SMP 2019 计算社会学论坛
论坛概况
论坛时间：2019年8月18日 16:00-18:00
论坛形式：专家报告
论坛简介：计算社会科学旨在探讨如何立基于海量数据和大数据方法的发展，以研究人类社会的结构、行为和关系，社会运行的属性和规律等涉及社会科学基本范畴的问题，对于构建有中国特色的社会科学具有极其重要的意义。计算社会科学强调在科学研究和技术应用方面，要更多地利用数据，要在科研领域发展并推广数据采集、数据存储、机器学习、数据可视化等方面的技术，促进数据和科研成果的分享和更加广泛的使用，推动定性研究和定量研究的融合。时间和空间是人类生存和发展的重要基础，人类对时间和空间使用有着怎样的模式和规律，随着现代化和城市化发展发生了怎样的变化？大数据记录下来的城市空间和建筑的特征，以及人类在空间中的活动信息为相关研究提供了可能，2019年的论坛将邀请多位利用新数据从事城市规划与空间研究的专家，展示利用POIs、路网、卫星遥感数据、街景数据、感应器数据、互联网痕迹数据等多元数据集进行的城市发展与规划、城市治理等领域的研究。
论坛主席：孟天广 清华大学政治学系副教授
主席简介：孟天广，清华大学政治学系副教授，苏世民书院兼聘教授，仲英青年学者。兼任清华大学计算社会科学平台执行主任、北京大学中国社会调查中心兼职研究员，曾在哈佛大学、加州大学圣地亚哥分校等担任访问学者。研究领域包括中国政府与政治、比较政治经济分析、大数据与计算社会科学等。他在国内外知名学术期刊Comparative Political Studies、Global Environmental Change、Policy Study Journal、Social Science Research、《政治学研究》等发表过50多篇中英文论文。
论坛嘉宾
吴康 首都经贸大学城市经济与公共管理学院 副教授
报告主题：利用通勤大数据刻画中国经济地理的新格局
报告摘要：进入“新型城镇化”战略实施期，我国的城市发展趋势由以前的城镇化转为大城市化，其一方面表现为单个城市的都市化，即大都市化；另一方面则是大城市群的出现和培育。不论是大都市化还是城市群的发育，其中往往容易引起争议的是对城市定义的解读。长期以来，我国对于“城市”的界定一直存在着行政地域和功能地域的“二元性”割裂。城市功能地域 (Functional Urban Areas, FUAs) 是指功能性的城市经济单元，由一系列高密度人口的城市核心区和相邻的且与核心区有密切社会经济联系并形成功能一体化的外围，相较实体地域而言，功能地域的概念更符合未来大都市化和城市群化的发展趋势，因此，建立与国际接轨的城市功能地域概念并进行科学的识别与界定成为当前城市群规划研究以及特大城市精细化管理需要廓清的最基本命题。研究利用覆盖周末和工作日一周的某网约车大数据开展我国都市功能地域的识别界定工作，基于21万条覆盖4100万人次的打车OD数据，利用社团发现算法和空间可视化技术，分别以不同距离的门槛阈值探索了我国都市功能地域的发育识别。结果表明，对于大都市区尺度，30km阈值是识别大都市区的良好距离门槛，而50km则对于城市群的发育识别具有重要启发意义。进一步的，基于大都市区内部和外部通勤流的甄别，研究进一步研究了了我国大都市区的多中心发育格局。
嘉宾简介：吴康，首都经济贸易大学副教授，博士生导师。城市群系统演化与可持续发展的决策模拟北京市重点实验室执行主任。主要从事城市经济地理与空间规划、城市大数据分析与模拟等研究。近年来侧重于城市群与多中心城市网络、城市的增长与收缩及其可持续模拟研究。主持国家自然科学基金2项、教育部与北京市（重大）基金5项，地方各级政府委托的规划与决策咨询项目10余个。在国内外期刊接收和发表论文近50篇，其中SCI/SSCI论文10余篇。主要社会活动包括北京城市实验室（BCL）副主任、中国区域科学协会理事，中国城市科学研究会城市大数据专业委员会委员等。
李丁 中国人民大学社会与人口学院 副教授
报告主题：重回街镇：大数据在城市研究中的应用
