中國災(zāi)害風(fēng)險認知研究的知識圖譜分析

張芙穎，顧鑫炳，彭 毅,袁 田

(1.浙江財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，浙江 杭州 310018 ；2.浙江財經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310018)

風(fēng)險認知是為描述人們對風(fēng)險的態(tài)度和對風(fēng)險直覺的判斷而提出的一個概念。國外學(xué)者Slovic認為，當人們在預(yù)測各種有危險的事物時，首先依靠直覺來進行風(fēng)險的判斷，即為風(fēng)險認知。風(fēng)險認知是個體根據(jù)自身的直覺對其所處外界環(huán)境中，各種可能出現(xiàn)的客觀風(fēng)險的認知以及感受，并對風(fēng)險進行預(yù)測和判斷的行為，且個體風(fēng)險認知受主觀判斷和感受以及所獲得的經(jīng)驗所影響[1-3]。災(zāi)害風(fēng)險認知的研究旨在于探索災(zāi)害風(fēng)險認知將會如何影響到人們對防災(zāi)減災(zāi)所持有的態(tài)度、采取的行為以及決策，從而能使那些處于風(fēng)險的人們避免或接受災(zāi)害風(fēng)險[4]。對比國內(nèi)外相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，國外關(guān)于風(fēng)險認知研究的范圍較國內(nèi)更為廣泛，涉及到健康、安全、環(huán)境、生態(tài)以及科技等問題[3-8]，而國內(nèi)的風(fēng)險認知研究，特別是有關(guān)災(zāi)害風(fēng)險認知方面的研究，仍處于起步階段[9-13]。近年來，我國地震、臺風(fēng)、洪澇等災(zāi)害頻發(fā)，給經(jīng)濟和社會帶來了巨大的損失。隨著城市化的快速發(fā)展，災(zāi)害防范已成為人們關(guān)注的焦點之一，但我國民眾對災(zāi)害的風(fēng)險認知依舊不足，以往的研究也缺乏對災(zāi)害風(fēng)險認知的系統(tǒng)性分析。因此，本文利用文獻計量學(xué)方法與知識圖譜，分析了中國災(zāi)害風(fēng)險認知領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，客觀地揭示該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，為災(zāi)害風(fēng)險認知領(lǐng)域的深入研究提供借鑒。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

知識圖譜主要通過挖掘文本、分析核心信息、科學(xué)量化和繪制圖形，可視化地展示某一領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)，具有知識導(dǎo)航的作用，屬于科學(xué)計量的范疇[14]。陳超美博士開發(fā)了可視化文獻分析軟件CiteSpace，并于2006年將其引入國內(nèi)，之后許多學(xué)科開始廣泛使用知識圖譜分析學(xué)科的研究熱點。如韓增林等[14]利用CiteSpace可視化文獻分析工具對海洋經(jīng)濟研究的3 441篇相關(guān)文獻進行了知識結(jié)構(gòu)圖譜分析，考察了學(xué)科研究熱點、核心作者群和研究機構(gòu)的分布；趙蓉英等[15]對ISI Web of Knowledge數(shù)據(jù)庫中收錄的以網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)為主題的相關(guān)文獻進行時空分布分析，并利用信息可視化軟件CiteSpace繪制出網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)領(lǐng)域的代表人物、代表作品以及核心刊物的知識圖譜，從而明確國際網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)研究的熱點領(lǐng)域與發(fā)展趨勢，并繪制國際視野下的網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)研究熱點與研究前沿的知識圖譜；宗乾進等[16]對CSSCI中2009年有關(guān)情報學(xué)的文獻進行分析，采用可視化知識圖譜的方式，整理了2009年中國國內(nèi)情報學(xué)的主要研究熱點以及知識來源，并繪制成譜系;于偉等[17]則對2005年以來國際生態(tài)旅游研究的相關(guān)文獻進行科學(xué)的計量分析后，繪制出國際生態(tài)旅游研究的知識圖譜，對國際生態(tài)旅游研究的高頻詞匯、源刊、引文和作者進行對應(yīng)的頻率分析，以及對關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)和聚類分析，進而探討了國際生態(tài)旅游研究的前沿方向和熱點話題，在此基礎(chǔ)上，進一步對國內(nèi)生態(tài)旅游研究進行比較分析,以便為生態(tài)旅游的實踐提供借鑒；張苗等[18]對Web of Science數(shù)據(jù)庫中2002—2015年收錄的以土地利用與碳排放為主題的相關(guān)文獻進行共被引網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和突現(xiàn)詞分析，從而明確了國外土地利用與碳排放知識圖譜進展。然而目前還未見針對災(zāi)害風(fēng)險認知的知識圖譜分析。

