络各种媒介的传播在一定条件下有可能引发社会集群行为的涌现,有必要研究
集群行为动力学演化和临界现象。最后,针对网络拓扑结构与节点动力学特性,
提出有效的协调控制方法,用于模拟对集群动力学行为的调控与引导。
研究内容 4:网络行为社会学研究及定量指标。只有对集群行为感知方法
与模式规律赋予国情、制度、文化等社会科学语义的约束与属性,才能使相关
的信息、知识、规律服务于集群行为的有序管理。为此,需建立定量和定性相
结合的多学科综合交叉的指标体系,为网络社会行为感知与管理提供社会科学
综合知识支撑,这是信息科学与社会科学之间综合交叉的重要结合点,也是定
量研究社会科学问题的关键技术。
研究内容 5:社会集群行为有序管理机制设计。设计集群行为有序管理机
制,在不确定性与信息不对称条件下,通过在制度、规范、传统等约束下的相
容激励,以最低的信息成本,使个体利益与社会整体利益相符合,在网络社会
更多地呈现“我为人人,人人为我”的状态。另一方面,集群行为事件具有突发
性强,冲击力大等特点,容易形成公共社会安全事件,有必要研究在危机情境
下的集群行为有序管理的决策理论与方法,建立支撑应急决策的综合集成的模
型、方法和技术,以使决策者在“大胆假设,小心求证”的基础上,在对各种可
能充分考虑的基础上,识别决策对象和决策环境,避免决策误区,迅速做出正
确决策。
研究内容 6:集群行为感知与管理的应用示范。针对国情,选择集群行为
表现充分、数据容易获得的应用场景展开实证研究,验证研究的理论、方法和
技术。 建立社会集群行为信息学计算框架,并形成可配置、可重用、可扩展的
可以服务于大型活动、协作学习、社会动员等典型社会集群行为感知与引导的
应用示范支撑平台,且以平台为基础根据实际应用需求生成具体应用系统。作
为本项目主要关键技术的集成环境,该示范平台将以多源多模态信息的获取、
统一表示与集成可视化框架为基础,采用先进的智能技术,结合 Web3.0 群体协
作网络架构,实现综合集成,提供智能化、可视化协同工作环境,以实现对各
种社会集群行为的信息获取、可视化模拟与管理、智能决策辅助等功能。通过
在典型的大型活动、协作学习、就业促进等领域中的应用,不断改进计算框架,
最终形成比较完备的社会集群行为信息学理论体系与关键技术示范平台。