“社会计算”的版本间的差异

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* Peer-reviewed [http://www.interaction-design.org/encyclopedia/social_computing.html overview of Social Computing] by Tom Erickson (IBM Research) and Elizabeth Churchill (Yahoo! Research)
 
* Peer-reviewed [http://www.interaction-design.org/encyclopedia/social_computing.html overview of Social Computing] by Tom Erickson (IBM Research) and Elizabeth Churchill (Yahoo! Research)
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* [http://www.technologyreview.com/read_article.aspx?ch=infotech&sc=&id=14664&pg=1 Social Machines - Computing means connecting] - Wade Roush, MIT [[Technology Review]], August 2005
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* [http://www.technologyreview.com/read_article.aspx?ch=infotech&sc=&id=14664&pg=1 Social Machines - Computing means connecting] - Wade Roush, MIT Technology Review, August 2005
 
* [http://research.microsoft.com/scg/ Microsoft Research - Social Computing Group Home]
 
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* [http://socialcomp.com/ IBM Research Social Computing Group]
 
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2021年8月6日 (五) 23:43的版本


社会计算是指社会行为和计算系统交叉融合而成的计算机科学的研究领域。它的基础是通过使用软件和技术创造或再创造社会习俗和社会情境（也即使用信息系统作为社会交互的场所，并使用信息系统作为数据收集和处理的空间）。因此，博客、电子邮件、社交即时通讯、社交网络服务、维基、社交书签和其他经常被称为社交软件的实例阐释了社会计算的思想。

起源与历史

社会计算始于这样的观察：人类和人类行为是深刻的社会性的。从出生开始，人类就相互定位，随着他们的成长，他们发展出与对方互动的能力。这些能力包括了表情和手势等非词语性身体符号以及口头和书面语言等词语性语言符号。因此，人们对周围人的行为保持高度敏感并由所处的社会情境形塑了无数的决定。无论是在听众开始坐立不安时结束演讲、选择拥挤的餐厅而不是几乎空无一人的餐厅，还是因为其他人都在闯红灯而过马路等社会情境中，社会信息都为推断、计划和协调人的活动提供了基础。

社会计算的前提假设是有可能通过向用户提供社会化的信息以设计支持有用功能的数字系统。这些信息可以是直接提供的，比如系统显示认为某一评价是否有用的用户数量；这些信息也可以是在过滤和聚合之后提供的，比如系统根据其他有类似购买历史的人所购买的产品来推荐产品；这些信息还可以是间接提供的，比如谷歌的页面排名算法是根据（递归）指向特定页面的数量对搜索结果进行排序。在所有这些情况下，由一群人产生的信息被用来提供或增强系统的功能。社会计算关注的是这类系统以及它们背后的机制和原则。

社会计算可以定义如下:

“社会计算”是指支持收集、表示、处理、使用和传播分布在团队、社区、组织和市场等社会集体中的信息的系统。这些信息非常精确而非真正“匿名”，因为它连接了人，而人又与他人连接在一起。[1]


然而，最近的定义已经放弃了关于信息匿名性的限制，承认社会计算的持续传播和日益普遍的存在。例如，Hemmatazad (2014)将社会计算定义为“使用计算设备来促进或增强用户的社会互动，或者评估这些互动以获取新信息。”[2]


PLATO可能是实时生产环境中进行社会计算的最早例子。1973年，在伊利诺伊大学香槟分校的PLATO计算机系统上，PLATO上最初有几百个用户，并且很快就增加到了几千用户。用于多用户聊天室、群组消息论坛、即时通讯等的社交软件应用也在那一年出现。1974年，电子邮件和世界上第一份名为《新闻报道(NewsReport)》的在线报纸问世，它支持由用户社区提交的内容以及由编辑和记者撰写的内容。

James Surowiecki 的著作《群体的智慧(The Wisdom of Crowds)》使得社会计算的意义即支持由群体执行的”计算“得到普及。包括协同过滤、在线拍卖、预测市场、声誉系统、计算社会选择、标签和验证游戏等社会信息处理页面都聚焦于这种社会计算的意义。

背景

技术基础设施

让更多的用户通过网站进行互动概念的首次提出是从Web 1.0到Web 2.0的一个重要的进步，因为在Web 1.0时代，绝大多数用户仅仅充当内容消费者的角色而内容生产者很少。[2]


Web 2.0提供了允许低成本网络托管服务的功能，并引入了使用基本信息结构的浏览器窗口的特性，并使用HTTP将其扩展到尽可能多的设备。[3]

