建筑設(shè)計：重大工程項目項目社會穩(wěn)定風(fēng)險的非干預(yù)在線評估模式研究

重大工程工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險的非干預(yù)在線評估模式研究重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險的非干預(yù)在線評估模式研究-行政管理重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險的非干預(yù)在線評估模式研究 肖群鷹，朱正威，劉慧君【摘要】論文針對重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估存在的失真與失靈問題，在理論回憶的根底上，建構(gòu)了非干預(yù)在線評估模型；并以２０１３年廣東江門鶴山反核事件為例，基于新浪微博大數(shù)據(jù)平臺收集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，進行模型檢驗。研究結(jié)果說明，通過監(jiān)測和評估工程選址地網(wǎng)民的風(fēng)險感知與負(fù)面情緒，能夠有效解釋和預(yù)測重大工程所面臨的社會穩(wěn)定風(fēng)險。據(jù)此，論文進一步提出一種線下線上社會穩(wěn)定風(fēng)險綜合評估模式。關(guān)鍵詞 重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估大數(shù)據(jù)群體性事件【中圖分類號】Ｄ６３【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】Ａ【文章編號】１６７４－２４８６〔２０１６〕０１－００８６－２４一、提出問題為防范和化解重大工程工程群體性事件風(fēng)險，２０１２年８月?國家開展改革委重大固定資產(chǎn)投資工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估暫行方法?〔發(fā)改投資〔２０１２〕２４９２號文件〕頒發(fā)實施，規(guī)定社會穩(wěn)定風(fēng)險評估是重大工程立項必經(jīng)的法定程序，由此確立了重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估制度。這項制度實施以來，確實發(fā)揮了“過濾網(wǎng)〞作用。它通過工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估，先機預(yù)警和化解了一局部矛盾和隱患，有效扼制了涉工程工程群體性事件多發(fā)、頻發(fā)的勢頭。但是在制度推行過程中，也出現(xiàn)了一些讓人困惑的問題，例如鶴山龍灣核燃料工程、昆明ＰＸ工程，雖然都做了“穩(wěn)評〞，卻未能有效防止群體性事件的發(fā)生。由此我們產(chǎn)生了疑問，明明當(dāng)?shù)厝罕姴蝗菰S，為什么所做的“民意調(diào)查〞會漏警？根據(jù)國家發(fā)改委擬制的?重大固定資產(chǎn)投資工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估報告編制大綱及說明〔試行〕?，在穩(wěn)評過程中評估主體可根據(jù)實際情況，采取公示、問卷調(diào)查、實地走訪和召開座談會、聽證會等方式進行民意調(diào)查，向受擬建工程影響的相關(guān)群眾了解情況。顯見，這里采取的是互聯(lián)網(wǎng)空間之外的實地風(fēng)險評估方法，從現(xiàn)有操作情況看，這種方法存在一定的局限性。例如，某工程選址于一個有近十萬人口的大鎮(zhèn)，卻抽取缺乏百人進行問卷調(diào)查、僅選取數(shù)十人走訪和聽證，想據(jù)此要了解有意見群眾的比例，并識別群眾反響的強烈程度，顯然存在較大的失真風(fēng)險。那么，能否利用互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，開發(fā)在線社會穩(wěn)定風(fēng)險評估模式，讓群眾充分參與穩(wěn)評、表達(dá)意見，以便更全面、真實地反映利益相關(guān)者合理和不合理的、現(xiàn)實和潛在的訴求呢？金斯伯格〔ＪｅｒｅｍｙＧｉｎｓｂｅｒｇ〕等〔Ｇｉｎｓｂｅｒｇｅｔａｌ．，２００９〕曾經(jīng)采用Ｇｏｏｇｌｅ搜索查詢數(shù)據(jù)，成功預(yù)測了美國的流感疫情；坂木武〔ＴａｋｅｓｈｉＳａｋａｋｉ〕等〔Ｓａｋａｋｉｅｔａｌ．，２０１０〕也曾利用Ｔｗｉｔｔｅｒ數(shù)據(jù)，成功分析了日本臺風(fēng)和地震災(zāi)害發(fā)生時的群眾反響，可見互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)被用于社會風(fēng)險評估是有先例的。不過當(dāng)前我國的重大工程工程“穩(wěn)評〞研究，均針對群眾的線下風(fēng)險態(tài)度或行為，并沒有考慮應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。實際上，同社會調(diào)查數(shù)據(jù)相比，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有一個突出的優(yōu)越性，那就是評估或監(jiān)測使用的“不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù)〞〔邁爾－舍恩伯格、庫克耶，２０１３：２７〕。當(dāng)前我國網(wǎng)民占總?cè)丝诒壤_(dá)４７９％①，如果采用在線評估模式，幾可將一半群眾作為潛在評估對象，此舉應(yīng)當(dāng)能夠解決當(dāng)前穩(wěn)評制度反映群眾意見困難、“民意調(diào)查〞代表性缺乏的問題。由此，本文將探討重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險的在線評估模式。二、理論分析采取歸納法，分析工程選址地網(wǎng)民線上線下活動的協(xié)同效應(yīng)，并建構(gòu)重大工程工程社會抗?fàn)幍脑诰€解釋模型?！惨弧吃O(shè)計理論解釋模型１．線上線下協(xié)同表達(dá)原理線下世界社會事件的開展態(tài)勢，同社交網(wǎng)絡(luò)和搜索引擎的動態(tài)數(shù)據(jù)存在顯著相關(guān)關(guān)系。如圖１所示，虛線框中為一組典型的因果關(guān)系路徑，當(dāng)社會風(fēng)險與矛盾出現(xiàn)時，利益相關(guān)者與社會公眾會產(chǎn)生主觀上的感受，進而出現(xiàn)情緒上的變化，在此二者影響下形成沖突意愿，最終選擇集體對抗行為———這是傳統(tǒng)社會學(xué)的理論分析路徑，大量研究已經(jīng)證實了這條路徑的存在性。斯梅爾塞〔ＮｅｉｌＪｏｓｅｐｈＳｍｅｌｓｅｒ〕的加值理論認(rèn)為，結(jié)構(gòu)性怨恨〔怨恨、剝奪感和壓迫感〕是集體行動的一個必要條件〔參見：趙鼎新，２０１２：６４〕。已有研究也證實，人們因核電工程而產(chǎn)生的負(fù)面情緒〔Ｋｒａｆｔ＆Ｃｌａｒｙ，１９９１〕；以及人們對于核電站的風(fēng)險感知〔Ｗｈｉｔｆｉｅｌｄｅｔａｌ．，２００９；譚爽、胡象明，２０１３〕，是其是否采取對抗行為的重要影響因素。不過，“風(fēng)險感知〞與“負(fù)面情緒〞兩變量之間的關(guān)系具有不確定性。