文摘
突发公共卫生事件发生后,由于不确定性的进化事件和疫情信息的不对称,公众的风险认知将大幅波动。过度的风险知觉经常引起公众对突发事件反应过度,导致非理性行为,对经济发展和社会秩序产生负面影响。然而,低风险的感知将会减少个人预防和控制的意识,这是不利于政府的实现大流行性流感的预防和控制措施。因此,它具有重要意义准确地评估公众风险感知对改善政府风险管理。本文把公众风险感知的进化基于COVID-19地区为研究对象。首先,我们分析传染病的特点发展的公共风险突发公共卫生事件的看法。第二,我们分析风险知觉在社交网络传播的特点。第三,我们建立公众风险感知发展的动态模型基于西珥,和公众风险感知网络的演化机制是通过仿真实验显示的。最后,我们为政府部门提供政策建议应对突发公共卫生事件基于本研究的结论。
1。介绍
突发公共卫生事件发生后,由于不确定性的进化事件和疫情信息的不对称,公众的风险认知将大幅波动。公众采取各种保护措施,如收集相关信息关于大流行,转发和传播关于大流行性流感的信息,产生暴力的情绪反应,购买保护商品,甚至离开大流行区域(1,2]。2020年3月初,全国有超过50000人接受了调查关于他们的心理压力和情绪状态根据上海市精神卫生中心;调查显示:35%的受访者遭受心理压力有明显的情绪应激反应;约5.14%的受访者遭受严重的心理压力。在COVID-19,疯狂购买口罩和消毒剂在全国和世界各地。此外,公众风险感知具有高度传染性,过度风险感知的一些成员公开会导致非理性行为更多的公众,危及社会和谐稳定。因此,我们应该关注公众的风险认知和情感上的指导,面对公众的心理需求来发泄自己的情绪,和合理引导公众的情绪波动和行为反应。这些COVID-19流行病预防和控制成为一个重要的任务(3]。
公众风险感知是指公众对某事(所表达的担忧和焦虑4),这反映了公众的主观评价的过程中一个特定的风险状态5,6]。当公众意识到风险,它刺激应对风险的心理状态,并进一步生成风险相关的需求信息和应急行为基于主观判断。过高风险感知常常导致公众反应过度风险事件,导致各种不合理和不必要的行为,产生不必要的影响在经济发展和社会稳定。然而,当知觉风险太低,公众可能放弃采取有效的自我保护行为。公众风险感知是一个收集、选择和理解危机信息的过程和响应(7,8]。在所有媒体信息由网络主导的时代,公众的信息需求,信息渠道和信息内容多样化和复杂性的特征。它会导致动态变化和不可预测性的公共风险感知,进而增加卫生突发事件预防和控制的难度。
因此,重大突发公共卫生事件发生后,公众风险感知的动态演化规律随着事件的发展应该抓住这个机会。它有助于政府采取积极有效的风险管理政策和措施。
2。文献综述
2.1。风险感知
学者普遍认为公众的风险认知主要是受个人特征的影响,时间,事件进展,风险信息,和其他因素9]。通过心理量表问卷调查是最有效的方法来研究风险感知的影响因素和差异。孔雀等人以飓风为研究场景的形成过程的影响因素,探索公众风险感知两个维度的社会经济和人口特征(10]。为了研究公共风险知觉的特点和影响因素,Slovic进行了一系列的实证研究和总结了15个不同的风险知觉的特征11]。
