我国风险评估研究的内容、方法与趋势
——基于文献分析的视角
苏亚松1，2，张旻昱3，王宗水1，2，4，陈进东1，2
（1.北京信息科技大学经济管理学院，北京 100192；2.绿色发展大数据决策北京市重点实验室，北京 100192；3.南京信息工程大学，江苏南京 210044；4.中国科学院大学数学科学学院，北京 100190）
摘 要： 从文献计量视角分析我国风险评估研究领域近20年的研究内容、方法及趋势。以中国知网（CNKI）期刊数据库1997—2017年发布的风险评估领域相关文献为研究对象，按发文量划分为3个阶段，通过共词分析、社会网络分析等方法总结风险评估研究的潜在热点和发展趋势。通过词频统计及网络分析发现：信用风险、食品安全和环境风险是风险评估的主要研究内容；模糊综合评估和层次分析法是应用频次最多的方法，但随着时代需求的变化和数据收集与存储技术的发展，基于大数据和深度学习的方法在风险评估研究中的受关注程度得到提升。
关键词： 风险评估；社会网络分析；文献计量；共词分析
近些年来，我国在经济、文化、社会、工业、生态等领域的发展取得了显著成就，然而同时也产生了许多因素导致各领域的风险增多、风险事件频发，我国对风险管理需求日益增加。《中华人民共和国突发事件应对法》规定各级政府及相关部门应建立重大突发事件风险评估体系［1］。习近平总书记［2］也在党的十九大报告中强调：要更加自觉地防范各种风险，坚决战胜一切在政治、经济、文化、社会等领域和自然界出现的困难和挑战。可见，确立科学、系统、高效的风险管理机制，构建严谨、多样化的风险评估体系，成为提升我国风险管理水平的必然要求［3］。
1 理论分析
风险评估包括风险识别与风险分析，是风险管理的首要条件［4］。其目的是发现潜在的风险隐患、推算发生的可能性、评估风险发生后造成的损失等，为风险管理提供基于证据的信息和标准［5］，有针对性地提出预防和规避方案，尽可能减小风险发生后的影响范围和损失。
强迫症(obsessive-compulsive disorder,OCD)是一种以反复出现的强迫思维、强迫动作或仪式行为为主要临床特点的神经症。强迫症是一种相当常见的精神疾病,Kessler等发现强迫症在严重神经症中约占50%。强迫症的病因目前仍不清楚,但越来越多的证据表明强迫症有一些具体的神经生物学基础,这其中就包括遗传学部分。
国内的风险评估综述研究大多聚焦于生态风险、供应链和信息系统等应用领域［6-8］，对于我国风险评估研究的内容与方法缺少系统全面的研究梳理。因此，本文以中国知网（CNKI）期刊数据库为基础样本数据源，采用Pajek、BICOMB2和 Excel等研究工具［9］，分析该研究领域在我国近20年的演化与发展趋势，探究此领域所涉及的相关方法、模型和重点应用领域；通过文献计量、社会网络分析、共词分析及人工判读等方法［10-13］，对获取的文献进行文本挖掘，并根据发文量变化趋势将风险评估划分成3个阶段，通过社会网络分析方法找出该领域潜在主体之间的关系及各阶段的发展状况，并通过对比分析3个阶段的关键词共现系数和关键词网络特征，找出该领域的研究热点和未来发展方向。
宝宝说：“爸爸妈妈，请你们在帮我挑选东西前，好好查一查有关的安全标准，避免买来有安全隐患的物品，减少对我的伤害。”
2 数据的获取与研究方法选择
2.1 数据的获取
饮食治疗要点：关键在于限制进食量，降低体重。其次是限制甜食，吃糖可使甘油三酯含量增高。第三，补充维生素、矿物质和食物纤维，饮食不宜过分精细，主食应粗细搭配，多吃蔬菜、水果和藻类。适当增加蛋白质尤其是大豆蛋白的摄入。第四，适当限制胆固醇、脂肪，尤其是动物脂肪的摄入。第五，禁酒，酒可使这类患者的甘油三酯含量增高。
雪松是我最爱的老朋友，你别看它一脸不屑一顾的样子，根根刺儿不共戴天，其实，它是那样谦虚而卑微，从来不炫耀自己一年四季披绿装的坚韧和执著，它的不畏严寒的品格也是我最钦佩的地方。我还欣赏它挺拔的身躯，傲然挺立在校园文化石的旁边，变成一个庄严的卫士，守护着校园的安宁。
