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。

数据社会主义

当今时代,大数据兴起被认为是一场革命,在技术上表现为从一般信息存储转向数据精准分析,在思维方式上表现为从因果关系优先转向相关关系优先,在改造世界方面从基于工具符合目的的小规模行动转向基于价值预测的大规模行动。这些变革性展望已经引起了一场新一轮的计划经济-市场经济之争。在这场争论中,数据社会主义叙事展示了经典马克思主义断言的从资本主义到社会主义的历史总体趋势。当然,在大数据时代,现实的中国特色社会主义并不需要回到传统计划经济,而是可以在掌控市场变化甚至社会发展方面充分展示其制度优势。中国共产党以自身的庞大组织信息网络系统形成的集中力量办大事能力,能够把大数据作为国家战略资源,以大数据预测功能达到供给侧结构改革与需求侧数量扩张之间的自我平衡。大数据技术的社会主义建构,要按照这种对数据社会主义的价值设定,提高大数据的规模、流转活力与预测精度,同时立足社会主义核心价值观,实现大数据应用的透明化、公正化和有序化发展。

张近东:推动大数据社会共享

当前,中国经济正处于由高速增长向高质量发展转变的重要阶段,从2020年的两会政府工作报告可以看出,今年的财政政策将更加枳极有为,极大提升了企业家信心。为此,本期《法人》杂志特别推出全国两会专题报道,邀请民企代表、委员畅谈如何把握发展机遇。

社会感知数据表征下的历史文化街区地方感变迁——以南锣鼓巷(2008—2022年)为例

以北京南锣鼓巷历史文化街区近15年的变迁实践为研究对象,根据2008—2022年社会感知网络数据特征,分析其地方感变化的阶段性差异,以此构建南锣鼓巷地方感变迁的概念模型。首先,建立历史文化街区评价专属词库,基于扎根理论,从专属词库的文本中编码获得地方感的3个维度:地方认知、地方依赖和地方认同,通过对历年高频词主类目占比变化曲线、突现词特点、相关语义网络和南锣鼓巷商业业态占比等数据分析,结合社会生态系统适应性循环理论,提取特征差异明显的4个阶段:2008—2009年的稳定期、2010—2014年的生长期、2015—2018年的重构期以及2019—2022年的调整期。最后从资本的角度对历史文化街区的地方感变迁进行分析,指出经济资本需要综合社会资本与文化资本才能更好地适应发展,在循环中维持动态平衡。

社会科学数据长期保存现状调研与启示

社会科学数据是社会科学研究中必不可少的基础要素,其长期保存具有重要意义。文章通过网络和文献调研梳理社会科学数据长期保存关键问题、国内外社会科学数据管理政策、长期保存研究进展,并总结国外社会科学数据档案馆实践经验,从促进集中管理、加强顶层设计、重视鉴定、开展合作等方面为我国科学数据管理和保存提供经验借鉴。

广西壮族自治区乡镇及区县尺度社会经济及环境数据集

广西壮族自治区地处中国西南,拥有丰富的自然生态资源和多元的社会和文化背景,在省(区)域范围开展可持续发展研究,离不开时空尺度更为精准的乡镇及区县尺度社会经济和环境数据的支持。本研究获取了多种来源的环境要素数据、基础设施及工农业生产相关数据,通过参数提取、乡镇边界矢量和环境参数、基础设施及工农业生产相关栅格数据叠加运算,构建了1241个乡镇单元的环境参数数据、基础设施及工农业生产相关数据,同时基于广西统计局发布的广西统计年鉴,制备广西111个区县的社会经济数据,最终形成广西壮族自治区乡镇及区县尺度社会经济及环境数据集。数据处理过程不对原始数据构成精度损失,经多人复核审查,其数据完整性、位置精度、属性精度等均符合有关技术规定和标准的要求。本数据集为时间序列长、参数类型多的公开参数,数据集的参数维度、时空维度均可拓展,为区域多尺度的可持续发展提供了数据支持。

