基于改进传染病模型的群体情绪感染机制研究

为探索在突发事件下人群情绪感染规律,控制群体情绪危害,根据现实情绪特性,引入接触关系,改进突发事件情绪感染干预模型(SOSPa-SPSOa),完善群体情绪感染机制;运用Matlab软件对改进的模型进行数值仿真,并分析模型相关参数对情绪感染过程的影响。结果表明:初始消极情绪群体规模增加会提高群体情绪感染时间,但对群体情绪最终平衡状态影响较小;接触感染过程作用效果低于自发感染过程和自发恢复过程;提高自发恢复概率可降低群体情绪感染时间,有利于群体情绪的控制和调节。     

考虑恐慌情绪感染下行人绊倒行为的疏散模型

为研究恐慌情绪下行人跨越障碍物时绊倒行为对疏散进程的影响,提出1种多模型耦合的元胞自动机模型。基于OCEAN模型和SIS模型建立个性化的情绪感染模型,模拟人群中恐慌情绪的动态感染;引入社会力模型中力的作用,判断恐慌行人是否会被障碍物绊倒;讨论情绪阈值、行人密度、可跨越障碍物长度及位置、帮扶阈值等因素对疏散结果的影响。研究结果表明：情绪阈值越高,疏散时间越长,绊倒次数越少;行人密度越高,疏散时间越长,绊倒次数越多;可跨越障碍物长度和位置的变化均会对疏散时间和绊倒次数产生一定影响;帮扶阈值越低,倒地行人的平均恢复时间越短。研究结果以期为后续此类研究和预防工作提供参考与依据。     

考虑结伴行为与情绪感染的人员疏散模型

为探究结伴行为与情绪感染对人员疏散的影响,将开放性-责任感-外向性-利他性-神经质(OCEAN)模型中的神经质引入易感-感染-易感(SIS)传染病模型,根据行人是否结伴分别构建独立行人与结伴行人的情绪感染模型,与元胞自动机模型相结合进行疏散仿真模拟;并讨论人员密度、结伴比例、情绪阈值、自衰减速率、亲密度等因素对疏散过程的影响特征。研究结果表明：情绪感染在一定程度上会降低疏散效率;行人总体疏散时间与密度呈正相关;疏散时间随结伴比例的增加呈现先增加后降低的趋势,在结伴比例为0.4～0.6时达到峰值,这种趋势受双重因素的影响;情绪阈值是实现平静情绪与恐慌情绪相互转化的临界值,随着情绪阈值的增大,疏散时间逐渐降低,当情绪阈值超过0.3后,疏散时间的变化趋于平缓;情绪自衰减速率与亲密度是影响情绪衰减的主要因素,情绪自衰减速率越大,亲密度越高,情绪强度的衰减越快,且情绪自衰减速率的影响效果更显著。     

基于行人恐慌情绪解析的改进社会力模型

为深入研究行人恐慌情绪对突发事件下群体疏散效率的影响特性,首先,考虑滞留时间、局部密度、行人与出口的距离、周围人员密度以及行人恐慌情绪传播等因素,解析并构建由自恐慌和恐慌传播2部分组成的行人恐慌情绪量化模型,并将其引入社会力模型中进行改进优化;然后,采用与经典现象对比的方法验证模型的有效性;最后,运用Anylogic软件进行仿真分析。结果表明：改进后的模型能够较好地反映行人在恐慌情形下的疏散运动特性;适度的恐慌情绪,如当恐慌度小于0.3时,可以加快人群的疏散速度;较高的恐慌情绪,如当恐慌值大于0.3时,则会加剧瓶颈现象,出现所谓的“快即是慢”现象,从而降低疏散效率。     

