从社会计算到社会制造：一场即将来临的产业革命 发布时间： 2013年03月19日 浏览量： 225 正如Google依靠大规模的计算机服务器阵列来满足人们信息搜索的需求，从而改变人类生活与工作方式一样，我们可以设想未来的3D打印机组成大规模的制造阵列，实时方便地满足人类对各种个性化产品的物质需求，进而更加深刻地改变我们生活的社会，这就是为什么3D打印将改变我们的世界，这就是为什么社会制造将带来一场产业革命。为此，我们必须实现从社会计算到社会制造的转换，将两个密切相关的新兴领域有机地结合起来。 从社会计算到社会制造：一场即将来临的产业革命 From Social Computing to Social Manufacturing: The Coming Industrial Revolution and New Frontier in Cyber-Physical-Social Space 王飞跃 摘要： 通过社会计算，社会制造可以使得传统的企业转变为能主动感知并且响应用户大规模定制需求的智能企业。社会制造的关键就是主动、实时地将社会需求与社会制造能力有机地衔接起来，从而有效地实现需求和供应之间的相互转化过程。为此，必须把社会计算和社会制造这两个密切相关的新兴领域有机地结合起来，将互联网、物联网和物流网与 3D 打印机组成的社会制造网络无缝连接，通过众包等方式使社会民众充分参与产品的全生命制造过程，促成个性化、实时化、经济化的生产和消费模式，形成新的产业革命。 Abstract: Through social computing, social manufacturing can transform traditional enterprises to intelligent enterprises that can actively sense and respond to customers’ individualized needs in massive scale. The key to the success of the social manufacturing is to integrate effectively social demands and production capacity in real time. To this end, it is imperative to combine the two emerging fields of social computing and social manufacturing, and to connect seamlessly Internet and logistic networks with 3D printing based manufacturing networks, so that customers can participate fully in the whole life cycle of production processes through crowdsourcing, eventually leading to an industrial revolution and new lifestyle in cyber-physical-social space. 关键词： 3D 打印；加式制造；社会制造；社会计算；网群运动组织；平行系统 Keywords: 3D Printing; Additive Manufacturing; Social Manufacturing; Social Computing; Cyber Movement Organizations; Parallel Systems 一、引言 源自快速成型和快速制造,以3D打印技术为核心手段的加式制造(Additive Manufacturing)，被许多人认为是一项将要改变世界的“破坏性”新技术，已引起全球性的关注。今年3月，英国《经济学人》杂志就此以“第三次工业革命”为主题，声称3D打印技术即将引发新一轮的“工业革命”浪潮，并认为生产制造将从大型、复杂、昂贵的传统工业过程中分离出来，凡是能接上电源的任何计算机都能够成为灵巧的生产工厂；人类将以新的方式合作进行生产制造，制造过程与管理模式将发生深刻变革，目前的制造格局必将被打破：“未来的制造业将再次回流到先进发达国家”。 在过去的几个月，包括《纽约时报》在内的多家美国媒体持续就3D打印技术的新进展及应用进行报道，以详实的案例为佐证，直白地宣称“天将变了”，“美国制造，出口中国”的新时代即将来临！众多由年轻创业者发起且具有鲜明创意的加式制造企业，落户于以虚拟经济著称的纽约曼哈顿城区。2008年该地引发了世界性的经济大滑坡，然而，这些企业仍保持快速发展，拉动了萧条的经济。据美国商务部国际贸易管理局最近发布的报告，纽约城区去年的出口额居全美之冠，从2010年的850亿美元上升到2011年的1050亿美元，创历史新高。 目前，我国在高精小型3D打印机的生产方面几乎是一片空白，仅有几家海外产品的代理。如何应对这一局面，是我国制造业乃至整个国家层面所必须认真考虑的重大问题。近期有关部门已经加大了对一些特定领域的快速成型与制造技术的支持力度；对于3D打印与加式制造，许多部门和企业亦表现出了极大兴趣。 我们认为：快速成型和3D打印机是加式制造行业的重要组成部分，正如计算机之于信息行业。以信息行业的发展历程来讲，快速成型相当于上世纪60年代的专用和大型计算机，而3D打印机则是上世纪70年代的个人PC和苹果台型计算机。令人担心的是，我们在加式制造这一领域目前所处的地位，差不多就是半个世纪前我们在世界信息行业所处的地位！ 显然，我们必须尽快补上快速成型和3D打印机这一课，但我们切不可忘记信息行业在个人计算机出现之后浪潮般的发展进程：Microsoft的快速崛起，还有随之而来的Oracle，Yahoo，Amazon，eBay，Google，Facebook，Twitter，国内的百度、阿里巴巴、QQ和微博等等。以目前加式制造的发展情况判断，3D打印机之后，必将是社会制造的迅猛发展。社会制造对加式制造行业而言，就是信息行业从Microsoft至Amazon再到Google和Twitter的一体化合成，可视为虚拟网络世界与真实物理世界的首次完美结合。因此，在关于快速成型和3D打印机之大量媒体渲染的背后，社会制造才应当是我们关注的要点，否则，我们可能将错失良机，一误再误，代价难以估量。 在社会制造的环境中，消费者与企业通过网络世界能够随时随地参加到生产流程之中，社会需求与社会生产能力将实时有效地结合在一起，“想法到产品（Mind to Product）”，“需求就是搜索，搜索就是制造，制造就是消费”将成为现实。因此，社会制造必将极大地刺激社会需求，同时有效地提升整个社会的参与程度，其直接结果就是社会就业率的大幅度提高。一言蔽之，社会制造对于提高我国制造业的竞争力、加速产业升级和转型、扩大社会内需、繁荣国家经济，具有至关重要的战略意义。 加速发展社会制造产业，不但能够解除我国长期在模具和材料工业落后受制于人的不利局面，还可以使我国蓬勃发展的社会媒体和网络文化得到进一步的升华，使其成为促进社会经济科学发展的有力工具：从被动到主动，从消极到积极。在这一方面，社会计算研究将发挥关键性的作用，从专注社会舆情分析到满足社会经济需求，为社会制造的发展与成功提供有力保障。 二、从减式制造到加式制造：历史与现状 加式制造是相对于减式制造而言的，二者过去都不是严格意义下的制造专业术语。所谓减式制造，即通过模具、车铣等机械加工技术与工具将原材料转化成产品的工艺过程与设备的总称，其特征为利用缩削、减少材料来生产部件。自古以来，减式制造就是人类生产的主要方式，更是现代制造工业的基础。 近十年来，随着快速成型、快速制造、3D打印等技术的成熟与普及，加式制造已成为日益风行的制造专业术语。在很多文献中，将加式制造等同于3D打印技术；但实际上3D打印只是实现加式制造的一种方式，尽管目前看来是一种主要的方式。加式制造的主要特征就是利用逐层增加材料的方式生产各种产品，无须模具，因此也被称为无形制造技术（Freeform Fabrication，简称FF或FFF）。 2009年，美国材料与试验协会成立了加式制造标准委员会（ASTM F-42），开始制定标准术语并研发相应的工业标准。