· 信息在人之间的传输是传播。

· 交流、广播、互动是三种基本的传播形式。

· 传统媒体是固定组织下的传播。

· 弱组织是传播驱动的动态组织。

· 扩张模型、处理模型、指代模型是多度传播的三种基本形式。

· 大众传播是内容传播，社交传播是信用传播。

· 未来可以预判但无法精确预测。

· 流行取决于破窗效应与蝴蝶效应。

话说传播

媒介的变革决定了传播形式的变化，从原始的部落广场到现代化的网络聊天，每一种技术变革都改变了我们生活方式，传播形态有着清晰的进化路径。

问题与思考

1. 鸟语是信息吗？鸟语与人言有什么区别？

2. 媒介部分传播场景中“现场、渠道、连接”说的现场与广场是什么关系？

3. 传播与沟通是有什么区别？

4. 交流、广播、互动是怎样发展的？

5. 广播具有哪些具体形式？

6. 真实感与现场感的联系和区别是什么？

我们常常把信息传输相关的问题归到传播上，那么，什么是传播呢？传播这个概念不同的时候理解起来会有较大的差异，一方面，可以把传播理解成信息在媒介里的传输，另一方面，当投影机向墙上投射画面的时候，我们并没有当作是传播。在媒介部分，研究的是人如何感觉事物，以及人如何借助媒介认知世界、改造世界。那么，人与人之间如何传递这些感觉呢？这就是传播最接近的意思：传播是指人与人之间的信息传输，即传输各自对事物的认知^[57]。

说传播是人与人之间的信息传输，并不是人作为信息传输的起始点、终结点有什么特殊之处，而是强调信息是属于人的，需要人来解读，传播只有针对解读者才有意义，相比之下，技术设备则只是纯粹的信号传输^[58]。把传播理解为人与人之间的信息传输，与把传播当成一种纯粹的技术有重要区别，其含义要比信息传输窄很多，但确定了传播以人际为出发点的核心。

传播更狭义的理解是媒体传播，研究类似电视台、杂志社等大媒体产生的信息如何传播给大众。媒体传播也常称为大众传播或者公共传播，研究的是公共信息在大众群体里的传播，关心一条信息如何影响大众，如果这样理解的话，私人之间的交流就不属于传播的范围。

网络媒介出现之前，不同的传播采用的媒介并不相同，比如报纸和电视采用的媒介是不同的，随着网络媒介的普及，几乎所有的传播形式都可以迁移到互联网上：打电话、看电视、看报纸、听广播……不仅不同媒体开始采用相同的媒介，公共传播与私人传播也采用同一种媒介，都是网络媒介，这样，传播从公共领域向私人领域扩张，并融为一体。

沟通：鸟语人言

人类复杂的语言与鸟毫无意义的喳喳声具有相同的起源。

早晨的树林里，鸟儿叽叽喳喳地叫着、蹦着，像在开重要的会议，一边欢叫一边互相梳理羽毛，鸟的叫声听上去非常丰富，让动物的世界充满了生机，然而，如果只听叫声而忽略掉那些蹦来跳去的鸟儿，除了觉得鸟叫的声音很悦耳外，我们并不知道鸟叫有什么意思。从媒介的角度，就是只有本义而没有含义，缺乏媒介指代，没有指代的声音不包含信息，被转述便只是噪声和信号。早期人类的声音也没有指代内容，脱离了人、脱离了当时的说话场景就没有意义。任何两个人之间对话——如果叫对话的话，只是完成当下的一个任务。比如追兔子时的协调步调一致，声音只是人行为的附属品。

无意义的叫声与有意义的语言

语言赋予了声音本义之外的含义，让每句话、每个词都包含信息。人在受到惊吓时，面对自己的同伴，不只表达自己的恐惧，还可以用语言说出自己看到了什么，这是沟通的开始，人际的交互传播称为沟通。

两个能够顺利使用媒介认知事物的人未必就能够实现沟通。一个只说中文的人碰到一个只说英文的人，虽然他们都知道自己看到了什么，但要让对方听明白，他们即便连比画带喊叫，也会失效。了解到两个人未必能够沟通非常重要，因为不管人如何理所当然地觉得“信息独立存在”，信息必须依附于认知的人才有意义，媒介指代中，信息属于接收信息来感觉事物的人，在人际沟通中，信息不仅依赖于听话的人，也依赖于说话的人，沟通需要建立在人们有共同认知的基础上，也就是媒介具有相同或者类似的指代。

交流：部落广场

原始部落的人们聚集在广场，是人类最古老、最广泛的现场交流方式。

沟通也叫交流^[59]，用沟通一词的时候强调大家达成共同的想法，用交流一词的时候强调信息传播的双向形式，交流最开始发生在自然媒介上，自然媒介的传播场景称为现场，因此，交流也是现场交流，交流是传播的第一种形式。

回到口口相传的时代，一群人站在部落前的空场上，人们通过嘴、耳朵和眼睛直接交流，互相看到、听到，感觉到彼此的存在，这就是原始的部落广场^[60]。广场是全部互相连通的，将任何两个人一组、三个人一组、四个人一组……进行划分，每个组的人都可以互相联系、互相发送信息，能够实现几乎任何形式的交流，称为全连通。部落广场是自然媒介的现场，部落广场上的交流是现场交流^[61]。

交流的范围有限，常常被固定的边界区隔开，比如会议室的墙，墙和关闭的门组成了封闭空间，是会议室“现场”的可见边界。现场也可能像部落广场那样没有可见的边界，但会存在一个使用上的边界，露天开会的时候，虽然空间上没有一堵围墙，但参加的人是固定的，边界由参会的人决定。

一片空阔地，只要进入到这片空间，就能听得到，传播是全面覆盖的，同在现场，任何人发言大家都能听得到，参与的人不受所处位置的影响，可以到处走动，不管在原始的山洞或者现代的办公室，甚至远离尘世的高山顶上，人们处在一致的交流背景^[62]中，你能看得到、听得见的，我也能看得到、听得见，一致的体验让现场具有充分的参与性、平等性，交流具有最大的包容性，是最常见也是最容易实现的传播方式。

现场交流时想和身边的人说话，不管在哪个方向上，难度是一样的。一个原始社会的人，活动能力强则活动范围大认识的人也多，活动能力小则活动范围小认识的人也少，如果不考虑地形的影响，他们的活动范围常常接近圆形，交流在各个方向上表现一样^[63]。

上面探讨的是现场交流的静态情景，实际情况要复杂一些，下面再做一些延伸探讨：

设想一个露天的广场，中心站着一个老人在给大家讲故事，一个年轻人走过来加入了听故事的人群，一会儿，一个急着要上厕所的小伙子从人群跑出去……就这样，不断地有人加入、离开，广场的边界是不稳定的，随着时间会发生或快或慢的变化。

在空旷的地面上，面积很大、人很多，站在中间的人高声演讲，离得近的人可以清晰听到他说的话，听讲的人表情也能被演讲的人看到。随着距离增大，越远的人越听不太清演讲，听讲人的表情也无法让宣讲者看到，如果此时演讲的人把手拢到嘴上，能听清的范围会扩大一点，但表情远一点还是看不清，随着距离增大到一定程度，传播不再能到达，广场上对等的传播规则被破坏，所以，现场交流的范围是有限的。

广播：扬声器、电台、杂志

从大嗓门到广播，寻求更多听众是获得传播效率的第一步。

基于生理的交流能力，嗓门大小有限，耳朵的灵敏度也有限，只能维持小空间、少数人之间面对面的现场交流，随着交流的日益频繁，传播距离扩大、信息量增多，现场交流很难满足传播的要求。怎样提高传播水平呢？人与人的交流在于能够听得到，要想让更多人听得到，就是要把声音传到更远的地方。人们开始寻找新的办法，首先是提高说话的音量。

提高音量常见的方法是用扬声器。电子扬声器能够放大声音，在广阔的空地上使用扬声器，声音能够传得更远，覆盖更大的范围，用了扬声器的人就像是拥有了一副更有力量的“大嗓门”，能够说给更多的人听。扬声器能够扩大听众范围，但是，从听的角度，听众并不都有扬声器的“大嗓门”，很难与拿扬声器的人对上话，大礼堂台上老师眉飞色舞地讲着，大家坐台下听讲没问题，但因为距离远，台下人想说给老师听却很难，也就是说，扬声器只提高了单向的传播能力。

单向的广播

光用扬声器扩大音量不是个好办法，声音太大坐在它附近的人受不了。扩大传播范围还可以通过把扬声器与说话的人分离的方式实现：广播电台将播音员的声音送到分散各地的许多个收音机上，声音先通过无线电完成远距离传输，再借助收音机，播音员的声音能被每个收音机边的人听到。与扬声器类似，收音机也只能单向传输，听众可以听到收音机里主持人说话，但听众没有反馈通道，听众说的话传不回主持人耳朵。当然，有人认为听众可以写信或者打电话给主持人，不过，这不是通过无线广播的媒介实现的，不是对等的方式。

我们把类似扬声器、广播电台的传播形式叫作广播，广播是一种受限的信息传输，信息单向地从发布者到接收者，广播是传播的第二种形式。

广播需要借助工具：人造媒介，不只是收音机、电视或者校园里使用的高音扬声器是广播，报纸、杂志也是广播，小区内张贴的海报，电线杆上的寻人启事也都是广播。在拓扑结构上，广播是一人对多人的信息传播形式。广播是机械媒介时期、电子媒介早期最常见的传播形式，单向的传播容易实现，在一些需要更多人获得信息的场合，牺牲反馈提高效率是值得的。比如新闻传播。

广播方式的信息发出者并不一定是一个人，也可能是一个集体，新闻媒体就是大型的集体单位，几乎全可以归成广播模式：报纸、杂志、电台、电视台等，正是因为广播的中心属性非常强，工业时代的公共信息由少数的信息中心——媒体^[64]控制着。

广播是通过什么实现的呢？自然媒介是通过现场扩音器实现的：扬声器把一个人的声音放大，形成与其他人不对等的单向传播；机械媒介是通过渠道实现的：报纸、杂志的发行，报社建立的庞大发行队伍维持着单向的信息传播；电子媒介是通过连接实现：广播电台、电视台专门的无线电或者有线电视网络将信息单向送到千家万户。

传播场景与传播形式并不是一一对应的，广播可以发生在现场、渠道以及网络连接三种传播场景下，交流可以发生在现场和网络连接场景下，交流也可以发生在渠道上。比如相互写信，只不过周期非常长。

从信息是单双向的角度来研究传播，许多传播方式看上去会产生“信息与人无关”的错觉，实际上信息与人的所属关系只是从表面转为隐含，或者从直接转为间接，广播形式下的信息跟所有的接收对象有关，传播形式的变化恰恰反映了参与传播的人之间关系的变化。

释放传播的自由度

减少传播要素之间的相互约束，释放传播更高的效率。

从交流到广播的发展动力来自哪里？

人类早期直接的沟通意味着发言人、听众、说的话，三者紧密结合在一起。也就是说，你跟朋友说“明天中午午餐吃什么”的时候，你们肯定在隔着不远的地方，而且这句话如果脱离开你们两个人中的任何一个，也不再有意义，说话的内容是跟说话的双方紧紧相关的。没有人就没有说话的主角，也没有听话的主角，也不会有无缘无故的“话”独立于说话的人之外。

随着人类语言能力和技术的进步，有了可以记录说话内容的工具，机械时代的印刷文字、符号图像，电力时代的录音、录像，说过的话、写过的字可以脱离于人而存在。比如一本书、一段录像。交流的内容不再需要与具体的人绑定在一起，发言人、听众、说的话可以相对独立存在。

怎么认识交流内容与某些具体的人无关呢，下面列举几种具体情况：

第一种，与具体听众无关。比如演讲，老师在讲台上通过麦克风说话，通常并不因为下面多一个学生或少一个学生而有什么异样，这个课不是讲给某一个具体学生的，相比之下，老师单独辅导某个具体学生则是沟通。

第二种，与具体发言人无关。比如通知，学校贴在布告栏里的通知，与通知的许多对象都有关系，但具体是校长来发布还是教导主任来发布，则没什么区别。

第三种，与具体听众和具体发言人都无关。比如教材。

借助人造媒介，传播并不需要各传播要素^[65]紧密相连，说话的人、听话的人、说的话可以相对分离，交流的紧密性被打破之后，能够创造出比早期沟通更高的传播效率：老师站在讲台上能够同时给许多而不是一个学生授课，通知栏可以在校长或者教导主任生病或者繁忙时由其他人代行发布，教材能够让一代又一代的老师和学生受益。我们把沟通要素之间紧密性被打破的情况叫作传播解耦。

传播要素互相分离，问题来了，传播是人与人之间的信息传输，与听众无关的演讲还是传播吗？依然是传播，演讲与听众无关，准确地说只是与“具体听众”无关，多一个听众少一个听众对演讲没有什么影响，但如果台下空无一人呢？如果教科书再也没有一名学生学呢？说到底传播要素分离后，传播依然需要在人与人之间形成封闭的循环，只不过，闭环不再要求一次成型，即便有非闭环的情况出现——出版一本书但一本没有卖出去，但这不是出发点，没有人在计划出书时是按照一本卖不出去计划的。

