物理学证实：敌人的敌人确实是朋友

2024-06-19

据美国《科学日报》网站近日报道，多数人都听过这句名言：“敌人的敌人就是朋友。”

现在，西北大学的研究人员已经利用统计物理学来证实这个著名公理背后的理论。

上世纪40年代，奥地利心理学家弗里茨·海德提出了社交平衡理论，该理论解释了人类天生要努力在自己的社交圈中寻找和谐。根据这一理论，有四条准则可形成平衡的关系：敌人的敌人是朋友，朋友的朋友是朋友，敌人的朋友是敌人，朋友的敌人是敌人。

无数的研究都试图证实这一理论，但都失败了。真正的问题是，要有一个适当的网络模型。大多数网络模型过于简化，无法涵盖人际关系的复杂性。

西北大学的研究小组成功地将使海德的社交理论框架成立的两个关键部分结合起来【在现实生活中，不是所有人都互相了解，有些人比其他人更积极主动】。每个因素都会影响社交关系，但现有的模型一次只能解释一个因素。通过同时包含两个约束因素，得到的网络模型最终证实了海德80年前的这个著名理论。

这个有用的新框架，包括政治两极分化和国际关系，以及任何由积极和消极相互作用混合组成的系统，如神经网络或联合用药。

西北大学科瓦奇说：“我们一直认为这种社交直觉是有效的，但不知道它为什么有效。我们需要做的就是解决数学问题。几十年来，人们一直在犯错。原因是现实生活太复杂了。我们意识到我们需要同时考虑这两个约束因素：谁认识谁，有些人就是比其他人更友好。我们最终可以得出结论，社交网络与几十年前形成的预期是一致的。我们利用数学将限制交际关系的约束因素和对系统中不同实体的偏好结合起来。这将有助于为社交网络以外的其他系统建模。”

海德的社交平衡理论以三人为组，假设人们努力追求舒适、和谐的关系。

在平衡的关系中，所有人都互相喜欢。或者，如果一个人不喜欢另外两个人，那两个人就是朋友。

如果三个人都互相不喜欢，或者一个人喜欢另外两个互不喜欢的人时，就是不平衡关系，这会导致焦虑和紧张情绪。

这似乎非常符合社交直觉，你可以看到这将如何导致极端两极分化，我们今天在政治两极分化方面确实看到了这一点。如果你喜欢的每个人也都不喜欢你不喜欢的人，那么结果就是两伙人互相不喜欢。

但是，要收集既包括朋友也包括敌人的大规模数据，是一项挑战。

随着大数据的兴起，研究人员试图搞清楚这些来自社交网络的签名数据，能否证实海德的理论。当生成网络来测试海德的准则时，个体人充当节点。连接节点的边表示个体之间的关系。

如果节点不是朋友，那么它们之间的边被标为一个负(或敌对)值。如果节点是朋友，则将这个边标为正(或友好)值。

在之前的模型中，边被随机标为正值或负值，而不考虑两个约束因素，没有体现社交网络的现实。

所以，转向了四个大规模的、公开可用的签名网络数据集：(1)社会新闻网站上的用户评分评论；(2)国会议员在众议院的交流；(3)比特币交易者之间的互动；(4)消费者评论网站的产品评论。

在网络模型中，没有给各条边标记真正随机的负值或正值。要让每个互动都是随机的，每个节点都需要有相同的机会遇到另一个节点。

然而，在现实生活中，并不是每个人都认识社交网络中的其他人。例如，一个人可能永远不会遇到他朋友的朋友，因为朋友的那个朋友住在世界的另一边。

为了使模型更加真实，研究人员根据一个统计模型来标记正负值，该模型描述了将正号或负号标记给存在的互动关系的概率。这使得标记正负值是随机的——但是在网络拓扑学约束条件给出的限度内随机的。

除了谁认识谁之外，研究小组还考虑到了生活中有些人比其他人更友好。友好的人更有可能有更多积极的互动，有敌意的互动更少。

通过引入这两个约束条件，结果所得到的模型表明，大规模社交网络始终与海德的社交平衡理论是一致的。

该模型还突出显示了超过三个节点的模式。这表明社交平衡理论适用于包含四个甚至更多节点的更大的图基元。

我们现在知道，需要考虑到这两个约束因素。没有这些，你就无法拿出正确的办法来。这看起来很复杂，但实际上是相当简单的数学问题。

研究人员目前正在探索这项工作的几个未来方向。在一个潜在的方向上，新模型可以用来探索旨在减少政治两极分化的干预措施。

研究人员表示，该模型可以帮助更好地理解社会群体和朋友关系之外的系统。

我们可以观察大脑中神经元之间的刺激性和抑制性联系，或者是代表不同联合用药治疗疾病的相互作用。

社交网络研究是一个理想的探索领域，但我们的主要兴趣是超越调查朋友之间的互动，研究其他复杂的网络。