爆发：大数据时代预见未来的新思维（经典版）

读完《链接》觉得非常有收获，让我对于网络效应、幂定律、枢纽结点有了更深刻的了解。继续读完巴拉巴西教授的《爆发》。 爆发模式: 人类的行为的符合幂律分布，总是短时间的活跃和长时间的沉默相互交替，这样就形成行为上的一种精确规律。书里几个主要观点: 1.建立基于优先级排序的工作清单，可提高工作效率。 人类行为之所以遵循爆发模式，主要原因是我们时刻都在主动支配自己行为。决定做某件事情，都给它设定了优先级，只要出现优先级，我们的行为就会遵循爆发的规律。历史上的科学巨匠娴熟地运用优先级，给重要的事情支配更多的时间。如伟大的科学家泊松，他每当遇到感兴趣的问题，会把问题记下来不去深想，然后继续投入到之前还没有解决的问题上。解决了再看清单，找出最感兴趣的问题来处理。 巴拉巴拉自己也非常喜欢用todo-list来管理每日工作的优先级，书里提到艾维李帮助亿万富翁施瓦布提高员工的工作效率。方法很简单，他让每个员工在未来的90天中，每天离开办公室前，都列出第二天必须要做的最重要的6件事，并按照优先顺序排列。做完一件划掉一件，然后接着完成清单上的下一件事。如果哪件没完成，就把它写到第二天的清单上。 2.人类的行为可以被预测 一个人的行为是否更加容易预测，取决于这个人的熵值。熵，指的是体系的混乱程度。如果一个人行为规律，熵就越低，更能预测出未来的行为轨迹。 在大数据时代每一个人的熵值会越来越精确，遵循爆发模式，你会做那些对你有利的事，而且会在最方便的时候完成它。 目前的互联网巨头非常关注于采集和研究人类的行为数据，比如谷歌和face book，他们的大数据已经做的很牛了，可以通过算法了解用户的行为习惯，并进行商业营销变现，这是很牛的竞争力和护城河。 巴拉巴西还在书里说了两个很有意思的事情，他首先提到了，"乔治在哪里"网站对于乔治（华盛顿总统是钞票）的位置跟踪可以发现一部分人的行为轨迹。但数据不精确，因为钞票会流通，不一定保存在同一个人手里。然后，他假想了一个公司，通过在各个地点布局摄像机，就能通过人脸识别技术更准确的采集人的行动轨迹，从而可以获得更准确的大数据模型和去预测人的行为。好吧，我们做的人脸识别技术用处多多。 3.大数据有很多应用场景 巴拉巴西举了通过监测手环传感器来监测人体的停顿时间，从而发现人是不是得了早期抑郁症。得了抑郁症的人们的动作和正常人有着显著的不同，我们健康人平均休止的时间是7分钟，而早期的抑郁症患者他们平均休止的时间会是15分钟，抑郁症患者对自己的一种常见描述是他自己的行为举止明显变慢了，就像是自己被拉进了沼泽地里一样，这并不是他们的一种错觉，而是一位症患者的一种特有的行为模式。所以戴上传感器探测手腕的细微动作，这种方法正是利用了爆发模式，它成为了一种简单而不受干扰的早期抑郁症的诊断方法。美国每年保有2000万抑郁症患者，这些人的生活和工作效率很低，如果通过这种大数据分析产品及时发现抑郁症并及早治疗，就能帮助社会提升很大的生产力和经济效益。 积极的爆发模式还能改善很多人的优先级，书里提到当红袜队获得总冠军时，全城的人处于兴奋之中，医院看病率下降15%，很多人因为处于愉悦之中而对于庆祝夺冠这类事情提高优先级，把去医院看病降低优先级，几天之后病好了就不用去医院了。 这两天工作太忙，每天处理几十件杂事，看书效率略低，而周末还要继续加班。读着《爆发》，还是要好好优化自己的工作优先级，多学学泊松做事情的方式，才能有更好的产出。

