邓金龙（第六次）

社会计算专题（二）

组长：邓金龙

讨论题目：社会计算基本研究方向2、社会计算与智能产业

社会计算基本研究方向：向 Web 2.0 添加社会计算（社会行为和计算系统的交集）的概念，并且您可以开始了解，Web 2.0 不仅仅只是将 Web 作为一种计算平台。尽管基于 Web 的应用程序和其他工具非常流行，但是在最近大约三年的时间内，Web 2.0 在业务方面最显著的影响是在社会计算的领域中。从组织的角度来看，社会计算的使用是所谓的 Enterprise 2.0 中的一部分。 　　无论走到哪里，大家都在使用 MySpace、Facebook、或者 LinkedIn 页面、Blog、即时消息传递程序、或者电子邮件。并且这些工具几乎取代了所有其他更加传统的工具，如面对面的会议和个人电话呼叫。这种面向社会计算的发展趋势对架构师的所有原则都产生了很大的影响：如果不积极致力于社会交互和交流工具的使用，那么您和您的组织很快将会落伍。本文对一些相关的方法进行了研究，您可以使用这些方法与其他人保持同步，并维护您作为组织影响者和负责人的角色。

社会计算旨在将社会人文知识融入计算技术，通过社会计算的建模、分析与控制来解决社会重大问题，是当今一个非常热门的跨学科领域，吸引了来自计算机、社会学、商业企业、政府等行业专家和管理者的高度关注，社会计算也成为政治、公共安全和社区决策的重要推动力。

社会计算与智能产业：

近年来，随着互联网和“虚拟空间（Cyberspace）”的蓬勃发展和普及深入，衍出了许多社会问题。将计算方法用于社会科学得到越来越多的关注，并已成为信息科技发展的一个新的热点。国外某个著名的产业咨询公司在一份社会计算的报告中甚至断言：未来一个不掌握社会计算的企业将无法生存。实际上，当初只是为了方便信息交流的数字网络，今天已实实在在地成为与物理世界平行的另一个崭新的世界Cyberspace，并将很快占据我们生活空间的一半。换言之，实际的物理世界与虚拟的网络世界将共同组成我们未来的生活、学习和工作的世界。人类在获取新的虚拟活动世界的同时，也以前所未有的方式大大地“压缩”了传统真实社会的空间和时间。这种压缩效应是由信息通过网络的快速传播和大范围扩散所造成的，并使各类“长尾”效应成为常态。由此导致在虚拟社会中某一很小的局部上可以快速地积累巨大的能量，并且激发动态网民群体，通过这一群体将能量迅速地释放到真实社会中，造成难以预估的后果。这一特征在许多方面破坏了传统的社会秩序和工作方式，正是激发社会计算研究的关键之处。

组员：崔亦雄

讨论题目：社会计算的发展和实施

社会计算的兴起与互联网的出现和发展密不可分。早期的社会计算研究侧重于计算机支持下的协同工作，研究重点是社会软件的实现方法、用户接口等具体技术问题。在过去的十年间，随着万维网和Web技术的迅速发展，计算机以及移动设备的广泛普及，多媒体技术的日渐成熟，日常工作生活的社会虚拟化，以及相关社会、经济、文化的不断革新，社会计算的理论与方法迅猛发展，研究范围几乎扩展到了软件研究及工程中的各个分支领域。同时，社会计算也成为政治、公共安全和社区决策的重要推动力。

    国际上许多大学和主要高新技术公司已开始设立社会计算方面的实验室和研究中心，积极从事相关研发工作。美国微软研究院于2004年起每年举办社会计算研讨会（Social Computing Symposium），IBM研究院也在同期连续举办了类似的研讨会。我国学者在社会计算方面的研究相当活跃。自2005年起，中科院情报与安全信息学国际合作创新团队每年召开社会计算和社会安全国际研讨会，并主办相关的国际主流会议；2006年3月,《中国计算机学会通讯》出版了“信息科学和社会科学交叉研究”专刊，就网络社会宏观信息学、社会计算的意义及其展望、社会信息的网络化分析等问题展开讨论。这些活动和专题报告会都为成功举办此次香山科学会议打下了良好的基础。

