2 2008~2011), 第一二届 IEEE 社会计算国际会议 (SocialCom 2009~2010) 第一至四届社会计算行为建模和预测国际研讨会 3 (SBP 2008~2011), 第一二届全国社会计算会议

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汝府屠
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1 社会计算的研究现状与未来关键词 : 社会计算 ACP 方法复杂社会系统毛文吉曾大军柯冠岩王飞跃中国科学院自动化研究所引言现代信息技术赋予了传统社会经济活动前所未有的社会化网络化内涵, 极大地提升了效能以在线论坛博客和社会软件为代表的互联网新媒体在凝聚民心降低事件危害以及还原事件真相等方面发挥了不可替代的积极作用同时, 信息技术大大降低了企业和消费者的交易成本, 推动新型商业与工程管理模式不断涌现, 促进了经济的繁荣但是, 信息技术的发展带来的社会化效应也增加了社会经济与生产的复杂性, 引发了许多新问题以社会媒体为代表的网络信息传播不仅会激发和助推社会事件, 还会使突发性群体事件更加不可预测, 难以控制这些新型社会问题对信息科学社会科学和管理科学提出了从基础理论到计算方法和具体实施的综合需求信息科学社会科学和管理科学的传统方法已无法应对高度复杂动态变化的网络化社会所带来的在建模分析管理和控制方面的种种挑战在此背景下, 社会计算作为一门独立的交叉学科正在兴起并迅速发展社会计算已引起国内外学术界的高度重视虽然英文中 social computing 一词早已出现, 但多指社会软件 (social software), 如电子邮件系统或其它计算机支持协同工作软件 (computersupported cooperative work,cscw) [1], 而不是指面向社会活动社会结构社会过程社会组织社会功能等的计算方法研究和应用 [2] 我国学者于 2004 年提出了开展社会计算研究的倡议 [3~4] 社会计算旨在架起社会科学和计算技术间的桥梁, 从基础理论实验手段及领域应用等各个层面突破社会科学与计算科学交叉借鉴的困难 [5~6] 此后, 国际上也开始关注此方面研究,2007 年底美国哈佛大学举办了计算社会学研讨会,2008 年 4 月美国军方在亚利桑那州立大学举办了社会计算行为建模和预测国际研讨会 2009 年 2 月科学 (Science ) 杂志发表了计算社会学文章 [7], 阐述利用网络数据研究群体社会行为及其演化规律, 标志着计算科学和社会科学的交叉融合正成为国际瞩目的前沿研究和应用热点之后科学杂志相继发表了多篇与社会计算相关的论文 [8~11], 信息科学领域的国内外多个学术期刊也纷纷出版专刊, 介绍与社会计算密切相关的社会学习社会媒体分析社会与经济计算等领域的发展情况 [12~16] 本文分析了近年来社会计算领域的主要学术会议及主流学术期刊杂志的相关专刊和论文, 力求较全面地介绍社会计算的研究现状, 探讨社会计算的若干关键研究课题及其未来发展社会计算的研究现状我们调研的社会计算领域主要学术会议包括第一届至第三届社会计算国际研讨会 1 (SOCO 1 International Workshop on Social Computing 8

是, 信息技术的发展带来的社会化效应也增加了社会经济与生产的复杂性, 引发了许多新问题以社会媒体为代表的网络信息传播不仅会激发和助推社会事件, 还会使突发性群体事件更加不可预测, 难以控制这些新型社会问题对信息科