看完艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西的《巴拉巴西成功定律》之后，得到了一些很反常识的观点，因此，我想是不是他的其他书也会有让我眼前一亮的观点，遂继续看了《爆发：大数据时代预见未来的新思维》。 这本书果然没有让我失望，其中讲的一些观点虽然有的我之前已经了解，但并不知道它的理论支撑。而有的观点，的确又刷新了我的认知。 一、人类行为93%是可以预测的，许多事情遵从幂律分布。 “人类行为93%是可以预测的，你的生活只是看上去随机而偶然；但实际上，无论你访问网页还是访问女友，都是以爆发的方式完成的，因而也是可预测的。这其中的关键在于，无论在自然界还是人造世界，许多事情遵循幂律分布：一旦幂律出现，爆发点就会出现。” 书中讲到长休息之后是短暂的密集活动，这是符合爆发理论的。 运用到生活规划中，就是使用优先清单。做重要不紧急的事情，就相当于给人生的优先级排了序。 泊松对很多科学分支都有贡献，泊松怎么能同时研究这么多不同的问题，而且还做出了那么深刻而持久的贡献？ “泊松的小秘密就是终其一生，精挑细选地确定优先要做的事情。” 我们如果也要好好分配时间精力，就应该学习泊松，建议自己的人生优先清单。 二、爆发的世界里没有黑天鹅。 “爆发，是生命奇迹的必要因素，是生物为了适应和存活所进行的不懈斗争。” 书里面提到两个很有意思的现象。一个是如果身边有胖的人，那么你变胖的概率也会大大增加。还有一个是预测抑郁症的例子，抑郁症患者的行为模型显示，他们的动作有显著不同：健康参与者的平均休止时间是7分钟，而抑郁症患者是15分钟。 三、预测未来的新思维 我们可能不如行星那么规律，但我们的日常行为总是有很多重复，以至于很多时候都可以预见。人生看似杂乱无章，其实有规可循。作者认为这背后有一种隐藏模型，无数的计算机和研究人员都集中精力预测人类行为。 读完《爆发》，之前了解到的做事分四象限其实也是划分优先清单的一种模式，好好优化自己的优先级，拒绝不重要的事情，学习泊松做事的方式，提升自己的做事效率。

“人生看似杂乱无章，其实有规可循一样” 我们所在的世界中，一切都是相互连接成网的。 今天，我们的行为模型可能正在被一些移动电话公司、谷歌、政府情报机构仔细分析研究。为了开发下一个受欢迎的产品，抑或为了发现潜在的恐怖分子，无数的计算机和研究人员正在集中精力预测人类行为。 复杂网络分析，揭示了人类行为的“爆发”特性，即大部分行为并非随机，而是遵循可预测的模式。 在数字化时代，移动电话、网络等工具使得大量人类活动被量化，为预测未来提供了新的可能性。 大数据正在改变我们对未来的认知，并提供利用这些数据来优化决策的新方法。 当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。我们都具有爆发模式，而且非常规律。看上去很随意、很偶然，但却极其容易被预测。 无论在自然界还是人造世界，许多事情遵循幂律分布：一旦幂律出现，爆发点就会出现。 种瓜得瓜 种豆得豆……既是人类文明进步必须遵循的科学规律和原则。建议每个人快速循的自然规律和原则成为日常学习工作生活中不可或缺的重要组成元素。

《爆发：大数据时代预见未来的新思维》是我从《巴拉巴西成功定律》一书中的分享追随过来的。能够从一本书憋见世界顶级研究者的工作使我常常兴奋不已！全书看似杂乱无张，但通读下来似乎有种豁然开朗之感。复杂性科学确实很难用一两句话说清楚，原因很简单，需要研究的样本种类太多！“种类”是关键，从中世界的赛克勒为期3个月的辉煌到信天翁的干湿信号，从诺贝尔奖预测的唯一失效到wheresgeorge.com的不断变化，很多事例都是无限发展、卷曲的，出读起来让人分外迷惑。直到尾声的一句话：“我们需要做的是针对目标和需求制定策略，开创我们的未来。我们可以利用成功定律优化我们的结果，就像我么能能够利用运动定律来制造更好的飞机一样。”原来无比复杂的研究能够得出及其实用的结果，预测这门学问在巴拉巴西看来是可以被测量、量化的。 