基于用戶偏好的突發(fā)事件知識(shí)精準(zhǔn)獲取策略研究一、引言1.1研究背景在當(dāng)今全球化與信息化快速發(fā)展的時(shí)代，突發(fā)事件的發(fā)生愈發(fā)頻繁且復(fù)雜。從自然災(zāi)害如地震、洪水、臺(tái)風(fēng)，到公共衛(wèi)生事件如新冠疫情，再到社會(huì)安全事件如恐怖襲擊、群體沖突等，這些突發(fā)事件不僅嚴(yán)重威脅著人們的生命財(cái)產(chǎn)安全，還對(duì)社會(huì)的穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人們的生活方式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。例如，2008年的汶川地震，造成了大量人員傷亡和巨大的財(cái)產(chǎn)損失，對(duì)當(dāng)?shù)啬酥寥珖?guó)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展都帶來了沉重打擊；而2020年爆發(fā)的新冠疫情，更是在全球范圍內(nèi)引發(fā)了公共衛(wèi)生危機(jī)，對(duì)世界經(jīng)濟(jì)、教育、文化等各個(gè)領(lǐng)域都產(chǎn)生了前所未有的沖擊，改變了人們的生活和工作模式。當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，公眾急切需要獲取與之相關(guān)的知識(shí)，以了解事件的性質(zhì)、危害程度、應(yīng)對(duì)措施等，從而做出正確的決策，保護(hù)自身安全并減少損失。而不同用戶由于其年齡、性別、職業(yè)、教育背景、生活經(jīng)歷等因素的差異，對(duì)突發(fā)事件知識(shí)的需求和偏好呈現(xiàn)出顯著的多樣性。年輕人可能更傾向于通過社交媒體、短視頻平臺(tái)等快速獲取簡(jiǎn)潔明了、形式新穎的知識(shí)；而老年人或許更習(xí)慣從傳統(tǒng)媒體如電視、報(bào)紙中獲取信息，且對(duì)內(nèi)容的準(zhǔn)確性和權(quán)威性要求更高。從事醫(yī)療行業(yè)的人員，在公共衛(wèi)生事件發(fā)生時(shí)，會(huì)關(guān)注病毒的傳播機(jī)制、治療方案等專業(yè)知識(shí)；而普通民眾則更關(guān)心日常防護(hù)措施、生活物資供應(yīng)等信息。了解用戶偏好對(duì)于突發(fā)事件知識(shí)獲取具有至關(guān)重要的意義。一方面，從信息傳播的角度來看，只有根據(jù)用戶的偏好提供精準(zhǔn)的知識(shí)內(nèi)容和傳播渠道，才能提高信息的觸達(dá)率和吸收率，避免信息過載和無效傳播。若在突發(fā)事件中向用戶推送大量不符合其偏好的信息，可能導(dǎo)致用戶產(chǎn)生厭煩情緒，從而忽略重要的知識(shí)。另一方面，從用戶決策的角度出發(fā)，滿足用戶偏好的知識(shí)能夠更好地幫助用戶理解事件，做出科學(xué)合理的決策。例如，在自然災(zāi)害發(fā)生時(shí)，為當(dāng)?shù)鼐用裉峁┓掀淦玫木仍畔⒑捅茈U(xiǎn)知識(shí)，能有效提高他們的應(yīng)對(duì)能力，減少災(zāi)害損失。然而，當(dāng)前在突發(fā)事件知識(shí)獲取方面，往往缺乏對(duì)用戶偏好的深入研究和充分考慮。現(xiàn)有的知識(shí)傳播方式較為單一、籠統(tǒng)，不能很好地滿足用戶多樣化的需求，導(dǎo)致知識(shí)獲取的效率和效果不盡如人意。因此，開展面向用戶偏好的突發(fā)事件知識(shí)獲取研究具有迫切的必要性，這不僅有助于提高公眾在突發(fā)事件中的應(yīng)對(duì)能力，保障社會(huì)的穩(wěn)定與安全，還能為相關(guān)部門和機(jī)構(gòu)制定更有效的信息傳播策略和應(yīng)急管理措施提供科學(xué)依據(jù)。1.2研究目的與意義本研究旨在深入剖析用戶在突發(fā)事件場(chǎng)景下的偏好特征，構(gòu)建基于用戶偏好的突發(fā)事件知識(shí)獲取模型與策略，從而顯著提升知識(shí)獲取的精準(zhǔn)性、效率和效果，為突發(fā)事件應(yīng)急管理和知識(shí)傳播領(lǐng)域提供有力的理論支撐與實(shí)踐指導(dǎo)。在理論層面，本研究具有多方面的價(jià)值。其一，當(dāng)前突發(fā)事件知識(shí)獲取領(lǐng)域的研究多聚焦于知識(shí)本身的傳播與應(yīng)用，對(duì)用戶偏好這一關(guān)鍵因素的研究相對(duì)匱乏。本研究通過深入挖掘用戶偏好，能夠豐富該領(lǐng)域的研究視角，彌補(bǔ)在用戶行為與需求分析方面的不足，推動(dòng)突發(fā)事件知識(shí)獲取理論體系的完善。其二，有助于深化對(duì)用戶信息行為理論的理解。將用戶偏好與突發(fā)事件知識(shí)獲取相結(jié)合，探索用戶在特殊情境下的信息選擇、吸收和利用機(jī)制，能夠拓展用戶信息行為理論的應(yīng)用范圍，為其在應(yīng)急場(chǎng)景下的應(yīng)用提供實(shí)證依據(jù)，促進(jìn)該理論在不同領(lǐng)域的發(fā)展。其三，在跨學(xué)科研究方面，本研究融合了信息科學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，打破學(xué)科壁壘，為跨學(xué)科研究提供新的思路和方法，推動(dòng)相關(guān)學(xué)科在突發(fā)事件研究領(lǐng)域的交叉融合與協(xié)同發(fā)展。從實(shí)踐意義來看，本研究成果具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。對(duì)于政府應(yīng)急管理部門而言，準(zhǔn)確把握用戶偏好，能夠使其在突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，制定出更具針對(duì)性的知識(shí)傳播策略和應(yīng)急響應(yīng)方案。例如，根據(jù)不同地區(qū)、不同人群的偏好，精準(zhǔn)推送災(zāi)害預(yù)警信息、應(yīng)急救援知識(shí)等，提高公眾的應(yīng)急意識(shí)和應(yīng)對(duì)能力，有效減少突發(fā)事件造成的損失。對(duì)于媒體和信息傳播機(jī)構(gòu)來說，了解用戶偏好有助于優(yōu)化信息傳播渠道和內(nèi)容形式。以社交媒體平臺(tái)為例，可根據(jù)用戶在突發(fā)事件中的偏好，調(diào)整短視頻、圖文等內(nèi)容的制作和推送方式，吸引用戶關(guān)注，提高信息傳播的覆蓋面和影響力。對(duì)于普通公眾，本研究成果能夠幫助他們更高效地獲取所需的突發(fā)事件知識(shí)，增強(qiáng)自我保護(hù)能力。在面對(duì)突發(fā)事件時(shí)，公眾可以根據(jù)自身偏好，選擇合適的信息源和知識(shí)獲取方式，快速準(zhǔn)確地了解事件相關(guān)信息，做出合理的決策。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在突發(fā)事件知識(shí)獲取領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度展開了研究。國(guó)外方面，早期研究主要集中在突發(fā)事件的信息傳播模型構(gòu)建上。例如，羅杰斯（EverettM.Rogers）提出的創(chuàng)新擴(kuò)散理論，雖并非專門針對(duì)突發(fā)事件，但其中關(guān)于信息在群體中傳播的階段和過程的觀點(diǎn)，為理解突發(fā)事件知識(shí)的傳播提供了理論基礎(chǔ)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，研究逐漸轉(zhuǎn)向利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段對(duì)突發(fā)事件信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)與分析。有學(xué)者利用社交媒體平臺(tái)的數(shù)據(jù)，通過文本挖掘技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)突發(fā)事件中的關(guān)鍵信息，如事件的發(fā)生地點(diǎn)、影響范圍、公眾情緒等，為應(yīng)急決策提供數(shù)據(jù)支持。還有研究運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量歷史突發(fā)事件案例進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)事件的發(fā)展趨勢(shì)和可能產(chǎn)生的后果，從而提前制定應(yīng)對(duì)策略。國(guó)內(nèi)學(xué)者在該領(lǐng)域也取得了豐碩成果。一方面，在理論研究上，深入探討了突發(fā)事件知識(shí)的分類、結(jié)構(gòu)和組織方式，為知識(shí)的有效管理和傳播奠定基礎(chǔ)。有研究根據(jù)突發(fā)事件的類型，將相關(guān)知識(shí)分為自然災(zāi)害應(yīng)對(duì)知識(shí)、事故災(zāi)難處理知識(shí)、公共衛(wèi)生事件防控知識(shí)等，并分析了各類知識(shí)的特點(diǎn)和內(nèi)在聯(lián)系。另一方面，在實(shí)踐應(yīng)用中，注重結(jié)合我國(guó)國(guó)情和應(yīng)急管理體系，研究如何提高突發(fā)事件知識(shí)傳播的效率和效果。通過建立應(yīng)急信息平臺(tái)，整合多部門的信息資源，實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件知識(shí)的集中發(fā)布和共享；利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，開發(fā)應(yīng)急APP，為公眾提供便捷的知識(shí)獲取渠道。在用戶偏好研究方面，國(guó)外研究起步較早，主要從心理學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)等多學(xué)科視角深入探究用戶偏好的形成機(jī)制與影響因素。在心理學(xué)領(lǐng)域，馬斯洛（AbrahamH.Maslow）的需求層次理論指出，人的需求是分層次的，從生理需求到自我實(shí)現(xiàn)需求，不同層次的需求會(huì)影響用戶對(duì)信息的偏好。例如，在突發(fā)事件中，處于生理需求層次的用戶更關(guān)注生存必需的知識(shí)，如食物、水源的獲取等；而追求自我實(shí)現(xiàn)的用戶可能更關(guān)心如何在事件中發(fā)揮自身價(jià)值，參與救援等相關(guān)知識(shí)。在市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)中，通過市場(chǎng)調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)把握消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的偏好，以制定營(yíng)銷策略。這種方法被借鑒到信息領(lǐng)域，通過對(duì)用戶瀏覽記錄、搜索關(guān)鍵詞、點(diǎn)贊評(píng)論等行為數(shù)據(jù)的分析，挖掘用戶在信息獲取方面的偏好。國(guó)內(nèi)對(duì)用戶偏好的研究，在借鑒國(guó)外理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合國(guó)內(nèi)用戶的特點(diǎn)和行為習(xí)慣，進(jìn)行了本土化的探索。通過大規(guī)模的問卷調(diào)查和實(shí)地訪談，了解不同年齡、性別、地域、文化背景的用戶在信息消費(fèi)方面的偏好差異。研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的年輕用戶受社交媒體和網(wǎng)絡(luò)文化的影響較大，在獲取突發(fā)事件知識(shí)時(shí)，更傾向于簡(jiǎn)潔、有趣、互動(dòng)性強(qiáng)的內(nèi)容形式，如短視頻、網(wǎng)絡(luò)直播等；而老年用戶則更信賴傳統(tǒng)媒體，對(duì)信息的準(zhǔn)確性和權(quán)威性要求較高。此外，隨著電子商務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，國(guó)內(nèi)在用戶偏好與消費(fèi)行為關(guān)系的研究上取得了一定成果，這些成果也為理解用戶在突發(fā)事件知識(shí)獲取中的偏好提供了新的思路。盡管國(guó)內(nèi)外在突發(fā)事件知識(shí)獲取和用戶偏好研究方面取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些不足之處。在突發(fā)事件知識(shí)獲取與用戶偏好的融合研究方面，目前的研究還相對(duì)較少。多數(shù)研究要么側(cè)重于突發(fā)事件知識(shí)本身的傳播與管理，要么側(cè)重于用戶偏好的一般性分析，未能充分考慮用戶偏好在突發(fā)事件知識(shí)獲取過程中的關(guān)鍵作用，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中，知識(shí)傳播無法精準(zhǔn)滿足用戶需求，影響了知識(shí)獲取的效果。在用戶偏好的動(dòng)態(tài)變化研究上存在欠缺。突發(fā)事件具有動(dòng)態(tài)性和不確定性，用戶在事件發(fā)展不同階段的偏好可能會(huì)發(fā)生顯著變化。而現(xiàn)有研究往往忽視了這一點(diǎn)，大多基于靜態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)用戶偏好進(jìn)行分析，無法及時(shí)捕捉用戶偏好的動(dòng)態(tài)演變，難以提供實(shí)時(shí)、有效的知識(shí)服務(wù)。在研究方法上，雖然大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在突發(fā)事件研究中得到了應(yīng)用，但在數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性上仍有待提高。部分研究?jī)H依賴單一數(shù)據(jù)源，如社交媒體數(shù)據(jù)，而忽略了其他渠道的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致對(duì)用戶偏好和突發(fā)事件知識(shí)的分析不夠全面。