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　　01 定律1 网络是基于隐形定律增长的生态
　　
　　欢迎来到终身学习的知识时代
　　
　　每条定律，都是一次互联网风暴

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　　02 定律2 获取网络新红利的 4 大新机会
　　
　　机会 1：崛起的服务型经济
　　
　　?机会 2：无障碍的远程通信
　　
　　?机会 3：呈指数级增长的算力
　　
　　机会 4：互联网是一个信息生态系统
　　
　　03 定律3 从规模化到多样性
　　
　　从个体行为到全局思维
　　
　　多样性的规模特征 ?
　　
　　04 定律4 成为小世界里的大节点
　　
　　?超级链接者
　　
　　小世界社区
　　
　　05 定律5 超级用户思维，驱动转化的利器
　　
　　我们如何点击链接:发现可预测的行为模式
　　
　　如何让用户更有黏性
　　
　　06 定律6 只有合作，才能共赢
　　
　　网络堵塞，无顾忌晚餐者的困境
　　
　　数字版权保护，应杜绝“搭便车”现象
　　
　　07 定律7 一切都要实现高效的折中
　　
　　刷新，有效减少网络堵塞
　　
　　进行恰当的计算机模拟
　　
　　08 定律8 从单一品牌到品牌经济
　　
　　令人始料不及的电商经济
　　
　　赢者通吃，网络交易的终极规律
　　
　　坚持品牌的核心价值
　　
　　09 定律 9 注意力是最稀缺的资源
　　
　　注意力的社会性
　　
　　不断扩大的社交网络
　　
　　如何引导并增强注意力
　　
　　10 定律 10 物联网时代，将实现真正的万物互联
　　
　　工业物联网的 3 大特性
　　
　　如何保证物联网的私密性
　　
　　互联网的真正秩序
　　
　　结语
　　
　　译者后记
　　
　　定律 5超级用户思维，驱动转化的利器
　　
　　书店，尤其是那些弥漫着温馨和好客氛围的书店，似乎拥有一种吸引人的神奇力量。人们通常都有这样的体验:走进一家喜爱的书店，浏览群书和杂志，从一张桌子或者一个书架逛到另一张桌子或者另一个书架，注意到刚上市的新书，感受到社会潮流，或者寻找在家里看不到的新闻。最终是否会买一本书或杂志并不重要，要紧的是度过了一段静谧的时光，浏览和了解了出版界在提供什么新内容和思想。
　　
　　想一想，对一个好奇的观察者来说，这种无意识的浏览活动可能看起来相当神秘和随意，应该不会有什么明显的模式可言。那么，是什么使得我们翻看某些书而不是另一些书呢?在一本书上花多长时间才会换到下一本书，或者是什么使我们的注意力集中到一本书的页面上?它是纯粹的随机意念使然，还是有什么虽然细节有所不同但适用于多数人的基本模式呢?
　　
　　将注意力从书店转移到网络，刚才描述的在书店中的浏览被点击网页中的链接替代。那些链接将用户从一个网页引领到另一个，可能属于同一网站，也可能属于另一个提供各种眼花缭乱内容的新网站。这样的活动，就是人们所说的上网，因为这种活动比较容易记录各种细节，所以可以进行详尽的研究。不同于书店的例子，在网络中，用户能在很短的时间里接触到很大的资料库，而且这些资料可能来自世界上某些遥远的地方。因此在书店中徜徉，从一个书架走到另一个书架的行为现在替换成在网页链接上简单的点击。进而，我们可以对使用模式进行跟踪，所达到的细节程度在现实的书籍和杂志世界中是不可想象的。网络行为研究所揭示的不仅有描述我们访问链接时的行为模式，还有关于人类行为的一个有趣的认识，以及一种影响人们上网行为的注意力经济的存在。
　　
　　我们如何点击链接:发现可预测的行为模式
　　
