基于BP神經網絡的高校聲譽危機預警研究

繆建紅，馮俊文，夏子然，周鎏鎏

（南京理工大學經濟管理學院，江蘇 南京 210094）

一、引言

聲譽常被認為是信用和名聲，美國危機管理權威專家羅伯特·希斯在《危機管理》一書中沒有明確提出聲譽危機管理，但提到了形象管理。他指出“這種聲譽可能是組織自身的，也可能是組織所擁有的品牌（或商標）的”。因而從狹義上來講，我們可以把危機看作是一個組織缺乏聲譽管理的產物。也就是說，一個組織發生了危機，如果沒有及時、較好地處理，則會給組織帶來更加負面的影響，連帶聲譽、形象等都會受到嚴重的影響。

隨著社會變革的深入和信息通訊產業的快速發展，微博等新興媒體憑借著即時性、互動性和廣泛的影響力在人群中普及，社會學家普遍認為社會環境日益復雜，充滿了潛在危機。目前，我國正處于社會轉型升級的關鍵時期，社會的高速發展及變遷使高校面臨的外部環境也變得日益錯綜復雜，而社會的轉型升級與高等教育改革有機融合在一起，使得國內高校的建設、發展及日常管理工作中增加了更多不確定因素。高校是青年學生的聚集地，這一群體敏感、熱情、易沖動、關注社會且充滿理想的追求，他們是網絡群體的主力軍，是新媒體時代的推動者。中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布的《第32次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2013年6月底，我國網民規模已達5.91億，其中學生群體是網民中規模最大的職業群體，總比為26.8%[1]，高校學生主體的特殊性決定了大學校園是各種危機的易發場所[2]，許多社會問題如就業、社交、貧困等現象折射到學生群體中，使得部分學生心理壓力過大，無法排解，最終釀成危機。

中國高校危機事件的出現，是中國社會、經濟和高等教育自身快速發展的必然。我們認識到不僅要重視學生日常生活和學習管理，還必須重視各類危機事件的防范和有效解決方案。基于此，預防和應對高校危機的發生成為高校管理者們重視的問題，文章將采用BP神經網絡的方法來探索高校危機預警體制的建立，從而及時提供警示信息，實現信息的超前反饋，為高校面對危機及時布置、防風險于未然奠定基礎。

二、相關理論及文獻綜述

1.高校聲譽危機相關理論

高校聲譽危機指高校信譽和形象受到一定損害時的危機。聲譽受到損害往往是建立在沒有很好地控制和管理危機，導致危機逐步擴大并惡化，使相關的機構和人員受到利益的損害，繼而降低他們對高校形象的認可度，失去信任，最終表現為該高校的聲譽受損。這種危機是由于高校教育教學質量下降、學校丑聞迭出、聲譽連續下降等原因造成的，這種危機可以讓高校的管理漏洞瞬間曝光在白熾燈下，嚴重地阻礙高校的改革和發展。聲譽危機管理，簡而言之，就是研究這種威脅或困境突然降臨時，如何在事發擴大前預先采取措施、在事發中積極干預和化解、事后及時總結和反饋的一種高校危機應對策略。

我國的高校處于一個非常復雜的環境之中，受到新媒體普及的影響，高校更是由幕后走到臺前，逐漸進入公眾視野。一般而言，影響高校聲譽的主要因素分為外部和內部兩個方面，根據華荷鋒研究者的研究，文章將引發高校聲譽危機的因素歸納為以下兩點：

（1）大學與外部社會聯系的多樣化。教育一直是人們普遍關注的焦點，現代高校的社會服務功能越來越突出，與外界的聯系越來越緊密。在新媒體環境下，媒介對高校的關注日益增多，高校信譽危機不再像以前那樣僅為少數人所知，它們的有效監督使高校的行為變得日益透明和公開。高校招生制度不完善和招生人員造成的入學違規操作、高校與用人單位在雙方都以功利目的為其導向的前提下弄虛作假、高校的學術腐敗等問題一旦曝光，媒介往往會深度跟蹤報道，挖掘內幕消息。同時，由于新媒體的互動性、快捷性、大眾性、多元性的特征，極易在網絡上形成大量的負面輿論，使得高校形象和聲譽在媒體和輿論的一片喊打聲中不可避免地遭受損害。

