第二届“空间数据智能战略研讨会”在北京友谊宾馆成功举办！

2023年12月1-2日，由ACM SIGSPATIAL中国分会主办的第二届“空间数据智能战略研讨会”在北京友谊宾馆成功召开。大会以“大模型与空间数据智能”为主题，研讨大模型对空间数据智能助力和在空间数据智能方面垂直大模型设计与训练两个方面的科学问题与技术挑战，促进大模型与空间数据智能相互交叉研究的理论、技术与应用。本次研讨会有近200人参会，现场提问和讨论热烈。

会议伊始，由ACM SIGSPATIAL中国分会孟小峰教授做了简短开场白。他指出今天的会议在这个严寒的天气里显得十分温暖、也很特别！特别在于会议没有长报告，全部由短报告和密集的日程安排组成，表明这是一个由GIS+CS组成的有活力的学术共同体！孟教授也借此机会表达了对大模型和空间数据智能的理解。“十几年前大数据突然蓬勃发展让人眼花缭乱，不想十几年后大模型的到来仍然如此，只是我们略显从容！大模型可以理解为一种新的数据组织方式，它将数据的复杂性转移到模型的复杂性中，但问题是我们不知道它的组织机理。”面对大模型带来的机遇，孟教授用两句诗描述空间数据智能的意义所在：“空间作用于数据，告诉它如何计算；数据作用于空间，告诉它如何智能。”空间作用数据如何指导计算，数据作用空间如何涌现智能？似乎答案就在大模型！这便是此次会议的主题！

主席孟小峰教授致辞

一天半的会议内容精彩纷呈，主要包含：1个通用专题“大模型基本问题”、4个具有垂直领域特色的专题“城市大模型”、“空天遥感大模型”、“地理大模型”、“交通大模型”、1个panel、1个poster展示和2个论坛。

参会人员合照

专题1：大模型的基本问题

《大模型的基本问题》由微软亚洲研究院谢幸博士主持。大模型正成为推动技术和社会发展的核心力量。专题中快手自然语言处理中心和音频中心负责人张富峥博士做了题为《「快意」大模型：理解信息，拥抱智能》专题报告，让与会者了解快手AI团队研发的「快意」大模型及其在商业和社会应用中的潜力。然后，微软研究院科学智能中心资深首席研究员秦涛博士展开了题为《构建科学大模型，助力药物研发》的专题报告，让大家看到如何将基础大模型应用于科学研究，特别是药物发现。大模型不仅能从海量生物医学文献中提取知识，还能预测蛋白质突变，并生成针对特定疾病的药物分子。最后，微软亚洲研究院资深首席研究员谢幸博士分享了题为《社会责任人工智能：跨科学探索与前景》的报告，探讨了如何运用社会科学的方法，确保这些强大的工具能够在增进人类福祉的同时，维护伦理和文化价值。

专题2：城市大模型

《城市大模型》专题由清华大学李勇副教授主持。随着大模型技术的迅猛发展，机器对自然语言的理解力、世界常识的掌握程度及逻辑推理能力都得到了极大的提升。然而，尽管通用大模型在多个领域都表现出卓越的能力，但其对城市时空问题的支持和理解力仍有较大空间。该论坛旨在集成时间和空间维度的城市大数据，进一步通过整合城市的地理、结构和功能信息，使得对城市的变化和发展趋势有更为深入的了解，从而支撑城市规划、智能管理和可持续发展等应用。专题聚焦城市大模型，研讨了大模型在城市时空数据处理、分析和应用中的现状与挑战，讨论如何优化和定制大模型，以满足城市规划、建筑、交通等空间关系领域的特定需求，以及预见未来技术发展趋势。专题中，北京航空航天大学王静远教授、清华大学电子系长聘副教授李勇博士和维智科技董事长陶闯博士分别进行了主题分享。

