撰文 | 白德凡
審校 | 王昱
圖片來源:pixabay
你對自己的朋友數(shù)量感到滿意嗎?你有沒有試著評估一下,自己的朋友數(shù)量在朋友圈中處于什么水平?如果是懷著攀比的心理去對比,數(shù)學(xué)家會告訴你,結(jié)果很可能會讓你失望,你擁有的朋友總是不如你朋友平均擁有的朋友多。這個數(shù)學(xué)上的證明結(jié)果有些違反直覺,人們稱之為“友誼悖論”。我們該如何解釋這個悖論?現(xiàn)實中的社交網(wǎng)絡(luò)真如悖論所反映的那樣嗎?
你的朋友圈里或許有那么一兩個社交達(dá)人,每天曬著和不同人的合照,一條動態(tài)就能引來上百個點贊;又或許有一兩個社交恐懼癥患者,朋友圈長期關(guān)閉,一年到頭也收不到他的一條消息;當(dāng)然更多的還是普通人,三五好友,不多但也滿足交友需求。面對這些天差地別的交友情況,你有沒有試著評估一下,自己的朋友數(shù)量在朋友圈中處于什么水平?是你自己擁有的朋友更多呢,還是你的朋友平均擁有的朋友更多?
友誼悖論
這里有種直觀的評估方式。假設(shè)我有4個朋友,分別是小紅、小綠、小藍(lán)和小黃。小紅有3個朋友,小綠有5個朋友,小藍(lán)也有5個朋友,小黃比較受歡迎,有7個朋友。要評估我的朋友數(shù)量的多少,很自然會想到以朋友們的平均情況為參考。那么我們可以定義一個數(shù)值表示我的“受歡迎度”:用我擁有的朋友數(shù)量減去我的朋友擁有的朋友數(shù)量的平均數(shù)。在這個例子里,我的受歡迎度是
4-(3+5+5+7)/4= -1
很不幸是個負(fù)數(shù),這意味著,我擁有的朋友數(shù)量比不上我朋友平均擁有的朋友數(shù)量,或者說,我不如我的朋友那么受歡迎。當(dāng)然,這只是隨手舉出的個例,現(xiàn)實生活中的人,朋友有多有少,受歡迎度一定也有正有負(fù)。如果我們統(tǒng)計足夠多的人,計算他們的受歡迎度的平均值,會不會正負(fù)相消,得到一個接近于零的,沒有傾向性的結(jié)果呢?
出乎意料的是,有人證明了,受歡迎度的平均值永遠(yuǎn)是一個負(fù)數(shù)。數(shù)學(xué)上有專門的工具來研究類似社交網(wǎng)絡(luò)這樣的復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)。數(shù)學(xué)家用“圖”(graph)來描述交際網(wǎng)絡(luò),每個人由一個節(jié)點(node)代表,如果兩個節(jié)點被一條邊(edge)鏈接起來,這兩個節(jié)點就成為了“鄰居”(neighbor),這也代表著相應(yīng)的兩個人互為朋友。一個節(jié)點的鄰居數(shù)量稱作這個節(jié)點的“度”(degree),在社交網(wǎng)絡(luò)里,它代表著一個人的朋友數(shù)量。我們在前文定義的一個人的“受歡迎度”,即是用對應(yīng)節(jié)點的度減去其各鄰居的度的平均值。通過這個轉(zhuǎn)換,數(shù)學(xué)家們可以用數(shù)學(xué)方法來研究社交網(wǎng)絡(luò)的特征。
一個帶有6個節(jié)點的圖(圖片來源:Wikipedia)
而在1991年發(fā)表的一篇名為《為什么你的朋友比你擁有更多朋友》的論文中,社會學(xué)家斯科特·費爾德(Scott Feld)從數(shù)學(xué)上證明了,社交網(wǎng)絡(luò)的平均受歡迎度只在一種情況下等于零:網(wǎng)絡(luò)里每個人擁有同樣數(shù)量的朋友;而在其他所有情況下,平均受歡迎度都嚴(yán)格小于零,就像我和小紅、小綠、小藍(lán)、小黃的例子那樣。這是否意味著,對于社交網(wǎng)絡(luò)中的大多數(shù)人來說,他們的朋友數(shù)量真的不如朋友的朋友數(shù)量多?
費爾德在論文中順帶分析了一下1961年12所美國高中的社交網(wǎng)絡(luò)調(diào)查數(shù)據(jù),結(jié)果發(fā)現(xiàn),確實大部分學(xué)生的朋友數(shù)量不如朋友的多。這個現(xiàn)象細(xì)想起來似乎有些違反直覺,因為在大部分人的印象里,在自己的朋友中,朋友數(shù)量比自己多的和比自己少的人應(yīng)該各占一半才對。因此這個現(xiàn)象在被費爾德首次提出后,一直引發(fā)著熱烈的討論,人們稱之為“友誼悖論”(friendship paradox)。
平均值的陷阱
友誼悖論的問題很可能出現(xiàn)在受歡迎度的定義上。拿自己的朋友數(shù)量和朋友的朋友數(shù)量平均值相比較,或許可以衡量單個個體的受歡迎程度;但這個量在社交網(wǎng)絡(luò)上的平均值,真的可以有效地反映這個社交網(wǎng)絡(luò)的整體特征嗎?