本文針對災(zāi)害風(fēng)險認知研究，采用可視化文獻分析軟件CiteSpace，分析、挖掘和可視化科研文獻數(shù)據(jù)，從而揭示科學(xué)分析中蘊含的潛在知識[19]。本文的數(shù)據(jù)處理采用的是CNKI數(shù)據(jù)分析板塊。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文在中國知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫中，對中文核心期刊、CSSCI、SCI、EI來源期刊，以“主題”和“關(guān)鍵詞”檢索“災(zāi)害”和“風(fēng)險認知”，獲取2002—2018年收錄于中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)研究文獻，采用精確匹配檢索，共有900條檢索記錄。進一步整理檢索結(jié)果，刪除重復(fù)、征稿、書評、無明確作者等記錄，以及其他與災(zāi)害風(fēng)險認知不相關(guān)的記錄，最終得到656篇文獻用于分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 文獻發(fā)文量的時間分析

2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計結(jié)果，見圖1。

圖1 2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的 發(fā)文數(shù)量Fig.1 Number of published papers on disaster risk perception in China during 2002—2018

由圖1可見，2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的發(fā)文數(shù)量總體上呈上升趨勢，文獻發(fā)文量大致可分為2002—2008年的迅速增長期、2009—2013年的下降期和2014—2018的平穩(wěn)增長期(由于時間限制，2018年只包含上半年的數(shù)據(jù))3個時間段。其中，2008年的發(fā)文量暴漲，達到了發(fā)文數(shù)量的最高峰。這是因為2008年我國發(fā)生了許多自然災(zāi)害，例如1月至2月南方地區(qū)的低溫雨雪冰凍災(zāi)害，5月12日的汶川特大地震，8月的南方暴雨洪災(zāi)等，這些頻發(fā)的自然災(zāi)害促使學(xué)者們對地震等災(zāi)害相關(guān)領(lǐng)域進行了廣泛研究，從而掀起了一陣研究熱潮。

2.2 文獻關(guān)鍵詞分析

本文在CiteSpace中圍繞“災(zāi)害”和“風(fēng)險認知”進行了關(guān)鍵詞分析。首先設(shè)置時間跨度為2002—2018年，相鄰每個時間的分區(qū)長度為1年；其次聚類詞來源選擇標題、摘要、作者關(guān)鍵詞和增補關(guān)鍵詞；最后按節(jié)點類型選關(guān)鍵詞，提取每個時區(qū)被引頻次最高的50個關(guān)鍵詞[14]，繪制關(guān)鍵詞圖譜，見圖2。

圖2 2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的 關(guān)鍵詞圖譜Fig.2 Keyword atlas of disaster risk perception research in China during 2002—2018

由圖2可見，關(guān)鍵詞圖譜中，共有58個節(jié)點、88條連接，網(wǎng)絡(luò)密度為0.053 2，而關(guān)鍵詞的出現(xiàn)次數(shù)越多，頻率越高，在圖譜中顯示的節(jié)點就越大，在2002—2018年節(jié)點最大的關(guān)鍵詞是“災(zāi)害”，緊接著是“風(fēng)險認知”、“風(fēng)險”、“泥石流”、“應(yīng)急管理”、“滑坡”等。通過關(guān)鍵詞排序得到被引頻次最高的前21個關(guān)鍵詞，見表1。

表1 2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻高被引頻次的關(guān)鍵詞

*注：“gi”表示CiteSpace軟件關(guān)鍵詞提取異常，實際為“GIS”,即地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)。