关键词是对文献主要内容的概括和精炼，可以高度表述文献的基本内容［29］。对文献的关键词进行统计分析，可以挖掘出相关领域某个阶段内的热点问题和发展趋势。本文通过BICOMB2软件对样本文献进行关键词提取，通过人工判读的方式进行数据清洗，主要是处理提取出的数据中的错误。数据错误主要为关键词之间的间隔符缺失，以及合并关键词中表述内涵相同的词，如“风险评估”和“风险评价”作为不同关键词出现，但两词的含义相同，因此需将两词合并，以保证数据分析的准确性。经过数据清洗后，3个阶段内词频≥2的关键词数量如表2所示。从表2中可以看出，关键词的数量总体呈现上升趋势，第二阶段的关键词数量约为第一阶段关键词数量的两倍，分别为461个和236个，表明从第一阶段到第二阶段期间，风险评估领域的研究内容增长迅速，研究面不断扩大；从第二阶段到第三阶段关键词的数量增长幅度减缓，累计百分比均处于50%～53%之间，表明从第二阶段到第三阶段期间，风险评估领域总体的研究规模逐步稳定。
在图1中，添加发文量的趋势回归曲线方程为y=-0.140 8x3+4.353 9x2-21.043x+30.496，计算出判定系数R2=0.987 9，表示该趋势线对发文量的实际情况拟合度较高。通过发文量统计分析可发现：1997—2002年的年发文量较少，均低于50篇；从2003年开始，我国风险评估领域的研究得到了较为迅速的发展；到2013—2017年，发文量逐渐趋于平稳，并在2015年达到了最高峰。为了更加系统地展现我国风险评估领域的研究情况，找到不同时期该领域的演化发展特征和研究热点，本文根据样本文献发文量变化趋势［14］,将1997年至2017年划分成1997—2007年、2007—2012年、2013—2017年3个阶段，这3个阶段的文献数量分别为521篇、1 019篇和1 144篇。
图1 1997—2017年我国风险评估领域发文量
从期刊分布角度分析风险评估的应用领域特征，样本文献分布在504个不同期刊上，其中有141个期刊的载文数量超过5篇，而另有181个期刊仅发表1篇相关论文。发文量最高的前10种期刊如表1所示，合计发表有关风险评估研究文献量约占到期刊发文总量的16.65%。通过CNKI数据库获取这些期刊2017年的复合影响因子和学科领域，进一步分析发现风险评估领域研究发文量较高的期刊大多来自电力工业、环境科学与资源利用、社会学及统计学和管理学等领域的专业期刊。
表1 我国风险评估研究发文量前10名期刊
2.2 研究方法的选择
2.2.1 共词分析
共词分析（co-word analysis）是一种通过统计某一领域相关文献中专业词汇共现情况，来研究文献内容的分析方法。通过研究某一领域专业词汇共现程度，可以判断该领域内各研究主体间的相关关系，进而展现该领域的研究结构［15］。共词分析的优势在于可通过构建共现矩阵、计算共现系数等方式，定量地展现出不同研究主体之间的关系［16］。关键词是对文献主要内容的概括和提炼，可以高度表述文献的基本内容。以关键词为词源进行共词分析的研究方法在文献计量及领域演化发展趋势研究方面应用较为广泛［17-19］。本文通过计算共现系数来比较不同研究主体之间的相关性。共现系数的计算有多种方式，此处借鉴Ochiia系数计算方法进行关键词共词分析研究［20—22］。
2.2.2 社会网络分析
如表7所示，从研究方法来看，层次分析法仍然保持着最高的接近中心性；主成分分析在该阶段获得了广泛应用，其接近中心性为0.53，仅次于层次分析法；模糊综合评估和因子分析也保持着较高的接近中心性，均为0.52；神经网络和支持向量机的接近中性均高于0.5并呈现上升趋势，处于网络中间层。从应用领域来看，重点应用领域包括生态风险、食品安全、供应链金融、电力系统、健康风险及信息安全等。值得注意的是，生态风险的接近中心性高达0.59，成为3个阶段中接近中心性最高的应用领域；食品安全、供应链金融和健康风险等新兴应用领域的接近中心性均高于0.5，处于网络中间层；债务风险和社会稳定领域的接近中心性分别为0.49和0.48，处于网络的边缘层，可能成为未来的热点应用领域。
3 风险评估研究的主要内容
3.1 关键词词频统计分析
排桩支护技术在现代的建筑施工中也是较为常用的，该施工技术就是在基坑开挖过程中，对边坡进行支护的一种方式。排桩支护技术由支护桩、支撑以及防渗帷幕组合而成，分为单排和双排2种支护类型。对于排桩支护技术，在实际应用过程中主要利用钻孔灌注桩，并在此基础上形成良好的挡土结构，这样的结构需要对桩与桩之间的距离进行很好的控制，从而保证施工的顺利进行。另外，排桩支护技术还可根据不同的工程变换结构，包括悬臂式结构、内撑式结构、锚杆式结构等多种结构，从而保证在施工过程中得以良好的运用。
