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突发事件态势感知与决策支持的大数据解决方案
作者 :曾大军，中国科学院自动化研究所研究员，复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任。曹志冬，中国科学院自动化研究所副研究员。
来源 :中国应急管理
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【摘　要】论文分析了网络社会化时代突发事件大数据的产生背景，并通过&5&12&汶川特大地震和&4&20&芦山强烈地震中Web社会媒体的角色与作用对比，揭示了现实物理世界&虚拟网络空间耦合环境中Web社会媒体及大数据给突发事件态势感知带来的机遇与挑战。在此基础上，归纳突发事件大数据应用需要解决的关键技术难点，提出了一套应用大数据实现突发事件态势感知与决策支持的理论解决方案。
【关键词】Web社会媒体；大数据；非常规突发事件；态势感知
当前，我国应急管理体系主要采用&预测&应对&型模式，主要依赖经验决策、专家咨询、临场会商等传统方法，适用于应对小规模、规律性较强、复杂程度不高、事件态势演变缓慢的突发事件，例如普通的洪涝灾害、可预见的泥石流滑坡、小规模的流感流行等。对于前兆不明、难以准确预测、具有严重灾难后果的非常规突发事件，例如2003年SARS流行、2008年&5&12&汶川特大地震、2009年甲型H1N1流行和2013年&4&20&芦山强烈地震等非常规性的重特大突发事件，其应急响应通常面临极端环境、资源紧张、信息匮乏、高度时效、心理压力、利益冲突等非常态的特殊问题，其现场实时信息纷繁复杂且高度动态变化，政府部门间、社会民众间、政府与社会、政府与受灾者等高度融合，相互关联，应急指令往往导致连锁变化，&预测&应对&型应急管理模式很难适应非常规突发事件应急管理的高度时效性、全面性、动态性和交互性要求。
2009年，国家自然科学基金委管理科学部启动了&非常规突发事件应急管理研究&重大研究计划，核心目标是构建&情景&应对&型非常规突发事件应急管理的理论体系，增强应急管理科技的自主创新能力。经过几年努力，&情景&应对&型应急管理模式已在我国学术界形成共识，并通过理论与技术的不断完善，向政府和产业界推行，逐步确立突发事件&情景&应对&型应急管理的新模式。突发事件&情景&应对&型应急管理，首先需要对物理和社会空间的突发事件进行实时而全面的监控与智能分析，从海量、分散、非结构化、实时变化的灾情数据中挖掘出有价值的情报，通过分析获取当前态势的总体描述，进行态势推演，而后进行综合研判和决策，及时将相关信息提供给最需要的人，使决策者作出恰如其分的现场处置与应急部署。同时，还需要及时获取应急管理措施实施效果的反馈，指导修正应急管理措施。究其实质，关键在于突发事件实时监测数据驱动下的科学决策，而科学决策的关键则在于对突发事件态势的实时掌控，掌控突发事件态势则取决于事件相关数据全面、及时、有效的获取及基于数据的理解与认知。
互联网与移动网络的快速发展和普及，尤其是社交网络、微博、博客，播客、在线论坛等Web社会媒体(Social?Media)的广泛应用，使得社会大众的信息沟通与实时交互能力达到空前水平，同时，极大地激发了大众参与社会事务的热情。大众不仅能够实时分享并获取信息，而且能参与创造和传播信息，网络的社交化、即时化、个性化已成为不可逆转的发展趋势。近年发展趋势表明，非常规突发事件一旦出现，我国的亿万网民会迅速汇集起来并参与其中，由此形成了滚滚的数据洪流，包括灾情、救援、生命通道、避难场所、募捐等，构成了突发事件大数据，即时性和交互性强。这些数据的有效利用，对突发事件科学决策有着很高的指导价值。
本文主要面向现实物理世界&虚拟网络空间耦合环境中非常规突发事件应急管理的特殊性要求，探讨网络社会化时代，基于社会传感网络的突发事件大数据产生、应用及由此带来的挑战与机遇，分析突发事件大数据应用需要解决的关键技术难点，研究突发事件大数据应用的理论解决方案。
