As jo ​​​​tiid hawwe bestege oan it tinken oer komplekse systemen, begripe jo wierskynlik it belang fan netwurken. Netwurken hearskje ús wrâld. Fan 'e gemyske reaksjes binnen in sel, nei it web fan relaasjes yn in ekosysteem, oant de hannel en politike netwurken dy't de rin fan' e skiednis foarmje.

Of beskôgje dit artikel dat jo lêze. Jo hawwe it wierskynlik fûn yn sosjaal netwurk, ynladen fan kompjûternetwurk en ûntsiferje op it stuit de betsjutting mei jo neurale netwurk.

Mar safolle as ik yn 'e rin fan' e jierren oer netwurken tocht, oant koartlyn begriep ik it belang fan ienfâldich net diffusion.

Dit is ús ûnderwerp foar hjoed: hoe, hoe chaotysk alles beweecht en ferspriedt. Guon foarbylden om jo appetit te wekken:

• Ynfeksjesykten dy't binnen in befolking fan drager nei drager oergean.
• Memes fersprieden oer de followergrafyk op sosjale netwurken.
• Bosk brân.
• Ideeën en praktiken dy't in kultuer trochkringe.
• Neutronekaskade yn ferrike uranium.

In rappe opmerking oer foarm.

Oars as al myn eardere wurken, is dit essay ynteraktyf [yn orizjinele artikel ynteraktive foarbylden wurde jûn mei sliders en knoppen dy't kontrôle foarwerpen op it skerm - ca. lyn].

Dus litte wy begjinne. De earste taak is it ûntwikkeljen fan in fisuele wurdskat om te fersprieden oer netwurken.

Ienfâldich model

Ik bin der wis fan dat jo allegear de basis fan netwurken kenne, dat is knooppunten + rânen. Om diffusion te studearjen, moatte jo gewoan wat knopen markearje as aktyf. Of, lykas epidemiologen graach sizze, ynfeksje:

Dizze aktivearring of ynfeksje ferspriedt troch it netwurk fan knooppunt nei knooppunt neffens de regels dy't wy hjirûnder sille ûntwikkelje.

Echte netwurken binne typysk folle grutter dan dit ienfâldige netwurk fan sân knooppunten. Se binne ek folle mear betiizjend. Mar foar de ienfâld sille wy hjir in boartersguodmodel bouwe om in rooster te studearjen, dat is in roosternetwurk.

(Wat it gaas mist yn realisme, makket it goed foar maklik te tekenjen 😉

Behalven wêr't oars oanjûn, hawwe netwurkknooppunten fjouwer buorlju, bygelyks:

En jo moatte yntinke dat dizze lattices einleaze útwreidzje yn alle rjochtingen. Mei oare wurden, wy binne net ynteressearre yn gedrach dat allinich op 'e rânen fan it netwurk of yn lytse populaasjes foarkomt.

Sjoen dat de roosters sa oardere binne, kinne wy ​​se ferienfâldigje ta piksels. Bygelyks, dizze twa ôfbyldings fertsjintwurdigje itselde netwurk:

Yn ien gedrach stjoert de aktive knoop de ynfeksje altyd oer nei syn (net-ynfekteare) buorlju. Mar it is saai. Folle mear nijsgjirrige dingen barre as de oerdracht probabilistic.

SIR en SIS

В SIR modellen (Sinful-Infected-Removed) in knooppunt kin yn trije steaten wêze:

• Gefoelich
• Ynfeksje
• Fuorthelle

Hjir is hoe't ynteraktive simulaasje wurket [in orizjinele artikel jo kinne de ynfeksje-oerdrachtsrate selektearje fan 0 oant 1, sjoch it proses stap foar stap as yn syn gehiel - sawat. oers.]:

• Knooppunten begjinne as gefoelich, mei útsûndering fan in pear knopen dy't begjinne as ynfekteare.
• Op elke tiidstap hawwe ynfekteare knopen in kâns om de ynfeksje oer te bringen oan elk fan har gefoelige buorlju mei in kâns gelyk oan it oerdrachtsnivo.
• Ynfekteare knooppunten geane dan yn in "ferwidere" steat yn, wat betsjut dat se net mear oaren kinne ynfektearje of sels ynfekteare wurde.

Yn it ramt fan sykte kin ferwidering betsjutte dat de persoan ferstoarn is of dat se ymmuniteit hawwe ûntwikkele foar it patroan. Wy sizze dat se "ferwidere" binne fan 'e simulaasje, om't der neat oars mei har bart.

Ofhinklik fan wat wy besykje te modellearjen, kin in oar model as SIR nedich wêze.

