高校学生群体性事件风险评估系统的构建

崔玉平（苏州大学 教育学院，江苏 苏州 215123）

高校学生群体性事件风险评估系统的构建

崔玉平
（苏州大学 教育学院，江苏 苏州 215123）

基于群体性事件风险评估理论，采用事故树归因分析法总结并提炼出了导致城市高校学生群体性事件发生的主要因素，构建了城市高校学生群体性事件风险评估指标体系和预警工作流程图，试图为大学生群体性事件的研判、预报和提前干预提供决策参考。

高校学生群体性事件；风险评估；易发性；预警流程

一、引言

城镇化、社会管理创新、体制转轨与产业转型升级的不期而遇是当前我国城市社会发展的最主要特征。它在把市场竞争意识、维权意识、民主参政意识和现代性注入社会群体的同时，也引发了种种社会问题，成为城市社会风险产生的主要根源。中国社会科学院发布的2013年《社会蓝皮书》指出，现阶段中国社会处于矛盾多发时期，且社会矛盾多样而复杂。近年来，每年因各种社会矛盾而发生的群体性事件多达数万起甚至十余万起。［1］

自1999年高校扩招以来，高等学校与国家、社会和产业组织的联系更加紧密，正逐步变成国际化的开放社会系统。社会上的各种矛盾、冲突不断传导到高校中，引起共振、共鸣与互动。法制网舆情监测中心发布的《2012年群体性事件研究报告》指出，2012年的群体性事件中有11.1％的事件有学生参与；参与事件中的学生熟练掌握并灵活运用网络技术，在网络煽动、扩大群体性事件影响力方面往往起到重要作用。［2］通过互联网等现代信息传播手段，富有生机和活力的青年大学生对社会矛盾的感知和认识更为快捷且强烈，校园内外各种相关事件和导致矛盾激化的因素都可能成为高校学生群体性事件发生的导火索。当高校学生对国家、政府、社会以及高校内部的不公正现象或没有得到合理处置的侵权事件、政治诉求事件产生不满和愤怒情绪，当这种情绪在学生群体中蓄积到一定程度且超出学校可以控制的范围时，就将引发具有扩散效应的群体性事件。因此，有必要构建高校学生群体性事件风险评估系统，为有关部门研判、预测和提前干预此类事件提供决策参考。

二、文献回顾与理论框架

（一）文献回顾

大学生群体性事件研究的兴起根植于社会风险预警与校园突发事件干预的理论与实践。宋林飞提出了五种社会风险预警理念，并且构建了社会风险预警指标体系，提出了18个警源性指标（如失业率、通货膨胀率、贫困率等）、10个警兆指标（如抢购风、挤兑风、怠工等）和12个警情指标（如集体上访、集体静坐、集体罢工等）［3］；邓伟志将影响社会发展的主要风险因素归纳为四个方面：经济领域、社会领域、政治领域与价值观念领域，据此设计了一套包括4大类17个指标在内的“社会风险预警指标体系”［4］。门德斯（J.M.de Oliveira Mendes）采用主成分分析方法，在量化研究的基础上估算了葡萄牙中部78座城市的社会易损性指数，指出造成灾难性后果的社会易损性具有异质性和交互性特点，与地区城市化和工业化模式高度相关。［5］

