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记我国社会计算学科第一位博士

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2016年6月,社会计算学科的第一位博士(即我的师姐王晓,中科院自动化研究所2011级硕博生,导师王飞跃研究员,后文会对其研究工作和学术贡献有详细介绍)在自动化研究所顺利毕业。作为王晓的师弟,同时也是自动化所社会计算学科新一届博士生,我感到有必要对“社会计算”这一新兴交叉学科的历史与主要研究内容做一番回顾与介绍,以期更多的莘莘学子投入到这一年轻而又蓬勃发展的学术领域。

在回顾“社会计算”学科的历史前,首先明确下何谓“社会计算”。广义上的社会计算是指“面向社会科学的理论与方法”,狭义上的社会计算指的是“面向社会活动、社会过程、社会组织及其作用和效应的计算理论和方法”[1,2]。实际上,“社会计算”(英文:SocialComputing)一词新在中文,旧在英文。早在1994年,英文“SocialComputing”就被学者使用过,但该 SocialComputing并非上文所讲的社会计算,而是指“SocialSoftware”(即社会软件之意,如电子邮件、计算机支持的协作CSCW等)。因此,实际上,新意义下真正明确的社会研究起源于中国。

我国在社会计算领域的研究工作起步较早,率先在国际上倡导并推动了社会计算学科的发展。2004年,中国科学院自动化研究所王飞跃研究员在《科学时报》上首次提出“计算社会学”的概念;2005年中国科学院依托自动化研究所设立创新团队国际合作伙伴计划项目,开展针对情报和信息安全的社会计算研究;2007年,王飞跃研究员等学者在人工智能领域顶级杂志《IEEEIntelligent Systems》上联合撰文明确了“社会计算”的内涵,给出其从“社会信息”到“社会智能”的基本研究框架[3],并得到了国内外学者的广泛引用;2008年中国科学院继续设立知识创新重大项目“情报与安全信息学和社会计算的基础理论及原型系统”项目,支持相关理论方法研究和系统研发;天津大学则在国家自然科学基金委和教育部资助下开展了针对复杂社会经济系统的计算实验研究;浙江大学计算机学院和社会科学基础研究平台也分别成立了面向社会计算的交叉学科研究队伍;2011年中国人民大学启动了中国人民大学重大基础研究计划项目“社会计算”,主要研究社会计算的若干基础问题。

2012年,在中国科学院研究生院(即今天的中国科学院大学,简称国科大)的大力支持下,社会计算成为跨“控制科学与工程”、“计算机科学与技术”、“管理科学与工程”三个一级学科的交叉学科(学科代码“99J2”),拥有博士和硕士学位授予权,学位培养工作依托国科大和中科院自动化所展开。

在研究内容方面,社会计算是控制科学、计算机科学和管理科学等学科的交叉研究及应用。在基础理论方法上,本学科主要采用控制科学的观点,利用整体论、系统论、开放复杂系统理论、模型论和仿真计算等理论和方法研究社会计算问题。具体地,本学科拟对以下三个方向进行系统和深入的研究:

(1)智能化社会信息获取、分析与处理。主要研究内容包括:海量社会媒体信息获取和表示、社会信号处理、社会媒体分析与社会媒体智能、社会智能与认知、社会学习等。

(2)复杂系统建模、仿真计算与分析。主要研究内容包括:社会网络分析与挖掘、社会情境下的信任、隐私及风险、行为及事件的预测、基于网络信息的社会态势感知、预警与决策支持、文化与行为建模、复杂社会系统的建模与仿真等[4-6]。

(3)社会计算支撑平台架构理论与方法。主要研究内容包括:社会计算平台与支撑环境、社会计算系统设计、大规模高保真人工社会系统建模、人工与实际社会系统的互动演化、复杂社会系统演化规律的计算实验评估、社会安全与应急策略的计算评估等[7-9]。

王晓于2011年入学,恰逢社会计算学科刚刚设立,因此师姐恰好成为该领域国内首位博士生。接下来,我将结合王晓师姐的博士论文开展情况,对其研究工作简单做一下介绍和评述。

