《中国社会计算发展报告2021》发布

《中国社会计算发展报告2021》（简称发展报告）是我国社会计算领域的顶级权威研究报告，也是我国首次撰写社会计算领域的发展报告。发展报告在3月份洛阳战略研讨会的基础上，专门组织人员研究撰写，历经香山研讨会、国家卫生健康委人发中心专家讨论会等多轮打磨，最终形成。发展报告分析了社会计算的发展历程，总结了社会计算国内外发展状况，揭示了社会计算发展的中国优势，指明了社会计算的发展趋势。发展报告是专委集体智慧的体现，也树立了专委新的组织活动典范，即建言献策，担当领域智库。

2021年12月9日BDSC 2021共同主席、CAAI社会计算与社会智能专委会主任、中国人民大学教授孟小峰在开幕仪式发布《中国社会计算发展报告2021》。孟小峰教授作了题为“中国社会计算发展助力数字社会转型和重构”的发布报告，系统阐述了社会计算发展概况、国内外分析比较、中国发展优势和路径、面临的挑战和机遇等。

第 29 届 ACM SIGSPATIAL 2021 在京成功举办

2021年11月2-5日，第29届ACM SIGSPATIAL会议举办。ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems（ACM SIGSPATIAL）是计算机GIS方向一年一度最有影响的国际会议。SIGSPATIAL 2021创新性设置了main track和local track双轨同时进行，改变了传统单轨道模式，增加了讲者与参与者的互动。Main track包括2个来自工业界的主旨报告，8个分会论文报告，13个workshops，GIS CUP等。Local track特别邀请了泛在无线感知、智慧城市、地理、交通科学、社会治理等方面的3个主旨报告，17个特邀报告和2个讲习班，力图促进推动空间数据的研究范式及空间智能理论与技术的创新与应用。

11月3日上午，ACM SIGSPATIAL 2021大会共同主席人民大学孟小峰教授致辞介绍了本次会议的基本情况，并感谢大家对ACM SIGSPATIAL的支持。本次会议共收到了195个有效投稿，录取了34篇研究型论文、6篇系统和工业论文、37篇短文以及14篇系统展示论文。GISCUP 2021吸引全球200余所高校、科研院所和企业，1172支队伍合计1296名研究人员参加。

联邦学习下个性化隐私保护研究被PVLDB录用

实验室博士生刘俊旭个性化差分隐私方向研究成果被PVLDB录用。针对机器学习场景下由模型训练带来的隐私问题，论文主要关注联邦学习中的个性化隐私保护问题，具体为个性化差分隐私保护的联邦学习、差分隐私保护的个性化联邦学习，以及个性化差分隐私保护的个性化联邦学习问题。

在机器学习模型训练过程中，为保证隐私性，最常用的一种方式就是在训练过程中给梯度信息添加噪声。而实现个性化隐私则要求不同的参与方自己决定随机噪声的分布情况。对于传统的联邦平均方法，来自不同本地模型的随机噪声将导致最终求得的全局模型具有较大的偏差，影响模型可用性。论文提出了一种更为合理的基于投影的联邦聚合方法，并构建个性化差分隐私保护的联邦学习框架，从而更好地权衡模型隐私性和可用性。

CAAI社会计算与社会智能交叉学科战略研讨成果显著

2021年3月26-27日，由中国人工智能学会主办、中国人工智能学会社会计算与社会智能专委会和洛阳师范学院承办的社会计算与社会智能交叉学科战略研讨会在河南洛阳师范学院成功召开。洛阳师范学院院长梁留科教授、中国人工智能学会社会计算与社会智能专委会主任孟小峰教授分别在开幕式上致辞。

研讨会上，来自北京大学、清华大学、中国科学院自动化研究所、中国社会科学院、中国人民大学、复旦大学、浙江大学、国防科技大学、中国人口与发展研究中心、上海对外经贸大学等高校、科研院所的不同学科的学者约60余人，分别从不同学科、不同领域、不同视角对社会计算与社会智能关键问题开展了热烈研讨，形成了对本领域未来发展有指导意义的学术共识。这次研讨会是我国社会计算与社会智能领域的顶级学术会议，这次研讨会提出了社会计算与社会智能在学科交叉领域树立典范并率先发展的行动指南，致力于实现大数据驱动下研究范式的转变，以及发掘新材料、新问题、新方法，并明确了要营造有仁、有信、有情的学术共同体，开启了社会计算与社会智能领域的研究新篇章，具有重要的历史意义。

