所以我们需要记住，网络、网络科学、网络图表是对极端简化的极端简化。这里有两步抽象化。第一步是应用的、认识论的，它创造了地图。它将世界现象还原为一系列的节点和边缘。第二步是纯粹的网络理论，也就是数学式的，它产生数学公式，从而再生产出在第一步中被抽象化了的东西。 所以，关键在于模仿即真。如果你能再生产出你先前所抽象的东西，那么你就逐渐掌握了因果性的基础。 网络科学主要基于网络算法、推荐系统和搜索引擎。网络科学的核心原则是同质性。同质性公理即相似产生联系，物以类聚人以群分，喜欢意味着喜欢所喜欢。这是一篇被引用最多的关于同质性的文章的摘要。 [caption id="attachment_1644" align="alignnone" width="810"]

麦弗逊（Miller McPherson），洛文（Lynn Smith-lovin）,库克（James M Cook）,物以类聚：社交网络中的同质性，Annu Rev.Sociol.2001.27:415-44。[/caption] 它说，同质性将社会和地理联系起来，事实上正是这样的网络观念给作为生态的网络的观念打下了基础。所以在网络科学的核心处，是一种生态的隐喻。 同质性是协同过滤算法的基础，协同过滤算法的操作方式是把用户归并成群集，它基于类似特征、类似意见来结构网络。举个简单的例子。

通过比较电影和用户之间的协同系数，这些连线可以表示不同用户对同一部电影的评分，同样也可以表示同一用户对不同电影的评分；比较这些协同率的级别，就能按差异最大的和最相似创造出电影和用户的邻居关系。然后再结合基于用户和电影的倾向性而预测评分的公式，创造出协同过滤算法的基础。 重点在于，你被置于一种基于你的强烈好恶的邻居关系中，所以你越反常越容易被预测。协同过滤算法结构网络的方式是制造群集，就如“邻居”一词所示，它是基于隔离和红线的观念的。 所以我们如今处在回声室中，这实在没什么可惊讶的，因为一种退步的身份政治观念正驱动着网络政治，驱动着网络科学和同质性。这是一本著名的网络科学教科书对同质性的定义。 我很尊敬乔恩·克莱因伯格（ Jon Kleinberg）和他的同事，但大家看看这个定义是基于什么样的假设。

图片文字——同质性：规定社交网络结构的最基本观念是同质性——也就是人以类聚的原则。你的朋友并不是从潜在人群中随机抽样出来的。总体上看，你的朋友在种族、民族上与你类似；年龄也相仿，性格也或多或少类似，还包括居住地、职业、富裕程度、兴趣、信仰和观点，都与你相仿（伊斯利（Easley）和克莱因伯格（Kleinberg）<fn>Jon Kleinberg; David Easley (2010). Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World. Cambridge, UK: Cambridge University Press. ISBN 0-521-19533-0.）</fn>。 所以，根本上，作为基本原则的同质性将它所划定的隔离强加给我们并将其自然化。 而且，同质性视个体而非机构成为区隔的原因。我们必须意识到区隔与同质性深刻的关联。拉扎斯菲尔德（ Lazarsfeld）和默顿（ Merton）1954年最先在《作为社会过程的朋友关系：实质分析和方法论分析（Friendship as a Social Process: A Substantive and Methodological Analysis）》<fn>Lazarsfeld, P. F. and Merton, R. K. RONKEYLAF (1954). "Friendship as a Social Process: A Substantive and Methodological Analysis". In Freedom and Control in Modern Society, Morroe Berger, Theodore Abel, and Charles H. Page, eds. New York: Van Nostrand, 18–66</fn>提出同质性这个术语，但在同一章节中他们还构造了异质性一词。 网络科学总是从这篇文章中引用同质性概念，但有一点被完全忘却了：他们的同质性概念基于对美国居民邻里关系中的区隔的分析。这并不令人吃惊。 而且斯菲尔德和默顿也并未将同质性假定为基本原则，而且他们也不认为同质性是天然的。事实上，这正是他们提出的问题，他们关心多样化的动态是可能的，异质性和同质性都是可能的。所以，同质性以及他们被引用得最多的章节（但并未正真被仔细阅读）仅仅是朋友关系中的一种情况。而同质性在当前的网络科学被视作常理，这正是对这段历史的遗忘。 从地图到模型，同质性不再被视为问题，而成了解决方案，它不再是需要掂量的东西，而成了自然而然的东西，而它正是内嵌在网络中的不平等的原因。把同质性当做起点，也就预定了终点。如果设定了同质性，那么区隔就会复苏。作为基本原则的同质性强加了它所划定的区隔。 把同质性当做显然的和自然的，克莱因伯格和伊斯利认为最容易发现的同质性效应就是邻里和城市在民族和种族上的同质。所以区隔被当做同质性自然而然导出的一个例子。 为了解释这一点，他们转而援引托马斯·谢林（Thomas Schelling）著名的区隔模型，它显示了地区性的同质性如何产生全球范围的区隔图式。

