弱关系的力量 | Lucida Blog

注 1：本文源于同 Harrison White 的讨论；我受益于他的许多建议和想法。早期草稿曾由 Ivan Chase、James Davis、William Michelson、Nancy Lee、Peter Rossi、Charles Tilly 以及一位匿名评审阅读；他们的批评促成了显著改进。

Mark S. Granovetter

Johns Hopkins University

社会网络分析（social network analysis）可作为一种工具，用来连接社会学理论中的微观层次与宏观层次。本文通过阐明小规模互动中一个方面的宏观含义来说明这一方法：二元关系（dyadic ties）的强度。本文认为，两个人的友谊网络重叠程度，会随他们彼此关系的强度而直接变化。随后，本文考察这一原则对影响与信息扩散、流动机会以及社区组织的影响。重点放在弱关系（weak ties）的凝聚力量上。多数网络模型实际上处理的是强关系（strong ties），因此把其适用范围限制在小型且界定清楚的群体中。强调弱关系，则有助于讨论群体之间的关系，并分析那些不易用初级群体（primary groups）来界定的社会结构片段。

当前社会学理论的一个根本弱点，是它未能以令人信服的方式把微观层面的互动同宏观层面的模式联系起来。大规模的统计研究以及定性研究，都能让我们充分理解社会流动、社区组织和政治结构等宏观现象。在微观层面，越来越多的数据和理论也为我们理解小群体内部发生的事情提供了有用而有启发性的思路。但小群体中的互动如何聚合成大规模模式，在多数情况下仍然难以把握。

我将在本文中论证：对人际网络过程的分析，提供了最有成效的微观-宏观桥梁（micro-macro bridge）。无论以何种方式，小规模互动都是通过这些网络转化为大规模模式的，而这些大规模模式又反过来反馈到小群体之中。

社会测量法（sociometry）是网络分析的先驱，但在社会学理论中一直处于一种奇特的边缘地位，甚至可以说几乎不可见。这部分是因为它通常只作为社会心理学的一个分支来研究和应用；也因为精确网络分析本身存在固有的复杂性。我们既没有足够的理论，也没有足够的测量和抽样技术，来把社会测量法从通常的小群体层次推进到更大的结构层次。尽管近来已有一些富有刺激性和启发性的研究朝这个方向发展（Bott 1957; Mayer 1961; Milgram 1967; Boissevain 1968; Mitchell 1969），但它们并未在理论上细致处理结构问题。那些确实这样做的研究，通常又具有相当高的技术复杂性，适合出现在令人生畏的《数学生物物理学通报》这类来源中；网络研究最初在这些来源中的动机，是发展神经互动理论，而不是社会互动理论（参见 Coleman [1960] 对这类文献的有用综述；亦见 Rapoport [1963]）。

本文的策略是选择小规模互动中一个相当有限的方面，也就是人际关系的强度，并较为详细地说明如何用网络分析把这一方面同扩散、社会流动、政治组织以及一般意义上的社会凝聚等多种宏观现象联系起来。虽然本文的分析本质上是定性的，但有数学倾向的读者会看到建模的潜力；数学论证、线索和参考文献主要放在脚注中。

关系的强度

关于人际关系“强度”的多数直观理解，应当都能由以下定义得到满足：关系强度（tie strength）是关系所包含的时间量、情感强度、亲密性（相互倾诉）以及互惠服务的某种（大概是线性的）组合。这些因素在一定程度上彼此独立，尽管这个集合显然高度内相关。关于这四个要素各自的操作化测量以及权重，留待未来的经验研究讨论。就本文目的而言，只要我们多数人能在粗略直观的基础上判断某一关系是强、弱还是不存在，就已经足够。

注 2：本文讨论的关系被假定为正向且对称；一套完整理论可能需要讨论负向和/或非对称关系，但这会给目前这些探索性评论增加不必要的复杂性。

注 3：一些人类学家提出“多重性”（multiplexity），即关系中有多种内容，作为强关系的标志（Kapferer 1969, p. 213）。在某些情形下这可能准确，但只有一种内容或内容较弥散的关系也可能很强（Simmel 1950, pp. 317-29）。本文定义会把多数多重关系显示为强关系，但也允许其他可能性。

注 4：“不存在”包括没有任何关系，也包括没有实质意义的关系，例如住在同一条街上的人之间“点头之交”的关系，或一个人惯常从某个小贩那里买早报而形成的“关系”。两个人“知道”彼此名字，并不必然使他们的关系脱离这一类别，只要他们的互动微不足道。不过，在某些语境中（例如灾难），这类“微不足道”的关系也许有必要同关系不存在区分开来。这种歧义来自于为了表述方便，以离散值替代一个潜在连续变量。

现在，任意选取两个人，称为 A 和 B；并令集合 S = C, D, E,… 表示与他们二者之一或二者都有关系的所有人。使我们能够把二元关系同更大结构联系起来的假设是：A 与 B 之间的关系越强，在 S 中同时与他们两人有关系的人所占比例就越大，也就是说，同时通过弱关系或强关系同两人相连的人就越多。按这一假设，他们的友谊圈重叠，在两人关系不存在时最小，在关系强时最大，在关系弱时居中。

