宋紅玉

內(nèi)容提要 本文基于問題解決情境理論、RISP模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)研究水污染危機(jī)事件導(dǎo)致中國(guó)民眾風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)變化和內(nèi)容特征，并選取鎮(zhèn)江水污染、靖江水污染和常州外國(guó)語學(xué)校污染等三起事件作為典型案例進(jìn)行研究。結(jié)果顯示，民眾的風(fēng)險(xiǎn)感知會(huì)在事件發(fā)生后迅速跳上高位，隨后逐漸下降，下降速度與事件的發(fā)展演化情況相關(guān)，風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)變化總體上符合指數(shù)分布；三起事件風(fēng)險(xiǎn)感知的內(nèi)容特征主要表現(xiàn)為機(jī)構(gòu)信任，尤其是對(duì)地方政府信任，但事件本身的風(fēng)險(xiǎn)感知占比不高。因此，建議政府部門及時(shí)披露權(quán)威信息、提高危機(jī)應(yīng)對(duì)能力和強(qiáng)化政府公信力等，最大限度地降低民眾的消極情緒，避免民眾出現(xiàn)恐慌心理。

引 言

近年來，隨著《中華人民共和國(guó)水污染防治法》(2017修正)，以及地方政府發(fā)布的水污染防治條例的頒布和實(shí)施，水污染危機(jī)事件的發(fā)生呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì)，但水污染的治理卻是一項(xiàng)長(zhǎng)期工程，需要“構(gòu)建政府為主導(dǎo)、企業(yè)為主體、社會(huì)組織和公眾共同參與的環(huán)境治理體系”。研究作為水污染危機(jī)事件中核心主體的風(fēng)險(xiǎn)感知，對(duì)于提高政府部門的水污染危機(jī)事件應(yīng)對(duì)能力和水污染治理能力都具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

學(xué)界對(duì)風(fēng)險(xiǎn)感知的研究，具有代表意義的是Slovic提出的心理測(cè)量范式。Slovic通過設(shè)計(jì)心理測(cè)量量表，以問卷調(diào)查的方式獲得民眾的風(fēng)險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)，并運(yùn)用多因素分析技術(shù)描繪出風(fēng)險(xiǎn)感知的定量圖景，或稱為認(rèn)知圖譜(cognitive maps)。①遵循心理測(cè)量范式的理論模式，學(xué)者們研究了一般社會(huì)情境下和公共危機(jī)事件中的風(fēng)險(xiǎn)感知。就后者而言，國(guó)外的研究在2001年美國(guó)“9·11事件”公共危機(jī)出現(xiàn)時(shí)開始涌現(xiàn)，如Adams、Boscarino和Galea(2006)對(duì)“9·11事件”的研究，Burns，Peters和Slovic(2012)對(duì)金融危機(jī)的研究，等等；②國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究從2003年“非典型性肺炎”危機(jī)后開始出現(xiàn)，如謝曉非、鄭蕊、謝冬梅、時(shí)勘、陸佳芳、范紅霞等對(duì)“非典型性肺炎”危機(jī)的研究，李華強(qiáng)、范春梅、賈建民等對(duì)“5·12”汶川地震的研究，以及楊潔、畢軍、黃蕾等對(duì)太湖藍(lán)藻事件的研究，等等。③

學(xué)者們普遍認(rèn)為，問卷調(diào)查法存在一些固有缺陷，如統(tǒng)計(jì)抽樣存在偏差、回溯性調(diào)查數(shù)據(jù)因依賴被調(diào)查者的回憶和自我報(bào)告而存在失真等問題。互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展為彌補(bǔ)這些缺陷提供了可能。搜索引擎、微博、論壇等平臺(tái)提供網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)在樣本多樣性、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)。④因此，有學(xué)者以公眾的網(wǎng)絡(luò)搜索行為作為風(fēng)險(xiǎn)感知的替代變量，運(yùn)用百度搜索指數(shù)研究地震災(zāi)害、H7N9禽流感、新型冠狀病毒肺炎疫情等公共危機(jī)事件風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)特征。⑤在現(xiàn)有研究中，尚沒有專門針對(duì)水污染危機(jī)事件展開的相關(guān)研究，故本文擬在此方面做一嘗試，以揭示公眾對(duì)水污染危機(jī)事件風(fēng)險(xiǎn)感知的特征。

