在知识与技能为核心的现代，多项全能的广博型通才与身怀绝技的精深型专才，会构成怎样不同形态的社群？当我们肩负社会分工、努力融入环境的时候，通才与专才两种类型的特性会影响我们获得知识与技能，周围环境也会因我们的选择而悄悄发生变化。
近期，一篇发表在Science Advances上的文章为大家分析了一个社群掌握技能的数量和熟练程度，与其社交网络结构之间的关系，Smolla和Akçay两位研究者通过模型试验探索文明的演化，追本溯源，揭秘社会。
今日之人类，几乎能够踏足并适应地球上的每一个角落，融入并改变环境。这正是我们文化成就积累的结果。固然，一个人可以用一己之力去推动科学的进展，提出开创性的理论。但是大多数时候，我们已经不可能单凭一己之力去造就伟大的事业。我们所习得的绝大多数知识都是前人积累的结果，所实现绝大多数成就也都是多人通力合作的成果。因此，很多时候人们要从他周围有所联系的人群中去模仿、学习。近期发表在Science Advances上的一篇文章就分析了社群掌握技能的数量和熟练程度，与其社交网络结构之间的关系：论文题目：
Cultural selection shapes network structure
论文地址：
https://advances.sciencemag.org/content/5/8/eaaw0609
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因为我们要学的东西太多了，我们不得不站在巨人的肩膀上。——论文作者之一，宾夕法尼亚大学艺术与科学学院生物系的生物进化学家、博士后Marco Smolla
Smolla和另一位作者生物学副教授、理论生物学家Erol Akçay揭示出：个体在学习的过程中，如何反馈、影响其周边的社交网路这一过程。一个技能众多的通才（generalists）拥有着广大稀疏而松散的社会关系网；而那些在某一领域细作深耕的专才（specialists）则拥有者狭小紧密且牢固的社交圈子。
过往的研究都是专注于社会结构对群体能力的影响，而这是研究者第一次把目光注意到了群体中个体能力的的差异对其社会结构的影响。社群层面，一个偏袒通才的社会不如偏袒专才的社会联系紧密，偏向通才还是专才是社会中的一种“文化选择”，但此研究对同时对个人层面的社交网络结构也有参考价值。
比如，在改变一个稀疏的社交网络环境，让其更倾向于专才所具备的密集型社交网络，但是随着时间的推移，这个网络还会演变成适合通才的稀疏网络。而对于有专才存在的社交网络而言，却也存在着“回音室”（Echo chamber）现象。即便社交环境需要多种技能的人才，但网络中的技能专业化现象仍然很高。在商界和科学界等社交领域，人们通常认为人脉越多越好，因为，这样就能够从网络中获得多样的信息和技能。但是Akçay指出，他们的发现恰恰相反。如果拥有更多的社交人脉，并且关系牢靠，其实这样是在加强与社交网络的练习，会放大回音室效应。在一个高度链接的网络中，成员互相观察、互相学习，其本质上就是大家都学到了一样的东西。为了模拟出通过社交网络传播文化这一思想，Smolla和Akçay二人建立了一个简单的文化演化动力学模型。这一模型主要关注于两种社会文化之间的关系：一种是人人具备多种技能的通才型社会，另一种则是专业技能高度分化的专才型社会。
Smolla等人要研究的的问题就是你想要学习的东西会如何影响你和别人的互动。如果要做个通才需要面面俱到，如果要做一个专才就要专注于一点，这种选择会如何影响一个人的社交网络。为了构建新的网络模型，研究者们借鉴了两项前人的研究成果：一个是无性繁殖的社交网络模型。在这个网络中，每一个时间周期都有一个个体死亡；同时选定一个父代个体由其诞生出一个子代；社会联系能一定的概率（pn）在代际间延续，同时以另外的概率（pr）从其他人身上学到新的技能。另一个是宾夕法尼亚大学传播学系副教授Damon Centola提出的复杂传播动力学（complex contagion dynamics）的社交网络刻画特征，这一特征假定，个体需要多次接触某一种技能或者行为才能学会它。在这个模型中，个体独立学习和通过社交学习的机会累计100次。也就是说，在一个时间周期内，个体要么选择巩固精进自己已经具备的技能，要么选择通过社交学习新技能。通过这样的模型，研究者想探究的是一个个体学到了多少技能——技能数量（repertoire），以及学的如何——技能熟练度（ proficiency）。至于他们学习到的技能， 则不在关注范围内。在这个研究中，他们首要的发现就是，一个技能众多的通才（generalists）拥有着广大稀疏而松散的社会关系网；而那些在某一领域细作深耕的专才（specialists）则拥有者狭小紧密且牢固的社交圈子。一个人是通才还是专才决定了他的社交网络连通性。图1：专才与通才的网络对比示意（图中，横坐标是平均路径长度，纵坐标是网络的度数。而红蓝两种颜色对应的是专才与通才。小图是专才与通才的网络结构示意）在该模型中，专才形成高连通网络，通才形成低连通网络。当设定网络模型中的网络结构不变时，研究者会发现不同的网络结构——平均度数——对一个社会群体的文化会产生形象，就本模型而言，即对技能数量和技能熟练度的影响。图2：网络联通性的提高会降低技能数量，但会提高技能熟练度
在上图A中，表示的三个度值的网络结构，也代表着不同的网络连通程度，从2、6到20网络连通程度明显提高。而在BC两图中不同的连通度以不同的颜色呈现。其中B图表示的是在不同网络连通程度下，技能数量（纵轴）随代际（横轴）演变的关系，而C图表示的是在不同网络连通程度下，技能熟练度（纵轴）随代际（横轴）演变的关系。对比“20”和另外两个值我们明显能够看到，网络联通性的提高会降低技能数量，但会提高技能熟练度。其背后的复杂传播动力学机制是：一个个体想要学会一门技能需要长时间的反复观察、模仿——并不能一蹴而就。因此通才在通过他广泛的社交网络学习技能的时候，并不能提高他习得技能的熟练程度，“样样通样样松”的情况就是这样出现的。同时我们也会发现，相比较于技能熟练度的陡然上升，技能数量并没有随网络的联通性的提高降低多少。这是因为复杂传播动力学的缘故，通才的能力其实并没有比专才多多少。虽然通才在专业领域上的表现远远弱于专才，但是当外在环境发生变化的时候，通才往往能更加快速的适应环境。通才到专才的转变要比从专才变成通才要容易的多。图3：从通才成为一名专才更容易，反之则不然（图中红色细线表示一次模拟的结果；黑色粗实线是均值，灰色区域是方差；横坐标蓝线表示通才社交，横坐标红线表示专才）上图A、B表示的是，从通才-专才-通才互相转变和pn与pr之间的关系，我们可以很明显的看到，在专才-通才的转换中，及时pn能够快速的回落，但pr仍然在持续增加。图中C、D则表示的是，一个社群中的平均技能数量和平均技能熟练程度在通才-专才-通才转变过程中的变化，我们可以看到部分人群（部分红线）在专才-通才转变中并没有作出调整，而仍然维持在原有的水平上。用Smolla的话说：“这么说吧，别看现在在学校搞科研（做个专才）很舒服，也许以后还不如回家种地（做个通才）更滋润呢。”在以上研究的基础上，研究者会继续提高他们的模型的复杂度，以此来揭示文明的演化的更多秘密；网络的拓扑结构不仅影响了文化、技能的多样性和积累，且因为反馈效应的存在，网络拓扑结构本身也会受到到文化选择的影响。从长远来看，这有助于分析人类文明的演化历程，它不仅能解释我们文明的起源，也将能够增进我们对人类生物学的理解。
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