大數據環境下,應急管理工作面臨嚴峻的挑戰,需要在新時代中國特色社會主義體系建設中,在總體國家安全觀的理論指導下,努力將我國建設成為既能有效預防和減少突發事件的發生,又能在事件發生時及時響應、事後迅速恢復的強韌性國家。2019年11月29日,習近平總書記在主持中央政治局第十九次集體學習時強調,應急管理是國家治理體系和治理能力的重要組成部分,承擔防範化解重大安全風險、及時應對處置各類災害事故的重要職責,擔負保護人民群眾生命財產安全和維護社會穩定的重要使命。
本期的四篇專題論文是教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目「提高反恐怖主義情報信息工作能力對策研究」的階段性成果,從突發事件防控理論研究、輿情監測與畫像、情感分析等多個視角展開研究。《面向企業輿情監測的事件畫像與高危人群預測研究》一文基於事件信息結構表示理論,構建面向企業輿情監測場景的事件畫像體系,通過追溯用戶的歷史行為數據,採用多種語義挖掘算法及邏輯回歸預測模型刻畫事件背後的高危人群特徵,勾勒企業輿情相關的事件特徵以及推動事件進程的關鍵人群特徵。《大數據驅動的社交網絡輿情用戶情感主題分類模型構建研究——以「移民」主題為例》一文基於卷積神經網絡構建大數據驅動的社交網絡輿情用戶情感主題分類模型,通過對比微博和Twitter用戶的情感文本內容,構建基於「移民」主題的用戶情感語料庫,實現有效的多語言環境下中英文文本分類。《基於深度學習的多模態融合網民情感識別研究》一文基於深度學習設計多模態融合的網民情感識別模型。在文本情感特徵提取中,利用詞向量模型對文本進行表示,並構建 BiLSTMs模型提取文本情感特徵;對於圖片情感特徵提取,構建基於遷移學習的微調 CNNs提取圖片情感特徵,之後將提取的文本情感特徵和圖片情感特徵進行特徵層融合,實現多模態融合的網民情感識別。《情報主導的突發事件防控研究》一文從理論層面出發,根據情報與突發事件防控的基本含義,探討建立情報主導的突發事件防控的基礎與依據,提出情報主導的突發事件防控模型,並建立全方位、全流程、全周期的情報主導的突發事件防控體系。大數據環境下,政府、企業等組織通過利用社交媒體等平臺跨越部門和系統的壁壘,改變組織和大眾的交互方式,以提高交互的明確性、效率、靈活性和響應速度。在突發事件應急管理中,如何使政府職能部門之間、政府與企業之間、政府與社會民眾之間進行情報的「深度整合、協同運作」,實現國家與社會安全的有效治理是目前情報研究所要關注的問題。本專題4篇文章以突發事件應急情報分析為主題,從突發事件防控、輿情監測與畫像以及情感分析的維度,通過突發事件的情景構建,揭示突發事件的演變規律,為應急準備規劃、預案管理等應急管理工作提供借鑑與指引。*原文載於《信息資源管理學報》2020年第1期14頁，歡迎個人轉發，公眾號轉載請聯繫後臺。
*本文引用格式：
安璐.專題：突發事件應急情報分析[J].信息資源管理學報,2020,10(1):14.