至于那五大定律当然非常重要，但真的理解并运用其中绝非易事，我更愿意看看原文的表述： THE FIRST LAW Performance drives success,but when performance can’t be measured,networks drive success. THE SECOND LAW Performance is bounded,but success is unbounded. THE THIRD LAW Previous success × fitness=future success. THE FOURTH LAW While team success requires diversity and balance,a single individual will receive credit for the group’s achievements. THE FIFTH LAW With persistence success can come at any time. 成功学在很多书中都有表述，《从优秀到卓越》《领导力》《22条军规》……但，像作者那样以数学视角分析的确实很罕见。值得一提的是，在没有通读完本书前常常疑惑：巴拉巴西是否与塔勒布的思想体系相左？难道黑天鹅不重要？肥尾效应不重要吗？特别是幂律分布那个钟形曲线不正式塔勒布着力批判的吗…… 事实上，我又掉入了“光环效应”的谬误中，两位作者的观点恰恰相辅相承。塔勒布前调的是小概率事件造成巨大破环的可能性，巴拉巴西强调人类行为模式在数学层面的可预测性，以至于我们可以形成某种“信仰”不断做正确的事情而不用怀疑甚至后悔！在这个角度看起来，几乎对所有人都是一种解脱…… 一方面，我们小心翼翼的运用杠铃策略严防极端事件，利用肥尾效应；另一方面，我们知道成功定律，可以坚定有效、甚至在”别人“严重看似有信仰的”坚持“做很久以后才能有收获的事情，我们不愿意及时行乐，只愿默默耕耘！就好像一位行者闯荡江湖，手握双刃藏于体而不外显，提剑笑傲江湖！ 最后需要强调的是，本书中的索引可以作为寻踪导引的线索，感兴趣的相关论文通过大语言模型唾手可得，感谢这个时代！

曾看了张斐的推荐，去拜读了巴拉巴西教授的《链接》，第一次打开了复杂科学的黑匣子。 然后一个个名字和名词变得熟悉了起来：圣塔菲，杰弗里韦斯特，布莱恩阿瑟，侯世达，混沌理论，耗散结构，非线性，洛伦兹吸引子。 前段时间，花两口气——中间由于担心美国疫情爆发，而重温了《债务危机》——细嚼慢咽地呡完了kk的《失控》，把上面提到的和没提到的所有名字都串了起来。复杂科学的故事从二十世纪中页科学巨人们沿着线性路径拼世界的时候发现了各种脱离理论的现象时，就已经开始了。 世界从来就不是线性的。 复杂系统背后的规律，一定是解开预测人类未来之谜的钥匙。 —————— 我本期待着《爆发》会有一个更精准的数学逻辑去解释人类活动，就像《链接》里变戏法一般看着几个人的链接结晶成巨大的全球网络，涌现出令人吃惊的“赢家通吃”的网络效应。然而《爆发》更像是英剧，叠着意向的黑纱，并排着又层层相连，行文至尾一层带着一层地掀开迷底。巴拉巴西的笔下是会开花的。 《爆发》给予我更多是文学上的享受，却不如其前作《链接》的震撼。除了一段场面宏大的和巴拉巴西祖上有关的中世纪史诗以外，对世界客观规律上的收获并不多。 我的微信读书有两个书单，”物理“，”铜镜“；巴拉巴西的著作曾被我全部放在”物理“中；阅毕，我决定将其移入”铜镜“中。

