基于云模型的城市居民公共安全教育评价＊

■ 黄仁东 黄思宇

中南大学资源与安全工程学院 长沙 410083

0 引言

我国每年因公共安全问题造成的经济损失约6500亿元,约占GDP总量的6%。其中,安全生产事故造成的损失约2500 亿元；社会治安造成的损失约1500 亿元；自然灾害导致的损失约2000亿元；生物侵害导致的损失约500亿元；每年公共安全问题夺去约20万人的生命[1]。

2003年非典疫情后，我国加大了对公共安全管理研究和实践探索的投入。经过十多年的积累，已经有了较为完整的管理系统的顶层设计，并对相关法律法规中公共安全意识方面制定了明确的规定[2]。

但截至2020年底，影响城市公共安全的事件频繁发生。如2012年7月21日北京市遭遇的特大暴雨灾害；2014年12月31日上海市外滩陈毅广场发生的踩踏事件；2015年8月12日天津市滨海新区发生的危险品火灾爆炸事故；2020年“新冠疫情”的全球肆虐。无论是自然灾害、事故灾难、公共卫生还是其他社会安全事件，它们都显示出极大的不确定性和复杂性，并对人们的生命和财产造成极大的威胁。

当前，我国城市化进程不断加速，城市运行模式日益复杂，安全风险不断累计，城市快速发展现状与城市公共安全治理能力间存在较大失衡。居民作为城市的主体，居民的安全教育程度直接影响城市公共安全的治理效果。

因此，了解我国城市居民公共安全教育的现状和问题，探索将公共安全教育纳入国民教育的途径，研究居民的城市公共安全教育程度具有十分重要的理论与现实意义。

截至2020年底，国内外学者在城市居民公共安全教育问题上做了很多不同角度的探索。其中贝克教授是德国风险社会学家，他认为在发达的现代社会中，随着财富的积累，风险随之增加，同时也为城市居民带来了公共安全问题[3]。Devagappanavar G 等人将事故致因理论和预防理论应用到城市公共安全中，指出城市公共环境中存在的紧密耦合和相互作用的复杂性[4]。Huimin等人对城市风险进行系统的分类，识别各种风险源的特征，对城市公共安全区域风险进行了静态和动态分析，提出综合评估与管理城市公共安全区域风险因素的方法[5]。Wenjiang Chen 等人指出城市重大危险源管理对城市公共安全具有重要意义，并建立了UMHI 管理方法实时评估风险和事故后果[6]。李志国在报告中提出在规范化和应急公共安全管理相结合的同时，应提高城市居民的安全意识[7]。李泓臻表明提高公共安全水平应动员个人和社会的积极因素作出反应和预防[8]；顾林生从立法、客体、教育形式等方面分析了我国公共安全教育的现状,并说道一般情况下，公共安全意识较高、具有一定公共安全技能、知识者，在灾害、事故中的幸存旅往往较高[9]。范维澄提到居民城市公共安全教育主要是应急文化教育,让居民具备安全的意识、掌握安全的知识,然后经过实践,将意识和知识变成能力[10]。

综上所述，国内外学者在城市居民公共安全教育问题上都做了一定的研究。一方面，大多数学者对城市公共安全教育的概念、结构、内容和影响等进行了多因素分析，但没有具体针对居民安全教育程度对城市公共安全的影响分析；另一方面，主要研究特定情况下城市居民公共安全教育的现状、影响因素、评价体系、对策建议，并没有全方位的对影响居民城市公共安全教育的因素进行分析评价。

在评估城市居民公共安全教育的现状的过程中，往往需要在相关概念的定性描述和定量表达之间进行转换。但是现有的对城市居民的公共安全教育评价方法中，没有一种方法同时兼顾到模糊性和随机性。随机性和模糊性是不确定性的两个最基本方面，通常在定性概念中同时存在，忽略任何方面都会导致定性概念和定量表达之间的转换不准确[11]。

鉴于此，本文先以自制问卷调查及统计软件SPSS进行分析，分析归纳出居民公共安全教育种类对城市公共安全的影响因素，即3个一级影响因素，18个二级影响因素；再结合云模型对影响城市公共安全教育的因素进行模拟；最后，有针对性的提出居民城市公共安全教育方面的改进建议，为减少城市公共安全事故的发生提供可借鉴的理论依据和应用指导。

1 云模型理论介绍

1.1 云模型的理论

云模型以模糊数学和概率论为基础，主要反映了事物概念间的模糊性和随机性，形成了事物间定性和定量间的相互映射关系，从而将两者融合在一起。主要有期望值Ex，熵En和超熵He的3个数值特征，通过它们可以反映所描述概念整体的模糊性和随机性[12]。

在云模型的数字特征中（图1），Ex：事物的期望值，是最能代表定性概念的点；En：事物的不确定性，En 越大，定性概念的不确定性越大；He：衡量En 的不确定性，它由En的随机性和模糊性共同确定。