　　为了理解网络，我们需要考虑一个人在上网过程中是如何点击链接的。想象某人要寻找一条特别的信息，他向搜索引擎提交一条查询，然后点击进入了一个看起来有希望找到正确答案的网站。在这里，这个人发现了一个指向某件事的链接，可能是意料之外但很有意思的事情。于是他点击这个链接，到达一个网页，上面有相关于最初查询的信息，这使他感到惊喜。这个网页因此对这个用户就有价值，他通过阅读内容得到一些收获。这个收获可能是快乐、节省了时间甚至金钱，但在这里对我们都无关紧要。浏览这个网页时，他可能又发现了一个跳转到另一个网页的链接，有望看到更多的信息，或者也许是更加接近于他所要寻找的信息，于是点击那个链接进入了网页，但内容不一定是他所盼望的。这个网页可能不同于所预期的那样好，而是良莠不齐。如果更好，它可能将他引导到更有意思的网页上，于是引起更多的网络浏览行为;或者，如果它没什么用，他就可能停止、回退，或许随便点击一个链接希望能到好一些的地方进行进一步探索，或者停止上网。所有这些的中心思想是，一个网页的价值与链接到它的网页的价值相关，尽管那个量在网页间是波动的。
　　
　　从上述描述中可以看出，网络浏览行为是冲动、好奇心以及 用户偏好等多种因素混合影响的结果，看不出有什么一般性的模 式。更糟糕的是，在我们所谈的这个过程中，有待打开的网页的 价值不可知，它只是在概率意义上与前面一个网页的价值相关。这不是人们所说的那种可预测过程。还有，在这个过程中，上网者可以学到的知识很多是取决于机会的。
　　
　　但研究结果表明，人们在网络上的行为显现出了一种十分清晰的模式，并且可以被预测。我刚才描述的这种类型的行为，尽管本质上是随机的，但却以一种结构化的方式发生了。对这种结构的解释间接提供了关于个人网络浏览模式的理解，这种理解可以用来预测一个典型用户访问一个网站时产生的点击量。
　　
　　为了理解这种充满机会性的过程，值得说一说 20 世纪初期在远离网络的一个物理学领域中，人们如何形成了对一种随机现象的深刻理解。1827 年，植物学家罗伯特·布朗(Robert Brown)在显微镜下观察到，花粉粒子会悬浮在液体中，并表现出一种特别不可预测的漂动路径，看起来不符合牛顿力学的原理。同样的现象也可以通过悬浮在水中的墨汁观察到。再比如，光束通过窗户进入房间，投射出一个亮亮的通道，其中的细微(尘埃) 粒子看起来像是在随机舞蹈。科学家称这种现象为“布朗运动”(Brownian Motion)。这种现象一直都是一个科学之谜。直到1905 年，爱因斯坦提出了一种对它的解释，其要点是，假定悬浮在液体中的微小粒子受到了液体分子的大量随机碰撞。爱因斯坦认为，在这种情景下，牛顿力学在很短的时间尺度上依然是有效的，但经过很长一段时间后，粒子和液体分子之间发生的大量碰撞使粒子表现出了剧烈的运动轨迹。于是，这个世界需要发明一种新的动力学，处理只在长时间段后才有意义的随机力。在这种动力学中，粒子的平均行为和长期运动的效果才是有意义的。这样，爱因斯坦成功地描述和预测了在一个波动环境中粒子的运动轨迹，他为后来者的工作提供了一种关于布朗运动的精确描述。1925 年，法国物理学家琼-巴普蒂斯特·佩林(Jean-Baptiste Perrin)从布朗运动实验中精确地得出了一个相关的基本自然常数。
　　
　　与布朗运动相关的研究工作产生了另一个重要成果，即物理学研究方法的进步。该方法可以巧妙地处理大量随机运动中粒子的平均行为，而不关心单个粒子精准的运动轨迹。这样，原先从行星和恒星的运动中得出的确定的自然规律突然被拓展了，而且通过分析方法得到了补充。正如人们可以谈论道路上的车流量，却无法预测某辆汽车将驶往何处一样，现在物理学家可以描述随机的行为，而不必详细了解作用在一个粒子上的所有力。此外，这是一种非常有效的方法，不仅可以讨论平均行为，而且对于平均行为的偏差也提供了可参考的信息。人们对于为什么星光会闪烁，以及为什么会在电台上听到噪声的科学解释，都是这种方法应用的例子。