在该委员会颁布的第一项标准（F2792-10）中，加式制造被简洁地定义为： “基于3-D模型数据，通常采用与减式制造技术相反的逐层叠加的方式，结合材料来生产物品的过程（The process of joining materials to make objects from 3-D model data, usually layer upon layer, as opposed to subtractive manufacturing technologies）。” 图1：加式制造的早期技术年史 实际上，加式制造的思想也是自古有之。从远古时期至今，房舍楼宇的构建技术始终体现了加式制造的思想。工业时代早期，就有许多加式制造的技术和专利出现。根据美国学者所查出的世界上相关加式制造专利和技术，图1展示了加式制造的早期发展历史。由此图可以看出，现代的加式制造有两个源头：照相雕塑（Photosculpture）技术和地貌成形（Topography）技术，分别始于1860年法国人Willeme的多照相机实体雕塑专利和1890年美国人Blanther的分层应急地貌图专利（见图2）。我们认为，照相雕塑更接近从3-D模型数据产生物体的过程，因此更能体现加式制造的思想。特别是1951年Munz的专利，十分清楚地展示了现代立体印刷（Stereolithography）的特征（见图2 c）。 图 2 ：加式制造的源起专利 (a) Willeme 专利， (b) Blanther 专利， (c) Munz 专利 现代加式制造技术直接起步于1968年Swainson的专利、1972年Ciraud的专利和1979年Housholder的专利（见图3），分别开创了激光三维聚合成形、直接粉末沉积和粉末激光烧结等加式制造技术。一般认为，1972年德国人Ciraud提出的利用激光能量光束进行粉末沉积，实现分层叠加成形的技术，是世界上第一个成功的现代加式制造过程。从上世纪八十年代起，各种各样的加式制造技术大量出现，并在许多领域里进行了创造性的应用，形成今天的加式制造，特别是3D打印技术的新局面。 图 3 ：现代加式制造的起步： (a) Swainson 的光化学 SFF 系统， (b) Ciraud 的粉末沉积 SFF 过程， (c) Housholder 的粉末烧结 SFF 过程及初始产品 根据2009年美国的Wohler报告，2008年全球加式制造市场规模约为12亿美元。至2011年，这一市场规模超过25亿美元，其中设备和材料的直接销售为5亿美元，在卖出的加式制造机器中，90%为生产基于聚合物的部件和模型的3D打印机。 文献和数据都表明，加式制造已从早期快速成型发展成为具有广泛应用前景的新型制造技术，而且被许多专家认为是一种革命性的制造技术。目前，加式制造已在武器装备、空间系统、飞机部件、医用器件、电子电路以及家用电器及装饰，甚至服装与艺术设计等领域发挥了十分显著的作用，成为高附加值产品的核心制造技术。因此，加式制造对于时下的产业升级和世界经济的发展，至关重要！ 三、3D打印技术的应用、挑战与应对 图4：3D打印与加式制造 毫无疑问，目前3D打印是加式制造的主体和研发应用的前沿，这也是为什么多数专业与非专业的讨论中都把3D打印与加式制造技术等同的原因所在。然而，无论是从逻辑角度还是从手段而言，都应把3D打印看成是实现加式制造的一种途径，特别是加式制造本身与纳米制造和未来的原子制造有着更深刻的内在关联，因此也有更长的发展阶段和更大的发展空间（见图4）。不过，在未来的10年甚至20年里，我们几乎可以把3D打印与加式制造等而视之。 表一给出美国科技政策研究所就3D打印技术按过程、主要厂商、所用材料和典型市场进行的初步调查结果。一般而言，对3D打印过程和设备的分类主要是根据下列特性： 所使用的材料 制造部件的速度（沉积或叠加的速度） 生产部件的精度和表面质量 生产部件的材料特性 机器和材料的成本 与操作复杂性相关的安全性和可适性 其它性能如多颜色、易回收等 表一：3D打印技术类型与属性 目前，3D打印主要应用于小批量生产，以及小尺寸、高价值、高复杂度和高难度部件等的制造，从而消除制造过程对部件模具和机器工具的需求，实现降低成本、缩短工期的目的。3D打印的市场可粗分为原型制造、工具制造、直接部件制造和部件维修等。 目前，3D打印仍面临着许多技术上的挑战，美国2011年的Wohlers报告和IDA综述将主要问题归纳为下面七个方面： 1）材料的刻画 2）材料的研制 3）过程控制问题 4）过程的建模与分析 5）机器的验证与标准 6）机器的模块化构造与组合 7）设计工具与软件 除了对这些技术上的挑战研究之外，目前欧美日等国家还兴起了许多综合性的研发课题与方向。例如： 能源和电子器件 奇特结构 轻质结构与部件 三维扫面成像 生物医学打印技术 环境影响与冲击 尽管美国在3D打印的整体技术上领先全球，但在基础研究设施、研发组织和政府支持上，欧盟明显领先。首先，欧盟在政府研发方面的投入要大于美国（不计不公开的国防军事投入），著名的大型合作项目包括英国的加式制造创新中心、欧盟第六框架项目大航空航天组件快速生产Rapolac（Rapid Production of Large Aerospace Components），全程专注航空航天的SMD（Shaped Metal Deposition）技术，等等。其次，欧洲工业界也主动组织形成3D打印产业群，共同开发加式制造的市场。一度形成原始创新技术源于美国，但其后的研发和应用及商业化却是由欧盟等国家完成的局面。 近几年来，美国明显加大加快了对3D打印技术研发的组织力度，但仍然是以企业和大学及科研机构等半政府半民间的组织为主导力量。2009年，以美国相关大学为主的“加式制造路线（RAM）研讨会”就未来5到10年的技术发展进行了广泛的讨论，并发表了较有影响的路线图研讨报告。根据这一报告的建议，由爱迪生焊接研究所（EWI）牵头于2010年成立“加式制造共同体AMC（Additive Manufacturing Consortium）”，试图将相关的制造商与供应商同大学与研究机构联结成为一个互动良性发展促进的生态组织，共同解决3D打印技术中还存在着的大量问题。AMC目前已有30余家企业、研究所、大学、军方和政府等机构成员，以金属材料的加式制造技术为主，每季度活动一次。目前，AMC整合EWI及其成员的设备、技术和专业知识，初步构成了一个分布式、网络化的加式制造“国家实验平台中心NTBC（National Test Bed Center）”。AMC和NTBC的使命就是提高3D打印加式制造技术的成熟度，促进相应的产业投资，在全美范围内将这一新兴的制造方式早日转化为主流的制造方式。自2011年起，AMC每年都向其会员发布加式制造的现状报告。此外，近三年来美国政府、军方及企业还多次组织了3D打印技术的有奖挑战大赛，希望以此加速相关技术的发展、应用和普及。 四、从社会计算到社会制造：产业革命的基础与动力 2012年9月19日，著名科技杂志《Wired》的主编Anderson以危言耸听般的标题“The New MakerBot Replicator Might Just Change Your World（新的MakerBot Replicator或将改变你的世界）”描述了新型3D打印机的进展情况。根据该报道，MakerBot公司新推出的低端3D打印机Replicator 2的价格仅为2199美元，高端的 Replicator 2X也只有2799美元；并且，几年后价格可能会降到99美元；届时，每个人都将拥有3D打印机，比计算机还要普及。在2011年美国加式制造现状的许多报告中，3D打印的个人使用和世界范围的应用已被列为最新的发展趋势。 这意味着什么？为什么说这将改变我们的世界？ 这意味着“长尾效应”常态化将在生活和产业中成为现实，意味着个性化的规模化和经济化，意味着社会制造时代的来临：在这个时代里，社会需求将同社会制造能力实时无缝地衔接，搜索就是制造，搜索就是生产，搜索就是消费。原因十分简单，减式制造依靠规模生产降低成本，但绝大多数的需求并不需要规模生产，属长尾范围，过去只能由手工制作或归为奢侈品来满足，而现在可以通过3D打印技术高质量且经济地解决。3D打印成本的下降和应用的普及，意味着加式制造的Microsoft、Oracle、Yahoo、Amazon、Google、QQ、阿里巴巴、Facebook、Twitter和微博时代的同时到来。