社会物理学：概念体系、工具范式与发展趋向

吕 鹏 李蒙迪 阳 厚

“究天人之际”是中国知识分子的崇高追求。自然科学（天）与社会科学（人）各自发展到一定程度，二者的共性规律就会逐渐被揭示，融合的必要性开始凸显。放眼当下，单一学科愈发无法解决人类进入现代社会之后的诸多整体性、系统性、复杂性问题，学科交叉、联合的重要性也在持续增加。在大数据、计算科学、学科融合趋势下，计算社会科学（社会计算）成为主要的跨学科研究范式。社会物理学为计算社会科学提供了重要的理论来源、方法来源、工具来源，它既有自然科学的逻辑性、严谨性，又具备社会科学的涌现与还原特征，成为跨学科研究，尤其是计算社会科学的重要基础领域。

一、社会物理学概念发展辨析

（一）社会物理学的理论内涵

自字面含义来看，社会物理学至少涉及社会学、物理学两个学科领域，是典型的交叉性学科。它既具备自然学科的逻辑性、数理性、严谨性，又具备社会科学的涌现与还原特征。不同流派对社会物理学的概念内涵各有侧重。

国外学者对于社会物理学的争论主要分为两类。第一是“原子运动观”，认为在个体微观层面，人类社会普遍遵循与原子世界相同的运动方式。Galam 认为社会物理学正是从物理学中借用那些可以用来建立与社会行为相关的集体理论的技术与概念，建立现实世界建模的准则[1]，以更好地解构个体互动与集体结构。第二是“优化改造观”，它具有一定程度的价值追求。Pentland认为社会物理学试图理解思想与信息流是如何转换为现实变化的过程，目标是超越对社会现象的描述，建立社会结构的因果关系理论，并最终做出社会机制的数学解释，以建立、设计、规划更好的社会系统[2]。

国内学者的探讨主要分为三类：一是“量子解释观”，将个体类比为量子。在社会量子化的总体趋势下，应用科学思辨、逻辑推演、公理提取和学科制度，经过“物理—生理—心理”链条演化的有效扩展、合理变异和理性修正，揭示和解释行为选择范式、结构优化重组、人文系统演替的充分交叉型学科[3]；二是“学科迁移观”，认为社会物理学是自然科学向社会科学的迁移，即社会机制与物理机制具有同构性，社会物理学就是研究这种同构性质的交叉学科[4]；三是“复杂系统观”，个体与粒子行为都可以被视为复杂系统。社会物理学就是运用自然科学基本原理和系统方法，对社会复杂问题进行分析的综合型学科[5]。

综合国内外对于社会物理学的认识，我们认为：社会物理学是一门基于社会科学视角，应用自然科学原理和方法，倾向于社会学与物理学等充分融合交叉，打通物理空间与社会空间壁垒，实现社会机制与物理机制同构化研究，遵循逻辑理性、数学理性、实验理性、科学理性，运用数据统计、仿真建模和定性分析等工具，研究社会结构、社会行为、社会问题的一门交叉性学科。

