Abraham, A., A.E. Hassanien and V. Sn á Sel, Computational Social Network Analysis: Trends, Tools and Research Advances. 2009: Springer. 一张图解释四种中心度测量的差异 研究过程中，对于四种中心度的理论基本还是清楚的,但由于缺乏实际的比较,其实并不是很了解四种中心度到底有多大差异. 近期有大量的论文的"创新点"是围绕这四种中心度测量产生的,但这些中心度的排序后的结果是否真的和作者原本预期的一致呢?需要实证数据检验.
最近一直在思考关于social computing 的方面问题，并想把它作为10年后的研究方向和重点，恰巧老板发来一片science上的文章《reCAPTCHA: Human-Based Character Recognition via Web Security Measures》，深感云计算太远，人计算开来更实际。简单介绍一下。 路易斯.凡.安(Luis Von Ahn)，卡耐基梅隆（CMU）的研究者，28岁那年，获得麦克阿瑟(MacArthur)天才奖金，或许大家并不熟悉，但他的发明机会所有的网站所有的网民都要引用得到。2000年还是学生的他在导师的指导下，发明了验证码(CAPTCHA)使用机制，就是我们在网站登录时，需要添加的校验码。当初的发明初衷，是防止密码被盗用或者反垃圾邮件（anti-spamming），这项技术发明后短短五年内，每天就有2亿个检验码在被使用，十年之后的今天，几乎所有的网站都采用这个技术来校验用户身份，保证信息安全。 然而Luis Von Ahn并没有在安全认证领域止步，一方面将校验码的模式与程序公布在自己的网站上，供更多的网站使用，另外，Luis进一步拓展这个发明背后的实际上是一门新的学科，叫做Human Computation或者Human-based Computation。有人称之为人本计算或者人计算。即利用网络的分众性和协同性，可以轻易完成很多计算机不可能完成的事情。这门学科正是研究如何把人的这个优势发挥出来，与计算机互动，达到一个最佳结果。当所有的人都在思考如果是计算机替代人的时候，Luis Von Ahn却在想利用互联网，利用社会化的协同工作模式，实现计算机根本不可能完成的事情，以达成群体智能的效果。这就是《科学》上的另一个伟大实现，reCaptchas，与检验码身份验证如出一辙，却是另外一番天地的创造性应用。 《纽约时报》创刊与1851年，158年的历史，作为传统传媒业的需求是简单的，就是想把所有的报纸电子化，对于电子化出版之后的工作相对简单，但过往故纸堆上的文字就显得十分困难，传统OCR的技术不能实现百分之百的准确，如果如果人工录入的方式，整个工作耗时耗力不说，一个字一个字的打印录入，校对，短期内基本上是不可完成的任务。Luis Von Ahn的校验码2005年已经得到了广泛的使用，两者之间有什么联系吗？Luis给出的解决方案，当时互联网上每天有2亿个校验码被使用，虽然每个用户在录入校验码的时候只需要10秒钟，但如果把这些时间全部利用起来，就是20亿秒，相当于50多万个小时。Luis Von Ahn把这些事件利用起来，实现不可想象的伟大实践。现在看来，方法很简单，把扫描的《纽约时报》通过简单的分词形成，然后入库编码，作为校验码的素材提供给用户，用户每一次填注校验码的过程就是对文字的一次录入，通过众多用户的协同，当所有的人都对一个图片给出相同的单词结果时，这个结果就是正确的。无数的用户输入的内容整合链接起来，就是一个完整的数字化的《纽约时报》。 Luis Von Ahn的脚步依然没有停止，通过reCaptchas，他利用人的群体智慧和集体计算的模式，做了很多开创性的事情。他最常用的实现模式就是利用SNS的互动游戏的模式，来实现传统模式识别与计算科学中。他的主要应用成果在 www.gwap.com 上可以体验获得（Game With A Purpose）。 