突发公共事件背景下信息源选择多样性研究：概念内涵与测度方法*

李 晶，龙秋爽，明均仁

0 引言

信息源选择(Information source selection/choice)指个体在不确定环境或特定信息需求中，面对多类信息源，基于个人知识结构并经由一定的心路历程做出采纳一种或几种信息源的决策[1]。在突发公共事件情境下，信息环境在短期内巨变，公众通常面临时间约束强、风险程度高、信息真伪难辨等非常规、非结构性信息问题，对风险预警、应对与防护等信息有迫切需求。选择信息源处于信息决策过程的首位[2]，一定程度上决定公众应对突发事件的态度和行动。在该特殊情境下，信息源选择决策与个人的生命安全、风险化解、社会稳定具有密切关系，决策失误可能加剧风险，并引发更严重事件。因此，研究突发公共事件情境下公众选择信息源的规律和特征具有重要意义。

结构功能主义理论认为，社会系统的结构影响领域内个体的行为[3]，因此个体信息源选择行为直接受到宏观可供信息源集合的影响。根据“信息源偏好”理论，个体信息源选择还受到信息需求、认知结构、兴趣等因素影响，它们构成个体微观信息环境，塑造个体信息视野(Information horizon)[4]。在实践中，个体可能选择单一或多种信息源构成的组合，使信息源选择具有多样性特征。研究表明，在日常环境中，低水平信息源选择多样性可能引发确认性偏差(Confirmation bias)，使个体陷入信息茧房[5]。然而，针对突发公共事件中个体信息源选择结构特征的研究，特别是围绕多样性特征和规律的理论研究较少，也缺乏深入微观结构的量化研究，制约了风险沟通管理实践的发展。本文以上述不足为切入点，立足微观和量化研究，以信息源选择理论为基础，通过刻画公众信息源选择多样性特征，分析公众信息源选择的分布规律；基于信息源选择多样性特征探索用户分类管理，研究结论将为高风险情境下合理引导公众信息源选择行为、完善应急管理制度提供参考。

1 理论基础与文献综述

1.1 风险情境公众信息源选择

信息源定义存在广义和狭义之分[6]，狭义的信息源仅指信息载体；广义的信息源是信息来源，既包括信息载体，也兼具信息发出方传递到信息接收方的信息交流传输的功能。本文采用信息源广义界定，以更全面地理解信息源选择问题。信息源选择研究始于20世纪60年代，直至90年代末期互联网普及应用前，研究数量少，文献量增长慢。随着Web2.0应用兴起，社交媒体等新兴信息源受到关注，信息源选择研究应用场景趋于丰富，主体也不再局限于学者、学生、企业员工等；由于全球自然灾害、公共卫生事件频繁发生，针对风险情境下公众信息源选择问题的研究增多，研究者开始探索信息源如何为公众的信息选择和利用提供帮助[7]。聚焦信息源选择问题，围绕风险情境信息源分类、人口统计学特征、任务与环境等形成了丰富的研究成果。

(1)信息源分类研究。信息源分类是信息源选择行为的起点，分类依据主要有社会属性、组织类型、载体特征、权威度等[8]，现有研究多依据研究目的采用某种或多种依据对信息源进行分类(见表1)。按照社会属性将信息源进行人际与非人际的划分是基本分类方式，其中人际信息源是指以人为中介的信息传输类型，如亲友；结合权威性和载体特征将非人际信息源进一步划分为网络媒体、传统媒体、学术文献。其中，网络媒体信息源是指通过互联网传输信息的渠道，如网站、网络社区、搜索引擎；传统媒体信息源是指通过传统媒体传输信息的渠道，如广播、电视；学术文献信息源是指通过正式学术交流系统传输信息的渠道，如图书、期刊。

表1 风险情境信息源分类

(2)人口统计学特征研究。人口统计学特征包括性别、年龄、职业、学历、收入等，是影响信息源选择的关键因素[15]，王芳等在构建通用信息源选择概念模型时，阐述主体的职业/角色等对信息源的感知具有直接影响[1]。在健康风险情境研究中，Dickerson等发现，受过高等教育、有较高收入的年轻群体和低学历、低收入的老年群体有着不同的信息源偏好[16]，另一些文献也发现老年人在风险情境中对电视、报纸等传统媒体的偏好[13]。但总体来说，在风险情境下对主体特征影响机理的研究缺乏系统性。

