突發事件情境下的社交媒體風險管理*

李玥琪，王晰巍，王小天，邱程程

0 引言

災害數量的激增[1]、新冠肺炎疫情的暴發等對全球福祉及社會安全造成威脅。國家應急管理部門的戰略部署及《“十四五”數字經濟發展規劃》提出要增強政府數字化治理能力，重點推進完善風險應急響應處置流程和機制，強化重大問題研判和風險預警，切實防范各類風險疊加可能引發的社會穩定問題[2]。在移動互聯時代，突發事件情境下網民傾向于在社交媒體平臺中尋求信息，進行觀點分享和討論，極易引發輿情風險及輿論風暴。突發事件情境下的社交媒體風險管理已經成為危機情境下應急管理的重要組成部分，風險管理的關鍵對策受到廣泛關注。

災害事件頻發使得中外越發重視突發事件情境下的風險管理研究。風險管理研究在VUCA(波動性Volatility、不確定性Uncertainty、復雜性Complexity、模糊性Ambiguity)的時代背景下有了新的研究依托并擴展了其研究范疇。有必要對中外突發事件社交媒體風險管理的相關研究進行梳理，確定突發事件社交媒體風險管理的研究熱點、研究機遇及應對策略，為后續突發事件情境下風險管理的實踐工作和理論研究提供依據。本研究主要解決3個問題：如何通過文獻研究進行主題挖掘和內容分析，以總結中外突發事件社交媒體風險管理研究領域的熱點主題？突發事件社交媒體風險管理的研究新機遇是什么？結合國內研究進展確定突發事件社交媒體風險管理工作的新應對策略是什么？研究在理論層面上，以梳理研究熱點為基礎，結合突發事件應急管理的目標，整理突發事件社交媒體風險管理的新機遇和新應對，為未來突發事件情境下社交媒體風險管理研究提供新的創新方向，為國家和全球風險管理體系和應急管理能力建設工作提供理論支撐。實踐層面，從總體國家安全觀視角出發，分析突發事件情境下社交媒體風險管理中呈現的新對策，為政府及相關應急管理機構的社交媒體風險管理行動提供建議。

1 研究方法與文獻篩選

1.1 研究方法

本文利用社會網絡分析及算法聚類的研究方法，對中外突發事件下社交媒體風險管理的研究熱點進行梳理。借助軟件Citespace 6.1 R2的文獻分析功能，進行關鍵詞科學知識圖譜的繪制，呈現中外突發事件社交媒體風險管理研究的關鍵主題，以直觀展示研究進展和總體概況。在得到中外突發事件社交媒體風險管理研究熱點的基礎上，對突發事件社交媒體風險管理未來的研究挑戰及關鍵對策進行分析。通過聚焦圖書情報領域目前獲得的科學研究成果，為未來的圖書情報學科突發事件風險管理研究提供進一步創新的方向，也為相關職能機構進行突發事件風險管理提供可供參考的理論依據。

1.2 數據來源

突發事件下社交媒體風險管理研究已有研究者進行了綜述總結[3]。為進一步確定國家重大現實需求及新一代信息技術背景下的突發事件社交媒體風險管理研究熱點及挑戰的新態勢，本文主要對近3年的研究文獻進行分析，以保證研究熱點、挑戰及對策的時效性。研究選取了Web of Science 核心集中SSCI 數據庫和CNKI 數據庫，文獻發表時間限定為2019 年1月1日-2021 年12月31日，對突發事件下的風險管理相關研究進行檢索。在確定檢索詞時，根據中外領域的突發事件風險管理綜述文獻創建關鍵詞列表[3-4]。研究的目的是分析圖書情報學科視域下突發事件社交媒體風險管理的研究熱點、研究缺口及關鍵對策，為后續研究者提供研究的切入點，因此綜述樣本文章的范圍限定在圖書情報領域內。

最初從Web of Science中共檢索到相關文獻16，086篇，CNKI數據庫共檢索到3，174篇文獻。排除與圖書情報領域不相關的文獻，對數據進行預處理與去重，排除書評、社論資料和新聞等文獻后得到期刊文獻386篇。通過對每篇文獻的相關性和質量審查，得到69篇符合本研究要求的文獻，根據發表期刊的情況及研究主題審核，最終確定有55篇文獻進入本文的內容分析范圍。本研究提取每一篇文獻的關鍵點、研究結論及研究貢獻，基于所選文獻的內容和共性分析，形成研究領域的熱點主題、研究機遇和關鍵對策，系統性審查工作流程如圖1所示。

