Understanding Public Opinion Evolution in Extreme Rainstorm Disasters for Resilient Governance: A BERTopic-Based Event Logic Graph Approach
यह अध्ययन "23·7" बीजिंग वर्षांतक की बहु-मंच सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक BERTopic-आधारित इवेंट लॉजिक ग्राफ दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि सार्वजनिक ध्यान आपदा के प्रभावों और आपातकालीन प्रतिक्रिया पर केंद्रित है, चेतावनी, तैयारी और पुनर्प्राप्ति से संबंधित महत्वपूर्ण जानकारी का प्रतिनिधित्व कम बना हुआ है, जिससे लचीली शासन व्यवस्था को बढ़ाने के लिए पूर्ण-चक्र जोखिम संचार रणनीतियों की आवश्यकता पर बल मिलता है।
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जब कोई शहर अचानक आने वाले भीषण तूफान का सामना करता है, तो भौतिक क्षति केवल आधी कहानी होती है। दूसरी आधी कहानी डिजिटल स्थान में घटित होती है, जहाँ लाखों लोग अपने डर को साझा करते हैं, मदद मांगते हैं और जवाबों की मांग करते हैं। यह डिजिटल हलचल केवल शोर नहीं है; यह इस बात का एक जटिल, जीवंत मानचित्र है कि समाज खतरे को कैसे समझता है और उस पर कैसी प्रतिक्रिया देता है। आपातकालीन प्रबंधकों और सरकारी अधिकारियों के लिए, इस मानचित्र को पढ़ना आवश्यक है। यदि वे समझ सकें कि लोग चेतावनी सुनने से लेकर नुकसान देखने और अंततः बचाव कार्य खोजने तक कैसे आगे बढ़ते हैं, तो वे अधिक प्रभावी ढंग से संवाद कर सकते हैं और अधिक जीवन बचा सकते हैं। चुनौती इस जानकारी की विशाल मात्रा और गति में निहित है। सोशल मीडिया पोस्ट संक्षिप्त, अव्यवस्थित होते हैं और हर मिनट बदलते रहते हैं। विश्लेषण के पारंपरिक तरीके अक्सर इन पोस्टों को स्थिर स्नैपशॉट की तरह देखते हैं, जो यह गिनते हैं कि एक ही समय में कितने लोग "बारिश" या "बचाव" के बारे में बात कर रहे हैं। लेकिन यह सबसे महत्वपूर्ण हिस्से को छोड़ देता है: कहानी को। यह इस बात को चूक जाता है कि कैसे एक घटना दूसरी घटना को जन्म देती है, कैसे एक चेतावनी संकट में बदल जाती है, और कैसे एक बचाव अभियान सार्वजनिक भावना की लहर पैदा करता है।
इसे हल करने के लिए, शोधकर्ताओं क्वाओयान डिंग, कुई ली और कियू टियान ने आपदा के जीवन को ऑनलाइन ट्रैक करने का एक नया तरीका विकसित किया। उन्होंने जुलाई 2023 के अंत में बीजिंग और आसपास के क्षेत्र में आई अत्यधिक वर्षा पर ध्यान केंद्रित किया, जिसे "23·7" वर्षा तूफान के रूप में जाना जाता है। केवल शब्दों को गिनने के बजाय, उन्होंने एक गतिशील मॉडल बनाया जो विभिन्न प्रकार के पोस्टों के बीच कड़ियों को जोड़ता है। उन्होंने चार प्रमुख चीनी सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म: वीबो (Weibo), डोयिन (Douyin), झीहू (Zhihu) और श्याओहोंगशु (Xiaohongshu) से लगभग 97,000 संदेश एकत्र किए। ये प्लेटफॉर्म अलग-अलग आवाजों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसे वीबो पर वास्तविक समय में मदद के अनुरोधों से लेकर डोयिन पर भावनात्मक वीडियो और झीहू पर तकनीकी चर्चा तक। टीम ने इन पोस्टों को पढ़ने और विशिष्ट घटनाओं की पहचान करने के लिए एक परिष्कृत कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया, जैसे कि "भारी बारिश का गिरना," "ट्रेन का फंसना," या "बचाव दलों का आगमन।" फिर उन्होंने उन तार्किक धागों की तलाश की जो इन घटनाओं को एक साथ बांधते हैं, जैसे कि, "क्या बाढ़ आने से पहले चेतावनी आई थी?" या "क्या बचाव कार्य फंसे हुए लोगों की रिपोर्ट के बाद हुआ?" इन घटनाओं को एक विशिष्ट क्रम में जोड़कर, उन्होंने एक दृश्य नेटवर्क बनाया जो दिखाता है कि तूफान की शुरुआत से लेकर उसके बाद के प्रभाव तक सार्वजनिक ध्यान कैसे प्रवाहित होता है।
