DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验结果与分析 4.1. 特征匹配 对目标进行人脸特征匹配时，会出现对无用点的匹配，既浪费时间，也浪费资源，相关数据见表1。因此在对目标人脸进行人脸识别前，需要图片中的人脸进行截取，为保证还原的保真度，我们采用保持截取人脸的图像尺寸不变的原则。 程序输出得到若干个包含人脸的矩形框位置(x， y， w， h)。其中x与y表示人脸在原图中坐标，w与h表示获取得到的人脸的宽与高。对匹配点的坐标进行适当的线性变换便可得到该特征点在原像素坐标系中的坐标。 截取后，立体匹配区域显然变小，匹配效率自然会大幅度提高。实验表明，从图像中获取人脸区域再进行立体匹配可以极大提高匹配的效率。 特征匹配前使用SIFT算法对人脸的特征点进行提取，将特征点的位置画到图像上，提取结果如图2所示。 Table 1 Three-dimensional information of five sets of feature point 数据组 左右匹配点 视差 三维坐标 计算距离/mm 手持激光测距/mm 误差 数据组一 (488， 239) (438， 239) 50 −24.23， −165.96， 2767.60 2772.68 2783.43 0.388% 数据组二 (496， 292) (443， 292) 53 −11.03， −78.17， 2610.95 2612.14 2645.78 1.321% 数据组三 (501， 292) (442， 292) 59 −3.26， −70.22， 2345.43 2346.48 2365.32 0.823% 数据组四 (497， 262) (430， 262) 67 −7.55， −96.94， 2067.38 2067.66 2077.91 0.501% 数据组五 (490， 362) (412， 362) 78 −13.52， 17.23， 1774.11 1774.24 1786.26 0.789% 表1. 五组特征点的三维信息 图2. SIFT提取特征 特征点集中分布在脸部边缘、头发边缘、以及眼耳口鼻处。脸部边缘和头发边缘颜色变化大，像素灰度值有突变，所以有很明显的边缘特征。眼耳口鼻处表面形状复杂、凹凸不平，有很多角点、边缘、线段等，在很小的局部区域内表现为颜色、亮度、形状有明显差别。 将两张人脸图片中对应的特征点，使用BruteForce进行匹配，绘制从两个图像中匹配出的关键点，匹配结果如图3所示。剔除边界特征点的判断方法比较严格，有可能误删正确的特征点，特别是特征点靠近图像外围时。所以，为了减少误删特征点，裁剪脸部图像时，在周围保留了一圈对人脸三维重建影响不大的背景，即墙面。这样的话，误删的匹配点主要是墙面的特征，不影响人脸的特征提取和匹配。 图3中特征匹配的结果中，大量的特征点间的线都是水平的。符合实验精度的要求。 4.2. 三维坐标求解 实验是基于Matlab和VisualC++，为了验证本文采用方法的有效性，进行如下实验：随机选取一组图像对，利用公式计算出图中匹配的特征点的三维世界坐标值，如表1，并通过相关数据的计算比较进行验证。 特征点到摄像机的计算距离与实际距离误差不超过1.5%。可见，本文三维重建的正确度比较高。所产生的误差由如下几个方面引起：首先，摄像机标定过程中仍然存在不可避免的误差，例如未考虑薄透镜畸变；其次，实际测量的距离信息也可能存在误差；第三，特征点提取存在误差；第四，光线等引起的噪声干扰。 4.3. 人脸三维重建 使用本文中算法，对双目相机获取的人脸图像，进行特征点提取和人脸三维重建。人脸三维重建模型实验结果如图4所示。 选择平均欧氏距离作为客观评价标准 。 S r ， S t 是两个形状的曲面，V分别是曲面上的顶点集合。 V r ， i ， V t ， i 分别是 S r ， S t 上的顶点。三维重建精度与时间如表2所示，选择文献 [ 12 ] 作为对比算法。本文算法的重建精度有所下降，但是其仍可以保持较好的精度，却可以极大地提高三维重建的效率，为实时三维识别奠定了基础。
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user: 5. 结语 本文采用SIFT算法、特征点标定方法实现了人脸的三维重建。最终的人脸模型网格足够稠密，精度足够高，而且与实际人物相符，准确度也达到了预期的要求。与其它常用的人脸三维重建技术相比，本文提出的方法原理更加简单直观，对设备和环境的要求不高，不依赖标准人脸模型或人脸数据库。建模的准确度、精度和速度都足够满足常规的要求，适用范围很广，在目标识别、动态追踪、三维重建等计算机视觉领域有一定的优势。但SIFT算法的计算量很大，现阶段还不能将其直接用于人脸的实时三维重建。进一步提高SIFT算法的计算速度是未来的一个研究方向。 图3. SIFT特征匹配 图4. 人脸三维重建结果 Table 2 Contrast results of 3D reconstruction of face and time of us 方法 文献 [ 12 ] 算法 本文算法 欧氏误差/mm 8.34 12.56 重建时间/s 245.23 14.53 表2. 重建精度与时间的对比
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user: 摘 要 [背景/意义]将微博用户看作感知单元，形成群智网络，从公众情感角度对传染病的分布、传播与发展进行简洁直观、可视化的描述。[方法/过程]研究分五个部分。首先，爬取与事件相关的微博帖集；其次，利用数据过滤模型α过滤与事件关联度不高的帖集；同时，基于OpenStreetMap查询并检测位置以返回真实位置集；然后，基于Python的JIEBA分词系统，进行分词和词频处理，并基于朴素贝叶斯算法实现对关键词的情感预测，得到情感集；最后，通过情感反馈模型μ与疫情监控模型э产生情感曲线与疫情地图，并进行案例研究。[结果/结论]通过这种方法(内含四个模型)，可以从微博上生成传染病事件的疫情情感地图与公众情感曲线。其中，地图展示了各位置集的疫情严重情况与传播情况，情感曲线给出了公众反馈随时间的变化。研究发现，病例数越多与人口流动性较大的地区情绪表现更为消极，优良的医疗条件和积极的社交媒体宣传对公众情绪有一定积极效果。 关键词 :群智感知，朴素贝叶斯，疫情监控，情感识别，网络爬虫 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自2014年9月底，埃博拉病毒在利比里亚之后，全球范围对于传染病的担忧持续蔓延，移民检查和医疗系统处理埃博拉病毒的能力受到广泛质疑。对于传统的公共卫生监测系统而言，难以发现和监测传染病的传播规律以及公众对相关事件的情感变化。现有的监视方法，如问卷和临床试验，覆盖的人数与地理范围有限，结果往往出现较大延误，这对于疫情传播的控制与网络舆论的管理是不利的。为补充当前监视系统，需开发一种新颖的模型。能够跟踪公众情绪的实时统计并基于公众情感变化提供疫情预警及监控，帮助政府从多角度做出决策，有效阻止或回应潜在的社会舆论及公共健康危机。 网络创造了前所未有的资源，可用于追踪传染病对公共健康的威胁。微博是中国最大的社交平台之一，是产生和分享实时内容与话题的重要媒介之一，吸引了大量的主题社区 [ 1 ] ，舆论传播和内容分析 [ 2 ] 。研究将微博用户视为社交传感器 [ 3 ] ，用于监测传染病传播与公众舆论的对应情感变化趋势。
