水污染危机事件风险感知的特征：基于网络大数据的分析*

宋红玉

内容提要 本文基于问题解决情境理论、RISP模型和风险评价模型，运用网络大数据研究水污染危机事件导致中国民众风险感知的动态变化和内容特征，并选取镇江水污染、靖江水污染和常州外国语学校污染等三起事件作为典型案例进行研究。结果显示，民众的风险感知会在事件发生后迅速跳上高位，随后逐渐下降，下降速度与事件的发展演化情况相关，风险感知的动态变化总体上符合指数分布；三起事件风险感知的内容特征主要表现为机构信任，尤其是对地方政府信任，但事件本身的风险感知占比不高。因此，建议政府部门及时披露权威信息、提高危机应对能力和强化政府公信力等，最大限度地降低民众的消极情绪，避免民众出现恐慌心理。

引 言

近年来，随着《中华人民共和国水污染防治法》(2017修正)，以及地方政府发布的水污染防治条例的颁布和实施，水污染危机事件的发生呈现逐年下降的趋势，但水污染的治理却是一项长期工程，需要“构建政府为主导、企业为主体、社会组织和公众共同参与的环境治理体系”。研究作为水污染危机事件中核心主体的风险感知，对于提高政府部门的水污染危机事件应对能力和水污染治理能力都具有十分重要的现实意义。

学界对风险感知的研究，具有代表意义的是Slovic提出的心理测量范式。Slovic通过设计心理测量量表，以问卷调查的方式获得民众的风险感知数据，并运用多因素分析技术描绘出风险感知的定量图景，或称为认知图谱(cognitive maps)。①遵循心理测量范式的理论模式，学者们研究了一般社会情境下和公共危机事件中的风险感知。就后者而言，国外的研究在2001年美国“9·11事件”公共危机出现时开始涌现，如Adams、Boscarino和Galea(2006)对“9·11事件”的研究，Burns，Peters和Slovic(2012)对金融危机的研究，等等；②国内的相关研究从2003年“非典型性肺炎”危机后开始出现，如谢晓非、郑蕊、谢冬梅、时勘、陆佳芳、范红霞等对“非典型性肺炎”危机的研究，李华强、范春梅、贾建民等对“5·12”汶川地震的研究，以及杨洁、毕军、黄蕾等对太湖蓝藻事件的研究，等等。③

学者们普遍认为，问卷调查法存在一些固有缺陷，如统计抽样存在偏差、回溯性调查数据因依赖被调查者的回忆和自我报告而存在失真等问题。互联网和信息技术的快速发展为弥补这些缺陷提供了可能。搜索引擎、微博、论坛等平台提供网络大数据在样本多样性、数据质量等方面具有显著的优势。④因此，有学者以公众的网络搜索行为作为风险感知的替代变量，运用百度搜索指数研究地震灾害、H7N9禽流感、新型冠状病毒肺炎疫情等公共危机事件风险感知的动态特征。⑤在现有研究中，尚没有专门针对水污染危机事件展开的相关研究，故本文拟在此方面做一尝试，以揭示公众对水污染危机事件风险感知的特征。

研究的理论基础

(一)风险感知与信息搜寻：基于问题解决情境理论的分析

问题解决情境理论基于的假设是绝大多数人类行为是源于解决问题的需要。该理论认为，当处于不确定情境即问题情境时，个体需要经历从认知到动机再到行动的问题解决过程，其中认知是自变量，动机是中介变量，行动是因变量⑥。

该理论中的感知及认知框架包括问题认知、涉入认知、受限认知和参考标准等四个方面内容。其中，问题认知是指个体感知到预期和现实之间存在差异，且没有立即可行的解决方案，即处于问题情境；涉入认知是指个体感知到自身与问题情境之间存在关联；受限认知是指个体感知到问题情境中存在障碍，这会限制自身解决问题能力的发挥；参考标准是指影响解决问题方式的个体以往的知识、经验和主观判断系统等。中介变量情境动机是指个体认知到问题情境并准备努力解决问题的状态。行动(因变量)是指信息沟通行动，这包括信息获取——信息搜寻和信息注意；信息选择——信息筛选和信息许可；信息传播——信息告知和信息共享。

