社会计算和情报与安全信息学：新兴的交叉学科领域

互联网的出现及其不断深入和普及，对人们的社会生活模式和交往方式都产生了深远的影响。从传统的交往方式到以数字化网络为基础的交流，互联网在人们之间建立了一种新型的远程关系。网络的出现，使得单凭经验与直觉已无法管理复杂动态的数字网络化社会，从而使社会计算成为社会管理与发展所必须面对和必不可少的科学工具。互联网技术既是人类发展历史上的一个奇迹，其发展也带来了一场计算技术上的变革。

 

互联网的建立，也正在深刻地改变我们关于社会治安的传统观念。网络化社会下的社会安全就是一个越来越突出的问题。正是在这一背景下，美国在2003年提出“情报与安全信息学”（Intelligence and Security Informatics，简称 ISI）的概念。其核心内容是研究如何开发、应用先进的数字化和网络化信息系统和智能算法，通过信息技术、组织结构和安全策略的集成，使情报采集和安全分析更加系统化和科学化，保障国际安全、国家安全、社会安全、商业安全和个人安全。ISI作为认知科学、信息科学和智能科学的交叉学科和国际新兴的前沿领域之一，对维护社会经济安全、保障国家安全、构建社会主义和谐社会具有特别重要的意义。

 

鉴于我国对ISI科研与系统开发的迫切需求，中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室已联合多位美国、加拿大、英国、澳大利亚等国相关知名学者组成了国际合作ISI研究团队，系统地开展相关研究工作。由自动化所复杂系统与智能科学重点实验室主任王飞跃研究员主持，自动化所特聘研究员、美国亚利桑那大学曾大军教授合作指导的ISI北京研究团队，正围绕情报与安全领域积极开展研究和攻关。这只团队同时也拉开了以认知科学和计算智能方法为基础，以复杂性科学和复杂系统为框架，以新型网络化计算平台为手段，大规模开展社会计算的序幕。

 

ISI北京团队现有近20名研究人员。加上其国际合作伙伴，团队拥有一只由30名左右研究人员组成的、在ISI以及网络、数据挖掘、安全分析、文本处理和社会计算等支撑领域有丰富研究经历的科研队伍。课题研发人员已建立了包括反恐信息、公共卫生、警务支持和港口安全等四个子系统框架。反恐信息系统已实现了对各种开源数据信息的采集、检索和查询。为预防未来恐怖事件的发生，系统将进一步完成对恐怖信息的动态分析和预测。公共卫生系统将实现对各类传染病爆发、生化污染和相关恐怖事件的动态搜索、发布和分析。警务支持系统将协助建立国内警情信息资源的共享、综合利用及多层次关联分析。港口安全系统将实现和加强国内港口部门间的数据交换和共享。同时，由于大量的数据来自网上，需要对网上信息进行有效地分类，信息检索和提取。课题组针对具体应用领域，开展了汉语自动分词、实体间语义关系和事件的提取等方面的研究。目前，分词技术和信息检索技术都已成功地应用到系统开发过程中。

 

在现有ISI工作的基础上，课题组下一步的工作将围绕几个方面展开。情报的采集和管理的目标是建立一个完整的平台系统和相应的计算工具，用于网页内容的提取、分类、入库、查询、动态更新和可视化表示。情报的处理和分析将采用数据挖掘、时空数据分析、生物信息学和知识处理等在内的计算智能方法，对数据内容进行自动分析和处理。在社会动态网络系统的分析上，课题组将利用已有的复杂系统与网络及人工社会系统方面的研究基础，建立网络个体及其行为演化模型；基于人工社会和计算实验方法，将情报安全分析同时用于由实际和人工社会组成的平行系统，为ISI决策分析与支持提供有效的工具。