苏新宁1　王东波1，2

（1.江苏省数据工程与知识服务重点实验室（南京大学）；2.南京农业大学信息科学技术学院）

【摘　要】根据构建应急情报系统研究的需要，本文首先综述了突发事件相关理论、突发事件相关模型及平台和食品安全突发事件的相应研究，其次回顾了在企业、文献、区域或国家三个领域存在的企业竞争情报系统、高校图书馆情报系统和区域或国家竞争情报系统三种情报系统的研究情况，最后从应急情报系统计算性能的角度简述了大数据和深度学习的相关研究。从突发事件的预警、知晓、处理、分析、决策、善后、评估等阶段特征，结合情报系统的采集、处理、组织、分析等功能，针对现有情报系统的不足之处，本文给出了面向突发事件的应急情报系统的界定。针对食品安全突发事件这一类别的安全突发事件，本文结合应急情报系统的构成部分，详细介绍了应急情报采集与处理、应急情报加工与组织、应急情报分析与服务、应急情报评估和即时服务平台的特点和功能。本研究一方面有助于丰富现有的情报系统，进一步提升情报系统在应对突发事件中的作用，另一方面为突发事件的应对提供另一种可能的解决方案。

【关键词】突发事件　大数据　应急情报系统　食品安全突发事件

Research Progress of Emergency Information System for Emergency

Xinning Su　Dongbo Wang

(1.Jiangsu Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Service (Nanjing University)；2.Nanjing Agricultural University，College of Science and Technology)

【Abstract】According to research need of constructing emergency information system，the paper firstly summarizes the researches of emergency theory，emergency model and platform and food safety incidents，reviews the researches of enterprise competitive intelligence system，university library information system and regional or national competitive intelligence system in the zones of enterprise，library，region and country，finally simply analyzes the researches of big data and deep learning from the angle of the emergency information system computing performance.From the phase characteristics of warning，knowing，processing，ananlyzing，deciding，rehabilitating and evaluating，the definition of emergency information system for emergency for the shortcomings of the existing information system is given combined with the function of collection，processing，organization and analysis of information system.For this category of emergency of food safety incidents，the paper introduces in detail the features and functions of emergency information acquisition and processing，emergency information processing and organization，emergency information analysis and service，emergency information assessments and instant service platform combined with the constitution of information system .The researches on the one hand will enrich the existing information system and further enhance the role of intelligence system in dealing with the emergency，on the other hand provide an alternative solution for the response of emergency.

【Keywords】emergency　big data　emergency information system food safety incident

随着人类社会、经济和生活等各方面的发展，人口、环境和能源等方面问题的日益突出，全球范围内的突发事件频繁发生。9·11事件、SARS 危机、印度洋海啸、甲型H1N1流感疫情、日本核电灾难、新疆鄯善县鲁克沁镇暴力恐怖袭击、2014年外滩踩踏事件、10·12天津化工大爆炸等事件的发生，给人类安全和社会发展造成了巨大威胁。尤其在当前中国经济社会快速发展、改革开放进一步深化、社会结构趋于多元、各种矛盾交织复杂的大背景下，突发事件给人民安全和社会发展造成了巨大的威胁，也呈现出频发性、多样性和复杂性等特征。为了减少突发事件的发生和降低突发事件造成的损失，迫切需要实现面向突发事件快速响应的应急决策，而要达成这一目标的基础是构建一个应急情报系统。应急情报系统主要由应急情报系统框架、应急情报采集与处理、应急情报加工与组织、应急情报分析与服务和应急情报评估五大主体部分构成。在分析和归纳突发事件已有研究成果的基础上，结合已有的情报系统，本章界定了应急情报系统的外延和内涵、结合具体的突发事件描述了应急情报系统的组成部分、对应急情报系统的发展趋势进行了展望。

1　相关研究回顾

1.1　突发事件的相关研究回顾

朱力指出，“突发事件”是我国约定俗成的名词，并不是英文直接的翻译[1]。通过对国外文献的调研，我们发现没有与“突发事件”直接对应的英文翻译。“突发事件”常用的英文翻译有emergencies event，unexpected event 和sudden event 等，“非常规突发事件”可翻译成为extreme event，但是这些英文词组都不能准确表达中文语境中的突发事件，其中emergencies event 通常是指小规模事件，unexpected event 和sudden event 主要强调事件的不可预见性。国外与突发事件相近的概念还有危机事件（crisis event）和灾难（disaster）等。在确定突发事件的检索词基础上，本章还结合“危机”、“情景”、“情境”、“应急”、“响应”、“决策”、“应对”等词汇及对应的英文词汇disaster，crisis，risk，catastrophe，scene，scenario，response，decision-making，strategy，对相关的文献进行了检索。

1.1.1　突发事件相关理论

在突发事件的阶段划分方面，国内外的研究者根据自身研究的需要对突发事件的阶段进行了不同方面、不同层次和角度的划分。Fink 将突发事件的生命周期划分为潜伏期、爆发期、蔓延期、结束与恢复期四个阶段[2]。Burkholder 和Toole 将紧急事件的演化过程分为前期紧急事件阶段、晚期紧急事件阶段、后期紧急事件阶段三个阶段[3]。Mitroff 和Anagnos 将突发事件的管理过程划分为信号侦测、探测和预防、发生阶段、恢复阶段以及学习阶段[4]；Turner以灾害的影响、后果和社会对灾害的应对措施为依据，将灾害的演化过程分为开始点、解化期、急促期、爆发期、救援和援助期、社会调整期七个阶段[5]。诺曼·R 奥古斯丁等提出突发事件处理分为预防、准备应对、确认突发事件、控制、解决、从突发事件中获利六个阶段[6]。荣莉莉和张继永从系统角度出发，指出突发事件间存在因果关联特性，针对突发事件的不同演化模式进行分析，并通过实例说明了突发事件演化模式[7]。薛澜和钟开斌从危机状态的影响程度和范围、产生社会危害的严重程度，提出对我国突发公共事件分类、分级与分期制度的思路，并给出了突发事件的定义，认为突发事件一般指突然发生，对全国或部分地区的国家安全和法律制度、社会安全和公共秩序、公民的生命和财产安全已经或可能构成重大威胁和损害，造成巨大的人员伤亡、财产损失和社会影响的，涉及公共安全的紧急公共事件[8]。舒其林从“情景-应对”模式出发，将非常规突发事件演化划分为初始情景、发展情景、演化情景和消失情景，并利用致灾要素、情景状态、情景响应和情景演化路径描述非常规突发事件情景演化[9]。鲍丹等将高校突发事件的全生命周期分为减轻、就绪、响应、恢复四阶段，并据此提出应急管理构架[10]；郭倩倩将突发事件的演化周期分为危机潜伏期、事件爆发期、危机蔓延期和事件恢复期，并对每一阶段突发事件的发生特征、发生时间、表现特征进行了阐释[11]。

