复杂性、复杂系统与复杂性科学
社会系统复杂性与社会科学方法
社会系统复杂性与社会科学方法当我们探讨社会系统的复杂性时，通常会涉及系统内部各种要素的相互作用以及它们所产生的复杂现象。
这些现象可能包括人类行为、社会结构、文化习俗、经济活动等方面。
为了理解这些复杂的互动关系，我们需要借助社会科学方法来进行分析和解释。
社会科学方法论是研究社会现象的途径和手段，它强调对社会系统的整体性理解，并各个组成部分之间的相互关系。
这种方法论涉及到对社会系统的观察、分类、比较、推理、归纳和演绎等多种研究技巧。
以一个城市社区为例，我们可以运用社会科学方法来研究其社会系统的复杂性。
我们需要对社区内的个体、群体、组织、社区环境等各个要素进行观察和分类，以便更好地理解它们的特征和相互作用。
我们需要运用比较方法来分析不同社区之间的差异和相似之处，从而更好地理解社区系统的复杂多样性。
再次，我们可以通过归纳和演绎方法来从个别现象中推导出一般性规律，并运用这些规律来解释其他类似现象。
选择合适的社会科学方法对于研究社会系统的复杂性至关重要。
不同的研究方法适用于不同的研究问题，因此需要根据具体的研究对象和研究问题来选择最合适的方法。
还需要注意方法的可靠性和准确性。
只有经过严格的验证和不断修订，才能够保证社会科学方法的科学性和有效性。
社会科学方法论在研究社会系统复杂性方面具有重要意义。
它能够帮助我们更好地理解社会现象的多样性、复杂性和整体性，从而为解决社会问题、制定公共政策、推动社会发展等方面提供有力的支持。
在今后的研究中，我们需要不断地完善和发展社会科学方法论，以更好地适应不断变化的社会环境和社会需求。
自然科学和社会科学是两种不同的知识体系，它们的研究对象和方法都有所区别。
自然科学主要研究自然现象和自然规律，而社会科学则研究人类社会现象和人类行为。
尽管这两种科学领域的目标和方法有所不同，但在它们的研究中都同样重视历史方法。
历史方法在自然科学和社会科学中的应用，有助于我们更好地理解现象的演变过程和内在规律，从而为创新研究和解决实际问题提供有力的支持。
复杂性科学
4.1 基于复杂性科学思想的团队建模
建模 运作 涌现 影响因素
第一种模型
第二种模型
Salas等人“团队高效模型(TEM)” 输入 个体：知识、技能、能力、内在动 机和态度、 团队：成员同质性、团结程度、权 力分布 目标任务：复杂性、类型 工作：工作结构、沟通、团队规范 转化 团队的培训、沟通和协调过程 输出 团队环节绩效
4.2 团队运作结构的变化方面
建模 运作 涌现 影响因素
复杂性科学认为,团队的运作结构就是团队个体成员为了完成团队目标 任务而相互依赖的行为机制,它决定了团队整体的行为特性和功能表现。
传统观点
复杂性科学观点
人为控制与设计的结果
团队系统(或其局部)与不确定性环境之间互动适应、 不断自发调整的过程,是一种自组织行为。
03
复杂适应系统理论：霍兰提出来的一个 复杂性理论分支。所谓具有适应性，就 是指它能够与环境以及其他主体进行交 互作用。
05
进化计算：一系列搜索技术，它以进化 原理为仿真依据，侧重于算法的研究， 主要有四大流派：遗传算法、进化规划、 进化策略和遗传编程。
02
自组织临界性理论：多种要素相互作用的 大系统能够自发地朝临界状态演化，这种 自组织临界状态，小事件会导致大事件乃 至突变。
1 团队绩效
2 团队文化
3 团队领导
4.4 影响涌现现象产生的因素
建模 运作 涌现 影响因素
有意义的差异性：成员主体间的差异,表现在个人知识、 技能、经验等方面存在多样性,可以形成有价值的非线 性作用关系。
内部沟通学习：理解团队的共同目标,促进团队学习和 合作,增强团队凝聚力和信任。
