社会计算:大数据时代的机遇与挑战
大数据技术的挑战与应对

大数据技术的挑战与应对近年来,随着信息技术的快速发展,互联网、物联网、移动互联网等新兴技术的普及和推广,数据的产生量呈现爆发式增长。
这些数据中,所包含的信息已成为解决各行业难题的重要基础。
因此,大规模的数据处理和分析技术就被引入到各行各业中。
其中,大数据技术就是其中的一种,不仅在科技领域得到了广泛应用,也在政府、金融、医疗等领域取得了显著成果。
但是,大数据技术面临着诸多挑战,因此,本文主要介绍大数据技术的挑战与应对措施。
一、数据安全挑战大数据环境下,数据安全问题比以前更加严重,主要表现在两个方面。
首先,数据的泄露问题。
在数据的收集、存储和传输过程中,容易出现数据泄露的情况。
因此,在大数据的处理过程中,必须加强对数据的加密技术,避免数据被窃取或篡改。
其次,隐私保护问题。
大数据中存在着大量的个人信息,如果泄露到外部,将会产生不可预测后果。
因此,在进行数据处理时,应加强数据的匿名化处理,防止个人隐私信息被泄露。
为解决这些问题,科研人员提出了许多方法,如:数据加密、公私钥加密、数据压缩和数据匿名化等技术应用已经成熟,可以应用于大数据处理中,确保数据的安全性和隐私性。
二、计算能力挑战大数据处理的计算量非常巨大,需要较高的计算资源才能处理,不仅需要大量的机器,而且需要高效的算法和处理器。
尤其是在数据并行处理方面,计算资源的投入更是显得尤为重要。
为了解决计算资源不足的问题,计算机科学家加强了分布式计算的研发。
分布式计算是大数据处理中的一种核心技术,它将一台计算机集群划分成多台节点,并行完成数据处理任务。
这种方法不仅可以提高计算效率,而且具有良好的扩展性,可以实现海量数据的处理。
三、数据质量挑战大数据中存在着过多的噪声数据、缺失数据和脏数据,这些因素严重影响了大数据的价值。
因此,在解决大数据技术的难题时,需要考虑到以下这些数据质量问题:其中,噪声数据主要来自于序列的咖啡声、污点信号和异常数据等。
大多数情况下,噪声数据会影响算法的准确性。
大数据机遇与挑战

大数据时代的机遇与挑战任志鹏13108224摘要:信息技术的飞速发展,特别是物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步,数据正以巨大的速度迅速增长和积累。
麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。
世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。
然而如此重大的机遇也伴随着相当程度的挑战,在技术上还有诸多障碍,在社会影响方面,大数据对人们的传统生活方式和安全隐私也构成威胁。
关键词:大数据云计算数据获取数据存储数据处理数据可视化隐私安全大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
因此,云计算甚至可以让你体验每秒十万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
大数据时代的机遇:1.“大数据决策”成为一种新决策方式。
依据大数据进行决策,从数据中获取价值,让数据主导决策,是一种前所未有的决策方式,并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。
大数据的发展现状与未来前景

大数据的发展现状与未来前景近年来,随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为一个热门词汇。
大数据时代的到来,不仅给个人和企业带来了巨大的机遇,也给社会带来了深刻的变革。
本文将探讨大数据的发展现状以及未来的前景。
一、大数据的发展现状1. 数据量不断增加随着互联网用户数量的不断增加,产生的数据量也呈指数级增长。
从个人的社交媒体账号到企业的销售数据,从物联网传感器到科学研究中的数据集,数据的产生和积累是爆炸性增长的。
据统计,目前全球每天产生的数据量已经达到数十亿GB。
2. 数据来源多样化随着智能手机和物联网设备的普及,人们的日常生活产生的数据也变得多样化。
不仅有传统的文本、图像、音频和视频数据,还有传感器数据、社交媒体数据、电子商务交易数据等等。
这使得数据分析和挖掘的方法和技术也变得更加多样化。
3. 数据处理技术的不断改进为了应对大数据时代的挑战,数据处理技术也在不断创新和改进。
云计算、分布式存储、并行计算等技术为大数据的处理提供了更好的解决方案。
此外,人工智能、机器学习、深度学习等技术的发展也为大数据的分析和应用提供了更多的可能性。
二、大数据的未来前景1. 经济发展的新动力大数据被认为是经济发展的新动力。
通过对大数据的分析和挖掘,可以为企业提供更准确的市场预测和精准的营销策略,从而提升企业的竞争力。
此外,大数据还可以帮助政府和组织更好地制定政策和决策,促进社会的可持续发展。
