第三节 公共危机信息管理框架
公共危机信息管理(PCIM)主要研究公共危机管理中的信息问题和信息管理问题。作为一个正处于发展中的新领域,国内外PCIM研究成果众多且增长迅速,但总体来看研究显得比较分散,问题域(problem domain)设置比较随意,使公共危机管理研究的深入在信息维度上存在明显的不足和缺陷。
为了从总体上认识和把握公共危机信息管理,本书提出了PCIM的EPFMS理论分析框架,认为PCIM领域有以下5个核心问题域或研究范畴,即PCIM要素论(Element)、PCIM过程论(Process)、PCIM功能论(Function)、PCIM方法论(Methodology)和PCIM系统论(System),每个问题域或研究范畴都有其核心科学问题和研究侧重点,它们共同构成PCIM的EPFMS理论分析框架(表1—8)。
表1—8 公共危机信息管理的EPFMS框架
续表
一 PCIM要素论
要素论主要研究PCIM的构成要素以及要素之间的关系,通过揭示各要素的基本内涵和理论问题,分析常态和危机状态下各要素之间的联系方式和作用机制,建立对PCIM结构要素的基本认识。
从广义的角度,可把PCIM的构成要素概括为主体要素(包括政府、媒介、公众、企业、NGO等)、客体要素(信息)以及环境要素(政策法规、经济、技术、文化等)(图1—5)。
图1—5 公共危机信息管理的构成要素
PCIM主体要素有政府、媒体、公众、企业、NGO等。根据公共治理理论,有效的公共危机管理应该是政府、企业组织、NGO、公众等多元主体共同参与的过程。他们是公共危机管理的利益相关者(Stakeholders),在危机管理过程中有不同的地位、作用、利益需求以及表达渠道与方式,需要探寻不同主体间的信息协调机制,尤其是不同主体信息平台的良性互动和不同主体间良性的信息关系的构建等问题。根据公共危机中利益相关者的相关度、影响力和紧急性三个属性,可以将利益相关者划分为三类,即核心的利益相关者、边缘的利益相关者和潜在的利益相关者。一般来说,政府、受害的社会组织和公众、危机诱发者是核心的利益相关者,媒体、NGO、公共服务部门是边缘的利益相关者,危机旁观者是潜在的利益相关者。[19]N.Bharosa从社区(宏观)、组织(中观)、个人(微观)三个层面分析了灾害响应过程中影响信息共享和协作的因素,发现救灾工作者更愿意获取对他们有用的信息而不是向其他人提供信息。要实现信息共享,理解每一个人及其他组织的工作过程和信息系统的性能是非常重要的,他据此提出了对信息系统设计者及政策制定者的六条建议。
信息是PCIM的客体要素,是PCIM要素论研究的核心内容。危机信息的概念有广义和狭义之分,狭义的危机信息是危机潜伏、爆发、持续、解决等一系列过程中与危机管理相关的各种信息,广义的危机信息除了信息要素之外,还包括危机管理过程中与信息相关的人员、技术、设备、资金等,即危机信息资源。信息要素的研究首先需要分析公共危机的信息需求,研究危机信息及其传播特点;其次对相关信息进行分类分级,建立信息目录体系,按目录层级和轻重缓急收集和分析信息;再次从信息主体和客体间的相互作用研究信息的传递、共享和使用问题,主要围绕信息机构如何组织信息资源、政府机构如何发布信息、媒介组织如何传播信息、社会公众如何接受和选择信息这几条主线展开。
环境要素是PCIM主体要素和客体要素之间相互作用的通道和桥梁,主要包括与PCIM相关的政策法规、产业经济条件、信息技术、减灾防灾文化等。环境要素是PCIM的支持要素和保障要素,良好的环境是PCIM主客体有效作用、信息顺畅传递和发挥作用的有力保障。
PCIM要素论要研究的主要内容有:(1)PCIM构成要素及其相关理论问题;(2)PCIM主体间的信息关系及相互作用问题,如政府和媒体、政府和公众、媒体和公众、政府和企业、政府和NGO等之间的信息传递与信息沟通;(3)PCIM主体、客体与环境之间的相互作用及信息关系问题,如信息流程、信息共享、信息反馈、信息架构(Information Architecture)以及信息伦理、信息政策、信息成本控制等。
二 PCIM过程论
在公共危机信息管理的四个阶段中,减除是指减少影响人类生命、财产的自然或人为危险要素,如实施建筑标准、推行灾害保险、颁布安全法规等;准备是指发展应对各种突发事件的能力,如制订应急计划、建立预警系统、成立应急运行中心、进行灾害救援培训与演练等;响应是指灾害发生的事前、事中与事后采取行动以挽救生命、减少损失,如激活应急计划、启动应急系统、提供应急医疗援助、组织疏散与搜救等;恢复既指按照最低运行标准将重要生存支持系统复原的短期行为,也指推动社会生活恢复常态的长期活动,如清理废墟、控制污染、提供灾害失业救助、提供临时住房等。PCIM过程论就是从公共危机管理的四个阶段出发,研究每一阶段的信息保障和信息管理问题(图1—6)。
图1—6 公共危机信息管理的过程论
从管理学的PDCA(计划、执行、检查、纠正)活动角度看,PCIM不仅仅是在公共危机的全流程管理中提供有效的信息,它应以“决策和执行”为轴心,在危机信息管理活动中不断重复PDCA管理功能,不断改进,形成螺旋式的公共危机信息管理循环。公共危机管理的每个阶段都有PDCA循环,后一阶段的PDCA循环以前一阶段为基础,是对前一阶段的修正和改进。例如,响应阶段的PDCA以准备阶段的PDCA为前提和基础。
公共危机管理的四个阶段都涉及信息的收集、处理、存储、传播和使用,但各个阶段的信息管理内容是有所侧重和不同的。“减除”阶段主要内容有:风险信息收集、风险地图绘制、危机预测、风险评估等;“准备”阶段主要内容有:信息监测、信息分析、预案研发、预警系统等;“响应”阶段内容有:信息公开、信息传播、信息资源配置、决策信息支持等;“恢复”阶段主要内容有:灾害评估、危机善后、灾后重建等。
从公共危机管理的发展趋势来看,其重心已从灾后应对转向灾前准备,进而转向风险管理,即由被动响应变为主动防御,由主动防御变为风险消除。与此对应,PCIM的研究重点也将逐步转向风险信息管理和灾前信息准备,信息备灾将作为一个重要概念被提出并逐步上升为PCIM的一个重大研究领域。
三 PCIM功能论
功能论主要研究PCIM在公共危机管理中的功能和作用,探析PCIM最基本、最普遍的功能及其作用机制与方式。一方面,这些最基本、最普遍的功能可以概括各种具体的PCIM的工作目标,另一方面,这些最基本、最普遍的功能又是相互不能替代和兼容的,它们表征了PCIM的基本价值和作用。
