Площадь и башня. Cети и власть от масонов до Facebook
Шрифт:
Экономистам прогресс в изучении сетей тоже позволил сделать важные выводы. Стандартная экономика исходила из того, что существуют более или менее единообразные рынки, на которых действуют отдельные агенты, занятые максимизацией полезности и обладающие совершенной информацией. Задача, решенная английским экономистом Рональдом Коузом, который объяснил важность транзакционных издержек [153] , состояла в том, чтобы объяснить, зачем вообще существуют фирмы. (Не все мы – портовые грузчики, получающие оплату работы поденно, как герой Марлона Брандо в фильме “В порту”, – потому что фирмы, нанимающие нас на постоянную работу, снижают таким образом издержки, возникающие при посуточном найме.) Но если бы рынки были сетями и большинство людей группировались бы в более или менее взаимосвязанные кластеры, то мировая экономика выглядела бы совершенно иначе, и не в последнюю очередь потому, что потоки информации определялись бы структурами сетей [154] . Многие обмены не являются одноразовыми сделками, в которых цена диктуется лишь спросом и предложением. Репутация – это функция доверия, а доверие, в свой черед, выше внутри группы схожих людей (например, внутри иммигрантского сообщества). Из этого следуют выводы, приложимые не только к рынкам рабочей силы, которые изучал Грановеттер [155] . Закрытые сети торговцев могут вступать в тайные сговоры против остальной публики и чинить помехи инновациям. Более открытые сети, напротив, могут продвигать инновации по мере того, как новые идеи будут доходить до них извне благодаря силе слабых связей [156] . Подобные наблюдения заставляют задуматься над вопросом: а как вообще образуются сети? [157]
153
В работе “Проблема социальных издержек” (R. H. Coase. The Problem of Social Cost. 1960. P. 15) Коуз писал: “Чтобы провести какую-то рыночную операцию, необходимо выяснить, с кем ты хочешь иметь дело, известить людей о том, что именно будет предметом сделки и на каких условиях, провести переговоры, которые приведут к деловому
154
Powell, ‘Neither Market nor Hierarchy’, 301, 304.
155
Calv'o Armengol and Jackson, ‘The Effects of Social Networks on Employment and Inequality’.
156
Smith Doerr and Powell, ‘Networks and Economic Life’.
157
Bramoull'e et al., ‘Homophily and Long Run Integration’; Jackson and Rogers, ‘Meeting Strangers and Friends of Friends’.
На деле кажется довольно ясным, как именно возникают сети. От Авнера Грейфа, исследовавшего связи магрибских торговцев XI века в Средиземноморье [158] , до Рональда Берта, изучавшего современных предпринимателей и управляющих, социологи написали множество книг и статей о роли деловых сетей в накоплении социального капитала [159] и в продвижении инноваций – или же в сопротивлении им. Согласно терминологии Берта, конкуренция между отдельными людьми и фирмами определяется устройством сетей, причем “структурные дыры” – пустоты между кластерами, между которыми отсутствуют слабые связи, – предоставляют “предпринимательские возможности для получения доступа к информации, расчета времени, направлений и контроля” [160] . Посредники – люди, способные “навести мосты”, – получают (или, по идее, должны получать) “вознаграждение за свою объединяющую работу”, потому что в силу своего положения они с высокой степенью вероятности могут выдвигать творческие идеи (и, с другой стороны, реже страдают от шаблонов группового мышления). В инновационных институтах таких посредников всегда высоко ценят. Однако в большинстве столкновений между инноватором-посредником и сетью, тяготеющей к “захлопыванию” (то есть к изолированности и однородности), часто одерживает верх последняя [161] . Это наблюдение верно не только в отношении работников какой-нибудь американской компании, производящей электронику, но и в отношении философов, состоящих в штате научных учреждений [162] .
158
Greif, ‘Reputation and Coalitions in Medieval Trade’ and ‘Contract Enforceability and Economic Institutions’.
159
Coleman, ‘Social Capital’.
160
Burt, Structural Holes, KL 46–49.
161
Burt, Brokerage and Closure, 7. См. также Burt, Neighbor Networks.
162
Burt, ‘Structural Holes and Good Ideas’, 349f.
