2024-08-15 20:56:22 作者 : 围观 :58次
摘 要：重大突发公共卫生事件防控形势严峻复杂，政府在拥有海量信息的社会中防范重大风险面 临巨大挑战。本文基于“风险沟通—风险感知—风险应对行为”的研究思路，进行社会情境对突 发公共卫生事件风险感知和情绪演化干预研究，采用文献研究法和网络问卷调查法，分析信息源、 社会情境和风险感知的相互影响关系。研究发现：信息源对公众的风险感知具有正向促进作用， 信息源对社会情境有正向影响，社会情境对公众的风险感知有正向影响，信息源通过社会情境对 风险感知有正向影响，社会情境在信息源和风险感知之间起到（部分）中介作用。由此提出政府 应建立官方信息发布渠道，联合高校、高新技术企业、网络平台，一同筑造防控高地。
关键词：公共卫生事件；风险感知；社会情境；信息源；情绪演化
当今社会，重大突发公共卫生事件防控形势越来越严峻复杂，从 2003 年的重症急性呼吸综 合征（SARS）到 2010 年的禽流感（H1N1），再到 2019 年开始暴发的新冠肺炎疫情（COVID-19） 都给各国政府和整个人类社会上了极其深刻的一课。如此“频发”的趋势加大了对政府应对重大 突发公共卫生事件职责和反应能力的考量。重大突发公共卫生事件的突发性和演变的不确定性极 易造成社会恐慌和连锁反应，进而放大危机烈度，加大应对难度，甚至会导致政府在危机面前应 对失误、束手无策甚至完全失控。与此同时，焦躁、恐慌且又急剧演化的情绪使深陷危机之中的 公众更加难以容忍政府的应对失误，因而公众风险感知、情绪疏解是初期应对的重中之重。纵观 各国政府应对 SARS、H1N1 和 COVID-19 的过程，往往都在两个方面采取措施：一是及时发布信息以引导公众行为，二是严密监控舆情以捕捉公众负面情 绪。然而，这种以“传输 + 反馈”为特征的风险沟通模 式正在面临挑战：虽然有利于政府部门开展工作，但 缺少对于公众行为机理的掌控，仅能依据监测数据进 行预测预警，无法实施主动干预；无法破解公众对于信 息源的信任危机，对于不确定性较强的突发公共卫生事 件更是如此。
事实上，公众风险感知的形成是一个循序渐进的 过程，受公众对于信息的接触、关注、理解等因素的 影响。[1] 然而，现有的风险沟通模式，无论是主流的 官方媒体，还是社会网络和自媒体，都很难让公众走 完由“接触”到“理解”的全过程，也就很难期待公 众产生预期的风险感知和情绪疏解。理论研究表明，公 众一般是通过物理环境、社会情境与权威信息三种来源 接触到灾害信息的，但对于重大突发公共卫生事件而言， 公众很少能从物理环境中获得足够信息，而社会情境和 权威信息是公众的主要信息来源。[2] 因而，深入研究 社会情境对突发公共卫生事件的风险感知和演化干预， 为危机的初期应对提供理论、方法支持，既是必要的也 是可行的。[3]
一、研究综述
风险感知是指个体面对客观风险时直观的态度与 感受，强调个体由直观判断和主观感受获得的经验对认 知的影响。[4] 学术界关于风险感知理论的研究模式分 为三类 [5]：一是基于心理测量范式模型的研究 [6-7]；二 是基于社会心理学的研究 [8-9]；三是基于社会放大理论 的研究。[10-13] 整合三种研究范式，影响风险感知的因 素可分为：对风险事件本身的认知、个体的客观心理认 知、与风险感知相关的社会环境。
将特定的风险感知人群与具体的风险事件相连接， 为风险治理开辟了一条路径，推动了风险沟通的理论进 步。[13]“风险沟通”这一词始于 20 世纪 70 年代的美 国，风险沟通研究已成为西方国家风险研究的四大领域 之一。[14]风险沟通作为影响个体风险感知的重要因素， 引起了学者们的广泛关注。[15-16] 风险沟通会极大地影响公众形成怎样的风险认知、采取怎样的风险应对措施 以及风险管理的最终效果。[17] 与此同时，风险感知对 风险应对行为具有显著的预测作用。Lindell 和 Perry 提出的保护行为决策理论模型（PADM）[18]，整合了“风 险沟通—风险感知—风险应对行为”的多阶段决策过程， 成为风险领域学者开展研究的重要理论依据。[19-20]
