现在智能的计算机能够分析你的喜好，帮你推荐喜欢的书，音乐，新闻阅读内容，以及商品，或许这些都还能接受，并且我们享受到习以为然。如果，计算机还能直接供出你的前女友，身家历史，然后给你划出个人际关系圈子，或许这已经让一部分人显得有些惶恐。再如果，计算机可以智能到帮你算出什么样的人是合作的另一半，你会爱上谁，直接帮你找对象，我们会真的接受吗？不得不承认，这仍然超出了很多人的心理底线。
虽然现在说我们已进入Big Data大数据的时代还有些为时过早，然而，随着信息数字化和网络化的进程不断加快，人们的行为轨迹越来越多地被记录下来，这使得利用计算技术观察和研究社会成为可能, 而随着数据分析的智能化，使得数据不仅帮助人们了解真实背后的情况，更让我们有了预见未来的趋势性洞见。而这些，在Social Media如火如荼的发展之下，最早也在这一领域内生根发芽起来。
2009 年2月，美国哈佛大学大卫·拉泽（David Lazer）等15位美国学者在《Science》上联合发表了一篇具有里程碑意义的文章《Computational Social Science》，该文指出：“计算社会科学”这一研究领域正在兴起，人们将在前所未有的深度和广度上自动地收集和利用数据，为社会科学的研究服务。
Social Computing: Computer-supported collaboration research focuses on technology that affect groups, organizations communities and societies, e.g. voice mail, chat. It grew from cooperative work study of supporting people’s work activities and working relationships. …Wikipedia：Social Computing
IBM 的SCG说人是社会性的动物。人的各种行为都是发生在社会环境中，在社会性的交互中获得。而当人们在虚拟世界中交互的时候，却是不同的情况。SCG相信: 能够开发出为我们的行为或活动产生出社会环境的数字系统来。为此，他们通过社交代理（social proxies）的轻便途径来达成目标。这个Social Computing按照中文来说，应该是社交性计算，它的重点在网络交互，特别是聊天中的人物的拟真社会性。—— IBM： Social Computing Group(SCG)
同样也是针对社交方面的研究。比IBM的更有活力。他们说“research and develop software that contributes to compelling and effective social interactions, with a focus on user-centered design processes and rapid prototyping.” 可以看出，重点在“社会交往/social interactions”。比较有名的一个项目是“Wallop”，“用于探索研究人们如何分享媒介并在社会性网络的环境下进行对话和交流。”—— Microsoft：Social Computing Group
The Social Computing research group designs, deploys and evaluates technologies that facilitate human-human communication, coordination and collaboration.”提及了多学科对此进行综合研究。——FX Palo Alto Laboratory：Social Computing
正如“计算语言学”又称为“自然语言处理”一样，“计算社会科学”又可以叫作“社会计算”，也有部分人译为“社交计算”，字面不同的术语其侧重点略有不同，但概念基本一致 。
那么，到底什么是“社交计算”呢？对于一个新兴的跨学科的研究领域往往是仁者见仁，智者见智，很难给出一个公认的定义。一般而言，社会计算是指社会行为和计算系统交叉融合而成的一个研究领域，研究的是如何利用计算系统帮助人们进行沟通与协作，如何利用计算技术研究社会运行的规律与发展趋势。
