公共卫生事件中的风险感知和风险传播模型研究——兼论疫情严重程度的调节作用

本文以新型冠状病毒肺炎健康危机为例,运用量化研究的方法,研究公众的风险感知、风险传播行为的特点,以及疫情严重程度对上述二者关系的调节作用。研究发现:(1)风险信息、疫情严重程度主要通过风险感知对公众的风险传播行为起作用,风险感知是该模型中多个因素对传播行为发挥作用的重要中介变量;(2)疫情严重程度对公众的风险感知和传播行为的调节作用部分被证实:疫情严重程度不同地域的公众对风险感知和参与风险传播的行为存在显著差异,且主要存在于疫情较严重和疫情最严重地域的公众之间。     

基于特征画像的恐怖组织袭击偏好研究

为分析恐怖组织不同维度的特征数据及特征之间的内在联系,在全球恐怖主义数据库中选取5个典型国际恐怖组织,基于特征画像,运用统计学、机器学习、关联规则挖掘以及地理信息系统数据分析方法,对恐怖袭击特征属性进行分析。结果表明,5个恐怖组织偏好不同的袭击区域,但普遍偏好炸弹/炸药与枪支类武器;在特征关联上,攻击类型、目标类型和武器类型3类属性的特征关联较为明显。该方法在反恐情报分析中适用于挖掘不同涉恐人员的特征差异。