从国内研究高校突发性事件或大学生群体性事件的文献来看，研究者对引发事件的内部和外部原因有不同认识，导致预警指标体系的设计存在较大差异。例如，孙兰英认为高校突发性事件是指由于社会变革、突发事件影响或是学校在管理方面出现的问题而引起的部分学生群体聚集以维护权益、抗议示威和一些“过火”行为。［6］张书明、杨林等高校行政管理者对学生群体性事件倾向于负面评价，认为大学生群体性事件是指大学生受特定的中介性事件刺激，聚众以非法的形式或手段来表达意愿的一种群体行为。［7］杨新起分析了造成高校群体性事件的原因，如人际、情感受挫，自身素质和法制观念淡薄，严峻的就业压力，家境贫困导致求学压力，切身利益受到侵害，对资源分配不公、办学不规范的不满，校园周边交通、治安因素的影响，对政府处理国内外重大事件的反应［8］；彭学君用实证调研分析了大学生不满意度与群体性事件的相关性，推断不满意度是大学生群体性事件的重要因素［9］；叶金福指出近年来政治体制改革的滞后、官场的腐败、贫富差距悬殊、社会不公、社会风气败坏、就业形势严峻等现实问题，使得大学生失望及不满情绪积聚，成为破坏高校稳定性的重要因素［10］。李明等学者把影响高校突发事件发生的因素分为政治类因素、社会类因素、管理类因素和其他因素四类，以此为一级指标，分解出来15个二级指标，构成高校突发事件预警指标体系。［11］顾剑华等学者构建了由学生、教师、学校管理和学校外部等4大因素，16个二级指标所构成的高校危机管理预警指标体系。［12］

考察诱发大学生群体性事件发生的原因时，既要考虑到当下中国社会转型和社会矛盾频发的现实状况，也要结合当前大学所在城市区域经济社会矛盾转化与群体性事件易发的特点；同时，还要考虑到学校及其专业自身的诱致性、危害学生权益的潜在因素对大学生群体的刺激以及大学生群体血气方刚、容易冲动盲从的心理特点。任何群体性事件的发生都不是单个个体或单个突发事件所导致的，而是由一系列诱致性与破坏性因素累积或联动共同作用所引发，因此需要从宏观、中观和微观层面分析事件产生的原因，并且对群体性事件的内涵与外延作出清楚界定后，才能构建出相对合理的风险评估体系。

（二）理论框架

基于群体性事件分类治理理论和群体性事件风险性理论，运用事故树归因分析法，有利于构建群体性事件风险评估体系。中性意义上的群体性事件是指那些由群体性矛盾引发的，为表达诉求和维护权利而聚集起来的公民群众制造的对社会秩序有重大影响的事件。并不是所有群体性事件都具有反社会性和违法性，其中，聚众共同实施的违反国家法律、法规、规章，扰乱社会秩序，危害公共安全，侵犯公民人身安全和公私财产安全的行为，具有违法性，属于群体性治安事件范畴，将受到公安机关处置。［13］

广义上讲，群体性事件风险性是事件自然属性与社会联动属性的合成体，可以表示为群体性事件易发性和社会易感性的乘积。群体性事件易发性是指群体性事件容易发生的可能性。在社会科学研究中，“易发性”概念通常用于描述人们生存和发展的社会环境容易发生变故或容易产生有影响事件的程度。人们利用易发性评估工具来研判易发性事件起源、形成与演化过程，区分那些可以用来度量事件易发性程度的相关变量。社会易感性是指社会整体或局部对事件影响的感受性程度和遭受牵连的可能性。这一概念通常被用来描述决定某种群体性事件社会效应的所有关键性社会因素，这些因素既包括那些参与事件的人群对事件的感受性和接受性，也包括那些独立于群体事件之外的特定社会系统的失衡与缺陷，也包括社会环境剧变、与事件接近程度等因素。任何社会包括学生群体都具有事件易感性，这根源于人们通常对社会上的“风吹草动”具有评价和探求真相的欲望。造成社会易感性的原因主要来源于三个方面：一是根源性因素（造成不均衡、不公平、不公正的那些政治生态、经济基础、环境、制度、传统、文化以及人口特征等方面因素）；二是动态压力（急剧的城市化进程、权利格局的重构和政治派别冲突等造成的社会变革）；三是社交环境（与风险源的空间接近程度和负面信息网络交流的便利程度）。

可以认为，“群体性事件易发性和社会易感性→群体性事件风险→群体性治安事件扩散→社会危机”是一个“连续统（continuum）”，没有群体性矛盾和易感性的社会是不存在的，社会易感性和事件易发性的无处不在说明群体性事件风险的客观存在，如果群体性事件风险的集聚效应没有得到及时有效的引导、疏导、转移和控制，就可能转化为群体性治安事件，而群体性治安事件危害面的进一步扩大，又将导致整个社会危机的爆发。对于高校学生群体来说，城市社会易感性和城市事件易发性因素既是学生群体性事件能否联动引发社会危机的决定性因素，也是诱发该事件的根源性因素。因此，在评估高校学生群体性事件风险时，必须把学校所在城市的社会易感性和城市事件易发性因素考虑进去。