（二）社会物理学发展的三个阶段

社会物理学源远流长，其发展与成熟分为三个阶段。第一阶段是机械社会物理学阶段。这是借助经典力学等相关理论，研究社会现象的阶段。19 世纪，孔德首先提出“社会物理学”概念，并建立社会物理学的学科框架和理论体系[6]，这标志着机械社会物理学体系的初步构建。“社会物理学”后来演化成“社会学”。从霍布斯《利维坦》、威廉·配第的“政治算术”、拉普拉斯“误差曲线”，再到凯特勒“平均人”统计思想，社会物理学的体系框架得以进一步深化[7]。但此阶段的社会物理学，仍然是机械地引用、援引经典力学原理，来揭示社会现象，并未真正建立完整、严谨的学科体系。第二阶段是量子社会物理学阶段。20世纪，在普朗克、爱因斯坦、波尔、德布罗意、海森堡等人基础上，量子力学体系得以建立[8]，这为微观和宏观层面的社会物理学研究奠定了逻辑基础。代表性作品有基夫的《人类最小努力原则》[9]、薛定谔的《生命是什么》[10]，它们都将自然科学尤其是物理学引入生理学、心理学、社会学、经济学等人类社会行为层面，打通了物理现象与社会现象之间的壁垒，社会物理学获得较大发展。尽管超越了机械物理学的理论桎梏，但量子社会物理学仍未“寻找出公认的还原论基础和普适性的公理性体系”[11]，还需要进一步的发展。第三阶段为计算社会物理学阶段。在大数据时代，社会物理学已从局域、个体之间互动，转向了整体与社会化思维[12]。在大数据、海量信息、人工智能时代，所有的科学都逐渐被海量个人数据涵化，界限逐渐模糊。换而言之，计算成为诸学科交融的基础。社会环境中难以测量、捕捉的个体行为，都可以通过互联网、大数据、人工智能等手段进行信息获取与数据测量，并通过各种算法，检测数据中稳定且复杂的潜在群集，进行相关性预测[13]。此时，社会物理学的最大特征为“量子化的社会”和“社会的量子化”①量子化有三个含义，一取其微观，二取其微观不可测，三取其宏观层面的涌现性规律。。学者们开始从社会科学与物理科学统一性视角出发，研究人群行为、社会现象以及国家治理等。

二、社会物理学的理论基础

（一）社会物理学的认识论基础

社会物理学强调“一元论”立场，即认为自然科学与社会科学具有统一性。社会现象和自然现象具有统一性或相似性、可比性，是社会物理学的认识论基础，也是自然科学能与社会科学结合、开展跨学科、交叉研究的逻辑前提。物理科学理论的评价标准为逻辑理性、数学理性、实验理性、可检测理性，所遵循的思维方式是还原论和整体论，与社会科学具有一致性。早在1953年，Turner就在美国社会学评论（American Sociological Review）杂志刊文，认为社会学研究方法和思维方式可以分为演绎（从整体到部分）与归纳（从部分到整体）两大类，这与物理学的“统一性”“还原性”分析思维存在共通[14]。可见，人类社会的有机体统一性，是物理学和社会学交叉联系的基础。综合来看，这种认知论基础体现在三个方面：（1）自然规律与人类社会行为具有“统一性”。自然界与人类社会，都受到相似的、可比的客观科学规律的支配。基于个体主观性、能动性设置，结合客观科学规律，可以进行很好的社会现象研究；（2）个体行为与微观粒子“波粒二象性”。在社会中，个体行为与空间分布，可比拟为离散的物理粒子行为。连续性的微观个体行为，支撑宏观社会现象涌现。个体连续性波动行为，符合微观粒子“波粒二象性”特征，二者都具备“还原论”特征。在物理学中，宏观的光现象在微观层面也得到具有“波粒二象性”特征的微观粒子（光粒子）连续运动的支撑；（3）宏观行为具有独立性。在宏观现象层面，社会科学与自然科学存在相同的隐喻，都是微观不间断行为的宏观涌现。当个体行为扩展至社会整体，一定程度上可以压缩社会个体之间的极大差异，具备从一个宏观视角解析整体社会互动的可能性[3]。可见，宏观现象与微观行为具有独立性，即使是微观个体杂乱无章行为，也可能呈现宏观秩序。

