基于樸素貝葉斯數據挖掘的社區應急監測體系構建

周 嘯，韓 怡，應 樺，周星漢

(1. 樂山職業技術學院 旅游系，四川 樂山 614000；2．樂山師范學院 應急管理知識普及基地，四川 樂山 614000；3. 樂山職業技術學院 藥學系，四川 樂山 614000)

1 引言

社區作為城市治理的“最后一公里”，是城市社會的最基本構成單元，也是構建社會主義和諧社會的基礎。社區雖小，但卻是人口高度集中的生活區域，人員結構復雜，居民素質層次不齊，應急科普和應急管理的難度極高，主要體現在以下3個方面：①出現突發緊急情況時，社區居民對突發情況的警惕性和對科學應急的認知度低，造成應急管理難以平穩、有序進行;②部分社區居民欠缺應急基本知識，自我保護意識淡薄，不懂科學應急，造成極大安全隱患;③社區應急科普與應急管理難以做到精準分類，管理手段原始單一，沒有與人工智能、數據挖掘等信息化技術融合的高效便捷管理方式。因此，如何針對社區管轄范圍內不同認知水平的居民進行點對點應急科普，動態監測社區應急能力，提高社區應急管理的信息化、智能化水平，是當前社區應急管理工作的重要研究課題。

2 研究現狀與問題

金蓉等[1]通過對社區老年人應急準備教育指標體系、應急準備及災難素養的現狀進行調查，分析了三者的相關性，得出了目前社區老年人在應急準備教育、應急準備和災難素養方面處于中等水平的結論，指出了社區開展老年人應急教育的必要性。李雪等[2]利用多個潛變量構建了社區應急管理模型，證明了潛變量對提高社區應急管理能力具有積極作用，并為社區應急管理提供了建議和意見，得出了社區應當完善應急決策制度、完善信息推廣和發布機制，拓寬渠道，及時總結應急事件處理經驗的結論。陳夢真等[3]利用韌性理論對社區應急管理機制進行了融合研究，從完善社區應急動員、應急信息管理等方面提出了針對性措施。該研究完善了韌性理論和機制在社區應急管理中的理論研究和應用研究，對拓展韌性理論的應用領域具有重要意義。崔凱凱等[4]利用SWOT分析方法研究了城市社區應急協同治理優化路徑，提出多元主體參與社區應急的重要性，并從優化應急措施、應急信息平臺建設、加強應急人才培養等方面提出了建議。研究創新性地提出了多元主體之間相互協作的應急管理機制，社區應急信息化平臺建設需要融合多元主體協同作用的結論。柏毓彤等[5]利用軟件CiteSpace對社區應急管理進行了關鍵詞聚類分析，繪制了社區應急管理知識圖譜，基于社區應急管理知識圖譜，提出了社區應急管理未來的發展路徑。研究發現“社區模式”“應急管理”和“管理重點”是應急研究的高頻關鍵詞，提出社區未來的應急管理研究重點是管理過渡到治理、重視智能技術與應急管理結合、建設韌性社區和跨學科領域的交叉應用與融合。劉杰等[6]利用多種研究方法對云南省典型社區應急能力建設情況進行了調查研究，并基于調查研究結果提出了提高云南各類社區應急能力的措施。研究得出了云南典型社區應急管理存在的問題，包括居民安全意識淡薄、應急救援隊伍力量不足等，得出了應加大社區應急物資和經費投入的結論。王玉等[7]對社區應急管理體系建設存在的問題進行了分析，并構建了新型社區應急管理體系的理論框架。研究針對社區應急問題提出了改進建議，包括“智能應急小屋+遠程幫辦坐席”的創新模式，搭建“一鍵呼叫”應急小程序以及開展社區應急演練等。

