物联网社会风险网络的演化研究
2015-01-09洪小娟叶美兰贾丹华
洪小娟+叶美兰+贾丹华
〔摘 要〕基于复杂
网络相关理论，论述了物联网社会风险网络的复杂性，视物联网社会风险网络为一个复杂系
统，运用无标度网络的自增长?开放性和自组织临界态特性，对物联网社会风险网络进行了
抽象和模型描述?研究揭示出物联网社会风险网络具有择优选择和自增长规则，管理者和相
关行业引领者可通过绘制社会风险网络的拓扑结构图，厘清社会风险的表现类型及演变机制
，从而规避物联网社会风险所致的损失?
〔关键词〕物联网；社会风险；复
杂网络；风险演化
DOI：10.3969/j
.issn.1008-0821.2014.01.006
〔中图分类号〕F713.36 〔文献标识码〕A 〔文章编
号〕1008-0821（2014）01-0027-05
The Evolution Research of So
cial Risks Networks of the Internet of Things
Hong Xiaojuan1，2 Ye Meilan3 Jia Danhua1
（1.College of Economics and Management，Nanjing University of Posts and Telec
ommunicaitons，
Nanjing 210003，China；
2.Industry Information Safety and Emergency Management Base，Nanjing Universit
y of Posts and
Telecommunicaitons，Nanjing 210003，China；
3.Headmasters Office，Nanjing University of Posts and Telecommunicaitons，Na
njing 210003，China）
〔Abstract〕”BZ〗Based on the related theories of complex network，this paper discussed th
e complexity of social risk network of the Internet of things.In this paper，it m
ade an abstraction and model description for the social risk network of the Inte
rnet of things，which was regarded as a complex network system，by using the relev
ant metric parameters of complex system.Study revealed that social risk network
of the Internet of things have the rules of preferential selection and self-prop
agation.Managers and related industry leaders could clarify the type of expressi
on and the evolution mechanism by drawing the topology diagrams of the social ri
sk network，thus avoiding losses caused by social risk of the Internet of things.
〔Key words〕the internet of
things；social risks；complicated network；risk evolutio
物联网（Internet of Things，IoT）是继个人计算机?互联网之后的又一次重大的技
术创新，将极大地渗透到社会生活的各个领域[1]，引领社会经济的发展，推动社会
实现重大变革?
继美国政府将物联网和新能源视为摆脱经济危机的“双引擎”之后，世界各国纷纷跟进，出
台了诸多激励和扶持物联网发展的产业政策，以抢占物联网产业制高点，提升各国自主发展
和国际竞争能力?在中国，2009年被视为“物联网元年”，2010年物联网产业更是被中国政
府列为五大战略性新兴产业之二，写入政府工作报告?
在政策?技术及需求三驾马车的多重推动下，物联网时代的到来已经势不可挡?物联网目前
的发展情况与互联网发展之初非常相似，加之物联网更加强大的感知能力，其正在引发和可
能引发的社会风险较之互联网将更为严重，影响也将更为深远?当前，物联网所引发的社会
风险问题已引起政府和研究者的重视，目的是为了尽早部署和应对物联网对社会的冲击，并
吸取互联网发展之初的切肤之痛，以规避无序发展可能带来的各类社会风险问题?
在物联网研究领域，近几年的研究主要聚焦于物联网产业发展的产业应用?商业模式?技术
研发?发展路径?政策监管等方面，研究目的是将物联网健康地引领为下一代战略性支柱产endprint
业?这些研究成果和结论为我国实现快速发展物联网产业，抢占物联网发展制高点的目标提
供了必不可少的智力支持?值得强调的是，少数研究者前瞻性地关注了物联网发展所引发的
社会风险，极大地丰富了物联网的研究视域?
1 物联网社会风险演化的网络复杂性
1.1 物联网继承了互联网的复杂性
现有的研究表明[2]，互联网作为一个庞大的非线性的复杂系统，具有非常典型的
复杂网络的特性?其本质特征主要表现在其网络拓扑结构在整体进化和发展过程中产生了无
标度和幂律特征；互联网业务量具有的自相似业务特性表现出小世界中的群聚特性；互联网
呈现既鲁棒又脆弱的特性?由此，复杂网络理论被广泛应用到互联网复杂的整体现象和群体
涌现行为研究中?
