量化社會(huì)——大數(shù)據(jù)與社會(huì)計(jì)算
定 價(jià):40 元
- 作者:安俊秀
- 出版時(shí)間:2016/11/1
- ISBN:9787564351052
- 出 版 社:西南交通大學(xué)出版社
- 中圖法分類:TP274
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
本書總共有10章,從社會(huì)計(jì)算起源開始,介紹了社會(huì)計(jì)算和社會(huì)媒體的概念,并對其進(jìn)行了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,結(jié)點(diǎn)之間不是相互獨(dú)立,而是彼此之間通過聯(lián)系(邊、鏈接)鏈接起來。通過社會(huì)計(jì)算,動(dòng)態(tài)分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò),更有效地解決網(wǎng)絡(luò)化社會(huì)新問題。旨在讓讀者了解什么是社會(huì)計(jì)算,社會(huì)計(jì)算的研究方向和發(fā)展趨勢,如何獲取并分析社會(huì)媒體數(shù)據(jù),以及如何使用社會(huì)計(jì)算分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò),以此來構(gòu)建一個(gè)更健康和諧的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
前 言
社會(huì)計(jì)算是一門現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)、社會(huì)學(xué)與心理學(xué)之間的交叉學(xué)科。有學(xué)者將其定義為:面向社會(huì)活動(dòng)、社會(huì)過程、社會(huì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)組織和社會(huì)功能的計(jì)算理論和方法。本書作者認(rèn)為,社會(huì)計(jì)算是研究計(jì)算機(jī)以及信息技術(shù)在社會(huì)科學(xué)中的應(yīng)用,從而影響傳統(tǒng)的社會(huì)行為的過程。隨著Web2.0的興起,許多大公司設(shè)立了專門的小組著力研究該領(lǐng)域,如Microsoft、IBM、Intel、HP、Google等諸多公司和研究機(jī)構(gòu)都參與其中,開發(fā)了諸如Wallop、Sapphire等大量的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。
傳統(tǒng)的社會(huì)學(xué)研究往往使用調(diào)查、問卷、面談、參與者觀察與統(tǒng)計(jì)等形式獲取數(shù)據(jù),所使用的數(shù)據(jù)規(guī)模較小,并且難以得到個(gè)體完整的行為記錄。因此,傳統(tǒng)研究的成果更多地來源于直觀認(rèn)識,缺乏基于大規(guī)模真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。而社交網(wǎng)絡(luò)給人們提供了一個(gè)研究人類社會(huì)的新平臺。計(jì)算社會(huì)學(xué)認(rèn)為:網(wǎng)絡(luò)上的大量信息,如博客、論壇、聊天、消費(fèi)記錄、電子郵件等,都是現(xiàn)實(shí)社會(huì)的人或組織的行為在網(wǎng)絡(luò)空間的映射。這些網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以用來分析個(gè)人或者群體的行為模式,從而深化我們對社會(huì)的了解。就像大規(guī);驍(shù)據(jù)催生了生物信息學(xué)一樣,海量的社會(huì)數(shù)據(jù)催生了社會(huì)計(jì)算,即以計(jì)算手段研究社會(huì)學(xué)中的定性問題并解決傳統(tǒng)社會(huì)學(xué)中的實(shí)驗(yàn)問題。
本書作者在社會(huì)計(jì)算、社區(qū)發(fā)現(xiàn)與挖掘方面進(jìn)行了深入研究,不僅熟稔社會(huì)計(jì)算的理論研究,而且具有非常豐富的社會(huì)計(jì)算應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。本書是對作者多年研究成果的總結(jié),針對社會(huì)計(jì)算的基本理論、主要方法及典型應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述、分析和討論,旨在讓讀者了解什么是社會(huì)計(jì)算,社會(huì)計(jì)算的研究方向和發(fā)展趨勢是什么,如何獲取并分析社會(huì)媒體數(shù)據(jù),以及如何使用社會(huì)計(jì)算分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò),以此來構(gòu)建一個(gè)更健康、更和諧的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。全書共有10章,第1、2章介紹社會(huì)計(jì)算的研究背景、發(fā)展前景,以及何為社會(huì)媒體,旨在讓讀者先了解一些關(guān)于社會(huì)計(jì)算所必需的知識。第3、4、5章講解進(jìn)階知識,如線性閾值模型、觀點(diǎn)挖掘方法、社區(qū)等。第6、7、8、9章是本書的靈魂。第6章講解了社交網(wǎng)絡(luò)模型的概念,介紹了幾種較為常用的模型,并且提出了基于傳統(tǒng)模型而改進(jìn)的社交網(wǎng)絡(luò)模型。第7章講解什么是克隆選擇算法,以及如何運(yùn)用克隆選擇算法對網(wǎng)絡(luò)中的虛假信息進(jìn)行防范及阻止。第8章分析了微博網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)影響力因素,并提出了微博網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)影響力算法UserRank。第9章介紹如何對網(wǎng)絡(luò)群體采用HowNet和Naive Bayes相結(jié)合的觀點(diǎn)挖掘及情感傾向分析,從而引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論積極向上發(fā)展。第10章是對本書的總結(jié),并對社會(huì)計(jì)算的未來進(jìn)行了展望?梢灶A(yù)見,通過社會(huì)計(jì)算,動(dòng)態(tài)分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò),將會(huì)更有效地解決網(wǎng)絡(luò)化社會(huì)新問題。