As wy de fersprieding fan mûzels as in útbraak fan in wyldbrân simulearje, is SIR ideaal. Mar stel dat wy de fersprieding fan in nije kulturele praktyk simulearje, lykas meditaasje. Earst is de knooppunt (de persoan) ûntfanklik om't it dit noch noait earder dien hat. Dan, as hy begjint te meditearjen (miskien nei it hearren fan it fan in freon), sille wy him modellearje as ynfekteare. Mar as hy de praktyk stopet, sil hy net stjerre en sil hy net út 'e simulaasje falle, om't hy yn 'e takomst dizze gewoante maklik wer kin ophelje. Sa giet er werom nei in reseptive steat.

dizze SIS model (Gefoelber - ynfektearre - gefoelich). It klassike model hat twa parameters: oerdracht snelheid en hersteltiid snelheid. Yn 'e simulaasjes foar dit artikel besleat ik lykwols te ferienfâldigjen troch de parameter foar hersteltiid fuort te litten. Ynstee komt it ynfekteare knooppunt automatysk werom nei de gefoelige steat by de folgjende tiidstap, útsein as it is ynfekteare troch ien fan syn buorlju. Dêrnjonken litte wy in knooppunt dy't yn stap n is ynfekteare om himsels yn stap n+1 te ynfektearjen mei in kâns gelyk oan de oerdrachtssnelheid.

Diskusje

Sa't jo sjen kinne, is dit hiel oars as it SIR-model.

Om't de knopen nea fuortsmiten wurde, kin sels in heul lyts en beheind rooster in SIS-ynfeksje foar in lange tiid stypje. De ynfeksje springt gewoan fan knoop nei knoop en komt werom.

Nettsjinsteande harren ferskillen, SIR en SIS blike te wêzen ferrassend útwikselber foar ús doelen. Dus foar de rest fan dit artikel sille wy fêsthâlde oan SIS - benammen om't it duorsumer is en dus leuker om mei te wurkjen.

Kritysk nivo

Nei it boartsjen mei de SIR- en SIS-modellen, hawwe jo miskien wat opmurken oer de langstme fan 'e ynfeksje. By heul lege oerdrachtsraten, lykas 10%, hat de ynfeksje de neiging om út te stjerren. Wylst by hegere wearden, lykas 50%, de ynfeksje yn libben bliuwt en it measte fan it netwurk oernimt. As it netwurk ûneinich wie, koene wy ​​ús yntinke dat it trochgiet en foar altyd ferspriedt.

Sokke limitless diffusion hat in protte nammen: "virale", "nukleêre" of (yn 'e titel fan dit artikel) kritysk.

It docht bliken dat der is beton it brekpunt dat skiedt subkrityske netwurken (doemd ta útstjerren) út superkrityske netwurken (yn steat fan ûneinige groei). Dit kearpunt wurdt neamd krityske drompel, En dit is in frij algemien teken fan diffusion prosessen yn gewoane netwurken.

De krekte wearde fan 'e krityske drompel ferskilt tusken netwurken. Wat is mienskiplik is dit beskikberens sa'n betsjutting.

[Yn in ynteraktive demo fan orizjinele artikel Jo kinne besykje de krityske netwurkdrompel manuell te finen troch de wearde fan 'e oerdrachtsnelheid te feroarjen. It is earne tusken 22% en 23% - ca. oerset.]

By 22% (en ûnder) stjert de ynfeksje úteinlik út. By 23% (en mear), stjert de oarspronklike ynfeksje soms út, mar yn 'e measte gefallen slagget it om te oerlibjen en lang genôch te fersprieden om har bestean foar altyd te garandearjen.

(Trouwens, d'r is in hiele wittenskiplik fjild wijd oan it finen fan dizze krityske drompels foar ferskate netwurktopologyen. Foar in flugge ynlieding advisearje ik fluch troch it Wikipedia-artikel oer te rôljen oer drompel fan lekkage).

Yn 't algemien, hjir is hoe't it wurket: Under in krityske drompel wurdt garandearre dat elke einige ynfeksje yn it netwurk (mei kâns 1) úteinlik útstjert. Mar boppe in krityske drompel is d'r in kâns (p > 0) dat de ynfeksje foar altyd sil trochgean en willekeurich fier fan har oarspronklike lokaasje ferspriede.

Tink derom dat it superkrityske netwurk net is garânsjesdat de ynfeksje foar altyd sil trochgean. Yn feite ferdwynt it faak, benammen yn 'e heul iere stadia fan' e simulaasje. Litte wy sjen hoe't dit bart.