考慮這樣一個社交網(wǎng)絡(luò),包含100個人,除了一對人互相不認(rèn)識之外,剩下的人兩兩都是朋友。那么對于這個社交網(wǎng)絡(luò)中的98個人來說,他們擁有99個朋友,因而受歡迎度是
99-(99+99+...+99+98+98)/99≈0.02
而對于互相不認(rèn)識的那兩個人來說,他們擁有98個朋友,因而受歡迎度是
98-(99+99+...+99+99+98)/99≈-0.9899
那么這個社交網(wǎng)絡(luò)的受歡迎度平均值為
(0.02×98-0.9899×2)/100≈-0.0002
確實是一個負(fù)數(shù),符合費爾德的結(jié)論。然而,這意味著這個社交網(wǎng)絡(luò)中的大多數(shù)人不如朋友擁有的朋友數(shù)量多嗎?事實上,只有互相不認(rèn)識的那兩個人的朋友數(shù)量比不上朋友的朋友數(shù)量平均值,而剩下的98個人,擁有的朋友數(shù)量顯然比朋友擁有的平均值要大。這個例子說明,受歡迎度的平均值其實并不總是能有效反映一個社交網(wǎng)絡(luò)的整體特征。
事實上,在處理平均數(shù)時,統(tǒng)計學(xué)家總是非常小心。比如說,在一群收入相近的普通民眾中加入一個億萬富翁,那么這群人中絕大多數(shù)的收入比不上平均值,然而這并不代表這群人中有一半以上的人比另一半人收入低。社交網(wǎng)絡(luò)也是同樣的道理,社交達(dá)人們的朋友數(shù)量遠(yuǎn)高于一般水平,而不愛交際的人可能沒有幾個朋友,這些人的加入會極大影響平均受歡迎度的值,使這個量失去了統(tǒng)計意義。社交網(wǎng)絡(luò)的平均受歡迎度確實會一直小于零,這是個數(shù)學(xué)定理,但它并非在所有情況下都有對應(yīng)的現(xiàn)實意義。
社恐患者看到這里可以長舒一口氣了,你可能比計算結(jié)果更受人歡迎。
人類高質(zhì)量友誼
那么受歡迎度怎樣處理才能反映社交網(wǎng)絡(luò)的整體特征呢?我們不能只看這個量的平均值,還要看它的分布情況。在今年三月份發(fā)表的一篇論文中,三位物理學(xué)家用幾個數(shù)學(xué)模型演示了受歡迎度的分布情況如何隨著社交網(wǎng)絡(luò)規(guī)模而變化。
假設(shè)你對朋友數(shù)量的需求是固定的,那么隨著社交網(wǎng)絡(luò)的擴大,你和其中任意一個人成為朋友的概率會變小。當(dāng)這個社交網(wǎng)絡(luò)足夠大時,你實際擁有的朋友數(shù)量會近似呈現(xiàn)泊松分布(Poisson distribution)。三位研究人員首先用這個模型計算出了社交網(wǎng)絡(luò)的受歡迎度的分布情況,結(jié)果發(fā)現(xiàn),雖然受歡迎度的平均值總是小于零的,但是它的分布很寬,有相當(dāng)比例的人的受歡迎度其實大于零。當(dāng)這個社交網(wǎng)絡(luò)中的人平均有8個朋友時,大約35%的人的受歡迎度是正數(shù);平均每人有64個朋友時,則是44%;當(dāng)平均每人有1024個朋友時,則有約49%的人的受歡迎度是正數(shù),幾乎是對半開了。
研究人員還用兩種改進(jìn)過的模型模擬了幾種現(xiàn)實生活中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),包括科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)、爵士樂社區(qū)網(wǎng)絡(luò)、海豚社交網(wǎng)絡(luò)等,計算出受歡迎度的分布情況,與調(diào)查結(jié)果吻合良好。
圖片來源:pixabay
當(dāng)然,現(xiàn)實生活中不太可能有人結(jié)交上千個朋友,不過這項研究結(jié)果倒是可以幫你根據(jù)自己的交友規(guī)模,來估算自己有多大概率屬于朋友圈中的社交達(dá)人。不過無論結(jié)果如何,朋友數(shù)量不應(yīng)該成為你交際活動中唯一的關(guān)注點。畢竟最終決定你幸福感的,不是友誼的數(shù)量,而是友誼的質(zhì)量。
參考來源:
https://nautil.us/blog/why-you-may-have-more-friends-than-your-friends-do
論文鏈接:
https://www.jstor.org/stable/2781907?origin=JSTOR-pdf
https://academic.oup.com/comnet/article/9/2/cnab011/6287259
來源:環(huán)球科學(xué)
編輯:牧魚
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