Web 2.0 中作为堡垒的数据库

海尔特·洛文克、米丽娅姆·拉施编 · 2013 年原著 · 全书中文初译AI 辅助初译，未经人工终校第 6 / 34 单元

马丁·瓦恩克（MARTIN WARNKE）

网络　万维网　节点尺度　互联网　网络链接　数量　权力自由　数据库　已连接的

如果 Web 2.0 的承诺——草根民主——纯粹是意识形态，会怎样？如果我们生成的内容，也生成大规模不平等：极少数人对我们大多数人的权力，会怎样？如果这既令人恼火，同时又无法避免，会怎样？

万维网上正在发生一种矛盾的发展。一方面，网络真正成为大众媒介，在发达工业化国家，实际上人人都参与其中；你可以称之为全面普及。另一方面，开展这些传播实践的网络场所，本身却极其集中。基本上，所有人都在极少数网络地点相遇。而这些地点，无一例外，要么是私有的，要么不受民族国家监管。这种共同体验由单个机构实现，其模式似乎更像专制主义，而非人民治理。这些绝对统治者——多数为私人——的宫殿，在技术上具有数据库的形态，在军事上则具有堡垒的形态。不管你怎样看待，这都是必然的。

Web 2.0 的承诺

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图1。来源：http://yarikson.files.wordpress.com/2008/04/web-20-scheme.png。

图内文字译文：左栏“前网络时代与 Web 1.0”；由上至下为“作者”→“媒体公司”→“信息（音乐、文学、新闻等）”，下方另有“作者”以箭头指向信息云；周围面孔由信息云的箭头连接。说明：（1）信息流主要由媒体公司管理，部分由作者管理；（2）互联网＝信息“垃圾场”（“无关”信息泛滥）。右栏“Web 2.0”；由上至下为“作者”→“信息（音乐、文学、新闻等）”→“Web 2.0 工具”→“相关信息”→“用户共同体”，工具与各共同体通过弧形箭头联结。说明：（1）信息流由用户共同体（兴趣相投的同侪）管理（过滤、排序、评分）；（2）相关信息可以直接面向用户共同体，并在其中创造。

公众显然持完全不同的看法，这张再普通不过的图（图1）即可说明：Web 2.0 中，自由与欢乐爆发了。信息流不再由媒体公司控制，让一些人高兴、许多人悲伤；在 Web 2.0 中，我们的同侪接管了一切。不过，peer 这个词既指地位平等者，也指英国贵族，多少令人困惑。但图给人的印象是：彩虹下许多快乐的面孔，似乎承诺在朋友之中体验圣灵降临奇迹般的集体狂喜。毕竟，他们利用“工具”，也就是实用手段，亲自控制信息流。

于是，众人组成 Web 2.0 的身体，这可能令人想起托马斯·霍布斯，但我们稍后再谈。Web 2.0 的幻象是自决、共同交融，甚至共产主义，是自由个体的联合。它承诺平等，并且——恕我冒犯于尔根·哈贝马斯——承诺平等的话语。但现实与此相去甚远。

网络科学

稳定、可扩展、规模极大的网络，必然具有分布高度不均的网络拓扑，因此，在这种结构中根本谈不上平等。这里我借鉴阿尔伯特-拉斯洛·巴拉巴西的《链接：万物如何与万物相连，以及这对商业、科学和日常生活意味着什么》。¹ 该书对网络理论的概述非常值得推荐。巴拉巴西用一名空乘人员的例子，向读者介绍网络的涌现：此人在世界各地有许多性接触对象，对艾滋病传播作出了很大贡献。² 此处考察的网络节点，是有关个体；链接则是性接触。节点及其链接构成我们现在要研究的网络。这名空乘人员之所以如此出名，是因为最早登记的约250名艾滋病患者中，四分之一仅由他一人导致。他是极少数拥有异常多接触对象的人之一；许多感染者曾与他或他的某个伴侣接触。此类高度联网的个体有许多例子。再举一例，在演员数据库³中，我们能看到谁曾与谁出演同一部电影。⁴ 现在可以问：一个演员与另一个演员相隔几度？结果小得惊人：答案是三。每位演员通过三个链接与其他演员相连，每个链接对应一次共同出演电影。例如，凯文·科斯特纳与赫尔穆特·夸尔廷格，我们可以亲自检验。这两位先生有什么关系？答案是，尽管表面差异很大，关系却不少。科斯特纳曾与肖恩·康纳利出演《铁面无私》，康纳利又与夸尔廷格出演《玫瑰之名》，因此他们只隔两个链接。一个更极端的例子给出最高值：在1920年同名默片中饰演卡里加里博士的维尔纳·克劳斯，与詹姆斯·卡梅隆2009年《阿凡达》中的萨姆·沃辛顿，只隔三部电影。乍看之下令人惊讶的，是

原注 1. Albert-László Barabási, Linked: How Everything Is Connected to Everything Else and What It Means for Business, Science, and Everyday Life, New York: Plume, 2003.

