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Saturday, September 29, 2007

Ladder 49


今天第一次在台大語言中心上 Peter 的英文課,沒想到正好這次他就放 Ladder 49(浴火英雄)這部片子給大家看。好久沒看電影了,而且是感人的動作勵志片,因此特別有感觸。

這部片子採用倒敘法來描述一位消防隊員 Jack Morrison 從某一次的身陷火場中,回想踏入消防工作與火搏鬥一路走來的心路歷程,由菜鳥時初嘗救人的成就感,融入救火兄弟間的互動,到成家有子後顧慮親人的內心煎熬,在高潮迭起交織的過程中,呈現個人心志與情感上生離死別、喜怒哀樂間的轉變、衝突、與矛盾...

我覺得它真實描述了火場的情境,以及當眾人逃離火場時,消防隊員逆其道而行的「勇氣」,若非心中存在強烈救人的使命感,哪裡能湧出如此激昂的氣勢呢?震撼人心之餘,不由得佩服那些無名的打火英雄們啊!再者,片中呈現了當理想與現實產生拉鋸時,面對內心的掙扎,自己能聽得清楚內心真正的聲音嗎?有勇氣去面對它嗎?能夠果決地去做出決定嗎?還是他只是工作罷了?再換一種角度去想,當你的摯愛選擇了一項一般人難以接受的志業時,你能夠理解這是它想要的,而支持他、尊重他,並調適自己的心情嗎?最後,我覺得 Jack 能無怨無悔地以身為消防隊員為榮,是非常令人羨慕的!

上面的影片是片尾 Linda 被告知 Jack 喪生於火場到送殯的片段與配樂,令人鼻酸...



Friday, September 28, 2007

一闋詞

今天慢跑時,不知道為什麼突然想起蘇東坡定風波>裡的一闋詞「竹杖芒鞋輕勝馬,誰怕?一蓑煙雨任平生。」它的故事是:有一天蘇東坡和一群朋友去山裡面玩,回程途中不巧碰上一場驟雨,而且剛好出門時沒帶雨具,同行友人一時間亂了方寸,只有東坡恍若無事般鎮靜地待著,儘管他手邊只有一根竹杖、腳下只穿著一雙草鞋,但他卻覺得自己比騎馬時還要自在輕快,因此沒在擔心什麼風雨的。

這雖然只是蘇軾他的爬山之旅而已,然而其中卻隱喻了人生的態度。有時候,我們會想要有便捷的行動工具,所以買車,為了想要有比別人好的生活環境而買豪華優美的別墅,想要獲得別人的肯定讚美與尊重而追求名利。但在這些過程中,隨著慾望越來越多、要求愈來愈高,我們不自覺地背上物質的重擔,愈來愈重,直到人際關係出問題、健康出了毛病,而不自知至難以承受的地步。再仔細去想想,難道我們「需要的」跟我們「想要的」是如此不成比例嗎?人生不過數十寒暑,就一定得受慾望桎梧而窮盡大半輩子的時間與心力去追逐嗎?那是自己真正的方向目標嗎?值得嗎?是否會因此失去許多更重要的東西呢?

我想,蘇東坡從貴為公卿的尊貴,到經歷流放身心煎熬的試煉裡,早已徹悟其中之道了!也因此能以最單純澄澈的心境去面對眼前的狂風驟雨。



Tuesday, September 25, 2007

城裡的月光


唱:許美靜 詞/曲:陳佳明

每顆心上某一個地方 總有個記憶揮不散
每個深夜某一個地方 總有著最深的思量
世間萬千的變幻 愛把有情的人分兩端
心若知道靈犀的方向 哪怕不能夠朝夕相伴

城裡的月光把夢照亮 請溫暖他心房
看透了人間聚散 能不能多點快樂片段
城裡的月光把夢照亮 請守護它身旁
若有一天能重逢 讓幸福撒滿整個夜晚


Monday, September 24, 2007

CSS/javascript 在 IE 與 Firefox 下的差別

鑑於寫網頁時,經常碰到 IEFirefox 瀏覽器相容性的問題,即同樣的 CSS 或 javascript code,在兩個瀏覽器上看起來有所偏差,造成設計上的困擾,因此我從網路上整理了下面這些常見的 IE 與 Firefox 解析 CSS/javascript 上的不同之處以及解決方法。

1.
Firefox 不支援 innerText。Firefox 支援 innerHTML 但並不支援 innerText,不過可以使用 textContent 來達到 innerText 的效果。若不想用 textContent,如果內容字串不包含 HTML,可以 innerHTML 代替。

2.
關於禁止選取網頁內容。
在 IE 中,一般使用用 javascript:obj.onselectstart=function(){return false;}
而 Firefox 則必須用 CSS:-moz-user-select:none

3.
對 Firefox 而言,將 div 的 margin-left, margin-right 設為 auto 時,是自動置中的,但 IE 則不是。

4.
濾鏡的支援(如透明濾鏡)
IE:filter: alpha(opacity=10);
Firefox:-moz-opacity:.10;

5.
事件偵測。
IE:obj.setCapture() 、obj.releaseCapture()
Firefox:
document.addEventListener("mousemove",mousemovefunction,true);
document.removeEventListener("mousemove",mousemovefunction,true);

6.
div 等元素的邊界。
例如:指定一圖層的 CSS 為:{width:100px; height:100px; border:#000000 1px solid;} IE:div 的寬度(包括邊框寬度)=100px,div的高度(包括邊框寬度)=100px;Firefox:div的寬度(包括邊框寬度)=102px,div的高度(包括邊框寬度)=102px;但若加上 XHTML 標準後,兩個瀏覽器就都為 102px 了!

