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术的发展和普及,这种关系已经延伸到网络虚拟环境中.通过基于社交网络服务,如讨论组、即时通讯、实时消息、博客、微博客等,用户可以彼此分享和交流信息[13].这种虚拟社会网络的迅猛发展正深刻影响人们的生活和工作方式[12].社会网络分析是社会学大师C.WrightMills在研究人类关系网络时提出的研究范式,社会网络分析依网络视角看待社会,把社会个体当作节点,将社会关系当作边,社会网络即由节点和边构成[14].社会学家们最早开展了社会网络分析的研究,主要集中于小规模群体的人际关系、群体行为和社会结构等问题.发展至今,社会网络分析已广泛地应用到社会学、经济学、心理学、物理学、信息科学等研究之中[16].

目前,计算社会科学领域研究者眼中的社会网络分析对象,主要包括对虚拟社会网络下的人物节点分析、社群挖掘和社会信息网络分析等,具体包含以下研究内容：（1）对人物节点的分析,主要通过个体的一系列网络行为（评论、转发、收藏等）分析其主要特征,根据用户之间的互动（关注、回复、跟帖等）分析人物节点的影响力,从而按照影响力大小将人物节点分为意见领袖、桥节点等；（2）社群挖掘是社会网络分析的另一研究重点,社群通常由性质相似或功能相近的人物节点构成,在一定程度上反映了个体自发、无序行为背后的局部弱规则性和全局有序性[17].因此,发现虚拟网络中有意义的、相对稳定的社群对网络信息的搜索与挖掘、信息的推荐以及网络演化与扩散的预测

关于社会科学方面论文例文0855;有重要价值；（3）社会信息的网络化分析,从宏观角度对社会信息进行量化分析,加强信息梳理,提升信息服务能力[18].

社会建模技术由信息科学家和数学家提出并发展完善起来,是指对社会空间中个体或群体的心理和行为、交互模式、人际关系、社群结构等复杂社会性问题,进行抽象描述并建立仿真模型.通过仿真模型,研究者可以模拟社会演化进程、社会现象的发展、人类社会行为及其变化过程,可进一步结合实验分析或为现实提供决策支持[19].20世纪60年代早期,社会建模方法开始应用于社会科学领域,至20世纪90年代社会建模才真正为社会科学领域学者所接受.时至今日,社会建模已广泛应用于社会学、心理学、经济学、公共政策研究等领域.

目前,在社会科学领域应用最广泛的仿真模型是基于智能主体的社会仿真模型（agent―basedmodels,ABMs）,ABMs模型可以很好地模拟信息传播、社会规范的出现、集群行为等人类现象.ABMs模型的建立是自下而上的,采用Agent（智能主体）概念研究社会问题,Agent是一段特殊的程序,代表着现实中的社会个体模型.Agent具有能动性,即可以根据程序中的运行环境和规则自主地反应决策,学习并适应环境,还可与周边网络中的其它Agent彼此联系、相互影响[20].基于ABMs模型,研究人员发展出在计算机上建立“人工社会（artificialsociety）”的构想.人类社会是由大量真实社会个体构成的复杂系统,人工社会则是在计算机上模拟出的由大量虚拟社会个体模型构成的复杂系统.其研究思路是在计算机中建立多个Agent模型,对不同特性的Agent设定不同的运行规则,让这些Agent相互作用并遵循一定规则运行,最后通过观察大量Agent相互作用的涌现属性,找到人工社会的规律,并用这些规律理解和解释现实人类社会中的宏观现象[21].目前,利用社会建模技术对社会演化过程进行实验分析和评估,是计算社会科学热点方向之一,譬如通过社会建模测试和验证社会经济政策的效果,已被应用到社会公共管理与控制之中.社会心理学家AndrzejNowak等人在1998年时曾提出对社会人际关系建立仿真模型的研究构想,并由此抛出“计算社会心理学”（putationalsocialpsychology）的学科概念.AndrzejNowak等人分析指出,人际关系就如同神经元之间互相连接和影响,因此可以将动态的人际过程类比为神经网络模型,从而进行社会仿真建模.社会学家Macy和Willer于2002年向社会学界详细介绍了ABMs模型,倡导使用ABMs模型进行社会学研究[23].之后,Goldstone和Janssen将ABMs模型用于集群行为研究之中[24].Smith和Conrey提出ABMs模型适合社会心理学研究,并通过实验证明ABMs模型比其它模型更适用于群体人际互动建模[25]

如何写社会科学硕士学位论文
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三、作为重要分支的计算社会心理学

社会心理学作为社会科学的重要分支之一,诸多研究者已开始关注和尝试采用计算社会科学研究范式和工具,专门探讨社会心理学领域的相关问题,同时社会心理学中也蕴含着丰富的理论假设,可源源不断地激发信息学家们的实证研究灵感.

上文已有提及,计算社会心理学作为一个学科概念,早在1998年就已经由社会心理学家An―drzejNowak等人提出,当时的内涵是利用计算机社会模拟技术对社会群体心理及行为进行仿真、建模,属于信息科学与心理学的交叉学科.如今随着研究的不断推进、分析技术的不断发展,计算社会心理学的内涵也在不断演化.计算社会心理学已不局限于最初的社会仿真模拟,也开始关注使用信息科学技术作为存储和计算的工具,获得、存储与分析现代网络生活中海量人群的各种行为和互动数据,揭示人类心理特征和社会认知的形成机制及其发展规律.纵观近几年计算社会心理学领域的研究,大致可分为以下几个方向.

(一)大众情绪分析及其规律发现

互联网络空间中的大众情绪表达是计算社会心理学关注的重要问题之一.从事在线文本信息分析的传统信息学者一般只对文本情绪做简单分类,比如以“积极一消极”、“支持一反对”、“支持一中立一反对”这种简单二元或三元分类方式,划分分析对象的情感态度,而依据心理学的情绪结构理论,我们可将人类情绪划分为5～6类基本情绪,以及多种复合情绪,并对每一种情绪的效价和唤醒程度进行客观评级,继而获得更为丰富和精准的人类情感信息.前者简单的情感划分框架可称为“倾向性分析”,后者可称为“情绪分析”,两种分析可合称为“情感倾向性分析”[26].已有研究证明,依据情绪心理学理论成果或成型情绪量表扩充构建的网络情感倾向性分析指标工具,能够有效地预测实际的社会经济现象,如对产品市场份额、影视票房、疾病或信息传播状况、政治选举结果、宏观经济形势的预测,以及对突发事件的预警等[27].这类网络情感分析工具能够实时地测量网络大众情绪,不仅为传统情绪心理学理论研究注入活力,增强了社会科学的实用价值,而且还支撑扩展了信息科学中传统的文本情感分析技术.譬如,同时兼具信息科学和心理学背景的学者JohanBollen等人,基于心境量表（ProfileofMoodStates,POMS）开发了网络情绪分类标准及其测量工具,并分析了2008年美国微博客网站Twitter.tom上高达几百万条微博条目（tweets）中情绪表达信息,发现Twitter微博条目中的“镇定（calm）”类情绪词汇量的每日变化趋势,可以成功预测2～6天后美国道琼斯工业指数的升降,预测准确率达到87%[28].目前针对网络论坛、博客、社交网络的情感倾向性研究已有很多,而由于微博客应用的快速发展,基于微博客平台的情感倾向性研究有快速增长乃至爆发的趋势.研究者可基于微博客平台,针对某些重大社会事件,进行网民情感倾向监测和分析,从而准确把握社会大众态度和情绪的变化过程,这对民意问询、公共管理决策等都具有重要应用价值.