中国有句古话“好事不出门，坏事传千里”（good news has no legs, but bad news has wings）。为什么在现实生活中会出现这种现象。有人认为这跟人的社会心理有关系。笔者认为，这一现象可用“小世界”网络理论加以解释。
1998 年Watts 和Strogatz 在《Nature》杂志上发表文章,引入了小世界(Small-World) 网络模型, 以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变。小世界网络既具有与规则网络类似的聚类特性, 又具有与随机网络类似的较小的平均路径长度。小世界模型的主要特征之一是节点之间的平均距离随远程连接的个数而指数下降的同时网络的平均距离大大的减少。1999 年Barabasi 和Albert 在《Science》上发表文章指出 , 许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律形式。由于幂律分布没有明显的特征长度, 该类网络被称为无尺度(Scale-Free) 网络。目前，小世界与无尺度现象已经被实证为普遍存在的。一般地，在大型无尺度网络中，通常存在一些小的集团具有明显的小世界特性，正是具有小世界特性的集团构成了更大、更复杂的网络拓扑结构。
 “小世界”网络模型可以为真实世界提供大量的信息和各种状态的模拟，例如真实世界中的互联网到供电的电力网，从生活中常发生的流行病传播到大选时的民意测验等都是一种小世界网络。一个“小世界”网络一般包含一定数量的网点，称为网络中心。它们具有非常广泛的联系，通常可以从一个网络中心经过简单的几步就能进行到其它网点。人类社会消息的传播网络也具有小世界效应。
在实际生活的小世界网络中,研究者会观察到存在着某种临界阈值，就拿流行病来说,流行病有时可传播为无法控制的疾病疫区,有时却可以无声无息地自行消失。这两种情况的出现依赖于疾病可能被传染的程度和带菌者的个人社会接触能力。
2005年比利时Katholieke 大学的J. Indekeu 教授和他的同事们的研究工作表明用小世界网络是可以模拟存在的临界阈值的。他们的做法是调低网络中心对其周围网点的影响力，这样就可以模拟出临界阈值。Indekeu教授认为在平行网络间，若各网点间的相互作用发生变化时也会导致整个网络中心结构发生变化。
按数学角度来看，调低网络中心对周围网点的影响力实质上就是切断网络中心的部分联接。GE公司的研究表明：对于某个人的好消息，另一个人知道后平均只会告诉他身边的6个人；而如果某人有个坏消息，另一个人知道后，平均来说，他会告诉身边23个人。传播好消息时的网络中心影响力要远低于传播坏消息时的网络中心影响力。因此，好消息的传播临界阈值要远高于坏消息传播的临界阈值，这也许就是“好事不出门，坏事传千里”的原因了。 


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