社会大数据催生了社会计算学科的发展,利用社会计算可以架起社会科学和计算科学之间的桥梁,可以从基础理论、实验手段以及应用等层面进行社会科学与计算科学的交叉性研究。主要研究内容是应用网络数据来研究群体社会行为及其演化规律,这也标志着计算科学和社会科学的交叉融合正成为新的研究热点。

社会计算主要集中在计算社会科学、社会计算应用和群体智慧方向的研究。计算社会科学研究利用计算技术揭示社会运行的规律与趋势,社会计算应用研究利用计算系统帮助人们沟通与协作,群体智慧方向的研究在机器的辅助下以人类群体协作的方式解决问题。计算社会科学和社会计算应用都是面向社会的科学技术,计算社会科学基于科学层面,社会计算基于技术层面,群体智慧基于社会层面,它是一种全新的基于人脑互联的计算模式。社会计算是人类认识社会本质规律的强大研究工具。社会计算处理的对象,例如社交网站与社会媒体等,其背后是一个巨大的社会网络。社会网络是一个复杂系统,需要利用复杂系统研究成果应用于社会网络。

(一)个体与群体的社会建模

为了构建社会个体或群体的行为、进行认知和心理模型以及对社会群体的行为特点进行分析,应该对个体与群体的社会建模、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群体的社会建模相关。社会心理学揭示了社会认知与心理的形成机制及其发展的基本规律,社会动力学研究人类社会发展的动态过程及其演化规律,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等。基于计算的社会个体与群体的研究大多基于文本数据。社会网络是反映个体间社会交往与互动关系的主要手段,通过网络节点间的链接关系来发现并识别潜在的社会群体。

(二)社会文化建模与分析

社会文化建模与分析主要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。由于社会事件的出现往往具有突发性和不可重复性,因此,采用传统方法对其演化过程进行实验分析和评估将是一项十分困难的研究工作。

(三)社会交互及其规律分析(www.daowen.com)

社会交互及其规律分析主要是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、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。利用网络数据可分析个人和群体的行为模式,从而深化对生活、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问题。

(四)社会数据感知与知识发现

社会数据的获取和规律性知识的挖掘的主要内容包括社会学习、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、音频、视频等,这些数据除了来自网络媒体信息(包括博客、论坛、新闻网站等),还来自专用网络、传统媒体和应用部门的内部数据等。通过构建社会传感网络,可以有效利用数据源所隐含的社会化信息的结构特征。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行为和心理的分析与挖掘。

(五)决策支持及应用

在社会经济与安全等领域应用社会计算,可以对管理者和社会提供决策支持、应急预警、政策评估和建议等。因为网络社会媒体能够充分体现人们的价值取向和真实意愿,所以比传统媒体的反应更灵敏、准确。