社會能計算嗎？
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- 2020-07-04 09:56:12
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【前言】
種種跡象表明，繼科學計算和生物生命計算之后，面向社會問題的社會計算將成為信息科技發展中一個新的熱點。例如，國際上著名的產業預測和咨詢公司Forrester曾就社會計算進行專題調查，并在其報告中斷言:Google和Facebook等只是社會計算產業的開始；不久，一個不掌握社會計算的企業將無法生存。
2008年6月13 -14日，中國科協學會學術部以“社會計算—社會能計算嗎”為題在北京寬溝召開了第20期新觀點新學說學術沙龍，邀請了許多專家學者就相關問題進行自由討論和爭鳴。在兩天熱烈的研討中，大家就社會計算的可行性、科學問題、核心方法、主要應用和迫切性進行了報告、質疑和充分的爭論。讀者可以從本書中了解當前國際國內社會計算研究的狀況和各位專家學者的基本觀點與看法。
多數與會學者認為，隨著信息化和網絡化的不斷普及與深入，社會動態變化的速度和規模已經提高到一個前所未有的水平。為了保障社會的安全與和諧，在傳統以定性為主的社會問題分析的基礎上，我們必須發展新的快速、有效、能夠量化的社會計算方法。社會計算問題之所以重要，是因為目前的信息技術應用正在深刻地改變當今社會中人與人、人與社會、人與自然的交互方式，沖擊著目前的社會結構和生態，正如現代科學問題的解決需要現代科學理論與方法一樣，網絡化的社會問題也需要相應的新社會科學理論與方法來解決。
由于社會計算涉及的方面與學科很廣，加上討論時間的限制，會議期間還有許多新思想新觀點沒有充分展開。有些學者專家雖然提出了問題，但卻沒有來得及做深入的論證。我們希望“社會計算”問題能夠引起科技界和社會各界的充分關注，將來有機會再作更加全面細致的探討。
最后，謹代表全體與會者對中國科協學會學術部和中國科學院自動化所復雜系統與智能科學重點實驗室的大力支持表示衷心的感謝。
王飛躍
【發言與討論】
【主持人1】戴汝為：
今天上午會議主題是關于“社會計算”的討論，這不同于一般的討論，是由中國科協組織參加的有關方面的專家關于新觀點、新學說的沙龍。新學說、新觀點的討論我感覺意義重大，談到社會計算以及翻譯名詞Social Computing，這個意思很清楚。我自己的體會，Social Computing人文的論述，SocialComputing是計算方面，實際這意味人為跟科技相結合的問題，它的意義很重大。此外我覺得與此有關，Social Computing現在大家都在關注，叫做Social Computing社會智能這樣的方面，這是大的趨勢，就是社會科學與人文科學、與自然科學將來變成一體化，這樣大的趨勢，我覺得已經開始慢慢形成，但這只是一個開始。
我們討論這個問題，在國外最近時期也是討論比較多的。比如像有些問題，包括美國NSF基金委討論問題也是與此相關的。我以人為中心計算概念，我們今天討論Social Computing，在座的專家可能對這個方面有所研究。今天的新觀點、新學術沙龍，希望大家積極討論。
【發言1】涂序彥：社會協調學與社會計算
很高興有機會參加中國科協第20期新觀點新學說的學術沙龍。我的基本觀點是:社會能計算。社會計算是面向復雜社會大系統，為建設和諧社會服務的，基于社會大系統廣義模型，計算機信息網絡的協調計算。這是我對社會計算的認識，社會協調學是我前幾年提出的一個觀點，或者也可以叫學說。
協調是社會經濟、工程技術領域的共同需求和共性問題。協調通常指協調配合、友好協商等。社會協調學研究對象就是社會復雜大系統的協調問題，為建設和諧社會，實現社會協調化服務。因此，我認為社會協調學是社會計算的理論之一，也是社會計算的應用之一。
社會協調學框架大概包括研究對象、學科內容、科學方法、應用領域。它的研究對象是多變量、復雜的、大系統。多變量就是多輸人、多輸出、多狀態等;復雜性包括非線性、主動性、不確定性等。
社會協調學的學科內容是包括社會協調化的理論方法和實現技術，研究廣義模型和建模方法，研究社會失調問題分析與協調策略設計，也就是通過協調、協商、協作、實現機一機協調，人一人協調，人一機協調，為建設和諧社會服務。
在建模方面，我們做了一些工作，有三種模型:“知識一數學一網絡”集成廣義模型，如多層狀態空間模型、多重廣義算子模型，基于軟件人的人工社會模型。我們出版了《“軟件人”研究及應用》一書（科學出版社），2007年利用廣義模型可以具體建造上層建筑、經濟基礎、生產力和生產關系等的社會模型。
在理論方面，要研究社會大系統分析與綜合，如社會可協調性、可行性、有效性、快速性、準確度等。綜合主要指社會大系統協調規劃、設計、控制、管理的理論、方法、技術等，如城鄉協調發展規劃等。
通過社會協商、協調協作的方法，實現社會協調。協商要有平等互利的協商原則、公平游戲協商模型和互動智能通信方法，可利用智能信息推拉技術IIPP，還有協同智能信息網CIIN，這是多網集成協同技術。
關于社會大系統協調策略，我們提出了導引協調、分組協調、循環協調、全息協調等;關于協作模型和方法，提出了集團型、聯盟型、市場型協作模型，智能自律分散系統、擬人自律分散系統模型，以及人機和諧的計算機支持協同工作方法和技術。
社會協調學的應用領域，首先是社會經濟領域，其特點是有人，關鍵是如何建立人的模型，我們認為可以采用軟件人的模型，包括個體模型和群體模型。利用軟件人模型，可以研究社會公共服務系統，特別是社會突發事件應急系統、科學發展的和諧社會預測與仿真系統、社會持續發展與生態平衡的動態模型與仿真系統……
社會協調學與社會計算具有互動的關系，是相互促進的，是協同發展的。
【討論】
王勁峰：有沒有案例?
涂序彥：案例有，我跟中國科學院的吳業明老師有好多項目。
王勁峰：是否可以演示一下?
涂序彥：這次我沒有帶資料來。
王國成：與Agent技術相比，軟件人主要有哪些方面的進展?
涂序彥：“軟件人”的概念是我們2003年提出來的，應用于國家“十五”科技攻關的數字氣田項目，是和西南氣田合作的，已經獲得國家科技進步二等獎。“軟件人”是我們科研團隊集體的研究成果，其中有不少年輕的教授和博士生們，如北京科技大學曾廣平教授、北京郵電大學王機教授、北京工商大學韓力群教授等，博士生王洪泊、馬忠貴、盧慶齡等都做了大量工作，取得了有創新性和實用性的進展。
【發言2】王飛躍：社會計算的定義與應用
關于人的建模，我是20世紀90年代初做股市經濟評價計算時才意識到這個問題的重要性。當時找第一篇相關文獻，是哈佛大學的一位中年經濟學教授，他把人類歸結四種類型，太哲學，也太簡單，無法用于計算。后來繼續找，直到找到司馬賀寫的Models of Man，厚厚一本書，覺得肯定有答案了。借來一看，發現原來是一本論文集。問題是書中的論文多數與書名不符，少數間接隱含著書名的意思，但無法得到我想要的東西。既然找不到，就自己來建規則，用Fuzzy Logic建一些簡單的人和組織的模型，這也是后來我致力于語言動力學研究的主要原因，也是今天從事社會計算工作的主要原因。所以，今天我的研究走到這條路上，跟當年的經歷是有關系的。涂老師的《軟件人》出版前，曾邀我寫一篇書評叫《人工生命與軟件人》。
如何進行社會計算?剛才涂老師作了相關的討論。要回答這個問題，首先要定義什么叫社會計算。這個問題很難一下說清楚，因為對社會計算有不同理解。以前把CSCW和一些涉及眾人合作的軟件系統看成社會計算，比如1995年CACM雜志出版的專刊就叫《社會計算》，但客座主編坦誠講，他們所謂的“社會計算”其實就是“社會軟件”的意思。這是以技術為中心的觀點，我認為是社會計算的第一階段，就是做一些軟件系統讓社會活動更加容易一些。我們想做的是社會計算的第二階段，跟計算社會學直接相關，不只是要技術到社會人文，而是反過來，社會人文到技術，以社會人文為主，但往計算上面靠。2007年在關于社會計算的第299次香山科學會議上，我給了社會計算一個簡單的定義，即面向社會活動、社會過程、社會結構、社會組織和社會功能的計算理論和方法。這是我的理解，好多人有不同的觀點。
2006年，一個專門做世界產業和市場預測的著名公司，叫Forrester，出了一份關于社會計算的報告，2007年我們花了700多美元買了一份，結果沒發現多少有用的東西。在這個報告里，社會計算被定義為一種Social Structure，通過這種結構把權利從政府、機構轉移到社團、個人，這是他們的定義。這個定義很奇怪，太具體、太功能，比較商業化。而且，這個報告還預測，將來所有公司都得成為社會計算公司，否則就無法生存。
我覺得社會計算的定義還無法統一。定義不統一還能不能談社會可不可以計算?我覺得如果完全從科學的角度回答不了這個問題，但是從社會需求、社會生存、社會發展的需求來看，答案非常明確：社會能不能計算不是問題，社會必須計算。實際上，人類的歷史其實就是一部活生生的社會計算史。
2007年是徐光啟和意大利傳教士利馬竇合譯的《幾何原本》出版400周年紀念。歐氏幾何在西方科學體系中的意義，大家都知道。奇怪的是，至少在發行后的300年間里，《幾何原本》沒有在中國催生出現代科學的萌芽，但在社會政治領域引起反響。許多年前我讀了康有為寫的《實理公法全書》。這本書就是采用了《幾何原本》里的公理體系，構造了中國的社會政治系統，也是康氏眼里的理想社會的藍圖，并成為康有為后來的大同世界理念的核心。康有為等人在一百多年前就發現了科學的公理體系在社會政治中的用處，連歐氏幾何都用上了，今天我們做計算的科研人員，對社會計算就應當更加有信心。
其實，回頭看看，西方社會研究變成一門學問，也不過是100多年前的事。我們熟悉的馬克思就是第一個認為物理概念要推廣到社會研究，并首先提出了社會物質(Social Matters)的概念，希望作為社會學研究的重要基礎。所以，恩格斯在馬克思的葬禮上講，馬克思為人類做出了兩項重大發現:一是人類歷史發展定律(the law of development of human history)，二是資本主義社會運動定律( the law of motion of bourgeois society)，這都是物理學的術語。后來，另一位德國的女社會學家Weil還在馬克思的社會物質概念這一“天才手筆”( the stroke ofgenius)的啟示下，提出了心理物質(psychological matters)的概念。
百年前，法國社會學者Durkheim利用統計學方法研究自殺現象，發現人群中總有一定比例的人要自殺，不管是在繁榮時期、衰敗時期、和平時期，還是戰亂時期，比例非常穩定。他覺得必須拿物理學來解釋，并提出了“社會力(Social forces)”的概念。民國時期，厚黑學的創始人李宗吾也寫了一本書叫《心理與力學》，試圖借用物理學的力學原理分析人的心理及其變化的軌跡。再后來，就是哈佛大學的語言學家，著名的Zipf分布的發明者Zipf，也致力于用物理學的概念研究社會問題，提出了“最小努力原理(Principle of Least Effort) "，如果能夠轉為某中變分形式，可能會有重大突破。
還有另一條通向社會擠十算之路，現在看來是從“形而上”引人社會計算，韋伯斯的社會行政理論。這是馬克思之后的另一位重要的德國社會學家，他的“官僚組織模式”(BureaucraticModel)奠定了現代組織理論的基礎，對社會計算，特別是基于代理的社會建模方法，會發揮重要作用。此外，Parsons的社會系統和Action理論，還有他和Merton的“結構一功能”和“結構一應力”理論，相信都將在社會計算中發揮作用。而且，沿這條路下去，一定會走上“社會經濟計算”。其實，可以說經濟學就是社會計算最成功的例子(有時候，或許也可以說是最不成功的例子)。
總之，不管前人的努力是否有用是否成功，社會必須計算!但我現在的想法是，其實現行社會的許多方面的確是不可以或還無法計算的。要計算不可計算的，要預測不可預測的，這就是矛盾，矛盾的對立統一就是復雜的問題，就是復雜系統，這也就是我們要研究的。這里涉及很基礎的科學問題:200年前牛頓力學是確定性的研究，100年前量子力學到了概率性的研究，現在這些復雜的現象，在社會中，社會要從定性到定量，所以是復雜系統研究，現有的主流科學方法夠不夠?充分不充分?
我覺得要解決計算、不可計算，預測、不可預測的本質矛盾，是不能夠在傳統的概念里面解決的，必須走向另外一個層次才能解決。量子力學問題確定性解決不了，到了概率論，現在是復雜性問題，下一步該到哪里?這就像數學里，一個問題在已有的空間里解決不了，就必須從這個空間拓展到另外的空間。我們研究復雜性問題，就要從概率性空間進入更大的可能性空間，我們認為可能性、傾向性應是復雜性問題研究的主要新內容和核心內容。我想達到是心理能力的培養，這就是我現在特別強調游戲的原因。我覺得游戲將來不會僅僅是為了娛樂，將來一定會變成一種普遍的科學手段。
比如一個具體的應用領域就是應急管理，特別是突發事件的處理，因為突發事件就是不可預測。還有許多復雜的系統，像交通系統，也面臨這些問題。我們迫切需要一種新的科學體系，發展可計算、可實現的理論和成套的方法來處理像社會計算之類的復雜系統問題。隨著網絡社會的發展，這一需要變得十分迫切。今天我們必須嚴肅、非常現實地對待社會計算問題。就像一百年前，一個國家如果沒有一群人掌握現代物理的觀念，這個國家肯定是落后國家。現在，網絡發展以后，也可能很快就到了不掌握社會計算就不能算為先進國家的程度，因為像當年自然界的量子化和光速化一樣，社會也快到了量子化和光速化的時候了。此時，只有通過科學的社會計算方法，才能通過計算機的支持，進行準確的社會規劃和管理。
所以，我認為社會計算十分重要。我先說這些，開個頭。我講的多是基于人文的Social Computing，但是不要局限這個意思，還有基于技術的社會計算，兩種意思兩個方面應當結合。
【討論】
戴汝為：社會怎么形容Computing。你做的Social Computing理解社會問題，這兩種剛好不一樣，這里邊加一些字，是不是兩方面都可以?