本书的作者是艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西，他是一位科学巨星，也是诺贝尔物理学人选之一，同时创办了无尺度网络公司，主要研究领域是复杂网络科学，并在物理学、生物学、计算机、社会学等领域都颇有建树。他在科技界的影响力相当大，在学术界，有一个指数叫“H指数”，H指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的H指数越高，则表明他的论文影响力越大。我们熟悉的霍金，他的H指数约为62，而这位作者的H指数竟然高达97。所以，有人评论本书作者，说他如果愿意的话，他甚至可以控制整个世界。正是基于这样的好奇心，我们有必要去了解一下本书，这本书也是作者的精彩作品，它结合了人类行为学、大数据科学及复杂网络研究。本书其实是分为两大部分，分别是小说和非小说两部分。这里讲的内容，只要是关于非小说部分。 通过本书，我们可以了解人类行为背后的行为模式，也就是作者提到的“爆发模式”，通过深入了解爆发模式，我们可以精确地预测一个人的行为，甚至是整个人类社会。虽然不同的个体，在行为的细节方面，有很大的不同，但从数据科学家的眼里，这些差别都是可以忽略不计的。不管你的生活是朝九晚五，还是行踪不定，最大的差别，只有在10%左右。所以，这一切都是人类会遵循一些原则，决定了爆发模式产生的原因。那这些原则是什么呢？我们会在后面部分讲到。 首先，我们先了解一下，什么是人类行为的爆发模式，它产生的原因是什么？我们要先了解这些概念才能更好地理解本书的关键思想。其实，爆发模式，正是一个遵循幂律分布的一种现象。我们都知道正态分布，也叫高斯分布，它是一个相对均衡的分布，如我们的身高、体形、成绩等。虽然这些因素，每个人各有不同，但其实，他们的差别都不会太大，因为这些分布，还是基于一个正态分布的基础上。而另外一种分布，即幂律分布，就完全不同了，它的分布是极不均衡的。如比尔·盖茨一个人的财富，就可以富可敌国。这种分布是极不平均的，比如说，在一个房间里，有10个人，每个人的收入约1万元左右，那么，整个房间的平均收入就是1万元左右，但是，如果比尔·盖茨走了这个房间，他会把整个房间的平均收入极大地提升，按平均值来计算，每个人都是亿万富豪，但事实是，其余的10人，实际收入还是1万元左右。这种分布极不均匀的情况，就是幂律分布，类似于马太效应或二八原理。世界上很多的东西，如财富，人口分布，市场份额等，都存在这种效应，只有极少部分的人或事物，决定了80%的部分。也就是说，这20%是整个部分的关键部分。正如，亚马逊云服务的市场份额，是其他所有竞争对手的13倍，在互联网行业中，马太效应更加明显。因为互联网技术，会极大地推动信息的传递速度，同时可以实现跨地区服务，这些跟传统行业有很大的不同。另外，国内的滴滴出行，就是一个例子，一旦形成了垄断，所有的资源都会向一家靠拢，强者更强，而弱者几乎是没有生存空间。我们现在所见到的，只有一家独大的滴滴，就是一个例子，起码在出行这一块，无人能敌，所向披靡。所以，马太效应，在任何行业都存在，甚至连国家的人口分布，也是一样，全球200多个国家中，人口过亿的，只有13个，这也充分体现了二八原理，即少数的部分，是整个事物的关键部分。 正是因为任何方面，都或多或少地存在二八定律，而我们人类在行为模式上，总会偏向于做“高价值”的事情，我们在做一件事情的时候，会优先考虑做这件事情的价值和意义。这也符合英国经济学家大卫·李嘉图提出的“比较优势理论”，我们总会“两利相权取其重，两弊相权取其轻”的原则来做一件事情。正是这种无时无刻的判断与选择，主动地支配行为，导致了爆发模式的产生。其实这些原因是非常好理解的，因为我们的事情太多，而我们的时间有限，每天只有24小时可以支配，不管你是富人还是穷人，在时间这个问题上，人人平等。这种时间有限，任务无限的矛盾，会让人类做事情的时候，会自然而然地遵循一个“优先级原则”。所以，就有了时间管理、任务管理等这些理论。按时间管理的理论，我们会把任务分了4个不同的类型，分别是“重要不紧急”、“重要紧急”、“不重要紧急”和“不重要不紧急”，聪明的管理者，都会优先做那些“重要不紧急”的，如果我们能提前完成这种任务，就不会出现“重要紧急”的任务了。