刘奋荣(女,新入选哲学学科2015年度长江学者特聘教授) | 社会网络中信念修正的几个问题
2016/1/13 哲学园

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     社会网络中信念修正的几个问题

     Some Issues Concerning Belief Revision in Social Networks

     作者简介:

     刘奋荣, 清华大学哲学系教授, 博导;阿姆斯特丹-中国逻辑讲席教授 (Amsterdam-China Logic Chair); 清华大学-阿姆斯特丹大学逻辑学联合研究中心主任 。2001年获中国社会科学院哲学博士,2008年获阿姆斯特丹大学理学博士。2009年入选清华大学“基础研究青年人才支持计划”,2011年获清华大学“学术新人奖”,并择优晋升为教授。 2012年入选“教育部新世纪人才计划”。担任知名英文杂志Synthese, Australasian Journal of Logic, Studia Logica, Topoi等的主编或编委, 担任 斯普林格系列从书Logic in Asia 的执行主编,担任《逻辑学研究》杂志副主编。她主要的学术贡献是利用逻辑的形式工具建立偏好动态变化和不同类型主体之间互动的模型。2011年在施普林格出版的英文专著 Reasoning about Preference Dynamics 和其他关于偏好的一系列论文在国际上有着十分广泛的影响。此外,她的研究还涉及社会信息流逻辑、决策逻辑、中国古代逻辑史等。

     原文出处:

     《哲学动态》(京)2015年第20153期 第84-89页

     内容提要:

     本文首先在传统信念修正理论和动态认知逻辑的框架上提出了社会网络的信念修正模型,将主体之间的社会关系纳入到新的模型中来,介绍并研究了“有穷自动机”模型从众心理的信念修正模式;其次,引入证据、信任度两个概念来刻画基于理由的信念修正;最后,指出社会网络中信念修正的研究如何与哲学其他领域相关联。

     关 键 词:

     信念修正/社会网络/证据/信任度

     主体接受新信息、修正自己的信念,这是一个非常普遍的现象。逻辑学家们从20世纪80年代开始研究其中的逻辑规律,建立了信念修正理论。其中最为著名的是两个研究方案。一是所谓的信念修正理论①,该理论提出了信念修正所遵循的逻辑公理(postulate)。二是到了20世纪90年代,动态认知逻辑发展起来。该方案最初研究新信息对主体知识状态的影响,后来又自然地将信念修正问题纳入其研究范围。例如,范本特姆(van Benthem)②、巴塔赫(Baltag)、思麦慈(Smets)③等学者在他们的研究中给出了动态信念修正的逻辑语言和语义,在动态信念逻辑中系统研究了接受新信息之前与之后主体认知的变化。本文主旨在于引入一个新的视角——在社会网络中考察主体信念修正的问题,探讨其中的薪规律,并进一步发展上面提到的信念修正理论。

     社会网络研究顺应了当今信息时代的要求。信息在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。随着互联网技术的空前发展,处在信息时代的人们被划分成不同的社会网络空间:同事圈、同学圈及不同的朋友圈,等等。现代技术更是为我们的互动交流提供了各种平台,如人人网、QQ、微信,等等。因此,信息的传输与社会关系以特别的形式在信息传播过程中联系在了一起。社会中的主体由各种各样的社会关系编织在一起,形成一个网络空间。信息是社会网络的基本要素,是社会成员之间交流和互动的媒介。社会成员们看新闻,阅读报纸,在微博、微信上发表言论,浏览互联网,然后通过个人的判断把所有的信息结合在一起,形成自己对事情的观点和信念,并通过聊天、互发电子邮件等方式进一步与其他社会主体进行交流。

