理解互联网生态系统：以复杂系统科学为方法*

2024-02-02李泓江

教育传媒研究 2024年1期

李泓江

【内容摘要】互联网作为一种生态系统，具有规模性、复杂性、开放性、动态性、层次性等特征，需要以复杂系统科学的眼光加以审视。贝朗塔菲的一般系统论、普里戈金的耗散结构理论、哈肯的协同学、艾根的超循环理论以及霍兰的复杂适应系统理论，在不同层面为历届互联网生态系统提供了理论视角。本文提出了元生态-小生态-大生态的分析框架，并在此框架下，较为全面系统地考察了互联网生态系统不同层次的运行逻辑、运行机制，以及不同层次之间的结构关联方式。

【关键词】复杂系统科学；互联网；生态系统；复杂巨系统

我们处在一个网络化的世界，几乎所有人，每天都在与数字网络打交道，以至于互联网构成了我们这个时代的绝佳隐喻①。数字化生存也成为人们在今天最为显见、直观的生存方式②。人类社会在现实层面的变化引发了思想领域的变化，如今关于数字社会、互联网生态系统的讨论已经是学术研究中的热门话题。在众多相关讨论中，一项重要的研究工作是：我们应该如何理解互联网生态系统这一社会实在？又该秉持怎样的认识论来看待互联网生态系统？本文想要做的是一项基础的理论探讨，即在系统思维的引领下，以复杂系统科学作为方法来理解互联网生态系统。在勾勒这一生态系统整体层面的属性特征、构成要素和层级结构的基础上，分析互联网生态系统的整体运行机制和运行逻辑。

一、复杂系统科学的理论脉络

系统科学是在与还原论的对话中产生的。作为近现代科学的基本方法论，还原论认为要通过对事物的不断拆分，通过对更为基础和微观单元、部分的研究，达到对客观事物的深入认识。在这种方法论的指引下，自然科学一度取得巨大成功。但是，不论是自然界还是人类社会，事物往往并非孤立存在，而是相互勾连、相互作用的系统整体，强调线性思维的还原论无法有效解释复杂系统，正如有学者所说，“作为整体的系统不可能通过具体分析它的组分而得到完全的理解”③，“越发认识复杂系统，就越发认识到还原论有其局限性”④。

一般认为，系统科学是由贝塔朗菲开创的。早在贝氏之前，怀特海、劳特卡、克勒等学者在研究中已经尝试以系统進路取代传统机械论等研究范式。1924年至1928年间，贝塔朗菲多次发表文章，强调在生物学中要把有机体当成一个整体或系统来考虑，随后，他又先后发表《理论生物学》《现代发展理论》，提出用数学模型研究生物学和机体系统论概念⑤。在这些研究中，贝塔朗菲提出了有关生物体的一些基本观点，如系统性、动态性、等级性，可以被视为一般系统论出现的前身。“二战”后，在控制论、信息论、博弈论、决策论等新兴理论的影响下，贝塔朗菲提出了一般系统论。他认为系统无处不在，世界本身就是以系统的方式存在的，应当寻找贯穿各门单个科学的共性原理，建立一种以系统为核心的一般性理论⑥。在其经典著作《一般系统论：基础、发展和应用》中，贝塔朗菲就系统的特征、类型、结构、演化等相关问题进行了较为深入的阐释，为复杂系统科学发展奠定了重要基础。

复杂系统科学发展过程中，比利时著名物理学家普里戈金具有里程碑意义。他在20世纪70年代深入讨论了复杂系统中结构的有序和无序、平衡和不平衡、稳定和不稳定这几对矛盾相互转化的规律。普里戈金的讨论是在与热力学第二定律的对话中进行的，热力学第二定律认为，一个孤立体系中的熵不会减小（熵增原理），也即一切自然过程总是沿着从非平衡趋向平衡、从有序趋向无序的方向演化。然而，普里戈金的研究证明，一个远离平衡态的开放系统，有可能通过从外界取得负熵流的办法来抵偿系统本身内部的熵产生，使系统总的熵的变化为零甚至为负值⑦，在此基础上，普里戈金发展了自组织、分叉、涨落、对称破缺等系统科学研究中的关键性概念。耗散结构理论的创立，对于系统科学意义重大，其促使科学家开始关注各种复杂系统的内在规律，从真正意义上拉开了复杂性研究的序幕⑧。

如果说耗散结构理论更多是要探讨开放系统如何从无序走向有序，那么德国物理学家哈肯的协同理论则旨在讨论系统内部结构赖以形成的普遍规律。协同效应、伺服原理、自组织构成了协同理论的主要内容。在哈肯看来，自然界和人类社会中的系统千差万别，协同作用在这些系统中均发挥重要作用。正是协同作用推动系统从无序变为有序，从混沌中产生某种稳定结构。与此同时，当系统的宏观行为改变时，序参数作为“看不见的手”支配着系统，引导着系统的各个部分自动形成一定的结构或功能⑨。如果说普里戈金开始了科学意义上的复杂性研究，哈肯则进一步对复杂系统结构的生成及其动力提供了理论解释，阐释了存在于不同系统中的协同机制，两人的研究共同推动了复杂系统演化动力学的发展。

德国生物物理学家艾根在20世纪70年代提出了超循环理论，这一理论同样在复杂系统科学中意义重大。该理论认为，生命现象中存在许多由酶的催化作用所推动的各种循环，基层的循环会组成更高层次的循环——超循环，超循环又会组成更高层次的超循环，从而形成无限多相互嵌套的循环生长系统。艾根的超循环理论揭示了包括生命系统在内的复杂系统生成过程中的普遍规律，其推动系统科学从有机整体论走向了生成整体论⑩，这一理论，也为生成性组织现象的研究奠定了新的科学基础。

