移动传感技术与集体智能计算方法

### 移动传感技术与集体智能计算方法 #### 1. 引言 集体智能是个体协作产生的共享智能，也可定义为一个群体比其任何个体成员更有效地解决问题的能力。而计算集体智能则是借助计算工具和方法实现更高的群体绩效。 以往对人类互动的研究主要依赖一次性的自我报告关系数据。如今，视频监控、电子邮件和手机等新技术能提供长时间内互动的实时画面，涵盖关系的结构和内容。这催生了“计算社会科学”这一新兴领域，社会科学和计算机科学研究人员开始运用多学科方法，试图理解个人电子设备（如手机和 RFID 卡）留下的复杂组织和社交网络痕迹。现在我们能够在不同层面理解人类行为和社交互动，从个人、小群体到大型组织甚至整个国家。尽管已知的统计方法和社交网络分析已应用于广泛通信媒体生成的大型数据集，但仍需创建新的分析工具和方法来应对这些系统的复杂性。 这些新的传感和建模技术有助于我们理解在社区层面，哪些局部属性促成了集体智能。思想、观点、行为和信息在集体智能和群体决策中起着关键作用，但它们如何通过面对面互动传播呢？移动传感方法有助于理解社区中强、弱局部联系的形成，以及这些联系所具有的行为特征。我们还发现，这些互动能预测社区中不同类型行为的采用情况。理解集体行为将使我们能够设计出在未来最大化社区利益的方法。 在城市、国家和整个社会层面，存在以下问题：个体有意或无意的互动方式是否旨在最大化全球利益？还是会导致社会出现根本上的非平等分层，少数个体不可避免地占据主导地位？现代技术创新极大地提升了我们观察和记录大量人群中个体互动的能力，但利用这些数据来模拟个体间的合作以及其对整个人口的全球影响仍是一项艰巨任务。为解答这些问题，我们回顾了近期的社会建模进展，这些进展使我们能够将个体在社会中的价值量化为一组选择的数学函数，并将人口的集体潜力量化为个体随时间的预期价值。这些理论假设个体试图通过采用邻居的选择来自私地提高自己的社会价值，同时受到实际观察到的互动拓扑和顺序的限制。因此，我们也能够研究社会距离最优运行状态有多远，从而有助于设计更具功能性的城市和国家。 #### 2. 组织中集体行为的移动传感 麻省理工学院媒体实验室的研究团队已证明，可穿戴技术可用于描述面对面互动、测量人类个体和集体行为模式，并自动绘制公司的实际组织结构图。这一能力对于研究群体行为、群体绩效和团队形成过程具有非凡的价值。 以下是一些相关研究的示例表格： |研究方向|相关研究| | ---- | ---- | |图像和视频标注|Multiple Bernoulli relevance models for image and video annotation| |文本分类|Text classification by boosting weak learners based on terms and concepts| |社交网络分析|Finding community structure in very large networks| 我们可以用 mermaid 流程图来展示移动传感技术在组织中的应用流程： ```mermaid graph LR A[可穿戴技术] --> B[采集数据] B --> C[分析数据] C --> D[绘制组织结构图] C --> E[研究群体行为] C --> F[评估群体绩效] C --> G[研究团队形成过程] ``` 相关的技术术语和缩写如下列表