[書摘]
政治算數
利維坦的誕生 – 霍布斯的殘酷世界
較弱的力 – 物質的運作原理
大數法則 – 隨機之下的規則
轟然巨變 – 為什麼有些事物會突然發生
成長與成形 – 型態與組織的成形
理性之發展過程 – 集體行為中的機率與必然性
上路出發 – 無法改變的交通動態
市場的節奏 – 隱藏在經濟背後那之不穩定的手
處理財富的行為人 – 為什麼互動會影響經濟發展
不常見的部分 – 臨界狀態以及直線的力量
許多隻手共同運作 - 企業的成長
加入行列 – 企業界與政治界的聯盟策略
聚集在決策山谷中的廣大群眾 – 集體的影響力與社會改變
文化殖民 - 全球化 多樣性以及綜合的社會
小世界 – 將我們連結在一起的網路
編織網路 – 網路空間的型態
伊甸園中的秩序 – 學習合作
帕夫洛夫的勝利 – 平等互惠對我們有好處嗎?
邁向烏托邦 - 天堂 地獄 以及社會規劃

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0. 政治算數

政治算數
人類國家與戰爭
社會物理學
劇變理論 1970 – Rene Thom
混沌理論 1980 , 吸引子
複雜理論: 在眾多不同個體的交互作用影響下, 秩序與穩定性如何可能浮現. 複雜理論想要瞭解的就是突現與自組織.
現今的理論趨勢是傾向於發展出一種統一理論, 這種理論架構儘管有其用途, 但是是不健康的

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1. 利維坦的誕生 – 霍布斯的殘酷世界

在霍布斯之前的政治理論都是一種自我圖利的理論, 這些理論總是能讓提出理論的人獲得最大的利益. 而霍布斯的目標是要效法理論科學家所採行的方法: 先預設一些最初的基本原則, 然後看看我們能依此推導出甚麼來.
這種架構是一種根植於日常事物行為中的方法, 為何可以用來說明社會的自我組成過程呢? 其中的道理就是, 當它發生時, 其組成的數量總是很龐大.
機械論哲學
自然之死- 莫茜
社會物理學並非把人類視為沒有靈魂的雕像, 而是試圖瞭解究竟巨關的行為模式如何透過混亂的個體行為間的互動而產生( 當每個個體各自做著他們的事情時, 例如相互欺騙合作或競爭, 的確會產生巨關的行為模式.)

集體的行動與群體的行為的影響是無可避免, 也就是說, 無論我們覺得自己有多獨特, 我們的行為往往是一幅巨大圖畫中的某個細微枝節.

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2. 較弱的力 – 物質的運作原理


大多數人都同意這個世界是一個動態的世界, 這也就意味著機械論可以用來幫助我們理解這些動態物質的特性.
拉普拉斯 – 未來就會和過去一樣, 一切都將清楚地呈現在他的世界.
熱力學第二定律 – 有些物理現象的發展過程只能朝向單向方向前進, 即是不可逆的.
熵 就代表了系統中的亂度, 在所有的自發反應過程中, 熵都會增加 (系統都會朝向最大亂度) - 克勞修斯
氣體動力學 – 我們不需要知道所有的細節, 真正重要的並不是每個氣體分子的精確運動軌跡, 而是他們的平均行為. - 馬克士威
『關於氣體分子熱平衡的進一步研究』- 波爾茲曼 : 發展出一套可以計算機率分佈如何隨著時間而改變的方法, 也證明了一群隨機運動例粒子, 在經過一段長時間之後, 總是會必然趨向馬克士威的曲線分佈狀態, 無論其初始動能分佈是如何的不同.
熵就等同於一群分子可能出現的各種分佈狀態.
S=k*logW: 熵與一個系統各種為狀態的數學關係.
當一個系統改變之後, 熵會上升, 這是因為新產生的粒子分佈狀態有個比原有狀態更高的出現機率. 再換個方式來說, 事物改變的方向是由機率來決定.
一滴墨水在水中擴散, 這是因為隨機運動 ''把墨水分子由初始位置帶向四周的機率'' 遠遠高於 ''把墨水分子往初始位置的中心點聚集的機率''.
一個在微觀下不包含時間方向性的機械式法則, 如何能在巨關下展現出不可逆的時間方向性.