有人会说，这几种解耦不就是广播吗？非常对，我们探讨一下解耦和广播的关系。

演讲是听众解耦的结果，演讲强调演讲的人和演讲的内容，忽略了具体听众，演讲是小范围的广播，只有演讲人（中心人）一个人讲话，其余的人只是听众，对听众进行解耦带来了传播上的灵活性，因为演讲跟具体听众无关而与群体有关，因此演讲的内容只需要切合听众群就可以。演讲者是由内容决定的，听众群需要的内容，决定了对演讲者的要求。起到解耦作用的媒介是麦克风，麦克风和扬声器构成声音放大器，此时，听讲的学生不具备跟老师对等的说话方式，他说的也不能让在场的人都听到，演讲便做到了对学生解耦。教室里的人都在同一个物理空间，麦克风对学生的解耦并不彻底，距离近的学生还是可以互相听到说话，教室是近距离的广场和远距离的演讲混杂结果，如果是在一间小教室，演讲就变回了广场。

传播不仅可以对听众解耦，也可以对发言人解耦，对发言人解耦的结果就是通知，写在黑板报上的通知具有确定的对象，但并不依赖具体的发起人。是由班主任还是由教导主任通知新学期开学并不重要，重要的是你去上学而不是邻居。早上叫你起床的闹钟、高速公路上的警告牌、网络服务的出错提示都是通知的存在。通知的内容决定了接收者。

解耦与广播有什么关系呢？正是因为媒介对传播的各个要素进行解耦，才从交流模式发展出了广播模式，演讲、通知、教材是对不同传播要素解耦产生的广播形式。传播解耦不只与传播要素的分离有关，还跟媒介空间的从面、线到点的变化有关，与媒介的时空解耦^[66]相关联，我们将在后续的媒介实现传播中进一步说明。

互动：超越语言与图像

我们不只想能够放大范围的传播，我们还想能够互相影响的传播。传播最终回归到人类交流的互动方式。

广播虽然提高了传播效率，却是以牺牲交流的体验作为代价的，网络媒介的发展得以让传播从单向广播向双向交流回归。

从个人交流来看，电话一开始是通过专用电话网实现的，随着网络技术的发展，电话越来越多地通过互联网实现，人们不再只满足于见面时寒暄，通过互联网进行联系越来越多，不仅仅实现通话，还能把视频、图像，甚至各种文件综合到一起，内容越来越多样化：语音、文字、图片、视频……传输的信息形式越来越丰富、成本代价越来越低。人与人之间的交往也逐步转移到互联网上，购物、相亲、旅游……互联网不只是实现信息交流，而是人与人之间的行为交往。

公共的媒体信息也在互联网上传播，个人交流与公共传播之间的边界被打破：媒体传播能够直接影响到每一个具体的人，而每一个具体人的活动也将促成媒体传播行为。一个人发现生活中的突发事件，比如大楼着火，拍张照片发到网络上，被许多人转发扩散之后，形成了热点；媒体发布公告，比如旅游节，信息公布之后，可以收集到每一个具体参与者的信息，甚至安排好每一个人的行程住宿。公共媒体不再只是资讯的报道者，而是为整个社会生活服务。

丰富的互动

公共传播与个人传播边界的消失也在改变传播本身，传播不再是信息的传输，而是人与人之间的行为互动^[67]，互动不能简单地理解为互相的行动，是“感觉与创作的综合”，人与人之间的信息交流完成着对世界的感觉与创作，这样的传播形式，如果仍然叫作传播的话，称为互动传播。因为我们已经习惯把传播理解为信息传输，互动传播直接叫作互动更容易被人理解，当然，为了不一下子走得太远，本部分关于互动的探讨还是以互动传播作为出发点，着眼点在传统的传播正在发生和面临的变化。

传播的目的：寻找现场感

现场是自然媒介的传播方式，当新传播方式不断涌现时，正如人们在人造媒介中寻找真实感一样，人们总是在新传播中寻找现场感。

随着电子媒介尤其是网络媒介的普及，人们足不出户而知天下，了解到真实的世界远大于亲身经历过的世界。坐在屋里，可以及时知道地球上任何一个角落发生的故事，实时联系远方的朋友，聊天、谈理想、玩游戏甚至约出来一起吃饭，媒介技术的进步，让空间的阻隔一下子消失了。

广播模式的传播，人与人之间的交流不再限制在仅依靠自然生理的有限范围，借助出版和电视，广播促进人类进入现代文明，不过，传播效率提高的同时，人的作用却在弱化。以媒体为中心的公共传播，读者、观众是被动的，他们只作为一个群体而很难作为一个具体的人存在；而作者、编者、主持人等，虽然他们名字会出现在媒体上被公众记住，但公众并不能了解到真实的他们，比如无法知道他早餐吃了什么、他今天跟哪个朋友见面……

广播不是一个理想的模式，传播被工具化了，失去了自然媒介下在同一个现场的感觉，它在三个方面远离了人的感觉基础：一是传播过程经历的时间太长，超过了人们保持现场感的记忆时间；二是单向的广播，切断了交互的途径；三是一致的背景，在一个现场的人是在同一个背景下，远在两地的人在不同的背景下。总结起来分别是实时性、交互性、一致性。缺乏现场感，传播的人际特征被大大削弱。

印刷机将同样的内容复制成一份份的报纸，再通过一级级的发行，最终送到千家万户。报纸发行不同于给同一张桌子的同学写纸条那么直接：从文章写作到读者阅读，中间要经历排版、印刷、发行等许多环节，每个环节都几乎要以日为单位计算时间，报纸出版的周期要以天来计算，杂志则要拖到两周甚至一个月，相比之下，人与人之间的现场反应通常在几秒钟之内。尽管随着工业化水平的提升，运输速度在大幅度提升，把依赖机械运动进行传播所消耗的时间与需要保持现场感的能忍受等待时间相对比，差距实在太大了，大到要想两者有可比性，甚至通过提高机械运动速度也不可能办到。

那么，电子媒介来了，广播、电视来了，能改变机械广播没有现场感的现状吗？

电视与报纸相比，传播几乎是不需要时间的，尽管电视传输的过程依然需要经历更多的中间环节。比如发射塔、微波站甚至转播卫星，但观众感觉不到中间点的存在，电信号一秒钟可以围绕地球转数圈，即便考虑一些环节机器处理信号有些延迟，通常也就几秒的问题，电视直播把远在天边的画面瞬间“搬到”了客厅，对于观众来说，就像隔层玻璃看面前的世界，相隔千万里的“两个世界”，连在一起变成了一个世界。从响应时间上看已经达到了人们感觉的要求，电视、广播已经具有现场感了。但正如前面所说的，电视只是个单向的广播媒体，观众只能看却没有办法参与到节目中，就像看一幅山水画，尽管逼真却改变不了一丝一毫，显然，那不是观众们的现场。

既然电视无法实现真实现场感是因为缺乏反馈通道，那我们看一下依托于互联网的视频聊天，无论是相距千里到另一个城市，还是遥远到大洋彼岸，通过视频可以你一言我一语地交流，也可以眉来眼去，网络视频释放了空间限制，相距天涯海角的人，随时都可以跨越空间障碍进行对话。

视频不仅像电视一样把信息瞬间传送到千里之外，还能实现双向的交互，看上去，视频聊天和两个人面对面的交谈没什么区别，既解决了实时性也解决了交互性问题，这是否解决了现场感问题？从人与人的交流上看，当然具有现场感，但不是同一个现场，和自然媒介的现场存在明显区别，面对面的两个人必须走到一起，而打电话的两个人则可以分别开在两地，当你在北极哆哆嗦嗦地说话的时候，听电话的朋友在赤道上正在冒汗，除了对话构成了你们的联系，他身边的热带植物和你眼前的北极熊有什么关系吗？

不用费心再去找同一个现场了，如果我们的交流方式是基于我们现在熟悉的连续三维物理空间，同一个现场就是个悖论：传播所做的努力是为了从人们熟悉的小范围广场扩展出去，影响更大的范围、更多的人，也就是影响物理空间上的其他地方，既然联系的是其他地方，又如何有同一个地方的现场感呢？

正如真实感是媒介发展过程中人的本能要求，寻找现场感也是传播中的一种要求，现场感为新形式的传播设计提供了重要的指导原则，也正如媒介真实感中的疑问，人为什么会有现场感的要求呢？

传播的实现

传播是怎么实现的？又需要什么条件？传播不只是定性的，而且可以定量化，掌握传播模型能够系统地解释、预测各类传播现象。传统的组织是有边界的，弱联系冲破了组织的固定边界，传播进入弱组织的不确定性时代。

问题与思考

1. 经典传播模型是按照什么划分要素的？

2. 网络的互动过程是不是对自然媒介对话过程的回归？

3. 同步传播与异步传播的区别是什么？

4. 实时异步为什么效率高？

5. 弱联系为什么比固定联系效率高？

6. 弱组织一定是多度组织吗？多度组织一定是弱组织吗？

7. 互动过程形成的组织是强组织还是弱组织？

8. 为什么说互动模型是精确模型？

9. 举一个微博例子说明，信息在传播的过程中内容在加强，并引发了流行。分析“最右现象”。

经典模型：媒体系统

传统传播是以内容建设和心理学作为主要研究方法的，研究内容对读者的影响。

利用点、线、面来描述传播经历过的历史阶段，能够看到传播的发展过程，具有数学上的美感，那么，如何系统性地描述传播呢？

互联网之前的传播大部分属于公共传播，而公共传播基本又都是媒体传播，公共传播关注重大事件在公众中产生的影响，传播常常和媒体关联在一起，也称为媒体传播。报纸媒体、电视媒体中说到的媒体，是“信息”和“渠道”的总称，需要有具备一定的影响力才称为媒体，信息与渠道结合在一起的能力决定了媒体的影响力。当然，影响力总是相对的，只要传播了内容，总会有不同程度的影响，是不是媒体并没有一个绝对的标准。有时，也把报社、电视台叫作媒体，这不过是对媒体机构的通俗称呼。

信源、信息、渠道、信宿分别是哪个？

传播模型有各种总结，下面是一个常见的传播四要素模型：信源（source）、信息（message）、渠道（channel）、信宿（receiver）。

信源：信息发出方、发信人、传播者。可以是个人，也可能是一个组织机构，比如，杂志社、广播台、电视台、新闻社。

信息：发出的内容。信息是一种指代或者说表达。如果发出的是报纸，发出的内容是信封内装的几页信纸，如果发出的是电子邮件，发出的内容就是那些电信号数位，显然，我们说的信息，不是信纸也不是电信号，而是它们要表达的内容。

渠道：信息的承载者和运送者。信纸、送信的马车甚至邮差，都是渠道的角色。

信宿：接收者、信息的接收方、收信人。有听众（电台）、观众（电视）、读者（杂志）。

四要素模型可以用来解释几乎所有的传播结构或者传播形态，从信源到信宿，可以充分反应信息传播的途径以及各参与要素之间的关系，不过，对信源和信宿进行区分体现了媒体公共传播的不对称性，也说明传统传播核心关注的还是媒体的公共传播。四要素模型能够方便地解读公共传播的媒体、受众、渠道和内容采编的关系。

四要素模型也能够量化媒体系统的传播能力和传播行为。信源决定了采编成本，采编参与人的数量、投入的时间；信息是采编的产出，采编能力与信息量的关系决定了采编能力；渠道决定了传播范围和传播成本，传播成本和传播范围的关系决定了传播能力；信宿决定了接受数量和接受成本，接受范围和接受成本决定了接受能力，接受不是简单的接收，接受是信宿没有忽略地接收到的信息，接收可以由渠道做，接受则是信宿的行为；各级的成本投入和最终信宿接受数量决定了系统的传播效率。

最重要的量化指标还是传播影响力，由于传统媒体传播的结构是相对固定的，渠道规模决定了传播的规模，余下的就是一定的传播规模上，能够产生多大的影响力，因为传播到的人未必就能够被影响，传播到和影响到之间通常有一定的转化规律，可以量化描述为转化率，渠道规模、转化率决定了影响力。

复杂传播场景

传播如何达成？自然媒介通过见面，机械媒介通过渠道，网络媒介通过连接。

在媒介场景中我们说过，媒介场景也适用于传播，此时是传播场景。广场交流、媒体广播、网络互动是传播发展历史上最流行的三种形式，分别对应自然媒介、机械媒介和电子媒介承载的三种典型传播。传播是媒介的目的，下面来看看现场、渠道、连接三种媒介场景是如何实现传播的。

广场交流基于自然媒介，自然媒介是面媒介，在平面或者曲面有效范围内的人——媒介场景一节中我们称为“现场”，都能够平等地互相联系，所有人说话都能听得见，跟位置没有关系，传播连成一片，建立在面媒介上的广场传播在一个有限边界内具有一致性，相互联系像“面”一样连续，称为面传播。由此可见，现场上发生的传播形式是广场，空间结构是面传播。

媒体广播基于机械媒介，机械媒介是线媒介，一本杂志的发行，从杂志社到读者，只有发行经过的链条上——媒介场景一节中我们称为“渠道”，人们才能看得到，传播是一条单向的运输“线”，称为线传播。由此可见，渠道上发生的传播形式是广播，空间结构是线传播。有人会说，广播最流行的形式是广播电视，正如媒介场景中提到的，广播和电视可以看成是通过连接模拟渠道的广播形式。

网络互动基于网络媒介，网络媒介是点媒介，两个人之间传送照片，不管两个人距离是远还是近，只有建立了联系——媒介场景一节中称为“连接”，才能收到，传播是在独立的点与点之间进行的，称为点传播。由此可见，连接上发生的传播形式是互动，空间结构是点传播。

