3分钟讲清OD理论：论坛是如何改变我们的观点的？我们如何在论坛里学习？

gongqi

之前的那个给民科的学术建议里，没有提到opinion dynamics。一方面的确是一时忘了；另一方面是OD跨了多个学科，不太好分类。

大部分人应该没听说过OD。简单说，OD研究的是我们对世间万物的意见、观点、看法，是如何在群体中通过社交互动而变化的。OD中的dynamics的基本思想就是社交互动是改变我们思想的基本动力。

比如论坛是一种社交互动，论坛网友构成了群体。我们在论坛发帖，有人支持我们，有人谩骂我们，那么这些支持和谩骂是如何影响我们的呢？
或者更根本一点，我们的opinion实际上可能是在发帖+支持+谩骂中演化、聚合、分化、极化的。

OD不为人所知的原因之一是它的方法论太高等数学了，以至于文科生看不懂，理科生看着累。
这里，我想尝试一下，用文科生看得懂理科生看着不累的语言，科普一下OD的理论。时间暂定3分钟。

3分钟的第一分钟讲一下OD的历史。
OD理论最初来源于物理学。准确说是社会物理学sociophysics，具体说是统计物理学，基本上是热力学。
意见是怎么物理学的呢？OD是这样做的：把人当粒子、观点当自旋、社会当热力学系统。最早被引用的是Ising模型。
在Ising的基础上，OD发展了这样一些模型：DeGroot模型讲邻居观点是如何收敛到共识的；Voter模型讲邻居的观点是如何形成共识的；Sznajd模型讲如何说服邻居从而形成舆论传播；Bounded Confidence讲因为只和观点差距小的人互动从而自然形成 “多极化”。

注意，上面的模型总在说邻居，因为那时候还没有互联网，社交互动主要是在邻居间进行的。邻居主要是物理上的邻居，当然也可以扩展到社会上的邻居。
然后到了互联网时代，社交互动的渠道成指数上升，社交网络复杂了，网站和社交软件还通过推荐算法加入进来，AI的加入更是进一步从量甚至质上改变了社交互动，所以博弈论、相变论、营销学和传播理论也都加入了最初只有热力学的学术大家庭，直到最后计算机科学也插了一腿，让各个学术成员的理论不仅有数学公式，还获得了计算机模型和模拟的工具。

3分钟的第二分钟讲一下OD的理论框架。
我们每一个个体，在OD里叫agent。每个个体的观点可以是二元的（在Ising和Voter模型里），也可以是连续的（在DeGroot和BC模型里），还可以是多维或多学科的。
我们在社交网络里的相互影响，通过3种连接进行。完全连接是理论连接，每个人影响所有人；邻居连接是传统链接，每个人只和身边人互动；复杂连接是互联网条件下的连接，比如论坛和社交平台。
我们每个人在群体中观点的改变有4种情况：同化Assimilation是向邻居或主流靠拢；从众Conformity随大流；排斥Repulsion刻意反着来也就是极化；固执Stubbornness是观点不变，这又有收钱了和升官了等几种小情况。
我们观点形成的总趋势是：微观个体互动走向宏观群体涌现，这其中形成了共识、分裂和极化。

3分钟的最后一分钟讲一下OD理论如何落地到论坛。
首先论坛是上述复杂连接，观点接近的人或者好友或者经常互动的人都可以算作邻居。
如果邻居和我们意见一致，我们会形成共识。如果形成了某种共识的邻居比较多，我们可能会同化或从众。当然，如果我们头脑简单或利益驱动，我们也可能固执。
和大多数人想象不同的是：1）共识往往来自弱连接，换句话说，党团或亲友这种强连接其实往往不是共识的来源，这个你可以细品；2）强同质性导致极化，这个有点同行是冤家的意思，在体育比赛里这个叫德比，也就是说都是中国人北京人才更容易意见对立，反之中国人和美国人因为不搭界所以往往不会意见冲突，因为没有利益冲突。

对于希望从论坛中获益的人来说，固执是最愚蠢的，因为你会纯粹浪费上网的时间。
如果我们能从和我们不太一样的非固执网友的社交中获得、吸取、学习到不同的意见，我们就会收获巨大。

gongqi

好像如此掰开了揉碎了地讲，还是有点曲高和寡。