20世纪80年代以后，美国圣菲研究所成为复杂系统科学的重镇，其中霍兰的复杂适应系统理论具有代表性意义。复杂适应系统理论强调对系统内部主体之间的关联及其如何推动系统演变进行研究，其既关注宏观层面复杂性产生及系统涌现的机理，又关注微观层面系统内部主体的适应方式。在霍兰看来，复杂适应系统就是用规则描述的、相互作用的主体组成的系统，这些系统存在着聚集、非线性、流、多样性四种特性以及标识、内部模型和积木三种机制。通过上述七种基本元素，复杂适应系统得以形成并有序运行。与此同时，在复杂适应系统中，主体具有学习和适应特性。主体通过信息输入/输出机制与系统形成连接，并经由规则、执行系统、信用分派机制学习经验，使自身适应系统的运行。复杂适应系统理论的提出，为涌现现象和复杂性研究提供了重要的理论生长点。

除了一般系统论、耗散结构理论、协同理论、超循环理论、复杂适应系统理论，还有其他复杂系统科学理论，如运筹学、博弈论、模糊学、随机系统理论等，这些理论都为复杂系统问题的研究提供了方法和思路。不过，本文所要讨论的互联网生态系统是典型的规模性复杂开放系统（即钱学森先生所说的“复杂巨系统”），对于这一系统的理解和阐释，更多地要依赖与复杂开放系统存在直接关联的理论视角，因此本文着重梳理了在复杂开放系统领域取得突破性成果的上述五种理论。这些理论将作为分析工具，被运用到互联网生态系统的考察。

二、作为复杂开放系统的互联网

按照系统科学中的一般定义，系统是相互联系、相互作用的诸元素的综合体。从对象的角度来看，系统可以被分为不同的类型，如简单系统和复杂系统，封闭系统和开放系统，静态系统和动态系统等。就本文所要讨论的互联网生态系统而言，这一系统显然属于复杂开放系统、并且其自身会随着时间的变化发生动态性演变。可以说，互联网生态系统存在着规模性、复杂性、开放性、动态性、层次性等基本特征。

（一）规模性。英国学者杰弗里·韦斯特认为，规模和规模缩放是高度复杂、不断进化的系统的通用行为的主要决定因素。钱学森认为，根据规模大小可以将系统划分为小系统、大系统、简单巨系统和复杂巨系统，其中，复杂巨系统是指规模巨大且呈现出复杂特征的系统类型。在互联网诞生初期，适用场景、空间和范围有限，卷入的主体数量也不多，因此互联网不足以构成规模性的生态体系，而更多是一种规模不足的简单系统。随着互联网不断演化发展，越来越多的元素涌入到这一系统之中，越来越多的场景与互联网发生结构性互嵌，从而使互联网成为巨量规模的生态系统。这种规模性直观地体现在其基本构成元素的规模和种类上：1.主体的多元性和规模性。人类社会不同的主体，包括具体的个人，企业、政府、等各种不同组织，均构成互联网生态系统中的主体单元，无数的主体在网络中形构为无数不同的分布节点。2.设备的规模性。通过工业化的方式，无数网络设备、智能设备被生产出来，进入到各种各样的生活场景和工作场景中，设备的增殖是互联网生态系统不断扩张的必要条件。3.信息的规模性。人类社会每天都会源源不断地生成巨量信息，這些信息经由网络设备流入到互联网中，不断流动、扩散，推动互联网生态系统的运行。4.规则的规模性。为了处理巨量的信息，需要大量数据运行框架和信息处理规则。这些网络基本要素的规模性，共同塑造了一个巨大的复杂系统。

（二）复杂性。经过数十年的发展，科学界关于复杂性已经形成了一些基本共识。有学者认为，系统中的复杂性体现在系统构成要素及其相互联系的多样性、联系的非线性及非对称性、以及联系处于有序和混沌之间。互联网生态系统显然是复杂系统，这一系统内部的联系呈现出明显的非线性、非对称性的特征。正如普里戈金指出的，传统物理学所构想的完全对称的、可逆的宇宙并不存在，互联网中的种种现象并不遵从简单的、线性的因果关联，在网络世界中，不断地涌现和波动是常态化状态，“各种信息和观点如同一个个强度不同的振动波，相互间充分碰撞，相互改变，能量相互叠加，此消彼长”。与此同时，互联网处在有序和混沌之间。一方面，所有的信息都要依从既定的规则生成、演化、扩散与湮灭，这些信息始终处于特定的秩序和框架之中，并且在自组织的作用下，不断形成新的信息秩序结构。但另一方面，网络上的信息生成、演化、扩散与湮灭却并非确定性和周期性的，而是带有明显的随机性、自发蔓延和非周期特性，由于自复制的作用，大量无效、冗余、凌乱、混沌的信息存在于网络空间，每一个细小的信息所引发的结果都是不确定性的。在这一复杂系统中，一个小的变化所导致的可能是其他部分指数级的反应。换言之，从有序到混沌、从混沌到有序，混沌与有序之间的相互转化是网络世界中无时无刻不在发生的现象。也因此，介于有序与混沌之间，正是互联网复杂性的鲜明体现。

（三）开放性。一般意义上讲，系统可以分为封闭系统和开放系统。其中封闭系统存在抵制与环境进行交换的特性，而开放系统则与外界在物质、能量、信息等方面存在广泛的联系。根据普里戈金的耗散结构理论，系统的开放性，对于系统从无序到有序，从低级到高级的进化、自组织及新的功能的产生起着决定的作用。互联网是典型的开放系统，其开放性集中体现在作为虚拟空间的互联网与人类现实世界的相互嵌套，互联网通过无数的节点、接口将现实社会中的主体勾连起来，在主体的能动作用下，世界及其变动被源源不断地转化为信息进入到互联网生态系统之中。与此同时，这些信息又通过一个个节点、接口流入到人类社会，在这种信息的流入与流出之间，互联网生态系统得以有效运行。