由表2可知，“災(zāi)害”、“風(fēng)險認知”、“風(fēng)險”、“泥石流”、“應(yīng)急管理”、“滑坡”是被引頻次最高的關(guān)鍵詞?？梢娮匀粸?zāi)害是我國學(xué)者研究較多的領(lǐng)域，尤其是泥石流、滑坡、地震(尤其是汶川地震)、干旱、氣候變化、洪水、臺風(fēng)，而對于這些自然災(zāi)害的研究，學(xué)者關(guān)注較多的是自然災(zāi)害的風(fēng)險認知、影響因素、風(fēng)險評估、減災(zāi)等方面。通過研讀重要節(jié)點的相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)，我國災(zāi)害經(jīng)濟學(xué)研究的重要問題之一是自然災(zāi)害對經(jīng)濟增長的影響[20]。以泥石流災(zāi)害為例，由于我國山區(qū)的地質(zhì)和地貌條件比較復(fù)雜,在山區(qū)道路沿線上易形成分布廣泛、活動頻繁的泥石流滑坡[21],尤其是我國三大自然階梯的第一和第二過渡帶中海拔較低的地區(qū)[22]，其中泥石流的成災(zāi)率較高，易帶來重大的人員傷亡和財產(chǎn)損失，制約災(zāi)患地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展[23]。即使是低頻率泥石流災(zāi)害，也可能發(fā)生在生態(tài)環(huán)境良好的地區(qū)，造成重大的人員傷亡和財產(chǎn)損失[24]。截至目前，我國對泥石流的防治措施主要針對預(yù)防方面，而治理方面相對欠缺[25]。自然災(zāi)害不僅對經(jīng)濟社會造成危害，更會破壞環(huán)境，危及民眾安全。如泥流作為泥石流的一種特殊類型，往往是水土流失極嚴重的一種表現(xiàn)形式[26]。泥石流活動時,會破壞景觀資源,危害生態(tài)環(huán)境,危及游人安全。即便風(fēng)景區(qū)泥石流暴發(fā)頻率低，但發(fā)生時也多含有漂木，會破壞植被[27]。滑坡災(zāi)害同樣嚴重危害著人類社會，其根源主要是自然滑坡,其次是人為因素[28]?；碌姆乐我呀?jīng)成為防災(zāi)減災(zāi)的熱點問題之一[29]。對我國而言，臺風(fēng)災(zāi)害是主要的自然災(zāi)害之一[30]，以臺風(fēng)災(zāi)害為研究對象分析其影響因素及機制，發(fā)現(xiàn)自然災(zāi)害強化了農(nóng)村社會關(guān)系的利益化趨勢,且主要通過資源分配和公平感的變化發(fā)生作用，從而影響社會關(guān)系運作機制[31]。

2.3 文獻作者群體分析

通過對2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的發(fā)文作者及其發(fā)文數(shù)量進行分析，可以得到相關(guān)圖譜和列表，見圖3和表2。作者發(fā)文數(shù)量越多，在圖譜中顯示的節(jié)點就越大。

由圖3可見，圖譜中一共有34個節(jié)點、22個連接，其網(wǎng)絡(luò)密度為0.058 5，按照作者發(fā)文數(shù)量排名以及圖譜中節(jié)點的大小統(tǒng)計，我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量較多的作者有崔鵬、李軍、童星和陶鵬，而其他作者在災(zāi)害風(fēng)險認知研究領(lǐng)域的發(fā)文數(shù)量相對較少；從作者群角度來看，我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究處于較分散的狀態(tài)，且研究災(zāi)害風(fēng)險認知的學(xué)者數(shù)量并不多；通過對研究的學(xué)者進行網(wǎng)絡(luò)聚類發(fā)現(xiàn)，部分學(xué)者組成了不同的研究團隊，且團隊與團隊之間的合作往往通過群組的核心學(xué)者連接，其中崔鵬的主要研究方向為泥石流災(zāi)害的防災(zāi)減災(zāi)及治理對策，李軍的研究重點是農(nóng)業(yè)救災(zāi)，童星和陶鵬屬于災(zāi)害社會科學(xué)研究流派，且主要關(guān)注災(zāi)害整體發(fā)展趨勢、災(zāi)害危機管理、災(zāi)害社會管理等。

圖3 2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的發(fā)文 作者圖譜Fig.3 Author atlas of disaster risk perception research in China during 2002—2018

序號發(fā)文數(shù)量/篇作者序號發(fā)文數(shù)量/篇作者17崔鵬162王國杰24李軍172馬東濤34童星182丁文廣43陶鵬192周利敏52韋方強202周廣亞62張慧堅212劉曉光72方偉華222黃竟文82魏銀麗232史培軍92黃宏強242米璇102方佳252李帥112冶偉峰262馬奔122劉金平272王安功132劉希林282吳先華142鞠明庫292尚志海152李光輝302李寧

2.4 文獻發(fā)文機構(gòu)分析

本文通過對2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的發(fā)文機構(gòu)分布進行分析，可以得到相關(guān)圖譜和列表，見圖4和表3。發(fā)文機構(gòu)出現(xiàn)的次數(shù)越多，頻率越高，那么該機構(gòu)在圖譜中顯示的節(jié)點就越大。

