用物理学预测人类群体的规模

只有知道每个人拥有的朋友的平均数量，复杂性科学中心(CSH)的科学家才能预测电脑游戏中人们的群体规模。为此，他们根据物理学中的一个例子来模拟社会群体的形成，即具有自旋的粒子的自组织。

长期以来，社会学家一直关注社会群体如何形成及其背后的机制。在许多不同的环境中都观察到了避免压力的冲动，以及同质性——人们倾向于与具有相似特征、特征或观点的其他人一起加入群体。

“尽管已经研究了多种模型，但对于同质性和压力回避如何影响人类群体的形成，尤其是它们的规模分布——例如，无论是有很多小群体还是很少有大群体，我们知之甚少，”Jan解释说。来自CSH的Korbel是该研究的第一作者。通过使用物理学中的两个当代领域，即自组装和自旋眼镜，科学家们现在对社会群体的形成有了新的认识。

群体中的人的认知挑战

人类的一个决定性特征是他们将自己组织起来(通常是为了特定的目的)成群结队。“这里的困难在于这需要协调，这需要付出巨大的努力，”CSH的StefanThurner说。“当群体规模扩大，内部冲突出现时，协调性可以迅速达到并超越人类的认知极限。”

“因此，必须有特定的机制使人类能够有效地组织起来。这些应该可以用一些非常普遍的人类行为特征来解释，例如同质性和避免群体内压力的倾向，”Thurner继续说道。

人们表现得像带自旋的粒子

当具有相似观点的人开始相互交流时，社会群体通常会出现。“在之前的研究中，我们研究了纳米粒子在小型热力学系统中的自组装，它们在没有任何外部干预的情况下自发形成高阶结构。然后我们意识到：这与人们所做的相似，”科贝尔回忆道。

人们彼此互动，群体的出现与形成胶体或聚合物的粒子非常相似。受此启发，研究小组基于自旋粒子的自组织机制，为嗜同性人类开发了一个简单模型。

小信息，大成果

该模型能够预测多人在线游戏Pardus中的群体规模分布。“通常你需要知道网络的结构及其设计方式，”Korbel解释了结果。

“这里我们只需要知道一个玩家平均有多少个朋友。”利用这些相对较少的信息，研究人员能够预测会出现多少个特定规模的群体。

社会系统中的关键数量

“当然，人比粒子更复杂，但人与人之间某些类型的相互作用是相似的，特别是一组人可以组成群体的可能性的数量。这个数字叫做熵，这是我们数学的出发点建模，”Thurner说。

在某些阶段，人们倾向于形成大群体，但在其他阶段，由于意见差异太大，这种情况并没有发生。“在这种情况下，成为一个大团体的成员会对他们造成太大的社会压力，”科贝尔说。除了熵之外，这种社会压力是这里的另一个关键量——一个与物理学中的能量相当的关键量。群体中相似的人越多，他们可能经历的社会压力就越小。

从磁铁到意见

从物理学的角度来看，这可以与自旋相提并论：在磁铁中，所有自旋都指向同一方向，而在由金属和非金属组成的合金自旋玻璃中，它们是无序的。由于这种复杂的结构，自旋处于“压力”状态，因为它们必须与其他几个自旋对齐，而且它们不能同时对齐。“这类似于一群持有不同意见的人。你无法与所有人保持一致，你可能会感到沮丧，”科贝尔作了类比。

“有趣的是，非常不同的系统可以对熵有相同的表达。在我们的例子中，社会个体似乎具有与结构形成系统相似的熵，例如某些自旋眼镜，”瑟纳说。

“我们的新模型可以帮助预测与社交网络和大众媒体有关的社会学现象，这些现象会导致社会挫败感和两极分化，”科贝尔总结道。它还展示了跨学科研究方法的潜力，这在复杂性科学中心尤为重要。

“我们的愿景是最终获得更多的定量模型，这些模型可以根据智人如何组织自身的真实数据进行测试，这也许是我们作为一个物种最擅长的事情，”Thurner补充道。

该研究发表在《物理评论快报》上。