文档介绍：项目名称:
混合网络下社会集群行为感知与规律研究
首席科学家:
张文军上海交通大学
起止年限:
2010年1月-2014年8月
依托部门:
上海市科委
一、研究内容
为突破混合网络下社会集群行为有序管理所涉及感知、分析、引导三个阶段的关键技术,需解决三个关键科学问题:
科学问题一:混合网络集群行为的语义聚融。该科学问题的研究旨在揭示混合网络集群行为信息海量异构数据之间的内在语义关联与层次,为后续的分析和调控提供支撑。混合网络中包含了文本、图像、视频、运动和空间等呈现多源、异构和海量特性的信息,这些信息承载的主体行为发生的空间分布广、持续时间长、冗余信息多。为了有效实现混合网络中海量异构噪音信息掩蔽下的社会集群信息感知,需要结合数据库、统计学习、信息论等领域的成果,研究大尺度跨媒体集群行为感知、海量异构信息的聚融与管理两项核心内容,实现集群行为特征描述、实体之间多层次时变关联、信息一致性和完整性加工、分布式海量异构数据的综合管理与检索等技术,拓展选择性注意机制驱动下人类行为信息获取的基础理论,建立大时空尺度的社会安全信息智能获取与感知框架。
科学问题二:集群行为的复杂网络动力学演化。该科学问题的研究旨在揭示混合网络环境下社会集群的人类行为学特性、混合网络与社会集群模式结构映射规律、社会集群行为动力学演化机理。突发涌现的与事件紧密相关的社会集群行为的生命周期本质上是社会集群的结构形成与演化的过程。为把握社会集群行为的形成和演化规律,需要运用信息技术挖掘出隐藏在数据与表象底下的集群行为社会结构,运用系统模型刻画集群行为社会结构的运行状态与演化过程。集群行为不仅具有明显的人类行为学特性,而且具有复杂网络结构特性。利用人类行为学特性,我们可以检测并识别集群行为,利用其复杂网络结构特性,我们可以把握异常集群行为形成和演化机理。在复杂网络中,异常活跃的个体行为遵循自身价值增加最大化的原则寻找关联目标,高价值个体更易成为共同的关联目标,并伴随高集聚系数的结构特征涌现出来,形成集群行为本征系统。集群行为对应的本征社会结构的部分个体在特定任务目标驱动下,经动态演化形成复杂网络,并在偶然突发因素的诱导下,涌现出特定的集群行为。集群行为的本征社会结构及动力学演化是理解混合网社会集群行为规律的形成、演化、平息和反弹的内在机理的关键。集群行为复杂网络的形成与个体的行为有着密切关系,Agent个体行为选择是集群行为演化的动力机制。因此,研究人类行为学表征方法,发现集群行为的社会结构和基于Agent作用的集群动力学演化规律,是混合网社会集群行为研究的关键问题。
科学问题三:集群行为有序管理的综合集成决策支持。该科学问题研究旨在:面向社会集群行为有序管理,构建社会科学综合知识库及定性与定量模型、在不确定性与信息不对称等条件下社会集群行为有序管理的机制设计与综合集成决策支持的理论体系。社会集群行为是很多社会、安全、经济事件的主体,它在混合网络中形成与演化是一种极其复杂的信息传递与社会心理传播过程。只有相关的计算工具和优化方法映射了社会学语义,系统优化的结果才具有明确的实际意义。社会集群行为的有效管理涉及社会集群行为复杂系统的多目标分析与优化,其中的群体协作的资源共享、综合集成环境中的会商决策、情境感知的资源部署等系统管理方法学需要能够适应不同的优化目标。有的情况下需要对社会集群行为进行衰减,如有害信息的传播、异常组织的扩散、异常集群行为模式的出现等,有的情况下需要对社会集群行为进行强化,特别是在网络技术不断改进的背景下,通过探索网络社会行为变化的规律,采取相应的引导措施,促进其社会经济效应不断演化,不断对模型和规则进行更新学习。因此,为了使各领域各部门能够适应信息社会中社会集群的管理,有必要在社会集群行为相关的
“信息-社会”综合知识基础上,建立社会行为有序管理的综合集成决策支持体系。在日常状态下,在组织与制度框架下,引导个体、群体、组织向着全社会整体收益最大化、社会进步的方向发展;在危机状态下,提升政府乃至全社会的突发应急能力、统筹协调能力。
围绕上述三个科学问题,下设六项研究内容,其中五项开展基础理论及关键技术研究,另一项开展应用示范平台建设、综合集成关键技术、集中展示系统概念:
研究内容1:大尺度跨媒体社会集群行为感知。借鉴信息论中的CEO问题、网络编码问题、以及信号处理中的多源信号处理及估计理论等,研究如何从分散的、“有噪”的信息中,对事件进行可靠表征和优化汇聚;结合非线性流形、本体论、概率图、不变性、空间推理等理论,对感知对象的时空行为进行语义理解、知识发现、综合检索,提取出有明确景象意义的集群行为主体的语义要素,进一步推断出大时空尺度景象中的集群行为。
研究内容2:海量集群行为信息的聚融与管理。以承载集群行为的数据为研