基于政務物聯網應用的社會感知過程建模①

趙寧社

(西安文理學院 信息工程學院, 西安 710065)

基于政務物聯網應用的社會感知過程建模①

趙寧社

(西安文理學院 信息工程學院, 西安 710065)

社會感知網絡(SAN)正在成為一種新的應用范式, 為了探究評價這種感知的完整性, 基于電子政務物聯網應用的社會感知過程特點, 通過依據典型SAN提煉了層次感知結構, 重點分析了感知過程的社會性參與對感知信息的影響. 綜合政務物聯網層次化結構中多種參與者的影響, 對SAN節點進行了形式化描述, 提出了社會感知過程的層次結構模型及SAN有效性評價模型, 并采用計算機軟件手段對層次化社會感知過程進行了仿真驗證, 以圖形化方式直觀地驗證了模型的設想. 結果表明該模型能夠表達SAN的物理結構和社會參與的結合特征, 以及SAN節點狀況與應用需求之間存在動態聯系.

電子政務; 物聯網; 社會感知網絡; 子空間; 模型

電子政務已經覆蓋了公共管理的多種行業, 物聯網應用體系的發展促使了諸多政務處理不斷向智能化、系統化、規范化服務邁進[1]. 物聯網應用有利于我國民主型、服務型、“陽光型”政府的建設[2], 有助于在政府與公民、社會之間建立準確、靈敏、良性的反饋機制[3-5]. 政務物聯網是智慧城市背景下政務領域的物聯網框架, 是未來電子政務的一個重要組成, 它支持政府部門之間基層信息共享與業務協同, 利于實現資源的優化配置. 雖然已經有了一些關于政務物聯網應用的研究, 但多數僅僅反映了物聯網與電子政務之間的聯系以及政務物聯網應用的結構研究[6-10], 另外還有一些學者對面向機會網絡與網絡路由進行了研究[11-13],但現有的這些對多層復雜專業社會網絡的分析尚不能提供有效的支持, 比如, 在論證物聯網對電子政務提供巨大的發展機遇的論述中忽略了物聯網結合社會感知的問題; 政務物聯網應用結構研究雖然為我們提供了認識政務物聯網的參考架構, 但卻未能觸及微觀層面社會個體行為的作用; 而網絡路由方面的研究則基本立足于機器網絡路由認知, 不適于多種專業社會網絡的應用. 在諸方面研究中, 對于分層中觀和微觀粒度的社會感知過程機理涉及較少, 而這兩重粒度的研究對于社會感知網絡(SAN)實時感知識別社會

個體的行為、分析挖掘社會組織之間的交互特征和規律, 以及進一步探究個體社會行為對多種傳感設備效應的影響、互動、溝通和協作具有重要的支撐作用[14]. 隨著政務物聯網的現實發展, 社會感知應用呈現出較大的經濟和社會價值[15], 亟待對政務物聯網感知過程的社會性參與機理有更清晰的認知, 本文旨在對社會感知過程進行探索性研究并嘗試進行形式化描述.

1 政務物聯網應用中的社會感知

在電子政務的物聯網應用中, 感知層遠程交互涉及到幾個方面的問題, 比如感知數據完整性和實時性以及感知數據管理. 感知數據的完整性約束界定影響了頂層的信息融合任務, 但僅僅強調完整性, 必然會給交互效率帶來影響. 遠程感知數據具有異構性, 需要重視如何對獲取的異構數據進行管理. 就政務物聯網應用來說, 它有其自身發展規律, 因而它的感知過程也具有包含社會性在內的不同于其它物聯網的特征[16].