在经典文献中,阿利森和泽利科在《决策的本质——解析古巴导弹危机》(Essence of Decision:Explaining the Cuban Missile Crisis)中阐述了危机与决策的关系以及决策模式,将危机管理看成是决策论的一个分支加以研究,强调了信息在危机决策中的作用。米特洛夫和皮尔森在其著作《危机管理》(Crisis Management)中指出,搜集、分析和传播信息是危机管理的直接任务。[20]奥托·莱宾格尔在《危机主管:直面风险与不确定性》一文中,从信息角度分析了危机管理者的职能和素质。[21]罗纳德·伯克和卡里·库珀在《持续性危机沟通:规划、管理和响应》一书中分析了危机管理中的信息需求问题,提出了持续性的危机管理方法,探讨了信号寻求、危机预防、危机准备、危机识别、危机遏阻、危机恢复等相关问题。[22]
通过归纳、比较、综合不同层次、不同类型的公共危机信息管理所提出的各种工作任务,结合公共危机管理对PCIM工作的需求,将PCIM的功能划分为基础功能和核心功能两大部分。基础功能包括对危机信息的收集、处理(组织)、存储、传播和使用;核心功能包括利用危机信息进行预测、预警、决策、执行(指挥、调度)和评估。基础功能是一般信息管理都有的功能,核心功能是在基础功能的基础上,PCIM支持公共危机管理的最基本、最普遍的功能。PCIM的基础功能和核心功能都贯穿于整个公共危机管理活动中,基础功能是前提和基础,核心功能是本质和中心;任何一个核心功能的实现都离不开基础功能,同样,基础功能要想体现其价值和作用,又要通过核心功能来实现(图1—7)。
图1—7 公共危机信息管理功能论
(一)PCIM基础功能
1.信息收集
实时、准确、全面地监测和收集与公共危机相关的各种数据和信息,强调对危机征兆信息的捕捉,重视遥感、遥测、GIS、GPS等信息技术的使用以及信息的实时动态更新。随着社交媒体的兴起,社交媒体正成为公共危机信息监测与收集的重要渠道。[23]
2.信息处理
对危机信息进行选择、组织和加工整理,是把无序的信息流转化为有序信息流和支持危机决策的知识。在当前大数据环境下,对海量实时危机信息流的处理和挖掘分析在技术上已成为可能,正成为社会计算(Social Computing)、计算社会科学(Computational Social Science)、商务智能(Business Intelligence)等学科的研究热点。[24]
3.信息存储
将已加工处理的危机信息存储到介质中,以方便公共危机利益相关者使用和传播。云存储和云计算是海量实时危机信息存储的一个基本趋势。
4.信息传播
将经过处理的危机信息提供给用户,以满足用户信息需求的过程。信息公开是PCIM的一个核心原则。新媒体在危机信息传播中的作用日益受到关注,[25]同时,公共危机中虚假信息和伪信息的传播问题也成为研究热点。[26]
5.信息使用
利益相关者利用信息或信息服务进行公共危机管理的过程。信息使用是PCIM的目的和归宿,是PCIM基础功能和核心功能联系的桥梁和纽带。
信息收集、信息处理、信息存储、信息传播和信息使用构成信息管理的生命周期,是一个不断循环往复的过程。
(二)PCIM核心功能
1.预测与预警
预测与预警贯穿危机生命周期全过程。在危机爆发前需要对其进行监测和预测,找到潜在的危机并尽可能消除。在危机发生伊始,要对所发生的危机做出恰当的预警,引导和指挥公众应对危机。在危机爆发后,也需要根据危机的不断变化和特有性征调整计划和方案,达到以少量代价解决危机的目的。危机预控职能是有效避免危机的关键职能,主要存在于危机爆发前的潜伏期、生成期和高潮期中。利用无线传感网络、空间视频系统及人工智能(移动机器人)等可以有效地收集地理数据和环境状态数据,[27]并通过预测模型得出哪些地区会受到威胁,及时做出预警。利用从急救中心及突发事件举报中心获得的数据,可以分析危机事件发生的频率及时空分布。[28]
2.决策
支持危机决策是PCIM的核心功能,危机信息的收集、组织、分析、解读均以决策目标为中心。贾尼斯在《决策与危机管理中的领导》(Crucial Decision:Leadership in Policymaking and Crisis Management)一书中,在总结各类决策模式的基础上,提出了危机决策流程的约束模型和四大步骤,阐述了信息搜集在问题确认、信息资源利用、分析和方案形成以及评估和选择中的作用。[29]Roberto G.aldunate等人研究并提出了一种分布式协同决策模型,主要用于大规模减灾行动。[30]De Maio等研究了一种基于语义网络来协调异质数据和柔性计算的方法,用来处理不确定性因素和模拟应急计划中的因果推理,来支持应急决策和资源调度。[31]GIS可通过获取数据、存储数据、处理数据、分析数据以及可视化数据,为危机管理者提供决策支持。[32]除决策系统设计之外,决策信息的传达及领导绩效的测量也受到了关注。[33]
决策功能贯穿整个危机管理活动,事前的决策主要是以常规决策和程序化决策为主,决策的问题一般都具有良好的结构,可以广泛征求意见,充分发扬和体现民主决策。协商民主(Deliberative Democracy)、基于地理信息的协商(GeoDeliberation)等作为重要研究主题,在公共危机管理领域正引起广泛的关注。危机一旦发生,危机的决策目标就会随着危机事态的演变而变化,人们需要不断地做出调整和修正,危机决策变为非程序化决策。这时,决策的第一目标是控制危机的蔓延和事态的进一步恶化,决策者通常以经验和灵感决策为主,由于情况紧急,往往将权威决策者的决定作为最后的决策结果。
决策过程中要解决的主要信息问题有:①准确定义危机决策问题;②针对可能出现的各种危机情境,应用专家知识和经验编制危机应急预案和应对计划;③根据出现的异常问题,判别危机情境,借助于DSS、知识库、预案仿真等技术得到处理危机的初步方案。
3.执行
高效的执行是危机决策发挥作用的有利保证。执行阶段主要的问题有人员设备和其他资源的调度,灾害现场的实时反馈,突发情况的灵活应对等。在执行的过程中,协作是至关重要的,大规模的危机事件响应是一个综合协作的过程,需要相邻区域的多部门主动参与和有效协作。[34]对公众参与来说,开放地理信息系统(volunteered geographic information)、移动地理信息系统等是有效工具,[35]一方面会提供重要的信息交互,另一方面也会提高应急处置的效率。
4.评估