對犯罪〔Ｗａｒｒ＆Ｓｔａｆｆｏｒｄ，１９８３〕、恐怖襲擊〔Ｌｅｒｎｅｒｅｔａｌ．，２００３〕，以及核電工程公眾反響〔Ｆｉｎｕｃａｎｅｅｔａｌ．，２０００；Ｓｌｏｖｉｃ＆Ｐｅｔｅｒｓ，２００６〕的研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險感知是負(fù)面情緒〔恐懼、憤怒等〕的重要解釋變量；但是孟博等〔２０１０〕在綜述有關(guān)核能源風(fēng)險的研究結(jié)果后，卻認(rèn)為情緒因子〔消極情緒〕是風(fēng)險感知過程中極為重要的影響因子。我們認(rèn)為或許在風(fēng)險感知的形成過程中，情緒發(fā)揮著強化的作用，但是從風(fēng)險認(rèn)知與情緒這兩類心理情感的發(fā)生順序看，應(yīng)是先有風(fēng)險認(rèn)知，才有情緒變化，因此，采信風(fēng)險感知影響負(fù)面情緒這一理論解析路徑。進入互聯(lián)網(wǎng)時代，人們的網(wǎng)絡(luò)活動增多，線下世界的社會矛盾、風(fēng)險感知、沖突意愿和沖突行為，在互聯(lián)網(wǎng)信息空間存在映射與反響。不僅如此，還有研究說明互聯(lián)網(wǎng)為群體性事件提供了社會發(fā)動渠道、話語權(quán)時機和替代活動空間，〔Ｆｅｎｔｏｎ，２００８；蔡前，２００９；童志鋒，２０１３〕在線信息是線下行動的轉(zhuǎn)錄、強化和延伸，互聯(lián)網(wǎng)輿情信息也屬于真實世界社會沖突的一局部。線上線下信息的這種協(xié)同表達(dá)關(guān)系，使得利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)監(jiān)測和預(yù)警社會風(fēng)險成為可能〔邁爾－舍恩伯格、庫克耶，２０１３〕，如圖１所示，維克托·邁爾－舍恩伯格〔ＶｉｋｔｏｒＭａｙｅｒ－Ｓｃｈｎｂｅｒｇｅｒ〕在其所著的?大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革?一書中，指出了這種大數(shù)據(jù)預(yù)測的理論邏輯是：當(dāng)Ａ與Ｂ相關(guān)，知Ａ那么Ｂ〔邁爾－舍恩伯格、庫克耶，２０１３：２７〕。雖然已經(jīng)有研究基于大數(shù)據(jù)預(yù)測的理論邏輯做了成功的預(yù)測，如金斯伯格等〔Ｇｉｎｓｂｅｒｇｅｔａｌ．，２００９〕和坂木武等〔Ｓａｋａｋｉｅｔａｌ．，２０１０〕，但是以線上兩變量〔Ａ和Ｂ〕的相關(guān)關(guān)系，推導(dǎo)這兩個變量的因果關(guān)系〔知Ａ那么Ｂ〕，理由并不充分。我們認(rèn)為有必要結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)社會線上線下協(xié)同表達(dá)原理，為維克托·邁爾－舍恩伯格的大數(shù)據(jù)預(yù)測理論添加限制性條件，將之表述為：線下Ａ是Ｂ的解釋變量，當(dāng)線上Ａ和Ｂ相關(guān)，那么知Ａ那么Ｂ。據(jù)此我們提出如下命題———是否可以利用人類社會與網(wǎng)絡(luò)空間對突發(fā)事件的協(xié)同表達(dá)原理，在不實施干預(yù)的情況下實施重大工程工程“民意調(diào)查〞？也就是根據(jù)線上線下社會抗?fàn)庯L(fēng)險的協(xié)同表達(dá)原理，探討是否可以通過在線監(jiān)測Ａ，從而到達(dá)評估預(yù)測Ｂ的目的。２．社會穩(wěn)定風(fēng)險的在線評估開發(fā)重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險非干預(yù)在線評估模型，也就是解決在線穩(wěn)評評什么、怎么評的問題？為了解決相關(guān)問題，首先必須通過分析社會抗?fàn)幍膭右?，選出在線穩(wěn)評指標(biāo)。已有社會抗?fàn)幚碚撝饕獜脑购扌睦?、資源發(fā)動、抗?fàn)幬幕驼芜^程四方面，分析集體行動產(chǎn)生的根源和路徑〔Ｔａｒｒｏｗ，２０１１〕，社會心理被認(rèn)為是集體行動發(fā)生的重要影響變量。墨菲〔ＫｒｉｓｔｉｎａＭｕｒｐｈｙ〕和泰勒〔ＴｏｍＴｙｌｅｒ〕〔Ｍｕｒｐｈｙ＆Ｔｙｌｅｒ，２００８〕的研究說明，負(fù)面的心理和情緒是公平感知影響抗?fàn)幮袨榈闹薪樽兞浚蛔裘纻悺玻停幔颍簦椋辏睿郑幔睿冢铮恚澹颍澹睢车取玻冢铮恚澹颍澹睿澹簦幔欤?，２００４〕、史密斯〔ＨｅａｔｈｅｒＪ．Ｓｍｉｔｈ〕等〔Ｓｍｉｔｈｅｔａｌ．，２００８〕的研究發(fā)現(xiàn)，負(fù)面情緒〔憤怒、怨恨等〕是預(yù)測集體行動的重要指標(biāo)。由此推論，網(wǎng)民情緒特別是負(fù)面情緒，可作為在線穩(wěn)評指標(biāo)。國際研究反復(fù)證實，風(fēng)險感知對鄰避型工程的公眾接受度有顯著影響〔Ｖｉｓｓｃｈｅｒｓｅｔａｌ．，２０１１；Ｈｏｅｔａｌ．，２０１３；Ｙｅｏｅｔａｌ．，２０１４〕。國內(nèi)研究也說明，群眾工程風(fēng)險感知，對社會抗?fàn)幮袨閮A向有解釋力〔譚爽、胡象明，２０１３〕?？梢姡L(fēng)險感知也可作為在線穩(wěn)評指標(biāo)。風(fēng)險感知與負(fù)面情緒是公眾不接納態(tài)度和對抗意圖的直接前因變量，網(wǎng)民刷微博的行為可以清晰地反映其正負(fù)面情緒與風(fēng)險感知狀況〔張晶等，２０１４；葉璐，２０１２；張兵、張金華，２０１０；Ｃｈｅｏｎｇ＆Ｌｅｅ，２０１１〕。本文將選擇鶴山核燃料工程事件，作為新開發(fā)評估模型的算例，因為上述理論關(guān)系也存在于核電工程領(lǐng)域。已有研究說明，公眾風(fēng)險感知是核電站公眾接受度的核心解釋變量〔Ｗｈｉｔｆｉｅｌｄｅｔａｌ．，２００９；Ｖｉｓｓｃｈｅｒｓ＆Ｓｉｅｇｒｉｓｔ，２０１３〕；群眾組織參與反對核電站建設(shè)的集會，事實上就是要宣泄挫折感，表達(dá)各類憤怒或怨恨的情緒〔Ｄｏｗｎｅｙ，１９８６〕；公眾之所以強烈反對當(dāng)?shù)亟ㄔO(shè)帶有放射性廢物的工程，根本原因在于對工程設(shè)施存在對抗情緒、對工程風(fēng)險的知識儲藏缺乏、個人具有風(fēng)險躲避傾向等〔Ｋｒａｆｔ＆Ｃｌａｒｙ，１９９１〕。從國際反核運動研究的結(jié)論看，選擇風(fēng)險感知與負(fù)面情緒作為核工程穩(wěn)評指標(biāo)是合理的。綜上，可構(gòu)建重大工程群體抗?fàn)幍脑诰€解釋模型如圖２：據(jù)此，可以形成理論假設(shè)：Ｈ１：網(wǎng)民的風(fēng)險感知是群體對抗行為傾向的前因變量，風(fēng)險感知越高，群體對抗行為傾向越強；Ｈ２：網(wǎng)民的負(fù)面情緒是群體對抗行為傾向的前因變量，負(fù)面情緒越劇烈，群體對抗行為傾向越強；Ｈ３：網(wǎng)民的風(fēng)險感知顯著影響網(wǎng)民的負(fù)面情緒，風(fēng)險感知越高，負(fù)面情緒越劇烈?！捕匙兞坎僮骰槍ι鲜瞿Ｐ?，進行變量操作化：１．群體對抗行為傾向芬克〔ＳｔｅｖｅｎＦｉｎｋ〕采用醫(yī)學(xué)術(shù)語描述危機事件的生命周期，提出突發(fā)公共事件依次存在征兆期〔Ｐｒｏｄｒｏｍａｌ〕、發(fā)作期〔ＢｒｅａｋＯｕｔｏｒＡｃｕｔｅ〕、延續(xù)期〔Ｃｈｒｏｎｉｃ〕和痊愈期〔Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ〕〔參見：黃順康，２００６：８１－８２〕。其中，征兆期指潛在風(fēng)險通過心理認(rèn)知和負(fù)面情緒不斷外顯和積蓄的過程，當(dāng)風(fēng)險超過臨界水平爆發(fā)出來，便進入了發(fā)作期。