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[新浪科技综合]为什么社交圈子150人刚刚好？用复杂网络和群体智慧理解邓巴数新浪科技综合2020-08-17 10:46:340阅

来源：集智俱乐部
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图1/9牛津大学人类学家罗宾·邓巴 ， 根据实际观察 ， 发现人类及猿猴的社交网络 ， 一般来说 ， 大小为150左右 ， 这就是所谓的邓巴数 。 7月20号的PNAS论文“通过复杂性 ， 将人类社交网络的大小和功能关联起来”一文 ， 用受伊辛模型启发的多主体模型 ， 对于为何会出现邓巴数这一问题 ， 给出了全新的解释 。 本文在解读该论文后 ， 结合其它两篇相关论文 ， 从群体智慧与群体博弈视角 ， 对邓巴数成因进行讨论 。[新浪科技综合]为什么社交圈子150人刚刚好？用复杂网络和群体智慧理解邓巴数新浪科技综合2020-08-17 10:46:340阅
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图2/9何为邓巴数
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图3/9不论你的微信好友有多少 ， 真正和你有着密切交往的 ， 一般就是150人 。 有了这段描述 ， 相信很多读者对邓巴数都不会陌生 。 1992年 ， 人类学家、演化心理学家、灵长目动物行为研究专家邓巴首次指出灵长类脑容量与平均社群规模存在相关性 。 而人类的脑容量（CR）代入公式：
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图4/9可以根据人类的脑容量 ， 估算出人类能够维持的社交网络大小N为148人 。 而在之后的诸多研究中 ， 表明不论是何种文化及语言 ， 是否使用诸如互联网等现代工具 ， 每个人能够维持社交关系是150人左右 。
由此邓巴数成为了人类学研究的招牌成果 ， 邓巴数能解释为何初创企业超过150人之后 ， 无法采用扁平化管理 ， 而需要采取层级化的管理模式 ， 因为管理者无法认识公司里的所有人 。
然而 ， 对神经科学更为熟悉的读者 ， 会觉得一个人的智力水平 ， 不能简单的用脑容量代表 。 相同脑容量的个人 ， 智力水平会差距很大 。 并且大脑始终具有可塑性 ， 出租车司机能记住城市中每条小巷的位置 ， 这背后的记忆量 ， 远大于150人日常联系人的记忆所需 。
可为何再人类社会中 ， 根据邓巴在《社群的进化》一书在的描述 ， 无论科技如何进步 ， 不论是需要层级管理的公司的规模 ， 军队的最小作战单位 ， 还是村落的人数 ， 基本都是150人左右 。
社交网络中的信息交流效率 社交网络并非越大越好
对于上述问题的回答 ， 一种可能的方向是 ， 并非是人类的大脑决定了人类能够维持的社交网络只能是150人 ， 而是如果一个人经营的社交网络人数超过了150人 ， 那么就会阻碍信息的顺畅传达 。
例如每天平均花5分钟和一个人交流 ， 如果想和150人维持日常交际互动 ， 那就需要花12.5小时 ， 而若是想与更多人交往 ， 则在一定程度上会让人在交流过程中心不在焉 ， 从而使得沟通变得低效 。 用科学的语言来描述该现象 ， 即不同大小社交网络对应的信息传递速率的规模指数 ， 并非单调线性递增的 。
所谓规模指数（scaling index）这一术语 ， 来源于以杰弗里·韦斯特为代表的研究者们 ， 其是用来描述系统性能如何随规模变化的指标 。 在他的科普著作《规模》一书中 ， 根据不同系统的性能是如何随系统规模变大而改变的 ， 将系统分为三类 ， 分别是超线性（规模指数大于1 ， 城市越大 ， 创新的增长越快） ， 线性（规模指数等于1 ， 经过对数变化后 ， 大小的变化和功能的变化速率相等）及亚线性（规模指数小于1 ， 系统变大后 ， 功能的增速变得跟不上大小变化的速率） 。
社交网络的大小和其信息传递效率之间的关系 ， 属于亚线性 ， 即并不是社交网络越大 ， 沟通越顺畅 。 而所谓大有大的难处 ， 指的则是规模指数和系统的大小呈倒U型 ， 一旦超过了某个值 ， 那么网络变大后 ， 沟通效率的增速会下降 。 上述的规模指数最大值 ， 又被称为临界点（critical point） 。
临界点会让一些了解复杂科学的读者想起伊辛模型 ， 而在2020年这项PNAS研究中 ， 研究者基于决策模型（decision-making model）这个伊辛模型的变种 ， 计算不同大小的网络对应的规模指数 ， 发现规模指数最大的网络大小 ， 正好位于邓巴数附近 。
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图5/9图1：不同大小的网络 ， 在决策模型下对应的规模指数 ， 在150附近 ， 规模指数最高 ， 为0.67这样的巧合 ， 让我们能够对为何邓巴数如此普遍 ， 给出一种全新的解释 。 并不是人类的大脑不支持人类建立更多的连接 ， 而是规模法则决定了 ， 一旦社交网络超过了邓巴数 ， 那反而会弊大于利 ， 不利于群体智慧的涌现 ， 从而使得整体来看 ， 每个人的社交网络的大小在150人左右 。
另一个关于种群大小的研究 来自蜘蛛猿的实证数据
上述PNAS研究中 ， 用到的数据都来模型产生的模拟数据 。 而最近圣塔菲研究者的一篇基于真实数据的对灵长类动物种群大小的研究 ， 指出蜘蛛猿的种群大小 ， 是随着食物多少 ， 动态改变的 。
圣塔菲的这项研究 ， 可以将蜘蛛猿的群体 ， 看成是一个集体计算机 ， 能计算出每个猴群的大小应该是多少 。 该研究今年7月发布在 Frontiers inRobtics and AI 上 。


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