互联网：复杂系统的典型例证

20世纪以来，“系统论及其相关领域——控制论和信息论——为我们理解现实世界究竟是如何运行的提供了广阔的视角。系统论所探讨的是一个规模较大的过程中各个元素之间的互动；控制论探讨的是系统内部的管理和指挥；信息论则聚焦于符号的测量和传输。这一系列理论将有助于我们理解涉猎广泛、种类繁多的过程——包括物理的、生物的、社会的和行为的过程，当然也包括传播。”^[12]在系统论、信息论与控制论等系列系统科学理论大量应用于传播领域研究的过程中，拥护者与批评者同样众多与尖锐。然而，传播学中的许多理论流派都运用了这一系列系统科学理论已是不争的事实，应用这一系列系统科学理论界定的传播基本要素已成为经典的范式。然而，传播学研究出现的困境以及系统科学在应用于传播研究中出现的困境是两个不同范畴的问题，系统科学在随后的迅速演化中日渐产生了许多新的工具、观念与范式，以适应日益复杂化的对象和长期被简单化的对象不断呈现的一直存在的复杂性。

正是不断扩展的、鲜活的、复杂的、不确定的互联网世界，使得整合多学科视野和知识来解决复杂网络系统中的复杂性问题研究应运而生，这种“试图”已日渐成为一种必然或者自觉的选择，而这种选择亦使长期以来自然科学、社会科学、人文科学之间泾渭分明的边缘不再“边缘化”，在这些“边缘”之处恰好是我们不曾仔细打量与探究的深邃之处，也是这个世界正在迅速演化的征兆显露之处。网络以及网络中的技术、经济、教育、文化、知识、传播等问题的研究正是在这样的大背景下展开的，选择复杂性科学的思维、方法与话语方式就显得愈加自然与豁然。“如果说，复杂性科学的研究领域目前尚显得模糊不清，那便是因为这项研究正在试图解答的是一切常规学科范畴无法解答的问题。”^[13]系统科学演化到复杂性科学大致可以划分为三个阶段：

首先是系统存在论时期。这一时期，系统科学主要研究系统是什么的问题，对系统进行既成的考察，给出一系列关于系统的重要概念与基础理论。其次是系统演化论时期。这一时期，系统科学主要研究系统的演化机制，对系统进行动态的考察，给出一系列关于系统的演化规律。再次是对复杂系统，即系统复杂性问题的研究。这一时期，系统科学的研究进入了一个实质性的突破阶段。它要更自觉地揭示事物从低级运动到高级运动的重要机制“涌现”或“突现”把人类科学从系统的还原转换到系统的综合。^[14]

在系统复杂性研究的阶段出现了专门的研究机构——圣塔菲（Santa Fe）研究所（SFI）。1984年，诺贝尔奖获得者盖尔曼（Murray Gell-Mann）、安德森（Philip Anderson）、阿罗（Kenneth Arrow）及一批年轻的科学家，在美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室附近34英里的圣塔菲组建了圣塔菲研究所，专门从事复杂科学的研究。该研究所聚集了一批生物学、经济学、物理学、计算机科学、数学、哲学等不同领域的科学家，通过在不同学科之间进行交流与探索，力图在各个领域的复杂系统之间找出具有普适意义的规律。SFI的研究范围十分广泛，经济、社会、网络、生态与环境、生命起源、灵感等等，对复杂系统的“复杂性”进行多学科、全方位的探索，取得了重大的科学成果。如阿瑟（W.Brian Arthur）对收益递增的研究，朗顿（Christopher Langton）对人工生命（Artificial Life）的研究，霍兰（John H.Holland）对复杂适应系统（complex adaptive system）的研究等，经过近20年的努力，SFI已成为美国5大著名研究所之一，也是当今世界复杂系统“复杂性”研究的前沿学术团体。“圣塔菲研究所的成立就是为了适应科学发展中的综合趋势。其建所的理念之一就是：促进知识统一和消除两种文化（即斯诺所说的科学文化和人文文化）之间的对立。”^[15]“作为一个方兴未艾的崭新科学领域，复杂性科学试图解释具有数百万个不同零件的复杂系统的行为规律，以及它们如何通过自组织法则从混沌和随机演变到有序。”^[16]

