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而且阶层多样性要比地区多样性更重要。正所谓“贫居闹市无人问，富在深山有远亲”。我们设想富人的联系人数也应该较高，因为他们认识的人比穷人多——这也是对的，但联系人数目和经济排名的相关系数只有 0.44，并不太重要。最有意思的一点是，打电话时间长短，跟经济排名的相关系数是-0.33，也就是说富人虽然爱跟各种人联系，但真正通话时间比穷人短。
这种数据分析的问题在于它只能告诉我们社交网络跟经济地位之间有这么个关系，但不能告诉我们到底是谁导致谁。是因为你富，才有不同的人愿意跟你接触，还是因为你愿意跟不同类型的人接触，才导致你富？ Granovetter 的理论还有另一个问题。事实上我们每个人认识的绝大多数人都是弱联系，强联系只是少数。如果让所有认识的人每人给我们一条工作信息，最后有用的这条信息当然有更大的可能性来自弱联系！Granovetter在他 1973 年的论文里承认了这个问题，但他也提出了一个解释：生活中强联系和弱联系跟我们交流的次数相差极大。我们跟强联系之间交流的信息，要远远多于弱联系。这种交流到底多多少，他没有办法量化计算，但是来自弱联系的信息总量可能并不比强联系多。这样看来还是弱联系重要，因为它传递的有价值信息比例更大。后来类似的质疑不断有人提出，但Granovetter的理论还是经受了考验。
所以弱联系理论的本质不是“人脉”，而是信息的传递。亲朋好友很愿意跟我们交流，但是话说多了就没有新意了。最有效率的交流，也许是跟不太熟悉的对象进行的。这个猜想怎么证实呢？
谁给你的信息重要？
也许我们可以从网络中不少蛛丝马迹。在有了网络后，研究人员可以更好地分析我们是通过什么联系得到新知识的。比如你在各种社交媒体上经常阅读和转发来自网友的各种推荐，那么是亲密好友的推荐更有用，还是弱联系的推荐更有用呢？Facebook的数据团队2012年针对这个问题做了一项非常巧妙的研究。研究者有个简单办法判断你跟各个网友之间的联系强弱。比如说如果你们之间经常互相评论对方发的状态，那么你们就是强联系的关系，否则就是弱联系。
让我们来看看人们在Facebook上分享的那些网页链接——如果你分享这个链接，你大概认为这个链接是有用的。这种分享有两种可能性。一种是你的朋友（不管是强联系还是弱联系）先发了这个链接，你看到以后转发。另一种是你自己独自发现这个链接。可以想象，前一种方式发生的可能性肯定要比后一种大，社交网络的作用就是让网友向我们提供信息啊。Facebook的这个研究通过随机试验的办法来跟踪特定的一组网页地址，结果发现别人分享这个地址给我们，我们看到以后再转发的可能性（p_feed），比如我们自己看到这个地址直接分享的可能性（p_no feed），大 5 倍以上。这两种可能性的比值（p_feed\/p_no feed），也就是网友分享的放大效应。
我们的转发行为是相当亲疏有别的，人们更乐意转发“强联系”分享的信息。统计发现如果强联系发给我们一条信息，我们转发它的概率大约是弱联系发过来信息的 2 倍左右。这是理所当然，强联系之间本来就有类似的兴趣。有人据此甚至担心，社交媒体加剧了“物以类聚人以群分”这个局面，我们会不会因为总跟志趣相投的人呆在一起而把社交圈变成一个个孤岛呢？
不用担心。这个研究最巧妙的一点是：它不但比较了我们愿意转发强联系还是弱联系，还比较了两种不同联系的放大效应。强联系的放大效应是 6，而弱联系的放大效应是9。也就是说同样一个网址，你看到一个弱联系分享给你你再
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