O.你对名声的理解对我们如何看待彼此和我们的社会至关重要。但这也是大错特错的。让我来告诉你为什么。我们人类是讲故事和寻找故事的机器:Homo NarraTaTivus.如果你愿意的话。在理解世界的过程中，我们在每一件事中寻找有意义的叙述形式。即使在科学领域，我们也喜欢数学方程和算法，因为它们是一种普遍的故事。液体——海洋和大气，你体内的血液，蜂蜜——都是根据一组叫做纳维-斯托克斯方程的简单而美丽的方程式流动的。
在我们的日常生活中，远离科学的人类故事中，我们有有限的(如果是慷慨的话)能力去接受随机——我们当然不是人类probabilisticus．一部电影或一本书中太多的巧合会使它变得难以置信和令人不快。我们会想，“这在现实生活中永远不会发生!”这歪曲了我们的故事。我们倾向于在没有线索的地方寻找或创造故事线索。虽然有时在因果关系方面犯错误是有用的，但事实是，我们倾向于目的论的解释往往会超越证据。
我们也会本能地围绕着个人来构建故事。要看到这一事实的证据，我们只需要看看当地对最近一场灾难的报道。例如,一篇文章在里面纽约时报在飓风桑迪上讨论了一个(未经证实的)事实，即当发电机失灵时，会产生更多的婴儿。它的开场白是这样的:
“去年10月底，飓风桑迪将六英尺深的水注入泽西市市中心一栋住宅楼的大厅，将米根·B·墨菲和她的丈夫帕特里克困在公寓里，使他们几天没有电。”
我们本能地围绕着个人来构建故事。
在社会学2013年最佳:汉娜·蒙塔娜假说
16岁的玛蒂现在正坐下来修指甲，但在告诉她的2000名推特粉丝之前，她已经是娇生惯养的时候了。“水疗日”，年轻人轻声说，她长长的金发剪成一个蓬松的发髻，因为她。。。阅读更多
另一个时报文章讨论了风暴造成的生命损失，首先是:
在飓风桑迪席卷罗卡韦后的几天里，居民们在废墟中搜寻幸存者，评估哪些人和哪些人幸存了下来。但几乎没人注意到凯斯·兰卡斯特失踪了。”
这两个故事都将复杂、随机的大群体故事与个体故事联系在一起。我们不能责怪时代这里：这种叙事作品。我们可以把自己放进那个人的脑海里，走在鞋子里，并在故事中旅行。
但社会群体远比任何个人故事都复杂。网络化、分布式、冲突性和变化性，它们并不是简单地映射到一个人身上。出于这个原因，把自己放在群体的集体思维中是不自然的，也是非常困难的。即使是两人一组也太多了，我们必须站在一个人一边，或者在观点之间转换。我们是一个具体的故事。
所以，当我们讨论群体时，我们就没有了隐喻。结果呢?我们把单一的故事强加给他们:群体变成一个主导人物——君主、总统、迈克尔·乔丹——再加上一个配角。
这两种特质——讲故事的冲动和对个人的偏见——共同破坏了我们对名声的直觉理解。它们使我们相信名声是得来的，它是名人或物体内在属性的结果。例如，考虑蒙娜丽莎它也许是世界上最著名的画作。它的名声被归因于各种各样的内在品质:主题的神秘的微笑，她多变的表情，她的眼睛跟随你的方式，达·芬奇的新使用的晕染，达·芬奇自己的个人天才。
这足以构成一个精彩的故事。这很简单，也很有因果关系，这意味着蒙娜丽莎的成名是不可避免的，也是当之无愧的。但这是一个错误的故事。如果我们去卢浮宫旅游，我们会发现自己立刻被这座令人惊讶的小教堂搞糊涂了蒙娜丽莎-只有30英寸乘21英寸。我们观察到，参观博物馆的人在这幅画前最多停留几分钟。我们想知道这是否是我们能做的最好的。正如Donald Sasson在他的书中所述成为Mona Lisa.，莱昂纳多现在的伟大画作花了400年的时间才闻名于世，只是在被偷走和后来的破坏之后才名声大噪，当然不是由某种内在品质决定的事件。
这两种特质——讲故事的冲动和对个人的偏见——共同破坏了我们对名声的直觉理解。