交流、广播、互动，在自然媒介、机械媒介和网络媒介的发展过程中，传播经历从面、线到点的演化。广场面传播最容易实现，但可控性差，广场内的人都能互相听到，也无法选择固定听众；广播线传播效率高，有一定的可控性，但灵活度不够，杂志、广播电视发行是可控的，但传播对象比较固定；网络点传播既具有高度的可控性，也具有高度的灵活性，允许传输的人和不允许传输的人能够很好隔离，也能够快速变换传输对象。传播空间的进化反映了人们使用空间方式的不同，从面到线再到点的发展，是空间角度的解耦，从传播要素的解耦到传播空间的解耦，网络媒介推动人们摆脱物理空间的束缚，释放了使用空间的效率。

我们从现场感的角度分析一下网络传播，人与人通过网络视频聊天的时候，虽然也能看到、听到，但总是感觉没有面对面沟通那么真实，单纯提高视频清晰度能够让现场感增强，但清晰度达到一定程度后（视网膜屏幕）之后，效果提升不再理想，现场感提升还受制于哪些呢？

信息通过传播起作用，如果考虑到传播不是一次性的，而是不断连续的行为，是“你方唱罢我登场”的局面，就不仅需要考虑每次传播信息的含义，还需要考虑不同传播中信息与信息的关系与含义。

一般来说，人们总错误地认为信息的含义是绝对的，比如说米饭，我们通常认为指一种食物，在什么时候都是食物的意思，含义是精确的，不受其他内容影响，但是在实际中，许多信息的意思是相对的。

一种情况：只有相对于已经说过的信息或者相对于参与的人才有准确的意思。比如，光听到“爸爸”、“妈妈”，并不知道说谁，只有关联了喊话的人，爸爸、妈妈的意思才是明确的，这是信息与人之间的隶属关系。还有一种情况：当被问“你来我家吗？”回答“我会来”，此时，“我会来”的含义并不确定，只有结合前一句“你会来我家吗”才有确定的意思，这是信息与信息之间的上下文关系。

隶属关系和上下文关系在自然媒介和机械媒介上，因为媒介关系是固定的，现场和渠道都能够确定它们的意思，由于网络传播的连接是不固定的，要想保持对关系的可靠解读，需要通过上下文和隶属构成更复杂的传播场景。相比之下现场、渠道、连接就被称为简单场景。自然媒介现场、机械媒介渠道也可以形成复杂传播场景，比如，订阅一年或多年的杂志，订阅就构成了复杂传播场景，不过，由于自然媒介、机械媒介比较固定，构成复杂场景里的多次传播互相影响比较弱，因此被忽略。网络才是复杂场景的主要研究内容。

网络传播的场景具有更复杂的形式，后面的多度传播、人际传播章节就是对复杂场景的展开讨论。

网络的信息传输^[68]

网络传播由哪些信息传输机制来实现呢？

网络信息如何在网络节点之间传输呢？从时效性可以区分两种形式：实时传输、非实时传输。前者是“立即”传输的，后者是“延时”传输的。不过，所有传输都是要花费时间的，那怎么算是实时“立即”传输呢？一般情况下，立即是大家按照经验理解出来的数字。比如，对话的时候，没有超过十秒就算即时，超过半分钟甚至几分钟就是不实时的，这显然不是一种精确的划分，从人的感觉上，实时的传输，前后信息之间的关联性能够得到保持。两个人打电话是实时的，每一句的意思都需要前后句来一起解读，否则很唐突，写信是非实时的，两封信意思即使有联系也可以独立解读。

还有一种区分通信形式的方法：同步^[69]、异步^[70]。所谓同步就是每次通信需要对方确认，异步则不需要对方确认。通俗地说，同步是需要双方配合完成通信，而异步则可以各自搞各自的。实时传输通常采取同步传输方式，非实时传输通常采取异步方式。

一般认为同步传输具有比异步传输更高的效率，因为同步传输双方就是专注在通信上，是“专职”等信息的，异步通信“三心二意”，信息来了，接收节点可能得忙完别的再来处理。这种理解是建立在专有通信管道上的。如果一个通信媒介上只有一个通信管道，显然是成立的，但从多节点传输网络看，则不一定成立，同步传输在两个节点都空闲的情况下才效率最高，如果有一个节点不空闲，另一个节点就被迫等待，此时，异步则显示出更高的效率，因为不需要确认，发送节点发送完信息还可以去忙于其他节点的传输，接收节点等完成其他任务后可以第一时间来处理接收。综合来看，我们发现异步机制下，各节点的空闲状态更少，综合效率会更高。

我们来看一种新的信息传输机制：实时异步，或者叫作准实时信息。实时异步信息采取实时的方法来传输信息，但节点之间不需要同步机制。准实时信息不同于论坛的非实时信息，也不同于实时信息。准实时信息具有与实时信息，准实时信息传播越快越有价值，区别在于，准实时信息重在快速传播，却不必要接收方即时回应。

信息传输机制可以分成三种：实时同步、实时异步、非实时异步，按照同步异步、实时非实时组合应该有四种，但显然非实时是无法实现同步通信的。面对面的部落广场通常是实时同步的，机械媒介的媒体传播通常是非实时异步的，互联网传播则三种方式并存。

弱联系：独占到共享

让网络“见面”不再独占资源，“见面”才能有更高效率。

网络上，组织通过联系实现，传播能够发生，我们说参与各方是有联系的，下面来看看传播中联系有哪些形式。

在部落广场情况下，传播采用同步方式来进行：两个人说话，说话的双方需要处在同一个时间、同一个场所、同步方式传播，人们之间的联系是强制性排他的，需要人以独占资源的方式参与，即只能干一件事儿，强制、独占性的联系是固定联系。对于广场交流而言，同步效率是最高的，因为大家所有的精力都放在广场上。

通过媒体渠道获取交流，作者写文章、读者看文章，他们是不相关的，互相不需要有任何强制性，我们称为松散联系，松散联系严格来说不算是联系，由于没有时效性要求，参与的时间也非常分散，因此松散联系效率也很低。

网络传播可以采取固定联系的方式，比如网络电话、即时通信，网络电话虽然可以在不同的位置，但必须中断其他事情专门接听；也可以采取松散联系的方式，比如电子邮件、论坛帖子。松散联系的效率很低，固定联系单独看效率高，但如果考虑到联系是经常发生的，同步方式需要独占参与者的资源，综合来看效率并不高。

互联网还能够提供一类综合效率更高的联系方式：弱联系。弱联系保留了同步方式的同时性，但不要求双方以独占的方式共同参与，比如手机短信，你按下确定按钮的同时信息就向朋友发送，但不需要朋友停下别的事儿专门来接收短信，甚至在空中飞行等场合，即便对方手机关闭了也不影响你发送信息，他会在手机重开机的时候收到信息。

若有若无的联系

弱联系是采用实时传送、异步处理的方式实现的，由于互联网的传播都是实时的，因此，互联网同步方式建立在固定联系上，之外的所有传播方式都建立在弱联系上，松散联系效率过低通常不被互联网采用。与弱联系相对，也可以把固定联系称为强联系。

从一次传播速度来看，实时要比非实时、同步要比异步有更高的传播效率，但如果综合多次传播来看，同步也是产生低效和干扰原因。同步要求双方共同参与，如果有一方处在忙碌状态，传播都不能进行，需要等待双方都空闲才能开始，在日益频繁的通信环境中，双方同时空闲并不容易，经常互相等待而效率低下。同步需要强制双方共同参与，当发起方需要发送信息时，接收方会收到响应要求，如果接收方正在忙于其他任务或者不想接收信息，就会造成干扰。采用了固定联系的传播形式更接近自然媒介，继承了效率低下的缺点又新添了容易干扰的缺点。要提高效率减少信息干扰，就要在有实时同步传播能力的互联网上，合理采用非实时和非同步的传播方式，更多采用弱联系而不是固定联系进行传播。弱联系传播方式不需要独占个人资源，是一种共享的方式。

因为不需要同步确认，弱联系具有一定的不确定性，就像短信之类的异步服务一样，你发短信之后，如果一定时间内没有得到对方的信息，无法确定对方是没有回复信息，还是回复信息由于某些原因丢失或者延迟了。

总结一下：固定联系常通过实时同步方式实现，弱联系常通过实时异步方式实现，松散联系常通过非实时异步实现。

弱组织：打破固定边界

一群人构成一个群体——组织，我们现实中看到的组织是有边界的，我们确切地知道谁在组织里，互联网的弱联系“见面”方式，让组织不再具有确定的边界，而且传播的信息也不再保持固定边界。

一百人在会议室参加会议，主持人的发言能够被多少人听到？显然，包括主持人自己是一百人，不仅仅主持人说话，与会任何人的发言能够听到的人数也都是一百人，参加会议一百人构成了固定组织。在一个现场，参加会议的每个人互相都认识，每个人听到的内容都是一样的，每个人都知道组织有多少人，都有谁。还有一种组织也是固定的，比如杂志发行的读者，在某个时刻，杂志发行的读者是确定的，杂志印刷、发行数量也据此可以确定下来，不过，虽然杂志读者与会议室的参会人群都是固定的，但他们还是存在差别，会议室的人知道彼此的存在，杂志读者基本不知道相互的存在。

会议中，组织的联系是通过参与会议实现的，杂志中，组织的联系是通过发行实现的，这两种联系都形成了固定组织。组织中的人可能知道彼此的存在，也可能不知道别人的存在。组织不仅仅包括多少个人，还包括他们之间的可见性。会议室中的人是全部互相可见的，符合自然媒介的全联通特征；杂志发行对于杂志社来说是全部可见的，符合机械渠道的单向广播特征。

下面来看看网络传播的情况：

假定每个人在网上有十个好友，现在有甲、乙、丙三个人，互为好友，他们各自有十个网络好友，通常来说，甲乙丙三人的好友不会完全重合，也就是，甲有一部分好友并不是乙或者丙的好友，我们考虑甲在公开场合与乙的会话，此时，甲的话能被包括乙在内的所有好友听到，乙的话能被包括甲在内的所有好友听到，甲和乙有一部分共同好友，比如五个，这五个人能够听到所有对话，那么，甲和乙公开对话构成的组织是什么样的？显然这是个在变化的组织，甲和乙都能看到一个确定的人群——自己的好友列表，但他们对话时，甲发言和乙发言的不同时间段，除了五个共同听众，其他听众有哪些则要看甲乙谁在发言，发言人变换时，传播的人群覆盖就会变化，此时，如果丙也加入对话，那么整个传播人群就会有三种变化，显然，随着加入对话人数的增多，传播覆盖的人群变化也将越来越复杂。在开放的互联网上，一个小小的话题可能会传播给数百万人，从几个人到数百万人，传播边界不断地被突破，传播人群构成的组织边界不断变化。

基于网络好友关系的网络传播，人群是不确定的，是没有确定边界的组织。组织无边界是因为传播一直在进行。从这里我们看到，网络上的联系型组织与传统的结构组织相比，不仅仅是组织方式的变化，结构型组织下的物理空间，总是先建立了组织再有传播发生，而网络上的联系型组织，则可以由传播来构造组织。

如何用传播来构造组织？由于网络传播很多建立在弱联系的基础上，因此，由传播构造组织的情况将变得更加复杂。下面看一个更复杂的例子：

看A、B、C、D、E、F、G，七个人的网络传播情况，假定A与B、C有直接的弱联系，B与D、E有弱联系，C与F、G有弱联系。现在，A发出的信息可以被B、C看见，如果B、C不做任何反应，传播就在A、B、C三个人中结束；此时如果B转发，那么D、E也能看到A的信息，当然A也能看到B的转发信息，此时边界为A、B、D、E；同理，如果C也转发，边界扩大到A、B、C、D、E、F、G。由于A和B、C是弱联系，组织边界会因为B、C是否转发A的信息变得不确定，每增加一个人转发，信息传播的边界就会扩大一些。

无论是前一个甲、乙、丙还是后一个A、B、C的传播，都是先有传播后有组织的，所以也都是基于弱联系的传播^[71]，弱联系具有不确定性，一个人参与到一个组织中，如果有弱联系存在，由他参与的组织边界就会变得不确定，由弱联系构建的组织叫作弱组织。

弱组织与部落广场或者会议室形成的固定组织不只是边界是否确定的区别，还在于部落广场与会议室的组织是传播之前建立的，与传播过程没有关系，而弱组织在传播之后边传播边建立，边界动态地取决于传播过程。弱组织颠覆了传统组织的概念，组织不是天生的，是传播过程自身建立起来的，与弱组织相对，可以把固定组织叫作强组织。弱组织具有共享性，一个人可以同时属于多个弱组织。由多次传播构建的弱组织也叫多度组织。

弱组织传播具有以下特征：

次传播：即传播是依层级带动的，如果直接从信息发出者接收信息，称为首次传播，中间通过一个人从信息发出者接收信息，称为二次传播，依此类推，三次传播……n次传播。次传播具有社会化效应，一条不起眼的信息，在未来可能引起一场大流行，而且，流行并不决定于大的媒体机构，完全可能来自势单力薄的个人。