王飛躍：我的想法是兩方面都可以。
戴汝為：我的研究就把社會科學某些思想用來發展Social computing，去解決社會理論的問題，這兩個很不一樣，但是都可以有人去做，這詞就是有點雙意性。
王飛躍：確實是有雙意性。這也是兩個方向，一個是技術領域，另一個是人文領域。前20年差不多從技術到人文，最近幾年從人文往技術方向發展，2007年12月美國社會學界在哈佛開了一個計算社會學(Computational Social Sciences)研討會，2008年4月美國軍方又開了一個社會計算的研討會，所以看起來大家越來越重視社會計算這個問題。還好我們暫時領了先，特別是2004年我們就正式提出這個問題，并召開了國際會議。國際上新興的人文和自然藕合的社會系統，還有最近幾年的焦點人類動力學，現在美國科學基金會還要專設一個社會計算和安全問題的項目。我想這一切都表明，社會人文計算已經擺到大家的面前，現在有兩個方向，將來一定是人文與技術交融，合為一體。
張維：通過課題的研究，我們覺得也是這樣:任何一個研究(比如社會問題的研究)，它可以使用“科學方法”，也可以使用“非科學方法”來進行研究。在西方的“Social Sciences"，在某種意義上講就是用自然科學辦法來研究社會問題。比如，經濟學就有很多假設、有很多數學模型，最后尋找出規律來、以金融經濟學研究為例，它假定金融資產的價格是服從一種隨機過程的，那么所有研究都在這個基礎假設前提下進行推導。西方的經濟學研究很多都是這個路數，也有很多國內的學者對此提出很大的疑慮。那么問題在哪呢?我們知道，跟自然界的問題相比，社會問題往往涉及更多的因素、相互關系更為復雜，用所謂傳統的、比較刻板“科學方法論”進行研究的時候，就會面臨很多局限性。換句話說，我們必須做很多假設，才能得到“科學的”結論。這些假設不成立怎么辦?于是產生了很多爭論。從我們自己的研究經歷來看，我覺得“社會計算”是一種新的研究方法論，它可以在一定意義上克服過去方法論不足，使“不可計算的”變成“可計算的”，然后得出規律，甚至發現一些新現象，而這個現象是用過去傳統的方法從來不能發現的!這是我們從自己所做具體研究中理解的社會計算。
王飛躍：這就是說要計算不可計算的東西，其求解就必須換到另外一個更高的層次上。炮彈從三維空間打過來，生活在二維球面空間上的二維人是根本理解不了的，因為球面上根本就沒有留下痕跡，軌跡在球面之外。所以，只有突破了這個球面空間，才能解決矛盾。
王國成：我認為剛才王所長所說的社會可計算概念，應該是相對的。社會可計算的關鍵在于如何計算?從經濟學角度看，自然科學家該如何看待社會經濟問題，怎么計算它?比如現在搞的這個社會計算，主要可能沿哪些方向展開進行計算，就像統計物理學、社會軟件等方面，現在有幾個可行的方向能讓社會經濟學家認為這條路能走通。
張維：現在有一批做經濟、社會有關研究的老師，比如北大的楊老師，他們利用智能體這種方法，通過“計算”來研究區域經濟發展過程中的某些規律;又比如像南京大學盛老師，利用智能體計算技術做供應鏈的一些問題。國家自然科學基金委2007年支持了兩個重點項目，都研究供應鏈:一個是清華的陳劍老師，是利用傳統方法;另一個是南大盛老師用Multi - Agent研究同樣的問題。對于同樣的科學問題，可以用不同的方法或者方法論。例如，北京航空航天大學黃海軍老師，他們利用經典的研究方法發表了很多非常好的文章，都是用解析數學模型;但最近他發現，用一些復雜系統的計算模型來做同樣的問題，兩者互相交叉可以得到非常有趣的結果。我們課題也是這樣，可以得出你過去從來沒有發現的結果。
王國成：你們所研究的相當于一個點，里邊有沒有規律性東西?我們也在搞實驗經社會濟學，包括電力控制、能源控制等與社會科學模擬實驗相關的研究我們都調研，了解了一些情況，社會科學院正在論證籌建國家級實驗室，在做這個過程當中像資產定價、供應鏈管理等，都是一個點一個點的主題任務。社會經濟現象有一些共同的東西可以像經濟學那樣去做，抽象出共同的原理是什么?這一點似乎不太清楚。
張維：我個人認為，科學發展的歷史途徑都是從特殊情況逐步走到一般的。我想這是所有人知道的。“社會計算”到底是什么?在大家還沒有完全一致定義的狀態下，我覺得它尚屬于初始階段，很多看上去完全不同的方式做研究，但是逐步會出現比較共同的東西。比如建模過程中，都需要有對微觀主體的模型化，這就是一般的共性。當你回到具體問題研究的時候，還要把它重新具體化。
王國成：無論是研究自然界還是人類社會自身的規律，都需要先從具體問題入手然后逐層提升，但對社會經濟主體的特點，能概括出來一些東西嗎?或者沿現在的做法到底能走多遠?具體方面該怎么應用這是常規的一些內容，大家都能明白。
涂序彥：我覺得社會能不能計算，關鍵看模型，模型是不是反映實際，有沒有可靠的數據。有一次我參加關于價格的討論，一方面是社會經濟學專家，另一方面是計量經濟學家，相互爭論不休。一個說:“你講了不少社會經濟規律，請拿出數據來?”。另一個說:“你的模型本身就有問題，有個基本規律就沒有考慮，你算得再精確都沒有用!”。我認為，社會計算既要有可靠的數據，也要有可用的模型，二者缺一不可。
戴汝為：模型如果是人為渠道，可以設計成可計算的模型。
王飛躍：模型有定性和定量之分，涂老師說的應當是定量模型，我們首先要解決如何從定性模型轉到定量模型的途徑，這是關鍵的問題。好多定性模型準不準，沒有相應的定量模型是很難檢測的，所以我說能不能從定性模型轉入定量模型這是關鍵。回到剛才王老師說的，是一個問題。我們的方案就是“三步曲”:第一步是建模、利用基于代理的人工社會或人工系統，通過人工方法建模。當然，這里面我們還可以利用數學模型。為什么以人工系統為建模手段，最初的原因很簡單，因為“人工”給了我一個掩護，可以不局限于計算，我可以先把計算機連起來，在沒有數據只有經驗和啟發性知識的情況下，至少可在邏輯上形成一個整體系統，有沒有用看下一步。第二步，有了模型就相當于我可以把計算機變成一個社會實驗室，進行原來無法進行的“社會實驗”，這樣我就可以用“實驗”的手段進行“社會”分析，這就是計算實驗的思想，即以計算實驗進行系統分析。顯然，這也是計算機仿真的自然擴展。第三步通過現實與人工系統互動，平行執行，實現對復雜社會問題的控制加管理。這就是我們的“三步曲”、三斧頭。簡言之，ACP方法，建模人工系統、分析計算實驗、管理平行執行。
平行系統與我們古人的大同世界想法、古希臘哲學家的理想國是一個道理，都是為了建立一些與現實社會平行的“人工社會”，試圖影響、指導、管理、控制人們的思想和行動。不同的是，以前多在哲學層面上描述“人工系統”，試圖作為指導思想，把現實世界一步步地往理想世界轉化。我們的工作主要是把這套思想可計算化、可操作化。把這套方法用到工程問題上，特別是復雜生產系統，生產管理就變成了平行管理，我們就是這么一套東西。
涂序彥：你剛才談這一點我非常贊同，社會能不能計算。首先對計算本身要有定義，如果把計算僅僅理解為數字計算，這是狹義的理解；廣義的理解，社會計算實質上就是社會信息處理。
張維：我也在想這個問題。我們的“社會計算”的定義跟王老師的想法比較一致:這是我們進行研究的一種方式。就我們現有水平而言，不太可能研究非常復雜的社會問題。假定我們聰明到能夠實現“軟件人”的設想，也就是說，如果我們能夠把一個人在社會活動各個方面行為、理性或者非理性等都用具體計算機表達出來，則我們就可以做想做的任何社會問題的研究!不過，根據我們的研究經驗而言，歷史的每個階段可能只能看重整個事情的一個側面(比如做金融資產定價的時候，只關注投資者在金融市場的行為特征;又比如研究社會學方面，可能從某個角度抽象出人的行為、行動)，然后進行可能的模型化。知果要實現一般化的“虛擬軟件人”，我想至少需要做更一般的、更長期的工作。
牛文元：社會計算討論了很長時間，逐漸向一個地方收斂。我對社會計算的理解是:一條途徑實現四種可能。一種途徑如何把定性東西—社會、經濟、心理都在內—通過它的提取實現定量，定量也是多種形式。不一定就是數字，然后再實現更高級的定性，就是從定性抽取定量，由定量演化進入更高度的定性。尤其實現四種可能，可證偽、可認知、可重復性、可自查性。我們必須更深入認識社會，四種可能有可能把復雜社會系統代入可重復、可認知的新狀態，我認為社會計算本身不僅僅是工具，而且不僅僅是實現這樣工具總體的手段或者要求。這樣解釋社會計算就是涉及頂天立地，頂天必須有自己的依據，否則實現不了;立地就是解決現實世界當中我們必須要知道，可以掌控規律性東西的一種實際的需求，既有自己理論有源，又有通過源本身手段轉化，解決實際碰到的問題，讓它具有可重復性。
什么叫規律?規律不可重復就不叫規律，現在社會學規律不能叫規律，這個規律重復性很復雜。雖然長期歷史當中，覺得有那種可能性，真正還原精確非常困難，將來能不能還原，或者只要符合條件一定發生，現在不好說，但是社會計算需要這些。
王國成：現在對這個問題就更清楚一些了，我覺得這是自然與社會科學兩大門類的碰撞。能不能將自然科學的范式給社會科學加上?社會經濟主體Social and economic agent，不從這一根本點上抽象就不大可能計算。通過人工社會、虛擬社會研究真實社會，這是必然趨勢，對此不會有任何爭議。關鍵是社會經濟系統里邊的agent也好，軟件人也好，不管怎么發展，是否能將社會經濟主體特征抽象出來，它和社會結構、網絡結構是互動的，大量的社會經濟現象和問題常常表現為互為因果的關系。直接拿自然科學的做法來套社會科學，必然會導致兩大學科的碰撞。我想弄明白一個問題，讓自然科學切入社會科學里邊，關鍵的切入點是什么?
張維: 你說這個問題我覺得很重要。比如在金融經濟學研究中，實際上我們現在做的這套“計算實驗”的途徑，在某種意義上可以比現在標準的經濟學方法論更容易實現對于投資者行為的建模型。當然，在這個領域是這樣的，在別的社會問題研究領域我還不敢肯定。經濟學家在研究異質的投資者對資產定價的影響時，主要使用的就是數理方法;而我們采用的是“計算實驗”的辦法，這種辦法可以在一定程度上解決傳統方法所不能解決的問題。
曾大軍: 我自己以前最開始搞case - based reasoning，作為學科發展新的學科從無到有發展過程，社會計算并不是第一個學科領域。什么東西應該研究、什么不應該研究，什么是社會計算、什么不是社會計算，我們能不能在meta層面借鑒其他學科曾經走過的路、經驗或者受到的挫折。從我自己研究經歷來說，有兩個學科對社會計算可能有一定的借鑒意義，一個是多智能體，從這個學科開始獨立、成型，我一直在里邊工作。剛才討論點對面的關系，學科發展的都是從點上開始，如果在研究不同事情的時候，大家能夠順著共同的大思路想，做到這點作為學科初始就相當好。有沒有一套具體的指導性模型或共性的學科問題并不重要。有一個具體的框架大家都在用，而且用得非常好是相當困難的。
第二個學科我覺得是與此發展時間段差不多的行為經濟學。行為經濟學大概思路是把不能模型的東西慢慢模型出來，怎么辦?兩條腿走路，一條是把復雜的研究不了的非理性行為分解，看看里面具體層面在特定情況下能不能研究，像這些東西可以通過試驗慢慢收集起來。有了這些數據以后給下一步發展有良好的支撐。第二個層面就是建模，里面核心概念在不同的描述空間做，如果說一個東西是純理性，直接優化就行了。但現在不行，現在有其他東西不是完全理性的，里面有非理性的東西在里面，但能不能加參數，能不能換到泛函空間?現在模型越來越廣，能夠描述以前非描述的東西。
我們做社會計算問題，里面有很多問題包括復雜系統等，我們已經知道并研究了三四十年，還有一個我覺得非常重要，不光在方法論找到大家都覺得有用的框架，核心內容就是發現新的理論，但還有新現象要研究。信息技術正促進社會在產生革命性的變革，把新現象、新變革東西抽象出來，占領研究空間對我們非常重要。比如搞人工智能的和多智能體的每當出現新的東西(如電子商務)，他們占領陣地很快。學科就很快像滾雪球一樣，新的研究方法可以慢慢加，到十年以后就會發現學科發展跟以前不一樣了。
【發言3】張維：社會計算與證券市場
作為例子，我給大家講一個現在做的研究，來說明“社會計算”的概念。我們主要研究的是在證券市場上的資產定價問題，這是金融經濟學中最核心的問題。證券市場通過交換金融資產來配置社會的資金資源。如果市場是有效的，就可以達到它應有的社會功能;如果市場是無效的，那就很糟糕。證券市場是一個比較典型的開放的復雜巨系統。作為交易者微觀的主體，他們具有隨機的關聯性、對外界適應環境的能力，同時對于外界有資金和信息的交換。而且從市場形態來看，確實表現出復雜開放性特征:最近兩天大家都看到我們A股市場急劇下跌。其實在真實的世界中，我們經常會看到市場會“無緣無故”地漲，也“無緣無故”地跌。這種“無緣無故”說明我們過去的辦法還不能完全抓住它的規律。幻燈片上的圖是用來表明證券市場上的價格是怎么形成的(圖略)。除了深藍色方框之外，現實生活中并行存在著很多這樣的圖，它們都在這個藍色結點被綜合起來，從而構成了形成“均衡價格”。大家可以看一看，按照傳統的做法，市場有共同的市場信息和每一個投資者對價格的初始預期，兩個放在一起通過貝葉斯方式形成后驗信念，加上個人風險偏好和期望函數，就形成了個人需求。觀察到每一個投資者以什么價格買、以什么價格賣，再考慮不同套利行為，就形成均衡的價格，這個價格是我們在市場上看到的價格。假定它服從某種隨機過程，按照標準的金融經濟學方法，我們就可以得到一系列模型來反映價格的規律，這些價格信息又會被反饋給每一個交易者。
為了推導標準的金融經濟學結論，就需要做很多假設。剛才王老師曾經提到，除了每個人有共同信息之外，還有不同的外部個人信息;同時，個人形成初始信念的時候也可以是非理性，這就是投資者的異質性;另外，每一個人還面臨自己的財富的約束，市場也存在市場約束。如果想得到標準的資產定價模型，Power-point上的每一個環節都要做非常嚴格的假設;如果我們試圖放松這些假設，則會把問題變著很復雜，以至傳統路數很難得到結果。因此，從科學的進步角度出發，如果得不到結果還不如做一些假設而得到結果。但是，這樣的假設可能離現實太遠，我們又不滿意。所以，“計算實驗”的辦法得以出現。我們可以利用它的優勢，放松一些假設并得到結果!最近三年我們一直在做這樣的工作。
單純依賴解析建模很難更豐富地表達個人的風險偏好、方式等行為經濟學研究的特征;另外，市場微觀結構、信息對稱結構等又是從另外一方面來影響資產定價的。現在研究很多是把它分開考慮，因為解析的數學方法很難處理。但是我們覺得，金融市場復雜行為產生可能就是很多投資者在市場交易機制和信息集合的約束下進行而產生的。如果我們用“社會計算”這種新的方法論，可以同時考慮交易者行為和市場微觀結構兩類因素，就變得非常自然。我們的研究過程中(以及后面還想做的事情)大概包括這些:首先對證券市場中個體的非理性行為要有表達方式(不是考慮社會活動各個方面，只是關注投資方面)。到現在為止，這個工作進行得還不錯，我們不僅可以對理性人的行為建立模型，也對一些特定的非理性行為給予了建模。第二，要把現有金融經濟學理論知識嵌人到社會計算中。第三，在上面工作的基礎上，把不同類型的交易者整合到一個市場上，做成計算實驗平臺。
現在我們做的是單一市場，如果再進一步可能做多個市場，因為真實世界是多市場的。這涉及不同市場的信息、能量(資金)的交互。王老師和我們一直在討論所謂三個層次的問題，第一個計算建模，第二是計算試驗，最后是平行執行(控制)。我們現在可以做到第二個層面，這種做法在學術上提供了比傳統研究手段更便利的條件，可以突破數學障礙。如果將來做得足夠好，可以變成另一種“現實市場”。這就是我們現在和將來想做的研究。
【發言4】王成紅：計算社會與社會計算
首先感謝學術沙龍提供這樣一個機會，讓我們這種做管理工作的人來學習。社會計算是一個新領域，我覺得是否可從兩個方面來考察“社會計算”的內涵和特點，一是“計算社會”，二是“社會計算”。“計算社會”至少自國家出現時就有，如戶籍統計、稅收、販災、內政、外交，甚至包括輿論方面都涉及計算問題。這種計算的特點主要表現為三個方面:一是參與的人少，多為專職官員;二是不能直接為廣大百姓服務;三是沒有現代信息手段。今天我們所說的“社會計算”是基于現代信息網絡的計算，它有兩個主要特點:一是廣大社會成員的參與，即計算不僅僅是少數專職人員的事情;二是可直接為廣大百姓服務，即普通百姓通過網絡計算可直接受益。就其構成和功能上講，現代信息網絡包括信息獲取、信息存儲、信息傳輸、信息處理或計算、信息顯示。今天我們所談的問題主要應界定在信息處理，即信息的計算層面上。至于講能計算什么?我自己認為，只要有數據，什么都可以計算，包括自然現象、生態、人和社會行為以及廣大人民群眾的訴求都可以計算。有了數據就可以對比、判斷、預測，也可以分類和聚類等，其實這都是計算。
從計算對象的廣泛性和人民群眾的參與性上講，基于現代信息網絡的計算才稱得上社會計算。因此，我認為基于信息網絡的社會計算研究應該考慮如下幾個方面，即分層、分域、開放、平等和互動，使社會計算不僅能為國家的政治、經濟、軍事和外交等服務，還要為普通百姓服務。沒有人民群眾廣泛參與的社會計算不符合現代社會的發展趨勢，也不可能有多大的生命力。