从广义上来讲，物联网是互联网发展受阻的产物，并不是独立于互联网的新兴事物，而是互
联网的拓展应用和创新业务?表现在物联网是通过传感设备按照约定的协议，把各种网络（
包括互联网?移动通信网?其他专网等）连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识
别?定位?跟踪?监控和管理?物联网的主要特征是突破了互联网的人——人通信，实现了
物——物通信?其与互联网的关系可以通过图1表示：由图1可见，物联网并非是互联网的颠覆性应用，只是在规模上更具复杂性?作为互联网发
展受阻的新业务，物联网自然继承了互联网的复杂网络特性?
1.2 物联网复杂性诱导的社会风险具有复杂性
风险是现代社会的主要特征之一，朔其本源，风险并不等同于“灾难”，灾难已经造成损害
，风险却是未来相对可能出现的损害?亏损或伤害?Kevin Ashton（1999）[3]是
物联网名词的提出者，他在开创性地提出物联网概念的同时也指出，物联网改变世界的潜力
甚至比互联网更大，会放大互联网引致的社会风险?对于这一论点，即使是技术保守论者也
大多同意，如美国国家智力委员会[4]?
具体来讲，物联网复杂性体现在其整体性与非线性，不确定性和模糊性等方面，这些特性会
加剧社会风险的产生和扩散?一方面，物联网规模巨大，具有多层次性，是一个全面感知的
自反馈体系架构?在这相对完整的感知?传输?智能应用的层次架构中，系统各部分间复杂
的相互作用方式将导致系统存在不确定性，甚至有可能出现所谓的“突现”现象，即出现意
想不到的?与直觉相反的整体特性?比如，物联网产业的发展在政府的主导和推动下，正出
现产业集群的现象?但这种产业集群的风险很可能会产生涌现现象，即一旦某个节点上出现
问题，可能会导致整个产业链的崩溃?另一方面，物联网产业发展的不确定性和模糊性会加
剧社会风险的产生?自物联网概念问世以来，得到了世界各国政府的重视?我国政府更是在
推动物联网产业发展中倾注了大量的资源，包括财政补贴和税收优惠，也吸引了部分民间资
本和风险投资的进入?但有研究表明，政府的直接财政补贴和风投资本的进入反而抑制了物
联网企业生产效率的提高[5]?这种由于产业发展的不确定性和模糊性带来的各种
投资风险?企业创新风险会随着产业的发展进一步被扩大?
1.3 物联网社会风险网络的无标度特性
复杂网络观点认为大量社会?自然和技术等系统可以用节点和边构成的网络进行抽象，节点
表示系统中的个体，边表示个体之间的联系或相互作用?作为复杂网络的一种重要结构——
无标度网，因其能够较好的拟合众多真实网络，如互联网?科学合作网?基因网等具有网络
自增长开放性，连接具有偏好性，即少数节点拥有大量连接，多数节点的邻接节点很少，而
且网络的度分布具有幂函数形式，而得到大范围的研究和应用?从物联网发展迄今的历程来
看，自2009年无锡物联网产业研究院成立后，我国物联网发展无论在政策市场?技术标准还
是商业应用上均呈现出明显的“富者愈富”的核心节点现象?
从地域上看，目前物联网产业主要以园区形式聚集相关产业链节点企业加入，主要集中在无
锡和以广州?天津为中心的沿海产业带；从核心企业的形成上看，目前每个园区也存在少量
的核心节点企业；从投入资金上看，主要是以国有资本规模投资方式进行投资；从标准制定
现状来看，目前主要集中在底层技术标准，如接口和数据标准的制定上，对核心关键技术和
标准体系的创建上关注度仍不够；从应用上看，目前的物联网应用主要集中在小范围的简单
应用?这些区域?资金?核心企业?标准?应用的集聚性又使得新进入的节点与原有的节点
进行连接时具有择优连接性?可见，物联网网络结构具有无标度特性?物联网初期的社会风
险往往集中在技术领域，但随着产业的不断发展，上述产业发展的伴生风险便会越来越显现
，也体现无标度网络的增长性?