正是人类这种主动的选择，导致了爆发模式的产生，从而导致资源分布不均，从而出现幂律分布。包括互联网产品，领先者一旦形成了网络效应，所有的资源都会向它靠拢，导致其他产品用户量极少，甚至无法生存。说到这个话题，提醒一下创业者，如果自己不是有特殊的优势，最好的创业方式就是借助平台的力量，即学会站在巨人的肩膀上。比如说，如果你要做电商，一开始就自己做一个独立的门户网站是很不明智的，上面已经谈到，这些并不是能力的问题，而是时机，一旦在一个行业中，有明显的老大，后来者，要么差异化，要么细分市场，或者依靠大平台提供的机会。自己从零开始做一个网站，不符合精益创业中提到的“最小成本，快速试错”的思想。自己建立一个独立的网站，看似是好的想法，但实际是很不明智的。这里面的不确定性太多，最大的问题是，如何推广你的网站，流量从哪里来，事情并没有你想像那么简单，并不只是建立一个网站的问题，还涉及到运营、推广、品牌建设等一系列的问题。创业涉及的因素越多，失败的概率就越大。段永平说：“做企业就如同高台跳水，动作越少越安全。”是的，我们要减少动作，增加成功的概率，所以，开始的时候，能借助大平台，如淘宝，先在淘宝开个天猫店之类，成功的概率会更高，最起码，在网站建设方面，你不要去思考，你只需专注于做好产品、品牌和推广这些问题。如果见到自己的天猫店，有了起色，再自己建立独立的网站也不迟。 既然人类有这些爆发的模式，我们也知道了爆发模式产生的原因，那我们是否能预测人类的行为？答案是肯定的。作者提到虽然每个人的具体的行为方面，各有不同，但一旦把这些行为进行了数学化、公式化和模型化后，得出的结果都是很相似的。不管是朝九晚五的上班族，还是经常出差的商务人士，他们在做选择的时候，都会遵循优先级原则，考虑一件事情是否值得做前，都会思考做这件事情的意义，是否最有利于自己。一旦有了这个优先级的原则，其实，人类行为的本质，在底层都是一样的。当获取的信息足够多的时候，如大数据，在数据科学家的眼里，人类的行为预测性都相当高。并且这个可预测的程度，竟然高达80%到93%之间，也就是说，普通人跟行踪不定的人士之间的可预测性，只差13%左右，而大部分都是可以预测的。数据科学家可以预测这些人类行为的一个依据是“熵值”。什么叫“熵值”呢？熵值是热能的计量单位。当一个人每天在固定的时间起床、固定的时候上班或下班，如上班族。那么他们的行为可预测性是相当高的，你几乎可以按照这些人的行踪来设置你的时间。那么，这种人的熵值就是0，而那些行踪很不确定的人士，熵值比较高。但一个人，并不是每天都行踪不定。只有个别日子，才会出现这些不确定性，但大部分时间时，都是可预测的。不管是什么人，他总要回家，总会有几个相对固定的出没场所，如办公室、咖啡馆等等。数据足够多的时候，那些相对不确定的数据，就可以被忽略掉，而得到测试程度很高的数据分析。在美国，有一个网站，做了一个实验，叫“Where's George”，意思是“乔治在哪？”乔治是谁？他就是美国第一任总统乔治·华盛顿，也就是一美元上的人物。这个网站的实验是这样的，在一美元里，会写上这个网站的网址，人们会出于好奇，按这张一美元所写的网址，打开网站，按照网站的要求，输入这张一美元的序列号，同时提供这张一美元的当前位置。参与者觉得很有意思，慢慢这个活动就被传播开来了，经过一段时间后，这些一美元的行踪就被完整地记录到网站中。后来的数据分析结果是，绝大部分的一美元，都是在方圆几公里内传播，只有极少数的“异类”被传播到方圆几百公里之外。数据的结果表明，即使在货币的传播过程中，同样遵循爆发模式。其实，货币传播的路径，正是人类行踪的路径，同时也表明，绝大多数人的行踪是相对固定的，他们的“熵值”很低，可预测性极高。 