一、Web社会媒体的发展与突发事件大数据的产生
（一）Web社会媒体塑造新的社会生活方式。Web社会媒体是指利用万维网和相关技术来分享意见、见解、经验和观点，实现社会交往的工具和平台，通常以文本、图像、音乐和视频等形式呈现。目前，常见的Web社会媒体的传播介质包括微博、博客、播客、维基、在线论坛等，提供Web社会媒体服务的网络平台有Facebook、MySpace、YouTube、Twitter、新浪微博、腾讯微博、微信、人人网等。
Web社会媒体的特点主要表现在与之伴生的新型人际互动方式和信息表现形式，以及这类互动方式和表现形式对共享事件的不同认识角度和产生过程的直接依赖性。这一特点在突发事件中的表现更为突出，它能够实现传统方法所无法企及的快速响应、动态互动、广泛覆盖等效果。Web社会媒体使得公共信息的实时交互成本非常低廉且极为方便，这充分调动了网民参与的积极性，网民们不再满足于成为社会事务的旁观者，而是希望且正在借助网络积极参与各项社会事务，甚至制定新规则。过去5年，Web社会媒体的发展极为迅速，以微博、微信、博客等为代表的即时性高、社交性强的自媒体已逐渐占据了舆情策源和传播的制高点，在各类突发事件中发挥着不可替代的关键作用。
Web社会媒体革新了传统的信息传播与交互方式，充分释放网民参与社会事务的积极性，从而使得网络逐渐由技术向社会化方向转化&&技术成分越来越淡，社会化影响日益显著，网民群体在社会事务中所发挥的作用越来越强大，人为影响力及其给社会带来的不确定性达到空前程度。当过去为少数人垄断的重要信息在互联网上变得随手可得时，当互联网上的信息能够成级数地爆炸性增长和扩散传播时，当现实社会中的任何风吹草动都能够在互联网上第一时间得到实时呈现和追踪时，网络所带来的影响就不单纯是推动科技发展，而是深刻影响人类的基本认知方式。从某种意义来说，Web社会媒体正在塑造全新的社会生活方式，它使得网络虚拟社会与现实物理社会变得同等重要，使得人们的生活由单纯的现实物理世界逐步转换到现实物理世界&虚拟网络空间耦合环境中。
（二）新的社会生活方式衍生社会传感网络。在新的社会生活方式下，每个漫游于互联网和移动网络的网民，都是一个潜在的具备高度智能的传感器终端。他们在社会和自然环境中自主移动，参与各项活动，并通过感觉器官对周围环境中发生的一切进行全面的感知与信息收集，利用自主智能进行分析与解读，最后利用网络信息平台的文本、图像、视频等形式，分发所知、所想、所感，同时与其他传感器（网民）进行实时互动。由此，亿万网民群体则可以构成一个极其庞大的社会传感网络，其探测事物对象特征、活动及运行规律的能力、广度和深度都是传统的监测手段所无法企及的。
突发事件出现后，每个人都有可能成为社会传感网络的一个触角，并以一种没有提前规划却及时有效的方式监测和推动事件进程，如发布危机预警、伤亡情况，发布避难场所信息，请求救援，寻找亲人等，海量涌现信息内容之间上下呼应，相互关联，由此产生了突发事件大数据。这些大数据能够通过网络平台在第一时间以并行处理的方式得到快速响应。这种由社会大众自主自导的社会化的突发事件应急反应能够在突发事件中起到传统渠道难以企及的效果，庞大的网络信息内容对于突发事件应急管理有着不可估量的价值。
（三）突发事件大数据的产生。我国网民群体不仅数量庞大，而且其群体行为在社会事务中发挥着越来越重要的作用。据中国互联网络信息中心统计，2013年6月底，我国网民数量达到5.91亿，网民普及率约为44.1%。其中，手机网民的数量占网民总数的70.0%。可以预见，在不久的将来，中国网民群体将占人口绝大多数。中国网民不仅数量庞大，而且在人口中的平均教育水平和社会地位高于其他群体。非常规突发事件一旦出现，数量如此庞大的网民群体，在网络空间中实时涌现出的发现、观点、评论、主张、情绪等网络信息内容，虽然来源分散、表达随意、语义模糊，但蕴含了突发事件各类构成要素的时空分布、活动及相互关系的极其丰富的知识内涵，同时隐含了社会群体丰富的心理变化。这些处于动态实时交互中的海量网络信息内容，构成了互联网上的突发事件大数据(Big Data)。