情景（scenario）是对未来情形以及能使事态由初始状态向未来状态发展的一系列事实的描述。利用情景分析法对灾害进行相关研究已得到学术界的广泛关注，“情景-应对”的应急决策范式研究取得了一定的成果。Chang 界定了重大突发事件应急决策中的情景概念，提出情景演变的网络表达方式[12]。刘铁民对非常规突发事件的发生及演变规律进行分析，给出了基于情景演变不同阶段的情景特征及其决策者或当事人采用不同应对策略与方法[13]。王义成等利用情景分析技术对未来可能影响太湖流域洪水灾害的洪水风险动因和响应进行了研究[14]。季学伟等从定量角度采用风险分析法分析突发事件链发生的概率和后果[15]。Ahmed 等[16]和李藐等[17]分析了情景构建的步骤和方法，提出构造事件链概率模型的思路。吴广谋等针对城市重特大事故的特点，提出一种基于情景再现与态势推演策略的“情景-应对”应急决策模型[18]。袁晓芳等运用PSR模型构建了突发事件的“压力-状态-响应”网络表达方法，并基于贝叶斯网络理论构建了突发事件的情景推演模型[19]。杨保华等针对非常规突发事件情景推演中的灾害衍生耦合问题，设计基于GERTS 网络的共力耦合节点的逻辑结构[20]。张辉等在分析“情景-应对”型决策特点的基础上，提出“数据融合-模型推演-案例推理-心理行为规律”综合集成的“情景-应对”型应急决策理论和方法[21]。姜卉确定了各种情景间的关系，指出了包含关系与相交关系对于应急实时决策中基于情景重建的应急处置方案快速生成的意义[22]。王颜新在分析事件情景要素的构成和情境与情景构成关系的基础上，利用情景重构的方法建立了突发事件的参考情景[23]。仲秋雁通过抽取情景共性要素及要素关系提出情景元模型[24]。张承伟等提出以知识元为基础的情景库理念，阐述了情景结构、情景库辅助决策的过程及相关规则[25]。孙山结合重大突发事件情景构建理论的“情景-应对”模式设计了飞行事故情景的构建方案[26]。

突发事件的阶段划分不仅有助于事前预警、事中处理和决策、事后管理等整个突发事件的应急处理，而且为应急情报系统整体框架的构建奠定了体系基础，即把情报系统的采集、组织、处理、分析和服务五个功能与突发事件的相应阶段有机地进行了映射。突发事件中情景理论为面向应急情报系统中有针对性的应对策略的挖掘提供了有力的支撑。

1.1.2　突发事件相关模型及平台

魏一鸣等运用复杂性理论建立了基于Swarm 的洪水灾害时空演化模型，并通过实例模拟得到了一些洪水灾害的时空演化规律[27]。Cheung 等从自然系统物理化学演化的角度对由暴风雨引起的洪水的发生、发展规律进行了研究[28]。吴国斌和佘廉对突发事件的扩散、演化与应急决策等进行了研究[29]。Heiko 等基于概率论方法对灾害发生、发展过程中的不确定性现象进行了研究[30]。Hoya[31]，贺明峰和邓成瑞[32]三位国内外学者用元胞自动机分别模拟HIV、流感、肝炎、SARS 等传染病的传播。范珉等对我国公共场所经常发生的火灾、爆炸、结构破坏、集群行为4类突发事件的发生原因进行了分析，并对其演化机理进行了实证研究[33]。裘江南等利用贝叶斯网络理论，构建了突发事件贝叶斯网络模型用于对突发事件进行预测[34]。卞曰瑭等基于突发事件传播主体特点和事件客体演变特性构建了突发事件传播网络的推演模型，并对突发事件传播网络的结构特性和动态演化规律进行了深入研究[35]。刘德海等将政府部门和社会公众的策略互动及行为演化分析融入到传染病自然传播中，运用演化博弈理论建立重大突发公共卫生事件疫情传播的SI 模型[36]。

在突发事件推演平台方面，Shahapure 等构建了沿海城市洪水模型并进行了仿真研究[37]。李群从我国突发事件应急与演练特点出发，构建了突发事件应急推演系统平台[38]。王旭坪基于“情景-应对”思想，构建了信息实时更新下的非常规突发事件情景构建和推演方法体系[39]。仲秋雁等通过引入突发事件知识元模型实现了对突发事件的共性知识表示，提出一种基于知识元模型与系统动力学模型的突发事件仿真平台[40]。Doyle 等构建了新西兰应对火山喷发的应急响应模型仿真平台，以期为跨部门协作提供指导[41]。甘筱青等建立了我国生猪供应链系统动力学模型，并进行了仿真分析[42]。朱婷等构建了大豆产业的系统动力学仿真模型，并优化大豆安全政策仿真的系统动力学模型，分析目前国内的大豆安全政策[43]。

突发事件模型和平台构建方面的探究一方面为应急情报系统中类别知识抽取模型与应对策略知识挖掘模型的开发提供了相应的先验知识，另一方面为应急情报系统中应急情报分析与服务平台的搭建奠定了一定的基础。

