来源：管理世界. 2023,39(05)

作者简介：曾大军，中国科学院自动化研究所研究员，海外归国终身教授，复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任，博士生导师。安全信息学、多智能体系统、自动推荐及复杂社会与经济系统的分析、优化与控制，系国际上创建、推动“情报与安全信息学”学科的主要学者之一，并是“社会计算”和“智能推荐系统”领域有重要影响力的学者。

摘要：在复杂网络场景中有效地甄别不同类别事件的性质和影响、辅助个体和组织决策、避免决策偏误，是复杂社会系统管理的重要研究问题。本文基于海量网络用户的交互内容数据，对网络数据中隐含的个体认知信息进行深度分析和系统化建模，提出了面向复杂决策场景的认知图谱构建与分析方法，从而对公众情绪的演变和群体事件的走向进行可靠的预测。在中国股市中的高估信息、低估信息和披露信息3种不同类型事件中进行实验验证，结果表明：本文提出的认知图谱构建与分析方法能够解析不同类型复杂场景中个体认知要素变化与事件时空演化态势的关联关系，并能够有效支撑公众情绪的演化和群体事件的预测与分析。

关键词：情感；认知要素；主题建模；认知图谱；复杂决策场景

文章节选：除文本中隐含的认知信息维度，社会信息亦影响个体的情绪、思想和行为，个体决策中的认知与行为通常由直接或间接相关的社会网络塑造（布雷迪等，2017）。为了建模复杂决策场景中个体之间的认知关联，斯特拉等（2018）利用社会行为的网络结构与情感强度之间的系统作用构建公众事件中人类以及机器人内部和之间的情感互动图谱，发现机器人在该社会系统中处于外围中心性地位，并采取人类中心导向的活动策略，通过人机之间的情绪认知互动揭示出机器人增加了特定负面信息的放大作用。此种直接关联的方式将形成包含积极和消极关系的网络结构。奇内利等（2021）从微观层面量化社交媒体用户对特定话题的立场倾向以及用户之间的社交互动，根据用户的立场倾向和相邻用户的平均立场倾向之间的相关性研究认知关联并发现回声室效应。由此看出，在复杂决策场景中可以基于社交互动特征，以直接关联或间接关联的方式探究认知传染现象，其中直接关联即直接量化某一个体对相邻个体的情感、立场倾向等；间接关联则以个体之间对于话题倾向的相似度为基础。