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[3] 预测公司由多恩·法默、诺曼·帕卡德和詹姆斯·麦圭尔三人于1991年在美国新墨西哥州首府圣达菲市创立，该公司运用多种预测技术建立金融市场的黑箱交易系统。2005年，预测公司被完全收购，成为瑞银集团的全资子公司之一。
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[4] 2010年下半年，IBM收购了从事数据库分析的Netezza公司以及提供网络分析软件的公司Coremetrics。2011年，惠普公司斥资104亿美元，买下了擅长语义分析的软件公司Automony。
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[5] IOE指的是IBM、Oracle（数据库软件提供商）、EMC（存储设备提供商）。去IOE运动主要是指阿里巴巴等公司筹划使用成本更低廉的软件取代上述三家公司，以消除IOE垄断并降低成本。——编者注
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投资革命：移动互联时代的资产管理 第三章 社交网络与群体行为
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2006年，“网民”成为《时代》周刊年度人物。“祝贺！你成为《时代》周刊的‘年度人物’。2006年年度人物是我们中的每一个人。”《时代》周刊的解释是，“社会正从机构向个人过渡，个人正在成为‘新数字时代民主社会’的公民。”2006年年度人物是互联网上内容的所有使用者和创造者。对个人的关注，无疑很重要。
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令人感兴趣的是，“乌合之众”遇到了互联网，会产生何种化学反应？无疑，对于移动互联网时代的资产管理，这是个具有前瞻性的问题。
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探究人类行为
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当今世界，互联网正在经历一场深刻变革：网络正在脱离以内容为核心的构建方式，转而以人为核心进行彻底重构。这种转变源于技术变革、移动智能终端设备的普及，但从根本上是为了适应、满足人的社交本性。从本质上说，人都是社会性动物，社会关系是人类社会构成的基本单元。
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社交网络为人类的社会行为提供了一个便捷、真实的平台。社交网络也就是“网络+社交”，其本质就是人，就是朋友，就是关系。关系、互动、信息、服务都在以社交网络为基础重新组织。
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现在Facebook已成为全球最大的社交网络，已有12亿人在上面建立了1 000亿个联系，每日活跃用户超过7.5亿。Facebook更建立了一个基于社交网络的生态系统，其中包括平台广告、平台店铺、支付系统、虚拟/实体商品销售、团购优惠、第三方网站社交插件等。
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Facebook的成功在于将人们线下的真实社交生活搬到了线上。Facebook通过帮助人们相互联系、分享观点，改变了传统互联网中信息自上而下的基础架构，让人们来决定信息内容，重塑了信息的传播和消费方式。过去，新闻机构帮人们进行信息筛选，替所有人决定什么信息值得放在报纸、电视和杂志上，而社交网络的出现，彻底改变了信息单向传播的模式。人们从信息的接受者变成信息的制造者和消费者，人们呼唤世界真实信息的心理和诉求得到了满足。
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在社交网络上，人们真实的社交关系数据也为人们探求自身行为提供了可能。20世纪最著名的哲学家之一，卡尔·波普认为，“人类最古老的梦想之一——预言的梦想，即如果我们能知道将来我们会遭遇什么，我们就能据此调整我们的策略并从中获利。但一旦涉及人类行为，预测就会变得不可能。”社交网络的兴起开始挑战这一观念。
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尽管社交网络在预测人类行为方面还存在诸多争议，但毋庸置疑的是社交网络正逐渐趋近于人们的现实生活，同时也为我们创造了一个历史机遇——提供了关于数亿人的而不是少数人的行为数据。
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过去几年间，这些数据使得大批科学家在强大计算机和新技术的支持下，得以研究人类行为背后的深意。同样，研究结果令人振奋：人类的大部分行为都受制于规律、模型以及原理法则，而且它们的可重现性和可预测性与自然科学不相上下（据全球复杂网络研究权威巴拉巴西语）。
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从小世界、幂律到长尾
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我们都有这样的经历。当我们和陌生人聊天时，有时会发现彼此有共同的朋友，令人不禁感叹世界真小。
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几十年前，美国哈佛大学社会心理学家斯坦利·米尔格拉姆做了一个实验。他将一些信件交给志愿者，要求他们通过自己的熟人将信件传到指定的人手里。最后，294封信件中有64封最终送到了目标人物手中，而每封信件平均只需要5次转发就能够到达目标人物。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6个人。这就是所谓的“六度分隔”理论，或称“小世界现象”。
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1998年，美国康奈尔大学的博士生邓肯·瓦茨和他的导师斯蒂文·斯特罗加茨分析了演员的关系网络、美国西部的电力网，研究发现网络中大部分节点彼此并不相连，但节点之间经过少数几步就可到达，也就是存在“小世界现象”。此后，研究人员发现在真实世界的网络中，“小世界现象”同样普遍存在。
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后来，瓦茨重新解释了小世界中最重要的两个参数是集聚系数和平均距离，并要求：集聚系数不能太高也不能太低，平均距离不能太远也不能太近。这样的网络社会是一个有情感、不是很冷漠的社会。我们生活的世界就具有小世界网络特征，而当前的社交网络都是根据小世界网络设计的。
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瓦茨和斯特罗加茨观察了演员网络和美国电力网络的连接分布图，他们本预计会发现经典的“钟形曲线”（正态分布），然而得到的竟然是“幂律分布”。也就是，有的节点拥有很多连接，有的节点的连接数却少之又少。
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研究人员进一步发现，幂律分布广泛存在于自然和社会生活的方方面面，且表现形式多种多样。从地震规模大小、人类战争规模、人类语言中单词频率、社会财富，到细胞中蛋白质的相互作用网络、大脑神经网络，都存在幂律分布法则。它们的共同特征是高度的集群性、不均衡的度分布。
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在发现幂律分布之前，人们对互联网有一种典型的误解，认为网络是扁平化的。事实上，网络拥有介于扁平化（如市场组织）与结构化（如分层组织）之间的一种结构，兼具二者特征，但又不同于二者。巴拉巴西把它称为“无标度网络”，这种网络兼具“大世界”和“小世界”特征，而幂律是无标度网络最核心的现象。
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