　　
　　那么，布朗运动和随机游走的粒子与上网有什么关系?答案是，它们被一种有趣而微妙的方式联系了起来。上网与粒子和力无关，而只是人们从获得的人、信息中发现的波动的价值。在每次点击后，用户进入一个新的网页，他得到的价值与前一次得到的随机相关。在这种认识下，我们唯一可以断言的是，当前网页对用户的价值与上一个网页的价值以某个概率相关联。当用户在这种活动中发现的价值达到某一特定的门槛后，他将停止上网行为：对应地，一个随机游走的粒子最终会碰壁。用户在停止上网前所发生的点击量，相当于粒子从起点开始到碰壁所花费的时间。如果我们知道了这个时间，就可以判断出在达到某价值门槛前的平均点击量。
　　
　　用户行为的秘密
　　
　　用户在浏览网页时发现价值的过程是随机的。即便是经常上网的用户访问同一个网站，每次也都会产生不同的点击量。这样，唯一可谈的有意义的点击量就是每次浏览的平均点击次数，而不是一个人在某天的特定时间点击的确切数字。
　　
　　一个用户在某个网站中访问的网页数量可以通过他在这个网站里访问给定数量网页的概率来确定。通过考察布朗粒子从起点撞到一定距离之外的壁上的时间的分布，我们就可以确定这一概率。
　　
　　有一个非常完美的数学公式可以描述这一分布规律。若表示成坐标图，纵轴为概率值，横轴为用户的点击量，图的含义就是对应不同的点击量的概率。这个图显示了用户在一个网站中最终的网页点击量的整体情况。
　　
　　图 5-1 给出了用户在访问一个网站时的页面浏览量的数据，它准确地描述了实际用户的行为。人们之所以知道这一点，是因为我们团队做了若干次非常仔细的实验，测量了成千上万个用户在网络上进行的几百万次网络浏览请求。当浏览特定数量链接的用户比例被绘制成点击量的函数时，就会得到一条与基于随机游走参数预测相一致的曲线。
　　
　　从这种规律中我们还能学到什么?一是我们注意到显示出的规律的曲线是倾斜的，好像是我们所熟悉的那种钟形曲线的一边被挤压到了墙上。一个倾斜的概率分布意味着某些不寻常的事情可能会发生，比如在一次上网过程中访问了大量的网页。然而，若对应用户最有可能点击次数的曲线峰值被推向左侧，则意味着在一次会话中所访问的网页都很少。这对于平均点击次数的计算造成了有趣的影响。下面的例子可以用来说明这一问题。想象在一个非常贫困的国家有一个小村庄，一位百万富翁决定到那里度假一年。在这期间，如果政府开展一次居民收入的普查，所计算出来的平均收入显然会远远高于那个富翁来之前的收入水平。因此，几年后来访问这个村庄的游客将很难在街头找到收入与当地统计报告中的平均收入一样高的人。
　　
　　正如在贫困的村庄度假的百万富翁对当地居民平均收入水平统计产生的影响，浏览大量网页的用户也会使网页访问的平均数远远高于大多数用户上网时产生的网页访问量。这意味着，在处理由倾斜的曲线所描述的统计数据时，平均值传达的有关上网模式的信息很少。
　　
　　网络行为模式的研究揭示的另一件有趣的事情是，无论用户在网络上浏览什么主题，曲线都会保持不变，但其峰值和尾部向左还是向右移动与领域有关。帕洛阿尔托研究中心的艾坦·阿达研究了 50 多万个用户在一个门户网站上的浏览模式，结果表明，信息查询的领域不同，用户的网络浏览模式也不同，但都符合上述基本规律。相应的情况如图 5-2 所示，不同曲线分别对应用户在不同主题网页上的点击量。
　　
　　● 互联网发展的下半场，什么样的商业新模式即将涌现？
　　
　　● 互联网红利越来越少的时代，我们该如何重新布局、绝地反弹？
　　
　　● 注意力越来越值钱的时代，电商经济如何再上一层楼？
　　
　　……
　　