正如Google依靠大规模的计算机服务器阵列来满足人们信息搜索的需求，从而改变人类生活与工作方式一样，我们可以设想未来的3D打印机组成大规模的制造阵列，实时方便地满足人类对各种个性化产品的物质需求，进而更加深刻地改变我们生活的社会，这就是为什么3D打印将改变我们的世界，这就是为什么社会制造将带来一场产业革命。 至今，人们尚未对社会制造的确切含义进行深入的探讨，我们不妨从国外二个典型的社会制造公司入手，考察其内容和意义。 Shapeways：该公司于2007年创立于荷兰，后将总部移至美国纽约市，至今已获数千万美元的风险投资。2012年10月，该公司在纽约皇后区的“未来工厂”投入运营。“未来工厂”里的机器，就是50台工业3D打印机，通过Facebook和Twitter等社会媒体，接受客户的各种产品的三维设计方案，并在数天内完成产品的打印生产，然后寄送给客户。同时，该公司还为商家和设计者设立平台，使他们可以利用公司的3D打印机生产并销售自己设计或收集的产品，目前该公司已有近15万个平台会员，6000余设计者，至2012年6月20日，已经打印了100多万个3D产品。 Quirky：该公司于2009年成立于美国纽约，至今已获近亿美元的风险基金，创始人Ben Kaufman今年仅25岁。Quirky的特色是众包：公司通过Facebook和Twitter等社会媒体接收公众提交的产品设计思路，并由公司的注册用户进行评论和投票表决，如此每周挑选出一个产品进行3D打印生产，参加产品设计和修正过程的众包人员可分享30%的营业额。公司还进一步将众包设计改进的过程同时转化为通过社会媒体来推荐相应产品的过程，创造性地拓展了销售市场。目前，该公司每年仅生产60种产品，产品的提交费由最初的99美元降至现在的约10美元，公司的注册用户每月以20%的速度增长，已达6.5万人，而网上社区注册用户达26万。公司有望今年获利100万美元，已向发明者支付了200多万美元的授权费。Quirky的一个成功例子是一位中学生所设计的“Pivot Power”插线板，今年已获50万美元的净收入，该中学生的收入超过5万美元。 可见，社会制造最大的特色就是消费者可以将需求直接转化为产品，即“从想法到产品”，并使得任何人都能通过社会媒体和众包等形式参与其设计、改进、宣传、推广、营销等过程，并可以分享其产品的利润。简言之，社会制造就是利用3D打印、网络技术和社会媒体，通过众包等方式让社会民众充分参与产品的全生命制造过程，实现个性化、实时化、经济化的生产和消费模式。 在社会制造的环境下，大批3D打印机形成制造网络，并与互联网、物联网和物流网无缝连接，形成复杂的社会制造网络系统，实时地满足人们的各种需求（见图5）。 图5：社会制造的网络与过程 搜索是社会制造的核心，其实质内容就是社会计算，传统的企业将转变为能主动感知并且响应用户大规模个性化需求的智能企业，否则无法生存。 社会制造的关键问题就是如何主动、及时地将社会需求与社会制造能力有机地衔接起来，从而有效地完成从需求到供应之间的相互转化过程。为此，我们必须实现从社会计算到社会制造的转换，将两个密切相关的新兴领域有机地结合起来。网络空间和社会媒体的环境，不但是催生这两个领域的基本条件，更为完成相应的整合任务提供了有利的保障。 首先，社会计算为社会制造提供了主动及时地掌握社会需求的必要手段，从而能够在大数据的时代环境下直接用数据考察研究各类问题。其次，社会制造涉及人的行为与需求，对许多问题由于时间、经济、法律和道德上的原因无法进行传统的实验，而社会计算能够以计算实验的方式弥补这一缺陷。最后，社会计算的平行管理与控制为落实社会制造的运营和支持各种决策提供了一个有效的操作平台。 特别是，作为目前社会制造的核心手段之众包，也正是社会计算目前的核心研究内容。众包源于中国的“人肉搜索”现象，可以被认为是工程化的“人肉搜索”，而“人肉搜索”是社会化的众包，两者是同一概念从不同角度的认识而已。一般而言，社会民众可以通过“人肉搜索”的独立方式寻求满足自己需要的社会制造企业，而企业可以通过众包的方式有效地完成产品的提出、设计、评价和营销等任务（见图6 a）。图7给出通过“人肉搜索”或众包的方式完成从社会需求到社会制造的过程。 图6：网群运动组织CMO、社会需求、社会制造 图7：基于CMO的社会需求与社会制造能力转换 在此基础上，我们还进一步提出网群运动组织CMOs（Cyber Movement Organizations）的概念（见图6 b）来刻画动态网民群体，从而能够精确地满足社会制造的各种需要。CMO的概念源自社会学的社会运动组织（SMO）和网络促生的SMO(即CeSMO)，对于社会制造而言，可以直接将CMO解释成客户运动组织（Customer Movement Organization）。掌控相关CMO，将是实现从社会需求到社会制造之间有效转化的关键所在（见图6 c）。将来，一个社会制造企业能否成功，一定取决于其掌控CMO的手段和能力。 总之，社会计算是社会制造在3D打印技术之后，整合 Microsoft、Oracle、Yahoo、Amazon、eBay、Google、百度、阿里巴巴、Facebook、Twitter、QQ、微博等理念与实践的关键，是社会制造成为未来智能生产企业之基础的必由之路。只有在社会制造过程中，真正地嵌入社会计算方法，加式制造才能真正完成一场伟大的产业革命。 五、社会制造的平行运营与管理 尽管社会制造企业仅有短短几年的历史，但正如Anderson所指出的，相对传统的制造方式，这类企业的生产过程具有下面三个鲜明的品质： Ÿ 免费的多变性（Variety is Free）：把每个产品做的不同与把它们做成同样之间无成本的差异（It costs no more to make every product different than to make them all the same.） Ÿ 免费的复杂性（Complexity is Free）：可以像打印一个简单塑料方块一样便宜且方便地打印一个具有精巧小组件和繁琐细节的产品。（A minutely detailed product, with many fiddly little components, can be 3-D printed as cheaply as a plain block of plastic.） Ÿ 免费的柔韧性（Flexibility is Free）：在生产过程开始后，改变一个产品只是意味着程序的简单改变。（Changing a product after production has started means just changing the instruction code.） 必须指出的是，这三个对于加式制造为免费的品质，要在传统制造中获得，每一个都要付出很大的代价。 然而，这些品质也将不可避免地使真正的社会制造过程变得极其动态、多样、复杂并且不确定。因此，我们需要新的理念、系统和方法来管理和运作社会制造企业，这就是提出社会制造平行运营和管理的原因。 基于针对复杂系统的 ACP （ 人工系统 + 计算实验 + 平行执行）理论 ，图8给出社会制造的平行控制与管理系统的研究框架。这一框架以社会制造企业和承载网群运动组织CMO的互联网为对象，以现代物流网络为支撑，以3D打印加式制造设备为依托，形成一类支持集设计、生产、制造、推介、消费为一体的新型智能制造产业模式。这对于我国生产企业降低成本、提高利润，进而 提高我国制造业中的整体竞争力、实现产业升级具有重要意义 。 图8：社会制造的平行控制与管理系统研究框架 社会制造的平行控制与管理系统主要由三部分组成，简介如下。 社会制造的人工社会 图9给出社会制造的人工系统架构，主要包括：社会制造中网群运动组织CMO的人工社会构建；社会制造的人工系统构建；社会制造参与各方的交互模型。这里的主要任务是建立需求热点和相关CMO网上网下行为的演化模型，并研究其复杂网络结构特性与社会媒体信息传播机制间的关系，从而为社会制造的控制与管理提供决策依据。 图9：社会制造的人工系统架构 社会制造的计算实验 图10描述社会制造中的计算实验过程，主要包括：生产任务的计算实验，生产全过程的优化跟踪、分析评价、动态演化，CMO的演化分析与评估，CMO对突发事件的动态响应模拟及预处理模拟；CMO的管理机制与策略的分析与评估，探索网络社会中热点形成机理及发展规律，3D打印制造分布协作机制评估与性能分析；3D打印制造分布协作机制对突发事故的动态相应模拟及预处理机制模拟，3D打印制造负载均衡与批量优化方法，物流过程优化与跟踪方法，等等。 