1.1 物聯網的電子政務應用特征

目前政務物聯網應用研究主要表現在應用架構和相互影響, 首先在電子政務的物聯網應用架構研究上,周鵬、殷利梅提出了建設政務物聯網平臺的構想, 在安全、架構和接口方面給出了一些建議[17]. 劉輝, 巴晨鋒則提出了電子政務物聯網的三層架構, 即信息采集層、運作操控層、領導決策支持層[18], 但這種架構基本上是對物聯網技術在電子政務應用的一個社會性的映射. 其次在物聯網技術對于電子政務的影響研究上,吳佳穎、李正明研究了基于物聯網技術的政務流程再造, 歸納了物聯網在我國政府公共服務平臺中的運用模型[19], 認為這是一個以物聯網技術為基礎, 以云計算為核心, 政府、企業和公民共同應用的應用結構. 費翔提出物聯網及電子政務對建立服務型政府的行政組織、管理方式和執政效率有重要影響[8].

與傳統電子政務相比, 物聯政務具有透徹感知、快速反應、主動服務、科學決策等特征. 同時也把電子政務物聯網分為三層: 政務采集層、政務網絡層、政務應用層.

1.2 物聯政務感知的社會屬性

在電子政務的實際運行中, 信息采集工作是復雜多變的, 原因在于數據往往通過多渠道獲取, 得到的數據具有多源性、異構性, 最關鍵的是數據的感知取向、精確度往往與數據源的持有者相關聯, 比如數據傳輸策略與相關用戶的興趣、習慣相聯系[20]. 群體感知是對社會環境的認知, 電子政務的社會感知計算是指通過社會生活空間大規模多類傳感器, 實時感知識別公眾個體行為, 分析挖掘社群的交互特征和規律, 輔助個體社會行為, 支持社群的互動、溝通和協作[21]. 因此政務物聯網的信息感知不僅僅是傳統物聯網傳感器方式工作的一種感知, 而是在傳統物聯網基礎上融合了一定的社會性, 本文將在建模中考慮這個融合.

1.3 社會傳感器的增強

文獻[22]中提出了基于Web社會網絡的社會傳感器網絡模型, 認為人類個體構成了龐大的社會傳感群,能夠實現無處不在的社會感知. 當今社會, 隨著移動通信技術的發展, 智能移動設備成為各類人群不可缺少的日常配備, 隨時隨處可以見到移動設備, 移動應用也無所不在, 具有主動性的人與具有一定智能的移動設備出現一種捆綁現象——人+智能設備. 在公共社會網絡中信息的感知有相當大一部分是源于人群的, 這是社會傳感器的一種增強形態, 即基于移動網絡的社會傳感網絡. 其中數據采集的手段是移動設備所聯成的網絡, 而使用設備人則起到一個處理器的作用. 在這些社會傳感節點工作的過程中, 人還產生了一些其它的影響, 如感知環境的決定、感知對象的確定、感知時間的掌握. 因而在這個物聯網的信息采集過程中, 引入人的因素以后, 整個架構的感知的時空與事件都與傳統的物聯網感知有了極大的不同.

2 社會感知的層次結構

社會感知是指基于社會傳感器的感知模式, 如政務物聯網應用中, 社會感知網絡的感知過程由于受到人為的影響, 感知結果與純粹的物理物聯網比較有很大不同. 為了對這種感知特征進行形式化, 下文對社會感知過程的結構進行分析.

在不同的層次上由于視圖的差異, 對整個網絡的影響水平是不同的, 根據文獻[13]研究, 普適意義上的社會感知可以依次劃分為物理感知、社會感知、學習分析、協議及應用五個層次. 本文就電子政務的物聯網應用中, 考慮數據受社會性影響粒度不同可以代表性地自底向上分為四級:

(1) 傳感級: 該層級的傳感器部署跟具體系統設計需求關系密切, 對物理量的感知主要在于對SAN網絡工作環境的獲悉. 在物理感知層的基礎之上, 設計者的視圖決定的設計思想對傳感器的信息收集也關系極大,設計視圖還取決于設計者的專業知識以及業務取向.該層對應覆蓋物理感知層.