研究的理論基礎(chǔ)

(一)風(fēng)險(xiǎn)感知與信息搜尋：基于問題解決情境理論的分析

問題解決情境理論基于的假設(shè)是絕大多數(shù)人類行為是源于解決問題的需要。該理論認(rèn)為，當(dāng)處于不確定情境即問題情境時(shí)，個(gè)體需要經(jīng)歷從認(rèn)知到動(dòng)機(jī)再到行動(dòng)的問題解決過程，其中認(rèn)知是自變量，動(dòng)機(jī)是中介變量，行動(dòng)是因變量⑥。

該理論中的感知及認(rèn)知框架包括問題認(rèn)知、涉入認(rèn)知、受限認(rèn)知和參考標(biāo)準(zhǔn)等四個(gè)方面內(nèi)容。其中，問題認(rèn)知是指?jìng)€(gè)體感知到預(yù)期和現(xiàn)實(shí)之間存在差異，且沒有立即可行的解決方案，即處于問題情境；涉入認(rèn)知是指?jìng)€(gè)體感知到自身與問題情境之間存在關(guān)聯(lián)；受限認(rèn)知是指?jìng)€(gè)體感知到問題情境中存在障礙，這會(huì)限制自身解決問題能力的發(fā)揮；參考標(biāo)準(zhǔn)是指影響解決問題方式的個(gè)體以往的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷系統(tǒng)等。中介變量情境動(dòng)機(jī)是指?jìng)€(gè)體認(rèn)知到問題情境并準(zhǔn)備努力解決問題的狀態(tài)。行動(dòng)(因變量)是指信息溝通行動(dòng)，這包括信息獲取——信息搜尋和信息注意；信息選擇——信息篩選和信息許可；信息傳播——信息告知和信息共享。

根據(jù)該理論，當(dāng)水污染危機(jī)事件發(fā)生時(shí)，個(gè)體通過問題認(rèn)知和涉入認(rèn)知感知自身處于飲水安全問題情境，感知到的風(fēng)險(xiǎn)水平越高，解決問題的情境動(dòng)機(jī)就越強(qiáng)烈，信息搜尋等信息溝通行為也就越活躍。在風(fēng)險(xiǎn)感知的初期，個(gè)體首先調(diào)用自身內(nèi)部信息，即進(jìn)入知識(shí)激發(fā)階段，當(dāng)發(fā)現(xiàn)內(nèi)部信息不足以應(yīng)對(duì)危機(jī)時(shí)，則轉(zhuǎn)向外部信息，即進(jìn)入知識(shí)行動(dòng)階段，通過外部信息的搜尋行為以獲取問題解決方案，從而降低風(fēng)險(xiǎn)感知的水平。

從心理學(xué)角度看，個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)感知、情境動(dòng)機(jī)是內(nèi)隱心理活動(dòng)，而信息搜尋等信息溝通是外顯行為，內(nèi)隱心理活動(dòng)支配著外顯行為，并通過后者表現(xiàn)出來。因此，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，本文通過對(duì)公眾網(wǎng)絡(luò)搜索行為的分析，進(jìn)而研究水污染危機(jī)事件發(fā)生期間公眾風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)特征，用信息搜索行為作為風(fēng)險(xiǎn)感知的替代變量，該研究具有理論可行性。

(二)風(fēng)險(xiǎn)感知與情感反應(yīng)：基于RISP模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的分析

風(fēng)險(xiǎn)信息搜尋與加工模型(risk information seeking and processing model，簡(jiǎn)稱RISP模型)認(rèn)為，在風(fēng)險(xiǎn)情境中，個(gè)體的背景特征會(huì)影響風(fēng)險(xiǎn)感知，不同的風(fēng)險(xiǎn)感知會(huì)產(chǎn)生不同的情感反應(yīng)，進(jìn)而通過信息充分性影響個(gè)體的信息搜尋和加工行為。⑦