注 5：用 Barnes 的术语说，就是他们各自初级星形网络的并集（1969, p. 58）。

这一关系首先来自这样一种倾向：按定义，较强的关系会包含较大的时间投入。如果 A-B 和 A-C 关系都存在，那么 C 与 B 共处的时间量，部分取决于 A 分别与 B 和 C 共处的时间量。（如果“A 与 B 在一起”和“A 与 C 在一起”这两个事件相互独立，那么“C 与 A 和 B 同时在一起”这一事件的概率就等于二者概率的乘积。例如，如果 A 与 B 有 60% 的时间在一起，而 A 与 C 有 40% 的时间在一起，那么 C、A、B 三人同时在一起的时间就是 24%。在 B 与 C 相识之后，这种独立性比相识之前更不可能成立。）如果 C 和 B 没有关系，那么他们共同拥有的与 A 的强关系，很可能会使他们发生互动并生成一种关系。这里隐含着 Homans 的观点：“人们彼此互动越频繁，他们彼此之间的友谊情感就越可能更强”（1950, p. 133）。

经验材料也使这一假设显得合理：连接两个人的关系越强，他们在各方面就越相似（Berscheid and Walster 1969, pp. 69-91; Bramel 1969, pp. 9-16; Brown 1965, pp. 71-90; Laumann 1968; Newcomb 1961, chap. 5; Precker 1952）。因此，如果强关系把 A 同 B 和 C 连接起来，那么 C 和 B 都与 A 相似，也就很可能彼此相似；一旦他们相遇，成为朋友的可能性便会增加。反过来说，这两个因素，时间和相似性，也说明了为什么较弱的 A-B 和 A-C 关系会使 C-B 关系比强关系情况下更不可能出现：如果 C 和 B 互动较少，且即便互动也较不相容，那么他们形成关系的可能性就更低。

Heider（1958）尤其是 Newcomb（1961, pp. 4-23）所表述的认知平衡（cognitive balance）理论，也会预测这一结果。如果存在 A-B 和 A-C 两条强关系，且 B 与 C 彼此知道对方，那么只要 B 与 C 之间不是正向关系，就会给情境带来“心理张力”：C 会希望自己的感受同好朋友 A 的感受保持一致；B 对其朋友 A 也是如此。不过，当这些关系较弱时，这种一致性在心理上就没有那么关键。（关于这一点，亦见 Homans [1950, p. 255] 和 Davis [1963, p. 448]。）

关于这一基本假设，已有一些直接证据（Kapferer 1969, p. 229 n.; Laumann and Schuman 1967; Rapoport and Horvath 1961; Rapoport 1963）。这些证据还没有人们希望的那样全面。不过，从该假设推出的某些推论已经获得经验支持。描述这些推论，将显示上述论证的一些实质性含义。

注 6：Rapoport 及其同事的模型和实验，是本文的重要刺激来源。1954 年，他评论过一个“众所周知的事实：两个彼此熟识的个体，其可能联系人往往比两个任意选取的个体的联系人更加重叠”（p. 75）。他与 Horvath 1961 年的假设更接近我的假设：“可以预期，随着数字排序位次提高，友谊关系以及熟人圈的重叠偏差会变得不那么紧密”（p. 290）。（即最好的朋友、第二好的朋友、第三好的朋友，等等。）不过，他们对这一假设的展开，无论在实质上还是数学上，都同我的展开相当不同（Rapoport 1953a, 1953b, 1954, 1963; Rapoport and Horvath 1961）。

扩散过程（diffusion processes）中的弱关系

为了推导关系网络的大规模含义，有必要更精确地表述这一基本假设。可以通过考察由 A、B 以及任意选取的某个朋友组成的各种三元组（triad）来做到这一点；这个朋友是二者之一或二者共同的朋友，也就是上述集合 S 的某个成员。完整的数学模型会更细致地处理这一问题，并为不同类型提出概率。然而，这种分析会变得相当复杂；就本文目的而言，只需说，在上述假设下，最不可能出现的三元组是这样一种情形：A 和 B 由强关系连接，A 同某个朋友 C 也有强关系，但 C 与 B 之间没有关系。这个三元组见图 1。为说明这一断言的后果，

图 1. 禁止三元组

我将在下文中把它夸大处理，假定图中所示禁止三元组（forbidden triad）从不出现，也就是说，在另外两条强关系给定时，B-C 关系总是存在（无论强弱）。从这一假定推导出的任何结果，都应当在该三元组趋于不存在的程度上趋于出现。

这一不存在有一些证据支持。Davis（1970, p. 845）分析了 651 个社会关系图（sociogram），发现其中 90% 的图中，由两个相互选择和一个非选择构成的三元组，出现次数少于随机期望次数。如果我们假定相互选择表示强关系，那么这就是支持我论证方向的有力证据。Newcomb（1961, pp. 160-65）报告说，在由表达相互“高度吸引”的二元关系构成的三元组中，随着人们相互认识的时间更长、了解更深，三条强关系构成的配置变得越来越常见；虽然图 1 所示三元组的频率未被分析，但其含义是，认知平衡过程倾向于消除它。

注 7：这一假定由 Davis 的一个模型（1970, p. 846）提示，并由 Mazur（1971）明确提出。不过它并不显然。在自由选择的社会测量测试中，或在可选择人数较多的固定选择测试中，多数强关系大概会表现为相互选择，但一些弱关系也可能如此。在可选择人数较少的固定选择测试中，多数相互选择应当是强关系，但一些强关系可能表现为非对称。关于社会测量程序引入偏差的一般讨论，见 Holland and Leinhardt（1971b）。

这一三元组不存在的重要性，可以借助“桥（bridge）”的概念来说明；桥是网络中提供两点之间唯一路径的一条线（Harary, Norman, and Cartwright 1965, p. 198）。一般而言，每个人都有许多联系人，因此 A 与 B 之间的一座桥，提供了从 A 的任一联系人到 B 的任一联系人的唯一通道，进而也提供了从任何间接连接到 A 的人到任何间接连接到 B 的人的唯一通道。因此，在研究扩散时，我们可以预期桥会具有重要作用。

