新浪财经讯 9月12日下午消息，2012年夏季达沃斯论坛于9月11日-13日在天津举办，主题为“塑造未来经济”。以下为网络研究中心主任、教授阿尔伯特-拉兹洛-巴拉巴斯(Albert Laszlo Barabasi)在分论坛“掌控复杂局面”的发言实录。

　　主持人国谷裕子：大家下午好，这一节我们讲的是掌控复杂局面，这个主题本身对我来说就很有压力，“复杂性”这个词人们可能会说我们总是生活在一个复杂的世界，每件实行都很复杂，有什么新鲜的呢？

　　我们今天请到了知名的嘉宾，我首先要介绍这些嘉宾：

　　Albert Laszlo Barabasi教授，他是网络研究中心主任，他是网络科学的专家。

　　Brian A.Gallagher，全球联合之路总裁兼首席执行官，他是一个私营的非政府组织。在这个品牌下有许多非政府组织。

　　Ernesto Zedillo Ponce de Leon，他是耶鲁大学全球化研究中心主任，他曾是墨西哥总统。

　　Angel Cabrera是乔治梅森大学校长，他是全球化这本书的作者，同时也是认知科学方面的专家。

　　这就是我们的各位来宾，研究表明绝大多数的CEO都觉得自己并没有能力去处理越来越激烈的复杂性，今天，集体性，以及互相依存性都在不断提高，因此就使他们更为脆弱，更复杂，不确定性更大。而不断提升的复杂性带来了一种更为强大的，但是不可预见性更将的互相依存性，但是我们是否知道这意味着什么？

　　复杂性大家可能对此有很多不同的想法，所以，我们先建立这么一个平台让大家都来理解一下今天所面临的复杂性的本质。首先问Albert Laszlo Barabasi教授给我们讲今天面临的复杂性到底意味着什么？

　　Albert Laszlo Barabasi：我觉得你给我的任务很重，首先复杂性是一个大词，它有很多不同的意思，它取决于受众，不同的人对此会有完全不同的解释。我们需要区分复杂性的两个英文词，有些东西本身复杂程度很高，像一些技术，但是它并不是具有复杂性的东西，而在很复杂的系统中你往往并不知道自己采取行动所产生的结果是什么，即便如此并不意味着这些元素是随机的，我们今天进行讨论的原因就是大家都认识到复杂性的应对非常重要。同时，也认识到大数据，以及了解复杂性科学，以及网络科学给我们带来了应对复杂性的工具。所以，复杂性正在从一个比喻向一门学科发展，也许这是一个可以去预测，甚至在未来能够被控制的。

　　国谷裕子：我想对于领导人来说面对复杂性是很困难的，我们常常讲到蝴蝶效应，领袖、领导人做的一个小小的行动可能都会在很远的地方产生巨大的影响，能给我们举个例子吗？

　　Albert Laszlo Barabasi：的确，这也是复杂的本质之一，你并不知道自己的行为结果是什么，一个具体例子就是你提到的蝴蝶效应，在定量复杂性，我们并不认为蝴蝶效应复杂系统的一个表征，而是一个多线性系统的结果。在这样的一些系统中，我们并不能对行为的结果进行全面的预测。

　　国谷裕子：就像你刚才说的，你看到同样事情的时候，你可能有不同的观点，我觉得这就是复杂世界给我们带来的挑战，如何能更好地管理？Albert Laszlo Barabasi，你想讲讲吗？

　　Albert Laszlo Barabasi：我觉得很好，掌控复杂局面是很难的，甚至这是一种挑战。实际上我们必须认识到这种复杂的局面，实际上它这里面也有很多的因素，也有互相的互动，关键一点，我们能够做什么。

　　就像我们前面讲过和讨论过的，其中的一个就是到一定程度我们可以掌控复杂局面，我们必须要制定相关的规则，而且我们让它化繁为简，关键我们的重心是什么，我们首先要确定我们这样的局面是怎么样的，怎么样去管理，我们希望能够里看一看哪些我们是不能改变的，我们有哪些变量是可以改变，哪些是不能改变的，比如可以说像这种关联性增强的出现，的确对于我们来讲，比如像一些社会的忙碌是非常复杂的，你作为一个工程师，希望掌控这样复杂的局面，包括很多社会的网络，非常复杂，但是里面有很多的共性。所以，一旦我们理解了这样的共性，我们就可以来告诉我们这是固定的，但是我们这里面还有一些东西是可以进行掌控和改变的，这就是我们要说的掌控或者管理的开始。这样我们可以把系统改变。

