基于CART決策樹的陜北氣候變化風(fēng)險感知信息通道研究

薛斯文， 周 旗

（寶雞文理學(xué)院地理與環(huán)境學(xué)院，陜西寶雞 721013）

隨著人們對氣候變化風(fēng)險感知研究的不斷深入，氣候變化這一科學(xué)議題也逐漸成為民眾話題. 在這個過程中，由于科學(xué)家與民眾對氣候變化風(fēng)險知識的感知存在差異，氣候變化信息便成為民眾與科學(xué)家溝通的重要平臺. 氣候變化風(fēng)險信息的來源與傳播途徑?jīng)Q定了民眾能否準(zhǔn)確認(rèn)識到氣候變化這一宏觀抽象的自然現(xiàn)象，從而影響自身對于氣候變化風(fēng)險的應(yīng)對態(tài)度和行為. Wilson 等經(jīng)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，美國民眾認(rèn)為目前全球氣候變化信息的主要來源仍然是有線電視，盡管還有其他信息來源，但大多數(shù)美國人都將社交媒體傳播視為氣候變化信息的主要傳播源［1］. Kolding 等通過對記者、政治家和普通新聞技術(shù)工作者等進(jìn)行問卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)氣候變化相關(guān)信息的普及對象主要包括科學(xué)家、政治家、新聞工作者、技術(shù)工作者和普通民眾［2］. 雖然各國科學(xué)家都認(rèn)為了解氣候變化信息應(yīng)該擁有最專業(yè)的科學(xué)知識，但實(shí)際情況并不是如此. 有學(xué)者認(rèn)為，新媒體平臺已成為民眾發(fā)布和了解氣候變化風(fēng)險事件觀點(diǎn)和思想的匯集地［3-5］；Takahashi等［6］、Panagiotopoulos 等［7］和王晰巍等［8］研究了新媒體災(zāi)害輿情信息的傳播路徑及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分析了社交媒體在減緩自然災(zāi)害影響時的優(yōu)點(diǎn)及不足，同時也制定了相應(yīng)預(yù)防機(jī)制；周旗等［9］基于災(zāi)害事件網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的研究不僅探索了災(zāi)害信息在時間和空間上的擴(kuò)散形式，還對民眾自然災(zāi)害的認(rèn)知情況進(jìn)行了深入研究；賈鶴鵬［10］分析認(rèn)為：與大量的國際研究相比，中國學(xué)者在信息傳播這一主題中很少關(guān)注氣候變化信息的傳播. 目前，國內(nèi)外對氣候變化風(fēng)險感知信息通道研究取得了一定的成效，但總體上國內(nèi)外學(xué)者最迫切關(guān)心的問題是氣候變化專題報道本身，即深入分析了媒體在社會科學(xué)界和地方政府的共同影響下，如何重新構(gòu)建氣候變化專題報道的理論框架和文字，很少有學(xué)者通過調(diào)查氣候數(shù)據(jù)從社會民眾的角度分析全球氣候變化風(fēng)險信息的傳播渠道、來源和傳播內(nèi)容，從而提出具體的信息傳播類型并制定相應(yīng)氣候變化風(fēng)險管理策略［11］.

CART決策樹算法是一種二叉樹模型算法，具有準(zhǔn)確率高且運(yùn)算速率快的優(yōu)點(diǎn)，支持離散型和連續(xù)型數(shù)據(jù)，既能應(yīng)用于分類也能用于回歸［11］，之前也有相關(guān)地理學(xué)者將其用于遙感影像信息的識別與分類［12-13］. 鑒于此，CART決策樹模型較適用于氣候變化風(fēng)險感知信息通道的分類和影響因子的探究. 陜北地區(qū)氣象災(zāi)害較多，幾乎每年都有不同程度的干旱、霜凍、暴雨等災(zāi)害事件發(fā)生，人們對氣候變化風(fēng)險事件較為敏感，具有一定的研究價值［14］. 本文主要運(yùn)用CART決策樹模型對影響陜北地區(qū)氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)的因素進(jìn)行探討，同時對氣候變化風(fēng)險感知信息通道進(jìn)行分類，旨在為氣候變化風(fēng)險管理提供參考. 另外，以氣候變化風(fēng)險信息感知通道為切入點(diǎn)，針對不同的信息通道制定不同的應(yīng)對政策.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)