现在，如果规定的三元组不存在，那么除非出现不太可能的条件，否则任何强关系都不是桥。考虑强关系 A-B：如果 A 还与 C 有另一条强关系，那么禁止图 1 的三元组就意味着 C 与 B 之间存在关系，于是 A-C-B 这条路径存在于 A 与 B 之间；因此 A-B 不是桥。所以，一条强关系只有在其双方都没有其他强关系时，才可能成为桥；在任何有一定规模的社会网络中，这都不太可能（尽管在小群体中可能发生）。弱关系不受这种限制，尽管弱关系当然也不会自动成为桥。关键在于：所有桥都是弱关系。

在大型网络中，某一具体关系在实践中很可能很少会成为两点之间唯一的路径。不过，桥接功能（bridging function）仍然可以在局部层面发挥作用。例如在图 2a 中，A-B 关系严格说并不是桥，因为可以构造 A-E-I-B（以及其他）路径。然而，对于 F、D 和 C 来说，A-B 是通往 B 的最短路线。图 2b 更清楚地显示了这一功能。这里，A-B 对于 C、D 以及其他人来说，不仅是通向 B 的局部桥（local bridge），而且在多数真实的扩散情形中，是一条更可能也更有效的路径。Harary 等人指出，“可能存在一个距离[路径长度]，超过该距离之后，u 就无法同 v 沟通，原因在于每一次传递都会带来成本或扭曲。如果 v 不在这一临界距离之内，那么他就不会收到源自 u 的信息”（1965, p. 159）。

图 2. 局部桥。a，度为 3；b，度为 13。实线 = 强关系；虚线 = 弱关系。

我将把一种关系称为“度为 n 的局部桥”，如果 n 表示其两个端点之间除它自身以外的最短路径，且 n > 2。在图 2a 中，A-B 是度为 3 的局部桥；在图 2b 中，则是度为 13 的局部桥。正如高速公路系统中的桥一样，社会网络中的局部桥，作为连接两个部门的通道，其重要性会随着它成为许多人唯一替代路线的程度而增加，也就是随着其度增加而增加。绝对意义上的桥，就是度为无穷大的局部桥。按照上文同样的逻辑，只有弱关系才可能是局部桥。

现在，假定我们采纳 Davis 的建议，即“在多数任何类型的人际流动中，‘无论流动的是什么’从人 i 流向人 j 的概率，（a）与连接 i 和 j 的全正向（友谊）路径（all-positive paths）数量成正比；并且（b）与这些路径的长度成反比”（1969, p. 549）。那么，弱关系的重要性就在于，那些作为局部桥的弱关系会创造更多且更短的路径。任何给定关系都可以假想地从网络中移除；随后可以计算任意两点之间（在对路径长度作某种限制的条件下）被切断的路径数量，以及平均路径长度的变化。这里的主张是，移除一条平均弱关系，对传递概率造成的“损害”会大于移除一条平均强关系。

注 8：虽然这一假定看起来合理，但绝非不言自明。令人意外的是，支持或反驳它的经验证据很少。

注 9：在更全面的处理中，考察一组弱关系在多大程度上可被视为具有桥接功能将会很有用。这一推广需要漫长而复杂的讨论，本文不尝试展开（见 Harary et al. 1965, pp. 211-16）。

直观地说，这意味着任何待扩散之物，在通过弱关系而不是强关系传递时，都可以到达更多的人，并跨越更大的社会距离（即路径长度）。如果一个人把谣言告诉所有亲密朋友，而这些朋友也照样做，那么许多人会第二次、第三次听到同一个谣言，因为由强关系连接的人往往共享朋友。如果每一轮复述都会稍微削弱继续传播的动机，那么通过强关系传播的谣言，就比通过弱关系传播的谣言更可能局限于少数小团体（clique）；桥不会被跨越。

注 10：我们可以把网络中两个人之间的“社会距离”定义为从一个人到另一个人的最短路径中的线数。这与图论中点与点之间“距离”的定义相同（Harary et al. 1965, pp. 32-33, 138-41）。这一量在扩散理论和流行病理论中的确切作用，见 Solomonoff and Rapoport（1951）。

注 11：如果不设定阻尼效应，那么在足够多次复述之后，整个人口都会听到谣言，因为现实网络很少包含完全自我封闭的小团体。因此，使用弱关系与强关系的有效差异，在于单位（序数）时间内到达的人数。这可以称为传播“速度”。我感谢 Scott Feld 指出这一点。

社会学家和人类学家已经做了数百项扩散研究，Rogers 1962 年的综述就涉及 506 项研究，因此人们或许会以为上述主张很容易检验。但事实并非如此，原因有几个。首先，尽管多数扩散研究发现个人接触至关重要，许多研究却没有进行社会测量调查。（Rogers [1962] 讨论了这一点。）当使用社会测量技术时，它们往往通过严格限制可选择的人数，抑制受访者提名与自己弱联系的人。因此，弱关系在扩散中的重要性并未被测量。即使收集了更多社会测量信息，也几乎从未有人尝试直接追踪某种（观念、谣言或）创新所经过的确切人际路径。更常见的做法是记录每个人采纳创新的时间，以及他在研究中从其他人那里收到的社会测量选择数。收到许多选择的人被称为“中心”人物，收到很少选择的人被称为“边缘”人物；随后把这一变量同采纳时间相关起来，并推断创新大概遵循了什么路径。