Lit ús oannimme dat wy begûn mei ien ynfektearre knooppunt en fjouwer buorlju. By de earste modellearingsstap hat de ynfeksje 5 ûnôfhinklike kânsen om te fersprieden (ynklusyf de kâns om te "fersprieden" nei himsels by de folgjende stap):

Litte wy no oannimme dat it oerdrachtsnivo 50% is. Yn dit gefal, yn 'e earste stap we flip in munt fiif kear. En as fiif koppen rôle wurde, wurdt de ynfeksje ferneatige. Dit bart yn sawat 3% fan 'e gefallen - en dit is allinich yn' e earste stap. In ynfeksje dy't de earste stap oerlibbet hat wat (meastentiids lytsere) kâns op útstjerren yn 'e twadde stap, wat (noch lytsere) kâns op útstjerren yn' e tredde stap, ensfh.

Dus, sels as it netwurk superkritysk is - as it oerdrachtsnivo 99% is - is d'r in kâns dat de ynfeksje ferdwynt.

Mar it wichtichste is dat se dat net docht altyd sil ferdwine. As jo ​​optelle de kâns fan alle stappen stjerre út oant ûneinich, it resultaat is minder as 1. Mei oare wurden, der is in net-nul kâns dat de ynfeksje sil trochgean foar altyd. Dit is wat it betsjut foar in netwurk om superkritysk te wêzen.

SISa: spontane aktivearring

Oant dit punt begon al ús simulaasjes mei in lyts stikje pre-ynfekteare knopen yn it sintrum.

Mar wat as jo begjinne fan kratsje? Wy modellearje dan spontane aktivearring, it proses wêrby't in gefoelich knooppunt troch tafal ynfekteare wurdt (net fan ien fan syn buorlju).

dizze wurdt neamd Model SIS. De letter "a" stiet foar "automatysk".

Yn 'e SISa-simulaasje ferskynt in nije parameter - it taryf fan spontane aktivearring, dy't de frekwinsje fan spontane ynfeksje feroaret (de parameter foar oerdrachtsnelheid dy't wy earder seagen is ek oanwêzich).

Wat duorret it foar in ynfeksje om oer it netwurk te fersprieden?

Diskusje

Jo hawwe miskien yn 'e simulaasje opmurken dat it fergrutsjen fan it taryf fan spontane aktivearring net feroaret oft de ynfeksje it heule netwurk oernimt of net. Allinnich oerdracht snelheid bepaalt oft it netwurk sub- of superkritysk is. En as it netwurk subkritysk is (oerdrachtsnivo minder as of gelyk oan 22%), kin gjin ynfeksje ferspriede nei it heule raster, nettsjinsteande hoe faak it begjint.

It is as it oanmeitsjen fan in fjoer yn in wiet fjild. Jo kinne in pear droege blêden yn 'e brân stekke, mar de flam sil gau útstjerre om't de rest fan it lânskip net flammabel genôch is (subkritysk). Wylst op in hiel droech fjild (superkritysk), ien fonk is genôch foar in fjoer te begjinnen razen.

Fergelykbere dingen wurde waarnommen yn 'e sfear fan ideeën en útfinings. Faak is de wrâld net klear foar in idee, yn dat gefal kin it hieltyd wer útfûn wurde, mar it lûkt de massa net. Oan 'e oare kant kin de wrâld folslein klear wêze foar in útfining (grutte latinte fraach), en sa gau as it is berne, wurdt it troch elkenien akseptearre. Yn 'e midden binne ideeën dy't op ferskate plakken útfûn binne en lokaal ferspraat binne, mar net genôch foar ien inkele ferzje om it heule netwurk tagelyk te sweepjen. Yn dizze lêste kategory fine wy ​​bygelyks lânbou en skriuwerij, dy't troch ferskate minsklike beskavingen sa'n tsien en trije kear selsstannich útfûn binne.

Immuniteit

Stel dat wy guon knopen folslein ûnkwetsber meitsje, dat is ymmún foar aktivearring. It is as binne se yn earste ynstânsje yn in ôfstân tastân, en it SIS (a) model wurdt lansearre op de oerbleaune knopen.

De ymmuniteitslider kontrolearret it persintaazje knopen dy't wurde fuortsmiten. Besykje te feroarjen syn wearde (wylst it model rint!) En sjoch hoe't it beynfloedet de steat fan it netwurk, oft it sil wêze supercritical of net.

Diskusje

It feroarjen fan it oantal unresponsive knopen feroaret folslein it byld fan oft it netwurk sub- of superkritysk sil wêze. En it is net dreech om te sjen wêrom. Mei in grut oantal net gefoelige hosts hat de ynfeksje minder kâns om te fersprieden nei nije hosts.

It docht bliken dat dit in oantal tige wichtige praktyske gefolgen hat.

