社会物理学 ： 追踪思想的漂流路径

文 / Amir Goldberg 斯坦福商学院组织行为学副教授。

编译/ 杨洁

早在19世纪，现代社会学的创始人奥古斯特·孔德（Auguste Comte）就提出了“社会物理学”这一概念。他和当时的其他学者们期望发展出一套全球通用的法则，以解释社会现实，这就相当于想要在社会学领域里寻找一套“万物理论”。此后，社会学家们普遍渐渐对此不再抱有幻想。然而，麻省理工大学人类动态实验室（Human Dynamics Laboratory at the Massachusetts Institute of Technology）主任亚历克斯·彭特兰（Alex Pentland）似乎不在此列。他是《社会物理学》一书的作者。和那些数据专家、电脑工程师，当然还有物理学家同事们一道，彭特兰成为了致力于利用信息科技创造数据驱动数学模型的社会行为学运动的先驱。

《社会物理学》这本书总结了过去十年中彭特兰及其团队的开创性工作。他们使用了一些巧妙的方法去了解不同场景下人类的互动模式，从宿舍、银行，到呼叫中心。其中最引人注意的方法是应用一种可穿戴设备——“社会计量徽章”——去记录人际交流信息。彭特兰工作的核心主题是研究特定网络互动的整体构架，而非人们通过网络互动的具体内容。这决定了“思想流”（Idea Flow）的质量。“思想流”是彭特兰的独创词汇，用来表示行为和理念是如何在人际关系网中传播的。

根据彭特兰的思想流理论，某些网络结构更有利于创新思想的出现或协调团体合作。例如在一项研究中，那些以“互动模式”工作的在线日间交易员能够进入信息网络的各个不同部分，与独来独往的销售员或者信息圈封闭的销售小组相比业绩要更好。另一项实验则证明了小型团体成员间平等轮流的交流比起团体中单个成员的杰出才能更有利于团队整体表现。彭特兰及其合作者在这项研究中使用“集体智慧”一词来描述这种相互作用。

就其本身而言，意识到网络结构很重要这件事并不新鲜。同样地，发展和传播创新思想的最佳结构是在制度性和弹性中取得平衡也不是一天两天发现的事。在有着复杂系统的学科中，至关重要的行为产生在“混沌的边缘”相当普遍，这一领域很大程度奠定了彭特兰研究所展示的那种计算社会科学理论的基础 。这种庞杂系统科学，从许多方面来说，为彭特兰力证的计算型社会科学奠定了理论基础。《社会物理学》这本书中调查研究中的“新东西”是其使用数据的绝对容量和多样性，以及彭特兰和他的同事们在阐述“大数据”时所带来的数学的优雅和计算的马力。

《社会物理学》是一部实践科学作品。在书的第二部分，彭特兰从如何塑造社会现实模型讲到改善模型的所需工具。他描述了一款可视化网络工具，可以帮助管理员认识到组织中互动的非正式结构可能会阻碍社会学习。他也证明了用数字科技制作的数据收集工具可以推动设计一个有效的激励系统。简单说，如果将这本书使用得当，它可以是帮助你建立一个更高效、更有弹性、更高产组织的得力助手。在这本书的第三和第四部分，彭特兰展开话题，认为社会物理学可以帮助我们建立“数据驱动型城市”和“数据驱动型社会”。他声称这个“新科学”将帮助我们绘制出一个处于平衡点的未来，既可以避免市场经济社会带来的竞争狂潮，又不至于陷入等级社会产生的无为宿命论。

目前看来，“社会物理学”的本身含义存在混肴：它究竟是一个科学事实呢？还是说只是一个意识形态？社会物理学家的“工具包”也有可能带来潜在的社会工程（Social Engineering），这使得某些人感到不安。毕竟，掌握人际交往秘密的乌托邦愿景也能轻易转变为奥威尔式的反乌托邦（Orwellian dystopia）。当我们将物理模型运用到社会现实中去的时候，我们需要明白这并不是一个科学框架，而是一种比喻。这比喻，虽然可以给予启发，但最终仍无法成立。不同于组成自然世界的基本粒子，彭特兰社会物理学中的分析单位——人类——却是复杂多样、无法预测的。他们的社会交互难免总是反映出他们彼此交换的内容；这一交互的结构也只能反映出一部分情况而非全景。

无可否认，《社会物理学》是一部很有价值的作品。它在数据驱动科学上的探寻广度和独创性，以及它致力于对将科学探索转化为实践知识的决心，使得它在近期的许多关于网络新科学的书籍中脱颖而出。它对机构学者和领导人来说将会尤为迷人和有所裨益。那些想要利用大数据力量的人们，无疑也可从中获得启发。

本文发表于《斯坦福社会创新评论》2014 年春季刊。

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