此外，在利用人工智能算法進(jìn)行分析時(shí)，模型的可解釋性和適應(yīng)性也面臨挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。1.4研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、全面性與深入性。案例分析法是本研究的重要方法之一。通過收集和整理大量具有代表性的突發(fā)事件案例，如2011年日本福島核事故、2019年澳大利亞山火以及我國(guó)近年來發(fā)生的多起重大自然災(zāi)害和公共衛(wèi)生事件案例等，深入分析在這些事件中不同用戶群體的知識(shí)獲取行為和偏好表現(xiàn)。從用戶獲取知識(shí)的渠道選擇，是依賴傳統(tǒng)媒體還是新興的社交媒體平臺(tái)，到對(duì)知識(shí)內(nèi)容的關(guān)注重點(diǎn)，如在核事故中公眾對(duì)輻射防護(hù)知識(shí)、核廢料處理知識(shí)的關(guān)注程度差異等方面，進(jìn)行細(xì)致剖析，總結(jié)出一般性的規(guī)律和特點(diǎn)，為后續(xù)研究提供實(shí)際案例支撐。實(shí)證研究法在本研究中也發(fā)揮了關(guān)鍵作用。設(shè)計(jì)并發(fā)放針對(duì)不同地區(qū)、不同年齡、不同職業(yè)等多維度用戶的調(diào)查問卷，廣泛收集用戶在突發(fā)事件知識(shí)獲取方面的偏好數(shù)據(jù)。問卷內(nèi)容涵蓋用戶對(duì)知識(shí)類型、傳播渠道、呈現(xiàn)形式等多方面的偏好選擇，通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)收集，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行分析，以驗(yàn)證研究假設(shè)，揭示用戶偏好與突發(fā)事件知識(shí)獲取之間的內(nèi)在關(guān)系。同時(shí)，開展用戶訪談，選取具有典型特征的用戶個(gè)體或群體進(jìn)行深入訪談，了解他們?cè)谕话l(fā)事件中的真實(shí)感受、需求以及知識(shí)獲取過程中的具體行為和心理變化，進(jìn)一步豐富和補(bǔ)充問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，使研究結(jié)果更具說服力。此外，本研究還采用了大數(shù)據(jù)分析法。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)時(shí)收集和分析社交媒體平臺(tái)、新聞網(wǎng)站、政府應(yīng)急管理平臺(tái)等多渠道的海量數(shù)據(jù)。挖掘用戶在這些平臺(tái)上關(guān)于突發(fā)事件的討論內(nèi)容、搜索關(guān)鍵詞、點(diǎn)贊評(píng)論行為等信息，通過文本挖掘、情感分析等技術(shù)手段，深入洞察用戶的興趣點(diǎn)、關(guān)注點(diǎn)以及偏好的動(dòng)態(tài)變化。在新冠疫情期間，通過分析社交媒體上的用戶數(shù)據(jù)，了解公眾對(duì)疫情防控知識(shí)、疫苗接種知識(shí)等方面的關(guān)注熱度隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以及不同地區(qū)用戶偏好的差異。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。在研究視角上，創(chuàng)新性地將用戶偏好作為核心要素，全面深入地融入到突發(fā)事件知識(shí)獲取研究中。突破以往研究多關(guān)注知識(shí)傳播本身或單一用戶行為分析的局限，從用戶需求和偏好的角度出發(fā)，構(gòu)建全新的研究框架，為該領(lǐng)域研究開辟了新的視角，有助于更精準(zhǔn)地把握突發(fā)事件知識(shí)獲取的內(nèi)在機(jī)制和規(guī)律。在研究方法的綜合運(yùn)用上具有創(chuàng)新意義。將案例分析、實(shí)證研究和大數(shù)據(jù)分析三種方法有機(jī)結(jié)合，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)。案例分析法提供了豐富的實(shí)際案例，使研究更具現(xiàn)實(shí)依據(jù)；實(shí)證研究法通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膯柧碚{(diào)查和訪談，獲取第一手?jǐn)?shù)據(jù)，保證了研究的科學(xué)性和可靠性；大數(shù)據(jù)分析法借助先進(jìn)的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的挖掘和分析，拓展了研究的廣度和深度。這種多方法融合的研究方式，在突發(fā)事件知識(shí)獲取與用戶偏好研究領(lǐng)域尚屬少見，能夠更全面、準(zhǔn)確地揭示研究對(duì)象的本質(zhì)特征。在研究?jī)?nèi)容方面，本研究首次系統(tǒng)地探討了用戶偏好在突發(fā)事件不同發(fā)展階段的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。以往研究大多基于靜態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)用戶偏好進(jìn)行分析，忽略了突發(fā)事件的動(dòng)態(tài)性和不確定性對(duì)用戶偏好的影響。本研究通過對(duì)不同階段突發(fā)事件案例的跟蹤分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，深入研究用戶偏好在事件發(fā)生初期、發(fā)展期、高峰期和恢復(fù)期等各個(gè)階段的演變過程，為提供動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)的知識(shí)服務(wù)奠定了理論基礎(chǔ)，具有重要的理論和實(shí)踐創(chuàng)新價(jià)值。二、核心概念與理論基礎(chǔ)2.1突發(fā)事件的界定與分類突發(fā)事件，依據(jù)《中華人民共和國(guó)突發(fā)事件應(yīng)對(duì)法》的權(quán)威定義，是指那些突然發(fā)生，會(huì)造成或者可能造成重大人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失、生態(tài)環(huán)境破壞以及嚴(yán)重社會(huì)危害，進(jìn)而危及公共安全的緊急事件。其具有突發(fā)性、難以預(yù)料性、嚴(yán)重危害性和需緊急處理性等顯著特征。從形成原因來看，有些突發(fā)事件由難以控制的客觀因素引發(fā)，像強(qiáng)烈地震、特大暴雨等自然災(zāi)害；有些則爆發(fā)于人們的知覺盲區(qū)，例如某些新型病毒的突然傳播，在初期可能未被人們及時(shí)察覺；還有些爆發(fā)于熟視無睹的細(xì)微之處，如生產(chǎn)安全事故，可能是由于日常管理中對(duì)一些小隱患的忽視所導(dǎo)致。在現(xiàn)實(shí)生活中，突發(fā)事件涵蓋的范圍極為廣泛，根據(jù)其發(fā)生過程、性質(zhì)和機(jī)理，主要可劃分為以下四大類：自然災(zāi)害：這是由自然因素引發(fā)的事件，對(duì)人類的生命財(cái)產(chǎn)和生存環(huán)境構(gòu)成嚴(yán)重威脅。其中，水旱災(zāi)害表現(xiàn)為洪水泛濫、干旱缺水等，如2021年河南的特大暴雨引發(fā)的洪澇災(zāi)害，造成了大量人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失；氣象災(zāi)害包括臺(tái)風(fēng)、暴雨、暴雪、寒潮等，臺(tái)風(fēng)“利奇馬”在2019年登陸我國(guó)，帶來狂風(fēng)暴雨，對(duì)浙江、山東等多地造成嚴(yán)重影響；地震災(zāi)害具有強(qiáng)大的破壞力，像2008年的汶川地震，震級(jí)高達(dá)8.0級(jí)，給當(dāng)?shù)貛砹藲缧缘臑?zāi)難；地質(zhì)災(zāi)害包含滑坡、泥石流、崩塌等，在山區(qū)，持續(xù)降雨后容易引發(fā)這些地質(zhì)災(zāi)害；海洋災(zāi)害如海嘯、風(fēng)暴潮等，對(duì)沿海地區(qū)的居民和經(jīng)濟(jì)造成巨大沖擊；生物災(zāi)害涉及病蟲害、動(dòng)物疫情等，如非洲豬瘟疫情對(duì)我國(guó)的生豬養(yǎng)殖業(yè)產(chǎn)生了重大影響；森林草原火災(zāi)不僅破壞生態(tài)環(huán)境，還威脅到周邊居民的安全，2019年澳大利亞的山火持續(xù)燃燒數(shù)月，造成了嚴(yán)重的生態(tài)災(zāi)難。事故災(zāi)難：主要是由人為因素或技術(shù)故障等導(dǎo)致的事件，對(duì)生產(chǎn)、生活秩序造成嚴(yán)重干擾。工礦商貿(mào)等企業(yè)的各類安全事故，如煤礦瓦斯爆炸、化工廠泄漏事故等，嚴(yán)重威脅工人的生命安全和企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng)；交通運(yùn)輸事故包括交通事故、航空事故、鐵路事故等，2014年馬航MH370失聯(lián)事件震驚世界；公共設(shè)施和設(shè)備事故涉及電力故障、通信中斷、橋梁坍塌等，影響人們的日常生活；環(huán)境污染和生態(tài)破壞事件如河流污染、土壤污染、森林砍伐等，對(duì)生態(tài)平衡造成長(zhǎng)期破壞。公共衛(wèi)生事件：關(guān)乎公眾健康和生命安全，通常由傳染病疫情、群體性不明原因疾病、食品安全和職業(yè)危害、動(dòng)物疫情等引發(fā)。傳染病疫情是最為常見的公共衛(wèi)生事件，如新冠疫情在全球范圍內(nèi)的大流行，對(duì)各國(guó)的醫(yī)療體系、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)生活都帶來了巨大挑戰(zhàn)；群體性不明原因疾病由于病因不明，給診斷和治療帶來極大困難，容易引發(fā)社會(huì)恐慌；食品安全問題如三聚氰胺奶粉事件，嚴(yán)重危害嬰幼兒的身體健康；職業(yè)危害涉及職業(yè)病的發(fā)生，如塵肺病等，影響勞動(dòng)者的健康和生活質(zhì)量；動(dòng)物疫情如禽流感、口蹄疫等，不僅影響畜牧業(yè)的發(fā)展，還可能威脅到人類健康。社會(huì)安全事件：這類事件主要涉及社會(huì)秩序和公共安全，包括恐怖襲擊事件、經(jīng)濟(jì)安全事件、涉外突發(fā)事件等。恐怖襲擊事件以暴力手段制造恐慌，危害公眾生命財(cái)產(chǎn)安全，如美國(guó)“9?11”事件，對(duì)美國(guó)乃至全球的政治、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響；經(jīng)濟(jì)安全事件如金融危機(jī)、債務(wù)危機(jī)等，對(duì)國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定造成嚴(yán)重沖擊，2008年的全球金融危機(jī)引發(fā)了世界經(jīng)濟(jì)的衰退；涉外突發(fā)事件涉及國(guó)際關(guān)系和國(guó)家利益，如外交沖突、海外公民安全事件等，需要妥善處理以維護(hù)國(guó)家形象和利益。這四類突發(fā)事件并非完全孤立，在實(shí)際情況中，它們可能相互關(guān)聯(lián)、相互影響，形成復(fù)雜的連鎖反應(yīng)。自然災(zāi)害可能引發(fā)事故災(zāi)難，如地震導(dǎo)致化工廠泄漏；事故災(zāi)難也可能引發(fā)公共衛(wèi)生事件，如化工污染導(dǎo)致周邊居民健康受損；社會(huì)安全事件可能與其他類型事件相互交織，如在自然災(zāi)害期間，可能出現(xiàn)哄搶物資等社會(huì)安全問題。因此，對(duì)突發(fā)事件進(jìn)行準(zhǔn)確分類，有助于針對(duì)性地制定應(yīng)急管理策略和知識(shí)傳播方案，提高應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的能力。2.2用戶偏好的內(nèi)涵與維度用戶偏好，從本質(zhì)上來說，是用戶在面對(duì)各種選擇時(shí)所表現(xiàn)出的具有傾向性的心理和行為模式，是用戶認(rèn)知、心理感受及理性權(quán)衡的綜合結(jié)果。這種偏好在用戶的日常生活和決策過程中起著關(guān)鍵作用，尤其在突發(fā)事件知識(shí)獲取場(chǎng)景下，用戶偏好深刻影響著他們對(duì)知識(shí)的選擇、關(guān)注和吸收。從哲學(xué)角度追溯，最早對(duì)偏好理論的描述可回溯至古希臘的亞里士多德，他將偏好定義為主體在比較兩種現(xiàn)象或狀態(tài)關(guān)系時(shí)所展現(xiàn)出的傾向性。而在現(xiàn)代微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)價(jià)值理論及消費(fèi)者行為理論中，偏好表現(xiàn)為具有傾向性的消費(fèi)選擇次序關(guān)系。在突發(fā)事件知識(shí)獲取的情境中，用戶偏好則體現(xiàn)為用戶對(duì)不同類型突發(fā)事件知識(shí)、知識(shí)傳播渠道以及知識(shí)呈現(xiàn)形式等方面的傾向性選擇。用戶偏好具有多維度的復(fù)雜構(gòu)成，主要涵蓋興趣維度、需求維度和行為維度，各維度相互關(guān)聯(lián)、相互影響，共同塑造了用戶獨(dú)特的偏好特征。興趣維度是用戶偏好的重要組成部分，它反映了用戶基于自身興趣點(diǎn)對(duì)突發(fā)事件知識(shí)的關(guān)注傾向。用戶的興趣受到多種因素的影響，包括個(gè)人的生活經(jīng)歷、教育背景、職業(yè)特點(diǎn)以及長(zhǎng)期形成的興趣愛好等。以生活經(jīng)歷為例，曾經(jīng)經(jīng)歷過地震災(zāi)害的用戶，可能會(huì)對(duì)地震相關(guān)知識(shí)，如地震的成因、監(jiān)測(cè)預(yù)警、應(yīng)急避險(xiǎn)等產(chǎn)生濃厚興趣，這種興趣源于他們的親身經(jīng)歷，使他們深刻認(rèn)識(shí)到這些知識(shí)在應(yīng)對(duì)地震災(zāi)害時(shí)的重要性。教育背景也在很大程度上影響用戶興趣，具有地質(zhì)專業(yè)教育背景的用戶，可能對(duì)各類地質(zhì)災(zāi)害知識(shí)，如滑坡、泥石流等有著更深入的興趣，他們的專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備使他們能夠理解和探究這些災(zāi)害的內(nèi)在原理。