作者簡介
阿萊克斯·彭特蘭（Alex Pentland）：全球大數據專業、可穿戴設備之父、MIT人類動力學實驗室主任。
在近30年執教生涯中，彭特蘭培養出了50余位博士，其中一半成長為該研究領域的領軍人物，1/4成為創業公司的創始人，1/4成為業界相關領域的中堅力量；比如谷歌眼鏡的靈魂人物薩德·斯塔那（Thad Starner）等。彭特蘭的實驗室孵化出了30家以上的高科技企業，比如專注于社會測量的Sociometric Solutions公司。
在全球計算科學領域，彭特蘭是被引述次數很多的科學家之一。2011年，《福布斯》評選他為全球大數據專家，《新聞周刊》稱他是“改變20世紀的100位美國人”之一。2012年，他關于大數據應用的文章獲得《哈佛商業評論》的麥肯錫獎。2008年和2013年，他的研究成果更是兩度摘得《MIT科技評論》“年度十大突破性科學技術”桂冠。
本書簡介
大數據對于很多人來說并不陌生，當收集海量數據已不再是難題，我們應如何使用這些數據？到底怎樣才能站上數據之巔，成為數據的主人？
也許此時此刻你正佩戴著智能手環，精心收集與自己健康有關的多種數據。但在可穿戴設備之父阿萊克斯·彭特蘭眼中，將可穿戴設備與健康追蹤歸類在一起是十分狹隘的。未來，將會有越來越多雖沒有被你穿在身上，卻依然可以將你與這個世界數據化的可穿戴設備。在這些可穿戴設備的幫助下，我們將成為“預言大師”，準確地預測誰在牌桌上耍詐，誰能夠取得談判的勝利，甚至自己能否與約會對象擦出火花。
在本書中，作者提出了一個全新的概念：“社會物理學”，它是一門由社會性、物理學、心理學、生物學等一系列學科綜合而成的全新學科。傳統的物理學旨在了解能量的流動是如何轉化為運動的改變的，社會物理學旨在了解想法和信息的流動是如何改變人們的行為的。社會物理學是一門定量的社會科學，是描述信息和想法的流動與人類行為之間的可靠數學關系。
本書分為4個部分，它們分別是：
第一部分：介紹我們如何使用數字“面包屑”獲得對社會影響、信任以及社會壓力等概念的精確、實用的測量。這一技術能幫助我們測量社會網絡內的想法流，并有效利用形成現實情景中社會學習模式的激勵。我會用來自在線社交網絡、健康、金融、政治和消費者購買行為的事例來詮釋社會物理學的運作方式。
第二部分：將用現實生活中的各種例子來展示社會物理學是如何被用于構建更加靈活、更有創造力、更高效的組織。這些例子涉及研究實驗室、創意廣告部門、后臺支持部門和呼叫中心等。
第三部分：將從城市這一更大的層面來探討社會物理學。我將主要集中分析如何使用社會物理學重新設計城市，使城市更有效率、更富創新、更具活力。
第四部分：討論如何將社會物理學運用到社會機構中。我將探討數據是如何驅動社會中政府職能的轉變和法規結構的不斷完善，并提出改變隱私規定和經濟調控的建議。
宇宙是由物質、能量和信息構成。所謂的“社會物理學”，其實就是強調物質、能量流動之外的第三種流動性：思想、信息的流動性，并進而探討由此帶來的社會結構、認知結構的演化和變遷。他將視角盯在“想法流”上，將其作為看待人類關系構建、社會結構演進的新的視角，在互聯網、特別是移動互聯網和社交網絡大行其道的今天，這一視角更具有開創意義。
探索，發現好想法和做出好決策
作者是麻省理工大學人類動力學實驗室主任，長期從事全球大數據及可穿戴設備的研究，是可穿戴設備之父，同時他也見證了無數具有創新和創造性的想法的誕生。人們都渴望創新能力和創造力，創新和創造也是驅動社會發展的主要動力，通常認為，創造和創新能力是少數聰明人才具備的能力，但是作者指出，最好的想法總是來源于仔細和持續的社會探索。
就像喬布斯所說：創造力只不過是把事物關聯在一起而已。當你問有創造力的人，他們是如何做成某件事的時候，他們會感到一絲愧疚，因為他們其實并沒有做什么，他們只是明白了某些東西。一段時間之后，這對他們而言就是顯而易見的了，因為他們能夠把自己的經驗聯系起來，合成新事物。
所以，最善于保持創造力和洞察力的人是探索家，好的想法和創意并不是絞盡腦汁的結果，而是不談探索的結果。而作者也指出，探索過程的本質是對一個人社會網絡的搜尋，也就是對人們社會互動信息的獲取。