社会计算的一个主要动机与目的就是把传统上限于语言层次和静态的知识，不管是书本上还是社会上、解析型还是经验型、历史的还是现实的，都使之数字化、网络化和动态化，用于各种复杂社会问题的建模、分析和决策支持。因此，社会计算的科学问题离不开建模、分析评估和决策执行，即如何对复杂社会问题建立其计算模型、进行实验分析和提供决策支持。
    由于社会计算所涉及对象的复杂性，对社会问题建模是一个关键问题，而建立人的模型是对各类社会问题建模的基础。美国南加州大学的专家报告了他们对人的常识理论形式化方面的工作。他们通过对30个常识心理学领域建立其形式化规则描述和推演体系，完成了对记忆、知识管理、解释、目标、目标管理、规划、决策、执行控制、情感等的常识理论体系。这一工作对社会计算系统中构建人和社会模型有重要意义。
    由于社会计算系统本质上是复杂系统，美国亚利桑那州立大学的专家利用传染病模型来研究科学思想的传播模式，并以此探讨复杂社会系统的建模。
      对于许多复杂系统，特别是涉及社会与人的复杂系统，迄今为止，还无法建立描述其行为的有效方法和模型。针对复杂社会系统实验分析上的困难，与会专家在报告中阐述了宏观社会系统实验与高精度仿真的若干问题。专家指出：社会系统实验必须寻求宏观性与精确性的科学统一，宏观社会系统仿真实验要遵循综合集成的科学理念。综合研讨厅体系是由多智能体的交互形成的人工社会，其中智能体综合了人的性智和人与机器相结合的量智，彼此之间通过交互形成社会智能。从定性到定量的综合集成方法为社会计算问题提供了理论框架和方法体系，其智能工程平台已成功应用于宏观经济决策等涉及重大国计民生的问题处理中。
     除了传统的计算手段外，社会计算的关键技术方法还包括社会（动态）网络分析、计算智能尤其是数据挖掘（如关联分析、分类、聚类、时空和文本数据分析）等方法。与会专家分析了网络信息和社会信息的交融现象，并通过对网上信息（论坛、新闻、邮件等）的重要人物及热点人物的关系社区挖掘，介绍了社会信息的网络化分析技术。澳大利亚悉尼科技大学的专家报告了数据挖掘技术在澳大利亚社会安全署研究项目中的应用。数据采掘技术可以有效地发现社会安全署的负债消费者模式，用于及早进行干预，以防止或减轻债务的出现。美国佛蒙特大学的专家通过美国一些州的“不让一个孩子落后”的学生纪录分析工具、澳大利亚福利机构评估领取救济金者的求职分类工具和瑞典税务局用于识别退税中的错误模式的工具等，介绍了数据挖掘技术在教育和税收领域的应用情况。

组员：陈阳

讨论题目：社会计算的基础知识（2）

十五年前，个人计算设备非常昂贵。那种认为孩子们可能拥有自己的具有文本消息传递功能的手机、或者其他个人数字助理（Personal Digital Assistants，PDA）的想法，在当时被认为是很可笑的。但是随着时间的推移，其成本已经降到了非常低的水平，以至于大多数人都至少拥有一台支持文本、电子邮件、或者即时消息传递的 PDA。这些设备以及模块化的内容和共享的计算资源，使得我们可以快速而轻松地连接到现有全局体系中其他的人。另外，大型企业中常见的、旧的社会结构（“ 您将在我们需要的时候、按照我们需要的方式进行交流”）正在快速地被这些更简单的连接（“我将在自己需要的时候、按照自己 需要的方式进行交流”）所取代，并且在您所处的社会结构中，交流方式是由人们自主决定的，而不是为人们规定好的。

社会计算的另一个关键要素直接取自于 Web 2.0 的基本前提：集体智慧远胜于个人的智慧。例如，可以考虑一下它的主页根据 Amazon 社区中其他人正在阅读和讨论的内容，提供了相应的购买建议；这些建议根据每天甚至每小时的购买和查看趋势，即时地进行更改。这种系统中的底层机制和原则都是 Web 2.0 的社会计算概念（由人们所产生的信息将用于改进系统的工作方式）的直接体现。

在这种新的社会结构中，人们可以从与他们同时代的人那里获得相关的提示。他们变得越来越不愿意接受工作单位的指挥，并且经常会提出反对意见。权力正逐渐地从机构迁移到机构中的社区；在这些社区中创造价值，意味着在一定的程度上放弃控制权，以鼓励更多人参与。许多企业发现，他们不再依赖于自顶向下的交流策略；通过使用其目标受众已经在个人级别上所使用的相同类型的工具，他们实现了更大的成功。通过成为社区中的一部分，IT 可以以企业或者架构师作为目标，并且通过使雇员和业务合作伙伴成为解决方案中的一部分、鼓励他们积极参与以提高组织的集体智慧，从而充分地利用他们。 

