群智協(xié)同計算：研究進展與發(fā)展趨勢.doc

群智協(xié)同計算：研究進展與發(fā)展趨勢 大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體不僅是各類應(yīng)用服務(wù)的使用者，更是網(wǎng)絡(luò)空間大數(shù)據(jù)和應(yīng)用服務(wù)的貢獻者，其構(gòu)成了支撐大量成功應(yīng)用的群智資源。在此基礎(chǔ)上發(fā)展出一種新型的計算模式，我們稱之為群智協(xié)同計算，其核心在于對開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的群智資源進行有效管理和協(xié)同利用以實現(xiàn)群體智能的最大化。來自人工智能、大數(shù)據(jù)、計算機協(xié)同工作和人機交互等領(lǐng)域的研究人員從不同的學(xué)術(shù)視角對此開展了研究，提出了眾包、人計算、群體智能和社會計算等研究方向，同時工業(yè)界也推出了大量支撐群智協(xié)同的平臺與應(yīng)用。從技術(shù)上看，群智協(xié)同計算在協(xié)同計算的基礎(chǔ)上融合了大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)等人工智能新技術(shù)。本報告總結(jié)了群智協(xié)同計算的主要研究問題，對國內(nèi)外的最新研究進展進行了綜述和對比分析，并對該方向未來的發(fā)展趨勢和主要科學(xué)問題進行了展望。國內(nèi)研究進展近年來，國內(nèi)的學(xué)術(shù)界對互聯(lián)網(wǎng)上涌現(xiàn)的群智協(xié)同現(xiàn)象十分關(guān)注，從人工智能、軟件開發(fā)、大數(shù)據(jù)處理和協(xié)同計算等多個角度開展了大量的研究，特別是相關(guān)方向得到了國家的高度重視，已經(jīng)列入國家重大科技計劃。北京航空航天大學(xué)李未院士等提出推進“群體智能”相關(guān)研究，被列入2016年中國工程院發(fā)布的中國人工智能2.0計劃，并成為國家“科技創(chuàng)新2030”重大計劃的重要內(nèi)容。在此背景下，2017年7月國務(wù)院印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，目標是初步建成人工智能技術(shù)標準、服務(wù)體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，培育若干全球領(lǐng)先的人工智能骨干企業(yè)，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，其中明確對群體智能的研究進行了規(guī)劃：在基礎(chǔ)理論方面，群體智能理論重點突破群體智能的組織、涌現(xiàn)、學(xué)習(xí)的理論與方法，建立可表達、可計算的群智激勵算法和模型，形成基于互聯(lián)網(wǎng)的群體智能理論體系；在關(guān)鍵技術(shù)方面，重點突破基于互聯(lián)網(wǎng)的大眾化協(xié)同、大規(guī)模協(xié)作的知識資源管理與開放式共享等技術(shù)，建立群智知識表示框架，實現(xiàn)基于群智感知的知識獲取和開放動態(tài)環(huán)境下的群智融合與增強，支撐覆蓋全國的千萬級規(guī)模群體感知、協(xié)同與演化；在創(chuàng)新平臺方面，群體智能服務(wù)平臺重點建設(shè)基于互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模協(xié)作的知識資源管理與開放式共享工具，形成面向產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新環(huán)節(jié)的群智眾創(chuàng)平臺和服務(wù)環(huán)境。在軟件開發(fā)方面，北京航空航天大學(xué)的李未院士早在幾年前就提出開展群體軟件工程的研究。圍繞群體軟件工程的研究，國家自然科學(xué)基金委、科技部等先后立項了多個群智化軟件開發(fā)方法的重大/重點項目。