自1976年首次出现以来，埃博拉病毒已暴发24次。大多数疫情仅涉及几十例病例，最多也不过数百例——但2014年的疫情波及数万人（全球警报与响应，世界卫生组织，2014年）。尽管最近这次疫情现在看来已得到控制，但世界或许侥幸躲过了一场大灾难。如果这种疾病在世界各地众多大型城市贫民窟中的某一处站稳脚跟，造成的损失可能会大得多。同年，美国还暴发了数十年来罕见的麻疹疫情；由于人们心存侥幸并担心副作用，疫苗接种出现疏漏，使易感人群得以感染。事实上，即使未接种疫苗的人只占很小比例——尤其是儿童——也可能让一种极具传染性的疾病从微小苗头滚雪球般发展为大范围感染。
世界人口增长与社会日益互联相结合，正在催生新的动态。当然，致命的大流行病并非新鲜事。黑死病（腺鼠疫）在14世纪至19世纪间夺去了数千万人的生命。现代医学，尤其是疫苗接种，帮助世界减轻乃至预防了许多此类灾难。但不断变化的世界带来了新的挑战。如今，个体之间的社会距离平均不到五度（Ugander 等，2011），因此通常可以从一个人经由一位朋友，再到另一位朋友、再到下一位朋友，在大约五步之内触及世界上相当大一部分人。
历史数据表明，这种紧密联系确实是现代现象。例如，Marvel 等人（2013）利用腺鼠疫传播的数据估算，中世纪人与人之间的平均社会距离远高于今天，达到今天的许多倍。鼠疫从一个地区传播到下一个地区的速度相对缓慢，横跨欧洲用了四年，速度不到每年一千公里，因为人们的交往大多局限于当地。相比之下，现代交通意味着，在塞拉利昂某个村庄接触埃博拉病毒的医护人员，可能在出现症状之前就已抵达伦敦或纽约。在加利福尼亚州阿纳海姆感染麻疹的孩子，可以登上飞机，把病毒带回数千英里之外的家中。流动性增加与交往高度聚集（例如，学生在学校聚集）相结合，意味着少数疫苗接种疏漏点就可能引发大规模疫情。限制埃博拉、麻疹、艾滋病毒等传染病可能造成的巨大代价，仍是一项重要优先事项。采取哪些预防措施、治疗患者和设置传播屏障（包括旅行禁令等），才最有效？要妥善应对这些问题，就必须理解支配传播的复杂互动网络，并建立一个系统框架，权衡各项政策的成本与收益。
疾病只是通过联系传播的一个例子。正如我们最近所见，尽管现代金融体系有诸多优势，却容易发生系统性故障——一个国家的经济下滑可能导致其他国家接连下滑。在欧盟，规模最大的约50家银行机构如今高度互联，银行间风险敞口超过1万亿欧元，高于其一级资本总额（Alves 等，2013）。疾病传播与金融传染有一些相似之处，但在根本方面有所不同。金融传染的研究不够深入，如何在不拖累经济的情况下为一家机构“接种疫苗”是一项重大挑战。我们如何识别哪些机构真正“关联过密而不能倒”？哪些金融机构需要监管，监管政策又应如何制定？应鼓励还是抑制金融一体化？同样，要回答这些问题，就需要采取基于网络的方法。
世界日益互联也带来了诸多益处：促进贸易，提高投资效率，传播繁荣与教育，并增进和平。例如，尽管世界上仍存在贫困，我们也仍承受着政治和军事冲突，但过去几十年来，世界的和平程度提高了一个数量级。Jackson 和 Nei（2015）发现，自1950年以来，各国两两之间的战争数量比1820年至1950年间低十倍以上——这一降幅与贸易增长相呼应。第二次世界大战以来，贸易网络和政治联盟网络变得更加密集、更加稳定。理解贸易、就业和增长模式，如何帮助我们更好地理解冲突并预防国家间战争与内战？
除上述问题外，网络科学的洞见有望推动相关领域取得重大进展。在一篇近期论文中（Jackson 等，2015），我们阐述了许多这类洞见，说明互动网络模式如何影响传染、扩散、学习、市场和行为。我们通过区分以下方面，概述了基本原理：
宏观／全球／总体网络特征，包括网络连接的总体密度，以及具有不同特征的人群之间的隔离模式；以及
微观／局部／个体特征，包括衡量两个人是否有共同朋友、一个人的朋友彼此是否相连，以及网络中的特定节点有多居中或多有影响力等指标。
