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| 社会物理学 第6号 社会物理学网络舆情安全 | ||
| 曾用价 | 98.00 | |
| 出版社 | 科学出版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 出版时间 | 2017年05月 | |
| 开本 | ||
| 作者 | 牛文元 | |
| 装帧 | 平装 | |
| 页数 | 164 | |
| 字数 | 300 | |
| ISBN编码 | 9787030517111 | |
内容介绍
本书是社会物理学系列丛书的第6号，在国际社会物理学研究前沿(第1号)、社会物理学理论与应用(第2号)、社会物理学社会动力学(第3号)、社会物理学社会管理学(第4号)、社会物理学社会治理(第5号)的基础上，本书从社会物理学与网络舆情安全研究视角，邀请国内外知名专家专门撰稿，旨在对国际国内网络舆情安全zui新的概念方法、系统应用、实证分析等进行深入介绍。
目录
目录
CONTENTS
系统工程与系统科学中与大数据相关联的十大进展 1
数据驱动的社会激励：从应用到理论 16
基于社会媒体大数据的网络舆情演化趋势预测 29
基于城市节点的微信传播网络社团探测结果分析 38
风险治理中公众信任的研究基础及创新空间 49
国家治理的系统认知 58
新陈代谢3/4幂律的权力结构解释 67
公共政策发布前网络舆情仿真研究 78
基于微博信息的舆情数据挖掘研究 87
赋权舆论传播网络中影响力节点发现算法 97
多视角下的舆论传播及演化研究综述 107
社会风险研究中的“正态分布陷阱” 123
失败公共政策的网络舆情研究 131
政策视角下的中国网络舆情治理(1997~2016年) 147
在线试读
系统工程与系统科学中与大数据相关联的十大进展
顾基发
摘要
大数据已经吸引了不少学者和实际工作者从不同角度去研究它，本文不是从数据和信息科学的角度去研究它，而是从系统的角度去研究。利用系统理论出发去研究与大数据相关的十大进展：大系统、大网络、大数据、大解析、大方法论、大心理、大行为、大综合集成、大研讨厅、大智慧。
1. 引言
大数据似乎已经被宣传的有些过火了。其实要处理的系统越来越大、越来越复杂，这才是我们更要关心的。本文企图从大系统连带出现的一些大数据现象及解决问题的方法着手来看看这些年的重要进展和突破。这里列举出十个，当然是讲其主要的进展，也许可以更多一些，也许可以少一点，其中的一些进展，作者在其他场合也曾经有所涉及。
2. 大系统（big system）
系统的名词早已有了，但是比较系统地去研究它还是20世纪40~60年代，之后也络绎不绝地出现了一些新的名词，如复杂系统、大规模系统、开放系统等，一直到90年代又出现了一些新的名字，并且受到更深的研究和更广的应用，涉及的规模都很大，这里只介绍其中三个比较著名的大系统：开放复杂巨系统（open complex giant system）、复杂适应系统（complex adaptive system）和体系（system of systems）。
2.1 开放复杂巨系统
钱学森在1990年提出一大类系统，如果其元素和子系统种类很多并有层次结构，它们之间相互关系又很复杂，这就是复杂巨系统。如果这个系统又是开放的，就称作开放的复杂巨系统。所谓种类多其实就是巨大，而关系复杂是指相互作用是非线性的，而系统和环境之间不断交换物质和能量信息，即开放性。作为例子，钱学森曾提到脑系统、社会系统、军事系统、地理系统（含生态、环境系统）、人体系统、星系系统。
2.2 复杂适应系统
1994年，约翰·霍兰德（John Holland）在圣菲研究所做了名为“隐秩序”的著名演讲，而后出版了《隐秩序———适应性造就复杂性》一书。复杂适应系统（complex adaptive systems，CAS），也称复杂性科学（complexity science），是20世纪末兴起的前沿科学。复杂适应系统理论的核心思想———适应性造就复杂性。
