宇宙社会学:宇宙与人
2020-03-13文|王涛
文|王 涛
随着对客观世界认识水平的不断提高,人们逐渐意识到,现实世界中的大多数问题都跟多种成分相互作用的复杂系统相关,如细胞、人脑、有机生命体,如生态环境、地球大气、地壳活动,如人类的社会活动、经济活动,乃至一个星系、整个宇宙。这类系统有一个基本特征,即它们的行为并不是个体行为的简单相加,而是作为一个整体,呈现出一些新的性质和规律。
理解这些复杂系统的行为特点,探寻其背后的一般规律,本质上也是基础性的,与追寻物质的组成和相互作用一样,对我们最终理解万物和宇宙至关重要。
人们对客观事物的认识,一般要经历从简单到复杂再回归简单,从整体到部分再回归整体的过程。
近代科学的发展基本以西方的还原论作为内核,认为复杂的系统、现象都可以通过将其还原为各部分来理解和描述。这也在历史上赋予了基础物理学——对基本粒子和基本作用力的研究——为一切自然科学的基础的崇高地位。
然而,随着对客观世界认识水平的不断提高,人们逐渐意识到,现实世界中的大多数问题都跟多种成分相互作用的复杂系统相关,如细胞、人脑、有机生命体,如生态环境、地球大气、地壳活动,如人类的社会活动、经济活动,乃至一个星系、整个宇宙。这类系统有一个基本特征,即它们的行为并不是个体行为的简单相加,而是作为一个整体,呈现出一些新的性质和规律。
正如马克思所言,“量变引起质变”。诺贝尔物理学奖得主菲利普·安德森在著名的More is different一文中也提到,“将万物还原成简单基本规律的能力,并不蕴含从这些规律出发重建宇宙的能力”。理解这些复杂系统的行为特点,探寻其背后的一般规律,本质上也是基础性的,与追寻物质的组成和相互作用一样,对我们最终理解万物和宇宙至关重要。
对复杂系统的科学探索,最早可追溯到19世纪,法国数学家庞加莱发现了三体问题中的混沌现象。但对复杂系统的一般性科学研究,则始于20世纪70年代,基于当时耗散结构、协同学、突变理论、混沌学、分形等新理论的发展——复杂系统的特点决定了它们的研究方法不能限于传统的还原论,而需将整体论和还原论相结合。
对于这种结合整体论和还原论来探寻事物本质的方法,老子曾有过非常精妙的描述:故常无欲,以观其妙;常有欲,以观其徼。此两者同出而异名,同谓之玄,玄之又玄,众妙之门。要实现这样的目标,需要我们摒弃传统的、基于还原论的学科界限,回归对实际问题和现象的本能的好奇和探索,大胆假设,小心求证。
回顾人类认识客观世界的历史,天文学一直有着独特的地位。几百年前,正是近代天文学的突破带来了近代科学的启蒙。中国古人几千年前就形成了“天人合一”的哲学思想,认为人和自然受共同的客观规律约束,所以人事皆应顺乎自然,和谐发展。这种朴素的整体观思想也构成了中华传统文化的主体。
当然,近代科学的发展早已让我们脱离了机械地将天与人一一对应的简单思想。我们今天研究复杂系统的最终目的,一是为了解决更广泛领域,如物理学、气候学、生物学、经济学、社会学等中的具体问题;二是探索不同种类复杂系统——上至星系宇宙,下至地球生灵——其背后有没有一些普适的规律。
天文学中的研究对象、宇宙的基本组成单位——星系,毫无疑问是复杂系统;社会学中的研究对象——人类社会,其中也充满各种复杂系统,如城市、经济活动、人口增长等。本文旨在抛砖引玉,借助天文学与其他学科的交叉研究,通过挖掘宇宙中的星系与人类社会之间的一些共同性质和普适规律,促使更多人能够脱离学科体系的束缚,对复杂世界中的一般性问题有更多思考。
这也是本文题目中“宇宙社会学”提法的由来,与《三体》中研究宇宙中智慧生命社会学法则的那个“宇宙社会学”不同
空间分布:星系与城市