人們的決策依據來源于兩類信息：個人信息和社會信息。當人們在做決策時，一旦存在社會互動，個人的決策就會受影響，而所謂的社會信息就是將不同人的想法匯聚在一起產生的，我們將這種匯聚了社會信息的智慧稱之為：群體智慧。而且群體智慧的來源是社會學習。而且我們的創新和創造力的來源也正是社會學習，而且要保持社會學習的機會充分多樣化。
作者為了說明這種群體智慧來源于社會學習，列舉了一篇發表在哈佛商業評論上的《超越回音室》文章。回音室效應在媒體上是指在一個相對封閉的環境上，一些意見相近的聲音不斷重復，并以夸張或其他扭曲形式重復，令到處于相對封閉環境中的大多數人認為這些扭曲的故事就是事實的全部。而作者文章中分析了超過160萬人在一個面向普通交易員的在線金融交易平臺“eToro”中的數據，實驗結果如圖所示。
其中有兩個顯著特點。
1：大部分用戶只效仿少數幾個用戶，并且很多用戶并不效仿任何人。
2：社會學習的數量存在很大的變數。有的區域幾乎被點完全覆蓋，意味著這群交易員之間存在著高密度的社會學習網絡。而另外只有少數點的區域意味著這群交易員之間只有少量社會學習發生。還有大多數交易員處于社會學習兩個極端之間，他們擁有適度的社會學習機會。
每個交易員在eToro中都有不同的探索模式，并采取了不同的投資交易策略。一些人由于與他人之間的連接過少導致社會學習的機會很少，另外一些人深陷到反饋循環的網絡中，以至于他們只能反復地聽到相同的想法（回音室效應）。而大多數人則擁有適度社會學習機會。最后通過交易結果的分析發現：那些擁有適度社會學習機會的交易員，其投資回報能提升30%。如下圖所示。
（其中想法流的速率就是在個體交易員決定效仿其他用戶，并隨之被其他交易員效仿時，新的交易策略沿著社會網絡在用戶之間擴散的速率）
這種社會網絡中想法的傳播和流感的傳播有相似之處，當一個感染著和一個“新人”接觸時，新人會存在一定被感染病毒的風險。如果兩個人之間接觸很多并且“新人”是易感染的話，他就很可能被感染。如果大部分人都是易感染者，那么病毒將逐漸擴散到大部分人之中。與此類似，一個想法在社交網絡中出傳播也是這樣的模式，那么怎么提高想法流的傳播速率呢？
有幾種方式都可以提升。
1：每個人可以改變個人習慣來提高想法流的速度
研究發現，那些充滿活力、吸引力的互動方式產生更多參與對話的個體，對社會網絡中的想法流更加重要，這也是我們觀察到世界上最有效率的人時所發現的現象。他們通過持續與他人交流來獲得新的想法，并且這種探索行為會創造更好的想法流。
2：社會學習和個體學習的結合
人們的決定是個人信息和社會信息的結合體，當人們看到與自己類似的想法時，他們會更加自信，當個人信息較弱時，人們會更依賴于社會信息，在這種情況下，社會信息對提升自信心更有作用。也就是，當人們不知道怎么做的時候，他們可以通過花更多的時間觀察他人的行為來學習。但是這種過度依賴社會信息的模式也可能導致過度自信和團體迷思。在金融行業，這種回音室效應帶來的過度自信和團體迷思是導致金融泡沫的重要原因。
想法流的傳播速率會受到多個因素的影響，比如社會網絡結構、人與人之間社會影響的強度、以及個體對新想法的易感性程度等。因為我們可以觀察不同的因素對我們行為的影響。那么，想法流是如何獲取的？作者指出，可以通過“探索”來獲取想法流，也就是從社會網絡中獲取想法和信息。同時，探索有3個要點。
1：社會學習是關鍵，與個人學習結合，會比單純個人學習更好，有助于我們做出更加明智的決策。
2：多樣性是重要的，我們需要盡可能獲取多個方面的想法和信息，保持學習的多樣性。
3：特立獨行是重要的，找到一些很多具有獨立思考者，并發現他們的共識。
總之，人們的成功很大程度上取決于你的探索的質量，或者說取決于你擁有信息和想法的來源的多樣性和獨立性。部分內容的幾個結論包括：
1：收獲能夠帶來偉大決策的想法的關鍵在于，從他人的成敗中學習，并確保這種社會學習的機會充分多樣化。
2：在衡量社會網絡對于收集和提煉決策的影響時，想法流的速率是一個非常關鍵的指標。
3：人們的決定是個人信息和社會信息的混合體，而且當個人信息較弱的時候，人們更依賴社會信息。在人們不確定的情況下，社會學習對于提升自信心起著更大的作用。