北京理工大學(xué)的梅宏院士牽頭承擔(dān)了基金委重大項目“基于互聯(lián)網(wǎng)群體智能的軟件開發(fā)方法”，依托北京理工大學(xué)、北京大學(xué)、國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)、南京大學(xué)和北京航空航天大學(xué)組成的核心團隊重點突破互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下面向軟件開發(fā)的群體智能的形成、度量與調(diào)控的機理機制等關(guān)鍵科學(xué)問題，建立互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下以大規(guī)模群體協(xié)同、智力匯聚、信譽追蹤、持續(xù)演化為基本特征的新型軟件開發(fā)模式。國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)的王懷民教授牽頭承擔(dān)了國家863計劃重點項目可信的國家軟件資源共享與協(xié)同生產(chǎn)環(huán)境，帶領(lǐng)國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)、北京大學(xué)、北京航空航天大學(xué)和中科院軟件所等構(gòu)成的核心團隊，突破了一系列軟件開發(fā)的群體化方法，并完成了大型群體化軟件平臺Trustie的研制，開展了大規(guī)模的應(yīng)用實踐，相關(guān)成果獲得2015年國家技術(shù)發(fā)明二等獎。在大數(shù)據(jù)方面，清華大學(xué)的劉云浩教授提出群智感知計算，借助大規(guī)模的用戶群體實現(xiàn)大范圍的數(shù)據(jù)收集與感知，西北工業(yè)大學(xué)於志文教授和上海交通大學(xué)的朱燕民教授等在群智感知方面均開展了大量的研究工作。清華大學(xué)的李國良副教授帶領(lǐng)的團隊在基于眾包的數(shù)據(jù)管理方面開展了大量研究，并且構(gòu)建了眾包任務(wù)處理平臺ChinaCrowd。此外，香港科技大學(xué)的陳雷教授、北京航空航天大學(xué)的童詠昕副教授在時空數(shù)據(jù)眾包管理方面做出了一系列高水平的成果，所研發(fā)的gMission平臺得到了國際社會的關(guān)注。北京航空航天大學(xué)的懷進鵬院士、劉旭東教授和孫海龍副教授等圍繞數(shù)據(jù)標注和知識獲取等問題提出了一系列眾包工人能力評估與結(jié)果匯聚方法，改進了眾包任務(wù)的處理質(zhì)量。在協(xié)同計算領(lǐng)域，復(fù)旦大學(xué)顧寧教授團隊和蘭州大學(xué)胡斌教授團隊近年來在群智協(xié)同創(chuàng)作研究領(lǐng)域取得了較為突出的研究成果。復(fù)旦大學(xué)顧寧教授團隊的研究重點關(guān)注群智社區(qū)協(xié)同創(chuàng)作質(zhì)量控制策略和面向弱勢群體的群智協(xié)同創(chuàng)作行為分析及系統(tǒng)設(shè)計。在群智社區(qū)協(xié)同創(chuàng)作質(zhì)量控制策略研究方面，其團隊先后研究了在線問答社區(qū)中的協(xié)同編輯功能給在線問答社區(qū)用戶協(xié)同創(chuàng)作帶來的優(yōu)勢和缺陷、在線協(xié)作項目的同行評審過程中各類沖突管理方式的有效性等。而在面向弱勢群體的群智協(xié)同創(chuàng)作行為分析及系統(tǒng)設(shè)計研究方面，其團隊重點研究了影響老年人、殘疾人等弱勢群體融入社會、參與社會協(xié)作的因素，并提出了相應(yīng)的系統(tǒng)設(shè)計策略。代表性的研究有中國背景下的老人DIY和創(chuàng)客文化、影響老人使用ICT參與協(xié)同創(chuàng)作的因素、殘疾人互助行為對殘疾人群體融入社會、參與社會協(xié)作的作用以及抑郁癥病人認知、治療和社會參與影響因素等。蘭州大學(xué)胡斌教授團隊的研究主要圍繞用戶在參與群智協(xié)同創(chuàng)作過程中存在的潛在抑郁風(fēng)險和面向腦電數(shù)據(jù)的情緒分析展開。在群智協(xié)同用戶潛在抑郁風(fēng)險預(yù)警研究方面，其團隊著重分析輕度抑郁癥患者的認知行為表現(xiàn)和認知功能障礙，通過研究抑郁癥患者與正常人群在面部表情刺激過程中產(chǎn)生的腦電活動以期促進輕度抑郁癥的早期檢測，同時提出了基于語言類型和情緒的新的抑郁癥檢測方法（STEDD），以促進抑郁疾病患者的康復(fù)進程，增強其社會參與及社會協(xié)作能力。在群智協(xié)同用戶情感分析研究方面，其團隊根據(jù)一個增強的腦電數(shù)據(jù)情緒分析系統(tǒng)研究腦電數(shù)據(jù)和情緒狀態(tài)間的相關(guān)性，另外深入探究了生理信號作為多目標情感識別的可靠途徑的潛力。