（2）高校內部關系的復雜化。高校內部改革的深入，籌資渠道的多樣化，使得它內部關系更加復雜，往往要兼顧各個團體的利益，甚至出現因為特別照顧某些團體的利益而做出違背教育公正的事。由于目前各高校都實行擴招，這無形中加大了教師教學和科研壓力，行政人員的日常工作任務也加大，這就在無形中增加了高校各部門間彼此溝通和協調的難度，繼而產生更多的矛盾和沖突，演變成利益沖突，更嚴重的產生教職工之間的直接對立，嚴重影響了高校的聲譽和信譽。

2.聲譽危機預警文獻綜述

就目前研究現狀來看，有關聲譽危機或者信譽危機的研究都是圍繞企業即營利性組織展開的，或者是研究高校危機管理防預體系，但這兩部分文獻數量都不多。而目前幾乎沒有文獻關注高校等非營利組織的聲譽危機管理，在聲譽危機預警研究領域更是一片空白。

（1）企業信譽危機研究。美國著名學者羅伯特·希斯指出企業“恰當的”信譽形象應由四個標準因素組成：與危機前的態度和行為保持一致；真實反映組織的態度和行為；注意外部焦點處理；危機過后保持現有形象。英國危機公關專家邁克爾·里杰斯特(Michael Regester，1995)則對危機公關進行了深入分析[3]，提出四大危機管理綱要：做好危機準備方案；做好危機傳播方案；做好危機處理工作和做好危機中的傳播工作；并對危機處理技巧做較細致的案例分析。李繼紅(2006)指出信譽危機的產生有其深刻的社會根源、文化根源、思想根源[4]。夏瑞霞(2006)應用危機管理理論、企業文化理論、公共關系理論、市場營銷學等理論，從多個角度研究分析了企業信譽危機管理的問題，包括維護信譽的企業危機管理文化、防范企業信譽危機的策略和維護信譽的企業危機溝通策略等[5]。

由上可以看到，目前的研究仍停留在強調企業信譽危機管理的重要性和緊迫性，還很少有學者系統全面的分析構建危機管理體系框架，也沒有結合實際提出有效的信譽危機預防和應對策略。而危機預防作為危機管理過程的首要步驟，是控制潛在危機花費最少、最簡便的方法，應當得到高度重視。

（2）高校危機管理預警研究。首次展開對公共危機預警的研究可追溯至二戰期間，其中軍事預警理論的成效對今天仍具有相當的參考價值。當時各國對社會現象展開了大量廣泛、深入的研究，來應付戰爭可能出現的各種社會問題。二戰后，西方學術界不斷深入研究危機管理，研究的觸角也逐漸蔓延到了危機預警。

同美日等發達國家相比，我國對危機管理的研究還相當局限。2003年“非典”事件的爆發，嚴重暴露了我國高校在危機管理預防體系方面的缺陷和不足，之后學者們紛紛開始研究高校危機管理，但其中大多是對自己學校危機管理工作的體會，并沒有形成系統的研究框架和結論。

李明、周旭明、葉振斌(2005)從危機、穩定和預警的基本概念的討論出發，將可預測突發性危機事件分為四種類型，并據此運用模糊數學方法提出了定量預警模型，消除主觀隨意性，作出準確、合理的危機判斷。張菁(2007)以危機管理為理論工具，針對目前高校危機預防中存在的問題，構建了預防體系和部分工作模型，并運用案例進行實證分析，最終得出一個健全的危機管理預防體系所應包含的模塊。王卓凱(2013)從自己的工作經驗出發，提出構建危機預警系統是高校危機管理中的關鍵一環。同時，還應充分利用數據挖掘、移動互聯等技術手段獲取信息，深化高校危機管理預警系統，通過實時、動態預警，最大限度地減少危機發生的可能性。