对 SARS[21]、甲型 H1N1 流感 [22]、中东呼吸综合征 （MERS）[23]、H7N9 禽流感 [24]、埃博拉病毒 [25] 等重大 突发公共卫生事件应对的研究，都涉及了公众风险感知 的研究。学者们大致从以下几个方面开展研究：第一， 个体因素对风险感知的影响 [26]；第二，社会环境因素 对风险感知的影响 [27-28]；第三，风险感知对个体应对 行为的影响 [29]。中国学者更多关注 SARS 和 COVID-19 的应对行为研究，如时勘团队主要从心理学角度出发研 究正负性信息输入对风险认知的影响 [30]；谢晓非团队 结合风险沟通特征和公众风险认知特征，提出了以公众 为中心的风险沟通方案 [31]。
现有学术研究表明：为了有效引导公众合理的风 险应对行为，在风险事件中准确把握公众的风险感知非 常重要。尤其是在风险沟通的理论视角下，要特别注重 社会环境对公众风险感知和情绪演化的影响，引导公众 形成适度的风险感知和进行合理的风险应对，有效维护 突发事件应对中的社会秩序稳定。对此，笔者根据以往 对风险感知的学术研究，并基于实证研究方法提出本文 的研究模型，如图 1 所示：
图 1 研究模型
二、研究设计
根据以往不同时期内针对公共卫生突发事件与风险 感知的研究，并基于本文的研究模型，笔者依次提出以 下关于变量之间的研究假设。
（一）信息源和风险感知
在联合国教科文组织出版的《文献术语》中，信 息源（Information Source）的定义是：个人为满足 其信息需要而获得信息的来源，称为“信息源”。[32] 信息源具有客观性、可传递性和可激活性的基本属性， 从信息产生到信息通过信息载体传递进入人脑进行感 知、分析、联想等过程中，信息会被激活。并且，在 不断的传递循环中，信息可能会被调整、补充、改编， 使信息所含内容更具针对性。本文定义的信息源是指 公众为满足了解突发公共卫生事件而获得相关信息的 来源。现代社会人类获取信息源的手段不局限于传统 媒体，还有自媒体、微信、朋友圈等平台。官方组织 和个人账号发布的突发公共卫生事件相关信息的可信 度不同，其对公众的风险感知所产生的影响也不同。 因此，本文提出假设：
H1：信息源对公众的风险感知具有正向促进作用。
（二）信息源和社会情境
社会情境（Social Situation）是一种微观的社 会环境，指社会环境中直接影响个体或群体心理与行 为的部分。信息源数量巨大、内容丰富、形式多样， 在传递的过程中，公众自身的社交网络，各类自媒体 以及社区都会对信息进行分析、筛选、接受，并进行 加工，形成二次信息源或者三次信息源。对此，本文 提出假设：
H2：信息源对社会情境有正向影响。
（三）社会情境和风险感知
社会情境与社会环境不同，社会环境不依赖人的 意识而存在并发生作用，社会情境对行为的作用受人的 意识的影响。并且，社会情境能直接对人的行为产生影 响。发生突发公共卫生事件时，社区、自媒体及社交网 络将会对公众的风险感知造成影响。在此基础上，信息 源传达的信息经过社会环境的解码或加工再传递到公众 自身时，公众的风险感知程度可能有所增强或降低。对 此，本文提出假设：
H3：社会情境对公众的风险感知有正向影响。
H4：信息源通过社会情境对风险感知有正向影 响，社会情境在信息源和风险感知之间起到（部分） 中介作用。
三、调查数据及结果分析
针对上述研究设计，本文采用实证分析法对提出 的假设进行相关分析及检验。
（一）实证方法