至于計算模型問題，我還要說兩句。有模型或能建立模型固然好，但是我們還要發展基于數據的計算，因為有的對象很難建立數學模型。另一方面，我們還應發展計算機模擬技術和計算實驗技術，如此便可以較好地計算以前沒有辦法計算的對象，比如社會發展與社會經濟問題。
【討論】
王飛躍：一定程度上，社會計算是把權利從政府向群眾轉移。
王成紅：我同意這個說法。另一方面，社會計算應把社會科學、自然科學和工程技術融合在一起，可以計算個人股票，也可以計算企業的效益和運作情況，還可用于政治研究和軍事指揮等。
目前，社會計算的主要困難在什么地方?可能三個方面(信息獲取、傳輸和處理)都有，但從技術層面上講，海量異構信息的處理是主要難題，其中最困難的是自然語言、語音和圖像信息的處理問題。大家知道，目前計算機對自然語言理解的正確率僅為36%，以這個概率進行自然語言處理是不行的，也很難在一些要求較高的場合得到應用。我認為，社會計算應是普通百姓能夠廣泛參與的基于網絡信息的計算。就實現手段上講，還要考慮人機結合問題和可視化問題等。社會現象很難建立模型，很難計算，也不可重復。這里面最主要的是規則問題，而不是計算問題，比如股票市場，規則定得好就能運行得好，計算就有用武之地。
王飛躍：這種方式可以變成未來的計算機試驗游戲，可以用游戲的方式顯示出來。
王成紅：如能這樣當然好，但需通過政治手段加以治理。
王飛躍：現在游戲里就絕對可以玩。
張 維：這個東西我見過了，我就可以控制它。
王成紅：若能通過交易數據找出幕后的操縱者，對國家、特別對弱勢群體是有好處的。
張 維：不用計算的辦法也有人在做，交易所有大量的數據，有一些學者正在做這個工作。計算實驗的方法現在還沒有進步到可以探索幕后操縱的地步，還屬于“幼兒園”階段。
王飛躍：如果這套系統一般人都可以做，就是把權利從機構轉到個人。
王成紅：這是為少數人服務階段最終變成少數人希望。只要有數據都可以計算，這是作為科學家只能站在一個層面，不可能什么都管。每個人、每個團體都可以計算。
【發言5】牛文元：社會計算的原則
剛才各位老師的發言，對我很有啟發。我講四點意見，向大家請教。第一，形式比人強。我們進入新的時代，這個時代以社會網絡為基本標志的形態，這種社會形態出現雙刃劍，一方面解決克服壟斷、增大容量等好處，同時它又提出新的問題，一個問題是降低了等級觀念，一個是模糊分工的觀念，另一個是傳統的規范逐漸失效。這個社會網絡化是未來的世紀里，再有幾十年會越來越清晰地表現出來，這個產生現象使人從原來等級系統位置當中，逐漸獨立，逐漸能夠等同起來。這是很了不得的變化，會對社會結構、社會管理、社會規則提出挑戰，面對這樣的形式，也就是現在我們用傳統工業社會這種社會形態管理形式，能不能適應在網絡社會下，這是我們必須面對的。這是第一個問題，也就是看清楚這個新形式，在未來既有自然人，又有克隆人、機器人共同存在情況下，人本身個體能力，從機構轉移個人能力起到作用，沒有什么東西僅僅是國家總統知道，只要有計算機我也知道，社會就會發生很大的變化。
第二，社會計算服從一個鏈條，我們簡稱為DIKI。從數據(Data)進入到信息(Information)，再進人到知識(Knowledge)，進入到創新(Innovation)和智慧，這個社會計算鏈條使我們必須從一個最基本規則人手，來達到我們社會計算的要求和目的。當然，這種要求和目的提取過程也就是不斷解決從理論到方法的全過程。
第三，如何從現實社會到虛擬社會，然后再從虛擬社會返回到現實社會，這樣過程應當是社會計算必須經歷的過程。因為我們要想做社會計算，必須從大量現實社會中，抽取構建虛擬社會，通過虛擬社會不斷豐富、演變、各項試驗逐漸在現實社會之間進行對比、平行，這種過程實際上是任何社會計算都不能擺脫的基本過程。這里尤其我們講，要賦予人(個體人)生命元素。這個生命元素我不詳細講，至少有六條規則，是必須在人工社會當中、在虛擬社會當中、在社會計算當中體現的:
(1) 人都追求最小努力原則。Zipf在哈佛大學發表的理論，人為什么要這么做?自發傾向是什么?必須找出來。
(2) 人自發追求最小的熵。人在自己成長過程當中，總是自發追求，要創新，一定要做第一。
(3) 情商共勉。去服從一個信得過，或者有學問、令人佩服的人，并追隨他。
(4) 心理自我修復功能。當你碰到實在解決不了的問題，通過時間可以修復。
(5) 總是有倒“U”型曲線的想法，認為現在的狀態最糟糕。
(6) 總是希望別人都一樣，自己搞特殊。每個人都想有一個讓社會都遵守，而我例外的承諾等。
我說這六個原則還是很粗，把它真正精確化到一個什么地步，它要具有這些東西，在虛擬社會進行調整，按照規則演化逐漸賦予生命的元素。這個怎么做?也是社會計算必須解決的問題，這樣我們通過重復、豐富、時間過程，然后一步步逼近，當然完全等同現實世界不可能，但是它逼近，這樣我們就能夠實現剛才我所講，不分自然科學，也不分社會科學，就必須符合科學規則，這種科學規則通過演化逐漸提煉出來。
我們希望通過這樣來逐漸預測、模擬、制定、管理社會基本規則管理方面。現在實際上已經有，比如電子寵物、電子家庭，可以看到這個苗頭。最后問題，社會的量子化，當網絡實現的時候，使每個人能力都具有獨立性和接近對等性，社會量子化體現出來。每個人都具有自己的能力，都具有整理自己能力的時候，網絡社會體現使每個人可以發揮自己的作用，這種作用我就不詳細講了。具有獨立性、對等性、個體的知識領域和整體領域接近和重合的時候，就到了這樣量子化社會基本前提。大家知道基本離子本身我們說，在探討過程當中，非常有意思它可以和現行即將到來社會進行倫比，并不是完全模擬、完全移植，因為人畢竟有自己心理、行為等。比如它也有剝離，每個個體能力發揮，都是以個體形式對等，不能遺傳。
同時它有波動性，比如社會的演化、經濟的運行、文化的傳承，時間來看也有波動性。波動性和離子性結合實際就是社會量子化的體現。我們非常明確，在社會里頭成員每個人變化，每人心理行為不能完全量化，借鑒能量等級分布，在這種情況下如何衡量每個人在個體形成過程當中，選取它作用的方向、強度等。例如我們經常講，社會變體方程解釋社會穩定也好、社會系統變革也好，實際已經被應用，很有成效。隨著時間的變化、規模的變化、尺度的變化最后結論就是推拉技術，必須通過主觀和客觀。主觀是自我修養，外部是國家的法律、警察，實際維持社會主流穩定的力量，我們暫且稱為勢能。另外是人要變化，兩者之間碰撞結果就是社會計算結果。
我們可以從里頭發現一些問題，實際上量子力學或者統計力學當中，它所解決宏觀、隨機、大量的而且以符號形式表達，有可能運用社會當中來，這就是我們通常講社會物理學，在國際上逐漸得到進一步增長的可能性。為什么幾百年前就有，現在重新振興，就是借助社會計算，使我們進一步實現認識社會的能力。我講這個只是非常粗淺，社會計算就是從理論的源頭實現我們所要達到目標基本手段、工具，以及它實現過程當中所遇到難以解決的問題。我就講這么一點意見。
【討論】
王飛躍：牛老師從數據講到信息，戴老師最近寫一本關于社會智能的書，能不能談談之間關系。
【發言6】戴汝為：社會計算的作用
我2007年寫了一本書，簡單說了一下社會智能。我自己近些年所做的工作，概括起來科學是一個整體，社會科學和自然科學實際是整體，只是研究不同。所以人類發展也是這樣的，在國內錢學森先生也是這樣的看法，處理復雜巨系統的方法論，覺得開放式復雜巨系統方法跟以前不一樣，這樣的系統是把人也作為系統的部件部分包括系統里邊，以前不是那么做的。所以提出來后也曾聽到有人說那是不科學的，后來我發表一篇文章。那種說法便沒有了，像互聯網，互聯網及用戶就構成一個開放的復雜巨系統，這是現實，你不得不承認。我覺得它的意義可以作為一個科學，人文科學跟自然科學實際上是一個科學，只不過研究的時候加以分開。所以開放復雜巨系統的方法意義很重要，另外你怎么處理它?講究方法論的問題，錢學森先生在1990年，提出處理這系統的方法論，那時候我們也參加了。方法論概括起來有多個階段發展，叫做綜合集成。以人為主，人機結合，從定性到定量綜合集成，人跟計算機的結合;也是對人工智能的發展，發現它里頭還有點問題，所以現在提出來人機結合，以人為主，從定性到定量是人的認識。這也是毛澤東同志提出來的，與認識論相符合，從感性認識到理性認識，往往從定性到定量。
在談這些問題的時候，與信息技術是密切相關的。信息技術的發展大家應該很好借鑒方法論。開始是從系統工程考慮問題，后來系統工程有了發展，尤其發展到系統學，系統學跟系統科學不一樣，英文翻譯也不一樣。系統科學有幾個層次，而系統科學的基礎理論叫做系統學，從前有些同志用系統工程解釋某些問題，實際現在研究系統學提出來才講得清楚，開放復雜巨系統的方法論就是我剛才說過了，以人為主，人機結合。開放復雜巨系統把人作為系統的組成部分，或者一個單元，不止一個人，是很多人。在互聯網上，每天有不少人在網上寫東西或者加人的人有成千上萬，是非常巨大的系統。而且以前沒有這樣的系統，實際講開放復雜巨系統也好，這里面不僅個人，而且把人的群體也加入進去。方法論從前叫綜合集成，后來把這個進行擴大，叫綜合集成研討體系。我覺得這個方法論由于錢學森自己在美國開始做火箭的工作，那是大的管理系統，回國之后又做了“兩彈一星”工作，所以他在“兩彈一星”組織當中，把方法論提高到綜合集成研討體系的高度。
后來因為信息技術的發展，像人工智能遇到的一些情況，因為以人為本有很多的想法，人工智能十年發展以后怎么樣，歷史并不是那樣。后來發展實際上把方法論又擴大了，把群體思維加上去。這個吸取科技發展很重要的，在座的都知道，從前歐洲理論物理發展很快，一個很好的方法就是搞科研的討論班，通過討論班大家討論，就像這次開的會一樣，你有什么想法都可以發表。這個對科學發展起很大的作用，先在歐洲，后來帶到美國，在美國一些學校在搞研究時，用討論班(Seminar)的形式，把這樣的思想用到方法論，已經上升群體的智慧。中國有句老話“三個臭皮匠頂一個諸葛亮”，群體思維比個人能量要多。后來進行人工智能等，就把開放復雜研究提高到信息攻堅，而且跟虛擬相配合的辦法。這里面把現代信息技術有關的方法包括進去。
這件事情起了比較大的作用，如2008年“5 " 12”地震后，科技部派人去了，遙感所也去了人，他們用遙感方法拍照片才知道具體情況。地震是開放復雜類型，中間遇到問題，利用綜合集成而且利用研討體系，所談的內容就是cyber-space，在網絡上，人在不同地方進行研討，在災區起了很好的作用。以前老的同志搞遙感(remote sensing)做了很大的努力。從信息技術發展，從群體智慧上升到社會智慧。所以我覺得今天討論，咱們講一些社會計算，這是很重要的。這與社會職能有密切聯系，就是Social跟Social Computing，不管什么角度都是一個整體。從群體智慧上升到社會智慧，具有社會性。群體智慧是處理開放復雜具體方法論，研究意義我覺得非常大。錢學森先生把概括為集智慧之大成，把人的聰明才智集成起來。從處理開放復雜具體方法論，就是綜合集成、以人為主、人機結合，再上升群體智慧，再有更高層次就是社會的智慧，跟我們今天討論Social Computing密切聯系。
【討論】
王飛躍：社會智能這個詞的含義很有意思，一個是社會情報，一個是社會智能，信息處理提取后就是情報。社會計算就是一個手段或者方法，把社會情報再轉化成社會智能。
戴汝為：為什么翻譯成社會情報?
王飛躍：最初英文的意思就是情報。
戴汝為：英語情報是什么?
王飛躍：英文情報就是Intelligence，但我們一般只取Intelligence之次要的智能含義。比如CIA是中央情報局，不是中央智能局。間謀拿到情報是經過努力、加工得到的，所以有兩重意思。這就是為什么我們把情報翻譯成信息學，而日本和中國臺灣地區卻常常把信息翻譯成情報學的原因。
【發言7】張兆田：社會計算面臨多層面的研究問題
首先感謝中國科協提供的學術思想交流與碰撞平臺。剛才各位專家談到社會計算，也談到計算社會，其中涉及許多信息處理問題。對于信息處理中的信息不完整性問題，科學家提出很多概念和計算方法，比如Roughset、粒度計算、模糊計算等;模擬人的思維和信息處理能力，研究神經網絡及其神經計算、生物計算，涉及認知計算和計算認知;隨著信息基礎設施和網絡的發展，為了提高計算能力和共享資源，許多研究人員致力于分布式計算、網格計算等。現在信息網絡發展迅速，原來由很多人圍繞一臺計算機做一個任務，現在研究人員一人至少有一臺計算機，可以做自己感興趣的事情;智能計算的發展使得未來很多臺計算機為個性化提供服務成為可能。
社會計算問題結合社會需求，受這種需求牽引，研究人員可能創造出很多辦法。與社會計算密切有關的一件事情，2008年4月，在漢川地震未發生之前，國家基金委管理學部組織跨學部重大研究計劃“非常規突發事件應急管理研究”的立項論證研討會。我記得在七八年前有一些從日本留學歸來的專家學者，提出情感計算問題，但在那時候這種情感計算問題并不被大多數專家共識，這類項目得到支持的概率較小。現在，一些有關情感計算方面的重點研究項目已經得到支持，其中的一個原因是社會需求，需要通過情感計算，對心理創傷患者的康復有指導作用。許多新生事物，需要逐漸被人們認識。例如在通訊領域，原來根據通訊任務做頻段劃分;現在處理能力增強了，頻段劃分已經完成，但通訊需求增加，頻譜卻不夠了;研究人員提出一種想法是利用空閑頻譜進行通信，這就涉及如何智能發現空閑頻譜等問題，即目前的認知無線電研究。隨著信息感知、信息處理能力的增強，原來不可能的事情，現在和未來有可能進行處理。
另外，信息感知和處理能力增強的一個目的是服務。例如，Pervasive Computation或者說無所不在的計算。人們未來的一個希望是在任何時間、任何地點、任何設備上、與任何人進行任何形式的通訊、會話。以前是語音，未來至少是多媒體的。人類社會的發展提出很多實際需求，這種需求給我們科學家帶來很多機遇，也有很多挑戰。來自于不同層面的挑戰也許會有共性的基礎框架，可以從共性方面出發，結合我們已經有的方法，去發展新的方法和工具，去解決我們需求或者社會需求的問題。當然，也可能從某些個性問題突破，逐漸發展出具有共性的基礎框架。
社會計算面臨很多層面的研究問題，其中涉及產生機理、表達方式、計算機制與模型、計算方法與計算工具等基礎問題;我們愿意在基礎研究方面做好服務工作。
【發言8】鄭文新：醫學中的社會計算
我是在醫學院工作，職業先是醫生，同時也做教學，還做一些科研工作。參加這樣的會議，對我來說收獲非常大，因為我從來沒有參加過這樣的會議，以前會議都是在醫學或者生物學等自己專業里面。今天完全超越我自己所能夠涉及、自己知道的一些專業。我是做醫學病理的，且專門做婦科病理，所以非常專。可能我看到的像森林里面一片樹葉，不恰當地方請大家指正。
Social computing是一個涵蓋非常大的概念，應用很廣泛，當然可應用在醫學上。因為人是社會的基本層面，而人在一生中碰到的常見問題就是疾病問題。所以，Social computing就一定會在醫學上有用。事實上，Social computing在醫學上已有很多應用，今后的應用會更廣更多。這是因為醫學，盡管我們叫medical sciences，在很大程度上仍然是經驗積累學科。比如醫學院畢業的醫生或者剛剛畢業的住院醫生不可能有很多經驗，所以不可能馬上成為很好的醫師，需要學習和經驗的積累才能成為一個好醫生。這往往需要十年或以上的時間。如果Socialcomputing能在醫學上正確應用，這個經驗積累過程就會被極大限度地縮小，這是在醫學教育上的應用。事實上，Social computing可以醫學的預防、診斷、治療、預測各大方面都有廣泛應用，由于時間關系不多舉例了。醫學發展到今天，evidence based medicine(尋證醫學)and individualized medicine(醫療個體化)是趨勢和發展方向。Social computing的應用將會有效促進尋證醫學和醫療個體化的成熟。
最后講一下中醫。中醫在中國已有幾千年。中醫是不是一門科學，國際上有很多爭議，至少中醫發展碰到了瓶頸。中醫的大問題之一是太少重復性和缺乏精確性，我們可以把中醫看作為一個復雜巨系統。Social computing的應用也許是中醫發展的必要條件之一。
【討論】
王勁峰：關于重復性，無數性重復才有中醫。科學是不是一定要重復，我想從社會需求角度來看。四川地震預報是有需求的，你要求它重復，這么高強度的地震不可能等它重復到符合大數定律后再去做地震預報。再一個，三峽大壩的潛在傳染病危險研究，重慶觀測點有三十年的歷史的傳染病記錄，近些年由于防疫控制加強，該地區幾乎沒有病例報告;但是由于壩體提高，水面加寬、流速下降、老鼠搬家，這些因素肯定引起墳蟲等傳染病媒介變化，從而導致三峽地區傳染病的潛在風險增加，社會需要基于小樣本、無樣本、不可重復問題的研究。
牛先生講了量子化，某些角度我能理解。由于網絡使不同層次人變普遍化，符合量子化計算得identicial要求，但是另一方面量子化計算還需要independent。由于社會網絡化，人和人之間的聯系增強了，所以用量子化計算社會遇到這兩個矛盾，是不是能用量化計算?
