复杂性中的思维物质-第46部分
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经验性管理数据可以用来对这个理论进行检验。该模型可以是关于一个国家中的区域迁移，它由经济和城市发展的不同所引起；它甚至也可以是在“南”和“北”之间的惊人的世界性迁移，即在穷国和高度工业化的西欧、美国之间的迁移，这是由政治和经济的不景气所推动的。动物群体的物理输运或迁移常常是不可控制的、随机的和线性的，没有成员和集合体之间的相互作用。但是，人类的迁移则是有意向性的（受到收益考虑的驱动）、非线性的。因为这种转移率并不线性地依赖于整体的社会构型。
两个人类群体之间的迁移相互作用可能引起若干种协同学宏观现象，比如形成稳定的混合体，形成两个独立的稳定聚居群体，或者保持着不休止的迁移过程。在迁移动力学的数字模拟和相图中，协同学宏观现象可以通过相应的吸引子识别出来。图6．13a，b示意了两个群体的均匀混合，两者的聚集或分离的倾向都比较弱。图6．13a是平均方程的相图，其中有一个稳定的平衡点。图6．13b示意了主方程的稳恒解以及具极大值的几率分布。图6．14a，b示意了两个稳定的聚居群体的形成，两群体间显示出弱的聚集倾向和强的分离倾向。图6．14a是有两个定态不动点的相图，而图6．14b描述了定态不动点的最大几率分布。
图6．15a，b表示，两群体中存在的是中等程度的聚集倾向和强烈的对称相互作用。图6．15a示意的是一个涡旋图像，而图6．15b相应于极大值的几率分布。图6．16a，b相应于某种无休止的迁移过程，每一群体都有强烈的聚集倾向，两群体间有强烈的不对称的相互作用。图6．16a的相图显示了有不稳定起源的极限环。图6．16b中稳恒几率分布有4个极大值，它们与顺着极限环的边相连接。在社会学上，这种情况被解释为由不对你的侵入和群体迁移引起的逐步侵蚀。
如果我们考虑在三个区域中的三个群体而不是考虑两个群体，那么非线性迁移模型中就会出现确定论混沌现象。一些数字模拟得到了最后轨迹状态是奇怪吸引子。在其他情况下，相继出现的分叉变得越来越复杂，最终转移到混沌态。
应用于管理和组织社会学领域，是复杂系统探究方式的另一类实际应用。实际上，现代的公司已经开始将其大型组织重组和分散化，以使其在问题复杂性不断增加的情况下成功地实现组织战略。例如，他们开始支持新方式的组织流动性，允许迅速地形成以项目为中心的团体，以及按照环境的需要进行重新组合。与采取固定的社会结构组织形式相比较，流动性组织采取的是一种较高水平的合作方式。面临着社会的两难问题，流动性组织显示了一种极其多种多样的复杂的合作行为，这是由个体战略和结构变化之间的非线性相互作用引起的。
这些社会群体的动力学可以按照复杂系统来建模。计算机模拟对于可能的行为发展方式提供总体的洞察，由此有助于管理者去实现发展的适当条件。即使复杂系统的模型是适用的，当然也不可能作出长期预测并通过集中式的领导来进行全面控制。
这种模型是由意向性动因组成的。它们的选择决定于个体的偏爱、期待、信念以及过去的不完整的知识。合作模式是从个体在一定临界值内进行选择所导致的。当群体中一部分领悟到进行合作超过一定临界值时，个体也将采取合作。临界值取决于群体的大小，也取决于从个体的相互关联模式中形成的社会组织的结构。如果允许群体改变其社会结构，就增加了以合作方式来解决社会两难问题的潜力。组织流动性有其优点，但必须与可能丢失效率进行均衡。组织的效率，可以用它在一定时间中获得的总体收益来测量。
在公司中，一般都存在着某种非正式结构和正式结构，非正式结构是人们之间的情感联系模式导致的，正式结构则是由等级组织支配的。非正式结构通过一种自组织过程而实现，它可以用社会中的人际关系结构来代表。这种研究方式可以追溯到20世纪50年代对于城市家庭的社会关系网的研究，现在已发展成为一种高级的计算机辅助的社会学工具。从个体相互关联的微观角度看问题，就形成了一种对于社会结构的全局透视。
图6．17和图6．18中，这些结构被形象化为树状结构。每一分支代表着等级组织中较高水平上的一个子部门。在较低水平上的模式代表了个体，它们造成合作因素的完整循环和造成缺陷的开放循环。把两个个体分开的组织层的数目，是由每一个体从树状结构返溯到其共同起点时的模式数目所决定的。组织中两个单元之间的距离，由隔开的组织层数来度量。两个单元之间的距离越远，它们的行动之间的相互影响就越小。因此，组织树说明了一个群体中的集束数量和程度。
关键性的问题是一个群体的结构和流动性将如何影响合作的动力学。流动性依赖于个体在社会中的移动的难易程度，以及他们是否容易取得成功并扩展到结构。在复杂系统的框架中，系统的宏观性质是从下层的组分的相互作用中衍生出来的，这里在数学上用非线性演化方程来建模。
