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【摘要】 随着信息技术的快速发展,信息系统也逐渐由低级到高级、由简单到复杂、由封闭孤立到开放协同地发展;具体表现为系统组分的独立性越来越强、组分之间的耦合度越来越低、组分之间组合交互的灵活度越来越高,信息系统也因此越来越具有复杂性系统的特征。信息系统的复杂性在近年来兴起的社会性软件和Web2.0中表现得尤其突出。在对大量的社会性软件和Web2.0系统进行分析后,本文总结出社会性软件和Web2.0有别于传统信息系统的4类特征:1、主体参与式架构,人件引入信息系统设计;2、开放式架构,系统间协同与互操作的关系错综复杂,有明显的类生态特征;3、系统内存在大量非线性机制和自组织现象,能够在使用中不断改变和适应性调整自身的功能及组织结构;4、社会关系网络引入信息系统,在一些社会性软件和Web2.0中,通过用户的自发协作、自底向上地构建出了各种社会关系网络。这些新特征让社会性软件和Web2.0具有超越过去普通信息系统的复杂性,而具有了类社会系统和类生态系统的复杂性。结合上述分析,本文区分了信息系统三个层次的复杂性:对象复杂性、社会复杂性和生态复杂性,并总结出这些复杂性给信息系统研究设计带来的系列难题,如难以理解和把握系统的动态机制的设计,系统的适应性的设计难以控制,系统的行为不可预期,系统的发展前景难以评价,无法进行可重复测试(系统性能与功能的稳定性和不变性是用户可用性测试及算法比较测试的预设前提,系统的动态复杂性和适应性演化特征让这一预设前提不再成立),信息系统的演化及相关技术的发展规律难以认识,等等。在论证上述系列难题在传统的信息系统范式中无法解决之后,为了能有效地研究和设计复杂信息系统,本文提出了基于CAS理论的信息系统范式,即复杂适应信息系统(CAIS:Complex Adaptive Information System)范式,具体包括一系列关于信息系统设计观念的变革,一个基于CAS抽象架构的概念模型,一些设计指导原则等。然后结合CAIS范式对复杂信息系统研究及设计中的一些具体问题进行了研究。具体研究的内容及相关结论如下:
【关键词】 涌现； 复杂科学； 社会性软件； Web2.0； 复杂适应系统； 复杂适应信息系统； 复杂网络； 社会网络分析； 2模式网络； 多主体建模； 信息系统生态；
摘要 4-8
Abstract 8
第一章 绪论 15-40
1.1 引言 15-18
1.2 信息系统的系统研究 18-30
1.2.1 信息技术与信息系统的发展趋势 18-21
1.2.2 系统科学应用于信息系统研究的现状 21-27
1.2.3 系统科学应用于信息系统研究现状的分析和评述 27-30
1.3 本文研究的问题 30-35
1.3.1 问题的提出 30-32
1.3.2 研究目标 32-33
1.3.3 理论和方法 33-35
1.4 全文结构及主要研究内容梗概 35-37
1.5 本研究的创新点 37-39
1.6 小结 39-40
第二章 社会性软件和 Web2.0 40-84
2.1 典型社会性软件分析 41-60
2.1.1 Blog:万维网中的适应性主体 41-53
2.1.2 Wiki:“共同规范”的涌现 53-55
2.1.3 社会性标签系统:分众分类的涌现 55-58
2.1.4 社会性网络服务中网络社群的自组织 58-60
2.2 社会性软件概念辨析 60-66
2.2.1 社会性软件相关术语的辨析 60-62
2.2.2 社会性软件的定义 62-63
2.2.3 社会性软件的发生过程及判别标准 63-65
2.2.4 社会性软件的分类 65-66
2.2.5 社会性软件分析小结 66
2.3 Web2.0 系统的经典架构分析 66-77
2.3.1 主体参与式架构的典范——豆瓣评论 67-72
2.3.2 开放式架构的典范——可编程的Web 与Web2.0 组合工厂 72-74
2.3.3 代表未来开源系统架构的Ning 74-77
2.4 Web2.0 概念辨析 77-82
2.4.1 从社会性软件到Web2.0 77-81
2.4.2 Web2.0 的定义 81-82
2.5 本章小结 82-84
第三章 复杂适应信息系统范式 84-112
3.1 系统复杂性研究与信息系统的复杂性 85-91
3.1.1 系统复杂性研究产生的背景及研究的对象 85-86
3.1.2 信息系统的复杂性分析 86-90
3.1.3 信息系统复杂性所带来的机遇与挑战 90-91
3.2 复杂范式及复杂适应信息系统范式 91-111
3.2.1 科学研究的复杂范式 91-93
3.2.2 信息系统的范式 93-94
3.2.3 复杂适应信息系统(CAIS)范式 94-102
3.2.4 CAIS 范式与简单信息系统范式的比较 102-104
3.2.5 CAIS 设计的指导原则 104-110
3.2.6 CAIS 范式的适用范畴 110-111
3.3 本章小结 111-112
第四章 CAIS 与复杂网络分析 112-153
4.1 复杂网络分析理论及其扩展 113-136
4.1.1 复杂网络分析研究的背景及相关概念 113-117
4.1.2 2-Mode 网络及拆分算法研究 117-127
4.1.3 3-Mode 网络及其分析策略 127-136
4.2 算法的实现及验证 136-144
4.2.1 算法实现 136-139
4.2.2 算法验证的实证研究 139-140
4.2.3 算法比较分析的过程及结果 140-142
4.2.4 讨论 142-144
4.3 复杂网络分析在CAIS 设计中的应用 144-151
4.3.1 复杂网络分析在CAIS 设计中应用的一般框架 144-149
4.3.2 CAIS 中的复杂网络聚类与其他聚类方法的区别 149-151
4.4 本章小结 151-153
第五章 CAIS 的多主体建模研究 153-185
5.1 多主体建模方法与CAIS 建模研究 154-161
5.1.1 多主体系统及多主体建模 154-156
5.1.2 CAIS 的动态原型法 156-158
5.1.3 CAIS 系统间协同与交互的多主体模型 158-159
5.1.4 多主体模型的原理及特点 159-161
5.2 适应性信息系统建模 161-175
5.2.1 适应性页面网络的建模1——适应性与非适应性页面的比较.. 161-167
5.2.2 适应性页面网络的建模2——不同适应性规则的比较 167-174
5.2.3 模型结论的应用推广 174-175
5.3 多主体建模法对CAIS 中的网络聚类算法的评价 175-183
5.3.1 模型设计描述 176-181
5.3.2 模拟实验 181-182
5.3.3 进一步工作展望 182-183
5.4 本章小结 183-185
第六章 CAIS 与信息系统生态 185-210
6.1 信息系统生态研究的理论基础 185-191
6.1.1 信息系统生态的学缘分析 185-188
6.1.2 信息系统生态的基本概念 188-191
6.2 信息系统的衍生模式及其应用 191-207
6.2.1 “收割者”模式及中介产生模式 191-195
6.2.2 “收割者”模式及中介产生模式的应用 195-198
6.2.3 基因混合模式 198-200
6.2.4 系统功能综合集成模式及协作网络的分析 200-205
附:系统功能综合集成模式与SOA 的区别 205-207
6.3 进一步研究展望 207-209
6.4 本章小结 209-210
第七章 结束语 210-218
7.1 研究总结 210-214
7.2 研究的补充说明 214-215
7.3 研究展望 215-218
后记 218-220
参考文献 220-232
攻读博士学位期间科研情况 232-233
致谢 233-234
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