<div dir="ltr">[Apologies if you receive multiple postings]<br>###############################################################################<br>CALL FOR PAPERS<br>The 2nd IEEE Workshop on Parallel and Distributed Processing for Computational Social Systems<br>June 2 2017, Orlando, Florida USA.<br>Conference Website    : <a href="http://www.lcid.cs.iit.edu/parsocial">http://www.lcid.cs.iit.edu/parsocial</a><br>(In conjunction with IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS))<br><br>IMPORTANT DATES<br>Paper submission deadline  : February 1, 2017<br>Notification of acceptance : February 27, 2017<br>Camera-ready papers        : March 13, 2017<br>Workshop                   : June 2, 2017<br>################################################################################<br><br>ABOUT PARSOCIAL<br>Computational methods to represent, model and analyze problems using social information have come a long way in the last decade. Computational methods, such as social network analysis, have provided exciting insights into how social information can be utilized to better understand social processes, and model the evolution of social systems over time. We have also seen a rapid proliferation of sensor technologies, such as smartphones and medical sensors, for collecting a wide variety of social data, much of it in real time. Meanwhile, the emergence of parallel architectures, in the form of multi-core/many-core processors, and distributed platforms, such as MapReduce, have provided new approaches for large-scale modeling and simulation, and new tools for analysis. These two trends have dramatically broadened the scope of computational social systems research, and are enabling researchers to tackle new challenges. These challenges include modeling of real world scenarios with dynamic and real-time data, and formulating rigorous computational frameworks to embed social and behavioral theories. The IEEE Workshop on Parallel and Distributed Processing for Computational Social Systems (ParSocial) provides a platform to bring together interdisciplinary researchers from areas, such as computer science, social sciences, applied mathematics and computer engineering, to showcase innovative research in computational social systems that leverage the emerging trends in parallel and distributed processing, computational modeling, and high performance computing.<br><br>The papers selected for ParSocial will be published in the workshop proceedings. Proceedings of the workshops are distributed at the conference and are submitted for inclusion in the IEEE Xplore Digital Library after the conference.<br><br>KEYNOTE SPEAKER FOR PARSOCIAL 2017<br>Dr. James A. Hendler<br>Tetherless World Professor of Computer, Web and Cognitive Sciences<br>Director, Rensselaer Institute for Data Exploration and Applications<br>Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), USA.<br><br>CALL FOR PAPERS<br>Areas of research interests and domains of applications include, but are NOT LIMITED to:<br><br>*Large-Scale Modeling and Simulation for Social Systems*<br>Social network based models<br>Models of social interactions (e.g. influence spread, group formation, group stability, and social resilience)<br>Complex Adaptive System (CAS) models (e.g. modeling emergence in social systems)<br>Models incorporating socio-cultural factors<br>Novel agent based social modeling and simulation<br>Modeling with uncertain, incomplete social data<br>Models using real-time social data<br>Representations of social and behavioral theories in computational models<br>Simulation methodologies for social processes including numerical and statistical methods<br>Models for network dynamism<br>Modeling human and social elements in cyber systems (e.g. cyber-physical systems, socio-technical systems, and network centric systems)<br>Social Computing Algorithms for Parallel and Distributed Platforms<br><br>*Analysis of massive social data*<br>Algorithms for dynamic social data<br>Algorithms for social network analysis<br>Analysis methods for incomplete, uncertain social data<br>Social analysis methods on parallel and distributed frameworks<br>Social computing for emerging architectures (e.g. cloud, multi-core/many-core, GPU, and mobile computing architectures)<br><br>*Application*<br>Emergency management (e.g. infrastructure resilience, natural disaster management)<br>National security (e.g. political stability, counter-terrorism, and homeland security)<br>Health science (e.g. disease spread models, health informatics, and health care analytics)<br>Social media analytics (e.g. business analytics, political analysis, and economic analysis)<br><br>PAPER SUBMISSION<br>Submitted manuscripts may not exceed ten (10) single-spaced double-column pages using 10-point size font on 8.5x11 inch pages (IEEE conference style), including figures, tables, and references.<br>Please visit the workshop website(<a href="http://www.lcid.cs.iit.edu/parsocial">http://www.lcid.cs.iit.edu/parsocial</a>) for details on submission.<br><br><br>*Workshop Organization*<br><br>**Workshop Co-Chairs**<br>    Eunice E. Santos, Ron Hochsprung Endowed Chair and Professor of Computer Science, Illinois Institute of Technology, USA<br>    John Korah, Research Assistant Professor, Illinois Institute of Technology, USA<br><br>**Steering Committee**<br>    George Cybenko, Dorothy and Walter Gramm Professor of Engineering, Dartmouth College, USA<br>    Eugene Santos Jr., Professor of Engineering, Dartmouth College, USA<br>    V. S. Subrahmanian, Professor of Computer Science, University of Maryland, USA<br>    James A. Hendler, Tetherless World Professor of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute, USA<br><br><br><br><br><br><br><br><br></div>