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群体性事件的等级评估模型研究

2015-12-05

安全 2015年9期
关键词:欧氏群体性基点

安 祥

武警工程大学

基于双基点的数学评估方法,能有效的量化正在发生的群体性事件的等级状况,为正在发生的群体性事件的等级给出了一种评估方法,可以为上级的决策处置提供理论依据,如下图。

1 群体性事件内涵

我国对群体性事件的认识,由于受不同的政治环境和经济、社会因素的影响,经历了不同的阶段。目前,学者们认为“群体性事件是只有一定人数参加的、通过没有法定依据的行为对社会秩序产生一定影响的事件”[1]。

2 评价指标的确定

2.1 Delphi指标遴选法思想

Delphi法对专家咨询具有严格要求。首先是匿名性。其次是反馈性,Delphi 法需要经过多轮的专家咨询。最后是量化性,经过多轮的专家意见征询后,对最后一轮的专家意见用统计分析加以整理,作为评估的最后结果[2]。

大规模群体性事件评价指标的遴选要注意以下原则:反映群体性事件的典型特征;有代表性的关键指标;指标的内涵有相对独立性,避免指标相互重叠和重复评估[3]。参照阎耀军的“社会预警指标体系”及作综合分类方向,山西警官高等专科学校王战军从“矛盾属性”、“发生根源”、“参与主体”、“表现形式”、“处置方略”等5个维度对群体性事件作了的划分[4],采用Delphi指标遴选法思想,从20个指标当中综合遴选出大规模群体性事件的8个指标,对各个指标进行等级打分,见表1。

表1 群体性事件评估指标等级划分

对于一个具体的事件,参照表1通过对数据的汇总整理,得到一组数据矩阵。通过基于熵权的双基点法的数学处理,求出欧氏距离,欧氏距离越大说明群体性事件的危害越大,事件的等级越高。要求要把近十年来发生在我国的大规模群体性事件的各个指标数据分别收集存储,在数据汇总的基础上建立大规模群体性事件的等级区间,不断的完善更新相关的数据库。当遇到一个新的群体性事件时,只需将风险指标数据输入计算机既定程序运算,就可以掌握到当前事件处于的风险等级,为相关的应急处置提供决策参考。

2.2 熵权-双基点评估算法

设多指标决策问题有m个被评估对象或拟定的决策方案,组成评估方案集S,S={s1,s2,…,sm};n个评价指标或属性组成指标集A,A={A1,A2,…,An};方案SJ对指标Aj的效果样本值xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),则方案集S对指标集A的效果样本矩阵为X=(xij)m×n。[5]

Shannon定义了一个对离散信息源“产生”的信息量进行度量的公式[6]

其中,Hj为第j(j=1,2,3)维数据的熵值,Hj越大,表示节点j(1≤i≤m)在第j维数据中所包含的信息量越大;反之,表示所包含的信息量越小;fij表示第j维数据下节点i的比重;αij表示第j维数据下节点i的排序数值;K为波尔兹曼常数,K>0,一般取K=1/1n m,m=3。

进一步,第j维数据的熵权计算式为:

式中:

gi—差异性系数。下一步:求规格化矩阵。

将赋权值W代入标准化矩阵Y得到规格化属性矩阵:

双基点法[6],是一种解决多属性决策问题的常用方法。其原理就是通过计算各样本点与理想点和负理想点的相对距离来进行排序优选。在多目标决策中,理想点是各个指标最大评分值构成的向量,反理想点是各个指标最小评分值构成的向量。

在计算完正负理想点的数值后,根据如下步骤计算各技术方案的优劣度。

公式(6)采用欧式距离计算各种类型风险到理想点p+的距离di+和到反理想点p-的距离di-:

大规模群体性事件的风险评估中,一个指标数值越大说明该事件在这一指标中的风险较高,在计算中我们选用反理想点计算欧氏距离,计算的结果越大,说明事件的风险越大,等级越高。

2.3 熵权评估方法的实例分析

选取西藏3.14事件、云南孟连7.19事件、新疆7.5事件为研究对象。熵权法可以评估比较出三个完全独立的群体性事件的等级程度大小。根据表1大规模群体性事件的评估指标,通过专家学者的打分,数据汇总,见表2。

表2 原始数据

归一化处理后得数据:

由m=3,得K=0.91

表3 关于H数据

依据公式

得到W,见表4。

表4 关于W数据

所得到的赋权值W对应加乘到每一列的数据中得:

表5 欧氏距离

从计算结果中不难看出,西藏3.14与新疆7.5事件的严重等级远高于云南7.19群体性事件,且西藏3.14事件的严重等级高于新疆7.5事件。这与实际情况是完全相符的。对于一个正在发生的事件,通过对其已发生状态的指标的赋值,即可以计算出其与近十年群体性事件的欧式距离,从而能对事件的等级做出评估,可以在下一步事件处置中作为一个方面的理论依据。

3 小结

双基点数学模型的建立,为正在发生的群体性事件等级评估提供一种方法,能为进一步决策处置提供一定的理论基础。事件评估要求快速科学,因此,指标的科学性,数据库的建立,计算机运算的程序化都是进一步完善研究的方向。

[1]于建嵘.当前我国群体性事件的主要类型及其基本特征[J].中国政法大学学报,2009,(6):114-120

[2]欧雅捷.政府机关警卫勤务危机预警指标体系构建[J].中国人民公安大学学报,2012,18(4):60-63

[3]吴竹.群体性事件预警指标体系研究[J].政法学刊2007,24(3):63-67

[4]王战军.群体性事件的界定及其多维分析[J].政法学刊,2006,23(5):9-13

[5]潘荷新.基于双基点优化指标权重的灰靶决策模型[J]科学技术与工程,2012,12(34):9296-9299

[6]迟宝山,李永泰,李军.基于熵权-双基点研制技术风险评估方法研究[J].科技进步与对策,2006,23(10): 131-133

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