2. 社会问题的解决大数据的应用不仅能够带来经济效益,还可以帮助解决一些社会问题。
例如,在医疗领域,通过对大数据的分析可以提升疾病的诊断和治疗效果;在城市规划中,可以通过对城市交通、环境等数据的分析来改善城市的运行效率和环境质量。
3. 数据隐私和安全的挑战然而,大数据的应用也带来了一些挑战和问题。
其中之一是对数据隐私和安全的担忧。
大数据中包含了大量个人和敏感信息,一旦这些信息被滥用或泄露,将对个人和社会带来巨大的风险。
因此,数据隐私和安全的保护将是未来发展的重要任务。
大数据未来发展的七大趋势

大数据未来发展的七大趋势随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据正成为当今社会的热门话题。
大数据在各个领域中的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。
未来,大数据的发展将呈现出七大趋势,为我们带来更多的机遇和挑战。
一、数据安全与隐私保护随着大数据规模不断扩大,数据安全与隐私保护问题愈发凸显。
未来,数据安全和隐私保护将成为大数据发展的关键所在。
企业和机构需采取更加严格的数据保护机制,确保用户个人信息的安全,以维护用户信任和品牌声誉。
二、人工智能与大数据融合人工智能(AI)和大数据之间的融合将为各行各业带来巨大机遇。
AI技术可以从海量数据中进行分析和学习,提供更加智能化的决策和服务。
未来,大数据与人工智能的融合将在医疗、交通、金融等领域实现突破,为人们带来更多便利和效益。
三、边缘计算的崛起大数据时代需要快速而高效的数据传输和处理能力,边缘计算技术应运而生。
边缘计算将数据的计算和存储功能从云端转移到更靠近数据源的边缘设备上,能够加快数据分析和决策的速度,降低网络延迟。
未来,边缘计算将成为大数据应用的重要组成部分。
四、数据治理与合规随着大数据规模的不断增大,数据治理和合规成为一项重要的任务。
数据治理涉及数据质量控制、数据访问和使用规范等方面,合规则保障组织在数据处理和交换过程中符合法规和道德要求。
未来,数据治理与合规将为大数据应用提供可靠的基础支持,促进行业的健康发展。
五、跨界融合与创新未来,大数据将在各个行业中产生更多的创新应用。
数据的跨界融合将带来更多业务模式的创新和行业结构的变革。
未来,大数据将与云计算、物联网、区块链等新兴技术相融合,为各个行业带来新的商机。
六、数据人才与技能需求大数据需求的快速增长催生了对数据科学家、分析师和工程师等高技能人才的需求。
未来,大数据行业将更加关注数据科学和人工智能等领域的人才培养。
同时,数据技能将成为各行各业从业人员的基本素养。
七、数据伦理与社会责任大数据的应用已经深入到人们的工作和生活中,相关的数据伦理和社会责任问题日益引起关注。
社会计算_大数据时代的机遇与挑战_孟小峰

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( ) 计算机研究与发展 2 0 1 3, 5 0 1 2
社会计算 ; 社会网络分析 ; 计算社会科学 ; 大数据 关键词 社会科学 ;
中图法分类号 T P 3 0 5 -
云计 算 、 社 交 网 络、 社会媒体以及信息 物联网 、 获取技术的飞速发 展 , 数据正以前所未有的速度迅 数 据 是 人 类 社 会 最 重 要 的 财 富, 大 速增长和积 累 , 数据 时 代 的 到 来 , 为研究人类社会动态和模拟社 计算机科学家 、 社会 会问题带来了前所未有的机遇 . 学家等各领域学者开始关注大数据对社会 、 经济 、 科 美国圣塔菲研究所 学研究等方面带来 的 巨 大 价 值 . ( 、谷 歌 研 究 院 ( S a n t a F e I n s t i t u t e) R e s e a r c h a t ) 、 惠普社会计算实验室 ( H P S o c i a l C o m u t i n G o o l e p g g ) 等跨学 科 研 究 机 构 和 哈 佛 、 斯 坦 福、 康奈尔等 L a b 开始用复杂性 科 学 来 描 述 社 会 系 统 中 的 复 杂 大学 , 现象 , 提出了复杂适应系统等一系列新理论 , 用计算 机作为研究复杂性 科 学 的 基 本 工 具 , 开创了计算社 会科学等新的研究 方 法 , 社会计算开始进入人类社 “ 一词也有文献译成“ 社会化 会( s o c i a l c o m u t i n p g” ) 计算 ” . 本文 从 社 会 计 算 的 本 质 出 发 , 对现有的研究中 若干关键问题进行 分 析 总 结 , 讨论这一研究领域存 在的机遇和挑战 . 简要介绍了社会计算产生的历史 背景及其定义 , 对社会计算领域进行分类研究 , 介绍 分析社会计算研 了大数据为社会计 算 带 来 的 机 遇 , 究现状的基础上讨论了其面临的挑战 .
