面向在线信息的突发事件多目标动态应急管理理论与方法研究

提高政府预防和处置突发事件的能力是关系国家安全和公众安危的重要课题。突发事件信息的多源异构、分散和海量等特性，增加了应急管理中信息挖掘分析和动态应急决策的复杂度和困难性。.本项目着重研究基于大规模政府和公共在线信息数据集成和智能分析的多目标动态应急管理理论与方法；探索能改进和创新突发事件多源异构信息资源整合、智能分析以及突发事件多主体、多阶段、多目标条件下应急决策的理论和技术；结合在应急管理中的实证研究，检验动态应急决策理论框架和实验系统的实用性和可靠性。.申请团队在应急管理、数据挖掘、多目标决策等领域具备一定的研究基础，申请人已在相关研究领域发表了超过60篇高水平论文，其中SCI检索论文16篇，SCI他引143次。本项目研究结果将有助于提高应急决策效率，进一步推动应急决策理论、方法与技术的发展，为突发事件应急决策体系提供理论基础和方法支持，具有重要的理论意义和实际应用价值。

随着突发事件的多源、异构数据的增多，应急管理中的信息挖掘和动态应急决策的建立显得极为重要。但现有突发事件数据分散、海量的特点使得数据挖掘难度增大。为了快速有效的建立突发事件的应急体系，本项目着重针对多目标决策、数据挖掘以及舆论传播的基础理论，进行相关应用研究。在大量的理论与实证研究的基础上取得了许多成果：在舆论传播理论的基础上，探讨群体观点的演化以及传播规律，深入分析了群体性突发事件的规律；在数据挖掘和多目标决策的综合集成方面，实现了两种方法的扩展集成，并在理论创新的基础上开发了多个具有重要实用价值的多目标决策和数据挖掘方法，将其应用在外资投资，产品危机，突发事件的决策评估模型的建立等领域。在相关领域的国内外期刊发表论文23篇，其中SCI检索11篇，SSCI 1篇，2篇论文入选美国ISI Web of Science 基本科学指标ESI高引用论文。项目主持人作为第一完成人获教育部高等学校科学研究优秀成果奖自然科学一等奖，并获国家杰出青年基金资助。