社会网络20讲
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网络有两个要素：组成节点和连接，网络就是节点之间的互动关系。
网络世界有三个特点：
第一，重视节点之间的相互影响，因为比起节点自身的特征，属性节点之间的关系更加重要。
第二，强调网络对节点的影响，只有把节点放到网络之中去考察，才能完整的解释它。
第三，主张网络的结构特征是我们理解现代社会生存和竞争的关键，因此我们不仅要认识网络，善用网络，还要建构有利于自身发展的网络。
总结：中心度是衡量节点重要程度的工具，越多的人认识你，你就越重要，越多人依赖你，你就越重要。分别从连接的数量，位置和质量，来衡量节点的重要性。
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人际网络中存在结构洞，占据这个位置的人可以成为跨越不同网络的搭桥者。
结构洞能够给节点带来信息优势，还可以给节点带来控制优势，让它在网络中发挥重要的作用，我们每个人可以从中学习到一条心法：就是不要把自己局限在狭小的分工里，要把自己变成结构洞。
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多重网络这个概念告诉我们：
首先，网络是多重的，网络的回报率会随着时间的发展而变化，新的网络会取代旧的网络。
第二，后来者的机会存在于网络切换的过程之中，与其和领头羊在旧网络里正面交锋，不如换一种玩法，在新的网络里建立自己的竞争优势，占得先机。
第三，企业创新发展的本质是穿越多个网络，个人成长的本质是实现网络的切换。
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点的连接：同质性和异质性，两种类型连接。
我们不妨把朋友和婚姻关系称为情感取向的连接，这种连接更容易在同类相吸的原则上建立起来，情感取向的连接同质性连接会更加稳固，质量更高。
对于任务取向的连接，例如商业合作和科学研究，异质性连接更有优势，更有利于个人的长期发展，多样的异质性社会关系有助于我们接触到更广泛的机会，并更新自己看问题的方式。
简单来说：要满足情感需要，同质性连接更好；要完成任务，实现具有挑战性的目标，异质性连接更有帮助。所以，我们要突破人类交往的同质相吸的本能，跨出日常圈子，拥抱异质性，就会拥有更多的机遇。
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如果把各种社会关系按照连接强度来分类，可以粗略的分为两类：强关系和若干弱关系。
具体来说，关系的强弱又可以从下面4个维度来测量：
第一，互动频率互动的次数越多，就是强关系，相反就是弱关系。
第二，信任度越高就是强关系，相反就是弱关系。
第三，关系密切就是强关系，相反就是弱关系。
最后，经常帮助的就是强关系，相反就是弱关系。
弱关系能够给个人带来更多的信息和机会，因此，不管你是想学点东西还是找工作或者需要创业，你都应该走出去追求弱关系。
但是在不健全的劳动力市场里，强关系在工作分配和升迁上起到核心作用。
强关系，传递影响，弱关系，传递信息。
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小世界现象告诉我们，这个世界比我们想象的要紧密得多，即便是原先觉得高不可攀的人，跟我们也没那么遥不可及。
只要你擅长与他人连接，天涯陌路可以变成至交。别人的资源，就可能为你所用。
小世界现象讲的是网络中不管有几万、几亿、还是十几亿个节点，都具有小世界的性质。这是因为真实世界网络节点不是均匀分布的，网络中存在着很多的重要节点，他们把各个圈子连接在了一起，让小世界成为可能。
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网络一个普遍的特征，就是幂律分布。
我们生活中各式各样的现象，从点击量、关注度、城市人口还有人脉、财富、声望，都遵循的是幂律分布。密度分布产生的原因是，优先链接先加入到网络中的节点，更倾向于超级节点产生的连接，静态来看，你会看到不公平，但是动态来看，你会看到新的机会仍然在不断的涌现。
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网络效率希望记住一个概念：布雷斯悖论。在网络中增加一条通道可能会因为过于依赖，这条新通道反而降低了网络效率，布雷斯悖论告诉我们：
第一，在系统中增加新的资源和选择不见得是一件好事。
第二，大自然是最好的设计师，我们应该向大自然学习。
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网络密度的概念，从获得社会资本的角度出发，我们都要和自己所在的网络保持密切和信任的关系，为网络的团结付出努力。