陜北地區(qū)位于陜西省北部，地處107°28′～111°15′E，35°21′～39°34′N［15］. 陜北黃土丘陵溝壑區(qū)位于我國黃河的中游和黃土高原的北部，東面與山西省隔黃河相望，西連甘肅省和寧夏回族自治區(qū)，北接內(nèi)蒙古自治區(qū)，南與延安市的富縣、洛川縣、宜川縣相鄰［16］. 全區(qū)氣象災(zāi)害較多，幾乎每年都有不同程度的干旱、霜凍、暴雨、大風(fēng)、冰雹等災(zāi)害發(fā)生，尤以干旱、冰雹和霜凍危害嚴(yán)重［17］.

1.2 問卷數(shù)據(jù)來源與內(nèi)容

問卷數(shù)據(jù)來自對陜北地區(qū)民眾隨機(jī)抽樣實(shí)地調(diào)查，共收到有效問卷1660份，問卷回收率為80%［18］. 其中男性占49%，女性占51%；年齡20 歲及以下者占24.8%，21～30 歲占37.9%，31～40 歲占14.9%，41～50 歲占11.2%，51～70 歲占10.1%，70 歲以上占1.4%［18］. 本次調(diào)查在受訪人群結(jié)構(gòu)設(shè)計時參考了《陜西省統(tǒng)計年鑒（2018）》數(shù)據(jù)，同時結(jié)合抽樣調(diào)查的大樣本要求（≥50）進(jìn)行了適度調(diào)整. 在受訪人群選擇上，盡可能考慮樣本的代表性和有效性［19］. 表1為受調(diào)查民眾的基本特征.

表1 受調(diào)查民眾的基本特征Tab.1 Basic characteristics of the investigated people

所有的問卷選項(xiàng)都是李克特的五級量化設(shè)計選項(xiàng)表（有些問題分別為四級和七級），這樣可以統(tǒng)一分配索引選項(xiàng)，同時也確保了問卷的簡單性. 問卷主要內(nèi)容以調(diào)查對象個人和家庭人口學(xué)特征為主，分為4 部分：首先是被調(diào)查對象的基本人口統(tǒng)計學(xué)特征，包括性別、年齡、居住環(huán)境、受教育程度、職業(yè)等，主要用于了解被調(diào)查對象的基本情況，以利于以后對人口統(tǒng)計學(xué)特征與各種潛在變量的關(guān)系進(jìn)行探索；其次是考察民眾自身應(yīng)對全球氣候變化風(fēng)險的適應(yīng)能力及經(jīng)濟(jì)條件；再者是民眾對全球氣候變化風(fēng)險的主觀感知，具體內(nèi)容包括氣候變化危險性的感知、暴露程度的感知及脆弱性的感知；最后是民眾對氣候變化風(fēng)險的態(tài)度和其對自然環(huán)境狀態(tài)特征感知水平調(diào)查，其中民眾對氣候變化風(fēng)險的態(tài)度主要包括民眾應(yīng)對氣候變化風(fēng)險的方式與意愿、民眾對氣候變化風(fēng)險知識的掌握程度、獲取氣候變化風(fēng)險信息的渠道以及應(yīng)對氣候變化風(fēng)險的日常行為4部分. 本文主要選取民眾應(yīng)對氣候變化風(fēng)險信息的渠道開展研究.

1.3 研究方法

1.3.1 熵值法和CART決策樹模型 基于熵值法對陜北地區(qū)氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)進(jìn)行計算，并以感知指數(shù)為目標(biāo)，氣候變化風(fēng)險信息獲取方式為變量，將其放入CART 決策樹模型中訓(xùn)練. 熵值法詳細(xì)公式見文獻(xiàn)［20］.

