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流言止于熟人？(1)
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在拙作《竹筏还是灯塔——数据洪流中的科学方法》(2)中，我曾写道：“互联网既是信息库，也是垃圾场。”在这“垃圾场”中，有一类“垃圾”具有很大的影响力，那就是流言。互联网上的流言是如此众多，我们不仅时常能够听到，甚至很可能曾在有意无意中传播过它。
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无论可靠的信息还是流言，都是数量巨大且深具影响力的。它们究竟是如何传播的呢？这个问题几十年来吸引过不少人的关注，心理学家、社会学家、统计学家等都对信息或流言的传播进行过研究，其中比较著名的是美国社会学家格兰诺维特（Mark Granovetter）的研究。在那项发表于1973年的研究中，格兰诺维特对人与人之间的关系进行了分类，将关系疏远的称为弱联系（weak tie），关系密切的称为强联系（strong tie）。在这基础上他提出了一个结论，那就是信息的传播主要依靠弱联系——或者换句话说，信息主要是通过关系疏远的人传播的。
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这一结论多少有些出人意料，因为在直觉上，关系密切的人——即所谓的强联系——似乎才是更主要的信息来源。不过比结论更出人意料的乃是结论背后的数据。那数据——你相信吗——仅仅来自对经由朋友介绍而找到工作的几十人的采访。通过采访，格兰诺维特发现那些人多数是经由较为疏远的朋友（即弱联系）的介绍而找到工作的，于是就做出了信息的传播主要依靠弱联系这一结论。在并不面临实质困难的情形下，采集的数据如此稀少（只有几十），选取的例子如此特殊（只是找工作），做出的结论却如此宏大（针对信息的传播），这样的研究虽一度遭到拒稿，最终却以《弱联系的力量》（The Strength of Weak Ties）为题发表在了《美国社会学杂志》（American Journal of Sociology）上，并成为了引用数超过23000的经典论文，这恐怕是社会科学独有的奇迹。
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不过，经典自有经典的魅力。2013年3月，美国东北大学（Northeastern University）的研究者卡塞（Marton Karsai）等人的一项新研究将那篇40年前的经典重新推上了新闻频道。卡塞等人注意到，信息传播领域的研究有一个传统的局限性，那就是所涉及的大都是对时间平均后的静态数据。为了突破这一局限性，他们决定对动态数据展开研究。为此，他们采用了某个欧洲国家几百万人之间数以亿计的手机通话记录，那些记录每一条都标有时间，从而很便于研究信息传播的动态过程。
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经过研究，卡塞等人提出了一个新的结论，那就是强联系对信息或流言的传播有着阻碍作用，不仅会减慢传播速度，而且还会减小传播范围。这个结论与格兰诺维特早年的结论，即信息的传播主要依靠弱联系，可以说是互补的——当然，也同样有些出人意料。不过社会科学中的很多东西，当你有了结论之后，往往总能找到定性的说法来“解读”。拿卡塞等人的观点来说，那“解读”就是：关系密切的人乃是熟人，熟人往往形成圈子，从而使信息的传播局限在圈子里——或者换句话说，通过强联系传播的信息往往会局限在由强联系组成的子网络中。听起来有几分道理，却又不尽然，作为“解读”恐怕就只能如此了。
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常言道：流言止于智者。但若格兰诺维特和卡塞等人的研究结论可靠，这“常言”似乎该改为“流言止于熟人”了。
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不过，现在做改变还为时太早，因为卡塞等人的研究以数据多寡而言虽远比格兰诺维特的研究强，在其他方面却仍很薄弱，不仅采用了很特殊的数学模型，所依靠的手机通话这一特殊信息渠道也是软肋，因为与互联网、报纸、电视等其他渠道相比，手机通话的对象是明显偏于熟人（或强联系）的，从而并不能对强联系与弱联系的作用给出有效对比。而且手机通话未必是信息传播的主渠道，其代表性也是很成问题的。不仅如此，信息——尤其是流言——的传播跟国民性格及文化、历史等诸多因素有着密切关系，从而很可能是因国家、民族而异的，卡塞等人的手机通话记录来自单一国家，从而很可能已叠加上了那些因素的影响。事实上，卡塞等人自己也承认，目前尚不存在真正普遍的图景，对信息传播的研究还有很长的路要走。
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(1) 本文发表于《科学画报》2013年第7期（上海科学技术出版社出版）。
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(2) 此文已收录于本书。