共同目标：团队存在的理由,为团队运行过程中的决策 提供参照物,判断团队进步的可行标准,为团队成员提供 一个合作和共担责任的焦点。
《复杂系统与复杂性科学》杂志载文统计与分析
关键 词 ：数据统 计 分析 ； 作 者分 析 ；科研 合作
中图分类 号 ： Ｇ ３ ５ ０ 文献 标识 码 ： Ａ
作 者合 作程 度 的 ２个 指标 ， 较高 的指标 体 现较高 的合 作程 度 ， 也 侧面 反 映出刊 物刊 载 内容 学术 交叉 和学 术研
究 的程 度 。
《 复杂 》 作者 合作 度和 合作 率 的统 计 如表 １所示 。 由表 １可 以 可 以看 出 ， ２ ０ ０ ４ ２ ０ １ ３年 ， 《 复杂 》 总 发 文 量为 ４ ６ ５ 篇， 合著 论文 ４ ０ ７ 篇， 合 著率 为 ８ ７ ． ５ ３ ， 作者 合作 度 为 ２ ． ７ ４ ， 独 著论 文 ５ ８篇 ， 独著率 １ ２ ． ４ ７ 。作 者整 体合作 度 和合作 率都 比较 高 ， 说 明《 复杂 》 作者 群有 良好 的合作 精神 和 团队意识 。按照 时间逐 年分 析 ， 合
文 章 编 号 ：１ ０ ０ ６—９ ７ ９ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ ０ ｌ ２ Ｏ一０ ３ ；Ｄ Ｏ Ｉ ：１ ０ ． １ ３ ３ ０ ６ ｌ ＿ １ ０ ０ ６ —９ ７ ９ ８ ． ２ ０ １ ４ ． ０ １ ． ０ ２ ５
《 复杂系统 与复杂性科学》 杂பைடு நூலகம்载文统计 与分析
２ 作 者 的 发 文 量 和 合 著 情 况
在 一确定 的 时域 内 ， 某学 科 的学术 期刊 每篇论 文 的平 均作 者 数 ， 定 义 为该 时 域 内 ， 这一 学 科 学术 期 刊 的 作 者合作 度 。 ｌ ６ 合著 论文 数 占论文 总数 的百分 比为合著 率 。作 者合 作 度 和合 作 率是 文 献计 量 学 中用 来 测 量
复杂系统、复杂性科学目前的问题jake
复杂系统、复杂性科学⽬前的问题jake复杂性科学在刚刚诞⽣的时候曾经取得了突飞猛进的发展，由于以前分散在各个领域的零散思想刚刚集合起来产⽣了不同思想之间的交叉、变异和涌现，因⽽形成了⾮常丰富的成果。
然⽽在这之后的⼗多年期间⽆论是理论的突破还是应⽤⽅法论的突破上都没有形成更⼤的突破。
在这⾥，我尝试从理论和应⽤⽅法论两个⽅⾯来指出复杂系统理论遇到的⼀些主要问题以及可能的有效解决⽅法。
1 理论⽅⾯在《复杂》⼀书中，有⼀章的名称叫作《等待卡诺特》，作者指出，当时复杂性科学所⾯临的情况就象是在热⼒学系统在18世纪⾯临的情况类似，⼈们已经积累了丰富的关于复杂系统的经验，然⽽却没有把这些经验的积累上升到⼀个⼀般理论的⾼度。
然⽽，过了⼗多年，关于复杂系统的⼀般理论仍然没有形成。
要建⽴⼀般复杂系统理论⾸先要解决复杂系统的建模与模型表⽰问题。
⽬前可⽤来充当这类⼀般模型的备选⽅案有如下⼏个：细胞⾃动机模型、受限⽣成系统、⽹络模型。
这三个模型虽然在表⾯上看略有不同，但从计算的⾓度看它们是等价的，也就是它们都⽀持图灵计算机。
可是难点是仅仅有这样的模型还远远不够，更关键的是要解决若⼲理论问题，这包括以下⼏个⽅⾯：关于计算概念的更进⼀步理解随着复杂系统和计算机模拟的深⼊研究，⼈们已经逐渐意识到了计算这个更加根本的概念。
早在20世纪30年代图灵通过建⽴图灵机的模型就已经从理论上解决了计算的本质这个问题。
⽬前⼀切关于复杂系统的计算模拟系统实际上都不会逃过图灵机这个通⽤模型。
实际上⽆论是细胞⾃动机，还是动态⽹络或者其他各式各样的计算系统都与图灵机等价。
因此，⾄少从模型这个⾓度来讲，⼈们已经可以⽤⼀种更加⼀般的视⾓来看待问题。
然⽽，仅仅具有这样的视⾓是不够的。
最原始的图灵机模型仅仅能够完成⼀些机械是的简单运算。