在行为科学和心理学领域,许多学者关注记忆在个体行为决策的重要作用12],大部分研究结果支持,个体行为决策[记忆系统有决定性的影响13]。韦尔奇等人认为,通过新闻媒体和非正式沟通渠道的信息社会网络的所有属于信息用于行为决策的个人记忆系统(14]。同样的结论也可以达到当学者介绍个人记忆建立数学模型。例如,穆雷风把消费者的记忆之前的产品和工资作为购买决策的基础,构建了一个消费者记忆决策模型(15]。梅塔等人之间的关系研究消费者的遗忘率的品牌和购买决策和相信,当消费者面临着许多品牌,这些品牌的记忆和感知发挥重要作用在消费者的选择(16]。魏等人构建一个进化模型的个人记忆感知和企业声誉研究企业社会责任活动的企业的最优策略(17]。魏等人介绍了近因效应,联想的效果,和重复复诵效果和建立公众风险感知基于危机信息流动的演化模型。这个模型使用危机信息的增长模式,利益相关者影响模型,和涉众内存模型来衡量危机信息发布的过程中,信息扩散和感知的信息。危机信息的扩散系数和遗忘系数引入解释人口危机信息的传播机制。发现有滞后效应,累积效应,跳现象发展的公众风险感知18]。
2.2。网络舆论传播传染病模型
传染病模型使用一个普通的微分方程的数学模型来描述传染病的传播和流行。考虑信息的传播之间的相似性和传染病的传播。戴利等人应用信息传播的传染病动力学模型,将人划分为三类:易感,喷雾器,免疫,然后构建DK的经典模型(19]。随后,一些学者进一步细化沟通过程和改进模型(20.,21]。然而,随着信息技术的快速发展和社交网络的爆炸,信息传播的模式发生了深刻的变化。经典的传染病模型不能准确描述网络信息的几何级数裂变传播过程(22]。的一个重要原因是,传染病的传播是无意识的,和传播疾病的感染人不是基于人的主观意愿。然而,信息沟通的本质是社会沟通,和进一步的研究需要考虑网络信息内容的属性,公共社会,和其他因素23- - - - - -25]。
商等人综合的社会网络和通信动态规划模型,提出了一个模拟方法以突发公共事件为场景(26]。朱et al。27)建立了一个基于传播的传染病模型规则的埃博拉病毒。王等人认为线上和线下活动的相互依存关系,构造了一个两层的社交网络的信息传播模型基于复杂网络理论和通信动力学(28]。刘等人认为网络动态演化的影响,构建了一个动态网络扩散突发公共事件的信息传播模型(29日]。王等人的类型定义公共和政府干预的作用,并结合应急信息通信的特点,他们构建了一个政府干预下的舆论通信控制模型(30.]。钟山等人认为公共关系状态转变和政府干预的影响,构建了公众舆论的西珥模型通信控制在政府的干预下,实现有效的干预和使用控制因素的网络舆论在紧急情况下(31日]。阴et al。32]认为用户可能进入另一个相关的话题讨论一个主题后,提出了一个multi-information易感性讨论免疫(M-SDI)模型,有效地预测趋势,突发公共卫生事件的网络舆论沟通COVID-19民意数据的拟合分析来自中国的新浪微博。王等人分析了多个民意沟通的相互影响和不同群体之间的法治状态传输紧急情况发生后,提出了3 si3r模型(33]。
所以,目前,对传染病模型的研究相对成熟,和大多数应用领域的信息传播和网络舆论传播。然而,很少有文献的进化将传染病模型应用于公众风险感知。因此,在COVID-19的背景下,分析公共风险知觉的传播特征和规则通过传染病模型。考虑到社交网络的传播属性,如社会强化作用,控制机制,和遗忘机制,我们构建了进化动力学模型基于西珥公众风险感知,更鲜明的进化公众风险感知和提供决策建议政府在制定突发公共卫生事件的风险管理。
3所示。模型建设
3.1。特征的进化COVID-19公众风险感知
传染病的本质是病原体传播的载体自身的细菌接触它的人通过接触其他个人。COVID-19的上下文中,公众风险感知的传播传染病的特点,和个人感知风险传播他们的感知风险对其他个体通过各种沟通渠道与他们交流。主机之间的传染病的传播需要打破某一阈值,和公众的感知风险的传播中COVID-19也需要一定的条件下,随着感知风险超过了自己的宽容。因此,在COVID-19的背景下,公众风险感知的传播风险来源的特点,传播媒体、传染性和免疫力。