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3. 大數法則 – 隨機之下的規則

誤差值越大其出現的次數就越少: 誤差曲線, 常態分佈.
大數法則 – 波松poisson 1835
十九世紀統計學在社會科學上的爭議:


因果關係的議題: 關聯性不等同於因果關係. 統計學並不會去探究造成這些後果的可能原因或理由,它只試著蒐集比較及整理.
再探討未來的可能性時, 統計學能帶來甚麼樣的幫助, 可以推論出甚麼樣的結果.

統計學與機率是不同的, 統計數據只是一些象徵適時的數字罷了. 統計學處理的是必然的事實, 而機率是處理未知的事物.
決定論. 由許多跳動的原子所構成的人不也會做出某些特定的行為.

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4. 轟然巨變 – 為什麼有些事物會突然發生

我們無法從馬克士威爾與波茲曼的氣體動力論推導出巨變論的原因.
極為重要的面向需要我們去釐清那就是相變是為何及如何發生的.
氣體有可能不經由相變就轉變成液體, 兩種狀態間存在連續性.
不論從氣體轉變為液體, 或相反, 其中每一個粒子都不會有甚麼變化. 他們的行為仍然像是一小顆堅硬的球體在活動一樣, 每一個粒子都有屬與自己的微小引力範圍. 粒子之間存在著相吸與相斥的微妙平衡狀態.
所以相變的產生乃是一種妥協, 因為相吸與相斥達到了平衡, 才會產生穩定的液體狀態, 如果混亂的力量太強烈, 氣體狀態反而比較穩定. 此外由於這些因素之間存在著強大的張力, 當改變發生之時, 它總是突然的驟變而不是緩慢的改變.
物理學家將這些原子針稱做自旋. 最穩定的排列狀態就是所有的針都指向同一個地方.
雖然這三個例子的細部特性幾乎完全不同, 但是他們的臨界行為都是循著同樣的軌道進行. --- 普遍性

智群(smart swarm)是甚麼?

群體的定義, 就是一群個體能對彼此及環境做出回應, 形成具有群體智慧的群體. 以共同面對各種不確定性, 複雜的情境, 以及種種改變.

由下而上的群體動力
舉例來說, 我們從觀察蟻群的行為模式發現, 只要個體在進行互動的時候, 能遵守簡單的規則, 就算沒有人監督, 也能合作完成艱困的任務. 而由於蟻群是將問題分散給許多個個體來處理, 因此不僅能有效分配資源, 還能迅速因應環境的變化.

而從蜜蜂群身上, 我們看出群體可以快速做出值得信賴的好決定. 前提就是要善用多元的知識與觀點, 鼓勵各種意見的友善競爭, 在透過類似投票的機制來限縮選項. 也能讓社群累積無形的信賴資產.

此外, 從研究白蟻蟻窩, 我們也看到了只要有許多人對共同的計畫做出小小的貢獻, 在比五的成就上再更進一步, 就可以一起創造出有用且令人讚嘆的成果.

最後, 掠鳥的飛翔行為也讓我們學到, 就算沒有特定的領袖, 群體裡的成員只要仔細注意身邊的同伴, 就能讓全體行為協調一致, 精準的出奇. 而透過同樣的適應性模仿過程,個體也能夠彼此快速的交流資訊.

群眾智慧真正發揮的時候, 應該是結合了多元的資訊與觀點, 最後形成單一而明智的決定. 而非在彼此模仿的浪潮中隨波逐流.


