复杂的连接 | Intricate connections in networks —— 《复杂》读书笔记【5】
题图来源:pixabay[1]
更新:2021.8.6
作者:多多
提纲
1、六度分隔理论
2、小世界网络
〇、导言
此前关于复杂系统的讨论都集中在个体的行为策略上:在某一特定环境下, 个体应当如何行动。
在本书的最后一部分,作者将重心放到了个体间关系的研究上。例如在人类社会中,我们不可能与地球上的所有人类建立联系,而只能形成一个规模较小的关系网。显然,不同个体的关系网可能有着不同的结构(比如交际花和社恐的人际关系网可能就有很大的不同),在这样一个由大量个体组成的复杂系统中,这种关系网络对系统的行为起着至关重要的作用。
图片来源[2]这篇文章首先从经典的六度分隔理论谈起,然后转入对小世界网络的讨论,在小世界设定下,我们不需要任意两个个体都直接相连,但是依然可以保持较为紧密的联系——这种性质在生活中几乎随处可见。
一、六度分隔理论
我们从一个常见的例子说起:六度分隔理论(six degrees of separation)[3],即:
两个素不相识的人要通过几层熟人关系才能联系上?
在当时的实验中一个人被要求将一封信送到一个陌生人手中,他可以将其转交给自己的熟人,熟人再转交给自己的熟人,最后得到了一条通过熟人关系形成的链条。
而当时的结果是:平均而言,需要经过5个熟人。
这个结果应该是出人意料的:毕竟和上亿的人口总数比起来,6这个数字显得太微不足道了一点——尤其是当我们认为世界上所有人的社交网络都差不多大的时候。
但其实这并不是什么难事,想象这样一个网络:
即存在一个人,他认识世界上的所有人,那么任何两个人之间只需要通过这个熟人就可以完成通讯。
当然一个人认识所有人的压力太大了一点,我们可以把这个工作分给两个人来完成:
这样他们只需要认识全世界一半的人即可,并且最多只需要通过两个熟人就可以把任意两个陌生人联系起来。
当然这很容易拓展到更多人的情况:
所以才有了开头那句话:
在一个由大量个体组成的复杂系统中,关系网络对系统的行为起着至关重要的作用。在这种假设下,不同个体的社交网络规模差别很大(有些人认识所有人,有些人只认识一个人),六度分隔理论也就不那么不可思议了。
二、万物互联一定是最优解吗?
飞机的航线图是另一个例子:
图片来源[4]我们不难发现上图中的航线呈现明显的聚集状态:某些城市的航线很少,而某些城市有非常多的航线,后者一般是重要的中心城市。
假如我们要从一个小城市到另一个小城市,那我们可能很难找到直飞的航班,相反,在大城市中转的航班可能占了多数。显然开通两个小城市直飞的航班更为方便,但是考虑到成本和收益,以中心城市为主的航线设计可能才是最优解。在这种情况下,并不是任意两个城市之间都直接相连,但是平均而言,两个城市之间的路径长度却没有显著增长。
这和人际关系网络是类似的:我们并不需要认识所有人,但是我们依然可以以较短的“熟人关系链”联系上任意一位陌生人。
如果我们用更数学化的图论语言描述这种现象:
小世界网络就是一个由大量顶点构成的图,其中任意两点之间的平均路径长度比顶点数量小得多。接下来我们说明:只需要很少的长程连接,网络的平均路径就可以明显降低。
图片来源:《复杂》第15章上图是一个由60个节点组成的网络,相邻的节点之间都相连,但是距离很远的节点之间并不相连。在这种情况下任意取两个节点,他们之间的最短路径应当是15:
将节点依次编号为1,2,3,... , 60,则与1号节点最远的是31号节点,他们之间的距离是30,最近的是他自己,距离为0,然后是2号和60号,距离为1。平均之后答案即为15。接下来我们将其中的少数几条边改为长距离连接,总连接数不变:
图片来源:《复杂》第15章局部来看,由于短程连接的缺失,上图中圈出来的三对节点之间的距离变长,其附近的节点也将受到不同程度的影响。
但是!
如果我们关心的是整个网络的平均路径的话,反而降低了:从15降低到了9左右。这种效应在更大规模的网络中体现得更加明显。
因此我们并不需要将所有节点两两相连,但是依然可以保持个体间较短的连接路径。
而这在航空网、电力网、神经网络、人际关系网中都有所体现(具体例子可参考原书)。
最后总结一下这部分的内容:
除了个体的行为策略,个体与个体之间的联系也是一个重要的因素。在一个由大量个体组成的复杂系统中,网络结构可以对系统的行为产生明显的影响。
参考
^https://pixabay.com/zh/illustrations/maze-labyrinth-solution-lost-1804499/^https://pixabay.com/zh/vectors/social-media-connections-networking-3846597/^https://en.wikipedia.org/wiki/Six_degrees_of_separation^https://map.variflight.com/本站所有文章、数据、图片均来自互联网,一切版权均归源网站或源作者所有。
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