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。

论数据权利的社会权本质

法律权利的生成基础是利益而非行为或行为对象等其他因素。数据彰显了人格利益、财产利益,但更体现为社会利益。数据人格利益、财产利益并非独立的利益形态,而是数据社会利益的构成部分即成分利益。作为非独立存在的利益,数据人格利益和数据财产利益并不能像已有研究成果所预设的那样,塑造出独立的人格权、财产权。数据社会利益塑造的是数据社会权,数据人格利益和数据财产利益则构成了数据社会权中的人格成员权和财产成员权。数据社会利益与数据人格利益及数据财产利益之间的整体与部分关系决定了数据社会权与成员权之间的整体与部分关系。数据社会权凭借汇集社会公众意志的集体治理框架,实现数据整体性的社会利益。

基于社会数据的卷烟零售客户行为分析与云POS预警系统优化

在当今数字化和信息化的时代,营销工作的成功与否往往取决于数据的精准应用和科学管理。卷烟行业作为一个竞争激烈的市场,营销工作不仅需要面对激烈的市场竞争,还需要适应新时代数字化发展的要求。为了应对上级对营销工作全面树立数据思维的要求,以及实现“营销精准施策攻坚战”的目标,卷烟行业积极推动云POS系统的发展与应用。本文旨在研究基于社会数据的卷烟零售客户行为分析与云POS预警系统优化,期望可以为卷烟行业实现高质量的营销发展提供重要的理论和实践指导,也可以为卷烟营销提供更加科学、高效、精准的数据支持。

基于引文内容的科学数据集学术影响力评价模式探析——以中国综合社会调查数据为例

开放科学环境下,对科学数据的学术影响力进行客观评价有利于科学数据提供者了解科学数据的被引用情况,提高科研人员的创新活力,正向推动科学数据的发展和开放。文章以中国综合社会调查数据为例,基于引文内容,将引文引用行为进行深度标引和揭示,筛选出利用科学数据进行分析研究并产出成果的引文,通过分析该引文集合的产出情况、学科分布等规律来评价该数据的学术影响力情况。

政务数据与社会数据对接利用的实现路径:模型构建及实践应用

[目的/意义]促进政务数据与社会数据对接利用,是提升政府数字治理能力的必然要求,也是打造数据强国的战略路径。[研究设计/方法]基于协同创新理论和公共价值理论,构建政务数据与社会数据对接利用分析模型,通过X市数据治理典型实践案例进行案例验证。[结论/发现]从能力维和保障维出发,围绕数据汇聚、管理、应用以及组织管理、建设运营、数据安全等六方面,构建“3×3”政社数据对接利用实施路径模型,从应用范围、应用领域、应用环节方面进行实践验证。[创新/价值]“3×3”模型为开展政社数据对接利用提供了有效工具和可行路径,回答了政社数据对接利用“做什么、如何做、谁来做”的问题。

数据解析社会公共图书馆面临的挑战与对策

在互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等为代表的数字技术的推动下,人类将迈进数据解析社会。在这种一切都被记录、一切都被分析的社会,公共图书馆不仅面临着新的发展机遇,同时也面临着“算法陷阱”造成的固化效应和用户单体化产生的公平失衡等问题带来的挑战。为了应对这种挑战,提出建立全国公共图书馆大数据研究基地、加强用户需求调研、强化参与式治理、推动数据思维与人文思维的融合等发展对策,以促使公共图书馆在提高自身应对能力的同时推动社会公众以主人翁的姿态融入数据解析社会,以此来彰显公共图书馆在社会发展中的引领与纠偏的价值与担当。