通過上述研究，實現(xiàn)對于用戶在群智協(xié)同過程中的情緒捕捉和情感分析。華南師范大學(xué)的湯庸教授及其研究團隊多年來從事學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同計算的科研工作,并創(chuàng)建了著名的學(xué)術(shù)協(xié)同平臺“學(xué)者網(wǎng)”，提供一個面向?qū)W者的社交網(wǎng)絡(luò)和教學(xué)科研協(xié)作平臺，其主要功能有個人空間、學(xué)術(shù)圈、科研團隊網(wǎng)站、課程教學(xué)平臺、學(xué)術(shù)搜索門戶與大數(shù)據(jù)服務(wù)等。目前，學(xué)者網(wǎng)已經(jīng)擁有五萬余真實學(xué)者用戶，這些用戶遍布多個國家和地區(qū)，用戶研究領(lǐng)域覆蓋二十幾個專業(yè)領(lǐng)域。其用戶數(shù)量大、質(zhì)量高，為眾包協(xié)作的應(yīng)用與發(fā)展提供了非常良好的社交環(huán)境和研究氛圍。東南大學(xué)蔣嶷川教授研究團隊研究了社交網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜任務(wù)眾包的團隊形成問題，在這種情況下請求者通常希望聘請一群具有社會關(guān)系且可以一起工作的工人?，F(xiàn)有的社會團隊眾包方法主要集中在社會福利最大化的部分，而忽視了工人的策略行為。在實際的眾包市場中員工為了最大限度追求自身利益而自私自利，而在傳統(tǒng)的研究中通常會鼓勵這種行為，從而影響其他工人的參與。蔣嶷川教授的研究團隊提出了一種基于誠實行為保證每個工人最優(yōu)利益的團隊行程機制，該機制對于眾包系統(tǒng)的成功至關(guān)重要，同時，分別為小規(guī)模和大規(guī)模的社會團隊眾包應(yīng)用開發(fā)了兩種有效的真實機制（truthful mechanism），針對眾包任務(wù)的激勵機制，設(shè)計節(jié)儉機制以最低限額采購所需服務(wù)來解決低預(yù)算問題，設(shè)計了兩種機制來提供參與的激勵并最小化請求者使用的支付，還研究了非協(xié)同社交網(wǎng)絡(luò)中有效的眾包團隊建立機制。此外，在支持群智協(xié)同創(chuàng)作的交互設(shè)計方面，國內(nèi)研究尚處于起步階段，清華大學(xué)、北京大學(xué)、中科院等科研院所取得了一定的研究成果。文獻92探究了動作交互過程中用戶從事拉伸動作的能力和局限性，在此基礎(chǔ)上對拉伸控件的設(shè)計提出了建議。文獻93使用手臂肌電圖將用戶動作交互過程中的手勢運動軌跡分段化，研究表明該方法能夠高精度地細分動作交錯過渡過程中的手和手指等細微部位。文獻94探究了用戶在使用手機編輯文檔過程中進行文檔導(dǎo)航操作時兩種操作技術(shù)（flick and ring）的性能，并通過三種輸入方法食指輸入、筆輸入及拇指輸入進行了測試。文獻95探究了在動作交互過程中不同材質(zhì)對于用戶使用效果的影響，發(fā)現(xiàn)低摩擦材料雖然會提升用戶操作的流暢性，但會導(dǎo)致較高的錯誤率，影響用戶完成任務(wù)的時間。文獻96分析了用戶在使用智能手表的小鍵盤輸入過程中的偏好及局限性，并提出了改進建議以提升用戶輸入的精度和效率。文獻97提出并實現(xiàn)了一種適用于智能手表文字輸入的非觸摸式交互技術(shù)COMPASS，用戶通過旋轉(zhuǎn)智能手表邊框并選擇游標可進行高效的文字輸入。文獻98提出了一種名為wrist-to-finger的智能手表輸入方法，能夠支持通過單手與設(shè)備進行交互。文獻99探究了用戶在使用頭戴式交互設(shè)備過程中三種文字輸入方式TapType、DwellType和GestureType的可行性和局限性，并發(fā)現(xiàn)三種方式均易被用戶學(xué)習(xí)和掌握，且疲勞感在可接受的范圍。文獻33設(shè)計實現(xiàn)了一個協(xié)同編輯系統(tǒng)，以支持用戶之間的協(xié)同創(chuàng)作和知識分享。該系統(tǒng)增加了三個特色功能：不同版本映射、多用戶操作歸納和其他用戶編輯結(jié)果測試、評論等。文獻100提出了一種1D手勢輸入方法，能夠?qū)崿F(xiàn)二維輸入到1D輸入的映射，從而支持一維接口下的手勢輸入。評估實驗表明該方法易被用戶學(xué)習(xí)和掌握，且效率較高。文獻101在移動感知系統(tǒng)中引入了一種名為TaskMe的激勵機制，以支持動態(tài)規(guī)劃和工人選擇。