Ien dêrfan is it foarkommen fan it fersprieden fan boskbrannen. Op lokaal nivo moat elke persoan har eigen foarsoarchsmaatregels nimme (bygelyks nea in iepen flam sûnder tafersjoch litte). Mar op grutte skaal binne isolearre útbraken ûnûntkomber. Dus in oare metoade fan beskerming is om te soargjen dat d'r genôch "brekken" binne (yn it netwurk fan flammable materialen) sadat in útbraak it heule netwurk net fersmyt. Clearings fiere dizze funksje út:

In oare útbraak dy't wichtich is om te stopjen is in ynfeksjesykte. Hjir wurdt it konsept yntrodusearre keppel immuniteit. Dit is it idee dat guon minsken net yninte wurde kinne (se hawwe bygelyks in kompromittearre ymmúnsysteem), mar as genôch minsken ymmún binne foar de ynfeksje, kin de sykte net foar ûnbepaalde tiid ferspriede. Mei oare wurden, jo moatte faksinearje foldwaande diel fan 'e befolking om de befolking oer te setten fan in superkrityske nei in subkrityske steat. As dat bart, kin ien pasjint noch ynfekteare wurde (bygelyks nei in reis nei in oare regio), mar sûnder in superkritysk netwurk om yn te groeien, sil de sykte mar in lyts hantsjefol minsken ynfektearje.

Uteinlik ferklearret it konsept fan ymmúnknooppunten wat bart yn in kearnreaktor. By in kettingreaksje komt in ferfallend uranium-235-atoom sa'n trije neutroanen frij, dy't (gemiddeld) de splijting fan mear as ien U-235-atoom feroarsaakje. De nije neutroanen feroarsaakje dan fierdere splitsing fan atomen, en sa fierder eksponentiell:

By it bouwen fan in bom is it hiele punt om te soargjen dat eksponinsjele groei net kontrolearre bliuwt. Mar yn in krêftsintrale is it doel om enerzjy te produsearjen sûnder elkenien om jo hinne te deadzjen. Foar dit doel wurde se brûkt kontrôle roeden, makke fan in materiaal dat neutroanen opnimme kin (bygelyks sulver of boron). Om't se neutroanen opnimme ynstee fan frijlitte, fungearje se as ymmúnknooppunten yn ús simulaasje, en foarkomme dêrmei dat de radioaktive kearn superkritysk wurdt.

Dat de trúk foar in kearnreaktor is om de reaksje tichtby in krityske drompel te hâlden troch kontrôlestangen hinne en wer te ferpleatsen, en om te soargjen dat as der wat mis giet, de stangen yn 'e kearn falle en it stopje.

Degree

Degree fan in knooppunt is it oantal fan syn buorlju. Oant dit punt hawwe wy netwurken fan graad 4 beskôge. Mar wat bart der as jo feroarje dizze parameter?

Jo kinne bygelyks elke knooppunt ferbine net allinich mei fjouwer direkte buorlju, mar ek mei fjouwer mear diagonaal. Yn sa'n netwurk sil de graad 8 wêze.

Roosters mei graden 4 en 8 binne goed symmetrysk. Mar by graad 5 (bygelyks) ûntstiet in probleem: hokker fiif buorlju moatte wy kieze? Yn dit gefal selektearje wy fjouwer neiste buorlju (N, E, S, W), en selektearje dan willekeurich ien buorman út 'e set {NE, SE, SW, NW}. De kar wurdt makke ûnôfhinklik foar elke knooppunt by elke tiidstap.

Diskusje

Nochris, it is net dreech om te sjen wat hjir bart. As elke knooppunt mear buorlju hat, ferheegje de kânsen op fersprieding fan ynfeksje - en dus is it netwurk mear kâns om kritysk te wurden.

De gefolgen kinne lykwols ûnferwachts wêze, lykas wy hjirûnder sille sjen.

Stêden en netwurk tichtens

Oant no ta wiene ús netwurken folslein homogeen. Elke knooppunt liket op elke oare. Mar wat as wy feroarje de betingsten en tastean ferskillende knooppunt steaten hiele netwurk?

Litte wy bygelyks besykje stêden te modellearjen. Om dit te dwaan, sille wy de tichtens ferheegje yn guon dielen fan it netwurk (hegere graad fan knopen). Dat dogge wy op basis fan de gegevens dy't boargers hawwe bredere sosjale sirkel en mear sosjale ynteraksjesas minsken bûten stêden.

Yn ús model binne gefoelige knopen kleurd op basis fan har graad. Knooppunten yn "plattelân" hawwe graad 4 (en binne ljochtgriis kleurd), wylst knopen yn "stedsgebieten" hegere graden hawwe (en donkerder kleurd binne), begjinnend mei graad 5 yn 'e bûtenwiken en einigjend mei 8 yn it stedssintrum.

