在古希腊德尔斐神庙的门楣上，镌刻着一句箴言：“认识你自己”。但我们究竟能否认清自己在社交网络中的位置？近日《美国科学院院刊》（PNAS）发表一项基于西班牙大学新生社交网络的研究，发现个人对社交网络中位置的认知是否准确，竟然具有现实意义，能预测大学阶段的学习成绩。
撰文 | 郭瑞东
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个体在社交网络中位置的研究
社交网络方面的研究，往往关注的是网络中被聚光灯照亮的C位。在流行病传播的背景下，这类人被称为超级传播者；在组织管理中，找出这样能跨越部门建立连接的人能优化沟通和决策流程；而在市场营销中，广告商可通过影响网络中的中心人物来最大化口碑营销的效果。在上述场景中，都涉及中心性（centrality）这个网络科学中的核心概念。
不过，处在社交网络中的个体，能否准确地判断自身在社交网络中的位置？一个人能从朋友圈获得的点赞，了解自身所在节点在网络中的入度（in degree），但这不等于网络中的全局中心性，即这个节点在整个网络中的位置、关键程度等。传统的完全信息模型（Perfect knowledge models）假设个体拥有对网络的完美知识，但这不符合我们自身的日常生活体验，也与社会心理学的发现（即人们在判断自己的社会地位时，会依赖启发式方法，并表现出系统性的认知偏差）相悖。
了解个人如何估计自己在社交网络中的位置，不仅是一个理论问题，更具有实践意义，对政策和干预策略有着重要的启示。如果干预措施依赖于个体的自我认知，那么这种认知的准确性就至关重要。例如针对网络中心人物的居家隔离建议，如果这些人不认为自己是中心人物，他们可能就不会遵守建议。
以往对社交网络中的个人认知这一问题的研究，主要集中在两个方面：一是人们能否识别网络中最中心或最受重视的成员；二是人们如何准确地感知第三方的关系或网络的整体结构。但关于个体如何准确地感知自己在网络中的定位，尤其是对于不同的中心度指标的预判是否存在差异，目前的理解非常有限。
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个人对社交网络的认知如同盲人摸象
为了认识上述问题，在一项收集了629名西班牙大学新生的社交网络的研究中[1]，研究者设计了一个精妙的激励机制：每位学生获得5张“彩票”，可以将其赠予班上的任何同学。这个实验设计将抽象的“强关系”转化为了具象的、有真实激励的行为。当然，这里的前提是，人们只会把宝贵的彩票赠予自己真正在乎的人——那些能提供情感支持、值得信赖的“强连接”伙伴，这使得研究者能构建出了每个班级的有向社交关系网络（图1）。该研究发表于《美国科学院院刊》（PNAS）。
研究者还要求每个学生估计自己在该网络中的受欢迎度和中心性，并识别班级中最受欢迎和最中心的成员，这两者是社交网络中不同的概念，前者体现局部强关系的聚焦，后者则代表全局网络中关键位置。
图1 研究考察的社交网络，每个子网络对应一个班级丨图源：参考文献[1]
受限于个人体验，相比评估个人在网络中的“全局中心性”，人们更容易评估自己的“局部嵌入性”（local embeddedness，如受欢迎度），后者所需的信息更易获得、认知负担更小。这一点在该研究中被证实，对于局部指标【度中心性（degree centrality）】，个体感知相对准确（准确判断的占比25%），但对于全局特征，只有不足一成参与者能正确判断自身中心性之十分位（图2的对角线），见图2。且人对自身中心性之感知与其真实位置几无关联，这就如同盲人摸象，只见局部，难窥全局。
图2：个人对社交网络中心性局部指标的评估（纵轴）与实际指标情况（横轴）对比，左图局部特征（受欢迎程度），右图全局特征（中心性）。图源：参考文献[1]
此外，该研究还发现人亦难识他人在网络中的位置。仅约10%的参与者能正确指出班中最受欢迎者；识最中心者更寡。有趣的是，能准确判断自身位置者，未必能识他人之位，二者似无关联，作者认为原因可能源于不同认知过程。前者或基于个体经验的“自下而上”进行的估计，而后者或源于对整个群体动态的“自上而下”的观察与建模。
而通过回归分析，研究者发现位高者更易误判。受欢迎者与处在网络中心者虽能自觉其位高于他人，但对自身位置之估计的准确性反而不如常人。仿佛身处林密深处，虽知己在林中，却难辨远近高低。
