CAAI-BDSC2022 社会计算青年学者新星讲者论坛顺利召开
简介
2022年8月11-13日，由中国人工智能学会主办、CAAI社会计算与社会智能专委、浙江大学、浙江省大数据发展管理局、杭州市余杭区人民政府、杭州一蓦信息科技有限公司共同承办，浙江大学公共管理学院计算社会科学研究中心、浙江大学人工智能协同创新中心、浙江大学传媒与国际文化学院、浙江工业大学网络空间安全研究院、之江实验室、阿里巴巴集团、浙江有数数字科技有限公司共同协办的 CAAI 第七届全国大数据与社会计算学术会议（BDSC2022）在杭州市余杭温德姆花园酒店成功召开。
CAAI专委会以发展和壮大青年学者在社会计算和社会智能领域的作用，扩大社会计算交叉学科研究成果的影响力为主旨，举办了第三届社会计算青年学者新星论坛。论坛邀请到清华大学社会学系罗家德教授为评选委员会主席以及12位国内外社会计算知名学者为评选委员会委员。经过专家推荐和评选委员会评选，苏奇、董磊、胥帅、赵洪科、黄飚、李际超、于硕、李钰鹏、刘喜恩、张啸等10位优秀青年学者获评“2022年度社会计算青年学者新星”。中国人民大学孟小峰教授和上海对外经贸大学齐佳音教授为其颁奖。
BDSC2022晚宴新星讲者颁发证书
CAAI-BDSC2022新星讲者论坛分为社会计算之“社会”和社会计算之“计算”两场，分别由南开大学锁利铭教授和中国人民大学余艳副教授主持，获奖学者新星受邀参加本年度新星讲者论坛，并在大会进行了主题报告，介绍了其各自对社会计算和社会智能的实践与研究，内容精彩丰富。
新星论坛主持人
新星论坛（一）社会计算之“社会”
苏奇博士的报告题目为“Evolution of cooperation in social networks”。报告关注群体合作形成和维持的机理问题，并突破以往研究主要基于简单的单层且无向的网络结构的局限性。研究通过分析11个实证的网络，发现了真实社会网络普遍具有多层性和有向性。并建立多层网络上的演化博弈模型以及有向网络上的演化博弈模型，为任意多层网络和有向网络上群体合作建立提供理论条件。同时，这一研究将理论结果进一步应用到实证的网络上，证实了真实的网络结构确实有利于群体合作的维持。
苏奇博士现为西蒙斯博士后（Simons Postdoctoral Fellows），在宾夕法尼亚大学数学系和生物系从事学术研究。2014年6月于华中科技大学取得学士学位，2020年1月于北京大学取得博士学位。2017年9月至2019年10月，在美国波士顿大学物理系开展博士学位联合培养；在此期间，于2018年5月至2019年10月，在哈佛大学演化动力学研究中心进行学术访问。主要研究兴趣为网络科学、演化博弈论和群体决策等。研究论文发表于Nature Human Behaviour, Nature Communications, Science Advances, PNAS等期刊。苏奇博士在2020年1月获得西蒙斯基金会资助。
董磊博士的报告题目为“人类移动行为中的“距离-频率”法则”。报告围绕人类出行对城市的影响展开分享，展示三个实证发现：（1）人类活动遵循简单的“距离-频率”法则（visitation law）。根据这一法则，任一地点的访客数量与他们的访问频率和距离的乘积的平方成反比。（2）在 “距离-频率”法则的影响下，一个地点平均接收到的访问“能量”是个常数，不随访问人数、在城市中的区位而变化。（3）人类移动还带来了城市空 间吸引力有明显的集群化分布，其面积分布遵循 Zipf 法则。该研究建立了一个基于偏好探索和返回的模型框架，系统性解释了上述实证发现，也从机制上解释了人类移动与城市结构的协同演化过程。这一研究为城市与区域 科学中长期讨论的中心地理论等问题提供了新的微观机制解释，也对城市规划、交通工程、流行病学等领域有潜在应用价值。
董磊博士，现为北京大学助理研究员，本科、博士毕业于清华大学，在北京大学、MIT完成了博士后工作，主要研究方向是城市复杂系统、时空大数据挖掘，重点关注人类移动性、城市标度律和社会经济系统预测。相关研究成果发表于 Nature，Nature Communications, PNAS 等综合性期刊，及 RSE, KDD, AAAI 等领域内期刊及会议。
胥帅博士的报告题目为“Inferring Individual Human Mobility: A Temporal-Context-Aware Approach based on Sparse Trajectory Data”。报告以推断人类移动性为主题，提出一种“temporal-context-aware”方法以解决现有研究基于稀疏轨迹数据而在推断个体历史轨迹及预测未来轨迹机动性不足的问题。该方法采用自底向上的方法并结合多个因素对时间敏感的个体-位置交互进行建模，基于特征融合的思想，逐步强化时间、空间、类别、情感等异构信息对个体移动行为的驱动作用，从而准确描述签到发生时的时间背景。