原注 2. Barabási, Linked, p. 123.

原注 3. 见 http://oracleofbacon.org。

原注 4. Barabási, Linked, p. 60.

选定链接之间的距离如此之小，尽管个体实际的连接相当稀少，三分之一演员的连接数不到十。

斯坦利·米尔格拉姆——也就是1961年进行同名实验的那个人，实验显示，只要离受苦者足够远，参与者就愿意以据称服务科学的名义，把别人送上电椅致死——于1967年5月在《今日心理学》发表了一项研究⁵的结果，考察美国两个个体之间通过熟人相连的距离。结果是六。地球上人与人之间的这一距离，后来被称为“六度分隔”；2007年的研究显示，全球即时通信服务参与者之间的平均距离为6.6。⁶ 这个世界是个小世界。

问题是，如何解释如此庞大网络中节点间这么短的距离？毕竟，2007年的实验研究了一个拥有1.8亿节点的网络。如果估算，要在1.8亿人口中达到距离七，一个人必须连接到何种程度，把1.8亿除以七便得到超过2500万。即使派对上最受欢迎的人也不认识这么多人，但要与所有其他人只隔七度，他就必须认识这么多人。

实际上，这很容易理解：假设连接度均匀，k=2（k 等于链接数量），那么，要到达环形网络中最远的点，需要的链接数是节点数的一半。网络直径因此为 N/2（N 等于节点数）。如果每个节点还与紧邻节点之外的下一个节点相连，即连接度为四，就能跳过相邻节点，只需一半“跳数”，也就是 N/4。直径始终是节点数除以连接度。这意味着，1.8亿必须除以约2500万，才能得到七。

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图2。来源：据 Barabási 2003，第51页。

图内文字译文及关系：左侧环网 k=2，D=N/2；右侧环网 k=4，D=N/4。k 为每个节点的链接数，D 为网络直径，N 为节点数。原图的实线链接与表示环网延续的虚线保持原样。

原注 5. Stanley Milgram, ‘The Small World Problem’, Psychology Today 1.1 (May 1967): 61-67.

原注 6. Jure Leskovec and Eric Horvitz, ‘Planetary-Scale Views on an Instant-Messaging Network’, Microsoft Research Technical Report (June, 2007): 1-28.

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图3。来源：Leskovec and Horvitz 2007，第22页。

图内文字译文（此图嵌入原论文第22页，含四幅图及下列原文）：页眉“22；LESKOVEC & HORVITZ”。

上排左图：（a）聚类；纵轴 C（聚类系数），刻度 10⁰、10⁻¹、10⁻²、10⁻³；横轴 k（度），显示刻度 10¹、10²；拟合关系 C ∝ k⁻⁰·³⁷。上排右图：（b）连通分量；纵轴“数量”，刻度 10⁰ 至 10⁷；横轴“弱连通分量大小”，刻度 10⁰ 至 10⁹；箭头文字“最大连通分量（99.9%的节点）”。

“图19：（a）聚类系数；（b）连通分量分布。99.9%的节点属于最大连通分量。”

下排左图：（a）直径；纵轴 p(l)（概率），刻度 10⁰、10⁻²、10⁻⁴、10⁻⁶、10⁻⁸、10⁻¹⁰、10⁻¹²；横轴 l（以跳数计的路径长度），刻度 0、5、10、15、20、25、30。下排右图：（b）k-核；纵轴“节点数”，刻度 10¹ 至 10⁹；横轴“K 阶的核”，刻度 10⁰、10¹、10²；标注 k=20；k=60–68，n=79。

“图20：（a）最短路径长度的分布。平均最短路径长度为6.6，分布的众数为6跳，90%有效直径为7.8；（b）k 阶核的大小分布。”

