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美陆军和大学研究人员寻求创建评估战场信息的科学学科
2018-03-12


[据嵌入式系统网站201838日报道]  美国陆军研究实验室(ARL)和来自伦斯勒理工学院、圣母大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校的科学家正在寻求将社会感知作为一门科学学科。陆军指挥官表示,这个新兴的科学领域将帮助指挥官评估和理解战场上信息的准确性和真实含义。



美国陆军研究实验室网络感知和融合分支Lance Kaplan博士表示,“人类是信息的产生者和传播者。在陆军作战中,指挥官依靠士兵提供的信息作出决定,他们还需要自动化传感器系统的信息,以了解诸如部队何时何地在何处等信息。”



他补充道,“当信息流量相对较小时,这种传统流水线运行良好,但随着计算机和无线通信的普及,士兵和传感器网络中产生和共享的信息量可能非常大,对这些信息在战场上的准确性和真实含义进行评估和理解变得十分困难。”



ARL的小部分科学家团队,以及大学里的科学家在社交媒体中出现了类似的问题。Kaplan表示,“虽然陆军战场信息问题与社交媒体问题并不相同,但他们与科学观点有一些重要的相似之处。”



在社交媒体中,数据量不再是手动处理可以解决。确保社交媒体报道的可信度也非常困难,尤其是考虑到发布报告的人的可靠性不确定。有据可查的社交媒体问题正在传播谣言。自动化系统需要从社交媒体生成的大量数据中提取相关且可靠的信息。



由圣母大学的KaplanDong WangBoleslaw Szymanski和伦斯勒理工学院的Heng Ji、伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校的Tarek
Abdelzaher
IEEE计算机刊物发表名为“社会感知时代”,详细描述了这项研究所带来的挑战和机遇。



Kaplan表示,“IEEE计算机的这篇文章是有史以来第一个决定性的宣言,向整个计算机科学研究界介绍社会感知的新兴科学,鉴于社交媒体的发展,它证明了社会感知科学的必要性, 从嘈杂、冲突和模棱两可的报告中提取可靠和相关的信息,通过在信号处理和传感器融合的成功历史,它首次奠定了挑战和研究机会。”



他还认为协作研究中社会感知领域的出现源于ARL网络科学协作技术联盟。



他们论文阐述了传统的传感器处理技术如何通过分类和多目标跟踪算法(例如卡尔曼滤波器)将目标识别标签中的传感器流和轨道进行转换。IEEE计算机文章中提出的关键思想是,可以设计一个新的“宏观”,通过从社交网络收集大量人类生成的数据来标记和跟踪对象;然而必须解决在网络物理和社会,以及语言空间方面的挑战。



他表示,“网络实物空间考虑的是人类如何根据其自身偏见和社会关系,以及算法方法来估计和补偿来源可靠性和极化方面的挑战,社会/语言空间考虑到自然语言处理方法面临的挑战,以解释文本数据并理解报告产生的方式和原因的背景。”



该文章表明需要一个更全面的多学科方法,将社交和认知模型、语言学、评估理论、信息论和可靠性分析结合起来,将社交媒体的开发应用于深入理解的分析基础,而不是融合来自物理传感器和信号的大量数据。然而,它只是调查最初的研究,以解决社会感知视野。(工业和信息化部电子第一研究所  宋文文)



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