基于MapReduce并行架构的大数据社会网络社团挖掘方法

随着社会网络数据规模的急剧上升,传统的社会网络社团挖掘方法无法有效应对大数据社会网络场景.基于MapReduce并行计算框架,提出了一种针对大数据社会网络的社团挖掘方法.借助于信息压缩理论模型,该方法首先对给定的社会网络进行二进制信息编码,然后按照信息描述长度理论并行计算社会网络中给定编码方案的信息描述长度,从而将社会网络社团并行挖掘问题转化为并行搜索社会网络中最小信息描述长度所对应的编码方案问题.通过采用并行随机迭代方式搜索大数据社会网络编码状态空间中的最佳编码方案,提出的大数据社会网络社团挖据方法具有自动发现最佳社团数量、算法复杂度低、计算精度高和高可扩展性等特点.与同类方法进行实验对比,从算法的计算精度和计算性能两方面验证了所提方法的有效性.

大数据时代：数字活力与大数据社会治理探析

数字活力,即当今数字科技、数字社会表现出的强大生命力、竞争力和创造力。数字活力是大数据时代动力机制的核心要素。数字活力依据自身强大的生命力、竞争力与创造力推动着社会治理方式的创新,使社会治理与最先进的信息高科技成果相结合,实现治理目标更加清晰、治理思维更加创新、治理手段更加丰富的目标,推动社会治理向源头性、系统性、综合性方向发展。探索中国特色的社会治理之路,满足人民日益增长的美好生活需要,我们应积极探索大数据内在规律,大力发展大数据生产力,促进数字活力的持续释放,推进大数据社会治理和社会治理共同体的实现。

社会大数据在城市空间治理中的应用研究

当前城市能级全面提升,蓬勃发展的数据智能技术为城市高起点规划、高标准建设和精细化管理带来新的契机。数字技术的不断发展,通过公开的网络应用或服务采集到的城市建成信息与居民行为信息形成海量的社会大数据。该文聚焦社会大数据特征,挖掘关于城市空间和社会更丰富、更细致、更有时效性的信息,探索基于社会大数据开展城市空间精细化的认知诊断,洞察城市发展运行特征,探讨在城市空间治理现代化背景下,社会大数据辅助智能决策的应用范式。

大数据如何改善社会治理:国外“大数据社会福祉”运动的案例分析和借鉴

近年来,特别是国务院印发《促进大数据发展行动纲要》以来,大数据社会治理逐渐成为政府管理部门和学术机构的热议话题。本文在对国外"大数据社会福祉"运动进行案例收集和研究的基础上分析了国外大数据社会治理的主要应用领域、识别了四种基本模式并总结了具体操作经验,包括:开放大数据、大数据决策、大数据沟通和大数据群体智慧。然后,通过比较研究提出了目前我国实践过程中应当关注的三个问题,即:大小并重、平台应用并重和善用群体智慧。

基于社会诉求大数据的公共服务需求管理模型研究

新时代背景下,公共服务需求的演进特点和公共服务供给始终存在的现实困境,使如何充分发挥大数据价值,实现精准回应、满足公共服务需求成为重要的研究议题。文章依据DIKW模型,从数据流转的视角,构建了基于社会诉求大数据的公共服务需求管理模型,该模型将需求管理全过程分为需求识别、需求分析和需求决策等三个连续的环节,通过对社会诉求大数据的结构化描述、聚合分析、综合评估,实现公共服务需求精准管理。在此基础上,采集人民网地方领导留言板数据进行实证分析。研究表明,提出的模型及方法具有可行性,可以从整体上刻画公共服务需求,精准发现需求主体的身份类别、区域分布、情感极性等特征,为需求决策提供依据。

大数据视域下社会舆情研究的新境界

本文结合大数据对社会舆情研究的影响,从研究视角、研究方法、数据库支持、研究主体、研究重点等方面讨论了大数据背景下社会舆情研究的转向,在此基础上分析了大数据时代社会舆情研究在数据收集、数据存储、数据处理和数据呈现等几个方面的做点。

大数据技术的社会风险及其对策

大数据作为一种技术范式,由于新的数据呈爆炸性增长和旧的技术工具无法胜任数据处理工作,大数据的技术社会风险日益加大,带来了诸如隐私泄露、数字鸿沟、数据孤岛、算法独裁、数据独裁、数据霸权等社会问题。可以从基础设施建设、完善法律法规、伦理道德制约、政府与企业对接、把被遗忘的权利而非数据控制权归还给用户等几个方面入手来共同应对大数据的技术社会风险。