既然我们清楚了爆发模式产生的原因。那了解这些知识有什么用呢？通过了解这个模式，你就会发现生活中，马太效应或者二八定律，无处不在。了解这些之后，就可以解释很多现象，从此你也不用再迷茫。首先，你要了解清楚，爆发模式产生的根本原因是：人类总会按照优先级原则，对进行进行优先级选择。有些事情，会不断被强化，而有一些事情，可能会一直被忽略。正如出版的众多书籍中，也是遵循这个幂律的分布，极少数的书籍，才会成为畅销书，而大分部书籍都是很少读者，甚至是无人问津。如果你要出版一本书，希望不要期望太高，否则，你会以失望而告终。毕竟销量好的书籍，只是少数，而大部分书都是很少读者的。你出版一本书之前，计算自己的成功的概率，请不要以畅销书为准。你可以有畅销书的目标，但不要把这个当作唯一的目标，因为很可能就是不能实现。如果你了解爆发模式，你就可以清楚地知道，人类总会选择优先级更高的事情，导致这些情况，最主要的问题是时间有限。一个想学习的人，他一定思考如何才能用最少的时间，获取最多的知识，或者获取到高质量的知识。一个人选择一本书，要么看网上的书评，要么是朋友推荐等。评价越高的，你就越偏向选择这样的书来看，那些已经在榜单上的书籍，就是你的首先要考虑的。而一本刚刚上市的书籍，尽管它的质量很高，在前期，人们关注度就会很多。评价越高的书，就会越多人关注，而越多人关注的书籍，也会反过来强化它的评价。这就是一种“复利效应”，即A会导致B的发生，而B又会影响到A，周而复始地相互影响。而那些刚上市的书籍，就没有这个效应。因为要产生良好的复利效应，前提就是要有一定的关注量，很显然，刚上市的书籍是没有这个机会的，除非一个机缘巧合的机会，被某个大咖关注到，被他转发分享，从而影响到一大群人，但这些都是小概率的事情。如果你能从客观的角度来看待这些概率，你就明白，时机的重要性，很多东西，都是先进入者有优势。正如现在淘宝店皇冠很高的商家，正是一些比较早期入驻淘宝的先行者。后来者的机会会极少，在淘宝店里，绝大多数都是不赢利的。其实想想也正常，如果绝大多数都赢利，反而不正常，因为那样不符合客观的规律，这些都是人类行为主动选择的结果，人都会有从众的心态，一旦一个网店有了名气，你很自然地就会优先考虑登录这个网店去购买东西。长年累月，你的习惯就慢慢形成的，要让你做出改变而选择其他不知名的品牌，你就会犹豫了，这些都是人性，人是最怕离开自己熟悉的环境的。如果你看过《长尾理论》这本书，你就会明白这样一个现实：2011年，共有102首单曲的下载量超过100万次，销量达整体的15%。注意这可不是打印错误：在当年售出的800万首单曲中，0.001%的作品创下了1/6的总收入。可以说，头部极少数的爆款起到了关键性的作用。这一走势也表明，爆款的影响力在不断加强。这就是马太效应，强者更强，特别是互联网技术的发展，会进一步放大这样的差距。所以，我们要想办法让自己的产品成为某个领域，甚至是细分领域的头部，也就是我们常说的“宁为鸡头，不为牛后”，想办法让自己在领域中做到第一名。 正是爆发模式，会导致分布不均匀，在生活上也体现得淋漓尽致。我们也知道二八定律的由来，它是由19世纪末20世纪初意大利经济学家巴莱多发现的。巴莱多发现他后花园的土豆，80%的产量，来自20%的土豆。后来，经过他细致的观察，发现很多领域，都或多或少地存在这样一个分布，包括财富、人口等，最终，总结出二八定律。正是这种分布不均匀，如果有一天，你跟你的朋友们，一齐去摘草莓，你如何才能在最少的时间里，摘到最多的草莓呢？数据科学家告诉你，最好的方式，不是总待在一个地方摘，也不是没有目的地到处摘。最好的方式，就是利用爆发模式的原理，因为这些草莓的分布，一定是不均匀的，总有一些地方，产量特别多。如果你总是待在一个地方，很可能你找的那个地方，并不是产量多的地方。