专题3：空间遥感大模型

《空间遥感大模型》由中国科学院空天信息创新研究院王少华研究员主持。目前全球已经进入小时级的快速响应以及亚米级遥感观测大数据时代。遥感以电磁波为信息载体，极大拓展了人的感知能力。随着学科交叉和跨界融合，遥感拓展到更加宽广的感知范围的同时，也带来更加广阔的应用前景。专题旨在介绍遥感大模型关键技术、方法及应用。中国科学院空天信息创新研究院陈正超研究员分享了《遥感AI大模型初步认知与实践应用》，超图研究院高级工程师卢浩博士探讨了《遥感与GIS一体化智能技术探索与实践》，武汉大学李家艺副教授讨论了《面向高光谱遥感大模型的数据基准与学习范式》，探讨空天信息遥感大模型的应用实践模式，发掘空天遥感大模型跃迁驱动力。

专题4：地理大模型

《地理大模型》由北京化工大学郭旦怀教授担任主持。大模型给地理问题求解带来了全新的思路，但如何将大模型与经典GIS结合，仍然是一个开放性的问题。之江实验室陈红阳教授展开了题为《GeoGPT地球科学大模型》的专题报告，从地理人工智能底座构建问题开始，探讨地理大模型知识库构建方法；武汉大学乐鹏教授展分享了题为《OGC地理人工智能样本语言国际标准》的专题报告，针对地理人工智能（GeoAI）样本数据的信息模型与共享服务，从样本模型层面、样本质量层面和样本服务层面进行了讨论。中国地质大学(武汉)禹文豪教授展开了题为《“理解时空，工具智能”——探索大模型与GIS结合的两项核心能力》，研讨了如何从时空理解的智能工具构建问题探讨了大模型与传统GIS结合。

专题5：交通大模型

《交通大模型》由北京工业大学计算机学院才智副教授担任主持。在交通领域，无论是道路交通还是轨道交通，我国均全球领先。在这之中，我们积累了大量的、高价值的、行业应用数据。由此产生的运营效率提升，以及针对用户的服务能力提升，都将是巨大的。巨大的机遇，往往也意味着新的挑战和要求。专题中，中国地质大学(武汉)姚尧教授分享了题为《地理基础大模型中的轨迹嵌入方法与应用》，北京航空航天大学计算机学院孙磊磊副教授分享了题为《基于海量时空轨迹数据的“九天 川流”出行大模型》，以及北京工业大学人工智能学院张勇教授分享了《基于超图神经网络的交通预测模型》，探讨如何充分发挥数据价值，提升各类服务的技术路径。

圆桌论坛

会议特别设置了圆桌论坛，由北京大学刘瑜教授主持，微软亚洲研究院首席研究员谢幸博士、清华大学李勇长聘副教授、中国科学院空天信息创新研究院王少华教授，北京化工大学郭旦怀教授和北京工业大学才智副教授担任嘉宾，共同探讨大模型背景下的空间数据智能问题。刘瑜教授提出2个议题：“与目前流行的针对文本和图像的大模型相比，时空大模型应该具有哪些特点”和“哪些重要的问题，可以依赖时空大模型解决”。受邀嘉宾分别表达了各自的观点，并与现场嘉宾深圳大学乐阳教授、北京航空航天大学王静远教授等进行了现场互动与热烈讨论。最后五位教授均在时空大模型发展上表达了积极的态度，并呼吁大家共同推进大模型相关工作进展。

青年论坛

青年论坛由深圳大学乐阳教授以及石家庄铁道大学潘晓副教授共同主持。该论坛由ACM SIGSPATIAL中国分会自2020年以来历届新星和优博奖获得者共10名讲者组成，分别分享了各自目前的最新研究进展。

其中，包括2020年度SIGSPATIAL新星奖华中科技大学郑渤龙教授、2021年度SIGSPATIAL新星奖浙江大学陈璐教授、2022年度SIGSPATIAL新星奖厦门大学陈龙彪教授、2022年度SIGSPATIAL新星提名奖北京大学张帆教授、2023年度SIGSPATIAL新星奖华东师范大学胡吉林教授和2023年度SIGSPATIAL新星提名奖 中国地质大学（武汉）杨雪教授；2020年度SIGSPATIAL优博奖清华大学徐丰力博士、2022年度SIGSPATIAL优博奖北京理工大学阮思捷博士、2023年度SIGSPATIAL优博奖浙江大学房子荃博士以及2023年度SIGSPATIAL优博提名奖中国科学技术大学周正阳博士。

