推翻六度分隔 脸书把人拉近：只隔4.7人
1967年，美国社会心理学家米尔格伦(Stanley Milgram)创造出「六度分隔」理论(Six Degrees of Separation，又译六度分离，六度空间)，意指世界上任何两个陌生人之间，间隔的人不会超过6个，也就是最多透过6个人，你就能够认识世界上任何一个陌生人。
当时米尔格伦指示296名志愿者，要他们寄一张明信片给住在波士顿郊区的朋友，要求他们的朋友也寄一张明信片给朋友，这个连锁信实验的结果显示──现实生活中的人际网络、人脉关系，可透过「朋友」、「朋友的朋友的朋友」……建立，当时米尔格伦的研究结论其实是5.2个人，但人不会只有0.2个，所以才有「六度分隔」之说。
到了2006年，两个微软研究人员(Jure Leskovec和Eric Horvitz)过滤当年某月份的MSN讯息，比对2.4亿用户的300亿笔讯息，发现任何用户平均透过6.6人，就能和全部资料库的1800亿组配对产生关连，而48%的用户可在6次以内产生关连。
如今，世界又更小了。社群网站老大脸书(Facebook)和米兰大学共同宣布新的研究成果──世界上任何两个陌生人之间，平均只隔着4.74人。
脸书的研究方法，采用的是米兰大学Web算法实验室(Laboratory for Web Algorithmics of the Università degli Studi di Milano)开发的state-of-the-art算法(state-of-the-art algorithms)，研究对象是一个月内造访脸书的7.21亿活跃用户，人数超过世界人口的10%，所以脸书认为结论更可信。
研究显示，实际在脸书上，任何两个用户之间，「五度分隔」的机率是99.6%，仅「四度分隔」的机率是92%。脸书在官方网志上表示，「即使远在西伯利亚冻原的脸书用户，都能与秘鲁雨林的脸书用户有所连系。你朋友的朋友，可能认识你另一个朋友的朋友！」
这项研究是截至现今同类型统计中人数最多的，但也有科学家提出质疑，表示数值并非绝对正确，而且「朋友」和「认识的人」有定义的差别。
相较之下，2008年微软的研究对「朋友」的定义比较严谨，当时抽样母体是2.4亿用户，当年的微软研究人员Eric Horvitz表示，微软研究中指的「朋友」关系，是「真正在MSN聊天交换讯息的人，而不是加「朋友」而已。Horvitz并说，「你社群网路里的关系，有哪些人才称得上是你的朋友？现在朋友的定义可能被网路世界改变，朋友的定义可能进化成不同的概念。」
康乃尔大学资讯工程教授Jon Kleinberg指出，「我们与某人的关系看似接近，但其实某人不见得喜欢、认同你，或与你这位『朋友』有交集。这种脆弱的连系，形成我们眼中的小小世界。」不过，Kleinberg认为这种连结并不表示没有一点意义，他认为可以关注在这种脆弱连结人脉上，「是什么话题会很快被分享散播，新闻通常是其中之一。」
Kleinberg认为，即使是关系淡薄的朋友分享的一则有趣讯息，他可能也会把它再分享给社群里其他朋友，但如果是一则抗议活动讯息，他就不会转贴分享。
Horvitz也认为，社群网路是一种工具，可以帮人达到许多目的，分享他们的想法或理念，这些想法如果分享给很多人看到，甚至转贴几次就能遍布全国。
趣味延伸／「六度分隔」理论后来衍生一种室内游戏 「凯文贝肯的六层关系」(Six Degrees of Kevin Bacon)，凯文贝肯是美国知名演技派演员(年轻时也是偶像级哦)，好莱坞任何大小牌都能在他拍过的电影里产生直接或间接的关系。(见图，取自http://lostpedia.wikia.com/wiki/Six_Degrees_of_Kevin_Bacon)