不可否認的是，高校危機管理研究尤其是如何準確高效地進行高校危機前的預警工作是非常重要的一個環節。危機預警的目的可羅列為如下幾點：

①建立危機意識。對于任何一個組織而言，危機都是不可避免的。當組織的規模越龐大，組織機構越復雜時，潛在的危機就越多。如何避免危機？最重要的是樹立危機意識，提前做好準備。當然準備并不能杜絕危機發生，而是在危險來襲時，可以將別人所認為的危險轉化為自身發展壯大的機遇。既然危機不可避免，那么需要做的就是準備、準備、再準備，盡量做到可以預知危機，提前做好防患措施，在危機爆發前就戰勝它。

而有些管理者往往會忽視危機前期的預兆，沒有采取相應的措施，繼而死于疏于防患的安樂。管理者應該時刻擁有危機意識，讓危機意識給我們指引方向，從意識和心理上加強對危機的重視。

②關注危機前的信號。危機發生前，總會或多或少暴露出一些異常的蛛絲馬跡，展現出一般正常狀態下不正常的反應，而這些不正常的反應很有可能就是危機爆發的征兆。危機前的信號有顯性和隱性之分。隱性信號不像顯性信號會產生直接的危害，卻對企業的良性發展起著制約的影響。“千里之堤，毀于蟻穴”，當這些尚處于隱性的危機信號沒有引起管理者的重視，而任其發展時，就會表現出一連串很直觀的危機跡象。本來可以避免的危機就可能真正演化成一場災難。顯性信號為管理者提供的警示比隱性信號更多，這時管理者應當感受到足夠的壓力，并及時處理和消除這些信號，否則一切都將毀于一旦。若管理者擁有較強的危機意識，對危機的敏感程度也會相應提高，辨認危機信號的能力就會更強。

③培養危機處理能力。世界瞬息萬變，危機無處不在，時刻都處在醞釀階段，面對突如其來的危機，有時候能夠化險為夷，有時候由于未及時發現，或者沒有引起重視，危機愈演愈烈。不管從正面分析，還是從反面總結，我們必須不斷提高危機管理和應對意識。首先需要在日常管理過程中，時刻保持居安思危。其次在意識到危機時，要立刻采取行動，結合各級部門快速調查事件原因，弄清楚事情真相，并將最真實的、完整的情況公布于眾，各部門保證信息的一致性，避免公眾的各種無端猜疑。

④理智面對媒體，獲取正面輿論支持。當一個組織面臨危機時，僅僅靠個人或單個組織的努力是不完全夠的，還需要在一定程度上借助外界的力量，比如政府組織、利益相關者、相關媒體、權威機構等，這些組織的群眾基礎能夠很好地減少大眾的不安和猜忌心理。普通群眾更信任從官方途徑公布的信息。而媒體方面更傾向于毫無保留的信息公開，所以若是遮遮掩掩，媒體更是要刨根問底，挖掘事實真相。所以當危機出現時，要及時發布正確全面的消息，與媒體真誠溝通。

3.高校聲譽危機分類

盡管高校聲譽危機由于其形成原因而各有差異，但仍然可以將其按照一定標準進行分類。在高校聲譽危機分類方面，文章參考高平平等人編著的《高校突發事件應急管理與案例分析》一書中對高校危機的分類，將其分為六類，以便于高校有針對性的應對和處理危機。

一是自然災害類危機，是指高校駐地發生自然災害，危及高校的突發事件。一般來說，自然災害包括如氣象災害、地震災害、地質災害、海洋災害、生物災害和森林草原火災等都具有無可比擬的破壞性，而高校人口密度大，一旦所在地區發生自然災害，必然對高校師生生活和教學秩序帶來嚴重影響，考驗著高校應急管理制度的有效性。

二是事故災難類危機，是指高校發生各類事故災難造成的危機事件，主要包括火災事故、交通事故、公共設施設備事故、公共服務故障事故和校園周邊的安全事故。隨著高校社會化進程的加快，其基礎設施與管理工作逐漸跟不上發展的步伐，因而累積了不少的安全隱患，造成事故頻發。2013年4月30日，南京XX大學內一處廢棄實驗室突發爆炸，引發房屋坍塌，波及附近的住宅小區，并造成1人死亡，3人重傷，該事件不僅造成嚴重的人員傷亡和財產損失，同時對學校聲譽也產生了不利影響。