文獻102設(shè)計了一種適用于移動感知系統(tǒng)的多任務(wù)分發(fā)框架，傳統(tǒng)的任務(wù)分發(fā)框架僅為單任務(wù)選擇最優(yōu)的用戶，而該框架能夠考慮多任務(wù)之間的關(guān)系并綜合起來生成最優(yōu)的方案。文獻103針對傳統(tǒng)的基于觸摸屏和計算機視覺的手勢交互方法無法應(yīng)對智能可穿戴設(shè)備逐漸趨向小型化和低功耗等問題，提出了一種基于超聲波的低功耗魯棒手勢識別方法。國內(nèi)外研究進展比較群智協(xié)同計算是隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用的快速發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型計算模式。以美國為主要代表的國外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界總體上一直引領(lǐng)著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展，因此由以上分析可以看出，無論是在理論模型、關(guān)鍵方法與技術(shù)、以及平臺和應(yīng)用方面，國際上的研究工作要早于國內(nèi)。國外對于大規(guī)模用戶群智行為研究已形成了較為完整的框架，而國內(nèi)相關(guān)研究尚處于起步階段，研究方向和研究成果相對局限。從國外研究來看，其研究方向涉及底層的用戶行為建模、分析及理解如群智網(wǎng)絡(luò)中的用戶社會關(guān)系及社交行為分析等，頂層的群智質(zhì)量提升策略研究以及中間層的群智交互技術(shù)和工具等。而國內(nèi)對于群智行為的研究則更偏重于技術(shù)、方法和系統(tǒng)，重點關(guān)注提出支持高效群智協(xié)同工作的新技術(shù)、新方法，設(shè)計和實現(xiàn)支撐大規(guī)模用戶協(xié)同工作的工具、系統(tǒng)和平臺。近年來，由于國家對科研和產(chǎn)業(yè)的支持粒度不斷加大，國內(nèi)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界對國際上前沿問題和熱點應(yīng)用在快速跟進。特別是，前面提到國家啟動了人工智能2.0、群智化軟件開發(fā)等一大批重大科研計劃，在這些科研計劃的支持下，國內(nèi)學(xué)者組建了高水平的科研團隊，圍繞群智協(xié)同計算的理論模型、關(guān)鍵技術(shù)和系統(tǒng)平臺開始了系統(tǒng)的研究。與國內(nèi)相反，北美和歐洲等科技強國近年來在科研上的投入沒有明顯增長，這給我們加快推進相關(guān)研究，占領(lǐng)國際學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)的前沿創(chuàng)造了寶貴的機會。發(fā)展趨勢與展望隨著物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和CPS系統(tǒng)的進一步發(fā)展，當(dāng)前以互聯(lián)網(wǎng)為核心的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)將發(fā)生深刻變化，未來的網(wǎng)絡(luò)將發(fā)展為以人、機、物融合的網(wǎng)絡(luò)信息空間，網(wǎng)絡(luò)所連接的對象進一步泛化。同時，在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的推動下，智能將成為主要內(nèi)容。因而，從群智資源的角度來看，資源的規(guī)模將更為巨大，群智資源的類型將不僅僅涉及到人群，還包括嵌入機器和物體中的各種智能體。我們認為群智協(xié)同計算面臨著如下一些發(fā)展趨勢：（1）群智資源的多元化。目前的群智協(xié)同計算主要關(guān)注人群資源，隨著人工智能和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息空間的智能體的類型和數(shù)量都會呈現(xiàn)出多元化，為這些群智資源的交互協(xié)同將為解決更加復(fù)雜的問題提供更好的支撐。而群智資源的多元化必然對群體間協(xié)同行為與機制、交互模式以及任務(wù)協(xié)同處理帶來新的挑戰(zhàn)，因此，涵蓋人群協(xié)同、人機協(xié)同和機群協(xié)同的異構(gòu)多元化的群智資源協(xié)同是群智協(xié)同計算未來面臨的重要問題。（2）理論模型的日益完善。