然⽽当我们把若⼲图灵机组成到⼀起构成系统的时候更⾼⼀个层次的图灵机作为系统层的个体出现了，虽然这个⾼层的个体仍然是图灵机，但是它的功能从本质上已经不同于原始粗糙简单的图灵机了。
复杂系统
复杂系统本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来吧！复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。
复杂系统是相对时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的，具有根本性的不同。
简单系统它们之间的相互作用比较弱，比如封闭的气体或遥远的星系，以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。
而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机，这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。
复杂系统简介随着新世纪的钟声响起，人类已经步入一个崭新的千年。
在这新千年来临之际，人类的科学技术不断进步，一方面科技取得了瞩目的成绩，并以前所未有的速度改变人们的生活；然而另一方面这也让更多的人迷惘了，未来的科技究竟何去何从，科学本身将如何发展？我们为什么要努力的发展科技？我们要朝哪个方向发展？所有的问题都指向了新科学：复杂系统。
有人预测，将成为21世纪的科学，因为它不仅仅从科学技术上指明了21世纪的发展方向，而且它给我们提供了一种崭新的世界观。
完美的、均衡的世界不存在了，取而代之的是复杂性的增长和混沌边缘的繁荣。
自上而下的分解分析方法曾经在几千年的科学发展中发挥了威力，然而复杂性科学却提出了一种自下而上的自然涌现方法。
数学无疑是人类理性认识自然的有力武器，然而面对庞大的，简单的数学推理不能胜任，复杂性科学开始运用来分析科学对象。
[1]复杂系统定义根据以上的描述，我们可以得到中对复杂系统的描述性定义：复杂系统（complex system）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。
复杂系统是一个很难定义的系统，它存在于这个世界各个角落。
如此，我们也可以这样定义它:1. 不是简单系统，也不是随机系统。
2. 是一个复合的系统，而不是纷繁的系统（It's complex system not complicated.）3. 复杂系统是一个非线性系统。
复杂系统综述
复杂系统综述1.关于系统的分类通俗的讲系统可以分为三类：简单系统，随机系统，复杂系统。
简单系统，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。
简单系统又是可以控制的，可以预见的，可以组成的。
随机系统：其特征是元素和变量数很多，但其间的耦合是微弱的，或随机的，即只能用统计的方法去分析。
复杂系统：特征是元素数目很多，且其间存在着强烈的耦合作用。
复杂系统由各种小的系统组成，例如在生态系统中，是由各个种群，各种生物组成的。
生态系统是复杂系统的一个最好的例子。
2.复杂系统复杂性科学是在20世纪80年代中期兴起的，主要研究复杂系统和复杂性的一门科学.目前虽然还处于木萌芽状态，但已被有些科学家誉为“21世纪的科学”。
随着复杂性科学的兴起，对复杂系统的研究也越来越受到重视，国内外许多学者正致力于这方面的研究[1]。
2.1 复杂系统的定义复杂系统（complex system）是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。