表2 样本文献中词频≥2的关键词数量及其累计百分比
为了更加系统地展现风险评估领域在3个阶段演化发展的特征和研究内容的变化，本文对样本文献的高频关键词词频做了进一步统计，各个阶段中排在前20位的高频词汇总如表3所示。从表3中可以看到，在风险评估应用领域方面，生态风险的词频在3个阶段中上升最为迅速，主要研究内容为区域生态风险评价、土壤污染和景观生态风险评价等，生态风险评估方法多为定量模型如因子分析、三角模糊数和神经网络等［30-31］；食品安全和社会稳定风险两个风险评估应用领域相比前两阶段获到了更多的关注，由于这两个领域在风险评估中都含有部分难以量化的风险指标，因此多采用定性与定量相结合的评价模型，如风险矩阵、层次分析和模糊综合评价等［32-33］。对于风险评估的方法模型，值得注意的是，一些在第一阶段就被提出来的定量评估方法，如神经网络和贝叶斯网络等，在当时应用程度并不高，但随着时代的发展和数据收集与存储技术的提升，这些基于大数据和深度学习的方法在第二、三阶段得到了进一步的发展与应用。
表3 样本文献高频关键词词频统计
表3 （续）
3.2 关键词共现系数分析
第一阶段中，风险评估方法种类较少，多为定性方法或定性定量结合的方法，如模糊综合评价、层次分析和风险矩阵等；应用领域较少，大多集中在金融领域和信息安全领域。第二阶段中，风险评估的方法有了进一步的发展，定量评估方法和基于深度学习的评估方法如神经网络、支持向量机等得到了广泛应用；同时也出现了一些新兴应用领域，如环境风险、供应链和知识产权等。第三阶段中，随着时代的发展和数据收集与存储技术的提升，基于大数据和深度学习的方法，如神经网络、支持向量机和贝叶斯网络得到了更广泛的应用，但定性定量相结合的评估方法在各个领域仍然保持较高的应用频次。
第一阶段中（1997—2007年），高频关键词与风险评估和风险管理的共现系数累计值分别为1.84和0.48。各高频关键词与风险评估之间的共现系数都高于与风险管理的共现系数。其中，风险识别、风险控制、信息系统与风险评估之间的共现系数较高，分别为0.16、0.15和0.14，多数关键词与风险管理之间的共现系数为0；在与风险管理的共现系数中，层次分析法和风险分析最高，都为0.07。表明该阶段中，信息系统、风险投资和信息安全等领域与风险评估的关联最为密切，但对风险管理的关注较低，风险评估的研究成果在风险管理中应用程度较低。
第二阶段中（2008—2012年），高频关键词与风险评估和风险管理的共现系数累计值分别为1.92和0.61。期中，层次分析法、信息安全、生态风险评估与风险评估之间的共现系数较高，分别为0.20、0.17和0.19；只有评估和评估指标两个关键词与风险管理之间的共现系数高于与风险评估之间的共现系数，其他关键词与风险管理间的共现系数仍然较低，但多数关键词与风险管理都有共现关系。表明该阶段中，对风险管理的关注度有所提升，评估指标成为风险管理研究中的热点问题。另外，领域类关键词如信息安全、生态风险评估、电力系统、社会稳定等与风险评估之间的共现系数较前一阶段均有所提升，表明风险评估与各个应用领域的相关程度进一步加深。
第三阶段中（2013—2017年），高频关键词与风险评估和风险管理的共现系数累计值分别为2.27和1.08，对比前两阶段有较大幅度提升。关键词与风险评估之间的共现系数大于等于0.2的有：生态风险、社会稳定和健康风险评估，其中生态风险与风险评估之间的共现系数最高为0.23；安全风险评估和社会稳定与风险管理之间的共现系数较高，分别为0.12和0.10，且绝大多数关键词与风险管理都有共现关系。表明我国风险评估领域的研究学者对风险管理的关注度逐步提高，其中安全风险评估与风险管理的相关关系最为密切。在风险评估方面，与生态风险之间的共现系数持续上升，成为各应用领域中受关注度最高的领域，社会稳定在风险管理和风险评估中都获得较高的关注。
表4 3个阶段中样本文献关键词共现系数统计
表4 （续）
（1）第一阶段（1997—2007年）。设定词频 ，共获取关键词40个（如图2），其中核心节点有2个，分别是风险评估和模糊综合评估，其接近中心性分别为0.86和0.60；中间层节点有19个，占总体的47.5%；边缘节点有19个，占总体的47.5%。