職業(yè)特點(diǎn)同樣不可忽視，從事氣象工作的人員，在氣象災(zāi)害發(fā)生時(shí)，會(huì)對(duì)臺(tái)風(fēng)、暴雨等氣象災(zāi)害的形成機(jī)制、發(fā)展趨勢(shì)等知識(shí)表現(xiàn)出強(qiáng)烈興趣，這與他們的職業(yè)需求密切相關(guān)。此外，個(gè)人長(zhǎng)期形成的興趣愛好也會(huì)引導(dǎo)用戶對(duì)特定類型突發(fā)事件知識(shí)產(chǎn)生偏好，喜歡戶外運(yùn)動(dòng)的用戶，可能對(duì)野外生存、應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害等方面的知識(shí)更感興趣。需求維度是用戶偏好的核心要素，它直接決定了用戶在突發(fā)事件中對(duì)知識(shí)的實(shí)際需求。用戶的需求可分為基本需求和衍生需求?；拘枨笫怯脩粼谕话l(fā)事件中為保障自身生命安全和基本生活所產(chǎn)生的最直接、最迫切的需求。在火災(zāi)發(fā)生時(shí)，用戶的基本需求是獲取火災(zāi)逃生知識(shí)，如如何正確使用滅火器、尋找安全出口、避免煙霧中毒等；在洪水災(zāi)害中，基本需求則是了解洪水避險(xiǎn)方法，如如何選擇安全的躲避地點(diǎn)、如何制作簡(jiǎn)易救生設(shè)備等。這些基本需求關(guān)乎用戶的生存和基本生活保障，是他們?cè)谕话l(fā)事件中首先關(guān)注的知識(shí)領(lǐng)域。衍生需求則是在基本需求得到一定滿足后，用戶為了更好地應(yīng)對(duì)突發(fā)事件、減少損失以及恢復(fù)正常生活而產(chǎn)生的需求。在地震災(zāi)害后，用戶可能會(huì)產(chǎn)生對(duì)房屋重建知識(shí)的衍生需求，包括如何選擇建筑材料、設(shè)計(jì)抗震結(jié)構(gòu)等；在公共衛(wèi)生事件中，當(dāng)疫情得到初步控制后，用戶會(huì)關(guān)注復(fù)工復(fù)產(chǎn)的相關(guān)知識(shí)，如企業(yè)如何做好疫情防控下的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、個(gè)人如何適應(yīng)新的工作和生活模式等。衍生需求體現(xiàn)了用戶對(duì)突發(fā)事件后續(xù)影響的關(guān)注和應(yīng)對(duì)需求，隨著突發(fā)事件的發(fā)展和演變，衍生需求也會(huì)不斷變化和擴(kuò)展。行為維度是用戶偏好的外在表現(xiàn)，通過用戶在獲取突發(fā)事件知識(shí)過程中的實(shí)際行為得以體現(xiàn)。用戶的行為偏好包括對(duì)知識(shí)獲取渠道的選擇、對(duì)知識(shí)內(nèi)容的篩選以及與知識(shí)交互的方式等。在知識(shí)獲取渠道方面，不同用戶具有明顯的行為偏好差異。年輕用戶由于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的熟悉和依賴，更傾向于通過社交媒體平臺(tái)、短視頻APP等新興渠道獲取突發(fā)事件知識(shí)。他們喜歡在微博、抖音等平臺(tái)上關(guān)注相關(guān)話題，瀏覽用戶分享的實(shí)時(shí)信息和經(jīng)驗(yàn)，這些平臺(tái)的信息傳播速度快、內(nèi)容形式豐富多樣，能夠滿足年輕用戶對(duì)信息及時(shí)性和趣味性的需求。而老年用戶則更信賴傳統(tǒng)媒體，如電視、報(bào)紙等，他們習(xí)慣通過收看新聞聯(lián)播、閱讀日?qǐng)?bào)等方式獲取突發(fā)事件信息，認(rèn)為這些傳統(tǒng)媒體的信息更具權(quán)威性和可靠性。在知識(shí)內(nèi)容篩選上，用戶會(huì)根據(jù)自己的興趣和需求，有針對(duì)性地選擇關(guān)注的內(nèi)容。關(guān)注經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的用戶，在經(jīng)濟(jì)安全事件發(fā)生時(shí)，會(huì)重點(diǎn)篩選與事件對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的影響、政府經(jīng)濟(jì)調(diào)控政策等相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容；而關(guān)注環(huán)保的用戶，在環(huán)境污染事件中，會(huì)更關(guān)注污染物的種類、危害以及治理措施等內(nèi)容。在與知識(shí)交互方式上，有些用戶喜歡主動(dòng)搜索知識(shí)，通過搜索引擎輸入關(guān)鍵詞，獲取自己想要的信息；有些用戶則更傾向于被動(dòng)接受推送的知識(shí)，如訂閱相關(guān)的新聞資訊、關(guān)注專家學(xué)者的公眾號(hào)，等待系統(tǒng)或作者推送最新的知識(shí)內(nèi)容。這些行為偏好反映了用戶在獲取突發(fā)事件知識(shí)時(shí)的行為習(xí)慣和特點(diǎn)，也為我們研究用戶偏好提供了直觀的觀察視角。2.3知識(shí)獲取的相關(guān)理論知識(shí)獲取作為從各種信息源中提取、挖掘有用知識(shí)的過程，涉及眾多理論，這些理論為知識(shí)獲取提供了堅(jiān)實(shí)的理論支撐和多樣化的方法指導(dǎo)。粗糙集理論是知識(shí)獲取的重要理論之一，由波蘭數(shù)學(xué)家帕夫拉克（Zdzis?awPawlak）于20世紀(jì)80年代首次提出。該理論以不可分辨關(guān)系為基礎(chǔ)，致力于處理不精確、不一致、不完整數(shù)據(jù)。其核心在于通過對(duì)數(shù)據(jù)的分類和近似逼近，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和規(guī)則。在突發(fā)事件知識(shí)獲取中，數(shù)據(jù)往往存在缺失值、噪聲干擾以及屬性間復(fù)雜的非線性關(guān)系，粗糙集理論能有效應(yīng)對(duì)這些問題。在地震災(zāi)害數(shù)據(jù)中，部分監(jiān)測(cè)站點(diǎn)可能因地震破壞導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，粗糙集理論可通過對(duì)其他相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和處理，挖掘出與地震災(zāi)害程度、影響范圍等相關(guān)的潛在知識(shí)，幫助我們更準(zhǔn)確地了解地震災(zāi)害情況。粗糙集理論還能對(duì)突發(fā)事件知識(shí)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，去除冗余屬性，提高知識(shí)表示和處理的效率。在公共衛(wèi)生事件中，涉及眾多與疫情相關(guān)的屬性，如病例數(shù)、傳播途徑、癥狀表現(xiàn)等，通過粗糙集理論的屬性約簡(jiǎn)，可以篩選出對(duì)疫情防控最為關(guān)鍵的屬性，為制定精準(zhǔn)的防控策略提供依據(jù)。決策樹理論也是知識(shí)獲取的關(guān)鍵理論，它是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類和預(yù)測(cè)模型。決策樹的構(gòu)建過程是一個(gè)遞歸劃分的過程，通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中屬性的選擇和測(cè)試，將數(shù)據(jù)集逐步劃分為不同的子集，每個(gè)子集對(duì)應(yīng)一個(gè)決策節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)上的屬性值決定了數(shù)據(jù)的流向，分支代表屬性的取值，葉節(jié)點(diǎn)表示分類結(jié)果。在突發(fā)事件知識(shí)獲取中，決策樹理論可用于對(duì)突發(fā)事件進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。以自然災(zāi)害為例，根據(jù)歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)，包括災(zāi)害類型、發(fā)生時(shí)間、地點(diǎn)、強(qiáng)度等屬性，構(gòu)建決策樹模型。當(dāng)新的自然災(zāi)害事件發(fā)生時(shí)，輸入相關(guān)屬性數(shù)據(jù)，決策樹模型能夠快速判斷災(zāi)害類型，并根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)可能的影響范圍和危害程度，為應(yīng)急救援提供決策支持。決策樹模型還具有直觀易懂的特點(diǎn)，其樹形結(jié)構(gòu)能夠清晰地展示知識(shí)的推理過程，便于應(yīng)急管理人員理解和應(yīng)用。例如，在火災(zāi)事故中，決策樹模型可以根據(jù)火災(zāi)發(fā)生的場(chǎng)所、火源類型、火勢(shì)大小等屬性，直觀地給出相應(yīng)的滅火措施和救援建議。除上述理論外，機(jī)器學(xué)習(xí)理論在知識(shí)獲取中也發(fā)揮著重要作用。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。它專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。在突發(fā)事件知識(shí)獲取中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠?qū)Ａ康耐话l(fā)事件數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和分析。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可利用已標(biāo)注的突發(fā)事件數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建分類模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)突發(fā)事件類型的準(zhǔn)確分類；無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法則可對(duì)未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律。在社會(huì)安全事件中，通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對(duì)社交媒體上的大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，能夠發(fā)現(xiàn)不同群體對(duì)事件的關(guān)注點(diǎn)和態(tài)度傾向，為相關(guān)部門制定應(yīng)對(duì)策略提供參考。深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支領(lǐng)域，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的高級(jí)抽象表示，在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等方面取得了顯著成果。在突發(fā)事件知識(shí)獲取中，深度學(xué)習(xí)可用于對(duì)突發(fā)事件相關(guān)的圖像、視頻、音頻等多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和理解。利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)地震后的衛(wèi)星圖像進(jìn)行分析，能夠快速識(shí)別出受災(zāi)區(qū)域、建筑物損壞情況等信息，為救援工作提供重要依據(jù)。知識(shí)圖譜理論為知識(shí)獲取提供了新的視角和方法。知識(shí)圖譜是一種語義網(wǎng)絡(luò)，以圖形的方式展示知識(shí)和知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)。它通過將各種數(shù)據(jù)源中的知識(shí)進(jìn)行整合和關(guān)聯(lián)，構(gòu)建成一個(gè)大規(guī)模的語義知識(shí)庫，能夠更直觀、全面地表示知識(shí)。在突發(fā)事件知識(shí)獲取中，知識(shí)圖譜可以整合不同類型的突發(fā)事件知識(shí)，包括事件的基本信息、原因、影響、應(yīng)對(duì)措施等，并通過語義關(guān)聯(lián)將這些知識(shí)組織起來。在洪水災(zāi)害知識(shí)圖譜中，將洪水的發(fā)生原因、洪水的類型、受災(zāi)地區(qū)、受災(zāi)人口、救援物資調(diào)配等信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成一個(gè)完整的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)用戶查詢洪水相關(guān)知識(shí)時(shí)，知識(shí)圖譜能夠提供全面、準(zhǔn)確的信息，幫助用戶快速了解洪水災(zāi)害的全貌。知識(shí)圖譜還支持智能推理和查詢，能夠根據(jù)用戶的問題，自動(dòng)推理出相關(guān)的知識(shí)，提供更智能的知識(shí)服務(wù)。例如，當(dāng)用戶詢問在某地區(qū)發(fā)生洪水時(shí)應(yīng)采取哪些應(yīng)對(duì)措施，知識(shí)圖譜可以根據(jù)該地區(qū)的地理特征、歷史洪水情況等信息，推理出針對(duì)性的應(yīng)對(duì)建議。三、用戶偏好對(duì)突發(fā)事件知識(shí)獲取的影響機(jī)制3.1用戶偏好對(duì)知識(shí)需求的導(dǎo)向作用用戶偏好猶如指南針，在突發(fā)事件知識(shí)獲取的過程中，對(duì)用戶的知識(shí)需求起著至關(guān)重要的導(dǎo)向作用。這種導(dǎo)向作用體現(xiàn)在多個(gè)方面，深刻影響著用戶在面對(duì)突發(fā)事件時(shí)對(duì)知識(shí)的選擇和關(guān)注重點(diǎn)。從興趣偏好的角度來看，用戶的興趣點(diǎn)往往決定了他們?cè)谕话l(fā)事件中最先關(guān)注和需求的知識(shí)類型。