经济和社会资本大数据与企业创新动态评估研究

创新评估是对企业的创新过程与成果进行控制和激励的依据。利用大数据思维及分析方法,剖析企业创新的传统评估模式存在的弊端及深层次原因,研究企业及其依存的社会关系网络环境,提出利用经济资本大数据和社会资本大数据绘制出企业的创新行为画像,从而构建出'基于过程而不是基于结果'的创新动态监测与评估模型,为改造传统的企业创新管理模式和健全市场经济运行机制提供新的途径。首先采集企业经营管理的大数据信息,按不同属性将这些数据归为两类;其次对数据进行分析和挖掘,设计创新标签体系、开展企业创新行为分析并建立相应的动态评估模型;最后提供具有针对性的数据应用和数据服务。

基于社会化大数据的音乐文化研究进展

随着互联网的普及和技术的发展,一系列在线音乐社区和社交网站陆续出现,为音乐研究提供了大量的社会化数据。结合新兴的大数据分析方法和人工智能手段,研究者在音乐文化研究方面取得了一系列进展,在音乐文化感知、音乐文化社会学、音乐文化传播学等方面建立了大量新的认知,体现了大数据方法在音乐文化研究方面的广泛适用性。阐述了基于社会化大数据的音乐文化研究的进展,并总结了这一领域研究面临的问题与挑战。

基于社会大数据融合的卷烟营销数据分析应用设想

卷烟营销当前业务运行以内部数据来源为主,从数据结构上缺少外部社会数据加持;随着时间推移,业务端对市场和消费者信息有进一步分析把控的需求,因此需要相关社会大数据以补足目前的研究需求。现有的社会数据包括消费者画像数据、地理位置数据、POI信息点数据、人口数据等。文章以西安烟草为例,从外部社会数据资源与卷烟营销自身数据资源融合打通方面探索构建适用场景,并从业务需求角度,在市场状态监测、货源投放策略优化上提出减免设想,从而提升需求数据的应用空间。

自然资源社会大数据监测与分析系统设计与实现

在全球范围内,收集、处理和分析互联网公开可获取的数据正逐渐成为一种趋势,并在多个政府部门和行业得到应用。本文提出了社会大数据的基本概念,分析了自然资源领域社会大数据获取和处理中面临的问题与挑战,设计并实现了数据采集、分析处理、分布式存储和系统应用4层架构的自然资源社会大数据监测与分析系统,研究了分布式爬虫、海量文本数据集成存储和基于预训练语言模型的语义挖掘等系统实现关键技术。在实际应用中,对自然资源领域舆情进行了常态化监测分析,为及时获取自然资源政策的舆论反馈、快速掌握地方自然资源管理工作情况、实时精准监测全国住宅用地市场供应和交易情况、分析研判房地产市场形势等工作提供技术支撑。

基于社会媒体大数据的AI时代员工熬夜行为与心理状况的关系分析

随着AI时代的到来,各个行业员工的工作和生活都不同程度的受到了AI人工智能的影响,其中包括对员工睡眠习惯和心理状况的影响。本文通过查阅国内外文献确定具备代表性的典型行业,基于微博平台大数据爬虫技术筛选符合要求的典型行业员工微博用户;运用计算语言学数据分析技术以及中科院心理所计算网络心理实验室研发的语言词汇分析软件“文心”等工具,包括发送微博时间以及相关的网络表达信息等微博数据进行分类统计,分析AI时代员工的熬夜行为与各项心理状况指数,系统呈现各典型行业员工的熬夜行为与心理状况的变化趋势;运用相关系数法分析两者之间的关系,并提出相关对策建议以应对AI时代对员工睡眠和心理状况的影响,研究结论对其他行业也具有一定的参考价值。

社会信用大数据创新与应用研究

我国社会信用体系建设形成了丰富的社会信用大数据,全面记录自然人、法人和非法人组织的公共信用信息和市场信息信息,公共信用信息的归集是社会信用体系建设的独特点,进一步丰富了信用主体的信用画像,具有独特的社会和经济价值。通过大数据分析技术,形成信用数据归集、处理、开发、应用、反馈为闭环的社会信用大数据循环体系,探索“信用大数据+”的发展路径,研究社会信用大数据在推动数字经济发展、转变政府职能、创新监管机制、提升社会治理现代化等领域的创新应用。

政府与社会大数据整合研究

面对公共社会问题,政府依据自身的大数据进行社会治理往往心有余而力不足,如何引入和整合社会大数据进行社会治理是各级政府面临的重要议题。通过借鉴和引入共同生产理论,构建了涵盖数据获取、数据处理、数据应用、数据评价等数据生命周期全过程的政府和社会大数据整合模型,并研究了将该模型应用于新冠疫情数字化防控的案例,最后从不同维度提出了政府和社会大数据整合治理的对策建议。