图10：社会制造的计算实验 社会制造的平行执行 图11描述社会制造中的平行执行过程，主要内容包括：社会制造人工系统与实际系统的虚实互动机制，网络社会与真实社会的互动调节与反馈机制， CMO人工系统与实际系统之间的互动调节与反馈机制，分布式协作的3D打印人工系统与实际系统的互动调节与反馈机制等等。主要任务包括：研究CMO与真实社会交易行为的相互影响与反馈机理；社会制造中虚实系统的互动演化和反馈调节，为真实社会中基于CMO的社会制造决策提供支持。 图11：社会制造中的平行执行过程 社会制造的支撑技术：云计算、物联网、大数据 由于存在于社会媒体上的CMO涉及大数据的动态性、多样性、虚实交互性、复杂性和不确定性等特点，如何从大数据中获得有用的信息，并从中挖掘出CMO的一般规律是一个极其具有挑战性的问题。我们必须以物联云计算的手段，采用机器学习、数据挖掘、模式识别、人工智能等领域的理论、技术、方法, 研发可计算的智能社会媒体数据信息处理的机制， 进而支撑处理CMO的计算模型。主要研究内容如图12所示。 图12: 社会制造的大数据处理 社会制造的系统设计 最后，图13和图14分别给出面向服务的社会制造平行系统之体系结构和运营框架，描述了各个层次结构及其功能。 图13: 社会制造的平行控制与管理体系结构 图14: 社会制造系统的运营架构 六、回顾与展望 2007年，在参加编写《中国至2050年先进制造科技发展路线图》的过程中，加式制造引起了我们的注意，但当时由于专家意见不一致，特别是人力、物力和时间的缺乏，只能将加式制造作为实验室的一个跟踪课题予以关注。2010年，我们向有关部门提出将社会制造作为重点方向立项的建议，但最终的决策是首先加强快速成型系统的研发与完善。2011年，中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室获国家批准成立，我们即决定将社会计算与社会制造有机地结合，作为国家重点实验室新的研究方向，以此重新组织我们在控制和自动化领域的力量，重塑我们在这一领域的传统影响。之后，实验室成立了以年轻科研人员为主的社会制造攻坚团队，配合相关企业，研发从社会计算到社会制造的核心方法和系统平台。 然而，3D打印技术和社会制造的发展速度却大大超过我们的预期。以目前的国际发展态势，我们必须立即大力度大规模地启动社会制造的研发和产业化进程，否则就难以保持我国目前在制造业的优势和地位，无法维持我国的竞争力，更难以实现真正的产业升级和转型。 很明显，社会制造是计算机和互联网引发的信息革命之后的又一场产业革命，而且是一场虚实结合的革命，其规模和速度都将是前所未有的，意义重大，并更具挑战性。这场革命对从业人员的素质与专业水平以及运营环境的要求都与我们现行的教育科研和产业管理体制有明显的冲突。如不认真应对，轻则可能发生西方国家所期望的制造业从中国等发展中国家向发达国家回流的现象，重则严重影响中华民族复兴的伟业。 致谢 本项工作得到了国家自然科学基金委“平行管理”重点项目（71232006），以及复杂系统管理与控制国家重点实验室社会制造团队和中国人民解放军总装备部有关人员的大力支持，在此深表感谢。 参考文献 王飞跃, 加式制造与智能产业：3D打印、人肉搜索、社会计算与社会制造, 中科院社会计算与平行管理中心报告, 2009年. 王飞跃, 刘建军等, 3D打印与加式制造现状报告, 2012年. 王飞跃, 社会计算与社会制造, 2011年. 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全国社会计算学术会议 China National Conference on Social Computing 2012.11.15-16 北京 大会简介 第 四届全国社会计算会议（ NCSC2012 ） 将于 2012 年 11 月 15 日至 16 日 在北京（中国人民大学）召开。本次会议由中国计算机学会、中国自动化学会、国际信息系统协会中国分会、中国社会学会主办，中国人民大学、中科院自动化所、香港城市大学、清华大学、北京大学承办。 本 次会议最大特点就是体现社会计算的多学科交叉与渗透，会议将邀请来自计算机科学、管理科学和社会科学等三个学科的专家学者，为社会计算相关领域的不同学科的研究者提供更多的沟通和交流的机会，探讨社会计算的基础理论研究及其应用，讨论该领域内最新的突破性进展，交流新的学术思想和新方法，探索社会计算对现代社会发展的意义，展望社会计算未来的发展趋势。 大会通知 o 专题报告的专家已更新 o 论文通知已发出，已查收 大会报告 Noshir Contractor ( Northwestern University) Noshir Contractor is the Jane S. William J. White Professor of Behavioral Sciences in the McCormick School of Engineering Applied Science, the School of Communication and the Kellogg School of Management at Northwestern University, USA. He is the Director of the Science of Networks in Communities (SONIC) Research Group at Northwestern University.Professor Contractor has published or presented over 250 research papers dealing with communicating and organizing. 张智威 (Google中国研究院副院长) 张智威教授于2006年加入Google（谷歌）公司，担任中国研究院副院长。张教授是机器学习和多媒体研究领域的世界级专家，研究集中在大规模机器学习、数据挖掘、及高维度数据检索。张教授在国际计算机协会（ACM）、美国电气及电子工程师学会（IEEE）和美国工业 与数学应用协会（SIAM）等多个组织的会议程序委员会任职。主持多个重要国际会议，如多媒体数据建模会议（北京）、影像科学和技术学会（IS＆T）、ACM多媒体会议（圣巴巴拉）、2008 年IEEE和 WWW 学术会议。他是IBM教授奖和美国国家科学基金委颁发的杰出青年奖得主。 Huan Liu ( Arizona State University ) Huan Liu is a professor of Computer Science and Engineering in Ira A. Fulton Schools of Engineering, Arizona State University. His research focuses on developing computational methods for data mining, machine learning, and social computing, and designing efficient algorithms to enable effective problem solving ranging from basic research, text/Web mining, bioinformatics, image mining, to real-world applications. Gene Stanley ( Boston University) Harry Eu gene Stanley is a physicist and University Professor at Boston University. He has made seminal contributions to statistical physics and is one of the pioneers of interdisciplinary science. His current research focuses on understanding the anomalous behavior of liquid water, but he had made fundamental contributions to complex systems, such as quantifying correlations among the constituents of the Alzheimer brain, and quantifying fluctuations in noncoding and coding DNA sequences, interbeat intervals of the healthy and diseased heart. He is one of the founding fathers of econophysics. 