我自己的研究表明，名声与其说与内在品质有关，不如说与我们所认为的有关，而更重要的是与名声在其中传播的人的特征有关。例如，2006年，马特·萨尔加尼克、我和邓肯·瓦茨报告了我们的在线实验结果，称为“音乐实验室”。1我们收集了大约1.4万名互联网参与者，给他们48首无名歌手的歌曲，让他们听、评级和下载。我们没有告诉他们的是，他们被随机分配到9个不同的世界:一个是参与者各自独立行动的世界，另一个是8个平行的社会世界，在这个世界中，参与者看到他们世界中每首歌的当前下载量——这是流行程度的标志。
独立世界控制着八个社会世界。歌曲在这个世界上的流行反映了歌曲内在的“品质”。有几首歌在这个世界上表现得很差，加上所有八个社交世界，还有一些歌表现得很好。
社会世界里的情况大不相同。在这里，排名主要受偶然性和早期参与者的选择影响更大：例如，一首歌曲在一个世界排名第一，在另一个世界排名第40。更重要的是，我们能够通过调整每个世界的社会“信号”强度来影响歌曲排名，通过改变歌曲是随机排列的，是自动点唱机布局的，还是以前下载的数量的顺序。实验清楚地表明人们喜欢互相模仿。即使是微弱的社会信号也会显著扭曲受欢迎程度分布。
随着信号强度的提高，歌曲之间的不平等也在增加。名人变得更出名了。但不同世界的受欢迎程度开始有更大的差异:早期参与者的选择更重要，体系变得更不确定。数据表明，没有所谓的命运，只有命运的故事。这个想法体现在这个词的词源上:“fate”源自拉丁语fatu，意思是“口语” - 直接对“名望”的根源直接反对Fā文科硕士，意思是“谈话”。命运不是确定性的，但概率：重新运行世界，结果可能会发生变化。事实上，社会系统对初始条件具有敏感性，即混沌理论的标志。
名声与内在品质的关系远没有我们想象的那么大，它与名声传播的人群的特点关系更大。
但最重要的是，实验强调了模仿的作用。下次当你听贾斯汀·比伯（Justin Bieber）的演讲时，你会想，“为什么？”记住，全球成功更多地与社会模仿有关，而不是其他任何东西。我们有一种非凡的能力和动力去复制彼此的身体动作和心理过程。抄袭是我们学习的一个基本部分，它给了我们社会凝聚力，它标志着群体的归属。它是如此的普遍，以至于模仿的小瞬间可能会超出我们的注意范围，从而使我们错误地归因于名气。全球声誉的起源主要是一个给定系统允许忠实复制给定消息的能力。
一个有用的类比可能是火柴和野火。试试我编的这篇低俗小说:
一个炎热的夏天，在加利福尼亚沙漠的一个小镇商店里，人们买了一个火柴盒，里面装满了人们懒懒地梦想着将来用的烤架打火机。两周后，其中一根火柴被用来引发一场野火，这场野火燃烧了几个月，烧毁了5000万英亩土地。任何有这种火柴的人都能统治世界。
这是一个明显荒谬的故事 - 单一的比赛不是野火开始和传播的整个原因。但这正是我们如何自然地考虑社交野火：这场比赛是关键。事实上，有两个要求：当地要求（火花），以及全球要求（火力传播的能力）。它是实际上是瓶颈的第二个组成部分：如果森林危险地干燥，任何火花都可以开始火灾。火花很容易来到，并不是本质上的。
名声的语言：让我们将人表示为一个简单的随机网络中的节点，如上图所示。在一个随机网络中，任何节点的唯一定义特征是它所拥有的链接数量，或者我们称之为“程度”K.．与其考虑受感染的节点，不如考虑受感染节点发出的受感染链接。首先，想象一下我们正在沿着网络中的一条链路旅行，远离一个节点(不管是否被感染)。我们到达一个结点的概率K.朋友可以写成金伯利进程K./〈K〉,在那里P.K.随机选择的节点有度的概率是多少K.，以及标准化〈K〉是整个网络的平均度数。现在，如果消息沿着此链接传递，接收节点将拒绝该消息或感染并生成消息K.-1新的受感染的链接。让我们来定义βK.是接收节点被发送节点的消息感染的概率。然后我们可以写出下面的表达式，我们称之为增益比，R.那
即单个受感染链接产生的受感染链接的预期新数量。如果R.>1、受感染的链接会产生更多受感染的链接，并且消息会成功地在网络中传播。