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user: 2. 文献综述 2.1. 群智感知 群智感知是一种利用移动端有效收集处理数据的创新物联网感知模式。该模式下，大量用户的移动设备作为基础单元，构成群智感知网络，从而实现大规模的网络数据收集 [ 4 ] ，这种模式可以让普通人使用从社会群体的移动设备收集或生成的数据 [ 5 ] ，并可通过云端的异构众包数据来提取隐藏的信息。近年，具有GPS与其他传感功能的交通工具逐渐普及至社会各角落，这促进了群智感知模式的形成，在网络营销领域，Jidong等人 [ 6 ] 利用爬虫技术结合群众网络，对电子香烟的销售做了大量的统计分析，并得出了一些销售结论。在交通领域 [ 7 ] ，赵东等人利用传染路由机制(ERF)和二分喷射等待机制(BSWF)设计了新的数据转发规则，用以解决汽车群智感知网络进行数据收集节能问题。旅游管理领域，Chen等人 [ 8 ] 通过利用像一些大型照片网站来解决个性化旅游产品的推荐问题。在环境监测方面，Pankratius等人 [ 9 ] 提出一种全新的架构，使用移动设备建立了地球近空间环境的监测网络，可利用现有的GPS信号预测电离层总电子含量。 2.2. 基于朴素贝叶斯的情感识别 在基于机器学习的情感分类中，多数的研究成果表明机器学习方法中以朴素贝叶斯分类算法效果最好，其原理是使用各类别的先验概率和类别出现特定特征的条件概率来预测出现这些特征的个体的所属类别。Ana Carolinade等人 [ 10 ] 利用贝叶斯分类结合BIGFIVE模型实现了对微博用户的高精度人格预测。彭蔚喆等人 [ 11 ] 初步解决面向中文微博文本的主观句识别与情感分类问题，他们使用朴素贝叶斯方法和支持向量机方法来识别主观句，并得出朴素贝叶斯方法对主观句的识别效果更好的结论。张扬等人 [ 12 ] 提出了一种基于朴素贝叶斯模型的网络负面信息预警策略，针对大规模网络碎片化信息的情感识别提高其执行效率。 2.3. 疫情监控地图 疫情监控地图的优越之处在于视觉效果与概括性，能够直观地展示变化趋势或者传播范围。XiangJi等人 [ 13 ] 基于Twitter平台，利用三种机器学习的方法绘制了公共健康的监控地图，用于确定公众关注的高峰与传染病的传播。Rosen等人 [ 14 ] 提出了一个通过群智感知有效地监控企业WiFi网络的系统，通过消费者移动设备来收集数据，并生成一个性能高低地图。在噪声监测领域，吴文乐 [ 15 ] 等人以智能手机为感知终端，实现噪声污染数据的采集，并在地图上用不同颜色表示噪声污染等级，直观展示噪声污染情况。葛小三等人 [ 16 ] 利用网络数据挖掘技术，通过网络热点事件关注群体地理分布的可视化表达，为舆情综合管理提供决策支持。 2.4. 基于社交媒体的疫情舆论 基于社交媒体平台的飞速发展，公众更加习惯于在互联网上发表自己对某焦点事态带有倾向性的观点，通过对网络舆论进行挖掘分析，可以更准确迅速地了解舆论走向，特别是对于传染病一类公众关注度较高的事件。Broniatowski等人 [ 17 ] 提出可以通过社交媒体对流感感染进行检测，在季节和地理颗粒度上均显示出较好的性能；Kim等人 [ 18 ] 通过研究灾害管理，发现社交媒体对于发送警报、识别关键需求和聚焦响应具有重要作用；梁芷铭等人 [ 19 ] 提出了基于情感本体的网络舆情观点挖掘模型，有利于及时控制舆情倾向性。 2.5. 评述 通过对相关文献的现状梳理，国内外基于数据挖掘与社交媒体在销售(Jidong， 2018)、旅游管理(Chen， 2013)、环境监测(Pankratius， 2014)、灾害管理(Kim， 2018)等领域的研究较多，而针对于传染病传播与舆论控制的定量研究较少，但相关研究仍为本文提供了一些可借鉴的方法，同时成熟的数据挖掘算法对本文研究提供帮助。本文利用贝叶斯情感识别对微博平台上的“H7N9”案例评论数据进行分析，并基于时间和地理双维度可视化展示公众舆情传播与发展态势，帮助政府机构全面、及时、准确地了解疫情发展状况，并基于社交媒体运作有效控制舆论。
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user: 3. 框架概述 本文研究过程主要分五个部分。第一部分，通过搜索关键种子词集爬取与事件相关的一组微博帖子；第二部分，利用数据过滤模型α将与事件关联度不高的帖子过滤，同时基于OpenStreetMap查询并检测位置以返回真实位置，以提高实验效率与数据精度；第三部分，通过Python下的JIEBA分词，对数据进行关键词和词频的处理，得到一组与情绪相关的关键词词集；第四部分，基于朴素贝叶斯算法，利用训练集进行训练并预测，从而实现对关键词的情感赋值；第五部分，通过情感反馈模型Ф与疫情监控模型φ产生情感曲线与疫情地图，并进行案例研究。文章研究框架如图1所示。
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user: 4. 模型概述 4.1. 数据过滤模型α 1) 变量定义 令 Y ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) 表示疫情事件集合， S ( s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s n ) 表示相关搜索种子集， R M ( r m 1 ， r m 2 ， ⋯ ， r m n ) 表示相关的帖子集， E ( e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e n ) 表示采集数据集， K ( k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k n ) 表示关键词集， 表示帖子时间集， P ( p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p n ) 表示帖子位置集，z i ，a i 分别表示rm i 帖子的转发量和获赞数。 2) 输入与输出 输入(j)：给定疫情事件Y和搜索种子词集S返回的一组相关微博帖子。 输出(i)：数据集E被生成。数据集变量包含设置关键词K，时间集T，和位置信息L，帖子转发量Z，获赞数A。 3) 规则定义 数据过滤模型α由三条规则构成。由于在实际检索与爬取过程中会获得部分与事件关联度不高的帖子，为提高实验效率与摘要质量，文章建立了下述3条规则来过滤来自微博的无关帖子，最终获得相关的帖子集(RM)。 