CCSC-38-基于Web社会媒体的社会传感器网络

1基于Web社会媒体的社会传感器网络*王晖1,姜志宏1+,李沛1,王飞跃21国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙4100732中国科学院自动化研究所．北京100190摘要近年来，随着博客、微博、论坛、社交网、即时通信软件、网络电视等新型网络应用模式的广泛采用，大量基于Web的社会媒体涌现在互联网上。Web社会媒体的出现，给以人感知自然和社会为基础的社会传感器网络提供了重要的实现基础。本文分析了人作为社会传感器的特性，探讨了构造社会传感器网络的可行性。并在此基础上，提出了基于Web社会媒体的社会传感器网络模型及其技术体系，可为社会传感器网络理论和方法研究提供框架建议和思路。关键词社会媒体；社会感知；传感器；传感器网络SocialSensorNetworkbasedonWebsocialmediaWangHui1,JiangZhi-hong1,LiPei1,WangFei-yue21CollegeofInformationSystemsandManagement,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China2Instituteofautomation,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,ChinaAbstractRecently,alongwiththewidespreadadoptionofthenovelnetworkapplicationpatternssuchasblog,microblogging,forum,socialnetwork,instancemessagerandInternetTV,alargeamountofWeb-basedsocialmediasappearontheInternet.Theemergenceofthesocialmediascontributesanimportantfoundationforthesocialsensornetworkswhicharebasedonhumansensesaboutnatureandsociety.Thispaperanalyzesthecharacterizesofhumanbeingsassocialsensors,anddiscussesthefeasibilityofthesocialsensornetworkconstruction.Basedontheanalysis,thispaperproposesamodelandatechnicalarchitectureforsocialsensornetworkswhicharebasedonWebsocialmedias,andprovidesaframeandapproachfortheresearchonthetheoryandmethodsaboutsocialsensornetworks.keywordsSocialMedia;Socialawareness;sensor;sensornetwork引言随着传感技术、无线网络技术、嵌入式技术和移动计算等技术的快速发展，各种集成感知、计算和通信能力的传感系统已经逐步融入到人类的日常生活中，以前所未有的方式增强了人们收集、分析和利用数据的广度和深度，在科学研究和国民经济的各个领域起着越来越大的作用。但是这些传感器系统多以对人类社会局部环境下的物理特性的感知和计算为主，*收稿日期:基金项目:课题的立项者、项目名称和编号作者简介:王晖，男，1968年生，博士，博士生导师，湖南衡阳人，主要研究方向为信息系统工程、社会计算；姜志宏，男，1975年生，博士生，讲师，湖南新化人，主要研究方向为复杂网络与社会计算；李沛，男，1979年生，博士，讲师，湖南怀化人，主要研究方向为传感器网络技术与博弈理论；王飞跃，男，1961年生，研究员、博士生导师，浙江东阳人，主要研究方向为智能系统和复杂系统的建模、分析和控制与管理；+通信联系人:Email:[e-mail]；通信地址：湖南长沙国防科学技术大学五院系统工程系(410073)；联系电话：138731075132一方面由于技术水平和部署规模的原因，对于大范围、大规模的社会、环境、地理的感知还存在很大的局限性；另一方面，对于抽象的社会、人文和经济活动中的复杂社会行为、社会现象和组织特性等的感知，传统传感器技术仍然缺乏有效的手段。与此同时，从人类本身来说，它不仅是人类社会的参与者、改变者和创造者，同时也在其活动中不停地感知和理解自然和社会，而且通过人际交往传播和集成这些感知信息，因此可看作是一种智能的传感器。但是在传统社会中，大量个体或小群体的感知信息仅在小范围里传播，很难被实时采集到。而报纸、电台、电视等传统媒体，实际上仍然只实现了信息有选择性的单向扩散，都难以完成对人类感知的探测和采集任务。互联网的出现，尤其是互联网上的种种社会媒体应用的出现，使得一切都发生了改变。互联网的社会媒体应用能够实现用户感知信息的共享和双向流动，用户不仅能够迅速发布个体的感知信息，而且能直接参与感知信息的集成与传播过程中。显然，通过这些社会媒体的交互，实现人作为社会传感器的功能，从而更迅速全面地感知自然和社会，已经成为了一个新兴的跨学科研究领域。1相关研究及本文工作最近几年，已有涌现出大量以人对自然和社会的感知为中心的，基于微博、博客等社会媒体的社会传感技术研究。2004年，中科院王飞跃研究员提出开展面向网络社会的社会计算研究，同时提出了社会传感网的设想和概念[1,2]。2009年DavidLazer等[3]在Science杂志上提出计算社会学的概念，指出网络上的大量信息，如博客、论坛、聊天、消费记录、电子邮件等，都是对现实社会的人及组织行为的映射，网络数据可用来分析个人和群体的行为模式，从而深化我们对生活、组织和社会的理解。