图1 云模型

1.2 云模型的计算

云发生器分为正向云发生器和逆向云发生器。正向云发生器是事物从定性到定量间的转换模型。正向云发生器由云的3 个数值特征组成[13]：Ex，En 和He 通过CG～N3（Ex，En，He）来产生满足条件的云滴drop（a，y）N 个云滴构成了整个云，即把一个定性概念通过不确定性的云模型实现定量表达。

正向云发生器的具体算法如下：

（1）根据云的3 个特征参数（Ex，En，He）生成一个正常的随机数En’，其中En为期望值，He为标准差；

（2）以Ex 为期望值，En’的绝对值产生正态随机数a，a为定性概念C的一个云滴；

（4）重复（1）～（3）步，直到生成N 个云滴为止。

逆向云发生器是事物从定量到定性概念间的转换模型。通过一定数量的已知云滴drop(a，y)转换为定性概念的云的3 个数值特征（Ex，En，He）的过程，如图2所示。

图2 正向云发生器和逆向云发生器

逆向云发生器的算法步骤如下：

（1）由ai计算这组数据的样本均值一阶样本绝对中心矩样本方差S2=

1.3 确定评价集和评价云

评价集为实际调查中的每个定性评论属性形成的集。如果在实际调查中有g 个不同程度的定性评语,则评价集V的表达式为V={V1,V2,…,Vg}。

在公式中：Vg对应于g 对不同级别居民的安全教育的定性注释。 如果教育程度定性评价的下限和上限分别为tmin和tmax，则根据双边约束的注释范围，为每个安全教育评价级别求解评估集的云数字特征[14]，并使用正向云发生器法获取安全教育评价云，生成正态评价云图，并将模糊评估集转换为实际安全教育评估量表。云数字特征的具体计算公式见式（1）。

式中：k为根据模糊程度而确定的常数,常取0.1。

2 城市居民公共安全教育指标体系的构建与权重确定

根据云模型的原理，将整个城市居民的公共安全教育指标体系作为领域，将每位居民视为云滴。所有居民对各项指标的综合评价结果形成的云团的总体特征，反映了城市居民的公共安全教育程度。在此基础上安全教育评价方法的流程设计如下。

2.1 评价指标体系建立

截至2019年，针对城市居民公共安全教育体系的评价研究很少。 国际通用的城市公共安全评价指标体系可以分为3类：从灾害状况的角度进行城市脆弱性评价，从城市的预防和抵抗角度进行城市能力评价，以及能力和脆弱性的综合评价[15]。同时参考《中国城市公共安全发展报告》[16]（蓝皮书）书中城市公共安全的理论指标体系包括4 个方面：社会安全、事故灾害，自然灾害和公共卫生。结合城市居民的实际情况，本文对城市居民的公共安全教育进行评价时考虑3个方面：城市安全事故，城市自然灾害和城市公共卫生。

在分析城市居民公共安全教育诸多方面的基础上，基于指标体系的全面性，层次性，定性和定量整合的基本原则，对其进行了归纳和整理，构建了由3 个一级指标、18 个二级指标组成的多级层次结构,确立城市公共安全教育评价指标集U如图3所示。

图3 城市公共安全教育评价指标集U

2.2 评价指标权重的确定

运用层次分析法选取权重，通过专家调查得出判断矩阵并计算权重。表1显示了一致性检查和归一化权重的结果。

表1 各个指标的权重

2.3 构建安全评价云模型

在影响城市居民公共安全教育的因素中，可以对这些因素进行定性分析，用模糊的定性词集表示，并通过专家评分法进行评估[17]；有些因素必须根据相关标准进行具体量化，提供定量评估结果。考虑到专家评论集的描述习惯，综合评分使用差，较差，一般，较好，好来描述安全级别，评分范围为[0，10]。 安全教育程度越高，分数越高。 根据公式（1）计算标准云的参数，结果如表2所示

表2 标准等级及云模型参数

一维逆向正态云发生器用于处理专家的评分结果，从而将定量值的评分结果转化为定性概念。 假设有m个专家得分，xk是第k 个（1,2，...，m）专家得分的因子，并且可以根据公式（2）获得该因子的云模型特征数Ex，En及He；在计算出某一因素的云模型特征量后，可以通过公式（3）将各二级指标的评论云整合为3 个一级指标评论综合云，进而生成城市居民公共安全教育评价模型的综合云。

式中Exi、Eni、Hei、ωi分别表示各二级指标的期望、熵、超熵值及对应的权重，n 为对同一个指标进行打分的专家个数。

3 实证分析

3.1 调查问卷设计

根据已建立的城市居民公共安全教育评价指标体系的18 个指标，安全教育问卷结构设计包括两部分：被调查居民的基本信息和对城市居民公共安全教育现状的评价。

3.2 问卷调查和检验

问卷调查是通过在线调查和现场调查相结合进行的。在线调查使用问卷星平台制作在线调查表，并将问卷发布到贵阳的相关贴吧、朋友圈等平台，并由用户浏览填写，为了确保调查的有效性，该市居民必须在提交之前回答所有问题。 实地调查中通过随机抽样选择了被调查居民，具体的调查地点有筑城广场、喷水池、金融城等主要城区进行调查。

