前言

一個(gè)小小的塑料玩偶，憑什么登頂潮流頂點(diǎn)、引得萬(wàn)千網(wǎng)友爭(zhēng)搶、甚至一夜“漲停”又“崩盤(pán)”？這不只是一個(gè)“審美”和“消費(fèi)”的問(wèn)題，更是一個(gè)系統(tǒng)科學(xué)與演化博弈的經(jīng)典現(xiàn)象。早在2006年，美國(guó)哈佛大學(xué)的數(shù)理生物學(xué)家 Martin Nowak 發(fā)表在Science上的成果就指出他指出：合作并非偶然，而是可以在特定演化規(guī)則下自然涌現(xiàn)的理性選擇結(jié)果（詳情可見(jiàn)集智俱樂(lè)部公眾號(hào)的速遞文章：）。像Labubu熱潮這樣的現(xiàn)象，正是這一理論在人類(lèi)社會(huì)中具體而微的投射。當(dāng)你在猶豫是否購(gòu)買(mǎi)盲盒，當(dāng)你因?yàn)榕笥讯荚跁駡D而不自覺(jué)地“入坑”，你其實(shí)也正參與了一場(chǎng)群體行為中的演化博弈：個(gè)體在有限理性下進(jìn)行局部模仿、策略更新，并最終引發(fā)系統(tǒng)層面的涌現(xiàn)行為。這不僅是消費(fèi)心理學(xué)的故事，更是系統(tǒng)科學(xué)中“自下而上”的復(fù)雜性建模課題。

為什么大家都在買(mǎi)？從一個(gè)“丑萌”玩具開(kāi)始的潮流邏輯

Labubu最初只是泡泡瑪特旗下的一款潮玩IP，一個(gè)毛發(fā)炸裂、牙齒尖尖、介于可愛(ài)與怪異之間的小怪獸。但從2023年起，它迅速突破圈層，成為潮玩社群與社交平臺(tái)的“流量擔(dān)當(dāng)”：明星曬圖、KOL帶貨、二級(jí)市場(chǎng)哄搶，甚至在二手交易平臺(tái)上屢屢炒出天價(jià)。

是什么驅(qū)動(dòng)了這一輪“全民追Labubu”？

也許你會(huì)說(shuō)是審美獨(dú)特、情緒治愈、收藏價(jià)值。但如果我們站在復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)與群體行為建模的角度看，它其實(shí)更像是一場(chǎng)多主體策略演化的擴(kuò)散現(xiàn)象——一種基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)傳播、局部模仿和聲譽(yù)激勵(lì)的行為選擇機(jī)制。

群體行為的“理性”：不是你想得清，而是你“學(xué)”得快。你或許沒(méi)覺(jué)得Labubu有多特別，但當(dāng)身邊人曬圖、二級(jí)市場(chǎng)漲價(jià)、社交平臺(tái)種草信息刷屏?xí)r，你就開(kāi)始動(dòng)搖了：是不是我也得有一個(gè)？

從系統(tǒng)建模角度看，這種現(xiàn)象符合群體行為建模中的“局部模仿學(xué)習(xí)”（local imitation learning）規(guī)則。我們并非總在做理性計(jì)算，而是在動(dòng)態(tài)社會(huì)環(huán)境中，不斷復(fù)制那些“看起來(lái)更有收益”的行為策略。

這背后的動(dòng)力不是“盲目”，而是“適應(yīng)”。正如系統(tǒng)科學(xué)中所強(qiáng)調(diào)的：

復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)中的智能個(gè)體，會(huì)在局部反饋與社交網(wǎng)絡(luò)中，動(dòng)態(tài)調(diào)整自己的策略，從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)演化。

用演化博弈和ABM模型，重構(gòu)Labubu熱潮的動(dòng)力系統(tǒng)

讓我們用多主體建模（Agent-Based Modeling, ABM）的視角，對(duì)這場(chǎng)潮流風(fēng)暴做一個(gè)簡(jiǎn)化模擬：

• 個(gè)體層級(jí)：每位消費(fèi)者是一個(gè)代理體（Agent），具有異質(zhì)性偏好（如審美、情緒需求、社交敏感度），并具備模仿、學(xué)習(xí)、更新策略的能力。

• 局部規(guī)則：個(gè)體通過(guò)觀察鄰居（如朋友圈、小紅書(shū)好友、KOL）是否購(gòu)買(mǎi)Labubu，評(píng)估模仿的潛在收益（聲譽(yù)、認(rèn)同、情緒滿足）。

• 反饋機(jī)制：成功“被看見(jiàn)”或獲得社交反饋的行為更容易被其他人模仿。系統(tǒng)中策略的流行度由此演化。

• 宏觀涌現(xiàn)：當(dāng)模仿超過(guò)臨界閾值，行為迅速傳播，形成社會(huì)層面的“從眾潮流”。

這正是ABM最擅長(zhǎng)解釋的系統(tǒng)現(xiàn)象：從異質(zhì)個(gè)體到集體行為的涌現(xiàn)（Emergence），無(wú)需中央控制，只需簡(jiǎn)單規(guī)則與交互網(wǎng)絡(luò)。