（四）动态性。复杂开放系统不是静态的系统，而是动态的、处于不断运行和演化状态的系统，非平衡（物质和能量的流动）是系统有序的源泉。同时，开放系统也会不断演化，从较低的有序状态逐渐过渡到较高的有序状态。人类社会与互联网的相互嵌套，使得互联网生态系统构成一个巨大的耗散结构，信息差的存在促使信息不断地在互联网系统中流入与流出，也促使信息在系统内部流动、扩散、蔓延。一方面，不断流入与流出的信息导致涨落有序，推动着互联网生态的日常运转；另一方面，由于互联网的开放性，使得系统中的各种元素可以相互关联、相互作用、相互耦合，在系统内外各种力量的驱动下出现突变与分叉，孕育与孵化出多样化的可能性，同时，互联网生态系统也不断迭代、升级，将更多的要素卷入其中，形成规模更加巨大、结构更加复杂、层次更加丰富、要素更加多元的生态系统。

（五）层次性。层次性是复杂开放系统的另一特征，层次序列也是复杂系统科学中的一个基本概念。霍兰认为，复杂系统实际上是通过积木（机制）搭建起来的。贝塔朗菲指出，“层次序列的一般理论显然是一般系统论的主要支柱”。雷舍尔认为，“高度复杂的系统一般都倾向于表现出某种层级结构，因为这有利于它们在构造上的相干性。系统由部分组成，而这个部分本身又反过来具有它们自身的部分”。在不同因素相互作用、相互关联的过程中，系统逐渐演化成具有不同层次的有机统一整体。经过长期演变发展，互联网生态系统已经形成了包括微观的个体层次、中观的平台层次和宏观的生态层次在内的层次体系，以及相互嵌套、相互勾连、协同演化的关联结构。

三、以系统科学研究互联网的分析框架

迄今为止，借助于复杂系统科学理论研究互联网相关现象的研究并不少见，例如有学者从演化复杂性、认知复杂性、调控复杂性等不同方面阐述了数字社会的系统复杂性，再如有学者运用艾根的超循环结构理论考察了互联网复杂传播系统。本文并不考察互联网中的某一具体现象或互联网中某一子系统（如某一网站、某一App），而是将互联网作为一个统一整体，运用前述复杂系统科学理论，在整体的、一般的、普遍的层面剖析互联网生态系统的运行机制，从而搭建一个互联网生态系统分析的整体性研究框架。

如同前文梳理，复杂系统科学是一个包含不同理论分支的伞状理论谱系，而非某种单一的具体理论，因此，如何运用复杂系统科学对互联网生态系统展开整体性、系统性研究，是摆在眼前、必须去解答的问题。本文认为，不论是贝塔朗菲，抑或是普里戈金、哈肯，抑或是艾根和霍兰，都倾向于寻找复杂系统的普遍性规律，他们的理论成果并不互斥和矛盾，而是在系统性思维、复杂性思维的牵引下，从不同方面、不同角度揭示着复杂系统的内在规律，换言之，这些理论本身就构成了阐释复杂系统的有机体系。就本文的研究目的来看，他们的理论和学说亦可以从不同方面来揭示互联网生态系统的运行机制。

普里戈金的耗散结构理论，前提在于把系统划分为宏观、中观和微观三个层次，而后针对性地对每一个层次进行讨论；艾根的超循环理论同样区分了循环系统的三个层次，即从低级到高级的反应循环、催化循环以及超循环。这种分析思路为我们研究互联网生态系统提供了借鉴。系统的层次性所呈现出来的是系统纵向的等级性，而这种等级性意味着每一个系统往往都是由规模更小、层级更低的子系统构成的，而这些子系统本身又构成了由不同要素、不同子系统构成的统一系统。互联网生态系统的层次性表现在：1.元生态，也即主体与网络设备之间形成的微观单元；2.小生态，即每一个具体互联网平台内部各要素组成的中观系统；3.大生态，即由各种各样不同互联网平台组成的宏观系统。当然，作为大生态的互联网生态系统本身又是人类社会系统的子系统，其与社会中的其他系统如政治系统、经济系统、文化系统、日常生活系统存在着复杂的关联。本文将以元生态—小生态—大生态作为分析框架，综合运用复杂系统科学中的不同理论，来考察互联网生态系统在每个生态层次的运行机制，以及不同层次之间的结构关联方式（图1）。

四、元生态：互联网微观单元的运行机制

对互联网生态系统的运行机制进行讨论，最为基础的一项工作在于分析这一生态赖以建立的基本单元。互联网始于主体与主体之间的连接，而主体要经由硬件化的网络设备方能与其他主体形成连接性关系。在纯粹的逻辑层面上，主体与设备之间的关联要先于主体与主体之间的关联；在经验层面上，设备存在的目的在于使信息在不同主体之间流通，使主体之间形成具体的关联。主体—设备—主体是考察互联网生态系统所要分析的基本单元，不论中观层面的互联网“小生态”，抑或宏观层面的互联网“大生态”，都是建立在这一基本单元的复制、聚集与规模化基础之上的，也正是在此意义上，我们将这一微观层面的基本单元称之为元生态（meta-ecosystem）。维持元生态存在与运行的主要机制包括以下方面：