RISP模型將個(gè)體衡量風(fēng)險(xiǎn)情境與自身利害關(guān)系的過程分解為感知和情感兩個(gè)階段。感知風(fēng)險(xiǎn)包括可能性感知、嚴(yán)重性感知、機(jī)構(gòu)信任和個(gè)人控制，其中可能性感知和嚴(yán)重性感知是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)本身的評(píng)估和判斷，機(jī)構(gòu)信任是指?jìng)€(gè)體對(duì)負(fù)有責(zé)任的機(jī)構(gòu)和部門持有多少信任，個(gè)人控制是個(gè)體對(duì)自身風(fēng)險(xiǎn)控制水平的評(píng)價(jià)。⑧情感是指情緒反應(yīng)，多數(shù)是由個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)感知，特別是對(duì)可能性和嚴(yán)重性的感知而引起，主要包括擔(dān)憂、恐懼、憤怒等負(fù)面情感。個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)感知的程度越高，其情感反應(yīng)越強(qiáng)烈。個(gè)體的負(fù)面情感反應(yīng)會(huì)使其產(chǎn)生信息不充分感知，從而導(dǎo)致信息搜尋和加工行為。

Bohm和Pfister以情感反應(yīng)作為中介變量，研究了環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)感知和個(gè)體行為傾向之間的關(guān)系，提出了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。⑨該模型將環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)感知評(píng)價(jià)分為對(duì)后果的評(píng)價(jià)和與道德相關(guān)的評(píng)價(jià)。前者一般來說是指對(duì)預(yù)期發(fā)生的潛在損失以及損失嚴(yán)重性的評(píng)價(jià)，即狹義的風(fēng)險(xiǎn)感知。從更一般的意義上講，該認(rèn)知評(píng)價(jià)還應(yīng)包括對(duì)已經(jīng)發(fā)生損失的評(píng)價(jià)，這主要是由環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的形成特點(diǎn)所決定的。后者是指對(duì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的行為是否違反倫理道德的評(píng)價(jià)。⑩相應(yīng)地，中介變量情感反應(yīng)也可以分為基于損失的情感和基于道德的情感。基于損失的情感可進(jìn)一步細(xì)分為基于預(yù)期損失的情感和基于已發(fā)生損失的情感，前者如恐懼、擔(dān)心或憂慮等，后者如悲傷、遺憾或沮喪等；基于道德的情感可進(jìn)一步細(xì)分為指向他人的道德情感和指向自我的道德情感，前者如生氣、憤怒等，后者如羞愧、內(nèi)疚等。情感反應(yīng)的具體種類還與損失的大小和違反道德的程度有關(guān)，如較小的預(yù)期損失會(huì)引起擔(dān)心或憂慮，而較大的預(yù)期損失則會(huì)引起恐懼。

綜合上述分析，本文認(rèn)為，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，水污染危機(jī)事件的個(gè)體情感反應(yīng)可以分為基于損失的情感和基于道德的情感?；趽p失的情感需根據(jù)事件的特性作出區(qū)分，如果是突發(fā)性事件則引發(fā)基于預(yù)期損失的情感，如果是非突發(fā)性事件則引發(fā)基于已經(jīng)發(fā)生損失的情感；而基于道德的情感則主要是指向他人的道德情感，因?yàn)楣娛撬廴疚C(jī)事件的受眾，屬于被動(dòng)方。同時(shí)，根據(jù)RISP模型，個(gè)體在水污染危機(jī)事件中感知的風(fēng)險(xiǎn)越大，則情感反應(yīng)越強(qiáng)烈。因此，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，本文通過瀏覽水污染危機(jī)事件發(fā)生期間微博、論壇等平臺(tái)相關(guān)文章及評(píng)論的內(nèi)容，基于公眾的情感反應(yīng)來分析風(fēng)險(xiǎn)感知的內(nèi)容特征，具有一定的理論依據(jù)。

