Мэтью О. Джексон

Человеческие сети

Как социальное положение влияет на наши возможности, взгляды и поведение

Глава 1. Введение: сети и человеческое поведение

Чем больше все меняется

При Глобализации 1.0, которая началась около 1492 года, мир перестал быть большим и стал средним. При Глобализации 2.0 — в эпоху возникновения мультинациональных компаний — он перестал быть средним и стал маленьким. А потом, около 2000 года, наступила Глобализация 3.0, и тогда мир из маленького сделался крошечным.

Томас Фридман[1]

Интервью в Wired (автор «Плоского мира»)

17 декабря 2010 года в Центральном Тунисе, в пыльном городишке Сиди-Бузид, 26-летний уличный торговец Мохамед Буазизи совершил самосожжение. К этому отчаянному поступку его подтолкнуло яростное возмущение тираническим правительством, больше двух десятилетий державшим под своей властью страну и неоднократно подавлявшим любые протесты. Семья Мохамеда давно открыто протестовала, а его самого регулярно притесняла местная полиция. В то утро полиция прилюдно унизила его и конфисковала весь имевшийся у Мохамеда товар. Он был куплен на взятые в долг деньги, и его потеря стала для молодого мужчины последней каплей. В знак протеста он облил себя бензином и поджег.

За этим событием последовал массовый протест, в котором приняло участие несколько тысяч человек. Случись такое всего несколько десятилетий назад, этим все бы и кончилось. Мало кто за пределами Сиди-Бузида вообще узнал бы о произошедшем. Однако видео, появившиеся после самосожжения Мохамеда, благодаря соцсетям стали распространяться с неудержимой быстротой и скоро облетели весь мир. А несколькими неделями ранее появились новости о жестокостях тунисского и других правительств — после того, как WikiLeaks опубликовала ряд конфискованных документов. Последовавшая вскоре «Арабская весна» стала возможной — и координировалась — благодаря социальным сетям вроде Facebook и Twitter, а также мобильным телефонам{1}.

Хотя способы связи были современными, по сути, распространителем новостей и протестов служила сеть, состоявшая из живых людей. По-настоящему новыми стали широта и скорость распространения новостей, а еще способность людей согласовывать свои ответные действия. Но чтобы понять, что же произошло, необходимо ответить на вопрос, как новости распространяются среди людей и как поведение одних людей влияет на поведение других.

Размах и неистовство протестов, вспыхнувших в Тунисе, привели к свержению правительства уже в середине января. Бунт перекинулся и на соседний Алжир, а в течение следующих двух месяцев такие же восстания вспыхнули в Омане, Египте, Йемене, Бахрейне, Кувейте, Ливии, Марокко и Сирии, и даже в Саудовской Аравии, Катаре и Объединенных Арабских Эмиратах. Об успехах и провалах «Арабской весны» можно спорить сколько угодно. Бесспорно другое: молниеносное распространение протестов по той части мира не только оказалось беспрецедентным, но и обнаружило огромную роль, которую играют в нашей жизни человеческие сети.

Сколь бы драматичными ни были недавние перемены в человеческих способах связи, как напоминает нам вышеприведенная цитата из Томаса Фридмана, миру уже не раз приходилось резко уменьшаться: в разное время этому способствовали типографский станок, почтовая доставка писем, заморские путешествия, железные дороги, телеграф, телефон, радио, самолеты, телевидение и факс-машина. Интернет-технологии и социальные сети — лишь последние звенья в этой долгой исторической цепочке изменений, влиявших на то, как именно общаются люди, на каком расстоянии, с какой скоростью и с кем.

Но пусть сети взаимодействия между людьми и изменяются, многое в них остается постоянным и предсказуемым. Поняв, как устроены человеческие сети и как они меняются, мы сможем получить ответы на многие вопросы, касающиеся нашего мира, например: каким образом положение человека внутри сети определяет его влияние и власть? Какие системные ошибки мы совершаем, когда составляем о чем-либо мнение, опираясь на информацию, почерпнутую у друзей? Как происходят финансовые заражения и чем они отличаются от распространения гриппа? Как разрывы в наших социальных сетях способствуют неравенству, иммобильности и поляризации? Как глобализация меняет международные конфликты и войны?

Хотя именно человеческие сети во многом помогают получить ответы на эти вопросы, их значение часто недооценивают, когда анализируют важные политические и экономические события и течения. Это не значит, что мы вообще не занимались изучением сетей, а скорее значит, что между нашими научными знаниями о сетях как движущих факторах человеческого поведения и тем, что известно о них широкой публике и политикам, пролегает огромная пропасть. Цель настоящей книги — восполнить этот пробел.

В каждой главе будет показано, как, разобравшись в устройстве сетей человеческих отношений, можно изменить свое понимание той или иной проблемы. Таким образом, данная книга посвящена тому, как сети расширяют наше понимание многих проявлений общественного или экономического поведения.

Существует несколько главных образцов сетей, имеющих значение, так что нам придется освоить не одну-единственную идею, а больше. Дочитав эту книгу, вы будете острее сознавать важность нескольких сторон тех сетей, внутри которых живете. А еще наш разговор затронет две различные темы: во-первых, как образуются сети и почему они подчиняются нескольким главным закономерностям, а во-вторых, как эти закономерности определяют наши силы, мнения, возможности, типы поведения и достижения.

Миллиарды миллиардов сетей

На самом деле жизнь проста, но мы почему-то ее усложняем.

Неизвестный{2}

Карл Саган[2] в своей знаменитой книге о космосе говорил о «миллиардах миллиардов» звезд, существующих в нашей вселенной. Подсчитано, что число звезд в наблюдаемой вселенной составляет около трехсот секстиллионов: 300 000 000 000 000 000 000 000. Само название этого числа звучит будто выдумка — что-то вроде «зиллиона» или «газиллиона». От одного этого слова такой человек, как я, вдруг чувствует себя букашкой, которая трепещет перед величием природы.

Но самое поразительное, что это совсем ничтожное число, если сравнить его с числом различных сетей дружеских связей, которые теоретически могут существовать внутри совсем небольшого сообщества — скажем, внутри школьного класса, клуба по интересам, спортивной команды или рабочего коллектива маленькой компании. Быть такого не может, скажете вы? Неужели это возможно?

Представьте себе сообщество из тридцати человек — например, всех родителей детей, которые учатся в одном школьном классе. Выберем кого-то одного из тридцати родителей — скажем, Сару. Представим себе, что у нее есть друзья внутри этого сообщества — люди, с которыми она регулярно разговаривает, на чью помощь может положиться. Есть еще 29 человек, с которыми Сара может дружить. А второй человек — допустим, Марк, — не считая его потенциальной дружбы с Сарой, может дружить с любым из оставшихся двадцати восьми человек. Если все это сложить вместе, то количество пар людей внутри нашего маленького сообщества, которые могут дружить между собой, составит 29 + 28 + 27 + … + 1 = 435. Хотя на первый взгляд это и не похоже на чрезмерное количество возможных дружеских связей, в итоге оно порождает гигантское количество возможных сетей.

Например, если бы наше сообщество было совершенно неблагополучным, то никто бы не дружил ни с кем; в таком случае у нас имелась бы «пустая» сеть, лишенная всяких отношений. Иначе говоря, все 435 возможных дружеских связей отсутствовали бы. Если же, наоборот, наше сообщество было бы полностью гармоничным, мы наблюдали бы абсолютную противоположность: «полную» сеть, в которой каждый человек дружил бы с каждым из остальных. Между этими крайностями находится множество других сетей. Быть может, первая пара людей окажется друзьями, а вторая — нет; возможно, третья и четвертая пары будут друзьями, а пятая и шестая — нет, и так далее. Чтобы получить общее число сетей дружеских связей, нужно помнить, что каждую потенциальную дружбу можно как бы «включить» или «выключить», и, таким образом, для каждой дружбы существует две возможности. Итак, количество гипотетических сетей составит 2^435. Возведение двойки в 435-ю степень дает единицу с 131 нулем, или 10^131 — тогда как те триста секстиллионов, о которых шла речь выше, имеют всего 23 нуля. Таким образом, мы получаем секстиллионы секстиллионов секстиллионов… сетей — во много раз больше, чем звезд во вселенной, и даже намного порядков величины больше, чем предположительное количество атомов во вселенной!{3}

Даже в коллективе из всего тридцати человек возникает слишком много сетей, чтобы можно было их сколько-нибудь внятно систематизировать. При классификации животных, когда кто-нибудь говорит «зебра», или «панда», или «крокодил», или «комар», мы понимаем, о ком идет речь. В случае сетей этого сделать нельзя — за исключением лишь немногих отдельных категорий. Это не значит, что можно просто сдаться и заявить, что общество устроено слишком сложно и понять его невозможно.

Существуют также характерные черты, которые помогают нам классифицировать и различать животных. Есть ли у них позвоночник? Сколько у них ног? Травоядные они, хищники или всеядные? Живородящие или нет? Какого размера достигают взрослые особи? Какая у них кожа? Умеют ли они летать? Живут ли под водой? И так далее. Классифицируя сети, мы тоже можем выделить важнейшие характерные черты. Например, сети можно различать по количеству имеющихся связей, по равномерности или неравномерности распределения этих связей между участниками и по тому, наблюдаются ли определенные признаки сегрегации. Кроме того, эти черты позволят нам разобраться в таких явлениях, как экономическое неравенство, социальная иммобильность, политическая поляризация и даже финансовые заражения.

Описать сети для нашей цели — а именно для понимания человеческого поведения — задача вполне осуществимая в силу нескольких причин. Во-первых, ряд главнейших черт, присущих сетям, помогает получить прекрасное представление о том, почему люди ведут себя так, а не иначе. Во-вторых, эти черты просты, доступны интуитивному пониманию и поддаются количественному определению. В-третьих, в человеческой деятельности обнаруживаются закономерности, что приводит к возникновению сетей с особыми чертами: легко отличить сеть, образованную людьми, от сети, в которой связи возникли случайно, без какой-либо зависимости от других окружающих их связей или от узлов, которые они соединяют.

Рассмотрим, например, две сети на рисунке 1.1. Сеть, показанная в секции (а), — это сеть близких дружеских отношений между старшеклассниками (подробности, касающиеся этой сети, содержатся в главе 5). В сети, представленной в секции (b), имеется такое же количество узлов и связей, но только эти связи созданы случайным образом при помощи компьютера.

(а) Сеть близких дружеских связей среди старшеклассников

(b) Случайная сеть с тем же количеством связей

Рис. 1.1. Человеческая сеть и случайная сеть.

Так в чем же различие между этими двумя сетями? Присмотревшись чуть-чуть внимательнее, вы сразу же кое-что заметите. Первая особенность — это печальный факт, наблюдающийся в старших классах школы: у более чем десятка учеников совсем нет близких друзей, тогда как в случайной сети все узлы соединены между собой. Вторая, еще более поразительная и общая особенность человеческой сети — это сильная сегрегация. Ученики, занимающие верхнюю часть сети, крайне редко дружат с учениками из нижней части. В случайной же сети связи расходятся во все стороны.

Разрывы в сети становятся еще заметнее и красноречивее, когда я добавляю данные о расовой принадлежности старшеклассников, как это сделано на рисунке 1.2.

Рис. 1.2. Сеть старшеклассников, отражающая расовую принадлежность. Узлы с жирными полосками означают учеников, относящих себя к «черным», узлы, закрашенные серым, означают «белых», а немногочисленные остальные узлы означают или «латиноамериканцев» (с точкой в центре), или «других/неизвестных» (пустые){4}.

Такое разделение — одна из основных черт человеческих сетей среди нескольких главных особенностей, которые будут в дальнейшем фигурировать в нашем рассказе. Почему мы образуем сети, которые обладают именно такими чертами? Этому имеется несколько очевидных объяснений — а еще, как мы увидим, и несколько не столь очевидных. В конечном счете наши связи и их особенности интересны нам потому, что они на многое влияют, так что к концу этой книги вы будете знать, например, почему разрывы, имеющиеся в подобной сети старшеклассников, сильно влияют на решение поступать в тот или иной университет, однако почти никак не влияют на заражение гриппом.

Наука, изучающая сети, доставляет большое удовольствие отчасти потому (помимо того, что она крайне важна для всех сторон нашей жизни), что захватывает сразу многие области: чтобы осмыслить человеческие сети, необходимо постичь главные понятия и предметы исследования социологии, экономики, математики, физики, информатики и антропологии{5}. Например, мы очень часто будем прибегать к понятию внешних факторов, заимствованному из экономики. Речь идет о том, что поведение людей влияет на поведение окружающих, и о связанных с этим фактом различных формах обратной связи, усиливающих это влияние. Эти особенности свойственны многим сложным системам: сами конструкции несложно описать и понять, и вместе с тем им присуще множество особенностей и моделей поведения.

Конечно, речь здесь пойдет не только о сетях личных дружеских отношений и знакомств — мы охватим и такие отношения, как договоры между странами, а также контракты между банками. Полный набор социальных и экономических отношений, который мы рассмотрим, и является «человеческими сетями», ведь все они на том или ином уровне отражают человеческое взаимодействие{6}.

Нашей отправной точкой будет вопрос: как наше положение в сети определяет наши силы и влияние? Это имеет значение почти для всего, о чем пойдет речь дальше. Мы осмыслим множество способов осуществить свое влияние и проследим, как каждый из них зависит от сети, частью которой мы являемся.

Глава 2. Власть и влияние: центральные позиции в сети

Иногда идеалистически настроенных людей отпугивает все, что связано с сетями: им кажется, что оно подпорчено лестью и эгоистичной погоней за выгодой. Однако добродетель, остающаяся в безвестности, вознаграждается только на Небесах. Чтобы преуспеть в этом мире, нужно, чтобы о вас знали люди.

Соня Сотомайор[3] «Мой любимый мир»

В 1930 году Махатма Ганди мобилизовал десятки тысяч людей для участия в Соляном походе против британского господства. Они прошли около 380 километров от ашрама, где жил Ганди, до приморского города Данди, где соль добывали из морской воды. Непосредственной целью этого марша был протест против налога на соль. В жарких краях соль имеет огромное значение, люди употребляют ее в больших количествах, и потому высокие налоги на соль воспринимались как яркий символ тех лишений, которым подвергали Индию британские колонизаторы. А если смотреть шире, то Соляной поход запустил механизм гражданского неповиновения, который в итоге и положил конец британскому владычеству в тех краях.

Если вы видите здесь параллели с более ранними протестами против пошлин, которыми Британия облагала свои колонии, то вы не одиноки. Ганди не забыл о Бостонском чаепитии — протесте против британских налогов, состоявшемся более чем веком ранее. Он даже говорил: «Америка завоевывала независимость страданиями, отвагой и самопожертвованием, и точно так же Индия, когда будет угодно Богу, обретет свободу через страдания, жертвы и ненасилие». Рассказывали, что после Соляного похода, когда Ганди встречался в Лондоне с лордом Ирвином (вице-королем Индии), на вопрос о том, чего ему добавить в чай — сахара или сливок, Ганди ответил: «Нет, лучше соли — в память о знаменитом Бостонском чаепитии»{7}.

Соляной поход дает лишь беглое представление о дальнейших свершениях Ганди, а его поступок в апреле 1930 года, когда он решил незаконно произвести соль, воодушевил миллионы людей присоединиться к акциям гражданского неповиновения. Мартин Лютер Кинг-младший упоминает о том, что был сильно впечатлен, когда впервые прочитал о походе Ганди к морю, и нетрудно увидеть, что этот рассказ вдохновил самого Кинга, активиста движения за права человека, на организацию протестных маршей.

Это примеры того, как отдельному человеку удавалось прямо или косвенно подтолкнуть миллионы людей к действиям. И эта способность оказалась крайне важна для деятельности Ганди и Кинга, которым в итоге удалось изменить мир. И если мы хотим понять, насколько силен и влиятелен тот ли иной человек, первый и естественный вопрос — скольких людей он способен мобилизовать или побудить к действиям? Ведь именно это говорит о степени влиятельности его личности.

Сети помогают нам определить и измерить эту степень. Прежде всего можно просто установить количество людей, с которыми знаком человек или которых он считает друзьями и коллегами. В сегодняшнем мире можно задаться еще и вопросом, сколько у него подписчиков в соцсетях. Как мы увидим, от того, сколько у человека друзей или подписчиков, во многом зависит изменение взглядов и социальных норм в обществе (хотя порой это и не бросается в глаза).

Однако влияние человека не исчерпывается лишь тем, сколько у него непосредственно имеется друзей или знакомств, и изрядная часть данной главы будет посвящена разбору других сетевых источников власти. И Ганди, и Кинг знали напрямую лишь небольшую часть людей и поддерживали личный контакт с немногими из тех, кого в итоге им удалось мобилизовать. У них имелись главные союзники и друзья, и на большинство они воздействовали благодаря гласности, которую обретали их дела и поступки. Вначале в Соляном походе принял участие небольшой контингент преданных последователей Ганди, а потом, по мере того как эта акция получала известность, к ней примыкало все больше и больше сторонников.

У человека может быть совсем немного друзей или знакомых, и все же он будет обладать большим влиянием, если эти немногочисленные друзья и знакомые сами по себе в высшей степени влиятельны. Такого рода непрямой охват часто наблюдается во властных кругах, и мы можем очень четко прослеживать это влияние благодаря сетевым понятиям. Обретение влияния через влиятельных друзей становится циклическим и даже круговым процессом, но в контексте сети оно оказывается вполне постижимым и влечет за собой множество последствий. Циклическое, разработанное на сетевой основе измерение власти и влияния поможет нам понять, как лучше всего добиться рассеивания, а еще — почему Google стал инновационной поисковой машиной.

Но, взявшись измерять власть, мы этим не ограничимся. Люди могут обрести вес в обществе и иным способом, который становится особенно очевидным при рассмотрении сетей, — а именно, играя роль ключевых соединителей или координаторов. Человек может выступать посредником между другими людьми, которые не знакомы напрямую, — и этот человек оказывает ценные услуги и укрепляет свою власть благодаря своему уникальному положению и возможности координировать чужие действия. Такого рода власть мы наблюдаем, например, в сюжетах вроде «Крестного отца», и она явственно присутствует в сетях, которые объясняют взлет династии Медичи в средневековой Флоренции.

Понимание того, как сети воплощают власть и влияние окажется нам полезно позже, когда мы приступим к обсуждению таких тем, как финансовые заражения, неравенство и поляризация. Начнем мы с рассмотрения прямого влияния.

Популярность: центральность по степени

Хотя Майкл Джордан и не мобилизовывал людей на марши протеста, как Ганди, он агитировал их покупать обувь. Его способность влиять на огромные массы людей была поистине беспримерной. Неслучайно лишь за годы спортивной карьеры Джордан получил больше полумиллиарда долларов от компаний, которые хотели, чтобы он рекламировал их продукцию{8}. Собственно, играя в баскетбол, он заработал лишь чуть больше 90 миллионов долларов. Учитывая эти показатели, его ценность в области маркетинга была (и остается) намного больше, чем его непосредственная ценность как атлета и шоумена. Невероятная узнаваемость Майкла Джордана позволяла ему напрямую влиять на решения миллионов людей по всему земному шару{9}.

Если прибегнуть к сетевым понятиям, то количество связей или звеньев (отношений), которыми тот или иной человек обладает в некой сети, называется его «степенью». Связанная с ней категория называется «центральностью по степени» — она показывает, насколько центральное положение в сети занимает этот человек. Если у кого-то 200 друзей, а у кого-то еще — 100, тогда, с точки зрения центральности по степени, первый человек обладает вдвое большей центральностью, чем второй. Такой подход — инстинктивный и очевидный первичный метод измерения влияния{10}.

И количество людей, на которых кто-то способен повлиять, имеет значение даже тогда, когда речь не идет о личностях масштаба Ганди или Кинга. На вас постоянно влияют ваши друзья и знакомые. Люди с наиболее высокой степенью центральности в любом сообществе, сколь бы малым оно ни было, обладают несоразмерным присутствием и привлекают несоразмерное внимание.

Говоря о несоразмерном присутствии, я имею в виду важное явление, известное как «парадокс дружбы»; на него указал в 1991 году социолог Скотт Фелд{11}.

У вас никогда не возникало впечатления, что у других людей друзей намного больше, чем у вас? Если возникло, вы не одиноки. В среднем друзей у наших друзей действительно больше, чем у любого типичного представителя населения. Это и есть парадокс дружбы.

На рисунке 2.1 мы видим парадокс дружбы в сети дружеских связей среди старшеклассниц; этот пример взят из классической работы Джеймса Коулмана{12}. Здесь представлены четырнадцать девочек. Для девяти из них верно утверждение, что у их подруг в среднем больше подруг, чем у них самих. У двух — то же количество подруг, что и у их подруг в среднем, и лишь три девочки пользуются большей популярностью, чем их подруги в среднем{13}.

Рис. 2.1. Парадокс дружбы. Данные из исследования Джеймса Коулмана 1961 года, посвященного школьной дружбе. Каждый узел (кружок) обозначает девочку, а звено между ними указывает на дружбу между двумя девочками. Парадокс заключается в том, что большинство девочек оказываются менее популярными, чем их подруги. Первое из чисел, присвоенных каждой девочке, означает количество ее подруг, а второе — среднее количество подруг, имеющихся у ее подруг. Например, у девочки в нижнем левом углу две подруги, а у этих подруг — 2 и 5 подруг, что в среднем дает число 3,5. Таким образом, 2/3,5 означает, что сама она пользуется меньшей популярностью, чем ее подруги в среднем. То же самое верно для 9 из 14 девочек, и лишь 3 более популярны, чем их подруги, а 2 равны по популярности своим подругам.

Парадокс дружбы легко понять. Наиболее популярные личности оказываются в друзьях у очень многих людей, а имеющие мало друзей, естественно, фигурируют в числе друзей у сравнительно меньшего количества людей. Люди, имеющие множество друзей, присутствуют слишком часто среди чьих-то друзей относительно их собственной доли в населении, тогда как люди, имеющие очень мало друзей, напротив, присутствуют там слишком редко. Человека, имеющего десятерых друзей, считают своим другом вдвое больше людей, чем другого человека, у которого друзей всего пять.

В математическом смысле этот парадокс лишен особой глубины — впрочем, как и большинство парадоксов. Вместе с тем он дает о себе знать почти во всех наших взаимодействиях. Каждый, кому довелось быть родителем — да даже и ребенком! — наверняка не раз слышал фразы: «у всех остальных в школе есть…» или «всем остальным в школе разрешают…». Хотя подобные утверждения, как правило, и лживы, они часто отражают наши ощущения. С наиболее популярными учениками ведь дружат очень многие дети, и потому если у этих всеобщих любимчиков появляются одинаковые увлечения, тогда остальные дети приходят к выводу, что этим увлекаются абсолютно все. Популярные люди непропорционально часто определяют представления других и задают нормы поведения для остальных.

Чтобы понаблюдать за последствиями парадокса дружбы в самом наглядном виде, давайте рассмотрим один-единственный пример, а потом обратимся к кое-каким данным для подкрепления этого примера.

Рассмотрим школьный класс, где на учеников влияют друзья{14}. В глубине души эти ученики — конформисты. Перед ними стоит простой выбор: что носить — однотонный костюм или костюм в клетку? У каждого свои предпочтения, и в первый день учебного года каждый одевается, следуя собственному вкусу, что и показано на рисунке 2.2.

Рис. 2.2. Первый день учебного года. Четыре самых популярных ученика предпочитают однотонные костюмы; остальные восемь предпочитают костюмы в клетку.

Как истинные конформисты, ученики хотят делать то, что делает большинство остальных, и следуют собственным предпочтениям только в том случае, если сторонников обоих стилей насчитывается поровну. Как видно из рисунка 2.2, четверо учеников предпочитают однотонные костюмы, а восемь — костюмы в клетку. Таким образом, клетке отдают предпочтение две трети учеников, и если бы они сами могли увидеть предпочтения всей группы, тогда уже на следующий день все явились бы в костюмах в клетку. Однако отметим, что однотонные костюмы больше нравятся четырем самым популярным — возможно, самым смелым — ученикам.

Ученики видят не всех — они взаимодействуют в основном со своими друзьями, на что и указывают звенья между узлами сети.

Рисунки 2.3 — от (a) до (d) — показывают, чтó происходит в каждый из следующих дней. Все популярные ученики видят друг друга и некоторых других, и все они видят, что большинство носит однотонное, и потому продолжают ходить в однотонном. Некоторые другие ученики видят главным образом популярных учеников, и потому они тоже переодеваются в однотонное. Как мы видим на схеме 2.3 (а), популярные ученики продолжают носить однотонное, и их примеру следуют еще четверо учеников, и ко второму дню у нас уже восемь учеников в однотонных костюмах. Начиная с этого момента намечаются стремительные перемены, что мы видим на схемах от (b) до (d). С каждым днем все больше учеников, по-прежнему одетых в клетчатое, видят, что большинство их друзей приходит в однотонном, и сами тоже переодеваются в однотонное. К пятому дню уже все ученики в классе одеты в однотонное — и это несмотря на то, что вначале большинство из них отдавало предпочтение клетчатому.

(а) 2-й день, четыре человека решили одеться так же, как самые популярные ученики.

(b) 3-й день, еще больше перебежчиков.

(c) 4-й день, процесс продолжается.

(d) 5-й день, сдался последний уклонист.

Рис. 2.3. Ученики смотрят на остальных и пытаются подстроиться под большинство друзей. Самые популярные ученики дружат между собой (образуют клику) и упорно носят однотонное. Популярные ученики привлекают к себе повышенное внимание других учеников — и те лавинообразно перебегают в лагерь любителей однотонных костюмов.

Мы сможем понять, какую роль в этом каскаде переодеваний сыграл парадокс дружбы, если обратимся к рисунку 2.4, где показано, что ученики неверно воспринимают предпочтения в одежде в собственной среде, исходя лишь из того, что они наблюдают в первый день, глядя на своих друзей. С самыми популярными учениками дружат очень многие, и потому три четверти учеников решают, будто однотонное носит большинство, — хотя в действительности две трети предпочитают клетчатое.

Рис. 2.4. Парадокс дружбы в действии. Дроби рядом с учениками — это их представления о предпочтении однотонных костюмов по сравнению с клетчатыми, основанные на том, чтó они наблюдают среди своих друзей. Многие из них ошибочно полагают, что большинство предпочитает однотонную одежду, и лишь некоторые ученики — в нижнем правом углу — изначально видят, что большинство предпочитает клетку. Но даже эти ученики вскоре увидят, что большинство носит однотонное.

В структуре этого примера можно заметить две особенности. Во-первых, у наиболее популярных учеников одинаковые предпочтения: все они любят носить однотонное. Это способствует тому, что остальные быстро подхватывают их вкусы. Это важно, и есть объяснения, почему самые популярные ученики чем-то похожи друг на друга, как мы вскоре узнаем. Во-вторых, эти популярные ученики образуют клику — все они дружат между собой. Это подкрепляет их модель поведения и поддерживает выбранную ими норму — носить однотонное, — которая в дальнейшем охватывает все сообщество. В силу этих причин пример срабатывает чисто, но идея, что самые популярные люди оказывают непропорционально большое влияние на других, прекрасно воспринимается и сама по себе. Действительно, модельеры давно уже поняли, как важно, чтобы знаменитости щеголяли в их новых и разнообразных моделях, и желательно на красной дорожке во время вручения «Оскара».

Воздействие популярности и парадокс дружбы, пожалуй, проявляются в чистейшем виде среди сверстников, например, в школе, где ученики много общаются между собой. Благодаря долгим наблюдениям удалось выяснить, что ученики обычно переоценивают количество своих сверстников, которые курят, пьют и употребляют наркотики, а также частоту, с какой те это делают, причем нередко преувеличивают довольно сильно. Например, в ходе большого исследования, охватившего сто американских студенческих кампусов, обнаружилось, что студенты систематически переоценивают масштабы употребления одиннадцати разных веществ — в том числе сигарет, алкоголя и марихуаны{15}. В частности, еще в одном исследовании, посвященном употреблению алкоголя, сведения, предоставленные самими студентами — о том, сколько бокалов они выпили на последней вечеринке или встрече с друзьями, — сравнивались с их же представлениями о том, сколько выпили на последней вечеринке типичный студент или типичная студентка. Из более чем 72 тысяч опрошенных в 130 колледжах, охваченных исследованием, средний студент отвечал, что выпил 4 порции спиртного (что уже выглядит тревожно, особенно учитывая, что четверть студентов указала в ответе 5 или более порций). Но особенно удивительно, учитывая эти высокие показатели, что более 70 % опрошенных все равно умудрились завысить предполагаемый уровень потребления спиртного среди своих товарищей, указав, что типичный студент в их собственном колледже наверняка выпил на пару бокалов больше, чем они сами{16}.

Чтобы объяснить эти неверные представления, вовсе не требуется глубоко вникать в психологию студентов. Здесь нам как раз поможет парадокс дружбы. Посещая вечеринки и другие встречи друзей, студенты взаимодействуют чаще всего с теми людьми, которые как раз бывают на большинстве подобных встреч, — и потому представления студентов о типичном потреблении алкоголя в итоге определяются их представлениями о завсегдатаях вечеринок. Это особая разновидность парадокса дружбы: люди, которых студенты видят на вечеринках, с наибольшей вероятностью посещают больше вечеринок, чем среднестатистический студент. На представления студентов влияет не только их собственный опыт посещения вечеринок и прочих дружеских встреч, но и то, что они знают о своих ближайших друзьях. Здесь опять-таки срабатывает парадокс дружбы. Если наиболее популярные студенты с большей вероятностью курят и употребляют алкоголь, значит, оценки других студентов окажутся предвзятыми. Действительно, согласно одному исследованию, каждая дополнительная дружеская связь ученика средней школы повышала на 5 % вероятность того, что этот ученик окажется курящим{17}. Схожая картина наблюдалась и с потреблением алкоголя: если ученика называли своим другом на пять человек больше, это повышало на 30 % вероятность того, что он пробовал алкоголь{18}.

Есть несколько причин, в силу которых наиболее общительные студенты, как правило, потребляют больше всего спиртного и сигарет. Во-первых, выпивка и курение — это виды социальной активности среди подростков. Таким образом, у людей, которые отдают больше времени общению, как правило, больше поводов выпить. Имеется и обратный эффект: ученики или студенты с наиболее сильной тягой к алкоголю наверняка будут чаще искать повод выпить в компании сверстников{19}. А еще важно иметь в виду, что ученики, находящиеся под меньшим родительским надзором, могут чаще и дольше общаться с приятелями, им представляется больше случаев попробовать спиртное, сигареты и наркотики. Наконец, любая социальная активность в силу своей природы предполагает обратную связь. Подростки, видя, что их ровесники пьют, сами пристращаются к выпивке. Чем больше пьют одни, тем больше пьют и другие, и этот процесс развивается циклически, следуя петле обратной связи{20}.

Итак, учитывая, что представления студентов о поведении их ровесников основаны хотя бы отчасти, пускай и в значительной степени, на их личных наблюдениях, парадокс дружбы и то обстоятельство, что наиболее социально активные студенты часто подают более крайние примеры поведения, позволяют нам сделать вывод, что студенты наверняка будут систематически ошибаться в оценке поведения своих ровесников. Можно переформулировать это в более общем виде: поскольку на многие типы поведения влияют наблюдаемые нормы, преобладающие модели в итоге поведения задают наиболее общительные люди, а возникающие в результате нормы приобретают более крайние формы, чем они имели бы, если бы наши взгляды не определялись сетевыми эффектами.

Парадокс дружбы усиливают социальные сети, где величина этого эффекта возрастает с ошеломительной скоростью. Например, при исследовании поведения в Twitter{21}обнаружилось, что более чем у 98 % пользователей имеется меньше подписчиков, чем у тех людей, на которых подписаны они сами: обычно у «друзей» пользователя было более чем в 10 раз больше подписчиков, чем у самого этого пользователя. Эти более популярные пользователи более активны, и, хотя их немного, именно они играют важную роль в распространении вирусного контента. Поскольку соцсетями пользуются все больше, особенно подростки, потенциал для предвзятых представлений, где происходит перекос в пользу крошечной доли самых популярных пользователей, становится огромным. Особенно если вспомнить о том, что у большинства самых популярных пользователей поведение может быть самым разным, что мы и видим на примере корреляции между популярностью студентов и вероятностью, что они раньше и сильнее других пристрастились к выпивке и сигаретам. Участие в вечеринках — естественно, тоже социальная активность, и оно тоже может усиливать эффекты соцсетей, потому что люди обычно делятся фото и рассказами о том, как они выпивали или употребляли наркотики. Иначе дело обстоит с другими типами поведения: например, подготовка к занятиям происходит, как правило, в одиночестве, и люди гораздо реже делятся сообщениями об этом. Так, подросток будет поневоле завышать количество наркотиков или алкоголя, которые употребляют его или ее сверстники, и, напротив, занижать количество времени, которое те же самые сверстники тратят на учебу.

Таким образом, перекос мнений, характерный для парадокса дружбы, наблюдается и далеко за пределами «дружеского круга». Дружеская предвзятость — всего лишь отдельный случай «искаженного отбора»: наши наблюдения часто опираются на необъективную выборку, и все обусловлено субъективным выбором. Мы слишком часто летаем теми рейсами, на которые заказано больше всего билетов, обедаем в самых популярных ресторанах, ездим по самым оживленным дорогам, да еще и в часы пик, посещаем парки и аттракционы в те часы, когда там больше всего народу, и ходим на концерты и в кино, когда залы переполнены. Это и порождает перекос в наших мнениях, а также в нашем восприятии общественных норм, причем зачастую мы сами не понимаем, почему это происходит. По словам Шейна Фредерика из исследования 2012 года, посвященного нашей привычке переоценивать чужую готовность раскошеливаться, «клиенты в очередях к Starbucks куда заметнее, чем те люди, которые тихонько сидят по офисам, потому что не желают выкладывать 4 доллара за стакан кофе»{22}.

Сравнения, сравнения

Если как следует помучить факты, природа обязательно сознается.

Рональд Коуз

«Как должны выбирать экономисты?»{23}

Я хочу, чтобы меня запомнили как парня, который не только набирает лучшие очки, но и во всем побеждает.

Майкл Джордан,

матч всех звезд НБА, 2003 г.

Кто был лучшим баскетболистом всех времен — Уилт Чемберлен или Майкл Джордан? Возможно, вы назовете Леброна Джеймса. Я вырос в Большом Чикаго, и потому у меня есть свой ответ на подобные вопросы, но речь сейчас о другом: сравнение проводится между превосходными атлетами, которые проявляли себя в игре очень по-разному.

Есть много различных статистических показателей, которые можно использовать при кратком описании их спортивных карьер. Например, Джордан и Чемберлен поразительно похожи в нескольких пунктах: каждый из них набирал в среднем по 30,1 очка за регулярный сезон игр на протяжении всей карьеры, так что каждый набрал немного больше тридцати тысяч очков за все сезоны (Джордан — 32 292 очка, а Чемберлен — 31 419), и каждый получил несколько наград «Самый ценный игрок» (Джордан — 5, а Чемберлен — 4). Однако в других пунктах между ними наблюдались различия: Майкл Джордан привел свою команду к большему числу побед на чемпионате НБА (к шести — против двух побед Уилта), зато у Уилта Чемберлена было колоссальное число подборов за матч (22,9 против 6,2 у Майкла).

Есть параметры, по которым отличились другие игроки. Рекордные трехочковые броски Стива Карри — это что-то небывалое. Длительная карьера Карима Абдул-Джаббара, на протяжении которой он сохраняет высокий уровень игры, не знает себе равных. Карим играл в течение двадцати лет и набрал в общей сложности более сорока тысяч очков, сыграл в девятнадцати матчах всех звезд, а до этого оставался непревзойденным баскетболистом на уровне колледжей. Безусловное лидерство Леброна Джеймса было очевидно с тех самых пор, как он, будучи юниором-старшеклассником, появился на обложке Sports Illustrated. Но если мы действительно хотим измерить многосторонние достижения в баскетболе, тогда нам нужно учитывать трипл-даблы, или тройные дубли, — то есть набор одним игроком в течение матча всех трех показателей — очков, подборов и передач, — которые выражались бы двузначным числом, то есть не менее десяти. А затем стоит вспомнить Оскара Робертсона, который за весь сезон набрал в среднем трипл-дабл (по этому параметру его лишь недавно нагнал Расселл Уэстбрук) и сыграл столько матчей с трипл-даблами, что в этом с ним никто не мог сравниться — даже «Мэджик» Джонсон.

Так что не имеет смысла затевать споры о баскетбольном мастерстве в духе «Медведи против Быков»{24}, а следует подчеркнуть несколько моментов: статистика содержит полезную информацию в сжатом виде, разные статистические показатели отражают разные явления, и даже длинный статистический перечень не сможет передать все разнообразие нюансов описываемых явлений.

Наша жизнь была бы намного проще, если бы определение того или иного явления можно было всегда свести к какому-то одному параметру. Но наша жизнь очень интересна отчасти потому, что подобный одномерный подход невозможен для описания многих вещей, понять которые как раз очень важно: любые списки, расставляющие имена или явления по степени важности, одновременно и вызывают споры, и сбивают с толку. Как можно сравнивать музыкальные новации Гайдна, Штрауса и Стравинского? Или — вклад в борьбу за права человека Элеоноры Рузвельт, Гарриет Бичер-Стоу и Гарриет Табмен? Кто более яркий футболист — Лионель Месси или Диего Марадона? Можно ли вообще сравнивать искусство Пабло Пикассо с искусством Леонардо да Винчи? Или легче сравнивать картины Пикассо с картинами Анри Матисса — и не только потому, что Пикассо и Матисс были современниками, но и потому, что они были соперниками? Многие, наверное, возразят, что подобные сравнения бесплодны и бессмысленны. Однако они заставляют нас задумываться о разных углах, под которыми можно рассматривать достижения этих людей, и о том, почему из-за этих достижений менялись правила игры{25}. Глядя на разные показатели баскетбольной статистики, можно увидеть, что выделяются разные игроки и каждый замечателен по-своему. Точно так же, глядя на разные показатели, характеризующие положения людей в сети, можно заметить, что наиболее «центральными» всякий раз будут выступать разные люди. Одни люди обладают ярко выраженной центральностью по одним параметрам, но не по другим, а какие именно сетевые параметры наиболее важны в том или ином случае, зависит от контекста, — точно так же, как ваше решение — принимать ли в команду лучшего игрока, забивающего мяч, или лучшего защитника — зависело бы от конкретных обстоятельств.

Мы уже видели, что один критерий определения центральности — центральности по степени — помогает нам понять, почему люди, наделенные наиболее высокой степенью связей в сети, в итоге оказывают наибольшее влияние на остальных. Это первый «сетевой эффект». Центральность по степени, как самая основная и очевидная мера сетевой центральности, сродни среднему количеству набранных очков за матч в примере с баскетболом. Однако, чтобы дополнить эту аналогию, следует сказать, что разные люди обладают разными сильными сторонами с точки зрения их положения в сети, и таким образом, ответ на вопрос, кто же из них «центральнее», будет меняться в зависимости от того, как мы будем формулировать вопрос. Вспомним о том, что Уилт — мастер подборов, Майкл лучше всех приводил свою команду к победам на чемпионатах, а Стив Карри по-новому выстраивал защиту. Если сравнивать узлы (например, людей) в сети, исходя лишь из их центральности по степени, можно совершенно упустить из виду какие-то из наиболее существенных качеств, говорящих о власти и влиянии. Поэтому давайте рассмотрим некоторые другие понятия.

Важно, кого вы знаете: как находить иголки в стогу сена

Налаживание связей — чепуха. Лучше иметь друзей.

Стив Уинвуд

Google мог бы вовсе не существовать, если бы по счастливой случайности Сергей Брин не взялся провести Ларри Пейджа по кампусу Стэнфордского университета. Это было в 1995 году, когда Ларри задумался о поступлении в стэнфордскую докторантуру. Родители Сергея эмигрировали в США из СССР в конце 1970-х годов. Сергей, давно увлекавшийся математикой и компьютерным программированием, приехал в Стэнфорд изучать компьютерные науки. Ларри Пейдж, разделявший его интерес к компьютерам, вспоминал, что в детстве «зачитывался книгами и журналами, а еще любил разбирать дома всякие штуки, чтобы понять, как они устроены». Как волевые личности, Сергей и Ларри нередко спорили, но общность интересов и родство умов заставили их крепко сдружиться. И, что для нас важнее, обоих все больше интересовало устройство Всемирной паутины.

В 1996 году Сергей и Ларри уже вместе разрабатывали будущую поисковую машину для интернета. В общежитской комнате Ларри они поставили несколько компьютеров, которые самостоятельно собрали из найденных там и сям деталей, а комнату Сергея превратили в офис, где можно было продумывать идеи и испытывать программы. В работе, которую Сергей и Ларри написали сообща еще студентами, рассказывается о том, что в конце 1990-х Всемирная паутина разрасталась так быстро, что поисковые машины не справлялись со своей задачей. Одна из первых машин — разработанная в 1994 году World Wide Web Worm — индексировала лишь чуть больше 100 тысяч страниц. В 1997 году другая поисковая система, AltaVista, хвасталась тем, что обрабатывает десятки миллионов запросов в день, тогда как в Паутине можно разыскивать и индексировать уже сотни миллионов страниц. Из-за такого огромного количества страниц, нуждавшихся в индексации, пользователь просто не мог найти то, что искал. Говоря словами Брина и Пейджа, «в ноябре 1997 года лишь одна из четырех главных коммерческих поисковых машин находит сама себя (показывает собственную страницу поиска в числе первых десяти результатов в ответ на запрос с ее собственным именем)».

Так как же находятся нужные иголки в таком необозримом стогу сена? Есть некоторые очевидные идеи, помогающие понять, как можно выявить нужные пользователю веб-страницы, — по ключевым словам, которые он вводит в строку поиска. Но те же самые ключевые слова содержат бесчисленные страницы. Если искомые ключевые слова часто появляются на какой-то странице, это еще не значит, что именно их разыскивает большинство пользователей. Возможно, здесь полезно свернуть с основной дорожки и приглядеться к содержанию различных страниц. Было испытано множество вариаций этой темы, но все равно, похоже, ничего не получалось. Тут уж легко было сдаться и решить, что Паутина слишком разрослась и индексирование страниц и любая осмысленная навигация по ним — задача в принципе непосильная.

Прорыв, который совершили Брин и Пейдж, произошел благодаря их интересу к сетевому устройству Паутины: она содержит уйму полезной информации, ведь такое устройство не случайно. Одни веб-страницы связаны с другими веб-страницами, которые имеют для них важность. Так как же Брин и Пейдж поняли и использовали эту информацию? Главная догадка заключалась в том, что лучший способ выявить ту страницу, которую пользователь захочет увидеть в первую очередь, — это посмотреть на те веб-страницы, откуда тянутся связи к этой самой веб-странице. Если к какой-либо странице тянутся связи от других важных веб-страниц, значит, скорее всего, это важная страница. Нельзя судить о странице просто по числу ее связей с другими страницами: вопрос заключается в том, связана ли она с теми страницами, которые сами имеют множество связей. В очень многих областях гораздо важнее иметь друзей «с хорошими связями», чем просто иметь много друзей.

Это как бы круговое определение: страница «важна», потому что связана с другими «важными» страницами, которые, в свой черед, оказываются «важными», потому что связаны с «важными» страницами. Несмотря на этот круговой характер, решение получается красивое — и чрезвычайно полезное для сетевой среды.

Предположим, что нам нужно распространить слух или какую-то информацию, которая, как мы полагаем, будет разноситься путем «сарафанного радио». Чтобы понять, почему здесь не годится прямолинейный принцип популярности, посмотрите на сеть, изображенную на рисунке 2.5. Даже беглого взгляда на нее достаточно, чтобы заметить, что положения Нэнси и Уоррена сильно разнятся, хотя оба они имеют по двое друзей. Различие состоит в том, что их друзья обладают разным качеством связей, а потому и сами они занимают разное положение в сети. У каждого из друзей Уоррена лишь по два друга, тогда как у друзей Нэнси — семеро и шестеро. Таким образом, пускай Уоррен и Нэнси занимают одинаковое положение с точки зрения «степени» (то есть по количеству друзей), у друзей Нэнси степени выше, чем у друзей Уоррена.

Рис. 2.5. Два человека, Нэнси и Уоррен, обладают степенью 2. Однако они различаются количеством связей их друзей — и потому их абсолютные положения в сети различны.

На этом можно было бы остановиться: вместо того чтобы просто считать друзей, мы могли бы считать, сколько дополнительных друзей «приводит» за собой каждый из этих друзей, — иными словами, подсчитывать друзей друзей — назовем их «друзьями второй степени». Для начала хорошо было бы не ограничиваться подсчетом непосредственных друзей, а считать еще и их друзей, тогда сразу же видно, что у Нэнси больше возможностей для распространения информации, чем у Уоррена. Но зачем останавливаться на этом? Почему не учесть еще и «друзей третьей степени»? Пускай дружба Нэнси с Эллой и не столь плодотворна, если иметь в виду наличие друзей третьей степени, зато ее дружба с Майлсом ведет к еще большему числу связей. Удалившись от Нэнси на три шага, мы уже охватим всех, кроме Уоррена. Отойдя же на три шага от Уоррена, мы насчитаем дополнительно всего пятерых человек, тогда как, удаляясь от Нэнси, мы насчитали шестнадцать человек. Таким образом, Нэнси — гораздо более перспективный кандидат для распространения информации, чем Уоррен, хотя оба они обладают одинаковой степенью.

Как же выявлять эти качества в большой сети, где можно продолжать такой подсчет до бесконечности? Существуют различные способы, но лучше я опишу самую суть задачи. Давайте начнем с того, что просто учтем количество друзей первой степени (непосредственных). Итак, как мы видим из рисунка 2.5, и Нэнси, и Уоррен получат по 2 балла, поскольку у каждого из них — по два друга. Далее, учтем друзей второй степени. Но должны ли мы наделять их таким же значением, что и друзей первой степени? Например, если мы представим себе, что информация начнет распространяться от Нэнси, то, вероятнее всего, она перейдет от Нэнси к Майлсу, затем к кому-нибудь из друзей Майлса, — поскольку она должна вначале перейти от Нэнси к Майлсу, а затем дальше — уже от Майлса. Пожалуй, менее вероятно, что ей понадобится для распространения два шага, а не один шаг, — скажем, в два раза менее вероятно. Так что пока давайте присвоим другу друга значение вдвое меньшее, чем непосредственному другу. У Нэнси одиннадцать друзей второй степени, поэтому присваиваем ей 11/2 баллов, учитывая количество друзей ее друзей. А у Уоррена имеется только один друг второй степени, поэтому он получает 1/2. Итак, у Нэнси пока что 7,5 балла, если считать ее друзей первой и второй степени, а у Уоррена — только 2,5. Далее мы переходим к подсчету друзей третьей степени: у Нэнси их трое, а у Уоррена — двое. Опять-таки присвоим новым друзьям значение вдвое меньшее по сравнению с предыдущим уровнем, то есть по 1/4. Таким образом, к уже набранным очкам Нэнси прибавится еще 3/4, а к прежним очкам Уоррена — 2/4, после чего общее число баллов у Нэнси уже достигло 8,25, а у Уоррена оно выросло до трех. Продолжая подсчет таким способом, мы сможем количественно оценить, насколько охват людей в сети у Нэнси больше, чем у Уоррена.

Относительное сравнение Нэнси с Уорреном позволяет разрешить и другой вопрос. Давайте условимся, что центральность каждого из них пропорциональна сумме центральностей их друзей. Этот подсчет будет подобен тому, что уже проделан нами ранее. Тем самым Нэнси получит некоторую долю очков Эллы и Майлса — из-за того, что будет учтена некоторая доля очков их друзей, и так далее. Эти повторные операции будут подобными, потому что Элла и Майлс получают очки от своих друзей, которые приходятся друзьями второй степени Нэнси, а те очки получены от их друзей, которые приходятся Нэнси друзьями третьей степени, и так далее{26}.

По счастью, система уравнений такого типа — когда центральность каждого человека пропорциональна сумме центральностей его друзей — вполне естественная и легкорешаемая математическая задача. Она появилась благодаря ряду научных работ известнейших математиков, живших с XVIII по ХХ век: это Эйлер, Лагранж, Коши, Фурье, Лаплас, Вейерштрасс, Шварц, Пуанкаре, фон Мизес и Гилберт. Гилберт назвал решения подобных задач «айген-векторами», или «собственными векторами», и это общепринятое современное название. Неудивительно, что собственные вектора фигурируют во всевозможных областях, от квантовой механики (уравнение Шрёдингера) до алгоритма eigenface, содержащего основные строительные блоки для программ распознавания лиц. Решая задачу собственного вектора в нашем примере, мы приходим к ответу: количество баллов у Нэнси приблизительно в 3 раза больше, чем у Уоррена, что мы и видим на рисунке 2.6{27}.

Рис. 2.6. Центральности по собственному вектору для каждого узла (человека). У Нэнси почти в 3 раза больше баллов, чем у Уоррена, хотя у обоих имеется одинаковое количество связей. Больше всего баллов у Майлса, хотя у Эллы наибольшая центральность по степени.

Инновация Брина и Пейджа заключалась в том, чтобы выстраивать веб-страницы согласно алгоритму, который они назвали PageRank. Он имеет прямое отношение к тому, что мы описали выше, и к вычислению собственного вектора. Правда, Брин и Пейдж не собирались распространять слухи по сети, но перед ними стояла сходная итеративная задача — так называемая задача случайного пользователя. Интернет-пользователь начинает с какой-то одной страницы, а затем случайным образом переходит оттуда по ссылке на другую страницу, причем он может с одинаковой вероятностью выбрать любую из ссылок. Затем все повторяется — пользователь таким же случайным образом блуждает по Сети{28}. Со временем, если мы вычислим относительное количество раз, которое пользователь посещает каждую страницу, мы получим собственный вектор. В этом случае баллы, которые присваиваются на каждом этапе, пропорциональны количеству ссылок, имеющихся на каждой странице.

Перед Брином и Пейджем стояли две трудности. Умозрительная задача — найти наиболее значимые страницы — решалась уже известным нам путем: следовало не смотреть на популярность страниц, а просчитывать, насколько хорошо они обеспечены связями в этом итеративном, айген-векторном смысле. Более практическая задача заключалась в том, чтобы внедрить этот принцип в колоссальном масштабе всей Паутины, а это значило, что нужно облазить всю сеть и проиндексировать страницы, накопить данные о содержании каждой страницы и об имеющихся на ней ссылках, а затем произвести итеративные вычисления, чтобы определить их сетевое положение. Одно дело — производить подобные расчеты для Нэнси и Уоррена в нашей маленькой сети, показанной выше, и совсем другое — проделывать то же самое для миллиардов страниц, тем более что они постоянно меняют содержание и ссылки.

Брин с Пейджем разработали алгоритм, основанный на такого рода вычислениях и хорошо подходивший для огромных сетей, назвали его BackRub и запустили в работу на стэнфордских серверах. Название BackRub (буквально backrub значит «массаж спины») происходит от backlink — «обратной ссылки», то есть такой ссылки, которая приводит пользователя на ту или иную страницу. BackRub быстро перерос студенческие аккаунты, которые Брин и Пейдж завели на стэнфордских серверах, и в 1997 году они уже перенесли поисковую машину в другое место и назвали ее Google. Это было чуть видоизмененное название числа гугол (googol) — 10^100, что говорило об огромном размере Всемирной сети, которую удалось-таки покорить их алгоритму. Всех, кому доводилось искать что-либо в интернете в ранние годы его существования, поражала способность Google находить полезные страницы. К тому времени имелось уже немало поисковых машин, конкурировавших между собой, и, как правило, пользователям приходилось перепробовать их все, чтобы найти в сети нужную страницу — часто безрезультатно. В 1998 году PC Magazine сообщил, что Google «на удивление ловко и удачно находит полезные страницы», и поместил его в сотню самых важных веб-страниц{29}. Остальное — уже история{30}.

Распространение микрофинансирования

Хотя история с Google наводит на мысль о том, что алгоритм, основанный на вычислении собственного вектора, превосходит все прочие альтернативы, алгоритмы для поисковых машин весьма сложны, так что успех Google вполне может объясняться и другими различиями в алгоритмах. Было бы прекрасно увидеть более полную картину того, какое именно значение имеет положение чьих-то друзей. А еще BackRub распознавал страницы по тому, насколько легко их найти, тогда как во многих ситуациях нам интересно совсем другое: насколько влиятелен тот или иной человек с точки зрения установления контакта с другими людьми.

Именно об этом я думал, когда приехал в 2006 году в Массачусетский технологический институт (MIT) и, общаясь с профессором Абхиджитом Банерджи, моим другом, говорил о том, как было бы прекрасно испытать подобные различия в действии. По счастливому стечению обстоятельств (как уже нередко бывало), Абхиджит оказался именно тем человеком, с которым мне и следовало об этом поговорить. Оказалось, что Эстер Дюфло, еще одна преподавательница MIT, через свою сестру Анни поддерживает связь с одним банком в Южной Индии, а именно с банком BSS (Baratha Swamukti Samsthe), который планирует запустить новую программу микрофинансирования как раз посредством «сарафанного радио». (Сейчас можно увидеть эту сеть в действии, и связанный с ней исследовательский проект успешно стартовал.) Программа «сарафанного радио» предоставила нам идеальную возможность проследить за тем, какую роль играет сетевая структура в распространении информации, а еще она позволила нам проверить, какой именно критерий центральности лучше всего может предсказать способность того или иного человека распространять информацию. Вместе с Абхиджитом, Эстер, а также Аруном Чандрасекаром, который был тогда аспирантом MIT (а еще, так совпало, его семья была родом из Карнатаки — индийского штата, о котором шла речь), мы начали исследование, которому суждено было стать длительным.

Зачинателем революции в микрофинансировании был Мухаммад Юнус. В 1970-е годы он основал в Бангладеш Grameen Bank, а в 1980-е начал выдавать множеству людей совсем маленькие денежные кредиты. За это новшество в 2006 году Юнус и его Grameen Bank были удостоены Нобелевской премии мира. Новшество было простым, но очень разумным. Во всем мире многие кредиты привязаны к покупке недвижимости или автомобиля, которые служат залоговым поручительством, или помогают дотянуть до следующей получки людям с трудовым стажем, или выдаются вместе с кредитной карточкой людям с проверенной кредитной историей, а потом из неплательщиков жестко выколачивают деньги специальные коллекторские агентства. А микрозаймы же были рассчитаны на крайне бедных людей, которые периодически сидели без работы, из имущества им заложить было почти нечего, и в таких условиях попытки коллекторов стрясти с них долг оказались бы неоправданно дорогостоящими. Так в чем же состояло новшество?

А новшество состояло в том, что предоставление займов опиралось на принцип совместных обязательств: если кому-то не удавалось выплатить долг по кредиту, то ответственность ложилась на нескольких людей. Если кто-то окажется банкротом, его друзья тоже почувствуют на себе последствия его неудачи. Сейчас существует множество вариантов подобных микрозаймов, но наиболее типичная система, иллюстрирующая эту идею, — как раз та система, которой следовал банк BSS, фигурирующий в нашей истории. BSS предлагал кредиты исключительно женщинам в возрасте от 18 до 57 лет, с ограничением: не больше одного займа на одно домохозяйство. Женщины объединялись в группы по пять человек и затем несли совместные обязательства по взятым кредитам: если одна из заемщиц не могла выплатить взятый кредит, банкротами считались все остальные женщины в ее группе. А банкротство закрывает заемщикам путь к новым кредитам — или, по меньшей мере, создает для банкрота сложности, если тот снова захочет взять кредит. В некоторых случаях этот принцип действует еще шире — совместные обязательства охватывают обширные группы людей, так что, если неоплатных должников появится слишком много, от кредитора окажется отрезанной вся деревня. Когда люди несут общую ответственность за выплаты, возникает репутационное и социальное давление на целую группу, ее участникам невыгодно, чтобы среди односельчан появлялись банкроты, а значит, у членов группы есть стимулы поддерживать друг друга и выручать наименее успешных, если тем нечем расплатиться с кредитором.

Кроме того, выплата одного кредита обычно позволяет заемщику брать кредиты и в дальнейшем, причем в более крупном размере. Обещание более крупных займов в случае успешной выплаты уже взятых кредитов — то есть, по существу, предоставление этим людям возможности шаг за шагом накапливать кредитную историю — выступало еще одним большим стимулом вовремя возвращать долги. Вдобавок участники программы часто получают навыки финансового обучения, в ходе которого им рекомендуют откладывать немного денег, а также записывать доходы, планировать расходы и вести простой учет выплат. Конечно, такое обучение может показаться совсем примитивным, и все же некоторым селянам оно приносит немалую пользу{31}. Когда я побывал в одной из деревень, женщина, которую расспрашивали о ее финансовых делах, прочитала мне целую лекцию о том, как она увеличивала размер своих кредитов, как завела систему бухгалтерского учета, записывая все доходы и все хозяйственные расходы, как создала более удачно организованные группы, куда входили и мусульмане, и индуисты, и как благодаря нескольким займам ей удалось купить подержанный грузовик и открыть собственное дело.

Хотя кое-кто и запаздывал с выплатами, банкротств по кредитам, которые банк BSS выдал жителем этих деревень, за все годы нашего исследования практически не случалось{32}.

Другая важная сторона микрофинансирования заключается в том, что выдача займов исключительно женщинам влияет на динамику развития домохозяйств. Даже если часть (не очень большая) этих денег оказывается под контролем мужчин из получивших займы семей, сам факт, что кредиты поступают в семью только через женщин, уже дает женщинам некоторое право распоряжаться тем, на что тратятся или во что вкладываются эти суммы{33}.

Распространение микрофинансирования банком BSS иллюстрирует важность сетевой центральности, а также разницу между центральностью по степени и центральностью по собственному вектору.

Банк BSS, участник нашего исследования, столкнулся с вопросом о том, как распространить новость о доступности микрофинансирования среди потенциальных заемщиков в семидесяти пяти деревнях Карнатаки, которые он планировал охватить. Из-за переменчивой и основанной на кастовой системе политики этих деревень, осложнявшейся коррупцией, банк не желал поручать распространение информации местным сельским властям. Хотя до некоторых селян можно было дозвониться по сотовым телефонам, из-за обилия спама телефоны тоже не представлялись пригодным способом оповещения. Можно было расклеивать листовки или объезжать деревни на машине с громкоговорителем — но и эти способы рекламы здесь уже слишком примелькались, да и ассоциировались они в первую очередь с политической агитацией. Поэтому, к худу ли, к добру ли, но банк решил действовать иначе: найти нескольких «центральных» людей и попросить их устно распространять известия о банке и о доступности микрокредитов.

Мог ли банк, не зная сетей местных дружеских связей, выявить среди жителей деревень тех, кто занимает наиболее центральное положение? И так ли это было важно? Сотрудники банка сочли, что больше всего для распространения информации подходят учителя, лавочники и главы групп взаимопомощи{34}. Назовем этих людей «первоначальными источниками». По существу, банк ожидал, что эти первоначальные источники окажутся центральными — при этом банк думал о центральности по степени, а о центральности по собственному вектору даже не имел понятия.

Для нашего исследования оказалось полезным, что в некоторых деревнях первоначальные источники действительно обладали высокой степенью, тогда как в других деревнях степень у них была низкой. Например, в одних деревнях у учителя было много контактов, а в другой деревне — нет. Что еще важнее, были и такие деревни, в которых первоначальные источники обладали высокой центральностью по собственному вектору, но низкой центральностью по степени, а в других деревнях наблюдалась обратная картина. Кроме того, в одних деревнях этот метод «посева» информации сработал хорошо, а в других, очень похожих деревнях потерпел полное фиаско: где-то из домохозяйств, явно подходивших для программы кредитования, к ней присоединялось около половины, а где-то — лишь одно из десяти или даже меньше. Таким образом, можно было увидеть, какой из критериев центральности мог лучше всего предсказать успех распространения информации от первоначальных источников. Итак, какой же из критериев центральности, применимый к первоначальным источникам, объясняет эту разницу — более чем в 6 раз — в распространении новостей по деревням?

В 2007 году — еще до того, как BSS пришел в индийские деревни — мы провели опрос среди взрослого населения этих деревень и составили схему местных сетей. Эти маленькие деревни особенно хорошо подходят для проведения сетевого анализа, так как большинство взаимодействий происходит внутри деревни и путем личного общения{35}.

Если вспомнить наши рассуждения о важной роли популярных личностей, которые часто влияют на мнения других людей и задают тенденции, то на первый взгляд кажется весьма вероятным, что обладатели высокой степени окажутся хорошими источниками для распространения информации о микрофинансировании. На деле же выяснилось, что это совершенно не так: между степенями первоначальных источников и распространением микрокредитов в деревнях не было никакой взаимосвязи{36}.

Но значит ли это, что наш разговор о значении популярности был бессмыслицей? Конечно, нет. Как и в случае с баскетболистами, популярность бывает важной, но она — лишь одна из красок этой пестрой картины. Популярные личности играют роль в формировании представлений об общественных нормах и массовых увлечениях, а еще они напрямую доносят до многих информацию. Однако, как мы выяснили в ходе своего исследования, главным в занимавшем нас деле было не просто повлиять на чьи-то мнения, а оповестить всю деревню о возможности микрофинансирования. В 2008 году даже люди, жившие в глухих деревнях, наверняка знали, что такое микрофинансирование, — точно так же, как большинство людей во всем развитом мире знают о существовании кредитных карт и о том, что иметь их бывает полезно. Речь не шла о формировании тенденции или попытках повлиять на представления местных жителей о том, сколько их односельчан уже взяли микрокредиты; речь шла об извещении как можно большего числа людей о том, что эти займы теперь можно получить{37}.

Действительно, при распространении новости о микрофинансировании важно было не только количество друзей, до которых первоначальные источники могли донести ее непосредственно, но и количество друзей их друзей (то есть друзей второй степени) и друзей третьей (и так далее) степени, до которых информация могла дойти от первоначальных источников{38}. Как правило, количество непосредственных друзей этих самых источников составляло лишь малую долю от общей численности населения. Несмотря на то что их степень, похоже, не играла вовсе никакой роли, заметно большее число людей присоединялось к банковской программе в тех деревнях, где у первоначальных источников BSS имелась более высокая центральность по собственному вектору, чем в тех деревнях, где центральность по собственному вектору у них была ниже. Если сравнить деревню, в которой центральность по собственному вектору первоначальных источников самая низкая, с той деревней, где она, напротив, наиболее высокая, то мы увидим в среднем утроение количества заемщиков. Для того чтобы информация распространилась по деревням как можно шире, нужно было, чтобы она вышла за пределы круга непосредственных друзей источников — к их друзьям и дальше…

Диффузионная центральность

Но на этом наша история с микрофинансированием еще не заканчивается.

Со временем интерес к любой теме неизбежно угасает. Внимание к большинству новостей достигает пика и держится на этом уровне в течение нескольких часов или дней, а затем их довольно быстро вытесняют более свежие новости. Это относится не только к СМИ, но и к разговорам людей и к их готовности распространять информацию. С одной стороны, если смотреть только на центральность по степени, мы не учитываем, что новости передаются не на один шаг вперед, а дальше. С другой стороны, вычисление собственного вектора предполагает некий бесконечный процесс, охватывающий всю сеть и не затихающий никогда. В действительности же происходит нечто среднее между двумя этими крайностями.

Помня об этом, в своем анализе микрофинансирования мы вывели новый критерий центральности, который позволяет установить, чтó же на самом деле происходит в реальных диффузионных процессах. Люди распространяют новости, но после ряда итераций прекращают говорить на какую-то конкретную тему. Например, какую-то тему обсуждают в течение двух-трех дней, а потом теряют к ней интерес. По нашим оценкам, новость о доступности микрокредитов обычно проходила приблизительно три итерации — то есть редко выходила за пределы круга друзей третьей степени.

Кроме того, на одни темы люди готовы говорить со всеми, кого знают, а другие темы вдохновляют их меньше. По нашим оценкам, люди из одного домохозяйства в каждой итерации рассказывали о микрофинансировании своим друзьям с частотой приблизительно 1/5. Это похоже на наши подсчеты очков для Нэнси и Уоррена, только с 1/5 вместо 1/2 балла, и в данном случае процесс остановился на друзьях третьей степени — вместо того чтобы повторяться до бесконечности{39}. Нэнси по-прежнему опережает Уоррена, но уже с меньшим отрывом.

Диффузионная центральность служит как бы мостиком между двумя крайностями — центральностью по степени и центральностью по собственному вектору. Если увеличить количество итераций и повысить вероятность передачи информации от одного узла к другому, тогда диффузионная центральность будет копировать центральность по собственному вектору, а если допустить всего одну итерацию или совсем ничтожную вероятность передачи, тогда этот критерий будет пропорционален центральности по степени. Если же выбрать середину, то он будет отражать ограниченные способности человека контактировать с другими участниками своей сети, сообщая нам о том, насколько актуальной и долговечной является распространяемая информация.

Диффузионная центральность оказалась критерием, позволяющим намного точнее, чем даже центральность по собственному вектору, предсказать характер распространения новостей о микрокредитах. Диффузионные центральности первоначальных источников дали в несколько раз лучшие результаты, по сравнению с их же центральностями по собственному вектору, чем и объяснялись различия в распространении известий о микрокредитах в разных деревнях{40}.

В чем здесь главная мораль? Существуют разные способы измерять центральность, и одни способы лучше других позволяют предсказывать, что произойдет дальше, — в зависимости от контекста.

Пока мы видели три теоретических подхода к измерению положения человека в сети: центральность по степени позволяет выяснить его прямое влияние, центральность по собственному вектору — оценить возможности друзей, а диффузионная центральность — определить способности человека распространять (или получать) информацию с учетом ограничений во времени и интересах. Если вспомнить нашу баскетбольную аналогию, то можно сказать, что это всего лишь некоторые из множества способов оценить значимость положения в сети. Хотя нам и нет нужды перечислять их все, есть, однако, еще одна мера центральности, которая принципиально отличается от уже рассмотренных нами. И один увлекательный исторический эпизод — возвышение династии Медичи — поможет нам проиллюстрировать один из самых интересных критериев центральности с точки зрения власти.

Возвышение рода Медичи: ранний опыт сетевого общения

Медичи и сотворили, и погубили меня.

Леонардо да Винчи

Все политические дела решаются в доме Козимо Медичи. Это он решает, кто займет какую должность, он решает вопросы мира и войны… Он король Флоренции во всем, кроме титула.

Пий II

1434 год стал важнейшим в истории Флоренции: именно тогда обрело форму то меценатство, которое стало питательной средой для раннего Возрождения. Флоренция вышла из-под влияния олигархии, при котором ею правили нескольких богатых и политически влиятельных, но соперничавших между собой родов, вроде Альбицци и Строцци, и перешла под власть одного семейства — Медичи. Возможно, не случайно именно в ту пору Медичи заказали Донателло знаменитую бронзовую статую Давида — оригинальную и новаторскую, в натуральную величину, — в память о триумфе героя над неизмеримо более могучим противником? Что же позволило Козимо де’ Медичи, патриарху рода, сосредоточить власть в собственных руках?

До 1430-х годов семья Медичи, хотя и принадлежала к аристократии, не обладала большим политическим или финансовым весом. Например, Строцци были намного богаче и занимали больше мест в Синьории, и все же роду Медичи удалось возвыситься и затмить Строцци.

До 1434 года Медичи боролись с другими кланами, в том числе со Строцци и Альбицци — тоже богатыми и могущественными семействами банкиров. Конфликт достиг кульминации в 1433 году, когда Альбицци и Строцци сыграли важную роль в изгнании Козимо де’ Медичи и других представителей его рода из Флоренции. Вражда между семьями велась прежде всего из-за постоянной борьбы за власть и из-за экономических тягот, вызванных проигранной войной с Луккой, городом-соперником, но ее корни уходили еще глубже. Медичи, и в особенности Сальвестро де’ Медичи, выступили главными сторонниками восстания чесальщиков шерсти и других наемных рабочих против засилья более благополучных гильдий в 1370-х и 1380-х годах. Восставшие, которых называли чомпи (что приблизительно переводилось как «приятели», «товарищи»), протестовали против высоких налогов и попыток знати запретить людям из низших сословий вступать в гильдии, что могло бы предоставить им какую-то политическую и экономическую власть. Восстание в итоге было подавлено, но оно привело к важным изменениям в обществе, и народ запомнил на многие десятилетия, что Медичи тогда поддержали восставших. Между тем банковская империя Медичи продолжала расти, а их противостояние с другими олигархическими семьями достигло пика в 1433 году. В то время другие олигархические семейства занимали почти все места в Синьории — главном политическом выборном органе самоуправления Флоренции, где заседали приоры — представители девяти гильдий. В сентябре 1433 года гонфалоньером справедливости (эту должность приоры занимали по очереди) стал Бернардо Гуаданьи, близкий союзник Альбицци. Тогда Ринальдо дельи Альбицци — сообща со Строцци и другими олигархическими кланами, боявшимися Медичи, — убедил Бернардо и всю Синьорию изгнать из Флоренции Козимо де’ Медичи и некоторых других представителей его семьи. И всех Медичи постановили изгнать — после поспешного совещания Синьории с группой созванных горожан под неусыпным надзором вооруженных отрядов Альбицци.

В изгнании Медичи пробыли недолго. Олигархи, выступившие против рода Медичи, недооценили могущество Козимо. Ему и его союзникам удалось вывезти из Флоренции огромные капиталы. А это — в придачу к уже ощущавшимся тяжелым последствиям проигранной войны с Луккой — вызвало жесточайший финансовый кризис. К тому же благодаря многочисленным связям Медичи с другими семействами Козимо повлиял на выбор новых должностных лиц в Синьорию. Это позволило быстро изменить расстановку сил, и осенью 1434 года Козимо торжественно вернулся во Флоренцию. А несколькими днями позже изгнали уже Ринальдо дельи Альбицци — и изгнали навсегда.

Как же Козимо обрел такую власть, которая позволила ему объединить столько союзников, подготовить ответный удар и свергнуть правительство? И почему Альбицци оказались бессильны против него?

Во-первых, совершенно очевидно, что сам Козимо прекрасно понимал, чтó делает. Чтобы сосредоточить в своих руках такую власть и суметь ее применять в тогдашней флорентийской среде, где вечно кипели страсти и соперничество, Козимо требовались проницательность, опыт и недюжинный ум. О том, что Козимо обладал и умом, и широкими взглядами на жизнь, говорят и его интерес к философии (это он первым заказал первый полный перевод с греческого сочинений Платона), и его щедрое меценатство (он покровительствовал не только Донателло, но и Фра Анджелико, Фра Филиппо Липпи, Лоренцо Гиберти, Микелоццо ди Бартоломео и Филиппо Брунеллески), и создание им первой «публичной» библиотеки во Флоренции, и его роль посланца и деятеля международной политики. Козимо был настоящим человеком Возрождения, и его щедрость, его деловые, общественные и политические маневры внушили такое уважение Никколо Макивелли, что тот написал о нем спустя почти век: «Человек, полный исключительной рассудительности, по внешности своей и приятный, и в то же время весьма представительный, беспредельно щедрый, исключительно благожелательный к людям, Козимо никогда не предпринимал ничего ни против гвельфской партии, ни против государства, а стремился только всех ублаготворить и лишь щедростью своей приобретать сторонников» («История Флоренции», Книга IV[4]).

Но вторым — и более важным для нас — фактором было то, что Козимо хорошо понимал, как устроена мозаика флорентийских общественных и политических сетей, и сам занимал в них чрезвычайно выигрышное положение. Это положение и позволило ему создать и взять под свой контроль нечто вроде политической партии, тогда как другие влиятельные семейства той эпохи, напротив, лишь беспомощно барахтались в этих сетях.

Сеть Медичи заключала в себе связи двух важнейших типов — деловых и брачных. Деловые отношения строились вокруг их банка, который состоял из филиалов, управлявшихся родственниками. Банк Медичи был важным первичным ресурсом не только для аристократических флорентийских семей, но и для многих незнатных людей, а еще он снабжал деньгами папский престол и многих представителей духовенства. Медичи не только предоставляли основные банковские услуги и выдавали ссуды, но и состояли в различных деловых партнерствах, занимались сделками по недвижимости и торговыми операциями. Эти экономические отношения дополнялись сетью брачных связей с другими знатными родами.

В ту эпоху браки между аристократическими семействами были далеки от какой-либо романтики. Чаще всего молодой человек из одной семьи, когда ему было уже за тридцать, женился на юной девушке, моложе двадцати, из другой семьи. Дочь служила своего рода социальным поручительством, она привязывала новую семью к ее кровным родственникам, а зять часто становился важным деловым партнером и политическим заместителем для семьи, с которой он породнился{41}.

Эти деловые и брачные узы воплощали союзы и поручительства, которые скрепляли отношения, способствуя сотрудничеству в таком окружении, где иными способами добиться прочных политических альянсов и экономических договоров было трудно, а соперничество бывало очень сильным.

Уникальное положение Медичи видно на схеме, отображающей сеть брачных и деловых связей, объединявших некоторые важнейшие аристократические семейства Флоренции той поры (см. рисунок 2.7). Каждый узел представляет семью, а звенья, соединяющие пары семей, представляют связывавшие их браки или же различные деловые партнерства и прочие отношения.

Рис. 2.7. Узлы — это некоторые из важнейших семей во Флоренции XV века. Те, что обозначены темными кружками, поддерживали род Медичи, заштрихованные кружочки обозначают семьи их противников, а серые (Сальвиати и Барбадори) были приверженцами обеих групп. Связи между семьями указывают на наличие брачных уз и/или деловых отношений между ними.

Эта сеть обнаруживает ряд важных аспектов особого положения Медичи. Очевиднее всего то, что у них имелось больше связей, чем у любого другого семейства, — почти вдвое больше брачных и деловых связей, чем у любого из двух главных соперников Медичи — Альбицци и Строцци.

Но помимо такого количества связей Медичи выступали главными соединителями для поддерживавших их семей, тогда как в лагере их противников не было такого уникального соединительного узла. Например, ни одно из семейств Аччайоли, Джинори, Пацци или Торнабуони не связаны напрямую друг с другом — все они связаны только через Медичи. Это верно не только для пятнадцати семей, представленных на схеме: если обратиться к более полным данным, охватывающим 92 семьи, то видно, что более половины семей, связанных брачными узами с Медичи, были одновременно связаны брачными узами не больше чем с двумя другими семьями, тогда как более половины семей, связанных родством с семьями противников Медичи, одновременно были связаны родством более чем с четырьмя другими семьями{42}.

Таким образом, Медичи находились в центре своей партии, являлись главными связными и, похоже, служили центром звездообразной сети своей партии. В лагере же их соперников, напротив, не имелось такой ключевой семьи: семьи противников Медичи больше переплетены между собой и децентрализованы. Чтобы сделать картину еще яснее, давайте разобьем сеть, показанную выше, на две части — и представим их по отдельности, как показано на рисунке 2.8{43}.