(3)任务与环境研究。任务与环境被认为是影响信息源选择的重要因素，其中环境因素对信息源选择具有潜移默化的影响，任务有着复杂性、重要性、紧急性等特征[1]。突发公共事件发生时，社会环境存在较高风险，信息源选择任务复杂、紧急，公众可能偏好采用那些更易获取、操作便利、信息内容与认知相似度更高的信息源，尽管他们并不确定这些信息源的权威性和真实性[9，17]。研究表明，在任务紧急的高风险环境中，公众对信息源的选择与日常环境相比存在一些突出特点，需要进行有针对性的实证研究。

1.2 多样性理论

多样性概念最早应用于生物学，描述生态系统内部的结构特征，具体反映生态系统中不同物种的种类、数量分布特征，是判断整个生态系统稳定性和可持续发展性的客观定量指标。本质上，多样性表征的是事物的结构属性，用于反映系统中要素的数量、种类等不同维度之间的均衡关系。近年来，自然生态系统多样性的概念及其测度被引入社会科学领域。图书情报学领域的学者结合类型、数量、关系等维度，针对学科[18]、科研团队[19]、期刊编委[20]的多样性结构特征进行综合分析，推动研究的定量化。

在现有围绕信息源选择“多样性”结构特征研究中，或是基于理论层面的定性分析，或是将多样性计算简化为系统中存在的不同元素的“数量加总”[21]。后者虽易于理解，但忽视结构的多维复杂特征，如果个体选择多种网络信息源，且内容极为相似，那么单纯用信息源数量计算多样性，会影响结论的准确性。因此，需引入和探索更合理的多样性计算方法。

相较于数量、信息熵等传统多样性测度方法，R-S多样性指数计算框架被不同的用户行为领域的多样性研究引用，其可靠性也得到证实。在音乐消费[22]、发表选择[23]、新闻使用[24]等用户行为领域，相关研究使用R-S多样性指数计算框架，从数量(Variety)、均衡(Balance)和差异(Disparity)3个维度设计用于测度个体用户特定行为多样性特征的方法。

2 研究方法

考虑到本文涉及的核心概念缺乏成熟的框架以及突发公共事件这一特定的研究情境，本文采用混合型方法(Mixed-method approach)开展研究。混合型方法通常以定性研究方法为起点，再进行定量分析，最终达到探索并构建理论模型的目的[25-26]。本文的研究设计分为两个阶段。第一个阶段主要采用半结构化访谈，借助定性数据探索在突发公共事件下的信息源选择多样性现象，确定用户的信息源选择范围，构建信息源分类变量，为第二阶段问卷调查个体用户所选信息源集合提供备选项。第二个阶段主要采用问卷调查和统计分析技术。首先，在定性数据处理的基础上设计变量和题项，开展小规模预调研和正式问卷收集；其次，采用频数统计等统计学方法进行数据分析。两阶段研究的内容各有侧重，第一阶段的任务是构建信息源分类变量，第二阶段的任务是构建多样性计算的数据基础，详见表2。

表2 两阶段混合研究方法的研究步骤

2.1 半结构化访谈法：确定信息源及信息源的分类

半结构化访谈法位于研究设计第一阶段，目的是构建信息源分类变量。访谈提纲围绕“突发公共事件信息源选择”主题设计为两个部分，第一部分收集访谈对象的姓名、性别、受教育程度、职业、收入等基本信息；第二部分针对突发公共事件中的信息源选择和信息处理行为设计4个问题：近期印象最深的突发公共事件是什么？您面对突发公共事件的感受如何？您在应对突发公共事件时采用了哪些信息源，请尽量完整地列举出所有接触的信息源？您认为这些信息源提供的信息与您的认知是否相似？访谈提纲的拟定经历约四周时间，包括提纲初拟、同行专家意见征询、提纲二次修改、小规模预备调研、提纲三次修改等。

正式访谈共邀请36名对象，为使访谈样本具有代表性，所选对象男女性别比为1∶2，涵盖全年龄段；受教育程度包含研究生、本科、大专、中专中职、初中及以下；职业包括公务员/事业单位人员、企业职员、自由职业者、学生及其他；家庭月人均收入分别分布在2，000元以下、2，000-7，000元、7，000-15，000元和15，000元以上；涉及突发事件类型包括公共卫生事件(27人)、自然灾害(5人)、事故灾害(3人)、社会安全事件(1人)。采取一对一线下访谈形式，平均访谈时间为30-40分钟。访谈人员不预设立场，尽可能保证受访者表达自身最真实的体验和感受。