王晓博士论文以网民群体组织(Cyber Movement Organizations, CMOs)[10]为研究对象,以复杂系统的 ACP 相关理论为基础,结合社会学、统计物理学、计算机仿真科学和认知心理学等交叉科学的相关技术与方法,对网络社区中 CMOs 参与成员个体行为的时空特性、核心群体人员的影响力评估方法、群体组织行为的动态演化、社会行为的传播机制问题进行了深入探索。具体地,从数据统计和模型分析的角度,研究了网络社区中用户个体的行为特征与其所在群体的行为模式之间的关系。利用数据挖掘、文本分析、自然语言处理等方法,对网民用户在时间和空间上的行为特征进行提取、计算和回归建模,提出了目标引导的CMOs模型。根据ACP的方法架构,围绕如何以自底向上的多智能体建模方法构建人工社区环境以及如何针对特定网民群体行为展开计算实验进行了深入研究[11]。

从学术贡献及研究价值而言,王晓的博士论文研究工作从对人肉搜索、众包、水军这三类典型CMOs形态的分析展开,探索了大量个体如何协同推动群体活动的组织和发展,同时借助人工社区和计算实验的方法以自底向上的方式解释了微观个体行为机制与宏观群体行为模式之间的关系,阐明了多种涌现结果的内在运行机理与外在驱动因素,从而为大规模网民群体行为组织及其动力学的研究提供了一定的学术依据及理论基础,具备较高的理论与应用价值[12]。

以上是我对“社会计算”这一新兴交叉学科的历史回顾以及对本学科第一位博士毕业生王晓学位论文的总结与评述。希望今后越来越多的青年学子关注、投入这一新兴领域,促进社会计算学科的深入发展与广泛应用,从而为经济发展以及社会和谐稳定提供理论与思想支持。

参考文献:

[1]王飞跃, 李晓晨, 毛文吉, 王涛著, 社会计算的基本方法与应用, 浙江大学出版社, 杭州, 2013

[2]王飞跃, 王晓, 袁勇, 王涛, 林懿伦, “社会计算与计算社会: 智慧社会的基础与必然”, 科学通报, 2015, Vol. 60, No. 5-6, pp.460-469

[3]Daniel Zeng, Fei-Yue Wang, Kathleen M. Carley, “Guest Editors'' Introduction:Social Computing”, IEEE Intelligent Systems, Sept.-Oct. 2007, Vol. 22, Issue:5, pp. 20-22

[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, 2004, Vol. 1, No. 4, pp. 25-35.

[5]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, 2004, Vol. 6, No. 5, pp. 3-10.

[6]王飞跃, “社会计算: 科学•技术•人文”, 中国科学院院刊, 2005, Vol. 20, No. 5, pp.370-376.

[7]段伟, 曹志冬, 邱晓刚, 王飞跃, 曾大军, “平行应急管理中的人工社会的语义建模”, 系统工程理论与实践, 2012, Vol. 32, No. 5, pp.1010-1017.

[8]王飞跃, 曾大军, 曹志冬, “应急2.0: 万维社会媒体及群体态势建模与分析”, 中国应急管理, 2009, Vol. 1, pp. 21-25.

[9]王飞跃, “关于复杂系统的建模、分析、控制和管理”, 复杂系统与复杂性科学, 2006, Vol. 3, No. 2, pp. 26-34.

[10]王飞跃, “基于社会计算和平行系统的动态网民群体研究”, 上海理工大学学报, 2011, Vol. 33, No. 1, pp. 8-17.

[11]王晓. 动态网群组织 CMOs 建模分析与研究[博士学位论文],中国科学院大学,中国,2016

[12]Xiao Wang, Xinhu Zheng, Xinzhan Zhang, Ke Zeng, Fei-Yue Wang, Analysis of CyberInteractive Behaviors Using Artificial Community and Computational Experiments,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2016, PP(99):1-12

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