规则1： ∀ E i ∈ E → ( ∃ s j ∈ S ∧ s j ∈ r m j ) 发布应包含疫情事件的种子词，反映事件的基本语义。 图1. 研究框架 规则2： ∀ E i ∈ E → ( ∃ t y ∈ T ∧ ∃ t r m ∈ T ∧ t r m ∈ t y ) 相关发布对应的时间应在相关事件发生后。 规则3： ∀ E i ∈ E → { ∃ z j ∈ Z ∧ a j ∈ A ∧ ( z j ≥ 1000 ∨ a j ≥ 1000 ) } 发布应为社交平台认可的热门发布，热门贴意味着社会群体对其有较高的认可度。 4) 模型过滤性能 文章将F1-measure值用作对过滤模型的主要评估方式。选择以“H7N9”为种子词进行搜索返回的700个帖子作为数据集。经过测试后发现，合并3条规则后可以获得最高的召回率92.0%，约8%的相关发布被过滤，说明并不是所有相关的发布都对事件描述有用。结合3条规则后获得了高于任何单条规则的F1-measure值，高达85.7%，这表明模型对于无关帖的过滤性能是很好的。α模型过滤性能如图2所示。 4.2. 情感分类模型β 1) 变量定义 令 D ( d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d n ) 表示分词集， 表示关键词d i 的情感值，M、H、L分别表示中性、积极、消极类情感， f i ( 1 ≤ i ≤ n ) 表示分词d i 的出现频率。ф表示各集合情感值。 2) 输入与输出 输入(j)：由数据集E处理得到的分词集D。 输出(i)：各集合情感值ф。 图2. 过滤性能 3) 规则定义 对于社会疫情事件，情感值是一个重要的构成因素。情感值可以反映社交平台群体对于该事件的情感倾向，文章的情感赋值基于朴素贝叶斯分类算法，由以下2条规则构成。 规则1： ∀ ϕ i ∈ ϕ → { ∃ k j ∈ K ∧ k j ∈ ( L ∨ H ∨ M ) } 关键词根据情感属性分为积极类H，中性类M，消极类L三类，分别赋值1，0，−1。 规则2： ∀ ϕ i ∈ ϕ → { ϕ j = ∑ k = 0 n j ( ϕ j ∗ f j ) / n j ∧ ϕ j ∈ [ − 1 ， 1 ] } 集合情感值为所属集合的所有关键词情感值的加权平均数，其取值范围为[−1， 1]。 4) 模型性能 在对2017年的“H7N9”事件的相关帖集进行分词后，从分词集中随机抽取了191个词语，作为情感识别的测试集。 关键词根据情感属性分为积极类H，中性类M，消极类L三类，分别赋值1，0，−1。对其进行情感定义，并将其录入WEKA软件，基于朴素贝叶斯算法建立分类模型，模型性能如表1所示，F值为0.780，分类精准度达78.01%，性能较好。 4.3. 情感反馈模型μ 1) 变量定义 令 M O ( m o 1 ， m o 2 ， ⋯ ， m o n ) 表示关键词月集合，ф表示月集合情感值，Ë表示情感值变化曲线。 2) 输入与输出 输入(j)：关键词月集合MO、情感值Ф与词频F。 输出(i)：情感变化趋势曲线Ë。 3) 规则定义 社会群体对于某事件的情感倾向会随事件的发展发生变化，更具象化的体现是情感值随时间变化。 规则1： ∃ e i ∈ E ¨ → { ∃ e j ∈ E ¨ ∧ u n i t = ( M O N T H ′ ) } 情感反馈曲线的变化以月为单位。 规则2： ∃ e i ∈ E ¨ → { ∃ ϕ j ∈ ϕ ∧ ϕ j = ∑ k = 0 n j ( M O j ∗ f j ) / n j } 月情感值为月集合所有关键词情感值的加权平均数。 Table 1 Model performanc Precision Recall F-Measure AUC AUPR Correct Incorrect Result 0.721 0.780 0.729 0.833 0.770 78.01% 21.99% 表1. 模型性能 4.4. 疫情监控模型э 1) 变量定义 令 P O ( p o 1 ， p o 2 ， ⋯ ， p o n ) 表示关键词位置集合， e p i ( 1 ≤ i ≤ n ) 表示i位置的疫情值，MA表示疫情监控地图。 2) 输入与输出 输入(j)：关键词位置集PO、情感值Ф与词频F。 输出(i)：疫情监控地图MA。 3) 规则定义 社会群体对于某事件的情感倾向会随事件的发展发生变化，更具象化的体现是情感值随时间变化。 规则1： ∀ m a i ∈ M A → { ∃ p o j ∈ P O ∧ n u m ( P O ) = 34 } 疫情监控地图的共分为34个位置集，分别对应中国的34个省级行政单位。 规则2： ∀ m a i ∈ M A → { ∃ p m j ∈ P M ∧ u n i t = ( P R O V I N C E ′ ) } 每个位置集的情感值为对于省级行政单位集合所有关键词情感值的加权平均数 规则3： ∀ m a i ∈ M A → { ∃ ∈ P M ∧ ∃ e p j ∈ E P ∧ e p j = ( p m j ∗ 2 + 1 ) ∗ 255 } 每个位置集的疫情值对应不同颜色，颜色越绿表示情感越积极，颜色越黑表示情感消极。这里引入RGB颜色模型，其中R、B值固定，G值随情感值变化，经过实际测试，研究发现疫情值与位置情感值的最佳换算公式如上，经过该公式的计算使颜色变化更加明显。 规则4： ∀ m a i ∈ M A → { ∃ e j ∈ E ¨ ∧ u n i t = ( Y E A R ′ ) } 疫情监控地图情感值单位为年，表示一年中各位置集疫情严重程度。
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user: 5. 案例研究 研究选择了“H7N9”事件作为案例展示文中模型简洁、可视化、拟合度高等优点，数据集(E)源自以“H7N9”为种子词返回的700条热门贴，经过无关帖过滤、情感预测、情感曲线、疫情地图绘制后，生成结果如图3、图4所示。 1) 情感反馈模型结果 以纵坐标代表公众对于事件的情感值，横坐标为时间轴，各点分别对应各时间点公众的情感值。我们可以看出，这种情感变化往往是非线性的，所以，时间与情感的关联性需要针对具体事件进行分析，如图3所示。 2017年1月~2017年3月，山东、玉林两例重症H7N9病毒感染患者被成功治愈，公众对于“H7N9”的情感反馈逐渐上升，由−0.248上升至−0.164，达到2017年的第一个极值点。 2017年3月~2017年6月，国家卫生计生委发布公告，多例患者已被治愈，H7N9的传播已得到控制，社交媒体用户的情感倾向持续上升，由−0.164上升至−0.047。 2017年6月~2017年7月，夏季是各类传染病的高发季，全国再次出现约10例确诊为H7N9病例，公众的情感值小幅下降至−0.066。 图3. “H7N9”事件情感曲线 图4. 疫情情感地图 2017年7月~2017年9月，复旦大学基础医学院应天雷课题组发现抗H7N9禽流感新型高活性全人源抗体，引发了微博的热烈讨论，群众情感值上升至−0.026，为2017年情感倾向的峰值。 