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      基于社會化媒體的眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援初探

      2014-06-05 15:32:12王建英
      關(guān)鍵詞:謠言社會化災(zāi)害

      王建英,張 輝

      基于社會化媒體的眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援初探

      王建英,張 輝

      社會化媒體;微博;微信;災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援

      眾包顧名思義為“大眾承包”,是利用大眾的力量解決問題。社會化媒體改變了我們獲取災(zāi)害信息的方式[1-2]。2008年四川汶川地震,人們還需要盯著電視了解地震的傷亡及救援信息,醫(yī)學(xué)救援還只能依靠先前制定的應(yīng)急預(yù)案按步驟執(zhí)行,信息的傳遞是縱向的。2013年雅安地震,成都高新減災(zāi)研究所震后53 s發(fā)出第一條微博,此后的48 h內(nèi)相關(guān)微博、微信文字、圖片和視頻信息達(dá)到幾億條,形成了縱向和橫向相融合的信息網(wǎng),信息獲取及時迅速。近年來發(fā)生的重大災(zāi)害事件中,不管是雅安地震等自然災(zāi)害,還是中石化輸油管道泄漏爆炸事故等社會災(zāi)害,社會化媒體都會成為信息的聚集場,從中可以獲得人員位置,災(zāi)害情況和醫(yī)學(xué)救援進(jìn)度等各類信息。但是,社會化媒體并沒有改變?yōu)暮︶t(yī)學(xué)救援的模式,獲取信息與有效利用信息之間還存在一定距離。它只是一個管道,不能自然而然地融合不同用戶發(fā)布的信息,承擔(dān)組織協(xié)調(diào)各方的作用,就目前來看,社會化媒體在承擔(dān)災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援方面貢獻(xiàn)有限,并沒有成為政府和救援機(jī)構(gòu)采用的首選方案。

      1 眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援

      實施災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援的主體是政府和救援機(jī)構(gòu),最核心的目標(biāo)就是爭分奪秒搶救生命和保護(hù)健康,當(dāng)前其面臨的最緊急問題是物資和人員不能夠上通下達(dá),各方力量不能夠有效協(xié)同,其中最關(guān)鍵的原因就是信息缺失,必須準(zhǔn)確了解傷員在哪里,災(zāi)害實時情況,目前都有哪些救援隊伍,所有的救援機(jī)構(gòu)運行情況等災(zāi)情、救援力量以及救援物資信息,才能科學(xué)決策,采取正確有效的行動,統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各方力量。社會化媒體天生是信息的發(fā)源地,災(zāi)害中存在的各類角色,包括受災(zāi)者、救援者、群眾、政府、媒體以及社會機(jī)構(gòu)都可以利用微博、微信等社會化媒體發(fā)布共享信息。數(shù)以億計的信息來自不同的網(wǎng)絡(luò)平臺,數(shù)據(jù)格式不同,數(shù)據(jù)內(nèi)容不規(guī)范,如何匯總、融合并利用信息實現(xiàn)有效的災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援是必須要解決的問題,眾包為解決此問題提供了一種可行的解決方案[3]。眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援方案就是在傳統(tǒng)災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援的基礎(chǔ)上引入社會化媒體這一工具和大眾這一角色,使得信息可以實現(xiàn)共享,人員可以實現(xiàn)共用。大眾既是信息的產(chǎn)生者,又是救援的參與者,參與到災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援的全過程,如圖1所示,利用社會化媒體實現(xiàn)眾包醫(yī)學(xué)救援模式,在地理信息地圖的基礎(chǔ)上匯總社會化媒體數(shù)據(jù),同時允許政府和救援機(jī)構(gòu)發(fā)布任務(wù),大眾可以申請受領(lǐng)任務(wù)參與其中,即“眾包”的概念,任務(wù)包括從簡單的驗證信息到復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析與挖掘。