（二）社会物理学基础性理论体系

在使用自然科学知识解决社会实际问题的认识论基础上，学者们通过归纳、梳理、总结诸多定律之间的共性，发展出一系列具有跨学科属性的社会物理学的理论体系[15]。具体包括：（1）霍兰的复杂适应系统理论。Holland将定性判断与定量计算、微观分析与宏观综合、还原论与整体论、科学推理与哲学思辨等统一起来，将系统成员视为适应性主体（adaptive agents）。成员能够与环境和其他主体产生交互作用，在持续作用过程中不断地“学习”或“积累经验”，并且据此自主地调整行为。该理论较好地拟合了个体的决策行为、知识学习、互动过程、自主决策，成为研究个体与社会行为的重要理论范式；（2）社会物理学三大理论体系。中国学者牛文元提出的社会燃烧理论、社会激波理论与社会熵值理论[16]是社会物理学三大理论体系。社会燃烧理论将自然界的燃烧原理与社会的无序、失稳和动乱进行类比。社会激波理论揭示社会动乱的时空表现形式[17]。社会熵值理论进一步揭示，社会行为熵是社会动乱之源[18]；（3）人类社会行为三大公理体系。刘怡君等人在不断的经验、学习、感觉、推理、认知过程中，逐步形成了对个体行为规则的客观规律归纳，建立起人类行为“最少支付原理、主流疲劳原理、熵值守恒原理”三大公理体系[19]。其中，“最少支付原理”认为个体倾向于付出最少、机会成本最小、获取负熵最易、选择路径最短、一次能满足多重意愿等自发走向。“主流疲劳原理”是最少支付原理的“助推剂”[20]。无限欲望促使个体不断追求更多的“最少支付”，形成周期性路径。当后一个行为目标占据主导，前一个已达成的目标就退居次位，由此推演出前置目标通过最少支付路径后、又开启后续目标新一轮最少支付追索的“主流疲劳原理”。“熵值守恒原理”实质是对“最少支付”无度追逐与极限意愿的“限定闸门”，强调必须要服从普适性的“守恒”定律，为最少支付的执著冲动与任性追逐提供了限制性的临界阈值，避免最少支付原理脱离守恒规则的共轭性羁绊，避免对社会系统产生损伤。这些社会物理学的基础性理论，使得相关社会研究更加可操作、可量化、可理解、可对话。

三、社会物理学的工具范式

一门学科的成熟，不仅需要有认识论、理论体系，还需要有成熟的研究工具。社会物理学采用自然科学公理、定理、规律、公式等进行社会系统现象的广泛研究。目前，社会物理学已经发展出两大类成熟稳定的研究工具。

（一）行人动力学工具范式

行人动力学模型包括离散空间模型、连续空间模型两类。离散空间模型将行人看成是一个自适应网格中的格点，气体格子模型、元胞自动机模型是典型的离散模型。连续空间模型将行人看成连续运动的粒子，与流体或气体动力过程具有相似性原则，经典连续模型有流体力学模型和社会力模型等。

1.元胞自动机模型

元胞自动机的基本思想，是将运行空间划分为有限个独立单元（元胞），而交通参与者根据规则在元胞空间内运动[21]。早期元胞自动机的微观仿真多应用在车辆流量和交通网络，能在一定范围内刻画复杂交通流模式[22]。元胞自动机模型是由大量简单一致的个体微粒通过局部联系组成的离散化系统。元胞自动机不存在物理公式与数学函数，是由一系列遵循一定行为规则的“元胞”模型构造而来的[23]。因此，元胞自动机是一系列模型的总称，是一种微观建模仿真的理论框架。一个元胞自动机由4个部分组成：元胞状态、元胞空间、领域选择、演化规则[24]，用数学符号表示为A=(Ld,S,N,f)。其中：A代表一个元胞自动机系统；Ld代表元胞空间；d为元胞空间维数，正整数；S是元胞有限的离散的状态集合；N表示某个邻域内所有元胞的集合；f表示局部转化函数或局部规则。元胞自动机将时间和空间离散化，用不依赖于数学函数的简单规则去描述复杂现象，更具直观性和可控性。但是，元胞自动机模型也存在行为规则简单、运动速度单一、行动方向有限等缺陷，不能精确刻画真实的行人运动状态。元胞自动机作为一种离散模型，行人在特定、有限的行为规则下流动，适合描述极端情况之下（紧急事态等）行为群体的疏散演化动力学过程。