复杂系统是相对牛顿时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的，具有根本性的不同。
简单系统它们之间的相互作用比较弱，比如封闭的气体或遥远的星系，以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。
而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机，这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。
根据以上的描述，我们可以得到复杂性科学中对复杂系统的描述性定义：复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。
复杂系统有以下特性：1.智能性和自适应性这意味着系统内的元素或主体的行为遵循一定的规则，根据“环境”和接收信息来调整自身的状态和行为，并且主体通常有能力来根据各种信息调整规则，产生以前从未有过的新规则。
复杂性理论复杂性理论
复杂性理论复杂性科学/复杂系统耗散结构理论协同学理论突变论(catastrophe theory)自组织临界性理论复杂性的刻画与“复杂性科学”论科学的复杂性科学哲学视野中的客观复杂性Information in the Holographic Universe“熵”、“负熵”和“信息量”-有人对新三论的一些看法复杂性科学/复杂系统复杂性科学是用以研究复杂系统和复杂性的一门方兴未艾的交叉学科。
1984年，在诺贝尔物理学奖获得盖尔曼、安德逊和诺贝尔经济学奖获得者阿若等人的支持下，在美国新墨西哥州首府圣塔菲市，成立了一个把复杂性作为研究中心议题的研究所-圣塔菲研究所（简称SFI），并将研究复杂系统的这一学科称为复杂性科学（Complexity Seience）。
复杂性科学是研究复杂性和复杂系统的科学，采用还原论与整体论相结合的方法，研究复杂系统中各组成部分之间相互作用所涌现出的特性与规律，探索并掌握各种复杂系统的活动原理，提高解决大问题的能力。
20世纪40年代为对付复杂性而创立的那批新理论，经过50-60年代的发展终于认识到：线性系统是简单的，非线性系统才可能是复杂的；“结构良好”系统是简单的，“结构不良”系统才可能是复杂的；能够精确描述的系统是简单的，模糊系统才可能是复杂的，等等。
与此同时，不可逆热力学、非线性动力学、自组织理论、混沌理论等非线性科学取得长足进展，把真正的复杂性成片地展现于世人面前，还原论的局限性充分暴露出来，科学范式转换的紧迫性呈现了。
这些新学科在提出问题的同时，补充了非线性、模糊性、不可逆性、远离平衡态、耗散结构、自组织、吸引子（目的性）、涌现、混沌、分形等研究复杂性必不可少的概念，创立了描述复杂性的新方法。
复杂性科学产生所需要的科学自身的条件趋于成熟。
另一方面，60年代以来，工业文明的严重负面效应给人类造成的威胁已完全显现，社会信息化、经济全球化的趋势把大量无法用现代科学解决的复杂性摆在世人面前，复杂性科学产生的社会条件也成熟了。
复杂性科学
2.国内外复杂性科学研究现状 2.国内外复杂性科学研究现状 2.1 国外研究历史与现状(续) 国外研究历史与现状(
Fammer（关联主义） Fammer（关联主义） ， Per Bak 、 Kauffman（自组织临界理论）等人在各个 Kauffman（自组织临界理论）等人在各个 方向上的开创性研究工作。