數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)來源

百度是全球最大的中文搜索引擎,截至2021年6月,百度在國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)份額達(dá)到79.89%。百度搜索指數(shù)是指以關(guān)鍵詞為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，并以互聯(lián)網(wǎng)用戶在百度的搜索量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過科學(xué)分析計(jì)算出關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁搜索中被搜索頻次的加權(quán)和，最終以曲線圖形式展示，來反映網(wǎng)民在某一時(shí)段對(duì)某一關(guān)鍵詞的關(guān)注程度及其持續(xù)變化情況。本文首先選取2011年1月1日—2021年6月30日期間的549個(gè)時(shí)間點(diǎn)，對(duì)以“水污染事件”為不可或缺關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)進(jìn)行分析，用以確定所研究的水污染危機(jī)典型事件，通過對(duì)事件發(fā)生5周內(nèi)相關(guān)關(guān)鍵詞百度搜索指數(shù)的模型進(jìn)行擬合分析，來研究風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)變化。

之所以選取2011年1月1日為趨勢(shì)分析的起始時(shí)間點(diǎn)，是因?yàn)橐浴八廴臼录睘殛P(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)自該時(shí)點(diǎn)起有“PC+移動(dòng)”范圍數(shù)據(jù)。本文以2021年6月30日為搜集數(shù)據(jù)結(jié)束時(shí)間點(diǎn)，這樣整個(gè)期間的趨勢(shì)分析即為“全時(shí)段”分析。同時(shí)，樊富珉認(rèn)為，面對(duì)危機(jī)時(shí)個(gè)體的危機(jī)反應(yīng)一般會(huì)持續(xù)4～8周，急性期通常在6周左右，因此本文以此為基礎(chǔ)選取5周作為典型事件百度搜索指數(shù)分析的時(shí)間長(zhǎng)度。

在風(fēng)險(xiǎn)感知內(nèi)容特征的研究方面，本文分別以各典型事件作為關(guān)鍵詞，在新浪微博平臺(tái)檢索相關(guān)微博及評(píng)論，并利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件進(jìn)行抓取，通過內(nèi)容分析各典型事件的公眾情感反應(yīng)，在此基礎(chǔ)上分析事件風(fēng)險(xiǎn)感知的內(nèi)容特征。

(二)研究方法

本研究通過對(duì)百度搜索指數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)分析，以確定案例對(duì)象。通過選取2011年1月1日—2021年6月30日這一期間的549個(gè)時(shí)間點(diǎn)，以“水污染事件”為不可或缺關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)進(jìn)行變動(dòng)趨勢(shì)分析，最終確定研究的案例對(duì)象。

對(duì)百度搜索指數(shù)進(jìn)行模型擬合，目的是研究風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)特征。本文對(duì)案例對(duì)象——典型事件發(fā)生后5周時(shí)間內(nèi)相關(guān)關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)進(jìn)行指數(shù)分布模擬，進(jìn)而研究水污染危機(jī)事件風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)變化。

通過對(duì)新浪微博及相關(guān)評(píng)論進(jìn)行內(nèi)容分析，以研究風(fēng)險(xiǎn)感知的內(nèi)容特征。本文采用內(nèi)容分析法對(duì)案例對(duì)象(典型事件的相關(guān)新浪微博及評(píng)論)進(jìn)行分析，進(jìn)而研究水污染危機(jī)事件中的公眾情感反應(yīng)，進(jìn)而研究風(fēng)險(xiǎn)感知的內(nèi)容特征。

事件選取與結(jié)果分析

(一)整體變化趨勢(shì)及事件的選取

本文對(duì)水污染危機(jī)事件進(jìn)行百度搜索指數(shù)整體變化趨勢(shì)分析，在此基礎(chǔ)上選取典型事件。本文的研究主要分兩步進(jìn)行，首先對(duì)單個(gè)關(guān)鍵詞“水污染事件”進(jìn)行百度搜索指數(shù)分析，然后對(duì)包含“水污染事件”的相關(guān)組合關(guān)鍵詞進(jìn)行百度搜索指數(shù)分析，據(jù)此確定本研究的案例對(duì)象。本文之所以選定“水污染事件”作為核心關(guān)鍵詞，而非“水污染危機(jī)事件”“水環(huán)境突發(fā)事件”等，是因?yàn)椤八廴臼录笔亲钔ㄋ住⒊Ｒ?guī)的一種說法，而其他說法則因?yàn)閷W(xué)術(shù)味較濃，在百度指數(shù)中均未被收錄。