这个模型中有两种能动者，你要么是x，那么是o，x与o依据比如种族这类不可变的范畴而区分。这一模型预设的是，每个x和o都有特定数目的邻居与他们类似。这个模型假设当没有足够多相似的邻居在周边，这些能动者就会不开心、就会搬走。在每个阶段，当相似邻居小于3个时，不开心的能动者就会搬走。 这个模型带来的问题是，融合是及其难以达到的，照克莱因伯格和伊斯利所说，从一个随机的起点开始，一个能动者集体是非常难以找到融合图式的。 也许是吧，但是除非你抹除了美国的种族区隔历史，或根本不了解它，这个模型才可能是有效的。成为少数族群的欲望并非是天真的。如果你考察美国的种族隔离历史，这种依法的、强制的隔离，避免成为少数族群的欲望，当邻居“倾斜时（tipped，指的是谢林的种族隔离模型（Schelling’s tipping model））”就也想要搬走的欲望，解释了“白逃（white flight）”现象，而白逃是对70年代公民权运动的反应。 或者说它是对反种族隔离的反对。如果你用它来解释绅士化，就好像说穷人天生喜欢和穷人住在一起，所以就好像并非由于租金和税收增长而导致人们搬离，而是因为穷人天生喜欢和穷人住在一起。同质性更加令人不安的一点是它重新将恨定义为爱：爱就是爱同类，也就是逃离异类的欲望。 托马斯·谢林的原始出版物澄清了这些对机构的、经济的因素的抹除。 谢林1971年出版的种族隔离动态模型正是公民权运动的核心问题，而在此之前的一年发生了“废除种族隔离校车”事件。他的分析力图解释为何会有邻居“倾斜”的现象。他公然说种族隔离中的两个主要的过程可以被省略：他说他不考虑机构结构，即便它们很重要，他更不会考虑奴隶制和种族隔离制；同时身为一个经济学家，他不考虑经济因素，这令人诧异。我们看到他对抹除这些范畴的公然接受。而且他说“在这个模型的核心是不可动摇的、黑白分明的差异”。所以他假定了人群会彻底分成两个群体，每个人的身份都是永久的和可辨别的。 所以每个人都能观察出有多少其他范畴，每个人都能识别出有多少白人和黑人占据着他们的领地，任何人在任何时刻都有特定的位置。无论如何，这些假设都是很麻烦的，它们抹杀了种族的流动性，尤其是美国的种族身份的流动性。这个时期，在美国种族并不基于肉眼可见的差异的部分原因是“一滴血原则（one drop rule）”。 所以，在许多方面，种族隔离的兴起正是因为可见的差异并不足以确保种族识别。所以这个模型抹杀了数十年的批判性民族研究、性别、性倾向（sexuality）研究的学术历史。它抹杀了所有关于性别和种族的流动性、述行性问题。它抹杀了种族是社会性建构这一批判观点，而这一观点在纳粹大屠杀的恐惧之后曾被广泛地接受。我们看到一些关键文本讨论了、揭露了、记录了在启蒙时代兴起的现代种族观念，它是殖民和奴隶制的核心，它在人种改良学时代达到顶峰，在二战后开始有所转变，而在基因时代又再次出现。 所有这一切都被网络科学忽视了，它设定差异是不可改变的简单存在。那么，怎么办？ 所以，第三部分叫做“拥抱不适，拥抱未来” 重点在于，我们当前所预见的未来并非不可避免。我们不必放任自己去扩大回声室。我们可以想象自我抵消式的预言模型，可以用它们来想象和争取不同的未来。虽然这需要比网络算法更多的东西，但我们不妨从网络算法开始。 我们来看看 乔安席森（ Jo Ann Sison）和沃伦·萨克（Warren Sack）的挑战，他们搭建了民主搜索引擎，这个引擎会给用户提供最多样的结果，而非最流行的。 它挑战了所谓“流量计数”的假定，如果我们得到阅读量最小的文章而非最多的会如何？如果我们拥抱不同的条件、不同的初始设定会如何？我们还看到威﹒哈特（Vi Hart）对谢林的重新构想，她的数学模拟叫做“多边形的寓言”，令人赞叹。她的模型不基于与同类相处的欲望，而是破除隔离的欲望。它揭示的是初始条件的历史性的重要性，以及这些条件如何依赖重复的行为。

