一种基于价值驱动的平台算法进行行为分析系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于价值驱动的平台算法进行行为分析系统，所述行为分析系统包括社会网络、价值网络和数据处理单元；所述行为分析系统通过社会网络、价值网络和数据处理单元信息反馈交互回路实现对数据化程序评估；其中：所述社会网络通过SLE框架将个人进化、组织进化和社会进化特征信息形成反馈回路输出行为反馈数据信息；所述数据处理单元将行为反馈数据信息按照指标区分度运算生成社会网络评价反馈数据信息；所述价值网络将社会网络评价反馈数据信息进行分配和调整输出价值驱动数据信息反馈给所述社会网络，本发明专利技术由数据处理单元、价值网络和社会网络构成的价值驱动的平台算法行为分析方法,清晰描述了三者之间正反馈的循环作用机制。的循环作用机制。的循环作用机制。

【技术实现步骤摘要】
一种基于价值驱动的平台算法进行行为分析系统


[0001]专利技术属于涉及生态系统理论、计算实验技术复杂系统，尤其涉及一种基于价值驱动的平台算法进行行为分析系统。

技术介绍

[0002]随着大数据、物联网、人工智能等数字技术体系的发展和平台经济的崛起，多种多样的智能算法正在社会中前所未有的广泛应用，并且正不断渗透到社会的方方面面。越来越多的政府和企业开始利用算法进行日常事务和决策的处理。例如新闻排名算法和社交媒体机器人影响人民所听所看的信息、信用评分算法决定贷款决策算法等等。人类、数据和算法更加紧密融合的数字化社会逐渐形成。算法正在成为数字化社会的重要组成部分，并且对塑造着我们与媒体、社会、文化、经济的互动产生越来越大的影响。
[0003]算法在推动信息通信技术与计算科学技术融合创新、积极促进经济社会发展的同时，也对现行的社会治理模式和方法提出了新的挑战。近年来，越来越多的组织通过利用算法技术来管理其平台，这意味着一切都将以比之前更加精细、精确、透彻的方式被获取、分析和评价。算法黑盒的作用过程导致其被滥用的风险骤然上升，信息茧房、算法歧视、内卷化效应等负面事件层出不穷，已经严重影响了数字化社会的健康发展。
[0004]伴随着算法与数字生产日益密切的联系，算法概念的内涵和外延正在超越计算机、数学、信息技术等领域而变得更加宏观和更具跨学科属性。虽然在方法上分离算法塑造人类行为的研究是方便的，反之亦然。但大多数算法都在人类共存的复杂混合系统领域工作。因此我们必须重点深入分析人类对算法行为的影响和算法对人类行为的影响之间的反馈循环,而不是单向的影响。然而，当前的研究缺乏对数字化社会的整体建模，研究主题主要聚焦在算法对人的影响。难以充分地、动态地反映数字化社会的内在运作规律，对平台算法与社会系统的交互机理解释力不足。
[0005]平台算法在推动人类生产生活变革的同时，也对现行的社会治理模式和方法提出了新的挑战。信息茧房、算法歧视、内卷化效应等负面事件层出不穷，已经严重影响了数字化社会的健康发展。为了使数字化社会朝着健康的方向发展，我们希望深入分析数字化平台负面效应的成因，进而找到合适的干预策略使其良性发展。然而，现有的研究是分散的、不系统的，不能有效地揭示平台算法与社会系统的交互机理。在此基础上，我们通过整合各学科的知识，把价值网络做为算法与社会系统交互的媒介，提出了一个由数据处理单元、价值网络和社会网络构成循环反馈交互的平台算法行为分析模型，可以揭示算法对于数字化社会的内在运行规则和原理的影响。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在问题，本专利技术提出了一种价值驱动的平台算法行为分析的方法：1)从社会网络、价值网络以及数据处理单元三部分对平台算法行为作用机制进行拆分；2)对三个部分分别构建相应的数学模型；3)依据三个部分的数学模型，进一步得出了各部
分之间的关联关系。
[0007]本专利技术采用如下技术方案实施：
[0008]一种基于价值驱动的平台算法进行行为分析系统，所述行为分析系统包括社会网络价值网络和数据处理单元；行为分析系统通过社会网络、价值网络和数据处理单元信息反馈交互回路实现对数据化程序评估；
[0009]所述社会网络通过SLE框架将个人进化、组织进化和社会进化特征信息形成反馈回路输出行为反馈数据信息；
[0010]所述数据处理单元将行为反馈数据信息按照行指标区分度运算生成社会网络评价反馈数据信息；
[0011]所述价值网络将社会网络评价反馈数据信息进行分配和调整输出价值驱动数据信息反馈给所述社会网络，其中：所述数据处理单元生成社会网络评价反馈数据信息过程：
[0012]Step 1：计算每个行为反馈数据信息的指标数据的平均值Q
j_ave
[0013][0014]其中，Q
j_ave
表示指标对应数据的平均值，表示社会实体i对应特征指标的绝对值，N为社会网络中实体的总数；
[0015]Step 2：计算每个行为反馈数据信的个体每项指标得分