3.1.1。风险来源
风险的来源是风险传播的前提。如果没有风险的来源,没有风险的传播。风险来源是等价的传染病的病原体。造成的突发公共卫生事件COVID-19爆发在2019年12月风险来源的传播公众风险感知。为核心的风险沟通的过程中,风险会导致公众恐慌,恐慌的来源购买医疗设备根据通信媒体。
3.1.2。传播介质
传播媒介是源传播风险的载体。COVID-19爆发后,媒体的公众风险感知互联网,电视,报纸,微博和其他大众媒体。大流行的信息渗透到整个社会网络和公众接收流行信息和传送感知风险不正确,造成公众的恐慌。
3.1.3。会传染的
传染性是传染病的最基本特征。如果只有传染性病原体和媒体,但没有传染性病原体,他们不属于传染病。风险传染源传播的风险环境,当个体感知比他们能承受更多的风险,他们将分散风险感知外部世界通过他们的亲属关系密切相关,工作和社区关系。
3.1.4。免疫力
有些人对某些感染,因为他们有抗体或免疫接种过疫苗。在风险传播的过程中由于COVID-19爆发,一些人显示不同免疫基于他们的心理素质和知识。例如,个人心理健康较差和知识不足的新型冠状病毒和病毒的传播已经低得多高的免疫力比个人心理健康和丰富对COVID-19防护行为。同时,个体的性别,性格,和生活环境将会影响到他们的免疫能力。
因此,在COVID-19的背景下,公众风险感知的传输过程传染病的传播过程的特点。传染病模型用于分析和模拟传输过程的风险感知,理解知觉传播风险的原则,并提供一个参考风险知觉的制定控制措施。
3.2。公共风险感知影响因素的演变
公众风险感知是通过互联网广为传播,电视、报纸、微博和其他大众媒体等社交网络空间圆的亲戚,邻居,朋友是密切相关的。传播公众风险感知是一个复杂的过程,它不仅受个体因素,如个人间的亲密知识背景、生活经验(34- - - - - -36),但也受到信息记忆效应等社会因素的影响,社会强化效应,兴趣衰减效应,控制机制,权威效应,破窗效应、和责任分散效应(37- - - - - -40]。本文着重于遗忘的影响机制,社会强化效应,公众风险感知传输和控制机制。
3.2.1之上。遗忘机制
德国心理学家艾宾浩斯透露信息的非线性衰减值随着时间的推移,通过再学习的方法。它反映了信息传播的衰减特性产生重大影响。相关文献称这一现象为遗忘机制(41),通过仿真证明了这种机制可以抑制信息扩散,减少信息传播的规模(42]。学者表明,遗忘的速度有显著影响分离器的密度和免疫rumor-spreading实验。忘记概率越高或遗忘的速度越快,较弱的谣言的传播力量(43]。然后,在重大突发公共卫生事件,公众风险感知传输特性是相同的。
3.2.2。社会强化效应
在信息传输的过程中,个人倾向于怀疑的信息,和传输的概率信息收到后只有一次是非常有限的。然而,如果你的邻居一再提示相同的信息,以便个人接收相同的信息很多次,个人认为信息和传播的概率将大大增加。在社交网络中,信息密集,很多信息是混合着真理和错误的。普通人很难做出合理的判断。在这个时候,大多数人会用别人的判断来形成自己的意见。因此,社会强化效应是非常明显的在社交网络的信息传播。
文献[44)建造了一个谣言传播模式与社会强化效应和兴趣衰减效应基于社交网络和相信社会强化效应和兴趣衰减效应同时作用于传播状态节点,这将被转换成通过兴趣衰减效应,连接状态和连接状态会转化为传播状态的社会强化效应。因此,本文定义了传播概率函数的公共风险感知造成的社交网络社会强化效应如下: 在哪里是最初的传输速度,代表一个人的概率将传播流行病信息收到后只有一次;是加强因素;和当接收到的消息的数量吗 和 。