3.3 关键词网络与中心性分析
本文采用社会网络分析方法建立3个阶段的关键词网络图，深入分析网络内部各个节点间的相关关系，发掘风险评估领域的演化与发展特征，利用Pajek软件绘制了不同阶段关键词关系网络。本文选用接近中心性（closeness）来绘制网络图，根据各个节点的中心性，将所有节点划分为3 层［40］：（1） 的节点为核心节点；（2） 的节点为中层节点；（3）
的节点为边缘节点。其中：
代表核心节点；
代表中间层节点；
表边缘节点。为保证网络的可视化效果，通过设定词频阈值，将每个网络的节点控制在60个以内。从提取出的高频关键词及绘制的网络图中我们可以看出，关键词的特征主要可分为两大类，分别是评估方法类和应用领域类。
planning area LIU Ting-ting FEI Shu-min YU Chun-lei(48)
通过对比分析3个阶段的共现系数，发现风险评估的应用领域属性逐步增强，一方面保持着与传统应用领域较高的相关性，如电力系统、信息安全等［35-36］，另一方面又衍生出许多新兴领域，如健康风险、食品安全等［37-38］，生态风险领域是发展最迅速、受关注度最高的领域［39］。
图2 第一阶段样本文献的关键词关系网络
注：1997—2007年的词频大于等于5
如表5所示，从评估方法来看，模糊综合评估的接近中心性最高，与其他关键词联系最为密切，可见该方法在风险评估中应用最广泛；其次是处于中间层的层次分析法和主成分分析法，也具有较高的接近中心性。表明第一阶段中两种评估方法应用较为广泛。该阶段的风险评估方法还有风险矩阵、判别分析和神经网络等方法，其接近中心线均在0.5以下，都处于网络边缘层。从应用领域来看，风险投资、商业银行、信息安全及信用风险是主要应用领域，其接近中心性均在0.5以上，其中风险投资中心性最高，是该阶段风险评估应用最广泛的领域。另外，处于边缘层的应用领域还包括信息系统和生态风险等，虽然当前阶段这些领域不是研究热点，但可能成为未来的新兴应用领域。
表5 第一阶段样本文献研究的主要评估方法及应用领域的接近中心性排序
（2）第二阶段（2008—2012年）。设定词频 ，共获取关键词58个（如图3），其中核心节点有1个，为风险评估，其接近中心性为0.90；中间层节点有38个，占总体的65.51%；边缘节点有19个，占总体的32.76%。
图3 第二阶段样本文献的关键词关系网络
注：2008—2012年的词频大于等于6
如表6所示，从评估方法来看，层次分析法的接近中心性最高，成为该阶段应用最广泛的评估方法；模糊综合评估的接近中心性仅次于层次分析，依然保持较高的应用频次。处于边缘层的风险矩阵和神经网络方法在该阶段的接近中心性均高于0.5，上升到了网络中间层；新衍生出的支持向量机方法的接近中心性为0.5，也处于网络中间层。接近中心性低于0.5的方法还包括概率风险评估和KMV模型及综合评估等处于网络边缘层。从应用领域来看，信用风险领域的接近中心性最高为0.53，新兴应用领域有环境风险、供应链和知识产权，其中知识产权领域的接近中心性较低，为0.49，但其距网络中间层节点阈值非常接近，可能成为未来的重点应用领域。
表6 第二阶段样本文献研究的主要评估方法及应用领域的接近中心性排序
（3）第三阶段（2013—2017年）。设定词频 7，共获取关键词60个（如图4），其中核心节点有1个，为风险评估，其接近中心性为0.88；中间层节点有34个，占总体的56.67%；边缘节点有25个，占总体的41.67%。
图4 第三阶段样本文献的关键词关系网络
注：2013—2017年的词频大于等于7
社会网络分析(social network analysis)是研究一组对象相关关系的研究方法，利用点线相连的构图方式搭建网络，展现一组对象之间的相关关系。表现网络图的特征和节点关系是社会网络分析的关键［23］。本文利用Pajek软件来构造网络［24］，基于关键词网络的中心性、网络密度、集聚度系数和节点平均度进行分析［25］。网络的中心性又分为点度中心性、中间中心性、接近中心性和权重中心性［26］。接近中心性的运算结果代表网络中的单个点与其他点之间的沟通能力，取决于本身与网络中所有点之间的关系，而不仅仅是与临近点之间的直接关系。相对其他中心性的运算方式，接近中心性更适合一个领域中关键词之间的关系分析，测量结果也更加精确。本文参考相关书籍及文献，对网络接近中心性RP、网络平均密度 、网络平均度 和网络集聚度系数 进行了计算［27-28］。