“研究发现，社交网络高度具有传递性，即有共同朋友的人也往往互为朋友。聚类系数（19）被用作网络传递性的度量。这一定义是：围绕度为 k 的节点形成的三角形的比例（19）。图19（a）展示 Messenger 中节点的聚类系数与其度的关系。此前测量网络图的结果及理论分析表明，聚类系数随节点度 k 衰减为 k⁻¹（指数−1）（11）。对于 Messenger 网络，聚类系数随节点度的衰减非常缓慢，指数为−0.37，平均聚类系数为0.137。这表明 Messenger 网络中的聚类远高于预期——有共同朋友的人也往往相互连接。图19（b）展示网络中的连通分量分布。与大量小分量的背景相比，巨型分量包含网络99.9%的节点，分布遵循幂律。”

连接度若均匀，或虽随机却具有显著平均值，就无法达到如此短的距离。只有给少数节点额外链接，整体距离才会显著缩短：

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图4。来源：据 Barabási 2003，第51页。

图内关系说明：环状局部连接之外，少数节点之间增加跨越环内部的长链接；原图无额外文字标签。

一种网络结构若由连接不均匀的节点集合组成，即少量连接很强、大量连接很弱的对象，便能实现、甚至要求这里讨论的性质：节点极多而直径极小，却不需要整体连接度极高。我们多数人在身边亲友之间往来，拥有少量但强的纽带；少数人通过弱熟人关系把这些“孤岛”连接起来。至少，这是马克·格兰诺维特在论弱关系的文章中的主张。⁷

这种非常特殊的网络节点叫作枢纽。只需少数枢纽，就能形成直径小、凝聚力高的网络。你或许已经猜到，在万维网上，背后有巨型数据库的那些头部网站，就承担这个角色。

无标度

保罗·巴兰在分布式通信网络的草案中——这一网络后来成为 ARPANET，再成为互联网——区分了三种网络：星形、树形和网状网络。⁸

原注 7. Mark S. Granovetter, ‘The Strength of Weak Ties’, American Journal of Sociology 78 (May, 1973): 1360–1380.

原注 8. Paul Baran, On Distributed Communications: IX Summary Overview, Santa Monica: The RAND Corporation, 1964.

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图5。来源：http://www.rand.org/pubs/research_memoranda/2006/RM3767.pdf。

图内文字译文：左图“中心化（A）”，点为“站点”（Station），线为“链接”（Link）；中图“去中心化（B）”；右图“分布式（C）”。原图底部说明：“图1——中心化、去中心化与分布式网络”。各点、线及三种拓扑关系保留原图。

现在，经过训练的眼睛会认出，（C）型网络的连接度分布相当均匀。数一数，可得：

链接数	这类节点的数量
2	3
3	8
4	17

| 5 | 15 | | 6 | 3 |

有三个节点有两条链接（右上、左上、左下），八个节点有三条链接，多数节点有四条或五条链接。画成图如下：

得到的是近似正态分布；典型连接度在四与五之间。网络直径约为十或十一跳。试着亲自从左下走到右上！

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然而，并非所有直径极小的网络都属于这种具有特征尺度的类型，此处的尺度约为每节点四条链接。互联网也并非如此：看来，即使在连接到学术互联网的全部计算机组成的网络中——这涉及数百万台——任何两台之间的最大

图6。图内数字：横轴 2、3、4、5、6；纵轴 0、5、10、15、20；散点依次为（2,3）、（3,8）、（4,17）、（5,15）、（6,3），曲线示意近似正态分布。

距离也只有约十二跳。⁹ 这并不多，均匀连接无法做到。因此，必须找出一种不具有这种特征尺度的不同模型。它会包含大量链接很少的节点，以及极少数链接很多的节点。这种网络被称为无标度网络，因为缺少中等连接度。其分布更接近这样：

顺便说，莎士比亚也是如此：如果统计莎士比亚全集的词语，会发现14,376个词只出现一次，4,343个词出现两次，364个词出现多达十次。助动词与连词出现得非常频繁，而他最著名的独白恰以这些词开头，真是妙不可言：“To be or not to be”（生存还是毁灭）。¹⁰ 极少数词出现极多次，极多词则极少出现。即使莎士比亚写得更多，我们也有充分理由相信，不会出现居中的分布，曲线形状反而会保持不变。这种形状可以用幂律精确建模：

图7。图内数字：横轴 0、3.750、7.500、11.250、15.000（千位分隔点，分别为0、3,750、7,500、11,250、15,000）；纵轴 0、2,5、5,0、7,5、10,0（逗号为小数点）。

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y = a × x⁻ᵏ

巴拉巴西比较了这两种网络：¹¹

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图8。来源：Barabási 2003，第53页。

图内文字译文：左上“随机网络”，右上“无标度网络”；左下“节点链接数的钟形曲线分布”，纵轴“节点数量”，横轴“链接数量”，峰值附近标注“典型节点”；右下“节点链接数的幂律分布”，第一图纵轴“节点数量”、横轴“链接数量”，第二图纵轴“节点数量（对数尺度）”、横轴“链接数量（对数尺度）”。上排分别以公路连接和航空线路表现两种网络；下排保留原分布曲线关系。

原注 9. Martin Warnke, Theorien des Internet, Hamburg: Junius-Verlag, 2011, p. 73.

