2020年 第1期 | 专题前言：突发事件应急情报分析

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专 题 

专题前言：突发事件应急情报分析

大数据环境下,应急管理工作面临严峻的挑战,需要在新时代中国特色社会主义体系建设中,在总体国家安全观的理论指导下,努力将我国建设成为既能有效预防和减少突发事件的发生,又能在事件发生时及时响应、事后迅速恢复的强韧性国家。2019年11月29日,习近平总书记在主持中央政治局第十九次集体学习时强调,应急管理是国家治理体系和治理能力的重要组成部分,承担防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾害事故的重要职责,担负保护人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要使命。

本期的四篇专题论文是教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“提高反恐怖主义情报信息工作能力对策研究”的阶段性成果,从突发事件防控理论研究、舆情监测与画像、情感分析等多个视角展开研究。《面向企业舆情监测的事件画像与高危人群预测研究》一文基于事件信息结构表示理论,构建面向企业舆情监测场景的事件画像体系,通过追溯用户的历史行为数据,采用多种语义挖掘算法及逻辑回归预测模型刻画事件背后的高危人群特征,勾勒企业舆情相关的事件特征以及推动事件进程的关键人群特征。《大数据驱动的社交网络舆情用户情感主题分类模型构建研究——以“移民”主题为例》一文基于卷积神经网络构建大数据驱动的社交网络舆情用户情感主题分类模型,通过对比微博和Twitter用户的情感文本内容,构建基于“移民”主题的用户情感语料库,实现有效的多语言环境下中英文文本分类。《基于深度学习的多模态融合网民情感识别研究》一文基于深度学习设计多模态融合的网民情感识别模型。在文本情感特征提取中,利用词向量模型对文本进行表示,并构建 BiLSTMs模型提取文本情感特征;对于图片情感特征提取,构建基于迁移学习的微调 CNNs提取图片情感特征,之后将提取的文本情感特征和图片情感特征进行特征层融合,实现多模态融合的网民情感识别。《情报主导的突发事件防控研究》一文从理论层面出发,根据情报与突发事件防控的基本含义,探讨建立情报主导的突发事件防控的基础与依据,提出情报主导的突发事件防控模型,并建立全方位、全流程、全周期的情报主导的突发事件防控体系。大数据环境下,政府、企业等组织通过利用社交媒体等平台跨越部门和系统的壁垒,改变组织和大众的交互方式,以提高交互的明确性、效率、灵活性和响应速度。在突发事件应急管理中,如何使政府职能部门之间、政府与企业之间、政府与社会民众之间进行情报的“深度整合、协同运作”,实现国家与社会安全的有效治理是目前情报研究所要关注的问题。本专题4篇文章以突发事件应急情报分析为主题,从突发事件防控、舆情监测与画像以及情感分析的维度,通过突发事件的情景构建,揭示突发事件的演变规律,为应急准备规划、预案管理等应急管理工作提供借鉴与指引。 安 璐 武汉大学信息资源研究中心 武汉大学信息管理学院

*原文载于《信息资源管理学报》2020年第1期14页，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。

*本文引用格式：

安璐.专题：突发事件应急情报分析[J].信息资源管理学报,2020,10(1):14.

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