《Scientific Reports》：A multi-method integrated weighting framework for biosafety risk assessment of infectious substances
编辑推荐：
本研究针对跨境传染病物质生物安全风险评估中依赖单一主观专家判断或纯客观数据，难以有效整合异质信息源的问题，开展了多方法集成赋权框架的研究。研究人员结合模糊层次分析法(FAHP)、主成分分析(PCA)以及集成TOPSIS–GRA评估模型，提出了一种优化框架。该框架分别推导主客观指标权重，通过构建约束偏差最小化优化模型来调和异质赋权信息，最终获得组合权重向量。基于情景的案例研究表明，该框架提升了风险评估的一致性、稳健性和可解释性，为不确定性下的多准则决策提供了结构化、可复现的工具，对生物安全管理具有实际支持意义。
随着全球化进程的深入，传染病物质在国际间的跨境移动日益频繁，这对各国的生物安全构成了潜在威胁。有效的生物安全风险评估对于预防生物安全威胁、支持监管决策至关重要。然而，现有的风险评估方法往往面临一个两难困境：要么过度依赖专家的主观判断，其评估结果可能因个人经验和偏好而产生偏差，缺乏一致性和可复现性；要么完全依赖于客观统计数据，虽然看似中立，却可能忽略了领域专家宝贵的经验和直觉，难以应对数据缺失或新兴风险等复杂情况。这两种方式产生的“主观权重”与“客观权重”往往存在显著差异，形成了异质信息源，如何有效、合理地融合这些信息，成为一个关键的科学问题。这正是本研究旨在解决的痛点——开发一个能够弥合主客观鸿沟、提供更可靠决策支持的结构化工具。
这项研究发表在《Scientific Reports》上，题为“A multi-method integrated weighting framework for biosafety risk assessment of infectious substances”。研究人员提出了一种创新的多方法集成赋权框架，旨在为跨境传染病物质的生物安全风险评估提供一套更科学、更稳健的方法论。该研究的核心结论是，通过将模糊层次分析法(FAHP)、主成分分析(PCA)与集成的TOPSIS–GRA(逼近理想解排序法–灰色关联分析)评估模型相结合，可以系统性地调和主观与客观赋权之间的差异，从而显著提升风险评估结果的一致性、稳健性和可解释性，为不确定性环境下的管理决策提供了有力支持。
为开展此项方法学研究，作者主要运用了以下几种关键技术方法：首先，运用模糊层次分析法(FAHP)来获取基于专家知识的主观指标权重；其次，运用主成分分析(PCA)从客观数据中提取核心信息并计算客观指标权重；接着，构建了一个约束偏差最小化优化模型，以数学优化的方式整合前述得到的主、客观权重，得到一组综合的组合权重向量；最后，应用集成TOPSIS–GRA模型，同时考虑评估对象与理想解的“距离”以及其与理想序列的“形状相似性”（灰色关联度），对风险进行量化排序。研究通过一个针对跨境传染病物质的假设情景案例，验证了所提框架的有效性。
研究结果
- •
框架设计与权重集成：研究设计了一个三阶段的评估框架。在权重确定阶段，FAHP用于捕捉专家对风险指标相对重要性的模糊判断，而PCA则基于历史或模拟数据，通过降维提取指标间的客观统计关系以确定权重。研究明确刻画了这两种方法所得权重结果之间的差异（即“异质性”），并构建了一个在归一化约束条件下，以最小化组合权重与主、客观权重总偏差为目标的优化模型。该模型成功输出了一个调和了主客观信息的综合权重向量，为解决赋权矛盾提供了数学途径。
- •
集成TOPSIS–GRA评估模型的应用：在获得综合权重后，研究采用了集成的TOPSIS–GRA模型进行最终的风险排序。TOPSIS通过计算各评估方案与正理想解和负理想解的欧氏距离来排序，注重“位置”差异；而GRA则通过计算方案序列与理想序列的灰色关联度来评估“形状”相似性。将两者结合，能够从距离和趋势两个维度更全面地评估风险，增强了评估的鲁棒性，避免了单一方法可能带来的偏颇。
- •
案例验证与结果分析：通过一个涉及多种假设的跨境传染病物质运输场景的案例研究，对提出的框架进行了验证。分析结果表明，采用集成赋权框架得到的风险评估结果，相比单独使用FAHP或PCA权重的结果，在不同情景下表现出更高的一致性。敏感性分析也显示，该框架对权重的小幅波动不敏感，证明了其良好的稳健性。此外，由于框架清晰地展示了从主观判断、客观分析到综合集成的每一步，使得最终的风险评级更具可解释性，便于决策者理解和采纳。
结论与讨论
本研究成功构建并验证了一个用于跨境传染病物质生物安全风险评估的多方法集成赋权框架。该框架的核心贡献在于，它没有非此即彼地选择主观或客观路径，而是创造性地通过数学优化模型（约束偏差最小化模型）将模糊层次分析法(FAHP)产生的主观权重与主成分分析(PCA)导出的客观权重进行有效融合，从而获得了更能反映复杂现实情况的综合指标权重。随后，集成TOPSIS–GRA模型的应用，进一步从“距离”和“关联”双重视角对风险进行了量化评估。
这一研究的首要意义在于方法论层面的推进。它为解决多准则决策分析(MCDA)中经典的主客观信息融合难题提供了一个结构化、可操作且可复现的解决方案。框架的流程清晰，各步骤均有明确的数学基础，增强了评估过程的科学性和透明度。其次，在实践应用层面，该框架为生物安全监管机构提供了实用的决策支持工具。在面对数据有限、专家意见不一或新型未知病原体等不确定性较高的场景时，决策者可以依据此框架获得更具一致性和稳健性的风险评估结果，从而制定更合理的检疫、管控或应急处置措施。最后，该框架具有良好的扩展性与适应性，其核心的权重集成思想和评估模型并不仅限于生物安全领域，稍作调整便可应用于环境风险评估、公共卫生危机管理、金融风险分析等其他需要整合异质信息进行综合研判的领域。总之，这项研究为在复杂性和不确定性日益凸显的当今世界进行科学的风险管理，贡献了一个有价值的通用性方法框架。