我们的研究表明，匹配中心的ViewPoint完全无法描述许多模型社交（和其他）网络。在播放名气的数学描述中没有任何内容（参见名称的语言）关于设置火灾的匹配，这是关于网络如何连接的全部，以及如何沿着人与人之间的链接接受消息。正如真正的森林必须在森林火灾可能会爆发之前烧毁，社交网络传播的关键条件是一个全球：许多平均，信任人们需要能够体验，然后想在他们的社交网络中分享选择，远离源头。
名声的网络模型可以提供反直觉的见解。例如，有很多朋友的人实际上可以阻止社会传染的增长，而不是加速它。为了了解这是如何发生的，让我们看看一种被称为“门槛传染”的高度理想化的社会野火，诺贝尔奖得主托马斯·谢林(Thomas Schelling)在其关于种族隔离的著作中，首先以模型形式探索了它。阈值行为是这样的:如果你有足够多的朋友相信某件事，那么你也会相信。这叫做“社会认同”，2在我们的音乐实验室实验中，这是一种核心的人际影响机制。
想象一下，如果至少五分之一的朋友相信某条信息，那么所有人都会相信。在下图中，字母代表了人一种通过E.. 友谊用箭头表示，时间用字母表示T.. 先前由接收的消息一种开始蔓延，首先到C和E.(他们从五分之一和三分之一的朋友那里听到消息)。然后B.因为他们现在从8个朋友中有2个那里听到消息。但D.当信号保持在1/6，一个不稳定的位置时，继续抵抗。
与生物疾病的传播不同，临界传染病不会通过连接良好的节点传播。事实上，这些节点倾向于抵制消息。相反，如果有足够多的节点具有一定的影响力（它们的朋友数量适中），并且容易受到影响，则初始消息会传播得很远。
我们还观察到，人口行为或社会网络结构的微小变化可能导致全球范围内的巨大差异。如果每个人对这条信息的阈值是四分之一而不是五分之一，那就因人而异一种一开始就不会重复这个信息，传播就会在当地停止。如果每个人的阈值都很低，比如说十分之一，那么信息就会在一个时间步长内立即通过这个子网络传播，即转换D.也
没有命运这回事，只有命运的故事。
对于更复杂的模型网络，我们的数学分析还不够，Duncan Watts和我通过模拟研究了社会传染和影响。在我们的论文《影响者、网络和舆论形成》中，3.我们再次发现，对于某些网络，有许多朋友的个人实际上对于传播社会传染的人实际上是不太有用的，并且能够比那些具有中等数量的人开始社交野火。该研究还表明，对于多种复杂的网络，匹配的力量产生社会传染的力量极大。在一起，结果取得了质疑存在超重影响或“意见领导者” - 少数，特殊，最重要的，并对其余人口的选择负责。社会比赛。
但意见领袖的想法依然存在。为什么？因为我们讲故事，因为我们关注个人。我们无法抗拒这样的承诺：如果我们能找到这些特殊的人，我们就能改变社会，使之达到我们的目的，无论是销售产品还是改善人们的健康。“生存偏见”（survivorship bias）使我们的困境雪上加霜，这种偏见倾向于关注这些影响者的成功故事。
马尔科姆·格拉德威尔（Malcolm Gladwell）关于社会野火的一本非常成功的书的封面，引爆点，显示了一个未使用的匹配比单词“小事可以产生很大的不同之处。”但森林不在框架中，它应该是。
彼得·谢里丹·多兹(Peter Sheridan Dodds)是佛蒙特大学(University of Vermont)的一名教授，在许多领域研究系统层面的问题，重点是社会技术系统。他是密歇根大学复杂系统中心的主任，密歇根大学计算故事实验室的联合负责人，以及数学和统计系的教员。可以和他联系(电子邮件保护)
工具书类
1.Salganik，M.J.，Dodds，P.S.和Watts，D.J.关于人工文化市场中不平等性和不可预测性的实验研究。科学311，854-856（2006）。
2.迪尼R.B.影响:科学与实践阿林和培根，第四版，(2000)。
3.瓦特D.J.，＆Dodds，P.S.有影响力，网络和舆论形成。消费者研究杂志34，441-458（2007）。
