今年7月，河南省遭遇了罕见的特大暴雨，牵动着全国人民的心。洪水来袭时，各种救灾信息不断在微博和朋友圈刷屏，其中有一份名为《待救援人员信息》的特殊文档被迅速转发，这是民间救援组织在腾讯文档上收集更新救援信息的在线表格，被称为洪灾中的“救命文档”。
据统计，自7月20日5时文档建立，至7月21日21时，文档已经自发更新至270多版，从最开始的一个需求表格，24小时内生长为“多用途”的民间抗洪资源对接平台。在这份神奇的救命文档背后，默默运行的是一层层由求助者、救援者、志愿者和组织者组成的民间互助网络和所嵌入的灾难应对网络，后者由各级地方政府、非盈利组织和各层社交网络组成，并包裹在更大的人类社会网络中。
无论是在洪灾、地震或新冠疫情等灾难形成时，还是在平时的日常生活中，网络都无处不在。虽然其大小、规模、结构、层次千差万别，但网络科学自从诞生就展示出了强大而广泛的能力——能够通过研究各种网络间的元素关系和互动，使我们能捕捉到那极其微妙、错综复杂的细节和动态，为改善人类社会网络结构、优化系统运行效率提供切实有效的基本策略。
网络科学的基本概念与传统经验科学不同，后者是将自然还原为各种具体实在，以进行实验研究，而网络科学则注重事物之间抽象的结构和关系。对上世纪起方兴未艾、注重事物整体关联的复杂系统科学而言，它也是一种新兴的研究范式和有效的研究方法。
2012年，美国东北大学复杂网络中心主任巴拉巴西在《自然·物理》杂志上发表了一篇题为《网络取而代之》的文章，犀利地指出：“还原论”作为一种范式已经寿终正寝，而“复杂性”作为一个领域也已疲意不堪。基于数据的复杂系统数学模型正以一种全新的视角快速发展为一个新学科：网络科学。
巴拉巴西认为，网络科学作为一门拥有众多应用主题研究的跨学科方法论，会将网络思维渗透到人类活动和思想的一切领域。无疑，在线社交网络和社交媒体的兴起也促进和证实了这种趋势。
研究网络的工具最早来自数学的图论。为了透过千变万化的网络现象抓住系统的本质，人们使用图中抽象的点和线作为表示各种真实网络的统一方法。例如，从网络角度看，大脑神经网络、宇宙星空和互联网虽然形态各异，但都具有相似的结构，这样就能用网络来研究它们之间可能共通的拓扑性质。
一个网络最基本的构成是节点和边，节点对应网络中的个体，边则是个体之间的关联。网络节点的数量N，代表着网络的大小。
不同数量和属性的节点与边，就组成了具有各种不同拓扑性质的网络。现实世界中既不存在完全规则的网络，也不存在完全随机的网络，因此，网络科学研究的对象往往是介于二者之间、被称为复杂网络的一类网络。这类网络密切关乎现实世界的形成，诸如基因网络、生态网络、地理河流网络等，都与现实世界联系非常紧密，更不用说灾难应对网络和人类社交网络了。
这次河南省的罕见特大暴雨，也是由一种复杂网络——气候复杂网络造成的，它可能是人类面对的最复杂、变动速度最快的网络之一。据气象观测，在这场特大暴雨中，郑州1小时降水量201.9mm，三天降水量达617.1mm，相当于以往一年的降水量。引起的这次暴雨的导火索，是距离中国有小一千公里的台风“烟花”和副热带高压气流。
气候学家们不管是提高观测精度，还是使用各种神经网络算法，都是为了更准确地计算出气候复杂网络的变动情况。
无论是社交网络还是气候网络，都属于具有同一性质的网络——“小世界”网络。这个名称来自著名的“六度分隔”现象：你和任何一个陌生人间隔的社交距离不会超过“五”，即，最多通过六个人你就能认识世界上任何一个陌生人。产生“六度分隔”小世界的一个原因是存在某些“超级节点”。
