李宗敏 段鐵 湯萬杰 黃利娜

摘 要： 本文基于大規(guī)模網絡問卷調查，獲取2408 份事前視角下公眾的自然災難負面情緒感知問卷，使用機器學習算法對數(shù)據(jù)進行建模和調優(yōu)，利用SHAP、累積局部效應圖等方法進行數(shù)據(jù)可視化分析，并結合現(xiàn)實層面意義對結果進行解釋. 研究顯示：（1）“自然災難事后失聯(lián)”“自然災難事后救援不力”和“自然災難事后支持不足”最讓公眾關注.（2）工作年限、年齡、職業(yè)和教育背景是事前視角下自然災難負面情緒感知的重要人文影響因素.（3）職業(yè)壓力與事前視角下公眾的自然災難負面情緒感知存在正相關.（4）未成年人、無業(yè)人員、職場新人、留守兒童、寡居老人和擁有較高工作壓力的人群是自然災難負面情緒感知的脆弱人群.（5）公眾對“所在城市受災的風險”、“所在國家受災的風險”、“自然災難事后支持不足”、“自然災難事前防范不足”和“自然災難事后失聯(lián)”的關注度增加會顯著加劇其自然災難負面情緒感知. 在研究基礎上，提出降低公眾的自然災難負面情緒感知的建議及自然災難負面情緒感知脆弱人群的情緒疏導策略.

關鍵詞： 自然災難； 情緒感知； 機器學習； 可視化分析

中圖分類號： B845. 67 文獻標志碼： A DOI： 10. 19907/j. 0490-6756. 2024. 027003