इस विश्लेषण का परिणाम यह है कि संकट के दौरान सार्वजनिक मानस कैसे काम करता है, इसकी एक स्पष्ट तस्वीर मिलती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि ध्यान दो विशिष्ट चरणों पर केंद्रित है: आपदा का तत्काल प्रभाव और आपातकालीन प्रतिक्रिया। जब बारिश हुई, तो जनता ने नुकसान पर तीव्रता से ध्यान केंद्रित किया—जैसे सड़कों में बाढ़, क्षतिग्रस्त इमारतें, और प्रसिद्ध घटना जहाँ लगभग एक हजार लोगों के साथ K396 ट्रेन फंस गई थी। एक बार जब नुकसान स्पष्ट हो गया, तो बातचीत तेजी से बचाव की ओर मुड़ गई, जिसमें जीवन बचाने और आपूर्ति पहुंचाने के लिए काम करने वाली टीमों पर व्यापक ध्यान दिया गया। हालाँकि, अध्ययन ने बातचीत में एक महत्वपूर्ण अंतर का खुलासा किया। तैयारी, जैसे कि प्रारंभिक चेतावनी और सुरक्षा सलाह, और पुनर्प्राप्ति, जैसे कि घरों का पुनर्निर्माण और सेवाओं की बहाली के बारे में जानकारी, को बहुत कम ध्यान मिला। सार्वजनिक विमर्श "मध्य में भारी" लेकिन "सिरों पर हल्का" था। लोग संकट के दौरान गहराई से जुड़े हुए थे, लेकिन वे इसे रोकने के लिए उठाए गए कदमों या पुनर्प्राप्ति के लंबे मार्ग पर कम केंद्रित थे।
यह असंतुलन अनिवार्य रूप से इसलिए नहीं है कि लोग रोकथाम या पुनर्प्राप्ति की परवाह नहीं करते हैं; बल्कि यह इस बात को दर्शाता है कि सूचना का प्रवाह कैसा है। अध्ययन बताता है कि वर्तमान संचार प्रणाली अक्सर आपदा प्रबंधन के पूर्ण चक्र के साथ जनता को जोड़े रखने में विफल रहती है। "दोनों सिरों पर हल्का" पैटर्न का अर्थ है कि चेतावनियों को अक्सर तब तक अनदेखा किया जाता है जब तक कि नुकसान दिखाई न देने लगे, और पुनर्प्राप्ति के प्रयासों को तब तक नजरअंदाज किया जाता है जब तक कि तत्काल बचाव समाप्त न हो जाए। शोधकर्ताओं ने अपने नेटवर्क में विशिष्ट "हब" नोड्स की पहचान की—प्रमुख विषय जैसे "बीजिंग वर्षा चेतावनी" और "बीजिंग भारी बारिश की चपेट में"—जो भौतिक आपदा को सामाजिक प्रतिक्रिया से जोड़ने वाले पुल के रूप में कार्य करते हैं। ये हब महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे सूचना के प्रवाह को नियंत्रित करते हैं। यदि चेतावनी स्पष्ट नहीं है या यदि चेतावनी और वास्तविक खतरे के बीच का लिंक टूट जाता है, तो सार्वजनिक समझ की पूरी श्रृंखला लड़खड़ा सकती है।
यह अध्ययन आपातकालीन प्रबंधन के लिए एक व्यावहारिक मार्ग प्रदान करता है। इन तार्किक संबंधों को मैप करके, अधिकारी देख सकते हैं कि जनता का ध्यान आगे कहाँ जाने की संभावना है। संकट के उत्पन्न होने और फिर प्रतिक्रिया देने के बजाय, वे इन मानचित्रों का उपयोग सक्रिय रूप से बातचीत का मार्गदर्शन करने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, जब कोई चेतावनी जारी की जाती है, तो अधिकारियों को केवल यह बताने के बजाय कि बारिश होने वाली है, तुरंत इसे विशिष्ट, कार्रवाई योग्य सलाह से जोड़ देना चाहिए कि क्या करना है। इसी तरह, पुनर्प्राप्ति चरण के दौरान, वे जनता को जोड़े रखने और आश्वस्त करने के लिए पुनर्निर्माण और बहाली की कहानियों को सक्रिय रूप से उजागर कर सकते हैं। शोधकर्ताओं का प्रस्ताव है कि सार्वजनिक राय को केवल विषयों की एक स्थिर सूची के रूप में नहीं, बल्कि कारण और प्रभाव वाली एक बहती हुई कहानी के रूप में मानकर, सरकारें अधिक लचीले समुदाय बना सकती हैं। यह दृष्टिकोण न केवल अधिकारियों को संकट का प्रबंधन करने में मदद करता है; यह उन्हें संकट के मानवीय अनुभव को समझने में भी मदद करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि सही जानकारी सही समय पर सही लोगों तक पहुंचे, पहली बूंद गिरने से लेकर अंतिम सफाई तक।
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