从杜蕾斯微博看自媒体传播

朱海松

在2012年北京召开的中国网络科学论坛上，中国传媒大学电视与新闻传播学院的沈浩教授演讲的题目是“发现数据应用之美：数据挖掘和社会网络分析”，专门讨论微博传播路径的可视化解决方案。在他的演讲中特别提到了世界知名品牌杜蕾斯官方微博的传播路径图。笔者在现场向他求证了数据的真实性，沈教授亲口确认为抓取自杜蕾斯微博的真实数据，这张图本身具有震撼人心的美。沈教授本人认为这张图有种“六度空间”的感觉，确实，根据复杂网络的幂律分布特点，这张图中的每个圈都代表着一个中心节点，每个圆盘形成了一个小世界空间，圈与圈之间是弱连接，图中的圆圈无论大与小，形状上是相似的！这叫做自相似，在每个圆圈的边缘任意取一点放大，仍然是大图的结构，并且这种自相似是无限嵌套的，形成一条“长长的尾巴”。笔者认为这张图充分体现了微博的碎片化传播，这张图准确无误地显示了微博在幂律分布的复杂网络中传播的分形路径，无标度的伸缩对称性和自相似性。根据此图的特点，应属于学术上大名鼎鼎的“混沌分形图”。人们最早把美国科学家曼德勃罗特的用计算机迭代出来的混沌分形图称为“上帝的指纹”，从此人们从艺术的角度把这类图称为“上帝的指纹”，学术上叫“混沌分形图”。沈浩教授制作的这张可视化微博传播路径图，由于杜蕾斯品牌的特点，称为“上帝的指纹”更加贴切。

微博幂律分布的分形结构

微博的碎片化传播是复杂网络传播应用的典型代表。微博的度分布也是幂律的！复杂网络中，幂律描述的正是曲线的自相似与放大倍数的比例关系。“无标度”形容少数节点连接数大大超出普通节点的现象。几个超级节点拥有了多数的连线，而大部分节点则拥有很少的连线，这样的网络就是无标度网络。在一个无标度网络中，节点彼此之间的联系不是随意或平均分布的。无标度网络模型的一个显著特点是它们结构的“不均匀”性，即少数节点有很高的度、但大部分的节点的度却很小，这种无标度网络的平均最短路径长度和群集系数也较小，但比同规模的随机网络的群集系数要大。

幂律与分形有密切关联。无标度伴随着自相似结构向极限延展。人们看到的是连续的有等级的节点，从罕见的中心节点到无数的小节点一级一级分布开来，呈现不同等级具有相似结构的特征，它们在所有缩放尺度上都自相似。幂律分布就是分形！幂律指数则是相应的分形维，维数量化的正是分布的自相似与放大倍数的比例关系。最大的中心节点后面紧跟着两三个较小的中心节点，然后是十几个更小的节点，以此类推，直到最后的无数的小节点。少数人的微博客拥有过百万千万的粉丝，而同时又有巨量“僵尸博客”存在。以网页被点击次数的分布为例，尽管中国向近5亿网民提供的网站过百万，但只有为数不多的网站，才拥有网民一次访问难以穷尽的丰富内容、拥有接纳许多人同时访问的足够带宽，进而有条件演化成热门网站，拥有极高的点击率，像新浪、搜狐、腾讯、网易等门户网站。80%的显示广告点击流量来自不足20%的网站，2/8定律在这里也适用。因此，我们可以说，网络的度分布具有分形结构，因为它是自相似的和嵌套的。结论就是，分形几何结构是产生幂律分布的一种方式。

分形几何的主要价值在于它在极端有序和真正混沌之间提供了一种可能性。分形最显著的性质是：看来十分复杂的事物，事实上大多数均可用仅含很少参数的简单公式来描述。其实简单并不简单，它蕴涵着复杂。分形几何中的迭代法为我们提供了认识简单与复杂的辩证关系的生动例子。分形高度复杂，又特别简单。无穷精致的细节和独特的数学特征（没有两个分形是一样的）是分形的复杂性的一面。连续不断的，从大尺度到小尺度的自我复制及迭代操作生成，又是分形简单的一面。