复杂适应系统理论的基本思想可以概述如下：系统中的成员称为具有适应性的主体（adaptive agent），简称为主体。所谓具有适应性，就是指它能够与环境及其他主体进行交互作用。主体在这种持续不断的交互作用的过程中，不断地“学习” 或“积累经验”，并且根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。整个宏观系统的演变或进化，包括新层次的产生，分化和多样性的出现，新的、聚合而成的、更大的主体的出现等，都是在这个基础上逐步派生出来的。
复杂适应系统理论把系统的成员看做是具有自身目的与主动性的、积极的主体。正是这种主动性及它与环境的反复的、相互的作用，才是系统发展和进化的基本动因。宏观的变化和个体分化都可以从个体的行为规律中找到根源。霍兰把个体与环境之间这种主动的、反复的交互作用用“适应” 一词加以概括，适应产生复杂性，如蚁群、生态、胚胎、神经网络、人体免疫系统、计算机网络和全球经济系统。所有这些系统中，众多独立的要素在许多方面进行着相互作用。在每种情况下，这些无穷无尽的相互作用使每个复杂系统作为一个整体产生了自发性的自组织。
复杂适应系统理论的提出，正好解决了管理实践中如何才能增强组织适应力的问题；约翰·霍兰德认为将复杂适应系统理论应用到组织管理中，研究如何建立符合复杂适应系统特征的组织并进行有效管理，是组织管理的重要发展方向；并且，他提出了“复杂适应组织” 的概念，它是指在组织成员具有自主判断和行为能力，具有与其他成员和环境交互信息和物质的能力，能够根据其他成员的行为和环境的变化不断调整行为规则，从而使自身及整个组织与环境相适应，如图1所示（Murray，1994；Holland，1992，1999）。
2.3 体系
关于体系亦称系统的系统（system of systems），总宇宙是一个体系，各个星系是一个体系。社会是一个体系，人文是一个体系，宗教是一个体系，多军兵种合成作战是一个体系。大体系里含有无穷无尽的小体系，小体系里含有无尽无量的、可以无穷深入的更小的体系。
图1 复杂适应系统例子
体系是由一组复杂分系统构成的，它们有5 个特点：①分系统操作是独立；②分系统管理是独立的；③系统和分系统都是在演化的；④总系统有突现的行为；⑤分系统在地理上是分散的（图2）。例如，军队组织多兵种大演习就是一个体系（图3）（Sheard，2006，2007；Mo，2008）。
图2 体系的定义
3. 大网络（big network）
生活中有不少系统会以网络形式出现，如交通网、通信网等。近年来由于互联网和物联网等出现，网络的规模越来越大，其相互关系也越来越复杂，除出现了大网络和复杂网络，还出现一些有特殊性质的网络，如小世界网络和无标度网络等。从物理结构而言，有社会网络、生物网络、经济网络等。
图3 体系例子
从处理网络手段讲有复杂网络分析（complex network analysis，CNA），从时间演化看有动态网络分析（dynamic network analysis，DNA），从规模和因素复杂看还有网络的网络（network of networks）或超网络（super network）。国内外应用较多的有社会舆情分析、寻找恐怖分子、供应链等。
4. 大数据（big data）
4.1 大数据概述
由于出现越来越大的大系统和大网络，相应的就产生越来越大的数据，从1PB=1024TB=1048576GB、1EB=1024PB=1048576TB到1ZB=1024EB=1048576PB，甚至还有更大的YB等。从大数据的特性而言，有所谓的“4V”：容量（volume），数据的大小；种类（variety），数据类型的多样性；速度（velocity），获得数据的速度；价值（value），合理运用大数据，也有认为是可变性（variability）或真实性（veracity）等。
