第5章
如何克服阻力，让新事物成功传播

即便是有益的行为也可能遭到强烈的抵制。我们必须承认，这种现象往往有理可依。一个人在决定接受实验性医疗手段或采用不寻常的饮食习惯之前，自然希望多得到几个人的社会认可。实际上，人们在做此类选择时表现出的小心谨慎，不仅合理而且可取。人们不太愿意接受有违现有社会规范的新思想，这为科学工作、公共卫生运动、新事物的传播带来了极大的挑战。许多情况下，我们可以采取一定策略来规避传播面临的这些社会障碍。有关复杂传播的研究结果或许就能派上用场。

假如有一种公共卫生干预措施，让群体中的小部分人减肥成功、获得激励，那这一小部分人是由何而来的呢？我们可以主动选择这部分人，让他们的行为变化带动其他人跟着减肥吗？如果现有规范反对这种新的减肥行为呢？我将在这一章展示，如何将前几章得出的结论应用于以上情况。我们通过特定的网络策略选择小部分“种子”个体，或许就能大幅增加最终采用干预措施的人数。

同样，假设一个企业家想传播的新事物与现有技术相冲突，那这一新事物就会和公共卫生干预措施一样，即便对人们有益，也会遭到宿敌的强烈压制。我在这一章展示了如何利用社会网络结构成功传播作为“挑战方”的新技术。

说到如何在以上情况下改善传播，我有两点实用性建议：

·　群聚型播种能够加速传播有争议的公共卫生干预措施。

·　群聚型网络能够促成“孵化型邻里”，让“挑战方”技术胜过现有的竞争对手。

无论采取哪种建议，我们都要牢记：增加早期采用者在网络中的关系可能适得其反，导致传播失败。早期采用者在网络中的暴露程度越低，人们因积习而抵抗的新行为才越能得到传播。

群聚型组织能够有效启动传播

与第3章的线上实验不同，许多公共卫生政策的传播环境中已经存在建立好的社会网络，并不易被直接改变。因此，对许多干预措施的传播而言，最棘手的问题是：如何在既定群体中“播种”才最有效？我们可以通过计算实验，模拟播种策略的选择如何影响干预措施在公共卫生网络中的传播。

这些模拟实验的网络数据来自两组知名研究，其一为Add健康研究，其二为弗莱明翰心脏研究。 ¹ 实验方法是先由负责制定干预措施的人“治疗”一些人，再通过这些人将持续的行为改变传播出去。从这种干预的角度来看，实验目标是通过在群体中的小部分人中播种，刺激大部分人做出改变。下文所述的实验结果由计算实验得出，实验在图5-1所示的3种实际存在的公共卫生网络中进行。

前两个网络来自Add健康研究数据集，网络A有1 082人，网络B有1 525人 ² ，网络C则来自弗莱明翰心脏研究的数据，有2 033人。 ³ 我们在每个网络中都加入了干预措施并进行测试，观察如何将使用安全套、定期锻炼等具有挑战性的新健康行为引入社会网络，能令其转化为持续的行为变化。我们之所以选择这些特定的公共卫生网络，是因为它们可供操作且具有一定规模。

每次模拟中，我们都会选择少量种子进行“治疗”。与第1章、第2章的计算实验类似，这些种子是由通过外部因素激活的节点形成的，能够将行为传播给邻近的联系人。但与之前的计算实验不同的是，本次实验的重点不仅在于人们是否采用新行为，还在于是否长期采用。使用安全套和定期锻炼都不是一步到位的行为，都需要维持。在许多公共卫生干预措施的传播过程中，个人如果没有获得足够的社会强化来维持新行为，那就随时可能选择放弃。

实验从激活种子开始，先让他们得到“治疗”。群体中的其他行动者根据自己的激活阈值是否被已激活的联系人触发，来决定是否采用新行为。在前两个Add健康网络中，要使行动者采用行为，至少要先激活他40%的联系人。在弗莱明翰网络进行的最后一个实验中，我们测试了高采用阈值带来的影响，发现要使行动者采用行为，至少要先激活他60%的联系人。 ⁴

模拟中，行动者对干预措施有抵抗情绪。未采用者会对采用者施压，让他们放弃干预措施。这种压力也会影响被“治疗”的种子节点。即便是在我们播种新行为并经过5轮网络传播后，如果种子的联系人带来的负面压力太大，那种子本身也可能放弃行为。也就是说，在每次模拟的第6轮传播中，种子还和其他人一样易受社会影响。 ⁵

