最近几天，记者接到几起亲朋好友咨询北京高校和专业的电话。时下，报考高考志愿成为千万家庭的“头号任务”。虽然各种大学排行榜的出炉令人眼花缭乱，但如何在学校和专业间权衡选择并不容易。

 

像电子地图一样建立一张体现大学特色并表现出大学之间关联程度的网络，或许能为选择过程提供更多直观的参考信息，而且也能帮助找出大学发展中的不足，更有针对性地提出发展建议。

 

惹起众议大学排行榜

 

大学排行榜历来是考生和家长心中的报考风向标，对社会各阶层更是都产生了广泛的影响。正因如此，从中国管理科学院武书连的“中国大学评价”到中国校友会“中国大学排行榜”，再到中国科学评价研究中心（《中国青年报》）“中国高校综合竞争力评价指标体系”等等，都引起热闹的全民大讨论。

 

“为了便于理解和使用，大学评价体系和给出的结果是经过高度概括和简化的，往往只是给出一个评价分数。”长期从事复杂网络理论研究的上海理工大学管理学院教授杨会杰解释说，“打一个比方，我们现在有各种各样的水果，要评估这些水果本来是一件复杂的事情，但为了给它们排个名次，就把它们全部打碎，统计出每个水果含有多少化学分子，再进一步计算出这些分子富含的热量，最终把每个水果都换算成一个能量数据，排名完成了，但是水果的特性都丢掉了。西瓜和榴莲也没了区别。”

 

每个大学排行榜选取的计量方法不同，排出的次序不同也就不足为奇了。每种排名方案，都有其参考价值，也有其局限性。国内的排名是把所有学校都按次序排列出来，而国外的大学排名往往是分层次地宏观排名，不给出具体到每个学校的排名次序（具体的次序，如第100名与105名，实际上没有参考意义了）。

 

中国的大学排名丢掉了很多信息，比如所关心的大学在整个大学构成的系统中处在什么样的地位？如何参考兄弟院校制定切实可行的、高效率的大学发展策略和规划？都难以从简单的数字中寻得答案。

 

复杂网络理论显身手

 

当然，并不是没有办法来弥补评分式排行的缺憾，对于大学体系评价这种复杂的难题，用复杂网络理论来解决非常合适。

 

“一个复杂的系统包含多个元素及其之间复杂的关系，可以用一张网来描述。如人群网络，节点是人，而人和人之间的连边是他们之间存在的关系，从这张网我们可以得到这一群体之间关系的概貌。复杂网络研究的目的就是从纷繁复杂的表面现象中，得到这一网络和发生在网络上的过程的特点和规律。”杨会杰如是说。

 

虽然听起来很玄，但是复杂网络的原型在生活中随处可见：大脑是由轴突相联结的神经细胞网络，而细胞内部，又存在由生化反应相联结的分子网络；社会也是一个由友情、家庭和职业关系彼此联结的网络；在更大的尺度上，食物链和生态系统可以看作由物种所构成的网络；科技领域的网络更是随处可见：因特网、电力网和运输系统都是实例。

 

曾经在互联网上很流行一个游戏：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”实际上这也是社会网络著名的“六度分割理论”的体现。

 

复杂网络理论开始于上世纪末，十余年的发展已经引起广泛关注，取得长足的进展。复杂网络理论被广泛应用于生物学、社会学等诸多领域的研究。比如，在复杂的基因网络中，故障节点是如何相互作用而引发癌症的?在特定的社会和通信系统中，疾病和电脑病毒如何快速传播而导致流行?

 

在杨会杰看来，每个大学有着各自的特点，大学之间的相似性和差异有着丰富的内容，把相似的大学联结起来，所有的大学就构成一个大学网络，而复杂网络系统的一个优势便是用于复杂系统的评价。

 

更全面的评价方式

 

依靠多年来积累的复杂网络方面的理论知识，2011年下半年，杨会杰和他领导的课题组开始选择大学评价这一重要而又引起广泛争议的问题进行研究。“当然，我们是站在前人的肩膀上，在我们的研究中，所涉及的资料数据来自中国校友会《2011中国大学评价研究报告》，保证了研究的可行性和可靠性。”杨会杰表示，研究成果发表在2012年4月出版的《科学通报》上。

 

如何把高校联结在一起是高校评价研究的关键点也是难点。“我们采用多个指标描述大学的特点，比较出任意两个高校的相似性。从评估目的出发，考虑到每个大学只关心与自己最相似的若干高校，对于每个高校只和数所与之最相似的联结。”

 

所谓的相似性，是指两个学校在发展模式上的相似性，也就是特点上的相似性，而与学校的实力无关。比如考虑北京大学、清华大学和北京工业大学三所学校，尽管前两者实力接近，且明显强于后者，但是清华大学与北京工业大学都属于理工科学校，因此后两者之间在网络中体现为节点之间的距离更短。

 

由于涉及293个高校，也就是说网络中存在293个节点，为了得到简洁明了的图像，网络必须是稀疏的。这样一来，大学关系网络反映的是大学之间清晰的和主要的相似关系，而清晰程度可以通过调整每个高校与多少个最相似的高校联结来控制。“不同的信息过滤标准相当于不同的显示比例，有点类似于电子地图，标准控制相当于比例尺的缩放，可以得到感兴趣的多方面信息。”杨会杰说。

 

复杂网络研究把每个学校放在了整个系统中，给出所处的位置。对大学而言，可依据自身的发展潜力，在大学关系复杂网络上寻找附近的高校作为发展目标的参考，而在网络上寻找本校与目标之间最短的途径，该途径依次经过的学校就可作为每一步发展的参考目标。

 

同时，大学关系复杂网络也为填报高考志愿的家庭提供了高效而简明的搜索途径。这一网络将293所高校划分为12类，每一类学校的结构特点相近，而且给出了代表性高校。学生和家长可根据自己的兴趣、特长及未来规划选择不同的类别，对其中的代表性高校进行调研，然后依据自己的竞争力在这类高校中选出合适的志愿学校。

 

即便得出了不少有趣有意义的结果，但作者在论文最后也表示，大学发展的特点取决于地域、行政归属、教育发展政策和策略、大学发展历史、国内和国际环境等诸多因素，考察大学网络结构的特点与这些因素之间的关系也是一个重要的课题。

 

杨会杰已经开始了新的思考：“高校复杂网络研究还有诸多理论上、数据上和技术上的问题需要深入细致的探讨。比如数据收集中可能的问题？高校相似性的量度，如何保持更多的高校结构特点的信息？如何使评价指标体系更合理化？高校连边如何保留学校结构特点？”

 

他希望后续工作能够对复杂体系评价，特别是大学评价有突破性的贡献。■

 

《科学新闻》 (科学新闻2012年第7期 教育)