物理學家能預言槍擊案嗎？_風聞
返朴-返朴官方账号-关注返朴（ID：fanpu2019）,阅读更多！2022-05-27 15:55
一位物理學家將研究多體物理的方法應用於社交網絡平台，通過對仇恨言論的監測和建模，希望能預知並防止極端事件的發生。研究發現，社交平台用户羣組的急劇增長，類似發生相變的物理系統中關聯長度發散。在微觀上，用户羣組的增長過程與凝膠的形成過程相似。
撰文 | 瞿立建
美國發生槍擊案不稀奇，近日連續發生兩次慘烈的槍擊案。5月14日，美國紐約發生的槍擊案13人中槍，10人死亡。更嚴重的是，這次槍擊案的性質，是一次種族主義大屠殺。白人青年金德倫在白人至上主義思想的感召下，穿越了半個紐約州，來到黑人為主的社區的超市，他想儘可能奪去更多黑人的生命。
對於如此極端的事件，我們能否通過科學手段預先發覺端倪，進而預防甚至阻止悲劇降臨？有位物理學家正在做這方面的努力，他是華盛頓大學的約翰遜（Neil Johnson）教授。
與恐怖主義緣分非淺
約翰遜於1961年出生在英國，伴隨着愛爾蘭共和軍此起彼伏的恐怖活動長大。
約翰遜於1989年獲得哈佛大學博士學位。1991年，他去哥倫比亞最頂級的大學安第斯大學做了一年教授。在這裏，他目睹了游擊隊肆意濫殺無辜。
隨後他回到英國做教授，2007年又來到美國做教授。在最文明富足的社會里，大規模槍擊案成為新聞頭條的頻率卻越來越高。
約翰遜開始思考，能不能應用物理學來弄明白暴力是怎麼回事，並預判何時會發生暴力事件。
約翰遜從事多體物理研究，研究相互作用的粒子的集體行為。比如，導體裏定向移動的電子形成電流，電流會受到阻礙作用；但是，如果電子能協同起來，兩兩成對，便可以對阻礙免疫，這就是超導電性。
約翰遜把多體物理的思維方式用於思考人的羣體行為。
人不是粒子，但人的行為確實會形成顯著的模式。每個人各自對美的追求匯聚成流行時尚，每個人各自的思想認識匯聚成洶湧的社會思潮，個體交易者的買進和賣出匯聚成金融走勢……
約翰遜感覺，他處理多體物理的諸多原理可以用於思考社會問題，並且在這方面取得了許多成果。
約翰遜開始思考一個迫切的現實問題，在暴力事件上頭條之前，我們是否能覺察到一些蛛絲馬跡。
可提前預言出暴力事件嗎？
2014年，約翰遜開始研究極端主義暴力活動。
他讓一組學生追蹤俄羅斯社交媒體VKontakte（簡稱VK，類似美國Facebook的社交網絡服務網站）上親伊斯蘭國（ISIS）的羣組信息。約翰遜團隊發現，VK上親ISIS的羣組的成員數一直大致不變，但是在2014年9月羣組數目突然大漲。隨後發生了ISIS武裝圍攻敍利亞城市科巴尼的事件。
這種模式也曾發生在巴西。2013年巴西抗議運動在6月達到高潮之前，社交媒體Facebook上巴西政治話題羣組也出現激增現象。
羣組成員數隨時間演化如下圖所示，這種圖物理學家會比較熟悉，物理系統在臨界點附近，關聯長度就是圖中的特點。
約翰遜和他的團隊分析了約200個親ISIS的羣組精確到秒的變動，涉及約10萬成員賬號，得到了羣組演化的規律。羣組的興衰非常類似物理和化學中分子聚集體的聚合與分解，所得數學方程與實際觀測非常吻合。
約翰遜所得結果對預判極端事件有指導意義。反ISIS機構不必監控數以百萬計的親ISIS賬號，主要監測幾百個羣組就夠了，極大減輕了工作量。反ISIS機構注意不要讓羣組做大，就可防止親ISIS大範圍傳播。如果發現羣組成員數急劇飆升，意味着大規模襲擊即將發生，類似物理系統中相變發生之前關聯長度的發散趨勢。
看到極端事件即將發生，能不能提前把極端分子找出來，以避免悲劇？
羣組的微觀物理
前面得到的是宏觀層面的“熱力學”理論，那麼我們能構建出微觀層面的“統計”理論嗎？
一個顯著的困難是，人不是分子。所有的分子都是一樣的，而人不一樣，千人千面，各不相同。
物理學家研究分子的集體行為，發展了多體理論；極端分子的集體行為，該用什麼樣的“多人”理論來描述呢？
約翰遜和合作者從凝膠形成的模型獲得了啓發。
凝乳就是一種凝膠，性質均勻的牛奶先結成很多大小不一的塊，這些凝塊最後聚合成一個整塊，即形成了凝膠。
約翰遜和合作者發展了一個極端分子在線羣組增長的理論模型。與凝膠形成的理論模型類比，約翰遜還考慮了“人分子”的特異性。
約翰遜把人處理成“介觀”人，不管細節，而是直接給人賦予一個特點參數，這個參數處於0到1之間。
理論發現，人的特點參數差異對於羣組的增長和多樣性（即分佈）有顯著的影響，極端分子羣組數量與羣組大小成-5/2的冪律關係，理論預言與社交網站上採集的數據一致。
