《叙事人》和《名誉的麻烦》

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:人类narrativus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。

在我们日常生活中，远离科学的人类故事中，我们有一种有限的（如果慷慨的话）能力来娱乐我们当然不是的随机性人类probabilisticus. 在一部电影或一本书中，太多的巧合会使它令人难以置信和不愉快。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。我们倾向于在没有故事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，但事实仍然是，我们倾向于目的论解释往往超越了证据。

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的灾难报道。例如,一篇文章在纽约时报在2012年袭击纽约的桑迪飓风(Hurricane Sandy)上，他讨论了一个(未经证实的)事实，即当发电机失灵时，会产生更多婴儿。它的开场白是这样的:

“去年10月底，飓风桑迪(Hurricane Sandy)在泽西城(Jersey City)市中心一栋住宅楼的大厅里灌了六英尺深的水，梅根·b·墨菲(Meaghan B. Murphy)和她的丈夫帕特里克(Patrick)被困在公寓里，好几天没有电。”

我们本能地围绕着个人来构建故事。

另一个时报》的文章讨论了风暴造成的生命损失，首先是:

“在飓风桑迪横扫罗卡威群岛后的几天里，居民们被留在废墟中进行筛选，清点幸存者和幸存者。但似乎很少有人注意到基思·兰卡斯特失踪。”

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。我们不能责怪次这里:这种叙述是有效的。我们可以设身处地为他们着想，设身处地为他们着想，在他们的故事中旅行。

但社会群体比任何个人的故事都要复杂得多。它们是网络化的、分布式的、相互冲突的、不断变化的，并不是简单地映射到一个人身上。出于这个原因，把我们自己放到群体的集体思想中是不自然和非常困难的。即使是两个人的组合也太多了——我们不得不站在一个人一边，或者在不同观点之间转换。我们是一个人的故事。

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。

这是一个极好的故事。这是简单的因果关系，这意味着蒙娜丽莎的名声是不可避免的，也是应得的。但这是一个错误的故事。如果我们去卢浮宫，我们会立刻被它的小得令人吃惊的地方所迷惑蒙娜丽莎-只有30英寸宽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。我们想知道这是不是我们能做的最好的。正如唐纳德·沙宣在他的书中所述成为蒙娜丽莎然而，达芬奇的这幅伟大的画作花了400年才闻名于世，只是在被偷和后来被破坏之后才名声大噪——当然这并不是由某些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，名声与内在品质的关系远没有我们认为的那么大，而与名声传播的人群的特征关系更大。例如，在2006年，我，Matt Salganik和Duncan Watts报告了我们一个叫做音乐实验室的在线实验的结果。¹我们收集了大约14000名互联网参与者，给他们总共48首未知艺术家的歌曲，供他们聆听、评分和下载。我们没有告诉他们的是，他们被随机分配到九个不同的世界：一个是参与者独立行动的世界，另一个是八个平行的社交世界，参与者看到他们世界中每首歌曲当前的下载数量表明他们的受欢迎程度。

这个独立的世界控制着八个社会世界。歌曲在这个世界的流行，反映了歌曲内在的“质”。有一些歌曲在这个世界上表现很差，加上所有八个社会世界，还有一些歌曲表现很好。

在社会世界里，情况就大不相同了。在这里，排名主要受到运气和早期参与者的选择的影响:例如，一首歌在一个世界排名第一，在另一个世界排名第四十。更重要的是，我们能够通过调整每个世界中的社交“信号”的强度来影响歌曲排名，通过改变歌曲是随机排列的，是按自动点唱机的布局，还是按之前的下载次数排序。实验清楚地表明人们喜欢互相模仿。即使是较弱的社交信号也严重扭曲了受欢迎程度的分布。

当我们增加信号强度时，歌曲之间的不平等性增加了。名人越来越出名了。但不同世界之间的受欢迎程度开始有更大的差异：早期参与者的选择更加重要，系统变得更加不确定。数据暗示，没有命运这回事，只有命运的故事。“命运”这个词的词源来自拉丁语fatu，意思是“说的”——做的谈话——与“名声”的词根截然相反fā马,意思是“说话。”命运不是确定性的，而是概率性的:重新运行这个世界，结果很可能会改变。事实上，社会系统对初始条件具有敏感性，这正是混沌理论的特点。

