國外政府危機信息管理研究進展
——基于Web of Science 2007-2017年數(shù)據(jù)

陳 凌 孫紹丹

(東北師范大學信息科學與技術學院，吉林 長春 130117)

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國外政府危機信息管理研究進展
——基于Web of Science 2007-2017年數(shù)據(jù)

陳 凌 孫紹丹

(東北師范大學信息科學與技術學院，吉林 長春 130117)

本文以Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，采用文獻計量學方法、社會網(wǎng)絡分析方法及內容分析法對2007-2017年國外政府危機信息管理相關文獻進行定量分析，揭示該領域科學研究結構，分析本領域的研究進展和前沿熱點，旨在以大數(shù)據(jù)時代為背景，從情報學角度和方法探索本領域研究的新觸點。

政府危機管理；定量分析；情報學

危機信息管理屬危機管理和信息管理的交叉學科領域研究，信息管理在危機管理、科學決策中所發(fā)揮的作用愈加重要，也是近年來信息管理領域研究的熱點，研究主要集中在危機信息管理的基礎理論、危機信息管理機制、危機信息發(fā)布溝通、危機信息系統(tǒng)研究等方面。目前，很多專家學者的前期研究都為我國在本領域的后續(xù)研究提供了清晰的思路和研究方向。但是，針對危機管理領域國外相關文獻的綜述研究甚少，近十年國際政府危機信息管理領域的研究主題也在不斷深化擴展。大數(shù)據(jù)時代對于危機基本信息的管理，其中危機事件的數(shù)據(jù)來源、整合及分析處理都將成為本領域的研究重點。本文研究旨在揭示該領域的科學研究結構、分析該領域的科研合作團體和研究主題以及掌握該領域的研究進展和前沿熱點，希望作為一名圖情領域人士，從本領域角度出發(fā)為其他學者及相關研究提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

本文以Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，構建如下檢索式“TS=Crisis Information Management or TS=Emergency Information Management”，檢索時間限制在2007-2017年，檢索語言限制為English，共得到3 537篇英文文獻。文章采用文獻計量學方法、社會網(wǎng)絡分析方法及內容分析法3 537篇文獻進行分析。首先運用社會網(wǎng)絡分析方法研究作者之間的合作關系，以Ucinet6.0為工具，通過對中心性和凝聚子群的分析，得出危機信息管理領域中作者的合著關系網(wǎng)絡；然后運用Citespace的引文分析及可視化功能對文獻的關鍵詞做共現(xiàn)分析，自動形成聚類，并對引文間的網(wǎng)狀關系或鏈狀關系進行研究，分析文獻之間的引證與被引證關系，從而揭示引文所反映出的主題和研究熱點，以達到揭示該領域的科學研究結構，分析該領域的科研合作團體及研究主題，了解該領域的研究進展和前沿熱點的目的。

2 研究者合著網(wǎng)絡分析

使用Bicomb軟件統(tǒng)計共有10 751個作者，選取發(fā)文數(shù)8篇以上的作者，抽取發(fā)表4篇以上的論文作者，共有131位，頻次閾值設為4～15之間，根據(jù)131位作者兩兩出現(xiàn)在一篇文獻中的情況，自動生成131*131的作者共現(xiàn)矩陣，導出至xls格式，將共現(xiàn)矩陣導入社會網(wǎng)絡分析軟件Ucinet中，利用其集成的可視化工具Netdraw繪制出該領域內核心作者合著關系網(wǎng)絡知識圖譜。如圖1所示，圖中每個節(jié)點代表作者，每條連線代表作者之間的合作關系，節(jié)點大小表示作者發(fā)文的頻次大小，圖中有100個節(jié)點，說明100位作者與他人有合作關系，其余31個節(jié)點是孤立點，均與他人無合作關系。