      圖1 基于社會化媒體的眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援平臺

      2 眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援的優(yōu)缺點

      相對于傳統(tǒng)災(zāi)害醫(yī)療救援,基于社會化媒體的眾包災(zāi)害醫(yī)療救援[4]有以下4方面優(yōu)勢。(1)信息的及時性。災(zāi)害一般是突發(fā)和偶然的,傳統(tǒng)主流媒體無法第一時間到達(dá)災(zāi)區(qū),而社會化媒體時代,每個人都可以及時發(fā)布災(zāi)害信息,處在災(zāi)區(qū)最近的機(jī)構(gòu)和個人都可以發(fā)布一手資料,及時地為醫(yī)學(xué)救援爭取寶貴的時間。(2)信息的廣泛性。社會化媒體歸根到底是大眾的力量,傳統(tǒng)媒體人手有限,而社會化媒體使用人數(shù)眾多,分布廣泛,對每個人提供的一點信息或者是一個小的建議,就可以讓眾包得以實現(xiàn)。信息可以分布到災(zāi)區(qū)的所有地方,獲得的數(shù)據(jù)內(nèi)容豐富,可以進(jìn)行分析和挖掘,全面細(xì)致地了解災(zāi)區(qū)的信息,為制定醫(yī)學(xué)救援方案提供依據(jù)。(3)定位的準(zhǔn)確性。利用社會化媒體的定位功能,可以定位每一個機(jī)構(gòu)和每一位災(zāi)區(qū)人員的具體地理位置,從而實施更加有效快速的救援。(4)獲得群眾救援力量。利用社會化媒體獲取信息快捷的優(yōu)勢,可以快速獲得群眾力量的救援,快速組織群眾救援團(tuán)隊,為救援提供直接的幫助。

      任何一種媒體都有其局限性,社會化媒體也不例外,其局限性有以下3個方面。(1)信息不準(zhǔn)確。社會化媒體本身語言的特點就是口語化,非結(jié)構(gòu)化,帶有很大的隨意性,數(shù)據(jù)的可靠性相對較低。(2)信息不完整。從社會化媒體獲得的數(shù)據(jù)多而雜,單條數(shù)據(jù)表達(dá)的信息有限。(3)信息不可靠。社會化媒體的特點造就了所獲得信息的可靠性不高,存在很多虛假消息和謠言。這3方面的缺點都極大地阻礙了社會化媒體所獲得數(shù)據(jù)的有效利用,還需要花費大量的人力和物力進(jìn)行后續(xù)的處理才能使用。所以社會化媒體得到的數(shù)據(jù)很難直接應(yīng)用于災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援,還需要通過眾包的方式進(jìn)一步分析、篩選各種有價值的信息。

      3 眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援內(nèi)容探討

      社會化媒體作為災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援一種眾包機(jī)制,相比于傳統(tǒng)的災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援信息支持系統(tǒng),它可以提供更全面的整體態(tài)勢圖,新的通訊途徑以及綜合利用大眾的力量。但是要想真正使得社會化媒體成為災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援中有效的工具,我們必須解決它存在的問題,包括信息的正規(guī)化,安全性及組織管理方面。除了政策方面的考慮,在技術(shù)層面,我們也有多方面的內(nèi)容值得探討。

      3.1 地理位置測定[5]地理位置是評估災(zāi)害實施救援必需的信息,如果我們試圖通過感知和分析社會化媒體數(shù)據(jù)實施災(zāi)害救援,首先就要獲得準(zhǔn)確的地理位置。大多數(shù)社會化媒體已經(jīng)提供了地理位置標(biāo)簽功能,但是很多用戶并不習(xí)慣使用,很多社會化媒體數(shù)據(jù)可能不包含地理位置標(biāo)簽或者不規(guī)范的地理位置標(biāo)簽,必須進(jìn)行位置測評或重定位??梢酝ㄟ^挖掘自身或者朋友發(fā)布的文本、圖片,甚至是視頻定位位置信息。比如,互為朋友的用戶,位置更為接近,已經(jīng)有很多研究者開展這方面的研究工作。也可以直接利用眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援平臺,直接發(fā)布需求,等待別人回答。再比如,有人發(fā)布了你家鄉(xiāng)的某個小巷子,那么你就是最好的指路專家。

      3.2 信息驗證 任何用戶都可以通過社會化媒體發(fā)布任何信息,使其成為發(fā)布虛假信息、制造謠言的溫床。比如,雅安地震期間,就有人偽裝成雅安人民醫(yī)院發(fā)布詐騙信息,所以眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援平臺在發(fā)布信息之前一定要有謠言識別和信息驗證的功能。這一功能可以采用人工進(jìn)行識別,但是會耗費大量的人力,而且有賴于識別人自身的專業(yè)水平,所以實現(xiàn)起來非常困難,目前還應(yīng)當(dāng)著重研究自動謠言識別[6]和信息驗證技術(shù)。

      目前社會化媒體提供平臺也都加強(qiáng)了信息監(jiān)管的力度,但還是有很多偽裝的謠言難以識別。謠言自動識別技術(shù)依然是眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援研究的重點,應(yīng)該著重研究與災(zāi)害有關(guān)的謠言種類、特點及傳播規(guī)律,研究自動謠言識別的技術(shù)與方法,開發(fā)能夠自動進(jìn)行謠言識別和信息驗證的系統(tǒng)。

