与吉尔的理论类似，美国作家雅各布（Jacob）提到过“街道眼”的概念，指出街头小店（老板）的社会功能。所谓的“街道眼”其实可以看作是由熟悉的陌生人衍生出来的一种“自我防卫”机制。因为居民间彼此熟悉（甚至可以只是熟悉的陌生人），邻里相互照应，相当于不同的时段都在实施社区的人为管理、监控。而一个由一群居民共同使用的街头小店，因小店老板可以让邻居们免费张贴广告、帮助临时代管钥匙、短期放置物品等，从而让许多原本只是彼此熟悉的陌生人在匿名性的城市里感受到难得的信任、温情和轻松。社区营造、城市设计乃至城市规划，应考虑如何在公共空间、设施供给上给（熟悉的）陌生人之间的交互提供物质环境上的保障，是非常重要的课题。

在哲学层面，城市社会学家卡斯特（Castells）虽然没有直接把熟悉的陌生人作为研究对象，但他认为，不仅仅是城市规划、交通规划，甚至是整个城市和区域系统，都在反映甚至于本身就是各种生产关系、社会关系（包含熟悉的陌生人这种特殊关系）的集合。他说：“空间的转变必须当作是社会结构转化的具体化。换言之，我们必须结合所考虑的空间单元、研究的要求，看到社会结构是由根本性的社会过程构成，空间的转变其实是社会结构的空间表达和具体化。”

熟悉的陌生人作为一种特殊的社会关系，也影响着社会结构、社会构成，反映出某时某地的空间单元的特征，以及人们在这些空间里的行为特点、生活品质和未来前景。

举例而言，米尔格兰姆所关注的“熟悉的陌生人”，很大程度上是指纽约近郊那些经常到纽约市中心的通勤人群。这些人和那些住在纽约市中心的人，可能就是完全不同的人群。如果没有合适的机缘和场所，这两类人群可能不会有任何交集，更不要说形成熟悉的陌生人关系，进而发生有意义的交互。但对于社会中的许多人而言，后一种关系所产生的交互极其重要，甚至影响到其一生的命运。

以美国耗资数十亿美金的“HOPE VI”公共住房项目为例，尽管人们对于是否把投资聚焦于住房、社区的物质基础设施建设有分歧，但是人们普遍认为，要提升遍布全美的中低收入居民的生活品质，改变他们的命运，这就需要关注他们身边是否有友善、富有和上进的邻居和朋友。那些邻居和朋友会提升他们的社会网络品质，让他们获取更有价值的信息和知识，进而让他们有机会“逆袭”，升上更高的社会阶层。

总结“HOPE VI”的一个经验就是：如果那些更有社会、经济地位的居民，不愿意或者不能够与中低收入的居民居住、工作、生活在一起，并与他们形成包括熟悉的陌生人在内的复杂的社会关系和交互，那么后者的命运很难改变。如何协调好“社会关系—社会过程—空间转变—人力（社会）资本提升”这几者之间的关系，决定了“HOPE VI”这类由国家开展的耗资巨大的大项目的成败得失。谁会成为熟悉的陌生人，在何时、何地成为，就有了更多的意义。

熟悉的陌生人：已有的知识

尽管熟悉的陌生人有着上述提及的各种意义，但是既有的文献对它的系统研究还相对零散。然而，既有文献揭示了熟悉的陌生人与人们的活动模式，同时在场（Co-presence），知识创造和溢出，定制式服务和产品，现实和虚拟世界的安全、风险等，都与其有密切的关系。

也许存在着简化处理已有复杂研究的风险，但笔者还是试图把已有关于熟悉的陌生人的知识总结为四个板块：一是作为规律性的一种模式；二是作为同时在场的子集；三是作为一种新的（社会）关系、特殊的风险与机遇；四是作为公共场所流传性疾病防治的一个分析框架。

3.1  作为规律性的一种模式

这部分研究首先关注的是如何去认识、定义和量化城市里人们大量的相互遇见，特别是偶遇（Encounter）和同时在场的规律。

Sun 等基于新加坡公交刷卡数据，识别了潜在的熟悉的陌生人—那些至少两次同时在同一台公交车上出现的乘客（称为“偶遇”）。这些乘客出行的规律性决定了他们偶遇的概率。大多数的偶遇其实是发生在某一天当中的同一时刻。

与 Sun 等的研究类似，Geng 和Yang也认为，熟悉的陌生人是“人类机动性”（Human Mobility）的一个重要维度，它对于基于地点的服务质量、移民融入、疾病流传学研究、灾后重建和企业家精神传播等都有意义。他们没有特别研究熟悉的陌生人，但通过分析公交刷卡数据，指出时间上不相关的熵，可以用于揭示快速公交线路上乘客运动轨迹的时空特征，进而识别偶遇的乘客。

Zhou 等则把熟悉的陌生人定义为：那些在不同日期的同一个时间点重复使用某个或某对站点之间的地铁线路的乘客。他们利用北京的公交卡对这些熟悉的陌生人进行量化、可视化，并简要、定性地指出他们与建成环境、交通拥挤、道路网络等的关系。

 Liang 等则认为人际关系有四种：熟悉的陌生人、介于朋友和熟悉陌生人之间的人 (In-role)、朋友和陌生人。有了这样的认知后，他们搜集和阅读了大量的相关文献。基于这样的工作，他们认为既有的文献在如何有效地识别熟悉的陌生人方面几乎是一片空白。他们因此提出了“熟悉的陌生人分类器”（Familiar Stranger Classifier），来帮助人们识别熟悉的陌生人。要理解这个分类器，就要额外理解两个重要概念：偶遇规律性和时空熵。前者描述的是人群里两两偶遇的模式，后者描述的是人与人之间的时空关系和其背后体现的社会关系。基于这两个概念，他们把熟悉的陌生人定义为：偶遇的、但社会关系随机的两个人。他们利用多个大学的网络数据，研究了现实世界里熟悉的陌生人的特点。