网络与复杂系统（一）

胖车库将持续翻译Albert-László Barabási的「网络」一书及其课程^[1]。今天来第一章1-2节。

第1.1节 互联带来的脆弱性

乍一看，图1.1中的两张卫星图像是无法区分的，显示了人口密集地区的灯光和标志着广大无人居住的森林和海洋的黑暗空间。然而，仔细观察后，我们会发现不同之处。多伦多、底特律、克利夫兰、哥伦布和长岛，在（a）中是明亮的，在（b）中则是黑暗的。这不是下一部世界末日电影中的镜头，而是2003年8月14日美国东北部的真实画面，在大停电前后，美国八个州估计有4500万人没有电，安大略省也有1000万人断绝了电力供应。

在许多复杂的系统中已经观察到级联故障。它们发生在互联网上，当流量被重新分配以绕过故障的路由器时。这种常规操作有时会造成拒绝服务攻击，使功能齐全的路由器因流量过大而无法使用。我们见证了金融系统中的级联事件，比如在1997年，国际货币基金组织向几个太平洋国家的中央银行施压，要求它们限制信贷，这使得多家公司违约，最终导致全球股市崩盘。2009-2011年的金融风暴通常被视为级联失败的典型例子，美国的信贷危机使全球的经济陷入瘫痪，留下了几十家倒闭的银行、公司，甚至破产的国家。连环失败也可以人为地诱发。一个例子是，全世界都在努力切断恐怖组织的资金供应，目的是削弱其运作能力。同样，癌症研究人员旨在诱发我们细胞中的级联故障，以杀死癌细胞。

东北大停电事件说明了本书的几个重要主题。

• 首先，为了避免破坏性的级联故障，我们必须了解级联故障传播的网络结构。
• 其次，我们必须能够对发生在这些网络上的动态过程进行建模，比如电力的流动。
• 最后，我们需要揭示网络结构和动态之间的相互作用是如何影响整个系统的稳健性的。

虽然级联故障可能看起来是随机的和不可预测的，但它们遵循可重复的规律，可以用网络科学的工具进行量化，甚至预测。

这次大停电也说明了一个更大的主题：由于互联互通而导致的脆弱性。事实上，在电力发明的早期，每个城市都有自己的发电机和电力网络。然而，电力不能被储存。电力一旦生产出来，就必须立即消耗掉。因此，将相邻的城市连接起来是有经济意义的，允许他们分享额外的生产，并在需要时借用电力。我们今天的低电价归功于电网，这个网络通过这些成对的连接出现，将所有生产者和消费者连接成一个单一的网络。它使廉价生产的电力能够立即被输送到任何地方。因此，电力是一个美妙的例子，说明网络对我们的生活有巨大的积极影响。

然而，作为网络的一部分，也有它的缺陷：局部的故障，如俄亥俄州某处的保险丝断裂，可能不再是局部的了。它们的影响可以沿着网络的链接传播，并影响到其他节点、消费者和明显远离原始问题的个人。一般来说，互连性诱发了一种显著的非地方性。它允许信息、备忘录、商业惯例、权力、能源和病毒在各自的社会或技术网络上传播，无论我们离源头有多远，都能波及我们。因此，网络既有好处，也有弱点。

本书的目标之一是揭示那些能够加强被认为是积极的特性的传播的因素，以及限制那些使网络变得脆弱或易受攻击的因素。

第1.2节 网络是复杂系统的核心

"我认为下个世纪将是复杂性的世纪"。——斯蒂芬·霍金

我们被那些复杂至极的系统所包围。例如，考虑一下需要数十亿人之间合作的社会，或者将数十亿部手机与计算机和卫星整合在一起的通信基础设施。我们推理和理解世界的能力需要我们大脑中数十亿个神经元的一致活动。我们的生物存在植根于我们细胞内成千上万的基因和代谢物之间的无缝互动。

这些系统被统称为复杂系统，反映了这样一个事实，即很难从系统组成部分的知识中得出其集体行为。鉴于复杂系统在我们的日常生活、科学和经济中的重要作用，它们的理解、数学描述、预测和最终控制是21世纪的主要智力和科学挑战之一。

网络科学在21世纪初的出现，生动地证明了科学可以迎接这一挑战。事实上，每个复杂的系统背后都有一个错综复杂的网络，它编码了系统各组成部分之间的相互作用。

编码基因、蛋白质和代谢物之间相互作用的网络将这些成分整合到活细胞中。这个细胞网络的存在本身就是生命的前提条件。

捕捉神经元之间联系的线路图，称为神经网络，是我们理解大脑功能和我们意识的关键。

所有职业、友谊和家庭关系的总和，通常称为社会网络，是社会的结构，决定了知识、行为和资源的传播。

通信网络，描述了通信设备通过有线互联网连接或无线链接相互作用，是现代通信系统的核心。

电网是一个由发电机和输电线路组成的网络，为几乎所有的现代技术提供能源。

贸易网络维持着我们交换货物和服务的能力，对二战以来世界的物质繁荣负责。

网络也是21世纪一些最具革命性的技术的核心，赋予了从谷歌到Facebook、CISCO和Twitter的一切。最后，网络渗透到科学、技术、商业和自然界中，其程度远远超过了随意检查所能看到的。因此，除非我们对复杂系统背后的网络有深入的了解，否则我们将永远无法理解这些系统。

在21世纪的第一个十年里，人们对网络科学产生了爆炸性的兴趣，其根源在于发现，尽管复杂系统有明显的多样性，但每个系统背后的网络结构和演变都是由一套共同的基本规律和原则所驱动。因此，尽管真实的网络在形式、规模、性质、年龄和范围上存在着惊人的差异，但大多数网络是由共同的组织原则驱动的。一旦我们不考虑各组成部分的性质和它们之间相互作用的确切性质，所得到的网络的相似性多于相互之间的差异。在下面的章节中，我们将讨论导致这个新研究领域出现的力量及其对科学、技术和社会的影响。

参考资料

Albert-László Barabási（生于 1967 年 3 月 30 日）是罗马尼亚裔匈牙利裔美国物理学家，以其在网络理论研究方面的工作而闻名。

他是前圣母大学Emil T. Hofmann 教授，现任美国东北大学复杂网络研究中心（CCNR）特聘教授和主任，Dana癌症系统生物学中心（CCSB）副成员–哈佛大学法伯癌症研究所，中欧大学网络科学中心客座教授。

他在 1999 年引入了无标度网络的概念，并提出了Barabási-Albert 模型来解释它们在自然、技术和社会系统中的广泛出现，从蜂窝电话到万维网或在线社区。他是网络科学协会的创始主席，该协会起源于并赞助了自2006年以来每年举行的旗舰NetSci会议。