扩散研究中的一个争议点可以同我的论证联系起来。一些研究指出，早期创新者是边缘的，他们“对规范的服从不足，以至于被视为高度偏离者”（Rogers 1962, p. 197）。另一些研究则发现，被提名次数更多的人会明显更早采纳创新，例如 Coleman、Katz 和 Menzel（1966）关于医生采纳新药的研究。Becker（1970）试图通过“某一创新被感知到的采纳风险”来解决早期创新者究竟是“中心”还是“边缘”的问题。他对公共卫生创新的研究显示，当一个新项目被认为相对安全且没有争议时（如 Coleman 等人研究中的药物），中心人物会率先采纳；否则，边缘人物会率先采纳（p. 273）。他用“中心”人物更希望保护其职业声誉来解释这种差异。

Kerckhoff、Back 和 Miller（1965）在另一类研究中得出了类似结论。美国南方一家纺织厂曾被“癔症性传染（hysterical contagion）”席卷：先是少数工人，随后越来越多工人声称被一种神秘“昆虫”叮咬，继而出现恶心、麻木和虚弱，最终导致工厂停工。当被影响的工人被要求说出三位最好的朋友时，许多人彼此提名，但最早受影响的人却是社会孤立者，几乎没有收到任何选择。一个同 Becker 的解释相容的解释是：由于这些症状可能被认为古怪，早期“采纳者”更可能出现在边缘人群中，也就是较少受到社会压力的人群中。后来，“某些社会整合程度较高的人越来越可能受到影响……传染进入社会网络，并以越来越快的速度传播”（p. 13）。这与 Rogers 的评论一致：虽然最早的创新采纳者是边缘的，但下一组“早期采纳者”“比创新者更深地整合进本地社会系统”（1962, p. 183）。

“中心”和“边缘”个体很可能确实具有上述动机；但如果边缘者真正处于边缘，就很难看出他们如何能够成功传播创新。我们可以推测，由于人们对有风险或偏离常规活动的抵抗大于对安全或正常活动的抵抗，在早期阶段，必须有更多人接触并采纳它，它才会以连锁反应的方式传播。按照我的论证，拥有许多弱关系的人最适合扩散这种困难的创新，因为其中一些关系会是局部桥。一项一开始不受欢迎的创新，如果由弱关系很少的人传播，就更可能局限于少数小团体之中，从而胎死腹中，根本不会进入扩散研究。

注 12：这些人在组织分析中通常被称为“联络人”（liaison persons），尽管他们在这里的角色不同于通常讨论的角色。（可比较图论中的“割点”概念：一个点如果从图中移除，会使图的一部分同另一部分断开 [Harary 1965]。）一般而言，一座桥的两侧各有一个联络人，但联络人的存在并不意味着桥的存在。对于局部桥，可以发展出局部联络人的概念。在更微观取向的讨论中，我会花更多时间讨论联络角色。此处我只指出，在目前假定下，一个人只有在其进入一个或两个网络部门的所有关系都是弱关系时，才能成为两个网络部门之间的联络人。

鉴于通常的社会测量技术，扩散研究中所谓“边缘”的创新者实际上可能拥有丰富弱关系，这一点是可能的；但在多数情况下，这纯属推测。不过，Kerckhoff 和 Back 在后来对癔症事件更详细的分析中指出，除了询问某人的“三位最好的朋友”，他们还询问工人同谁一起吃饭、工作、合乘汽车等等。他们报告说，最早受影响的六名工人中有五名“在以友谊选择为分析基础时是社会孤立者。我们样本中只有 6 人中的 1 人被任何人提名为朋友。更引人注意的是，当使用其他选择基础时，这 6 名女性被提名的频率相当高。事实上，在‘非友谊’基础上，她们被选择的频率高于任何其他类别中的女性”（1968, p. 112）。

这一发现增强了弱关系论证的可信度，但仍非定论。另一种略有不同的扩散研究提供了更直接的支持：Milgram 及其同事的“小世界”研究（small-world investigations）。这些研究的名称来自新结识者发现彼此有共同熟人时的典型感叹；这种情境被一般化，用以测量在美国任意选取的个人配对之间，需要多长的个人接触路径才能把他们连接起来。研究者把一本小册子交给随机指定的发送者，要求他把它朝某个具名目标人物转发，转给一个发送者本人认识、且比发送者本人更可能认识目标的人。新的接收者再以同样方式推进小册子；最终它要么到达目标，要么某人未继续发送。不同研究中这类链条的完成比例在 12% 到 33% 之间；完成链条中的链接数从 2 到 10 不等，平均在 5 到 8 之间（Milgram 1967; Travers and Milgram 1969; Korte and Milgram 1970）。

每当有人转发小册子时，他还会给研究者寄一张明信片，说明自己同下一个接收者之间的关系等信息。可选的两个类别是“朋友”和“熟人”。我将假定这对应于“强”关系和“弱”关系。在其中一项研究中，白人发送者被要求把小册子转发给一位黑人目标。在这些链条中，关键点是第一次把小册子从白人发送给黑人。在白人把这位黑人描述为“熟人”的案例中，有 50% 的链条最终完成；但当白人把小册子发送给一位黑人“朋友”时，完成率下降到 26%。（这是我根据 Charles Korte 友善提供的未发表数据所作的计算。参见 Korte [1967] 和 Korte and Milgram [1970]。）因此，较弱的跨种族关系可以被看作在跨越社会距离方面更有效。