宇宙的基本组成单位是像银河系一样的亿万个星系,它们是包含有恒星、气体、尘埃等成分的自引力束缚结构。星系在宇宙中的分布并不是随机的,而是呈现为一种泡沫网状结构,也被称为大尺度结构,有明显的聚集效应。大部分情况下,星系三五成群,但有时也会聚集在一起形成星系团,甚至超星系团(由数个星系团构成)。
类比人类社会,宇宙中的星系就相当于人类聚居的城镇,二者的产生机制也十分相似——城镇可以被理解为人口密度超过某一临界值的产物,而星系则源自宇宙原初密度扰动造成的局域密度增加。虽然尺度差别非常大,但人们很快意识到,星系的分布和城市的分布非常相似。事实上,二者不仅是看上去相似,其数学描述也惊人的一致。
左图为斯隆数字巡天中描绘出的星系分布,右图为美国东部城市夜晚灯光的分布
天文学家利用一种数学方法(即两点相关函数)来描述星系的空间分布。如果星系呈随机分布,这一函数描述的概率超出值为0;概率超出值越大,则表明星系的成团性越强。观测发现,这一概率与空间距离呈很好的幂律分布关系,星系在小尺度和大尺度上的成团性有着惊人的一致性。这意味着,星系的分布特征是与尺度无关(scale-free)的。
幂律分布
可以将幂律分布和正态分布两个概念放在一起参照理解。
正态分布曲线呈钟形,两头低,中间高,左右对称,个体与平均值的差距不会很大,如人的身高分布;幂律分布在双对数坐标上则是一条斜向下的线,表现出高度的不平均,绝大多数个体的尺度很小,少数个体的尺度非常大,如收入分布、人口分布。常说的二八法则、马太效应、长尾理论也都是服从幂律分布的情况。
幂律分布广泛存在于物理学、地球与行星科学、计算机科学、生物学、生态学、社会学、经济学等众多领域,表现形式多种多样。地震烈度的分布、月球上陨石坑大小的分布、行星间碎片大小的分布、太阳耀斑强度的分布、人类语言中单词使用频率的分布、大多数国家姓氏的分布、科学家撰写的论文数量及论文被引用次数的分布、网页点击量的分布、书报刊销量的分布、每种生物种群数量的分布等等,都是典型的幂律分布。
正态分布(左)幂律分布(右)
无标度
统计物理学家把服从幂律分布的现象称为无标度现象,即系统中个体的尺度相差悬殊,缺乏一个优选的规模。凡有生命、进化、竞争的地方,几乎都会出现不同程度的无标度现象。许多现实世界的复杂网络,如互联网、社会网络等,其各节点拥有的连接数分布满足幂律分布——大多数节点拥有很少的连接,而少数“热门”节点拥有极其多的连接——这样的网络就是无标度网络,网络中的“热门”节点则被称为枢纽节点,少数枢纽节点对无标度网络的运行起着主导作用。从广义上说,无标度网络描述的是大量复杂系统整体上严重不均匀分布的情况。
内禀
内禀性质,又称内蕴性质,是微分几何最基本的概念之一,指曲面(或曲线)不依赖于它在三维空间中的嵌入方式而表现出的某些性质。在相对论里,一个物理观察者,他在自己所处的空间里所能做的几何测量,只能是内蕴性质的测量,而我们在自己生活的物理空间中所能够观察和测量到的几何性质,就是这个空间的内蕴性质。
暗物质晕
宇宙中约85%的物质成分是暗物质,它们的物质属性和组成与人类世界的普通物质截然不同。这些暗物质受引力塌缩形成的结构体,被称为暗物质晕,简称暗晕。宇宙中大多数的星系都镶嵌在这种暗晕当中。
事实上,对星系分布的无标度(scale-free)描述是无标度网络在自然学科中最早和最广泛的应用例子之一。我们用同样的方法来描述城市的分布,结果发现二者惊人的相似——城市间的两点相关函数同样呈幂律分布,跟星系不同的只是幂指数(即坐标上直线的斜率)和特征尺度(城市的尺度明显要比星系小得多)。