7.
ul 在 Firefox 和 IE 下的不同呈現。
ul 在 Firefox 下有 padding 值,卻沒有 margin 值;而在 IE 下正好相反,ul 有個 margin 值,卻沒有 padding 值。在 Firefox 下,ul 的 list-style 默認是處於內容的外邊緣的。但可以利用 CSS 可將 list-style 置為內容的內邊緣。
適合兩個瀏覽器的 ul 設定為:padding:0; margin:0; list-style:inside; 或者 padding:0; margin:0; list-style:none。
詳細圖文說明請見:wowbox blog (網頁設計知識庫)

8.
IE 和 Firefox 對 CSS margin 與 padding 的解釋不一樣。最解單的方法是利用 CSS hacks,先 reset 各 selector 的 margin, padding。
* {margin:0; padding:0;}
關於 CSS hacks,原始來源翻譯轉載Yahoo YUI: Reset CSS

9.
FireFox不支援捲軸變色。

10.
在元素上設定背景色時,IE 是作用在 padding + content ,而 Firefox 則是作用在 border + padding + content 上。

若要使網頁在 IE 與 Firefox 下都能夠順利呈現,有兩個常用的方法:

1.
判斷瀏覽器類型。
var isIE=document.all?true:false;
若支援 document.all,變數 isIE=true,否則 isIE=false

2.
在不同瀏覽器下的 CSS 處理。
通常用 !important 來自動優先使用 CSS 語法(僅 Firefox 支援)
如:{border-width:0px!important;border-width:1px;}
在 Firefox 下這個元素是沒有邊框的,在 IE 下邊框寬度是 1px

對經常利用 CSS 來美化排版網頁的使用者來說,有一個輔助編輯的工具是必須的,在 IE 上有 Internet Explorer Developer Toolbar,而 Firefox 上有 Web Developer 這些 Plugin,但如果能一次支援這兩種瀏覽器的呈現,那就更棒了!因此最後,推薦一個能夠同時支援 IE 與 Firefox 的 CSS 編輯軟體:CSSVista。它可以讓設計者同時、即時預覽這兩個瀏覽器下的結果,此外,也有自動 CSS 語法的提示喔!


Sunday, September 23, 2007

Color Harmonization

日常生活中,我們對於環境的感知時常是透過顏色來傳達的,雖然顏色可能會因為心境變化、不同文化而給人不同的感覺,但不同顏色彼此交織形成的和諧感通常對人們來說是一致的。所謂的和諧顏色(harmonic colors)指的是,在特定顏色的組合下,使人類視覺感官產生美感上愉悅的狀態。

ACM SIGGRAPH 2006 上,有一篇以 computer science 的角度來分析顏色和諧性的論文:Color Harmonization。它將顏色以色環(color wheel)表示,並在 color wheel 上歸納定義了八種類型的和諧(harmonic template),如下圖所示,其中灰色區域即為形成和諧的關連顏色,在和諧顏色彼此間的角度不變下,旋轉色環可得的各種和諧顏色的組合:

同時,作者定義了一個能夠將影像在 HSV color space 上,考慮 hue 維度以及 color histogram 上的距離關係,mapping 至 harmonic templates 的方法,並應用至視覺設計的配色上,可將原本的影像作和諧化處理、指定部分區域和諧化、harmonize by example,像網頁配色、衣服配色、室內設計配色等,都能有不錯的效果。它舉了幾個結果:

看過這篇論文後,我也在網路上搜尋看是不是已經有其他相關的應用,找到了以下幾個根據和諧性來配色的網站:

Adobe Kuler:Adobe 做的,提供各種不同風格的和諧配色,同時提供使用者自行根據不同 harmonic template 來進行配合,並推薦一些受歡迎的搭配。

I Like Your Colors:給定一個網址,它能夠幫你分析該網頁所採用的配色,可以用它來觀察一些配色不錯的網站。

COLOURlovers:挺棒的色彩分享網站,可以看到目前顏色流行的趨勢,大家推薦哪些不錯的配色,有做 ranking,並對不同的組合做有趣的評論。同時提供不同檔案類型的 color palette 下載的服務。

Color Palette Generator:使用者可上傳圖片,它會幫你分析該圖片所採用的配色,很適合用來做以照片為主的網頁配色設計。

Color Schemer:提供一些配色的色表,並有線上色彩選擇的功能,不過跟上面幾個比起來算是比較陽春的。


Saturday, September 22, 2007

政大印象

隨著搬離政大宿舍與台大開學,待在政大的時間變得好少,只剩星期三旁聽 MK 的 Data Mining 會到政大了,但也因此懷念起再熟悉不過的政大校園 ...