事故树分析法是美国贝尔实验室的维森（Watson）提出的一种演绎的安全系统分析方法。主要用于分析事故发生的原因和评价事故风险，是一种能够确认系统停滞与失灵潜在原因的结构分析过程。［14］把特定失误或事故放在图的最上面，称为顶上事件；然后按系统构成要素之间的关系，层层分析与事故发生有关的原因，这些原因可能是其他一些原因的结果，称为中间事件；继续往下分析，直到找不出能进一步往下分析的原因为止。这些原因称为基本事件。把系统可能发生的某种事故与导致事故发生的各种原因之间的逻辑关系用树形图表示出来，以便于形象地描述事件发生的前因后果及其相互联系并加以分析研究，这种归因分析技术称为事故树分析法。采用事故树分析法，需要把已经发生的每一个高校学生群体性事件当作一次“事故”来看待，深入分析已经发生的学生运动和学生群体性事件，可以提炼出导致事件发生的根本因素，进而有利于界定群体性事件风险评估指标。

三、高校学生群体性事件风险评估指标的构建

结合学者已有的研究和历史上发生的一些大学生群体性事件，如近年发生的“家乐福事件”“钓鱼岛事件”以及近期香港学联“占中”事件等，其中不乏“借国事泄私愤”的情形。参与其中的大学生群体，多数出于对自身处境的不满、对学校和社会一些不公现象缺乏理性认识，学校内部管理应急不及时，再加上不法分子的煽动，导致情绪激愤、群体性行为失当，从而不同程度地冲击了正常社会经济秩序，使国民经济蒙受损失。当然，绝大部分高校学生群体性事件属于高校内部原生性事件，例如，2013年5月13日西安航空旅游培训学院与陕西职业技术学院学生因为居住于同一校区的两校学生相约打架群殴而引发一起学生群体性冲突事件。［15］又如，2013年10月24日因不满校园半封闭式管理及食堂高菜价，河北廊坊市东方大学城内的廊坊东方职业技术学院的数百名学生罢课聚集抗议，表达不满和愤懑态度，廊坊市维稳办、大学城管委会、公安局、教育局等单位及时联动介入整改，才平息该群体性事件。［16］

并不是所有的大学生群体性事件都会导致糟糕的后果，或负面重大影响，为此在分析大学生群体性事件时，有必要对事件作定性分析。从其来源看，大致可分为外部激发型事件，一般由校园之外的社会群体性事件或社会不公现象引发学生义愤填膺、群情激昂，导致抗议示威活动，如前些时期大学生针对日本“入常”和侵占钓鱼岛等事件而爆发的抗议、示威和游行活动以及部分学生集体参与城市社会群体性事件；内部源生型事件，如针对学校管理中存在的食宿问题、收费问题、不公正待遇问题而举行的罢餐、罢课、集体请愿等；外部引诱型事件，如不法分子或海外极端势力利用网络或其他媒体工具，或直接渗透到大学生群体中，怂恿、煽动不明真相的大学生聚集闹事。但是，一般来说，在信息不全面、不明真相的情况下，学生容易群情激动和被他人煽动，一旦信息公开透明，学生会主动探明事件真相，从而形成他们自己的独立的理性判断。大学生群体性事件可能在校园内部发生，也可能发生在校园之外，例如，发生在校园之外的本校学生群体与社会人员或外校学生群殴事件。从其性质看，可分为良性事件和恶性事件，如“五四运动”“一二·九运动”等代表先进文化、进步思想和维护国家利益的大学生群体性事件就属于良性群体事件，在必要的主动引领下，可以走上正确轨道，发挥积极进步作用；而恶性事件（非良性事件）一旦扩大发酵，会把高校发展推向失序、动荡的深渊，甚至可能破坏整个社会的稳定与安全。因此，及时准确地预见大学生群体事件的性质和激发线索、风险程度，并据此实施分类、适度干预十分必要，例如，及时对恶性事件核心人物和群体进行隔离、打压和分裂，有利于将恶性群体事件发生的概率降低到最小，甚至为零，保持大学校园安全、稳定和秩序，保障大学良性运行。