根据该理论，当水污染危机事件发生时，个体通过问题认知和涉入认知感知自身处于饮水安全问题情境，感知到的风险水平越高，解决问题的情境动机就越强烈，信息搜寻等信息沟通行为也就越活跃。在风险感知的初期，个体首先调用自身内部信息，即进入知识激发阶段，当发现内部信息不足以应对危机时，则转向外部信息，即进入知识行动阶段，通过外部信息的搜寻行为以获取问题解决方案，从而降低风险感知的水平。

从心理学角度看，个体的风险感知、情境动机是内隐心理活动，而信息搜寻等信息沟通是外显行为，内隐心理活动支配着外显行为，并通过后者表现出来。因此，在互联网时代，本文通过对公众网络搜索行为的分析，进而研究水污染危机事件发生期间公众风险感知的动态特征，用信息搜索行为作为风险感知的替代变量，该研究具有理论可行性。

(二)风险感知与情感反应：基于RISP模型和风险评价模型的分析

风险信息搜寻与加工模型(risk information seeking and processing model，简称RISP模型)认为，在风险情境中，个体的背景特征会影响风险感知，不同的风险感知会产生不同的情感反应，进而通过信息充分性影响个体的信息搜寻和加工行为。⑦

RISP模型将个体衡量风险情境与自身利害关系的过程分解为感知和情感两个阶段。感知风险包括可能性感知、严重性感知、机构信任和个人控制，其中可能性感知和严重性感知是对风险本身的评估和判断，机构信任是指个体对负有责任的机构和部门持有多少信任，个人控制是个体对自身风险控制水平的评价。⑧情感是指情绪反应，多数是由个体的风险感知，特别是对可能性和严重性的感知而引起，主要包括担忧、恐惧、愤怒等负面情感。个体风险感知的程度越高，其情感反应越强烈。个体的负面情感反应会使其产生信息不充分感知，从而导致信息搜寻和加工行为。

Bohm和Pfister以情感反应作为中介变量，研究了环境风险感知和个体行为倾向之间的关系，提出了风险评价模型。⑨该模型将环境风险感知评价分为对后果的评价和与道德相关的评价。前者一般来说是指对预期发生的潜在损失以及损失严重性的评价，即狭义的风险感知。从更一般的意义上讲，该认知评价还应包括对已经发生损失的评价，这主要是由环境风险的形成特点所决定的。后者是指对导致风险事件发生的行为是否违反伦理道德的评价。⑩相应地，中介变量情感反应也可以分为基于损失的情感和基于道德的情感。基于损失的情感可进一步细分为基于预期损失的情感和基于已发生损失的情感，前者如恐惧、担心或忧虑等，后者如悲伤、遗憾或沮丧等；基于道德的情感可进一步细分为指向他人的道德情感和指向自我的道德情感，前者如生气、愤怒等，后者如羞愧、内疚等。情感反应的具体种类还与损失的大小和违反道德的程度有关，如较小的预期损失会引起担心或忧虑，而较大的预期损失则会引起恐惧。

综合上述分析，本文认为，根据风险评价模型，水污染危机事件的个体情感反应可以分为基于损失的情感和基于道德的情感。基于损失的情感需根据事件的特性作出区分，如果是突发性事件则引发基于预期损失的情感，如果是非突发性事件则引发基于已经发生损失的情感；而基于道德的情感则主要是指向他人的道德情感，因为公众是水污染危机事件的受众，属于被动方。同时，根据RISP模型，个体在水污染危机事件中感知的风险越大，则情感反应越强烈。因此，在互联网时代，本文通过浏览水污染危机事件发生期间微博、论坛等平台相关文章及评论的内容，基于公众的情感反应来分析风险感知的内容特征，具有一定的理论依据。