圖1 文獻審查流程圖

1.3 文獻分析

研究采納Citespace知識圖譜軟件對篩選后的文獻樣本進行關鍵詞聚類圖繪制，得到英文文獻及中文文獻的關鍵詞聚類知識圖譜。中英文關鍵詞主題聚類結果見圖2-3，左側圖示為聚類的主題結果，右側圖示在聚類主題的基礎上，展示了該主題下頻次較高的關鍵詞。圖2展示了英文關鍵詞聚類得到的主題，包括#0 public perception、 #1 international professional spot event crisis、 #2 disaster- related information、#3 semantic perspective、#4 crisis informatics、#5 networked governance。圖3展示的中文關鍵詞聚類得到的主題，包括#0 突發事件、#1 網絡輿情、#2 風險社會、#3 疫情情報、#4 公共安全。根據中英文聚類結果及聚類主題下包含的高頻關鍵詞發現，英文研究的聚類主題更廣泛，涵蓋中文研究的聚類主題。

圖2 英文關鍵詞主題聚類結果

圖3 中文關鍵詞主題聚類結果

基于中英文樣本共同提出突發事件社交媒體風險管理的新熱點，將研究熱點的主題與副主題詞表整理為表1。可以看到，突發事件社交媒體風險管理的研究熱點主要包含突發事件社交媒體風險分析、突發事件社交媒體風險響應、突發事件社交媒體危機溝通及突發事件社交媒體風險下的用戶行為4類主題。與其他學者綜述熱點結果對比[4]，發現在新技術背景及現實需求下，研究熱點從輿情風險應對管理、等級評價、風險感知識別及風險建模仿真進一步細化為新技術手段下的風險信息分析研究、風險響應對策及體系構建研究、危機溝通研究以及突發事件社交媒體風險情境下的用戶行為研究，尤其關注突發事件情境下，政府及相關機構通過風險溝通過程緩解網民的風險感知并解決網民的信息需求，助力突發事件風險管理行動。與前幾年中外研究成果相比，突發事件社交媒體的風險分析研究進一步關注風險情報的轉化、風險信息知識的發現以及多學科視域下的風險信息聚合研究。突發事件下社交媒體風險響應研究相較于前序綜述結果[5]，側重實時預警、響應模型、應急體系及風險研判與決策的協同研究。突發事件社交媒體危機溝通研究側重于從政府及職能機構視角切入，挖掘如何采用社交媒體等平臺作為突發事件下的信息溝通載體，提升危機溝通效率等。近年突發事件社交媒體風險下的用戶行為研究逐漸成為關注熱點，尤其關注網民隱私安全及風險感知下的技術采納行為及風險情境下網民的信息搜尋行為等。

表1 國內外突發事件情境下社交媒體風險管理主題與副主題詞表

2 突發事件社交媒體風險管理新熱點

2.1 社交媒體風險分析

突發事件情境下社交媒體的風險分析是多角度、持續性的工作，主要包括風險要素監測及輿情風險傳播研究。(1)突發事件社交媒體風險要素監測研究。其主要從情報要素監測入手，包含輿情監測[6]、推文監測[7]、情緒監測、用戶監測[8]等，強調加強突發事件防控，提升針對風險要素的突發事件應急管理能力。通過對突發事件情境下社交媒體及在線社區中用戶分群的畫像研究確定用戶角色、利益相關者之間的信息鏈流動，幫助鎖定敏感用戶，識別風險信息傳播源。(2)突發事件網絡輿情風險傳播研究。通過主題分析[9]、網絡輿情傳播系統動力學模型構建[10]等方法分析各類突發事件的輿情演化及傳播特征。提出基于知識發現的突發事件輿情風險演化模型，利用卷積神經網絡中的知識發現法進行情感識別，實現情感與輿情風險的協同分析，展現突發事件輿情風險的情感演化過程[11]。基于復雜輿論場景相關理論，提取場景特點，研究信息內容傳播的風險點、風險識別影響因子和困境，最大程度減少信息內容傳播風險。從情報分析的視角，通過突發事件風險管理過程中風險信息之間的語義聚合，生成風險情報及應急情報，利用風險情報獲得的網絡輿情傳播特征，健全突發事件輿情引導機制，為風險預警的及時性和突發事件風險治理效能的提升提供支撐。