由于理论模型中的 3 个变量在此前的研究中已有较 为成熟的量表，本文结合前人研究的成熟量表基础之上 进行了问卷设计，每个相关变量都包含了 3个测量问项， 从而保证了问卷的有效性。对信息寻求的测量，对标参 考了 Ven-katesh 的相关研究 [33]；对社会情景的测量主 要参考了 Moore 等、Taylor 等相关研究 [34]；而针对压 力感知的测量，主要参考了 Bhatnagar 等研究 [35]；问 卷中的 3 个变量共计有 29 个度量项目，并采用了李克 特五级量表进行回答，最终则形成了表 1 中关于 3 个变 量项目的问卷。同时研究也采用了 Cronbach’s Alpha 系数作为衡量信度的指标。基于信度可靠性指标，通 常 Cronbach’s Alpha 系数需大于 0.5，当 Cronbach’s Alpha 系数小于 0.7 时代表了问卷可靠性较为一般，勉 强可以做进一步分析；当 Cronbach’s Alpha 系数大于 0.7，其问卷的可靠性较强，其被认为有着较好的信度， 可以做进一步分析。本文问卷中的整体 Cronbach’s Alpha 系数为 0.856，大于 0.7，可靠性较强，由此可以 说明本次问卷的信度较高，非常适合做下一步的研究。
（二）数据收集
在问卷发放过程中，由于问卷中的量表本身是在 综合前人研究的基础之上获取的，为保证问卷结果的 效度，首先对问卷中的相关问题进行评估和预调研，针对发现的问题重新对问卷进行修正处理，从而帮助 调查对象更好地理解题项，并通过互联网进行问卷发 放，在问卷发放完成后导出问卷结果，借用数据统计 分析工具对问卷进行信效度检验，最终形成正式的问 卷版本。
在问卷定稿之后，采用了网络问卷进行正式的大 规模发放和回收工作。相比于传统纸质问卷发放，网 络问卷发放的调查范围更加广泛。同时，问卷的发放 较为方便快捷，统计数据效率也较为高效，能够有效 避免遗漏题目的现象发生。网络问卷通过问卷星制作， 并运用微信等社交媒体工具进行发放。本次问卷调查 题项共计 56 个，共计回收问卷 550 份，剔除 7 份无效 问卷，有效问卷为 543 份，有效回收率为 98.7%。根 据统计分析的要求，其调查的样本数量必须要大于量 表题目的五倍及以上，才具有有效性。因此 550 份有 效问卷和 56 个题项符合统计分析的要求，数据也同样 支持统计分析。
1. 信度检验分析
信度分析主要用于检验测量相关变量是否具备可 靠性和稳定性。如表 2 所示，基于 Cronbach’s Alpha 系数参考，其信度系数为 0.856（大于 0.7），充分说 明数据可靠性较强，该问卷信度良好。
2. 效度检验分析
KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验是从比较原始变量之间的简单相关系数和偏相关系数的相对大小出发来 进行的检验。若 KMO ＞ 0.8，则非常适用于进行因子分 析；若 0.7 ＜ KMO ＜ 0.8 时，则是比较适用于进行因子 分析；若 0.6 ＜ KMO ＜ 0.7 时，则是可以进行因子分析； 若 KMO ＜ 0.6 时，则是不适用于进行因子分析。同时， Bartlett 检验所对应的 P 值若小于 0.05，说明也可以 做因子分析。表 3中的 df是自由度，Sig是显著性水平。 数据显示，本文的 KMO 值为 0.894（大于 0.8），说明 非常适合做因子分析，同时 Bartlett 检验所对应的 P 值为 0，小于规定的 0.05，也进一步表明因子分析的可 操作性。
3. 数据分析
在表 4 中，通过因子分析检验各变量的相关指标 发现，3 个变量的 Cronbach’s Alpha 系数均大于 0.7， 充分说明 3 个变量数据的可靠性较强，可以做进一步分 析；CR（composite reliability），建构信度（组合信度） 反映了每个潜变量中所有题目是否一致性地解释该潜变 量，Composite reliability（rho_a）是将测量误差考 虑在内的可靠性，Composite reliability（rho_c）是 基于所谓的“模型无误差”的情况来计算，即假设所有 的测量项负载都是完美的，没有任何测量误差，当 CR 值高于 0.7 时表示该潜变量具有较好的建构信度。在表 4 中，3 个变量的 CR 值均高于 0.7，因此具有较好的建构信度；Average variance extracted（AVE）是平均方 差提取值，衡量收敛效度，通常 AVE 大于 0.5 表示观测 变量能够综合起来去解释这个潜变量足够的变异综合相 关测量指标的。