星系和城市的空间分布均可以用简单的幂律分布来描述,这说明,支配宇宙和人类社会的组织结构的基本规律,可能存在很强的内禀相似性。天文学家已经知道了星系分布呈幂律分布的主要原因,是由于引力的无标度特性(强弱与距离呈幂律关系)和暗物质晕结构的自相似性(质量不同的暗物质晕中星系的分布轮廓类似)所造成的。
简单类比,我们推测城市的分布很可能也存在大城市群和小城市群分布的相似性,以及人们更多向大中城市集中的聚居行为。这很大程度上可以用类似引力的特性来描述,即城市对周围人群的吸引力大致与城市规模成正比,与距城市的距离(或者距离的某些函数)呈反比。严格的统计分析已超出本文讨论的范畴,但城市分布的这些特征符合我们的实际生活经验。这就是统计科学的魅力。通过类比星系,我们可以推测出决定人类的城市分布模式的最可能要素。这对进一步定量研究城市分布指明了方向。反之亦然。
值得一提的是,这种简单的幂律分布,又称为无标度性(也称标度不变性),是许多复杂系统的共性。如太阳耀斑的能量分布,地震烈度、城市人口、网站点击率的分布,人类语言中用词频率的分布等等。知道这种分布特点虽然并不能直接告诉我们其背后隐含的规律是什么,却能告诉我们,无论什么规律,它们是与对应的标度(大小、强弱等等)无关的。以地震而言,地震烈度与发生频率间的幂律关系说明,大地震和小地震的产生原因很可能没有本质不同,如果我们预测不了小地震,那也同样预测不了大地震。
如果将星系比作人类的城市,那么星系中的恒星就相当于城市中的人类个体了。正如不同国家和城市的出生率、人口密度、财富分配不同,不同星系中恒星的产生率、恒星的分布、星光的分布也千差万别。接下来我们将从个体的角度,讨论星系演化与星系中恒星(及星光)的分布,以及人类社会演化与人口分布(及财富分配)之间的相似性和其规律。
星光分布与财富分配
简单来讲,星系按照是否能够持续产生新的恒星可以分为两类:恒星形成星系(也称年轻星系)和已停止恒星形成的星系(也称年老星系,可以类比生物学意义上已经死亡或接近死亡的星系)。
这两类星系在形态上也有明显不同:年轻星系多属旋涡星系,比如我们的银河系;而年老星系多属椭圆星系。二者在面亮度分布上也有明显区别,具体而言,椭圆星系(年老星系)的亮度分布高度集中在中心区域,而旋涡星系(年轻星系)的亮度较为平均地分布在星系盘和旋涡状悬臂上。这种区别促使天文学家开始思考,如何在数学上定量区分这两类星系。
面亮度
面亮度,也称表面亮度,是指扩展的物体表面上一块标准尺寸的亮度。对于一个扩展开的天体,如星系、星团或星云,我们可以通过测量其整体亮度来导出它在一块标准尺寸上的面亮度。
不同星系中恒星面亮度分布不同,这一特点使天文学家联想到了社会学中用来描述人类社会财富分配不均程度的基尼系数。简而言之,从0到1,基尼系数值越大,代表财富越集中在少数人手中,社会财富分配越不平均。一般认为,当一个地区基尼系数超过0.5时,其社会财富分配差距已比较悬殊。
天文学家用基尼系数来描述星系的面亮度分布不均(用星光替代社会学基尼系数定义中的人类财富)——基尼系数越大,意味着亮度越集中分布在少数区域,星系越倾向于为椭圆星系(年老星系)。年轻星系和年老星系的分界线就在0.5~0.6。换句话说,如果一个星系的亮度分布不均程度超过0.5,则该星系很大概率近似椭圆星系,已经失去制造新恒星的能力,变成了年老星系。
基尼系数在区分不同类别星系上的巨大成功使其被众多天文学家所接受,成为今天研究星系形态的一个重要参数。这也成为自然科学成功借鉴社会科学概念进行研究的一个典型例子。
出生率:恒星与人口
为更直观地对比恒星和人口之间在这一问题上的相似性,这里引用日本的例子。由于多年的经济和社会稳定,日本的数据能够很大程度上排除经济发展、医疗进步、战争等其他因素对出生率的影响,因此得出的出生率与人口密度的负相关具有更好的说服力