1.1.3　食品安全突发事件的相应研究

由于在介绍面向突发事件的应急情报系统构成时，需要以食品安全突发事件为例，所以在本部分也对食品安全突发事件的相关研究情况进行一个简单的回顾。食品安全突发事件作为突发事件中的一类，近年来受到了越来越多的关注。周勍在其专著中揭示了制作假冒伪劣食品的详尽过程，警示人们关注在食品安全中出现的伤天害理行径[44]。由复旦大学的研究生吴恒联合34名网络志愿者创建的“掷出窗外”网站，搜集了关于食品安全突发事件的相关事件并构建了数据库[45]。杨玲等概括介绍了食品安全突发事件处置工作框架和风险分析的内涵及本质特征[46]。詹承豫、刘星宇从政府失灵、市场失灵和合约失灵的角度对预警食品安全突发事件时的社会参与进行了理论探讨[47]。张慕洁和沈建华基于两件典型案例，分析了应急管理突发事件时信息不公开造成的危害，并探讨了常见的不公开的原因[48]。马颖等构建了食品行业突发事件风险感知的传染病模型，并以日本地震衍生的中国抢购食盐事件为例，对模型进行了数值分析和检验[49]。龚玉霞、王殿华基于案例推理，对食品安全突发事件风险预警系统作了初步探索[50]。曹利强认为我国应尽快建立食品安全突发事件全面应急管理（TEM）体系[51]。宋英华从应急管理体系应对的角度，对食品安全事件进行了探究[52]。本课题在挖掘应对策略的过程中也涉及了有关“情景-应对”的相关研究。刘铁民认为，“情景—应对”是在对以往事件发生以及运行规律的认识和收敛的基础上，形成和制定相应的应对措施，他介绍和探讨了重大突发事件的情景规划与构建方法，通过对大量案例进行提炼得到一个情景，并据此编制突发事件的应急预案[53]。张承伟等提出以知识元为基础的情景库理念，重点阐述了情景结构、情景库辅助决策的过程及相关规则，为情景构建提供了新的途径[54]。姜卉等尝试了从理论上探讨基于情景分解进行应急处置方案快速生成的研究，为基于情景划分的突发事件策略库构建提供了一定的理论借鉴[55]。毛禹忠提出一种将空间图形数据存入数据库的数据模型，实现了有害物质图形数据存储查询等操作。利用该结构模型实现了有害物质管理的敏捷式图形数据库系统及其在有害物质信息系统领域的应用实例[56]。阮伟玲参考国内外农产品安全溯源系统的研究成果，综合考虑生鲜农产品的实际情况，以Access数据库为基础，设计了彭州市三界镇生鲜农产品溯源数据库，包括数据管理与数据利用两大部分[57]。郭明璋将中国多个食物过敏数据库中关于过敏原的信息进行了整合，并进行本地存储，建成了中国食物过敏原数据库，可为科研人员提供免费的、快速的、一站式的转基因食品致敏性分析信息服务[58]。吴清平构建了食品微生物安全风险数据库，可用于食品中食源性致病微生物风险监测并将其应用于包装饮用水行业[59]。

上述食品安全突发事件的研究，为本章基于已经获取的海量食品安全突发事件结合应急情报系统具体探究应急情报系统的组成部分的功能提供了理论指导和方法论支撑。在构建的应急情报系统基础上，本章主要对食品安全突发事件数据的获取、食品安全突发事件命名实体知识的抽取、时间序列下的应对策略获取、推送平台模型的构建进行案例分析。

1.2　情报系统的相关研究

情报系统为实现情报搜集、加工、存储、检索和传递的系统，是由人（机构）、情报资源和技术手段等基本要素组成的集合体。情报系统目前主要由企业竞争情报系统、高校图书馆情报系统和区域或国家竞争情报系统等构成。根据研究的需要，本章对上述几种情报系统的研究情况进行简单的综述。

谢新洲和包昌火在总结国内外经验的基础上，构筑了具有三大网络、三个系统、一个中心和六大功能的竞争情报系统[60]。黄晓斌和钟辉新提出基于大数据的企业竞争情报系统模型，即由情报数据采集子系统、情报数据策管子系统、情报数据分析子系统、情报数据服务子系统以及协调控制子系统五部分组成[61]。谢新洲等结合国内外案例，介绍各种模式的特点，以期为企业竞争情报系统模式的确立提供借鉴[62]。朱永武提出了一个基于数据挖掘的企业竞争情报系统模型，并介绍了相应的过程[63]。从知识管理和竞争情报的基本概念入手，汪路明提出用知识管理的思想构建智能化的企业竞争情报系统的基本框架[64]。刘细文和李乃畅论述了现代企业竞争情报系统的4种运行模式，分析它们的特点和使用情况[65]。李萱格和司有和提出了主要由“计算机在线情报系统”“人工情报系统”“反竞争情报系统”和包括“企业文化/制度建设”在内的新的CIS 模型[66]。刘细文和金学慧通过问卷调查和回归分析，得出影响我国企业CIS 采纳的7个关键要素[67]。通过对1999—2008年期间我国280多家企业建设和应用竞争情报系统的状况进行全面调查分析，彭靖里指出目前国内企业竞争情报系统建设和应用总体上尚处于初级发展阶段[68]。王洪亮等阐述了大数据的内涵与特征，分析了大数据环境下中小企业竞争情报面对的主要变化[69]。

秦珂介绍了耗散结构理论的概念和起源，论述了高校图书馆情报系统耗散结构形成的条件，正负熵流对高校图书馆情报系统有序状态的影响[70]。陈登岳提出了“高校图书情报系统”的理论模式，即全方位多层次地为科研开发提供情报服务[71]。王永胜和张杰通过以美国7所高校为例，分析美国高校图书馆书目情报计算机系统发展的途径及其特点，为建设我国高校图书馆书目情报系统自动化提供可参考的经验[72]。吴宏亮讨论了规章制度的基本分类及其体系结构，规章制度创新中的若干重要理论问题，当前规章制度制定和实施中存在的主要问题等[73]。吴宏亮和颜小云讨论了高校图书情报系统规章制度的动力体系及其作用机理、规章制度的局限性及严格规则向自由裁量的归复、规章制度的负面效应及其控制等几个问题[74]。朱静薇等阐述了馆室协同的学科化服务的优势，构建了高校图书馆与院系资料室协同的学科化服务模式，给出了馆室协同的学科化服务的建设措施与对策[75]。冯祖洪和李映姝阐明了信息化条件下，高校图书情报系统的建设和发展对策[76]。刘宏军论述了通过跨界合作使两者紧密结合，使图书馆主动与企业联络，积极开展竞争情报和咨询服务，建立跨界合作模式下的企业竞争情报系统[77]。

