复杂科学
复杂系统的核心——网络
在我看来，下一世纪将是复杂性的世纪。——斯蒂芬·霍金
我们生活在许多复杂系统的包围中。
例如，人类社会需要数十亿人的合作；通信基础设施连接着数十亿的手机、计算机和卫星；
我们理解和认识世界的能力需要大脑中数十亿神经元的协同工作；我们的生命存在体现为成千上万个基因和细胞代谢体之间的紧密交互。
这些系统统称为复杂系统。
称其为复杂系统是因为我们难以从对其各个组成部分的理解中推断出系统的整体行为。
复杂系统的研究是有趣的，网络会得出很多意想不到的结论：
比如：著名的六度分离，说的是，世界上任意两个人，最多通过6个人就可以到达，简单的说就是我想认识国家主席，最多需要六个人的介绍就可以了；获取新工作信息的最快渠道，不从从你熟悉的身边的人入手，而是那些不常联系的人等等举一个具体的现实出现的案例：
在大城市的交通网络，单纯增加道路并不一定就能缓解交通，反而有可能导致更为严重的拥堵。【经典的 Braess悖论指出】
例如，2003年12月29日，连接上海交通大学徐汇校区和闵行校区的沪闵高架路正式开通，原来很多走不同道路的司机在当天早上都选择沪闵高架，致使车辆过多造成严重堵塞，沿途2公里多的车队行如龟爬。北京市近年也时常发生近乎全城性的交通大堵塞，甚至一些并不很大的城市在上下班高峰时刻也开始频繁出现交通拥堵。
描述单个个体的时候很容易，比如构成我们身体上的细胞，我们清楚地知道一个细胞的工作原理，
但是一但他们构成一个整体，很多细胞构成一个完整的人，对于一个完整的人的工作原理——如何协调上亿个细胞工作，还表现出人类特有的情感、智慧——我们就比较难理解和解释了。这就是涌现。
用亚里斯多德的话来说，就是整体大于部分之和。
再简单点说，一只蚂蚁你可能很了解，甚至可以清晰的知道它的生理结构，
但是，一旦很多蚂蚁聚集在一起，你就无法理解它们自组织，如何可以有条不紊的搬运东西，甚至寻得最短路径，人类社会也是如此。网络短篇小说《马姨》就很好阐明了这种现象。
复杂系统在我们的日常生活、科学、经济中扮演着重要角色，
因此对复杂系统的理解、数学描述、预测和控制是21世纪的主要科学挑战之一。
复杂
1.由很多彼此连接的部分构成的；组合的；复合的。例如：复杂的高速公路系统。
2.由许多繁杂的部件、单元等构成的。例如：复杂的机械。
3.非常困难的、难以理解的。例如：复杂的问题。
网络科学在21世纪伊始的出现生动地表明了科学可以应对复杂性的挑战。（网络科学出现在21世纪）
实际上，在每个复杂系统背后都有一个错综复杂的网络，网络刻画了复杂系统各个组成部分之间的交互关系:
（1）刻画基因、蛋白质和代谢体之间交互关系的网络，把各个部分有机地组织成鲜活的细胞。细胞网络的存在是生命的必要条件。
（2）刻画神经元之间连接关系的神经网络，是我们理解大脑运转方式和人类意识的关键。
（3）职场关系、朋友关系和家庭关系的总和通常被称为社会网络。社会网络是人类社会的重要组成部分，决定着知识、行为和资源在社会中的传播。
（4）描述通信设备之间通过电缆或无线彼此交互的通信网络，是现代通信系统的核心。
（5）由发电机和传输线路构成的电网为几乎所有现代技术提供着能源。
（6）......
网络科学的特性
网络科学的内涵不仅取决于其研究对象，更多地还取决于其研究方法。
- 多学科性：
很多细胞生物学家、脑科学家和计算机科学家等都有所研究。
网络科学，是一门交叉科学，涉及数学、物理学、社会科学、计算机科学等很多学科。 - 数据驱动的实证特性：
网络科学区别于图论的地方是它的实证特性——其关注焦点是数据、功能和效用。
必须使用真实数据进行测试，然后我们会依据它在揭示系统性质和行为方面提供的洞察力来判断其价值。 - 定量和数学特性：
要想对网络科学的发展有所贡献，或打算正确使用网络科学的工具，就必须掌握其背后的数学形式化原理。 - 计算特性：
网络科学具有很强的计算特性，经常需要从算法、数据库管理和数据挖掘领域借鉴方法。
社会影响
对一个新的研究领域而言，其影响力可以从科学价值和社会影响两个方面来衡量。
社会影响通常是指该研究领域的应用范围和潜在价值。网络科学虽然是一个新学科，其影响却是无处不在的。
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经济：从网络搜索到社交网络
谷歌、Facebook、Twitter、领英、思科、苹果和阿卡迈(Akamai)等21世纪最成功的公司，其技术和商业模式都是基于网络的。
谷歌不仅运营着人类有史以来建造的最大网络——包罗万象且持续更新的万维网，其搜索技术也和万维网的网络特性密不可分。
网络科学家们构思出的算法为这些社交网络站点提供了燃料，为包括好友推荐和广告投放在内的几乎所有事情提供了辅助支持。 -
健康∶从药物设计到代谢工程
2001年完成的人类基因组计划首次完整地绘制出了人类基因图谱。
然而，要想完全理解细胞的运转方式和疾病的起源，列出人类所有的基因还不够：
我们还需要一幅描绘基因、蛋白质、代谢体及其他细胞组成部分之间相互作的地图。