圖1 作者合著網(wǎng)絡圖譜

2.1 中心性分析

對研究者合著網(wǎng)絡進一步做中心性分析，包括點度中心性和中間中心性分析。點度中心性可衡量一個作者與多少個作者之間有合作關系。從表1可以看出，點度中心度最高的是Benaben F，表明他與網(wǎng)絡中其他16個節(jié)點有直接聯(lián)系，也就是說Benaben F曾與16位作者合著發(fā)表過文獻。中間中心性是衡量一個作者“控制”其他作者的能力，從表2我們可以看出，中間中心度最高的是Lee J，Lee K，Wang Y等人，說明他們掌握了比較多的研究資源；而有一部分作者的接近中心性為0，說明這些作者幾乎不具備控制資源的能力。統(tǒng)計所有作者的中間中心度，發(fā)現(xiàn)有86位作者的中間中心度為0，占作者總數(shù)的65.6%，表明一半以上作者不具有控制資源的能力，但是中間中心度排在前幾位的值很高，說明這些作者的控制資源的能力很強。

2.2 凝聚子群分析

k-核分析是一個建立在點度數(shù)基礎上的凝聚子群概念，在一個子圖中每個點都至少與其他k個點鄰接，即k-核中的所有點的度數(shù)至少為k，在具體的分析中可以過調整k的大小形成不同的子群?？梢娫?31個著者的合著關系中，可以進行4種分區(qū)，其度數(shù)分別為4、3、2、1。對于度數(shù)為4(即4-核)來說，它包含5個著者；度數(shù)為3的核(即3-核)中包含16個著者，其他的著者都集中在度數(shù)為2的核、度數(shù)為1的核，說明大部分的著者都集中在度數(shù)比較低的子圖中，他們之間的聯(lián)系比較松散。分析結果給出了上述4種k-核分區(qū)中包含的聚類數(shù)。可見，這4類分區(qū)中的聚類數(shù)分別是45、71、111、127。

表1 作者點度中心度分布

表2 作者中間中心度分布

表2(續(xù))

子群的密度可以通過E-I指數(shù)測量。E-I指數(shù)的值越向-1靠近，表明子群體之間的關系(即外部關系)越少，關系越趨向于發(fā)生在群體之內，意味著派系林立的程度越大。通過Ucinet分析，發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡的凝聚子群密度為-0.875，由此可見該網(wǎng)絡的子群內部的學者聯(lián)系比較密切，處于凝聚子群內部的學者之間聯(lián)系緊密，在信息分享和科研合作方面交往頻繁，子群與外界之間的聯(lián)系比較疏遠，這樣處于核心群體之外的科研人員很難獲得足夠的信息和科研合作的機會。

圖2 K-核分析(部分)

圖3 k-核分析中包含的聚類數(shù)

3 危機信息管理關鍵詞熱點分析

研究熱點是研究者共同關注的一個或多個研究主題，關鍵詞的共現(xiàn)分析可反映該領域的熱點概況。通過Citespace對Keyword的提取，可對3537篇文獻的關鍵詞進行共詞(Co-words)聚類挖掘分析,Modurility表示網(wǎng)絡模塊化評價指標，值越大，則網(wǎng)絡得到的聚類越好，Q的取值區(qū)間為[0，1]，當Q>0.3時得到的網(wǎng)絡社團結構是顯著的。Silhouette(S)是用來衡量網(wǎng)絡同質性的指標，當其值>0.5時表示聚類結果是合理的，越接近1，同質性越高。通過LLR算法，M=0.794，S=0.4267，S值接近于0.5趨近于合理圖譜，Q值高于0.3，網(wǎng)絡的社團結構顯著。通過對關鍵詞的聚類，得到7個研究主題，聚類間有交叉覆蓋的現(xiàn)象，表示這些聚類之間存在研究主題上的交叉，其關系較為緊密，與其他聚類不交叉的色塊表示該類主題具備較為獨立的研究性質。以“#0，#1……”等形式對聚類進行編號，聚類號越小，表示該聚類的經典文獻數(shù)量(Size)越多，Silhouette值表示經典文獻之間的緊密程度，Mean(Year)表示平均年份，可反映聚類中文獻的時效性，Top Terms是以LLR算法命名的聚類名稱。經過自動聚類，相關度較高的關鍵詞聚類情況見表3。

