文/陈根

人是社会关系的总和。一定规模的人集群，于是出现了社群。对于群体规模，学术上有个经典理论，即邓巴数理论，简单来说，就是在没有等级制度约束的情况下，一个无政府的团体可以达到的最大人口规模为150人。

在互联网普及以前，由于个人所接触的他人数量非常有限，从同学到同事，从家人到因共同爱好聚集的朋友，邓巴的150人理论能够很贴切地解释社群的规模和效应。如今，社会关系越来越多地体现在微信好友、微信群，乃至朋友圈的互动里。微信5000人的上限也显然打破了邓巴数理论，似乎从来没有一个时代，我们能够轻易接触到这么多的人。

社交产品让人们对于好友的维系能力和移动互联网之前的年代相比提高了太多。在这样的背景下，邓巴的150人理论是否会产生新变？信息时代又对群体规模产生了怎样的影响？

邓巴数为什么是150人？

邓巴数是进化论人类学中的一个假说，由牛津大学人类学家罗宾·邓巴于20世纪90年代提出。

1992年，邓巴从对猿类群体的研究转向对人类群体的研究。通过对38种不同的灵长目动物的研究，他将总脑容量、皮层容量、群体规模、每日食量、栖息地面积、平均迁徙距离等变量放在同一表格内进行对比。之后，他发现在影响灵长目动物的群体规模的变量中，大脑皮层容量起到关键作用。

1993年，邓巴在《行为与脑科学》发表文章《大脑皮层容量的协同进化、群体规模与人类语言》，首次指出灵长类脑容量与平均社群规模存在相关性，并提出公式：Log10(N)=0.093+3.389log10(CR)。

在这个公式中，N是该灵长目动物的最大群体规模，CR为大脑皮层率。在计算中，邓巴采用1006.5cc作为人类大脑皮层的容量，1251.8cc为人类的总脑容量。他由此计算出CR=4.1，N=147.8，存在95%的置信区间，即100.2-231.1。这就是邓巴数，由于人们通常将其约等于150，所以也称150定律。

此外，邓巴数是一个包含层级结构的递减关系。在层级结构的最内层，在任何时刻，与普通个体有最紧密联系关系的人只有5个，他们通常是家人，也可能是极其亲密的朋友或伙伴。外一层级包括通常被人们称为亲密朋友的人，这一层级通常包括15人，再往外一层级则是被称作朋友的人，这一层级通常会有50人。人们所谓的普通朋友则大约为150人，就是邓巴数。

从邓巴的公式来看，邓巴数的得出，脑容量起了绝对作用，这又与新皮层密切相关。新皮层是脑中进化最晚，最后出现的脑结构，而群体规模基本上与大脑新皮层容量成正比。这也意味着，150理论的得出并非偶然现象，而是人类认知局限所造成的结果。

邓巴数理论在诸多人类社群现象中得到了验证。最典型的是狩猎采集社会，其组织单位——游团的规模一般不足百人，比如非洲西南部卡拉哈里沙漠的桑人（San），每个游团大约20-60人，邻近农耕区的游团则较大，为100-150人。

从事游耕农业的半定居社会规模会略大，比如缅甸克钦邦山区的一个500人游耕群落。然而这500人又分为9个村寨，其中最大的也只有31个家户100多人，依然符合邓巴数规律。

即便是完全定居且人口密集的农耕社会，若缺乏较完善的政治结构，其规模也接近或略高于邓巴数，这种情况在交通不便的山区尤为普遍，比如菲律宾吕宋山区从事灌溉农业并建造了辉煌梯田的伊戈罗特人（Igorots），其村寨规模常有一两千人。这一规模粗看是个大社会，但其实里面分成了十几个相互独立、互不统辖、自行其是的单元，每个单元人数恰好接近邓巴数。

邓巴数会因互联网改变吗？

过去，时间和距离障碍是社交关系迅速衰退的主要原因。而互联网时代下，社交工具的多样性和便捷化，延伸了人类的器官，包括脑容量。那么，对于诸如互联网等现代工具的使用，邓巴的150人理论是否会产生新变？

对于上述问题，一种可能的回答是：并非是人类的大脑决定了人类能够维持的社交网络只能是150人，而是如果一个人经营的社交网络人数超过了150人，那么就会阻碍信息的顺畅传达。

事实上，假设一个人在一天中不吃不喝不睡不工作，按照每联系一人消耗10分钟来计算，最多也只能联系144个朋友。而若是想与更多人交往，则在一定程度上会让人在交流过程中心不在焉，从而使得沟通变得低效。用科学的语言来描述该现象，即不同大小社交网络对应的信息传递速率的规模指数，并非单调线性递增的。

规模指数（scaling index）来源于以杰弗里·韦斯特为代表的研究者们，是被用来描述系统性能如何随规模变化的指标。在韦斯特的科普著作《规模》一书中，根据不同系统的性能是如何随系统规模变大而改变的，他将系统分为三类，分别是超线性（规模指数>1，城市越大，创新的增长越快）、线性（规模指数= 1，经过对数变化后，大小的变化和功能的变化速率相等）及亚线性（规模指数<1，系统变大后，功能的增速变得跟不上大小变化的速率）。

社交网络的大小和其信息传递效率之间的关系，属于亚线性，即并不是社交网络越大，沟通越顺畅。而所谓大有大的难处，指的则是规模指数和系统的大小呈倒U型，一旦超过了某个值，那么网络变大后，沟通效率的增速会下降。上述的规模指数最大值，又被称为临界点（critical point）。

前不久，PNAS的一篇“通过复杂性，将人类社交网络的大小和功能关联起来”的论文，用受伊辛模型启发的多主体模型，对于为何会出现邓巴数这一问题给出了全新的解释。研究者基于决策模型（decision-making model）这个伊辛模型的变种，计算不同大小的网络对应的规模指数，发现规模指数最大的网络大小，正好位于邓巴数附近，即临界点。

这个结果提供了一个基于理论的桥梁。这也意味着，要使一个群体、组织或生活网络在规模增加时保持其功能，必须出现宏观动态模式，以取代那些不再支持系统不断发展的目的的模式，

从社交网络的有效信息量来看，社交网络发展得越庞大，用户接收的有效信息量越少。有效信息量决定了社交活动的效率，而人们希望通过社交网络建立的与朋友的紧密联系，会随着朋友数目的增加而降低。

事实上，现代化许诺了人们美好的前景和理想。互联网使我们对于信息的获取更便捷，这提高了我们的社交效率。社交关系秉承着气味相投的原则，而这个原则会通过自己的判断实施，也会根据算法来发现。每个人社交网络上关注或者互动的人数都可以远远超过这个数字，但这依然只是个数字。

信息大爆炸和社交网络的迅速膨胀早已超出个人的处理能力，网络上兴起的“断舍离”、“芬兰社恐”都不过是一种典型的防御策略。宽阔的互联网给了我们无所不能知的假象，但社交网络不会无限扩展，我们终究会因为邓巴数的理论极限而主动或被动收缩手里的网络关系。只有认清自己的局限，才不会被局限困住。

来源：陈根
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