• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于共詞和網(wǎng)絡(luò)分析的踩踏事件特征與致因研究

      2019-05-13 02:32宋鈺謝科范梁本部
      關(guān)鍵詞:共詞分析策略分析

      宋鈺 謝科范 梁本部

      摘 要: 人群踩踏已成為嚴(yán)重影響社會(huì)治安、危及人們生命安全的重大災(zāi)難事件,為分析其發(fā)生的特征與致因,從發(fā)展趨勢(shì)、傷亡情況、觸發(fā)地點(diǎn)等多個(gè)方面對(duì)1990-2017年147起國(guó)內(nèi)外人群踩踏事件進(jìn)行分析,基于共詞分析與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論,計(jì)算高頻詞網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心性、中間中心性與接近中心性,分析踩踏事件高頻詞的網(wǎng)絡(luò)控制能力、信息傳遞能力與獨(dú)立性;通過小團(tuán)體識(shí)別,剖析不同踩踏事件的致因與特點(diǎn)。結(jié)果表明:踩踏事件發(fā)生的數(shù)量呈現(xiàn)周期性波動(dòng),非洲和亞洲是踩踏事件傷亡最為嚴(yán)重的地區(qū),體育場(chǎng)、橋梁街道、寺廟等是發(fā)生踩踏事件的主要場(chǎng)所;可視化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度決定了事件特征詞觸發(fā)踩踏事件的控制能力,中間中心性決定了間接因素轉(zhuǎn)化為觸發(fā)因素的能力,接近中心性刻畫踩踏事件的突發(fā)性致因;宗教、布施、慶典、賽事等活動(dòng)的踩踏事故觸發(fā)因素具有一定差異性。最后,基于共詞分析與網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果提出踩踏事件的預(yù)防對(duì)策。

      關(guān)鍵詞: 人群踩踏; 共詞分析; 中心性分析; 小團(tuán)體分析; 策略分析

      中圖分類號(hào): X928 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A DOI: 10.3963/j.issn.1671|6477.2019.01.0006

      一、 問題的提出與文獻(xiàn)綜述

      近年來,隨著人們生活水平的不斷提高,參與商業(yè)、體育、宗教等活動(dòng)已經(jīng)成為人們精神文化生活的主要方式,城市公共設(shè)施的迅速發(fā)展為人群聚集活動(dòng)提供了便利,同時(shí)也帶來了重大的安全隱患[1]。大型活動(dòng)形成的人群聚集具有參與人數(shù)眾多、風(fēng)險(xiǎn)因素復(fù)雜、社會(huì)影響面廣等特點(diǎn),若在人群流動(dòng)中產(chǎn)生高密度人群、沖突、跌倒等情況,極易觸發(fā)嚴(yán)重的踩踏事件。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),1990-2017年期間國(guó)內(nèi)外共發(fā)生147起踩踏事件,造成7526人死亡,12407人受傷,而亞洲是事故的高發(fā)地區(qū),造成了極其嚴(yán)重的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。因此,這使得針對(duì)踩踏事件的特征與致因等問題的研究,成為目前人口增長(zhǎng)迅速且人群管理水平較為落后的發(fā)展中國(guó)家極其迫切的需要。

      人群踩踏,指在人群聚集的事件中,某高密度區(qū)域內(nèi),單人或多人因異常行為、恐慌等突發(fā)狀況而行走不穩(wěn)造成擠壓和跌倒,且少量個(gè)體因其他多數(shù)人群的疊壓未能站起,導(dǎo)致短時(shí)間內(nèi)的人群停滯、失控的現(xiàn)象[2]。目前關(guān)于人群踩踏的研究主要從事故分析、人群流動(dòng)模型與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等幾個(gè)角度展開。從事故分析的角度,Aylwin[3]對(duì)踩踏事件的觸發(fā)因素、事件過程、傷亡情況等進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析;Turris等[4|6]學(xué)者重點(diǎn)分析了印度、沙特阿拉伯國(guó)家宗教與慶典活動(dòng)中的踩踏事件,發(fā)現(xiàn)謠言、騷亂是構(gòu)成災(zāi)害發(fā)生的主要原因;任常興[7]用群集指數(shù)表征人群密集參量,指出高度聚集是人群踩踏事件發(fā)生的先決條件;張青松[8]等從人群踩踏事故發(fā)生的致因機(jī)理與人體行為出發(fā),提出人群踩踏事故風(fēng)險(xiǎn)理論,包括自由移動(dòng)、滯留、擁擠、踩踏四個(gè)階段;單雪強(qiáng)[9]等收集與整理近10年中小學(xué)擁擠踩踏事故案例,對(duì)其時(shí)空分布和影響因素進(jìn)行分析;尹曉慶基于事故致因理論及其形成機(jī)理建立大型活動(dòng)擁擠踩踏事件事故樹,總結(jié)踩踏事件的特征和形成機(jī)理[10]。在人群流動(dòng)模型層面,學(xué)者進(jìn)行了較為深入的探討,主要從宏觀人群模型,如Henderson[11]提出的宏觀氣體或液體流模型,將大規(guī)模人群的流動(dòng)看作類似于物質(zhì)流動(dòng);及微觀人群模型,如社會(huì)力連續(xù)模型[12]、元胞自動(dòng)機(jī)離散模型[13],對(duì)人群中的個(gè)體行為進(jìn)行獨(dú)立模擬,為大規(guī)模人群活動(dòng)的規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持。在踩踏風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的層面,于帆[14]等人從發(fā)生機(jī)制入手分析踩踏事故的影響階段,獲取公共場(chǎng)所踩踏事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo),構(gòu)建評(píng)價(jià)體系;劉艷等確定人群踩踏事故風(fēng)險(xiǎn)的輸入輸出向量與權(quán)重,運(yùn)用DEA模型評(píng)價(jià)地鐵擁擠踩踏風(fēng)險(xiǎn);王起全引入賦權(quán)關(guān)聯(lián)度、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[15|16]確定踩踏風(fēng)險(xiǎn)的主要因素,選取地鐵實(shí)際樣本與事故案例進(jìn)行對(duì)比分析。