数据与方法

(一)数据来源

百度是全球最大的中文搜索引擎,截至2021年6月,百度在国内的市场份额达到79.89%。百度搜索指数是指以关键词为统计对象，并以互联网用户在百度的搜索量为数据基础，通过科学分析计算出关键词在百度网页搜索中被搜索频次的加权和，最终以曲线图形式展示，来反映网民在某一时段对某一关键词的关注程度及其持续变化情况。本文首先选取2011年1月1日—2021年6月30日期间的549个时间点，对以“水污染事件”为不可或缺关键词的百度搜索指数进行分析，用以确定所研究的水污染危机典型事件，通过对事件发生5周内相关关键词百度搜索指数的模型进行拟合分析，来研究风险感知的动态变化。

之所以选取2011年1月1日为趋势分析的起始时间点，是因为以“水污染事件”为关键词的百度搜索指数自该时点起有“PC+移动”范围数据。本文以2021年6月30日为搜集数据结束时间点，这样整个期间的趋势分析即为“全时段”分析。同时，樊富珉认为，面对危机时个体的危机反应一般会持续4～8周，急性期通常在6周左右，因此本文以此为基础选取5周作为典型事件百度搜索指数分析的时间长度。

在风险感知内容特征的研究方面，本文分别以各典型事件作为关键词，在新浪微博平台检索相关微博及评论，并利用网络爬虫软件进行抓取，通过内容分析各典型事件的公众情感反应，在此基础上分析事件风险感知的内容特征。

(二)研究方法

本研究通过对百度搜索指数进行趋势分析，以确定案例对象。通过选取2011年1月1日—2021年6月30日这一期间的549个时间点，以“水污染事件”为不可或缺关键词的百度搜索指数进行变动趋势分析，最终确定研究的案例对象。

对百度搜索指数进行模型拟合，目的是研究风险感知的动态特征。本文对案例对象——典型事件发生后5周时间内相关关键词的百度搜索指数进行指数分布模拟，进而研究水污染危机事件风险感知的动态变化。

通过对新浪微博及相关评论进行内容分析，以研究风险感知的内容特征。本文采用内容分析法对案例对象(典型事件的相关新浪微博及评论)进行分析，进而研究水污染危机事件中的公众情感反应，进而研究风险感知的内容特征。

事件选取与结果分析

(一)整体变化趋势及事件的选取

本文对水污染危机事件进行百度搜索指数整体变化趋势分析，在此基础上选取典型事件。本文的研究主要分两步进行，首先对单个关键词“水污染事件”进行百度搜索指数分析，然后对包含“水污染事件”的相关组合关键词进行百度搜索指数分析，据此确定本研究的案例对象。本文之所以选定“水污染事件”作为核心关键词，而非“水污染危机事件”“水环境突发事件”等，是因为“水污染事件”是最通俗、常规的一种说法，而其他说法则因为学术味较浓，在百度指数中均未被收录。

对单个关键词“水污染事件”基于全时段、全国范围的搜索指数分析，发现百度搜索指数于2012年2月6日—2012年2月12日这一周达到最高值，2014年5月12日—2014年5月18日这一周达到次高值。进一步分析可知，我国于2012年2月3日发生了镇江水污染事件，2014年5月9日发生了靖江水污染事件。因此可以合理推断，正是因为水污染事件的发生使得此后一周的百度搜索指数达到了高值。

在此基础上，本文通过对关键词组合“水污染事件”+“靖江”的全时段、全国范围搜索分析，发现百度搜索指数除了于2014年5月5日—2014年5月11日这一周达到次高值外，在2016年4月18日—2016年4月24日这一周达到最高值，而这与2016年4月17日央视曝光常州外国语学校新址污染事件的时间点相吻合。

此外，虽然单个关键词“水污染事件”全时段、全国范围的百度媒体指数于2014年4月14日—2014年4月20日这一周达到最高值，而我国于2014年4月10日发生了兰州自来水苯超标事件，从而可以合理推断该事件受到了新闻媒体的极大关注，但基于本文的研究目的，以百度搜索指数作为事件选取的标准，该事件未被纳入研究范围。

