协同创新网络中的集体智能动态机理研究

Many real-world collaborative innovation systems, ranging from the scientific communities to the communities of crowdsourcing, can be regarded as collectively-intelligent systems; and they are basically characterized by the co-evolution of a collaborative innovation network and an associated system of knowledge contents. The inquiries on the work mechanisms and evolutionary dynamics of these systems are of great value to promote the innovation capabilities at the enterprise-level, the regional level and even the national level. Meanwhile, such systems are essentially complex social-intellectual systems. The complex-adaptive-system-based researches on them are of remarkable academic value. Therefore, in this project, we are going to utilize the acquirable large-scale data on collective knowledge work, to study the dynamics of collective intelligence in three types of real-world systems, namely the systems of scientific collaboration, the Wikipedia co-editing system, and the systems of Open-Source-Software collaborative developments. By establishing a uniform bottom-up research framework, in the project we will study, through combining data analytics with dynamic-system modeling, the patterns and dynamics of individual knowledge work, the patterns and dynamics of coordination in group work, and the patterns and dynamics of mutual influences and co-evolutions of the collaborative innovation networks and the associated knowledge-contents systems. An overall framework will be pursued on the general theory of collective intelligence and collaborative innovation networks, based on combining and distilling the research findings on the actual types of collectively-intelligent systems. The potential applications on the research findings in managerial contexts will also be anticipated.

很多协同创新系统可视为集体智能系统，其核心特征是协同创新网络和所关联的知识内容的共同演化。对这类系统的工作机制和演化机理的研究对于推动企业、区域乃至国家层面创新能力的培育有重要意义；这类系统又是典型的复杂社会—知识系统，基于复杂适应性系统视角的对其开展的研究具有显著的理论价值。基于此，本项目利用可获得的集体知识工作的大规模数据，围绕三类典型系统，即科研协作系统、维基百科协作编辑系统、及开源软件协作开发系统，研究其集体智能动态机理。构筑自底向上的统一研究框架，对个体知识工作的模式与机理、知识工作的群体协调模式与机理、整体协同创新网络的结构演化模式与机理、以及协同创新网络与知识内容的交互影响及共同演化的模式与动力学机理等一系列问题，通过数据分析与复杂动力系统建模结合的方式开展研究。在此基础上加以总结提炼，力求形成对协同创新网络与集体智能系统的深入理论认识，并为后续的管理方法与工具研究奠定基础。

本项目以科研协作系统、维基百科协同编辑系统、开源软件协同开发系统等集体智能系统为研究对象。按照复杂适应性系统的研究范式，把研究对象理解为知识工作者在社会空间和知识空间活动而形成并演化的复杂社会系统，构筑自底向上的统一研究框架，针对个体知识工作的模式与机理、知识工作的群体协调模式与机理、整体协同创新网络的结构演化模式与机理、以及协同创新网络与知识内容的交互影响及共同演化的模式与动力学机理等一系列问题，采用数据分析与复杂动力系统建模结合的方式开展探索。项目首先研究知识空间的量化刻画，提出新的基于机器学习的科技领域知识地图构建方法。在此基础上在个体层面围绕知识工作者在知识空间中的行为模式开展了一系列研究。特别是通过数据分析研究了科研人员研究主题的有界非“列维飞行”模式及其与学术表现的关系，探索了有效刻画科研人员主题迁移的行为动力模型。在群体知识工作协调层面，项目围绕群体合作形成机制、集体知识工作中的意见动力学机制、以及协作伙伴选择与学者学术表现的关联等多个问题取得了系列研究成果。特别是，针对群体合作的策略演化问题，提出了针对长记忆策略的新的数学分析框架并提出能有效维持群体持续合作的新策略；在意见协调机制上，引入意见吸引与排斥双向交流模型，对意见动力学形成有创新意义的结果；通过数据分析就合作伙伴选择策略与学者学术表现的关系得到反直觉的新结果。在宏观层面，就协同创新网络的结构与演化、以及人员网络与知识内容系统的共同演化等开展了一系列研究，特别是利用数据分析对复杂网络的中央边缘结构的组织形态形成新的认识，利用新的机器学习框架针对科研协作网络发现其存在跨领域协作“多元俱乐部”结构。在个体知识活动、群体协调、整体系统结构与演化研究基础上，对集体智能系统的整体概念模型进行初步的理论提炼。本项目成果对于理解社会系统中的集体知识创造具有一定理论意义，对于促进社会创新的管理举措有一定参考价值。