用物理学预测人类群体的规模
只有知道每个人拥有的朋友的平均数量，复杂性科学中心 (CSH) 的科学家才能预测电脑游戏中人们的群体规模。为此，他们根据物理学中的一个例子来模拟社会群体的形成，即具有自旋的粒子的自组织。
长期以来， 社会学家一直关注 社会群体如何形成及其背后的机制。在许多不同的情况下都观察到了避免压力的冲动，以及 同质 性——人们倾向于与具有相似特征、特征或观点的其他人一起加入群体。“
尽管已经研究了多种模型，但知之甚少关于同质性和压力回避如何影响人类群体的形成，特别是它们的规模分布——例如，是有很多小群体还是很少有大群体，”来自 CSH的Jan Korbel 和该研究的第一作者解释道。通过使用 物理学中的两个当代领域，称为 自组装和旋转眼镜，科学家们现在对社会群体的形成有了新的认识。
群体中人们的认知挑战 人类的
一个组织起来 (通常是为了特定目的)。“这里的困难在于这需要协调，这 需要付出巨大的努力”， CSH的Stefan Thurner说。“当群体规模扩大，内部冲突出现时，协调性很快就会达到甚至超越人类的认知极限。
因此，必须有特定的机制使人类能够有效地组织起来。这些应该可以用一些非常普遍的人类行为特征来解释，例如同质性和避免群体内压力的倾向”， Thurner 继续说道。
人们表现得像带有自旋的粒子
社会群体通常出现在具有相似观点的人开始相互交流时。“在之前的研究中，我们研究了纳米粒子在小型热力学系统中的自组装，它们在没有任何外部干预的情况下自发形成高阶结构。然后我们意识到： 这与人们所做的相似”， Korbel 回忆。人们彼此互动，群体的出现与形成胶体或聚合物的粒子非常相似。
受此启发，研究小组基于自旋粒子的自组织机制，为嗜同性人类开发了一个简单模型。
小信息，大结果 该 模型能够预测多人在线游戏 Pardus 中的群体规模分布。“通常你需要知道网络的结构以及它是如何设计的，” Korbel 解释了结果，“在这里我们只需要知道一个玩家平均有多少朋友”。利用这些相对较少的信息，研究人员能够预测会出现多少个特定规模的群体。
社会系统中的关键
量 “当然，人比粒子更复杂，但他们之间某些类型的相互作用是相似的，特别是一组人可以形成群体的可能性的数量。这个数字称为 熵，这是我们数学建模的起点”， Thurner说。
在某些阶段，人们倾向于形成大群体，但在其他阶段，由于意见差异太大，这种情况并没有发生。“在这种情况下，成为大团体的一员会对他们造成太大的社会压力，” 科贝尔 说。除了熵，这种 社会压力 是这里的另一个关键量——一个与物理学中的能量相当的关键量。群体中相似的人越多，他们可能经历的社会压力就越小。
从磁铁和观点
从物理的角度来看，这可以比作自旋：虽然在磁铁中所有自旋都指向同一方向，但在金属和非金属合金的自旋玻璃中，它们是无序的。由于这种复杂的结构，自旋处于“压力”状态，因为它们必须 与其他几个自旋对齐，而且它们不能同时对齐。“这类似于一个 意见不同的群体。你无法与他们所有人保持一致，你可能会感到沮丧”， 科贝尔作了类比 。
“有趣的是，非常不同的系统可以有相同的熵表达式。在我们的案例中，社会个体似乎具有与结构形成系统相似的熵，例如某些自旋眼镜，” Thurner
说。
“我们的新模型可以帮助 预测 与社交网络和大众媒体相关的社会学现象导致社会挫折和两极分化”， Korbel 总结道。它还展示了 跨学科研究方法的潜力，这在复杂性科学中心尤为重要。“我们的愿景是最终获得更多的定量模型，这些模型可以根据智人如何组织自身的真实数据进行测试，这也许是我们作为一个物种最擅长的事情”， Thurner 补充道。
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