你要做的是：随便找一个地方，找到后，以这个地方为中心，到周围几米内继续搜寻，当发现有产量比较多的点，就待在那里摘草莓，如果摘完后，你要做的是，不是继续在周围搜寻，而是去到一个比较远的地方，寻找新的机会。这种既考虑了周围小范围，又考虑远距离的潜在机会，是面对分布不均匀最好的方式，也是最容易找到最多产量的方式。因为爆发模式告诉我们，这些草莓的分布，一定是幂律的，有些地方，产量就是出奇地高。 其实，我们生物学里很多东西，都是有这种爆发模式的。比如说，转录因子，它们正是利用这种原理创造生命的奇迹的！我们知道，在DNA的双螺旋结构中，有30亿对碱基，转录因子要精准地找到匹配的位置，难度相当于在3962公里的公路上，找到一个像硬币那样的一个洞，从太空中，抛进洞里，难度可想而知了。但是转录因子却可以准确地、完美地完成任务！他们是怎么做到的呢？原理也是有点类似上面提到的找草莓的方式，某个转录因子会随机找到一个点，然后再在它周围一定范围内搜寻自己的位置，如果没有找到，他们不会继续在周围找，而去再离开，去到一个很远的地方，重新尝试。这种先小范围，再远距离，再小范围，周而复始地尝试，最终完成了这个不可能完成的任务。因为这种方式是最高效的，这也是爆发模式告诉我们的启发！ 在医学界，也有使用到爆发的例子，他们只要通过简单的方法，就可以判断出谁是早期抑郁患者。医生们只要给病人戴上手腕加速传感器，通过观察数据就可以很准确地分析出结果，原因也是利用到了爆发模式，正常人长时间的停顿，大约在7分钟左右，而一些早期抑郁患者，他们却比正常人有更长的停顿时间，他们是15分钟左右。只要通过这些异常值，就可以找到患者，从而给予早期治疗。这里面的原理，也是爆发模式的原理。

如果把社会发展当做一个自然过程，作为科学的对象，它是有规律、可预测的。 如果把社会发展当做一个历史过程，作为历史学的对象，它是无规律、不可预测的。

匈牙利🇭🇺的历史确实看的人乱糟糟，但作者娓娓道来的幂律分布却是我之前未有所闻的。而且作者的野心也是很大的，幂律分布不仅仅是一个“人类动力学”的课题，在宏观上作者还希望他是“宇宙的奥义”，一切行动在广义上的内在规律。很遗憾的是作者没有点出，或者说还没有给出严格的证明例子，和研究成果。这本书只是算得上是一个介绍，一个入门，一个适合欧洲人看的科普读物。这书并不是结论，也不是成果汇报，更多的是一种探寻与反思的纪录。不能肯定，不否定，让未来说去吧，也是科学的态度。 幂律分布，即便真的不是人类的奥义，作者，和这些研究人员，也注定会流芳百世。愿在不久的将来，能把幂律分布证实，并用于人文社科领域。 试想一下，公共厕所的需求量 ，图书馆座位需求量，藏书的数量等，现在的计算方法是什么？是千人指标吗？千人指标是否适合当前的特定情况？千人指标的计算公式是什么？我们能否用幂次分布来解释优化？并且对每个地方进行定点优化？ 有研究表明幂律分布在自然界中存在，在人类的某些行为中存在；也有些可能性上不存在。那么，拭目以待吧[得意]

在本书中，巴拉巴西揭开人类行为背后隐藏的模式“爆发”，提出人类日常行为模式不是随机的，而是具有“爆发性”的。爆发揭开了人类行为中令人惊讶的深层次的秩序，使得人类变得比预期中更容易预测得多。 爆发模式的揭示，其影响力将与20世纪初期的物理学或者基因革命的影响力不相上下。

人类行为看似杂乱无章，实则隐藏着“爆发性”规律：我们的行动往往集中在少数时间段（如集中回复邮件、集中购物），而多数时间处于低活跃状态，这种“间歇式爆发”是普遍特征。 大数据技术能捕捉这种规律，通过分析历史行为模式，精准预测个体或群体的未来行动（如疾病传播路径、消费趋势、社会事件走向）。 自由意志并非绝对，我们的选择深受习惯、环境与网络连接的影响，而数据能将这些隐形的影响转化为可量化的预测模型。