2.格子气体模型

格子气体模型在日本学术界使用较多，它是一种介于微观和宏观行人流建模方法之间的一种建模方法[25]。目前，人们已经成功建立了很多格子气模型，如带有出口的大厅、双向通道、多向通道（MLA）、人流交汇场景等。格子气体模型是最常用的偏随机模型[26]。如图1，建模方法通常是将平面划分为小格子，行人占据在交点处，行人运动方向只有前、左、右三个，根据演化规则中三个方向值的大小来决定下一步运动方向。行人只能从一个格点运动到另一个格点，而不能处于中间位置，两个行人不能同时占据同一个格点。为了使各行人具有同等的选择权，在每一个时刻开始，首先对处于系统中的所有行人随机编号，以确定行走次序。偏向随机行走的格子模型，采用了随机的串行更新规则，既保证了各行人具有同等选择权，又不用解决行人之间相互冲突的问题。而且，使用唯一的参数来定义行为规则，使得编程简化，模型灵活、易于调整，很容易应用到各种场景。但也有缺点，它不能描述行人有多种运动速度的情况。同时，串行规则毕竟过于理想化，与实际的行人运动情况不符。

图1 气体格子上行人流示意图

3.流体力学模型

流体力学模型是将流体运动规则应用到大规模行人流过程中的一种模型。Henderson 首次构建流体力学模型，将流体动力学公式应用到行人运动演化中。人们最先使用的是气体动力学模型。因为松散自由运动状态下的人群，其运动特征与气体分子类似，密集运动状态下与液体分子类似[27]。所以，人行道上的行人可以视为在连续二维平面上运动的独立粒子，处在“气态”状态。当系统处于平衡态时，使用Maxwell-Bolzmann 理论计算系统宏观量的平均值。但是，随后Henderson 发现行人群的运动更接近于流体动力学，可采用动量守恒与能量守恒建模[28]。引入t时刻分布函数，记为dN=f(R,V,t)dxdydVxdVy。其中，dN表示某一时刻t处在某个位置R粒子数，f(R,V,t)表示随时间t变化的粒子分布函数，R表示粒子的位置矢量，dx和dy表示位置矢量R的二维分量，V表示粒子的速度，dVx和dVy表示速度矢量V的二维分量微元。粒子分布函数服从玻尔兹曼输运方程（Boltzmann transport equation，BTE）。如式1，fi表示函数f(R,V,t)，d2V2表示(dVxdVy)2，θ为散射角，η为碰撞截面。在行人疏散研究中，流体力学学派多采用N-S 方程，即纳维—斯托克斯（Navier-Stokes）方程，描述粘性不可压缩流体动量守恒的运动方程。N-S 方程组是一个公式集合，刻画流体运动的物理规律。在调整非混乱的牛顿动态流体力学中，表示流体粒子加速度、流体内部压力的变化和粘滞力以及引力的关系。矢量方程的形式如式2所示。其中，ρ是流体密度，v是流体的速度，μ是流体粘性（0≤μ≤1），p是流体的压力，F是流体所受外力，∇是拉普拉斯算子。流体动力疏散模型将疏散人流看成流体，能描述自由运动状态下行人流的宏观特性。但该模型也有不足，它无法描述行人流的局部特性。因此它也无法解释行人流中出现的各种自组织现象。

4.社会力模型

（二）社会网络分析工具范式

早在20 世纪30 年代，英国人类学家布朗提出了社会网络概念[31]。他认为，结构就是整体和部分的关系，社会结构则是人类与社会其他部分的关系，社会结构即指社会网络[32]。在30～60年代，社会网络在心理学、人类学、社会计量学、社会学、数学等领域广泛应用。1978 年国际社会网络分析学会（International Network For Social Network Analysis，INSNA）正式成立，标志着社会网络范式在全球学术共同体中得以确立[33]。社会网络是由行动者和关系组成[34]，社会网络是由节点与连边组成的复杂结构[35]。节点表示个体或行动者，连边表示关系。社会成员经过互动形成关系体系与结构。关系不同，形成的社会网络不同。

1.图论与社会网络

2.BA无标度网络模型（scale free network）

3.SIR系列传播动力学模型

2019 年末新冠疫情席卷全球，很多研究者所使用的预测模型，就是SIR 类模型。该SIR 类模型采用微分方程建模，可以很好地描述疾病扩散现象，同时在信息扩散、舆论传播等社会现象方面，表现出较强的模型解释力。相关模型，主要分为SIR模型、SIS模型[44-47]。具体而言：