访谈结束后，对访谈音频材料进行文本转录，将受访者编号标记为R01、R02……R36。为确定信息源范围、分类及归类，安排两位研究人员独立进行内容分析，总共提取到15个常用信息源，经过饱和度检验操作，编码的内部一致性达90%，符合研究要求[27]。在此基础上，根据受访者对这些信息源相似性的认知以及现有信息源分类理论，即基于社会属性、信息载体特征和权威度三重原则，将15个信息源划分为四类，分别是网络媒体信息源、人际信息源、传统媒体信息源和学术文献信息源，具体见表3。本文研究结果与已有文献的调查结论(表1)高度一致，仅发现Ali等关于信息源的分类与本文不同，多出了医疗人员信息源类型。考虑到本文的研究情境包含不同类型的突发公共事件，而不仅仅是公共卫生事件，所以医生作为信息源不具有通用性，未纳入分类中。

表3 信息源分类

2.2 问卷调查法：构建多样性计算的数据基础

(1)题项设计。问卷中设计两个题项用以对信息源选择多样性进行测度，第1个题项是问及被调查者“在应对突发公共事件时采用的信息源包括哪些”。根据第一阶段形成的信息源列表，提供15个信息源备选项，题型为多选题，同时设计“其他”项选填。第2个题项需要被调查者对人际信息源、网络媒体信息源、传统媒体信息源和学术文献信息源这4类信息源做出与个体认知相似度的判断，以此结果给不同类信息源之间差异性赋权。题项改编自Duong等[17]，从“非常不相似”(1)到“非常相似”(5)选择作答。最终问卷包括两个部分，第一部分为个体的样本特征调查，包括性别、年龄、受教育程度、职业、家庭月人均收入、最近经历的突发公共事件及类型。家庭月人均收入分类参考《中国统计年鉴2020》，月人均收入少于2，000元为低收入群体、2，000~7，000元为中等收入群体、7，000元以上为高收入群体。突发公共事件的分类参考《国家突发公共事件总体应急预案》，为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件。问卷的第二部分是信息源选择多样性的调查。问卷确定后，首先邀请10位不同领域的学者进行预调查，根据反馈，慎重修改部分表述并增加对一些术语的解释，增强问卷的可理解性。

(2)样本回收与统计。问卷发放委托问卷星平台的样本服务开展，要求在各个人口统计特征变量的不同层次均要有一定比例的样本分布。每份问卷支付8元，最终收到有效交付1，584份问卷。研究者也对样本服务交付的问卷数据进行了甄别和经验判断，认为数据质量较好，样本可直接用于分析。样本的基本信息见表4。总体看，调查样本在人口统计特征变量的各个层次都有分布，均衡度较好，有利于进一步开展分层比较和分析。超过50%样本选择的突发公共事件是公共卫生事件，考虑到全球仍未完全摆脱COVID-19影响，被调查者仅需要根据真实情况作答而不要对突发公共事件背景进行虚拟或假设。

表4 样本的基本信息

2.3 信息源选择多样性计算方法

在现有社会对象研究中，R-S多样性指数应用较多[28-29]。R-S多样性指数将多样性分解为3个维度：数量(Variety)、均衡(Balance)和差异(Disparity)。数量是指“元素被分配的数量”，回答“系统中有多少种事物”。当其他条件相同时，种类越多，系统的多样性越大。均衡是指“元素跨类别分配模式”，回答“每种类型的元素有多少”。在其他条件相同情况下，均衡性越大，多样性越大。差异是指“元素可能被区分的方式和程度”，回答“现有的事物类型彼此之间有多大不同”。对于差异的判断，通常隐含着如何描述数量和均衡范畴的问题。