在社会心理学中，邓宁-克鲁格效应（Dunning-Kruger effect）描述了能力不足的人倾向于高估自己的能力，而能力强的人则可能低估自己的能力。这与该文的发现一致，能部分解释为何受欢迎的个体反而会更大程度地误判自身地位。
该研究还触及了性别差异这一经典议题。文中发现，对于局部特征，男性会高估自己的受欢迎度，而女性则没有这种倾向。这与以往关于社会感知研究中“女性表现优于男性”的部分证据相吻合[2]。而对于全局的网络中心度感知，男女之间则不存在差异。
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能准确识别社交网络中的位置者成绩更好
这项研究的亮点在于还结合了学生的考试成绩数据，以探索网络感知对现实生活（学业表现）的影响。研究人员发现，受欢迎度上自视较低，且对社交网络中位置自估较为准确的学生，学业成绩较高；而被他人视为受欢迎与中心者，成绩亦更佳。可见，人们对自身在网络位置的感知，不单纯是一种心理现象，还会与现实成就有相关性。
这项研究指出，无论是主观的谦虚（低估自身在社交网络中的欢迎程度），还是无根据的自信（误以为自己位于社交网络中的C位）都和取得好成绩负相关。这挑战了“自信方能成功”的简单叙事，教育实践中若一味鼓励“相信自己”，可能强化本已存在的系统性误判，而非提升真实能力。
而该研究最值得关注的发现在于指出“适度谦逊”优于“盲目自信”。处在社交网络中心可能意味着更容易获得成功，但这可能是由于这些人本身就是最优秀的，因此成绩好、人缘更好。而在社交网络边缘的人，如果能不夸大自己的位置，他们也会更少受到社交地位的干扰，从而能更专注于学业本身。教育者应警惕将“自信表达”等同于“学习潜力”，精准反馈感知与现实的对齐，让个人实现认知校准，同样能预测更优秀的学业表现。
无独有偶，一项基于289名工程专业本科生的研究[3]中，研究者通过问卷要求学生报告他们向谁寻求建议、谁是朋友、谁值得信任，构建建议、友谊与信任三种社交网络，并预估自身在三种网络中的位置。结果发现，自我报告的准确性能显著预测学业成绩：预测不准确性越高，考试成绩越低。这项研究的发现（未经现实检验的“泡沫自信”会阻碍成长）同样暗示在当前的教育中更应该强调准确认知自身，而非一味鼓励，盲目地宣扬保持自信心。
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个人如何感知自身在社交网络中的位置？
之前的研究，论述了社交感知与考试成绩之间存在相关性，对于为何会出现这一现象，一项针对大学新生全年的网络形成动态的追踪研究尝试给出回答[4]。该研究通过持续考察大学新生在入学后每月的变化（追踪一学年），以及新生对自身在社交网络中的位置，发现个体判断自身在网络中的位置时，依赖的知识有两个来源，一个是微观层面的“A与B是朋友”，另一个是中观层面（meso-level）的“谁属于哪一个社群”。
图3 个体如何在微观和中观层面评价社会结构丨图源：参考文献[4]
上述研究发现，大学新生在刚认识的时候，会先根据中观特征对社交网络建模（如识别社群边界，知道谁属于哪一群），据此快速定位潜在枢纽点，此时能够准确定位自身所属那一群的人，对自己在社交网络中的认识更准确，在之后有更大的机会在社交网络中站在顶端。而当社交网络逐渐稳定后，对于网络微观特征的认知越多，将会决定谁能够更准确地评估社交网络中的影响力。
将社交网络动态的研究与PNAS的这项研究结合来看，可以解释为何在社交网络中有自知之明的人成绩更好。识别社交网络中观特征的能力，可视为灵活利用压缩表征这一基础高阶认知能力的体现。具有学习潜在结构并将其灵活地推广到更大范围这一能力的人，不仅能更准确地估计自身在社交网络中的位置，也能更高效地学习新知识，因此可能获得更好的成绩。
参考文献
[1] Jaromír Kovářík, Ozaita, J., Sánchez, A., & Brañas-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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