通过线上调查，共收集了230份问卷，筛除作答时间过长或过短等21 份无效问卷，获得了209 份有效问卷。在实地调查中，总共分发了60 份问卷，收回51 份问卷。筛除6 份无效问卷，得到45 份有效问卷。 结合两者，共获得254 份有效问卷，满足95%的置信水平和5%的偏差要求下有247 个有效样本量。同时，有效问卷回收率为87.6%，符合社会学调查有效问卷回收率达到70%以上的标准要求。

3.3 城市居民公共安全教育现状的综合评价结果分析

根据处理后的样本数据，运用逆向云发生器，正向云发生器和云的合成算法对贵阳市城市居民的公共安全教育现状进行了评价。 评价过程中涉及的相关云算法全部使用MATLAB 软件编程[18]实现，如图4。每个指标和各个维度的评估结果云参数见表3。

表3 评价结果云参数

从图4 中可以看出，贵阳市居民公共安全教育现状评价在5.979 处隶属度最高，且云滴也最为集中，位于“一般”和“较好”的评价云之间。表明该市居民认为他们对城市公共安全的教育处于中等偏上水平。但评价结果云的跨度范围略大于图内的评价云，反映了居民对城市公共安全教育现状存在一定的认知差距，体现了城市居民公共安全教育现状的主观性和模糊性特点。总体来说，该评价结果说明贵阳市居民公共安全教育现状基本满足了居民基本的生活安全需求，也存在着一定的提升空间。

图4 结果云图

从居民公共安全教育评价云模型的数字特征看，影响城市居民公共安全教育的主要因素有食品安全，燃气事故，交通事故等。为了发展和完善城市居民的公共安全教育体系，制定相应的教育方案，并采取有效的教育手段，将居民的安全教育结果控制在可接受的范围内。

4 结论与对策

4.1 研究结论

（1）以事故致因理论、安全教育学原理、云模型等理论知识为基础，结合我国城市居民的具体情况，分别从3个方面对我国城市居民公共安全教育体系进行评价：城市安全事故、城市自然灾害、城市公共卫生进行较为系统全面的分析计算，为城市居民公共安全教育评价模型的构建奠定基础。

（2）建立了基于AHP-云模型的城市居民公共安全教育评价体系,确定了3 个影响居民公共安全的因素及其安全等级的评价指标模型, 计算了AHP-云模型数字特征,得出不同风险等级的数字特征。

（3）基于结论, 获得城市居民公共安全教育综合评价云与标准评语云的对比图,结合综合评价云对各风险等级的隶属度计算结果,确定该市城市居民公共安全教育现状等级为“一般-较好”。

（4）对城市居民的安全教育程度进行研究, 印证了安全教育的内涵——以规范人的行为安全为基本目的；参考相关文献, 得到了更全面的城市公共安全教育内涵。从城市公共安全教育的概念、结构、影响等着手,找寻提升城市居民公共安全教育水平的有效途径。通过云模型优化了评估指标间的定性和定量转换，避免了评价者主观意识对结果的影响，以确保评估过程的有效性。

4.2 对策建议

对居民进行安全教育是减少城市公共安全事件发生的有效途径，鉴于以上的研究结论，今后可以从以下几个方面进行：

4.2.1 城市居民公共安全教育的方向要科学化

（1）培育居民安全意识,提高社会间自救互救能力。事实上很多安全事故和人为灾难的发生,都与居民自身的安全意识和安全防范能力不足有关[19]。因此,提高居民安全意识和安全技能,可在很大程度上减少公共安全事件发生的频次。

（2）建立完善的公共安全教育体系。构建教育主体完备、教育对象全面、教育内容丰富、教育过程完整、教育方法灵活的公共安全教育体系[20]。

（3）健全我国公共安全教育的立法体系。借鉴发达国家先进做法,围绕我国公共安全教育的目标和任务,从安全教育主体、范围、过程和配套机制等方面,进一步发展和完善我国公共安全教育法制,使公共安全教育有法可依。

4.2.2 城市居民公共安全教育的范围要全覆盖

研究结果显示，一些退休或待业人员无法接受安全教育。公共安全教育的对象不是个别群体,应在社会各层面普及公共安全教育。所有人都应掌握基本的公共安全知识及自救、互救技能，以提升城市居民的总体公共安全素质。

4.2.3 城市居民公共安全教育的方法要个性化

研究结果显示，不同年龄段的居民对于同类型的公共安全事故的认知存在差异。这要求在安全教育过程中，需要有针对的进行个性化教育。如交通安全教育，对于中小学生可以开展交通安全知识竞赛和演讲比赛，对于60 周岁及以上老人可播放交通安全警示教育片。科学面对公共安全事件,正确保护自己和他人是城市居民公共安全教育的主要内容和目标。