专题报告 专题1：社会计算与信息技术 演讲嘉宾： 朱文武 清华大学计算机系 吴朝晖 浙江大学计算机系 顾 宁 复旦大学计算机科学技术学院 程学旗 中科院计算所 刘 挺 哈尔滨工业大学计算机学院 专题2：社会计算与新闻传播 演讲嘉宾： 喻国明 中国人民大学新闻学院 演讲题目：见微知著：如何将碎片化的信息整合处理 — 以百度热搜词的数据挖掘为例 金兼斌 清华大学新闻与传播学院 演讲题目：社会计算有效性的影响因素 刘德寰 北京大学新闻与传播学院 演讲题目：社会化媒体数据挖掘的机会与风险 沈浩 北京师范大学艺术与传媒学院 演讲题目：预知社会：群体动力的社会计算与幂律法则 张洪忠 北京师范大学艺术与传媒学院 演讲题目：大数据挖掘中的社会科学理论运用问题探讨 专题3：社会计算与社会学 演讲嘉宾： 李路路 中国人民大学人口与社会学院 演讲题目：待定 邱泽奇 北京大学社会学系 演讲题目：待定 罗家德 清华大学社会学系 演讲题目：待定 专题4：社会计算与管理科学 演讲嘉宾： 陈国清 清华大学经管学院 演讲题目：大数据背景下的若干前沿课题 张 维 天津大学管理学院 演讲题目： Development of Agent-based Computational Social Science in China 石勇 中国科学院大学管理学院 演讲题目：社会计算与数据科学 王刊良 中国人民大学商学院 演讲题目：待定 陈煜波 清华大学经管学院 演讲题目：待定 专题5：社会计算之企业实践 演讲企业： 微软、 HP 、腾讯、百度、 IBM 、新浪微博、人人网、淘宝网 组织委员会 第四届全国社会计算会议（NCSC2012）组织委员会 大会指导委员会（Advisory Committee）： 袁 卫 中国人民大学 王飞跃 中国科学院自动化研究所 陈国青 清华大学经济管理学院 李晓明 北京大学信息学院 大会主席（General Chair）： 孟小峰 中国人民大学信息学院 祝建华 香港城市大学媒体与传播系 程序委员会主席（PC Chair）： 曾大军 中国科学院自动化研究所（总论） Irwin King 香港中文大学计算机系（计算机科学） 刘红岩 清华大学经济管理学院（管理科学） 冯仕政 中国人民大学社会与人口学院（社会科学） 程序委员会成员（PC Member）： Irwin King 香港中文大学 Xiaoquan (Michael) ZHANG 香港科技大学 陈国青 清华大学 冯仕政 中国人民大学 郭迅华 清华大学 何军 中国人民大学 , 李晓明 北京大学 梁循 中国人民大学 刘红岩 清华大学 刘挺 哈尔滨工业大学 孟小峰 中国人民大学 王飞跃 中科院自动化所 王军 北京大学 王刊良 中国人民大学 卫强 清华大学 吴俊杰 北京航天航空大学 闫相斌 哈尔滨工业大学 姚忠 北京航空航天大学 叶强 哈尔滨工业大学 , 余力 中国人民大学 曾大军 中科院自动化所 张维 天津大学 , 赵红霞 中科院自动化所 祝建华 香港城市大学 左美云 中国人民大学 征文通知 第四届全国社会计算会议（NCSC2012）征文通知 第四届全国社会计算会议（ NCSC2012 ）将于 2012 年 11 月 15 日至 16 日在北京（中国人民大学）召开。本次会议由中国计算机学会、中国自动化学会、国际信息系统协会中国分会、中国社会学会主办，中国人民大学、中科院自动化所、香港城市大学、清华大学、北京大学承办。 本次会议最大特点就是体现社会计算的多学科交叉与渗透，会议将邀请来自计算机科学、管理科学和社会科学等三个学科的专家学者，为社会计算相关领域的不同学科的研究者提供更多的沟通和交流的机会，探讨社会计算的基础理论研究及其应用，讨论该领域内最新的突破性进展，交流新的学术思想和新方法，探索社会计算对现代社会发展的意义，展望社会计算未来的发展趋势。 1. 征文范围 ( 不限于这些领域 ): 社会计算基本理论与方法 社会计算与计算机科学 社会计算理论研究 面向大数据的数据分析与处理 群体思维与社会智能研究及应用 社会网络分析与挖掘、语义 Web 计算实验方法研究 社区发现与影响力分析 人工生命与人工社会建模 舆情分析与情感挖掘 社会计算与系统控制 社会人机交互 社会环境下的信任、风险和安全 社会情景下的信息检索与机器学习 社会计算系统及平台的设计与结构 网络环境中信息、情绪与影响传播过程 社会工程、工具与案例研究 网络社会态势分析与预警 社会计算的应用 移动环境下的个人隐私问题 社会计算与社会科学 社会计算与管理科学 面向社会问题的计算理论和方法 社会智能与群体决策 网络社会与数字社会研究的理论与实践 群体交互、形成、协作与演化 基于社会计算的社会科学研究方法 社会媒体对用户行为的影响分析与建模 e-Science Enterprise2.0 基于计算与仿真的社会学 社会商务的理论与应用 万维网的普及对社会发展的影响 社会网络环境下的知识管理 社会科学研究的伦理问题 社会化网络营销 新型数字媒体下的新闻传播 非常规突发事件管理与决策 2. 投稿要求： 1) 论文应是未发表的研究成果，应包括中英文题目、中英文摘要、关键词、正文和参考文献。 由于论文采用匿名评审，故论文中不能包含任何作者相关信息（如姓名、单位、电子邮件、通信地址、资助项目等） 。 2) 论文中英文均可，用 Word 排版，每篇论文篇幅 A4 纸原则上不低于 4 页、不超出 6 页 ( 包括图表 ) 。稿件应严格按照要求排版 ( 排版要求详见如下，会议拒收未按要求排版的稿件 ) 。 投稿模板（中文） 投稿模板（英文） 3) 会议论文均采用网上提交方式，不支持电子邮件提交论文的方式。 4) 投稿网址： https://www.easychair.org/conferences/?conf=ncsc2012 3. 论文出版： 最终被录用的论文将会收入大会论文集，并推荐若干篇优秀论文将被推荐到以下杂志发表： · IEEE Transactions on Neural Networks (SCI) · IEEE Intelligent Systems (SCI) · IEEE Computational Intelligence (SCI) · IEEE Transactions on SMC (SCI) · Information Sciences (SCI) · 自动化学报（ EI ） · 信息系统学报 · 社会学 · 社会学研究 4. 重要日期： 论文提交截止时间： 2012 年 7 月 16 日 2012 年 7 月 31 日 论文录用通知时间： 2012 年 8 月 16 日 2012 年 8 月 31 日 排版稿件截止时间： 2012 年 9 月 16 日 2012 年 9 月 30 日 5. 联系方式： 会议秘书组 余 力 中国人民大学信息学院 电话： 010-82500907 ， 18600421997 赵红霞 中国科学院自动化所研究所： 010-62554288 ， 13522774772 会议网站： http://idke.ruc.edu.cn/NCSC2012 电话： 010-82500907 传真： 010-62512334 邮件： ncsc2012@126.com 第四届全国社会计算会议（NCSC2012），中国北京 Copyright 2011-2012, 中国人民大学