4：你的成功在很大程度上取決于你探索的質量，并進而取決于你所擁有的信息及想法來源的多樣化和獨立性。
想法流，讓好的想法匯集成群體智慧
為什么有的公司富有創造力，有的公司卻沒有；為什么有的公司似乎每個人都非常努力，卻沒有凝聚力和方向感？
有的人認為是公司的工作本身精彩有趣，或者是管理有方，但作者認為：那些充滿活力和創意的公司存在不同種類的想法流，并進而產生了多樣化的從社區內外學習的能力。這種想法流的流動對公司的發展至關重要。適當的想法流能讓群體中的全體成員做出比個體獨立決策時更好的決策。這種組織智慧產生于人與人之間的互動和相互學習，以及對彼此想法的分享和檢查。
在人類社會進化中，我們也可以看到這樣的想法流的作用，我們可以把每條想法流視為一種組織智慧，它們在歲月里流淌，大家通過學習彼此的經驗，共同發掘能夠更好地適應周圍的物理環境和社會環境的行為偏好和習慣模式。這部分內容，我們將詳細探討想法流是如何產生和流動的。
作者分析了兩個社區每個人約200萬個小時、時間跨度超過了2年的互動數據，來研究我們的行為是如何變成我們的習慣、偏好和興趣的。
1：習慣是如何形成的
作者對一個關系緊密的大學宿舍內的大學生進行了持續一年的全面的數據跟蹤。采集了50萬個小時的數據，包括面對面、電話、短信以及其他的生活行為數據。研究的結果中發現，我們的很多習慣來自于學習同伴，對于驅動想法流而言，接觸比其他所有因素都要重要，表明自動的社會學習對塑造我們的生活極為重要。一個人的體重的改變和其體重增加的同伴之間的接觸具有很強的相關性，與其和體重減少的同伴的接觸則沒有強相關性。
2：偏好是如何形成的
我們的偏好是來自周圍人的影響嗎？作者對于偏好的形成同樣做了一個實驗調查，分析發現擁有相似觀點的人的接觸量準確預測了學生們對比如總統選取感興趣的程度，以及他們的自由或保守的傾向。也就是，學生們與擁有相似觀點的人接觸越多，他們自己的觀點就越極端。
3：好奇心和興趣是如何形成的
在前面，我們發現，間接和直接接觸是形成習慣和偏好的主要因素。對政治觀點而言，與一個令人感動舒適的群體待更久的時間，人們會更難接觸到不同的想法流，從而更加堅定原有的信仰和習慣。那么我們的好奇心和興趣是源于個體還是社會呢？調研的結果發現，搜尋新的想法和信息如同新習慣一樣，主要是由社會接觸驅動的。然而社會接觸是情報性的，并不是規范性的，它可以指引人們搜索新和下載新應用和音樂，但某個試用的應用程序或者試聽的音樂往往不會轉變為習慣。
作者的一系列研究表明，我們都在想法的溪流中航行，與溪流接觸塑造了我們的習慣和信仰。要把一種行為轉變為習慣，需要多次看到這一新行為產生的好結果，比如社會認可等。人類的連續探索性行為是一種快速學習過程，但是習慣和偏好是一個緩慢接受的過程。就像諾貝爾獎獲得者赫伯特·西蒙說的那樣：理性、有意識的思考是一種程序，它能調用掌控日常生活所有細枝末節的行為習慣，就好像電腦程序中包含處理頻繁使用的計算的子程序一樣。在18世紀末，哲學家們宣傳人類是理性的個體，這種理性和個人主義的思想改變了西方知識界的整個信仰體系，影響了數百年，但是近些年興起的社會心理學發現，人類的行為并不都是理性思考和個體需求決定的，它們也會受到社會環境的影響。而且作者指出，人們的需求和行動決定往往是由社會網絡效應主導一樣。也就像諾貝爾獎獲得者丹尼爾·卡尼曼在《思考快與慢》中所說的，源自經驗和直覺的快思考才是我們決策的主要來源。而且我們的文化和社會習慣都是一種社會契約，并且都主要取決于社會學習。
小結：
1：相比于對話、電話和社交媒體等更為直接的互動，無意間聽到的評論或對他人行為不經意的觀察對驅動想法流的作用會更好。
2：我們能夠有意識地推斷我們想要在哪一條想法的溪流中遨游，然而此后與那些想法的接觸會潛在地塑造我們的習慣和信仰。
3：理性、有意識的思考是一種程序，它能夠調用掌控日常生活所有細枝末節的行為習慣，就好像電腦程序中包含處理頻繁使用的計算的子程序一樣。
參與，強化社群的合作與互動的重要手段