种子的阈值与其他人一样。在前两个网络的模拟中，要使种子维持新行为，他就要有40%的联系人被激活；在第3个网络的模拟中，要使种子维持新行为，他要有60%的联系人被激活。在每次模拟期间，每个人决定维持新行为与否，都取决于他们的联系人中已激活的比例是否够高。

随机播种，引爆“病毒式传播”

我们尝试的第一个播种策略是，将种子在网络中的暴露程度最大化，以期达到“病毒式传播”的效果。这一策略中，我们在每个网络中随机选择了一小部分节点，作为“已治疗”的干预措施的种子节点。在Add健康网络A和B中，我们随机选择了10%的人作为种子并让其采用干预措施；在较大规模的弗莱明翰网络C中，有15%的人被选为种子。图5-2即随机播种的示意图。每个网络中，白色种子周围都有数个未接受治疗的灰色联系人，使干预措施在网络中的暴露程度达到最高。

图5-3显示了前5轮传播后，各网络的采用程度。该图展示了当所有种子仍处于激活状态时，干预措施在3个网络中的传播范围。白色节点为已激活的种子节点，黑色节点为新激活的采用者，灰色节点为尚未激活的个体。

在传播过程的早期，干预措施的传播取得了一定成效。起初，这一传播过程看上去似乎可以继续下去，但对种子的治疗效果一旦消失，传播过程就会缩短。从第6轮传播开始，种子要维持新行为，就需要社会支持。此时，许多种子开始放弃干预措施，采用人数逐渐下降。一旦种子放弃了新行为，他们的联系人也会跟着放弃，这些联系人的联系人也会放弃，以此类推。每个网络中都出现了放弃的连锁反应，几乎所有在传播初期被激活的采用者，随后都恢复了旧行为。

图5-4展示的是传播过程的最终结果。在第1个Add健康网络中，最终采用率下降至2.7%，远低于其最初10%的种子占比。在第2个Add健康网络中，最终采用率也低于最初的种子占比，为6.6%。在弗莱明翰网络中，采用率从最初的15%骤降到了2.3%。

随机播种的方法有几个缺点。第一，一开始，被治疗的个体在其邻里中是仅有的采用者，只有他们才能说服其联系人改变行为。由于种子是少数派，所以他们在每个邻里中都要与多数派相抗衡。每次模拟中种子的联系人都会被“社会惯性”所牵制，因此拒绝采用新行为。

第二，由于每个邻里的惯性会让群体朝不采用的方向前进，所以仅有个别种子的联系人会采用新行为，而大多数联系人不会采用，这个缺点的影响更大。因此，一旦治疗效果消失，种子开始需要社会支持才能维持新行为，则他们同样会被影响了邻里中其他人的惯性所困，结果导致其中大部分人放弃新行为。

虽然随机播种的方法让干预措施在群体中的暴露程度达到最高，但这也使种子孤立无援。结果，种子遭受来自联系人的强大负面影响，极可能恢复旧行为。

群聚型播种，大幅提升整体传播效果

看过疾病传播模型后，我们会凭直觉认为暴露越多，传播就越成功，进而想到随机播种的策略。但有关复杂传播的研究结果表明，限制种子的暴露程度、以邻里为基础的播种策略或许更有效。 ⁶ 我为测试这一新策略，进行了另一组实验。这一次，我不再从整个群体中随机选择个体作为种子，而是选择群体中的几个邻里作为种子，先用干预措施“治疗”这些邻里中的全体成员。

图5-5是对群聚型播种方法的说明。为确保这组实验的结果可与前一组实验相比较，我选择邻里时特意让群聚型播种实验和随机播种实验中被激活种子的总数保持一致。两组实验唯一的区别是，在前一组实验中，种子是随机选择的，他们可能与整个群体中的任何人发生接触，而这一次，种子都群聚在局部的邻里中。图5-6展示了每次模拟中，完成前5轮传播后干预措施的传播结果。

群聚型播种的方法使行为的整体传播效果得到大幅提升。每次模拟中，来自种子的强化压力都使采用者大量涌现，传遍每个网络。虽然传播前景大好，但我们还是要谨慎观察一下在第6轮传播中，干预措施带来的效果消失后会出现什么现象。人们会像在前一组实验中那样放弃新行为吗？结果如图5-7所示。当治疗效果消失时，采用者的数量几乎没有改变。干预措施在每个网络中都能做到自我维持，将自身“锁定”在网络中，成为状态稳定的社会规范。

群聚型播种策略之所以能成功，是因为种子之间彼此给予了强化支持，使行为得以维持。 在每个种子邻里中，已激活个体的密度之高使社会惯性偏向于采用新行为，而非抵抗新行为。即便治疗效果消失，治疗行为已锁定在种子邻里中，避免了其中有成员恢复旧行为的可能。