社会大数据跨尺度系统学习理论与方法

以GPT-4为代表的AI大模型时代正加速而至,深刻改变着社会生活的方方面面.大模型巨参数深度学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的一种有效途径.大模型在展现出强大学习能力的同时也面临着高能耗、大算力挑战.研究表明,平均一个AI大模型训练产生的能耗约等于五辆汽车一生排放的碳总量,驱动AI大模型所需算力每3.5个月翻一番.作为一种有益的补充,内嵌规律的跨尺度系统学习是破解复杂大数据智能学习瓶颈的另一种有效途径.跨尺度系统学习已经在某些专业领域展现出了巨大的成功,如2021年诺贝尔物理学奖授予复杂物理系统跨尺度建模及其在全球气候变暖中的应用.事实上,我国科学家甚至更早开拓了复杂系统跨尺度学习研究,如北京航空航天大学暗物质大数据分析团队利用跨尺度系统学习方法实现了在PB级数据中实时学习KB级关键数据,精度达到万分之一.本文从微观尺度、介观尺度和宏观尺度上分析了跨尺度系统学习的基本原理,构建了内嵌规律跨尺度系统学习的普适方法,并以社会大数据为例开展了典型应用示范.社会大数据跨尺度系统学习应用于疫情防控、舆情分析等领域,并取得显著成效,为我国社会治理数字化、网络化、智能化发展提供了新的成功样本.

大数据时代应用统计对企业管理的影响探讨

随着互联网的日益普及,加速了大数据时代的形成。大数据背景下,企业能够依靠应用统计顺利开展管理工作,针对大数据时代有关企业管理的各种信息,对其信息展开统计式的排列搭配。文章基于应用统计的概念,分析了大数据背景下经济发展特征,然后阐述了大数据背景下应用统计给企业管理带来的影响,以期给业界从业者提供借鉴依据。

基于大数据与智能模拟的名城保护规划空间分析方法

近年来,我国名城保护思路已从单纯的物质空间保护向物质、文化、社会和经济空间的融合保护和发展战略转型。然而,如何实现这一目标,还缺乏科学、有效的规划方法。基于此,本研究引入城市复杂系统理论,将历史城区的文化空间与社会群体(居民及游客)看成相互适应的整体,运用网络社会感知大数据挖掘和GIS空间分析技术,以福建省长汀县和江西省瑞金市两个国家历史文化名城为例,构建历史名城文化意象空间的价值感知量化模型、基于人工神经网络智能模拟的文化空间适应性演进情景预测模型。实证分析表明,该方法可为历史城区保护、利用和发展中的空间功能转换和优化提供科学依据。

大数据影响下人文地理定量研究的几个趋势

人类社会迈入信息时代,大数据的影响广泛而深刻,其在地理学尤其在人文地理学研究中受到越来越多的关注和讨论。本文通过梳理大数据与人文地理研究的近年文献,从研究争议、定量方法、数据基础和科学范式这四个侧面,探讨人文地理定量研究在大数据影响下的回应,提出其“因果-相关”整合、“计量-计算”并重、多源数据集成、科学范式并存的基本发展趋势;呼吁人文地理定量研究不能因为大数据而一味抹杀自己优秀的历史传统,而应在传承中寻求创新、在创新中有效传承。

基于社会网络的新型审计方法研究

当前,典型的社会网络就是Twitter、微信所反映的社交网络。它以电子化的形式首次记录并展示了人类社会网络规模的庞大和复杂。社会网络关注的是社会个体之间的互动和联系,及其对社会行为的影响。社会个体既可以是人,也可以是一个组织,乃至一个国家。小到人与人之间的关系,中到企业与企业之间的业务往来,大到地域或国家之间人口、资金流动,都可以利用此方法开展分析。审计对象的活动也无时无刻不处于这张网中。在大数据环境下,随着审计对象违规行为的日益隐蔽和复杂,其违规行为的线索,往往从自身转移到其所处的社会关系网中。利益输送、循环开票等非法行为的背后,就是审计对象借助社会网络开展的非法活动。

社会工作大数据的分类与技术赋能路径

如今大数据已经成为人们日常生活的基础,应用于包括社会工作在内的多个领域。“关系类型”数据、“时序类型”数据、“特征类型”数据和“状态类型”数据是常用于社会工作中的四种数据类型,可对服务对象进行标签化描述或搭建平台链接资源,以更好地实现工作目标。但同时大数据也是一把“双刃剑”,在应用于具体实务的过程中还存在一些数据采集中的隐私问题、数据处理的伦理抉择和数据决策的偏差风险,需要采取有效措施加以防范。