1. SCA2012 - The 2nd International Conference on Social Computing and Its Applications, Nov. 1-3, 2012, Xiangtan, Hunan, China. http://kpnm.hnust.cn/confs/sca2012/ 2. CGC 2012 - The 2nd International Conference on Cloud and Green Computing,1-3 Nov. 2012, Xiangtan, Hunan, China. http://kpnm.hnust.cn/confs/cgc2012/ 征稿截止时间为7月13日，优秀论文将推荐到领域重要SCI期刊发表。尽管近年来国际学术会议有点泛滥，但我认为这两个会议是值得领域研究人员参加的，从程序委员会构成和Keynote演讲者的身份可见一般。
这是2009年在《科学》杂志上发表的专栏文章。 社会计算与数字人文（也称人文计算）正在成为两大新兴的跨学科领域。 以下文章来自互联网。 原文：http://www.sciencemag.org/cgi/content/summary/sci;323/5915/721 By David Lazer, Alex Pentland, Lada Adamic, Sinan Aral, Albert-László Barabási, Devon Brewer, Nicholas Christakis, Noshir Contractor, James Fowler, Myron Gutmann, Tony Jebara, Gary King, Michael Macy, Deb Roy, Marshall Van Alstyne 翻译：许小可（xiaokeeie@gmail.com） 我们生活在各种网络中。我们定期检查电子邮件，在各处拨打移动电话，刷卡乘坐交通工具，使用信用卡购买商品。在公共场所，可能有监视器来监控我们的行为，在医院，我们的医疗记录以数字形式被保存。我们也很可能写博客给大家看，通过在线社会网络来维护友谊。以上的种种事情都留下了我们的数字脚印，这些踪迹汇聚起来就成为一幅复杂的个人和集体行为图景，同时这些踪迹也有可能改变我们对人生、组织和社会的理解。 虽然收集和分析海量数据的能力已经改变了一些领域如生物学、物理学等，但是数据驱动的“计算社会学”研究却进展缓慢。尽管在经济学、社会学和政治学上的重要期刊都很少关注这一领域，但计算社会学在国际公司如Google、Yahoo以及政府部门美国安全局已经开始被研究。计算社会学要么是私人公司和政府部门的专有研究领域；要么虽然某些有特权的研究者使用私有数据发表论文，但这些数据却无法被其他人评价和复制。上述的场景毫无疑问都无助于公众在知识积累、验证和分发上的长期利益。 基于一个开放的学术环境，计算社会学的价值在哪里？能够增强社会对个人和集体行为的理解吗？什么是计算社会学发展的障碍呢？ 到目前为止，有关人类关系方面的研究主要依赖一次性的、自己报告的数据。新的科技，像视频监控（1），电子邮件和“智能”姓名标记这些手段不仅提供了随着时间发展，在不同时刻的交互关系，而且提供了结构和内容两方面关系信息。例如，团体中的交互关系可以使用电子邮件数据来研究，有关人们交流随时间变化的动态特性等问题也可以被考察：像工作团体是已经稳定下来很少变化，还是他们关系随着时间发生剧烈变化（2）？什么样的交互模式对应着多产的团体和个人（3）？面对面的团体交流能够通过“社会测量法”来评定，而电子设备能够被人戴着从而时刻捕捉人们在物理上的亲密关系、位置、移动以及其他各种个体行为和集体交互等。这些数据有助于解决很多有趣的问题，比如在一个组织内部的亲近关系和交流模式，以及具有杰出表现的个人或集体的信息流模式等（4）。 我们也能够了解社会的“宏观”社会网络信息（5），以及它怎么随着时间进行演化。电话公司拥有数年间他们客户之间通话模式的记录，电子商务门户网站像Google、Yahoo等拥有客户相互交流的即时信息数据。这些数据能够描绘社会通信模式的复杂图景吗？这些交互活动中的哪些方式会影响经济生产力或公共健康？不管怎么样，现在追踪人类活动已经变得很简单了（6）。移动电话提供了一种大规模长时间追踪人们移动和物理上是否亲密的方法（7）。这些数据或许会提供有用的流行病学方面的见识：比如一个病原体，像感冒病毒是如何通过物理上的相互接触而在人群中传播的。 互联网提供了一条完全不同的途径来理解人正在说什么以及人们是怎么连接到一起的（8）。例如，在这个刚过去的政治季节中，只要跟踪一下论点、谣言、政治观点以及其他线索在博客空间的传播（9），以及个人在互联网上的“网上冲浪”行为（10），每一个选民究 竟关心什么东西就很清楚了。虚拟世界能自然而然地完全记录每一个人的行为，这也为研究提供了更多的可能性-很多实验在现实中是不可能做和也不被接受的（11）。相似的，社会网络在线站点提供了独特的途径去理解一个人在网络中的地位对整个组织的影响，从他们的感受到他们情绪和健康（12）。自然语言处理已经开始不断增强组织和分析互联网以及其他来源的大量文本材料的能力（13）。 简短地说，计算社会学正在像杠杆一样以前所未有的方式不断增强我们收集和分析数据的宽度、深度和广度。然而，不容易克服的障碍却影响着这一进程。目前存在的方法不能处理数以兆计的时刻变化的整个人类个体之间的交互关系和位置。例如，目前存在的社会网络理论是往往是通过几十个人的一次“快照”得到的数据建立起来的，它怎么能告诉我们有关百万计人口的各种信息之间的相互关系，这些信息包含这些人的位置、商业交易和日常交流等数据。这些大量涌现的人与人之间相互交互的数据能够定量地提供有关人类集体行为的新观点，但是目前我们的研究框架却无法处理这些数据。 从博客空间得到的数据。上图显示的是政治博客社团之间的链接结构（从2004年开始）。红色线代表保守派博客，蓝色线代表自由派博客；橙色线代表自由派连向保守派，紫色线表示保守派连向自由派。每个博客的大小反映了其他博客连向它的数量。【经过计算机械协会允许从文献8中重画得到】 也有一些制度上的障碍来阻止计算社会学前进。从途径上看，物理和生物学上探索的问题更适应观察和干涉。在发现的过程中，夸克和细胞都不介意我们揭开他们的秘密，也不抗拒我们改变他们的环境。对于基础结构来讲，社会学和计算社会学之间的鸿沟要比生物学和计算生物学之间要大得多，原因主要是计算社会学需要分布式监控，追踪允许以及编码等。这些在社会学中几乎都没有资源可以利用，甚至从物理距离和管理形式上来看，社会学系和工程或计算学系之间的差异要比其他科学之间大得多。 可能最痛苦的挑战是如何保证数据可以获取而又很好保护个人隐私。很多数据都是有所 有权的（如移动电话数据和商业交易信息等）。由AOL公司公开它的很多客户“匿名化”搜索记录所造成的大混乱突出了个人或公司通过私人公司分享私人数据的潜在风险（14）。在工业界和学术界之间合作和数据共享的鲁棒模型是必需的，从而来促进研究、保护个人隐私以及为公司提供保护。更一般的讲，恰到好处的处理隐私问题是最基本的。最近美国国家研究委员会有关地理信息系统的报告就特别指出，他们可能会经常性的去掉个人外形特征，并且会仔细地匿名化数据（15）。去年，美国国家健康局和The Wellcome Trust突然去掉了一些基因数据库的在线获取功能（16）。这些数据看起来已经匿名化了，仅仅报告了某些基因标记者的总体频率。然而研究表明，在统计上，如果利用数据库中所有个体的全部数据，还是有可能重新确认个体身份的（17）。 因为一条个别的违背保护隐私的小事故就会导致扼杀新生的计算社会学的制度和法律条文产生，所以自我调整的与手续、技术和规则都相关的制度必须要建立起来，从而降低风险，保护潜在的研究。作为自我调整制度的基石，美国机构审查委员会（IRBs）必须增强他们的科技知识来理解入侵和伤害个人的潜在因素，因为新的可能性已经无法用他们当前有关伤害的范例来判断了。很多IRBs的人员很难来评估复杂数据被去匿名化的可能性。而且，IRBs可能需要检查一下是否有必要建立一个专注于保护数据安全的机构。目前，已有的数据在许多组织中传播，这些机构对于数据安全的理解和处理手段是参差不齐的。研究者必须在保留数据做研究的同时开发技术来保护个人隐私。同时，这些系统反过来可能也有助于对于工业界保护客户隐私和数据安全（18）。 