通过对类似群体性事件的考察，利用群体性事件风险性理论和事件归因分析法，尝试从学校内部和外部两个方面来构建城市高校大学生群体性事件风险评估指标（见表1）。有5个维度即5个一级指标用于评估来自学校内部的风险因素，分别是：专业质量（R1）、学生管理（R2）、后勤服务（R3）、前景预期（R4）、学生群体心理（R5）。学校外部即高校所在城市存在着诱致学生群体性事件发生的社会群体性事件易发性和易感性因素，这些因素可能不会首先引发城市市民的群体性事件，却首先触发学生采取集体行动，因此，选取2个维度即2个一级指标用于评估来自学校外部的风险因素，分别是：经济景气（R6）、社会治理与保障（R7）。

表1 高校学生群体性事件风险评估指标

在7个一级指标（维度）的基础上进一步构建了二级指标，如表1所示，包括正向指标和逆向指标两类。与大学生群体性事件发生概率正相关的指标，属于正向指标，这些指标评估值越大，预示群体性事件发生风险就越高；反之则为逆向指标，即指标评估值越大，预示群体性事件发生概率越小。有一种指标比较特殊，属于区间指标，在合理区间范围之内的任何取值，都不会增加学生群体性事件发生的风险，而一旦取值超出这个合理范围，便有可能促使风险增大，例如，“学术与思想自由度”这个指标，当自由度过大，导致无政府主义泛滥，形成非理性学术、歪曲性解读社会现象的潮流时，往往会更容易刺激学生采取群体性行动。然而，活跃在高校组织中的师生坚持现代人文教育精神和科学态度，崇尚人格独立、学术自由、教授治校、学生自治、自由教育等理念，中外高等教育发展历程一再表明，创新性学术成果、创新型人才及大师级学者只有在人格独立、思想自由的高校文化与思想市场体制中，才可能生成与成长。一般来说，如果高校思想市场是充分竞争的，以平等对话、思想碰撞、学术质疑和协同创新为高校学术和学习共同体的基本交流方式，那么，就会存在一种看不见的力量自动扼制具有社会破坏力的学术帮派的形成，从而大大降低高校内部群体性事件发生的可能性。因此，不能因噎废食，为了“维稳”或防止校园群体性事件发生而遏制高校本该有的思想与学术自由，可以考虑把“学术与思想自由度”列为逆向指标。

高校向来是先进思想和文化的发源地和集散地，是学生学本领、长才能、强素质的地方，如果学生认同所学专业，对专业教学有一定满意度，并且有一定的学术自由度，那么，说明学校专业质量获得了学生肯定，学生就会把主要时间与精力投入到专业学习上，而无暇过多关心学业之外的事情，便会较少发动或参与群体性事件。思想与学术自由是一把“双刃剑”，在适度理性自由的情况下，有利于高等教育功能的充分发挥，有利于高校成为引领社会文化和道德文明前行的灯塔或旗舰，有利于高校成为传承文明和创新知识的社会活动中心。但是，如果超过一定限度，走向非理性则可能适得其反。因此，让学生从“学生专业认同度”“学生教学满意度”“学术与思想自由度”三方面来评价学校专业质量状况，如果学生认同度和满意度高，则采取集体抗议、示威或维权行动的可能性就会降低。