结合R-S多样性分析的一般框架[29]，本文提出信息源选择多样性是个体用户信息源选择集合的多维属性，反映用户所选信息源数量、种类等多维度之间的均衡关系(如图1所示)。仿照R-S多样性指数构建思想，考虑信息源数量、不同类信息源之间的差异以及各类信息源所占均衡性三个角度对信息源选择多样性进行定量测度。具体而言，信息源选择多样性的3个维度的操作性变量分别为：数量(个体用户所选的信息源的数量)、均衡(个体用户所选的信息源在这些类型中的分布)和差异(不同类型信息源之间的差异)。

图1 信息源选择多样性指数要素构成示意图

根据R-S多样性指标计算框架[29]，结合可供信息源数量集合的宏观信息环境层面和个体信息源偏好形成的微观信息环境层面，构建信息源选择多样性指数ISSD，计算方法如下：

其中，ISSDx表示第x个个体信息源选择多样性值，Pxi表示第x个个体所选信息源的总数，Pxj表示第x个个体所选信息源占总信息源类别数量的比例，Dij表示所选信息源在所有信息源中的差异。

在现有研究中，系统内部各要素类型之间划分界限比较清楚，通常要素之间的差异性被简单处理为1，但本文需要对Dij进行审慎赋权，否则多样性计算的结果将只能体现出信息源数量的特征，不能区分信息源类型、反映信息源之间异质性。本文以个体对信息源的认知评价为基准，通过分别比较四类信息源与个体认知的相似度，对应转化为表征信息源之间差异性的权重值，见公式2。信息源与主体认知相似度取值范围在1~5之间，在其他条件相同的情况下，评分越低，信息源之间的差异度越高，信息源选择多样性就越大。

3 结果与分析

3.1 信息源选择的总体描述

对样本选择的信息源类别进行统计得到图2。在1，584个样本中，选择电视作为信息源的人数最多，其次是社交媒体和新闻网站。在4类信息源中，网络媒体信息源占比最高，最少的是学术文献信息源。进一步对样本选择的信息源组合情况进行统计。选择1种信息源的3人，同时选择2种信息源的580人，同时选择3种信息源的815人，同时选择4种信息源的186人，选择2类及以上信息源的占88%，同时选择传统媒体信息源和网络媒体信息源组合的样本人数最多。

图2 样本信息源选择统计图

3.2 信息源选择多样性的分布特征

根据ISSD指数计算得到样本信息源选择多样性的总体分布情况，信息源选择多样性得分分布在区间(0，2.5]，据此将样本划分为十组。根据样本信息源选择多样性分组的分布情况制作折线图(见图3)，从图中曲线看出样本的多样性分布不具有均衡性。曲线头部变化剧烈，包含大量样本，尾部拖延长，数值变化范围小，样本数量少。

图3 样本总体的信息源选择多样性分布

经过检验，发现样本的信息源选择多样性符合幂律分布。根据Clauset等研究，幂律分布的存在性可以用双对数分布和直线的拟合度来验证[30]，如公式3所示。

其中Y>0，c>0，x>0，取公式3两边的对数，得到公式4。

其中，-r是双对数分布中直线的斜率。分布曲线如图4所示。

图4 样本总体信息源选择多样性分布的双对数分布曲线

3.3 基于信息源选择多样性特征的用户分类

信息源选择多样性体现了用户在信息选择过程中的行为特征，与用户的年龄、受教育程度、职业、收入等人口统计特征具有关联性。根据用户信息源选择多样性水平的差异，将样本划分为高度多样性(Dij>0.5)、中度多样性(Dij∈[0.25，0.5])、低度多样性(Dij<0.25)3个组，而后分析不同样本组呈现的人口统计特征规律。图5是利用Origin Pro绘制的关系冲积图，左右两侧矩形宽度表示两个属性出现的频次，连接线的粗细代表两者共同出现的频次。具体而言，连接线粗细代表多样性与年龄、受教育程度、职业、收入各指标之间的共现频次，联结越粗，说明两个指标之间共现频次越高。

图5 基于信息源选择多样性特征的人口统计分析

在图a中，年龄为24岁及以下的人群高度多样性占比最高，达38.05%，中度多样性及低度多样性分别占比33.19%和28.76%。45岁及以上的样本人群多样性位居第二，高度多样性、中度多样性和低度多样性样本分别占25.23%、39.64%和35.14%。25-44岁的样本人群多样性最低，高度多样性样本人群占比仅23.31%，低度多样性样本人群占比41.43%。