运用 SmartPLS，通过 Bootstrapping（拔靴重抽法） 测试中的 PLS-SEM 算法检验相关变量的显著性。通过分 析表 5、表 6 可知，最终各变量间关系间呈现出的 P 值 均小于衡量显著性标准值 0.05，社会情景在自变量— 信息寻求与因变量—压力感知中发挥中介作用。从模型 结果可知，模型整体的信效度均良好，说明在本研究中 所借用量表构建出的所有变量值均可以通过问卷测量出 对应的结果且结果可信，因此本研究可通过此模型进一 步分析问卷填写结果所代表的相关含义。
异质—单质比率（HTMT）指特质间相关与特质内相 关的比率，当 HTMT 值小于 0.85 时，说明两个因子之间 具有区分效度。在表 7 中，异质—单质比率（HTMT）小 于 0.8。同时，如表 8 所示，本文进一步通过 PLS-SEM 算法得出方差膨胀系数（VIF）小于 0.5，说明各变量 之间不存在显著的共线性问题。综上所述，该研究模型 具有较强的可解释性和预测能力。
如图 2所示，根据模型检验结果，通过 Bootstrapping 算法成功建立了研究模型。在研究模型中，“信息寻求” 与“社会情景”、“信息寻求”与“压力感知”、“社 会情景”与“压力感知”均呈现出强正相关性，变量间 关系显著，且“社会情景”在“信息寻求”和“压力感 知”中发挥中介作用。
图 2 研究模型构建
四、研究结论与启示
（一）研究结论
第一，公众对于信息源的寻求对公众的风险感知 具有正向促进作用。通过模型演示可以看到，相关变量 的路径系数 P值均小于 0.05，假设 1成立，这充分说明，信息源的受众在经历了信息处理后是与受众自身信息的 感知情况相互关联的。
第二，公众对于信息源的寻求对社会情境有正向 影响。根据模型展示，路径系数 P 值小于 0.05，异质— 单质比率（HTMT）小于 0.8，且各变量相关关系的方差 膨胀系数（VIF）小于 0.5，则假设 2成立，且由图 3所示， 根据香农模型，信息源在围绕用户形成整体的社会情境 下，用户需要对通过外界社会情景获取的信息源进行相 关反馈，本质上由于社会环境不依赖人的意识而存在并 发生作用，社会情境对人的行为的作用受人的意识的影 响，并且社会情境能直接对人的行为产生影响。
图 3 香农模型
第三，受众所处于的社会情境对公众的风险感知有 正向影响。根据模型展示，路径系数P值小于0.05，异质— 单质比率（HTMT）小于 0.8，且各变量相关关系的（VIF） 小于 0.5，则假设 3 成立，这说明了在突发公共卫生事 件中，信息源传达的信息经过社会环境的解码或加工再 传递到公众自身时，公众的风险感知程度会变化。
第四，信息源通过社会情境对风险感知有正向影 响，社会情境在信息源和风险感知之间起到（部分）中 介作用，各变量间关系间呈现出的 P 值均小于衡量显著 性标准值 0.05，假设 4 成立，即社会情景在自变量— 信息寻求与因变量—压力感知中发挥中介作用，这充分 表明了在突发公共卫生事件中，用户通过对于信息源的 寻求后，经过较复杂的社会情景演变对信息解码加工， 自身产生压力感知会受到影响。
（二）研究启示
上述研究对突发公共卫生事件风险感知和情绪演 化干预具有如下启示：
1. 政府层面