　　国谷裕子：你怎么确定哪些可以改变，哪些不可以改变？

　　Albert Laszlo Barabasi：这里面有一个规则，关键底线就是信息，比如大信息或者我们处于一种数码的世界里，最后一点来讲，实际上如果你要说没有任何信息做出预测，我觉得实际上是胡扯，并不一定是科学家，实际上我们需要相关的信息。

　　讲了这么多，讲到相关的科学工具让我们看到相关的系统，看到下面底层的结构，让我们能够来看清楚事情的本质。

　　刚才让我讲几张幻灯片，幻灯片只是给大家举个例子，我觉得应该不断的进行更新，让大家看到一个组织清楚的结构，这个组织是一个匈牙利的组织，大家可以看到实际上员工是处于什么位置，我们为什么有相关的信息和数据呢？这实际上是遇到一个非常大的交流的问题，这些领导对他们未来的决策并不是非常理解，而且这种决策并不能得到良好的执行或者他们出现相反政策的效果。所以，他们也找到了网络的科技，网络的理论，希望能够解决这样的问题。

　　我们首先来看一看谁跟谁希望沟通，你从哪儿获得公司的新闻或者消息，你从哪儿获得这种数据，我们有一个员工的列表，然后放到网络当中，这个网络实际上告诉我信息的流向是怎么样的，而且我们看到整个系统的流向是怎么样的，包括信息的交流。我们想要强调的就是信息的收集，并不是关于他们自己的，他们并不是自己的和谐。

　　大家自然会问这些个体都是谁，这些都是哪些重要的人呢？我们为了看清楚我们建立一个树状图，我们可以看到红色点是CEO和高层，大家并不一定能够真的看到，还有是下面一层，实际上是蓝色点，是中层管理，我们看到下一层是这些绿点，这些绿点就是普通的员工，关键就是看看他们是谁，因为他们有很大的影响力。

　　我们可以看到公司本身不管你处于什么位置，这是两个层次之间的交流，我们可以看到也就是公司内部负责安全和健康的，他是信息的中心，因为它可以自上至下与每个人进行交流，来进行沟通。所以，他实际上是所有信息的来源。实际上并不是从上至下，从下至上，他是以这个人为中心的，问题是怎么去做，也就是要做出一个诊断，里看一看出现了什么样的问题，并不是简单的开除他或解雇他，实际上我们刚才也讲到过，这是高层的问题，当然，需要填补这样一个空缺。我们同时也看到需要有人来跟他交流。

　　现在我们知道这些个人是哪些，而且他们是写信息的来源，因为在这个公司里他们有很大的影响力。所以，我们必须要里看一看让这些领导人他们手中有足够的能力做出问题的诊断，我们可以看到本身系统非常复杂，而且也看一看有哪些信息来源，在过去的几年当中，人们可能进入这个网络，也可能离开这个网络，所以，这里面有很多预测的东西。

　　Albert Laszlo Barabasi：我们还需要强调的就是我们不仅在组织中可以这样去做，我们觉得描绘图谱也是非常重要的一项能够。比如乔治·梅森大学觉得学习的网络在理解人生方面重要的作用，你可以使用一些我们开发出来的工具进行图谱的描绘。

　　人总是有以自我为中心的趋向，我们总觉得自己是在网络的核心，可是我们其实需要去了解其他的主体他们眼中的世界是什么样的。

　　你看到自己的竞争对手可以知道自己在行业中处于什么位置。通过这样图谱的描绘你可以更加客观的了解自己的实力，你需要有精力，资源做到这一点。我想这也是一个很重要的工具。

　　Albert Laszlo Barabasi：我想他提到了一个非常好的问题，我觉得复杂性的理论也在面临转变，也因为你们提到的这个原因，我们有一些简单的模型，但是行为又是很复杂的。

　　所以，很难在一个大型的复杂系统中很好的去解读单个的行为。大数据改变了什么呢？我们不再完全依赖于模型，而是更多的依赖于对于实时系统的监控和分析，我们可以获得系统所带来的数据，然后试图能够有一个实时的按空间分布的对于问题的全局的认识，我觉得这是技术使我们能够实现的一个根本的转变。

　　Albert Laszlo Barabasi：的确很有意思的讨论，的确领导力的质量往往只关注于这些观点，这是我们遇到的挑战，也就是我们坚信我们实际上没有更好的工具，如果我们要想改变这样一个世界，我们往往需要做一些注解，但是我们没有足够的工具来做。

　　所以，关键的问题，我们能不能下一个层次，我觉得这就是我们需要问到的问题。比如大数据，比如我们能不能找到最好的工具，我们如何能找到最好的适用于组织的结构？