NoahSnavely等人[4]利用图片共享应用Flickr的关键字搜索功能，获取并下载的图片，为热门城市或景点建立三维可视模型。DavidShamma等人[5]分析了2008年美国总统电视辩论期间，Twitter用户发帖情况、行为模式以及用户之间的社会网络。采用Twitter作为社会传感途径的研究还有H1N1猪流感传播监测[6]，地震实时监测[7]等。其他还有一些极具意义的相关工作和项目，如Twitris[8]可以从Twitter上的微博帖子中采集社会信息，并对其进行时空分析。Blogscope[9]用于对博客话题进行分析和可视化。本文分析了人作为社会传感器的特性，探讨了构造社会传感器网络的可行性。并在此基础上，提出了基于万维社会媒体的社会传感器网络的概念模型及其技术体系，为社会传感器网络理论和方法研究提供框架建议和思路。2社会传感器网络概念人类社会中，每个人都不同程度地拥有空间知识，对其生活、工作的自然和社会环境建立了详尽的了解。同时，每个人还能通过感觉器官对环境中发生的变化进行全面的感知，以获取新的知识。这些知识包括地形特征、交通拥堵、自然灾害、社会活动等，这些知识都是难以采用自动化手段获取的专题信息。因此，可以将每个人看作一个智能传感器，这些传感器能够在社会和自然环境中自主移动，能够感知、解读和集成信息，并且能通过社会网络进行相互的信息交换。这种以人作为传感器的观点称为Humanassensor[10]或者Citizenassensor[11]。显然，由全体人类数十亿的数量构成的巨大传感器群落，不仅覆盖了全球的大部分区域，而且其传感能力延伸到社会、经济、军事、人文等方方面面，因此，人作为传感器，不再仅仅是对局部世界的物理特性的感知，而是作为对大范围的人类社会进行全面感知的社会传感器。人作为传感器有着不同意一般传感器的特点。首先，作为传感器的个体存在巨大的异构性，这些异构性包括信息感知的偏好性，人类个体在感知社会时往往存在兴趣导向的特点，而就某类专题信息而言，这种个体的兴趣偏好可能会降低信息采集的密度，从而导致数据稀疏甚至失真，因而需要设计合理的社会激励机制，对信息采集偏好性的不利影响进行抑制。个体异构性还表现在信息处理的能力上，人类个体之间从知识水平和经验程度上差别巨大，从未开化的儿童直到经过高度训练的专业科学家，在信息处理能力上的差异，决定了其对于信息解读、集成和融合的程度，同时信息处理结果还受到个体情感、体验等主观因素的影响，这使得人作为传感器，即使针对同一对象所感知的信息内容，仍然具有很高的个性化程度，通常传感器技术中的基于统计和归纳的分析方法并不完全适用。其次，人作为传感器采集和3处理后的信息是模糊的、无结构的，具有多种媒体表现形式，如自然语言文本、语音、图片和视频等等，跨媒体的语义抽取和关联分析也仍然是一个开放的问题。最后，作为传感器的人类个体数量巨大，而且地域分布广阔，其采集到的信息在收集和汇总上，哪怕是采用抽样的方式也是无法有效实现的。例如传统中基于问卷的社会学调查方式，无论是可操作性，还是时效性上都无法满足社会传感的要求。近年来，随着博客、微博、论坛、社交网、即时通信软件、网络电视等新型网络应用模式的广泛采用，大量基于Web的社会媒体涌现在互联网上。Web社会媒体（WebSocialMedia）[2]是指各类利用万维方法将技术、社会交往，以及文本、图像、视频和音频的构建整合起来的活动。与传统媒体相比，万维社会媒体的特色主要是与之伴生的新型人际互动方式和信息表现形式。传统媒体只能实现信息的单向流动，受众被动获取事件信息。万维社会媒体强调个性参与、充分共享与互动交流，使得信息的双向流动成为可能，受众不仅能够迅速获取信息，而且能直接参与信息的制造、处理与传播。显然，对于人作为传感器的概念而言，万维社会媒体的出现，为原本不可能的传感信息收集和汇总提供了一种可行的渠道。尤其当万维社会媒体与移动计算技术相结合以后，万维社会媒体用户可以通过手机等移动通信设备，将感知到的地理环境、社会事件等发送到这些万维社会媒体上，进一步使得以人类自身为中心的社会传感体系成为可能。大量的人类个体借助于万维社会媒体，积极地将自身感知到的社会信息，以文本、声音、或视频方式进行收集、分析和报告，并通过真实社会网络和万维社会媒体激活的虚拟社会网络进行信息的传播和集成，在个体完成社会传感器功能的同时，也构成了一个庞大的社会传感器网络。与一般意义上的传感器网络相比较，社会传感器网络在对人类社会的覆盖程度上，拥有更高的广度和深度。万维社会媒体和移动计算的组合，已经产生了一些具有社会传感器网络价值的社会网络应用，其中最为典型的如微博。按维基(Wiki)的定义，微博（微型博客，micro-bloging）是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组件，以140字左右的文字发布和更新信息，并实现即时分享。微博具有很高的集成化和开放化，用户可以通过手机、即时通信软件（如gtalk、MSN、QQ、skype）和外部API接口等途径向自己的微博客发布消息。微博客高互动性和传播速度快的特点使得它自出现开始就以极快的速度发展。到目前为止，国外和国内最具影响力的微博应用分别是Twitter和新浪微博。而以微博为平台的社会传感器网络，最明显的例子是2008年11月发生在印度孟买的恐怖袭击事件，部分Twitter用户通过移动电话实时报告事件的发展,上传了大量袭击现场的照片[12]，凸显了在新闻报道中，人作为传感器这一概念正在发挥的日益重要的作用。3社会传感器网络模型基于Web社会网络的社会传感器网络模型框架见图1。模型是具有反馈机制的层次结构。模型最底层是真实的人类社会，其中的人类个体构成数量庞大的社会传感群，实现无时无处不在的社会感知，并且通过相互间的社会交往进行小范围的感知信息的交换和集成。人类个体在自我展现、激励等动力学机理驱动下，将个体感知和集成的信息在微博、博客、社会性网络电视等社会媒体上共享，并推动感知信息的传播，同时进行更大范围内的信