表3 關鍵詞聚類表

基于LLR算法的聚類名稱，可客觀反映政府危機信息管理領域的熱點問題，綜合表4高頻關鍵詞所屬聚類，再結合相關專業(yè)知識，可將上述聚類歸納為以下3個方面。

3.1 危機信息管理中人道主義研究

包括聚類#0、#3，研究內容主要集中于人道主義信息管理對于決策的重要性，人道主義中信息通信系統(tǒng)、信息管理系統(tǒng)的建設以及信息系統(tǒng)模型構建等問題。

Altay N等人認為2010年海地地震的人道主義響應是人道主義信息管理的分水嶺，信息管理在人道主義響應、協(xié)調和決策方面可以發(fā)揮關鍵作用，獲得更多的人道主義者的信息將有利于決策。他們使用人道主義危機中常見的分析框架，分析了海地地震中信息流的挑戰(zhàn)以及如何在人道主義救濟環(huán)境中發(fā)揮信息管理的價值和效用[1]。眾所周知，信息匱乏會導致決策失誤，隱藏的情景模式將導致對危機局勢的虛假陳述，Willem J.Muhren團隊的實驗結果表明，人道主義救援隊如果能夠利用更先進的信息和通信系統(tǒng)，能夠分享更多的信息，就能夠更好地做出決策[2]。F.Aligne等人開發(fā)了Ametrine人道主義營地管理系統(tǒng)以確保流離失所者和難民的基本權利得到實現(xiàn)，并提供關于營地管理相關的信息和決策支持[3]。Huanjia Yang等人進一步提出了混合RFID傳感器網(wǎng)絡架構，為人道主義后勤中心的信息資源管理提供完整的信息，并可檢測所有救援資源，提高了人道主義后勤供應鏈的總體績效[4]。Muhren Willem J團隊則在危機發(fā)生時引入了媒體同步理論(MST)概念，當人道主義危機發(fā)生時，媒體如何支持同步，以適應溝通需求，還需要設計高效的信息通信系統(tǒng)，以支持觀察，更新，查詢，驗證，反映，頒布和解釋傳播活動[5]。Linet Ozdamar等人將人道主義后勤保障模式與信息技術相結合，采用相關的數(shù)學模型，構建信息系統(tǒng)，對災難生命周期的響應和恢復計劃階段的信息進行整合分析，提出解決方案，并在實踐中驗證了該系統(tǒng)的可行性[6]。

表4 高頻關鍵詞列表

3.2 從社會心理學視角研究危機信息管理

包括聚類#1、#5，研究內容集中于從社會心理學視角研究危機信息管理，內容集中于從社會心理學視角分析危機管理中公眾的心理健康等問題，以及心理因素對其他方面的影響。

Anne Wein等人從社會心理學視角對地震中公眾的心理狀態(tài)進行分析，以坎特伯雷地震中公眾的反應為例，發(fā)現(xiàn)公眾對地震和余震信息的需求和對地球科學家的專業(yè)知識的需求增加，這就決定了地震學家的應對方式要有所改變，需要配合地震信息，提供有關保護行動，社會心理支持和自我照顧策略的建議，讓人們更注重危機，同時專家在進行溝通時，要了解影響地震信息和余震預報的社會心理方面的因素，更有效地利用相關資源進行交流，了解公眾內部各種科學信息的多樣化和不斷變化的需求，了解協(xié)調溝通角色，與其他的應急機構(如健康福利、應急管理)保持聯(lián)系，從而改善交流溝通的能力[7]。Shantini Paranjothy等人使用郵政，在線，電話問卷調查和面對面訪談方式來評估社會心理(心理健康癥狀)：心理壓力(GHQ-12)、焦慮(GAD-7)、抑郁癥(PHQ-9)和可能的創(chuàng)傷后應激障礙(PTSD清單縮寫)，變量包括家中洪水量，撤離和破壞基本服務(事件管理變量)，洪水對財務、房屋價值和健康問題造成的影響，結果表明受家庭洪水影響的人群中，所有精神健康癥狀的患病率高達2～5倍，該人群更有可能存在心理困難、焦慮、抑郁癥和PTSD，對基本服務的破壞使不良心理結果增加了2～3倍，洪水對社會心理健康的影響是日益增長的公共衛(wèi)生問題，必須在應急準備和反應系統(tǒng)中建立改善戰(zhàn)略，盡量減少對基本服務的破壞和財務擔憂。公共衛(wèi)生機構應對潛在的心理健康問題提供信息和建議，以便對那些可能受到洪水影響的人們提供參考[8]。