2021年4月28日，由中国社会科学院主办的、国内社会科学领域的官方权威报纸《中国社会科学报》在重要版面介绍了首届社会计算与社会智能交叉学科战略研讨会的研究成果《学科交叉与数据驱动下研究范式的转变》。

同年6月10日，《中国社会科学（内部文稿）》（2021年第三期）在首要位置刊发了中国人工智能学会社会计算与社会智能专委会的研究成果《社会计算的重要议题与新范式》，这是专委确立以树立交叉学科典范为发展目标以来的重要成果。

本报告是中国人工智能学会二级组织首次在《中国社会科学（内部文稿）》上刊发，具有重要的示范作用！《中国社会科学（内部文稿）》是由中国社会科学院主办、中国社会科学杂志社编辑出版的大型理论和学术内部刊物。《中国社会科学（内部文稿）》与《中国社会科学》、《中国社会科学》（英文版）合称中国社会科学杂志社编辑出版的三大期刊，在中国社会科学界具有重要的影响力。《中国社会科学（内部文稿）》每期印刷750份，专供中央政府决策部门和科研主管机构做决策参考。很多人文社会科学院校将《中国社会科学（内部文稿）》列为权威刊物。

在战略研讨会的基础上，专委组织大家把发言报告凝结成为有观点、有体系的研究成果，力图为国家相关领域发展建言献策，从而打造一种专委新学风，即由过去只落在“口头上”转变为要落在“纸头上”，实现由“言”到“行”的转变，开创专委活动新形式！

《社会计算的重要议题与新范式》报告包括三个部分，即首先概述社会计算的发展演变；其次重点论述社会计算的重要议题，分别是数据伦理治理、开源平台管理、人与社会的拓展、迷失与重构、认知人工智能、复杂系统建模、仿真系统构建、因果关系推理、全球公共危机管理；最后展望社会计算面临的机遇和新的研究范式的转变。

本报告由专委名义集体完成，其中做出重要贡献的委员有孟小峰、黄匡时、梁玉成、齐佳音、吕欣、张辉、张江、周涛、周晓林、马友忠、王硕、余艳、李勇；同时得到国家基金委管理学部杨列勋、吴刚的大力支持和具体指导！

孟小峰教授组织数据治理与数据透明专题

2020年4月，中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，提出要加快培育数据要素市场的概念，进一步突出了数据在经济发展、科技进步和生产生活等各方面的重要性。但与此同时，人们对自身产生的数据失去掌控权，以及对大数据决策深度依赖，由此导致用户数据滥用、隐私泄露、数据垄断和决策公平等数据伦理问题层出不穷，严重影响了数据生产者和数据消费者等参与主体的权益．传统的数据治理体系与方法已经不能解决当下数据治理面临的难题，亟待新思想和新方法等突破性进展的出现．目前来看，建立数据透明化的数据治理体系是一条有效途径，即通过增加大数据价值发现过程中的透明性来保障各方参与主体的权益。

鉴于此，《计算机研究与发展》推出“数据治理与数据透明”专题，侧重数据透明、数据伦理、数据决策公平、数据决策可解释、数据垄断、数据隐私保护等方面，探讨当下数据治理的新体系与新方法，展望未来的发展趋势．本专题最终收录了４篇论文，内容涵盖数据伦理判别、数据决策公平、隐私保护新方法和数据透明４个方面，反映了国内学术领域在数据治理方面的主要工作。

第二届中国空间数据智能学术会议（SpatialDI 2021）成功举办

第二届中国空间数据智能学术会议（SpatialDI 2021）由ACM中国理事会主办，浙江大学承办，ACM中国SIGSPATIAL分会、国际华人地理信息科学协会（GPGIS）、中国地理信息产业协会理论与方法工作委员会共同协办，于2021年4月22-24日成功举办。

孟小峰教授作为ACM SIGSPATIAL中国分会主席，在会上代表分会致辞，指出空间数据将是构成未来智能社会的核心基础数据要素，中国在空间数据获取水平、规模、应用广度和深度均处在绝佳位置，推动空间数据智能技术发展恰逢其时。

