简历阅读 -《叙事人》和《名誉的麻烦》

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《叙事人》和《名誉的麻烦》

我们认为应该值得的名声。我们错了。

我们对名声的理解对于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。彼得·谢里丹·多兹著

O.你对Fame的理解对于我们如何看待对方和社会至关重要。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故事寻找机器:人类narrativus,如果你愿意。在理解世界,我们在一切中寻找有意义的叙述的形状。即使在科学中,我们也喜欢数学方程式和算法,因为它们是一种普遍的故事。液体 - 海洋和大气,身体的血液,蜂蜜 - 所有流量根据单一,美丽的方程式称为Navier-Stokes方程。

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homo 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。

我们也本能地建立了各个人的故事。要查看这一事实的证据,我们只需要看看当地灾难覆盖范围。例如,一篇文章纽约时报在2012年袭击纽约的飓风桑迪上,讨论了(未经证实的)事实,当发电机失败时产生更多的婴儿。它用线开了:

“去年10月末,飓风桑迪将六英尺的水融入了泽西市中心城市的住宅大楼的大厅,抓住了Meaghan B. Murphy和她的公寓,帕特里克,在他们的公寓里离开了他们,没有电。”

我们本能地建立我们周围的故事。

其他时报》的文章从风暴中讨论了生命的丧失,从:

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。”

两个故事都将较大的人口的复杂,随机叙述的复杂,随机叙述。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,当我们讨论群组时,我们没有隐喻。我们的结果是什么?我们迫使我们的单身故事到他们身上:团体成为一个占主导地位的人 - 一位君主,主席,迈克尔·乔丹和一个支持的演员。

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。他们导致我们相信赢得了成名,这是着名人物或物体的内在属性的结果。考虑,例如,蒙娜丽莎,也许是世界上最着名的绘画。它的名气归因于各种内在品质的方式:受试者的神秘微笑,她的眼睛追随你的言论,达芬奇的新手,莱昂纳多的个别天才。

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Mona Lisa.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,由于自己的意见,成名与内在素质有多少样,与我们所做的那样,更重要的是,与人民的成名传播。例如,在2006年,Matt Salganik,我自己和Duncan Watts报告了我们称为音乐实验室的在线实验的结果。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。

独立世界致力于对八个社会世界的控制权。这个世界上歌曲的普及反映了歌曲的内在“质量”。在这个世界上有几首歌曲,加上所有八个社会世界,其他歌曲以及其他良好的社会歌曲。

社会世界中的事情非常不同。在这里,排名主要受到偶然的影响,以及早期参与者所作的选择:一首歌,例如,在一个世界中排名第一,在另一首世界中排名第40。更重要的是,通过调整每个世界中的社会“信号”的力量,通过改变歌曲是否随机排列,在自从以前的下载的顺序中,可以影响每个世界的社会“信号”的力量来影响歌曲排名。实验清楚地表明,人们喜欢互相模仿。甚至弱社交信号传导甚至显着倾斜了普及分布。

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”源自拉丁语牡丹,意思是“口语” - 直接对“名望”的根源直接反对Fā,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,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匹配和野火。试试我组成的纸浆小说:

当一个充满懒洋洋梦想的火柴盒在加州沙漠的一个炎热的夏日购买了一个小镇商店时,它很少知道其一个乘客将成为最臭名昭着的人,最受欢迎的武器时间。两周后,它的一个比赛将用于开始一个会燃烧数月并摧毁5000万英亩的野火。任何像这样的匹配武装的人都可以接管世界。

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:让我们在一个简单的随机网络中代表人们,如上面图片的简单随机网络。随机网络中任何节点的唯一定义特征是它的链接数量或其“学位”的链接数量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kPK./< k >, 在哪里P.K.是随机选择的节点具有学位的概率K.和标准化< k >是整个网络的平均程度。现在,如果消息沿着此链接传递,则接收节点将拒绝消息或被感染和生成K.-1新的受感染链接。让我们定义βK.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.

这是单个受感染链接产生的预期新数量的受感染链接。如果R.> 1,被感染的链接会产生更多被感染的链接,消息就会成功地在整个网络中传播。

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。

名称的网络模型可以提供反向直观的见解。例如,有许多朋友的人实际上可以妨碍社会传染的增长,而不是加速它。为了了解这可能发生这种情况,让我们看看一个高度理想化的社交野火,称为门槛传染,首先是由诺贝斯特·托马斯·斯科林在他的种族隔离工作中探索的模型形式。门槛行为如下所示:如果你的朋友足够相信某种东西,那么你也是如此。这被称为“社会证明”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,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..友谊用箭来代表,时间用字母来代表T..早先采取的消息一种开始传播,先CE.(他们从五分之一和三分之一的朋友那里听到消息)。然后B.交换机,因为他们现在在8位朋友中听到消息。但D.继续抵抗其信号保持在6分,一个不稳定的位置。

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的严重变化或社交网络的结构可能会导致全球差异大。如果每个人的阈值为4,而不是此消息的5个而不是1,那么个人一种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.也是。

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。


Peter Sheridan Dodds是佛蒙特大学(UVM大学)教授,致力于许多领域的系统级问题,重点是社会科技系统。他是UVM复杂的系统中心主任,UVM计算故事实验室的联合领导者,以及数学和统计系统的教师。他可以在Peter.dodds@uvm.edu达到他。


参考

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. Cialdini,R.B.影响:科学与实践阿林和培根,第四版,(2000)。

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


本文最初发表于2013年9月的《名誉》杂志。

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