可以看出，青年学者已经在各自领域发挥了重要的引领作用和中坚力量。

执委论坛

此次会议特别邀请分会分别来自GIS和CS的19位执委。执委老师们积极响应，促成了2个执委论坛。两个论坛分别由分会的副主席和副秘书长，即武汉大学的吴华意教授和桂志鹏教授、中国科学院软件研究所的丁治明教授和华中科技大学的郑渤龙教授主持。虽然执委论坛被安排在12月2日上午，议程已接近尾声。但仍然有近百人参会。半天的深入交流，感叹时光短暂，意犹未尽，增进了GIS和CS领域执委间交流和相互了解，进一步提高了分会凝聚力和影响力。

Poster展示

为了充分利用学术机会，进一步促进学术交流，本次研讨会增添设置了海报与展示环节，为参会者提供了直观呈现研究成果的方式，促进与会者之间的交流讨论，希望能够激发新的想法，发掘新的研究领域，为会议增添丰富性与互动性。海报由专家团队进行遴选，被接受的海报在研讨会现场进行了展示，并有至少有一名作者到达现场参加会议并进行展示讨论。会议共录用了11个海报。与会者利用茶歇时间，积极进行交流，对研究内容进行了深入细致的研讨。

会议最后，参会代表们合影留念。至此，第二届“空间数据智能战略研讨会”圆满闭幕。

WAMDM实验室新书发布《数据隐私与数据治理》！

近两年来，数据隐私与数据治理问题备受关注。随着《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《“十四五”数字经济发展规划》等条例的相继出台，数据隐私保护与数据治理不再是模糊不清的法外之地。尤其是在数据要素一词提出后，各种概念如雪花飘来；社会各界也紧随国家战略导向，积极探索。但对这些概念，人们尚缺乏基本的认知体系作为支撑点来做进一步的思考。社会各界都翘首以盼一套系统讲述数据隐私与治理概念与技术的读本！

孟小峰教授以此为目的，依托多年的研究成果，带领团队撰写本书，旨在从概念与技术上对数据隐私与数据治理进行系统的阐述，为人才培养、学术研究、政府管理、企业开发等提供相关的知识体系，为提高公民的数据素养提供相关的读物。历经三年的筹备，《数据隐私与数据治理：概念与技术》于2023年7月由机械工业出版社正式出版！

本文提供该书的基本内容供大家参考，并欢迎大家不吝赐稿，选择本丛书出版新作！

封面：

内容概括：

本书基于孟小峰团队的多年研究成果，对数据隐私与数据治理的认识从四个方面进行了深入浅出的阐述:

1 基本概念与方法体系

基于数据发展主线的认识，揭示数据隐私和治理产生的根源，结合当下应用现状概述隐私构成要素和管理框架，治理体系和治理实践，核心要点是针对数据要素和数字经济，提出数据隐私要由被动保护变为主动防护，数据治理要由大数据全生命周期治理上升为后大数据时代的数据生态治理，更好地服务数字经济的发展；

2 面向数据收集的数据隐私技术

重点介绍当下主流的隐私保护技术，包括云平台场景下的中心化的差分隐私技术，边缘计算场景的本地化差分隐私技术，以及为提高数据可用性的隐私放大理论，差分隐私与密码学相结合的混合方法等；

3 面向机器学习的数据隐私技术

重点介绍了集中式机器学习和联邦学习两种场景下的隐私方法设计，包括机器学习中存在的因数据非法窃取导致的直接隐私泄露问题和因外部隐私攻击导致的间接隐私泄露问题，以及为提高模型可用性的个性化差分隐私方法；

4 面向数据生态的数据治理技术

基于数据要素的发展理念，重点介绍数据市场中数据交易与数据流通治理体系，数据生态中数据垄断、算法公平的治理方法。核心要点是要建立数据透明的治理体系，实现对数据全链条、透明化的监督治理体系，做到治理的事前预警、事中防护、事后溯源的一体化管理体系，为数字经济的发展保驾护航。