网络的宏观模式在扩散、传染和社会学习过程中发挥着首要作用，也决定着一个社会中不同规范或文化能够并存到何种程度。除了一个直观结论——网络越密集（即每个人的互动越多），越有利于传染——考察宏观模式还会得出其他稳健的见解。例如，金融环境与简单的流行病学环境在本质上有所不同：机构互联程度提高不仅会加剧传染，也会分散各机构所承担的风险。因此，金融网络中最危险的网络模式往往具有中等密度：连接足够密集，能够使困境从一家机构传至另一家；又足够稀疏，使许多机构的风险分散不足，容易受到邻近机构困境的影响。
网络的第二个具有诸多影响的宏观特征，是隔离或同质性（个体倾向于与具有共同特征的人交往）的程度。同质性会使互动集中于某些亚群体，因此，例如，疾病或行为可能在彼此密切交往的某个亚群体中扎根，而如果人群均匀混合，这种疾病或行为就不会扎根。例如，如果同一时间同一地点有许多儿童（例如迪士尼乐园），即使未接种疫苗者只占很小比例，也足以助长疫情扎根。随后，疫情可在这些儿童中传播，因为一些家长近来对疫苗副作用的担忧超过了对疫苗所预防疾病的担忧——导致一些学校出现大量未接种疫苗的学生群体，再次形成易感者之间紧密互动的局面。除了影响传染之外，同质性还可能使网络不同部分存在迥异的习俗和行为规范，因此会影响不同族裔人群中持续存在的不平等和贫困陷阱等现象。
网络的“微观”模式，例如识别中心节点或有影响力的节点，对于理解如何有效地启动一项计划，或如何最好地避免传染，至关重要。中心性或影响力的相关概念取决于具体应用，但有许多易于处理且自然的网络中心性指标。有些指标衡量节点作为连接者的重要性——它是否连接网络的不同部分，并可能充当中介。另一些指标衡量节点影响他人行为的能力，例如识别犯罪网络中最具影响力的“关键人物”。还有一些指标衡量某人启动产品或思想扩散的有利程度。每种指标都与网络存在直观联系；了解各种社会影响力指标，以及哪些指标已被证明在何种情形下有用，有助于制定多方面的政策——从控制疾病、促进经济发展到指导金融救助。
正如我们在 Jackson、Rogers 和 Zenou（2015）中详细讨论的那样，网络科学正处于令人振奋的发展阶段：现代世界越来越需要对网络形成统一理解，而这门科学正在迅速发展，提出易于表述且已证明有用的原则和概念。
参考文献
Alves, I、S Ferrari、P Franchini、J Heam、P Jurca、S Langfield、F Liedorp、A Sanchez、S Tavolaro 和 G Vuillemey（2013），《欧洲银行间市场的结构与韧性》，欧洲系统性风险委员会（ESRB）第3号不定期论文。
Jackson, M O 和 S Nei（2015），《军事联盟、战争与国际贸易网络》，SSRN 讨论论文 2389300。
Jackson, M O、Rogers, B W 和 Y Zenou（2015），《社会网络结构的经济后果》，CEPR 讨论论文 10406。
Marvel, S A、Martin, T、Doering, C R、Lusseau, D 和 M E J Newman（2013），《小世界效应是现代现象》，预印本： http://arxiv.org/abs/1310.2636。
Ugander, J、Karrer, B、Backstrom, L 和 C Marlow（2011），《Facebook 社交图谱的剖析》，预印本： 。
本文与 VoxEU合作发表。发表本文并不意味着世界经济论坛认可其中观点。
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作者：Matthew O. Jackson 是斯坦福大学 William D. Eberle 经济学教授。Brian Rogers 是华盛顿大学经济系副教授。Yves Zenou 是斯德哥尔摩大学经济学教授。
图片：病房医师 Thomas Klotzkowski 和热带医学医生 Florian Steiner 穿上防护服。路透社／Thomas Peter。