2017年9月~2018年1月，国家卫生计生委发布《全国法定传染病疫情报告》，引发了微博用户的热烈讨论，公众情感值再次下降，至−0.207，后于2018年1月出现回升，至−0.076。 2017年1月~2018年2月，每年的12月至次年3月间，是人感染禽流感高发时段，此期间涉禽市场的阳性率高于水平，国内再次出现多例患者确诊为H7N9病例，社交用户的情感值持续走低。 基于情感曲线，研究认为通过模型β与μ生成的情感曲线与事件的真实发展有较高的拟合度，各极值点分别与疫情事件的转折点对应。 2) 疫情监控模型结果 本文共划分了34个位置集，分别对应中国的34个省级行政单位，每个位置集的疫情值对应不同颜色，颜色越绿表示情感越积极，颜色越黑表示情感消极，如图4所示。 地理分布位置上，沿海城市诸如广西、广东、福建等，与一二线城市例如北京等，表现出更为消极的情绪，这与广东出现首例H7N9病例、沿海城市死亡人数较多有关。对数据进行统计后，如表2，研究发现一二线城市人口流动性较大，因此H7N9患者较多，例如北京(13例)处于内陆但几乎与广东(15例)持平。 宏观上，对情感值与案例数进行相关性检验后，如表3，发现病例出现较多的城市公众的情绪表现越消极(皮尔森相关系数为−0.832)，如四川(14例)、福建(11例)等城市同样表现较为消极，与研究的假设情况相符，病例出现越多的位置集讨论热度越高。 局部方面，个别区域出现较为反常的情绪表现，比如贵州(9例)表现出与河北(1例)较为相近的情感值，经资料考证，研究认为这和遵义一名重症患者成功被治愈与“贵州同城报”、“贵州微生活”等政务博主的积极报道与宣传有关。 基于地理疫情情绪地图，病例数越多的地区情绪表现更为消极，但是优良的医疗条件和积极的社交媒体宣传对公众情绪有一定正向引导效果。 Table 2 The number of cases corresponding to the emotional value of each location set (the position set of case number 0 has been omitted 地点 情感值 真实病例数 地点 情感值 真实病例数 山西 −0.0713 1 辽宁 −0.22972 2 江西 −0.07927 1 陕西 −0.26634 7 内蒙古 −0.10566 1 江苏 −0.26762 6 上海 −0.10864 1 重庆 −0.30015 8 天津 −0.11611 2 湖北 −0.32229 9 山东 −0.11808 3 北京 −0.36897 13 河北 −0.15322 1 广西 −0.37124 7 贵州 −0.15567 9 福建 −0.37772 11 云南 −0.16056 2 湖南 −0.44218 19 浙江 −0.17119 2 厦门 −0.44623 5 安徽 −0.18141 1 四川 −0.46083 14 河南 −0.22898 2 广东 −0.46971 15 表2. 各位置集情感值对应病例数(案例数为0的位置集已省略) Table 3 Emotional value-case number correlation coefficien 情感值 真实病例数 情感值 Pearson相关性 1 −0.832 ** N 34 34 真实病例数 Pearson相关性 −0.832 ** 1 N 34 34 表3. 情感值–病例数相关系数 ** 在0.01水平(双侧)上显著相关。
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user: 6. 结论 随着埃博拉等传染病毒在全球范围的传播，传统的公共卫生监测系统饱受质疑，随之出现的社会舆论浪潮让各国疲于处理。现有的传染病监测方法，有覆盖面小、延时较长等特点，难以发现和研究全新传染病的传播规律。文章提出的疫情监控方法侧重于从公众情感角度对传染病的分布、传播与发展进行简洁直观、可视化的描述，通过这种模型(内含四个模型)，可以从微博上生成传染病事件的疫情情感地图与公众情感曲线。其中，地图展示了各位置集的疫情严重情况与传播情况，情感曲线给出了公众反馈随时间的变化。在案例研究中展示了模型的描述能力与较高的模型性能，研究发现，病例数越多与人口流动性较大的地区情绪表现更为消极，优良的医疗条件和积极的社交媒体宣传对公众情绪有一定积极效果。研究的模型成果包含了事件基本内容、传播趋势与公众情感反馈，能够向相关部门提供简洁有效的事件概述，对于传染病疫情控制及舆论管理决策是有显著帮助的。 研究对于情感曲线的绘制处理仍有不足之处，曲线的变化趋势较真实事件有一定的滞后时间，文章认为可通过细化情感时间单位降低滞后程度。同时，在爬取帖集的过程中，研究发现，图片、视频等多媒体集较文本能够更直观的描述疫情变化，如果技术允许，可将多媒体中的信息与文本整合，更精准地实现情感分类预测。
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user: 摘 要 让-保罗·萨特是法国20世纪影响深远的哲学家之一，是法国无神论存在主义的主要代表人物，其思想也折射出当时正遭受动乱折磨的民众对自由的渴望，他本人则被誉为“20世纪的良心”。“自由”作为萨特存在哲学的一条主线贯穿于其中，是他的哲学的最核心概念，也是其整个哲学最具魅力的闪光之所在。萨特以“无神论”为前提，通过揭示出“自在”和“自为”的样态区分出了物与人的各自存在，从而得出了人是“存在先于本质”这一则哲学的基本原理，并把存在哲学定义为一种人道主义哲学，在面对种种绝望的处境之后，怀着希望走向了未来。这些理论如同一块巨大的磁石，其无形而深邃的理论磁性深深地吸引着人们的目光，对每一个人都发出全身心微笑。 关键词 :萨特，存在主义，自由，希望 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 20世纪是一个云谲波诡、动乱不安的年代。理性技术所带来的物质产品和财富完全比以往任何时候都要充足，但是这样充足的物质资源却并没有带来快乐的满足感，理性技术并没有实现它所代表的工具理性的宏大叙事，也没有给资本主义社会带来它所承诺的普遍的自由、民主、平等、幸福。而是走向了另一个极端，资产阶级社会的不同矛盾此起彼伏，表现出咄咄逼人的态势。单单在20世纪上半叶就相继出现两次灾难性的全球型战争，战争涉及范围之广，破坏性之深都是骇人听闻的。前所未有的动荡使人们处于风雨飘摇之境，对政治传统的信念丧失信心，产生了质疑、动摇和湮灭之感。在对政治传统的信念丧失信心的背后，更加严重的后果是民众对伦理与道德失去了判断标准，生活也因此迷失了方向。与此同时，人之为人的尊严、地位、价值、高贵等问题更加尖锐地呈现出来，人丝毫也未觉察到人是“宇宙的精华，万物的灵长”；孤寂、物化、迷惘、绝望、畏惧等等成了描绘人的最一般存在方式的惯用词汇。对“人”的解读一时间占据了哲学的中心位置。整个存在主义思潮正是在这样一种背景下产生的，萨特的存在主义也不例外。按道理说，处在这样一种荒谬、孤独、绝望的境遇之中的哲学，或许也会沾染上同样的色调。但是萨特的存在哲学却不是悲观厌世，正如有的人就曾指责他的哲学是“鼓励人们对人生采取无所作为的绝望态度的哲学，是强调人类处境的阴暗的一面，描绘卑鄙、肮脏、下流的事情，而忽视某些具有魅力和美好并属于人性光明一面的事情的哲学”( [ 1 ] ， p. 1)。但事实上，笔者却发现，萨特的存在主义并非卑鄙不堪，相反，再没有比它更光明、更积极的理论。萨特毕生最为关注的也正是人的存在与自由，并且最终携手希望，迈向了未来。