僧帽猴用顫聲來協調決定隊伍行進的時間和地點，領頭的猴子使用顫聲最多，以此鼓勵其他猴子跟著自己走上自己發現的道路，而其他猴子則使用顫聲來協調彼此的行為，一些進化論學者認為，這種“社會投票”的決策機制是一種普遍存在于動物界的決策模式。在鮑勃·凱利的“貝爾明星”實驗表明，那些明星員工鼓勵他們群體采用與這種社會投票完全相同的行為模式，而普通員工不會。明星員工讓自己團隊每一個人感覺到自己是團隊的一部分來推動團隊內部一致的想法流，并且他們會嘗試充分表達，從而讓每一個成員自愿跟隨新想法。這種參與感和一致性能影響我們的決策，在臉書的一次鼓勵用戶“出去投票”的推送消息分析，如果看到自己熟悉的人或者親朋好友投票，對用戶的投票行為的影響是那些完全沒有看到任何信息的人的4倍之多。
越來越的證據表明，參與的力量（人們之間直接、強烈、積極的互動）對于促進科信賴的合作行為至關重要。人們彼此之間的直接互動次數能精確預測出他們對彼此信賴的程度，同時也能預測彼此壓力的有效性。作者指出，在社會物理學中每個人進行合作的方法是使用社會網絡激勵，而非個體激勵或者額外提供信息。我們應該把注意力放到人們的之間的連接，而非改變個體行為上。原因是，人們之間的交流對參與者來說意義重大，我們能夠利用這些交流來產生要求改變的社會壓力。參與，即社會成員之間重復的合作性互動，能夠推動合作行為的出現。
在參與的基礎上，作者還做了更進一步的研究，將“比較”的影響因素加入其中，實驗表明，當看到同伴的行為帶來的社會壓力的有效性要比經濟激勵的有效性高一倍。人類天生具有“比較”的基因，我們的祖先生活在危險從生的大自然中，人類通過與同伴的對比、和其他動物的對比來觀察周圍環境的危險程度，比如看到比自己強壯的同伴被一頭熊撲倒，那么我們可以通過比較來偏低熊的危險程度。這種比較的能力對于遠古祖先的生存至關重要。
作者也提出了“參與”的幾個要點
1：參與需要互動，如果人們想要有效地進行合作，就需要有網絡約束：團隊中所有成員之間的多次互動，而不僅僅是領導和成員之間，或者成員和成員之間的互動。
2：參與需要合作，要提高一個團隊的參與度，要讓團隊中的成員感覺他們自己是團隊的一員，能提升團隊的參與度，是團隊更容易達成共識。
3：參與能構建信任，團隊之間的信任是指對未來公平、合作的預期。
簡而言之，能否成功成為團隊的一部分，取決于對團隊網絡的持續參與。
自此，我們講解了通過探索獲取新的想法，然后和同步進行互動以篩選這些想法并將好的想法轉變為習慣，而且想法流通過社會學習和社會壓力其作用，促進我們建立融洽的行為規范。我們也可以通過激勵和比較行為來改變想法流的傳播方式，同時還能有效地塑造新行為的傳播。總結起來，我們可以發現，周圍想法流對行為的影響力似乎塑造了我們的人性。
小結：
1：群體內部想法流的同步和一致性是至關重要的：如果壓倒性的多數都準備采納一個新想法，甚至可以說服懷疑者跟隨。
2：越來越多的證據表明，參與的力量（人們之間直接的、強烈的、積極的互動）對于促進可信賴的合作行為至關重要。
3：社會物理學中動員每個人進行合作的方法是使用社會網絡激勵，而非個體市場激勵或提供額外信息。也就是說，我們應該關注改變人們之間的連接，而不是關注讓人們作為個體改變他們的行為。
4：參與（即重復的合作性互動）能夠建立信任并增加關系的價值，這為構建合作行為所需要的社會壓力奠定了基礎。換言之，參與能夠建造文化。此外，社會網絡激勵能夠加速這一過程，并往往比使用個體激勵要有效得多。
集體智能，互動模式如何轉化為群體智慧
群體智能的基礎是什么？作者在書中指出，預測群體智能最重要的因素是話輪轉換的平等性：相比于話輪轉換分布更為均等的群體，那些少數個體主導對話的群體擁有更低的集體智能。第二重要的因素是群體成員的社會智能，這是基于測量他們閱讀他人的社會信號的能力得出的結論。
想法流本身的模式比其他因為更為重要，好的想法流模式有以下幾個特點：
1：大量的想法。許多簡短的發言，而不是少數長篇發言。
2：密集的互動。能快速建立共識，并驗證想法的真偽。
3：想法的多樣性。團隊中每個人都要貢獻想法、做出回應，參與者之間的話輪轉換次數相當。
在作者發表于《科學》上的一篇文章也指出，團隊表現取決于團隊成員是否擅長從所有參與者那里收獲想法并對每個新想法做出響應。那么想法流為什么如此重要呢？從進化的角度，語言和文字的出現相對于整個人類進化史是一個較新的產物。人類出于尋找資源、作出決定和協調行動演變出了語言和文字。人們通過互動來達成共識和作出決策。