【發言與討論】
【主持人2】牛文元：
各位專家暢所欲言，我認為這種自由學術交談的形式，正是啟發人的智慧，而且也是互相學習的好機會，通過不同學科的交叉、認識、互補可以豐富我們思考的內容，啟迪我們思考的方向，甚至可以彌補我們的不足。我們國家有一句古話，“他山之石，可以攻玉”，正好說明不同學科之間或者不同經歷之間、不同學術見解方面正是互相幫助、互相借鑒，最后獲得總體科學的提升。
按照沙龍的組織形式、基本要求，我們能夠把自己的真知灼見貢獻出來，這種真知灼見與其說在小范圍空間當中大家交流，我認為它是對世界上發生前沿現象一種思考、一種討論，同時也是一種切磋。這種切磋一定會對我們中國科學家們，在世界這個領域當中，能夠顯現我們的火花，能夠使真理的撞擊在這個過程當中變得越來越清晰。希望大家在新觀點、新學術的自由氛圍當中，真正激發出來新思想。激發本身既是對我們自己的提升，也是在科學發展長河當中必然經歷的過程。
【發言人9】顧基發：綜合集成與社會系統
這次沙龍的題目是社會計算，是大自然系統與社會系統交叉很好的題目。在這個情況下，錢學森先生提出來從定性到定量系統方法論非常好，人機結合以人為主，再一個人和人結合，再一個從定性到定量。錢學森和許國志等曾經提出物理、事理，研究物理用物理科學、事理管理相當于系統工程、管理科學，我們提出加上人理，要用社會、人文科學，把這三方面結合起來，我想前面我們說物理可以計算，人理能不能計算?人跟人之間有什么關系;第二，人跟人之間有感情;第三，人跟人之間有知識的溝通;第四，人之間有利益關系。牽涉這幾方面，光說這一方面關系還不行。
第一個方面，關于人的關系。前幾年我們做社會網絡關系，我覺得是很好地揭示人跟人關系，我們很注意這個問題。恐怖分子相互之間的關系，怎么把關聯關系找到比較重要的事件?互聯網出現以后描述人之間關系非常有用，另外要描述人相互之間傳輸關系。我們最早與戴老師搞基金重大項目研究時，人跟人之間關系怎么來的?這個網絡描述了人跟人相互關系的傳輸。在研究如何綜合人們的意見時，常用的辦法是關于投票，俄羅斯有一本專門介紹投票員的書，后來發現投票里面很有文章;法國有一位院士，他對法國科學院選院士投票方法提出疑問，覺得它的選舉投票方法不好，后來提出新的投票方法改正。我們進一步提出來，怎么樣把大家意見集中起來，形成一定的共識。這方面我們發現有好多的方法，各種各樣的方法達成共識，有投票共識、統計共識、模糊共識和多目標共識等。再一個是關于心理計量的問題，我們想看看人心理到底怎么想?表面經濟指標、社會各方面指標，背后人心理承受能力怎么樣，能不能加以計算。這方面我們跟牛老師合作做一些事情。
另一方面是情感計算，剛才也提到了。我覺得這個事情很好，人的情感也能計算，當然非常精確不行，但是這個情感是有的，而且某種程度是有用的。地震以后，網上有些東西跟真理有關系，有些跟感情有關系。有些并不一定錯，但是觸犯大多數人感情就受到譴責。實際人的感情可以計量，有一定的規律，也不可能隨心所欲。另外一點我講講社會規律里邊，有些可以定量，感情是人所都有的，但有的是很個性化的。有人就不喜歡這個東西，有人就喜歡這個東西。
關于社會輿論方面的研究，研究輿論怎么形成，西方也有這樣的研究，做社會實驗，有一個叫墨西哥波，大家看足球哪些人怎么起來歡呼，怎么傳下去，輿論傳播過程同樣有很多規律。另外，在研究人和人之間關系時我們特別強調聽研討廳。怎么把專家意見匯集起來，看出哪些是共同，哪些是不同的，哪些是共同點，這些放到計算機屏幕上看效果就不一樣。再一個，人有競爭的一面，人跟人之間競爭關系可以用博弈論來描述，你出這個策略，我會出另外一個策略與你競爭。現在很多人把博弈論用到經濟中，我覺得很值得高興，另外一方面比較擔心，好像有點簡單化了，因為20世紀60年代，我老師搞博弈論，理論是很復雜的，現在用博弈論太簡單。總體來講，在人理方面有很多東西可以計算。
美國一個叫游伯龍的教授，他搞一個習慣域研究。在幾個人習慣中間，最后得出什么策略來。他在臺灣搞得很不錯。
【討論】
王飛躍：20世紀80年代他做得不錯，但是最近不知怎么樣了。
顧基發：他就把人的思考習慣、考慮習慣做了研究了。我覺得關于人理方面很多方面可以考慮計算的。在社會計算中間，人的行為是非常復雜的，我們不能指望人跟其他系統一樣，有很復雜的定位，比如行為經濟學。有些人行為比如我們搞CPI, CPI統計就是這個數，老百姓感覺跟我們統計學計算方法不一樣。
我就做一個補充，社會是復雜的，有些東西不能完全用物理描述，但是也有物理規律需要另外的思路，共同討論解決問題。交又科學、社會科學、自然科學不同思想交又起來，可能效果比較好一點。
【發言人10】王國成：異質行為主體－社會計算的基點與核心
這次來開會確實收獲不小，專家們、老師們的意見使我受到很大啟發，但同時又突出了我們從社會經濟角度提出問題的必要性。我先簡單介紹一下背景，今天我發言的題目叫異質型行為與社會計算，試圖來回應這次沙龍的主題，甚至可以叫質疑。我在社科院數量經濟與技術經濟研究所工作，主要任務是為社會經濟研究提供方法和工具的。由于社會科學院現在有一項重要的工作，正在論證籌建社會科學國家級實驗室，當然這需要一段時間。但是在我們調研的過程當中，接觸和思考了一些問題。特別是就自然與社會兩大門類學科的相互交叉，如何向我們的共同目標靠得更近一點。我就從這個角度談一談。
社會經濟系統與自然系統不同，雖然它們都有系統的一般規律，但是人類系統與自然系統有本質的區別。最關鍵一點就是前者有人的參與，而且人是主動的，是個性化的，是差異化的?這好比是量子力學層次上的分歧或者是計算基礎的根本不同，如果這點沒有突破，想刻畫人類經濟行為就很難。比如傳統經濟模型，總有客觀的數據，通過這些數據把現實和理論假設連在一起了。我想說一個問題，如果用目前的這種社會計算方法，模擬的是中國股市還是美國股市?傳統的經濟增長可以有數據，可以說是在研究中國宏觀經濟、研究中國的政策調控，而現在有些經濟模擬，只是把共同狀態抽象出來，這如何區別我國股市上的牛市和熊市，不同的行為跡象怎么反映出來?如果沒有這一步我覺得模擬沒有多大突破。
現在社會經濟的需求到底是什么，需要計算科學怎么介人，從哪點介人。我們現在的工作情況大概是這樣，我們調查了十幾個單位與社會科學相關的模擬研究，大都是從自然科學介入。復雜理論是系統科學的第三代，可以考慮在可控條件下對復雜行為的研究，發展成為當今的復雜性科學，實際上大家對此都有所了解。從與經濟學結合的角度來講，因為我是學經濟的，有一定的理工科知識背景，我認為，不管人工智能還是計算經濟學，都是多主體計算經濟學，2007年出了一本基于多主體的計算經濟學，而且還加了一個多主體，這本身就是發展。
上午我簡單提到了經濟學里有很多問題，光靠現在這樣的計算模式和方法還差得很遠。比如說互動和互為因果關系的問題，就像行為和制度，是制度約束行為還是行為約束制度，聽起來像“雞生蛋，蛋生雞”類的問題，實際上里面有長期動態和短期均衡的東西，能不能通過計算的方法來回答。因為計算所具有的參估算設定功能，可以跨時代，包括現在模擬犯罪的功能，計算有這個能力，可以時空穿梭，能不能把這些事情像經濟學那樣做。最初的時候是完全競爭理論，達到一般均衡;以后發展不完全信息和有限理性主體，如此情況下也可以達到市場均衡;現在又在考慮主體不完全平等、不對等的交易關系，在這種情況下能否實現市場均衡。
如果參與交易的人有的是為了利益最大化，有的是為了交易痛快或成本最小，不同行為模式的情況下，能不能解決均衡實現問題。這里我再舉一個簡單的例子。實驗經濟學為什么能獲諾貝爾獎?在經濟學領域這是方法論的重大變革。就此而言，能否像自然科學那樣將社會特性濃縮在實驗室里邊，想辦法獲得人的心理和復雜的行為參數，如人的合作互利等，想辦法做出來。這方面的發展比較前沿，實際上行為經濟學、行為博弈論和我們今天所探討的，都是從這個角度遇到了共同的難題:怎么刻畫人的真實行為。如果真正想把人的東西做出來，必須計算加實驗。就這一點再簡單介紹一下相關的學科前沿工作。
經濟學從兩個方向提出問題:一是從微觀角度分析宏觀現象和問題，另一個是從同質的理性人到異質的現實人。自凱恩斯提出宏觀經濟學以來，始終沒有解決宏觀與微觀的對接問題，如用不同微觀收人、消費行為特征，來刻畫總體的消費現象。我1993年初開始專攻Game theory，我認為這一理論最重要的貢獻，就是刻畫人的博弈行為。它提供了刻畫復雜的策略型行為的工具和方法，放寬了同質的行為假設，重點研究不確定行為特征。用博弈論研究經濟行為，這個方向非常值得重視。這就是我們今天提出來的，從虛擬角度研究現實社會的切人點和結合點在哪里?相關的各個學科需要共同來回答這個問題，肯定要從博弈論怎么量化行為方面做一些工作;另外還要考慮從社會網絡、社會基本關系類型構建相應的模型。我們今天主要談怎么刻畫主體行為。
無論自然系統和社會系統有什么樣的區別和聯系，當然最后還都要回到現實。通過計算機方式構造人工社會，認識現在大社會，最終還要解釋社會、回到現實社會當中。如果離開對真實人的刻畫，各走各的路就找不到共同點。經濟學里面包括可計算一般均衡，由此想到為什么實驗經濟學的興起是方法論的重大變化。現在一定要想辦法，找到一種手段和途徑，實驗經濟學也是很有價值的探索手段，這就又提出了一個方向。這實際上是我要明確的，如果想解決人類復雜系統，必須有多方面多學科的共同努力。
但還有一點需要明確，系統科學它不僅要研究整體大于所有部分之和，即1十1 >2的問題，更需要研究解決人類系統中主體行為的異質性，即個體性和差異性。過去不同質或不同量綱的東西不可能談到相加，而在社會活動中，一個饅頭加一碗粥等于一頓早餐，等于張三工作兩小時，李四工作三小時，王五工作四小時，這就是異質性，必須要回答這類問題。這就是人類經濟復雜系統最關鍵的地方，如果回答不了這方面的問題，社會計算往下邁步就很難。過去我們在實驗和計算中還主要是基于關系論，而現今的復雜系統更多的是涌現和積聚，如宏觀經濟的微觀分析范式，它不符合傳統模式，卻反映了人類某種特定的規律。這類問題怎么去揭示認識?這就是我的觀點，我想提出來一頓早餐理論來形象地比喻異質性，這一觀點能否站得住，這就是異質型行為的關鍵點，也是社會計算的基本點，歡迎大家批評指正。
【討論】
王飛躍：二十年前我剛到亞利桑那教書就與發起實驗經濟學的佛農接觸，希望一起做些工作，但那時他很多時間都在歐洲講學，他離開我們學校一年后就得諾貝爾獎了。當時佛農的長期助手、實驗室的副主任是我們系的第一個博士畢業生，我們曾多次邀請他回來講座，但他們有的一些觀點和方法我現在比較反對。與實際接軌，一般要強調實際結合，這是對的。但有時候，特別是對于新興的方法，這相當于讓幼兒園的學生學習大學的微積分和物理，時機不成熟。結合的境界有多種，有時對這邊是結合，但對那邊就是根本不結合。然而，根本不結合本身也是現實的一部分，也是現實。有時人工系統就是要跟現實不結合，有時半結合、半不結合，只有這樣，才能用來做一定程度上可控的計算實驗。但真正解決實際問題時，人工的要盡可能與實際逼近，否則無意義。我們應該從基本的東西學起、做起，先把人工的做好，不能讓實際的困難給施住，甚至成為妨礙新方法發展的阻力。
波爾普的三個世界，特別是人工世界，對我啟發非常大。他告訴你有個人工世界，放開了我們的思維約束。過去做復雜工程項目時，常使我很痛苦就是沒有模型、沒有參數、沒有數據。不但是社會、政治、經濟等敏感部門，還有掌握海量信息的交通部門;等等。比如，交通數據上不來，任何研究都不好做。連這個手段都沒有，解決實際問題就更是空話，最后產生出來的東西，只能是虛假的東西。人工方法能產生人工數據，至少做到邏輯上正確，能夠把許多“騙人”的東西過濾掉。另外，計算實驗其實就是仿真的常態化，仿真要永遠地仿下去，為解決實際問題開闊思路、提供方便和評估手段。計算實驗與計算機仿真實際上不一樣，特別是它不以仿制現實為唯一目的，與實際不結合東西也可以是現實的存在，而且可能是更好的存在。
相信再過幾十年，這個虛擬的人工世界就會真正地占整個世界的一半，50%不多不少。
王國成：我完全同意你這個觀點。
王飛躍：我不贊成過度的結合，特別是我們從事研究的人員。這就像開車一樣，只盯著眼前幾米開是不行的，一定要適度遠看。現實是否為中心是計算機仿真跟計算實驗之間最大區別。
王國成：每一學科的發展有它的階段性、本身的特色，這點絲毫沒有爭議。但是現在探討的是學科發展的出發點和發展方向，特別是剛才我從社會經濟基拙角度已做了初步的評析，搞社會計算的結合點到底在哪兒?學科完全應該有它自己的特色、自己的發展屬性，現在要問的問題是尋找什么樣的結合點作為起點，最后的發展方向是不是能達到所想要的目的。
【發言人11】張維：證券市場社會計算理論與技術研究
從我們所做實際研究工作的經驗出發，我非常贊同你剛才講的經濟學發展的兩個趨勢特點。一個是從同質到異質，第二個是從微觀層面視角看宏觀層面問題。這兩個趨勢恰恰可以通過我們的工作給予證明，計算實驗的辦法是非常符合這兩個趨勢的。如果不用計算實驗的辦法，僅僅使用老的方法去解決問題，可能不太好適應這些趨勢。
關于學術研究結合現實的問題，剛才飛躍提了一個比較理想主義的情景。我個人認為學術研究應當結合實際，但并不等于要完全等同于實際。毛澤東同志曾經說過，文藝要來源于實踐，又要高于實踐。我想科學也是這個樣子:科學問題從實踐中來，科學的結論又可能去指導實踐。我們在研究中也在努力做這個事情。剛才提到要研究股票市場是熊市還是牛市，在純學術研究里邊一般并不直接研究這個，只能通過基本的定價模型來反映這樣的市場情況。當人們看到一種現象(通過數據觀察出來)，就設法建立一個理論模型，如果這個模型可以重現前面觀察到的現象，那么就可以得到一個新的理論。剛才提到中國股票市場特征是什么，其實最簡單的就是中國股票市場不可以賣空，這跟美國的股市不一樣。又如，美國有的股市有“做市商”來達成交易，而中國是靠訂單驅動的方式進行。這些都是反映了現實市場的情況，在設計社會計算模型的時候需要考慮這些東西。當然，這些東西在計算機上實現起來非常困難，但并不是不可能的。此外，每一個市場上不光在交易機制上有自己的特點，每個市場的交易者群體也可能是不一樣的，中國股票市場上的交易者群體生態特征或者個人行為特征，可能跟其他股票市場中的特征就不太一樣。我們需要通過實際市場的觀察和數據，來了解中國股票市場投資者具有何種典型特征，然后在設計模型的時候把這些考慮進去。我們目前的工作還是初步的，需要大量的數據進一步深人刻畫。
根據文獻，我們目前可以參考國外的一些情況(比如選擇一些特定類型的投資者行為)，通過Multi一agent System的辦法來實現這些投資者的行為。在一般的解析模型中，大概投資者的類型都是一種或者兩種，而利用計算實驗的辦法我們可以實現多種異質投資者。我們發現了一些非常有意思的現象和規律。如果你能模擬出中國市場上典型投資者的行為，那建立出來的模型就是中國市場的模型。這些工作正在初步進行，我相信這個方向應該是非常有前景的。學術貼近現實的程度，一方面取決于研究的目的，另一方面也取決于研究者的“本事”有多大、計算能力有多強。我覺得至少在我們研究的問題所涉及領域上，方向應該是正確的，是可以回答現實世界提出的一些問題的。至于其他方面我還沒有做過。
【發言人12】韓力群：社會計算的擬腦方法
各位專家，我對社會計算接觸時間不多，我個人對社會計算的理解是:社會計算是對社會信息的處理，以及基于社會信息處理這個基礎，進行各種人工社會的建模，我認為這可能是社會計算問題的一個重要部分。基于這種理解，我想講一下腦式信息處理系統的啟示。社會計算系統具有人工屬性，人腦信息處理系統具有自然屬性，這兩種系統的結構有很多相似的地方，因此當我們研究具有人工屬性的社會計算系統的時候，可以從人腦信息處理系統當中探尋可資模擬和借鑒之處。
大家都知道，人腦的信息處理系統是生物神經網絡，它以神經元為基本信息處理單元，對信息進行分布式存儲與并行加工，這種信息加工與存儲一體化的群體協同工作方式，以及神經元之間突觸連接方式和連接強度的多樣性及可塑性，使得生物神經網絡在宏觀上呈現出千變萬化的復雜的信息處理能力，其水平遠不是單個神經元信息處理功能的簡單疊加。
人類社會的組成與生物神經網絡的組成有異曲同工之妙。人類社會以人為社會細胞，因此社會計算的最小信息處理單位是人和某種計算工具的人機組合單元。每個人都與周圍人形成或強或弱的、性質不同的連接關系，從而形成各自的社會關系網。計算機網絡將數以億計的信息處理單元廣泛連接，形成龐大的社會信息網絡。而且這種網絡的信息儲存也是分布式的，信息加工也是并行進行的。這樣就形成了群體智能，其智能水平是沒有辦法通過對組成單元的智能進行疊加而達到的。在這個網絡中，人與人之間的聯系強度和性質會隨著各種激勵信息作自適應變化，從而使社會整體上呈現出千變萬化的社會現象、社會風氣和社會思潮。
鑒于這兩種系統在構成方面如此相似，我想起美國神經網絡學家Hecht Hielsen關于人工神經網絡有一個定義:“神經網絡是由多個非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連接而形成的計算系統，該系統是靠其狀態對外部輸入信息的動態響應來處理信息的。”如果我們將段話的主語用社會計算替換，作為一種對社會計算的描述是否仍有其合理性呢?
