使用超图印证人类合作与冲突
人与人之间即存在合作，也存在武装冲突。近日自然人类行为的论文Evolutionary dynamics of higher-order interactions in social networks，使用超图对多人间的合作进行了建模，而去年11月圣塔菲研究院科学家在RPE上的论文Scaling theory of armed-conflict avalanches，则通过时空网络模型，重现了武装冲突遵循的幂率法则。
1 超图可用来描述多人间的合作
一个和尚挑水吃，两个和尚抬水吃，三个和尚没水吃。这用博弈论的视角描述，就是公公共品博弈，作为对人类能否合作的一个典型抽象，产生了许多有价值的洞见。例如在一个节点之间存在显著异质性的网络中，更容易出现合作（有人收益占大头时合作能维持），存在社群结构时，合作更容易出现。
然而，现实中合作往往需要多个人，而传统的网络，研究的是节点两两之间的合作。通过下示的超图，可以建模多个人之间的合作。图中的每个圆圈代表一条超边，边中的个体可以进行合作。
然而，现实中合作往往需要多人参与，而传统网络研究的是节点两两之间的合作，并不能很好模拟现实场景。通过如下的超图，可以建模多人之间的合作。图中的每个圆圈代表一条超边，边中的个体可进行合作。
超图示意图，图中的每个圈是超图中的一条边，圈中的个体可以合作
不过仅仅通过使用超图，不足以描述合作伙伴随着时间会改变这一现实情况。因此该文在超图基础上，提出了改进后的模型，如下图所示：
图中的n2和n3节点，可以随机地在 {n1, n3}、{n2, n3, n4}、{n1, n2, n3, n4} 及 {n2, n3, n4, n5, n6, n7}中选择参与哪些节点集合，进行公共品博弈。
根据参加合作对的超边包含的节点数，以及博弈中选择合作的个体数，可以构建得到网络的协作系数（synergy factor），该指标可以由真实的合作数据中拟合得出。无论在节点数均匀或异质，网络都呈现出临界效应——即只要超过特定值，网络中的合作者比例就会显著变化。
节点度数异质的网络（不同参数、不同节点度数分布）中，只要协作系数超过1（横轴），网络中合作者的比例就会迅速提升到100%
该模型还扩展到了多种不同阶的高阶网络组合的情况，代表人与人合作范围不断扩大的场景。通过参数β，控制超图中的异构性的大小：当β为1时，超图不存在异质性。之后，考察不同的协作系数（横轴）与合作发生所需的时间，如下图。
异质性不同的超图，其变异系数和合作充分发生时间之间的函数关系
上图展示，异质性不同的超图中，模拟环境下，合作的充分发生需要的模拟轮数不同，这意味着网络的异质性，可成为一个新的模型自由度，为模型增加了复杂性。同时，随着网络异质程度的增加，达到充分合作所需的协作系数降低，这意味着在合作者的人际网络具有多元化的环境中，人们能够更容易的展开合作。
该文之后使用发表于物理学专业相关期刊的论文(Physical review的不同子刊)所构建的合著者网络，拟合了真实网络中的合作系数。
Phys.Rev 的不同子刊的网络中横轴超边大小（合写的论文作者数）以及纵轴（协作系数）
从上图中，可以看出，不论哪种期刊，团队规模控制在2-4人时，收益效果较好，对应图中的协作系数的峰值，之后伴随着合作人数的上升，收益逐渐降低，对应图中不断下降的长尾。
总结来看，考虑到两两合作和多人合作的本质不同，超图中的公共品博弈模型可以成为接下来研究人类合作行为的基础性模型，为理解人类合作的演化即社交压力如何促成合作模式的进化做出贡献。
2 武装冲突的幂律法则
1941年，物理学家Lewis Fry Richardson 通过分析以前冲突中的死亡数据，发现冲突的严重程度和冲突发生的频率之间存在关系，越严重的冲突，发生的几率越低，这表明较小的冲突是较大冲突的缩小版本。如今，我们知道这是普遍的幂律法则的又一个特例。
