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Tuesday, May 30, 2006

親疏如何有別?

親疏有別?當然啦,愈親疏的關係,在搜集資訊及履行合同的成本,相對較低。但亦正因如此,取消不合效益的合同,亦相對較難。

有多少企業因親友幫助而起家,卻因用人唯親而衰落?找出平衡點,是不容易的。

中國人的『關係』,是把親疏有別的經濟效益極大化。奇怪的是,美國人也有這樣的事,卻要用『關係』的拼音guanxi來表達。

那麼,怎樣可把『親疏有別』量化?一般而言,兩人愈疏遠,則量化後的距離愈大。

最簡單的,是以互相認識為基礎。若甲與乙互相認識,他倆的距離為1;若甲與乙不相識,但兩人同時認識丙,則甲與乙的距離為2;若甲認識丙,丙認識丁,丁認識乙,則甲與乙的距離為3;如此類推。社會學家Stanley Milgram進行實驗,發覺最遠的距離不超過6。這是個很有趣的人際關係遊戲:隨便找兩個人,看看他們的距離為何?

當然,以上的距離是非常粗糙。同是朋友,點頭朋友或同窗密友自是大不相同。因此要定義新的距離,即以兩人生活圈子多少重疊作計算。若考慮的不是人與人之間的關係,而是網址與網址之間的關係,得到的是以超連結計算的排行傍,當中最有名的要算Google的PageRank

數據挖掘(Data mining)就是嘗試把不同資料的潛在關係找出來。利用數據挖掘來對人作出分析,是現代社會學研究的一個方向。有報導指美國國防部有收集國民的通訊摸式是以分析,希望找出恐佈分子的溝通模式。成功與否,不曉得,只覺有點《一九八四》味道。

有時候,我們會希望找出兩人某方面的親疏關係。若把之前簡單距離的計算,由相互認識改為有共同文章發表,則可表示二人的學術距離:Erdős number就是數學研究員與多產數學家Paul Erdős的學術距離。

在現實中,互不認識的人可能比互相仇視的人更加親近。又或者親近的感覺並不是雙向的,就如暗戀。若考慮這些,便可能得出更複雜但更準確反映親疏的距離。

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