3.3 危機基本信息的管理

包括聚類#2、#4、#6，主要涉及危機事件中信息的來源、對信息的管理以及信息系統(tǒng)的建設問題。

Mcknight 等人指出自然災害事件的相關信息包括歷史信息、地理信息、氣象數(shù)據(jù)、受災和基礎設施信息等[9]，Sommerfeldt等人指出人們獲取危機信息主要通過廣播、電視、教會和口頭等傳統(tǒng)方式以及報紙、互聯(lián)網(wǎng)、短消息、廣告牌和國家警察等新型方式。其他研究學者還提出通過圖書館獲取信息，其中醫(yī)學圖書館可以為災害提供相關的學科信息及評估報告等，還有通過政府數(shù)據(jù)庫、社交媒體、政府的信息化管理部門等[10]。Trecarichi等人研究了開放知識系統(tǒng)在應急響應中實現(xiàn)信息資源搜集的模式，通過知識開放系統(tǒng)可以實現(xiàn)不同領域信息資源在緊急情況下互通操作[11]。Schooley等人研究了應急信息系統(tǒng)建設的關鍵因素，提出以應急事件的管理效率為中心，并以績效指標作為評估應急聯(lián)動信息系統(tǒng)的重要方法與標桿[12]。Amaye等人從學科協(xié)同和技術協(xié)同的角度探討了應急管理信息系統(tǒng)，認為應急管理是一個側重于管理災害的動態(tài)的、跨學科的研究領域和領導實踐科學，它面臨著多機構協(xié)調的復雜性、不同系統(tǒng)和過程的互操作及所需功能等獨特的問題和挑戰(zhàn)，而應急管理系的出現(xiàn)為應急管理提供了專業(yè)信息和通信技術保障，為決策者提供了支持系統(tǒng)和工具；提出了應急管理系統(tǒng)的概念模型、重點功能和結構，為應急管理系統(tǒng)的開發(fā)和評估提供了參考[13]。

4 危機信息管理共被引文獻前沿分析

科學計量學的奠基人普賴斯(Price)提出科學引文網(wǎng)絡中高被引且時效性強的文獻集合，他認為研究前沿能動態(tài)地反應某研究領域的本質[14]。加菲爾德(Garfield)將研究的前沿定義為一組核心的高被引論文和引用論文，認為研究前沿的名稱可以從論文標題中出現(xiàn)頻率最高的詞或短語中提取[15]。通過對關鍵詞的聚類，得到18個研究主題，聚類間有交叉覆蓋的現(xiàn)象，表示這些聚類之間存在研究主題上的交叉，其關系較為緊密，與其他聚類不交叉的色塊表示該類主題具備較為獨立的研究性質。以“#0，#1……”等形式對聚類進行編號(Cluster ID)，經過自動聚類并結合圖書館學情報學專業(yè)知識，將18個聚類(見表5)分成5個方面。

表5 共被引文獻聚類表

4.1 信息技術在危機管理中的應用

包括聚類#5、#6、#9等，主要涉及信息管理系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)(GIS)及網(wǎng)格化管理(GM)等技術應用于社區(qū)應急管理及城市應急管理中。

