早起读书第444天|人和人是如何相互影响的？

早起读书第444天

阅读书籍：《复杂之美》

作者：【美】约翰·H·米勒

翻译：潘丽君

阅读范围：P100——P122

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-《复杂之美》-

book notes

人和人之间如何相互影响？

如果你住的小区里，每天都有很多人在运动，其中也包括跟你关系很好的邻居，那么你会开始运动么？

你可能会想，我为什么要效仿他人？

实际上，任何复杂系统的核心都是一组互动的主体。如果追踪互动主体，就会发现他们之间存在的互动网络。不同的互动系统中的网络类型、网络结构都会影响系统范围内的个体行为。大多数社区中，居民的行为都会受到社区内其他人的影响，尤其是关系较为紧密的邻居。

为了弄清楚人和人之间是如何相互影响的，我们假设，如果上周你的左右邻居都与你的行为相反，那么这周你可能就会调整自己的行为，如果没有，那你的行为可能还会延续一周。

这种行为模式乍一看是少数服从多数的原则，但实际上，你是否会运动只与你两个比较亲近的邻居有关。随着时间推移，邻里之间的相互影响会辐射的越来越广，最初的绝大多数行为可能会传遍整个社区。

比如，我们家小孩上幼儿园的决策就极大地受到了小区里其他同龄小孩家庭的影响，一个小区会有好几个孩子都在同一个幼儿园。

在更为复杂的网络系统，我们可能不仅被朋友的影响，还可能受到朋友的朋友的影响。如果再加入互联网络的因素，那么这个相互影响的过程就将更为复杂。

一群爱运动的人，可能会由小区逐渐扩散到隔壁小区，将隔壁小区爱运动的人也吸纳进来建了个微信群之类的。这个系统的动力就像由一组有着共同行为的组织彼此之间采取形同的动作而逐渐形成的。

渐渐的，会有与运动小组完全相反的吃喝小组出现，当这两个小组出现时，就产生了一条稳定的边界。那么两个小组会越来越稳定，但其中可能会有重叠的人。比如你在运动群里，但你的朋友却在吃吃喝喝群里，一段时间后，有可能你会受其影响的人成为了不运动的人，当然也有可能你朋友被你影响开始了运动。

这个模式可以启发我们去研究一个社群是如何瓦解的，也可以让我们找到使得社群或者邻里之间更和睦的方法。比如有针对性地去改变某些特定人群的行为，从而对系统整体行为产生积极性。

研究者调查了各种网络，包括脸书上互相关注的人，电力系统网络、大脑中神经元的连接等等，越来越多的证据表明，这些网络有着深厚的共同结构。了解了这个结构，可以为网络如何形成、如何做出决策的统一提供基础。

相似终将相遇

1969年，美国经济学家托马斯·谢林创建了一个有趣的隔离模型。假设每个居民占棋格上的一个空格，那么每一个居民周围都会被相仿的八个方块包围。

把每个居民的属性分为X和O，假设这两种类型是相互包容的。如果每个居民的邻居中至少有30%的人与自己属于同种类型，他就会待在原地不动；如果这个比例低于30%，那这个居民就会随机转移到其他空白格子上去。

如果按初始阶段的推理，居民几乎不会形成隔离的存在。但实际上却并非如此。因为一个居民移动了，就相应的会影响他周围八个人的状态比例，也会促使他们开始移动。然后某个类型逐渐稳定，开始慢慢吸收附近同一类型的居民，系统慢慢发展壮大。（下图为纽约市种族分布的情况）

通过这个，我们可以了解到，积极的反馈回路可以引发系统迅速生成新的自我增强配置，与开始时的状况完全不同。微观的行动不一定导致宏观一致的结果

如果我们改变互动网络，就可能触发系统中完全不同的行为。隔离的系统中的关键驱动因素是给定的因素，与邻居的邻居的重叠度有多高。

比如你要进入一个圈子，那么关键的点在于你有朋友在这个圈子，且你跟你朋友的朋友也很聊得来。

红色的点是白人聚集地，蓝色的点是黑人聚集地，黄色的点是亚裔聚集地，这幅图体现出了非常明显的种族隔离。"

互联网放大了人与人的互动性，我们可以随时与更远距离的人顺畅沟通，能够与“素未蒙面”的陌生人成为朋友，甚至合作伙伴。

所以你散布出来的你的信息，很有可能就产生着你意想不到的影响，决定着什么样的人会向你靠近。

记得之前听罗振宇的演讲，有一句话让人印象很深：“互联网只是个工具，你才是那个彼岸，让别人可以通过互联网找到彼岸的你。”

相似的终将相遇，不再是一个梦。