不确定的组织边界

去中心：机械时代的公众传播是有中心的，公共信息发布由专门的公共新闻社、公共团体发出，互联网时代，传播完全可能源于一个普通人，并以他形成传播中心，因此，互联网时代的传播是去中心的，所谓去中心，并非无中心，每一次传播的信息发出者就是中心，去中心意指去掉静态固化的中心，而由传播本身的中心引导，因此，也可以叫多中心。

权力转移：部落广场、广播传播、聊天室传播，传播力主要取决于发出者，而弱组织传播，传播力取决于参与人，传播权力从固定传播中心分散出来。

弱组织和固定组织也可以相互转化，如果弱组织的每个个体之间都建立了固定联系，传播就演化成广场；如果弱组织传播围绕一个中心，具有向其他任何一点的单向联系，传播就演化成广播。

互动模型：信息化系统

如果传播只是单向的给予，传播就不会太有渗透性。

经典传播是建立在单向的公共传播基础上的，单次传播过程的细节并没有被记录下来，因此，四要素模型的数字量化是基于统计的，想跟踪一个具体的传播过程相对比较难。比如，要知道电视台播放的电视节目有多少观众，是通过抽样调查获得的，在被调查人的电视遥控器里安装了记录器，根据所有记录器的记录可以计算出某个电视节目播出时观看的百分比，即收视率，收视率通过观众基数能够反向计算出收视观众数量。

用四要素模型描述互联网将会出现重大偏差。对传播渠道来说，订阅读者数量决定报纸杂志的渠道规模，在订阅周期内是比较稳定的数字，订阅读者数基本决定了杂志的影响力。在互联网上，虽然也可以通过读者数量来确定渠道规模，但是，互联网读者来去自由，稳定性要差很多。新闻类网站还稍好一点，阅读习惯决定了访问有一定的稳定性，社交类网站比如微博，由于使用者可以通过互联网再次转发信息，并且越来越多的人是通过网络好友转发而不是直接通过媒体发布来获得信息，利用媒体的直接受众人数来确定渠道规模就非常不准确。仅仅通过宏观统计数据来描述传播也显得过于粗糙，可控的传播希望能够具体到细节，包括规模、效果，甚至准确传输到每一个精确的人。

当然，让四要素模型失效的更重要的原因，是传播方式本身发生了巨大的变化，出现了互动、弱联系、弱组织以及多度组织等新的传播特征，网络传播变得非常灵活，没有形成和传统媒体传播那样的稳定渠道，经典四要素媒体传播模型很难表达出网络传播。

如何重新构建传播模型，以适应媒体线传播向网络点传播的转变。通过改进，我们得到网络传播的四要素模型：信息、用户、场景、组织。

信息：与媒体传播模型的信息对应，采用了网络媒介后，信息具有更高的抽象性，所有的信息之间都是可以互相联系的，不存在隔离的“信息孤岛”，几乎所有的物品、事件都能够被信息指代，信息极大丰富。

用户：网络传播是双向的，信源与信宿并不存在区别，都是互联网使用者，都通过发送信息的方式来使用互联网，所以，我们直接用互联网习惯的“用户”来称呼信息的发送、接收方，用户是使用互联网的人，偏技术化的称呼叫作网络节点或节点，因为场合不同，也分别延伸称为传播节点或者用户节点。

场景：与媒体传播模型的渠道对应，是信息传播的载体，物理空间支持了自然传播，场景支持了网络传播。场景是用户之间交互传播的支持，涉及上下文、用户心理等很多方面，本书主要从可以传播量化的角度来考虑。一是传播的度数；二是弱联系的量化，弱联系量化可以细化成三个指标：到达率、转化率、回头率。

组织：组织是对用户的强化延伸，因为网络传播是多度的，又涉及复杂的用户之间的传播关系，引入组织能够更有效地分析传播行为。组织包括固定组织和弱组织，正如前面讨论过的，弱组织不是静态的，而是每一次传播动态形成的。

互动模型涉及的参数如下：

信息量：传播的信息数量，信息不太容易量化，一次传播中，可以用总信息量的百分比来说明传播信息量的程度，也可以用信息条数来说明，还可以用信息比特的单位来绝对量化，但并没有太有效的意义。

用户数：参与传播的用户个数。

度数：信息被多次传播时的次数。

路径集：信息被多次传播时经过的节点集合，通常包括节点的顺序。

到达率：信息被接收程度。实际传播达到的用户数量与预计达到的用户数量比例。

转化率：信息被接受程度。实际接受的用户数量与预计接受的用户数量比例。

回头率：也是用户的接受程度，与转化率的区别是，回头率着眼于长期和间接，转化率着眼于短期和当次。以电子商务为例来说明一下，达到率就是商品信息传达总用户量的比例，转化率就是商品信息传达之后用户购买了的比例，回头率就是用户再次购买的比例。

传播宽度：传播影响了多少个人，可以是一度传播也可以是多度传播。

传播可能性：一种传播结果要求下，能够采取多少种传播方案。方案之间可能是互斥的，只要各自能够实现传播目标。

传播效率：信息在传播过程中完整地分发了多少份拷贝，一些情况下，会有人获得重复的拷贝，默认情况下会计入重复数，如果声明也可以不计入重复。

上面的定义给出了互动传播一个基本的框架模型，互动模型的参数解读，在不同的情况下可能会有一些区别，总体来说，互动传播模型能够描述微观传播：细致到描述单次传播过程，能够细致到中各个要素如何相互作用，到每一个用户、每一次信息传播；互动传播模型也能够描述宏观传播：不考虑某个节点、某次传播的影响，而是考虑最终受到影响的结果范围，比如产生多大的影响力、影响了多少人。跟踪每次传播的详细过程，通过统计也可以得到类似渠道的影响力的数据，而且统计数据是精确的，不是媒体渠道那种概率结果。

互动模型是一个描述系统，也是一个组织系统，其记录手段和控制手段是合一的，是信息化的系统。

多度传播形式^[72]

报纸、电视台通常只能进行一次传播，传播的影响力取决于传播中心的力量，互联网冲破了固定的边界，传播在人群中多次进行——多度传播，传播影响力取决于人们的行为方式。

问题与思考

1. 多度人群为什么在互联网时代才流行？

2. 全联通模式与扩张模型哪个扩张效率高？

3. 要想信息覆盖既定的网络节点，扩张模型是所有模型中耗时最短的吗？

4. 处理模型最重要的是什么？

5. 指代模型的传播宽度代表了什么？n度可靠性。

6. 三大基础传播模型的异同点是什么？

多度传播是互联网传播最常见的形式，形式非常复杂，研究这些复杂的传播可以从三个基本模型作为出发点：扩张模型、处理模型和指代模型。

常见多度组织

互联网让看不到的人具有了价值，互联网让原本不相识的人能够互相帮助。

传统的组织是一度的，互联网由传播构建的组织则是多度的。网络媒介以前的传播都是直接传播，交流、广播都是信息发出者直接传播到信息接受者，互联网不仅可以直接传播，还可以间接传播，也就是说甲把信息传播给乙之后，乙还会把接收到的信息转发给第三人，转发可以是原封不动的，也可以是添加了信息的。

为了让传播过程看上去简洁，我们以某一个用户节点作为起点，看看信息如何传播。

传播从起点开始，直接传播到的节点，我们称为一次传播节点，传播称为一次传播；一次传播到的节点，如果继续把信息内容再次传播出去，那么通过一次传播节点直接传播到的节点称为二次传播节点，传播称为二次传播，数学上，一般更习惯把次称为度，上面可以称为一度传播、二度传播。互联网的传播就是按照这样的方式，从一度、二度、三度……一直传播到n度。

多次传播的人群

拓扑结构

多度传播中参与的节点是一种组织——多度组织。下面对多度组织进行详细探讨。

一度组织，是指信息只传播一次形成的组织。

如果组织里主讲人只有一个，则这是一个一元一度组织：一场报告会、一次讲座。尽管有其他多个说话的人，但他们并不干扰当前主讲人，不影响听众对主讲人信息的接收和反应，也算是一元组织。

一元一度组织进行的是广播，一个人说话其他人都在听。在互动模型^[73]部分中，我们给出了传播可能性、传播宽度、传播效率等量化参数，由n个用户节点参与的一元一度组织，只有一个信息源可选，其他为哑巴节点只接收信息，因此，传播可能性是1，传播宽度为n–1，传播效率为n–1。

这个公式有现实的用处，我们寻找广播媒介的时候，传播可能性就是广播台的数量，传播宽度表明覆盖了多少用户节点，传播效率可以算出信息最终扩散到的用户节点数。

如果组织里有两个主讲人，则这是一个二元一度组织。比如一场两人相声会。如此类推，m个主讲人则是m元一度组织，传播可能性是m，传播宽度是n-1，传播效率是m×(n–1)，如果n个节点都参加发言，n元一度组织是现场交流，n个人构成的组织，每个人都可以发言，其他人都能听得见，传播可能性是n，传播宽度是n–1，传播效率是n×(n–1)。补充说明一下，这里说的传播效率，也就是信息分发的拷贝数量，默认是所有人发送的是同样的一份信息，因此每个人会收到相同的拷贝，但来自不同的人。

如果限定传播宽度为1，即一个信息源只能面向一个听众说话，所有节点都是发言人，n元一度传播宽度为1的组织是一个普通的电话网络，也就是点对点^[74]通话系统，传播可能性是n，传播宽度是1，传播效率是n×(n–1)。

上面，我们看到几种常见的传播形态的数学模型以及描述指标。并发现，多元组织比一元组织的传播要复杂很多，通常情况下，传统媒体如报纸、杂志、电台、电视台的传播都是在一元组织甚至一元一度组织基础上的，而网络则是基于多元甚至多元多度组织。

如果信息被二次传播，则成为二度传播组织，类推，被n次再传播的称为n度组织。

多元组织和多度组织有相关性，只要网络节点能够发布和接收信息，那么在一个节点发出信息的情况下，就可能引起多次转发传播而成为多度组织，但关联性也不具备互相约束性，多元和多度是两个不同的描述方向，具有相互的独立性。

由m个信息源、形成n次转发形成的组织，称为m元n度组织。

网络媒介传播过程，未必总是那么确定的，面对同样的信息，节点可能转发，也可能不转发，也就是说，转发是以几率的形式存在，那么，不同节点或者相同节点不同时期发生传播时，传播影响的边界是不同的、不确定的，具有概率性的多次传播产生的组织边界具有不确定性。这正是我们在弱组织中给出的定义，组织无边界意味着，组织是由传播过程决定的，而不是静态的传播结构。

如果传播是固定的，比如，某个节点发出的每条信息另一个节点都转发或者都不转发，那么信息发出前的那一刻，信息能够传播到哪里是可以精确预知的，包括传播的节点数量、传播次数都可以精确预测得到，由于参与的节点固定，这样的传播人群构成了固定组织，这里得到的固定组织与我们在弱组织中提到固定组织（也叫强组织）是一致的，传播前组织就确定了。固定组织的传播规律只需要做好详细调查，通过试验确定传播关系，就可以对传播结果进行预测。在传统媒体里面，报纸发行、电视收视在一定程度上都符合有边界组织的特征，具有发行量、收视率的可预测性。

传播参数的说明

互动模型的各个传输参数是什么含义，该如何解读呢？

这部分将通过一些例子来分别说明各种传播可能性、传播宽度、传播效率的具体含义。

参数一：传播可能性

我们来看看广播、广场、电话（互动的一种）情况下的传播可能性。

首先来看广播。在原始社会，族长在山洞中向全体族人讲话，这是一种广播，如果这是一个固定中心的广播，即只能族长发言，那么此刻信息传播可能性是1，即只有1种传播可能性，那就是族长向其他人传输信息，我们发现，不管参与的人数是多少，固定中心传播的复杂度都是1，因为除了固定中心面向所有听众发言，别人都无权发言，也就没有其他信息传输的情况发生，传播可能性1不会随人数增加发生变化。

再来看看现场交流。如果参加山洞会议的人都可以发言，情况将是什么样呢？因为山洞是开放空间，多个人同时说话是无法隔离的，同一个时刻只能1个人说话，此刻形成以发言人为中心的广播，但是由于其他人也都可以发言，对于N个参加的会议，将有N个人分别面向所有其他人发言的情况出现，即传播可能性为N。

再来看看电话交流。N个人参与到电话中，有多少种传输的可能性？我们只考虑典型的电话，即电话是两个人之间的行为，此时，N个人参加的电话网络，打电话人的可能性是N，接听电话的可能性N–1（根据排列组合，要除开打电话人自己），因此，打电话各种不同情形的可能性是N×（N–1）。由此可见，同样的参与人数N，以电话传输代替广播传输能够将传播可能性从N提升到N×（N–1）。

再来看看网络交流情形：

N个人参与到一个网络中，有多少种传播可能性呢？N参加的网络可以看成1个人一组、2个一组、3个人一组、4个人一组……直到N个人一组（分别叫n人组），每一个组可以看作一个现场交流，传播可能性为组成员数，把组的传播组合数（即出现这种组的可能性）计算出来，就可以算出总的传播可能性，我们从1个到N个人依次增加人数，利用数学归纳法来计算各种情况下的传播可能性。

1个人：“1人组”的组合数为1，“1人组”自言自语的传播可能性为1，传播可能性共有1×1=1。总和是1。

2个人：“1人组”的组合数为2，“1人组”传播可能性共有1×2=2；“2人组”的组合数为1，每组为现场交流，传播可能性为组员数，即2，“2人组”传播可能性共有2×1=2。总和是4。