第一次見到政大是四年前暑假的一個雨後午後,灰色穹蒼下,少去了都市中溼漉漉的瘴氣,政大給我的第一印象是個氤氳靉靆、人氣溫潤的小山城。這些與政大相處的日子中,它真的符合我的色調印象,我對灰濛的期待!如果要我用幾個字來描述我對它的好感:「風,令人慵懶;令雲絮填補樹隙,輕擁陽光的斜睨,沙沙成憨……雨,令人氣爽;令濕意鼓動枝間,合著淅瀝的節奏,潤澤穹蒼的更迭,潺潺成調……月,令人爛漫;令鵝黃窺覽幕後,夜的蘊藏,點照帷暗的竊喜,施施成呵……」

校園中,印象最深刻的是承載過自己最多腳步的環山道,日日夜夜、晴天雨天、上課假日,都會有我叩叩叩叩的跫音,在往返大仁樓與自強宿舍間綿延,這般如候鳥般踏實走過的腳步,為我在政大的日子留下足以形成回憶氛圍的思念。環山道上,除了許多不經意齊肩而過正妹與金髮碧眼的外國人,眼底所見、耳裡所聽的,在於感受光影灑落下與山間牛樟營造的輪廓,與因風而曳的葉落方向,和著清新的鳥囀腔調,因季節更迭而綠的油桐花,交織而成的鮮明印象畫。


Wednesday, September 19, 2007

Notes of jMusic (1) - Basic Structure

jMusic is a programming library written for musicians in the Java programming language. jMusic is designed to be used as a compositional medium, therefore it is primarily designed for musicians - not computer programmers. However, many people find jMusic a useful API for music software development, in particular for digital instrument making.

Score (Contains any number of Parts)
|
+---- Part (Contains any number of Phrases)
|
+---- Phrase (Contains any number of Notes.)
|
+---- Note (Holds information about a single musical event.)

Notes (jm.music.data.Note)
Contain information:

1. Pitch - the note's pitch
2. Dynamic - the loudness of the note
3. RhythmValue - the length of the note (e.g., Crotchet)
4. Pan - the notes position in the stereo (or more) spectrum.
5. Duration - the length of the note in milliseconds
6. Offset - an deviation from the 'normal' start time of the note

Notes with a pitch of the minimum integer are rests, those between 0 <> 127 are exactly the same as normal sounding notes numbered like the MIDI specification. Notes with a pitch specified as a double value, e.g., 440.0, are frequency values for the note pitch. In general, note pitch refers to the chromatic key number (as per MIDI) as an int and the note frequency refer to the value in hertz as a double value.

Phrases
Every Phrase objects contains a list of notes. The list that does all these things is java.util.Vector.

Parts
Part is a class that surprisingly enough holds the notes (in phrases) to be played by an instrument. A part contains a vector that contains lots of phrases (sound familiar). A part also has a title ("Violin 1" for example), a channel, and an instrument.

Scores
The Score class is used to hold score data. Score data includes is primarily made up of a vector of Part objects. Commonly score data is algorithmically generated or read from a standard MIDI file, but can also be read and saved to file using Java's object serialization. In this way a Score's data can be saved in a more native context. To find out how to read from and write to standard MIDI files or to use object serializationcheck out the jm.util.Read and jm.util.Write classes.

// give this class access to the jMusic classes
import jm.JMC;
import jm.music.data.*;
import jm.util.*;

/**
* This is the simplest jMusic program of all.
* The eqivalent to a programming language's 'Hello World'
*/

public final class HelloWorld implements JMC {
public static void main(String[] args){

//create a middle C minim (half note)
Note n = new Note(C4, MINIM);

//create a phrase
Phrase phr = new Phrase();

//put the note inside the phrase
phr.addNote(n);

//pack the phrase into a part
Part p = new Part();
p.addPhrase(phr);

//pack the part into a score titled 'Bing'
Score s = new Score("HelloWorld");
s.addPart(p);

//write the score as a MIDI file to disk
Write.midi(s, "HelloWorld.mid");
}
}


Saturday, September 15, 2007

一、

時間壓出了揭示秋天的楓光
夾在,一頁氣象的號角中
郁筑,忍不住
痕出了皺紋

拉開窗帘
夜後的季節,卻依舊
酣穩穩,溫馴著
偎入梁夢的懷中

二、

夜,夜,夜,夜
踏著,反覆迴繞的足音
消磨,在,孤獨不眠者的時間中
沉潛,在,謐靜的夢之溝渠裡
在逐漸清晰的踱步後
厚了秋的濃度


Friday, September 14, 2007

「老」的象徵

再過幾個禮拜,我就要邁入24歲了,說老還不算老,但「年輕」這個詞,恐怕真的與我漸行漸遠了。對我而言,心態上,「年輕」似乎只活在高中,那段躺在一中本部草地上對天呼喊、仰望星星的卡奇色日子。難道是重考大學的洗禮嗎?忖度那一年的時光,除了書本上字字句句印象的加深,似乎在思想的韌性上也有所提醐灌頂。Anyway,縱使開朗,在看待事物或做任何決策時,我變得有所顧忌而保守,容易心生一些以謹慎為出發點的理由來天人交戰,以致難以放手一搏。這同時也反映在「玩」,時常找不到驅使我做一些瘋狂遊憩的動力,寧願安靜地看本書、寫篇文章,或者獨自慢跑在操場上,躺在床上發呆也好。