我想把“神經網絡信息處理系統”換一個詞，叫做“腦式信息處理系統”。由于兩種信息處理系統在結構和規模等方面的諸多相似，大自然造就的人腦信息系統的信息處理機制、分工機制、分區機制以及協同機制，就為人類造就的社會計算系統的研究提供了從中獲得智慧的源泉。
我們先從系統的基本構成單元層次看，人腦生物神經網絡的性能主要取決于神經細胞的連接方式，激活方式和突觸的調節方式這三大要素;因此我們在設計和構建人工社會系統時，要重點考慮與人腦生物神經網絡對應的三個要素:即每個個體與他人的關系設計，個體的行為函數(包括思維方式)設計，以及關系性質、強弱的調節改變方式(例如友好、敵對、競爭、協作等，這些都是動態的，可以改變的)。在個體行為方式的建模過程中，不僅涉及認知科學和智能計算問題，還會涉及諸多人文問題。這是構建人工社會系統3個要素，我想這是人體系統給我們的一個啟發。
我們再從系統層次看:人體神經系統作為人體的主要信息調控系統，分為中樞神經系統和周圍神經系統兩部分，其體系結構的簡化模型請大家看這張圖。中樞神經系統又可分為高級和低級兩個部分:以大腦皮層為中心的高級中樞神經系統主要實現人腦高級功能;低級中樞神經系統向上與高級中樞聯系，向下按節段地發出12對腦神經和31對脊神經，與全身外周器官聯系。圍周神經系統包括:傳人神經系統和傳出神經系統。傳人神經系統接受來自人體各種感受器的信息，傳人中樞神經系統進行信息處理;傳出神經系統將中樞神經系統發出的關于人體生理狀態調節與運動姿態控制的指令信息傳至人體的各種效應器，產生相應的生理狀態調節與運動姿態控制效應。
人體系統的高級調控功能主要由高級中樞神經系統完成，因此可將其他部分視為人體系統，它是高級中樞的調控對象。腦的高級中樞系統有很多功能，最基本功能有四個:一個是感覺，從感覺獲得感知;再一個是運動和行為的調控，還有思維的功能，以及對整體行為的調控。根據人腦高級中樞系統四大功能，其中包括三個智能中樞，即:感覺中樞、思維中樞和行為中樞，分別實現擬腦智能系統的感知智能、思維智能和行為智能，對應于通常智能信息處理系統的信息輸人子系統、信息處理子系統和調控信息輸出子系統。可以看出，高級中樞神經系統是具有多個信息處理中心和機能分工的多中心、分布分工式控制與信息處理系統。
思維中樞主要完成各種信息處理和信息調控工作中最核心的部分，這里給出比較粗的結構。人腦的處理信息功能是不對稱的，比如右腦主要進行形象思維，左腦主要則側重邏輯思維，左右腦各有各的優勢。這給我們一個啟示，如果構造負責的信息處理和調控系統的時候，也可以把對感性思維的處理與對理性思維的處理分開設計，協同工作，中間需要通過某種方法協調。綜合信息庫應該集成各種各樣的信息，包括科技類信息、人文知識、政策法規、聯想素材等等，供信息處理模塊調用。
根據對感覺中樞信息處理機制的研究，人腦感覺中樞分為三層:第一層為人體的各種感受器，對應于人工社會系統中的各種信息采集裝置和傳感器;第二層表示各種感覺神經脈沖的傳導通路和中繼處理環節，每種通路都是特定的、獨立的和并行的，對應于人工社會系統各類信息、信號的傳輸與預處理;第三層為大腦皮層的感覺區，負責對各種感覺信息進行分區處理和復雜的多信息融合，從而產生感覺和感知。對應于人工社會調控系統中思維中樞對感覺中樞輸出信息的接收和處理。因此，感覺信息的傳導與處理是串并行相結合的傳輸結構，以及分工合作的處理模式。
最后我把第三個模塊，行為中樞模塊展開一下。根據對運動神經調控系統的分析，人類肌體的運動調控系統是由一個三級遞階結構和一個調控模塊組成的控制系統，其結構、機制及功能對復雜系統的調控具有很好的啟發和借鑒意義。行為中樞模型對系統行為的調控模塊從低級至高級分別對應于脊髓、腦干的調控功能;一個調控模塊對應于小腦的運動調控功能，而大腦皮層的調控功能則歸于思維中樞。小腦模型作為一種比較器，對思維中樞模型發出的控制指令與實際執行的運動本身進行比較。此外，各級調控結構發出下行運動控制指令的同時，也將此傳出指令傳人小腦，小腦經過分析再反饋給大腦皮層，此為內反饋機制;小腦模型還接受有關系統行為動作執行情況的信息，類似于人體系統中運動產生的本體感覺信息，此為外反饋機制。在接受內、外反饋信息之后，經小腦模型的傳出聯系到達各級下行運動通路，從而實現對系統的行為或動作進行協調、修正和補償的調控作用。
我想再說兩點。我們過去進行信息處理，多涉及自然科學信息或者工程信息，社會問題信息較少。社會計算涉及的信息處理我想應當有它的特點，有些社會信息是數據形式，有些不是數據。因此，對于我們能夠獲取的信息，我們原來習慣的信息處理方式是不是夠用?對于很多現在還沒有辦法獲取的信息，有什么辦法讓它能被獲取和表達?社會計算要研究問題很多，這些可能是基礎的問題。如何把更深層次的社會信息提取出來，對不同媒體、不同模式的信息怎么處理與融合?這個問題不解決，可能得出的信息處理結果莫名其妙。另一個問題是，社會計算中的問題不一定都可以建模，但不能建模不意味著不能做這件事。這就像中醫看病的時候，通過望聞問切等信息獲取就可以診斷，并不需要人體模型。這說明，很多不能建模的事物，有一定知識積累和信息，也是可以給出有意義的信息處理(或稱為計算)結果。
還有，計算方法從哪里借鑒的問題。我剛才提到的借鑒人腦信息處理系統是一種可能的途徑。此外，我覺得還可以從中醫理論中得到啟發，中醫理論把天地人看成一個整體，有一套很完整的系統的方法。如果將中醫的理論或方法抽取出來，對社會復雜系統的社會計算問題會有所啟發。
【討論】
鮮于波：我自己的背景有三分之一是學經濟學，想對王國成老師的疑問提出一些回應。確實，經濟學首要問題是經濟計算。在20世紀30年代關于社會主義計劃經濟可行性的爭論，這其中就步及計劃經濟中經濟計算是不是可行的問題。但是經濟問題的計算從計算理論的角度來看，都往往涉及計算復雜性的問題。哈耶克在和朗格關于經濟計算可行性的論戰中實際上就有關于市場經濟集中式計算不可能的觀點。很多經濟學的問題從計算角度來看，往往非常復雜，例如一般均衡的計算和Nash均衡的計算往往屬于NP困難或NP完全問題。現在已經證明，Nash均衡的計算即使在兩個人情況下，都存在計算方面的挑戰。傳統經濟學范式所面臨的一個主要問題就是可計算性包括均衡的可計算性，經濟系統的復雜性表明在很多情況下，即使你原則上能夠計算均衡，那也要花費計算機很長時間，才能把均衡點算出來，而這往往那個使得均衡的計算實際上沒有了任何意義，而且現實的人只可能是有限理性主體，通常沒有這個計算能力。因此我覺得對傳統經濟學研究方而言，均衡的可計算性是很大的挑戰，如果均衡計算不出來或不能達到，這會使得傳統范式面臨很大的挑戰和困境。
從計算理論出發，我們可以解釋經濟學中為什么必須強調研究復雜性和計算建模的方法。目前，經濟學研究比較多采用公理化研究。一般的做法是將整個問題主要通過數學方式表達出來，然后通過數學推導進行分析。但是歌德爾完備性定理表明數學推理存在很多的局限性，有一些可能為真的命題在公理化系統是無法判定的，數學方法確實存在一定的局限。這為計算模型方法的提出留下了余地。
計算模型對經濟學的貢獻，從理論上我覺得可以有很多。比如經濟學微觀基礎和宏觀現象之間的關系，就可以通過計算經濟學可以得到合理的研究解釋。當然我覺得agent計算模型也存在一些不足，但它確實提供了一種相對來說較合理的思路，對解決經濟學中的很多問題提供比較好的方法和方向。
王儒敬：我做了一個小系統，我想通過系統來講一下我對社會計算的了解，包括我提出的觀點。
王國成：行為經濟學和實驗經濟學的交又，它們共同研究被試主體受不同的程度的刺激的影響，建立反應關系式，這一塊叫做神經元經濟學。對社會認知和人的個體認知研究得也很深入，一種技術叫做功能性腦成像技術，它就是用現代技術。國內有兩個地方可以做，一個是中科院，一個是北師大。其試驗費用非常昂貴。
【發言人13】王儒敬：復雜自適應搜索模型研究
我是做應用系統研究的，研究方向是模式識別與智能系統。我們研究了一種新的搜索引擎模型—農業復雜自適應搜索模型，通過建立原型系統試驗證明實際測試效果很好，結合這個新的搜索模型以及上午、下午專家對社會計算的提法，提出我對社會計算的理解。
我首先介紹一下這個模型。國內外搜索模型發展非常快，包括GOGGLE,BAIDU、微軟、雅虎等都在不遺余力的研究、探索新的搜索模型。但從現有的研究成果來看，都是在采集、分類、聚類、排序這幾個環節上進行各種算法上的改進，搜索模型反饋機制薄弱。自適應搜索就是加了一個反饋，搜索結果通過評價，把評價結果重新用于搜索結果的排序，通過系統的正反饋來進一步改善排序結果。
互聯網開放性、層次性、演化性、巨量性等本質特性，決定了互聯網是一個復雜巨系統。在復雜系統研究方面，我拜讀了戴先生的系列文章，并受到很大啟發，希望能從復雜自適應系統理論出發，結合農業垂直搜索技術，提出一種全新的WEB搜索模型—復雜自適應搜索模型，這種模型完全基于多Agents技術，從采集、分類、清洗、聚類、排序分別由不同的Agents聯盟實現，同時建立用戶需求主動獲取Agents聯盟，組成多主體聯盟實驗環境;通過這些主體之間以及主體與網絡環境、用戶環境之間學習與進化過程，使用戶的反饋結果不僅用于搜索結果的排序，同時用于進一步校準采集主體聯盟的采集意向，修正分類、聚類以及數據清洗的背景知識，提高數據質量。模型通過Agents聯盟學習機制、進化機制以及螺旋式搜索過程的知識擴張機制，形成分層遞階增量式搜索方法，實現對復雜、多變網絡環境的動態適應。在提高搜索引擎查全率與查準率等重要指標的同時，大大提高搜索引擎對用戶與網絡環境的動態適應能力。從整個搜索模型的機理來看，各個主體通過各種主體聯盟形成了一個小的社會環境，主體通過交流、協商、分工、協作實現模型的不斷學習與進化，這也許正是社會計算的一種應用。
我覺得社會計算和計算社會是兩個概念，我想初步給社會計算一個描繪，也是我個人對社會計算的理解。社會計算就是把每個人(軟件人、軟機器人、Agent、主體聯盟等)看作一個計算單元(或叫計算機)，通過先進的網絡與通訊技術有效地組織(管理、協調)起來，進行計算(并行、集成、融合、演化、進化、分類、清洗、排序、交互等)解決復雜的實際問題，比如計算社會。計算社會是一種需求，社會計算是一種手段，社會計算可以計算社會，虛擬社會是社會計算的仿真。
【發言人14】王穎：社會計算與XBRL技術
首先非常高興有機會參加這個的沙龍，覺得很有收獲。我是從事信息技術研究的，信息技術今后應該隨著應用和服務發展而發展，純理論創新難度比較大。剛才王飛躍老師介紹，經濟社會產生了很大的變化，社會計算應該是研究經濟、社會之間的關系，計算的目的希望改善人們生產、生活。
當前我們已經進人了信息化社會，2008年我國信息產業部改成信息化部也是重新認識信息技術影響的一個體現。因為信息產業是從縱向去考慮信息技術的作用，而信息化是從橫向看信息技術的影響，首先考慮的就是信息化如何影響和帶動工業化的發展。回顧信息化發展階段，初期是對生產、生活的翻譯，只是把各種傳統業務過程變成電子化、自動化的業務過程，產生很多各種業務過程的數據;現在出現了資源規劃，對生產過程或者流程進行優化和再造，提高工作效率。應該說利用信息化進行資源優化還只是局域性的，比如說一個企業內部或一個行業內部，然而如何實現全社會數據互通、互聯?包括同一國家不同行業數據的互聯、互通，甚至是全球數據的互聯、互通，數據的互操作應該社會計算的基礎。剛才王成紅老師提到了SOA架構(面向服務的架構)，人們希望軟件系統要能夠按照需求重新進行功能的組合，這是從軟件架構角度來說，從數據來說，計算前面一定要有信息的信息獲取和傳輸過程，之后能不能進行共享，能不能進行交流這是很重要。
1998年，美國注冊會計師Chaeles Hofman提出可擴展的商業報告語言(Extensible Business Reporting Language, XBRL) , XBRL出現后迅速地引起國際上很大的反響。1999年8月成立了XBRL國際指導委員會，為了更好推進XBRL的應用，XBRL指導委員會決定成立XBRL國際組織。XBRL國際組織的會員目前已有550多家，會員所屬行業涵蓋了全球信息供應鏈，從政府監管機構、會計師事務所、軟件公司、信息發布商，到銀行、證券、保險、稅務等，這使得XBRL逐漸在全球經濟發展上起到越來越重要的作用。
XBRL是XML在財務報告信息交換方面的一種應用，也是目前應用于非結構化信息處理，尤其是財務信息處理的最新技術。XBRL在財務報表上的使用是一種基于互聯網技術、用于生成和傳輸商業報告的語言標準，通過給財務報表中的數據增加特定的標簽和分類，使計算機能夠“讀懂”財務報表;并且通過內置的驗證機制，使得計算機能夠“分析”這些報表。XBRL剛出現的時候搞財務報告的人有些擔心，是不是有了XBRL他們就失業了。實際上XBRL只是一種計算機語言，財務報表的內容和會計標準必須由財會人員來完成，XBRL技術能夠幫助財務報告制作者和使用者提高速度、質量和效率，節約成本。
從技術角度，對于研究計算機的人來講，這樣的語言只是在XML基礎上加上業務的具體標記或規則，似乎沒有什么技術創新。但是引起了社會很大反響，因為這樣的語言能夠讀懂非結構化文檔當中數據元素，使財務報告數據源沒有障礙了。原來進行財務分析的時候，可能需要手工抄或者復制數據，產生了一些無意的人為錯誤，造成數據源不一致，但通過XBRL解決這個問題。XBRL可以架設起不同語言、不同財務制度之間的橋梁。每一套完整的分類標準都包含著豐富的內容，比如，很多分類標準都提供多種語言的標簽，上海證券交易所使用的上市公司分類標準提供了中、英文兩套標簽，而國際會計準則委員會制定的國際會計準則分類標準(IFRS)則提供了多達英、法、意、西、葡、德、荷七種語言的標簽。利用工具，用戶可以通過選擇標簽的語言，來讀懂其他國家的報表;XBRL分類標準中的參考鏈接庫，為每一個元素提供了豐富的參考信息，表明該元素所遵循的會計準則或者法律法規條目。通過查閱參考鏈接庫，用戶能夠清楚的明白各個元素所代表的具體含義和彼此之間的可比性，從而為進行跨會計準則的比較打下了技術基礎。比如，國際會計準則(IFRS)和美國通用會計準則(US GAAP )之間有很多不同，但也有部分相同或相似之處，這就具備了可比性。這樣，利用XBRL用戶就可能把依照不同分類標準制作的信息中的可比部分抽取出來進行比較。
以上是從XBRL自身特點來說，那么XBRL對社會能夠產生什么影響?首先通過XBRL的使用和推廣可以節約社會成本，XBRL之所以對社會轉型有一定作用，是因為它可以讓財務法律法規從書架走下來，或者把文檔中的數據變成計算機可以處理的。比如，荷蘭最重要的XBRL項目是由荷蘭政府主持的國家分類標準DTP項目，參與的政府級部門有財政部、司法部、經濟部、內政和王國關系部，主要目標是減少所有荷蘭公司(約有60萬家)所承擔的在財務報告、報稅和統計報表上的合規負擔，該項目完全實施后，預計每年能節約3億5千萬歐元。自從2007年1月起，荷蘭公司和金融機構可以向十幾家政府機構報送同樣的XBRL格式數據，每家機構所必需保留記錄以備上報的數據項從原來的20萬個，減少到了4500個，可以說是取得了飛躍式的成功。受荷蘭政府項目的啟發，澳大利亞政府也做類似的工作，2007年8月30日宣布開始做，使社會各部門之間數據也可以進行互通互聯。中國政府也意識到這個問題，正在督促有關方面解決這樣的問題。
另外在全球金融一體化，或者經濟一體化進程中，XBRL也會起到很大的作用，最重要是監管，數據可以共享的時候，有可能產生監管問題。目前中國證券做得比較好，中國證監會從2002年5月開始《上市公司信息披露電子化規范》標準的制定工作，于2003年底經全國金融標準化技術委員會審批通過。該標準最終確定采用XBRL的技術規范，充分利用XBRL良好的擴展性，達到與國際接軌，進行數據交換與共享的目的。另外在企業內控方面，原來財務會計信息化主要是各種會計數據電子化，如果通過XBRL使整個會計過程電子化之后，對實時會計和連續審計帶來很大好處，對企業內部控制和風險管理起到很重要的作用。國際上有通用的說法，XBRL是會計領域繼分類總賬之后的第二次革命，雖然看起來是簡單數據標準化問題，可它產生的經濟價值和社會價值是非常巨大的。原來我們的數據就是數據本身，比如一個30，是代表30元，還是30人，利用XBRL表達方法論把數據和后面代表語意關聯起來。我想如果利用XBRL這種知識表達的方法論，把我們經濟、社會生活中各種各樣的數據標準化，變成計算機可讀可分析的數據，形成為社會計算語言，就為社會計算打下了很好的基礎。所以，我在這里與大家分享XBRL語言今后可能產生的作用。
目前，財政部也在大力推廣這方面的工作，主要包括三方面的工作:第一，《可擴展的商業報告語言(XBRL)》作為國家標準已經立項，基于XBRL企業會計標準正在籌劃過程中;第二，關于XBRL的關鍵技術的研究，包括海量信息儲存、搜索以及數據安全問題;第三，示范應用，包括基于XBRL的銀行風險監控、上市公司的信息披露以及股票發行，還有就是實例文檔的挖掘，文檔的挖掘和商業智能也可以是社會計算的一個研究內容，從社會學角度研究社會計算由此產生的作用。總之，XBRL為社會計算帶來底層基本數據的準備，為社會計算提供必要的基礎。
【發言人15】秦世引：從事理分析談社會計算
就“社會計算”談一點自己的感受和見解。我認為，“社會計算”不是能不能算的問題，而是必須算的問題，這個問題由來已久。從中華世紀壇的歷史長卷中，可以看到關于國學大師陳寅悟的介紹，他也是中國現代的史學大師。當年毛澤東第一次訪問蘇聯的時候，斯大林也問起過陳寅悟。陳寅悟先生研究歷史力求“巨視細察，考據實證”，先確定“時”與“地”，然后再核以人事，合則是，否則非。他的代表作《隋唐制度淵源略論稿》和《元白詩箋證稿》，采用以詩證史的方法，實際上是推理和考證，也是一種計算，即社會計算。再看錢穆先生的《中國歷代政治得失》，其中對漢、唐、宋、明、清五個朝代的政府組織、考試制度、選舉制度、經濟制度、兵役制度等做了深人的分析比較和得失檢討，這其中包括了定性分析與定量推算的綜合集成，本質上也是社會計算。清華文叢中有吳必先生所著的《文學與人生》，吳先生用公式來表達和闡釋宇宙和人的構成等諸多問題的內涵和變革，并采用萬物品級圖來勾畫萬物之性質和動象。這其中也蘊涵著社會計算意識，很有現代科學的思想和精神。事實上，科學只有400年的歷史，直到19世紀，中文里還沒有“科學”詞，" Science”最早傳到中國來，不知道怎么翻譯，有人根據《大學》中的“格物致知”將其譯成“格致學”，后來“科學”一詞才得到了普遍的認同。關于科學意義上的“社會計算”,20世紀60,70年代相繼問世的“解釋結構模型法”和“系統動力學方法”都是面向社會的計算工具。
從另外一個方面看，科學計算也不是萬能的，其在一定的定義和條件下，能解決的問題范圍很廣。但對于非結構化的復雜問題，科學計算也顯得無能為力。從近年來發展起來的自然計算(包括蟻群計算、免疫計算等)就是針對常0社套憾計算喝規科學計算難以解決或解決不了的問題，從而借助社會進化的機制和原理，把社會進化的組織規則嵌人到計算過程之中，通過進化運作來尋找優化解或滿意解。這就從另一個側面進行社會計算的可行性。
值得指出的是，“社會計算”本身就是非純一(heterogeneous)的。猶如20世紀70,80年代搞大系統研究一樣，有點像盲人摸象，不同的人，站在不同的角度，所摸到的結果當然是不一樣的。但是，如果大象動起來，甚至跳起舞來，情況就更為復雜了。社會計算所面向的社會發展過程是在不斷的運動和進化之中，更象舞蹈的大象，必須按照一定的目標和需求去調整觀測角度，才能求得更有意義的計算結果。但是，在社會歷史的發展進程中，有一些機制是確定，比如王飛躍老師的文章中所舉的例子中提到，著名的法國社會物理學學者Emile Durkheim (1858一1917)曾經觀測到巴黎人口中的自殺比例是基本穩定的，這里面就有一定的規律性。