Возникла целая подобласть – “организационное поведение”, которая сейчас занимает важное место в большинстве учебных программ на степень магистра делового администрирования. Среди недавних наблюдений есть такие: менеджеры чаще и активнее пользуются социальными сетями, чем подчиненные [163] ; “менее иерархично устроенная сеть больше способствует сплоченности и однородности в организационной культуре” [164] ; посредники с большой долей вероятности добиваются успеха в наведении мостов над структурными пустотами, если они “культурно приспосабливаются к своей организованной группе”, тогда как те, кто “встроен в структуру организации”, добиваются большего успеха, если они “выделяются на общем культурном фоне”. Словом, “ассимилированные посредники” и “интегрированные нонконформисты” чаще всего оказываются удачливее остальных [165] . И здесь тоже теория сетей предлагает ряд наблюдений, которые могут оказаться полезными не только в типичном корпоративном рабочем пространстве, какое высмеивается в сериале Рики Джервейса “Офис”. Все же офисные сети редко бывают очень обширными. И размер сети имеет значение, потому что существует закон Меткалфа – названный в честь изобретателя Ethernet Роберта Меткалфа, – который гласит (в своей исходной формулировке), что ценность телекоммуникационной сети пропорциональна квадрату числа подсоединенных совместимых устройств связи. То же самое, как выяснилось, относится и к любым сетям вообще: проще говоря, чем больше количество узлов в сети, тем ценнее сама сеть для всех узлов в совокупности. Как мы еще увидим, это значит, что у очень обширных, общедоступных сетей бывает колоссальная отдача, а у тайных и/или исключительных сетей отдача, напротив, ограниченная. Даже в самых крупных сетях есть узлы, которые играют роль посредников или стыковочных центров.
163
Carroll and Teo, ‘On the Social Networks of Managers’, 433.
164
Harrison and Carroll, ‘Dynamics of Cultural Influence Networks’, 18.
165
Goldberg et al., ‘Fitting In or Standing Out?’ 2f.
Выражение “молниеносно разлететься”, а совсем буквально – “стать вирусным” давно уже воспринимается как избитое клише, излюбленный штамп рекламщиков и маркетологов [166] . Тем не менее наука, изучающая сети, дает возможность наилучшим образом понять, почему некоторые идеи распространяются чрезвычайно быстро. Идеи – даже как некоторые эмоциональные состояния и болезненные расстройства вроде ожирения – способны передаваться через социальные сети, действительно напоминая в этом смысле вирусы заразных болезней. Однако идеи (или мемы, если воспользоваться неологизмом из лексикона эволюционистов), как правило, все-таки менее заразны, чем вирусы. Биологические и компьютерные вирусы обычно осуществляют “широковещательный поиск” по всей сети, так как их цель – максимально размножиться, перекинувшись на каждого соседа каждого зараженного ими узла. Мы же, напротив, интуитивно избираем тех членов своей сети, которым мы желаем передать идею или от кого мы сами готовы воспринять идею как заслуживающую доверия [167] . Ранним вкладом в изучение этой темы стала “модель двухступенчатого потока информации”, предложенная социологами Полом Лазарсфельдом и Элиху Кацем, которые в 1950-х годах заявили, что идеи перетекают от СМИ к широким слоям населения через так называемых лидеров мнения [168] . Другие исследователи, уже в конце ХХ века, пытались измерить скорость, с какой разносятся новости, слухи или новшества. Более поздние исследования показали, что через сеть передаются даже эмоциональные состояния [169] . Хотя различить эндогенные и экзогенные сетевые эффекты совсем непросто [170] , свидетельства, указывающие на заражения такого рода, достаточно очевидны: “Студенты, у которых соседи по комнате прилежно учатся, сами начинают заниматься усерднее. А люди, сидящие за одним столом с обжорами, сами налегают на еду” [171] . Однако, если верить Кристакису и Фаулеру, мы не можем передавать идеи или поведенческие привычки за пределы круга друзей друзей наших друзей (иными словами, не дальше чем на три рукопожатия вперед). Дело в том, что для передачи и восприятия идеи или поведенческой привычки требуется связь более крепкая, чем для пересылки письма (как в случае эксперимента Милгрэма) или для сообщения о том, что там-то имеется такая-то вакансия. Если мы просто знакомы с человеком, это еще не значит, что мы способны повлиять на него так, чтобы он начал прилежнее учиться или переедать. Подражание – поистине самая искренняя форма лести, даже когда оно происходит неосознанно.
166
Berger, Contagious. См. также Sampson, Virality.
167
Хорошую дискуссию на эту тему см. в: Collar, Religious Networks, 13f.
168
Katz and Lazarsfeld, Personal Influence.
169
Hill, ‘Emotions as Infectious Diseases’.
170
Dolton, ‘Identifying Social Network Effects’.
171
Christakis and Fowler, Connected, 22.
Илл. 6. Фундаментальные понятия теории сетей. Каждая точка на графике – это вершина, или узел, каждая линия – грань. Точка, названная центральным узлом, имеет наибольшую центральность по степени и центральность по посредничеству. Вершины, названные кластером, имеют более высокую плотность, или коэффициент местной кластеризации, чем другие участки графика.