對(duì)單個(gè)關(guān)鍵詞“水污染事件”基于全時(shí)段、全國(guó)范圍的搜索指數(shù)分析，發(fā)現(xiàn)百度搜索指數(shù)于2012年2月6日—2012年2月12日這一周達(dá)到最高值，2014年5月12日—2014年5月18日這一周達(dá)到次高值。進(jìn)一步分析可知，我國(guó)于2012年2月3日發(fā)生了鎮(zhèn)江水污染事件，2014年5月9日發(fā)生了靖江水污染事件。因此可以合理推斷，正是因?yàn)樗廴臼录陌l(fā)生使得此后一周的百度搜索指數(shù)達(dá)到了高值。

在此基礎(chǔ)上，本文通過對(duì)關(guān)鍵詞組合“水污染事件”+“靖江”的全時(shí)段、全國(guó)范圍搜索分析，發(fā)現(xiàn)百度搜索指數(shù)除了于2014年5月5日—2014年5月11日這一周達(dá)到次高值外，在2016年4月18日—2016年4月24日這一周達(dá)到最高值，而這與2016年4月17日央視曝光常州外國(guó)語學(xué)校新址污染事件的時(shí)間點(diǎn)相吻合。

此外，雖然單個(gè)關(guān)鍵詞“水污染事件”全時(shí)段、全國(guó)范圍的百度媒體指數(shù)于2014年4月14日—2014年4月20日這一周達(dá)到最高值，而我國(guó)于2014年4月10日發(fā)生了蘭州自來水苯超標(biāo)事件，從而可以合理推斷該事件受到了新聞媒體的極大關(guān)注，但基于本文的研究目的，以百度搜索指數(shù)作為事件選取的標(biāo)準(zhǔn)，該事件未被納入研究范圍。

最后，單個(gè)關(guān)鍵詞“水污染事件”全時(shí)段、全國(guó)范圍的百度搜索指數(shù)地域分布顯示，江蘇省是經(jīng)濟(jì)大省，GDP排名位居全國(guó)前列，江蘇省民眾對(duì)水污染及相關(guān)事件的關(guān)注度很高，而上述3起水污染危機(jī)事件正是發(fā)生在江蘇省，民眾的高關(guān)注度可能也與此有關(guān)。

綜合上述分析，本文最終選取鎮(zhèn)江水污染事件、靖江水污染事件和常州外國(guó)語學(xué)校污染事件等三起事件作為案例對(duì)象展開研究。

(二)事件風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)特征

一般認(rèn)為，公共危機(jī)事件發(fā)生后公眾的網(wǎng)絡(luò)搜索量在時(shí)間分布上為齊次泊松過程，服從參數(shù)為λ的負(fù)指數(shù)分布。設(shè)負(fù)指數(shù)分布的概率密度函數(shù)為：

f(t,λ)=λe-λt，其中t>0、λ>0

λ是在t到t+△t時(shí)間內(nèi)公眾網(wǎng)絡(luò)搜索的概率，λ值越大，表明事件發(fā)生后公眾的網(wǎng)絡(luò)搜索量隨時(shí)間推移下降得越快。

基于前述對(duì)水污染危機(jī)事件百度搜索指數(shù)整體變化趨勢(shì)的分析，本文選取相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)分布模擬，具體如表1所示。