(а) группа Медичи

(b) противники Медичи

Рис. 2.8. Сравнение двух сетей — семей сторонников Медичи и семей их противников. Если из группы, сплотившейся вокруг Медичи, убрать их самих, то сеть, показанная в секции (а), полностью распадется, между тем как в сети, изображенной в секции (b), такой жизненно важной семьи нет.

Последствия такого сетевого положения можно проиллюстрировать простейшей аналогией.

Представьте, что вы пригласили к себе гостей, причем большинство из них знают только вас и, может быть, еще одного человека. Скорее всего, главным участником разговоров будете вы сами. Вы окажетесь в уникальном положении, так как только вы знаете, что общего между собой у разных людей и какие темы будут представлять интерес для тех или иных из них. Теперь представьте себе обратную картину — небольшую вечеринку, на которой все гости дружат между собой. Здесь общение будет гораздо менее централизованным, гости наверняка сразу же разобьются на группки и поведут отдельные разговоры. Такую аналогию даже нельзя назвать большой натяжкой, когда речь идет о политике Флоренции раннего Возрождения, — ведь там все общение происходило или лично, или путем переписки. Медичи не только могли координировать политические действия семей, с которыми были связаны, но и были единственными, кто бы мог это осуществлять. У Медичи не было поводов тревожиться, что их сторонники разобьются на группки и будут вести между собой совещания, не допуская на них самих Медичи. А их главные противники, Альбицци, напротив, были лишены такого привилегированного положения. Семьям, которые выступали против Медичи, не удалось сплотиться вокруг какого-то одного рода, и потому им не удавалось согласовывать свои действия в важные моменты{44}.

А еще ключевое положение Медичи в сети помогает нам понять невероятный рост их богатства и деловых предприятий под началом Козимо. Неслучайно их называли «крестными отцами Возрождения». Положение Медичи в сети не только имело большое значение для координации политических действий, но и делало их очевидными посредниками во многих деловых операциях. Чтобы чувствовать безопасность при заключении всяких сделок, полезно было иметь семейные связи или предварительные деловые соглашения или еще каким-то образом действовать через посредников, с которыми связи уже имелись. Медичи же выступали важным соединительным узлом между многими другими парами семей, и многие из путей, проходивших по сети, проходили именно через Медичи — чаще, чем через какие-либо другие семьи. Например, чуть больше половины кратчайших путей между другими парами семей в брачной сети проходят через Медичи, тогда как узел Строцци лежит примерно на каждом десятом пути, и то же самое можно сказать про Альбицци. Второе место после Медичи, с точки зрения этой центральности по посредничеству, занимала семья Гуаданьи: она служила важным соединителем приблизительно для четверти путей, проходивших по сети. Специалисты по сетевому анализу называют этот критерий центральностью по посредничеству, и впервые различные его варианты были введены в 1970-х годах Жаком Антониссом и Линтоном Фрименом{45}. Для каждого узла в сети центральность по посредничеству отображает количество кратчайших путей между другими парами узлов, проходящих через этот узел.

Понятие центральности по посредничеству охватывает обе идеи, которые мы только что рассмотрели: если два друга в сети не связаны между собой, тогда кратчайший путь между ними будет проходить через другой узел — а значит, этот узел будет находиться между ними. Таким образом, этот узел будет служить не только соединителем и посредником, но и координатором деятельности, осуществляемой теми двумя узлами. Именно эта роль позволяла Медичи выступать не только деловыми посредниками, но и главными координаторами политических действий. Медичи занимали гораздо более выгодное положение, чем другие семьи, и были достаточно прозорливы, чтобы использовать это в собственных целях.

«Эффект Крестного отца»: центральность порождает центральность

Великими люди не рождаются — ими становятся.

Дон Вито Корлеоне в «Крестном отце»

Имеющему дастся, а у неимеющего отнимется; так сказано в Библии, и эта новость до сих пор свежа.

Билли Холидей и Артур Херцог-младший

Неясно, насколько сознательно Козимо создавал для Медичи то положение в сети, которое они в итоге заняли, и понимал ли он, как важно играть роль главных соединителей для других семей. Тем не менее заключение браков было делом отнюдь не случайным, оно всегда тщательно продумывалось. Кроме того, известно, что Козимо выплачивал долги за другие семьи, отстраненные от участия во флорентийской политической жизни из-за задолженностей, и таким образом активно налаживал связи и добивался лояльности других людей. Это сыграло важнейшую роль, когда в Синьорию избрали сторонников Медичи, что и позволило самому Козимо возвратиться из изгнания.

Однако помимо сознательного выстраивания связей, которое происходит при создании сетей (подробнее об этом в главах 5 и 9), важны еще и важны еще и эффекты обратной связи. Эти эффекты объясняют, почему одни люди в итоге занимают более центральное положение, чем другие.

Центральность порождает центральность. Если люди обзаводятся друзьями пропорционально уже имеющемуся числу друзей, со временем количество друзей растет подобно сложным процентам. Люди, уже обладающие центральностью и имеющие больше друзей, приобретают центральность (по степени) намного быстрее людей, обладающих меньшей центральностью.

В сетевой среде такой процесс получил название «предпочтительного присоединения»: новые отношения образуются пропорционально количеству связей, уже имеющемуся у конкретного узла. Предпочтительное присоединение изучали Альберт-Ласло Барабаши и Река Альберт и выяснили, что оно порождает сети с крайне неравномерным количеством связей у разных узлов{46}.

Но почему мы должны ожидать, что в сети обязательно возникнет предпочтительное присоединение или подобного рода пропорциональность?

Если вам нужна информация, вы наверняка постараетесь выйти на человека, занимающего хорошее положение в сети. А значит, наиболее целесообразно связаться с тем, у кого больше связей{47}. Однако у пропорционального накопления связей есть и другой аспект. Рост центральности происходит не только благодаря тому, что установление связи с центральной фигурой выглядит привлекательным, но и в силу того, что центральную фигуру легче найти. И именно этот аспект я изучал вместе с Брайаном Роджерсом — экономистом и моим бывшим учеником{48}.

Откуда у вас взялись друзья? С некоторыми из них вас свели другие ваши друзья — у них дома или где-то еще. Здесь таится парадокс дружбы: люди, с которыми наиболее вероятно знакомство, — именно те, у кого уже больше всего друзей. Это и приводит к феномену «богатые богатеют». Наиболее центральные люди — это те, кого легче всего встретить, а значит, с ними легче всего подружиться.

Если вы находите новых друзей через старых, тогда ваши шансы познакомиться с кем-то зависят от того, сколько друзей у вас уже есть. Если у одного человека друзей вдвое больше, чем у другого, значит, встретить их вдвое легче. Если вы знакомы хотя бы с одним из их друзей, у вас появляется шанс познакомиться и с ними. Таким образом, люди, имеющие больше друзей, всегда будут обзаводиться новыми друзьями быстрее. Есть доказательства того, что та же закономерность наблюдается в самых разнообразных специфических средах — например, так же исследователи находят соавторов или экспортеры — новых деловых партнеров{49}. Этот же аспект учитывают сегодня и при разработке платформ соцсетей: вам подсказывают, с кем еще вы могли бы установить контакт, или спрашивают: «Вы знаете Такого-то?» — именно потому, что вы уже приходитесь другом его другу. Алгоритмы сами подсказывают новые связи, отталкиваясь от уже существующих сетей.

Как выяснили мы с Брайаном Роджерсом, чем большую роль играет сама сеть в образовании новых связей, тем больше пропорциональный эффект и возникающее в результате неравенство в связанности различных узлов. Когда люди находят друг друга благодаря уже существующим связям, эффект многократного усиления может быть огромным. Он увеличивает не только степень человека, но и другие виды центральности — по собственному вектору и диффузионную центральность, так как повышается его связанность с другими узлами, обладающими множеством связей. Это может иметь особую важность в деловой среде — где тот, кто занимает выигрышное положение, становится более привлекательным объектом присоединения, который к тому же легче найти. Поэтому ему легче обзаводиться важными контактами и доходами.

Масштаб этого эффекта и создаваемое им неравенство сетевых положений очень сильно варьируются от среды к среде. Некоторые сети совершенно равномерны, если не считать легкой произвольности в различиях по центральности между разными людьми, тогда как другие сети очень неравномерны. Различия характере многих близких дружеских связей между старшеклассниками выглядят в точности так, как если бы они возникли от подбрасывания монет. И напротив, вариации в количестве ссылок, ведущих на разные веб-страницы, гораздо более неравномерны и выглядят так, как будто их находили главным образом через другие ссылки, которые уже вели к ним ранее: чем легче их находить, следуя по уже существующим ссылкам, тем большим количеством новых ссылок они обрастают. Наблюдается гораздо большее неравенство в степенях между различными вебстраницами, чем между старшеклассниками в сетях близких дружеских связей{50}.

Таксономия сетевого влияния и власти

Как мы уже убедились, структура сети позволяет хорошо понять, что влияние человека совсем не ограничивается такими факторами, как богатство и политическая власть. Кроме того, структуру сети часто важно знать не только для того, чтобы просто пересчитать количество связей у каждого ее члена. В нашей таксономии выделены четыре основных вида влияния, которыми могут обладать люди, с соответствующими критериями «центральности» того или иного человека в сети{51}:

• Популярность — «центральность по степени»: много ли у человека друзей, знакомых и подписчиков? Способность донести информацию до миллионов подписчиков в соцсетях дает человеку возможность влиять на множество людей, на их мысли и знания. Популярные личности всегда на виду, их присутствие непропорционально велико, и потому они часто становятся лидерами общественного мнения и задают новые моды и нормы.

• Связи («Важно, кого вы знаете») — «центральность по собственному вектору»: связан ли человек с другими людьми, обладающими «нужными и важными» связями? Иметь много друзей, может быть, и полезно, но иногда не менее — а возможно, и более — важно иметь немного друзей, зато занимающих выгодное положение.

• Охват — «диффузионная центральность»: насколько хорошее положение занимает человек, чтобы распространять информацию и получать ее одним из первых? Способен ли данный человек охватить многих других — так, чтобы передаваемая информация совершила при этом небольшое количество «скачков» по сети?{52}

• Брокерство и наведение мостов — «центральность по посредничеству»: является ли человек влиятельным агентом, важным посредником, или занимает ли он уникальное положение, позволяющее ему координировать чужие действия? Нуждаются ли другие люди в его участии, чтобы связаться друг с другом? Выступает ли этот человек важным «мостом», переброшенным от одной группы к другой, соединяет ли он в остальном разобщенные группы?

В каком-то смысле популярность выступает локальным критерием — ведь для ее измерения достаточно лишь посчитать количество друзей или знакомых человека, — а другие три критерия являются комплексными, так как несут информацию о более обширных участках сети. Какой именно параметр центральности важнее и как именно люди осуществляют свою власть, определяется контекстом, и все эти параметры, как мы вскоре увидим, играют важные роли в заражениях, в неравенстве и поляризации.

Глава 3. Диффузия и заражение

Сколько сильных мужчин, красивых женщин, прелестных юношей… утром завтракало с родными, товарищами и друзьями, а вечером ужинало со своими предками на том свете![5]

Джованни Боккаччо «Декамерон», 1353 г.

Бубонная чума, или Черная смерть, распространялась по Европе — медленно, но верно — с 1347 по 1352 год.

Виновница — Yersinia pestis, чумная палочка — патогенная бактерия, разносимая блохами, которые проглатывают ее, кусая зараженный организм-хозяин. Бацилла блокирует внутренности блохи, так что той начинает мучительно недоставать питательных веществ, и это заставляет ее набрасываться на все новые организмы и заражать их. Блохи паразитируют на крысах, других животных и людях. Одни организмы оказывают сопротивление заразе и становятся только разносчиками болезни, другие же вскоре после укуса и заражения погибают. Чума — страшная болезнь: начинается она как грипп, со слабости и жара, а потом у больного происходит обильное кровоизлияние. Отмирающие ткани чернеют — потому чуму и прозвали Черной смертью.

Из-за плохих санитарных условий того времени, из-за полного непонимания из-за полного непонимания пути распространения заразы, из-за крайней скученности, в какой жили тогда люди и животные, чума, занесенная в растущие города средневековой Европы, оказалась особенно беспощадной{53}. Всего за пару лет она выкосила население Парижа и Флоренции, сведя в могилу больше половины их жителей, и еще больше людей умерло в Гамбурге и Лондоне. Считается, что чума пришла по Шелковому пути из Китая в Константинополь, а оттуда в 1347 году генуэзцы привезли ее на своих торговых судах на Сицилию, где она быстро умертвила более половины населения острова. Чума продолжала распространяться дальше — обрушилась на отдельные земли Италии, потом на Марсель, дальше стала расползаться по всей Франции и Испании и, наконец, через несколько лет добралась до северных стран. По некоторым оценкам, всего чума истребила более 40 % тогдашнего населения Европы, а прежде чем достичь Европы, она унесла жизни еще 25 миллионов человек в Китае и Индии.

С современной точки зрения, здесь примечательно, насколько медленно и методично распространялась тогда чума. Хотя иногда она и совершала нападения на большой дальности — когда путешествовала вместе с караванами по Шелковому пути и плыла с моряками на кораблях, — в среднем все же скорость ее распространения по Европе равнялась примерно двум километрам в день, то есть это было медленно даже по меркам пешего пути того времени{54}. Хотя бубонная чума редко передается от человека к человеку, тем не менее болезнь перемещалась вместе с людьми — на блохах, паразитировавших на корабельных крысах, на домашней скотине, на самих людях и на их одежде — и таким образом продвигалась по сетям, которые образовывали люди и различные сопровождавшие их животные.

Медленное передвижение чумы говорит нам о том, как ограничены были и подвижность, и круг контактов большинства людей в Средневековье. Иное дело — современные пандемии, которые распространяются с огромной скоростью: болезни перепрыгивают через континенты в считаные дни или недели. В 2014 году после общения в американском парке развлечений на юге Калифорнии уже через несколько дней в школах, находившихся в сотнях миль оттуда, произошла вспышка кори среди непривитых взрослых и детей в школах. В 2015 году лихорадку Эбола в города Европы и Северной Америки занесли медики из Сьерра-Леоне примерно через неделю после контакта с источником заражения.

В этой главе мы поговорим о зависимости заражений и диффузии от устройства наших сетей. Это поможет нам не только разобраться в том, как распространяются болезни, но и приблизиться к пониманию более сложных процессов: распространения идей, финансовых заражений и неравномерности в распределении работы и заработков, то есть всего того, чему будут посвящены следующие главы.

Заражение и компоненты сети

Лик: А это заразно?

Псевдол: А ты когда-нибудь видел незаразную чуму?

Берт Шивлав и Ларри Гелбарт

«Забавное происшествие по дороге на форум»

Хотя между многими нашими сетями и сетями Средневековья существуют большие различия, мы все же многое узнаем о медленном, но беспощадном распространении чумы, если присмотримся к конкретному типу современной сети.

На рисунке 3.1 отображена сеть романтических отношений и/или сексуальных связей среди подростков-старшеклассников из одной школы. Ученики указывали, с кем у них были любовные связи в течение восемнадцати месяцев{55}.

Рис. 3.1. Сеть старшеклассников из школы на Среднем Западе США, из массива данных, собранных в рамках Add Health. Узлы — это ученики, различия полов переданы цветом. Каждое звено обозначает романтические или сексуальные отношения, существовавшие в течение восемнадцати месяцев. Числа возле некоторых компонент указывают на то, сколько раз фигурирует в сети данная компонента (например, имеется 63 пары, которых отношения связывали только друг с другом и больше ни с кем). Изолированные ученики здесь не показаны. Чуть больше половины учеников объединены в одну гигантскую компоненту (слева). Данные, которые легли в основу этой схемы, были впервые проанализированы и прокомментированы в работе Peter Bearman, James Moody, and Katherine Stovel (2004).

Хотя у типичного участника сети, представленной на рисунке 3.1, было не больше одного-двух контактов, эта сеть все равно обнаруживает «гигантскую компоненту» — большой связанный кусок в верхнем левом углу рисунка, где 288 учеников связаны друг с другом цепочками отношений.

«Компоненты» — это куски сети, внутри которых каждый узел связан с другими через ряд звеньев{56}. Чуть больше половины учеников, представленных на рисунке, входят в гигантскую компоненту, а остальные разбились по малым компонентам{57}. Больше четверти учеников отметили, что у них вовсе не было ни с кем отношений (мы ведь помним, что старшеклассники порой бывают очень одиноки), и они на схеме не изображены.

Этот рисунок дает четкое представление о том, что болезнью, передаваемой половым путем, могут заразиться очень многие участники сети — даже при том, что у каждого отдельного человека любовных связей было в среднем совсем немного. Каждое звено выступает потенциальным каналом для передачи болезни от одного человека к другому. Если кто-то один в этой гигантской компоненте вдруг заразится (скажем, вступив в связь с кем-то извне, не из этой школы), тогда болезнь может очень быстро распространиться внутри гигантской компоненты, а значит, и по всей школе{58}.

Например, HPV (папилломавирус человека) передается половым путем и может приводить к развитию нескольких видов рака, в том числе к раку шейки матки. Опасность заключается в том, что заболевание HPV часто протекает бессимптомно, так что зараженный человек понятия не имеет о том, что заразился, и потому может передавать болезнь дальше. Считается, что носителями HPV являются более 40 % взрослого населения США, причем многие об этом не подозревают{59}. Большинство зараженных нельзя назвать неразборчивыми в выборе партнеров — просто они входят в состав гигантской компоненты.

На рисунке 3.1 легко увидеть, что болезнь может распространяться медленно — учитывая сравнительно малое количество контактов на одного человека, и все же в итоге она может привести к высокому уровню заражения, так как будет распространяться по гигантской компоненте — в точности так, как распространялась бубонная чума.

А еще этот рисунок показывает, что распространение болезни не зависит от присутствия людей, неразборчивых в связях, или работниц секс-индустрии. Конечно, обладатели высокой центральности по степени способны усиливать и ускорять распространение болезней, но их участие не обязательно для того, чтобы в сети возникла гигантская компонента. Здесь достаточно, чтобы у отдельного человека было больше одного контакта.

Эта сеть находится прямо в центре сопряжения, откуда возможно дальнейшее расползание заразы вширь.

Фазовые переходы и основные показатели воспроизводства

Термин «фазовый переход» часто применяется в термодинамике, когда речь идет о качественных изменениях вещества{60}. Например, когда вода превращается в лед или в пар, то можно сказать, что она претерпевает фазовый переход.

Сети тоже претерпевают фазовые переходы — например, скопление изолированных узлов и малых компонент превращаются в сеть с гигантской компонентой, заключающей в себе значительное количество узлов, а затем в такую сеть, где все узлы способны связаться друг с другом через пути, пронизывающие всю сеть. Увеличение числа звеньев в сети можно уподобить повышению температуры, за которым следует превращение льда в воду, а воды в пар.

Самое примечательное в фазовых переходах — их резкость. Чуть ниже порога замерзания — вы еще стоите на льду, а если потеплеет всего на градус, вы уже провалитесь в воду. Точно так же и совсем, казалось бы, ничтожные изменения в частоте звеньев внутри сетей приводят к значительным изменениям в компонентном устройстве. Это проиллюстрировано на рисунке 3.2. Как только мы переходим от сети, внутри которой на каждого человека в среднем приходится по 0,5 друга (как показано в секции [a]), к сети, где на одного человека приходится уже по 1,5 друга (как показано в секции [b]), происходит фазовый переход от разобщенной сети к такой, в которой большинство людей связаны друг с другом. Небольшие дальнейшие увеличения частоты (в секциях [c] и [d]) превращают сеть в «линейно связанную», или, для краткости, просто «связанную»: в ней каждый человек может связаться с любым из остальных по линиям, пронизывающим всю сеть (секция [c] показывает нечто очень близкое к этому — лишь два узла не соединены с остальными).

(a) Сеть со средней степенью 0,5

(b) Сеть со средней степенью 1,5

(c) Сеть со средней степенью 2,5

(d) Сеть со средней степенью 5

Рис. 3.2. Сравнение сетей с меняющимися средними степенями. Когда на один узел приходится менее одного звена, как показано в секции (а), сеть получается фрагментированной. Как только появляется в среднем более одного звена на узел, как в секции (b), образуется слитная гигантская компонента — значительного размера группа узлов, какая видна внизу секции (b), где все они могут сообщаться друг с другом по путям, проходящим по сети. Небольшое дополнительное увеличение количества связей, приходящихся на один узел, приводит к тому, что гигантская компонента вбирает в себя почти все имеющиеся узлы, как это показано в секции (c), и в конце концов сеть становится линейно связанной, то есть между каждыми двумя узлами обязательно проходит линия связи, как показано в секции (d).

Фазовые переходы в сетях имеют огромную важность для борьбы с болезнями. Критическое число, связанное с конкретной болезнью и сетью, по которой она может распространяться, известно как «основной показатель воспроизводства» данной болезни. Это число показывает, сколько людей недавно заразил типичный зараженный человек. Если основной показатель воспроизводства болезни превышает единицу, болезнь распространяется дальше, а если он ниже единицы, болезнь затухает.

Превышающий единицу порог, выше которого происходит распространение болезни, соответствует фазовому переходу, при котором в сетях появляется гигантская компонента, какая показана на рисунке 3.2. За этим стоит простая, но жизненно важная идея: если зараженный человек передает болезнь более чем одному человеку, зараза продолжает шагать дальше, с каждым новым заражением охватывая все больше людей, и таким образом воспроизводит себя до бесконечности. А ниже этого уровня процесс затухает. Если говорить о сети, то если у каждого человека имеется больше одного друга, тогда компонента стремится расти вширь, чтобы превратиться в гигантскую компоненту, тогда как если в среднем у человека насчитывается менее одного друга, сеть представляет собой скопление малых разобщенных компонент и изолированных узлов. Аналогия с воспроизводством населения ясна: если в обществе рождается больше одного ребенка на одного взрослого (и этот ребенок выживает, чтобы со временем тоже произвести потомство), тогда население будет расти; если же на одного взрослого приходится меньше одного ребенка, значит, население идет на убыль.

Легко найти примеры того, как виды вымирали или почти вымирали оттого, что основной показатель их воспроизводства — количество выживших потомков на одну взрослую особь — опускался ниже единицы, особенно там, где этот показатель воспроизводства зависел от внешних обстоятельств. Считается, что в XVIII веке популяция американского бизона насчитывала более пятидесяти миллионов особей, а к концу XIX века их осталось не больше пятисот. Показатель их воспроизводства резко упал после Гражданской войны в США, когда по новым железнодорожным путям к стадам начало подбираться все больше охотников и перевозка шкур сделалась намного легче. Кроме того, появились более совершенные ружья, позволявшие охотникам убивать животных на большем расстоянии, не распугивая все стадо. Например, «Биг Фифти» («большой полтинник» — винтовка 50-го калибра) оружейной фирмы Sharps Rifle успешно била на четверть мили (больше четырехсот метров). Индейцы равнин прозвали ее ружьем, которое «стреляет сегодня, а убивает завтра»{61}. Из-за возросшего количества охотников — а все они, вооружившись новейшими винтовками, убивали все больше бизонов и все быстрее увозили их шкуры — животные стали погибать значительно быстрее, чем успевали воспроизводиться. Показатель воспроизводства бизонов резко упал, и всего за несколько десятилетий имевшаяся ранее популяция оказалась истреблена почти начисто.

Основной показатель воспроизводства болезни зависит от того, насколько легко она передается от одного человека к другому, а еще от количества людей, с которыми контактирует каждый. Поскольку передача болезни происходит не при каждом контакте, основной показатель воспроизводства, как правило, ниже средней степени людей в сети. Таким образом, показатели воспроизводства не одинаковы для разных болезней и местностей.

По некоторым оценкам, основной показатель воспроизводства Эболы (в отсутствие вмешательства) в Гвинее и Либерии составлял чуть выше 1,5, а в Сьерра-Леоне приближался к 2,5{62}. Это разница объясняется различиями в плотности населения, что, в свою очередь, влияет на среднее количество людей, с которыми человек контактирует за день: в Сьерра-Леоне оно на 60 % выше, чем в Гвинее и Либерии.

Зато у кори основной показатель воспроизводства гораздо выше, чем у Эболы, потому что она передается не через кровь и слюну, а воздушно-капельным путем: этот показатель колеблется между 12 и 18, в зависимости от плотности населения и от частоты взаимодействия людей в разных странах. Корь очень опасна там, где население не привито от нее. Такие болезни, как дифтерия, свинка, полиомиелит и краснуха, занимают промежуточное положение, их показатели колеблются от 4 до 7{63}.

Различия между этими показателями соответствуют разным сетям. ВИЧ (вирус иммунодефицита человека) передается половым путем, а гриппом можно заразиться через рукопожатие или просто сев рядом с кашляющим человеком в самолете или автобусе. Поэтому в сети гриппа происходит гораздо больше взаимодействий, а в сети ВИЧ — гораздо меньше контактов. Это не значит, что ВИЧ не распространяется: в некоторых частях света и в отдельных подмножествах населения Земли показатель его воспроизводства заметно выше единицы, поэтому он до сих пор остается эндемическим заболеванием во многих человеческих сообществах в разных странах мира{64}.

Показатели воспроизводства находятся в центре прививочных стратегий. Для того чтобы избежать масштабного заражения, необязательно, чтобы вакцина была стопроцентно эффективной, и не нужно прививать всех подряд: достаточно снизить показатель воспроизводства болезни, чтобы он не превышал единицу. Прививка не только помогает сохранить здоровье отдельным людям, но и отсекает от сети заразы тех людей, которые с ними контактируют. Таким образом, в обществе снижается показатель воспроизводства болезни, и остальное население получает защиту. Если мы начинаем с показателя воспроизводства, равного 2, при котором каждый носитель вируса заражает в среднем еще двух человек, тогда, привив чуть больше половины населения, мы снизим показатель воспроизводства, сделав его меньше единицы, и ограничим распространение болезни.

К сожалению, побудительные мотивы, которые заставляют людей делать себе прививки, отчасти приводят к тому, что болезни так трудно искоренить. Эти мотивы не оптимальны — в силу так называемых внешних факторов.

Внешние факторы и вакцинация

От одной свечи можно зажечь тысячу других, и ее жизнь тем не сократится. Счастья никогда не станет меньше от того, что им делишься.

Будда

Легко может случиться, что выгоды от удачно расположенного маяка будут доставаться по большей части кораблям, с которых невозможно будет стребовать пошлину за пользование маяком.

Генри Сиджвик

«Принципы политической экономии», 1883 г.

Генри Сиджвик родился в Йоркшире в 1838 году, через год после того, как на английский трон взошла королева Виктория, а умер в 1890 году, опередив Викторию на год. При жизни он успел прославиться многими заслугами — помимо того, что первым по-настоящему дал точное определение внешним факторам{65}. Он сыграл важную роль в разоблачении медиумов, в том числе одной из наиболее знаменитых в ту эпоху «ясновидящих» — Евсапии Палладино. Еще Сиджвик основал Ньюнэм-колледж — второй колледж для женщин, вошедший в состав Кембриджского университета. Он писал очерки о теории морали, многие основания которой были заложены в викторианскую эпоху.

Однако важнейшее для нас наследие Генри Сиджвика заключено в приведенной выше цитате из его труда, проливающей свет на значение внешних факторов: поведение одного человека затрагивает чужое благополучие{66}. В цитате из Сиджвика речь идет о кораблях, которым помогает ориентироваться маяк, построенный и обслуживаемый другими людьми.

Все мы испытывали на себе действие внешних факторов, больших и малых: например, наш сосед учился играть на барабане, или кто-то лупил ногами по спинке нашего кресла во время долгого перелета, или мы застревали в дорожных пробках. И, как наглядно показывает изменение климата, внешние факторы способны дотянуться даже до людей, еще не родившихся на свет: ведь будущим поколениям придется жить в климатических условиях, которые будут отчасти порождены нашими выхлопами в атмосферу.

Теперь, познакомившись с этим понятием, вы начнете замечать внешние факторы повсюду. Они делают человеческое взаимодействие интересным, а еще они не дают свободным рынкам превратиться в универсальное средство. Внешние факторы оказываются в центре морально-этических затруднений, а также множества самых неотложных социально-экономических проблем — от свободы слова до контроля над оборотом оружия и изменения климата Земли. Поскольку внешние факторы неотделимы от сетей, они часто будут фигурировать в этой книге{67}.

Когда работник (работница) кафе в аэропорту прививается от гриппа, это не только помогает ему (ей) не заболеть, но и уберегает от гриппа множество пассажиров, которые в противном случае могли бы заразиться, если бы этот работник сам подхватил грипп. Внешний фактор в данном случае сводится к тому, что решение работника кафе — прививаться от гриппа или нет — в итоге определяет, заболеют ли гриппом многие другие люди. Принимая решение о вакцинации, работник (работница) кафе может и не задумываться о возможных будущих страданиях всех этих людей. Зато руководство Стэнфордского университета, как и многих других организаций, понимает это и старается помочь людям принимать правильные решения — и потому предоставляет возможность бесплатно прививаться от гриппа своим сотрудникам и студентам. Вакцинация даже части сообщества приносит пользу всему сообществу. Правительства обращают особое внимание на вакцинацию школьников, учителей, медиков и пожилых людей — то есть тех категорий граждан, которые подвергаются особенно высокому риску не только заразиться, но и передать заразу по эстафете.

Не случайно правительства так озабочены проблемой прививок. Когда возникают внешние факторы, свободные рынки уже не способны сообразовывать побудительные мотивы отдельных людей с благополучием общества в целом. Родители, взвешивая пользу и вред от прививки для своего ребенка, не всегда задумываются о далеко идущих последствиях этой прививки для других людей. Этот «рынок» нуж дается в субсидиях и регулировке, чтобы в итоге хорошо было всем. Если ребенка требуется вакцинировать еще до приема в школу, это делается не только для того, чтобы не заболел он сам, но и потому, что вакцинация каждого ребенка касается здоровья других детей и уберегает их от потенциального заражения. Если отдельные дети останутся непривитыми, болезнь может найти для себя зацепку, а потом распространиться вширь.

Болезни очень трудно искоренить потому, что внешние факторы действуют в мировых масштабах. В 2000 году Китай объявил о полной победе над полиомиелитом, но в 2011 году там снова произошла вспышка этой болезни, очевидно проникшей в Китай из какой-то соседней страны. В борьбе с полиомиелитом были сделаны огромные шаги — ведь еще до 1988 года он присутствовал в сотне с лишним стран. Но для того, чтобы болезнь продолжала жить, снова поднимала голову и снова распространялась по другим странам, достаточно, чтобы она оставалась эндемической всего в одной-единственной стране. Поддерживать в населении бдительность в отношении болезни, которая вроде бы затухла, — дело дорогостоящее и сложное. Можно представить себе, какое раздражение вызовут попытки каждый год по всей планете прививать детей от такой болезни только из-за того, что в одной-двух странах к ней относятся халатно и ее возбудители продолжают существовать.

Прививочные стратегии влекут за собой и негативную обратную связь: чем успешнее проходит иммунизация, тем значительнее снижается угроза заражения и тем заметнее ослабевают среди населения стимулы сохранять бдительность. Когда болезнь свирепствует, люди спешно бегут прививаться — не потому, что их заботят внешние факторы или чужое здоровье, а потому, что боятся за самих себя. Смертельные эпидемии оспы привели к первым случаям иммунизации: еще за столетия до появления нормальных вакцин люди в Китае брали кусочки высохших оспин с тел жертв — и или вдыхали их, или вцарапывали себе под кожу, чтобы организм выработал иммунитет. Но стоит болезни немного улечься, как люди забывают о пережитом страхе, и уровень вакцинации понижается, из-за чего показатели воспроизводства постепенно растут, и болезнь вновь поднимает голову.

Этот эффект обратной связи может порождать особенно мощные циклы, так как многие люди боятся прививок (об этом мы поговорим подробнее в главе 7) и потому избегают вакцинации всякий раз, когда болезнь исчезает из виду. Из-за резкого фазового перехода, какому может подвергнуться показатель воспроизводства болезни вследствие малых изменений в уровне вакцинации, а также из-за мирового масштаба сетей заражения искоренить любую болезнь становится крайне трудно, и большинство из них со временем проявляются циклично. Черная оспа — единственная человеческая болезнь, которая считается официально искорененной, согласно Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ). Последний случай заболевания оспой был зарегистрирован в 1977 году в Сомали, а в 1980 году ВОЗ объявила, что болезнь окончательно побеждена. Одержать полную победу над оспой было очень нелегко: для этого требовалось долгими десятилетиями быстро реагировать на каждый вновь замеченный очаг болезни, затем изолировать пациентов и быстро проводить вакцинацию среди местных жителей.

Связанная, но разреженная

И хорошо, и плохо в человеческих сетях то, что многие из них являются связанными: большинство людей в них объединено в гигантскую компоненту. Хотя связанные сети представляют собой проблему для обуздания эпидемии, они жизненно важны для распространения полезной информации — например, о произволе деспотичного правительства, о выходе прекрасной новой книги или фильма или о появлении ценной новой технологии.

Что любопытно, человеческие сети бывают связанными — и одновременно тяготеют к рассеянности, или разреженности. Казалось бы, это противоречие, но сейчас я объясню, в чем дело.

Возьмем Facebook. Согласно недавнему обзору Исследовательского центра Пью{68}, взрослые пользователи Facebook в США имеют в среднем по 338 друзей, а более половины всех взрослых пользователей имеют больше двухсот друзей. Количество друзей среди пользователей-подростков еще выше. А это значит, пороговая величина, выше которой сеть становится связанной — то есть один друг на одного человека, — оставлена далеко позади. В этом смысле человеческие сети вроде Facebook являются чрезвычайно связанными. Действительно, 99,9 % более чем семисот миллионов активных пользователей Facebook объединены в одну гигантскую компоненту{69}. Таким образом, если не считать немногочисленных отдельных людей и небольших замкнутых групп, почти все пользователи Facebook в мире могут получать информацию от почти всех остальных пользователей по каналам дружеских связей, протянувшихся через всю эту платформу.

Если почти всех участников сети связывает одна гигантская компонента, как же тогда сеть Facebook может быть разреженной? «Разреженность» состоит в том, что гипотетически у вас могло бы быть до 720 миллионов фейсбучных друзей, но их у вас нет. Мы все знаем людей, у которых насчитываются тысячи друзей в Facebook (не забывайте о парадоксе дружбы!), но никто в реальности не обзаводится таким множеством друзей, которое хоть сколько-нибудь приближалось бы к теоретически возможному. А так как люди в среднем имеют лишь сотни друзей — из потенциальных сотен миллионов, — значит, в действительности завязывается менее одной из миллиона дружеских связей, которые делает технически возможными Facebook. Итак, в сети Facebook активизировано лишь микроскопическое количество из возможных связей, и потому ее следует считать крайне разреженной сетью. Однако и этой ничтожной доли активных связей достаточно для того, чтобы почти все пользователи оказались объединены в одну гигантскую компоненту.

Помимо того, что почти все пользователи связаны в гигантскую компоненту, несмотря на разреженность сети Facebook, соединяющие пользователей пути чрезвычайно короткие. В это, наверное, трудно поверить, но среднее расстояние между любыми двумя пользователями составляет всего 4,7 звена{70}. Этот феномен называется «мир тесен». Он вошел в широкий обиход благодаря рассказу «Звенья цепи» (1929) венгерского писателя Фритьеша Каринти, а затем пьесе Джона Гуэра «Шесть степеней разделения». Как выяснилось благодаря работам ряда математиков в 1950-е годы, феномен «тесного мира» — прочная и стойкая особенность многих случайных сетей{71}. А еще это понятие легло в основу одной важной книги — «Мир тесен» Дункана Уоттса (1999).

Феномен «тесного мира» прекрасно проиллюстрировали эксперименты, которые провел в середине 1960-х годов психолог Стэнли Милгрэм. Начались эксперименты с людей, живших в Уичито, штат Канзас, и в Омахе, штат Небраска. Они откликнулись на письма, которые Милгрэм разослал произвольно выбранным адресатам, прося их поучаствовать в одном исследовании. Этих людей просили переслать вложенное письмо конечным адресатам в Массачусетсе. Конечными адресатами были люди, которых Милгрэм отобрал специально, чтобы они помогли ему провести эксперимент. Один адресат был биржевым брокером, а второй — женой студента-богослова. Участникам экспериментов сообщили имена конечных адресатов и города, в которых те живут, и еще кое-что. Инструкции были такие: «Если вы не знаете конечного адресата лично, не пытайтесь связаться с ним напрямую. Отправьте вложенный конверт по почте… кому-нибудь из ваших личных знакомых, который с большей вероятностью, чем вы, может знать конечного адресата… Это обязательно должен быть человек, которого вы достаточно хорошо знаете лично». Каждый получивший письмо прочитывал инструкции, добавлял к конверту краткие сведения о себе и потом пересылал все это дальше.

Одно письмо оказалось у земледельца из Канзаса. Он переслал его священнику в своем родном городе. Тот священник отправил его знакомому священнику в Кембридже, штат Массачусетс, а тот, как оказалось, знал конечного адресата-брокера лично. В данном случае письмо проделало путь от начальной точки — из рук канзасского фермера — до конечной в другом конце Соединенных Штатов — всего за три шага.

Потом, забрав письма у конечных адресатов, Милгрэм подсчитал, сколько конвертов достигло места назначения и сколько шагов потребовалось проделать каждому письму, чтобы попасть в руки конечного адресата. Из 160 писем, стартовавших из Небраски, конечной цели достигли 44 — то есть 27,5 %. В среднем они преодолевали весь путь за пять шагов (в разных случаях их насчитывалось от двух до десяти), так что средний показатель слегка превышал 5{72}.

Поскольку никто из людей, получавших конверты по почте, не был волонтером, изначально предупрежденным об эксперименте — им просто приходили письма от знакомых, — не стоило ожидать, что многие из них успешно перешлют конверты далее. В итоге же конечных адресатов достигла весьма внушительная доля писем. Однако участие было добровольным, а потому малое количество шагов, которые проделали письма, прежде чем добраться до места назначения, отчасти отражает некий перекос в эксперименте. Если бы письму понадобилось проделать более долгий путь — скажем, пройти через руки не пяти, а десяти человек, — прежде чем дойти до конечной цели, тогда для участия в эксперименте потребовалось бы вдвое больше людей. А значит, весьма вероятно, что пути с наименьшим количеством посредников оказываются более успешными, они-то и попадают в итоговые данные, а те пути, для преодоления которых потребовалось бы больше посредников, скорее всего, оказываются тупиковыми. Позднее были проведены другие эксперименты, которые исправляют эту погрешность; полученный ими порядок скачков составляет 10, то есть вдвое превышает полученный Милгрэмом результат, но все равно это относительно небольшое число{73}.

Результаты эксперимента удивляют не только малым количеством понадобившихся шагов, но и тем, как много писем вообще добралось до адресатов: ведь у людей не было ни малейшего представления об устройстве сети, никаких подсказок, которые помогали бы им в выборе ближайшего промежуточного адресата. Лишь в силу самой невероятной случайности вы могли бы знать кратчайший путь в сети, проходящий между вами и каким-то брокером из Массачусетса, или, как в более поздних экспериментах, со студентом из Пекина, или с водопроводчиком из Лондона, и так далее. Таким образом, сам факт, что многие из тех писем были успешно пересланы, куда нужно, по относительно коротким путям, говорит не только о том, что эти короткие пути существуют, но и о том, что многие короткие пути существуют между любой парой людей и что людям известно достаточно много, чтобы прикинуть, как именно благополучно передать какую-либо информацию дальше. К вопросу о том, как люди умудряются ориентироваться в сетях, мы еще вернемся в главе 5.

Как же получается, что сеть остается такой разреженной — в ней задействовано менее одной связи из миллиона — и в то же время достаточно всего за несколько «рукопожатий» дотянуться от любого человека до любого другого из сотен миллионов?{74}Давайте снова обратимся к Facebook в качестве примера, возьмем какого-нибудь типичного пользователя, скажем Диану, и посмотрим, сколько у нее друзей. У этой типичной Дианы наверняка окажется в друзьях несколько сотен человек — остановимся на среднем показателе примерно в 200 друзей, — с которыми она так или иначе взаимодействует хотя бы изредка{75}. А теперь давайте сосчитаем Дианиных друзей второй степени — людей, отстоящих от нее на два звена, две степени разделения, два «шага». Предположим, что у каждого из них имеется опять-таки по 200 друзей, которые уже не являются непосредственными друзьями самой Дианы{76}. Так, продвинувшись всего на два шага, мы уже получили 200 х 200 = 40 000 пользователей. Продолжив, мы получим 8 миллионов человек за три шага и 1,6 миллиарда — за четыре. Таким образом, мы уже больше чем вдвое перекрыли все «население» Facebook. Кроме того, до большинства пользователей можно добраться через большее количество шагов — большинство отделяет друг от друга 4 или 5 звеньев. Теперь понятно, почему в человеческих сетях расстояния между отдельными людьми совсем невелики.

Наш мир съеживается все больше

Первые поселенцы, сами того не зная, вошли на кладбище и шли по нему.

Чарльз К. Манн{77}

Давайте сравним эту современную мировую сеть с той, что существовала в Средние века. Представим себе, что у тогдашних людей имелось в среднем не по 200, а по 5 друзей. В таком случае, проделав те же расчеты, после четырех шагов мы получим приблизительно 5 x 5 x 5 x 5 = 625 человек — вместо 1,6 миллиарда. Чтобы охватить все тогдашнее население Земли, понадобилось бы проделать более двенадцати шагов вместо четырех или пяти{78}.

Тем не менее средневековый мир был в значительной мере связанным — ведь даже наличие нескольких друзей приводит к тому, что показатель воспроизводства превышает единицу. И даже средневековый мир можно было назвать по-своему «тесным». Типичное расстояние, разделявшее людей — двенадцать или более звеньев, — конечно, больше современных четырех или пяти «рукопожатий», но все равно это небольшое число, если вспомнить о том, что в ту эпоху в мире жили сотни миллионов людей. Из-за большего количества степеней разделения в Средневековье и микробы, и идеи путешествовали гораздо медленнее и беспорядочнее, чем сегодня. И все же мир оставался достаточно связанным, чтобы зараза переносилась на большие расстояния, и мы видим сейчас длинный перечень болезней, превращавших человеческую жизнь в постоянную борьбу за выживание{79}.

Когда на дальние расстояния начали путешествовать сотни тысяч людей, в мире появились смертоносные пандемии, очень быстро облетавшие множество стран. Один шокирующий пример — пандемия гриппа-«испанки» в 1918–1919 годах. В тот сезон грипп вызывался особенно злостным штаммом, который атаковал и убивал в первую очередь молодых и крепких людей. Этот вирус приводил к чрезмерной иммунной реакции, в результате чего погибло более 10 % заразившихся. Грипп прозвали «испанским», хоть это и несправедливо по отношению к испанцам. Просто они аккуратно докладывали о темпах заражения и об уровне смертности, тогда как в других странах власти сознательно замалчивали эту информацию, чтобы не подрывать моральный дух населения, еще не оправившегося от разрушительной Первой мировой войны 1914–1918 годов{80}. Читая новости, можно было подумать, будто эпидемия движется из Испании, но это было не так: она вспыхнула уже повсюду. Распространение гриппа в том году объяснялось окончанием войны — из-за него началось массовое перемещение войск по миру. Многим солдатам приходилось жить в тесноте и передвигаться на большие расстояния. К тому же сама болезнь имела две особенности, позволявшие ей распространяться быстро и широко. Во-первых, грипп передается воздушно-капельным путем, когда кто-нибудь чихает или кашляет, на расстоянии больше метра, а еще эти капельки с заразой оседают на поверхности, и, коснувшись их, другой человек может подхватить болезнь. Во-вторых, люди остаются заразными больше недели, иногда — еще до появления или после исчезновения симптомов заболевания. Вот это сочетание — злостный штамм, отсутствие прививок и перемещение больших людских масс по миру — вызвало одну из самых масштабных в истории пандемий гриппа с чудовищными последствиями. Гриппом заразилось около полумиллиарда человек (около трети всего тогдашнего населения Земли, а в городах Европы эта доля составила еще больше). Болезнь унесла жизни от 50 до 100 миллионов человек по всей планете.

Этот пример говорит еще и о том, что человеческие сети не постоянны в своей связанности. Массовые перемещения военных в тот год были необычным фактором. Он и привел к тому, что мир внезапно стал более «тесным», чем в предыдущие годы. Помимо периодических резких перемен в характере человеческих передвижений, бывают еще и сезонные изменения в активности человеческих контактов. Например, есть сезонность, связанная с открытием школ — и обострением различных болезней. Впервые эту особенность задокументировал в 1929 году Герберт Соупер — статистик, изучавший флуктуации во времени. Он отметил, что вспышки кори в Глазго совпадают по времени с началом школьных занятий. Когда школы открыты, многие дети, лишенные иммунитета к различным болезням, плотно общаются друг с другом, и потому связанность сети на местном уровне становится достаточно высокой. И наоборот, когда школы закрыты, связанность местных сетей резко падает. Впрочем, дальние путешествия и поездки во время каникул приводят к росту связанности в других сетях — охватывающих большие расстояния{81}. Таким образом, сети взаимодействий меняются по-разному в течение сезона. Современные эпидемиологические модели, применяемые для предсказания динамики некоторых заболеваний — особенно гриппа, — учитывают периоды учебных занятий в школах, характер сезонных путешествий, контакты с медиками и многие другие факторы, способные повлиять на связанность сетей, по которым передаются возбудители болезней.

Никогда заражение привезенными издалека болезнями не имело столь смертельных и катастрофических последствий, как это произошло с оспой, корью, тифом и гриппом, завезенными в Америку. По некоторым оценкам, эти болезни убили в общей сложности более 90 процентов коренного населения{82}. Коренные американские народы различались плотностью населения и степенью взаимодействия друг с другом, и потому понадобилось некоторое время для распространения смертоносных эпидемий.

В Мексике оспа, завезенная на испанском корабле с Кубы в 1520 году (вместе с зараженным рабом), умертвила большинство ацтеков в считаные годы. Лет за десять она перебралась в Южную Америку и там истребила большинство инков. Еще эпидемии оспы прокатились по Северной Америке и выкосили множество людей в плодородных и довольно густо заселенных областях Востока и Среднего Запада. Другим народам, жившим в более отдаленных и менее густо заселенных землях Северной Америки, удалось продержаться еще столетие, но в итоге оспа не пощадила никого. Коренные американцы в тех частях побережья Новой Англии, куда высадились первые колонисты, вымерли всего за несколько лет до их прибытия. А так как там велась борьба за землю и изрядно истощившиеся природные ресурсы, у первопоселенцев оказалось больше шансов на выживание, чем если бы они приплыли на несколько лет раньше и встретились с тогда еще довольно многочисленным туземным населением.

В числе последних жертв были жители Гавайев. Они продержались вплоть до XIX века, пока к ним тоже не проникли и не обрушились на них евразийские болезни. Путешествие гавайского короля Камеамеа II и королевы Камамалу в Лондон (для подписания договора) привело и к их гибели, и к смерти большинства их спутников. Они заразились корью, посещая королевский приют для детей военных, где находилось множество больных{83}. В итоге корь была завезена в город Хило на Гавайях в 1848 году на фрегате флота США «Индепенденс», приплывшем из Мексики{84}. В ту же зиму на Гавайи проникли коклюш и грипп и вспыхнуло несколько эпидемий, которые вместе с корью поразили около четверти коренного населения. В переписи населения тот год назвали потом «годом смерти». Не успело местное общество оправиться от пережитого удара, как в 1853 году другой корабль, «Чарльз Мэллори», приплывший в Гонолулу из Сан-Франциско, привез с собой оспу. Корабль был подвергнут карантину и лишь потом впущен в местный порт, но все же он оставил после себя возбудителей болезни, и через несколько месяцев умерли тысячи людей. В 1778 году, когда в Гонолулу впервые приплыл капитан Кук, местное население составляло, по некоторым оценкам, около трехсот тысяч человек; когда же проводилась перепись 1900 года, коренных гавайцев оставалось уже менее сорока тысяч.

Благодаря современной медицине люди стали намного лучше понимать, как происходит заражение, как важно делать прививки и поддерживать санитарные условия, и потому повседневная угроза заражения многими болезнями существенно снизилась. Хотя мы еще не умеем устранять пандемии, все-таки удивительно, что человечество умудряется выживать, несмотря на то, что мир как будто постоянно «съеживается» и все плотнее опутывается связями. Количество людей, с которыми взаимодействует типичный человек в промышленно развитых странах, во много раз больше, чем несколько веков назад, и к тому же в ответе за нашу санитарную и продовольственную безопасность не только мы сами, но и другие. Кроме того, из-за современных способов путешествия многие взаимодействия происходят на большом расстоянии — ведь каждый день из страны в страну перемещаются сотни тысяч людей. Поэтому сети потенциального заражения многими болезнями обнаруживают три существенных отличия от сети отношений между старшеклассниками, показанной на рисунке 3.1: они плотнее, они включают в себя почти все узлы гигантской компоненты, а еще средние расстояния между узлами в них короче. Это значит, что сегодня у многих заразных болезней потенциал для быстрого и широкого распространения намного выше, чем несколько веков назад, когда подобные пандемии не раз уносили миллионы жизней. Остается лишь надеяться, что прогресс науки и изобретение новых вакцин смогут быстро реагировать на появление новых болезней и повышение связанности человеческих сетей.

Центральность и заражение: оборотная сторона популярности

Парадокс дружбы, о котором мы говорили в связи с определением центральности и влияния, имеет отношение и к заражению и диффузии. Если с кем-то дружит большое количество людей, у этого человека не только большое влияние — он еще и чаще контактирует с источниками болезней. Поэтому, если вы порой завидуете тем из ваших друзей, что идут нарасхват, то вот вам некоторое утешение. Самые популярные люди, возможно, первыми узнают все новости, но они же первыми подвергаются атакам новых инфекций.

Один печально известный пример этого явления — судьба канадского бортпроводника Гаэтана Дюга. В 1983 году исследования, проведенные центрами по контролю и профилактике заболеваний США, обнаружили, что из тех 248 человек, у которых к тому времени был выявлен ВИЧ, 40 человек имели сексуальные контакты с Дюга. Поднялся шум, Дюга объявили «нулевым пациентом», и его стали во всеуслышание обвинять в намеренном распространении эпидемии{85}. Позже, когда появилось больше данных и обоснованных суждений, выяснилось, что в действительности СПИД был занесен в США в 1960-е годы, скорее всего через Гаити (а изначально — из Африки, где он дал о себе знать еще раньше), так что эта болезнь все равно укоренилась бы во всем мире и без того неразборчивого в связях бортпроводника. Впрочем, Дюга в самом деле поспособствовал первой — и самой заметной — эпидемии.

Схожим образом было подсчитано, что всего около 3 % людей, заразившихся Эболой, возможно, передали заразу более чем половине всех заболевших ею в Сьерра-Леоне. Опять-таки вспышка лихорадки все равно произошла бы и без этого меньшинства людей, имевших наибольшее количество связей, но именно они контактируют с источниками заразы чаще и потому ускоряют распространение болезни{86}.

Чтобы понять, что люди, обладающие высокой степенью, вовсе не необходимы для возникновения эпидемий, достаточно просто поглядеть на сеть. Опять-таки, вернувшись к рисунку 3.1, мы видим обширную гигантскую компоненту, однако в этой сети совсем немного людей с высокой степенью: всего у одного человека степень равна 7, у одного — 6, а у большинства узлов она не превышает 1 или 2.

Это важно подчеркнуть, чтобы опровергнуть расхожее ошибочное представление о сетях. Центры и соединительные узлы отнюдь не всегда необходимы для того, чтобы сеть оставалась связанной и успешно распространяла заразные болезни или что угодно еще. Центральные узлы предрасположены к заражению, и часто вспышки болезней начинаются с них, но многие заразные болезни передавались бы даже без участия наиболее опутанных связями узлов. Если мы уберем из сети романтических связей несколько узлов с наиболее высокими степенями, то гигантская компонента лишится нескольких маленьких участков, но в целом останется почти нетронутой. Движущая сила, скрывающаяся за гигантской компонентой, по которой передается инфекция, — это общий средний показатель степени в сети. И повсеместному распространению заразных болезней и информации способствует прежде всего то, что во многих человеческих сетях у большинства людей степень, как правило, превышает единицу.

Тем не менее люди, обладающие высокой степенью, подвержены инфекциям и способны ускорять передачу болезней, а для сетей, находящихся в состоянии фазового перехода, это как раз имеет большое значение. Что важнее, если кто-то хочет атаковать узлы, столкновение с которыми будет иметь наибольшее воздействие, то начинать нужно именно с наиболее центральных узлов. Сама по себе идея, что люди с наивысшей степенью подвергаются более высокому риску заражения, помогла провести новые исследования распространения болезни в дикой природе.

Вот один пример. Стефани Годфри и ее коллеги в Австралии и Новой Зеландии взялись за изучение вопроса, насколько распространены иксодовые и микроскопические клещи среди популяции туатары (или гаттерии) — похожего на ящерицу пресмыкающегося, обитающего в Новой Зеландии{87}. Туатара получила свое название на языке маори за характерный гребешок на спине. Туатара — вообще удивительный вид, это не настоящие ящерицы, а последние представители отряда Rhynchocephalia (клювоголовых), другие представители которого вымерли больше 60 миллионов лет назад, в конце мелового периода, наряду со многими динозаврами. У туатар имеется «третий глаз» на темени, но служит он не для зрения, а, как считается, для поглощения ультрафиолетовых лучей и регуляции метаболизма. Туатары живут одиночками, почти не покидают пределов собственной территории, кормятся жуками, изредка птичьими яйцами или лягушками, греются на солнышке. Словом, жизнь у них по-своему неплохая.

Рис. 3.3. Туатара{88}

Несмотря на такой одиночный образ жизни туатар, территории обитания отдельных особей частично пересекаются, и потому они изредка встречаются друг с другом, — а еще им необходимо встречаться для размножения. Туатары являются хозяевами для одного вида иксодового клеща — переносчика вредного для туатар кровепаразита, — а еще их часто поражает один вид микроскопического клеща. Любопытный в сетевом отношении момент — иксодовые клещи недолго живут на организмах-хозяевах. Поэтому, чтобы они могли перебираться с одной туатары на другую, нужно, чтобы туатара входила в тесный контакт с другими особями, — иными словами, для распространения иксодовых клещей важно существование сети взаимодействий между туатарами. Микроскопические клещи, напротив, могут паразитировать на одной туатаре подолгу — и потому их распространение гораздо меньше зависит от частоты взаимодействия туатар.

Годфри и ее коллеги вели наблюдение за многими туатарами на острове Стивенс, составили карту их территорий и перемещений. Территории оказались весьма разнообразными, так что некоторые туатары регулярно встречались только с одним соседом, а другие обладали большей центральностью, так как их территории пересекались с территориями сразу десяти (или более) других особей. Так и определялась центральность по степени: сколько еще особей встречала обычно та или иная ящерица. Затем, пересчитав иксодовых клещей на каждой из туатар (посмотрим, дружок, как ты провел лето?), Годфри и ее коллеги выяснили, что просматривается существенная и значимая корреляция между центральностью по степени конкретной особи и количеством паразитирующих на ней иксодовых клещей и других подобных кровососов. Поскольку для иксодовых клещей было важно существование сети, позволявшей им переходить с одной туатары на другую, в группу риска попадали туатары с более высокой степенью. Любопытно, что для микроскопических клещей, способных выживать и без туатары, подобной закономерности не выявилось. Для передачи этих мелких паразитов существование сети не было насущной необходимостью, и в данном случае показатель степени никак не влиял на уровень зараженности{89}.

Подобные исследования проводились для разных биологических видов{90}, включая и человека. Николас Кристакис и Джеймс Фаулер{91}задались вопросом: кто из студентов Гарвардского университета раньше всех заболеет гриппом? Они наблюдали за двумя группами: одну составляли несколько сотен студентов, выбранных среди прочих случайным образом, а вторую — несколько сотен тех студентов, которых другие называли в числе своих друзей. Как мы уже знаем благодаря парадоксу дружбы, те студенты, которых другие называли своими друзьями, должны были обладать более высокой степенью, чем выбранные наобум из студенческой массы. И в самом деле, как выяснили Кристакис и Фаулер, те, кого другие называли друзьями, в среднем заболевали гриппом на две недели раньше, чем студенты из произвольно набранной группы. У популярности есть своя оборотная сторона{92}.

Сетевая динамика и проводимость

В 2009 году по миру распространился необычайно опасный и смертельный штамм гриппа — вирус H1N1, близкий родственник вируса «испанки», сильно сократившего численность населения Земли в 1918 году.

В то лето вместе со всеми остальными пассажирами, прилетевшими в Пекин, я прошел мимо аппарата, измерявшего температуру. Китай не был единственной страной, которая проверяла таким образом пассажиров. Десятки стран подвергали пассажиров подобным проверкам, а еще просили их заполнить анкеты и сообщить о любых симптомах недомогания. Тех людей, в которых можно было заподозрить носителей инфекции, не впускали в страну или отправляли на карантин. Сеть менялась в ответ на распространение болезни.

В некоторых случаях ограничения на поездки и предупреждения оказывались чрезвычайно разорительными. Поскольку в 2009 году часть случаев заражения гриппом H1N1 были зафиксированы в Мексике, то во многих уведомлениях для путешественников, появлявшихся той весной, среди представлявших угрозу стран упоминалась Мексика. Это привело к тому, что в концу весны 2009 года количество поездок как в Мексику, так и из нее упало на 40 %. Для страны, где туризм является крупнейшей отраслью экономики, столь резкий и огромный спад турпотока оказался болезненным ударом.

Задним числом, тщательно проанализировав сети перемещений, а также характер эпидемий (место и время, где наблюдалось больше всего случаев заболевания), мы видим, что изменения в сети поездок почти не помогли обуздать распространение гриппа. Точнее, они помогли отсрочить его распространение всего на несколько дней{93}. Даже в тех странах, где на границах предпринимались самые строгие меры проверки путешественников, грипп удалось сдержать всего на 7–12 дней, но в итоге и они не избежали заразы{94}.

Путешествия по миру в наши дни настолько широкомасштабны, что даже если от этой сети отсечь довольно большие участки и отловить столько носителей заразы, сколько возможно, на распространение гриппа это почти никак не повлияет. Прибегая к подобным стратегиям, мы рассчитываем перерезать если не все, то хотя бы некоторые из тех связей, которые протягиваются на большие расстояния по мировой сети. В действительности же они не помогают даже ненамного снизить показатели воспроизводства подобного гриппа. Конечно, это не значит, что отдельно взятому человеку вовсе не удастся остаться здоровым, если в разгар пандемии гриппа он откажется от поездки. Если вы хотите пересидеть сезон гриппа в хижине где-нибудь в горной глуши, вы наверняка сведете почти к нулю ваши личные шансы подхватить грипп. Однако отрезать от возможности путешествовать целые людские потоки — задача неосуществимая, потому что экономически невыгодная.

Порой попытки устраивать карантины даже приводили к катастрофическим последствиям, особенно когда люди еще не очень хорошо понимали, как передается зараза. Именно так происходило во время первых эпидемий полиомиелита. Сам полиомиелит был известен еще в Древнем Египте, а среди болевших им людей было немало знаменитостей, — от римского императора Клавдия до сэра Вальтера Скотта, но часто эта болезнь поражала людей довольно стихийно. В 1910 году ее крупные эпидемии вспыхнули в Европе, а летом 1916 года эпидемия полиомиелита обрушилась на Нью-Йорк и оказалась масштабной и жестокой. В те времена полиомиелит был еще плохо изучен: порой дети ложились спать здоровыми, а утром уже не могли встать с кровати.

Эпидемии вселяли в людей ужас и, что неудивительно, приводили к панике. Полиомиелит передается вместе с человеческими испражнениями другим людям, попадая через рот внутрь организма, поэтому открытые сточные канавы вблизи мест, где играют дети, — смертельное соседство. Однако из-за множества разных гипотез заражения полиомиелитом было перебито восемьдесят тысяч ни в чем не повинных кошек и собак, а еще люди винили во всем комаров, ртуть, клопов и так далее. Большинство среди первых заразившихся в Нью-Йорке оказались итальянцами, поэтому в некоторых итальянских кварталах устроили карантин. Однако из-за карантина санитарные условия только ухудшились, и заразилось еще больше детей. В придачу тех детей, у которых температура поднималась по другим причинам, запирали вместе с теми, у кого был полиомиелит, — с летальными последствиями{95}.

Это не означает, что изменение характера и частоты контактов в сети никогда не бывает эффективной стратегией. Например, в случае Эболы, у которой основной показатель воспроизводства намного ниже обычного, локализация вспышек на ранней стадии и ограничение поездок в то место и оттуда, где они произошли, оказались довольно эффективным методом. Успеху способствовало еще и то, что вспышки этой лихорадки часто происходили в тех местах, где перемещения людей оставались на низком уровне. Одно дело — ограничивать перемещения вокруг какой-нибудь деревни в Сьерра-Леоне, и совсем другое — пытаться перекрыть въезд и выезд для пассажиров, скажем, в Пекине, Лондоне, Нью-Йорке или Мехико. В целом ряде работ{96}высказывались предположения, что единственные способы эффективно справиться с мощными пандемиями гриппа — это вакцинация, карантин для заразившихся (чтобы они оставались дома или в клинике до тех пор, пока не перестанут быть носителями заразы) и в некоторых случаях — применение противовирусных средств, которые сокращают течение инфекции и уменьшают шансы на ее передачу. Все эти методы способны существенно снизить показатели воспроизводства гриппа и имеют заметное влияние на ход пандемий.

Все дело в том, что сети меняются и реагируют на то, что происходит вдоль пронизывающих их связей. Опасные заражения — будь то болезни или финансовые кризисы — вызывают у людей страх, и они рвут связи, изолируют узлы и залегают на дно. Наблюдается и обратный процесс: при появлении какой-нибудь важной новости люди порой принимаются активно общаться и повышают плотность сети — тем самым ускоряя распространение хороших новостей и скандальных слухов. Чтобы до конца понять свойства сети, способствующие заражению, необходимо понять, что сети — это динамичные системы и часто сами реагируют на заражение. К некоторым из этих идей мы еще вернемся в главах 7 и 8, где речь пойдет о внедрении технологий, о решениях инвестировать капитал в образование и о социальном обу чении. Все это процессы, в которых действия людей зависят от действий других людей и от состояния сети.

Собираясь с мыслями

В современном мире многие из наших сетей связаны, и — к лучшему ли, к худшему ли — мы тоже находимся внутри гигантской компоненты, вместе с большинством остальных людей. Мы постоянно рискуем подхватить грипп и другие болезни, а еще мы постоянно подвергаемся натиску последних новостей и слухов. От некоторых вообще почти невозможно укрыться.

Есть такое групповое развлечение: люди в шутку соревнуются между собой — у кого меньше всего контактов и кто последним узнает какую-то новость. Официально это состязание называется «Последний человек в Америке, который узнает, кто выиграл Суперкубок», и его участники называют себя «бегунами от знания», потому что они пытаются избежать знания о том, кто же победил в Суперкубке в очередном году. Игра основана на системе доверия, а ее цель — как можно дольше уклоняться от информации о последнем победителе Суперкубка{97}. Процесс заражения происходит очень активно, избежать заразы крайне трудно. Начинается все с того, что знанием о том, кто победил в Суперкубке, «заражается» треть населения США, потому что именно столько народу смотрит саму игру. Потом это становится «горячей новостью» — и не только делается главной темой для разговоров в течение нескольких дней подряд, но и остается главным сюжетом многих новостных программ.

Попытки уклониться от горячей новости — задача порой очень трудная. Для этого требуется прежде всего старательно изменить привычки и уклоняться от множества СМИ, разговоров и людей. Самое увлекательное в этой игре — как раз то, что почти никому из игроков не удается продержаться достаточно долго. Очень забавно следить за тем, как скоро и от чего игроки «умирают» (то есть против своей воли узнают о том, кто выиграл Суперкубок). Большинство «бегунов от знания» эта новость настигает уже через несколько часов или в лучшем случае дней, и совсем немногие счастливчики выживают больше недели. Рекорды, зарегистрированные на веб-сайте игры, — это 8 секунд и (невероятно!) несколько лет. Неизбежно выбывая из состязания, каждый игрок должен оповестить остальных о причине своей «смерти». В этом перечне значатся разнообразные формы общественного взаимодействия. Сокращенный список причин выглядит примерно так: «Смерть от стюардессы, смерть от преподавателя, смерть от соседа по комнате, смерть от университетского друга, смерть от криков и гиканья жены (всего через 8 секунд!), смерть от друга на обочине, смерть от пустого разговора, смерть от саботажа на уроке биологии по углубленной программе, смерть от информационной летучки в CNBC, смерть от беседы в рамках Месяца негритянской истории (кроме шуток)». Среди причин смерти очень часто указываются имейлы и СМС, сообщения по ТВ и радио, в социальных сетях и мобильных приложениях.

Эти списки ясно показывают, сколько у людей существует различных типов взаимодействия, при которых происходит обмен информацией, а еще — что люди порой обмениваются информацией, никак напрямую не связанной с непосредственной целью их взаимодействия. Из-за этой особенности люди оказываются обладателями невероятно высоких степеней, когда речь идет о получении какой-то очень значимой информации, а значит, сеть, по которой путем диффузии передаются подобные новости, необычайно растяжима, ей присущи высокие основные показатели воспроизводства и совсем короткие расстояния между людьми.

Основные показатели воспроизводства, фазовые переходы, гигантские компоненты и внешние факторы — все это играет значительную роль во многих видах диффузии и заражения, и это относится не только к распространению болезней и новостей. Когда распространяемый объект — не просто зародыш инфекции, порой происходят удивительные вещи, как мы сейчас увидим, обратившись к теме финансовых заражений.

Глава 4. Слишком связанные, чтобы рухнуть: финансовые сети

Но мир становится все более взаимозависимым. Фондовые рынки и экономика разных стран растут и падают вместе. Уверенность — вот ключ к процветанию. А неуверенность передается как зараза.

Тони Блэр

Страх и эйфория — вот две главенствующие силы, и страх иногда во много раз сильнее эйфории. Пока нарастает эйфория, пузыри всплывают очень медленно. А затем наносит удар страх — и все рушится в два счета. Когда я начал за этим наблюдать, меня ожидало какое-то умственное потрясение. Заражение — опасное явление, от него все разлетается в куски.

Алан Гринспен

Из-за того, что экономика разных стран становится все более взаимосвязанной, резкое падение цен на недвижимость в Лас-Вегасе может теперь затрагивать финансовые рынки в Лондоне и Гонконге. А инвестиционный скандал во французском банке приводит к тому, что по всему миру падают цены на акции других банков.

Хотя в финансовые сети вовлечены самые разные организации и их взаимоотношения отличаются от личных, о которых у нас шла речь до сих пор, все же это сети, созданные и занимаемые людьми, и им сопутствует множество внешних факторов. Таким образом, наш разговор о механизме заражения становится прекрасной отправной точкой для рассмотрения вопроса о том, как распространяются финансовые трудности.

Впрочем, финансовые сети заслуживают отдельного разговора прежде всего из-за действующего в них уравновешивающего эффекта, благодаря которому процесс финансового заражения протекает сложнее, чем происходит распространение болезни. Глобализация приводит не только к большей взаимосвязанности, но и к большей диверсификации капиталовложений и большей надежности всей системы{98}. Новые контакты в сети болезни помогают ей распространяться быстрее и шире, а в финансовой сети новые контакты помогают распространяться рискам, чтобы те смягчались.

Как же проявляются эти противонаправленные эффекты? Почему мы до сих пор сталкиваемся с рецессиями всемирного масштаба и глобальными финансовыми заражениями?

Многим важным финансовым рынкам до сих пор на удивление недостает многоплановости в силу целого ряда причин, которые мы и будем исследовать в настоящей главе. Это и есть то самое уязвимое место, откуда начинаются финансовые заражения, при которых сеть остается достаточно связанной, чтобы зараза передавалась дальше, но недостаточно диверсифицированной, чтобы помешать неудаче одной структуры повлечь за собой неудачу других.

Давайте рассмотрим один глобальный финансовый кризис — это поможет нам понять, как обычно происходят финансовые каскады.

Анатомия глобального финансового кризиса

15 сентября 2008 года Lehman Brothers, в то время один из крупнейших в мире инвестиционных банков, объявил о своем банкротстве. Случившееся в тот день падение на фондовых биржах США — более 4 % — было лишь цветочками по сравнению с тем, что ожидало их впереди. Как уже понятно теперь, крах Lehman Brothers произошел главным образом потому, что банк излишне увлекся выдачей высокорисковых ипотечных кредитов. Они называются высокорисковыми потому, что кредитная история заемщика и/или стоимость той собственности, под залог которой выдаются деньги, не внушают больших надежд на возврат долга.

Шейла Рамос взяла несколько таких ипотечных ссуд. Она переехала во Флориду после того, как несколько лет прожила на Аляске, где работала в салонах красоты, в розничной сети магазинов и, наконец, занималась строительством бетонных корпусов для энергоснабжающих компаний. Устав от всех этих работ, не приносивших радости, Шейла решила переехать на юг и купила дом за 300 тысяч долларов, свободный от долгов. На покупку пошли ее собственные сбережения и деньги, вырученные от продажи родительского дома. Решив найти себе новую работу и источник дохода, она приобрела местный бизнес и вместе с одним из сыновей занялась профессиональным уходом за газонами. Чтобы купить этот бизнес, Шейла взяла кредит на сумму 90 тысяч долларов под залог собственного дома. Все шло хорошо, пока автомобильная авария не подкосила и ее саму, и ее бизнес. Лишившись возможности делать выплаты по кредиту, Шейла взяла новую ссуду, еще более крупную — в размере 140 тысяч долларов. Эти деньги стали уходить на покрытие предыдущего кредита, на выплату дополнительных долгов, возникших из-за потери ею доходов, а также на оплату медицинских и адвокатских услуг. Шейла надеялась, что остальных денег ей хватит на новые, еще более крупные, ипотечные платежи, пока она снова не начнет работать. Однако вернуться к работе ей не удалось, ее принялись преследовать коллекторы, пытавшиеся вытрясти из нее накопившиеся долги, и в декабре 2006 года Шейла взяла третий кредит — в размере 262 тысячи долларов. С его помощью она надеялась расплатиться со всеми прежними долгами, а еще получить очередную «подушку», которая позволила бы ей справиться с новыми ипотечными выплатами до тех пор, пока она снова не начнет работать. Каждый кредит влек за собой все более высокие выплаты, все они тоже были регулируемыми и с течением времени вырастали.

Все эти кредиты были навязаны Шейле — в силу стечения несчастливых обстоятельств, агрессивных продаж со стороны эмитентов, выдававших кредиты, и о принятых ею решениях она впоследствии горько сожалела. Выдача кредитов была неразумна и со стороны компаний, которые в итоге остались ни с чем. Позднее Шейла обнаружила, что, хотя она честно сообщила ипотечному брокеру, что пока не может работать и что ее бизнес простаивает, ее заявление тем не менее передали на рассмотрение, указав, будто у нее есть работа и ежемесячный заработок 6,5 тысячи долларов. Неудивительно, что для Шейлы все закончилось печально: ее лишили права на выкуп заложенного дома, и ей оставалось поселиться в палатке вместе с внуками, находившимися под ее опекой{99}.

Можно, конечно, утешиться мыслью о том, что в итоге обанкротилась и компания того ипотечного брокера, который выдал Шейле кредит, однако катастрофа, которую вызвали подобные ссуды, оказалась куда масштабнее и затронула не только тех, кто имел прямое отношение к займам. История Шейлы — крайний случай, но ее нельзя назвать нетипичной, ведь очень многих людей привлекала легкая возможность рефинансирования и быстрого получения наличных под залог недвижимости. А еще было много первичных покупателей, для которых оказалось на удивление легко приобрести дом: одни нашли работу в Лас-Вегасе, переживавшем тогда бум, другие переселились в разраставшиеся предместья городов в Нью-Джерси. Ипотечные брокеры назойливо преследовали заемщиков всех типов, потому что сами получали комиссионные за каждый выданный кредит, при этом ничем не рискуя, так как закладные легко можно было перепродать.

Многие кредиты выдавались после весьма творческой обработки заявок, и позже суды усматривали в этом нарушение условий контракта, однако даже в самых вопиющих случаях, например в случае компании Countrywide Financial (одного из крупнейших эмитентов ипотечных ссуд), крайне трудно было доказать, что имело место откровенное мошенничество, а не просто халатность и неспособность выполнить условия договора. Но в одиночку никто бы с этим не справился. Большинство высокорисковых ипотечных кредитов в США проходили через два крупных ипотечных агентства, пользовавшихся правительственной поддержкой, — Fannie Mae и Freddie Mac{100}, которые держали одни и перекомпоновывали и перепродавали другие кредиты с некоторыми гарантиями. Позже Fannie Mae и Freddie Mac судили за отсутствие дальновидности и перепродажу ценных бумаг, которые не соответствовали рекламе. А еще стремительно росший рынок подогревали самые низкие за много десятилетий проценты кредитования и подбадривание со стороны некоторых ведомств правительства США — в частности, министерства жилищного строительства и городского развития, — которые призывали увеличить количество домовладельцев в стране. К 2008 году Fannie Mae и Freddie Mac держали или обеспечивали гарантиями ипотечные кредиты и ценные бумаги, связанные с ипотечными обязательствами, на сумму более пяти триллионов долларов, что составляло почти половину всего гигантского рынка.

Потерявший управление поезд ипотечных кредитов сошел с рельсов летом 2008 года, но отдельные колеса слетали с него еще раньше. По истечении вводного срока с низкими процентами кредитования учетная ставка для заемщиков росла, и многие — как Шейла, которой навязали кредиты, хотя те были ей явно не по зубам, — начали отказываться от уплаты долгов. Вслед за случаями отчуждения собственности цены на недвижимость стали падать, и все больше людей видели, что у них на руках оказались ипотечные кредиты, превышавшие стоимость их домов или квартир. Становилось все яснее, что крушение поезда неизбежно, и уже звучали аварийные сигналы. В начале июля 2008 года мир наконец встревожился, видя крайнюю рискозависимость Fannie Mae и Freddie Mac от рынка. Они практически лишились возможности продавать ипотечные ценные бумаги и вести дела, потому что всем стало ясно: гарантии, выдававшиеся Fannie и Freddie по многим кредитам, которые они перепродавали, по сути, не стоят ничего, как и многие долговые обязательства, выпущенные ими для финансирования своего масштабного бизнеса. А так как речь шла о триллионах долларов, правительство решило вмешаться, чтобы не допустить полного краха рынка.