不仅是对危机后的评价,还包括对危机前的风险评估以及对危机中“可减缓性”、“可挽救性”与“可恢复性”的评价,其中尤其要注重危机前的风险评价,因为它具有“可消除性”。美国联邦应急管理署发布了一系列与风险有关的文件,其中包括风险制图、评估和规划(RiskMAP)的项目管理、战略、技术服务和用户数据服务等内容。[36]日本学者Ana Maria Cruz和Norio Okada研究了由自然灾害引发的灾难(Natech),并提出了针对此类灾难进行风险评估的方法论。[37]德国的备灾评估项目中建立了比较成熟的备灾指标和框架,可进行多种与灾难相关的评估(Center for Hazards Research and Policy Development University of Louisville,2006)。[38]在火山、地震、泥石流、海啸等自然灾害风险评估与灾害影响评估中,交互式绘图信息系统、地理空间信息技术、遥感遥测等技术得到了广泛应用。[39]
四 PCIM方法论
著名学者拉普拉斯说过:认识研究方法比发明、发现本身更重要。如果我们把发明和发现比喻为“黄金”,那么研究方法就是“炼金术”。方法论是对方法的理论说明与逻辑抽象,是具体的、个别的方法的体系化与理论化,因此相对于方法而言,方法论具有理论性、系统性和统一性等特征。
信息管理方法研究在危机管理领域虽然取得了一定的发展,但还没有形成系统的成果。公共危机信息管理有其自身的特点,所运用的方法要侧重于应用性与可操作性,必须与实际情况相适应,这就决定了PCIM的方法体系与传统的信息管理方法体系有所不同。
对PCIM方法体系的建构来说,一方面,方法是实现PCIM各项具体工作目标或任务的工具,因此,方法的结构应该从总体上保证PCIM各种功能的实现,即符合功能—结构的对应原则。另一方面,由于PCIM方法的来源是多方面的,方法的类别和数量是众多的,方法的性质是多元的,固此,应构建一个尽可能全面的、有机的方法框架,既能明确反映各种具体方法的“位置”、方法之间的联系和区别,又是可以扩充和发展的,可为新方法的并入提供余地。
根据公共危机管理的四阶段模型,从支持公共危机管理流程的主要功能出发,建构的与主要功能相对应的PCIM方法体系如图1—8所示。
PCIM方法体系由需求分析方法、信息采集方法、危机预测方法、危机监测方法、环境分析方法、深度研究方法、应急决断方法、执行控制方法和综合评价方法这9大类方法构成,每一类方法又包括各种具体方法,本书只列举了部分常用或重要的方法。
公共危机发生之前是信息管理的准备阶段,所需要做的是需求分析、信息采集与危机预测。需求分析方法保证了需求分析阶段所划定的信息需求范围的合理性,信息采集方法保证了所采集信息的质量与数量,而危机预测方法则直接关系到危机预报的准确性。
公共危机过程中的信息管理过程就是危机决策的过程,对应于危机决策的5个步骤,信息管理实现危机监测、环境分析、深度研究、应急决断与执行控制这5个功能。这个过程直接关系到公共危机管理的效果,对各类方法的应用也最为广泛。
公共危机发生后的信息管理的作用是对危机管理的效果进行评价并进行及时反馈,此时的方法也主要是各类评价方法。
图1—8 公共危机中的信息管理方法体系
五 PCIM系统论
PCIM系统论主要研究支持公共危机管理的各种应用信息系统、信息架构和信息技术。美国纽约大学商学院劳顿教授认为:信息系统不只是一个技术系统,还是一个管理系统和组织系统,也是一个社会系统。危机管理信息系统是基于不同层次、不同功能和技术的多维整合(图1—9)。[40]
图1—9 公共危机管理信息系统的三个维度
从技术维的角度,各种公共危机管理应用信息系统和信息平台的建设需要广泛采用各种信息技术。除计算机硬件、软件、存储技术、通信和网络技术等最基本的技术之外,还需要利用遥感技术(RS)、GPS技术和分布式数据库技术,有效地集合分散的信息资源;采用网格技术、GMS(Geo-code Mapping System)技术、数据仓库(DM)等,建立完整、动态的危机管理综合数据库;采用GIS技术、信息可视化技术、XML技术和决策模型,建立相互关联的决策支持子系统;采用地理空间信息技术,建立协作式危机管理系统;[41]采用网络舆情监测技术,实现对网络群体性突发事件危机信息传播动态的实时监测;[42]采用仿真技术,实现对危机事件的发生、演化机理分析,加深人们对危机治理的理解和认知。[43]
在经典文献中,1984年,沙特朗(R.L.Chartrand)等人在名为《用于应急管理的信息技术》(Information Technology for Emergency Management:Report)的研究报告中,着重研究了应急通信系统、与自然灾害有关的信息存储与检索系统,以及其他信息技术在减灾和危机管理等方面的应用问题。科林(Nick Collin)讨论了危机信息管理中对信息和技术管理重构的重要性。[44]1999年,美国国家研究理事会(National Research Council,NRC)编著的《用于危机管理的信息技术研究》(Information Technology Research for Crisis Management)详细介绍了各种可用于危机管理的信息技术的特点、作用等,并强调要通过运用信息技术来应对各种危机。[45]在危机管理实践中,全球著名的ESI公司开发了基于Web的应急信息管理系统——Web EOC系统,该系统已得到了广泛利用,可以使组织在没有建立紧急事件处理中心的情况下也能很好地预防和应对危机。
从层次维的角度,地方危机管理信息系统支持地方政府的公共危机管理,各应用信息系统一般由政府专门部门建设,通常系统可操作性强,但可集成、可扩展性差。国家危机管理信息系统支持国家层面的公共危机管理,是地方危机管理信息系统的集成,建设中主要解决不同系统间的数据融合、共享和扩展问题。全球战略与区域应对信息管理系统支持国际层面的公共危机管理,在“全球风险社会”背景下,是支持跨国危机管理和全球危机管理的信息基础设施。在上述三个层次的危机信息系统中,国家危机管理信息系统居于核心地位。以美国国家突发事件管理系统(National Incident Management System,NIMS)为例,美国国土安全部成立后,NIMS将美国已有的最佳经验整合为一个统一的适用于各级政府和职能部门应对各种灾难的国家突发事件管理方案,使联邦、州、各级地方政府与私人团体能够有效、高效、协调一致地对国内突发事件作出准备、反应以及从突发事件中恢复。在实用系统层面,Sahana作为一个开放的灾害管理信息系统,能有效地促进政府、公众、企业及非政府组织之间的协作,协作主体可以跨越组织界限共享数据,共同响应灾害。[46]