报告摘要：社区研究与城镇研究是社会学的重要传统，但是由于数据及工具箱的限制，社会学的社区和城镇早期研究主要展现为个案研究、质性研究，研究者将自己作为采集和分析信息的工具，通过访谈或参与观察采集信息并提炼归纳区域内社会经济结构与变迁规律。1970年代开始，经验研究者后利用计算机和统计方法，结合普查数据、大规模抽样调查数据、统计汇总数据做了一些量化研究的探索，总结城市空间发展规律，刻画城市内部的社区隔离、犯罪与贫困分布特征等。与此同时，理论研究者则开始强调社会时空的重要性，讨论人类与时间、空间的本质联系与变化，对我们理解城市化、信息化背景下人类社会生活有很大帮助。而当前大数据及其相关分析工具的出现，为我们从经验上探索和认识城市空间发展规律，以及空间中人的行为模式提供了更大的可能。本次报告将从社会学的角度梳理城市及社区研究的演进历程，认为提问视角和解答能力共同界定学科边界，人类对于时空的利用改造及其结果的影响值得关注，并以北京市回天有数项目为例，展示大数据在城市发展和治理创新研究中的作用。
嘉宾简介：李丁，中国人民大学社会与人口学院、中国调查与数据中心副教授。主要研究方向是城乡发展、基层治理、互联网与青年发展等。在《中国人口科学》、《人口研究》、《社会》、《开放时代》等学术期刊发表篇论文多篇。
张希煜 北京城市象限科技有限公司创新业务 总监
报告主题：全面感知社会叙事重塑公众参与
报告摘要：互联网工具记录着城市生活每时每刻产生的海量社会叙事素材：“同城活动”与“同城打卡”的标记、“10万+”的公众号文章、短视频网站上的“草根”故事……这是一类真实而有力量的“野生文本”，与官方的、“自上而下的”、精英话语权导向的社会故事形成了有趣的对照。使用这些材料，在图像计算、文本挖掘等分析技术的帮助下，我们能够推动城市感知从空间感知越来越多地朝向叙事感知方向延展：分析不同区域的文化特点、了解居民的生活需求、量化城市更新动力与阻力、计算社会公众参与程度……从而从社会关系和公众认知资源的分配的角度重新看待城市发展，在传统的公众参与过程中补充更社会计算的成果，并推动广泛的公众感知和公众参与进入政府工作体系，弥合“自上而下”与“自下而上”城市更新进程之间需求错位。
嘉宾简介：张希煜，北京城市象限科技有限公司创新业务总监，北京社区研究中心理事，曾负责北京市“七有”“五性”大数据指标研究平台设计项目，北京市街区商业生态配置指标编制、北京市通州区商业网点规划等数据驱动规划项目，并与腾讯、抖音、美团等互联网机构合作进行相关城市文化研究课题。
王静远 北京航天航空大学 副教授
报告主题：大数据视角下的城市安全管理
报告摘要：
城市安全是现代城市管理的重要内容，近两年我国的一些大型城市频繁发生安全事故，给人民生命财产带来巨大威胁。时空大数据与人工智能决策为城市安全管理提供了全新的途径。本报告将从三个角度介绍城市安全管理相关的时空数据分析与智能决策技术，分别是：
1、在城市感知方面，介绍基于多源异构时空数据融合的城市感知技术；
2、在风险建模方面，介绍基于网络推断与传播分析的城市风险分析技术；
3、在管理决策方面，介绍基于可解释深度学习时空预测与决策支持技术。
报告还会以北京、天津、无锡等城市的城市安全管理业务为案例，介绍上述技术在真实城市安全管理工作中的应用。
嘉宾简介：王静远，2011年7月毕业于清华大学计算机系，获工学博士学位。现任北京航空航天大学计算机学院副教授，博士生导师。研究兴趣：大数据与人工智能；应用方向：智慧城市、计算金融、智慧健康。 承担和参与课题包括：国家自然科学基金重点项目/面上项目/青年项目、973 项目、863“智慧城市（一期/二期）”项目、国家重点研发计划等国家级科研项目多项。发表学术论文30 余篇，其中包括大数据领域顶级学术会议ACM KDD、IEEE ICDM，人工智能领域顶级学术会议AAAI，计算机通讯领域顶级学术会议IEEE Infocom，以及权威国际学术期刊IEEE TKDE、IEEE Intelligent Systems、IEEE Communications Letters等。并申请中国专利9项，美国专利2项，AVS 标准提案一项。担任Frontiers of Computer Science 期刊 Managing Editor，KDD\ICDM\CIKM\AAAI\IJCAI等会议PC Member，中国计算机学会大数据专委会通讯委员，中国城市科学研究会大数据专委会委员，自动化学会经济管理专委会SIG委员等。