3个人：“1人组”的组合数为3，“1人组”传播可能性共有1×3=3；“2人组”的组合数为3，每组传播可能性为2，“2人组”传播可能性共有2×3=6；“3人组”的组合数为1，每组传播可能性为3，“3人组”的传播可能性共有3×1=3。总和是12。

N个人，可以分别组成1人组、2人组、3人组…（N–1）人组以及N人组。m个人一组的发言为现场交流，传播可能性就是m。综合上述情况下的和便是传播可能性的总数，根据组合知识，可以得到：

C(N,1)＋2×C(N,2)＋…＋(N–2)×C(N,N–2)＋(N–1)×C(N,N–1)×N×C(N,N)

在总人数为N时，用P(N)表示上面公式的和，f(N,m)表示上面公式的第m项，即

f(N,m)=m×C(N,m)，根据排列组合知识P(N)=N×2^N–1

我们可以推导出，m个人组的传播可能性的值，当N>m+1，M>1时，有：

f(N,m–1)＋f(N,m)=

P(N)公式的计算过程如下：

2P(N)

=f(N,1)+f(N,1)+f(N,2)+f(N,2)+…+f(N,N–1)+f(N,N–1)+f(N,N)+f(N,N)

=f(N,1)+[f(N,1)+f(N,2)]+[f(N,2)+f(N,3)]+…+[f(N,N–1)+f(N,N)]+f(N,N)

=f(N,1)+N×(C(N,1)+(C(N,2)+…+C(N,N–1))+f(N,N)

其中f(N,1)=C(N,1)=N×C(N,0)；f(N,N)=N×C(N,N)

2P(N)=N×(C(N,0)+C(N,1)+C(N,2)+…C(N,N–1)+C(N,N)

=N×(C(N,0)+C(N,1)+…C(N,N–1)+C(N,N)）

=N×2^N

P(N)=N×2^N–1

我们看到网络传播可能性的数学描述，互联网上的N个节点的传播可能性P(N)为N×2^N–1。

N个人参与的传播，传播可能性差别巨大，广播的传播可能性为1，现场交流的传播可能性为N，电话交流的传播可能性为N×(N–1)，网络交流的传播可能性为N×2^N–1，由此可以找到为什么“电话公司比广播公司商业模式先进”、“网络公司又比电话公司商业模式先进”的一种理由。

参数二：传播宽度

宽度是信息能够传播到的节点数，按说网络全部是连通的，发出的信息应该可以全部节点收到，实际上，宽度是一种隔离机制，许多时候，处于私密性或者不让信息泛滥的考虑，传播宽度需要合理限定，而且根据宽度不同会有不同的信息传输方式，比如电话，就是一种宽度为1的媒介传输方式。

下面研究一下更复杂一些弱组织的传播宽度问题。

假定N个节点的网络中，每个节点联系的直接传播宽度是m，由某个节点x发出的信息传播总宽度^[75]是多少呢？我们用E(N,x,i)表示x节点第i度的传播宽度，B(N,x,i)来表示x节点传播到i度的总传播宽度，则有：

E(N,x,0)=1

E(N,x,1)=m

E(N,x,2)=m×m；

根据这个公式，我们能够计算出一度、二度、三度以及六度好友的社区传播的情况。

当m=150时，如下所示：

数字已超过万亿，足够覆盖全球总人口数百次，考虑到冗余性，也足够覆盖全球人口，这就是六度理论的数学基础。

如果传播宽度m随度数增加衰减会怎么样？假定每传播一度宽度衰减a，则：

E(N,x,0)=1;

E(N,x,1)=m×a;

E(N,x,2)=(m×a)×(m×a²)；

当a在(0,1)范围时，上述公式是有极限的，表明了x节点的传播效率。在实际的计算中，也未必需要求上述公式的极限值，因为当传输宽度小于1时，实际上传播已经停止了，因此只需要计算当(m×aⁱ)<1时，i可能的取值就可以了，此时：

当然，实际中传播中，未必所有的人都参加了传播，转发具有一定的概率性，此时将m当作概率宽度就可以了，即真实的传播宽度为M，M=m×b，b为[0,1]的传播概率，有：

更为复杂的传播意味着传播宽度、转发概率以及宽度衰减都是可变的，此时将公式进行分项展开，细化参数之后，可以得到近似值。显然，如果只是从元、度的数字上做文章，光得到一些公式不是我们的目的，我们更希望揭示出某些传播形态的数学表达形式。

参数三：传播效率

上面研究的是传播可能性只是一种能力，能力变现还需要一个过程，接下来探讨信息的传播效率，一份信息能够被分发多少次分发到多少人手里。

公式P(N)的子项f(N,m)=m×C(N,m)，C(N,m)表示N个节点能够组成的“m人组”的组合数，m为每一组作为现场交流的传播可能性，此时，每一个人发言，其实都有m–1个人在听，也就是说发言被复制成了m–1份，这是该组该次传输的效率，我们用g(N,m)表示N个节点中“m人组”的效率，则m=1时，g(N,m)=g(N,1)=N，当m>1时有：

g(N,m)=(m–1)×f(N,m)=(m–1)×m×C(N,m)

g(N,m)+g(N,m+1)

=(m–1)×f(N,m)+m×f(N,m+1)

=m×[f(N,m)+f(N,m+1)]–f(N,m)

我们来进行N人参与的传播效率总和E(N)的计算：

2×E(N)

=g(N,1)+g(N,1)+g(N,2)+g(N,2)+…+g(N,N–1)+g(N,N–1)+g(N,N)+g(N,N)

=g(N,1)+[g(N,1)+g(N,2)]+…+[g(N,N–1)+g(N,N)]+g(N,N)

m=1时，先按照g(N,m)=(m–1)×m×C(N,m)计算，即g(N,1)=0

=[1×(f(N,1)+f(N,2))–f(N,1)+…+[(n–1)×(f(N,N–1)+f(N,N))–f(N,N–1)]+(N–1)×f(N,N)

={[1×(f(N,1)+f(N,2))]+…+[(n–1)×(f(N<N–1)+f(N,N))]+Nf(N,N)}–{f(N,1)+…+f(N,N–1)+f(N,N)}

前面已经计算过，f(N,m–1)+f(N,m)=N×C(N,m–1)且f(N,N)=NC(N,N)

={[1×N×C(N,1)]+…+[(m×N×C(N,m)]+…+(N–1)×N×C(N,N–1)+N×N×C(N,N)}–{f(N,1)+…+f(N,N–1)+f(N,N)

=N×{C(N,1)+…+m×C(N,m)+…+(N–1)C(N,N–1)+N×C(N,N)}–P(N)

=N×P(N)–P(N)=(N–1)P(N)

=(N–1)×N×2^N–1

上述计算中是2倍的E(N)，再考虑到，当m=1时，上述计算中g(N,1)=0，因为这已经超过了使用边界，而实际上这个值应该是N，所以，上述2E(N)中少计算2个N，如果我们用E(N)表示N个节点的传输效率，即所有情况下传播效果的总和，那么网络传播效率E(N)有如下计算：

E(N)=N+(N–1)×N×2^N–2

参数四：路径

信息从起点节点开始，可以一度一度地往下传播，形成多度传播，一次多度传播时经过的中间节点的集合就是路径，如果用一个数字来表示路径的时候，实际上是指形成这个路径经历过的传播度数，也是起始节点到被传播节点的网络距离，可以叫作路径距离，路径距离可以看成网络传播需要付出的时间代价。

参数五：时间代价

路径距离即是时间代价又是空间代价，路径集合当中的最长路径距离表明多度传播最终的时间代价，时间代价表明一次多度传播需要花费的基础时间（完成一次传播的时间）的个数，很多时候需要考虑这个值尽可能小。

参数六：空间代价

起始节点开始算，相同度数的节点总数，从1度到最多度数中，最大的节点总数表明多度传播最终的空间代价，很多时候也需要考虑这个值尽可能小。

参数七：路径集合

一次多度传播时产生所有路径的集合叫作路径集合，路径集合作为一个量化数字时，路径集合等于所有路径的距离总和，是多度传播最终的综合代价。

扩张模型：信息的效率

扩张模型让你把信息最快地传到最大范围的人群中。解决信息快速扩张，以及完整覆盖的问题，实现充分的传播。

现在我们来研究一条信息如何实现N个节点的覆盖。覆盖N个节点并不困难，只要N个节点都在网络上，可以设计出很多种传播方式。

首先考虑，如何以最快的速度覆盖N个节点？如果节点具有广播能力，能够同时向多个节点传输信息，从起始节点直接传播（广播）给各个节点是最快的，此时完成N个节点需要花费的代价是1次或者说1度，所有的信息传播是同时发生的，传播宽度是N–1。上述覆盖方法虽然速度很快，但未必是最有效率的方式，我们考虑一下在信息传播是以点对点而不是广播方式时起始节点要想把信息发给全体节点的代价，起始节点需要一个节点一个节点传输，因为传播宽度是N–1,最终的时间代价是N–1。

N个节点点对点传输时能够产生最高的效率，莫过于所有节点都参与传输，因此，信息从x节点开始，第一次传输给1个节点y，接下来，x、y同时传输给x1、y1，再接下来，x、y、x1、y1传输给x2、y2、x12、y12，……，第m次传播形成的节点规模。

节点规模（最终传播宽度）：

S(0)=1

S(1)=2

…

S(m)=S(m–1)+S(m–1)=2×S(m–1)

S(m)=2^m

路径集合：

R(0)=0

R(1)=1

…

R(m)=R(m–1)+S(m–1)

R(m)=S(m–1)+S(m–2)+…+S(0)

R(m)=2^m–1

假定第m次传播已经覆盖了N个节点，即N=2^m，可以得到：

传输时间为：m=lg(N)/lg(2)次，由于x节点每次都参加传播，且每次传播的目标节点不同，因此x节点传播宽度是m，也是N个节点中最大的直接传播宽度。

如果在限宽w的网络传播里面，一个节点的宽度可以同时传播，T(m)表示m次传播时新增的传播节点，那么有：

T(0)=1

T(1)=w

T(2)=w²

…

T(m)=w^m

宽度为2的等宽并行网络有：S_w(m)2^m–1，与非并行点对点覆盖的公式S(m)=2^m非常接近，这两个公式应用的场合不同，前者是一种节点生长能力，后者是一种传播能力，或者说，前者更适合用在构建人群的情形下，后者更适合用在既定人群下的某次传播。同时说明当人群生成之后，传播效率将大大提高，因为宽度为2的等宽并行网络是该类型网络传播的最低形态。

该网络的传输时间为：m≈lg(N)/lg(w)次，直接传播宽度是w。w描述的是直接传播宽度，表明一个系统的传输能力，固定节点数量下，通常活跃越久的社区，直接传播宽度将更大，由此可见，系统传输时间取决于传输目标数量和传播宽度。传播宽度增加将缩短传播时间。

如果是一个边传播边建设的人群呢？下面的推导仅作为对于不同传播形态研究的一个范例，如果不限制直接传播宽度，显然有S(m)=2^m，限制了传播宽度，当传播进行到w次，此时，经过w次传播的第一次传播的信息源节点x不能再继续参与传播，因为已经到达宽度限制，当到w+1次时，经历过w次的节点刚好是当初第一节点x第1次直接传播的节点，同理，没多进行一步，都会有x节点下一次传播的节点不能再次计入。因此有：

S(0)=1

S(1)=2

…

S_w(m)=2×S(m–1)–S(m–w)

其中，m–w<0时，S(m–w)=0

S(m)=2×[2×S(m–2)–S(m–w–1)]–S(m–w)

=2×{2×[2×S(m–3)–S(m–w–2)–S(m–w–1)}–S(m–w)

=2³S(m–3)–2²S(m–w–2)–2S(m–w–1)–S(m–w)

=2^mS(m–m)–2^m–1S(m–w–(m–1))–2^m–2S(m–w–(m–2))–…–S(m–w)

考虑到m–w<0时S(m–w)=0则：

S(m)=2^mS(0)–2^m–w–2^m–w–S(1)–…–S(m–w)

=2^m–2^m–w–2^m–w–1[2×S(0)–…–2^m–w–w[2^wS(0)–S(w–w)]–2^m–2w–1[2w⁺¹¹S(0)–S(1)]+…+2^m–2w–1[2^m–2wS(0)–S(1)]

=2^m–(m–w)×2^m–w+[2^m–2wS(0)+2^m–2w–1S(1)+…+2⁰S(m–2w)

尽管细节上有些区别，基本上，该模型还是指数型的。

经过四个不同类型的分析，我们得出初步结论，以覆盖为目的的传播模型——扩张模型最优的方式是按照指数型组织，扩张模型也可以叫作指数模型，扩张模型下的传播也叫辐射传播，这样的组织方式可以是多级的，也可以是单级的，逐级往下放大，拓扑图形像一个扇子，呈辐射状，因此，把覆盖模型成为扇形模型、星型模型或者辐射模型。

扩张模型如果失效，就是因为信息没有在规定的时间完成足够的节点覆盖，扩张模型设计的核心点是效率逻辑，让传播能够在最短的时间内充分扩张到所有需要的网络节点。

处理模型：信息的完整性

处理模型让应该参与的人都参与到信息处理中，解决信息完整性问题。

网络媒介不仅仅实现信息传播得最广泛，还需要实现信息的处理。

信息是如何加工处理的？如果从信息内部的变化角度看，情况将比较复杂，比如，你现在有十个信息，如何加工出新的信息来？但是如果转换一下，从外部的角度来看，问题就有些转机。现在，有十个拥有不同信息的人，你希望得到有价值的结论，那怎么办？首先需要把十个人的信息都得到，然后进行充分的信息间关联思考。