圖4 2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的發(fā)文 機構(gòu)圖譜Fig.4 Institution atlas of disaster risk perception in China during 2002—2018

由圖4可見，圖譜中共有32個節(jié)點、12個連接，其網(wǎng)絡(luò)密度為0.024 2，且各個有關(guān)災(zāi)害風(fēng)險認知研究機構(gòu)之間的聯(lián)系不大，也不緊密，說明需要進一步加強學(xué)術(shù)交流。

在這里，發(fā)文機構(gòu)的分級對應(yīng)研究單位和學(xué)校行政的分級，一級機構(gòu)對應(yīng)研究單位和學(xué)校，二級機構(gòu)對應(yīng)二級研究所和二級學(xué)院,本文將所有的二級機構(gòu)合并，整理得到我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究機構(gòu)的發(fā)文數(shù)量，詳見表3。

表3 2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的發(fā)文機構(gòu)情況

由表3可知，其中北京師范大學(xué)的發(fā)文數(shù)量最多，說明北京師范大學(xué)對于災(zāi)害風(fēng)險認知的科研能力相對較強；其次是中國科學(xué)院、南京信息工程大學(xué)、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、南京大學(xué)、河南師范大學(xué)、中山大學(xué)、蘭州大學(xué)，這些研究機構(gòu)的發(fā)文數(shù)量相較于其他研究機構(gòu)也有稍許領(lǐng)先的優(yōu)勢；從各個研究機構(gòu)的發(fā)文數(shù)量可以看出，我國目前研究災(zāi)害風(fēng)險認知方向的研究機構(gòu)并不多，說明需要進一步深入該方向的研究；從區(qū)域角度上看，災(zāi)害風(fēng)險認知研究機構(gòu)分布也不均勻，主要集中于北京，另外因為我國地震災(zāi)害頻發(fā)，而四川又是地震發(fā)生次數(shù)較高的地區(qū)，所以四川大學(xué)的發(fā)文數(shù)量排名也相對靠前；通過研讀重要節(jié)點的相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)，北京師范大學(xué)的相關(guān)研究內(nèi)容主要集中在災(zāi)害風(fēng)險的基本定義、風(fēng)險數(shù)量化分類、基于風(fēng)險認知過程的綜合風(fēng)險分類研究方法以及風(fēng)險認知變化等方面。

3 結(jié)論與展望

本文基于CNKI數(shù)據(jù)庫，利用CiteSpace軟件對2002—2018年我國災(zāi)害風(fēng)險認知研究文獻的知識圖譜結(jié)構(gòu)進行分析，據(jù)此了解中國災(zāi)害風(fēng)險認知領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢。結(jié)果表明：中國對災(zāi)害風(fēng)險認知的研究越來越關(guān)注，通過對關(guān)鍵詞進行識別與分析，發(fā)現(xiàn)“災(zāi)害”、“風(fēng)險認知”、“風(fēng)險”、“泥石流”、“應(yīng)急管理”、“滑坡”等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率較高；崔鵬、李軍、童星和陶鵬等是致力于災(zāi)害風(fēng)險認知研究的主要作者；發(fā)文數(shù)量較多的研究機構(gòu)有北京師范大學(xué)、中國科學(xué)院、南京信息工程大學(xué)、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)等，但是發(fā)文機構(gòu)間的學(xué)術(shù)交流并不緊密，需要進一步加強，且發(fā)文機構(gòu)的地域分布也不是很均勻，需要促進各地區(qū)科研機構(gòu)對當?shù)刈匀粸?zāi)害風(fēng)險認知的研究。

中國是世界上受到自然災(zāi)害影響最為嚴重的國家之一，近年來自然災(zāi)害更是頻繁發(fā)生，因此基于災(zāi)害風(fēng)險認知的災(zāi)害防范研究需要進一步加強。未來災(zāi)害的風(fēng)險認知研究應(yīng)該重點關(guān)注以下幾個方面：

