社会计算_大数据时代的机遇与挑战.

２４８８（）计算机研究与发展２０１３，５０１２第２个转变是不再追求精确度．与银行、电信等社会计算是对社会动态行业的精确计算需求不同，的反映，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是适当忽略微观层面上的精确度，会追求的主要目标，让社会科学在宏观层面拥有更好的洞察力．第３个转变是不再热衷于寻找事物间的因果关系，而应该寻找相互之间的相关关系．社会科学中的只能研究原因的结果（因果关系是概率性的，ｅｆｆｅｃｔｓ），），而不是结果的原因（ｃａｕｓｅｓｃａｕｓｅｓｏｆｅｆｆｅｃｔｓｏｆ相关关系也许不能准确地说明一个社会现象发生的原因，但是它会揭示其发展过程．５．３工业界亟待解决的问题社会媒体在互联网上迅猛发展，计算广告、人脸识别等技术在工业领域的广泛应用，虚拟社会如何已成为当前社会计算应用的良性运行与协调发展，主要挑战．例如，电子商务企业在线交易中，虚假数据带来虚拟社会严重的信任危机，但当前反作弊业务流程主要关注算法的精确性和结果的可解释性，而作弊行为有突发性的特点，单规则认定作弊行为具有不确定性特点，基于这种方法解决虚假交易只，能“ 堵” 无法“ 疏” 需要学术界探索解决这一问

题．工例如在线广告中业界还提出很多亟需解决的问题，展示广告与搜索行为之间的关系问题、大规模用户群的行为预测、同一个用户在不同网络终端个体识欺诈检测等问题．别、５社会计算研究现状社会计算作为一种新的研究范式，已引起了国工业界的普遍关注．内外学术界、２０１２年１１月１５日，第４届全国社会计算学术会议（ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌ，Ｎ在中ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｏｃｉａｌＣｏｍｕｔｉｎＣＳＣ２０１２）ｐｇ国人民大学举行，来自国内外计算机、管理学、经济学、新闻学、社会学、物理学等学科以及工业界４４名专家学者发表演讲，全国３７所大学和研究机构超过在这次会议上，形成了鲜明的两３００人次参会研讨．以技术为主导的学科和工业界普遍对大数种观点，据时代的社会计算持乐观的态度，而社会科学领域学者持过度谨慎的看法．５．１技术乐观派计算机、物理学、经济学等学科学者以及工业界普遍认为，大数据时代的社会计算为科学研究提供蕴藏了大量有重大价值的研究课题，为了不同视角，社会预测创造了条件，为大数据在国民经济发展和本世纪的第２社会安全中的应用提供了理论思路．个１不断有新的突０年是复杂性科学深入各个领域、破且面临更大挑战的时代，许多重要复杂系统迫切需要运用社会计算研究方法，通过实证统计和理论模型分析相结合的手段进行全新的认识和探索．５．２理论谨慎派社会科学界对大数据时代的社会计算所持的态度比较谨慎．他们认为当前大数据的概念大而空洞，就数据论数据，忽视人性，带来了很大挑战．对大数据分析大多处于商业应用层面，没有上升到社会科学层面．如何运用社会科学理论来指导社会计算，特别需要提出新的理论来指导大数据对社会动态的分这是学术界亟需突破的问题．析，６社会计算面临的挑战６．１学科壁垒的挑战“ 、“ 小世界” 结构洞” 等一系列影响深远的研究成果被发现之后，社会网络分析工作引起许多研究不仅社会学家跟踪研究，大量物理学、人员的关注，计算机等学科研究人员也开始关注社会网络分析．近年来，用数学模型和各种算法对在线社会网络进发表了海量的论文，但这些研究工作大多是行分析，不断重复许多早期社会网络研究成果，用非常简单虽然取得

