群体性事件中的社会学习网络研究:以邻避事件为例

《中国软科学》

天津师范大学  康伟等

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　　该成果获得第十八届天津市社科优秀成果奖一等奖。

　　成果简介：本文运用社会网络分析进行邻避事件学习网络基本特征分析以及邻避事件学习网络关键事件识别，研究得出：群体性事件之间存在认知方面的连续性，尤其是初始事件的示范效应对后续事件的影响深远，存在“首因效应”；群体性事件之间的社会学习过程导致群体性事件之间存在复杂传递、引导关系。因此，政府应对典型群体性事件造成的社会认知偏差进行及时有效纠正，同时还应建立事件影响力分级，针对不同影响力事件选择不同的纠正措施；利用群体性事件案例库对群体性事件的处置过程进行全面复盘并对相关事件处置措施进行比对总结，从而建立完善群体性事件治理知识体系，并通过制度性措施保障知识体系的不断更新迭代，提高政府对群体性事件风险因素的感知敏感度，提高政府治理能力。

　　本成果具体创新主要有：

　　第一，将单次事件拓展为类型事件研究，形成了突发事件应急管理的创新研究视角，提高了群体性事件中组织学习的有效性。相比于按照应急管理级别进行分析，本文提出的学习路径更符合政府和民众学习过程。

　　第二，创新应急管理中组织学习路径。目前对于突发事件应急管理中的组织学习研究属于被动学习，而本文将应急管理过程形成闭环，不仅选取代表性民众进行充分的实地调研访谈，还注重网络调研，探索了群体性事件之间的被动社会学习路径向主动学习转变的路径。

　　第三，创新应急管理研究方法，优化应急管理流程。通过对群体性事件之间社会学习网络的构建，将应急处理与危机预防进行衔接形成理论闭环，进一步细化和完善了应急管理流程。

康伟照片

　　作者简介：康伟，天津师范大学政治与行政学院教授、博士研究生导师、国家治理研究院副院长，哈尔滨工程大学兼职博士研究生导师。长期从事公共危机与风险治理、城市安全与公共政策、智慧城市与数字政府等领域的研究，2017年入选中国哲学社会科学信息管理与传播交叉学科最有影响力学者排行榜。主持国家自然科学基金、国家社科基金项目5项，省部级项目20余项；出版著作5部、教材2部；在《中国软科学》《公共管理学报》等期刊发表论文50多篇。

  (供稿：科研工作部)