成為有智慧的群體, 才能做聰明的決定
好的社群組織(也就是我們所稱的社會)必須包含各種制度性的安排, 才能克服大家對於大我及小我利益的感受差異. 耶魯經濟學家謝林告訴我們: 得有些方法, 群眾才會去作對的事. 就像我們需要法律, 規範和金錢上的鼓勵,才能解決個人和團體之間利益不均衡的問題.

生物學家已經告訴我們自然界的群體之所以能夠反應靈活且韌性十足, 主要靠的就是彼此互動的機制. 人類不像動物已經演化出成熟適應的智群結構, 常常不知道該怎麼做才是對的. 我們很容易身陷複雜的系統之中, 因為缺乏資訊, 彼此感應薄弱又無法預測結果而感到困惑. 幸運的是, 自然界的群體告訴了我們兩件事

第一. 只要在聰明的群體中彼此合作, 我們就可以減少不確定性, 複雜性和環境改變所帶來的影響.
可歸納出幾個基本策略. 包括:
1. 訴諸在地知識(使知識多元),
2. 應用簡單的守則(減少複雜的計算),
3. 成員間多次互動(強化微弱但重要的信號, 並加速決策過程),
4. 設定門檻值(增加決策精準度),
5. 以及讓個體行為適當保有隨機性(以免全體都卡在同一條老路上).

第二. 就是群體中的成員也不用犧牲個別性.
好的決策不僅來自於妥協也來自於競爭. 不僅來自於共識也來自不同的意見.
個人要能為團隊或組織提升價值, 就必須從個人獨特的經驗與技巧中, 提出一些可靠又有獨創性的想法. 而不是盲目模仿他人, 利用他人, 或忽略自己敏銳的直覺.

法國(?)存在主義大師Camus代表作．也是諾貝爾文學獎得獎小說.

書序:

世界總是喋喋不休地告訴人們，行為舉止甚至思想應該如何符合社會約定俗成的，種種道德規範下的節度。

但是，莫梭，一個居高臨下的鳥瞰者，冷靜自持，無動於衷，漠視七嘴八舌急於發表意見和批判的群眾。他倦於給出令眾人滿意的標準答案，他對合乎禮俗但不合於自己真實感受的事物，無法找到適當的對應方式和距離，於是，他被大加指責為無情、不孝、不義。

莫梭不知道在與世界衝撞的窘境下，自己存在的價值和意義。他鳥瞰自己，也鳥瞰他人，探索內在情感與外在世界的關係，他還沒找到答案，如何給別人（何況是別人「想要的」）答案？

在這種種荒謬的情境中，莫梭凸顯了「獨立的個人」的困窘。
在他沒找到答案之前，（可能窮極一輩子都在摸索）他注定是：
一個心靈上永遠的異鄉人，一個與既定的社會格格不入的局外人。

卡繆形塑的「現代荒謬英雄」莫梭於焉誕生，
深深地影響了後世無數孤獨靈魂，得以正視我們混亂、無依的處境。

隱藏的邏輯-掌握群眾行為的不敗公式
Why the rich Get Richer, Cheaters Get Caught, and Your Neighbor Usually Looks Like You.

[導讀] 
作者Mark Buchanan的作品一直是我很喜歡的系列, 曾任Nature 和New Scientist editor . 著有連結Nexus, Ubiquity等書. 他能以大量例證及簡潔的邏輯概念一步步帶入及介紹書中的中心思想. 而且主題也都是我相當感興趣的主題: Complex science.


在隱藏的邏輯一書中的中心思想是: 雖然在社會群體裡每個人都是不可預測的個體, 但集合在一起之後的群體行為, 卻是可以預測的. 群體中(無論是經濟市場, 社會體系或賽局中等)自然會自我組織出主導群體現象的簡單邏輯.