[0016][0017]其中，表示社会实体i在指标的得分，其是相对指标对应的平均值Q
j_ave
而言的，其范围为[0,+∞]；
[0018]Step 3：计算社会网络的社会实体的指标体系得分Qos
i
；
[0019]遍历社会实体属性集合Ω
t
，根据下式计算出每个社会实体的指标体系得分Qos
i
；
[0020][0021]其中，表示社会网络的社会实体i对应特征指标的值；
[0022]Step 4：根据指标区分度得分Qos
i
进行排序；
[0023]其中，根据社会实体的指标体系得分进行降序排列Rank
t
[1..N]，排名的顺序是价值分配的重要依据；
[0024]Step 5：根据指标区分度判断指标体系的有效性；.当指标体系的区分度D大于或等于ε时，指标体系不变并输出，算法结束；当指标体系的区分度小于ε时，进入Step 6；其中：
[0025]指标体系的区分度D表达式如下：
[0026][0027]其中，H是高分组在指标体系下的平均得分，L是低分组在指标体系下的平均得分，
Max是指标体系下的最高得分值
[0028]Step 6：计算各社会实体的加权指标得分遍历社会实体属性集合的集合Ω
t
，根据下式计算出每个社会实体的每项加权指标得分
[0029][0030]其中，表示社会实体i对应特征指标的加权指标得分。
[0031]进一步，所述SLE框架包括个人进化模块、组织进化模块和社会进化模块构成，其中：所述个人进化模块将模拟个人的遗传进行模拟构建个体数据进化信息；
[0032]所述组织进化模块将个体数据进化信息按照如下公式训练生成组织数据进化信息；
[0033](V
i,t
≥V
nei_ave,t
)？Evole(no):Evole(Yes)
[0034]其中，V
i,t
表示第i个社会实体在t时刻的价值，V
i_nave,t
表示第i个社会实体邻居在t时刻的平均价值；
[0035]所述社会化模块将组织数据进化信息进行提升输出行为反馈数据信息。
[0036]进一步，所述价值网络将社会网络评价反馈数据信息进行创造、分配和调整输出价值驱动数据信息过程：
[0037]价值创造的过程可以用下式来表示：
[0038]R
I
*R
C
*K
p
＝Value
[0039]其中，R
I
表示供给网络的资源状态空间，包括资源供给者提供的候选资源，用于满足需求者的需求，并为调整选择提供依据；；R
C
表示需求网络的需求状态空间，是需求者的需求集合，即资源供给者提供的产品或服务等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于价值驱动的平台算法进行行为分析系统，所述行为分析系统包括社会网络价值网络和数据处理单元；行为分析系统通过社会网络、价值网络和数据处理单元信息反馈交互回路实现对数据化程序评估，其特征在于：所述社会网络通过SLE框架将个人进化、组织进化和社会进化特征信息形成反馈回路输出行为反馈数据信息；所述数据处理单元将行为反馈数据信息按照指标区分度运算生成社会网络评价反馈数据信息；所述价值网络将社会网络评价反馈数据信息进行分配和调整输出价值驱动数据信息反馈给所述社会网络，其中：所述数据处理单元生成社会网络评价反馈数据信息过程：Step1：计算每个行为反馈数据信息的指标数据的平均值Q
j_ave
其中，Q
j_ave
表示指标对应数据的平均值，表示社会实体i对应特征指标的绝对值，N为社会网络中实体的总数；Step2：计算每个行为反馈数据信的个体每项指标得分Step2：计算每个行为反馈数据信的个体每项指标得分其中，表示社会实体i在指标的得分，其是相对指标对应的平均值Q
j_ave
而言的，其范围为[0,+∞]；Step3：计算社会网络的社会实体的指标体系得分Qos
i
；遍历社会实体属性集合Ω
t
，根据下式计算出每个社会实体的指标体系得分Qos
i
；其中，表示社会网络的社会实体i对应特征指标的值；Step4：根据指标区分度得分Qos
i
进行排序；其中，根据社会实体的指标体系得分进行降序排列Rank
t
[1..N]，排名的顺序是价值分配的重要依据；Step5：根据指标区分度判断指标体系的有效性；.当指标体系的区分度D大于或等于ε时，指标体系不变并输出，算法结束；当指标体系的区分度小于ε时，进入Step6；其中：指标体系的区分度D表达式如下：其中，H是高分组在指标体系下的平均得分，L是低分组在指标体系下的平均得分，Max是指标体系下的最高得分值Step6：计算各社会实体的加权指标得分遍历社会实体属性集合的集合Ω
t
，根据
下式计算出每个社会实体的每项加权指标得分下式计算出每个社会实体的每项加权指标得分其中，表示社会实体i对应特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯佛之，薛霄，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：