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 [:1707629782]
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 马丁利模型(1)
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2012年底，阿里巴巴创始人马云发表了著名的“油罐车”比喻，把读书太多的人比喻成油罐车，建议“别读太多书”。仿佛跟这一比喻唱对台戏，2013年底，微软创始人比尔·盖茨（Bill Gates）表示自己无论到哪里总是带着几袋书，以便在旅行、等待、休假及夜晚阅读。
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比尔·盖茨不仅有广泛的阅读兴趣，而且还对教育及科研进行过很多资助，他的微软公司（Microsoft）甚至直接参与了一些与公司业务并无直接关系的科研项目。这种项目的一个例子就是“马丁利模型”（Madingley model）——一个模拟生态系统的数学模型。马丁利模型是微软的计算生态及环境科学组（CEES）与联合国环境规划署世界保护监测中心（UNEP-WCMC）的联合研究项目，以后者所在地英国剑桥的马丁利（Madingley）村而得名——因为那个美丽的村庄是这一模型的发源地。
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模拟生态系统是一个很久以来就吸引着科学家们兴趣的课题。两百多年前，英国学者马尔萨斯（Thomas Malthus）的人口模型就可以算是这一课题上的早期研究，只不过涉及的是单一物种——人类。一百多年前，美国数学家洛特卡（Alfred Lotka）提出的“弱肉强食模型”（predator-prey model）将此类研究扩展到了两个相互竞争的物种。在一些新近研究中，物种的数量已被增加到了数以万计，方法则转为统计手段。不过，统计手段虽然强大，与具体生态机制的联系却比较薄弱，从而不利于研究诸如某个特定物种对生态系统的影响之类的细致课题。马丁利模型在这方面可以说是填补了空白。
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马丁利模型——在其研究者看来——是对生态系统的首次全面模拟，这种模拟是建立在对生态关系（比如捕食者与猎物之间的大小关系、动植物之间的关系等）、物种与环境的关系（比如海洋、陆地对生物的影响等），以及环境本身（比如气候、污染、人类的影响等）的数学描述之上的，涵盖范围则是陆地上和海洋里的各种动植物，冷血的、温血的、食草的、食肉的、高大的、低矮的……无所不包。马丁利模型的研究阵容也十分强大，包括了生物学家、生物化学家、生态学家、计算机专家等诸多专业人士。与马丁利模型有关的论文则被发表到了诸如《自然》（Nature）、《皇家学会报告》（Proceedings of the Royal Society）等知名刊物上，并被许多媒体所报道。
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通过马丁利模型，科学家们不仅可以预测地球上各类生物的生存前景，而且还可以研究各种生态条件的变更——比如取走某些物种（模拟物种的灭绝）或引进某些物种（模拟物种的侵入）——会对生态系统产生什么影响。这种近乎于能随心所欲地改变乃至创造生态系统的自由度被英国《每日邮报》（Daily Mail）形象地比喻为是用计算机来模拟上帝。但这种模拟既不是神话也不是游戏，而是被寄予了实实在在的厚望，比如很多人希望它能指导人们保护生态系统。
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当然，厚望能否实现，关键还得看马丁利模型对生态系统的模拟是否可靠，而这在学术界尚有不小的争议。怀疑者认为像生态系统那样的复杂系统是无法用马丁利模型来模拟的，更遑论用它来指导人们保护生态系统。支持者则认为，马丁利模型与现实数据之间已经有了不错的吻合，足以说明其可靠。支持者甚至举了一个特殊的例子，即马丁利模型对海洋鱼类的一次模拟给出了比现实数据大一个数量级的结果，貌似很糟糕，后来却发现现实数据本身存在一个数量级的误差，从而非但不见得糟糕，反而有可能是马丁利模型的“第一次预言”。不过，这个例子虽是为了凸显马丁利模型的可靠而举的（在貌似不可靠之处依然可靠，无疑是可靠的高级境界），但容易被支持者们忽略的是，误差是一柄双刃剑，既可以挽救模型与现实间的不吻合，也可以抹杀彼此间的吻合。比如那些“不错的吻合”有多大的误差？是否真有那么“不错”？就常被略而不提，而它们对于判定马丁利模型的可靠与否也是很重要的。这方面的分歧估计还会持续一段时间。但不管怎么说，马丁利模型作为一项科学探索无疑是值得赞赏的，对这种探索的支持也无疑要比发表“油罐车”之类的比喻更有“正能量”。
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(1) 本文发表于《科学画报》2014年第7期（上海科学技术出版社出版）。
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 [:1707629783]