同時，作者通過多個案例發現。互動模式對生產率有著重要的作用，也影響這我們最為復雜的創造能力。創意的產生依賴于兩個過程：想法發現（探索）以及把想法融入新行為（參與）。在實驗中發現，低創意團隊和高創意團隊的區別在于團隊外部的面對面探索模式以及團隊內部的參與模式。這種模式在蜜蜂的行為中我們也能找到對應，工蜂負責尋找食物源，找到后會返回蜂窩來回搖擺舞蹈以傳遞食物的距離和方向的信息，這種特殊的舞蹈會鼓勵其他工蜂改變原有行為并尋找新的食物源。蜜蜂的行為機制也是團隊決策的基礎。人類也是通過探索和參與形成最優的想法流。在企業探索模式中，員工們試圖與不同的團隊取得聯系并進行互動，從而形成一種星形網絡。通過探索和參與的簡單結合，甚至可以很準確地預測哪一天是最有創意的。在探索和參與之間交替的過程能建立一個更為多樣化的經驗庫，從而增加創意產生的幾率。
小結：
1：對于預測集體智能而言，最重要的因素是話輪轉換的平等性：相比于話輪轉換分布更為均等的群體，那些由少數個體主導對話的群體擁有更低的集體智能。
2：對于群體表現而言，想法流本身的模式比其他因素更為重要，甚至與其他所有因素之和一樣重要。
3：創意產出強烈依賴于兩個過程：想法發現（探索）以及把這些想法融入新行為（參與）。在實驗室和設計車間，低創意群體和高創意群體的區別在于群體外部的面對面探索模式以及群體內部的參與模式。
4：在探索和參與之間交替的過程能夠建造一個更為多樣、堪為示范的經驗庫，從而增加創意產出。
塑造組織，互動模式可視化如何提高生產率和創意產出
塑造一個高效組織有三個途徑：參與、探索、多樣性。
作者發表于《哈佛商業評論》上的一篇文章指出。要想從使用組織結構圖的管理轉型為檢測想法流的管理，就需要放棄只有依靠個體才能管理組織的方法，并轉而通過塑造互動模式來獲得更好的組織智慧。盡可能讓每個人都參與進來，使好的想法更有可能轉變為協調的行為。為了讓每個人知道互動的模式，實現互動模式的可視化。作者創建了一個互動地圖來使成員們可以了解個體之間的工作團隊之間的想法流。并提供管理人員和員工佩戴作者特別設計的“社會計量標牌”，讓每個人提供了他們的互動模式的圖表反饋，并使用了一種能在電腦屏幕上顯示或者打印出來以便小組討論的信息統計表。
探索是創意的另外一個重要來源，作者通過一些實驗表明，一些低探索模式的組織經常陷入陳舊的行為模式。關于多樣性，作者指出一個社會智能的關鍵因素就是保持想法的多樣性。
團隊內部想法流的可視化，可以產生創意的同時，也產生了改進團隊互動模式的社會壓力，并因此提高了工作團隊的績效。社會智能、社會壓力、社會網絡激勵還能被怎樣用于改進工作團隊內部的想法流呢？
促進形成高績效文化最常見的方法之一就是使用領導者的個人影響力。高效的領導者通常具有某種個人魅力，精力充沛并與他人互動；能引導自己組織內的互動模式朝正確方向發展；并不主宰內部的討論，而是鼓勵好的想法流的模式。這種魅力型的連接者對于組織的高效運行也至關重要。
小結：
1：要想從使用組織結構圖的管理轉型到監測想法流的管理，就需要放棄只有依靠個體才能管理組織的方法，并轉而通過塑造互動模式來獲得更好的組織智慧。
2：把你的工作想象成改進想法流、讓大家相互交流并在團隊之間建立聯系的過程，這些都能有效地提高績效。
變革組織，社會網絡激勵如何創造速成組織和應對顛覆式變革
為了說明社會網絡激勵的作用，作者列舉了一個“尋找紅氣球的挑戰賽”的例子，這些有意思的比賽是由美國國防部高級研究計劃局組織的，組織者將10個紅色的氣球放置在美國本地10個地點，參賽團隊要求在最短的時間內找出10個紅色氣球的放置地點，獲勝者的獎金是4萬美元。比賽的目的是為了解決時間緊迫的搜索問題的最佳策略，比如災難搜救、尋找逃犯、應對緊急健康問題等社會性緊急事件。