2.2 社交媒體風險響應

在突發事件社交媒體風險信息分析的基礎上，通過風險評價工作進行輿情風險研判與預警，完成有效的風險響應是風險管理的目標。風險評價研究熱點包括突發事件前期的輿情風險預警研究及突發事件發生過程中的實時風險評估研究。構建突發事件情境下風險感知超網絡模型[12]、社交網絡風險源評估模型[13]等進行風險評估，在風險發生前進行有效預警。通過構建多階段風險分級模型[14]、用戶角色分類危機發展模型，進行突發事件發生過程中的多階段風險識別研究。構建基于時空大數據的網絡輿情研判體系，根據主體處于互聯網情境中的演化規律和發展趨向，實時預測鑲嵌在多重時空尺度中的網絡輿情風險態勢[15]，實現實時風險感知、風險等級評價，為應急決策機構有效控制輿情風險提供依據。在風險研判的基礎上進一步實施風險響應措施，從突發事件特征出發，基于情景相似度構建突發事件多粒度響應模型，解決由于決策需求信息混亂、響應措施針對性不強導致的風險應對效能不足的困境。幫助決策者得到有價值的決策信息，為不同層次決策者提供與之相適應粒度的情景信息[16]；基于社會訴求構建智慧應急體系，通過數據驅動和情報賦能了解公眾意愿、觀點和要求，開發將情報價值運用于智慧應急管理的風險響應路徑[17]，實現突發事件風險的有效預防與應對[18]。實現情報視角及思考邏輯在突發事件風險防控響應模型中[19]的合理應用，提出切實對策完善突發事件風險管理機制。

2.3 社交媒體危機溝通

突發事件的風險情境引發獨特的信息溝通現象即危機溝通。危機溝通主體主要包括網民和政府。從網民方面看，網民間的信息溝通是突發事件網絡輿論場生成的驅動力[20]。社交媒體用戶通過表達觀點、與他人討論事件以及通過在線和離線的渠道共享信息，在突發事件期間進行風險信息的置換并參與公共事件治理，同時網民在社交媒體危機溝通中進行信息參與、信息分享和跟帖轉發[21]等。在信息參與及信息分享的過程中，網民的個體差異會影響其社交媒體信息參與的意圖[22]。從政府視角看，突發事件情境下政務微博、微信在推動政務公開、政府信息共享過程中扮演著重要角色。及時、準確和有效地使用社交媒體進行危機溝通對于正確應對緊急情況并進行突發事件下的政府回應至關重要[23]，可實現突發事件下風險態勢的有效感知和管理并提升風險溝通效率[24]。政府危機溝通在引導公眾輿論、調動社會資源等方面發揮著不可替代的作用。在對政府危機溝通的媒介因素、溝通過程分析的基礎上進行危機溝通效率的量化和評價是重點。傳播渠道的多元化、假新聞的傳播以及政府發布信息的媒體框架都嚴重影響危機溝通效率。通過對危機溝通過程的敏捷性和適應性治理進行評價，進而提出提升危機溝通效率的對策極為重要[25]。

