大數(shù)據(jù)時代下網(wǎng)絡(luò)群體智能研究

徐聶甜子　中南民族大學(xué)

隨著互聯(lián)網(wǎng)與社會網(wǎng)的結(jié)合，網(wǎng)絡(luò)群體智能應(yīng)運而生，如何使其為人類提供更好的服務(wù)，是相關(guān)學(xué)者急需解決的問題。

一、大數(shù)據(jù)時代下的網(wǎng)絡(luò)群體智能

(一)大數(shù)據(jù)時代下大眾深度交互的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境

以互聯(lián)網(wǎng)2.0為基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)衍生出大量的新模式，對現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)秩序造成了巨大沖擊，也在一定程度上改變了現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)行為方式，對互聯(lián)網(wǎng)交互信息、知識共享等都產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用，互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)也在此背景下不斷演化。進(jìn)一步提升了大眾對信息服務(wù)的需求，使得在線搜索無處不在，對網(wǎng)絡(luò)文化進(jìn)行了完善，經(jīng)典的互聯(lián)網(wǎng)2.0應(yīng)用包括：微博、社交等。以人為核心，將其與網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，正在逐步建立起人與人形成溝通的公用計算環(huán)境，將這種智能融入進(jìn)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。

(二)網(wǎng)絡(luò)群體智能與特點

群體智能可以理解為“集思廣益”、“眾人拾柴火焰高”等。在傳統(tǒng)智能群體集合中出現(xiàn)了如蟻群等社會，以自身經(jīng)驗為基礎(chǔ)，將1+1＞2的作用發(fā)揮最大功效，使人力在解決難題時更加輕松。在互聯(lián)網(wǎng)2.0應(yīng)用中，在交互時，不受時間與空間的阻撓，以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，形成了較大規(guī)模的群體行為，使群體智能向更深層次發(fā)展。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，個體改變環(huán)境進(jìn)而實現(xiàn)交互，這種行為也帶動了其他個體進(jìn)行不同的改變，在宏觀上形成了新現(xiàn)象，科學(xué)家將這種行為稱之為“涌現(xiàn)”。將愛好相同的用戶聚集在一起，通過群體智慧涌現(xiàn)出典型實例。

二、網(wǎng)絡(luò)群體智能研究方法

網(wǎng)絡(luò)群體智能研究涉及多種學(xué)科，包括社會科學(xué)、信息科學(xué)等，具備一定的前瞻性與現(xiàn)實性。雖然目前網(wǎng)絡(luò)群體智能研究已取得了一些進(jìn)展，但主要體現(xiàn)在蜜蜂等社會性昆蟲群體智能研究。缺乏完整的群體智能研究，理論基礎(chǔ)還有待提高，更多的注重實踐，還需要參考已有的研究成果。

(一)網(wǎng)絡(luò)群體智能研究方法

對于系統(tǒng)科學(xué)來說，復(fù)雜性科學(xué)是目前的新方向，當(dāng)方法論確具備一定的不確定性與非線性。以思維層面來說，復(fù)雜性科學(xué)是將還原理論與整體論進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，從宏觀進(jìn)行分析，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行綜合，進(jìn)而達(dá)到解決問題的目的。以哲學(xué)層面來說，復(fù)雜性科學(xué)是將還原理論與整體論進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，并從宏觀與微觀兩方面進(jìn)行分析，將實踐與理論相結(jié)合。在復(fù)雜性科學(xué)中，要始終秉持細(xì)處分析與全局著眼的原則，融貫論要以宏觀指導(dǎo)為基礎(chǔ)，將整體論與還原論進(jìn)行結(jié)合這也是網(wǎng)絡(luò)群體智能與傳統(tǒng)智能的不同之處。在對網(wǎng)絡(luò)群體智能進(jìn)行研究時，要以復(fù)雜性科學(xué)為指導(dǎo)理論，提出網(wǎng)絡(luò)群體智能的特點，系統(tǒng)分析與仿真分析結(jié)合的方式對網(wǎng)絡(luò)智能群體中出現(xiàn)的問題進(jìn)行深層次研究。

(二)網(wǎng)絡(luò)群體智能研究層次與研究框架

目前，將網(wǎng)絡(luò)群體智能研究分為五個層次，分別是應(yīng)用評價層、分析解釋層、模擬算法層、理論方法層與對象基礎(chǔ)層。

應(yīng)用評價層：對研究成果進(jìn)行探究，對績效管理等進(jìn)行優(yōu)化，并對應(yīng)用情況進(jìn)行分析，為改進(jìn)方法提供理論依據(jù)，完善平臺機(jī)制，提升信息服務(wù)質(zhì)量。

分析解釋層：以研究框架為指導(dǎo)，在基礎(chǔ)層獲得數(shù)據(jù)信息，通過模型算法層構(gòu)建模型算法，對動力學(xué)進(jìn)行分析，研究涌現(xiàn)規(guī)律，獲得應(yīng)用的知識，為其應(yīng)用提供保障。

模擬算法層：以研究框架為指導(dǎo)，對網(wǎng)絡(luò)群體智能進(jìn)行建模，實現(xiàn)其可視化、描述的模擬。

理論方法層：科學(xué)的理論是研究網(wǎng)絡(luò)群體智能的關(guān)鍵，根據(jù)科學(xué)問題的特點，確定研究理論，構(gòu)建科學(xué)的研究框架。對科學(xué)成果進(jìn)行整理，能夠?qū)ρ芯科鸬街笇?dǎo)功效。

對象基礎(chǔ)層：這層是研究開展的基礎(chǔ)，根據(jù)不同的科學(xué)問題，確定研究對象，包括其中的群體交互環(huán)境、個體等；選擇適合的載體，包括網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、交互平臺等。（見圖1）

(三)網(wǎng)絡(luò)群體智能研究方法應(yīng)用實例

下面以維基百度詞條為實力進(jìn)行說明。turing machine在創(chuàng)建時有600萬個歷史數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)思想為指導(dǎo)，以上述方法對相鄰版本的差異進(jìn)行分析，確定交互關(guān)系，以編輯者為節(jié)點，將編輯關(guān)系為連邊，對群體交互進(jìn)行表示，構(gòu)建“turing machine”群體協(xié)作交互網(wǎng)絡(luò)；考慮到時間不同、編輯者不同等，網(wǎng)絡(luò)具備小世界的特點，使得知識在傳播時更加便捷，拓?fù)渲行男阅苣軌驈墓?jié)點屬性方面展示出個體在群體中的作用，隨著編輯群體不斷擴(kuò)大，交互增多了，個體間的影響逐步提升，原有區(qū)域經(jīng)過連接形成全新的域群體，知識向周圍擴(kuò)散，對促進(jìn)群體達(dá)成共識具備積極影響。

三、結(jié)束語

綜上所述，本文對大數(shù)據(jù)時代下網(wǎng)絡(luò)群體智能進(jìn)行研究，分析了其特點與研究方法。隨刻科技的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)在未來發(fā)展空間會更加廣闊，網(wǎng)絡(luò)群體智能的應(yīng)用也會越來越廣泛。

圖1　網(wǎng)絡(luò)群體智能研究框架示意圖