影响者，只代表社会与层级关系
罪魁祸首还是常识。营销顾问艾德·凯勒（Ed Keller）和乔恩·贝里（Jon Berry）曾指出：“有些人与社会的联系更紧密、见识更广、消息也更灵通。如果你是这种人，那你在日常生活中可能也会体会到，当你决定住在哪个社区，如何为退休生活投资，或者买哪个牌子的车或电脑时，不会随便求助于他人。”13所以，以下对认知的描述可能比较准确：回想一下，当我们寻找信息、方法或者建议时在做什么，就会发现自己确实更关注某些人。但是，前面已经讨论过，我们对自己行为的认知并不是对现实的完美反映。比如，一些研究表明，社会影响大多来自潜意识层面，它来自从朋友或邻里那里得到的一些细微的线索，而这些线索不一定是我们“主动求助”得来的14。而且我们并不清楚，当受到这些无意识的影响时，自己能否察觉到。比如，员工也会影响自己的老板，就像老板会影响员工一样。但是，或许员工可能会承认受到了老板的影响，而老板却不太可能承认自己受到了员工的影响，因为老板通常具有影响力，而员工不是。换句话说，我们对于谁影响了我们的认知，可能更多地反映了社会和层级的关系，而不是影响本身。
事实上，在关于影响者的研究中，最令人困惑的问题之一是，人们一开始对于影响者的定义就没有真正达成一致。最初，这个词指的是那些碰巧对朋友和邻里产生巨大影响的“普通”人。但实际上，各种各样的人都可以被称为影响者，无论是像奥普拉·温弗瑞（Oprah Winfrey）这样的传媒界巨头、像时尚杂志Vogue主编安娜·温图尔（Anna Wintour）这样的时尚引领者，还是明星演员、社会名流、人气博主等。这些人发挥影响力的方式可能有所不同，产生的影响更是千差万别。比如，一本不知名的书经奥普拉推荐，可能有机会登上热销榜。这是因为奥普拉的个人影响力在她经营的媒体帝国中得到了显著放大。同样，时装设计师希望能让著名女演员穿着他设计的礼服出席奥斯卡颁奖典礼，这也是因为女演员的表现会被大众媒体记录、转播和评论。当人气博主表达自己对某个产品的喜爱时，可能会有上万人读到他的博文。但是，他的影响力是否和奥普拉的推荐，朋友的推荐或其他人的影响力类似呢？
即使我们把问题细化到人与人之间的直接影响，不考虑媒体、名人和博主，衡量影响力也比简单衡量信息链的长度困难得多。比如，为了说明安娜和贝尔这一对朋友在一件事情上对彼此产生的影响，你需要说明，每当安娜接受某种想法或产品时，贝尔也倾向于接受相同的想法或产品。15然而，即便只追踪这一种关系也不是一件容易的事，而同时对多人进行追踪更是难上加难的事。因此，研究者不再对影响力进行直接观察，而是提出了很多影响力的具体表现，比如，一个人有多少朋友，发表了多少观点，对某个话题有多熟悉或关心，或者在一些性格测试中得分有多高等。比起影响力，这些表现更容易衡量。不幸的是，虽然这些表现看似是对影响力的合理替代，但它们都是基于人们受到影响的假设得来的，而从来没有人对这些假设做过验证。因此，在实践中没有人知道，谁才是真正的影响者。16
这种模棱两可的含义让人困惑，但它仍然不是问题的真正根源。如果我们能发明一种衡量影响力的完美工具，想必会发现某些人确实更具影响力。比如，对于身高出众的人，营销人员一点儿也不关心，只关心影响者。人们为什么会对影响者如此上心呢？在很多研究中，影响者被定义为，至少有三个熟人愿意向其寻求建议者。假设普通人仅能影响一个人，那么影响者的影响力就能达到平均水平的三倍。虽然这个差异是巨大的，但它并不能解决营销人员关心的各种问题，比如打造热门产品、激发公众健康意识，或者影响政治竞选候选人的当选概率等。这些问题要得到解决，需要影响千百万人。所以，即使每个影响者都能影响到其他三个普通人，仍然还有数百万人需要被发掘和影响，这与个别人物法则截然不同。事实上，这个问题也有解决方法，这就要求我们从网络理论中引入另一个相关而又独立的理论——社会感染（social contagion）理论。
社会感染＝偶然的影响者＋大量易受影响者
社会感染理论认为，信息和潜在影响可以像传染病一样沿着网络连接传播，这是网络科学中最有趣的观点之一。我们在第2章也看到，当每个人都受到他人行为的影响时，就有可能发生意想不到的事情。社会感染对于影响者来说也有重要意义。因为一旦考虑到感染的作用和范围，你就会发现，影响者的重要性不仅在于他直接影响的个人，还包括那些通过邻居、邻居的邻居等受到间接影响的人。事实上，正是通过感染，个别人物法则才得以发挥作用。如果恰当的影响者可以引发一场社会潮流，那么影响400万人可能只需要一小部分这样的人就够了。这不是划算，而是非常划算啊！因为发现并影响少数人与发现并影响数百万人完全不同，这从根本上改变了影响的性质。17但是，这就意味着个别人物法则不是一个假设，而是两个假设的融合。