（1）SIR模型

（2）SIS模型（Susceptible-Infective-Susceptible）

（3）其他模型

除了SIR模型和SIS模型，还存在模型变种。如SI模型（Susceptible-Infected）只考虑被传染与传染的疾病。SI模型与SIS区别是，前者只要感染就不能治愈，更不存在是否免疫问题；SIRS模型（Susceptible-Infective-Recovered-Susceptible）则适合研究具有短期免疫的疾病类型。先是被感染，然后恢复获得免疫，免疫失效之后再次被感染；SEIR模型（Susceptible-Exposed-Infectious-Removed）研究具有潜伏期的疾病传播（艾滋病、狂犬病等）。易感人群经过风险暴露期（潜伏状态）之后，变成感染人群。

四、社会物理学的经典研究应用

社会物理学作为一种强大的分析、研究工具，利用精确的数学模型、抽象的物理定律以及复杂的网络系统，在解释和预测政治、经济、文化、生态以及社会现象方面发挥重要作用，并在社会稳定和谐[49-50]、舆情动态[51-53]、政治选举[54-56]、城市规划[57-58]、行人疏散[30，59-60]等方面产生应用价值。在我国发展所面临的重大战略问题研究方面，社会物理学具有整合自然科学与社会科学两方面研究优势的特点，为计算社会科学研究提供有力的基础性理论与方法支撑。

（一）社会公共安全研究

人群是社会公共安全研究的对象，人群动力学是核心的模型机制设计。2001 年首届行人与疏散动力学国际会议（Pedestrian and Evacuation Dynamics）召开，随后行人动力学受到愈发广泛的关注。其发展趋势包括：（1）行人动力学求解。在行人动力求解方法上，杨静等[61]、张蕊等[62]、同霄等[63]基于微粒流动与行人流动之间相似性，利用离散元高效算法优势，建立微观行人动力学模型；张蕊等提出有限元求解社会力模型的一般步骤和方法，并进行仿真实现[64]；戴亚萍引入滑模控制（sliding mode control,SMC）方法，为人群疏散宏观研究提供了一种研究方法[65]。（2）社会力模型持续应用。格子气模型、元胞自动机、磁场力、排队模型、气体动力学都是行人运动的常用模型，但最具代表性、应用性的仍然为社会力模型。Helbing 最早提出社会力模型（Social Force Model）[29，66-67]，将行人看作满足力学运动定律的质点，用力的矢量来描述行人的内在动机与真实受力，通过行人间受力的形式表达，以及实际的物理意义测量出参数变量，模拟出各类场景下行人的真实行走情况。社会力模型在我国的公共安全研究中获得广泛应用与发展。如钟少波等使用Anylogic 软件模拟了疏教引导、海关抽检障碍、座椅、立柱等四因素对疏散结果与过程的影响，为机场人员疏散提供数据参考[68]。李天贝等基于布谷鸟算法，在社会力模型基础上引入恐慌因子、各向异性因子，为地震疏散研究提供了现实导向意义[69]。（3）社会力模型的修正与发展。经典的社会力模型也存在改进的空间，它对于密集条件下的行人运行状态与衍变机理的研究存在不足[66]。因此，Helbing 又加入随机干扰力即决定行人随机行为的状态因子[30]；张蕊引入有限元分析方法，建立适应密集条件下行人状态分析的有限元仿真模型，从能量守恒角度对模型进行重新描述[66]；针对原模型中重叠、抖动现象提出了用高斯函数代替原有接触力形式的改进思路，通过改进社会力模型接触力的形式来实现行人间挤压距离软约束条件[70]。社会力模型将自然力、社会力有机整合，在自然科学与社会科学领域中具有持续的生命力。

