Resumen

En la vida real, pueden surgir múltiples emergencias de opinión pública en red en un lugar determinado al mismo tiempo. Por lo tanto, es necesario invitar a expertos en toma de decisiones de emergencia en múltiples campos para evaluar de manera oportuna la crisis integral de la opinión pública en línea, y luego utilizar los recursos de emergencia limitados para priorizar la respuesta a la que tenga la crisis más alta. Debido a la complejidad de las emergencias de opinión pública en red y la limitada cognición de los expertos, la mayoría de los problemas de decisión para evaluar las emergencias de opinión pública en red son altamente inciertos. Además, antes de la selección de la crisis más alta, es preferible que los expertos lleguen a un alto grado de consenso entre sus evaluaciones u opiniones. Para abordar estos problemas, este artículo presenta un nuevo modelo adaptativo de consenso para la toma de decisiones de grupo multiatributo (MAGDM) con matrices de decisión lingüísticas probabilísticas (PLDMs). Primero, para cuantificar la diferencia entre dos conjuntos de términos ling

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Opinión pública en redes; Expertos en toma de decisiones de emergencia; Evaluación de crisis; Modelo de consenso; Matrices de decisión lingüística probabilística; Pesos de atributos
• Keywords:Network public opinion emergencies; Emergency decision experts; Crisis evaluation; Consensus reaching model; Probabilistic linguistic decision matrices; Attribute weights