格兰斯和休伯曼在图6．17a－d中示意了对一个固定的社会结构中某些相转移的计算机模拟，其中由3个大集束构成了3层次的等级，每一个大集束又是由3个3元素的子集束构成的。图6．17d中的最终的总合作是由图6．17a中若干个单元的集束行动所导致的。这些单元相互加强，同时又能够推动一个层次上的单元进一步加入到合作之中。这种合作的增加可以影响结构中单元的合作，甚至可以进一步加入到合作之中。
在一个等级结构中的某个微小的合作行动，就可能引起大范围地转向整个组织的合作。这种一连串增加的合作将导致某个不动的平衡点。但是，具有固定结构的群体容易成长起来并超出持续合作的界限。在这种情况下，群体将迅速演化到它的总偏离的平衡状态。但是即使在这种界限以内，合作模式也是亚稳的，即单元之间的合作不可能长期保持，终归会过渡到发生突然的对称破缺，出现总的偏离。
在流动结构中，个体单元可以在组织中移动。个体根据他们所期待的长期利益而作出合作或偏离的决策。为了评价他（或她）在结构中的地位，他（或她）将把长期报酬与期望值进行比较，如果合乎他（或她）的期望，他（或她）就会呆下去，如果不合乎就会离开，离开的选择是随机的。当个体评价他（或她）的地位时，还会考虑突破现状而形成某种新集束的可能性，如果他（或她）感到这样做并不导致任何损失的话。个体单元是否容易取得突破，决定了取得突破的临界值，它是未来最大可能报酬的某个分数。
图6．18a－e粗略显示了一个流动组织中的相变。最初（图6．19a），群体中的所有成员（按每束4人划分为4束），都是处于偏离中。图6．18b表明，几乎其中所有的成员都已经依靠自己取得了突破。在这种情况下，成员们更倾向于转向某种合作的策略，实现了图6．18c。因为不确定性，成员中不时有集束之间的切换（图6．18d）。当一束变得太大时，该束就可能开始转向偏离。在这一转移阶段（图6．18e），越来越多的成员将取得自己的突破，并重复出现类似的发展。这种类型的循环已经在模拟的组织中反复观察到了。
正如在城市生长的情形（图6．11）或者迁移动力学中（图6．13…图6．16），对社会组织的计算机实验模拟不可能对个体行为得出确定论的预测，但是它们有助于人们理解社会动力学的敏感性和复杂性。因此，就有可能去实现适宜的环境和条件，从而改进相应社会系统中的人们的生活状况。
社会文化进化的模型必须考虑到多个相互作用的方面。如果一个社会是由多层、多部门交叉的耗散结构构成的，我们就必须找到合适的图像去说明它们是如何形成的。在包含相互作用的耗散系统的复杂发展中，新的宏观结构的形成从长期角度看就是一种分散化和非计划事件。而且，在每一方面都包含着许多或明或暗的激励和鼓舞着人的行为的思想、感情和预计。它们无法直接地加以量化，因为它们溶解在一条被称作“生活方式”的洪流之中。然而，一个社会的生活方式是一种典型的社会文化的宏观现象，依赖于多种相互作用的可以鉴明的因素：诸如与经济、技术、工作、旅行、生态和传播媒介相联系的条件状况。
当代世界中，技术的进化已成为一种变化的推动力量，影响着多种多样的生活方式要素。对于自组织过程，一种显著的特征是，技术的发展是自催化的，每一种创新都催化下一种创新的产生。一种主导的思想（“范式”）是把技术和社会进化解释为技术相继被取代的结果，即一种人工物被另一种人工物取代，照此从增长到饱和的发展就可以进行数学建模，表示为相互关联的逻辑斯蒂曲线。断言技术的进展是通过一系列的相变和取代而进行的，意味着它们可以看成一系列相继的逻辑斯蒂曲线。每一条曲线都达到了某种饱和水平。随着每一水平的进化创新，就发展起一条新的逻辑曲线的相变。
在6。3节中，我们已经讨论了技术中的这些相变是与经济的增长或衰退相关联的。计算机和信息技术的发展已经前所未有地影响了几乎所有领域中的人类生活方式。看来可以将其比作一种准进化过程，即产生出复杂性不断增长的计算机和信息系统的过程。当计算机科学家们谈论新一代计算机超越了老一代计算机的复杂性时，就运用着赫伯特·斯宾塞的术语。事实上，系统功能的复杂性已经增加了。但是，另一方面，例如，问题的复杂性（由其所用计算时间来度量）就已经减少了。问题复杂性的减少就是这些技术的准进化过程的一种序参量。
计算机和信息技术系统已经成为社会文化发展中的一项至关重要的技术，以准进化过程进化着。这种过程的复制作用具有某种信息模式，它们构成了文化，并以变化着的方式从这一人群传播到另一人群。与分子和初等有机体不同，人们有其自己的意向性，信息模式的传播过程不是通过机械式模仿来实现的，而是通过通信来实现的。将其与基因相比较，这些复制作用常被称作“縻縻”（memes）。它们包括思想、信念、习惯、道德、风尚和技术等等。
任何能够通过信息通信方式传播的模式就是一种魔摩，甚至在其人类宿主无法表达它或是没有意识到它的存在时也是如此。重要的是，认识到人类文化的复制子是縻縻，而不是人们。正如卡尔·波普尔主张的，我们能够改变我们的思想，使得推动文化进化的不是人们的选择，而是“让我们的理论替我们死亡”。
在复杂系统的框架中，我们当然可以谈论在数学演化方程的抽象意义上的系统“进化”。具有其特殊生物化学机制的生物进化，只是标志了�
