——读《为什么只见树木不见森林：从简单现象到复杂系统》

距离2008年全球金融危机已经过去了十多年，时至今日，专业人士仍然对这场危机产生的原因争论不休：为什么没有人预见这场危机的到来?我们距离下一次金融危机有多远?

前美联储主席格林斯潘曾表示，当下的经济学理论与方法还不足以反映现实。也许问题的答案不在经济学内部。正当人们为如何化解市场“系统性风险”而忧心忡忡时，来自生态学领域的思想与认知模型提供了一条新的解题思路。

《为什么只见树木不见森林：从简单现象到复杂系统》这本书所围绕的中心，就是如何建立起人们通常认为无关的领域之间的桥梁。本书作者迪尔克·布罗克曼是德国著名的物理学家，他的研究领域超越了传统物理学的边界，延伸至复杂系统、社会网络结构、计算神经科学等，在跨学科领域有着杰出的声望。在本书中，作者试图引领读者感知到一些不同的主题与理念，揭示其中出人意料的关联。如果用一句话来概括，那就是本书展示了“复杂性科学视野下的自然与社会”。读者可以通过把握复杂性科学的思维方式，用于解释生态学、社会科学、经济学、物理学、流行病学等各领域的复杂系统。

复杂性科学是什么?

日常生活中，复杂现象无处不在：错综复杂的人际关系，迷踪交错的民航路线，瞬息万变的市场波动……当各个部分同时处于运动状态时，相互依赖，又相互影响，很快就让人丧失了对系统全貌的理解。科学的精妙就在于弄清楚复杂现象是如何产生，并且找到它们所遵循的规则。

作者表示，研究复杂性系统最好的方法，是先研究不具复杂性的事物。例如，挂钟的简单摆动是有规律的，可计算、可预测。然而，如果给钟摆加上一个关节，结果就变成了复杂的双摆。双摆也遵循牛顿力学与万有引力定律，但是它的摆动看起来就变得不可预测，貌似是随机的。

原则上，双摆系统的未来是可预测的，因为方程式是已知的。问题在于，初始数据的测量总会出现误差，哪怕极其微小。在简单的系统中，类似单摆状态下，微小的误差对未来的预测影响极小，但是在复杂系统中，初始数据的微小误差会导致不久后的预测出现错误。

双摆就代表了一类复杂性系统，它以简单的规则为基础，却表现了出乎意料的复杂结构与特性。这里可以把双摆显示的现象称为“确定性混沌”。在自然界中，确定性混沌是常态。最常见的例子是天气预报。确定天气的方程式是已知的，但天气的物理学是混沌的。

有趣之处在于，这个世界的复杂性也可以表现出简单的行为。大雁排成“一”字和“人”字飞行，这种神奇的场景是如何出现的?作者表示，在复杂性科学中，这种现象被称为“涌现”。所谓涌现行为，是一种群体行为，它从复杂系统中发展出来，但是其结构，不能从对单个元素的研究中推断出来。在这个系统中，许多不同的个体按照隐藏的规则行事，从而产生意想不到的集体行为。不仅动物会在没有指挥者的情况下采取步调一致的行动，人类也会。

作者认为，许多复杂系统，在生物、社会、政治、经济等各个领域都可以被观察到，认识其中的基本规则，从中获得新的理解与知识，这就是复杂性科学的本质。

复杂性科学遵循的是“整体还原论”原则，即忽视非本质要素，寻求普遍性。例如，如果我们简单画一张笑脸，就能看到，眼睛，嘴巴和脑袋是必须的，而耳朵、鼻子、头发、牙齿等是可以忽略不计的。在传统研究方式中，复杂系统会被垂直分解成单独的部分，每个学科去研究一个细分领域，但是复杂性科学不对整个系统做分解，而是致力于去识别其中哪些是关键特征。

从网络研究到富者更富

互联网就是一个与我们的生活密切相关的复杂系统。互联网上的链接是海量的，如果将维基百科的所有词条都链接在一起，将产生6万亿个链接。但是，任意两个词之间的链接路径却很短。通常，从“鞋带”到“航天飞机”这样风马牛不相及的两个词之间的链接，只需要三到四个步骤。

同样的效应也出现在人际关系网络中。早在一个世纪前，匈牙利作家弗理杰斯·卡林西就在小说中指出，世界上任何两个人都可以通过最多六步的路径相识。这就是著名的六度关系理论。在1967年，这个理论由美国社会学家通过实验证实。

除此之外，作者还在书中着重介绍了两个重要的网络特征：

一是集群属性。在一项对海豚种群的研究中发现，这些海豚并不总是聚集在一个大群中，但也不是独行者，它们的社交网络是模块化的，网络中节点紧密的部分，被称为集群。同样的属性，在人类关系网络中也同样存在。比如，“我的朋友也是你的朋友”，一个人的两个朋友互相成为朋友的情况并不少见。此外，有些“中介”能将不同的集群连接到一起。比如，你的同学群和同事群是两个集群，而你恰恰就是这个“中介”。

二是幂律分布。研究发现，真实网络的节点度(关联度)频率分布遵循幂律，即绝大多数节点的节点度很低，只有极少数节点的节点度分布非常广泛。节点度特别高的少数节点被称为中心节点，如同自行车的轮毂有很多辐条汇聚，网络的中心节点也有很多链接。

为什么会这样?因为“优先绑定”