大数据分析

大数据分析:现状、挑战与机遇一、引言随着信息技术的飞速发展,我们正处在一个数据爆炸的时代。
大数据作为一种新兴的数据处理技术,已经引起了各行各业的广泛关注。
大数据分析是指从海量数据中提取有价值的信息,为企业、政府等组织提供决策依据。
本文将对大数据分析的现状、挑战与机遇进行探讨。
二、大数据分析现状1.数据规模庞大:随着互联网、物联网等技术的普及,数据的产生速度和规模呈现出爆炸性增长。
据统计,全球数据量正在以每年40%的速度增长。
2.数据类型多样化:大数据不仅包括结构化数据,如数据库中的数据,还包括非结构化数据,如文本、图片、音频、视频等。
3.数据处理速度快:大数据分析要求在短时间内完成数据的处理和分析,以满足实时性的需求。
4.数据价值密度低:大数据中存在大量冗余和无关信息,如何从海量数据中提取有价值的信息成为一大挑战。
5.技术创新不断涌现:为了应对大数据带来的挑战,各种新技术、新方法不断涌现,如分布式计算、数据挖掘、机器学习等。
三、大数据分析挑战1.数据存储与管理:如何高效地存储和管理海量数据,保证数据的可靠性和安全性,是大数据分析面临的首要挑战。
2.数据处理与分析:大数据分析需要对数据进行预处理、特征提取、模型构建等操作,如何提高数据处理和分析的效率是关键。
3.数据隐私与安全:在大数据分析过程中,如何保护个人隐私和数据安全,防止数据泄露和滥用,是一个亟待解决的问题。
4.数据质量与准确性:大数据分析结果的质量和准确性直接影响到决策效果,如何提高数据质量和分析准确性是重要挑战。
5.人才培养与团队建设:大数据分析需要具备跨学科知识和技能的人才,如何培养和组建专业的大数据分析团队是当务之急。
四、大数据分析机遇1.商业价值挖掘:大数据分析可以帮助企业发现潜在商机,优化业务流程,提高运营效率,实现精准营销。
2.社会治理创新:政府可以利用大数据分析提高公共服务水平,优化资源配置,实现智能决策。
3.科学研究助力:大数据分析为科学研究提供了丰富的数据资源和方法手段,有助于推动科技创新。
大数据时代的挑战与机遇

大数据时代的挑战与机遇随着科技的不断进步和互联网的普及,大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来,给我们的生活带来了诸多的挑战和机遇。
本文将从不同的角度探讨大数据时代的挑战与机遇,并分析其对个人和社会的影响。
首先,大数据时代给个人隐私带来了巨大的挑战。
在大数据时代,个人的隐私已经变得越来越脆弱。
我们的个人信息被不断地收集、分析和利用,以满足商业和政府的需要。
例如,当我们在网上购物时,我们的购买记录、浏览历史和个人喜好都会被记录下来,并用于个性化推荐和广告。
虽然这些个性化的服务给我们带来了便利,但也暴露了我们的隐私。
此外,大数据的滥用也可能导致个人信息被泄露或滥用,给个人的财产和人身安全带来风险。
然而,大数据时代也给个人带来了巨大的机遇。
随着大数据的积累和分析能力的提高,个人可以通过分析自己的数据来了解自己的健康状况、消费习惯和行为模式。
这样的数据分析可以帮助个人更好地管理自己的生活和健康,做出更明智的决策。
例如,通过分析我们的运动数据,我们可以了解自己的运动习惯和身体状况,从而制定更科学的锻炼计划。
通过分析我们的消费数据,我们可以了解自己的消费偏好和开支情况,从而更好地规划个人财务。
在社会层面上,大数据时代也带来了许多挑战和机遇。
首先,大数据时代加剧了信息不对称的问题。
在过去,信息的获取和传播相对有限,导致信息不对称的情况较少。
然而,随着大数据的普及,信息变得更加容易获取和传播,导致信息不对称的情况更加普遍。
这给企业和政府带来了巨大的挑战。
他们需要更加准确地了解市场和社会的需求,以制定更合适的决策和政策。
同时,信息不对称也为企业和政府提供了更多的机遇。
他们可以通过分析大数据来了解市场和社会的需求,从而更好地满足人们的需求。
其次,大数据时代也给社会治理带来了新的挑战和机遇。
在过去,社会治理主要依靠政府的行政手段来实现。
然而,随着大数据的普及,社会治理的方式也在发生变化。
政府可以通过分析大数据来了解社会的状况和问题,从而制定更科学的政策和措施。
大数据时代的挑战与机遇

大数据时代的挑战与机遇随着互联网技术的迅速发展和智能设备的普及,大数据已经逐渐成为社会经济发展的重要资源。
同时,大数据也给我们带来了巨大的挑战和机遇。
本文将从技术、隐私保护、应用领域和数据治理等方面讨论大数据时代的挑战与机遇。
一、技术挑战与机遇1. 数据存储和处理能力:作为大数据时代的核心技术,存储和处理大规模、高速的数据成为了一项重要挑战。