表1 指數(shù)分布模擬數(shù)據(jù)的選擇

各典型事件風(fēng)險(xiǎn)感知的指數(shù)分布模擬結(jié)果如表2所示。

表2 事件風(fēng)險(xiǎn)感知指數(shù)分布模擬結(jié)果

從表2指數(shù)分布模擬結(jié)果來看，鎮(zhèn)江水污染事件的模型擬合不理想，這可能與事件發(fā)生后官方消息發(fā)布不及時(shí)有關(guān)。2012年2月3日發(fā)生的鎮(zhèn)江水污染事件直到2012年2月7日才開始有官方消息發(fā)布，百度搜索指數(shù)于事件發(fā)生后的第4日達(dá)到最高值。相關(guān)研究也提到在鎮(zhèn)江水污染事件處置過程中政府信息公開遲緩、信息發(fā)布不及時(shí)的問題。根據(jù)前文分析，公共危機(jī)事件發(fā)生后、公眾的網(wǎng)絡(luò)搜索量在時(shí)間分布上服從參數(shù)為λ的負(fù)指數(shù)分布，如果事件發(fā)生后全網(wǎng)沒有相關(guān)信息可供搜索，公眾無法實(shí)施網(wǎng)絡(luò)搜索行為，則導(dǎo)致相關(guān)的百度搜索指數(shù)數(shù)據(jù)與指數(shù)分布函數(shù)的擬合不甚理想。

就表2中的λ值而言，在三起事件中，常州外國(guó)語學(xué)校污染事件的網(wǎng)絡(luò)搜索量隨時(shí)間下降得最快，這可能與事件的性質(zhì)有關(guān)。鎮(zhèn)江水污染事件和靖江水污染事件均是由于水源地水質(zhì)異常引發(fā)供水危機(jī)，進(jìn)而出現(xiàn)搶水潮，最終形成突發(fā)公共危機(jī)事件，公眾的風(fēng)險(xiǎn)感知與事件的發(fā)展演化過程密切相關(guān)。而常州外國(guó)語學(xué)校污染事件是一起經(jīng)央視曝光而被公眾知曉的事件，污染本身在此之前已經(jīng)發(fā)生，因此公眾的網(wǎng)絡(luò)搜索行為主要集中于曝光后的熱度期，隨著討論詞題熱度的消退，公眾的關(guān)注度也隨之下降，從而使得公眾風(fēng)險(xiǎn)感知的演化周期相對(duì)較短。

(三)事件風(fēng)險(xiǎn)感知的內(nèi)容特征

本文運(yùn)用ROST CM 6軟件對(duì)新浪微博及評(píng)論的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻分析和語義網(wǎng)絡(luò)分析，并建立高頻詞共詞矩陣，在將共詞矩陣轉(zhuǎn)化為相關(guān)或相異矩陣的基礎(chǔ)上，運(yùn)用SPSS 23.0軟件對(duì)矩陣進(jìn)行聚類分析，以確定整個(gè)事件網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的熱點(diǎn)內(nèi)容?；诰W(wǎng)絡(luò)關(guān)注熱點(diǎn)及研究的理論基礎(chǔ)，本文結(jié)合董穎紅的微博客基本情緒詞庫，分析事件的公眾情感反應(yīng)，進(jìn)而研究事件風(fēng)險(xiǎn)感知的內(nèi)容特征。

新浪微博和評(píng)論的文本數(shù)據(jù)獲取是以事件相關(guān)詞語作為關(guān)鍵詞，通過在新浪微博平臺(tái)檢索事件發(fā)生后一定期間的網(wǎng)民微博及評(píng)論，并利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件進(jìn)行抓取，刪除重復(fù)和無關(guān)數(shù)據(jù)后獲得，具體為鎮(zhèn)江水污染事件177條，靖江水污染事件191條，常州外國(guó)語學(xué)校污染事件835條。

在對(duì)上述文本數(shù)據(jù)分別進(jìn)行詞頻分析和語義網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行聚類分析和情感分析，分析過程和結(jié)果具體如下。

對(duì)于鎮(zhèn)江水污染事件，本文選取了26個(gè)高頻詞建立共詞矩陣，將其轉(zhuǎn)化為相關(guān)矩陣后進(jìn)行聚類分析。聚類分析圖顯示，整個(gè)事件公眾關(guān)注的焦點(diǎn)主要在事件本身和政府職責(zé)兩方面，主類目、次類目以及三級(jí)類目的具體情況歸納整理為表3。

表3 鎮(zhèn)江水污染事件網(wǎng)絡(luò)關(guān)注熱點(diǎn)

基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并結(jié)合上述的聚類分析結(jié)果，本文將該事件的個(gè)體情感反應(yīng)分為基于損失的情感反應(yīng)和基于道德的情感反應(yīng)，其中基于損失的情感包括基于預(yù)期損失的情感和基于已發(fā)生損失的情感。文本數(shù)據(jù)的情感分析結(jié)果如表4所示。

