基于災害事件的大學生集群行為防控體系的構建

吳 鵬，龍黎明

（1.四川建筑職業技術學院計算機工程系，四川德陽 618000；2.四川大學法學院，四川成都 610041）

中國是一個自然災害頻發的國家，非典型性肺炎暴發以及暴雪、洪水、干旱等災害性事件對社會穩定的影響涉及到社會的諸多領域，特別是2008年的“5·12汶川特大地震”這樣的大災害對社會的影響更是巨大而深遠。

比照突發事件，災害事件具有不能絕對預知性、損害性、擴散性和可變性的特點［1-4］；又由于高校是一個人口密度和流動性大、青年聚集、活動頻繁、極受社會關注的公共場所，這使高校大學生群體成為社會穩定工作的一個重要關注面。親歷了汶川特大地震，筆者真切地感受到災害事件給高校政工系統帶來的巨大壓力，如何防控災害事件中大學生的集群行為，既是一個值得從理論上進行探討的問題，也具有現實的客觀必要性。

1 災害事件中大學生集群行為分析

1.1 大學生集群行為略述

集群行為是Collective Behavior的漢譯詞，該詞也有被譯為“聚合行為”或“集體行為”。集群行為是指一種在激烈的互動中自發產生、無指導、無明確目標、不受正常社會規范制約的多人的狂熱行為［5］。大學生集群行為，指的是大學生這一特定社會群體所產生的集群行為。

1.2 災害事件中大學生集群行為的特征

由于大學生群體和高校環境的特殊性，大學生集群行為較社會性集群行為具有顯著不同的特征［6-7］，由于災害這一誘發因素，大學生集群行為的特點集中體現為以下3方面。

1）偶發性

由于災害的發生并無特別固定的規律，大學生群體中因此發生的集群行為具有明顯的偶發特征。這也是給高校政工系統的相關調控工作帶來巨大壓力的首要因素。

2）行為的情緒化

大學生集群行為的最大特點是行為的情緒化，這在災害事件中依然突出。由于情緒感染，大學生個體的情緒相互刺激、相互強化，降低了對客觀情勢的判斷力，客觀地導致了大學生群體情緒不穩定、不易引導。

3）行為性質轉化可能性低

大學生群體的受教育程度整體上高于普通社會群體。集群行為發生后，只要大學生管理系統能繼續行使職能，及時有效地進行調控，大學生們不會產生利用災害事件造成的短時社會秩序紊亂制造事端的心態，更不可能使集群行為轉化為集群犯罪。

1.3 災害事件中大學生集群行為的具體表現形式

1）慌亂

災害的發生，勢必在一定程度、一定范圍內打亂了日常生活的正常秩序。學生在災害發生后隨即出現慌亂，開始對任何可能有危險的刺激信息、物品予以高度的關注，積極地尋求暗示以逃避恐懼。

2）壓抑與暴發不理智行為

在災害發生后，出于對學生群體的保護，大學往往在條件允許的情況下把學生限制在大學校園之中。由于災害的震撼性結果，在相對狹小、封閉的空間中，學生群體極易醞釀產生壓抑的情緒，只要有一個觸動因素就可能引起集群性暴發不理智行為。

3）從眾

大學生在突如其來的災害面前，置身于集群之中能給他們安全感，絕大多數學生在行動上力求與眾人保持一致。譬如，在地震后相當長的一段時間內，躲避子虛烏有的“地震”的行為是最常見的集群行為。

4）無視紀律

災后，生命的價值被無限放大，大學生群體中會出現無視紀律的小集群。比如學生無視學校的管理規定擅自離校并較長時間滯留在家。

2 災害事件中大學生集群事件防控指標體系

據前述分析，可構建災害事件中大學生集群事件防控指標體系（見表1）。

表1 防控指標體系Tab.1 Prevention and control system

根據對上述體系指標的分析，將指標分為3個層次以評價災害事件中大學生集群事件發生的可能性。表1體現出了防控指標體系中的一級指標處在體系的最上層，一級指標間相互協調，共同應對集群事件。各一級下分出了多個二級指標，各二級指標之間分工明確也相互協調，各自又存在獨立的明確的觀測點。各觀測點的選取依據則是根據學工部門的實際工作經驗建立的。根據表1數據，作出以下組織結構圖（見圖1）。