系统、系统科学以及演变到今天的复杂性科学的萌芽，因其尚未成熟，自然会在“一般学科体系意义”上的理论架构、体系不甚完备，同样，也使得其在应用于其他学科时需要不断地澄清与言明。20世纪，在L.冯·贝塔朗菲的《一般系统论》以及E.拉兹洛的《系统哲学引论》中，系统科学的大师期望并勾画出的系统科学的学科体系和通向哲学的羊肠小道，并没有因为大师们的乐观、坚定而迅速构建起来并拥抱住哲学，系统科学在各个学科研究对象逐渐呈现的复杂性面前新见迭出、观念纷呈，各个学科所演化出的与系统科学学科体系强烈关联的观念、理论或范式，以元素的“身份”参与系统科学理论的演化，使得系统科学的学科体系日渐丰厚而含混。一般认为：系统科学不能等同于交叉科学、边缘科学、横断科学，不是非线性科学，也不是系统哲学、系统思想。耗散结构论鲜明的物理学背景，超循环论深厚的生物学背景，突变论和分形论坚实的数学背景等等，传递出的是演化中的世界之不可抗拒，以及演化中的系统科学体系的强大包容性和解释力之深刻，折射出的是传统还原论、机械论以及一般学科“科学”体系范式的顽固与强悍。既然我们希望并坚持用演化的、整体的观念看待世界，那为何非要将系统科学的学科体系“构建”成习以为常的“三个层次一座桥梁”^[17]——系统哲学、一般系统论、系统基础理论、系统技术呢？为何非要“构建”而不是“演化”出系统科学的学科体系呢？系统科学学科体系的整体性、演化性、交融性、模糊性，甚至与生俱来的形而上、思辨之特征，就是系统科学适应世界的整体和演化以及区别于其他学科体系而“存在”的根本理由。

系统科学因其普适的概念体系以及渴望建立普适理论的宏愿，在理论演化与普适过程中面对不同学科的不同解读与误读，其概念的内涵与外延早已博大精深、面目全非。

L.冯·贝塔朗菲：各种实体可看作“系统”，也就是处于相互作用中的要素的复合体； 系统可以定义为处于自身相互关系中以及与环境的相互关系中的要素集合； 系统是一般性质的模型，即被观察到的实体的某些相当普遍的特性在概念上的类比。

A.II.乌约莫夫：任一对象，我们在其中发现了某种预先确定属性的关系，那就是系统；任一对象，我们在其中发现了某种预先确定关系的属性，那就是系统。

G.克勒：一类是事物定向的系统，它们集中研究某些类型的事物，而不管任何特殊类型的关系，因而它同传统上把科学划分为学科和专业是密切相关的；另一类是关系定向的系统，它所集中注意的是同包容在系统中的事物的类型无关的那些系统现象，即构成系统的那些关系表现出的属性，因而它同新兴的系统科学是密切相关的。^[18]

上述关于系统的描述可以理解为不同系统的普适定义或同一系统诸多属性的一组普适定义，以实体要素、关系要素、概念（类比）要素为不同侧重点对系统进行的描述。一般而言，自然科学中的实体名词皆可作为“系统”的限定性修饰词置于“系统”之前，如原子系统、生物系统等等，这里的“系统”更多的是作为“前置的修饰词”的各实体要素或实体各要素集合的指称，人们关心的重点还是“前置的修饰词”所隶属的学科以及该学科的研究范式，或者应用系统科学的思维、观念发展该学科的研究范式。在社会科学中，“系统”一词的应用则要复杂得多，如社会系统、市场系统、教育系统、网络系统等等，这里的“系统”既可以作为“前置的修饰词”的各实体要素或实体各要素集合的指称，也可以作为“前置的修饰词”的关系要素或概念（类比）要素集合的指称，“前置的修饰词”所代表的具体学科的研究对象在实体、关系或概念层面的交织，在系统科学兴起之前或兴盛之时，其复杂性从来就未曾改变过，人们更多的期望是从系统科学那里拓展新的研究视野、吸收新的研究范式。在人文科学里，“系统”一词则更多的是作为一种隐喻出现在不同语境的谈论里，如话语系统、美学系统等等，这里的“系统”常常作为“前置的修饰词”的概念（类比）要素集合的指称，人们关心的是如何吸纳新的名词以顺应学术研究的演化潮流，用“系统”来“装点”“前置的修饰词”所隶属的学科以及该学科的研究范式。