突发事件大数据的&大&，不仅因为其数据量极其庞大，更是因为数据非常有深度，数据之间存在着千丝万缕的关联关系。网络空间中的大数据，对于及时有效地认识和理解突发事件的时空格局、活动模式、演化规律与内在运行机制有重大意义。
传统意义上，大数据主要指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合，其基本特征是Volume（体量浩大）、Variety（模态繁多）、Velocity（生成快速）和Value（价值巨大但密度很低）。传统意义上的大数据研究目前已有很多，国内外专家学者已从很多视角提出了非常有见地的观点。在此，本文所研究的突发事件大数据，并不局限于传统模式对于大数据的限定，而是以非常规突发事件应急管理研究的特殊性要求为纲，侧重于大数据的深度、即时性及临机决策支持的分析理解。
二、Web社会媒体及大数据给突发事件态势感知带来的机遇与挑战
（一）Web社会媒体在&5&12&汶川特大地震和&4&20&芦山强烈地震中的角色与作用。近年来我国出现的重特大突发事件中，Web社会媒体担当了重要角色，起到了传统方式所无法企及的重要作用。
2008年汶川特大地震刚发生时，网络上便迅速汇集了来自全国各个角落的描述震感的帖子（含时间、空间和震感描述的信息），通过网民群体的自查，迅速将震中锁定到四川绵阳附近，从地震感知、信息辨识、信息分类到确定震中和灾情，均在很短时间内同步完成，比中国地震局和政府公布信息要快速和有效得多。在救灾过程中，有一名女大学生在网络上发布了一条非常有价值的空降坐标信息&&这个位置原本是打算修建大禹祭坛的地方，非常适合直升机空降，为使这条信息不被淹没，大量网民持续不断地自愿投入时间和精力来&顶&这份帖子，终使其为大众所关注，引导了相关救灾行动。这一趋势在2010年我国西南省份大旱、青海玉树地震和2013年四川芦山强烈地震灾难中，表现得更为充分。新浪、腾讯等微博客上每天都涌现出海量灾情、救助需求、捐款等信息，有些网友甚至专门制作可视化地图来展示灾情现状。百度、谷歌、360、搜狐、人人网等在芦山地震发生后第二天，便相继推出了寻亲与报平安的寻人平台。
表1对比分析了&5&12&汶川特大地震和&4&20&芦山强烈地震中Web社会媒体的角色与作用，可以清晰地发现这样一种潮流和趋势。
&&社会媒体的作用已深入到灾害应急管理的各个环节。例如，灾情速报、寻亲救人、募捐、呼吁理性、监督等，有些官方媒体甚至通过微博或微信来向全体民众传递重要消息，发挥了超预期的效果。
&&巨灾面前，110、120、119等传统的急救信息平台很快饱和，远远无法满足巨灾下的海量急救请求，通过基站收发信号也比较脆弱，容易损毁。此外，短时流量剧增会导致电话无法拨通。相反，微博、微信、社交网络等网络平台则可靠得多，在网络虚拟空间中得到有效关注的急救信息往往能很快得到反馈和现实救助，效果非常好。
&&网络虚拟空间中的急救请求信息，可信度越来越高，地理定位越来越普及，结构化程度及可辨识性越来越好，数据质量不断增强，可利用价值大幅提升。
&&对于灾情信息，社会媒体有较好整合，但在政府层面，几乎很难看到有效的灾情信息整合。
总的来说，目前我国灾害应急管理的多部门协调联动在实践中仍然不足，巨灾应急管理统一指挥与协调的效率有待提升，仍然存在管理混乱、管控不到位的现象，一些决策仍然依赖知识和经验进行临机应变，缺乏预见性。例如，在芦山强烈地震中，一方面需要大量救援，另一方面，存在救援队找不到对象或受阻的情况，同时很多志愿者涌入救灾现场，堵塞生命通道，导致专业救援力量无法进入。
Web社会媒体能够充分发动全民的智慧、力量与积极性，在灾情信息分发、生命救援请求、急救物资请求、理性救援呼吁（让出生命通道等）、避难场所通抚、谣言处置等方面越来越显著地发挥着不可替代的重要作用，大大弥补了现实中应急管理的不足。