（二）政治行为与政治学研究

图2 社会力模型的各种作用力

在政治学中，将物理模型、定律、规则等嫁接到政治选举活动的时间特征、空间分布、参与人数的研究中去，从而建立精确的选民模型，实现选举的制度设计、程序设计、选举运作的稳定，成为自然科学与政治学研究结合的典范，具有鲜明的跨学科、知识迁移特征。包括：（1）物理学原理的迁移、嫁接。Gracia 等[71]用磁铁磁化特质，将主体的周期流动性、社会环境、人口多样性等纳入研究范围，综合选举份额、距离、地理空间等因素，将选举活动描述为噪声的扩散过程，具有很强的启发性。Lichtman[72]与Borok[73]借助地震预测算法，认为“现任—挑战”关系与地质活动“稳定—地震”的关系类似。例如，现任政党被挑战，每一次挑战的成功，就会造成政坛的地震，挑战者变成现任。模型成功预测了特朗普当选美国总统。Galam 首次利用空间重整化群技术、少数服从多数规则等，对多级投票结果进行分析预测[74]。Palombi 根据智能主体随机动态的表达自己的选择偏好这一简单规则来实现对选举中复杂行为的模拟，依据平均场理论，研究候选人数量以及随机接触频率对投票结果的影响[75]。（2）物理学模型的创新与发展。在物理定理、定律的支撑下，学者们构建了一些新模型。诸如唐斯模型（Downsian Model）[76]、中间选民模型[77]以及Sznajd 模型[78]等，它们为选举预测提供了新的研究工具。Halu[79]在热力学原理的指导之下，使用多个相互作用、相互依存的网络系统，对政治选举进行建模，发现要赢得选举，紧密相连的选民网络是关键。Hazona 以及Aumann 等人在选民偏好信息不完善的情况下，精确计算出特定候选人赢得选举的可能性程度[80]。同样，Bachrach等将随机算法运用到选举获胜问题中，通过多项式时间算法，给出了相对多数和否决情况下可能赢家的困难度p，用于可能赢家的变式，该算法适用于所有投票规则[81]。关于选举的预测热度高居不下，选举方法、影响因素、是否体现民主、公平原则对于政治文明有重大影响和意义。笔者认为，如果能够将社会物理学模型用于中国制度研究，对于增强“理论自信、道路制度”有巨大的战略意义。

（三）城镇化进程、产业发展与规划研究

社会物理学采用还原方法，把要素从关系中孤立出来，把研究客体从环境中分离出来，在纯粹条件下，能够弄清原始物质的性质及规律[82]。此视角运用于研究农村的产生、扩散、波动、改制、集聚等发展趋势[83]，实现了对较长时间跨度内城市时空演化规律的认知。此外，牛顿引力模型[84-86]也被应用于城市规模与城市距离的研究中，以此来探索城市之间人员往来的参数以及方向，确定城市对周围地区人口的吸引程度。折射定律被应用于城市化研究中[87]。城市化过程的本质，是农业过渡到工业的过程。这是两种不同介质，根据折射特性，折射是农业向工业的转换，反射是没有成功进入工业的农业要素[88]，具体公式为见式10。如图3所示，农业转工业的过程是一个折射过程。介质1 为农业，介质2为工业，SS′为相交面，θ1为入射角，θ2为折射角，θ3为反射角，OS=OS′=S1，S1为一个单位（单位面积、人均）的要素，M1为单位农业总产值，M2为单位农业总产值。