И это возвращает нас к Lehman Brothers. Как одна из крупнейших компаний-страхователей ипотечных ценных бумаг, она получала огромные прибыли в течение периода, предшествовавшего 2007 году. Однако опасности пузырей, надувавшихся на рынке недвижимости, стали очевидны, когда два хедж-фонда инвестиционного банка Bear Stearns, тоже вкладывавшего крупные средства в ипотеку, потерпели крах. Начавшаяся паника привела к резкому падению акций Lehman. Вместо того чтобы смело взглянуть правде в глаза, Lehman удвоил усилия, при этом более уделяя больше внимания бухгалтерской отчетности, чем собственно портфелям ценных бумаг. Хотя к лету 2008 года компания и начала возвращать себе некоторые позиции, было уже слишком поздно.

Теперь мы дошли до сетевой части нашего рассказа, когда финансовые трудности начинают распространяться за пределы круга людей, имеющих непосредственное отношение к ипотечным рынкам. Памятуя о роли правительства, которое в том же году помогло избежать катастрофы и выручило Bear Stearns, распорядившись, чтобы его поглотил JPMorgan Chase, разумно было бы ожидать, что и Lehman Brothers получит некоторую поддержку. Но к сожалению, хоть Lehman Brothers и был по всем параметрам «слишком связанным, чтобы рухнуть», ему дали рухнуть.

Через несколько дней после того, как Lehman Brothers объявил о своем банкротстве, понадобилось выручать AIG (Американскую международную группу). AIG была крупнейшей на рынке корпорацией, занимавшейся кредитными дефолтными свопами, и страховала ипотечные кредиты на сотни миллиардов долларов{101}. Банкротство Lehman Brothers посеяло панику и на этом рынке — и вдруг уже перестало быть понятным, сможет ли AIG сдержать все свои обязательства по выданным ею дешевым страховкам от дефолтов, если исходить из того, что она никогда и не предполагала расплачиваться по многим из них.

Затем ожидаемая ликвидация большого портфеля закладных Lehman Brothers привела к дальнейшей панике на ипотечных рынках, и это подтолкнуло к краю пропасти еще больше инвестиционных банков и инвесторов. Кроме того, многие хедж-фонды обращались к Lehman Brothers как к посреднику, и их капиталовложения общей стоимостью в десятки миллиардов долларов протекали через Lehman, а тот использовал эти средства как залоговое обеспечение или как иной рычаг для управления собственными инвестициями. Еще выяснилось, что некоторые видные фонды денежного рынка — а их некоторые люди считают наиболее безопасными для размещения краткосрочных капиталов — тоже впали в чрезмерную зависимость от Lehman Brothers. Например, Reserve Primary Fund держал более трех четвертей миллиарда долларов в виде заемного капитала Lehman Brothers. В этих фондах произошел «пробой доллара», то есть стоимость чистых активов упала ниже одного доллара. Иными словами, люди, вложившие средства в такие краткосрочные денежные фонды, получили в итоге меньше вложенной суммы: это была инвестиция с куда худшим результатом, чем если бы они просто остались без прибыли.

Процесс распространился дальше: утрата доверия к фондам денежного рынка ударила по компаниям, которые зависели от этих фондов, беря у них краткосрочные займы, — по компаниям, не имевших связей с ипотечными рынками или фирмами, близкими к этим рынкам. Сходным образом межбанковский рынок кредитования — важная площадка, которую банки используют для краткосрочного уравновешивания своих портфелей и депозитов, — полностью обмелел, потому что уже никто не понимал, какие банки сохраняют платежеспособность, а какие вот-вот превратятся в зомби. Через некоторое время в дело пришлось вмешаться Федеральному резерву, чтобы заполнить дыру, оставшуюся от межбанковского рынка.

За полтора года индекс Доу-Джонса для акций промышленных компаний упал больше чем вдвое: если в октябре 2007 года он превышал 14 000, то к марту 2009 года он не дотягивал до 7000. В течение того же периода значение фондового индекса FTSE 100, рассчитываемого в Лондоне, снизилось более чем на 40 %: банки в Соединенном Королевстве и в Ирландии разорялись один за другим. На крупнейших фондовых рынках мира наблюдалось похожее падение, например, основные индексы бирж в Гонконге, Шанхае, Токио, Мумбае и Франкфурте снизились больше чем в два раза с конца 2007 года по начало 2009-го. В Исландии же финансовые трудности достигли таких масштабов, что ее правительство объявило о своей неплатежеспособности.

Многие потом спорили о том, имело ли тогда смысл спасать Lehman Brothers, сильно ли это повлияло бы на последовавший за его крахом кризис? Рынки были очень взаимосвязаны, и многие финансовые организации были слишком уязвимы, прямо или косвенно подвергаясь катастрофичным ударам со стороны рынка высокорисковых ипотечных кредитов. Хотя некоторые последствия краха Lehman в итоге неизбежно сказались бы, паника, которую его банкротство вызвало на многих рынках, привела к тому, что удар затронул не только финансовые рынки, с которых все началось. С точки зрения сетевых явлений, всегда легче и дешевле остановить заражение на раннем этапе, чем позволить ему расползтись, а потом пытаться что-то поправить.

Можно назвать три основные причины, по которым правительство США — точнее, министерство финансов США и Федеральный резерв — не стали вмешиваться.

Во-первых, некоторые чиновники из минфина США хотели подать четкий сигнал: не стоит всем крупным частным компаниям ждать помощи от государства. Минфину и так уже пришлось выручать Bear Stearns, Fanny Mae и Freddie Mac, и многие люди, в том числе конгрессмены, высказывали мнение, что всему есть предел, хватит уже. Но, как говорил Даррелл Даффи (профессор финансов Стэнфордского университета и ведущий эксперт по финансовым рынкам, и к тому же научный руководитель моей диссертации) говорил: «Когда горит дом и пожарные уже вовсю заливают огонь водой, не время прикручивать шланги и читать хозяевам дома наставления о том, как опасно курить в постели».

Во-вторых, люди, от которых зависело принятие важных решений, не располагали необходимой информацией, чтобы предсказать, какие всех ждут последствия, если Lehman не спасут. Протоколы тогдашних заседаний совета управляющих Федеральной резервной системой показывают, что никто толком не понимал, чтó последует дальше. Подробная сетевая картина финансовой системы была тогда недоступна, да даже и сегодня она остается на удивление непрозрачной. Если бы у различных ветвей правительства (в том числе у Конгресса) имелась более ясная сетевая картина тогдашних финансовых рисков и угроз, они бы поступили — или, во всяком случае, должны были бы поступить — совсем иначе.

В-третьих, остаются вопросы о том, каким образом лучше было бы вмешаться Федеральному резерву, учитывая правовые ограничения на его деятельность. Ведь речь шла о неизведанной территории, и было не вполне ясно, что правомочен делать Федрезерв, а что — нет.

Последствия невмешательства дали о себе знать быстро и в итоге оказались широкомасштабными и катастрофическими. Задним числом стало понятно, что решение не спасать Lehman Brothers было большой ошибкой, и в итоге гораздо больше средств ушло на последующие спасательные операции. В конце концов, благодаря триллионам долларов, потраченным правительствами разных стран мира, финансовое заражение удалось обуздать, чтобы оно не разбушевалось подобно настоящей чуме, однако это не спасло мир от длительных и мучительных рецессий. И все равно нам повезло — мы не увидели полного каскада крахов, какие могли бы последовать. А если бы минфин США не вступился за Fannie Mae и Freddie Mac, если бы не пришел на выручку AIG и если бы правительства разных стран не поддержали свои отечественные банки и ряд предприятий?

Люди извлекли хорошие уроки из Великой депрессии — тогда правительству понадобились годы, чтобы совершить верные действия после масштабных банкротств многих банков и других организаций, на которые легла чрезмерная нагрузка в условиях стремительно росшего биржевого рынка (чем-то походившего на стремительно росший рынок высокорисковых ипотечных кредитов в XXI веке). Последовавшие распродажи, паника, замораживание рынков капитала привели к гигантскому сокращению инвестиций, деловой активности и, наконец, зарплат и потребительских расходов населения, так что мировая экономика начала стремительно падать. Даже тогда явственно сказались сетевые эффекты. Вот всего один пример: крах Уолл-стрит подкосил масштабное кредитование Германии, которой нужны были деньги для выплат репараций по итогам Первой мировой войны. Германия стала задерживать эти выплаты. Последовала паника, инвесторы перестали вкладывать деньги, это привело к масштабному разорению предприятий и рекордной депрессии. Это усилило политический и экономический хаос, и на его фоне в Германии укрепились позиции нацистской партии. Разумеется, невозможно понять, удалось бы избежать Второй мировой войны, если бы распространение Великой депрессии сдержали на раннем этапе, или нет, но в том, что Великая депрессия привела к финансовому заражению, сомневаться нельзя.

Большая разница между международной торговой сетью того времени и нашего состоит в том, что в пору Великой депрессии сеть была гораздо более разобщенной. Например, Китай, Япония и Советский Союз мало взаимодействовали с Западом в 1930-е годы, а их банковские системы оставались почти полностью изолированными, и потому эти страны почти никак не пострадали от полного экономического коллапса, постигшего страны Американского континента и Европы. Напротив, СССР в те годы переживал большой подъем промышленного строительства.

В чем особенность финансовых заражений?

Итак, прежде всего, позвольте мне высказать твердое убеждение, что единственное, чего нам стоит страшиться, — это сам страх: безымянный, неразумный, неоправданный ужас, который парализует любые усилия, необходимые для того, чтобы превратить отступление в наступление.

Франклин Д. Рузвельт

Первая инаугурационная речь, 4 марта 1933 г.

Наш основной анализ сетей позволяет понять сущность экономического заражения. Центральность в финансовой сети позволяет установить, кто обладает слишком большим числом связей, чтобы рухнуть, и потому она становится первичным критерием при оценке рисков. Связанность сети служит первым признаком, позволяющим определить риск потенциальных заражений в глобальной сети.

Впрочем, бывают дивные повороты.

Во-первых, на финансовых рынках присутствуют множество самых разных игроков и различные типы взаимодействия. Если вирусы переносят грипп от одного человека к другому, то финансовая несостоятельность может передаваться от заемщиков к банкам, а от тех — к страховым компаниям и многим другим деловым партнерам, потом охватывать рынки и, наконец, перекидываться на наемных служащих и пайщиков, затрагивая всю экономику. Связями в сети выступают все виды сделок и контрактов — кредиты, долевое участие, страховые договоры, детально разработанные гарантии, простые продажи товаров и активов. Все их объединяет то, что одна сторона должна другой стороне нечто ценное, а значит, богатство одной стороны зависит от богатства другой. А из-за огромного размера этой сети инвесторам и правительствам трудно правильно оценить хоть и редкий, но потенциально катастрофический риск финансового заражения.

Второй интересный момент — это то, что в финансовых сетях большее количество связей далеко не всегда чревато большей опасностью «инфекции». Напротив, иногда иметь больше контрагентов безопаснее, чем вести дела только с одним партнером. Это один из самых главных принципов инвестирования: диверсификация портфеля снижает риски. Если риск возможных потерь распределен между достаточно большим количеством контрагентов, тогда банкротство любого из них по отдельности становится несущественным. Именно этим финансовое заражение в корне отличается от других типов заражения. Большое количество сексуальных контактов с разными партнерами повышает риск подцепить венерическую болезнь, — гораздо безопаснее часто заниматься сексом с одним постоянным партнером. Здесь же все ровно наоборот: устанавливая деловые связи с многочисленными партнерами, компании меньше рискуют подвергнуться ударам, какие теоретически могут обрушиться на любой отдельно взятый регион, рынок или на любого поставщика.

В экономических сетях это приводит к любопытным балансам плюсов и минусов{102}. Вначале, когда компании устанавливают друг с другом связи при помощи деловых операций, гарантий, различных контрактов и обязательств, угроза финансового заражения возрастает, потому что предприятия делаются взаимозависимыми: сеть приобретает очертания, и основной показатель воспроизводства превышает единицу. Например, если у каждой организации имеется два или три главных контрагента, значит, сеть приобретает связанность, и, скорее всего, в ней образуется гигантская компонента. Более того, имея всего несколько главных контрагентов, каждая организация подвергается существенному риску, если один из ее партнеров не сможет выполнить взятые обязательства или данные обещания. Однако если мы продолжим устанавливать связи, то уровень системного риска будет постепенно падать, так как для каждой организации риски распределяются, и становится все менее вероятно, что она потерпит крах вследствие краха одного из ее соседей. Хотя плотность связей в сети растет, вероятность каскадов для каждой из линий связей, напротив, снижается.

Самый опасный случай для финансового заражения — средняя позиция. Связей уже достаточно много, чтобы образовалась связанная сеть, в которой все компании косвенным образом соединены друг с другом. И вместе с тем связей еще недостаточно много, так что большинство компаний главным образом ведут дела всего с несколькими другими, и несостоятельность одного делового партнера может потянуть на дно всех остальных.

Этот баланс плюсов и минусов показан на рисунке 4.1. Например, представим себе, что каждый узел — это банк, имеющий некоторые собственные инвестиции, а звенья указывают на инвестиции и контракты, связывающие его с другими банками. Эти отношения охватывают покупку долей инвестиций другого банка (например, в виде закладных) и облигаций, выпущенных другим банком, краткосрочные займы и прочие сделки, касающиеся активов и инвестиций контрагентов. Толщина звена указывает на объем капиталов данного банка, вложенных в каждый из других банков. Я нарочно не вдаюсь ни в какие подробности и просто показываю основные типы структурной зависимости.

(а) Относительно безопасная: из-за умеренности заражения не могут распространяться. Однако из-за отсутствия взаимодействия потенциальную прибыль от сделок можно и не получить, и отдельные банки могут подвергаться бóльшим рискам от прямого краха.

(b) Рискованная: заражение может распространяться вширь, у каждого банка имеется всего несколько контрагентов, и они сильно зависят от их благополучия.

(c) Относительно безопасная: хотя заражение и может распространяться, ни один банк не находится в слишком сильной зависимости от своих партнеров.

(d) Рискованная: четверка главных банков находится в слишком сильной зависимости друг от друга, а из-за плотности всей сети, если с этой четверкой случится беда, проблемы могут расползтись дальше.

Рис. 4.1. Четыре финансовые сети, различающиеся вероятностью финансового заражения. Толщина линий связи указывает на уровень взаимозависимости между двумя банками.

Как мы видим в секции (а), очень разобщенная сеть относительно безопасна, ей не угрожает масштабное заражение. Но за эту безопасность приходится дорого расплачиваться: ведь между разными финансовыми учреждениями совершается совсем немного сделок. Отсутствие взаимодействия приводит к тому, что банки не делят между собой специфические риски, с какими им приходится сталкиваться, и потому получение прибыли для них сопряжено с излишним беспокойством и риском{103}.

Перейдя к секции (b), мы видим, что сеть стала связанной. Это особенно опасный случай, потому что в этой ситуации уже наметился путь для потенциальной передачи заразы — от каждой организации к каждой из других, а еще видно, что каждый банк сильно зависит от своих ближайших контрагентов, и о надежной диверсификации речь не идет.

Ситуация с рисками улучшается, когда мы переходим к секции (с): теперь, хотя связи в сети стали еще плотнее, деловая активность банков распределена вширь, а значит, снизилась их зависимость от благополучия какого-то конкретного партнера. Если один банк и станет неплатежеспособным, все равно меньше шансов, что он заразит контрагента и потянет его за собой в яму. Вот здесь мы и видим первое различие между финансовыми заражениями и болезнями: в финансовой среде связи приобретают большую надежность с переходом от состояния (b) к состоянию (с), тогда как в случае заразных болезней дело обстоит ровно наоборот{104}.

И наконец, перейдя к секции (d), мы видим, что положение снова ухудшилось: четыре банка впали в слишком большую зависимость друг от друга. Если один из них обанкротится, тогда в опасности окажется четверка главных банков, и кумулятивная угроза, какую представляет эта четверка для остальных, станет большой проблемой.

Остается надеяться, что в ситуациях (b) и (d) опасность не очень велика; однако, как мы видели на примере кризиса высокорисковых ипотечных кредитов, на рынках присутствуют такие крупные игроки, которых никак нельзя избежать. Экономия за счет масштаба привела к тому, что финансовые фирмы приобрели гигантские размеры — до такой степени, что большинство других фирм помимо своей воли вынуждены постоянно иметь дело с крупнейшими участниками рынка.

Третья особенность финансовых рынков состоит в том, что «инфекция» может поразить его даже бесконтактно: банк может разориться, даже если удачно разместит капиталы. Страх и неуверенность людей может приносить финансовым рынкам не меньший ущерб, чем каскадные обвалы, вызванные неудачным размещением средств. Если все мы завтра утром решим, что банк Х разорится, тогда он и вправду разорится. Собственно, достаточно будет того, что мы испугаемся, что остальные поверят в близкое разорение банка Х, или просто испугаемся нашего коллективного страха! Пускай даже все мы будем знать, что банком Х отлично управляют и с инвестициями у него все в порядке, — но если мы ожидаем, что другие вкладчики ринутся снимать деньги со счетов, тогда мы просто побоимся оказаться последними в очереди. Финансовые неприятности подобны самосбывающимся пророчествам, и это особенно тревожная особенность финансовых рынков. Подобные людские страхи иногда приводят к массовому набегу на банки и изъятию вкладов{105}.

Это и отличает финансовые рынки от других рынков. Если вы собираетесь купить яблоки у вашего бакалейщика и опасаетесь, что он разорится, это никак не повлияет на ваше решение совершить покупку. В будущем вам, возможно, придется ходить за яблоками в другое место, но эти опасения не заставят вас отказаться от покупки яблок прямо сейчас. Совсем другое дело, если вы собираетесь положить деньги в банк и опасаетесь, что дела у этого банка скоро пойдут под откос. Быть может, до вас доходили какие-то слухи — и не обязательно верить этим слухам или даже считать, что остальные им верят, — достаточно думать, что этот слух способен заставить других вкладчиков забрать свои деньги из этого банка. Как только люди утрачивают доверие к финансовой системе в целом, сбережения и капиталовложения оказываются под угрозой. В период Великой депрессии это было серьезной проблемой: люди держали свои накопления «под подушкой».

Эта особенность финансовой сферы и, в частности, инвестиций давала о себе знать всегда, о чем свидетельствуют вышеприведенные слова Рузвельта, сказанные им в пору Великой депрессии. Падение более чем на 50 % мирового рынка акций между концом 2007-го и началом 2009 года и последовавший через несколько лет отскок нельзя разумно объяснить как огромную потерю действительной ценности акций разных компаний, а потом как чудесный отскок назад. Скорее сказалась неуверенность людей, которые не понимали, какие из компаний ждет крах и насколько широкой и глубокой окажется рецессия, — а еще страх, сопровождавший эту неуверенность. И если в итоге рынки оправились от перенесенных потрясений, это еще не означает, что все кончилось хорошо. В период кризиса произошел значительный спад на рынке труда, в производстве и потреблении, а сбои и трудности в сфере первичных инвестиций и в экономической деятельности продолжались еще несколько лет. Сама по себе неуверенность дорого обходится и обладает большой подрывной силой{106}.

Именно об этой третьей особенности думал Джон Мейнард Кейнс, когда он рассуждал в своей книге «Общая теория занятости, процентов и денег» о том, что впоследствии получило известность как «кейнсианский конкурс красоты». Он описал конкурс красоты, объявленный газетой, в котором люди пытаются отобрать шесть «самых красивых» лиц из опубликованной сотни фотографий. Ситуация напоминала ту, что мы только что описывали. Определение «самые красивые» означало: такие лица, которые выбрало бы больше всего людей. Как утверждает Кейнс (на странице 156), «речь не идет о том, чтобы выбрать те лица, которые действительно казались наиболее красивыми выбиравшему, и даже не те, которые общее мнение по-настоящему сочло бы самыми красивыми. Мы достигли третьей степени, то есть бросаем все наши умственные усилия на то, чтобы предугадать: что, согласно общему мнению, должно гласить общее мнение. Полагаю, есть и такие, кто доходит подобным образом до четвертой, пятой и более высоких степеней мышления».

Эта особенность означает, что некоторые аспекты инвестирования отсоединены от ценности самих активов, из-за чего иногда надуваются пузыри на рынках акций, а иногда случается массовое изъятие средств из-за панических страхов. Временами искусство инвестирования заключается не только в том, чтобы разбираться в истинной стоимости тех или иных активов, но и в умении предсказывать, за что захотят платить другие люди и в течение какого времени{107}. И здесь снова имеет смысл вспомнить о сетях и о восприятии — поскольку наиболее видные личности способны оказывать непропорциональное влияние на ценность акций, просто выразив публично свое мнение или распустив слух, особенно если мы ожидаем, что другие будут всерьез прислушиваться к словам этих людей{108}.

Свободные рынки и внешние факторы

Сама природа финансов такова, что они не могут приносить прибыль, если эту сферу никак не регулировать… и пока существуют долги, могут случаться крахи и заражения.

Алан Гринспен

Адам Смит совершенно верно понял, как работают рынки, и потому придумал для этого термин «невидимая рука». Есть множество рынков, которые функционируют хорошо, когда остаются совершенно свободными и открытыми, не стесненными ничьим вмешательством. Многие товары и услуги, потребляемые людьми — от хлеба до стрижек, — зависят самое большее от минимальных внешних факторов, так что индивидуальные затраты и выгоды, связанные с производством и потреблением этих товаров, отражают общественные затраты и выгоды. Кроме того, экономия на масштабах на многих рынках не очень велика, так что часто фирмы могут состязаться между собой, и ни одна не приобретает такого веса, чтобы подавлять остальные. К сожалению, ни то ни другое не относится к финансовым рынкам: они подвержены значительному действию внешних факторов и эффекту экономии на масштабах.

Внешние факторы на финансовых рынках являются в форме сетей потенциальных последствий, какие могут повлечь за собой ошибки одной из фирм. Разорение одной фирмы и невыполнение ею обязательств по платежам может привести к несостоятельности ее контрагентов, что, в свою очередь, может вызвать каскад крахов и повлечь расходы, связанные с банкротствами. А расходы эти большие. В своем обзоре издержек банкротства{109}Бен Бранч, экономист из университета Массачусетса в Амхерсте, указывает, что обычно предъявители претензий к фирмам получают около 56 % (балансовой) стоимости обанкротившейся фирмы до того, как она становится неплатежеспособной{110}. Обычная при дефолте норма возврата по долговым обязательствам составляет от 40 до 50 %, и даже если долг обеспечен или имеет приоритет на случай банкротства, все равно этот уровень может достигать только 70 %. Люди, которым обанкротившаяся фирма осталась должна, теряют значительную часть своих капиталовложений, и потери такого порядка могут сделать несостоятельными и их самих.

Из-за этих внешних факторов стимулы и вознаграждения оказываются неравномерными: мало того что Lehman Brothers продолжали недооценивать большую угрозу, исходившую от высокорисковых ипотечных кредитов, еще в начале 2008 года, его сотрудников гораздо больше заботили собственные прибыли, чем та катастрофа, которая случится, если их банк обанкротится. Разумеется, никто не становится банкротом намеренно, однако полный риск для общества в случае краха фирмы может во много раз превышать прямой риск для самой фирмы, особенно если учесть мощнейшие рычаги, которые обычно пускаются в ход на подобных рынках. Многие инвестиции совершаются при помощи заемных денег, существует и множество других вариантов размещения средств, и все это только обостряет проблему.

Давайте проиллюстрируем этот момент. Допустим, вы работаете в какой-нибудь компании. Вдруг у нее возникают проблемы с наличностью, она начинает задерживать вам выплату зарплаты, а потом и вовсе прекращает ее выплачивать. Тогда вы сами не сможете вовремя вносить платежи за квартиру или машину, если вы приобрели их в кредит. Если в результате вас объявят банкротом по этим платежам, вас ждут серьезные издержки. То же самое происходит, когда одна компания становится неплатежеспособной, а другая компания, которой та задолжала, в итоге получит лишь часть того, что ей причитается, причем часто с заметной задержкой. У этой второй компании могут возникнуть трудности с выплатой собственных долгов, что осложнится дальнейшими расходами на адвокатов и выплату компенсаций, и это может привести к задержке или прекращению платежей. Затем этот процесс приобретает характер каскада, и на каждом новом этапе добавляются все новые издержки.

Это не оборачивалось бы такой большой проблемой, если бы сети были хорошо диверсифицированы и у каждой фирмы имелось бы множество контрагентов, причем ни один из них не подвергался бы чрезмерным рискам. В таком случае несостоятельность одной-единственной фирмы была бы сущим пустяком, и расходы легко распределялись бы между партнерами без каких-либо долгосрочных последствий для всех. Но вот здесь-то экономия на масштабе оборачивается проблемами.

На финансовых рынках гораздо выгоднее иметь большой размах, и потому существуют главные фирмы, которые одновременно и слишком большие, и слишком связанные, чтобы потерпеть крах. Например, в силу самого масштаба Fannie Mae и Freddy Mac их трудно было обойти стороной на рынке высокорисковых ипотечных кредитов, и потому Fannie Mae и Freddy Mac задолжали многим крупным фирмам огромное количество денег. Неудачи Fannie Mae и Freddy Mac никак нельзя было назвать пустяками, и у правительства не оставалось иного выхода, кроме как вмешаться, когда те стали неплатежеспособными, и в итоге поддержать их и поглотить огромные потери. Если же этому снежному кому позволили бы просто катиться дальше, он продолжал бы расти, и прежде чем он остановился, экономика потерпела бы убытки еще на много триллионов долларов. Невмешательство обошлось бы значительно дороже.

Наглядно свидетельствуя о том, что на финансовых рынках господствует принцип «чем крупнее, тем лучше», мелкие банки продолжают выбывать из игры, а крупные банки продолжают расти. В 1980 году ФКСД (Федеральная корпорация страхования депозитов) признавала существование 14 тысяч коммерческих банков в США, а к 2016 году их количество ненамного превышало 5 тысяч. Эта консолидация произошла вовсе не от съеживания самой отрасли: напротив, объем активов этих банковских учреждений, согласно отчету ФКСД, вырос за это время более чем в восемь раз, увеличившись с 2 триллионов в 1980 году до более чем 15 триллионов в 2014-м{111}.

Консолидация финансовых услуг в огромных банках не происходит просто в каком-то узком сегменте отрасли — она сказывается на всей отрасли целиком. Принятый в 1933 году Закон Гласса — Стиголла разделил инвестиционные банки (занимающиеся среди прочего выпуском ценных бумаг, биржевой деятельностью, слияниями и поглощениями), коммерческие банки (принимающие вклады и выдающие кредиты) и страховые банки (выдающие страховые гарантии вкладов). Закон Грэмма — Лича — Блайли (или Закон о финансовой модернизации), принятый в 1999 году, отменил это разделение. Конгрессмен из Мичигана Джон Дингелл, участвовавший в дебатах, дальновидно предсказал, что этот закон позволит банковским холдингам сильно укрупниться, что надежно убережет их от краха. Теперь физические лица смогут держать и депозиты, и инвестиционные счета в одних и тех же учреждениях. Это может быть удобно — например, чтобы совершать все финансовые операции в одном месте. Однако возникшие в результате гигантские финансовые учреждения далеки от идеала — по причинам, не имеющим отношения к их чрезмерно огромному размеру, который не позволяет им потерпеть крах: дело в том, что они могут вести свою игру, идущую вразрез с операциями их вкладчиков, и при консультировании и управлении чужими деньгами возникают серьезные конфликты интересов{112}.

Что еще важнее, капиталы неравномерно распределяются между банками: в основном они сосредоточены на самом верху. В 2016 году десять крупнейших банков в мире — из них четыре главных находятся в Китае — обладали активами на сумму почти 26 триллионов долларов. Чтобы это стало чуть-чуть понятнее, добавим, что в 2016 году ВВП (валовой внутренний продукт — показатель, отражающий рыночную стоимость всех конечных товаров и услуг) Китая и США, вместе взятых, составлял чуть больше 29 триллионов долларов, а общемировой ВВП немного превышал 75 триллионов долларов. В 1990 году пять крупнейших банков в США распоряжались приблизительно 10 % всех активов внутренней банковской отрасли, а к 2015 году в их руках находилось уже 45 % активов. Общий объем активов существенно вырос после кризиса высокорисковых ипотечных кредитов, ведь в 2007 году пять крупнейших банков контролировали всего 35 % промышленных активов. У большинства компаний практически нет возможности избежать деловых отношений хотя бы с одним из крупнейших банков в мире.

Рисунок 4.2 дает представление о том, как выглядела сеть крупнейших банков США еще до произошедшей консолидации. На нем показаны 66 крупнейших банков, входивших в так называемую систему связи Федрезерва, которая позволяет банкам и другим смежным финансовым учреждениям переводить фонды из одного в другой. Все изображено в самом общем виде, то есть не поясняется подробно, какие именно сделки заключались между банками. Тем не менее эта схема дает очень неплохое представление о том, кто с кем имел дело и в каком объеме, а значит, становится понятно, у кого начались бы серьезные неприятности, если бы один из его контрагентов стал несостоятельным.

Рис. 4.2. 66 крупнейших банков в системе связи Федрезерва (охватывавшие три четверти общего объема активов). Данные относятся к 2004 году, когда до кризиса высокорисковых ипотечных кредитов было еще далеко, а концентрация капиталов в банковской отрасли оставалась гораздо более низкой, чем сейчас. 25 наиболее активных банков образуют густо оплетенный связями кластер. Ширина звена соответствует количеству транзакций между двумя банками. Перепечатывается по: Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, Vol. 379, Kimmo Soramäki, Morten Bech, Jeffrey Arnold, Robert Glass, and Walter Beyeler, 317–333. Copyright (2007), с разрешения Elsevier.

Мы видим несколько четких закономерностей. Три из четырех главных участников отличаются гигантскими размерами и огромными объемами взаимодействий с каждым из остальных. Кроме того, двадцать пять основных банков образуют плотно сгруппированное ядро, а затем каждый из периферийных (часто региональных) банков входит в контакт с одним или двумя участниками центрального ядра. Этот четкий порядок называется моделью «ядро — периферия», и именно так устроены многие финансовые сети{113}. Теперь легко понять, почему нам стоит беспокоиться, не потерпит ли крах один из крупнейших банков в центре: это наверняка затронет другие крупные банки и все ядро, а в конце концов и периферию. Пожалуй, это чем-то похоже на схему (d) с рисунка 4.1!

Что же стоит за огромными размерами крупнейших банков и их продолжающимся ростом? Есть много причин, почему на финансовых ранках выгоднее быть крупными. Прежде всего это позволяет экономить на фиксированных расходах на связь и информационные технологии. Многие расходы связаны с созданием и поддержанием баз данных и систем учета, и они не зависят от количества пользователей. Слившись в один, два банка могут оплачивать эти услуги не дважды, а всего один раз. Если говорить об инвестициях и других сделках, то, когда в распоряжении банка больше денег для инвестиций, можно создавать более разнообразные портфели, а еще это открывает новые возможности — инвестировать в крупные проекты, которые не под силу мелким инвесторам. Это позволяет расширяться географически и охватывать больше деловых сфер. Если банк имеет представительства во многих странах мира и предлагает больше услуг, он становится более привлекательным для мультинациональных компаний. А еще при расширении бизнеса для размещения депозитов и проведения сделок с различными ценными бумагами финансовое учреждение допускает взаимодействие своих подразделений при торговле ценными бумагами и при поддержании их котировок — особенно с точки зрения обмена информацией. Ко всему прочему, не стоит забывать об имидже и репутации: когда крупный банк становится слишком большим, чтобы потерпеть крах, он выглядит более привлекательным партнером в глазах других, потому что он точно застрахован от бед гораздо лучше мелких банков.

Хотя и размеры, и надежная диверсификация помогают этим банкам-монстрам с легкостью поглощать любые незначительные или региональные негативные явления, расплачиваться за это приходится масштабными катастрофами, какие могут повлечь неизбежные ошибки самих «монстров» — например, чрезмерная уязвимость для рынка высокорискового кредитования{114}. Внешние факторы очень велики, потому что фирмы не просчитывают, какие последствия в масштабах всего рынка могут повлечь их инвестиции и потенциальные неудачи.

В придачу к этим внешним факторам и помимо размера главных участников, есть еще дополнительное давление, которое побуждает компании вести дела всего с несколькими контрагентами. Из-за затрат, сопряженных с заключением контрактов и ведением дел, кому-то может показаться, что гораздо лучше заключить контракты всего с одним или двумя контрагентами, чем с широким кругом партнеров. Это легко представить себе и по нашей повседневной жизни: если держать множество счетов в разных банках, они потребуют слишком много внимания и времени. Мы не слишком тревожимся за свои деньги, потому что наши правительства обычно явно или неявно страхуют многие счета — и счета многих предприятий. Это становится очевидным, если взглянуть на периферийные банки на рисунке 4.2: они совершают большинство транзакций с одним, двумя или тремя другими банками. И дело не только в том, что для них затратно иметь много контактов: если они ведут дела всего с одним контрагентом, можно держать на счетах больше средств, а такие счета часто получают больше внимания и особые преимущества. Приоритетные клиенты существуют на всех бизнес-уровнях. Бóльшая взаимозависимость иногда помогает обеим сторонам достичь соглашения, если возникают непредвиденные сложности{115}. Бóльшая взаимозависимость порождает режим преференций в неспокойные времена, а неоднократное взаимодействие с партнером помогает выстроить отношения взаимного доверия, которое подкрепляется расчетом на будущие хорошие отношения. У компании будет меньше соблазна надуть партнера, с которым она надеется плодотворно и активно сотрудничать в будущем.

Решения, принимаемые банком, который принадлежит к центральному ядру, могут по-разному повредить другим. Во-первых, он может слишком рискованно разместить капиталы и сделаться неплатежеспособным. Во-вторых, он может вести слишком много дел с немногочисленными партнерами и тем самым подвергать себя (а заодно, косвенным образом, и остальную сеть) чрезмерно высокому риску из-за банкротства одного из его крупных партнеров. Эти внешние факторы следует различать: в первом случае банк сильнее рискует обанкротиться сам, так что заражение может перекинуться с него на остальную сеть, а во втором случае он в силу своего положения в сети рискует заразиться от других и потом передать заразу дальше по эстафете.

Кроме того, сегодня финансовые сети являются международными. На рисунке 4.3 показано, что долговые обязательства одной страны размещаются в банках другой страны. Эта схема основана на исследовании, которое я провел вместе с экономистами Мэттом Эллиоттом и Беном Голубом, двумя моими бывшими студентами. Здесь представлено всего несколько главных европейских стран, которые затронул греческий долговой кризис. Например, к концу 2011 года долговые обязательства Италии стоимостью 330 миллиардов долларов хранились в банках Франции. Это показано толстой стрелкой, направленной от Италии к Франции{116}. Таким образом, французские банки подвергались большому риску в случае ухудшения оценки итальянского долга, которая, в частности, зависела от «здоровья» итальянских банков. Итальянские же банки держали большое количество долговых обязательств Германии, в германских банках хранилась большая часть греческого долга, и так далее.

Рис. 4.3. Стрелки показывают, какой объем суверенного долга (выданных государством долговых обязательств) каждой страны хранится в банках каждой из других стран. Схема основана на данных на конец 2011 года. Ширина стрелок указывает на размер риска (за исключением зависимостей менее 5 %). Например, 13 % греческого долга к концу 2011 года хранилось во французских банках. Рисунок и данные из: Elliott, Golub, and Jackson (2014).

Хотя Греция — относительно маленькая страна, риски, о которых шла речь выше, были достаточно велики, чтобы создать большую проблему. Уменьшение ожидаемых доходов всего на несколько процентов способно превратить финансовое учреждение из преуспевающего в убыточное, а подобные фонды, как правило, отличаются высокой концентрацией. У тройки из МВФ, Европейского центрального банка и фонда европейских стран имелись все основания поспешить на выручку Греции — при помощи экстренных займов и выкупа греческих долговых обязательств на сотни миллиардов евро, чтобы их рыночная стоимость не рухнула, так как вместе с нею ушли бы на дно многие банки.

Подведем итоги. Итак, подтолкнуть финансовые учреждения к опасному состоянию, с которого может начаться заражение, могут различные силы:

• Экономия на масштабах, которая предоставляет крупным банкам много преимуществ перед мелкими и из-за которой значительная часть активов сосредоточена в крупнейших банках.

• У банков и других финансовых институтов имеются основания вести дела друг с другом, тем самым образуя связанную сеть.

• Вести крупные дела с небольшим числом контрагентов, а не множество дел с множеством партнеров удобнее, так как это позволяет экономить на расходах и получать приоритетное обслуживание. Поэтому на финансовых рынках возникают критические связи, из-за которых одна компания впадает в слишком большую зависимость от другой.

• Из-за значительных издержек, сопряженных с банкротствами, неплатежеспособность одной компании может повлечь за собой разорение других.

• Принимая решения по портфелям и сотрудничеству с партнерами, компании не учитывают внешние факторы, воздействующие на их контрагентов.

• Неуверенность и страх заставляют инвесторов забирать деньги и придерживать их, а это быстро приводит к неплатежеспособности и попавших в сложное положение, и пока еще «здоровых» финансовых учреждений.

Эти силы — и особенно их сочетание — способны вызывать большие разрушения, поэтому финансовые рынки требуют чрезвычайного внимания и дальновидности.

Регулирование

Но положение становится серьезным, когда предприятие превращается в пузырь в водовороте спекуляций. Когда капитальное развитие страны становится побочным продуктом деятельности казино, хороших результатов ждать не приходится.

Джон Мейнард Кейнс

«Общая теория занятости, процентов и денег»

Как регулировать финансовые рынки? Мнения на этот счет расходятся радикально. Одни утверждают, что финансовые рынки способны прекрасно работать самостоятельно. Такие люди либо понятия не имеют о масштабе сложностей и о сопутствующих сетевых проблемах, либо просто предпочитают игнорировать эти моменты, потому что сами кровно заинтересованы в игре. Возможно также, что они прекратили изучать экономику после первого же урока, посвященного рынкам, и так никогда и не узнали ничего о внешних факторах, или же их устраивает то положение в сети, которое они занимают. Другие высказывают суждения, близкие мнениям самых разных экономистов — от Альфреда Маршалла до Людвига фон Мизеса и Милтона Фридмана, которые — то ли от недоверия к правительствам, то ли в силу твердой философской убежденности в ценности отдельной личности, то ли из-за веры в то, что конкурирующие силы в конце концов преодолеют любые трудности, — заключали, что лучше или свести к минимуму вмешательство государства, или вовсе его избежать.

Правительствам свойственны недостатки — одним мелкие, другим очень серьезные. Тем не менее крупнейшие предприятия настолько огромны, что правительствам неоднократно приходилось вмешиваться и выручать их из беды. Такое случалось на протяжении всей финансовой истории по всему миру, так что правительственное вмешательство неизбежно. Следовательно, лучше иметь хотя бы минимальный надзор, позволяющий избегать катастроф до того, как они произойдут, а не расхлебывать потом их последствия. Прежде всего необходимо убедиться в том, что такие крупные предприятия не впадают в излишнюю зависимость от какой-либо конкретной инвестиции или от одного из партнеров, — именно это и делается в ходе испытаний в жестких условиях. Осуществлять подобный надзор нелегко, так как фирмы чаще всего стараются держать в секрете информацию о своих инвестициях и торговых стратегиях, и дело усложняется еще больше, когда речь заходит о ценных бумагах и деривативах, поэтому получить полную и подробную картину рисков чрезвычайно трудно.

Кроме того, сегодня это общемировая проблема: неплатежеспособность какого-нибудь американского инвестиционного банка — уже не региональная неприятность; то же самое можно сказать и о греческом долговом кризисе, и об ослаблении тайской валюты{117}, и об изменении цен на недвижимость в Китае. В настоящее время выстроить полную схему всей финансовой сети в мельчайших подробностях невозможно, поэтому приходится довольствоваться частичными картинками{118}. Чтобы достичь в этом прогресса, потребуются более продуманные и унифицированные стандарты учета, информационное взаимодействие между разными правительствами и ведомствами, а еще нужны способы помечать и обезвреживать опасные риски, как только они появляются, а не ждать, когда они станут очевидными из-за приближения катастрофы. И все это следует делать, уравновешивая сопутствующие издержки, которые будут ложиться и на правительство, и на участников рынка. Чем-то это напоминает хирургию головного мозга: операция очень чувствительная, и мы все еще не полностью изучили сложную систему, с которой имеем дело, и не составили ее полной схемы, однако возникают конкретные ситуации, когда вмешательство требуется.

Стоит добавить, что на таких сложных рынках побудительные мотивы могут противоречить друг другу по-разному. Как мы уже видели на примере высокорисковых кредитов, уже из-за того, что эти ипотечные кредиты подлежат перепродаже — и эти действия не находятся под присмотром рейтинговых агентств, страховщиков и прочих контролеров, которым следовало бы проявлять должную бдительность, — те, кто выпускает эти кредиты, просто стремятся нажиться на них как можно быстрее, не задумываясь всерьез о том, стоит ли выдавать ссуду заемщику, сможет ли тот в конце концов выплатить долг. Это всего лишь один пример того, что происходит при игре с «чужими деньгами»: человек, принимающий решения по инвестициям, сам не рискует в полном размере этих инвестиций. Почти на всех финансовых инвестициях лежит тяжелая долговая нагрузка: значительная часть вложенных средств — это или заемные деньги, или деньги других партнеров, которые напрямую не участвуют в ежедневном принятии решений. Трейдеры, работающие в крупных инвестиционных банках, во взаимных фондах, в хедж-фондах и тому подобных учреждениях, получают вознаграждение, если риски окупаются, однако если инвестиции оказываются неудачными, то спрос с них небольшой. Именно поэтому они иногда принимают неверные решения, а порой идут на неоправданные риски{119}. Из-за того, что фирмы, «слишком большие, чтобы потерпеть крах», молча надеются, что их вытащат из любой беды, получается, что они играют чужими деньгами — и речь не только об их партнерах, чьими финансами они распоряжаются или у кого они заняли деньги, а еще и о налогоплательщиках. И это усиливает неуравновешенность их интересов, которая объясняется внешними факторами более масштабных каскадов, возникающих в силу самого устройства сети и из-за издержек, сопутствующих банкротствам.

Таким образом, правительства имеют дело с экономикой, в основе которой лежит огромная и сложно устроенная сеть взаимозависимостей и рисков, постоянно меняющаяся, растущая и плохо поддающаяся измерению и осмыслению. А еще правительства имеют дело с предприятиями-монстрами, которые они прямо или косвенно страхуют, а те создают внешние факторы и действуют исходя из побудительных мотивов, которые отнюдь не способствуют долгосрочному процветанию страны. Эти проблемы усложняются тем, что часто дает о себе знать эффект масштаба, и многие просто не хотят лишаться существенной экономии на издержках, доступной крупным предприятиям, которые извлекают выгоду из взаимодействия своих подразделений в разных частях мира и разных сферах бизнеса.

Регулировать рынки таким образом, чтобы определять, каким именно учреждениям позволено делать какие именно инвестиции, тоже по-своему трудно. Даже когда регулируется один рынок, инвесторы перемещают свои деньги в другие финансовые учреждения, на которые регулирование уже не распространяется. Например, после Великой депрессии банкам запретили предоставлять проценты по текущим счетам. Зато ссудно-сберегательные учреждения и инвестиционные банки не регулировались и потому могли выплачивать проценты. Таким образом, «ссуды и сбережения» и другие финансовые учреждения начали предлагать клиентам текущие счета и легкое движение средств с выплатой процентов. Неудивительно, что люди начали перекладывать деньги на те счета, что приносили проценты, что привело к росту рынка «ссуд и сбережений» и тех счетов на денежном рынке, которые находились вне регулируемой зоны{120}. Соревнуясь между собой за внимание клиентов, «ссуды и сбережения» начали делать сомнительные инвестиции, чтобы иметь возможность выплачивать все возраставшие проценты, которые они обещали клиентам. Эта гонка привела к тому, что в конце 1980-х — начале 1990-х годов обанкротилось больше тысячи «ссудно-сберегательных» учреждений (из всего трех тысяч с небольшим таких фирм, имевшихся в США). Помимо того, что эти банкротства вызвали финансовую напряженность, они заставили людей забрать деньги из «ссуд и сбережений», что помогло росту инвестиционных банков и различных других фондов и предприятий. В итоге многие из тогдашних игроков этого рынка разорились во время ипотечного кризиса 2008 года.

Таким образом, при финансовом регулировании приходится иметь дело с подвижными мишенями, которые постоянно меняются и приспосабливаются под обстоятельства, старясь обойти вводимые ограничения{121}. И мало сейчас таких правительств, которым под силу справиться с этим явлением. Важной отправной точкой стала бы разработка более совершенных систем, позволяющих охватить всю существующую сеть контрактов и потенциальных рисков.

Попкорн или домино?

Существует главный признак, позволяющий понять, имеет ли тот или иной финансовый кризис сетевую природу. Нужно задаться вопросом: что перед нами — «попкорн или домино»? Это сравнение придумал Эдди Лейзир (мой соавтор и друг), который с 2006-го по 2009 год, то есть в пору ипотечного кризиса, был председателем Совета экономических консультантов.

Сетевые заражения — это случай домино: банкротство одного учреждения создает проблемы для других, и они начинают «сыпаться» друг на друга, как выстроенные в ряд костяшки домино. Другая особенность некоторых финансовых кризисов — это ситуация, когда фирмы «взрываются», как попкорн. Кукурузные зерна, нагревающиеся вместе в кипящем масле, рано или поздно лопаются примерно в одно и то же время по одной и той же причине; и можно сделать ошибочный вывод, будто они сами заставляют друг друга взрываться.

В ипотечном кризисе происходило и то и другое. Очевидно, что роль масла, которое кипятили тогда многие компании, играли ухудшавшийся жилищный рынок и неисполнение обязательств по ипотечным кредитам{122}. И хотя сложно установить, какие из компаний точно разорились бы сами, нетрудно увидеть, что важнейшую роль сыграли действия государства, взявшего под свой контроль и спасшего некоторые фирмы, в частности Fanny Mae, Freddie Mac и AIG, — иначе их неминуемое банкротство кончилось бы всеобщей катастрофой: речь шла о невыполнении обязательств по контрактам на триллионы долларов с другими фирмами как в США, так и по всему миру{123}. Кроме того, было много крупных банков и других компаний, которые оказались в первом ряду «костяшек»: они не рисковали напрямую из-за невыплат ипотечных ссуд, зато подвергались косвенному риску благодаря своим обширным взаимодействиям с теми компаниями, которые лопались подобно попкорну.

Из «Доклада комиссии по расследованию причин финансового кризиса»{124}(специально заказанного Конгрессом США) явствует, что угроза неминуемого эффекта домино заставила правительство поддержать AIG и взять под контроль Fanny Mae и Freddie Mac, а также прийти на выручку разным другим учреждениям и субсидировать продажи их активов. Например, там цитируется имейл (стр. 346 доклада), отправленный в сентябре 2008 года от сотрудницы Федерального резервного банка Нью-Йорка Хейли Биски Уильяму Дадли, который возглавлял тогда отдел рынка капиталов в том же банке: «Снова паника [в хедж-фондах]. Сейчас все внимание приковано к AIG. Боюсь, как бы не было хуже с LEH [Lehman Brothers]. От них зависят все банки и все посредники». В докладе говорится (на стр. 347): «Банкротство AIG затронет и другие компании — из-за ее „внушительного массива производных ценных бумаг“ — внебиржевого портфеля бумаг стоимостью в 2,7 триллиона долларов, из которых 1 триллион долларов был сосредоточен в руках двенадцати крупных партнеров». Это примерно соответствует количеству главных банков, которые в итоге получили миллиардные правительственные выплаты — вместо выплат, причитавшихся им от AIG{125}. В докладе сделано заключение (на стр. 352): «Если бы правительство не вмешалось, банкротство и крах AIG разорили бы его партнеров, вызвав каскадные потери и крушения во всей финансовой системе»{126}. Образ сыплющихся костяшек домино напрашивается сам собой.

Резюме: Реактивные самолеты без приборов управления

С ростом глобализации финансовые сети становятся более связанными, и большинство центральных игроков на этом поле становятся крупнее и мощнее, чем когда-либо. Хотя связанность сетей и размер многих центральных участников помогают системе без труда выдерживать нормальные и порой даже крупные потери, все же потенциал общемировых рецессий, вызываемых неожиданно сильными ударами по ключевым узлам сети, значительно вырос.

Хотя для нас очень важен сетевой аспект, он не позволяет разрешить спор о том, как лучше всего управлять множеством противоречий, связанных с эффектом масштаба, на фоне все более тесно переплетающихся глобальных рынков, а также многочисленных внешних факторов и неверно принимаемых решений. Добиться идеального равновесия между свободными рынками и регулированием — задача очень непростая.

Тем не менее с сетевой точки зрения становится ясно, что существуют гигантские внешние факторы и что для оценки системного риска нам нужно иметь более полную картину финансовой сети угроз и рисков: ведь реальные опасности совершенно упускаются из виду, если рассматривать финансовые учреждения по отдельности. Если иметь под рукой нужную информацию, то можно вычислить нечто вроде диффузионной центральности для финансовых рынков. Центральные банки и другие национальные и международные правительственные ведомства и агентства, не говоря уж о самих финансовых учреждениях, — это, по сути, реактивные самолеты без приборов управления. Исходя из ограниченной информации, они быстро принимают решения, от которых зависит, каким курсом будет двигаться сложная машина. Если бы у нас были более обширные и подробные карты финансовых сетей, то участники рынка, как частные, так и публичные, получили бы хотя бы часть тех приборов, которые необходимы им, чтобы избежать новых кризисов.

В более широком смысле, рассматривая финансовые проблемы, мы можем выделить несколько моментов. Действия одного человека или учреждения из-за существования сетей могут повлиять на судьбу многих других. Зная о таких внешних факторах, можно понять, например, почему у людей слишком слабые стимулы делать прививки и слишком сильные — делать рискованные инвестиции. Кроме того, внешние факторы сопутствуют и партнерским отношениям, которые образуют люди: например, опасно иметь полового партнера, не придерживающегося моногамии, — и финансового партнера, который слишком зависит от другого рискованного контрагента. Наконец, люди реагируют на все, что происходит в их сетях: например, меняют маршруты поездок, «залегают на дно», забирают свои деньги с рынков, — и все это чревато серьезными последствиями.

Глава 5. Гомофилия: раздор между своими

Кастовая система

Сегрегация — это то, что вышестоящий навязывает нижестоящему. А разобщение — это добровольное решение двух равных.

Малкольм Икс

Кастовая система в Индии пронизывает всю жизнь ее граждан: диктует им, с кем вступать в браки, какую профессию выбирать, каким богам молиться, с кем общаться изо дня в день. Разобраться в кастовой системе непросто даже тем, кто внутри нее живет. Она восходит к индуизму, но, помимо индусов, определяет жизни сотен миллионов индийцев — сикхов, джайнов, мусульман и христиан. Она складывалась в течение тысяч лет в обществе, строившемся из местных племен и кланов, на фоне стремительно происходивших перемен в кругу правящих классов. Индия — страна настолько большая и многообразная, что кастовая система меняется, приспосабливаясь к местным обычаям и традициям. Несмотря на предпринятые в XIX веке попытки тогдашних британских властей все упростить и свести к четкой кастовой иерархии, эта система по сей день остается сложной и полной нюансов. Но, пускай она плохо поддается описанию, я все же попытаюсь сейчас дать представление о некоторых основных чертах ее устройства.

Кастовую систему можно представить себе в виде четырех основных групп — «варн», или «цветов», — несущих иерархический смысл: брамины (жрецы и учителя), кшатрии (воины и правители), вайшья (земледельцы, торговцы, ремесленники) и шудры (рабочие и крестьяне). Помимо этих четырех варн, есть еще «парии» и «неприкасаемые», куда входят «далиты» («другие работники»), как их часто называют сегодня, и адиваси (представители разных племенных и этнических аборигенных групп). Этому разделению сопутствует идея, что души живут вечно, а тело и личность — лишь временно. «Карма» человека зависит от того, праведны или неправедны его поступки и мысли, причем карма может накапливаться в течение многих жизней. Хорошая карма способна помочь переродиться в высшей касте. Если же познать собственную душу, можно достичь «мокши» — божественного состояния блаженства, освобождающего от нескончаемого круга рождений и смертей. Сама идея, что рождение в какой-то касте есть следствие кармы, наводит на мысль, что человек заслужил свою судьбу, потому ему негоже стремиться вырваться за пределы своей касты — во всяком случае, в нынешнем воплощении.

Варны подразделяются на тысячи «джати», особых «подкаст» или сословий, которые учитывают больше подробностей жизни человека, вроде места рождения, наследственной профессии, брачных или религиозных правил. Это подразделение вводит в кастовую систему еще больше ограничений и запретов, касающихся продвижения или взаимодействия между разными социальными группами{127}. Разобраться в устройстве кастовой системы очень сложно еще и потому, что, хотя кастовая принадлежность соотносится с такими характеристиками, как богатство и образование, изредка случаются и аномалии — например, когда неприкасаемые становятся знаменитыми политиками, а брамины, наоборот, прозябают в нищете.

Из-за строгих ограничений на расширение возможностей и на социальную мобильность, которые кастовая система навязывала обществу, правительство Индии не раз разрабатывало обширные программы, призванные ослабить этот вековой диктат. Индийская конституция признает некоторые касты и подкасты наиболее уязвимыми и допускает необходимость «позитивной дискриминации», а также предусматривает различные другие законы и программы для их защиты. Эти обездоленные касты были изначально известны как «зарегистрированные касты» и «зарегистрированные племена», в их число входили группы неприкасаемых, не попавшие ни в одну из основных варн, а также множество аборигенных групп населения. Поскольку кастовая система глубоко укоренена в религиозных верованиях, попытки ослабить ее влияние на общество воспринимаются как дерзкий вызов. Например, система ограничений предусматривает минимальную квоту для представителей «зарегистрированных каст» и «зарегистрированных племен», чтобы их могли принимать в университеты, допускать в политику и на правительственные должности. В Индии эту систему и любят, и ненавидят — в зависимости от принадлежности к той или иной касте и от религиозных верований.

В стране, где более пятой части населения живет за чертой крайней бедности, многие люди, не принадлежащие ни к «зарегистрированным кастам», ни к «зарегистрированным племенам», тоже следует отнести к обездоленным и угнетенным. Больше трети населения Индии подпадает под определение «другие отсталые касты», и в некоторых областях и при некоторых обстоятельствах их тоже считают подлежащими «позитивной дискриминации». Все другие часто называют «передовыми кастами» (или «общими кастами», или «общими заслуженными кастами»).

Хотя кастовая система и не поддается простому описанию, о последствиях ее существования этого сказать нельзя. Каждая каста — это меньшинство населения, и если бы кастовые различия были неважны, то большинство людей женились бы и выходили замуж без оглядки на кастовые перегородки. Однако, как выяснилось благодаря недавнему всеохватному исследованию межкастовых браков, лишь 5 % индийцев вступают в брак с людьми из чужой касты{128}, — и это несмотря на правительственные субсидии для межкастовых брачных союзов. Кроме того, более двух третей женщин, опрошенных в рамках исследования, впервые увидели своих мужей в день свадьбы. Браки в Индии до сих пор заранее устраиваются родственниками, с соблюдением строгих общинных норм, и чаще всего это дело касается в той же мере интересов расширенной семьи, в какой и самих супругов.

Кастовый диктат распространяется не только на браки. Насколько сильна разобщенность, порожденная кастовой системой, наглядно показывает рисунок 5.1. Там изображена сеть бескорыстного обмена услугами между домохозяйствами в одной из деревень, о которых шла речь в главе 2, где рассказывалось о нашем исследовании, связанном с программой микрофинансирования. Узлы здесь изображают отдельные домохозяйства, и если два узла соединены, значит, в случае нужды семьи берут друг у друга (или дают взаймы) керосин и рис. В таких деревнях керосин — основное топливо, используемое и для обогрева, и для приготовления еды, а рис — основа повседневного рациона. Во многом изображенная сеть и есть опорная сеть этой деревни: те семьи, что делятся друг с другом керосином и рисом, часто одалживают друг другу деньги, помогают советами и оказывают простую медицинскую помощь.

Рис. 5.1. Разобщение внутри индийской деревни. Узлы обозначают домохозяйства, а звенья указывают на то, что между парой домохозяйств существует хотя бы минимальное взаимодействие, т. е. одно занимает керосин и рис у другого. Круглые (сплошные) узлы — это домохозяйства, принадлежащие «зарегистрированным кастам» и «зарегистрированным племенам», т. е. категориям населения, в отношении которых правительство Индии применяет «позитивную дискриминацию», а квадратные (в клеточку) узлы обозначают домохозяйства «других отсталых» и «общих каст». Расположение узлов следует пружинному алгоритму, который группирует те узлы, которые связаны между собой (и не отражает никакие другие свойства, вроде географической близости, общности кастовой принадлежности или какие-либо особенности охваченных домохозяйств). Частота связей между теми парами домохозяйств, которые относятся к одной и той же кастовой группе, в пятнадцать раз выше, чем между парами, относящимися к разным кастовым группам.

На рисунке 5.1 круглые сплошные узлы обозначают домохозяйства, принадлежащие «зарегистрированным кастам» и «зарегистрированным племенам», а квадратные клетчатые узлы — домохозяйства, относящиеся к «другим отсталым» и «общим кастам». Даже в такой маленькой деревне люди в среднем в пятнадцать раз чаще обмениваются услугами внутри кастовой группировки, чем за ее пределами, — несмотря на существенные преимущества, которые можно было бы извлечь из межкастовой диверсификации связей.

Еще из рисунка 5.1 становится ясно, что составление четких схем сетей помогает заметить то, что обычно ускользает от внимания.

Эта сеть выявляет четкое дополнительное разделение, имеющее место в этой деревне (оно показано на рисунке 5.2). Существуют группы внутри «зарегистрированных каст» и «зарегистрированных племен», которые не взаимодействуют, если не считать одной-единственной линии связи между ними. Это отражает дальнейшее разделение. Некоторые подкасты взаимодействуют почти гармонично и естественно, а другие вовсе никак — и это не всегда легко предсказать, если только сам не принадлежишь местной культуре.

Рис. 5.2. Сеть, изображенная здесь, обнаруживает явные дополнительные разграничения, которые не объясняются общим разрывом между кастами; здесь они указаны пунктирными кривыми.

Эти резкие разграничения имеют глубокие последствия. Жители деревни болеют, у них случается неурожай, иногда они остаются без работы, а еще бывает, что им остро необходимы деньги — например, на приданое для невесты. У них нет ни страховок, ни денежных сбережений (а если и есть, то ничтожные), и потому они полагаются на соседскую помощь. Легко заметить, что подобное разобщение оборачивается проблемой, если говорить о распределении рисков. Например, в засуху все крестьяне страдают одинаково и не могут помочь друг другу. Если они общаются только между собой, то все крестьяне в деревне могут умереть от голода, в то время как ремесленники по горло завалены работой, — или наоборот. По некоторым оценкам, от 87 до 90 % денег, которые люди давали или одалживали другим в некоторых деревнях вроде этих, доставались представителям той же касты, и, таким образом, риски не распределялись между людьми разных каст, как это и отображено на схеме сети, показанной на рисунке 5.2{129}.

Одна из причин укорененности кастовой системы в том, что она предоставляет огромные преимущества представителям привилегированных сословий, и потому они более чем мотивированы ратовать за ее сохранение. Однако такой взгляд не учитывает другую важную помеху, не позволяющую упразднить кастовую систему. Кастовое мышление настолько глубоко въелось в самосознание, культуру и религиозные воззрения многих индийских граждан, что даже многим из обездоленных, включая тех, кто хотел бы изменить к лучшему собственную жизнь и жизнь своих детей, внушает ужас сама мысль о том, что можно вступать в брак и даже просто взаимодействовать с людьми из чужих каст. Общение поверх некоторых кастовых перегородок может восприниматься как нечто постыдное — причем для обеих сторон.

Гомофилия

Равенство… ведет к равным удовольствиям и, вследствие сходства, порождает дружбу[6].

Сократ

(Платон, «Федр»)

Столь явные и резкие разграничения между группами свойственны не только Индии с ее кастовой системой — они наблюдаются по всему миру и в силу самых разных причин.

Общая склонность людей взаимодействовать с другими людьми, которые похожи на них самих, называется гомофилией. Такое название дали ей в 1954 году Пол Лазарсфельд и Роберт Мертон. Этимология слова понятна, она восходит к греческим ὁμός «равный», «одинаковый» и ϕιλία «любовь» или «дружба».

Рисунок 5.3 предлагает очередной пример гомофилии, на сей раз в контексте, чрезвычайно далеком от индийской кастовой системы. Он показывает, как дружеские связи среди старшеклассников в американской школе коррелируют с расовой принадлежностью школьников. И здесь снова вероятность дружбы среди подростков, принадлежащих одной расе, в пятнадцать раз выше, чем у межрасовых пар{130}.

Рис. 5.3. Сеть дружб среди старшеклассников; информация собрана со слов самих школьников, взято из базы данных Add Health. Узлы (т. е. ученики) с жирными полосками назвали себя «черными», узлы с точками в центре — «латиноамериканцы», узлы со светло-серым заполнением — «белые», а немногие оставшиеся узлы (незакрашенные) следует отнести к категории «другое / неизвестно». Схема составлена с применением пружинного алгоритма, т. е. друзья показаны ближе друг к другу, а пары, не связанные дружбой, — порознь. Этот алгоритм не учитывает расовую принадлежность учеников-узлов, так что показанное на схеме разделение групп — результат отображения дружеских связей.

Еще мы можем измерить интенсивность дружеских связей, поскольку в собранных данных есть сведения о том, как часто ученики что-нибудь делают сообща. В рисунок 5.4 я включил только те дружеские связи, в рамках которых два школьника не менее трех раз в неделю что-нибудь делают вместе, — иными словами, там показаны только случаи тесной дружбы. Это та сеть, которую мы видели в главе 1. Как вы видите, межрасовые дружеские связи исчезают почти полностью: на всю школу, где учится 255 учеников, остаются считаные случаи дружбы между черными и белыми{131}.

Рис. 5.4. Та же сеть, что и на рисунке 5.3, только здесь отображены лишь «крепкие дружбы», то есть отношения, при которых двое друзей как минимум три раза в неделю делали что-нибудь сообща (гуляли после школы, проводили вместе выходные, разговаривали по телефону и т. д. [данные середины 1990-х гг.]). Разрыв между двумя группами еще заметнее.

Подобные закономерности просматриваются для всех видов важных отношений. Например, экономист (и мой друг и соавтор) Роланд Фрайер обнаружил, что в США менее 1 % белых вступают в браки с чернокожими, хотя чернокожих в стране имеется более 10 % населения{132}. И сходным образом менее 5 % черных вступают в браки с белыми, хотя белые составляют более 60 % населения страны{133}.

Редко встречаются общества без гомофилии, она наблюдается на многих уровнях — гендерном, этническом, религиозном, возрастном, профессиональном, образовательном. Ее можно заметить даже в генетических маркерах{134}. Трудно найти такую характеристику, где не сказывалась бы гомофилия. Демограф Лоис Фербрюгге, проведя опрос среди взрослого населения США (в Детройте) и Германии (в Альт-Нойштадте), обнаружила, что 68 % женщин указали, что их самый близкий друг — это женщина, а 90 % мужчин — мужчина. Гомофилия явно проступала и во всех других а спектах, которые были затронуты в ходе опроса: возраст, годы учебы, профессия, религия, семейное положение и статус занятости{135}.

Гомофилия проявлялась во все исторические времена и в обществах всех типов. Как ни странно, ярко выраженная гомофилия существует даже в обществах охотников и собирателей. Великая рифтовая долина тянется на тысячи километров от Эритреи и Джибути на северо-востоке Африки вдоль Эфиопии и Кении, доходя через Танзанию до Мозамбика{136}. Эта широкая долина образовалась из-за медленного расщепления Африканской тектонической плиты. Жизнь в этих плодородных землях существовала миллионы лет, а из-за эрозии и накопления осадочных пород здесь прекрасно сохранились окаменелости и древние артефакты. Там была найдена знаменитая Люси — скелет женской особи ископаемого человека, жившей больше трех миллионов лет назад. В долине найдены и самые ранние из известных орудий древнего человека, а также кости животных с отметинами орудий на них, тоже относящиеся к эпохе приблизительно между двумя с половиной и тремя с половиной миллионами лет назад. И что удивительно, Восточно-Африканскую рифтовую долину по сей день населяют народы охотников и собирателей, чей образ жизни дает приблизительное представление о том, как жили их далекие предки тысячи лет назад. Один из них — это народ хадза, живущий вокруг озера Эяси в южной части Великой рифтовой долины в Танзании, поблизости от Серенгети. Народ хадза, насчитывающий приблизительно тысячу человек, сохранил собственную культуру, несмотря на попытки миссионеров обратить их в христианство и на посягательства крестьян и скотоводов на их исконные земли.

Жизнь у хадза не из легких. День ото дня они кочуют в поисках доступной пищи. Питаются они в основном плодами, диким медом, кореньями, травами, изредка птичьими яйцами, а если повезет, то мясом животных, на которых они охотятся отравленными стрелами. Добывать калории им нелегко. Часто хадза находят мед, следуя за птицами, разоряющими ульи, которые нередко висят на ветвях деревьев на опасной высоте. Охота происходит обычно в засушливое время года, когда животные вынуждены собираться вблизи немногочисленных источников воды. Озеро Эяси тоже подвержено резким сезонным и годичным изменениям: временами оно изобилует водой, а временами совсем пересыхает, так что от него остается лишь растрескавшееся иловое дно.

Из-за того, что труднодоступную пищу удается добыть не всем и не всегда, для выживания важно делиться едой друг с другом. Корен Аписелла с коллегами{137}исследовали сети народа хадза: кому с кем нравится останавливаться в очередном лагере (они разбиваются на текучие группы, разделяющиеся и вновь объединяющиеся в зависимости от обстоятельств), кто с кем делится пищей. Несмотря на свободное устройство общества, по многим параметрам в нем все же наблюдается гомофилия: это возраст людей, их рост, вес, объем телесного жира и физическая сила — даже после учета других подобных характеристик. Например, при увеличении массы тела на 7,5 килограмма возрастает и вероятность, что люди, имеющие такую массу, будут связаны друг с другом.

Опять-таки в такой гомофилии нет ничего удивительного: есть много внешних факторов, которые подталкивают людей и сводят их вместе, и в данном случае этими факторами выступает сходство физических и возрастных параметров. Но это говорит о том, что гомофилия проявляется независимо от особенностей данного общества. Действительно, если мы для контраста рассмотрим общество, стоящее на совершенно другом этапе технического развития, то увидим, что даже там, где людям предоставлен огромный выбор возможностей, они все равно обнаруживают сильнейшее тяготение к гомофилии, и это тяготение даже возрастает{138}.

Интернет привел к возникновению множества сайтов знакомств для поиска пары. 15 % американцев сообщают, что пользовались подобными сайтами{139}, и с течением времени отношение к пользованию этими услугами радикально менялось. Особенно удивительна перемена отношения к этим сервисам и пользованию ими среди молодежи: более четверти молодых людей пользовались сайтами или приложениями для знакомств.

Подобные сайты позволяют сделать выводы об интересной динамике в гомофилии. С одной стороны, у людей появился больший выбор, теперь они могут установить контакт с людьми, с которыми раньше никогда бы не встретились в повседневной жизни. Эти возможности должны, по идее, снижать гомофилию. С другой стороны, новые технологии позволяют людям устанавливать при поиске нужные им фильтры, и потому они становятся все более придирчивыми при выборе качеств, которыми, по их представлениям, должны обладать их потенциальные партнеры.

И тенденция фильтровать, похоже, побеждает, как мы видим на примере поведения более чем ста тысяч пользователей одного немецкого сайта онлайн-знакомств{140}. Пользователи сайта заполняют подробную анкету, а затем могут добавить собственный профиль с картинками и текстом. Затем они просматривают чужие профили и отправляют сообщения тем, с кем хотели бы встретиться. Получив сообщение, пользователь решает, отвечать на него или нет. Мужчины в среднем просматривают 138 профилей, затем отправляют 12 первых сообщений и получают 4 ответа. Женщины просматривают в среднем 73 профиля, отправляют 6 сообщений и получают 4 ответа. Таким образом, на запросы мужчин отвечает треть адресатов, а на запросы женщин — две трети.

Мы можем выявить гомофилию, внимательно присмотревшись к тому, кому люди отправляют первые сообщения с целью установить контакт и на чьи сообщения они отвечают, исходя из демографических данных. Например, когда женщины отправляют первые сообщения, они с вероятностью на 35 % выше среднего адресуют их мужчинам, имеющим примерно тот же уровень образования, и с вероятностью на 41 % ниже среднего — мужчинам, имеющим более низкий образовательный уровень. Мужчины менее разборчивы: они лишь с вероятностью на 15 % выше среднего ищут женщину с похожим уровнем образования и на 6 % ниже среднего — с более низким образовательным уровнем. Похожая картина наблюдается и в характере выбора людей при отправке ответных сообщений, причем эта предвзятость остается статистически значимой уже после учета других личных характеристик, вроде возраста, роста и внешности{141}.

Если же взглянуть на поведение почти миллиона американских пользователей подобных сайтов, то окажется, что там гомофилия проявляется еще сильнее, но на расовой почве: и гетеро-, и гомосексуалы отправляли большинство сообщений людям своей же расы. Эта закономерность прослеживается уже после учета многих других факторов, включая образование потенциальных партнеров{142}.

Когда одна группа намного больше другой, эффекты гомофилии могут усиливаться. Как однажды пошутил Крис Рок: «У всех моих черных друзей куча белых друзей. А у всех моих белых друзей — только один черный друг».

На самом деле, пусть это просто шутка, за нею стоит простой подсчет. Представим себе группу из девяти белых и одного чернокожего и предположим, что все они дружат между собой. Тогда действительно у каждого белого будет один черный друг, а у черного будет девять белых друзей. И это не слишком далеко от относительных показателей населения США. Таким образом, исходя из простого подсчета, можно понять, что у черных в среднем намного больше белых друзей, чем у белых — черных. Это справедливо для любых групп, где есть меньшинство и большинство. А теперь прибавьте к этой изначально данной асимметрии еще и гомофилию — и окажется, что в среднем представитель группы большинства крайне редко дружит с представителями меньшинства.

Угадайте, сколько чернокожих друзей у типичного белого жителя США, где другом называют человека, с которым другой человек «регулярно обсуждает важные дела»? Ноль. Да, во всяком случае, согласно одному опросу, охватившему более двух тысяч взрослых, три четверти белых не указали в качестве близкого друга ни одного представителя другой расы{143}. Видя такую разобщенность, можно наконец понять, почему одна группа может совершенно ничего не знать об опыте, взглядах и культуре другой группы.

Гомофилия не должна вызывать у вас удивления, потому что, даже если вы никогда не слышали этого слова или не видели соответствующей статистики, если вы никогда не сталкивались с этим явлением в реальной жизни — значит, вы жили в полнейшей изоляции. Впрочем, масштаб гомофилии и ее повсеместное присутствие действительно поражают, а стоящая за ней разобщенность влечет за собой множество серьезных последствий, в которых нам важно разобраться, исследуя воздействие человеческих сетей на наше поведение и на конечные результаты.

Место встречи изменить нельзя

Мы не можем жениться на эскимосках, если поблизости их нет.

Питер Блау

«Противопоставляя теоретические перспективы»

Мы непропорционально часто контактируем с другими, похожими на нас, по целому ряду причин — и в силу собственного выбора, и в силу обстоятельств, которые лежат вне нашего личного контроля.

Кто может предложить нам лучший совет, как не человек, побывавший в такой же ситуации? Молодым родителям полезно обсуждать с другими молодыми родителями различные вопросы по уходу за младенцами. Людям, готовящимся к экзаменам, чтобы стать врачами, адвокатами или страховыми математиками, полезно беседовать с другими людьми, которые готовятся к тем же экзаменам или недавно их сдали. Люди какой-то одной профессии узнают от своих коллег о новых достижениях, технологиях или возможностях, имеющих отношение к их профессиональной области. Дети обычно тянутся к ровесникам, у которых примерно тот же уровень зрелости, общие интересы и заботы.

Помимо общих интересов, при выборе друзей важную роль играет близкое соседство. Дети в школе проводят почти весь день с ровесниками. Даже если бы они и хотели дружить с детьми постарше или помладше, возможность такого выбора для них сильно ограничена, как оказались бы ограничены и преимущества дружбы с теми, кого они могли бы видеть очень редко.

Естественное разделение внутри предприятий и прочих учреждений между специалистами с разным опытом, которые заняты разными задачами, тоже ограничивает контакты одних людей с другими, имеющими иную подготовку. На предприятиях сама планировка этажей играет большую роль — ведь от нее зависит, кто с кем будет общаться на постоянной основе. Это принимают во внимание архитекторы, работая над любыми проектами — от внутренних дворов в жилых комплексах до офисных рабочих пространств.

А еще люди предпочитают жить в окружении знакомой и близкой им культуры. Иммигрируя в другую страну, они выбирают те районы, где другие люди говорят на их языке, отмечают их праздники и придерживаются их религии. Кроме того, большинство иммигрантов сильно зависят от друзей и родственников в новой стране, и те помогают им найти жилье и работу и вообще освоиться в новой среде. Часто эти связи объединяют новоприбывшего с более ранними волнами иммиграции из его же родного города. Переселяясь в США, европейцы даже выбирали места с климатом, похожим на климат их родных краев, а еще они задумывались о том, чтобы местные отрасли соответствовали их собственным профессиональным навыкам. Земледельцы, выращивавшие пшеницу, поселялись на Великих равнинах, а мясозаготовщиков привлекали Чикаго и Омаха с их скотопригонными дворами. Шведы ехали в Иллинойс, Айову, Висконсин и Миннесоту, норвежцы — в Дакоту и Монтану, немцы — в Иллинойс, Нью-Йорк, Висконсин и Пенсильванию, поляки — в Чикаго, и так далее. Много лет Чикаго оставался городом с самым многочисленным польским населением в мире, уступая место лишь Варшаве.

Социальные сети — настолько важные первоначальные спасительные артерии, что, как выясняется, они в значительной мере отражают иммигрантское наследие даже спустя столетие. Пронизанные тесными связями этнические общины, формировавшиеся в период наиболее бурной иммиграции, в конце XIX — начале XX веков, до сих пор несут на себе особый отпечаток. В каком-нибудь округе США плотность ирландского или итальянского населения в недавнем прошлом до сих пор служит на удивление точным предсказателем числа дружеских связей на Facebook между этим округом и сегодняшними Ирландией или Италией. В местности, где проживает всего на 1 % больше людей, чьи предки приехали из какой-либо страны, сегодня на 1/3 % больше фейсбучных дружеских связей с этой страной{144}.