从功能维的角度,公共危机管理信息系统按照功能可以划分为安全信息采集系统、动态数据监测系统、危机预测预警系统、应急预案系统、应急演练系统、应急仿真系统、应急决策系统、应急指挥系统、应急资源配置与调度系统、环境污染评测系统、灾害综合理赔系统、财产损害评估系统、医疗救助系统等。这些应用信息系统通过统一的应急信息平台进行集成,支持公共危机管理各项功能的实现。
六 简要总结
EPFMS分析框架是在公共危机管理与信息管理双重视域的交叉结合中基于问题域及其关系建构起来的PCIM研究框架,说明PCIM既有其背景学科——公共危机管理与信息管理——的知识支撑,又有其不同于背景学科的独特的知识元素和学科气质。
EPFMS分析框架的PCIM要素论主要研究PCIM的构成要素以及要素之间的关系,建立关于PCIM结构要素的基本认识;PCIM过程论基于公共危机管理的典型生命周期理论,研究每一阶段的信息保障和信息管理问题;PCIM功能论主要研究PCIM在公共危机管理中的功能和作用,探析PCIM最基本、最普遍的功能及其作用机制与方式;PCIM方法论研究PCIM的方法来源、方法原理、方法应用以及方法体系的建构问题;PCIM系统论主要研究支持公共危机管理的各种应用信息系统、信息架构和信息技术。每个研究范畴都有其核心科学问题和研究侧重点,它们共同构成公共危机信息管理的EPFMS理论分析框架。为了便于对EPFMS分析框架有更加明确的认识,将其主要研究内容以及未来研究方向等总结如下表(表1—9)。
表1—9 EPFMS的主要研究内容和方向
第四节 公共危机信息管理的学科基础
公共危机信息管理作为一个正在发展中的新领域,是多学科交叉综合形成的产物。由于公共危机的复杂性和作为公共危机表征的信息的复杂性,公共危机信息管理需要调度多学科的资源来建构自己的知识体系。概言之,信息科学、公共管理、复杂科学、人工社会等为公共危机信息管理提供了基本的学术资源和学科建构材料,是其主要的学科基础。
一 信息科学基础
(一)信息科学概述
信息科学(Information Science)是指以信息为主要研究对象,以信息的运动规律和应用方法为主要研究内容,以计算机等技术为主要研究工具,以扩展人类的信息功能为主要目标的一门新兴的综合性学科。信息科学是由信息论、控制论、计算机科学、仿生学、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相结合而形成的。
信息科学正在形成和迅速发展,人们对它的研究范围尚无统一的认识。目前,主要的研究内容涉及以下几个方面:(1)信源理论和信息的获取,研究自然信息源和社会信息源,以及从信息源提取信息的方法和技术;(2)信息的传输、存储、检索、变换和处理;(3)信号的测量、分析、处理和显示;(4)模式信息处理,研究对文字、图像、声音、视频等信息的处理、分类和识别,研制机器视觉系统和语音识别装置;(5)知识信息处理,研究知识的表示、获取和利用,建立具有推理和自动解决问题能力的知识信息处理系统,即专家系统;(6)决策和控制,在对信息的采集、分析、处理、识别和理解的基础上作出判断、决策或控制,从而建立各种控制系统、管理信息系统和决策支持系统。(7)信息社会,研究信息与信息技术在社会中的角色,信息的社会影响以及信息的社会测度等。信息过程普遍存在于生物、社会、工业、农业、国防、科学实验、日常生活和人类思维等各种领域,因此信息科学对工程技术、社会经济和人类生活等方面都有巨大的影响。
(二)信息科学与公共危机信息管理
1.信息需求分析
信息需求分析包括危机信息需求的分类、分析流程、分析方法等。危机信息需求的分类可以根据危机管理的生命周期理论划分,也可以根据危机信息系统建设需求划分,如根据国内省、市两级政府正在建设的“一网五库”标准配置,分为危机事件信息、预案及法律法规信息、储备资源信息、案例知识信息和专家支持信息。危机信息需求的分析流程除传统的分析流程外,近年来兴起的基于活动理论(Activity Theory)的分析流程是一个重要的趋势。信息需求分析方法在沿用传统的信息需求分析方法(如问卷与访谈、日记法、观察法等)的同时,也融入其他学科的研究成果,产生了诸如关键成功因素法、基于数据流的分析方法、基于任务的分析方法等方法。
2.信息管理
信息管理从管理过程看,主要研究信息规划、收集、整理、组织、检索、分析、传播、利用和评价等;从管理模式看,主要研究信息的技术管理、信息的经济管理与信息的政策法规管理。其中,管理过程中的信息规划对PCIM具有全局的意义,包括数据规划、信息资源规划、信息系统规划、信息资源网络规划等,需要结合公共危机的特点进行全局谋划;管理模式中的信息资源配置(经济管理模式的核心内容)与信息规划有紧密联系,需要研究配置模式、机制、政策与法规调控,以及配置结构的优化、配置效率的评价等。
3.知识表示与知识推理
知识表示与知识推理是建设知识库和专家系统的核心。知识表示(knowledge representation)就是要把问题求解中涉及的对象、条件、相关算法等知识组织成为计算机可处理的数据结构以及解释这种结构的某些过程。有了合适的知识表示方法,才能在计算机中有效地储存、检索、利用和修正知识。知识推理(knowledge reasoning)可分为三种类型:基于案例推理(case-based reasoning,CBR)、基于规则推理(rule-based reasoning,RBR)及基于模型的推理(model-based reasoning,MBR)。知识表示与知识推理方法和技术的进步,可为危机管理挖掘隐含于各种数据、事实、案例中的经验和知识,从而在人工智能和语义层面支持公共危机决策。
4.信息系统开发
信息系统的发展与信息处理技术的进步密切相关,大体经历了电子数据处理系统(EDPS)、管理信息系统(MIS)、决策支持系统(DSS)、专家系统(ES)等几个发展阶段。美国纽约大学商学院教授劳顿(K.C.Laudon)指出:“信息系统不只是一个技术系统,还是一个管理系统和组织系统,也是一个社会系统。”[47]通过建立分层次、多功能的公共危机信息系统,达到对危机信息自动监测、及时预警、快速获取、高速传递、智能分析、联动共享、正确决策的目的。这就需要对与各类危机信息系统设计和应用有关的组织、技术、人以及认知因素有综合、准确的理解,信息科学可以为危机信息系统开发提供帮助。