名声与其说与内在品质有关，不如说与我们所认为的有关，更多的是与名声传播的人的特征有关。

但最重要的是，这个实验强调了模仿的作用。下次当你听贾斯汀·比伯的歌时，你会纳闷“为什么?”“记住，全球的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来复制彼此的身体动作和心理过程。复制是我们学习的一个基本部分，它给了我们社会凝聚力，它标志着群体从属关系。它是如此普遍，以至于微小的模仿瞬间可能会超出我们的注意力，让我们错误地归因名声。全球声誉的起源主要是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。

这显然是一个可笑的故事——一根火柴并不是野火开始和蔓延的全部原因。但这正是我们对社会野火的自然看法:匹配是关键。事实上，有两个要求:局部要求(火花)和全局要求(火焰蔓延的能力)。而第二个因素实际上是瓶颈:如果森林干燥到危险程度，任何火星都可能引发火灾。火花很容易产生，本质上也不特别。

名人的语言: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，不如考虑来自受感染节点的受感染链接。首先，假设我们沿着网络中的一条链路，远离一个节点（无论是否感染）。我们到达一个节点的概率k朋友可以写成kP_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，如果消息正在此链路上传递，接收节点要么拒绝该消息，要么被感染并生成消息k-1新的感染链接。让我们定义β_k为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，

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，以匹配为中心的观点完全不能描述许多模型社交(和其他)网络。在传播名声的数学描述中(参见名气语言)，没有任何关于点燃火种的东西——相反，它都是关于网络如何连接，以及人们如何通过联系来接受信息。就像真正的森林必须准备烧森林大火爆发之前,在社交网络传播的关键条件是一个全球性的:许多平均,相信人们需要能够体验然后想选择分享他们的社交网络,远离源。

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也是我们音乐实验室实验的核心人际影响机制。

想象一下，在一个群体中，如果至少五分之一的朋友相信某个特定的信息，那么每个人都会相信。在下图中，人由字母表示一个通过e．友谊用箭来代表，时间用字母来代表t．这个信息早些时候已经被一个开始蔓延，首先到c和e（五分之一的人和三分之一的人听到了他们朋友的信息）。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继续抵抗，因为它的信号仍然是六分之一，一个危险的位置。

与生物疾病的传播不同，阈值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既具有一定的影响力(他们有一定数量的朋友)，又具有一定的受影响程度，那么最初的信息就会传播得很远。

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。如果每个人的阈值是1/4，而不是此消息的1/5，那么个人一个一开始就不会重复这条信息，在当地的传播也会停止。如果每个人的阈值都很低，比如说1 / 10，那么信息就会通过这个子网络迅速传播，通过一个时间步骤，即转换d也

20、没有命运这种东西，只有命运的故事。

对于更复杂的模型网络，我们的数学分析不够，邓肯·瓦茨和我通过模拟研究了社会传染和影响。在我们的论文《影响力、网络和舆论形成》中^3.我们再次发现，对于特定的社交网络，拥有许多朋友的个体实际上在传播社会传染方面的作用更小，与数量适中的人相比，他们引发社会野火的能力更弱。研究还表明，对于许多类型的复杂网络，匹配产生社会传染的能力是非常有限的。综上所述，这些结果对超级影响力人士或“意见领袖”的存在提出了质疑——这些人是少数的、特殊的，而且最重要的是，他们是对其他人的选择负责的假想人物。社会的匹配。

但是意见领袖的理念仍然存在。为什么?因为我们讲故事，因为我们关注个体。我们无法抗拒这样的承诺，如果我们能找到这些特殊的人，我们就可以改变社会，以我们的目的，无论是销售产品还是改善人们的健康。“生存偏差”——倾向于关注这些有影响力的人的成功故事——使我们的困境变得更糟。

马尔科姆·格拉德威尔非常成功的关于社会野火的书的封面，《引爆点》，显示了一个未使用的匹配，上面的文字是“多么小的事情可以产生很大的不同。”但是森林不在框架中，它应该在框架中。

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。可以通过peter.dodds@uvm.edu联系到他。

参考文献

1.人工文化市场中不平等和不可预测性的实验研究。科学311, 854 - 856(2006)。


2.迪尼R.B.影响:科学与实践艾琳和培根，第四版（2000年）。

3.影响者、网络与舆论形成。消费者研究杂志34, 441 - 458(2007)。

这篇文章最初发表在2013年9月的《名人》杂志上。