通過對已有研究的分析可知，目前對社區應急科普的研究側重對社區應急存在的問題進行探討并提出改進意見和改進措施，這種研究方式重在理論論述，對如何實現應急知識精準科普、應急能力監測等問題缺乏具體方法研究。應急知識普及與應急管理仍然采用原始單一的方法，如網格化治理、線上線下聯動、專業機構入社區等方式，這種應急科普與應急管理的方式具有模糊性和不確定性，難以監測社區居民的應急認知度和應急水平，缺少對社區居民的精準分類管理和針對性應急科普管理。同時，應急科普與應急能力監測的智能化、信息化水平不高，仍然采用紙質化統計、上門登記、敦促居民積極參與等效率低下的方式。在突發緊急情況時，難以快速采集社區居民信息、精準掌握居民對突發情況的認知度和應急能力，導致點對點精準應急、提升居民應急能力的難度較大。針對目前社區應急科普和應急能力監測存在的問題，本文構建了一種基于樸素貝葉斯數據挖據方法的社區應急監測體系，分別建立了社區居民應急認知能力精準分類模型和社區居民應急科普與應急決策模型，實現社區應急科普和應急監測與人工智能、數據挖據等技術的有效融合。

3 基于樸素貝葉斯數據挖掘的社區應急監測體系構建

社區居民存在屬性上的差異，包括年齡、性別、學歷等，且居民對應急知識的認知水平和發生緊急情況時具有的應急能力均不同。因此對社區居民進行精準分類管理、針對不同分類實現精準應急決策，是目前社區應急工作需要重點關注和研究的問題[8～12]。數據分析與挖掘技術中，分類算法能夠實現不同屬性數據的分類，其中樸素貝葉斯方法最具有代表性，是一種具有良好性能的分類方法[13～15]。根據社區居民的屬性特征，構建了基于樸素貝葉斯數據挖據方法的社區應急監測體系。

3.1 基于樸素貝葉斯數據挖掘算法的社區居民應急認知能力精準分類模型

首先對社區居民的屬性特征進行標簽化。以社區全體居民為研究對象構建居民應急認知標簽集模型。構建應急認知元標簽作為采集每個居民屬性的基礎標簽。基于應急監測結果分類標簽對采集的待分類居民的應急認知元標簽進行分類，分類過程基于樸素貝葉斯數據挖掘算法。根據社區應急特點，將應急監測結果分類標簽精準劃分為第Ⅰ類、第Ⅱ類、第Ⅲ類和第Ⅳ類監測對象，對應的應急科普與應急能力監測等級如表1。

表1 基于樸素貝葉斯挖掘算法的應急科普與應急能力監測等級

3.1.1 社區居民應急認知標簽集模型構建

構建樸素貝葉斯數據挖掘模型的前提是建立社區居民應急認知標簽集模型[16～18]。標簽集模型的基本結構如圖1所示。標簽L(i)的標識分別為B(1)：年齡；B(2)：學歷結構；B(3)：身體健康水平；B(4)：應急知識水平；B(5)：是否經歷過突發緊急情況；B(6)：對社區應急工作認可度。每個社區居民P(i)對應一個認知標簽L(i)，居民通過社區發起的微信統計小程序填寫標簽內容B(1)～B(6)，其中“B(3)：身體健康水平”的度量以常見基礎性疾病為標記，評價居民的健康指數；“B(4)：應急知識水平”通過應急知識客觀問答獲得評分，其度量方式為分數區段，設計為B(4)-a：低于30(含)分(認知極低)；B(4)-b：30～60(含)分(認知低)；B(4)-c：60～90(含)分(認知合格)；B(4)-d：高于90分(認知高)；“B(6)：對社區應急工作認可度”設計量化評分表，對社區應急科普、應急處置、應急措施等進行評價打分。將量化后的社區居民應急認知標簽存入數據庫(數據集)備用。在構建社區居民應急認知標簽集模型時由社區統一標準設計應急認知元標簽，確定不同標簽組合下的應急監測等級(表1)，用于構建樸素貝葉斯數據挖掘模型。