虽然我们已经知道幂率法则这一普遍规律，但迄今为止，还没有对为什么会在武装冲突中，发生这种情况给出令人信服的、系统的解释。圣菲研究所的集体计算小组的Christopher Meyers，使用来自非洲武装冲突的数据来解释冲突是如何在一个地理区域蔓延的，该模型描述了暴力的相互作用，在时间和空间上如何以无标度的方式成长和扩散。
该文中用到的近二十年非洲报道的武装冲突的位置，死亡人数及时间汇总图，包括100,000个发生在数千公里范围内发生的事件
该模型被称为随机分叉的武装冲突（ randomly branching armed conflict）模型，模型中，在一个地区发生武装冲突后，会随机的带动相邻的区域发生烈度更低的冲突，最终的冲突演化，如同具有分形特征的数
RBAC模型示意图，图中线条越粗，总的冲突次数越多，因此最初发生冲突的区域的边更粗
每一项冲突中，任意一个具体的冲突，都是特定社会和文化动态的结果，然而再进行汇总分析之后，你会发现事实上这些看似不同的冲突其实是同一种模式的拥有的共同属性，通过识别出具体冲突背后的统一的原则，可以展示冲突如何通过时间和空间传播，物理尺度（距离）与冲突报告和死亡人数密切相关，从而揭示了暴力在地理和社会层面是如何交织在一起的。
如果你在一堆沙子中加入足够多的沙子，沙子的两侧最终会变得非常陡峭，以至于一粒新的沙子就可以引发一场雪崩。然而，由于崩塌，斜坡变平了，允许再次堆积。如果森林中的树木生长得足够茂密，它们就能使雷击引起的火灾迅速蔓延，清除森林，使森林再次达到临界密度。上述的规律。
武装冲突在发生之初，需要达到临界质量，之后遵循幂率法则
本项研究发现，上述规律也适用于武装冲突，这意味着一个地区会聚集一些压力，最终你会看到一连串的武装冲突。级联效应可以解释冲突爆发在不同地区和时间存在的巨大差异，为什么一些冲突很快消失，另一些则引发了长期的冲突。该工作还解释地区差异的必要性。与其他地区相比，不仅某些地区的冲突更加频繁和激烈，而且冲突强度的空间差异本身可能遵循一个标度律。
武装冲突中的规律，让对幂律法则熟悉的读者，想到城市中的创新和犯罪如何与城市人口规模相匹配，通过研究不同幂律法则的异同，可以回答“我们在武装冲突中看到的模式如何与我们在其他地方看到的其他模式相联系?”这个问题。
3 总结
不论是合作还是冲突，再结合之前的推文：Nature人类行为封面：复杂演替系统中的幂律增长模式指出的：消费者购买产品的行为模式、新思想在网络上传播的模式，本质上都是一种幂律增长的模式。
以上的研究，即说明人类各种看似不同的行为背后，存在着几条统一的规律，例如临界，异质性，以及幂律法则。而要想构建一个统一的模型，来大一统的涵盖人类行为，可以考虑社交网络带来的认知偏差，具体可参考Nature人类行为：社交网络如何塑造我们的感知偏差？
由于人的决策很大程度来源于社交网络提供的反馈，而社交网络同质性水平不一，使得人类的行为会出现临界效应，即如果一旦越过了某个特定的值，级联效应会造成巨大影响。而不同大小的社交网络具有的尺度一致性，可以解释幂律法则，而社交网络节点度分布的差异，可以解释网络中涌现现象（例如购买行为，武装冲突）的异质性。
当社交网络同质性过高，则容易出现武装冲突（杀死和我不一样的人），而当社交网络完全混合后，那么由于人与人之间差异过低，也不利于合作的维持。据此，可以结合社交网络带来的认知偏误，以基于主体建模的方式，基于复杂网络，尤其是超图，时序图等工具，对人类和互动进行统一的建模。
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吸引子2021-02-15 09:21:04
当社交网络同质性过高，则容易产生出现武装冲突（杀死和我不一样的人），这个结论推广到其他领域，可以解释很多事情，比如内卷，很难出现个性化的方向，比如农村人，不出村，代际间很难有大的改变，努力破圈才能看到新的希望
一坨钻石2021-02-15 09:24:47
厉害了