斯梅爾塞認(rèn)為集體行動的發(fā)生，由結(jié)構(gòu)性誘因、結(jié)構(gòu)性怨恨、一般化信念、觸發(fā)性事件、有效的發(fā)動和社會控制能力下降等六個因素共同決定，并隨著上述因素的次第形成，發(fā)生的可能性不斷提升〔趙鼎新，２０１２〕。重大工程引發(fā)社會抗?fàn)帲粋€或數(shù)個觸發(fā)性事件，鑒于集體對抗行為爆發(fā)的風(fēng)險臨界水平較難把握，我們可以從觸發(fā)事件著手進行分析。顯然，集體行動的征兆期始于促使公眾知情的事件〔也就是第一觸發(fā)事件〕，由之公眾不斷滋生群體對抗行為傾向；到了發(fā)作期公眾的對抗行為傾向，才會進一步釀成群體沖突。據(jù)此，我們將“群體對抗行為傾向〞視為二分類變量，該變量在“征兆期〞和“發(fā)作期〞取值為“１〞、其他區(qū)間取值為“０〞。２．風(fēng)險感知考克斯〔ＤｏｎａｌｄＦＣｏｘ〕〔Ｃｏｘ，１９６７〕提出風(fēng)險的雙因素模型，認(rèn)為風(fēng)險是由不利后果發(fā)生的可能性和損失的大小共同構(gòu)成的。不過多數(shù)研究只選擇其一進行風(fēng)險感知評估，如張兵、張金華〔２０１０〕的研究僅從可能性角度進行評估，伊葉〔ＳａｒａＫＹｅｏ〕等〔Ｙｅｏｅｔａｌ．，２０１４〕、何榮俊〔Ｊｕｎｇ－ＣｈｕｎＨｏ〕等〔Ｈｏｅｔａｌ．，２０１３〕、斯約堡〔ＬｅｎｎａｒｔＳｊｂｅｒｇ〕和道沃特茲－斯約堡〔Ｂｒｉｔｔ－ＭａｒｉｅＤｒｏｔｔｚ－Ｓｊｂｅｒｇ〕〔Ｓｊｂｅｒｇ＆Ｄｒｏｔｔｚ－Ｓｊｂｅｒｇ，２００１〕的研究僅從危害后果角度進行測量，明顯不夠全面。不僅如此，有關(guān)風(fēng)險的測量標(biāo)準(zhǔn)也相當(dāng)混亂。如何解決這一問題呢？２０１４年我們組織了對秦山核電站周邊居民的調(diào)查，調(diào)查問卷中嵌入了一項對核電站周邊居民的心理認(rèn)知測試，要求被試〔Ｎ＝３６３〕將聽到“核能〞這個詞后腦海中首先反映的兩至三個詞〔無順序要求〕寫出來。統(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，公眾的風(fēng)險感知包括了對風(fēng)險來源、對危害發(fā)生的可能性和對損害后果的心理認(rèn)知。其中風(fēng)險來源感知占５６６７％、風(fēng)險損害后果感知占２２５％、發(fā)生可能性感知占１２７１％、同時包括后兩者的感知占８３３％。公眾表達(dá)核能風(fēng)險來源感知的詞匯具有較大的模糊性，如當(dāng)公眾的反響詞為“核泄漏〞時，被試可能既指向了對核泄漏危害后果的認(rèn)知，也包含了對核泄漏發(fā)生可能性的認(rèn)知。鑒于在公眾的風(fēng)險感知中，風(fēng)險來源感知占比最大，且包含著對風(fēng)險雙因子的認(rèn)知，因此我們選擇從工程風(fēng)險來源認(rèn)知視角對它進行測量和評估。參考先前的調(diào)查結(jié)果，公眾的核工程風(fēng)險來源認(rèn)知，主要表現(xiàn)為對“核事故〞“核泄漏〞“核輻射〞“核爆炸〞“核污染〞“核危機〞的擔(dān)憂和恐懼?？梢酝ㄟ^統(tǒng)計新浪微博中上述關(guān)鍵詞 出現(xiàn)的頻度，評估公眾的工程風(fēng)險感知水平。３．負(fù)面情緒情緒是人們內(nèi)心需求滿足程度的心理反映，具有沖動性和情境性特征。沃特森〔ＤａｖｉｄＷａｔｓｏｎ〕和泰勒根〔ＡｕｋｅＴｅｌｌｅｇｅｎ〕〔Ｗａｔｓｏｎ＆Ｔｅｌｌｅｇｅｎ，１９８５〕開發(fā)了情緒的兩因素模型，將人的自陳情緒結(jié)構(gòu)分為正面情緒和負(fù)面情緒兩個相對的心理維度，并在此根底上開展了用于情緒測量的ＰＡＮＡＳ量表〔Ｗａｔｓｏｎｅｔａｌ．，１９８８〕，在國際上得到了廣泛的應(yīng)用。盧塞爾〔ＪａｍｅｓＡＲｕｓｓｅｌｌ〕〔Ｒｕｓｓｅｌｌ，１９８０〕建構(gòu)了情緒的環(huán)狀模型，從愉快度和強度兩方面進行情緒歸類，把情緒分為高等強度的愉快、中等強度的愉快、高等強度的不愉快、中等強度的不愉快四類①〔Ｐｏｓｎｅｒｅｔａｌ．，２００５〕。參考ＰＮＡＳ量表和情緒環(huán)狀模型的劃分，可將情緒分為劇烈的負(fù)面情緒〔ＰＡ＋〕、溫和的負(fù)面情緒〔ＰＡ－〕、劇烈的正面情緒〔ＮＡ＋〕、溫和的正面情緒〔ＮＡ－〕四類。情緒的載體五花八門，近年來許多研究者發(fā)現(xiàn)微博的表達(dá)具有很強的情緒色彩，微博的個體表達(dá)可能引發(fā)社會的場域圍觀，并演化為集體情緒共振〔周云倩、楊娜，２０１３〕。重大工程工程的建設(shè)，由于社會影響深刻、利益相關(guān)者居住集中，更容易通過社交網(wǎng)絡(luò)平臺傳達(dá)情緒，從而形成集體負(fù)面情緒共鳴。微博的情緒信息載體主要有情緒詞、情緒句式和表情圖形符號三類。其中情緒詞與情緒句式的靈活度較高，相關(guān)分析算法的錯警比率也較高。許多網(wǎng)民在寫微博時，習(xí)慣用表情圖片符號表達(dá)個體情緒。表情圖形作為互聯(lián)網(wǎng)交際的情緒符號，是“一種顯式的、固定的表達(dá)情緒方式〞〔張晶等，２０１４：７９－８４〕，據(jù)以判別情緒爭議較小。因此本研究將選擇表情圖形符號作為監(jiān)測評估微博情緒的指標(biāo)。表情圖片符號可以通過編譯轉(zhuǎn)化成文本，編譯結(jié)果既有簡體字、也有繁體字，如［淚］與［?］，［崩潰］與［崩潰］等，在新模型中我們一律采用簡體字進行表達(dá)。不過，人們發(fā)在微博上的表情圖片，有些所表達(dá)的情緒傾向性相當(dāng)模糊。例如在微博中常見人們附上［圍觀］、［群體圍觀］、［拜拜］、［睡覺］之類表示動作的表情圖片，這些圖片所反映的情緒傾向就不夠清晰；還有一些表示物體的表情圖片，如［熊貓］、［兔子］、［奧特曼］、［鐘］、［雪］、［蠟燭］、［話筒］等，這些符號雖然在應(yīng)用中會被賦予特定語義，但究竟要表達(dá)哪一類情緒，仍然存在較大的不確定性。以圖片［雪］為例，“工程這樣搞，真是寒［雪］心?。〃暤陌l(fā)言，表達(dá)的是反對工程的負(fù)面情緒；“為了清涼世界［雪］，支持開展核電、減少燃煤〞的發(fā)言，表達(dá)的是支持工程的正面情緒。據(jù)此，我們在盧塞爾〔１９８０〕和沃特森等〔Ｗａｔｓｏｎｅｔａｌ．，１９８８〕的正負(fù)面情緒分析理論中，新追加了中性情緒〔ＭＡ〕這一分類?，F(xiàn)在，我們可以通過統(tǒng)計代表正面情緒、負(fù)面情緒和中性情緒的微博表情圖片數(shù)量，對網(wǎng)民微博所表達(dá)的情緒類型及其劇烈程度進行評估?？紤]到微博的“刪帖〞現(xiàn)象，多數(shù)是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容提供商〔ＩＣＰ〕對不合宜內(nèi)容的管理行為造成的，對應(yīng)的原帖內(nèi)容往往比較鋒利；因此我們在統(tǒng)計時，凡遇到“抱歉，此微博已被作者刪除〞的記錄條，均作為強烈負(fù)面情緒〔ＮＡ＋〕的條目進行統(tǒng)計。針對新浪微博常見的表情圖片，可構(gòu)建情緒分類字典〔局部〕如表１。如果將表情圖片視作網(wǎng)民的表態(tài)，那么，正面情緒表情圖片表達(dá)了微博發(fā)言者的支持態(tài)度，負(fù)面情緒圖片表達(dá)了反對態(tài)度。但這是相對的，還存在一些反語的情況，有時正面表情圖片反而表達(dá)了強烈的負(fù)面情緒，如“剛剛我用一根掉了的眼睫毛許愿，希望鶴山的核燃料加工鏈議案被否決，建不起來。