（一）反馈机制。元生态的建立自然源于控制论和系统论的出现，维纳、香农、韦弗等科学家在20世纪所作的工作是今天互联网生态体系的起点。在基本的主体—设备的关系层面，控制论、信息论提供着基础性的运行机制——反馈机制。反馈是控制论中的基本概念，在互联网生态的微观层面，不论是主体还是网络设备（电脑、智能手机、平板电脑等），均具有信息接收、输出与处理能力，并能够根据所获得信息不断做出相应反馈。事实上，主体和网络设备本身也都是复杂系统。网络设备自不必多说，其往往由显示器、处理器、连接器、存储芯片、供电设备等多种要素构成，在与具体主体直接连接的网络设备背后，还存在大型计算机和超级计算机，用于存储和处理规模性数据信息。主体同样如此，对于个人主体而言，其包含眼睛、耳朵、双手、大脑、神经系统等，这些要素使得人本身构成了具有信息探测、传输、处理、存储作用的复杂系统；对于组织主体而言，其包括信息收集和接收部门、决策部门、行为部门等，这些部门也同样组成了具有信息传输、处理和存储等作用的复杂系统。经由维纳所说的人与网络设备皆具备的“感觉器官”，在作为系统的主体和作为系统的网络设备之间，形成了信息循环系统，主体通过操作系统（Operation System）向网络设备输入信息，反馈信息处理结果，而网络设备同样将信息处理结果呈现在主体面前，向主体作出反馈行为。由此，输入—接收—呈现/输出—接收—输入形成了信息循环闭环，在这一闭环中，主体和网络设备两种不同的复杂信息系统产生了耦合性关联。

（二）信息处理机制。相较于反馈机制，信息处理机制是一种更为基础层面的机制，如果说反馈涉及到主体与网络设备之间的信息循环闭环及由此形成的行动效应，那么这种信息传输的前提显然是主体与网络设备的信息处理能力，正如维纳所说，“我们必须给机器设置一个中枢决策器官，它根据反馈给机器的信息来决定机器的下一步动作，这个器官之存储信息就是模拟生命体的记忆能力的”。可见，具有“中枢决策”属性的信息处理机制，是反馈行为的前提。信息处理是基于特定规则而进行的，这些规则构成了基本的信息筛选、分析、处理框架，当外界信息被输入到主体和网络设备这两种具有信息处理能力的复杂系统时，相应的规则就会被启动而后对这些信息进行处理。事实上，每一条规则都是一个信息处理工具，这种信息处理往往是以一般性的刺激—反应原理（IF-THEN）作为支撑的，触发规则中的条件部分就会引发相应的结果和反应。当然，规则又可被区分为简单规则和复杂规则两种类型。其中，简单规则意味着线性和确定性，复杂规则意味着非线性和不确定性。对于主体而言，不论是作为个体的人，还是由人构成的组织机构，都存在着复杂性的信息处理规则。人本身就是复杂的信息处理系统，其拥有一套复杂但有序的神经网络系统，也先验地拥有一套完整的复杂信息处理机能—认知基模。对于网络设备而言，发挥基础性作用的则是简单规则，这是因为二进制本身就是确定性和线性的表征。但当这些简单规则加以组合、聚集之后，就会形成复杂的规则体系，这些体系不仅具有复杂信息处理能力，而且还能够通过多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络的搭建（人工智能技术），具备类人化的自动学习能力，从而构成超复杂的信息处理系统，自动获取、导出巨量信息数据中的相關规律。

（三）存储—记忆机制。信息的输入、输出及处理均与存储—记忆机制直接相关。作为主体的个人具有记忆和信息存储功能，承担着这一功能的是人的大脑。人的感官系统获知的信息会被传输到大脑，这些信息在经过大脑处理之后会被存贮起来，并在特定的情境下被激活，成为新的信息处理过程的材料和依据。在这里需要交代的是，存储—记忆机制绝不仅限于留存信息这般简单，其还有着另外的意义。如同前文所说，人的认知基模并不是一成不变的，而是会随着人所接触信息的变化而调整，其中存储—记忆机制既保存着种种信息处理规则与思维框架，又对认知基模的变化起着重要的作用。信息不断地被存贮在人脑（当然大量的信息会被筛除和过滤掉），这些留存下来的信息一方面推动着人已有的认知基模和思维框架发生渐进性的变化，另一方面也在推动着新的认知基模和思维框架的形成。认知基模和思维框架构成了维持个体信息系统稳定的内在条件，其促使着个体能够相对稳定而持续地对环境作出反馈，而存储—记忆机制则促使认知基模和思维框架不断更新，从而对环境变化作出更为良性的反馈。当然，拥有存储—记忆功能的不只是作为个体的人，组织性主体的资料库、档案袋和最为基础的纸和笔（包括计算机硬盘），以及组织性主体中的个人的大脑，都发挥着存储—记忆功能，并且通常情况下，存储—记忆机制发挥着基础性的条件作用。对于网络设备而言，存储—记忆功能同样是信息处理的前提条件，承担这一功能的运行内存和存储内存是模仿人的记忆功能建立起来的，其中运行内存相当于人的短期记忆，发挥着临时存储数据以使处理器更为迅速获取数据的作用，而存储内存则相当于人的长期记忆，主要用于保存各种各样长期性的数据。

通过上述基础性的机制，主体与设备之间得以有效连接，并且由于设备/网络的中介性作用，主体与社会范围内的其他主体之间也形成关联。这种主体与设备/网络、主体与主体的功能性关联是互联网复杂生态系统赖以生成的基础。当然，必须要交代和说明的是，主体与网络设备、主体与主体之间的关联，是不同复杂系统之间的关联，而不同复杂系统之间的关联有着一条重要的规律，即不同复杂系统之间互相嵌置与互为对方的环境因素：1.在两个相互关联的复杂系统中，一个复杂系统作为独立性的要素嵌入另一个复杂系统；2.对于被嵌入的系统而言，嵌入系统是其所面临整体环境的一个组成部分；3.对于嵌入系统而言，被嵌入系统同样作为独立性要素嵌入自身，并构成自身所面临环境的组成部分。在互联网元生态中，网络设备与主体相互嵌构，互相构成对方外部世界/外在环境的组成部分。对于个体而言，互联网是个体生活世界的要素之一，同时互联网与其他要素一道共同形成个体面临的整体环境；对于组织性主体而言，互联网嵌构在组织之中，是当今组织机构运转不可或缺的条件，同时互联网及其所表征的世界又构成了组织面临的外部环境。主体之于互联网而言同样如此，对于网络而言，具有复杂系统属性的主体会被嵌构在互联网系统之中，经由身份数字化而变成一个个具体的网络节点。与此同时，无数的主体又构成了互联网这一复杂开放系统（耗散结构）的外在环境，为互联网提供源源不断的信息和数据（图2）。