     对社会网络的逻辑研究是近年来出现的一个崭新的、富有活力的研究领域,得到国内外逻辑学家们的普遍关注。笔者与奥克兰大学哲学系的两位同事吉拉德(Girard)和谢立民(Seligman)从2011年开始在这个领域进行尝试性研究,发表了一系列成果。④与此同时,其他国际同行也在研究社会网络的逻辑方面取得了非常有价值的成果。2013年,日本学者佐野(Sano)和东条(Tojo)基于“动态认知逻辑”与引入“通道”(channel)概念研究社会网络中多主体之间的交流;⑤巴塔赫等人则对社会群体中信息的“瀑布效应”(cascade)展开深入的逻辑分析,提出了可能克服这一效应、保持群体理性的方法;⑥克里斯多夫(Christoff)和汉森(Hansen)在2013年的论文中给出了逻辑语言,用以表达社会网络中主体信念的不同层次,即表面的信念和深层的信念,并研究在信息交互中这两种信念如何协同进行;⑦2014年刚刚出版的《信息风暴》(Infostorm)⑧一书考察了很多有趣的实例,展示了群体利用信息的各种方式,并通过对具体事例的分析阐明逻辑的思考和推理如何帮助我们在信息爆炸的时代保持清醒的头脑。

     本文的目标主要是介绍笔者与国外学者在社会网络的信念修正问题上的合作成果,重点说明这些技术成果背后的主要思想,并探讨仍然需要研究的问题,以期吸引感兴趣的同行加入我们的研究和思考。具体来说,该研究课题关注的问题是:面对周遭层出不穷的观点,一个主体如何修正自己的信念?影响主体信念修正的主要因素是什么?这些因素如何起作用?从宏观的角度看,一个社会网络空间的信念是否能够达到稳定状态,其条件是什么?我们能否在逻辑中找到对稳定性条件的刻画?

     一 社会网络中“从众心理”的信念修正

     考虑一个命题p。假设我不相信p,但是我周遭的不少朋友相信p,我会怎么办?当然,不外乎下面几个选择:

     (1)忽略他们的观点,在认知上保持不变。

     (2)我确实受到朋友们观点的影响,那么有下面两种可能的方式修正我的信念:

     (a)我会修正(revise)自己的信念,于是相信p(记作Rp);

     (b)或者更为谨慎,我会收缩(contract),即去掉关于 p的信念(记作Cp)。换句话说,在修正p之后我会相信p,在收缩p之后,我不会相信 p( B p),即,我会认为p是可能的。

     看起来要考察一个主体的信念受到其他主体信念影响的情况,至少有必要区分两种不同的影响:强影响(strong influence)和弱影响(weak influence)。这两种影响分别对应上面的主体信念修正的两种不同方式,即:导致修正的是强影响,导致信念收缩的则是弱影响。那么,什么是强影响,什么是弱影响呢?显然我们需要对其进行精确的定义。一个自然的方法是考虑朋友当中相信p的人的数量。对此我们可以采取量化的方法,譬如定义“若是90%的朋友都相信p,我受到的影响是强影响”,这时我修正自己的信念,相信p。而量化的程度取决于主体本身的选择,即主体可以改变这里的阈值,将90%下降到60%。这时,直观上可以笼统地说,若多数朋友相信p,则我会修正自己的信念。回到质的方法上来,我们可以使用逻辑学中的量词“所有的”来定义强影响:当我所有的朋友都相信p时,我受到的影响是强影响。⑨与此相对,弱影响对应的条件是“没有朋友相信 p”,这时我会收缩信念。给出形式语言之后,我们自然可以将强影响、弱影响在逻辑语言中精确地表达出来。本文的主要目的是探讨技术背后的一些直观和哲学思想,对于形式的技术细节感兴趣的读者,可以参考笔者提到的几篇论文,我们不在这里展开。

     下面,我们接着讨论主体可能的认知信念状态。仍然考虑一个简单的命题p。一个主体对p的可能认知状态不外乎三种:

     (1)相信p(记作却)

     (2)相信 p(记作B p)

     (3)对于p没有观点,认为p和 p都有可能(记作Up)也就是说,谈论一个主体信念的可能变化,实际上是谈论这三种认知状态之间种种可能的转换。具体来说,结合上面给出的主体修正和收缩的条件,我们可以将主体信念修正的可能方式列举如下:

     (1)假设主体初始的信念是B p,在强影响下,她会修正信念从而相信p,即,转换到Bp的状态;在弱影响下,她会收缩信念从而进入Up的状态。

     (2)假设主体初始的信念是却,在强影响下,她会修正信念从而相信 p,即,转换到B p的状态;在弱影响下,她会收缩信念从而进入Up的状态。

     (3)假设主体初始信念是Up,在关于p( p)的强影响下,她会修正信念从而相信p( p),即,转换到Bp(B p)的状态。我们将这个模型称为“有穷自动机”模型。这个模型的优点在于,对于社会网络中一个主体的信念修正,完全可以根据这个模型简单计算获得。下面举一个简单的例子说明如何使用此模型:

     这个社会网络中有四个主体,a,b,c和d。若主体之间有直线连接,就表明他们是朋友,写在主体后面的公式表示该主体的信念认知状态。在左边的初始模型中,a和d都相信p,b相信 p,c对p没有信念。接下来,我们考虑经过一轮的信息交流、主体之间相互影响后,他们的信念变成什么?新的信念在上图右边的更新模型中可以看出。注意到,对b而言,因为她所有的朋友,即,a和d都相信p,所以b修正自己的信念,相信p。同样的情况对c也成立,因为a和d也是她所有的朋友。主体a最初相信p,但是她的两个朋友,一个相信 p,另一个没有明确的信念,这时她受到了弱影响,变为对p没有明确的信念。同样的推理也适用于d。

     再看一个比较极端的例子:

     注意,a和b是这个社会网络中仅有的两个主体,也分别是对方唯一的朋友。他们的初始信念正好相反,根据我们上面给出的信念修正自动机模型,随着时间的流逝,他们会不断改变自己的信念。这个例子直接引发的一个研究问题是:在长期的时间维度上,一个社会网络什么时候达到稳定状态?我们将社会网络的稳定性理解成网络中每个主体信念的稳定性,那么该问题就转换为:社会网络中主体的信念什么时候达到稳定状态?我们能否在逻辑中刻画主体信念稳定的条件?同样,对于形式语言感兴趣的读者,可以参考前面提到的论文,其中有对在我们提出的逻辑语言中信念修正趋于稳定的刻画。在这里,笔者只从直观上阐述这个问题,主要的思路如下:我们知道,“有穷自动机”模型实际上明确了一个主体在什么条件下要进行认知状态的转换。换句话说,若我们要刻画一个主体在什么时候达到认知的稳定状态,实际上是要找到所有可能的主体的认知状态不会发生变化的情形,即要排除那些主体信念会发生变化的四种情形:

     (1)主体相信 p,受到关于p的弱影响。

     (2)主体相信p,受到关于 p的弱影响。

     (3)主体没有关于p的信念,受到关于p的强影响。

     (4)主体没有关于p的信念,受到关于 p的强影响。当然,这个刻画是从否定的角度给出的。读者也许可以尝试能否从正面找出刻画主体信念稳定的条件,这仍然是一个开放的问题。

     以上介绍了一个十分简单的逻辑模型,该模型被用来研究社会网络中主体如何受到周遭朋友信念或观点的影响而改变自己的信念。我们说明了这样的模型可以是量化的,可以根据不同的阈值来对主体在“多大程度”上受到朋友的影响进行精确定义,从而定义一个主体什么时候进行信念修正。本节主要利用最为简单的逻辑量词来给出主体信念修正的“有穷自动机”模型。我们举例说明了在这样的逻辑讨论中出现的很多有意义的问题,譬如主体信念的稳定性问题。与传统的信念修正理论相比,社会网络、主体之间的社会关系(譬如朋友关系)在我们的逻辑模型中占据非常重要的地位。传统的信念修正理论只是设想主体接受外部的信息,至于信息从哪里来、是否可靠等,则缺乏系统的分析和研究。在笔者看来,信息流有三个基本的组成部分:信息本身、信息发送者和信息接受者。真正要研究信息对主体信念的影响,我们不仅需要考虑信息本身的内容,也要将信息的来源考虑进来。社会网络的大背景将这些问题自然地提上了日程。下面我们介绍如何发展上面的“有穷自动机”模型,进一步研究社会网络中其他重要的理论问题。

     二 基于原因的信念修正

     “有穷自动机”模型中含有两个重要的假设:

     其一,主体有从众的心理,受到周遭朋友们的影响会改变自己的信念。

     其二,一个主体的所有朋友地位都是一样的,没有与主体关系的疏远与亲密之分。

     然而,在现实中,我们信念的修正往往是基于自己认为的确凿证据来进行的。换句话说,我们会考虑是否有足够的证据对自己的信念进行修正。另外,主体对朋友们的信任程度也会有不同,这将直接影响到主体如何看待不同朋友发出的信息。也就是说,主体的信念修正应该是基于一定原因才作出的。我们将在这一节尝试讨论一些可能的思路和做法。