在群智協(xié)同計算領(lǐng)域，目前大部分研究工作主要是面向具體的應(yīng)用問題進行方法和技術(shù)的設(shè)計與實現(xiàn)，尚缺乏統(tǒng)一的數(shù)學(xué)理論模型對系統(tǒng)及其構(gòu)成要素進行刻畫。例如，以人群資源為例，目前尚無完善的理論模型對人的能力以及相關(guān)問題的計算復(fù)雜性進行刻畫，給定一類任務(wù)和一組群智資源，仍然難以估算任務(wù)的復(fù)雜度和處理效果。 （3）關(guān)鍵技術(shù)的突破。從當(dāng)前對于群智協(xié)同工作的研究成果來看，用戶在參與群智協(xié)同工作過程中的行為分析和理解、群智協(xié)同工作影響因素分析及質(zhì)量控制、支持大規(guī)模群智協(xié)同工作的軟硬件交互設(shè)計仍然是未來一段時間的研究熱點。首先，當(dāng)前對于用戶行為分析和理解的研究受限于數(shù)據(jù)集限制，數(shù)據(jù)規(guī)模不大、數(shù)據(jù)源單一，采用多源大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)進行分析勢在必行。其次，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大、數(shù)據(jù)源的增加，影響群智協(xié)同工作質(zhì)量的內(nèi)在和外界因素也會增多，發(fā)掘這些影響因素并在此基礎(chǔ)上提出優(yōu)化策略也是未來研究的一個重要方向。再次，各種移動、可穿戴設(shè)備的出現(xiàn)給群智協(xié)同工作提供了新的機遇，設(shè)計實現(xiàn)友好的人機交互界面及工具具有重要的研究價值和實際意義。最后，面向特定復(fù)雜任務(wù)快速組建協(xié)同工作的團隊、開放協(xié)同環(huán)境下的隱私保護、惡意行為抵制等都是尚待解決的難點問題。（4）新型的群智協(xié)同平臺與應(yīng)用。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、區(qū)塊鏈和共享經(jīng)濟的不斷發(fā)展成熟，群智市場會更加開放，群智協(xié)同計算會逐漸從當(dāng)前以利用人群的閑散時間為主發(fā)展為更加職業(yè)化的群智市場，甚至可能對當(dāng)前人力資源的雇傭模式產(chǎn)生變革，形成單人對多個企業(yè)的新型多元化雇傭關(guān)系。另一方面，當(dāng)前AMT、CrowdFlower、Freelance等通用群智平臺大多假定工人之間是獨立的，缺乏對工人之間協(xié)同的支持，也難以支持復(fù)雜任務(wù)的處理。隨著群體協(xié)同計算技術(shù)的發(fā)展和新的應(yīng)用需求的不斷出現(xiàn)，必然需要發(fā)展新型的群智協(xié)同平臺與應(yīng)用模式。作者介紹孫海龍 博士，北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院長聘副教授，博士生導(dǎo)師。CCF高級會員，CCF協(xié)同計算專委委員。主要研究方向為網(wǎng)絡(luò)化軟件和群智協(xié)同計算。曾獲全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎和CCF優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎、國家技術(shù)發(fā)明獎二等獎2項、教育部科技進步一等獎3項，入選教育部新世紀優(yōu)秀人才計劃和北京市科技新星計劃。指導(dǎo)學(xué)生獲得國際開源軟件聯(lián)盟OW2編程大賽一等獎、IEEE SCC13最佳學(xué)生論文獎。盧 暾 博士，博士后，美國卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）公派訪問學(xué)者，復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院副教授。研究方向為CSCW與社會計算，目前主要研究興趣包括大規(guī)模分布式一致性維護算法、在線社區(qū)用戶行為分析與預(yù)測、面向多學(xué)科協(xié)作的數(shù)據(jù)世系技術(shù)等。承擔(dān)和參與了多項國家自然科學(xué)基金、國家863、重點研發(fā)計劃項目子課題和上海市項目，相關(guān)研究成果主要發(fā)表在 CSCW等領(lǐng)域權(quán)威學(xué)術(shù)會議和相關(guān)國際國內(nèi)學(xué)報上。