我知道,取而代之的是「簡單」、「輕」、「慢」、與「淡」,就像印度詩人泰戈爾(Tagore)在散文詩《螢火蟲》(Fireflies, 1926)中 "I leave no trace of wings in the air, but I am glad I have had my flight." 的意境,從平凡無奇無所爭的生活步調中,嗅出盈溢其中喜怒哀樂、酸甜苦辣的人生饗宴。


Thursday, September 13, 2007

Eight Properties of Social Network (5~8)

5. Mixing Patterns
When we explored the networks to the details, one question was arisen: which nodes pair up with others? Recall in most networks, there exists a some different types of nodes, the probability of connection between nodes just have tight relation with the nodes' type. Take Internet as an example, the structure of the network reflects the existence of three broad categories of nodes: high-level connectivity providers who run the Internet backbone and trunk lines, consumers who are end users of Internet service, and ISPs who join the two. Again there are many links between end users and ISPs, while few between ISPs and other ISPs, or between backbone operators and end users.

In terms of social network, this kind of selective linking is called assortative mixing, or homophily. A typical example of assortative mixing in social networks is mixing by race. The following table can illustrate it, which is the results from study of 1958 couples in the city of San Francisco, California. We can observe that people prefer to choose their spouses from their own race. More examples can be raised, such as mixing by age, mixing by incoming, and mixing by culture. Hence, it could say that the association would be created preferentially from those with homogeneous characters.


6. Degree correlations
In addition to that the links could be connected depend on the types of nodes, the degree is also highly correlated with the mixing. Does high-degree nodes in a network often associate with other high-degree nodes? or to low-degree ones? Needless to say, assortative mixing by degree plays a important roles networks, especially for the consideration of graph topology. Degree correlation can give rise to some interesting network structure effects.

Newman investigated assortative mixing by degree by calculating the correlation coefficient of the degrees of nodes at each end of links, as shown the following tables. It could be observed that for so-called social network, it is positive for assortatively mixed network by degree, while for information networks, technological networks, and biological networks, it appears to be disassortative. However, it is not clear to explain the result.


7. Community Structure
It is widely observed that most social network show the property of community structure, which means that groups of nodes that have a high density of links within them, with a lower density of links between groups. It could be used to explain the phenomenon that people usually cluster by their interest, education, age, and so on. What follows illustrates the community structure by visualization of two examples: the first is the friendship network of children in a US school taken from a study by Moody, and the second is the science citation network taken from Eigenfactor.org. It is very obvious to see the effect of community.



8. Centrality
a) Degree centrality: nodes with high degree.
b) Closeness centrality: nodes that have low distance to all other nodes.
c) Betweenness centrality: nodes that occur on more shortest-paths.
It can be illustrated via the following picture.



Eight Properties of Social Network (1~4)

這幾天 survey 關於 social network 相關研究後,從 M. E. J. Newman 以及 Christos Faloutsos 的論文中歸納了以下八項 social network 或者說是 complex system 的特性(我用英文寫,感覺比較有學問 XD):

Recently, during my survey for social network and complex system from papers of M. E. J. Newman, I think it could be briefly summed up to eight properties, as follows:

1. Network diameter
The diameter of a network is the length (edges) of the longest path between any two nodes. Generally, the diameter is small, like 6 of small-world phenomenon, and it is independent of network size. The small-world effect imply the dynamics of processes taking place on networks. e.g. fast spread of information for the network, like rumor. This effect also underlies some well-known parlor games, particularly the calculation of Erdős number and Bacon Number.

2. Network Transitivity or Clustering
The concept was derived from the behavior of random graph. The most comprehensible instance is that the friend of your friend is likely to be your friend. In terms of graph topology, transitivity means the presence of a heightened number of triangles in the network - sets of three nodes each of which is connected to each of the others. It can be measured through the definition of clustering coefficient C (with an example):


3. Degree distribution
The degree of a node in a network is the number of links connected to that node. We can define a probability pk to be the fraction of nodes in the network that have degree k. Meanwhile, the pk could be considered as an uniform probability for choosing nodes with degree k at random. Plot pk (vertical axis) with degree k (horizontal axis) for some networks can form a histogram of degree distribution of nodes, as follows.

It is observed that the degrees of nodes are highly right-skewed. In other words, the distribution has a long right tail, or heavy-tailed distribution, it might be the well-known long tail effect. Alternatively, this distribution can be plotted in a logarithmic method, as follows. Marvellously, it is nearly conformed with Power law, which is the primary property of scale-free network. In contrast to the Poisson distribution of random graph (Erdős-Rényi model).


4. Network resilience
The resilience of network means the removal of its nodes, which is related to the concept of degree distributions. The function and structure of a network usually rely on its connectivity. Once some nodes are removed, the length of paths could be increase, even the network becomes disconnected. However, there are a different ways to remove the nodes. One way to remove the nodes in a network is to random removal. This approach wouldn't affect the distances between nodes almost since most nodes in a network have low degree and therefore lie on few paths between others. The other way to remove nodes from networks is targeted at high-degree nodes. Needless to say, it will have tremendous effects on the structure of a network. And the distance would increase acutely with the fraction of nodes removed. The following picture can explan it! (Note blue for random removal and red for high-degree removal.)