在图b中，受教育程度为本科及以上的样本人群多样性高于大专及以下样本人群。本科及以上高度多样性样本人群占比28.98%，大专及以下的高度多样性样本人群占比23.99%。大专及以下低度多样性样本人群占比高于本科及以上的样本人群，分别是41.81%和35.77%。

在图c中，职业为学生的样本人群整体多样性程度最高，高度多样性占比39.25%，低度多样性占比24.91%。公务员/事业单位和企业职员的样本人群中，高度多样性分别为28.63%和25.22%，中度多样性占比35.27%和34.06%，低度多样性分别占比36.10%和40.72%。自由职业及其他样本人群的多样性程度最低，高度多样性占比仅为21.19%，而低度多样性样本人群占比达到42.38%。

在图d中，家庭月人均收入15，000元以上的样本人群高度多样性占比最大，为31.40%，而7，000元-15，000元的样本人群多样性程度最低，其中，高度多样性样本人群占比为22.92%，低度多样性样本人群占比为42.19%。

4 结论与建议

4.1 结论

信息源选择是个体信息搜寻的基础[2]，对信息搜寻结果和效率有着重要的影响。20世纪60年代以来，信息源选择研究不断增多，但专门性研究不多，采用定量方法进行的实证研究也较少，缺乏针对某些特殊情境的定量研究。为弥补上述不足，本文基于多样性理论，在R-S多样性框架基础上，提出信息源选择多样性的计算方法，以突发公共事件为研究背景，对样本人群的信息源选择多样性进行定量刻画。研究发现样本人群信息源选择的分布规律以及信息源选择多样性特征与人口统计特征的关联关系。具体而言，本文的研究具有以下理论贡献。

(1)引入生物学中用于表征生态系统结构特征的多样性概念，为实现对信息源选择的定量刻画提供理论依据。现有的信息源选择研究缺乏理论基础和实证研究方法，难以细致、准确地描述和表达个体或群体信息源选择的一般规律和内在特征。进而，无法深入挖掘信息源选择特征与信息搜寻、信息处理、行为决策等的因果关系，造成相关研究难成体系、难以深入的局面。在R-S多样性概念框架下，本文首先将个体用户可供选择的信息源看作是一个空间，信息源及其子类形成相应的层次和结构，而后构造了信息源选择多样性指数，综合数量、均衡和差异对样本的信息源选择多样性特征进行量化测度，把握突发公共事件背景下公众信息源选择的规律。

(2)研究发现在突发公共事件的信息环境中，样本的信息源选择多样性呈现低度多样性聚集的幂律分布特征，即只有少数人具有较高程度的信息源选择多样性，这与信息源越来越丰富的客观环境现状存在明显的矛盾。据前文所述，个体信息源选择行为直接受到宏观可供信息源集合的影响，在信息源种类和数量增多的现实环境下，样本的信息源选择多样性分析结果却显示个体选择的信息源相对更少且更集中。由于不同的信息源包含的信息内容有所侧重[31]，如果个体仅选择和使用单一信息源，那么他们获取到的信息可能是片面的、非完整的、有偏向的。特别在突发公共事件的风险情境下，这样的信息源选择多样性分布特征应当引起风险沟通、应急管理领域的关注。

(3)信息源选择多样性特征作为研究用户视角，为用户信息行为机理研究提供新的思路。本文研究发现，年龄在24岁及以下，具有本科学历、公务员/事业单位和企业职员，家庭月人均收入15，000元以上的样本群体具有较高水平的信息源选择多样性；大专及以下学历、自由职业以及家庭月人均收入7，000元以下的样本群体信息源选择多样性水平较低。因此，将信息源选择多样性特征作为用户分类的一个特征维度，能进一步发现具有不同水平信息源选择多样性的用户在信息处理、信息吸收和利用过程中呈现出的系统性规律，拓宽用户研究、信息行为研究理论视域。