突发事件中恐惧情绪感染概率研究

为研究突发事件群体情绪传播中的恐惧情绪感染概率问题,建立突发事件恐惧情绪感染概率模型。先通过神经生理特性分析恐惧情绪感染机制。将突发事件类型因素及性别、年龄、人格类型、文化程度、安全教育程度等人员个体因素,归为突发事件恐惧情绪感染的影响因素。通过情绪感染量表与情绪感染神经生理试验,确定各因素的感染概率值及权重值。研究结果表明,不同突发事件类型下恐惧情绪感染概率存在一定差异;突发事件恐惧刺激下,人的心率值变化最显著;恐惧情绪感染可用心率、血压等生理指标体现。     

群体突发事件极端化的影响因素研究

为了预防和控制群体突发事件,研究群体突发事件极端化的影响因素,基于文献研究法和典型案例分析,从群体突发事件极端化的参与者情绪、围观者行为、信息传播、政府应急水平4个维度中提取14个极端化影响因素构建指标体系,首先运用ISM解释结构模型分析各因素之间的联系并进行分类;其次用ANP网络层次分析法对各影响因素的影响力进行排序,确定指标的综合权重;最后构建群体突发事件极端化的影响因素层级结构网络模型.结果 表明,多层递阶的影响因素网络模型可以有效建立群体突发事件极端化的影响结构,其中政府应急水平因素组所占权重最高.     

基于元胞自动机恐慌状态下人群疏散模型研究

为了研究恐慌情绪对疏散中人群行为的影响，结合决策理论和情绪感染相关理论，同时考虑恐慌情绪对行人决策的影响和恐慌情绪本身的动力学特性，如情绪感染和衰减等，采用元胞自动机方法，建立基于场域模型的恐慌状态下行人决策修正模型，采用该模型研究恐慌情绪对人群疏散行为的作用规律。研究发现:当处于优势疏散位置的行人，由于恐慌做出非理性决策，不仅降低了自身的疏散效率，而且会占据其他行人的最优疏散路径，因此导致整体疏散效率的下降；随着恐慌情绪阈值增加，同一时刻的恐慌人数减小，疏散时间减小，且存在某一临界值，使疏散时间最短；情绪自衰减速率是影响恐慌情绪的关键因素，且存在决定恐慌情绪的蔓延或者衰减的临界值；行人的恐慌程度随着行人密度的增加而增加，因为人群规模较大时，恐慌情绪的感染次数增加，并在人群中得到反复加强，从而使人均恐慌值增加。     

基于ISM的非常规突发事件群体决策失误影响因素分析

为了提高非常规突发事件群体决策效率,基于ISM模型对非常规突发事件群体决策失误影响因素进行了深入分析。根据非常规突发事件群体决策流程,结合相关研究成果,确定群体决策失误的各流程阶段的影响因素;依据ISM模型理论对非常规突发事件群体决策失误进行了深层次的原因挖掘,分析了各影响因素对非常规突发事件群体决策失误的具体影响及其之间关系,得出:决策规则、决策目标、决策方式、决策模式、群体关系(决策冲突)、群体情绪、应激反应异构是决策失误发生的深层原因,而决策群体性别、知识背景、风险感知偏好异构性、决策环境的恶劣复杂、技术因素是决策失误的表层直接原因。     

恐慌情绪和疏散行为交互影响的地铁站火灾疏散仿真方法

为提高地铁站火灾事故发生后的疏散效率,降低人员伤亡和财产损失,考虑到疏散过程中个体恐慌情绪的动态变化,基于元胞自动机模型分析恐慌情绪与疏散行为之间的交互影响,构建地铁站火灾疏散仿真模型,以双层岛式地铁站为例,讨论恐慌情绪对疏散效率和出口选择的影响。研究结果表明：恐慌情绪是人群疏散中的关键因素之一,轻度恐慌有助于缩短疏散时间,而过度恐慌会一定程度上减缓疏散效率;恐慌情绪对出口选择存在显著影响,恐慌人群在出口选择时表现出明显的从众行为。研究结果可为优化地铁站应急安全管理提供参考。     