作者組織了一個團隊參加了比賽。并建立社會網絡激勵機制，他將第一個告知這個氣球位置的人獎勵2000美金，把找到該氣球的人成功介紹給作者團隊的人獎勵1000美金，而把前面這個介紹人介紹給作者團隊的人獎勵500美元，再把之前的介紹人獎勵250美金，以此類推。剩余的獎金會被捐贈給慈善機構。采用這樣的社會網絡激勵方法，讓作者在8小時52分鐘41秒內找到了10個氣球的地點，從而贏得了比賽。
紅色氣球挑戰賽反映出了一種極端的組織動態行為，而且所有組織從某種意義上說都是動態的，隨著組織對新事件和新情況的反應，他們的想法流網絡內也會出現可以預測的變化。互動導致生產效率的改變，而且在組織內部，高壓力幾乎可以立刻帶來更多的參與，并進而形成更加適應環境的新的互動模式。
除了高壓力，信任也是驅動想法流的社會資本。信任是通過與他人之間的穩定、頻繁的互動建立的，因此社會網絡先驅巴里·威爾曼提出：對于社會紐帶強度的粗略策略也許反映了社會接觸的頻率。直接互動的頻率能準確預測兩人之間的信任程度，不斷增進的信任能夠帶來更多的想法流，并帶來更高的效率。
小結：
1：所有組織從某種程度上來說都是動態的，隨著組織對新事件或新情況的反應，他們的想法流網絡內也會出現可預測的變化。
2：我們是想法、商品、“投資”和信息的交易員，而不只是傳統市場思維造就的競爭者。在生活的每個領域，我們建立了一個由可靠的人際關系組成的網絡，并且與其他關系相比更為青睞這些關系。這種由可靠的社會紐帶組成的網絡中的交流能夠促進想法流動，并形成一種具有包容性、充滿活力的文化——這也是我們社會的組織智慧的來源。
感知城市，移動感知如何創造城市神經系統
維系一個健康、安全和有效的社會是一項巨大的科學和工程挑戰。隨著社會發展，城市治理越來越重要。如何建立一個可持續發展的未來城市是大多數國家和政府面臨的挑戰。城市如何可以有效利用資源、供應安全的食品、實現共同的目標，我們需要由市民的需求和偏好驅動的網絡化、自調節的系統，而不只是關注獲取和分配的系統。為此，我們有必要建立一個全球的“神經系統”，以維持全球政府、能源供給和公共衛生、公共安全的穩定性。無處不在的移動設備為我們提供了數據的來源。設計數字神經系統的很多感知和控制單元已經具備了，但我們還缺少兩樣東西：
1：社會物理學，一組使系統正確運行的需求和反應動力學模型。
2：數據新政，一種保障隱私、穩定性和有效政府運作的架構。
我們可以利用交通數據來更快地規劃城市交通。可以利用健康數據來進行疾病預測和公共健康的預測。利用數據我們可以提升城市的管理效率，但是也面臨著一項重要的挑戰：我們如何建造出人們確實會使用的系統？目前的城市交通系統設計通常依賴金融激勵，比如在市中心的道路通行費和停車費要高于郊區，但是這種方法很難奏效，相反還給了富人特權。
利用社會物理學的方法，有幾種解決辦法：社會動員、校正社會網絡、提升社會參與。
1：社會動員，就像來說的尋找紅色氣球的挑戰賽一樣，通過一些激勵方式來起到社會動員的作用。
2：校正社會網絡，如果人們能看到很多人的不同決策和結果，就可以做出更好的決策。信息的開放和透明也可以避免回音室效應。
3：提升社會參與，對改進他人行為給予獎勵可以產生有利合作的社會壓力，相比于對人們改變自身行為的獎勵，這種社會壓力能夠可靠地引發更大的行為變化。
小結：
1：人口是由不同的子群（有時也稱為部落）組成的。每個部落的成員選擇去相同的地方、吃相似的食物、欣賞相同的娛樂活動。這些選擇使他們處于同一個行為人群中，因為部落成員的行為有選擇性地反映了他們的偏好。而且，由于一個部落中的人們花時間在一起，這就帶動了社會學習過程，并推動了該部落行為規范的建立。
2：在城市規模上，可以訪問的不同區域的數量大體確定了人們探索的步伐，并進而確定了創新和生產率增長的步伐。設計一個具有快速、通暢的交通的城市以同時促進鄉鎮區域和中心商務與文化區域的發展，這也許是改善貧困地區狀況和提升整體生產率最簡單、最便宜的方式。
3：營造社會規范的社會物理學方法依賴于社會網絡的影響。從社會物理學的觀點看，存在3類自然的干預方法：社會動員、校正社會網絡和提升社會參與。
城市科學，大數據與社會物理學如何變革城市的發展
對于城市的研究已經持續了多個世紀，我們對為什么城市能促進創新依然缺乏一個有說服力的模型，相對于農村，城市顯然更具創新，資源利用率更高、產生更多的專利發明、人均使用道路和服務更少。那么為什么城市能促進創新呢？這是本部分內容所要探討的。