精彩之處在於Buchanan打破傳統不合理的將假設個體為完全理性, 將人的心智運作解析為首先會先以演化已久的本能反應, 以簡單規則解決問題. 之後才會運用到理性思考慢慢地以適應性學習經驗法則, 並強調人的模仿天性. 將這些規則轉化成數學模式可以解釋許多現今社會及經濟市場等無法解釋的現象. (參照第三四五章)


而對於像利我或利他問題, 及如何由自我群體認同到社會體系的凝聚力, 結合了前面討論的個人心智運作, 接都有相當創新且精彩的論述! (參照第六七八章) 是對社會科學或群體複雜科學有興趣者絕不可錯過的佳作!


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[前言: 找出隱藏的邏輯] 
在一開始以馬里蘭大學經濟學家謝林(Thomas Schelling)的兩套基於不同模式的棋盤實驗探討種族隔離和種族歧視的關係, (結論: 即使人們心中完全沒有種族歧視但種族隔離的現象仍舊存在). 帶入主題: 表象複雜的社會行為, 背後的起因可能很單純. 也即 我們是完全自由不可預測的個體, 但集合在一起之後的群體行為, 卻是可以預測的. 這就是社會物理學的基本原則.


一. [重要的事模式, 不是人] 個體單元並不重要, 重要的事結構模式,人也一樣

是什麼原因使原本完全正常的人輕易地就陷入如納粹活動般群體瘋狂狀態, 其實並不像傳統般視為心理學上的狂妄行為.

在此介紹此書的中心想法: 樣想瞭解突然爆發的狂熱民族主義, 婦女教育與生育控制之間的奇特關連, 種族隔離現象, 甚至是大家感興趣的金融市場, 政治議題或流行趨勢, 我們應該以”模式”的角度來思考, 而不是從人的本身.

人潮及車潮以及史丹福Philip Zimbardo的監獄實驗的模式以簡單的方式也說明並不是某位個體決定了方向. 模式是從騷動和混亂當中自然發生的, 發生之後會自行獲得該有的能量和力道. 這是基於群體行為模式與自我強化的邏輯.

在物理學上討論的晶體, 真正重要的並不是組成分子或單位, 而是組成分子的自我組織方式與排列形式. 如果把人視為構成社會的結構單元或社會原子, 在自我組織機制下, 如亞當史密斯的看不見的手, 海耶克的自發秩序甚至人潮和車潮都可以如此簡單的解釋.

在探討模式比人更重要這個理念的過程中, 我們看到群體行為是多麼精確的遵循數學模式.


二. [為什麼個人的行為無法預測] 只要有人政治這玩意早晚都會出現
第谷, 刻卜勒和牛頓展現了在科學上做好科學研究的典範, 建立了模式將自然複雜現象後的自然定律找出並往往可拿來預測. 但從John Stuart mill到亞當斯密斯到馬克斯, 認為可找出社會群體現象背後的科學法則的思想家, 都無法在人類社會或經濟學裡找出類似法則的模式. 最後的解釋是人太複雜了?

身為個體, 我們人是不可測的, 有理智也會情緒化, 有時善良也會有怨恨, 被幻想驅策也常常會上當, 也會犯錯. 而且人的科學不但要處理已經幾乎是無線複雜的個體, 還要處理不同的成長經驗的個體. 所以人類社會之所以這麼複雜,是因為人很複雜.

社會物理學提供了在此種包含無限複雜性下一種可能可探討社會群體現象的方法. 但在此之前必須對建構單元有基本的認識, 在社會科學上也就是探討”社會原子”, 看看作為個體的人在單獨情境中以及和他人互動時會有甚麼行為表現.

人類社會充滿各種回饋和自我組織的模式, 這些模式會設定出各自的條件使模式自我成長. 其實也正是數學上的渾沌現象.