本书为适应数据要素和数字经济发展的状况，梳理了数据隐私与数据治理的基本解决之道，并打破传统的认知体系，提出了认识上的三个转变：即观念上从数据生命周期观到数据生态观的转变、技术上从隐私保护到隐私防护（管理）的转变，和架构上从溯源问责到数据透明的转变。希望本书为各高校的人才培养、管理部门的政策应对、以及企业的应用实践提供有价值的参考资料，提高国民的数据素养，促进我国数字经济进一步发展。

组织结构图：

前言：

（文字版）

2021年可以说是数据隐私与数据治理元年。社会各界都在觉醒，并探讨其规范与解决方案，这与2006年我开始关注这个问题时的社会环境大不相同！

在数据隐私方面，《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》相继出台，全面、多领域构筑了我国信息与数据安全的法律保障，隐私问题不再是模糊不清的法外之地。在数据治理方面，《“十四五”数字经济发展规划》《互联网信息服务算法推荐管理规定》分别关注了数据与算法中的治理问题。而继《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出将数据纳入生产要素后，网络安全和信息化委员会办公室更是在《“十四五”国家信息化规划》中进一步提出“加强数据治理”。

紧随国家的战略导向，企业也在不断尝试。在数据隐私方面，小米等手机厂商突破性地在系统中内置拦截网和隐匿面具等隐私功能，为用户隐私保驾护航。

如何将数据隐私与数据治理从法律文字落到实际应用仍不明晰，诸多问题依赖“行业自律”，而大多数企业仅聚焦相关问题。社会各界都翘首以盼一套系统讲述数据隐私与数据治理概念和技术的读本！这正是本书关注的重点，以期对当下数据要素驱动下的数字经济所面临的数据挑战给出基本的应对之策。

本书由笔者的团队依据多年的研究编写而成，旨在从概念和技术的角度对数据隐私与数据治理进行系统阐述，为学术研究机构、政府部门、企业等梳理数据隐私与数据治理的知识体系提供入口，为提高全民的数据素养提供辅导材料。同时，要厘清问题，解决问题，需要从提升大家的“数据素养”着手。数据素养未来可能是科学素养的重要组成部分，而数据素养首要的任务就是让大家具备对数据与隐私的认识和处置能力。这也是促使我们编写此书的直接动力！

本书从四个方面对数据隐私与数据治理进行了深入浅出的论述。

第一篇“基础知识”，主要阐述数据隐私与治理的基础概念与方法体系。该篇基于对数据发展主线的认识，揭示数据隐私和治理产生的根源，并结合当下应用现状概述隐私的构成要素、管理框架、治理体系和治理实践。其核心要点是针对数据要素和数字经济，提出数据隐私要由被动保护变为主动防护，数据治理要由大数据全生命周期治理转变为后大数据时代的数据生态治理，更好地服务数字经济的发展。该篇内容尽可能减少晦涩的专业定理与描述，从多角度讲解数据隐私与数据治理，既可以帮助相关专业的技术人员建立完善的隐私保护与数据治理体系，也可以供普通用户阅读以增加认知。

第二篇“大数据隐私保护技术”，主要阐述面向共享与发布的隐私保护技术。该篇重点介绍当下主流的隐私保护技术，包括云平台场景下中心化的差分隐私技术，边缘计算场景下本地化的差分隐私技术，以及为提高数据可用性的隐私放大理论、差分隐私与密码学相结合的混合方法等。该篇内容较为专业翔实，具备前沿性，主要面向该方向的专业人员。

第三篇“人工智能隐私保护技术”，主要阐述面向机器学习模型的隐私保护技术。该篇重点介绍集中式机器学习和联邦学习两种场景下的隐私方法设计，包括机器学习中存在的因数据非法窃取导致的直接隐私泄露问题和因外部隐私攻击导致的间接隐私泄露问题，以及为提高模型可用性的个性化差分隐私方法。该篇内容与机器学习密切相关，具备前沿性，主要面向该方向的专业人员。

