基于ISM-24Model的重大铁路事故组织致因研究

为探究重大铁路事故深度组织致因机制,结合24Model与解释结构模型(ISM),构建ISM-24Model事故深度组织致因分析框架。首先,基于24Model致因识别程序识别个人及组织因素,然后结合集成决策实验室分析法(DEMATEL)与ISM法构建深度组织致因综合影响矩阵,计算其可达矩阵并最终获取组织因素间的相对重要程度及递阶结构。以台铁"10·21"事故为例进行实证研究,框架共识别出不安全的个人因素31项,组织因素14项。组织因素影响关系及递阶结构的分析结果表明:对安全投入认识不足是导致该事故发生的组织核心因素,而安全培训制度为受到不良影响最集中的组织因素;采取多元化措施整改缺失的组织因素可从根源上避免事故的再次发生;ISM-24Model可有效探讨事故中的深度组织致因作用规律,是24Model的有益补充。

微博在突发事件中的作用分析——以7·23甬温线特别重大铁路交通事故为例

突发事件的发生是一种社会常态,但在突发事件中往往存在一些非常态的传播,比如群集、恐慌、流言、骚动等。此时,政府和公众都需要媒体。微博作为后起之秀,已在突发事件的报道中扮演者不可替代的角色。本文以微博在7.23甬温线特别重大铁路交通事故中发挥的作用为例,来进一步探讨微博在突发事件中的作用。

自媒体时代网络舆论事件的应对——以“7·23甬温线特大铁路交通事故”为例

文章从梳理"7.23甬温线特别重大铁路交通事故"入手,分析了这一事件中体现出的自媒体的传播特性,列举了事故当事方应对网络舆情的误区,并对此提出了反思与建议。