图1显示不同的强化系数的作用下 ,个体风险感知变化的传播概率的变化 。初始值 代表了易感个体接收信息的传输概率的风险知觉的大流行。
基于上述考虑,本文对当地环境的个人描述遗忘机制、社会强化效应,遏制公众风险感知的传播机制,分析了这些因素如何影响风险感知通过模拟的传播。
3.3。COVID-19公众风险感知的动态演化模型
个人在社会网络表示为网络中的节点,和个体之间的关系是由节点之间的连接,所以《社交网络》是表示为一个具体的网络结构。的个人社交网络表示为网络中的节点,以及个人之间的关系表示为节点之间的链接,因此代表社会网络作为一个特定的网络结构。风险知觉的过程中传播,它只能相邻节点之间传播。当一个节点传播风险感知周边节点,如果相邻节点选择相信和接受信息,然后相邻节点继续传播风险感知其邻国。如果相邻节点不接受风险知觉,邻近的节点不传播一遍。
当知觉风险利差风险来源的整个网络,将会有不同的心理状态相同的信息由于不同的利益和知识网络中的节点。因此,节点有不同的态度是否接受传播的风险感知,最终导致不同的知觉风险的传播趋势。因此,社交网络中的节点可以分为四个州:易感状态(年代),潜伏状态(E爆发),状态(我),恢复状态(R)。其中,易感状态指的是公众没有得到大流行信息。潜伏状态是指接收信息而不是传播风险感知。换句话说,它是指首次接收流行信息和感知风险但不破坏一个人的最大的风险容忍度。发病状态指的是恐慌和焦虑的状态在接收信息时,这是分散风险感知。恢复状态指的是公共理性地看到大流行,不传播。
这些四组在总人口的比例分别是, , , , ,和 。
考虑到社会强化效应,遗忘机制,公众风险感知和控制机制,提出了风险感知通信规则如下:(1)当敏感的个人从被感染的个体接收的信息传播 ,易感个体可能改变的状态吗的概率也可能改变的状态的初始速率传输和其他个人传播流行信息。状态转换可以表示如下: (2)潜伏状态中的节点是大流行的可疑信息,将收到的信息传播中的节点相邻的多次大流行状态。在社会强化效应的影响下,节点处于潜伏状态将转换为开始状态与传播的概率 。潜在的节点没有转化为疾病状态可以转化为恢复状态的概率 。的潜伏状态的过渡过程可以表示如下: (3)爆发以来节点已经相信流行信息和传播,传播状态将不会受到社会强化效果的影响。然而,发病状态是受社会控制机制、发病中的节点状态将转换为经济复苏状态与传播的概率 。的发病状态的过渡过程可以表示如下: (4)随着时间的流逝,恢复状态被遗忘机制影响和改变敏感状态的概率 。的治疗状态的转移过程可以表示如下:
根据上述分析,公众风险感知网络的演化模型COVID-19图所示2。
总之,公众风险感知通信动力学模型如下:
3.4。分析的基本模型的繁殖数量
摘要下一代矩阵法用于计算基本繁殖数量 。
1,2,3,4代表的州E,我,年代,R,分别。类的密度用4节点状态 ,这是 。构造函数 : 代表新患病的节点状态的概率 ;根据上述资料,当 ,新患病的概率节点处于潜伏状态E是 ;当 ,新患病的概率节点状态 ;当 ,没有新的疾病易感节点的节点和节点中恢复过来。因此,
构造函数 : , , ,和 ,分别代表改变状态节点的概率E,我,年代,和R;假设 ,在哪里代表的概率从节点到另一个状态州和代表的过渡的可能性节点到另一个状态;因此,
显然,当没有患病的节点在网络系统中,所有节点都容易受到感染,也就是说, 系统的平衡点,导数的和在如下: 在哪里
因此,我们计算出
的谱半径表示为 ,也就是说,基本再生数是
在分析网络信息传播过程中,基本再生数是一个重要的参数来衡量网络信息是否可以大规模传播。它代表了人们的平均数量的影响通过引入一种疾病状态节点当所有的网络空间是没有干预容易被感染。当 ,网络信息将不会被广泛扩散。当 ,网络信息将大规模扩散的趋势。