信息处理模型的目的就是让信息以最佳效率混合到一起。如果有一个中心节点，最快的汇集方法就是建立所有其他节点与中心节点的联系，但是，要求中心节点的直接宽度足够，如果直接宽度不够，就需要通过n度的形式来解决。

信息汇聚到一个中心的传播是辐射传播的逆过程，此时，利用辐射模型就解决汇聚传播的问题，真正的信息处理，信息汇聚到一起并不是最佳方式，会导致一个核心节点无限紧张，有效的处理模型，应该通过最少的代价先解决局部问题，更大的问题才需要反馈到更多的节点上。脑科学的研究表明，大脑处理信息并没有集中的点，许多脑细胞是在一个平等的情况下相互协作，因此，我们尝试建立一个节点间平等的信息处理网络。

如何体现平等，反映在传播网络中就是有相同的传播宽度，如何体现效率，就是信息以最少的步骤能够遇到更多的信息。假定直接传播宽度为w，处理模型将是怎么的呢？

一个N个节点的网络，如何构建一个信息加工网络？为了研究方便，我们先假设网络所有的连接是单向的，因为双向的也可以拆成两个单向的，因此对研究问题不会产生影响。

首先，我们先建设一个直接传播宽度为2的信息加工网络，它的形状是一个圈，即N个节点首尾相连，显然，宽度为2的单向传输网络，这是唯一的方式，只有构成一个封闭大圈，各节点的信息才有可能汇聚到一起，具备完成信息加工的条件。同样道理，如果要完成N个节点的某个子集的信息加工，待加工节点必须在一个节点围成的圈中。

我们来计算一下信息加工的代价，N个节点中任意x、y两个节点信息互相加工的代价是多少？

R(x,y)表示x、y信息加工的路径集合的概率，显然，在宽度为2的情况下，R(x,y)=N，意思是说，要完成任意两个节点x、y的信息加工，需要经历N条路径，也是N跳才能完成。

假定N个节点，通过直接传播宽度2已经形成顺时针传输的网络。现在从一个节点x处增加一条边，x为起点，从x逆时针方向如果数i之后是边的终点。由于信息处理中，一个封闭的循环才完成环内的信息加工，因此，环内的节点越少，信息加工的代价越低，要低成本产生结果，应该选择形成尽可能小的循环，如果有多个环，则是每一个环的加权平均，我们来计算此时x节点与另一个节点y的信息处理路径。

加号左边是增加了边之后，如果x、y在小循环圈内完成信息加工的跳数和可能性，加号右边是x、y只能通过原来大循环圈完成信息加工的跳数和可能性，简化公式：

研究m²+m(1–N)对于m的变化规律，对其进行求导得：2m+1–N，二次求导得：2，因此有极小值，且在：满足极小值条件，由于m必须是整数，实际取最靠近表达式的整数值。

由此可见，每次增加一条边，都是尽可能把现有的圈变成接近相等的两个部分。处理模型也可以叫作等分模型。

如果从直接传播宽度2增加到4，则每一个节点增加一条在它位于的最小传播圈中位移圈子一半处的一条边。

增加传播宽度时处理模型的演变

由处理模型的上述分析可知，处理模型是充分同步模型，处理模型下的传播叫作同步传播，所谓同步就是节点相互交换了信息，所谓充分同步就是所有节点的信息都有效地同步到了至少其中一个节点，其中获得了所有信息的节点叫作完整信息节点，如果所有节点都是完整信息节点，则处理模型为完美处理模型。

指代模型：信息的可靠性

指代模型让不同的人看到形式不同而内容相同的信息。

假如你现在站在一个风景秀丽的地方，你被眼前的风景震撼了，你希望将眼前的景色跟远处的朋友分享，你有什么办法让他感同身受？打电话说？语言文字太苍白了；拍照片？图像太单薄了；录像？也离实景有巨大的差异…… 用一种技术方式来重现场景，其实非常难，尽管网络媒介从图文发展到视频和3D显示技术，总体上，现场还原并不尽如人意。

抛开技术，既然要一个“观察者”的身份去汇报现场，与当事人直接去现场有着巨大的差别，这种差别不在于技术本身的还原能力，而在于还原现场与亲历现场不具备单一的影射关系，从信息的角度看，信息是事物在认知的投影，从理论上，信息根本无法全面反映事物，现场是无法还原的。也就是说，通过信息还原出的现场，只是现场的某个角度的视图，如果更换了角度，视图就会变化，视图的信息量是有限的，全面反映现场的信息量则是无穷的，当然，技术手段提高、信息量的增加能够增加人们的现场感。

信息只是一种投影视图，意味着每一次媒介指代，都不是一种完全的、不失真的转换，都只是一种投影关系，而既然是投影，当然只能承载原始事物的部分意义，之所以投影还能有用，是因为投影规则是人们有所关心的焦点决定的，人具有的目标性导致信息按照人们的目标原则进行投影时，感觉依然有效甚至真实如现场一般，人们常说的一句话：“人总是看到自己想看到的。”

人的目标性导致忽视的信息只是一种投影，可以通过一个例子来体会，对比一台拍电视剧的摄像机和小区监控器各自拍摄的一个小时。假定它们的拍摄质量一样的话，它们之间具有什么区别呢？电视剧是移动位置点进行拍摄的（这里考虑的是移动机位），要找到里面固定的物品会有些难度，但是你能看出连续镜头能够表达一个人可以理解的故事；相比之下，小区监控器拍到的静物是不动的，但行人往往一闪而过，一般来说，没有人能够看懂监控摄像头下的故事。从信息指代的角度看，同样的指代，前者的指代具有可理解的意义，后者则没有人可理解的意义，这种区别的原因是，前者的摄影师他的出发点就是追着人能够理解这个规则的，而后者不是。

技术上看，媒介指代本身可能是毫无意义的，而“意义”来自人们把指代作为认知。

从上述对指代的理解可以知道，指代与观察者的角度密切相连，如果要让信息能够更饱满，实际上需要反映更多的“角度”，所以，指代模型是两个节点之间的并行联系，或者两个节点群之间的并行联系，因此指代模型也可以叫作并行模型，现场可以并行地指代出一堆信息影像。指代模型要有效，必须有足够的并行指代数量，比如，想观看一个现场足球比赛，必须要有视频转播和声音转播，缺少一路，转播就不能满足人们对“真实感”的要求，并行到底要哪些，需要多少量，是由传播目标决定的，要反映多少个必需的侧面。

指代模型是用来多角度更“真实”地感知世界，信息更多，但不是简单的量的增加，看电影的时候，采用左右眼有差异的立体电影放映要比直接把电影清晰度提高一倍的效果要好得多，不同角度的指代，不只是增加了信息。我们观看纪录片永远都没有在现场感觉真切，一个重要的原因就是，在现场，我们可以任意切换到自己感兴趣的角度：看清楚一朵小花，看看墙背面的标语，增加角度的更多信息，在现场是有无数的选择的，因此，尽管你最终看到的信息有限，但你观看时候的潜在可能是无限的。

如果两个节点，则指代模型就是它们之间的直接网络连接。

N个节点的网络，假定是x向y发送一种指代——信息，如果是1度传播，除x、y之外剩余的N–2个节点则空闲着；如果是2度传播，则x、y之外的节点都可能成为x、y之间的联系点，即x分别连到N–2个其他节点，N–2个其他节点再各自连到x节点，x与y之间点对点联系的可能性，这个数值叫作x、y的点对点传播宽度：

W(x,y)=N–2

如果是k度传播，中间节点的直接传播宽度为2则：

W(x,y)=(N-1)/(k-1)

这种指代模型，x、y节点的各路信息是直接传播的，各自是一条没有分支的管道，适合每一条路径需要多重修饰的场合，每一个中间节点完成一项信息的处理。

N个节点的系统，从x向y发送一种指代——信息，应该是对称的，因此，N个节点的指代模型可以看成是N/2个节点的扩张模型，在确定直接宽度为k的情况下：

上述公式也可以把i当成常数，k作为变量，求出给定i度情况下，传播宽度的问题。指代模型实现两个节点的指代，达到资源给定下的冗余度最高的目的，也可以看成点对点之间传播的可靠度。

传播宽度与传播次数改变的指代模型演变

弱组织的设计

利用好弱联系规则，可以有效设计联系型组织。

总结一下三大基本传播模型，如果三大基础模型，没有按照规定的方式进行信息传输，中间节点发生信息泄露的传播，那么，扩张模型可能会影响传播效率；处理模型会导致谣言和错误；指代模型会导致信息不全面，但不会出现错误。

上述的传播模型分析，是建立在N非常巨大的基础上的，或者说是在一个传播总节点数趋于无穷大的基础上的，如果节点数量N是非常有限的，就会面临一个问题：信息传播的过程中，会碰到已经传播过一次的节点。

组织传播的周期是指两个方面：节点覆盖过程中，直到出现重复所经历的过程；节点覆盖的内容虽然不一样，但会重复发生类似的传播形态。显然，这是两种不同的传播规则，但它们研究的都是传播的宏观覆盖问题：前者指空间覆盖，后者是时间覆盖。

先研究一下空间覆盖。

空间覆盖，或者说节点覆盖并不是指研究的对象中所有的节点都完全覆盖，而是说应该覆盖的已经覆盖上，传播进入一个看似重复或者衰竭的状态，此时一轮传播即将结束。由于传播大多并不具备严格的重复周期，看上去传播周期像池塘里的涟漪，有波峰和波谷却不完全相同。

一个典型的例子是，当新闻节点发出一条有重要影响的信息时，每一个看到的网络节点都希望把这条新闻附加上自己的感慨再次传播出去，引起一个链式的爆发，如果网络节点足够多，这个过程随着度的展开，会越来越迅猛。这个爆发性的传播会如何停止呢？

根据传播宽度公式^[76]：

I(∞,x,i)表示第i度传播宽度衰减系数。

网络人群覆盖有一个临界点：如果从信息起始节点开始，每次传播的总粉丝量在减少，那么传播就会逐渐停下来，首次maⁱ⁺¹<1之后，E(N,x,i)开始收窄，此时记作I(N,x,t)，在N足够大的系统中，系统拐点到来，决定于m和a，如果信息足够劲爆，a=1，此时系统将不会出现信息收敛，而对于大多数真实社区，由于a通常低于1/1000，m一般只有数百，因此，极大值发生在首项，t=0。

通常来说，当你第二次看到这个信息的时候，你就会停止转发了，此时无论是信息产生的冲击力以及你想要别人知道的欲望都快速降低，再次转发同一条微博的可能性大幅下降。当传播系统中大部分节点已经接收到信息，信息转发的冲击波力度就开始下降。也就是说，一条信息如果有足够的爆发力，它将会在把系统所有节点覆盖一次，然后进入结束状态。当N有限的时候，收敛来得更快，因为每一度传播，会让既定节点中多出很多已经接收过该信息的节点，它们的传播宽度收敛到零的拐点的计算为：

传播在组织上发生会呈现出周期的规律性，网络传播既跟管道相关也跟内容相关，如果把跟内容的相关性简化成一个转化系数，即一个节点接收到内容转发的可能性，则系统中，每一个节点发布内容时，将呈现出规律。

规律表现在两个方面。一个是统计学方面，可以得出一度、二度以至n度传播时，被覆盖的节点数量以及传播复杂度，基于统计学的数字无法预测出除初始节点之外具体某个节点的行为，以及以它为中心的传播形态，而且初始节点的特殊性也是建立在它确定传输的事实上。另一个是拓扑形态方面，能够描画出信息传播图景，后者需要对信息内容进行语义层面的分析，对节点对内容的喜好与习惯有相应的分析策略。

当一个节点传播信息时，可以根据互动模型参数公式来近似计算产生的传播覆盖。

人际传播

当传播能够在人与人之间多次进行，决定传播的不再是传统的空间结构，而是人与人之间的关系，互联网传播更多地依靠人际关系实现。什么代替了传统空间中的结构，是关系。互联网通过关系实现传播。

问题与思考

1. 基于信用的传播最多可以传到第几度？

2. 同样的内容，普通人发布和名人发布会有明显不同的效果，按照三度传播理论，此时是内容影响力还是关系背书？

3. 关系是几度（几维）的？

4. 破窗效应的结果是确定的吗？它与蝴蝶效应的真正区别是什么？

5. 在网络上征集一本专业书的书名有效果吗？为何一定要征集，如何提高征名的有效性？

6. 既然未来是不确定的，为什么还要预测？

7. 为什么说二度传播才是社交？三度传播难道是陌生人社区吗？

8. 大众传播是几度传播？

9. 为什么有些信息的流行是因为转发之后才流行的？

多度传播描述了网络上信息在群体之间传播的情况，前面的讨论只是考虑了传播的拓扑属性，真实的传播中，还要考虑三方面的关系：用户与用户的关系、用户与信息的关系、信息与信息的关系，互联网互动传播就是基于各种关系发生的。

基于内容关系的传播有电视连续剧，各集电视剧内容关系引导传播；基于社会角色关系的传播是社会化传播。还有更多复杂关系引导的传播形式，这些新的传播方式比传统传播更加私密，但也包括公共性信息的传播。

