现在的社会比以往任何时候都更加相互联系，这一说法无可置疑。大多数时候，这种超连接被吹捧为对社会产生积极影响，新一波 MPLS 提供商 确保我们的网络安全高效，但我们的互联生活有哪些风险？
这是 Dirk Helbeing 在最近的一篇文章中提出的问题 关于全球网络风险以及我们如何应对这些风险的 论文 。 Helbeing 最著名的是他的社会力模型，该模型分析了行人移动和自我组织的方式。
这篇文章的前提是，全球化和技术进步导致现代社会日益复杂，这可能会使人造系统变得不稳定。这些可能“造成无法控制的情况，即使决策者技能娴熟，掌握所有数据和技术并尽力而为”。他继续通过级联效应的镜头来解释这一点。
“我们的社会正在进入一个新时代——全球信息社会时代，其特征是日益相互依存、互联互通和复杂化，以及现实世界和数字世界不再分离的生活。然而，随着组件之间的交互变得“强大”，系统组件的行为可能会严重改变或损害其他组件的功能或操作。上述定义意义上的强耦合系统的典型特性是：(1) 动态变化往往很快，可能超过人们了解特征系统行为或人类反应的速度。 (2) 一个事件可以触发更多事件，从而产生放大和级联效应，这意味着很容易受到扰动、变化或随机故障的影响。级联效应伴随着许多系统组件或变量从稳定状态到不稳定状态的高度相关转变，从而使系统失去平衡。 (3) 对于正态分布的事件规模，极端事件的发生频率往往高于预期”
Helberg 继续解释说，他认为金融崩溃就是这种级联效应的一个例子，而网络战和流行病等威胁则是潜在的人造定时炸弹的其他例子。为了帮助管理这种风险和不确定性，他建议重新设计系统。
“ 使用自组织管理复杂性 。当系统达到一定规模或复杂程度时，算法约束通常会阻止通过实时优化进行有效的自上而下管理。然而，“引导自组织”是一种以分散、自下而上的方式管理复杂动力系统的有前途的替代方法。基本思想是利用而不是对抗复杂系统自组织的系统内在趋势，从而创造稳定、有序的状态。为此，重要的是要有正确的互动类型、适应性反馈机制和机构设置。通过建立适当的“游戏规则”，系统组件可以在其中自组织，包括确保遵守规则的机制，可以结合自上而下和自下而上的原则，并且可以避免低效的微观管理……。
应对网络风险 。为了应对超高风险，有必要培养风险能力，并为各种可能的故障级联准备和实施应急计划。目的是实现弹性（“宽容”）系统设计和操作……减少超风险的另一个原则是限制系统规模，为可能的灾难规模建立上限……。最后但同样重要的是，减少连接性可能会降低系统中的耦合强度……”
为了提供科学家可以用来研究全球网络风险的必要数据，他和他在 FutureICT 项目 要求建立一个信息基础设施，或“行星神经系统”，这将被广泛使用。
“行星神经系统生成的数据可用于为“活地球模拟器”提供数据，该模拟器将模拟我们世界相关方面的简化但足够逼真的模型。与天气预报类似，随着我们学习模拟人为系统和人类对信息的反应，随着时间的推移，我们的世界及其可能的演变将越来越准确。 ……
最后，“全球参与平台”将使每个人都可以使用这些新工具，并创建一个开放的“信息生态系统”，其中包括一个用于众包和合作应用程序的交互式平台。”