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2023-07-20 23:49:57
2023-07-20
本論文利用1994年以來社會計算相關文獻信息，對社會計算這一研究領域的發(fā)展趨勢進行了系統(tǒng)研究。分三個階段對社會計算研究的發(fā)展進行分析。在第一階段(1994-2008年)，相關研究主要集中在應用計算機科學的方法來解決社交網(wǎng)絡分析、知識發(fā)現(xiàn)和人機交互等經(jīng)典問題。在第二階段(2009-2014年)，隨著社會計算相關文獻的數(shù)量開始快速增長，研究者傾向于更多地關注各類在線社交媒體平臺。海量的信息和數(shù)據(jù)帶來了包括推薦系統(tǒng)和社團檢測在內(nèi)的新的跨學科研究主題，以及機器學習和數(shù)據(jù)挖掘等新興技術的應用。這一階段研究的另一個重要特點是移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來了新的社交方式和新的研究聚焦點。在第三階段(2015-2021年)，深度學習等前沿技術已經(jīng)成為社會計算研究不可分割的一部分。無處不在的線上社區(qū)和數(shù)字媒體平臺將計算機技術融合進人們的社交互動之中。這一階段研究的新趨勢是應用大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)(來自Twitter等大型社交媒體平臺)來研究關乎社會、經(jīng)濟和政治的各種話題。這方面的典型研究問題包括情感分析和社交影響力最大化。
社會計算的跨學科演進特征向我們展示了計算機科學和社會科學兩大學科如何隨著時間的推移相互交融。自社會計算誕生以來，計算機科學和社會科學的研究方法就在經(jīng)濟學研究中交融，具體表現(xiàn)有軟件應用和網(wǎng)絡結(jié)構分析等。近年來，交叉研究的熱點轉(zhuǎn)向人工智能和機器學習領域。此外，醫(yī)療健康主題的研究也逐漸通過與軟件和人工智能技術的應用，成為一個新興的交叉領域。作為人文學科的重要組成部分，語言學和藝術研究在人工智能/機器學習模型的井噴式發(fā)展下也進入了新階段，人機協(xié)作也是一個重要的發(fā)展方向。
本論文由來自復旦大學(計算機科學技術學院/智能復雜體系基礎理論與關鍵技術實驗室/信息科學與工程學院/社會發(fā)展與公共政策學院)、上海人工智能實驗室、芬蘭坦佩雷大學和同濟大學的多位學者合作完成。通訊作者為復旦大學計算機科學技術學院陳陽博士。本論文連續(xù)獲得Journal of Social Computing期刊2023年4月及2023年5月的“Popular Documents”第一名。
論文信息：
Jiaqi Wu, Bodian Ye, Qingyuan Gong, Atte Oksanen, Cong Li, Jingjing Qu, Felicia F. Tian, Xiang Li, and Yang Chen*, “Characterizing and Understanding Development of Social Computing through DBLP: A Data-Driven Analysis,” in Journal of Social Computing, vol. 3, no. 4, pp. 287-302, 2022. (DOI: 10.23919/JSC.2022.0018) [PDF]