数据密集型社会科学发展的经验及启示:一个国际案例的分析

面对未来发展的不确定性,以及技术发展在学科建设及其研究范式的高渗透性,高校尤其是以人文社会科学见长的高校更应该主动迎接并积极运用数据密集型科学发现的优势,充分考虑数据驱动下的知识发现对于传统社会科学学科建制及其研究范式的重大影响、冲击乃至颠覆作用。一方面,数据密集型科学的发现及其在社会科学领域的渗透与应用,会带来数据密集型科学与社会科学的交叉融合发展,推动社会科学的学科建设方向由传统走向现代、由经验转向科学;另一方面,借助数据密集型科学发现基于数据驱动的研究优势能够有效提升社会科学研究的速度、效率和效果,进一步推动社会科学研究范式的转型,且人文主义与科学主义相结合的混合研究将成为社会科学研究的主流范式。以耶鲁大学为研究个案,着重分析其发展数据密集型社会科学的愿景目标和实践举措。研究发现,耶鲁大学通过发展并应用数据密集型社会科学的方法,拟实现借助数据密集型科学的强大力量不断赋能并推动社会科学研究范式转型、通过建立社会科学研究社区促进跨学科研究与协作、有选择地改善基础服务并强化制度保障与治理支持3个维度的愿景目标。为了实现这些愿景目标,耶鲁大学通过创建数据密集型社会科学中心、了解其他大学和行业卓越机构的发展趋势、在大学层面建立委员会等实践举措,实现重塑组织结构、调整组织行为和促进跨学科研究的整合效应;通过加强基础数据密集型课程群建设、增强数据密集型社会科学发展的多样性和包容性,以及教师年度会议和委员会等制度保障和治理支持,不断优化数据密集型社会科学的人才培养目标,推动课程教学的创新发展和科学评估。由此,耶鲁大学不仅推动了数据密集型科学与社会科学的知识交叉融合发展,还加快了数据密集型科学在社会科学研究中的应用。我国高校在未来的数据密集型社会科学发展实践中,需要主动转变社会科学发展的传统理念,主动运用数据密集型科学发现赋能社会科学转型发展,加强社会科学与数据密集型科学之间的深度融合,建立与数据密集型社会科学发展相匹配的人才培养目标与跨学科课程体系,注重数据密集型社会科学发展的整体规划与适时动态调整。

社会诉求数据在“情景-应对”型应急决策中的应用研究

社会诉求数据作为社会感知类的实时信息源,在应急决策中开始发挥重要作用。基于数据驱动风险管理的相关研究,构建了由数据层、方法层和业务层构成的分析框架,以2020年初成都市新冠肺炎疫情应对实践为例,探讨社会诉求数据在“情景-应对”型应急决策中的数据价值及价值实现路径。研究发现,社会诉求数据在应急决策中具有危机预警、决策支持和信息沟通的数据价值;社会诉求数据通过牵引、激活、助推等方式贯穿“情景-应对”型应急决策的全过程,从而实现其数据价值。社会诉求数据在“情景-应对”型应急决策中的应用促进应急决策的信息融合和利用,助力应急决策效率跃升。

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。

基于区块链技术的社会治安数据治理

互联网环境带动社会各行各业朝着数字化、网络化、智能化深入发展,但智能时代的应用需求与公安机关的数据服务能力产生了“鸿沟”,公安机关必须顺势而为构建先进的社会治安数据治理体系。基于区块链技术的社会治安数据治理体系能够促进从数据互联到价值互联再到秩序互联的治安治理变革,实现风险管控、价值释放、协同治理、以人为本的社会治安数据治理目标。将区块链技术引入社会治安数据治理领域,充分利用区块链技术的优势特征,搭建社会治安数据治理体系框架,为创造社会治安数据价值提供方向。

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。

“农业农村社会经济数据:资源与方法”专刊导读

农业农村社会经济数据是刻画和反映农业农村社会与经济系统的各类数据,主要包含农业农村领域与人以及人的社会经济活动相关的各类数据,是农业农村大数据不可或缺的组成部分。农业农村社会经济数据的收集、分析和应用有其特有的方法和传统。在推进农业农村大数据发展的背景下,梳理农业农村社会经济数据的现有资源、获取分析方法以及应用场景是一项紧迫且重要的工作。为此,《农业大数据学报》策划推出“农业农村社会经济数据:资源与方法”专刊。