Christos Faloutsos

接下來介紹的這一位教授 Christos Faloutsos 算很久以前就知道了,不過一直都沒有詳細地去了解他的研究,只知道他在 multimedia 相關會議中發表過許多論文,直到最近在看一篇有關 social network mining 論文: Graph Mining: Laws, Generators, and Algorithms, ACM Comupting Surveys (CSUR), 2006,驚訝地發現他是其中一位作者...

Christos FaloutsosCarnegie Mellon University Dept. of Computer Science 的教授,研究興趣主攻 data mining,尤其是 graph mining,可以說是 graph mining 的大師,應用在 Knowledge Discovery, Multimedia mining, Bioinformatcis, Social Network Analysis 等等。我就拜讀過他和他的博士班學生 Jia Yu (Tim) Pan 在 ACM SIGKDD 2004 年發表的論文: Automatic Multimedia Cross-modal Correlation Discovery,以及幾篇由這篇所延伸應用的論文,他們提出一種新的 graph - Mixed Media graph, MMG,並利用 random walk with restart 的方式探勘 multi-modal correlations。

值得一提的是,他是 ACM SIGKDD, SIGMOD conference, IEEE ICDM, PAKDD 的"非常"常客,看他今年 (2007) 竟然一次上了四篇 SIGKDD,實在嚇人(註:ACM SIGKDD 和 ACM SIGMOD 是 data mining 與 database management 領域中最頂尖的會議),此外,他也有好幾篇論文投上 ACM Multimedia,並在今年 ACM SIGGRAPH 2007 上受邀 Tutorials(註:ACM Multimedia 是多媒體領域中最頂尖的會議,ACM SIGGRAPH 是 graphics 電腦圖學與互動式技術最最最頂級的會議!),同時也是 SIGKDD, SIGMOD, MM 等。我個人覺得,未來幾年內,他應該很有機會拿到 ACM 或 IEEE Fellow。



M. E. J. Newman

我是在 NCCU Summer School on Computational Social Sciences 2007 上準教授 Martin Rosvall 的 Lecture 中得知這號人物的。這幾天拜讀了他的代表著作之一: The structure and function of complex networks,之後到 google 上搜尋他,才知道這個人不簡單!在複雜網路的研究領域中頗具貢獻。M. E. J. Newman 的網頁上是寫他叫做 Mark Newman,我也不知道為什麼許多論文上他都被稱為 "M. E. J. Newman" ...

Newman 是 University of Michigan 物理系的教授,同時是 University of Michigan 複雜系統研究中心(Center for Study of Complex System)的主要成員之一,這個研究中心是由學校中許多領域的教授所組成,目的在於從 nonlinear, dynamical, adaptive 的角度切入研究 complex system。更值得一提的是,Newman 竟然也是 Santa Fe Institute 的成員之一,可以他對於 complex system 具有相當程度的研究!

Newman 對複雜網路的研究主要著重於分析 network 的結構與功能,尤其針對 social network 與 information network,研究方式藉由結合經驗分析法(empirical analysis)與電腦模擬(computer simulation)。以下為他的代表著作 (都是跟該領域中其他大師級人物的coauthorship @@):



Tuesday, September 11, 2007

Networks in The Real World

Complex network 研究之所以被發掘而且迅速地廣為被研究,最重要的時間點在 1998 年,Watts D. J. and Strogatz S. H. 在 Nature 雜誌上發表一篇名為 "Collective dynamics of 'small-world' networks" (Nature 393, 440-442),該篇論文著重於分析複雜網路的特性,並嘗試將它以數學模型來解釋。

2003 年,Mark Newman 進一步將真實世界的 Complex network 歸納為四大類:
(M. E. J. Newman, The structure and function of complex networks, SIAM Review 2003)
  1. Social Network
  2. Information Network
  3. Technological Network
  4. Biological Network
[Social Network]
以人,或者由人所組成團體,為基本單位,藉由特定基本單位間各種互動關係建立彼此的連結,所形成的網路,稱之。典型的幾個例子:film actors, co-authorship, sexual contacts, email messages, blogosphere。Social Network 最為著名的體現是 Stanley Milgramsmall-world experiments,得出世界上任何兩個人之間,至多存在五個人,便可建立關連,即"六度分離" (Six degree of separation)。在 Stanley Milgram 的實驗後,科學家發現傳統 social network analysis 的 sample size 都很小,加上資料來源可能受到人為主觀意識的影響,鑒於此,又時逢 WWW 迅速發展,因此資料來源轉為 affiliation network,也就是透過眾人的力量所組織成的 knowledge base。舉兩個social network的例子來說明:

Science coauthorship (Node: author; Link: write paper together)



Blogosphere (Node: blog (color means host); Link: (a-)reciprocal link (thickness)



[Information Network]
Also called "Knowledge Network",典型的幾個例子為:citation network, WWW, word co-occurrence, preference network (bipartite graph)

World Wide Web (Node: webpage; Link: hyperlink)



[Technological Network]
Man-made networks designed for distribution of some commodities or resources. 典型的幾個例子為:Internet, power grid, train routes, P2P network, electronic circuits