以2020年爆發(fā)的新冠疫情為例，對(duì)于那些對(duì)醫(yī)學(xué)和健康領(lǐng)域有著濃厚興趣的用戶來說，疫情期間，他們最先關(guān)注的是病毒的生物學(xué)特性相關(guān)知識(shí)。他們渴望了解新冠病毒的形態(tài)結(jié)構(gòu)，是球狀、桿狀還是其他特殊形狀，以及其遺傳物質(zhì)的構(gòu)成，是DNA還是RNA，這些微觀層面的知識(shí)滿足了他們對(duì)病毒本質(zhì)的好奇心。在傳播途徑方面，他們不僅關(guān)注官方公布的飛沫傳播、接觸傳播等常見途徑，還深入探究氣溶膠傳播的可能性和條件，以及在不同環(huán)境下病毒傳播的風(fēng)險(xiǎn)差異。對(duì)于治療方案的知識(shí)需求更是迫切，他們追蹤國(guó)內(nèi)外最新的臨床試驗(yàn)進(jìn)展，關(guān)注抗病毒藥物的研發(fā)動(dòng)態(tài)，如瑞德西韋等藥物在臨床試驗(yàn)中的療效和安全性數(shù)據(jù)。同時(shí)，對(duì)中醫(yī)治療方案也保持高度關(guān)注，研究中藥方劑在調(diào)節(jié)人體免疫力、緩解癥狀方面的作用機(jī)制。而對(duì)于對(duì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域感興趣的用戶，在疫情期間，他們更關(guān)注疫情對(duì)全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的影響。密切關(guān)注各國(guó)股市的波動(dòng)情況，分析股市指數(shù)如道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)、納斯達(dá)克綜合指數(shù)等的大幅下跌原因，以及對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的連鎖反應(yīng)。關(guān)注各國(guó)政府出臺(tái)的經(jīng)濟(jì)刺激政策，像美國(guó)的大規(guī)模量化寬松政策，分析其對(duì)貨幣供應(yīng)量、利率以及全球金融市場(chǎng)穩(wěn)定性的影響。還會(huì)研究疫情對(duì)不同行業(yè)的沖擊程度差異，如航空、旅游、餐飲等行業(yè)遭受重創(chuàng)，而在線教育、遠(yuǎn)程辦公等行業(yè)迎來發(fā)展機(jī)遇，探究背后的經(jīng)濟(jì)邏輯和市場(chǎng)規(guī)律。從需求偏好角度分析，用戶在突發(fā)事件中的不同需求層次直接決定了他們對(duì)知識(shí)的需求內(nèi)容。在突發(fā)事件發(fā)生初期，用戶的生理和安全需求處于主導(dǎo)地位，此時(shí)他們對(duì)基本生存和安全保障類知識(shí)的需求最為迫切。在2019年澳大利亞山火事件中，當(dāng)?shù)鼐用裨谏交鹚僚皶r(shí)，首先需求的是如何在火災(zāi)中確保生命安全的知識(shí)。具體包括如何正確選擇逃生路線，是沿著地勢(shì)較低、植被較少的道路逃生，還是遵循當(dāng)?shù)卣A(yù)先規(guī)劃的疏散路線；如何尋找安全的避難場(chǎng)所，了解附近的消防中心、學(xué)校、社區(qū)避難所等的位置和容納能力。對(duì)于基本生活物資的獲取知識(shí)也極為關(guān)注，如如何獲取足夠的飲用水，了解周邊水源的安全性和獲取方式，以及食品的儲(chǔ)備和分配信息，確保在災(zāi)害期間能夠維持基本的生活需求。隨著事件的發(fā)展，當(dāng)基本生存需求得到一定程度滿足后，用戶的衍生需求開始凸顯，對(duì)恢復(fù)和發(fā)展類知識(shí)的需求逐漸增加。在山火過后，居民們開始關(guān)注家園重建的知識(shí)，包括如何評(píng)估房屋受損情況，確定哪些房屋可以修復(fù)，哪些需要重建；選擇何種建筑材料和建筑結(jié)構(gòu)能夠提高房屋的防火性能，如使用防火等級(jí)高的建筑材料，設(shè)計(jì)合理的防火間距和通風(fēng)系統(tǒng)。對(duì)于當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的恢復(fù)知識(shí)也十分關(guān)注，了解如何進(jìn)行植被的重新種植和生態(tài)系統(tǒng)的修復(fù)，以減少山火對(duì)生態(tài)環(huán)境的長(zhǎng)期影響。從行為偏好角度而言，用戶獲取知識(shí)的習(xí)慣和方式偏好影響著他們接觸和獲取知識(shí)的范圍與深度。在2011年日本福島核事故中，年輕用戶由于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的熟悉和依賴，他們更傾向于通過社交媒體平臺(tái)獲取知識(shí)。在推特、臉書等平臺(tái)上，他們關(guān)注相關(guān)的話題標(biāo)簽，如“#福島核事故”“#核輻射防護(hù)”等，實(shí)時(shí)了解事故的最新進(jìn)展和其他用戶分享的信息。通過觀看現(xiàn)場(chǎng)視頻和用戶發(fā)布的照片，直觀感受事故的嚴(yán)重程度。在微博上，他們參與相關(guān)話題的討論，與其他網(wǎng)友交流自己對(duì)核事故的看法和疑問，同時(shí)也從他人的分享中獲取知識(shí)。這種行為偏好使他們能夠快速獲取大量的一手信息，但信息的準(zhǔn)確性和可靠性需要進(jìn)一步甄別。而老年用戶則更習(xí)慣從傳統(tǒng)媒體獲取知識(shí)，他們通過收看電視新聞、收聽廣播等方式了解事故情況。如每天定時(shí)收看NHK的新聞報(bào)道，關(guān)注政府和專家發(fā)布的權(quán)威信息。閱讀報(bào)紙上關(guān)于核事故的深度報(bào)道和分析文章，了解核事故的原因、影響范圍以及應(yīng)對(duì)措施等方面的詳細(xì)知識(shí)。這種行為偏好使他們獲取的知識(shí)相對(duì)較為權(quán)威和準(zhǔn)確，但信息的時(shí)效性和多樣性可能不如社交媒體。3.2用戶偏好對(duì)知識(shí)選擇的影響在突發(fā)事件知識(shí)獲取的過程中，用戶偏好對(duì)知識(shí)選擇產(chǎn)生著極為顯著的影響，這種影響體現(xiàn)在多個(gè)層面，貫穿于用戶獲取知識(shí)的整個(gè)過程。從知識(shí)類型的選擇來看，用戶的興趣偏好和需求偏好起著關(guān)鍵的導(dǎo)向作用。在興趣偏好方面，不同興趣領(lǐng)域的用戶在面對(duì)突發(fā)事件時(shí)，會(huì)依據(jù)自身興趣選擇特定類型的知識(shí)。在發(fā)生天文奇觀相關(guān)的突發(fā)事件時(shí)，天文愛好者會(huì)優(yōu)先選擇關(guān)于天文現(xiàn)象原理、觀測(cè)方法和歷史記錄等方面的知識(shí)。他們會(huì)深入研究此次天文奇觀的形成原因，是由于天體的特殊運(yùn)行軌道，還是其他天文因素導(dǎo)致；關(guān)注最佳的觀測(cè)地點(diǎn)和時(shí)間，了解在不同地區(qū)觀測(cè)的差異；還會(huì)查閱歷史上類似天文奇觀的記錄，對(duì)比分析其特點(diǎn)和變化。而對(duì)攝影感興趣的用戶，則更傾向于選擇與拍攝天文奇觀相關(guān)的知識(shí)，如拍攝技巧、設(shè)備選擇和后期處理方法等。他們會(huì)研究如何使用長(zhǎng)焦鏡頭捕捉天體的細(xì)節(jié)，選擇何種相機(jī)參數(shù)來保證畫面的清晰度和色彩還原度；探討適合拍攝天文奇觀的設(shè)備，是專業(yè)的天文望遠(yuǎn)鏡，還是高性能的單反相機(jī)；學(xué)習(xí)如何通過后期處理軟件，增強(qiáng)照片的對(duì)比度和亮度，突出天文奇觀的美感。在需求偏好方面，不同需求層次的用戶對(duì)知識(shí)類型的選擇也有所不同。在突發(fā)事件發(fā)生初期，滿足基本生存和安全需求是用戶的首要任務(wù)，因此他們會(huì)重點(diǎn)選擇與應(yīng)急避險(xiǎn)、生命救援相關(guān)的知識(shí)。在地震發(fā)生時(shí)，身處震區(qū)的用戶會(huì)首先選擇地震逃生知識(shí)，如如何在室內(nèi)迅速找到安全的避震位置，是躲在桌子等堅(jiān)固家具下方，還是墻角等三角區(qū)域；了解地震發(fā)生后的自救互救方法，如如何在被困時(shí)保存體力，發(fā)出求救信號(hào)，以及如何幫助他人進(jìn)行簡(jiǎn)單的傷口處理和搬運(yùn)。隨著事件的發(fā)展，當(dāng)基本需求得到一定滿足后，用戶會(huì)根據(jù)自身衍生需求選擇相應(yīng)的知識(shí)。在地震過后，受災(zāi)群眾可能會(huì)選擇房屋重建知識(shí)，包括如何評(píng)估房屋的受損程度，確定是否可以修復(fù)或需要重建；了解不同建筑結(jié)構(gòu)的抗震性能，選擇合適的建筑材料和施工工藝；還會(huì)關(guān)注政府的相關(guān)政策和補(bǔ)貼信息，以獲取重建家園的支持。從知識(shí)來源的選擇來看，用戶的行為偏好和信任偏好發(fā)揮著重要作用。在行為偏好方面，不同年齡、職業(yè)和生活習(xí)慣的用戶對(duì)知識(shí)來源的選擇存在差異。年輕的上班族，由于工作節(jié)奏快，日常使用智能手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的頻率高，他們更傾向于從社交媒體平臺(tái)和專業(yè)APP獲取突發(fā)事件知識(shí)。在臺(tái)風(fēng)來襲時(shí)，他們會(huì)通過微博關(guān)注氣象部門、知名氣象博主發(fā)布的臺(tái)風(fēng)路徑實(shí)時(shí)更新信息，使用天氣類APP查看當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)力、降雨等具體氣象數(shù)據(jù)；在抖音上觀看關(guān)于臺(tái)風(fēng)防范措施的短視頻，這些短視頻以生動(dòng)形象的動(dòng)畫或?qū)嵕把菔镜姆绞?，講解如何固定門窗、儲(chǔ)備應(yīng)急物資等知識(shí)。而老年用戶，由于長(zhǎng)期養(yǎng)成的閱讀習(xí)慣和對(duì)傳統(tǒng)媒體的熟悉度，他們更習(xí)慣從報(bào)紙、電視等傳統(tǒng)媒體獲取知識(shí)。他們會(huì)每天定時(shí)收看電視新聞，關(guān)注電視臺(tái)對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的現(xiàn)場(chǎng)報(bào)道，了解受災(zāi)地區(qū)的情況和救援進(jìn)展；閱讀報(bào)紙上關(guān)于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的深度分析文章，獲取更全面、詳細(xì)的信息。在信任偏好方面，用戶通常會(huì)選擇他們認(rèn)為權(quán)威、可靠的知識(shí)來源。在醫(yī)療領(lǐng)域的突發(fā)事件中，如新型疾病的爆發(fā)，專業(yè)的醫(yī)護(hù)人員會(huì)優(yōu)先選擇醫(yī)學(xué)專業(yè)期刊、學(xué)術(shù)會(huì)議報(bào)告等作為知識(shí)來源。他們會(huì)關(guān)注《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》《柳葉刀》等國(guó)際知名醫(yī)學(xué)期刊上發(fā)表的關(guān)于新型疾病的研究論文，了解疾病的最新研究成果，包括病毒的基因序列分析、發(fā)病機(jī)制研究和臨床試驗(yàn)進(jìn)展等；參加醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議，聽取專家學(xué)者的最新研究報(bào)告和臨床經(jīng)驗(yàn)分享，獲取最前沿的醫(yī)學(xué)知識(shí)。而普通公眾在面對(duì)此類事件時(shí)，會(huì)更信任政府部門、權(quán)威醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)布的信息。他們會(huì)關(guān)注國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)的官方網(wǎng)站和社交媒體賬號(hào)，獲取關(guān)于疾病防控的政策措施、疫情通報(bào)等信息；信賴當(dāng)?shù)刂t(yī)院發(fā)布的科普文章和專家解讀，了解疾病的預(yù)防、診斷和治療方法。3.3用戶偏好對(duì)知識(shí)吸收與應(yīng)用的作用用戶偏好不僅在知識(shí)需求和選擇階段發(fā)揮關(guān)鍵作用，在知識(shí)的吸收與應(yīng)用環(huán)節(jié)同樣產(chǎn)生著深遠(yuǎn)影響，這種影響體現(xiàn)在多個(gè)方面，直接關(guān)系到用戶在突發(fā)事件中應(yīng)對(duì)能力的提升和決策的科學(xué)性。從知識(shí)吸收的角度來看，用戶偏好與知識(shí)的呈現(xiàn)形式和傳播渠道密切相關(guān)，進(jìn)而影響知識(shí)的吸收效率和質(zhì)量。當(dāng)知識(shí)以用戶偏好的形式呈現(xiàn)時(shí)，能夠更好地吸引用戶的注意力，激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣，從而提高知識(shí)的吸收效果。在向年輕用戶傳播突發(fā)事件知識(shí)時(shí)，采用短視頻、動(dòng)畫等形式往往能取得更好的效果。以地震科普知識(shí)為例，制作生動(dòng)有趣的動(dòng)畫短視頻，將地震的形成原理、應(yīng)急避險(xiǎn)方法等知識(shí)以形象的動(dòng)畫角色和場(chǎng)景展示出來，年輕用戶更容易被這種新穎、有趣的形式吸引。在抖音、B站等平臺(tái)上，這類科普短視頻往往能獲得較高的播放量和點(diǎn)贊數(shù)，年輕用戶在觀看過程中，能夠輕松理解復(fù)雜的知識(shí)內(nèi)容，知識(shí)的吸收效率大大提高。而對(duì)于老年用戶，傳統(tǒng)的文字和圖片形式，結(jié)合通俗易懂的語言表述，更符合他們的偏好。在印刷地震科普手冊(cè)時(shí)，采用大字體、清晰的圖片和簡(jiǎn)潔明了的文字，詳細(xì)介紹地震逃生知識(shí)和自救互救方法，老年用戶能夠通過閱讀手冊(cè)，更好地吸收這些知識(shí)。知識(shí)傳播渠道也會(huì)影響用戶對(duì)知識(shí)的吸收。用戶通常更傾向于從自己熟悉和信任的渠道獲取知識(shí)，這些渠道傳播的知識(shí)更容易被用戶接受和吸收。在突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，政府官方網(wǎng)站和權(quán)威媒體發(fā)布的信息，由于其可信度高，能夠迅速被公眾吸收。