4.2 建议

(1)探索建立“惠及人人”的信息素养教育模式。从基于公众对信息源相似性的认知的信息源分类和使用频率的实证研究结论来看，在突发公共事件的高风险环境下，公众对不同类型信息源功能、特征的认知存在不足，难以做出适当的信息源选择决策。例如学术文献信息源被使用的频率最低，反映了公众对学术文献信息源认识的不足。相对于网络媒体和传统媒体信息，学术文献的知识性和权威性强，本应在向公众普及与突发公共事件有关的背景知识、技术术语的活动中发挥重要作用。但是，从目前的研究结果来看，其功能和价值没有得到正常发挥。相反，那些容易获取的、缺乏质量控制的、内容与公众认知相似度更高的信息源被利用得更多，如网络自媒体。因此，本文认为应探索建立更高效的信息素养教育模式，并使之“惠及人人”。近年虽然在线课程平台上线了一定数量的信息素养教育课程，但能触及的群体主要集中在高校[32]，本应该接受更多培训的低信息素养群体，缺乏有效渠道。建议由政府牵头对信息素养教育进行整体规划；社会公共服务机构，例如公共图书馆，可以通过线上、线下两种方式开展信息素养教育。此外，相关行业协会也应积极推动信息素养教育的发展。例如，我国图书馆学会可以借鉴国际经验，成立信息素养教育的专门机构，协调政府、公共服务机构多主体开展信息素养教育。

(2)实施基于信息源选择多样性特征的用户分类管理。本文提出将信息源选择多样性特征作为用户分类的标准，将样本进行高、中、低度多样性划分，发现信息源选择多样性与用户年龄、受教育程度等人口统计特征具有关联性。信息源选择多样性高的用户由于选择了数量更多且内容差异更大的信息源，所以接收到的信息相对全面、完整，进而能够更好地应对风险事件；而信息源选择多样性低的用户易受到不良信息的误导，产生负面、消极情绪[33]，因此信息源选择多样性低的用户应是风险沟通的重点人群。本文认为应利用多元渠道，针对信息源选择多样性程度相对偏低的不同年龄、受教育程度、职业、收入的人群制定不同的沟通策略。如针对多样性较低的中老年人群体，一是官方媒体应及时整合发布相关信息，二是可以安排社区人员走访宣传。针对多样性同样较低的青年低收入群体，充分考虑这一群体对网络媒体信息源的偏好，一方面通过加强网络信息传播监管，对抗信息流行病(Infodemic)[34]；另一方面与其关注的网络社区、新媒体平台及“意见领袖”合作进行宣传教育，以贴近青年人的形式提高风险信息传达的针对性和效率。

(3)破除信息竞阻，优化信息源可供信息的结构。本文也发现，在突发公共事件背景下，公众信息源选择多样性总体处于较低水平，存在信息源选择数量少且类型单一的不合理结构。与此同时，宏观信息环境却普遍存在着“信息竞阻”现象，即目标信息的传播同时存在信息竞争与传播阻滞现象[13]。本文认为，优化和改善信息源可供信息的结构将会是破除“信息竞阻”的关键，主要有“多类型连接”和“同类型组合”两种途径。“多类型连接”是指不同类型信息源间的连接。如社区作为信息源可以与所在区域的图书馆合作，将图书馆的文献资源引入社区宣传中，配以生动的宣传形式，增加公众接触文献信息源的机会。“同类型组合”是指同一类信息源的内部组合，从而提升信息丰富度。以网络媒体信息源为例，其中既有权威的官方网站信息源，也有匿名的自媒体信息源。官方网站可以在对自媒体信息进行质量把控的基础上，开辟相应栏目实时推送高质量的自媒体信息，使那些平时只浏览官方网站的公众也能够接触到自媒体信息。

5 结语

从早期致力于解决文献收藏和利用之间的矛盾，到如今关注如何解决海量信息涌现与信息低效利用之间的矛盾。尽管处于不同的社会管理情境，信息源选择、利用、管理和控制始终是本学科重点关注的研究领域。本文围绕信息源选择这一主题进行系统性的文献调研后，发现微观层面的定量化研究较少，信息源选择特征和规律的理论研究不足，这将进一步制约合理引导公众信息行为等管理实践领域的发展。特别是当具体到突发公共事件的高风险信息环境，风险沟通和应急管理更迫切需要客观规律和科学理论的指导。因此，本文立足于图书情报学学科理论，参考生物学领域的多样性概念和测度指标，提出信息源选择多样性的概念以及测度方法，研究在当前全球面临的突发公共事件情境下我国公众信息源选择多样性分布的总体特征和一般规律，并建议将信息源选择多样性特征作为用户分类管理的维度之一，为合理引导公众信息源选择行为、改进用户信息源选择决策、制定有效的风险沟通和应急管理政策提供参考。