The newly emerging class of societal-scale human-computer systems has facilitated the interactions and knowledge exchanges between individuals, organizations, and governments. The data within these large social computing systems (e.g., YouTube, Facebook, KakaoTalk, WeChat) reveal a lot about how the world produces and consumes information. The high-level goal of my research on social computing systems has been on understanding, predicting, and controlling the behaviors of their constituent human users and computer systems. This talk will review the recent results on these emerging computer technologies and in particular feature (1) how we can evaluate the full potential of long-tail content popularity and (2) how we can detect critical information cascades such as fake news and rumors. I will also share my vision for what kinds of research could help us better understand the people and computers in social computing systems.

차미영 교수는 카이스트 전산학과에서 2008년 박사 학위를 취득 후 독일 막스플랑크 연구소에서 박사후 연구원을 지냈으며, 2010년부터 카이스트 문화기술대학원에서 전임교수로 재직중이다. 관심분야는 빅데이터를 활용한 정보전파 패턴 분석 및 계산학적 모델링으로, 대표 연구인 유튜브 시스템의 분석과 트위터 상 사회적 관습연구는 인터넷측정 학술대회(ACM IMC 2007) 및 국제소셜웹미디어 학술대회(ICWSM 2012)을 비롯 다수의 최우수논문상을 수상하였다. 차교수는 국제소셜정보학 학술대회에서 기조연설(SocInfo 2016), 국제소셜웹 학술대회 프로그램 조직위원장 (ICWSM 2015)을 비롯하여 WWW, PeerJ, ACM Trans on Social Computing 등 논문심사위원과 편집위원으로 활동중이다. 그의 논문은 그간 8000회 이상 피인용 되었으며, 최근 아 시아 최초로 미국 페이스북 본사 데이터 사이언스 팀에서 초청을 받아 자문연구를 진행중이다.