然而,随着云计算和分布式存储技术的不断进步,我们也获得了巨大的机遇,可以更高效地存储和处理数据。
2. 数据质量和可靠性:大规模的数据来自不同的来源,数据质量和可靠性是另一个关键挑战。
在大数据时代,我们需要使用先进的数据清洗和校验技术来确保数据的准确性,提高决策的可信度。
3. 数据隐私和安全:大数据时代的另一个重要挑战是数据隐私和安全问题。
随着个人信息被大规模采集和分析,如何保护数据隐私成为了亟待解决的问题。
同时,我们也可以通过加密算法和安全机制来确保数据在传输和存储过程中的安全性。
二、隐私保护的挑战与机遇1. 法律法规:在大数据时代,隐私保护面临许多法律法规的挑战。
随着数据的交叉和共享,个人隐私的泄露风险也在增加。
然而,通过制定和完善相关法律法规,加强对个人隐私的保护,我们可以为大数据应用营造安全可靠的环境。
2. 技术手段:隐私保护的挑战还包括技术手段的创新和应用。
例如,匿名化技术、隐私保护算法和数据脱敏技术等,可以帮助保护用户的个人隐私,减少个人信息泄露的风险。
3. 隐私教育和意识:提高公众对隐私保护的意识和教育程度也是一个挑战。
只有通过加强隐私教育,让大众更加了解隐私保护的重要性,才能更好地保护个人隐私。
三、应用领域的挑战与机遇1. 商业广告和营销:大数据时代给商业广告和营销带来了巨大的机遇。
通过分析用户的购买和浏览行为,企业可以更加准确地选择目标用户,提供个性化的产品和服务。
2. 健康医疗:大数据在健康医疗领域的应用也有着广阔的前景。
通过分析患者的病历、基因数据和生活习惯等,医生可以提供个性化的诊断和治疗方案,提高医疗质量和效率。
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社会计算:大数据时代的机遇与挑战*孟小峰1李勇1† 祝建华21(中国人民大学信息学院北京 100872)2(香港城市大学媒体和传播系香港 999077)Social Computing in the Era of Big Data:Opportunities and ChallengesMeng Xiaofeng1,Li Yong1 and Jonathan J.H.Zhu21(School of Information,Renmin University of China, Beijing 100872)2(Department of Media and Communication,City University of Hong Kong,Hong Kong 999077)Abstract With the rapid development of information technology,especially sweeping progress in the internet of things,cloud computing,social networks and social media,the era of big data is coming.As a data-intensive science,social computing is an emerging that leverages the capacity to collect and analyze data with an unprecedented breadth and depth and scale.It represents a new computing paradigm and an interdisciplinary research and application field.A broad comprehension of major topics involved in social computing is important for both scholars and practitioners. In this paper,we give a brief survey of the various research fields in social computing.We present key concepts and analyze state-of-the-art of the field.The article not only shed insights on social computing,but also afford conduit for future research in the field.Social computing has two distinct foci.One is on the