CART分類樹模型的主要思想是遞歸的劃分自變量空間和用驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行剪枝. 該模型由根節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)和終節(jié)點(diǎn)組成. 終節(jié)點(diǎn)中分類變量的平均值就是預(yù)測值［21-22］. 構(gòu)建步驟如下.

1）CART算法中最常用的雜質(zhì)函數(shù)［22］就GiNi是系數(shù)，表達(dá)式為

式中：GiNi(p)為節(jié)點(diǎn)P的GiNi不純度；k=1，2，…，m，為類別；Pk為觀測數(shù)據(jù)中屬于j 類的比例.

2）根據(jù)驗(yàn)證數(shù)據(jù)對分類樹進(jìn)行剪枝，計算分類樹中被誤分部分的誤差，并加上一個與樹的大小相關(guān)的懲罰因素F，表達(dá)式為

式中：Err(T)為驗(yàn)證數(shù)據(jù)被決策樹模型誤分的部分；L(T)為樹的葉節(jié)點(diǎn)數(shù)［23］；α為每個節(jié)點(diǎn)的懲罰成本［23］. 最小誤差率rmin表達(dá)式為

式中：Emin為最小錯誤樹的錯誤率；N為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的數(shù)目.

1.3.2 氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)計算式中：G 為感知指數(shù)；Wi為運(yùn)用熵值法得到的各因子權(quán)重系數(shù)；i代表不同類別的信息獲取方式，i=1，2，…，10；fn為相應(yīng)的信息獲取程度；fn取值范圍為1～7，n=1，2，3，…，1660.

2 結(jié)果分析

2.1 影響因素的選擇和目標(biāo)變量

如表2所示，將10種信息獲取方式作為自變量，運(yùn)用熵值法計算陜北地區(qū)1660位調(diào)查對象的感知指數(shù).將廣播電視、互聯(lián)網(wǎng)、科普書籍、長輩和學(xué)校教育和當(dāng)?shù)卣@取信息的方式視為第三方告知通道，將環(huán)保公益活動、參加社區(qū)演練、以前的親身經(jīng)歷和直接觀察大自然的變化視為直接信息通道.

表2 陜北地區(qū)影響因素和目標(biāo)變量統(tǒng)計值Tab.2 Statistical values of influencing factors and target variables in Northern Shaanxi

運(yùn)用熵值法雖然能解析各變量對氣候變化風(fēng)險感知的重要性，但變量之間的關(guān)聯(lián)性也不能很好地表達(dá). 因此，選用CART分類樹模型能更好地解釋各變量之間的關(guān)系. 其中，各氣候變化風(fēng)險信息獲取方式的權(quán)重系數(shù)見表3.

表3 熵值法權(quán)重計算結(jié)果Tab.3 Weight calculation results of entropy method

2.2 信息獲取方式對氣候變化風(fēng)險感知的影響

運(yùn)行后產(chǎn)生的生長決策樹見圖1. 隨著決策樹的生長其分枝時所處理的樣本數(shù)量不斷減少，會出現(xiàn)過度學(xué)習(xí)現(xiàn)象. 這一現(xiàn)象雖然能夠準(zhǔn)確反映訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征，但無法應(yīng)用于不同信息獲取方式對氣候變化風(fēng)險感知影響程度的預(yù)測［24-25］，因此對圖1進(jìn)行剪枝. 剪枝后的決策樹模型簡化了許多（圖2），且準(zhǔn)確度均為84.4%. 因此，主要結(jié)合剪枝后的模型來分析不同的信息獲取方式對氣候變化風(fēng)險感知的影響. 由圖3 可知，在影響氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)的各預(yù)測變量中，環(huán)保公益活動、科學(xué)家（科普書籍）和社區(qū)應(yīng)急演練對氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)的重要性最大，說明氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)受環(huán)保公益活動、科學(xué)家（科普書籍）和社區(qū)應(yīng)急演練3種信息獲取方式的影響最大，均為0.25；其次為學(xué)校教育和個人親身經(jīng)歷，分別為0.06和0.05；影響程度最低的為政府（0.03）、互聯(lián)網(wǎng)（0.01）、長輩親朋好友（0.02）和廣播電視（0.00），說明民眾依賴這4種途徑獲取感知信息的可能性最低；環(huán)保公益活動、科學(xué)家（科普書籍）和社區(qū)應(yīng)急演練等方式對氣候變化風(fēng)險感知的影響最大.