到2006年，社会计算领域尤其关注的是企业的社交软件。从Web2.0中发展出来，这些发展被称为“ Enterprise 2.0”[4]，它通常指的是在企业内部网络或其他中型和大型商业环境中使用社会计算。它由一类工具组成，允许当时的企业进行网络和社会变革。它是在Web 2.0基础上的商业工具的一个分层，并且带来了一些具有特定用途的应用程序和协作软件。

电子谈判最初在1969年提出，并且随着时间的推移不断调整以适应金融市场的网络需求，这代表了电子市场的一个重要且理想的协商机制。代理人（包括软件代理和人类代理）之间的谈判允许合作性或竞争性地分享信息，以确定适当的价格。最近的研究和实践也表明，电子谈判有利于协调组织间的复杂互动。近年来，电子谈判已经成为了一个非常活跃的跨学科研究领域，涵盖了经济学、信息系统、计算机科学、传播学理论、社会学和心理学等学科。由于社会计算与一些最新的趋势之间的关系，它正变得越来越广为人知。这些趋势包括社交软件和 Web 3.0的流行，社会网络分析的学术兴趣的增长，开源作为一种可行生产方式的兴起，以及人们越来越相信所有这些都会对日常生活产生深远影响。市场研究公司 Forrester Research 在2006年2月13日的一篇文章中指出：

廉价设备、模块化内容和共享计算资源带来的便捷连接正在对我们的全球经济和社会结构产生深远影响。个人不再把企业、媒体、宗教和政治团体等机构作为线索来源，而是越来越多地从彼此的个人身上获取线索。因此，如果要在社会计算时代蓬勃发展，公司必须放弃自上而下的管理和沟通策略，并将社区融入他们的产品和服务中，利用员工和合作伙伴作为营销人员，并使他们成为活生生的品牌忠诚者的一部分。[1][4]

理论基础

社会智能计算是一个新的术语，指的是人们对人机系统作为人和工具之间的重要媒介的理解。这些系统使得人类和计算机之间的复杂互动产生了新的行为，并且可以由几个不同的科学领域解释。社会计算的基础扎根于对社会心理学和网络心理学的理解。社会心理学涵盖了诸如决策、说服、群体行为、个人吸引力以及促进健康和福祉的因素等主题。[5] 认知科学在理解社会计算和由个人需求或意义驱动的网络元素基础上的人类行为方面也发挥了巨大作用。由于整体环境决定了个人如何互动，社会学也是一个重要的因素。[6]

社会计算的多个领域已经能够扩展这一学科领域本身的知识门槛。每个领域背后都有一个焦点和目标，这使得我们能够更深入地理解使用某种社交计算的用户之间的社会互动行为。

社交软件

社交软件可以是任何支持群体间社会互动的计算系统。以下是一些这类系统的例子。


社交媒体

社交媒体已经成为最广泛使用的通过计算机进行的互动方式之一。虽然有许多不同的平台可用于社交媒体，但它们的主要目的都是一样的，即通过电脑、移动设备等创造一种社交互动。社交媒体已经演化为不仅仅是通过文字进行互动，还可以通过图片、视频、gif动图和许多其他形式的多媒体进行互动。这使得用户能够增强与其他用户互动，同时也能够在计算互动的过程中更广泛地表达和共享。在过去的几十年里，社交媒体在社会计算领域蓬勃发展，并创造了许多著名的应用。

社交网络

通过社交网络，人们可以利用平台建立或加强人与人之间的社交网络或关系。这些人通常具有相似的背景、兴趣或者参与相同的活动。（关于社交网络的更多详细信息可参阅社交网络服务。）

维基页面

维基支持计算用户通过协作实现一个共同的目标并向公众(包括新用户和专家用户)提供内容。一个维基页面对多人协作改进的次数是没有限制的。

博客

在社会计算的领域内，博客更多的是一种让人们关注一个特定的用户、团体或公司并对其博客中所涉及的特定议题进行评论的方式。这使得用户可以使用页面管理员提供的内容作为主要议题进行互动。

五大最好的博客平台[3] 包括 Tumblr，WordPress，Squarespace，Blogger和 Posterous。这些网站使得无论是个人、公司还是组织用户都能够对某一个或多个议题表达某些想法、观点或意见。还有一种叫做网络日志(webloging)的新技术，这些网站上有 Myspace 和 Xanga 这样的博客。博客和网络日志非常相似，它们作为一种社会计算形式的特点是通过互相帮助形成社会关系，比如增加关注者、使用标签趋势或在博客上对提供意见的帖子发表评论。