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user: 3. 对萨特自由与希望哲学主题的评论 “自由”、“希望”、“超越”、“创造”……无需任何华丽辞藻的修饰，它们依然瑰丽无比。这些独具魅力的字眼，如夏夜的星空般空远而深邃，吸引着一代又一代的哲人目光，真是令人叹为观止！恰恰，萨特就融它们于其存在哲学一炉，这正是其哲学的魅力之所在。在他的哲学里，它们全都蜕变为每一个主体的人的存在方式，每个人都自由地存在着，不断地超越着，不管处境怎样。毫无疑问，这是每一个积极的、行动的人所追求的实践哲学，是人之为人、区别于物的人道主义哲学，是一种充溢着希望、走出绝望的逆境哲学。不管现实的处境如何匮乏，自由与希望总是存在的。对于这样一种哲学，不在乎它有多少细微的瑕疵，多少理论上的矛盾，我们都不能完全否定它，单纯的指责它的主观与唯心。确实，不可否认，萨特的哲学确实有这样一种倾向，因为他把自由作为其基础，一方面自由是意识的自由，换言之，无论人如何做出决定，怎样去创造都是在做思维实践活动；另一方面思维以存在为载体而不断涌现，同时与自在之物相遇，不断创新着世间万物于人的价值和意义。在笔者看来，如果按照以往的唯物的辩证的世界观来批判萨特的哲学是不够的，因为辩证唯物的世界观强调的是客观性，强调的是科学理性。我们需要为它注入像萨特哲学这样的人道主义哲学清流，它们不会因其差异而矛盾消解，相反，两者会和谐共生。人的生存是需要这样的张力。人本身就是肉体与精神的结合，既要遵循客观的物质性，也要追求精神的超越性，关键在于协调。虽说萨特哲学从严格意义上来看可能算不上是科学的，但并不是仅仅只有科学才是绝对的真理，并非除却科学就没有另外其它形式的真理，科学的确是可以指导生活，但在它之外的其他真理也未尝不可！要知道，绝对的真理是一个全体，宇宙浩瀚，知识无穷，我们不可能完全掌握绝对真理，对绝对真理的追求只能是一个永无止境的过程，任何一个时期的科学真理只能是相对的，它在一定的时期显示其包含真理性一面，也会在一定的阶段暴露其存在的缺陷的一面。所以，“一种理论不可能面面俱到，它只要说中真理的一部分，于人有益，就已经足够了” [ 6 ] 。至少在萨特的存在哲学中，是在呼吁我们每一个人都坚信人是自由的，在不断地直面各种生存窘境之后，对生活永恒开放的超越与对自由的追寻，并且始终要充满希望。人从虚无出发，自由地走向未来，携带着希望——在那里，每一个人都自由而全面地生长着。
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user: 摘 要 电力运维数据采集功能是获取电力通信网中各级网管系统运维数据的重要手段，直接影响了电力通信网的正常运行。本文结合目前电力通信网的网络现状和各类运维支撑系统现状，研究和分析了电力通信运维数据采集接口技术以及运维数据获取模式，从而为支撑电力运维系统高效运行提供理论基础。 关键词 :电力通信网，数据采集，网络管理 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着电网跨越式发展，设备规模与人员配置的矛盾日益突出，需要以电力通信网网元设备以及各级网络管理系统为主线，多专业结合，打通数据链，从不同的层面对电力数据进行采集和分析，从而针对性开展网络运维工作提供决策依据。 电力运维数据采集功能是获取电力通信网中各级网管系统运维数据的重要手段。网络管理人员根据实时采集到的运维数据对网络中的资源进行管理和维护，同时对于出现的问题做出准确的定位和及时的处理。因此电力运维数据的有效、准确采集直接影响电力通信网的正常运行。 目前在电力通信网中，综合网管主要通过专业网管接口(一般称作北向接口)采集和网元设备直连采集来获取设备告警、资源及运行状态数据。其中北向接口的实现技术包括Q3、CORBA、SOAP、TLl、SNMP等。后者的实现主要通过SYSLOG、NETFLOW和 TELNET等私有接口技术。丁雍 [ 1 ] 等人在分析了这两种采集模式的优缺点之后，创新了两种采集模式融合的采集技术。陶邦胜 [ 2 ] 根据CORBA体系结构及网管北向接口的标准规范。开发出适配TMF814标准的南向接口，实现了分布式网管数据的集中采集。刘梦阳 [ 3 ] 针对国家电网提出的北向接口统一标准，在Acro View网管基础上提出了基于SNMP协议的网管北向接口软件的实现设计方案。喻丽春 [ 4 ] 针对网管系统私有接口采集的需求和现状，设计了一种基于Apache Ant的数据采集管理系统并通过实验测试验证了该系统的实用性。北京邮电大学的李文璟 [ 5 ] 等人详细介绍了网络管理的原理和相关技术，刘方利 [ 6 ] 、王晓莉 [ 7 ] 等人分别提出了电力通信网网管数据采集框架的设计与实现。 本文针对现有电力通信运维系统，结合数据采集接口技术，探讨分别从设备、网元管理系统、综合管理系统、运维流程系统、网络和业务测量等不同层次采集电力运维数据的技术方法以及数据获取模式，从而为支撑电力运维系统高效运行提供理论基础。
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user: 2. 数据采集功能平台框架 本文设计的数据采集功能平台架构如图1所示。本平台从各类数据源采集数据，归一化处理后并入数据库，为电力网络的实时管理提供基础数据。其中，数据源层包括各类设备、网元管理系统、综合管控系统、测量分析系统等运维数据的各个源系统；适配层将抽取的运维数据按照统一格式进行清洗和处理；数据库层根据用户需求将运维数据存储在关系型数据库或分布式列数据库中。数据采集平台覆盖了从最底层数据采集到数据入库的整体流程。 针对不同运维数据的属性，其数据来源如表1所示。电力通信系统中需要采集的运维管理数据主要包括配置数据、告警数据以及性能数据等。 图1. 电力通信运维数据采集接口 Table 1 Sources of power communication operation and maintenance dat 获取方法 数据类型 设备 网元管理 综合网管 运维流程 网络和业务测量 文档 配置数据 基础设施 √ √ √ √ 光缆网 √ √ √ √ 传输网 √ √ √ √ 数据网 √ √ √ √ 电话网 √ √ √ 业务系统 √ √ √ √ 告警数据 实时告警 √ √ √ 非实时告警 √ √ 性能数据 设备性能数据 √ √ √ √ √ 端口性能数据 √ √ √ √ √ 流量数据 √ 表1. 电力通信运维数据获取来源 其中，配置数据主要指设备以及网络的资源配置及关联的逻辑配置，包括可以动态采集的网络配置数据和其他需要手工录入的网络资源数据。配置信息的采集一般来源于各种类型设备、各级网管系统以及系统文档；性能数据主要指采集到的设备性能指标，包括设备性能数据、端口性能数据和流量数据等。性能数据的采集主要来源于各级网管系统、运维流程系统和网络业务测量系统；告警数据主要指系统的告警信息 [ 2 ] ，包括告实时告警和非实时告警。告警数据信息的采集多来源于设备和各级网管系统。