在新冠疫情初期，國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)官方網(wǎng)站及時(shí)發(fā)布疫情的最新數(shù)據(jù)、防控政策等信息，公眾通過訪問該網(wǎng)站，能夠準(zhǔn)確了解疫情的真實(shí)情況，吸收科學(xué)的防控知識(shí)。而社交媒體平臺(tái)上的信息雖然傳播速度快，但由于信息來源復(fù)雜，可信度參差不齊，用戶在吸收知識(shí)時(shí)需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力進(jìn)行甄別。一些未經(jīng)證實(shí)的謠言在社交媒體上廣泛傳播，可能誤導(dǎo)用戶，影響他們對(duì)正確知識(shí)的吸收。在知識(shí)應(yīng)用方面，用戶偏好決定了知識(shí)在實(shí)際應(yīng)對(duì)突發(fā)事件中的應(yīng)用方向和效果。用戶會(huì)根據(jù)自己的偏好和實(shí)際需求，將獲取到的知識(shí)應(yīng)用于不同的場(chǎng)景和決策中。在自然災(zāi)害發(fā)生后，注重環(huán)保的用戶，會(huì)將所學(xué)的生態(tài)恢復(fù)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際行動(dòng)中。在洪水災(zāi)害過后，他們會(huì)積極參與當(dāng)?shù)氐闹脖换謴?fù)工作，根據(jù)自己了解的植物生長(zhǎng)知識(shí)，選擇適合當(dāng)?shù)丨h(huán)境的植物品種進(jìn)行種植，以促進(jìn)生態(tài)環(huán)境的恢復(fù)。而關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展的用戶，則會(huì)將注意力放在災(zāi)后經(jīng)濟(jì)重建知識(shí)的應(yīng)用上。他們會(huì)分析政府出臺(tái)的經(jīng)濟(jì)扶持政策，結(jié)合當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，為企業(yè)的復(fù)產(chǎn)復(fù)工提供建議，幫助當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)盡快恢復(fù)。用戶偏好還會(huì)影響知識(shí)應(yīng)用的效果。當(dāng)用戶將符合自己偏好的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際時(shí)，他們會(huì)更加積極主動(dòng)，并且能夠更好地發(fā)揮知識(shí)的作用。在火災(zāi)事故中，對(duì)消防知識(shí)有濃厚興趣的用戶，在日常生活中就會(huì)主動(dòng)學(xué)習(xí)和積累相關(guān)知識(shí)。當(dāng)火災(zāi)發(fā)生時(shí)，他們能夠迅速運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，采取正確的應(yīng)對(duì)措施，如正確使用滅火器、組織人員疏散等，從而有效減少火災(zāi)造成的損失。相反，如果用戶應(yīng)用的知識(shí)與自己的偏好不符，可能會(huì)導(dǎo)致他們?cè)趹?yīng)用過程中缺乏積極性和主動(dòng)性，影響知識(shí)的應(yīng)用效果。在地震發(fā)生時(shí)，一些用戶可能對(duì)地震逃生知識(shí)不感興趣，在獲取相關(guān)知識(shí)后，也沒有認(rèn)真學(xué)習(xí)和掌握。當(dāng)面臨地震災(zāi)害時(shí)，他們可能無法正確應(yīng)用這些知識(shí)，從而增加自身的危險(xiǎn)。四、面向用戶偏好的突發(fā)事件知識(shí)獲取方法4.1基于大數(shù)據(jù)分析的用戶偏好挖掘在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，社交媒體已成為人們獲取和傳播突發(fā)事件信息的重要平臺(tái)之一，蘊(yùn)含著豐富的用戶偏好數(shù)據(jù)。借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，我們能夠深入挖掘這些數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)洞察用戶對(duì)突發(fā)事件的偏好，為后續(xù)的知識(shí)獲取與傳播提供有力支持。數(shù)據(jù)收集是挖掘用戶偏好的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。社交媒體平臺(tái)如微博、微信、抖音、推特等，每天都會(huì)產(chǎn)生海量的與突發(fā)事件相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了用戶發(fā)布的文本內(nèi)容、上傳的圖片和視頻、點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等多種行為信息。為全面收集這些數(shù)據(jù)，可采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和社交媒體平臺(tái)提供的API接口。以Python語言中的Scrapy框架為例，它能夠編寫爬蟲程序，按照設(shè)定的規(guī)則自動(dòng)抓取社交媒體上的相關(guān)數(shù)據(jù)。對(duì)于微博平臺(tái)，可通過其開放的API接口，獲取用戶發(fā)布的關(guān)于某一突發(fā)事件的微博內(nèi)容、用戶基本信息以及互動(dòng)數(shù)據(jù)等。在數(shù)據(jù)收集過程中，需明確收集的范圍和時(shí)間跨度。針對(duì)某一特定突發(fā)事件，可設(shè)定收集該事件發(fā)生前后一段時(shí)間內(nèi)，特定地區(qū)或特定用戶群體在社交媒體上的數(shù)據(jù)。在新冠疫情初期，重點(diǎn)收集疫情爆發(fā)地區(qū)用戶在社交媒體上的討論數(shù)據(jù)，以及醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)人士的言論數(shù)據(jù)，以獲取更具針對(duì)性的用戶偏好信息。同時(shí)，為確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和合法性，要對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選和清洗，去除重復(fù)、無效以及違反法律法規(guī)和平臺(tái)規(guī)定的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是挖掘用戶偏好的關(guān)鍵步驟，旨在將收集到的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用于分析的有效數(shù)據(jù)。對(duì)于文本數(shù)據(jù)，主要進(jìn)行分詞、去停用詞、詞性標(biāo)注等操作。使用Python中的NLTK（NaturalLanguageToolkit）庫，可對(duì)微博文本進(jìn)行分詞處理，將連續(xù)的文本分割成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的詞語。例如，對(duì)于一條關(guān)于地震的微博內(nèi)容“剛剛發(fā)生了地震，大家注意安全”，經(jīng)過分詞后得到“剛剛”“發(fā)生”“了”“地震”“大家”“注意”“安全”等詞語。去停用詞則是去除那些沒有實(shí)際意義的虛詞，如“的”“了”“在”等，以減少數(shù)據(jù)量和噪聲干擾。詞性標(biāo)注能夠?yàn)槊總€(gè)詞語標(biāo)注其詞性，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等，有助于后續(xù)的語義分析。在分析用戶對(duì)火災(zāi)事件的偏好時(shí)，通過詞性標(biāo)注可以確定用戶關(guān)注的重點(diǎn)是火災(zāi)的“發(fā)生”（動(dòng)詞）、“原因”（名詞）還是“危害”（名詞）等。對(duì)于圖像和視頻數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行特征提取和標(biāo)注。利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，從火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的圖片中提取火焰的顏色、形狀、大小等特征，以及從救援視頻中提取救援人員的行動(dòng)、受災(zāi)場(chǎng)景等關(guān)鍵信息，并對(duì)這些特征和信息進(jìn)行標(biāo)注，以便后續(xù)分析。在分析用戶對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的偏好時(shí)，通過對(duì)臺(tái)風(fēng)衛(wèi)星云圖的圖像特征提取，可以了解用戶對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度等方面的關(guān)注程度。挖掘用戶偏好的核心是運(yùn)用多種數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。在文本分析方面，主題模型是常用的技術(shù)之一。以LatentDirichletAllocation（LDA）主題模型為例，它能夠從大量文本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的主題分布。在分析社交媒體上關(guān)于洪水災(zāi)害的文本時(shí)，LDA模型可能發(fā)現(xiàn)用戶討論的主要主題包括洪水的成因、受災(zāi)情況、救援進(jìn)展以及防洪措施等。通過計(jì)算每個(gè)主題在用戶發(fā)布內(nèi)容中的占比，可以判斷用戶對(duì)不同主題的關(guān)注程度，從而了解用戶在洪水災(zāi)害方面的偏好。情感分析也是文本分析的重要手段，它可以判斷用戶對(duì)突發(fā)事件的情感傾向，是積極、消極還是中立。使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析算法，如支持向量機(jī)（SVM），通過訓(xùn)練大量帶有情感標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)，構(gòu)建情感分類模型。在分析用戶對(duì)地震救援工作的評(píng)論時(shí)，情感分析模型可以判斷出用戶對(duì)救援工作的滿意程度，以及對(duì)救援物資供應(yīng)、救援速度等方面的情感態(tài)度。在行為分析方面，通過分析用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為數(shù)據(jù)，挖掘用戶的興趣點(diǎn)和偏好。如果某個(gè)用戶頻繁點(diǎn)贊和轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)于火災(zāi)預(yù)防知識(shí)的內(nèi)容，那么可以推斷該用戶對(duì)火災(zāi)預(yù)防知識(shí)具有較高的興趣和偏好。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法，還可以發(fā)現(xiàn)用戶行為之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在分析社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)關(guān)注地震災(zāi)害的用戶往往也會(huì)關(guān)注地震后的重建工作，這為后續(xù)的知識(shí)推送提供了重要依據(jù)。通過基于大數(shù)據(jù)分析的方法對(duì)社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，我們能夠全面、深入地了解用戶對(duì)突發(fā)事件的偏好，包括他們關(guān)注的知識(shí)領(lǐng)域、情感傾向以及行為模式等。這些偏好信息將為面向用戶偏好的突發(fā)事件知識(shí)獲取提供精準(zhǔn)的方向指引，使得知識(shí)的提供能夠更好地滿足用戶的實(shí)際需求，提高知識(shí)獲取的效率和效果。4.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)推薦算法機(jī)器學(xué)習(xí)算法在根據(jù)用戶偏好推薦突發(fā)事件知識(shí)方面發(fā)揮著核心作用，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效的知識(shí)推薦提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。在這一領(lǐng)域，協(xié)同過濾算法、基于內(nèi)容的推薦算法以及深度學(xué)習(xí)算法等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用，各自展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。協(xié)同過濾算法是一種經(jīng)典的推薦算法，在突發(fā)事件知識(shí)推薦中應(yīng)用廣泛，主要基于用戶之間或物品之間的相似性進(jìn)行推薦?；谟脩舻膮f(xié)同過濾算法，通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)，如對(duì)突發(fā)事件知識(shí)的瀏覽、收藏、點(diǎn)贊等記錄，計(jì)算用戶之間的相似度。若用戶A和用戶B在過去對(duì)地震、火災(zāi)等多種突發(fā)事件知識(shí)的關(guān)注和行為表現(xiàn)相似，當(dāng)用戶A關(guān)注了關(guān)于洪水災(zāi)害的新知識(shí)時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)將這一知識(shí)推薦給用戶B。這種算法的優(yōu)勢(shì)在于能夠發(fā)現(xiàn)不同用戶之間潛在的興趣相似性，從而推薦出用戶可能感興趣但未曾關(guān)注過的知識(shí)。