5月25日下午，研究院第五期政策沙龙交流会成功举办。此次沙龙由孙转兰博士和黄仕靖博士作为主讲人，研究院全体专兼职研究员线上线下共同参加研讨。
孙转兰博士作“Surveillance of the public risk perceptions on outdoor air pollution: Evidence from online search behaviours in China”研究报告。报告提出，近年来我国环境社会风险事件呈高发态势，如何防范风险发生成为环境社会风险治理的重点。从风险发源头进行监测预警，一方面可以降低环境社会风险引发的经济、政治、社会风险；另一方面，也可以降低治理环境社会风险的成本。预警方法采用时间序列分析方法，避免使用回归模型可能的多重共线性、过拟合、遗漏变量等问题。为传统的政府治理环境社会风险方向提供基于大数据和搜索引擎数据的辅助技术支撑。基于这一视角，从风险防范视角对环境社会风险事件进行预测、监测和预警研究。具体做法是利用公众在线搜索行为数据，对环境社会风险进行预测、监测和预警。通过采集、筛选和确定与空气污染健康影响相关的百度搜索关键词，采用控制图方法，对环境社会风险相关关键词的时间序列进行预测风险，并采用控制图对环境社会风险进行监测和预警。研究结果表明，本文构建的环境社会风险监测预警模型表现出良好的准确性和时效性，可提升政府在环境社会风险治理的工作效率和决策科学性。
黄仕靖博士作“基于耦合网络的突发事件社会风险放大的情报作用机制”研究报告。黄博士在报告中提出，突发事件的社会风险放大存在严重的社会危害性，探究公众面对突发事件的风险感知放大的情报作用机制，对降低突发事件的社会风险水平具有重要意义。从社会层面和个体层面梳理了突发事件情境下影响个体风险感知放大的因素，从情报作用视角构建了突发事件社会风险放大的情报作用机制理论模型和数学模型，基于multi-agent建模方法，构建了突发事件社会风险放大的动态演化模型，对线上、线下和耦合网络三种情境进行仿真和对比，并基于耦合网络模型探讨了官方媒体、非官方媒体对公众社会风险感知放大的情报作用机制，以及公众信任度对这种情报机制的调节作用，从而对突发事件的风险演化有更深层次的探索。本文构造的模型理论上具有更好的解释力，可以洞察系统之间复杂的相互作用和影响关系，根据耦合网络模型所得社会风险放大的情报更加符合现实、更加准确，通过多种情境的实验仿真和分析，为管理者有效地管控突发事件的社会风险提供了有价值的建议。
参与此次沙龙的年轻博士们表示，本次政策沙龙是一次成功的前沿理论思想碰撞，不仅为后续开展“预防社会风险”方面的内参专报撰写提供了新视角，也为相关学术研究提供了新思路，还为提高社会生活满意度高质量发展提供了有益的借鉴与启示。