最后，单个关键词“水污染事件”全时段、全国范围的百度搜索指数地域分布显示，江苏省是经济大省，GDP排名位居全国前列，江苏省民众对水污染及相关事件的关注度很高，而上述3起水污染危机事件正是发生在江苏省，民众的高关注度可能也与此有关。

综合上述分析，本文最终选取镇江水污染事件、靖江水污染事件和常州外国语学校污染事件等三起事件作为案例对象展开研究。

(二)事件风险感知的动态特征

一般认为，公共危机事件发生后公众的网络搜索量在时间分布上为齐次泊松过程，服从参数为λ的负指数分布。设负指数分布的概率密度函数为：

f(t,λ)=λe-λt，其中t>0、λ>0

λ是在t到t+△t时间内公众网络搜索的概率，λ值越大，表明事件发生后公众的网络搜索量随时间推移下降得越快。

基于前述对水污染危机事件百度搜索指数整体变化趋势的分析，本文选取相应数据进行指数分布模拟，具体如表1所示。

表1 指数分布模拟数据的选择

各典型事件风险感知的指数分布模拟结果如表2所示。

表2 事件风险感知指数分布模拟结果

从表2指数分布模拟结果来看，镇江水污染事件的模型拟合不理想，这可能与事件发生后官方消息发布不及时有关。2012年2月3日发生的镇江水污染事件直到2012年2月7日才开始有官方消息发布，百度搜索指数于事件发生后的第4日达到最高值。相关研究也提到在镇江水污染事件处置过程中政府信息公开迟缓、信息发布不及时的问题。根据前文分析，公共危机事件发生后、公众的网络搜索量在时间分布上服从参数为λ的负指数分布，如果事件发生后全网没有相关信息可供搜索，公众无法实施网络搜索行为，则导致相关的百度搜索指数数据与指数分布函数的拟合不甚理想。

就表2中的λ值而言，在三起事件中，常州外国语学校污染事件的网络搜索量随时间下降得最快，这可能与事件的性质有关。镇江水污染事件和靖江水污染事件均是由于水源地水质异常引发供水危机，进而出现抢水潮，最终形成突发公共危机事件，公众的风险感知与事件的发展演化过程密切相关。而常州外国语学校污染事件是一起经央视曝光而被公众知晓的事件，污染本身在此之前已经发生，因此公众的网络搜索行为主要集中于曝光后的热度期，随着讨论词题热度的消退，公众的关注度也随之下降，从而使得公众风险感知的演化周期相对较短。

(三)事件风险感知的内容特征

本文运用ROST CM 6软件对新浪微博及评论的文本数据进行词频分析和语义网络分析，并建立高频词共词矩阵，在将共词矩阵转化为相关或相异矩阵的基础上，运用SPSS 23.0软件对矩阵进行聚类分析，以确定整个事件网络关注的热点内容。基于网络关注热点及研究的理论基础，本文结合董颖红的微博客基本情绪词库，分析事件的公众情感反应，进而研究事件风险感知的内容特征。

新浪微博和评论的文本数据获取是以事件相关词语作为关键词，通过在新浪微博平台检索事件发生后一定期间的网民微博及评论，并利用网络爬虫软件进行抓取，删除重复和无关数据后获得，具体为镇江水污染事件177条，靖江水污染事件191条，常州外国语学校污染事件835条。

在对上述文本数据分别进行词频分析和语义网络分析的基础上，进行聚类分析和情感分析，分析过程和结果具体如下。

对于镇江水污染事件，本文选取了26个高频词建立共词矩阵，将其转化为相关矩阵后进行聚类分析。聚类分析图显示，整个事件公众关注的焦点主要在事件本身和政府职责两方面，主类目、次类目以及三级类目的具体情况归纳整理为表3。

表3 镇江水污染事件网络关注热点

基于风险评价模型，并结合上述的聚类分析结果，本文将该事件的个体情感反应分为基于损失的情感反应和基于道德的情感反应，其中基于损失的情感包括基于预期损失的情感和基于已发生损失的情感。文本数据的情感分析结果如表4所示。