急性睡眠剥夺情况下情绪和认知的自稳态调节研究

在处理突发事件中睡眠剥夺会带来安全隐患,该项研究旨在探讨人体在40 h急性睡眠剥夺条件下情绪和认知自稳态调节过程。24名健康青年男性自愿参加40 h急性睡眠剥夺,采用每4 h一次的情绪量表和认知任务测评,监测数据变化。结果显示:40 h睡眠剥夺状态下,个体"警觉性"、"精力"下降,"思睡感"易怒"增强,不同时间点之间有显著性差异,而其他情绪相对稳定;认知作业提示,正确率非线性改变,受生物节律影响,不同时间点差异显著性,而连续相加认知成绩有上升趋势。同时表明:在40 h急性的睡眠剥夺中存在自稳态调节,虽然警醒度明显下降,但除"易怒"外情绪状态在一定程度上保持平稳;对要求高注意力快速反应的认知任务影响较大,而需要更多智力成份的认知能力,不仅没有受到影响,反而有所促进。     

突发事件中不实信息传播的传染病模型研究

为探究突发事件发生后不实信息的传播过程,分析其传播机理和控制方法。鉴于不实信息的传播、澄清、隔离和控制过程与传染病传播及其通过疫苗、治疗和隔离等控制过程相似,将经典的易感染者和已感染者(SI)传染病模型,优化转换成突发事件发生后不实信息传播控制的模型。综合运用控制论的相关知识,在现实操作中找出不实信息在不同人群间的接触转化率等影响传播的关键因素。结果表明,应急管理决策者可以根据实际情况,建立动态决策模型,并调整人群的接触转化率等相关参数,达到有效控制不实信息传播的目的。     

基于社会燃烧理论的突发公共卫生事件网络情绪传播模型

为有效引导和管控突发公共卫生事件网络舆情,考虑社会相关性和网络群体间情绪状态转移的不确定性,基于社会燃烧理论研究突发公共卫生事件网络情绪传播机制.首先基于社会燃烧理论分析网络用户群体的社会影响因素,建立未燃-阴燃-燃烧-抑燃-稳定(UDBFS)网络情绪传播模型和考虑干预措施的网络情绪传播模型;然后以新冠肺炎(COVID...     

情绪对建筑工人不安全行为影响的认知试验

为深入解析情绪对不安全行为的影响作用机制，探究情绪控制视角下的不安全行为矫正方法。从信息认知过程入手，结合眼动追踪技术和情绪唤醒方法，基于个体信息认知模型，设计情绪对建筑工人不安全行为的影响试验，通过测量不同情绪状态下工人的注意力分配、隐患识别和风险倾向，采用眼动热点图和方差分析(ANOVA),探究情绪在信息认知加工过程中对建筑工人不安全行为的具体影响。研究结果表明：在认知过程的信息获取阶段，正性情绪能够促进工人对现场危险的感知活动，而在信息分析阶段，正性情绪比负性情绪的工人具有更为显著的不安全行为倾向；基于个体信息认知的情绪不安全行为模型，正性情绪状态下的建筑工人更倾向于有意不安全行为，而负性情绪状态下的建筑工人则更倾向于无意不安全行为。建议施工企业应根据工人的情绪状态采取针对性的不安全行为管控措施，提高现场安全管理效率。     

小群体行为作用下的地铁站疏散模型研究

为研究小群体行为作用对地铁站突发事件人群疏散效率的影响,基于社会力模型理论和智能体技术,构建地铁站人群疏散模型。分析小群体趋向性、协调一致性等行为特征,运用社会力模型理论,计算小群体成员移动速度;量化小群体行为对群体内部成员作用大小,修正成员期望速度,确定人群疏散速度;以某地铁站火灾事故为例,分别模拟单人疏散场景和混合疏散场景。研究结果表明:混合疏散场景仿真时间比单人疏散场景仿真时间延长12.29%,平均绕行距离比单人疏散增加38.8%,小群体行为降低了地铁站突发事件人群疏散效率。     

面向省级应急平台的突发事件案例库系统设计

突发事件案例是各种非常规突发事件发生后事件演变过程、应急处置和事后恢复与总结的真实记述。基于突发事件案例的特征和应急平台人工智能技术对案例的复用要求,根据系统工程的思想,设计了突发事件案例元模型、案例库组织模型、案例库主题词表、数据库系统及其高级应用方案。     