该会议由会议包括八个专题，内容涵盖地理大数据与联合国SDG、社会地理计算、空间智能计算、时空数据管理、区块链与数据服务、城市计算、位置服务与智能出行等，特邀国内外空间数据研究领域的知名华人学者以及来自互联网企业的代表在空间数据智能获取、管理、分析、应用等方面进行了研讨，进一步促进空间数据智能研究的理论发展与应用，交流相关领域的新理论、新问题、新方法。

会议另一大亮点是ACM中国SIGSPATIAL分会联合滴滴重磅发布SIGSPATIAL 2021 GISCUP “预估到达时间赛题”，预估到达时间（Estimated Time of Arrival）在智能社会的经济活动和社会活动中扮演着至关重要的角色。该竞赛使用滴滴盖亚数据开放计划中的“预估到达时间数据集”，开放了滴滴平台上深圳市2020年8月的ETA数据，包括出发时间和日期、行程路线、路况信息、路网拓扑、天气信息，奖金高昂，吸引了各界人士参赛。

实验室在科学数据发现研究取得重要进展

2022年春，WAMDM实验室发布2021年科学数据发现研究进展。进展提出，大规模科学装置的建设与重大科学实验的开展，使得科学研究无法完全依赖专家经验从海量数据中捕捉并研究稀有的科学现象，“AI for Science”成为学术界与工业界的研究热点。由于科学大数据与科学发现任务具有特殊性，因此将机器学习应用于科学发现时总结为任务、数据、模型三个方面的问题：科学任务转化困难、数据集成与预处理困难、模型科学性验证困难。

针对这三个挑战，实验室取得了如下个研究成果：一，提出了AI for Science研究框架。该框架阐述一种有效的智能科学发现模式，包含了在科学任务中应用机器学习的全过程，可以辅助各领域科学家进行智能科学发现研究。该框架自底向上依次为科学数据集成共享、科学发现任务转化、科学数据预处理、科学发现方法、科学发现验证5个模块。各模块相辅相成，且需依次进行。二，在GWAC天文系统上做了深入研究。地基广角相机阵(Ground-based Wide Angle Cameras, GWAC)是中国科学院国家天文台自主研发的大视场短时标光学观测设备，我们以GWAC的实际观测场景为例，以其实际产生光变曲线数据作为研究对象，以恒星耀发(Stellar Flare)这种典型的瞬变科学事件为发现目标，以所提出的研究框架为指导，利用机器学习完成科学发现任务，验证框架的有效性。

实验室数据隐私与数据治理研究取得重要进展

2022年春，WAMDM实验室发布2021年数据隐私与数据治理研究进展。进展提出，结合当下我国数据隐私和数据治理的实际状况，可认为当下我国在该领域面临三个挑战问题：数据隐私保护的通用性和实用性挑战、个性化隐私与个性化联邦学习挑战和数据治理与数据透明挑战。

针对这三个挑战，实验室取得了如下7个研究成果：一，面向数据收集的本地化差分隐私。对于本地化差分隐私的关联性问题、通用性等问题，考虑在数据收集场景下键值对数据和图隐私保护，首次提出了多轮迭代的扰动框架和兼具高可用性的图通用隐私保护框架。二，隐私保护技术的实用性研究。差分隐私算法本质是数据扰动，会对数据的实用性造成影响。为提高其实用性，实验室对以下两类方法——隐私放大方法、差分隐私与密码学的混合方法进行研究。三，个性化隐私保护的联邦学习。针对机器学习场景下由模型训练带来的隐私问题，实验室主要关注联邦学习中的个性化隐私保护问题，具体为个性化差分隐私保护的联邦学习、差分隐私保护的个性化联邦学习，以及个性化差分隐私保护的个性化联邦学习问题。四，移动应用程序APP隐私分级。本项目对移动应用程序进行隐私风险评估，基于权限请求特征和权限分析原则，以及权限敏感度、权限类别异常度、权限使用率和权限调用者数量四个参数，构建隐私风险最大值量化模型，并提出了移动应用程序隐私分级方法。五、基于区块链的数据透明。实验室基于区块链实现溯源问责的数据共享透明，旨在利用区块链的去中心和透明性增加溯源问责的能力。六，于2018-2020连续三年发布《中国隐私风险指数分析报告》。七，形成学术专著《数据隐私与数据治理》。