在种子邻里之外，强化支持也发挥了类似的作用。 ⁷ 多个种子可以一起动员他们共同的联系人。一旦这些联系人采用新行为，他们就可以与种子合作或彼此合作，继续动员其他联系人。这一过程形成的强化支持网络，远远超过种子邻里本身的范围。

这组实验经过了几百次尝试。与最初的采用者占比相比，群聚型播种最终使每个网络的采用者占比都得到了大幅增长。平均而言，采用者人数在第1个Add健康网络中增长180%，在第2个Add健康网络中增长90%，在弗莱明翰网络中增长440%。 ⁸

由以上计算实验可得出，如果群体倾向于抵抗新事物，那把种子聚在一起或许就可以成功启动传播过程。随着新事物的传播，多个种子与他们共同联系人之间的强化支持，使行为每传播到网络中的一个新区域，都能完成局部的锁定。干预措施在局部的地位越牢固，其在群体中出现的范围就越广，也越可能传播成功。 ⁹

更重要的是，传播开始后，群聚型播种策略十分有利于行为的维持。这一策略将社会惯性从传播的障碍转变为让行为变化稳稳锁定在网络中的资源。虽然与简单传播中的病毒式传播相比，这一策略为新事物带来的传播速度较慢，但当新行为遭到积习抵抗、难以维持时，这一策略能有效启动传播过程。

保护新事物，不让其过早暴露于大众面前

除了播种策略，社会网络的结构也对新行为能否成功挑战社会积习至关重要。即便是出类拔萃的新事物，也可能无法在每个人都已用惯其竞品的群体中站稳脚跟。这种情况下，网络群聚可能就是新事物传播成败的关键所在。

行为流行实验室

假设我们要传播一个新的社交媒体平台，其价值主要取决于我们周围有多少人正在使用它。我们可以从协作的角度看待这一问题，行动者可以选择A、B两个平台中的一个，他们做何选择在很大程度上取决于平台的互补价值。

我们假设A是更好的平台，界面更优化、更易用，但群体中的每个人都已经在用B平台。由于B是当下被普遍采用的平台，所以它才是理想之选。假设群体中有个别具有冒险精神的人，他们偶尔做一些小小的“实验”，尝试新的社交媒体平台。虽然尝试新平台很简单，但付出的成本可能很高，因为花在学习使用新平台上的时间，也可以用来参与旧平台。因此，虽然这些实验让人们有机会发现更好的平台，但也提高了他们遭到社会排斥的风险，因为等他们回过神来，可能已经跟不上同伴在B平台发布和回复帖子的速度了。在每个人都使用B平台的世界中，一个出于好奇稍微尝试了A平台的个体，很快就会发现自己无法与无一例外全都用B平台的朋友们协同合作。由于使用A平台得不到任何社会激励，这一个体会很快放弃实验，回归使用B平台的常态。

有时也可能发生两个联系人偶然协作而这两人都在尝试新平台的情况。这些个体便能彼此强化对A平台的选择。通过这次偶然的协作，两人可能都发现自己喜欢使用A平台，进而同意尝试将这一新事物推广给他人。和播种研究一样，假设这些创新者想传播A平台，那他们的传播计划面临的最大挑战就是，他们想传播A平台的社会网络同时也是B平台牢不可破的据点。

虽然这一问题与播种实验中遇到的问题类似，但二者有一个重大区别。这一次，每个人都可以自由接触A平台和B平台，可以随时尝试任一选项。两个平台从一开始就都免费可用且众所周知。可以说，播种实验告诉我们如何利用外源性播种策略启动传播过程，而这次的例子将展示如何利用社会网络结构从内部启动传播过程。

我们先从随机型网络开始讲起。首先要注意，在随机型网络中，创新者有机会让绝大多数人接触新事物。如果两个联系人都尝试将A平台推广给其他联系人，那随机型网络将使他们能接触到的新“目标”数量最大化。如果新事物是简单传播，那就可以通过这一网络快速传播。但如果存在人们惯用的竞品，那对新事物的普遍抵抗将使传播过程复杂化，对新事物的高程度暴露会从有利因素变为不利因素。

在随机型网络中，两个创新者一般不会有共同的朋友。因此，当他们分别与其他朋友互动时，无法通过相互协作对新事物产生强化作用。这会为他们的传播计划带来两个问题。第一，他们很难传播新事物。由于B平台是当下的主流平台，所以创新者的联系人会受到其他联系人对B平台的强化。没有创新者的协同努力，这些联系人很可能无视创新者对A平台的推广。第二，随机型网络降低了创新者全都坚持使用A平台的可能性。因为创新者将受到来自所有其他联系人的负面影响，让他们二人都回归使用B平台的常态。创新者们在A平台的成功协作只是暂时的，他们很快会因社会影响迫使自己回归主流平台。 ¹⁰