微博传播的分形对称性：自相似性

如果强调了微博的传播路径具有分形的结构，微博的碎片化传播路径到底具有什么样的特点呢？这要先从分形本身的性质来看。分形具有任意尺度意义下无法测量的“自相似性”和“标度不变性”。微博传播的自相似性表现在：对于同一个信息在网络传播中的分形结构，信息的自相似性就是传播的结构尺度一层一层缩小的嵌套重复性，它们不仅在越来越小的尺度里重复细节，而且是以某种固定的方式将细节缩小尺寸，造成某种循环重现的复杂现象。信息在门户网站和社区交流以及在MSN或QQ上传播，就是同一信息在传播尺度上的缩小，但经反复的互动振荡，逐渐蔓延开来。

在2012中国网络科学论坛上，中国传媒大学沈浩教授根据真实数据制作的杜蕾斯官方微博传播路径图——“上帝的指纹”，准确无误地让我们看到微博传播的自相似特点，从图中可看到，在每个圆形的边界任取一点放大，都是同一个圆的缩小，体现了无标度的伸缩对称性。这是杜蕾斯官方微博发布后，被其他大号微博转发的结果，并且这个过程是无限的！

自相似是一种特殊的对称性。所谓自相似性，就是指局部与整体相似，是指某种结构或过程的特征从不同的空间或时间尺度看都是相似的。另外，在整体与整体或局部与局部之间，也会存在自相似性。由于局部中又有其局部，而它们都是相似的，这样整体与局部都具有无穷尽的相似的内部结构，且在每一小局部中所包含的细节并不比整体所包含的少。因此，分形是有无穷自相似性的图形或集合。一般情况下，自相似有比较复杂的表现形式，而不是局部放大一定倍数以后简单地与整体重合。自相似性具有无穷嵌套的特性，嵌套有层次或级别上的差别。

自相似性是重要的分形原理，表征分形在通常的几何变换下具有不变性。当我们接近这些研究对象时，就会在不同的接近层次上，即越来越小的范围上发现同等程度的不规则性和复杂性。网络传播的信息在功能和时间上的相似性也包含在自相似性概念之中，自相似性具有无穷嵌套的特性，嵌套有层次或级别上的差别，如网络传播中的门户嵌套着栏目频道，频道嵌套着社区，社区嵌套着群，群嵌套着组，组嵌套着网友，所以复杂网络传播的结构可以看做是广义的分形。

微博传播的尺度无关性：标度不变性

杜蕾斯官方微博传播路径图“上帝的指纹”中，微博被不同量级的粉丝转发，无限伸缩，体现出微博幂律分布中的长尾特点，而每一个转发中心都形成自己的小长尾，没有固定的尺度，是无标度的，对于同一个分形结构，以不同大小的量尺来量度可观察的区域，分形会具有一致的分形维度。这是分形结构的重要特征。

微博的碎片化传播所形成的路径图，是自然规律在人类社会化网络实践的投射。大自然中的所有形状和人们考虑的一切图形，可以分为两大类。一类是具有特征尺度的，例如人的身高，球的半径，建筑物的长、宽、高，等等。具有特征尺度的几何体有一个重要性质，即构成几何体的线或面都是光滑的。另一类是没有特征尺度的，即必须同时考虑从小到大的许许多多尺度（或者叫标度），例如夏季天空中翻滚的积雨云、北方冬季玻璃上的冰霜，以及极为普遍的湍流现象，小至静室中缭绕的青烟，大到木星大气中的涡流。这些所谓“无标度”的几何体，其实是分形的一个重要特征。标度不变性指在分形上任选一局部区域，对它进行放大后，得到的放大图形又会显示出原图的形态特性。在杜蕾斯官方微博可视化传播路径图“上帝的指纹”中，我们看到的正是这一特征！因此，对于分形，无论将其放大或缩小，它的形态、复杂程度、不规则性均不会变化，所以标度不变性又称为“伸缩不变性”。