決策樹的生長也是信息增益的過程［23］，每次決策樹模型都將相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并預(yù)測，其中分類依據(jù)見公式（1），而預(yù)測值是相應(yīng)類別數(shù)據(jù)的平均值，是CART決策樹模型運(yùn)用于氣候變化風(fēng)險感知信息通道研究的優(yōu)勢所在. 這種逐層分析可以較好地揭示各信息獲取方式之間的聯(lián)系以及互相影響程度，也是在對原數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，模擬出準(zhǔn)確度較高的氣候變化風(fēng)險感知信息通道，便于進(jìn)一步揭示陜北民眾氣候變化風(fēng)險感知機(jī)理，進(jìn)而為找到更為適合陜北民眾的氣候變化風(fēng)險感知信息通道奠定基礎(chǔ). 如運(yùn)用CART決策樹算法將環(huán)保公益活動信息獲取程度分為兩大類：當(dāng)獲取程度小于2.5時，科普書籍占主導(dǎo)因素，對環(huán)保公益活動信息獲取的解釋度為56.278%；相反，社區(qū)應(yīng)急演練對科學(xué)家信息獲取的影響程度為43.722%，說明科普書籍對環(huán)保公益活動信息的獲取影響程度更大，可能是科學(xué)家的認(rèn)知更為準(zhǔn)確合理. 同理，社區(qū)應(yīng)急演練（42.377%）較學(xué)校教育（13.901%）對科普書籍信息獲取的影響較大，由此可以推斷科普書籍這一信息的獲取受社會活動的制約. 至于廣播電視和學(xué)校教育對社區(qū)應(yīng)急演練的影響較為一致，均約為21%，說明廣播電視傳播和學(xué)校教育對社區(qū)活動有著基礎(chǔ)性的影響，這與日常生活中感知信息的獲取有一定的相似性. 學(xué)校教育（29.821%）信息的獲取比社區(qū)應(yīng)急演練（10.987%）對科普書籍信息的獲取影響更為強(qiáng)烈，而互聯(lián)網(wǎng)信息獲取（7.175%）決定了社區(qū)應(yīng)急演練的開展，這也許是新媒體時代互聯(lián)網(wǎng)更易于傳播信息的客觀反映. 至于學(xué)校教育活動受制于長輩親朋好友，可能與我國的教育文化有關(guān). 總之，隨著決策樹分支的一層層展開，民眾氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)受第三方告知的影響越來越大，即信息在傳播過程中首先作用于第三方告知，其次才受直接體驗(yàn)或個人經(jīng)歷獲取的影響，最后科學(xué)家或科普書籍和環(huán)保公益活動信息獲取量決定了民眾對氣候變化風(fēng)險的感知程度. 由此，可以基于這一規(guī)律和CART決策樹模型運(yùn)算結(jié)果，對民眾氣候變化風(fēng)險感知的信息通道進(jìn)行簡單的分類，以期獲得陜北地區(qū)感知信息傳遞通道.

