Social Computing: A Snapshot

隨著Web2.0的演進以及計算媒介愈來愈容易取得，使得一些事物在近幾年正快速變化，如社交方式、經濟模式、大眾文化等，背後本質上的改變，正從以個體為中心的思維，逐漸轉移到群體間合作、互動所產生的一連串社交反應(Social Dynamics)，而社會計算(Social Computing)正是一種透過資訊技術來輔助這些社交資訊(Social Information, User-Generated Content, Consumer-Generated Media)或社交行為(Social Behaviors, Social Interaction)之收集、分析、整合、呈現的新興領域，以現有的Web服務來舉例，Facebook, Flickr, Del.icio.us, Blogger, MSN均為社交服務下的平台(可參考下圖)，或被稱作社交軟體(Social Software)，以現有的技術來舉例，協同過濾(Collaborative Filtering), 病毒式行銷(Viral Marketing), 標籤分類(Tagging), 計算社交決策(Computational Social Choice)等均為社會計算在技術上的例子。社會計算的不止於學術研究，目前軟體產業、線上遊戲、商業策略、甚至政治分析等相關領域也相繼投入。


從產業界進入社會計算應用的角度來看Social Computing，Dion Hinchcliffe在The shift to Social Computing一文提到了三個根本的原則：
1. Innovation is moving from a top-down to bottom-up model
(創新正逐漸朝下而上的方式演進)
2. Value is shifting from ownership to experiences
(價值不在只是擁有，更重要的是體驗)
3. Power is moving from institutions to communities
(力量將來自於社群，遠過組織本身)

從學術研究的角度來看，Social Computing跨足計算科學與社會科學，Social Computing的概觀可從下面這張圖來看。其基礎主要建構於：社會心理學(Social Psychology)、人機互動(Human-Computer Interaction)、社群網路分析(Social Network Analysis)、人類學(Anthropology)、組織理論(Organization Theroy)、社會學(Sociology)與計算理論(Computing Theory)。資訊技術與社會理論對於社會計算可說是相輔相成，一方面得思考如何將上述人文學科整合成socio-technical system，另一方面得思考對於現有的技術如Database, Multimedia, Software Engineering, Wireless該如何設計以達到社交資訊處理(Social Information Processing)的目的：1) 探勘群體行為中的知識, 2) 群體智慧作為決策, 3) Social Web的形成，這是「分析」的觀點。另一種觀點為「合成」，偏向Agent-based Modeling、或是人工生命（可參考紅虫寫的科普「混沌邊緣的藝術－人工生命」）。


IEEE International Conference on Social Computing