Помимо того, что иммигранты-земляки стараются селиться поближе друг к другу, людям вообще нравится жить по соседству с людьми, с которыми их объединяет нечто важное. Например, не столь уж секретный секрет успеха Силиконовой долины состоит в том, что ее населяют очень образованные люди. 13 % людей, живущих в Пало-Альто, — обладатели научной степени, и сюда не входят жители кампуса Стэнфордского университета (там живут многие сотрудники его факультетов, но он не является частью Пало-Альто). В соседних городах — Маунтин-Вью и Купертино — тоже живет большое количество высококвалифицированных и опытных специалистов. Чтобы обнаружить другие города с подобной долей высокообразованных жителей в населении, обычно нужно искать студенческие города или поселки городского типа, где живет весь преподавательский состав и многие выпускники университетов, вроде Дейвиса в Калифорнии или пригородов вроде Бруклайна в Массачусетсе, который находится неподалеку от MIT и Гарварда. Частью своего успеха Силиконовая долина обязана тому свободному обмену идеями, который происходит там буквально повсюду, в чем легко убедиться, просто послушав случайные обрывки разговоров в любой местной кофейне. Эрудиция и опыт перемещаются вместе с рабочей силой, которая свободно переходит из одной компании в другую. Поток идей, информации и инноваций, а также соответствующей культуры превращают Силиконовую долину в идеальное место для человека, который задумается о том, где разместить новую технологическую компанию{145}.

Помимо информационных потоков, существует и еще более мощный симбиоз, заставляющий концентрироваться в одном месте высокотехнологические компании и высококвалифицированных специалистов. Крис Захариас, основатель стартапа под названием SearchQuant, прежде чем создать собственную компанию, работал на Netscape, Efficient Frontier, Omniture, Yahoo и Triggit. И в такой профессиональной биографии нет ничего необычного. Современные компании, особенно связанные с высокими технологиями, появляются и исчезают быстро. Если бы эти компании были рассредоточены по всему миру, то их сотрудникам приходилось бы каждые несколько лет переезжать на большие расстояния. Это дорого бы обходилось и самим сотрудникам, и в конечном итоге фирмам. Живя же в Силиконовой долине, человек может работать на компанию, которая вскоре исчезнет, но при этом он может быть уверен, что его возьмут в новую компанию, всего в нескольких милях от его дома, еще до того, как прежняя компания закроется. Поскольку и сотрудники-технари, и компании стекаются в Силиконовую долину, сама концентрация людей с похожими интересами и схожим образованием становится еще более мощным фактором, притягивающим новичков, так что в итоге людям, строящим серьезную карьеру в области высоких технологий, становится просто трудно найти себе работу или начать дело в каком-либо другом месте.

Такая картина наблюдается не только в Силиконовой долине, тот же эффект дает о себе знать в Голливуде, где издавна обосновалась американская киноиндустрия, а финансовая элита сконцентрирована в больших городах — Нью-Йорке, Лондоне, Токио, Сингапуре и Шанхае. Таким образом, еще одной силой, стоящей за гомофилией, выступает стремление людей, работающих вместе и обладающих схожими профессиональными навыками, селиться поближе друг к другу. Есть и другие аспекты географического расположения, которые дополнительно усиливают гомофилию.

Открытие Шеллинга

В 2005 году Нобелевскую премию в области экономики получил Томас Шеллинг — за фундаментальный вклад в понимание проблем конфликта и кооперации с помощью анализа в рамках теории игр. Одним из его многочисленных глубоких достижений стало открытие поразительно простой и вместе с тем неочевидной силы, скрывающейся за феноменом сегрегации.

Существование в городах сегрегации по таким признакам, как этническая принадлежность и уровень доходов, очевидно даже для случайного наблюдателя. Это форма гомофилии, и среди многих определяющих ее сил есть те, о которых мы говорили выше.

Однако Шеллинг указал на то, что даже небольшие перекосы в приоритетах по отношению к национальности соседей могут оказывать огромное влияние на жизнь людей. Созданная Шеллингом модель оказалась на удивление прочной. Она вызвала к жизни множество последующих вариаций и исследовательских работ{146}.

Модель Шеллинга устроена вот как. Люди разделяются на разные группы в соответствии с этнической, религиозной или кастовой принадлежностью либо согласно каким-то сочетаниям этих параметров. Чтобы не усложнять картину, давайте рассмотрим пример, в котором люди либо «однотонные», либо «клетчатые». Я буду называть их семьями, живущими на условной решетке. У каждой семьи — до восьми соседей, они занимают квадраты, непосредственно прилегающие к их собственному квадрату (примыкая к их сторонам — выше или ниже — или располагаясь на диагоналях). У каждой семьи имеются свои предпочтения относительно этнической принадлежности их соседей. Семья довольна, пока не менее трети ее соседей той же национальности, что они сами.

Это очень слабое ограничение предпочтений: люди просто не хотят быть частью слишком малочисленного меньшинства в своей округе. Если бы у людей имелись более резко выраженные предпочтения, скажем, все желали бы, чтобы их окружали представители их же группы, тогда нечего было бы удивляться, что все живут отдельными группками. В модели же Шеллинга людям для счастья нужно лишь, чтобы хотя бы некоторые их соседи принадлежали к той же общности, что они сами.

Давайте посмотрим, что происходит в описанном примере, начиная с тринадцати семей, произвольно размещенных на решетке, которая показана на рисунке 5.5. Белые квадраты никем не заняты. Семьи довольны жизнью, пока хотя бы треть их ближайших соседей принадлежит к той же группе, что и они сами, а в противном случае мечтают переехать в другое место.

Рис. 5.5. Модель сегрегации по Шеллингу. Мы начинаем с города, населенного «однотонными» и «клетчатыми» семьями, где также есть незанятые (белые) квадраты. Семья довольна жизнью, пока не остается в слишком явном меньшинстве в своей округе. Если к той же группе относится менее трети соседей, то семья хотела бы переехать.

На рисунке 5.5 мы видим три недовольные семьи — они помечены крестиками на рисунке 5.6. Например, у «клетчатой» семьи в нижнем ряду три четверти соседей принадлежат к группе «однотонных» и только одна четверть — к «клетчатым».

Рис. 5.6. Три семьи, помеченные крестиками, недовольны: у каждой из них менее трети соседей относятся к их же типу. Остальные семьи довольны жизнью.

В модели Шеллинга недовольная жизнью семья переселяется на незанятый (белый) квадрат произвольно. Давайте проделаем это по порядку. Здесь нет никаких продуманных стратегий, семьи не планируют ничего на будущее — просто перемещаются на любой свободный квадрат, если им не нравится прежнее место. Если хотите, можете усложнить модель — так, чтобы недовольные семьи заранее искали новые места, где им наверняка понравится больше, — однако эта модель отлично работает и без усложнения. Люди просто переселяются до тех пор, пока все не останутся довольны новым местом. Устроившись удачно, они прекращают переезжать, и можно посмотреть, что в итоге получилось.

Давайте попробуем. На рисунке 5.7 показан ряд перемещений. В секции (а) рисунка 5.7 переезжает одна из недовольных семей. В данном случае «однотонная» семья перемещается вниз и влево, оставляя пустым прежнее место (где сейчас стоит крестик). Выбор первой семьи произволен.

(а) Недовольная семья перемещается вниз и влево.

(b) Теперь осталось две недовольных семьи.

(c) Недовольная «клетчатая» семья переезжает наверх.

(d) Остается одна недовольная семья.

Рис. 5.7. Недовольные семьи переезжают. Порядок произвольный, как и расположение незанятых квадратов, куда можно переехать.

Обратите внимание: когда мы перемещаем первую семью в секции (а) рисунка 5.7, картина сразу меняется — недовольными оказываются уже другие две семьи. Переселяясь, семьи увеличивают присутствие представителей собственной группы на новом месте и одновременно уменьшают его на старом. Это затрагивает другие семьи: одних может перестать устраивать новое положение, другие, напротив, могут обрадоваться. Наглядно оценить этот эффект можно, сравнив расположение недовольных семей на рисунке 5.6 с секцией (b) рисунка 5.7. Недовольная «однотонная» семья в крайнем левом углу рисунка 5.6 никуда не переезжала, но у нее появился новый «однотонный» сосед, так что теперь она довольна. Другая «однотонная» семья — в правой части рисунка 5.6 — изначально была довольна, теперь же, в секции (b) рисунка 5.7, она стала недовольной, так как лишилась одного «однотонного» соседа.

Эти внешние факторы — важная составляющая модели Шеллинга. Когда семья определенного типа покидает прежнее место, их отъезд затрагивает жизнь остающихся там семей того же типа: их перестает устраивать новая ситуация, и они тоже решают переехать. И наоборот, их приезд на новое место может стать причиной недовольства живущих там семей другого типа. Происходит каскад переездов.

Когда все перемещения завершены, мы получаем конфигурацию, изображенную в секции (b) рисунка 5.8. В итоге обозначилось четкое разделение между «однотонными» и «клетчатыми», хотя всем семьям нравилось жить в пестром окружении: они лишь хотели, чтобы среди их ближайших соседей хотя бы небольшая часть принадлежала к той же группе, что они сами. Эта модель действует на самых разных уровнях предпочтения и в самых разных странах.

(а) Оставшаяся недовольная «темная» семья переезжает

(b) Теперь все довольны

Рис. 5.8. Хотя изначально каждую семью вполне устраивало положение, при котором она оставалась в меньшинстве, лишь бы это меньшинство не было слишком малочисленным, — в результате переездов получилась община с ярко выраженной сегрегацией.

Силы, просматривающиеся за моделью Шеллинга, должны быть уже знакомы нам: здесь задействованы внешние факторы и каскадный эффект в поведении семей. Решения одних людей о переезде влияют на моральное самочувствие их соседей. Эффект обратной связи приводит к каскаду последующих переездов, и изначально небольшой перекос в предпочтениях усиливается благодаря дальнейшим взаимодействиям, что приводит к серьезным изменениям{147}.

Авторы одной работы определяли пороги «белого бегства» — пытались выяснить, сколько процентов представителей меньшинств должны въехать в какой-то район, чтобы оттуда начали массово уезжать белые. Им удалось установить, что этот порог находится между 5 и 20 % — таким образом, белые начинали уезжать, даже если по соседству поселялось совсем немного представителей меньшинств{148}. Это позволяет предположить, что те, кто уезжает, на самом деле предпочитали оставаться в значительном большинстве, а это говорит о ситуации гораздо более крайней, чем та, что рассматривалась выше в нашем примере модели Шеллинга. А еще здесь, пожалуй, сказываются эффекты, подобные тем, о которых говорилось в связи с кейнсианским «конкурсом красоты»: люди могут переезжать, просто предвидя, что отсюда начнут массово уезжать остальные, — таким образом, к открытию Шеллинга добавляется новый слой.

Разумеется, упрощенная модель вроде модели Шеллинга не может отражать все стороны реальности. В некоторых районах наблюдается большое расовое смешение, и оно остается таким же, а в других районах реакция на изменения гораздо заметнее — сдвиги происходят, даже если доля представителей меньшинств возрастает не очень существенно{149}. Не у всех предпочтения одинаковые: одним больше нравится жить в однородном окружении, и даже малые перемены в округе приводят к массовым переездам, а другие вполне довольны жизнью в пестром, разнородном окружении — и даже предпочитают его.

И все же модель Шеллинга позволяет сделать важные выводы. Она ясно показывает, что даже относительно малые перекосы в предпочтениях способны повлечь за собой серьезные последствия, потому что из-за внешних факторов, влияющих на решения людей, иногда происходят каскадные явления, — и это наблюдается не только в жилых районах, но и в клубах и в сетях. Это помогает понять, отчего так сильна гомофилия, которую мы видим в самых разных сферах. Есть множество факторов, которые подталкивают людей к гомофилии, и тот феномен, на который указал Шеллинг, способен усилить любую из этих факторов и даже их все.

Другие причины гомофилии

Самое волнующее притяжение возникает между противоположностями, которые никогда не встречаются.

Энди Уорхол

Возможно, вы ожидали, что те силы, о которых мы уже говорили, охватывают все факторы гомофилии, но потому-то она и столь вездесуща, что существует поистине необозримое множество сил, которые, словно сговорившись, толкают нас в объятья наших собратьев{150}.

Границы местных сообществ важны потому, что позволяют соседям кооперироваться и строить повседневную жизнь на взаимном доверии. Частые взаимодействия позволяют нам отвечать добром на добро, когда соседи выручают нас или помогают наказать злоумышленников. Если мы доверяем соседям, то иногда поручаем им присмотреть за детьми или за ценным имуществом — и делаем для них то же самое. Мы даже учим детей с недоверием относиться к чужакам.

С неуклонным ростом урбанизации определение этих самых сообществ становится все более сложной задачей. Мы выстраиваем сети личных отношений, исходя из своей профессиональной, этнической, религиозной принадлежности или каких-то иных общих черт, в силу которых мы чаще всего и по конкретным поводам контактируем с другими людьми. Границы наших персональных сообществ определяет уже не столько география нашего местожительства, сколько гомофилия и постоянные контакты с надежным кругом друзей и знакомых.

А еще гомофилия способствует собственному усилению. Люди гораздо лучше могут предсказать поведение и реакции людей, похожих на них самих{151}. Они лучше разбираются в местных нормах и культуре, понимают, чего ждут от них самих в тех или иных обстоятельствах. С одной стороны, это снижает уровень стресса и помогает людям кооперироваться в повседневной жизни{152}, а с другой — увеличивает разрыв, существующий между различными группами, и приводит к тому, что человеку становится проще и безопаснее общаться лишь в пределах собственной группы, не выходя за знакомые рамки.

Наше понимание гомофилии осталось бы неполным, если бы мы не затронули вопрос конкуренции между разными группами. На людей, стремящихся установить отношения с другими группами, иногда смотрят как на предателей или просто с подозрением. Достаточно вспомнить враж ду Монтекки и Капулетти и множество других распрей между кланами, семьями или гангстерскими группировками, которые портили людям жизнь во все эпохи и в самых разных странах. Соперничество между враждующими группами иногда бывает очень сильным, как, например, между родами в Древнем Китае или между суннитами и шиитами в исламском мире. Трудно найти такое место на земном шаре, где имелось бы достаточно ярко выраженное этническое или религиозное разнообразие — и при этом не возникало бы никакого соперничества между группами.

По мере роста неприязни и подозрительности между группами растет и гомофилия. До 2004 года сегрегация в Испании, существовавшая между коренными испанцами и арабскими иммигрантами, шла на спад. Но утром 11 марта 2004 года эта тенденция резко обратилась вспять. В самый час пик в четырех разных поездах взорвались десять бомб, погибли сотни людей и были ранены тысячи. Расследование теракта оказалось сложным, следствие много раз шло по ложному следу, но в итоге было найдено и осуждено больше двадцати преступников. Оказалось, что за взрывами стояла ячейка исламских террористов, и новость об этом вызвала высокую напряженность между коренным населением и арабами-иммигрантами. По некоторым оценкам, за два следующих года сегрегация между коренными испанцами и пришлыми арабами возросла более чем на 5 % — это довольно много, если учесть, что люди переезжают сравнительно нечасто{153}. Разумеется, такое происходит не только в Испании, и воздействие любого отдельного события со временем рассеивается. И все равно мы видим, сколь важным и заметным может быть отождествление людей с какой-то группой.

Узнав о том, как легко люди вживаются в роли и отождествляют себя с какой-то одной группой, можно лучше понять, какие пропасти пролегают между группами, разделенными по каким-то признакам идентичности, — а это еще один фактор гомофилии. Знаменитый Стэнфордский тюремный эксперимент (пускай сегодня он воспринимается уже почти как клише) послужил пугающим примером того, как, всего лишь произвольно присвоив людям определенные социальные ярлыки, можно посеять рознь и даже вражду между группами. Веб-сайт, посвященный описанию этого эксперимента, начинается со следующего введения{154}: «Тихим воскресным августовским утром полицейская машина промчалась по городку Пало-Альто в штате Калифорния и произвела массовый арест студентов, обвинявшихся в нарушении 211-й и 459-й статей Уголовного кодекса (вооруженный грабеж и кража со взломом). Каждого подозреваемого выводили из дома, зачитывали ему обвинение, сообщали о его законных правах, распластывали на капоте полицейской машины, обыскивали и надевали на него наручники. Часто все это происходило на глазах у изумленных и любопытствующих соседей. Затем подозреваемого сажали в заднюю часть полицейской машины и под вой сирен отвозили в полицейский участок».

Этот эксперимент проводили в 1971 году Филип Зимбардо, Крейг Хейни и Кертис Бэнкс. В эксперименте участвовал 21 испытуемый — это были здоровые мужчины студенческого возраста, которых произвольно разбили на две группы: охранников и заключенных. «Заключенные» в действительности никогда не совершали ни вооруженных грабежей, ни краж со взломом, а у «охранников» не имелось никакого опыта работы в правоохранительных органах. Временную «тюрьму» для эксперимента обустроили в подвале одного из корпусов Стэнфордского университета, следуя советам бывших тюремных узников. После «ареста», произведенного столь драматичным образом — чтобы участники опыта, которым предстояло разыгрывать заключенных, получше вжились в роль, — их снова обыскали, раздели и обработали средством от вшей. Затем им выдали тюремную одежду и развели по тесным камерам без окон и часов. «Охранникам» не выдавали никаких конкретных инструкций — наоборот, как сказано на сайте, «им предоставлялась свобода, не выходя за известные рамки, делать все, что они считали необходимым, чтобы поддерживать в тюрьме законность и порядок и добиваться уважения от заключенных»{155}.

То, что за этим последовало, превзошло все ожидания психологов, придумавших эксперимент. Испытуемые настолько вжились в отведенные им роли, что эксперимент принял опасный поворот. Уже на второй день заключенные принялись бунтовать и кричать охранникам, что те дурно с ними обращаются. В ответ охранники стали поливать заключенных из огнетушителей, унесли из камер кровати, а зачинщиков бунта поместили в камеры-одиночки. В тот второй день эксперимента у одного из узников, которому присвоили номер #8612, случился нервный срыв с истерикой и рыданиями. Охранники решили, что он просто играет роль, и отказались его освобождать, зато предложили ему привилегированное обращение, если тот согласится стать осведомителем. Когда состояние этого человека ухудшилось, стало понятно, что он вовсе не играет, и его пришлось освободить от дальнейшего участия в эксперименте. А на пятый день пришлось раньше срока прекратить весь эксперимент. Некоторые охранники обнаружили склонность к «садистским поступкам», а другие оказались не способны помешать им. Заключенные же, как выяснилось, «замыкались в себе и вели себя болезненно».

Некоторые последствия гомофилии

Альберто Алесина и Екатерина Журавская{156}исследовали вопрос о том, насколько сильна сегрегация в разных странах по этническим, языковым и религиозным параметрам и как это соотносится с успехами этих стран, измеряемыми разными критериями. Словом, они работают с «индексом сегрегации» (разновидностью индекса гомофилии) — то есть смотрят, насколько плотно сконцентрированы те или иные категории населения внутри различных районов страны, по сравнению с гипотетической ситуацией, при которой представители всех групп расселялись бы по всем регионам в той пропорции, в какой они представлены в населении в целом. Так, например, в Южной Африке около 80 % населения — это черные африканцы, 9 % — «цветные» (как их там называют), то есть люди смешанных кровей, еще 9 % — белые, а все остальные — азиаты по происхождению. Если бы сегрегации не существовало, то в каждом районе страны люди этих национальностей проживали бы приблизительно в указанных пропорциях. С другой стороны, например, если одни районы населены преимущественно черными, а другие — одними цветными, третьи — белыми, а четвертые — азиатами, значит, имеет место ярко выраженная сегрегация. В качестве условных границ взяты числа 0 и 1: ноль на шкале сегрегации обозначает, что разные этнические группы ровно распределены по всем районам страны. А единица, напротив, означает, что различные этнические группы проживают обособленно в разных районах.

Пятью странами с наиболее ярко выраженной сегрегацией оказались Зимбабве, Гватемала, Афганистан, Уганда и Турция: у всех у них был выявлен индекс 0,36 или выше. Странами с наименьшей степенью сегрегации по этническому признаку оказались Германия, Швеция, Нидерланды, Камбоджа и Южная Корея: все они набрали менее 0,01. Китай, Индия, Россия, Израиль и Испания находятся в диапазоне от 0,08 до 0,24, а США и Великобритания — в диапазоне от 0,01 до 0,03. Пожалуй, это может показаться удивительным, но это ведь довольно большие страны, а сегрегация во многих американских и британских городах происходит на уровне городских кварталов. А применяемый здесь критерий сегрегации позволяет установить, живут ли представители разных этнических групп в совершенно разных районах страны, и не учитывает проявление гомофилии на местном или сетевом уровне. Например, в Израиле арабы и евреи, как правило, живут в разных городах, за некоторыми исключениями, и потому у страны в целом индекс сегрегации высокий. И напротив, в США азиаты, чернокожие, азиаты и выходцы из Латинской Америки очень часто живут в одних и тех же городах — правда, населяют разные кварталы. Потому Израиль, согласно этой шкале, — страна с более высоким уровнем сегрегации, чем США.

Независимо от того, почему в той или иной стране существует высокий или низкий уровень сегрегации, мы все равно видим, что один этот голый показатель позволяет сделать выводы о том, насколько плохо или хорошо идут дела в этой стране. По одним лишь названиям стран и по уровню сегрегации в них можно догадаться, что там происходит в целом. Страны с наибольшей сегрегаций — самые бедные, у них самые плохие правительства, а страны с наименьшей сегрегацией — наиболее богатые, и у них лучшие правительства.

Опираясь на данные Алесины и Журавской, я составил свой график, где показано, как несколько основных переменных коррелируют с индексом сегрегации разных стран. Чтобы не загромождать график, я оставил в нем только страны с минимальным ВВП. Так, Гана еще попала в мой список стран с минимальным ВВП, а Кот-д’Ивуар — уже нет. На более полном рисунке, где присутствуют все страны, график получился еще более крутым, но из-за большого количества подписей он, увы, становится нечитаемым{157}.

На рисунке 5.9 мы видим, как общая производительность страны, выраженная показателем ВВП на душу населения, соотносится с уровнем сегрегации в этой стране. Основная тенденция такова: чем выше сегрегация, тем ниже производительность. Средний показатель ВВП стран с наименьшей сегрегацией в шесть с лишним раз выше среднего показателя ВВП стран с наибольшей сегрегацией. Эта обратная зависимость, представленная при помощи сквозной оптимально выведенной линии, в высшей степени значима в статистическом отношении (на уровне выше 99,9 %).

Рис. 5.9. График зависимости ВВП разных стран от имеющегося в них уровня сегрегации.

В зависимости, показанной на рисунке 5.9, стоит обратить внимание и на кое-что еще. Она очень приблизительная — между разными странами наблюдается большой разброс. Например, в странах с низким уровнем сегрегации диапазон показателей ВВП весьма широк. Низкая сегрегация — еще не гарантия высокого ВВП: есть общества с крайне низким уровнем сегрегации, где в экономике дела обстоят очень плохо. Впрочем, важнее отметить другое: там, где зафиксирован наивысший уровень сегрегации — выше 0,25, — нет стран с высоким ВВП. Очень высокие показатели сегрегации, по-видимому, несовместимы с высоким ВВП: в правой верхней части рисунка (там, где могла бы иметься высокая сегрегация и одновременно высокопроизводительная экономика) вообще нет стран. Низкая сегрегация еще не служит гарантией процветания, однако высокая сегрегация, похоже, начисто исключает ее.

Почему же сильная сегрегация приводит к возникновению менее эффективных правительств и не способствует развитию экономики?{158}Алесина и Журавская предлагают следующее объяснение: большая сегрегация приводит к тому, что люди в такой стране меньше доверяют друг другу, поэтому плодятся политические партии, преследующие специфические интересы, а это, в свой черед, приводит к постоянным склокам во внутренней политике, и в итоге правительство работает плохо.

Вскоре мы рассмотрим ряд других последствий гомофилии, в том числе расхождения в верованиях, бытовых нормах и жизненных возможностях между разными социальными группами.

Гомофилия как ткань нашей жизни

По мере того как мы продвигаемся вперед, полезно держать в уме множество сил, которые подталкивают людей к себе подобным: общность территории и поводов для контактов, объединяющие их задачи и цели, легкость общения, предсказуемый и понятный характер поведения и бытующих норм, реальное или мнимое межгрупповое соперничество и проистекающие из него предрассудки и расизм, а также присущая нам всем социально-психологическая тяга отождествлять себя с той или иной группой. Каскадные явления в поведении — вроде тех, что Шеллинг выявил на примере людей, предпочитающих определенное соседство, — увеличивают разобщение между группами, а обратная связь в виде чужих норм поведения углубляет и расширяет пропасти, разделяющие людей.

Гомофилия — настолько органичная часть человеческих сетей, и мы так свыклись с ней, что почти не отдаем себе отчет в ее существовании. Мы не только перестаем замечать ее в повседневной жизни, но не видим ее даже тогда, когда пытаемся понять собственную культуру, обычаи и нормы поведения. С одной стороны, гомофилия делает нашу жизнь и поведение окружающих людей предсказуемыми{159}, а с другой стороны, она несет с собой разобщение. Трещины, проходящие по нашим общественным структурам, настолько глубоки, повсеместны и прочны, что играют не второстепенную, а очень часто главную роль в понимании поляризации мнений и верований, а также стойкого неравенства жизненных возможностей, занятости и благополучия людей, о чем мы и поговорим в следующих главах. Забывая о существовании этих важнейших разрывов в сетях, правительства могут проводить неэффективную политику при попытках решить все перечисленные проблемы.

Глава 6. Иммобильность и неравенство: сетевая обратная связь и ловушки бедности

Иммобильность

Писательница Клэр Вей Уоткинс выросла в городке Парамп, штат Невада. Парамп, название которого переводится как «водяная скала», расположен на полпути между Лас-Вегасом и Бэдуотером (впадиной в Долине Смерти). Климатические условия в тех местах очень жесткие: в середине лета температура держится на уровне +36 °C. Парамп, можно сказать, находится в глуши, зато там есть ценные водные источники, бьющие из артезианских скважин{160}. На этих землях жили южные пайюты, пока в 1800-х годах там не поселились европейские колонисты. Выращивание хлопка и люцерны со временем уступило место другим промыслам, и сегодня в Парампе работает несколько казино, (легальных) борделей, есть площадка для игры в гольф и автострада. Средний семейный доход в Парампе ниже среднего дохода по США в целом, однако можно смело утверждать, что в местном населении преобладают низы среднего класса.

Казалось бы, ученики с лучшей успеваемостью из этой мелкобуржуазной среды вполне могли бы надеяться поступить в лучшие университетские колледжи страны. Однако, по словам Уоткинс — из очерка, который она назвала «Лига Плюща оказалась другой планетой», — это совершенно ошибочное мнение{161}. Там она рассказывает о поездке на озеро Тахо. Она училась тогда в двенадцатом классе, и ее вместе с Райаном, ее приятелем из Парампа, отобрали в качестве финалистов-старшеклассников для участия в конкурсе «Лучшие 100» от штата Невада. Вот что она пишет:

В самолете мы с Райаном познакомились с парнем из Лас-Вегаса. Мы спросили его, в какой школе он учится, потому что все мысли были о конкурсе, нам хотелось понять, чего ожидать. И он назвал какую-то школу, о которой мы никогда не слышали, и добавил: «Это школа-магнит». Райан спросил, что такое школа-магнит, и оставшийся час полета мы без устали расспрашивали того юношу о том, какое образование он получал, и, не веря собственным ушам, выслушивали его ответы: сколько времени он прожил за границей, как занимался после основных уроков в клубе робототехники, о своих наставниках, о курсах подготовки к колледжу. Тогда-то мы и поняли: не все учебные заведения одинаковы. Нам с Райаном, выросшим в Парампе, штат Невада, всего в часе езды от Лас-Вегаса, мальчик из Вегаса казался жителем другой планеты, куда нам не попасть никогда в жизни. Мы еще не знали, что существуют и другие, еще более далекие планеты, которых нам даже не видно. А с тех планет никто не видит нас.

Хотя Клэр жила всего в часе езды от большого города, она практически ничего не знала о колледжах и о том, как в них попасть. Она внезапно поняла, что жила в изоляции, не зная, как все устроено даже на местном уровне. Это позволяет понять, что социальная иммобильность и неравенство — отнюдь не временные явления. Возможно, рассказ Клэр поможет нам получить ответ на вопрос о том, почему большое количество людей не получает лучшего образования, несмотря на увеличение разрыва в заработках между образованными и необразованными людьми.

Иммобильность возникает оттого, что люди оказываются в ловушке социальных условий и среды, в которой они родились: те сети, которые для них являются изначальной данностью, не обеспечивают их информацией и возможностями, которые необходимы, чтобы преуспеть в жизни.

Помимо моральных возражений, какие вызывает это явление, иммобильность представляет проблему еще и потому, что снижает производительность общества в целом: ведь многие люди, которые потенциально могли бы приносить огромную пользу, прозябают в безвестности. Сколько непроявившихся Пикассо проработали всю жизнь в угольных шахтах? И как вылечиться от рака человеку, который родился в трущобах? Если посмотреть на иммобильность под этим углом, становится ясно, что она оказывает существенное влияние на темпы роста страны.

Ключевую роль в нашем рассказе об иммобильности играет гомофилия. Именно гомофилия определяет ту информацию, которой располагают родители, да и практикуемые ими методы воспитания. И даже если оставить в стороне родителей, то от сообщества, в котором существует ребенок, очень во многом зависят его возможности получить то или иное образование и в будущем зарабатывать много или, наоборот, мало денег. Изначальные условия жизни диктуют ему, чего можно ждать от общества и что общество ждет от него. Об этом хорошо написала Алона Кинг, молодая чернокожая женщина, выбравшая в Стэнфордском университете основной специальностью компьютерные науки: «Ненавижу проходить по вестибюлям корпуса Гейтса… У меня в голове вечно раздаются четыре слова, которые наверняка мысленно произносит каждый встречный представитель нетехнического меньшинства, когда те видят представителя незнакомого меньшинства в этом техническом месте: „Эй, ты не заблудилась?“»{162}

Чтобы понять, какую важную роль играют сети в сохранении иммобильности и неравенства, мы начнем с некоторого общего обзора этих двух явлений и рассмотрим их тесную взаимосвязь. А еще мы поговорим о меняющемся рынке труда — и о растущем разрыве между заработком людей с университетским дипломом и без него. Заключительный пример — иммобильность в образовании: дети, рождающиеся у необразованных родителей и попадающие в соответствующие сети, как правило, обречены с рождения оставаться на более низких уровнях когнитивного взаимодействия и образования, и в итоге у них гораздо меньше шансов получить высшее образование.

Разобравшись с этой подоплекой, мы сразу перейдем к сетям и рассмотрим несколько моментов. Во-первых, как мы уже поняли из рассказа Клэр, гомофилия ограничивает информационные потоки и мешает получать простейшие знания — не только о ценности образования, но даже о том, как к нему подступиться. Это относится и к способам воспитания, которые выбирают родители, и к тому, чтó дети узнают от окружающих людей. Во-вторых, стимулы получить образование и затем поступить на официальный рынок труда в значительной мере обусловлены поведением сверстников и вообще той среды, в которой человек растет. В-третьих, когда доходит до поисков работы, заработок и возможности молодого человека сильно зависят от того, многие ли его сверстники успели найти работу: ведь первичные источники работы — это сети личных контактов. Эти сетевые эффекты, действуя в сочетании — и особенно подпитывая друг друга, — помогают нам понять, отчего иммобильность и неравенство столь живучи и продолжают расти. Эти силы оказываются более мощными, чем эффекты благосостояния, передающегося от родителей к детям (они объясняют лишь часть недавних тенденций).

Иммобильность, неравенство и «кривая Великого Гэтсби»

Так мы и пытаемся плыть вперед, борясь с течением, а оно всё сносит и сносит наши суденышки обратно в прошлое[7].

Ф. Скотт Фицджеральд

«Великий Гэтсби»

Очевидно, что успех и счастье ребенка зависят от того, какое начало жизни обеспечат ему родители и среда в целом. Существуют стандартные способы измерять жесткость социального статуса, передаваемого от поколения к поколению: жизнь детей и их родителей сравнивают по таким параметрам, как доходы, богатство и успехи в учебе. Насколько сильно коррелируют судьбы детей с родительскими судьбами? На рисунке 6.1 показано, как доходы (выросших) детей соотносятся с доходами их родителей. Особая мера, применяемая здесь, называется «межпоколенческая эластичность заработков».

Рис. 6.1. Иммобильность: межпоколенческая эластичность заработков. Это нормализованная мера соотношения между заработками детей и родителей, причем 0 означает, что величина заработков младшего и старшего поколения практически никак не связана, а 1 указывает на то, что родительское положение в обществе полностью соответствует положению их выросших детей. Данные взяты из: Miles Corak (2016).

По существу, показатель межпоколенческой эластичности заработков — это ответ на следующий вопрос. Допустим, ваша семья зарабатывает на 10 % в год больше, чем моя семья. Насколько больше, чем я, будете зарабатывать вы, когда мы вырастем? Если ответ — на 10 %, значит, преимущество, которое было у вашей семьи перед моей, передалось от старшего поколения к следующему целиком. Поскольку отношение той доли, на какую вы зарабатываете больше меня, к доле, на какую ваши родители зарабатывали больше моих, равно единице, здесь наблюдается полная иммобильность: мы продолжаем занимать те же социальные положения, что занимали наши родители. Если же вы будете зарабатывать всего на 1 % больше, чем я, значит, вам передалась от родителей лишь 1/10 преимущества вашей семьи над моей. Если наши доходы окажутся равны, в этом случае наблюдается абсолютная мобильность: наше социальное положение относительно друг друга никак не зависит от того положения, которое занимали наши родители, и таким образом, эластичность здесь соответствует нулю. Итак, эластичность — это мера иммобильности. В США отношение эластичности к иммобильности составляет чуть менее 1/2, а выше всего этот показатель в Перу — 2/3{163}, {164}.

Вероятно, вас удивит положение, какое занимает на этом графике США. Выясняется, что там иммобильность в два раза выше, чем, например, в Канаде. В Великобритании картина примерно такая же.

В отличие от вызывающего удивление высокого уровня иммобильности в США, высокий уровень неравенства в США более чем очевиден. Достаточно проехать по любому крупному городу — и вы обязательно увидите и очень бедные, и очень богатые кварталы. Но в нашем сознании, в нашей памяти очень крепко сидит понятие «американской мечты», представление о том, что США — «страна возможностей». Ведь люди здесь получают награду за усердный труд, за умения, за таланты — а не за происхождение. И раз уж в нашей Декларации независимости черным по белому прописано неотчуждаемое право человека на поиски счастья, как-то ожидаешь, что США должны выгодно смотреться на фоне остальных стран на этой шкале (им)мобильности.

Всем нам известны невероятные истории успеха. Например, моему отцу удалось окончить колледж и магистратуру и стать физиком-ядерщиком, хотя его собственный отец не окончил даже школу и занимался грузоперевозками. Исторически за Америкой недаром закрепилось прозвание «страны возможностей». Во время крупных волн иммиграции в конце XIX — начале XX веков страна осваивала западные земли и переживала (пускай с небольшими сбоями) длительные периоды экономического бума. Всюду открывались возможности найти занятие и преуспеть — особенно для иммигрантов, многие из которых бежали от беспросветной нищеты в своих родных странах. Люди ехали в Калифорнию и быстро там богатели. Конечно, образование ценилось и тогда, но оно не в такой степени, как сейчас, помогало прокладывать путь к достойной (по тогдашним меркам) жизни. Это был золотой век для роста благосостояния и американской мечты. Был и другой период — расцвета фабричного производства и экономики после окончания Второй мировой войны, — когда средний класс тоже процветал и «и многим было по силам высоко подняться по экономической лестнице».

Однако лет пятнадцать назад, когда я начал изучать иммобильность, картина разительным образом переменилась. Поглядев в первый раз на соотношение образовательного уровня у родителей и детей в США, я решил было, что при обработке данных произошла какая-то ошибка. Присмотревшись внимательнее, я понял, что все цифры отражают реальное положение: в настоящий момент США занимает очень высокое место на шкале соотношений между статусом родителей и детей — неважно, идет ли речь о таких параметрах, как доходы, образование, богатство или даже долголетие. А высокое положение на подобной шкале означает не очень хорошую вещь — оно означает высокую иммобильность.

Если вы ожидали, что у США окажутся хорошие показатели мобильности, то вы не одиноки. Представления многих людей о мобильности и реальность часто расходятся. Например, на рисунке 6.1 видно, что показатель Германии составляет 0,32, а США — 0,47, то есть почти в полтора раза больше, чем у Германии. Однако если спросить у людей, согласятся ли они с утверждением: «Если я буду усердно трудиться, то смогу улучшить свою жизнь», то окажется, что в США с ним согласятся почти 84 %, а в Германии лишь 62 %{165}.

Взаимосвязь между неравенством и иммобильностью была четко выявлена Аланом Крюгером, который устроил знаменитую презентацию своих выводов в январе 2012 года, когда был председателем Совета экономических консультантов при президенте США. Крюгер показал «кривую Великого Гэтсби» — поразительно стойкую взаимосвязь между неравенством и иммобильностью, замеченную в 2011 году Майлсом Кораком. Желая как-то назвать эту кривую, Крюгер бросил клич среди младших сотрудников и пообещал приз — бутылку вина — тому, кто придумает лучшее название. Вино досталось Джадду Креймеру, который назвал кривую в честь Гэтсби, который не без труда поднимался по социальной лестнице{166}. Тесная взаимосвязь между неравенством и иммобильностью показана на рисунке 6.2.

Рис. 6.2. «Кривая Великого Гэтсби»: стойкая связь между неравенством (определяемым для каждой страны при помощи индекса Джини по вертикальной оси, где 0 обозначает отсутствие неравенства, а 1 указывает на максимально возможное неравенство; подробнее об этом ниже) и иммобильностью (определяемой при помощи показателя межпоколенческой эластичности заработков) в разных странах. Данные по иммобильности взяты из: Corak (2016); индексы Джини взяты из CIA World Factbook.

Важно отметить, что некоторые стороны взаимосвязи между иммобильностью и неравенством имеют технический характер. Сравнивая маленькую и однородную страну с большой и разнородной, мы ожидаем увидеть более низкий уровень неравенства и иммобильности в маленькой однородной стране — при равенстве всех прочих параметров. Например, если мы сосредоточимся только на детях инженеров, то обнаружим совсем небольшое неравенство (потому что большинство детей в итоге получат хорошее образование и высокооплачиваемую работу), а также низкую корреляцию между доходами родителей и детей (так как незначительная разница в доходах родителей мало влияет на дальнейшую судьбу детей). То же самое обнаружится, если мы заинтересуемся исключительно детьми шахтеров: неравенство будет небольшим, ведь большинство детей пополнят ряды рабочего класса, и не выявится почти никакой корреляции между доходами родителей и доходами выросших детей, так как они останутся приблизительно на том же уровне. Иммобильность и неравенство обнаруживаются прежде всего при сравнении между разными секторами экономики, и когда экономика становится более разнообразной, тогда-то и следует ожидать более высокого уровня как иммобильности, так и неравенства.

Тем не менее «кривая Великого Гэтсби» отражает далеко не только технический эффект величины. Например, небольшая площадь Дании отчасти объясняет низкий уровень иммобильности и неравенства в этой стране, но этим все дело не исчерпывается. Низкоквалифицированные рабочие в Дании получают приблизительно на 50 % больше, чем люди, выполняющие похожую работу в США, и пользуются гораздо большим количеством льгот. Таким образом, более низкое неравенство в Дании по сравнению с США отчасти объясняется тем, что относительно бедным неквалифицированным рабочим в Дании живется гораздо лучше, чем людям с похожим трудовыми навыками в США. В обществе, где большинство людей может выбирать либо низко-, либо высококвалифицированную работу, действует естественная сила, которая толкает заработки низкоквалифицированных рабочих вверх: там приходится как-то заманивать людей на такую работу, потому что просто отсутствует многочисленная армия практически подневольных чернорабочих, у которых нет никакого выбора. С точки зрения иммобильности, видно, что корреляция в образовательных достижениях между родителями и детьми в Дании меньше 10 %, тогда как в США она составляет почти 50 %, — несмотря на то, что доля населения, получающего университетское образование, для обеих стран почти одинаковая. Поэтому разные положения на кривой объясняются далеко не только однородностью{167}.

Почти четверть населения Канады составляют различные меньшинства, в эту страну въезжает значительное количество иммигрантов, а еще там очень разнообразная экономика с широким спектром производимых товаров и услуг. И вместе с тем Канада остается одной из стран с самой высокой мобильностью в мире, а уровень неравенства там незначительно отстает от уровня, наблюдающегося в Скандинавских странах. «Кривая Великого Гэтсби» наводит на любопытные раздумья: почему в такой стране, как Канада, низкий уровень обоих явлений, тогда как США и Китай занимают высокое место на обеих шкалах?

Чтобы показать, что неравенство вытекает из иммобильности, я перевернул первоначальную Крюгерову «кривую Великого Гэтсби». На рисунке 6.2 иммобильность отражена на горизонтальной оси, а неравенство — на вертикальной; таким образом, мы рассматриваем неравенство как функцию от иммобильности. Это логично: очень часто неравенство проистекает именно из иммобильности. Если бы все дети рождались в похожих сетях с одинаковыми возможностями продвигаться вперед — росли бы с похожими родителями, сверстниками, в похожей среде, — тогда неравенство среди них становилось бы результатом только произвольных различий во врожденных талантах и личных особенностях и сказывались бы, конечно, выбор пути и случайное везение. Если же, напротив, дети рождаются в очень разных сетях — с разными родителями, нормами, информацией и возможностями, — то в результате наблюдающееся неравенство приобретает более крайние формы. Итак, отчасти неравенство возникающих положений обусловлено различиями в изначально имеющихся возможностях и степени мобильности.

В конечном итоге иммобильность и неравенство тесно переплетены: неравенство порождает иммобильность, существует и обратная связь. Различия в среде (родители, сверстники и так далее), которые ограничивают возможности, отчасти вызваны неравенством. Но в итоге закрепившиеся сети информации и норм, сформировавшиеся благодаря гомофилии, ограничивают возможности и типы поведения, так что первичны именно эти силы, стоящие за иммобильностью, — поэтому можно рассматривать неравенство скорее как результат, а не как коренную причину. И этот взгляд отличается от расхожего представления о том, что богатые родители могут себе позволить больше заботиться о детях.

Эта точка зрения особенно полезна для того, чтобы придумать какие-нибудь действенные способы разорвать порочный круг и снизить как иммобильность, так и неравенство. Она позволяет сместить фокус с таких вопросов, как налоговая ставка на капитал, и задуматься совсем о другом — например, можно ли в корне поменять устройство общества так, чтобы устранить существующие иммобильность и неравенство?

Неравенство

В стране, управляемой хорошо, постыдна бедность. В стране, управляемой плохо, постыдно богатство.

Конфуций

Когда к неравенству подходят с какой-то одной меркой, сводят его к одному индексу, неизбежно получается упрощение, то есть происходит то же самое, что с критериями центральности и влияния. Что именно имеет смысл измерять: богатство, доходы, расходы, потребление, занятость, счастье, долголетие или какие-то сочетания всего перечисленного? Как учитывать налоги или выплаты государственных пособий? Кто должен быть объектом исследования — семьи или отдельные граждане? Как учитывать количество детей в семье? Получается слишком много объектов измерения, но многие из них тесно связаны между собой, так что есть и хорошая новость: даже по самым простым индексам можно все-таки воссоздать довольно верную картину.

В 1912 году Коррадо Джини, итальянский статистик, демограф и социолог, разработал довольно сжатый и вместе с тем точный показатель, позволяющий измерять степень неравенства в обществе. Сегодня этот показатель известен как индекс (или коэффициент) Джини. По иронии судьбы, сам Джини был сторонником евгеники и фашистом. Он поддерживал Муссолини на раннем этапе его деятельности и даже стал доверенным лицом дуче. Со временем он отдалился от фашистского движения, но главным образом потому, что политическая активность мешала ему заниматься наукой. Как бы то ни было, Джини разработал меру оценки общественного неравенства, которая впоследствии получила распространение во всем мире.

Вот простейший способ получить представление о том, что такое индекс Джини{168}. Возьмем двух людей, представителей одного общества. Насколько выше доходы более богатого из них по сравнению с доходами более бедного? Если мы увидим, насколько велик или мал в среднем этот разрыв, сопоставив все возможные пары людей, тогда мы измерим среднюю степень экономического неравенства. Чтобы сравнивать между собой разные страны, нужно нормализовать средний доход в каждой стране делением на два. Индекс Джини находится между 0 и 1, а на два нужно делить потому, что мы сравниваем пары людей. Вот крайний случай неравенства: мы берем весь доход одного человека из пары и отдаем его другому; в таком случае разница в доходах между ними будет вдвое больше средних доходов; разделив этот средний показатель на 2, мы получим 1. Это крайний случай неравенства. Если же все люди имеют равные доходы, тогда индекс Джини равняется 0{169}.

На рисунке 6.3 показаны индексы Джини для разных стран. Обычно их значения колеблются от 0,25 (в обществах с высокой степенью равенства) до 0,7 (в обществах с высоким неравенством), в зависимости от исторической эпохи и конкретных способов измерения доходов{170}.

Рис. 6.3. Индекс Джини для отдельных стран, показатели от 0 (отсутствие неравенства) до 1 (крайнее неравенство), данные взяты из CIA World Factbook.

Согласно этим данным, наибольшее экономическое равенство наблюдается в Дании, где индекс Джини составляет менее 0,20, а наибольше неравенство среди представленных на графике стран — в Южной Африке, где индекс Джини превышает 0,60. Таким образом, они различаются почти в три раза.

И точно так же, как отличается уровень неравенства в разных странах, он менялся и внутри отдельных стран со временем. Конечно, трудно получить ясное представление о том, как распределялись доходы между жителями сотни лет назад, но, проделав тщательную сыскную работу и произведя кое-какие экстраполяции, исследователи давали некоторые оценки{171}. Например, в исторических обществах охотников и собирателей — хотя, казалось бы, там должно царить идиллическое равенство! — в действительности обнаружилось значительное неравенство.

Одно такое историческое общество охотников и собирателей обитало на берегах Китли-Крик — горной реки в Британской Колумбии в Канаде, в паре сотен километров к северо-западу от Ванкувера. Аборигены жили вдоль Китли-Крик многие тысячелетия — с весны до осени река кормила их лососем, а в окрестных лесах они охотились на оленя, лису, медведя и других зверей, собирали разнообразные съедобные клубни, дикий лук, малину и другие местные растения и плоды. Хотя дичь там водилась в изобилии, лучшие охотничьи места доставались не всем. Например, в одних местах вдоль реки рыба ловится гораздо лучше, чем в других. Одни семьи контролировали доступ к лучшим местам, причем контроль этот передавался от поколения к поколению. Раскопки многочисленных «длинных домов» (вигвамов) наводят на мысль, что семьи, контролировавшие лучшие охотничьи и рыболовные места, имели более обширные и более разнообразные запасы продовольствия, у них были более просторные помещения для сна, более широкие очаги для приготовления пищи и обогрева, а другие семьи, жившие неподалеку, довольствовались относительно скромными пространствами для припасов и готовки{172}.

И такого рода неравенство нельзя назвать случайным, эпизодическим. Как только люди начали обзаводиться имуществом и осуществлять контроль над землями, они одновременно начали копить богатства и передавать его следующим поколениям. Изучая различные пастушеские и садоводческие общества, антропологи выявили широкий диапазон показателей Джини среди племен, владевших землей и скотом: от 0,3 до 0,7 — со средними показателями на уровне 0,4–0,5{173}.

Хотя неравенство существовало тысячелетиями, своего пика оно достигло в эпоху промышленной революции, когда наметился небывалый рост производства. Из-за этого роста, а также из-за отсутствия антимонопольного регулирования, в ведущих промышленных странах верхушка сосредоточила в своих руках основную долю богатств. По мере роста экономики уровень неравенства начал достигать рекордных высот. К середине эпохи промышленной революции в Англии и Уэльсе, по некоторым оценкам, коэффициент Джини достиг 0,59, а в Европе в целом — около 0,57. Эти индексы не очень отличаются от сегодняшних крайних показателей Южной Африки. Соединенные Штаты поначалу были страной аграрной и достаточно эгалитарной — незадолго до рождения этого государства индекс Джини составлял там около 0,44. Однако к началу Гражданской войны там тоже стала развиваться промышленность, и по уровню неравенства США начали догонять Европу: в 1860 году индекс Джини составлял там уже 0,51 (с учетом рабов). К началу ХХ века США обогнали большинство стран Европы не только по объему промышленного производства, но и по уровню неравенства, уступая место лишь довоенной Германии.

В странах, переживших промышленное развитие позже, например, в Китае, Индии и некоторых странах Африки, в эпоху промышленной революции индексы Джини были ниже. Но по мере индустриализации и там индексы Джини поднялись: значительная доля новых доходов попала в руки местных богачей, а остальные как жили, так и продолжали жить в бедности. Доходы в целом росли, но для верхушки они росли гораздо быстрее. Быстрый взлет индекса Джини в Китае за последние несколько десятилетий можно наблюдать на рисунке 6.4{174}.

Рис. 6.4. Индексы Джини для Китая, Великобритании и США, динамика во времени. Данные для Китая и Великобритании взяты из базы данных «Все индексы Джини», созданной Бранко Милановичем (версия, датированная ноябрем 2014 года). Данные для США взяты из: Atkinson and Morelli «Chartbook of Economic Inequality» (2014).

Несколько факторов временно нейтрализовали чрезмерно высокий уровень неравенства, установившийся благодаря промышленной революции. Выросли профсоюзы, появились и антитрестовые законы и государственное регулирование монополий. Кроме того, правительства более крупных стран, подстегиваемые Великой депрессией и двумя мировыми войнами, повысили налоги и увеличили перераспределение доходов. К тому же, технология производства требовала большего количества рабочей силы с новыми навыками, и спрос на рабочие руки поднял уровень занятости на новые высоты. Появился средний класс. За десятилетия, последовавшие за Второй мировой войной, в уровне жизни среднего класса произошел небывалый рост. Теперь средний класс не только мог позволить себе приобретать все больше товаров — от телефонов и радиоприемников до телевизоров и автомобилей: его преуспевание сказалось еще и в том, что все больше его представителей стали получать высшее образование{175}. И тогда индексы Джини упали, достигнув самых низких показателей со времен промышленной революции. Это резкое падение видно на рисунке 6.4.

Приблизительно с 1980-х годов по настоящее время несколько тенденций привели к росту неравенства во многих странах по всему миру, включая многие страны, не фигурирующие на рисунке 6.2. Первая тенденция состоит в том, что новые технологии, вместо того чтобы увеличивать спрос на рабочую силу, заменяют или вытесняют ее. Это напрямую затрагивает жизнь среднего класса, в частности низшего его слоя, во многих странах. По мере того как технологии усложняются и совершенствуются, они заменяют живых работников во многих сферах производства товаров и предоставления услуг. Это еще не значит, что многие люди навсегда остаются без работы, но в итоге становится меньше сборщиков автомобилей и туристических агентов — зато больше выгульщиков собак.

Этот переход может стать еще более болезненным, если оставить его без должного внимания. В 1940-е годы Йозеф Шумпетер придумал понятие «созидательного разрушения» для описания процесса, при котором появление инноваций вытесняет устаревшие технологии и компании, ранее господствовавшие на рынке. Сейчас мы наблюдаем это явление в беспрецедентном масштабе. Многие инновации делают рабочую силу попросту ненужной — за исключением тех случаев, где требуются особые, хорошо отточенные навыки. Устаревшую технику можно выбросить или переработать, но что делать обществу с лишней рабочей силой?

Вот один пример: лондонским таксистам, чтобы получить лицензию на вождение, много лет приходилось сдавать один из самых сложных в мире тестов на знание фактов — он так и назывался «Знание». Многие из года в год изучали под робную карту Лондона, запоминали расположение десятков тысяч улочек, переулков и городских ориентиров, учились быстро, в уме, прокладывать оптимальные маршруты между пунктами. На тех, кому доводилось когда-либо ездить в Лондоне на такси, такая сноровка водителей производила большое впечатление. Но все эти знания сделались избыточными с появлением GPS и мобильных приложений с точными картами, которые умеют не только мгновенно прокладывать верные маршруты, но и оповещают о пробках на дорогах в режиме реального времени. Поэтому уже не раз происходили ожесточенные споры между таксистами и некоторыми британскими политиками, которые высказывали мнение, что подобные экзамены — дело прошлого.

Прогресс в развитии технологий привел к снижению спроса на рабочую силу во всех областях производства — от сельского хозяйства до обрабатывающей промышленности — и в сфере услуг. Большинство путешественников бронируют гостиницы и покупают билеты через интернет. Исчезают даже знаменитые розничные магазины — берет верх онлайн-шопинг. Вот-вот появятся беспилотные легковые и грузовые машины, что приведет к дальнейшим изменениям в транспортной индустрии. Больше всего последствия этих недавних изменений сказались на представителях среднего класса, особенно его нижних слоев, которые традиционно работали на фабричном производстве и в сфере услуг, где не требуется высшее образование, а нужны лишь некоторые навыки и определенный опыт.

На рисунке 6.5 показано, какие изменения в производительности труда произошли за последние четыре десятилетия в фабричном производстве. По существу, сейчас требуется лишь 40 % от того количества рабочей силы, какая требовалась для выполнения той же самой работы в конце 1980-х годов. Эти перемены не только огромны — они еще и произошли очень быстро: эффективность производства выросла больше чем вдвое всего за три десятилетия. Разумеется, это влечет за собой несколько последствий. С одной стороны, производство растет — и чисто количественно (допустим, автомобилей выпускается больше), и качественно (теперь машины оснащены более умной электроникой, чем тридцать лет назад). С другой стороны, автомобильным заводам требуется меньше рабочей силы. Конечно, это ситуация не уникальна — она возникала не только в автомобилестроении и не только в недавние времена. Например, рост производительности в сельском хозяйстве привел к тому, что доля населения США, занятого земледелием или животноводством, снизилась с почти 70 % (в начале XIX века) до приблизительно 2 % (сегодня), — и произошло это вовсе не оттого, что люди решили затянуть пояса потуже. В то же время мы стали свидетелями разительных изменений в количестве и качестве производимых продуктов питания.

Рис. 6.5. Здесь показано, сколько рабочих часов требовалось для производства одинакового объема продукции в разные годы (измеряется в часах, необходимых для производства одинакового ВВП в промышленности, по стандартам, принятым для 1987 года). В 2016 году требовалось менее сорока часов для производства того же объема, для которого в 1987 году требовалось бы 100 часов. Данные из Бюро трудовой статистики США.

Кроме того, взрывной рост производства и экспорта в таких странах, как Китай, Мексика, Индия и Южная Корея, привел к интернационализации рабочей силы. По мере того как во многих странах Азии и Южной Америки и кое-где в Африке появился рабочий класс на фабричном производстве и в сфере услуг, ряды среднего класса в Европе и Северной Америке сократились. Важно отметить, что во многом это сокращение было вызвано изменениями в технологиях, а не глобализацией. Например, некоторые исследования позволяют заключить, что между 1999 и 2011 годами лишь от 10 до 20 % рабочих мест в сфере фабричного производства в США было потеряно из-за возросшего импорта из Китая: потеря большинства рабочих мест объяснялась изменениями в технологиях{176}.

Комбинация этих сил показана на рисунке 6.6. Явственно виден резкий спад спроса на рабочие руки в сельском хозяйстве, и та же тенденция частично просматривается в фабричном производстве. Спрос на рабочую силу, занятую на заводах и фабриках, наметился лишь после Второй мировой войны, но сейчас и в этом секторе продолжается неизбежное стремление к очень низким показателям.

Рис. 6.6. Начиная с 1800-х годов занятость в сельском хозяйстве США шла на спад, а занятость в фабричном производстве пошла на убыль в 1950-е годы. Хотя в сфере услуг спрос на рабочую силу в целом растет, даже в отдельных секторах индустрии услуг намечается спад спроса на рабочие руки. Данные из: Piketty (2014), Таблица 2.4.

Эти тенденции затрагивают не только обе Америки и Европу — касаются они и Азии. Например, по мере модернизации сельского хозяйства в Индии и Китае похожие тенденции обозначаются и в этих странах. Конечно, им еще далеко до такой ситуации, когда лишь 2 % населения обрабатывают землю или выращивают скотину, но можно сказать, они уже на полпути в ту сторону. В Китае доля рабочей силы, занятой в сельскохозяйственной отрасли, снизилась с 60 % в 1950 году до 28 % в 2015 году, а в Индии за тот же период она снизилась с более чем 60 % до приблизительно 45 %. Азия пережила рост рабочей силы в сфере фабричного производства, но даже там заметна стабилизация, так как технологический прогресс настигает и азиатские страны. Общий объем фабричного производства продолжает расти, но спрос на рабочую силу при этом снижается.

В США и Европе на первый план по занятости вышла индустрия услуг (здравоохранение, финансы, образование, СМИ, гостиничный и ресторанный бизнес, розничная торговля, хранение на товарных складах и транспортировка, развлечения). Быстро растет сектор услуг и в Азии, где лидерство остается за Китаем. Тот же процесс заметен и в Индии, где, в частности, мощно растет отрасль компьютерного программирования в крупных городах вроде Бангалора, который сейчас обеспечивает программными кодами весь мир{177}. Рабочая сила, занятая в сфере услуг, тоже не защищена от роста эффективности производства. И ситуация с лондонскими таксистами — всего лишь один пример. Если брать общую картину, то мы видим, что людей все чаще заменяют компьютеры и постоянно усложняющиеся программы: например, для вычисления налогов, для обучения иностранным языкам, для торговли финансовыми ценными бумагами и так далее.

Эти силы привели к увеличению разрыва между заработками, и движение в эту сторону будет только продолжаться. В США в 1950-е годы типичный сотрудник с университетским дипломом получал в среднем на 50 % больше, чем рабочий, имевший лишь школьное или неполное школьное образование. Сейчас разница между их заработками составляет уже около 100 %: зарплаты университетских выпускников росли, а людей со школьным аттестатом — падали{178}. Людям, имеющим лучшее образование, современные технологии только на руку: они помогают им совершать более важные открытия, доносить их до более широкого круга людей, выполнять такие задачи, которые раньше были попросту невыполнимы. Люди же со средним или совсем невысоким уровнем образования и профессиональных навыков, напротив, вынуждены уступать место новым технологиям.

Конечно, взрыв производительности не отменил необходимости в низкоквалифицированной рабочей силе. Вырос спрос на тематические парки; расширяются индустрии фитнеса и туризма, а также смежные отрасли, производящие товары для досуга. То, что раньше люди обычно делали сами — например, готовили и убирали, — они все чаще поручают наемным работникам. Таким образом, мы наблюдаем, что спрос на работников растет в двух крайних точках: для дизайна и управления требуется высокий уровень профессиональных навыков, а для выполнения будничных, бытовых задач требуется низкий уровень образования и опыта.

Эти перемены привели к тому, что доля людей, которые зарабатывают больше, чем когда-то зарабатывали их родители, уменьшилась почти вдвое с периода после Второй мировой войны. На рисунке 6.7 показано, что более 90 % людей, родившихся в 1940 году, зарабатывали больше родителей, — тогда средний класс переживал бум, и, когда повзрослело поколение детей, росли и доходы, и благосостояние почти всех американцев. Из тех же, кто родился в 1980-м, лишь 50 % зарабатывают больше их родителей. Эти показатели смотрятся еще хуже, если учитывать статистику только для мужчин: почти все, родившиеся в 1940 году, к тридцати годам материально обеспечивали себя лучше родителей, а из родившихся в 1984-м — лишь 41 %, а значит, 59 % зарабатывали меньше своих отцов. Преимущества от общего роста производительности распределяются неравномерно: люди с наиболее высокими доходами чаще всего зарабатывают больше родителей; люди с наиболее низкими доходами зарабатывают меньше, даже если образование они получили примерно такое же, как их родители.

Рис. 6.7. Сравнение доходов (до налогообложения) домохозяйств детей и родителей приблизительно в возрасте 30 лет с учетом инфляции. Данные из: Chetty, Grusky, Hell, Hendren, Manduca, and Narang (2016a).

Состав рабочей силы менялся не так стремительно, как рост производительности. Так, непрерывные усовершенствования технологий привели к нехватке сотрудников на самом верху, где и заработки, и производительность выше всего, а избыток рабочих рук оказался внизу — там, где труд наименее квалифицированный и зарплаты ниже всего. Доля людей в возрасте от 25 до 29 лет, имеющих степень бакалавра, выросла с 20 % с небольшим в 1974 году до почти 30 % в 2014-м. Это может показаться очень большим приростом. И все же этот рост не сравнить с изменениями в относительном росте производительности. Из-за того, что население медленно приспосабливается к новым условиям, требующим большего числа образованных людей, ускорился рост надбавок за высококвалифицированный труд, и таким образом основные преимущества достаются людям с лучшим образованием.

А еще из-за этого разрыва в заработках получается, что доходы концентрируются в руках верхнего 1 % населения — таких крайностей в США и Европе не наблюдалось уже больше ста лет. Верхний (наиболее богатый) 1 % населения в Европе зарабатывает около 1/10 общих доходов, а в США — около 1/5{179}.

Важно отметить, что даже на самом высоком уровне, как в Европе, так и в США, примерно около 2/3 доходов, достающихся верхнему 1 %, — это трудовые доходы, и лишь около 1/3 — это прибыли от вложенных капиталов. Таким образом, даже в этой крайней точке преимущества от богатства и капиталовложений — лишь часть истории{180}. В основном растущее неравенство, особенно ниже уровня верхнего 1 %, вызвано разницей в трудовых доходах. Среди представителей верхнего 1 % заработная плата увеличилась больше чем в 2,5 раза с начала 1970-х годов; среди представителей верхних 5 % — удвоилась; среди представителей верхних 10 % — выросла более чем в 4,5 раза. Однако для нижних 60 % за тот же период заработки выросли менее чем на треть. Рост неравенства происходит из-за обширных перемен в относительных заработках больших сегментов населения{181}.

Но раз так разрастается пропасть в доходах между теми, у кого есть университетское образование, и теми, у кого его нет, возникает очевидный и главный вопрос: почему университетское образование не получает больше людей?

И этот вопрос возвращает нас к теме иммобильности: существуют мощные социальные силы, которые мешают разным людям приобретать навыки и знания, необходимые для того, чтобы преуспеть на современном рынке труда.

Образование

В США дети состоятельных родителей оканчивают университеты в среднем в два с половиной раза чаще, чем дети из бедных семей{182}. Наблюдаются и соответствующие различия между представителями разных этнических групп. Люди в возрасте чуть моложе тридцати лет, имеющие университетское образование, среди азиатов составляют 72 % (поразительный показатель!), среди белых — 54 %, среди афроамериканцев — 31 %, а среди латиноамериканцев — 27 %{183}. Причинные механизмы этих различий достаточно сложны, в них тесно связаны такие факторы, как семейные доходы, этническая принадлежность, родительское образование, культура и влияние общин.

Помимо вопроса о том, чьи дети поступают в колледжи, есть и другой: в какие именно колледжи они идут учиться? Если вы придете на вводную лекцию по биологии, по экономике или по информатике в один из самых престижных университетов США (например, в колледжи Лиги Плюща, Стэнфорда или MIT), то студент, сидящий рядом с вами, окажется представителем богатейшей четверти населения с вероятностью в 20 раз большей, чем представителем беднейшей четверти населения{184}. Человек, принадлежащий к богатейшему 1 % жителей США, поступает в колледжи Лиги Плюща с вероятностью в 77 раз большей, чем представитель беднейших 20 %{185}. Студенты, обучающиеся в лучших университетах, по-прежнему в подавляющем большинстве происходят из семей с наиболее высоким уровнем доходов, несмотря на существенную финансовую помощь, благодаря которой обучение в этих университетах могло бы стать отличной и доступной инвестицией для студентов из семей с низкими доходами.

Это влечет определенные последствия. Каждый, кто когда-либо искал работу, знает, что потенциальный работодатель всегда интересуется тем, какое учебное заведение окончил соискатель. Министерство образования США даже выпустило специальную оценочную таблицу, при помощи которой оценивается возврат капиталов в разные колледжи. Средние зарплаты выпускников Гарварда, MIT и Стэнфорда вдвое больше средних зарплат выпускников других колледжей{186}.

Однако неизбежные разрывы в образовательном уровне сказываются гораздо раньше, чем в пору учебы в колледжах: у детей они дают о себе знать довольно отчетливо уже годам к десяти. Это показано на рисунке 6.8.

Рис. 6.8. График зависимости среднеквадратичных тестовых оценок учеников от среднего дохода родителей, живущих в бедных и богатых районах. Тестовые оценки — это среднеквадратичная сумма оценок успеваемости по математике, английскому языку и искусствам для восьмиклассников (обычно детей 13–14 лет) в Нью-Йорке. Доход района выражен как логарифм от подушного дохода для данного района (на основе средних данных, исходя из почтовых индексов школ). Здесь собраны двадцать наблюдений, полученных для групп с одинаковым количеством учеников, но с разными доходами. Данные из: Fryer Jr. and Katz (2013).

Различия эти начинают возникать чуть ли не сразу после рождения. Например, ко времени поступления в школу дети из семей с высокими доходами успевают услышать приблизительно на тридцать миллионов слов больше, чем дети из семей, сидящих на пособии. Чтобы вывести это огромное число, исследователи Бетти Харт и Тодд Рисли{187}сделали одну невероятно простую вещь. Они подсчитали, сколько слов произносят родители, разговаривая с детьми. Родители на пособии произносили около 600 слов в час, общаясь со своими малышами, а родители-профессионалы — больше 2000 слов в час, то есть в три раза больше, чем родители на пособии. И это не проходит бесследно. От 86 до 98 % слов, которые употребляют дети, заимствовано из лексикона их родителей, и, кроме того, их манера речи тоже очень похожа на манеру речи взрослых, которые их воспитывали. Еще Харт и Рисли выяснили, что языковые навыки ребенка в возрасте трех лет в значительной степени коррелируют с навыками речи и чтения в возрасте девяти-десяти лет{188}.

Раннее взаимодействие дает эффект снежного кома. Огромную пользу приносят попытки взрослых развивать детей с самого раннего возраста, еще до школы. Важно учить их терпению и упорству — тогда потом им легче будет овладевать новыми навыками, которые откроют им множество дверей в дальнейшей жизни. Если раньше научить ребенка читать, он раньше научится самостоятельно добывать знания, и со временем этот процесс ускорится. Если дети умеют грамотно выражать свои мысли, это помогает им лучше разбираться в устройстве мира и узнавать больше нового. Чем больше они знают, тем лучше успевают в школе и тем интереснее им учиться, тем больше стимулов уделять учебе больше внимания и сил. Экономист Джеймс Хекман, нобелевский лауреат и специалист по раннему детскому образованию, высказывался об этом так: «Навыки порождают навыки, динамично дополняя друг друга. Нужно сосредоточивать усилия на первых годах жизни ребенка, чтобы в дальнейшем он развивался успешнее. Для обездоленных детей и их семей лучшим вложением средств и сил должно стать качественное раннее развитие — с рождения до пяти лет»{189}.

Некоторые различия в родительском подходе объясняются нехваткой времени, но за другими стоят различия в представлениях родителей о том, насколько полезно проводить время с детьми. Например, согласно недавно в Великобритании исследованию, родители, принадлежавшие к нижней по доходам четверти населения, отвечали совсем иначе, чем родители из верхней по доходам четверти, на вопрос, согласны ли они с утверждением: «Мой ребенок развивается в собственном темпе, и я мало могу на это повлиять»{190}. Почти 40 % бедных родителей согласились с этим утверждением или сказали, что не уверены в этом, тогда как среди богатых родителей с этим согласились или ответили, что не уверены, только 20 %. Итак, среди бедных родителей оказалось вдвое больше таких, кто не уверен, что способен как-то повлиять на развитие собственного ребенка. Можно было бы объяснить такие представления тем, что бедные родители пытаются найти какие-то рациональные оправдания тому, что они проводят мало времени с детьми. Но ответы на другие вопросы заставляют предположить, что дело отнюдь не только в этом. На вопрос, согласны ли они с утверждением: «Мой ребенок способен научиться писать компьютерные программы», ответили положительно около 80 % богатых родителей и только 50 % бедных родителей{191}.

Роль информации в образовании конечно же, выходит за рамки первых лет формирования личности.

Несмотря на все помехи, с какими сталкивается ребенок, растущий в семье с низкими доходами и в соответствующей среде, самые бедные люди в США все же умудряются производить на свет детей, которые к концу старших классов добиваются больших успехов: это ученики с высокими оценками (по крайней мере А —) и по крайней мере в 90-м процентиле на вступительных экзаменах в колледжи (по системе SAT или ACT). 17 % успевающих студентов происходят из семей в нижней по доходам четверти населения, что вдвое меньше доли студентов из верхней по доходам четверти (34 %){192}.

Когда аккумулируются все влияния, связанные с детством, у семей с высокими доходами оказываются преимущества 2:1 над семьями с низкими доходами, позволяющие их детям хорошо учиться. Это огромный перевес, и все же в этой картине по-прежнему очень многого недостает. Вспомним статистику по образованию, которую мы приводили выше: в самых престижных университетах США соотношение студентов из богатых семей и студентов из бедных семей равняется 20:1{193}. Так что по-прежнему остается разница в десять раз между количеством преуспевающих учеников из состоятельных и малообеспеченных слоев, поступающих в лучшие университеты.

Можно подумать, что обучение в самых престижных университетах стоит слишком дорого для студентов из небогатых семей. Но нет, похоже, это в лучшем случае второстепенный фактор. По некоторым оценкам, менее 8 % семей в США ощущают при выборе колледжей для детей ограничения, связанные с низким уровнем доходов{194}.

И все-таки людям сложно понять, во сколько в итоге обойдется им колледж, — так же как часто бывает трудно выяснить истинную стоимость планируемых крупных покупок. Во многих странах никто не покупает машину сразу, просто войдя в салон продаж и поглядев на ценник. Если не считать ультрановых моделей, которые идут нарасхват, цена, обозначенная на ценнике, — лишь отправная точка для переговоров. Поскольку все больше потребителей разбирается в автомобилях и многие просят показать им счет, где указана цена, которую сам агент заплатил за машину, в этом секторе начали нарочно раздувать счета, чтобы так или иначе скрыть получаемые агентом прибыли, и из-за этого не так-то просто выяснить, на какую же минимальную цену согласится агент по продажам. Однако, приложив некоторые усилия и сравнив цены у разных дилеров, все-таки можно договориться о цене, которая окажется существенно ниже изначально указанной на ценнике.

Примерно так же обстоит с ценами на обучение в университетах: обычно объявляется максимально возможная цена, с которой можно начинать «торг». Однако, по счастью, большинство университетов не столь несговорчивы, как автомобильные дилеры. Для университетов разница между стартовой ценой обучения и суммами, которые большинство людей платят в действительности, гораздо больше, чем скидки при продаже машин, да и сам торг ведется не так жестко. Ведь существуют разнообразные гранты, стипендии и прочие программы помощи студентам, которые значительно снижают для большинства из них стоимость обучения. Лишь одна треть студентов-очников платит полную цену. В 2016 году средняя заявленная стоимость обучения (включая проживание и питание) в американском частном колледже, рассчитанном на четыре года обучения, составляла 44 тысячи долларов, но средняя сумма, которую платили студенты, не превышала 26 тысяч долларов. В государственных же университетах США, рассчитанных на четыре года обучения, средняя чистая стоимость обучения, которую вносили студенты из верхнего квартиля, составляет 6330 долларов, а из нижнего квартиля — 2320 долларов. Да, перед последним числом стоит знак минуса, потому что беднейшая четверть населения получает выплаты, которые более чем покрывают расходы на обучение, да еще и помогают оплатить проживание и еду. В частных (некоммерческих) четырехлетних колледжах средняя стоимость обучения для верхнего квартиля равняется 19 720 долларам, а для беднейшего квартиля — 4970 долларов{195}.

Хотя цены порой оказываются совсем невысокими, многие старшеклассники и их родители плохо понимают, как все это вообще устроено. Они или заранее напуганы дороговизной, или не знают о том, что существуют доступные программы финансовой помощи. Опять-таки отсутствие знаний мешает студентам из семей с низкими доходами даже подавать заявления в те учебные заведения, которые, возможно, идеально подошли бы им.

Чтобы понять, как это происходит, обратимся снова к истории Клэр Вей Уоткинс. Вот что она пишет:

Большинство родителей вроде моих, которые никогда не учились в университетах, или боялись всех этих трудностей, связанных с поступлением в университеты и с финансовой помощью, или не знали о них (а иногда и вовсе воспринимали все это в штыки). Я и сама не понимала, что к чему, когда подавала заявление. Однажды я услышала, как тренер по волейболу сказала, что выплатила все свои студенческие займы, и поэтому я решила, что колледж — это как ресторан, где расплачиваешься, уже поев, то есть отучившись. Когда я узнала, что мне нужна информация о доходах моей мамы и отчима и налоговые документы, они просто отказались мне их давать. Думаю, им было стыдно{196}.

Обычные подозреваемые: институции и капиталы

Почему наше благополучие должно быть так тесно связано с материальным состоянием наших родителей и той среды, в которой мы выросли? Вопрос это совсем не новый, но ответить на него можно, зная, как устроены сети. Как мы только что видели, колоссальные разрывы между людьми, имеющими образование и мобильность и лишенными их, объясняются отчасти тем, что у последних нет нужной информации. А информация исходит в основном от среды, в которой живут дети и их родители.

Разобраться в том, какого рода информацию получает человек от своей среды, помогает понятие «капитал». Однако здесь нам необходимо такое понятие о капитале, которое выходит далеко за рамки своего классического определения. Классические формы капитала — а именно «финансовый капитал», то есть финансовые активы, которые можно превратить в другие формы капитала и труда, и «физический капитал», то есть материальные ресурсы, включая землю, — в нашей истории практически не играют роли.

За рамки этих классических определений больше ста лет назад уже стремился выйти Альфред Маршалл, который писал: «Самый ценный капитал — это тот капитал, что вкладывается в людей; а наиболее ценная часть этого капитала есть забота матери о ребенке и ее влияние на него». Более современное понятие «человеческий капитал» подразумевает знания и навыки, которые используются во всех сферах производства и во всех профессиях: это искусство, изобретения, дизайн, операции, управление и маркетинг. Основная часть человеческого капитала, за вычетом врожденных талантов, — благоприобретенная: человек учится что-то делать — будь то в школе, или путем самостоятельных наблюдений, или перенимая опыт у мастера, и просто путем проб и ошибок.

Нас здесь больше всего интересует «социальный капитал», и к тому же это новейшее определение капитала{197}. Под ним подразумеваются поддержка, ресурсы и информация, которыми располагает человек благодаря сети социальных связей или в результате заработанной репутации{198}.