圖1 氣候變化風(fēng)險感知信息通道決策樹（剪枝前）Fig.1 Decision tree of climate change risk perception information channel（before pruning）

2.3氣候變化風(fēng)險感知的信息通道分類

將剪枝后的氣候變化風(fēng)險感知CART 決策樹進(jìn)一步簡化，得到氣候變化風(fēng)險感知信息通道模式圖（CART決策樹每次分類后都會得到兩條路徑，一條條從節(jié)點(diǎn)到葉的路徑組成了不同的氣候變化風(fēng)險感知信息路徑）. 由圖4發(fā)現(xiàn)，氣候變化風(fēng)險感知信息通道總共有5條，這與大腦最多能夠同時處理7個片段的信息較為吻合，對影響氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)因素的預(yù)測準(zhǔn)確率也較高，為84.4%，說明CART決策樹對氣候變化風(fēng)險感知信息通道的分類結(jié)果較好. 基于氣候變化風(fēng)險信息獲取的概念，可以主觀地分為兩類信息通道（表4），即直接體驗(yàn)—第三方告知—直接體驗(yàn)—第三方告知，以及直接體驗(yàn)—第三方告知. 其中，閱讀科普書籍或通過科學(xué)家獲取的信息越多，對氣候變化風(fēng)險感知的影響越大，民眾的氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)也越高（圖2）.

圖2 氣候變化風(fēng)險感知信息通道決策樹（剪枝后）Fig.2 Decision tree of climate change risk perception information channel（after pruning）

圖3 預(yù)測變量重要性Fig.3 Prediction variable importance

圖4 氣候變化風(fēng)險感知信息通道模式圖（剪枝前）Fig.4 Climate change risk perception information channel model（before pruning）

表4 氣候變化風(fēng)險感知信息通道分類Tab.4 Classification of climate change risk perception information channels

3 討論

基于CART 決策樹模型不僅能反映影響氣候變化風(fēng)險感知的主要信息獲取方式，也能從決策樹中得到信息獲取方式之間的相互影響和聯(lián)系程度. 此外，模型準(zhǔn)確度也較高，說明模型可以很好地解釋影響氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)的信息通道或路徑，并將其分類. 這項(xiàng)研究不僅在方法上較傳統(tǒng)的賦權(quán)法或線性回歸［26-27］更有創(chuàng)新，也在內(nèi)容上進(jìn)行了突破：一是很少有學(xué)者總結(jié)出直接體驗(yàn)—第三方告知—直接體驗(yàn)—第三方告知（53.363%）這條信息通道對氣候變化風(fēng)險感知影響最大；二是直接體驗(yàn)—第三方告知（46.637%）這條信息通道，說明只有通過反復(fù)實(shí)踐的信息才有利于氣候變化風(fēng)險感知的增強(qiáng)，各種信息之間的影響關(guān)系也用CART 決策樹模型很好地體現(xiàn)了出來；三是方法層面的創(chuàng)新體現(xiàn)在CART 決策樹模型之前在耕地的提取分析、遙感影像信息的識別與分類［28-30］方面廣泛應(yīng)用. 本文在借鑒前人方法的基礎(chǔ)上，對氣候變化風(fēng)險感知信息通道進(jìn)行了較為深入的研究和具體路徑的探討，且CART決策樹模型能較好地反映信息增益現(xiàn)象，因而較為適合此類的研究. 但CART決策樹模型可能存在過擬合現(xiàn)象，剪枝后影響因子仍有重復(fù)，較不利于主要影響因素的確定.

至于預(yù)測變量的重要性方面，由剪枝后的結(jié)果可以看出科學(xué)家和科普書籍信息的獲取程度對氣候變化風(fēng)險感知影響最大，也許和民眾的文化程度有關(guān)；學(xué)校教育和個人親身經(jīng)歷也能較大的影響氣候變化風(fēng)險感知，可能與民眾的年齡或者職業(yè)有關(guān)；而廣播電視、互聯(lián)網(wǎng)和政府告知等獲取方式對氣候變化風(fēng)險感知的貢獻(xiàn)最低，大概與陜北民眾信息接受面較窄的有關(guān)；各種信息獲取方式之間之所以相互影響，與信息非線性傳播有關(guān)（猜想信息的傳播是交叉互驗(yàn)的過程，各種信息之間的聯(lián)系呈網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)）. 但之所以民眾能較為準(zhǔn)確地感知到氣候變化風(fēng)險信息可能是因?yàn)樾畔⑼ㄟ^了直接體驗(yàn)這一關(guān)，這也許可以解釋不同的氣候變化風(fēng)險感知信息通道對感知指數(shù)的貢獻(xiàn)相異.

