社交媒体凭借空间分布广、舆论反应快、传播时效强等优势，能提供多时空尺度的灾害公众感知和应对行为信息，可作为一种新型监测手段，应用于具有高社会关注度和严重危害的台风过程研究。已有研究发现使用社交媒体的不同群体对灾害的反映存在差异——而这一点在目前国内外相关研究中关注较少。社交媒体数据在台风灾害中的人群敏感性差异的构成形式及灾害期间高敏感性用户人群的辨识对于台风过程的舆情管控和应急救援具有一定参考价值，亟待构建普适的评估框架。

环境演变与自然灾害教育部重点实验室唐继婷博士与杨赛霓教授等人基于区域灾害系统论提出了台风灾害风险感知评估框架。框架指出：台风风险感知是致灾强度和灾情损失、环境敏感性和受影响人群特征综合影响的结果（图1）。

图1 基于灾害风险系统论的台风风险感知分析示意图

该研究以2019年利奇马台风期间微博为例，采用LDA、BiLSTM等机器学习算法构建了中文文本的关键词提取、分类、情感分析等多个模型，从文本中提取隐藏信息。基于模型训练结果，将社交媒体数据与致灾、灾情、社会经济等多源异质数据进行对比，分析台风灾害公众风险感知的可行性与人群敏感性（图2）。

结果表明，公众风险感知程度与台风致灾强度和灾情大小密切相关（图3），而地理环境比社会经济因素更能解释微博热度的空间异质性，且不同群体的台风灾害相关社交媒体数据显示出有偏性。因此建议相关部门和社交媒体平台在台风灾害期间开展个性化的灾害宣传和风险沟通，从而提高应急管理的有效性。

图2 台风灾害风险感知评估研究框架图

图3 利奇马台风相关微博空间分布

该工作以“Typhoon Risk Perception: A Case Study of Typhoon Lekima in China” 为题发表在International Journal of Disaster Risk Science上，受到了国家重点研发项目(No. 2018YFC1508903)、浙江省科学技术厅“领雁”项目(No. 2022C03107)和国际减轻灾害风险合作研究中心(ICCR-DRR)的支持。

引用：Tang, J., Yang, S., Liu, Y. et al. Typhoon Risk Perception: A Case Study of Typhoon Lekima in China. Int J Disaster Risk Sci (2022). https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470160X22003739

(供稿者：唐继婷)