腾讯研究院|为什么社交圈子150人刚刚好？( 二 )
社交网络的大小和其信息传递效率之间的关系 ， 属于亚线性 ， 即并不是社交网络越大 ， 沟通越顺畅 。 而所谓大有大的难处 ， 指的则是规模指数和系统的大小呈倒U型 ，一旦超过了某个值 ， 那么网络变大后 ， 沟通效率的增速会下降 。 上述的规模指数最大值 ， 又被称为临界点（critical point） 。
临界点会让一些了解复杂科学的读者想起 伊辛模型 ， 而在2020年这项PNAS研究中 ，研究者基于决策模型（decision-making model）这个伊辛模型的变种 ， 计算不同大小的网络对应的规模指数 ， 发现规模指数最大的网络大小 ， 正好位于邓巴数附近 。
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图1：不同大小的网络 ， 在决策模型下对应的规模指数 ， 在150附近 ， 规模指数最高 ， 为0.67
这样的巧合 ， 让我们能够对为何邓巴数如此普遍 ， 给出一种全新的解释 。 并不是人类的大脑不支持人类建立更多的连接 ， 而是规模法则决定了 ，一旦社交网络超过了邓巴数 ， 那反而会弊大于利 ， 不利于群体智慧的涌现 ， 从而使得整体来看 ， 每个人的社交网络的大小在150人左右 。
三
另一个关于种群大小的研究
来自蜘蛛猿的实证数据
上述PNAS研究中 ， 用到的数据都来模型产生的模拟数据 。 而最近圣塔菲研究者的一篇基于真实数据的对灵长类动物种群大小的研究 ， 指出蜘蛛猿的种群大小 ， 是随着食物多少 ， 动态改变的 。
圣塔菲的这项研究 ， 可以将蜘蛛猿的群体 ， 看成是一个集体计算机 ， 能计算出每个猴群的大小应该是多少 。 该研究今年7月发布在 Frontiers in Robtics and AI 上 。
论文题目：Collective Computation in Animal Fission-Fusion Dynamics 论文地址：https://doi.org/10.3389/frobt.2020.00090
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图2：蜘蛛猿使用群体计算找到最佳的食物来源
研究者在2年时间中 ， 对47只蜘蛛猿每天进行5小时的观察 ， 记录它们之间组成的小群体是怎样的 ， 发现蜘蛛猿通常形成2只到17只的子群 ， 但每个子群往往只持续一两个小时 。
【腾讯研究院|为什么社交圈子150人刚刚好？】蜘蛛猿组成或离开小群体 ， 都是为了更高效的收集树上的水果 。 研究者通过将蜘蛛猿的行为用下图的模型来表示 ， 并根据真实数据 ， 找出蜘蛛猿根据怎样的规则 ， 决定蜘蛛猿留下还是组成新的子群 。
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图3：蜘蛛猿行动的数学模型 ， 不同行代表不同时间 ， 不同颜色代表不同种群
研究发现 ， 蜘蛛猿作为一个群体 ， 展现出的群体智慧 ， 使得它们能够高效地收集树上的果实 。 正如蚁群中每个蚂蚁没有多少智慧 ， 但蚂蚁行动的集合却展现出智慧 。 研究者还发现 ， 蜘蛛猿执行的策略并非是最优的 ， 仍有提升空间 。
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图4：雨季和旱季蜘蛛猿的子种群大小变化 ， 黑色为实际值 ， 其他颜色为模拟值 ， 不同颜色代表每只蜘蛛猿有多大的概率会根据周围的同类决定是否留在子种群中 ， 图中可见 ， 实际情况基本位于模拟数据中 ， 说明真实的决策过程 ， 每个个体的决策 ， 依据的是局部信息 ， 但却能在全局呈现出相对较好的效果 ， 即群体智慧 。
对蜘蛛猿的研究 ， 能够加深对群体智慧的理解 ， 蜘蛛猿的策略 ， 和金融市场中的买卖规律其间可能有类似之处 。 而关于集体智慧的研究 ， 会关注群体的多样性 ， 以及群体中每个个体犯错误的成本 ， 会如何影响群体智慧的涌现 。
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