Besykje in fuortplantingssnelheid te kiezen sadat de aktivearring stêden beslacht en dan net bûten har grinzen giet.

Ik fyn dizze simulaasje sawol fanselssprekkend en ferrassend. Fansels, stêden binne better yn it hanthavenjen fan kulturele noarmen as plattelân-elkenien wit dat. Wat my fernuveret is dat guon fan dit kulturele ferskaat gewoan ûntstiet op basis fan 'e topology fan it sosjale netwurk.

Dit is in nijsgjirrich punt, ik sil besykje it yn mear detail út te lizzen.

Wy hawwe hjir te krijen mei foarmen fan kultuer dy't ienfâldich en streekrjocht fan persoan op persoan oerdroegen wurde. Bygelyks, omgongsfoarmen, parlour games, moade trends, taalkundige trends, lytse groep rituelen, en produkten dy't ferspraat troch wurd fan mûle, plus hiele pakketten fan ynformaasje wy neame ideeën.

(Opmerking: de fersprieding fan ynformaasje tusken minsken wurdt ekstreem lestich makke troch de media. It is makliker om in technologysk primitive omjouwing foar te stellen, lykas it Alde Grikelân, dêr't hast elke sprankje fan kultuer troch ynteraksje yn 'e fysike romte oerbrocht waard.)

Ut de boppesteande simulaasje learde ik dat d'r ideeën en kulturele praktiken binne dy't yn 'e stêd woartele kinne en ferspriede kinne, mar se kinne gewoan net (wiskundich kinne) ferspriede yn plattelânsgebieten. Dit binne deselde ideeën en deselde minsken. It punt is net dat plattelânsbewenners op ien of oare manier "close-minded" binne: by ynteraksje mei itselde idee, krekt deselde kânsen om it te fangenlykas de stedsbewenners. It is gewoan dat it idee sels net viraal kin wurde op it plattelân, om't d'r net folle ferbiningen binne wêrmei't it ferspriede kin.

Dit is faaks it maklikst te sjen yn it ryk fan moade-klean, kapsels, ensfh Yn it moadenetwurk kinne wy ​​​​de râne fan 'e lattice fange as twa minsken elkoars outfits opmerke. Yn in stedssintrum kin elke persoan elke dei mear as 1000 oare minsken sjen - op 'e strjitte, yn' e metro, yn in fol restaurant, ensfh. Yn in plattelân kin elke persoan mar in pear tsientallen oaren sjen. Basearre op allinne dit ferskil, de stêd is by steat om te stypjen mear moade trends. En allinich de meast twingende trends - dejingen mei de heechste oerdrachtsnelheden - sille in foet kinne krije bûten de stêd.

Wy tinke dat as in idee goed is, it úteinlik elkenien sil berikke, en as in idee min is, sil it ferdwine. Fansels is dit wier yn ekstreme gefallen, mar tuskentroch binne d'r in protte ideeën en praktiken dy't allinich firale kinne op bepaalde netwurken. Dit is echt geweldich.

Net allinnich stêden

Wy sjogge hjir nei de ynfloed netwurk tichtens. It is definiearre foar in opjûne set fan knopen as in nûmer eigentlike ribben, dield troch nûmer potinsjele rânen. Dat is, it persintaazje mooglike ferbinings dy't eins bestean.

Dat, wy hawwe sjoen dat netwurktichtens yn stedske sintra heger is dan yn plattelân. Mar stêden binne net it ienige plak dêr't wy tichte netwurken fine.

In nijsgjirrich foarbyld binne middelbere skoallen. Bygelyks, foar in spesifyk gebiet, fergelykje wy it netwurk dat bestiet ûnder skoalbern mei it netwurk dat bestiet ûnder harren âlden. Itselde geografysk gebiet en deselde befolking, mar it iene netwurk is in protte kearen tichter as it oare. It is dêrom net ferrassend dat moade en taaltrends folle flugger ferspriede ûnder tieners.

Lykas, elite netwurken tend to wêzen folle tichter as net-elite netwurken - in feit dat ik tink wurdt ûnderskatte (minsken dy't binne populêr of ynfloedrike besteegje mear tiid netwurken en dêrom hawwe mear "buorlju" as gewoane minsken fan minsken). Op grûn fan de boppesteande simulaasjes ferwachtsje wy dat elite netwurken guon kulturele foarmen sille stypje dy't net kinne wurde stipe troch de mainstream, gewoan basearre op 'e wiskundige wetten fan' e gemiddelde graad fan it netwurk. Ik lit jo spekulearje oer wat dizze kulturele foarmen wêze kinne.