基于内容的图像识别与搜索中，样本的标注是一个很繁琐的问题，为了让计算机内识别图片里的内容，必须要用到许多标注好的图像样本来训练识别核，传统的方式只能通过人工进行大量的手工标准。2006年，Luis推出了一个著名的游戏，叫ESP Game。这一游戏的玩法其实很简单：进入游戏，网站会给你随机配一个伙伴，两人同时看一张图，让你在两分钟内给图片写出关键词，如天空、鸟、足球、奔跑等等。如果你们两人写的关键词一样，就可以得分。通过积分的方式激发用户参与的积极性，网站每天公布得分最高的游戏者，Luis通知这种方式收集的关键字超过了5000万。这个发明已经被谷歌所采用，在谷歌推出的产品Google Image Labeler中，使用的方式就是通过游戏互动的方式来实现图像标注，之后用户谷歌的图片检索引擎。人们在游戏中，已经为科学与商业过程做出来贡献。 Luis一招鲜，吃遍天，他又将这种思想用到了歌曲识别的样本标注上。一首歌曲，听到的人可以在上面进行标注，如摇滚迈克尔杰克逊颤栗这样进行音乐搜索的时候，标注的人越多，搜索识别结果越精确。之后的游戏还有用于计算机视觉的Squigl（涂鸦）的游戏，还有用于收集语言网语料的Verbosity（唠叨）的游戏。Luis在他的研究中总结了三种常见的GWAP方式： Output-agreement games. Inversion-problem games. Input-agreement games. 这三种方式，都是通过互动游戏的方式，利用协同计算或者人本计算的模式，解决了计算机不可能准确实现的问题。Luis Von Ahn利用人擅长做而计算机不擅长的能力，并通过游戏把这方面的资源尽可能开发收集起来，服务与科学过程。 当我们都在考虑云计算的时候，基于人的互动协同计算其实离我们很近，每天的校验码的登录填注，百度知道与维基网的点击阅读我们可能都在不知不觉中，贡献了自己的力量。 附： 对我们的启示： 1、 自由的、不受束缚的思想更容易产生创新的智慧。看似废话，如果Luis Von Ahn接受了老师的安排，只停留在校验码的安全机制研究上，就不可能产生今天的人本计算（Human Computation）。如果瓦茨（小世界理论的发现者）只是授意与导师，研究昆虫共鸣的理论，没有与人类社会对应，就不会有今天的小世界模型。 2、 科学需要开放的胸怀，互联网的本质就是回归人原始本性的共享与开放。Luis Von Ahn将校验码的研究成果与源码在自己的网站上与人共享，也是今天所有的网站都在使用校验码模式的原因。倘若当初，Luis Von Ahn通过专利控制这项技术的扩散与使用，估计今天他也就是一篇学术论文而已。 3、 科研与实践需要持续积累。Luis Von Ahn在2000年开始做检验码方面的研究与实践，并在之后提出Human Computation的概念。之后的9年里，他将这种思想与理论应用到了极致，从文本识别，图像内容识别，语音识别，语义网等传统模式识别与机器学习领域，都有他的尝试。实践积累非一日之功，虽然没有复杂的公式推导与理论，但利用互联网的大量实践工作也同样证明了协同计算与演进式学习的有效性。 4、 结合中国的实践还有哪些应用。中国是人口大国，拥有最多的互联网用户与手机上网用户，这些人口资源与上网资源如何有效的利用与收集起来，服务科学上的突破，将会是中国学者需要深入思考和探讨的。比如淘宝网上将会有世界上最大的商品图片库与用户商品标注信息，这些信息将用于商品搜索；维基网与百度知道上有最全面的常识与词语解释，这个将成为语义网学习的语料，而这个语料是通过协同工作的方式，保证了语料的准确性和有效性。抛砖引玉，从事机器学习、模式识别、数据挖掘、web搜索的学者可以沿着这条思路，看看还有哪些需要人与机器互动来实现的过程。 转载自（ http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e718bc90100g6ei.html ）
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