這個簡單的理論粉碎了反恐當局的一個願望，即在恐怖活動之前，將實施恐怖襲擊的“獨狼”識別出來，提前拿下。根據約翰遜的理論，這幾乎是不可能完成的任務，就像水要開了，不可能識別出哪個分子將第一個氣化。
不過，約翰遜的理論給出了一個極端事件即將發生的前兆。
就像牛奶中凝塊數量按冪律關係急劇增長的時候，我們就知道凝乳就要出現了。社交網站上，當極端分子羣組的數量和羣組人數開始呈現近似-5/2的冪律關係的時候，意味着有極端分子可能要搞事了。極端事件由個別分子實施，但起因可能是極端分子的集體行為。
為什麼要這麼麻煩，直接幹掉極端分子賬號和他們的羣組不是簡單粗暴有效嗎？
約翰遜研究發現，簡單粗暴，但並不有效。
如何幹掉在線仇恨網絡
幹掉仇恨言論有兩種方式。一是微觀方法，找出壞分子，直接滅掉；二是宏觀方法，相關言論，只要沾邊，立即封殺，寧可錯殺一千，不可放過一個。
兩種方法都不可行。前一種方法，如同大海撈針，根本撈不着。後一種方法，妨礙言論自由。
約翰遜和他的合作者研究了社交網絡上仇恨言論的全球動力學，發現仇恨言論聚集成團簇，團簇之間也結成網絡結構。這個網絡之網絡跨越國界、洲界、網絡平台、語言和文化差異，並且是去中心化的。這些特點讓仇恨言論難以被消滅。被刪掉的極端分子賬號和羣組會換個馬甲重新出現，在一個平台被滅，會在另一個平台復生。更糟糕的是，極端言論被打草驚蛇後，會變得更隱蔽，比如用黑話代替敏感詞，更難以打擊。
如何才能有效打擊社交網站上的仇恨言論呢？
約翰遜和他的同事們根據自己發展的理論模型，按照干預方式和干預粒度這兩個維度，給出四種應對方式，如下圖所示。
策略1和2是平台直接出手，策略3和4要水軍參與。
策略1，直接封殺，針對小的、較孤立的羣組。
策略2，隨機封殺，不要貪多，還要神不知鬼不覺。
策略3，鼓勵社交媒體上反仇恨用户壯大組織化程度與仇恨用户對抗。可以投放機器人水軍，起到“成核位點”的作用，引發反仇恨用户結成羣組。
策略4，利用仇恨言論之間的矛盾，攪動仇恨用户和羣組之間進行對抗，在極端分子頭腦中播下懷疑的種子。
這些策略距離落地實施可能還有很長的距離，但可以為監管政策提供參考框架。
實踐出真知
這些學術研究對於理解仇恨言論的傳播規律非常有意義，能不能用來壓制仇恨言論、預防極端事件呢？
約翰遜與美國聯邦調查局（FBI）等機構合作，努力將學術上的洞察應用於實戰中。只不過，實施方法未見報道。美國本土的極端槍擊案件有增無減，甚至發生白人至上種族主義槍擊案，並隨着網絡發展他們開始進行網上直播。這足以説明，這些學術成果還沒有明顯的應用效果。
希望學術界與公共安全機構早日找到預防極端事件的方法。
參考資料
https://www.aps.org/publications/apsnews/200611/backpage.cfmhttps://physics.aps.org/articles/v11/76https://www.aps.org/publications/apsnews/201611/backpage.cfmhttps://physicsworld.com/a/the-dark-side-of-social-media/Johnson, Neil F., et al. “New online ecology of adversarial aggregates: ISIS and beyond.” Science 352.6292 (2016): 1459-1463.DOI: 10.1126/science.aaf0675Manrique, Pedro D., et al. “Generalized gelation theory describes onset of online extremist support.” Physical review letters 121.4 (2018): 048301. DOI: 10.1103/PhysRevLett.121.048301Johnson, Neil F., et al. “Hidden resilience and adaptive dynamics of the global online hate ecology.” Nature 573.7773 (2019): 261-265. DOI: 10.1038/s41586-019-1494-7
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