前面我們講到社會網絡互動和想法流是團隊和企業里創意產生和生產率提升的主要推動力。這個理念也可以擴展到城市治理。
作者和他的一些學生建立了一個數學模型，它基于面對面距離內的人數來闡述社會紐帶如何推動城市里的想法流。作者從社會物理學的角度來看待城市的治理，作者將城市和公司定位為想法工廠，專注于想法的流動而不是物品的流動。
根據作者的模型，城市中社會紐帶的模式可以通過如下概念描述：兩個人之間產生關系的可能性是由“中介機會”的數量決定的。如果你在某群人種有許多“可能認識的人”，那么你與其中某個陌生人建立友誼的可能性就比較小。在對一個日記網站的成員數據進行調研后發現，對于大多數朋友而言，兩個人形成社會紐帶的可能與這兩個人之間的地點逗留的人數成反比。也就是，如果你們兩個人之間有很多熟悉的人，那么他們的互動次數就會隨著距離增加而減少。
另外，在一個對人們信用卡使用統計的數據分析中發現。人們最常去的地方的次數是去其他地方次數的總和，同樣，去第二常去的地方的次數又是之后的地方次數的總和。人們常去離家近的地方，不常去遠的地方，人類的行為模式和動物的覓食模式也有高度的一致性。但是對于人們來說，去遠處探索新想法是最有成效的，更多的探索引發對當前規范和新想法之間的互動，從而成為創新行為的一個推動力。當人們擁有豐富的資源時，驅動探索行為的是好奇心，而非找到更加便宜的產品。作者通過對不同人們的行為數據進行分析后發現，比較富裕的人群和相對貧窮的人群具有數量大體相同的面對面的電話社交行為，但是富人的探索行為的數量要明顯高于窮人。這兩個人群之間的差異在于：如果一個家庭更有錢，他們會改變與熟人之間的聯系（互動）和與陌生人之間的聯系（探索）的平衡，以使他們互動的人群更為多樣性。也就是說，他們用多余的錢來增加探索。
同樣的道理對于城市，擁有更多探索的城市也具有更高的財富增長。想法流速率本質上與生活在同一城市的居民之間接觸和互動的容易程度有關。然而，還有其他幾個因素也會影響想法的流動。以具有非常高人口密度的北京為例，由于交通擁堵，北京事實上被分割成了很多的“小城市”，這些“小城市”之間具有有限的交通容量。因此，北京的想法流低于那些具有較低人口密度但有更好公共交通的城市。
由于想法流對交通有效性的依賴，想法流方程和GDP可用于計算平均上下班距離。美國的平均上下班距離大約為48千米，而在歐盟的一些大城市則大約為28千米。令人驚奇的是，這些數字與官方統計非常接近，但我們只使用了城市社會紐帶的平均結構、城市人口密度和測量的GDP數據就得到了這些結果。發展中國家的平均上下班距離要短得多，表明這些國家可以通過升級交通基礎設施來極大地提升生產率、增加創意產出。為了使創意產出最大化，商業和文化區域應該使探索機會最大化。
小結：
1：城市中社會紐帶的模式可以通過如下概念來描述：兩個人之間產生關系的可能性是由“中介機會”的數量決定的。其核心思想很簡單：如果你在一個人群中有許多潛在的朋友，那么你與該人群中某個陌生人建立友誼的可能性就比較小。
2：共享體驗模式與社會紐帶模式服從相同的一般規則。對社會網絡中的每個人而言都是全新體驗的最大的可能性，發生在人們最不常去的地方。去遠處探索新想法是最有成效的，日常生活的普通體驗則通過在本地社區的參與被升華為社會規范。
數據新政，大數據驅動大未來
隨著互聯網的發展，大數據已經成為生產力，有人預言：個人數據是互聯網時代的新石油、數字世界的新貨幣。數據是一把雙刃劍，隱私的保護和促進社會互動都至關重要。
作者提出“數據新政”的關鍵動機在于，數據共享時的價值更大、因為它們能告訴我們公共衛生、交通和政府等系統可以有多大的改進空間，長期來看，數據新政的一個關鍵目標應該是促進更大的想法流。但遺憾的是，我們大量的個人數據都存在于私人企業中而無法獲得。
同時，為了獲取數據和使用數據，在政治上唯一可行的辦法就是把關于公民自身數據的控制權交給公民本人。同時政府在保護個人隱私上需要作出貢獻。比如確保用戶擁有個人數據的所有權；擁有數據的控制權和發布權等。