在分析国家竞争虚拟价值链特点的基础上，唐超[78][79][80]探讨了信息、知识、情报在国家竞争中的作用，提出国家竞争情报研究的必要性；进而具体研究了国家竞争情报的概念、特性、层次、决策支持模式等问题，运用复杂适应性系统理论（CAS）对国家竞争情报系统的构成、运行机制、交流方式等特点进行分析，研究了国家竞争情报系统的微观运行机制。从国家竞争情报内容、国家竞争情报流程、搜集途径、国家竞争情报研究方法等方面论述了国家竞争情报系统整合的思路。围绕英国、日本、加拿大、美国等国家竞争情报案例，曾原指出国家竞争情报系统应服务于决策，服务于国家利益，服务于产业与企业[81]。从建立目标、组织结构、具体内容、服务功能、运行机制几方面，杨雅惟探讨如何构建与完善面向我国企业服务的国家竞争情报系统[82]。史敏运用系统动力学因果分析法建立了区域产业竞争情报系统成长上限基模[83]。尹君等在分析总结世界发达国家竞争情报服务中小企业创新发展经验的同时，也对我国中小企业竞争情报服务的实际情况提出了具有借鉴价值的建议[84]。

通过对不同情报系统的分析，无论是竞争情报系统还是图书情报系统，抑或区域或国家竞争情报系统，大多建立在企业、文献和区域或国家情报研究的基础之上，强调对企业、文献、区域或国家信息的获取、分析、呈现和服务等，其情报流的处理技术与过程主要以企业、文献、区域或国家载体为对象，情报机构内部的组织架构也是以此为基础。因此，情报工作的重点主要也放在了对企业、文献、区域或国家信息的获取、分析、呈现和服务等方面。相对而言，对即时信息的处理分析相对缺乏。随着互联网的出现，各类信息资源层出不穷，大数据扑面而来，传统的情报系统已经不能适应网络发展和大数据环境的需要，所采用的情报处理分析手段也不能满足对大数据处理的要求。所以，如何面向突发事件，构建适应大数据环境、充分利用信息技术的新型情报系统已成为情报科学领域的重要研究课题。

1.3　大数据和深度学习的相应研究

与突发事件和应急情报系统相关的大数据特征主要涉及MapReduce 和深度神经网络两个方面，而对海量数据基础上的非结构化文本中的相应问题的探究主要是基于MapReduce 完成的。MapReduce 是由Dean 和Ghemawat[85]提出的一个编程模型，主要用于非结构化大数据的并行计算。在大数据的环境下，MapReduce 模型在生物信息挖掘、日志分析、信息检索、命名实体标注等研究领域得到了迅速的推广。McKennal 等基于MapReduce 开发了基因组分析工具[86]。Rao 等在未授权用户访问的大数据基础上，对用户的行为通过MapReduce 进行了挖掘和分析[87]。Liu 和Yu 在关键词检索算法和MapReduce 模型相结合的前提下，提出了分布式关键词检索算法[88]。Lin 等针对EM（expectation maximization）算法和隐马尔科夫模型在非结构化大数据中的MapReduce 并行计算问题进行了探讨[89]。亢丽芸等介绍了4种主要的MapReduce 实现平台，并对4种平台进行了比较分析[90]。刘滔等提出一种基于MapReduce 框架的条件随机场词性标注模型训练并行化方法，实验表明大大减少了训练时间，效率得到较大提升。针对非结构化大数据，通过MapReduce 模型可以从中获取更加有效的特征知识，从而提高数据标注、抽取和挖掘的性能[91]。自Hinton 通过神经网络对数据进行了有效的降维后，结合大数据和深度学习形成的深度神经网路已经在语音识别、图像识别等领域取得前所未有的成功。在与汉语语言序列相关的研究中，与深度神经网络相关的研究刚刚开始起步[92]。杨钊等针对传统相似手写汉字识别系统（SHCCR）受特征提取方法的限制，提出采用深度神经网（DNN）对相似汉字自动学习有效特征并进行识别[93]。李鑫鑫等针对自然语言处理的相关序列识别的问题，通过深度神经网络进行了一系列的实验，在性能上获得了较大的提高[94]。

大数据和深度学习的技术不仅确保了应急情报系统可以获取到海量的突发事件数据和快速的应对能力，而且在一定程度上也可以保证从海量突发事件中挖掘出针对性强、准确度高的应对策略。

2　应急情报系统的整体框架

情报系统既是情报机构的架构描述，也是对实现情报采集、组织、处理、分析和服务的过程的描述。情报系统架构了在情报采集、处理、组织、分析、服务及决策活动中所涉及的相关组织机构及其各组织机构的职能和作用，并涵盖了情报流的产生、发展、变化和服务的整个过程。因此，完善情报系统的架构，是各项工作有序开展的重要基础。传统的情报系统对即时信息的处理能力相对缺乏，同时所采用的情报处理分析手段也不能满足对大数据处理的要求。而突发事件是一个突然发生、后果难以预测、无规章可循、事关安危并影响极大的事件，因此突发事件和常规事件的处理不一样，需要能在事件发生前预测，事件发生初期快速反应、启动应急预案，事件发生过程能够果断处理、正确引导和科学决策，事件进入尾声能够做好危机善后工作，事件平息后需做好评估工作。基于情报活动的角度考察突发事件，通过情报的采集、处理、分析、评估等流程对突发事件展开积极应对，从而为突发事件应急决策的快速响应提供情报支撑。因此，构建面向突发事件的应急情报系统，对高效、客观、科学处理突发事件有着积极作用。

因此，由于突发事件具有出人意料、令人措手不及、态势演化迅速、影响面广泛的特征，其应急决策就需要以畅通的情报流为基础，以高效的情报采集、处理、组织、分析技术为支撑，以此来控制突发事件的恶化以及为应急决策提供有效的信息保障。同时，随着前所未有的海量数据的聚集，大数据已经从单纯的商业行为上升到国家发展战略，大数据已经越来越被视为国家的一种战略资源，应急决策行为将构建在对大数据的挖掘和分析上，而并非基于经验和直觉。大数据不但影响到对突发事件的应急决策，也将改变原有情报系统的架构。所以，面向突发事件的应急情报系统将是一个以大数据环境为基、情报技术为力、情报流控制为策、应急决策为标的新型情报系统。应急情报系统需要充分体现五大功能模块：应急情报采集与处理、应急情报加工与组织、应急情报分析与服务、应急情报评估和即时服务平台，具体如图1所示。