第一，有些人比其他人更具影响力。
第二，这些人的影响力可以被一些引发社会潮流的传染过程极大地增强。18
几年前，我和道兹进行了一系列计算机模拟实验，对这两个假设的组合做了测试。由于这些模拟实验要求我们给出准确的影响力传播的数学模型，所以我们不得不将所有假设具体化，而这些细节在之前关于影响者的描述中均未被提及。比如，该如何定义影响者？是谁影响了谁？人们做出了什么选择？这些选择是如何受到他人影响的呢？我之前也说过，没有人真正知道这些问题的答案。因此，和其他建模实验一样，我们必须做出诸多假设，当然这些假设也有可能是错误的。为了面面俱到，我们考虑了两种完全不同的模型，这两种模型均被社会学家和营销科学家研究了几十年。19
社会名人的影响力真有我们想象的那么大吗
第一个模型是第2章提到的格兰诺维特的暴动模型的另一个版本。不同的是，在格兰诺维特的暴动模型中，每个人都能观察到其他人的一举一动，而在这个模型中，人们之间的相互作用由一个网络指定，每个人只能观察到相对较小的朋友圈里其他人的举动。第二个模型是“巴斯模型”的一种，该模型由营销科学家弗兰克·巴斯（Frank Bass）首先提出，用来解决产品采用上的问题，“巴斯模型”也以他的名字命名。这个模型与一个更古老的疾病传染模型密切相关，该模型曾被数学流行病学家用于研究生物疾病的传播。也就是说，格兰诺维特的暴动模型假设，个体会在一定数量的邻居的影响下采取某种行为，而巴斯模型则假设，“采取行为”的过程和感染的过程类似，易感染的人和被感染的人通过网络连接相互作用。20这两个模型听起来有些相似，但其实迥然不同，这一点很重要，因为我们并不希望得出的关于影响者的作用的结果过多地依赖于其中任何一个模型的假设。
我们发现，在大多数情况下，极具影响力的人确实比一般人更能引发社会潮流。但他们的相对重要性远没有个别人物法则认为的那么大。让我们以一个影响者为例说明这一点，假设此人可以直接影响的人数是普通人平均水平的3倍。那么，人们会自然而然地认为，在其他条件相同的情况下，这个人间接影响的人数是普通人的3倍。换句话说，影响者会表现出3倍的“乘数效应”。个别人物法则则宣称，其影响力会更大，而差异应该趋于“极端”。这与我们的发现截然相反21。一般来说，类似影响者的乘数效应是小于3倍的，在很多情况下，他们的影响力并没有这么大。换句话说，影响者可能确实存在，但他们并不是个别人物法则假定的那种影响者。
原因很简单，当影响通过某种感染性过程传播时，产生的结果更多地取决于网络的整体结构，而不是引发传播的个体的特性。就如同森林火灾一样，只有当风力、温度、湿度和易燃材料等条件同时满足时，大火才会在大范围的土地上肆虐。社会潮流的兴起同样需要传播网络满足适当条件。事实上，关键条件与那些极具影响力的少数人没有任何关系，而存在大量易受影响的人反而更重要，这些人也会影响其他易受影响的人。有了这群人，即使是一个普通人也能触发巨大的影响力——星星之火可以燎原。相反，若没有这群人，即便是理论上最具影响力的个体也不会产生太大影响。这样导致的结果是，除非你知道某个人在整个网络中所处的位置，否则就无法预测出他的实际影响力大小，无论你采取什么样的方法。
当然，在听说发生森林火灾时，我们并不会去想点燃这场大火的火星有什么特别之处。这种想法确实比较可笑。但是，当看到社会中发生特别之事时，我们却会立刻这样想：无论是谁引发了此事，他一定不是普通人。当然，如果在我们的模拟实验中发生了什么大事，必然是有人引发的。无论这些人之前看起来有多么普通，再回顾时，他们似乎完全符合个别人物法则，即“做了大部分工作的那一小部分人”。然而，我们通过模拟实验发现，这些人并没有什么特别之处，因为我们就是这么设计的。大多数工作并不是由一小部分起触发作用的人完成的，而是由更大一群易受影响的人实现的。因此，我们得出的结论是，那种有影响力的人，其能力和人脉确实可以把你的书推上畅销榜，或者把你的产品打造成热销产品，但这很可能是时机和环境的偶然结果。所以，这些人不过是“偶然的影响者”。22