2007年，作者向世界經濟論壇提交了一份“數據新政”，并促進形成了2012年美國的《消費者隱私權力法案》以及歐盟的《個人數據保護》法案的出臺。但是數據控制和保護的戰斗仍然在持續。
隨著近些年物聯網的發展，有傳感器得到的個人數據，以及形成了海量的用戶數據，這些絕大部分數據并沒有得到很好的保護。
小結：
1：“數據新政”的核心是必須能夠同時提供監管標準和經濟激勵以引導數據所有者共享數據，并同時服務于個體和整個社會的利益。
2：社會物理學使我們可以通過使用大數據和可視化技術近乎實時地觀察政策的運行。這種更大程度的透明能夠幫助公眾更有目的性地控制政策的調整和修正。
3：如果我們能有一門關于社會的數學化的、預測性的科學，它既包含個體差異也包含個體之間的關系，那么就有可能極大地改變政府官員、企業管理者和公民的思考和行為方式。
智慧社會的建立，用人性的洞察設計更人性的社會
根據1776年經濟學之父亞當·斯密發表的《國富論》，人都是自私自利的，然而這種自私自利是形成自然市場的有效機制。之后幾百年，人們逐漸把這種市場思維應用于社會的各個方面，認為人都是出于自私和自制的，但是作者并不這么認為。
人類并不只是自私、自制的個體，我們在對外界事物是否能真的有自控能力，很大程度上是由于他人互動所生成的社會規范決定的。簡單說，社會是有競爭和合作共同推動前行的，人們相互合作并建立了社會規范。如銀行家們建立了共同的政策和標準，以規范大家的行為，政治家們創造了共享的傳統和方法，以交換金錢利益和公民利益，并共同取悅媒體。
另外，團隊的合作也促進了規范帶來建立，他們有共同的目標、價值觀、甚至著裝要求，團隊成員建立了一種整體的文化和生活方式，比如合唱團、體育團隊等。
同時，每個人也可以同時屬于不同的階層和團隊。每個人都有非常多樣化的個體特征和需求。因此作者認為按照每個個體的行為來解釋社會的整體規范的建立和形成是不準確的。當一群人具有較強的互動又相互彼此視為同伴時，他們才能建立起高度相似的規范。
傳統的市場理論的假設是一個市場中存在著許多的買家和賣家，有需求就有供應。但每個個體的信息是不平等的，普通個體和市場交易員和對信息敏感度毫秒級的計算機交易員之間的信息擁有量是完全不一樣的。因為每個人對市場的反應是不一樣的。人們更喜歡可信的、個性化的關系，而非市場反應。在一個高度連接的社會里，如果一個買家或者買家出了問題，就會產生連鎖反應。從而損害與之有關的所有買家和賣家。作者認為，我們應該把經濟看成一個具有特定交換關系的復雜網絡。交換優于市場的核心是信任。交換網絡遇到外部沖擊時，交換網絡中的關系也很快穩定，而穩定會帶來信任，即我們會期望一個持續的有價值的關系。這與傳統的市場機制不同，在傳統的市場機制中，買家因為市場價格的波動，可能每天面對不同的賣家。在交換網絡中，買家和賣家可以更為容易地建立信任，從而使社會在面對大的壓力時富有彈性。市場調節機制和信任都是約束人們行為的重要力量。而且作者認為，一個擁有公平、穩定的社會，需要尋找人們之間的交換網絡，而不是市場競爭策略。
即便在今天信息時代，我們的習慣在很大程度上還是依賴于少數可信的人的經常性互動產生，數據表明，我們今天每個人可信耐的人數比之前并沒有什么變化。這種小的、相對穩定的、可信耐同伴網絡仍然主導者我們的飲食、消費、娛樂和政治行為。同時這種小的交換網絡的形成影響著社會和企業的生產率和創意的產生。
對于正在涌現的超鏈接社會，作者提出了3條準則：社會效率、運行效率、彈性。
小結：
1：交換網絡優于市場的核心原因在于信任。交換網絡中的關系會很快穩定（我們會一再找那些給我們最佳交易的人）；而穩定性會帶來信任，即我們會期望有一個持續的有價值的關系。
2：盡管我們擁有現代數字媒體和現代交通，新行為在社會中的傳播仍然是由局部的人際交流主導的。因此，盡管具有高得多的探索水平，我們仍然生活在一個交換社會。
3：通過創建一個為個人數據提供深度和背景的公共數據公地，可以在使個人數據更有用的同時實現社會效率的目標以及信息和想法的合理流動。
4：為了維持整個社會的魯棒性，我們需要一組不同的、具有競爭性的社會系統，并且每個系統都有自己的做事方式，及在需要時迅速展開這些系統的方法。我們為了最佳想法流而校正系統時所實現的正是這類魯棒性。
