模型思维斯科特佩奇mobi(思维模型 加布里埃尔mobi)

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本文节选自《模型思维斯科特佩奇mobi》

化社区内部边的比例。:我们可以使用社区检测算法(communitydetection_algorithm)去查看网络数据的问题。有研究表明，人们可能会生活在“网络泡沫”(onlinebubbles)当中。这也就是说，我们所属的社区，可能是由只从类侯来源获取新闻的人组成的。如果真的是这样，那么无疑会对社会凝聚力产生重要的影响。在互联网出现之前，情况可能也是这样的，但是很难用数据证明。现在，数据科学家可以在网络上抓取海量数据，从而将人们的新闻来源准确地识别出来，实际上我们确实在一定程度上生活在“泡沫”当中。现在，模型可以给出社区的正式定义，数据可以揭示这些社区的力量。结合我们的判断力，就可以根据数据做出明智的推断。常见的网络结构在分析网络时，我们遇到了网络过于多样性的问题(图10-2)。少数几个网络统计量无法确定具体的网络结构:人们可以构建出数十亿个具有10个节点且平均度为2的不同网络。还可以通过检验它的统计指标是否与某个常见的网络结构有显著差异来表征网络。例如，当一位法官引用了另一位法官的判决时，一个研究者可能会收集司法引用的数据并将其以网络的形式表示。这种网络从图形上看似乎有一个很特殊的结构和集群。我们可以将这个网络的统计数据与具有相同数量的节点和边的随机网络进行比较，以检验这个网络是不是随机的。在第一种常见的网络随机网络(random”network)中，聚类系数等于一条随机的边的概率，因为一个节点的两个邻居并不比任何其他随机选择的节点更可能包

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含一条边。随机网络的蒙特卡罗方法久为了检验一个具有N个节瓜和BE条边的网络是不是随机网络，可以创建大量具有N个节反和E条边的随机网络，并计算出度、路径长度、聚类系数和介数的分布。然后，执行标准的统计检验，以确定接受还是拒绝那个网络的统计数据可能抽取自该模拟分布的假设。:理论模型通常假设某种特定的网络结构。有的研究者偏好假设随机网络，而有的研究者则偏好假设规则的地理网络，例如这样的网络:蔬点排列成圆形并且每个节点在每个方向上都连接到最近的节点。这也是第二种常见的网络，有一种地理网络将节点排列在棋盘上，并让每个节点与自己东、南、西、北的邻居相连。大多数常匈的地理网络都具有较低的度，即节点仅连接到本地邻居，并且具有相对较大的平均路径长度。在地理网络上，介数和聚类系数不会有变化。第三种常见的网络是项律网络，这种网络的度分布是项律的。少数节点有许多连接，同时大多数节点的连接则非常少。第四种常见的网络是小世界网络，它结合了地理网络和随机网络的特征。s要想构建一个小世界网络，可以从一个地理网络开始，然后进行“重新布线”，方法是随机地选择一条边并把这条边所连接的其中一个节点替换为一个随机的节点。如果“重新布线”的概率等于零，所拥有的就是一个地理网络;如果“重新布线”的概率等于1，那么就有了一个随机网络;而当概率介于这两者之间时，就会得到一个小世界网络，以小集群区别于通过随机链接连接到其他集群的地理网络。社交网络看起来类位于小世界，每个人都有一群朋友，以及若干随机

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的朋友。图10-2”随机网络、地理网络、老律网络和小世界网络网络形成的远辑现在简要讨论一下几个描述网络形成的模型，这些模型给出了解释网络结构的逻辑。我们遇到的大多数网络结构都是从个体行为者做出的关于建立连接的选择中涌现出来的。友谊网络、万维网和电网都是如此。这些网络不是计划的结果。不过，也有一些网络，例如供应链网络，确实是计划的产物。我们希望按计划构造的网络对节点的故障具有重棒性。当然，自发涌现的网络结构都具有重棒性这个事实是一个这。我们已经讨论了如何创建随机网络和小世界网络。只需要随机创建一组节点，然后绘制连接随机节点对的边，就可以创建随机网络。通过构建一个规则的地理网络〈常用的方法是在一个圆周上排列节点并在每个方向上连接K个邻居)，然后随机“重新布线”一部分边，就可以创建一个小世界网络。电网形成的模型依赖于经济和工程原理。电网必须为家庭、企业和政府提供电力。无论生产者是营利性企业还是公共事业公司，都没有动力去创造聚集程度很高的网络，因为那种网络效率低下。但是，聚类的缺乏降低了网络的鲁棒性。经济和工程方面的考虑也排除了远距离跳跃一一跨越网络连接的可能性。电力公司不会建立从芝加哥到达拉斯的直接连接。然而，人和企业却可以，一个芝加哥人可能会与达拉斯的某个人建立起友谊，新加坡的一家公司可能会与底特律的一家公司进行交易。正如后面将看到的，这些远距离跳跃有助于提高网络的鲁棒性。要创建一个具有长尾分布的网络，可以利用优先连接模型的一个变体。先随机创建一

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