表4 镇江水污染事件的个体情感反应

对于靖江水污染事件和常州外国语学校污染事件，本文分别选取了24个高频词建立共词矩阵，将其转化为相异矩阵(靖江水污染事件)或相关矩阵(常州外国语学校污染事件)后进行聚类分析。两起事件的网络关注热点和个体情感反应分别如表5—表8所示。

表5 靖江水污染事件网络关注热点

表6 靖江水污染事件的个体情感反应

表7 常州外国语学校污染事件网络关注热点

表8 常州外国语学校污染事件的个体情感反应

从情感分析的结果看，三起事件的消极情绪占比均超过60%，这应该和事件的危机性质有关。按照风险评价模型，消极情绪可以进一步分为基于损失的情感反应和基于道德的情感反应。前者主要针对事件本身，具体包括基于预期损失和基于已发生损失的情感反应；后者则指向责任归因，即对事件责任方的情感反应。从风险评价模型情感反应的占比数据直观来看，三起事件的风险感知各有侧重，但通过进一步分析情感反应的具体内容，发现三起事件的风险感知实际上具有共同点。

1.从风险评价模型情感反应的占比进行直观分析

根据表4，基于道德的情感反应在镇江水污染事件的个体情感反应中占比很高，达到40%，且情感反应指向地方政府，主要集中于政府公信力和公布事实真相两方面。基于预期损失的情感反应占比11%，主要表现为对身体健康可能受到危害的担忧等；基于已发生损失的情感反应占比12%，表现为对水污染的无助。因此，根据RISP模型的风险感知内容，镇江水污染事件的风险感知主要侧重于机构信任方面，即将事件责任归因于地方政府，并对其缺乏信任。

根据表6，基于预期损失的情感反应在靖江水污染事件的个体情感反应中占21%，主要表现为对饮水安全的担忧等；基于已发生损失的情感反应占28%，包括对抢购矿泉水的不满和对事件发生的不满等。基于道德的情感反应占比12%，情感反应的指向也是地方政府，主要在给予民众安全感方面。因此，直观地看，靖江水污染事件的风险感知主要侧重于事件本身。

根据表8，基于预期损失的情感反应在常州外国语学校污染事件的个体情感反应中占17%，而基于已发生损失的情感反应占比达到35%，基于道德的情感反应占比26%。因此，直观地看，常州外国语学校污染事件的风险感知在事件本身和机构信任两方面均有相当比重。

2.从风险评价模型情感反应的具体内容做进一步分析

从表3—表8可知，三起事件的风险感知各有侧重，但进一步分析发现，这三者之间实际上也具有共同点。

就靖江水污染事件来说，虽然基于道德的情感反应占比不高，但基于已发生损失的情感反应更多地表现为一种道德指向。它的具体内容是对抢购矿泉水的不满和对事件发生的不满，而不满情绪反映出对事件的追责。因此，基于道德的情感反应占比应从12%增加到40%，事件的风险感知和镇江水污染事件一样，也侧重于机构信任，且责任归因于地方政府。

在常州外国语学校污染事件中，基于已发生损失的情感反应的具体内容是对事件发生的愤怒，其情感强度比靖江水污染事件要高。因此，该事件基于道德的情感反应占比应从26%增加为61%，事件的风险感知和上述两起事件一样，也侧重于机构信任，责任主要归因于地方政府和化工类企业。

综上所述，根据RISP模型的风险感知内容，三起事件的风险感知均侧重于机构信任方面，民众将事件的责任主要归因于地方政府部门，且对其缺乏信任。事件的可能性和严重性方面的风险感知虽然也存在，但所占比例不高。

