資適應(yīng)其暴發(fā)期歸屬需求；“一家一檔”信息臺賬迎合其拐點期個性化需求。每個時期3種方式并存但各有側(cè)重，相輔相成，共同服務(wù)于防疫抗疫大局。

2.5.3 線上相關(guān)知識輸出

線上知識輸出并不能解決居民的直接需求，在疫情發(fā)酵期及暴發(fā)前期所起作用有限，在基本生活物資及疫情救助得到基本保障之后的拐點期重要性凸顯。作者及志愿者團(tuán)隊在社區(qū)群、業(yè)主群、微鄰里及各種功能群依據(jù)獲取到的情感需求展開了系列消息推送與相關(guān)知識輸出。鑒于疫情防控工作的嚴(yán)謹(jǐn)性及方向性，線上知識輸出未對疫情發(fā)酵期之個性/獨特及舒適之需求做相應(yīng)考慮。針對疫情發(fā)酵期及暴發(fā)期居民的安全、理性、歸屬之需求，推送內(nèi)容以相關(guān)團(tuán)購信息、防疫基本知識、中央決策部署為主，主要目的在于緩解不良情緒；疫情拐點期順應(yīng)居民的融合/溝通之需求，推送內(nèi)容以針對性較強(qiáng)的疫情工作形式、省市工作要求為主，主要目的在于嚴(yán)格封控管理。

2.5.4 補償性信息需求滿足

根據(jù)上文研究結(jié)果，疫情暴發(fā)期及消退期，居民的硬性需求受到較大影響及制約，但補償性需求(精神需求)受到影響較小，某種程度上更加旺盛。為此，志愿者團(tuán)隊通過社區(qū)公眾號、微信群、微博、朋友圈及小視頻等為社區(qū)居民提供多重信息，在疫情防控指揮部的工作精神指引下，篩選健康保健、商業(yè)財經(jīng)、綜藝體育、美食烹飪、科學(xué)技術(shù)、居家生活等不同內(nèi)容，滿足居民舒適安全、個性獨特等多樣化、差異性情感需求。

滿足社區(qū)居民生活物資需求是基礎(chǔ)，特殊群體心理疏導(dǎo)是重點，線上針對性知識推送及補償性信息需求滿足是輔助，四者相輔相成，相互補充，共同服務(wù)于防疫抗疫工作。

3 滿足居民深層次需求的建議

疫情過后，為更好滿足居民深層次情感及其引導(dǎo)下的消費需求，推動國民經(jīng)濟(jì)的良性恢復(fù)，我們不僅要關(guān)注不同時期居民情感需求的變化，進(jìn)一步創(chuàng)新物資供給，促進(jìn)消費回補，也要從政策層面上完善居民消費機(jī)制，增強(qiáng)居民消費及可持續(xù)發(fā)展能力，更好發(fā)揮居民的消費引領(lǐng)作用。

3.1 應(yīng)對居民理性消費與保守消費

疫情對居民的消費心理及消費觀念產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，國內(nèi)疫情結(jié)束后，預(yù)期中的報復(fù)性消費并沒有出現(xiàn)。為刺激消費盤活經(jīng)濟(jì)，各地政府推出了紅包、消費券、促銷資金等各項消費刺激政策，短期內(nèi)帶動了消費居民的增長。弊端也顯而易見，一是消費時效結(jié)束后居民繼續(xù)保持疫情期間保守的消費心理；二是消費增長主要體現(xiàn)在消費券重點支持的領(lǐng)域，領(lǐng)域之外行業(yè)受益有限。如要建立更加完善的消費增長長效機(jī)制，需要在消費制度、消費環(huán)境及企業(yè)減稅降費層面進(jìn)行深層次的創(chuàng)新。

3.2 保障疫情重點地區(qū)居民免受歧視

疫情出現(xiàn)拐點之后確診病例及重點疫區(qū)的居民均期盼回歸正常生活，情感上均出現(xiàn)展示個人能力及體現(xiàn)自身價值的需求，具有一定的從眾趨向。然而數(shù)月來各地發(fā)生的針對重點疫區(qū)居民的特殊政策證明他們的擔(dān)心(受歧視)并非多余，不少地區(qū)仍然對武漢、吉林、北京等疫情高發(fā)地區(qū)居民重點檢測，個別地區(qū)出現(xiàn)“層層加碼”現(xiàn)象，一定程度上對防疫抗疫起到了積極作用。但過度宣傳和簡單化操作(“湖北人”“武漢人”“外地人”甚至“醫(yī)護(hù)人員”都被貼上了“危險人群”的標(biāo)簽)也對這些地區(qū)的正常務(wù)工人員造成了一些困擾，心理上也受到一定影響。為此政策上應(yīng)盡快推行“健康碼”全國互認(rèn)，嚴(yán)禁個別地區(qū)增條例或規(guī)定，切實做到復(fù)工復(fù)產(chǎn)政策的“上通下達(dá)”，及時糾正私下增設(shè)復(fù)工條件造成居民增加不必要開支或無法順利復(fù)工的現(xiàn)象，做到重點疫區(qū)居民去罪化，社會管控人性化，輿論宣傳溫情化。

