计算社会科学时代的来临 | 小世界网络之父邓肯·瓦茨经典回顾

Duncan J. Watts，微软研究院首席研究员。1998年，Watts  和他老师 Steven Strogatz 提出了“小世界网络”理论。2000年—2007年，Watts 曾任哥伦比亚大学社会学教授和集体动力学研究组负责人，期间在《Nature》发表了这篇文章。

导语

2007年，邓肯·瓦茨在 Nature 发表了题为《A twenty-first century science》的文章，这成为计算社会科学时代来临的标志之一。

编译：集智翻译组

来源：Nature

原题：A twenty-first century science

极少人会否认，目前人类面临的许多重大问题，实质上都是社会和经济问题。从席卷伊斯兰世界（及部分西方国家）的宗教原教旨主义，到集体经济安全、全球变暖和当代的流行病，无一不有强大而神秘的社会力量在其中发挥作用。

但《Nature》的读者少有认为社会科学是二十一世纪的科学。虽然在经济学、社会学、政治学和人类学中，对人类社会行为的研究已成为滥觞，但是缺少能够解释这些发现的统一而连贯的理论框架，成果远不及物理学和生命科学。这并非由于社会科学家逊色于其他领域的同行，而是因为社会现象是最难解决的科学问题之一。

社会现象涉及大量（但个数仍有限）的异构实体的相互作用，随着时间推移，其行为在多个尺度上展开。这种社会现象很难理解。比如对于一个机构，即使完全不考虑（a）在其中工作的个人；（b）与其竞争、合作、比较的其他机构；（c）运行所依靠的制度和监管结构；和（d）以上要素之间的相互作用，这个机构仍然可以自行运转。

社会科学的成果要赶上物理学，相当于，我们必须同时解决量子力学，广义相对论和多体问题——即使弦理论研究者面临的问题也没有这么艰巨！幸好，网络科学领域的新发现为社会科学的未来带来了一些希望。

网络科学正在崛起

在过去的50年里，社会学家深刻地认识到，人、机构和市场之间的相互作用对集体社会行为的确定相当重要。他们甚至创立了一种语言，网络分析（network analysis），来定量描述这些相互作用。但是分析的对象，比如友谊关系，是很难观察的，尤其是针对大规模人群的长时间观察。因此，网络数据（包括一次性网页快照，即单次的独立观察）过去通常用于规模较小的人群。而且，大多数研究依赖于参与者的自我报告，存在认知偏差、感知错误和界限模糊的问题。

然而，过去十年间基于互联网的通讯和交互量激增，正逐渐破除这些局限。首次，我们可以开始观察百万级人群的实时互动，其分辨率很高，可以敏锐感知个体级别的影响。同时，更高速的计算机让模拟大型社交互动网络成为可能。这引起了对社会网络领域的极大兴趣：在不到十年的时间里，数以千计的论文和越来越多的书籍得以出版，这预示着“网络科学”的到来。

毫不意外的是，“网络科学”这个标签同样带来了部分有一定合理性的批评。其中，有些批评是陈词滥调；也有批评常用模型过于简化，以至于经不起推敲的；还有批评这些实证研究倾向于使用恰好可用的数据，而不是根据具体的研究问题搜集数据。因此，即使网络科学出版物数量暴涨，标题起得令人屏息，也很少反映真实的社会进程。

尽管有上述批评，但是网络科学仍有迅速兴起之势，特别是如果社交网络的特征受到重视的话。首先，社交网络并非静态的结构，而是根据它们所处的社会和组织环境而发展的。其次，社交网络不是一元的，而是多元化的，这意味着人们同时维系着很多功能各异的人际关系：正式的和非正式的，强联系和弱联系，两性关系、商业关系和友谊。最后，网络结构必须放在集体社会动力学的大框架内理解。人们不只是互动，这些互动行为还会影响他们甚至更多其他人的选择结果。

囊括以上所有特征的研究超出了现有技术水平，不过我的研究组最近的两个项目有了初步进展。

第一个项目使用约有40,000名用户的大学社区的匿名电子邮件日志数据，根据现有网络结构、共享活动（如班级内的）和个人属性，跟踪一年内单日的网络变化。这种动态数据可以揭示结构性约束和个人偏好在决定朋友圈的同质性等问题上的相对作用。

研究组的第二个项目是基于网络的实验，要求14,000名参与者对未知乐队的歌曲进行试听、评分和下载。一些参与者独立做出选择，其他人则可以看到歌曲的下载次数。这类实验不仅衡量了个人对彼此决策的影响，还衡量了个体选择对宏观属性的影响，比如”流行”产品的可预测性。

显然，从这些仍简化了社会网络研究飞跃到社会科学的“大问题”，依然艰巨。在这方面，学界与目前主导数据收集的互联网大公司的合作，可能会有极大成效。虽然这样的合作会遇到挑战，包括隐私和知识产权问题，但这些社会科学的问题的难度，无法依靠直觉乃至经验单独解决。我们必须开始思考互联网的技术革命如何推动社会科学的革命。

扩展阅读

Heyman, K. Science 313, 604–606 (2006).

Duke, C. B. Network Science (The National Academies Press, 2006).

Kossinets, G. & Watts, D. J. Science 311, 88–90 (2006).

Salganik, M. J., Dodds, P. S. & Watts, D. J. Science 311, 854–856 (2006). 

本系列的其他文章，请参阅

http://nature.com/nature/focus/arts/connections/index.html

推荐书籍

邓肯·瓦茨《一切显而易见》

网站失败时获得成功？如果你认为这些问题的答案不过是一个常识性问题，那么请三思。

在《一切显而易见》（Everything is Obvious: Once You Know the Answer）中，邓肯·瓦茨引用最新的科研数据，结合大量历史事件与当代事例，向人们展示了常识性推理和历史是如何共同误导我们认为自己对人类行为世界理解得很透彻的，解释了人们为什么在预测、管理、操控社会与经济体系时往往会出错。他还指出，只有理解了常识会如何以及在何时误导我们，我们才不仅能了解现在，而且能规划未来。这不仅在科学和日常生活中，而且在政界、商界都有重要的启示意义。

翻译：杨清怡

审校：刘培源

编辑：王怡蔺

原文地址：

https://www.nature.com/uidfinder/10.1038/445489a

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