PNAS：在社交網絡中越有自知之明，學習成績越好

在古希臘德爾斐神廟的門楣上，鐫刻著一句箴言：“認識你自己”。但我們究竟能否認清自己在社交網絡中的位置？近日《美國科學院院刊》（PNAS）發表一項基于西班牙大學新生社交網絡的研究，發現個人對社交網絡中位置的認知是否準確，竟然具有現實意義，能預測大學階段的學習成績。

撰文 | 郭瑞東

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個體在社交網絡中位置的研究

社交網絡方面的研究，往往關注的是網絡中被聚光燈照亮的C位。在流行病傳播的背景下，這類人被稱為超級傳播者；在組織管理中，找出這樣能跨越部門建立連接的人能優化溝通和決策流程；而在市場營銷中，廣告商可通過影響網絡中的中心人物來最大化口碑營銷的效果。在上述場景中，都涉及中心性（centrality）這個網絡科學中的核心概念。

不過，處在社交網絡中的個體，能否準確地判斷自身在社交網絡中的位置？一個人能從朋友圈獲得的點贊，了解自身所在節點在網絡中的入度（in degree），但這不等于網絡中的全局中心性，即這個節點在整個網絡中的位置、關鍵程度等。傳統的完全信息模型（Perfect knowledge models）假設個體擁有對網絡的完美知識，但這不符合我們自身的日常生活體驗，也與社會心理學的發現（即人們在判斷自己的社會地位時，會依賴啟發式方法，并表現出系統性的認知偏差）相悖。

了解個人如何估計自己在社交網絡中的位置，不僅是一個理論問題，更具有實踐意義，對政策和干預策略有著重要的啟示。如果干預措施依賴于個體的自我認知，那么這種認知的準確性就至關重要。例如針對網絡中心人物的居家隔離建議，如果這些人不認為自己是中心人物，他們可能就不會遵守建議。

以往對社交網絡中的個人認知這一問題的研究，主要集中在兩個方面：一是人們能否識別網絡中最中心或最受重視的成員；二是人們如何準確地感知第三方的關系或網絡的整體結構。但關于個體如何準確地感知自己在網絡中的定位，尤其是對于不同的中心度指標的預判是否存在差異，目前的理解非常有限。

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個人對社交網絡的認知如同盲人摸象

為了認識上述問題，在一項收集了629名西班牙大學新生的社交網絡的研究中[1]，研究者設計了一個精妙的激勵機制：每位學生獲得5張“彩票”，可以將其贈予班上的任何同學。這個實驗設計將抽象的“強關系”轉化為了具象的、有真實激勵的行為。當然，這里的前提是，人們只會把寶貴的彩票贈予自己真正在乎的人——那些能提供情感支持、值得信賴的“強連接”伙伴，這使得研究者能構建出了每個班級的有向社交關系網絡（圖1）。該研究發表于《美國科學院院刊》（PNAS）。

研究者還要求每個學生估計自己在該網絡中的受歡迎度和中心性，并識別班級中最受歡迎和最中心的成員，這兩者是社交網絡中不同的概念，前者體現局部強關系的聚焦，后者則代表全局網絡中關鍵位置。

圖1 研究考察的社交網絡，每個子網絡對應一個班級丨圖源：參考文獻[1]

受限于個人體驗，相比評估個人在網絡中的“全局中心性”，人們更容易評估自己的“局部嵌入性”（local embeddedness，如受歡迎度），后者所需的信息更易獲得、認知負擔更小。這一點在該研究中被證實，對于局部指標【度中心性（degree centrality）】，個體感知相對準確（準確判斷的占比25%），但對于全局特征，只有不足一成參與者能正確判斷自身中心性之十分位（圖2的對角線），見圖2。且人對自身中心性之感知與其真實位置幾無關聯，這就如同盲人摸象，只見局部，難窺全局。

圖2：個人對社交網絡中心性局部指標的評估（縱軸）與實際指標情況（橫軸）對比，左圖局部特征（受歡迎程度），右圖全局特征（中心性）。圖源：參考文獻[1]

此外，該研究還發現人亦難識他人在網絡中的位置。僅約10%的參與者能正確指出班中最受歡迎者；識最中心者更寡。有趣的是，能準確判斷自身位置者，未必能識他人之位，二者似無關聯，作者認為原因可能源于不同認知過程。前者或基于個體經驗的“自下而上”進行的估計，而后者或源于對整個群體動態的“自上而下”的觀察與建模。

而通過回歸分析，研究者發現位高者更易誤判。受歡迎者與處在網絡中心者雖能自覺其位高于他人，但對自身位置之估計的準確性反而不如常人。仿佛身處林密深處，雖知己在林中，卻難辨遠近高低。

在社會心理學中，鄧寧-克魯格效應（Dunning-Kruger effect）描述了能力不足的人傾向于高估自己的能力，而能力強的人則可能低估自己的能力。這與該文的發現一致，能部分解釋為何受歡迎的個體反而會更大程度地誤判自身地位。

