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作者：尹洁;陈晶晶;李锋;张乐;
单位：江苏科技大学经济管理学院;
摘要：公众参与应急管理是新时代我国应急管理工作的基本原则之一。在突发事件应急决策中，若不充分挖掘社会化媒体中的公众信息，容易导致应对失准，从而导致“应急失灵”问题。基于此，聚焦自然灾害中的公众意见，首先从语义和语频的角度通过词频-逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)算法与隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)模型结合的主题提取模型提取公众关注主题，生成应急决策评价准则及权重。然后，将评价准则权重与区间直觉模糊数形式的专家偏好信息组合加权，通过综合得分函数得到方案排序，并通过方案序值测度方案共识程度。最后，通过测度专家对方案共识的贡献度调整专家权重，结合专家权重、评价准则权重及偏好信息得出最优方案。结合“7·20”河南暴雨案例，从方法效率、现实印证两个方面，论证其有效性。结果表明：在主题提取时，解决了提取公众关注主题时属性变化幅度大且集中在个别属性的问题，提高了主题提取的准确性和全面性；在共识达成时，提出的模型对比传统方法在考虑决策结果共识程度的同时提高了决策效率。在现实印证方面，模型选择的方案更加贴近灾害发生的实际情况，更好地满足了公众的需求和关切。
关键词：公共安全;突发自然灾害;公众行为;共识达成;群体决策
基金资助：国家社会科学基金项目(22BGL235); 江苏省高校哲学社会科学研究重大项目(2021SJZDA140)