结论及政策建议

本文基于问题解决情境理论、RISP模型和风险评价模型，运用网络大数据研究了水污染危机事件风险感知的特征。在对事件百度搜索指数整体趋势进行分析的基础上，选取镇江水污染事件、靖江水污染事件和常州外国语学校污染事件等三起事件作为典型进行研究。通过对三起事件百度搜索指数数据的指数分布模拟，研究水污染危机事件风险感知的动态特征。研究发现，风险感知会在事件发生后迅速跳上高位，随后逐渐下降，其下降速度与事件本身的发展演化情况相关，风险感知的动态变化总体上符合指数分布。通过对三起事件相关新浪微博及评论的内容分析，研究水污染危机事件的个体情感反应，进而研究风险感知的内容特征，结果显示，三起事件的消极情绪占比均超过60%，风险感知主要侧重于机构信任方面，民众将事件的责任主要归因于地方政府部门，且对其缺乏信任，事件本身的风险感知虽存在，但所占比例不高。

基于上述的研究结论，本文提出如下政策建议：(1)水污染危机事件发生后，地方政府部门应第一时间发布权威信息，对事件作出解释和说明，并及时通报事件的进展情况，回应民众关切的问题；(2)完善水环境监测和预警系统，建立城市水危机应急联动系统，通过开展水污染危机事件的应急演练，不断提高地方政府的危机应对能力；(3)依照《中华人民共和国水污染防治法》(2017修正)和地方政府发布的水污染防治条例，采取切实有效措施防治水污染，通过水生态环境质量的逐步改善来减少民众的不信任感，提高政府的公信力。

①P. Slovic, “Perception of Risk”，Science, Vol.236, No.17(1987), pp.280-285.

②R. E. Adams, J. A. Boscarino & S.Galea, “Social and Psychological Resources and Health Outcomes after the World Trade Center Disaster”，SocialScience&Medicine, Vol.62(2006), pp.176-188; W. J. Burns, E. Peters & P. Slovic, “Risk Perception and the Economic Crisis: A Longitudinal Study of the Trajectory of Perceived Risk”,RiskAnalysis, Vol.32, No.4(2012), pp.659-677.

③谢晓非、谢冬梅、郑蕊、张利沙：《SARS危机中公众理性特征初探》，《管理评论》2003年第4期；谢晓非、郑蕊、谢冬梅、王惠：《SARS中的心理恐慌现象分析》，《北京大学学报(自然科学版)》2005年第4期；时勘等：《SARS危机中17城市民众的理性特征及心理行为预测模型》，《科学通报》2003年第13期；李华强等：《突发性灾害中的公众风险感知与应急管理——以5·12汶川地震为例》，《管理世界》2009年第6期；杨洁等：《公众太湖蓝藻水华生态风险感知特征研究——以无锡市区为例》，《长江流域资源与环境》2010年第12期。

④乐国安、赖凯声：《基于网络大数据的社会心理学研究进展》，《苏州大学学报(教育科学版)》2016年第1期。

⑤王炼、贾建民：《突发性灾害事件风险感知的动态特征——来自网络搜索的证据》，《管理评论》2014年第5期；李燕凌、孙龙、李诗悦、周妍：《公共风险事件中网民风险感知的时空分布：来自H7N9的实证经验》，《情报杂志》2020年第4期；孙宇婷、肖凡、周勇、田广增：《新型冠状病毒肺炎疫情公众关注度的时空差异与影响因素》，《热带地理》2020年第3期。

⑥J. N.Kim & J. E.Grunig, “Problem Solving and Communicative Action：A Situational Theory of Problem Solving”，JournalofCommunication, Vol.61(2011), pp.120-149.

⑦R. J. Griffin, S.Dunwoody & K. Neuwirth, “Proposed Model of the Relationship of Risk Information Seeking and Processing to the Development of Prevention Behaviors”，EnvironmentalResearch, Vol.80(1999), pp.230-245.

⑧R. J. Griffin, K. Neuwirth, S.Dunwoody & J. Giese, “Information Sufficiency and Risk Communication”，MediaPsychology, No.6(2004), pp.23-61.

⑨G.Bohm & H. R.Pfister, “Action Tendencies and Characteristics of Environmental Risks”，ActaPsychologica, Vol.104(2000), pp.317-337.

⑩G. Bohm, “Emotional Reactions to Environmental Risks: Consequentialist Versus Ethical Evaluation”，JournalofEnvironmentalPsychology, Vol.23(2003), pp.199-212.