五、小生态：互联网中观系统的运行逻辑

互联网生态系统建基于由主体、设备、信息及相关规则与机制组成的元生态，这种元生态是互联网生态系统中更为中观与宏观结构的基础。中观层面的互联网系统是主体经常打交道、具有不同功能定位且直接服务于现实需要的平台、网站和应用程序。每一个平台、网站和应用程序均构成了相对独立的生态系统，并且在这些复杂开放系统之间存在着一些相通性的运行逻辑（图3）。

（一）积木机制。这一机制是互联网中观系统赖以建立的基本机制。如同前文所说，在霍兰看来，利用积木机制生成内部模型是复杂系统的重要特征。互联网生态系统的根基在于二进制的信息编码规则，基础性编码抽象且简单，但大量不同的编码却可以组建成复杂的程序体系。互联网中，不同的信息规则累积、堆叠、嵌套、排列组合，如同积木般形成复杂架构，这些架构事实上是巨量信息得以有效排列、有机运行的内部模型。今天充斥于互联网的平台、网站和应用程序，任何一个都是大量信息规则经由积木机制而搭建起来的结构体系。当然，积木的搭建体现着果决性特征，即遵循特定的方向，以达到能够满足具体现实需要为积木导向。贝朗塔菲发展了亚里士多德“目标预见决定实际行为”这一论断，提出了系统的果决性特性，认为系统稳定结构的形成取决于系统最终要实现的功能。在互联网生态系统的形成过程中，每一步实际上都在服务特定功能的形成，想要实现的功能促发着不同要素堆积、结构与关联的具体方式。

（二）聚集机制。在互联网生态系统中，起支配作用的是流量，流量本身便是聚集的表现。聚集意味着大量要素的汇集和规模性，每一个互联网平台、网站、应用程序，都在追求聚集：内容的聚集、主体的聚集、规则的聚集、资源的聚集，以及由此导致的资本聚集。事实上，越是大量要素的聚集，越是高密度的聚集，就越容易形成稳定、良性循环、具有活力的生态系统。反之，若是要素规模性不够明显，那么系统便会缺少活力，甚至逐渐陷入沉寂状态。个中原因不难理解，一个平台、网站或应用程序如果具有吸引人的特性（如优质的内容，优质的资源或能够满足人的现实需要），便有可能吸引大量的主体聚集。主体的大量聚集又会提升该平台/网站/应用程序的吸引性，带来更加规模化的优质内容、优质资源，更好地满足人的某种现实需要，在此基础上又会吸引更多主体的聚集。而当主体不断聚集、资源和内容不断增加时，会对平台/网站/应用程序的支撑能力提出新的要求，進而导致起支撑作用的规则的出现、更新和聚集。在这个过程中，主体、内容、规则、资源可能会同时经过一个“滚雪球”式的增长过程，并最终到达一个良性的生态循环结构。

（三）复制机制。这一机制事实上在主体对网络设备的操作层面就已存在，是主体提高信息处理速度的重要方式。但这里想要强调的是，复制机制不仅仅体现在微观层面和元生态的信息实践中，而且还关系到平台/网站/应用程序、信息内容与主体之间的关联方式，甚至也涉及互联网生态体系建构的根本性哲学议题，即同一性的问题和“一”与“多”的关系问题。平台、网站及应用程序汇聚着大量的主体，也源源不断地生成用以呈现给主体的各种信息内容。信息内容与主体的匹配方式是规模化的，即同一信息内容往往会被推送给大量不同的主体，不同网络设备的拥有者可以收到同一则推送消息、浏览同一款商品、观看同一部影片。从信息生产和传播的历史来看，复制是使得信息广泛扩散、传播的基本方式，古代的手动抄写是复制的原始形式，现代社会中的印刷技术、广播技术是更为高效的复制方式，互联网中这一方式有了更为高阶的体现。遵从同一逻辑和规则的信息接收终端、具有通约性的信息处理规则以及高效信息处理硬件，使得复制机制在数字时代几乎发挥到了极致。这一机制，连同积木机制、聚集机制一起，构成了互联网生态系统在中观层面赖以运行的基础性机制。