实际上，消化食物、感知环境变化等大多数细胞过程都依赖于细胞内的分子网络。这些网络的损坏会导致人类疾病。
一些新公司充分利用了网络为健康和医药领域提供的发展机遇。例如，GeneGo从科技文献中收集细胞交互地图，Genomatica利用代谢网络的预测能力识细菌和人类的药物靶向。最近，强生等大型制药公司也开始大力投资网络医药，将其视为未来药物的方向。 -
安全∶打击恐怖主义
恐怖主义是21世纪的灾难，需要投入大量资源在全世界范围内对其进行打击。负责打击恐怖活动的机构越来越重视网络思维。
网络思维被用于破坏恐怖组织的金融网络，绘制敌对关系网络，发现恐怖组织成员的角色和揭示恐怖组织的能力。
虽然这个领域的工作大多是机密的，但也有一些公开报道的案例。
例如，使用社会网络搜寻萨达姆·侯赛因，通过手机通话网络搜寻2004年3月11日马德里火车爆炸案嫌疑人。
网络概念还对军事理论产生了影响，形成了“网络中心战”的概念，指通过低强度冲突去对抗采用分布式网络组织的恐怖分子和犯罪网络。网络为人们带来的知识和能力也会被滥用，例如美国国家安全局不加区分的网络监视措施。以对抗未来恐怖主义攻击为托词，美国国家安全局对美国和其他国家数亿人的通信进行监视，从而获取他们之间的社会关系网络。通过这个例子，网络科学家们唤醒了一种新的社会责任：确保人们的工具和知识不被滥用。
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传染病︰从预测到对抗致命病毒
2019新型冠状病毒，2020年1月12日，世界卫生组织正式将其命名为2019-nCoV，新型冠状病毒引起的流感疫情牵动着全球人的心。从全球范围看，在过去几十年间，由于航空网络的日益发达，使得地球“越来越小”，人们可以在一天之内从地球一端到达另一端。当然，与此同时，也使得传染病更容易在全球扩散。
如今，传染病预测是网络科学最活跃的应用领域之一，例如预测H1N1病毒和埃博拉病毒的传播。
它使我们可以建模并预测生物病毒、数字病毒（2010年1月预言了病毒可以通过手机进行传播。就在预言之后不久，2010年秋天，大规模手机病毒第一次在中国暴发，每天有超过30万部手机被感染。）和社会病毒（例如流行语）的传播。研究表明：
在一些网络中，传播能力最强的并不是朋友数最多（即度最大）或者最中心（即介数最大）的节点，而是基于K-壳分解分析得出的那些核心节点，并且传染病模型也可能在一定程度上有助于研究经济危机的传播。 -
神经科学∶绘制大脑地图
从网络科学的角度来看，由数千亿个相互连接的神经元构成的人类大脑,是目前我们理解最少的网络。
原因很简单：我们缺少关于神经元之间连接情况的地图。
目前可供研究使用的完全绘制出的大脑只有线虫的大脑，线虫大脑仅包含302个神经元。详细绘制哺乳动物的大脑会带来脑科学的革命，使我们能够理解并治疗很多神经系统疾病和脑疾病。有了大脑地图，大脑研究就会成为网络科学成果最丰硕的应用领域之一。 -
管理∶揭示组织机构的内部结构
虽然管理主要依靠正式的行政管理系统，但人们逐渐意识到，
人与人之间通过交流关系形成的非正式网络对于一个组织的成功起着重要的作用。
准确绘制出组织内部的关系网络可以暴露出关键单元之间潜在的交互缺失，
有助于识别出那些将不同部门和产品关联起来的重要人物，帮助发现组织内部存在的管理问题。
因此，Maven 7、Activate Networks、Orgnet等许多公司都提供工具和方法来绘制出组织的真实结构。
这些公司提供的系列服务包括:识别意见领袖，减少员工流失，优化知识和产品的扩散，从多样性、大小和技能方面为具体的任务设计最高效的团队。
科学影响
网络科学影响最深远的领域还是科学界。
《自然》《科学》《细胞》《美国科学院院报》等科学界最著名的学术期刊都刊登了有关网络科学的综述和评论文章，介绍网络给生物学、社会科学等各个学术领域带来的影响。例如，《科学》杂志曾出版过关于网络的专辑，以此纪念无标度网络被发现十周年。
网络对科学界的影响之大，从复杂系统领域引用次数最多的几篇论文中可见一斑。
这些论文的单篇引用次数介于2000和5000之间，每篇都是经典论文，涉及的科学发现包括蝴蝶效应、重整化群、自旋玻璃、分形和神经网络。
从其他角度同样可以看出网络科学对很多学科的重要影响。例如，网络科学的论文成了许多研究领域顶级期刊最常引用的论文。
科学界对网络科学非同寻常的热情，促使负责为美国政府提供政策建议的美国科学院的分支机构国家研究委员会开始关注和考察网络科学。
国家研究委员会召集了两个小组，经讨论形成了两份政策建议报告，报告不仅记录了一个新研究领域的出现，还强调了其对科学界、国家竞争力和国家安全的重要意义。在这两份报告发布之后，美国国家科学基金会成立了网络科学理事会，美国的一些大学在陆军研究实验室的资助下成立了网络科学中心。
参考：
[1] [美] Albert-László Barabási.巴拉巴西网络科学[M].沈华伟,等,译.河南:河南科学技术出版社,2020
[2] 汪小帆,李翔,陈关荣.网络科学导论[M].北京：高等教育出版社,2012