Liao Z.L等人提出了基于網(wǎng)格化管理(GM)的環(huán)境危害管理(EHM)的地理信息系統(tǒng)(GIS)開發(fā)，即通過GM集成EHM和GIS，GIS已被廣泛應用于國內外EHM，著重研究GIS與EHM之間的聯(lián)系，并為上海高度城市化的區(qū)域開發(fā)了EHM的GIS原型，以避免傳統(tǒng)EHM中的政企El-IM分離、忽視環(huán)境信息、重疊或盲區(qū)、無監(jiān)督或評估以及無永久機制等情況的出現(xiàn)[16]。Jaeger Paul T等人綜合計算機科學、信息研究、公共政策和應急管理等學科，使用移動通信技術和網(wǎng)絡(包括電子政務)開發(fā)了社區(qū)應急網(wǎng)格(CRGs)，詳細闡述了CRG的概念和需求，為社區(qū)居民在災難發(fā)生之前，之中和之后提供上傳、分享和交流信息的渠道，提高居民之間的互助能力[17]。Jiang Jingui等人介紹了具有共享、預測、協(xié)調、多維度和開放等特征網(wǎng)格管理應急管理機制，為完善我國應急管理機制提供了新思路[18]。Zheng Maohui等人設計了一個具有網(wǎng)格功能的地理空間問題解決架構，將OGC Web Services與網(wǎng)格計算技術相結合，動態(tài)收集分布式地理信息，提供地理空間信息服務，提高城市應急管理中信息共享與協(xié)作的能力[19]。Liu Huide等人利用網(wǎng)格化技術和服務地理信息系統(tǒng)(GIS)技術實現(xiàn)了面向服務架構(SOA)下城域網(wǎng)格化數(shù)據(jù)資源的整合與共享，消除了“信息孤島”和“信息煙囪”，建立協(xié)同管理模式，提高了城市建設的社會效益和經濟效益[20]。

4.2 危機信息溝通研究

包括聚類#1、#2，研究的主要內容包括不同組織之間的溝通協(xié)作，社交媒體在危機溝通中的作用，實現(xiàn)危機溝通的技術路徑以及實現(xiàn)危機溝通的途徑和措施。

Prezelj Iztok等人通過對西班牙、意大利、挪威、斯洛文尼亞、比利時和俄羅斯等國的兩大主流報紙對福島核災難1 340篇印刷媒體文章的定量分析，結果表明信息源分散造成溝通困難、公眾信息與媒體報道信息沖突，難以在危機發(fā)生時實現(xiàn)真正協(xié)調一致的溝通，進而呼吁采取一定的方式來改善[21]。Panagiotopoulos Olteanu等將社交媒體Twitter作為向公眾傳達危機信息的工具，不僅能快速地傳播關鍵信息，還發(fā)現(xiàn)社交媒體能夠在危機情況下及時進行信息溝通，特別是為利益相關者創(chuàng)造了傳播危機相關信息的機會[22]。Soini Jari等人采用過程建模方法實現(xiàn)危機情況下不同組織之間的溝通協(xié)作，通過研究互動支持過程模型來減少組織間的溝通問題，定期分享和傳播信息，使與會者(即當局)在災害事件期間能夠順利交流與協(xié)作，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和管理體系的完善[23]。Yang Gui-ying認為危機溝通是應急管理的重要組成部分，針對當前國家危機溝通中存在的問題，提出應急管理有效的危機溝通解決方案[24]。Saoutal Amina等認為成功的危機管理取決于不同利益攸關方和有關組織之間的溝通，研究組織間危機管理中的溝通活動，并提取參與者在信息共享中遇到的各種阻止他們實現(xiàn)目標的問題，能夠更好地實現(xiàn)危機響應[25]。