三. [我們是摩登原始人] 人決策除了理性之外, 還可以靠著其他方式作決策, 效果甚至更好.
經濟學的傳統思維方式是將個體視為”完美理性”的人, 而像哥倫比亞大學的經濟學家Gary Becker主張罪犯犯罪, 工作結婚離婚, 養育小孩或做任何事. 理性選擇理論幾乎可以解釋人類所有的行為. 雖然事實上有大量證據顯示我們沒有一個人是生活在經濟學理論所依據的理性理想中. 但基於可行性大部分的經濟思想的中心仍是理性假設.

“一位理性的經濟學家在賽局裡卻是個輸家”, 我們每天都會碰到類似於泰勒賽局的競爭情況, 覺得光靠推理和邏輯根本應付不了真實的世界. 普林斯頓的心理學家Daniel Kahneman提出了一個想法:

Kahneman認為我們的心智運作其實包含了兩個系統, 只有一部份是理性的,在這部分我們以邏輯為基礎,有意識的處理資訊, 它的過程緩慢並且需要集中精神全神貫注. 不過這個理性而工於計算的心智, 卻架在另一個本能的心智上. 這個本能的心智是快速自動而難以控制的, 然後以一種先說了再問問題, 不需要任何理性分析的行事風格說出答案.

理性選擇的問題在於它把人類的腦子當成全方位的電腦, 但其實理性只有做某些事情時會相對輕鬆很多. 大腦是經歷百萬年演化出的產物, 他並沒有演化成完全解決數學問題處理邏輯的器官. 在他的結構和功能裡還遺留著協助人類祖先解決當時問題的本能, 而他們生活的世界和現在大不相同. 這些本能包括如 ”損失趨避 Loss aversion”, - 非理性的不喜歡潛在的損失.

Kahneman的兩套系統說明了: 當遇到一個全新的情況, 我們的本能系統(直覺)會做出即時反應, 用祖先遺留下來的心智工具來應付問題. 稍後我們的第二套心智, 才開始緩慢地猶豫地慢慢推敲到底是怎麼一回事.

第一套系統(我們並非理性的計算機, 而是精明的賭徒) 是人類祖先在他們的行為裡內建了一組簡單的決策規則, 而這組規則的決策效果還不錯, 足以讓他們存活下去.

第二套系統(我們是有適應力的機會主義者) 真正使我們的理智發揮強大作用的,並不是邏輯, 而是我們的適應力. 先根據想法規則走一小步, 再調整. 理性思維本身, 通常就意味著一種嘗試錯誤的心理過程. 採取簡單步驟, 並且邊學邊調整.


四. [洞悉市場的走向] 根據適應性原則設計出來的市場模型, 不但可用來預測市場, 甚至可預測在不尋常的狀況下市場發生的變化.
人在複雜或不確定的情況下,0020如何進行推理. 現在心裡學告訴我們, 人類的邏輯推理能力只算的上是中等程度, 而且僅只做了適度運用. 不過我們辨識模式或配合模式的能力卻超強. 這在演化上顯然是非常有利的行為, 我們習慣在複雜的問題裡尋找模式.

傳統經濟學上價格的分佈或統計上,常會出現所謂的”鐘形曲線”. 而通常很難碰到離平均值很遠的值, 也不太可能在短期之內發生巨幅的變動. 但法國數學家Benoit Mandelbrot發現事實上應該是”厚尾現象”, 即遵循幕次法則Power law. 也就是尾巴降到零的速度放慢了很多. 這表示極端的事件並不像常態分佈預期的那麼罕見.

在各國股市或外匯市場, 壓倒性的證據顯示, 在各種類型的金融市場裡, 極端變動出現的機率遠比常態分佈預期應該出現的機率高很多. 當時沒有任何經濟理論能合理解釋這種現象, 最流行的解釋就是肇因於外在衝擊. 但證據顯示並不是這樣. 該如何解釋厚尾現象呢? 社會原子的基本行為依簡單規則行動, 同時得益於快速的適應力, 正可以解釋.

