The Beauty and Power of Network Interaction

李德毅

如果说是互联网的发明催生了网络科学，那么随着云计算和移动互联网的高速发展，万人万物正作为重要因素参与网络交互，实现物物联网、人人联网。物联网的更高境界是机器人联网，形形色色的机器人和人都具有高度的智能和思辩能力，一旦作为网络主体参与到了网络的交互之中，会形成全新的社交网络和社会计算，改变整个社会关系和运作形态，加速了网络科学的研究。

人以类聚，物以群分。在基于互联网的社交网络中，大大小小的社群，形成了形形色色的、特定情境和主题的虚拟社区。人们用网络科学研究这些社区，发现复杂网络中常常具有大规模分布却又“小世界”聚集的性质、甚至是“超小世界”聚集的性质；这些网络常常是无尺度的，或者在多尺度上表现出幂律分布的性质；网络的鲁棒性和脆弱性并存的性质；以及网络内部的自相似性质等。当前网络科学研究的一个热点是社区群体行为以及社区影响力的传播机理。

近几年来，我们致力于用物理学的方法进行网络认知的研究，用高斯云模型和高阶云模型描述游走在高斯分布和幂律分布之间各种复杂网络之中的不确定性，发现社区的共同规律，如社区规模可大可小，社区门槛可高可低，社区主题可粗可细，社区常识可缺可添，社区划分无穷无尽，社区演化可消可长。我们把重点放到网络交互这个环节上，构造了多个交互算子，如反映积极交互的扩充算子、协同算子、创造算子，以及反映消极交互的消减算子、冲突算子、消亡算子等，赋予复杂网络中的节点和边的物理属性，通过数据场和拓扑势等方法进行网络数据挖掘，发现社区中的领袖成员、骨干成员、基本成员、外围成员，甚至发现社区之间的骑墙成员等，模拟群体行为导致涌现的过程与形成条件，研究社区影响力的传播以及社区群体行为的演化，取得了一些很有意义的成果。