      目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于踩踏事件的研究主要集中在人群踩踏理論與數(shù)據(jù)的分析上,研究方法多采用描述性統(tǒng)計(jì),而踩踏事件文獻(xiàn)來源復(fù)雜,僅靠單一描述性統(tǒng)計(jì)分析很難挖掘踩踏事件發(fā)生的深層規(guī)律與原因。本文運(yùn)用共詞分析方法,在檢索國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、灰色文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,基于高頻詞的共現(xiàn)矩陣與可視化網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步剖析人群踩踏事件的內(nèi)在特征與觸發(fā)因素,提出踩踏事件的預(yù)防對(duì)策。

      二、 研究方法與數(shù)據(jù)來源

      (一) 數(shù)據(jù)來源

      本文以人群踩踏事件為主題,以CNKI、萬方、EBSCO、Elsevier、WOS等為數(shù)據(jù)源,以“踩踏”、“踩踏事件”、“人群踩踏”、“crowd stampede”、“crowd disasters”、“mass incidents”為中英文檢索詞。由于人群踩踏事件具有突發(fā)性強(qiáng)、涉及面廣的特點(diǎn),學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的研究存在一定的滯后性[17],僅對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行分析無法獲取完善的踩踏數(shù)據(jù),因此本文另選取以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的灰色文獻(xiàn),包括人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、百度新聞、新浪新聞、BBC World、New York Times、Google等主要中英文主流媒體網(wǎng)站,對(duì)國(guó)內(nèi)外新聞報(bào)道進(jìn)行了全面檢索,運(yùn)用爬蟲方法獲取主要媒體的踩踏事件報(bào)道,獲得非相似新聞723篇,合并、剔除不相關(guān)信息,得到1990-2017期間國(guó)內(nèi)外人群踩踏事件147起。

      (二) 研究方法

      共詞分析法是文獻(xiàn)分析領(lǐng)域中進(jìn)行文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)、詞頻統(tǒng)計(jì)的主要方法之一,能夠準(zhǔn)確定位檢索詞所涉及領(lǐng)域的主要研究熱點(diǎn),反映出研究的一般規(guī)律與發(fā)展趨勢(shì)?;诰W(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的事件信息,對(duì)踩踏事件發(fā)生的趨勢(shì)、傷亡、區(qū)域分布、場(chǎng)所等進(jìn)行分析;運(yùn)用ICTCLAS漢語分詞系統(tǒng),對(duì)爬取的文本進(jìn)行高頻詞識(shí)別和提取,獲得踩踏相關(guān)文獻(xiàn)和新聞的關(guān)鍵詞作為主要研究對(duì)象,對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行規(guī)范化處理,合并同義詞、近義詞,如“人流對(duì)沖”、“相向行走”、“對(duì)流”、“合流”等合并為“對(duì)沖合流”,將“逃跑”和“逃離”合并為“逃散”,剔除不規(guī)范的關(guān)鍵詞如“預(yù)案不足”、“催淚瓦斯”等,最終得到關(guān)鍵詞72個(gè),按照出現(xiàn)頻次進(jìn)行排序,選取詞頻數(shù)大于3的40個(gè)高頻關(guān)鍵詞作為研究對(duì)象,分析國(guó)內(nèi)外人群踩踏事件的特征與致因;構(gòu)建高頻詞共現(xiàn)矩陣,矩陣中交匯點(diǎn)處代表一組高頻關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)在一篇文獻(xiàn)中的頻次[20]。

      運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet,構(gòu)建虛擬化高頻詞網(wǎng)絡(luò),清晰呈現(xiàn)出各高頻詞之間的相互關(guān)系。計(jì)算高頻詞節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心性、中間中心性與接近中心性等網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)值。采用組間連接、平方Euclidean距離作為聚類標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行聚類分析,獲取聚類網(wǎng)絡(luò)圖,得到小團(tuán)體關(guān)鍵詞的特征與內(nèi)涵,探索不同類型踩踏事件的動(dòng)因。

      三、 實(shí)證分析

      (一) 近年來國(guó)內(nèi)外人群踩踏事件的描述性統(tǒng)計(jì)分析

      圖1呈現(xiàn)了近30年來人群踩踏事件的變化趨勢(shì)。踩踏事件具有高發(fā)性的特點(diǎn),僅1993、1995、1997三年未發(fā)生大規(guī)模人群踩踏事件;1990-2000年之間國(guó)內(nèi)外發(fā)生的踩踏事件數(shù)量相對(duì)較少,2000年以后呈現(xiàn)明顯波動(dòng)上升的趨勢(shì),約5年為一波動(dòng)周期,在2005、2010、2014年達(dá)到波峰值15、18、14起,共占到了踩踏事件總數(shù)的32.4%,同時(shí)國(guó)外踩踏事件的發(fā)生頻率明顯高于國(guó)內(nèi)。