2 2 2008~2011), 第一二届 IEEE 社会计算国际会议 (SocialCom 2009~2010) 第一至四届社会计算行为建模和预测国际研讨会 3 (SBP 2008~2011), 第一二届全国社会计算会议 (CCSC 2009~2010) 以及 AAAI 社会媒体国际会议 4 (ICWSM 2008~2010) 此外, 我们还调研了近年来科学自然 (Nature) IEEE 计算机 (Computer) IEEE 智能系统 (Intelligent Systems) ACM 通讯 (Communications of the ACM) 等主流学术期刊上的相关论文和专刊相关论文共计 406 篇下面, 我们将对社会计算目前的研究领域和现状进行简要介绍个体与群体的社会建模个体与群体的社会建模包括构建社会个体或群体的行为认知和心理模型以及对社会群体的行为特点的分析, 还有对社区结构交互模式个体间的社会关系等的建模许多社会科学的理论模型都与个体和 [17] 群体的社会建模相关例如 : 社会心理学揭示社会认知与心理的形成机制及其发展的基本规律 ; 社会动 [18] 力学研究人类社会发展的动态过程及其演化规律 ; [19] 社会物理学研究社会稳定的机理以及人类行为模式与社会稳定的关系从计算角度研究社会个体与群体的工作大多基于文本数据, 近期工作的趋势是面向多媒体数据和群体行为特点进行分析与建模 2010 年 IEEE 计算机 (Computer) 杂志发表了封面文章社会多媒体计算 [20], 该杂志同期的另一篇封面文章则分析了中国特有的人肉搜索现象中的群体行为特点 [21] 社会网络是刻画个体间社会交往与互动关系的主要手段, 社会群体的识别主要通过网络节点间的链接关系来发现潜在的社会群体 [22~23] 社会文化建模与分析社会文化建模与分析包括基于社会文化因素建模基于智能体的人工社会建模计算实验分析人工社会系统与计算实验平台设计等利用计算技术来研究文化冲突和变迁, 分析不同文化背景的国家或组织的决策过程, 探寻其行为所依赖的社会文化因素已成为社会计算建模的重要研究方向 [24~25] 由于社会事件的出现往往具有突发性和不可重复性, 采用传统方法对其演化过程进行实验分析和评估十分困难针对复杂社会系统的实验分析困境, 我国学者提出以社会学基本模型为基础的人工社会 (artificial societies)+ 计算实验 (computational experiments)+ 平行执行 (parallel execution) 的 ACP 方法 [26~29] 人工社会是一种自下而上的基于智能体的建模方法, 适于动态刻画社会事件中的涌现行为计算实验利用人工社会中实验的可设计性和可重复性特点, 通过对人工系统设计不同的实验方案, 按不同指标体系对复杂社会事件的演化规律进行可量化的实验分析社会交互及其规律分析社会交互及其规律分析针对人群交互行为的特点及社会事件演化规律进行分析, 也包括社会网络结构信息扩散和影响复杂网络与网络动态性 [7] 群体交互和协作等的分析计算社会学认为网络上的大量信息, 如博客论坛聊天消费记录电子邮件等, 都是现实社会的人或组织行为在网络空间的映射, 网络数据可用来分析个人和群体的行为模式, 从而深化我们对生活组织和社会的理解计算社会学的研究涉及人们的交互方式社会群体网络的形态及其演化规律等三个问题社会事件演化规律分析主要针对事件产生发展激化维持和衰减的过程和机理进行分析评估例如, 在分析群体活动演化规律方面, 研究者借助社会动力学, 基于对十万个移动用户终端的长期跟踪检测, 对人类时空运行轨迹的规律进行分析, 发现人们的 IEEE International Conference on Social Computing International Workshop on Social Computing, Behavioral Modeling, and Prediction AAAI International Conference on Weblogs and Social Media 9

篇下面, 我们将对社会计算目前的研究领域和现状进行简要介绍个体与群体的社会建模个体与群体的社会建模包括构建社会个体或群体的行为认知和心理模型以及对社会群体的行为特点的分析, 还有对社区结构交互模式个体间的社