Uteinlik kinne wy ​​dit idee tapasse op it ynternet troch it te modellearjen as enoarm en hiel strak stêd. It is gjin ferrassing dat der online in protte nije soarten kultuer bloeie dy't gewoan net kinne wurde stipe op suver romtlike netwurken: niche-hobby's, bettere ûntwerpnoarmen, grutter bewustwêzen fan ûnrjocht, ensfh. En it is net allegear leuk om te hawwen. Krekt sa't iere stêden briedplakken wiene foar sykten dy't net yn lege befolkingstichtens ferspriede koenen, sa is it ynternet in briedplak foar maligne kulturele foarmen lykas clickbait, fake nijs, en it opwekken fan keunstmjittige razernij.

Kennis

"De juste ekspert op 'e krekte tiid hawwe is faaks de meast weardefolle boarne foar kreatyf probleemoplossing." - Michael Nielsen, Inventing Discovery

Wy tinke faak oan ûntdekking of útfining as in proses dat plakfynt yn 'e geast fan ien sjeny. Hy wurdt rekke troch in flits fan ynspiraasje en - Eureka! - ynienen hawwe wy in nije manier om folume te mjitten. Of de swiertekrêftfergeliking. Of in gloeilampe.

Mar as wy it eachpunt nimme fan in iensume útfiner op it momint fan ûntdekking, dan sjogge wy nei it ferskynsel út it eachpunt fan in knooppunt. Wylst it soe wêze opnij korrekt te ynterpretearje de útfining as netwurk ferskynsel.

It netwurk is op syn minst twa manieren wichtich. Earst moatte besteande ideeën penetrearje yn it bewustwêzen útfiner. Dit binne sitaten út it nije artikel, it bibliografyske diel fan it nije boek - de reuzen op waans skouders Newton stie. Twadder is it netwurk kritysk foar it weromkommen fan in nij idee efterkant yn 'e wrâld; in útfining dy't net ferspraat is, is amper wurdich om in "útfining" te neamen. Sa, foar beide fan dizze redenen, is it sinfol om in model útfining - of, breder, de groei fan kennis - as in proses fan diffusion.

Yn in momint sil ik in rûge simulaasje presintearje fan hoe't kennis kin ferspriede en groeie binnen in netwurk. Mar earst moat ik útlizze.

Oan it begjin fan 'e simulaasje binne d'r fjouwer saakkundigen yn elk kwadrant fan it raster, as folget regele:

Expert 1 hat de earste ferzje fan it idee - litte wy it Idee 1.0 neame. Ekspert 2 is de persoan dy't wit hoe't Idea 1.0 kin omsette yn Idee 2.0. Ekspert 3 wit Idea 2.0 te transformearjen yn Idea 3.0. Uteinlik wit de fjirde saakkundige de finish op Idea 4.0 te lizzen.

Dit is fergelykber mei in technyk lykas origami, wêrby't techniken wurde ûntwikkele en kombinearre mei oare techniken om mear nijsgjirrige ûntwerpen te meitsjen. Of it kin in kennisfjild wêze, lykas natuerkunde, wêryn mear resint wurk bout op it fûnemintele wurk fan foargongers.

It punt fan dizze simulaasje is dat wy alle fjouwer saakkundigen nedich hawwe om by te dragen oan de definitive ferzje fan it idee. En yn elke poadium moat it idee ûnder de oandacht fan 'e passende saakkundige brocht wurde.

In pear caveats. D'r binne in protte unrealistyske oannames kodearre yn 'e simulaasje. Hjir binne mar in pear fan harren:

1. Der wurdt fan útgien dat ideeën net bewarre of oerdroegen wurde kinne, útsein fan persoan nei persoan (dus gjin boeken of media).
2. Der wurdt fan útgien dat der permaninte saakkundigen yn 'e befolking dy't kinne generearje ideeën, hoewol't yn werklikheid in protte willekeurige faktoaren beynfloedzje it foarkommen fan in ûntdekking of útfining.
3. Alle fjouwer ferzjes fan it idee brûke deselde set fan SIS-parameters (baudrate, persintaazje fan ymmuniteit, ensfh.), Hoewol it wierskynlik mear realistysk is om ferskate parameters te brûken foar elke ferzje (1.0, 2.0, ensfh.)
4. Der wurdt oannommen dat idee N+1 idee N altyd folslein ferpleatst, hoewol't yn 'e praktyk faak sawol âlde as nije ferzjes tagelyk sirkulearje, sûnder dúdlike winner.

… en in protte oaren.

Diskusje

Dit is in ridlik ferienfâldige model fan hoe't kennis eins groeit. D'r binne in protte wichtige details bûten it model oerbleaun (sjoch hjirboppe). It vangt lykwols de wichtige essinsje fan it proses. En sa kinne wy, mei reservearrings, prate oer de groei fan kennis mei ús kennis fan diffusion.