(2) 匯聚級: 主要針對對原始傳感數據有融合能力的用戶, 包括物聯網建設的各種專業用戶, 其匯聚數據源是各種現場傳感器網絡的初級感知空間. 專業用戶的操作模式及其社會關系對感知過程也會造成很大程度的影響. 除了獲知環境屬性, 該層通過綜合環境數據與用戶的行為模式數據, 還能通過分析與學習的手段能夠獲知一些社會性較強的信息, 如偏好、意愿及習慣等個人屬性, 還有社區、人群的群體屬性, 相似度、連接強度與移動模式等社會屬性以及人與社區、人與人及人與環境之間的社會關系. 這也是學習分析層次的功能覆蓋.

(3) 應用級: 該層次針對于大眾用戶, 主要是基層政務工作人員及群眾, 其應用支持數據源于匯聚級的數據整合. 另外針對下層學習分析的一些物理聯系與社會聯系, 協議集能夠給出一些對這些聯系的進一步實現, 比如路由與轉發, 信息在社區或群體內的傳播,涉及到隱私和安全性的一些約束, 還有為促進正反饋對具有自主性的用戶建立的激勵機制.

(4) 決策級: 有時候也需要考慮管理者的視角, 管理者處于整個政務物聯網感知的最頂層, 也是社會感知網絡需求發展的提煉與決策者. 決策依賴信息源于應用級的信息處理.

3 面向電子政務物聯網應用的社會感知建模

社會感知是指基于社會傳感器的感知模式, 政務物聯網應用的感知過程由于受到人為的影響, 感知結果與物理的物聯網比較就有很大不同. 對這種感知特征可以進行初步形式化建模.

3.1 節點能力結構描述

物理節點的能力以節點屬性操作為傳遞對象, 每個節點會呈現出多種屬性. 設某節點資源i, 可以表達為, 其中cj代表第j個屬性項并可以0(失效)或1(有效)來表示. 向量Ni可以作為資源物理有效性測試的一個結果表示, 稱為節點的觀測向量. 一個社會感知網絡由有限多種節點資源構成, 那么從物理感知的層次看系統可以表示為, Ni為第i種資源, L為系統構成規則, 具體指定一組線性變換用來表達系統組織. 把ci作為一維, 那么Ni可以為m維空間中的一個向量, S表示為該子空間的一個線性組合. 不同的資源向量組及線性變換L均能分別對應不同的組織構成.

考慮資源規模, 把其中αi(1<=i<=x)局限在一定范圍, 則空間LN即物理感知層所能提供的社會感知支撐能力子空間區域. 對任一正整數i, 有. 即:

考慮其中βi受到社會感知層規模的局限, 則LF為學習分析層支撐能力子空間區域. 對任一正整數k, 有. 即:

3.2 社會性對信息結構的影響

如圖1所示, 設在政務物聯網中, 每一匯聚節點對應一組傳感源節點, 由于政務物聯網中用戶參與了傳感器節點的數據采集(對傳感數據向量產生興趣選擇), 因而造成匯聚節點下所屬的傳感器節點的差異性. 每種應用的支持數據源于匯聚層的y個匯聚節點, 因為應用用戶參與了匯聚數據的使用(對傳感數據向量產生壓縮或膨脹變換), 因而造成應用級上數據使用的差異性.

設SX為傳感器層的數據向量子空間, SY為匯聚層對應的數據子空間, 設X, Y均為m×n矩陣, X為傳感矩陣, Y為匯聚矩陣, 傳感器節點Ni對應的原始數據向量為, Ni對應的匯聚數據向量, 有:

考慮到傳感器級設計者的社會性參與, 令其對信息結構的影響用矩陣R、C表示, 那么有:

其中矩陣R、C是稀疏的選擇矩陣, 能夠實現對傳感矩陣X的行列投影. 如設計者對于傳感器Ni的第j個分量進行提取, 則令矩陣R的第i行為1, 令矩陣C的第j列為1.

3.3 社會性對信息的加工

對于應用層由各個應用節點的支撐數據向量, 可以認為是匯聚層數據向量線性變換. 若,P為SY到SZ的線性變換, 有:

此處P為v對應的變換陣.