第四篇“数据生态与数据治理”，主要阐述面向数据市场和数据生态的治理技术。该篇基于数据要素的发展理念，重点介绍数据市场中数据交易与数据流通治理体系，以及数据生态中数据垄断、算法公平的治理方法。其核心要点是要建立数据透明的治理体系，实现对数据全链条、透明化的监督治理，做到治理的事前预警、事中防护、事后溯源，为数字经济的发展保驾护航。该篇内容从全新的视角介绍数据作为生产要素在市场流通中会产生的诸多问题，探讨其可能的解决方案，可供相关领域的专业人员、政务人员，以及普通用户阅读，帮助他们全面认识数据治理。

总之，本书梳理了数据隐私与数据治理的基本解决之道，并打破传统的认知体系，实现观念、技术、架构的转变，即观念上从数据生命周期观到数据生态观的转变、技术上从隐私保护到隐私防护（管理）的转变和架构上从溯源问责到数据透明的转变，才能跟上形势，从而保证数据要素在市场中发挥关键作用。希望本书为教育机构的人才培养和政府部门的管理提供有价值的参考资料，促进我国数字经济的发展。

该书构思于2020年年初，笔者与团队中的王雷霞、刘俊旭、范卓娅、叶青青、刘立新和李梓童一起，历经数次编撰、修改，形成了当前的版本。笔者团队尽可能将本书中所涉及的内容描述得清晰易懂，如有疑惑，可联系笔者团队进行交流。希望大家都能从本书中有所收获，能更加清晰地看到生活中无处不在的隐私问题，亦能有所行动！

孟小峰

中国人民大学

2023年1月1日

目录：

（文字版）

第一篇 基础知识

第1章绪论

1.1数据隐私的产生
1.2数据隐私技术
1.3数据隐私面临的挑战
1.4小结

第2章数据隐私的概念

2.1引言

2.3数据隐私的分类

2.4数据隐私的框架

2.5小结

第3章数据治理的概念

3.1引言

3.2数据治理的体系

3.3数据治理的法律法规

3.4数据治理的实践

3.5小结

第二篇 大数据隐私保护技术

第4章差分隐私方法

4.1基础知识

4.2面向数据发布的隐私保护

4.3面向数据分析的隐私保护

4.4小结

第5章本地化差分隐私方法

5.1基础知识

5.2基于简单数据集的隐私保护

5.3基于复杂数据集的隐私保护

5.4小结

第6章差分隐私与实用性

6.1引言

6.2隐私放大理论与方法

6.3差分隐私与密码学方法的结合

6.4一种隐私实用化框架

6.5小结

第三篇 人工智能隐私保护技术

第7章机器学习中的隐私保护

7.1引言

7.2机器学习的隐私保护

7.3统计学习的隐私保护

7.4深度学习的隐私保护

7.5小结

第8章联邦学习中的隐私保护

8.1引言

8.2隐私保护的联邦学习架构

8.3基于差分隐私的联邦学习

8.4基于安全聚合的联邦学习

8.5个性化隐私保护与联邦学习

8.6小结

第四篇 数据生态与数据治理

第9章数据要素市场

9.1引言

9.2数据交易

9.3数据流通

9.4小结

第10章数据垄断

10.1引言

10.2数据垄断现状

10.3数据垄断的成因与危害
10.4数据垄断治理模式

10.5小结

第11章数据公平

11.1引言

11.2对公平的理解

11.3公平计算方法

11.4小结

第12章数据透明

12.1引言

12.2数据透明的概念

12.3数据透明框架

12.4基于区块链的数据透明方案

12.5小结

（扫描版）

WAMDM实验室联合CCF数图推出“CCF数图文献导读”

学术空间ScholarSpace（C-DBLP）是孟小峰教授团队开发的一个学术信息集成系统，其采用数据仓库式的集成方式，从不同数据源抽取中文学术信息，并经过实体抽取、关系挖掘和语义建模等，为用户提供数据查询、文献导读和领域Top分析等服务。CCF数字图书馆（CCF DL）是CCF下服务于国内外计算机领域从业者的数字资源平台，收录了CCCF、期刊、会议文集等文字资料，还汇集大量专家报告、讲座、公开课等音视频资料。