2.4 社交媒體風險下的用戶行為

突發事件社交媒體風險情境極易刺激網民信息行為的發生，主要影響用戶相關App的使用行為及信息搜尋行為。根據應急管理及風險管理需求，需引導公眾采納信息技術手段及相關App進行公眾信息自我報告，以達成有效的風險監測及信息追蹤目的。尤其面向包括老年人在內的特殊群體的防疫信息技術采納意愿與社會風險息息相關[26]。公眾在感知危機時，其感知風險程度及社會利益均會影響公眾的App使用行為[27]。公眾對于突發事件情境下的風險感知程度極易引發樂觀偏差等系列問題。進行突發事件下公眾健康和隱私泄露間風險的權衡管理，是緩解用戶技術采納及App消極使用行為的關鍵[28]。同時由于缺乏風險知識并關注風險走勢會引發公眾信息搜尋行為。信息搜尋行為是公眾了解和應對風險的重要途徑[29]。突發事件社交媒體風險信息搜尋作為公眾風險信息利用、輿論發聲及風險應對決策的基礎，對風險管理和風險應對信息服務環節至關重要[30]。突發事件情境下用戶的信息搜尋結果容易進一步導致恐懼加深，引發社交媒體中的謠言分享行為[31]。此外，信息滯后性會造成用戶間謠言的加速傳播，導致突發事件社交媒體中的信息危機。為了避免影響政府的風險應對進程，應鼓勵網民進行風險信息辨別。主動識別謠言才能預防謠言擴散導致的社交媒體風險，消解突發事件社交媒體謠言傳播的負面社會影響。

3 突發事件社交媒體風險管理新機遇

3.1 社交媒體風險精準預警研究

社交媒體輿情風險監測的精準性是風險管理研究的重要挑戰，風險監測方法的完善、風險監測思路的創新和風險案例知識庫的構建等研究是風險精準預警的新機遇。為此，應進一步完善風險監測方法，進行輿情風險評估及預警精度的提升研究。根據突發事件種類，在分析網絡輿情影響因素和特征規律的基礎上，考慮網絡輿情預警指標之間交互性和決策者的風險偏好[32]，完善網絡輿情風險評估指標體系[33]。同時，創新指標篩選及權重計算方法，如利用隨機森林算法和熵權法進行指標篩選和權重計算，提升風險預警過程的精度。在創新風險監測思路研究上，一方面創新風險監測的理論體系，采用系統安全降維理論[34]及社會燃燒理論[35]進行網絡輿情風險維度的確定，通過系統降維的理論優勢簡化風險監測難度。另一方面根據風險監測機理，研究基于常態建模的網絡輿情異常數據感知方法，并提出時序性演化下的智能化計算，建立網絡輿情風險自動化、智能化及常態化監測機制[36]，完善風險治理過程。同時還要重視社交媒體風險監測中風險案例知識庫的構建，提出基于案例推理的網絡輿情輔助決策系統框架。基于語義關系，構建包含數據處理層、語義聚合層和服務應用層三部分的突發事件信息語義聚合模式的風險案例知識庫。通過對大量突發事件案例的情報風險識別，形成從情報風險到風險情報的知識發現，構建“風險情報”資源束、案例庫和策略集供后續風險監測過程學習，助力風險預警精度的提升[37]，實現突發事件風險信息及決策信息的有序整理與利用。

3.2 社交媒體多模態信息分析研究

社交媒體信息傳播逐漸從文本、圖像、音頻、視頻等單模態形式過渡到多模態融合的表達方式。特別是在自然災害及突發公共衛生事件背景下，信息表征元素越多的推文更易引發討論，營造輿論空間并引起輿情風險[38]。多模態風險要素的有效識別，對災害事件的危機預警、態勢感知和應急決策具有重要作用[5]。基于多模態信息分析的社交媒體風險識別已完成情感風險識別、網絡謠言檢測等。多模態融合的情感風險識別研究主要基于預訓練特征提取模型，分別提取社交媒體信息的文本、表情符號、圖片和視頻上下文的特征向量[39]，并進行信息情感語義增強，通過采納淺層和深層次的融合方式，調整各模態信息特征的權重，進行情感識別模型的構建[40]，識別危險情感言論及反諷情感言論[41]，解決單一模態信息情感極性判別準確性的問題。基于多模態融合的網絡謠言檢測研究，主要通過對社交媒體中虛假信息的文本詞向量、文本情感、圖像底層、圖像語義特征采取不同的表示方法[42]，考慮到不同模態信息之間的相互影響及交互作用，采納向量拼接或引用注意力機制等方法實現特征之間的深度融合進行謠言檢測，或者補充謠言和事件之間的聯系變量提升謠言檢測模型的精度[43]。未來研究機遇將集中在基于多模態信息分析的風險要素知識聚合、風險事件監測研究等，并進一步加深對視頻、音頻等模態數據的特征表示方法的研究。