      從事故發(fā)生區(qū)域與傷亡人數(shù)層面看,如表1所示,踩踏事件多發(fā)生在亞洲、非洲,其中亞洲發(fā)生踩踏事件103起,占總數(shù)的70%,傷亡人數(shù)超過到10000人,西亞踩踏事件最為嚴(yán)重,傷亡人數(shù)6599人,死亡人數(shù)4235人,遠(yuǎn)超其他地區(qū),如沙特阿拉伯、伊朗、伊拉克等宗教活動(dòng)盛行的國(guó)家;非洲發(fā)生踩踏事件32起,占總數(shù)的21.8%,死亡人數(shù)超過5000人,如剛果、加納、科特迪瓦發(fā)生多次踩踏事件;歐洲發(fā)生踩踏事件數(shù)目相對(duì)較少,但是傷亡人數(shù)高達(dá)2500人,占傷亡總?cè)藬?shù)的12.5%,說明歐洲國(guó)家踩踏事故造成的后果最為嚴(yán)重,多是由暴亂、恐怖襲擊引起的;踩踏事件在美洲、大洋洲相對(duì)較少。

      從踩踏事故的發(fā)生地點(diǎn)來看,如圖2所示,傷亡人數(shù)最多的場(chǎng)所為體育場(chǎng)(35起,7507人),但相對(duì)來說死亡人數(shù)較少;橋梁街道(32起)造成了最多的死亡人數(shù)4000人;寺廟教堂與地下通道共發(fā)生踩踏事件17起,造成傷亡人數(shù)分別為1753與1546人,而地下通道僅發(fā)生3起事故,死亡人數(shù)高達(dá)500人/次,說明頻發(fā)在狹窄通道的事故更容易造成人群擠壓,短時(shí)間內(nèi)形成嚴(yán)重的后果;學(xué)校是踩踏事件的高發(fā)場(chǎng)所(30起),更多地出現(xiàn)在落后地區(qū)的中小學(xué)群體中;娛樂場(chǎng)所均次死亡人數(shù)達(dá)到50人/次,相對(duì)較高;其他場(chǎng)所傷亡情況如圖2所示。

      (二) 近年來國(guó)內(nèi)外人群踩踏事件的高頻詞分析

      關(guān)鍵詞是事件發(fā)生的精髓,是對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和灰色文獻(xiàn)的凝練。如果某一關(guān)鍵詞在事件描述中反復(fù)出現(xiàn),則可反映出該關(guān)鍵詞是事件發(fā)生的重要關(guān)聯(lián)要素,體現(xiàn)出某一或某一類事件的特征或致因。踩踏事件的關(guān)鍵詞,可以在一定程度上反映事故發(fā)生的一般特點(diǎn),因此,本文選取詞頻數(shù)大于3的40個(gè)高頻關(guān)鍵詞作為研究對(duì)象,分析人群踩踏事件的特征與致因,如表2所示。

      “踩踏”作為人群踩踏事件的核心關(guān)鍵詞,詞頻數(shù)最高?!皳頂D”詞頻數(shù)達(dá)到了90,高于其他關(guān)鍵詞,體現(xiàn)出人群聚集形成的擁擠環(huán)境是踩踏事件發(fā)生的必要條件;“跌倒”、“恐慌”、“集聚”等關(guān)鍵詞詞頻均超過了20次,代表踩踏事故中人群心理與行為的規(guī)律與特征;“宗教活動(dòng)”、“體育賽事”、“音樂節(jié)”、“慶典”、“災(zāi)難”、“事故”等關(guān)鍵詞體現(xiàn)了踩踏事件發(fā)生的事故場(chǎng)景;“課間”、“停電”等則表明了踩踏事件發(fā)生的時(shí)間;“樓梯”、“電梯”等關(guān)鍵詞說明了踩踏事件一般發(fā)生的地點(diǎn),“對(duì)沖”、“暴力”、“出入口限制”、“結(jié)構(gòu)失效”等關(guān)鍵詞則體現(xiàn)了踩踏事件發(fā)生的原因。

      依據(jù)高頻關(guān)鍵詞在同一文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次構(gòu)建共現(xiàn)矩陣,表3右上部列舉了主要關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻次,高共現(xiàn)頻次說明關(guān)鍵詞之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性。“踩踏”與其他高頻詞均具有較高的相關(guān)性,共現(xiàn)數(shù)與詞頻數(shù)目大致相等?!皳頂D”與“跌倒”、“聚集”、“恐慌”、“慶典”、“賽事”等關(guān)鍵詞均出現(xiàn)了高相關(guān)性,可以看出,高密度人群是造成人群跌倒、恐慌的主要原因,大規(guī)模聚集活動(dòng)是高密度人群的頻發(fā)場(chǎng)景,朝覲活動(dòng)(尤其集中在西亞地區(qū)),形成了較為龐大的聚集性人群,“擁擠”現(xiàn)象極易出現(xiàn);“賽事”和“恐慌”具有較強(qiáng)相關(guān),賽事活動(dòng)的情緒變化容易造成個(gè)體情緒的脆弱性特點(diǎn),處在激動(dòng)情緒的觀眾在突發(fā)性刺激情緒影響時(shí),如打罵、尖叫、暴動(dòng)等,容易產(chǎn)生恐慌情緒;“逃散”是“恐慌”產(chǎn)生的最為直接結(jié)果(共現(xiàn)頻次為7),高密度情況下個(gè)體的無序、變速移動(dòng),會(huì)增大人群的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);“對(duì)沖合流”是較為危險(xiǎn)的人流狀態(tài),出現(xiàn)在高密度人群和復(fù)雜的建筑結(jié)構(gòu)中,與“擁擠”共現(xiàn)頻次較高。由于篇幅有限,本文僅提供部分高頻詞共現(xiàn)矩陣(如表3所示)。