4.3 經濟金融危機管理研究

包括聚類#7、#8、#13，研究內容主要有國家債務危機和金融危機中盈余管理模式、措施研究以及信貸危機中市場反應研究等。

Kousenidis Dimitrios V等通過對歐盟危機對財政薄弱國家上市公司的收益影響研究，提出危機期間盈余決定因素的變化有利于盈利質量的提高，危機期間平均收益質量有所提高，在盈余管理激勵的情況下，收益質量惡化[26]。Shivakumar Lakshmanan等通過信用違約互換(CDS)差價變動對管理盈利預測來調查信貸市場的反應，并評估這些預測相對于近期信貸危機前后期間盈利的重要性，結果表明，在信貸危機期間，管理層預測對信貸市場的相關性在高度不確定的時期尤為強勁[27]。Cohen Lee J等認為銀行財務報表中的盈余管理模式對于平靜期的下行風險影響不大，但在金融危機期間似乎有很大的影響，一旦金融危機開始，股價暴跌，全年回報模式變化，股票市場風險大幅上漲。股價暴跌也預示未來經營業(yè)績惡化[28]。Cimini Riccardo通過分析2006-2012年期間在歐盟列出的11 844個企業(yè)年度樣本，能夠在估計期間和事件發(fā)生期間計算和比較國家/地區(qū)異常應計項目，結果表明在金融危機爆發(fā)后，大多數(shù)歐洲國家的失實陳述減少，實體機構在危機期間吸引潛在投資者的共同激勵措施可能會導致他們提供高質量的財務報告[29]。

4.4 危機決策研究

包括聚類#0、#10、#12、#17，研究內容主要有危機決策支持系統(tǒng)的設計框架、作用，危機決策的方法。

Wei Juan等人從信息處理和知識挖掘的角度，將知識推理引入到DSS中，并提出基于知識推理的危機決策支持系統(tǒng)，決策者提供強大的決策支持[30]。Little Richard G等人進行了實證研究，以確定應急管理人員如何使用決策支持系統(tǒng)，并提出計算機輔助決策支持系統(tǒng)是應急管理專業(yè)人員在危機應對和備災培訓時的寶貴工具，應根據(jù)廣泛的潛在用戶的需要進行設計[31]。Attanasio Antonio等人提出了一個從社交網(wǎng)絡中提取關于正在發(fā)生的危機的實時信息的平臺，以了解危機用戶發(fā)布的主要信息，這些信息與其他數(shù)據(jù)相結合，以便做出科學的決策[32]。Sediri M等人使用類比推理和經驗反饋在危機情況下進行決策支持，有效的經驗反饋過程有助于更加科學地采取決策行為。他們?yōu)榇颂岢鲆粋€系統(tǒng)，以處理經驗反饋，作為危機管理決策的支持，從兩個維度(組織，溝通和解決問題的活動；使用類比來呈現(xiàn)和發(fā)現(xiàn)經驗反饋)來實現(xiàn)決策的科學化[33]。Zhang Yunlong等人提出了一種基于安全科學，風險分析和經濟學的多階段決策方法[34]。Zhao Jidi等人提出了基于CBR的決策支持方法，從Case Base中檢索類似的情況，并使用貝葉斯動態(tài)預測模型預測缺席特征值的分布，然后將結果放入基于馬爾可夫的狀態(tài)轉移矩陣中，通過適當性來排序建議的解決方案，并協(xié)助決策者達成共識[35]。

4.5 醫(yī)療保健服務研究

包括聚類#3、#4、#11、#16，研究內容主要包括醫(yī)療保健系統(tǒng)架構、模型，醫(yī)療保健信息技術的應用，醫(yī)療保健數(shù)據(jù)的安全性以及醫(yī)療保健服務理念研究。