大数据的出现使人们更关注它的存储、转换和加工等，并开发出各种类型的数据库和数据仓库等。另外为了人们能明白地理解它们，对数据的可视化也特别引起人们的关注。例如，美国国土安全部在开发ADVISE 系统时，就专门开发了软件如Starlight 系统、In-Spire 系统来显示得到的数据，并且用来找恐怖分子或其他对安全有威胁的人，也可用于找到有用的知识（图4，图5）。
图4 Starlight系统
图5 In-Spire系统
4.2 数据科学（data science）
比大数据发展稍慢一点的是数据科学。但是数据科学要处理的数据不仅有大数据，还有小数据，有时就很少几个样本数据，还有人工数据用计算机大量自动按程序产生的，还有就是专家们主观判断形成的数据。作者在文中曾对数据科学有更多的介绍（Gu and Zhang，2014，2015）。
4.3 从数据挖掘到专家挖掘
利用数据挖掘（data mining） 可以从数据中挖出有用的知识，随后文本中也可以挖掘，称为文本挖掘（text mining），再后来从流媒体也可以挖掘。更广泛的是从网上信息中去挖掘有用的东西，称为网上挖掘（web mining）。由于这些挖掘的对象数量要求很大，很早有人就提出数据挖掘所需数据往往需要所谓的海量数据。近年来由于重视专家经验，因此提出了专家挖掘（expert mining）。这时数据量往往不大，属于小数据。在进行导弹可靠性和载人飞船的安全性评估时，可用的实物试验样本很少，但是评估出的可靠性和安全性却很高，这时无法使用统计中大样本定理，有时也需要用到专家的经验，这种专家人数也不会太多（顾基发，2009b，2014）。
4.4 从数据到智慧（data-information-knowledge-wisdom，DIKW）
早在20世纪末，Zeleny和Ackoff分别提出DIKW序列（图6），但是Ackoff序列中多了一个U（understanding），如图7所示（Ackoff，1989）。正是这个U使人们懂得知识的价值和为什么要用这个知识，也是回答了大数据中的第4个V。其实知识是两种：隐知识和显知识。一般计算机主要处理显知识，而隐知识往往存在于专家脑中，以一种经验的形式存在。能否很好地运用隐知识也是一种智慧的表示，当然智慧更多是为了解决新问题而形成的新知识，即创新。
图6 DIKW
图7 DIKUW（Ackoff）
其实ADVISE系统很好地体现了从数据、信息到知识的全过程，里面的核心思想是知识网络图和数据科学。作者也是第*次从这个项目中学到数据科学的名词（图8）。
5. 大解析（big analytics）
大数据要真有用处，离不开数字解析去深度分析。过去由于系统不大或数据
用户评价
这本书的封面设计真是令人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁有力的字体，立刻抓住了我的注意力。我一直对信息传播的宏观规律很感兴趣，也关注过不少社会学和信息科学的交叉领域。这本书的标题本身就充满了张力，似乎预示着要解开某种隐藏在纷繁复杂网络现象背后的结构性力量。我翻开前几页，发现作者的叙事方式非常引人入胜，他没有一开始就陷入晦涩的理论模型，而是用了一些非常贴近现实的案例来引导读者思考。比如，书中对某些社会热点事件在社交媒体上的扩散路径进行了细致的剖析，那种将个体行为汇集成群体效应的过程描述得丝丝入扣。尤其让我印象深刻的是，作者似乎有一种洞察力，能够从看似随机的互动中捕捉到某种可预测的模式。这让我不禁思考，我们日常浏览的每一个“赞”和“转”，背后是否都隐藏着一套精密的数学逻辑。整本书的阅读体验非常流畅，文字的编排和图表的运用都体现了作者对内容呈现的深思熟虑，让人感觉这不是一本高冷的学术专著，而更像是一次由睿智的向导带领下的智力探险。我期待接下来的内容能更深入地探讨这些底层机制是如何运作，以及我们如何能在这种由数据构成的“新物理学”中找到立足点。
