九卦丨圈层经济学：怎样衡量一个人的影响力？

九卦金融圈 · 公众号 · 金融 · 2019-12-10 17:51

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马修.杰克逊(Matthew O. Jackson)

著名经济学家、斯坦福大学经济学讲席教授、美国科学院院士

我们一生会形成很多网络——从大学到工作单位，到各种活动。随着知识的扩展和推移，我们会加入到不同的团体和组织，接触不同的人。

随着网络的发展，我们越来越联系在一起，但同时也越来越分裂。网络是有助于我们更好地决策，还是说我们会见证一个网络极化？在这样的社会当中我们的人口会不会越来越不平等，还是借助于更好的连接，实现机会均等化？

针对这些问题，在清华大学经管学院上周举办的清华金融高端讲坛《圈层经济学：社会网络的视角》上，著名经济学家、美国两院院士、社会和经济网络领域的资深教授 马修·杰克逊 教授，分享了他的重要观点。

该活动由清华大学经管学院与中信出版集团联合举办，由九卦金融圈作为媒体支持。

主持人朱英姿教授

清华大学经管学院教授

清华大学经管学院中国金融研究中心副主任

友谊悖论：网络是如何影响人的行为的？

“网络”到底有多重要？人之间的联系如何影响人们的学习、机会，以及如何抓住这些机会？

在过去的10年中，我们见证了经济的发展如何塑造人的行为，人们得到了更好的信息支持从而更好地决策。——这些经济学、信息学都有利于人们进行交互，也对人们的行为产生了影响。

网络是如何影响人的行为的？先看个例子。

一个高中有205名学生，他们之间的友谊关系，基于“每个人之间都有友谊的连接”这一假设，电脑随机生成了第一张图——205个学生，有205个节点，他们就像面条一样连接在一起。

而第二张图是学校的真实网络。我们看到，有上下两个独立的小组，如果一个团体了解了一些信息，这个信息会分享、流动、传播到另外一个群组的人士里面。值得注意的是，其中存在不对称和不平等，这些会影响到人们的看法，导致偏见，也会产生“友谊悖论”。

“友谊悖论”是1991年社会科学家Feld提出的，是指人们总觉得我们的朋友人缘比我们更好，联系网更大，更受欢迎。 Coleman在1961年做过一个关于一所女子学校学生友谊连接的研究。图中每个节点里的数字，第一个数字表示一个人有多少个朋友，第二个数字表示他的朋友平均有多少个朋友。平均来说，大多数人都会觉得自己的朋友比自己的人缘更好。

朋友对你的影响有多大？

数据显示，有更多连接的人处在网络的中心，他们确实更受欢迎。你有可能会去模仿关注度最高者的一些行为，你的观点、想法都会受到你朋友的影响。

人们都有一种从众心理，总是看自己的朋友在做什么，再决定自己做什么。如果你的朋友在做一件事情，你会遵循朋友的做法或者看大多数人的做法；如果你的朋友对某个问题进行“预测”，你可能也会相信他的预测。

当然，有最多连接度的人往往还是少数人，这些少数人引领一种潮流，他们会影响着人们的观点、想法。

JPE的一篇论文旨在研究友谊悖论的不同方面，我们会看到， 学生系统性地过高估计了他们同龄人有多少人在抽烟、喝酒等等。这是非常简单的系统性偏见，就是由于结构造成的结果。

怎样衡量一个人的影响力？

一个人的影响力有多大？我们有几百种方式来衡量，一个重要的维度叫 “特征向量中心度” 。比如最直接的可以看他有多少粉丝、他的朋友圈规模有多大、他有多少连接点；想一下这个人他有多少个朋友，他的朋友有多大的影响力、他周围人的富有程度等等。

另外，我们还可以衡量这个人在网络当中的能量有多大，比如说他的社会欢迎程度、他直接可以接触和联系到多少人，或者间接能联系到多少人，有多少朋友、朋友的朋友有多少朋友。

另外一个维度叫做 “传播中心度” 。比如两个没有太多交集的群体中，有一些人是重要的桥梁和连接点，通过他们这些中心节点，两个群进行联系，那么这些人就是网络中权利大的人。

传播中心度非常重要。比如我们有一个微金融信贷项目，在村庄里面随意选3-4个人，有可能他们虽然住在同一个村子里，但是有很多人并不认识，我们要找出在这个村庄当中谁处于中心节点，通过这些中心节点让我们传达的信息快速传播到所有的村民当中，而不是在一个割裂的群体当中传播。

讲到“度”，还要注意， 不能光拿数量来衡量，还需要考虑比例问题 ，不同人的朋友数量可能相等，但是影响力却千差万别。比如说他的朋友有很多是属于中心节点上的朋友，尽管他的朋友不多，但是总体来说他的影响力更大。

物以类聚，新技术进一步放大同质性

从社会学研究可知，人们会倾向于找自己同道的人，比如说年龄、宗教信仰、教育背景、职业等，通常是相似特征的人会组织到一起、互动更多。

还是刚才那个学校的例子。通过种族把这个节点用不同颜色标注出来，黄色代表白人，蓝色是黑色种族，红色是西班牙裔的，可以发现，尽管在同一个学校、很多课是一起上的，友谊模式也是分裂开来的，不同的群体当中他们的联系、连接比较少，背后的原因很重要的一点是，它会导致很多不同行为或者模式。这种现象在美国高中非常普遍。

在很多村庄，我们也发现了同样的现象。每一个节点代表一个家庭，在这个网络当中会有特定的友谊，比如村里穷人之间可能会分享粮食来互相帮助。对这个网络，我们对有钱的、贫穷的、不同种姓的家庭进行了编码和颜色标识。通过简单的算法计算发现，很多内部联系局限于某一个特定群体，而不是说群体之间的联系，完全属于同一个种性的小群体之间内部联系比群体与群体之间的联系多得多。即便在一个特定的种性家庭或者部落当中，他们的联系情况也不一样，如果你看一下细化网络就可以看到，这些群体他们的交流和联系非常少。

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