圖1 構建的標簽集模型基本結構

3.1.2 社區居民應急認知能力精準分類模型構建

基于樸素貝葉斯分類器原理，將采集的認知標簽集分為訓練集和測試集。利用訓練集構建樸素貝葉斯分類器，對分類器進行訓練并確定參數指標。以應急認知元標簽集為依據，利用測試數據集對構建的分類器進行測試，并反復調整參數指標。經過多次模型測試與參數調試，最終構建能夠用于社區居民應急科普與應急能力監測等級精準分類的樸素貝葉斯數據挖掘模型。圖2為構建的樸素貝葉斯分類器的基本結構。

圖2 構建的樸素貝葉斯分類器的基本結構

3.2 社區居民應急認知能力分類與動態監測

對社區居民應急認知標簽進行多次k交叉重采樣，基于應急認知元標簽和社區居民應急認知能力精準分類模型，對多次k交叉重采樣后的標簽數據進行精準測試、分類，確定每位居民的精準監測等級，定義方式為多次交叉重采樣后居民P(i)出現頻數最高的監測等級。圖3為經過多次k交叉重采樣和分類測試后居民P(i)在各監測等級中出現的頻數統計示意圖。基于圖3模型，可以在一定周期內進行社區居民多次k交叉重采樣和分類測試，從而動態監測居民的應急科普和應急能力等級。社區工作人員根據精準監測等級分類結果對不同監測等級的居民采取針對性應急科普和應急管理措施[19～21]。

圖3 多次交叉重采樣和分類測試后居民P(i)在各監測等級中出現的頻數統計示意

3.3 基于動態監測等級的社區居民應急科普與應急決策模型

根據樸素貝葉斯數據挖掘模型構建的社區居民應急認知能力精準分類模型，可以得到社區居民應急認知能力分類，并綜合分析獲得整個社區的應急能力等級和人員分布。根據社區居民應急能力等級和人員分布，從應急科普、知識宣講、應急演練、精準監控、對口幫扶等多個方面，構建針對不同監測等級分類的應急科普與應急決策模型，并設計具體方案計劃。決策模型的有效期根據突發緊急情況的事態和社區應急決策情況設定，超出有效期后需重新采集數據并建立模型，進行多次交叉重采樣確定社區居民監測等級，制定針對性的應急科普與應急決策。圖4為社區居民應急科普與應急決策模型基本結構。

圖4 社區居民應急科普與應急決策模型基本結構

4 基于監測模型的社區應急決策與建議

社區應急科普與管理應圍繞社區居民屬性分類進行，利用基于樸素貝葉斯數據挖掘的社區應急監測體系對社區居民屬性數據進行廣泛采集，獲取社區居民應急認知標簽集。將標簽集作為基本數據源，從中挖掘社區居民的應急認知分類，獲取不同風險級別的居民群體，針對不同分類群體采取不同應急科普和管理措施。根據構建的社區應急監測體系，從模型的構建與使用周期性、數據采集與管理、社區應急決策與管理3個維度提出基于監測模型的社區應急決策與建議。

4.1 模型的構建與使用應遵循周期性原則

本文構建的基于樸素貝葉斯數據挖據方法的社區應急監測模型具有嚴格的周期性。因突發緊急情況具有不穩定性、難預測性和周期性特點，監測模型的使用必須嚴格遵循周期性原則[22,23]。首先，構建樸素貝葉斯分類器模型所進行的數據采集必須以突發緊急情況發生重大變化的周期性為標準，確定采集社區居民認知標簽數據的時間、總量和選取原則，以保證模型構建使用的數據符合當前社區應急狀況和居民的認知情況。其次，對樸素貝葉斯分類器模型的訓練、構建、驗證等也必須基于周期性原則，模型的有效期根據緊急情況的整體態勢和社區應急狀況確定，超出有效期后需重新采集數據和建立模型，并進行多次交叉重采樣確定社區居民監測等級。最后，社區居民應急科普與應急決策模型也應當隨著數據采集、分類器模型的周期性調整而重新構建，設計符合當前應急態勢的決策模型。