5.信息技术应用
信息技术应用在危机管理中具有巨大的潜力。在紧急状态下做出好的决策并采取合适的行动,需要通信、数据和计算资源的支持,以有效协调地理上分散的大规模的参与者和资源,进行各种各样的信息交流,并对应急预案和应急响应做出评估。一份来自美国国家研究委员会的应用信息技术加强灾害管理分委员会(Committee on Using Information Technology to Enhance Disaster Management,National Research Council)的研究报告指出,信息技术具有帮助人们清楚地认识灾害以及快速地做出决策的能力,还可用来对灾害管理各阶段有关的复杂细节进行监测和留痕。报告列出了减灾管理中应用信息技术提高响应和快速恢复能力的短期和长期的机会清单,指出成功的信息技术应用意味着多种因素的结合——更明智的应用已有技术,创造机会开发和采纳新的技术,以及为更好地使用这些技术改进流程,同时,建立促进信息技术开发和有效应用的机制也是至关重要的。[48]对PCIM来说,公共危机管理的信息技术战略、信息技术投资决策、信息技术价值评估、信息技术的集成管理以及信息技术项目管理等,都是相对重要的主题。
二 公共管理基础
(一)公共管理概述
公共管理(Public Management)学科来自公共行政学(Public Administration)。自“二战”以来,在美国,公共行政学一直在努力寻求建立自己的学科地位、学术身份和学理规范。这种努力引起了公共行政学内部的各种流派纷争,20世纪70年代后,公共行政学进入以新公共行政、公共政策学派和公共选择学派为代表的学科分裂阶段。20世纪70年代末80年代初,随着新公共管理(New Public Management)运动的兴起,以及西方社会科学跨学科、交叉综合研究趋向的深入,以经济学、管理学为主导,融合各学科相关知识和方法,力图构建公共管理(尤其是政府管理)新的知识框架的公共管理学术路线开始确立,并最终导致了公共管理的出现。从现在的情况来看,公共管理这个概念能够统领该领域的学术研究和知识积累,许多流派正在聚拢,公共管理的核心知识范畴正在形成。
公共管理学科的主要流派和理论前沿有:
1.公共选择学派
20世纪60年代初,布坎南和图洛克两人合写了《允诺的微积分:宪政民主的逻辑基础》,尝试用经济学中的“理性经济人假设”来解释政治运作和决策的过程,包括宪法理性。这就是大家所知的公共选择学派。这一学派认为所有的人都是理性自私的,国家只是人们在一起进行公共决策和执行决策的工具,如果收益大于成本,人们就会参与决策,否则人们就不参与。参与的人越多,决策成本越高,但执行成本越低;参与的人越少,决策成本越低,但执行成本越高。理性经济人的假设也影响了对组织管理感兴趣的学者,如道恩斯(Downs)、文森特·奥斯特罗姆等,另外,委托代理理论、交易经济理论和尼斯堪南的以公共选择为基础的官僚行为理论,都属于用理性经济人的假设分析社会管理体制的学派。
公共选择理论的优点在于找到了一个定义清楚、逻辑一贯、有相当预见力的衡量组织运作的描述和测量方法。它的问题在于忽视了组成国家的不完全是具有经济理性的人,还有非经济理性的,更致命的弱点是公共选择学派对传统自由主义思想中公共利益的否定。[49]
2.新公共管理
新公共管理严格来说并不是一个理论或一种学说,而是一种思潮在公共管理领域里的体现。按照其代表学者戴维·奥斯本和特德·盖布勒的概括,新公共管理主要有十个方面的特征:(1)起催化作用的政府:掌舵而不是划桨;(2)社区拥有的政府:授权而不是服务;(3)竞争型政府:把竞争机制引入服务提供中去;(4)有使命感的政府:改变照章办事的组织;(5)讲究效果的政府:按效果而不是按投入拨款;(6)受顾客驱使的政府:满足顾客的需要而不是官僚政治的需要;(7)有事业心的政府:有收益而不浪费;(8)有预见的政府:预防而不是治疗;(9)分权的政府:从等级制到参与和协作;(10)以市场为导向的政府:通过市场力量进行变革。[50]这十项原则构成了新公共管理的主体内容。
新公共管理强调以效率为中心,通过引进工商企业的管理理论来改进公共部门,以提高公共部门的效率。这种管理理念虽然从某种意义上说确实可以提高管理效率,但在实践中很容易导致公平、正义等民主价值的弱化,从而与公共行政追求公民权利、人性尊严、社会公正、公共利益、社会责任等价值的本质背道而驰。
3.新公共服务理论
丹哈特夫妇指出:所谓新公共服务,指的是关于公共行政在以公民为中心的治理系统中所扮演角色的一套理念。与以往传统行政理论将政府置于中心位置而致力于改革和完善政府本身不同,新公共服务理论将公民置于整个治理体系的中心,强调公共管理的本质是服务,重视政府与社区、公民之间的对话沟通与合作共治。新公共服务理论的基本内涵有七点:(1)政府应是服务而非掌舵;(2)追求公共利益,公共利益是主要目标而非副产品;(3)战略地思考,民主地行动;(4)超越企业家身份,重视公民身份,服务于公民而不是顾客;(5)责任并不是单一的;(6)重视人而不只重视生产率;(7)超越企业家身份,重视公民权和公共服务。新公共服务理论超越了新公共管理的管理理念,为建设服务型政府提供了理念基础。
4.公共治理理论
治理一词开始出自1989年世界银行专家针对发展中国家挪用国际援助款、腐败等问题提出的对策。罗德斯(Rhodes)指出,治理一词至少有六种含义:作为最小国家的管理活动的治理;作为公司管理的治理;作为新公共管理的治理;作为善治的治理;作为社会控制体系的治理;作为自组织网络的治理。罗德斯更倾向于自组织网络的治理应用,并将治理看作是网络的自治管理。
斯托克(Stoker)提出了关于治理的五个核心论点:(1)治理关注一系列源于政府但又不限于政府的公共机构和参与者;(2)治理明确指出在解决社会和经济问题的过程中存在边界和责任上的模糊;(3)治理明确肯定了在涉及集体行动的公共机构之间存在权力依赖;(4)治理意味着参与者将形成一个自治性的自组织网络;(5)治理认为政府办好事情的能力并不是依赖于政府的权力与权威,而是能够利用新的工具与技术实现调控与指导。治理理论的核心是网络管理,罗德斯将自组织定义成一种自主且自我管理的网络,提出了治理在网络视角下的四点特征:(1)公共组织、私人组织、志愿者组织之间相互依赖;(2)由于资源交换和协商共同目标的需要,网络成员间持续互动;(3)博弈式互动来源于信任,并受网络参与者协商且达成一致的赛局规则的限制;(4)很大程度上网络脱离政府而自治。[51]