表4 鎮(zhèn)江水污染事件的個(gè)體情感反應(yīng)

對(duì)于靖江水污染事件和常州外國(guó)語學(xué)校污染事件，本文分別選取了24個(gè)高頻詞建立共詞矩陣，將其轉(zhuǎn)化為相異矩陣(靖江水污染事件)或相關(guān)矩陣(常州外國(guó)語學(xué)校污染事件)后進(jìn)行聚類分析。兩起事件的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注熱點(diǎn)和個(gè)體情感反應(yīng)分別如表5—表8所示。

表5 靖江水污染事件網(wǎng)絡(luò)關(guān)注熱點(diǎn)

表6 靖江水污染事件的個(gè)體情感反應(yīng)

表7 常州外國(guó)語學(xué)校污染事件網(wǎng)絡(luò)關(guān)注熱點(diǎn)

表8 常州外國(guó)語學(xué)校污染事件的個(gè)體情感反應(yīng)

從情感分析的結(jié)果看，三起事件的消極情緒占比均超過60%，這應(yīng)該和事件的危機(jī)性質(zhì)有關(guān)。按照風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，消極情緒可以進(jìn)一步分為基于損失的情感反應(yīng)和基于道德的情感反應(yīng)。前者主要針對(duì)事件本身，具體包括基于預(yù)期損失和基于已發(fā)生損失的情感反應(yīng)；后者則指向責(zé)任歸因，即對(duì)事件責(zé)任方的情感反應(yīng)。從風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型情感反應(yīng)的占比數(shù)據(jù)直觀來看，三起事件的風(fēng)險(xiǎn)感知各有側(cè)重，但通過進(jìn)一步分析情感反應(yīng)的具體內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)三起事件的風(fēng)險(xiǎn)感知實(shí)際上具有共同點(diǎn)。

1.從風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型情感反應(yīng)的占比進(jìn)行直觀分析

根據(jù)表4，基于道德的情感反應(yīng)在鎮(zhèn)江水污染事件的個(gè)體情感反應(yīng)中占比很高，達(dá)到40%，且情感反應(yīng)指向地方政府，主要集中于政府公信力和公布事實(shí)真相兩方面?；陬A(yù)期損失的情感反應(yīng)占比11%，主要表現(xiàn)為對(duì)身體健康可能受到危害的擔(dān)憂等；基于已發(fā)生損失的情感反應(yīng)占比12%，表現(xiàn)為對(duì)水污染的無助。因此，根據(jù)RISP模型的風(fēng)險(xiǎn)感知內(nèi)容，鎮(zhèn)江水污染事件的風(fēng)險(xiǎn)感知主要側(cè)重于機(jī)構(gòu)信任方面，即將事件責(zé)任歸因于地方政府，并對(duì)其缺乏信任。

根據(jù)表6，基于預(yù)期損失的情感反應(yīng)在靖江水污染事件的個(gè)體情感反應(yīng)中占21%，主要表現(xiàn)為對(duì)飲水安全的擔(dān)憂等；基于已發(fā)生損失的情感反應(yīng)占28%，包括對(duì)搶購礦泉水的不滿和對(duì)事件發(fā)生的不滿等?；诘赖碌那楦蟹磻?yīng)占比12%，情感反應(yīng)的指向也是地方政府，主要在給予民眾安全感方面。因此，直觀地看，靖江水污染事件的風(fēng)險(xiǎn)感知主要側(cè)重于事件本身。

根據(jù)表8，基于預(yù)期損失的情感反應(yīng)在常州外國(guó)語學(xué)校污染事件的個(gè)體情感反應(yīng)中占17%，而基于已發(fā)生損失的情感反應(yīng)占比達(dá)到35%，基于道德的情感反應(yīng)占比26%。因此，直觀地看，常州外國(guó)語學(xué)校污染事件的風(fēng)險(xiǎn)感知在事件本身和機(jī)構(gòu)信任兩方面均有相當(dāng)比重。

2.從風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型情感反應(yīng)的具體內(nèi)容做進(jìn)一步分析

