欢迎大家。本单元作客的是马克·纽曼教授

马克是密歇根大学的保罗·迪拉克学院教授

研究物理和复杂系统

他还是圣塔菲研究所的特聘教授

马克研究过复杂系统的很多领域，不过最显著的是

他在网络方面的先驱工作

他的新书《网络科学引论》最近已由牛津大学出版社出版

如果你想深入了解网络科学，那么这本书就是可靠的资源

马克，欢迎！非常感谢你能加入我们

今天我们要聊一聊网络。我们已经了解过一些网络科学中常用的概念

至少是早期网络科学的概念，比如小世界网络

或无标度网络，也就是偏好依附的概念

我想要问问你：

这些早年很重要、人们经常谈论的概念

你觉得它们还有用吗？

那当然。我认为它们仍然有用

它们是这个领域基础的一部分

是最重要的一些现象

确实，如今站在科研前沿的人们不再花很多时间研究它们了

但那是因为很多问题都已经得到了解答

对它们也有了比较好的了解，这并不意味着

它们的答案不再那么重要。

只是有很多东西已经被发现和解决了，像相对论还有量子力学

它们还是很重要。我认为它们是这个领域的基础

这些思想很重要，但科研前沿已经推进到其他方面去了

那么你能举几个科研前沿的例子吗？

有很多，不过有这样一个例子

是从我还有很多人都感兴趣的一个很重要的领域来的

那就是当网络随时间演变的时候发生了什么

早期，这个领域的人们讨论过的大多数概念

都和静态网络有关

一个网络就在那里，完全不变，但仍有很多有趣的行为

但当我们看向现实世界

大多数我们谈到的网络实际上是在某个时间尺度上变化的

不论这个时间尺度是短是长

我们想知道这种变化会如何影响我们关心的网络现象

我们如何能对它们建模

如何理解变化的影响

我们可以用因特网来举个例子

如果你关心因特网今天，或是任何一天的结构

你把它当作一个静态网络是没问题的，它变化不大

但如果你想知道过去十年它都有什么变化，那么它的规模扩张了无数倍

而且这个扩张非常特别，它并不是随机的

因特网扩张的方式有一些规律在内

那又会如何影响因特网的效率呢？

扩张导致它的效率降低了吗？我们如何才能让它更高效？

如何我们能控制因特网的扩张，我们打算怎么做？

怎样才能让它在规模变大的同时又保持高效？

如果我们能更好地理解网络的演变，这就是我们能想办法解决的问题类型

我觉得这将是产生很多成果的领域

这个问题我们可以从两个方面去考虑：一是网络变大了

但你也可以考虑信息在网络上的传播

这是网络动态的两个不同的概念

是的，网络结构的动态和网络内容的动态都有人讨论

有时网络中会发生有意思的变动

尽管网络自身结构没有变化

或者没变化多少，但网络中的内容有变化

比如说信息数据在因特网上的传播

或者疾病在人际关系网中的传播等

流感是如何人传人的

计算机病毒又是怎样在网络上传播的

时尚潮流是如何传遍社交网络的，脸书上的流言

等等等等

这些例子中，网络结构大致上是不随时间变化的

但是其中就产生了各种很有意思的动态传播过程

这是近几年来非常热门的研究领域

我敢说我们在理解网络内容的动态上取得的进展

也就是理解这种传播的过程，比我们在理解网络结构

也就是网络自身如何变化上取得的进展更大

这个领域当然还有很多未解决的问题。

那么现在你在研究什么呢？

你觉得最让人兴奋的是什么？

确实有这么一个方向让我觉得很兴奋

举例来说，我感兴趣的问题包括

我们如何了解网络随时间的变化

能否预测它未来的变化趋势

更宽泛一点，我们想知道怎样预测与网络有关的事件

比如，我关注的另一个方面是

我能不能预测网络上的数据什么时候是错的？

我们看到的很多网络数据，比如社交网络、生物网络

都有出错的时候，不总是对的。

这些错误可能会影响我们对于系统的理解

所以 我们想更好地了解这些错误

人们问过我们是否能预测

网络中的哪些连接也许是错的

网络显示出两个节点之间有连接

但也许实际上没有。我能不能从网络的结点、连接中

挑出一些看上去不太对劲的，与网络中其他连接的规律不同的

然后下一个结论说它们可能是实验误差

反过来，这个问题是说

我们能不能找到网络中本应该出现却不存在的连接？

比如我看到这两个人之间没有联系，但我知道他们应该认识

这对我来说就很可疑了。也许那是出错，也许不是

但也许我可以提议这两个人互相认识一下

也许他们都会受益。对，脸书就经常这么跟我说的，确实是