它可以看到从方程(12),基本再生数密切相关的社会公众风险感知的影响,这些社会影响对公众是否有重要影响的风险知觉大规模传播。其中,当其他因素保持不变,公众风险感知的初始传输速度不断增加,这样的基本再生数逐渐从一个值变化小于1的值大于1,和公众恐慌逐渐蔓延。基本再生数的增加 ,扩散规模变得越来越大。
4所示。数值模拟和分析
这一部分将验证的理性和稳定公众风险感知的进化模型通过仿真实验和分析风险知觉的传播机制。在仿真实验中,给定的初始条件是: , , ,和 。
4.1。分析网络中节点密度的状态
设置初始参数 代入方程(12);计算给出了基本再生数3.125,理论表明,公众风险感知进行大规模扩散,这是与图中的结果一致。
从图3,可以看出,节点密度敏感状态迅速减少的初始阶段,最终趋于稳定;潜伏状态的节点密度迅速增加至0.31的峰值,然后逐渐减少,并最终趋于0;致病状态节点密度的增加迅速的早期传播,达到峰值0.63,之后,节点密度逐渐减少并最终稳定在0.32;愈合状态的节点密度迅速增加在传播过程中,最终达到一个稳定在0.61。节点的密度在愈合状态迅速增加传播,最终达到一个稳定水平为0.61。
4.2。最初的传播率的影响公众风险感知的进化
的节点密度发病率国家代表知觉传播风险的活跃程度;治疗状态的节点密度代表风险感知传输最终状态的程度。因此,公共卫生大流行的影响公众风险感知研究通过分析发病率和治疗状态的节点密度的变化与最初的传输速度 。数据4和5描述公众风险感知如何随时间改变的发病状态和治疗状态下的密度不同初始传输概率的影响。设置初始参数 ;以三个案例 , ,和 ;代入方程(12);计算可以得到基本再生数分别为1.625、3.125和4.625;从理论上讲,公众风险感知将开展大规模扩散,这是与图中的结果一致。我们可以看到数据4和5爆发,这两个国家和治疗状态R密度最大值随着初始传输概率增加 。即初始传播的概率越大,越公众倾向于分散风险的看法,和更短的时间达到峰值。后疾病状态的节点密度达到高峰,随着政府的应急工作的进步,如大流行性流感预防和控制措施的有效实施,一些公众认为,大流行是暂时控制,和大流行的公众传播信息的数量开始减少,最终,所有变化的疾病状态。因此,更大的公众风险感知、传播的初始速率越快的网络传输不仅快而且大规模。
4.3。社会的影响强化对公众风险认知的演变的影响
设置初始参数 三个案例 , ,和 。图6描绘了发病率状态节点的密度的变化随着时间的推移,不同的社会强化对公众风险感知的影响。我们可以看到在图6,单个接收信息的次数一个大流行,发病率状态节点的密度越大,同样的强化因素。同样,强化系数越高,开始节点的密度越高,考虑到相同数量的次一个人收到关于大流行性流感的信息。这表明公众更倾向于传播风险感知社会强化效应的存在。
4.4。控制机制的影响公众风险感知的进化
设置初始参数 三个案例 , ,和 。代入到方程(12),相应的基本再生数分别是3.125,1.56和1.04,并开始状态的节点密度当公众风险感知传输达到稳定是0.27,0.16,和0.1,分别。从图7可以看到,它的最大值发生状态节点密度随控制机制的增加而减小 。自代表的力量控制机制,这意味着控制机制越强,就越容易发病状态节点受到其他节点和停止传播,网络会达到一个稳定状态,越快,密度越小发作后状态节点的网络是稳定的。因此,控制机制限制公众风险感知的传播在一定程度上,减少传播的速度和范围。
4.5。遗忘的影响机制的进化公众风险感知