原注 10. 见 http://math.ucdenver.edu/~wbriggs/qr/shakespeare.html。

原注 11. Albert-László Barabási and Eric Bonabeau, ‘Scale-Free Networks’, Scientific American (May, 2003): 50-59.

左边是公路网，右边是航空线路。公路交叉口的出口数不是无限的，而机场的起降数量却各不相同。交叉口有典型的接入点数量，起降次数则可能差别极大：小机场很多，大机场极少。

对互联网的统计研究表明，IP 层面的网络结构，即路由器网络，非常严格地遵循幂律。¹² 否则，怎样解释欧洲城市间只需十二跳？只有假定存在少数巨大枢纽和许多极小网络节点，才能解释。这极大缩短了任意网络节点之间的距离。拥有海量连接的节点使巨大跨越成为可能，并维系整个网络的凝聚力。不均匀是无标度网络最重要的成分——它们借助数据库运行。

稳定性

无标度网络最令人惊奇的特性之一，是抵抗随机扰动的稳定性。保罗·巴兰在兰德报告中研究了热核战争情况下网络拓扑的行为，发现冗余能增强网络对破坏的抵抗力。但他研究的还是均匀分布的随机网络，而非无标度网络，因为后者当时尚不为人所知。它们是在其工作基础上才被发现，并进一步深入研究的。

当无标度网络遭到随机破坏时，枢纽受损的概率与分布最右端那些不重要节点相同。但由于枢纽少得多，几乎总是次要节点被击中；无标度网络只有在几乎完全毁坏时，才会碎裂成孤岛。¹³ 更准确地说，幂指数小于三的无标度网络具有这种行为，而互联网恰好属于这一类。但若枢纽被击中，一切就会迅速出问题，网络随即崩溃。

并列的三幅图（见下一页）展示三种破坏情境。如果随机网络的节点受到攻击（图9），只有极高冗余才有帮助。无标度网络（图10）若遭受偶然攻击，实际上几乎不可摧毁。然而，定向攻击（图11）会迅速造成剧烈影响。因此，无论互联网抵抗攻击的能力多强，只要某个主体能够控制主要节点，就会产生后果。这种局面可见于极权国家，例如中国审查搜索引擎时：一个枢纽——中国国家——与另一个枢纽——Google——展开角力，结果尚不确定。由此，人们或许会猜想，正是这些条件使某些网络节点呈现堡垒般的形态。

增长

无标度网络如何增长？增长时会发生什么？如果网络可以依据一条稍后介绍的简单规则增加新节点，

原注 12. Michalis Faloutsos, Petros Faloutsos and Christos Faloutsos, ‘On Power-law Relationships of the Internet Topology’, Computer Communication Review 29 (1999): 251.

原注 13. Barabási, Linked, p. 109.

［此处原有图像，不在本书许可范围内，网页与 EPUB 版未收录；见版权与译本说明。］

图9—11。来源：Barabási, Albert-László et al. (2003)，第50—59、57页。

图内文字译文（按原版上、中、下三排顺序）：上排“无标度网络：节点偶然失效”，左图“之前”、标注“枢纽”；箭头指向右图“之后”、标注“失效节点”。中排“无标度网络：攻击枢纽”，左图“之前”、标注“枢纽”；箭头指向右图“之后”、标注“受攻击的枢纽”。下排“随机网络：节点偶然失效”，左图“之前”、标注“节点”；箭头指向右图“之后”、标注“失效节点”。实心点为仍在网络中的节点，空心点对应失效或受攻击节点，连接线保留原图。〔译注：原文上一页的图9、图10、图11指代次序，与本页上、中、下图的实际排列不一致；本译按原图排列保留。〕

那么，就可能无限增长，同时保留其网络特征，即幂律。这条简单规则规定，新节点的优先连接，正比于候选连接节点已有的链接数量¹⁴：一个节点优先连向连接度高的节点。无标度网络有自己的宠儿，多数新来者都想去那里；这可以叫作旅鼠迁徙、明星文化、流行文化、大众趣味的统治，或者也许叫“最爱联系人”？以这种方式生成的网络，就是幂指数为三的无标度网络。

增长与优先连接，是无标度网络的两大驱动力，互联网也如此。这解释了互联网为什么能够以如此惊人的速度增长，而不向内崩塌：

原注 14. Barabási, Linked, p. 96.