Labubu的五重動(dòng)力系統(tǒng)

麻省理工的Martin Nowak在其合作演化研究中總結(jié)了五種合作機(jī)制，我們可以借此解析Labubu現(xiàn)象（詳情可見(jiàn)集智俱樂(lè)部公眾號(hào)的速遞文章：）：

直接互惠：“我送你Labubu，下次你送我限定款”——交易式的關(guān)系維護(hù)

間接互惠：“我在社交媒體曬Labubu，你覺(jué)得我有品位”——聲譽(yù)驅(qū)動(dòng)的自我展示

空間結(jié)構(gòu)：“我的朋友都在買(mǎi)，我也更容易買(mǎi)”——本地網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化行為一致性

群體選擇：“擁有Labubu的是‘潮人群體’，我得成為他們的一員”——模仿成功群體的行為

親緣選擇：在小眾文化社群中，強(qiáng)認(rèn)同感形成“內(nèi)部?jī)?yōu)先合作”傾向

這些機(jī)制并非孤立存在，而是在復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中交織作用，放大了個(gè)體選擇對(duì)群體趨勢(shì)的推動(dòng)作用。

泡沫為何崩塌？是策略更新，不是“背叛”

潮玩市場(chǎng)在2025年驟然降溫，Labubu價(jià)格跳水，許多玩家開(kāi)始“清倉(cāng)割肉”。這背后的群體行為變化，同樣可以用ABM模擬解釋：

• 一旦收益結(jié)構(gòu)改變（如缺乏稀缺性、不再被熱捧），原有策略的邊際效用下降。

• 個(gè)體觀察他人開(kāi)始“退出”，便也調(diào)整自己的行為策略——即所謂“多主體演化動(dòng)態(tài)”。

• 隨著“退潮者”增多，模仿動(dòng)力逆轉(zhuǎn)，群體行為在短時(shí)間內(nèi)集體切換。

正如系統(tǒng)科學(xué)強(qiáng)調(diào)的：行為不是固定的，而是動(dòng)態(tài)演化的；社會(huì)不是穩(wěn)定的，而是自組織的。

下一次你為L(zhǎng)abubu心動(dòng)時(shí)，不妨?xí)和Ｈ胨伎迹耗闶窃谫?gòu)買(mǎi)一個(gè)玩偶，還是在參與一場(chǎng)正在演化的社會(huì)系統(tǒng)？

系統(tǒng)科學(xué)視角：從潮玩到系統(tǒng)模型，我們正在見(jiàn)證人類(lèi)“理性”的另一種面貌

我們以為潮流是情緒、是欲望、是盲從，但系統(tǒng)科學(xué)告訴我們：

真正讓潮流蔓延的，是個(gè)體對(duì)收益結(jié)構(gòu)的敏感反應(yīng)，是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的局部模仿與策略擴(kuò)散，是一個(gè)自組織系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。

Labubu的“集體迷戀”現(xiàn)象，正是這些理論在現(xiàn)實(shí)生活中的一種縮影：

• 為什么人們會(huì)不自覺(jué)地模仿他人購(gòu)買(mǎi)行為？

• 為什么個(gè)體在面對(duì)潮流時(shí)理性決策反而可能帶來(lái)“非理性結(jié)果”？

• 為什么一個(gè)爆款I(lǐng)P會(huì)迅速涌現(xiàn)，而后同樣迅速衰退？

這些問(wèn)題不能用簡(jiǎn)單的心理學(xué)解釋，而是系統(tǒng)科學(xué)的典型問(wèn)題。在這個(gè)視角下，我們把個(gè)體視為一個(gè)又一個(gè)異質(zhì)性智能體（agent），他們會(huì)觀察他人、學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)、更新策略，并與其他智能體發(fā)生非線性交互。在群體中，每一個(gè)“追隨者”的微小決策，都可能成為系統(tǒng)突變的觸發(fā)點(diǎn)，最終導(dǎo)致“從眾”“模仿”“炒作”甚至“幻滅”的連鎖反應(yīng)。

系統(tǒng)科學(xué)前沿第三課：群體行為與多主體建模

在高度互聯(lián)的復(fù)雜世界里，個(gè)體的微小決策如何匯聚成集體行為？從鳥(niǎo)群遷徙到股市波動(dòng)，從輿論演化到交通擁堵，社會(huì)系統(tǒng)中每一個(gè)宏觀現(xiàn)象的背后，都潛藏著無(wú)數(shù)個(gè)體的互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。

