基于直觉模糊集与后悔理论的舆情危机响应方案动态调整方法

摘要

针对舆情危机中多源舆情信息异步涌现引发的态势演变难题，提出一种融合直觉模糊集与后悔理论的动态响应调整方法。首先，运用直觉模糊集对舆情信息的异构属性数据进行同构化，建立考虑信息模糊性与可信度的直觉模糊评价矩阵，并基于直觉模糊熵优化属性权重分配；其次，引入后悔理论计算决策者对方案实施后舆情危机态势变化、方案启动与调整成本及应对损失的综合感知效用，据此得到备选方案的优劣次序；最后通过案例应用和方法对比验证本文方法的有效性。结果表明：本文方法在舆情信息的异构属性层面能够有效捕捉决策者的后悔规避行为特征和舆情危机态势演变过程，从而在响应方案调整中发挥关键作用，同时证实了兼顾决策者心理行为特征(后悔规避)与危机态势跃迁机制，可显著提升决策的科学性与实战适配性。此外，基于舆情信息异构属性及其融合方法，还可考虑多源信息传播中的竞合结构及其对异构属性的影响，据此建立态势更新机制并研究其调整时机；同时，从事件链角度探索舆情危机与前导渐变型突发事件相互作用中，多阶段响应方案排序、动态调整时机和方向等决策问题。

关键词

舆情治理 / 直觉模糊集 / 后悔理论 / 动态决策 / 多源信息融合 / 应急管理 / 风险感知 / 突发事件

基金资助

国家自然科学基金项目(72074002,71704001,72504003); 安徽省自然科学基金项目(2208085Y20); 安徽省高校杰出青年科研项目(2022AH020031)