然而，在由高度群聚的邻里组成的社会网络中，社会变革出现的可能性则会大幅提升。在群聚型网络中，两个在A平台协同合作的创新者很可能有共同好友。因此，他们可以在共同联系人中对A平台进行强化。如果这些共同联系人中有人转而使用新平台，那这些新的采用者还可以反过来为最初的创新者提供强化，让他们继续使用A平台。

进一步而言，创新者的共同好友也可能有其他共同联系人。因此，这些新的采用者可以彼此协作或与创新者协作，说服其他共同好友转而使用A平台。由此，创新者和他们的联系人可以针对A平台形成一个局部的社会强化团体。这一邻里便可作为新事物发展的孵化器。

群聚型网络的关键优势在于，“二元”协作或者说两人协作的过程，是嵌在更稳定的“三元”结构或者说3人结构当中的。因此，在新平台协作的两个创新者可以很快通过与共同联系人的互动，来巩固邻里对新事物的支持。由此，尽管群体中普遍存在人们已用惯的竞品，但作为“挑战者”的新技术还是能占有最初的一席之地。从这最初的一席之地开始，传输社会强化的宽桥便能将新事物从一个邻里传播到另一个邻里。一旦传播过程运转起来，群聚型网络的支持就能避免人们回归使用B平台的旧状态。

正如西梅尔所言：“二元组合依靠的是组成它的两个元素，缺一不可。要令其生存，必须二者都生存，要令其灭亡，只需其一灭亡。因此，二元组合实现不了完全独立的超个人的生存。但三元组合中即便有一人退出，它也能以小组形式存活。” ¹¹ 换句话说，群聚型网络保证了传播过程的稳定性。如果一组联系人都在使用A平台，那即便其中有一个联系人“背叛”，重新用回了B平台，其他人也会继续强化组内成员对A平台的使用。即便组内有任一个体放弃了新事物，新事物也能在小组层面保持“黏性”。

对传播而言，这意味着群聚型邻里能保护复杂的协作过程，使其不会像由长连接达成的协定一样，容易遭到意外事故或背叛现象的破坏。长连接本质上是二元关系，因此可能被单一个体破坏。而宽桥是“超个人的”的行为变化渠道，虽然个体有其不可预见性，但宽桥依然可作为传播和维持新事物的稳定结构。

因此， 群聚型邻里作为社会孵化器，能够保护新事物不至于过早被群体中的其他成员带来的负面影响所埋没。 与我们几十年来对简单传播的研究发现不同，孵化型邻里之所以能加速有争议的新事物的传播，正是因为这种邻里限制了早期采用者在网络中其余部分的暴露。 ¹²

在不友善的环境中传播有争议的新事物，就像在全是背叛者的群体中传播合作精神。假如利他主义者在社会网络中群聚在一起，他们彼此之间的共同利益可使他们胜过周围的背叛者，最终将深陷背叛的群体转变为具有合作精神的社会团体。同样的逻辑也适用于有争议的新事物。 ¹³ 网络群聚使社会创新者聚在一起，强化彼此的行为，同时保护他们免受群体中其他人员的负面影响。但若网络中的长连接太多，这一过程就会遭到破坏。邻里的群聚性越低，社会创新者的暴露程度就越高，也越容易受到周围的负面影响，越难协同合作挑战存在已久的社会规范。

若社会拓扑从由长连接组成的网络变为由紧密相连的宽桥连锁组成的网络，那么社会变革的潜能就会发生改变。社会创新者仅占群体中的一小部分，他们过去寡不敌众，可能被淘汰、利用、排斥，而网络结构的改变让他们得以融入孵化型邻里。群聚型关系带来的强化支持能让创新者免受积习抵抗带来的影响。通过限制早期采用者在群体中其他部分的暴露，群聚型社会拓扑使社会创新者形成群聚效应，其规模达到了自我维持所需的最小规模，因此这些创新者可进一步引发社会运动，改变群体的固有规范。 ¹⁴

由此我们得出，人们对行为变化的抵抗是可以预见的，但这不代表传播一定会失败。相反，这一预见让我们发现了可以改善群体中行为传播的策略。第6章将讲述如何运用这一结论解决组织中的变化问题。组织中的管理者必须为促进新思想和复杂知识的传播，对如何构建组织网络做出决定。 GN2ir6hsf9b9FIeODJpPOCmIeEuF1paT5Ospvrdo/FVynnCrQfMdlBlMMoXdd9uz