所谓“利用计算系统帮助人们进行沟通与协作”是指帮助人们在互联网上建设虚拟社会，对现实社会中人与人的关系进行复制和重构，使人们更紧密地联系在一起，随时随地互相通讯，以协作的方式生产知识。这方面的研究包括社会网络服务、群体智慧等。
所谓“利用计算技术研究社会运行的规律与发展趋势”，是指以社交网络和社会媒体为研究对象，从中发现社会关系、社会行为的规律，预测政策实施的可行性。社会学鼻祖奥古斯特·孔德最初定义社会学时，希望社会学能够使用类似物理学的方法，成为经得起科学规则考验的一门学科，互联网背景下的社会计算使这一理念具有了现实可行性。这方面的研究包括社会网络分析、内容计算、人工社会等。
社交网络服务（Social Network Service，SNS）
谈到社交网络服务，就会让人想起时下最热门的Facebook。社交网络服务研究的是利用信息技术构建虚拟空间，实现社会性的交互和通信。SNS还有一种解释是社会网络软件（Social Network Software），电子邮件、网络论坛等许多传统网络工具都可以视为一种社会软件。
在社交网络服务的网站上，人们以认识朋友的朋友的方式，扩展自己的人脉。国内最有名的社交网络服务网站是“人人网”，他们从实践中总结出以下值得重点关注的研究点：社会关系强度、信息的绝对价值和相对价值、新鲜事排序算法、隐私性以及社会化搜索。
3. 群体智慧（Collective Intelligence）
群体智慧的典型应用是“维基百科”和“百度知道”。这些互联网平台系统不仅帮助用户相互沟通联系，更重要的是将用户组织起来，发挥他们的群体智慧，以协作的方式一起创造、加工和分享知识。
知识获取是一切智能系统的瓶颈，传统的依靠专家编辑知识的方式效率太低，无法满足大规模真实信息处理的需求。在网络社会的大背景下，群体智慧的出现为知识获取提供了一条崭新的充满希望的道路。如何巧妙地设计用户界面以激发用户的参与热情，如何克服人脑计算的不精确性，如何将人脑和电脑最佳地结合起来，都是值得深入研究的问题。
4.社交网络分析（Social Network Analysis）
关于这方面，不需要多说。
5.内容计算（Content Computing）
除社会网络外，社会媒体也是分析理解社会的重要素材，如新闻、论坛、博客、微博等。由于它们都以语言文字为主要展示形式，因此从事内容计算研究的学者需要掌握语言分析技术。当前内容计算的热点包括舆情分析、人际关系挖掘、微博应用等。
6.企业创新服务（Social Computing for Business）
这是品牌面对社会化媒体以及WEB2.0发展所带来的最新的热门创新领域。而今HP， IBM以及Amazon都相应地有推出Social Computing的对商企业服务。可见其热门程度、
其实Diig， Reddit 等都属于建立于Social Computing的技术基础之上的创新性服务。
等等……
Social Computing的应用强调通过新兴技术来引导人的社交活动，而在以前无论是电脑和互联网更重要的角色作为一种简单的学习、应用工具。现在，强调的是要将人与人连接起来，形成社交性网络。
基于内容的人际关系挖掘：互联网中蕴含着大量公开的人名实体和人际关系信息。利用文本信息抽取技术可以自动地抽取人名，识别重名，自动计算出人物之间的关系，进而找出关系描述词，形成一个互联网世界的社会关系网。微软亚洲研究院的“人立方”就是一个典型系统。
不过，尽管用户数据和后台算法都在日趋强大，但得承认，我们对人们心理和情感的理解却仍然可能处于十分幼稚的阶段，仅仅依靠算法，远远还不能懂得人心。腾讯近期提供试用的新产品QQ圈子就是一个例子。这款产品能够根据QQ后台的数据为他们实名推荐好友，但用户却被腾讯对他们社交网络的精确了解所惊骇，乃至恐慌和憎恶。
自从腾讯体验中心发布了QQ圈子的试用邀请之后，人们对这一产品的议论纷纷。有人对这款产品表示“除了脏话之外无话可说”，也有人认为这是国内互联网最拿得出手的创新产品；有人在半夜打电话逐个通知自己的朋友提醒千万不要使用，也有人为错过该款产品短暂的试用期而后悔不迭；有人认为这是腾讯创办以来在产品方面祭出的最大昏招，也有人认为它对于腾讯来说“连点成面，意义非凡”，这款产品就是腾讯近期推出的QQ圈子。
