1999年，弗雷德里克·利耶罗斯和一组数学家把这项调查中的所有回答都画在了一张图上，并发现了简单得惊人的规律。这2 810个答案全都落在下面这个几乎完美的曲线图上，展示了研究参与者性伴侣数量的清晰规律。

多数人的性伴侣数量很少，所以曲线左边如此之高，但是有些答案来自战利品极多的人，因此右边的曲线趋于无限。如果这项调查对瑞典整体人口来讲具有代表性，那么这个曲线意味着总有可能找到有过任何性伴侣数量的人，不论数字多大。当然，世界上不会有太多超过一万，或者哪怕一千个性伴侣的人，然而根据图样的预测，还是会有一些。

这些信息可以组合成一个表达式，它能够预测人们的性伴侣数量：在全世界随意挑选一个人，他的性伴侣数量超过x的可能性则是x-α。α直接来自数据。举个例子，研究发现瑞典女人的α值是2.1。如果这个数字对我们都具有代表性，找到一个拥有大于100个性伴侣的人的概率为0.006％，这意味着15 800个人中，至少有一个人完成了这一壮举。数字越大，概率越小。找到拥有大于1 000个性伴侣的人的概率是0.00005％，或者说二百万分之一。在彻底为数学的奇妙而兴奋难抑之前，我觉得需要停下来赞叹一下这个发现的伟大之处。不论我们有多少自由意志，不论性关系中包含看似多么复杂的环境因素，当你从整体角度观察人群时，总会看到一个简单得惊人的、能解释一切的公式。

这个公式意味着我们每个人的性伴侣数量都不是完全偶然的，它也没有遵循通常能用来解释身高、智商等人类特征的钟形曲线。这个表达式提出性伴侣数量遵循的反而是幂律分布。



说起身高，几乎每个人都会落入一个很小的范围。大多数人身高都在五尺到六尺五之间。当然会有特例，但是一般人群中身高差距并不大。另一方面，幂律分布涉及的范围大得多。如果性伴侣数量遵循了钟形曲线，那么找到一个超过1 000个性伴侣的人就如同遇到一个和埃菲尔铁塔一样高的人。

科学家和数学家某种程度上受到这项研究的启发，他们在过去的十年内开始寻找幂律分布在很多不寻常领域的应用。他们还发现，性关系背后的分布规律与网站之间的联系，我们在社交网络上建立的关系网，单词在句子中的排列，乃至菜谱中不同食材的搭配，都如出一辙。x-α这个简单的公式统一了一切。当我们回过头来看网络中的链接概念时，这一切的解释都变得更加明了。是这些关系造就了此类分布。幂律分布是由网络中的链接造成的，有着特殊的形状，在数学中被称作“无标度分布”。

下图展示了这种无标度分布网络的样子。大多数人的关联人数大致相同，但是还有一些人，如深色圆圈所示，关联人数非常大。这些人被称作网络“枢纽”，揭示了所有貌似不相关的幂律分布情形中的相似点。截至2014年9月，凯蒂·派瑞有5 700万粉丝，是推特网上最大的枢纽；维基百科是万维网的枢纽；洋葱是食材网络的枢纽。



在所有情景中，“富者更富”的规则是枢纽形成的原因。凯蒂·派瑞拥有的关注者越多，便越有可能被更多人关注。思考一下性关系网络便知道，人们越有能力获取战利品，便越可能和更多人上床。他们也是性病传播速度快且难以控制的原因。如果枢纽不多加小心，最容易感染疾病，也最容易传播疾病。

想象一下病毒是以上述幂律分布方式传播的，你便知道枢纽对于全局来说是多么重要。

作者：【英】汉娜·弗莱（Hannah Fry)

翻译：汤珑