塑料潮玩與理性人：為什么大家都在買Labubu？

前言

一個小小的塑料玩偶，憑什么登頂潮流頂點、引得萬千網友爭搶、甚至一夜“漲停”又“崩盤”？這不只是一個“審美”和“消費”的問題，更是一個系統科學與演化博弈的經典現象。早在2006年，美國哈佛大學的數理生物學家 Martin Nowak 發表在Science上的成果就指出他指出：合作并非偶然，而是可以在特定演化規則下自然涌現的理性選擇結果（詳情可見集智俱樂部公眾號的速遞文章：）。像Labubu熱潮這樣的現象，正是這一理論在人類社會中具體而微的投射。當你在猶豫是否購買盲盒，當你因為朋友都在曬圖而不自覺地“入坑”，你其實也正參與了一場群體行為中的演化博弈：個體在有限理性下進行局部模仿、策略更新，并最終引發系統層面的涌現行為。這不僅是消費心理學的故事，更是系統科學中“自下而上”的復雜性建模課題。

為什么大家都在買？從一個“丑萌”玩具開始的潮流邏輯

Labubu最初只是泡泡瑪特旗下的一款潮玩IP，一個毛發炸裂、牙齒尖尖、介于可愛與怪異之間的小怪獸。但從2023年起，它迅速突破圈層，成為潮玩社群與社交平臺的“流量擔當”：明星曬圖、KOL帶貨、二級市場哄搶，甚至在二手交易平臺上屢屢炒出天價。

是什么驅動了這一輪“全民追Labubu”？

也許你會說是審美獨特、情緒治愈、收藏價值。但如果我們站在復雜系統科學與群體行為建模的角度看，它其實更像是一場多主體策略演化的擴散現象——一種基于社會網絡傳播、局部模仿和聲譽激勵的行為選擇機制。

群體行為的“理性”：不是你想得清，而是你“學”得快。你或許沒覺得Labubu有多特別，但當身邊人曬圖、二級市場漲價、社交平臺種草信息刷屏時，你就開始動搖了：是不是我也得有一個？

從系統建模角度看，這種現象符合群體行為建模中的“局部模仿學習”（local imitation learning）規則。我們并非總在做理性計算，而是在動態社會環境中，不斷復制那些“看起來更有收益”的行為策略。

這背后的動力不是“盲目”，而是“適應”。正如系統科學中所強調的：

復雜社會系統中的智能個體，會在局部反饋與社交網絡中，動態調整自己的策略，從而實現自適應演化。

用演化博弈和ABM模型，重構Labubu熱潮的動力系統

讓我們用多主體建模（Agent-Based Modeling, ABM）的視角，對這場潮流風暴做一個簡化模擬：

• 個體層級：每位消費者是一個代理體（Agent），具有異質性偏好（如審美、情緒需求、社交敏感度），并具備模仿、學習、更新策略的能力。

• 局部規則：個體通過觀察鄰居（如朋友圈、小紅書好友、KOL）是否購買Labubu，評估模仿的潛在收益（聲譽、認同、情緒滿足）。

• 反饋機制：成功“被看見”或獲得社交反饋的行為更容易被其他人模仿。系統中策略的流行度由此演化。

• 宏觀涌現：當模仿超過臨界閾值，行為迅速傳播，形成社會層面的“從眾潮流”。

這正是ABM最擅長解釋的系統現象：從異質個體到集體行為的涌現（Emergence），無需中央控制，只需簡單規則與交互網絡。

Labubu的五重動力系統

麻省理工的Martin Nowak在其合作演化研究中總結了五種合作機制，我們可以借此解析Labubu現象（詳情可見集智俱樂部公眾號的速遞文章：）：

直接互惠：“我送你Labubu，下次你送我限定款”——交易式的關系維護

間接互惠：“我在社交媒體曬Labubu，你覺得我有品位”——聲譽驅動的自我展示

空間結構：“我的朋友都在買，我也更容易買”——本地網絡強化行為一致性

群體選擇：“擁有Labubu的是‘潮人群體’，我得成為他們的一員”——模仿成功群體的行為

親緣選擇：在小眾文化社群中，強認同感形成“內部優先合作”傾向

這些機制并非孤立存在，而是在復雜社會網絡中交織作用，放大了個體選擇對群體趨勢的推動作用。

泡沫為何崩塌？是策略更新，不是“背叛”

