六度分隔第五章读书笔记
第一章介绍了我们所处时代的特点——高度相互连接。网络科学被提出作为一门新科学，用于研究这种相互连接的现象。作者通过讲述自己的故事和对网络的初步解释，引入了网络科学的概念和重要性。通过1996年美国电网故障的案例，展示了高度相互连接的系统的脆弱性。强调了研究相互连接系统的重要性，特别是在网络科学中的应用。简要介绍了网络科学的发展历程和面临的挑战，包括跨学科合作的必要性和复杂网络的特性。
第二章讨论了网络科学的跨学科特性，如何整合不同学科的知识和方法来研究网络。介绍了网络科学研究的初期工作，包括对社会网络、互联网等不同类型网络的分析。强调了网络科学在理解复杂系统中的应用，例如疾病传播、信息传递等。
第三章深入探讨了小世界网络的特性，即网络中的大多数节点都可以通过少数几步相互到达的现象，及其在不同领域的应用。
第四章则进一步介绍了无标度网络的概念，这类网络的节点连接度遵循幂律分布，对于理解互联网结构、疾病防控和信息传播等具有重要意义。
第五章：
米尔格拉姆的服从权威实验
米尔格拉姆的电击实验是他最著名的社会心理学研究之一，旨在探索个人在权威压力下的服从性。实验中，志愿者被告知参与的是一项学习与记忆的研究，他们的任务是扮演“教师”的角色，向“学生”（实际上是演员）提问并在“学生”答错时给予电击处罚。随着实验进行，“教师”被要求对“学生”使用越来越高的电压，即使“学生”表现出痛苦的反应。在“教师”拒绝或反抗时，有一个权威人物(穿白大褂的监督员)在场指挥,要求"教师"继续实验。
实验的关键在于，所有的电击和“学生”的反应都是假的，旨在观察“教师”在权威指示下对“学生”实施暴力行为的倾向。结果令人震惊，40名参与者中，有37名都愿意在被告知继续的情况下，将电压增加到可能致命的水平。
米尔格拉姆从这个实验中得出结论，普通人在权威的压力下，即使违背自己的道德观念，也可能执行残忍的行为。这一发现挑战了当时的社会心理学界，并引起了广泛的道德和科学辩论。实验揭示了官僚体系中权威与个人责任之间的复杂关系，显示在某些情况下，系统和结构可能使个体与其行为的后果隔离，导致对他人的伤害。
米尔格拉姆的研究，尽管存在争议，却显著地影响了心理学和社会学的领域，其工作成果深植于文化之中。他的实验结果，尤其是关于服从权威的研究和“六度分隔”理论，虽然惊人，却鲜少被质疑或深入探讨其真实性，部分原因是这些实验在当今的伦理标准下难以重复。这种情况反映了科学知识积累过程中的一个微妙点：一方面，科学的进步依赖于知识的累积，科学家往往基于已有的知识体系去探索新的问题，而不是质疑每一个细节；另一方面，科学家，像其他任何人一样，可能会犯错误或被误解，部分是由于人性的弱点，部分是因为真理本身的模糊性。
为了应对这些不可避免的错误，科学社区设计了一系列机制，如论证、同行审查、学术会议和研讨会等，旨在筛选和纠正错误。然而，这个过程并不完美，有时我们会发现长期以来被接受的某些知识实际上是错误或值得怀疑的。这突显了科学不仅是知识的积累过程，也是一个不断质疑、验证和修正的过程，其中包含了对已知知识的信任和对科学实践中不可避免错误的承认与纠正。
克雷菲尔德的发现
心理学家朱迪·克雷菲尔德在尝试重复米尔格拉姆的小世界实验时，遇到了无法实现的挑战，这引发了对米尔格拉姆研究真实性的进一步审视。克雷菲尔德发现，米尔格拉姆的实验设计和样本选择存在问题，如部分参与者实际上居住在目标所在地波士顿，而另一部分参与者是基于特定属性（如蓝筹股投资者）选择的，这可能影响了实验的结果和“六度分隔”概念的普遍性。她还发现，实际上成功完成任务的信件数量远低于公众普遍认为的，这些发现对小世界理论的普遍适用性提出了质疑。
在深入研究米尔格拉姆的原始数据和未发表的手稿后，克雷菲尔德发现了更多的问题和疑点。比如，一些实验的成功率非常低，这与公众普遍接受的观点相悖。此外，尽管存在对米尔格拉姆小世界现象的广泛引用和讨论，但很少有研究人员尝试重复他的实验，这可能是因为现代伦理标准限制了类似实验的进行。