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user: 3. 电力通信运维数据采集接口技术现状分析 电力通信运维数据是对电力通信网进行综合管理的基础，电力通信网作为我国电力系统的重要基础，承载着各种业务，结构复杂，在网设备涉及到不同厂家的不同类型。从各个网管设备进行运维数据采集获取时，不同的网络类型或不同的设备厂家提供的接口类型各不相同。目前，网管设备厂家提供的信息接口方式一般有SNMP、CORBA、Web Service、SYSLOG、NETFLOW、TELNET、数据库和MQ等。具体选择哪种接口技术需要根据所要采集数据的类型以及各网管设备实际的支持情况进行判断 [ 8 ] 。 目前，电力通信网的设备或网管接口上采用的关键接口技术主要包括： 1) CORBA CORBA即公共对象请求代理体系结构 [ 4 ] ，是国际标准组织OMG定义的标准化面向对象建模接口技术，通信协议栈为IIOP (Internet Inter-ORB Protocol，互联网内部对象请求代理协议)。CORBA接口技术的IDL (Interface Definition Language，接口定义语言)定义及操作说明参见国际标准TMF-814A。该接口的数据获取模式为同步模式，即根据指定的范围对所有数据进行同步。TMF-814A标准定义了获取各类配置数据、性能数据和告警数据的操作。首先通过CORBA接口发送相应的获取操作给异构通信系统，后者收到操作之后，根据操作中的参数设置要求将相应的数据返回，然后对操作的返回参数进行解析，并将解析到的数据入库。 CORBA是一种分布式计算技术 [ 9 ] ，可以屏蔽网络设备的异构性，让分布的应用程序完成通信任务 [ 5 ] 。电力通信网结构复杂，运维管理系统涉及到电力网中配置数据、环境数据、性能数据等诸多方面。CORBA接口技术提供的分布式中间件平台，适合解决大型的分布式信息系统的集成、互操作等问题，但技术难度较高。 在运维数据采集时，COBRA可支持性能和配置数据的采集以及实时告警上报功能，但对于流量分析功能支持较差。该接口技术经常被用于设备及各级网管系统的数据采集任务中。 2) SNMP SNMP即简单网络管理协议，是国际标准组织IETF定义的标准化面向对象建模接口技术 [ 10 ] 。SNMP体系架构分为四个部分：代理、管理站、MIB (管理信息库)和通信协议，其中管理站与代理之间采用一对多的集中式结构。管理站通过周期轮询的模式采集各代理中的管理数据，但当代理数量较多时，该模式会消耗大量资源。对此，SNMP采用了trap模式，即管理站以较低的频率周期进行初始化，在初始化过程中，管理站对所有代理进行轮询，将需要采集的信息标记，然后由各代理通过trap方式将信息发送给管理站。 SNMP接口技术难度低，接口交互性强，具有很好的兼容性，支持各类基本网管数据的采集，同时还支持对NETFLOW流量分析结果的采集，因此常被用于设备数据及网络和业务测量系统数据的采集中。 3) Web Service Web Service [ 11 ] 是一种跨语言、跨平台的远程调用技术，旨在解决互联网环境下商务组件难以有效部署、整合以及集成的问题。该接口技术通过Web部署提供对业务数据访问的功能，不需要借助附加的第三方工具，就可以实现不同设备上不同应用之间数据的交换或集成。 Web Service接口技术使用面向服务的体系构架，分别由3个参与者和3个基本操作组成。其体系架构如图2所示。 提供者实现服务接口的WSDL (Web Services Description Language)描述；代理通过UDDI (Universal Description Discovery and Integration)对这些接口注册，同时接受请求者的查询；请求者经查询得到所需接口的WSDL文件并绑定到这些服务。上述3种操作均由SOAP (Simple Object Access Protocol)完成。其中，SOAP基于XML格式，需要绑定一个传输协议，例如HTTP、SMTP等；WSDL是XML格式文档，用于辅助生成程序代码及配置信息；UDDI用于发布搜索服务，应用程序通过UDDI找到目标Web Service。 Web Service接口技术是面向服务应用的集成，支持跨平台，技术难度和成本较低，易于部署，是互联网环境下构造分布式和模块化应用程序的最新技术，是未来的发展趋势。但是该接口技术不适合用于单机应用程序或局域网的同构网络。目前被广泛应用于各级管控系统和运维流程系统的数据采集。 4) SYSLOG SYSLOG由TETF定义，采用TCP/IP协议，是一种非建模接口技术，常用于通信系统日志数据的获取。SYSLOG消息数据既可以记录在本地文件中，也可以通过网络发送到SYSLOG日志服务器。日志服务器可以同时对多个设备的SYSLOG数据进行统一处理以及存储，被广泛应用于网络管理系统、安全 图2. Web Service体系架构图 管理系统等场景。 其中在网管系统中，SYSLOG接口技术提供了一种新的信息传递方式，即支持设备通过网络把事件信息传递给日志服务器。SYSLOG接口技术研发工作量和难度相对较低，常作为SNMP的补充接口，用于各类日志数据采集、流量分析等，也可作为实时告警信息的上报接口。 5) NETFLOW NETFLOW是一种用于电力通信网流量流向分析的标准技术，由国际标准组织IETF定义。该接口为非建模接口，目前已被各主流设备厂家支持。NETFLOW接口技术可支持对不同流向、不同协议的流量分析功能，并且与SNMP接口兼容，是目前电力通信网管系统普遍采用的流量分析接口技术。 网络和业务测量系统进行流量数据采集时通常选用该接口技术。 6) TELNET TELNET接口技术是电力通信网设备普遍支持的接口。该技术由国际标准组织IETF定义，旨在为用户提供远程访问主机的能力。但使用该接口接入时需根据各设备厂家提供的操作维护命令进行语法和语言分析，具有较大的研发难度和工作量，一般仅用于支撑操作权限要求较高的高级功能，作为电力通信网网管接入的辅助接口。 TELNET接口技术对于远程访问控制具有重要意义，但其安全性不高，在进行运维数据采集时，多只用于配置数据的采集。 7) 其他接口 除上述标准接口技术外，数据库接口技术和消息队列(MQ)接口技术等也常用于运维数据的采集。其中MQ接口使用私有协议，功能与TELNET类似；数据库接口除了不支持设备网管的控制功能之外，支持大部分的数据采集功能。但是这类接口的标准化程度较低，技术研发难度和工作量都较大，因此一般仅在不具备标准接口时作为备用接口使用 [ 12 ] 。