social science issues,such as computational social science,computational sociology,social network analysis etc.The other focus is on the use of computational techniques,such as social use,hedonic use and generative use.Finally some new challenges ahead are summarized,including interdisciplinary cooperation and training,big data sharing for scientific data mashups,and privacy protect.Keywords Social Science; Social Computing; Social Networks Analysis; Computational Social Science; Big Data摘 要 信息技术的飞速发展,特别是物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累,大数据时代已经到来.社会计算作为一种数据密集型科学,在收集和分析数据的广度、深度以及规模上都产生了巨大影响,社会计算作为一种新的计算范式,产生了一个新的跨学科研究与应用领域,其广阔的研究内容与应用已引起了学术界和工业界的广泛关注.分析了社会计算产生的历史背景及概念、研究现状及大数据带来的机遇,综述了社会计算不同的研究领域,主要有2个发展趋势:一个面向社会科学,包括计算社会科学、计算社会学、社会网络分析等;一个面向技术应用,包括社交应用、娱乐应用、生产应用等,这2种发展趋势同时又相互影响.最后讨论了社会计算研究领域存在的挑战,包括跨学科合作与训练的问题、科学研究中大数据共享问题以及隐私保护.关键词 社会科学;社会计算;社会网络分析;计算社会科学;大数据中图法分类号 TP3-05收稿日期:2013-06-27;修回日期:2013-09-25基金项目:国家自然科学基金项目(61379050,91024032,91224008,91124001,91324015);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA011001,2013AA013204);中国人民大学科学研究基金项目(11XNL010)†通信作者:李勇,facingworld@126.com0 引言物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累,数据是人类社会最重要的财富,大数据时代的到来,为研究人类社会动态和模拟社会问题带来了前所未有的机遇.计算机科学家、社会学家等各领域学者开始关注大数据对社会、经济、科学研究等方面带来的巨大价值.美国圣塔菲研究所(Santa Fe Institute )、谷歌研究院(Research at Google )、惠普社会计算实验室(HP Social Computing Lab )等跨学科研究机构和哈佛、斯坦福、康奈尔等大学,开始用复杂性科学来描述社会系统中的复杂现象,提出了复杂适应系统等一系列新理论,用计算机作为研究复杂性科学的基本工具,开创了计算社会科学等新的研究方法,社会计算开始进入人类社会(“social computing ”一词也有文献译成“社会化计算”).本文从社会计算的本质出发,对现有的研究中若干关键问题进行分析总结,讨论这一研究领域存在的机遇和挑战.首先简要介绍了社会计算产生的历史背景及其定义,对社会计算领域进行分类研究,介绍了大数据为社会计算带来的机遇,分析社会计算研究现状的基础上讨论了其面临的挑战.1社会计算产生的历史背景社会科学作为独立的学科是在19世纪末才出现[1],这是对工业化所带来的挑战作出的回应.由于大规模的社会结构、社会组织的出现,人们的社会联系越来越频繁和多样,导致社会冲突加剧,社会管理和控制的难度空前增大,传统的那种靠少数社会精英拍脑袋决策管理社会的方式已经过时,社会科学的产生和发展成为历史的必然.社会科学的主要学科有经济学、社会学、政治学等,社会学研究的是市民社会以及以市民社会为基础形成的社会组织,是关于社会良性运行以及协调发展的条件和机制的综合性具体社会科学[2].自然科学、社会科学和人文科学只是学术建制意义上的区分,它们之间总是密切联系.自然科学的根本目的在于发现自然现象背后的规律,20世纪50年代之前,社会科学与自然科学相对独立,跨学科研究较少.