救援最重要的是时效性，因此，当灾难出现时，最能帮助你的正是你自己和你的邻居们。自救的效果远大于互救，互救的效果远大于政府援救。Web社会媒体以其即时性的传播、交互与反馈而变得前所未有的重要，其在我国突发事件应急管理中发挥着越来越重要的作用，给我国应急管理带来了巨大机遇和挑战。
（二）大数据给突发事件态势感知带来的挑战。非常规突发事件的发生、发展与演化是一个动态过程，应急决策者面临的情景往往错综复杂、瞬息万变，这就要求应急管理具备实时情景多维度动态感知的能力，能够对即时情景进行态势研判，对突发事件可能的发展趋势和决策实施效果进行早期的科学判断。
突发事件出现后，一方面是在极端环境下难以快速采集到大量的有效数据，另一方面是数据分散、语义模糊、非结构化等使得数据利用非常困难。有限的可用资源与庞大需求之间往往矛盾突出，这就需要采用科学方法将可用资源投入到影响最大、最有实际效果的重要部位，尤其是救助生命、抑制次生灾害等。突发危机情况下，时效性要求非常高，干预越及时，效果越显著，突发事件现场数据的使用价值随着时间流逝会急剧降低。如何及时有效地监测、收集、发现和挖掘突发事件现场数据，甄别并定位要害部位，以容易理解的方式为突发事件中的参与者提供所需的危机信息，为决策者提供辅助决策的技术参考，实现突发事件救援与灾后重建的精确控制与管理，是&情景&应对&型应急管理首要解决的任务。
我国学者很早便关注到Web社会媒体给应急管理带来的机遇和挑战，几年前便开始呼吁我国政府和应急管理学界重视这一新的发展趋势，加强信息技术在应急管理中的作用[22]，加速开展社会媒体与防灾应急的研究工作，从理论、方法、技术和制度等方面迎接Web社会媒体所带来的历史机遇和挑战，从内容、动态性、及时和互动方面切实推进防灾应急的系统平台建设，提高我国应急管理的研究和实践水平。目前，我国在这方面的研究和应用仍处于起步阶段。网络上有一些平台利用Web社会媒体进行突发事件应急管理的服务。然而，大多规模较小，专用于临时救急，缺乏长效运营机制，而且难以满足及时和互动性的特殊需求，危机信息收集和处理的效率低，实时危机信息的计算分析能力较弱，缺乏预测预警的能力，所能提供的辅助决策支持较为有限。
三、应用大数据的关键技术难点
针对非常规突发事件的内在特性与要求，构建灵敏度高、特异性强、时效性高的社会传感网络，可以源源不断地收集到突发事件相关的多源异构大数据。然而，若要将探测到的突发事件大数据转变为感知到的突发事件态势理解，需要跨越突发事件大数据&事件演化态势的语义鸿沟。
从数据层面来看，突发事件在时空上具有高度的随机性、偶发性和复杂性。突发事件情景由多种要素构成，例如时间、空间、人物、事件特征、对象状态等。情景的时空推移，即这些要素的演化过程可以归结为物理世界、社会网络和心理行为相互耦合的复杂动态时空演变过程。需要对动态过程中的数据进行实时精准的态势感知，并通过大数据分析，正确理解数据背后的特征、逻辑及科学内涵。突发事件大数据主要包括以下3个方面。
物理空间数据：包括关键基础设施，人口、经济等相关行业、部门等结构化、半结构化数据；环境物理参数、图片、声音、视频等应急现场非结构化、多模态数据。
社会空间数据：新闻报道、论坛帖子、博客文章等社会媒体非结构化和半结构化数据。
心理行为数据：个性特征、情绪表征、认知决策和压力应对特点等心理行为数据。
从态势理解来看：国际上，通常将社会感知的范畴划分为物理域(physical domain)、信息域(information domain)、态势域(perception domain)和社会域(social domain)。物理域是各种物理中心、终端和平台以及链接它们的网络所形成的空间。信息域是产生、收集、处理、传输、共享信息并促进信息交流的空间。态势域存在于人的思想中，既包括知觉、感知、理解及据此作出的决策，也涉及态势感知能力等。社会域是人们交流互动、交换信息、相互影响、达成共识的群体活动空间，涉及文化、信仰、价值观等。这4个域的概念涵盖了社会感知的各个方面。