高校作为一个组织体，直接的主要服务对象是学生，学校又是学生朝夕活动的主要场所，其内部管理水平的高低将直接影响学生的切身利益。其中，学生管理与后勤服务与学生的关涉度最高，最容易在这两个方面产生矛盾与纠纷，诱致学生集体抗争，因此，设计了“学生管理”和“后勤服务”两个一级指标。当然，发生矛盾和摩擦不可避免，也不可怕，当学生对学校管理产生意见时，便利的意见表达渠道和及时的反馈应答与解释，让学生理解管理是以学生为本，考虑学生的感受，保护学生的利益，这必将化解学生的不满情绪。此外，学生拥有大量的课外自由活动时间和空间，当学生认可并积极参与学校文体活动的时候，就会增强抵御负面事件破坏性影响的能力，就会消减用于冲动行为的能量，就会减少抱怨、不满与愤怒及挑起冲突的冲动。当学生对食宿条件及后勤管理与服务没有不满意的时候，有关矛盾与冲突自然也不会发生。为此，从“学生意见反馈畅通度”“学生校园文化活动参与度”“以学生为本的程度”“食宿条件满意度”“后勤服务满意度”“校园安全保障程度”等6项二级指标来进一步分解学生管理和后勤服务2个一级指标。

自1999年高校扩招以来，毕业后的去向与安置问题一直困扰着在校学生，对未来成功就业或获得合理安置的预期、对国家经济社会状况改善的预期、对执政党治理腐败能力的信任程度，在一定程度上消减了学生当下焦虑和不满情绪。当学生燃起未来成功的希望之火、对前途充满自信时，就很少会因为眼下或一时的不公或权益受损而发起群体性抗争活动，因为那样可能会浇灭希望之火。为此，设计了学生“前景预期”一级指标，包括“预期毕业后就业率”“预期社会进步程度”和“执政党治理腐败的能力”3个二级指标。

学生群体心理状况不佳也是引发学生群体性事件的潜在因素。“群体心理”这一维度下的4个二级指标用于考察学生对学校风气不正程度、对师生关系紧张程度、对自身学业压力和生活压力状况的认知评价，学生在这些方面的心理感受程度越高、越强，就越有可能产生群体心理失衡或认知偏差，越有可能产生聚集性盲从行为。

上述5个一级指标、16个二级指标共同构成了大学生群体性事件风险评估的校内风险评估指标体系，限于篇幅，这里没有进一步构建可观察或具有操作性的三级指标。

学校外部也同样存在激发大学生群体性事件发生的区域社会矛盾、事件和诱致性因素，而且往往由这些诱因激发的学生群体性事件一旦发生，就会迅速升级扩散，得到城市民众的支持或响应，甚至会引发社会群体性治安事件或社会动乱。外部激发型学生群体性事件是否发生或发生后的严重程度，受外部社会事件易发性程度、大学生与社会风险诱致因素的接近程度、政府控制力量与治理效力等因素的影响。在构建校园外部社会风险评估的一级指标时，主要选取那些能够反映城市社会事件易发性程度并且极易引发大学生群体性事件风险变动的诱致性因素作为评估指标，这些因素涉及大学所在城市的经济景气、社会治理与社会保障等方面。

“经济景气”维度中的二级指标包括城市劳动人口失业率、专科以上学历人口失业率、城市蓝领从业人员比例、低于全国户均收入的家庭数比例，它们可以衡量城市经济景气水平、产业结构合理程度与城市财富分布均衡程度。一般认为，城市失业率越低，城市高新技术产业越发达，城市经济成就均衡惠及民众的程度越高，社会就越趋于和谐稳定。这4个指标中，从反映社会事件易发性对学生群体性事件的影响来看，都为正向指标，也就是说，城市失业率越高，从事低技术附加值工作的劳动力比例越高，低收入家庭比例越高，便显示城市经济越发不景气，产生社会群体性事件和社会危机进而诱致学生群体性事件发生的风险就越大。

“社会治理与保障”维度包含了5个二级指标。城市犯罪率越高，社会危机风险越高，诱发学生群体性事件的可能性也越大。城市信访人口占常住人口的比例即城市信访率揭示了城市社会矛盾与纠纷增长情况，可以反映出城市人口当中存在不满情绪和对抗心理人口比例，间接地反映了社会事件易发性程度，可用于间接揭示社会危机发生的可能性。如果政府公职人员执法公正程度较高，说明政府公信力及社会控制力较强，社会群体性事件风险可能降低；而政务信息公开程度越高，反映政府公信力、自我矫正能力和社会监督能力在增强，有利于增强市民对公共治理的信心；社会保障覆盖程度可以用来反映社会公共保障系统对降低社会弱势群体为维权而集体抗争程度的作用。因此，当社会不稳定因素存在（一定存在），政府公职人员执法公正程度、政务信息公开程度以及社会保障程度的高低直接影响着城市社会群体性风险发生的可能性。