选取CNKI作为数据源，选择期刊数据库，以高级检索方式，通过添加多个检索条件来精确查询内容，保证数据获取的全面性。具体的检索方式为：在高级检索中添加主题词选项，各项之间为“或者”关系；主题词以“风险评估”或者“风险评价”为检索内容；检索年份指定为1997年至2017年；期刊来源类别指定为SCI、EI及CSSCI。本研究中所用数据检索日期为2017年12月23日。通过上述方法检索出4 553篇文献，经人工判读和数据预处理,删除重复及与研究内容不相关的文献, 最后筛选得到2 684 篇文献（以下简称样本文献）。样本文献发表年份的分布情况如图1所示。
表7 第三阶段样本文献研究的主要评估方法及应用领域的接近中心性排序
表7 （续）
为了分析风险评估领域研究的各阶段网络图结构特性，本文分别计算出3个阶段的网络密度、网络平均度和集聚系数，结果如表8所示。3个阶段的关键词网络图的网络密度和集聚系数总体呈现下降趋势，表明该研究领域关键词之间的相关程度逐年降低，侧面反映出该研究领域的研究范围在不断扩大，挖掘出许多新的研究问题和研究热点，如第三阶段出现的食品安全、社会稳定及健康风险评估等。3个阶段网络图的平均度总体呈现上升趋势，第二阶段到第三阶段趋于稳定，表明各阶段的研究内容逐步集中，各阶段的网络在结构和规模上趋于稳定。
表8 样本文献3个阶段的网络特性
4 风险评估的主要方法及应用领域
以关键词词频统计结果为基础，以关键词共现矩阵为输入，选取风险评估与风险管理作为重点共现关键词，建构共现系数矩阵［34］,分析各阶段高频关键词与重点共现关键词之间的Ochiia系数，如表4所示。
在应用领域方面，值得注意的是，生态风险应用领域从第一阶段处于边缘层到第二阶段上升为中间层，再到第三阶段成为了高接近中心性的中间层节点，发展尤为迅速，表明我国风险评估领域对于生态风险尤为重视，生态风险将会成为今后的重点应用领域；第三阶段中还衍生出许多新兴应用领域，如食品安全、健康风险、供应链金融和社会稳定等，也将会成为风险评估未来的热点应用领域。
随着风险评估领域的发展和风险评估体系的成熟，风险评估的方法及应用领域趋于稳定，但不同应用领域的风险评估方法仍具有一定差异性。风险评估方法的选择与应用领域的风险因素特性密切相关，主要根据评估因素的定性与定量特征进行区分。本文通过对3个阶段的风险评估内容和方法进行梳理，得出风险评估领域主要评估方法及应用领域关联图，如图5所示。由图5可看出：风险评估领域中单一的定性评估方法使用逐渐减少，代表性评估方法有风险矩阵法和德尔菲法，主要用于评估社会稳定及食品安全领域中存在的一些难以量化的风险因素；单一的定量评估方法相对较多，代表性评估方法有因子分析、主成分分析、三角模糊数法和KMV模型，主要应用在生态风险、食品安全和信用评价等领域；而定性定量结合的方法使用最多，在8个主要应用领域都有涉及，其中最具代表性的评估方法有层次分析和模糊综合评价；基于深度学习的风险评价方法在现阶段应用持续增加，主要包括神经网络、贝叶斯网络和支持向量机，在信用评价、信息安全、商业银行和电力系统等一些定量风险因素较多、定量数据易获取且具备大数据支撑的应用领域使用较多。
网络凝聚子群是网络中的行为者子集，其中行动者之间存在相对较强、直接、紧密、经常或者积极的关系[13]。本文设置凝聚子群最大切分深度为3，共得到8个派系分类(如表1)。
图5 我国风险评估领域的主要评估方法及应用领域
5 风险评估研究趋势
为了进一步探究文献分析后的结果，本文又选取了风险评估领域的4个主要评估方法和4个主要应用领域，并对每个关键词在3个阶段的词频进行了统计，结果如图6所示。其中：横轴为关键词，纵轴为累计频次，
表示第一阶段，
表示第二阶段，