最后，计算社会学的发展和其他新兴交叉学科也息息相关（像可持续性发展科学），这就需要发展一个方式来培养新的学者。决定教授职权的委员会和编辑部需要理解和奖赏跨学科发表的努力。最初地，计算社会学需要拥有社会学家和计算学家一起努力。长期地看，这个问题将取决于学术界决定是否应该培养计算社会学学家，或者计量文献社会学家和社会文献计量学家的团队。认知科学的出现为计算社会学的发展提供了一个很好的范例。认知科学涉及的领域包括生物学、哲学和计算科学。它已经吸引了大量资源的投入来创建一个共同领域，而且为过去一代的公共货物作出了很大贡献。我们认为计算社会学具有相似的潜力、值得相似的投入。 References and Notes 1. 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Glance, in Proceedings of the 3rd International Workshop on Link Discovery (LINKDD 2005), pp. 36–43; http://doi.acm.org/10.1145/1134271.1134277. 10. J. Teevan, ACM Trans. Inform. Syst. 26, 1 (2008). 11. W. S. Bainbridge, Science 317, 472 (2007). 12. K. Lewis et al., Social Networks 30, 330 (2008). 13. C. Cardie, J. Wilkerson, J. Inf. Technol. Polit. 5, 1 (2008). 14. M. Barbarao, T. Zeller Jr., “A face is exposed for AOL searcher No. 4417749,” New York Times, 9 August 2006, p. A1. 15. National Research Council, Putting People on the Map: Protecting Confidentiality with Linked Social-Spatial Data, M. P. Gutmann, P. Stern, Eds. (National Academy Press, Washington, DC, 2007). 16. J. Felch. “DNA databases blocked from the public,” Los Angeles Times, 29 August 2008, p. A31. 17. N. Homer, S. Szelinger, M. Redman, D. Duggan, W. Tembe, PLoS Genet. 4, e1000167 (2008). 18. M.V.A. has applied for a patent on an algorithm for protecting privacy of communication content. 19. Additional resources in computational social science can be found in the supporting online material. Supporting Online Material www.sciencemag.org/cgi/content/full/323/5915/721/DC1
这是2009年在《科学》杂志上发表的专栏文章。 社会计算与数字人文（也称人文计算）正在成为两大新兴的跨学科领域。 以下文章来自互联网。 原文：http://www.sciencemag.org/cgi/content/summary/sci;323/5915/721 By David Lazer, Alex Pentland, Lada Adamic, Sinan Aral, Albert-László Barabási, Devon Brewer, Nicholas Christakis, Noshir Contractor, James Fowler, Myron Gutmann, Tony Jebara, Gary King, Michael Macy, Deb Roy, Marshall Van Alstyne 翻译：许小可（xiaokeeie@gmail.com） 我们生活在各种网络中。我们定期检查电子邮件，在各处拨打移动电话，刷卡乘坐交通工具，使用信用卡购买商品。在公共场所，可能有监视器来监控我们的行为，在医院，我们的医疗记录以数字形式被保存。我们也很可能写博客给大家看，通过在线社会网络来维护友谊。以上的种种事情都留下了我们的数字脚印，这些踪迹汇聚起来就成为一幅复杂的个人和集体行为图景，同时这些踪迹也有可能改变我们对人生、组织和社会的理解。 虽然收集和分析海量数据的能力已经改变了一些领域如生物学、物理学等，但是数据驱动的“计算社会学”研究却进展缓慢。尽管在经济学、社会学和政治学上的重要期刊都很少关注这一领域，但计算社会学在国际公司如Google、Yahoo以及政府部门美国安全局已经开始被研究。计算社会学要么是私人公司和政府部门的专有研究领域；要么虽然某些有特权的研究者使用私有数据发表论文，但这些数据却无法被其他人评价和复制。上述的场景毫无疑问都无助于公众在知识积累、验证和分发上的长期利益。 基于一个开放的学术环境，计算社会学的价值在哪里？能够增强社会对个人和集体行为的理解吗？什么是计算社会学发展的障碍呢？ 到目前为止，有关人类关系方面的研究主要依赖一次性的、自己报告的数据。新的科技，像视频监控（1），电子邮件和“智能”姓名标记这些手段不仅提供了随着时间发展，在不同时刻的交互关系，而且提供了结构和内容两方面关系信息。例如，团体中的交互关系可以使用电子邮件数据来研究，有关人们交流随时间变化的动态特性等问题也可以被考察：像工作团体是已经稳定下来很少变化，还是他们关系随着时间发生剧烈变化（2）？什么样的交互模式对应着多产的团体和个人（3）？面对面的团体交流能够通过“社会测量法”来评定，而电子设备能够被人戴着从而时刻捕捉人们在物理上的亲密关系、位置、移动以及其他各种个体行为和集体交互等。这些数据有助于解决很多有趣的问题，比如在一个组织内部的亲近关系和交流模式，以及具有杰出表现的个人或集体的信息流模式等（4）。 我们也能够了解社会的“宏观”社会网络信息（5），以及它怎么随着时间进行演化。电话公司拥有数年间他们客户之间通话模式的记录，电子商务门户网站像Google、Yahoo等拥有客户相互交流的即时信息数据。这些数据能够描绘社会通信模式的复杂图景吗？这些交互活动中的哪些方式会影响经济生产力或公共健康？不管怎么样，现在追踪人类活动已经变得很简单了（6）。移动电话提供了一种大规模长时间追踪人们移动和物理上是否亲密的方法（7）。这些数据或许会提供有用的流行病学方面的见识：比如一个病原体，像感冒病毒是如何通过物理上的相互接触而在人群中传播的。 互联网提供了一条完全不同的途径来理解人正在说什么以及人们是怎么连接到一起的（8）。例如，在这个刚过去的政治季节中，只要跟踪一下论点、谣言、政治观点以及其他线索在博客空间的传播（9），以及个人在互联网上的“网上冲浪”行为（10），每一个选民究 竟关心什么东西就很清楚了。虚拟世界能自然而然地完全记录每一个人的行为，这也为研究提供了更多的可能性-很多实验在现实中是不可能做和也不被接受的（11）。相似的，社会网络在线站点提供了独特的途径去理解一个人在网络中的地位对整个组织的影响，从他们的感受到他们情绪和健康（12）。自然语言处理已经开始不断增强组织和分析互联网以及其他来源的大量文本材料的能力（13）。 简短地说，计算社会学正在像杠杆一样以前所未有的方式不断增强我们收集和分析数据的宽度、深度和广度。然而，不容易克服的障碍却影响着这一进程。目前存在的方法不能处理数以兆计的时刻变化的整个人类个体之间的交互关系和位置。例如，目前存在的社会网络理论是往往是通过几十个人的一次“快照”得到的数据建立起来的，它怎么能告诉我们有关百万计人口的各种信息之间的相互关系，这些信息包含这些人的位置、商业交易和日常交流等数据。这些大量涌现的人与人之间相互交互的数据能够定量地提供有关人类集体行为的新观点，但是目前我们的研究框架却无法处理这些数据。 