2021年8月21日，由中国人工智能学会主办、CAAI社会计算与社会智能专委会承办，以“数字社会的构建与转型”为主题的“CAAI云论坛（西安站）”成功在线举办。论坛由贺力副教授和张子柯教授担任主席，Alex Pentland院士、边燕杰教授、傅剑锋教授、祝建华教授、叶信岳教授，5位海内外著名学者嘉宾共聚一堂，研讨数字社会在构建与转型中面临的基础性、前瞻性、批判性的理论与方法问题，累计在线观看人次超21万。

Alex Pentland院士：诚实的信号

Alex Pentland院士认为，我们与他人互动的微妙模式揭示了我们对他人的态度，这些无意识的社会信号不仅仅是我们有意识语言的幕后渠道或重要补充，更重要的是，它们形成了一个独立的通信网络，即基于生物学的“诚实的信号”Pentland教授设计并使用了一种“社会测量仪”（sociometer）来监测和分析群体间信号的往来模式。他发现，与围绕文字的传统沟通渠道相比，围绕社会关系的沟通渠道正在深刻地影响着我们生活中的重大决定。Pentland教授利用社会信号传递的“网络智能”（network intelligence）理论，来说明我们如何利用社会网络的智能优势使自己成为更好的管理者、工作者和沟通者。

Alex Pentland

美国工程院院士

MIT媒体艺术与科学教授

Alex Pentland教授所著的《Honest Signals》已由张子柯教授完成翻译，中文版的《诚实的信号》已于2020年由浙江教育出版社出版。在书中，Pentland应用可穿戴设备“社会测量仪”，科学地测量了个体社交以及群体交流中“诚实的信号”是如何涌现、流动、传播乃至影响决策者的，从而帮我们全面重塑个体、群体、组织、社会的决策模式。

边燕杰教授：实证精神与数据结合途径的思考

边燕杰教授首先介绍了孔德创立社会学以来的近200年之间出现的四种基本实证数据形式，即个案数据、实验数据、调查数据、大数据。边燕杰教授认为，大数据尽管有5V特点，但不能代替个案的理论探索作用、不能代替实验对于因果关系的严整证明、也不能代替代表性抽样调查对于社会行为的测量和模型结果的总体推论，因此必须相互有机结合才能更好地实现研究目标。

边燕杰

明尼苏达大学社会学终身教授

西安交通大学领军学者特聘教授

实证社会科学研究所所长

边燕杰教授进一步凝练了大数据应用于社会科学分析的三大局限性，并据此，立足传统数据对于社会科学研究的四大功能（即问题、抽样、测量、理论），提出了大数据与传统数据的四种结合途径，即实质问题与大数据结合、随机抽样与大数据结合、传统测量与大数据测量结合、理论导向与机器学习结合。边燕杰教授带领的西安交通大学实证社会科学研究所近年来不断探索科学实证精神和调查数据、大数据的结合方式，基于这四种结合途径，已取得一系列研究成果。

傅剑锋教授：企业如何在数字社会更主动地创造社会价值

傅剑锋教授指出，数字科技已深深融入社会发展的方方面面，这种相互深切的影响与互动，决定了数字企业在发展考量时，不能再只是单纯考虑商业利益，它每一点滴小小的商业规则与产品规则的变化，可能都会引发社会规则的变化乃至复杂的连锁反应。傅剑锋教授认为，数字企业在每项产品技术的变革上，每项商业模式与服务的变革上，都需要把社会利益放在首位。把企业根植于社会土壤之中，并主动创造社会价值，才可能保持其先远发展。

傅剑锋教授

腾讯公益慈善基金会副秘书长

腾讯可持续社会价值事业部传播部总监

浙江大学传媒与国际文化学院客座教授

傅剑锋教授详细介绍了腾讯新设立的可持续社会价值事业部（SSV），以及腾讯正在积极实施的可持续社会价值创新战略。这个战略是针对新发展格局下的重大议题，以科技向善为使命，通过科技创新、产品创新、模式创新，探索高质量、可持续的实现路径，共享社会价值、增进社会福祉，并以此为组织发展的首要目标。

祝建华教授：社会计算中“预测”的使用、误用和滥用

祝建华教授聚焦“预测”（Prediction）这个计算社会科学中最常用的术语之一，详细辨析了这个概念，并将其明确为四种具体类型：基于已知数据估计未知值、基于现有数据验证估计值、基于过去数据预测未来值、基于类似数据插补缺失值等。

祝建华

香港城市大学计算社会科学讲座教授

ICA Fellow

祝建华教授指出，不加区别地使用预测绝非个人喜好层面的小事，会造成不必要的概念界定混乱问题。祝建华教授认为特别有必要来根据研究任务和数据的确切性质，尽可能限制该词的使用，并建议计算社会科学研究者在未来研究中使用更精确的术语，例如，forecast（预测）、projection（推测）、validation（验证）、explanation（解释）、imputation（补缺）等词，来代替使用prediction这个词，避免描述不清的问题。 

叶信岳教授：信息扩散和新冠疫情传播、协同演化的多元时空网络重建

叶信岳教授提出了一个多元网络扩散模型来分析信息扩散和新冠疫情传播的协同演化。开发了一种两阶段压缩感应算法，可以从观察到的感染数据和两类媒体平台上的信息传播数据来重构隐藏的多重网络结构。重建的多元网络扩散模型可以分解为信息和流行之间的跨层反馈子网，在传统媒体信息与新兴媒体信息之间，以及两类媒体平台上信息传播的层内反馈子网。

叶信岳

德州农工大学城市数据科学实验室创始主任

景观与城市规划系博士生导师

研究发现，信息传播既可以正向加速，也可以向负向减速流行病蔓延. 这两种影响都明显存在，但遵循不同的空间分布以及因媒体平台类型而异。新兴媒体比传统媒体内容更加异质，前者对于两种平台都有信息传播效果，而传统媒体传播效果非常有限。

数字赋能，智能加持、快速驱动社会数字化发展

我们身处的社会正经历快速的数字化变革，数字赋能、智能加持，数字化转型为我们带来了更大的想象空间。2021年政府工作报告中也明确指出：加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，加快数字社会建设步伐。国家“十四五”规划纲要中也充分展示了数字社会、数字中国的美好愿景。

在这样的背景下，本次云论坛聚焦“数字社会的构建与转型”这一前沿主题，希望通过学术交流，从多学科交叉、多维度视角探讨数字社会的一系列基础性、前瞻性和批判性理论与方法问题，充分展望构建数字社会的前沿学术思想和创新企业战略，研讨社会计算和社会智能的内在机制，助力我国经济社会数字化转型和高质量发展。

本文由CAAI社会计算与社会智能专委会供稿