1. 按照真实生活中的关系，将好友自动分圈
2. 批量为QQ好友添加准确备注
3. 查看好友最近的空间动态
以随机选择的一个QQ用户为例，出现在眼前的是23个圈子里的2515个圈子好友（实际QQ好友500人左右，圈子好友是这个数字的5倍）。无论这些人是否主动开通了圈子功能，他们无一例外，静静地躺着中枪了：每个好友都有一个类似名片的方框，里面有真实姓名、清晰的头像、最近上线情况、共同QQ好友等等信息。他们被自动分在不同的圈子里，圈子的名称也是自动生成的，比如“高中同学”、“初中同学”、“新闻学院”、“大学同学”、“同事”、“媒体”、“家人”、“北京校友”等等，圈子名称与人名、关系对应十分精确。
“好神奇、太强大了，但是也太恐怖了，我不想用”—这几乎成为QQ用户评价圈子的标准句式。一时间，“退出圈子”、“禁用圈子”成为大多数人的不二选择。但即使是退出、禁用都还不够，有用户形容道：“我没有用圈子，圈子上已经能看到我了，这就好像我在自己床上裸睡，忽然就来了几千人围观，我要停用圈子，还需要下载新软件安装再停用，这好比我需要裸一会才能穿裤衩，这个过程早被眼尖的人看光了。”
从3月20号腾讯开始这款产品的公开测试，原定23天的测试期，结果5天之内第一批60万个试用名额就被一抢而空，腾讯不得不关闭体验报名。如此火爆的申请体验却并不是个好消息，纷至沓来的用户在试用后大多数都选择了关闭圈子、禁用圈子，以及攻击这款产品。
有一位媒体撰稿人刘洲在最新的一期杂志专文中提出了一个“前女友恐惧症 ”。还真的非常贴切。
用户出乎意料的强烈反感让QQ圈子的产品经理无法淡定了，他们在产品团队博客里撰文说：
“这款产品的初衷是为了让大家“结识新朋友，不忘旧朋友”，从而摆脱“难交新朋友，忘却老朋友”的现状。”
根据统计，每年我们都会遗忘大约15%的好友。而遗忘老友还不是唯一的问题，难交新朋友是更大的问题：“据研究统计，我们每天40%的时间，只用来和5个人打交道。在现在这样一个快节奏的时代，面对面交流，对于快速地结交好友而言，效率显然有些低下。”
QQ 圈子则是腾讯提出的最新解决方案：“为什么我们不直接把我们的生活圈子（包括过去的、当前的、正在进入的）直接地在社交网络中列出来呢？那样的话，我们就可以很好地管理和识别我们多年来积攒的好友，有些也许已经淡忘，但是当把他们放回到他们所在的圈子中时，那些忘却的姓名将再度清晰；我们也可以利用圈子中人脉的力量，去寻找失散多年的好友；我们也可以跟旧时的玩伴分享现在的故事，他们也一定很渴望知道我们的近况；当我们进入一个新的环境，只需要加几个QQ 好友，圈子就能为我们展示更多的潜在好友，帮助我们快速地融入新的环境……
即使是那些自认为没有隐私可隐瞒的用户，仍然觉得“背后冷汗直冒”，因为他们不了解腾讯是如何做到如此精准地了解用户姓名和身份，是否调用了聊天记录等用户视为隐私的资料？网友的质疑声越来越大，疑云笼罩在QQ用户心头。
的确，QQ圈子给用户带来的惊奇表明，腾讯所掌握的用户数据和后台算法已经十分强大，但对用户心理的理解却仍然处于十分幼稚的阶段，开发团队需要找到提供社交价值和保留用户隐私的平衡点才能让这款产品真正上线。类似于圈子这样的产品不是不能给用户带来潜在价值，但是它们可能带来的负面价值却让用户敬而远之。仅仅依靠算法，远远不能理解人心。
这些社交产品往往能够凭借强大的数据和创新算法在工程师们内部赢得赞誉，但却被用户极力排斥。无独有偶，谷歌也不断因为其社交产品中所体现出的工具化思维方式而被人们诟病，一名用户愤怒地声讨Buzz将他邮件列表里的三位前女友推荐相识——算法很难识别那些我们并不想显性表达出来的社交意愿。即使是那些心底无亏的人，也不一定希望他们的社交生活被机器算法所干预。
人们担心自己的隐私会被数字泄露，斯蒂芬·贝克在《当我们变成一堆数字》这本书中，描绘了那些企业背后的数学家们，如何通过数据和模型来剖析和监测人们的举动，从购物、求职到总统选举，神不知鬼不觉地影响人们的日常决策。因此，一些极端的数字信徒开始尝试相应地采用极其激进的管理方式：将一切信息数据化，完全依靠数学模型来进行决策。
img source: New York Times
再来说说感情这回事情。