1960年心理學家Julian Feldman 認為人們很少依照邏輯思考來做決定, 而是透過簡單的法則, 以及從嘗試錯誤中學習, 特別是人們習慣從環境中辨識出模式, 然後進行預測. 在酒吧問題中每個個體會依照本身的資訊建立無數的理論來進行預估. 在這賽局理論裡有利的理論規則, 在人數漸漸增加時其他人也慢慢調適注意到這種模式. 但從群體中浮現出來的任何模式, 都將自然的引發代理人的行為, 而這些行為到最後又會摧毀模式.

這是一種不斷循環的因果關係. 而以電腦模擬的結果總是表現出厚尾的傾向. 有真實市場裡常看到的大幅波動. 成功的原因在於用看似合理的適應學習來取代不合理的完全理性.

而在少數者賽局Minority Game裡, 發現到漂亮又令人驚喜的結果. 在少數者賽局裡隨著參加人數的增加, 事情會變的很不同. 當參加的玩家不多時, 玩家所持的行動策略有限不足以涵蓋所有可能的模式, 如果有有利及有意義的模式, 玩家會想盡辦法學會這模式加以運用. 如果沒人發現(群體策略的盲點), 這模式就會一直存在.

而如果參加賽局的人夠多則策略會涵蓋所有可能的模式, 則有利的模式都會被發現並且立刻被採用. 並有料的把這些少量的可預測性吃掉. 直到市場的可預測性完全消耗殆盡. 所有的可預測模式就會逐漸消失成不可預測的隨機狀態. 這種狀態很像相變. 而這時會有個體帶著策略離開, 市場又重新恢復可預測性. 真實情況的市場的確在某些時刻比其他時刻更可預測, 為可預測區間.
這模式加以運用. 如果沒人發現(群體策略的盲點), 這模式就會一直存在.

五. [企鵝法則] 人就像企鵝一樣在缺乏資訊時會觀察別人及進行模仿,這是一種社會學習.

謠言和群體恐慌事件, 說明了人類似乎有一種普遍的傾向, 喜歡模仿別人的行為, 甚至很多流行潮流也都不是人類理性的行為. 為何人類這麼易於受到群體行為的影響? 社會原子遵循的規則除了有很大的模式辨認本事, 另外一項特徵就是模仿能力. 在某些情況這也是人類可使用的唯一策略. 我們也常常觀察到人有跟著大家走的傾向. 而這種從眾的傾向又更深層的生物根源. 甚至會影響到大腦對事物的判斷.

我們在缺乏資訊的時候,我們會像企鵝一樣觀察別人, 並儘量蒐集片段的資料. 模仿是一種正當的策略對個體和團體都有幫助, 它也是一種社會學習. 然而不管模仿的起源是甚麼, 重要的是在人類社會的因果之間, 很難找到關鍵, 因為由這種機制少數幾人的行為很快的就傳遞到很多人的世界. 就像連鎖反應一樣. 在經濟學上這種觀念類似”代表性個人” .

而群眾暴動事件, 以個體間模仿的行為並加上門檻值的設定. 就形成微妙的連鎖關係. 而敘事型的解釋, 會漏失掉這種微妙的細節而錯把結果歸因到群眾的整體特質. 法國的物理學家Jean-Philippe Bouchaud 發明了磁鐵理論可以替人類行為建立出一套類似理論: 一個原子的確會影響其他的原子, 而外部磁場就代表了影響人類行為的外在因素或情況. 當一個人對別人的影響力很強時, 社會轉變的速度不僅是很快而已, 甚至根本是突然的. 這也用來合理解釋拍手現象.

所以, 辨認模式和適應性, 是針對個別社會原子而言. 我們生存於群體之間, 透過無意或有意的模仿, 我們獲得了安全感, 甚至於利用別人提供的資訊協助自己做決策. 我們可以把模仿想像成是弱的互動, 而信任, 情感等情緒和合作及競爭等強的社會物理力量就可視為人類社會的強的互動.


六. [合作是上策] 賽局理論推測自私自利的人永遠不會合作, 然而在各種情況下人們確實會經常合作, 如何解釋?