3 运行方式遵循可重复的模式 [30] 此外, 研究者已采用多种模型方法分析信息在网络中的传播与扩散规律及其影响因素 [31~34] 社会数据感知与知识发现对社会数据的获取和规律性知识的挖掘, 包括社会学习社会媒体分析与信息挖掘情感及观点挖掘, 行为识别和预测等社会数据的主要形式包括文本图像音视频等, 除了网络媒体信息 ( 包括博客论坛新闻网站等 ), 其来源还包括专用网络传统媒体和应用部门的闭源数据等为有效利用数据源所隐含的社会化信息的结构特征, 研究者提出仿照物理学传感器的原理, 构建社会传感网络 [35], 通过对重要节点信息的动态监控, 实现对社会数据的全方位分层次感知基于社会数据的知识发现包括对社会个体或群体的行为和心理分析与挖掘, 多种学习算法已用于预测组织行为 [36~37] 规划推理方法在行为预测的基础上, 还可以识别行为的目标和意图等深层信息 [38] 社会群体心理分析主要面向文本信息 ( 包括语音识别后转化成的文本 ), 通过分析大量社会媒体信息, 挖掘网民群体的观点及情感倾向 [39~40] 决策支持及应用对社会计算在社会经济与安全等领域的应用包括向管理者和社会提供决策支持应急预警政策评估和建议等近年来社会计算取得了长足的发展, 并已得到广泛应用由于网络社会媒体能够充分体现人们的价值取向和真实意愿, 往往可以做出比传统媒体更为迅速灵敏准确的反应开源信息在辅助决策支持和应急预警中发挥出重要作用 [41~42] 在社会与公共安全领域, 中国科学院自动化研究所情报安全信息学研究团队与国家相关业务部门合作, 基于 ACP 方法研发了大规模开源情报获取与分析处理系统, 对社会情报进行实时监控分析预警以及决策支持与服务, 应用于相关部门的实际业务和安全相关领域的实战中社会文化计算已开始应用于安全和反恐决策预警中 [43] 此外, 由于社会系统的复杂性, 大规模开展社会计算研究需要计算环境和平台支持, 包括云计算平台及各种建模分析应用集成工具和仿真环境等展望目前很多国家都将社会计算和面向网络化社会的研究提升到了国家战略层次然而社会计算的研究尚缺乏可计算可实现可比较的基础理论和模型方法, 在应用实践中扮演重要角色的可操作可扩展的计算实验平台也尚未建立网络化社会新问题需要从多学科交叉角度开展社会计算研究, 因此社会科学应包容甚至开辟更多的研究领域由于网民群体可以通过虚拟网络空间快速组织, 网上信息会迅速传播大范围扩散, 可对社会事件形成强大的助推作用和重大影响, 从社会计算的未来发展趋势上看, 基于网络社会媒体信息面向动态社会群体建模与演化规律分析以及网络化社会态势的计算实验评估将成为社会计算亟待解决的重要研究课题海量社会媒体信息的精准实时感知对海量社会媒体信息的精准实时获取是社会计算研究的数据基础和前提由于社会媒体数据同时具有多源性异构性混杂性和个体倾向性等特点, 增加了精准获取社会媒体数据的困难此外, 重大社会事件通常具有瞬时爆发快速传播大范围扩散与海量数据积聚等特点, 给社会媒体信息的实时感知带来很大困难为此, 社会计算研究需寻求社会媒体数据的精准感知和主动获取方法, 通过自适应地构建和优化部署社会传感网络, 提高社会媒体信息获取的效率和质量动态社会群体网上 - 网下行为互动演化规律分析动态社会群体是指针对某一话题或事件在短期内聚集在一起, 参与讨论并共同实施某些社会行为的社会群体动态社会群体在网络虚拟空间中的信息 / 知识共享行动规划情感传播等行为与现实 10

的结构特征, 研究者提出仿照物理学传感器的原理, 构建社会传感网络 [35], 通过对重要节点信息的动态监控, 实现对社会数据的全方位分层次感知基于社会数据的知识发现包括对社会个体或群体的行为和心理分析与挖掘, 多种学习