胥帅，工学博士（东南大学、哥廷根大学联合培养），现为南京航空航天大学计算机科学与技术学院讲师， CCF网络与数据通信专委会执行委员，CCF YOCSEF南京AC委员和学术秘书。迄今已在计算机领域知名国际期刊与会议上发表论文近20篇，授权技术发明专利4项。先后获得2021年度ACM南京分会优秀博士论文奖，入选2021年江苏省“双创博士”人才计划，获评2022年度CAAI社会计算青年学者新星。研究方向包括社交网络分析与挖掘、时空数据挖掘、智慧城市等。
黄飚博士报告题目为“Fiscal decentralization, intergovernmental mobility, and the innovativeness of local governments’ policy response in COVID-19: Evidence from China”。报告介绍了一种衡量政府创新能力的指标——词移动距离(Word Mover’s Distance)，并讨论了财政分权和领导人政府间流动性对地方政府在应对流行病中创新性的影响。揭示出财政分权赋予的财政自主权和基于领导人政治流动性的政府间联系可能是导致地方政府实现横向学习和中央-地方政策协调的两个主要因素，从而促进其应对疫情的政策创新。这一研究对危机下地方政府创新采纳的前因后果和机制给出了新的解释。
黄飚，管理学博士，现为浙江大学公共管理学院百人计划研究员，博士生导师，浙江大学社会治理研究院秘书长，主要研究兴趣为政府创新、数字治理、社会治理，同时，积极拓展交叉学科研究，论文发表于《政治学研究》、《新华文摘》、Public Administration Review, Policy & Politics, Public Performance & Management Review 等刊物，在《光明日报》理论版、《人民日报》理论版发表多篇文章，博士论文获第二届“夏书章公共管理优秀博士论文奖”，研究成果获浙江省哲学社会科学优秀成果奖一等奖、二等奖；主持国家社科基金青年项目一项、国家社科基金特别委托项目子课题一项。
李钰鹏博士的报告题目为“Towards Understanding COVID-19 Vaccination Stances Based on Interaction Graph: A Novel Dataset and its Applications"。报告关注COVID-19下公众对于疫苗接种的态度问题，并展示一个包含基于Twitter用户数据的COVID-19疫苗接种立场交互图的大规模、新颖的数据集。报告还介绍了对该数据集的应用，即基于交互图来检测用户的立场。这一研究对于相关单位利用网络社交平台数据了解公众对疫苗接种的实时态度趋势，进而制定相关政策具有重要意义。
李钰鹏，博士于香港大学获得计算机科学博士学位，曾担任加拿大多伦多大学博士后研究员，现任香港浸会大学互动媒体系助理教授，他是IEEE和ACM会员。研究领域包括鲁棒机器学习算法、社会计算、网络科学与系统、算法的公平性等。他亦致力于在跨学科领域进行算法理论的创新、设计及应用。李博士是多个知名会议的TPC成员，并于2022年荣获网络领域顶级会议INFOCOM的杰出程序委员会成员(2022 INFOCOM Distinguished TPC Member)，他于2022年获评“社会计算⻘年学者新星”，并受邀于CAAI-BDSC大会进行主题报告。
新星论坛（二）社会计算之“计算”
李际超博士的报告题目为“科学精英异于常人？大数据绘制科学精英的职业生涯路线图”。报告围绕精英科学家群体的职业生涯展开讨论，研究融合了诺贝尔奖官网、维基百科词条、诺奖获得者讲者网站及微软学术图谱多源数据，通过姓名消歧获取了545位1900年至 2016 年间自然科学（物理、化学、生理学或医学）领域诺奖获得者完整的论文发表及引文合作网络数据。报告展示了诺奖科学家与普通科学家的职业生涯对比分析的结果，即诺奖科学家与普通科学家之间在论文发表、科研合作及创新研究上的诸多差异。
李际超博士，现为国防科技大学系统工程学院副教授、硕士研究生导师。国防科技大学与美国西北大学联合培养博士，湖南省自科优秀青年基金获得者，研究方向为复杂系统与复杂网络。主持国家/省部级项目 6 项；在包括 Nature 子刊等在内国际知名期刊发表论文 30 余篇；获中国管理科学与工程学会优博、全军优博、全军优硕、学校青年创新奖等荣誉；为湖南省大数据与体系工程科技创新团队核心成员，入选国防科技大学高层次创新人才培养计划；申请或授权发明专利近 20 项；荣立三等功一次。
赵洪科博士的报告题目为“复杂异质管理场景中知识表征学习与迁移应用”。报告关注复杂异质场景间的影响机制、知识价值、管理意义等问题。这一研究分别针对复杂异质管理场景中“行为-用户-场景”三个层面的知识发现、表征学习、迁移应用、管理实践，提出和设计了多层次场景驱动的智能算法和决策优化。解决了用户异质行为间的关系挖掘和协同学习预测，异质用户间的行为均衡优化，异质场景间的行为知识单向与双向的迁移和应用问题。同时，研究创新设计的研究方法和系列有意义的研究结论在互联网金融、电子商务等多种复杂异质场景中得到了有效验证。