［許愿］〞———顯然，在這里，作為正面情緒圖片的［許愿］，被用到了負(fù)面的情境中。這類情況雖然會給情緒分類造成了一定困撓，但總量極少。又由于表１所示的表情圖片情緒解析模型，具有較好的容錯率，一般不會影響我們對整體微博情緒的辨識結(jié)論。三、方法與數(shù)據(jù)〔一〕數(shù)據(jù)本文將選擇廣東江門市鶴山龍灣工業(yè)園核燃料工程〔以下簡稱“龍灣工程〞〕事件作為算例，進行研究假設(shè)檢驗，辯明相關(guān)理論關(guān)系。這起案例發(fā)生在２０１３年，起因是中核集團方案在江門鶴山市址山鎮(zhèn)建設(shè)大型核燃料加工廠。７月３日至４日，鶴山市開展和改革局在江門市政府網(wǎng)和?江門日報?發(fā)布了?中核集團龍灣工業(yè)園工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估公示?，公示期為１０天〔７月４日至１３日〕。江門市公眾得到信息后，紛紛質(zhì)疑該工程的平安性與環(huán)保影響，并于７月１２日組織游行。直至７月１３日江門市政府做出了撤銷工程的決定，事態(tài)才得以平息。本研究將通過國內(nèi)最大微博平臺———“新浪微博〞，收集與鶴山反核事件相關(guān)的公眾網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。鑒于江門市〔地級市〕市民是反核事件的主體，因而將江門市網(wǎng)民作為數(shù)據(jù)總體。具體風(fēng)險感知和情緒數(shù)據(jù)的采集時區(qū)以天為單位，以事件發(fā)生時點〔２０１３年７月１２日〕為中心時點，前后各延伸一個月〔２０１３年６月１２日至８月１２日〕采集數(shù)據(jù)。在事件爆發(fā)前后的各一個月里，江門市網(wǎng)民共在新浪微博平臺發(fā)表了３５６８萬條帶有關(guān)鍵字“核〞的微博記錄；其中“穩(wěn)評〞報告公示期間，共發(fā)表了３０４９萬條相關(guān)微博記錄。鑒于微博包含大量轉(zhuǎn)發(fā)信息，它們雖能在某種程度反映轉(zhuǎn)發(fā)者的態(tài)度，但無法用以直觀地描述發(fā)言人的情緒，因而我們借助新浪微博自帶的減重算法，進一步從３５６８萬條微博中抽取７２１８條供評估網(wǎng)民情緒之用。此外，還通過“核事故〞“核泄漏〞“核危機〞“核輻射〞“核爆炸〞“核污染〞６個關(guān)鍵詞 ，統(tǒng)計評估江門市網(wǎng)民對龍灣工程的風(fēng)險感知狀況。據(jù)統(tǒng)計，在事發(fā)前后各一個月，江門市網(wǎng)民共在新浪上發(fā)表了６４３７條包含上述關(guān)鍵詞 的微博。新浪微博作為社交網(wǎng)絡(luò)具有很強的開放性，它是人們在線交流互動的場域，其上發(fā)生著大量的信息原創(chuàng)、信息回復(fù)〔評論〕和轉(zhuǎn)發(fā)行為。如果不考慮微博的重復(fù)被引問題，可以統(tǒng)計出供分析的７２１８條微博中，竟包含著６１９８條被評論或轉(zhuǎn)發(fā)的原微博。在被抽取的微博記錄中，活潑著１０３個“微博機構(gòu)認(rèn)證〞帳號、１５１個“微博個人認(rèn)證〞帳號、１２９８個“微博達(dá)人認(rèn)證〞帳號。其中“微博機構(gòu)認(rèn)證〞帳號，由５４個媒體帳號、１３個政府機構(gòu)帳號、３２個企業(yè)商戶帳號、３個社會團體帳號、２個高校帳號構(gòu)成?？梢?，官方媒體和政府機關(guān)并未缺席關(guān)于龍灣工程的微博交流。特別是作為本地媒體的“鶴山在線〞“鶴山信息網(wǎng)〞，作為緊急事態(tài)協(xié)調(diào)機構(gòu)“江門公安〞“江門市政府應(yīng)急辦〞，參與了大量微博互動，由這４家機構(gòu)發(fā)送的微博均被轉(zhuǎn)發(fā)或評論了數(shù)百次。但是從互動的頻次和評論的內(nèi)容看，由于社交網(wǎng)絡(luò)的扁平化特征，官方媒體與政府機關(guān)微博對其他微博用戶的控制力和影響力并不強。分析不同群體的微博發(fā)送數(shù)量，“微博達(dá)人認(rèn)證〞帳號、“微博機構(gòu)認(rèn)證〞帳號、“微博個人認(rèn)證〞帳號分別發(fā)表了３１１０條、１７２８條、５０１條原創(chuàng)微博，可見前兩類帳號是原創(chuàng)話題的主要制造者。但從參與者規(guī)?？?，“微博達(dá)人〞和普通注冊用戶才是社交網(wǎng)絡(luò)的核心人群。根據(jù)新浪微博效勞商的規(guī)定，“微博達(dá)人認(rèn)證〞的條件是“微博帳號已經(jīng)成功綁定；粉絲數(shù)不低于１００；關(guān)注數(shù)不低于１００；有效互粉數(shù)不低于３０〞，可見“微博達(dá)人〞屬于相對活潑的微博用戶，他們將互聯(lián)網(wǎng)作為重要的社會活動平臺，因而原創(chuàng)、轉(zhuǎn)發(fā)或評論微博相對較多。不過即使是微博被轉(zhuǎn)發(fā)或評論最多的兩個微博達(dá)人帳號〔“江門人社區(qū)微博達(dá)人〞和“水繼續(xù)吹微博達(dá)人〞〕，所參與的微博也未超過１５０條〔算法去重后的結(jié)果〕，顯然他們不像網(wǎng)絡(luò)“大Ｖ〞那樣具有強大的信息擴散能力。由此可以判斷在事件發(fā)生過程中，不存在明顯占據(jù)信息支配地位的微博意見領(lǐng)袖?！捕撤椒ㄑ芯渴紫然诰€上線下協(xié)同表達(dá)原理和大數(shù)據(jù)預(yù)測理論，分析變量“風(fēng)險感知〞“負(fù)面情緒〞和“群體對抗行為傾向〞之間的理論關(guān)系，確定用于重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估的在線指標(biāo)。具體根據(jù)對國內(nèi)外已有研究的綜述，確定物理世界〔線下〕上述各變量之間的理論關(guān)系，然后采用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，分析上述各變量之間的相關(guān)關(guān)系，如果相關(guān)性顯著，那么原假設(shè)得證?？紤]到通過相關(guān)性解釋因果關(guān)系，可能引發(fā)爭議，研究還將進一步采用回歸分析方法，分析和印證研究結(jié)論。在澄清理論關(guān)系、鎖定在線監(jiān)測指標(biāo)后，研究還將根據(jù)國家發(fā)改委?重大固定資產(chǎn)投資工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估報告編制大綱及說明〔試行〕?規(guī)定的評價內(nèi)容、評價流程、評價方法和步驟，探討線下線上綜合評估的路徑與要點，提出重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險的非干預(yù)在線評估模式。四、非干預(yù)在線評估模型的檢驗與應(yīng)用〔一〕模型檢驗１．風(fēng)險感知與群體對抗行為傾向的關(guān)系人們從事搜索查詢行動的主要目的在于求知或定位，而微博發(fā)言大多志在發(fā)表見解或爭議糾紛，因而微博記錄是風(fēng)險感知分析的重點對象。龍灣工程“穩(wěn)評〞報告開始公示至江門市政府宣布放棄工程，共有１１天，期間江門市網(wǎng)民發(fā)表了３５４３萬條的相關(guān)微博，共占事發(fā)前后兩個月相關(guān)微博發(fā)布總量的９９２７％。顯見，“穩(wěn)評〞報告一公示，江門市網(wǎng)民就積極參與網(wǎng)絡(luò)議政，并根據(jù)自身的風(fēng)險感知表達(dá)意見和情緒。