《華爾街日報》：你可能認識611個人，以下是我們的研究依據

圖片來源：David Malan/Getty Images你認識多少人？你可能從未計算過。現在你無需親自計算了。泰勒·麥考密克已經給出了答案：大約600人。

更準確地説，根據華盛頓大學統計學與社會學系教授麥考密克的估算，這個數字是611人。這是全國平均值，但麥考密克實際上可以為任何人計算出一個估計值。他的方法生動展示了統計學在揭示社會現象方面的強大能力：不僅能測算普通人擁有多少熟人，還能估算無家可歸者等難以觸及羣體的規模。

人與人之間的熟悉程度存在差異。這項特定測量採用寬泛標準。

2021年一項調查顯示，當被問及有多少密友時，約半數美國人回答三個或更少。英國人類學家羅賓·鄧巴通過研究人類與其他靈長類動物腦容量提出，一個人只能維持約150段關係。他解釋所謂的鄧巴數字“適用於深度關係，而非泛泛之交”。皮尤研究中心研究發現，Facebook成年用户平均擁有338位平台好友。

熟人可能比朋友更能幫上忙

你認識但不算朋友的人，數量可能要多得多。麥考密克的定義是：“你們互相知道對方的名字或長相，能夠聯繫到他們，他們住在美國，並且在過去兩年裏有過一些接觸。”

與朋友相比，這個更廣泛的熟人圈其實相當重要。社會學家馬克·格拉諾維特在1973年的論文《弱關係的力量》中提出，在找工作方面，隨意的聯繫和熟人比親密的朋友更有幫助。

領英通過一個為期五年的實驗證明了這一點。實驗中，“你可能認識的人”算法隨機建議一些用户與強關係的人建立聯繫——他們有重疊的職業或聯繫人——而建議其他用户與只有邊緣聯繫的人建立聯繫。果然，後一組更有可能找到一份新工作。

弱關係很難衡量。誰會坐下來數自己認識多少人呢？

數數你認識多少個“邁克爾”

麥考密克以及普林斯頓大學的馬修·薩爾加尼克和哥倫比亞大學的鄭天，這幾位論文作者提出了一個關於我們認識多少人的估計方法，並設計了一個巧妙的解決方案。他們詢問受訪者認識多少人叫邁克爾、斯蒂芬妮、詹姆斯或其他九個常見名字。

根據美國社會保障管理局的數據，全美有超過300萬人名叫邁克爾，約佔人口的1%，因此在你認識的人中，邁克爾的佔比也應為1%。如果你認識8個邁克爾，那麼你大約認識800人。

用十幾個名字重複這一方法，可以得到一系列估算值，用於修正答案。這一方法由佛羅里達大學的克里斯托弗·麥卡蒂及其合著者於2001年首創。除名字外，受訪者還被問及是否認識原住民、郵遞員、腎透析患者、喪偶者、糖尿病患者等。麥考密克僅聚焦名字，因為你不太可能瞭解熟人的職業、族裔或是否患有糖尿病。

這個有趣小估算的真正價值在於，它代表了一種前沿統計技術，為我們的社會提供了全新視角。

難以觸及的羣體

關於邁克爾的提問最初是為了測量無家可歸者等難以觸及的羣體。電話調查等標準方法對此無效。但如果你詢問大量樣本他們認識多少無家可歸者呢？若能估算受訪者社交網絡的總規模，就能利用其回答推算出無家可歸者的人口比例。

近年來，研究者運用該技術估算了其他方法難以或無法測量的數據，如性工作者數量、興奮劑使用頻率、HIV高危吸毒者，乃至宗教認同情況。

該技術存在缺陷。與大多數民意調查一樣，由於缺乏對個人社交圈的正式普查，無法像人口樣本那樣通過全面普查進行基準測試，因此無法驗證答案的準確性。

特定姓名或特徵的相關性在不同人口羣體中可能存在巨大差異。名為邁克爾的人通常比名為羅伯特或詹姆斯的人年輕。傳統的西歐姓名對於非歐洲主流社區的人羣可能不適用。許多導致某人難以聯繫的行為本身，其社交圈可能也一無所知——你未必會知道某個泛泛之交是否有吸毒習慣。因此研究人員必須估算：一個吸毒者的社交圈中會有多少人知曉其吸毒行為。

麥考密克與其他統計學家仍在改進這項技術，例如尋找能覆蓋不同種族和年齡層的理想姓名列表。

這些數據並非完美無缺。但正是這些相對疏遠的社交關係，為我們提供了洞察就業市場、社會聯繫廣度以及諸多緊迫問題的最佳窗口。

聯繫記者喬什·贊布倫，郵箱：[email protected]

本文發表於2023年11月18日印刷版，標題為《你認識多少人？大約600人》。