中年|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 。
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
本文插图
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 。
社交网络 规模 邓巴数 临界点【中年|社交网络中的信息交流效率 社交网络并非越大越好】【来源：互联网热观察】
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