是的，计算机可以读懂你的情感，内心感受和想法。同样地，这也就是说明，人们的内心世界也是可以被计算机所识别和量化计算的。
科学研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。 由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computing）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。
哪些特征可以表达人内心的情感？比如眼神、肢体语言、手指的小动作、面部表情……看过《Lie To Me》的朋友都不会陌生吧！
有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。让计算机具有情感能力是由美国MIT麻省理工大学Minsky在1985年提出的——
问题不在于智能机器能否有任何’情感，而在于机器实现智能时怎么能够没有情感。
从此，赋予计算机情感能力并让计算机能够理解和表达情感的研究、探讨引起了计算机界许多人士的兴趣。美国MIT媒体实验室Picard教授提出情感计算一词 Affective Computing并给出了定义，即情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感万面的计算。让机器（计算机）也具备“感情”，从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向。
情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境。
我们可以缺乏浪漫色彩地将缘分归纳为一个概率问题，跟人与人之间的其他组合方式一样，获得一段美满的姻缘也是需要试错的。如果不同类型的人之间的婚姻和谐程度有着显著的差异，那么通过类型的匹配来提高婚姻幸福度就成为一件合乎逻辑的事情。
知名的婚恋社交网站百合网有这一套系统，叫做心灵匹配测试系统。简单来说，心灵匹配测试系统是把人通过恋爱类型、个性特征、价值观念、关系互动四个方面进行数据剖析，形成数据模型，再根据特定的心理学匹配算法，在百合网庞大的用户资料数据库中进行筛选，以匹配度数值为标准进行排名，将匹配者由高到低推荐给用户。
心灵匹配测试系统可以在恋爱前起到匹配的作用，让系统筛出匹配度高、未来幸福概率高的对象，然后再培养感情，缩短两人互相了解的时间，减少犯错误的概率，调查表明，通过“心灵匹配”方式找到伴侣的夫妇婚后48个月的婚姻满意度高达83%。也可以在恋爱之后再来做这个测试，它就像一张体检表，展示了激情背后，两人在个性价值观上存在哪些差异，婚后可能出现什么问题和争端，以供预防。
到目前为止，百合网这个“数字红娘”表现得不错，就连这家公司的创始人和员工们自己也在通过“爱情模型”来寻找配偶。
然而，不得不说，这样的测试也仅仅是一种参考指标，也不能完全依赖此来托付我们的终身幸福大事。正如动物学家们相信，人脸相似程度关系着吸引力程度一样，无法100%准确。BCC曾经有一个系列片，研究探讨了两性关系之间的科学因素。其中的一集叫做《吸引力》，几位科学家组成了科学婚介所团队，洗完通过一系列不同寻常的科学办法，来做一次红娘。期望以此找到男女之间吸引力的秘密所在，然而，结果如何呢？ 有时间可以看一看这部片子。
我们已经开始习惯随时分享我们的喜好、我们的位置、我们的图片，即使不主动分享，机器也会默默记录。我们用户自己产生的内容（UGC）在各种社交软件上不断地描摹着我们的生活，连接起来的时间线已然可以模糊地映射出我们自己。
KK在其所著的一书《失控》中曾提出，上传全部的生活已经是人类不可阻挡的命运，但终究还是会有区分，哪些是用户真正愿意的，哪些是还不能让人接受的。或者说，一切都还需要时间来让人们适应。
即使人的情感真的是可以量化的，也不会是现在所用的这些。还不足以让人们信服。
New York Times:They’ve got your number
关于情感运算：Nick Interaction Design
Cover Image: Wang Qi@DamnDigital
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