表示第三阶段。从图6中可以看出：在4个主要评估方法中，模糊综合评价和层次分析始终保持较高的频次，但模糊综合评价总体呈现下降趋势；风险矩阵和神经网络应用频次较低，但神经网络评估法总体呈现稳步上升趋势，主要是由于现阶段数据收集与存储技术的不断发展，基于大数据和深度学习的评估方法有了更好的发挥空间，神经网络、贝叶斯网络和支持向量机等评估将会成为新的风险评估方法研究热点。在4个主要应用领域中，信用风险领域始终保持较高的频次，电力系统和信息安全的频次较低，但总体呈现上升趋势；频次变化最大的生态风险领域在第三阶段的出现频次约为第一阶段频次的5倍，表明风险评估在生态风险领域的应用与研究不断增多，主要是由于随着工业的发展，自然环境日益恶化，水土流失、空气污染等自然灾害频发，我国政府部门对生态安全尤为重视，党的十九大更是提出了改革生态环境监管体制、设立自然生态监管机构；风险评估是生态监管中的先决条件，对于生态风险的研究仍然会是风险评估领域的热点。
学习自觉性的体现是拥有学习的自立行为，它是一种在具体实践中表现的独立行为，学习者能够自己设计学习计划，确定学习目的是它的具体表现，它也需要在充分学习和吸收别人的学习长处的情况下有选择的接受老师的指点。为了加强英语语法学习的自立行为，需要学生做到以下几点:第一，学生可以参加英语社团，因为英语学习的自立行为可以在实践中建立起来，为了逐步地形成英语语法学习的自主精神，学生要保持积极的心态，不怕困难，并尽自己的全力去解决；第二，学生要努力克服自身的心理障碍，不胆怯、不恐惧、不逃避，要勇于向教师请教，不羞于向同学请教，要想真正的形成英语语法学习的自主行为，就要努力的战胜胆怯，恐惧等心理障碍。
图6 样本文献8个主要关键词在3个阶段的词频趋势
综上所述，我国风险评估研究在近20年发展迅速，既继承与发展了传统的应用领域和评估方法，如神经网络和生态风险评估等，又提出了新的研究方法，开辟了新的应用领域，如食品安全和健康风险评估等。在国内学者共同努力下，我国风险评估研究与时俱进，为解决实际问题、完善各领域的风险管理系统夯实了基础。
6 总结
风险评估是一个应用性非常广泛的领域，本文通过共词分析及社会网络分析等方法，对CNKI数据库中的2 684篇文献进行了挖掘分析，深入研究了该领域的演化发展过程，对比分析了各个阶段的研究特性。通过对比样本文献在3个阶段的关键词网络图可以看到：
（1）许多新生应用领域出现，从无到有地发展。主要是由于政府部门对于各领域的安全防范重视程度不断提高，相关政策不断出台，从而带动了大量的人力、物力及资金投入到风险评估领域中，促进了该领域的多样化发展。由本文的词频分析和网络分析结果可以看出，生态风险、食品安全、社会稳定风险等应用领域将会成为热点研究方向。
11月29日，随着"海巡10481”"海巡10981”两艘内河35米级巡逻船在桂平海事处趸船码头签署交船协议，梧州、贵港、南宁、百色等4个海事局已全部配备35米级及以上等级海事巡逻船，西江航运干线广西段全面进入大船监管时代。
（2）风险评估领域研究方法的可靠性和准确性不断提升。随着时代的进步，越来越多基于复杂数学理论的定量方法被应用到风险评估中，风险因素指标体系不断完善，评价模型的精确性不断提升。但关于定量分析和大数据技术的拓展应用方面仍需进一步探索研究。由于数据收集与存储技术的迅速发展，一些基于大数据和机器学习算法的评估方法，如神经网络、贝叶斯网络和SVM等将会成为新的风险评估方法研究热点。
同时也看到本文的研究方法存在一定的局限性：（1）只针对国内风险评估领域的文献进行了挖掘分析，缺乏国际视野，国内外风险评估领域演化发展的对比分析是下一个关键研究方向。（2）以文献关键词为基础研究文献内容、构建网络图，虽然能够体现该领域的研究特征及领域内研究主体间的相关关系，但对文献深层内容挖掘相对不足。
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The Content, Method and Trend of Risk Assessment Research in China:Based on the Perspective of Document Analysis
Su Yasong1,2, Zhang Minyu3, Wang Zongshui1,2,4, Chen Jindong1,2
