6 度分隔落伍了,臉書上的朋友只有 3.57 度分隔而已!
6 度分隔落伍了,臉書上的朋友只有 3.57 度分隔而已!
2016.02.06 | Facebook

臉書研究顛覆你的想像。如果你上臉書,臉書上的 15.9 億人中間,僅隔著 3.57 個朋友而已。

你與臉書上的人,到底距離多遠?臉書說,這數字平均只有 3.57 而已。數位時代翻攝自 Facebook Research。
(你與臉書上的人,到底距離多遠?臉書說,這數字平均只有 3.57 而已。數位時代翻攝自 Facebook Research。)

許多人都曾經聽過,世界上的任何人與任何人之間,最多僅隔著 6 個人而已。這個現象通常被直譯為「六度分隔理論(Six Degrees of Separation)」(一作「六度分離」),原理主要來自 1960 年代哈佛大學的社會心理學家 Stanley Milgram 的一次實驗。(目前發現,有學者早在 1929 年就曾論述過這樣的猜測。)

Stanley Milgram 那時候對社會網絡理論深深著迷,他想要研究計算出:「在美國,人與人的實際間隔到底是多少個人?」。他設計了一個在當時社會聽來十分有趣的實驗,設計一套實驗包裹,請求 160 個分住在堪薩斯州的威奇托市(Pizza Hut就從這裡來)與內布拉斯加州的奧馬哈市(華倫·巴菲特現在就住這裡,Stanley Milgram 認為威奇托與奧馬哈距離波士頓夠遠,所以具有代表性)居民,透過這包實驗包裹,來尋找他所設定的實驗目標:一位住在麻州波士頓市(哈佛大學所在地)的股票交易員,及住波士頓附近的雪倫市自己學生的配偶。

實驗包裹裡的內容,包含有:一張簡述實驗目的的文件、一把已經準備好回郵的明細片、一張被要求找到的實驗目標對象照片、有關這個實驗目標對象的姓名/地址與其他相關資訊(例如工作)、以及如下的要求說明

如何參加這個研究
1. 在包裹內的姓名表接續填上你的名字,這樣下一個收件者就會知道這包裹是哪來的。
2. 填好一張明信片寄回哈佛大學,不需要回郵,這明信片很重要,用來告訴我們這個得找到目標對象的包裹進展到哪啦!
3. 如果你個人認識這個實驗的目標對象,而且知道他/她的名字(first name),直接把這個包裹寄給他/她,只有在你碰過他/她,而且互相知道對方名字的時候才這麼做喔!
4. 如果你不認識這個實驗的目標對象,別直接聯絡他!找一個最可能認識這個對象的朋友,把包裹(包含原來所有的文件與明信片喔)寄給他/她,你可以寄給你的朋友、親戚或熟識的人,但一定要確定你的收件人跟你也互相認識對方。

內布拉斯加州的奧馬哈市距離哈佛大學所在地的波士頓 2061 公里,以今日的眼光來看實在不遠。數位時代測量、翻攝自 Google 地圖。
(內布拉斯加州的奧馬哈市距離哈佛大學所在地的波士頓 2061 公里,以今日的眼光來看實在不遠。數位時代測量、翻攝自 Google 地圖。)

最後,有 42 個包裹成功抵達了實驗目標對象的手上,最短的路徑中間只經過了 2 個人就找到了目標;Stanley Milgram 計算了這 42 個路徑後發現,這個神奇的中間人數字,中位數是 5.5 (注意喔!是中位數中位數中位數,因為很重要,所以說三遍!),非常靠近數字 6,但終其一生,他都沒有發明「六度分離」的說法。

「六度分離」一詞,一直到 1991 年東尼獎得主 John Guare 寫了一個膾炙人口的同名百老匯劇本;並在 1993 年被拍成由威爾史密斯主演的電影,這個詞才逐漸為大眾所朗朗上口。

1993 年演出「六度分隔」的威爾史密斯有夠年輕,誰會知道他後來演出那麼多膾炙人口的科技電影?MGM 於 IMDb 上的劇照
(1993 年演出「六度分隔」的威爾史密斯有夠年輕,誰會知道他後來演出那麼多膾炙人口的科技電影?MGM 於 IMDb 上的劇照)