     证据是知识论中一个非常重要的概念。迄今为止,已经有很多文献对证据开展研究,特别是对知识、信念和证据之间的关系进行探讨。近几年的认知逻辑领域也将证据作为一个重要的研究课题。这里只提到几个具有代表性的工作。范本特姆和帕奎特(Pacuit)于2011年首次将证据引入到信念理论中来,并利用邻域语义学对信念和证据的关系进行研究,探讨了基于证据的信念动态变化;⑩巴塔赫等人则结合阿提莫夫(Artemov)的核证逻辑(11)针对证据、知识、安全信念等一些概念的关系建立了逻辑系统(12)。就证据自身而言,不同的证据其重要性是不同的。也就是说,在证据的集合上,我们可以引入序关系对证据进行排列。对应的直观可以是证据的重要性、可靠性,或者其他的性质。在范本特姆和帕奎特的论文结尾,作者将如何添加这样的序关系作为开放的问题提出来。富特克(Fiutek)在其论文(13)中给出了一个有权重的证据模型,可被看作一种线性的序关系。其模型如下:

     M=(S,E,w,V)其中S是可能世界的集合,E是证据的集合,w是一个权重的函数,给E中每个元素指定一个实数值,数值越大表示该证据越重要。V是通常的赋值函数,用以说明某个命题变元在某个世界为真或为假。该模型实现了对证据的重要性进行排序这一目的。下一步,我们将讨论如何把这个模型扩展到社会网络中来,研究社会网络中信念修正的问题。当然,首要的是在M中添加关于主体和主体之间社会关系的构件。与此同时,我们将主体相互之间的信任程度利用函数来表示。新的模型如下(14):

     M=(S,E,A,f,w,τ,V)

     这里A是有穷的主体的集合,f是主体之间的二元关系(可以想成朋友关系或其他的关系)。函数w与之前类似,是衡量证据重要性的赋值函数,但是现在也取决于主体。也就是说,对于每一世界和每一主体,该函数赋予每个证据一个值。新的函数τ则是对每个世界、每个主体指派一个值,用以表示对其他主体的信任程度,数值越大表示信任程度越高。在这个新模型中,我们可以刻画上面提到的两个方面:主体关于证据重要性的考量,主体对朋友不同的信任程度。

     在这个新模型的视域下,一个社会网络现在的图景如下:社会网络中的主体有自己的信念以及跟这些信念相关的证据。同时,每个主体也有自己关于这些证据重要程度的权重。主体之间由社会关系所联结,每个主体有对其他主体(包括自己)的信任值,这个信任值决定他在多大程度上接受来自其他主体的信息。

     接下来,一个重要的问题是,在这个模型下,如果主体之间进行动态交流,我们又该如何确定一个主体对某个证据的新权重?这是一个信息重新整合的过程。下面我们给出一个较为简单的更新模式:

     在上面的公式中, 是主体a对证据e的权重。对每个a的朋友b, 是a对b的信任值, 是b对证据e的权重。公式的右边是一个加和运算,将所有a的朋友b对e的权重与a对b的信任值相乘,之后加和。

     这个模型仍然十分简单:我们没有考虑主体之间信任度的更新,尽管这一考虑是十分自然的。主体之间在共享信息的情况下,随着时间的流逝,一个主体也许会改变对另一主体的信任度。可以想象,如果a发现另一个主体b对其有欺骗行为,也许之后a就不再像之前那么信任b。

     在这个框架下,同样的问题还需要深入研究:什么时候主体的信念达到稳定?我们能否使用逻辑语言对其进行刻画?这些问题目前都是开放的,也是笔者正在与国际学者合作开展的主要研究课题。