六度熟人网络

六度分隔定义了全球人口构成的人群的最快联系方式。

1967年，斯坦利·米尔格兰姆^[77]描绘了一个人与人的关系网，被称作六度分隔理论。他做过一次向全世界发信的实验，结果发现了“六度分隔”现象，简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，通过熟人的熟人，最多六个人，你就能够联系到地球上的任何一个陌生人。”

六度模型是熟人关系的重要模型。意在解决如果只通过熟人建立一个尽可能大的社交网络问题，结果出乎很多人的意料，六度分隔表明，直接联系通过熟人，陌生人通过熟人间接联系，最多六次，也就是六度，你能联系到地球上任何一个你想找到的人，一个超过60亿人的世界，只需要260个熟人^[78]全部搞定！

人与人之间如果全部直接联系，需要联系的人显然比认识的人多得多，从比例上看，直接联系到的将几乎都是陌生人，陌生人间缺乏背景信息和信任。六度模型具有很大的实用性，从现实来看，每一个人都与一定数量的熟人相连，此时，人际社会交往的关系能够反映到互联网的用户节点联系上，熟人的价值能够得到更多的使用。

混乱而有序的熟人关系

为什么不把每个需要联系的人都变成熟人好友呢？维持联系是需要成本的：保持男女朋友的联系需要每天打电话或者见面，需要每周一起吃饭，否则，关系就会冷淡；保持一般的朋友联系，一年也需要见几次面才好，许多童年的朋友多年不联系之后，发现已经无话可说，说到底是因为没有投入维持好朋友联系的成本。

受个人精力限制，一个人能够保持经常联系的人员总数是非常有限的，早期即时通信的好友人数限制在150人，就是考虑到每个人能够联系的人是有限的。直接的联系是有限的，其他的联系便需要通过间接进行，现实生活中，我们总是通过朋友的朋友来帮忙就是间接联系的例子。

社交传播^[79]：信用驱动

真正有效的关系比想象的少得多，只有两种：好友，好友的好友。

六度模型最大化了熟人网络的力量，它指出一个极限，最遥远的人经过六次间接联系也能最终联系上，六次，看上去数字并不大，但六次的间接联系到底意味着什么？

熟人网络里，一度传播是人与人之间直接传播信息，可以理解为情感维系的好友之间的传播或者契约维系的客户之间的传播，传播信息的双方互相信任。一度传播是用户节点间紧密传播最常见的一种形式，也是所有其他多度传播的起点。一般来说，传播建立在关系上，发起门槛比较低也能对关系起到维护作用，比如父母孩子之间、好朋友之间。一度传播，常常叫作好友传播或者直接传播，具有好友传播能力的用户叫作好友用户。一度传播中还有一种特殊情况：品牌型传播。用户甲信息传播到用户乙，甲乙之间并没有维护对等的好友关系，用户甲对用户乙之间的联系是单向的，此时用户甲对用户乙进行的是品牌传播。具有品牌型传播能力的用户叫作品牌用户。

二度传播是基于好友的信任背书。一度是传播的开始，可以不再传到二度，比如好朋友之间交流近期情况，不需要更多人知道，以对话的形式来结束传播过程。如果好友之间为了解决问题，并且好友无法直接帮得上忙，传播不应该结束，好友可以把问题抛给他的好友，此时，信息被传到第二度，二度传播是通过好友来实现的，两个陌生人借助共同好友实现了信任的传递，此时，共同的那个好友起到了双方的信任担保作用，二度传播常常叫作信任担保传播或者担保传播。能够提供担保传播的用户叫作信用用户，信用用户是相对于某个人说的，张三的信任用户不一定是李四的信任用户。

信息传给好友，再传给好友的好友，进入到第三度会怎么样？

你之所以响应传播帮助解决问题，如果动力来自好友，这个动力能维持到多远？答案是两步。你会帮你朋友的朋友，但如果再多一度，朋友无法直接利用信用来向你担保（因为他也不认识），看上去可以采用信用二次担保，朋友的朋友担保给朋友，朋友再担保给你，不过，信任担保不具备传递性，朋友的朋友未必还是朋友，三度以及以上的传播不再是基于信用的。

以个人交际联系为动力的信用传播只有一度和二度，分别是好友传播和担保传播。

信用驱动到二度为止

看上去，通过熟人，六度之内可以联系到全世界的人，通过上述的分析我们知道，依靠熟人虽然可以六度联系全球，但有实用意义的联系只维持两度，六度模型可以看成三度模型，大于等于三度都归成三度，按照米尔格兰姆的数字，每个人的熟人是260个，二度维持的有效关系是67 600人。看上去还不错，朋友圈的力量接近7万人，当然离六度连接全球的梦想差距非常大。

真实的情况还有差异，根据《引爆点》^[80]的观点，人参与社会活动的积极性并不是均等的，少数人非常活跃，认识很多人，而大多数普通人则是安静的，认识的人很少，因此三度传播能够影响到的人数要远比7万人要少，结合社交150定律^[81]，熟人关系还要区分为不同的亲密关系，熟人传播将是一个非常扁平化的传播。

大众传播：内容驱动

信息传播所有动力来源于关系：人和信息的关系。

信用传播维持在三度以下，但还是有一些传播维持到了三度或以上，有时候，我们甚至看到一些传播随着传播度数增加不但没有衰减还有扩张的趋势。能够持续多度的传播是由内容驱动的，比如热点新闻，传播的时候，各个转发并没有考虑太多人之间的关系问题，而更多是对信息本身的兴趣。一度传播关心具体人，二度传播关心背书人，三度及以上关心的只是统计上的人，二度以内是与具体人有意义的，三度及以上的人只需要知道传播的统计数据。三度以上的传播进入到大众传播领域，人们不再拘泥于几个人之间的私密话题。

通过人际关系进行的大众传播，再次传播的动力并不仅仅由人际来决定，动力可以是人的关系，也可以是信息的关系，或者人与信息的关系。究竟如何认识通过熟人网络的多度传播价值？三度及以上传播可以做如下两种类型区分：

一是信息型传播。用户甲的信息多度传播之后到用户乙，用户乙接受信息是因为信息本身有价值，与由谁传过来，是一度传播还是多度传播没有关系，此时价值在于信息本身而不是用户关系（尽管用户关系也可能很有价值）。能够稳定提供信息型传播的用户常常能够成长为品牌用户，但反过来，提供了信息型传播的不一定就是品牌用户。

二是背书型传播。用户甲的信息多度传播之后到用户乙，用户乙接受信息是因为信息有价值，但识别出信息价值的不是自己，是因为传播过程中被一个信任的人肯定过，这个人叫作信息的背书人，背书人可以是从用户甲传播到用户乙中间经过的任何一个人。能够提供背书作用的人有两类：好友用户或者品牌用户。背书传播取决于背书人对信息的背书能力，因此，背书型传播比信任传播的传播度数维持得高，但会低于信息型传播。背书型传播实际是信任传播与信息型传播的综合，恰当利用了两者的优势，是最有效的大众传播方式。

个人传播通过信用传播进行，社会公共传播则通过信息型传播和背书型传播进行，由于互联网能够跟踪每一个有价值信息的发布者，因此，纯粹的信息型传播大多发生在传统媒体领域，互联网上的公共传播基本都属于背书型传播，信息与人不再毫无关系，传播进入用户参与的大众传播时代。

大众参与不只是对信息进行多次传播，传播的过程中会对信息进行补充或者加工，信息补充的过程不只是一个简单信息量的添加，是让信息与即将传播到的节点间具有更好的配合性，信息添加有两种类型：节点型添加、信息型添加。

节点型添加是加入了直接针对节点的信息。比如，甲看到一件衣服特别适合乙，添加了推荐信息之后，直接把衣服信息转发给了乙，此时，甲做的工作就是节点型添加，他知道添加什么内容能够有助于乙接受信息。节点型添加也可以是针对多个节点的。比如，甲看到一本适合高考的书，添加了推荐信息之后推荐给某一个毕业班的学生，或者推荐给所有即将参加高考的朋友。

信息型添加时加入了让信息更完整的信息，比如，甲看到一幅月圆的图片，转发的时候，添加了“海上生明月，天涯共此时”，此时，一幅月圆图的信息变得更加饱满更容易得到认可而广泛传播。很多时候，添加的信息具有流行性，比如，当“萌”刚刚成为网络流行词时，如果看到一幅漂亮的小女生的照片，加一个“好萌啊”转发，就会得到很多响应；当明星离婚的时候，他们互相发布的信息中一些有意思的语句也容易成为短暂的流行语，此时，在转发时对原始信息进行标注，也会有效果。再比如一个幽默的补充：“日本侵华纪念日，你想对日本说什么？”，转发者补充“以后拍片能不能不打码了？”后一句显然是对年轻用户群的一种适配性补充。

无论是节点型添加还是信息型添加，也都可以多次进行，在多次传播中依次补充，这更加能够体现互动传播每一个个体的参与意义。

流行：破窗效应、蝴蝶效应

破窗效应揭示了传播如何在人群中放大扩散，蝴蝶效应揭示了信息在人群中传播时的不确定性。

大众传播通常能形成流行性，流行是通过什么方式达成的呢？

菲利普·辛巴杜^[82]提出破窗效应，意思是说：一个公共房子，如果其中一扇窗户破了没有被及时修补，那么其他窗户就会莫名其妙地被人打破。这个现象还有各种各样的表达方式，比如一间教室的墙上，如果是干净的，那么很长时间都会保持干净，如果墙上被人涂鸦了一次而没有被清理的话，那么很快就会出现各种各样的涂鸦。比如干净街道上不会有人扔垃圾纸屑，一旦出现纸屑，那么很快就会垃圾遍地。

破窗效应的核心是说人有从众心理，潮流一旦开启就会加速进行，很快演变成流行。表面上，破窗理论的关键点在于谁开启第一次，不过，并非所有的第一次都会导致流行，比如说，大街上有人丢了一元钱，并不导致大街上满地丢钱，因此，破窗理论还需要一个前提，从众的时候是利己的，容易付诸实践，这里说的利己并不是说一定要有钱赚，还可以是心理上的满足等。

利用破窗理论可以预测到一些必然的流行，是通过示范点放大示范效果从而达成流行的过程。破窗流行一要选好示范点，比如新款服装发布选择明星代言试穿就是选择影响力大的示范点，二要选择用户易于实践的条件，一款冬衣再漂亮，选择再有知名度的模特，夏天发布依然带来不了流行。

在预测破窗流行时，从示范动作开始，可以跟踪每一个示范点带来的效应，如果在前几度传播中有明显的增量，那么多度传播之后的破窗效应就是可预期的，并具可预测的增量。

另一种与流行性相关的效应叫作蝴蝶效应。1963年爱德华·罗伦兹^[83]提出：“一只海鸥扇动翅膀足以改变天气变化”，后来，他改用“蝴蝶”一词，亚洲大陆的一只蝴蝶振动了翅膀会是十年后美洲大陆一次龙卷风的起因。

破窗效应

蝴蝶效应不是说让蝴蝶振动一次翅膀就能够精确地带来一场龙卷风，而是说微小的偏差可能导致完全不可预料的大流行，蝴蝶效应表明未来的不可预测性，所以换句话说，蝴蝶翅膀的一次振动可能引发一场飓风，也可能引发一场暴风雪。结合破窗效应，如果破窗效应能够告诉我们未来会流行什么的话，蝴蝶效应会告诉我们，时间长了期望中的流行可能就不存在，因为只要时间足够长，任何一些小的干扰信息都会导致完全不确定的结果。蝴蝶效应说明理论预测是不可靠的，而且时间越长偏差越大，要想知道精确的结果，需要不断修正、检测误差，修正的周期过长，理论预测就会很容易失效。

蝴蝶效应和破窗效应是流行现象涉及的两个方面，流行通常具有两个特点：快速增长、规模巨大。许多时候，流行持续的时间也很短，流行总是一个流行接着另一个流行。破窗效应让流行具有足够的规模，蝴蝶效应让流行点不断更换，因果联系被大量的不确定性冲散。

蝴蝶效应

网络上的信息在短时间内大规模流行，或者说破窗效应能够快速激增，条件只有一个：待流行信息与所有参与用户的知识背景具有极强的正相关。参与用户在相应的领域中已经具有足够背景知识的积累和铺垫。背景正相关包含两个方面：信息背景正相关、用户关系正相关。前者指参与用户具有共同的信息背景，所以对信息的反应高度一致，后者只考虑传播链的相互信任，足够的信任能够传输几乎任何内容。

一些网络名词的流行就是如此，如果媒体直接用，则很难流行起来，而现在，最初的用户仅仅觉得说这个话的人有趣，互相传递之后，当有大量的人感觉到有趣的时候，与人无关的流行才真正形成。

制造流行要做的就是定向引导，让蝴蝶效应、破窗效应朝着收敛的方向，而不是完全的随机方向发展，形成有价值倾向的公共导向。媒体价值导向并不会导致价值观单一化，因为不同的媒体秉承了不同的价值观。

社会结构不是完全随机的，而是由处于中心的媒体节点引导的，并且不同媒体具有的中心协调能力大小不同，形成不同层级的结构，最高层的结构由少量的互相平衡的媒体节点构成，社会相对稳定又具有内部竞争动力。