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user: 4. 电力通信运维数据获取模式 常见的电力运维数据获取模式主要有以下几种：查询模式、事件接收模式、同步模式以及增量/全量模式。 查询模式是一种主动的数据获取模式。用户通过设置某些查询条件，发送查询请求，服务端接收到请求后根据信息内容返回用户所需要的查询数据。 事件接收模式是一种被动的数据获取模式。主要用于接收系统的实时推送信息。 同步模式，即根据指定的范围对数据进行同步。可用于远程电力网管系统信息以及运维数据的本地同步。 增量/全量模式是电力综合管理系统提取数据时常用的方式。全量模式对数据库或者数据源中的数据全部提取，然后进行后续的处理工作。全量模式的实现机制比较简单，通常使用备份恢复或者导入数据的方式完成；增量模式仅对发生变化或者新增的数据进行提取。全量提取完成后，后续的提取一般都是通过增量提取实现。如何既准确地捕获变化的数据又不能对业务系统造成太大的压力是增量提取的关键。 目前常用的增量获取方式有： 1) 触发器方式 该方式是最为常用的一种增量提取技术，需要在源表建立功能触发器。当源表数据改变时，对应触发器被触发，系统自动将变化的数据进行记录。触发器方式数据提取的性能高，速度快，无须对业务系统表结构进行修改，即可实现数据的递增加载。但容易对源数据库造成破坏。 2) 时间戳方式 该方式需要在源表上增加一个时间戳字段，进行数据提取时，通过与源表的时间戳字段的对比来进行数据的提取。时间戳方式对源数据提取清楚简单，可实现数据的递增加载。但时间戳的维护需要由业务系统完成。 3) 全表删除插入方式 该方式进行数据提取时，先对目标表进行全表数据删除，然后加载数据。全表删除插入方式规则简单，加载速度快，但应用场景有限。 4) 全表比对方式 该方式需要为提取的数据建立一个临时表，数据提取时，对源表和临时表进行比对，提取增加和修改的数据。全表比对方式不影响已有的系统表结构，管理维护统一，可实现数据的递增加载。但设计较为复杂，提取速度较慢。 5) 日志表方式 该方式需要对系统建立日志表，当目标数据发生变化时，更新日志表。数据提取时，根据日志表决定数据的加载。日志表方式数据抽取速度较快，可实现数据的递增加载。但日志表维护较为麻烦，对原系统有较大影响。 电力通信系统在进行运维数据获取时，对于管控系统与设备网管系统之间的接口一般选择增量/全量模式和事件接收模式，其中配置数据、性能数据和非实时告警数据采用增量/全量模式，实时告警数据采用事件接收模式；对于管控系统与异构通信设备之间的接口通常选择同步模式和事件接收模式，其中配置数据和非实时告警数据采用同步模式，实时告警数据采用事件接收模式。
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user: 5. 仿真实验 本文在数据接口层的基础上对其业务逻辑层和应用层进行了具体实现，以验证前文提出的电力通信数据采集平台框架的可用性和采集效率。 数据采集功能平台系统结构如图3所示。数据接口层位于系统底层，包括数据源、适配层、数据库层三个子层，实现电力通信网各类数据的采集、适配和存储，并提供业务逻辑层的调用接口。业务逻辑层主要包括数据采集和数据处理两个模块，前者根据应用层的需求获取数据接口层相应的数据；后者将采集模块获取的数据处理成为应用层可以呈现给用户的数据，并提供上层调用接口。应用层包括用户配置管理和数据资源管理两个模块，提供了用户访问和数据显示功能。用户可以直接进行平台配置、数据查询等操作。 本文模拟实现了一个具有四台应用主机的小型电力通信网络的拓扑结构，并将应用主机1连接到管理主机以进行数据采集工作。网络拓扑结构如图4。 我们通过用户配置管理功能设置了实验中采集数据的类型，包括：设备性能数据、端口性能数据和流量数据，采集时长为30 min。 采集得到的设备性能数据如表2所示。 采集得到的应用主机1端口性能数据如表3所示。 采集得到的流量数据如表4所示。 然后本文计算了电力通信数据采集平台数据资源管理模块从采集数据开始到呈现给用户所需时间，以下称响应时间(每隔3 min统计一次)，结果如图5所示。 由图5可以看出，本文设计的数据采集平台系统响应时间大致在0.2~0.5 ms之间波动，这是由于不同时间段网络中传输的数据量不同，系统的处理时间有所变化，导致响应时间产生响应波动，但是总体看来响应时间短、平台系统处理效率高。 图3. 数据采集功能平台结构图 图4. 网络拓扑结构 Table 2 Performance data of application host 1 devic 性能指标 数值 cpu占用率 17% 内存使用率 76% 能耗 160 W 表2. 应用主机1设备性能数据 Table 3 Performance data of application host 1 por 端口号 流入数据量Byte/s 流出数据量Byte/s 161 3012 3978 22 1120 1501 53 2049 2756 表3. 应用主机1端口性能数据 Table 4 Traffic dat 时间/min 数据类型 数据大小/KB 10 SNMP 16，384 ICMP 11，264 TELNET 6144 20 SNMP 30，720 ICMP 19，456 TELNET 13，312 30 SNMP 41，984 ICMP 31，774 TELNET 20，480 表4. 流量数据 图5. 响应时间对比
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user: 6. 总结 电力通信运维数据的采集服务于现今的智能网络管理控制系统，是运维数据的有效分析与网络管理的基础。随着信息技术的快速发展以及在电力通信运维网络中的应用，数据采集技术也在不断发展。电力通信运维数据的采集是一个持续完善的过程，需要结合实际生产场景，针对性的选择适合的数据采集技术，高效地采集、分析、管理以及使用获取的数据，促进电力通信系统自主高效运行，提高经济效益。
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user: 摘 要 霍布斯作为现实主义的代表人物，为近代国家的发展奠定了思想基础。他从机械唯物主义的角度剖析了人性、自然法以及国家形成的逻辑。人类的想象、感觉以及认知具有一定的因果关系，因而人是遵从一定的思维序列去行事。语言、文字、智慧、欲望等进一步引导人性不断追求欲望。然而人人生而平等，每个人都享有追逐欲望的自由，所以在实现目标的过程中会存在手段上的冲突。为了避免冲突、保全自我，所以要遵从自然法，在此基础上订立社会契约，将自身的部分权力让渡给强大的、抽象的“利维坦”来行使主权，国家由此产生。个体的生命、财产和安全离不开一个强大的权力机构庇佑，国家主权是维护个人权利的必要条件。然而，国家和个体权力间存在着矛盾和张力，霍布斯虽阐述了人性、自然法以及国家形成的逻辑体系，却未能解答如何平衡国家和个体权力之间的关系。理解霍布斯的原始思想有助于我们理解当今的国家原理，以更好的调和个体与集体之间的关系。 关键词 :霍布斯，人性观，自然法，国家起源，社会契约 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 霍布斯作为国际关系理论中现实主义流派的奠基人之一，在政治思想界被称为“现代人之父”。其著作《利维坦》中对人性、自然法、国家的起源等方面有着全面而精密的论述。17世纪霍布斯所处的历史环境十分动荡，英西战争、英荷战争以及英国内战使其深恶痛绝，因而他希望能有一个强有力的政权来制止可能出现的革命，维持国内和平以及促进经济的发展。由此，他建立了一套自己的逻辑体系，先是论证人性是机械的，是遵从因果关系而行事的，再去论证人是在遵循一系列自然法的基础上为保存自我而订立契约，结果是按照这种契约建立国家。那么，霍布斯眼中的人具体是怎样行事的？自然法这个贯穿整个西方政治思想的概念霍布斯又是如何解释的？国家的成立与个人权力间的矛盾又如何去平衡？本文将带着这些问题梳理《利维坦》中国家建立前后的逻辑，同时指出“利维坦”中存在的困境。