然而，系统科学的研究对象则不是那些“前置的修饰词”所隶属的既有学科的研究对象，更多的是所有学科中的那些系统共同具有的要素、关系、属性等。如开放（封闭）系统、平衡态（非平衡态）系统、耗散结构系统、自组织系统、自创生系统、自适应系统、复杂巨系统等等。系统科学中某个层次的理论与研究范式结合传统的学科又可以生成新的交叉学科，如细胞自组织理论、经济控制论等。许多典型的复杂系统，如网络系统，生物系统等，其系统科学的研究理论与本身所隶属的学科之间的界限正在重新融合和划定。

通常，系统中的复杂系统可以描述为：由大量的作用者（Agent^[19]或单元、组分、元素或者其他领域所言之行动者、互动者等）所组成；系统开放并受环境影响，远离平衡状态；作用者之间会通过非线性的反馈进行物质、能量、信息的相互作用；对于系统的变化，系统能通过自组织、自加强、自协调等予以响应，并随之扩大、发展，最终导致质变（称为涌现或突现），有时微小的变化，可导致天壤之别的结局；系统不仅在时间中演化，而且现在的行为依赖于过去的历史；任何作用者（适应性主体）只能对与自身有关的信息作出反应，并无法预知自己的行为对整体产生的影响，复杂性是各个作用者相互作用的结果。

互联网是一个系统，更是一个复杂系统。为便于讨论，我们把互联网与网络传播置于一个层层递进的关系（见图2-1）之中，最外层的是宇宙，然后是自然世界，在自然世界中生活的人以及由许多人构成的社会，由社会中的人掌握或应用计算机及通信设备构成了互联网，在互联网之中演化出网络传播的功能或行为，中心处就是我们需要研究的重点，从里向外，外面一级的系统同时构成里层系统的环境。

图2-1　网络传播构成关系

网络，是一个广大的领域，涵盖了自然科学、社会科学、人文科学等诸多学科的研究对象的领域，在自然科学与社会科学范畴内亦有成熟的研究。网络是节点（有时也称为顶点）以及边（节点或顶点之间的关联）的集合。网络形式的系统（在很多数学文献中也称为“图”）随处可见，例如：宇宙中的星际网络； 自然世界中江河湖泊构成的网络，生物的食物链构成的食物链网络；构建于自然与社会之间的人类交通网络，每个人大脑的神经网络，人体中的新陈代谢网络；通过人工设计与制造之物构成的互联网、网页与网站链接在一起的万维网、论文之间相互引述而形成的网络等这些都是真实的具有严格的科学、社会、人文意义的复杂网络，亦是真正意义上的复杂系统。我们可以根据这些网络的属性将其分为4类：生物网络、技术网络、信息网络、社会网络。

互联网虽然是人类设计的，但它现在完全有了自己的生命。它具有复杂的、进化的系统所具有的一切特征，使它看起来更像是细胞而不是电脑芯片。许多不同的独立开发原件，协同运行，组成了一个系统。这个系统远远超过了元件加在一起的总和。互联网背后的网络已经变得极其分布式、非中央化，即便想绘制一个完整的网络图都变得不可能了。^[20]

互联网拓扑结构中概念上的节点是互联网中的元素，边是这些元素之间的交互作用。比如在WWW中，节点是HTML网页，而边就是一个网页指向其他网页的超链接。整个Internet因为节点规模空前，节点相互间关系复杂，很大程度上无法知道互联网拓扑结构。^[21]