目前是CCF高級會員、CCF協(xié)同計算專委會常務(wù)委員、CCF大數(shù)據(jù)專家委員會通訊委員、CCF YOCSEF上海學(xué)術(shù)秘書；CSCWD技術(shù)委員會委員（IEEE SMC Society），ACM、ACM SIGCHI和IEEE會員。曾擔(dān)任領(lǐng)域內(nèi)多個國際國內(nèi)學(xué)術(shù)會議的程序委員會聯(lián)合主席和出版主席（CSCWD2010）、程序委員會共同主席（ChineseCSCW2017）、程序委員會委員（TASE2010 、ICC2011、CollabTech2014、CSCWD2016、GROUP2018等）和審稿人（CSCW2013、CHI2014、CSCW2017、CHI2017、CSCW2018等）；目前也是多個國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊的客座編輯（IJCIS）和審稿人（IEEE TSC、IEEET-ASE等）。李建國 博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，CCF協(xié)同計算專委會委員，畢業(yè)于中山大學(xué)計算機軟件與理論專業(yè)，目前在華南師范大學(xué)計算機學(xué)院從事大數(shù)據(jù)、社會網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同計算等方面的研究與教學(xué)工作，以第一作者和通訊作者共發(fā)表論文12篇，其中SCI收錄1篇，EI/ISTP收錄6篇。主持省級項目1項，廣州市項目1項，參與省部、國家級課題多項，作為參與人3次獲得廣東省科學(xué)技術(shù)獎二等獎。顧 寧 博士，復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，復(fù)旦大學(xué)社會計算研究中心主任；擔(dān)任中國計算機學(xué)會理事、協(xié)同計算專委會主任、大數(shù)據(jù)專家委員會委員；上海市計算機學(xué)會協(xié)同與信息服務(wù)專委會主任。長期從事計算機支持的協(xié)同工作(CSCW)、協(xié)同與社會計算、人機交互、領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析等方向的研究工作,在協(xié)同系統(tǒng)設(shè)計、協(xié)同環(huán)境下的一致性維護技術(shù)、大數(shù)據(jù)用戶行為與體驗分析、社會與技術(shù)交互等方面的研究中有大量成果，基于上述研究構(gòu)建面向老人和殘疾人的服務(wù)系統(tǒng)，節(jié)能信息管理平臺等，應(yīng)用效果明顯。在國際權(quán)威學(xué)術(shù)會議 CSCW、CHI、WWW、GROUP、ICDCS 等發(fā)表多篇研究長文，獲得多項發(fā)明專利，獲上海市科技進步一等獎等多項獎勵。擔(dān)任了多個國際和國內(nèi)會議的大會主席、程序主席和程序委員，以及多個國內(nèi)外期刊的編委和Guest Editor。多次擔(dān)任國家自然基金和國家科技部項目會評專家。作為負責(zé)人先后承擔(dān)了國家自然科學(xué)基金重點項目、科技部 973 課題以及上海市科委重點項目等。參考文獻92 Tian F, Lyu F, Zhang X, et al. 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COMPASS: Rotational Keyboard on Non-Touch SmartwatchesC. Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2017: 705-715.98 Sun K, Wang Y, Yu C, et al. Float: One-Handed and Touch-Free Target Selection on SmartwatchesC. Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2017: 692-704.99 Yu C, Gu Y, Yang Z, et al. Tap, Dwell or Gesture?: Exploring Head-Based Text Entry Techniques for HMDsC. Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Syst