突发性公共卫生事件中居民的风险信息感知研究——基于全国81个城市的调研数据

居民风险信息感知是政府在治理突发性公共卫生事件中的一个主要关注因素。及时准确地公布事件数据、正确引导公民的风险信息认知,避免群体性恐慌事件的发生,组织全民理性有序地应对,是政府的主要职责。文章基于态势感知理论,通过我国81个地级市2121名居民的调研数据,采用分层线性模型(HLM)实证分析了影响居民风险信息感知的主要因素和影响机制,以期为政府在突发性公共卫生事件治理方面提供一个新的参考视角。研究发现:(1)突发性公共卫生事件中居民的风险信息感知受到事件严重程度、网络舆情、就医难度、社会关系、政民关系等客观因素的影响,也会受到居民受教育程度、政治心理等主观因素的影响;(2)从个人层面看,居民的政治心理、受教育程度和政民关系均与居民风险信息感知显著正相关;(3)从组织层面看,不同城市的疫情严重程度显著负向调节了以上三个关系。

突发重大事件中公众风险信息感知的影响因素研究——以新型冠状病毒肺炎疫情为例

[目的/意义]为提高公众风险信息感知的有效性,对突发重大事件情境下公众风险信息感知的影响因素进行研究。[方法/过程]以新型冠状病毒肺炎疫情为例,借鉴扎根理论,采用深度访谈结合微博主题讨论,获得丰厚的质性材料,并对原始材料进行三阶段编码,提炼出与风险信息感知相关的概念和范畴。[结果/结论]建立以信息源、信息内容、信息用户、社会环境信号、政府应急表现为核心的突发重大事件中公众风险信息感知影响因素模型,这些因素与风险信息感知之间存在着因果关系、介入条件关系、调节关系,这些因素共同影响公众风险信息感知过程。

新媒体环境下突发环境事件网络舆情风险信息感知模型

[目的/意义]网络舆情风险信息涉及要素较多,为了提高网络舆情风险信息感知效果,在新媒体环境下构建了突发环境事件网络舆情风险信息感知模型。[方法/过程]建立突发环境事件网络舆情信息流风险指标集,赋予评价指标权重,对权重离散化处理,构成相似系数矩阵。通过舆情主体建模、舆情信息模型建立与网民情感模型建立3个部分分析网络舆情传播核心要素演化规律。在此基础上计算传播概率,确定用户传播信息的涉入程度,采用Logistic回归模型感知风险信息风险高低。采用决策树对舆情风险预警,实现突发环境事件网络舆情风险信息感知。[结果/结论]实验结果表明,所构建模型应用后的事件舆情情感演化情况分析准确性较高,各个事件的转发数量和恶意评论数量感知准确度较高,预警效果更好,有效提高了突发环境事件网络舆情风险信息感知效果。

基于信息风险感知的网络虚假信息传播行为影响因素研究

[目的/意义]网络虚假信息的肆意传播正成为危害人类社会的风险事件,探究网络虚假信息传播行为的影响因素,对网络虚假信息的抑制及治理具有积极意义。[方法/过程]文章以风险感知理论为基础,基于心理测量范式和社会放大理论构建网络虚假信息传播行为影响因素模型,通过问卷调查和SPSS软件验证所构建的模型并进行修正。[结果/结论]数据结果表明,情绪、信任、信息数量与质量会对虚假信息传播行为产生积极影响,而知识,媒体接触会对虚假信息传播行为产生消极影响。

基于信息风险感知的社交网络舆情传播模型研究

结合实际的社交网络使用行为,在分析社交网络舆情传播模式的基础上,构建了社交网络舆情传播模型。详细分析了影响传播概率的主要因素,建立了以信息风险感知为主的传播概率的数学模型。仿真结果表明:获知概率的大小对舆情传播规模、弛豫时间均有影响;而信息风险感知的大小对舆情传播规模的影响不大,对弛豫时间的影响较大,究其根源在于信息风险感知直接决定了传播概率的取值,而传播概率直接决定了网络中传播者的数量。

基于信息风险感知理论的虚假信息点对点传播建模与仿真研究

在计算社会科学研究中,受传染病启发的传播模型被广泛用于模拟虚假信息传播,但传统的传染病模型不区分个体间的差异。现实世界中,个体间的差异有助于理解虚假信息如何在个体间传播,这对于探究社交网络中虚假信息的传播规律、抑制虚假信息的传播具有重要意义。文中基于信息风险感知理论,利用在线社交用户的情绪、知识水平、信任度和媒体的接触数量等对传播个体的差异加以区分,构建更加符合现实的虚假信息点对点传播模型。在传播过程中,个体间的差异表现为不同的传播概率,高传播概率的个体更容易转化为传播状态,同时使用人工标注的Facebook数据集进行仿真模拟来研究虚假信息的传播规律。结果发现,相比平均概率传播系统,在点对点传播模式下传播虚假信息的时间跨度更长,波及范围更广。此外,通过控制高传播概率节点,能够实现对虚假信息传播的事前控制,且其相比随机控制、控制高影响力节点的方法取得了更好的效果,但依次增加节点控制比例并未按照预想得到更好的控制效果,出现了“反常识”的特征。

企业金融化对分析师行为的影响研究

企业“脱实向虚”的风险引起了社会广泛关注,而分析师作为专业的信息中介,其行为决策具有更高的风险敏感性及引导性。基于此,本文考察了企业金融化对分析师行为的影响及其作用路径。研究发现:企业金融化程度越高,证券分析师和明星分析师跟踪数量越少,盈余预测误差和分歧度越高;且这一关系在融资约束较严重的企业中更为显著。进一步分析发现,金融化程度越高的企业信息不对称程度越大、未来主业业绩越差且业绩波动越明显、企业利润的可持续性也越低,揭示了企业金融化通过风险信息感知渠道作用于分析师行为。本文结论拓展了企业金融化经济后果以及分析师行为影响因素的相关研究,也对理解企业金融化的真实效应及其后续改革具有一定的启示。