这里，借用ISO^[22]模型的思路将互联网的连接结构关系表示如图2-2所示。

图2-2　网络结构示意

互联网中的任何一个节点都是由人与机器（计算机或者手机等）构成，以人机界面为界线，往上连接人的大脑，往下则通过人工制造物与其他节点实现物理连接。OSI模型就是图中“符号·文本至物理层”的7个不同层级的系统，每个层级之间依靠与之匹配的协议进行连接、协调与控制。互联网上人与人之交流都是人借助信息由上至下（由符号·文本至物理层），通过物理的网络（如通信网中的铜芯线、光纤、卫星等）连接至另一个节点，再由下至上（由物理层至符号·文本）实现信息的传递、接收、理解，不断往复，生生不息。互联网的结构是由一些如OSI、TCP/IP协议等完全可描述的简单规则所构成的。构成的规则尽管简单、完全可描述，但构成的过程、方向与结果却是随机的不确定的。在一个广阔空间里，任何一个节点处产生、处理信息交流与冥想、感悟符号意义的主体——人，亦是一个被人自己知之甚少的复杂系统，其“复杂性”早已在漫长的演化过程中根深蒂固、枝繁叶茂，而人的“复杂性”则在心理学、行为学、形而上学、宗教等等长期笼罩下，表现出悠久而持续的神秘性。当无数节点处形形色色的“作用者”按简单规则接入互联网之后，某个节点在某个时刻打开机器电源并接通（有线或无线）互联网之时，“此处此刻”这个节点才构成互联网之节点，互联网的结构因此永远处于“随时随地”的变化之中、不确定之中、无法进行动态的准确的描述。互联网不同节点连接起来所产生的“复杂性”与各个节点处“作用者”的“复杂性”共同构成了互联网作为复杂系统的“复杂性”，正是这种复杂性，使得信息可以在各个层级之间，由低向高涌现并不断地演化。

互联网的拓扑结构是我们认识互联网结构复杂性的首要障碍，大量的研究表明，互联网以及许多由人参与构成的网络，作为复杂系统总是会呈现大致相似的特征：^[23]

第一，小世界效应：Stanley Milgram于19世纪60年代完成了著名的“小世界”实验。实验要求参与者把一封信传给他们熟悉的人之一使这封信最后传到指定目标个体，借此来探明熟人网络中路径长度的分布。实验中大多数信都被弄丢了，但有大约四分之一的信到达了目标人，这种情况下平均传过人之手仅有约六人。这一结果是小世界效应的首批直接证明之一，证实了多数网络中的大部分顶点对似乎都经由网络中的一条短路径相连。这一实验是流行的“六度分离”概念的起源，虽然“六度分离”这个词在Milgram的文章中并没有出现，它是由Guare在几十年后创造出来的。互联网兴起之后，哥伦比亚大学社会学系的Duncan Watts领导的研究小组建立了一个实验网站（www.smallworld.columbia.edu），每一个参与实验的志愿者在网站上注册，然后通过这个网站把电子邮件发给最可能实现任务的亲友。结果，电子邮件大约只花了5—7步就能传递到目标。互联网与万维网都具有典型的“小世界”特征，根据大量数据统计的结果，任意两个网页之间的平均“距离”小于20，任意两个路由器之间平均“距离”小于10。近年来，“小世界效应”这一术语有了一个更为确切的含义：如果网络平均顶点度固定，平均最短距离的值随网络大小以对数的速度或慢于对数的速度增长，那么称此网络具有小世界效应。(www.chuimin.cn)

第二，传递性或群聚属性：传递性意指网络中存在三角形个数的情况，所谓三角形是指网络中包含三个顶点的集合，其中每个顶点与其他两个顶点都有边关联。用社会网络的语言来说，你的朋友的朋友也可能是你的朋友。目前，已经可以将这种“可能”进行量化的计算与分析。

第三，顶点度分布：现实世界的网络顶点度分布与随机网络截然不同，大多数网络的顶点度分布都远远偏离Poisson分布。Internet拓扑结构的顶点度分布没有呈Poisson分布而是呈幂函数（Power-low）分布。如果把网页看成一个节点而网页中的超链接看成一条边，那么整个WWW就是一个有向图。WWW具有与互联网一样的拓扑结构，只是幂指数有些不同，它的输出度的分布指数是2.45，输入度的分布指数是2.1。

第四，无标度网络：值得注意的是，虽然网络顶点度分布在整体上可能呈现一种特定形式，但此网络中的指定子网的顶点度却可具有其他的分布形式。例如，万维网的顶点度分布整体上服从幂律分布，但域中的顶点度分布却服从单峰分布。