國內在針對社會發展問題的預測方面的一些研究工作做得非常好，中國科學院系統科學研究所關于中國糧食產量的預測精度可達95% -.98%，其基本方法是投人產出，綜合運用了多方面的條件和復雜的因素關系。該項工作獲得了國際運籌學會的大獎，每年的預報結果都受到總理辦公室的重視。關于地震預測問題，已故的翁文波院士所創立的可公度方法很有特色，實際預測效果也很有說服力。陜西師范大學一位碩士研究生叫龍小霞，她于2006年在《災害學》雜志上發表一篇題為《基于可公度性方法的川滇地區地震趨勢研究》的論文，運用翁文波的可公度性方法推斷出，在川滇地區，當然范圍很大，在2008年將發生6,7級以上的強震。龍小霞現在在陜西長安二中做地理老師，她是聽了導師的預測學課程之后作出這一預測結果的，并在文中提出五點建議。但準確預報需要通過國家權威部門的認定。在1993年的時候，我去拜訪過翁文波院士，他跟我談過一個多小時。翁院士于1994年逝世，他在去世前把長期積累的預測學資料進行了突擊整理，對他在20世紀80年代初期所出版的《預測學》一書進行了系統修訂，這本書在北京圖書館和各大學的圖書館都有收藏，內容是比較全面的。他在大學時所學專業是物理，畢業論文是做地震預報。1966年邢臺大地震之后，周恩來總理找到他，要他做天災預報方面的工作。文化大革命中他被打人牛棚，無法利用儀器進行測報，但他可以利用歷史數據進行計算，發現了可公度性方法。翁先生對1982一1992年國內地震預測60次，實際發生52次，準確率在86%以上，平均誤差時間為41.75天，地點平均誤差399.71千米，震級平均誤差為0.72級。對1986一1992年的國外地震預測70次，實際發生58次，準確率為82.85%，地點平均誤差692.1千米，震級誤差0.61級。對1989年4月26日發生在墨西哥的大地震，實際預報時間僅差一天，比預報時間早一點，地點完全準確，實際震級是7.3級，他當時的預報為7級，只差0.3級。這樣的結果無不使人贊嘆。
雖然，翁院士的預測學工具是比較原始的，但只要能做出來好的東西，有好的效果，那就是好樣的。
牛文元老師的發言中闡釋了如何把物理學原理和機制推廣社會計算，我覺得非常好，但在社會系統的演化過程中，不但物理學起作用，更重要的是“事理學”原理在發揮作用。關于事理學，從1979年就有人提出過，北航的張錫純教授在退休之后還寫了兩本書，分別為《工程事理學發凡》和((二嫡一源事理》，面向社會系統的二嫡是指“物嫡”和“信嫡”，運用二嫡測度可把整個宇宙空間從過去的四維空間擴展成為六維空間，空間是三維，時間為一維，“物嫡”和“信嫡”各占一維。在這一理論框架里邊，每一個事件發生和最后結果都有記錄。所有事件都包括里邊，從物嫡和信嫡出發，可以確定人的“心嫡”，進而可以給出“社會嫡”的算式，當然里面參數需要進一步研究。這方面的研究工作值得深人下去，要分層次，從宏觀、微觀分層次、分階段來做。我相信大家能夠通過一些研討會交流，或者通過一些項目的牽引，中國人能夠在這方面做出出色的工作。另外，值得注意的是，現在網絡比較發達，我知道微軟和谷歌兩大公司也在競爭，包括成千上萬臺計算機的大規模機器學習，其解路徑如何確定、怎樣優化，我相信社會計算的工具和方法大有用武之地。
【發言人16】劉怡君：從社會物理學認識社會計算
不管社會計算還是計算社會，錢學森先生有過定義:社會就是一個復雜巨系統。很多老師從自己的學科或者自己的視角去認識這樣的社會，希望解決社會問題。我覺得認識總比不認識強，至少推動往前走一步。我們在提社會物理學的時候，也強調物理學只是代表性學科，希望可以從廣泛的自然科學和社會科學的交叉中研究復雜問題。
現代物理學希望能夠以自然科學思路方法探討規律，在社會態勢模擬方面，希望提供新的視角研究。應該在“9?11”事件以后，國際上對社會物理學又有了新的認識，2007年9月，牛文元研究員邀請了美國哈佛教授來到我們小組進行短期的訪問，他拋出一個概念就是second life，這個問題我跟王教授有過交流，他也覺得這的確是目前比較好的方面。對于有關社會物理學的知識我從牛老師這邊學到很多，牛老師把社會物理學分為社會燃燒理論、社會激波理論和社會行為墑理論。其中，社會燃燒理論認為社會的失衡、失控、失序和自然界一樣，需要具備三個條件:燃燒物質、助燃劑、點火溫度。人和人不融洽的一些事件的累積是引發社會燃燒的基本材料。社會輿論誤導，社會行為劇烈放大，單方面貪戀就會引發國民心理變化，將這些燃燒物質進行助燃，當這個時候發生一個小的突發事件的時候，就是引發社會不穩定的點火溫度。外部干擾因素和內部積累增加的時候，社會矛盾就有很大的提升，如果沒有得到緩解，可能會引發社會失序、失衡的過程。
大家都知道重慶萬州發生群體性事件，整個事件都可以用社會燃燒理論梳理一遍，當然作為我還需要對這個理論進一步深人。目前，還做過一些有關社會輿論的仿真模擬等工作，但是都還僅是初步，希望借這個機會，聆聽各位老師更好的想法，激勵我把工作做好。
【發言與討論】
【發言人17】王飛躍：文化能計算嗎？
非常高興地看到專刊《人工智能與文學遺產》的順利完成，感謝各位客座編輯的辛勤努力和工作。專刊總結了這一領域的最新研究成果，十分有意義。顯然，在保存、加強、宣傳我們的文化遺產方面，人工智能已經發揮并將繼續發揮極其重要的作用。
借此機會，我想討論一個相關的問題:文化計算或社會計算。當前，各類各樣的社會或文化問題都迫切需要有效的計算方法，社會計算和文化計算這一新興領域也就應運而生。從國土社會安全到世界金融危機，人工智能應當也必須在解決這類新興計算問題中發揮重要的作用。
然而，文化或社會真的能計算嗎?對此，我沒有確定的答案，因為這完全取決于我們對“在什么意義下?”這一問題的回答。在很大意義下，我相信只要我們能夠解決如何利用常識進行推理或計算的問題，我們就應當能夠有效地進行文化或社會計算。但是，“常識”無法指望，因為這一問題依然還是人工智能領域里最具挑戰性最難啃的“硬骨頭”之一。
盡管對最基本的可計算性還不清楚，但我們必須立即開展這項工作，因為我們已到了無法避免文化社會計算的時刻。在過去的三年里，作為在人工智能領域里號稱“第一”的《IEEE智能系統》雜志在宣傳這一新興領域的工作中起了先導作用，已經刊登了幾篇重要的文章并組織了一次社會計算的專刊。在世界范圍內，幾項類似的活動業已展開。例如:ACM(國際計算機協會)北京分會于2006年召開的社會安全信息學研討會，2007年四月舉行中國關于社會計算的第299次科學會議，哈佛大學2007年12月舉行的社會計算社會科學研討會，國際社會計算大會(SoCo 2008，與IEEE系統、人和控制國際大會同時舉行)，中國科協新觀點新學說社會計算沙龍等等。從去年5月，美國科學促進會的《科學》雜志至少發表了四篇與社會和文化計算直接相關的論文，非常高興地看到其中一些文章是基于我們雜志上已發表的工作而完成的。
這些工作能給我們帶來對社會和文化計算堅實科學基礎的希望還是“欺”望?我既樂觀也有信心，相信這可能是一個新的計算時代的開始:在一個聯通世界里信息技術與社會科學將被無縫一致地整合在一起。
當然，這離未來學專家Kurzweil的“奇點”差得還很遠(奇點是指人類腦智可用我們構造的技術來量度時候，有些人聲稱，不管是好是壞，在“奇點”處，機器智能將超過人類智能)，但是我的確希望社會和文化計算的最終成功能把我們帶進統計學家Good所預言的“智力爆炸”時代。為了實現這一目標，在社會與文化計算的研發中，我們必須考慮并使用其他相關新興領域的概念與方法。
1.計算思維
在其發表于2007年ACM會刊CACM的文章里，計算機科學家周以真宣稱計算思維代表著“一種普遍的認識和一類普適的技能，每一個人，不僅僅是計算機科學家，都應熱心于它的學習和運用。”和“在閱讀、寫作和算術(英文簡稱3R)之外，我們應當將計算思維加到每個孩子的解析能力之中”。一旦這一目標變成現實，或至少在社會和文化研究者中成為現實的話，那么，一個扎扎實實的社會和文化計算領域將產生，并被大家到處采用。當然，我理解這必須是一個需要極大努力的長期項目，但計算思維的概念可以為社會和文化計算的研究和教育帶來即刻的幫助和長期的益處。
利用計算思維，社會科學和文化研究中的表述性假設和過程就能變成可以量化分析的計算步驟。更進一步，各種各樣的“社會定律”的衍生物，比如莫頓的自我實現預言，就能被用來作為社會動力系統的“主導定律”，就像牛頓定律在自然或物理過程中那樣。例如，在社會技術領域摩爾定律在半導體行業的商業規劃和產品研發上就發揮了十分有益的作用。其他齊名的定律，如Metcalfe定律、Reed定律、Sarnoff定律等，也可能對社會計算和文化建模十分有價值。
2.羅素和波爾普的思想
如果你覺得社會學家莫頓離科學計算太遠，那我們再走遠一點，到哲學家羅素和波爾普那里去感受一下。
在80多年前的一次著名講座“為什么我不是一個基督徒?”中，羅素聲稱“非常多我們認為是自然定律的東西其實是人們的約定”，“你所導出的定律是一類可以隨機出現的統計平均”，并且“整個的定律意味著規律制定者的想法是由于自然與人類定律的混淆造成的。”對很多人而言，他的這一斷言和分析使得“整個自然定律不再像過去那樣令人神圣了”。作為結果，我也希望這將有助于使在科學計算中應用廣義的莫頓定律“有理化”。
如果你對羅素的想法不放心，你或許可以在波爾普關于現實的理論中得到幫助。這一觀點包含三個互動的世界，分別是代表物理世界的世界1，心理世界的世界2和人類腦力產物之人工世界的世界3。世界3是抽象體的大本營，包括理論、故事、神話、工具、社會組織、藝術、產生科學理論并使它們能夠被批評和證偽的客觀知識。因此，世界3為社會和文化計算提供了一個“營養環境”。人工生命和人工社會等新的建模方法的出現也證實了波爾普理論的有用性。例如，利用人工社會進行建模，社會科學中許多困難的技術問題，如不可觀察非均性的反事實效應和識別問題中因果關系等，就很容易地被討論。
3.文化學習和社會學習
不管是在計算上還是哲學上，我們都不能只想不做，我們需要更多的真正行動。從提倡人工社會建模、計算實驗分析、平行執行決策和決策支持的ACP機制，到社會文化分析中的文化推理結構，已有許多方法被提出來了。然而，機器學習和數據挖掘在社會文化計算中的潛力還沒有被充分且系統地考察過。
十多年來，機器學習已變革了統計學。目前，統計學招聘計算機專業，計算機系設立統計項目已成平常之事。機器學習在統計學習中的成功使我們看到了社會學習和文化學習也是社會計算和文化建模的一個很有前景的方向。利用機器學習，我們可以用統一的方式來進行文化和社會問題的分析，從個體條件和行為，社會活動和過程，到組織狀態和行為，進而從個體分類到社會分層，最終到社會組織的各種功能。而且，一旦能將社會和文化學習結合或嵌人到人工社會或Carley的計算組織的構建之中，學習就可以具有更大的效力。
幾年之前，我曾與幾位編委討論過是選擇社會計算還是社會學習作為我們雜志的專刊題目，最終，我們選擇了社會計算，并于2007年出了專刊。我非常高興的通知大家，為了繼續我們的努力，《智能系統》雜志將于2010年組織關于社會學習的專刊，
4.計算文化
對我而言，文化體現于個人與群體和環境的交互方式之中，因此是一種在特定歷史、自然和社會條件下形成的生產方式。無論我們能通過社會和文化計算取得什么，文化不是也將不會成為科學。然而，隨著信息技術的加速發展，我們可能在不久的未來就進人計算文化的時代，那時，具有計算思維的數字“土著者”已成為“普遍的公民”。在許多方面，過去的十年中我們已目睹了這一時代的一些生活方式和它們對我們社會的沖擊。
計算文化的建立取決于計算思維在我們每一根社會纖維上的擴散。我相信，正如周以真所指出的那樣，如同印刷普及了閱讀，寫作和算數，計算和計算機也將極大地普及計算思維。在我們邁向一個真正聯通世界的過程中，社會和文化計算技術的新發展和有效應用將極大地加強這一普及過程的速度和規模。
其實，我們很可能將被“強迫”地進入計算文化的時代，否則，科技新發展史無前例的速度和規模會使我們面臨危險。從語義網、萬維科學到我們上一期關于語義科學知識集成的專刊，智能系統雜志已為提倡面向這一新數字時代的新研究、發展和應用作出了杰出的貢獻，我們是并還將是這方面工作的主導力量。
回到我最初的問題:文化能計算嗎?我的回答是，就目前而言，讓我們先把精力聚焦在社會和文化計算眼下的工作和可能后果之上吧。
【發言人18】毛文吉：社會計算對社會學領域的推動作用
今天聽了多位老師發言，覺得收獲很大，我主要講一些具體的體會。關于本次沙龍的題目“社會能計算嗎”?首先，我覺得“社會”實際上是包羅萬象的，也許我們首先應當考慮的一個方面是界定一下社會計算的研究范疇，即究竟哪些是社會計算的研究問題，或者界定那些不屬于社會計算的研究問題，然后再考慮社會是否可計算的問題。從我本人的研究經歷，主要是用計算機技術和信息技術手段，結合社會認知和心理學進行交叉研究。我覺得從研究社會計算理論和計算模型，可能需要多個理論方法和模型共存。一方面，從社會心理學和社會認知學的角度說，其學科特點就是多種理論和模型并存的;例如，既有關于人的社會行為認知的一般規律的理論，又有基于個體差異的社會認知和心理學理論。不論是從計算到人文，還是從人文到計算，社會計算的理論方法和計算模型也需要反映這樣的特點。另一方面，關于社會計算的方法論研究也十分重要。社會計算研究需要尋求自身的方法論體系。例如，像戴老師上午講的綜合研討廳體系就是很好的方法論，可以綜合集成不同的社會計算模型和方法的長處。王老師講的人工社會和計算實驗方法，則可以通過計算實驗方法，在同一系統平臺下，對不同的理論方法和計算模型進行驗證，比較其不同特點。
社會計算的研究，不但是計算技術上的變革，同時從社會學研究的角度來說，也會對社會學相關領域的發展起到積極的推動作用。以前，在美國南加州大學，我們結合社會模擬和情感模擬技術，來模擬社會認知和心理學理論，嵌人到計算環境中，研制虛擬軍事演練環境。所實現的計算系統和環境，通過模擬不同的社會場景，反過來為測試、檢驗社會學理論提供了計算平臺，并對計算情感理論和計算歸因理論作出了貢獻。社會學領域的研究其實也是處在不斷完善的過程。此外，我們做計算模擬，還有一個模型的層次性的問題，對于不同的社會計算問題，模擬社會經濟問題也好，政策模擬也好，所需要的模型的精確程度(包括參量的設定)都是不同的，計算模擬實際上是在不同層面上展開的。這也從另一角度說明了為什么多種理論方法和模型共存的必要性。社會計算的模型一旦建立，一個很重要的方面是對計算模型和相應社會計算系統本身的驗證問題，即如何檢驗所提出的模型方法的有效性。
【討論】
王勁峰：前面王飛躍所長講了兩個思路，我想這兩個有可能是互補。我們做了一個傳染病時空傳播的數學模型，該模型里的機制就是人和人接觸，我們拿模型去做2003年廣州非典傳播其效果還是好的;做1999年法國的流感效果也可以。又拿模型去做1854年倫敦的霍亂，霍亂除了人和人之間傳播，還受到飲水傳播，我們模型只反映人和人傳播，拿實測數據減去模型輸出數據，出現了誤差。發現誤差最大的地點正好與John Snow發現的水井傳播源一致，說明我們沒有考慮機制在模型的殘差中體現了出來。王飛躍所長所倡導的純粹理論關系相當于我這個模型，迎合實測數據的模型相當于監測到的數據，兩者相減，得到了理論模型沒有考慮到的機制或變量;殘差可以提示我們改進模型的機理。
王飛躍：我們當時提這個理論，其實不想強調人工社會。在社會學里，大家都知道默頓的“self -fulfilling prophecy"，就是自我實現定律。你要證明一件事，說它是個真理，其實那不是真理，但是如果鼓動起大家都朝那個方向發展，結果實現了，就成了真理。虛的跟實的有關系，中間有一個平衡，虛的會有實實在在的效果。人工世界，介于自然世界與心理世界之間，是中間加了一塊。三者一體，我覺得跟力學中的三大基本定律之間的關系幾乎完全一樣。“無中生有”，“虛實結合”，的的確確有其內在的道理。
【發言人19】韓力群：人工社會
關于人工社會，我的看法是，雖然大家都認為社會是可認知的，但實際上現在對社會的很多認識還不是很透徹，這必然會限制建模方法，所以建模是逐漸逼近的過程。如果我們構建出來的人工社會和真實社會有距離，或者差別比較大，這么做有沒有意義?不妨看看人工生命領域的情況。
人工生命研究不光研究“如其所在”的生命，還研究所謂“如其所能”的生命。聯系到人工社會的研究，“如其所在”的社會是現實的社會，現實社會發展到今天既有其必然性，也有偶然性，例如與每屆政府的重大決策或重要歷史人物的行為有關系。一些關鍵的決策可能改變歷史的進程或軌跡，它受到很多因素的影響。我們看到的真實社會只是它的一種實現。如果對人工社會從“如其所能”的角度考慮，我們就可以構建各種“可能的社會”進行實驗。這樣看來，存在兩種途徑:對于“如其所在”的社會，我們要基于建模與仿真的思路進行研究，要求所建的人工社會和現實社會很接近，這樣我們的各種政策、各種調控方式，都可以在人工社會做實驗，預測它對現實社會可能產生的效果。對于“如其所能”的社會，我們可以設想社會有各種各樣可能的實現，不一定限制在現有社會的形態和結構中，因為這可能會使我們對社會變革、社會管理等方面的創新思路受限制。如果能設計出各種各樣的人工社會，我們可以在這些虛擬社會上做很多實驗、會出現很多意想不到結果。這對真實社會的管理、改革可能會有很多創新性的啟發。哪怕你覺得這是天方夜譚或者科學幻想，但是它是把你的思路空間打開了，因此也是非常有意義的。
用計算機實現的人工生命顯然不是現實世界的真實生命，真實生命是實的，那個是虛的。但是它能夠把生命現象、生命特征反映出來，比如生命的產生、生長、衰老、死亡，生命的新陳代謝、繁殖、遺傳等，這些現象都能體現出來，這個能說它不是生命的另一種實現嗎?從這個意義上理解，構建“另類”的人工社會也是有意義的，只要能呈現各種社會屬性，就是一種社會，我們可以用它做很多在真實社會不能做的事情，這是我的看法。
【討論】
王飛躍：比如2007年與南方電網公司談應急管理系統，他們說我們的電網是實實在在物理裝置，哪來什么人工電網。當時要建一個人工電網系統，可以做現實不存在變壓器之類的東西，產生不同的系統和概念。如果出現新的電網系統跟現在的不一樣、不存在，但有用而且更好，你做不做?有了人工系統，可以做許多“異想天開”的事情和研究，這就是所謂的“智能電網(Smart grids) ”。
再比如，交通產品和系統的投標，都要求有指標，像減少20%的路口堵塞之類的，開始都說得很好，但中了標后，卻可能一個指標也達不到。但是還不能把已裝上去的系統卻下來，因為卻下來的成本可能要比系統本身的成本還要高。如果有一個人工交通系統，就可以在人工系統上先試一下，看一看能不能達標，至少有一個可以掌控的評估。還有，另一個應用就是涉及社會經濟系統的評估。
為什么做還有最基本的科學理由。比如一套城市交通問題的解決方法，這套方法在上海有效，到北京有效嗎?北京也有效，它就是最佳的科學方法嗎?不是，還有其他城市，全世界都試完了以后，還不是，因為還有未來的城市。這種說法可能沒有現實意義，但有本質性的科學意義，也可以使我們把人工交通系統作為一個未來的城市的實際交通，即未來城市在人工社會上的實現。