通过上述分析可知，物联网继承了互联网的复杂网络的特征，由于其复杂性所诱导的社会风
险也具有巨大的复杂性，所以可采用复杂网络理论与方法研究物联网社会风险的演化过程，
以期揭示物联网社会风险的自组织运行规律?
2 物联网社会风险网络抽象
物联网社会风险网络实际上是一个耦合网络，耦合网络是指由物联网所引起的产业集群风险endprint
?经济风险?投资风险?政治风险?文化风险?技术风险?道德风险等节点为主体，彼此间
相互作用形成的巨大风险网络，这一网络的不同主体?不同关系在某些环节?机制上相互交
织，具有多层次?多样性的特征[6]?
定义1：用S表示耦合网络，Nk表示耦合网络S所包含的网络（k=1，2，…，tBFQ〗），则S=（N1，N2，…，Nt）
定义3：耦合网络S在外界驱动和内部节点的共同作用下，通过漫长的自组织过程可演化到
一个动力学临界状态?此时，系统的一个微小的扰动可能会使系统向雪崩一样产生连锁反应
，特点是雪崩大小遵从幂律分布?
为简单起见并不失一般性，本文仅讨论由两个网络构成的物联网风险耦合网络（物联网领域
初期发展风险更多表现为产业集群风险和投资风险）?如图2所示?假设耦合网络系统由网
络A和B组成，在初始时刻（t=0），A?B中各含有m0个互不连接的节点?在任意时刻，耦
合网络系统将按如下规则演化：
其中，wij表示i节点和j节点的动力学变量和，nn表示所有i节点的最近邻节点?这种
风险传递模式一直进行，直到网络中所有节点的变量Fi都小于阈值，即达到稳定状态?这
个过程通常被定义为雪崩，而这过程中不稳定节点的总数定义为雪崩大小?
3 物联网社会风险网络演化规则综上可见，物联网社会风险网络演化是一个动态复杂的过程，物联网社会风险网络结构将呈
现出实时变化的形态，使物联网社会风险网络演化的形态具有多样性?本文通过对物联网风
险网络的抽象和演化模型的简单分析，认为物联网社会风险网络演化具备复杂网络演化的3
个基本规则?
3.1 增长规则
物联网早期发展所带来的市场风险?技术安全风险?技术创新风险?隐私保护风险?伦理道
德风险等节点已经引起了研究者们的广泛关注，但随着政府政策导向的倾斜，风投的涌入，
产业集聚的现象已经较为明显，此时，物联网产业集聚所致的投资风险?创新衰退风险等必
将逐渐显现在风险网络中?
3.2 择优连接规则
物联网社会风险新节点进行风险网络内现有节点连接时遵循择优连接的规则：一方面，新风
险节点趋向与物联网社会风险内拥有较多合作关系的核心网络成员进行合作；另一方面，风
险的聚集性及对社会的冲击力将使新节点更加趋向与网络节点度较高的物联网社会风险成员
进行连接?这种择优连接规则，容易产生社会风险的涌现现象，比如，物联网产业集聚风险
作为新节点加入时，会更倾向与投资风险节点首先连接，其次才是与政治?安全等风险节点
连接?
3.3 自增长规则
物联网引起复杂的异构性，所致的社会风险网络内节点间的关系及相互传递比较密切?在物
联网社会风险发展过程中，依据择优连接规则，网络节点间的合作关系将会随时发生，物联
网社会风险网络关系连接边的数量将逐渐增多?
3.4 自组织临界态规则
雪崩演化规则适用于物联网社会风险的自组织临界态的表示，雪崩大小分布满足幂律分布?
但是当模型中的参量超出一定范围时，则出现由自组织临界到超临界状态的转变[10
]?