第一，政府各部门协同制定应急预案，明确政府和公众的应对责任，加强协作与合作，并与学校、社区 等多方面达成共识。建立官方信息发布渠道，确保及时 传递权威、准确的信息。在发布信息时，应使用清晰易 懂的语言，必要时，用本地话进行宣读，增强公众对事 件的认知和理解，避免造成公众困惑或恐慌。事件发生 的 5 小时内，政府应该抢先发布通报，明确事件等级， 告知公众正确的防范措施，避免事态升级后形成不可控 的局面。设立监测团队，追踪谣言和不实信息，及时发 布辟谣信息。
第二，面对日新月异的新媒体时代，政府应发挥 大数据、云计算相关研究成果排名前列的高校和企业的 技术优势和人才优势，积极推动突发公共卫生事件智能 网络化信息集成系统部署工作，以便更好地协助应急决 策和政府应急防控响应。政府通过媒体和社交平台传播 正面信息，给予公众鼓励、希望和信心，从而实现科学 高效传播，创新传播策略。[36] 政府应该组织基层培训， 活用微信朋友圈、微信群等功能，通过较为活跃的大众 社交平台（抖音、微博、微信朋友圈）发布事件实时信 息，有效及时制止不实信息散布。同时，可以尝试使用 网络流行语式表达应急信息的内容，提高公众接受度， 与社交媒体平台合作，推行自媒体关键信息审核制度， 增强监控力度。
第三，政府需提供心理疏导服务，帮助公众缓解 焦虑和恐慌情绪。政府应利用大数据分析技术获取舆情 数据，以此关注群众的情绪变化，了解群众诉求，组织 专业的心理咨询队伍，以安抚群众情绪。还应关注心理 健康支持群体，促进情感交流和互助。外出低收入或失 业青年、留守儿童、独居老人等弱势群体在面对重大突 发公共卫生事件时的风险要比核心家庭所面对的风险要 高，社区基层需多走访此类弱势群体，或者通过购买服 务等形式支持其开展心理健康服务，为弱势群体提供公 益性服务。
第四，设计综合宣传计划，整合政府管理部门、 社会公益组织、民营资本组织等各方资源，形成合力。 建立跨部门合作机制，定期召开会议，实现信息共享和 协同应对，确保高质量完成宣传任务。增强社区参与，推动基层组织与公民个人共同参与风险应对。社区可以 开展相关知识培训，激发群众主人翁意识，提升社区居 民媒介素养，培育心理健康风险预警与干预意识。
2. 媒体层面
媒体要明确在工具理性现状下的传播责任，关注 公众的情感诉求。现代社会公众对信息的获取和传播更 加快速，因此社会媒体和自媒体都要意识到在突发公共 卫生事件的特殊时期所承担的新闻责任。在事件未证实 之前不可随意公布，同时，合理引导舆论，避免公众以 讹传讹。针对各类基于重大公共卫生事件数据的自媒体 文章，要求作者应备注权威发布的信息来源或参考资料， 若无备注，不予通过审核。此外，鼓励公众积极参与，发布正面、准确信息，抑制不良言论传播。
3. 个体层面
对于个体而言，个体应该具备明辨是非、独立思 考的能力，积累常识和学习相关的防范技巧，综合提高 对海量应急信息的判断力，在获取信息时要注重价值导 向，更多关注自身的发展需求。事件发生时，应从可信 度高的官方媒体获取相关信息，尽量避开悲观厌世、传 播恐慌情绪但未经证实的信息。具体防范措施根据社区 宣传海报和官方媒体的指导执行，同时将注意力放在学 习、工作、生活中，有焦虑、不安等情绪，应及时求助 家人、朋友或社区。
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基金项目：本文系广东省哲学社会科学规划项目“突发公共卫生事件风险认知与情绪演变的社会情境研究”（项目编号：GD20CGL42）的阶段性研究成果之一，该项目依托于广东省高校人文社会科学重点研究基地（项目编号：2022WZJD012）北京理工大学珠海学院“跨境流动风险与治理研究基地”。
作者简介：傅萍婷，1984生，女，硕士，北京理工大学珠海学院商学院，副教授，研究方向为公共管理与人力资源。董平，1964年生，男，博士，北京理工大学珠海学院商学院，教授，研究方向为人力资源管理。张梓澔，2000 年生，男，北京师范大学—香港浸会大学联合国际学院，硕士，研究方向为传媒管理。