传播的精确计算

群体行为能够被预测，但不能被精确预测。随着时间的推移，误差将大到不能接受。

网络媒介是完全信息化的媒介，网络传播具有精确描述的可能性。

互联网上每一个用户的信息都是可以跟踪的，由于具有感应与状态，所以环境要素以及用户对信息反馈都能够准确记录在案，利用互联网的数据跟踪特征，能够对互联网的每一次传播事件进行准确记录。记录只是开始，记录的目的是预测行为，或者纠正过去的错误。

行为预测有两个切入的办法：时序预测法和空序预测法。所谓时序预测法，就是根据过去一段时间记录的规律，假定系统按照既定的规律运行，未来的行为与现有行为具有高度的一致性，据此预测未来的行为。所谓空序预测法，就是根据一小部分空间内用户节点的记录规律，假定系统所有节点具有既定的运动规律，规律从一部分节点能够推广到所有节点，并据此预测其他节点的行为。

互联网信息使用记录是真实的结果，我们把真实记录得到的模型叫作精确行为模型，利用精确行为模型进行预测时，利用破窗效应预计未来结果，利用蝴蝶效应预测未来的偏差，通常来说，时间越短破窗效应越明显，时间越长蝴蝶效应越明显。

精确行为模型虽然能够预测未来，但预测能力不是直接得到的，精确行为模型记录的是方方面面的信息，各种信息交织在一起互相影响，如果精确行为模型没有具体的行为逻辑支撑，即便具有全面的数据也无法对未来做出预测，这实际上说明数据的有效性取决于行为逻辑。

怎么评判精确行为模型呢？可以建立统计模型来分析。

要有效评价网络传播，需要哪些指标参数？还是先来看看媒介的传统指标：客户覆盖。

报纸的发行量、电视的收视率、网络的展示量，从报纸、电视到网络，同样的客户覆盖指标，描述的精度却不一样：报纸是卖出的数量，电视是有多少电视机在播，网络则指展示的次数。按说，报纸印出来、卖出去、被看到是一个完整的流程，各阶段的数字也是互相关联的，实际中，每个环节都会有一些流失率，数据越来越接近最后用户“看”的环节，数据就更接近信息实际的影响。

网络媒介具有的记录特征，能够跟踪信息传输的各个环节，可以进一步量化各种指标，网络媒介能够提供信息传播进一步的支持保证，网络媒介效率评估常常采用如下三个数据：到达率、转化率、回头率。这三个在互动模型中提到过。

到达率类似于覆盖率，指能够传达到多少人的比率，但到达比展示的含义更广泛，它不单指通过展示留给用户的印象，也考虑各种能引起用户进一步行为的入口渗透。换句话说，当我们考虑展示的时候，它更多是广告，但到达的意思更丰富，它不是最后的环节，而是与后续参数一起来描述价值。

转化率是指多少人对传达的信息进行了响应，转化率有效避免了垃圾信息冒充价值信息，转化率可以看成传播的有效价值。转化率反映的是用户对信息的有效反应，他们不仅仅看到了，而且认可了传播的内容。在报纸、电视媒介上，转化率是很难统计到的，而在网络媒介上，转化动作通常也发生在网络上，很容易跟踪。

更进一步，网络还能够进一步跟踪媒介价值：回头率。回头率是指当次传播结束之后，受本次传播影响而重复响应的情况，回头率可以看成传播的长期价值，或者是对环境建设的价值。

从到达率、转化率到回头率，不仅仅是对价值精确计量的一个过程，同时，也是让价值走向精确的过程，它们能够简便地获取到价值计量信息，是因为网络媒介本身的属性决定的，网络媒介具有深度的价值挖掘力，并且具有非常强的环境延伸性。

到达率、转化率、回头率，是比率关系的横向比较工具，还有一个量化工具是容量，用来描述信息在产生、传输各个过程中，与用户节点、媒介自身、媒介数量的指标，信息量的单位通常用字节（byte）或者比特（bit）来衡量，它描述的可以是信息量，节点产生、处理的信息量，也可以是媒介传输的信息量，利用信息量来描述媒介的强度，即信息承载能力。

网络媒介能够从承载能力上进行量化，说明网络媒介的通用承载能力，它能够跨越领域，将完全不同类的信息利用相同办法抽象化，从而用同一个指标体系进行衡量。当然，实际中，如果找不到不同类信息的关联性，直接比较它们的信息量也会失去意义，网络媒介在提供了一致性指标体系的同时，也为各种不同类信息转换提供了基础。

信息量、到达率、转化率、回头率是网络媒介描述的核心参数，它们不仅仅适用于传统的媒介向网络媒介过渡的阶段，也适应于泛网络媒介的各方面：电子商务、网络社区……各类纵深应用。各色各样具体网络应用场景下的各种参数，许多评价媒介效果的数据，都是从这三个指标中衍生出来的。

怎么利用到达率、转化率、回头率进行预测呢？

一个N个用户节点的系统中，我们用E(N,x,i)来表示节点x的第i度传播宽度，E(N,x,1)就是x节点的直接传播宽度，即好友数量，用EO(N,x,i)、EP(N,x,i) 、EQ(N,x,i)表示节点x的第i度到达率、转化率和回头率，其中i=1时，是好友达到率、转化率和回头率，我们用FO(N,x,i)、FP(N,x,i)、FQ(N,x,i)表示x节点第i度的到达用户数、转化用户数、回头用户数，我们用B(N,x,i)表示节点x第1到第i度的累计理论到达用户,用BO(N,x,i)、BP(N,x,i)、BQ(N,x,i) 表示节点x第1到i度的累计到达用户数、累计转化用户数、累计回头用户数。

我们的目的当然是精确得到B(N,x,i)、BO(N,x,i)、BP(N,x,i)、BQ(N,x,i)，B(N,x,i)在传播发生前是固定的，另外三个数值可以通过每一度传播进行累计，比如，传播如果一共是十度，当前正在发生第五度传播，那么五度以前的传播已经发生，五度以后的传播还没有发生。如果传播没有发生，例子中五度以后，按照历史到达率、转化率、回头率进行计算，公式如下：

FO(N,x,i)= E(N,x,i)×EO(N,x,i)

FP(N,x,i)= E(N,x,i)×EP(N,x,i)

FQ(N,x,i)= E(N,x,i)×EQ(N,x,i)

如果传播已经发生，例子中五度以前，则只需要直接采用FO(N,x,i)、FP(N,x,i)、FQ(N,x,i)的实际记录值。这个模型兼顾了预测与历史记录双重作用。

从传播预测来看，一度传播预测误差小，二度以及以上传播预测随着度数增加误差增加。一度通过好友来传播，好友数量是固定的，传播波动来自于内容与粉丝的适配性，一度传播预测的偏差不会太大。二度传播是建立在好友二次传播的基础上的，进行了二次传播的好友并不确定，由于每个好友的好友数量差别巨大，因此，即便同样数量的好友进行二次传播，但他们影响的二度好友数量差异巨大，因此，二度传播预测不仅仅涉及内容的匹配性，还涉及潜在粉丝总数。

随着传播实际发生的度数增加，把已经发生的传播的实际情况及时计入系统预测中，结果准确性将大幅度提高。我们可以换个角度，加入第j度传播已经发生了，系统预测的j+1的准确性与未发生前的一度传播准确性一样，所以准确度也会大幅提升。通过计入已经发生的记录来调整传播预测的办法叫作半预测，半预测能够大幅度纠正预测偏差。

回顾与解读

传播源于语言沟通，沟通通过感觉器官完成，沟通的内容是信息，也是媒介感觉到的内容。从鸟语到人言，指代赋予信号以意义而得到信息。媒介与传播的共同点在于都是基于信息的，区别在于媒介关注点是人与事物的关系，传播关注点则是人与人之间的关系。

沟通也叫交流，传播有三种基本形式：交流、广播、互动。不同媒介上实现传播的媒介场景不同：自然媒介的现场、机械媒介的渠道、网络媒介的连接，媒介场景构成传播场景。

网络媒介因为弱连接而具有丰富的传播形式，传播具有时空的共享性，空间上能够与多人实现同时传播，时间上能够与多人多度传播。传播突破了时空结构限制，通过联系无限延展。传播不再是单向的信息灌输，当信息只是描述世界的时候，传播也只是人与人在讲故事，互动不只是让传播具有闭环，互动让传播不再只是讲故事，传播变成了人与人的行为方式，信息传播演变成行为互动，互动改变了人与人之间的关系。

媒介行为经历了认知、传播、互动三个层次：“媒介与信息”中研究人的感觉，人是主体，人之外的其他事物（包括其他人）是被认知的客体，信息传输是主体单向摄取的；传播发生在人与人之间，是平等的主体，信息是主动传输的，此时，传播可能是单向的，但信息含义的理解是基于双方的；互动不仅仅建立在平等主体的基础上，还是从单纯的信息解读扩展到行为，行为的方式也是双向平等的。互动不仅仅是感觉与创作的双向闭环，也是主体之间的信息闭环。

弱联系互动形成了新的组织形式：弱组织，弱组织不再具有固定边界。固定边界和不确定边界，差别不只在于边界，固定边界的组织是先有组织再有传播，弱组织则是先有传播，传播驱动组织形成。

多度传播可以总结出三个基本模型：扩张模型、处理模型、指代模型，它们能够完成信息覆盖、信息加工、信息转换的典型功能。复杂传播都可以分解成三种基本模型。

六度传播模型将全球人类连在一起，但重要是二度传播：好友传播、背书传播，二度传播的驱动力来自信用，也叫信用传播。传播范围更广泛的多度传播来自内容驱动，多度传播让传播变得不确定，破窗效应与蝴蝶效应表明传播的可放大性与不确定性。

网络传播是可以记录的传播，能够建立精确预测与统计模型。

[57]　认知：媒介认知是建立在主体认识客体基础上的，传播则没有主体与客体的区别，主体是对等的，但传播行为并不一定对等，甲向乙传播，乙并不一定有回应，甚至没有回应的能力。

[58]　信号传输：信号与信息的区别，信号有转义能力时才是信息。

[59]　交流：交流常有两个或者更多人参与，两个人是一个特例。只有两个人的现场交流也叫对话，对话常常被称作点对点交流，超过两个人以上称作多对多交流。

[60]　部落广场：下文也叫广场，部落广场的说法更加形象一些，广场并非指具体的操场广场，是一种沟通传播的形式。

[61]　现场交流：现场是自然媒介的传播场景，现场交流也就是在现场上发生的交流，通常，如果没有具体说哪种场景，交流指的就是现场交流。而其他场景下的交流，比如网络上发生的交流，会说网络交流。

[62]　一致的交流背景：所有参加交流的人感觉到的背景是一样的。

[63]　各个方向上表现一样：数学上称为各向同性。

[64]　媒体：这里的媒体指传统的电视台、新闻社等公共机构，不是泛指媒体中的媒体。

[65]　传播要素：比如说话的人、说的话、听话的人等。

[66]　时空解耦：参见第一章第四节中“时空解耦：面、线到点”。

[67]　互动：参见第一章第四节中“第六感：创作”，其中提到：互动是感觉与创作的综合。从认知、传播到互动，互动不仅仅强调都是主体，也包括行为的相互对等性，甲向乙传播，乙可能没有回应，但一定具备回应能力。这是第二次引入互动概念，更强调双向主体地位平等。

[68]　本小节有一定难度，对IT技术缺乏了解的读者可以跳过。

[69]　同步：强调时间和空间上的共同性，同时、一起来执行任务的方式，具有独占资源（人也是资源）的特点，也称为排他性。

[70]　异步：合作的双方不需要共同参与，可以时间上错开，分别处理。

[71]　弱联系传播：固定联系的传播是需要先有固定组织，弱联系则是可以先有传播再有组织。

[72]　本节内容难度较高，需要基础的排列组合知识，不准备了解量化传播细节的，可以跳过。

[73]　互动模型：参见本章第二节中“互动模型：信息化系统”。

[74]　点对点：也叫一对一，一人对一人的交流形式，还有，一对多，多对多。

[75]　传播宽度：如果只传播一次，则指一次传播传给了多少个节点，如果被多次转发传播，则指总的传播节点个数，前者称为直接宽度，后者称为传播总宽度，在不引起误解的情况下，可以直接称为传播宽度。

[76]　传播宽度公式：参见本章第二节“互动模型：信息化系统”。

[77]　斯坦利·米尔格兰姆（Stanley Milgram，1933~1984），哈佛大学的心理学教授，六度分隔理论（Six Degrees of Separation）提出者。

[78]　260个熟人：根据六度分隔理论，通过联系260个人，然后这些人再每个人联系260人，六次，认识的总人数就可以覆盖全球总人口。

[79]　社交传播：严格说来，按照媒介从认知、传播到互动的升级，社交是互动的范畴，不能只看成传播，这里还用“传播”是为了更容易接受，大家理解时注意区别。下一节的大众传播也类似。

[80]　《引爆点》：（美）马尔科姆·格拉德威尔著，中信出版社2008年8月出版。

[81]　150定律：罗宾· 邓巴（Robin Dunbar）（英国）提出的社交网络定律，人类拥有稳定社交网络的人数是150，其中，最亲密的家人和好友7人，家人之外朋友21人，同事、社会交往、远亲35人，其他85人，共计148人，四舍五入记为150。

[82]　菲利普·辛巴杜（Philip Zimbardo），美国心理学家。

[83]　爱德华·罗伦兹（Edward NLorenz），美国气象学家。