克雷菲尔德的努力展示了在大规模网络研究中，尽管技术发展使得以新的方式（如电子邮件）进行实验成为可能，但诸如参与者动机低下等新挑战也随之而来，这进一步复杂化了对小世界理论的验证。她的工作揭示了科学研究中的一个重要教训：即使是广泛接受的理论也需要持续的验证和审视，特别是在可重复性和实验设计的准确性方面。克雷菲尔德的结论指出，对小世界现象的广泛认可可能缺乏坚实的经验支持，这对我们理解和应用该理论提出了重要的思考。
小世界现象及其在现实世界中的应用问题
虽然小世界理论提出任何两个人之间都可以通过较短的社会联系链相连，但实际上发现这样的短路径并不简单。理论上的小世界网络模型与米尔格拉姆的实验结果之间存在着重要差异，特别是在如何实际发现这些短路径的能力方面。
广播搜索和直接搜索是两种不同的信息传递方式。广播搜索涉及向网络中的每个人广播消息，直到消息到达目标，但这种方法会导致信息过载。直接搜索则更加精细，涉及将信息逐步传递给看似更接近目标的人，但这要求每个参与者都有能力识别哪条路径更短，这在实际中是一个挑战。
问题的核心在于，即使理论上我们与世界上任何一个人的距离都很近（即“六度分隔”），在没有全局视图的情况下找到通往特定目标的最短路径却是困难的。这反映了在复杂网络中进行有效搜索所面临的困难，尤其是在缺乏全面信息的情况下。这也提示我们，现实世界的社会网络比理论模型更加复杂，涉及多个维度的社会距离和联系。
小世界里的搜索问题
计算机科学家琼·克莱因伯格对小世界现象的理解做出了关键性的突破。克莱因伯格的研究关注于网络中个体如何实际找到短路径的问题，这与先前仅关注短路径存在性的研究不同。他的动力部分来源于米尔格拉姆的实验，尽管存在对米尔格拉姆实验真实性的质疑，克莱因伯格更关注于如何在信息极其有限的情况下，通过直接搜索找到目标。
克莱因伯格指出，如果真实世界的网络结构像先前模型那样随机连接，则直接搜索几乎是不可能的。他提出了一个新的网络模型，其中节点间随机连接的概率随着它们之间的距离增加而减少。
克莱因伯格的二维格模型。每个节点和它四个最近的邻居连接，并随机地和一个其他点连接。
生成随机连接时的概率γ作为节点在格中距离的函数。当γ为零的时候，所有连接的机会是均等的。当γ很大的时候，只有在格中相近的节点才会连接。
克莱因伯格发现，在这种模型下，当连接概率的衰减速度与距离的增加速度处于某种特定比例（即参数γ等于2）时，网络达到了一种理想的状态，既能利用局部结构进行导航，又能有效利用长距离的捷径。
这个发现意味着，当网络满足克莱因伯格条件时，个体只需将信息传递给看似离目标最近的朋友，便能有效地找到短路径。这种方式不要求发信者了解到达目标的完整路径，而是假设链条中的下一个人比自己更接近目标，并能更好地推动搜索进入下一阶段。这种模型揭示了，有效的网络搜索不仅取决于网络中短路径的存在，还依赖于网络结构是否允许个体利用局部信息进行有效导航。
克莱因伯格用一张很好的图 画去表达这个理念。他引用了沙尔·施泰因伯格（Saul Steinberg）的画 “从第九大道观察到的世界的图像”。在这张画中，第九大道占去了整个画很大的空间，随后西曼哈顿第十大道的一部分和哈得逊河也逐次展示出来。从而展示了哈得逊河的出口，通向太平洋，一直通向整个世 界。
克莱因伯格的工作强调了理解社会网络的重要性，不仅要考虑网络的随机性，还要考虑网络的地理和社会结构。虽然他的模型简化了现实世界的复杂性，但为进一步研究社会网络的动力学和结构提供了理论基础，开辟了进一步探索社会网络如何影响信息传播和搜索效率的道路。
社会学反击
纽曼和作者在考虑直接搜索问题时，对克莱因伯格条件的反思和扩展。他们认为，虽然克莱因伯格的模型在理论上解释了小世界网络中短路径的发现机制，但实际上人们在定义社会距离时，并不完全遵循这一模型。
三角形的任意两边之和都小于或者等于第三边。“社会距离”似乎并不遵循三角形不等式。
在社会网络中，距离的概念存在着一定的自相矛盾性，原因在于我们用两种不同的方式来测量距离，而这常常会引起混淆。一种是通过网络的距离来衡量，即通过连接两点的最短路径的链接个数来定义；另一种是通过所属的小组、机构和活动来定义我们与他人之间的距离，这反映了社会属性的多维性。