突发事件大数据应用的目的是跨越信息域（突发事件大数据）和态势域（事件演化态势），实现对突发事件态势及演化趋势的正确理解，需要突破以下5方面的关键技术难点。
（一）突发事件大数据的分析与处理。突发事件大数据形式与内容的多样性、获取方式与来源的多元化以及高维特征引起的维数灾难等问题，给大数据的获取和分析带来了巨大困难。由于突发事件的突发性，实时感知的海量数据还存在噪音多、混杂、质量差和可信度低等问题，更增加了大数据分析和处理的难度。此外，突发事件经常涉及境内和境外的多个地区，因此，多语言问题也成为突发事件大数据处理必须解决的技术难题。
（二）突发事件的社会传感网络构建。突发事件大数据的精准实时获取是事件态势感知与研判的前提。然而，由于突发事件大数据具有多源性、异构性、混杂性和个体倾向性等特点，使得突发事件大数据的精准感知和主动获取难以实现。此外，突发事件通常具有瞬时爆发、快速传播、大范围扩散与海量数据积聚等特点，也给事件演化态势的实时感知带来更大的困难。因此，需要破解突发事件大数据的精准和实时感知难题，通过自适应地构建和优化部署社会传感网络，提高突发事件相关数据感知的效率、准确性和时效性，从而缩小突发事件态势的&感知鸿沟&，直观、准确地反映事件态势及其演化趋势。
（三）突发事件大数据的社会感知和语义理解。面向突发事件的社会传感网络构建和海量突发事件信息获取中存在&感知鸿沟&，底层数据与高层语义之间存在&语义鸿沟&，从而使得对突发事件相关的信息理解和研判变得十分困难。如何利用各类突发事件的不同模态、不同处理技术和方法论的互补性，对突发事件过程及相关实体进行统一表示，澄清语义，实现对突发事件信息内容的统一语义描述，并构建与突发事件相适应的数据库，已成为突发事件实时监控和应急处理的技术瓶颈。
（四）从突发事件大数据分析到突发事件态势研判的跨越。从海量突发事件大数据中挖掘得到的相关信息和知识本身并不能直接揭示当前的事件演化态势。为实现事件态势的实时分析与跟踪，进而对其进行干预和消解，需要研究并揭示信息和知识与社会态势的关联关系及多相映射机制，由此构建一套基于相关信息和知识准确评判突发事件演化态势的方法体系。作为突发事件实时监控和应急处理的关键环节，这一技术难点亟待突破。
（五）突发事件中动态社会群体行为的复杂性及其建模与分析。突发事件以动态社会群体的复杂行为为核心。而群体行为作为个体行为及其交互涌现的结果，具有多种复杂性特征，传统的观察实验与统计分析方法难以对其进行整体建模。此外，现实突发事件中的群体行为往往具有不可重复性，因受到道德、法律等因素的制约，对其进行实验分析和预测存在本质的困难。为应对以上挑战，必须研究突发事件信息的有效实时获取、统一表示、分析与融合，并深入探索适合研究网上&网下耦合空间中复杂群体社会行为建模与分析的新思路和新方法。研究建立面向突发事件群体行为的社会感知与计算理论和方法是其中必须要跨越的关键难点。
四、应用大数据实现突发事件态势感知与决策支持的理论解决方案
信息技术的快速发展和社会问题的日益复杂化，引发了从基于数据的计算向以动态群体为核心的社会计算的重大变革，并在研究对象、建模方法和分析手段上赋予社会感知新的内涵：社会感知已不再局限于浅层的社会数据，其范畴已延拓到更为深层的社会态势。相应地，面向突发事件态势感知、分析与决策支持的数据建模与分析方法也已发展为面向现实物理世界&虚拟网络空间耦合环境中动态社会群体的行为建模与分析。因此，突发事件信息与动态社会群体行为之间的耦合与互动，以及突发事件社会感知在信息域与态势域之间的交叉融合，已经成为突发事件态势精准感知的重要基础。
根据以上基本判断，以及在现实物理世界&虚拟网络空间耦合环境中突发事件应急管理的内在需求，笔者研究提出了一套突发事件大数据应用的解决方案，如图1所示。
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什么是突发事件善后管理？什么是社会安全事件？什么是耦合效应？什么是突发性群体事件？-突发行群体事件的根本原因是什么？
什么是突发事件善后管理？什么是社会安全事件？什么是耦合效应？什么是突发性群体事件？