3.4 社會感知模型

綜合上述分析, 考慮了社會性因素對于政務感知的影響, 電子政務物聯網的社會感知模型可以用公式(10)表達.

公式(10)表達了原始數據X從無加工的傳感級經過揀擇、投影到達匯聚級, 再經過壓縮與膨脹等變換(P)到達應用級的感知過程, Z為應用支撐數據集.

當然公式(10)是一個統一的表達, 在具體的案例中, 處理矩陣P可以拆分為多個變換矩陣來表示, 如一個五層的社會感知模型可以用公式(11)表達:

公式表達了原始數據X從未加工的物理感知層級經過揀擇、投影到達匯聚級, 再經過壓縮與膨脹等變換到達應用級的感知過程, Z為應用層使用的感知數據集.

4 社會感知網絡有效性估計模型

為了對上述模型進行驗證, 下文提出一種基于網絡節點框架的張成子空間的構造性方法, 通過整數規劃求解得出直觀結論.

社會感知網絡評價需要確定一個有效性的參照,比如計算當前節點集狀態與有效性基線的偏差, 根據偏差程度來估計網絡的有效性. 那么需要同時給出作為能力載體的節點描述和應用需求的形式化表達.

4.1 SAN能力形式化描述

若系統節點的能力共有p類, 那么一個基本需求項和一個節點分別可以由一個p維向量來描述. 物理感知層能力可通過兩個方面來描述, 一是節點的能力結構表達, 設在一給定系統, 包含有m種節點資源, 且節點集合涉及到n種能力, 那么節點集可以表示為其中二是節點的設計規模向量, 表示為N =(n1, n2, …, nm). 那么有:

式(12)可進一步表示為:

把向量N作為資源約束條件, 網絡能力組織模型可以通過由向量組導出的的能力矩陣P來表示. 即:

4.2 應用需求形式化描述

4.3 社會感知網絡有效性評價

對一般系統的應用需求分析則是指功能分析, 分析到資源需求為止. 對SAN, 需求是層次化的, 從高到低依次可以是應用——協議——分析——社會感知——物理感知. 這個需求層次使得問題更為復雜, 但仍然不影響我們使用上面的方法. 可以用逐步細化的方式來表示.

D=[T1, T2, …, Tm], Ti=[F1, F2, …, Ft], Fj=[P1, P2,…, Ps], 那么有:

通過分析最終仍然能夠得到如式(13)的結構.

節點能力組織以R1, R2, …, Rm為一個向量組形成能力矩陣R, 網絡能力-應用需求模型可以表示為:

其中, R=(R1, R2, …, Rm), D為多個任務需求層次的向量組成的矩陣, 即D包含于R的列空間, X, Y即為面向需求D的層次配置, N為需求資源規模向量. 除約束條件Y×X≤N外, 與式相容的條件為r=R(YXR)=R(YXR, D).r=m時有唯一解; r

那么能力展開過程就是通過R表達d的過程, 即我們期望通過向量組來表達d, 即最終網絡應用需求D應由SAN的有效資源支撐集R={R1:n1,R2:n2, …, Rm:nm}線性表出或部分線性表出.

5 模型仿真

為了方便研究, 假設已知政務物聯網傳感器規模有50個傳感器, 一個傳感器網絡的節點分量最大值為25, 列表示每個傳感器的能力項, 這是一個冗余矩陣,列數為傳感器分量的最大值, 行數為傳感器數.

5.1 SAN模型層次結構

原始的傳感數據如圖2所示, 原始數據表現出無揀擇、無加工的特點. 經設計人員介入作用, 匯聚級的數據如圖3所示, 數據表現出經歷過濾和投影的特點. 經專業用戶參與之后, 應用級的數據如圖4所示, 數據表現出經歷壓縮與膨脹的特點. 由于參與者社會性介入數據感知過程, 表現出明顯的差異.

圖2 傳感數據示意圖

圖3 匯聚數據示意圖

圖4 應用數據示意圖

5.2 SAN感知模型有效性

過程涉及到幾個方面的問題解決: 應用需求時序、節點資源組織、服務矩陣求解以及有效性估計.

