会议简介
全国社会媒体处理大会由中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会（Social Media Processing, SMP）主办，大会专注于以社会媒体处理为主题的科学研究与工程开发，传播社会媒体处理最新的学术研究与技术成果提供广泛的交流平台，旨在构建社会媒体处理领域的产学研生态圈，成为中国乃至世界社会媒体处理的风向标。全国社会媒体处理大会创办于 2012 年，每年举办一次，现已成为社会媒体处理的重要学术活动。
论坛简介
本次高端学术论坛特邀在 Nature、Science、PNAS 等国际顶级综合性期刊发表高水平论文的作者代表，分享其前沿研究突破与科研心得。讲者将系统介绍领域内最新进展，并围绕课题遴选、论文撰写及国际期刊投稿策略等关键环节进行深度交流。
论坛时间：2025 年 11月 22 日 14:00-16:00
论坛地点：金太阳厅分会场一
论坛主席
吴晔
北京师范大学
新闻传播学院
计算传播学研究中心教授
吴晔，北京师范大学新闻传播学院、北京师范大学计算传播学研究中心教授，博士生导师，国家广播电视和网络视听行业青年创新人才，北京市社科基金青年学术带头人，研究方向：计算传播学。在《Science》、《PNAS》、《新闻与传播研究》、《国际新闻界》、《新闻大学》等国内外高水平刊物发表学术论文100余篇，承担和参与国家自然科学基金、北京社科基金等各级纵向课题10余项。
报告信息
报告一 数据驱动的复杂系统推断与预测
严钢
同济大学教授
报告主题：数据驱动的复杂系统推断与预测
报告摘要：社会信息扩散、疾病传播、自然群体以及脑神经活动等现象，普遍涉及大量节点之间的复杂连接以及随时间演化的动态行为。传统建模方法在应对这些真实场景时往往面临适用性受限的挑战。近年来，科学智能(AI4S) 范式的兴起，推动了基于数据驱动的复杂系统研究，特别是在网络结构与动力学机制的推断以及未来演化的预测方面取得了系列进展。本报告将系统梳理数据驱动推断与预测的研究进展与代表性成果，重点探讨不同算法在具体应用场景中的适用性，分析推断与预测过程中的关键问题，并进一步讨论复杂系统的可推断性与可预测性等基础问题。
报告人简介：严钢，同济大学教授、博士生导师，主要从事复杂系统与人工智能交叉领域的理论及应用，成果以第一或通讯作者发表于Nature、Nature子刊、PRL、PRX等学术期刊以及NeurIPS (Spotlight)、AAAI (Oral)等人工智能会议，成果入选PRL 2024年度精选，被Nat. Rev. Phys., Nat. Phys., The Economist, New Scientist等国际期刊和新闻媒体专文报道。2016年入选国家海外引进高层次青年人才，2022年获得国家杰出青年科学基金资助、入选曙光学者，曾获得教育部自然科学一等奖、安徽省科学技术一等奖各1次，兼任全国复杂网络会议副主席、中国自动化学会计算社会与社会智能专委会副主任等。
报告二 智能决策研究与高端论文撰写
王震
西北工业大学教授
报告主题：智能决策研究与高端论文撰写
报告摘要：智能决策作为人工智能的核心应用领域，旨在研究如何利用机器学习、数据挖掘与优化算法等技术，模拟或辅助人类进行复杂环境下的最优策略选择。本报告聚焦于智能决策的理论研究与实践应用，系统梳理了从问题建模、算法设计到评估验证的关键技术路径。同时，本报告深入探讨了国际高端论文的撰写范式，包括如何凝练科学问题、构建严谨的实验方案以及有效地呈现创新成果。
报告人简介：王震，西北工业大学教授，网安学院（国家一流示范网安学院）院长，国家保密学院常务副院长，中国青年科技工作者协会副会长，IEEE/IAPR/AAIA/IOP Fellow, 全球高被引科学家，国家杰青，国家级科技创新团队负责人。研究方向为人工智能，智能无人系统，网络安全。在PNAS，Nature/Science子刊，PRL， IJCAI，AAAI，NeurIPs，ICML，ICLR，WWW等发表系列成果，引用近4万次，研制的系统应用于数个型号，成果和事迹被人民日报、光明日报、新华社、Nature News、Live Science、Sciencedaily等知名媒体专题报。在国际会议做大会或特邀报告80余次，主持国家级重大重点项目等10余项，获国家技术发明奖二等奖，国家教育教学成果奖二等奖，科学探索奖，全国创新争先奖章，中国青年五四奖章，中国青年科技奖，全国五一劳动奖章，首届MIT-TR35 China(西部唯一)，教育部、陕西省、中国自动化学会、中国电子学会科学技术奖一等奖等。
报告三 复杂网络上群体博弈行为演化与调控
李阿明
北京大学
先进制造与机器人学院研究员
报告主题：复杂网络上群体博弈行为演化与调控
报告摘要：群体智能理论作为我国《新一代人工智能发展规划》所列的前沿交叉科学基础理论之一，得到了多学科领域研究学者的广泛关注。针对复杂系统中群体智能行为的动态演化，以参与交互的智能体为网络节点，个体间交互关系为网络连边，复杂网络为构建复杂系统的底层作用关系结构提供了新的方法。随着控制理论、系统科学、演化博弈论、复杂网络与人工智能等的深度交叉融合，网络互惠被指出是促进群体智能行为涌现的根本机制。即智能个体间特定的复杂网络结构的引入，可使智能体在博弈中放弃对个体最优的纳什均衡策略的选择，进而促进群体最优策略的涌现。而如何分析复杂网络结构（特别是其动态属性）与群体最优策略涌现的定量关系，是当前最具挑战性的问题之一。本报告将汇报课题组近年来在复杂系统中群体行为博弈与调控研究中取得的重要进展。
报告人简介：李阿明，北京大学先进制造与机器人学院研究员、博士生导师，双聘于北京大学人工智能研究院。主要研究兴趣为群体博弈与控制，研究成果发表在Science、Nature子刊、PNAS等。主持国家自然科学基金委青年科学基金项目（A类），国家级人才计划青年项目，科技部国家重点研发计划青年科学家项目等。曾获国际人类前沿科学计划组织交叉学科Fellowship Award、北京市科技新星、熊有伦智湖优秀青年学者奖等。是《国家科学评论》信息学科编辑工作组成员，《中国科学：信息科学》青年编委，PLOS Complex Systems杂志编委，中国自动化学会青年工作委员会副秘书长，中国自动化学会控制理论专业委员会（TCCT）委员等。