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user: 2. 机械的人性观 霍布斯的整个政治哲学逻辑推导的起点始于自然状态下的人性《利维坦》中一共包括四部分内容，分别为“论人类”、“论国家”、“论基督教体系的政治原理”和“论黑暗王国”。其中，在第一部分“论人类”中霍布斯描绘了机械的人性观，“人类身体产生的各种现象的根源是感觉，而感觉不过是管控感觉的器官受到外界的刺激或压力所做出的机械反应。这些刺激和压力通过人身的神经以及经络和薄膜的中介作用，继续内传而抵于大脑和心脏，并在这里引起自我表达的倾向” [ 1 ]。所以，人的想象以及梦都是一种感觉，是一种存在着因果关系的互动。由此霍布斯认为，人的思考会有序列排序，而受到某种欲望和目的控制的思维序列将更加恒定。与此同时，文字的产生扩大了语言的传播力度，降低了人们的理解难度，理性思维因此逐渐被培养起来，攫取目的的手段也愈加丰富。但与此同时，欲望也与日俱增。 与古典政治哲学不同的是，霍布斯认为激情和欲望是“理性”的基础。自然状态的不确定性使得人们总被置身于恐惧和相互猜疑之下。然而，人的欲望是无止境的，为了追逐利益，最有效的手段之一就是获得权势。权势就是大多数人根据自愿的原则联合起来的力量，例如党派或不同党派的联盟。这样一来，获得权势就成了人们实现欲望的一条快捷的途径，这致了人们无止境地扩张自己的权势欲。但是，而人与人之间是生来平等的，“因此任何两个人如果想去的同一东西而又不能同时享用时，彼此就会成为仇敌”。此外，激情和欲望还是“善恶”的基础。这是由于世上每一个人都是从自己的利益角度出发，建立统一的道德标准不现实。“人们为了达成自己的利益，在互相怀疑的情况下，最合理的自保之道就是先发制人，即用武力或狡诈来控制一切直到危险消除”。所以在人类的天性中我们便发现：有三种造成争斗的主要原因存在：第一是竞争，第二是猜疑，第三是荣誉。由此，可以总结出霍布斯对自然状态下人性的看法，即如果没有一共能够令大家慑服的共同权力，则人人便处于所谓的战争状态之下，这种状态遵循“丛林法则”，就是每个人反对每个人。 由此可见，霍布斯认为人从最基本的感官到高级的欲望，是由一定的因果关系支配的。在他看来，人类最基本的要求首先是要自保，其次是追求欲望。这种状态下的人是自私自利的、残暴的，因而难免会使人与人之间产生冲突。虽然霍布斯本人也认为他所谓的“丛林法则”，即一切人反对一切人的状况可能从未出现过，但这种推论的确证明了人性本恶。所以，对死亡的畏惧以及为了自身的安全，为了保住自己攫取到的利益，人们理智地同意建立共同权力以实现和平。然而，这种人性观放到今天来看未免有些过于悲观。这是因为霍布斯所处的历史时期正是连年战争、社会动荡之际。后来的思想家虽然仍从性恶论出发，却得到了不一样的结果。
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user: 3. 寻求和平的自然法 自然法是西方哲学思想的根基，自古希腊时期起诸多思想家就对自然法有过阐述。简而言之，智者学派、柏拉图、亚里士多德以及斯多葛学派等都认为自然法就是正义和理性。近代以来，格劳秀斯又将其发扬光大。然而，究竟什么是自然法，什么是正义和理性，一直以来并没有一个明确而清晰的论述。对此，霍布斯在《利维坦》的第十四章和第十五章给出了他自己独到的见解，概括了15条自然法。 首先，就理性而言，人性中本就预先存在着激情和理性。如前所述，由于自然状态的不确定性使得人人活在恐惧中，激情与理性更是使人恐惧死亡。同时，人类对舒适生活的向往使得利己主义的理性占据主导，引领人们不能仅凭欲望过活，而是要让渡自己的一部分权力建立共同法则，摆脱自然状态，从而最大限度的保证每个人相对自由的发展。在此基础上，自然法通过理性得以建立。 就自然法的根源而言，自然权利是自然法的根基。第一自然法即自然权利是指“每一个人按照自己所愿意的方式运用自己的力量保全自己的天性——也就是保全自己的生命——的自由”。这就是说，每个人生而有做自己的自由。但是，这种没有外界障碍的自由事实上并不存在。因此，第一自然法的要义就是要利用一切可能的办法来保护自己，不可放弃自己的生命。然而，欲望使得冲突不可避免，这时人人之间就不得不相互妥协，妥协的结果就是互相转让自己的权利。这就产生了第二自然法，即人与人之间为求安全订立契约。 就正义而言，正义就是维护契约。没有契约出现的地方就没有权利的转让，因此没有任何行为是不义的。但在订立契约后，失约就成为不义。“正义取决于事先存在的契约，感恩则取决于事先存在的恩惠” [ 2 ]。按照霍布斯的说法，正义分为交换的正义和分配的正义。交换的正义是指立约东西的价值相等，分配的正义是指对同等条件下的人分配相等的利益。也就是说，交换正义是立约者的正义，分配正义是仲裁者的正义。 除理性、正义、根本自然法外，霍布斯还列举了其他的自然法，包括顺应(第五自然法)、宽恕他人(第六自然法)、有条件的报复(第七自然法)、不得侮辱他人、不得自傲、不得有超越本分的欲求、不得偏袒、要与他人共享、尊重为和平斡旋的人以及争议应交付公断人公断等。综合来看，上述的这些自然法可以总结为一句话，即“己所不欲，勿施于人”，其中最根本的原则是寻求和平 [ 3 ]。由于自然法与道德哲学相关联，而道德哲学又是研究人类善与恶的科学，所以霍布斯认为，遵循上述的自然法就可被称善，“和平是善，因而达成和平的方式或手段，如正义、感恩、谦谨、公道、仁慈以及其他自然法也是善” [ 1 ] ，而其反面的则是恶。 由此可以看出，人寻求和平与的理性要求建立契约，而自然法就是一定意义上的契约。这里的自然法事实上是一种法则、准则，有助于人们进行自我保全和自卫。如果非要去深究这些自然法是从何得来，霍布斯给出的答案只能是由“万事万物的上帝宣布的”。在此基础上，现代意义上的法律才从自然法中延伸出来。既然自然法已经建立，但如何去保障人们去履行成为了新的问题。霍布斯认为，这需要有强制的权力去执行。也就是说，如果没有使人们服从的某种权威，那么偏袒、自傲、复仇这些“激情”便会互相冲突，没有武力做后盾的契约等于无效。