Shin Chang-Sun等人介紹了一種基于分布式對象組框架(DOGF)支持醫(yī)療保健家庭服務的醫(yī)療信息管理系統(tǒng)，重點用于支持家庭保健服務[36]。Carvalho Joao Vidal等人確定和比較了醫(yī)療信息系統(tǒng)和技術(IST)管理的成熟度模型，通過維度或影響因素確定開發(fā)和驗證的方法以及范圍，階段和特征[37]。Zeshan Furkh等人開發(fā)了面向服務架構(SOA)的高級方法，可用于開發(fā)松耦合，動態(tài)，靈活，分布式和經濟高效的應用程序能有效處理緊急情況下基于IT的醫(yī)療體系問題[38]。Hameed Shihab A等人根據(jù)敏感度和數(shù)據(jù)量選擇合適的加密方法，為敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)提供合適的安全級別的成本[39]。Hii Pei-Cheng等人提出了一種組合無線傳感器網(wǎng)絡WSN和CDMA(碼分多址)技術的綜合移動醫(yī)療監(jiān)控系統(tǒng)，患者不需要依靠他人進行醫(yī)療管理和醫(yī)療保健，可以隨時隨地進行遠程執(zhí)行。該系統(tǒng)還可在緊急情況下改善為患者提供的醫(yī)療服務，以減少患者生存的風險[40]。

5 結 論

本文對近十年國外政府危機信息管理研究熱點及重點進行梳理和定量分析，發(fā)現(xiàn)目前眾多學科，如公共行政管理、社會學、計算機科學、醫(yī)療技術和圖書情報分別從不同角度進行相關研究，其研究角度也頗為廣泛：其中將人道主義引入危機信息管理研究，構建營地及救援管理系統(tǒng)，為危機管理提供后勤保障；以社會心理學基本理論為出發(fā)點，關注危機事件發(fā)生后對人產生的心理影響，從公眾健康視角為危機決策提供相關信息支撐；利用目前已構建成熟的歷史、地理、氣象等自然信息系統(tǒng)為危機信息管理提供管理和決策支撐；將現(xiàn)代化的信息技術、金融危機管理經驗及醫(yī)療保健服務研究融入危機信息管理研究，將其他領域成功經驗應用于危機信息管理領域。同時，圖書情報專家也從本學科研究本質出發(fā)對危機信息管理進行多方面的探索：通過對危機信息生命周期解析，將危機信息分為預警信息、實情信息和恢復信息，并從危機信息收集、分析、利用、傳遞及反饋等環(huán)節(jié)加以控制；分別從宏觀及微觀角度構建危機信息管理體系架構，并建立其一套完備的危機管理機制；將數(shù)據(jù)挖掘與分析、信息可視化技術應用于危機管理，優(yōu)化危機決策方法、開發(fā)智能決策系統(tǒng)用以提高危機信息管理效率。

大數(shù)據(jù)時代必然催生新的研究理念，作為圖書情報領域專業(yè)人員，如何繼續(xù)用情報學的研究方法解析政府危機信息管理，用情報工程思維解決政府危機信息管理問題，從而探索以情報工程化為主導、情報平行化為支撐的“兩融合”危機決策情報服務模式[41]；對政府危機信息管理中的情報要素分析并建立政府危機信息管理及決策的情報學體系，進而為促進科學決策生成及智慧城市發(fā)展奠定情報學基礎，都將成為本領域研究的新觸點。

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ResearchProgressofForeignGovernmentCrisisInformationManagement——BasedonDataofWOS2007-2017

Chen Ling Sun Shaodan

(School of Information Science and Technology,Northeast Normal University,Changchun 130117,China)

This paper took the“WOS core collection database”as the data source,using the bibliometrics method,the social network analysis method and the content analysis method to carry on the quantitative analysis about the foreign government crisis information management literature in 2007-2017,in order to reveal the scientific research structure,analyze the frontier hotspots in this field and study new contacts from the perspective of information science on the era of big data.

government crisis management;quantitative analysis;intelligence science

10.3969/j.issn.1008-0821.2018.01.023

D035-39

A

1008-0821(2018)01-0154-08

2017-09-11

教育部人文社會科學青年基金項目“政府危機決策信息保障體系與信息機理研究”(項目編號14YJC870002)；吉林省社會科學基金項目一般項目“政府危機決策信息保障體系及其信息作用機理研究”(項目編號2013B75)。

陳凌(1980-)，女，副教授，博士，研究方向：政府信息資源管理、危機決策。孫紹丹(1993-)，女，碩士，研究方向：政府信息資源管理。

郭沫含)