與 多 人 聯繫 ， 而是 與 廣為 人 知 的 掌權 者 或 政治家 等 名人 之中 的 要角 ， 也 就 是 僅僅 與 極 少數 的 頂尖 人物 有所 聯繫 。 從 特徵 向量 的 角度 來 看 ， 這些 幕後 黑手 就 是 網絡 的 中心 。 若 以 各位 讀者 熟悉 的 例子 來 說明 ， 規模 最 大 的 搜尋 引擎 谷歌 所 採用 的 網頁 排名 系統 （ Page Rank ） ， 其中 決定 搜索 引擎 刊登 順序 的 演算法 ， 也 是 基於 「 特徵 向量 中心性 」 所 創 。 谷歌 搜尋 引擎 的 演算法 認為 ， 有 大量 網頁 刊載 其 網址 連結 的 網頁 很 受 歡迎 ； 在 這 種 被 大量 連結 的 網頁 上 刊登 連結 的 網頁 又 更 受 歡迎 。 也就是說 ， 比起 從 乏人問津 的 網頁 所 連結到 的 網頁 ， 備受 歡迎 的 網頁 連結 的 網頁 ， 在 搜尋 引擎 上 的 分數 會 更 高 。 據說 這 學說 一 開始 是 基於 「 優秀 的 論文 ， 是 被 引用 數 多 的 論文 」 這樣 的 思路 而 來 的 。 事實 上 ， 在 選拔 諾貝爾獎 等 獎項 時 ， 也 是 為了 讓 論文 被 引用 次數 多 的 人 成為 後 補 的 一 項 條件 。 先 補充 說明 一下 ， 最近 谷歌 搜尋 引擎 的 演算法 也 不只 網頁 排名 了 ， 它 改成 會 根據 二百 個 以上 的 指標 來 演算 排名 ， 比如 這 個 網站 收錄 了 多 有 幫助 的 資訊 ， 以及 資訊 品質 或 網站 經營 者 的 可信度 等 。 以上 ， 四 種 中心性 的 相關 內容 都 介紹 完畢 了 。 至於 這 四 種 中心性 之中 哪 一 項 比較 重要 ， 得 按照 看法 或 脈絡 來 決定 ， 無法 一概而論 。 但 有 一 點 可以 確定 ︱ 世界 上 成功 的 企業 都 位於 第三 項 「 中介 中心性 」 中 亮相 的 「 樞紐 」 位置 。 在 參考 這些 內容 的 同時 ， 第五 章 會 解說 在 本 書 的 人脈網 建構 過程 中 ， 該 如何 爭取 「 樞紐 」 位置 的 具體 方法 。 「 無 尺度 網絡 」 的 特色 接下來 要 介紹 的 網絡 理論 ， 是 「 隨機 網絡 」 （ Random Network ） 和 「 無 尺度 網絡 」 （ Scale-free Network ） 。 隨機 網絡 ， 指 的 是 節點 分布 的 巔峰 在 正中央 附近 ， 左右 對稱 牽引出 長長 的 末端 這 種 正規 的 網絡 分布 。 若 以 人類 身高 來 舉例 ， 大部分 成人 的 身高 在 一百五十 到 一百八十 公分 的 範圍 ， 身高 十 公分 或是 三 公尺 的 人 絕對 不 存在 。 然後 ， 其 網絡 分布 的 外觀 約莫 如 圖 8 的 山形 。 與 之 相對 ， 無 尺度 網絡 的 構造 是 ， 一 部分 的 節點 擁有 大多數 的 連結 ； 另 一 邊 ， 大部分 的 節點 只 有 少數 的 連結 。 無 尺度 網絡 就 是 尺度 自由 （ scale-free ） 的 意思 。 常 被 拿來 當 無 尺度 網絡 範例 來 舉例 的 ， 是 全球 資訊網 （ World Wide Web , WWW ） 。 全球 資訊網 是 藉由 網路 上 提供 的 超 文本 系統 （ hypertext system ） ， 將 網頁 作為 節點 ， 各 個 節點 以 超 連結 聯繫 起來 的 網絡 。 我們 知道 ， 這裡 有 極 少數 的 網站 會 聚集 大多數 的 連結 ； 相反 的 ， 大部分 的 網站 則 都 只有 少之又少 的 連結數 。 