极大的中心吸引了最大份额的连接，而它们也最有能力处理这些连接。如果道路交通必须像互联网主机数一样，在40年中从四增长到七千亿¹⁵，它早就崩溃了。不均匀提供稳定性。〔译注：原文作“from four to seven hundred billion”，数字依原文保留，不据此补正统计单位。〕

数据库：网络的堡垒

可以根据尼尔森的一项研究估计万维网链接的分布。¹⁶ 就活跃使用而言，Google 触及约90%的 WWW 用户，Facebook 为73%，Wikipedia 则在三分之一以上，为38%。

这些网站是网络的主要节点。它们管理巨量链接；例如，Google 如今肯定已有数百亿页面，分布程度同样巨大。不言而喻，一个网站上如此庞大的链接数量，不可能手工维护。数据储存在巨型数据库中；程序根据数据库内容，按需创建网页。这是一个真正大型网站必备的结构。

数据库方便众人访问，弥补了蒂姆·伯纳斯-李爵士所规划网络的一项不足：借助主要数据库供应商提供的适当技术，参与者无需理解太多技术。内容管理系统让用户能通过网页表单输入数据，数据进入数据库，随后在网页上呈现，供他人观看。Google、Facebook、Wikipedia、Twitter、Flickr 及其他网站都是如此运作。而且没有其他办法，因为要连接如今 WWW 中如此众多的网站，只有依靠高度连接、自动运行的中心。

原先规划的平等已被打破。只有完全无关紧要的网站，仍按最初计划的模式运作。网络只有通过最受欢迎的网站才得以存在，这些网站基本吸引了全部流量。而且显然，为维持互联网稳定，不能让这些网站遭到毁坏。这种高度庇护、公众与敌人同样无法到达、被加固以保障统治者权力与繁荣的空间，在军事术语中就叫堡垒。

那些据说如此不透明、如此专断的 Web 1.0 机制，已被推翻。甚至堡垒网页也再不能被链接，Wikipedia 等少数例外除外。仅使用地址栏中的网址，无法从 Twitter 外部引用一条推文。

在 Twitter 堡垒内部，以回复或转推形式引用是常态；也允许引用网络内容。但对数据库支撑的网站材料的支配，始终意味着：只有遵守供应商的规则，才能继续行动。堡垒网页的结构与功能是特定的，并完全

原注 15. 见 The Internet Systems Consortium, http://www.isc.org/solutions/survey/history。

原注 16. ‘Top 10 Global Web Parent Companies, Home & Work’, Nielsen, September 2012, http://www.nielsen.com/us/en/insights/top10s/internet.html。

处于供应商控制之下。在 Facebook，你只能宣布某人是朋友，不能宣布为敌人。供应商把 Google Ads 排除在外，因为这毕竟是一场争夺网络支配权的竞争，领地正在被瓜分。即使在 Wikipedia，如果你在其等级体系中地位不够高，新增页面也必须艰难地穿过一整套官僚程序。

网络最初的理念，即人人在平等条件下参与，已不复存在。在 Web 2.0 中，人人都可参与，但只能遵守堡垒统治者的条件。无需像 Web 1.0 时代那样具备技术专长，每个人都能披露自身信息，并以个人数据换取数据库运营提供的服务。结果是，数据库在许多方面成为 Web 2.0 的堡垒：作为主要节点，它们必须把网络维系在一起，因此受到极其严密的保护；同时，它们对内容和话语行使无限权力。米歇尔·福柯得写两本书才能描述这种局面。他在《话语的秩序》中写道：“我们必须把话语理解为施加于事物的一种暴力……”¹⁷ 他告诫我们，分析话语不能只看被表达出来的东西，除了被纳入的东西，还要看被排除的东西。他无法预料，这些排除与纳入会以算法方式进行，嵌入技术。我们还应补充他的观察：构成话语的实践不仅包括说话与书写，也应包括以倾听和阅读形式出现的沉默，即使参与其中的不是人，而是计算机程序。关于这一点，他还得写出那本讨论全景敞视主义的书。¹⁸