3.3 社交媒體風險監測與決策協同研究

社交媒體風險監測的關鍵是依據監測結果進行風險管理和風險決策。要注重采用系統論和流程論的思想構建社交媒體風險研判體系，促進風險監測與決策的柔性協同和無縫銜接。系統論側重構建突發事件社交媒體網絡輿情研判與預警系統架構[44]，基于情報感知的應用助力智能化計算，便于輿情要素提取和語義關聯分析。構建突發事件危機預警情境和情景響應模型，支持政府危機預警、監測、分析、評估等管理系統建設。發揮關聯情報和知識的優勢，準確分析并研判網絡輿情危機和發展態勢。風險研判與預警系統構建要充分調動各方資源、實現多部門與多主體協同高效配合，實現風險的全面防控與有效應對、為防范化解重大風險提供支撐[45]。流程論側重從情報協同的角度出發[46]，構建整體性風險預警工作流程，實現“流程式”情報協同的突發事件應急預警服務模式的創新。從技術層面、管理層面和組織層面解析風險預警服務模式的情報協同化路徑，構建面向業務流程的信息風險評估方法，分析“流程式”情報協同下風險預警服務的實現手段，完成風險社會中突發危機事件的治理。同時在時空結構理論的指引下，尋求時空數據建模與輿情研判模型的整合方式，梳理重大突發事件網絡輿情的動態全局性研判流程，完善突發事件輿情風險的動態判斷與決策[15]。

4 突發事件社交媒體風險管理新應對

4.1 社交媒體風險應對理論研究

風險管理的關鍵對策需要開展社交媒體風險應對理論研究，持續創新突發事件社交媒體風險管理理論。風險管理的相關技術和理論框架是突發事件社交媒體風險管理的基礎。通過分析風險管理運作過程，使用危機管理方法作為理論框架審查突發事件社交媒體演變趨勢，實現突發事件危機階段風險管理的動態性智慧決策[47]。進一步從多學科視角創新領域內風險管理理論研究，將集合理論與災害風險理論相結合創新領域內災害風險管理框架，提升領域內風險應對效率[48]。在風險管理中運用公共危機管理理論與數據計算管理理論，實現危機信息學和信息通信學的學科融合。利用人工智能、數字孿生等多學科技術提高復雜事件災害管理水平和危機情境下人道主義行動的網絡動態可見性[49]。以公共安全治理模式理論為基礎，融合整體性治理理論，提出以“風險-應急-響應”為核心的面向公共安全治理的整合性分析理論框架，支撐風險應對的公共安全治理模式設計[50]，提升突發事件下城市公共安全治理的能力[51]。政府有關部門持續完善突發事件管理機制理論及危機溝通理論，了解風險管理機理及危機溝通方法，從知識管理的角度提煉突發事件管理要素，洞察和分析風險管理的熱點難點[52]及網民風險情境下的信息需求，提出“情景-應對”邏輯框架支持政府危機決策管理機制的運行，科學應對突發事件社交媒體風險[53]。

4.2 社交媒體風險響應體系建設

突發事件風險管理的關鍵對策是，進一步建設突發事件社交媒體風險響應體系。目前風險響應體系仍不完善，可通過技術融合及理論創新進一步提升風險響應效能。首先要持續完善社交媒體風險管理框架，使用風險管理及決策框架提升突發事件的風險決策效率。基于“技術-組織-環境”構建多層風險管理框架，對風險進行識別分析和監控，實現風險管理支撐[54]；結合多學科領域進行風險管理工作環節的拆解分析，構建由“風險社會特征-情報支持范式-情報體系”組成的應急管理情報體系，支持突發事件下的風險響應[55]。倡導實施情報主導的突發事件風險防控，保證風險情報的完善與準確；同時考慮到突發事件的類型和特征，建立應急管理響應系統，提出即時響應對策，促進風控和響應協同的風險管理過程優化[56]，實現對社交媒體風險的準確研判和預警，做出合理的風險決策。社交媒體風險響應體系還需具備合理的風險防控措施和成熟的應急響應能力。一方面增強社交平臺用戶危機響應的意識；同時將大數據技術融入突發事件風險防控過程，降低危機事件發生的概率[57]。強調網絡輿情預警工作在數據采集、輿情分析和預警監測三個階段添加智能分析技術支撐，實現精準風險決策。通過構建融通共建的社交媒體風險響應體系實現突發事件下的組織協調和溝通，促進組織間協作，合力形成跨層級、跨部門和跨領域的社交媒體風險共研判和共把關機制，從而提升風險決策的精準性[58]。