王國成：我想這是不是有兩方面的問題:一是任務導向，另一個是方法導向。這里邊有很多差異。舉一個例子，我在史密斯看他們做實驗，有一個啟發。如果想建立實驗經濟模型，要把研究對象整個過程分析得特別透徹，開好多次會才把選題前景說清楚。他們為Toyota汽車在美國設立總承銷商還是分銷商，光這個過程就討論了好幾周。如果僅僅是為了實驗模型，很快就能做出來。但是對于認識對象里的特點，包括某個領域或者問題上有成功的案例，或有一些教訓，都很重要的基礎。我們對研究對象的認識，到底怎么準確認識它，究竟是任務導向，還是別的什么。我們能不能跳出現在交又學科的思維方式，站在更高層次上，甩開一些各自所經歷東西。我們為共同的目標，研究社會計算問題，應該有什么問題。這完全是多兵種作戰，我們能不能消除學科壁壘，通過更高層次上的多兵種聯合作戰，來看人類系統怎么用現代技術手段研究，更應該注重任務導向而不僅僅是方法技術手段的導向。
另外，我舉一個例子，一所著名大學里的一個教授帶經濟學專業方向的研究生搞計算機模擬，論文答辯時常常被問到的問題是:研究社會經濟學問題，到底在研究什么?傳統的做法是將實際研究中的共性抽出來作為目標函數，而把差異性作為條件;但是現在問題不在這里，目標函數建立也有很多差異性問題，不僅是環境條件有差異性。經濟學更關心從牛市轉向熊市的現象，研究突變現象。這就是我們現在所說的所謂突發事件、轉折事件，或者叫異常現象(Anomaly)。史密斯有一句話，當你從兩個結果中選擇了一個不太好的結果，不要簡單概括為非理性，就應該問一問為什么會這樣?從人的行為切入有可能整合社會科學，所以它是最有可能的方向，我們用現代技術能不能整合社會科學，促進人文社會科學研究上一個臺階，把自然科學的方法用進去，非常希望從這個角度更深入地探討。
張 維：你剛才提到非理性的問題。說起來很簡單，但事實上真正把這個東西拿到模型里面去，就不是那么簡單。我們現在的研究恰恰證明，用這種社會計算的辦法能夠實現經濟學上的“理性”投資者行為，同時也能夠實現一些特定的“非理性”投資行為。比如，我們現在做的模型有兩種:一種是DSSW (1990 )論文中提到的“外生式”非理性，他們在“正確的”信念上加上一個隨機偏差，這就構成了一種“非理性”。另外一種“非理性”被定義成市場上的“正反饋交易”行為：價格一上升就買，價格一跌就賣。這也是一種非理性。當然，還可以有其他的“非理性”(例如BSV,1998所描述的交易者行為)。通過計算實驗模型，能夠把這些非理性分別表現出來，再把這些虛擬的投資者放到人工市場上去，就可以通過計算實驗來研究這些非理性對定價的影響。根據復雜性科學的理論，這種模型可能仿真出現一些劇烈的市場變化情況。
在這個仿真計算過程中，所有的數據(包括交易者的數據)都是有記錄的。正是通過這些微觀的記錄和宏觀上能夠觀察到的現象之間的對應關系，我們就可能發現新的規律。但在現實世界沒有辦法做到這一點的:沒有辦法記錄下所有涉及投資者行為和偏好的微觀數據。市場昨天為什么跌，為什么今天又漲上去?計算實驗工具其實恰恰適合回答這樣的問題。
王老師一直談人工世界跟現實沒有關系，我覺得這與上面所說的并不矛盾。我有個比喻也可能不太恰當:大家都知道，在數量經濟中有一類約簡式模型(或者說預測模型、輸入輸出模型)，這類模型預測的越準確，跟現實越接近，模型就越好。還有一類模型叫結構化模型(或者說狀態空間模型)，這種模型企圖反映事物間的一種規律，單從其計算的輸出數據結果來看，好像跟任何現實世界的真實輸出結果都不太一樣，但是卻反映這些事物間的結構關系規律。所以，這樣的模型在這個意義下是有用的。科學研究是問題導向而不是方法導向的。科學家不是戰爭狂人，不是手里拿著先進的核武器到處亂放，而是針對要解決的問題到研究方法的武器庫中選擇一件趁手的兵器。
涂序彥：我覺得今天開會很有收獲，我現在匯報一下我學習心得。
第一首詩: 《能計算》
世界可知能計算，廣義模型數據全;
社會計算擬人腦，情智協調蘊靈感。
第二首詩: 《需協調》
社會系統需協調，協商協作協同妙;
科學發展協調化，和諧社會齊歡笑。
第三首詩: 《人為本》
社會計算人為本，社會模型適國情;
社會問題是關鍵，社會和諧為人民。
【發言人20】程長建：社會計算理論在乙烯生產過程中的應用
各位老師高屋建領地對社會計算進行探討。在這里我也就提一個很具體、很實際的話題:社會計算理論在乙烯生產管理中的應用。我以前學化工，實際乙烯生產過程包含設備、人員、管理等多方面因素，是非常復雜的系統工程。而企業管理人員在做決策時，往往憑自己經驗和以前的工作經歷做決策，不知道決策將來會產生什么效果。在這里，我們應用王飛躍老師提出的人工系統、計算實驗和平行執行的理論，為企業的管理策略提供科學依據。總體思路就是建立一個與真實乙烯系統想對應的人工乙烯系統，通過計算實驗和平行執行，最后達到對真實企業的管理和思路，這也是王老師經常提的思路。我們可以看出來，人工系統是進行研究的前提和基礎。
要建立人工系統，在這里我首先介紹一下真實的乙烯生產過程。這個是乙烯裂解區，高溫易出現爆炸，這部分是堿洗區，這部分是分離區，這部分是集中控制區，整個乙烯生產區域就是勞動者活動的物理環境。企業勞動者還有組織層次關系，比如車間主任、各個班長、內操、外操，這是勞動者所處的社會環境。在這里，我將勞動者關系按照乙烯工藝流程分，也就是分為裂解、急冷、壓縮、分離區，可以看出，每個人都有一個角色，他們之間進行交互合作，完成企業的生產目標。
下面我們來理解一下企業的管理，它分層次，比如有公司級別的管理決策，車間有管理策略，個體有崗位考核標準。而企業管理還有動態性，比如安全管理體制，社會通貨膨脹等都會對企業的管理策略產生影響。從微觀來講，企業管理的目的就是激勵和約束勞動者的行為，高效率的完成生產任務。分析到這，我們就來總結怎樣用代理建模的思路構建建立人工系統。在建模時，把裂解外操看成一個agent;裂解爐就是活動的物理環境，其他人員是它的社會環境，大家不斷交流，配合完成生產任務;每一個崗位人都有考核標準，如不要吸煙、喝酒，我們把崗位考核標準作為代理的行為準則。這樣，我們采用代理建模的思路，建立了跟實際相一致的人工系統。
在代理建模時，把管理決策作為代理計算規則，這樣就可以通過計算實驗來計算管理策略對生產過程有什么影響。通過Agent建模，我們可以看出描述真實企業生產過程，可以把企業過程的各個要素有機聯系起來，可以全面考慮各個因素對企業生產過程的影響。
乙烯企業生產追求長周期生產目標，因為檢修一次要耗費很大的精力、財力和損失。安全生產是長周期生產的前提，2005年吉林石化公司裝置爆炸事件讓我們更加關注化工安全生產;2008年6月3日，茂名乙烯2號裝置爆炸，使企業受到很大的經濟損失。在這里，為了表達乙烯安全生產的周期，我們提出一個乙烯生產周期的計算模型。乙烯生產周期用平均失效時間間隔MTBF( MeanTime Between Failures)表達，其中R(t)為設備的可靠性，包含固有可靠J勝和使用可靠性。使用可靠性和人為失誤率有關系。在這個過程當中，將人的失效率和設備失效率根據馬爾可夫鏈計算過程關聯起來計算R(t)，考慮人的失誤影響。在這里，我給出整個MTBF的計算步驟，首先計算裝備本身可靠性，計算人的可靠性，因為這個人屬于生產班組，需要計算組織結構下人的總的失效率，最后計算考慮人因的裝置可靠性R(t)可以得到MTBF大小。在這個過程中，計算人的失效率和組織結果下人的失效率，就要考慮管理制度的影響。因此，這里的關鍵我們就要計算管理策略對于Agent可靠性有什么影響。管理規則對可靠性的影響可以分成兩個方面，管理規則既影響單個人的可靠性，同時還影響生產組織的可靠性。這是我們突破的關鍵和重點，現在對這個問題還沒有從理論上解決得很好，很完善。
但也就是在這樣的簡化思路和框架下，我們可初步計算一個結果。可以看出，如果在管理規則A的作用下，通過靜態的計算，計算結果顯示MTBF有可能6年多，而在另外一種管理制度B下，MTBF可能只能達到一至兩年。也就是通過社會計算的理論，可以把企業中的管理對企業運營的效果或者企業運營周期的影響計算出來，為企業決策提供依據。
通過這幾天討論，對社會計算也有一點自己的認識。首先社會計算不可避免對人進行建模，這是最困難和最復雜的計算智能。在復雜的生產過程中，比如這個裝置處于什么狀態，我怎么操作，這些認知過程的描述比較難以模擬。再一個，各位老師也有采用代理建模的思路研究交通系統、經濟、股票等社會內容，其研究的共性可能是:“簡單規則，復雜現象”。而做企業管理的時候，由于對象不一樣，企業施加很多管理規則，目的就讓勞動者好好勞動，其操作行為不是很復雜，即產生“復雜規則，簡單現象”的效果。
當然，我們研究工作的前景是希望管理科學化，能夠考察管理制度對企業運行的影響;將來做企業應急管理時，希望做到系統化;將上述理論應用企業當中，希望產生虛擬結合的平行管理系統，二者相互結合，可以增強真實系統運行的可靠性。
【討論】
涂序彥：我建議你往下繼續做工作，把Agent提升為軟件人SoftMan。因為軟件人本來就是Agent的升華，比如現在的Agent是具有某些擬人特性的智體，但它還不是人的化身。現在有的事故，其中一部分是機器故障，而有相當一部分是人造成的，由于技術上不懂，違反技術操作規程，或者因為情緒不好、疏忽大意造成事故等，這些人的因素，Agent表達不了，而軟件人可以。Agent有很多不足之處，軟件人可以彌補它。
你的工作屬于社會計算范疇，王飛躍教授關于社會計算的發言，講得很明確，社會系統的最主要特點就是有人，如何建立人的模型是關鍵問題。我認為，社會計算中最好的關于人的模型就是“軟件人”。
程長建：以前我在做這個時候的定位是，社會計算的內容就是人和管理，計算企業管理策略對企業的影響。在這里人的模型做的比較簡單，只是計算他的可靠性，很多工程學科已經有做人的可靠性計算，韓力群老師提的腦的認知模型思路對我們有借鑒的意義。但實際人的認知過程很復雜，因為環境很復雜，做得非常細致還是比較困難的。
王飛躍：我們的工作，一直都是用代理Agent來做，比如情感計算、行為計算、心理計算之類的東西都可以加到里面，但都是以簡單的規則形式。目前也只能做到簡單，做到軟件人還要有一個過程，為什么?其實我們從傳統建模方法跳到Agent建模，對工業界已經是很大的沖擊，需要較長時間才會讓他們覺得這種方法是必要的、可靠的，不是故能玄虛，接著再跨一步可能就更困難了。
涂序彥：事實上，軟件人與Agent并不矛盾，因為智體(Agent)是對象(Object)的發展，而軟件人(SoftMan)是智體(Agent )的發展，三者是向下兼容的:軟件人( SoftMan)一智體(Agent)一對象(Object)。所以，我們在社會計算，進行軟件系統研究開發時，可以在系統設計層次上，采用軟件人模型，而在軟件實現層次上，采用智體或對象模型。
【發言人21】牛文元：社會計算的多元化
我來講一個小的插曲。社會計算問題，我想才是一個開端，因為人類發展到21世紀，給我們提供很多難題。社會計算就是其中之一，我們可以比較一下，和我們所謂近代科學、精密科學相比，物理、化學，化學可能還夠不上，物理學是講究實驗，講究在實驗室控制很多條件，然后只對某幾個要素本身進行精確度量，然后進行推廣，是非常嚴格的。但是社會計算就不可能像我們所說的傳統精密科學所得出的數據之類的東西。如果我們可以計量，包括統計，雖然比嚴格實驗控制可能稍微放松一些，但是仍然不滿足社會計算要求，那些不可計量比如突變問題、災變問題等，比可計量統計又發展一點，仍然不能滿足社會計算的要求。因為社會計算本身微觀上涉及個體人，包括思想、心理等瞬間的變化。群體上或者宏觀上包括社會群體，社會群體當中各個分塊、板塊，因為社會群體不是一致的。在這種情況下我們要進行計算，再加上非常復雜的一種變化，從中尋取一些規律，可以計算，應當說它的復雜性越想越多。盡管現在有很多方法、思路，包括大家講我們有Agent，用軟件人也好，包括將來智能機器人，但是我覺得即使如此，我們仍然面對非常復雜，非常混沌的這樣課題。這是我們一個挑戰。
《圣經》中提到，“如果你對世界上碰到難題找不到答案的時候，你就找自己”。就是人本身，從最復雜到最簡單的包括在內，為什么?因為上帝掌握一切，上帝按照自己意愿塑造人類，人類就是一個世界。如果系統涉及人和社會在內，它的復雜性跟難度就不是我們開一個討論會，或者做一點工作，就可以很清楚地了解。實際上并不如此，正是因為我們知道它的難度，知道它的艱巨性、挑戰性，實際從我們需求來講，又是迫切要求你能夠解決我們不能解決的問題，這個就是我們現在所討論從社會，特別以社會網絡為一個基本支撐這樣的一個社會體，未來的發展變化、走向、規律，如果尋求的話，又是放在我們肩上不可推卸的責任。這是我講的第一段。
第二，我講社會計算面臨問題非常復雜、非常廣泛。非常復雜難度很大的問題，要想一下子全部突破，恐怕需要時日。大家努力總是一步步逼近，但是我覺得我們有一些思考，希望能夠在傳統計算方法、計算理論上，包括一些算法、一些語言等等，不斷集中反傳統思維，多出一些新的思路和想法。當然也有成功、也有不成功，都沒有什么奇怪的。正如這種會議宗旨寬容失敗，因為新的東西，就像迷宮一樣，肯定走彎路，走不通，總之要走通的路。尤其我想到，從古希臘時代討論黃金分割例子，這只是一個例子。黃金分割本身證明很嚴格，無外乎一條線段分成兩個，一個大一點，一個小一點，0.618就是數學上的黃金分割點。數學證明很嚴格，這個我們不去說它，為什么會在美術上、藝術上、美學上、乃至音樂上，大家覺得黃金分割，一開始沒有人誰去關注，慢慢發現符合這些東西可能做得東西是美的。兩個人一比，你很快反映出這個人長得順眼，另一個人長得不順眼，你計算嗎?表面沒有計算，實際腦子在活動，你已經得出結論。沒有人告訴你答案，但是人類基本把好的東西看成美的。
音樂也是如此，比如說通俗歌曲，當然個性不同，喜歡也不一樣，大家喜歡東西總要遵守一些東西，就是通俗。是不是黃金分割我不知道，但是我知道社會計算復雜性，剛才舉這個例子，可以非常清楚地體現出，看到某個物體，腦子會得出結論?我一直覺得這給我們提供了很大的問題。是怎么得出來，怎么知道，而且大致一樣。我講大多數人得出的結論，他沒有計算，實際上他得出結論基本一致，而且受到肯定。所以我們一直講，社會計算如果像黃金分割就簡單了，實際上要比這個還要復雜得多，還要艱巨得多。
昨天那位老師講神經，我很受啟發，怎么通過神經，還不到秒，也許是0.1秒。非常瞬間你能得出一個結論，而且這個結論受到大多數人支持。這一點我一直覺得是目前很缺乏、并且必須解決的問題。
一件事情總有兩方面，也有兩方面的意見，有反對有贊成，贊成從左到右，一般來講比較弱贊成，贊成但是不是很強烈，一直到1是極端贊成，絕對贊成，這之間肯定有這么一個譜線。回過來從反面講，輕微反對到絕對反對，其實社會本身歸納去，雖然一開始復雜，慢慢聚成兩大派。世界上做過一個統計，假如說反對的，從最微弱的反對一直到強烈反對當中，找到一個點，即0.618，贊成從輕微贊成到極端贊成，也畫一個點0.618，這個線段出現正負兩個0.618，大家看對待一個意見接受的民眾，在兩個0.618之間，可以集中80%一85%人在這樣線段里頭，相當于一個分布。人的分布從一開始少到慢慢多，再到另外一個少，中間部分按照不同命題大概80%一85%集中的位置。這樣提出一個問題，將來我們做社會計算，一定會尋找出類似的有規律指導。這個規律本身是寬泛的，不是非常嚴格的，總是要尋求一些透視出這種群體性、復雜性、帶有心理情緒和行為這種轉化性等在內時候，我們如何對待它，恐怕我們還是應當還原出最基本制約規律，在這個規律基礎上賦予Agent也好、人工社會也好，賦予它一定規則、生命。
行動以后，我們只能從微觀個體里面，尋求群體和宏觀的表現。因為針對每一個例子，每一個Agent，最終就是測不準。全世界50多億當中，每個人都測出來不可能，但是我們可以通過微觀表現，尋求宏觀規律的話，社會計算肯定面對這類問題，這類問題可以給我們解決一些目前碰到的難題。
社會計算面對的對象、面對的世界或者說面對的需求說多元的，而且不但多元的，而是多層次的。如果都在同一個層次也好，是多層次、多元的，多少維不知道。在這種情況下，我們尋求一個社會計算的規則、社會計算的這種從規則到方法論，一直到它實現可能性，我一直覺得這個提出龐大的命題，這個龐大命題既要靠我們在座諸位都努力，也依靠整體社會進步過程當中，能夠提供更多增加我們智慧這種引擎，這個引擎可能不是直接，可能會引發你、啟發你，使你能夠一些有益的東西，豐富來補充，最后完善。像真理一樣，我們每個人做的工作本身都是有限，每個人有限地往里面增加，長河會越來越長。這是我的一些粗淺認識，但是從認識當中，還是給我很寶貴的啟示，就是說我們不能永遠活在一個朦朦朧朧、混混沌沌世界里，社會計算是會使我們更加理性或者能夠精確化對待復雜社會，當然這個理解是我個人有感而發，大家一起討論、批判和切磋。
【討論】
劉怡君：剛才牛老師談的問題比較宏觀。我個人有一個微觀的問題，想問一下。聽了剛才程博士的介紹，我有兩點疑問。首先，到底什么是復雜的系統工程?因為社會計算它是一個學科、一個理論，層次比較高。針對具體的應用企業，認為這就是復雜的系統工程，從而應用社會計算進行研究，我有一定的保留意見。乙烯廠流程某些管理決策在里邊，可能比較復雜。但是，舉個極端的例子，2008年胡錦濤總書記看望錢老時，講到構建和諧社會是一項復雜的系統工程。因此，我對這個概念有一點困惑。這個題目是基于社會計算的乙烯廠的管理，我覺得是不是其實就是基于Agent建模的乙烯廠管理，真正落實企業當中運用Agent建模思想。其次的問題是:社會計算往前發展，會不會受到Agent技術的制約，或者Agent必須往前發展，才能推動社會計算向前發展。中科院計算所史忠植老師做這方面的理論研究，我有一個困惑，Agent作為社會計算實現的技術，它們兩者之間關系，以及Agent理論發展對社會計算理論之間的關系是如何呢?我主要就是這兩個疑惑。
程長建：系統工程包含的內容很多，不但有企業管理，還有工藝技術、化工裝置，企業中的人是復雜的，在管理的時候，比如要求不能吸煙，有些人可能就不遵守這樣的要求。作為企業領導要看這個企業運行是不是高效、是不是安全，是不是很經濟，員工崗位配置是否合理等很多問題。當把它作為一個整體研究，就受很多因素的影響，所以我把它理解為復雜的系統工程。
涂序彥：我剛才并沒有反對采用Agent，只是認為采用軟件人模型更適應社會計算的需要。Agent最早翻譯到中國來，除了字典中“代理”以外，主要有兩種翻譯，史忠植教授譯為“主體”;因為Agent具有某些擬人的智能特性，我翻譯為“智能體”，后來簡寫為“智體”。
我們提出軟件人有多方面的工作基礎，如人工智能、人工情感、人工生命、游戲的角色、虛擬機器人等，軟件人是一個龐大的家族，包括:有形的、無形的軟件人、靜態的、動態的軟件人，個體的、群體的軟件人，以適應各種不同應用系統，建立軟件人模型的需要。
關于“社會計算是復雜或不復雜?難或不難?”的問題，我認為可以說:難，也不難。
當人工智能開始研究的時候，也碰到類似的問題。有人提出，人工智能主要研究人腦，而智能是人腦的產物，因此認為，如果你做不出和腦袋一樣的機器，就很難研究人工智能。但是，為什么人工智能繼續發展?這要感謝圖靈，因為他提出機器智能的圖靈測試方法，從而促進了人工智能的發展。然而，人工智能初期取得一系列的研究成果，又使人們把人工智能看的太容易了，以為十年內就可以完全解決人工智能的問題。
現在，我們對于社會計算，既不要把它說得太復雜、太難、沒法做，也不要看的太容易了，事實上也不是那么容易。要辯證的看“復雜與簡單、難與易”的問題。社會計算的目的是什么?一方面是:分析或發現社會問題，另一方面是:為解決社會問題提出方案、提出辦法，簡單說就是，發現社會問題、解決社會問題。
人工智能是什么?目的也是兩方面:一方面是如何把計算機用得更聰明?另一方面如何設計制造更聰明的計算機?