      (三) 近年來國(guó)內(nèi)外人群踩踏事件的網(wǎng)絡(luò)分析

      在圖論(Graph Theory)與網(wǎng)絡(luò)分析(Network Analysis)中,中心性是衡量節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中重要性的重要指標(biāo),包括點(diǎn)度中心性、中間中心性和接近中心性。將網(wǎng)絡(luò)理論與文本方法相結(jié)合,能夠有效分析高頻詞在網(wǎng)絡(luò)中的地位與特征,同時(shí)剖析不同節(jié)點(diǎn)間的相互關(guān)系,了解踩踏事件不同特征與致因之間的相互影響。

      1.點(diǎn)度中心性。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心性只有在網(wǎng)絡(luò)中與其他相關(guān)節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度進(jìn)行比較才有意義,而圖的網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)表示網(wǎng)絡(luò)總體向某個(gè)節(jié)點(diǎn)的聚集程度與概率。

      在網(wǎng)絡(luò)中,與一個(gè)節(jié)點(diǎn)直接相連的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)越多,則其在圖中的位置越靠近中心,擁有的權(quán)重也越大。用CRDi表示節(jié)點(diǎn)i的點(diǎn)度中心度,即節(jié)點(diǎn)i與其他n-1個(gè)節(jié)點(diǎn)直接聯(lián)系的數(shù)量。節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模n相關(guān),網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大,則點(diǎn)度中心度的取值可能性越大。為了消除網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不確定引起的影響,Stanley Wasserman[21]等提出相對(duì)節(jié)點(diǎn)中心度C′[KG-*2]RDi的公式:

      踩踏事件高頻詞網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系可以理解為不同事故發(fā)生功能、場(chǎng)所、事件類型之間的聯(lián)系,以及事件發(fā)生的復(fù)雜性。點(diǎn)度中心性度表示某個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)其他關(guān)鍵詞的影響程度,體現(xiàn)踩踏事件發(fā)生的核心原因、地點(diǎn)、結(jié)果等,踩踏事件的高頻詞網(wǎng)絡(luò)相對(duì)點(diǎn)度中心度(C′[KG-*2]RDi)如表4所示。

      踩踏事件關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)為63.16,關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)集中趨勢(shì)較為明顯,平均點(diǎn)度中心度(Mean Centrality Degree)為15.231,共現(xiàn)頻次較高,表明踩踏事件具有共性的觸發(fā)因素。“踩踏”相對(duì)點(diǎn)度中心度為1,與其他關(guān)鍵詞均存在直接聯(lián)系,具有較強(qiáng)的資源控制能力;體現(xiàn)人群聚集宏觀特點(diǎn)的高頻詞相

      對(duì)點(diǎn)度中心度較高,如“擁擠”、“集聚”、“蜂擁”等,在占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的中心位置,體現(xiàn)踩踏事件的共性因素為密度較大人群中的異常移動(dòng);“恐慌”表明在擁擠踩踏事故發(fā)生時(shí),人群易產(chǎn)生異常心理,且個(gè)體異常情緒極易影響周圍人群;“跌倒”、“逃散”、“混亂”表明異常行為導(dǎo)致的個(gè)體跌倒是踩踏事故的主要觸發(fā)事件,兩種主要致因包括主觀致因(“對(duì)沖合流”、“超員”、“爭(zhēng)搶”等)與客觀致因(“結(jié)構(gòu)失效”、“狹窄”、“出入口限制”);情境因素包括:“體育賽事”、“慶典”、“宗教”等,相對(duì)點(diǎn)度中心度較高,是踩踏事件發(fā)生的主要人群聚集場(chǎng)景,而“布施活動(dòng)”、“災(zāi)難事故”、“音樂節(jié)”等突發(fā)事件所引起的異常人群流動(dòng)也不容忽視,其人群情緒往往異于正常情況?!巴k姟?、“朝覲”、“爆炸”等關(guān)鍵詞的點(diǎn)度中心度在10以下,處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置,體現(xiàn)踩踏事件發(fā)生的突發(fā)致因。

      2.中間中心性。中間中心度作為衡量控制節(jié)點(diǎn)之間交往能力的指標(biāo),代表著對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的控制程度,通過計(jì)算中間中心性可以分析踩踏事件高頻詞網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)節(jié)點(diǎn)或某條邊作為“中介”的能力,即某個(gè)關(guān)鍵詞作為“中介”對(duì)其他關(guān)鍵詞的影響及資源的掌控程度,在踩踏事件高頻詞網(wǎng)絡(luò)中,其節(jié)點(diǎn)中間中心度的大小代表傳遞信息能力的強(qiáng)弱,是導(dǎo)致踩踏事件發(fā)生的關(guān)鍵性節(jié)點(diǎn),踩踏事件高頻詞的相對(duì)中間中心度(CRBi)如表5所示。節(jié)點(diǎn)i的相對(duì)中間中心度[22]為:

      作為信息傳導(dǎo)重要通道,相對(duì)中間中心度較高的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)對(duì)踩踏事件的發(fā)生起到?jīng)Q定性的作用?!皳頂D”、“恐慌”、“集聚”、“跌倒”、“蜂擁”、“逃散”等體現(xiàn)人為因素的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)具有較高的相對(duì)中間中心度。與點(diǎn)度中心度相比,節(jié)點(diǎn)“擁擠”不僅占據(jù)了高頻詞網(wǎng)絡(luò)的核心位置,還控制了眾多節(jié)點(diǎn)對(duì)的測(cè)地線網(wǎng)絡(luò),說明高密度人群是促使踩踏事件間接因素轉(zhuǎn)化為觸發(fā)因素的關(guān)鍵,同時(shí)異常人群如恐慌、跌倒、蜂擁與逃散(突然加速或減速)也是促使踩踏事件發(fā)生的重要觸發(fā)因素。從場(chǎng)景因素的維度,“出入口限制”、“結(jié)構(gòu)失效”、“狹窄”等場(chǎng)景結(jié)構(gòu)性特征高頻詞也占據(jù)著網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵性節(jié)點(diǎn),說明由于場(chǎng)地設(shè)置缺陷或超出額定承載范圍,是造成突發(fā)踩踏事件的重要因素,同時(shí)也是間接因素轉(zhuǎn)化為觸發(fā)因素的催化劑。此外,“樓梯”、“電梯”等狹窄空間也已造成局部人群密度過高,從而導(dǎo)致間接因素轉(zhuǎn)化。從環(huán)境因素的維度,“謠言”在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)較為重要的信息傳遞位置,當(dāng)產(chǎn)生恐怖言論并擴(kuò)散傳播時(shí),聚集人群易發(fā)生突然的不規(guī)則移動(dòng),造成碰撞或跌倒;“暴力”、“免費(fèi)”、“促銷”、“爆炸”、“停電”等其他意外環(huán)境因素也占據(jù)了較為重要的信息節(jié)點(diǎn),但相比人為因素和場(chǎng)景因素,其中介能力較弱。從管理因素維度,“對(duì)沖合流”、“失控”、“爭(zhēng)搶”、“涌入”等高頻詞代表由于現(xiàn)場(chǎng)管理不當(dāng)形成的高風(fēng)險(xiǎn)群體,包括對(duì)沖人流、無序移動(dòng)人流、星狀集中人流和瓶頸人流等,但對(duì)資源的中介能力最弱,屬于觸發(fā)因素。

      3.接近中心性。接近中心性是從整體出發(fā),用來測(cè)量節(jié)點(diǎn)“行動(dòng)”不受他人“控制”的能力,關(guān)注更多的是捷徑,而不是節(jié)點(diǎn)直接連接關(guān)系。如果一個(gè)點(diǎn)通過更短的接地線與其他節(jié)點(diǎn)相連接,即這個(gè)節(jié)點(diǎn)具有較高的接近中心性,反之,則該節(jié)點(diǎn)具有較高的獨(dú)立性。節(jié)點(diǎn)的相對(duì)接近中心度[23]可表示為:

      由于踩踏事件高頻詞網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)較高、網(wǎng)絡(luò)較為集中,相對(duì)接近中心度與相對(duì)點(diǎn)度中心度呈現(xiàn)相似的特征。擁有較大相對(duì)接近中心度的節(jié)點(diǎn)仍然為“踩踏”、“擁擠”、“跌倒”,無論作為踩踏事件的控制者、誘因的中介者,還是作為事件的聯(lián)合觸發(fā)者,人為因素都占據(jù)著極其重要的網(wǎng)絡(luò)地位,說明在宗教活動(dòng)、體育賽事、布施活動(dòng)等不同的場(chǎng)景因素中,人為誘因是造成踩踏事故最為普遍、直接的致因。相反,“停電”、“朝覲”、“有毒氣體”、“爆炸”具有較低的接近中心性,說明此類事件具有較強(qiáng)的獨(dú)立性和不可預(yù)測(cè)性的特點(diǎn)。場(chǎng)地設(shè)計(jì)因素如“出入口限制”、“結(jié)構(gòu)失效”、“狹窄”等節(jié)點(diǎn)仍具有較高的相對(duì)接近中心性,傳遞信息功能較強(qiáng),即更易導(dǎo)致間接因素向觸發(fā)致因的轉(zhuǎn)化。

      4.聚類分析?;趯哟尉垲惙椒╗24],對(duì)人群踩踏事件高頻詞的共現(xiàn)矩陣進(jìn)行分析,呈現(xiàn)踩踏事件高頻詞的網(wǎng)絡(luò)分布及踩踏事件發(fā)生的中心詞與邊緣詞,得到6個(gè)關(guān)鍵詞子群,如圖3所示,聚類網(wǎng)絡(luò)的整體密度值為0.39,各高頻詞之間聯(lián)系較為緊密。

      小團(tuán)體(G1)代表的核心詞多與“宗教”朝覲相關(guān),占據(jù)著可視化網(wǎng)絡(luò)的核心位置,包括了網(wǎng)絡(luò)分析的多個(gè)核心詞,說明此類事件是最具代表性的踩踏事故。這類事件主要發(fā)生在亞洲、非洲等宗教活動(dòng)盛行的國(guó)家,如印度、沙特、巴基斯坦等;事發(fā)地點(diǎn)多處于街道、涵洞、橋梁等狹窄區(qū)域,“跌倒”、“失控”、“對(duì)沖合流”等關(guān)鍵詞體現(xiàn)了這類事件的一般原因:小規(guī)模群體相對(duì)于總體人流減速、靜止或逆行,造成人流阻塞、失控,局部人群密度過大,發(fā)生踩踏事件。

      小團(tuán)體(G2)中“布施”、“促銷”呈現(xiàn)為另一類踩踏事件的高發(fā)活動(dòng),主要發(fā)生在印度、尼日利亞、中國(guó)等發(fā)展中或不發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū),涉及范圍較廣。這類活動(dòng)對(duì)群眾有較強(qiáng)的情感刺激。在群體活動(dòng)中,個(gè)體的知覺和行為極易受他周圍人群的影響[25],當(dāng)提及某些激勵(lì)性信息,如“食物免費(fèi)”、“降價(jià)”等,人群容易發(fā)生“爭(zhēng)搶”、“蜂擁”等行為,造成局部空間內(nèi)人流速率的突然變化并向某一刺激點(diǎn)集中,而弱勢(shì)群體如老人、小孩、婦女等由于身體的先天性弱勢(shì),易產(chǎn)生跌倒、受傷,甚至形成踩踏事件。