三是公共衛生類危機，是指高校突然發生造成或者可能造成師生健康嚴重損害的重大傳染病疫情、群體性不明原因疾病、食物中毒以及其他嚴重影響師生健康的事件。根據衛生部統計數據，2012年我國共報告學生食物中毒事件35起，中毒2754人，死亡4人。學生食物中毒事件的報告起數、中毒人數和死亡人數分別占全年總數的20.1%、41.2%和2.7%。其中34起發生在集體食堂，中毒2669人，死亡3人。與2011年相比，學生食物中毒事件的報告起數和中毒人數分別增加16.7%和44.9%，死亡人數增加3人。

四是高校安全類危機，是指認為侵害師生人身安全、危害學校正常秩序造成的危機事件，主要包括校園犯罪事件、校園恐怖襲擊事件兩類。近年來，高校內自殺事件與傷害他人的案件時有發生，該類事件中，學生情緒失控和感情饑渴成為犯罪的主導因素，2004年云南大學的馬加爵事件、2010年的藥家鑫案件等，都對高校聲譽產生嚴重的不良影響。

五是高校群體類危機，是指學生集體非法集會、請愿、游行、示威，集體罷餐、罷課、上訪、聚眾鬧事等事件，該類危機又可分為政治型和利益型兩種。由于高校內部學生群體關注社會時事，熱情沖動，且指向性一致、聯動能力強，群體類危機一旦發生，極易導致事態擴大，誘發危機。

六是高校管理類危機，主要是指高校日常管理工作中發生的危機事件，如學生毆斗事件、教職人員誠信危機事件等。

以上高校危機的分類并非互不關聯，而是相互交叉、相互影響，某類危機可能和其他危機同時發生，也可能引發次生事件或另類衍生事件[6]。文章將按照上述分類，統計高校各類危機發生率，采用BP神經網絡技術對高校危機事件進行預測管理。

三、BP神經網絡方法概述

為了揭開大腦機能的奧秘，科學家們進行了長期、不懈的努力和探索，逐漸形成了一個多學科交叉的前沿技術領域—神經網絡。

1943年心理學家W.Mc Culloch和數理邏輯學家Pitts首先提出人工神經網絡（Artificial Neural Net work，簡稱為ANN）的概念，旨在尋求神經系統的計算模擬。一般認為，生物神經并不是一開始就具有這樣的識別能力的，而是在其成長過程中通過學習逐步獲得的，人類出生后的幾年時間里，大腦接收了大量的環境信息，隨著經驗的積累，神經元之間的不斷變化，從而完成智能、思維、情緒等精神活動。

1.BP神經網絡原理概述

BP（Back Propagation，反向傳播）神經網絡是一種常用的人工神經網絡，其學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方最小[7]。如圖1所示，BP神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層組成，其中隱含層可包含多層，多增加一層就增加了網絡計算的復雜度。輸函數為非線性函數最常用的函數，即Logsig和Tansig，有的輸出層也采用線性函數(Purelin)。

圖1 BP神經網絡結構圖

2.BP神經網絡可行性分析

BP神經網絡的特點使其在危機預警應用中具有一定的優勢，高校聲譽危機的發生具有一定的模糊性、隨機性和不確定性，它的輸入輸出是非線性關系，而人工神經網絡正是一個非線性能力處理強、具有高度自適應學習的系統，并且具有較強的容錯能力，它能從大量的復雜數據中通過學習發現規律。

BP神經網絡擅長于函數逼近、模式識別、分類和數據壓縮的問題解決，而從危機指標與警度之間的映射關系看，聲譽危機預警是一個函數逼近的過程，將BP神經網絡運用于高校聲譽危機預警，使其具有更高的精度和更好的科學性與客觀性，能夠為高校聲譽危機的預警和防治提供良好的指導。

四、基于BP神經網絡的高校聲譽危機預警的應用研究

文章是針對高校聲譽危機進行的預警研究，我們通過先前的走訪、訪談和調研，選取南京XX大學2003-2012年間的危機發生次數作為調查數據，利用Matlab軟件基于BP神經網絡算法對影響高校聲譽的六類危機進行預警分析，探索高校聲譽危機預警的新方法。