（四）涌现性。复杂科学在某种意义上可以视为研究涌现性的科学。涌现意味着系统的功能不可还原为其不同组分自身功能的简单相加，涌现现象贯穿了互联网生成演化的始终及结构关联的方方面面。聚集是涌现产生的根本原因，中观意义上的互联网系统，或者说“小生态”，是在无数元生态的基础上聚合而成的，这些聚合衍生出大量元生态及小生态构成要素所不具有的性质和功能，导致新的现象、情境的出现与诞生。“小生态”中具体涌现的原因主要可归结为如下方面：1.层次结构关联。内在的复杂层次与结构，是形成平台/网站/应用程序各种各样功能的前提性條件。依照复杂系统科学的视角，每一平台/网站/应用程序是由不同层次结构支撑起来的复杂系统，每个层次都有自己特有的涌现特性，同下一层次相比，每个层次都有新的性质涌现出来，但只有在最后一个层次上（即系统整体）才能获得对象系统的整体涌现性。例如，一款应用程序往往包含了数据层、服务层、业务层和表现层等层次，每一个层次都承担着相应的功能，表现层负责提交数据、进行页面展示，服务层根据主体的请求判断启动相应的接口，业务层则负责提供接口、完成数据的录入并在数据层和表现层进行交互，数据层则用于贮存信息和数据，但是只有当这些层次构成整体性的应用程序时，才具有特定的社会功能（如网上购物、知识共享、传播新闻、社会交往等）。2.信息的流动。在霍兰看来，“流”是复杂适应系统的特性之一，也是促使涌现生成的重要动力，这种动力源自于“流”所具有的乘数效应（multiplier effect）和再循环效应（recycling effect）。在互联网生态系统中，信息的乘数效应和再循环效应表现在当信息在互联网中流动（从一个节点传输到另一个节点）时，常常会引发一连串的反应。例如，A把一则新闻消息转发给朋友B，朋友B看了之后觉得有分享的必要就转发到了微信朋友圈，使很多人看到了这则消息，其中有一个人是新闻评论员C，C围绕着这一则新闻消息写了一篇时事评论，这则时事评论的传播引发了相关政府部门的关注，从而对新闻中所报道的事件展开了调查，并出台了解决类似问题的政策，政府的相关举措又被编写成一则新的新闻消息在网络上传播，又引发了网民的热烈讨论，以及相关媒体的时事评论。由此可见，信息的流动是互联网中涌现生成的重要原因。3.差异性与多样性。同质化的要素并不容易引发非线性的复杂涌现，在由大量差异性和多样化要素组成的互联网生态系统中，主体往往出于更加活跃的状态，信息的交流、传递会更加频繁，每一种要素与互联网生态系统之间的关系也会更加紧密，从而也会碰撞出更多的可能性、衍生出更多的现象。

（五）渐进演化。互联网生态系统是不断演化的，这种演化极为鲜明地反映在小生态层面。演化的方式可以分为两种：渐进演化和突变分叉。在多数情况下，中观层面的互联网生态系统是处于渐进发展的过程中的，例如，一个平台/网站/应用程序会不断地通过更新（update）实现规则体系的迭代以及功能上的完善发展，通过提供更多有用信息来吸引更多的主体，通过开放更多的接口拓展自身的边界，这些都是互联网生态系统渐进演化的表现。正如有学者所描述的那样，中观层面互联网的生成演化实际上就是不断吸纳新元素，排除旧元素，在元素之间建立新连接，解除旧连接，“从一个小小的节点核开始，通过不断填充新成员，节点数目在网络的整个生命周期内都在增加”。按照贝朗塔菲的观点，系统的渐变存在着两种重要方式：渐进机构化（progressive mechanization）和渐进中心化（progressive centralization），这两种方式在互联网生态系统的演变中都有体现。渐进机构化是指系统的原始统一状态逐步分裂为各自独立的因果链，渐进中心化是指在系统发展过程中某些部分会去的支配地位从而决定系统整体行为。互联网在演化和发展过程中，系统的功能会逐步分化，从而涌现出专门性的平台/网站/应用程序，例如财经类网站、社交平台、购物类应用等，互联网中所充斥的各种各样的网站、平台和应用程序就是渐进机构化的体现，一些特定的网络圈子、小世界也是渐进机构化的体现。与此同时，互联网中也存在大量的中心化现象，在互联网生态演化过程中，一些要素（或平台/网站/应用程序，或主体，再或信息内容）相较于另外要素会逐渐凸显出来，支配或左右系统的发展，例如，在同一类型的平台/网站/应用程序中，会出现用户聚集于部分平台/网站/应用程序中，从而出现头部和尾部的区分，甚至出现垄断现象。

（六）突变分叉。突变是系统变化的另一种方式，相较于渐变的累加性质，突变性质层面的变化，即相变，而分叉是旧结构到新结构发生相变的突变点。在互联网生态系统的变化过程中，能够导致系统突变的往往是关键性技术的突破或新模式的产生，并且新兴技术与新模式之间经常是相互伴生的。例如，移动互联网技术与智能手机的出现，大大拓展了网络的应用场景，构成了互联网生态系统形成过程中的一个重要历史拐点；人工智能技术的发展及其在互联网中的应用，带来了全新的信息处理、内容推送、分发模式以及人机关系，改变了互联网的生态格局；物联网的出现，意味着经由技术中介，世界的变化可以直接转变为源源不断的数据，推动了信息与内容供应格局的改变；虚拟现实技术、增强现实技术、混合现实技术等与互联网的结合，拓展了网络内容的边界，提供全新的人机交互可能；区块链技术因其去中心化、分布式记账、不可篡改等特征，改变了传统的网络数据管理方式，构成了互联网系统中另一重要的分叉节点。每一种新技术、新模式的出现，都是互联网发展过程中的一个分叉点，为互联网生态的完善带来了具有重要意义的分支方向。可以说，今天的互联网生态系统，既是渐进演变的结果，也是一次又一次技术层面、模式层面突变的结果。

（七）涨落有序。作为一个有机开放的复杂巨系统，互联网生态体系遵循一般耗散结构的基本特征和规律。耗散结构理论认为，系统的发展演化通过涨落达到有序，通过个别差异得到集体响应放大，通过偶然性表现出来必然性，从而实现从无序到有序、从低级向高级的发展。互联网生态系统并非静态系统，而是处于不断变化、波动的状态之中：会有源源不断的信息性要素涌入生态系统，也会有大量信息因为流通生命历程的结束而沉寂，这些涌入与沉寂体现为信息的涨落；会有更多设备被接入到生态系统，也会有不少设备会因为各种原因被淘汰，这些接入和淘汰则体现为硬件的涨落；还会有更多主体进入互联网而成为这一生态系统的节点，同样也会有一些主体退出生态系统，这些主体的进入与退出则表现为主体的涨落；当然，还有相关技术和信息规则的变化，这些变化表现为技术与规则的涨落。正是这些因素的涨落，使得互联网成为一个动态有序的生态整体。涨落又可分为微涨落和巨涨落。按照普里戈金所提出的耗散结构理论，在突变分叉点之前，系统变化处于渐变状态，更多是微涨落，而导致分叉点出现的往往是巨涨落。在多数情况下，互联网中的具体信息变动、主体（尤其是个体性主体）数量波动、硬件数量的变化，是相对轻微的涨落，而新技术、新模式则有可能是引发互联网生态结构性变动的巨涨落因素。当然，互联网生态系统中的涨落是一个复杂问题，这是因为，由于非线性作用的广泛存在，以及系统中各种要素的相互关联，会使得某些微小的、局部的涨落产生牵一发而动全身的效果，例如，某些网络舆情事件的发生很多时候就是由于一条具体的信息造成的，研究这类网络舆情事件，对于部分特定学科而言是重要的研究命题。