Rachael Kwai Fun IP 和Christian Wagner的研究表明[5] ，网络日志主要依赖内容管理工具、社区建设工具、时间结构、分类搜索、评论以及保护关闭博客的能力这几个方面的特征吸引用户并支持博客和网络日志作为社会计算和加强关系的一个重要方面。

博客在社会计算概念中也被高度使用，目的是通过一种叫做社会网络分析的概念来理解在线社区中的人类行为。社会网络分析(Social network analysis，SNA)是“一门社会科学的学科，它试图通过对人类互动的结构性解释来解释社会现象，它既是一种理论也是一种方法”[6]。博客（在这里指的是网络博客）中有一些特定的链接，它们有不同的功能并描述不同类型的信息，比如 Permalink、 Blogrolls、 Comments 和 Trackbacks。

在线游戏

网络游戏是一种使用网络游戏的同时与其他用户互动的社会行为。在线游戏可以通过许多不同的平台来完成，常见的平台包括个人电脑、 Xbox、 PlayStation 以及许多其他可以固定或移动的游戏机。

网上约会

支持网上约会的社区网站有OkCupid, eHarmony和Match.com等。这些平台为目标是建立新关系的用户提供了与他人互动的渠道。在这些网站上用户之间的互动会因平台的不同而有所不同，但他们的目标都是简单且一致的，即通过在线社会互动建立关系。

社会智能计算

人群以各种各样的方式与这些社会计算系统进行互动，所有这些都可以被描述为社会智能计算。

众包

众包是社会计算的一个分支，它将计算任务的完成速度提升到了一个新的水平。它也为用户提供了一种通过亚马逊土耳其机器人赚钱的途径。

黑暗社交媒体

黑暗社交媒体是一种用于个人之间协作的社交媒体工具，其中的内容应该只对参与者开放。然而，与移动电话或短信不同的是，信息从一个用户发出，通过一个媒介传输，并存储在每个用户的设备上，媒介没有数据实际内容的存储权限。越来越多的传播方法依赖于一个中央服务器，所有的内容都在中心服务器被接收、存储，然后传输。这种新机制的实际应用例子包括 Google Doc，Facebook Messages 和Snapchat。所有通过这些渠道传递的信息在很大程度上都没有被用户自己和数据分析部门所统计。然而，提供这些服务的私人公司(Facebook，Twitter，Snapchat)完全控制了这些数据。而在传统的营销计划中，通过数字渠道传递的图片、链接、推荐和信息的数量是完全无法计算的。

社会科学理论

集体智慧

集体智能被认为是社会计算的一个领域。集体智能正在成为计算机科学的一个新兴领域，它为用户提供了一种在社会互动环境中通过集体努力获取知识的方式。

社会感知

最近的研究已经开始关注群体中人类和计算机之间的互动。这一系列的研究借鉴了心理学、社会心理学和社会学等领域的成果，将互动作为主要的分析单位。[7][8]

研究现状

自2007年以来，社会计算的研究在技术、商业和政治等多个领域的研究人员和专业人士中变得越来越流行。华盛顿州立大学附属机构进行的一项研究对包含术语“社会计算”的学术论文进行了潜在语义分析，发现社会计算中的主题可以聚合为知识发现、知识共享和内容管理三个主要主题。[9]


社会计算作为一个整体继续改变信息科学的研究方向，将社会方面扩展到技术和企业领域。像谷歌、思科和福克斯这样的公司和行业已经投资了这样的项目。通过社会计算研究可能要回答的问题包括：如何形成稳定的社区，这些社区如何演变，知识如何被创造和处理，人们如何被激励参与，等等。[10]


目前，微软(Microsoft)和麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)旗下的许多知名实验室正在进行社会计算领域的研究。微软团队行动的使命是 "研究和开发有助于令人信服和有效的社会互动的软件 "[11]。他们把主要精力放在以用户为中心的设计过程上，还使用快速原型涉及与严谨科学相结合的技术，以推出能够影响社会计算领域的完整项目和研究。微软团队目前正在进行的项目包括Hotmap[12]、SNARF[13]、Slam[14]和Wallop。然而，麻省理工学院的目标是创造出能够更深入地塑造我们的城市的软件[15]：“更具体地说，（1）我们在物理空间中创造一个微型机构；（2）我们设计可以重现和进化微型机构的社会过程；（3）我们通过编写软件使得这些社会过程成为可能。我们利用这个过程，在我们的城市中创造出更强大、更分散、更人性化的系统，尤其专注于重塑我们目前的学习、农业和交通系统。”[15]


麻省理工学院社会计算实验室目前的研究项目包括The Dog Programming Language[16]、 Wildflower Montessori 和 You Are Here。[17]下面是对新成立的Wildflower Montessori的大致概述：“Wildflower Montessori是一所试点实验学校，也是新的学习中心网络中的第一所学校。它的目标是模糊咖啡店和学校之间、家庭教育和机构教育之间、触觉、多感官方法和抽象思维之间的界限，在一个新的学习环境中进行实验。Wildflower将作为一个研究平台，在现代流动的背景下测试推进 Montessori方法的新思想，以及测试如何引导社会系统的有机增长，以促进这类学校的发展和联系。”[15]

计算社会科学与计算机科学的区别

计算社会科学可以被定义为通过计算媒介对从个体行为者到最大群体的多种尺度的社会领域进行跨学科调查。

计算机科学是研究原理和使用计算机来研究实验和理论的科学。

会议

  • Computer-supported cooperative work|Computer-supported cooperative work (CSCW)
  • SIGCHI
  • 计算机支持的协同工作（CSCW）
  • SIGCHI

参阅

  • Computer-mediated communication
  • Game theory
  • Folksonomy
  • Groupware
  • Human-based computation
  • Human-centered computing
  • Multi-agent system
  • Open innovation
  • Social choice
  • Social machine
  • Social network
  • Social software engineering
  • Sociology
  • Symbiotic intelligence
  • Web 2.0
  • Research institutions

参考文献

  1. ↑ 1.0 1.1 From "Social Computing", introduction to Social Computing special edition of the Communications of the ACM, edited by Douglas Schuler, Volume 37, Issue 1 (January 1994), Pages: 28 - 108
  2. ↑ 2.0 2.1 From Social Computing in Encyclopedia of Information Science and Technology, Third Edition. IGI Global, 2014, p. 6754.
  3. ↑ 3.0 3.1 Fitzpatrick, Jason. "Five Best Blogging Platforms." Lifehacker. N.p., 20 June 2010. Web. 22 Oct. 2016
  4. ↑ 4.0 4.1 A term coined by Andrew McAfee of Harvard Business School in the Spring 2006 MIT Sloan Management Review.
    McAfee, Andrew (2006). "Enterprise 2.0: The Dawn of Emergent Collaboration". MIT Sloan Management Review. 47 (3): 21–28.
  5. ↑ 5.0 5.1 Ip, Rachael Kwai Fun, and Christian Wagner. "Weblogging: A Study of Social Computing and Its Impact on Organizations." Decision Support Systems45.2 (2008): 242-50. Science Direct. Web
  6. ↑ 6.0 6.1 Marlow, Cameron. "Audience, Structure and Authority in the Weblog Community." MIT Media Laboratory (2004): 1-9. Web. 26 Oct. 2016
  7. ↑ Posard, Marek (2014). "Status processes in human-computer interactions: Does gender matter?". Computers in Human Behavior. 37: 189–195. doi:10.1016/j.chb.2014.04.025.
  8. ↑ Posard, Marek; Rinderknecht, R. Gordon (2015). "Do people like working with computers more than human beings?". Computers in Human Behavior. 51: 232–238. doi:10.1016/j.chb.2015.04.057.
  9. ↑ Li, Yibai; Joshi, K.D. (July 29, 2012). "The State of Social Computing Research: A Literature Review and Synthesis using the Latent Semantic Analysis Approach". Association for Information Systems Electronic Library.
  10. ↑ Parameswaran, Manoj; Whinston, Andrew B. (June 2007). "Research Issues in Social Computing". Journal of the Association for Information Sciences. 8 (6).
  11. ↑ "Social Computing - Microsoft Research". research.microsoft.com. Retrieved 2015-04-23.
  12. ↑ Fisher, Danyel (November 2007). "Hotmap: Looking at Geographic Attention". Microsoft Research. 13 (6): 1184–91. doi:10.1109/TVCG.2007.70561. PMID 17968063. Retrieved 2015-04-23.
  13. ↑ "SNARF - Microsoft Research". research.microsoft.com. Retrieved 2015-04-23.
  14. ↑ "SLAM - Microsoft Research". research.microsoft.com. Retrieved 2015-04-23.
  15. ↑ 15.0 15.1 15.2 "Social Computing | MIT Media Lab". www.media.mit.edu. Retrieved 2015-04-23.
  16. ↑ "The Dog Programming Language". www.dog-lang.org. Archived from the original on 2015-04-29. Retrieved 2015-04-23.
  17. ↑ "You Are Here". youarehere.cc. Retrieved 2015-04-23.

外部链接



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