图1　面向突发事件的应急情报系统整体框架图

在应急情报系统中，情报采集与处理功能要能够面向大数据环境，为政府、社会公众提供与突发事件相关的、及时的、全面的信息资源；情报加工与转换功能要能够为政府和公众提供有序化、深加工的突发事件信息，并将信息转换为应急决策能够直接使用的知识和策略；情报分析功能是指以快速响应为切入点，利用已有的工具构建突发事件模型以及突发事件应对策略相似计算模型，支持危机决策者及时判定危机、寻找解决危机的最佳方案；情报评估功能是指跟踪情报在突发事件应急决策中的效果，进行评估与改进；情报即时服务功能是指建立突发事件快速响应情报即时服务平台，作为整个应急指挥决策的“控制台”，判断预警级别并快速发布预警，逐步落实应急预案、调整决策和救援措施等，实现科学决策和高效处置。

3　应急情报系统主要功能介绍

在应急情报系统框架的基础上，本部分介绍了应急情报系统主要组成部分的功能，并结合食品安全突发事件的处理情况说明了在这一应急情报系统下可以进行的相应处理或者操作。

3.1　应急情报采集与处理

在整个突发事件应急情报系统中，突发事件情报采集是最基础的组成部分。它所采集到的海量的突发事件历史数据、实时数据以及相关资料是突发事件情报组织的对象，是突发事件情报分析的内容，通过突发事件情报分析既可以从中获得突发事件的潜在信号、发展态势、民众情绪等实时信息，也可以完善突发事件案例库、模型库等基础性资源，为突发事件应急决策的快速响应奠定基础。

通过食品安全突发事件的主题垂直搜索引擎技术自动采集相应数据，采集范围包括新闻门户、论坛、博客、微博等，最终将各种异构的数据转换为结构化数据保存。不仅获取直接的食品安全突发事件的文本数据，而且获取论坛、博客和微博上有关食品安全突发事件的讨论、答疑等延伸数据。结合数据采集的质量，基于TFIDF、模式识别等方法获取与食品安全突发事件有密切关联的文本表达方式，并建立基于小句的句子分类训练模型。通过最大熵，对小句进行分类实验，自动识别与食品安全突发事件有关的句子。通过人工内省与机器训练相结合的方式，确定合理的阈值，对采集信息进行初步的过滤和处理。经过抓取和处理后的食品安全突发事件样例见表1。

表1　通过应急情报采集与处理获取到的食品安全事件样例

续表

3.2　应急情报加工与组织

在整个突发事件情报系统中，突发事件情报组织是基础性要素之一。它从突发事件情报采集系统接收采集到海量突发事件的情报信息，并利用一定的科学规则和方法，通过对信息外在特征和内容特征的表征与排序，将其有序化与优质化，从而使面向突发事件的情报分析更加准确和有效，同时也可促进政府或公众对突发事件情报信息的有效获取和利用。

以面向网络采集的食品安全突发事件数据为基础，同时结合人工获取的部分食品安全突发事件数据，构建以食品安全突发事件主体信息、扩展信息、分类信息、分级信息、信息源、时间序列、对应策略等字段为主的食品安全突发事件信息库，为食品安全突发事件的初步分析、知识库的构建和分类模型的建立奠定基础。为了实现对食品安全突发事件的有效组织和分析，基于食品安全突发事件信息库，使用基于七分位词位标注集和复杂语言特征模板的条件随机场，从食品安全突发事件的文本中抽取人名、地名、组织机构名、时间信息、数字信息、事物属性等食品安全突发事件的实体知识，并在此基础上借助知网、关键词底表，构建食品安全突发事件知识库。在应急情报加工和组织功能的基础上，结合已经获取的食品安全突发事件，本文完成了对突发事件中的命名实体的标注，标注了时间命名实体的食品安全突发事件如下：

2013年6月13日中国日报网报道，6月6日，陕西渭南崔女士在购买的正品美赞臣婴儿配方奶粉（1段）中发现了白色的小虫，两日后变成飞蛾；同日，广东茂名市民也在美赞臣奶粉中喝出虫子。此前的3月21日，美赞臣安婴妈妈A＋系列孕妇及授乳妇女奶粉也被曝惊现虫子。

3.3　应急情报分析与服务

在整个突发事件情报系统中，突发事件情报分析是核心要素。突发事件情报采集系统采集到的海量突发事件情报信息并不直接包含政府所需的面向突发事件应急响应的决策支持信息，而是需要通过情报分析过程而获得。面向突发事件应急决策的情报系统想要实现快速响应，不仅需要在突发事件发生后进行快速地分析，还需要在事件发生前对已有的突发事件案例进行分析，以构建不同类型的突发事件模型以及突发事件应对策略相似计算模型。突发事件情报分析主要采用各种信息处理分析手段和方法，在突发事件知识库、策略库和模型的基础上，利用信息分析技术，深度挖掘、捕获突发事件的各种信息，为政府决策部门提供快速的决策服务和预案参考。

基于食品安全突发事件信息库和知识库，借助食品安全突发事件的各种特征建立食品安全突发事件分类模型。为了确保模型的精确率和召回率，在模型的建立中，针对模型的训练使用了互信息、卡方统计、交叉熵和证据权值等四个统计量。通过食品安全突发事件知识库中的不同应对策略，利用相应的相似计算算法，建立食品安全突发事件应对策略相似计算模型。基于食品安全突发事件应对策略下的突发事件进展、政府应对策略和应对策略的效果等文本信息，把基于HowNet 的语义相似计算和基于依存句法的汉语句法结构相似计算进行有效的整合，其中语义计算使用了部分概念加权相加的算法，而汉语句法结构的相似计算主要使用编辑距离算法。基于该模型，新的食品安全突发事件能够从中获取有针对性和可供借鉴及参考的相似应对策略，如基于牛奶方面的食品安全突发事件应对策略相似计算模型，可以对新发生的这类突发事件提供有效的对应策略支撑。在应急情报系统中的情报分析与服务的功能基础上，基于已经标注了命名实体的食品安全突发事件，通过图2的食品安全应对策略时间序列抽取流程，获取到时间序列下的应对策略样例。

具体应对策略样例如下：

·2013年5月，湖南省攸县3家大米厂生产的大米在广东省广州市被查出镉超标事件经媒体披露。

·2013年5月16日，广州市食品药品监督管理局在其网站公布了2013年第一季度抽检结果。

·2013年5月19日，3家被曝大米镉超标的生产厂家被要求停产待查。

图2　食品安全应对策略时间序列抽取流程

·2013年5月29日，湖南省对曝光的生产企业首次回应了镉大米事件，对库存粮食加强了监测，强调湖南省绝大部分粮食及加工产品是安全的，尤其是畜禽水产品、蔬菜、水果等农产品质量合格率多年稳居全国前列。