孟小峰教授团队助力CCF数字图书馆推出“CCF数图文献导读”，旨在发挥双方优势，充分挖掘团队技术优势与CCF数图丰富馆藏资源，将数字资源重新归类整合，帮助计算机专业从业者快速检索所需资源。为了方便用户浏览，“CCF数图文献导读”将CCF数字图书馆收录的期刊、PPT、音视频资料，按CCF推荐“十大领域”生成文献导读，并按月组织呈现。用户进入文献导读中感兴趣的领域后，可按期查看组织好的数字资源。以“人工智能”领域为例，“CCF数图文献导读”将现有7743篇资料整合为180期，用户可在领域内按需查看。目前，“CCF数图文献导读”的更新周期与数图资源更新保持同步，以保证用户可以第一时间获取领域内最新资源。

机器学习下数据库索引研究被PVLDB录用

实验室博士生马超红超内存数据库的学习化索引方向研究成果被PVLDB录用。由于大规模科学装置及传感器设备以前所未有的速度生成数据，并且常需对跨越很长时间的数据进行查询/分析，因此开发索引技术以满足大于内存的数据库并支持快速数据插入和查询处理是至关重要的。

论文提出了FILM，一个用于超内存数据库的完全学习化索引。FILM是一种学习的树结构，它使用简单的近似模型来索引跨越不同存储设备的数据。与现有的用于大于内存数据库的技术相比，FILM允许以显著降低的主存开销进行更有效的查询处理。FILM还设计用于有效地解决现有方法中索引大于内存数据库的瓶颈之一，该瓶颈是由内存和磁盘之间的数据交换引起的。更具体地说，更新现有冷数据识别方法所使用的LRU结构通常会导致查询处理的严重延迟。FILM采用了一种截然不同的方法，它提出了一种自适应的LRU结构，并以最小的开销将其更新装载到查询处理中。

荣获2022年度中国人工智能学会优秀专委

2022年9月17日，2021年度CAAI优秀专业委员会奖牌颁发仪式在第十一届中国智能产业高峰论坛期间顺利进行，社会计算与社会智能专业委员会与其他8个专委一起被评定为“2021年度中国人工智能学会优秀专业委员会”。专委主任、中国人民大学孟小峰教授代表专委在现场领取了优秀专委奖牌。

在过去的2021年，社会计算与社会智能专委秉承“致力于创建有仁、有信、有情的学术共同体”的宗旨，在中国人工智能学会的统一领导下，在全体专委委员和会员的共同努力下，高质量、高标准完成各项工作，专委工作亮点颇多：专委会员翻倍增长，拓展学会发展领域；紧密配合学会工作，高质量完成学会任务；发布前沿智库报告，引领社会计算发展；树立学科交叉典范，打造学会交流品牌；专委活动日益规范，内容丰富多姿多彩。此次获评优秀专委，是中国人工智能学会对专委工作的极大肯定，也是对专委全体委员会员辛苦工作的极大认可，同时也对专委工作提出了更高的要求和希望。专委将以此次获评优秀专委为契机，不断总结经验教训，踔厉奋发，做出更好成绩，使专委工作再上一个新台阶！

组织发布社会计算与空间计算战略发展报告

由ACM SIGSPATIAL中国分会和ACM SIGMOD中国分会主办的第三届中国空间数据智能学术会议SpatialDI 2022在武汉举办。孟小峰主席和南方科技大学宋轩研究员代表分会，共同发布《国家空间数据智能年度发展报告》，发展报告对空间数据智能的概念、发展趋势、核心技术以及应用场景做系统性阐述，对引领空间数据智能发展，支撑国家空间数据智能发展战略起到重要作用。

中国人工智能协会BDSC专委会撰写《数字社会风险挑战与治理应对》战略报告，在BDSC会议期间发表。该报告是在《社会计算与社会智能：挑战与机遇》的基础上，从风险的角度来聚焦领域热点，充分体现专委会战略研究报告的前瞻性和持续性定位。《数字社会风险挑战与治理应对》主要包括四部分：第一部分论述了社会的数字化转型现状，以及数字社会的演变、发展与未来趋势；第二部分阐述了数字社会世界观、数字社会新兴风险，数字社会风险的主体和客体；第三部分从数据、平台、算法和应用四个维度阐述了数字社会的七大风险挑战；第四部分从风险识别、风险评估、风险应对和治理创新等论述数字社会的智能治理。