2.国内外复杂性科学研究现状 2.国内外复杂性科学研究现状 2.3 复杂性科学研究方法(续) 复杂性科学研究方法( (2)复杂系统的模型分析 (2)复杂系统的模型分析 混沌动力学模型(Chaos 混沌动力学模型(Chaos Dynamics), 系统动力学模型(System 系统动力学模型(System Dynamics), 自适应系统(Self自适应系统(Self-adaptive System), 复杂适应系统(Complex 复杂适应系统(Complex Adaptive System)等等。 System)等等。
1.引言 1.引言 1.3 复杂性科学的一些基本原理(续) 复杂性科学的一些基本原理( （4）时间与空间相统一原理 系统在时间上、空间上都演化 （5）宏观与微观相统一原理 系统宏观演化起始于微观变化
2.国内外复杂性科学研究现状 2.国内外复杂性科学研究现状 2.1 国外研究历史与现状
＊1975年，Li-York(两位美国数学家 1975年，Li-York(两位美国数学家
3.元胞自动机在矿业学科中的应用 3.元胞自动机在矿业学科中的应用 3.1 元胞自动机 发展历史。元胞自动机是1950年由冯 1950年由冯 （1）发展历史。元胞自动机是1950年由冯 诺依曼(Von Neumann)在计算机上模拟生 诺依曼(Von Neumann)在计算机上模拟生 物繁殖时提出的，为一个时间、空间、 物繁殖时提出的，为一个时间、空间、状态都 离散， 离散，且空间上相互作用及时间上的因果关系 皆局部的网络动力学模型。美国数学家L.P. 皆局部的网络动力学模型。美国数学家L.P. Hurd和 Culik等人在90年代初， Hurd和K. Culik等人在90年代初，对元胞 等人在90年代初 自动机进行了严格的描述和定义。 自动机进行了严格的描述和定义。
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2.2 复杂系统的分类 复杂性的种类很多，从不同的角度可 以进行不同的分类。以下是两种分类： （ 1 ）物理（自然系统）复杂性、生物 复杂性、社会复杂性（成思危）； （2）主观复杂性与客观复杂性。
2 . 复杂系统
2. 1 复杂系统及其基本特征
目前关于复杂系统的定义也不统一，至少有30多种，代表性的有如下一些： （1）复杂系统就是浑沌系统（浑沌学派）。 （2）具有自适应能力的演化系统（Santa Fe）。 （3）包含多个行为主体（Agent）具有层次结构的系统。 （4）包含反馈环的系统（Stacey）。 （5）不能用传统理论与方法解释其行为的系统（John Warfield）。 （6）动态非线性系统。 （7）客观事物某种运动或性态跨越层次后整合的不可还原的新性态和相互 关系（本体论的复杂性定义）。本体论复杂性还可以分为：（突变论和混沌的 两种）运动复杂性和（分形的和非稳定性的两种）结构复杂性。它们都具有跨 越层次的特征。表现为嵌套、相互连结、相互影响和作用等。 （8）对客观复杂性的有效理解及其表达（认识论的复杂性定义）。认识论 意义的复杂性概念也概括了自然科学和技术科学领域关于用描述长度定义复杂 性的各种概念和涵义，特别是关于“有效复杂性”的涵义。
（2）非周期性与开放性 复杂系统的行为一般是没有周期的。非周期性展现了 系统演变的不规则性，系统的演变不具有明显的规律。系 统在运动过程中不会重复原来的轨迹，时间路径也不可能 回归到它们以前所经历的任何一点，它们总是在一个有界 的区域内展示出一种通常是极其“无序”的振荡行为。 系统是开放的，与外部是相互关联、相互作用的，系 统与外部环境是统一的。开放系统不断的与外界进行物质、 能量和信息的交换，没有这种交换，系统的生存和发展是 不可能的。任何一种复杂系统，只有在开放的条件下才能 形成，也只有在开放的条件下才能维持和生存。开放系统 还具有自组织能力，能通过反馈进行自控和自调，已达到 适应外界变化的目的；具有稳定性能力，保证系统结构稳 定和功能稳定，具有一定的抗干扰性；在同环境的相互作 用中，具有不断的演化能力；受到自身结构功能和环境的 种种参数的约束。