一般網(wǎng)絡(luò)群體性事件先圍觀、再參與、最后引爆事件的輿情發(fā)酵過程，并未出現(xiàn)。從時間分布看，網(wǎng)民風(fēng)險感知的出現(xiàn)十分突兀，其波峰分別出現(xiàn)在公示早期〔７月５日〕與沖突發(fā)生時刻〔７月１３日〕，風(fēng)險感知與群體對抗行為傾向的關(guān)系十分密切。統(tǒng)計分析結(jié)果說明，它們之間存在正向關(guān)聯(lián)，皮爾遜相關(guān)系數(shù)等于０７６３〔Ｐ＜０００１〕，據(jù)此，Ｈ１得證。２．負(fù)面情緒與群體對抗行為傾向的關(guān)系微博情緒是很好的輿情風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)。正、負(fù)面情緒持平，代表社會公眾對工程的情緒處于中位水平。如果溫和型負(fù)面情緒占較大比重，那么工程糾紛的協(xié)商余地較大，不易發(fā)生社會抗?fàn)幨录?；反之那么是不好的方向?biāo)。對照表１所示的表情符號情緒模型，分析“穩(wěn)評〞報告公示期間江門市網(wǎng)民的微博情緒，結(jié)果如表２：統(tǒng)計上表，龍灣工程“穩(wěn)評〞報告公示期間當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)民的負(fù)面、正面和中性情緒分別占７３％、１５％和１２％；在負(fù)面情緒中，劇烈型負(fù)面情緒占８９％，是主導(dǎo)類型的情緒?？梢姡摴こ痰纳鐣芟喈?dāng)突出，當(dāng)?shù)亍懊褚猕晝A向于反對。分析當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)民微博情緒與對抗行為的相關(guān)性，二者的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為０８５６〔Ｐ＜０００１〕，據(jù)此，Ｈ２得證。分析江門市網(wǎng)民情緒變化的歷程，可以看到“穩(wěn)評〞公示一出，當(dāng)?shù)厝罕娋捅憩F(xiàn)出極強的負(fù)面情緒，且這種情緒持續(xù)高于正面情緒。直至７月１３日，當(dāng)江門市政府宣布放棄工程時，網(wǎng)民的情緒才發(fā)生大逆轉(zhuǎn)，由負(fù)面情緒變?yōu)椤皠倮暫蟮目駳g。新浪微博反映的正面情緒，迅速取得主導(dǎo)地位。不過，此時的網(wǎng)民所用的正面情緒符號，表達(dá)的仍是不接受的態(tài)度。舉例說明，“這是否說明反核成功了？［好喜歡］〞，“核基地人民發(fā)來賀電！生快?。鄣案猓荩鄣案猓莰暎埃酃恼疲菸逡厝说呐]有白費啊，終于把這核工程給終結(jié)了〞。出現(xiàn)此類情況，建議評估時結(jié)合微博文本進行必要的逆向變換，以免引起混淆。３．風(fēng)險感知與負(fù)面情緒的關(guān)系圖３是江門市網(wǎng)民在事件發(fā)生前后，就核問題表現(xiàn)出的風(fēng)險感知與負(fù)面情緒，易見風(fēng)險感知越高，負(fù)面情緒也越劇烈。分析工程地網(wǎng)民風(fēng)險感知與負(fù)面情緒的相關(guān)性，二者的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為０７５７〔Ｐ＜０００１〕，由此可以判斷風(fēng)險感知對負(fù)面情緒有解釋力，Ｈ３得證。４．回歸分析檢驗以上基于邁爾－舍恩伯格和庫克耶〔２０１３：２７〕“當(dāng)Ａ與Ｂ相關(guān)，知Ａ那么Ｂ〞的大數(shù)據(jù)預(yù)測邏輯，通過不同變量的相關(guān)性分析，解釋變量間的理論關(guān)系，不太符合傳統(tǒng)的解讀習(xí)慣。為防止受到質(zhì)疑，根據(jù)上文圖２所示概念模型，我們進一步構(gòu)造回歸分析模型進行理論假設(shè)檢驗。結(jié)果如表３所示，幾組模型解釋變量的偏回歸系數(shù)均具有顯著性〔ｔ檢驗Ｐ“００５〕，測定系數(shù)的變化也具有統(tǒng)計意義〔Ｆ檢驗Ｐ“０００１〕，各組回歸方程調(diào)整后Ｒ２值都在０５以上，說明模型的擬合效果非常好。顯然，回歸分析的結(jié)果支持前述假設(shè)檢驗的結(jié)論，網(wǎng)民的風(fēng)險感知是網(wǎng)民的負(fù)面情緒的解釋變量，網(wǎng)民的負(fù)面情緒和風(fēng)險感知可以共同解釋群體對抗行為?！捕衬Ｐ蛻?yīng)用非干預(yù)在線評估要求利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更充分的群眾知情滿足與決策參與，顯然帶有網(wǎng)絡(luò)議政的性質(zhì)。不過，引入非干預(yù)在線評估模式，社會穩(wěn)定風(fēng)險評估的核心思想并未發(fā)生變化，評估的主旨仍在于標(biāo)準(zhǔn)重大固定資產(chǎn)投資工程的社會穩(wěn)定風(fēng)險、預(yù)防和化解社會矛盾，評價的主要內(nèi)容仍為工程建設(shè)實施的合法性、合理性、可行性和可控性。只是由于“民意調(diào)查〞方法的改進，風(fēng)險的可控性評估將被置于更加突出的位置，相應(yīng)的穩(wěn)評操作流程也需做出調(diào)整，具體應(yīng)如圖４所示，新增工程選址地群眾的知情滿足和網(wǎng)絡(luò)議政環(huán)節(jié)，并將群體對抗行為傾向的在線評估納入綜合評估環(huán)節(jié)。具體：１．知情滿足格斯頓〔ＬａｒｒｙＮＧｅｓｔｏｎ〕〔２００１〕曾經(jīng)警告說，如果實質(zhì)性問題被作為象征性問題提出，就會產(chǎn)生大量的不滿。為防范工程選址地群眾“被代表〞的情況，首先應(yīng)保障其工程知情權(quán)。?國家開展改革委重大固定資產(chǎn)投資工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估暫行方法?第三條規(guī)定，“工程單位在組織開展重大工程前期工作時，應(yīng)當(dāng)對社會穩(wěn)定風(fēng)險進行調(diào)查分析，征詢相關(guān)群眾意見……〞但并未明確群眾知情選擇的時機和范圍。建議在組織“穩(wěn)評〞作業(yè)活動階段，就公開局部工程信息〔非涉密局部〕，以及重視對新媒體〔如微博〕的利用①，因為互聯(lián)網(wǎng)信息在“知情〞滿足上具有較好的溢出效應(yīng)。同時鑒于重大工程影響較大，建議前期知情范圍，能夠到達(dá)工程選址地所在的地級市。鶴山龍灣工業(yè)園工程的穩(wěn)評范圍，就局限于工程所在的鶴山市〔縣級市〕址山鎮(zhèn)，但是實際上強烈的風(fēng)險感知出現(xiàn)在更大的江門市〔地級市〕的范圍內(nèi)。２．網(wǎng)絡(luò)議政與公眾接受度“重大工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估制度〞可以被認(rèn)為是群眾參與工程決策的一項活動，不過群眾參與的渠道和資源仍然不佳。互聯(lián)網(wǎng)時代技術(shù)的進步雖然增加了社會穩(wěn)定風(fēng)險，同時也自行開辟了風(fēng)險化解之道。大型社交網(wǎng)絡(luò)的存在，為工程選址地群眾行使參與權(quán)“議政〞和“投票〞提供了沒有排他性的平臺。緣何只苦惱于風(fēng)險的增加，卻不對網(wǎng)絡(luò)技術(shù)加以利用呢？