Rapoport 和 Horvath（1961）的另一项相关研究，并不完全是扩散研究，但与之密切相关，因为它追踪了扩散可能经过的路径。他们要求密歇根一所初中里的每个学生（N = 851）按偏好顺序列出八位最好的朋友。然后，他们从该群体中抽取若干随机样本（样本规模任意定为 9），对每个样本追踪并在所有样本上平均，计算沿着第一和第二选择网络能够到达的总人数。也就是说，先统计每个样本成员的第一和第二选择，再加入这些人的第一和第二选择，如此类推；在每一层只计算此前没有被选择过的名字，并持续到没有新人被到达为止。同样程序也用于第二和第三选择、第三和第四选择等等，直到第七和第八选择。（这一追踪程序同扩散的理论联系，见 Rapoport [1953a, 1953b, and especially 1954]。）

通过第一和第二选择所生成的网络，也就是大概最强的关系，到达的人数最少；通过第七和第八选择到达的人数最多。这对应于我的断言：通过弱关系可以到达更多的人。他们的社会关系图数学模型中有一个参数，大致用于测量熟人圈的重叠程度；该参数随朋友排序位次增加而单调下降。

注 13：这一参数 θ 在如下意义上测量重叠：在随机网络中，即个体随机选择他人的网络中，它为零；在完全由彼此断开的若干小团体构成的网络中，它为一。不过，中间值 θ 并不能以个体为参照得到良好直观解释，而只能参照定义该参数的特定数学模型来理解；因此，它并不精确对应我关于友谊重叠的论证。

自我中心网络（egocentric network）中的弱关系

在本节和下一节中，我想从两个层次讨论上述发现和论证的一般意义：首先是个体层次，其次是社区层次。这些讨论并不自称全面；它们只是为了说明可能的应用。

近年来，已有大量文献分析个体行为如何受到其所嵌入的社会网络影响。有些研究强调个人网络如何塑造并约束行为（Bott 1957; Mayer 1961; Frankenberg 1965），另一些研究则强调个体如何操纵这些网络以实现特定目标（Mayer 1966; Boissevain 1968; Kapferer 1969）。这两个方面通常都被认为受到个人网络结构的影响。Bott 认为，关键变量是一个人的朋友是否倾向于彼此认识，即“紧密型网络（close-knit network）”与“松散型网络（loose-knit network）”之分。Barnes 把这一区分转化为连续变量：计算由自我（ego）及其朋友构成的网络中观察到的关系数量，并除以可能关系数；这对应于通常所谓的网络“密度（network density）”（Barnes 1969; Tilly 1969）。

注 14：但如果关键问题确实是自我的朋友是否彼此认识，那么这一度量大概应当在从网络中减去自我及其关系之后计算；不这样做所造成的扭曲在小网络中尤其严重。还必须注意，在非自我中心网络中，密度同各个自我的朋友彼此认识程度的任何“平均”度量之间，并没有简单对应关系。这里使用的“密度”不应同 Rapoport 模型中的“轴突密度”（axone density）混淆；后者指从网络中每个节点发出的选择数量。

不过，Epstein（1969）指出，自我网络的不同部分可能具有不同密度。他把那些与自我“互动最强烈、最经常，因而也很可能彼此认识”的人称为“有效网络（effective network）”；“其余部分构成扩展网络（extended network）”（pp. 110-11）。这接近于用我的术语说，一个人的强关系形成密集网络，而弱关系形成密度较低的网络。我还要补充，不是局部桥的弱关系也可以同强关系一起计算，以最大化密集网络部门与较不密集网络部门之间的区分。

对于自我网络应当只包括同自我直接相连的人，还是也应当包括其联系人的联系人以及其他人，目前并无共识。强调网络对个体封闭和包裹作用的分析，倾向于采取前一种立场；强调网络操纵的分析则采取后一种立场，因为通过直接联系人可获得的信息或帮助，可能取决于这些联系人还认识谁。我认为，通过把自我网络区分为两部分，可以同时处理这两种取向：一部分由强关系和非桥接弱关系构成，另一部分由桥接弱关系构成。前一部分的关系应当倾向于指向那些不仅彼此认识，而且很少拥有不也同自我相连的联系人的人。然而，在“弱”部门中，自我的联系人不仅彼此不相连，而且会同不与自我相连的人相连。间接联系人通常通过这一部门中的关系到达；因此，这类关系的重要性不仅在于自我对网络的操纵，也在于它们是社会上远离自我的观念、影响或信息抵达自我的渠道。一个人拥有的间接联系人越少，他在关于自己友谊圈之外世界的知识上就越被封闭；因此，桥接性弱关系（以及由此产生的间接联系人）在这两个意义上都很重要。

我将引用我最近完成的一项劳动力市场研究中的若干结果，来经验地展开这一点。劳动经济学家早已知道，美国蓝领工人得知新工作的方式，更多来自个人接触，而不是任何其他方法。（Parnes 1954, chap. 5 综述了许多研究。）较新的研究表明，对于专业、技术和管理职位上的人也是如此（Shapero, Howell, and Tombaugh 1965; Brown 1967; Granovetter 1970）。我对这一问题的研究，特别强调换工作者与提供必要信息的联系人之间关系的性质。

在一个由波士顿郊区近期更换工作的专业、技术和管理人员组成的随机样本中，我询问那些通过联系人找到新工作的人，在联系人把工作信息传递给他们前后，他们多久见一次这位联系人。我将把这作为关系强度的度量。一个自然的先验想法是，与自己有强关系的人更有动机提供工作信息。与这种更强动机相对的，是我一直提出的结构性论证：与我们弱相连的人更可能在不同于我们自己的圈子中活动，因此能接触到不同于我们所接收的信息。

注 15：虽然这只对应于我定义中四个维度的第一个，但访谈中的补充性轶事证据使人们很可能认为，在这一案例中，整个定义都由这一度量满足。在研究当时，我尚未想到关系强度会是一个有用变量。