生物學家和社會理論學家普遍認為人類和其他生物一樣自私自利, 而無私也只是巧妙的偽裝. “利他行為” 一直是傳統理論所無法合理解釋的地方. 在前面章節談到社會原子和別的社會原子發生互動時, 個體是如何解決問題和利用別的原子提供的資訊和模仿. 但還沒有討論到面對和別人互動時如何競爭與合作. 但基於社會物理學的解釋下, 可觀察到當許多社會原子聚在一起時, 個體的行為如何變成群體的行為模式, 並表現出”利社會(prosocial)”和利他的傾向. 並深植於社會自我組織的機制中.

賽局中的農夫困境如以傳統理論作預測, 自私自利的人永遠不會合作, 而’互惠利他(reciprocal altruism)” 的機制使個體可建立互信並維持下去. “經常交手”使利己的整個邏輯改變, 因為他會使雙方有某種討論的機制, 只要對方一直保持合作, 自己也會採取合作. 上面所述的想法是直到最近對於人類合作行為之謎的主流想法大致總結. 但仍有一些案例表現出純然利他的行為, 並不期待對未來有甚麼回報.

賽局中的最後通牒遊戲和獨裁者遊戲的實驗一再顯示人們都傾向於成為經濟學家所謂的強烈互惠者, 願意主動釋出善意和對方合作. 不考慮日後是否有利可圖.

伯恩斯研究團隊讓志願者處在類似農夫困境的情境中, 由腦的影像可以看出參與遊戲的人在合作時在大腦處理情緒滿意度的區域相當活躍, 除了利他時能給予人類情緒上的滿足感外, 以演化的角度去解釋為經過無數次的實際生活經驗, 我們的祖先已經養成一種互惠利他的邏輯, 這種習慣已經非常根深蒂固甚至到產生本能上的錯誤.

更佳的解釋是強烈的互惠行為和社會凝聚的基本機制有關, 而且是一種更基本的社會機制, 使我們的祖先能凝聚成一個有分工機能的群體. 群體的付出與享受的不平衡通常會產生社會的反功能(dysfunction), 及有名的共同悲劇. 在實驗中心胸狹隘的少數自私者就足以破壞大團體裡合作關係的維持, 而群體的生存不能依靠失敗的合作關係. 而在群體層級的競爭中, 強烈互惠成員比列越高的群體或能採取有效策略的群體行為, 會贏過那種比例較低的群體. 演化會淘汰那些成員持利己心態的群體, 而讓具有利己主義成員的群體存活下來.

“群體自我” 解釋了為何無私的行為似乎真的存在, 因為他是大規模合作必須具備的人格特質, 是社會原子的特性之一. 不過社會原子的強烈利他特質, 也不全然是好事. 雖然個體和所屬群體之間的深厚連結, 願意和群體合作, 但同時也害怕不信任或排斥不同群體的人.


七. [為何人喜歡劃分敵我] 為何多數人以一種情緒的方式來過濾事實, 以便保護並支持與自己切身相關的團體.

在集體大屠殺及暴力行為中, 傳統傾向於把這種事件歸咎於性格扭曲的少數人, 似乎不是正常的人類社會可做出的行為. 但其實這只是基於利他心態在社會原子層次的自然演變.

利他天性對個體來說不能就個體的層次來看, 說這種天性是一種幫助別人的行為. 而必須從有助於社會凝聚力的方向來看, 視他為紛亂的群體競爭史中所產生出來的天性. 除了強烈互惠的邏輯外, 還有別的東西可以解釋合作與群體結盟, 關於一個團體最明顯的一件事就是如何去界定他.