图3 农业过渡到工业折射示意图

现代城市中各类地理空间信息量巨大，空间关系错综复杂[89]。在主城区之外，出现了大量的新城区。如何科学合理地扩散、集聚、规划、决策，降低新城区的冲击，成为社会物理学思考的重点。社会物理学实现了对主城与新城之间作用力关系的量化分析。为了确定城市空间吸引范围，雷利（Reilly）根据万有引力理论，提出“雷利零售引力理论”（Retail Attraction Model）[90]。以城市人口取代物体质量，城市之间距离取代物体之间的距离，发现两个城市从其中间某一点吸引顾客的能力与两城市的人口成正比，与各城市至该点的距离平方成反比。该模型成功用于研究我国珠三角城市群[91]、黔中经济区[92]、河南地区[93]等，公式表示如式11，Ta 和Tb 为从一个中间城市被吸引到a 城和b 城的贸易额；Da 和Db 为a 城和b城到某个中间城市的距离；Pa 和Pb 为a 城和b 城的人口规模。康弗斯（Converse）在此基础上提出“断裂点”理论（Breaking Point Theory）。他认为城市对周围地区的吸引力与其规模成正比，与其距离的平方成反比。两个城市之间的断裂点（分界点）可用公式12 计算。其中，Da为断裂点到a城的距离，Dab 为a和b 两个城市间的距离，Pb 为较小城市b 的人口，Pa 为较大城市a 的人口，规模越大的城市，其引力区（范围）越大（如图4所示）。Gottmann[94]等基于都市圈的理念，认为中心城市与边缘城市、城市与农村相辅相成，新城、中心城市、发达城市具有“圈层扩散”与“跨界发展”的典型特征，要实现城市发展，必须优化区域空间结构，加强城乡联系。城市建设是国家发展的核心，国家与国家的竞争已成为区域与区域的竞争，实际上是城市与城市竞争[95]。因此，研究城市地域结构、系统规划、空间布局、治理机制、发展路径成为重要方向。

图4 主城与新城间作用力的图示模型

（四）人类网络群体行为研究（网络舆情）

随着“网络社会”到来，舆情研究蓬勃发展，已经从传播学、社会学、政治学、心理学延伸到信息科学、复杂性科学、理论物理学等交叉领域[96]。物理模型被引入舆论研究，逐步形成的新的领域。具体而言，在研究视角方面。刘建明首提“波式传播”，指出“舆论波是指具体事件引起的民心波动，包括人们的意见波和社会行为波两种因素，由舆论中心以扇面形状向四方滚动，并在较短时间内形成大面积的舆论环境”[97]。刘建明发现了舆论传播的辐射律、遍地涌动律、两点呼应律、多波震荡律，提出“舆论场”概念辅助网络舆论研究[98]。刘怡君等基于社会物理学三大理论，研究舆论形成与演化[16]，具体使用社会燃烧理论研究形成机理，社会激波理论探索舆论演化过程、社会行为熵理论把握“舆论场”个体并判别领袖。在模型应用与仿真模拟方面。肖海林等建立元胞自动机模型，通过计算机模拟给出二维四方格子两种影响邻域在周期性边界条件下舆论的传播与演化[99]。Guillaume在有限信任基础上，建立了Deffusant（边界信任）连续型观点交互模型[100]。Grabowski将Ising模型应用到舆论演化研究，在无标度网络中构建了人际交往舆论模型[101]。张亚楠等在HK 模型（Hegselmann-Krause）基础上提出一种基于人际相似性和交互强度来量化个体社会影响力的方法，建立社交网络舆论模型，为实际舆情监控提供了指导与参考[102]。在仿真模拟软件与可视化工具方面，杜蓉等使用复杂适应性系统理论，基于NetLogo平台模拟公共危机信息在网络媒介中的传播[103]。张澜基于NET开发环境和Matlab软件搭建了舆论演化模型研究平台[104]。此外，Swarm[105]、SimuWork 离线仿真[106]、Saber 模拟[107]以及PSCAD/EMTDC 仿真软件[108]都可以复现网络舆情动态演化的全部过程。网络舆论引导、网络文化营造、优化舆论环境等，是当前重大的研究课题，社会物理学研究则提供了精确、科学、客观的研究范式，具有重要意义。

五、社会物理学新发展与新方向

作为一门深度交叉学科，社会物理学打通了物理空间与社会空间壁垒，实现了社会机制、物理机制的同构化研究，为政治、经济、文化、生态、社会研究提供了有力的研究视角与方法，为计算社会科学发展提供了重要支撑。现代社会是一个复杂性社会，充满不确定性与风险性[109]。在互联网、大数据时代，社会物理学也面临着新发展、新课题。刘伟伟认为，重新构建基于经验与实证的社会系统、社会结构、社会组织的动力运行机制模型，并深刻把握社会系统“扁平化”与“网络化”发展的内在规律与特征，成为其发展的必然出路[12]。