我使用如下接触频率类别：经常 = 每周至少两次；偶尔 = 每年超过一次但少于每周两次；很少 = 每年一次或更少。在通过联系人找到工作的人中，16.7% 报告说当时经常见到该联系人，55.6% 说偶尔见到，27.8% 说很少见到（N = 54）。这一分布明显偏向连续体的弱端，提示结构相对于动机具有首要性。

注 16：报告的数字较小，是因为它们代表了总样本 282 人中一个 100 人随机子样本；这些人接受了个人访谈。个人访谈允许更详细的提问。在大量同时用于邮件样本和访谈样本的问题上，两者之间几乎没有显著差异；这表明，在较小样本中就仅对其提出的问题所观察到的结果，在邮件样本中也不会有很大差异。

在许多情况下，联系人只是被边缘性地纳入当前联系人网络的人，例如老同学、前同事或前雇主；同这些人只是保持了零星接触（Granovetter 1970, pp. 76-80）。这类关系即使在最初形成时通常也并不很强。对于与工作有关的关系，受访者几乎无一例外地说，他们从未在非工作情境中见过那个人。偶遇或共同朋友会重新激活这类关系。人们从自己几乎已经遗忘其存在的人那里获得关键信息，这一点相当值得注意。

注 17：当我问受访者是否是一位朋友告诉他们当前工作时，他们常说：“不是朋友，是熟人。”正是这种评论出现的频率，提示我写作本文这一部分。

注 18：Donald Light 向我提出了另一个理由，用以预期弱关系在工作信息传递中占主导。他推理说，任何给定个人的大多数关系都是弱关系，因此在一个“随机”模型中，我们应当预期，大多数工作信息流经的关系都是弱关系。由于缺少关于熟人网络的基线数据，这一反对意见仍无定论。不过，即使这一前提正确，人们仍可能预期亲密朋友更强的动机会克服其数量较少这一点。不同假定会产生不同的“随机”模型；不清楚应当接受哪一个作为起点。一个似乎合理的模型会预期，信息通过关系流动的比例同互动所花时间成正比；这一模型会预测，强关系传递的信息远多于一个仅把所有关系等量计数的模型所预测的情况。

我还询问受访者，他们的联系人从哪里得到传递给他们的信息。在多数情况下，我把信息追踪到其初始来源。我原本预期，如同谣言或疾病扩散那样，会涉及较长路径。但在 39.1% 的案例中，信息直接来自潜在雇主，而受访者已经认识该雇主；45.3% 的人说自己与雇主之间有一个中间人；12.5% 报告有两个；3.1% 报告超过两个（N = 64）。这表明，对某些重要目的而言，讨论由自我、其联系人及其联系人的联系人构成的自我中心网络，也许已经足够。如果涉及很长的信息路径，那么许多人可能会获知某个给定工作，任何特定关系都不会是关键。事实上，这样的工作信息流模型确实对应于经济学家关于“完全”劳动力市场的模型。但那些少数通过超过一个中间人的路径获得信息的人，往往年轻且面临失业威胁；他们的联系人也不太可能代表他们施加影响。事实上，这些受访者更类似于使用正式中介（机构、广告）的人，而不像通过短路径听到信息的人：前两类人都在劳动力市场中处境较差且不满意，并且都在没有影响力的情况下获得信息。正如在报纸上读到一份工作并不会在申请时给人带来推荐一样，第五手听说某份工作也不会带来推荐。

因此，在某些涉及工具性信息（information of instrumental significance）的情况下，通常在“正式”或大众传播程序与通过个人接触扩散之间作出的二分，可能并不成立；前者反而可以被看作长扩散链条的一个极限情形。当信息具有工具性意义时，这一点尤其可能成立。此类信息在为某个人专门保留时最有价值。

从个体角度看，弱关系是一种重要资源，使流动机会成为可能。从更宏观的视角看，弱关系在实现社会凝聚中发挥作用。当一个人换工作时，他不仅从一个关系网络移动到另一个关系网络，也在这些网络之间建立了一条链接。这类链接通常与促成他自身流动的链接属于同一种。尤其是在界定清楚且规模有限的专业和技术领域内，这种流动会在构成特定地点实际运作网络的较凝聚群组之间，建立复杂的桥接性弱关系结构。信息和观念因而更容易在专业领域内流动，赋予它某种“共同体感”；这种共同体感在会议和大会上被激活。维持弱关系很可能正是此类会议最重要的后果。

弱关系与社区组织

关于共同体感的这些评论提醒我们，在许多情况下，有必要处理一个大于单个个体的分析单位。本节我想进一步展开我的论证，分析为什么有些社区能够轻易且有效地为共同目标组织起来，而另一些社区即便面对严重威胁，也似乎无法动员资源。例如，波士顿西区的意大利裔社区，甚至未能形成一个组织来反对最终摧毁它的“城市更新”。鉴于 Gans 把西区社会结构描述为有凝聚力（1962），这一点尤其反常。

文化和人格差异常被用来解释这类异常。Gans 对比了“下层”“工人阶级”和“中产阶级”亚文化，并得出结论：只有最后一种亚文化提供了足够的领导信任以及为共同目标而工作的实践经验，从而能够形成有效组织。因此，工人阶级的西区无法抵抗城市更新（pp. 229-304）。然而，大量有充分记录的案例表明，一些工人阶级社区曾相当成功地动员起来，反对可比甚至较小的威胁（Dahl 1961, pp. 192-99; Keyes 1969; Davies 1966, chap. 4）。我建议，作为一种更锐利的分析工具，应当考察构成社区的关系网络，看其结构的某些方面是否会促进或阻碍组织。