Power grid (Node: generator, substations; Link: high-voltage power transmission lines [Note: Line thickness and color indicate the voltage level])



Internet (Node: computer, router; Link: physical lines)



[Biological Network]
Biological System,典型的幾個例子為:metabolic network, protein interactions, food web, neural network

Food web (Node: trophic species; Link: trophic interactions)



metabolic network, protein interactions



Friday, September 07, 2007

Santa Fe Institute and Complex System

Santa Fe Institute,聖塔菲研究院,位於美國的新墨西哥州,在 Los Alamos National Laboratory 的附近。許多物理、生物、資訊、社會、經濟等不同領域的學者,都到這邊對複雜系統(Complex System)做跨領域的研究,算是世界上是關於研究 Complex System,最頂尖的學術機構。

第一次知道這個機構是在我未來指導教授 Shou-de Lin 的信中:「對聖塔菲學院的神往,不只是被那群科學家一種執著於真理的赤子之心所感動,而更是藉此知道自己對於跟「人」與相關的「科學問題」遠大於對於電流電路怎麼跑來得執著。」可見老師對於 Santa Fe Intitute 時的興奮、嚮往與看重~

網站上,有一個對 Santa Fe Institute 課程基本介紹小短片,其中訪問了幾位相關領域中大師級的教授,如 Jon KleinbergDuncan J. WattsSteven H. Strogatz ...

Complex System 基本的組成是許多看似分散、毫無關連的的個體。舉幾個簡單的例子:

  1. 整個社會與經濟的運作是由人類所共同創造出來的高度複雜的行為。

  2. 大腦基本神經元的互動組成了人類高度複雜的思考。又如人類的基因。

  3. 人際網路(Social Network)正是人與人之間各式互動與不同的關係所形成的。

許多看似複雜的系統,其實我們能隱約觀察出其中簡單的秩序,但若要以人類的認知直接去理解到底之中存在奧秘,實在很難,是否它會有具有像過去偉大科學家 Newton 或 Einstein 所提出的簡單卻又 powerful、general 的規則呢?更甚者,這個複雜系統本身具備演化、記憶、回饋等 time-domain 上的動態特性。

一言以蔽之,就是想在複雜(Complexity)中,以各個領域的知識與方法,找出簡單(Simplicity),這不正是自從有系統化研究以來,科學家們所一直致力的目標嗎?



Sunday, September 02, 2007

Social Network Relation and Application

首次接觸到Social Network所帶來的觀念時,非常震驚。個體與個體之間的連結,乃至於群體與群體之間的相互影響,以及實際實驗的結果,都是令人震驚的。過去的研究把網路當作是一種純然的結構,其特性是靜止固定的,但是這些假設,與真實的情況相差甚遠。因為網路本身會隨著時間而變化,會被組成的份子的行動或決定所影響,而有所改變,在這個連結的時代裡,網路是一種持續演化,自我型塑的整合性系統。每個人都有一個交際圈,網路鄰居,而圈內的每一份子又都有各自的交際夥伴,如此共同形成全球性的連動模式。世界可以被設想成一個巨大的社會交際網路,但從某個意義而言,它又非常的小,因為網路中的任何一個人,都可以用幾個步驟就串聯起來,一般被稱為小世界的問題。

假設某人只認識一百個朋友,而每個朋友各自認識一百個朋友,那麼在一度分離的範圍內,就可以連結一百個人,在二度分離的範圍內,則連結一萬個人,三度分離時,可以連結一百萬人,四度分離時,接近一億人,五度分離時,就差不多有九十億人。換句話說,如果世界上每個人都只認識一百個人,在六個步驟內,就可以與全地球的人類群體搭上線,所以世界真看來真的很小。然而真實的世界中,有群聚性的影響,大多數人的朋友之間往往也是朋友,但卻又在六度分離的範圍之內,這真叫人匪夷所思。

社會網路的關係無論是人際關係、疾病傳播、文化時尚,等等。都可以應用來分析及解釋。有一種特殊概念叫做「微弱連結」,有效的社會協調,並不是由緊密交織的堅強連結所產生的,反倒是因於偶發性的微弱連結,有時十分弔詭的,最有用的人通常不是最親近的朋友,因為好朋友所認識的人跟自己大同小異,獲得的資訊也差不了多少,他們很少能幫助你跳躍到新的環境,反倒是偶然相遇的泛泛之交,常常能夠發揮功效,因為他們會提供一些你原本無法取得的資訊。再者,微弱連結的概念不僅可以使用於個體的層次,同樣也適用於團體之間的分析,雖然,聯結本身是由個體所創造出來的,但其影響力不僅僅及於擁有連結的個體,還會影響到個體隸屬之群組的地位與表現。