從表3—表8可知，三起事件的風(fēng)險(xiǎn)感知各有側(cè)重，但進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，這三者之間實(shí)際上也具有共同點(diǎn)。

就靖江水污染事件來說，雖然基于道德的情感反應(yīng)占比不高，但基于已發(fā)生損失的情感反應(yīng)更多地表現(xiàn)為一種道德指向。它的具體內(nèi)容是對(duì)搶購礦泉水的不滿和對(duì)事件發(fā)生的不滿，而不滿情緒反映出對(duì)事件的追責(zé)。因此，基于道德的情感反應(yīng)占比應(yīng)從12%增加到40%，事件的風(fēng)險(xiǎn)感知和鎮(zhèn)江水污染事件一樣，也側(cè)重于機(jī)構(gòu)信任，且責(zé)任歸因于地方政府。

在常州外國(guó)語學(xué)校污染事件中，基于已發(fā)生損失的情感反應(yīng)的具體內(nèi)容是對(duì)事件發(fā)生的憤怒，其情感強(qiáng)度比靖江水污染事件要高。因此，該事件基于道德的情感反應(yīng)占比應(yīng)從26%增加為61%，事件的風(fēng)險(xiǎn)感知和上述兩起事件一樣，也側(cè)重于機(jī)構(gòu)信任，責(zé)任主要?dú)w因于地方政府和化工類企業(yè)。

綜上所述，根據(jù)RISP模型的風(fēng)險(xiǎn)感知內(nèi)容，三起事件的風(fēng)險(xiǎn)感知均側(cè)重于機(jī)構(gòu)信任方面，民眾將事件的責(zé)任主要?dú)w因于地方政府部門，且對(duì)其缺乏信任。事件的可能性和嚴(yán)重性方面的風(fēng)險(xiǎn)感知雖然也存在，但所占比例不高。

結(jié)論及政策建議

本文基于問題解決情境理論、RISP模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)研究了水污染危機(jī)事件風(fēng)險(xiǎn)感知的特征。在對(duì)事件百度搜索指數(shù)整體趨勢(shì)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，選取鎮(zhèn)江水污染事件、靖江水污染事件和常州外國(guó)語學(xué)校污染事件等三起事件作為典型進(jìn)行研究。通過對(duì)三起事件百度搜索指數(shù)數(shù)據(jù)的指數(shù)分布模擬，研究水污染危機(jī)事件風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)特征。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)感知會(huì)在事件發(fā)生后迅速跳上高位，隨后逐漸下降，其下降速度與事件本身的發(fā)展演化情況相關(guān)，風(fēng)險(xiǎn)感知的動(dòng)態(tài)變化總體上符合指數(shù)分布。通過對(duì)三起事件相關(guān)新浪微博及評(píng)論的內(nèi)容分析，研究水污染危機(jī)事件的個(gè)體情感反應(yīng)，進(jìn)而研究風(fēng)險(xiǎn)感知的內(nèi)容特征，結(jié)果顯示，三起事件的消極情緒占比均超過60%，風(fēng)險(xiǎn)感知主要側(cè)重于機(jī)構(gòu)信任方面，民眾將事件的責(zé)任主要?dú)w因于地方政府部門，且對(duì)其缺乏信任，事件本身的風(fēng)險(xiǎn)感知雖存在，但所占比例不高。

基于上述的研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：(1)水污染危機(jī)事件發(fā)生后，地方政府部門應(yīng)第一時(shí)間發(fā)布權(quán)威信息，對(duì)事件作出解釋和說明，并及時(shí)通報(bào)事件的進(jìn)展情況，回應(yīng)民眾關(guān)切的問題；(2)完善水環(huán)境監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，建立城市水危機(jī)應(yīng)急聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)，通過開展水污染危機(jī)事件的應(yīng)急演練，不斷提高地方政府的危機(jī)應(yīng)對(duì)能力；(3)依照《中華人民共和國(guó)水污染防治法》(2017修正)和地方政府發(fā)布的水污染防治條例，采取切實(shí)有效措施防治水污染，通過水生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的逐步改善來減少民眾的不信任感，提高政府的公信力。

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