2014年，明尼苏达大学的斯蒂芬·盖伊教授和他的同事描述了人们在大规模互动时如何避免互相攻击这一现象。他们在文件中写道“人类群体与相互作用的粒子系统有着惊人的相似之处。”研究人员观察到，当行人移动时，他们就像带负电荷的电子一样，当这些电子靠近时相互排斥的强度更大，但这两者有一个关键区别：与电子不同的是，行人会在面对即将来临的碰撞时做出预测，并通过大幅摆动来改变自己的运动，以避免碰撞。

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利用这一结论，研究人员推导出了一个数学规则，关于任何两个行人之间的电子“排斥力”，但这是基于碰撞时间而非距离的。这使得研究人员能够正确地预测当移动的人群进入狭窄的通道时是如何建立起队形的，或者当球迷离开体育场走向不同的出口时是如何自发形成定向队列的，其他的社会物理学家也将类似的原理应用于汽车交通的设计上。

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数学和物理可以解释人类行为的观点可以追溯到18世纪苏格兰的哲学家大卫·休谟。后来，法国哲学家奥古斯特·孔德提出了描述人类社会行为的一般法则，从比利时数学家阿道夫·奎特雷开始对人类的品质进行统计分析。今天，社会物理学和经济物理学在试图解释人类行为时，利用了以前所有的这些思想。 copyright dedecms

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其中一些研究使用了统计物理学的方法，研究粒子群如何相互作用产生新的效应。例如，单个的水分子在水中会随机运动但是，但当把水冷却到摄氏零度时，它们会经历聚合并结合成固态冰。同样，无论个人的素质如何，他们都可以组成一个投票集团，比如政治候选人之间的辩论，投票集团可能会自发地进行改革和变化。法国科学家塞尔日·加兰在他的《社会物理学》(Sociophysics, 2012)一书中，将这些物理效应应用于人类行为的解释上。

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社会物理学的另一种应用方法是从现有记录或社交媒体中tb级别的数据中提取总结出数学规则和行为模式。麻省理工大学研究员Alex Pentland在2015年发表的《社会物理学》(Social Physics)一书中提出，这种基于数据的研究方法是一种“可靠的、用数学作为桥梁，连接的一方面是信息和思想的流动，另一方面是人们的行为。”

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事实上，有意义的社会物理学需要数据和模型或理论支持。正如苏黎世联邦理工大学的社会物理学家弗兰克·施韦策所指出的那样，分析数据可能会发现一些有趣而有用的关联，但它不会产生“对因果关系的不同理解，成功的社会物理学模型往往在所有数据和社会理论上都有接口”。

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普林斯顿天体物理学家、社会物理学家约翰·q·斯图尔特就是在实践中应用这个理论的人。他在1948年指出，在许多群体之间的互动中都有这样的现象：例如美国任何两个城市之间的通话，它们相互作用的数量与群体之间的乘积成正比，再除以它们之间的物理距离，也就是说，更大的群体和更小的距离之间的相互作用更多。这个结论似乎很直观，尤其是在电话公司长途电话收费的制定中；但是斯图尔特也看到了其中蕴含的数学方程就像艾萨克·牛顿对两个物体之间引力能量的方程式，引力与物体质量的乘积除以物体之间的距离成正比。从这个类比中，斯图尔特定义了一个科学名词：“人口能量”，这是一种无形的力量，它直观的描述了美国人口在城市和农村地区的分布。 dedecms.com

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在斯图尔特那个时代，大多数科学家认为这样的分析没有什么价值。与传统的物理、社会学和经济学相比，这些跨学科的理论仍然没有被广泛接受。但随着新的分析工具和新数据的出现，研究人员渐渐发现了一些具有说服力的观点和理论。 织梦好，好织梦

2011年，苏黎世联邦理工学院的戴维加西亚和弗兰克施韦策研究了人们之间是如何相互影响的，他们研究了亚马逊中近200万条匿名评论，这些评论涉及数千本书和产品。他们在人类情感的“抑扬格”模型中进行了实验，在这个模型中他们把情感定义为:

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(1)心理效价。与之相关的是快乐或痛苦的程度；

(2)觉醒。即由情绪所引发的活动。这些特质被认为来自于两个独立的人类神经生理系统的相互反应。

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研究人员给每条亚马逊评论的情感内容打分，分数范围从-5分到+5分，分别代表了高度负面到高度正面。他们还研究了情绪引发的行为，比如当人们把商品评价为“有用的”或“没用的”，或者带有好感的去写自己的评论，这些评论是带有真实情感的。 本文来自织梦

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结果清楚地表明,个人评论会受到其他买家评论的影响。研究人员通过比较《哈利波特》丛书的评价--同时也是媒体关注的东西，这些好评是别的书籍的评论区中你没法看到的。研究人员发现不同群体情感模式的差异，评论中也反映了读者对外部营销和内部口碑的不同情绪反应。