К социальным связям, обеспечивающим социальный капитал, относятся дружеские, профессиональные связи, а также принадлежность к различным организациям, как частным, так и общественным, или доступ к ним. Это и есть капитал в самом широком смысле слова, если воспользоваться самым рыхлым его определением, и в него входит то, что не так-то легко измерить, — отношения и положение в сети{199}. Социальный капитал сыграл решающую роль, например, в возвышении рода Медичи, о котором мы уже рассказывали. И дело не только в том, что Медичи могли призвать на помощь многих союзников, взамен суля им милости, а еще и в том, что уникальное положение Медичи позволяло им координировать действия других людей, — и именно это стало в конечном итоге источником огромной власти. Власть, которая проистекает из способности координировать чужие действия, — тоже разновидность капитала, потому что она приносит огромную пользу и выгоду тому, кто ею обладает{200}. Социальный капитал зависит от множества таких понятий, которые допускают разные толкования: например, репутация, положение, дружба, организованность. Даже гомофилия играет здесь свою роль: у человека может быть надежная и обширная сеть связей — и вместе с тем он может быть отрезан от жизненно важных ресурсов и знаний. Хотя очень трудно дать сжатое, емкое, однозначное, допускающее легкие способы измерения определение социального капитала, это настолько важное понятие, что мы никак не можем обойтись без него.

Поскольку различные формы капитала часто можно превращать одну в другую, то, обладая в изобилии чем-то одним, можно обрести и другие. Например, финансовый капитал можно использовать для получения образования и тем самым приобрести человеческий капитал; а социальный капитал дает знания и возможности, которые помогают обзавестись человеческим и финансовым капиталами.

Наследуемость всех форм капитала — ведь они могут переходить от родителей к детям — ведет к иммобильности. Родители передают детям деньги, активы и имущество. Кроме того, родители в течение всей жизни остаются для детей учителями: они — первый источник человеческого капитала для своего ребенка, в первую очередь они решают, куда дети пойдут учиться и чему именно будут учиться. Наконец, и это не следует недооценивать, дети рождаются в определенной семье и среде, которые и закладывают основы их будущего социального капитала. Кроме того, социальный капитал самих родителей влияет на то, как они относятся к детям, в частности, насколько они осознают ценность образования, и как они могут помочь детям добиться успеха. Гомофилия — по признаку географии, доходов, этнической и культурной принадлежности — приводит к тому, что эти среды часто разобщены и обособлены. Это мешает свободному распространению информации, отдельные общины существуют как замкнутые островки, и на каждом люди живут с оглядкой лишь друг на друга.

Общины образуют тесные кластеры — так что богатые и образованные живут в одних местах, а бедные и необразованные — в других. Из жителей Ист-Луиса, штат Иллинойс, или Бентон-Харбора, штат Мичиган, университетский диплом есть лишь у 10 %, зато среди взрослых жителей Аппер-Монклэра, штат Нью-Джерси, а также Пало-Альто, штат Калифорния, высшее образование есть у 80 %. В Парампе, штат Невада, где родилась Клэр, степень бакалавра есть у 13 % взрослых жителей старше 25 лет{201}. Если университетский диплом есть менее чем у каждого седьмого взрослого, тогда не удивительно, что многие родители и студенты в этом городе просто не знают, как подаются заявления в колледж и как можно платить за учебу. Кроме того, если большинство из тех местных жителей, у кого есть высшее образование, учились в местных колледжах или внеконкурсных школах, тогда у успевающих учеников вроде Клэр все равно не может быть никаких сетевых связей с людьми, осведомленными о тех возможностях, которые существуют в самых престижных университетах.

Общины разделяет крайняя сегрегация по доходам, и по мере того, как неравенство в доходах возрастает, эта тенденция усиливается. В 1970 году почти два из каждых трех человек жили в районах, где средний доход отличался не более чем на 1/5 от среднего дохода по США в целом. К 2009 году эта доля упала всего до двух из пяти человек, и, таким образом, большинство людей живет в районах со средним доходом, существенно отличающимся от среднего дохода по США в целом{202}.

В 1992 году Конгресс США постановил провести эксперимент, который привел к масштабному изучению влияния среды проживания на благополучие отдельных семей. Основная часть этого исследования называлась Moving to Opportunity for Fair Housing — «Переезды с целью улучшения среды обитания». Для участия в эксперименте были отобраны 4600 семей, живших в муниципальных домах по всем США (в Балтиморе, Бостоне, Чикаго, Лос-Анджелесе и Нью-Йорке). Их произвольным образом разделили на три группы. Одним выдали гарантийные чеки для оплаты съемного жилья — с условием, что снимать его будут в районах с низким уровнем бедности. Таким образом, представителям этой группы, чтобы задействовать выданные им чеки, пришлось переезжать в более богатые районы. Другим выдали гарантийные чеки, которые они могли использовать где угодно, — так что они могли остаться жить и в своем прежнем районе, если им не хотелось никуда переселяться. Остальным семьям вовсе ничего не выдавали, так что они стали контрольной группой, за которой наблюдение велось с целью сравнения с двумя другими.

Программа Moving to Opportunity осуществлялась между 1994 и 1998 годами, и дети, которые оказались охвачены ею, уже успели вырасти, так что можно увидеть, как изменились их жизни. Изменения действительно произошли крупные{203}. Наибольшие изменения коснулись тех детей, кому было меньше всего лет в то время, когда их семьи переехали. Радж Четти, Натан Хендрен и Ларри Кац объединили информацию о тех участниках программы Moving to Opportunity, кто переехал, и о тех, кто остался жить на прежнем месте, с позднейшими данными из Внутренней налоговой службы, чтобы понять, как место жительства ребенка влияет на его последующие доходы и жизнь. Если детям было меньше тринадцати лет ко времени переезда в более богатые районы, то их заработки в возрасте около двадцати пяти лет были почти на треть выше заработков людей из контрольной группы, которой не выдавали никаких гарантийных чеков. По приблизительным оценкам, выгода от такого гарантийного чека для восьмилетнего ребенка, который переезжал в более богатый район, составляла 300 тысяч долларов общего дохода на протяжении жизни. А еще для детей из переехавших семей возрастала на 1/6 вероятность поступить в колледж, и сами колледжи, в которые они поступали, оказывались значительно более престижными. Кроме того, для них уменьшалась вероятность жить в бедных районах или оказаться родителями-одиночками (ко времени рождения собственных детей).

Казалось бы, больше всего должно было повезти тем семьям, которым разрешили использовать гарантийные чеки по собственному усмотрению, однако многие использовали чеки просто для экономии арендной платы и не стали никуда переезжать. Лишние деньги им очень пригодились, но не возымели такого заметного влияния на дальнейшую судьбу детей, как переезд. Наибольшую выгоду получили те семьи, от которых, чтобы воспользоваться чеками, требовался переезд в районы с низким уровнем бедности. У той группы, которой выдали чеки, но не выставили обязательного условия переезжать, эффект изменения доходов оказался ниже вдвое, и изрядная часть этих изменений в лучшую сторону получена за счет тех семей, которые все-таки решили переехать. Самое же примечательное — это то, что влияние на последующую жизнь детей оказалось тем сильнее, чем меньше им было лет на момент переезда{204}.

Исследование в рамках программы Moving to Opportunity подтверждает самым наглядным образом то, что многие социологи и другие ученые твердили уже десятилетиями: общественная среда с раннего детства во многом определяет жизнь человека{205}.

Рабочие сети и социальный капитал

Если мы попытаемся рассмотреть понятие социального капитала с точки зрения возможности найти хорошую работу, то снова упремся в иммобильность. И станет понятно, почему, даже окончив один и тот же колледж, выбрав одну и ту же специальность, дети из бедной и из богатой среды обретают в итоге разные возможности заработка. Примерное представление об этой разнице можно получить благодаря исследованию, недавно проведенному в Великобритании{206}. Если не учитывать различия между колледжами, в которых учились студенты, то наблюдается разница в 25 % в средних заработках между выпускниками из бедных и богатых семей. Если же сравнивать студентов, окончивших один и тот же колледж и получивших одну и ту же специальность, тогда этот показатель падает до 10 %. Таким образом, около 3/5 (15 из 25 %) разницы в результатах, полученных на основе сравнения семейных доходов, объясняется влиянием среды на выбор колледжей и профессий, а оставшиеся 2/5 (10 из 25 %) — тем, как семейное окружение влияет на то, что происходит с выпускником уже после окончания колледжа{207}.

Чтобы понять, насколько устойчиво это различие, нужно вспомнить о важной роли сетей и социального капитала, от которых зависит, кто какую получает работу и какой оклад.

«Среди корпоративных менеджеров по подбору персонала случайных соискателей, приходящих с интернет-сайтов, называют „Гомерами“ — в честь апатичного, вечно жующего пончики Гомера Симпсона. А самые желанные кандидаты — их называют „фиолетовыми белками“, потому что они так же редко встречаются в жизни, — обычно приходят по чьей-то рекомендации». Это слова одного консультанта по подбору кадров{208}. Так что шансы получить хорошую работу где угодно, совсем не имея связей, очень малы.

Хотите устроиться в пекарню? Хорошо, послушаем, что говорят пекари: «Любому, кто придет к нам с улицы, мы дадим заполнить заявление. Правда, вряд ли мы его возьмем, потому что мы же ничего о нем не знаем… Мы стараемся не брать людей с улицы, потому что у меня был большой негативный опыт. И это касается всех этнических групп, включая белых американцев… не важно, кто они»{209}.

Допустим, вы хотите просто сортировать бутылки в пункте приема стеклотары. Уж такую-то работу наверняка можно получить без блата? Не тут-то было: «Мы берем людей почти исключительно по знакомству. У меня есть пара человек, и они приводили кого угодно — причем без опыта работы. А те приводят кто кого — друзей, родственников и так далее. Ко мне человек пять, может, приходило просто с улицы, и из них только два-три удержались на месте, да и то ненадолго. У нас есть официальные бланки заявлений о приеме, но это только так, для отчетности»{210}.

Если вы когда-нибудь пытались найти работу и вам это не удавалось, вы не одиноки. Не имея друзей или родственников с хорошими знакомствами, трудно найти рабочее место в абсолютно любой отрасли. Первое подробное исследование вопроса о том, как люди находят работу, было проведено Джорджем Шульцем и опубликовано в 1951 году{211}. Оказалось, что больше половины опрошенных им текстильщиков нашли рабочие места благодаря друзьям{212}. Поскольку это могло быть какой-то особенностью текстильной промышленности, Шульц принялся задавать тот же самый вопрос работникам самых разных профессий{213}. И оказалось, что среди людей различных специальностей — секретарей, дворников, водителей автопогрузчиков и грузовиков, электриков и многих других — от 50 до 70 % нашли работу через друзей.

Более поздние исследования также подтвердили, что через друзей и знакомых находят работу очень многие люди всевозможных профессий — от чернорабочих до менеджеров, причем по всему миру. Возможность найти работу, не имея каких-либо личных связей с кем-то, уже где-то работающим, — скорее исключение, чем правило{214}.

Нравится вам это или нет, но ваша судьба тесно связана с судьбой ваших друзей. Если они хорошо устроены, они могут вам помочь. Если же они сами сидят без работы, тогда и вам вряд ли повезет. Лет пятнадцать назад мы с Тони Калво-Арменголем взялись за изучение этого любопытного факта. Поскольку информация о работе распространяется по сетям, как это влияет на характер занятости и величину зарплаты, а также на решения людей получать то или иное образование и оставаться на рынке труда?{215}Чем больше у человека друзей, имеющих хорошую работу, тем больше очевидных преимуществ у него появляется. Повышаются шансы, что кто-нибудь из них узнает о хорошей вакансии и сообщит вам о ней, а это, в свой черед, повышает ваши шансы найти подходящую работу.

Чтобы понять, как работает этот механизм случайной удачи, рассмотрим пример простого сценария. Предположим, что каждое собеседование для вас — это 50-процентная вероятность получить заманчивое предложение работы. Чтобы сделать наш пример нагляднее, давайте предположим, что если первое собеседование ничем не увенчается, то на следующем вероятность везения останется такой же — 50 %. Если у вас будет только одно собеседование, значит, у вас появляется полшанса получить работу. Если у вас будет два собеседования, значит, ваш шанс получить работу повышается до 3/4: вы останетесь с пустыми руками, только если оба собеседования не закончатся ничем (что произойдет с вероятностью 25 %). Если у вас будет три собеседования, то вероятность составит уже 7/8, а если четыре — то 15/16. Дополнительный эффект от каждого нового собеседования — вероятность, возрастающая еще на 50 %, то есть речь идет об убывающей выгоде, и в итоге множество новых собеседований уже не сулят большой удачи. Однако от первых нескольких зависит очень многое.

И речь идет не только о шансах получить работу, но и об уровне зарплаты. Допустим, если вам поступает более одного предложения о работе, вы остановите свой выбор на более высокооплачиваемой. Предположим, половина вариантов, которые вам предлагают, вам не очень подходят, они не требуют ваших высоких профессиональных навыков, и за них платят только 15 долларов в час. Если в итоге вам поступит только одно предложение, ожидаемая зарплата окажется средней — 17,5 доллара в час. Если вам поступит два предложения, тогда у вас будут шансы 3/4, что за одну из работ будут платить 20 долларов в час. В случае трех предложений эта вероятность возрастает до 7/8 и так далее. Чем больше у вас друзей, тем выше у вас шансы не только устроиться на работу, но и получить более заманчивое рабочее место с более высоким окладом.

Важно отметить, что один друг еще не равняется одному собеседованию: ведь не все ваши друзья непременно знают о прекрасных вакансиях. Да и не каждое собеседование в действительности непременно сулит вам трудойстройство с вероятностью 50 %. А значит, гораздо важнее приведенных выше теоретических расчетов — сетевой эффект. Для того чтобы получить работу, могут понадобиться десятки знакомых, которые охотно помогут вам, если только смогут, а для того, чтобы получить не просто работу, а очень хорошую работу с приличной зарплатой, может потребоваться даже больше контактов.

Этому не стоит удивляться: чем больше у вас знакомств и чем больше собеседований вы пройдете, тем выше становятся шансы, что в итоге вас куда-нибудь возьмут, и тем выше будет ваша ожидаемая зарплата{216}. Чем больше у вас трудоустроенных друзей, тем выше ваши шансы найти хорошую работу — или работу получше, если вам не нравится ваше теперешнее положение.

Это имеет важные последствия. Ведь трудоустроенность друзей — коррелирующий фактор. Представим себе две разные группы людей. В одной подавляющее большинство трудоустроены, так что если кто-то из них вдруг потеряет место, то у него достаточно много знакомых, которые теоретически могут свести его с потенциальным нанимателем. Во второй группе занятость невысокая, и если кто-то лишится работы, то ему почти не к кому обратиться за помощью. У людей из первой группы будет гораздо больше шансов куда-нибудь устроиться, если вдруг они потеряют работу, причем могут надеяться на более высокую среднюю зарплату. Как удалось выяснить нам с Тони Калво-Арменголем, по мере того, как уровень занятости растет в одной группе и снижается в другой, первая получает большее преимущество, и разрыв между группами увеличивается. Эта динамика такова, что равенство уменьшается. Когда информация о вакансиях поступает через сеть, занятость друзей становится коррелирующим фактором: в группах друзей наблюдается общая тенденция либо к высокой, либо к низкой занятости, и обратная связь толкает эти группы к крайностям{217}.

Хотя все это кажется вполне разумным и действительно оказывается правдой, все же немного странно делать вывод о том, что ваша трудоустроенность связана с трудоустроенностью ваших друзей только потому, что информация о вакансиях распространяется по сетям. Может быть, и связана, да, — но разве это обязательно значит, что причиной тому — сетевой эффект? Экономисты — скептики, им нужны убедительные доказательства. Но почему существующая корреляция — не доказательство? Ваши друзья — это не произвольная выборка из населения. Можно ведь предположить, что трудолюбивые и надежные люди дружат с такими же, а ленивых и менее надежных тоже тянет друг к другу. Своеобразная гомофилия, сводящая между собой похожих людей, объясняет и сходство их положений на рынке труда и зарплат.

Если бы мы могли как-то определить — как именно влияют дружеские связи на трудоустроенность, когда эти связи завязываются случайным образом, — вот тогда мы получили бы подлинное доказательство, что именно из-за самих этих связей, а не из-за чего-то другого занятость и уровень зарплат в самом деле коррелируют. Но только где же найти такие стихийно завязавшиеся дружеские связи? Историку экономики Рону Лашеверу пришла в голову гениальная мысль: он обратился к военному призыву. Ведь людей, призванных в армию, объединяют в относительно небольшие группы, и они в течение длительного времени проводят вместе много времени, между ними обычно завязывается крепкая дружба.

Когда США вступали в Первую мировую войну, им пришлось объявить обязательный призыв в армию, чтобы восполнить недостаток солдат. Весной 1917 года в армии США насчитывалось менее трехсот тысяч человек. К концу 1918 года там было уже более четырех миллионов — из них почти 3 миллиона человек явились по призыву. Набранных молодых людей случайным образом объединяли в группы по сто солдат — батальоны. За два года военной службы эти рядовые пехотинцы все время были вместе{218}. Они вместе проходили обучение, вместе всюду ездили, вместе сражались, вместе рисковали жизнью. Узы дружбы, которые между ними возникли, оказались прочными и долговечными. Спустя десять лет они по-прежнему могли положиться на бывших боевых товарищей. Как выяснил Лашевер, увеличение на 10 % в уровне трудоустроенности среди армейских товарищей бывшего солдата коррелировало с 4 % увеличения вероятности того, что сам этот солдат имел работу. Это впечатляющий эффект — 40 %. И ведь этот эффект учитывает только уровень занятости среди бывших боевых товарищей — и не учитывает другие его связи, например, с родственниками и другими, неармейскими друзьями. Чтобы понимать, что дело здесь действительно в связях с бывшими армейскими товарищами, а не в каких-то особенностях, связанных с армией вообще или с солдатской жизнью, важно отметить, что в данном случае имелись в виду связи исключительно с бывшими однополчанами солдата. На трудоустроенность конкретного солдата никак не влияет уровень трудоустроенности бывших солдат, которые служили в других батальонах, сформированных примерно в то же самое время и имевших приблизительно те же демографические характеристики. Таким образом, трудоустроенность бывшего солдата зависит в первую очередь от трудоустроенности его друзей.

Армия — не единственная организация, которая произвольным образом группирует людей. Студенты, поступающие в университеты, распределяются по комнатам общежитий. Дэвид Мармарос и Брюс Сейсердот воспользовались тем, что первокурсников в Дартмут-колледже расселяют произвольно, чтобы выяснить, как четыре года спустя складываются и переплетаются их судьбы{219}. В этом исследовании внимание обращалось не только на трудоустроенность недавних студентов, но и на величину их заработков. Оказалось, что по окончании университета трудоустроенность человека коррелировала с количеством его бывших товарищей, которые были его ближайшими соседями по общежитию на первом курсе, и их уровнем занятости: если они были обеспечены работой, то вероятность, что у самого бывшего студента тоже есть работа, возрастала на 24 % по сравнению с подобными показателями для среднего бывшего студента. Кроме того, каждый дополнительный доллар, который зарабатывали его бывшие соседи по общежитию, приводил к 26-процентному увеличению заработков самого студента — по сравнению с типичным студентом. Таким образом, перемены в уровне трудоустроенности бывших однокашников приводили к улучшению в судьбе самого студента, если говорить о работе и зарплате, примерно на 1/4.

Этот эффект в действительности обозначает лишь нижние границы влияния сетей на трудоустройство — ведь здесь учитываются лишь отдельные группы друзей, например, однополчане или однокашники. С годами полный список всех наших бывших товарищей становится огромным, счет людей, с которыми мы так или иначе пересекались в жизни, идет уже на тысячи. Оказывается, что иногда нам могут очень пригодиться даже случайные знакомые. Человек, который сидел с вами рядом на уроках истории и которого вы случайно встретили месяц назад и рассказали ему, что сидите без работы, может оказаться именно тем, кто сведет вас с вашим новым работодателем. Обычно у нас небольшое количество крепких уз, они связывают нас с людьми, которых мы хорошо знаем, можем положиться на их помощь при любых обстоятельствах, часто с ними общаемся. Другие же знакомства распадаются на разные категории: есть друзья детства, с которыми мы периодически видимся, можем связаться с ними в случае необходимости; коллеги и знакомые, с которыми мы когда-то много общались, но сейчас видимся довольно редко; дальняя родня; друзья друзей… Многие из этих отношений — слабые связи. Речь идет о людях, которых мы знаем и можем в случае необходимости связаться с ними, они могут сообщить нам какую-то информацию или оказать небольшую услугу, но мы или контактируем с ними нерегулярно, или же видим регулярно, но лишь при конкретных обстоятельствах.

Это различие между крепкими и слабыми связями стало главным предметом одного из самых важных исследований в области социальных наук в последней половине прошлого века{220}. Марк Грановеттер изучил вопрос о том, через какие связи — крепкие или слабые — проходит больше информации о рабочих вакансиях в группе людей в Амхерсте, штат Массачусетс{221}. Грановеттер выяснил, что лишь для 1/6 информации о работе, поступающей через сеть, источником являются крепкие связи, а остальное поступает от средних или слабых связей, причем через слабые связи приходит больше четверти информации.

Мы уже говорили о том, что крепкие связи имеют более гомофилический характер (сравним рисунки 5.3 и 5.4){222}. Наши ближайшие друзья часто больше всего похожи на нас, они или живут ближе всего к нам, или работают или учатся с нами вместе. Это значит, что они могут располагать наиболее важной для нас информацией, учитывая общность наших жизненных обстоятельств или интересов, но еще это значит, что та информация, которой они располагают, нам и так уже известна. Зато более слабые узы часто связывают нас с людьми, более удаленными от нас и географически, и демографически. И сведения, которыми располагают они, реже бывают избыточными для нас. Хотя мы реже разговариваем с этими людьми, у нас обычно столько слабых связей, что все вместе они уже являются довольно богатым источником информации — особенно такой, к которой у нас нет доступа откуда-либо еще.

Хотя каждая по отдельности крепкая связь все равно может оставаться более влиятельной, чем слабая связь{223}, случайные знакомые и бывшие коллеги все же могут сыграть большую роль в вашей жизни. Мари Лаланн и Пол Сибрайт{224}попытались найти соответствие между зарплатными пакетами 22 389 руководителей высшего звена из 5064 компаний в Европе и США — и их сетями связей. Исследователи подсчитали, сколько из бывших коллег конкретного человека занимали в данный момент влиятельное положение. Например, если когда-то вы работали вместе с Джоном и Элисон и теперь Элисон — руководитель в какой-либо компании, а Джон сидит без работы, значит, Элисон считается как значимая связь, а Джон — нет. Некоторые из этих связей оказываются крепкими, но многие остаются слабыми: речь просто о людях, с которыми вы в прошлом работали в одной компании. И эти связи — с бывшими коллегами — лишь часть сети конкретного человека, поэтому в исследовании сетевой эффект конечно же снижен. Зато эти связи охватывают людей одной профессии, чаще всего располагающих значимой информацией о вакансиях. У типичного (среднего) человека в этой сети имеется более шестидесяти связей, а у тех, кто имел наибольшее число связей, их насчитывалось несколько сотен или даже больше. Исследование Лаланн и Сибрайта показало, что, если сравнить среднего руководителя с тем, кто входит в 75-й перцентиль, если все прочие факторы остаются постоянными, — скажем, берем руководителя с примерно шестьюдесятью связями и добавляем еще несколько десятков связей, — тогда у руководителя с бóльшим количеством связей зарплата окажется в среднем выше на 20 %.

Кроме того, корреляция количества связей с уровнем зарплаты у мужчин оказалась значительно выше, чем у женщин: у мужчин, имеющих больше связей, зарплата будет существенно выше, чем у женщин. Возможно, это дает ответ на вопрос: почему у мужчин зарплата обычно оказывается на четверть с лишним больше, чем у женщин, — и это несмотря на то, что среди женщин в среднем наблюдается несколько более высокий уровень образования?{225}Это соотносится и с другими открытиями социологов о том, что женщины оказываются в проигрыше, когда дело касается рекомендаций. Например, Лори Биман, Ниал Келехер и Джереми Магрудер, проводя исследование в Малави, обнаружили, что мужчины, как правило, рекомендуют других мужчин, даже если знают высококвалифицированных женщин, тогда как женщины далеко не так часто предпочитают рекомендовать женщин, чтобы перевесить негативные последствия этого перекоса{226}.

Как и почему все это происходит, понять несложно. Представьте себе какую-нибудь профессию или отрасль, где мужчины численно преобладают над женщинами. Тогда бывшие коллеги как мужчин, так и женщин окажутся преимущественно мужчинами. А из-за гендерной гомофилии мужчины чаще всего будут поддерживать контакты с мужчинами, а женщины с женщинами. Хотя со временем и у мужчин, и у женщин будет приблизительно одинаковое количество бывших коллег, поскольку большинство из них все равно мужчины, то, в силу гомофилии, у женщин окажется меньше связей с людьми, которые теоретически могли бы сообщить им о вакансии и дать им рекомендацию, когда такой случай представился бы. Среди руководителей высшего звена, где в подавляющем большинстве присутствуют мужчины, этот перекос имеет огромные последствия. Как мы уже видели на примере простых подсчетов, обладание всего несколькими дополнительными связями приводит к существенной разнице в качестве рабочих мест и зарплаты.

Почему же работодателям так полюбились рекомендации? Если бы они выбирали лучшие кадры из всего множества соискателей, то, быть может, избежали бы многих перекосов и минусов, которые сети привносят на рынок труда. Среди бесчисленных соискателей наверняка есть настоящие жемчужины — зачем же компаниям при найме ограничиваться лишь друзьями и знакомыми собственных сотрудников?

Гомофилия не только помогает ориентироваться в сети — она помогает работодателям находить служащих с определенными качествами. Предположим, вы управляете какой-то компанией и вам нужен человек, способный работать внеурочно по вечерам и по выходным; или вам нужен человек, который любит ездить в командировки и говорит по-испански; или, может быть, вам нужен программист, разбирающийся в базах данных определенного типа. Если у вас уже работают сотрудники, удовлетворяющие таким требованиям, то, памятуя о гомофилии, вы приходите к мысли, что, вполне вероятно, эти сотрудники дружат с похожими на них людьми. Возможно, друзья ваших сотрудников — именно те, кто идеально вам подойдет. Кто еще поможет вам найти программиста, умеющего разрабатывать программы определенного типа, как не ваши собственные программисты, уже работающие над похожими программами? Они не только могут знать людей, обладающих нужной квалификацией, — они и прекрасно понимают, какие еще качества требуются для данной вакансии. Случайные соискатели, явившиеся по объявлению, которое вы дали, — так называемые Гомеры, о которых говорилось выше, — подойдут вам с гораздо меньшей вероятностью.

Когда вы звоните в информационно-справочную службу с вопросами, касающимися вашей кредитной карты, то у человека, который вам отвечает, скорее всего, самый разгар напряженной смены. Ваш звонок — один из приблизительно пяти тысяч звонков, на которые отвечает ваш собеседник в течение месяца. Находить и удерживать на таком рабочем месте людей — задача очень нелегкая. Каждый такой сотрудник со временем «выгорает», и прежде чем он уволится, справочная служба старается заполучить от него контакты друзей — новых потенциальных работников. В самом деле, как показали результаты одного исследования, гомофилия здесь очень выручает: люди, пришедшие по рекомендациям уже работавших сотрудников, оказывались похожими на них по самым разным характеристикам — пол, уровень образования, стаж на предыдущей/текущей работе, предыдущая/текущая зарплата{227}. Поэтому неудивительно, что у людей, имевших рекомендации, вероятность получить работу оказалась почти в два раза больше, чем у других соискателей (11,9 % — по сравнению с 6,7 %); и у них были выше не только шансы пройти собеседование, но и шансы выше 50 % быть нанятыми в случае прохождения собеседования. Кроме того, затраты на их наем (включая проведение собеседований и сопутствующие расходы) обходились в среднем на 400 долларов дешевле, и лишь премия человеку, рекомендовавшему друга или знакомого, составляла 250 долларов{228}.

А еще рекомендации от сотрудников, как и другие личные отзывы, содержат информацию о надежности и других личных качествах потенциального соискателя. Каждый год, нанимая новых доцентов для нашего отделения экономики в Стэнфорде, мы получаем около четырехсот или пятисот заявок на одно-два места. Некоторые заявки легко отсеять — сразу видно, что соискатель не обладает некоторыми основными навыками, но все равно в итоге остаются сотни заявок, и среди них нам нужно выявить всего нескольких кандидатов, которые нам подойдут. Что это за люди — трудолюбивые и творческие? Хорошо ли умеют ладить с коллегами? Хорошие ли они учителя и наставники? Редко найдешь ответы на эти вопросы в самом резюме или даже в опубликованных работах самого соискателя. Рекомендательные письма — полезная штука, но можно ли полностью верить тому, что в них написано?

Чтобы проверить, в самом ли деле рекомендации содержат полезную информацию о потенциальных плюсах соискателя, которую наниматель не может получить просто из резюме, Аманда Палле и Эмили Глассберг Сэндз провели ряд экспериментов при помощи «рабочего места», устроенного онлайн{229}. Они обнаружили, что рекомендованные сотрудники справлялись с поставленными задачами лучше и работали дольше, причем этого никак нельзя было предсказать, просто ознакомившись с их резюме: уже сам факт, что соискателя кто-то рекомендовал, означал, что этот человек, скорее всего, будет работать лучше другого — обладавшего приблизительно теми же качествами, но не получившего рекомендаций{230}.

Обратная связь и хронические различия в поведении: социальное перетягивание каната

Сети не только помогают людям находить работу, но и порождают более общую корреляцию их жизненных решений. Если, скажем, многие мои друзья выбывают с рынка труда, тогда и мне становится труднее найти хорошую — и даже любую — работу, и тем легче найти какой-то нелегальный заработок. А еще их уход с легального рынка труда может стать для меня сигналом того, что, быть может, и мне лучше всего работать нелегально. Мои друзья даже напрямую могут надавить на меня, чтобы я последовал их примеру.

Все эти силы — давление родителей, сверстников, среды — вызывают каскадные явления в поведении, о чем мы уже говорили, обсуждая диффузию и заражение. Любопытный виток наблюдается, когда к этим силам мы присовокупляем еще и географическую и демографическую гомофилию. Заражение, которое происходит в результате их совокупного воздействия, происходит совершенно иначе, чем заражения более «чистого» вида, которые мы рассматривали ранее.

Заразные болезни запросто перескакивали четко обозначенные границы между социальными сетями — это бросалось в глаза даже в феодальную эпоху. Знать жила тогда совершенно обособленно от крестьян, у них все было разное — уровень грамотности, рацион, уровень благосостояния, — однако страшная болезнь не желала признавать никаких сословных перегородок. Достаточно было всего нескольких контактов между представителями разных классов, чтобы болезнь начала косить без разбора всех подряд. Внушителен список одних только монархов, которых свели в могилу вспышки оспы в XVIII веке — наравне с их подданными: король Испании Луис I (1724), русский царь Петр II (1730), княгиня Монако Луиза-Ипполита (1731), король Франции Людовик XV (1774), курфюрст Баварии Максимилиан III Иосиф (1777), принц Альфред Великобританский (1782){231}.

Совсем другое дело — жизненные решения, например, решение поступить в колледж. На них влияет сразу много окружающих людей, причем процесс этот чем-то напоминает перетягивание каната. Недостаточно встретить всего одного человека, поступившего в колледж, чтобы понять, что это вообще такое, как туда поступить и, самое главное, ощутить стимул для поступления. Многие решения мы принимаем с оглядкой на то, что нам наиболее знакомо, и на тех людей, кто оказывает на нас наибольшее влияние. Здесь все иначе — не так, как при вирусном заражении. Ведь для того, чтобы заболеть оспой, достаточно вступить в контакт всего с одним больным.

Итак, если многие болезни запросто перепрыгивают сословные барьеры, то к типам поведения, которые зависят от поощрения окружающих и от интенсивности общения, это не относится.

Чтобы представить в наглядном виде, как это происходит, давайте рассмотрим пример «игры в выбывание из рядов», характерное для некоторых типов социальной среды, которые изучали мы с Тони Калво-Арменголем{232}. Пояснительная игра будет предельно проста: человек решает, продолжать ему учебу — или бросить (поступать в колледж — или нет, совершать преступление — или нет, и т. п.) Самое примечательное — это то, что человек решает бросить учебу, если больше половины его друзей уже бросили ее. Это и есть социальное перетягивание каната: человек в итоге тянется в ту сторону, куда его тянет большинство друзей. Но чтобы добавить сюда важный ингредиент — гомофилию, давайте предположим, что есть два условных типа людей: темные и светлые. Темные обычно дружат с темными, а светлые — со светлыми, как показано на рисунке 6.9.

Рис. 6.9. Гомофилия и люди, бросающие учебу. Общество, в котором господствует гомофилия: большинство друзей светлых — тоже светлые, большинство друзей темных — тоже темные.

Посмотрим, что происходит. Пусть процесс «выпадения из рядов» начнется с двух светлых. На рисунке 6.10 показано, как это событие вызывает каскад и «заражает» всех светлых, но потом все вдруг резко прекращается, и никто из темных не заражается. Гомофилия срабатывает в данном случае как противопожарная стена: в разных частях сети типы поведения оказываются совершенно разными.

(a) Светлые начинают с двух «выпавших из рядов».

(b) Большинство друзей двух светлых в середине уже бросили учебу, поэтому и они сами поступают так же.

(c) Теперь большинство друзей верхнего правого светлого бросили учебу, и он следует их примеру.

(d) Наконец, большинство друзей последнего светлого бросили учебу, и он следует за ними. На этом эффект прекращается, потому что срабатывает гомофилия.

Рис. 6.10. Каскадный эффект — люди решают бросить учебу, следуя примеру двух первых бросивших. Каждый поступает так, как поступает большинство его друзей: если большинство его друзей бросают учебу, он делает то же самое; если большинство остается, то и он тоже.

Чтобы понять, что для распространения поветрия, под действием которого светлые решают бросить учебу, непременным условием являлась гомофилия, отметим: если мы организуем сеть связей иначе — так, чтобы в ней было больше звеньев между представителями двух разных типов, — «эпидемия» прекратится намного раньше. Это показано на рисунке 6.11.

Рис. 6:11. Гомофилия и люди, бросившие учебу: снижение гомофилии может остановить распространение данного типа поведения. В этом примере достаточно поменять всего одно ключевое звено — заменить связь между двумя светлыми на связь светлого с темным, — и люди перестают бросать учебу.

Хотя этот пример чрезмерно схематичен, легко понять, что логика поступков, отображенных на рисунках 6.9–6.11, прослеживается и в более сложно устроенной среде. Хотя гомофилия едва ли замедляет распространение болезней, она может пресечь «распространение» определенных типов поведения. Гомофилия способствует установлению разных норм по разные стороны раздела, не важно, о чем идет речь — о выборах, о соблюдении религиозных предписаний или о получении образования{233}. Эти простые силы, объединяясь с сильнейшими различиями, характерными для гомофилии и разделяющими людей по таким признакам, как расовая или кастовая принадлежность и уровень доходов, объясняют очень многое в наблюдаемой корреляции решений, касающихся образования{234}. Кроме того, гомофилия предопределяет не только выбор в пользу (или против) учебы в колледже, но еще и много сопутствующих типов поведения: например, количество времени, которое студент будет тратить на подготовку к занятиям, степень его внимательности на лекциях, способы проводить досуг и в итоге выбор профессии.

Резюме: Сетевые разделения, иммобильность и неравенство

Неравенство и иммобильность — своего рода социальный рак. Можно лечить симптомы — путем налогообложения или перераспределения доходов, — но, хотя эти меры и приводят к некоторым улучшениям, они не лечат саму болезнь. К счастью, иммобильность и неравенство гораздо легче диагностировать, чем многие виды рака. Но, как и в случае рака, к иммобильности и неравенству приводят многие факторы, часто взаимодействующие между собой. И чтобы узнать, какое лекарство прописывать, нам нужно вначале понять причины этих факторов. Мощные силы гомофилии, объединяясь с потоками информации и возможностями, которые проходят по сети конкретного человека, — вот главные силы, определяющие инвестиции в образование, иммобильность и неравенство.

Так какое же целительное средство можно предложить, глядя на эти проблемы с точки зрения сетей? Давайте начнем с перечисления тех средств, которые точно не годятся.

Есть один радикальный способ устранить иммобильность и неравенство: отменить частную собственность и образовать коммуны — вроде кибуцев, которые создавались в Израиле в 1930-х и 1940-х годах. Мой коллега Рэн Абрамицки изучал развитие кибуцев и те трудности, с которыми пришлось столкнуться людям, пытавшимся построить общество на принципах абсолютного равенства{235}. Хотя за разными кибуцами стояла разная идеология, их типичными основателями и первыми жителями были восточноевропейские евреи, мыслившие по-марксистски и мечтавшие о полном равенстве. В кибуцах не существовало частной собственности, все доходы делились поровну между работниками, все кибуцники обедали за общим столом. Даже детей растили сообща — они жили отдельно от родителей, и женщины таким образом освобождались от непомерно тяжелого бремени ухода за малышами. Детей воспитывали в духе альтруизма, взаимовыручки, внушали им мысль о важности коллектива и ценностях социализма. В пору расцвета кибуцев, в первые десятилетия существования государства Израиль, в этих коммунах жило больше 5 % населения страны. Многие кибуцы располагались в стратегически важных местах, что позволяло обеспечивать безопасность государства Израиль, и служили своего рода страховочной сетью, поддерживавшей и людей, которые создавали новые поселения, и само молодое государство. Например, многие новые репатрианты заболевали малярией — и коллектив окружал их заботой и помогал адаптироваться к новой действительности. В 1950-е и 1960-е годы кибуцы составляли наиболее производительный сектор израильской экономики.

Однако к 1980-м годам коммуны стали испытывать все большую нехватку людей. К 2000 году в кибуцах жило лишь 2,5 % населения Израиля. Кроме того, началась утечка мозгов: люди с хорошим образованием уезжали из кибуцев гораздо чаще, чем туда приезжали новые образованные люди. Приток жителей осуществлялся за счет тех, кто родился в кибуцах, а также приезжих с низким уровнем образования. Трудовая этика в некоторых коммунах тоже переживала упадок. В эгалитарной системе, полагавшейся на идеологию и альтруизм кибуцников, о стимулах трудиться не покладая рук вообще не шло речи. По мере того как самые полезные члены общины уезжали или начинали работать меньше, некоторые кибуцы столкнулись с финансовым кризисом. Им пришлось отойти от полного эгалитаризма — многие кибуцы учредили правила, согласно которым работникам позволялось оставлять себе часть доходов и владеть частной собственностью; теперь заработки делились на весь коллектив только частично. Многие начали пользоваться платными медицинскими или образовательными услугами на стороне. К 2004 году лишь 15 % кибуцев продолжали оставаться настоящими кооперативами.

Перемены, коснувшиеся кибуцев, произошли — в гораздо большем масштабе — с другими системами, пытавшимися строить коммунизм, например, в бывшем Советском Союзе и в Китае. Эти страны в итоге перешли к рыночной экономике — не только из-за проблем с материальными стимулами, но и потому, что управление огромной плановой экономикой порождало множество логистических трудностей. Понятно, что при этом происходило негативное воздействие на равенство, на стимулы и на производительность. Огромное преимущество рыночной экономики — адекватное распределение товаров и предоставление услуг, создание стимулов для появления инноваций и роста. А это значит, что большинство из нас предпочтет бороться с неравенством и иммобильностью любыми другими средствами, кроме упразднения частной собственности и учреждения коммун.

А потому нас ждут некоторые неизбежные закономерности. По мере дальнейшего технического прогресса живую рабочую силу низкого и среднего уровня квалификации будут заменять машины и программы, будет расти спрос на высокообразованных и высококвалифицированных работников, а оставшимся не у дел придется браться за все более «черную» работу, не требующую особых навыков. Кроме того, поскольку рынки становятся глобальными, в течение следующих нескольких десятилетий значительная часть населения Земли сможет вырваться из бедности и получить приличное образование. Всякий, кто достаточно внимателен, наверняка заметил впечатляющий рост китайских университетов — причем речь идет и о качестве обучения, и о размахе. Кардинальные демографические изменения в какой-то одной стране — например, прирост рабочей силы всех уровней квалификации в Индии и Китае — влекут за собой международные последствия. С учетом этих фактов можно сделать несколько наблюдений и дать несколько рекомендаций.

Правительства всегда поддаются соблазну стабилизировать спрос на рабочую силу в отечественной промышленности — выставить торговые барьеры и разработать строгую иммиграционную политику. Однако, поскольку развитие технологий приводит к перемещению низкоквалифицированной рабочей силы, подобная политика практически не способна стимулировать занятость, зато может нанести катастрофический побочный ущерб экономике (о чем еще пойдет речь в главе 9){236}.

Поскольку невозможно (во всяком случае, за короткие сроки) обеспечить всех качественным образованием, все это будет приводить к поляризации и на рынке рабочей силы, и в политической сфере.

Прошлое здесь — только пролог. В течение всего XIX и в начале XX века, когда сокращалось количество крестьян, все более широкие слои населения охватывало обязательное обучение: дети должны были посещать школу хотя бы до минимального возраста (в большинстве стран этот возраст составлял от 14 до 18 лет). Благодаря этому появлялось больше грамотных людей, рабочая сила становилась более гибкой, более приспособленной к росту спроса на квалифицированных рабочих и служащих — «синие» и «белые воротнички»{237}. Нынешние изменения в технологиях приводят к росту спроса на более высокие уровни квалификации, и это говорит о том, что разные страны должны вкладывать больше средств в обеспечение все более высоких уровней образования, чтобы люди могли угнаться за техническим прогрессом. Мы можем радостно предвкушать будущее в духе «Звездного пути», но на самом деле никто сейчас не знает, как именно будет распределяться рабочая сила; возможно, образование и профессиональные навыки будут востребованы в таких областях, которые мы пока не способны даже вообразить.

Чтобы преодолеть расхождение между высоко- и низкоквалифицированной рабочей силой, нужно обеспечить людям, оказавшимся на мели, какой-то минимальный доход. Слава богу, мир в целом сейчас достиг небывалого уровня процветания, и колоссальные изменения в технической области породили избыток состояния, которым богатые могут делиться с бедными. В числе прочих стран Финляндия проводила эксперимент, который можно назвать радикальным. Произвольным образом были выбраны тысячи безработных финнов, а затем им выдавали деньги безо всяких оговорок — то есть, от людей, получавших пособия, не требовали оставаться безработными, доказывать, что они ищут работу, или присоединяться к каким-либо программам. Они просто получали деньги. Эта идея «всеобщего безусловного базового дохода» обрела поддержку — подобные испытания сейчас готовятся в Канаде, Индии, Кении и Нидерландах, а еще на одном частном предприятии в Калифорнии{238}. Это очевидная, хотя и весьма спорная, социальная политика, с помощью которой власти пытаются бороться с поляризацией доходов среди занятого населения{239}.

Независимо от успеха или провала политики, обеспечивающей гражданам безусловный базовый доход, она все равно не устраняет той несоразмерности возможностей, которая стоит за иммобильностью, — несоразмерности одновременно несправедливой и контрпродуктивной. Многие из факторов неравенства так или иначе восходят к гомофилии, которая лишает доступа и к информации, и к возможностям как родителей, так и детей. Она приводит к систематическому недостаточному инвестированию в образование среди семей с низкими доходами, ничего не знающих о колледжах и никогда не пересекающихся с высокообразованными людьми. А еще мы видели, что гомофилия порождает разнообразные эффекты обратной связи. Из-за ограниченных возможностей и даже недостаточного знания об этих возможностях ограничивается и доступ сообщества к получению дальнейших знаний. А благодаря сетевой обратной связи внутри сообщества поддерживается примерно одинаковый уровень занятости и зарплаты, и возникает корреляция между решениями представителей сообщества — например, об инвестировании в человеческий капитал, о выборе профессии и о том, бросать учебу или нет.

Так как же нам противостоять пагубным результатам гомофилии? Попытки насильственно и радикально изменить существующие человеческие сети заранее обречены на неудачу. Можно, конечно, учесть издержки гомофилии и «подтолкнуть» сети в нужном направлении, но масштабные попытки социальной инженерии, как показала история, всегда оборачиваются катастрофами; к тому же нельзя осчастливить всех до одного. Тем не менее установление новых связей — путем даже краткосрочных шагов — должно принести большую пользу, ведь даже слабые связи часто оказываются очень ценными.

Самое верное средство — противодействовать гомофилии: обеспечивать информацией и возможностями тех, кому их хронически недостает. Информация дешева и бывает очень эффективна. Она подобна превентивной медицине, которая помогает избежать огромных затрат на более позднем этапе. Важно дать людям понять, как важны некоторые типы поведения, и периодически усиленно подталкивать их к некоторым шагам, — эти меры могут оказаться весьма успешными{240}. Отправная точка очевидна: нужно информировать родителей о том, что очень важно еще до школы, буквально с первых лет жизни, помогать детям учиться и развиваться. Распространение информации и типов поведения по сетям вызывает обратную связь, и здесь она нам очень поможет: ведь чем больше информации, тем легче заставить ее распространяться. Кроме того, полезно было бы устранить препятствия, которые мешают работающим родителям с низкими доходами уделять детям больше внимания, — например, предоставить в их распоряжение недорогие дошкольные учреждения, обеспечить их детям занятия после основных уроков. Эффективность подобного подхода заметна уже сейчас: с 2002 года количество четырехлетних детей в государственных детских садах удвоилось, и соответственно уменьшается разрыв в уровне подготовки к школе между детьми из богатых и бедных семей{241}.

Следующий информационный уровень касается возможностей получать высшее образование и строить карьеру. Как явствует из рассказа Клэр, многим старшеклассникам недостает базовых знаний о том, как устроен мир за пределами их собственной среды. Если школьников информировать о ценности образования, они начинают уделять занятиям больше внимания и учиться лучше, — как выяснилось, это работает в самых разных странах — от Доминиканской Республики до Мадагаскара{242}. Предоставление самой простой информации — наряду с некоторыми формами подготовки и мониторинга — помогает привлечь в университеты студентов из семей с низкими доходами. Родители стэнфордского студента Джеффри Вальдеспино Леаля не окончили даже старших классов. Он сам думал, что колледжи за пределами его государства ему не по карману, пока его не пригласили на семинар, где он и узнал о финансовой помощи. Тогда инициатива «Американский талант», финансируемая благотворительным фондом Блумберг, связала Джеффри со студентом из Уильямс-колледжа, и тот помог ему с написанием эссе и подачей заявления. По словам Джеффри, «если бы здесь училось больше студентов из бедных семей, было бы прекрасно: все бы увидели, что мы способны учиться ничуть не хуже других студентов»{243}. Просто предоставить информацию старшеклассникам недостаточно, потому что даже если рассказать подростку, чтó ему нужно делать, чтобы улучшить свое будущее, он вовсе необязательно последует услышанным советам — особенно если вокруг него никто этого не делает{244}. Скорее всего, в данном случае помощь студента из колледжа очень подстегнула Джеффри. Кроме того, подобную помощь можно использовать для усиления сетевой обратной связи: как мы уже видели на примере бросания учебы, люди часто повинуются стадным инстинктам (подробнее об этом поговорим в главах 7 и 8). Еще большее давление на некоторые группы можно оказать, если не просто предоставлять им информацию и периодически помогать отдельным студентам, а прицельно побуждать их менять поведение. Чем больше студентов вырвется из бедного окружения, тем к большему прогрессу это приведет. Увеличение мобильности, которое за этим последует, не только понизит неравенство в обществе, но и повысит производительность.

В конечном счете, учитывая рост заработков высококвалифицированных работников и издержки экономического неравенства, становится ясно, что наиболее радужное будущее ждет страны с наивысшим уровнем образования и минимальными барьерами, мешающими мобильности. Технологические изменения оставляют в проигрыше те страны, где имеется большое количество рабочих, у которых нет иного выхода, кроме как сохранять низкую квалификацию, — эти страны будут неизбежно отставать{245}. Чрезвычайно важно давать образование людям из самых разных слоев населения, независимо от уровня доходов, — включая выходцев из трущоб Калькутты, сельской Монголии или бедных кварталов Чикаго. Повышение мобильности — это не только выполнение морального долга — обеспечить всем равные возможности. Оно еще и снижает будущие расходы на здравоохранение, на улучшение бытовых условий, на контроль над исполнением законов, а также увеличивает экономическую производительность. Это чрезвычайно важно для борьбы с расширяющимися пропастями неравенства, для помощи растущим экономикам. Одна из главных догадок, которые подарило нам изучение сетей, — это то, что все решения, возможности и результаты, наблюдаемые в обществе, в силу сетевых связей сцеплены и соединены между собой. И этот принцип дополнительности означает, что можно извлечь пользу из тщательно взвешенной политики, если помогать не произвольно выбранным отдельным людям, а людям, как-то связанным между собой. Помощь двум людям из одной общины может оказаться гораздо ценнее, чем помощь двум людям из двух разных общин, потому что в данном случае может начаться какое-то качественное изменение: люди начнут преодолевать пороги и побуждать к действию других (подробнее об этом в главе 8). Поняв природу этого принципа дополнительности, можно разрабатывать в корне иную политику, чем та, при которой случайным образом выбирают тех или иных людей для оказания им помощи, не извлекая никакой выгоды из их сетевого положения и влияния.

Глава 7. Мудрость и глупость толпы

Что отделяет человека от других биологических видов? У многих видов существуют сложные социальные организации — от квадриллионов{246}муравьев, чьи замысловато устроенные колонии покрывают буквально весь земной шар, до пятнистых гиен с их матриархальной иерархией и борьбой за власть — пожалуй, самых удивительных животных, кочующих по Серенгети. А еще люди — далеко не единственный вид, пользующийся орудиями. Джейн Гудолл развеяла этот миф, когда заметила, наблюдая за шимпанзе, что те осознанно пользуются травинками, чтобы добывать вкусных термитов. Кроме того, мы и не единственный вид, который обучает потомство разным вещам. Сурикаты учат детенышей обращаться со скорпионами так: сначала приносят им дохлых особей, потом — живых, но с обезвреженными жалами, и потом, наконец, начинают приносить им здоровых скорпионов. Больше того — сурикаты делают это сообща, то есть детенышей обучают не только его родители, но и другие взрослые особи. Люди не единственный вид, умеющий общаться при помощи звуков: подобные формы общения наблюдаются у слонов, китов, птиц и многих других животных.

Если у других видов тоже имеются весьма сложные общественные организации, если они умеют совместными усилиями растить и обучать детенышей, общаться, пользоваться орудиями, — тогда чем же принципиально отличается от них человек? Ответ таков: нашей способностью воспринимать отвлеченные понятия, объединенной со способностью передавать их другим людям. Я никогда не жил в Китае XVII века, и все же я полагаю, что в ту эпоху там происходили крестьянские волнения и восстания. Кроме того, я не могу быть абсолютно уверен в том, что все это действительно происходило, ведь все свидетельства, говорящие об этом, сводятся к артефактам, литературным сочинениям, историческим летописям и исследованиям. Я могу читать о тех временах и разговаривать со специалистами, подробно изучавшими этот период китайской истории, но у меня никогда не будет опыта, что называется, из первых рук, связанного с правлением китайской династии Цин. Тем не менее благодаря самым разнообразным доступным источникам информации я могу очень много узнать о том, чтó тогда происходило, и быть достаточно уверенным в достоверности основных фактов. Возможно, пройдет еще немало времени, прежде чем я смогу попасть в открытый космос, — зато я уже сейчас могу прочитать рассказ Майкла Коллинза о его путешествии на космическом корабле «Аполлон-11» и получить представление о том, как это было.

Я понятия не имею о том, как собрать компьютер, не говоря уж о множестве его крошечных компонентов, или о материалах, из которых изготавливаются некоторые запчасти. Собственно, ни один отдельно взятый человек не мог бы изготовить совершенно самостоятельно, с нуля, даже некоторые его элементы. И тем не менее компьютеры производят целые команды людей и группы компаний, и я способен узнать о компьютере достаточно, чтобы пользоваться им в собственных целях: отыскивать источники и находить нужные материалы, чтобы изучать сети и писать вот эту книгу.

Кен Маттингли — американский астронавт, летавший на «Аполлоне-6», и один из всего двух десятков людей, которые побывали на Луне. Вот что он говорил: «Это так потрясающе. Я, если честно, сам не понимаю, как такое возможно. Хотя я сам в этом участвовал, мне кажется, это такая дерзость! Я совершенно не понимал, как это все работает, хотя сам был членом экипажа. Я просто научился выполнять свою часть общей задачи».

Человеческая способность улавливать абстрактные понятия, позволяющая нам учиться друг у друга и координировать свою деятельность, — это обоюдоострый меч. Мы узнаем не только правду, но и ложь. Вызывают ли вакцины аутизм у детей? Является ли изменение климата результатом человеческой деятельности? Мы не может ответить на подобные вопросы, опираясь только на наш личный опыт, в лучшем случае мы располагаем только отдельными жизненными наблюдениями, и потому здесь мы вынуждены полагаться на то, что слышали от других людей и из источников, которым доверяем. Это приводит к резкой и стойкой поляризации мнений, которые мы наблюдаем по самым разным вопросам. Благодаря способности познавать и обучаться человек достигает огромных успехов в науке и в инженерной области — но и сталкивается с сомнениями, суевериями и поляризацией мнений{247}.

В этой главе будет рассмотрен вопрос о том, как мы учимся друг у друга и когда узнаем что-то верное или ложное. Есть систематические ошибки, которые мы совершаем, истолковывая информацию, получаемую от друзей и знакомых. Например, мы часто воспринимаем похожую информацию, полученную из разных источников, как независимое подтверждение некоего факта, — даже если она в действительности исходит из одного (причем ненадежного) источника. Разрывы в сетях — и, в частности, гомофилия — могут приводить к стойким различиям в представлениях и нормах, принятых в разных группах. Наша способность общаться и оперировать абстрактными понятиями делает нас уязвимыми для обмана, оставляет место для ошибок и даже для ложных новостей, которые так плодятся, что вытесняют факты и правдивые новости. Несмотря на все эти сложности, есть ситуации, когда мы все воспринимаем правильно. Мы увидим, что от наших сетей зависит, когда толпа будет проявлять настоящую мудрость, а когда будет впадать в глупость.

Мудрость толпы

Предположим, что вам нужно прикинуть, сколько весит бык, но у вас нет весов. Как быть? Если вы спросите, с какой стати вам вообще взвешивать быка, то, скорее всего, вам и правда это никогда не понадобится. Но не беспокойтесь — у этого примера любопытная история, он не лишен смысла.

Обычный способ — следующий. Берете портновскую рулетку и измеряете обхват груди животного в дюймах. Затем измеряете его длину — от плечевых костей до крестца (или седалищной кости). Иначе говоря, от того места, где шея переходит в туловище, почти до хвоста. Желательно не подкрадываться к быку — он должен вести себя спокойно и невозмутимо, особенно когда вы будете измерять окружность груди. Теперь вам нужно перемножить полученные числа, чтобы вычислить объем — так, как в школе на уроках геометрии вы вычисляли объем цилиндра. Чтобы получить вес в фунтах, возведите в квадрат обхват груди, помножьте на длину, а затем разделите на 300{248}.

Если же у вас нет мерной ленты, зато есть много друзей, можно применить другой метод: попросить всех друзей поделиться догадкой о том, сколько весит бык, и затем вывести среднее арифметическое. О том, какой поразительной точностью отличаются подобные догадки, рассказывалось в статье Vox Populi, которую опубликовал в научном журнале Nature в 1907 году Фрэнсис Гальтон, а спустя столетие вновь извлек на свет Джеймс Суровики, обративший на нее внимание публики{249}.

Vox populi переводится с латыни как «глас народа», а феномен, о котором идет речь, известен как «мудрость толпы». Сэр Гальтон отправился на ежегодную выставку откормленного скота и домашней птицы в Западной Англии, в Плимуте. Там собирались забивать быка, и проводилось соревнование. Заплатив шесть пенсов, можно было попытать счастье и назвать наугад вес животного. Чья догадка приблизится больше всего к реальному весу, тот и выйдет победителем. В состязание вступило около восьмисот человек, и Гальтон получил возможность ознакомиться с их догадками — 787 записями. В итоге оказалось, что бык весил 1198 фунтов. Среднее арифметическое, выведенное из всех предложенных догадок, отличалось от реального веса всего на один фунт (1197), а медианное значение — всего на 9 фунтов (1207), то есть обе давали погрешность менее 1 % от реального веса!{250}

Можно не сомневаться — толпа, собравшаяся на выставке скота, разбиралась в быках гораздо лучше нас с вами. В самом деле, половина высказанных догадок отклонялась от реального веса не более чем на 3 %, а более 90 % колебались в диапазоне от 1000 до 1300 фунтов. Тем не менее больше всего в анализе Гальтона поражает то, насколько индивидуальные ошибки в итоге стерлись в сводном показателе.

Важно выделить несколько моментов, чтобы понять, почему модель, представленная в Гальтоновом примере, работает.

Прежде всего, существует разнообразие мнений. Из почти восьмисот человек, принявших участие в конкурсе, каждый, высказывая догадку, опирался на собственный опыт. Из разнообразия этого опыта рождается богатство мнений, откуда можно узнать что-то ценное{251}.

Далее, опыт и мнения не могут приводить к систематическим ошибкам. Например, предположим, что все пользовались бы одним и тем же методом определения веса животных: скажем, все прибегали бы к портновской ленте. Это привело бы к двум последствиям. Во-первых, уменьшилось бы разнообразие оценок, так как все различия во мнениях свелись бы к вариациям замеренных величин. Нельзя однозначно утверждать, что это плохо, — однако это породило бы систематические искажения. Ведь этот метод измерения может систематически занижать или завышать вес.

Предположим, например, что наш бык — представитель породы, у которой задняя часть более тяжелая, а грудь более тощая, чем у других пород. Поэтому, измеряя его объем портновским сантиметром, мы недооценим реальный вес, ведь этот бык окажется более легким в области груди, а по измерениям этого не поймешь. Таким образом, если бы все люди опирались в своих догадках на одни и те же методы, то вес этого быка оказался бы в среднем занижен. Произошел бы интересный эффект: высказанные догадки колебались бы в диапазоне не от 1000 до 1300 фунтов, а, скажем, от 1130 до 1180 фунтов. Большинство людей оказались бы не так уж далеки от истины, но все они ошибались бы только в одну сторону, и потому среднее значение, вместо того чтобы попасть почти в точку, тоже сместилось бы в ту же ошибочную сторону. Подобные систематические ошибки — постоянная проблема для науки: когда все люди пользуются одной и той же методикой или одним и тем же набором данных, они обычно совершают общие ошибки.

Наконец, различные мнения нужно сводить воедино. Если бы, вместо того чтобы вычислять среднее или медианное значение, мы наобум, как из шляпы, вытягивали бы чью-то случайную догадку, или выбирали бы из всех предложенных догадок максимальное значение, то оказывались бы дальше от истины, чем при выборе значения из середины распределения. Если все делается правильно, выведение совокупной величины при анализе представлений некой группы дает лучшие результаты, чем дал бы любой отдельно взятый человек — во всяком случае, типичный человек{252}.

Важная задача в любой организации — обработка и сведение воедино информации, поступившей из разных источников, как внутренних, так и внешних. Делается это многими способами, так что давайте рассмотрим важнейшие из них.

Когда речь идет о последних взглядах на целый ряд событий — от политических выборов до спортивных соревнований, — то одним из главных мест, где можно получить наиболее точную информацию, является рынок предсказаний. Например, когда нужно предсказать, кто победит на выборах, люди могут делать ставки и высказывать предположения о том, кто победит, — это ведь интереснее, чем просто участвовать в опросах населения. Можно купить акцию — и получить потом доллар, если «твой» кандидат победит, и не получить ничего, если он (она) проиграет. Если вы считаете, что тот или иной кандидат победит с вероятностью 60 %, тогда можно оценивать эту акцию в 60 центов в ожидании — то есть с вероятностью в 60 % она принесет вам доллар. Если акция продается менее чем за 60 центов, значит, купив ее, вы можете надеяться на прибыль. А если она продается более чем за 60 центов, значит, продав ее, вы опять-таки можете надеяться на прибыль. Таким образом, цена акции становится своего рода предметом упорной борьбы между людьми, которые придерживаются разных взглядов на шансы кандидата победить на выборах, — и покой наступает лишь тогда, когда достигается равновесие между силами давления покупателей и продавцов{253}. Примерно то же происходит, когда люди делают ставки на исход некоторых спортивных состязаний или чемпионатов.

Конечно, чтобы получить точные цены на рынке предсказаний, требуется или участие разнообразных мнений непредубежденных участников (о каких шла речь в примере выше), или же человек, обладающий очень точными знаниями, большой уверенностью и кучей денег. По сравнению с опросами общественного мнения или другими способами определения среднего значения, рынки предсказаний предлагают известные преимущества. Первое состоит в том, что рынок модифицируется в зависимости от степени уверенности людей. Если кто-то очень уверен в своей оценке, он может покупать или продавать сразу много акций и тем самым, соответственно, тянуть цены вверх или вниз. Другое преимущество — в том, что рынки предсказаний работают в режиме реального времени и потому подстраиваются под новую информацию, как только она поступает. И наконец, третье преимущество состоит в том, что такие рынки позволяют участникам видеть лучшие оценки на данный момент, так что они могут доводить до совершенства собственные предсказания. Правда, порой эта третья особенность оборачивается недостатком: люди теряют веру в собственные суждения, если им кажется, что они слишком расходятся с рыночными, даже если их собственные оценки очень хороши.

Точность рынков предсказаний в ходе многих выборов (например, электронные рынки Айовы) и их способность обгонять многие опросы привели к тому, что их начали создавать в самых разных сферах{254}. Ими пользовались многие компании — включая Google, France Telecom, Intel, HP, Eli Lilly, IBM, Microsoft и другие, — чтобы предсказывать самые разные вещи — от объема продаж до ставки ссудного процента. Министерство обороны США даже подумывало о том, не воспользоваться ли ему тоже рынками предсказаний, чтобы военные и сотрудники разведки, располагая в придачу собственной информацией, могли лучше предсказывать геополитические тенденции и потенциальные действия террористов. Но потом эту идею отвергли, потому что в обществе сочли саму идею — делать «ставки» на теракты и прочие подобные события — слишком отталкивающей{255}. Том Дэшл, лидер тогдашнего меньшинства в Сенате, сказал: «Я ушам своим не верю: неужели кто-то всерьез может выступать с таким предложением — торговать смертью?» Сенатор от Калифорнии Барбара Бокс сочла, что в этом «есть что-то очень больное», и предложила уволить тех, кто выдвинул такую идею. Это, конечно, не значит, что правительства разных стран откажутся от попыток предсказывать важные события, но, скорее всего, большинство по-прежнему не сможет использовать рынки предсказаний для прогноза некоторых событий.

Другой способ собирать воедино разрозненные мнения о возможных предстоящих событиях или о желательных действиях — это тщательно обдумывать их. Именно так работают судейские коллегии. Использовался этот способ и в более широком масштабе — в частности, в шахматной партии, получившей название «Каспаров против мира». В 1999 году Гарри Каспаров, один из величайших шахматистов всех времен и народов, сыграл с командой, состоявшей из десятков тысяч игроков-любителей, которые обсуждали коллективную стратегию и голосовали за очередные ходы через интернет. Каспаров играл белыми фигурами и в итоге победил, однако партия длилась четыре месяца и состояла из шестидесяти двух ходов. Хотя «толпа» и не победила, Каспаров назвал состоявшуюся партию «величайшей игрой в истории шахмат». Ясно и то, что толпа играла на гораздо более высоком уровне, чем был бы доступен большинству — если не всем его противникам, если бы те противостояли гроссмейстеру поодиночке. А еще выяснилось, что у Каспарова имелось не одно преимущество (а именно — что он играл белыми): в придачу он читал обсуждение партии на всемирных шахматных форумах{256}.

Однако большую часть информации мы обрабатываем вовсе не при помощи опросов, голосований, рынков или совещательных процессов.

Предположим, вам необходимо принять какое-то решение: например, покупать ли ту или иную книгу, прививать ли ребенка, за кого голосовать на предстоящих выборах, присоединяться ли к протесту, или, на худой конец, какую модель телефона купить? Прежде чем принять решение, вы собираете информацию. Конечно же, вам недоступна такая роскошь, как определение среднего значения из оценок сотен людей, или создание собственного рынка предсказаний, или организация голосования по интересующему вас вопросу. И вот здесь-то важную роль играет социальная структура. Вы сами — агрегатор мнений, и все зависит от работы вашей сети: вы узнаете все, что вас интересует, из разговоров с друзьями, родственниками и коллегами, а еще — из различных медиа, за которыми вы следите.

Обработать всю информацию, которая к нам поступает, нелегко. Когда друг не советует вам прививать ребенка, потому что слышал об опасности прививок, — как вам воспринимать его слова? Откуда у него такие сведения? А если вы поговорите с другими друзьями и услышите от них то же самое? Можно ли считать их новости актуальными? Или, быть может, они все происходят из одного источника? А потом вы поговорите еще с кем-нибудь, и они расскажут вам, что совсем недавно видели в новостях сюжет, где рассказывали о прививках и о том, что, согласно новым исследованиям, прививки безопасны, так что вам следует привить своего ребенка. Насколько можно доверять и новостному сюжету, и исследованию? И насколько правильно понял ваш друг то, что услышал в передаче?

Как будут меняться со временем ваши мнения и представления? Сможете ли вы верно оценить всю имеющуюся информацию, просто общаясь с друзьями и знакомыми? Вдруг вы обманетесь? Насколько быстро адаптируются и меняются ваши представления? Всегда ли вы будете приходить к согласию с вашими друзьями? Возможно ли, что вы придете к совершенно иным выводам, чем люди, находящиеся с вами в одной сети? Все эти вопросы мы с Беном Голубом (моим бывшим студентом) решили детально рассмотреть.

Чтобы понять, что происходит в децентрализованной социальной среде и какие там могут произойти ошибки, давайте вернемся к нашему быку и его весу. У вас имеется собственная догадка, но, так как вы плохо разбираетесь в быках, вы решаете поговорить с кем-нибудь из друзей. Одни назовут больший вес, и вы им поверите, а другие — меньший, и вы тоже склонитесь на их сторону. После разговоров с друзьями вы остановитесь на «взвешенном» (прошу прощения за невольный каламбур) среднем значении — промежуточном между вашей первоначальной догадкой и догадками ваших друзей. На это взвешенное значение повлияет то, что к одним друзьям вы будете прислушиваться больше, чем к другим, — в зависимости от того, насколько ценными вы сочтете их мнения. Например, если у одного вашего друга есть ранчо, а другой — экономист, то мнение хозяина ранчо вы наверняка оцените гораздо выше.

Такое рода обдумывание более чем естественно, иногда именно оно и является идеальным способом обработки информации — достаточно вспомнить о том, как Гальтон обнаружил, что среднее значение от всех предложенных догадок весьма близко к правде. Однако в вашем случае процесс на этом не заканчивается. Ваши друзья беседуют не только с вами, так что со временем и они могут поменять мнение. А в их новых мнениях отразится новая информация, полученная ими от других участников вашей сети, включая людей, которые не являются вашими друзьями. Поэтому имеет смысл через некоторое время снова поговорить с друзьями на ту же тему. Тогда после повторного разговора вы опосредованно получите и информацию от друзей ваших друзей.

Если речь идет о весе быка, скорее всего, эта тема быстро всем наскучит и после пары итераций (в лучшем случае) процесс обсуждения затухнет. Зато на другие, более животрепещущие, темы — например, о том, какова вероятность, что вакцина навредит вашему ребенку, или о том, насколько интенсивно нужно заниматься спортом, чтобы сохранять здоровье, — с людьми можно говорить практически бесконечно. Со временем ваши представления вберут в себя информацию, полученную в дружеских беседах через третьи (и так далее) руки.

Процесс этот показан на рисунке 7.1.

(a) Первоначальные оценки — еще до разговоров. Более светлые тона — более легковесные оценки. Средний оттенок серого означает верную догадку.

(b) После того как люди поговорили с каждым из друзей, они переосмысляют свои оценки. Их новые оценки являются чем-то средним между их прежними оценками и первоначальными оценками их друзей. Многие из них теперь приобрели тот или иной оттенок серого. Человек (кружок) в нижнем левом углу еще совсем не переменил мнение — потому что и он сам, и его друг начали с одинаковой заниженной оценки. А человек, начавший с верной оценки, даже потемнел, склонившись в сторону переоценки, потому что он дружит с двумя людьми, начавшими с переоценки.

(c) Люди побеседовали еще раз и снова скорректировали оценки. Большинство теперь тяготеет к среднему оттенку серого, но человек в нижнем левом углу все еще сохраняет очень светлый оттенок серого.

(d) Представления все больше сближаются.

Рис. 7.1. Обмен мнениями в сети. Пять человек в сети прикидывают, сколько весит бык, весящий в действительности 1200 фунтов. Два человека (в левой части схемы), с белыми узлами, начинают с недооценки веса быка — выдвигают предположение, что он весит 1000 фунтов. Два человека с черными узлами начинают с переоценки — они полагают, что бык весит 1400 фунтов. Человек с серым узлом начинает с очень удачной догадки — 1200 фунтов. Итак, чем светлее тон, каким закрашен кружок-узел, тем ниже предположительный вес быка. Люди несколько раз беседуют с друзьями — и каждый раз выводят новое среднее значение, исходя из своих прежних оценок и последних догадок друзей.

Процесс, представленный на рисунке 7.1, показывает, что обмен мнениями в сети имеет сходство с диффузией и заражением. Если каждый из нас разговаривает с несколькими друзьями, в итоге этот разговор быстро «расширяется», охватывая все больше людей, и после всего нескольких итераций к нам уже косвенным образом поступает информация от всех, кто входит в более широкую сеть. Благодаря сетевому эффекту «тесного мира» достаточно всего нескольких итераций, чтобы информация, исходящая от одного человека, достигла большинства других — пускай даже в несколько «разбавленном» виде.

Такого рода познание, при котором каждый человек многократно беседует с друзьями и просто продолжает выводить некое среднеарифметическое, отталкиваясь от их мнений, получило название «дегроотовского познания» — в честь статистика Морриса Дегроота{257}. Дегроотовская модель не предполагает, что люди произвольно проделывают сложные вычисления, — нет, речь о простых действиях, вроде выведения среднего арифметического значения. Пожалуй, не удивительно, что когда нужно предсказать действия реальных людей, даже в простых сетях, дегроотовская модель обнаруживает больше сходства с поведением людей, чем какая-нибудь всеведущая и замысловатая модель, согласно которой люди, обрабатывая информацию, делают поправки на время и реагируют на изменение чужих мнений, — во всяком случае, в некоторых типах среды, о чем мы еще поговорим.

Однако даже дегроотовское познание сложнее, чем простая диффузия, так как оно требует напряжения и многократных бесед.

Способность человека влиять на представления других людей и менять их зависит от его центральности в сети. Здесь действует парадокс дружбы (о котором шла речь в главе 2). Люди, у которых больше друзей, в итоге сверяют свои мнения с мнениями большего количества людей. В сети, показанной на рисунке 7.1, человек, обозначенный черным кружком внизу картинки, занимает наиболее центральное положение по любым критериям центральности. Хотя среднее значение от всех первоначальных оценок в этом примере составило бы в точности 1200 фунтов, уже в силу того, что люди, обозначенные темными кружками, то есть предложившие в качестве догадки более высокие значения, обладают большей центральностью, чем люди, обозначенные белыми кружками и склонившиеся в пользу меньшего веса быка, — консенсусная величина в итоге слишком подскочила вверх, и предполагаемый вес оказался завышен.

Итак, чем больше мнений «центральных» людей, тем больше они влияют на мнения остальных. Если вы вспомните наш разговор о центральностях, то подумаете, что, поскольку люди беседуют снова, снова и снова… то по-настоящему важна не столько чья-то центральность, сколько просто чья-то центральность по собственному вектору. И будете правы. Если я дружу с другими людьми, у которых множество связей, значит, до них дойдет мое мнение, а затем от них распространится дальше, вширь, — и, следовательно, иметь друзей, имеющих множество связей, не менее важно, чем просто иметь много друзей. Иначе говоря, степень участия первоначального мнения каждого человека в итоговом общем мнении, которое закрепляется в обществе, если это общество продолжает многократно выводить «среднее арифметическое», в точности пропорционально центральности по собственному вектору этого человека{258}.

Если общество продолжает проходить этот процесс, оно рано или поздно достигает консенсуса. Интуитивные изменения, стоящие за этим процессом, показаны на рисунке 7.1: первоначально по-разному окрашенные разные узлы со временем приобретают одинаковый оттенок. Самый темный узел в итоге высветлится, а самый светлый — потемнеет. Пока кто-то остается темнее или светлее соседей, их ждут перемены, и в конце концов вся сеть окрасится в один цвет{259}.

Каков будет этот консенсус, зависит от первоначальных оценок и от центральности всех узлов. Итоговое консенсусное мнение задается поразительно простой формулой: нужно просто сложить все первоначальные оценки людей, помноженные на их центральность по собственному вектору{260}.

В этом процессе происходят некоторые значительные смещения.

Во-первых, возникает «эхо»: ваше собственное мнение приходит к вам обратно в отраженном виде. Мнения ваших друзей частично опираются на ваши прежние мнения — и потому частица «новой» информации, которую вы получаете в ходе многократных бесед с друзьями, является отголоском ваших собственных мнений. Если же ваши друзья начинают соглашаться с вашим мнением, вы можете со временем стать излишне уверенным в собственной правоте. Это естественно: любое мнение покажется вам более убедительным, если с ним соглашаются другие. И даже если вы прекрасно осведомлены о том, как устроена сеть, отфильтровывать отголоски собственного мнения очень сложно.

Второе — и даже еще более сильное — смещение происходит от двойного счета. Если вы разговариваете и с Лайзой, и с Эмили, а они обе дружат с Алексом, тогда мнение Алекса доходит до вас по двум разным каналам. В итоге вы как бы дважды «считаете» информацию, исходящую от Алекса. А когда вы слышите одну и ту же информацию из разных источников, она кажется вам более достоверной, чем если бы исходила из одного первоначального источника, — пускай даже это одно и то же, просто повторенное дважды{261}.

Двойной счет и отголоски проиллюстрированы на рисунке 7.2.

(a) Первоначальные оценки — до разговоров.

(b) Два человека поддались влиянию переоценки Хелен.

(c) Оба этих человека влияют на последнего человека, который дважды учитывает информацию, поступившую к нему косвенным путем.

(d) Мнение Алекса в виде частичного эха возвращается к нему же.

Рис. 7.2. Дегроотовское познание: двойной счет и отголоски.