了的数据模型解释非常复杂的社会现象，［４５］一些惊人的结果，例如“ 四度分隔” 等，但都无法超越社会学家早期在社会网络分析方面的成果．正“ 如Ｗ物理学家可能是非凡的技术专ａｔｔｓ指出的：［４６］但他们只能是二流的社会学家” 家，．社会学所研究的人类动态社会网络是具有社交４７］，社会网络基于社会结构，社会结构包性的网络［含社会地位和社会关系２方面，社会关系是制约社会结构的重要因素之一．社会网络具有个体性、非正式性、持续性等特点，个体性是指具有私人层次上的交往和交流．以社会媒体在线用户群为主要研究对象的社会网络分析中，研究者将社会关系简化处理，忽略社会地位的影响，将用户作为节点，用户间简单的“ 关注” 关系作为边构成网络，以节点间边的紧密，程度划分“ 社区” 这种研究方法忽略了社会网络的节点与节点之间无法体现出社会关系中的个体本质，性特征，因此很难在社会性上有跨越性的研究突破．社会科学与自然科学本质区别在于思维方式的不同［４８］，社会科学是总体逻辑思维，自然科学是类

孟小峰等：社会计算：大数据时代的机遇与挑战２４８９型逻辑思维．类型逻辑思维认为应该重点关注典型现象，只要理解了典型现象的规律，就可以将其概括并推广到个体和具体问题．总体逻辑思维关注独立社会科学认为变异是社会现各异个案的整体分布，实的本质，社会学家的工作就是从变异中寻求规律，以经验为基础、以量化为导向地去概括总体变异的系统模式，社会科学的量化无法挖掘出普适规律来描述和解释所有个体行为［４９］独立，在这个数据集中每个人的位置在每小时是特定的，收集４个时空点就足以唯一识别９５％的个人．和发布移动数据、社会媒体数据、个人医疗数据等直如果数据拥有者直接发布接给个人隐私带来威胁，隐含着敏感信息的数据，而不采取适当数据保护技术，将可能造成个人敏感信息的泄露．在多样化的社是个人权利的基础，互联网会中隐私是基本的需要，和移动通信放大了个体的唯一识别性，进一步增强了传统的隐私挑战．如何既能公开发布更多的数据，为社会计算提供更大的数据支持，同时又能保证个人的隐私不会作到数据开放与隐私保护的两者平衡，这是学泄露，术界需要关注的问题．．正是因为思维方式的不同，社会科学与自然

科学之间的壁垒仍然难以逾越，社会学家批评技术学技术学派认派所作的社会计算研究缺乏理论指导，为社会科学研究所用数据规模太小不可信任．为社会计算提出跨学科的协作与训练、提出学科间统一的理论指导是当前最大的挑战．６．２大数据带来的挑战长期以来社会科学的定量研究都是通过问卷调这种方式收集的数据量小且真查的方式收集数据，实性难以确定，这些数据往往是在一个时间点或相隔很久的不同时间点获得，对连续的、动态的社会过程只能推断．大数据时代的到来，基于互联网的各种应用正以前所未有的方式生成和保留各种值得研究的大规模数据，这些具有空前宽度、深度和规模的数据对社会科学研究人员来说是宝藏和机遇，同时也是挑战．一方面，绝大多数通信领域和社会媒体领域的跨组织的企业都拒绝或限制研究人员获取其数据，数据共享对于科学研究至关重要，但是社会计算研５０］究正受到数据获取的限制所带来的严重挑战［另．７总结工业化时代的学科分类为推动社会进步作出了巨大贡献，随着后工业化时代的到来，这种学科划界计算机科学的基础越来越成为人们思想上的羁绊．虽然基于电子学等自然科学，但集成电路、操作系统是人类智慧的产物．因等都不是自然界客观存在的，此哲学家Ｐ第三世界科学” 以别于自ｏｅｒ称其为“ ｐｐ然科学．计算机科学既依赖于自然科学的发现又依既独立于人的意志之外又受人的意赖于人的创造，志驱动．正是由于学科的特殊性，将社会科学与计算机科学结合起来进行研究，越来越成为人们的共识．社会计算为人类发现自身价值提供了更多的机会，计算语言学、计算人类学、计算广告学、城市计算等社会计算的研究还处于跨学科研究领域不断产生．起步阶段，本文作了一些初步的探索，分析了社会计学科分类，给出了确切的定义，算产生的历史背景、对现有的研究工作及方法进行了归纳总

结，最后指出了大数据时代社会计算面临的挑战性问题．希望能为研究人员提供参考．参考文献一方面，由于社会各系统相对独立，数据之间存在封大数据可能带来规律的闭性或关系的断裂性特点，丧失或失真，导致错误发现的风险增加．当前计算的但分析的程度却越来越低，每个研究速度越来越快，平台都有自己的数据，这些数据在表面上看起来很全面，但实际上都是各