     就信念修正的理论而言,本文介绍的社会网络的信念修正理论发展了传统的信念修正理论和动态认知逻辑的框架。本文明确将主体之间的社会关系纳入到新的模型中来,并介绍了研究从众心理信念修正模式的“有穷自动机”模型。随后引入证据、信任度两个概念,来刻画基于理由的信念修正。从技术的角度说,信念修正理论和动态认知逻辑提出的信念修正模式都可以在本文后来搭建的新的模型中进行模拟。同时,函数在该模型中的使用也大大增强了其解释能力。目前,这个领域仍然有很多具有挑战性的问题值得我们进一步考虑,例如,如何刻画关于主体之间信任度的动态改变?在大数据的情况下,一个主体如何挑选相关的信息作为证据,进行相应的信念修正?在社会网络中,除了信念修正,主体的偏好也会受到其他主体偏好的影响而改变,呈现新的特点,值得我们进一步研究。

     最后,笔者想指出这个课题的研究与哲学其他领域研究的联系。社会哲学是哲学的一个重要分支,十分重视对社会行为的研究,倡导将传统的问题放在社会背景中思考。我们的研究事实上正是将信念修正的问题放在社会网络中来进行,因此,这与社会哲学的研究纲领相一致。显然,在信息传播中扮演重要角色的社会行为一直都是我们重点研究的内容。社会知识论(social epistemology)是一个新兴的哲学研究领域,也是知识论的重要组成部分。哲学家们明确将知识、信念等传统概念的社会维度放在了研究议程中。考察社会网络和知识、信念、证据之间的关系将自然地为知识论的社会维度提供新的解释。最后,科学哲学一直重视对科学共同体的研究。科学共同体是一个社会群体,可被看作具有一定特征的社会网络。在其中,科学家们不断提出新的理论体系和观点与自己的同行分享,并不断对现有的理论进行修正。本课题的研究将会对科学共同体研究提供有益的逻辑理论框架。笔者殷切期待逻辑学今后能够与这些哲学研究领域开展更多的对话和合作。

     注释:

     ①Alchourrón,G rdenfors & Makinson,"On the Logic of Theory Change",Journal of Symbolic Logic,50,1985.

     ②Van Benthem,"Dynamic Logic of Belief Revision",Journal of Applied Non-Classical Logics,17(2),2007.

     ③Baltag & Smets,"A Qualitative Theory of Dynamic interactive Belief Revision",Logic and the Foundations of Came and Decision Theory,Texts in Logic and Games,vol.3,Amsterdam University Press,2008.

     ④已发表的主要论文有:Liu,Seligman & Girard,"Logic in the Community",Proceedings of the 4th Indian Conference on Logic and its Applications,LNCS 6521,2011; Seligman,Liu & Girard,"Facebook and Epistemic Logic of Friendship",Proceedings of the 14th Conference on Theoretical Aspects of Rationality and Knowledge,2013; Liu,Seligman & Girard,"Logical Dynamics of Belief Change in the Community",Synthese,191(11),2014。

     ⑤Sano & Tojo,"Dynamic Epistemic Logic for Channel-based Agent Communication",Logic and Its Applications,LNCS 7750,2013.

     ⑥Baltag,Christoff,Hansen & Smets,"Logical Models of Informational Cascades",Logic across the University:Foundations and Applications,Proceedings of the Tsinghua Logic Conference,College Publications,2013.

     ⑦Christoff & Hansen,"A Two-tiered Formalization of Social Influence",Proceedings of the 4[th] International Workshop on Logic Rationality and Interaction,LNCS 8196,2013.

     ⑧Hansen & Hendricks,Infostorms:How to Take Information Punches and Save Democracy,Copernicus,2014.

     ⑨当然,这里我们需要确保论文非空,即“我确实有朋友”。

     ⑩Van Benthem & Pacuit,"Dynamic Logics of Evidence-Based Beliefs",Studia Logica,99,2011.

     (11)Artemov,"The Logic of Justification",The Review of Symbolic Logic,1(4),2008.

     (12)Baltag,Renne & Smets,"The Logic of Justified Belief,Explicit Knowledge,and Conclusive Evidence",Annals of Pure and Applied Logic,165(1),2014.

     (13)Fiutek,Playing with Knowledge and Belief,Ph.D.Dissertation,ILLC,University of Amsterdam,2013.

     (14)这里的很多想法来自笔者与阿姆斯特丹大学巴塔赫和思麦慈的讨论和合作。

    

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