三、研究方案

1 学术思路

本项目的学术思路是针对混合网络与社会集群之间相互作用所产生的社会、安全、经济重大影响，顺应WEB3.0社会集群协作式网络发展趋势，剖析混合网络下社会集群行为感知和认知所涉及的主要技术难点，提炼出三个基础科学问题，设立六个研究课题，通过多学科交叉研究，实现本项目主要研究目标。具体思路如下：

（1） 国家重大需求：瞄准我国和谐型社会、学习型社会的建设、大型社会

活动管理、城市应急联动指挥、社会安全事件预警体系、经济危机应对与社会就业综合监控系统等涉及国家社会、经济和安全方面的重大需求，发展社会信息学理论及应用技术，为提高网络信息效用、激发群体智慧、发展网络经济、规范网络行为、引导网络舆论等提供重要保障，发挥网络在社会、经济、安全、学习、文化建设中的重要作用，对我国构建和谐社会、促进经济增长具有重大的科学意义和社会价值。

（2） 三个科学问题：针对国家社会、经济和安全系统中复杂网络社会集群

行为形成机理、规律认知及应用等重大基础研究需求和我国社会集群协作信息分析及管理平台建设现状，提炼出三个基础科学问题：混合网络集群行为的语义聚融、集群行为复杂网络动力学演化、集群行为的综合集成管理机制设计。

（3） 六个研究课题：在大尺度跨媒体社会集群行为感知、海量集群行为信

息的聚融与管理、集群行为的社会结构挖掘与演化、典型集群行为社

会学研究与定量指标、集群行为有序管理机制设计和集群行为感知与管理的应用示范等研究方向设置了六个研究课题。

（4） 多个学科交叉：本项目涉及信息科学、系统科学、管理科学、社会科

学等多个学科，项目组织了国内有优势的研究队伍，在认知心理、行为决策、信息理解、系统演化、决策支持等相关领域进行综合交叉研究。

（5） 主要研究成果：本项目将在混合网络下社会集群行为的信息关联共生

与聚融模型、复杂网络中集群行为规律挖掘与演化模型、社会集群行为有序管理等共性基础理论和关键技术上取得突破，以取得混合网络信息的关联共生计算、异常集群行为的有效理解、多目标应急决策、集群行为有序管理等若干源头创新成果，建立社会集群行为信息学理论、方法和技术体系，通过本项目的创新研究，为我国社会集群行为的感知预测、形成机理、有序管理提供技术支撑，力争数年内在混合网络集群行为研究领域全面达到国际先进水平，并在部分研究领域上领先，为我国在该领域的理论研究打下深厚的基础，为国民经济提供强有力的支持。

2 技术途径

从混合网络下典型社会集群可聚可散可控的关键技术中提炼共性科学问题，以混合网络中的海量数据为中心，结合社会心理学与社会结构理论，围绕社会集群行为的感知、机理、管理展开研究，建立社会集群行为的规律模型，建立混合网络下社会集群行为分析与管理的计算框架。

（1） 在科学问题研究方面，从集群行为感知、模式和规律挖掘、管理导机

制三个层次展开。集群行为感知旨在从混合巨网的海量数据表象下将注意力聚焦于特定主题的集群行为；集群行为模式和规律挖掘旨在探索集群行为内在的科学规律，掌握集群行为自演化和受激励演化的规律与模式；集群行为感知与规律共同形成是进行集群行为优化管理决策以及实现集群行为可聚可散可控的决策基础。

（2） 在集群行为感知方面，利用混合网络信息互补性，形成交互强化学习

机制（Reinforcement Learning），提高获取信息的可信度。通常，先利用互联网挖掘系统采集虚拟世界社会集群的初始线索，初步判断与之对应的现实世界社会行为的时空指向性，再利用选择性注意机制，将可视媒体智能处理的计算资源聚焦于所指向的时间与空间，验证视频网群体活动语义是否与网上线索相符。如此交叉强化，相互确认，形成跨媒体、跨网络、大时空尺度的信息互补与关联机制，获得及时、准确、全面的集群行为注意力聚焦与语义理解。

（3） 在模式和规律挖掘方面，利用机器学习领域的协同训练技术的思想，

将基于数据挖掘的计算模型和基于复杂网络分析的计算模型进行交叉参照的交互校验和协同进化，探寻混合网络复杂表象下社会集群模式的简单性、不变性及变化规律。

（4） 在典型社会集群管理方面，利用机制设计理论，在完全信息与不完全

信息、对称信息与不对称信息、静态的与动态的、合作的与不合作的博弈过程中，发掘社会集群聚散的客观规律；并通过在制度、规范、传统等约束下的相容激励，以最低的信息成本，有效管理集群行为，使个体利益与社会整体利益相符合；通过物理-事理-人理的综合集成，

激发智慧，避免误区，提高决策的科学性。

（5） 在计算框架设计方面，定性分析与定量计算相结合，通过定性知识与

定量数据之间相互转化，数据、模型、知识、经验、心理综合集成，“人机结合、以人为主”协同工作等手段，建立社会集群行为信息学计算框架，构建验证和评价体系，设计可配置、可重用、可扩展的计算模块以及数据与知识接口，使之适用于不同类型的社会集群行为管理的服务。

（6） 理论与实践相结合，增强理论研究的科学性和社会意义。比如，与人

力资源与社会保障部合作，面对金融危机对于中小企业的冲击，在典型省份的就业培训体系，联合建立的“基于胜任模型的人力资源信息系统”,收集并利用企业人力资源管理数据和社会求职人员的数据的互动。此外，依托已经成立的上海世博会联合实验室，在世博会期间收集并利用来自“网上世博”系统与现场世博系统两方面的数据，形成具有引擎功能的社会集群行为感知与管理的应用示范支撑平台主体框架。在后续若干年内，不断集成所形成的理论方法与关键技术，根据社会网分析、协作学习、社会动员等更多领域的应用需求，配置计算引擎，通过实践-理论之间不断迭代，逐步改进计算框架与规律模型及支撑平台，。

3 特色与创新

(1) 项目特色

A. 在研究对象上，以往社会网分析的研究对象是单一网络的物化集群交互，

本项目研究对象是混合网络下基于海量异构信息语义聚融的社会集群