      小團(tuán)體(G3)中“慶典”是另一踩踏事件的高發(fā)活動(dòng)。在慶典、音樂節(jié)等代表性活動(dòng)中,群體情緒往往處于非理性狀態(tài),如激動(dòng)、興奮等。當(dāng)發(fā)生突發(fā)事件時(shí),人們更容易受到刺激產(chǎn)生恐慌情緒;由于建筑結(jié)構(gòu)性制約,大規(guī)模人群無法快速轉(zhuǎn)移或疏散,當(dāng)途經(jīng)狹窄區(qū)域如出入口或樓梯時(shí),瞬間的人流涌入會(huì)造成單位面積內(nèi)人群密度過大,從而導(dǎo)致踩踏風(fēng)險(xiǎn),2014年“上海外灘陳毅廣場(chǎng)踩踏事件”就是由于狹窄樓梯處人流對(duì)沖造成的,死亡人數(shù)多達(dá)36人。

      小團(tuán)體(G4)的高頻詞多與校園踩踏事件相關(guān),集中發(fā)生在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的中小學(xué)群體中,核心詞“擁擠”體現(xiàn)了小學(xué)校園更容易出現(xiàn)人群擁擠,此類校園基礎(chǔ)設(shè)施較為簡(jiǎn)陋,事發(fā)時(shí)間多為學(xué)生課間、上學(xué)、放學(xué)、儀式活動(dòng)等,發(fā)生地點(diǎn)主要集中在樓梯間、拐角、樓道間,從個(gè)體特點(diǎn)來看,中小學(xué)生自我保護(hù)意識(shí)較弱、行動(dòng)隨意性強(qiáng),在發(fā)生“跌倒”、“停電”等突發(fā)事件時(shí),容易造成驚慌、奔跑等行為,從而造成嚴(yán)重后果。

      小團(tuán)體(G5)中的“體育賽事”(尤其足球比賽)踩踏事件主要發(fā)生在美洲、非洲等地區(qū),單次死傷人數(shù)超過10人。發(fā)生的主要原因包括:球場(chǎng)超容,如2006年也門伊卜踩踏事件中,容量?jī)H為1萬人的體育場(chǎng)當(dāng)天觀眾高達(dá)15萬,最終釀成慘劇;結(jié)構(gòu)失效,當(dāng)單位面積人數(shù)超過建筑物承載閾值,建筑如大門、欄桿、樓梯等就會(huì)發(fā)生坍塌,而由于局部?jī)?nèi)人群密度過大,疏散的空間和時(shí)間受到制約,極易造成大規(guī)模傷亡;球場(chǎng)暴力,比賽雙方觀眾由于立場(chǎng)不同易產(chǎn)生激動(dòng)或敵對(duì)情緒,進(jìn)而上升為爭(zhēng)執(zhí)、打架、投擲危險(xiǎn)品等極端行為,人群產(chǎn)生恐慌情緒形成不規(guī)則“躲避”、“逃散”,最終發(fā)生踩踏事件。

      小團(tuán)體(G6)可以看出突發(fā)的災(zāi)難事件容易造成人群恐慌、逃散,突發(fā)災(zāi)難事件主要包括地震、火災(zāi)、槍擊、異響、爆炸、恐怖襲擊、設(shè)施倒塌等,同時(shí)謠言也是釀成踩踏事件的重要因素,容易造成恐慌逃散、恐慌傳播等現(xiàn)象。

      四、 討論與政策建議

      通過網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),目前踩踏事件多發(fā)生于宗教、布施、體育賽事等活動(dòng)中,其發(fā)生過程可以概括如下:集聚行為在場(chǎng)景、場(chǎng)地因素的作用下,形成不規(guī)則人群異常行為的間接因素,在催化因子的作用下,間接因素向觸發(fā)因素轉(zhuǎn)化形成個(gè)體移動(dòng)速度不均、跌倒、擁擠等現(xiàn)象,最終導(dǎo)致踩踏事件。但通過聚類分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)場(chǎng)景因素的不同時(shí),其特征和致因也存在差別,演化如圖4所示。

      人群的行為類因素構(gòu)成了踩踏事件的間接與直接致因,其中能夠直接觸發(fā)事故的兩個(gè)重要要素包括:擁擠和跌倒,即高密度人群與突發(fā)性事件的協(xié)同作用;而間接因素主要包括人群移動(dòng)的主要異常特征,包括逃散、爭(zhēng)搶、推搡等,易造成小范圍內(nèi)集聚狀態(tài)的不穩(wěn)定性,增加人群風(fēng)險(xiǎn)。中心性分析結(jié)果顯示,高頻關(guān)鍵詞作為網(wǎng)絡(luò)信息傳遞的重要樞紐占據(jù)了網(wǎng)絡(luò)的核心位置,控制著網(wǎng)絡(luò)信息的傳導(dǎo)。因此,踩踏事件間接因素向直接因素的轉(zhuǎn)化,需要催化因素(控制節(jié)點(diǎn))的作用和影響,環(huán)境狀態(tài)的異常、物理狀態(tài)的改變、管理失效都可以促使人群狀態(tài)的加速惡化,導(dǎo)致系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)超過閾值,形成觸發(fā)因素。人群的情感類因素也會(huì)形成催化作用,異常個(gè)體情緒不僅會(huì)影響其思維判斷和路徑選擇,同時(shí)還會(huì)形成傳播效應(yīng),影響周邊群體,導(dǎo)致系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)值呈現(xiàn)幾何式增長(zhǎng),最終形成人群系統(tǒng)的紊亂,導(dǎo)致踩踏事故的發(fā)生。

