工作简介：

上海海事大学经济管理学院人工智能与决策科学研究中心吴坚教授团队及其合作者（曹溟铄为第一作者）在国际权威期刊《Information Fusion》（中科院一区Top期刊）发表题为“Social network group decision making: Characterization, taxonomy, challenges and future directions from an AI and LLMs Perspective”（社会网络群体决策：人工智能与大语言模型视角下的特征、分类、挑战及未来研究方向）的学术论文，旨在呈现社会网络群决策问题过去十年的发展脉络及其在人工智能和大语言模型背景下的发展方向。论文的合作单位还包括：大连理工大学、四川大学、英国德蒙福特大学和西班牙格拉纳达大学。

研究特色：

过去十年，由于社交网络的数据赋能，社会网络群决策（SNGDM）研究进展显著，已成为决策科学中发展最为迅速的研究方向之一。但是，目前学术界对SNGDM问题的研究尚未形成明确体系范式。首先，本研究旨在系统梳理并明确定义SNGDM研究框架，提出基础流程与核心挑战，奠定该领域的理论范式基础。其次，基于十年文献的计量分析，从宏观视角揭示社会网络群决策研究发展脉络，构建学科演进的全景图谱。再次，创新社会网络群决策分类框架，提炼SNGDM模型的三大关键要素（信任模型、内部结构与共识机制），形成逻辑闭环的方法论分类体系。最后，突破传统决策科学边界，提出人工智能技术（如大语言模型、多模态融合）与SNGDM深度融合的创新方向，从问题驱动与技术赋能双维度开拓研究范式。本研究兼具理论奠基性、方法系统性及技术前瞻性，为SNGDM领域提供了从基础定义到未来演进的完整知识架构。

论文链接：

M. S. Cao, T. T. Gai, J. Wu*, F. Chiclana, Z. Zhang, Y. C. Dong, E. Herrera-Viedma and F. Herrera. (2025) Social network group decision making: Characterization, taxonomy, challenges and future directions from an AI and LLMs perspective. Information Fusion, 120, 103107. 

https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103107