赵洪科博士，现为天津大学管理与经济学部讲师。研究方向为数据挖掘与机器学习、知识发现与知识管理、行为分析与行为计算、商务智能与金融科技。在计算机、信息管理等领域的高水平学术期刊（如 TKDE, TEVC, TOIS,软件学报, 管理工程学报）和顶级学术会议（如 SIGKDD, AAAI, IJCAI, WWW, SIGIR, ACL）上发表论文 60 余篇。入选 2022 年百度学术全球AI 华人青年学者榜单（AI+X 智能管理）。荣获中国智库索引 CTTI 年度（2019）优秀成果奖、中国人工智能学会（CAAI 2019）优秀博士学位论文提名奖、CCML 2019 最佳学生论文奖、WSDM2022 the Best-ranked Papers 等奖项。主持国家自然科学基金青年项目以及百度、网易等合作研究课题。
于硕博士的报告题目为“基于深度图学习的社交网络群体异常检测”。报告介绍了作者对群体异常检测相关研究的三个贡献。（1）提出基于多元关系的虚假评论者群体检测模型，有效融合结构信息和多元关系信息，使用图同构损失和检测损失联合监督模型的学习，解决了目前群体虚假评论者群体检测算法中存在的解耦问题；（2）提出基于查询条件的异常多元关系识别方法，量化多元关系相似度，利用元路径信息生成异常集合，有效识别异常多元关系；（3）提出基于多源数据的社交网络异常检测算法，融合层次注意力机制，从模体级和语义级的角度同时聚合节点特征，有效捕获了网络中的结构及语义信息。相关成果提升了深度图学习在社交网络中的泛化性及适用性，为有效检测谣言、虚假评论、网络金融欺诈等群体异常提供创新技术手段。
于硕博士，现为大连理工大学计算机科学与技术学院准聘副教授，主要研究方向为数据科学、网络科学、知识工程、社会网络分析等。在相关领域高水平期刊及会议发表学术论文 40 余篇，获大连理工大学优秀博士学位论文，IEEE CSDE2020 及 IEEE DataCom2017 国际会议最佳论文奖， ACM/IEEE JCDL2020 The Vannevar Bush Best Paper Honorable Mention，主持国家自然科学青年基金 1 项，主持中国科协高端科技创新智库青年项目 1 项，参与国家自然科学基金 2 项，教育部产教联合基金 1 项，其他横纵向课题若干。受邀担任 ACM TKDD、IEEE TETC、IEEE TII 等领域内顶级/重要国际期刊审稿人；担任数据挖掘顶级会议 ICDM International Workshop on KG2022 Program Chair, ACM/SIGAPP旗舰会议SAC2022 KG Track Chair，及多项 IEEE 国际会议PC Member。于硕为 IEEE 会员，CAAI终身会员，CCF 会员。
刘喜恩博士的报告题目为“基于医学自然语言处理技术的智能医保审核引擎研究及应用”。报告关注了医保资金的使用效率问题，介绍如何利用医学知识图谱、医学病历文本内涵解析技术、临床医学推理算法等医学自然语言处理技术构建面向中国医保规范的医保智能审核算法引擎，实现对医保违规行为、骗保行为、过渡用药、过渡检查等医保不合规的诊疗与结算方式的智能审核。该算法引擎技术在相关地市医保局已经进行了实际场景的成效验证，效果良好，并进行大面积推广使用。
刘喜恩博士，现为清华大学助理研究员清华—讯飞医疗语言处理技术联合研究中心副主任，长期聚焦于人工智能与医疗健康的交叉研究和产业应用。作为主要技术负责人，2017 年所研发的“智医助理”医考引擎以 456 分（超过 96.3%同期人类考生）的高分通过国家临床执业医师资格考试综合笔试；2022 年在国家医保局智慧医保解决方案大赛中斩获一等奖。研发成果被工业界广泛采用，其中“智医助理”全科辅助诊疗系统在全国 28 个省市区进行推广应用；智慧医保审核系统在多个地市进行创新试点。研究工作在自然-通讯(Nature Communications)，AAAI, ACL 等重要期刊会议发表学术论文 15 余篇，申请相关专利 20 余项。
张啸博士的报告题目为“联邦学习场景下面向智能移动设备感知数据的用户情绪与行为识别”。报告指出现有基于智能设备感知数据的用户情绪识别、行为识别通常是基于深度学习技术实现端到端的情绪和行为识别，面临隐私保护、标签稀缺和异构性三个重要挑战。报告围绕在联邦学习下面向智能移动设备感知数据的用户情绪与行为识别机制以应对上述挑战。
张啸博士，现为山东大学计算机科学与技术学院预聘制助理教授，硕士生导师，入选山东大学“青年学者未来计划”。长期从事数据挖掘、联邦学习等相关领域的研究工作。近年来, 作为第一作者或通讯作者在高水平期刊和会议IEEE Transactions on Mobile Computing、ACM Ubicomp、ACM Multimedia、IJCAI、AAAI、DASFAA等发表学术论文10余篇。主持国家重点研发计划子课题、山东省自然科学基金等项目3项，同时担任AAAI、WASA等高水平国际会议程序委员会委员、CCF普适计算专委委员。
会议现场
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文字：余艳
制作：杜梦圆、范卓娅
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