《社会人：扩展网络社交行为的认知基础》美空军57页技术报告

拟议工作的主要创新点是仿真平台套件 "Homo SocioNeticus"，旨在深入探讨将人类认知、感知、行动和动机模型精确扩展到认知代理群体模型的技术和理论最佳实践和局限性，从而真正模拟在线社会行为现象（如全球信息级联、信息演变和社交媒体平台的相关影响）。

这项工作的动机是，在将人类认知模型扩展到群体方面进展甚微；因此，群体建模的准确性衡量标准在很大程度上是未知的；从此类建模方法中获得的操作见解还有待检验。在我们工作的时候，虽然在开发网络社交行为的计算和数学方法方面取得了很大的技术进步，但并没有将高保真认知模型纳入其中--例如，在过去的十年中，由于网络科学、计算机科学和工程学在理论上的贡献，以及对人类大规模行为（如经济和社交媒体行为）的新颖实证测量方法在时间和人的层面上的精细分辨率，人类认知模型取得了爆炸性的增长。据官方介绍，计算社会科学领域在我们启动项目时已有将近十年的历史（Lazer，2010 年），至今仍在不断发展壮大（Quattrociocchi，2017 年）。

认知科学和神经科学在理解大规模社会行为方面所做的贡献在过去和现在都非常有限，部分原因在于个人层面认知的计算模型并不是为了扩展到群体而设计的，而是为了对人类认知过程、机制和表征的动态进行详细的理论（有时是应用）描述--从本质上讲，这是一项计算繁重的事业（如图 1，借自 Taatgen，2008）。

图 1. 用于模拟个体层面过程的认知架构 "自适应理性思维控制（ACT-R）"的描述

在本工作之前，在多重认知代理建模方面已经取得了一些显著进展。一种方法是采用认知科学中与认知启发式有关的概念，例如，信息在社交媒体界面中的位置会根据节点的程度而导致转发概率的不同（Lerman，2016 年）。其他方法包括在社交模拟中实施全保真认知模型（Orr，2017；Lebiere 等人，2010；Ritter，2016），重新实施降低保真度的认知架构（Reitter & Lebiere，2010；2011 Ohlsson，2010），以及使用认知过程的贝叶斯公式（如 Walen，2017；Burkett，2010）和语言过程（Graf 等人，2016）。

在社会系统模型中实施认知建模的工作有两个动机。首先，认知机制在小型社会系统中实施时，会对社会系统结构和动态产生强烈的交互影响--例如，种群层面的网络同质性取决于认知模型的参数（Orr, Zeimer & Chen 2017）；记忆质量会影响社会网络密度（Zhao, 2015）；信息在合作者社会网络中的传播和维护与图的属性相互作用（Reitter & Lebiere, 2012）；信任动态是网络在竞争与合作博弈中的函数（Juvina et al、 2015）；分布式决策取决于网络重新布线的概率（Romero & Lebiere, 2014）；网络密度和认知记忆能力在产生基于社会的创造力方面相互作用（Bhattacharya & Ohlsson, 2010）；网络拓扑结构影响语言的进化（Whalen & Griffiths, 2017）。

其次，在研究小型网络的互动效应的同时，认知建模界也对社会系统的微观基础进行了深入研究--例如，态度形成的计算模型（Orthon et al、 态度形成的计算模型（Orr，2013；Orr，2014；Monroe & Read，2008；Ehret，2015）；健康行为（参见 Orrr & Chen 2017 综述）；信任和可信度感知与形成（Canini，2011）；经验取样和个人印象形成（Denrell，2005）；信念极化（Jern，等人，2014）；社会推理和预测（Baker，Saxe，Tenebaum，2009；Frank & Goodman，2012 & 2014）。(有关当前社会认知计算方法的调查，请参见 Read 2017 编辑的卷首语）。令人感兴趣的是，社会行为的认知建模方法与社会学对网络形成和演化的解释趋于一致，如同质性、流行性、互惠性和社会平衡。将 "心智理论 "实例化的博弈论方法（如协调博弈，Korkmaz，2016 年）之间也存在类似的关系。游戏理论假设已与直接从认知建模架构中提取的概念相结合（Gonzalez，2015）。

总之，本项目假定，将认知模型整合到在线社交行为的群体模型中，将为大规模社交模拟提供前所未有的准确性，这是因为之前已经开展了以下工作： 1）使用认知建模进行的较小规模社会模拟已经对社会结构产生了新的见解；2）从计算认知建模的角度来看，网络社会行为中涉及的社会行为微观层面细节已经得到了很好的研究--对网络层面现象有平行的社会学和经济学解释，这意味着类似的认知机制。下一个合乎逻辑的步骤是开发能够大规模推广认知模型的新技术。在我们看来，最根本的障碍在于开发技术，以确定在任务、环境和认知过程的众多细节中，哪些是我们在人群中看到的大规模新兴行为的关键（Anderson，2002 年）。这正是智人社会学的设计初衷。

图 2. 网络社交行为与认知模型之间的关系

上半部分将网络社交行为概念化为对现有社会行为理论的描述，以及由基本认知模型整合和转化而来的隐含认知机制、过程和表征。下半部分展示了作为社会行为理论基础的一系列基本认知机制、表征和过程。这里所体现的核心概念是，在线社会行为意味着许多基本的认知过程，而这些认知过程已经被其他社会学科形式化。Homo SocioNeticus 利用这一概念作为网络社交行为计算认知模型的社会信息生成器。

图 2 所示的 Homo SocioNeticus 在概念上的一项关键创新，是洞察到在线社交行为属于一系列相关的社会行为领域--游戏理论、人类网络社会学、社会认知和社会决策理论--其中每个领域都直接调用了基本的认知过程。简而言之，这种创新认识到，要想准确、大规模地构建在线社交模拟，关键在于将这些领域落实到直接基于认知科学和计算心理语言学的认知计算形式主义（计算认知模型）中。我们在开始工作时就认为，仅仅从零开始建立认知模型是不够的，社会行为理论是这一过程的重要组成部分。