4 物理世界群体行为之间具有强关联性和耦合性动态社会群体的网上网下互动常常诱发社会热点事件并激化其发展态势, 通过各种途径直接或间接地影响现实社会, 最终产生巨大的社会影响力网上与网下群体行为的高度不确定性和自组织性, 为面向动态社会群体的数据建模和行为建模带来了极大挑战为此, 社会计算研究需挖掘社会群体的网上网下行为特征以及相应观点与情感的网上网下信息流动模式和协同演化规律网络化社会态势的计算实验评估社会热点信息通常借助社会媒体的表现形式和网络传播尺度的膨胀效应, 激发扩大事态影响, 同时通过动态网民群体心理情感与行为等社会态势要素的感染与同化, 反过来促进热点信息的大范围传播和扩散为有效把握网络化社会态势, 社会计算研究需探究基于社会媒体信息和网民群体行为的社会态势分析与预警的计算实验方法, 通过设计计算实验场景和热点信息主动推送方法, 研究社会媒体信息与网络化社会态势的互动与反馈机理, 揭示动态网民群体行为诱发突发事件的机制综上所述, 社会计算研究应面向核心建模实验和管理与控制的理论基础和计算手段, 推动信息科学社会科学和管理科学等多学科交叉研究的进展和融合, 构建社会计算实验平台和编程环境, 并有效指导社会经济安全等重要应用领域的决策, 力争在基础理论计算方法和实际应用中取得重大原创性成果社会计算问题之所以重要, 是因为目前的信息技术应用正在深刻地改变当今社会人与人人与社会人与自然的交互方式, 强烈冲击着目前的社会结构和形态社会计算的理论与方法势必为有效应对网络化社会新问题提供至关重要的解决方案和途径致谢本文得到国家自然科学基金项目 ( ) 资助参考文献毛文吉中国科学院自动化所副研究员万维科学与服务计算研究中心副主任主要研究方向为人工智能智能体技术社会计算曾大军中科院自动化所研究员主要研究方向为基于多智能体的计算方法复杂经济与社会系统的分析优化与控制王飞跃中国科学院自动化研究所副所长 IEEE/INCOSE/AAAS/IFAC 会士主要研究方向为社会计算情报与安全信息学智能系统和复杂系统的建模分析和控制 [1] D. Schuler, Social Computing, Communications of the ACM, vol. 37, no. 1, 1994, 28~29 [2] F.-Y. Wang, K. Carley, D. Zeng and W. Mao, Social Computing: From Social Informatics to Social Intelligence, IEEE Intelligent Systems, vol. 22, no. 2, 2007, 79~83 [3] F.-Y. Wang. Social Computing: Concepts, Contents, and Methods, International Journal of Intelligent Control and Systems, vol. 9, no. 2, 2004, 91~96 [4] 王飞跃, 人工社会计算实验平行系统关于复杂社会经济系统计算研究的讨论, 复杂系统与复杂性科学, vol.1, no.4, 2004, 25~35 [5] 王飞跃, 社会计算科学技术与人文的数字化动态交融, 中国基础科学, 2005, vol. 7, 5~12 [6] 王飞跃, 社会计算的意义及其展望, 中国计算机学会通讯, vol. 2, no. 2, 2006, 28~38 [7] D. Lazer, A. Pentland, L. Adamic, et al, SOCIAL SCIENCE: Computational Social Science, Science, vol. 323, no. 5915, 2009, 721~723 [8] T. E. J. Behrens, L. T. Hunt and M. F. S. Rushworth, The Computation of Social Behavior, Science, vol. 324, no. 5931, 2009, 1160~1164 [9] A. Vespignani, Predicting the Behavior of Techno-Social Systems, Science, vol. 325, no. 5939, 2009, 425~428 [10] P. J. Mucha, T. Richardson, K. Macon, M. A. Porter and J.-P. Onnela, Community Structure in Time-Dependent, Multiscale, and Multiplex Networks, Science, vol. 328, no. 11