（八）竞争机制。在复杂系统的变动与演化过程中，竞争是重要的动力性机制，按照突变理论代表性学者勒内·托姆的观点，“一切形态的发生都归之于冲突，归之于两个或更多个吸引子之间的斗争”。互联网生态系统中充满了各种各样的竞争，不同平台/网站/应用程序之间的竞争，不同技术规则、不同操作系统之间的竞争，不同网络模式之间的竞争，甚至不同内容之间的竞争。互联网生态系统中的竞争，是维持系统有序运转的内在机制，并且通过竞争，每一个独立中观层面的系统都将获得完善和进步的机会。例如，在安卓操作系统与苹果IOS操作系统的竞争中，两个系统都获得了长足的进步和发展。当然，竞争并不仅仅带来进步与发展，若是无法在竞争中获胜，便面临淘汰的风险。同样以手机操作系统为例，微软曾开发的Windows Phone系统、诺基亚开发的Meego系统等，在与安卓和苹果操作系统的竞争中失败，而成为历史的灰烬。互联网生态系统中的竞争不仅体现为自发性的，在某些平台/网站/应用程序中，还会被精心设计加以利用，例如社交媒体平台上的热搜、购物网站上的商品排序等。

（九）协同机制。互联网是包含巨量各种要素的复杂开放系统，不同要素、不同子系统之间存在竞争关系，也存在协作关系。互联网生态系统中，各个不同要素、不同子系统之间如同牙磕牙般紧密联系在一起，构成了高度复杂的协同系统。按照哈肯的协同理论，互联网这一生态系统的动态平衡，就是通过不同生态位之间的协同、竞争、共生实现的。如果所有的要素之间不分伯仲，起着相同作用，那么系统便无法形成有序结构，只有形成少数趋势去引导、规范、支配其他要素，才能形成有序结构。互联网生态系统中结构的形成和转变，正是基于协同作用而達成——存在一种支配性的序参量，仿若无形之手，使得各种要素有条不紊地组织起来，从而产生新的系统结构，或使旧结构转变为新结构。例如，新兴技术以及现实社会中人的需求，经常扮演着序参量的角色，推动新的平台/网站/应用程序的形成，并催生特定的网络生态系统。再如，在网络舆情事件中，一种主流观点往往构成一种序参量，影响乃至支配着具体个体的意见，大量具体个体的意见又维持着主流观点的存在，形成舆论声量，并推动相关责任主体（如政府、企业等）做出相应回应。在这一过程中，作为序参量的主流观点和被影响/支配的网民意见之间就形成了协同关系。

（十）自组织。作为一种典型的耗散结构，互联网生态系统的运行体现着自组织的特性。自组织与他组织相对，他组织意味着系统的运动及结构形成要受到外界指令、外部因素的组织和干涉，自组织则意味着系统要自发走向有序并保持有效运行。主体、信息、规则、设备、技术等不同要素在构成了整体性生态系统的同时，实际上也形成了自我运行机制。这些自我运行机制推动着系统结构的不断生成、更新，并维持着系统自发、有序运转。这一点，在社交平台和智能分发型媒体平台上有着直观的体现。以抖音为例，作为一种相对独立的生态系统，抖音App背后的字节跳动公司负责提供平台、技术及规则，并负责内容的管理、审查和推送；大量个体、机构作为内容生产者源源不断地在抖音平台上发布内容产品（短视频）；还有无数个体作为受众观看各种短视频，各种不同的要素构成了抖音这一自发运行的系统。

六、大生态：互联网宏观系统的运行规律

如果从整体意义上来理解互联网，那么我们可以将这一生态系统视为以信息循环（主体与主体之间经由网络设备中介的信息循环）为基础的巨型超循环系统。这一巨型超循环系统的结构方式如下：互联网的元生态（主体—设备—主体）就像是人体中的细胞（或者艾根所说的更为微观层次的“拟种”），是最为基础层面的循环系统。无数的元生态相互结构关联组成了互联网的小生态（具体的平台/网站/应用程序，即艾根循环理论意义上的超循环），这些具体的平台/网站/应用系统就像是人体的器官。大量超循环系统（具体的平台/网站/应用程序）之间相互嵌构、连接共同结构成了巨型超循环系统——互联网。这一整体性生态系统在运行中至少呈现出如下规律性特征。

（一）整体性与嵌入性相生相成。互联网是一个涵括各种要素在内且不同要素相互连接的整体性生态系统，这种抽象的整体性是以具体的嵌入性为前提的。整体的互联网呈现、反映乃至建构着人类世界。或者说，整体的互联网某种程度上构成了人类世界的镜像集合。互联网的这种镜像性、虚拟性，以及其本身所具有的工具特性，使得其在嵌入主体周遭之际，以整体性的面貌成为主体所面临的统一平台。与此同时，互联网对人类世界的呈现、反映及建构，是通过无数主体的协同操作来实现的，而只有当互联网能够“分身”，通过一个个具体设备嵌入到主体的周遭，才可以成为被任一主体操作的对象。也正是在此意义上，互联网生态系统既是统一的整体，又具有无数“分身”或“化身”，被嵌入在无数主体的周遭世界。当然，整体性之所以要依赖具体的嵌入性，一方面是因为互联网这一生态系统本身即是由包括主体在内的各种元素组成，另一方面也源自互联网生态系统的未完成性。实际上，未完成性是任何有机生态系统的重要乃至根本特征，正是未完成性推动着生态系统的不断演化。信息科学、数字技术的出现许诺了互联网生态系统一个确切的起点，但却无法为这一生态系统画上固定的终点。这一系统永远处于开放和未完成状态。正是这种未完成性，使得互联网生态系统需要无数主体的嵌入来完成自我更新、自我完善与自我发展，当然这构成了主体嵌入互联网生态系统整体的必要条件和合法性基础。