潮玩市場在2025年驟然降溫，Labubu價格跳水，許多玩家開始“清倉割肉”。這背后的群體行為變化，同樣可以用ABM模擬解釋：

• 一旦收益結構改變（如缺乏稀缺性、不再被熱捧），原有策略的邊際效用下降。

• 個體觀察他人開始“退出”，便也調整自己的行為策略——即所謂“多主體演化動態”。

• 隨著“退潮者”增多，模仿動力逆轉，群體行為在短時間內集體切換。

正如系統科學強調的：行為不是固定的，而是動態演化的；社會不是穩定的，而是自組織的。

下一次你為Labubu心動時，不妨暫停三秒思考：你是在購買一個玩偶，還是在參與一場正在演化的社會系統？

系統科學視角：從潮玩到系統模型，我們正在見證人類“理性”的另一種面貌

我們以為潮流是情緒、是欲望、是盲從，但系統科學告訴我們：

真正讓潮流蔓延的，是個體對收益結構的敏感反應，是社會網絡中的局部模仿與策略擴散，是一個自組織系統的動態演化過程。

Labubu的“集體迷戀”現象，正是這些理論在現實生活中的一種縮影：

• 為什么人們會不自覺地模仿他人購買行為？

• 為什么個體在面對潮流時理性決策反而可能帶來“非理性結果”？

• 為什么一個爆款IP會迅速涌現，而后同樣迅速衰退？

這些問題不能用簡單的心理學解釋，而是系統科學的典型問題。在這個視角下，我們把個體視為一個又一個異質性智能體（agent），他們會觀察他人、學習經驗、更新策略，并與其他智能體發生非線性交互。在群體中，每一個“追隨者”的微小決策，都可能成為系統突變的觸發點，最終導致“從眾”“模仿”“炒作”甚至“幻滅”的連鎖反應。

系統科學前沿第三課：群體行為與多主體建模

在高度互聯的復雜世界里，個體的微小決策如何匯聚成集體行為？從鳥群遷徙到股市波動，從輿論演化到交通擁堵，社會系統中每一個宏觀現象的背后，都潛藏著無數個體的互動網絡。

多主體建模（Agent-Based Modeling,ABM）是一種自下而上的復雜系統建模方法，通過對個體的屬性、行為規則、學習機制與環境反饋的刻畫，模擬群體層面的涌現與演化。它打破了傳統模型“平均人”的假設，強調異質性、適應性和自組織，是研究社會系統動態行為與非線性過程的重要工具。

本課程將系統介紹ABM的基本結構與方法框架，結合韓戰鋼教授在社會系統模擬中的研究實踐，帶你深入理解從“個體行為”到“系統涌現”的邏輯鏈條，掌握將ABM應用于現實問題的思維方式與建模路徑。

課程大綱

1. 系統科學復雜性思維基本框架

2. 系統涌現的描述與測量

3. 智能多主體建模與系統自適應演化

4. 多主體模型的應用實例

   1. 復雜經濟系統模擬

   2. 社會系統復雜性預測

   3. 人群動力學復雜性建模仿真

   4. 復雜自適應系統模擬平臺

5. 自然與人工系統集群

6. 討論交流

專業術語

耗散結構理論、多主體建模（ABM）、群體行為、集群行為、涌現、自組織、自增益學習、復雜自適應系統、層次社會熵、演化算法、遺傳算法、經濟社會復雜系統、生物機器人集群

課程信息

課程主題：群體行為與多主體建模

課程時間：7月4日（周五）晚19:30-21:30

課程形式：騰訊會議（會議信息見群內通知）；集智學園網站錄播（3個工作日內上線）

課程主講人：

韓戰鋼，北京師范大學系統科學學院教授、博士生導師，系統分析與集成實驗室主任，國務院學位委員會系統科學評議組成員，聯合國教科文組織復雜系統數字校園副主席。長期致力于自然與人工集群系統的交叉研究，圍繞集群智能、群體自組織行為及復雜系統建模取得多項具有突破性的成果，涵蓋蟻群、魚群與機器人群體的實驗研究與建模分析、對稱破缺機制、系統臨界態行為等核心科學問題。提出演化算法的收斂復雜性理論，發展新能源轉型的多主體建模方法，在Science、Physical Review Letters、PLOS Computational Biology等國際權威期刊發表論文。主持多項國家自然科學基金及企業合作項目，推動多主體建模、人工智能與系統科學交叉融合發展。主講博士研究生核心課程《多主體建模》，課程獲評校級思政優秀課程，培養多名優秀研究生獲國家級科研項目及榮譽，推動中國復雜系統研究與教育體系的發展。

課程適用對象

1. 理工科高年級學生/研究生：系統性掌握復雜系統研究工具（多主體建模、網絡分析）

2. 跨學科研究者：汲取生物學、社會科學與AI的交叉靈感

3. 產業從業者：用系統思維解決業務中的非線性問題（如用戶增長、供應鏈優化）

報名須知

1. 課程形式：騰訊會議直播，集智學園網站錄播。本系列課程僅本次課程安排免費直播。

2. 課程周期：2025年6月20日-2025年8月22日，每周五晚19：30-21：30點進行。

3. 課程定價：599元

https://campus.swarma.org/course/5518?from=wechat

可開發票

付費流程

1. 掃碼付費；

2. 課程頁面添加學員登記表，添加助教微信入群；

3. 課程可開發票。