4.2 重視數據采集標準的設計和數據采集的精準管理

數據采集是構建樸素貝葉斯分類器的關鍵，數據的準確度決定模型訓練的精準度和最終分類結果的準確度[24,25]。應當嚴格按照當地應急政策和緊急事件發展態勢構建社區居民認知元標簽，通過紙質問卷、電子問卷等多種方式對社區全體居民進行發放、填寫、回收和統計。認知元標簽的設計應當符合易讀性、全覆蓋、不沖突的原則。易讀性原則指的是所有標簽的設計應當簡易、可讀性強，各個年齡段的居民均可讀懂并作出正確判斷。全覆蓋原則要求所設計的標簽覆蓋社區居民的所有認知屬性，且每項認知屬性均能夠作為構建樸素貝葉斯分類器模型和引導分類器模型進行交叉訓練的標準化數據。獨立性原則要求每一條認知標簽的屬性均為獨立不相關個體，不能出現模棱兩可、含義交叉的情況，以避免社區居民產生判斷失誤，影響分類結果和應急決策措施。對采集到的數據應當進行數據清洗并做好精準管理，作為該批次應急決策與管理的備案數據。

4.3 社區應急決策與管理應以決策模型為依據

根據構建的基于動態監測等級的社區居民應急科普與應急決策模型，對已經分類的社區居民進行精準管理，分為應急科普、知識宣講、應急演練、精準監控和對口幫扶等環節[26]。針對不同監測等級(居民分類)，社區應設計難易度和認知水平不同的應急科普手冊或公眾號科普知識問答，并根據社區居民的實際情況進行科普活動。針對不同監測等級(居民分類)，社區可以針對各等級實際情況設計不同批次的應急知識宣講活動，組織不同監測等級的居民參與宣講，提高其對應急法規、應急知識、應急政策、應急措施等的認知水平。有條件的社區還可以根據不同居民分類展開不同情境下的應急演練，提高社區居民的應急處置能力。日常生活中，社區應針對不同監測等級的居民進行精準監控和對口幫扶，確定每戶居民存在的問題和遇到的困難，并動態進行調研、監管和幫扶，確保應急科普和應急管理不落一戶、落實到人。

5 結論與討論

根據當前社區應急科普和管理存在的問題，本文構建了一種基于樸素貝葉斯數據挖掘的社區應急監測體系。通過對社區居民應急認知標簽采集獲取居民基本屬性數據，作為構建樸素貝葉斯分類器的訓練數據源。利用采集的數據構建了社區居民應急認知標簽集模型，將數據按照一定的標準進行預處理并采用結構化形式存儲。通過樸素貝葉斯分類器建立了社區居民應急認知能力精準分類模型，將社區居民分為動態監測的四類，并依據監測等級和居民分類構建了社區居民應急科普與應急決策模型，對不同監測等級和分類的居民進行不同方式的應急管理。在構建監測模型的基礎上，從“模型的構建與使用應遵循周期性原則”“重視數據采集標準的設計和數據采集的精準管理”“社區應急決策與管理應以決策模型為依據”3個維度提出了基于監測模型的社區應急決策與建議。

本文構建的方法可為社區應急科普和應急管理工作提供理論支撐和技術參考。創新性地將基于樸素貝葉斯分類的數據挖據算法引入社區管理，特別是針對社區應急管理問題，利用樸素貝葉斯分類算法的特性將社區居民進行精準分類，能夠有效幫助社區工作者獲得每戶家庭、每位居民的應急認知和科普情況，并針對具體情況采取針對性措施。在分類模型的使用上，本文研究方法考慮到應急管理具有的動態性、周期性規律，針對社區特點提出將模型應用納入周期性管理的思想，使居民應急科普和應急管理遵循社區管理規定和社區人口發展規律。同時，本文構建的方法模型以數據采集為基礎，對數據采集的準確性、完整性和區分度進行了嚴格界定，提出了重視數據采集精準化管理的思想，對社區應急科普與管理提出了嚴格要求，保證社區應急工作穩步推進。今后的研究工作將進一步拓寬基于樸素貝葉斯分類的數據挖掘算法的應用領域，將本文研究思想應用于社區健康管理、社區養老、社區團購、社區文化建設等各個方面，全面提升社區服務水平和服務質量，為建設社會主義和諧社會貢獻力量。