（二）信息循环的随机性与生态系统的稳定性共存。互联网这一巨型超循环系统由无数节点连缀而成，每个节点只有两种状态：主体正与互联网发生关联，或主体未与互联网发生关联。也即每个节点只存在开启或关闭两种状态。开启意味着信息循环过程的启动或完成，而关闭则意味着信息循环过程处于未完成状态。何时开启何时关闭是一个概率性的随机实践，无数随机性的涌入与涌出在互联网上时时发生。这种随机性的涌入与涌出带来了信息的自然流动以及互联网状态的实时变化。因此，基本的信息循环系统是随机发生的。但其随机发生并不会影响到互联网生态系统的总体稳定。原因在于：其一，经过长期的演变与发展，互联网已经形成了较为完善的框架结构，中观层面的平台/网站/应用程序也形成了相对稳定的规则体系，其中各种要素之间的结构性关系具有总体上的稳定性。其二，尽管每一个信息循环系统是随机的，但是互联网上的信息循环和信息流动总体上存在一定规律，具有统计学意义上的概率稳定性。其三，作为有机生态系统的互联网事实上也是一个复杂适应系统，在这样一个系统之中，任何一个要素的持存都依赖于其他要素所提供的整体环境，或者每一个要素都被安顿在以其自身为中心的相互作用所限定的合适生态位上。当一个要素从系统中消失，往往会产生一个空位，系统会出现一系列连锁反应，产生一个新的要素来填充消失要素留下的“空位”。这种适应性关系，也是维持互联网生态系统总体稳定的重要原因。

（三）外部序参量牵引下的自组织。在今天的时代语境下，互联网显然构成了人类社会最为庞大的复杂系统之一。不过，这一系统是人类创造出来的信息系统，从构成论上来讲，其如同经济系统、政治系统、文化系统一样，也属于人类社会的组成部分。这些不同的系统都嵌构在每个人的日常生活中，影响着每个人的日常生活，但又各自构成有着自身运行逻辑的复杂系统。同时，这些不同的系统之间犬牙交错、相互影响。互联网生态系统和其他系统之间有着千丝万缕的内在牵连，在互联网的演进和发展之中，政治、经济、文化因素常常扮演着序参量的角色，左右着其演进和发展进程。例如，信息技术的诞生同军事战争、科学发展等因素密不可分，今天大量的互联网活动要受到法律和政府政策的管控，互联网生态的发展也会受到国际局势的深刻影响。再如，平台/网站/应用程序的推出，往往伴随着特定的经济利益，互联网生态系统与资本系统早已形成了深度捆绑，甚至可以说，正是商业和经济上的原因，推动了互联网生态系统的繁荣发展。此外，一些特定的网络现象与人们的社会心理、文化传统、意识形态有着密切关联。因此，互联网在很大程度上的确是由不同要素相互竞争、相互协作的自组织，但在很多时候却是在外部序参量牵引下运行的自组织。

当然，在所有推动互联网这一复杂生态系统运行的序参量之中，最为重要的是人。人的行为、人的需要、人的思想，是互聯网生态系统运行、演化、发展的最大序参量。正是总体的人，共同塑造了互联网的面相与形态，也正是人的复杂性，塑造了互联网生态系统的复杂性。在此意义上，认识人的复杂性与认识互联网的复杂性这两个命题呈现出内在的辩证关联：认识互联网的复杂性，重要的前提在于对人的复杂性，包括人的精神复杂性、思想复杂性和行为复杂性有着深刻透彻的把握；与此同时，认识互联网的复杂性，其目的也是为了更好地认识人的复杂性，为了更好地推动人类本身的进步与发展。

本文系国家社会科学基金青年项目“数字时代新闻学交往范式的哲学阐释研究”（项目编号：22CXW001）的阶段性成果。

参考文献：

①﹝英﹞约翰·厄里：《全球复杂性》，李冠福译，北京师范大学出版社2009年版，第79-80页。

②﹝美﹞尼葛洛庞帝：《数字化生存》，胡泳、范海燕译，海南出版社1997年版。

③﹝南非﹞西里亚斯：《复杂性与后现代主义：理解复杂系统》，曾国屏译，上海科技教育出版社2006年版，第2页。

④﹝德﹞哈肯：《信息与自组织》，四川教育出版社2010年版，第12页。

⑤魏宏森：《系统科学方法论导论》，人民出版社1983年版，第23页。

⑥﹝美﹞冯·贝塔朗菲：《一般系统论：基础、发展和应用》，林康义、魏宏森译，清华大学出版社1987年版，第35页，第141页，第25页。

⑦沈小峰、胡岗、姜璐：《耗散结构论》，上海人民出版社1987年版，第114-115页。

⑧方福康：《普里戈金的科学贡献》，《科学》2004年第3期。

⑨﹝德﹞赫尔曼·哈肯：《协同学：大自然构成的奥秘》，凌复华译，上海译文出版社2013年版，第8-10页。

⑩李曙华：《生成的逻辑与内涵价值的科学——超循环理论及其哲学启示》，《哲学研究》2005年第8期。