以傳統的觀點,純粹以結構性來看待網路,會誤導對這個世界的了解,那就是關於中心性的問題,何者是中心,中心是如何產生的。研究顯示,無論多麼龐大複雜的網路,都有一個小部分的成員,也許是深具影響力的參與者,也許是資訊的流通者,也許是重要資源的供應者,合起來扮演功能主導的角色,為其他成員所依賴的運作中心,這些關鍵人物或許不是非常起眼,有時候用一般的權勢地位來衡量,也顯得不出他們的重要。但是他們總在那裡發揮出功能,一旦被找出來,就找到了中心。比如:一個企業中最具凝聚力的次團體,竟然是癮君子。因為他們每天總有好幾回在外頭集體抽煙;最關鍵的資訊仲介,其實不是老闆,而是老闆的助理。在這些例子中,網路中心個體,都不足以解釋現象的發生,因為「中心」其實是事件本生衍生出來的結果而已。在一場音樂會中,先響起幾個紛亂的掌聲,突然間所有人都以和諧的方式一起鼓掌。從經濟學到生物學上的很多系統中,事件的發生不出於一個預先存在的中心,而是許多平等互動所產生的結果。中心並不會是一定的,隨著中心的變化,會影響整個網路的連結。

一群沒有中央權威控管的同夥互動,是如何轉變成有凝聚力的整體行動。在此,網路動態學就顯的重要,動態指的是網路本身的結構發展,網路連結的形成與斷裂,例如,一段時間後,我們會結交新的朋友,也會與某些老朋友失去聯繫。於是,個人的網路出現的變化,而我們所屬的社會網路的整體也將有所轉變,傳統的網路的靜態結構,或許可以被視為演化進程中的一個瞬間畫面,然而就網路動態學的觀點,只有從衍生過程成的本質出發,才能適切的了解現存的結構。
在真實世界中,社會性的角色,從革命家到企業執行長,總是不斷的在做決定,不僅要選擇如何回應眼前所發生的事情,也要選擇跟怎樣的人合縱連橫。如果你不喜歡某個朋友的行為模式,要不你是著去改變他,要不就選擇和其他朋友在一起,每一個情節的發展,不僅會改變網路的結構,也會讓網路上的活動型態產生變化,並且,每一種抉擇,亦即每一種動態,都將促成新的脈絡,主導接續決定的發展。

研究“六度分離”——或者稱作“小世界現象”——的作用不僅僅是讓人們大吃一驚,或者為劇作家提供創作的素材(還真的有那麼一部同名電影)。“(小世界現象)的一些可能的應用是設計點對點的網路和資料庫。基本上,(研究)人們如何找到對方可以幫助設計任何需要進行搜索的大型網路,”論文的另一作者杜德斯(Peter Dodds)在一封電子郵件裏這樣解釋。它不僅僅可以用於改進移動電話網絡或者網際網路的交通狀況,科學家還能借此更好地瞭解諸如傳染病或者社會謠言的傳播狀況。

目前,科學家還不知道為什麼是“六度分離”,而不是“六十度分離”或者“一百度分離”。“據我所知還沒有什麼理論原因說明為什麼數字是六,”穆罕穆德說。然而,“人們能夠用短短的幾步找到世界另一邊的目標,這一事實令人驚訝。”他們的研究目的之一就是了解人們如何使用他們的社會關係網路完成類似於傳遞資訊這樣的任務。
然而,完全理解這個小世界的任務還遠遠沒有終結——儘管瓦茨等人的實驗第一次在全世界範圍內驗證“六度分離”的假說。問題之一在於,並非所有人都使用電子郵件,那麼線民的“六度分離”能夠代表整個世界嗎?

“我們知道採用電子郵件(進行實驗)會使結果產生偏差,”穆罕默德承認說,“然而根據最近的一項調查,世界上有超過六億人上網,因此(實驗的)樣本空間仍然非常大。……我們知道電子郵件的局限性,但是除非我們能夠調查和詢問世界上的每一個人,我們認為電子郵件仍然是目前最好的手段。”

另外,相對于六萬多名參與者,三百八十四條“關係鏈”顯得實在是太少了。瓦茨的研究組目前正在組織第二期實驗,允許志願者向親友發出多封郵件。這樣或許能提高實驗的成功率。
當“六度分離”假說被提出的時候,網際網路的前身才剛剛誕生,米爾葛籣可能沒有想過有朝一日網際網路能夠被用於驗證他的理論。不論“六度分離”的確切數字到底是多少,這個世界看上去確實很小,並且——“既然一些人在網上見面,這確實已經讓世界變得更小”,杜德斯說。
在米爾葛籣的實驗之後,有人使用了其他的替代方法檢驗“六度分離”的假說。其中最著名的一個是所謂“凱文.培根遊戲”。這個遊戲的主角是美國電影演員培根(Kevin Bacon)。遊戲的目的是把培根和另外任意一個演員聯繫起來。借助這個遊戲進行研究有一個很大的優勢,那就是人們擁有非常完整的電影演職員表。佛吉尼亞大學電腦系的科學家花了一番力氣建立起了這樣一個電影演員的資料庫,放在網上供人們隨意查詢。例如,葛優在電影《大腕》裏與薩瑟蘭(Donald Sutherland)合作,而後者於1991年與培根演出了《刺殺甘迺迪》(JFK)。這樣,葛優就與培根建立了一個距離相當短的聯繫。如果你樂意,還可以找出葛優與搖滾歌星“貓王”艾維斯,或者“終結者”史瓦辛格的聯繫。事實上,這個資料庫表明電影界確實是一個小世界。通常只須通過幾個中間環節,就可以把任意兩個演員連接在一起。