设置初始参数 ;3例 , ,和 ,和代入(12);相应的基本再生数都是3.125。发病状态的节点密度,当网络传播是稳定的0.28,0.52,和0.61,分别。
从图可以看出8,发病状态节点的最大价值密度增加而增加的遗忘率 。自代表遗忘的强度,这意味着遗忘程度越大,越容易忘记生病的状态节点接收到的流行信息,就越容易让他们再次成为易感节点接收流行信息和传播风险感知,使生病的状态节点的密度大时,网络是稳定的。
5。研究结论和政策建议
5.1。研究的结论
本文基于COVID-19,首先,我们分析了传染病突发公共卫生事件的公共风险知觉的特征。其次,根据公众风险感知在社交网络传播的特点,我们建立了进化动力学模型的公共风险知觉和解决的基本再生数。最后,我们发现公众风险感知网络的演化机制通过参数选择和仿真实验。因此,本研究的意义体现在以下三个方面:(1)系统地总结公众风险感知的特征的传染病突发公共卫生事件,包括风险来源、传播媒体、传染性和免疫力。它提供了一个理论基础建立公众风险感知模型。(2)系统地分析公众风险感知的影响因素突发公共卫生事件。从个人和社会因素两个维度,我们专注于遗忘的影响机制,分析社会强化效应,扩散的风险感知和控制机制的进化动力学模型,建立了基于西珥公众风险感知。模型的稳定性证明理论上通过求解的基本再生数。(3)传染病模型应用于风险知觉的进化模型的突发公共卫生事件;通过仿真实验,我们揭示了公共风险感知网络的演化机制。最初的扩散速率越大,网络传播的速度和范围越大;社会强化效应越强,网络传播的速度和范围越大;遗忘的速度越强,网络传播的速度和范围越大;和更强的控制,较弱的网络扩散的速度和较小的网络扩散的规模。
5.2。政策建议
本研究的结论可以为政府有关部门提供以下建议来处理重大突发公共卫生事件:(1)政府应立即启动紧急救援计划受影响的公众,缩小紧急的范围,减少突发事件的水平,减少突发事件的影响,并削弱公众风险感知,从而降低网络舆论的负面影响的紧急和维护社会和谐稳定。(2)政府应该承担的责任监督、监管和管理。首先,在满足公众的知情权的前提下,逐步放松对新闻媒体的控制,和规范信息披露制度和传播。信息披露的过程中,政府应该建立双向沟通渠道:一方面,及时告知公众事件的真相,另一方面,邀请专家来客观分析和发布权威信息。第二,政府有责任知道公众的恐惧的源头和尊重公众的感知风险。的风险可能高估了公众通过各种方式减少,以减少公众的风险认知水平和减轻公众的恐慌。(3)新闻媒体应该遵守职业道德和报告客观、公正,这将有助于减少公众的风险认知。媒体的记者是突发公共卫生事件的风险信息,翻译的动态信息,引导公众的风险认知。突发公共卫生事件发生后,公众更多地依赖媒体报道,因为信息不对称。因此,媒体应该报道信息客观、准确、及时,这样潜在的风险可以被公众认可,以减少公众的风险认知和恐慌,最终减少弱势群体改变潜在的组或疾病组。(4)公众应该保持一个积极和乐观的态度,理性、客观地收集紧急信息,降低高估风险知觉,因为信息不足。而不是被动地接受信息,公众应积极获取和屏幕上的信息。必须理性和客观的分析,以避免从众行为。
总之,面对突发公共卫生事件,政府应该建立一个早期预警和响应公众风险感知的机制。媒体应该报告紧急客观和公平,以正确引导公众舆论。公众应该保持积极和乐观,增强歧视、减少不必要的恐慌,提高克服困难的信心。
数据可用性
没有数据被用来支持本研究。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项研究是由安徽新华大学的研究基金批准号2018年kyqd01和安徽省质量在学院和大学项目批准号2018 ylzy074。