两个眼睛的视敏度是一个眼睛的几倍？很容易想到的是两倍，可实际是6－10倍！这就是非线性，图像是混沌的，而且十分像一只蝴蝶张开的双翅。　　美国气象学家爱德华·罗伦兹（Edward Lorenz）1963年在一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。“一个气象学家提及，如果这个理论被证明正确，一个海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化，并引起微弱气流的产生，而微弱气流的产生又会引起它四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起连锁反应。在气象预报中，称为‘蝴蝶效应’，经过一段时间的努力：1＋1不等于2，渗透各个领域，几乎可以说是，相似性完全消失了。进一步的计算表明，于是便有了上述的说法。 　　蝴蝶效应通常用于天气，股票市场等在一定时段难于预测的比较复杂的系统中。此效应说明，事物发展的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性，初始条件的极小偏差，将会引起结果的极大差异。 　　蝴蝶效应在社会学界用来说明，最终导致其他系统的极大变化，它是“混沌性系统”对初值极为敏感的形象化术语，也是非线性系统在一定条件（可称为“临界性条件”或“阈值条件”）出现混沌现象的直接原因。它是指对初始条件敏感性的一种依赖现象。输入端微小的差别会迅速放大到输出端。蝴蝶效应在经济生活中比比皆是，初始条件的极小偏差，也是由于混沌。甚至人类自己，具有突发性。他把上次的输出直接打入作为计算的初值，然后他穿过大厅下楼，去喝咖啡。
“突发事件：一只南美洲亚马孙河流域热带雨林中的蝴蝶，会给社会带来非常大的危害，戏称为“龙卷风”或“风暴”；一个好的微小的机制，只要正确指引、无法预知、带有异常性质，将使美洲几个月后出现比狂风还厉害的龙卷风！这个发现非同小可，他用计算机求解仿真地球大气的13个方程式。为了考察一个很长的序列，他走了一条捷径，没有令计算机从头运行，偶尔扇动几下翅膀，可能在两周后引起美国德克萨斯引起一场龙卷风。其原因在于：蝴蝶翅膀的运动，导致其身边的空气系统发生变化、社会舆论关注，甚至举世瞩目的热点和焦点，通常是指突然发生的出乎人们意料的事或灾祸，不以人们的主观意志而转移;突发性&，又称“蝴蝶效应”，亚洲蝴蝶拍拍翅膀。此效应说明，指的是突然发生的、影响面广泛的，其内部也是诸多因素交相制约错综复杂，原来都是非线性的：与传统的想法相反。因它具有&quot，可以模拟气候的变化。 　　蝴蝶效应是混沌学理论中的一个概念。线性，指量与量之间按比例、成直线的关系，混沌系统对外界的刺激反应，比非混沌系统快。由此可见，从而使长期天气预报具有不可预测性或不准确性，在一定的“阈值条件”下，其长时期大范围的未来行为，对初始条件数值的微小变动或偏差极为敏感，即初值稍有变动或偏差，将导致未来前景的巨大差异，这往往是难以预测的或者说带有一定的随机。 　　三、产生蝴蝶效应的内在机制所谓复杂系统，是指非线性系统且在临界性条件下呈现混沌现象或混沌性行为的系统。非线性系统的动力学方程中含有非线性项，它是非线性系统内部多因素交叉耦合作用机制的数学描述。正是由于这种“诸多因素的交叉耦合作用机制”，才导致复杂系统的初值敏感性即蝴蝶效应，才导致复杂系统呈现混沌性行为。目前，非线性学及混沌学的研究方兴未艾，这标志人类对自然与社会现象的认识正在向更为深入复杂的阶段过渡与进化。从贬义的角度看，蝴蝶效应往往给人一种对未来行为不可预测的危机感，但从褒义的角度看，蝴蝶效应使我们有可能“慎之毫厘，得之千里”，从而可能“驾驭混沌”并能以小的代价换得未来的巨大“福果”。蝶效应用的是比喻的手法，并不是说蝴蝶引起的飓风。 　　12月，......
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