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这样的数据对企业营销人员很有价值。但在更大范围内，研究观点是如何在群体中传播的，对于政治领域来讲也是个十分重要的问题，这促使社会物理学家用统计物理学的方法来研究“观点动力学”。

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2015年，纽约市立学院的一个研究小组(以及美国的其他研究机构)针对美国、巴西和以色列三个国家发表了一份关于极端观点的研究报告，报告指出“世界范围内关于政治观点、移民、生物技术应用、全球变暖等问题的舆论呈现一种分化趋势”，同时包括文化多样性在内的更多问题，他们写道:“温和的声音明显减少，与之相伴的是极端观点的上升，最初一小群人的观点或态度可能成为一个真理。”作者分析了来自许多国家的数百份调查结果，在这些国家人们对宗教、政治、堕胎和其他话题的看法通常是“非常赞成”或“非常不赞成”，这些观点被视为极端的表现；那些“有点好”或“有点不好”的观点被归类为中度表现。

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在传统经济学未能预见到2008年的全球经济危机后，经济物理学得到了很大的发展。这个学科在统计物理学中渐渐处于核心地位，最简单的例子是：粒子间的联系会产生非线性行为，比如水在一定低温中会变成冰一样。当研究人员对群体互动进行建模时，“固执”、“拒绝改变观点”等因素让他们更加重视传统数据并开发出一个社会“相图”（是指采用的热力学变量不同构成不同的相图）。“这张图类似于显示水在固态、液态或气态所处的温度和压力条件的数据图，其中显示了社会环境处于早期、中期极端主义或极端主义进阶所需要的条件。” 织梦内容管理系统

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相图中的定量方法也被应用于研究其他社会现象，比如最近欧洲和美国选举中的谣言传播和投票模式(尽管我不知道有研究可以预测唐纳德特朗普(Donald Trump)会在2016年赢得总统大选)，而且这些方法在经济学领域也很有用。

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根据《经济物理学:一门新兴学科》一书作者的观点，在传统经济学未能预见到2008年的全球经济危机之后，经济物理学得到了很大的发展。他们认为这种预测的失败意味着传统经济学需要注入经济物理学，而不是依赖于那些可能过于简单而无法描述现实的理论，研究人员应该更注重经验数据。

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经济物理学家目前感兴趣的一个问题是数学幂律，即其中一个变量依赖于另一个变量的幂。例如，一个正方形的面积和立方体的体积是由一个边L的长度分别取2 (L2)和3 (L3)的次方。幂律法描述了一系列经济活动，如股票市场交易，尤其是那些与现在世界范围内收入不平等相关的经济活动。自19世纪晚期以来，数据分析显示，收入高于某个临界值的人在人群中所占比例遵循的是一种被称为帕累托分布的幂法则，该法则解释了一小部分人不成比例的收入和财富的原因。例如，“在2016年，美国最富有的1%家庭拥有美国40%的财富”这一著名的观点，尽管它代表了不平程度很高的收入现象。 dedecms.com

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2014年，法国经济学家托马斯皮凯蒂在《21世纪的图书资本》一书中开创性地提出了全球不平等的问题。皮凯蒂的分析包括帕累托分布的幂法则。2015年，斯坦福大学经济学家查尔斯琼斯在他的文章《帕累托与皮凯蒂》中写道，这种分布是“数据与理论之间的关键联系”。“如果经济物理学能够提供对帕累托分布起源和意义上更深入的理解，它将在帮助人们理解不平等这一重要问题上有着很大帮助。

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现如今，社会物理学和经济物理学正努力回答人们如何做出各种行为的问题，尽管还没有人能确定这些方法揭示了人性中的深层次真相。诺贝尔经济学奖得主、《纽约时报》专栏作家保罗克鲁格曼，在2012年为《卫报》撰写的一篇文章中谈到了少年时期阅读艾萨克阿西莫夫的《基金会三部曲》的经历。这本书是围绕着未来的一个科学家哈里·塞尔登展开，梳理他发明的“心理历史学”，描述人类社会如何进化的心理历史方程式，并预言银河系即将灭亡。

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有了这些知识，哈里·塞尔登创建了基金会这个组织，一个致力于减少黑暗时期的组织，这样人类社会就可以复兴并将文明延续下去。很明显，基金会这本书对克鲁格曼的影响很大。“我从小就想成为书中的哈里·塞尔登，用我对人类行为数学的理解来拯救文明。”他写道。 织梦好，好织梦

我们离发现像艾萨克·牛顿的方程式F = ma或爱因斯坦的E = mc2这样创世纪的物理学理论，还有很长的路要走。但是物理学家们花了几千年的时间才得出这些结论，也许再过几个世纪，我们之中就会有像哈里·塞尔登一样的科学家，能够通过定量科学更好地了解人类自己。

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