      基于此,在不同人群踩踏高發(fā)事件:宗教活動(dòng)、發(fā)放活動(dòng)、慶典活動(dòng)、校園活動(dòng)、體育賽事、突發(fā)災(zāi)難上,選擇應(yīng)急管理、場(chǎng)地管理、信息管理、人群管理幾個(gè)維度進(jìn)行人群集會(huì)場(chǎng)所踩踏事件風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的策略探討。

      第一,加強(qiáng)對(duì)宗教活動(dòng)踩踏事件高發(fā)場(chǎng)所如橋梁、涵洞、地下通道等地的人流流量、流向與密度監(jiān)控,做好硬件設(shè)施的鞏固工作,保證朝覲場(chǎng)所空曠暢通;合理設(shè)計(jì)宗教活動(dòng)路線,保證道路的單向通行,通過科學(xué)設(shè)計(jì)路標(biāo)標(biāo)示、警示語、隔離帶等引導(dǎo)人群移動(dòng),嚴(yán)格控制宗教活動(dòng)人員總數(shù)量。

      第二,發(fā)放活動(dòng)如布施、促銷等活動(dòng)中,應(yīng)將地點(diǎn)設(shè)置在廣場(chǎng)、體育場(chǎng)等空曠場(chǎng)所,增加發(fā)放地點(diǎn)與窗口數(shù)量,延長(zhǎng)活動(dòng)時(shí)間,有效地進(jìn)行人群分流;通過信息宣傳和指引有選擇性地吸引人群,避免人群蜂擁;保證發(fā)放活動(dòng)的有序進(jìn)行,使人群以循環(huán)隊(duì)列流動(dòng)領(lǐng)取物品并迅速離開。

      第三,將慶典活動(dòng)設(shè)在空曠區(qū)域如廣場(chǎng)、體育場(chǎng)等,設(shè)置多出入口單向通行,保證道路寬敞無阻擋物;禁止攜帶危險(xiǎn)物品,以防發(fā)生突發(fā)事件引起恐慌;通過LED屏幕、廣播進(jìn)行宣傳,迅速有序出入場(chǎng),并控制單位區(qū)域人群數(shù)量;對(duì)人群情緒進(jìn)行監(jiān)控,避免人群沖突。

      第四,學(xué)校、社會(huì)等應(yīng)做好對(duì)學(xué)生突發(fā)人群踩踏事件的安全教育工作,在學(xué)校樓梯、走廊、操場(chǎng)等踩踏事件高發(fā)地段張貼標(biāo)語;增固樓梯、通道等學(xué)校關(guān)鍵區(qū)域硬件設(shè)施,增加安全警示線,保證普通照明與應(yīng)急照明;有效地分散學(xué)生集會(huì)、放學(xué)、課間等大規(guī)模人流移動(dòng)的時(shí)間點(diǎn),合理規(guī)劃學(xué)生日?;顒?dòng)。

      第五,保證體育賽事場(chǎng)館的定期檢修,尤其是護(hù)欄、樓梯、座椅等,避免因結(jié)構(gòu)失效造成的人員傷亡;嚴(yán)格控制觀眾的總體人數(shù),對(duì)不同區(qū)域的觀眾進(jìn)行類別劃分,如主客場(chǎng)球迷;通過球場(chǎng)廣播、大屏幕進(jìn)行安全信息的通知與指引;有效地規(guī)范觀眾行為,對(duì)集聚、打鬧、激動(dòng)、沖突等群體進(jìn)行及時(shí)疏散。

      第六,政府及相關(guān)危機(jī)災(zāi)害管理機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建踩踏事件數(shù)據(jù)庫,對(duì)國(guó)內(nèi)外踩踏事件的起因、傷亡人數(shù)、應(yīng)急措施等進(jìn)行詳細(xì)統(tǒng)計(jì),為相關(guān)部門制定應(yīng)急管理預(yù)案提供數(shù)據(jù)支撐;組織者應(yīng)該提前對(duì)活動(dòng)場(chǎng)所的容量、規(guī)模、出入口設(shè)施等進(jìn)行調(diào)研,制定科學(xué)合理的預(yù)案;同時(shí)應(yīng)通過模擬實(shí)驗(yàn)對(duì)預(yù)案進(jìn)行改進(jìn),培養(yǎng)訓(xùn)練有素的應(yīng)急管理隊(duì)伍。

      五、 結(jié) 語

      本文運(yùn)用文本分析和網(wǎng)絡(luò)分析方法,對(duì)1990-2017年國(guó)內(nèi)外147起踩踏事故深入研究,根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)論,擁擠踩踏事故的致因可以分為間接致因、直接致因和催化因子,即集聚行為在場(chǎng)景因素的背景下,形成以異常個(gè)體行為要素為主的間接因素,在管理、環(huán)境、物理等催化要素作用下,轉(zhuǎn)化成為“擁擠”、“跌倒”等能夠直接導(dǎo)致踩踏事故發(fā)生的因素。聚類分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)場(chǎng)景因素不同時(shí),踩踏事故的特征和致因也存在差別,因此,本文從應(yīng)急管理、場(chǎng)地管理、信息管理、人群管理四個(gè)維度針對(duì)不同的集會(huì)場(chǎng)景提出建議,確保大規(guī)模人群的安全集聚。本研究進(jìn)一步拓展了已有的事故分析方法,擴(kuò)充了踩踏事故數(shù)據(jù)的涵蓋范圍,提取的關(guān)鍵詞具有事件的一般性特征,能夠?yàn)椴忍な鹿实念A(yù)警提供一定的指導(dǎo)作用。

      [參考文獻(xiàn)]

      [1]? 劉德海.政府不同應(yīng)急管理模式下群體性突發(fā)事件的演化分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2010,30(11):1968|1976.