如图1所示,社会科学与自然科学由一条学科河分隔[3],河的左岸是以科学计算为核心研究范式,以系统科学、控制论、人工智能等作为研究方法的自然科学;右岸是心理学、经济学、传播学、社会学、政治学等社会科学.Scientific ComputationMathematicalModelSystemScienceCyberneticsArtificial IntelligenceFuzzy TheoryData MiningNatural ScienceSocial ScienceSociologyEconomicsDiscipline RiverSocial ComputingSocial Network Analysis TechnologyapplicationDynamical Systems TheorySocial SimulationScientific TheoryScientific ExperimentData-IntensiveScienceCommunicationInformation VisualizationPsychologyPolitics……SociocyberneticsComputational SociologyComputational Social ScienceFig .1 Classification of disciplines [3]图1 学科划分[3]20世纪70至90年代,人类进入后工业化(post-industrialization)时代,信息革命改变了一切,经济、政治、文化的全球化融合达到新的阶段,科学发展变得越来越快,越来越复杂.大工业和高科技为人类创造了非常丰富的财富,但同时也把人与自然的关系、人与人的关系置于一个危险的境地,社会不平等、阶级冲突、社会异化、种族冲突、政治革命、宗教冲突、国家冲突、环境恶化等社会问题突出,人类越来越重视对自身前途与命运的价值关怀.为了准确地研究社会问题,经济学、社会学等学科都试图形成一套完整的定量分析研究手段,用严谨的数学方法对问题进行描述和求解,但由于现实世界是一个多变量复杂系统,很难像物理学那样用数学公式精确地描述和求解问题.在这种共同的背景下,自然科学、社会科学开始走到一起,任何一门科学都开始意识到自己的相对性,意识到与其他学科密切关联[4].如图1所示,建立在自然科学与社会科学之间,位于学科河之上的跨学科社会计算研究逐渐兴起,这些学科都有数据密集型的特点,包括社会网络分析、计算社会科学、社会控制论等.2社会计算的定义Parsons在1949年主持美国社会学学会工作时[5],在他的努力下建立了哈佛大学社会关系系,尽管其结构功能主义理论(structural functionalism)广受批评,但他开创了跨学科研究的先河.Parsons的理论另一个重大影响是对欧洲社会学在控制论和系统科学方法的影响.互联网的缔造者、心理学家Licklider在担任美国国防部高级研究计划署信息处理技术办公室第一任主任期间,于1960年发表了《人与计算机的共生》[6]一文,创造了因特网的原始设想,第1次提出了交互计算概念,他认为人类将会有一种网络将世界上所有计算机联成一体,人们可以使用地理上很远的计算机,获取任何计算机中的数据,使用很多计算机来做一件事,可以互相共享资源、平衡负载,为全世界的用户服务.在Licklider 等人的推动下,计算机网络作为一种通讯设施于20世纪60年代末开始发展[7].1978年,社会学家Hiltz出版了《网络国家:人类通过计算机交流》[8]一书,这是最早描写网络社区社会学的著作.网络社区通过计算机网络将人们互联,人们在网络平台上相识、工作、讨论、争论、协作.该书最早预测到未来虚拟社区以及对社会、政治、法律等方面的影响,也最早预测到网络的爆炸式发展以及隐私问题、匿名问题、远程办公、在线政治活动等.书中还提到了审查制度、监管制度、成瘾问题、IP和盗版、Email、美国邮政服务的消亡以及工作、政治、法律的改变.该书的出版引起了计算机科学家、管理科学家、政治家、社会学家、医生、计算机狂热人士等一大批人的兴趣,被称之为计算机会议上的“圣经”[9].20世纪90年代中期是个人计算向社会计算转型的时期.个人计算关注个体使用信息技术,社会计算通过小型的社会群体或大型的社区用户一起协作使用信息技术.