Перекосов, вызванных двойным учетом информации и неспособностью отфильтровывать «эхо», избежать трудно. Например, вы хотите узнать, стоит ли вам смотреть последнюю серию «Звездного пути». Вы читали рецензию, где говорилось, что фильм снят прекрасно. Оба ваши друга говорят то же самое. Но их ли это мнения? Или, быть может, на их мнения повлияли прочитанные рецензии? Или разговоры о фильме — уже после того, как они его посмотрели? Когда вы в конце концов посмотрите фильм и кто-то спросит вас, понравился ли он вам, ваше мнение о фильме теперь чуть-чуть выше потому, что он понравился вашим друзьям, или потому, что и кинокритик очень хвалил его? И понимаете ли вы даже, в какой степени ваше впечатление от фильма — действительно целиком ваше собственное, а в какой степени оно обусловлено всем, что вы слышали до и после просмотра? Если вы скажете друзьям, что, по-вашему, диалоги в фильме паршивые, и они согласятся, — насколько вы утвердитесь в своем мнении? И ваши друзья — в какой мере они просто вторят вашему мнению, а в какой — действительно считают диалоги неудачными?

Бывают ситуации, когда вы явно передаете чужое мнение и говорите, что оно не является вашим собственным. Если, например, кто-нибудь спросит меня, в какую сторону движется учетная ставка, то я лично в этом не эксперт, но могу сослаться на мнение кого-то из коллег, кто в этом хорошо разбирается. Но даже когда я так делаю, я часто не могу объяснить, откуда взял информацию мой друг-эксперт.

Один способ напрямую определить, подвержены ли люди двойному счету и удается ли им отфильтровывать отголоски собственного влияния, — это провести эксперимент, в ходе которого информация, подаваемая в сеть, полностью контролируется. Если нам точно известно, какой информацией люди располагают изначально и какова сеть взаимодействий, тогда можно не только проверить, становятся ли люди жертвами двойного счета и эха, но и выяснить, соответствует ли дегроотовское познание поведению людей.

Именно это и проделали Арун Чандрасекар, Хорейшио Ларрегай и Хуан Пабло Ксандри{262}. Выяснилось, что дегроотовское познание на удивление хорошо предсказывает эволюцию человеческих представлений.

Исследователи поместили участников эксперимента в сети. Каждый из них мог общаться с другими — своими друзьями, — в таком порядке, чтобы экспериментаторы точно знали, от кого именно поступает какая информация. Сети были устроены так, чтобы каждый мог «добраться» до всех остальных участников эксперимента самое большее в четыре этапа: там были друзья, друзья друзей, друзья друзей друзей, всего четыре степени.

Еще Чандрасекар, Ларрегай и Ксандри контролировали первоначальную информацию, какой располагали люди, и знали, чтó те пытаются угадать. Были две неразличимые на вид сумки, и в каждой лежало по семь мячей. В одной сумке находилось пять синих мячей и два желтых; назовем ее синей сумкой. Во второй — два синих мяча и пять желтых; назовем ее желтой. Экспериментаторы выбрали одну сумку из двух, но участники эксперимента не видели, которая это сумка. Затем каждому человеку по отдельности показали, как из сумки произвольным образом достают один мяч. Если он видел синий мяч, скорее всего, это была синяя сумка (самая верная догадка гласила бы, что шансы 5 к 7, что это действительно синяя сумка). Но он мог видеть и желтый мяч — в таком случае можно было решить, что шансы лишь 2 к 5, что перед ним синяя сумка, и 5 к 7, что желтая. После того как все поодиночке увидели, как случайным образом вытаскивают один мяч, каждый высказал собственную догадку. А после этих первых догадок они ознакомились с догадками друзей из сети.

Ознакомившись с догадками друзей, они снова принялись угадывать. Потом ознакомились с повторными догадками друзей. После чего стали высказывать новые предположения и так далее. Со временем многие меняли мнение. Если человек первоначально предполагал, что сумка синяя, но затем видел, что все четверо друзей по эксперименту предположили, что она желтая, то, исходя из того, что они внимательно следят за игрой, он делал вывод, что все они видели желтые мячи. Получалось четыре желтых мяча против одного синего — а значит, повторная догадка должна была бы гласить, что сумка все-таки желтая. Но у каждого человека в сети были разные наборы друзей, и распределялись по общей сети они по-разному. Кто-то из ваших друзей мог вначале высказаться за желтую сумку, а затем передумать и сказать, что она синяя. Какие выводы вам нужно из этого сделать? А еще может быть такое, что кто-то из них меняет свое мнение из-за вас (вот они, отголоски) или реагируя на мнение вашего общего друга (двойной счет). Всего через пару раундов разобраться во всех этих догадках и переменах суждений становится весьма сложно.

Участники эксперимента знали, как устроена вся сеть дружб, то есть они знали, с кем у них имеются общие друзья. Таким образом, можно было видеть, действуют ли люди как мощный, тщательно запрограммированный компьютер, отфильтровывающий все отголоски и избегающий двойного счета, или же они действуют скорее в духе дегроотовского познания, то есть просто высказывают догадки, не задумываясь слишком глубоко и меняя мнение лишь под влиянием последних догадок ближайших соседей.

Всего в эксперименте участвовало 665 человек, объединенных в сети по 7 человек. Таким образом, существовало 95 отдельных сетей и множество разных догадок и ситуаций для каждого участника. Всего было собрано очень много данных о поведении людей. Поэтому эксперимент позволял достаточно точно определять, насколько критически или, наоборот, прямолинейно рассуждали люди в данном случае.

Если предположить, что люди просто следуют дегроотовской модели (мнению каждого друга придается равный вес), то можно верно предсказать 94 % догадок; если же предположить, что люди мыслят очень сложно и критически, тогда можно верно предсказать лишь 74 % догадок. Во многих случаях догадки предсказывать легко, так что следует ожидать, что любая модель хорошо подойдет для большей части догадок. Например, в случае нашей первой догадки каждый должен угадать цвет сумки. Во втором раунде нужно угадать, насколько верные догадки высказало большинство друзей в первом раунде. Две модели не слишком сильно расходятся, пока мы не доходим до более поздних раундов, когда появляются отголоски (скажем, мои друзья поменяли мнение из-за меня) и двойной счет (двое из моих друзей переменили мнение, увидев поведение некого своего общего друга), и так далее. Вот здесь начинает брать верх дегроотовская модель познания: люди становятся жертвами двойного счета и эха — и эта простая дегроотовская модель является предсказателем поведения людей, гораздо более точным, чем всецело рациональная и просчитанная модель поведения.

Другие эксперименты тоже показывают, что люди становятся жертвами двойного счета и отголосков, и выявляют множество других странностей{263}. Что важнее всего, это происходит не только в ходе ограниченных экспериментов, но и практически везде, постоянно — когда все мы принимаем самые разные решения в своей повседневной жизни.

Майкл Бейли, Жуйцин Цао, Тереза Кухлер и Йоханнес Штрёбель решили выяснить, как на решения людей о покупке домов влияет их общение с друзьями{264}. Они отследили друзей этих людей через Facebook и попытались понять, как их опыт влияет на решение человека. Например, представим себе человека, живущего в Лос-Анджелесе, назовем его Чарли. Он решает: купить ему дом или же просто снять? У Чарли есть подруга в Бостоне, в тысячах километров от него, назовем ее Люси. Если дом Люси поднялся в цене, тогда Чарли с большей вероятностью купит дом, и заплатит за него больше, и сам дом окажется больше по площади, — чем если дом Люси упадет в цене. На решение Чарли влияет опыт Люси, живущей в тысячах километров от него. Это исследование учитывает все возможные осложняющие моменты — различные характеристики людей и экономические тенденции. Масштаб этого эффекта значителен по любым меркам: если цена дома друга выросла за последние два года на 5 %, то вероятность, что человек купит дом, возрастала на 3 %, — причем купит дом, больший по площади на 2 %, и заплатит за него на 3 % больше. А еще, если друзья неудачно вложили деньги в недвижимость, тогда увеличивалась вероятность, что человек продаст свой дом и возьмет за него меньше денег. Кроме того, чем больше наблюдалось вариаций в ситуациях с домами типичных друзей из круга общения Чарли, тем осмотрительнее становился сам Чарли. Так, например, если у двух его друзей дома подорожали на 5 %, это оказывало большее влияние на его решение купить дом, чем если у одного друга дом подорожал на 15 %, а у другого подешевел на 5 %.

Следует отметить несколько интересных моментов. Во-первых, решения людей связаны с информацией от их друзей, даже живущих очень далеко. Во-вторых, это ощутимо сказывается на жизненно важных решениях — таких как покупка недвижимости. В-третьих, похоже, люди неадекватно обрабатывают информацию, поступающую от друзей. У Люси все идет хорошо, но ее дом относится совсем к другому рынку недвижимости, и речь идет о последних двух годах. Насколько можно Чарли опираться на эти сведения, принимая решение о том, что ему делать прямо сейчас? Оказалось, что люди, охваченные исследованием, не делали поправок на место жительства своих друзей, — а ведь бостонский рынок жилья гораздо меньше соотносится с лос-анджелесским, чем рынок в Сан-Диего. Однако Чарли в той же мере прислушивался к Люси, жившей в Бостоне, что и к Линусу, жившему в Сан-Диего, хотя опыт Линуса был бы ему намного полезнее.

Большинству из нас мешают отголоски мнений, двойной счет и еще то, что мы зря прислушиваемся к людям, чей опыт, возможно, не имеет к нам никакого отношения. И что же — мы все-таки умудряемся как-то обрабатывать информацию, поступающую к нам через наши сети? Сможем ли мы точно оценить вес быка, оставаясь в сети, где каждый из нас разговаривает только со своими друзьями?

Как удалось выяснить нам с Беном Голубом, даже такой бесхитростный процесс, как дегроотовское познание, приводит к формированию довольно точных представлений, если соблюдается несколько принципиально важных условий.

Мы уже упоминали о некоторых из этих условий: необходимо разнообразие мнений, и в них не может быть систематического перекоса, и потому, если бы мы могли выводить среднее арифметическое из всех мнений, имеющихся в обществе, результат получался бы точный. Если же никто из членов общества с самого начала не располагает верной информацией, то шансов на успех нет. Помимо этих условий, сеть общения должна быть хорошо «уравновешена». Если мы все дружим с одним человеком, то его (или ее) мнение могут сильно влиять на общий результат. Главное условие, способствующее формированию верной информации, таково: центральность по собственному вектору каждого человека в обществе должна быть достаточно низкой относительно суммы чужих центральностей. Если мы посмотрим на устройство сети, то увидим, что для этого нужно равновесие: иными словами, внимание, которое люди уделяют любой маленькой группе, не должно сильно перевешивать внимание, которое они уделяют другим.

На рисунке 7.3 сопоставлены примеры неуравновешенной и уравновешенной сетей. Вся неуравновешенная сеть замкнута на одного-единственного человека. Если этот человек придает больше значения собственному мнению, чем мнению друзей (а это естественная склонность{265}), то это найдет отражение в окончательном мнении. И напротив, в силу симметрии более уравновешенной сети никто не будет оказывать господствующего влияния на консенсусное мнение, которое выработается со временем{266}. Неуравновешенная сеть позволяет экономить на связи, так как позволяет получать информацию в один заход: каждому человеку с периферии достаточно поговорить всего с одним человеком, чтобы узнать, чтó думают остальные; поэтому вообще и появляются подобные звездообразные сети{267}. Но такие неуравновешенные и централизованные сети порой приводят к формированию предвзятых мнений.

Рис. 7.3. Секция (а) неуравновешенная сеть. Секция (b) уравновешенная сеть. Сеть (а) более эффективна в том смысле, что в ней меньше звеньев и в ней есть человек, имеющий доступ ко всей информации в сети, однако в конечном итоге она может чрезмерно отражать взгляды центрального человека.

К чьему же мнению прислушиваются люди? Этим вопросом задавались очень многие. Например, в 1940-х и 1950-х годах Пол Лазарсфельд провел ряд исследований, чтобы понять, как именно люди составляют мнения. Первое исследование охватило 2400 взрослых в штате Огайо в месяцы, предшествовавшие президентским выборам 1940 года. Вместе с двумя коллегами и командой помощников Лазарсфельд несколько раз опросил группы людей, выясняя при этом, с кем они разговаривали, какие газеты читали и что именно заставило их поменять мнение, если такая перемена происходила{268}. Позднее Лазарсфельд проводил исследование, охватившее восемьсот женщин в Декатуре, штат Иллинойс, с целью выяснить, как они составляют мнение о разных вещах, в том числе о потребительских товарах{269}. На основе этих исследований возникла теория «двухступенчатого потока информации», которую изложили в книге Элиху Кац и сам Лазарсфельд. Согласно теории двухступенчатого потока, есть люди, которые выступают своего рода «лидерами мнений» — как бы знатоками, — и вот они-то передают информацию, почерпнутую из СМИ, другим людям, то есть широкой аудитории, или «второй ступени». Похожая теория легла в основу сформулированного Малкольмом Гладуэллом «закона немногих»{270}.

Есть ли ситуации, в которых общество попадает в сильную зависимость от мнения всего одного человека? За примерами далеко ходить не придется. Некоторые считают, что Роберт Паркер, знаменитый винный критик, имел огромное влияние на виноделие. Трудно поспорить с тем, что Паркер в течение нескольких десятилетий оставался главным знатоком вин.

Для винодельческой промышленности информация, поступающая от винных критиков, имеет большое значение. Ежегодно потребляется тридцать миллиардов бутылок вина, производимого десятками тысяч винных заводов, многие из которых поставляют свою продукцию во все страны мира. Качество вина зависит от местных погодных условий и от состояния почвы, а еще от обращения с лозой, от времени сбора гроздьев, от способа изготовления самого вина. Даже у одного винодела, работающего с одними и теми же виноградниками, качество вина может сильно отличаться от года к году. А если вспомнить, наряду со всем перечисленным, о дороговизне многих вин, то становится понятно, почему информация со стороны о качестве и свойствах каждого конкретного вина очень ценна.

Роберт Паркер — классический пример успешного человека, самостоятельно «выбившегося в люди». Сын торговца, он начал издавать свой бюллетень с рейтингами вин в конце 1970-х — в пору, когда, по его собственному замечанию, винных критиков явно недоставало — особенно если вы не читали по-французски. Много лет Паркер работал юристом в банке, а пробовал вина и продавал свой бюллетень, что называется, на досуге. Однако он нашел свою нишу в правильное время, и дегустаторское чутье у него было безошибочное. Паркер принципиально не занимался рекламой и из собственного кармана платил за вина, которые пробовал: он не желал кривить душой, принимая подарки, и ставить свое нёбо на службу кому-то из виноделов. Он начал оценивать вина по 100-балльной шкале, и если вино получало больше 90 баллов, значит, оно было превосходным. Сегодня эта шкала признана в виноделии эталоном.

Для дегустации вин требуется особый талант — ведь дегустатор должен уметь оценивать не только настоящий вкус вина, но и будущий — тот вкус, который вино приобретет, достигнув зрелости, часто годы спустя после разлития по бутылкам. Нужно распознавать дубильные вещества, кислоту, содержание сахара, различные ароматы и понимать, как они будут развиваться со временем. Авторитет Паркера начал заметно расти после того, как он назвал урожай Бордо 1982 года отличной продукций — вразрез с мнениями многих других экспертов, попробовавших ранние вина из сбора того года. Сейчас считается, что это был не просто отличный, а один из лучших урожаев в истории виноделия. Как заметил Джеймс Лоб из журнала Wine Spectator, «и вот в Бордо наступил 1982 год — с самым великолепным изобилием прекраснейших вин, какие только пробовал мир»{271}. В середине 1980-х Паркер уже оставил работу в банке и целиком посвятил себя составлению винных рейтингов. Паркер быстро завоевал репутацию главного эксперта в винной индустрии. Макс Лалондрель, закупающий вина для Berry Bros. & Rudd (виноторговой компании в Великобритании), выразился так: «Лучший продавец вина в мире — это Роберт Паркер. Если он вдруг заявит, что урожай 2012 года — худший, какой он когда-либо пробовал, никто не станет покупать вино этого года, а если он похвалит его, то все бросятся его покупать»{272}.

В итоге произошла, по мнению многих, «паркеризация» вин. Виноделы, зная о том, что Паркер предпочитает полные вина — то есть зрелые, насыщенные вина с сильными ароматами винограда, дубовых бочек, в которых часто выдерживаются марочные вина, и земли, вскормившей лозу, а также с довольно высоким градусом, — уже давно стараются производить именно такие вина. В написанной Элином Маккоем биографии Паркера{273}приводятся слова одного бордоского торговца, который говорил о влиянии суждений дегустатора на объемы прибыли всего одного винодела: «Разница между оценками в 85 и 95 баллов равнялась разнице между шестью и семью миллионами евро».

С одной стороны, пожалуй, великолепно, когда есть критик с таким чутким нёбом и великолепной памятью на вкусы и запахи (а также носом, застрахованным на миллион долларов), который рекомендует вина всему миру. Однако если вы не разделяете вкусовых предпочтений Роберта Паркера, тогда причин для радости у вас нет. Стоит ли нам беспокоиться из-за того, что на продажи вина оказывает столь колоссальное влияние всего один критик? Объемы продаж винной продукции исчисляются сотнями миллиардов долларов в год, и если успех или провал какого-то конкретного вина определяется суждениями всего одного критика, это чревато для виноделов огромными рисками и нестабильностью.

Куда легче определять вес быка, когда предлагается сразу множество оценок, пускай даже со стороны совсем неискушенных людей, чем когда дается всего одна оценка — человеком, чьи суждения пусть и точны, но не совершенны. То же самое относится и к рейтингам всевозможных вещей — от вин до акций и облигаций{274}.

Оценивать вина и многие другие продукты становится легче. Даже если никто из моих друзей не пробовал последнего урожая какого-нибудь маленького винодельческого хозяйства в Бургундии, есть люди, которые его пробовали, и мне несложно найти их отзывы в интернете. Наши сети, позволяющие найти подобную информацию, продолжают расти и соединять нас с людьми, которых мы никогда не встречали и не встретим в жизни, таким образом помогая нам разнообразить собственные представления. Это может быть полезно, если их обзоры действительно отражают независимый опыт и снабжают нас новыми сведениями{275}.

Однако бывают ситуации, когда вся поступающая информация исходит из одного источника. И если этот источник оказывается ненадежным, особенно если в пору своей популярности он считался уважаемым, последствия могут быть катастрофическими. Особенно это касается вопросов, требующих профессиональных знаний.

28 февраля 1998 года ведущий британский медицинский журнал The Lancet опубликовал статью Эндрю Уэйкфилда и двенадцати других исследователей, которые выявили связь между аутизмом и вакциной от кори, эпидемического паротита (свинки) и краснухи — комбинированной вакциной MMR. Как им казалось, они нашли вполне правдоподобное объяснение этой связи: введение сразу трех вакцин вызывало желудочно-кишечные проблемы и иммунную реакцию, что в итоге приводило у некоторых детей к проблемам с развитием мозга.

Эта новость оказалась очень важной — ведь во всем мире диагностируется все больше случаев аутизма, и каждый год все больше родителей прививает своих детей от кори, свинки и краснухи. Публикация результатов исследования в уважаемом медицинском журнале вызвала бурную реакцию среди читателей. Статью пересказывали снова и снова, о связи прививок с аутизмом заговорили везде. Это было лишь первое исследование явной связи между двумя явлениями, и прошло еще некоторое время, прежде чем медицинское сообщество внимательнее присмотрелось к данной связи. Собственно, вся имевшаяся информация исходила от одного-единственного источника в сети — из статьи в The Lancet. Однако люди слышали разговоры на эту тему буквально повсюду.

Как потом оказалось, к проведенному исследованию можно было предъявить несколько серьезных претензий. Во-первых, все выводы делались исключительно на основе историй болезней двенадцати детей, отобранных для исследования. Поскольку аутизм часто проявляется примерно в том же возрасте, когда детям делают прививки, вполне естественно усмотреть связь между этим двумя явлениями, но с выборкой из всего двенадцати детей трудно судить хоть о чем-нибудь. Кроме того, выводить из материалов такого исследования хоть какие-либо заключения о причинно-следственной связи просто невозможно. Хотя в статье и не утверждалось прямо, что эта причинно-следственная связь существует, она все же обосновывала теорию существования подобной связи, и некоторые неверно истолковали ее именно как доказательство этой связи, тем более что Уэйкфилд предлагал временно приостановить использование вакцин — до тех пор, пока дальнейшие исследования не позволят сделать более четкие выводы о корреляции между вакциной и аутизмом.

Но к этому исследованию были и еще более серьезные претензии, помимо того, что в нем в действительности не устанавливалось никакой корреляции или причинно-следственной связи. Выяснилось, что Уэйкфилд получал финансирование от одной юридической организации, связанной с судебным иском против производителей вакцин; это вполне можно было расценивать как личную заинтересованность, и журналу The Lancet следовало бы знать об этом обстоятельстве. А самым тревожным стал репортаж Брайана Дира, опубликованный в Sunday Times 8 февраля 2009 года, где утверждалось, что данные, использованные в исследовании, не были точными и не соответствовали реальным записям в больничных картах, — иными словами, что Уэйкфилд просто манипулировал данными, как ему было выгодно{276}. В 2010 году Генеральный медицинский совет Великобритании признал Уэйкфилда виновным в ненадлежащем исполнении обязанностей и отстранил от профессиональной деятельности (отобрав у него лицензию на медицинскую деятельность), мотивируя это его личной заинтересованностью и тем, что, как выяснилось, его исследование проводилось отнюдь не в законных интересах уязвимых малолетних пациентов{277}.

В 2010 году The Lancet полностью отрекся от скандальной статьи. К тому времени был проведен уже целый ряд исследований с привлечением более обширных данных, собранных со всего мира, и связь между прививками и аутизмом не выявилась{278}. Но еще до этого было нанесено много вреда. В 1998 году — в год публикации сомнительного исследования — в Великобритании было зафиксировано 74 случая заболевания эпидемическим паротитом{279}. Вскоре уровень вакцинации против MMR в Великобритании снизился с 90 до 80 %. По некоторым оценкам, основанным на данных Всемирной организации здравоохранения, с 2000 по 2010 год в Европе остались непривитыми приблизительно пять миллионов детей в возрасте от двух до двенадцати лет{280}. Как мы знаем из главы 3, даже незначительное снижение уровня вакцинации может привести к новым вспышкам болезни. И, что было предсказуемо, через несколько лет случаи заболевания корью действительно участились более чем в двадцать раз. К 2007 году вспышки кори стали вполне обычным делом, болезнь поражала тысячи людей, и до 2014 года уровень заболеваемости оставался высоким.

Для общества последствия такого падения уровня вакцинации весьма болезненны, они могут коснуться любого из нас. Мой близкий друг и соавтор Тони Калво-Арменголь (выше я уже упоминал о нашей совместной работе) скончался в 2007 году от свинки. Это был тот год, когда в Испании резко уменьшился уровень вакцинации детей, и в стране было зафиксировано больше десяти тысяч случаев заболевания свинкой. Такая мощная вспышка болезни и ее последствия, которых можно было бы избежать, если бы большее количество людей воспользовались эффективной и недорогой вакциной (MMR), — настоящая трагедия.

Со временем огромный объем исследований, которые не выявили связи между какими-либо вакцинами и аутизмом, привел к тому, что об этом заговорили повсюду, люди снова переменили мнение, и уровень вакцинации повысился. Отчасти, конечно, он повысился потому, что действительно распоясались сами болезни. Как только корь и свинка заметно подняли голову, люди всерьез задумались о том, стоит ли отказываться от вакцинации детей. Дискредитированная опасность, якобы исходящая от вакцин, стала казаться менее угрожающей, чем вполне реальная вероятность, что ребенок подхватит корь, свинку или краснуху. Чем выше риск, тем больше появляется у людей стимулов активно искать и фильтровать информацию, а не просто пассивно прислушиваться к чужим мнениям или рассказам.

Меняющийся ландшафт новостей

Ложь летит, а истина, хромая, приходит после нее.

Джонатан Свифт{281}

Демократия умирает во тьме.

The Washington Post

Как ясно показывает пример с вакцинацией, чтобы население было правильно информировано, необходимо широкое распространение качественной информации.

Вместе с интернетом появились некоторые любопытные особенности, связанные с созданием и распространением информации. Как ни парадоксально, именно легкость, с которой она распространяется, может негативно влиять на ее создание. Та легкость, с которой люди компонуют и перекомпоновывают информацию, влечет за собой два главных последствия.

При желании я мог бы хоть завтра придумать какую-нибудь организацию с солидным названием — например, «Информационный центр всемирной вакцинации». Я бы создал веб-сайт с солидным логотипом — чтобы он смотрелся серьезно, «по-научному» — и затем принялся бы размещать там любую информацию. Или я мог бы создать целый ряд подобных сайтов, и они давали бы ссылки друг на друга. А еще я мог бы найти других людей — с похожими взглядами, пишущими на те же темы, — и цитировать их, а они, наверное, начали бы цитировать меня. И если люди, набирающие в строке поисковика «побочные эффекты вакцины MMR», будут попадать на мои страницы, — все, я при деле! Все это относительно недорого — и позволяет охватить аудиторию по всему миру. Мне удалось бы продвигать свою точку зрения, даже если бы она чудовищно искажала правду.

В данном случае речь не о том, таят ли в себе какую-то опасность вакцины, а в том, каким способом производится и распространяется знание о ней. Чем больше попадается источников информации (на любую тему), которые переплетаются и выдают недостоверные сведения, тем труднее становится докопаться до истины. Возможно даже, в итоге все уравновешивается, но даже если это происходит, когда содержанию сопутствует слишком высокий уровень шума, процесс познания сильно замедляется. Создание фейковых новостей может использоваться и как политическое оружие — чтобы возбуждать недоверие и сеять ненависть между группами, а также подстрекать отдельные группы к действиям.

Министр обороны Пакистана Хаваджа Мухаммад Асиф однажды написал: «Минобороны Израиля грозит ответным ядерным ударом Пакистану, если пакистанцы помогут Сирии в борьбе с игиловцами. Израиль забывает, что Пакистан тоже ядерное государство»{282}.

О чем здесь вообще речь? Министр обороны Пакистана напоминает Израилю, что у Пакистана тоже есть ядерное оружие, и, похоже, говорит это в ответ на израильскую угрозу применить ядерное оружие против Пакистана. Один «новостной» интернет-сайт опубликовал материал под таким заголовком: «Израильский министр обороны: Если Пакистан пошлет войска в Сирию под каким бы то ни было предлогом, мы уничтожим эту страну ядерным ударом». Вероятно, пакистанский министр обороны поверил в то, что там было написано, и решил, что Израиль действительно угрожает: если Пакистан вмешается в сирийские дела, тогда Израиль нанесет ядерный удар по Пакистану. Его ответный твит прозвучал в духе «око за око, зуб за зуб», хотя мстить пока было совершенно не за что. Министр обороны Израиля никогда не произносил тех слов, которые ему приписывали авторы сфабрикованной «новости», — больше того, в том материале даже имя израильского министра было указано с ошибкой.

Пакистанский министр обороны не первый, кого обманули якобы правдивые новости. Широкую известность получил такой случай: сотни тысяч радиослушателей не на шутку перепугались 30 октября 1938 года, когда шла радиопостановка «Войны миров» под руководством Орсона Уэллса. Они восприняли всерьез ряд передававшихся «новостных выпусков», которые звучали в эфире почти в течение получаса, без перерывов и оповещений о том, что все это — часть спектакля. Людей, включивших радиоприемники после начала передачи, ждал пугающий поток новостей о вторжении марсиан. Затем, после сообщения о взрывах на Марсе, прозвучала новость о приземлении цилиндра в Нью-Джерси, за этим последовали интервью с военными и правительственными чиновниками, сводка новостей о ходе эвакуации и разные другие экстренные сообщения. Все это звучало совершенно как настоящие, правдивые новостные репортажи. На следующий день в New York Times вышла статья под заголовком: «Радиослушатели в панике — они приняли драму о войне за правду»{283}. Во время и после радиопередачи люди буквально обрывали телефонные провода: пытаясь понять, о чем же говорят по радио, они звонили друг другу, в полицию, в газеты, на радиостанцию. Ранние сообщения о миллионе охваченных паникой граждан, пожалуй, — все-таки большое преувеличение, но в действительности ненадолго перепугались, по-видимому, сотни тысяч людей{284}.

Когда сфабрикованные новости сообщают о чем-то менее нелепом, чем вторжение марсиан, отличить правду от вымысла уже гораздо труднее.

Даже с крупными новостными агентствами иногда случаются конфузы. Вы бы поверили статье под названием «Блондины вымрут через 200 лет», если бы она появилась на новостном сайте BBC? Этот материал{285}был якобы основан на некоем исследовании «немецких ученых», где утверждалось, что, поскольку светлые волосы обусловлены рецессивным геном, блондинов ждет вымирание уже через двести лет. Еще в статье предсказывалось, что последний блондин родится в Финляндии. Нет, это опубликовали не 1 апреля! Поскольку в статье отсутствовали точные ссылки на научное «исследование», о котором упоминалось, найти возможный источник было бы очень трудно. Этот материал поместили у себя и другие крупные новостные компании — такие как CBS, ABC и CNN — и даже сослались как на источник на Всемирную организацию здравоохранения (которая это опровергла). По-видимому, впервые упоминание вымышленного исследования появилось в немецком женском журнале Allegra — там цитировались слова некоего ученого из Всемирной организации здравоохранения, в действительности никогда не существовавшего{286}. Материал из Allegra со временем попал в немецкое информационное агентство, и, наверное, именно поэтому его подхватили другие новостные службы. Стивен Кольбер, высмеивавший позже этот прокол, предложил устроить селекционное разведение блондинов — чтобы спасти их от вымирания.

Так насколько хорошо типичный человек сумеет распознать фейковую новость в интернете среди настоящих? Давайте пока оставим в стороне ошибки, которые допускают крупные новостные агентства, и изучим вопрос о том, как вообще отличить чистый факт от выдумки. Сэм Уайнберг и несколько его коллег из Стэнфордской группы исторического образования{287}проверили, сумеют ли учащиеся — от учеников средней школы до студентов колледжей — сделать верные заключения о надежности или ненадежности различных кусков информации, взятых из интернета. Им дали задания: например, ответить на вопрос, считают ли они фото увядших маргариток достаточным доказательством выпадения радиоактивных осадков после ядерной катастрофы; определить, какие из материалов, размещенных на сайте, являются новостями, а какие — рекламой, и определить достоверность статей на сайтах профессиональных медицинских организаций, при этом как-то мотивируя свои мнения. В отчете о проведенном исследовании подводятся итоги: «Когда тысячи учащихся выполняют десятки заданий, конечно, наблюдаются бесконечные варианты… Однако на всех уровнях — и средней, и старшей школы, и колледжей — различия между этими вариантами бледнеют по сравнению с общей ошеломляющей картиной. В целом способность молодых людей разумно оценивать информацию, размещаемую в интернете, можно определить одним словом: мрак».

Недостоверная новость, попадая в наши сети, замедляет или даже делает невозможным познание, внедряя неверные представления и уводя людей от правды. Однако даже если отвлечься от размножения фальшивых новостей и лживых сайтов, производство подробных и правдивых новостей тоже находится под огнем критики — уже с других позиций.

Технологические изменения не только понизили пороги доступа — они одновременно повысили скорость доставки и обновления. Сочетание различных изменений в технологиях принесло нам множество полезных возможностей. Любая информация о десятках тысяч фактов теперь всегда доступна, стоит лишь коснуться кончиками пальцев клавиш или экрана — или вообще дать голосовую команду. Вам нужны сведения о какой-то болезни, или рецепт блюда, или вы хотите узнать, как устранить проблему в работе мобильного приложения, или какая сейчас погода в Пекине, или, можете быть, вы хотите поближе познакомиться с биографией Козимо Медичи? Ответов на все эти вопросы множество, и найти их легко. Большинство сведений на удивление достоверны, и качество информации, имеющейся в нашем распоряжении, просто изумительно. Кроме того, очень быстро распространяются новости. Если вам нужна информация о смерти знаменитости где-нибудь на другом конце земного шара, то вы получите ее уже через несколько часов, а то и минут после самого события.

Как же примирить эти два противоречия? С одной стороны, информация теперь имеется в изобилии, а с другой — сфабрикованные новости порождают проблемы, и звучат заявления о том, что стимулы для журналистских исследований находятся под угрозой. Кулинарные рецепты, советы о том, как улучшить работу приложения, прогнозы погоды, сведения о жизни Козимо Медичи — всему этому почти всегда можно верить. Все это далеко от реальной политики. Если вам нужно узнать, допустим, как лучше разрабатывать колено после хирургической операции, то на большинстве сайтов вы найдете похожую информацию, а вот если вам понадобятся сведения о регулировании рождаемости — тут вас ждет гораздо большее разнообразие мнений. Если же вы нач нете искать информацию о поведении видного политика, о деятельности правительственного учреждения или какой-то частной компании, то здесь еще больше неопределенности и щекотливости. Чтобы познакомиться с объективной точкой зрения на разные подобные темы, мы вынуждены полагаться на журналистов, которые добывают и просеивают информацию — порой целые горы информации, — а затем из собранных кусочков создают внятную картину происходящего.

Газеты с давних пор сообщали читателям важные новости, и некоторые появлялись на удивление вовремя. Карьера Клэр Холлингворт началась с самой блестящей удачи, о которой, наверное, может мечтать журналист. В 1938 и 1939 годах Холлингворт занималась волонтерской работой в Польше, помогая чешским беженцам спасаться с территорий, аннексированных нацистской Германией по условиям Мюнхенского соглашения. В августе 1939 года она приехала в Англию, и ее страсть к писательству и осведомленность о территориях вблизи германо-польской границы произвели такое впечатление на Артура Уилсона, главного редактора The Daily Telegraph, что он немедленно взял ее в штат. В первую же рабочую неделю Клэр полетела обратно в Варшаву. Оттуда ей предстояло отправиться на юг Польши, в Катовице, город вблизи нынешней границы с Чешской Республикой — и землями, которые Германия аннексировала в 1938 году. Германия уже закрыла границу, и Холлингворт обнаружила, что пропускают только дипломатические машины. Тогда Клэр взяла на время автомобиль с государственными флажками Великобритании у своего друга — британского консула, с которым она тесно сотрудничала, помогая спасать беженцев от немцев. И на консульской машине пересекла границу, чтобы посмотреть, что там и как. На обратном пути она проезжала по долине, где скапливались немецкие войска и танки. На ветру один из больших камуфляжных чехлов слетел, и Клэр удалось разглядеть, что под ним скрывалось. Вскоре она вернулась в Польшу и телеграфировала в Британию репортаж, которому предстояло стать первым из ее многочисленных сенсационных материалов и одной из наиболее важных новостей того времени. 29 августа 1939 года The Daily Telegraph вышел с передовицей под заголовком: «100 танков скопились у польской границы. Десять дивизий готовы к быстрой переброске». Клэр не пришлось долго дожидаться материала для второго громкого репортажа. Через два дня, когда она снова вернулась в Катовице, началась война, и журналистка проснулась от взрывов и пальбы. Впоследствии у Холлингворт было еще много приключений и сенсационных публикаций. В 1941 году она первой взяла интервью у шаха Ирана, в 1963 году опознала британского агента Кима Филби как советского шпиона, рано предсказала мертвую точку во Вьетнамской войне, а в 1973 году открыла отделение The Daily Telegraph в Пекине. Журналистка скончалась в почтенном возрасте 105 лет, но рассказывали, что она всегда держала паспорт под рукой — на случай, если ее внезапно позовет в путь новый сюжет для репортажа{288}.

Сейчас все больше людей получают новости через различные социальные сети и новостные агрегаторы, и потому любые новостные агентства имеют все меньше возможностей получать прибыль от поставляемых ими репортажей. Казалось бы, репутация серьезного поставщика точных и тщательно проверенных репортерских материалов должна вознаграждаться и сегодня. Однако, даже имея в штате репортеров, выполняющих опасную и сопряженную с разъездами работу — вроде той, что всю свою профессиональную жизнь выполняла Клэр Холлингворт, — уже нельзя на этом заработать. Материал, публикуемый уважаемым новостным агентством, которое всегда поставляет репортажи лучшего качества, почти мгновенно цитируется, подхватывается и передается другими каналами. Раньше у новостных служб, которые поставляли тщательно подготовленные репортажи, имелось преимущество во времени: если они передавали свой материал первыми, он оставался за ними в течение всего новостного цикла. Проходил день — или самое меньшее полдня, — прежде чем этот материал мог подхватить кто-нибудь еще. Если за каким-то агентством закреплялась хорошая репутация, оно всегда поставляло интересные сюжеты и оперативные новости, у него появлялась своя аудитория. Теперь же это опережение по времени исчисляется минутами, не больше. И эта скорость ослабляет стимулы производить новости — а не просто перекомпоновывать их{289}.

И потому новости все больше становятся достоянием Дикого Запада в интернете. У крупнейших сайтов социальных сетей имеются преимущества масштаба. Когда люди следят за тем, что делают и говорят их друзья, они могут заодно прокручивать ленту новостей, подстроенную под их интересы, о которых автоматически делает заключение сам сайт. Кроме того, речь идет об экономии усилий: можно одновременно следить за обновлениями друзей и знакомиться с новостями. Есть ли у таких медиа стимулы инвестировать средства в подготовку собственных репортажей? Не очень понятно, зачем им это делать, если любой сюжет, который они передают, сразу же становится всеобщим достоянием и уже перестает быть материалом их собственного сайта. Эти сайты привлекают людей возможностью социальных связей, а новости воспринимаются просто как приложение, а вовсе не главный предмет интереса. Гораздо важнее становится скорость и поставка подходящих сюжетов для разных людей, а об основательности и качестве самих материалов думают уже гораздо меньше.

В отчете о состоянии медиа, подготовленном FCC (Федеральной комиссией по связи){290}, говорится: «Обилие медиаплощадок еще не означает обилия репортажей. Во многих регионах сейчас стало больше новостных площадок, но меньше ответственных репортажей о местной жизни» (курсив в оригинале).

FCC осуществляет надзор за медиа в США, и одна из ее главных обязанностей — способствовать конкуренции и разнообразию медиа. Подробный отчет комиссии и выраженная ею озабоченность скудостью журналистских расследований кажутся вполне обоснованными. Там приводятся и конкретные примеры — а именно, ситуации, в которых вовремя сделанные репортажи могли бы предотвратить катастрофы. Один из случаев — авария на шахте. Ознакомившись с подробностями, я понял, что история эта действительно очень тревожная.

При добыче угля обычно выделяется метан, который естественным образом накапливается в залежах угля, и потому добыча угля — значительный источник метана, содержащегося в земной атмосфере. В сочетании с угольной пылью, которая образуется при добыче, он создает чрезвычайно взрывоопасную смесь. Чтобы обеспечить безопасность на шахте, требуется целый ряд мер предосторожности: надлежащая вентиляция — чтобы избежать излишнего скопления метана, различные системы увлажнения — чтобы обеспечить оседание угольной пыли, осланцевание (еще один метод контроля над угольной пылью) и системы аварийной сигнализации, при помощи приборов следящие за атмосферой на шахте. 5 апреля 2010 года, в 15:27, на глубине 305 метров под землей, на шахте «Аппер-Биг-Бранч» в Западной Виргинии забойная врубовая машина — огромный экскаватор с гигантскими зубьями — при ударе об песчаник высек искры.

В добывающей компании использовалась особая система знаков для предупреждения сотрудников о правительственных инспекциях, активно скрывались нарушения техники безопасности, когда инспекции были неизбежны, и велись два журнала записей: один — для инспекторов, а второй — только для сотрудников компании. Горнякам говорили, что повышение заботы о безопасности создаст большие проблемы и они могут лишиться работы. Поэтому на шахте совершалось множество нарушений техники безопасности. В день аварии не работало несколько важных систем увлажнения, не производилось сланцевание, и количество угольной пыли достигло опасного уровня. В некоторых частях шахты отсутствовали дополнительные опоры, а их обрушение ограничило вентиляцию, что привело к накоплению метана. Детектор метана по меньшей мере на одном приборе был нарочно перенастроен, так что прибор с виду работал как надо, а в действительности врал{291}. Метан, скопившийся в той части шахты, воспламенился, а так как во всей шахте скопилось к тому же опасное количество угольной пыли, произошел мощный взрыв, обрушивший подземные тоннели, тянувшиеся на многие километры. Двадцать девять горняков из тридцати одного, работавших в ту смену в шахте, погибли.

При расследовании, организованном Управлением по безопасности и охране труда при добыче полезных ископаемых (MSHA), было обнаружено, что взрыв произошел из-за вопиющих нарушений правил техники безопасности. Управление выписало 369 судебных повесток и наложило на компанию штраф, превышавший в сумме 10 миллионов долларов. Контролировать уровень метана и угольной пыли в таких шахтах нетрудно, просто это стоит денег. Как выяснилось, судебные повестки были этой добывающей компании не в новинку, несмотря на то, что она успешно скрывала многие случаи нарушений правил безопасности. Например, как сообщила The Washington Post, за последние пять лет эту шахту уличали в 1342 нарушениях техники безопасности, из них 50 раз — в течение предыдущего месяца. Однако эти газетные сообщения сильно запоздали: их опубликовали уже потом — после взрыва. Правительство присылало повестки в суд, а угледобывающая компания годами игнорировала их или подавала апелляции — пока не случилась неизбежная катастрофа.

Небрежность допускалась на трех уровнях. Прежде всего, компания вопиющим и преступным образом игнорировала свою прямую обязанность — обеспечение безопасности горняков. Во-вторых, правительственная система надзора, специально созданная для избежания подобных катастроф, потерпела неудачу. Дело в том, что в той же самой шахте уже происходил взрыв из-за скопившегося метана и плохой вентиляции, это случилось в 1997 году, а еще Управление по безопасности и охране труда знало о значительном накоплении метана в той же зоне в 2004 году, однако чиновники так и не выяснили, исполнило ли руководство шахт должным образом полученные рекомендации по устранению проблемы. Несмотря на то что добывающая компания многократно получала судебные повестки, работу шахты никто не приостанавливал, хотя было очевидно, что там допускается халатное пренебрежение техникой безопасности{292}. И это подводит нас к третьему фактору катастрофы: отсутствию журналистского расследования. Обществу необходимы такие расследования именно для того, чтобы выявлять подобные вопиющие случаи до того, как произойдет катастрофа. Свободная пресса для того и существует, чтобы государственные и частные предприятия действовали в наших законных коллективных интересах. Когда где-то воцаряется коррупция или халатность, трудно искоренить их, если свет на беззакония проливается только после катастрофы.

В 2000 году в отделах новостей американских газет работало 56 400 человек. К 2015 году количество этих сотрудников снизилось до 34 900{293}. Пожалуй, удивляться тут нечему, ведь газеты уже довольно давно вытеснили телевидение и другие СМИ. Кроме того, многие штатные должности вообще были упразднены, так как теперь уже необязательно лично разговаривать с живым сотрудником, чтобы поместить рек ламное объявление, — проще и быстрее сделать это онлайн, в автоматическом режиме. Однако сокращение числа сотрудников объясняется не только упразднением второстепенных штатных должностей, не связанных с репортерской деятельностью. Например, штат сотрудников новостных отделов телевизионных сетей уменьшился вдвое с 1980-х годов, как и штат информационных журналов с 1985 года. Тот же процесс наблюдается на радиостанциях местного новостного вещания: из пятидесяти станций, существовавших в 1980 году, в 2010 году оставалось тридцать, причем их вещание охватывало лишь треть территории США{294}. Важнейшим источником новостей для многих людей остаются новостные выпуски местных телеканалов. Но даже там репортерская работа идет на спад — количество журналистских расследований, предоставляемых местными телеканалами, весьма ограничено. Вот что говорит об этом Федеральная комиссия по связи: «Такие темы, как местное образование, здравоохранение, деятельность правительства, освещаются лишь минимально. Согласно исследованию, проведенному в 2010 году Анненбергской школой связи в отношении Лос-Анджелесского информационного телеканала, подобным темам уделяется лишь чуть больше одной минуты тридцатиминутной передачи»{295}.

Есть один способ напрямую определить, сколько же проводится репортерских расследований: можно посмотреть, много ли запрашивается информации. В США, согласно Закону о свободе информации, репортеры (или просто граждане) могут запросить любую информацию. С 2005 по 2010 год количество таких запросов, предусмотренных Законом, уменьшилось почти на 50 %{296}.

Если говорить о мире в целом, тиражи газет падают по всей Северной Америке и Европе, однако растут в Азии. Экономический рост, повышение уровня грамотности и дешевизна газет подняли тиражи в Китае и Индии даже быстрее, чем они упали в других странах, и, таким образом, совокупные мировые тиражи растут. Впрочем, доходы от продажи газет — включая цифровые версии — продолжают падать. Доходы от рекламы (считая и бумажные, и цифровые издания) тоже резко упали, а доходы от подписки на цифровые издания растут очень медленно, не оправдывая надежд новостных служб. В целом, хотя более трети людей читают газеты онлайн, доходы от всех цифровых источников приносят менее 8 % от общей прибыли информационной индустрии{297}.

Мир становится все более цифровым и мобильным — так откуда же возьмутся деньги на проведение настоящих, качественных журналистских расследований? Не очень понятно, как будет оплачиваться труд будущих Клэр Холлингворт. Хотя новые технологии поражают нас разнообразием, объемом и быстротой передачи информации, новостным службам становится все сложнее зарабатывать, чтобы было чем платить за новости, которые очень трудно добывать, зато слишком легко перекомпоновывать. По этим причинам выпуски новостей делаются все более короткими, броскими, легковесными, и все меньше становится таких новостей, которые стоят на страже демократии: на сбор такой содержательной информации требуется гораздо больше денег и времени.

Как явствует из отчета FCC, нетрудно понять, почему Дэвид Саймон, работавший репортером в Baltimor Sun, а спустя десятилетие с лишним создавший шоу The Wire на канале HBO, заявил в 2009 году на слушаниях в Сенате: «Близятся времена, когда будут отлично себя чувствовать коррумпированные политики»{298}.

Мы уже успели поговорить о многих значительных факторах, мешающих процессу познания в человеческих сетях. Но пока что мы обходили стороной главную помеху — гомофилию. Без разговора о ней представление о том, как общество передает и получает информацию, останется неполным.

Поляризация: все дело в гомофилии

Люди могут жить в нескольких метрах друг от друга — и принадлежать к совершенно разным социальным сетям, разделенным пропастями между поколениями, социальными классами, национальностями, религиями и — во многих культурах — полами.

Несмотря на широкий охват и скорость современных способов связи, мы не заметили спада в поляризации мнений и представлений людей. Напротив, имеются свидетельства того, что во многих странах политические взгляды разных групп расходятся все больше.

Убедиться в этом можно, если прибегнуть к текстовому анализу, чтобы проследить за тем, как со временем меняются способы высказывания людей. Один из моих стэнфордских коллег, Мэтт Генцков, вместе с Джессом Шапиро из Чикагского университета первыми воспользовались этим методом для изучения тенденций и перекосов в медиа. Они объединились с Мэттом Тэдди для анализа партийности: им предстояло проанализировать речевые шаблоны политиков, чтобы количественно определить, насколько со временем менялась партийность{299}. Мерилом партийности стала легкость, с какой можно определить принадлежность политика к той или иной политической партии по одной только терминологии, которой тот пользуется. Например, касаясь иммиграционной политики, говорит ли он об «иностранцах-нелегалах» или о «рабочих без документов», а затрагивая тему снижения налогов, как именно он выражается: «налоговая реформа» или же «налоговые льготы для богатых»? Несложно догадаться, какими выражениями чаще всего пользуются представители разных политических партий.

И тонкие, и явные различия в терминологии обнаруживают политические предпочтения говорящего. Но так было не всегда. Уровень партийности в политике США оставался на удивление неизменным с 1870-х по 1990-е годы. Однако после 1990 года все внезапно поменялось: люди стали четче обозначать свою партийную принадлежность. Например, подсчитав, сколько раз различные слова или словосочетания появляются в течение минуты в типичной речи конгрессмена, между 1870 и 1990 годами слушатель мог сделать заключение о партийной принадлежности оратора с вероятностью 55 %. Таким образом, всего за одну минуту употребляемая политиком терминология позволяла угадать политические предпочтения человека — но с вероятностью лишь на 5 % более высокой, чем при подбрасывании монеты можно угадать, какой стороной она ляжет. А вот в 2008 году терминология, которой пользовались представители разных партий, обнаруживала уже гораздо больше различий. Подсчитав употребленные словосочетания, даже не принимая во внимание общий смысл речи, можно было с вероятностью 82 % сделать вывод о политических наклонностях оратора. И это всего за минуту выступления. Если же в течение еще четырех минут проследить за употреблением лексики в выступлении 2008 года, мы можем быть уверены в политической принадлежности оратора более чем на 95 % — тогда как, слушая речи 1990 года или еще более ранние, выводы об этом можно было делать с вероятность всего 65 %{300}. Хотя расхождения в терминологии — всего лишь одна грань поляризации, они красноречиво говорят о том, что мы совершенно обоснованно полагаем, что политика сеет все большую рознь между людьми.

Повышение уровня партийности в политической риторике — не просто праздные разговоры: мы наблюдаем, как это приводит к возникновению тупиков в законодательном процессе{301}. Хотя между партиями всегда имелись расхождения во мнениях, в законодательных органах им обычно удавалось приходить к компромиссам. Многие из утверждавшихся там законов в конце концов получали поддержку обеих партий. Сейчас же при голосовании за проекты законов партийные разногласия обозначаются гораздо резче. Чтобы получить конкретные цифры, я раздобыл данные о том, кто как голосовал за один законопроект в Конгрессе{302}.

В 2015 году в Сенате насчитывалось 339 голосов. Двумя сенаторами, которые почти никогда не голосовали одинаково, были Барбара Бокс, демократка из Калифорнии, и Марио Рубио, республиканец из Флориды. Они голосовали одинаково лишь в 11 % случаев. Собственно, если вы знали, что Барбара Бокс сейчас проголосует «за», можно было почти безошибочно предсказать, что Марио Рубио проголосует «против», и наоборот. А пару сенаторов, которая почти всегда была заодно, составляли демократы Мэйзи Хироно из штата Гавайи и Джек Рид из Род-Айленда: они голосовали одинаково в 98 % случаев. Надо заметить, что тридцать самых дружных пар, голосовавших за законопроекты одинаково, были именно демократами. Среди республиканцев во время голосования имелся больший разброс мнений — и эта трещина, похоже, очень характерна для политики этой партии, чего не наблюдалось с середины XIX века, когда партия вигов фактически распалась из-за внутрипартийного раскола. Однако важный момент в определении партийности — насколько редко соглашаются между собой сенаторы из двух разных партий и насколько реже это происходит по сравнению с 1990 годом.

На рисунке 7.4 два сенатора соединены звеном, если они голосовали одинаково хотя бы за половину законопроектов{303}. В 1990 году такими звеньями были связаны между собой 82 % сенаторов, а в 2015-м — только 53 %, и очень малое количество этих звеньев связывает сенаторов, принадлежащих к разным партиям. Любопытная особенность этих сетей состоит в том, что некоторые сенаторы оказались несколько в стороне от главных партийных кучек. Положения узлов в сети определял не я сам — это делал алгоритм, который я использовал для построения сети. Он группирует узлы, помещая ближе друг к другу те, что соединены между собой, и отдаляет друг от друга те, между которыми нет или почти нет связей{304}.

(а) Голосования в 1990 году

(b) в 2015 году

Рис. 7.4. a — b. Голосование в Сенате США. Два сенатора соединены звеном, если голосовали одинаково хотя бы в половине случаев. В 1990 году таким образом соединялись 82 % пар сенаторов. В 2015-м такие связи образовались лишь между 53 % пар сенаторов. Данные обо всех голосованиях в сенате взяты из GovTrack, с использованием кода Python авторства Ренцо Лучони, доработанного Питером Олдхаусом.{305}

Эта закономерность характерна не только для американской политики. В Европе — например, во Франции и Австрии — обрели популярность националистические партии. Голосование по вопросу о Брекзите выявило резкий раскол политических взглядов в Великобритании. Несколько лет назад Бельгия оставалась рекордное время — 589 дней — без правительства, потому что разрыв между фламандской и валлонской частями ее населения оказался слишком широким. В Испании на протяжении большей части 2016 года функционировало правительство-зомби, потому что ее раздробленный парламент, представлявший разные региональные интересы, никак не мог сформировать правящую коалицию.

В какой степени гомофилия влияет на распространение информации, зависит от типа конкретной информации. Чтобы разобраться в этом, давайте рассмотрим два типа информации, которую мы постоянно обрабатываем.

Мы помогаем друг другу, передавая некоторые сведения, не нуждающиеся в истолковании, например: «В нашей деревне такой-то банк будет предоставлять микрокредиты», «Нашего тренера уволили», «У нашей компании финансовые трудности, и в следующем году мы закрываем завод», «Снимается новая серия „Звездных войн“». Эти новости либо известны нам, либо нет, речь идет о фактоидах или мемах, и все, что передается в данном случае от одного человека к другому, — это лишь осведомленность о них. Процесс такого рода познания очень напоминает процессы заражения, о которых мы говорили выше. Достаточно поговорить всего с одним человеком, чтобы узнать новость, и часто речь идет о такой информации, которую легко передать.

Совсем другое дело, когда мы хотим узнать, например, сколько весит наш бык. Здесь уже мнения могут существенно расходиться. Насколько опасны некоторые вакцины? Каким должен быть бюджет нашего правительства в следующем году? Высока ли вероятность, что изменение климата приведет к катастрофе? Станет ли такой-то кандидат хорошим лидером? К вопросам подобного рода применима модель дегроотовского познания. Познание такого рода сложнее, для него типична другая динамика передачи и усвоения информации. Мы собираем и накапливаем, а затем взвешиваем, оцениваем и комбинируем куски информации, полученной из разных источников.

Две эти разновидности передачи информации совершенно по-разному испытывают влияние гомофилии. Именно это выяснили мы с Беном Голубом, когда начали сравнивать дегроотовское познание с более простыми формами диффузии.

Воздействие гомофилии на усвоение каких-нибудь фактоидов может быть минимальным. Если сеть уже достаточно плотна для того, чтобы диффузия могла охватывать ее разные части, все, что требуется для передачи новости, — лишь небольшое взаимодействие между группами, и тогда известие о каком-то факте беспрепятственно разносится по всей сети. Объяснение здесь очень простое, и оно же справедливо для процессов заражения, диффузии и познания в тех типах окружения, где наибольшее значение имеет структура связующих путей внутри сетей{306}. Представим себе общество с четким внутренним разделением — например, феодальное, состоящее из знати и крестьянства, или компанию, имеющую заводы в двух разных местах, или общину, где люди принадлежат к двум этническим группам. Чтобы какое-то известие передалось от одной группы к другой, достаточно всего одного контакта — и затем информация распространяется уже по обеим группам. Если вы работаете в крупной компании и если слух о скором увольнении руководителя широко распространяется среди одной, довольно многочисленной группы сотрудников, допустим в отделе производства, то очень трудно представить себе, что он не выскочит за пределы этого круга и не передастся другой, тоже многочисленной группе, — скажем, в отделе маркетинга. Может быть, слух вовсе не возник бы или не покидал бы узкого круга посвященных лиц; однако, если он все же вырвался за эти пределы и стал достоянием сотрудников любого отдела компании, в итоге он будет распространяться с более или менее одинаковой скоростью по всем остальным отделам компании{307}. Это перекликается с тем, о чем мы уже говорили в главе 6: простые формы заражения могут запросто ломать перегородки внутри социальных сетей, и потому аристократы и даже монархи умирают от многих болезней наравне со своими подданными. Это отображено на рисунке 7.5.

(a) Исходные условия: пять человек, не знающие мема, отделены гомофилией от людей, знающих его, за исключением одной связи.

(b) Мем совершает один прыжок — теперь его знает уже один из пятерых.

(c) Мем распространяется на трех друзей первого узнавшего.

(d) Последний из пятерых узнает мем.

Рис. 7.5. Распространение мема с гомофилией: нечто, ранее известное или нет, распространяется быстро, несмотря на гомофилию.

И напротив, гомофилия сказывается гораздо сильнее там, где речь идет о чем-то более сложном, затрагивая представления и мнения о множестве важных вещей — например, в какой степени человеческая деятельность воздействует на климат Земли{308}. Если я собираю мнения своих друзей, а большинство из них придерживается похожих взглядов, тогда пройдет, наверное, вечность, прежде чем на меня повлияет мнение, которое разделяет меньшинство моих друзей. Мы же действуем подобно скептикам: новая информация идет вразрез с большей частью того, что мы слышим и чего уже успели наслушаться. Этот процесс настолько зависит от повторения и инерции, что точка зрения, которой придерживается лишь малая часть наших друзей и знакомых, почти не имеет шансов сколько-либо ощутимо изменить наши воззрения.

Различие между этими двумя способами познания можно увидеть, сопоставив рисунки 7.5 и 7.6.

(a) Исходные условия: пять белых узлов отделены от черных узлов гомофилией.

(b) Взгляды первого человека испытывают влияние из-за контакта с новыми взглядами, но лишь незначительно, поскольку человек по-прежнему взаимодействует с тремя другими людьми, придерживающимися старых взглядов.

(c) Влияние распространяется, но взгляды меняются лишь незначительно, учитывая исходные условия и гомофилию.

(d) Влияние дошло до последнего узла, но его представления не изменились: может потребоваться еще много итераций, чтобы взгляды сблизились.

Рис. 7.6. Дегроотовское познание с гомофилией: из-за гомофилии для изменения взглядов может потребоваться много усилий — ценности меняются очень медленно, относительное давление новых взглядов низкое.

Ярким примером является вопрос о вакцинации. Как мы уже упоминали, материал о явно сфальсифицированном исследовании, опубликованный и позже опровергнутый, вызвал серьезное падение уровня вакцинации. Однако не везде оно происходило равномерно. Например, в Миннесоте компактно проживает община иммигрантов из Сомали. Хотя в целом в этом штате жители не очень бурно реагировали на известие о якобы имеющейся связи между вакцинами MMR и аутизмом и уровень вакцинации по-прежнему составлял около 90 %, именно в сомалийской общине к 2014 году уровень вакцинации детей упал с более чем 90 % до 42 %. Дело в том, что Эндрю Уэйкфилд, ведущий автор сомнительного исследования, с 2010 по 2011 год несколько раз посещал эту общину и предупреждал население об опасностях, какими будто бы чревата вакцина MMR. Его визиты и активность других людей, боявшихся вакцины MMR, очень эффективно снизили уровень вакцинации. Однако этот страх перед прививками оставался почти исключительно внутри прочных границ сомалийской общины — и неслучайно в 2017 году именно на сомалийскую общину Миннесоты набросилась корь, поразившая десятки людей{309}.

Другой пример воздействия гомофилии на представления и поведение людей можно увидеть в рыбной промышленности — а конкретнее, в ярусном лове. Эту область изучила Мишель Барнс и ее коллеги из Гавайского университета в Маноа{310}. Ярусный лов — это та отрасль рыболовства, которая обеспечивает значительную часть стран тунцом и рыбой-меч. Гавайи — важный центр этой отрасли, ежегодно там совершается более тысячи рейсов, а доход от улова составляет от 50 до 100 миллионов долларов в год. Само название «ярусный лов» происходит от применяемой техники. Рыбу ловят на длинные удочки, на которых крючки с наживкой прикреплены ярусами — через различные интервалы, причем часто от них ответвляются еще и короткие удочки. Таким образом, к каждой удочке крепятся тысячи крючков. Для ловли тунца и рыбы-меч удочки опускаются неглубоко. Сложность, сопряженная с этой техникой, состоит в том, что ловятся на приманку не только тунец с рыбой-меч, но и другие виды рыб, включая акул, а еще морские черепахи и даже птицы. Вся эта случайная добыча называется приловом.

Прилов нежелателен для рыбаков по самым разным причинам. Во-первых, некоторые виды находятся под угрозой исчезновения, и их вылов разрешен лишь в ограниченном количестве. Во-вторых, прилов иногда бывает и опасен. Нетрудно представить, что тащить с удочки поймавшихся крупных тунцов и мечей уже небезопасно, а снимать с крючка акулу — тем более, испытание не для слабонервных! В-третьих, каждый крючок, на который попался нежеланный прилов, — это всегда крючок, на который не попался желанный улов, а на удаление прилова и починку испорченных снастей уходит драгоценное время.

Есть различные хитрости, помогающие избежать прилова: можно поменять наживку, опустить удочку на другую глубину. Еще можно научиться распознавать места, где высок риск напороться на акул, понять, как лунные ритмы и сезонные особенности влияют на состояние воды и на местоположение прилова, можно обмениваться с другими рыбаками сообщениями об активности акул и иного потенциального прилова{311}. Словом, рыбаки учатся друг у друга.

Среди гавайских рыбаков, занимающихся ярусным ловом, сеть обмена информацией крайне гомофилична. Мишель и ее соавторы опросили почти всех рыбаков, выясняя, с кем они обычно обмениваются важными сведениями о ловле. Местные рыбаки четко делятся на три этнические группы: американцы-вьетнамцы, американцы-европейцы и американцы-корейцы (в порядке убывания численности групп). Вьетнамцы и корейцы — как правило, иммигранты в первом поколении, плохо говорящие по-английски, а европейцы чаще всего родом с материковой части США. Гомофилия, отражающая этническое разделение, очень сильна: около 88 % рыбацких связей внутри сети соединяет между собой представителей одной этнической группы.

Барнс и ее коллеги сосредоточились на вопросе о прилове акул и выяснили, что у вьетнамцев и корейцев уровень прилова примерно одинаковый, причем он существенно выше, чем уровень прилова акул среди европейцев. По оценкам исследователей, если бы у всех рыбаков наблюдался одинаковый (низкий) уровень прилова, то в год случайным образом попадалось бы на крючки на десять тысяч акул меньше и это сокращение оставило бы 12 % прилова акул во всей гавайской отрасли ярусного лова.

Часть различий в уровнях прилова может объясняться различиями в культурном опыте. Чтобы понять, насколько важна в данном случае этническая принадлежность, Барнс и ее коллеги решили внимательнее изучить поведение отдельных рыбаков. Некоторые рыбаки из каждой этнической группы имеют связи с какой-то другой группой: например, несколько европейцев поддерживали связи в основном с корейцами. И уровень прилова этих конкретных рыбаков предсказывала не их собственная этническая принадлежность, а сетевая группа, к которой относится большинство их связей. Как дальнейшее доказательство того, что обмен информацией играет здесь важную роль, Барнс с коллегами, опрашивая рыбаков, выяснили, что внутри своих сетей они делятся друг с другом информацией о том, как избегать возможных мест скопления акул, обсуждают новейшие рыболовецкие технологии, помогающие улучшить ловлю.

Поскольку в этом исследовании не наблюдались какие-либо потоки информации, мы не можем с уверенностью утверждать, что разницу в уровне прилова вызвало воздействие гомофилии на обмен информацией. Однако исследование ясно показало, что разные группы могут иметь почти никак не пересекающиеся сети и практиковать разные методы внутри одной отрасли, а в данном случае в одних и тех же водах.

Как трудно быть человеком

Бесконечны только две вещи — вселенная и человеческая глупость, причем насчет первой я не уверен.

Альберт Эйнштейн

Принадлежат ли эти слова Эйнштейну, или их просто приписывают ему, само высказывание бьет прямо в цель: наш коллективный разум, пускай порой им можно восхищаться, иногда сильно заблуждается.

Наша способность схватывать и передавать отвлеченные понятия позволила нам (как биологическому виду) стать хозяевами планеты. Сообща люди накопили огромное количество знаний — столько, сколько не под силу вместить отдельно взятой человеческой голове. Однако та же самая способность позволяет нам верить ложным измышлениям. Наше знание не сведено в единую систему, не собрано в упорядоченном виде каким-либо всеведущим существом; напротив, оно рассредоточено и к тому же постоянно меняется. Мы обрабатываем информацию, поступающую из разных источников. Совсем простые мемы и идеи передаются легко, однако, когда речь заходит о накоплении более сложной информации, мы сталкиваемся со значительными трудностями. В наших сетях полно циклов, и, слыша одну и ту же информацию по многим каналам, мы становимся жертвами двойного счета и ошибочно убеждаемся в достоверности часто звучащей информации, хотя это всего одна новость, просто приходящая к нам сразу по многим путям в наших сетях. Если прибавить к этому гомофилию, а также избирательное внимание людей к источникам новостей, то не стоит удивляться тому, что люди, по сути, живут в почти изолированных эхо-камерах и взгляды, господствующие в одних камерах, противоречат взглядам, принятым в других.

И все-таки, несмотря на все наши слабые струнки, если наши сети достаточно уравновешены, если взгляды, разделяемые большей частью населения, близки к истине, если люди достаточно часто разговаривают друг с другом и если нет сильных предпочтений, при помощи которых можно манипулировать мнениями людей или сильно искажать их, — тогда можно достигать консенсуса и к тому же правильно разбираться в происходящем. Чем более чувствительной или близкой к политике становится тема обсуждения и чем больше люди хотят прийти к определенным выводам, тем большую избирательность они проявляют в выборе собеседников и тем большее влияние на их взгляды имеет гомофилия, что в итоге приводит к поляризации мнений.

В придачу к сложностям, с какими сопряжена обработка информации в наших человеческих сетях, мы сталкиваемся и с другой трудностью: технологии воздействуют не только на распространение новостей, но и на сбор и обнаружение новостей. Наряду с появившимися исключительными преимуществами — быстротой и легкостью хранения, размещения, поиска, копирования и трансляции информации — технология меняет стимулы производства правдивых или лживых новостей. Поскольку фабриковать и распространять фальшивые, но при этом правдоподобные новости можно практически бесплатно, вознаграждение за обширные расследования, позволяющие докопаться до правды, неудержимо стремится к нулю, а для нас жизненно важным становится умение фильтровать информацию, отличать правду от выдумок.

Глава 8. Влияние наших друзей и наших местных сетевых структур

Общающийся с мудрыми будет мудр, а кто дружит с глупыми, развратится.

Притчи Соломоновы, 13:20

Наше поведение часто похоже на поведение наших друзей по многим причинам. Иногда речь идет о необходимом взаимном соответствии: мы предпочитаем пользоваться тем программным обеспечением, теми технологиями, которые совместимы с программами, используемыми большинством остальных. Нас привлекают в первую очередь те фильмы и книги, о которых можно потом поговорить с друзьями. А еще мы подражаем другим, потому что полагаем, что их выбор хорошо обоснован: например, если в ресторане всегда полно народу, значит, там вкусно кормят. Мы выбираем примеры для подражания и следуем им — доверяя их благоразумию. Будучи «общественными животными», мы заботимся еще и о том, как нас воспринимают другие люди, и действуем соответственно — реагируя на давление среды.

Эти влияния, наслаивающиеся на типы человеческого поведения, дополняют простое заражение и формирование мнений: речь идет уже о том, что люди сознательно стремятся подражать чужим действиям, и в итоге появляются дополнительные правила, в соответствии с которыми сетевая структура соотносится с диффузией и поведенческими закономерностями. В этой главе мы рассмотрим стадное и каскадное поведение, а также постараемся понять, почему одни товары пользуются огромным спросом, а другие оказываются невостребованными.

А еще мы глубже изучим вопрос о том, каково значение местных сетевых структур и почему они вообще имеют значение. Если вы присмотритесь к своим друзьям, окажется, что многое меняется в зависимости от того, дружат ли они между собой. Помимо воздействия местных сетей на диффузию типов поведения, есть и другой момент: от того, есть ли у двух людей хотя бы один общий друг или нет, зависит, будут ли они доверять друг другу.

Муравьи и лемминги

Человек неразрывно связан с подражанием: человек и становится человеком, только научившись подражать другим людям.

Теодор Адорно

«Minima moralia: размышления изнутри ушибленной жизни»

На каждого человека, живущего на нашей планете, приходится больше миллиона муравьев{312}, так что весьма вероятно, что вы тоже живете в районе, населенном муравьями. Можно даже смело утверждать, что если только вы не живете в Гренландии, Исландии или Антарктиде, то непременно живете рядом с муравьями. Поэтому наверняка вы замечали, как быстро они реагируют на появление какого-нибудь источника пищи. Уроните кусочек мороженого на тротуар — и вскоре сладкая лужица закишит муравьями.

Как же это им удается? Ведь у них нет центральной системы управления или единого мозга — к еде сбегаются отдельные муравьи. Они взаимодействуют, контактируя с другими, а именно — соприкасаясь с ними антеннами и считывая химическое состояние другого муравья, или при помощи выброса крошечных доз феромонов, которые они ощущают с близкого расстояния. Дебора Гордон, моя коллега по Стэнфорду, десятилетиями изучавшая поведение муравьев, объединила усилия со стэнфордским программистом, специалистом по интернет-протоколам Баладжи Прабхакаром, чтобы понять, как все эти одиночные взаимодействия муравьев складываются в некое коллективное поведение. Вместе со своей студенткой Кэтрин Дектар они обнаружили явление, которому дали название «антернет»{313}. Это название — не просто шутка[8], оно очень меткое, потому что система, которой пользуются муравьи для добывания корма, весьма напоминает способы организации интернета для передачи пакетов данных (небольших цепочек информации). Неудивительно, что природа обнаружила столь надежный, простой, децентрализованный и масштабируемый алгоритм задолго до того, как его придумали люди.

Вид муравьев, который изучали исследователи, называется Pogonomyrmex barbatus, более известный как красный американский муравей-жнец, или бородатый муравей-жнец, питающийся семенами и обитающий в пустынях штата Нью-Мексико. Муравьи, живущие в колонии, выполняют разные функции, и те, что выискивают и приносят в колонию корм, называются муравьями-фуражирами. Система обратной связи, регулирующая их деятельность, очень проста. Покинув колонию, фуражир ищет корм, пока не найдет. Найдя корм, он тащит его назад в колонию, причем часто несет груз, вес которого в несколько раз превышает его собственный. Если муравьи-фуражиры возвращаются в колонию часто, другие фуражиры — те, что ждут возле входа в муравейник, — встречаются со множеством возвращающихся добытчиков. Эти муравьи — ждущие и готовые тоже пуститься в путь — реагируют на частоту возвращений первых, и чем чаще они сталкиваются с возвращающимся фуражиром, тем выше вероятность, что вскоре они сами отправятся на поиски корма. По сути, всякий раз, встречаясь с возвратившимся фуражиром, они получают стимул, и в итоге, если за некий отрезок времени таких стимулов поступило достаточно много, они сами идут на поиски еды. Когда корма поблизости мало, фуражиры, вышедшие раньше, возвращаются реже, и, соответственно, количество новых муравьев, покидающих колонию, тоже уменьшается.

Как отметили Гордон, Прабхакар и Дектар{314}, эта система напоминает протокол управления передачей (TCP), при помощи которого в интернете пересылаются пакеты информации. Когда один компьютер отправляет пакет и получает подтверждение о получении, он отправляет больше пакетов. Чем быстрее приходят подтверждения, тем быстрее отправляются все новые пакеты; собственно, чем выше скорость отправки подтверждающих сигналов, тем шире полоса пропускания для передачи пакетов. Если подтверждения начинают приходить медленнее, тогда замедляется и передача пакетов протоколом.

Эта система настолько проста, что становится ясно, почему и люди, и многие другие животные, пользуясь ею, быстро понимают, что происходит с их товарищами. Если фуражиры уходят и вскоре возвращаются с добычей, значит, им повезло найти поблизости корм. И кажется логичным, что нам свойственна врожденная тяга подражать тем из нашего окружения, кто добивается успеха. Но люди не просто следуют за теми, кому повезло с добычей корма: они еще и придумывают способы взаимодействия и осмысленного коллективного поведения. Эта способность подражать другим и реагировать на чужое поведение — один из факторов, позволяющих нашей культуре и нашим нормам эволюционировать без гораздо более медленного вмешательства естественного отбора{315}.

Но действительно ли люди подражают друг другу? Конечно, мы все время этим занимаемся. Больше того — мы делаем это даже тогда, когда ставки чрезвычайно высоки. Лукас Коффман, Клейтон Фезерстоун и Джадд Кесслер исследовали вопрос о том, влияют ли чужие решения на выбор людей, которых допустили к участию в программе Teach for America{316}. Организация Teach for America отбирает успевающих выпускников колледжей и предлагает им за скромную зарплату в течение двух лет преподавать в отстающих школах. Например, вчерашнего студента Стэнфордского университета могут направить учителем математики в начальную школу в каком-нибудь сельском округе штата Миссисипи или в бедном квартале Лос-Анджелеса. Программа предлагает выпускникам шанс хоть чуть-чуть изменить мир к лучшему и заодно узнать об этом мире кое-что новое, а также помогает школам заполнить вакансии молодыми, яркими и энергичными учительскими кадрами. При помощи собеседований сотрудники Teach for America приходят к выводу о том, подходит ли тот или иной кандидат для их программы, а также сообщают соискателям, что для участия в программе требуется очень ответственное отношение к делу. Пройдя собеседования, кандидат (если он получил одобрение комиссии) сам решает — присоединяться к проекту или отказаться. В рамках исследования, за которое взялись Коффман, Фезерстоун и Кесслер, кандидатов разделили на две группы: одни получили от комиссии обыкновенные письма, где их поздравляли с успешным прохождением собеседований и просили присоединиться к программе, а другие — такие же письма, только с добавлением следующего утверждения: «В прошлом году более 84 % одобренных соискателей приняли решение присоединиться к нашему проекту, и я искренне надеюсь, что Вы тоже к нему присоединитесь». Так вот, исследователи решили выяснить, в которой из двух групп больше людей согласится стать учителями в глубинке. Оказалось, что 8 % выпускников, которые отклонили бы предложение, если бы не увидели это утверждение, приняли его, прочитав приписку.

Это лишь малая крупица из целой горы доказательств, говорящих о том, что люди принимают решения с оглядкой на чужие поступки, однако в данном случае ставки действительно чрезвычайно высоки: речь же не о том, какую зубную пасту купить, а о том, на что потратить ближайшие два года жизни. Тем не менее, хотя нам кажется очевидным, что люди подражают друг другу и действуют согласованно, нелегко раздобыть точные доказательства того, что это именно так. Гомофилия чинит помехи следователю, который желает количественно определить, в какой мере поведение наших друзей влияет на наше собственное. Поступаем ли мы так же, как наши друзья, потому что те как-то повлияли на нас, — или просто потому, что мы с друзьями очень похожи и, следовательно, склонны поступать точно так же?{317}Почему многие пошли на один и тот же фильм — потому ли, что услышали о нем от кого-то и решили, что не стоит отставать от друзей, чтобы понимать, о чем они говорят, или же потому, что фильм оказался востребован у определенной категории зрителей, или потому что какая-то группа людей видела одни и те же рекламные анонсы и положительные отзывы о фильме?

