过去十年来，现代社会中复杂的“连通性”向公众展现出与日俱增的魅力。这种连通性体现在许多方面: 互联网与万维网的快速成长、全球通信的便捷，以及新闻与信息（及传染病与金融危机）在全世界传播的惊人速度与强度。这些现象涉及网络、动机和人们的聚合行为，它们基于人们之间的联系，使得每人的决定可能对他人产生微妙的后果。

受当今世界这些发展的启发，在理解高度互连系统如何运行的努力中，多个学科显现出一种相互靠拢的趋势。虽然每个学科有独到的技术与视野，但相关的研究工作显示出各种风格的融合，令人着迷。从计算机科学与应用数学，我们有理论框架来推理系统中复杂性（常常意外）的产生；从经济学，我们知道人们的行为受动机以及对他人行为预期的影响；从社会学与社会科学，我们能够鉴赏从人群的互动中形成的特征结构。这些概念的综合预示着一个新的研究领域的出现，关注复杂的社会、经济与技术系统中发生的现象。

本书源于我们在康奈尔大学开设的一门课程，旨在面向多学科的学生群体，介绍这个主题及其背后的思想，属于入门层次。中心概念是基本的，并且不难理解，但它们来自多个不同领域的研究文献。因此，本书的主要目的是用一种统一的方式将这些基本概念汇集起来，并将它们以尽量少有背景知识要求的方式展现出来。

总览

本书定位在本科生的入门层次，除了希望读者对基本的数学定义感到自然外，没有其他先修要求。为此，我们利用一些特殊情境来发展有关思想，并通过例子给予解释，目的是针对一些复杂的概念与理论，给出比较简单但依然保持其基本思想的形式化表述。

在使用本书的过程中，我们发现许多学生也有兴趣对这些主题进行深入的学习，因此提供一条从这种入门介绍到相关研究文献的道路是有益的。为此，我们在许多章的结尾都安排了可选读的深度学习材料。这部分内容不同于本书的其他部分内容，有些用到了更深的数学知识，有些则体现在一种更高层次的概念复杂性上。尽管如此，除了需要一些额外的数学背景外，这些章节本身是自封的（self-contained) ；同时，它们只是选读的，即本书的其他任何部分内容都不依赖于它们。概要

本书的第1章是关于所涉及主题的详细描述。这里给出全书的轮廓以及各章的主要内容。

本书有七大部分，每一部分包含3～4章。第一部分和第二部分介绍在分析网络与行为中需要的两个基本理论： 图论与博弈论，前者用于研究网络的结构，后者用于在人们的决定相互影响他人结果的场合建模。第三部分整合上述理论，分析市场的网络结构，以及在该网络中权力的概念。第四部分体现一种不同的整合，讨论作为信息网络的万维网中信息搜索的问题，以及当前搜索产业核心市场的发展。第五部分和第六部分研究在网络与群体中发生的若干基本过程的动力学，包括人们相互被他人决定影响的方式。第五部分从聚合的尺度上讨论这个主题，将个体与群体的互动作为一个整体建模。第六部分继续相关讨论，但在比较细的网络结构粒度上，从影响的问题开始，直到搜索过程与疾病传染的动力学。最后，第七部分讨论一些社会机制，包括市场、表决系统及产权，可以看到这些机制在前面研究过的一些现象中发挥的作用。

本书的使用

除了可用于教学外，对此类主题感兴趣的一般读者也会发现本书是有用的，从这里开始，读者可以奠定在更深程度上独立探索它们的基础。

基于本书可以开设若干不同的课程。在康奈尔大学，学生来自许多不同的专业，有不同的技术背景，这种听众的多样性帮助我们设定了本书的入门层次。我们的课程包括了每一章的部分内容。具体而言，下面是我们采用的周教学计划。每周有三次课，每次50分钟，但第六和第七周每周只有两次课。每次课，我们不一定讲到有关章节的所有细节。

第一周: 第1章，2.1～2.3节，3.1～3.3节，3.5节，4.1节。

第二周: 5.1～5.3节，6.1～6.4节，6.5～6.9节。

第三周: 8.1～8.2节，9.1～9.6节，10.1～10.2节。

第四周: 10.3节，10.4～10.5节，11.1～11.2节。

第五周: 11.3～11.4节，12.1～12.3节，12.5～12.6节。

第六周: 12.7～12.8节，第13章。

第七周: 14.1～14.2节，14.3～14.4节。

第八周: 15.1～15.2节，15.3～15.4节，15.5～15.6节，15.8节。

第九周: 16.1～16.2节，16.3～16.4节，16.5～16.7节。

第十周: 17.1～17.2节，17.3～17.5节，第18章。

第十一周: 19.1～19.2节，19.3节，19.4～19.6节。

第十二周: 22.1～22.4节，22.5～22.9节，7.1～7.4节。  第十三周: 20.1～20.2节，20.3～20.6节，21.1～21.5节。

第十四周: 23.1～23.5节，23.6～23.9节，第24章。

使用本书可有许多设计一门课程的路线。首先，作为计算机科学与经济学的结合，人们在开设一些新的课程，特别关注在现代计算机系统的设计与行为分析中经济学推理方法的作用。在这类课程中，以第2章图论、第6章博弈、第9章拍卖和第10章匹配市场作为基础，其他内容的选择可有多种做法。例如，可以包括第二部分与第三部分的其他内容，第四部分与第五部分的全部，第19章，以及第七部分的某些内容，这就是一门很丰富的课程了。同时，这类课程也可有一种比较聚焦的版本，主要考虑拍卖、市场和网络应用等，可以包括第2、6、9、10、13、15、17、18和22章，以及第11、12、14、16和19章的一些内容。如果这些课程在较高的层次开设，多数章节后面的深度学习材料应该可用。取决于课程的具体层次，有关章节的许多材料可用来作为深度学习的引导。