治理理论有三种主要研究途径:政府管理的途径、公民社会的途径和合作网络的途径。其中,合作网络的途径显示了治理的更多新特征。[52]
(二)公共管理与公共危机信息管理
1.公共危机信息属于准公共物品
公共危机信息具有非排他性、非竞争性特点,属于准公共物品。这意味着政府和公共组织是公共危机信息的主要提供者和管理者;同时,公共危机管理中要坚持信息公开原则,使公众等利益相关者了解事实真相,并按照政府信息统一的发布去应对危机。
2.公共危机决策中的信息支持
危机信息具有不确定性,由此延伸出其不对称、不完全和非均衡特征,意味着要在信息不确定条件下保证危机决策的快速、准确和有效,需要区分常规决策和非常规决策,优化决策流程和约束条件,并通过区分决策重点和加强信息反馈来优化决策策略,有关公共决策的知识可为这一问题提供支持。
3.协调联动中的信息沟通
所谓协调联动,就是在应急管理过程中有效地构建不同层级的政府之间、政府内部各部门之间、政府与社会组织之间的治理网络,通过良好的沟通与有效的信息交流,整合资源,共同行动,协调处理用于处置公共危机的规律性运作模式。[53]要使信息沟通的基础作用有效发挥,不同的公共危机类型、危机管理的不同阶段,以及危机管理组织结构这三方面都要有相应的变革,公共组织理论和网络治理理论等会为之提供学术资源。
4.公共危机管理的信息平台
在电子政府建设的基础上,如何构建公共危机管理平台,并与电子政府平台有效对接,电子政府的相关理论和实践可提供重要参考。
三 复杂科学基础
(一)复杂性与复杂科学概述
1.复杂性与复杂系统
复杂性是系统由于内在元素非线性交互作用而产生的行为无序性的外在表象,包括生物复杂性、生态复杂性、演化复杂性、经济复杂性、社会复杂性等。复杂系统主要研究由微观层次上各子系统之间的相互作用所导致的宏观层次上的系统结构与行为。它涉及自然科学、工程学、经济学、管理学、人文与社会科学等各个领域,可概括为自然界演化过程中形成的复杂系统,以及社会经济复杂系统。从复杂系统的结构与工艺,以及非均匀性、非线性性、自适应性和网络性等特性上看,复杂性寓于复杂系统之中,对于复杂性事务来说,必须用复杂性的方法来研究,对复杂系统的研究也就是对复杂系统内客观存在的复杂性问题的研究。
2.复杂科学理论的发展
20世纪40年代,贝塔朗菲建立了一般系统论,维纳提出了控制论,申农提出了信息论,形成第一代系统观,20世纪70年代,霍兰对许多混乱而复杂的系统进行研究,发现整体大于部分之和的事实,促进了第二代系统观——非线性科学的兴起。1977年,普里高津等人开创了耗散结果理论,讨论了自组织涨落等新的概念。随后又先后出现了协同理论、突变理论等新的研究领域,为现代系统科学注入新的学术思想,同时也为复杂系统理论的产生提供了理论基础。20世纪90年代以来,随着计算机技术的发展,中外学者开始对系统中个体环境的互动进行深入研究。美国圣塔菲研究所的霍兰揭示了复杂现象的本质,提出了复杂适应系统的新概念,形成了一套比较完整的理论体系,为人们认识、理解、控制、管理复杂系统提供了新的思路。复杂科学是“21世纪的科学”。复杂科学的出现极大地促进了科学的纵深发展,使人类对客观事物的认识由线性上升到非线性、由简单均衡上升到非简单均衡、由简单还原论上升到复杂整体论,系统科学发展进入一个新阶段。
(二)复杂适应系统及其一般特征
复杂适应系统以“适应性主体”或称“智能体”为核心,有7个重要概念:
聚集(aggregation)——个体通过“黏合”(adhesion)形成较大的多主体聚集的聚集体。相似的主体可以聚集成类,而且简单的主体通过复杂的相互作用可以涌现出大尺度的复杂行为。“聚集”意味着新型的、更高层次上的个体的出现。
非线性(non-linearity)——系统个体之间的相互影响不是简单的、被动的、单向的因果关系,而是主动的“适应”关系以及各种反馈作用(包括负反馈和正反馈)交互影响、相互缠绕的复杂关系。系统表现出的总和效果不等于系统的所有主体单独表现效果之和。
流(flows)——资源在主体之间的流动。其中起关键作用的是“信息流”,并遵循乘数效应(multiplier effect)和再循环效应(recycling effect)。
多样性(diversity)——主体在适应过程中,由于种种原因,个体之间的差别会发展与扩大,最终形成分化,并表现出丰富多彩的特性。
标识(tag)——主体区别于其他主体的显著特征,其意义就在于提出了个体在环境中搜索和接收信息的具体实现方法。CAS理论在这方面的发展就在于把信息的交流和处理作为影响系统进化过程的重要因素加以考虑。强调“流”和“标识”就为把信息因素引入系统研究创造了条件。
内部模型(internal models)——主体内置环境预测机制,并可通过内部模型推演行为后果。
构筑块(building blocks)——又译作“积木”或“构件”,通过对原有构筑块的重新组合,形成复杂的系统功能。
在上面提到的这些概念中,“主体”是CAS最核心的概念,系统中的“主体”是多层次的、与外界不断交互作用的、不断发展和演化的、“活”的个体。由于复杂适应系统具有这一特点,因此可以为我们探讨危机信息管理及其运行机制奠定理论基础。
总而言之,复杂适应系统具有以下四个特征:
基于适应性主体(adaptive agent)——适应性主体具有感知和响应的能力,自身具有目的性、主动性和积极的“活性”,能够与环境及其他主体随机进行交互,自动调整自身状态以适应环境,或与其他主体进行合作或竞争,争取最大的生存和延续自身的利益。主体适应性造就了纷繁复杂的系统复杂性。
共同演化(co-evolution)——适应性主体可以从一种多样性统一形式转变为另一种多样性统一形式。然而,适应性主体不仅仅是演化,而且是共同演化。共同演化产生了无数能够完美地相互适应并能够适应其他生存环境的适应性主体。
趋向混沌的边缘(edge of chaos)——CAS具有将秩序和混沌融入某种特殊平衡的能力。它的平衡点就是混沌的边缘。一方面,每个适应性主体为了有利于自己的生存和延续,显然都会稍稍加强与对手的相互配合,这样就能很好地根据其他主体的行动来调整自己,从而使整个系统在共同演化中向着混沌的边缘发展,其整体适应度(fitness)就会上升。特别是在介于有序状态和混沌状态之间时,整体适应度将达到顶峰。另一方面,混沌的边缘远不是简单地介于完全有秩序的系统与完全无序的系统之间的区界,而且是自我发展地进入的特殊区界。在这个区界中,系统会产生涌现现象。
