如上所述，人与人之间的相遇和对话，有助于我们遇见好运。但是，谁在何时会给自己带来好运，是无法提前设计的。正是因为无法提前设计，才称为运气。
前面已经介绍了记录人与人之间见面情况的可穿戴式传感器技术。姓名牌传感器中装有红外线收发器，将传感器戴在脖子上，就可以随时记录所见之人和相应时间。将这些记录统计起来，就可以制作出“社交图谱”（关系图谱），表示谁和谁有关系、谁和谁在对话。社交图谱用图（由点连成线）来表示人与人之间的关系，当我们想在 SNS 等社交平台上俯瞰朋友关系网时，就可以使用社交图谱。过去，我们很难制作出表示现实世界中的人际关系的社交图谱，但是借助可穿戴式传感器，我们就可以记录人与人之间的见面情况，然后将这些数据输入计算机并制作出社交图谱（卷首插图 4）。
当我们转变一下看法，借助这一传感器就可以将遇见好运的机会定量化了。接下来说明一下定量的方法。
刚才举的史蒂夫·乔布斯的例子中，乔布斯与伯格教授的会面堪称一次“幸运邂逅”，它带来了后来的巨大发展。通过与人的相遇，也许我们可以获得启发，发现对问题的另一种看法。对方可能会介绍我们需要的书籍，甚至介绍我们认识其他人。传感器捕捉的就是这样的机会。
当然，与人见面并不意味着一定会发生什么好事，两者之间没有必然的联系。但是，与人相遇会提高我们抓住好运的概率。借助该传感器，我们可以用数学将这种机会定量化。
实际上，我们并不知道运气存在于何处。自身的需求和周围的供给时刻都在变化。即使供需偶然重合，也只有在两者的共通点成为话题时，运气才会奏效。
下面让我们试着将这种状况转化为理论。假设对自己有用的信息和有能力的人按照一定的概率，随机分布在自己的周围。
在这种情况下，每当自己与人见面时，都有遇见有效信息和能力的可能（或概率）。简单来说，就是你见面交流的人越多，遇见好运的概率就越大。
但是，在见面的人中，既有人脉广、消息灵通的人，也有很少与人对话、信息渠道有限的人。我们可以预见，前者为你带来有效信息（你的运气）的可能性相对较高，而后者的可能性较低。
要想预测见面的效果，可以估量一下对方的人脉情况，即累计一下这些人的见面人数。这与如果连同你朋友的朋友都算在内，你的人际圈将涵盖多少人的调查是一个道理，我们称之为 2 步以内的“到达度”（图 4-1）。2 步以内的到达度是衡量是否容易遇见对自己有用的信息和能力（遇见好运）的指标。
图 4-1 表示 2 步以内的到达度的图。该图中，你的朋友和朋友的朋友一共有 9 人，因此 2 步以内的到达度为 9。
假设你有 3 个朋友，这 3 个朋友分别有 2 个新的朋友，那么你的到达度就是 9 人（直接朋友 3 人加上间接朋友 2×3=6 人。当然你的 3 个朋友也可能互为朋友，但由于没有产生新朋友，所以这种情况不算在内）。因为连同朋友的朋友在内，你和 9 个人产生了联系。如果你同样有 3 个朋友，但是他们分别认识 10 个人的话，那么你的到达度就是 33 人。前后两种情况中，你的直接朋友的人数都是 3 人，但是后一种情况中，你通过他人获取信息与能力的可能性要大得多，这种差异就体现为到达度的差异。
当然，像朋友的朋友的朋友这种 3 步以上的关系，也可能为你带来有用的信息和能力（运气）。但是比起 2 步的关系，信息搬运的难度提高了，因而带来有用信息和能力的概率也就降低了。
因此，2 步的到达度（2 步即可到达的人数）可以作为衡量运气好坏的指标（后面说的到达度，就是指 2 步以内的到达度），表示你遇见好运的概率。而且，我们可以借助传感器将这一概念定量化。