另一個類似的驗證實驗則利用了數學家愛多士(Paul Erdoes)。愛多士是一位高產的匈牙利猶太裔數學家,一生與別人合作撰寫了五百篇以上的數學論文。如果把一篇論文的共同作者視作一種聯繫,那麼某位數學家離愛多士有多遠呢?奧克蘭大學的格羅斯曼(Jerry Grossman)建立了一個《數學評論》雜誌的作者資料庫,剔除那些“孤立”的數學家(沒有共同作者),結果發現其中任一位數學家與愛多士之間平均只隔了四人。

然而,儘管這些實驗看上去非常精巧而且很容易檢驗,它們有一個最大的缺點,那就是範圍太小,同屬於“小圈子”。電影界或者數學界的“小世界現象”,不能直接推廣到整個真實世界。這就是瓦茨進行大規模實驗的原因之一。

每個人都熟悉所謂“小世界現象”:當你遇見一個陌生人,交談不久之後,我們往往會驚奇地發現:“原來我們有共同的朋友!”或者說,僅通過幾個熟識的人,我們就早已經相互聯繫在一起了。鄧肯.瓦茨將這種有趣的現象——俗稱“六度分離”作為研究更一般現象的引子即證明瞭:在某種特定的條件下,小世界現象會出現在任何一種類型的網路之中。

能夠作為這一研究的素材的網路無所不在:大腦是一個神經網路;社會上的組織是人際網路;全球的經濟是國民經濟組成的網路,國民經濟又是市場組成的網路,而市場則是相互作用的生產者和消費者組成的網路。食物鏈、生態系統以及網際網路也都表現出網路特徵。此外,解決某一問題的策略,一次談話中的主題,甚至一種語言中的辭彙都能夠形成某種意義上的網路。作者斷言,這些網路中的很多都將歸為“小世界網路”。

這類網路是如何作用的呢?簡單地說,是局部行為導致了全局性的結果,而局部動態特性和全局動態特性之間的關係,則主要依賴於網路的結構。瓦茨利用多種簡單的模型闡明瞭這一關係的微妙之處,這些模型包括:人群中傳染病的傳播;博弈論中合作的演化;元胞自動機的計算能力以及耦合相位振子的同步等等。

瓦茨將這種新穎的研究方法應用於很多與網路連通性以及複雜系統的一般行為有關的問題。例如,疾病(或謠言)是如何通過社會網路傳播的?在大規模的團體中,合作是如何演化的?在巨大的電力網或者金融系統中,故障或震盪是如何傳播的?對一個組織或者一個通訊網絡而言,什麼樣的體系結構最為高效?這項使人入迷的研究將對很多截然不同的領域產生深遠的影響,這些領域包括物理學、數學,以至社會學、經濟學和生物學。

對於微軟的使用者,不幸的是,有那麼多的電腦是使用Outlook,而其中最大的連結群體,幾乎可以確定是被滲透的。事實上,如果不是這樣,我們就不會看到發生於全球的梅莉莎病毒。還有最初發生的愛情小籤和安娜.寇努庫娃病毒。全盤軟體的相容性,的確為個人使用者帶來相當大的便利,但是一個有容易受傷害的體質系統,當每個人都使用相同的軟體時,自然也帶著相同的弱點。而每一種軟體都有其弱點,尤其像微軟,這種大型而且複雜的操作系統。就某個方面而言,梅莉莎這類病毒唯一叫人驚訝的是,他們並不會經常發生。而且,一但他們發生的頻率變高──也就是微軟的軟體持續保持易受傷害性──則將會產生大型的崩潰,全球的使用個人也無法承受電腦時常當機,而開始尋找替代品。

微軟公司應採取怎樣的措施?一種簡單的方法為,儘量讓他們的產品安靜無聲,以避免任何蟲狀病毒的侵襲,而且一旦有任何狀況發生,則必須趕快提供解毒軟體。上述所有的措施,都有助於降低發生機率,故可縮小甚至消滅滲透群體。

從世俗對軟體的是角來看──通常強調其相容性和經濟層面──區隔單一的生產線,聽起來像是個瘋狂的想法。但就長遠的角度而言,增加不等同的產品,無論對任何病毒,都能降低易受入侵的電腦數,而整個系統相對上就強壯許多。並不是說,這樣一來,微軟的產品受到病毒入侵時,會比較不易受傷,但至少和其他品牌相比,就不至於成為最易受傷害的。很諷刺的是,對他們復仇心旺盛的評斷部門而言,非一貫的生產線似乎是微軟近來企圖避免的,有一天,微軟或許終能看清,它就是自己最糟糕的敵人。

最後,網路科學已經告訴我們,距離是虛幻的,在世界另一端的人,就算與你沒有什麼共通點,也能經由網路中短暫的鏈結彼此連結──只需六度的連結──這種天涯若比鄰的相貌吸引著一代又一代的人們。其原因,源自於社會連結能夠長距離延伸的存在,以及僅需要少數聯結就能對全世界連結產生重大衝擊的事實。在於社會認同多維度面的本質之中──我們傾向和自己類似的人在一起,但在相同之中又有多重與獨立的風格,而且因為我們不知很清楚的知道誰是朋友,也很了解他們是什麼樣的人,所以縱使是很大型的網路,只透過少許的連結也能悠遊其中。