1.Matlab簡介

文章采用的是MATLAB 2009 a版本，它自帶了神經網絡工具箱，工具箱提供了一系列有關多種神經網絡初始化、設計、訓練、仿真的函數，我們以此工具編制程序。

2.數據說明

統計南京某高校在2003-2012年間六類危機每年發生的次數，情況如表1所示。

文章使用南京某高校2003-2011年間影響聲譽的六類危機發生次數作為訓練集，即使用2003-2010年影響高校聲譽的六類危機在該高校的發生次數作為訓練輸入；2011年六類危機在該高校的發生次數作為訓練輸出；同時，使用2004-2012年六類危機在該高校的發生次數作為測試集，即使用2004-2011年影響高校聲譽的六類危機在該高校的發生次數作為測試輸入，2012年六類危機在該高校的發生次數作為測試輸出。

3.預警模型建立

表1 南京某高校2003-2012年間六類危機發生統計

文章根據2003-2012年影響高校聲譽的危機發生數據統計，確定輸入變量為連續8年的危機發生次數，故輸入層的神經元為8個；輸出變量為第9年的危機發生次數，故輸出層的神經元為1個。

在BP神經網絡的建立中，為了降低誤差可以增加隱含層層數，但同時也會使網絡復雜化，一般而言，隱含層層數越多，神經網絡學習速度就越慢。而通過增加隱含層神經元個數同樣可以得到較低的誤差，且其訓練效果要比增加隱層層數更容易實現，所以在文章預警模型中，我們選取僅有一個隱含層的三層BP神經網絡，并根據如下常用的公式來確定隱含層神經元的個數[8]：

其中m為輸入神經元的個數，n為輸出層神經元的個數，a為1到10之間的常數。

表2 文章訓練參數

4.BP神經網絡預測的MATLAB實現

%輸入2003-2010年影響高校聲譽的六類危機在該高校的發生次數：

%使用2011年影響高校聲譽的六類危機在該高校的發生次數作為訓練輸出：Ti=[0103827]；[R，Q]=size(Pi)；[S1，Q]=size(Ti)；P=Pi；T=Ti；

%歸一化：[Pn，minP，ma xP，Tn，minT，maxT]=premnmx(P，T)；

%生成一個前饋BP網絡，13個隱層神經元，1個輸出神經元：net=newff(minmax(P)，[131]，{‘tansig’，‘purelin’}，‘traingdx’，‘learngdm’)；

%隱含層的激活函數‘tansig’采用雙曲正切S型(Tan-Sigmoid)傳輸函數；

%輸出層的激活函數‘purelin’采用線性傳遞函數；

%訓練函數‘traingdx’自適應調整學習速率、附加動量因子梯度下降反向傳播算法訓練函數；

%learn屬性‘learngdm’附加動量因子的梯度下降學習函數

%允許最大訓練步數20000步：net.trainParam.epochs=2000；

%設定網絡的學習精度為0.005，即訓練目標最小誤差為0.005：net.trainParam.goal=0.001；

%每間隔500步顯示一次訓練結果：

net.trainParam.show=500；

%開始訓練網絡：net=train(net，P，T)；

%測試，輸入2004-2011年影響高校聲譽的六類危機在該高校的發生次數：

%歸一化：ppost=tramnmx(x，minP，maxP)；

%測試輸出：YC=sim(net，x)；

%反歸一化：yuce=postmnmx(YC，minT，maxT)。

如圖2所示，網絡學習迭代至9996次時，其學習精度達到目標，BP神經網絡收斂，訓練成功。我們將此網絡保存，并使用2004-2011年的數據樣本進行測試，最終得到預測結果。