(1. Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100192, China;2. Beijing Key Laboratory of Green Development Big Data Decision, Beijing 100192, China；3. Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;4.School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China）
Abstract: This paper analyzes the research contents， methods and trends in the field of risk assessment in China in recent 20 years from the perspective of document measurement. Taking the relevant documents in the field of risk assessment published from 1997 to 2017 in the CNKI periodical database as the research object， the documents are divided into three stages according to the amount of document published， and through the co-word analysis， social network analysis and other methods summarize the potential hot spots and development trends of risk assessment research. Through word frequency statistics and network analysis， it is found that：credit risk， food safety and environmental risk are the main research contents of risk assessment; fuzzy comprehensive evaluation and analytic hierarchy process (AHP) are the most frequently used methods， but with the changing needs of the times and the development of data collection and storage technology， the method based on big data and in-depth learning has been promoted in the research of risk assessment.
Key words: risk assessment; social network analysis; bibliometric; co-word analysis
中图分类号 ：X924.4；G301
文献标志码： A
文章编号： 1000-7695（2019）09-0205-10
doi: 10.3969/j.issn.1000-7695.2019.09.030
收稿日期： 2018-06-12，修回日期：2018-09-06
基金项目： 国家重点研发计划项目“绿色产品认证共性关键技术研究”（2017YFF0211501）；国家自然科学基金青年科学基金项目“基于异构表示融合的网络社会风险在线识别与动态监测”（71601023）
作者简介： 苏亚松（1994—）,男,河北衡水人,硕士研究生，主要研究方向为管理决策支持；张旻昱（1997—）,女,山东泰安人,本科生,主要研究方向为数字媒体；王宗水（1987—）,男,河北唐山人,副教授,博士，博士后，主要研究方向为社会网络分析；陈进东（1983—）,男,四川重庆人，讲师，博士,主要研究方向为决策支持。
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