世界按照单一维度进行的层次划分。A和B的距离就是他们最低的公共上级节点的高度。
个体不仅仅是属于某个小组，他们还需要通过不同的社会层面将自己放入一定的社会空间中，来评价与他人之间的相同点和不同点。这种分类方式让人联想到施泰因伯格的画作，其中通过逐层细分，形成了从属关系网络的图像。在这样的网络中，人们通过不同的社会标度定义彼此之间的距离，这包括地理位置、职业、宗教信仰等多个维度。
在参数空间里的阴影部分内，社会网络是可搜索的。即使社会 群体的相似程度较大的时候（α< 0），只要允许他们运用多维社会网络 （H），他们就都是可搜索的。而符合克莱因伯格条件的只有一个点。
在P2P网络中搜索
作者通过比较Napster和Gnutella两种P2P网络，探讨了集中式与分布式数据库的优势和劣势。Napster作为一个具有集中式目录的P2P网络，虽然在定位文件上效率较高，但因为依赖于中心服务器，一旦遭遇法律或技术问题，整个网络就可能崩溃。相比之下，Gnutella采用了一种真正的分布式模型，每个节点都参与到文件的搜索和分享中，不存在中心服务器，因此在理论上对抗法律和技术干扰的能力更强。然而，由于缺乏中心目录，Gnutella在搜索效率上遇到了困难，特别是随着网络规模的扩大，搜索所需的信息量急剧增加，导致网络性能下降。
这反映了社会网络中直接搜索的一些基本问题：如何在没有全局视角或中心控制的情况下，有效地在网络中导航和搜索。这也暗示了，在设计和维护大规模网络时，需要考虑网络的可搜索性和扩展性之间的平衡。
有效的搜索算法应该尽可能只依赖于本地网络信息，而不是依赖于昂贵且可能脆弱的中心目录。这一观点得到了伯纳多·休伯曼和拉达·阿达米克在P2P网络搜索研究中的支持。阿达米克和休伯曼提出了一个搜索算法，凭借这个算法，节点直接向与它们连接最多、速度最快的邻居请求，邻居再查询它的本地目录以及它邻居的目录。为得到一份请求的文件，不断地重复这个过程直至这个文件最终被找到。按照这种方式，每个请求很快就被定位到一群相对数量较小的中心。这是一种典型的无标度网络，并且共同连接了网络的大部分。通过随机地搜索这个中心网络，该小组证明，大多数的文件可以在一个相对较短的时间内被找到，而没有加重网络整体的负担。像这个方法一样巧妙的是，他们提出一个对于主目录脆弱性的解决方案——中心必须比普通节点有更高的性能，并且网络的性能依赖于关键中心的可操作性。相比之下，社会网络的可搜索性像是一个具有更高平等性的操作。在我们的模型中，普通的个体有能力找到短路径，因此不需要有特别的中心。
第六章主要探讨了互联网上病毒的传播、流行病的数学模型以及小世界网络中疾病的传播机制。作者通过分析不同类型的网络（如随机网络、小世界网络、无标度网络）对疾病传播速度和范围的影响，阐述了如何通过网络结构来理解和预防疾病流行。此外，还讨论了系统的故障和坚固性，指出即使在高度连接的网络中，也存在通过改变网络结构来增强系统稳定性的可能性。
第七章探讨了个体如何在社会网络中做出决策，以及这些决策是如何在网络中传播，形成集体行为的。通过分析信息级联、市场外部性等概念，展示了个体决策是如何被群体行为和社会规范所影响，以及这些决策是如何导致群体错觉甚至是集体癫狂的。
第八章详细分析了社会网络中的阈值模型、信息级联以及这些现象如何影响社会动态。作者讨论了社会网络中的相变和信息级联，指出个体行为的微小变化如何通过网络传播，导致整个系统的巨大变化。此章还探讨了网络坚固性和可预测性的关系。
第九章讨论了网络如何促进创新和适应，以及在面对外部冲击时如何恢复。通过分析不同网络结构对创新传播和系统适应性的影响，作者指出了网络多样性和连接性对系统恢复力的重要性。
第十章作为全书的总结，回顾了网络科学对理解我们相互连接的世界所提供的见解。作者讨论了网络科学作为一门新兴学科的未来发展方向，以及它如何帮助我们更好地理解复杂系统中的现象，如疾病传播、社会动态以及技术创新等。