从博客空间得到的数据。上图显示的是政治博客社团之间的链接结构（从2004年开始）。红色线代表保守派博客，蓝色线代表自由派博客；橙色线代表自由派连向保守派，紫色线表示保守派连向自由派。每个博客的大小反映了其他博客连向它的数量。【经过计算机械协会允许从文献8中重画得到】 也有一些制度上的障碍来阻止计算社会学前进。从途径上看，物理和生物学上探索的问题更适应观察和干涉。在发现的过程中，夸克和细胞都不介意我们揭开他们的秘密，也不抗拒我们改变他们的环境。对于基础结构来讲，社会学和计算社会学之间的鸿沟要比生物学和计算生物学之间要大得多，原因主要是计算社会学需要分布式监控，追踪允许以及编码等。这些在社会学中几乎都没有资源可以利用，甚至从物理距离和管理形式上来看，社会学系和工程或计算学系之间的差异要比其他科学之间大得多。 可能最痛苦的挑战是如何保证数据可以获取而又很好保护个人隐私。很多数据都是有所 有权的（如移动电话数据和商业交易信息等）。由AOL公司公开它的很多客户“匿名化”搜索记录所造成的大混乱突出了个人或公司通过私人公司分享私人数据的潜在风险（14）。在工业界和学术界之间合作和数据共享的鲁棒模型是必需的，从而来促进研究、保护个人隐私以及为公司提供保护。更一般的讲，恰到好处的处理隐私问题是最基本的。最近美国国家研究委员会有关地理信息系统的报告就特别指出，他们可能会经常性的去掉个人外形特征，并且会仔细地匿名化数据（15）。去年，美国国家健康局和The Wellcome Trust突然去掉了一些基因数据库的在线获取功能（16）。这些数据看起来已经匿名化了，仅仅报告了某些基因标记者的总体频率。然而研究表明，在统计上，如果利用数据库中所有个体的全部数据，还是有可能重新确认个体身份的（17）。 因为一条个别的违背保护隐私的小事故就会导致扼杀新生的计算社会学的制度和法律条文产生，所以自我调整的与手续、技术和规则都相关的制度必须要建立起来，从而降低风险，保护潜在的研究。作为自我调整制度的基石，美国机构审查委员会（IRBs）必须增强他们的科技知识来理解入侵和伤害个人的潜在因素，因为新的可能性已经无法用他们当前有关伤害的范例来判断了。很多IRBs的人员很难来评估复杂数据被去匿名化的可能性。而且，IRBs可能需要检查一下是否有必要建立一个专注于保护数据安全的机构。目前，已有的数据在许多组织中传播，这些机构对于数据安全的理解和处理手段是参差不齐的。研究者必须在保留数据做研究的同时开发技术来保护个人隐私。同时，这些系统反过来可能也有助于对于工业界保护客户隐私和数据安全（18）。 最后，计算社会学的发展和其他新兴交叉学科也息息相关（像可持续性发展科学），这就需要发展一个方式来培养新的学者。决定教授职权的委员会和编辑部需要理解和奖赏跨学科发表的努力。最初地，计算社会学需要拥有社会学家和计算学家一起努力。长期地看，这个问题将取决于学术界决定是否应该培养计算社会学学家，或者计量文献社会学家和社会文献计量学家的团队。认知科学的出现为计算社会学的发展提供了一个很好的范例。认知科学涉及的领域包括生物学、哲学和计算科学。它已经吸引了大量资源的投入来创建一个共同领域，而且为过去一代的公共货物作出了很大贡献。我们认为计算社会学具有相似的潜力、值得相似的投入。 References and Notes 1. D. Roy et al., “The Human Speech Project,” Proceedings of the 28th Annual Conference of Cognitive Science Society, Vancouver, BC, Canada, 26 to 29 July 2009. 2. J. P. Eckmann et al. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 101, 14333 (2004). 3. S. Aral, M. Van Alstyne, “Network Structure Information Advantage,” Proceedings of the Academy of Management Conference, Philadelphia, PA, 3 to 8 August 2007. 4. A. Pentland, Honest Signals: How They Shape Our World(MIT Press, Cambridge, MA, 2008). 5. J.-P. Onnela et al., Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 104,7332 (2007). 6. T. Jebara, Y. Song, K. Thadani, “Spectral Clustering and Embedding with Hidden Markov Models,” Proceedings of the European Conference on Machine Learning, Philadelphia, PA, 3 to 6 December 2007. 7. M. C. González et al., Nature 453, 779 (2008). 8. D. Watts, Nature 445, 489 (2007). 9. L. Adamic, N. Glance, in Proceedings of the 3rd International Workshop on Link Discovery (LINKDD 2005), pp. 36–43; http://doi.acm.org/10.1145/1134271.1134277. 10. J. Teevan, ACM Trans. Inform. Syst. 26, 1 (2008). 11. W. S. Bainbridge, Science 317, 472 (2007). 12. K. Lewis et al., Social Networks 30, 330 (2008). 13. C. Cardie, J. Wilkerson, J. Inf. Technol. Polit. 5, 1 (2008). 14. M. Barbarao, T. Zeller Jr., “A face is exposed for AOL searcher No. 4417749,” New York Times, 9 August 2006, p. A1. 15. National Research Council, Putting People on the Map: Protecting Confidentiality with Linked Social-Spatial Data, M. P. Gutmann, P. Stern, Eds. (National Academy Press, Washington, DC, 2007). 16. J. Felch. “DNA databases blocked from the public,” Los Angeles Times, 29 August 2008, p. A31. 17. N. Homer, S. Szelinger, M. Redman, D. Duggan, W. Tembe, PLoS Genet. 4, e1000167 (2008). 18. M.V.A. has applied for a patent on an algorithm for protecting privacy of communication content. 19. Additional resources in computational social science can be found in the supporting online material. Supporting Online Material www.sciencemag.org/cgi/content/full/323/5915/721/DC1
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