在物联网社会风险网络演化增长与择优连接规则作用下，物联网社会风险网络将逐渐演化为
无标度网络，其网络结构形态分布不均，网络内具有较大危害的风险节点拥有大量连接，并
成为物联网社会风险网络的集散节点?这些集散节点所代表的风险类型必须得到管理者的重
视?在物联网社会风险网络演化规则与内?外部环境的共同影响下，物联网社会风险网络最
终演化成为结构复杂?高度连通的自组织网络开放系统?
4 结 论
本研究基于复杂网络相关理论，论述了物联网社会风险网络的复杂性，视物联网社会风险网
络为一个复杂系统，运用复杂系统的相关度量参数，对物联网社会风险网络进行了抽象和模
型描述?研究揭示了物联网社会风险网络具有择优选择和自增长规则，管理者和相关行业引
领者可通过绘制社会风险网络的拓扑结构图，关注其自组织临界态，从而厘清社会风险的表
现类型及演变机制?
以上研究具有积极的现实意义?对于物联网这一新兴产业而言，关注其可能产生的社会风险
，寻找各类风险的连接机制及增长机制，从而规避物联网所致的各类社会风险的涌现现象，
引导这一新兴产业的发展具有现实意义?
另外，由于复杂网络的仿真通常需要大样本数据，由于物联网产业尚处发展初期，其所致的
社会风险原始数据较难以获得，因此本文仅在此做了概念上的分析，而未做进一步的实证检
验，这也将成为后续研究的努力方向?
参考文献
[1]克里斯·弗里曼，弗朗西斯科·卢桑.光阴似箭———从工业革命到信
息革命[M].北京：中国人民大学出版社，2007：151-155.
[2]山秀明，等.互联网复杂性研究进展[J].北京邮电大学学报，2006，29（1）：1-9
.
[3]Cluster of European Research Projects on the Internet of Things（CERP-IoT
）.Internet of things strategic research roadmap[R/OL].http：∥ww
w.internet-of-things-research.eu/pdf/IoTClusterStrategicResearchAgenda
2009.pdf，2009-09-15.
[4]刘永谋，吴林海，叶美兰.物联网社会冲击的若干思考[J].南京邮电大学学报：
社会科学版，2011，（1）：1-6.
[5]周方召，仲深，王雷.财税补贴?风险投资与高新技术企业的生产效率——来自中国
物联网板块上市公司的经验证据[J].软科学，2013，27（3）：100-105.
[6]沈秋英，王文平.基于社会网络与知识传播网络互动的集群超网络模型[J].东南
大学学报：自然科学版，2009，39（2）：413-418.
[7]Barabási，A.-L，Albert，R.Emergence of scaling in random networks，Science
286，509-512，1999.
[8]李勇.复杂网络理论与应用研究[D].广州：华南理工大学，2005.
[9]杨秋英，颜学文.简单层次网络上的自组织临界行为[J].常熟理工学院学报：自
然科学版，2012，26（4）：46-51.
[10]Yamamoto T，Yoshino H，Kawamura H.Simulation study of the inhomogeneous Ol
ami-Feder-Christensen model of earthquakes[J].Eur Phy J B，2010，77：559-564.ZK）〗
（本文责任编辑：孙国雷）endprint
?经济风险?投资风险?政治风险?文化风险?技术风险?道德风险等节点为主体，彼此间
相互作用形成的巨大风险网络，这一网络的不同主体?不同关系在某些环节?机制上相互交
织，具有多层次?多样性的特征[6]?
定义1：用S表示耦合网络，Nk表示耦合网络S所包含的网络（k=1，2，…，tBFQ〗），则S=（N1，N2，…，Nt）
定义3：耦合网络S在外界驱动和内部节点的共同作用下，通过漫长的自组织过程可演化到
一个动力学临界状态?此时，系统的一个微小的扰动可能会使系统向雪崩一样产生连锁反应
，特点是雪崩大小遵从幂律分布?