注 19：这一点由 Richard Wolfe 提醒我注意。

首先设想一个完全被划分为若干小团体的社区，每个人都与自己小团体中的每个其他人相连，而与外部没有任何关系。社区组织会受到严重抑制。传单、广播通知或其他方法可以保证每个人都知道某个正在萌芽的组织；但扩散和大众传播研究表明，人们很少仅凭大众媒体信息而行动，除非这些信息也通过个人关系传递（Katz and Lazarsfeld 1955; Rogers 1962）；否则，人们没有特殊理由认为某个广告产品或组织值得认真对待。因此，一个小团体中对某个组织的热情不会传播到其他小团体，而必须在每一个小团体中独立发展，才能保证成功。

信任问题与此密切相关。我提出，一个人是否信任某位领导者，很大程度上取决于是否存在中介性的个人联系人：这些联系人能够凭自己的了解向他保证领导者可信，并在必要时代表他同领导者或其副手交涉。对领导者的信任，与预测并影响其行为的能力内在相关。就领导者而言，对于那些同自己没有直接或间接联系的人，他们也缺少回应甚至可信赖的动机。因此，网络碎片化（network fragmentation）会大幅减少从任何领导者到其潜在追随者的路径数量，从而抑制对这些领导者的信任。而且，这种抑制并非完全不理性。

西区的社会结构真的可能是这种类型吗？首先要注意，虽然这里假设的结构按定义是极度碎片化的，但这种碎片化只有在宏观层面，即从网络的“鸟瞰图”上，才是显而易见的。局部现象则是凝聚。（Davis [1967] 也在相关语境中注意到这一悖论。）通过参与式观察研究这样一个群体的分析者，可能永远看不到碎片化的程度，尤其当这些小团体没有由族群、文化或其他可见差异标记出来时。就参与式观察的性质而言，研究者很可能被卷入一个相当有限的圈子；他获得并依赖少数有用联系人，由他们介绍自己认识其他人。Gans 写道，“进入西区社会的问题尤其棘手”。但最终，他和妻子“受到我们一户邻居的欢迎，并与他们成为朋友。结果，他们邀请我们参加许多晚间聚会，并把我们介绍给其他邻居、亲戚和朋友。……随着时间推移……其他西区居民……把我介绍给亲戚和朋友，尽管我所参加的大多数社交聚会，都是我们最初联系人及其圈子的聚会”（1962, pp. 340-41；着重号为引者所加）。因此，他关于凝聚群体的描述并不与总体碎片化相矛盾。

现在，假设西区中的所有关系要么是强关系，要么不存在，并且图 1 中的三元组不出现。那么，对于任何自我而言，他所有的朋友都彼此是朋友，而这些朋友的所有朋友也是自我的朋友。除非每个人都同社区中的所有其他人有强关系，否则网络结构确实会分解成上文假设的孤立小团体。（用 Davis 的数学处理来说，整体网络是“可聚类的（clusterable）”，且具有唯一簇 [1967, p. 186]。）由于任何人都不太可能维持超过几十条强关系，这实际上就会是结果。

强关系是否占用了西区居民足够多的社交时间，使这一分析哪怕近似适用？Gans 报告说，“社交是一种例行化的聚会，由相对不变的家庭成员和朋友同辈群体构成，每周发生数次”。有些人“参加由无亲属关系的人组成的非正式小团体和俱乐部……然而，无论在数量上还是在投入时间上，这些群体都远不如家庭圈重要”（1962, pp. 74, 80）。此外，弱关系的两个常见来源，正式组织和工作场所，都未能为西区提供弱关系；组织成员身份几乎不存在（pp. 104-7），且很少有人在该地区内部工作，因此在工作中形成的关系与社区无关（p. 122）。

然而，在一个以地理不流动和终身友谊为特征的社区中（p. 19），很难相信每个人不会认识许多其他人，因此必定存在一些弱关系。问题在于这些关系是否是桥。如果没有一条是桥，那么社区就会以与上文完全相同的方式碎片化，只不过各小团体中会同时包含弱关系和强关系。（这同样来自 Davis 关于“可聚类性”的分析，其中强关系和弱关系被称为“正”关系，不存在的关系为“负”关系 [1967]。）这种模式之所以显得合理，是因为在西区，除了通过认识朋友的朋友（这里“朋友”包括亲戚）之外，几乎没有形成弱关系的方式；而在这种情况下，新关系自动不会成为桥。因此，要使一个社区拥有许多起桥接作用的弱关系，必须存在若干不同的方式或情境让人们形成这些关系。Charlestown 是一个有启发性的案例：这是一个工人阶级社区，成功组织起来反对同一座城市（波士顿）的城市更新计划，而西区在该计划面前无能为力；与西区不同，Charlestown 有丰富的组织生活，且多数男性居民在本地区内工作（Keyes 1969, chap. 4）。

注 20：参见 Jane Jacobs 关于社区组织中桥接关系（“跳跃链接”）的精彩直观讨论（1961, chap. 6）。

由于缺乏实际网络数据，上述一切都是推测。要证明西区确实是碎片化的，或成功组织起来的社区并非如此，并证明这两种模式都源于弱关系的战略作用，我们所需的硬信息并不存在，而且收集起来也不会简单。在任何语境中，也没有收集过可比信息。但至少已经提出了一个理论框架；借助它，人们不仅可以进行事后分析，还可以预测不同社区为共同目标行动的能力差异。开展这类研究的一个粗略原则可以是：一个社区中的局部桥（人均？）越多，且其度越高，该社区就越凝聚，也越有能力协同行动。研究这类桥接关系的起源和性质（例如强度和内容），将能异常深入地理解社区的社会动力。

