大连网络营销的要素

 

在1998年，Albert-László Barabási、Réka Albert等人合作进行一项描绘全球资讯网的研究时，发现通过超连结与网页、文件所构成的全球资讯网网路并不是如一般的随机网路一样，有着均匀的度分布。他们发现，全球资讯网是由少数高连接性的页面串联起来的。绝大多数（超过80%）的网页只有不超过4个超连结，但极少数页面（不到总页面数的万分之一）却拥有极多的连结，超过1000个，有一份文件甚至与超过200万个其他页面相连。与居民身高的例子作类比的话，就是说大多数的节点都是「矮个子」，而却又有极少数的身高百丈的「巨人」。Barabási等人将其称为「无尺度」网路。

 

2. 流行病临界值

 

流行病或网路病毒在复杂网路中的传播也是复杂网路研究的方向之一。在均匀网路如ER模型随机网路或小世界网路中，如果考虑易感（S）→感染（I）→ 易感（S）的SIS模型，那么存在一个与网路特性相关的临界值，当有效传播率高于这个临界值的时候，传染病会在网路中传播并稳定在某个恆定密度上（激活相态）。而当有效传播率低于这个临界值时，传染病会很快逐渐消亡（吸收相态）[2]:73-74。对于无尺度网路，由于度分布不均匀，临界值比较小。对于 BA模型，临界值为0。也就是说，只要有效传播率大于0，病毒就能有效传播并达到稳定[24]。而对于有限规模的无标度网路，临界值大于0，但会在均匀网路的十分之一左右。因此，无标度网路对于病毒传播的抵抗性较均匀网路脆弱得多[25]。

 

3. The Tipping Point

 

观念、行为、讯息及产品经常会像传染病一样地发作蔓延，很多社会问题本质就像人类歷史上的各种瘟疫，随时可能因为小小的变数而逆转形势，解决问题的关键在于找出逆转点。

 

葛拉威尔特别举出几种新观念及新趋势的天然传播者，他们能够引发口耳相传的效应，亦举例说明，只要稍微更动我们週遭的环境，就能引导集体行为向上提升。