本文由Peng Cui、Ping Zou、Xuan Ju、Yi Liu 和 Yalu Su共同完成。主要作者来自南京林业大学土木工程学院工程管理系。文章于2022年11月19日发表于《International Journal of Environmental Research and Public Health》。其标题为“Research Progress and Improvement Ideas of Anti-Epidemic Resilience in China’s Urban Communities”。
本论文属于综述类文章，聚焦于中国城市社区在新冠疫情期间的抗疫韧性问题。文章从韧性治理的视角出发，系统总结了国内外关于社区疫情防控韧性的主要研究进展、理论框架、研究方法及存在的问题，并提出了提升中国城市社区抗疫韧性的改进思路。
新冠疫情自2019年底暴发以来，对全球公共卫生系统带来了极大的冲击。各国采取多种措施进行疫情管控，如西班牙的强制禁足政策、伊朗向世界卫生组织寻求紧急救援、南非实施的卫生控制等。在中国，从城市封闭到全民核酸检测，再到假期疫情监控，各省市出台了一系列高强度的“外防输入、内防反弹”策略。社区作为中国疫情防控体系的末端，不仅是防疫的前线，也是政府和居民之间的重要协调纽带。
本文指出，现有研究中关于韧性社区的体系化框架尚未形成。社区疫情防控工作存在管理漏洞与资源约束问题。例如居民健康码重复检查、多次登记的繁琐流程，以及关键防疫资源配置的不合理，老年人群体在信息技术上面临困境等。为此，本文将韧性管理、网络理论和多智能体仿真技术整合，探索了新冠疫情背景下中国社区抗疫工作的提升路径。
论文中详细阐述了社区治理从“管理”向“治理”演变的进程，强调韧性理论（Resilience）在疫情治理中的潜力。韧性社区应具有“4R”特征：Robustness（稳固性）、Redundancy（冗余性）、Rapidity（快速响应能力）和Resourcefulness（资源统筹能力）。文章提出通过以下步骤构建城市社区抗疫动态网络： 1. 确定疫情防控的物理与过程边界； 2. 提取研究案例中的关键要素信息，包括利益相关者（Stakeholders, S）、资源（Resources, R）、信息（Information, I）和任务（Tasks, T）； 3. 建立动态网络耦合模型并基于指标体系评估“4R”韧性。
论文分别用网络中心度表示稳固性、结构洞表示冗余性、网络密度测定快速响应能力、小组分析方法标示资源统筹能力。研究通过对多层网络的划分，构建了社会资源和治理水平紧密联系的指标体系。
为了描述社区抗疫韧性的动态演化过程，论文引入了以下疫情扰动变量： - S扰动：利益相关者的行为变化。 - R扰动：供应链中断及资源配置失衡。 - I扰动：信息传递延迟。 - T扰动：任务流程阻断或效率下降。
整个过程分为三个阶段：“正常状态–应急状态–恢复状态”。基于Bayesian理论，论文构建了一个基于动态网络的节点易损性模型，用于描述扰动变量如何诱发社区韧性的动态变化。在评估社区韧性时，引入了深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）算法，该算法能够从历史数据中提取模式并预测未来阶段社区韧性水平。
论文重点描述了韧性从扰动状态逐渐恢复到新的平衡状态过程中的关键节点关系、扰动程度、网络关系的变化及整体表现。
为了提升中国社区抗疫能力，论文设计了智能仿真计算实验平台，包含以下模块： 1. 动态贝叶斯网络模块：定义节点属性、关系链及扰动因素，量化网络间要素的耦合关系； 2. 多智能体模拟模块：构造以多个利益相关方为主体的虚拟仿真模型； 3. 动态参数配置模块：根据社区特点设置个性化参数，如干扰场景、时间周期和网络链接路径； 4. 数据集成模块：实时调用社区实际疫情案例数据库，实现数据整合与模型优化； 5. 并行实验模块：通过虚拟场景与实际情况的同步分析，改进韧性测评模型及策略优化。
基于上述平台，论文对社区的抗疫韧性水平进行了聚类分析，将其细分为若干等级，并结合扰动情景及成本约束变量，提出了最优的“扰动–成本–抗疫韧性”策略组合。优化目标为在成本输入最小化条件下实现韧性水平最大化。
论文进一步总结了对现有研究的补充： 1. 网络研究：通过建立“四网合一”的复合型网络模块，填补传统方法在刻画韧性动态演化过程中的不足。 2. 定量分析：将扰动入因与网络变化结果的因果链进行量化分析，揭示抗疫韧性从扰动到恢复的内在机理。 3. 新技术应用：采用深度学习算法，如DBN，来实现动态、多参数及随时变化场景下韧性水平的精准预测。 4. 政策建议：输出一套智能化且基于真实数据的抗疫策略，更加精确地服务于社区管理者的决策需求。
论文强调，不同城市社区的抗疫问题需要因地制宜。未来研究应结合实际案例和数据，以验证仿真实验结果的准确性和适用性。
本文在学术上和应用上均具有重要意义： - 学术贡献：将韧性理论与社会网络分析、深度学习模型结合，从全局视角提供了衡量、描述社区抗疫韧性的框架与工具。 - 应用价值：为城市社区制定精准的防疫策略提供了技术支持，并为其他国家优化疫情防控机制提供了可借鉴的经验。
通过对社区韧性的科学研究，进一步推动了中国公共卫生防控领域治理体系和治理能力现代化的发展，也为全球抗疫工作带来更多视角和策略上的启示。