　　● 每天，都有亿万人在互联网上进行各种活动。尽管他们的活动都是随机发生、随意展开、无人协调的，但却渐渐涌现出了一些有趣的特征与明显的定律。互联网定律奠基人、斯坦福大学应用物理系的顾问教授伯纳多? A . 胡伯曼通过多年的研究，创新性地为我们揭示出：只有回归互联网的本质，才能激发互联网的无限价值。在书中，他为我们描绘了十大定律：从网络信息的结构，到网民上网的行为；从网络拥塞的现象，到电子商务的市场；从信息下载的策略，到社会网络的作用。等等，无一不包。看懂它，你就将先人一步获得商业新红利。
　　
　　● 《人人都该懂的互联网思维》以一种引人入胜的方式描述了互联网涌现出的十大定律，还令人信服地阐述了形成它们的机理，并且深入浅出地介绍了个人与组织应该如何从中获利。本书所讨论的内容是权威的，但展开的方式是通俗易懂的，而且短小精悍、十分有趣。不仅互联网从业者可以一口气将它读完，而且我们每一个生活在互联网世界的人也能轻松地欣赏到它的精彩。
　　
　　定律 5超级用户思维，驱动转化的利器
　　
　　书店，尤其是那些弥漫着温馨和好客氛围的书店，似乎拥有一种吸引人的神奇力量。人们通常都有这样的体验:走进一家喜爱的书店，浏览群书和杂志，从一张桌子或者一个书架逛到另一张桌子或者另一个书架，注意到刚上市的新书，感受到社会潮流，或者寻找在家里看不到的新闻。最终是否会买一本书或杂志并不重要，要紧的是度过了一段静谧的时光，浏览和了解了出版界在提供什么新内容和思想。
　　
　　想一想，对一个好奇的观察者来说，这种无意识的浏览活动可能看起来相当神秘和随意，应该不会有什么明显的模式可言。那么，是什么使得我们翻看某些书而不是另一些书呢?在一本书上花多长时间才会换到下一本书，或者是什么使我们的注意力集中到一本书的页面上?它是纯粹的随机意念使然，还是有什么虽然细节有所不同但适用于多数人的基本模式呢?
　　
　　将注意力从书店转移到网络，刚才描述的在书店中的浏览被点击网页中的链接替代。那些链接将用户从一个网页引领到另一个，可能属于同一网站，也可能属于另一个提供各种眼花缭乱内容的新网站。这样的活动，就是人们所说的上网，因为这种活动比较容易记录各种细节，所以可以进行详尽的研究。不同于书店的例子，在网络中，用户能在很短的时间里接触到很大的资料库，而且这些资料可能来自世界上某些遥远的地方。因此在书店中徜徉，从一个书架走到另一个书架的行为现在替换成在网页链接上简单的点击。进而，我们可以对使用模式进行跟踪，所达到的细节程度在现实的书籍和杂志世界中是不可想象的。网络行为研究所揭示的不仅有描述我们访问链接时的行为模式，还有关于人类行为的一个有趣的认识，以及一种影响人们上网行为的注意力经济的存在。
　　
　　我们如何点击链接:发现可预测的行为模式
　　
　　为了理解网络，我们需要考虑一个人在上网过程中是如何点击链接的。想象某人要寻找一条特别的信息，他向搜索引擎提交一条查询，然后点击进入了一个看起来有希望找到正确答案的网站。在这里，这个人发现了一个指向某件事的链接，可能是意料之外但很有意思的事情。于是他点击这个链接，到达一个网页，上面有相关于最初查询的信息，这使他感到惊喜。这个网页因此对这个用户就有价值，他通过阅读内容得到一些收获。这个收获可能是快乐、节省了时间甚至金钱，但在这里对我们都无关紧要。浏览这个网页时，他可能又发现了一个跳转到另一个网页的链接，有望看到更多的信息，或者也许是更加接近于他所要寻找的信息，于是点击那个链接进入了网页，但内容不一定是他所盼望的。这个网页可能不同于所预期的那样好，而是良莠不齐。如果更好，它可能将他引导到更有意思的网页上，于是引起更多的网络浏览行为;或者，如果它没什么用，他就可能停止、回退，或许随便点击一个链接希望能到好一些的地方进行进一步探索，或者停止上网。所有这些的中心思想是，一个网页的价值与链接到它的网页的价值相关，尽管那个量在网页间是波动的。