圖1 組織結構圖Fig.1 Organization chart

3 防控指標體系評價方法的選擇

傳統層次分析法（AHP）就是將人的主觀判斷為主的定性分析進行量化，并以數字顯示各種替代方案或者各因素差異的一種系統分析方法。傳統層次分析法在應用中存在如下弊端：

1）在條件復雜時不易檢驗判斷矩陣的一致性；

2）一致性不滿足時的判斷矩陣的調整工作量大且難度高；

3）一致性檢驗的評判標準（C.R.＜0.10）缺乏科學依據。

模糊層次分析法（FAHP）［8］是針對傳統層次分析法的上述不足構造出的一種改進型層次分析法，添加了模糊數學新理念，該方法在一致性檢驗中簡單易用。為此，本文采用與傳統層次分析法相結合的方式分析指標體系的各項指標。

通過對立磨機結構原理分析，結合3kW立磨機的石英砂參數確定系統最優參數，并在此條件下開展金礦選型實驗，得到如下結論：

4 利用FAHP建立數學模型

4．1 模糊一致判斷矩陣的建立

1）根據上述參考指標，為研究問題方便特將本系統的組織結構圖表示見圖2，所示是一個二級評價指標體系。

圖2 組織結構圖（簡化后）Fig.2 Organization chart after simplified

依據如表2所示的判斷尺度表，建立模糊一致判斷矩陣。

表2 模糊一致判斷矩陣的判斷尺度表Tab.2 Judgment criterion of the fuzzy consistent judgement matrix

2）采用參考文獻［9］計算各層次要素對于其上一級準則的相對重要度（權重向量），公式為

3）依據以上方法，分別建立各層的模糊一致判斷矩陣，并計算權重向量，結果如下。

以A為準則，對B1，B2，B3，B4經過比較后建立的模糊一致判斷矩陣如表3所示。

同理建立以Bi為準則，針對Bij（i，j＝1，2，3，4）的模糊一致判斷矩陣，見表4、表5、表6和表7。

表3 A的模糊一致判斷矩陣Tab.3 Fuzzy consistent judgement matrix of A

表4 B1的模糊一致判斷矩陣Tab.4 Fuzzy consistent judgement matrix of B1

表5 B2的模糊一致判斷矩陣Tab.5 Fuzzy consistent judgement matrix of B2

表6 B3的模糊一致判斷矩陣Tab.6 Fuzzy consistent judgement matrix of B3

表7 B4的模糊一致判斷矩陣Tab.7 Fuzzy consistent judgement matrix of B4

4.2 一致性檢驗

文獻［8］給出了模糊判斷矩陣是否具有一致性的簡單方法：模糊判斷矩陣中任意兩行間相差一個參數。據此容易判斷，表3～表7表示的判斷矩陣都是通過一致性驗證的。

于是表8所表示的5個相對重要度分別表示著各層因素對其上一層比較準則的權重。例如，W（B1）行的0.383 3，0.333 3，0.283 3，0.0000這4個數據分別表示著B11（校（院）級領導指揮能力）、B12（系（部）級領導指揮能力）、B13（輔導員組織能力）在突發自然災害情況下對B1（指揮體系）發揮作用所起的影響。

表8 權重向量Tab.8 Weight vector

另外，W（B2），W（B3），W（B4）3個一級指標下都只有3個二級指標，為分析問題方便，其第4個分量計零（0.0000）處理 。

4.3 綜合重要度（綜合權重）的計算

綜合權重計算結果見表9。

表9 綜合重要度（權重）Tab.9 Comprehensive importance

5 結果分析

綜合重要度（綜合權重）利用傳統層次分析法所得，參看文獻［10］。筆者將表9最后一列單獨提出并對數據進行處理，得到整個評價體系中13個二級指標的綜合排序情況，見表10。

表10 綜合排序Tab.10 Comprehensive sort of index

根據此排序（綜合權重）發現，在自然災害發生或者可預見發生的時候，信息渠道所占的比例（所起作用）是最高的，在計算機普及的當今，校園中的信息交流至關重要，在預防和控制突發事件的過程中起著關鍵作用。占據第2位的是加強宿舍管理，因為宿舍是大學生日常生活中時間占據最多的地方，宿管員與大學生、宿管員與輔導員之間的溝通渠道也是很重要的。篇幅所限，其他權重的因素筆者就不再贅述了，讀者可據此模型自行分析。

6 結 語

客觀地說，四川省各高校政工系統的出色工作保證了在發生“5·12汶川特大地震”后校內沒有發生不良大學生集群行為，維持了校園的穩定。以此為契機積極地進行思考和探索，通過構建該大學生集群行為防控體系，更有效地對災害事件進行預防，將不良后果的發生率降至最低。

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