非稳态微生物污染物在建筑群内迁移的数值模拟

随着城市化进程的加快和城市中心人口密度的激增,微生物污染问题成为人们关注的热点.本文利用病毒群体动力学演化模型研究非稳态微生物污染的产生过程,并将模型结果作为非稳态污染源的源强引入污染物对流扩散方程.假设没有继发性感染,研究致病性微生物污染源对建筑群环境的影响,得到了建筑群表面及周围污染物浓度随时间的变化规律.假定致病感染浓度,得到了微生物污染源的影响范围,这为控制污染物扩散和建立致病微生物污染预警系统提供了理论指导.     

基于情绪感染测量的群体性事件形成机理

近年来航班延误的现象越来越严重,各地航空运输旅客群体性事件频发,造成不同程度的经济损失,甚至扰乱社会秩序、威胁生命安全,如何有效预防群体性事件发生已成为当务之急。构建了航空运输旅客情绪评价指标体系,参考情绪感染量表设计调查问卷。通过测量民航旅客的情绪易感性水平,对调查数据进行因子分析,探究情绪敏感性的影响因素。基于因子分析结果,探究个体事件产生的原因,然后以社会燃烧理论为框架分析群体性事件的形成机理。最后,根据研究结果提出群体性事件的预防策略,包括营造愉快氛围、培养服务意识、建立信息反馈机制和构建情报系统。     

基于Multi-agent的矿工情绪稳定性模型构建

为解决由矿工情绪稳定性水平低下引起的不安全行为问题,基于复杂适应系统（CAS）理论和多主体建模与仿真（ABMS）的方法,构建矿工情绪稳定性水平提升模型。通过调节班组协调程度、组织公平程度、安全心理培训水平、受教育程度、个性特征和作业环境舒适度,在NETLOGO仿真平台上分析矿工意志强度、情绪安全倾向度以及管理者领导能力对矿工情绪稳定性水平的影响。研究表明:矿工的情绪稳定性水平提升系统是一种典型的复杂适应系统,矿工情绪稳定性水平是各主体属性相互作用的结果,作用程度存在差异。因此,煤炭企业应考虑各种因素,通过控制和改善各主体的行为以提高矿工情绪稳定性水平。     

考虑抢行行为的恐慌状态人员疏散研究*

为研究恐慌状态下人员抢行行为对整体疏散效果的影响,建立考虑抢行行为的恐慌状态人员疏散元胞自动机模型,基于恐慌情绪算法将人员分为恐慌者和非恐慌者,通过改变恐慌者抢行概率体现抢行行为,并模拟仿真分析初始人员密度、恐慌情绪转化、抢行概率对人员疏散影响,对疏散过程中特殊现象进行分析。研究结果表明:人员密度适中时,抢行行为能够减少恐慌者数量,加快恐慌者转换进程,疏散时间随抢行概率增加而减小,疏散过程中存在恐慌聚集和两端疏散现象。研究结果可为突发事件下人员紧急疏散提供理论支持。     

考虑多群体恐惧传播的行人流模型及应急扩散研究

为了有效描述突发情况下人群扩散状态和演化机理,基于社会力和非线性多群体恐惧传播方法构建了一种新的行人流模型.该模型首先基于自驱力、排斥力、吸引力和恐惧传播力对传统的社会力模型进行改进.同时结合人群扩散的非线性特征和人员之间的异质特征,将人群分为多个子群,通过引入非线性传播力来刻画恐惧传播特征,并给出恐惧消除平衡点的计算方法.最后,利用搭建的仿真平台进行试验,深入研究了影响该模型的关键因素,如人群扩散速度、人群扩散距离、人群扩散时间、人群数量等.结果 表明:人群扩散速度呈现先快速增加后降低的趋势;相对于人群数量而言,突发事件初始影响范围对人群扩散距离影响更大.