Benammen it diffusion model jout ynsjoch yn hoe fersnelle it proses: Need om de útwikseling fan ideeën tusken saakkundige knopen te fasilitearjen. Dit kin betsjutte it wiskjen fan it netwurk fan deade knopen dy't diffúsje hinderje. Of it kin betsjutte dat alle saakkundigen pleatst wurde yn in stêd of kluster mei hege netwurktichtens wêr't ideeën fluch ferspriede. Of sammelje se gewoan yn ien keamer:

Dus ... dat is alles wat ik kin sizze oer diffusion.

Mar ik haw ien lêste gedachte, en it is hiel wichtich. It giet om groeien stagnaasje) kennis yn wittenskiplike mienskippen. Dit idee is oars yn toan en ynhâld fan alles hjirboppe, mar ik hoopje dat jo my ferjaan.

Oer wittenskiplike netwurken

De yllustraasje toant ien fan 'e wichtichste positive feedback-lussen yn' e wrâld (en it hat al in skoft sa west):

De opwaartse foarútgong fan 'e syklus (K ⟶ T) is frij ienfâldich: wy brûke nije kennis om nije ark te ûntwikkeljen. Bygelyks, it begripen fan 'e natuerkunde fan semiconductors lit ús kompjûters bouwe.

De nedige beweging freget lykwols wat útlis. Hoe liedt de ûntwikkeling fan technology ta in tanimming fan kennis?

Ien manier - miskien de meast direkte - is as nije technologyen ús nije manieren jouwe om de wrâld te waarnimmen. Bygelyks, de bêste mikroskopen kinne jo djipper yn in sel sjen, en jouwe ynsjoch foar molekulêre biology. GPS-trackers litte sjen hoe't bisten bewege. Sonar lit jo de oseanen ferkenne. Ensafuorthinne.

Dit is sûnder mis in wichtich meganisme, mar d'r binne op syn minst twa oare paden fan technology nei kennis. Se binne miskien net sa ienfâldich, mar ik tink dat se like wichtich binne:

De earste. Technology liedt ta ekonomyske oerfloed (d.w.s. rykdom), wêrtroch mear minsken kinne dwaande hâlde mei kennisproduksje.

As 90% fan 'e befolking fan jo lân dwaande is mei de lânbou, en de oerbleaune 10% binne dwaande mei ien of oare foarm fan hannel (of oarloch), dan hawwe minsken heul min frije tiid om nei te tinken oer de natuerwetten. Miskien is dêrom yn earder tiden de wittenskip benammen befoardere troch bern út rike famyljes.

De Feriene Steaten produsearje elk jier mear as 50 Ph.D.s. Ynstee fan in persoan dy't op 'e leeftyd fan 000 (of earder) yn in fabryk sil wurkje, moat in ôfstudearre studint finansierd wurde oant leeftyd 18 of miskien 30 - en sels dan is it ûndúdlik oft har wurk in echte ekonomyske ynfloed sil hawwe. Mar it is nedich foar in persoan om de foargrûn fan syn of har dissipline te berikken, benammen yn komplekse fjilden lykas natuerkunde of biology.

It feit is dat út in systeem eachpunt, spesjalisten binne djoer. En de ultime boarne fan iepenbiere rykdom dy't dizze spesjalisten finansiert is nije technology: de plough subsydzje de pinne.

De twadde. Nije technologyen, benammen op it mêd fan reizen en kommunikaasje, feroarje de struktuer fan sosjale netwurken wêryn kennis groeit. Benammen lit it saakkundigen en spesjalisten nauwer mei elkoar omgean.

Opmerklike útfinings hjir omfetsje de drukparse, stoomskippen en spoarwegen (fersoargje reizen en/of post ferstjoere oer lange ôfstannen), telefoans, fleantugen en it ynternet. Al dizze technologyen drage by oan ferhege netwurktichtens, benammen binnen spesjalisearre mienskippen (wêr't hast alle kennisgroei plakfynt). Bygelyks de korrespondinsjenetwurken dy't ûntstien binne ûnder Jeropeeske wittenskippers oan 'e ein fan 'e midsieuwen, of de manier wêrop moderne natuerkundigen arXiv brûke.

Uteinlik binne beide paden ferlykber. Beide fergrutsje de tichtens fan it netwurk fan spesjalisten, wat op syn beurt liedt ta in tanimming fan kennis:

In protte jierren wie ik frij ôfwizend fan heger ûnderwiis. Myn koarte stint yn 'e graduate skoalle liet in minne smaak yn myn mûle. Mar no't ik weromsjoch en tink (ôfsjoen fan alle persoanlike problemen), moat ik konkludearje dat it heger ûnderwiis noch is чрезвычайно belangryk.