大数据、计算社会科学、社会计算的进一步发展，也为社会物理学提供了新的研究思路。大数据与社会计算解决了海量数据的收集、存储、计算、分析等问题，将社会物理学推向新发展时代[12]，实现了研究方法、对象的深化与拓展。刘伟伟[12]认为社会物理学的研究由实验室推向了广义上的社会事实空间，以数据驱动取代了理论建模驱动的认知路径，实现了海量社会信息的智能—数据化表征与分析。其次，在研究视角上，大数据使得社会物理学实现了从“社会之镜”到“上帝之眼”的转变[110]。通过大数据采集、分析，对真实社会生活现场进行实时追踪式研究，获得对人和事的客观描述。最后，大数据提供了新的研究工具，并将计算方法大量引入。学者们[111-113]通过计算机视觉和智能视频监控，以摄像机视角对行人图像匹配，并且实现了对视频中的时空特征的利用，在行人监测[114]、车辆运动特性与交通行为[115]、群体安全问题[116]等研究上发挥巨大作用。

复杂系统（系统科学）将持续为社会物理学发展提供助力。复杂系统是一种横跨并“沟通自然科学和人文科学、消除其隔阂”的方法与视角[117]。复杂系统是一个跨学科概念，自然社会与人类社会均存在多尺度的复杂系统。因此，在复杂系统层面，系统科学与社会物理学具有天然的接近、融合的趋势。如史彦虎等基于社会物理学与复杂系统同一性观点，发现社会就是一个复杂系统，其复杂性体现在耗散的、协同系统的复杂运动规律上[118]。它远离平衡态，以某个或某几个宏观序参量主导的各个子系统之间通过相互作用或相互竞争而达到相互协作，从而使系统由无序走向有序，并从一种有序进到另一种新的有序状态。如袁五届等[119]通过对小世界网络的分析，将小世界网络演化映射到“和谐社会”构建的过程中去。在复杂系统的基础之上，黄吉平[120]利用物理机制去研究复杂系统中基于场与结构耦合效应的一些涌现特性，揭示了经济市场复杂系统（看不见的手、宏观资源分配中的有益跟风）、外场（即外部信息）、铁磁流体复杂系统、颗粒复合材料复杂系统与市场结构的耦合诱导的涌现结果。此外，熊刚[121]则将社会物理信息系统（CPSS）用于构建城市交通CPSS 平台的研究工作中，提供了融合交通、停车、物流运输等“多位一体”的整体化交通解决方案。

六、结语

自社会学界孔德提出“社会物理学”这一概念以来，社会物理学一直在持续发展。“社会物理学”不仅是社会学的早期称呼，也发展成为了交叉学科。作为一门极具活力的交叉学科，社会物理学在各学科领域都有广泛应用，为诸多跨学科研究提供丰富的自然—社会视角性营养。本文从认识论基础、历史流变、内涵与外延、支柱性理论、基础性模型、经典性研究和前沿性发展等方面，详细梳理、论述了社会物理学。理论模型方面，介绍了研究最为广泛的行人动力模型和社会网络模型，除此之外，学者们还构建了信息熵值模型、社会能量模型、舆论动力模型等。社会物理学模型渗透社会科学研究的三大范式，涵盖理论研究、数据挖掘、仿真模拟。社会应用方面，社会物理学将自然科学与社会科学融合，聚焦重大社会问题，分析探索不同领域、不同阶段、不同环境下的政治、经济、文化、生态和其他社会现象，在政治选举、舆论传播与演化、城市发展与规范以及行人疏散等方面得到广泛应用，是具有基础意义的社会研究工具和方法。鉴于对整个社会的有序发展与良性运行有着重要的推动作用，社会物理学将会在学科交叉融合发展的当下与未来，发挥更大作用。