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世界是怎么连起来的？——读《链接》

第一次看到《链接》的书名，是在混沌创投营的课后作业里。号称『复杂网络奠基之作』，感觉这本书的来头不小，我就果断在Kindle上下载了。读到一半，发现是作者巴拉巴西（Barabasi）的早期论文串讲，为了方便前后翻看，又购入一本纸质版。也算是『还巴爷一张电影票』吧！

段小张 1795 字

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先扯几句闲话。后面又看了巴拉巴西的另一本书《爆发》（不是很推荐，暂且按下不表），发现巴爷有个套路：

讲一个故事，抛出一个问题；

然后相当的笔墨给出一个『错误/过去』的解释；

笔锋一转，再讲自己『正确/更新』的观点；

《链接》的问题是：我们生活在一个复杂的网络之中，这个网络是什么样的呢？这里的网络，不仅包括了互联网，还有人际关系网络，自然界的食物链，人造的输电线网络，航空物流网络，小到神经细胞网络，病毒的传播网络，etc. 了解这个网络的『结构』很重要，它决定了黑客的攻击会不会导致整个互联网的瘫痪，或者停电事故的影响范围，或者流行病的传播轨迹，等等。

错误/过去的解释也很简单。在20世纪初，人们认为网络的链接是随机建立的。设想两个人是否认识，两个网页是否连同都是掷骰子决定的，当网络足够大之后，几乎所有节点都有差不多相同的链接数。按照这个假设，地球上60亿人的朋友数量做个统计，朋友数量偏离均值的人会非常少（其实是泊松分布，随着偏离程度成指数下降）—— 即所有人都差不多，很少有人非常善于交际，或者极不合群。这种网络结构由埃尔德什提出，在书中称为随机网络模型。

这个简单粗暴的模型和我们的日常经验显然不符。百度在搜索引擎市场一家独大，也卡住了PC互联网的最大流量；在移动端，微信/头条/快手几个过亿日活的App，也占据了大多数的用户时间；之前的人人，还是今天的领英，牛人们都有几千的好友网络，而一般人通常两三百的链接。显然，这种数量级上的差异，不太可能是『随机链接』造成的。

谜面讲完了，接下来自然是揭开谜底（作者『更新/正确』的观点）的时间了。作者按照时间顺序讲了一系列论文的发现，基本上遵循了循序渐进的原则，但稍显繁复。段郎认为，从模型（Model）和参数（Input）两个角度考虑事物，思路可以更清晰。套用一下这个认知模式：

模型（Model）：巴拉巴西认为复杂网络的模型可以描述为『无尺度』的生长模型（Scale Free Network）。一方面，即每个节点的链接数量是服从幂律分布的（少数节点有大量链接，多数节点只有很少链接）。之所以叫做『无尺度』，是因为找不到一个尺度（节点的链接数量），能够代表所有的节点特性。另一方面，这个模型的特点在于它是不断增长的，是一个动态的模型；

参数（Input）：作为通俗读物，作者基本回避了公式和推导，但每次模型的演进，通常是引入更多参数来实现的。参数越多，模型越复杂，当然也越接近现实。这些参数包括：

链接数：资历老的节点通常会有更多的链接，新加入的节点一般也会选择链接比较多的节点。从而形成了『富者愈富』的局面（作者称之为偏好链接）。例如，互联网诞生初期，新的网站会先和雅虎建立链接，从而才有流量。三次元世界里，不知名的演员，通常只有和明星/知名导演合作后（建立链接），才会获得关注；

适应度：老资历的如果都『基业长青』，那世界就太无趣了。谷歌接替雅虎，苹果反超诺基亚，后起之秀总要有『逆袭』的机会才行。学者们在模型中又加入了『适应度』这个变量，以表示节点的竞争力的强弱。简言之，链接数相同的情况下，后加入的节点会优先选择适应度强的节点连接；

方向性：互联网上的URL都是单向的。我们从主流网站（门户，搜索引擎）上很容易导航到专业网站（如段郎的个人页面），但从个人网站，公司网站上很难回到主流网站。加入这个参数后，可以将方向性的网络分成『In大陆，Out大陆，中央核心和卷须』四个部分，无论从何处出发，无论点击多少次，至少有一半的万维网无法看到。这是很有意思，也很出乎意料的一个结论；

模块化：细胞中的功能性组织，万维网上的社区，乃至计算机的硬件架构，都是模块化的。引入了模块这个概念后，无尺度网络进一步贴近了现实：大量较小的，连接度高的模块，分层次地组合成一个更大的，但连接度较低的模块。中央的枢纽节点保证了模块间通讯的畅通。一图胜千言，作者给出的示意图很好地具象化了『模块』这个概念。

作为网络科学的入门读物，『链接』很好地平衡了学术严谨性和可读性。同时，在认知的方法论上也给予段郎一定的启发。历史上，人类主要是采用『还原论』的方法来认识世界：要理解整体，需要先理解各个组成部分。从人体自身来看，西方的医学是伴随着解刨学的进展不断推动的。化学和物理学则随着人们对物质结构的认识（元素/分子/原子/夸克等）而逐层推进。

但还原论也有局限。撞上复杂性这堵墙后，需要跳出局部，从整体的视角看问题。我对中医没有研究，但中医炼出的『经络/穴位』理论，隐隐然也是一种人体『网络/节点』的描绘吧（求不要被拉黑）。

从网络的视角（包括网络的结构，演化，特性等）来审视这个世界，有助于我们理解复杂性，发现一些新的问题。正如巴拉巴西所言，『网络是描述任何复杂系统的前提，复杂性理论不可避免地要站在网络理论的肩膀上』。