用二维Ising模型的统计性质理解观点一致的形成

观点一致是社会系统中由无序走向有序的典型过程,与走向平衡态的演化完全相反.观点一致实质上是系统所追求的一种极端有序态.通过考察一个二维Ising模型所描写的系统的统计性质,判断其在外场作用下微观构型的可能变化,用全正或全负构型对应观点一致,从而理解外界导向性意见(外场)和群体内部固有的复杂程度(系统温度)这对对抗因素作用下的观点演化(系统演化)特征.结果表明,存在一个临界温度,亚临界时系统熵随外场增强以漂移幂律方式迅速降低而后趋向于最小熵;超临界时系统熵随外场增强以反指数方式缓慢下降,无迹象显示存在最小熵.前者预示外场作用驱使所有构型转变为与外场取向一致的全正或全负构型,从而实现观点一致;后者预示着如果温度在与外场的竞争中占优,即在一个复杂性很高的社会中,观点一致(社会共识)不可能形成.温度的这种影响还体现在一定外场下,系统熵随温度快速增长且达到最大,从而建立一种各微观构型概率均匀的类平衡状态.