3.4　应急情报评估

突发事件处置结束后，作为一个完整的情报系统，需要对处置过程的情报流活动做一个全面的评估，以总结在应对突发事件时情报活动的成功经验、失误教训以及需要改进的地方，为未来在处理同类事件中提供更加有力的情报支持。因此，应急情报评估也是应急情报系统的重要组成部分，它将促使应急情报流更加流畅和高效。应急情报评估研究的主要内容包括：评估体系的建立、评估方法的研究、应急环境下不同过程的情报价值的评估，等等。

应急情报评估体系的研究内容包括评估指标的设定，这个指标包括应急情报的采集评估指标，如及时性、采准性、采全性等；处理评估指标，如情报间的关联性、主题挖掘的准确性、正负面信息的判别性以及情报处理的即时性等；情报成果评估指标，如知识库的组织和应答能力、案例库的案例典型全面与否、策略库是否能通过计算推出准确的应对方案、策略库在应对过程是否存在某些缺陷，等等；除此之外，突发事件善后处理的情报评估也应包括其中，如信息的披露、各类信息在善后处理中发挥的作用，等等。所有以上评估指标主要是针对一次突发事件的应急情报评估，目的是根据评估发现应急情报系统存在的问题，为改善应急情报系统提供信息支持。

3.5　应急情报即时服务平台

面向突发事件应急决策的情报即时服务平台，需要实现三个功能：第一，作为突发事件信息的“汇集点”，即在大量突发事件中快速有效地整合、分析、提取危险源和事件现场的信息；第二，作为应对突发事件的“智能库”（包括突发事件信息库、知识库、策略库和模型库），即提供不同条件下突发事件的科学动态预测与危险性分析；第三，作为整个应急指挥决策的“控制台”，即判断预警级别并快速发布预警，逐步落实应急预案，调整决策和救援措施等，实现科学决策和高效处置。该服务平台的构建需要结合突发事件的特点和应急决策的客观实际情况，根据现代危机管理的思想，首先确定服务平台的理想模型；然后，详细设计平台的功能和模块；最后，通过平台的弹性架构和业务的梯次累加，不断深入，逐步向职能化、集成化、多元化方向发展，面对突发事件时真正做到资源整合、统一监控、准确应对、快速反应。

基于构建的应对策略知识库，针对食品安全事件的相应应急处置，在融入食品研究者领域化知识的前提下，搭建一个食品安全事件应对策略智能推动平台，该平台的核心是具有一个相似知识推送模型，该模型把基于HowNet 的语义相似计算和基于依存句法的汉语句法结构相似计算进行有效的整合，其中食品安全事件词汇语义计算使用了部分概念加权相加的算法，而食品安全事件汉语句法结构的相似计算主要使用时间因素编辑距离算法。在相似策略知识智能推送模型的基础上，对新发生的食品安全事件进行应急处置，首先基于已有的分类模型、序列标注模型完成相应的分期、分类和分级的细分，以及地点、机构和人物等命名实体的标引；其次，根据词汇、命名实体、短语、句子和篇章等不同的检索单位通过相似度计算模型匹配最相似的食品安全事件；最后，针对应急处置的紧迫程度，结合应对策略知识库，对相关的策略向需要应急处置的食品安全事件实现精准化、细致化的匹配和推送。具体的食品安全突发事件即时服务智能推送平台整体框架见图3。

图3　食品安全突发事件即时服务智能推送平台整体框架

4　结　语

突发事件的应急决策需要情报系统来支持，情报系统也需要在突发事件的应急中发挥自身的职能并体现自我的价值。如何让应急情报系统的采集、处理、组织、分析等功能在突发事件的预警、知晓、处理、分析、决策、善后、评估等阶段更好地发挥作用是衡量应急情报系统性能的重要标志之一。该性能的完善要构建在强有力的大数据计算能力、多学科支撑的应急处理能力、智能化的策略推送能力基础上，这也是应急情报系统在未来发展的趋势。

参考文献

[1]朱力.突发事件的概念、要素与类型[J].南京社会科学，2007（11）：81-88.

[2]FinkS.Crisis management: Planning for the inevitable [M].New York: American Management Association，1986.

[3]Burkholder B T，Toole M J.Evolution of complex disasters [J].The Lancet London: Oct 14，1995，346(8981): 1012-1015.

[4]Mitroff I，Anagnos G.Managing crises before they happen: What every executive and manager needs to know about crisis management [M].New York: American Management Association，2001.

[5]Turner B A.The organization and inter organization development of disasters [J].Administrative Science Quarterly.1976，21(3):378.

[6]诺曼·R·奥古斯丁，等.危机管理[M].北京新华信商业风险管理有限责任公司，译.北京：中国人民大学出版社，2004.

[7]荣莉莉，张继永.突发事件的不同演化模式研究[J].自然灾害学报，2012（3）：1-6.

[8]薛澜，钟开斌.突发公共事件分类、分级与分期：应急体制的管理基础[J].中国行政管理，2005（2）：102-107.

[9]舒其林.“情景-应对”模式下非常规突发事件应急资源配置调度研究 [D].合肥：中国科学技术大学博士学位论文，2012.

[10]鲍丹，路威铭，刁雅静.基于全生命周期理论的高校突发事件应急管理研究[J].改革与开放，2013，10（19）：52-54.

[11]郭倩倩.突发事件的演化周期及舆论变化[J].新闻与写作，2012（7）：9-12.

[12]Chang M S，Tseng Y L，Chen J W.A scenario planning approach for the flood emergency logistics preparation problem under uncertainty [J].Transportation Research Part E，2007，43(6): 737-754.

[13]刘铁民.重大突发事件情景规划与构建研究[J].中国应急管理，2012（4）：18-23.

[14]王义成，丁志雄，李蓉.基于情景分析技术的太湖流域洪水风险动因与响应分析研究初探[J].中国水利水电科学研究院学报，2009，7（1）：7-14.

[15]季学伟，翁文国，赵前胜.突发事件链的定量风险分析方法[J].清华大学学报（自然科学版），2009，49（11）：1749-1752，1756.(www.daowen.com)

[16]Ahmed D M，Sundaram D，Piramuthu S.Knowledge-based scenario management—Process and support [ J].Decision Support Systems，2010，49(4): 507-520.