微观与宏观网络模型

与多数人际网络模型不同，本文提出的模型并不主要用于小型面对面群体，或用于受限制度与组织场景中的群体。相反，它旨在把这些小规模层次彼此连接起来，并同更大、更无定形的层次连接起来。这就是为什么本文更强调弱关系而不是强关系。弱关系比强关系更可能把不同小群体的成员连接起来；强关系则倾向于集中在特定群体内部。

因此，我的讨论并不适合阐明小群体的内部结构。通过把本文模型同另一个模型加以对比，可以更清楚地说明这一点；后者同本文模型有许多相似之处，即 James Davis、Paul Holland 和 Samuel Leinhardt 的模型（Davis-Holland-Leinhardt model；以下简称 DHL 模型）（Davis 1970; Davis and Leinhardt 1971; Holland and Leinhardt 1970, 1971a, 1971b; Davis, Holland, and Leinhardt 1971; Leinhardt 1972）。这些作者受到 George Homans 的《人类群体》（1950）中某些命题的启发，主张“结构社会测量学的中心命题是：人际选择（interpersonal choices）倾向于具有传递性；如果 P 选择 O，O 选择 X，那么 P 很可能选择 X”（Davis et al. 1971, p. 309）。当这一点毫无例外地成立时，社会关系图可以被划分为若干小团体，其中每个人都选择每个其他人；任何非对称选择或非选择都发生在这些小团体之间，而且如果存在非对称性，也只朝一个方向运行。由此可以推断出小团体的偏序（partial ordering）。如果相互选择意味着地位相等，非对称选择意味着地位不等，那么这一排序就反映了该群体的分层结构（stratification structure）（Holland and Leinhardt 1971a, pp. 107-14）。

这一模型与我的模型之间的一个直接差异，是它以“选择”而不是关系来表述。多数社会测量测试询问人们最喜欢谁，或愿意同谁一起做某事，而不是询问他们实际上同谁共度时间。如果传递性（transitivity）更多内置于我们的认知结构而不是社会结构，那么这种方法可能会高估传递性的普遍性。不过，由于 DHL 模型可以改写为关于关系的模型，这并不是决定性差异。

更重要的差异在于我的论证如何应用于传递性。令 P 选择 O，O 选择 X（或等价地，X 选择 O，O 选择 P）：那么我断言，当两条关系 P-O 和 O-X 都是强关系时，传递性，即 P 选择 X（或 X 选择 P），最可能出现；当两条关系都是弱关系时，最不可能出现；如果一条强、一条弱，则可能性居中。因此，传递性被认为是关系强度的函数，而不是社会结构的一般特征。

这一断言的部分理由，与上文对 A-B-C 三元组所给出的理由相同。此外，在这里还必须指出，DHL 模型是为小群体设计的；随着所考察群体规模增大，传递性的理由会减弱。如果 P 选择 O，O 选择 X，那么出于一致性，P 应当选择 X；但如果 P 不认识或几乎不认识 X，非选择就不意味着不一致。要使传递性的逻辑适用，一个群体必须足够小，使得任何人都足够了解每个其他人，能够决定是否“选择”他，并且经常遇见他，以至于感到有必要作出这种决定。因此，在我的模型中纳入弱关系，会降低对传递性的预期，并允许分析群体间关系，以及那些分析者可能发掘出来并认为有意义、但不易按面对面群体界定的无定形社会结构片段。人类学家近来把这类片段称为“准群体（quasi-groups）”（Mayer 1966; Boissevain 1968）。

正如我在上文论证的，弱关系在社会关系图中代表不足，因此 DHL 的经验研究很少能够确认或否定我关于传递性的论证；这些研究把统计检验应用于社会测量数据。不过，有一项发现可以引发推测。Leinhardt（1972）表明，学龄儿童的社会关系图随着年级升高而越来越符合传递模型，六年级是被测试的最高年级。他把这解释为认知发展，即使用传递逻辑能力的增强。如果我的断言正确，另一种可能性是，儿童随着年龄增长会发展出更强的关系。这与某些儿童发展理论一致（尤其见 Sullivan 1953, chap. 16），并且按我的论证，将意味着结构中更高的传递性。Leinhardt 的一个发现为这一解释提供了一些支持：相互选择所占比例同年级水平和传递程度都呈正相关。在这些社会关系图中，每个儿童平均只有约四个选择，因此多数相互选择很可能反映强关系（见上文注 7）。

结论

本文意在提出的主要含义是，个体的个人经验同更大规模的社会结构面向紧密相连，而这些面向远远超出特定个体的视野或控制范围。

因此，连接微观与宏观层次并不是奢侈品，而是发展社会学理论的核心任务。这种连接会产生悖论：弱关系常被谴责为异化的生成因素（Wirth 1938），但在这里却被看作个体机会及其融入社区所不可或缺的东西；强关系会培育局部凝聚，却导致整体碎片化。悖论是对那些把一切解释得过于整齐的理论的有益解毒剂。

本文提出的模型只是连接层次的一小步；它是一种理论的片段。只处理关系强度，例如，会忽略关于关系内容的所有重要问题。强度与关系专业化程度之间、强度与层级结构之间是什么关系？“负”关系（negative ties）应如何处理？关系强度是否应发展为连续变量？网络结构随时间发展的序列是什么？

随着这些问题得到解决，其他问题又会出现。人口结构、联盟结构和流动性，只是借助网络分析发展微观-宏观连接时会具有特殊重要性的几个变量；它们同本文讨论的关系还需要具体说明。因此，我的贡献主要是探索性的和纲领性的，其首要目的在于激发人们对这一理论和研究方案的兴趣。

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