四、指标合成与评估结果预报

常用的风险评估指标降维合成综合指数的数学统计方法包括加权平均法、因子分析法、主成分分析法、层次分析法、模糊综合评判法。例如，冯润民采用多层次模糊综合评价法和马尔科夫转移矩阵建立了高校学生突发事件预警模型［17］；李丽华、刘舒采用加权平均法对所构建的群体性事件预警指标进行合成，计算预警信号指数［18］。

本文所构建的城市高校学生群体性事件风险评估指标体系由三个层次构成，第一层为总目标层，即学生群体性事件发生的可能性或风险程度；第二层为一级指标层，分为7个维度；第三层为二级指标层，由25项具体指标构成。指标体系基本框架如表1所示。设计采用问卷调查方式，用于收集学生对各指标的评价信息。对25项二级指标的评估采取五级评定法，五级依次为“很低、较低、中等、较高、很高”，要求被访者给出个体认定的等级。

风险评估值的计算步骤如下。首先，高校每个学院按照占全校总人数的比例随机抽取足够数量的学生作为问卷调查对象，要求他们对25项指标分别按照上述五个等级作出评定，然后统计每项指标各等级的频度。按照表2中给出的赋值方法，计算各指标的风险指数值。例如，如果对“学校风气不正程度（X51）”这一正向指标评定为“很高”和“较高”的人数占总调查人数的比例处于20％以下，则该指标风险指数值为1；如果对“学生专业认同度（X11）”这一逆向指标评定为“很低”和“较低”人数占比达到81％以上，则该指标风险指数值为9。依据高校被调查大学生在25项风险评估指标上的等级评价的频率统计结果，获取各指标的风险指数值，然后对各指标风险指数值进行加权平均，求出高校风险评估值（RI）。最后，按照风险评估均值所对应的风险等级，判定某一高校学生群体性事件风险程度，并据此决定警示类型及行动方向。例如，如果总体风险评估均值（RI）大于7，则判定该校学生群体性事件风险处于高位，应该发出警报，及时介入调查，查找引发风险的原因，寻求降低或摆脱风险的途径。

表2 风险指数赋值与风险等级对照表

根据各指标风险指数的权重，计算高校风险评估指数值（RI）的计算公式：

因为考虑到导致大学生群体性事件的因素主要来自于高校内部，内因是变化的根据，外因是变化的条件，故用于评价外部风险的一级指标R6、R7的权重应该小于用于评价学校内部风险的一级指标。在统计理论和实践中，权重是表明各个评价指标（或者评价项目）重要性的权数，表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。常用来确定权重的方法有：专家意见统计平均数法（Statistical average method）、变异系数法（Coefficient of variation method）、层次分析法（Analytic hierarchy process）。这里二级指标权重（wij）确定的方法建议采用专家意见统计平均数法或层次分析法。

根据风险等级，设定风险预警状态为3个档次：低或较低风险状态（绿牌），中度风险状态（黄牌），较高或高风险状态（红牌）。若计算出的总体风险评估值不大于3，对应的风险等级为低风险或较低风险等级时，属于正常状态，则出示“绿牌”；若存在3＜RI≤5，为中度风险等级，则出示“黄牌”；若5＜RI≤9，为较高或高风险等级，则出示“红牌”。当高校学生群体事件风险评估值处在“绿牌”状态时，不表示没有风险，只是说明在一段时间内突然发生群体性事件的概率较小，但不能放松警惕，应当实时动态监控，并定期做网上舆情调查；当风险处于“黄牌”状态时，应当立即查出风险根源并采取相应措施来预防风险的发生。当风险评估值处于“红牌”状态时，高校管理者就要采取强有力措施，开始介入和管控，以防随时可能发生聚集性风险事件。