首本社会计算领域论文集正式出版

CAAI第七届全国大数据与社会计算学术会议BDSC2022于2022年8月11-13日在浙江省杭州市线下召开，会议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。

本次会议主题为“数字化转型与共同富裕”，面向国家经济社会发展战略，立足数字社会构建，通过跨学科交叉视野剖析数字化转型及其对于实现共同富裕的推动作用。重点探讨数字社会的基础性、前瞻性和战略性理论及其应用，探讨数字社会领域前沿进展，以及探讨数字化转型与共同富裕的交互思路，交流新的学术思想和新方法，探索数字社会对人类发展的重要意义，展望数字社会未来的发展趋势。本次会议内容精彩纷呈，包含几大亮点：设立前沿讲习班，组织重量级的主旨报告、特色专题报告、社会计算新星学者论坛，发布战略研究报告、举办社会计算创新大赛等等。

BDSC2022收录论文由Springer CCIS系列出版。该论文集包含了从99篇投稿中精选出的24篇论文，由中国人民大学孟小峰、浙江工业大学宣琦、浙江大学杨洋、深圳大学乐阳、浙江大学张子柯等五位教授负责编辑，其主题范围覆盖了来自城市计算和社会治理、人工智能和认知科学、社交网络和群体行为、数字社会和公共安全、数字政府和公共大数据等方向的最新研究成果。

孟小峰教授作有关数据隐私、治理与公平特邀报告

2022年8月6日，孟小峰教授参加由ACM SIGSPATIAL中国分会和ACM SIGMOD中国分会主办，中国地质大学（武汉）承办的第三届中国空间数据智能学术会议SpatialDI 2022。本次会议中，中国人民大学孟小峰教授作题为《对数据隐私和数据治理的认识与思考》的大会特邀报告。该报告提出在打破传统的认知体系基础上，提出在认识上对数据治理的三个转变，即：治理观念上要实现从数据生命周期观到数据生态观的转变；治理技术上要实现从隐私保护到隐私防护(管理)的转变；治理架构上要实现从溯源问责到数据透明的转变。

2022年8月11-13日，孟小峰教授参加由中国人工智能学会主办、CAAI社会计算与社会智能专委承办的CAAI第七届全国大数据与社会计算学术会议BDSC2022。本次会议中，中国人民大学信息学院教授、CAAI社会计算与社会智能专委主任孟小峰教授首先展开了题为《算法公平与公平计算》的主旨报告。报告从历史的角度揭示算法公平的发展过程，并提出从社会偏见、数据偏见、模型偏见三个维度认识算法公平，揭示其相互作用关系。提出了在数字社会下公平计算（Fairness Computing）的解决框架和所面临的挑战问题。

实验室参与组织国内交叉领域学术会议

2022年8月6日，孟小峰教授参加由ACM SIGSPATIAL中国分会和ACMSIGMOD中国分会主办. 中国地质大学（武汉）承办，武汉大学、华中科技大学、中国地理信息产业协会理论与方法工作委员会和国际华人地理信息科学协会（GPGIS）共同协办的第三届中国空间数据智能学术会议 SpatialDI 2022，并在武汉光谷潮漫凯瑞国际酒店成功召开。开幕式上ACM SIGSPATIAL中国分会主席、中国人民大学孟小峰教授致辞，并在会上做题为《对数据隐私和数据治理的认识与思考》的报告。大会以6个技术论坛同步进行，内容涵盖北斗+时空大数据、空间智能与数字挛生、智能遥感处理与分析、时空数据管理与信息服务、时空物联网＋、社会感知与城市计算。会议为收录的61篇论文设置了poster展示长廊，与会者可在会议期间进行讨论，增加了交流。

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。开幕式上同时进行了《数字社会的风险挑战与治理应对》战略报告发布仪式，专委主任孟小峰教授、大会主席郁建兴教授、大会特邀报告专家吴飞教授、专委副主任齐佳音教授共同启动了战略报告发布按钮。该会议关注于社会计算、社会科学、系统科学、计算机科学、地理信息体统等领域，极大促进了交叉学科领域和交叉学科的发展。