六度分離」這部劇本裡有一段台詞這麼說道:「每個在這個星球上的人都被另外六個人所隔開。六度分隔。在我們與星球上的其他人之間。美國總統與威尼斯的貢多拉船手,不只是因為誰有名而已,管你是雨林裡的原住民、火地島的居民或愛斯基摩人都一樣!我與星球上的每位居民都隔著六個人被綁在網上...每個人都像一扇新門,開啟另一個世界

六度分離這個重要的發現引起了社會網絡學界的猜測,究竟是什麼樣的機制,會讓看似如此分離的世界間的任何人,距離卻比想像中更近。這個猜測後來引發了著名的研究成果:小世界(small world)與小世界實驗(small world experiment),這值得我們再開一篇文章來說明這個好故事。但在後來的社會網絡的學術研究裡,許多知名研究都曾經挑戰過「六度分隔」這個研究數字,從 1998 年至今,許多學者運用過不同的資料來運算這所謂的網絡大小,通常這個神奇的數字在學術上被稱為「網絡直徑」(the diameter of a network),這數字往往跳來跳去,在不同的資料與不見得相同的計算方法下,從 19 到 3 都有人說。最新的數據,則是前幾天臉書所公布的數字:3.57。

社會網絡的研究因為社會網絡服務的興起而令人著迷,圖片來源:Pixabay
(社會網絡的研究因為社會網絡服務的興起而令人著迷,圖片來源:Pixabay)

臉書的團隊為了宣揚臉書週年紀念的朋友日,研究了目前在其上註冊的 15.9 億人資料,發現這個神奇數字的「網絡直徑」是 4.57,翻成白話文意味著每個人與其他人間隔為 3.57 人。如果僅考慮美國使用者的話,這個數字會降到平均 3.46 個人。

根據追蹤研究發現,這個「分離度」從 2011 年來有持續下降的趨勢。2011年,來自美國康乃爾大學、義大利米蘭大學的學者與臉書研究團隊合作,計算了當時的 7.21 億使用者資料,發現這個數字是 3.74。現在臉書的人口成長將近 2 倍,這個數字卻降低了一些。從研究定義上來看,要在海量資料上計算這個數字其實是一個巨大的挑戰。臉書研究團隊在這個整合、無法回推追蹤的大數據上,用了不同學者所發明的一些統計技術與演算法,去精確預測了這個距離。

臉書所有用戶資料所預測的平均分隔數分布。平均每位使用者與其他使用者距離 3.57 步。大部分的人則介在 3 到 4 之間。本圖來自臉書研究團隊
(臉書所有用戶資料所預測的平均分隔數分布。平均每位使用者與其他使用者距離 3.57 步。大部分的人則介在 3 到 4 之間。本圖來自臉書研究團隊)

1960 年代,Stanley Milgram 做實驗的時候,電話、廣播、電視都剛在美國普及一陣子,還沒有現代的網際網路(WWW)、Google 或臉書,甚至也沒有「人肉搜索」一詞。(現在就算是中央研究院在臺灣做這種實驗,大概都會被認為是詐騙集團違反個人資料保護法吧?) 2016 年的現在,全球有了網際網路,而且行動電話網絡密佈到幾乎人手一台可以聯網的智慧手機(smart phone);現在的產業正在推動,連你家的家具都快要可以聯網。臉書的這個數字趨勢恐怕只是整體趨勢的其中一環,這個神奇數字無論在什麼資料上,恐怕會繼續往下降。

臉書也公布了其創辦人 Mark Zuckerberg 的數字是 3.17,營運長 Sheryl Sandberg 則是 2.92,大部分臉書人口的神奇數字,平均介在 2.9 到 4.2 之間。其實,臉書也替每個人都算出了他自己的神奇數字,筆者的神奇數字是 3.33,你也可以在這裡找到自己的神奇數字,你的神奇數字是多少呢?

創辦人 Mark Zuckerberg 的數字是 3.17,營運長 Sheryl Sandberg 則是 2.92

代表圖出處:Chris Potter 分享於 FlickrCC by 2.0

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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

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「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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