标题还是引爆点好, 临界点是老概念了
2006-04-06
刚在当当买了这本书,我认为"引爆点"更加传神,我们不能把中文的意思又翻译回英文去对照翻译啊,因为每一次翻译均有信息的衰减(申农:<控制论>).
我们生活在一个网络的年代，几乎所有的事物都相互联系，一个事物如果不是一个节点，也会是一个联接。信息在各个节点之间通过联接进行传递，可能在节点之间增强，也可能在某些节点衰减消失。旧的节点和旧的联接可能会消亡，而新的节点和新的联接也在不断产生。
尽管网络是如此重要和普遍，但科学家对它的结构和属性却知之不多。在复杂的基因网络中，故障节点是如何相互作用而引发癌症的？在特定的社会和通信系统中，疾病和电脑病毒如何快速传播而导致流行？某些网络即便大部分节点失效，还能维持运行，原因何在？
在过去40多年里，科学家惯于将所有复杂网络看作是随机网络。这一思想源于两位匈牙利数学家的研究，他们是卓越的Erdös以及他的密切合作者Renyi。1959年，为了描述通信和生命科学中的网络，Erdös和Renyi提出，通过在网络节点间随机地布置连结，就可以有效地模拟出这类系统。这种方法及相关定理的简明扼要，导致了图论的复兴，数学界也因此出现了研究随机网络的新领域。
随机网络理论有一项重要预测：尽管连结是随机安置的，但由此形成的网络却是高度民主的，也就是说，绝大部分节点的连结数目会大致相同。实际上，随机网络中节点的分布方式将遵循钟形的泊松分布。连接数目比平均数高许多或低许多的节点，都十分罕见。有时随机网络也称作指数网络，因为一个节点连接k个其他节点的概率，会随着k值的增大而呈指数递减。
在这个理论中, "临界点"成为指数递增的前提.
但阿尔博特（Albert-Laszlo Barabasi）对网络的研究发现:与随机网络中连结的民主分布不同，网络的连接符合幂次定律，即是由少数集散节点（如Yahoo和Google）主控的系统。为此,他提出"无尺度网络"的概念http://www.douban.com/subject/1355595/.
在一个"无尺度网络"中,阿尔博特认为“节点一直为连接而竞争，因为各种联系代表着在一个相互关联的世界上的生存能力”。
令人感兴趣的是，优先连结的机制常常是线性的。换句话说，如果一个现存节点的连结数是其相邻节点连结数的两倍，那么新节点与它连结的可能性，也是与邻近节点连结可能性的两倍。美国波士顿大学的Render及同事研究了不同类型的优先连结，他们发现，如果这种机制运行得比线性更快（例如，一个节点的连结数是另一个的两倍，而新节点连接到前者的可能性却是后者的4倍），那就容易出现一个攫取最多连结的集散节点。在这种"赢者通吃"的情况下，网络将最终演变为拥有一个中心集散节点的星型拓扑结构。
也就是:三大门户会成为中心节点,而hao123.com这样的站点为什么价值很高,就是因为对网络初学者很有用,成为网罗上的中心集散节点。另外，以豆瓣为例，在豆瓣上和阿北连接的人越多,他的连接力量就越强,可能成为赢者通吃.不信,让阿北公布豆瓣用户相互联入的拓扑图看看!
所以，我认为一个网站要有发展的动力，想阿北这样的“引爆点”才重要！
对无尺度网络的认识，也可用于理解电脑病毒、疾病和时尚的传播。过去数十年间，无论是流行病学家还是市场营销专家，都在大力研究扩散理论。研究结果指出，一种传染病要在人群中传播开来，必须要跨越某一临界点。任何病毒、疾病或时尚的感染力一旦低干这个临界值，将不可避免地自行消亡；而一旦超过临界点，就会呈指数增长，最终传遍整个系统。
然而，西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚理工大学的Pastor-Satorras和意大利特里雅斯特国际理论物理研究中心的Vespigniani，最近却发现，在无尺度网络里，不存在上面所说的临界值。这就意味着，所有病毒都可在网络中传播和长期存在，即便是那些传染力很低的病毒也是如此。这一结论解释了"爱虫"现象，（爱虫是有史以来最具破坏力的电脑病毒，2000年导致了英国议会电子邮件系统的瘫痪），这个病毒原本理当绝迹的，但过了一年之后，却仍然是最普遍的病毒之一。
因为集散节点会连结到很多其他节点，所以任何一个遭受病毒入侵的节点，都将连带感染至少一个集散节点。而一旦有集散节点被感染，它就会把病毒传播给众多的其他节点，当中也包括其他的集散节点，这就导致了病毒在整个网络里的传播。
社会网络在许多情况下也是无尺度的。生物病毒在社会网络里传播的现象，提醒科学家要再好好研究一下那些探讨网络拓扑结构和流行病之间互动关系的文献。特别是对于无尺度网络而言，公共卫生中传统的随机接种疫苗的方式可能很容易失效，因为它极有可能遗漏了某些集散节点。事实上，为了保证集散节点不被遗漏，几乎人人都得接种疫苗。例如，90％的人口都必须接种麻疹疫苗，才能够有效防疫。
“临界点”好，还是“引爆点”好，你说呢？