例如，这次河南洪灾中的“救命文档”聚集了大量的求助信息，就是一个超级节点；再例如南极洲，它的温度变化对全球气候都有极高影响力，因此也是全球气候网络中的超级节点。
温度变化引起天气异动和洪灾，引发全社会对灾区的关怀和救援，从网络角度看，这次全中国对河南洪灾的救援，本身就是两个复杂网络之间的互动和博弈。为了准确刻画和研究复杂网络的性质，网络科学引入了一系列度量指标和方法。
节点的度与连通性是网络中的基本元素，节点的度（Degree）用d表示，与节点直接相连的边的数目被称为度。如果边是有向的，还会分为出度和入度。例如一个有上亿粉丝的明星，他向外发布信息会具有巨大的影响力，那么这个明星作为节点，出度值就很高。
连接两个节点的最短路径所需要的边的数量称为距离。例如，网络中A点可以直接连到E点，“A-E”，则两个节点的距离为1；如连接AE两点必须经过B点和C点，最短路径是“A-B-C-E”，包含了3条边，则A点与E点的距离为3。相对于小世界不到6个人的平均距离，社交网络大大降低了两个用户之间的平均距离，在脸书上，这个数字在2016年就已经降到3.5。可见互联网和社交媒体让人类交流变得更紧密了。
节点之间存在路径，这一性质称为连通性。很少有网络是完全连通的，即，不是每对节点之间都有路径；一般网络往往由几个连通片组成，如果一个连通片是孤立的，就像受灾地区没有向外通讯的手段，将无法传递信息。实证研究表明，许多大规模复杂网络都不是完全连通的，但往往会存在一个特别巨大的连通片，包含了整个网络的绝大多数节点，因此称为巨片。
可以想象，假设人类社会存在两个包含数以千万计节点的巨片，只要某一天分别属于两个片的人偶然相识，就能产生一条新的边，让两个巨片合并成一个更大的巨片。
与连通性类似的一个指标是网络的密度，指网络中实际存在的边数与最大可能的边数之比，它代表了网络连接的紧密程度。显然，最大网络密度为1，且通常情况下，网络密度越高，连通性越大。
社交网络的兴起，极大增大了人类社会网络的连通性和密度，让人们能摆脱地域、身份、甚至国籍、语言限制，在更大的虚拟世界里连接得更广泛、更紧密。如今正在兴起的“万物互联”物联网和超越现实虚拟界限之分的元宇宙依然在持续这个过程。经计算，在世界最大的社交网络脸书中，最大的一个连通片包含了整个网络中99.91%的节点。微博上的情况也是类似。
在确定了网络中各节点的度值之后，就能得出整个网络的一些性质了。
例如，网络中所有节点的度的平均值被称为网络平均度，即，平均每个节点与几个节点相连。如果把网络中节点的度值按从小到大排序，统计得到度为k的节点占整个网络节点数的比例pk，就会得到网络的度分布。例如，网络中节点的度值分布往往有一个很长的尾巴，所以也叫长尾分布。在数学上，这种长尾现象叫做幂律分布，因为原有节点的连接数x本身是一次幂，而新节点连接的总数会正比x，使得总连接分布是x的多次幂函数。
无标度网络对应在图像上的特征是，网络和子网络之间具有某种程度的自相似性。也就是说，选定网络的某一个子区域进行放大，会发现它的结构和原网络很相似，让人不知道是处于哪个尺度。无标度网络的这种标度或尺度不变的特征，在数学上叫做分形。大量实证研究表明，许多真实网络都是无标度网络，除了上文提到的各种网络，这次洪灾互助网络也近似无标度网络，其中志愿者的地理位置分布就符合幂律分布特征。
在河南新乡志愿者群中，地理位置为河南的志愿者占52.7%，辽宁14.89%，北京、江苏、浙江分别占4%-3.5%，此外四川、湖北等24个省、自治区和直辖市，分别占2.4%-0.4%。可以看到，在主要的河南志愿者后面分布着一个很长的长尾，符合无标度网络的特征。