五、高校学生群体性事件预警工作流程与问题

高校学生群体性事件预警工作流程如图1所示。社会事件易发性原理阐明了社会风险事件存在的必然性，针对高校学生群体事件采用事故树归因分析法，实现高校学生群体事件的有效预警，设计或选择能反映学生群体事件风险程度的敏感指标，并准确界定各预警指标的内涵、外延以及指标的权重，建立学生群体事件风险评估模型及风险信息处理系统；对校园进行常态化监控，收集数据；对获得的数据和信息利用信息化软件进行加工处理并输出相应结果，为相关部门提供预警信息。同时，风险管理部门对学生群体事件风险进行诊断、研判，若为常态，则继续常态化监测；若为中度以上风险状态，相关部门将进行事件定性分析；若定性为良性事件，要做好引领和疏导工作，若估计可能演化为恶性事件，便要及时分析、掌控风险事件的成因、影响因素和演化趋势，制定风险管控措施。最后还要对管控措施进行效果评价，便于对风险预警工作进行修正和调整。

为了防止校园恶性群体性事件发生，防止良性群体性事件给学生、教职工、学校和城市社会带来不必要的负面影响，以便师生工作生活在更安全、更和谐的高教生态环境中，高校有关管理人员需要对学生群体性事件发生、发展实施及时、快捷、准确的评估和预警，为此，必须建立风险评估系统，建立群体性事件“信息收集”“风险研判”“警源与警兆信息发布”机制。建立高校学生群体性事件风险评估系统并使其发挥功能是一个复杂的系统工程，需要整个城市社会和高校配合联动，不仅需要政府提供相应的经费和人员保障，建立评估和预警硬件平台，而且需要建立群体性事件风险信息管理系统，收集处理大量的数据和舆情信息，建立长期有效的全国共享的数据系统，运用大数据思维、云计算能力及数据挖掘技术，对区域各类群体性事件发生的空间、时间、频度、风险程度、警兆特征等进行定量描述和建模分析，探索其风险演化机理，提高预警能力。因此，高校学生群体事件风险评估系统的建立，应在城市政府和社会各界的支持与积极参与下，由高校党政管理机构联合城市政府力量协同开发完成。

图1 学生群体性事件预警工作流程

虽然理论上构建了高校学生群体性事件风险评估框架，但是，风险评估指标体系的信度和效度还需要在实证数据的基础上进一步检验，而群体性事件风险信息处理软件开发问题尚处于探讨阶段，需要在技术层面上大胆尝试。风险信息问卷调查方式也有不足之处。由于问卷调查得到的结果是师生在特定时刻对学校内外有关问题与现象的意见和感受的快速扫描，很可能不是师生稳定的意见与真实情绪的表达，因此，调查数据统计分析结果需要结合其他方式获得的舆情信息，经过有关专家的分析论证，才能获得正确的解释和运用。

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［责任编辑：罗雯瑶］

The Construction of the Risk Assessment System for Mass Incidents of Students at Institutions of Higher Learning

Cui Yu-ping
（School of Education，Soochow University，Suzhou Jiangsu 215123，China）

By adopting the fault tree analytical method，and based on the mass incident risk assessment theory，this paper discusses the main factors leading to mass incidents among college student.It constructs a risk assessment index system for mass incidents of college students in cities and a pre-warning process diagram，which may function as a reference for institutions of higher learning to diagnose，predict and interfere with mass incidents of students.

mass incidents of students at institutions of higher learning；risk assessment；incidentproneness；pre-warning procedure diagram

崔玉平（1964— ），男，黑龙江林口人，博士，苏州大学教育学院教授、博士生导师，主要从事高等教育经济与管理研究。

全国教育科学“十二五”规划2013年度教育部重点课题“长三角区域高等教育联动改革与协调发展战略研究”（项目编号：DIA130293）的阶段性研究成果。

G647

A

2095-7068（2015）01-0065-09

2014-12-07