多主體建模（Agent-Based Modeling,ABM）是一種自下而上的復(fù)雜系統(tǒng)建模方法，通過(guò)對(duì)個(gè)體的屬性、行為規(guī)則、學(xué)習(xí)機(jī)制與環(huán)境反饋的刻畫(huà)，模擬群體層面的涌現(xiàn)與演化。它打破了傳統(tǒng)模型“平均人”的假設(shè)，強(qiáng)調(diào)異質(zhì)性、適應(yīng)性和自組織，是研究社會(huì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為與非線性過(guò)程的重要工具。

本課程將系統(tǒng)介紹ABM的基本結(jié)構(gòu)與方法框架，結(jié)合韓戰(zhàn)鋼教授在社會(huì)系統(tǒng)模擬中的研究實(shí)踐，帶你深入理解從“個(gè)體行為”到“系統(tǒng)涌現(xiàn)”的邏輯鏈條，掌握將ABM應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的思維方式與建模路徑。

課程大綱

1. 系統(tǒng)科學(xué)復(fù)雜性思維基本框架

2. 系統(tǒng)涌現(xiàn)的描述與測(cè)量

3. 智能多主體建模與系統(tǒng)自適應(yīng)演化

4. 多主體模型的應(yīng)用實(shí)例

   1. 復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)模擬

   2. 社會(huì)系統(tǒng)復(fù)雜性預(yù)測(cè)

   3. 人群動(dòng)力學(xué)復(fù)雜性建模仿真

   4. 復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)模擬平臺(tái)

5. 自然與人工系統(tǒng)集群

6. 討論交流

專業(yè)術(shù)語(yǔ)

耗散結(jié)構(gòu)理論、多主體建模（ABM）、群體行為、集群行為、涌現(xiàn)、自組織、自增益學(xué)習(xí)、復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)、層次社會(huì)熵、演化算法、遺傳算法、經(jīng)濟(jì)社會(huì)復(fù)雜系統(tǒng)、生物機(jī)器人集群

課程信息

課程主題：群體行為與多主體建模

課程時(shí)間：7月4日（周五）晚19:30-21:30

課程形式：騰訊會(huì)議（會(huì)議信息見(jiàn)群內(nèi)通知）；集智學(xué)園網(wǎng)站錄播（3個(gè)工作日內(nèi)上線）

課程主講人：

韓戰(zhàn)鋼，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，系統(tǒng)分析與集成實(shí)驗(yàn)室主任，國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)系統(tǒng)科學(xué)評(píng)議組成員，聯(lián)合國(guó)教科文組織復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)字校園副主席。長(zhǎng)期致力于自然與人工集群系統(tǒng)的交叉研究，圍繞集群智能、群體自組織行為及復(fù)雜系統(tǒng)建模取得多項(xiàng)具有突破性的成果，涵蓋蟻群、魚(yú)群與機(jī)器人群體的實(shí)驗(yàn)研究與建模分析、對(duì)稱破缺機(jī)制、系統(tǒng)臨界態(tài)行為等核心科學(xué)問(wèn)題。提出演化算法的收斂復(fù)雜性理論，發(fā)展新能源轉(zhuǎn)型的多主體建模方法，在Science、Physical Review Letters、PLOS Computational Biology等國(guó)際權(quán)威期刊發(fā)表論文。主持多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金及企業(yè)合作項(xiàng)目，推動(dòng)多主體建模、人工智能與系統(tǒng)科學(xué)交叉融合發(fā)展。主講博士研究生核心課程《多主體建模》，課程獲評(píng)校級(jí)思政優(yōu)秀課程，培養(yǎng)多名優(yōu)秀研究生獲國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目及榮譽(yù)，推動(dòng)中國(guó)復(fù)雜系統(tǒng)研究與教育體系的發(fā)展。

課程適用對(duì)象

1. 理工科高年級(jí)學(xué)生/研究生：系統(tǒng)性掌握復(fù)雜系統(tǒng)研究工具（多主體建模、網(wǎng)絡(luò)分析）

2. 跨學(xué)科研究者：汲取生物學(xué)、社會(huì)科學(xué)與AI的交叉靈感

3. 產(chǎn)業(yè)從業(yè)者：用系統(tǒng)思維解決業(yè)務(wù)中的非線性問(wèn)題（如用戶增長(zhǎng)、供應(yīng)鏈優(yōu)化）

報(bào)名須知

1. 課程形式：騰訊會(huì)議直播，集智學(xué)園網(wǎng)站錄播。本系列課程僅本次課程安排免費(fèi)直播。

2. 課程周期：2025年6月20日-2025年8月22日，每周五晚19：30-21：30點(diǎn)進(jìn)行。

3. 課程定價(jià)：599元

https://campus.swarma.org/course/5518?from=wechat

可開(kāi)發(fā)票

付費(fèi)流程

1. 掃碼付費(fèi)；

2. 課程頁(yè)面添加學(xué)員登記表，添加助教微信入群；

3. 課程可開(kāi)發(fā)票。