我们再从中取一个河南本地样本子群来看：新乡本地志愿者占大约54.07%，其次是郑州24.48%，南阳8.15%，洛阳5.16%，以及占比2.22%-0.74%的一系列长尾。这说明灾区志愿者分布具有自相似特征。
无标度网络是怎么产生的？不同角度来看有不同原因，例如数学上的分形、物理学的最小作用量原理，但最直接的解释还是网络节点本身的特性：增长和优先连接。
网络规模不断扩大，后来新节点与已存节点进行连接，即使是随机的，但因为早期节点更容易被发现，所以被连接的概率也会较大；新节点总是更倾向于与那些具有较高连接度的节点相连。这样下来，无论随机还是有偏好，新节点带来的连接总是正比于原有节点的连接数，使得各种真实网络总是趋于幂律分布。
不过，这在很大程度上是好事，正因为存在这种度分布不均的超级节点，才极大降低了网络中任意两个节点之间的平均距离，优化了系统之间的连接效率，使连接成本趋于最小。在这次河南省洪灾中，“救命文档”就是连接求助者、志愿编辑者、救援队伍之间最大的超级枢纽节点，它使各地各行业的人得以组织起来，形成了网络时代一幅立体、全景式的救援奇观。
在社会网络分析中，如何衡量节点的重要程度？这就是所谓的中心性问题。例如，根据度值计算的度中心性就是直接衡量一个节点重要性的指标，度越大，节点就越重要。但度值并非衡量一个节点重要程度的唯一指标。常用的中心性指标包括度中心性、中介中心性、亲近中心性和特征向量中心性。
在复杂网络中，节点的度中心性越大，就越具有传播影响力，整个网络的连通性和密度就越大，彼此平均距离就越低。
但如果仅仅依赖某个超级节点，那么这个网络是很脆弱的，一旦这个节点垮掉，整个网络就可能崩溃了。网络稳健的程度，就称为鲁棒性。那么，怎样才能提高网络的鲁棒性，使网络更为稳健呢？一个方法是，用更稳健的子网络来代替某个枢纽节点的作用。因为破坏一个子网络，比弄垮一个节点要困难得多。因此我们希望在网络中找到这样一个连通片，其中有一些节点紧密相互连接，并且度值尽可能大，以替代高度中心性节点的作用。
这样的连通子网络在网络科学中叫k-core，其中k的大小被称为网络核心度。
灾难应对需要各级政府的努力，如果灾备管理良好，每一级政府都可能在紧急情况中发挥关键作用。但如果灾难响应和灾后恢复的背景不断变化，例如环境不断恶化或人员持续伤亡，仅仅靠政府的能力和资源通常不足以及时处理重大灾害，这时候，官方与民间互助网络的合作将变得至关重要。
佛罗里达大学公共行政学教授、应急和危机管理专家Naim Kapucu在关注组织间沟通对决策的影响时提到，在不确定环境下的灾难应对水平和效果，取决于网络的连通性和互操作性。这时，跨界者将为网络内的信息共享提供一种独特的作用，他们将成为各个部门之间的桥梁。
已有很多研究证实，受灾害影响的地区通过社交媒体向外传播紧急信息，已在灾害管理中发挥了关键作用，已被列为获取紧急信息的第四大重要来源。
一个社会网络在灾难过程也会发生动态变化，分为灾前预警、灾中稀疏化、灾后求助救援、以及恢复重建四个阶段。在灾难应对网络中，所有的组织间网络，无论是灾备、响应、恢复还是赈灾，都需要努力来建设网络成员间的信任和相互操作性。
地方管理者和社区领导者在建立好本地灾备网络的同时，如果能够明确角色和职能，消除权力和文化导致的冲突，并很好地利用社交媒体等开放平台应对突发事件的优势，有效提升积极因素、降低阻碍因素，那么就能形成一个更加积极有效的灾难应对网络，从而最大程度降低灾难的危害，拯救更多生命。