第五，最大顶点度：网络中顶点的最大度数一般依赖于网络大小。最大顶点度对于网络上的一些计算来说是重要的。

第六，网络弹性：大部分的网络，功能都依赖于其关联性，即依赖于顶点对之间路径的存在。如果网络顶点被删，这些路径的标记长度将增加，最终使顶点对成为非关联的，而它们之间经由网络的通信将被中断。网络弹性水平因这样的顶点删除而发生改变。大多数的顶点其度数都较小，所依赖的只是其他一些顶点之间所存在的很少的路径，因而删除这些顶点几乎不会给通信带来实质性的影响。另一方面，当删除是针对度数最大的顶点进行时，会发现其具有破坏性影响，顶点到顶点的平均距离随被删顶点个数比例的增大而急剧增加，并且，要破坏经由网络的本来的全部通信，只需删除一部分顶点即可。Albert等人把这一结果表述为网络顶点故障或网络顶点破坏。多数网络对于随机的顶点删除都表现出鲁棒性（robustness） ^[24]，而对于以最大度顶点为目标的删除却表现出相当弱的鲁棒性。互联网（和万维网）对于网络中的随机顶点故障表现出很强的弹性，但在其最大度顶点受到故意攻击的情况下却极易被破坏（只要使不超过5%的节点瘫痪，就可以使Internet瘫痪）。

第七，混合模式：多数网络都至少包含一些不同类型的顶点，并且顶点之间有边相关联的概率常依赖于顶点的类型。就互联网而言，Maslov等人提出，网络结构存在三种种类的顶点，每一种类中包含的顶点都很多：互联网骨干线和主干线上的具高度关联性的顶点，作为互联网服务终端用户的顾客，以及联系两者的互联网服务供应商（ISP）。同样，终端用户和ISP之间以及ISP与主干顶点之间联系很紧密，而ISP之间以及主干顶点和终端用户之间却几乎没有联系。

第八，顶点度相关性：依据顶点的标量特性进行同类混合的一个特例是按顶点度混合，也即通常所说的顶点度相关性。基本上所有检测的社会网络都是同类混合网络，而其他类型的网络（信息网络、技术网络、生物网络）都是非同类混合网络。

第九，群落结构：多数社会网络表现出“群落结构”，即顶点组中有密集的关联边，而组与组之间关联边的密集程度则较低。在万维网中，群落可能反映的是网页的主题分类；在新陈代谢网络、神经网络或软件网络中，群落可能代表的是功能单元；食物网中，群落可能代表的是生态系统中的子系统。

第十，网络导航：小世界试验的结果显示网络中存在短路径，但同时结果也显示普通的人善于发现这些短路径。如果构建一个以和社会网络同样的方式进行导航的人工网络是可能的，那么这些网络可被用来构建有效的数据库结构或更好的点对点计算机网络。

上述关于互联网作为复杂系统的拓扑结构的描绘以及进一步的相关研究，广泛应用于通信、计算机、网络技术等自然科学技术领域，同时，在网络与网络传播等社会科学甚至人文科学的研究中亦被大量引用，比如“小世界”、“短路径”等等，只是，社会科学在应用时更喜欢并擅长进行定性的描述，而人文科学在应用时更热衷并习惯隐喻性的表达。在复杂性科学的视野下，由人与机器共同构筑演化而成的互联网之复杂性，主要适用“自组织”、“自适应”、“自创生”等复杂系统之概念予以研究和解释。

一直以来，人们普遍认为生命与非生命现象之间，生命体中人与普通生物之间有着迥然的界限，尤其是在形而上的层面，人之思维、使用符号的能力一直是人在大自然中引以为傲的资本，而复杂性科学的相关研究进展表明，生命与非生命或人与普通生物在纵深之处、本质之间没有一个人类设想的鸿沟的存在，而联系“他”与“它”的纽带就是自组织、自适应、自创生系统以及这些系统所演化出的机制、功能与行为^[25]。

自组织，是组织中生成与演化方式更加高级的形态。一般而言，组织：是发生于“作用者”之间的一种抽象关系，组织中的“作用者”在一个特定区域发生相互作用，并生成不可分解的整体属性。结构：是指实际的“作用者”以及它们之间的实际构成关系，结构可以决定“作用者”相互作用的区域，但不能决定该组织的属性。在对系统的描述中，结构是与那些不发生缓慢变化的过程相对比的概念，结构和组织几乎是可以互换的。而这里，结构既指静态的也指动态的元素。结构与组织的差别仅仅存在于具体事例和所有事例背后的普遍抽象性以及“作用者”相互作用后的属性。

普利高津把自然界自组织产生的结构分为两大类。通过平衡过程中的相变而形成有序结构，称为平衡结构，如晶体、超导体等。平衡结构的基本特点是无须与外界环境进行交换即可保持其结构，甚至只有隔断与外界的联系才能长久保持自己。系统在远离平衡态的条件下通过相变而形成有序结构，称为耗散结构，基本特点是只有与外部环境不断交换物质、能量、信息，才能保持有序结构。耗散结构不仅存在于物理界，一切生命系统和社会系统都是耗散结构，精神领域的各种系统，如语言、科学理论、文化形态等也是耗散结构。