评分这本书的结构安排极其巧妙，它循序渐进地将读者的注意力从宏观的社会图景收缩到微观的个体互动，再推回到对整个系统稳定性的讨论上。我特别喜欢作者在论证过程中所展现出的那种批判性的平衡感——他既不完全是技术的乐观主义者，也不陷入对技术异化的悲观论调。他只是冷静地展示了工具的潜能和它所附带的风险。书中对“群体极化”的建模分析尤其精妙，它清晰地揭示了算法推荐机制在无意中如何加速了社会意见的分裂。读到这里，我深有感触，因为这正是我们今天许多社会撕裂现象的根源之一。这本书没有停留在指责技术本身，而是更深入地探讨了技术、人类认知偏见和社会结构之间形成的复杂反馈回路。它提供了一种超越日常新闻报道的深度理解框架，让我能够更理性、更有条理地去分析那些常常被情绪主导的公共讨论。这本书无疑是一份重量级的思想工具箱，它赋予了读者一种解析复杂信息环境的能力，远超一般读物的范畴。
评分阅读体验上，这本书给我的感觉就像是第一次深入一个高度发达但结构复杂的城市地下管网系统。你行走在地面上，只看到车水马龙和霓虹闪烁，但这本书把你带到了地下去，让你看到支撑这一切运转的管道、流量和压力平衡。作者对“信息熵增”在社会系统中的表现进行了令人不安的描绘。那些关于认知冲突和信息过载如何系统性地降低集体决策效率的论述，让我感同身受。我尤其欣赏作者在讨论社会网络结构时，引入了不同于传统社会学模型的物理学类比，比如“相变”理论在社会事件中的应用，这个视角非常新颖且富有解释力。它成功地将那些难以量化的“情绪”和“共识”转化成了可以被分析和建模的实体。对于那些习惯于阅读纯粹人文社科著作的人来说，这本书的数学表达可能会带来一定的门槛，但请相信，一旦跨过这个小小的门槛，你会发现作者提供的视角是多么的清澈和有力。它让你意识到，很多我们习以为常的社会现象，其实都遵循着我们尚未完全理解的普遍规律。
评分说实话，我带着一种既好奇又略微怀疑的心态开始阅读的，毕竟“社会物理学”这个概念本身就带有强烈的跨学科色彩，很容易流于表面或者故作高深。然而，这本书的质量超出了我的预期。它并没有停留在描述“发生了什么”的层面，而是深入挖掘了“为什么会这样发生”的内在驱动力。特别是书中关于信息“传染病”模型的论述，非常具有启发性。作者似乎建立了一个严谨的框架，用来量化和预测社会情绪的波动和观点极化的过程。我特别喜欢其中对“弱连接”和“强连接”在信息传播中作用的对比分析，这让我对自己在不同社交圈层中的信息接收习惯有了更清晰的认识。这本书的语言风格是那种极其冷静、克制的，但恰恰是这种克制，使得其中阐述的观点更具说服力。它要求读者必须保持专注，因为它不会重复，也不会为了迎合而简化复杂的数学概念。读完其中关于信息茧房构建的章节后，我感觉自己的世界观被轻轻地推了一下，不再满足于停留在现象的表面，而是开始主动去探究信息流背后的引力场。这绝对是一本能让你“动脑子”的书，需要反复品味才能真正领悟其精髓。
评分作为一名长期关注社会趋势的观察者，我总觉得市面上很多分析都停留在对当下热点事件的快速反应上，缺乏一种对长期演化趋势的把握。这本书的价值就在于提供了一种“慢镜头”的视角。它将我们置于一个更高的维度，去审视那些在时间长河中缓慢累积和最终爆发的社会现象。我特别欣赏作者在构建理论模型时所展现出的那种工程学般的严谨性，仿佛在设计一套可以模拟人类集体行为的精密仪器。书中的某些章节，读起来更像是在研读一份详尽的工程蓝图，每一个变量的设定、每一个边界条件的确定，都经过了审慎的考量。这种扎实的学术功底为“社会物理学”这个略显浮夸的名称提供了坚实的地面支撑。我发现，它不仅解释了当前的舆论生态，更提供了一套思维工具，可以用来预判未来十年内社会结构可能发生的变化。这本书没有提供廉价的解决方案，而是更关注于精确的诊断，这恰恰是我所需要的。它迫使我从线性思维中跳脱出来，开始用动态、非线性的视角去理解我们所处的复杂系统。
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