假設在一個資訊貧乏的世界, 對碰到的對象沒有太多的資訊可以判斷他是否值得信任. 在這個渾沌的社會裡無法建立出任何持久的信任關係, 但如果將所有人隨機的給予顏色, 卻會出現依顏色不同而自然隔離的現象. 這是偏見策略成就的自然隔離結果, 隨意標示的顏色或其他特徵可讓個體導論出某種顏色的人可能值得信任的規則. 邏輯顯示不管這些特徵是什麼, 不具意義的記號發展出來的識別方式, 最後可能會變成促進合作的有利機制.

大部分的社會人們是以個體的身份互動, 和其他人一再互動而形成瞭解與信任的緊密關係, 健康的社會互動依靠的反覆互動和強而有力的社會制度及社會規範, 消除了這些特徵的潛在力量. 但如果人的獨特性被剝除又受到恐懼強迫等手段的威脅, 人們只好依據原始而盲目的偏見來採取行為, 就很容易掉入我族中心主義的陷阱中.

群體模式一旦形成就有他的能量, 這時只要有人確實兩解這種模式的邏輯, 就能把他往自己想要的方向導引. 這也就是狂人與社會力量.


八. [為什麼有錢人越來越有錢] 這是跨越經濟和國家因素發生在各個社會的普遍原則

在本書前面的章節已提到, 社會物理學的想法已經體認到模式,回饋和自我組織在人類社會的重要性, 因而漸漸能夠掌握人類社會現象. 並看到兩種數學模式, 金融市場波動的模式和潮流與公眾意見的改變模式. 後面並探討簡單的模型怎麼有辦法解釋人類的慣常行為.

在本章中探討到貧富不均的問題, 所有國家的財產分配情形都遵守一種基本的數學形式, 幕次法則. 物理學家Jean-Philippe Bouchaud和Marc Mezard 解釋財產的價值多寡是相對的, 對於財產價值的判斷, 和一個人所擁有的財富有關係, 富有的人有較多的財富可以進行投資, 一連串正向的投資報酬, 給人帶來的財富不是相加的而是相乘的.

不管人們之間的聰明才智如何分配, 都會有極大的貧富差距, 即使所有的人創造財富的本是都一樣, 仍然會出現貧富不均的現象. 這只基於自然產生的間單運作力量.

浮現出幕次法則的系統顯然不是處於平衡的, 他們是一直不斷演變的. 探討這非平衡系統的學門就稱為Complexity science. 如想從複雜的非平衡系統發現類似定律般的模式, 需先著眼於大處. 像定律般的可預測模式,其實是出現在許多事件的層次上,出現在統計數字裡.

如公司之所以會成長, 是因為大家合作帶來利益, 但是公司的成功卻為日後的偷懶者設好舞台, 而偷懶的行為會逐漸破壞公司賴以成功的合作精神, 最終的結果並不是某種平衡狀態,而是一種永無休止的輪轉.


九. [未來是可預測的] 是否我們束手無策非要受制於非預期的後果不可

除了個人的聰明才智外, 真正讓我們和其他物種不同的, 是我們的合作能力, 就算是陌生人也會採取合作的手段. 強烈互惠的行為特徵, 似乎就是影響了這種分工社會工程的關鍵, 而出現這種特徵的最合理解釋, 就是經過了長期的團體競爭與衝突之後, 比較能分工的團體生存下來
.
維持高層次合作的團體, 比較有機會可以勝出. 譬如歷史上大帝國的建立和繁榮. 但團體中自然產生的貧富不均現象, 會破壞社會的互信和合作. 以及有效的經濟功能. 促使一個帝國日後衰亡的因素, 可能正是他的成功.

我們個體的聰明才智並非來自精確的計算, 而是來自於我們的學習與適應能力, 而這永遠是我們自己解決問題的方法. 不過更重要的是, 還是我們共同解決問題的技能, 藉著學會合作或藉著其他個體所提供的資訊或有效策略.

不過最為重要的, 是我們掌握人際互動的能力, 這種互動可以支撐社會凝聚力, 建構非常複雜的人際關係網, 使整體的力量大於部分力量的總和.