　　
　　从上述描述中可以看出，网络浏览行为是冲动、好奇心以及 用户偏好等多种因素混合影响的结果，看不出有什么一般性的模 式。更糟糕的是，在我们所谈的这个过程中，有待打开的网页的 价值不可知，它只是在概率意义上与前面一个网页的价值相关。这不是人们所说的那种可预测过程。还有，在这个过程中，上网者可以学到的知识很多是取决于机会的。
　　
　　但研究结果表明，人们在网络上的行为显现出了一种十分清晰的模式，并且可以被预测。我刚才描述的这种类型的行为，尽管本质上是随机的，但却以一种结构化的方式发生了。对这种结构的解释间接提供了关于个人网络浏览模式的理解，这种理解可以用来预测一个典型用户访问一个网站时产生的点击量。
　　
　　为了理解这种充满机会性的过程，值得说一说 20 世纪初期在远离网络的一个物理学领域中，人们如何形成了对一种随机现象的深刻理解。1827 年，植物学家罗伯特·布朗(Robert Brown)在显微镜下观察到，花粉粒子会悬浮在液体中，并表现出一种特别不可预测的漂动路径，看起来不符合牛顿力学的原理。同样的现象也可以通过悬浮在水中的墨汁观察到。再比如，光束通过窗户进入房间，投射出一个亮亮的通道，其中的细微(尘埃) 粒子看起来像是在随机舞蹈。科学家称这种现象为“布朗运动”(Brownian Motion)。这种现象一直都是一个科学之谜。直到1905 年，爱因斯坦提出了一种对它的解释，其要点是，假定悬浮在液体中的微小粒子受到了液体分子的大量随机碰撞。爱因斯坦认为，在这种情景下，牛顿力学在很短的时间尺度上依然是有效的，但经过很长一段时间后，粒子和液体分子之间发生的大量碰撞使粒子表现出了剧烈的运动轨迹。于是，这个世界需要发明一种新的动力学，处理只在长时间段后才有意义的随机力。在这种动力学中，粒子的平均行为和长期运动的效果才是有意义的。这样，爱因斯坦成功地描述和预测了在一个波动环境中粒子的运动轨迹，他为后来者的工作提供了一种关于布朗运动的精确描述。1925 年，法国物理学家琼-巴普蒂斯特·佩林(Jean-Baptiste Perrin)从布朗运动实验中精确地得出了一个相关的基本自然常数。
　　
　　与布朗运动相关的研究工作产生了另一个重要成果，即物理学研究方法的进步。该方法可以巧妙地处理大量随机运动中粒子的平均行为，而不关心单个粒子精准的运动轨迹。这样，原先从行星和恒星的运动中得出的确定的自然规律突然被拓展了，而且通过分析方法得到了补充。正如人们可以谈论道路上的车流量，却无法预测某辆汽车将驶往何处一样，现在物理学家可以描述随机的行为，而不必详细了解作用在一个粒子上的所有力。此外，这是一种非常有效的方法，不仅可以讨论平均行为，而且对于平均行为的偏差也提供了可参考的信息。人们对于为什么星光会闪烁，以及为什么会在电台上听到噪声的科学解释，都是这种方法应用的例子。
　　
　　那么，布朗运动和随机游走的粒子与上网有什么关系?答案是，它们被一种有趣而微妙的方式联系了起来。上网与粒子和力无关，而只是人们从获得的人、信息中发现的波动的价值。在每次点击后，用户进入一个新的网页，他得到的价值与前一次得到的随机相关。在这种认识下，我们唯一可以断言的是，当前网页对用户的价值与上一个网页的价值以某个概率相关联。当用户在这种活动中发现的价值达到某一特定的门槛后，他将停止上网行为：对应地，一个随机游走的粒子最终会碰壁。用户在停止上网前所发生的点击量，相当于粒子从起点开始到碰壁所花费的时间。如果我们知道了这个时间，就可以判断出在达到某价值门槛前的平均点击量。
　　
　　用户行为的秘密
　　