另外 在 性 關係 上 ， 多數 的 人 一生 中 只 與 幾 個 人 有 過 性行為 ； 另一方面 ， 一 部分 極端 的 人 則 與 超過 一百 人 關係 匪淺 。 在 這 個 前提 下 才 會 有 人 認為 ， 這些 與 多 人 產生 性行為 的 少 部分 人 的 存在 ， 導致 了 愛滋病 或 性病 傳染 蔓延 （ 《 連結 ： 網路 新 科學 》 〔 Linked: The New Science of Networks 〕 亞伯特 ︱ 拉茲洛 ． 巴拉巴西 〔 Albert-László Barabási 〕 著 ， 珀修斯 圖書 集團 〔 Perseus Books Group 〕 ） 。 而且 還 有 航網 、 電網 ， 或是 學術 論文 的 引用 等等 ， 世界 上 有 許多 網絡 的 構造 都 是 無 尺度 網絡 。 以 航網 來 說 ， 串聯 大多數 國家 的 樞紐 機場 是 少數 ， 反而 大部分 的 機場 只 飛 少量 航線 ， 這些 現象 就 是 最 好 的 例子 。 無 尺度 網絡 的 特色 ， 在於 它們 面對 偶發 問題 時 異常 強悍 。 像 高速 公路 這 種 隨機 網絡 ， 上面 若 發生 什麼 災害 而 使 多 個 節點 被 破壞 ， 那麼 陸地 便 像 孤島 一樣 ， 道路 斷 得 彷彿 斷垣殘壁 。 然而 在 無 尺度 網絡 中 ， 卻 還 能 留下 好幾 條 可以 繼續 使用 的 路線 。 據說 網路 原型 的 「 ARPAnet 」 系統 ， 原本 是 為 軍用 而 研發 的 東西 ， 是 一 種 可 強力 抵抗 外部 攻擊 的 分散性 網路 ， 從 這 一 點 應該 就 能 窺見 這 種 特性 的 本質 了 。 社群 網站 上 新 出現 的 「 優先 連結 」 原型 那麼 ， 這 種 無 尺度 網絡 和 「 人脈 」 又 有 什麼 關係 呢 ？ 前述 《 連結 ： 網路 新 科學 》 一 書 的 作者 ， 同時 也 是 聖母 大學 教授 的 巴拉巴西 與 他 的 學生 雷卡． 亞伯特 （ Réka Albert ） ， 提出 了 BA 模型 （ 巴拉巴西 ︱ 亞伯特 模型 ； Barabási–Albert model ） ， 是 一 套 能 實現 尺度 自由 的 網絡 。 假設 現在 有 一 個 十 人 構成 的 人脈網 。 只要 在 這 個 網絡 裡 加入 新人 （ 節點 ） ， 就 會 使 它 成長 ； 但是 如果 新人 不管 與 誰 聯繫 都 是 同等 概率 ， 也 就 是 必 為 十分之一 的 機率 ， 那麼 這 種 情況 就 不 算 尺度 自由 。 然而 這 世上 就 事實 而 言 ， 無 尺度 網絡 還是 屬於 多數 。 於是 BA 模型 就 尋思 ： 究竟 要 怎麼 做 才 能 建構出 這樣 的 網絡 ？ 以 前面 提到 的 例子 來 說 ， BA 模型 會 考慮 這樣 的 假說 ： 十 人 之中 ， 有 人 的 聯繫 對象 比 其他 人 還 多 ， 用 弗里曼 的 話 就 是 「 次數 高 的 節點 」 ， 新 節點 會 優先 聯繫 這 個 目標 。 這 在 專業 術語 上 稱為 「 優先 連結 」 。 於是 次數 愈 高 的 人 ， 之後 就 愈 容易 從 新 加入 的 人 身 上 獲得 更多 的 新 連結 。 比如說 ， 已經 在 臉書 、 推特 、 IG 等 社交 平台 上 與 許多 人 串聯 的 人 ， 或是 跟隨 者 數 多 的 人 ， 之後 很 有 可能 會 再 獲得 新 的 連結 ， 使 跟隨 者 不斷 增加 ， 這樣 舉例 應該 就 很 容易 理解 了 吧 ？ 在 社群 網站 上 也 是 ，