該研究還觸及了性別差異這一經典議題。文中發現，對于局部特征，男性會高估自己的受歡迎度，而女性則沒有這種傾向。這與以往關于社會感知研究中“女性表現優于男性”的部分證據相吻合[2]。而對于全局的網絡中心度感知，男女之間則不存在差異。

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能準確識別社交網絡中的位置者成績更好

這項研究的亮點在于還結合了學生的考試成績數據，以探索網絡感知對現實生活（學業表現）的影響。研究人員發現，受歡迎度上自視較低，且對社交網絡中位置自估較為準確的學生，學業成績較高；而被他人視為受歡迎與中心者，成績亦更佳。可見，人們對自身在網絡位置的感知，不單純是一種心理現象，還會與現實成就有相關性。

這項研究指出，無論是主觀的謙虛（低估自身在社交網絡中的歡迎程度），還是無根據的自信（誤以為自己位于社交網絡中的C位）都和取得好成績負相關。這挑戰了“自信方能成功”的簡單敘事，教育實踐中若一味鼓勵“相信自己”，可能強化本已存在的系統性誤判，而非提升真實能力。

而該研究最值得關注的發現在于指出“適度謙遜”優于“盲目自信”。處在社交網絡中心可能意味著更容易獲得成功，但這可能是由于這些人本身就是最優秀的，因此成績好、人緣更好。而在社交網絡邊緣的人，如果能不夸大自己的位置，他們也會更少受到社交地位的干擾，從而能更專注于學業本身。教育者應警惕將“自信表達”等同于“學習潛力”，精準反饋感知與現實的對齊，讓個人實現認知校準，同樣能預測更優秀的學業表現。

無獨有偶，一項基于289名工程專業本科生的研究[3]中，研究者通過問卷要求學生報告他們向誰尋求建議、誰是朋友、誰值得信任，構建建議、友誼與信任三種社交網絡，并預估自身在三種網絡中的位置。結果發現，自我報告的準確性能顯著預測學業成績：預測不準確性越高，考試成績越低。這項研究的發現（未經現實檢驗的“泡沫自信”會阻礙成長）同樣暗示在當前的教育中更應該強調準確認知自身，而非一味鼓勵，盲目地宣揚保持自信心。

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個人如何感知自身在社交網絡中的位置？

之前的研究，論述了社交感知與考試成績之間存在相關性，對于為何會出現這一現象，一項針對大學新生全年的網絡形成動態的追蹤研究嘗試給出回答[4]。該研究通過持續考察大學新生在入學后每月的變化（追蹤一學年），以及新生對自身在社交網絡中的位置，發現個體判斷自身在網絡中的位置時，依賴的知識有兩個來源，一個是微觀層面的“A與B是朋友”，另一個是中觀層面（meso-level）的“誰屬于哪一個社群”。

圖3 個體如何在微觀和中觀層面評價社會結構丨圖源：參考文獻[4]

上述研究發現，大學新生在剛認識的時候，會先根據中觀特征對社交網絡建模（如識別社群邊界，知道誰屬于哪一群），據此快速定位潛在樞紐點，此時能夠準確定位自身所屬那一群的人，對自己在社交網絡中的認識更準確，在之后有更大的機會在社交網絡中站在頂端。而當社交網絡逐漸穩定后，對于網絡微觀特征的認知越多，將會決定誰能夠更準確地評估社交網絡中的影響力。

將社交網絡動態的研究與PNAS的這項研究結合來看，可以解釋為何在社交網絡中有自知之明的人成績更好。識別社交網絡中觀特征的能力，可視為靈活利用壓縮表征這一基礎高階認知能力的體現。具有學習潛在結構并將其靈活地推廣到更大范圍這一能力的人，不僅能更準確地估計自身在社交網絡中的位置，也能更高效地學習新知識，因此可能獲得更好的成績。

參考文獻

[1] Jaromír Ková?ík, Ozaita, J., Sánchez, A., & Bra?as-Garza, P. (2025). Perception of own centrality in social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(47), e2420334122–e2420334122. https://doi.org/10.1073/pnas.2420334122

[2] Brashears, M. E., Hoagland, E., & Quintane, E. (2016). Sex and network recall accuracy. Social Networks, 44, 74–84. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2015.06.002

[3] Fronzetti Colladon, A., & Grippa, F. (2018). The Importance of Being Honest: Correlating Self-Report Accuracy and Network Centrality with Academic Performance. The Journal of Psychology, 152(5), 304–324. https://doi.org/10.1080/00223980.2018.1459443

[4] Aslarus, I. C., Son, J.-Y., Xia, A., & FeldmanHall, O. (2025). Early insight into social network structure predicts climbing the social ladder. Science Advances, 11(25). https://doi.org/10.1126/sciadv.ads2133

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