自组织理论的基本信念是：尽管现实世界的自组织过程产生的结构、模式、形态千差万别，必定存在普遍起作用的原理和规律支配着这种过程。自组织原理主要有：涌现原理、开放性原理、非线性原理、反馈原理、不稳定原理、支配原理、涨落原理、环境选择原理。^[26]

“自创生”^[27]是指系统在没有外力干预下从无到有地自我产生、形成、创造的特性，更多的用于描述活的生命系统。自创生系统具有三个特点：一是自我设置边界，使自己与环境或其他生物区分开；二是自我产生，即生命的所有组成部分，包括它的内容物和边界都是由系统自己转化产生的；三是自我维持，即生命内部的活动在时间上是持续不间断的。自创生理论认为，生命就是一个自我维持和自我创造的生产组织，是一个在空间上整体的、不可分的，时间上连续的组织。一个活的生命就是一个能连续地自我生产其本身结构的自组织系统。有时，也称一些具有典型“自创生”特征的系统为“自创生系统”。

自适应，是复杂系统运动中的典型形态。适应造就复杂性，是圣塔菲研究所关于复杂系统复杂性研究的一个重要诠释。

自适应与不适应是刻画系统与环境关系的概念。从外部看，适应意指系统与环境之间物质、能量、信息交换是以一种稳定有序的方式进行的。从内部看，适应意指系统的组分之间以一种稳定有序的方式彼此合作与竞争、互动与互应。一旦这种稳定有序的方式被破坏，系统就处于不适应环境的状况，或者变革自身以重新适应环境，或者被迫解体。如果系统对环境的适应是靠自己的力量建立和维持的，就是自适应。^[28]

系统中的成员都是具有适应性的主体，具有自身的目的性与主动性，正是这种主动性以及它与环境的反复的相互作用，才是系统发展和演化的基本动因。所谓具有适应性，就是指它能够与环境以及其他主体进行交互作用。主体在这种持续不断的交互作用的过程中，不断地“学习”或“积累经验”，并且根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。整个宏观系统的演化和进化，包括新层次的产生、分化和多样性的出现，新的聚合而成的、更大的主体的出现等，都是在这个基础上派生出来的。^[29]

生命系统、非生命系统或者人工创造系统，“自适应”就是系统应对环境变化与非稳定状态的常见策略、行为与功能。同样，一些具有典型“自适应”特征的系统也称“自适应系统”。

“自组织”、“自创生”、“自适应”作为现象普遍地存在于现实世界之中，并常常以互为动因、互为表里、互融共生的姿态呈现，系统、现象、特性、结构、组织甚至规律皆不能用还原的、分析的话语予以表述。作为系统科学的理论，现在还不完备，但是将其作为一套概念体系用于网络及网络传播的社会科学层面的解释，还是具有说服力的。

比如：互联网中传统的BBS到“帖吧”的演化，就是论坛作为自组织系统的一个飞跃。首先，建立一套自由控制、内容互动、价值评估、信用积累的自组织机制，让用户自我约束、自我激励和积极参与，使内容和话题“大爆炸”，管理实现自治，进一步生成一个信息的“价值渠道”，形成人们互相检验内容真伪、善恶的平台，利益、兴趣成为帖吧增长的内在动力，最终使帖吧以自组织的形态演化为一种存在。

互联网，作为一个复杂系统，常常会不由自主地呈现出自组织性、自创生性、自适应性等典型特征。在复杂性科学意义上，互联网，是一个由简单的技术“规则”建立起来的复杂系统，是一个不断变化和演进的自组织复杂系统。在传播学意义上，是无数传媒机构与单个的人相互连接、任意链接、深度互动的复杂系统；在社会学意义上，则是一个完全融入当下社会的复杂系统；在人文学意义上，是一个颠覆文化经典、生产冗余文献、虚拟生活现实的复杂系统；在哲学意义上，是一个“座架”——使世界以信息的方式被解蔽与展现。无论怎样的视角，互联网作为复杂系统的复杂性则是其他学科无法意会与言传的，迄今为止，复杂性科学对互联网所进行的探索与言说，是一条自然的进路。