(1) 基于風(fēng)險認知的災(zāi)害教育。風(fēng)險認知的構(gòu)建基于社會和文化，而個體所處社會的文化類型、機構(gòu)團體的信賴程度以及價值觀等其他各方面客觀因素對風(fēng)險認知有所影響[32]。當個體遇到同樣的災(zāi)害時，通常情況下，其風(fēng)險認知是存在差異的，有些人由于不能合理做出響應(yīng)或者不善于適應(yīng)災(zāi)害的環(huán)境，從而顯得更加脆弱，但也存在與其相反的人[33]。隨著“風(fēng)險社會”時代的到來，個體由于認知偏差會導(dǎo)致應(yīng)對適應(yīng)或調(diào)整不當，并且會人為放大災(zāi)情或風(fēng)險，從而影響到個體對防災(zāi)減災(zāi)措施的效果判定[34-35]。因此，個體正確認知災(zāi)害風(fēng)險，采取合理的適應(yīng)行為，有效地規(guī)避和轉(zhuǎn)移風(fēng)險十分必要。其中，如何認識和厘清風(fēng)險認知對個人適應(yīng)行為的影響，以及風(fēng)險認知的變化對適應(yīng)過程的影響機制，進而有針對性地開展災(zāi)害教育顯得至關(guān)重要。同時，災(zāi)害教育作為傳承社會文化的一種形式，對風(fēng)險認知亦會產(chǎn)生影響，因此也需要探討風(fēng)險認知與災(zāi)害教育的互動機制，適應(yīng)經(jīng)濟社會的變化，并動態(tài)調(diào)整災(zāi)害教育的內(nèi)容與形式，以更好地防范風(fēng)險。但是當前學(xué)術(shù)界對此方面的研究較少，未來需要重點關(guān)注。

(2) 風(fēng)險認知對災(zāi)后恢復(fù)的影響。風(fēng)險認知會影響災(zāi)害后個體的行為及群體活動，進而影響經(jīng)濟、社會系統(tǒng)的恢復(fù)。例如嚴重的自然災(zāi)害會對潛在游客各方面的感知和認知都會產(chǎn)生重大的影響，而災(zāi)后有關(guān)旅游風(fēng)險認知度量有助于了解潛在游客受到嚴重自然災(zāi)害后的心理認知與行為機制。通過分析災(zāi)后游客對于風(fēng)險的認知程度，探索其對旅游意愿和旅游業(yè)恢復(fù)的影響機制，能夠幫助政府和企業(yè)采取有效的手段有針對性地來降低相應(yīng)的風(fēng)險，從而幫助提高災(zāi)后游客的旅游意愿，加快自然災(zāi)害后旅游業(yè)的恢復(fù)。因此，有必要識別受風(fēng)險認知影響的經(jīng)濟、社會系統(tǒng)要素，分析其對經(jīng)濟、社會要素恢復(fù)的影響機制，從而甄選有效的措施以調(diào)整風(fēng)險認知，促進災(zāi)后恢復(fù)重建。

(3) 弱勢群體的災(zāi)害風(fēng)險認知及其管理體系構(gòu)建。在全球氣候與環(huán)境不斷變化的背景下，自然災(zāi)害的風(fēng)險呈現(xiàn)受災(zāi)范圍不斷擴大、受災(zāi)頻率持續(xù)加快、災(zāi)害程度和受災(zāi)后的經(jīng)濟損失一直加重的態(tài)勢。國內(nèi)外大量實證分析發(fā)現(xiàn)，個體應(yīng)對風(fēng)險的風(fēng)險管理決策與其現(xiàn)階段擁有的資源以及對風(fēng)險和風(fēng)險管理策略的了解程度有很大的關(guān)聯(lián)。而個體所擁有的或者能夠依賴的各類資源可以是人力資本、物質(zhì)資本、社會資本、公共資源以及公共物品這五種形式[36]。然而農(nóng)民、城市貧困人口、小孩等弱勢群體擁有的各類資源較少，缺乏有效的災(zāi)害應(yīng)對策略，更易受到災(zāi)害的不利影響。因此，分析弱勢群體的風(fēng)險認知，并識別風(fēng)險認知對其采取防災(zāi)減災(zāi)行為的作用機制，有利于開展有針對性的災(zāi)害教育，建立不同類型的災(zāi)害風(fēng)險管理策略。然而目前我國對弱勢群體的災(zāi)害風(fēng)險認知及管理策略的研究仍有不足且重視程度也不夠，所以現(xiàn)階段急需結(jié)合國內(nèi)外的研究成果，從風(fēng)險管理視角入手，基于風(fēng)險認知制定出相應(yīng)的風(fēng)險預(yù)防政策，并建立關(guān)懷弱勢群體的災(zāi)害風(fēng)險管理體系。