當(dāng)前，來自社交網(wǎng)絡(luò)的〞議政〞主張與“投票〞結(jié)果，應(yīng)當(dāng)?shù)玫礁骷壵匾?。實際上，我們知道代議制政府的開展，需要不斷創(chuàng)造公眾政治參與的途徑，以擴大公共政策的合法性〔格斯頓，２００１〕。政府績效產(chǎn)生的動因來源于人民的期望〔尚虎平，２０１５〕，重大工程決策事關(guān)民生，必須著力提升工程的公眾接受度。重大工程的規(guī)劃建設(shè)活動與選址地網(wǎng)絡(luò)輿情之間存在一定的互動關(guān)系，推動網(wǎng)絡(luò)議政，疏導(dǎo)和化解群眾的負(fù)面情緒和風(fēng)險感知，將極大地改善工程決策過程的政社關(guān)系和商社關(guān)系。３．綜合評估通過分析工程選址地網(wǎng)民的在線活動，可以評估當(dāng)?shù)厝罕妼τ谥卮蠊こ痰年P(guān)注度、風(fēng)險感知與負(fù)面情緒，進而判斷公眾對于重大工程的接受度和對抗行為傾向。對照?國家開展改革委重大固定資產(chǎn)投資工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估暫行方法?，建議從合法性〔Ｌｅｇａｌｉｔｙ〕、合理性〔Ｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙ〕、接受度〔Ａｃｃｅｐｔａｂｉｌｉｔｙ〕①和可控性〔Ｃｏｎｔｒｏｌｌａｂｉｌｉｔｙ〕四方面實施重大工程評估。由此形成新的重大工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估模型Ｄ＝ＶＬ∥ＶＲ∥ＶＡ∥ＶＣ式中，Ｄ代表重大工程的社會穩(wěn)定風(fēng)險，ＶＬ、ＶＲ、ＶＡ、ＶＣ分別表示工程的合法性風(fēng)險、合理性風(fēng)險、接受度風(fēng)險和可控性風(fēng)險。參考?國家開展改革委重大固定資產(chǎn)投資工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估暫行方法?，四個子項風(fēng)險及工程的整體性風(fēng)險均設(shè)高風(fēng)險、中風(fēng)險與低風(fēng)險三個等級。式中符號“∥〞系“邏輯或〞運算符，使用該符號表示四類子項評估在“穩(wěn)評〞中的地位是平等的，幾者之中有一項評估通過不了，重大工程的“穩(wěn)評〞便不能通過。其簡要評價體系見表４。如表４，根據(jù)設(shè)計，非干預(yù)在線評估只作為重大工程綜合穩(wěn)評模式的一局部，專門負(fù)責(zé)評估工程公眾接受度環(huán)節(jié)。在線評估和線下評估應(yīng)當(dāng)有機聯(lián)系在一起的，其中包括了由工程主管機構(gòu)執(zhí)行的工程程序與標(biāo)準(zhǔn)審查〔合法性評估〕；由獨立第三方等利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實施的群眾風(fēng)險感知與負(fù)面情緒評價〔接受度評估〕；聘請專家或研究機構(gòu)進行工程的社會影響分析〔合理性評估〕；由相關(guān)政府管理部門與工程方進行聯(lián)合論證，根據(jù)合法性、合理性和接受度評估結(jié)果，提出和落實對應(yīng)的風(fēng)險化解措施，然后評價實施效果〔可控性評估〕。４．化解矛盾重大工程工程穩(wěn)評制度要求合法性評估、合理性評估、接受度評估和可控性評估的結(jié)論，都到達(dá)“低風(fēng)險〞，方才批準(zhǔn)公示穩(wěn)評報告然后審批立項。非干預(yù)在線評估只為重大工程工程穩(wěn)評提供了一類風(fēng)險“聽診器〞，后繼的關(guān)鍵措施在于防范和化解工程風(fēng)險。本質(zhì)上我國政府希望通過重大工程的穩(wěn)評制度，建立一套重大工程實施建設(shè)的社會矛盾預(yù)防與化解機制，引導(dǎo)和動用宣傳、補償、治安、溝通等機制，來防范和化解工程矛盾，防止爆發(fā)群體性事件。五、結(jié)論與思考本研究在協(xié)同表達(dá)、風(fēng)險感知和情緒理論指導(dǎo)下，采用案例檢驗法，研究了線上線下重大工程社會抗?fàn)幍膮f(xié)同關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，工程選址地網(wǎng)民的負(fù)面情緒和風(fēng)險感知，對工程所面臨的社會抗?fàn)庯L(fēng)險有正向解釋力。由此可以判斷，基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的社會風(fēng)險評估方法，可以運用于重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估。因為在互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)絡(luò)表達(dá)與對抗行為存在協(xié)同關(guān)系，互聯(lián)網(wǎng)社會的輿論往往比傳統(tǒng)渠道的利益訴求表達(dá)，更加清晰、集中和劇烈，據(jù)之評估者更容易了解工程選址地群眾的訴求，更容易準(zhǔn)確預(yù)警工程風(fēng)險。現(xiàn)代認(rèn)知心理與神經(jīng)科學(xué)理論指出，人類從兩條根本途徑理解風(fēng)險：一是通過人的“分析系統(tǒng)〞〔ＡｎａｌｙｔｉｃＳｙｓｔｅｍ〕，采用概率計算、邏輯推理、風(fēng)險評估等方法，對風(fēng)險進行理性的分析和判斷，此類風(fēng)險認(rèn)知被稱為分析型風(fēng)險〔ＲｉｓｋａｓＡｎａｌｙｓｉｓ〕；二是通過人的“體驗系統(tǒng)〞〔ＥｘｐｅｒｉｅｎｔｉａｌＳｙｓｔｅｍ〕，依靠同經(jīng)歷相關(guān)的圖像和聯(lián)想，直觀、快速、近乎無意識地產(chǎn)生或好或壞的感受，也就是情緒和情感，此類風(fēng)險感受被稱為感覺型風(fēng)險〔ＲｉｓｋａｓＦｅｅｌｉｎｇ〕〔Ｓｌｏｖｉｃｅｔａｌ．，２００４〕。本研究的兩個核心評估指標(biāo)———風(fēng)險感知與負(fù)面情緒，恰好分別對應(yīng)上述兩類風(fēng)險理解途徑。本研究不僅答復(fù)了是否可以通過分析網(wǎng)民的分析型風(fēng)險〔“風(fēng)險感知〞指標(biāo)〕和感覺型風(fēng)險〔“負(fù)面情緒〞指標(biāo)〕，來評估網(wǎng)民對重大工程工程的抗?fàn)巸A向的問題，還提出了一個實用的在線評估模型。線下社會穩(wěn)定風(fēng)險評估，一般采取問卷調(diào)查、聽證會、座談會、重點走訪等形式，收集利益相關(guān)群體的意見和建議。當(dāng)工程風(fēng)險溝通渠道不暢通，樣本代表性缺乏時，原意用于發(fā)現(xiàn)隱患、消除矛盾、促進開展的“穩(wěn)評〞活動，反而可能掩蓋社會矛盾，導(dǎo)致政府的工程決策依據(jù)缺乏或失真。重大工程在實施穩(wěn)評的過程中，工程單位和地方政府都傾向于自我肯定〔朱正威等，２０１４〕，因而人為干擾因素較多。由于被排除在決策環(huán)節(jié)之外，工程選址地群眾可能產(chǎn)生劇烈的風(fēng)險感知與負(fù)面情緒，并映射到當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)民的微博、微信、ＱＱ、博客等社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)言之中?