涌现现象(emergency)——通过互联、自组织,形成群体行为后出现的一种单个个体不具有,也无法控制的现象。涌现最为本质的特征是由小到大、由简入繁。涌现使整体行为远比各部分行为的总和更为复杂,并充满了更多非线性作用。此外,涌现具有动态性、规律性和层次性,在所生成的既有机构的基础上,可以生成具有更多组织层次的结构。
复杂适应系统模型中的实体可以是人,也可以是组织。尽管不同领域对主体的认识有差异,但一般来说,主体应该具有这样几个特性:
适应性(adaption)——主体能够与环境以及其他主体进行交互作用,在这种持续不断的交互过程中,不断地“学习”或“积累经验”,并根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。
社会能力(social ability)——主体间进行信息交换的能力。这种能力除了受主体智能水平和知识基础影响外,还受主体个人、人际、结构和技术等因素的影响。
反应能力(reactivity)——指主体对环境的感知能力。一般来说,主体都拥有一定数量的资源,能够在有限的范围内感知环境并与其他主体交流信息,能够根据自身具备的资源、技能、感知到的环境信息和通过通信获得的信息,为达成目标,在“条件—动作”规则指导下做出决策,并采取一定的行动。
多主体效应(multi-agent effect)——主体并非单一的,而是一个多主体系统,是由一组交互作用的、种类相同或不同的、在系统结构中分别担任不同角色的主体组成的,这些不同功能和构造的主体,可以利用全局信息、相互的通信,以及自身的信息和规则进行写作和决策。由于它们之间错综复杂的相互作用,可以表现单个主体所不具有的特性。
归纳起来,CAS的基本内容和主要观点有以下三点:第一,复杂适应系统包含具有适应能力的主体,而主体间存在差异。第二,主体进化和学习的动力源于主体与环境的交互作用,后者是系统演化的动力。第三,主体的演化过程是一个动态的自然选择过程。
(三)复杂适应系统与公共危机信息管理
从哲学视角分析,复杂适应系统理论所揭示的“适应性造就复杂性”以及“主体是活的实体”的观点丰富了事物辩证法中有关运动的思想,因此有着重要的看论和方法论上的意义。从复杂适应系统角度看危机信息管理的复杂性,主要有以下五大特点:
1.危机信息本身的复杂性
主要表现为危机事件的突发性、破坏性、紧迫性、不确定性、敏感性、可变性和公开性等特点。正是这些特点的存在,使得危机信息管理具有知识敏感性和时间敏感性两大特性同时并存的特点,加大了危机信息搜集、处理、分析和利用,以及危机决策和管理的难度。
2.危机中心理变化的复杂性
突发事件使人们处于一种心理应激状态。危机中的心理表现为应激反应和情绪改变,如焦虑、抑郁、恐惧、愤怒、震惊、责难、内疚、改变信念等。危机中的心理变化在不同个体中既具有相似性,同时也具有差异性,因此给利用有针对性的信息实施危机心理干预造成了困难。
3.危机信息管理流程的复杂性
危机信息管理具有自身的规律和特点,但同时又必须遵循危机发展的自身演化规律和危机管理的基本原则,最终实现危机管理的目标。因此,在探寻科学的危机信息管理流程的同时,应使其与危机演化流(危机生命周期)、危机管理流(计划、组织、指挥、协调、控制)契合,形成危机管理的“三螺旋”结构。
4.危机信息传播交流的复杂性
危机信息传播作为一种异化情境下的特殊的信息传播形态,是一种在特定“场域”内进行的由信息生产者或控制者到信息使用者的可控过程,是适用性主体(危机利益相关者)特定社会关系的体现。传递双方通过彼此间的符号编码与解码、意义建构与解读活动实现危机信息共享。
5.危机信息系统建设的复杂性
危机信息系统是一个涉及众多领域,集软、硬件系统于一体的复杂适应系统。危机信息系统以建立一套有效的信息收集、分析和评估系统为核心,实现对危机管理的重要支持。危机信息系统建设具有多层次、多功能特点,因此,整合分散、独立和功能各异的现有系统,建构全面整合的危机信息管理系统就成为提高应对突发公共事件能力的一项重要任务。
四 人工社会基础
(一)人工社会的内涵
1991年,兰德公司的Builder和Bankes针对信息技术对社会的冲击和影响问题提出了人工社会(artificial society)的概念。1995年,Nigel Gilbert和Rosaria Conte编辑出版了《人工社会:社会生命的计算机仿真》(Artificial societies-The computer simulation of social life)一书,收集了Agent技术用于社会科学各个领域的论文,从此,人工社会被正式提出并变成了一个相对独立的学科领域。1996年,Epstein和Axtell两人完成了著作《发展中的人工社会:从下到上的社会科学》《Growing Artificial Societies-The social science from bottom up》,书中阐述了人工社会系统——糖域(Sugarscape)模型,Epstein等人把它当作计算机中的一个社会科学实验室,通过不断地变换Agent遵循的规则,观察各种各样的社会现象。1997年,Axelrod出版了他的著作《合作的复杂性》(The complexity of cooperation),被誉为基于Agent的社会学仿真领域的经典读物。1998年,英国萨里大学主办的国际学术期刊《人工社会与社会仿真杂志》开始发行,标志着这个领域的成熟。目前人工社会的应用领域比较广泛,尤其是在战争模拟、人口学研究、传染病研究、环境承载力等方面。
人工社会是基于多智体的社会仿真(agent-based social simulation,ABSS)。由于人类社会是由大量的个人构成的复杂系统,因而可以在计算机中建立每个人的个体模型,计算机中的人模型被称为Agent,然后让这些Agent遵循一定的简单规则相互作用,最后通过观察这群Agent整体作用的涌现(Emergence)属性找到人工社会的规律,并用这些规律解释和理解现实人类社会中的宏观现象。人工社会通过人造对象的相互作用,利用计算机和代理技术“培育”社会,模拟并“实播”人工社会系统的各种状态和发展特性,是一种自下而上的主动综合型研究方法。与传统社会仿真不同的是,传统社会仿真固守“实际社会是唯一现实存在”的信念,并以实际社会作为检验研究成果的唯一参照和标准,追求“真实”;而人工社会已迈向了“多重社会”的认识,认为人工社会也是一种现实,是现实社会的一种可能的替代形式。
