社群发展的底层逻辑：匹配生长模型 | 《规模》
大头针生产之谜
300年前，亚当·斯密（Adam Smith）曾经在他的著作中提到了著名的“大头针工厂”之谜。他指出：
在大头针工厂中,每个人仅仅负责整个大头针生产工序的一部分,有的负责头部的生产,有的负责针尖,有的负责拉直,有的负责包装......。然而,这些人的整体效率却比他们单独生产大头针要高得多。
大头针制造业是一个极其微小的行业，但它的分工机制却引起了大家的注意。一个工人，假设他对于大头针生产的每道工序都了如指掌，他一天下来最多也只能生产十几二十个大头针。而实际现象是要成为这样的“全才”，成本高昂。反观另一方面，如果是10个工人分别负责生产线的不同工序，每个工人精通自己的工序和步骤，一天的生产量可达12磅，近48000枚。而仅仅只需要每位工人熟悉自己的领域即可。
从效率的角度来说，10个人的效率要远大于1个人的效率的10倍。
这个现象我们看起来觉得习以为常，但这是为什么？生产流水线和复杂系统有什么关系？
让我们先把这个问题放到一遍，把思路转到人类社区上。
匹配生长模型
匹配生长模型
在一个社区群体中，随着人数的增多，人与人之间的交互必然也会随之增强。
在理想状态下，人们可以和任意一个人产生交互行为（包括他自己）。我们将交互行为量化，如两个人的社交圈，他们的交互数量是4（交互行为存在方向性， 即2*2），3个人的交互数量是9，4个人是16...人数为N的社区，交互数量为n的2次方。
这个交互量可以是沟通的频率，社区发帖量和回帖数，朋友的数量，购买商品的速度等等很多方面。
而在现实生活中，人和人之间产生的交互和活动往往会受到来自各个方面的制约，如地理位置，兴趣爱好，年龄差异，文化隔阂等等，所以实际上的活动会小于n的2次方。
根据数据的分析，我们可以得到准确的幂律指数是1.15，那2次方的幂指数是具体是通过什么样的方式下降到了1.15的呢？下面给大家介绍下一个很有意思的模型——张江教授的匹配生长模型。
为了说明这个模型，我们先来模拟一个虚拟的音乐社区。下图中一个点代表一个人，颜色的点代表这个人喜欢的一种音乐风格，初始条件是有5个人，他们分别喜欢5种不同的音乐类型；点于点之间的连边代表两个人互为好友关系。这5个人就构成了一个小型群体。
不久，来了一个重金属音乐风格的人，由于社区“原住民”的音乐风格都比较温柔，所以这位Heavy metal man溜达了一圈后发现自己和他们的差异太大，无法融入这个社区，所以他离开了。
随后又来一个人，他喜欢Blues，虽然他也和原社区的人都不一样，但是他能和喜欢音乐类型相近的人产生联系，这样，社区就长大了一个节点。
这样的融合过程会不断循环，节点也会不断增多。随着节点的增多，这个社区的属性就越丰富，它的包容性也会同时增强。这个时候如果一开始的Heavy metal man再次来到这里，他就有更大的概率找到兴趣相似的人，从而被这个社区接纳。
匹配生长模型
模型视频可前往链接下载
（https://pan.baidu.com/s/1Q6YbuFw7IEaE-fhhwFTD6w）
通过这个模型对社区的模拟，我们可以复现一些真实社区中的重要特性：
1.加速生长特性：一开始社区的规模小，能够接纳一个新节点的概率小，而随着社区的壮大，它的包容性增强，人们越容易在社区中找到兴趣相投的人，社区越容易接纳一个新节点，社区的生长速度逐渐加快。
2.密集化： 越是点位密集的地方，就有更大的概率增加一个节点。同时随着规模的扩大，新增节点带来的连边会越来越密集，人们的交互会越来越复杂，交互量会以比社区规模增速更快的速度增加。
3.多样化：社区增长必然会带来多样化的增多。但是社区规模越大，新增节点位于社区中心的概率越大，也就是说吸引同类人的概率越大，导致了多样化的趋势比社区的增长要慢。
关于更多匹配生长模型的科学性分析可前往文章——>粘性纽扣
无论是在虚拟的网络社区，还是在更大尺度上的城市。只要每一个个体人的能力有限，它只能感受部分信息，它的兴趣和技能只能覆盖整个社区的一小部分。它们会形成一个“局部”群体高效运作。而整个社区的活跃度也会随着这些“局部”的活跃而更加活跃起来。
让我们再回到大头针工厂，如果我们将劳动分工看作一种多样性，而人类的合作看作是一种粘连或者连接的过程，那么匹配生长模型事实上正是在刻画人类劳动分工合作的过程，即局部高效的运作推动了整体的高效。
除了社区生长之外，在这个世界中，还存在着大量超线性或亚线性的规则，这些规则的存在时刻挑战着我们习以为常的线性思维和世界观。如果你对此感兴趣的话，那么那么恭喜你找到了我们。
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作者：T.R.Y
编辑：孟婕
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