基尼系数让我们看到了星系中恒星面亮度的分布与恒星形成率密切相关,能反映这一关系的另一个表现是,恒星分布的密度也与恒星形成率相关——恒星形成率低的星系(年老星系),其星系中心恒星密度普遍高于恒星形成率高的星系(年轻星系)。换句话说,如果星系中恒星分布过于集中、致密,那这个星系很大概率也要死亡了(恒星形成率低,很少再产生新恒星)。
相似的,人口密度过高会不会直接影响到出生率呢?基于生活经验,我们认为这是很有可能的,参考我国2010年人口普查数据,城市总和生育率为0.88,镇的总和生育率为1.15,农村总和生育率为1.44。带着这样的疑问进一步搜索相关文献,可以看到的确有很多相关的研究证实了二者的负相关。
这一简单类比告诉我们,无论是对有机生命集合体的人类社会,还是对无机的恒星聚集体的星系而言,种群密度过高都会导致其繁衍(新恒星的形成一定程度上可被认为是星系中恒星的繁衍)速度的下降。我们也有理由相信,呈现这种规律的复杂系统绝不限于星系和人类社会,它本身可能反映了复杂系统在资源有限的情况下,其增长模式的一般规律。
当然,这里我们仅仅从星系和人类社会两个复杂系统的特点总结出这条规律,要科学地证明这一点,最终还是需要研究更多的复杂系统,利用统计学分析证明这是否是普遍规律。这里也要再次明确,类比作为人类认知的核心手段,其本身并不是科学论证。但合理的类比能够帮助我们举一反三、抽丝剥茧,指明科学论证的方向。
我们还可以对星系和人类社会中呈现的上述共同特点展开进一步讨论:对于基尼系数较大、恒星密度较高的年老星系而言,其死亡几乎是永久性的;而人类社会因基尼系数过大、人口密度较高造成的某种意义上的“死亡”,如社会动荡、政权更迭、出生率下降等,在绝大多数情况下并非是永久性的。我们可以从热力学第二定律(熵增加原理)的角度来说明这一点——
星系从年轻星系(旋涡星系)到年老星系(椭圆星系)的转变,是有序到无序的过程。具体而言,旋涡星系中大部分恒星绕星系中心做有序、规则的近似圆周运动,而椭圆星系中的大部分恒星则在做无规则运动。因此在这一转变过程中,熵增加,是趋于稳定态、几乎不可逆的转变。与之相反,在人类社会中,无论财富从多数人向少数人集中,还是人群由分散到聚集,这些过程都是从无序到有序,熵减少。但这些熵减的过程不可能自发、孤立地发生,其必定伴随着从系统环境中汲取负熵的过程,因此,社会整体的熵仍然增加。如果仅着眼于财富聚集或者人口集中这一过程,因为熵减少,所以实际上是趋于非自然、不稳定态的转变,这样的转变发展到一定程度,必然会造成系统崩溃而重新洗牌,如政权的更迭、财富重新分配等。简而言之,就是说,这一过程是可逆的。
纵观历史,人类社会“合久必分,分久必合”,其实正是这种从无序到有序再到无序演化的外在反映。老子曾经对这种自然界从有序到无序,而人类社会从无序到有序再到无序的发展有精彩的概括:天之道,损有余而补不足;人之道,损不足以奉有余。这句话在2500多年后的今天读来,仍然令人回味无穷。
小结
当然,星系乃至宇宙这一复杂系统与人类社会的各种复杂系统之间的联系(具有某些类似的规律和特征),远远不止这些。考虑到人类本身就是宇宙的一部分,这种普遍的相似性本身又反映出这些规律在更广阔的尺度上的一致性。
过去几百年,基于还原论的科学发展,为我们提供了描述各种复杂系统的组成成分及它们之间相互作用的有效工具,但作为整体而言,我们对复杂系统的一般规律的认识才刚刚开始。
几百年前,牛顿因为坚信行星运动与树上的苹果受同样的规律支配而发现了万有引力定律;如今笔者也坚信,未来通过更多对宇宙中各种复杂系统的深入研究,能够揭示复杂系统运作的一般规律,从而最终回答“世界为什么是这个样子”这一基本问题。