为简单起见并不失一般性，本文仅讨论由两个网络构成的物联网风险耦合网络（物联网领域
初期发展风险更多表现为产业集群风险和投资风险）?如图2所示?假设耦合网络系统由网
络A和B组成，在初始时刻（t=0），A?B中各含有m0个互不连接的节点?在任意时刻，耦
合网络系统将按如下规则演化：
其中，wij表示i节点和j节点的动力学变量和，nn表示所有i节点的最近邻节点?这种
风险传递模式一直进行，直到网络中所有节点的变量Fi都小于阈值，即达到稳定状态?这
个过程通常被定义为雪崩，而这过程中不稳定节点的总数定义为雪崩大小?
3 物联网社会风险网络演化规则综上可见，物联网社会风险网络演化是一个动态复杂的过程，物联网社会风险网络结构将呈
现出实时变化的形态，使物联网社会风险网络演化的形态具有多样性?本文通过对物联网风
险网络的抽象和演化模型的简单分析，认为物联网社会风险网络演化具备复杂网络演化的3
个基本规则?
3.1 增长规则
物联网早期发展所带来的市场风险?技术安全风险?技术创新风险?隐私保护风险?伦理道
德风险等节点已经引起了研究者们的广泛关注，但随着政府政策导向的倾斜，风投的涌入，
产业集聚的现象已经较为明显，此时，物联网产业集聚所致的投资风险?创新衰退风险等必
将逐渐显现在风险网络中?
3.2 择优连接规则
物联网社会风险新节点进行风险网络内现有节点连接时遵循择优连接的规则：一方面，新风
险节点趋向与物联网社会风险内拥有较多合作关系的核心网络成员进行合作；另一方面，风
险的聚集性及对社会的冲击力将使新节点更加趋向与网络节点度较高的物联网社会风险成员
进行连接?这种择优连接规则，容易产生社会风险的涌现现象，比如，物联网产业集聚风险
作为新节点加入时，会更倾向与投资风险节点首先连接，其次才是与政治?安全等风险节点
连接?
3.3 自增长规则
物联网引起复杂的异构性，所致的社会风险网络内节点间的关系及相互传递比较密切?在物
联网社会风险发展过程中，依据择优连接规则，网络节点间的合作关系将会随时发生，物联
网社会风险网络关系连接边的数量将逐渐增多?
3.4 自组织临界态规则
雪崩演化规则适用于物联网社会风险的自组织临界态的表示，雪崩大小分布满足幂律分布?
但是当模型中的参量超出一定范围时，则出现由自组织临界到超临界状态的转变[10
]?
在物联网社会风险网络演化增长与择优连接规则作用下，物联网社会风险网络将逐渐演化为
无标度网络，其网络结构形态分布不均，网络内具有较大危害的风险节点拥有大量连接，并
成为物联网社会风险网络的集散节点?这些集散节点所代表的风险类型必须得到管理者的重
视?在物联网社会风险网络演化规则与内?外部环境的共同影响下，物联网社会风险网络最
终演化成为结构复杂?高度连通的自组织网络开放系统?
4 结 论
本研究基于复杂网络相关理论，论述了物联网社会风险网络的复杂性，视物联网社会风险网
络为一个复杂系统，运用复杂系统的相关度量参数，对物联网社会风险网络进行了抽象和模
型描述?研究揭示了物联网社会风险网络具有择优选择和自增长规则，管理者和相关行业引
领者可通过绘制社会风险网络的拓扑结构图，关注其自组织临界态，从而厘清社会风险的表
现类型及演变机制?
以上研究具有积极的现实意义?对于物联网这一新兴产业而言，关注其可能产生的社会风险
，寻找各类风险的连接机制及增长机制，从而规避物联网所致的各类社会风险的涌现现象，
引导这一新兴产业的发展具有现实意义?
另外，由于复杂网络的仿真通常需要大样本数据，由于物联网产业尚处发展初期，其所致的
社会风险原始数据较难以获得，因此本文仅在此做了概念上的分析，而未做进一步的实证检
验，这也将成为后续研究的努力方向?
参考文献
[1]克里斯·弗里曼，弗朗西斯科·卢桑.光阴似箭———从工业革命到信
息革命[M].北京：中国人民大学出版社，2007：151-155.