实验室数据隐私研究取得新进展

依托国家自然基金重大研究计划“大数据驱动的管理与决策”重点项目“大数据开放与治理中的隐私保护关键技术研究”和国家自然基金“移动通信安全基础理论与关键技术”专项项目“移动用户隐私保护与数据安全共享理论与方法”，结合当下我国数据隐私和数据治理的实际状况，中国人民大学孟小峰教授团队开展了系统的研究，取得了诸多重要的研究成果。总体而言，当下我国数据隐私和数据治理面临三个挑战问题：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。

首先，针对数据治理面临的多样化数据隐私保护的问题，我们对主动隐私保护技术进行了研究，解决了针对数据关联性、通用性和时序性的研究挑战。同时为尽可能大地消除扰动机制对数据可用性的影响，提出使用安全混洗改进本地化差分隐私的混洗差分隐私方法。第二，针对机器学习场景下，我们解决了联邦学习与个性化隐私保护问题，同时设计有效机制以实现数据隐私与模型可用性之间的权衡。最后，我们对大数据时代下数据治理与数据透明挑战进行了深入研究，提出数据透明化研究框架，并基于区块链实现溯源问责的数据共享透明。我们期望通过以上研究成果，在中央关于数据要素市场化配置日益重视的当下，为国家的科学决策提供有力的科学武器和坚实的技术保障。

基于团队提出的隐私风险量化评估方法和大规模真实数据集，我们于2018-2020连续三年发布《中国隐私风险指数分析报告》，经多家新闻媒体转载，获得近百万的阅读量，引起国内社会各界的巨大反响。该报告详细展示了2018至2020三年来中国隐私风险与数据垄断局势居高不下的总体特征，从区域差异、用户差异、行为差异、APP差异等各个角度展示了中国隐私风险的细微变化，亦证明了国家各部门对APP治理的阶段性成效，即各APP对用户敏感权限的请求均有所收敛。

组织空间智能和社会计算期刊专题

《计算机研究与发展》期刊组织空间数据智能专题随着5G、大数据和人工智能等技术的整体推进与日益成熟，以及国家十四五"数据要素化"重大战略和地方政府“智慧城镇化”发展战略的布局实施，亟需探索并攻克“空间数据智能”在理论、方法和应用等多个层面存在的挑战与难题，通过空间数据智能处理打造新型智慧城市，从而推动我国智慧城市建设迈人未来空间智能时代。为此，《计算机研究与发展》期刊组织了空间数据智能这一专题。本专题特邀空间数据智能领域的宋轩等5位专家学者共同撰写了“空间数据智能：概念技术与挑战”前瞻论文，对空间数据智能领域的重要议题进行阐述：分别介绍了空间数据智能的概念，空间数据智能领域所面临的技术挑战及关键技术，以及空间数据智能在社会生活中的典型应用场景，并展望空间数据智能研究的发展。本专题公开征文中有 ８篇论文录用，涉及空间数据智能相关的理论、技术、方法与应用研究，一定程度上反映了我国在该专题下的研究水平。

孟小峰教授在《计算机科学》期刊组织“基于社会计算的多学科交叉融合专题”。“基于社会计算的多学科交叉融合专题”基于第六届全国大数据与社会计算学术会议（BDSC2021）优秀论文，共组织12篇文章，主要通过数据科学、复杂建模与仿真等方法，来解决社会经济管理系统中的各类问题，涉及计算城市科学、计算安全、计算传播、计算心理、计算法学等，共同反应了以社会计算为基础的空间智能、数据智能和数据治理三个方面的前沿研究。孟小峰教授和余艳老师在专刊首篇即倡导在跨学科交叉融合深化发展社会计算与智能，提出基于我国新型基础设施构建一套具有复杂适应性的社会智能体系。

专题分别围绕“社会计算与空间智能”、“社会计算与数据智能”和“数据治理与社会治理"等多个方面开展，而如今在数据科学与人工智能的推动下，社会计算在不断深化和开拓原有的研究范围，必然随着数字技术和经济社会发展而不断转型，我们应紧跟社会计算的前沿方向，把握社会计算发展动态，抓住社会计算发展良机，让社会计算与社会智能真正作用于社会发展。