5.1 結論
本研究在前人的熟識網絡模型基礎上，考量了地理距離與社會距離兩項環境 因素對個體在選擇互動對象時所造成的影響。在模型中，除了將前人的演化規則 改良之外，也考量了時間會造成友誼衰退的因素，不僅符合熟識網絡中朋友需要 透過互動來維繫友情的意義，也讓整個熟識網絡的模擬更加貼近現實。在經過數 條規則的模擬之後，觀察穩定狀態下的網絡結構。研究結果顯示，個體的交友數 多寡並不會受到環境因素的影響，而是與個體能付出的交友資源有關。此外，網 絡的交友數分佈曲線呈常態分佈，代表大部分個體的朋友數都差不多，與真實社 會的現象相符。
在環境因素部分，無論是地理距離或是社會距離都會讓演化後的網絡形成小 世界網絡，即網絡具有高群聚度與低分隔度的特性，顯示人與人之間的互動會受 到環境因素的影響，使得群聚的現象更為明顯。若單純只考慮某項因素的情況下，
社會距離對群聚現象的影響力高於地理距離，說明了人脈關係的重要性。從這項 結果也能理解為何現今的社交互動網站，如 facebook、plurk 等會如此地風行。
總結來說，環境因素在某些程度上影響了我們結交哪些朋友，至於我們是否 要維繫一段友情，則視我們對這段友誼付出的程度。因此，社交互動媒體只是提 供我們有更多維繫友誼與結交新朋友的方式，並不會讓我們的朋友數有太多的增 加，畢竟每個人的時間與精力都是有限的。
藉由人際互動為基礎的模型來動態模擬熟識網絡，可以幫助我們了解社交關 係中更細部的連結模式，也可以應用在謠言傳播或疾病擴散等社會現象的研究上，
甚至是利用熟識網絡來進行商品的行銷與推廣。
5.2 未來展望
社會模擬之所以迷人，在於它能讓研究者根據其生活經驗或觀察，制定一套 規則來了解複雜未知的現象，甚至進行預測。然而，凡事都有例外，本模型進行 演化的規則，未必能讓模擬出來的結果完全符合真實的人際網絡，如 4.2 小節的 驗證實驗中，我們模擬出來的結果與真實資料在群聚度這項數據上無法吻合，顯 示可能有其他影響熟識網絡的因素是被我們忽略的。在此我們提供一些想法作為 之後研究參考的方向:
在個體選擇互動對象時，可以將加入熟識網絡的時間先後當作考量的因素。
在日常生活中，我們常常會發現同一個時期加入某個組織或團體的人比較要 好，也常常聽到同梯這類的稱呼，顯示加入時間的相近，會讓個體之間找到 共通性，進而產生較頻繁的互動。
在我們的模型設計中，由於個體數的增減比起連結數的變化要來得緩慢而不 明顯，對網絡的結構不會造成立即性的影響，因此，在演化的過程中，我們 讓個體數保持不變。未來或許可以考慮讓個體數有所增減，讓熟識網絡模型 的演化更加豐富。
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