[2]山秀明，等.互联网复杂性研究进展[J].北京邮电大学学报，2006，29（1）：1-9
.
[3]Cluster of European Research Projects on the Internet of Things（CERP-IoT
）.Internet of things strategic research roadmap[R/OL].http：∥ww
w.internet-of-things-research.eu/pdf/IoTClusterStrategicResearchAgenda
2009.pdf，2009-09-15.
[4]刘永谋，吴林海，叶美兰.物联网社会冲击的若干思考[J].南京邮电大学学报：
社会科学版，2011，（1）：1-6.
[5]周方召，仲深，王雷.财税补贴?风险投资与高新技术企业的生产效率——来自中国
物联网板块上市公司的经验证据[J].软科学，2013，27（3）：100-105.
[6]沈秋英，王文平.基于社会网络与知识传播网络互动的集群超网络模型[J].东南
大学学报：自然科学版，2009，39（2）：413-418.
[7]Barabási，A.-L，Albert，R.Emergence of scaling in random networks，Science
286，509-512，1999.
[8]李勇.复杂网络理论与应用研究[D].广州：华南理工大学，2005.
[9]杨秋英，颜学文.简单层次网络上的自组织临界行为[J].常熟理工学院学报：自
然科学版，2012，26（4）：46-51.
[10]Yamamoto T，Yoshino H，Kawamura H.Simulation study of the inhomogeneous Ol
ami-Feder-Christensen model of earthquakes[J].Eur Phy J B，2010，77：559-564.ZK）〗
（本文责任编辑：孙国雷）endprint
?经济风险?投资风险?政治风险?文化风险?技术风险?道德风险等节点为主体，彼此间
相互作用形成的巨大风险网络，这一网络的不同主体?不同关系在某些环节?机制上相互交
织，具有多层次?多样性的特征[6]?
定义1：用S表示耦合网络，Nk表示耦合网络S所包含的网络（k=1，2，…，tBFQ〗），则S=（N1，N2，…，Nt）
定义3：耦合网络S在外界驱动和内部节点的共同作用下，通过漫长的自组织过程可演化到
一个动力学临界状态?此时，系统的一个微小的扰动可能会使系统向雪崩一样产生连锁反应
，特点是雪崩大小遵从幂律分布?
为简单起见并不失一般性，本文仅讨论由两个网络构成的物联网风险耦合网络（物联网领域
初期发展风险更多表现为产业集群风险和投资风险）?如图2所示?假设耦合网络系统由网
络A和B组成，在初始时刻（t=0），A?B中各含有m0个互不连接的节点?在任意时刻，耦
合网络系统将按如下规则演化：
其中，wij表示i节点和j节点的动力学变量和，nn表示所有i节点的最近邻节点?这种
风险传递模式一直进行，直到网络中所有节点的变量Fi都小于阈值，即达到稳定状态?这
个过程通常被定义为雪崩，而这过程中不稳定节点的总数定义为雪崩大小?
3 物联网社会风险网络演化规则综上可见，物联网社会风险网络演化是一个动态复杂的过程，物联网社会风险网络结构将呈
现出实时变化的形态，使物联网社会风险网络演化的形态具有多样性?本文通过对物联网风
险网络的抽象和演化模型的简单分析，认为物联网社会风险网络演化具备复杂网络演化的3
个基本规则?
3.1 增长规则
物联网早期发展所带来的市场风险?技术安全风险?技术创新风险?隐私保护风险?伦理道
德风险等节点已经引起了研究者们的广泛关注，但随着政府政策导向的倾斜，风投的涌入，
产业集聚的现象已经较为明显，此时，物联网产业集聚所致的投资风险?创新衰退风险等必
将逐渐显现在风险网络中?
3.2 择优连接规则
物联网社会风险新节点进行风险网络内现有节点连接时遵循择优连接的规则：一方面，新风
险节点趋向与物联网社会风险内拥有较多合作关系的核心网络成员进行合作；另一方面，风
险的聚集性及对社会的冲击力将使新节点更加趋向与网络节点度较高的物联网社会风险成员
进行连接?这种择优连接规则，容易产生社会风险的涌现现象，比如，物联网产业集聚风险
作为新节点加入时，会更倾向与投资风险节点首先连接，其次才是与政治?安全等风险节点
连接?