3.3 促進(jìn)居民信心恢復(fù)與重建

居民信心恢復(fù)對疫情的有效控制具有良好的正向作用，政策層面需要注意及時、全面提供防疫抗疫信息，引導(dǎo)居民情緒。在國內(nèi)疫情基本告一段落(北京的疫情對全局影響不大且已得到有效控制)后，需要出臺出明確的穩(wěn)定居民信心的舉措，釋放穩(wěn)定市場消費需求的預(yù)期，有效消除疫情的不確定性造成的“次生災(zāi)害”。

3.4 培育新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)

基于疫情防控需要封城鎖戶、封村斷路的特殊措施對居民基本的生活需求產(chǎn)生了重要的影響，居民深層次的情感需求(理性/控制、順從/歸屬、舒適/安全、個性/獨特、能力/地位)滿足提到更加重要的位置上，進(jìn)而對需求的實現(xiàn)方式提出了挑戰(zhàn)。互聯(lián)網(wǎng)的作用從未如此突出，公眾對互聯(lián)網(wǎng)的態(tài)度也完成了從警惕到依賴的蛻變。

2014年，淘寶因為商品質(zhì)量問題被工商總局點名，隨后淘小二公開叫板工商總局引起巨大爭議；2018 年，人民日報多次發(fā)文抨擊抖音，稱其是低俗、沉迷的原罪；同年，因為滴滴安全事件多地基于安全需要，推出要求司機(jī)戶籍必須為本地、車輛軸距要達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)等苛刻的合規(guī)條款。一時間，網(wǎng)絡(luò)上充滿了對互聯(lián)網(wǎng)平臺的警惕之聲。而疫情中國內(nèi)外的形勢發(fā)生了諸多變化，在線下經(jīng)濟(jì)遭遇較大沖擊的背景下，互聯(lián)網(wǎng)平臺在防疫抗疫以及恢復(fù)經(jīng)濟(jì)的過程中，積極地走向前臺。2020年1月25日，大年初一，凌晨兩點滴滴司機(jī)劉師傅接到了一位乘客——武漢協(xié)和醫(yī)院的一位護(hù)理人員。劉師傅屬于滴滴在武漢組建的疫情期間“醫(yī)護(hù)保障車隊”，在眾人都對醫(yī)院避之不及的艱難時刻，這只車隊的使命就是保障防疫一線醫(yī)護(hù)人員通勤出行[32]。隨后，在線問診、在線求職、在線學(xué)習(xí)、送藥上門、辟謠、出行路況、小游戲、在線娛樂、移動出行、移動辦公等新型經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)疫情之下通過網(wǎng)絡(luò)，用數(shù)字化的方式將居民的需求一一匹配。無人配送、非接觸經(jīng)濟(jì)、共享員工、下沉市場線上化、體驗式消費、直播帶貨等新經(jīng)濟(jì)形態(tài)迅速發(fā)展。針對新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)政策上需做好管、促、引，使其健康、有序、可持續(xù)發(fā)展。

4 總結(jié)與反思

人的情感與文化、年齡及受教育程度無關(guān)，它是一種跨越年齡階層、文化素養(yǎng)、知識結(jié)構(gòu)與不同種族文化的存在，具有無意識性、前置性、普適性與通感性[33]。居民的深層次情感需求挖掘不僅對深陷新冠肺炎疫情的湖北省武漢市防疫抗疫工作具有較強(qiáng)的支持作用，對目前新冠肺炎暴發(fā)中的美國、印度、意大利、伊朗及西班牙等國家的疫情防治工作也具有重要的參考價值。同樣對此后類似的重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件中居民的深層次需求挖掘也具有一定的啟發(fā)意義。條件所限，尚有一些問題留待以后深入研究：(1)情感標(biāo)簽提取及需求擬合中，一種興趣標(biāo)簽可能對應(yīng)兩個或兩個以上的情感需求，模型中的一種情感需求也可能對應(yīng)多種興趣標(biāo)簽，如何進(jìn)行較為合理的精準(zhǔn)匹配；(2)Censydiam 情感需求動機(jī)模型適用于各種背景知識與年齡階層的群體，如何將這種情感需求洞察方式服務(wù)于疫情防治中的醫(yī)護(hù)人員、下沉干部及志愿者等各類人員；(3)文章以數(shù)據(jù)及知識為基礎(chǔ)的情感挖掘方式在未來如何與以算法及算力為支撐的人工智能技術(shù)集成，以進(jìn)行顆粒度更細(xì)的居民情感需求挖掘。