民意调查数据驱动的社会风险评估方法

本技术属于数据驱动，尤其涉及一种民意调查数据驱动的社会风险评估方法。

背景技术：

1、社会风险评估是一项重要的工作，旨在识别和评估可能对社会稳定性产生负面影响的因素。随着大数据技术的发展，越来越多的社会风险评估开始采用数据驱动的方法，通过收集和分析大量的民意调查数据来评估风险。

2、传统的社会风险评估方法往往依赖于专家的经验判断和有限的数据来源，缺乏有效的数据支持，可能导致评估结果不够准确和全面，难以准确地评估社会风险等级。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种民意调查数据驱动的社会风险评估方法，可以解决传统的社会风险评估方法缺乏有效的数据支持，难以准确地评估社会风险等级的问题。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种民意调查数据驱动的社会风险评估方法，包括：

3、确定民意调查评估项目；其中，所述民意调查评估项目包括学校基建、课程调整、社团活动和餐饮服务；

4、根据所述民意调查评估项目进行分析，得到调查方式和调查对象；其中，所述调查方式包括抽样调查和全员调查；

5、基于所述调查方式和所述调查对象发送调查问卷，获取民意调查数据；其中，所述民意调查数据用于反映所述调查对象反馈的调查反馈结果；

6、根据所述民意调查数据进行分析，得到社会风险评估等级。

7、本技术实施例中上述的技术方案，至少具有如下技术效果：

8、本技术提供的民意调查数据驱动的社会风险评估方法，通过确定包括学校基建、课程调整、社团活动和餐饮服务的民意调查评估项目；然后根据民意调查评估项目进行分析，得到包括抽样调查和全员调查的调查方式和调查对象；再基于调查方式和调查对象发送调查问卷，获取用于反映所述调查对象反馈的调查反馈结果的民意调查数据；最后根据民意调查数据进行分析，得到社会风险评估等级。该方法能够更加科学合理地确定评估项目、调查方式和调查对象，确保民意调查数据的真实性和有效性，能够针对不同类型的评估项目采取不同的调查策略，提高了评估的针对性，有效地处理和分析数据，提供了更加准确的风险评估依据，从而得到准确的社会风险评估等级。

9、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述民意调查评估项目进行分析，得到调查方式和调查对象；

10、根据所述民意调查评估项目进行分析，得到项目类别；其中，所述项目类别包括普通类、特殊定向类，所述普通类包括学校基建和餐饮服务，所述特殊定向类包括课程调整和社团活动；

11、基于所述项目类别确定调查方式和调查对象。

12、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述项目类别确定调查方式和调查对象，包括：

13、当所述项目类别为所述普通类时，确定所述调查对象为第一成员；其中，所述第一成员包括所有的学校学生、教职工和社区成员；

14、根据所述普通类进行分析，得到项目影响度；其中，所述项目影响度用于反映所述普通类的所述民意调查评估项目与所述第一成员的关联程度；

15、基于所述项目影响度确定调查方式。

16、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述项目影响度确定调查方式，包括：

17、将所述项目影响度与预设阈值进行比对；

18、当所述项目影响度小于所述预设阈值时，确定所述调查方式以第一调查方式进行调查；当所述项目影响度大于或等于所述预设阈值时，确定所述调查方式以第二调查方式进行调查；其中，所述第一调查方式用于指示对所述第一成员中的部分人数进行调查，所述第二调查方式用于指示对所述第一成员的全部人数进行调查。

19、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述项目类别确定调查方式和调查对象，还包括：

20、当所述项目类别为所述特殊定向类时，确定所述调查对象为第二成员；其中，所述第二成员为所述特殊定向类相关联的人员；

21、基于所述特殊定向类计算所述第二成员的基数；其中，所述基数用于反映所述第二成员占全体人员的比例；

22、基于所述基数确定调查方式。

23、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述基数确定调查方式，包括：

24、将所述基数与预设基数进行比对；

25、当所述基数小于或等于所述预设基数时，确定所述调查方式以第三调查方式进行调查；当所述基数大于所述预设基数时，确定所述调查方式以第四调查方式进行调查；其中，所述第三调查方式用于指示对所述第二成员的全部人数进行调查，所述第四调查方式用于指示对所述第二成员中的部分人数进行调查。

26、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述民意调查数据进行分析，得到社会风险评估等级，包括：

27、根据所述民意调查数据进行分析，得到关键指标数据和整体满意度；其中，所述关键指标数据用于指示所述调查问卷中部分题目的问卷回复数据；

28、基于所述关键指标数据和所述整体满意度得到社会风险评估等级。

29、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述关键指标数据和整体满意度得到社会风险评估等级，包括：

30、根据所述关键指标数据的特定问题进行分析，得到风险因子；

31、根据所述关键指标数据的正负情绪比例进行分析，得到情绪指数；

32、基于所述风险因子和所述情绪指数以及所述整体满意度进行分析，得到社会风险评估等级。

33、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述风险因子和所述情绪指数以及所述整体满意度进行分析，得到社会风险评估等级，包括：

34、计算所述风险因子的出现次数；

35、根据所述出现次数得到第一风险等级；

36、根据所述情绪指数得到第二风险等级；

37、根据所述整体满意度得到第三风险等级；

38、基于所述第一风险等级、所述第二风险等级和所述第三风险等级得到社会风险评估等级。

39、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述第一风险等级、所述第二风险等级和所述第三风险等级得到社会风险评估等级，包括：

40、获取所述第一风险等级对应的第一权重，并基于所述第一权重对所述第一风险等级进行加权，得到第一加权值；

41、获取所述第二风险等级对应的第二权重，并基于所述第二权重对所述第二风险等级进行加权，得到第二加权值；

42、获取所述第三风险等级对应的第三权重，并基于所述第三权重对所述第三风险等级进行加权，得到第三加权值；

43、将所述第一加权值、所述第二加权值和所述第三加权值进行求和，得到社会风险评估等级。

44、第二方面，本技术实施例提供了一种民意调查数据驱动的社会风险评估装置，包括：

45、确定模块，用于确定民意调查评估项目；其中，所述民意调查评估项目包括学校基建、课程调整、社团活动和餐饮服务；

46、第一分析模块，用于根据所述民意调查评估项目进行分析，得到调查方式和调查对象；其中，所述调查方式包括抽样调查和全员调查；

47、获取模块，用于基于所述调查方式和所述调查对象发送调查问卷，获取民意调查数据；其中，所述民意调查数据用于反映所述调查对象反馈的调查反馈结果；

48、第二分析模块，用于根据所述民意调查数据进行分析，得到社会风险评估等级。

49、第三方面，本技术实施例提供了一种民意调查数据驱动的社会风险评估设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的方法。

50、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的方法。

51、第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在民意调查数据驱动的社会风险评估设备上运行时，使得民意调查数据驱动的社会风险评估设备执行上述第一方面中任一项所述的民意调查数据驱动的社会风险评估方法。

52、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。