然而，它也存在一些局限性，如容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響，當(dāng)用戶數(shù)量龐大且行為數(shù)據(jù)稀疏時(shí)，計(jì)算出的用戶相似度可能不夠準(zhǔn)確，導(dǎo)致推薦效果不佳?；谖锲返膮f(xié)同過濾算法則是從知識(shí)內(nèi)容本身出發(fā)，計(jì)算不同突發(fā)事件知識(shí)之間的相似度。以公共衛(wèi)生事件知識(shí)為例，分析傳染病傳播知識(shí)和疫苗研發(fā)知識(shí)在內(nèi)容、主題等方面的相似程度，若用戶對(duì)傳染病傳播知識(shí)表現(xiàn)出濃厚興趣，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這兩種知識(shí)的相似度，將疫苗研發(fā)知識(shí)推薦給該用戶。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是穩(wěn)定性較高，推薦結(jié)果相對(duì)可靠，但它對(duì)知識(shí)內(nèi)容的特征提取要求較高，若特征提取不準(zhǔn)確，會(huì)影響知識(shí)相似度的計(jì)算和推薦效果。基于內(nèi)容的推薦算法主要依據(jù)突發(fā)事件知識(shí)的內(nèi)容特征和用戶的興趣偏好進(jìn)行推薦。在知識(shí)內(nèi)容分析方面，利用自然語言處理技術(shù)對(duì)文本形式的突發(fā)事件知識(shí)進(jìn)行處理，提取關(guān)鍵詞、主題等特征。對(duì)于一篇關(guān)于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的新聞報(bào)道，通過自然語言處理技術(shù)提取出“臺(tái)風(fēng)路徑”“受災(zāi)地區(qū)”“救援措施”等關(guān)鍵詞。同時(shí)，分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶興趣模型。若用戶經(jīng)常瀏覽關(guān)于自然災(zāi)害救援的知識(shí)，系統(tǒng)會(huì)將這些關(guān)鍵詞與用戶興趣模型進(jìn)行匹配。當(dāng)有新的關(guān)于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害救援的知識(shí)出現(xiàn)時(shí)，由于其關(guān)鍵詞與用戶興趣模型高度匹配，系統(tǒng)就會(huì)將這一知識(shí)推薦給該用戶。這種算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠深入理解知識(shí)內(nèi)容和用戶興趣，推薦的針對(duì)性強(qiáng)。但它也存在一些問題，如對(duì)知識(shí)內(nèi)容的理解依賴于自然語言處理技術(shù)的準(zhǔn)確性，對(duì)于一些語義復(fù)雜、專業(yè)性強(qiáng)的突發(fā)事件知識(shí)，可能無法準(zhǔn)確提取特征，影響推薦效果。此外，該算法可能會(huì)導(dǎo)致推薦內(nèi)容的局限性，過度關(guān)注用戶已有的興趣領(lǐng)域，難以發(fā)現(xiàn)用戶潛在的新興趣點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)算法憑借其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模型擬合能力，在突發(fā)事件知識(shí)推薦中逐漸嶄露頭角。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是深度學(xué)習(xí)算法的重要代表，如多層感知機(jī)（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等。在突發(fā)事件知識(shí)推薦中，這些模型可以對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)和突發(fā)事件知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析。利用LSTM網(wǎng)絡(luò)處理用戶在社交媒體上發(fā)布的關(guān)于突發(fā)事件的文本數(shù)據(jù)，捕捉用戶在不同時(shí)間點(diǎn)對(duì)事件的關(guān)注和情感變化。結(jié)合CNN對(duì)突發(fā)事件相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，如地震后的受災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)圖像。將提取到的文本特征和圖像特征進(jìn)行融合，輸入到MLP中進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建用戶興趣預(yù)測(cè)模型。當(dāng)有新的突發(fā)事件知識(shí)出現(xiàn)時(shí)，模型可以根據(jù)融合特征預(yù)測(cè)用戶對(duì)該知識(shí)的興趣程度，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)在于能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和模式，無需人工手動(dòng)提取特征，大大提高了推薦的準(zhǔn)確性和效率。但它也面臨一些挑戰(zhàn)，如模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)；模型的可解釋性較差，難以理解模型的決策過程，這在一些對(duì)解釋性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景中可能會(huì)受到限制。4.3多模態(tài)知識(shí)融合與呈現(xiàn)在突發(fā)事件知識(shí)獲取過程中，用戶對(duì)知識(shí)的呈現(xiàn)方式存在多樣化偏好，單一模態(tài)的知識(shí)已無法滿足用戶的需求。因此，整合文字、圖片、視頻等多模態(tài)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)知識(shí)的融合與呈現(xiàn)，對(duì)于提高用戶對(duì)突發(fā)事件知識(shí)的理解和接受程度具有重要意義。多模態(tài)知識(shí)融合的關(guān)鍵在于打破不同模態(tài)知識(shí)之間的壁壘，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有機(jī)整合。在技術(shù)層面，需要運(yùn)用自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等多種技術(shù)手段。自然語言處理技術(shù)可對(duì)文字形式的突發(fā)事件知識(shí)進(jìn)行語義分析和理解，提取關(guān)鍵信息和知識(shí)要點(diǎn)。對(duì)于一篇關(guān)于火災(zāi)事故的新聞報(bào)道，通過自然語言處理技術(shù)，能夠提取出火災(zāi)發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、原因、火勢(shì)大小以及救援進(jìn)展等關(guān)鍵信息。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)則用于對(duì)圖片和視頻中的視覺信息進(jìn)行分析和處理。在分析火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的圖片時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以識(shí)別出火焰的范圍、建筑物的受損情況等信息；對(duì)于火災(zāi)救援的視頻，能夠分析救援人員的行動(dòng)、救援設(shè)備的使用等情況。語音識(shí)別技術(shù)可將音頻形式的知識(shí)轉(zhuǎn)化為文本，便于后續(xù)的處理和分析。在突發(fā)事件的廣播報(bào)道中，語音識(shí)別技術(shù)能夠?qū)⒉ヒ魡T的語音內(nèi)容轉(zhuǎn)化為文字，為多模態(tài)知識(shí)融合提供數(shù)據(jù)支持。為了實(shí)現(xiàn)多模態(tài)知識(shí)的有效融合，還需建立統(tǒng)一的知識(shí)表示模型。知識(shí)圖譜是一種有效的多模態(tài)知識(shí)表示方式，它以圖形的方式展示不同模態(tài)知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在構(gòu)建突發(fā)事件知識(shí)圖譜時(shí)，將文字、圖片、視頻等不同模態(tài)的知識(shí)作為節(jié)點(diǎn)，通過語義關(guān)系將這些節(jié)點(diǎn)連接起來。在洪水災(zāi)害知識(shí)圖譜中，文字描述的洪水成因、受災(zāi)地區(qū)等知識(shí)作為節(jié)點(diǎn)，與洪水現(xiàn)場(chǎng)的圖片節(jié)點(diǎn)、救援視頻節(jié)點(diǎn)等通過“描述”“相關(guān)”等語義關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)。這樣，用戶在查詢洪水相關(guān)知識(shí)時(shí)，不僅能獲取文字信息，還能直觀地看到相關(guān)的圖片和視頻，從而更全面、深入地了解洪水災(zāi)害。此外，還可以利用深度學(xué)習(xí)中的多模態(tài)融合模型，如早期融合、晚期融合和混合融合等策略。早期融合是在數(shù)據(jù)輸入階段將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，然后輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練；晚期融合則是先對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行處理和分析，最后將得到的結(jié)果進(jìn)行融合；混合融合則結(jié)合了早期融合和晚期融合的優(yōu)點(diǎn)，在不同階段進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合。在處理地震突發(fā)事件知識(shí)時(shí)，采用早期融合策略，將地震監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（文本）、地震現(xiàn)場(chǎng)圖片和地震救援視頻等數(shù)據(jù)在輸入階段進(jìn)行融合，輸入到深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)對(duì)地震災(zāi)害更全面的理解和分析。在多模態(tài)知識(shí)呈現(xiàn)方面，要充分考慮用戶的偏好差異，提供個(gè)性化的知識(shí)呈現(xiàn)方式。對(duì)于喜歡直觀視覺信息的用戶，可以以圖片和視頻為主，文字為輔的方式呈現(xiàn)知識(shí)。在介紹臺(tái)風(fēng)災(zāi)害時(shí)，制作精美的臺(tái)風(fēng)路徑動(dòng)態(tài)圖，直觀展示臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)軌跡和強(qiáng)度變化；同時(shí)，播放臺(tái)風(fēng)災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)的視頻，讓用戶更真切地感受臺(tái)風(fēng)的破壞力。在視頻中添加簡(jiǎn)潔明了的文字說明，介紹臺(tái)風(fēng)的相關(guān)知識(shí)和應(yīng)對(duì)措施。而對(duì)于習(xí)慣通過文字獲取知識(shí)的用戶，則以詳細(xì)的文字描述為主，適當(dāng)插入圖片和視頻作為補(bǔ)充。在撰寫地震科普文章時(shí)，用嚴(yán)謹(jǐn)、詳細(xì)的文字闡述地震的原理、分類、危害以及逃生方法等知識(shí)；在關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)處，插入相關(guān)的圖片，如地震波傳播示意圖，幫助用戶更好地理解；在文章結(jié)尾，附上地震逃生演練的視頻鏈接，方便用戶進(jìn)一步學(xué)習(xí)。此外，還可以利用虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)，為用戶提供沉浸式的知識(shí)體驗(yàn)。在火災(zāi)應(yīng)急培訓(xùn)中，利用VR技術(shù)創(chuàng)建火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的虛擬環(huán)境，用戶通過佩戴VR設(shè)備，身臨其境地感受火災(zāi)場(chǎng)景，學(xué)習(xí)火災(zāi)逃生知識(shí)和滅火技能。AR技術(shù)則可以在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中疊加虛擬信息，如在地震受災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)，通過AR技術(shù)在手機(jī)屏幕上顯示建筑物的結(jié)構(gòu)信息、安全疏散路線等，為救援人員和受災(zāi)群眾提供實(shí)時(shí)的知識(shí)支持。五、突發(fā)事件知識(shí)獲取的案例分析5.1案例選取與數(shù)據(jù)收集為深入探究面向用戶偏好的突發(fā)事件知識(shí)獲取，本研究精心選取了具有代表性的突發(fā)事件案例，包括新冠疫情和河南暴雨事件。這兩個(gè)案例涵蓋了公共衛(wèi)生事件和自然災(zāi)害兩大類型，具有廣泛的社會(huì)影響和豐富的數(shù)據(jù)資源，能夠全面反映不同類型突發(fā)事件下用戶偏好對(duì)知識(shí)獲取的影響。新冠疫情是一場(chǎng)全球性的公共衛(wèi)生危機(jī)，自2020年初爆發(fā)以來，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、波及范圍廣，對(duì)全球經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化等各個(gè)領(lǐng)域都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。在疫情期間，公眾對(duì)疫情相關(guān)知識(shí)的需求極為迫切，包括病毒的傳播途徑、預(yù)防措施、治療方法、疫苗研發(fā)等多個(gè)方面。