但与此同时我们也要警惕掉入过度嵌入的陷阱，要及时摆脱对初级网络的依赖，出去拓展新的世界。
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如何提高网络韧性？
第一，减少关键节点的重要性。比如把组织变得更加扁平化。
第二，增加冗余度。换句话就是，在网络中有意保持功能相同的节点和连接。
第三，增加网络中各个节点自主运作的能力，要做到这一点的前提是：信息共享，让信息在整个网络中自由流动。
一个网络如果可以通过去掉关键节点而分崩离析，我们把这样的网络称为低韧性的网络。
相反，如果一个网络缺少明确的中心节点之间联系紧密，这样的网络是高韧性网络。
低韧性网络更有效率，高韧性网络更加稳定，不容易被破坏，也更有利于系统的创新。
区块链等新的技术应用都是建立在对网络韧性思考的基础上，增强网络中的冗余结点、连接和自主运作能力，是增强网络韧性的办法，有利于减少网络崩溃的危险。
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组织中非正式网络之所以存在，是因为：人们有各种各样的社会属性，有社会交往，情感认同等各种各样的社会需求。
非正式网络的核心人物，未必是组织正式序列中的领导人。
处理好组织中的非正式网络关系，避免组织内部冲突是每个领导者都必须思考的问题。
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多模网络是由于不同类型的节点所构成的复杂网络。当我们需要理解不同个体之间的关系，是多模网络为我们提供了一个绝佳的研究工具。
互联网平台的大数据推荐就是利用了多模网络这一特征，来预测个体未来的行动。
当不同的个体在多方面都拥有相似特征时，我们认为它很有可能会产生新的链接。
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差异格局和团体格局：差异格局讲究因人而异，团体格局将强调一视同仁。
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中国社会从传统迈向现代，本质上是一个从熟人社会转向陌生人社会，从乡土中国转向城市中国，从关系取向转向工具取向的过程。
关系现象，在中西方社会不是有和没有的问题，而是多和少的问题。
中西方关系的不同之处体现在，道德判断和使用人群的多寡上。
用关系在中国被认为理所当然，在西方被贴上不道德的标签，却是精英阶层的特权。
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社会网络会影响一个人的情绪、行为观念、健康和幸福感，但这种影响只能达到三度，也就是你朋友的朋友的朋友。影响力就止步，不能传递的更远。
知道了这个规律以后我们就可以反向操作，主动的突破三度，通过改变社交圈来改变自己。
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在社会网络中行为的传染，有两种发生机制，一个是信息效应，一个是网络效应。
这两个声音告诉我们，有些从众行为并不是盲从，而是理性的选择。
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门槛模型让我们把视角从宏观机制拉回到了节点特征。
具体来说就是：当人们面临做还是不做，加入还是不加入这类选择的时候，每个人的门槛是不同的。
门槛模型可以用来解释创新的扩散：一项创新，如果意见领袖的门槛太高，不容易被说服，我们不妨从门槛较低的群体入手，通过外围包围中央农村包围城市的战略，最终实现星火燎原。
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复杂网络自我演化的威力，它可以自我学习、自我优化、自我迭代，从而变得更加强大。
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人工智能就是在拥抱了复杂网络这个视角和工具之后，才重新焕发了生机，实现了质的飞跃。
真实世界中，绝大多数现象都是复杂系统。而复杂网络是将，复杂系统抽象成网络来进行研究的一种工具。
从动物共鸣的自同步，到无人机队列的自组织，再到儿童拐卖网络的自适应，还有人工智能的演化，无不体现了复杂网络的神奇之处。
当人类赋予人工智能近似人类的学习能力，又赋予它海量的数据，超强的计算能力之后，我们甚至还能够制造出比自己更聪明的东西。
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当我们在网络之上叠加了时间的维度以后，就可以研究网络的动态演化。
了解一个网络产生质的飞跃的过程，我们还用动态网络的视角。
对动态网络的研究能够帮助我们，发现关键网络变量，把握网络机制，规避网络风险。