3.3 自增长规则
物联网引起复杂的异构性，所致的社会风险网络内节点间的关系及相互传递比较密切?在物
联网社会风险发展过程中，依据择优连接规则，网络节点间的合作关系将会随时发生，物联
网社会风险网络关系连接边的数量将逐渐增多?
3.4 自组织临界态规则
雪崩演化规则适用于物联网社会风险的自组织临界态的表示，雪崩大小分布满足幂律分布?
但是当模型中的参量超出一定范围时，则出现由自组织临界到超临界状态的转变[10
]?
在物联网社会风险网络演化增长与择优连接规则作用下，物联网社会风险网络将逐渐演化为
无标度网络，其网络结构形态分布不均，网络内具有较大危害的风险节点拥有大量连接，并
成为物联网社会风险网络的集散节点?这些集散节点所代表的风险类型必须得到管理者的重
视?在物联网社会风险网络演化规则与内?外部环境的共同影响下，物联网社会风险网络最
终演化成为结构复杂?高度连通的自组织网络开放系统?
4 结 论
本研究基于复杂网络相关理论，论述了物联网社会风险网络的复杂性，视物联网社会风险网
络为一个复杂系统，运用复杂系统的相关度量参数，对物联网社会风险网络进行了抽象和模
型描述?研究揭示了物联网社会风险网络具有择优选择和自增长规则，管理者和相关行业引
领者可通过绘制社会风险网络的拓扑结构图，关注其自组织临界态，从而厘清社会风险的表
现类型及演变机制?
以上研究具有积极的现实意义?对于物联网这一新兴产业而言，关注其可能产生的社会风险
，寻找各类风险的连接机制及增长机制，从而规避物联网所致的各类社会风险的涌现现象，
引导这一新兴产业的发展具有现实意义?
另外，由于复杂网络的仿真通常需要大样本数据，由于物联网产业尚处发展初期，其所致的
社会风险原始数据较难以获得，因此本文仅在此做了概念上的分析，而未做进一步的实证检
验，这也将成为后续研究的努力方向?
参考文献
[1]克里斯·弗里曼，弗朗西斯科·卢桑.光阴似箭———从工业革命到信
息革命[M].北京：中国人民大学出版社，2007：151-155.
[2]山秀明，等.互联网复杂性研究进展[J].北京邮电大学学报，2006，29（1）：1-9
.
[3]Cluster of European Research Projects on the Internet of Things（CERP-IoT
）.Internet of things strategic research roadmap[R/OL].http：∥ww
w.internet-of-things-research.eu/pdf/IoTClusterStrategicResearchAgenda
2009.pdf，2009-09-15.
[4]刘永谋，吴林海，叶美兰.物联网社会冲击的若干思考[J].南京邮电大学学报：
社会科学版，2011，（1）：1-6.
[5]周方召，仲深，王雷.财税补贴?风险投资与高新技术企业的生产效率——来自中国
物联网板块上市公司的经验证据[J].软科学，2013，27（3）：100-105.
[6]沈秋英，王文平.基于社会网络与知识传播网络互动的集群超网络模型[J].东南
大学学报：自然科学版，2009，39（2）：413-418.
[7]Barabási，A.-L，Albert，R.Emergence of scaling in random networks，Science
286，509-512，1999.
[8]李勇.复杂网络理论与应用研究[D].广州：华南理工大学，2005.
[9]杨秋英，颜学文.简单层次网络上的自组织临界行为[J].常熟理工学院学报：自
然科学版，2012，26（4）：46-51.
[10]Yamamoto T，Yoshino H，Kawamura H.Simulation study of the inhomogeneous Ol
ami-Feder-Christensen model of earthquakes[J].Eur Phy J B，2010，77：559-564.ZK）〗
（本文责任编辑：孙国雷）endprint