[17]李藐，陈建国，陈涛，等.突发事件的事件链概率模型[J].清华大学学报（自然科学版），2010，50（8）：1173-1177.

[18]吴广谋，赵伟川，江亿平.城市重特大事故情景再现与态势推演决策模型研究[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2011，13（1）：18-23，123.

[19]袁晓芳，田水承，王莉.基于PSR 与贝叶斯网络的非常规突发事件情景分析[J].中国安全科学学报，2011，21（1）：169-176.

[20]杨保华，方志耕，刘思峰，等.基于GERTS 网络的非常规突发事件情景推演共力耦合模型[J].系统工程理论与实践，2012，32（5）：963-970.

[21]张辉，刘奕.基于“情景-应对”的国家应急平台体系基础科学问题与集成平台[J].系统工程理论与实践，2012，32（5）：947-953.

[22]姜卉.应急实时决策中的情景表达及情景间关系研究[J].电子科技大学学报：社会科学版，2012（1）：48-52.

[23]王颜新，李向阳，徐磊.突发事件情境重构中的模糊规则推理方法[J].系统工程理论与实践，2012，32（5）：954-962.

[24]仲秋雁，郭艳敏，王宁，等.基于知识元的非常规突发事件情景模型研究[J].情报科学，2012，30（1）：115-120.

[25]张承伟，戴文超，李建伟，等.基于知识元的突发事件情景库研究[J].情报杂志，2013（8）：159-164.

[26]孙山.民航“重大突发事件情景构建”应用实例探讨[J].中国安全生产科学技术，2014，10（4）：173-177.

[27]魏一鸣，张林鹏，范英.基于Swarm 的洪水灾害演化模拟研究[J].管理科学学报，2002，5（6）：39-46.

[28]Cheung K F，Phadke A C，Wei Y，et al.Modeling of storminduced coastal flooding for emergency management [J].Ocean Engineering，2003，30(11): 1353-1386.

[29]佘廉，吴国斌.突发事件演化与应急决策研究[J].交通企业管理，2005，20（12）：4-5.

[30]Heiko A，Annegret H T，Bruno M，et al.A probabilistic modelling system for assessing flood risks [J].Natural Hazards，2006，38(1): 79-100.

[31]Hoya S W，Rey M D，Rodriguez G S.Modeling epidemics using cellular automata [J].Applied Mathematics and Computation，2006，186(1): 193-202.

[32]贺明峰，邓成瑞.基于元胞自动机的SARS 传播模型[J].数学的实践与认识，2008，38（3）：41-46.

[33]范珉，苏巨诗，王建军.我国公共场所突发事件演化机理实证分析[J].中国安全生产科学技术，2009，5（4）：85-90.

[34]裘江南，王延章，董磊磊，等.基于贝叶斯网络的突发事件预测模型[J].系统管理学报，2011，20（1）：98-103，108.

[35]卞曰瑭，何建敏，庄亚明.基于复杂网络的非常规突发事件的传播演化模型与仿真[J].统计与决策，2011（04）：22-24.

[36]刘德海，王维国，孙康.基于演化博弈的重大突发公共卫生事件情景预测模型与防控措施[J].系统工程理论与实践，2012，32（5）：937-946.

[37]Shahapure S S，Eldho T I，Rao E P.Coastal urban flood simulation using FEM，GIS and remote sensing [J].Water Resources Management，2010，24(13): 3615-3640.

[38]李群.突发事件应急推演系统平台分析与设计[J].中国安全生产科学技术，2012，8（3）：120-123.

[39]王旭坪，杨相英，樊双蛟，等.非常规突发事件情景构建与推演方法体系研究 [J].电子科技大学学报（社科版），2013，15（1）：22-27.

[40]仲秋雁，路光，王宁.基于知识元模型和系统动力学模型的突发事件仿真方法[J].情报科学，2014，32（10）：15-19.

[41]Doyle E H，Paton D，Johnston D M.Enhancing scientific response in a crisis: Evidence-based approaches from emergency management in New Zealand [ J ].Journal of Applied Volcanology，2015(4): 1-26.

[42]甘筱青，高阔.生猪供应链模式的系统动力学仿真及对策分析[J].系统科学学报，2012，20（3）：46-49.

[43]朱婷，段家希，高明贺，等.基于系统动力学的我国大豆安全研究[C].第三十一届中国控制会议，2012（6）.

[44]周勍.民以何食为天：中国食品安全现状调查[M].北京：工人出版社，2007.

[45]掷出窗外：面对食品安全危机，你应有的态度.[EB/OL].[2015-08-18].http：/ /www.zccw.info/.

[46]杨玲，孙志永，项宇，国伟.风险分析在食品安全突发事件处置中的应用[J].食品科技，2011，36（1）：285-288.

[47]詹承豫，刘星宇.食品安全突发事件预警中的社会参与机制[J].山东社会科学，2011（5）：53-57.

[48]张慕洁，沈建华.关于处置食品药品安全突发事件中信息公开的思考[J].上海食品药品监管情报研究，2012（115）：45-49.

[49]马颖，张园园，宋文广.食品行业突发事件风险感知的传染病模型研究[J].科研管理，2013，34（9）：123-130.

[50]龚玉霞，王殿华.基于案例推理的食品安全突发事件风险预警系统探索[J].食品科技，2012，37（7）：311-315.

[51]曹利强.食品安全突发事件全面应急管理体系构建思路研究[J].河南工业大学学报：社会科学版，2013，9（2）：1-4.

[52]宋英华.食品安全应急管理体系建设研究[J].武汉理工大学学报，2009（6）：161-164.

[53]刘铁民.应急预案重大突发事件情景构建——基于“情景-任务-能力”应急预案编制技术研究之一[J].中国安全生产科学技术，2012，8（4）：5-12.

[54]张承伟，戴文超，李建伟，等.基于知识元的突发事件情景库研究[J].情报杂志，2013（8）：159-164.

[55]姜卉.应急实时决策中的情景表达及情景间关系研究[J].电子科技大学学报：社科版，2012，14（1）：48-52.

[56]毛禹忠.敏捷式粮油食品有害物质图形数据库系统的设计和开发[J].中国粮油学报，2013，28（10）：101-105.