；诨ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的穩(wěn)評活動可以及時動態(tài)地監(jiān)測這種風(fēng)險，且評價結(jié)論可以反復(fù)進行檢驗，有助于減少黑箱操作，可以提高評價的程序公平性和結(jié)果公平性。簡言之，重大工程工程在線穩(wěn)評模式具有網(wǎng)絡(luò)議政的元素，符合黨的十八屆三中全會提出的“推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化〞的戰(zhàn)略意圖，也具有新時期強政府與強社會相結(jié)合〔朱德米，２０１４〕的社會風(fēng)險治理特征，應(yīng)當(dāng)?shù)玫竭M一步研究和推廣。就像所有的風(fēng)險預(yù)警模型，無法絕對防止“虛警〞或“漏警〞一樣，當(dāng)某些人的社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)言采用反語時，我們實施的重大工程工程社會穩(wěn)定風(fēng)險評估，同樣可能發(fā)生測評偏差。不過由于被監(jiān)測的微博記錄往往達(dá)數(shù)十萬甚至數(shù)百萬條之巨，可以到達(dá)“涌現(xiàn)〞〔復(fù)雜系統(tǒng)的一種自適應(yīng)特征〕的效果，可大概率地削除由此造成的問題。金斯伯格等〔Ｇｉｎｓｂｅｒｇｅｔａｌ．，２００９〕在Ｎａｔｕｒｅ上發(fā)文，介紹了谷歌推出的一套名叫“ＧｏｏｇｌｅＦｌｕＴｒｅｎｄ〞的大數(shù)據(jù)在線監(jiān)測模型，該模型利用互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎查詢預(yù)測季節(jié)性流感。美國政府ＣＤＣ〔疾病預(yù)防控制中心〕據(jù)之在２０１３年１月預(yù)測的美國全國范圍流感樣疾病〔Ｉｎｆｌｕｅｎｚａ－ＬｉｋｅＩｌｌｎｅｓｓ，ＩＬＩ〕差不多是實際值的２倍〔Ｂｕｔｌｅｒ，２０１３〕，顯然這次預(yù)測是失敗的。但是美國ＣＤＣ還在使用這套工具，原因在于歷史數(shù)據(jù)說明它大概率是準(zhǔn)確的，相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果具有極高的科學(xué)應(yīng)用價值。有足夠的網(wǎng)民關(guān)注，線上輿情測評才有代表性，才能反映出“民意〞。媒介依賴?yán)碚撜J(rèn)為，人們對媒介的依賴是由媒介傳遞信息的數(shù)量和質(zhì)量，以及社會沖突的程度共同決定的〔龔新瓊，２０１１〕。有關(guān)負(fù)面傾向新聞關(guān)注度〔李強、蘇慧麗，２０１４〕和微博謠言關(guān)注度〔張自立等，２０１４〕的研究，有力地支持這一理論觀點。網(wǎng)民針對重大工程工程實施的互聯(lián)網(wǎng)查詢行為與發(fā)言行為，跟社交網(wǎng)絡(luò)本身的人氣、工程的知情范圍、網(wǎng)民對工程的反對程度息息有關(guān)。如果工程的信息不夠公開，公眾對工程缺乏興趣，那么工程的網(wǎng)民關(guān)注度必然處于低位，此時通過在線評估分析工程的社會穩(wěn)定風(fēng)險，顯然不具有真實性和代表性。此外，我國區(qū)域經(jīng)濟開展不平衡，在互聯(lián)網(wǎng)使用率較低的區(qū)域〔如一些遙遠(yuǎn)落后鄉(xiāng)村〕，人們往往不懂或不能通過在線社交網(wǎng)絡(luò)表達(dá)個體意見，在這種情況下在線“穩(wěn)評〞也容易出現(xiàn)偏差。本研究探討了重大工程工程社會對抗的微觀心理認(rèn)知機制，分析了核電工程社會穩(wěn)定風(fēng)險的大數(shù)據(jù)評估理論與方法，本研究所揭示的根本理論關(guān)系與概念模型，適用于各類重大工程工程“穩(wěn)評〞。不過由于公眾對不同鄰避型工程的風(fēng)險認(rèn)知存在差異，文中提出的“風(fēng)險感知〞變量操作化方法只適用于核電工程。用于分析的資料中，每一條被用于風(fēng)險分析的微博，相當(dāng)于公眾的一次民意“投票〞，但是不同“投票〞行為可能存在不同意義。社交網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的微博會被轉(zhuǎn)發(fā)或回復(fù)屢次，網(wǎng)絡(luò)活潑分子可能不自覺地發(fā)送多條微博，是否有必要使用ＩＤ限制，是否需要對不同角色的發(fā)言賦予不同權(quán)重，研究者可通過在線“投票〞機制的設(shè)計進行調(diào)整，不過本文尚未探討到這方面的問題。參考文獻(xiàn)蔡前〔２００９〕．以互聯(lián)網(wǎng)為媒介的集體行動研究．求實，２：４４－４８．龔新瓊〔２０１１〕．關(guān)系·沖突·整合———理解媒介依賴?yán)碚摰娜齻€維度．當(dāng)代傳播，６：２８－３０．黃順康〔２００６〕．論公共危機預(yù)控．理論界，５：８１－８２．拉雷·Ｎ格斯頓〔２００１〕．公共政策的制定———程序和原理．朱子文譯．重慶：重慶出版社．李強、蘇慧麗〔２０１４〕．網(wǎng)絡(luò)新聞受眾負(fù)面偏向的關(guān)注度研究———基于傳播心理學(xué)視角．傳媒觀察，１：５１－５３．孟博、劉茂、李清水、王麗〔２０１０〕．風(fēng)險感知理論模型及影響因子分析．中國平安科學(xué)報，１０：５９－６６．尚虎平〔２０１５〕．政府績效評估中“結(jié)果導(dǎo)向〞的操作性偏誤與矯治．政治學(xué)研究，３：９１－１００．譚爽、胡象明〔２０１３〕．鄰避型社會穩(wěn)定風(fēng)險中風(fēng)險認(rèn)知的預(yù)測作用及調(diào)控———以核電站為例．武漢大學(xué)學(xué)報〔哲學(xué)社會科學(xué)版〕，５：７５－８１．童志鋒〔２０１３〕．互聯(lián)網(wǎng)、社會媒體與中國民間環(huán)境運動的開展〔２００３—２０１２〕．江蘇行政學(xué)院學(xué)報，４：５２－６２．葉璐〔２０１２〕．微博中的負(fù)面情緒傳播分析．今傳媒，２：５４－５５．維克托·邁爾－舍恩伯格、肯尼斯·庫克耶〔２０１３〕．大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革．盛楊燕、周濤譯．杭州：浙江人民出版社．趙鼎新〔２０１２〕．社會與政治運動講義．北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社．朱德米〔２０１４〕．社會穩(wěn)定風(fēng)險評估的社會理論圖景．南京社會科學(xué)，４：５８－６６．周云倩、楊娜〔２０１３〕．微博負(fù)面情緒的ＭＯＡ解析．青年記者，１１：７７－７８．張自立、孫佰清、張紫瓊〔２０１４〕．網(wǎng)絡(luò)普及率和網(wǎng)民增長率對微博用戶謠言關(guān)注度的影響機制研究．統(tǒng)計與決策，７：９１－９３．張晶、朱波、梁琳琳、侯敏、滕永林〔２０１４〕．基于情緒因子的中文微博情緒識別與分類．北京大學(xué)學(xué)報〔自然科學(xué)版〕，１：７９－８４．張兵、張金華〔２０１０〕．從微博的特點看危機潛伏期政府如何預(yù)警———以富士康跳樓事件為例．新聞世界，９：１５１－１５２．朱正威、李文君、趙欣欣〔２０１４〕．社會穩(wěn)定風(fēng)險評估公眾參與意愿影響因素研究．西安交通大學(xué)學(xué)報〔社會科學(xué)版〕，２：４９－５５．Ｂｕｔｌｅｒ，Ｄ．〔２０１３〕．