Чтобы по-настоящему убедиться в том, что решение одного человека действительно заставляет другого человека принять такое же решение, нам необходимо иметь четкое представление о характере взаимодействия людей — как, например, в том исследовании с проектом Teach for America. Произвольным образом добавив одно предложение к некоторым письмам о допуске к программе преподавания, можно было убедиться в том, что соискатели, сами не решавшиеся ответить согласием, сделали это под воздействием сообщения о том, что многие другие совершили именно такой выбор. Но иногда, даже когда провести подобный эксперимент нельзя, сама природа подбрасывает нам удобный случай, позволяющий безошибочно догадаться, почему люди ведут себя так, а не иначе. Это принято называть «природными экспериментами».

Например, определить, сколько людей посмотрят фильм именно потому, что его посмотрели другие, нам помогают погодные факторы. Допустим, в летний день, когда должна состояться премьера фильма, в Чикаго стоит удушающая жара, а в Нью-Йорке умеренно тепло. В Чикаго в кинотеатры пойдет больше людей, чем обычно, а в Нью-Йорке, напротив, меньше обычного. В силу чистой случайности, олицетворенной в данном случае погодными факторами, в Чикаго в течение первых выходных фильм увидит большее количество людей, чем в Нью-Йорке. Что же будет происходить через неделю, когда жара спадет? Если люди в самом деле смотрят фильмы потому, что о них говорят другие, значит, следует ожидать, что в Чикаго снова на сеансы придет больше зрителей, чем в Нью-Йорке. На каждую «лишнюю» — по сравнению с Нью-Йорком — сотню людей, увидевших фильм в первые выходные, через неделю придется пятьдесят, а через две недели — тридцать дополнительных зрителей по сравнению с нью-йоркскими показателями{318}.

Благодаря различным формам рандомизации (иногда они представляются сами, иногда их придумывают исследователи) известно уже много примеров, доказывающих, что люди действуют под влиянием решений или опыта окружающих. Предметы этих исследований самые разные: решают ли выпускники Гарвардской бизнес-школы заняться предпринимательством, учитывая опыт своих однокашников{319}; какие мобильные приложения выбирают пользователи{320}; открывают ли люди пенсионные вклады{321}; занимаются ли гимнастикой{322}; какие акции они покупают и продают{323}.

Стадное поведение, банковская паника и заблуждение толп

Три пути ведут к мудрости: первый, самый благородный, — размышление, второй, самый легкий, — подражание, и третий, самый горький, — опыт.

Конфуций{324}

Логика, стоящая за примером с Teach for America и другими, ясна. Раз до меня к программе присоединилась куча умных людей, значит, дело хорошее. Это — вера в мудрость толпы. Однако толпы могут и заблуждаться.

В случае проекта Teach for America студенты принимают решение, не советуясь с друзьями и не справляясь с разнообразными источниками, а просто следуя чужому примеру. Опасность здесь в том, что, поддаваясь подобным порывам, можно легко скатиться к стадному поведению. Как образуется «стадо» и в чем разница между решениями людей, ориентирующихся на поведение толпы, и решениями тех, кто разговаривает с другими людьми поодиночке?{325}

Давайте немного понизим ставки: вместо студентов, решающих, присоединяться ли им к программе Teach for America, рассмотрим людей, выбирающих между двумя заведениями, где можно поесть: Alice’s Restaurant и Monk’s Cafe. У каждого человека есть на что ориентироваться — например, он может взглянуть на меню и узнать что-нибудь про работающих там поваров, вообще о качестве обоих ресторанов. Допустим, все бы в итоге сошлись на том, что Alice’s Restaurant — лучший выбор, при условии, что у всех была бы возможность поесть по нескольку раз в обоих заведениях. Однако не исключено, что изначально все располагают неверной информацией и сами люди понимают, что могут ошибаться и что информация, имеющаяся у них, не лучше и не хуже, чем у других. Первоначальная информация имеет реальную ценность, и если бы большое количество людей могло устроить голосование по вопросу о том, какой ресторан из двух лучше, то большинство с высокой долей вероятности вынесло бы верное заключение.

Но люди ведь не устраивают подобных голосований, прежде чем выбрать ресторан. Все делают выбор поодиночке. И когда они его делают, то могут видеть людей, сделавших выбор раньше (хотя бы даже через окна).

Вот первый человек выбирает ресторан. Узнав, какой выбор сделал этот человек, вы можете сделать заключение о том, какой информацией он располагал. Если он пошел в Monk’s Cafe, значит, пока что это — одно очко в пользу Monk’s. Теперь выбирает второй человек. Поскольку информация, имеющаяся у этого второго, ничем не хуже, чем у первого, второй человек может выбрать то заведение, которое предпочитает. Допустим, это тоже Monk’s Cafe. Итак, теперь у нас уже два очка в пользу Monk’s. Но что, если эти первые двое ошибаются и лучше готовят в Alice’s? Третий человек, перед которым встал выбор, видит, что двое уже сидят в Monk’s Cafe, а в Alice’s никого нет. Наверняка вы сами оказывались в подобной ситуации — не решались заходить в пустой ресторан, когда в соседнем с ним заведении было полно народу. Так вот, третий человек, видя, что в Monk’s Cafe сидят те двое, сделает вывод, что они оба считают Monk’s лучшим заведением. По сути, это два голоса, отданные за Monk’s, и, независимо от того, какой информацией располагал третий человек, он сейчас убедился в том, что большинство отдает предпочтение Monk’s. И это заставляет третьего человека тоже пойти в Monk’s — независимо от имеющейся у него информации. Возникает каскад действий: четвертый человек (прочитав эту книгу) понимает, что от третьего человека ничего полезного узнать нельзя, но что у первых двух была какая-то информация, которая и привела их в Monk’s Cafe. И этот четвертый тоже выберет Monk’s, независимо от того, что он знал (или не знал) об этом заведении раньше. Вот типичный пример стадного поведения: все решают, что в Monk’s Cafe кормят вкуснее, хотя на самом деле лучше готовят в Alice’s.

Этот пример позволяет сделать важное замечание. Если вы начинаете мыслить как экономист (заранее прошу прощения, если вас это пугает), вы понимаете, что именно пошло не так. Здесь действуют внешние факторы. Выбор, совершаемый каждым отдельным человеком, служит сигналом для других. Люди идут куда-то обедать просто так, для собственного удовольствия, но в итоге еще и влияют на чужие выводы об относительных достоинствах ресторанов. И достаточно всего двух человек, сделавших не самый удачный выбор, чтобы сбить с верного пути целое «стадо».

В массе своей люди могли бы узнать гораздо больше полезного, если бы первые двадцать или даже тридцать человек делали выбор, исходя из собственных предпочтений и опыта, а не глядя на тех, кто сделал выбор до них. Тогда, поглядев эту первую двадцатку, можно было бы получить двадцать «голосов» вместо двух. Из-за того, что после первых двух людей все остальные делали, «как лучше» — то есть следовали стадному инстинкту и переставали прислушиваться к себе, — их мнения пропали для остального общества.

Таких «информационных внешних факторов» в нашей жизни хоть отбавляй: они вступают в игру всякий раз, когда мы видим новые возможности или товары. Кто же из пингвинов захочет прыгать в воду первым, если там, может быть, засел морской леопард? А если мы все стоим и ждем, и никто не хочет прыгать первым, значит, мы все так ничего и не узнаем или же процесс познания сильно замедлится. Вам никогда не случалось дожидаться, когда же кто-нибудь напишет отзыв об интересующем вас товаре, или отказываться от покупки, если отзывов о новинке никто так и не написал? Иногда именно из-за этого слишком мало людей отваживается попробовать новый продукт, и в итоге тот так и не завоевывает рынок, или ему требуется слишком много времени, чтобы дойти до покупателей.

Очень вредит стадное поведение сельскому хозяйству, где важно вовремя перенимать полезные новшества. Но новшества всегда чреваты риском, и все как огня боятся неизведанных технологий. Эндрю Фостер и Марк Розенцвейг{326}показали, что эта выжидательная тактика существенно замедлила освоение новых видов высокоурожайных семян в сельских районах Индии. В итоге от новой технологии выиграли больше всего беднейшие земледельцы, но они страдали из-за своих бедных соседей, которые точно так же опасались перенимать новые технологии.

Можно вспомнить немало провальных изделий, о приобретении которых покупатели горько пожалели, — от автомобиля Edsel компании Ford до компьютера PCjr компании IBM. Но независимо от того, хорош товар или плох, кто-то же должен испытать его, чтобы судить о его качестве. Поэтому производители часто раздают бесплатные образцы новой продукции, а иногда даже платят людям за то, чтобы они перенимали новые технологии, особенно в некоторых потребительских нишах. Подкованные сбытовики пользуются еще и сетями и предлагают ощутимые стимулы за отзывы об изделиях{327}. Некоторое время компания Tesla Motors выплачивала владельцу электромобиля Tesla Model S премию в размере 1000 долларов, если он сообщал о том, что его друг тоже приобрел эту модель. Программа рекомендаций, созданная Dropbox, помогла увеличить число ее пользователей со ста тысяч в конце 2008 года до четырех с лишним миллионов к весне 2010 года. В некоторых областях — от кинофильмов до автомобилей — уже существуют обозреватели, которые зарабатывают на жизнь именно тем, что советуют остальным, чтó покупать. И конечно же находятся просто смельчаки, которые первыми покупают любые новинки и потом делятся впечатлениями о них, а еще есть люди, располагающие инсайдерской информацией и по этой причине быстро попадают в начало очереди{328}.

Внешние факторы — это не всегда плохо, но они вызывают противоположные последствия.

Если вы видите, что возле банка выстроилась длинная очередь из желающих снять деньги со счетов, вы можете испугаться за безопасность собственных депозитов в этом же банке или даже в других банках. Можно ведь сделать неверные выводы: вначале всего несколько человек могут ошибочно запаниковать и явиться за деньгами — и за ними вырастет уже целая очередь. В итоге возникает стадный эффект, люди совершают набеги на банки без какой-либо обоснованной причины. Такие массовые набеги иногда происходят стихийно, но, как правило, их провоцирует какая-нибудь новость. Можно вспомнить, например, фильм «Эта прекрасная жизнь», где дядя Билли теряет восемь тысяч долларов в банке Bailey Building and Loan, что вызывает тревогу у других, клиенты прибегают за своими сбережениями, и дальше происходит всем известный поворот событий.

Как мы уже говорили в главе 4, новость, которая вызывает массовое изъятие денег, необязательно настолько важна, чтобы разорить банк, ей даже не нужно быть правдивой или иметь отношение к конкретному банку. Она просто порождает неуверенность среди вкладчиков и кредиторов, которые сразу же задумываются: а не случится ли массовый набег на банк? Так страх перед набегами вызывает сами набеги. Даже если вы знаете, что банк сделал грамотные инвестиции и ему ничего не грозит, но вы предвидите, что другие люди могут запаниковать, тогда вовремя забрать свои деньги — возможно, разумное решение. Так массовое изъятие денег становится своего рода самосбывающимся пророчеством. Даже платежеспособный банк, когда он вынужден ликвидировать свои инвестиции досрочно, иногда в состоянии вернуть вкладчикам лишь часть суммы с их депозитов. Каждое наше решение об изъятии денег вынуждает других вкладчиков делать то же самое: ведь никто не хочет оказаться последним в очереди. Внешний фактор здесь состоит в том, что набеги вкладчиков на несколько банков могут вызвать ожидания набегов и на те банки, которые, как нам известно, абсолютно платежеспособны. Подобные случаи масштабной финансовой паники случаются все реже в современной истории — отчасти потому, что люди рассчитывают на правительственное страхование банковских депозитов и вообще считают, что в случае необходимости правительство вмешается и все поправит. Но все равно возникают моменты, когда даже это доверие рушится, и тогда массовая паника наносит урон вполне жизнеспособным организациям, наряду с обанкротившимися, — как произошло, например, летом 2015 года в Греции, где банковская деятельность вообще приостановилась.

Теория игр и взаимная дополнительность

Стремление забрать свои деньги из банка, если оттуда забирают деньги другие люди, — всего лишь один пример из множества ситуаций, когда мы действуем с оглядкой на поступки наших друзей или соседей.

Sushi Dai в Токио — по рассказам многих людей, один из лучших суши-ресторанов в мире. Кроме того, цены там на удивление демократичные — учитывая превосходное качество блюд. Но если вы хотите там поесть, за сэкономленные деньги вы с лихвой расплатитесь собственным временем. Обычно очереди в этот ресторан тянутся до конца квартала и загибаются за угол, независимо от погоды. Нам удалось поесть там после почти трехчасового ожидания, включая рассвет, — потому что Sushi Dai находится по соседству со знаменитым токийским рыбным рынком, где в ранние утренние часы наблюдается кипучая деятельность. И наш опыт, разумеется, не уникален: можно услышать всевозможные советы о том, в какое время туда лучше идти, чтобы сократить время ожидания. Один гид рассказывал вот что: «Мы встали в очередь к Sushi Dai около половины четвертого утра, в тот момент в очереди уже стояло человек пятьдесят. Первые суши подают в пять утра, и каждые сорок пять минут в ресторан заходит человек двенадцать — тринадцать. Значит, чтобы сесть за завтрак в восемь часов, нам нужно было выстоять в очереди четыре с половиной часа!»{329} Однако многолюдные очереди в Sushi Dai — не просто «стадо», как в нашем примере с Monk’s Cafe. Людьми, упорно стоящими в этих очередях, движут совсем другие мотивы.

Да, еда там превосходная, но, сказать по правде, лично я, когда ем суши, никак не могу отличить лучшие в мире суши от просто очень хороших. Плохое суши опознать легко, но, когда уровень достаточно высок, я уже не могу судить об оттенках качества{330}. Так почему же мы решили простоять несколько часов в холоде и темноте, чтобы позавтракать суши именно там? Ведь есть множество других заведений, куда можно попасть сразу, без ожидания, и где блюда не слишком отличались бы — на наш вкус — от тех, что подают в Sushi Dai? Да потому, что когда ты приезжаешь в Токио и идешь посмотреть на рыбный рынок, после этого положено идти не куда-нибудь, а в Sushi Dai. Но почему же? Потому что это опыт, которым людям хочется делиться друг с другом. Вот что сказано на веб-сайте того гида, которого я цитировал выше: «Свершилось! Мы выстояли ночную очередь в Sushi Dai, чтобы позавтракать суши на рыбном рынке Цукидзи. Перепробовали все блюда — и теперь можно сказать, что все это стоило ожидания! Без суши-завтрака впечатления от Токио останутся неполными, а Sushi Dai — один из лучших ресторанов». Туда ходят другие туристы, и, если вы заговорите с кем-нибудь о токийском рыбном рынке, вас обязательно спросят: «А вы бывали в Sushi Dai?» Теперь и я могу ответить на этот вопрос: «Бывал, и очень понравилось».

При удачно сложившихся обстоятельствах коэффициенты вроде того, что скрывается за длинными очередями в Sushi Dai, взлетают до невероятных высот.

В июле 2012 года южнокорейский музыкант Пси выпустил видеоролик под названием Gangnam Style. Пси исполнял эстрадные песни, в Южной Корее его хорошо знали. Недолгое время он изучал предпринимательство в Бостонском университете, потом перешел в бостонский Музыкальный колледж Беркли, но в конце концов вернулся на родину, так нигде и не доучившись. По-настоящему он хотел заниматься музыкой. Преодолев ряд трудностей, он записал несколько песен и видеоклипов, которые стали хитами в Южной Корее. Благодаря юмору в его песнях и клипах Пси заметили и в Японии, особенно после успешного выступления в концерте, который передавали по японскому телевидению в начале 2012 года. Однако на других площадках Пси был практически никому не известен. И потому, когда летом того же года вышел его видеоролик Gangnam Style, никто бы не мог предсказать или предвидеть, что он станет не только самым популярным музыкальным видеороликом того года, но и вообще первым видео (любого содержания), набравшим миллиард просмотров. Через два года количество просмотров перевалило уже за два миллиарда. Конечно, видеоролик снят очень умело, там есть и оригинальный танец, и творческая операторская работа, но ведь то же самое можно сказать о множестве других клипов. Ролик набрал положительные отзывы, но ничто не предвещало, что впереди у него такой колоссальный успех.

Наше время ограничено, внимание имеет пределы, а значит, далеко не все распространяется вирусным путем и становится темой всеобщих разговоров. Здесь есть согласованность, и снова вступают в силу внешние факторы: чаще всего мы смотрим фильмы или видеоклипы потому, что их смотрят наши друзья. Негативная сторона этого явления в том, что порой популярностью пользуются посредственные видео, а настоящие перлы прозябают в безвестности. Какой-нибудь прекрасный материал может так никогда и не набрать достаточного количества просмотров, чтобы со временем возник эффект снежного кома. Если вы хотите предсказать, будет ли то или иное произведение иметь ошеломительный успех, можете смело заявлять: нет, не будет. В 99 % случаев вы окажетесь правы. У большинства произведений нет ни малейших шансов на такой успех. Когда между людьми существует согласованность, безусловное качество и последующий успех часто никак не связаны между собой. Конечно, качество тоже имеет значение, но оно не гарантирует успеха. Видеоклипу Gangnam Style просто повезло: людям понравилось крутить его на вечеринках, потом о нем заговорили, им делились — до тех пор, пока люди не поняли, что им необходимо его увидеть, чтобы «не отставать от жизни».

Желание людей согласовывать свои действия с действиями друзей приводит к множеству стойких последствий. Выражаясь языком специалистов по теории игр, возникает «множественное равновесие». Взаимное подкрепление действий способно пересиливать индивидуальные склонности. Есть множество примеров того, как мы подстраиваемся под других и выбираем те типы поведения, которые отнюдь не всегда являются оптимальными: пользуемся компьютерной клавиатурой с не самым удобным расположением букв, потому что ими приходится пользоваться в разных местах и потому что дешевле массово производить одинаковые клавиатуры, а не изготавливать их на заказ; говорим на излишне сложных, изобилующих исключениями из правил языках, потому что, если мы хотим, чтобы нас понимали, приходится мириться с их недостатками. А еще в одних странах уличное движение левостороннее, а в других — правостороннее, так что иностранному туристу с непривычки или от недосыпа из-за разницы в часовых поясах бывает попросту опасно переходить дорогу. Бороться с этим практически бесполезно, хотя часто люди и признают, что со многими привычными вещами лучше было бы покончить, но мешает обратная связь и сильная тяга людей действовать с оглядкой друг на друга и на уже укоренившиеся обычаи{331}.

Эти взаимодействия отличаются от социального обучения: нам хочется делать то, что делают наши друзья, именно потому, что те это делают, а не просто из-за того, что мы узнаем из их действий. Представьте себе, что вы — единственный в мире человек, умеющий играть в шахматы: это умение было бы совершенно бесполезным. Большинство наших хобби и любимых развлечений связаны с возможностью пообщаться — от встреч в велосипедном или книжном клубе до болтовни о последнем эпизоде какого-нибудь сериала. Поскольку людям свойственно группироваться по интересам, наши действия еще и рассказывают кое-что окружающим о нашем характере, наших увлечениях и каких-то других особенных чертах.

Самые разные силы, побуждающие нас делать выбор, сходный с выбором наших друзей, несут большой смысл. Нам хочется говорить с друзьями о чем-то, что довелось испытать и нам и им, мы ощущаем потребность соответствовать каким-то нормам, не отставать от других, или просто нам нужно, чтобы наши устройства были совместимы с чужими: все это требует согласованности, и она накладывает новый интересный отпечаток на работу сетей.

Из-за согласованности этого рода гомофилия опять-таки играет заметную роль. Когда мы согласуем свое поведение с поведением друзей, что-то может диффундировать и распространяться в одной части сети, но не в другой (других); происходит нечто похожее на то, как люди решают бросить учебу, о чем рассказывалось в главе 6.

Один из общественных типов поведения — это коррупция: мы с гораздо большей легкостью идем на нарушение законов, если люди вокруг нас тоже сплошь и рядом нарушают их. Она служит отличным примером того, как люди, разделенные социальными границами, придерживаются разных норм{332}. Поскольку в данном случае очень сильна гомофилия по географическому признаку, социальные аспекты коррупции приводят к тому, что в одних странах она выше, а в других ниже, и разница порой колоссальна. Потому и наблюдается любопытный диссонанс, когда люди приезжают в чужую страну: ведь очень часто они привозят с собой привычные для них нормы.

Рэй Фисман и Тед Мигель обнаружили тому замечательный пример{333}. Возможно, вы слышали о так называемой дипломатической неприкосновенности: дипломаты могут нарушать некоторые местные законы, и никто не привлекает их за это к ответственности. Поскольку дипломаты могут просто не знать всех местных законов, это дает им некоторую свободу действий, а принимающей их стране запрещено оказывать давление на иностранных дипломатов, грозя им арестом.

Большинство стран мира держит своих дипломатов в Нью-Йорке — ведь там находится штаб-квартира ООН. Обладая дипломатической неприкосновенностью, все эти дипломаты могут совершенно безнаказанно парковать свои машины где им угодно и игнорировать штрафные талоны. С 1997 по 2002 год у дипломатов со всего мира накопилось больше ста пятидесяти тысяч неоплаченных штрафных талонов, а общая сумма выписанных штрафов составила более 18 миллионов долларов. Это очень много. Большинство штрафов было выписано за парковку в неположенном месте (там, где имелись предупреждения «стоянка запрещена» — зона безопасной высадки пассажиров, пожарный гидрант и т. п.).

Различия в нормах, принятых в тех странах, откуда родом были разные дипломаты, оказались разительными. Ведь дипломаты вели себя в Нью-Йорке так, как привыкли вести себя на родине. И если у них дома коррупция самое обычное дело, они чаще всего игнорировали местные законы и получали штрафные талоны. Причем дипломаты из некоторых стран вообще ни разу не нарушали правил парковки, и нетрудно догадаться, из каких: это Канада, Дания, Япония, Норвегия, Швеция. Во всех этих странах очень низкий уровень коррупции. Зато те страны, откуда приехали самые злостные нарушители — на каждого дипломата приходилось по сто с лишним нарушений! — имели наиболее высокий уровень коррупции: это Египет, Чад, Судан, Болгария и Мозамбик.

Эта корреляция показана на рисунке 8.1.

Рис. 8.1. На этом графике показано, сколько штрафных талонов оставили неоплаченными между 1997 и 2002 годом дипломаты из разных стран, находившиеся в Нью-Йорке. Показатели на вертикальной оси обозначают количество неоплаченных штрафных талонов на одного дипломата. Среднее значение индекса коррупции принимается за 0, а потому, например, балл 1 на горизонтальной оси означает, что такая-то страна на одно стандартное отклонение более коррумпирована, чем среднестатистическая страна, а балл –2 означает, что такая-то страна на два стандартных отклонения менее коррумпирована по сравнению со среднестатистической страной. Данные из Fisman and Miguel (2007).

На «коррумпированные» страны (с положительными индексами коррупции) приходилось в среднем почти по двадцать три неоплаченных штрафных талона на одного дипломата, а на некоррумпированные — в среднем всего по двенадцать{334}.

Кластеризация и сложные виды заражения и диффузии

Диффузия таких сложных типов поведения отличается и от более простой диффузии болезней или элементарной информации, и даже от социального обучения.

Прежде чем научиться играть, например, в бридж или в маджонг, вы, скорее всего, вначале подождете, пока эти игры не освоят хотя бы несколько ваших друзей, и лишь потом примкнете к ним. Люди смелее напрашиваются на взятки, когда видят, что многие занимаются тем же самым. Прежде чем зарегистрироваться на какой-нибудь новой площадке соцсетей, вы, скорее всего, убедитесь в том, что там уже есть несколько ваших знакомых.

Диффузия на фоне социального влияния и согласованности с чужими действиями зависит не только от основных показателей воспроизводства, о которых у нас шла речь в главе 3: она зависит еще и от местных закономерностей, типичных для этих связей. Ключевая сетевая характеристика, определяющая значимые местные закономерности, называется кластеризацией.

Какая доля ваших друзей дружат? Ответ на этот вопрос и будет «коэффициентом кластеризации»{335}.

Если и Эрнест, и Генри дружат с Гертрудой, то дружат ли Эрнест с Генри? Количество дружащих между собой пар среди друзей Гертруды — это и есть коэффициент кластеризации Гертруды. Среднее значение таких коэффициентов для всех людей в сети — это коэффициент кластеризации самой сети.

Кластеризация сети показана на рисунке 8.2.

(а) Сеть-«дерево» без кластеризации

(b) Сеть со значительной кластеризацией

Рис. 8.2. Кластеризация: Две сети с очень разными степенями кластеризации. В обоих случаях у темного узла — семь друзей. В древообразной сети в секции (а) никто из друзей темного узла не дружит между собой, потому и нет кластеризации. В сети, показанной в секции (b), одна треть пар друзей темного узла дружит между собой (из двадцати одной пары друзей темного узла семь пар друзей дружат между собой), потому его коэффициент кластеризации составляет 1/3.

Кластеризация может зависеть от типа отношений, имеющихся в сети. Обратимся, например, к данным, собранным в наших индийских деревнях (о которых шла речь в главах 2 и 5): там наблюдался коэффициент кластеризации 0,22 для обмена советами и 0,29 — для обмена услугами (вроде одалживания керосина и риса). Таким образом, во втором случае кластеризация была выше{336}. Вполне естественно, что кластеризация зависит от типа затрагиваемых отношений. Советами мы обычно делимся с самыми разными людьми, присутствующими в нашей жизни, — с соседями, родственниками, коллегами по работе, бывшими одноклассниками и так далее, и многие из них не знают друг друга. Если же деньги вы занимаете только у близких друзей и родственников, то, скорее всего, эти люди знакомы между собой.

Эти коэффициенты кластеризации — 0,22 и 0,29 — не являются нетипичными; изобилуют кластерными группами самые разные сети социальных связей — от деловых и брачных сетей старинной Флоренции до сети юношеских дружб, которую мы рассматривали ранее{337}.

Чтобы понять, что такого особенного в этих показателях, давайте поместим подобную типичную кластерную группу в более широкий контекст.

Давайте будем считать, что ваш друг — это человек, который оказал вам услугу: что-нибудь одолжил вам, помог в чем-нибудь, дал ценный совет. Возможно, если следовать этому определению, вы насчитаете около сотни друзей. Человек, живущий в маленькой глухой деревне, где бытует сильная сегрегация по религиозному или гендерному признаку, может иметь всего десяток таких друзей, а вот человек вроде Гертруды Стайн, которая путешествовала по миру и организовывала литературные кружки, запросто могла насчитать их несколько сотен. Есть вариации, но давайте предположим, что у среднестатистического человека около сотни друзей. Как вскоре станет ясно, можно превратить сотню в тысячи — и от этого картина не слишком изменится.

Если брать все население планеты, а сейчас оно насчитывает уже около восьми миллиардов жителей, то среднестатистический человек дружит с одним из восьмидесяти миллионов. Предположим, что в сети мировых дружб наблюдается именно эта частота дружеских связей, но пусть у каждой пары людей имеется независимая и равная возможность устанавливать контакты. Тогда оказаться друзьями могут любые два человека с вероятностью одна восьмимиллионная. Средний коэффициент кластеризации этой сети будет составлять 1/8 000 000. Очевидно, что это гораздо меньший показатель, чем те, что мы часто видим в реальной жизни — например, около 0,2 в индийских деревнях.

Здесь важную роль играет географический фактор. Возможно, вы прожили значительную часть жизни в одном и том же городе и большинство ваших друзей тоже живут в этом городе или даже в вашем же квартале. Поэтому давайте упростим картину. Не будем представлять себе сеть, составленную случайным образом из всех землян, ограничимся жителями одного населенного пункта. Если вы живете, скажем, в городке с 20-тысячным населением и у вас там сотня друзей, значит, вы дружите с каждым двухсотым человеком из всего городского населения. Если мы совершенно произвольным образом сформируем такую сеть дружб в городе с населением 20 тысяч человек, с вероятностью, что любые два человека будут соединены в одном из двухсот случаев, тогда шанс, что двое ваших друзей будут дружить между собой, будет составлять всего 1 к 200. Средний коэффициент кластеризации 1/200 все еще сравнительно близок к нулю и очень далек от коэффициентов кластеризации вроде 1/5 или выше.

Кластеризации способствует — по крайней мере, в некоторой степени — гомофилия. Если мы начнем придавать наибольшее значение вашим дружбам с людьми, похожими на вас, по любым признакам, будь то возраст, пол, уровень образования, религиозная принадлежность и так далее, то можно довести интересующий нас коэффициент до 1/20, но все равно это как-то маловато. Мы с Аруном Чандрасекаром проделали это с нашими данными, собранными в индийских деревнях. Даже если дружеские связи оказывались предсказуемыми, исходя из подробно изученной гомофилии, и позволяли вывести зависимость от всех мыслимых демографических факторов, все равно нам удалось довести коэффициент кластеризации лишь до 0,05, а этому показателю было еще очень далеко до коэффициентов 0,22–0,29, отмеченных в крестьянских сетях{338}.

Если отвлечься от любых моделей сегрегации, порождаемых гомофилией, дружеские связи всегда приводят к образованию кластеров. И нетрудно объяснить, почему друзья обычно кучкуются. Мы ведь часто общаемся тесными компаниями. Студенты учатся в академических группах, вместе играют в спортивные игры, часто небольшими ватагами проводят свободное время. Работают люди как правило небольшими командами или сменами. А еще, если вы знакомитесь с новыми людьми через уже имеющихся друзей, вы узнаете их именно потому, что те дружат с вашими друзьями, и это тоже повышает вероятность, что вы подружитесь и с ними{339}.

Теперь, когда мы разобрались с тем, что же такое кластеризация, давайте оценим ее значение. Собственно, мы уже видели, что она приводит к двойному счету в социальном обучении. В сетях с высокой кластеризацией существует множество циклов — и множество шансов, что одна и та же информация придет ко мне сразу многими путями, и настолько же высока вероятность, что я считаю ее много раз, а еще услышу отголоски моего собственного мнения. Но если отвлечься от искажений в социальном обучении, уже одно то, что дружеские связи людей образуют кластеры, тоже очень сильно воздействует на диффузию таких типов поведения, при которых человеку необходимо подвергнуться влиянию многочисленных контактов, прежде чем он захочет сам последовать чужому примеру.

Чтобы понять, как это действует, давайте предположим, что два друга изобретают игру для троих игроков. Другие люди учатся играть в нее только при условии, что не меньше двух их друзей уже умеют в нее играть. Теперь давайте сопоставим характеры распространения этой игры в двух разных сетях, которые мы видели на рисунке 8.2: в древообразной сети без кластеризации и в той же сети, только с добавлением кластеризации. Два изобретателя обозначены темными узлами на рисунке 8.3. В древообразной сети никто не дружит сразу с ними обоими, и потому игра так и не распространяется.

(a) Два изобретателя.

(b) После одной итерации.

(c) После двух итераций.

Рис. 8.3. Диффузия без кластеризации: если людям нужно испытать влияние нескольких друзей, прежде чем предпринять какие-либо действия, то без кластеризации не будет диффузии. Игра так и не распространяется.

Если же, наоборот, в сети имеются кластеры, как на рисунке 8.4, тогда игра распространяется. Сама диффузия идет медленнее, чем при процессе простого заражения, когда для передачи заразы достаточно войти в контакт всего с одним другом, но все же процесс идет.

(a) Два изобретателя.

(b) После одной итерации.

(c) После двух итераций.

(d) После четырех итераций.

(e) После пяти итерации.

(f) После шести итераций.

Рис. 8.4. Диффузия с кластеризацией: Кластеризация способствует диффузии, когда людям нужно испытывать влияние нескольких (в данном случае двух) друзей, прежде чем предпринять какие-либо действия.

Конечно, пример с игрой для трех игроков слишком уж прямолинеен, но есть и множество других примеров, когда местная кластеризация и сетевая структура играют большую роль{340}— от распространения языка{341}до усвоения новых технологий{342}.

Кластеризация — не единственная важная особенность наших местных сетей.

Доверие и поддержка

Джон Нэш-младший был удивительным математиком. К двадцати трем годам он успел опубликовать две коротких статьи, которые преобразили теорию игр{343}и заложили основы для ее дальнейшего применения в социальных науках. К двадцати четырем годам он доказал в алгебраической геометрии важную теорему о вложении, которая теперь носит его имя. В дальнейшем он обогатил необычными и оригинальными работами изучение дифференциальных уравнений в частных производных, неявных функций и сингулярностей.

Казалось, его мозг устроен и начинен как-то иначе, чем у большинства людей, и, к несчастью, после тридцати лет его ошеломительная научная карьера оборвалась: у Нэша проявилась шизофрения. Большую часть своей взрослой жизни Нэш провел в Принстоне. Выздоровление от шизофрении — вещь непредсказуемая и тем менее вероятная, чем чаще с человеком происходят такие эпизоды, какие происходили с Джоном Нэшем. Однако иногда люди вылечиваются от этой болезни. Благоприятная университетская среда и поддержка целой сети друзей позволили Нэшу выжить в течение тех нескольких десятилетий, что он существовал в каком-то другом мире. В ту пору я и увидел его впервые: он был похож на бездомного и бесцельно бродил по библиотеке и по коридорам Файн-холла (математического корпуса Принстонского университета), часто с толстыми кипами бумаг под мышкой. Потом приятель сообщил мне, что этот «фантом Файн-холла» (как его прозвали) и есть тот самый человек, о котором рассказывалось на занятиях по математике и экономике. Джон Нэш излечился от шизофрении, когда ему было уже за шестьдесят, а потом получил Абелевскую премию — высшую награду по математике и Нобелевскую премию по экономике. Его невероятная жизнь легла в основу биографической книги Сильвии Назар «Прекрасный разум», и по ней был снят одноименный[9] фильм (удостоенный четырех кинопремий), где Нэша сыграл Рассел Кроу.

Одна небольшая, но важная мелочь из жизни Нэша имеет прямое отношение к тому, о чем мы сейчас говорим. Математический факультет Принстонского университета был особенно силен в тех областях, в которые в свое время внес вклад Нэш — по некоторым отзывам, наиболее ценный вклад в мире. Поскольку туда брали всего несколько аспирантов в год из множества талантливых соискателей, это всегда был непростой выбор. Нэша приняли прежде всего потому, что ему написал короткое — всего из трех предложений — рекомендательное письмо Ричард Даффин. Вот текст этого письма целиком:

«Я рекомендую мистера Джона Ф. Нэша, который подал заявку на поступление в аспирантуру Принстонского университета. Мистеру Нэшу 19 лет, в июне он окончил Политехнический институт Карнеги. Он — математический гений».

Письмо это оказалось железным аргументом из-за репутации самого Даффина, о которой не могли не знать на принстонском матфаке. Даффин хорошо разбирался в физике, занимался математикой и внес важный вклад в изучение рядов Фурье и теорию чисел, а также в теорию сетей и геометрическое программирование. Все мы, пожалуй, знакомы с людьми, которые кажутся нам «математическими гениями», потому что очень ловко считают или невероятно много знают о предмете. Но вряд ли кто-то из них совершит ошеломительные открытия, которым суждено будет изменить сразу многие области математики. Когда же Даффин заявил, что Нэш — гений, он действительно понимал, о чем говорит. Потому его рекомендательное письмо и было столь кратким, что к сказанному нечего было добавить. Даффин знал, что Нэш — гений математики и это все, что следует знать приемной комиссии.

Отношения между Нэшем и Принстоном — по крайней мере, отчасти — возникли и поддерживались благодаря репутации Даффина и его отношениям с математическим факультетом Принстонского университета. Такого рода связи — обычное дело для сетей.

Давайте будем говорить, что отношения между двумя людьми или узлами в сети «основаны на поддержке», если у них имеется общий друг{344}. Отношения между Нэшем и Принстоном опирались на поддержку Даффина. Такого рода поддержка жизненно важна для многих человеческих взаимодействий, и мы уже отчасти видели ее воздействие, когда говорили о сетях контактов, помогающих найти работу, — однако она имеет значение во многих сферах, помимо устройства на работу и приема в университеты.

Люди во многом полагаются друг на друга, помогая друг другу выжить. Дети много лет остаются беспомощными, а растят их и заботятся об их безопасности не только родители, но и другие люди. В разные моменты жизни мы оказываемся в стесненном положении и вынуждены занимать у кого-нибудь деньги{345}. С глубокой древности, когда люди жили охотой, им приходилось делиться друг с другом и кооперироваться. Охота на крупных животных не всегда позволяла прокормиться. А поскольку человек устроен иначе, чем лев, который может неделями обходиться без еды, то, пока одни члены племенной общины охотились на обильный, но трудноуловимый источник белка, другим приходилось добывать более надежные калории, то есть собирать плоды, ягоды, коренья, орехи и прочий подножный корм{346}.

Такие неформальные отношения, при которых мы помогаем или что-то одалживаем друг другу, опираются на целый ряд стимулов{347}. Когда к вам приходит друг и просит о помощи или услуге, вы ведь не требуете от него денег и не просите подписать контракт, где будет сказано, что он обязуется отплатить вам тем же. Когда мы просим друзей помочь нам с переездом, присмотреть за нашими детьми, дать нам совет, помочь финансово или выручить в экстренных обстоятельствах, то не предлагаем за это денег, потому что это значило бы нанести обиду: какая же это дружба, если все хорошее — только за деньги? Большинство наших связей основано не на официальных договорах, а на доверии. А само это доверие успело выработаться благодаря длительной истории взаимного обмена похожими услугами между теми же самыми людьми, а еще благодаря тому, что у нас имеются общие друзья и общая среда.

Сплетни и слухи обычно вызывают у нас осуждение: кому же приятно, когда ему за глаза перемывают кости? А сплетничать мы начинаем сызмальства — первыми мишенями становятся родные братишки и сестренки. Мы оттачиваем это искусство до совершенства к подростковому периоду, когда нам становится интересно, кто с кем крутит романы. На первый взгляд сплетни существуют исключительно для удовольствия самих сплетничающих. Но это не совсем так: сплетни служат и более высокой цели. Если кто-то повел себя недостойно, то толки и пересуды о нем (или о ней) распространяются по всей сети знакомых и вредят репутации этого человека. А так как слухи распространяются с огромной скоростью, мы понимаем, что если мы дурно обойдемся с кем-нибудь из друзей, вскоре об этом узнают другие члены наших сетей, особенно если там есть отношения, основанные на поддержке, так что первыми все узнают общие друзья{348}.

Озабоченность тем, чтó думают о нас другие, — очень мощный мотивирующий фактор. Человек действует иначе, когда за его поведением наблюдает большее количество людей, и это вполне естественно. Поэтому совершенно справедливо ожидать, что отношения между двумя людьми окажутся надежнее, если будут основаны на поддержке — то есть если у них будут еще и общие друзья.

Вместе с Томасом Родригесом Барракером и Сюй Танем мы изучили вопрос о том, в какой степени подобные поддерживающие отношения помогают людям обмениваться услугами{349}. Удобный для рассмотрения пример — неофициальное распределение рисков: оно оказывает большое воздействие на благополучие людей, о чем уже шла речь в предыдущих главах, а еще оно обусловлено взаимной поддержкой и социальным давлением. Когда кто-то просит друга одолжить ему крупную сумму, то и готовность друга дать ему деньги, и готовность заемщика вернуть их зависят от того, есть ли у них общие друзья. Ведь общие друзья — как свидетели отношений этих двух — могут оборвать связи с человеком, который не желает помогать другим, когда его об этом просят, либо с человеком, который не платит по долгам. И потому готовность одного человека занимать, а второго одалживать выше, если у них есть общие друзья, которых они рискуют потерять в случае, если поступят дурно, чем если их отношения не имеют поддержки в лице общих друзей.

Логично предположить, что важные неформальные отношения отличаются надежностью именно благодаря тому, что опираются на наличие общих друзей. Мы проверили эту гипотезу в наших индийских деревнях — и обнаружили, что в 93 % случаев, когда люди что-нибудь занимают или одалживают, у участников этих действий имеется поддержка в лице общего друга. Это на 63 % больше, чем доля тех случаев, когда любые два домохозяйства имеют подобную поддержку, но ничего не занимают друг у друга и не одалживают. И крайне редко бывает такое, что двое занимают и одалживают друг у друга, если у них нет хотя бы одного общего друга{350}.

Исследователи Эмили Бреза и Арун Чандрасекар подумали: а почему бы не обратить этот феномен на пользу самим людям? Один из способов вытащить людей из бедности — это убедить их копить деньги{351}. Откладывать понемногу и постоянно нелегко большинству людей, а очень бедным — особенно трудно. Не говоря уж о том, что доходы у них низкие, а иногда их вовсе не бывает, всегда возникают и соблазны, и неотложные потребности. Кроме того, откладывание крошечных сумм в расчете на отдаленное будущее порой кажется делом безнадежным. Так вот, подумали Бреза и Чандрасекар: а что будет, если людям не просто откроют счета в банке и расскажут о будущей пользе сбережений, но еще и приставят к ним старосту? Этим старостой должен быть кто-то из их же общины, односельчанин. Он не будет ничего делать — только наблюдать. То есть он будет знать, откладываете вы деньги в соответствии с выбранным планом или нет.

Оказалось, что иметь такого старосту чрезвычайно полезно: сбережения людей увеличились на 35 %. Они откладывали больше денег, больше работая и меньше тратя. Что любопытно, многое зависело еще и от того, кем был этот староста. Если старостой был человек, находившийся в сети ближе к тем людям, за чьими накоплениями он наблюдал, или человек, занимавший в сети более центральное место, то размер сбережений увеличивался. По сравнению со средним показателем 35 % роста, повышение степени центральности старосты на одно стандартное отклонение приводило к росту сбережений еще на 14 %, а приближение старосты на одну ступень в сети к вкладчику приводило к увеличению его сбережений на дополнительные 16 %{352}. Если кто-то осведомлен о ваших действиях, сами эти действия могут существенно измениться, причем измениться сильнее, если этот человек — ваш знакомый и занимает центральное место в вашей сети.

Еще отношения, опирающиеся на подобную поддержку, играют важную роль в бизнесе. Типичный пример описан у Брайана Уззи, который собаку съел на нью-йоркской швейной промышленности. Он рассказывает{353}, что руководитель одной компании, которая разрезает ткани, начал работать с производителем Дианой. По словам этого руководителя, его близкий деловой партнер Норман, также друживший с Дианой, попросил его «выручить Диану» и разрезать для нее ткани быстро и дешево. Руководитель рассказывал: «Какие у меня были отношения с Дианой? Да никаких. Я даже не знал, сколько у нее за душой — десять долларов или десять миллионов… Так почему же я ей помог? Потому что Норман меня попросил: „Выручи ее“. Вот я ее и выручил. Я нарезал для нее ткань за 40 центов, а не за 80, как обычно».

Далее Брайан Уззи пишет: «Рекомендация Нормана послужила основой для доверия, с каким этот руководитель отнесся к Диане, хотя она и не подписывала с ним никаких контрактов, не предлагала никакого залога, не гарантировала ответных выгодных услуг». И, как сказал один управляющий в компании Дианы, «здесь и речи не шло о том, что „рука руку моет“… Никакого недопонимания».

Две компании, поддерживавшие крепкие связи с третьей стороной, выразили готовность сотрудничать друг с другом, не имея никаких иных гарантий, кроме своего общего друга, хотя тому, кто вызвался помочь, это и не сулило никакой выгоды.

Гуаньси

В Китае такой социальный капитал, для которого имеется особое понятие — гуаньси, составляет важнейшую часть деловой жизни. Личные узы, целое множество связей с давно знакомыми людьми, прямые и косвенные отношения между бизнесменами порой оказываются гораздо важнее официально подписанных контрактов. На выстраивание подобных отношений уходит время, они требуют терпения и создаются заранее в расчете на будущее. Возникающие споры и недоразумения часто разрешаются не в суде, а именно через сеть личных связей{354}.

Конечно, гуаньси помогает людям доверять друг другу и хорошо срабатываться, но есть у нее и оборотная сторона, с которой все мы хорошо знакомы, — кумовство. Часто человек предпочтет предложить работу своему другу, а не незнакомцу, который справился бы с ней лучше.

Этот вид фаворитизма, связанный с системой гуаньси, взялись исследовать на примере китайского научного сообщества Фисман, Ши, Ван и Сюй{355}. Поскольку Китай значительно увеличил финансирование научных исследований, очень много денег попало в распоряжение тех ученых, которые состоят членами Китайской академии наук и Китайской инженерной академии. Приемом новых членов в эти академии ведает комитет из действительных членов. Фисман, Ши, Ван и Сюй решили определить, в какой мере гуаньси влияет на поведение действительных членов этих академий, обратив внимание на их родные города. Общность родного города, «землячество», — важная форма гуаньси, она называется «ляосян гуаньси». Авторы выяснили, что если у человека имеется «ляосан гуаньси» с кем-нибудь из действительных членов главного комитета, ведающего приемом новых членов в академии, то его шансы попасть туда повышаются на 39 % (это при учете всевозможных других потенциальных взаимно сталкивающихся факторов). Избранные же члены академий, имеющие «ляосян гуаньси» с кем-либо из отборочного комитета, имеют возможность сделать важную научную публикацию в полтора раза чаще, чем те, кто попал в академии без земляческих связей.

В конечном счете это влияет и на финансирование: по оценкам Фисмана, Ши, Вана и Сюя, членство в академиях связывается с увеличением финансирования на научные исследования на 9,5 миллиона долларов в год для тех институтов, где работают члены академий{356}.

Гуаньси не только вредит результатам, но и приводит к тому, что люди больше времени тратят на выстраивание личных сетей, чем собственно на работу. Место рождения изменить невозможно, но, помимо землячества, существуют и другие формы гуаньси и связей, которые возможно контролировать. Рассуждая о поведении ученых, Игун Ши и И Жао утверждают: «Очень многие исследователи в Китае уделяют слишком много времени созданию связей и недостаточно времени — посещению семинаров, обсуждению научных вопросов, проведению исследований или обучению студентов… Некоторые создают проблемы: они используют связи, решая, кому из заявителей выдать грант, а кому нет, и неверно оценивают научные достоинства их работ»{357}.

Конечно, Китай — не единственная страна, где кумовство вредит производительности, и есть множество исследований, посвященных теме фаворитизма в самых разных типах окружения. Просто распространенность принципа землячества позволяет без особого труда проследить за тем, как этот принцип используется в открытую.

Полный эффект фаворитизма, который сопутствует связям с опорой на личную дружбу, гуаньси и другие формы социального капитала, богат различными оттенками, потому что связи поощряют доверие, и это может способствовать производительности, а может и вредить, особенно когда несправедливо раздаются должности и люди тратят слишком много времени на общение в ущерб делу{358}.

Укорененность

Из-за того, что опора на друзей и устройство наших местных сетей имеют огромное значение, проанализировав сеть, можно предсказать очень многое. В качестве наглядного примера давайте рассмотрим следующую задачу. Можно ли, просто изучив устройство сети, не имея никакой дополнительной информации об отдельных ее участниках, установить, какие из соединенных звеньями пар являются супругами или романтическими партнерами?

Именно такую задачу взялись решить Ларс Бакстром и Джон Клейнберг, используя данные из Facebook{359}. Задача была сформулирована так: нужно выбрать кого-нибудь, пускай его зовут Сэм, и точно известно, что он или женат, или состоит в постоянных отношениях с девушкой. И есть картинка с локальной сетью Сэма — там показаны его друзья и видны связи между ними. Больше ничего не известно. Вам видна лишь схема, состоящая из узлов и звеньев. Рассмотрев ее, вы должны угадать, который из узлов — романтическая партнерша Сэма. Если у Сэма сто друзей, а угадывать вы будете произвольно, то вероятность, что вы угадаете верно, будет составлять 1/100.

Для начала вспомним о том, что наличие общих друзей укрепляет любые отношения, служа для них опорой и способствуя доверию. Так что логично предположить, что наличие множества общих друзей — хороший предсказатель, который поможет нам выявить жену или подругу условного Сэма. Количество общих друзей, имеющихся у пары людей, иногда называют степенью «укорененности» их отношений{360}.

Итак, вы можете посмотреть, у кого из друзей Сэма наибольшее количество общих с ним друзей. Оказывается, если проделать это с данными из Facebook, то ваша догадка окажется верной в 24,7 % случаев, то есть шансы примерно 1/4. Это впечатляющий показатель по сравнению с результатами угадывания наобум.

Если сделать еще один шаг вперед, показатели улучшаются. Предположим, что у Сэма романтические отношения с Марией. Вот список их общих друзей: Натан, Келли, Люк и так далее. Какая доля этих людей дружит еще и между собой? Дружит ли Натан с Келли? А Натан с Люком? И так далее.

Что же мы узнаем таким путем? Предположим, Сэм с Марией познакомились недавно, в лыжном клубе, где оба состоят. Это место, где они встретились впервые, но в остальном их сети никак не пересекаются. В таком случае все их общие друзья — тоже члены лыжного клуба и потому дружат между собой. А теперь давайте предположим, что Сэм и Мария знакомы уже много лет. В таком случае лишь малая доля их общих друзей окажется членами лыжного клуба, а остальные могут принадлежать к самым разным подгруппам: это родственники, коллеги, соседи, друзья детства и так далее. У каждого есть друзья из самых разных кругов, и со временем оба успели перезнакомиться с большинством этих людей. А поскольку эти общие для Сэма и Марии друзья происходят из разных кругов и мест, то многие из них, скорее всего, не знакомы друг с другом: друзья Сэма из числа его коллег по работе вряд ли знают друзей детства Марии.

Условимся, что «дисперсия» (то есть рассредоточение, разбросанность) отношений между Сэмом и Марией — это сумма всех расстояний в сети (не считая самих Сэма и Марии) между их общими друзьями. Чем больше общих друзей — особенно таких, кто не знаком друг с другом, — тем выше дисперсия.

Если вы выберете среди друзей Сэма человека, с которым у него наибольшая дисперсия, то в 60 % случаев вы определите его романтическую партнершу! А это уже вдвое более точная догадка, чем просто при выборе человека, с которым у него больше всего общих друзей. Глядя на устройство сети и не имея больше никакой информации, можно с вероятностью выше 50 % определить среди сотен друзей человека, кто из них его романтический партнер.

Один любопытный момент: в тех случаях, когда сама сеть не давала возможности правильно выявить романтическую пару, очень часто данные романтические отношения были обречены. В тех случаях, когда романтический партнер человека не был его другом с наибольшей степенью дисперсии, их связь имела на 50 % более высокую вероятность распасться в течение ближайших двух месяцев, чем в тех случаях, когда уровень дисперсии позволял верно установить романтического партнера{361}.

За этой закономерностью стоит железная логика. Высокая дисперсия, как правило, указывает на человека, с которым мы проводим больше всего времени в самых разных местах и обстоятельствах. Часто мы проводим больше всего времени именно со своими романтическими партнерами, особенно когда речь идет об общении в разных типах окружения. Высокий уровень дисперсии имеет и побочный эффект: он делает особенно трудным и мучительным расставание пары, долгое время состоявшей в близких отношениях, ведь со временем сети обоих людей успели очень тесно переплестись.

Чтобы понять нас, нужно понять наши дружбы

Люди, которые вас окружают, влияют на ваше поведение, поэтому выбирайте друзей со здоровыми привычками.

Дэн Бюттнер

велосипедист и путешественник

Наши склонности и желания подражать друзьям и знакомым имеют множество последствий. Наша «стадность» помогает нам находить полезные типы поведения, не тратя на поиски и пробы слишком много времени или энергии, а общий опыт позволяет приятно общаться и беседовать на понятные темы. Однако та же «стадность» и стремление подлаживаться под других, проносясь каскадом по сети, порой сбивают нас с истинного пути и влекут самые разные последствия — от почти пустяковых (мы можем выбрать худшие по качеству технологии) до самых катастрофических, вроде погромов.

Опять-таки понимание структуры сети помогает нам лучше разобраться в нашем собственном поведении и в причинах его распространения. Диффузия тех типов поведения, что перенимаются лишь после многократного общения с разными людьми, зависит от интенсивности локального подкрепления (то есть от количества треугольников) в наших сетях. Обращение одного человека с другим обусловлено не только характером самих отношений между ними, но и характером сети, в которой они оба укоренены. Находятся ли они по одну сторону или по разные стороны гомофилического раздела? Много ли у них общих друзей, которые поддерживают их взаимоотношения и помогают им укрепить доверие друг к другу, дают им стимулы обмениваться услугами и угождать друг другу?

Глава 9. Глобализация: наши меняющиеся сети

Дейв Бон катался на велосипеде по сельским дорогам, рассекающим холмы неподалеку от его дома в Назарете, штат Пенсильвания. А на другом конце света, в Австралии, на живописных холмах вокруг Аделаиды, известных своими виноградниками и кенгуру, каталась Лиза Грейс. Трудно найти на земле два места, более удаленные друг от друга, и потому казалось невероятным, чтобы их пути когда-нибудь пересеклись. Однако Лиза с Дейвом все-таки встретились.

Strava — мобильное приложение для спортсменов, позволяющее велосипедистам записывать каждый свой маршрут, хранить все связанные с ними подробные данные: среднюю скорость, пройденное расстояние, угол подъема, потребленную мощность и потраченные калории. Для любого заядлого велосипедиста это приложение — незаменимая вещь. А еще это социальная сеть, позволяющая видеть, где катаются другие велосипедисты, и помогающая легко находить лучшие веломаршруты в любом месте планеты. К тому же Strava дает возможность видеть, как проезжали те же самые или похожие треки разные люди. Там можно найти друзей с похожими спортивными привычками, чтобы сравнивать показатели и наблюдать за собственными успехами, можно общаться и подбадривать друг друга.

В 2014 году Лиза отправила Дейву запрос в друзья в сети Strava. Он принял его. После обмена знаками внимания и любезностями в Strava они связались в другой соцсети, и их дружба продолжилась и стала глубже благодаря дистанционным разговорам. Последовали поездки в Австралию, а в 2016 году пара поженилась. Дейв сделал Лизе предложение оригинальным способом: прокатился на велосипеде по тщательно разработанному маршруту, который, отобразившись на карте Strava, складывался в слова: «Лиза, будь моей женой»{362}.

Площадки вроде Strava — невероятное изобретение, приносящее знания и радость в наши жизни. Пожилые люди не остаются в одиночестве, а поддерживают связи с друзьями и родными через соцсети{363}.

Кроме того, возросшая связанность имеет широкое и беспрецедентное воздействие на экономику.

Если вы рыбак в маленькой деревушке, скажем, в Китае, Индии или в Африке, то как вы выбираете, куда нести свой улов? Раньше люди просто шли наугад на базар и называли ту цену, на которую покупатели были готовы раскошелиться. Поскольку базары находились далеко один от другого и торговля везде шла примерно в одни и те же часы, невозможно было ходить с базара на базар в надежде продать рыбу подороже. Сегодня же можно обзвонить друзей и знакомых и выяснить, где каких цен можно ожидать. Если известно, что на одном рынке слишком много продавцов, а на другом — слишком мало, то продавец отправится туда, где недостаток рыбы. Меняет ли это что-то? Разумеется. Связанность — великий уравнитель. Роб Дженсен изучал ситуацию на рынках в Южной Индии до и после распространения сотовых телефонов{364}. До появления мобильной связи цены на сардину различались очень сильно: например, на одном базаре ее цена составляла 4 рупии за килограмм, а на другом, в той же области, в тот же день, сардина такого же качества стоила больше 10 рупий за килограмм. На одном базаре рыба начинала гнить, а на другом ее не хватало. Обычно разница в цене между разными рынками доходила до 8 рупий за килограмм. Когда же в те края пришла мобильная связь, эта разница упала до менее чем 2 рупий за килограмм.

Прогресс в технологиях, преображающий мир, в котором мы живем, — палка о двух концах{365}. Он привел к самому быстрому в истории снижению крайней бедности. Но он же привел к вытеснению рабочей силы и увеличению доходов высших образованных слоев, тем самым увеличив социальное неравенство. А еще изменения в технологиях позволяют людям завязывать и поддерживать связи на гораздо большем расстоянии, чем было возможно раньше, и проявлять все большую разборчивость при выборе друзей. Чтобы понять, как новые тенденции в развитии технологий воздействуют на наши сети, необходимо разобраться в том, как и почему образуются эти сети.

Образование сети

Попытка понять, как образуются сети, — это и было первое, что подсадило меня на изучение сетей. Почему мы в итоге занимаем разные места в сетях? «Правильные» ли сети мы образуем — то есть действительно лучшие для наших сообществ или для общества в целом?{366}

Мы уже обсудили некоторые важные аспекты формирования сетей — начиная с того, что центральность порождает центральность, до многих сил, которые подталкивают нас к созданию сетей с ярко выраженной гомофилией. Но есть и еще одна характерная особенность образования сетей, о которой важно помнить, чтобы ясно видеть последствия технологического воздействия на формирование сетей.

До сих пор, какую бы тему мы ни затрагивали, везде важную роль играли внешние факторы: будь то вакцинация, или финансовое заражение, или социальное обучение. Из-за внешних факторов изучение сетей становится и интересным, и важным. Поэтому неудивительно, что, пытаясь разобраться в том, как образуются сети, нужно обязательно обращать внимание на внешние факторы.

Многие из внешних факторов, играющих роль в формировании сетей, — положительные. Для начала приведу пример из личного опыта. Чтобы хотя бы частично оплачивать учебу в старших классах и колледже, я подрабатывал в разных местах. В основном речь шла о низкоквалифицированной работе — я потому за нее и брался, что она не требовала особых навыков и специального обучения. Например, я был складским рабочим в местном магазине, разгружал вагоны в пакгаузе, работал ночным сторожем при местной больнице, перекладывал бумажки в местном банке. Платили за все это обычно мало, и, уходя с работы, я чаще всего знал и умел не больше, чем в первый день на новом месте. Но летом перед выпускным курсом все переменилось. Один бывший коллега моего университетского наставника возглавлял исследовательскую группу при Чикагской товарной бирже — они изучали рынок срочных сделок. Так, по знакомству, благодаря связям моего наставника, я попал на собеседование и в итоге получил работу. Там не только лучше платили — я еще и узнал кучу всего полезного за кратчайшее время. Я своими глазами увидел, как работают, растут и меняются рынки, и понял, что бывает, когда они не оправдывают ожиданий, — и этот опыт сильно повлиял на мое решение стать экономистом. Это явилось чрезвычайно положительным внешним фактором: ведь именно дружба моего наставника с тем бывшим коллегой помогла мне получить ту работу — и не только.

А теперь давайте отмотаем время на много лет назад. Разве на решение моего будущего университетского наставника подружиться с тем человеком хоть как-то влияла возможность много лет спустя оказать мне такую услугу? Разумеется, нет.

Все дело в том, что наши отношения с разными людьми в итоге порождают информацию и возможности, которые могут принести пользу другим окружающим нас людям, однако эти положительные побочные последствия играют в лучшем случае незначительную роль в наших решениях, когда идет речь о завязывании и поддержании отношений. Как мы уже видели на примере социального обучения, чем более разнообразны и обширны наши связи, тем быстрее и эффективнее получают информацию наши сообщества. Однако, когда мы завязываем дружбу с кем-либо, мы совершенно об этом не думаем. Когда я еду на конференцию или читаю книгу, обычно я делаю это потому, что мне интересен сам предмет, я хочу больше узнать о нем, и вовсе необязательно при этом я предвижу, что когда-нибудь передам полученные знания кому-то еще. Если бы мы все завязывали новые отношения, держа в уме эту цель — улучшение коммуникаций и обмена знаниями в наших сообществах, — мы бы наверняка заводили больше знакомств.

Это пример более общего противоречия, существующего между индивидуальными стимулами, которые ведут к созданию связей, и благом всего общества. Именно это противоречие было предметом моего первого — совместно с экономистом Ашером Волинским — исследования сетей. Из-за бурных внешних факторов, действующих в сетевой среде, люди очень часто образуют далеко не идеальные сети: они не сознают полностью всех последствий возникающих отношений, и во многих случаях все без исключения выиграли бы, если бы сеть оказалась другой{367}.

Это относится не только к количеству отношений и взаимодействий между людьми, но и к их разнообразию. Люди, сопротивляющиеся тенденциям гомофилии, иногда помогают преодолевать некоторые барьеры и помехи, создаваемые ею, создаваемых ею. Они обогащают информационное пространство своего сообщества. Однако подобное «наведение мостов» и взаимодействие с людьми, которые сильно отличаются от нас, требуют значительных затрат времени и бывают непростыми, что и определяет общую тенденцию в формировании сетей. Когда от формирования большего количества связей возникают положительные внешние факторы, люди обычно вкладывают недостаточно сил в количество и разнообразие своих отношений. Если бы все мы устанавливали больше связей, причем более разнообразных, возрастало бы многообразие информации в нашем обществе и оживлялось бы ее распространение, и это приносило бы пользу нам всем{368}.

Равным образом, с отрицательными внешними факторами может происходить ровно противоположное: люди заводят больше связей, чем желательно для общества в целом. Самый простой пример — излишняя частота, с какой люди вступают в незащищенные половые контакты, тем самым заражая друг друга венерическими болезнями. Большее количество незащищенных сексуальных контактов с большим количеством партнеров не просто увеличивает риск для непосредственных партнеров, о чем уже шла речь в главе 3, но и повышает проводимость сети, а это оказывает мультипликативное воздействие на заражение.

Учитывая эти основные тенденции, можно теперь четче представить себе воздействие технологий. Есть два основных способа, которыми технология воздействует на стимулы людей, побуждающие их создавать связи{369}. Во-первых, устанавливать контакты и поддерживать их на расстоянии стало гораздо легче. В целом это хорошо для тех ситуаций, когда имеют место положительные внешние факторы: технологии позволяют людям устанавливать больше связей, которых в противном случае просто не возникло бы. А поскольку людям свойственно вкладывать недостаточно много усилий в поддержание социальных связей, любое средство, помогающее смазывать колеса общения, можно считать полезным. Но у воздействия технологий есть и оборотная сторона. Благодаря прогрессу в этой области отдельному человеку стало намного легче находить людей и организации, которые придерживаются взглядов, сходных с его собственными. Это может приводить к большей гомофилии. Иногда результат бывает прекрасным — как в случае Дейва и Лизы, — но часто все заканчивается еще большей фрагментацией наших сетей. Возникают нишевые медиаплощадки и новостные службы, рассчитанные на специфические интересы и воззрения, а это приводит к перекосам и искажениям в информационным потоках. Люди меняют круг общения, тяготея к единомышленникам, и образуют, по сути, еще более замкнутые эхо-камеры, сужая собственный кругозор{370}.

Давайте подробнее рассмотрим некоторые из этих сил в действии. Начну я с экономической глобализации: технологии сделали международную торговлю намного проще, и теперь у нас гораздо более плотная глобальная сеть, чем когда-либо раньше. Это породило позитивный внешний фактор: жизнь в мире стала гораздо более мирной, чем в прежние эпохи в истории человечества.

Торговые сети: лучше торговать, чем воевать

Секрет политики? Хороший мирный договор с Россией.

Отто фон Бисмарк

В 1871 году, когда закончились войны с Данией, Австрией и Францией, Отто фон Бисмарк сумел сплотить германские государства вокруг Пруссии и объединить их в империю. Затем он совершил раннюю попытку глобализации, объявив своей целью создание новых союзов для сохранения мира. Заключенный им Тройственный союз с Австро-Венгрией и Италией и пакт о ненападении, подписанный с Россией, привели к кратковременному периоду относительного мира, во всяком случае в Европе. Правда, затем этот мир оказался подорван, и разразилась убийственная Первая мировая война.

Крепкий — по историческим меркам — мир установился лишь после окончания Второй мировой войны с ее кровавыми зверствами. В среднем вероятность, что две любые произвольно выбранные страны окажутся в состоянии войны между собой в любой произвольно выбранный год, за последние семь десятилетий снизилась в десять раз по сравнению с показателями конца XIX века и первой половиной XX века! Несмотря на войны в Корее, Вьетнаме, Афганистане, Конго, Кувейте, Ираке и некоторых других странах, количество случаев межгосударственных войн резко упало почти по любым меркам.

Среднее количество войн на одну пару стран в год в период с 1820 по 1949 год составляло 0,00059, а в период с 1950 по 2000 год — 0,00006. Это падение в десять раз отображено в виде графика на рисунке 9.1{371}.

Рис. 9.1. Войны между парами стран по годам, период 1820–2000, из Jackson and Nei (2015).

Так чем же объясняется столь резкое укрепление мира в наше время? Ответ на этот вопрос я решил найти вместе с экономистом Стивеном Неем, моим бывшим студентом.

Союзы, заключавшиеся Бисмарком и многими другими государственными деятелями вплоть до конца Второй мировой войны, особенно между потенциальными врагами, основывались прежде всего на ситуативном интересе. Их не скрепляли какие-либо глубокие экономические связи. Международная торговля росла, но большинство стран по-прежнему имели совсем немного таких торговых партнеров, от которых бы всерьез зависела их экономика.

В течение второй половины ХХ века международная торговля росла очень бурно, и росли не просто абсолютные показатели, но и ее доля в общемировом производстве. Динамика роста международной торговли отображена на рисунке 9.2{372}.

Рис. 9.2. Мировая торговля в процентных долях от мирового ВВП. Мировая торговля — это экспорт плюс импорт, поэтому, чтобы получить представление об уровне экспорта или импорта, нужно делить показатели на два.

Торговля росла, потому что росли доходы многих стран, и развивавшемуся среднему классу становилось доступно все больше видов потребительских товаров. Этому росту очень способствовало и падение цен на перевозку грузов из-за изменений в судоходных технологиях и из-за увеличения количества портов, оборудованных для контейнерных перевозок.

И дело не только в росте общего объема торговли — дело еще и в том, что все наиболее важные страны имеют теперь гораздо больше крупных торговых партнеров и связывающие их соглашения все чаще рассчитаны как минимум на десятилетие. На таблице 9.1 показано, сколько в среднем торговых партнеров имеется у стран и как их число росло со временем — начиная с эпохи Бисмарка вплоть до начала 1970-х годов. А начиная с 1970-х эти показатели росли еще быстрее.

Табл. 9.1. Среднее количество торговых партнеров на страну. Чтобы две страны можно было считать торговыми партнерами, по меньшей мере одна страна должна задействовать в торговле с другой не менее 0,5 % своего ВВП (и, соответственно, 1 %). Из Jackson and Nei (2015).

Главное же — это то, что торговые сети и сети политических союзов развивались синхронно.

Если мы посмотрим, как все двигалось с конца наполеоновских войн (начиная с 1816 года) до 1950-х, то увидим, что каждая страна заключала в среднем по 2,5 союзных договора сразу. Кроме того, эти альянсы были эфемерными. Для любого произвольно взятого союза в любой момент шансы просуществовать еще пять лет равнялись лишь 2/3. Большинство союзов представляли собой «браки по расчету», не подкрепленные торговыми интересами, и потому легко рвались, когда наступали не лучшие времена{373}. После 1951 года количество союзов, приходившихся на одну страну, увеличилось более чем в 4 раза и составило 1,5. Что еще важнее, сами эти союзы сделались более устойчивыми: теперь шансы, что любой произвольно взятый союз будет существовать и пять лет спустя, выросли уже до 95 %{374}. На рисунке 9.3 показано, как выглядели некоторые из этих сетей в ключевые исторические моменты.

(a) 1875 год.

(b) 1910 год.

(c) 1940 год.

(d) 2000 год.

Рис. 9.3. Эволюция военных союзов: по сравнению с прежними временами мы наблюдаем резкое увеличение плотности новых сетей.

И торговые, и военные союзы стали со временем и намного более прочными, и более стабильными, что совпало с резким уменьшением количества войн. К тому же в случае большинства войн, все-таки происходивших в течение последних трех десятилетий, если не обе страны — участницы конфликта, то хотя бы одна из них имела плохо развитую торговлю. Крупные торговые партнеры просто не оказываются по разные стороны военных конфликтов.

Страны, имеющие на десять торговых партнеров больше среднего, в два раза реже среднего оказываются в состоянии войны в любой произвольно взятый момент; а для тех пар стран, чей уровень торговли друг с другом находится выше на стандартное отклонение, вероятность вступить в войну друг с другом ниже в 17 раз, чем у средней пары стран{375}.

Мы не можем с уверенностью утверждать, что эта поразительная корреляция между торговлей и миром обусловлена причинно-следственной связью. У нас нет возможности провести контролируемые эксперименты с какими-то параллельными мирами (чтобы в одном существовала торговля, а во втором — нет). За то же самое время успело измениться и многое другое: расстановка международных политических сил, количество демократических стран, присутствие атомного оружия. Все эти факторы тоже наверняка способствовали установлению более прочного мира на Земле. Но, как выяснили мы со Стивеном Неем{376}, сроки военных конфликтов и некоторые другие подробности наводят на мысль, что ни один из этих других внешних факторов не может по-настоящему объяснить происходившее и что, по-видимому, в установлении и поддержании мира на планете главную роль играет именно появление более плотных торговых сетей.

Поскольку очень важно сохранять мир во всем мире, пускай нам неизвестно точно, есть здесь причинно-следственная связь или нет, стоит знать об этой корреляции и рассуждать здраво. У двух стран, связанных тесными экономическими узами, будет гораздо меньше стимулов воевать друг против друга и, напротив, будет больше стимулов защищать друг друга. С появлением Европейского союза наступили самые мирные годы за всю историю Европы.

Чтобы уменьшить количество войн в Африке и на Ближнем Востоке, следует прибегнуть к самому простому средству: развивать экономику тех стран и региональные торговые сети, причем особенно поощрять торговлю между потенциальными противниками. Это задача нелегкая, зато четко сформулированная. Многократное подписание мирных договоров — даже при участии могущественных третьих сторон, но без подкрепления серьезными торговыми отношениями — до сих пор приводило в лучшем случае к шатким перемириям.

Поскольку на протяжении веков наблюдались опасные циклы изоляционистских тенденций, это напоминание о связи торговых сетей с миром на Земле — возможно, наиболее важный урок, какой можно найти на страницах настоящей книги.

В паутине проводов: рост гомофилии и поляризации

Из-за глобализации нам приходится пересматривать некоторые наши идеи и присматриваться к идеям из чужих стран, чужих культур, перенимать их. А среднестатистическому человеку делается от этого неуютно.

Херби Хэнкок

Некоторые признаки говорят о том, что рост поляризации, наблюдающийся во всем мире (см., например, рисунок 7.4), — не просто случайность, и что он связан с теми же силами, которые во многих местах приводят к росту иммобильности и социального неравенства, а еще меняют модели взаимодействия. Например, есть один способ узнать, как интернет влияет на политику: можно отследить, когда в разные места пришел интернет и как изменилась после этого политика в тех местах.

Именно это проделала Аня Праммер — изучила вопрос о том, как доступность интернета в разных регионах США повлияла на поляризацию местных политических взглядов. Обратившись для оценки поляризации в отдельных районах к распределению голосов при выборах в Конгресс, Праммер выяснила, что после того, как в районах, где раньше совсем не было Интернета, он появился и стал всюду доступен, ра йонная политическая поляризация выросла на 22 % (при всех прочих равных условиях){377}.

Это еще не говорит о том, что к росту поляризации привело появление интернета. Например, доступность интернета могла стать возможной из-за изменившихся экономических условий в данной местности, что тоже могло подстегнуть поляризацию.

Однако другим исследователям удалось воспользоваться произвольным характером появления интернета в различных местах в разные сроки (например, из-за изменений в старых правилах, регулировавших «земельные коридоры», то есть право прокладывать оптический кабель в определенных местах, или из-за задержек изменений в нормативноправовой базе). Исследования, опиравшиеся на эти явно случайные факторы, которые влияли на подключение разных регионов к интернету, выявили достаточно свидетельств того, что эта связь имеет причинно-следственный характер. Например, Ифтак Лелкс, Горав Суд и Шанто Айенгар (Yphtach Lelkes, Gaurav Sood, and Shanto Iyengar, 2015) выяснили, что из-за возросшей доступности интернета приверженцы разных партий чаще следят за новостями и вследствие этого растет поляризация их политических взглядов{378}. А Сэмюэль Пой и Симона Шюллер (Samuele Poy and Simone Schüller, 2016), проведя похожее исследование в итальянском городе Тренто, узнали, что расширившийся доступ к интернету привел к значительному увеличению явки избирателей и изменил относительные доли представителей партии в местных выборных органах.

Поляризация взглядов — процесс сложный, и было бы неверно винить во всем только доступность интернета. Важную роль здесь могла сыграть и другая технологическая сила. Кабельное телевидение привело к размножению новостных источников еще за несколько десятилетий до появления интернета, и по всему миру в течение нескольких десятилетий телезрители стали объектом конкурентной борьбы между разными идеологиями{379}. Появление кабельных телеканалов позволило идейно ангажированным новостным агентствам находить свою целевую аудиторию легче, дешевле и на бóльших расстояниях, а также обзаводиться новыми сторонниками{380}. Это тоже усиливает гомофилию: если все жители какого-то населенного пункта потребляют новости из одних и тех же источников, а затем обсуждают их между собой, то это сочетание — входящий поток из ограниченного источника плюс отголоски — усиливает консенсус внутри местных общин и, напротив, увеличивает расхождение взглядов между разными общинами. Таким образом, важнейшей составляющей политической поляризации выступает все та же гомофилия, и без того во многом определяющая наши сети.

Как мы уже говорили в главе 7, если мемы, идеи и слухи распространяются обычно очень быстро, то представления людей о различных сложных и субъективно воспринимаемых вещах, напротив, меняются очень медленно. Поэтому логично предположить, что те перемены, которые происходят с ростом связанности и усилением гомофилии, не столько радикальным образом меняют воззрения людей, сколько просто активизируют людей с уже готовыми убеж дениями. И эти люди обретают уверенность, видя, что их взгляды разделяют другие, а еще они часто переоценивают количество своих единомышленников{381}. Рост гомофилии может приводить к обострению разногласий между группами.

Как мы уже видели, рост гомофилии влечет более общие последствия, очень обширные и глубокие, и среди них — иммобильность и социальное неравенство.

Разрывы

Помимо усиления связанности и гомофилии, перемены в сетях могут приводить и к разрывам, если подрываются давние нормы и культурные традиции.

За последние сто лет происходил самый быстрый в истории человечества переход от сельского образа жизни к городскому. Еще два века назад городские жители составляли всего 3 % от всего мирового населения. Примерно сто лет назад этот показатель поднялся до 15 %, а к 1950 году вырос уже до 30 %. В 2008 году он достиг 50 %, а сейчас превысил 54 % и продолжает расти. Если так пойдет и дальше, то к середине нынешнего века в городах будет жить 2/3 землян.

Хотя эта тенденция и замедлилась в некоторых странах Европы и в Северной Америке (отчасти потому, что там из деревень и так уже уехали все, кто хотел), во многих странах Азии и Африки бегство в города, напротив, ускоряется.

Нетрудно догадаться, почему так происходит: в городской черте больше рабочих мест. Значение сельского хозяйства для мировой экономики уменьшается, производство товаров и услуг сосредотачивается в городах, становится выгоднее жить поближе к ним, и туда набивается все больше и больше людей.