Ключевой момент, как и при эпидемии болезней, заключается в том, что скорость и размах рассеивания определяется не только сутью самой передаваемой идеи, но и устройством сети, по которой она передается [172] . В процессе вирусизации важнейшую роль играют узлы, которые служат не только связующими центрами или посредниками, но и “привратниками”, то есть людьми, решающими, передавать или не передавать поступившую информацию дальше, в ту часть сети, которая находится за ними [173] . Решение, которое они принимают, отчасти зависит от их мнения о том, как скажется переданная информация на них
самих – положительно или отрицательно. С другой стороны, для того чтобы идея оказалась воспринята, требуется, чтобы ее передал не один источник и даже не два, а больше. Сложная культурная инфекция, в отличие от простого эпидемического заболевания, для начала требует набрать критическую массу первых сторонников, обладающих высокой центральностью по степени (то есть сравнительно большим количеством влиятельных друзей) [174] . По словам Дункана Уоттса, главное при оценке вероятности каскадного эффекта, напоминающего заражение, – “сосредоточиться не на самом стимуле, а на структуре сети, по которой расходится этот стимул” [175] . Это помогает объяснить, почему на каждую идею, которая разлетелась по свету молниеносно, как вирус, приходится множество других идей, которые прозябают в безвестности и выдыхаются только потому, что начали свой путь с неудачного узла, неудачного кластера или из неудачной сети.172
Kadushin, Understanding Social Networks, 209f.
173
Nahon and Hemsley, Going Viral.
174
Centola and Macy, ‘Complex Contagions’.
175
Watts, Six Degrees, 249.
Глава 7
Разновидности сетей
Если бы все общественные сети были устроены одинаково, мы жили бы в совершенно ином мире. Например, мир, в котором вершины (узлы) соединялись бы друг с другом произвольным образом – так что количество ребер, приходящихся на одну вершину, распределялось бы по колоколообразной кривой, – обладал бы некоторыми свойствами “тесного мира”, но не был бы похож на наш [176] . Дело в том, что во многих реально существующих сетях наблюдается принцип распределения Парето: в них имеется больше вершин с очень большим количеством ребер и больше вершин с очень малым количеством ребер, чем бывает в случайных сетях. Это вариант того феномена неравномерного распределения преимуществ, который социолог Роберт К. Мертон назвал “эффектом Матфея” – из-за слов в Притче о талантах из Евангелия от Матфея: “ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет” [177] . В науке успех порождает успех: тому, у кого уже есть награды, и впредь будет доставаться больше наград. Нечто подобное наблюдается и в “экономике суперзвезд” [178] . Точно так же, по мере расширения многих крупных сетей, узлы приобретают новые ребра пропорционально тому количеству, которое у них уже имеется (это их степень, или “пригодность”). Иными словами, наблюдается “предпочтительное присоединение”. Этим открытием мы обязаны физикам Альберту-Ласло Барабаши и Реке Альберт, которые первыми выдвинули предположение о том, что большинство реально существующих сетей, возможно, подчиняются при распределении степенному закону или являются “безмасштабными” [179] . По мере развития таких сетей некоторые узлы становятся связующими центрами и приобретают гораздо больше ребер, чем остальные узлы [180] . Примеров подобных сетей очень много – от директоров тысячи крупнейших компаний, по версии Fortune, до цитат в физических журналах и ссылок на веб-страницы [181] . По словам Барабаши,
176
Случайные сети впервые исследовали знаменитый обилием научных работ и часто цитируемый математик Пал Эрдёш и один из его многочисленных соавторов Альфред Реньи. Случайный граф получается, если разместить на плоскости множество n вершин, а затем произвольным образом соединять их попарно, пока не появится множество ребер m. Каждую вершину можно выбирать более одного раза или же не выбирать вовсе. (Прим. авт.)
177
Мф 25:28. (Прим. пер.)
178
Rosen, ‘The Economics of Superstars’.
179
Про модели распределения, подчиняющиеся степенному закону, говорят, что у них “утяжеленные хвосты”, поскольку относительная вероятность очень высокой степени и очень низкой степени выше, чем в тех случаях, когда связи образуются случайным образом. В строгом смысле термин “безмасштабность” относится к тому факту, “что относительная частота узлов со степенью d по сравнению с узлами со степенью d' равняется относительной частоте узлов со степенью kd по сравнению с узлами со степенью kd', когда происходит изменение масштаба при помощи произвольного фактора k > 0”. В безмасштабной сети не существует типичного узла, однако “масштаб” различий между узлами представляется везде одинаковым. Иначе говоря, для безмасштабного мира характерна фрактальная геометрическая структура: село – это большая семья, город – большое село, а королевство – большой город. (Прим. авт.)
180
Barab'asi and Albert, ‘Emergence of Scaling in Random Networks’.
181
Barab'asi, Linked, 33–34, 66, 68f., 204.