社会计算对社会和经济具有深远的影响,尽管不用质疑其影响,但也很难定量研究其影响的程度,只能在跨学科的范围内保持其一定的领域评判.1994年,社会计算的概念第1次出现,Schuler认为[10]:“社会计算可以是任何一种类型的计算应用,以软件作为媒介进行社交关系的应用”;Dryer等[11]将社会计算描述为一种理论概念,包括科学和技术2方面:“人类使用计算技术进行的社交行为和交互行为所产生的相互作用”;Wang等人[12]认为社会计算是:“信息技术和通信技术等促进了人类社会的研究和社会动态发展”;文献[13]认为,社会计算是指使用信息系统作为社会交互的场所,并使用信息系统作为数据收集和处理的空间,社会计算是在虚拟场所中的感知、交流和协作,社会计算需要把计算设备作为人与人之间交流的媒介,需要将人机交互设定成为一个社会实践的环境,将理解社会过程作为交互系统的一部分工作.近年来,科学家不仅发现人类大脑和生命是计算系统,而且发现整个世界也是一台计算系统,因此哲学界产生了计算主义思潮.计算主义认为:“人所处的整个世界是由算法控制,并且按算法确定的程序进行演化.宇宙是一部巨型计算装置,任何自然事件都是在自然规律作用下的计算过程.事物的多样性是因为算法的复杂度不同而产生的不同外部表现”[14].虽然计算主义导致许多哲学家的质疑[15],但计算的确已经渗透到经济学、物理学乃至科学研究的各个领域,计算已成为人们认识自然、生命、思维、社会的一种普遍的观念和方法.如果没有计算机,就没有当代科学的突飞猛进发展,就不会有社会的快速进步,复杂性科学就不会出现.基于以上分析,本文认为社会计算是使用系统科学、人工智能、数据挖掘等科学计算理论作为研究方法,将社会科学理论与计算理论相结合,为人类更深入地认识社会、改造社会,解决政治、经济、文化等领域复杂性社会问题的一种理论和方法论体系.3社会计算主要研究领域社会计算不仅是一种技术而且是一种社会现象,社会实践所处的环境决定了技术系统的社会特点.社会计算形成了2种发展趋势:一种是面向社会科学的社会计算;一种是面向技术应用的社会计算,这两种发展趋势同时又相互影响.3.1面向社会科学的社会计算3.1.1社会网络分析社会科学的网络概念非常广泛,主张采用多理论多层次方法研究传播以及其他形式的组织和社会网络[16].文献[17]研究了包括人在内4个不同动物种群的42个网络以及多种关系内涵、多种社群规模,尝试研究这些网络“表面存在差异,结构是否相似”这一问题.社会网络分析(social network analysis)[18-19]的目标是研究大型动态复杂网络,特别是人类社会系统的结构和交互模式等.社会网络分析研究的主题包括社会流动、健康行为、疾病扩散的关键节点、连锁董事、在线社区分析等.社会网络分析所采用的研究与分析方法主要是基于代理的模型、理论物理、图论等.在Milgram[20]、Watts[21]等开创的小世界(small world)现象研究基础上,Barabási等在无标度网络(scale-free networks)[22]特性上有多个发现,他们发现复杂网络中的联接符合幂律分布(power-law distribution),有些切点联接稠密,而大多节点联接很稀疏,这些发现说明复杂网络尽管结构复杂但并不是随机的,符合一定的宇宙主宰原则,在混沌中存在着秩序.社会网络分析领域经典的研究成果还有强弱关系(strong and weak ties)[23],结构洞(structural holes)[24],信息级联(information cascades)[25]等.3.1.2计算社会科学社会学中早就有一个计算社会学(computational sociology)[26]分支.计算社会学不仅与传统的系统科学、控制论和复杂性科学交叉,并且跨越社会科学多个领域,如经济学、生态学、社会网络组织、人口学中的小群体动力学、环境以及城市规划等.计算社会学的主要研究领域是社会模拟(social simulation),使用计算机建立人工实验环境,研究复杂社会系统,模拟方法包括基于方程的模型(equation based modeling)和计算模型(computational modeling).主要计算方式是在个体代理或多代理系统观点下进行社会模拟[27].计算社会学从20世纪50年代出现,早期使用离散事件模型等方法,此后40年时间一直试图使用计算机科学方法进行社会研究,但如同文献[27]指出的:“从社会学家使用计算机起,计算机模拟在社会学中扮演了一个重要的,但是第二位的角色.模拟方法得出的结果显得苍白,远离主流社会学的方法,因此这种方法总是不被社会学家们所欣赏”.最近10年之内,随着互联网的兴起和在线实时数据的公开易得,来自政治学、经济学、语言学、传播学、人类学等社会和人文学科的研究者联手计算机、物理、数学、控制等科学技术界专家,兴起了规模更大、参与更广的计算社会科学(computational social science)[28]。