圖2 BP神經網絡訓練收斂圖

將預測得出的2012年影響高校聲譽各類危機的發生次數與實際發生次數相比較，可以發現自然災害類、事故災難類、公共衛生類和高校群體類危機的預測數值與實際較為相符，而高校安全類和高校管理類危機的發生規律難以追尋，誤差較大。實驗結果表明，BP神經網對于自然災害、事故災難、公共衛生和群體事件等規律性危機的預測具有一定的有效性，而相對于高校安全和管理類的突發性人為危機預測存在誤差，其主要原因有：一是自然災害、事故災難以及公共衛生等事件的產生帶有一定的規律性，它們的存在和發生不以人的主觀意志為轉移，是自然演變、社會發展過程中固有的事件，所以其發生可以通過往年的發生狀況來進行預測；二是高校群體類危機主要由學生群體聚集造成，這類事件通常與社會發生的熱點事件息息相關，同樣帶有一定的規律性，且由于該類事件由群體發起，而非個體完成，所以其發展具有一定的群體行為規律，在預測中有章可循；三是高校安全和高校管理這兩類危機的產生具有極大個人性質，多是人為因素造成，與當時高校所在學生及高校管理人員的素質高度相關，存在不確定性，在預測中難以形成規律。

五、結論與啟示

文章在以南京某高校2004-2012年發生危機事件次數為樣本，利用BP神經網絡進行危機發生預測。結果顯示，文章設計的BP神經網絡高校聲譽危機預警系統具有一定的適應能力。具體結論為：第一，文章預警系統對于自然災害、事故災難、公共衛生和群體類危機的預測效率高，是一種有效的預測方法，而對于高校安全和管理這兩類更偏主觀意志的人為危機的預測準確性相對較低。第二，之所以產生這樣的差異，原因在于有些危機是不可避免的。如自然災害類危機，面對這類危機高校的主要工作是及時有效地做好應對處理工作，完善后續公關，由此提高高校聲譽；而有些危機可以通過一套完善的預防措施和管理機制有效控制，如事故災難、公共衛生和群體類危機，針對這類危機，高校應做好各類設施的定期檢查工作，建立完善合理的規章制度，提高管理人員安全意識，明確責任，責任到人，讓危機沒有機會發展；而對于安全和管理類危機，高校在選取考核管理人員中應重視個人素質，做好學生工作，建立健全高校心理咨詢機構，加強學生心理輔導，為學生提供心理疏導的場所和方法，提高學生抗壓能力和自我調節能力。

文章在已有文獻的基礎上，創新性地將BP神經網絡融入到危機預警系統中，并通過數據挖掘、移動互聯等技術手段，預測高校危機未來發生概率，提前防范，做好相應管理措施。文章以年為單位對南京某高校的危機發生次數進行了預測，在此基礎上，后續研究還將以月為單位統計危機發生次數，并及時作出動態預測，識別大學生群體中各種潛在或現實的危機因素，再進行獲取預警信息和評價危機程度以決定是否發出危機警報。此外，我們還將結合危機管理的其他程序，建立一套綜合的危機管理體系，作為高校危機管理的方向標，從總體上降低高校危機發生的頻率，構建和諧、安全、美好的校園環境。

[1]CNNIC.第32次中國互聯網絡發展狀況統計報告 [Z].中國互聯網絡信息中心，2013(7).

[2]繆建紅，馮俊文.“四維度”模式高校聲譽危機管理策略探析 [J].技術經濟與管理研究，2014(4)：38-42.

[3]邁克爾·里杰斯特.危機公關 [M].上海：復旦大學出版社，1995(6).

[4]李繼紅.企業信譽危機事件的根源探析 [J].企業經濟，2006(6).

[5]夏瑞霞.企業信譽危機管理研究 [D].同濟大學博士學位論文，2006(12).

[6]華建敏.我國應急管理工作的幾個問題 [J].中共中央黨校報告選，2008(2)：7-8.

[7]薛圈圈.基于BP神經網絡的網絡輿情危機預警研究 [D].江西:江西財經大學，2010.

[8]周品.神經網絡設計與應用 [M].清華大學出版社，2013(3).

[9]韓芳.淺談高校危機事件的分類及特點 [J].高效管理，262-263.

[10]王新輝.基于BP神經網絡的國際電子商務信用風險預警模型研究[D].沈陽:沈陽工業大學，2008.

[11]高平平，朱劍松等.高校突發事件應急管理與案例評析 [M].西南交通大學出版社，2012(6).

[12]張菁.高校危機管理防預體系研究 [D].上海：同濟大學，2007.

[13]吳建勛.論高校突發事件的溝通管理 [J].技術經濟與管理研究，2005(2)：107-108.