(二)人工社会方法论
人工社会的核心方法是基于代理的建模、模拟和分析方法(Agentbased Modeling,Simulation and Analysis),一般认为代理系统具有如下主要特性:
(1)自主性:在不涉及其他代理的情况下,一个代理能够主动利用其能力追求其目标,不论是在它的决策方面还是信念方面。
(2)社交能力:代理之间可用其特有的语言进行交流和通信,并具有进行合作、服从、冲突等社会活动的能力。
(3)学习进化能力:代理具有观察自身和其他代理的行动、结果及所处环境的能力,并从中学习进化、改进其决策能力和基础信念。
(4)移动能力:代理具有根据自己选择的时间和地方,在网络中迁移其“住处”的能力。这是一个非本质的技术特性,但对于在网络环境下构造分布式复杂人工社会系统却是至关重要的。
人工社会的代理方法主要有3部分,即代理、环境和规则。代理即人工社会中的“人”,具有自己的内部状态、行为规则,并可以随着时间、交流和外部世界的变化而变化。环境或空间是代理赖以生存的地方,是它们“生命”的舞台,可以是实际的物理环境,也可以是虚拟的数学或计算机过程,一般表示为存有代理事物的场所(sites)所形成的网格(lattice)。最后,规则是代理及场所本身、代理之间、场所之间、代理与场所之间“行事处世”的准则和步骤,从简单的代理移动规则,到复杂的文化、战争和贸易规则。利用面向对象的编程(object-oriented programming,OOP)技术,代理、环境和规则可以方便地被实现为对象(object),尤其是OOP的内部状态和规则的封装(encapsulation)特点,目前OOP是构造基于代理的社会模型的最佳工具。
代理方法已在解析模型和计算方法上有了坚实的基础。在模型上,有从Neumann的自我繁殖自动机、元胞自动机,到Brooks的基于行为的有限状态机;在算法上,有神经元网络、遗传算法、蚂蚁算法和免疫算法;在方法论上,有Ashby和维纳的控制论、分布式人工智能,还有人工生命。此外,人工社会的一些建模软件也相继开发出来,如社会学仿真软件mathematica、Santafe研究所开发的社会学仿真平台Swarm、由MIT开发的简单好用的复杂适应系统建模工具Starlogo等,还有各式各样满足单独学科需求的计算机软件平台,比如用于网络分析的Projek、用于经济系统的TNG平台等。
(三)人工社会与公共危机信息管理
人工社会对公共危机信息管理的意义在于,通过构建公共危机管理的人工社会,可以对涉及范围广,具有罕见性、多变性、突然性等特征,拥有极端环境、资源紧张、信息匮乏等特殊边界条件的非常规突发事件进行仿真模拟,为危机决策、管理控制、预案评估、研究成果验证、心理培训等提供支持,从而使通过实验方法研究和探析公共危机信息管理的相关规律成为可能。
王飞跃教授的团队在该领域所做的工作值得学界重视。2004年,他们正式提出“人工社会(Artificial Societies)—计算实验(Computational Experiments)—平行执行(Parallel Execution)”相结合的ACP社会计算方法,[54]是人工社会思想与控制论结合的新进展,针对的是如何利用计算实验方法来综合解决实际社会系统中不可准确预测、难以拆分还原、无法重复实验等复杂性问题,ACP方法为面向“以人为核心”的复杂社会问题研究提供了完整解决方案。之后,他们将ACP社会计算方法引入突发事件应急管理领域,提出了平行应急管理系统(Parallel Emergency Management Systems,PeMS)理论,[55]该系统的设计思想如下(图1—10):
图1—10 PeMS系统框架设计思想
人工社会的设计思路:采用情景建模的方式来整体研究突发事件中动态变化的人群,在一个标准化、开放式的计算环境下,基于人群复杂行为的各类模型库、知识库、方法库和集成场景库,构建与真实的非常规突发事件相对应的计算机化的人工社会。
计算实验的设计思路:利用计算机智能体来代替现实中的人,构建人工社会,形成以人为中心的非常规突发事件的计算实验场,在映射复杂人群活动的非常规突发事件的人工社会试验场中,研究和设计同自然科学中的重复实验方法和工具相类似的理论、方法和标准操作工具,即计算实验问题,主要包括人工社会初始化、驱动人工社会实验的动力学引擎及对实验过程和结果进行标定、计量、统计、分析、回溯、恢复、重置和假定。
平行执行的设计思路:利用现代科学技术条件,尤其是日益普及互联网与移动网络,可以实现对非常规突发事件的全程动态监测,实现事件相关信息的自动收集、结构化处理与人工社会的无缝集成,使人工社会与真实的事件演化处于并行运行状态。然后,利用计算机对人工社会的时间调节功能,使人工社会具有“透视”未来的作用,掌握和预测非常规突发事件的动态演化的全过程,实现应急响应的动态优化。
为满足非常规突发事件应急情景的特殊边界条件,非常规突发事件动态模拟仿真与计算实验平台应具备以下功能:(1)具有支持高性能、开放式、可延展的模拟仿真环境,提供基础的自然、社会与人文环境的标准化建模支持。(2)支持智能体在可计算的自然、社会与人文环境中交互和自适应调整,实现构件的互操作与协调。(3)能够实现对设定情景的主动培育,支持单一模式下用于逼近某一现实场景的仿真,以满足不同情景需求的成批仿真。(4)支持实时感知信息的自动获取与多源异构数据的语义聚融,实现“虚”、“实”空间信息的互动与互补,支持智能体对象的自我学习,实现人工社会与真实事件系统的交互与协同演化。(5)能够基于在线监测信息,实现对非常规突发事件的在线风险评估与预警。(6)在仿真计算实验过程中,具有对群体涌现行为进行有效标定与回溯的能力,以便通过计量化方式科学合理地评估应急预防、准备与防控等措施。(7)人机结合的动态可视化展示与交互功能,支持基于标准化的构件来对模拟仿真平台进行计算实验操作。(8)提供基于模拟仿真平台的综合集成决策支持,能够对多种涌现过程与结果进行标定分析与统计分析,实验结论能以多样化的方式呈现。(9)提供计算实验所需要的各类资源的管理功能,根据非常规应急管理涉及的模拟仿真过程、仿真对象、实验方法和展现方式等的不同,支持构建不同的实验应用系统。