西北大学的研究团队使用统计物理学和先进的网络模型证实了社会平衡理论，即“敌人的敌人就是朋友”这一社会直觉背后的理论基础。
西北大学的研究人员使用统计物理学确认了这一著名格言背后的理论——“敌人的敌人是朋友”。这项研究首次使用统计物理学来证实这一理论，该理论最初由奥地利心理学家弗里茨·海德（Fritz Heider）在1940年代提出，解释了人类如何天生地在社交圈中寻求和谐。根据该理论，四条规则——敌人的敌人是朋友，朋友的敌人是敌人，朋友的朋友是朋友，以及敌人的朋友是敌人——导致平衡的关系。
尽管无数研究试图使用网络科学和数学来证实这一理论，但由于网络偏离了完全平衡的关系，他们的努力都未能成功。因此，真正的问题是，社交网络是否比根据适当的网络模型预期的更加平衡。大多数网络模型过于简化，无法完全捕捉影响社会平衡的人际关系的复杂性，导致关于社交平衡理论的偏离是否与网络模型预期一致的结果不一致。
然而，西北大学的研究团队成功地整合了两个关键要素，使海德的社会框架得以运作。在现实生活中，并非每个人都相互认识，而且有些人比其他人更积极。研究人员早已知道每个因素都会影响社交联系，但现有的模型只能一次考虑一个因素。通过同时纳入这两个限制，研究人员得出的网络模型最终在海德首次提出该理论大约80年后证实了这一著名理论。
这个有用的新框架可以帮助研究人员更好地理解社会动态，包括政治极化和国际关系，以及任何包含正面和负面互动的系统，如神经网络或药物组合。
“我们一直认为这种社会直觉是有效的，但我们不知道它为什么有效，”西北大学的研究高级作者伊斯特万·科瓦奇（István Kovács）说。“我们所需要的只是弄清楚数学。如果你查看文献，会发现有很多关于这个理论的研究，但它们之间并没有达成共识。几十年来，我们一直在犯错误。原因是现实生活很复杂。我们意识到我们需要同时考虑这两个限制：谁认识谁，以及有些人天生就比其他人更友好。”
“我们现在可以得出结论，社交网络与80年前形成的预期一致，”该研究的第一作者、博士后研究员宾杰·郝（Bingjie Hao）补充道。“我们的发现还具有广泛的未来应用前景。我们的数学允许我们将系统中不同实体的联系和偏好纳入约束。这将有助于模拟超出社交网络的其他系统。”
科瓦奇是西北大学文伯格艺术与科学学院的物理和天文学助理教授。郝是他的实验室的博士后研究员。
社会平衡理论是什么？
使用三人小组，海德的社会平衡理论保持了这样的假设：人类努力寻求舒适、和谐的关系。在平衡的关系中，所有人都喜欢彼此。或者，如果一个人不喜欢两个人，那么这两个人就是朋友。当所有三个人都不喜欢彼此，或者一个人喜欢两个彼此不喜欢的人时，就存在不平衡的关系，这会导致焦虑和紧张。研究这种受挫的系统导致了2021年诺贝尔物理学奖授予意大利理论物理学家乔治·帕里西（Giorgio Parisi），他与气候模型师宗谷周作（Syukuro Manabe）和克劳斯·哈塞尔曼（Klaus Hasselmann）共享了这个奖项。
“这似乎非常符合社会直觉，”科瓦奇说。“你可以看到这将如何导致极端的极化，这正是我们今天在政治极化方面所看到的。如果你喜欢的人也不喜欢所有你不喜欢的人，那么这将导致两个互相憎恨的政党。”
然而，收集大规模数据一直很具挑战性，其中不仅列出了朋友，还列出了敌人。随着21世纪初大数据的到来，研究人员试图看看社交网络中的这种有符号数据是否能证实海德的理论。在生成网络以测试海德的规则时，个人作为节点。连接节点的边代表个体之间的关系。
如果节点不是朋友，那么它们之间的边被赋予一个负面（或敌对）值。如果节点是朋友，那么边被标记为正面（或友好）值。在以前的模型中，边被随机分配正面或负面值，而没有尊重这两个限制。这些研究都没有准确地捕捉到社交网络的现实。
在约束中找到成功
为了探索这个问题，科瓦奇和郝转向了四个由社会科学家先前策划的大规模、公开可用的有符号网络数据集，包括（1）社交新闻网站Slashdot上的用户评级评论；（2）国会议员在众议院地板上的交流；（3）比特币交易者之间的互动；以及（4）消费者评论网站Epinions上的产品评论。
在他们的网络模型中，科瓦奇和郝没有给边分配真正随机的负面或正面值。为了使每次互动都是随机的，每个节点都需要有相等的机会遇到彼此。然而，在现实生活中，并不是社交网络中的每个人都确实认识彼此。例如，一个人可能永远不会遇到他们朋友的朋友，后者住在世界的另一边。
为了使他们的模型更加现实，科瓦奇和郝根据一个统计模型分配正面或负面值，该模型描述了分配正面或负面符号给现有互动的概率。这保持了值的随机性——但在网络拓扑的约束给定的限制内是随机的。除了谁认识谁，团队还考虑到生活中有些人天生就比其他人更友好。友好的人更有可能有更多的正面——以及更少的敌对——互动。
通过引入这两个约束，生成的模型表明，大规模社交网络始终与海德的社会平衡理论一致。该模型还突出了超出三个节点的模式。它表明社会平衡理论适用于更大的图块，这些图块涉及四个甚至更多节点。
“我们现在知道需要考虑这两个约束，”科瓦奇说。“没有这些，你就不能得出正确的机制。它看起来很复杂，但实际上是相当简单的数学。”
对两极分化及其他问题的见解
科瓦奇和郝目前正在探索这项工作的几种未来方向。在一个潜在的方向上，新模型可以用来探索旨在减少政治极化的干预措施。但研究人员表示，该模型可以帮助更好地理解社交群体和朋友之间的联系之外的系统。
“我们可以研究大脑中神经元之间的兴奋性和抑制性连接，或者代表不同药物组合以治疗疾病的互动，”科瓦奇说。“社交网络研究是探索的理想游乐场，但我们的主要兴趣是超越调查朋友之间的互动，研究其他复杂网络。”
论文“适当的网络随机化是评估社会平衡的关键”背后的代码和数据可在Github上获得。
参考文献：
“适当的网络随机化是评估社会平衡的关键”由宾杰·郝和伊斯特万·A·科瓦奇，2024年5月3日，科学进展。DOI: 10.1126/sciadv.adj0104