      [2] Helbing D,Buzna L,Johansson A,et al.Self|organized pedestrian crowd dynamics:Experiments,simulations,and design solutions[J].Transportation science,2005,39(1):1|24.

      [3] Aylwin C J,Knig T C,Brennan N W,et al.Reduction in critical mortality in urban mass casualty incidents:analysis of triage,surge,and resource use after the London bombings on July 7,2005[J].The Lancet,2007,368(9554):2219|2225.

      [4] Turris S A,Lund A,Bowles R R.An analysis of mass casualty incidents in the setting of mass gatherings and special events[J].Disaster medicine and public health preparedness,2014,8(2):143|149.

      [5] Memish Z A,Stephens G M,Steffen R,et al.Emergence of medicine for mass gatherings:lessons from the Hajj[J].The Lancet infectious diseases,2012,12(1):56|65.

      [6] Illiyas F T,Mani S K,Pradeepkumar A P,et al.Human stampedes during religious festivals:A comparative review of mass gathering emergencies in India[J].International Journal of Disaster Risk Reduction,2013,5:10|18.

      [7] 任常興,吳宗之,劉茂.城市公共場(chǎng)所人群擁擠踩踏事故分析[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2005,15(12):102|106.

      [8] 張青松,劉金蘭,趙國(guó)敏.大型公共場(chǎng)所人群擁擠踩踏事故機(jī)理初探[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2009(06):81|86.

      [9] 單雪強(qiáng),蘇國(guó)鋒.中小學(xué)校園踩踏事故統(tǒng)計(jì)分析及應(yīng)對(duì)措施研究[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2010(04):165|170.

      [10]尹曉慶,葉厚元.大型活動(dòng)擁擠踩踏事件的事故樹分析及其防控措施[J].安全與環(huán)境工程,2017,24(2):126|131.

      [11]Helbing D,F(xiàn)arkas I,Vicsek T.Simulating dynamical features of escape panic[J].Nature,2000,407(6803):487|490.

      [12]陳濤,應(yīng)振根,申世飛,等.相對(duì)速度影響下社會(huì)力模型的疏散模擬與分析[J].自然科學(xué)進(jìn)展,2006,16(12):1606|1612.

      [13]Ma J,Song W G,Lo S M,et al.New insights into turbulent pedestrian movement pattern in crowd|quakes[J].Journal of Statistical Mechanics:Theory and Experiment,2013,2013(2):20|28.

      [14]于帆,宋英華,霍非舟,et al.城市公共場(chǎng)所擁擠踩踏事故機(jī)理與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究:基于EST層次影響模型[J].科研管理,2016,(12):162|169.

      [15]王起全.基于賦權(quán)關(guān)聯(lián)度算法的地鐵擁擠踩踏事故風(fēng)險(xiǎn)研究[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2013(5):94|100.

      [16]王起全,鄭樂.大型活動(dòng)擁擠踩踏事故BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估方法應(yīng)用分析[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2009(04):127|133.

      [17]楊慶國(guó),陳敬良,甘露.社會(huì)危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)微博集群行為意向研究[J].公共管理學(xué)報(bào),2016(1):65|80.

      [18]胡昌平,陳果.科技論文關(guān)鍵詞特征及其對(duì)共詞分析的影響[J].情報(bào)學(xué)報(bào),2014,33(1):23|32.

      [19]潘東華,徐珂珂.基于共詞分析的技術(shù)機(jī)會(huì)分析[J].科研管理,2014(4):10|17.

      [20]Ravikumar S,Agrahari A,Singh S N.Mapping the intellectual structure of scientometrics:A co|word analysis of the journal Scientometrics (2005-2010)[J].Scientometrics,2015,102(1):929|955.

      [21]Scott J.Social Network Analysis:A Handbook[M].London:Sage Press,2000:100|105.

      [22]譚雪晗,涂艷,馬哲坤.基于 SNA 的事故災(zāi)難輿情關(guān)鍵用戶識(shí)別及治理[J].情報(bào)學(xué)報(bào),2017,36(3):297|306.

      [23]林聚任.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析:理論,方法與應(yīng)用[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,2009:10|15.

      [24]康偉.基于SNA的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別[J].公共管理學(xué)報(bào),2012,9(3):101|111.

      [25]Tsai J,Bowring E,Marsella S,et al.Empirical evaluation of computational fear contagion models in crowd dispersions[J].Autonomous agents and multi|agent systems,2013,27(2):200|217.

      猜你喜歡
      共詞分析策略分析
      完善計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)安全的策略分析
      灵宝市| 和林格尔县| 琼海市| 福清市| 四子王旗| 长顺县| 无极县| 柳江县| 杭州市| 上饶县| 仁寿县| 石柱| 宝山区| 江安县| 榆社县| 荆门市| 大同县| 聂拉木县| 乳山市| 涟水县| 龙岩市| 政和县| 合水县| 西吉县| 航空| 志丹县| 任丘市| 万州区| 曲阜市| 三穗县| 信丰县| 铜陵市| 乌拉特前旗| 当涂县| 大城县| 乌拉特前旗| 尚义县| 甘孜| 美姑县| 台东县| 岗巴县|