今天，社交媒体在专制政权中的作用受到广泛讨论。埃及、突尼斯、利比亚或叙利亚的北非起义，甚至被一些人称为 Facebook 或 Twitter 革命。但我们知道，这些公司本身也对话语行使权力。它们不允许审查。它们只允许美国政府关闭自己的数据库，正如维基解密丑闻期间发生的那样。或者，如果“云”在国家领海外的浮台上运行，就完全不允许关闭。它们允许新兴国家大道上的大众自我组织，把富裕西方世界的传播结构移植到集市与沙漠；地方政府则只能尝试切断互联网本身，因为互联网是进入这些堡垒的接入点。

Web 2.0 数据库中的共同交融，意味着聚集在一些非常特殊的地方：这些地方由私人公司运营并监控，公司想偷听其中的话语，再把它们卖给其他公司。福柯论全景敞视主义时写道：

那些表现君主过剩权力的典礼、仪式和标记，已经无用。有一种机器保证不对称、不平衡和差异。因此，谁行使权力并不重要……同样，是什么动机驱使他，也不重要……外部权力

原注 17. Michel Foucault, Die Ordnung des Diskurses, Frankfurt/ M.: Fischer, 1996, p. 34；英译载 Robert Young (ed.), Untying the Text: A Post-structuralist Reader, London: Routledge & Kegan Paul, 1982, p. 67.

原注 18. Michel Foucault, Discipline & Punish: The Birth of the Prison, New York: Vintage Books, 1995.

可以摆脱其物理重量，趋向非身体性；越接近这一极限，其效果就越恒定、深刻和持久：这是一场避免任何身体对抗、永远预先决定胜负的永久胜利。¹⁹

上市公司数据库的话语权力，唯一追求的目标，是在经济上开发利用人们所说所写的东西。传统意义上的审查并不是它们的兴趣所在；事实上，审查会损害生意，因为它会扭曲今天被称为数据挖掘的话语分析。这也正是它们与突尼斯或利比亚等专制国家的政治文化不相容之处。

实际上，Web 2.0 的共同体形成了托马斯·霍布斯在《利维坦》中描述的身体。只是由个体身体组成的君主形象，如今显得极不合时宜。左手拿着不可少的一罐可乐，右手拿信用卡，头戴棒球帽，身穿名牌服饰，屋前停着一辆超大 SUV——今天的利维坦应该这样描绘。只是一个好消费者，一个任人讨好、接受宣传，并应享受这种娇宠角色的人。这种生活规划是为整个世界准备的蓝图，而它也并非公民权保障中最糟糕的那一种。如今不再需要用石头建造保护这一模式的堡垒，因为装有空调、戒备森严的数据中心里的数据库，已经承担了这项工作。

参考文献

Barabási, Albert-László. Linked: How Everything is Connected to Everything Else and What It Means for Business, Science, and Everyday Life, New York: Plume, 2003.

Barabási, Albert-László and Eric Bonabeau. ‘Scale-Free Networks’, Scientific American (May, 2003): 50-59.

Baran, Paul. On Distributed Communications: IX Summary Overview, Santa Monica: The RAND Corporation, 1964.

Faloutsos, Michalis, Petros Faloutsos and Christos Faloutsos. ‘On Power-law Relationships of the Internet Topology’, Computer Communication Review 29 (1999): 251-262.

Foucault, Michel. Discipline & Punish: The Birth of the Prison, New York: Vintage Books, 1995.

______. Die Ordnung des Diskurses, Frankfurt/ M.: Fischer, 1996.

Granovetter, Mark S. ‘The Strength of Weak Ties’, American Journal of Sociology 78 (May, 1973): 1360–1380.

Leskovec, Jure and Eric Horvitz. ‘Planetary-Scale Views on an Instant-Messaging Network’, Microsoft Research Technical Report (June, 2007): 1-28.

Milgram, Stanley. ‘The Small World Problem’, Psychology Today 1.1 (May, 1967): 61-67.

‘Top 10 Global Web Parent Companies, Home & Work’, Nielsen, September 2012, http://www.nielsen.com/us/en/insights/top10s/internet.html。

Warnke, Martin. Theorien des Internet, Hamburg: Junius-Verlag, 2011.

Young, Robert (ed.), Untying the Text: A Post-structuralist Reader, London: Routledge & Kegan Paul, 1982.

原注 19. Foucault, Discipline & Punish, p. 195.