在这一周里，我了解了社会计算，特别是个人计算的发展历程，明白了现在科技发展对我们生活的改变有多么巨大。

组员：张运喆

讨论题目：社会计算简介（二）

随着Internet的发展，着眼于技术层面的社会计算越来越体现出了在应用方面的重要价值，也成为了一项广受关注的重要研究内容。许多大公司开始设立了专门的小组着力研究该领域，Microsoft、IBM、Intel、HP、Google等诸多公司和研究机构都参与其中，开发了诸如Wallop、Sapphire等大量的实验项目。而随着Web 2.0的兴起，更多的新兴的应用也已经被迅速的开发出来，得到了广泛的应用。　　

着眼于宏观层面的社会计算，关注的更多的是应用传统社会科学研究的理论，结合计算技术这一工具，研究现实社会的诸多问题，从而促进人类的社会活动。正如社会学鼻祖奥古斯特·孔德最初定义社会学时的宏大愿景：社会学希望使用一种类似于物理学这样的自然科学的方法与理论，统一所有的人文科学学科，从而建立一门经得起科学规则考验的新的人文学科。而社会计算也可以说是继承了这样的一个理念，即建立一整套用计算科学方法为重要研究工具，以传统人文社会科学理论为指导，帮助解决经济、政治等诸多领域问题的理论和方法学体系。　　

正如我们所知，经过数百年的发展，传统人文科学中，诸如经济学、社会学等领域，都形成了一整套的定量研究手段，形成了严谨的基于数学公式的问题求解方法。这些伟大而优美的数学方程式用最简单的方式向人们揭示了各种各样的原理，然而简单的使用这些公式却往往得到一些与现实截然相反的结论。而其中一个重要的原因在于人们使用这些公式时，有很多因素被忽略了。现实世界的经济和社会行为往往是一个复杂的系统，在这个系统中，一些简单的公式可以简单直观的描述单一个体在单一时刻的行为（单一变量的取值），然而由于系统中个体之间的复杂的相互影响的过程，系统就会表现出复杂的行为，而这种行为是难以简单的通过这些公式预测的。 

组员：曹贺

讨论题目：                              移动类社会计算
移动社会计算的概念 
　　在移动领域，尽管目前还存在终端屏幕小、计算能力一般、连接不稳定等限制，但是无人质疑基于移动的社会计算将得到迅速发展。 

四种主流应用 

      移动协同过滤 
      移动终端本质上是便携式感应器，加上某些应用软件，就可以对用户的行为进行多方位的观察。因此，移动协同过滤就是基于移动终端持续产生的用户的移动、交易、沟通模式等海量数据进行挖掘，从而深入了解个体和群体的动态行为特点，建立观测和预报模型。 
      Citysense是基于Sense Networks的一个典型移动应用，它给用户提供其所在城市的实时热点地图。在这个热点地图上，不仅用户可以发现最受欢迎的各类场所；Citysense也可以学习用户的喜好，指出与之相似的其他用户行为，并为之提供个性化推荐。 
移动数据协同共享和评注 
    移动电话的普及，为用户创建和上载数据提供了最通用的平台，也促进了移动数据协同共享和评注应用的发展。
    微博网站Twitter结合移动运营商的SMS服务，方便用户随时随地发送和接收状态更新，达到共享信息的目的。

]移动内容协同创建 
    Wiki类应用即内容协同创建，其最大特点是方便大量用户迅捷、简便地生成、编辑和分发内容。在智能移动终端的辅助下，Wiki还能突破文本信息的范畴，让用户协同生成更多形式复杂的数据。 
 TomTom的MapShare运用Wiki方式，让用户在使用其导航设备时主动纠错。车载导航系统Dash也将用户作为感应环节，将GPS数据发送到中央服务器，实时监控和预测交通情况。

协同人计算 
在这种社会计算中，个人不仅是用户，也是运算能力的一部分。这类社会计算也称为“人工的人工智能”，为图像和语言理解等高难度的人工智能任务，提供了可能的解决方案，并由此产生了称为“众包crowdsourcing”的新的生产模式。 
Amazon Mechanical Turk在线服务正是这方面的先锋，将之前由员工或供应商承担的任务外包给大众。需要完成人工智能任务（HITS）的企业可以利用Mechanical Turk的API接口，由后台成千上万的工作人员来执行该任务，并将反馈结果直接融入到业务流程和系统中。