“人是万物的尺度”这一哲学命题，已经暗示了整个世界是无标度的，所谓标度是以大家公认的假设为基础，根据某套标准进行测量。人们熟悉两点间的距离，在欧几里德空间可轻易地测量长度，因为人们已经有了距离的标准假设，但是在混沌分形空间，在任意小的两点范围里，都隐藏着不可数的无穷集合在里面。换句话说，也隐藏着不可数的图形和曲线在里面，无标度性指的是现有两点距离推广出来的所有尺度都无法精确测量，如果在混沌分形空间进行测量，科学家称之为测度。

由于不能用两点距离来测量不同的分形结构，这样度量两个分形集的“不规则”程度和“复杂”程度的客观工具是分形维数，分维就是新的测度。分形维数的重要性在于它们能够用数据定义，并且能通过实验手段近似地计算。分形维数已突破一般拓扑集的整数维的界限，引进了分数维，就给出了一个分形集充满空间的复杂程度的描述。每个分形集都对应一个以某种方式定义的分形维数，这个维数值一般是分数的，但也有整数维的分形集。标度不变性是系统自组织的基础。

自相似性和标度不变性是分形的两个重要特性，对于网络传播的认识和理解有重要的启示意义。

微博传播的“长尾”特点：极限

在“上帝的指纹”中，杜蕾斯微博转发是在每一环级无限延展的，体现了传播路径无尺度嵌套结构的无限自相似性！微博传播具有有限区域的无限结构。任何一条信息存在于门户也好，空间也好，QQ或MSN等，看似于有限的区域，但由于参与传播的个体是随机和海量的，复杂网络的无标度性使网络的节点不断增长，网络的增长使节点比后来者有更多机会链接，择优链接使链接数量增加，产生无数的节点嵌套结构，网络结构的这种分形特点，使得网络信息的传播结构趋向于“长尾”的无限结构。

正如自然界中没有真正的圆和直线一样，自然界中也没有真正的分形，但是分形理论仍然是描述这类不规则自然形态的最有效理论。总之，分形可视化了混沌内部无限多个极限点的精细结构，分形的无标度和自相似让我们看到了极限的过程。分形为极限问题的解决提供了新的途径，让我们能从一个不断发展的、全新的角度去理解极限的概念。一方面分形可以利用反馈过程让极限可视化；另一方面，一些分形图形以其最完美的形式来展示自相似性。

2012年4月，我在北京参加了2012中国网络科学论坛，聆听了来自国内近30位复杂网络方面的顶级专家的报告，获益匪浅。沈浩教授指出：“不同学科不是研究不同的问题，而是从不同角度研究同一问题。”从混沌分形的角度看待微博的可视化传播路径图，别有洞天。沈浩教授的这张“上帝的指纹”，让我更加坚信微博的碎片化传播规律是在复杂网络的混沌分形的框架之下的。从微博路径的可视化研究，可以实证微博传播中的“蝴蝶效应”和“路径依赖”，让我们直观地看到网络传播规律，开启了网络传播规律的大门。分形图通常是计算机迭代出来的，是通过简单的数学公式算出来的，而微博的传播路径可视化图，可以启发我们反过来通过微博的可视化图，探究出生成此类图的数学公式，使微博的碎片化传播走向定量化研究之路。

注：本文节选自朱海松理论专著《微博的碎片化传播——网络传播的蝴蝶效应与路径依赖》（The Butterfly Effect and Path dependency Communication On Internet）。朱海松：中国网络新媒体研究的思想先锋，是中国第一部移动互联网手机媒体理论专著的作者，是中国第一部全面揭秘微博传播原理和网络传播机制专注的作者。他不仅建立了一整套完整的移动互联网和网络传播的基本应用理论，更提出了全新的商业哲学思想，是中国最早从科学哲学的角度全面阐述互联网思维的新媒体思想家。朱海松先生著有《微博的碎片化传播》、《会员手机媒体化》、《第一媒体：手机媒体化的商业革命》等24部专著。