4.3 社交媒體風險情報智能挖掘

實現智能情報挖掘是突發事件風險管理的關鍵對策。智能情報挖掘是夯實政府信息公開的基礎，可以幫助修復危機中的社會信任[59]。首先，關注危機信息整合過程的創新，構建多模態風險情報融合體系與應用機制，使用詞語相似度計算和自由標記語言將危機信息轉化為基于內容特征集合的單一情報信息源，實現風險信息的規范化整合與組織，從而實現風險情報的信息聚合和知識發現。其次，構建基于風險事件案例庫的應急知識咨詢體系，發揮知識庫的集成應急知識咨詢服務功能。對歷史風險事件的演化風險鏈和具體風險情景進行建模，存入突發事件案例庫，幫助后期風險要素識別及應急對策查詢[60]。從突發事件應急管理的新需求出發，考慮突發事件的風險信息特征以及突發事件應急集成知識咨詢服務體系的作用，開展全方位情報知識咨詢服務，為戰略決策咨詢[61]提供支撐。最后，使用人工智能及語義技術實現智能情報挖掘。基于深度學習的理論框架，結合突發事件中多模態危機情報智能采集功能，實現應對與挖掘策略的方法[62]創新。通過深度學習和社交網絡分析方法的融合，實現多維情報挖掘，檢測公眾反應和情緒，促進相關部門對風險管理的政策改進[63]。結合社會計算理論，采用社會傳感網絡和云計算等技術構建突發事件的智能情報服務體系，為相關部門突發事件的管控行動提供指導。

5 結語

突發事件社交媒體風險管理具有挑戰性，如何使社交媒體中的風險信息通過信息聚合、知識發現及智能挖掘等過程形成風險情報，助力風險管理的決策是風險管理的研究重點。本文通過梳理國內外近3年來突發事件下社交媒體風險管理相關文獻，確定了相關研究熱點。通過與前序研究結果的對比，發現新的時代視域下突發事件社交媒體風險管理研究熱點側重于風險分析、風險響應、危機溝通及風險情境下的用戶行為。結合本次綜述樣本的科學成果及關鍵結論，分析了圖書情報領域突發事件下社交媒體風險管理未來的挑戰，以及相關機構可以采取的切實對策，為相關學科研究及機構治理提供啟示。

對研究熱點變化趨勢的分析，可以為后續研究人員提供新的研究視角及分析思路，同時為進一步開展突發事件應急情報的風險研究提供啟示。圖情領域的學者根據研究提出的挑戰可進一步深化風險管理的研究內容，解決突發事件社交媒體風險管理的精準預警、突發事件社交媒體多模態信息分析以及突發事件社交媒體風險監測與決策的柔性協同等研究挑戰。研究提出的風險管理新應對策略可以為我國應急管理組織及機構提供突發事件社交媒體風險管理的切實對策。政府部門應進一步加強應急體系建設，集結多學科領域專家構建智庫、組建風險情報咨詢服務部門，通過學科交叉及協同治理過程，進一步加深突發事件風險應對研究。同時，進一步加快我國突發事件社交媒體風險響應體系的構建，加深突發事件社交媒體風險情報的智能挖掘，提升我國突發事件社交媒體風險管理的效能。

本文在研究中也存在一定的局限性。本文的樣本文獻是基于SSCI和CNKI的數據集，由于數據庫對出版物來源的限制，研究結果不能完全反映突發事件社交媒體風險管理的全部研究。未來研究可以通過利用不同來源的數據，盡可能全面地包含領域內的相關研究，并選用除引用情況之外更科學全面的指標和方法，系統地、客觀地評估文獻的影響力、質量以及文獻知識相互之間的關聯，從而進一步深度挖掘和利用風險情報，實現突發事件社交媒體風險管理決策。