秦世引：聽了牛老師的發言我很受啟發，從社會計算到人工技術，牛老師提出比較新的概念，當然國外也有。在科學研究過程中，爭論是很正常的，定義很重要，但不宜死摳。在座的一大半都是搞文科研究出身，重點要從案例入手，做出一系列案例后，就可發現某些規律。可以參考美國芝加哥大學國際著名歷史學家何炳棣研究中國科舉制度的方法。他找到并利用了明清兩朝約550年中1萬5千名進士和晚清2萬1千名舉人的資料，經分析論證，說明其中的合理性是鼓勵社會上下層之間的流動和進化，當然也指出了其流弊。余秋雨也寫過“十萬進士”的散文，分析闡釋了中國一千三百多年的科舉制度在維護社會穩定和治理國家方面的合理性和弊端。從案例入手，如果能有突破，就更有發言權，才可進一步總結相關規律，更有說服力。我知道王勁峰老師做了一系列案例，能有機會給我們介紹一下，會使我們更受啟發。
王國成：在經濟學中還有一種譯法，叫委托代理。Agent作為受托行為，是指行為主體或者利益主體。但是它比經濟學研究的理性人還要窄的多，而理性人提法跟現實又差很遠。基于Agent研究社會問題到底走多遠，Agent本身在社會經濟學的含義很窄，但是在社會計算方面賦予它很多特性，但是它本身不是economic agent，它還不是社會經濟里邊的主體，只是在經濟學和社會學的研究問題中，是受委托人(principal)指派采取行為的利益主體。
王飛躍：這是一個術語問題。我們的Agent就是你們主體的建模。
王國成: 我覺得現在社會計算中的Agent有些與對設備中元件的需求差不多。
王飛躍: 如果說它的定義不是經濟Agent，這個Agent跟我們的Agent還是不一樣。
王國成: 它是在用虛擬世界代替現實主體，但這不是程度問題，而是視角問題。人類的研究不可能一下子就接觸真實世界，要有一個逐步逼近的過程，在這點上沒有異議。但是，在理解上還是有學科壁壘的存在。
王飛躍: 在一定程度上是這樣，但其實里面有深刻的哲學問題。要瞄準真實過程，但是與真實還是有差別。現在理工科的人把概念推進了一步，把自然概念換成人工概念，也有差別，兩面都做了。
曾大軍: 剛才從概念上講，有兩個趨勢，用基于代理方法，把很多在經濟出現現象，想辦法做出計算模型，在里頭有很少部分確實用Agent意思，總的來講兩者一點關系沒有。從現象來講，實際把經濟Agent作為目標研究;第二，我覺得挺重要，主要做很大一塊經濟作為具體，現在大家還是停留在從行為經濟角度把人相關非常具體的行為加進去，沒有做到能夠像我們提很多概念加進去。
王飛躍: 比如Bounded rationality，很多時候模型已經不夠了。
王國成: 它實際跟Heterogeneous異質性很接近，還原成最基本的真實的單元體。因為在現實經濟里面，Agent和理性人的假設遠不夠用。
王飛躍: 所以，有新的Agent來補。
王國成: 無論是從計算角度或者是從社會角度，對社會科學基本行為主體的描述都不應該受什么影響。
曾大軍: 其實我們所說的計算有兩個意思，一個傳統理解還原性，你能夠描述一個Agent的行為，但是實際絕大多數做Agent，包括電子商務的計算行為，而不是基于傳統假設理念的行為，而是直接把理念觀察到，把這些行為放于基于Agent平臺上做，從這個層面并沒有Agent制約經濟行為研究的意思。我們說計算是完全不同兩個的層面，一是向公理、定義出發，二是完全從觀察行為出發。
涂序彥: 將Agent譯為代理，是強調Agent具有代理性，如，經紀人可以代理業主進行有關經濟社會活動。因而可以用Agent建立社會計算模型，但是Agent有局限性，尚未全面反映人的智能、情感、行為、形態等，所以在Agent的基礎上，我們進一步研究開發了軟件人，以便更全面地建立人的模型，適應社會計算的各種需要。我們認為，軟件工程方法將從面向對象方法(Object-oriented，簡稱0/0)，發展到面向智體方法(Agent-oriented，簡稱A/0)，將發展為面向軟件人方法(SoftMan-Oriented，簡稱SM/0)，為社會計算提供軟件工程方法和技術。
王國成: 各個學科概念上的差異和不同是客觀存在的，也好理解。現在主要探討的問題是，沿著不斷改進Agent的路，能不能接近社會經濟計算的目的。
王飛躍: 這種問題我覺得現在不應該花太多力氣去想，因為每個方法可能都是一個階段、一個臺階地走，臺階能延伸多長，不清楚，需要不需要這個臺階有時候也不清楚。但目前看來，Agent還是比較好的方法，至少可做好多傳統建模不能做。
王國成: 現在還沒有替代這一假設來建立一種理論，這是一個觀點;還有一個觀點，實際科學研究對假設是否正確無關緊要。所以就有這樣兩種觀點，認為不管什么假設，作為理論研究方法來講，盡量可以往下做。我自己的看法，需要明確經濟學主要在研究什么?要么對經濟個體的抽象不能按照原來是外生給定的方法，而是本身人發展的，是內生的，把這些問題考慮進去，才能真正進行社會計算。我并不是對Agent有質疑，而是思考該如何沿著這條路走下去。
王飛躍: 現在還看不太清楚，一個新建模方法是否真正是新的、是否真正必要，總要試一段時間才好說。
韓力群: 我覺得社會計算系統中的個體，應該是人。所以，Agent或軟件人，不管叫什么，其實都是想建立人的模型。這些模型有不同的高低層次或側重不同的方面，但都是建立人的模型。叫什么名字都不重要，關鍵是時人的建模能走多遠。人的模型中最難的就是腦模型，因為所有行為都受思維控制。現在有很多人采用不同的方法技術，試圖用人工的方法，把人的思維模型建立起來。如果能把形象思維、邏輯思維這些模型都建立起來，不管叫什么都沒有問題。但人腦的建模處于很初級的階段，建模方法也多種多樣、五花八門。但是我覺得建模需要很多腦科學的研究基礎，對人腦的高級功能的理解，對腦的信息處理機制的認識本身也是初級階段，如果對人腦高級功能這種奧秘能進一步揭示，我們去模擬它又會有新的路可走。這顯然不是一個領域的人能解決的，是需要多個學科合作解決的。腦科學研究肯定在往前走，每揭示一點真理，我們對腦的建模就有望改進一步。對人腦的建模水平是一個不斷進步的過程，至于這條路有多么漫長，需要多長時間，還不好預測。如果哪一天有突然突破，我覺得可能性不大，大約是一點點地逼近。
這是我對“Agent能走多遠”的理解。我認為真正的人的模型，或者人腦的模型，它是隨著環境變化自適應調整的，所以不是靜態模型。腦模型要能夠隨著環境刺激，不斷學習，不斷提高。一個新建的腦模型應當像剛初生嬰兒，知識是空白的，塑造一個經濟學家可能用這方面知識訓練它，要求它有什么水平，要經過不同的訓練。我認為，Agent或軟件人，關于人的模型應該朝這個方向遞進。
王國成: 我覺得顧老師時社會經濟系統的復雜性理解得更深入一些。我并不是從計算角度或者從自然科學角度來說，對Agent及其發展感興趣，要盡可能地給予回答。我想從這個角度看問題，是不是符合所想達到的目標。這種方法是認識物理世界的基本方法，但是若拿來認識人類社會系統，這個方法適合不適合?我實際上是想說這個問題，因為物理世界，再量化到最小粒度是可以的，不斷賦予其屬性，總可以用統計物理方法模擬宏觀系統。而對于人類系統，主體的差異性、個性化、異質型主體跟網絡互動中是有發展的，還用Agent思路，用改進的Agent逐步接近真實世界，這條路能不能從發展下去，能走多遠，實際上應該換個角度思考這方面的問題。
顧基發: 關于建模的問題，以前看過一本書，Ackoff等人寫的，其中有關于建模的五項原則，到了三十年以后，其中一個第五項原則仍然沒有太搞清楚。第一個原則要求對問題比較清楚，按機理建模。第二個叫類別比建模，比如甲系統我知道，那個乙系統我也知道，它們有共同的機理模型。但如果這個甲系統改變容易一些，那邊乙改變比較復雜，我就用類別比研究，用甲去代替乙。第三套建模方法是這樣，基于機理他不是很清楚，但是可以做大量實驗，數據比較多，用數據去配出一個模型，我們有時候叫統計建模。第四條建模叫做一邊做實驗，一邊往前走，例如中央提出新的市場經濟政策，不能一下子在全國試驗，就把深圳作為市場經濟試點，看行不行，在試點把模型弄的比較清楚一點。關鍵是第五條建模，我看不懂當時看不太懂，他說既不了解它問題的機理，也不需要我做許做真正的實驗，也沒有數據，我怎么去解決建模辦法。最后他畫三條主線，第一條線是現實世界，中間一條線叫做人工現實(研究社會問題也許可叫人工社會)。真正現實我沒有辦法研究它，怎么辦?我搞人工建設現實，第三條線是微觀實驗。經過三十年，我感覺到分別在幾個地方的確碰到這個問題。
王飛躍: 利用人口數據、利用假設數據就可以算出很多信息出來，這些數據可以不真，但是它提供了整個的邏輯流程，我們可以把許多東西集成起來。我做工程的，這個想法提出來之后，首先希望用很強工程背景的問題先做一下，比如交通、電網、石化等，當然這些方面也有例外。我的想法是先在具體領域里做出具體東西。
以前沒法算，無法對復雜系統的管理過程本身進行計算和評佑，因此覺得這個管理好，那個管理不好，但一般很難在實踐之前作出判斷，實踐之后又太晚了。茂名乙烯能做到今天，就是覺得是因為他們的管理制度做得好、做得細的原因。現在，利用社會計算，我希望用我們的方法可以用來驗證茂名管理制度的有效性。這是不是一個復雜系統?該不該用社會計算?我覺得這不是一個問題。每一個人都是一個復雜體，生產管理過程步及多少人?自然是復雜系統，當然該用社會計算。希望茂名案例的成功，也能時其他社會政策的可靠性和有效性的評估有所幫助。
這一思路可以比較現實地來用來評價一個復雜的社會經濟結構、經濟組織的管理與控制。我覺得這是已有方法的進一步發展，希望能先在幾個點上進行具體的應用。完善成功之后，然后再推到整個社會的組織和運用。
【發言人22】崔 峰：基于代理建模的人因可靠性計算
我的思路是基于建模代理的方法去計算人因可靠性的問題，剛才聽了幾位老師的講解覺得自己的想法可能還不是很成熟。但相對以往的研究也可能是一個新的想法，這也涉及多學科交叉的問題。在當前復雜工業生產中，據統計有80%以上的安全生產事故是由人因失誤和和企業管理不善造成的。因此人因可靠性的計算已成為安全技術、人機工程學、工業管理等學科共同關注的焦點。人因可靠性計算經歷了兩個階段，第一個階段是靜態的基于專家判斷與統計分析相結合的方法，主要不足是沒有考慮人和環境的交互，第二階段要解決這個問題，它提出的思路就是，結合認知心理學，著重研究人在應急情境下的動態認知過程，探討人的失誤機理。第二階段也存在著不足，主要是把人的思維和決策過程認為是被動的認識和行為過程，沒有考慮人的主動性、學習型、推理性，不符合勞動者的實際情況。因此基于以上這些不足，我們提出采用代理建模思路計算人因可靠性的方法。真實的復雜人機系統，主要包括勞動者、機器、環境、管理規則等，我們可以通過人工系統用代理建模的方式來描述它，在人工系統中代理主要指勞動者，環境主要指物理環境和社會環境，規則指管理規則，通過規則的相互作用可以計算出人因可靠性。
我們認為代理建模的方法具有幾個優勢:第一，代理建模中的代理具有自主決策能力、自學習能力、智能推理能力、社會交互能力，更能真實描述人的認識和決策過程;第二，可以將企業管理策略作為代理建模的規則，通過規則交互使系統動態運行起來，以涌現的方式計算不同管理制度對人因可靠性的影響。因此我們認為代理建模的方法將人一機一環境有機結合了起來，體現以人為本，人機和諧的思路，是人因可靠性計算的新方法。
【發言人23】王勁峰：Meta Modeling: 一種基于數據進行系統
各位老師早上好，我跟大家討論用數據做系統分析的方法。系統分析像王所長講的社會計算，是想把社會動力過程計算出來，完全不需要任何數據;另外一種情況是，當我只有數據，并不知道任何機理，能不能做系統分析?
系統分析就是來反映各個要素關系，跟統計學不一樣，統計學只是兩個因素之間的統計相關性。要做系統分析一般方法很強經濟學，如果有數據一般只能做統計，每個統計只能反映數據集的一個方面。現在有一種方法，叫做Meta Analysis，是流行病學的方法，目的是將多個實驗結果標準化，得到一般性結論。我們提出方法叫Meta Modeling，用不同的模型，不同類型的數據，得到各種各樣的結果，把它們通過共同項連起來，再用符號動力學推理。得到各個現象的動力學的關系。這是我們一個案例，是北京2003年爆發“非典”的案例，當時拿到發病率的數據，還有影響因子，醫生、醫院、人口等，還有密切接觸者等數據。
這三套數據集，我們用不同的統計方法，得到各種各樣的結論，這是2003年3月4日一6月20日結束，“非典”變化和得到的參數。還有空間上分布的情況，這是拿密切接觸者通過空間分析方面，得到小的空間聚集性和大的空間聚集性。還有，我們空間分析還要有一套辦法，從4月20日一5月8日，空間聚集性隨著時間怎么變化，這條曲線低頻到高頻部分，看出聚集變化趨勢。還有做出結果驅動力。“非典”在空間傳播，到底什么因素推動它的傳播。當時有很多假設，我們都對假設進行檢驗。這是4月20日一5月30日，這個假設城鄉連接關系影響“非典”空間的傳播，紅線以上是統計顯示。
還有一個因素空間連接關系，人口的大小，什么時候起作用。人口密度什么時候起作用，醫生什么時候起作用，還有城鄉關系。這里面就有很多很多統計辦法，得到很多結論，但是這些結論如果沒有一套系統聯系起來的話，只是一堆散沙。我們提出一個叫做Meta Modeling的基于數據的系統集成分析框架，這是發病率、數據集，當時想象各種空間傳播的因子，還有密切接觸者以及四者統計方法，有的能解釋空間上的格局，有的識別它的驅動力，有的反映它隨時間變化的過程。各種各樣的統計方法很多，當時獲取各種數據，都得出不同的結論。不同結論中間有一些是連接起來，在時間、空間的事件總是唯一性，這個人不可能在這里出現，同時在別的地方出現。這是它的空間格局，這是交通性，有的時間項，最后把分散結論通過項目連接起來，就得到這些現象的相互聯系。
比如，發病人數隨時間變化，這是空間分布的狀態，這是交通線的情況，還有驅動力，它們之間有時間連接起來，空間格局跟交通線又能連起來。連接起來就可以做一個推理，這是空間一個格局，那么它的驅動力，在時間上唯一連接起來，怎么造成空間格局，這是統計結果。空間格局是什么樣?有一個統計結果，可以通過共同項連接起來，小的聚集哪些因素影響，大聚集又是哪些因素影響。小的聚集醫生、人口影響，大的聚集按照距離遠近，還有城鄉的聯系造成傳播。
再一個是空間格局，但是時間項比較，又能得到小的空間聚集高頻分量，在5月8日以前，緩慢增加，但是5月8日以后小的聚集減少。對于大的聚集，5月8日開始下降了。還有純粹時間和驅動力能夠建立關系，空間隨時間變化驅動力也能夠通過空間連接起來，最后把不同結論，根據對應關系把系統關系建立起來。
所以總結下來，通過數據也可以做出系統分析。該理論還可以有進一步的應用，比如這次四川地震，有各種各樣研究報告公開發表，可以用Meta Modeling的方法進行分析，發現更高的關系，更多的規律。
如果對Meta Modeling理論有興趣，可參考我們剛剛發表的一篇文章:Wang JF，Christakos G.，Han W G&Meng B(2008). Data-driven exploration of“spatial pattern-time process-driving forces”associations of SARS epidemic in Beijing，China. Journal of Public Health. 30(3):234一244。