      3.3 自動摘要社會化媒體提供豐富信息的同時,也使得信息“爆炸”增長,數(shù)以億計的信息同時涌來,必須要求眾包災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援平臺具有自動匯總、形成摘要的能力。平臺需要能夠自動理解每條信息的內(nèi)容和價值,能夠根據(jù)內(nèi)容和價值給信息進(jìn)行分級分類,形成上傳下達(dá)的相應(yīng)文書。自動摘要[7]實現(xiàn)的基礎(chǔ)是自然語言處理技術(shù),同時能夠增加災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援領(lǐng)域的知識,并詳細(xì)分析社會化媒體的文本語言特征。

      3.4 用戶行為預(yù)測 通過社會化媒體,任何一個擁有智能手機(jī)或者電腦的人都可以取得聯(lián)系。但是在災(zāi)害面前,通信可能會變得不那么容易。在這種情況下,我們可以通過以往的海量社會化數(shù)據(jù)對災(zāi)害中的用戶行為進(jìn)行建模和分析[8],挖掘不同災(zāi)害類型和規(guī)模及災(zāi)民的行為模式,從而直接指導(dǎo)災(zāi)害救援。

      3.5 可擴(kuò)展性與安全性 可擴(kuò)展性與安全性是災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援系統(tǒng)的基本需求[9],尤其對于這樣一個眾包平臺來說,可擴(kuò)展性和安全性更加重要,因為它是一個高度動態(tài)的系統(tǒng),個人、組織以及設(shè)備隨時都在變化,且數(shù)據(jù)都是全公開的,我們要保證組織和個人的隱私與安全。

      4 總結(jié)

      基于社會化媒體的眾包醫(yī)學(xué)救援模式為我們提供了有效的災(zāi)害觀測手段和數(shù)據(jù)支持,是實現(xiàn)高效醫(yī)學(xué)救援的有力工具。大數(shù)據(jù)背景下災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援也成為一個全新的研究課題,包括災(zāi)害醫(yī)學(xué)理論體系以及自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析和社會計算等計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。隨著數(shù)據(jù)的積累和技術(shù)的革新,災(zāi)害醫(yī)學(xué)救援會催生更多的研究課題和應(yīng)用,幫助我們實現(xiàn)高效的醫(yī)學(xué)救援,減少災(zāi)害損失,挽救更多的生命。

      [1]貝曉超.社交媒體線上救災(zāi)新模式——新浪微博成為尋人,捐助最便利通道[J].新聞戰(zhàn)線,2013,(5):24-26.

      [2]陳岳芬.微博用戶對災(zāi)難信息的解碼方式探討——以“7.21”北京暴雨為例[J].暨南學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2013,(6):150-155.

      [3]李萬倫.社區(qū)遙感:一種地學(xué)應(yīng)用新技術(shù)[J].國土資源遙感,2013,25(1):1-6.

      [4]Gao H,Barbier G,Goolsby R.Harnessing the crowdsourcing power of social media for disaster relief[J].IEEE Intel ligent Systems,2011,26(3):10-14.

      [5]Abrol S,Khan L.Twinner:understanding news queries with geo-content using twit ter[C]//Proceedings of the 6th Workshop on Geographic Information Retrieval.ACM,2010:10.

      [6]賀 剛,呂學(xué)強(qiáng),李 卓,等.微博謠言識別研究[J].圖書情報工作,57(23):114-120.

      [7]陳桂林,王永成.Internet網(wǎng)絡(luò)信息自動摘要的研究[J].高技術(shù)通訊,1999,9(2):33-36.

      [8]Edwards ML.Social location and sel f-protective behavior:Implications for earthquake preparedness [J].International Journal of Mass Emergencies and Disasters,1993,11(4):293-303.

      [9]林 闖,任豐原.可控可信可擴(kuò)展的新一代互聯(lián)網(wǎng)[J].軟件學(xué)報,2004,15(12):1815-1821.

      (收稿:2014-04-24 修回:2014-07-24 編校:丁艷玲)

      R 129

      A

      2095-3496(2014)03-0162-03

      100071 北京,解放軍第307醫(yī)院醫(yī)務(wù)部(王建英);北京,清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系智能控制實驗室(張 輝)

      張 輝,E-mai l:Zhanghui_china@yeah.net

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