在来看看哈雷尔（Fox Harrell）的工作，他是计算媒体研究的先驱。他处理的问题是“人工智能是否能产生更加人性的互动”，他没有接受现下对种族、性别、阶级和性存在的区分，这些区分是不可变的，或者即便可变也只是简单范畴，只描述了节点。他所提出的是一种“高级身份表示”方法。这个计划要产主体认同的计算模型，主体认同现象与例如边缘化这种分类中的特殊形式有关，而它在工程架构中被忽略了。他已经完成了一个叫做“奇美拉：守护者”的系统。“守护者”是一类，而你是被边缘化的另一类，你得与守护者沟通才能前进。他称这个系统处理的是郭伏门（Ervin Goffman）的“污名（stigma）”概念，并且对抗“身份通行（identity passing）”的观念。 必须留意，仅仅强调身份的流动性或解构身份是不够的。现行的范畴是极其交错的。而哈雷尔的批判性工作处理了人工智能所包含的创造性。他问到：“人工智能是否能产生伟大文学作品，比如埃利森（Ralph Ellison）所写的《隐形人》，的影响力。”通过强大的想象力和文学创造力，人工智能是否能让读者经验到社会中的不可见的东西。它是否能引导创造一个更加正义的世界？ 除了新型的人工智能，我们还需要新型的关联理论，要避免以平庸的、往复式的朋友关系概为前提，这很危险。如果关联意味的不是朋友关系，而是冲突或者无关将会如何？会有什么别样的集群形式和别样的搜索模型出现？当前的社交网络绝大多数都以往复双向式的关联来运作，如果我们提出一种单向的或多向的关联方式，会如何？ 大家想想，朋友关系根本上、传统上来说是单向的。我喜欢你，但不见得你就总是喜欢我。如果我们认真考虑下单向的朋友关系，我们能如何搭建和思考别样的模式？ 我们还需要酷儿化（queer）同质性，这个概念就其本性来就很酷儿。同质性难以处理异性恋问题，如果任何事物都能被按性别区分，女性、男性，你就不清楚会有什么样的配对可能。有趣的是，虽然麦弗逊（ McPherson）在他的文章里指出柏拉图和亚里士多德主张同质性，但他在注脚里写到，柏拉图和亚里士多德在其他地方也说过，异性相吸。所以，认为柏拉图和亚里士多德预见了之后社会科学的发现，并不恰当。 阿美德用酷儿性（queerness）一词来表示在某些特定的规范下的不适。不适感正是受到身体与生活中长期存在的东西的影响。为了以不同的状态来适应这些规范，我们还需要拒绝舒适的观念。同质性总是出于舒适的观念，也就是说，处于类似的人群中，你会感到舒适。但转念一想，其实身处相似人群中是最不舒适的了，但我们往往忘记这一点。所以，与阿美德一道，我们可以想象新的初始设定，新的介入形式。 但最后，我们还需要重访历史，重新开启批判理论、批判民族志研究，我们需要更好的理论。在文化差异和认同问题如此要紧的时刻，人文领域和批判理论却抛弃了这些问题，实在令人惊讶。 所以，让我们创造新的联盟、新的剧本、新的理论，让我们充分地成为这场被苍白地称为“大数据”的戏剧中的重要角色吧。谢谢。   https://vimeo.com/206591086

第一届网络社会年会主题报告 | 全喜卿：以同质性治理——作为区隔的网络科学