在本書的撰寫過程中,四川師范大學(xué)的靳宇倡、郭英老師以及西南民族大學(xué)的王鵬老師給予了大力支持,曹書哲、黃琴琴、張宇博、丁冠中、陶冶、胡逸芃、郭嘉懿和譚宇等同學(xué)針對本書提出的理論及算法改進(jìn)做了大量實(shí)踐,提出了很多寶貴的修改意見,在此一并表示誠摯的感謝!同時(shí),本書的編寫和出版還得到了國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目社交網(wǎng)站使用對個(gè)體主觀幸福感影響機(jī)制的研究(71673032),國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)對大學(xué)生交往方式的影響研究(15BSH025)和網(wǎng)絡(luò)化時(shí)代青少年社會(huì)認(rèn)同的研究:基于社交網(wǎng)站的分析(12XSH019),四川省社科規(guī)劃項(xiàng)目大數(shù)據(jù)時(shí)代人際交往方式變化的社會(huì)心理研究(SC14B016),四川網(wǎng)絡(luò)文化研究中心2013年度項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)社會(huì)群體的趨勢分析研究(WLWH13-01)的支持。
由于時(shí)間倉促,加之水平有限,書中難免存在不妥之處,敬請廣大讀者批評指正。如果有任何問題或建議,可發(fā)送至電子郵箱86631589@qq.com。
安俊秀
2016年于成都信息工程大學(xué)
安俊秀,成都信息工程大學(xué),女,教授,生于1970年。中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)高級會(huì)員;中國電子學(xué)會(huì)高級會(huì)員;成都市科技攻關(guān)計(jì)劃評審專家;成都軍區(qū)項(xiàng)目評審專家;汕尾市科技顧問團(tuán)首席顧問。在科研工作方面,一直從事云計(jì)算與大數(shù)據(jù)、信息智能搜索與計(jì)算社會(huì)方面的研究工作。近五年來就此發(fā)表論文40余篇,其中第一作者20余篇,核心期刊以上占15余篇。主編或參與完成專著3部、教材4部,6部由*出版社出版。
目 錄
第1章 社會(huì)計(jì)算概述 1
1.1 社會(huì)計(jì)算的研究背景及定義 2
1.2 社會(huì)計(jì)算的研究現(xiàn)狀 5
1.3 社會(huì)計(jì)算的應(yīng)用領(lǐng)域 8
1.4 社會(huì)計(jì)算的發(fā)展趨勢 14
第2章 社會(huì)媒體概述 22
2.1 社會(huì)媒體的相關(guān)概念 23
2.2 社會(huì)媒體的特點(diǎn) 29
2.3 社會(huì)媒體面臨的挑戰(zhàn) 32
第3章 節(jié)點(diǎn),聯(lián)系與影響 34
3.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 35
3.2 節(jié)點(diǎn)的重要性 36
3.3 聯(lián)系的強(qiáng)度 41
3.4 社會(huì)影響建模 44
第4章 社會(huì)媒體數(shù)據(jù)獲取與分析 49
4.1 社會(huì)傳感器網(wǎng)絡(luò) 50
4.2 觀點(diǎn)挖掘 54
4.3 情感傾向分析概述 57
第5章 社區(qū)發(fā)現(xiàn) 65
5.1 社區(qū)的基本概念 66
5.2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)的算法 67
5.3 社區(qū)評價(jià) 74
第6章 社交網(wǎng)絡(luò)建模與分析 77
6.1 社交網(wǎng)絡(luò)基本理論 78
6.2 社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播研究現(xiàn)狀 86
6.3 當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型 89
第7章 社交網(wǎng)絡(luò)中虛假信息傳播特點(diǎn)及控制算法研究 105
7.1 社交網(wǎng)絡(luò)中虛假信息傳播的特點(diǎn) 106
7.2 社交網(wǎng)絡(luò)信息控制的研究現(xiàn)狀 107
7.3 克隆選擇算法概述 109
7.4 改進(jìn)的克隆選擇信息控制算法 112
7.5 改進(jìn)的克隆選擇信息控制算法實(shí)驗(yàn)及分析 120
第8章 微博網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)影響力因素及度量算法分析 127
8.1 研究背景及意義 128
8.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 130
8.3 微博網(wǎng)絡(luò)影響力關(guān)鍵因素分析 134
8.4 微博網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)影響力關(guān)鍵因素度量研究 139
8.5 LeaderRank算法與UserRank算法分析 147
第9章 HowNet和Naive Bayes相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)評論傾向性分析 165
9.1 網(wǎng)絡(luò)社會(huì)評論傾向性分析概況 166
9.2 網(wǎng)絡(luò)群體心理趨勢智能分析模型架構(gòu) 170
9.3 基于HowNet的情感詞語資源的情感特征識別 181
9.4 基于樸素貝葉斯理論的分類器構(gòu)造 191
9.5 HowNet和Naive Bayes相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)評論傾向性分析
結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) 196
9.6 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 199
第10章 結(jié)論與展望 205
10.1 社會(huì)計(jì)算面臨的挑戰(zhàn) 206
10.2 社會(huì)計(jì)算的發(fā)展方向 209