1．2 与复杂性相关的几个概念及其相互关系
（ 1 ）随机性： 随机现象是系统内涵不确定而外延确定 的表象。 近年复杂性研究的一条重要成果是： 随机性并不 复杂（虽然也有人说随机性是最大的复杂性），历史上 不少复杂性的定义其实针对的是随机性，复杂性介于随 机和有序之间，是随机背景上无规则地组合起来的某种 结构和序。 有文献证明，一个同时包含混沌与随机现象的系 统，随着时间的演化，对系统起支配作用的将是非线性 机制，而非随机因素。 （2）模糊性：模糊现象是系统内涵确定而外延不确定 的表象，可以运用模糊数学的方法减少外延的不确定性。 显然，这与复杂性科学的研究有本质区别。
（3）简单性和复杂性
简单性一向是现代自然科学、特别是物理学的一条 指导原则。许多科学家相信自然界的基本规律是简单 的。爱因斯坦曾是这种观点的突出代表者。虽然复杂 现象比比皆是，但人们还是努力要把它们还原成更简 单的组分或过程。当然的确有不少复杂的事物或现象， 其背后确实存在简单的规律或过程。但是，另一方面 也存在大量的事物和现象不能用简单的还原论方法进 行处理。 另外，客观地定义和量度复杂性，与人们对自然 界描述体系的复杂性是两回事。这很像是“美”和 “美感”的关系。前者应有客观定义，而后者涉及接 受者的主观条件。
虽然目前关于复杂系统的认识与定义尚未统一， 但是对复杂系统的基本特征的认识却比较一致。一 般认为复杂系统具有以下特征： （1）非线性（不可叠加性）与动态性 非线性是产生复杂性的必要条件，没有非线 性就没有复杂性。复杂系统都是非线性的动态系统。 非线性说明了系统的整体大于各组成部分之和，即 每个组成部分不能代替整体，每个层次的局部不能 说明整体，低层次的规律不能说明高层次的规律。 每个子系统具有相对独立的结构、功能与行为。各 组成之间、不同层次的组成之间相互关联、相互制 约，并有复杂的非线性相互作用。 动态性说明系统随着时间而变化，经过系统 内部和系统与环境的相互作用，不断适应、调节， 通过自组织作用，经过不同阶段和不同的过程，向 更高级的有序化发展，涌现出独特的整体行为与特 征。
（3）积累效应（初值敏感性）
初值敏感性，即所谓的“蝴蝶效应”或积累效应， 是指在浑沌系统的运动过程中，如果起始状态稍微有一 点改变，那么随着系统的演化，这种变化就会被迅速积 累和放大，最终导致系统行为发生巨大的变化。这种敏 感性使得我们不可能对系统做出精确的长期预式与整体相关。 分形的两个基本特征是没有特征尺度和具有自相似性。 对于经济系统，这种自相似性不仅体现在空间结构上 （结构自相似性），而且体现在时间序列的自相似性中。 一般来说，复杂系统的结构往往具有自相似性，或其几 何表征具有分数维。
提 纲
复杂性 复杂系统 复杂性科学 复杂性科学研究现状 对复杂性科学研究的展望
1 . 复杂性
1.1 复杂性（Complexity）的基本概念
目前，关于复杂性的概念尚没有统一的说法。 因为复杂性涉及面很宽，在美国国会图书馆1975年至 1999 年 2 月 15 日 的 入 藏 书 目 中 ， 标 题 里 含 复 杂 性 (Complexity)一词的就有489种。其中涉及算法复杂性、计 算复杂性、生物复杂性、生态复杂性、演化复杂性、发育 复杂性、语法复杂性，乃至经济复杂性、社会复杂性，凡 此种种，不一而足。 需要说明的是：社会科学领域中相当多数量的“复杂性” 指的是混乱、杂多、反复等意思，而并非科学研究领域中 与混沌、分形和非线性相关联的“复杂性”。 总之，由于复杂性概念在不同的学科领域，研究对象和采 用的分析方法不同，因而对复杂性概念的定义也不相同， 所以，到目前为止，对复杂性还没有一个严格定义。