息通常借助社会媒体的表现形式和网络传播尺度的膨胀效应, 激发扩大事态影响, 同时通过动态网民群体心理情感与行为等社会态势要素的感染与同化, 反过来促进热点信息的大范围传播和扩散为有效把握网络化社会态势, 社会计算

5 5980, 2010, 876~878 [11] D. Centola, The Spread of Behavior in an Online Social Network Experiment, Science, vol. 329, no. 5996, 2010, 1194~1197 [12] F.-Y. Wang, N. Sun, W. Mao and X. Li, Editorial: Special Section on International Partnership Program, Journal of Computer Science and Technology, vol. 24, no. 6, pp , November, 2009 [13] Q. Yang, Z. Zhou, W. Mao, W. Li and N. Liu, Social Learning, IEEE Intelligent Systems, vol. 25, no. 4, pp. 9-11, July/August, 2010 [14] D. Zeng, H. Chen, P. Lusch and S.-H. Li, Social Media Analytics and Intelligence, IEEE Intelligent Systems, vol.25, no. 6, pp.13-16, November/December, 2010 [15] D. Zhang, W. Mao, J. Zhan and D. Zeng, Editorial: Special Issue on Social Computing and E-business, Information Systems and E-Business Management, in press [16] W. Mao, A. Tuzhilin and J. Gratch, Social and Economic Computing, IEEE Intelligent Systems, in press [17] D. G. Myers, Social Psychology (10th Edition), New York: McGraw-Hill, 2010 [18] W. Weidlich, Sociodynamics-A Systematic Approach to Mathematical Modelling in the Social Sciences, Chaos, Solitons & Fractals, vol, 18, no.3, 2003, 431~437 [19] 牛文元, 社会物理学与中国社会稳定预警系统, 中国科学院院刊, vol.1, 2001, 15~20 [20] Y. Tian, J. Srivastava, T. Huang and N. Contractor, Social Multimedia Computing, IEEE Computer, vol. 43, no. 8, 2010, 27~36 [21] F.-Y. Wang, D. Zeng, J. A. Hendler, Q. Zhang, Z. Feng, Y. Gao, H. Wang and G. Lai, A Study of the Human Flesh Search Engine: Crowd-Powered Expansion of Online Knowledge, IEEE Computer, vol. 43, no. 8, 2010, pp. 45~53 [22] K. Steinhaeuser and N. V. Chawla, Community Detection in a Large Real-World Social Network, Proceedings of the First International Workshop on Social Computing, Behavioral Modeling, and Prediction, Springer, 2008, 168~175 [23] M. Chau and J. Xu, Mining Communities and Their Relationships in Blogs: A Study of Online Hate Groups, International Journal of Human-Computer Studies, vol. 65, no. 1, 2007, [24] V. S. Subrahmanian, COMPUTER SCIENCE: Cultural Modeling in Real Time, Science, vol. 317, no. 5844, 2007, 1509~1510 [25] V. S. Subrahmanian, M. Albanese, M. V. Martinez, et al, CARA: A Cultural-Reasoning Architecture, IEEE Intelligent Systems, vol. 22, no. 2, 2007, 12~16 [26] 王飞跃, 关于复杂系统研究的计算理论与方法, 中国基础科学, vol. 6, no. 41, 2004, 3~10 [27] 王飞跃, 计算实验方法与复杂系统行为分析和决策评估, 系统仿真学报, vol. 16, 2004, 893~897 [28] 王飞跃, 平行系统方法与复杂系统的管理和控制, 控制与决策, vol. 19, no. 5, 2004, 485~489 [29] F.-Y. Wang, Toward a Paradigm Shift in Social Computing: The ACP Approach, IEEE Intelligent Systems, vol. 22, no. 5, 2007, 65~67 [30] M. C. Gonzalez, C. A. Hidalgo and A.-L. Barabasi, Understanding Individual Human Mobility Patterns, Nature, vol. 458, no. 7235, 2009, 238~238 [31] K. Lerman and R. Ghosh, Information Contagion: An Empirical Study of the Spread of News on Digg and Twitter Social Networks, Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2010, 90~97 [32] M. Cha, H. Haddadi, F. Benevenuto and K. P. Gummadi, Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy, Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2010, 10~17 [33] B. Suh, L. Hong, P. Pirolli and E. H. Chi, Want to Be Retweeted? Large Scale Analytics on Factors Impacting Retweet in Twitter Network, Proceedings of the Second IEEE International Conference on Social Computing, 2010, 177~184 [34] M. Götz, J. Leskovec, M. McGlohon and C. Faloutsos, Modeling Blog Dynamics, Proceedings of the Third International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2009, 26~33 [35] 王晖, 姜志宏, 李沛, 王飞跃, 基于 Web 社会媒体的社会传感器网络, 第二届全国社会计算会议, 2010 [36] V. Martinez, G. I. Simari, A. Sliva and V. S. Subrahmanian, CONVEX: Similarity-Based Algorithms for Forecasting Group Behavior, IEEE Intelligent Systems, vol. 23, no. 4, 2008, 51~57 [37] X. Li, W. Mao, D. Zeng, P. Su and F.-Y. Wang, Performance Evaluation of Machine Learning Methods in Cultural Modeling, Journal of Computer Science and Technology, vol. 24, no. 6, 2009, 1010~1017 [38] W. Mao, J. Gratch and X. Li, Probabilistic Plan Inference for Group Behavior Prediction, IEEE Intelligent Systems, in Press [39] A. Wright, Our sentiments, exactly, Communication of the ACM, vol. 52, no. 4, 2009, 14~15 [40] 赵妍妍, 秦兵, 刘挺, 文本情感分析, 软件学报, vol. 21, no. 8, pp , [41] N. Savage, Twitter as medium and message, Communication of the ACM, vol. 54, no. 3, 2011, 18~20 [42] S. Underwood, Improving disaster management, Communication of the ACM, vol. 53, no. 2, 2010, 18~20 [43] S. Weinberger, Social Science: Web of War, Nature, vol.417, 2011, 566~568 12

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1600 1000 40 50 2030 2000 采取行动的机会 90% 开拓成功的道路 2

1600 1000 40 50 2030 2000 采取行动的机会 90% 开拓成功的道路 2 简略版本 :2015 3 10 2016 2021 全球卫生部门病毒性肝炎战略 2016 2021 2015 3 12 2012 2010 2014 2015 2016 2021 140 55% 35% 5 15% 5 20% 2.4 1.3 1.5 1 1600 1000 40 50 2030 2000 采取行动的机会 90% 开拓成功的道路

2 2008~2011), 第 一 二 届 IEEE 社 会 计 算 国 际 会 议 (SocialCom 2009~2010) 第 一 至 四 届 社 会 计 算 行 为 建 模 和 预 测 国 际 研 讨 会 3 (SBP 2008~2011), 第 一 二 届 全 国 社 会 计 算 会 议

2 2008~2011), 第一二届 IEEE 社会计算国际会议 (SocialCom 2009~2010) 第一至四届社会计算行为建模和预测国际研讨会 3 (SBP 2008~2011), 第一二届全国社会计算会议