существует иерархия связующих центров, которые поддерживают единство этих сетей, так что за обильно загруженными узлами внимательно следят несколько менее загруженных узлов, а за ними следуют уже десятки еще менее загруженных узлов. Но при этом нет какого-то самого главного узла, который находился бы посередине паутины и контролировал и отслеживал бы каждую связь и каждый узел. Нет такого одного узла, устранение которого привело бы к разрушению всей паутины. Безмасштабная сеть – это паутина без паука [182] .
182
Ibid., 221.
В крайнем случае (когда действует принцип “победителю достается все”) к самому пригодному узлу сходятся все или почти все связи. Чаще наблюдается модель “пригодные обогащаются”, при которой за “обильно загруженным узлом внимательно следят несколько менее загруженных узлов, а за ними следуют уже десятки еще менее загруженных узлов” [183] . Встречаются и промежуточные сети с другим устройством: например, сети дружеских связей между американскими подростками не являются ни случайными, ни безмасштабными [184] .
183
Ibid., 103, 221.
184
Dolton, ‘Identifying Social Network Effects’.
В случайной сети, как давно уже продемонстрировали Эрдёш и Реньи, каждый узел внутри сети имеет приблизительно одинаковое количество ребер, связывающих его с другими узлами. Лучший пример из реальной жизни – это сеть автомагистральных дорог национального значения в США, где каждый крупный город имеет приблизительно одинаковое количество шоссе, соединяющих его с другими городами. Примером же безмасштабной сети является сеть воздушного сообщения США, в которой множество маленьких аэропортов связаны с аэропортами средней величины, а те, в свою очередь, связаны с несколькими огромными и оживленными аэропортами-хабами. Другие сети более высокоцентрализованны, но при этом не обязательно безмасштабны. Так, один из способов понять трагедию, которая разворачивается у Шекспира в “Гамлете”, – это построить граф, отображающий сеть взаимоотношений между его персонажами: на нем видно, что Гамлет и его отчим Клавдий обладают самой высокой центральностью по степени (то есть самым большим количеством ребер; см. илл. 7).
Теперь рассмотрим все способы, какими сеть может отличаться от своего случайного варианта (см. илл. 8). Сеть может быть чрезвычайно детерминированной и неслучайной: такова, например, кристаллическая решетка или сетка, в которой каждый узел имеет точно такое же количество ребер, как и все остальные (внизу слева). Сеть может быть модульной – это значит, что ее можно разбить на ряд отдельных кластеров, но при этом их будет объединять небольшое количество связей (внизу справа). Сеть может быть и гетерогенной (разнородной), так что все узлы будут сильно отличаться друг от друга с точки зрения центральности по степени: подобная картина типична для безмасштабных сетей, какие представляют собой интернет-сообщества (вверху слева). Некоторые сети являются одновременно иерархичными и модульными – как, например, сложные генетические системы, регулирующие метаболизм: в них некоторые подсистемы помещены под контроль других (вверху справа) [185] .
185
Strogatz, ‘Exploring Complex Networks’.
Илл. 7. Простая (но трагическая) сеть: “Гамлет” Шекспира. Гамлет лидирует с точки зрения центральности по степени (16 связей по сравнению с 13 связями Клавдия). “Зона смерти” в пьесе охватывает персонажей, связанных одновременно с Гамлетом и Клавдием. (См. фото.)
Теперь мы ясно видим, что иерархия – отнюдь не противоположность сети: напротив, она является лишь одной из разновидностей сетей. Как показано на илл. 9, ребра в идеализированной иерархичной сети выстраиваются в регулярную модель: начинают опускаться с самого верхнего узла, а затем образуют определенное количество подчиненных узлов. К каждому подчиненному узлу прибавляется точно такое же количество новых подчиненных узлов и так далее. Главный принцип – наращивать новые узлы в направлении сверху вниз, но никогда не соединять узлы вбок, по горизонтали. Сети, устроенные таким образом, обладают особыми свойствами. Прежде всего, они не зациклены, то есть ни один путь не ведет от узла обратно к нему самому. Существует лишь один путь, соединяющий любые два узла, что вносит ясность в цепи командования и сообщения. Что еще важнее, верхний узел обладает наибольшей центральностью по посредничеству и центральностью по близости, а это значит, что вся система задумана так, чтобы максимально увеличить способность этого узла и получать и контролировать информацию. Как мы еще увидим, мало какие иерархии осуществляют столь полный контроль над информационными потоками, хотя Советский Союз при Сталине приблизился к этому уровню. На деле большинство организаций являются иерархичными лишь частично, чем-то напоминая в этом отношении “кооперативные иерархии”, существующие в природе [186] . Тем не менее целесообразно представлять себе чистую иерархию как “противную случайным связям” – в том смысле, что беспорядочные взаимодействия, какие обычно ассоциируются с сетями (и прежде всего с образованием кластеров), в ней запрещены.
186
Cassill and Watkins, ‘Evolution of Cooperative Hierarchies’, 41.