[57]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设——以四川省彭州市三界镇为例[D].成都：成都理工大学，2014.

[58]郭明璋，许文涛，罗云波，等.中国食物过敏原数据库的建立与应用[J].食品安全质量检测学报，2014（9）.

[59]吴清平.食品微生物安全风险数据库在包装饮用水行业的应用[J].饮料工业，2015（2）：74-77.

[60]谢新洲，包昌火.论企业竞争情报系统的建设[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2001（6）：55-68.

[61]黄晓斌，钟辉新.基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[J].情报杂志，2013（3）：37-43.

[62]谢新洲，包昌火，张燕.企业竞争情报系统的主要模式[J].图书情报工作，2002（11）：21-26.

[63]朱永武.基于数据挖掘的企业竞争情报系统[J].现代情报，2005（6）：168-169.

[64]汪路明.基于知识管理的智能化企业竞争情报系统研究[J].情报理论与实践，2006（2）：216-219.

[65]刘细文，李乃畅.现代企业竞争情报系统的运行模式研究[J].图书情报工作，2001（1）：50-52.

[66]李萱格，司有和.企业竞争情报系统（CIS）模型新探[J].图书与情报，2008（6）：75-78.

[67]刘细文，金学慧.基于TOE 框架的企业竞争情报系统采纳影响因素研究[J].图书情报工作，2011（6）：70-73，142.

[68]彭靖里，赵鸿阳，杨斯迈.我国企业竞争情报系统建设和应用现状调查分析[J].情报理论与实践，2012（8）：70-73.

[69]王洪亮，张琪，朱延涛.大数据环境下中小企业竞争情报系统模型构建[J].情报理论与实践，2015（7）：109-114.

[70]秦珂.论高校图书馆情报系统的耗散结构特征[J].情报杂志，1994（5）：56-59.

[71]陈登岳.论强化高校图书情报系统的服务职能[J].图书情报工作，1995（6）：38-40.

[72]王永胜，张杰.美国高校图书馆书目情报系统的发展途径及其特点[J].江苏图书馆学报，1995（6）：48-50.

[73]吴宏亮.高校图书情报系统规章制度研究[J].大学图书馆学报，2000（4）：27-31.

[74]吴宏亮，颜小云.高校图书情报系统规章制度再研究[J].图书与情报，2002（3）：9-11.

[75]朱静薇，杨家荣，龙玲.高校图书情报系统馆室协同学科化服务模式的研究与实践[J].合肥工业大学学报（社会科学版），2013（4）：126-130.

[76]冯祖洪，李映姝.信息化条件下高校图书情报系统的发展研究[J].价值工程，2012（30）：194-196.

[77]刘宏军.高校图书馆与企业竞争情报系统的跨界合作[J].现代情报，2008（2）：189-191.

[78]唐超.国家竞争情报系统构架的基础性理论框架研究[D].天津师范大学，2008.

[79]唐超.国家竞争情报系统整合的实现思路研究[J].竞争情报，2008（4）：2-5.

[80]唐超.基于CAS 理论的国家竞争情报系统微观运行机制研究[J].情报资料工作，2008（2）：20-24.

[81]曾原.国家竞争优势背后的政府行为——国外“国家竞争情报”案例分析[J].情报探索，2008（4）：3-6.

[82]杨雅惟.面向我国企业服务的国家竞争情报系统研究[D].长沙：湘潭大学，2011.

[83]史敏.区域产业竞争情报系统构建及优化研究[D].长沙：中南大学，2011.

[84]尹君，刘朝旭，徐栋.发达国家竞争情报服务中小企业创新发展经验及启示[J].价值工程，2014（36）：199-200.

[85]Dean J，Ghemawat S.MapReduce: Simplified data processing on large clusters [J].Communications of the ACM，2008，51(1):107-113.

[86]McKennal A，Hannal M，Banksl E，et al.The Genome Analysis Toolkit: A MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data [J].Genome Res，2010(20): 1297-1303.

[87]Rao P S，Reddy K T，Prasad M K.A novel and efficient method for protecting internet usage from unauthorized access using map reduce [J].International Journal of Information Technology andComputer Science，2013，5(3): 49-55.

[88]Liu Z，Yu W，Deng Y.A feature selection method for document clustering based on part-of-speech and word co-occurrence [C].Proceedings of the 2010Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery，2010: 227-232.

[89]Lin N Y，Soe K M，Thein N L.Chunk-based grammar checker for detection translated english sentences [J].International Journal of Computer Applications，2011，28(1): 7-12.

[90]亢丽芸，王效岳，白如江.MapReduce 原理及其主要实现平台分析[J].现代图书情报技术，2012（2）：60-67.

[91]刘滔，雷霖，陈荦，等.基于MapReduce 的中文词性标注CRF 模型并行化训练研究[J].北京大学学报（自然科学版），2013，49（1）：147-152.

[92]Hinton R，Salakhutdinov R.Reducing the dimensionality of data with neural networks [J].Science，2006，313(5786): 504-507.

[93]杨钊，陶大鹏，张树业，等.大数据下的基于深度神经网的相似汉字识别[J].通信学报，2014（9）：184-189.

[94]李鑫鑫.自然语言处理中序列标注问题的联合学习方法研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2014.

【作者简介】

苏新宁，南京大学信息管理学院教授，博士生导师，教育部长江学者，南京大学高层次学科带头人，国家重点学科——情报学学科带头人。江苏省数据工程与知识服务重点实验室学科带头人，全国哲学社会科学规划项目学科评审专家，享受国务院政府特殊津贴。兼任江苏省科技情报学会副理事长，江苏省科技期刊学会副理事长，主要研究领域：信息智能处理与检索，数据分析与科学评价。出版著作20余部，发表论文200余篇，主持设计并研制了我国第一部社会科学引文索引（CSSCI）。

王东波，南京农业大学信息科学技术学院副教授，主要研究领域为自然语言处理与文本挖掘、信息计量。主持和参与国家自然科学基金、国家社科重大招标课题、国家社科重点课题、2011协同中心项目、江苏省社会科学基金项目多项。发表SCI、SSCI、EI 和CSSCI 检索论文50多篇，在中国社会科学出版社出版专著1部，参与出版专著1部并获江苏省第十二届哲学社会科学奖一等奖和教育部第八届中国高校人文社会科学研究优秀成果奖。