5.2.1 節點資源組織結構與應用需求時序生成要求

感知層的資源組織平臺由具備各項感知屬性的若干節點構成, 根據數據種類、節點能力分布通過仿真算法生成資源組織結構. 應用需求向量要能體現對各屬性的需求分布, 依據給定能力規范項、時序規模及能力需求門限采用仿真算法生成需求向量時序. 應用需求要能體現基本、輔助、核心及安全任務的梯度規定.

5.2.2 服務矩陣求解及SAN有效性估計

通過整數規劃算法求出對應的服務矩陣, 用來表達節點組織相對應用需求實現的服務能力情形, 最終用一個時序來表示.

如圖4所示, 某社會感知網絡相對應用需求有效性的一個時序表達, SAN的有效性在0.5～1.5范圍之內, 該仿真結果表明, 感知網絡的有效性在物理感知能力的基礎之上, 社會性參與對其產生了補償.

從仿真方法來看, 在社會感知網絡的有效性描述中, 節點狀況與應用需求具有密切聯系, 本文的方法通過服務矩陣的求解體現了這一聯系, 同時通過服務矩陣為系統提出面向需求的資源組織; 該仿真過程在時間和空間上表現了應用需求, 有利于社會感知網絡有效性的預測過程的研究. 空間上, 該模型給出了節點資源與應用需求的能力結構表達; 時間上, 描述了SAN隨應用需求變化的動態支持.

圖5 SAN時序有效性

從仿真結果來看, 從對SAN感知過程的層次結構的數據變遷仿真來看, 參與者的社會介入對數據感知產生了顯著的干預效果; 從對感知模型的有效性估計來看, 社會結點對于SAN感知過程具有明顯的補償作用. 所以該模型能夠表達SAN的物理結構和社會參與的結合特征, 以及SAN節點狀況與應用需求之間存在動態聯系. 另外, 從人本計算的角度來看, 感知任務在物理節點和社會結點上如何劃分是需要進一步研究的子課題.

6 結語

基于物聯網技術在電子政務中的應用, 對政務物聯網的社會感知進行了研究, 從一個新穎的視角分析了政務物聯網中的社會感知過程, 提出了一種社會性參與的感知模型, 基于子空間的社會感知模型把節點物理特性與社會特性結合起來, 體現了社會感知網絡的特點. 并通過計算機仿真手段, 以圖形化方式直觀地驗證了模型的設想.

本研究促進了電子政務物聯網感知層的交互完整性研究, 同時本文所提出的模型不但能在研究電子政務的物聯網感知中發揮作用, 而且能用于某些社會感知參與的具有明顯層次架構的復雜專業社會網絡, 比如運動員訓練支持網絡.

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Social Awareness Process Modeling Based on E-Government IoT Application

ZHAO Ning-She
(School of Information Engineering, Xi’an University, Xi’an 710065, China)

Social awareness network (SAN) is becoming a new application normal form. To explore and evaluate the availability of the awareness, based on the traits of social awareness process in e-government IoT application, this paper extracts the hierarchical awareness structure by typical SAN. It focuses on analyzing the influence of sociality participation on awareness information. By synthesizing the functions of actors in the hierarchical structure of social awareness IoT and describing the node of SAN, it presents a hierarchical structure and availability evaluation modules for SAN. And the hierarchical social perception process is simulated and the idea of the model is verified graphically by computer software means. The results show that the model can express the comprehensive attributes of physical structure and social participation, and there is dynamic connection between nodes states and application requirements in SAN.

e-government; the Internet of Things; social awareness network; sub-space; model

趙寧社.基于政務物聯網應用的社會感知過程建模.計算機系統應用,2017,26(7):153–160. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/5865.html

國家自然科學基金(61440036); 西安市科技計劃項目(CXY1443WL06, CXY1443WL18)

2016-11-14; 收到修改稿時間: 2016-12-15