不同用戶群體由于年齡、職業(yè)、教育背景等因素的差異，對(duì)這些知識(shí)的偏好和獲取方式呈現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)。年輕用戶可能更關(guān)注社交媒體上關(guān)于疫情的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)和科普短視頻，而老年用戶則更傾向于從官方新聞報(bào)道中獲取信息。因此，新冠疫情案例為研究用戶在公共衛(wèi)生事件中的偏好與知識(shí)獲取提供了豐富的素材。河南暴雨事件則是典型的自然災(zāi)害案例。2021年7月，河南遭遇極端強(qiáng)降雨天氣，引發(fā)了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，造成了大量人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。在災(zāi)害發(fā)生前后，公眾對(duì)暴雨預(yù)警信息、洪澇避險(xiǎn)知識(shí)、救援進(jìn)展等方面的知識(shí)需求激增。不同地區(qū)、不同生活背景的用戶，在知識(shí)獲取的渠道和內(nèi)容偏好上存在顯著差異。受災(zāi)地區(qū)的居民更關(guān)注當(dāng)?shù)氐木仍畔⒑蜕钗镔Y供應(yīng)情況，而其他地區(qū)的用戶則可能更關(guān)注災(zāi)害的成因和應(yīng)對(duì)措施等一般性知識(shí)。通過對(duì)河南暴雨事件的分析，可以深入了解用戶在自然災(zāi)害場(chǎng)景下的知識(shí)獲取行為和偏好特征。針對(duì)這兩個(gè)案例，本研究采用了多種數(shù)據(jù)收集渠道和方法，以確保數(shù)據(jù)的全面性、準(zhǔn)確性和可靠性。在數(shù)據(jù)收集渠道方面，主要包括社交媒體平臺(tái)、政府官方網(wǎng)站、新聞媒體以及問卷調(diào)查。社交媒體平臺(tái)如微博、抖音、微信等，是用戶獲取和傳播突發(fā)事件知識(shí)的重要渠道之一，蘊(yùn)含著豐富的用戶討論和行為數(shù)據(jù)。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從這些平臺(tái)上收集與新冠疫情和河南暴雨相關(guān)的用戶發(fā)布內(nèi)容、評(píng)論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)，能夠直觀地反映用戶的關(guān)注點(diǎn)和偏好。在微博上搜索與河南暴雨相關(guān)的話題標(biāo)簽，如“#河南暴雨#”“#鄭州暴雨#”等，獲取用戶發(fā)布的關(guān)于暴雨災(zāi)害的實(shí)時(shí)信息、救援求助信息以及對(duì)災(zāi)害的看法和討論。政府官方網(wǎng)站是權(quán)威信息的發(fā)布源，如國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)官網(wǎng)、河南省政府官網(wǎng)等。在新冠疫情期間，國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)官網(wǎng)每日發(fā)布疫情數(shù)據(jù)、防控政策、科普知識(shí)等重要信息，這些數(shù)據(jù)對(duì)于了解疫情的發(fā)展態(tài)勢(shì)和政府的應(yīng)對(duì)措施具有重要價(jià)值。通過定期訪問這些官方網(wǎng)站，收集相關(guān)信息，能夠?yàn)檠芯刻峁?zhǔn)確的事實(shí)依據(jù)。新聞媒體對(duì)突發(fā)事件的報(bào)道全面、深入，涵蓋了事件的各個(gè)方面。通過收集各大新聞媒體如央視新聞、人民日?qǐng)?bào)等對(duì)新冠疫情和河南暴雨事件的報(bào)道，分析新聞的內(nèi)容、角度和傳播效果，有助于了解媒體在突發(fā)事件知識(shí)傳播中的作用和用戶對(duì)媒體報(bào)道的關(guān)注情況。此外，為了深入了解用戶的偏好和知識(shí)獲取行為，本研究還設(shè)計(jì)并發(fā)放了問卷調(diào)查。問卷內(nèi)容包括用戶的基本信息，如年齡、性別、職業(yè)、教育背景等，以及用戶在突發(fā)事件中的知識(shí)需求、獲取渠道偏好、內(nèi)容偏好等問題。通過大規(guī)模的問卷調(diào)查，收集不同用戶群體的反饋信息，為研究提供第一手?jǐn)?shù)據(jù)支持。在數(shù)據(jù)收集方法上，綜合運(yùn)用了網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、人工篩選和問卷調(diào)查等手段。網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)能夠高效地從互聯(lián)網(wǎng)上抓取大量的數(shù)據(jù)，但需要對(duì)抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除重復(fù)、無效的數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。人工篩選則用于對(duì)政府官方網(wǎng)站和新聞媒體報(bào)道的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。問卷調(diào)查采用線上和線下相結(jié)合的方式進(jìn)行發(fā)放，線上通過社交媒體平臺(tái)、問卷星等工具發(fā)布問卷，線下則在社區(qū)、學(xué)校、企業(yè)等場(chǎng)所進(jìn)行實(shí)地調(diào)查。在問卷調(diào)查過程中，為了提高問卷的回收率和有效率，采用了多種激勵(lì)措施，如提供小禮品、抽獎(jiǎng)等，同時(shí)對(duì)問卷的設(shè)計(jì)和發(fā)放進(jìn)行了精心的策劃和組織。通過多種數(shù)據(jù)收集渠道和方法的綜合運(yùn)用，本研究獲取了豐富的數(shù)據(jù)資源，為后續(xù)的案例分析和研究提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5.2基于用戶偏好的知識(shí)獲取過程分析在新冠疫情和河南暴雨這兩個(gè)案例中，用戶偏好對(duì)知識(shí)獲取的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生了顯著影響，深入分析這些影響有助于揭示用戶偏好與知識(shí)獲取之間的內(nèi)在聯(lián)系，為優(yōu)化知識(shí)獲取策略提供依據(jù)。在知識(shí)需求環(huán)節(jié)，用戶偏好呈現(xiàn)出多樣化和個(gè)性化的特點(diǎn)。在新冠疫情期間，不同用戶群體基于自身興趣和需求，對(duì)疫情知識(shí)產(chǎn)生了不同的關(guān)注點(diǎn)。年輕人由于對(duì)健康和生活品質(zhì)的追求，以及對(duì)新事物的好奇心，對(duì)疫情期間的心理健康知識(shí)表現(xiàn)出較高的需求。他們關(guān)注疫情對(duì)心理健康的影響，如長(zhǎng)時(shí)間居家隔離可能導(dǎo)致的焦慮、抑郁等情緒問題，以及如何通過心理調(diào)適方法緩解這些負(fù)面情緒。在微博上，關(guān)于“疫情期間心理健康”的話題討論熱度持續(xù)上升，許多年輕人分享自己的心理狀態(tài)和應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)也積極尋求專業(yè)心理咨詢師的建議。老年人則更關(guān)注疫情期間的基礎(chǔ)疾病防護(hù)知識(shí)。由于老年人大多患有高血壓、糖尿病等慢性基礎(chǔ)疾病，在疫情期間，他們擔(dān)心感染新冠病毒后會(huì)加重病情，因此對(duì)基礎(chǔ)疾病的日常管理、藥物使用以及如何預(yù)防感染等知識(shí)需求迫切。他們通過電視新聞、社區(qū)宣傳資料等渠道獲取這些知識(shí)，一些社區(qū)還專門為老年人舉辦線下的疫情防控知識(shí)講座，重點(diǎn)講解基礎(chǔ)疾病防護(hù)知識(shí)，受到老年人的廣泛關(guān)注。在河南暴雨事件中，受災(zāi)地區(qū)居民與非受災(zāi)地區(qū)居民的知識(shí)需求偏好差異明顯。受災(zāi)地區(qū)居民首要關(guān)注的是當(dāng)?shù)氐木仍M(jìn)展和生活物資保障知識(shí)。他們迫切想知道救援隊(duì)伍何時(shí)到達(dá)，救援物資的分配情況，以及如何申請(qǐng)和領(lǐng)取生活物資。通過當(dāng)?shù)卣l(fā)布的救援信息公告、社區(qū)微信群等渠道，他們及時(shí)了解救援動(dòng)態(tài)，解決生活物資短缺問題。非受災(zāi)地區(qū)居民則更關(guān)注暴雨的成因和應(yīng)對(duì)措施等一般性知識(shí)。他們希望通過了解暴雨的形成機(jī)制，增強(qiáng)對(duì)自然災(zāi)害的認(rèn)識(shí)，同時(shí)學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)暴雨災(zāi)害的方法，以便在未來遇到類似情況時(shí)能夠做好防范。他們通過觀看科普視頻、閱讀新聞報(bào)道等方式獲取這些知識(shí)，一些科普類公眾號(hào)發(fā)布的關(guān)于暴雨成因和防范措施的文章，閱讀量和轉(zhuǎn)發(fā)量都很高。在知識(shí)選擇環(huán)節(jié)，用戶偏好主導(dǎo)著用戶對(duì)知識(shí)來源和內(nèi)容的篩選。在新冠疫情期間，不同年齡和職業(yè)的用戶對(duì)知識(shí)來源的選擇存在顯著差異。年輕用戶由于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的熟悉和依賴，更傾向于從社交媒體平臺(tái)獲取疫情知識(shí)。在抖音上，許多用戶關(guān)注官方媒體和專業(yè)醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)的賬號(hào)，獲取疫情的最新動(dòng)態(tài)和科學(xué)的防控知識(shí)。一些醫(yī)學(xué)專家在抖音上發(fā)布的科普短視頻，以通俗易懂的語言講解新冠病毒的傳播途徑、預(yù)防方法等知識(shí)，深受年輕用戶喜愛。而老年用戶則更信任官方新聞報(bào)道和社區(qū)宣傳。他們每天定時(shí)收看電視新聞，關(guān)注國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)發(fā)布的疫情通報(bào)和防控政策；同時(shí)，積極參與社區(qū)組織的疫情防控宣傳活動(dòng)，從社區(qū)工作人員發(fā)放的宣傳手冊(cè)中獲取知識(shí)。在河南暴雨事件中，用戶對(duì)知識(shí)內(nèi)容的選擇也受到偏好的影響。關(guān)注城市規(guī)劃和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的用戶，在了解暴雨災(zāi)害時(shí)，會(huì)重點(diǎn)選擇關(guān)于城市排水系統(tǒng)問題和改進(jìn)措施的知識(shí)。他們分析河南暴雨暴露的城市排水系統(tǒng)短板，如排水管道管徑過小、排水能力不足等問題，并關(guān)注政府和專家提出的改進(jìn)建議，如加大排水管道建設(shè)力度、優(yōu)化排水系統(tǒng)布局等。關(guān)注環(huán)境保護(hù)的用戶則更關(guān)注暴雨對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響知識(shí)。他們了解暴雨引發(fā)的水土流失、水污染等問題，以及如何在災(zāi)后進(jìn)行生態(tài)修復(fù)和環(huán)境保護(hù)，通過閱讀環(huán)保組織發(fā)布的報(bào)告和新聞媒體的深度報(bào)道獲取這些知識(shí)。在知識(shí)吸收和應(yīng)用環(huán)節(jié)，用戶偏好決定了知識(shí)的吸收效果和應(yīng)用方向。在新冠疫情期間，以用戶偏好的形式呈現(xiàn)知識(shí)，能夠顯著提高知識(shí)的吸收效率。對(duì)于年輕用戶，采用動(dòng)畫、短視頻等形式呈現(xiàn)疫情防控知識(shí)，能夠吸引他們的注意力，增強(qiáng)知識(shí)的傳播效果。一些科普動(dòng)畫短視頻，將新冠病毒的傳播過程和預(yù)防措施以生動(dòng)形象的動(dòng)畫形式展示出來，在B站等平臺(tái)上獲得了大量的播放和點(diǎn)贊，年輕用戶在輕松愉快的氛圍中吸收了知識(shí)。而對(duì)于老年用戶，以通俗易懂的文字和圖片形式呈現(xiàn)知識(shí)，更符合他們的閱讀習(xí)慣和認(rèn)知方式。一些社區(qū)為老年人制作的疫情防控宣傳手冊(cè)，采用大字體、簡(jiǎn)潔的文字和清晰的圖片，詳細(xì)介紹疫情防控知識(shí)，老年人能夠更好地理解和吸收。在河南暴雨事件中，用戶將獲取的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際行動(dòng)時(shí)，也體現(xiàn)出偏好的影響。有戶外救援經(jīng)驗(yàn)的用戶，在了解河南暴雨災(zāi)害后，會(huì)將自己掌握的救援知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際救援行動(dòng)中。他們參與志愿者救援隊(duì)伍，運(yùn)用繩索救援、水上救援等專業(yè)技能，幫助受災(zāi)群眾轉(zhuǎn)移和脫險(xiǎn)。關(guān)注社區(qū)建設(shè)的用戶，則將重點(diǎn)放在災(zāi)后社區(qū)恢復(fù)和重建知識(shí)的應(yīng)用上。他們參與社區(qū)組織的災(zāi)后重建討論，提出關(guān)于社區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施修復(fù)、環(huán)境衛(wèi)生整治等方面的建議，為社區(qū)的恢復(fù)和發(fā)展貢獻(xiàn)力量。5.3案例結(jié)果與啟示通過對(duì)新冠疫情和河南暴雨事件的案例分析，清晰地揭示了用戶偏好對(duì)突發(fā)事件知識(shí)獲取的顯著影響，也為優(yōu)化突發(fā)事件知識(shí)獲取提供了諸多有價(jià)值的啟示和建議。從案例結(jié)果來看，用戶偏好呈現(xiàn)出明顯的多樣化和動(dòng)態(tài)變化特征。在不同類型的突發(fā)事件中，用戶的興趣、需求和行為偏好各不相同。