ＷｈｅｎＧｏｏｇｌｅＧｏｔＦｌｕＷｒｏｎｇ．Ｎａｔｕｒｅ，４９４〔７４３６〕：１５５．Ｃｈｅｏｎｇ，Ｍ．＆Ｌｅｅ，Ｖ．Ｃ．Ｓ．〔２０１１〕．ＡＭｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ－ｂａｓｅｄＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＴｅｒｒｏｒｉｓｍＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：ＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄＣｈｒｏｎｉｃｌｉｎｇＣｉｖｉｌｉａｎＳｅｎｔｉｍｅｎｔａｎｄＲｅｓｐｏｎｓｅｔｏＴｅｒｒｏｒｉｓｍＥｖｅｎｔｓｖｉａＴｗｉｔｔｅｒ．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＦｒｏｎｔｉｅｒｓ，１３：４５－５９．Ｃｏｘ，Ｄ．Ｆ．Ｅｄ．〔１９６７〕．ＲｉｓｋＴａｋｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＨａｎｄｌｉｎｇｉｎＣｏｎｓｕｍｅｒＢｅｈａｖｉｏｒ．Ｂｏｓｔｏｎ：ＨａｒｖａｒｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｄｏｗｎｅｙ，Ｇ．Ｌ．〔１９８６〕．ＩｄｅｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅＣｌａｍｓｈｅｌｌＩｄｅｎｔｉｔｙ：ＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌＤｉｌｅｍｍａｓｉｎｔｈｅＡｎｔｉ－ＮｕｃｌｅａｒＰｏｗｅｒＭｏｖｅｍｅｎｔ．ＳｏｃｉａｌＰｒｏｂｌｅｍｓ，３３〔５〕：３５７－３７３．Ｆｅｎｔｏｎ，Ｎ．〔２００８〕．ＭｅｄｉａｔｉｎｇＨｏｐｅ：ＮｅｗＭｅｄｉａ，ＰｏｌｉｔｉｃｓａｎｄＲｅｓｉｓｔａｎｃｅ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｕｌｔｕｒｅＳｔｕｄｉｅｓ，１１〔２〕：２３０－２４８．Ｆｉｎｕｃａｎｅ，Ｍ．Ｌ．，Ａｌｈａｋａｍｉ，Ａ．，Ｓｌｏｖｉｃ，Ｐ．＆Ｊｏｈｎｓｏｎ，Ｓ．Ｎ．〔２０００〕．ＴｈｅＡｆｆｅｃｔＨｅｕｒｉｓｔｉｃｉｎＪｕｄｇｍｅｎｔｓｏｆＲｉｓｋａｎｄＢｅｎｅｆｌｔｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｈａｖｉｏｒａｌＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇ，１３：１－１７．Ｇｉｎｓｂｅｒｇ，Ｊ．，Ｍｏｈｅｂｂｉ，Ｍ．Ｈ．，Ｐａｔｅｌ，Ｒ．Ｓ．，Ｂｒａｍｍｅｒ，Ｌ．，Ｓｍｏｌｉｎｓｋ，Ｍ．Ｓ．＆Ｂｒｉｌｌｉａｎｔ，Ｌ．〔２００９〕．ＤｅｔｅｃｔｉｎｇＩｎｆｌｕｅｎｚａＥｐｉｄｅｍｉｃｓＵｓｉｎｇＳｅａｒｃｈＥｎｇｉｎｅＱｕｅｒｙＤａｔａ．Ｎａｔｕｒｅ，４５７〔７２３２〕：１０１２－１０１４．Ｈｏ，Ｊ．Ｃ．，Ｋａｏ，Ｓ．Ｆ．，Ｗａｎｇ，Ｊ．Ｄ．，Ｓｕ，Ｃ．Ｔ．，Ｌｅｅ，Ｃ．Ｔ．Ｐ．，Ｃｈｅｎ，Ｒ．Ｔ．，Ｃｈａｎｇ，Ｈ．Ｌ．，Ｉｅｏｎｇ，Ｍ．Ｃ．Ｆ．＆Ｃｈａｎｇ，Ｐ．Ｗ．〔２０１３〕．ＲｉｓｋＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，Ｔｒｕｓｔ，ａｎｄＦａｃｔｏｒｓＲｅｌａｔｅｄｔｏａＰｌａｎｎｅｄＮｅｗＮｕｃｌｅａｒＰｏｗｅｒＰｌａｎｔｉｎＴａｉｗａｎａｆｔｅｒｔｈｅ２０１１ＦｕｋｕｓｈｉｍａＤｉｓａｓｔｅｒ．ＲａｄｉｏｌＰｒｏｔ．３３〔４〕：７７３－７８９．Ｋｒａｆｔ，Ｍ．＆Ｃｌａｒｙ，Ｂ．〔１９９１〕．ＣｉｔｉｚｅｎＰａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅＮＩＭＢＹＳｙｎｄｒｏｍｅ：ＰｕｂｌｉｃＲｅｓｐｏｎｓｅｔｏＲａｄｉｏａｃｔｉｖｅＷａｓｔｅＤｉｓｐｏｓａｌ．ＴｈｅＷｅｓｔｅｒｎＰｏｌｉｔｉｃａｌＱｕａｒｔｅｒｌｙ，２：２９９－３２８．Ｌｅｒｎｅｒ，Ｊ．Ｓ．，Ｇｏｎｚａｌｅｚ，Ｒ．Ｍ．，ＳｍａｌｌＤ．Ａ．＆Ｆｉｓｃｈｈｏｆｆ，Ｂ．〔２００３〕．ＥｆｆｅｃｔｓｏｆＦｅａｒａｎｄＡｎｇｅｒｏｎＰｅｒｃｅｉｖｅｄＲｉｓｋｓｏｆＴｅｒｒｏｒｉｓｍ：ＡＮａｔｉｏｎａｌＦｉｅｌｄＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．ＰｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，１４〔２〕：１４４－１５０．Ｍｕｒｐｈｙ，Ｋ．＆Ｔｙｌｅｒ，Ｔ．〔２００８〕．ＰｒｏｃｅｄｕｒａｌＪｕｓｔｉｃｅａｎｄＣｏｍｐｌｉａｎｃｅＢｅｈａｖｉｏｒ：ＴｈｅＭｅｄｉａｔｉｎｇＲｏｌｅｏｆＥｍｏｔｉｏｎｓ．ＥｕｒｏｐｅａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｃｉａｌＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，３８：６５２－６６８．Ｐｏｓｎｅｒ，Ｊ．，Ｒｕｓｓｅｌｌ，Ｊ．Ａ．＆Ｐｅｔｅｒｓｏｎ，Ｂ．〔２００５〕．ＴｈｅＣｉｒｃｕｍｐｌｅｘＭｏｄｅｌｏｆＡｆｆｅｃｔ：ＡｎＩｎｔｅｇｒａｔｉｖｅＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＡｆｆｅｃｔｉｖｅＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，ＣｏｇｎｉｔｉｖｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ａｎｄＰｓｙｃｈｏｐａｔｈｏｌｏｇｙ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄＰｓｙｃｈｏｐａｔｈｏｌｏｇｙ，１７〔３〕：７１５－７３４．Ｒｕｓｓｅｌｌ，Ｊ．Ａ．〔１９８０〕．ＡＣｉｒｃｕｍｐｌｅｘＭｏｄｅｌｏｆＡｆｆｅｃｔ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｅｒｓｏｎａｌｉｔｙａｎｄＳｏｃｉａｌＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，３９〔６〕：１１６１－１１７８Ｓａｋａｋｉ，Ｔ．，Ｏｋａｚａｋｉ，Ｍ．＆ＭａｔｓｕｏＹ．〔２０１０〕．ＥａｒｔｈｑｕａｋｅＳｈａｋｅｓＴｗｉｔｔｅｒＵｓｅｒｓ：Ｒｅａｌ－ＴｉｍｅＥｖｅｎｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎｂｙＳｏｃｉａｌＳｅｎｓｏｒｓ．ＷＷＷ２０１０，Ａｐｒｉｌ２６－３０，Ｒａｌｅｉｇｈ，ＮｏｒｔｈＣａｒｏｌｉｎａ．Ｓｊｂｅｒｇ，Ｌ．，Ｄｒｏｔｔｚ－Ｓｊｂｅｒｇ，Ｂ．Ｍ．〔２００１〕．Ｆａｉｒｎｅｓｓ，ＲｉｓｋａｎｄＲｉｓｋＴｏｌｅｒａｎｃｅｉｎｔｈｅＳｉｔｉｎｇｏｆａＮｕｃｌｅａｒＷａｓｔｅＲｅｐｏｓｉｔｏｒｙ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｉｓｋＲｅｓｅａｒｃｈ，４〔１〕：７５－１０１．Ｓｌｏｖｉｃ，Ｐ．，Ｆｎｕｃａｎｅ，Ｍ．，Ｐｅｔｅｒ，Ｅ．＆ＭａｃＧｒｅｇｏｒＤ．Ｇ．〔２００４〕．ＲｉｓｋａｓＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＲｉｓｋａｓＦｅｅｌｉｎｇ：ＳｏｍｅＴｈｏｕｇｈｔｓａｂｏｕｔＡｆｆｅｃｔ，Ｒｅ