Akademyske sosjale netwurken (bygelyks ûndersyksmienskippen) binne ien fan 'e meast avansearre en weardefolle struktueren dy't ús beskaving hat makke. Nearne hawwe wy in gruttere konsintraasje fan spesjalisten sammele dy't rjochte binne op kennisproduksje. Nearne hawwe minsken in grutter fermogen ûntwikkele om elkoars ideeën te begripen en te kritisearjen. It is it klopjende hert fan foarútgong. It is yn dizze netwurken dat it fjoer fan 'e ferljochting it sterkst baarnt.

Mar wy kinne foarútgong net as fanselssprekkend nimme. As eksperimint irreproducibility krisis en as it ús wat learde, wie it dat wittenskip systemyske problemen kin hawwe. Dit is in soarte fan netwurkdegradaasje.

Stel dat wy ûnderskied meitsje tusken twa manieren om wittenskip te dwaan: echte wittenskip и karriêre. Echte wittenskip is praktiken dy't betrouber kennis produsearje. It wurdt motivearre troch nijsgjirrigens en karakterisearre troch earlikens (Feynman: "Jo sjogge, ik moat gewoan de wrâld begripe"). Karriêreisme, krekt oarsom, wurdt motivearre troch profesjonele ambysjes en wurdt karakterisearre troch it spyljen fan polityk en wittenskiplike fluchtoetsen. It kin lykje en hannelje as wittenskip, mar net produsearret betroubere kennis.

(Ja, dit is in oerdreaune twaspjalt. Gewoan in gedachte-eksperimint. Nim my net de skuld).

It feit is dat as karriêreisten romte ynnimme yn 'e echte ûndersyksmienskip, se ferneatigje it wurk. Se stribje harsels te befoarderjen, wylst de rest fan 'e mienskip nije kennis besiket te winnen en te dielen. Yn stee fan te stribjen nei dúdlikens, komplisearje en ferwarje karriêreisten alles om yndrukwekkender te klinken. Se binne dwaande mei (sa't Harry Frankfurt sizze soe) wittenskiplike ûnsin. En dêrom koene wy ​​se modellearje as deade knopen, ûntrochsichtich foar de earlike útwikseling fan ynformaasje dy't nedich is foar kennisgroei:

Miskien is it bêste model ien wêryn karriêreknooppunten net allinich ûntrochsichtich binne foar kennis, mar aktyf fersprieden falske kennis. Fake kennis kin ûnbelangrike resultaten omfetsje wêrfan it belang keunstmjittich opblaasd is, of wier falske resultaten dy't ûntsteane út manipulaasje of fabrisearre gegevens.

Nettsjinsteande hoe't wy se modellearje, karriêreisten kinne ús wittenskiplike mienskippen grif fersmoargje.

It is as de nukleêre kettingreaksje dy't wy wanhopich nedich binne - wy hawwe in eksploazje fan kennis nedich - allinich ús ferrike U-235 hat tefolle fan 'e net-reaktive isotoop U-238 deryn, dy't de kettingreaksje ûnderdrukt.

Fansels is d'r gjin dúdlik ferskil tusken karriêreisten en echte wittenskippers. Elk fan ús hat in bytsje karriêre ferburgen yn ús. De fraach is hoe lang it netwurk duorje kin foardat de fersprieding fan kennis ferdwynt.

Och, jo lêze oant it ein. Tankewol foar it lêzen.

Lisinsje

CC0 Alle rjochten net foarbehâlden. Jo kinne dit wurk brûke as jo goed fine :).

Erkennings

• Kevin Kwok и Nicky Case foar trochtochte opmerkingen en suggestjes oer ferskate ferzjes fan it konsept.
• Nick Barr - foar morele stipe troch it heule proses en foar de meast nuttige feedback oer myn wurk.
• Keith A. om my op it fenomeen perkolaasje en de perkolaasjedrompel oan te wizen.
• Geoff Lonsdale foar de keppeling nei dit is in essay, dy't (nettsjinsteande syn protte tekoarten) de wichtichste ympuls wie foar it wurkjen oan dizze post.

Samples fan ynteraktive essays

• Al it wurk fan Nicky Case, esp. "De gelikenis fan 'e polygonen" (mei Vi Hart) en "It ûntwikkeljen fan in bettere stimbriefke". Dit is in hege bar foar wat in ynteraktyf essay kin wêze.
• distill.pub: Útsûnderlik hege kwaliteit ynteraktive beskriuwingen fan masine learen.
• Klassyk wurk fan Bret Victor "Op en del de ljedder fan abstraksje". Ik wie net sa goed yn it ferhúzjen fan de trep, mar der is altyd noch ien besykjen.

Boarne: www.habr.com