4 結(jié)論與展望

模型訓(xùn)練的穩(wěn)定度為75.3%，預(yù)測準(zhǔn)確率為84.4%. 科普書籍（科學(xué)家）對氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)的影響程度最大，學(xué)校教育和個人親身經(jīng)歷信息獲取對氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)影響程度較高，政府、互聯(lián)網(wǎng)、長輩親朋好友和廣播電視對氣候變化風(fēng)險感知指數(shù)的影響程度最低.

氣候變化風(fēng)險感知信息通道總共有5條，這與大腦最多能夠同時處理7個片段的信息較為吻合. 基于氣候變化風(fēng)險信息獲取的概念，可以主觀地將其分為兩種信息通道：直接體驗(yàn)—第三方告知—直接體驗(yàn)—第三方告知，以及直接體驗(yàn)—第三方告知. 直接體驗(yàn)—第三方告知—直接體驗(yàn)—第三方告知（53.363%）這條信息通道對氣候變化風(fēng)險感知影響最大，其次為直接體驗(yàn)—第三方告知（46.637%）.

針對陜北地區(qū)典型的3種氣候變化風(fēng)險感知信息通道，認(rèn)為政府在管理氣候變化風(fēng)險時可以做出以下調(diào)整：對于直接體驗(yàn)—第三方告知通道需要加強(qiáng)第三方信息告知的準(zhǔn)確性，以減少民眾氣候變化風(fēng)險直接體驗(yàn)的盲區(qū)；對于直接體驗(yàn)—第三方告知—直接體驗(yàn)—第三方告知通道應(yīng)確保二次告知結(jié)合實(shí)際情況調(diào)整的合理性，避免傳播中斷，從而減弱民眾對氣候變化風(fēng)險的感知，此外，也需要從源頭上避免感知偏差，或通過減少第三方告知的干擾實(shí)現(xiàn)終端補(bǔ)救.

未來可以采用集成算法將影響氣候變化風(fēng)險感知通道的人口學(xué)因素篩選出來，以期從年齡、文化程度、性別以及職業(yè)4個方面歸類氣候變化風(fēng)險感知信息通道. 進(jìn)一步講，對氣候變化風(fēng)險感知信息通道的解釋與地理學(xué)分異規(guī)律結(jié)合起來將會更好地實(shí)現(xiàn)地理學(xué)與傳播學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)的交叉研究. 此外，從氣候變化風(fēng)險感知信息通道的搭建到氣候變化風(fēng)險的應(yīng)對也需要一架橋梁實(shí)現(xiàn)連通. 因此，期待學(xué)者們后來的研究也可以基于不同氣候變化風(fēng)險感知信息通道的組合對氣候變化風(fēng)險應(yīng)對的影響來展開，從而實(shí)現(xiàn)氣候變化風(fēng)險感知研究的最終目的，即指導(dǎo)民眾應(yīng)對氣候變化風(fēng)險和為政府應(yīng)對風(fēng)險提供決策參考.

由于氣候變化風(fēng)險感知信息通道是非線性的，未來可能需要借助信息學(xué)方面的網(wǎng)絡(luò)模擬算法對氣候變化風(fēng)險感知信息傳播路徑實(shí)現(xiàn)更為精確的模擬和預(yù)測. 至于氣候變化風(fēng)險感知信息通道的建立過程是否會引起其他災(zāi)害或風(fēng)險鏈效應(yīng)，也就是感知之后的地理學(xué)是什么，少有學(xué)者在這方面進(jìn)行探索. 作者認(rèn)為這是避免地理學(xué)停留于信息傳播或信息通道探究的重要一步，也許是打開地理學(xué)—感知—地理學(xué)研究之門的一把鑰匙，至此認(rèn)知科學(xué)與地理學(xué)兩大學(xué)科的融合作用或許才可以完整顯現(xiàn)出來.