在不同但相关的方向上，人们也在开设关于社会计算与信息网络的课程。在这类课程中，可以强调本书的第2～6、13、14、17～20和22章，这样的课程在关于Web的内容中经常会包括插有广告的搜索市场，于是可以用第9、10和15章的内容。取决于具体的层次，书中的深度学习材料也可以在这类课程中发挥作用。

最后，本书的一些内容可作为自封的模块，用在更多的一些课程中。例如，下面这些章节，2.3、3.6、5.5、8.3、10.6、14.2、14.3、14.6、15.9、20.3、20.4和20.7节可用来组成一门网络算法的课程；第6～9章和第11章、12.9、15.3～15.6、19.2、19.3、19.5～19.7和23.7～23.9节可用来组成一门博弈论应用的课程；第2～5章，12.1～12.3和12.5～12.8节，以及第18～20章可用来组成一门社会网络分析的课程；第16章和第22章，以及23.6～23.10节可用来组成一门信息在经济活动环境中的作用的课程；2.3、3.2、3.6、4.4、5.3、13.3、13.4、14.2～14.5、18.2、18.5和20.5节可用来组成一门大规模网络数据分析的课程。多数这些模块以图论和（或）博弈论作为基础，针对有些学生可能不熟悉这些内容，第2章和第6章分别提供了自封的介绍。

致谢

本书的思想诞生于康奈尔大学，一个特别有利于社会科学和计算科学相互结合的地方。从一项国家自然科学基金项目开始，我们与Larry Blume、Eric Friedman、Joe Halpern、Dan Huttenlocher和va Tardos合作，随后在康奈尔大学社会科学研究院资助的关于网络的校园“主题项目”中，与我们合作的研究小组成员除了Larry和Dan，还包括John Abowd、Geri Gay、Michael Macy、Kathleen O'Connor、Jeff Prince和David Strong。书中针对相关专题采纳的分析方法和思维方式，源自于这种跨学科的合作研究小组，其中包括我们最亲密的专业合作伙伴。  本书的前身课程产生于康奈尔大学专题项目中的讨论。我们两个人分别教授该研究生课程的不同内容，而由Michael Kearns在宾夕法尼亚大学开设的“联网生活” (Networked Life）课程表明，这些内容对本科生同样表现出它的活力和吸引力。我们对这种结合不同学科的课程的教育前景非常期待，这种结合不仅为学生提供一门课程，同样对我们也具有教育意义。创建和教授这门新兴的跨学科课程得到了我校计算机科学系和经济学系的支持，以及康奈尔大学所罗门基金会的支持。

在本书初具规模时，我们得益于采用本书初稿授课的同事们大量的反馈、建议和体验。在此，我们特别感谢Daron Acemoglu（麻省理工学院）、Lada Adamic（密歇根州立大学）、Allan Borodin（多伦多大学）、Noshir Contractor（西北大学）、Jason Hartline（西北大学）、Nicole Immorlica（西北大学）、Ramesh Johari（斯坦福大学）、Samir Khuller（马里兰大学）、Jure Leskovec（斯坦福大学）、David Liben-Nowell（卡尔顿大学）、Peter Monge（南加州大学）、Asu Ozdaglar（麻省理工学院）、Vijay Ramachandran（高露洁大学）、R. Ravi（卡内基-梅隆大学）、Chuck Severance（密歇根大学）、Aravind Srinivasan（马里兰大学）和Luis von Ahn（卡内基-梅隆大学）。这门课的研究生和本科生教学助理也提供了很大的帮助，我们感谢Alex Ainslie、Lars Backstrom、Jacob Bank、Vlad Barash、Burak Bekdemir、 Anand Bhaskar、Ben Cole、Bistra Dilkina、Eduard Dogaru、Ram Dubey、Ethan Feldman、 Ken Ferguson、Narie Foster、Eric Frackleton、Christie Gibson、Vaibhav Goel、Scott Grabnic、Jon Guarino、Fahad Karim、Koralai Kirabaeva、Tian Liang、Austin Lin、Fang Liu、Max Mihm、Sameer Nurmohamed、Ben Pu、Tal Rusak、Mark Sandler、Stuart Tettemer、 Ozgur Yonter、Chong-Suk Yoon和Yisong Yue. 

除了用过本书初稿的教师外，还有许多人也对此书给予了大量评议，对本书的改进提供了帮助，包括Lada Adamic、Robert Kerr、Evie Kleinberg、Gueorgi Kossinets、Stephen Morris、 David Parkes、Rahul Sami、 Andrew Tomkins和Johan Ugander。除了前面已经提到的，我们还要再次感谢我们的同事Bobby Kleinberg、Gene Kleinberg、Lillian Lee、Maureen O'Hara、Prabhakar Raghavan和Steve Strogatz，他们在该项目进行过程中提出了非常有价值的建议。

很高兴能够与剑桥大学出版社编辑团队合作。剑桥大学出版社的主要联络人Lauren Cowles为我们提供了巨大的帮助和有价值的建议；我们非常感谢Scott Parris 和 David Tranah对该项目的贡献，以及Peggy Rote和她的同事们对本书的制作所做的工作。

最后，对我们的家庭表示深深的谢意，感谢我们的家人不懈的支持和付出。

大卫·伊斯利（David Easley) 

乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg) 

2010年于伊萨卡（Ithaca)