在新冠疫情這一公共衛(wèi)生事件中，用戶對(duì)疫情防控知識(shí)的偏好主要集中在病毒特性、傳播途徑、預(yù)防措施、疫苗接種等方面。隨著疫情的發(fā)展，用戶的偏好也發(fā)生了動(dòng)態(tài)變化。在疫情初期，用戶對(duì)病毒的傳播途徑和預(yù)防措施關(guān)注度極高，社交媒體上關(guān)于如何正確佩戴口罩、勤洗手、保持社交距離等預(yù)防知識(shí)的內(nèi)容廣泛傳播。隨著疫情的持續(xù)，疫苗研發(fā)和接種成為用戶關(guān)注的焦點(diǎn)，用戶對(duì)疫苗的安全性、有效性、接種流程等知識(shí)的需求大幅增加。在河南暴雨這一自然災(zāi)害事件中，用戶的偏好則主要圍繞暴雨預(yù)警、洪澇避險(xiǎn)、救援進(jìn)展和災(zāi)后重建等方面。在暴雨發(fā)生前，用戶對(duì)暴雨預(yù)警信息高度關(guān)注，通過各種渠道獲取最新的氣象預(yù)報(bào)和預(yù)警信號(hào)。暴雨發(fā)生時(shí)，洪澇避險(xiǎn)知識(shí)成為用戶的首要需求，如如何在洪水中自救、尋找安全的避難場(chǎng)所等。在救援過程中，用戶密切關(guān)注救援進(jìn)展和受災(zāi)群眾的安置情況。災(zāi)后，用戶開始關(guān)注災(zāi)后重建知識(shí)，包括房屋修復(fù)、基礎(chǔ)設(shè)施重建等。這些案例結(jié)果為優(yōu)化突發(fā)事件知識(shí)獲取提供了重要啟示。在知識(shí)獲取渠道方面，應(yīng)充分考慮用戶的行為偏好，構(gòu)建多元化的知識(shí)傳播渠道體系。結(jié)合社交媒體平臺(tái)傳播速度快、互動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，及時(shí)發(fā)布突發(fā)事件的最新信息和科普知識(shí)，吸引年輕用戶的關(guān)注。利用政府官方網(wǎng)站和權(quán)威媒體的權(quán)威性和可信度，發(fā)布準(zhǔn)確、全面的知識(shí)內(nèi)容，滿足老年用戶和對(duì)信息準(zhǔn)確性要求較高的用戶需求。還可以開發(fā)專門的應(yīng)急知識(shí)APP，整合各類知識(shí)資源，為用戶提供一站式的知識(shí)獲取服務(wù)。在知識(shí)內(nèi)容方面，要根據(jù)用戶的興趣和需求偏好，提供個(gè)性化、精準(zhǔn)的知識(shí)推送。通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深入挖掘用戶的偏好特征，建立用戶興趣模型。根據(jù)用戶在社交媒體上的關(guān)注話題、搜索關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)，分析用戶的興趣點(diǎn)，為用戶推送符合其興趣的突發(fā)事件知識(shí)。在新冠疫情期間，對(duì)于關(guān)注心理健康的用戶，推送疫情期間的心理調(diào)適方法和心理咨詢資源；對(duì)于關(guān)注經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的用戶，推送疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響和相關(guān)政策解讀。在知識(shí)呈現(xiàn)形式方面，要注重多模態(tài)知識(shí)的融合與呈現(xiàn)，以滿足用戶對(duì)知識(shí)呈現(xiàn)方式的多樣化偏好。將文字、圖片、視頻、音頻等多種形式的知識(shí)進(jìn)行有機(jī)整合，以生動(dòng)、直觀的方式呈現(xiàn)給用戶。制作圖文并茂的科普手冊(cè)，在文字描述的基礎(chǔ)上，插入相關(guān)的圖片和圖表，幫助用戶更好地理解知識(shí)內(nèi)容。制作生動(dòng)有趣的科普短視頻，將復(fù)雜的突發(fā)事件知識(shí)以動(dòng)畫、實(shí)景演示等形式呈現(xiàn)出來，提高用戶的學(xué)習(xí)興趣和知識(shí)吸收效果?；诎咐Y(jié)果，提出以下具體建議。加強(qiáng)用戶偏好數(shù)據(jù)的收集和分析，建立完善的用戶偏好數(shù)據(jù)庫。通過多種渠道收集用戶在突發(fā)事件中的行為數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)和需求數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，為知識(shí)獲取和傳播提供數(shù)據(jù)支持。加大對(duì)突發(fā)事件知識(shí)傳播的投入，提高知識(shí)傳播的質(zhì)量和效率。政府和相關(guān)部門應(yīng)加大資金投入，支持突發(fā)事件知識(shí)的研發(fā)和傳播工作。加強(qiáng)對(duì)知識(shí)傳播人員的培訓(xùn)，提高其專業(yè)素質(zhì)和傳播能力。鼓勵(lì)和引導(dǎo)社會(huì)力量參與突發(fā)事件知識(shí)傳播，形成全社會(huì)共同參與的良好氛圍。加強(qiáng)對(duì)突發(fā)事件知識(shí)的審核和監(jiān)管，確保知識(shí)的準(zhǔn)確性和權(quán)威性。建立健全知識(shí)審核機(jī)制，對(duì)發(fā)布的突發(fā)事件知識(shí)進(jìn)行嚴(yán)格審核，防止虛假信息和謠言的傳播。加強(qiáng)對(duì)知識(shí)傳播平臺(tái)的監(jiān)管，規(guī)范平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)行為，維護(hù)良好的知識(shí)傳播秩序。六、策略與建議6.1優(yōu)化知識(shí)獲取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)為了更好地滿足用戶在突發(fā)事件中的知識(shí)獲取需求，提升用戶體驗(yàn)，知識(shí)獲取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要從界面設(shè)計(jì)、功能設(shè)置等多個(gè)方面進(jìn)行全面優(yōu)化。在界面設(shè)計(jì)方面，應(yīng)遵循簡(jiǎn)潔直觀的原則，以降低用戶的認(rèn)知負(fù)擔(dān)和操作難度。界面布局要清晰合理，將各類知識(shí)模塊和功能按鈕進(jìn)行有序排列，使用戶能夠快速找到所需信息。對(duì)于突發(fā)事件知識(shí)獲取系統(tǒng)，可將不同類型的突發(fā)事件知識(shí)，如自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件等，分別設(shè)置獨(dú)立的板塊，并在首頁以簡(jiǎn)潔明了的圖標(biāo)和文字進(jìn)行展示。將地震相關(guān)知識(shí)歸類于“自然災(zāi)害-地震”板塊，用戶只需點(diǎn)擊相應(yīng)圖標(biāo)，即可進(jìn)入該板塊查看詳細(xì)知識(shí)。采用直觀的圖標(biāo)和大字體顯示，對(duì)于關(guān)鍵信息和常用功能，使用醒目的圖標(biāo)進(jìn)行標(biāo)識(shí)，方便用戶識(shí)別和操作。在系統(tǒng)的搜索功能中，設(shè)置一個(gè)顯眼的放大鏡圖標(biāo)，用戶一眼就能找到并使用搜索功能。同時(shí)，增大文字顯示尺寸，特別是對(duì)于老年用戶群體，大字體能夠提高他們的閱讀舒適度和信息獲取效率。界面的顏色搭配要協(xié)調(diào)，避免使用過于刺眼或復(fù)雜的顏色組合，以免引起用戶視覺疲勞?？梢愿鶕?jù)突發(fā)事件的類型選擇相應(yīng)的主色調(diào)，在自然災(zāi)害知識(shí)板塊，采用藍(lán)色、綠色等代表自然的顏色，營(yíng)造出沉穩(wěn)、可靠的視覺氛圍。個(gè)性化定制是界面設(shè)計(jì)優(yōu)化的關(guān)鍵。系統(tǒng)應(yīng)提供豐富的個(gè)性化設(shè)置選項(xiàng)，允許用戶根據(jù)自身偏好調(diào)整界面布局、主題顏色、字體大小等。用戶可以根據(jù)自己的習(xí)慣，將常用的知識(shí)模塊放置在界面的顯眼位置，選擇自己喜歡的主題顏色，如喜歡簡(jiǎn)潔風(fēng)格的用戶可選擇白色、灰色為主色調(diào)，而喜歡活潑風(fēng)格的用戶可選擇明亮的色彩。通過用戶行為分析和偏好挖掘，為用戶提供個(gè)性化的界面推薦。根據(jù)用戶在系統(tǒng)中的瀏覽歷史、搜索記錄等數(shù)據(jù)，分析用戶的興趣點(diǎn)和偏好，為用戶定制專屬的界面。若用戶經(jīng)常關(guān)注公共衛(wèi)生事件知識(shí)，系統(tǒng)可在界面上優(yōu)先展示該類知識(shí)的最新動(dòng)態(tài)和相關(guān)推薦內(nèi)容。在功能設(shè)置方面，強(qiáng)大且智能的搜索功能是必不可少的。系統(tǒng)應(yīng)支持多關(guān)鍵詞搜索和模糊搜索，使用戶能夠更準(zhǔn)確地找到所需知識(shí)。用戶在搜索“新冠疫情防控措施”時(shí)，不僅能輸入完整的關(guān)鍵詞進(jìn)行精確搜索，還能輸入“新冠防控”“疫情措施”等模糊關(guān)鍵詞，系統(tǒng)也能準(zhǔn)確匹配到相關(guān)知識(shí)。引入語義理解技術(shù)，理解用戶搜索的語義，提供更精準(zhǔn)的搜索結(jié)果。當(dāng)用戶搜索“如何預(yù)防地震傷害”時(shí)，系統(tǒng)能夠理解用戶的意圖，不僅返回關(guān)于地震預(yù)防措施的知識(shí)，還能推薦相關(guān)的地震逃生和自救知識(shí)。根據(jù)用戶的搜索歷史和偏好，提供智能推薦和相關(guān)知識(shí)聯(lián)想。在用戶搜索“洪水”時(shí)，系統(tǒng)可根據(jù)用戶之前對(duì)自然災(zāi)害知識(shí)的關(guān)注情況，推薦洪水災(zāi)害的成因、影響以及應(yīng)對(duì)措施等相關(guān)知識(shí)，并聯(lián)想出“暴雨”“泥石流”等與洪水相關(guān)的知識(shí)，方便用戶進(jìn)一步深入了解。為了滿足用戶在突發(fā)事件中的動(dòng)態(tài)知識(shí)需求，系統(tǒng)還應(yīng)具備實(shí)時(shí)更新和推送功能。與權(quán)威數(shù)據(jù)來源建立實(shí)時(shí)連接，確保知識(shí)內(nèi)容的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。在突發(fā)事件發(fā)生時(shí)，能夠迅速獲取最新的事件進(jìn)展、救援信息、防控措施等知識(shí)，并更新到系統(tǒng)中。根據(jù)用戶的訂閱和偏好設(shè)置，為用戶推送個(gè)性化的知識(shí)更新提醒。用戶可以訂閱自己關(guān)注的突發(fā)事件類型和地區(qū)，系統(tǒng)在有新的相關(guān)知識(shí)更新時(shí)，及時(shí)向用戶推送通知。用戶訂閱了“本地火災(zāi)防控知識(shí)”，當(dāng)本地有新的火災(zāi)預(yù)防措施或案例分析時(shí)，系統(tǒng)通過短信、APP推送等方式通知用戶。推送的內(nèi)容要簡(jiǎn)潔明了，突出關(guān)鍵信息，避免給用戶造成信息過載。在推送地震預(yù)警信息時(shí)，只推送地震的震級(jí)、震中位置、預(yù)計(jì)影響范圍等關(guān)鍵信息，同時(shí)提供詳細(xì)知識(shí)的鏈接，用戶可根據(jù)需要進(jìn)一步查看。6.2提升知識(shí)服務(wù)的精準(zhǔn)性為了實(shí)現(xiàn)根據(jù)用戶偏好提供更加精準(zhǔn)的突發(fā)事件知識(shí)服務(wù)，需要從多個(gè)方面入手，綜合運(yùn)用多種技術(shù)和方法，以滿足用戶在不同場(chǎng)景下的多樣化知識(shí)需求。深入挖掘用戶偏好是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)知識(shí)服務(wù)的基礎(chǔ)。在這一過程中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)揮著核心作用。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)用戶在社交媒體、新聞客戶端、在線學(xué)習(xí)平臺(tái)等多渠道產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析。通過對(duì)用戶搜索歷史、瀏覽記錄、點(diǎn)贊評(píng)論等行為數(shù)據(jù)的挖掘，能夠精準(zhǔn)洞察用戶的興趣點(diǎn)和關(guān)注點(diǎn)。在社交媒體平臺(tái)上，用戶對(duì)某一突發(fā)事件相關(guān)話題的持續(xù)關(guān)注和積極參與討論，如在微博上頻繁點(diǎn)贊和評(píng)論關(guān)于地震救援的內(nèi)容，表明該用戶對(duì)地震救援知識(shí)有著濃厚興趣。借助自然語言處理技術(shù)對(duì)用戶發(fā)布的文本內(nèi)容進(jìn)行語義分析，進(jìn)一步理解用戶的情感傾向和需求。在分析用戶對(duì)疫情防控措施的評(píng)論時(shí)，通過情感分析可以判斷用戶對(duì)不同防控措施的支持或質(zhì)疑態(tài)度，從而了解用戶在疫情防控知識(shí)方面的需求。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)用戶在未來可能關(guān)注的突發(fā)事件知識(shí)領(lǐng)域?；谟脩暨^去對(duì)自然災(zāi)害知識(shí)的關(guān)注情況，預(yù)測(cè)其在未來一段時(shí)間內(nèi)對(duì)類似災(zāi)害知識(shí)的需求，為精準(zhǔn)知識(shí)服務(wù)提供有力支持。構(gòu)建完善的突發(fā)事件知識(shí)圖譜是提升知識(shí)服務(wù)精準(zhǔn)性的關(guān)鍵。知識(shí)圖譜能夠整合多源異構(gòu)的突發(fā)事件知識(shí)，以結(jié)構(gòu)化的方式展示知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在構(gòu)建知識(shí)圖譜時(shí)，首先要確定知識(shí)的來源，包括政府發(fā)布的官方報(bào)告、專業(yè)的學(xué)術(shù)研究文獻(xiàn)、新聞媒體的報(bào)道以及社交媒體上的用戶討論等。從這些數(shù)據(jù)源中提取與突發(fā)事件相關(guān)的實(shí)體、屬性和關(guān)系。在構(gòu)建洪水災(zāi)害知識(shí)圖譜時(shí)，將洪水的發(fā)生時(shí)間、