　　用户在浏览网页时发现价值的过程是随机的。即便是经常上网的用户访问同一个网站，每次也都会产生不同的点击量。这样，唯一可谈的有意义的点击量就是每次浏览的平均点击次数，而不是一个人在某天的特定时间点击的确切数字。
　　
　　一个用户在某个网站中访问的网页数量可以通过他在这个网站里访问给定数量网页的概率来确定。通过考察布朗粒子从起点撞到一定距离之外的壁上的时间的分布，我们就可以确定这一概率。
　　
　　有一个非常完美的数学公式可以描述这一分布规律。若表示成坐标图，纵轴为概率值，横轴为用户的点击量，图的含义就是对应不同的点击量的概率。这个图显示了用户在一个网站中最终的网页点击量的整体情况。
　　
　　图 5-1 给出了用户在访问一个网站时的页面浏览量的数据，它准确地描述了实际用户的行为。人们之所以知道这一点，是因为我们团队做了若干次非常仔细的实验，测量了成千上万个用户在网络上进行的几百万次网络浏览请求。当浏览特定数量链接的用户比例被绘制成点击量的函数时，就会得到一条与基于随机游走参数预测相一致的曲线。
　　
　　从这种规律中我们还能学到什么?一是我们注意到显示出的规律的曲线是倾斜的，好像是我们所熟悉的那种钟形曲线的一边被挤压到了墙上。一个倾斜的概率分布意味着某些不寻常的事情可能会发生，比如在一次上网过程中访问了大量的网页。然而，若对应用户最有可能点击次数的曲线峰值被推向左侧，则意味着在一次会话中所访问的网页都很少。这对于平均点击次数的计算造成了有趣的影响。下面的例子可以用来说明这一问题。想象在一个非常贫困的国家有一个小村庄，一位百万富翁决定到那里度假一年。在这期间，如果政府开展一次居民收入的普查，所计算出来的平均收入显然会远远高于那个富翁来之前的收入水平。因此，几年后来访问这个村庄的游客将很难在街头找到收入与当地统计报告中的平均收入一样高的人。
　　
　　正如在贫困的村庄度假的百万富翁对当地居民平均收入水平统计产生的影响，浏览大量网页的用户也会使网页访问的平均数远远高于大多数用户上网时产生的网页访问量。这意味着，在处理由倾斜的曲线所描述的统计数据时，平均值传达的有关上网模式的信息很少。
　　
　　网络行为模式的研究揭示的另一件有趣的事情是，无论用户在网络上浏览什么主题，曲线都会保持不变，但其峰值和尾部向左还是向右移动与领域有关。帕洛阿尔托研究中心的艾坦·阿达研究了 50 多万个用户在一个门户网站上的浏览模式，结果表明，信息查询的领域不同，用户的网络浏览模式也不同，但都符合上述基本规律。相应的情况如图 5-2 所示，不同曲线分别对应用户在不同主题网页上的点击量。
　　
　　伯纳多 ?A. 胡伯曼 Bernardo A. Huberman
　　
　　斯坦福大学应用物理系顾问教授，美国有线电视实验室（CableLabs）公司核心创新团队副总裁。
　　
　　互联网商业化领军人，拥有20多年互联网研究经验。曾任职施乐公司帕洛阿尔托研究中心，并担任施乐公司董事会主席，还曾担任惠普实验室高级研究员、美国阿斯彭物理中心董事。
　　
　　美国科学促进协会会员，日本科学促进会研究员，美国物理学会会员，计算经济学学会IBM奖获得者。
　　
　　[译者简介]
　　
　　李晓明
　　
　　中国计算机技术的播火人之一，是互联网信息搜索研究、计算机与经济社会交叉学科教学以及在线教育实践等领域的先行者。
　　
　　现任北京大学计算机科学技术系教授、博士生导师，美国电气工程荣誉学社Eta Kappa Nu社员，IEEE高级会员。曾获中国计算机学会王选奖、中国计算机学会杰出教育奖以及国家级教学成果二等奖。
　　
　　1982年获哈尔滨工业大学学士学位，1986年获美国史蒂文斯理工学院博士学位。

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