Взаимосвязь между производительностью страны и ее урбанизацией прослеживается очень отчетливо. На рисунке 9.4 она показана лишь для избранных стран — так, чтобы их названия можно было прочесть. График, охватывающий все страны мира, выглядит примерно так же, только гораздо плотнее. Корреляция между производительностью страны и уровнем ее урбанизации составляет 72 % для данных, охватывающих все 179 стран из собранного множества данных{382}.

Рис. 9.4. Взаимосвязь между урбанизацией и производительностью: избранные страны Азии, Европы и Северной Америки. Великобритания и Франция накладываются друг на друга, так что их трудно различить. ВВП на душу населения измеряется в тысячах долларов, шкала используется логарифмическая. Данные из доклада «Показатели мирового развития» Всемирного банка за 2014 год.

Конечно, это еще не значит, что достаточно просто строить большие города — и страна разбогатеет. Очень часто новые и быстро растущие города обрастают трущобами, где ютится беднота{383}. И все же эта корреляция свидетельствует о том, что неизбежные сдвиги в экономике по всему миру, скорее всего, сопровождаются ростом урбанизации{384}.

Сети городского и сельского населения устроены по-разному. Во многих странах мира деревенские жители часто образуют сплоченные общины, они привыкли если не во всем, то очень во многом полагаться на самих себя, на родных и близких. С наступлением урбанизации и ростом доступа к рынкам появилась возможность удовлетворять многие потребности путем денежных операций, а не через взаимные услуги и кооперированное производство. Это коснулось буквально всех сфер — от выращивания урожая до денежных займов.

Еще несколько десятилетий назад больше трех четвертей китайцев жили в селах. Теперь больше половины живут в городах и пригородах. Экономика сильно изменилась — а вслед за ней и население. Помимо людей, живущих в городах, многие живут в деревнях, а работают в городах{385}. И эти резкие изменения подорвали привычный уклад множества семей.

Для сотен миллионов китайцев, чтящих заветы Конфуция, одна из главнейших добродетелей — сыновняя почтительность. В классическом сборнике народных преданий «Двадцать четыре истории о сыновней почтительности», записанных Го Цзюйцзином во времена династии Юань, приводятся трогательные примеры того, как дети должны вести себя по отношению к старшим: один вступает в схватку с тигром, чтобы спасти отца, другой чувствует собственным сердцем материнскую боль, третий бросает работу, чтобы отправиться на поиски пропавшей матери. Вот один из двадцати четырех примеров:

В конце династии Хань и начале Цзинь жил некто Ван Сян. Его мать умерла вскоре после родов, и отец женился во второй раз. Будучи от природы почтителен к старшим, Ван Сян не только во всем слушался отца и мачеху, но и проявлял чрезвычайную заботу о них. Несмотря на это, мачеха с самого начала невзлюбила пасынка и всячески оговаривала его перед отцом. Однажды мачеха Ван Сяна тяжело заболела. Его отец пригласил в дом известного лекаря, надеясь, что тот сможет вылечить жену. Но, пощупав пульс женщины, лекарь сказал, что, кроме лекарств, женщине нужно съесть свежего карпа, вот только зима в этом году выдалась очень морозная и река покрылась толстым слоем льда, поэтому поймать живую рыбу невозможно. Услышав об этом, Ван Сян тут же бросился к реке и стал бросать камни, пытаясь разбить лед, но лед был слишком крепок. Вконец отчаявшись, Ван Сян решил лечь на лед и растопить его теплом собственного тела. Продрогший до самых костей юноша, стиснув зубы, терпел холод, думая о своей больной мачехе. Через полчаса лед внезапно сам собой раздвинулся, и из воды выпрыгнули два карпа. Схватив рыбу, Ван Сян, радостный, прибежал домой. Услышав рассказ Ван Сяна о том, как он добыл для нее рыбу, мачеха растрогалась и устыдилась своего поведения{386}.

С ростом численности стариков, а многие из них в Китае не получают пенсий, помощь взрослых детей стала для них важна, как никогда раньше. А так как из-за ломки привычного семейного уклада между поколениями отцов и детей часто намечаются трещины, государство сочло нужным вмешаться. Различные законы об уважении к старшим существовали уже давно, но в недавние времена их обновили и стали принудительно проводить в жизнь. Например, усовершенствованный «Закон Китайской Народной Республики о защите прав и интересов пожилых людей»{387} включает в себя «Статью XIII: Члены семьи должны обеспечивать пожилым людям экономическую поддержку, заботиться об их жизни, здоровье и душевном благополучии, удовлетворять их особые потребности».

После вступления в силу этого закона возбуждались судебные процессы. Например, через несколько месяцев после утверждения новой редакции закона 77-летняя женщина после ссоры с дочерью подала на нее в суд, обвинив в пренебрежении семейными обязанностями. Суд вынес решение в пользу матери, постановив, что, во-первых, дочь и ее муж должны финансово поддерживать престарелую мать, а во-вторых, что дочь обязана навещать мать как минимум каждые два месяца. Особой радости эти принудительные посещения никому не сулили, но решение суда было совершенно недвусмысленным.

Нечто подобное мы наблюдали и в индийских деревнях, охваченных нашим исследованием{388}. Из 75 деревень, для которых с 2007 по 2010 год мы составляли карту социальных сетей, микрофинансирование проникло в 43 деревни, но не затронуло остальные 33. В тех деревнях, где людям начали выдавать микрокредиты, плотность местных сетей снизилась на дополнительные 15 % по сравнению с теми деревнями, где микрофинансирование не появилось. Жители начали занимать деньги у банка и почти перестали занимать у друзей. Это вызвало и масштабные сопутствующие эффекты. Соответственно ужалась и сеть людей, помогавших друг другу советами. К тому же побочные эффекты коснулись и тех, кто не участвовал в программе микрофинансирования в тех деревнях, где оно стало доступным. Даже связи между двумя людьми, решившими не брать микрокредитов, часто таяли. Таким образом, контакт с рынком банковских услуг не только предсказуемо вытеснил некоторые типы отношений, но и привел к общему спаду социальной активности в деревнях, куда эти услуги проникли.

Эти кардинальные изменения в сетях, помимо постепенно нарастающих, могут быть очень разрушительными. Особенно заметно это при изучении таких обществ, где с давних пор придавалось особое культурное значение общественным и семейным узам и ценностям. Это не значит, что прогресс должен остановиться. Я просто хочу сказать, что масштабные сдвиги, заставляющие людей менять и место жительства, и образ жизни, порой разрывают существующие сети, а это создает сложности для тех, кто по-прежнему во многом полагается на неформальные человеческие отношения.

Чем больше мир меняется

Технологии продолжат меняться и менять наши сети. Человечество проходило «перепрошивку» уже много раз: с появлением типографского станка, переписки, железных дорог, заокеанских путешествий, телеграфа, телефона, интернета и социальных онлайн-сетей. Пожалуй, лишь по причине собственной заносчивости мы воображаем, будто нынешние изменения в нашей жизни — подлинно революционные и не сравнимые с прежними.

Тем не менее происходящие изменения очень даже реальны, в чем мы убедились на примере сетей торговых и военных союзов. Однако люди предсказуемы. Человеческие сети легкоопознаваемы, с некоторых пор им свойственны определенные закономерности. В наших социальных преобразованиях мы видим нарастание — становится «больше» всего: плотнее становятся сети, усиливается гомофилия, растет поляризация, ускоряется движение информации и заражение. И, как мы видели, даже малые перемены в связанности могут иметь большие последствия. Даже если перемены касаются не формы, а лишь масштаба наших сетей, это сильно влияет на процессы заражения, на иммобильность и поляризацию.

Впрочем, есть много поводов для оптимизма. Экономическая производительность достигла своего исторического максимума, многие страны мира выкарабкиваются из крайней нищеты, войны затихают. Люди теперь живут дольше и радуются жизни больше. Но впереди еще много трудностей. Расколы и трещины в наших сетях взаимодействия и общения остаются, а некоторые даже продолжают расширяться, несмотря на прогресс в способности общаться на расстоянии. В результате раздражение, вызываемое ростом иммобильности и социального неравенства, да еще в сочетании с усиливающейся поляризацией, становится порой взрывоопасным.

Нам нужно лучше разбираться и в преимуществах, и в рисках, связанных с финансовыми хитросплетениями, которые все больше опутывают нашу жизнь, и уметь исследовать эти риски, а не отворачиваться от них. Нам нужно признать, что наша сеть чрезмерно плотна, когда речь идет о передаче заразных болезней — в том числе таких, с какими нам еще только предстоит столкнуться и которые, возможно, способны распространяться быстрее и шире, чем может привидеться нам в самых жутких кошмарах. Нам нужно признать присутствие многочисленных внешних факторов в нашей жизни, а еще понять, как сети формируют наши общественные нормы и типы поведения, включая коррупцию и преступность. Нам нужно бороться с побочными эффектами гомофилии, а также совершенствовать стимулы для сбора и распространения точной и полезной информации, попутно учась надежно отфильтровывать информационные шумы. Быть может, поняв, как работает человеческая сеть, мы добьемся того, чтобы наша возросшая связанность пошла на пользу нашему коллективному разуму и производительности, а не разделяла бы общество на враждующие группы.

Благодарности

Как мы часто повторяли на страницах этой книги, люди часто укоренены во множестве разных сетей, которые, сочетаясь, воздействуют на наши взгляды и поступки. Особенно верно это тогда, когда речь идет о написании книги. А еще понять, что такое настоящая дружба, помогает стресс, и, работая над книгой, можно увидеть свои отношения с людьми в особенно ярком свете.

Зародыш этой книги появился, когда моя жена вычитывала, строчка за строчкой, мой текст под названием «Социальные и экономические связи». Еще до технической презентации Саре понравились описания понятий и идей, с которых начиналась каждая глава. Если собрать вместе эти описания, могла бы получиться короткая и сухая книжка, но становилось ясно, что многие удивительные факты, связанные с влиянием сетей на человеческое поведение, можно было бы сделать доступными для широкого круга читателей, и я увидел, что как минимум один человек желает узнать об этом больше.

Особую благодарность я приношу Ашеру Волинскому — за разговор, состоявшийся у нас за обедом в 1992 году, когда он вызвал у меня интерес к сетям, а еще за сотрудничество, которое направило меня на путь, в итоге приведший меня к этой книге. У меня было множество соавторов работ о социальном взаимодействии, и их глубокое влияние на мои собственные взгляды явно или неявно присутствует на страницах этой книги. Вот список их имен — в хронологическом порядке: Ашер Волинский, Элисон Уоттс, Бхаскар Дутта, Эхуд Калай, Анна Богомольная, Анне ван ден Науэланд, Тони Калво-Арменголь, Роланд Фрайер, Фрэнсис Блох, Гэри Чарнесс, Алан Кирман, Йерней Чопич, Брайан Роджерс, Массимо Морелли, Дуня Лопес Пинтадо, Леат Ярив, Андреа Галеотти, Санджив Гойаль, Фернандо Вега-Редондо, Бен Голуб, Серджио Куррарини, Паоло Пин, Дарон Аджемолу, Томас Родригес Барракер, Сюй Тань, Абхиджит Банерджи, Арун Чандрасекар, Эстер Дюфло, Ицзин Син, Ив Зену, Матт Эллиотт, Стивен Ней, Матт Ледюк, Рамеш Джохари, Сильвия Морелли, Десмонд Онг, Руча Макати, Джамиль Заки, Пьетро Тебальди, Мохаммед Акбарпур, Эван Стормз, Натан Канен, Франческо Требби, Зафер Каник и Шарон Шиао.

Я благодарен целому ряду организаций за то, что они дали мне возможность заниматься исследованиями, которые были необходимы для моей работы. Это Северо-Западный университет, Калифорнийский технологический университет, Стэнфордский университет, Национальный научный фонд, Фонд Гуггенхейма, Центр передовых исследований в области наук о поведении, научно-исследовательский отдел армии США, Канадский институт передовых исследований и Институт Санта-Фе. Кроме того, мне бы хотелось во всеуслышание сказать спасибо Википедии: она вселяет веру в человеческую сеть и в ее способность пожинать плоды нашего коллективного знания. Ей нет равных по центральности, настолько быстро она предоставляет доступ к источникам (которых иными путями так просто не найти) практически на любую тему.

Пока я писал эту книгу, мне приходилось постоянно обращаться за помощью к своему социальному капиталу. Моя семья — моя жена Сара, мои дочери Лайза и Эмили, мои родители Сэлли и Хэл, мои брат и сестра Марк и Ким — читали черновые варианты книги и делали замечания, поддерживали мой боевой дух и, невзирая на время суток, щедро уделяли мне часы. Мои университетские «родители», Хьюго Зонненшайн, Сальвадор Барбера и Даррелл Даффи, годами формировали меня, и я очень высоко ценю их дружбу и наставничество, длящиеся уже десятилетиями. А еще Сальвадор, ознакомившись с рукописью книги, сделал ряд очень ценных замечаний, как и некоторые мои университетские «дети» — Ицзин Син, Эдуардо Лагуна Мюггенбург, Иса Чейвс, Шарон Шиао и Эван Стормз. Моя литературная «семья» — Тим Салливан, Макс Брокман, Эрролл Макдоналд и Николас Томас — направляли меня и не давали мне останавливаться на долгом пути, каким стало написание этой книги. Эрролл Макдоналд — замечательный редактор, я очень ценю его хирургическое вмешательство в текст.

Библиография

Abramitzky R. Lessons from the Kibbutz on the Equality-Incentives Trade-off // The Journal of Economic Perspectives. 2011. Vol. 25. P. 185–207.

Abramitzky R. The Mystery of the Kibbutz: Egalitarian Principles in a Capitalist World. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2018.

Abramitzky R., Boustan L., Eriksson K. Cultural Assimilation During the Age of Mass Migration. (2016) National Bureau of Economic Research Working Paper № 22381.

Acemoglu D., Autor D. Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings // Handbook of Labor Economics. 2011. Vol. 4. Part B. Chapter 12. P. 1043–1171.

Acemoglu D., Autor D., Dorn D., Hanson G. H., Price B. Import Competition and the Great US Employment Sag of the 2000s // Journal of Labor Economics. 2016. Vol. 34. P. S141–S198.

Acemoglu D., Dahleh M. A., Lobel I., Ozdaglar A. Bayesian Learning in Social Networks // The Review of Economic Studies. 2011. Vol. 78. P. 1201–1236.

Acemoglu D., Jackson M. O. History, Expectations, and Leadership in the Evolution of Social Norms // The Review of Economic Studies. 2014. Vol. 82. P. 423–456.

Acemoglu D., Ozdaglar A., Tahbaz-Salehi A. Systemic Risk and Stability in Financial Networks // The American Economic Review. 2015. Vol. 105. P. 564–608.

Acemoglu D., Robinson J. A. Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity, and Poverty. N. Y.: Crown Business, 2012.

Acemoglu D., Robinson J. A. The Rise and Decline of General Laws of Capitalism // The Journal of Economic Perspectives. 2015. Vol. 29. P. 3–28.

Adamic L., Lento T., Adar E., Ng P. The Evolution of Memes on Facebook // Facebook Data Science. 2014. January 8.

Admati A. R. It Takes a Village to Maintain a Dangerous Financial System. 2016. Доступно: http://ssrn.com/abstract=2787177.

Admati A. R., Hellwig M. F. The Banker’s New Clothes: What’s Wrong with Banking and What to Do About It. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2013.

Agan A. Y., Starr S. B. Ban the Box, Criminal Records, and Statistical Discrimination: A Field Experiment. (2016) University of Michigan, Law and Economics Research Paper № 16–012.

Agostinelli G., Brown J. M., Miller W. R. Effects of Normative Feedback on Consumption Among Heavy Drinking College Students // Journal of Drug Education. 1995. Vol. 25. № 1. P. 31–40.

Aizer A., Cunha F. The Production of Human Capital: Endowments, Investments and Fertility. (2012) National Bureau of Economic Research Working Paper № 18429.

Akbarpour M., Jackson M. O. Diffusion in Networks and the Virtue of Burstiness // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. № 30. P. E6996–7004.

Akbarpour M., Malladi S., Saberi A. Diffusion, Seeding and the Value of Network Information. Mimeo, Stanford University, 2017.

Akcigit U., Caicedo S., Miguelez E., Stantcheva S., Sterzi V. Dancing with the Stars: Interactions and Human Capital Accumulation. Mimeo, University of Chicago, 2016.

Albert R., Jeong H., Barabási A.-L. Internet: Diameter of the World-wide Web // Nature. 1999. Vol. 401. P. 130–131.

Aldrich D. P. Social, Not Physical, Infrastructure: The Critical Role of Civil Society After the 1923 Tokyo Earthquake // Disasters. 2012. Vol. 36. P. 398–419.

Alesina A., Stantcheva S., Teso E. Intergenerational Mobility and Preferences for Redistribution // The American Economic Review. 2018. Vol. 108. P. 521–554.

Alesina A., Zhuravskaya E. Segregation and the Quality of Government in a Cross Section of Countries // The American Economic Review. 2011. Vol. 101. P. 1872–1911.

Ali M. M., Dwyer D. S. Estimating Peer Effects in Sexual Behavior Among Adolescents // Journal of Adolescence. 2011. Vol. 34. P. 183–190.

Ali S. N., Miller D. A. Ostracism and Forgiveness // The American Economic Review. 2016. Vol. 106. № 8. P. 2329–2348.

Allcott H., Karlan D., Möbius M. M., Rosenblat T. S., Szeidl A. Community Size and Network Closure // The American Economic Review. 2007. Vol. 97. P. 80–85.

Allport G. W. The Nature of Prejudice. Garden City, N. Y.: Doubleday, 1954.

Althaus C. L. Estimating the Reproduction Number of Ebola Virus (EBOV) During the 2014 Outbreak in West Africa // PLOS Currents. 2014. Vol. 2. № 1. P. 1–9.

Altizer S., Dobson A., Hosseini P., Hudson P., Pascual M., Rohani P. Seasonality and the Dynamics of Infectious Diseases // Ecology Letters. 2006. Vol. 9. P. 467–484.

Altonji J. G., Blank R. M. Race and Gender in the Labor Market // Handbook of Labor Economics. 1999. Vol. 3. P. 3143–3259.

Amaral L. A. N., Scala A., Barthelemy M., Stanley H. E. Classes of Small-World Networks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2000. Vol. 97. P. 11149–11152.

Ambrus A., Mobius M., Szeidl A. Consumption Risk-Sharing in Social Networks // The American Economic Review. 2014. Vol. 104. P. 149–182.

Anderson K. A. Skill Networks and Measures of Complex Human Capital // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. Vol. 114. № 48. P. 12720–12724.

Anderson L. R., Holt C. A. Information Cascades in the Laboratory // The American Economic Review. 1997. Vol. 87. P. 847–862.

Angrist J. D., Lang K. Does School Integration Generate Peer Effects? Evidence from Boston’s Metco Program // The American Economic Review. 2004. Vol. 94. P. 1613–1634.

Anthonisse J. M. The Rush in a Directed Graph. (1971) Stichting Mathematisch Centrum, Mathematische Besliskunde BN 9/71.

Apicella C. L., Marlowe F. W., Fowler J. H., Christakis N. A. Social Networks and Cooperation in Hunter-Gatherers // Nature. 2012. Vol. 481. № 7382. P. 497–501.

Aral S., Muchnik L., Sundararajan A. Distinguishing Influence-Based Contagion from Homophily-Driven Diffusion in Dynamic Networks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2009. Vol. 106. P. 21544–21549.

Aral S., Muchnik L., Sundararajan A. Engineering Social Contagions: Optimal Network Seeding in the Presence of Homophily // Network Science. 2013. Vol. 1. P. 125–153.

Aral S., Nicolaides Ch. Exercise Contagion in a Global Social Network// Nature Communications. 2017. Vol. 8. Article № 14753.

Arrow K. J. The Organization of Economic Activity: Issues Pertinent to the Choice of Market Versus Nonmarket Allocation. U. S. Joint Economic Committee of Congress, 91st Congress, 1st Session. Washington, D. C.: U. S. Government Printing Office, 1969. Vol. 1. P. 59–73.

Arrow K. J. What Has Economics to Say About Racial Discrimination? // The Journal of Economic Perspectives. 1998. Vol. 12. P. 91–100.

Arrow K. J. Observations on Social Capital // Social Capital: A Multifaceted Perspective. Washington, D. C.: World Bank Publications, 2000. Vol. 6. P. 3–5.

Arrow K. J., Borzekowski R. Limited Network Connections and theDistributionof Wages. (2004) FEDS Working Paper № 2004-41.

Arrow K. J., Forsythe R., Gorham M., Hahn R., Hanson R., Ledyard J. O., Levmore S., Litan R. et al. The Promise of Prediction Markets // Science. 2008. Vol. 320. P. 877–878.

Atkeson A., Kehoe P. J. Industry Evolution and Transition: The Role of Information Capital. Federal Reserve Bank of Minneapolis. Research Department, 1993. Staff Report № 162. P. 1–31.

Atkinson A. B., Morelli S. Chartbook of Economic Inequality. (2014) Society for the Study of Economic Inequality. Working Paper № 2014-324.

Attanasio O., Kaufmann K. Educational Choices, Subjective Expectations, and Credit Constraints. (2013) National Bureau of Economic ResearchWorking Paper № 15087.

Auerbach A. J., Hassett K. Capital Taxation in the Twenty-First Century // The American Economic Review. 2015. Vol. 105. P. 38–42.

Austen-Smith D., Fryer R. G. (Jr.) An Economic Analysis of Acting White // The Quarterly Journal of Economics. 2005. Vol. 120. P. 551–583.

Babus A., Hu T.-W. Endogenous Intermediation in Over-the-Counter Markets // Journal of Financial Economics. 2017. Vol. 125. P. 200–215.

Backstrom L., Boldi P., Rosa M., Ugander J., Vigna S. Four Degrees of Separation // Proceedings of the 4th Annual ACM Web Science Conference, 2012. P. 33–42.

Backstrom L., Kleinberg J. Romantic Partnerships and the Dispersion of Social Ties: A Network Analysis of Relationship Status on Facebook // Proceedings of the 17th ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work & Social Computing, 2014. P. 831–841.

Badev A. Discrete Games in Endogenous Networks: Theory and Policy. 2017. arXiv preprint arXiv: 1705.03137.

Baig T., Goldfajn I. Financial Market Contagion in the Asian Crisis // IMF Staff Papers. 1999. Vol. 46. № 2. P. 167–195.

Bailey M., Cao R., Kuchler Th., Stroebel J. The Economics Effects of Social Networks: Evidence from the Housing Market. 2016. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2753881.

Bailey M., Cao R., Kuchler Th., Stroebel J., Wong A. Measuring Social Connectedness. (2017) National Bureau of Economic ResearchWorking Paper № 23608.

Bajardi P., Poletto Ch., Ramasco J. J., Tizzoni M., Colizza V., Vespignani A. Human Mobility Networks, Travel Restrictions, and the Global Spread of 2009H1N1Pandemic // PLoS ONE. 2011. Vol. 6. № 1. Article № 16591.

Bala V., Goyal S. Learning From Neighbours // The Review of Economic Studies. 1998. Vol. 65. № 3. P. 595–621.

Bandiera O., Barankay I., Rasul I. Social Connections and Incentives in the Workplace: Evidence from Personnel Data // Econometrica. 2009. Vol. 77. P. 1047–1094.

Banerjee A. V. A Simple Model of Herd Behavior // The Quarterly Journal of Economics. 1992. Vol. 107. № 3. P. 797–817.

Banerjee A. V., Chandrasekhar A. G., Duflo E., Jackson M. O. Diffusion of Microfinance // Science. 2013. Vol. 341. № 6144. Article number 1236498, doi: 10.1126/science.1236498.

Banerjee A. V., Chandrasekhar A. G., Duflo E., Jackson M. O. Gossip and Identifying Central Individuals in a Social Network. 2015. Доступно: http://ssrn.com/abstract=2425379.

Banerjee A. V., Chandrasekhar A. G., Duflo E., Jackson M. O. Changes in Social Network Structure in Response to Exposure to Formal Credit Markets. Mimeo, Stanford University, 2018.

Banerjee A. V., Duflo E. Poor Economics: A Radical Rethinking of the Way to Fight Global Poverty. N. Y.: Public Affairs, 2012.

Banerjee A. V., Duflo E. Do Firms Want to Borrow More? Testing Credit Constraints Using a Directed Lending Program // The Review of Economic Studies. 2014. Vol. 81. P. 572–607.

Banfi E. C. The Moral Basis of a Backward Society. N. Y.: Free Press, 1958.

Barabási A.-L. Linked: The New Science of Networks. N. Y.: Basic Books, 2003.

Barabási A.-L. Bursts: The Hidden Patterns Behind Everything We Do, from Your E-mail to Bloody Crusades. N. Y.: Penguin, 2011.

Barabási A.-L. Network Science. Cambridge, U. K.: Cambridge University Press, 2016.

Barabási A.-L., Albert R. Emergence of Scaling in Random Networks // Science. 1999. Vol. 286. P. 509.

Barbera S., Jackson M. O. A Model of Protests, Revolution, and Information. 2017. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2732864.

Barnes M., Kalberg K., Pan M., Leung P. When Is Brokerage Negatively Associated with Economic Benefits? Ethnic Diversity, Competition, and Common-Pool Resources // Social Networks. 2016. Vol. 45. P. 55–65.

Barnes M. L., Lynham J., Kalberg K., Leung P. Social Networks and Environmental Outcomes // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2016. Vol. 113. P. 6466–6471.

Barnhardt Sh., Field E., Pande R. Moving to Opportunity or Isolation? Network Effects of a Randomized Housing Lottery in Urban India // American Economic Journal: Applied Economics. 2016. Vol. 9. № 1. P. 1–32.

Bartholomew R. E. Little Green Men, Meowing Nuns and Head-Hunting Panics: A Study of Mass Psychogenic Illness and Social Delusion. Jefferson, NC: McFarland, 2001.

Bassok D., Finch J. E., Lee R., Reardon S. F., Waldfogel J. Socioeconomic Gaps in Early Childhood Experiences: 1998 to 2010 // AERA Open. 2016. Vol. 2. № 3. Article № 2332858416653924.

Battiston P., Stanca L. Boundedly Rational Opinion Dynamics in Social Networks: Does Indegree Matter? // Journal of Economic Behavior & Organization. 2015. Vol. 119. P. 400–421.

Battiston S., Caldarelli G., May R. M., Roukny T., Stiglitz J. E. The Price of Complexity in Financial Networks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2016. Vol. 113. № 36. P. 10031–10036.

Beaman L. A. Social Networks and the Dynamics of Labour Market Outcomes: Evidence from Refugees Resettled in the U. S. // Review of Economic Studies. 2012. Vol. 79. № 1. P. 128–161.

Beaman L. A., BenYishay A., Magruder J., Mobarak A. M. Making Networks Work for Policy: Evidence from Agricultural Technology Adoption in Malawi. Working Paper, Northwestern University, 2015.

Beaman L. A., Keleher N., Magruder J. Do Job Networks Disadvantage Women? Evidence from a Recruitment Experiment in Malawi. 2016. Не опубликовано, http://faculty.wcas.northwestern.edu/~lab823/BKMrecruitmentOct2013.pdf.

Beaman L. A., Magruder J. Who Gets the Job Referral? Evidence from a Social Networks Experiment // The American Economic Review. 2012. Vol. 102. P. 3574–3593.

Bearman P. S., Moody J., Stovel K. Chains of Affection: The Structure of Adolescent Romantic and Sexual Networks // American Journal of Sociology. 2004. Vol. 110. № 1. P. 44–91.

Benhabib J., Bisin A., Jackson M. O. Handbook of Social Economics. Amsterdam: North-Holland, 2011.

Benzell S. G., Cooke K. A Network of Thrones: Kinship and Conflict in Europe, 1495–1918. Рукопись. Boston University, 2016.

Berens G., Van Riel C. Corporate Associations in the Academic Literature: Three Main Streams of Thought in the Reputation Measurement Literature // Corporate Reputation Review. 2004. Vol. 7. P. 161–178.

Bertrand M., Mullainathan S. Are Emily and Greg More Employable Than Lakisha and Jamal? A Field Experiment on Labor Market Discrimination // The American Economic Review. 2004. Vol. 94. P. 991–1013.

Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. A Theory of Fads,Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades // Journal of Political Economy. 1992. Vol. 100. № 5. P. 992–1026.

Bikhchandani S., Sharma S. Herd Behavior in Financial Markets // IMF Economic Review. 2000. Vol. 47. P. 279–310.

Bischoff K., Reardon S. F. Residential Segregation by Income, 1970–2009 // Diversity and Disparities: America Enters a New Century. N. Y.: The Russell Sage Foundation, 2014.

Bisin A., Verdier T. The Economics of Cultural Transmission and the Dynamics of Preferences // Journal of Economic Theory. 2001. Vol. 97. P. 298–319.

Blandy R. Marshall on Human Capital: A Note // Journal of Political Economy. 1967. Vol. 75. P. 874–875.

Blau P. M. Contrasting Theoretical Perspectives // The Micro-Macro Link. Berkeley: University of California Press, 1987. P. 71–85.

Bloch F., Genicot G., Ray D. Reciprocity in Groups and the Limits to Social Capital // The American Economic Review. 2007. Vol. 97. P. 65–69.

Bloch F., Jackson M. O., Tebaldi P. Centrality Measures in Networks. 2016. Доступно: http://ssrn.com/abstract=2749124.

Blondel V. D., Guillaume J.-L., Lambiotte R., Lefebvre E. FastUnfolding of Communities in Large Networks // Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2008. Vol. 100. Article № P10008.

Bloom N. The Impact of Uncertainty Shocks // Econometrica. 2009. Vol. 77. P. 623–685.

Blum A., Hopcroft J., Kannan R. Foundations of Data Science. Mimeo, Carnegie Mellon University, 2016.

Blume L. E., Brock W. A., Durlauf S. N., Ioannides Y. M. Identification of Social Interactions // Handbook of Social Economics. Amsterdam: North-Holland, 2011.Vol. 1. P. 853–964.

Blumenstock J., Tan X. Social Networks and Migration. Mimeo, University of Washington, 2017.

Blumer H. Race Prejudice as a Sense of Group Position // Pacific Sociological Review. 1958. Vol. 1. № 1. P. 3–7.

Blundell R., Pistaferri L., Preston I. Consumption Inequality and Partial Insurance // The American Economic Review. 2008. Vol. 98. P. 1887–1921.

Bobo L., Hutchings V. L. Perceptions of Racial Group Competition: Extending Blumer’s Theory of Group Position to a Multiracial Social Context // American Sociological Review. 1996. Vol. 61. P. 951–972.

Bollobas B. Random Graphs. 2nd ed. Cambridge, U. K.: Cambridge University Press, 2001.

Boneva T., Rauh Ch. Parental Beliefs About Returns to Educational Investments — The Later the Better? 2015. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2764288.

Borgatti S. P. Centrality and Network Flow // Social Networks. 2005. Vol. 27. P. 55–71.

Borgatti S. P., Everett M. G. Notions of Position in Social Network Analysis // Sociological Methodology. 1992. Vol. 22. P. 1–35.

Borgatti S. P., Everett M. G., Johnson J. C. Analyzing Social Networks. Thousand Oaks, CA: Sage, 2018.

Borgatti S. P., Jones C., Everett M. G. Network Measures of Social Capital // Connections. 1998. Vol. 21. P. 27–36.

Bourdieu P. The Forms of Capital [на английском] // Handbook of Theory and Research for the Sociology of Education. Westport, CT: Greenwood Publishing Group, 1986. P. 241–258.

Bourdieu P., Passeron J.-C. La reproduction. Éléments pour une théorie du système d’enseignement. Paris: Les Éditions de Minuit, 1970.

Bourguignon F., Morrisson Ch. Inequality Among World Citizens: 1820–1992 // The American Economic Review. 2002. Vol. 92. P. 727–744.

Boustan L. P. Competition in the Promised Land: Black Migrants in Northern Cities and Labor Markets. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2016.

Bowles S., Smith E. A., Borgerhoff Mulder M. eds. IntergenerationalWealthTransmissionandInequalityin Premodern Societies // Current Anthropology. Special Issue. 2010. Vol. 51. № 1.

Boxell L., Gentzkow M., Shapiro J. M. Greater Internet Use Is Not Associated with Faster Growth in Political Polarization Among U. S. Demographic Groups // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. Vol. 114. № 40. P. 10612–10617.

Boyd R., Richerson P. J. Culture and the Evolutionary Process. Chicago: University of Chicago Press, 1988.

Bradbury K. Trends in U. S. Family Income Mobility, 1969–2006. Federal Reserve Bank of Boston, 2011. Working Paper № 11–10.

Bramoullé Y., Rogers B. W. Diversity and Popularity in Social Networks. (2010) CIRPEE Working Paper № 09–03.

Branch B. The Costs of Bankruptcy: A Review // International Review of Financial Analysis. 2002. Vol. 11. № 1. P. 39–57.

Brandts J., Giritligil A. E., Weber R. A. An Experimental Study of Persuasion Bias and Social Influence in Networks // European Economic Review. 2015. Vol. 80. P. 214–229.

Breen R., Jonsson J. O. Inequality of Opportunity in Comparative Perspective: Recent Research on Educational Attainment and Social Mobility // Annual Review of Sociology. 2005. Vol. 31. P. 223–243.

Breiger R., Pattison P. Cumulated Social Roles: The Duality of Persons and Their Algebras // Social Networks. 1986. Vol. 8. P. 215–256.

Breza E., Chandrasekhar A. G. Social Networks, Reputation and Commitment: Evidence from a Savings Monitors Experiment. (2016) National Bureau of Economic ResearchWorking Paper № 21169.

Britton J., Dearden L., Shephard N., Vignoles A. How English Domiciled Graduate Earnings Vary with Gender, Institution Attended, Subject and Socio-Economic Background. Technical Report, Institute for Fiscal Studies, 2016.

Broido A. D., Clauset A. Scale-Free Networks Are Rare. 2018. arXiv preprint arXiv: 1801.03400.

Brown M., Setren E., Topa G. Do Informal Referrals Lead to Better Matches? Evidence from a Firm’s Employee Referral System. FRB of New York Staff Report, 2012.

Brummitt Ch. D., Barnett G., D’Souza R. M. Coupled Catastrophes: Sudden Shifts Cascade and Hop Among Interdependent Systems // Journal of the Royal Society Interface. 2015. Vol. 12. № 112, doi 10.1098/rsif.2015.0712.

Buchanan J. M., Stubblebine W. C. Externality // Economica. 1962. Vol. 29. № 116. P. 371–384.

Bullock J. G., Gerber A. S., Hill S. J., Huber G. A. Partisan Bias in Factual Beliefs about Politics // Quarterly Journal of Political Science. 2015. Vol. 10. P. 519–578.

Bursztyn L., Ederer F., Ferman B., Yuchtman N. Understanding Mechanisms Underlying Peer Effects: Evidence from a Field Experiment on Financial Decisions // Econometrica. 2014. Vol. 82. P. 1273–1301.

Burt R. S. Structural Holes: The Social Structure of Competition. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1992.

Burt R. S. The Network Structure of Social Capital // Research in Organizational Behavior. 2000. Vol. 22. P. 345–423.

Burt R. S. Brokerage and Closure: An Introduction to Social Capital. Oxford, U. K.: Oxford University Press, 2005.

Cabrales A., Gale D., Gottardi P. Financial Contagion in Networks // The Oxford Handbook of the Economics of Networks / Eds. Bramoullé Y., Galeotti A., Rogers B. Oxford, U. K.: Oxford University Press, 2016.

Cai J., De Janvry A., Sadoulet E. Social Networks and the Decision to Insure // American Economic Journal: Applied Economics. 2015. Vol. 7. № 2. P. 81–108.

Cai J., Szeidl A. Interfirm Relationships and Business Performance // The Quarterly Journal of Economics. 2018. Advance access: doi:10.1093/qje/qjx049.

Calvó-Armengol A., Jackson M. O. The Effects of Social Networks on Employment and Inequality // The American Economic Review. 2004. Vol. 94. P. 426–454.

Calvó-Armengol A., Jackson M. O. Networks in Labor Markets: Wage and Employment Dynamics and Inequality // Journal of Economic Theory. 2007. Vol. 132. P. 27–46.

Calvó-Armengol A., Jackson M. O. Like Father, Like Son: Labor Market Networks and Social Mobility // American Economic Journal: Microeconomics. 2009. Vol. 1. № 1. P. 124–150.

Carayol N., Jackson M. O. Evaluating the Underlying Qualities of Items and Raters from a Series of Reviews. Mimeo, Stanford University, 2017.

Card D., Giuliano L. Can Tracking Raise the Test Scores of High-Ability Minority Students? // The American Economic Review. 2016. Vol. 106. P. 2783–2816.

Card D., Mas A., Rothstein J. Tipping and the Dynamics of Segregation // The Quarterly Journal of Economics. 2008. Vol. 123. № 1. P. 177–218.

Carneiro P., Heckman J. J. The Evidence on Credit Constraints in Post-Secondary Schooling // The Economic Journal. 2002. Vol. 112. P. 705–734.

Carrell S., Sacerdote B. Why Do College-Going Interventions Work? // American Economic Journal: Applied Economics. 2017. Vol. 9. № 3. P. 124–151.

Carrell S., Sacerdote B. I., West J. E. From Natural Variation to Optimal Policy? The Importance of Endogenous Peer Group Formation // Econometrica. 2013. Vol. 81. P. 855–882.

Carrillo-Santisteve P., Lopalco P. L. Measles Still Spreads in Europe: Who Is Responsible for the Failure to Vaccinate? // Clinical Microbiology and Infection. 2012. Vol. 18. P. 50–56.

Carrington W. J., Detragiache E., Vishwanath T. Migration with Endogenous Moving Costs // The American Economic Review.1996. Vol. 86. P. 909–930.

Carter M. R., Barrett Ch. B. The Economics of Poverty Traps and Persistent Poverty: An Asset-Based Approach // The Journal of Development Studies. 2006. Vol. 42. P. 178–199.

Carvalho V. M. From Micro to Macro Via Production Networks // Journal of Economic Perspectives. 2014. Vol. 28. № 4. P. 23–48.

Caulier J.-F., Mauleon A., Vannetelbosch V. Contractually Stable Networks // International Journal of Game Theory. 2013. Vol. 42. № 2. P. 483–499.

Centola D. An Experimental Study of Homophily in the Adoption of Health Behavior // Science. 2011. Vol. 334. № 6060. P. 1269–1272.

Centola D., Eguíluz V. M., Macy M. W. Cascade Dynamics of Complex Propagation // Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. 2007. Vol. 374. P. 449–456.

Cépon B., Devoto F., Duflo E., Parienté W. Estimating the Impact of Microcredit on Those Who Take It Up: Evidence from a Randomized Experiment in Morocco // American Economic Journal: Applied Economics. 2015. Vol. 7. P. 123–150.

Cesaretti R., Lobo J., Bettencourt L. M., Ortman S. G., Smith M. E. Population-Area Relationship for Medieval European Cities // PLoS ONE. 2016. Vol. 11. № 10. Article № e0162678.

Chandrasekhar A., Jackson M. O. Tractable and Consistent Random Graph Models. 2013. Доступно: http://ssrn.com/abstract=2150428.

Chandrasekhar A., Jackson M. O. A Network Formation Model Based on Subgraphs. 2016. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2660381.

Chandrasekhar A., Larreguy H., Xandri J. P. Testing Models of Social Learning on Networks: Evidence from a Lab Experiment in the Field. (2015) National Bureau of Economic ResearchPaper № 21468.

Chaney Th. The Network Structure of International Trade // The American Economic Review. 2014. Vol. 104. P. 3600–3634.

Chen W., Liu Z., Sun X., Wang Y. A Game-Theoretic Framework to Identify Overlapping Communities in Social Networks // Data Mining and Knowledge Discovery. 2010. Vol. 21. P. 224–240.

Chen Y., Li S. X. Group Identity and Social Preferences // The American Economic Review. 2009. Vol. 99. P. 431–457.

Chetty R., Friedman J. N., Saez E., Turner N., Yagan D. Mobility Report Cards: The Role of Colleges in Intergenerational Mobility. (2017) National Bureau of Economic Research Working Paper № 23618.

Chetty R., Grusky D., Hell M., Hendren N., Manduca R., Narang J. The Fading American Dream: Trends in Absolute Income Mobility Since 1940 // Science. 2017. Vol. 356. № 6336. P. 398–406.

Chetty R., Hendren N. The Impacts of Neighborhoods on Intergenerational Mobility: Childhood Exposure Effects and County-Level Estimates. (2015) Harvard University and National Bureau of Economic Research Working Paper № 23001.

Chetty R., Hendren N., Katz L. F. The Effects of Exposure to Better Neighborhoods on Children: New Evidence from the Moving to Opportunity Experiment // The American Economic Review. 2016. Vol. 106. P. 855–902.

Chiappori P.-A., Salanié B., Weiss Y. Partner Choice, Investment in Children, and the Marital College Premium // The American Economic Review. 2017. Vol. 107. № 8. P. 2109–2167.

Choi S., Gale D., Kariv S. Behavioral Aspects of Learning in Social Networks: An Experimental Study // Advances in Applied Microeconomics: A Research Annual. 2005. Vol. 13. P. 25–61.

Christakis N. A., Fowler J. H. Connected: The Surprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives. N. Y.: Little, Brown, 2009.

Christakis N. A., Fowler J. H. Social Network Sensors for Early Detection of Contagious Outbreaks // PLoS ONE. 2010. Vol. 5. № 9. Paper № e12948.

Christakis N. A., Fowler J. H. Friendship and Natural Selection // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. Vol. 111. P. 10796–10801.

Clampet-Lundquist S., Massey D. S. Neighborhood Effects on Economic Self-Sufficiency: A Reconsideration of the Moving to Opportunity Experiment // American Journal of Sociology. 2008. Vol. 114. P. 107–143.

Clauset A. Trends and Fluctuations in the Severity of Interstate Wars // Science Advances. 2018. Vol. 4. № 2. Article № eaao3580.

Clauset A., Newman M. E. J., Moore C. Finding Community Structure in Very Large Networks // Physical Review E. 2004. Vol. 70. Article № 066111.

Clauset A., Shalizi C. R., Newman M. E. J. Power-Law Distributions in Empirical Data // SIAM Review. 2009. Vol. 51. P. 661–703.

Clifford P., Sudbury A. A Model for Spatial Conflict // Biometrika. 1973. Vol. 60. P. 581–588.

Coase R. H. The Problem of Social Cost // Journal of Law and Economics. 1960. Vol. 3. P. 1–44.

Coffman L. C., Featherstone C. R., Kessler J. B. Can Social Information Affect What Job You Choose and Keep? // American Economic Journal: Applied Economics. 2016. Vol. 9. № 1. P. 96–117.

Coleman J. S. The Adolescent Society. N. Y.: Free Press, 1961.

Coleman J. S. Social Capital in the Creation of Human Capital // American Journal of Sociology. 1988. Vol. 94. P. S95–S120.

Coleman J. S., Hoffer Th. Public and Private High Schools: The Impact of Communities. N. Y.: Basic Books, 1987.

Coman A., Momennejad I., Drach R. D., Geana A. Mnemonic Convergence in Social Networks: The Emergent Properties of Cognition at a Collective Level // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2016. Vol. 113. № 29. P. 8171–8176.

Conley T. G., Udry Ch. R. Learning About a New Technology: Pineapple in Ghana // The American Economic Review. 2010. Vol. 100. P. 35–69.

Copic J., Jackson M. O., Kirman A. Identifying Community StructuresfromNetworkData via Maximum Likelihood Methods // The BE Journal of Theoretical Economics. 2009. Vol. 9. № 1. Article № 1935–1704.

Corak M. Inequality from Generation to Generation: The United States in Comparison. (2016) IZA Discussion Paper № 9929.

Cowling B. J., Lau L. L. H., Wu P., Wong H. W. C., Fang V. J., Riley S., Nishiura H. Entry Screening to Delay Local Transmission of 2009 Pandemic Influenza A (H1N1) // BMC Infectious Diseases. 2010. Vol. 10. P. 1–4.

Cunha F. Gaps in Early Investments in Children. Preprint, Rice University, 2016.

Cunha F., Heckman J. J., Lochner L., Masterov D. V. Interpreting the Evidence on Life Cycle Skill Formation // Handbook of the Economics of Education. 2006. Vol. 1. P. 697–812.

Currarini S., Jackson M. O., Pin P. An Economic Model of Friendship: Homophily, Minorities, and Segregation // Econometrica. 2009. Vol. 77. P. 1003–1045.

Currarini S., Jackson M. O., Pin P. Identifying the Roles of Race-Based Choice and Chance in High School Friendship Network Formation // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2010. Vol. 107. P. 4857–4861.

Currarini S., Morelli M. Network Formation with Sequential Demands // Review of Economic Design. 2000. Vol. 5. P. 229–250.

Currie J. Early Childhood Education Programs // Journal of Economic Perspectives. 2001. Vol. 15. № 2. P. 213–238.

Cushing F. H. Zuñi: Selected Writings of Frank Hamilton Cushing / Ed., with an introduction by J. Green. Lincoln: University of Nebraska Press, 1981.

Cutler D. M., Glaeser E. L Social Interactions and Smoking // Research Findings in the Economics of Aging. 2010. P. 123–141.

Dasgupta P. Economics of Social Capital // Economic Record. 2005. Vol. 81. № s1. P. 1–21.

Dasgupta P., Serageldin I. Social Capital: A Multifaceted Perspective. World Bank Publications, 2001.

Davidow W. H. Overconnected: The Promise and Threat of the Internet. San Francisco: Open Road Media, 2011.

Davis J. H. Some Compelling Intuitions About Group Consensus Decisions, Theoretical and Empirical Research, and Interpersonal Aggregation Phenomena: Selected Examples 1950–1990 // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 1992. Vol. 52. P. 3–38.

Davis N. T., Dunaway J. L. Party Polarization, Media Choice, and Mass Partisan-Ideological Sorting // Public Opinion Quarterly. 2016. Vol. 80. № s1. P. 272–297.

Dawkins R. The Selfish Gene. Oxford, U. K.: Oxford University Press, 1976.

Dean K. R., Krauer F., Walløe L., Lingjærde O. Ch., Bramanti B., Stenseth N., Schmid B. V. Human Ectoparasites and the Spread of Plague in Europe During the Second Pandemic // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. № 6. P. 1304–1309.

DeJong W., Schneider S. K., Towvim L. G., Murphy M. J., Doerr E. E., Simonsen N. R., Mason K. E., Scribner R. A. A Multisite Randomized Trial of Social Norms Marketing Campaigns to Reduce College Student Drinking // Journal of Studies on Alcohol. 2006. Vol. 67. P. 868–879.

DeMarzo P. M., Vayanos D., Zwiebel J. Persuasion Bias, Social Influence, and Unidimensional Opinions // The Quarterly Journal of Economics. 2003. Vol. 118. № 3. P. 909–968.

Demirer M., Diebold F. X., Liu L., Yilmaz K. Estimating Global Bank Network Connectedness // Journal of Applied Econometrics. 2018. Vol. 33. № 1. P. 1–15.

De Souza Briggs X., Popkin S. J., Goering J. Moving to Opportunity: The Story of an American Experiment to Fight Ghetto Poverty. Oxford, U. K.: Oxford University Press, 2010.

Dhillon A., Iversen V., Torsvik G. Employee Referral, Social Proximity,and Worker Discipline. Mimeo, University of Warwick, 2013.

Diamond J. Guns, Germs, and Steel. N. Y.: W. W. Norton, 1997.

Diestel R. Graph Theory // Graduate Texts in Mathematics (Book 173). Berlin and Heidelberg: Springer-Verlag, 2000.

Dodds P. S., Muhamad R., Watts D. J. An Experimental Study of Search in Global Social Networks // Science. 2003. Vol. 301. P. 827–829.

Doleac J. L., Hansen B. Does Ban the Box Help or Hurt Low-Skilled Workers? Statistical Discrimination and Employment Outcomes When Criminal Histories Are Hidden. (2016) National Bureau of Economic Research Working Paper № 22469.

Domingue B. W., Belsky D. W., Fletcher J. M., Conley D., Boardman J. D., Harris K. M. The Social Genome of Friends and Schoolmates in the National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. № 4. P. 702–707.

Duan W., Gu B., Whinston A. B. Do Online Reviews Matter? — An Empirical Investigation of Panel Data // Decision Support Systems. 2008. Vol. 45. № 4. P. 1007–1016.

Dubois F., Muller Ch. Segregation and the Perception of the Minority. Mimeo, University of Aix-Marseille, 2016.

Duboscq J., Romano V., Sueur C., MacIntosh A. J. J. Network Centrality and Seasonality Interact to Predict Lice Load in a Social Primate // Scientific Reports. 2016. Vol. 6. Article № 22095.

Duflo E., Saez E. The Role of Information and Social Interactions in Retirement Plan Decisions: Evidence from a Randomized Experiment // The Quarterly Journal of Economics. 2003. Vol. 118. № 3. P. 815–842.

Dupont B. Bank Runs, Information and Contagion in the Panic of 1893 // Explorations in Economic History. 2007. Vol. 44. P. 411–431.

Durlauf S. N. A Theory of Persistent Income Inequality // Journal of Economic Growth. 1996. Vol. 1. P. 75–93.

Dutta B., Jackson M. O. The Stability and Efficiency of Directed Communication Networks // Review of Economic Design. 2000. Vol. 5. P. 251–272.

Dutta B., Mutuswami S. Stable Networks // Journal of Economic Theory. 1997. Vol. 76. P. 322–344.

Easley D., Kleinberg J. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World. Cambridge, U. K.: Cambridge University Press, 2010.

Easterly W. Empirics of Strategic Interdependence: The Case of the Racial Tipping Point // The B. E. Journal of Macroeconomics. 2009. Vol. 9. № 1. Article № 25.

Eberhardt J. L., Goff Ph. A., Purdie V. J., Davies P. G. Seeing Black: Race, Crime, and Visual Processing // Journal of Personality and Social Psychology. 2004. Vol. 87. P. 876.

Echenique F., Fryer R. G. (Jr.) A Measure of Segregation Based on Social Interactions // The Quarterly Journal of Economics. 2007. Vol. 122. № 2. P. 441–485.

Eckel C. C., Grossman Ph. J. Managing Diversity by Creating TeamIdentity // Journal of Economic Behavior & Organization. 2005. Vol. 58. P. 371–392.

Edling Ch., Rydgren J., Sandell R. Terrorism, Belief Formation, and Residential Integration: Population Dynamics in the Aftermath of the 2004 Madrid Terror Bombings // American Behavioral Scientist. 2016. Vol. 60. № 10. P. 1215–1231.

Elliott M., Golub B., Jackson M. O. Financial Networks and Contagion // The American Economic Review. 2014. Vol. 104. № 10. P. 3115–3153.

England P. Comparable Worth: Theories and Evidence. N. Y.: Routledge, 2017.

Enke B., Zimmermann F. Correlation Neglect in Belief Formation // Review of Economic Studies. 2017. Vol. 86. № 1. P. 313–332.

Eom Y.-H., Jo H.-H. Generalized Friendship Paradox in Complex Networks: The Case of Scientific Collaboration // Scientific Reports. 2014. Vol. 4. Article № 4603.

Epple D., Romano R. Peer Effects in Education: A Survey of the Theory and Evidence // The Handbook of Social Economics / Ed. J. Benhabib, A. Bisin, M. O. Jackson. Amsterdam: North-Holland, 2011. Vol. 1. P. 1053–1163.

Ercsey-Ravasz M., Lichtenwalter R. N., Chawla N. V., Toroczkai Z. Range-Limited Centrality Measures in Complex Networks // Physical Review E. 2012. Vol. 85. P. 066103.

Erdős P., Rényi A. On Random Graphs // Publicationes Mathematicae Debrecen. 1959. Vol. 6. P. 156.

Erdős P., Rényi A. On the Evolution of Random Graphs. Publ. Math. Inst. Hung. Acad. Sci, 1960. Vol. 5. P. 17–60.

Everett M. G., Borgatti S. P. The Centrality of Groups and Classes // The Journal of Mathematical Sociology. 1999. Vol. 23. P. 181–201.

Everett M. G., Borgatti S. P. Ego Network Betweenness // Social Networks. 2005. Vol. 27. P. 31–38.

Everett M. G., Valente Th. W. Bridging, Brokerage and Betweenness // Social Networks. 2016. Vol. 44. P. 202–208.

Fafchamps M., Gubert F. The Formation of Risk Sharing Networks // Journal of Development Economics. 2007. Vol. 83. P. 326–350.

Fafchamps M., Lund S. Risk-Sharing Networks in Rural Philippines // Journal of Development Economics. 2003. Vol. 71. P. 261–287.

Fafchamps M., Van der Leij M. J., Goyal S. Matching and Network Effects // Journal of the European Economic Association. 2010. Vol. 8. P. 203–231.

Farboodi M. Intermediation and Voluntary Exposure to Counterparty Risk. Mimeo, Princeton University, 2014.

Feigenberg B., Field E., Pande R. The Economic Returns to Social Interaction: Experimental Evidence from Microfinance // The Review of Economic Studies. 2013. Vol. 80. № 4. P. 1459–1483.

Feinberg M., Willer R., Schultz M. Gossip and Ostracism Promote Cooperation in Groups // Psychological Science. 2014. Vol. 25. № 3. P. 656–664.

Feld S. L. Why Your Friends Have More Friends than You Do // American Journal of Sociology. 1991. Vol. 96. № 6. P. 1464–1477.

Felfe Ch., Lalive R. Does Early Childcare Affect Children’s Development. Mimeo, University of Lausanne, 2018.

Ferguson N. M., Cummings D. A. T., Fraser Ch., Cajka J. C., Cooley Ph. C., Burke D. S. Strategies for Mitigating an Influenza Pandemic // Nature. 2006. Vol. 442. P. 448–452.

Ferguson N. The Square and the Tower: Networks, Hierarchies and the Struggle for Global Power. London: Penguin, 2018.

Fernandez M., Nichols L. Bridging and Bonding Capital: Pluralist Ethnic Relations in Silicon Valley // International Journal of Sociology and Social Policy. 2002. Vol. 22. P. 104–122.

Fernandez R. M., Castilla E. J., Moore P. Social Capital at Work: Networks and Employment at a Phone Center // American Journal of Sociology. 2000. P. 1288–1356.

Fichtner P. Dynastic Marriage in Sixteenth-Century Habsburg Diplomacy and Statecraft: An Interdisciplinary Approach // The American Historical Review. 1976. Vol. 81. P. 243–265.

Field E., Pande R. Repayment Frequency and Default in Microfinance: Evidence from India // Journal of the European Economic Association. 2008. Vol. 6. P. 501–509.

Fiorina M. P. The Political Parties Have Sorted. Hoover Institution Essay on Contemporary Politics, 2017. Series № 3.

Fisher L. The Perfect Swarm: The Science of Complexity in Everyday Life. N. Y.: Basic Books, 2009.

Fisman R., Miguel E. Corruption, Norms, and Legal Enforcement: Evidence from Diplomatic Parking Tickets // Journal of Political Economy. 2007. Vol. 115. P. 1020–1048.

Fisman R., Shi J., Wang Y., Xu R. Social Ties and Favoritism in Chinese Science // Journal of Political Economy. 2018. Vol. 126. №. 3. P. 1134–1171.

Fleurbaey M., Maniquet F. A Theory of Fairness and Social Welfare. Cambridge, U. K.: Cambridge University Press, 2011.

Fortunato S. Community Detection in Graphs // Physics Reports. 2010. Vol. 486. № 3–5. P. 75–174.

Foster A. D., Rosenzweig M. R. Learning by Doing and Learning from Others: Human Capital and Technical Change in Agriculture // Journal of Political Economy. 1995. Vol. 103. P. 1176–1209.

Fowler J. H., Dawes Ch. T., Christakis N. A. Model of Genetic Variation in Human Social Networks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2009. Vol. 106. P. 1720–1724.

Fradkin A., Grewal E., Holtz D., Pearson M. Bias and Reciprocity in Online Reviews: Evidence from Field Experiments on Airbnb // Proceedings of the Sixteenth ACM Conference on Economics and Computation, 2015. P. 641–641.

Frederick S. Overestimating Others’ Willingness to Pay // Journal of Consumer Research. 2012. Vol. 39. № 1. P. 1–21.

Freeman L. C. A Set of Measures of Centrality Based on Betweenness // Sociometry. 1977. Vol. 40. № 1. P. 35–41.

Freeman, L. C. Centrality in Social Networks Conceptual Clarification // Social Networks. 1978. Vol. 1. P. 215–239.

French J. R. A Formal Theory of Social Power // Psychological Review. 1956. Vol. 63. № 3. P. 181–194.

Fricke D., Lux Th. Core Periphery Structure in the Overnight Money Market: Evidence from the e-MID Trading Platform // Computational Economics. 2014. Vol. 45. № 3. P. 359–395.

Friedman Th. L. Thank You for Being Late: An Optimist’s Guide to Thriving in the Age of Accelerations. N. Y.: Farrar, Straus & Giroux, 2016.

Froot K. A., Scharfstein D. S., Stein J. C. Herd on the Street: Informational Inefficiencies in a Market with Short-Term Speculation // The Journal of Finance. 1992. Vol. 47. P. 1461–1484.

Fryer R. G. (Jr.) Guess Who’s Been Coming to Dinner? Trends in Interracial Marriage over the 20th Century // Journal of Economic Perspectives. 2007. Vol. 21. № 2. P. 71–90.

Fryer R. G. (Jr.), Goeree J. K., Holt Ch. A. Experience-Based Discrimination: Classroom Games // The Journal of Economic Education. 2005. Vol. 36. P. 160–170.

Fryer R. G. (Jr.), Katz L. F. Achieving Escape Velocity: Neighborhood and School Interventions to Reduce Persistent Inequality // The American Economic Review. 2013. Vol. 103. P. 232–237.

Fryer R. G. (Jr.), Levitt S. D. The Causes and Consequences of Distinctively Black Names // The Quarterly Journal of Economics. 2004. Vol. 119. P. 767–805.

Fryer R. G. (Jr.), Levitt S. D., List J. A. Parental Incentives and Early Childhood Achievement: A Field Experiment in Chicago Heights. (2015) National Bureau of Economic Research Working Paper № 21477.

Gächter S., Schulz J. F. Intrinsic Honesty and the Prevalence of Rule Violations Across Societies // Nature. 2016. Vol. 531. P. 496–499.

Gaertner S. L., Dovidio J, F., Anastasio Ph, A., Bachman B, A., Rust M. C. The Common Ingroup Identity Model: Recategorization and the Reduction of Intergroup Bias // European Review of Social Psychology. 1993. Vol. 4. P. 1–26.

Gagnon J., Goyal S. Networks, Markets, and Inequality // The American Economic Review. 2017. Vol. 107. P. 1–30.

Gai P., Kapadia S. Contagion in Financial Networks // Proceedings of the Royal Society A. 2010. Vol. 466. P. 2401–2423.

Galbiati R., Zanella G. The Tax Evasion Social Multiplier: Evidence from Italy // Journal of Public Economics. 2012. Vol. 96. P. 485–494.

Galenianos M. Referral Networks and Inequality. (2016) SSRN Paper № 2768083.

Galeotti A., Goyal S. The Law of the Few // The American Economic Review. 2010. Vol. 100. № 4. P. 1468–1492.

Galeotti A., Goyal S., Jackson M. O., Vega-Redondo F., Yariv L. NetworkGames // The Review of Economic Studies. 2010. Vol. 77. № 1. P. 218–244.

Galton F. VoxPopuli // Nature. 1901. Vol. 75. № 7. P. 450–451.

Garas A., Argyrakis P., Rozenblat C., Tomassini M., Havlin Sh. Worldwide Spreading of Economic Crisis // New Journal of Physics. 2010. Vol. 12. Article № 113043.

Garces E., Thomas D., Currie J. Longer-Term Effects of Head Start // The American Economic Review. 2002. Vol. 92. P. 999– 1012.

Gee L. K., Jones J., Burke M. Social Networks and Labor Markets: How Strong Ties Relate to Job Finding on Facebook’s Social Network // Journal of Labor Economics. 2017. Vol. 35. P. 485–518.

Gentzkow M. Polarization in 2016. Essay, Stanford University, 2017.

Gentzkow M., Shapiro J. M., Taddy M. Measuring Polarization in High-Dimensional Data: Method and Application to Congressional Speech. (2016) National Bureau of Economic Research Working Paper № 22423.

Gerber J. S., Offit P. A. Vaccines and Autism: A Tale of Shifting Hypotheses // Clinical Infectious Diseases. 2009. Vol. 48. P. 456–461.

Ghiglino Ch., Goyal S. Keeping Up with the Neighbors: Social Interaction in a Market Economy // Journal of the European Economic Association. 2010. Vol. 8. № 1. P. 90–119.

Giancola J., Kahlenberg R. D. True Merit: Ensuring Our Brightest Students Have Access to Our Best Colleges and Universities. Jack Kent Cooke Foundation, 2016.

Gilbert E. N. Random Graphs // The Annals of Mathematical Statistics. 1959. Vol. 30. P. 1141–1144.

Gilchrist D. Sh., Glassberg Sands E. Something to Talk About: Social Spillovers in Movie Consumption // Journal of Political Economy. 2016. Vol. 124. P. 1339–1382.

Gilman E., Clarke Sh., Brothers N., Alfaro-Shigueto J., Mandelman J., Mangel J., Petersen S. et al. Shark Interactions in Pelagic Longline Fisheries // Marine Policy. 2008. Vol. 32. P. 1–18.

Gjerstad S. Risk Aversion, Beliefs, and Prediction Market Equilibrium. Economic Science Laboratory Working Paper 04–17, University of Arizona, 2004.

Gladwell M. The Tipping Point: How Little Things Can Make a Big Difference. N. Y.: Back Bay Books, 2000.

Glaeser E. L., Sacerdote B. I., Scheinkman J. A. The Social Multiplier // Journal of the European Economic Association. 2003. Vol. 1. P. 345–353.

Glaeser E. L., Sunstein C. R. Extremism and Social Learning // Journal of Legal Analysis. 2009. Vol. 1. P. 263–324.

Glasserman P., Young H. P. Contagion in Financial Networks // Journal of Economic Literature. 2016. Vol. 54. № 3. P. 779–831.

Gneezy U., List J., Price M. K. Toward an Understanding of Why People Discriminate: Evidence from a Series of Natural Field Experiments. (2012) National Bureau of Economic Research Working Paper № 17855.

Godfrey S. S. Networks and the Ecology of Parasite Transmission: A Framework for Wildlife Parasitology // International Journal for Parasitology: Parasites and Wildlife. 2013. Vol. 2. P. 235–245.

Godfrey S. S., Moore J. A., Nelson N. J., Bull C. M. Social Network Structure and Parasite Infection Patterns in a Territorial Reptile, the Tuatara (Sphenodon punctatus) // International Journal for Parasitology. 2010. Vol. 40. № 13. P. 1575–1585.

Goel R., Soni S., Goyal N., Paparrizos J., Wallach H., Diaz F., Eisenstein J. The Social Dynamics of Language Change in Online Networks // International Conference on Social Informatics. N. Y.: Springer, 2016. P. 41–57.

Goel Sh., Anderson A., Hofman J., Watts D. J. The Structural Virality of Online Diffusion // Management Science. 2015. Vol. 62. № 1. P. 180–196.

Gofman M. A Network-Based Analysis of Over-the-Counter Markets. 2011. Доступно: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1681151.

Goldin C. D., Katz L. F. The Race Between Education and Technology. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2009.

Golub B., Jackson M. O. Naive Learning in Social Networks and the Wisdom of Crowds // American Economic Journal: Microeconomics. 2010. Vol. 2. P. 112–149.

Golub B., Jackson M. O. How Homophily Affects the Speed of Learning and Best-Response Dynamics // The Quarterly Journal of Economics. 2012. Vol. 127. P. 1287–1338.

Gould R. V., Fernandez R. M. Structures of Mediation: A Formal Approach to Brokerage in Transaction Networks // Sociological Methodology. 1989. Vol. 19. P. 89–126.

Goyal S. Connections. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2007.

Granovetter M. S. The Strength of Weak Ties // The American Journal of Sociology. 1973. Vol. 78. P. 1360–1380.

Granovetter M. S. Threshold Models of Collective Behavior // The American Journal of Sociology. 1978. Vol. 83. P. 1420–1443.

Granovetter M. S. Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddedness // The American Journal of Sociology. 1985. Vol. 91. P. 481–510.

Granovetter, M. S. Getting a Job: A Study of Contacts and Careers. 2nd ed. Chicago: University of Chicago Press, 1995.

Grinblatt M., Keloharju M., Ikäheimo S. Social Influence and Consumption: Evidence from the Automobile Purchases of Neighbors // The Review of Economics and Statistics. 2008. Vol. 90. P. 735–753.

Grusky D. B., Ku M. C. Gloom, Doom, and Inequality // Social Stratification: Class, Race, and Gender in Sociological Perspective. 2008. Vol. 3. P. 2–28.

Haden B. Pathways to Power: Principles for Creating Socioeconomic Inequalities // Fundamental Issues in Archaeology / Eds. T. D. Price, G. M. Feinman. N. Y.: Springer, 1995. Chapter 2. P. 15–86.

Hahn R. W., Tetlock P. C. Information Markets: A New Way of Making Decisions. N. Y.: AEI-Brookings Joint Center for Regulatory Studies, 2006.

Haines M., Spear S. F. Changing the Perception of the Norm: A Strategy to Decrease Binge Drinking Among College Students // Journal of American College Health. 1996. Vol. 45. P. 134–140.

Hamilton J. T. Democracy’s Detectives: The Economics of Investigative Journalism. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2016.

Hampton K., Wellman B. Neighboring in Netville: How the Internet Supports Community and Social Capital in a Wired Suburb // City & Community. 2003. Vol. 2. P. 277–311.

Haney C., Banks C., Zimbardo Ph. Interpersonal Dynamics in a Simulated Prison // International Journal of Criminology and Penology. 1973. Vol. 1. P. 69–97.

Hanifan L. J. The Rural School Community Center // The Annals of the American Academy of Political and Social Science. 1916. Vol. 67. P. 130–138.

Hanifan L. J. The Community Center. London: Silver, Burdett, 1920.

Harary F. A Criterion for Unanimity in French’s Theory of Social Power // Studies in Social Power / Ed. D. Cartwright. Ann Arbor: University of Michigan Press, 1959.

Hart B., Risley T. R. Meaningful Differences in the Everyday Experience of Young American Children. Baltimore: Paul H. Brookes Publishing, 1995.

Hayden B. The Pithouses of Keatley Creek. N. Y.: Harcourt Brace College, 1997.

Heath R. Why Do Firms Hire Using Referrals? Evidence from Bangladeshi Garment Factories // Journal of Political Economy. 2018. Vol. 126. № 4. P. 1691–1746.

Heckman J. J. Invest in Early Childhood Development: Reduce Deficits, Strengthen the Economy // The Heckman Equation. 2012. Vol. 7. P. 1–2.

Heckman J. J., Moon S. H., Pinto R., Savelyev P. A., Yavitz A. The Rate of Return to the High-Scope Perry Preschool Program // Journal of Public Economics. 2010. Vol. 94. P. 114–128.

Henrich J. The Secret of Our Success: How Culture Is Driving Human Evolution, Domesticating Our Species, and Making Us Smarter. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2015.

Henrich J., Boyd R., Bowles S., Camerer C., Fehr E., Gintis H., McElreath R. In Search of Homo Economicus: Behavioral Experiments in 15 Small-Scale Societies // The American Economic Review. 2001. Vol. 91. P. 73–78.

Herings P. J.-J., Mauleon A., Vannetelbosch V. Farsightedly Stable Networks // Games and Economic Behavior. 2009. Vol. 67. P. 526–541.

Hicks M. J., Devaraj S. The Myth and the Reality of Manufacturing in America. Center for Business and Economic Research, Ball State University, 2015.

Hilger N. Upward Mobility and Discrimination: The Case of Asian Americans. (2016) National Bureau of Economic Research Working Paper № 22748.

Hill K. Altruistic Cooperation During Foraging by the Ache, and the Evolved Human Predisposition to Cooperate // Human Nature. 2002. Vol. 13. P. 105–128.

Hill K., Hurtado A. M. Ache Life History: The Ecology and Demography of a Foraging People. N. Y.: Routledge, 2017.

Hillebrand E. Poverty, Growth, and Inequality over the Next 50Years. Expert Meeting on How to Feed the World in 2050, Food and Agriculture Organization of the United Nations Economic and Social Development Department, 2009.

Hinsz V. B., Tindale R. S., Vollrath D. A. The Emerging Conceptualization of Groups as Information Processors // Psychological Bulletin. 1997. Vol. 121. P. 43.

Hirshleifer D., Teoh S. H. Herd Behaviour and Cascading in Capital Markets: A Review and Synthesis // European Financial Management. 2003. Vol. 9. P. 25–66.

Hjort J., Poulsen J. The Arrival of Fast Internet and Employment in Africa. (2018) National Bureau of Economic Research Working Paper № 23582.

Hodas N. O., Kooti F., Lerman K. Friendship Paradox Redux: YourFriendsAreMoreInterestingthanYou. 2013. ArXiv: 1304.3480v1.

Hofstra B., Corten R., Van Tubergen F., Ellisond N. B. Sources of Segregation in Social Networks: A Novel Approach Using Facebook // American Sociological Review. 2017. Vol. 82. № 3. P. 625–656.

Hogg M. A., Tindale S. Blackwell Handbook of Social Psychology: Group Processes. N. Y.: John Wiley & Sons, 2008.

Holland P. W., Laskey K. B., Leinhardt S. Stochastic Blockmodels: First Steps // Social Networks. 1983. Vol. 5. P. 109–137.

Hölldbler B., Wilson E. O. The Ants. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1990.

Holley R. A., Liggett Th. M. Ergodic Theorems for Weakly Interacting Infinite Systems and the Voter Model // The Annals of Probability. 1975. Vol. 3. № 4. P. 643–663.

Hoxby C., Avery Ch. The Missing ‘One-offs’: The Hidden Supply of High-Achieving, Low-Income Students // Brookings Papers on Economic Activity. 2013. Vol. 2013. P. 1–65.

Hoxby C. M., Turner S. What High-Achieving Low-Income Students Know About College // The American Economic Review. 2015. Vol. 105. P. 514–517.

Hoxby C. M., Weingarth G. Taking Race Out of the Equation: School Reassignment and the Structure of Peer Effects. 2005. Не опубликовано.

Hu N., Pavlou P. A., Zhang J. Why Do Online Product Reviews Have a J-Shaped Distribution? Overcoming Biases in Online Word-of-Mouth Communication // Communications of the ACM. 2009. Vol. 52. P. 144–147.

Huang J. Intergenerational Transmission of Educational Attainment: The Role of Household Assets // Economics of Education Review. 2013. Vol. 33. P. 112–123.

Hugonnier J., Lester B., Weill P.-O. Heterogeneity in Decentralized Asset Markets. (2014) National Bureau of Economic Research Working Paper № w20746.

Hung A. A., Plott Ch. R. Information Cascades: Replication and an Extension to Majority Rule and Conformity-Rewarding Institutions // The American Economic Review. 2001. Vol. 91. P. 1508–1520.

Hwang V. W., Horowitt G. The Rainforest: The Secret to Building the Next Silicon Valley. San Francisco: Regenwald, 2012.

Ioannides Y. M., Datcher-Loury L. Job Information Networks, Neighborhood Effects and Inequality // Journal of Economic Literature. 2004. Vol. 424. P. 1056–1093.

Jackson M. O. The Stability and Efficiency of Economic and Social Networks // Advances in Economic Design / Ed. S. Koray, M. Sertel. Heidelberg: Springer-Verlag, 2003.

Jackson M. O. Social Structure, Segregation, and Economic Behavior. Nancy Schwartz Memorial Lecture, April 2007, Northwestern University. Доступно: https://ssrn.com/abstract=1530885.

Jackson M. O. Social and Economic Networks. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2008.

Jackson M. O. Average Distance, Diameter, and Clustering in Social Networks with Homophily // The Proceedings of the Workshop in Internet and Network Economics (WINE 2008), Lecture Notes in Computer Science / Ed. C. Papadimitriou, S. Zhang. Berlin and Heidelberg: Springer-Verlag, 2008.

Jackson M. O. Genetic Influences on Social Network Characteristics // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2009. Vol. 106. P. 1687–1688.

Jackson M. O. Networks in the Understanding of Economic Behaviors // The Journal of Economic Perspectives. 2014. Vol. 28. № 4. P. 3–22.

Jackson M. O. A Typology of Social Capital and Associated Network Measures. 2017. Доступно: http://ssrn.com/abstract=3073496.

Jackson M. O. The Friendship Paradox and Systematic Biases in Perceptions and Social Norms // Journal of Political Economy. 2018. Vol. 127. № 2.

Jackson M. O., Pintado D. L. Diffusion and Contagion in Networks with Heterogeneous Agents and Homophily // Network Science. 2013. Vol. 1. № 1. P. 49–67.

Jackson M. O., Nei S. Networks of Military Alliances, Wars, and International Trade // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2015. Vol. 112. № 50. P. 15277–15284.

Jackson M. O., Rodriguez-Barraquer T., Tan X. Social Capital and Social Quilts: Network Patterns of Favor Exchange// The American Economic Review. 2012. Vol. 102. P. 1857–1897.

Jackson M. O., Rogers B. W. Meeting Strangers and Friends of Friends: How Random Are Social Networks? // The American Economic Review. 2007a. Vol. 97. P. 890–915.

Jackson M. O., Rogers B. W. Relating Network Structure to Diffusion Properties Through Stochastic Dominance // The BE Journal of Theoretical Economics. 2007b. Vol. 7. P. 1–13.

Jackson M. O., Rogers B. W., Zenou Y. The Economic Consequences of Social-Network Structure // Journal of Economic Literature. 2017. Vol. 55. P. 49–95.

Jackson M. O., Storms E. C. Behavioral Communities and the Atomic Structure of Networks. 2017. ArXiv: 1710.04656.

Jackson M. O., Van den Nouweland A. Strongly Stable Networks // Games and Economic Behavior. 2005. Vol. 51. P. 420–444.

Jackson M. O., Wolinsky A. A Strategic Model of Social and EconomicNetworks // Journal of Economic Theory. 1996. Vol. 71. P. 44–74.

Jackson M. O., Xing Y. Culture-Dependent Strategies in Coordination Games // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. Vol. 111. № 3. P. 10889–10896.

Jackson M. O., Xing Y. The Interaction of Communities, Religion, Governments, and Corruption in the Enforcement of Social Norms. 2018. Доступно: https://ssrn.com/abstract=3153842.

Jackson M. O., Yariv L. Diffusion, Strategic Interaction, and Social Structure // Handbook of Social Economics / Ed. J. Benhabib, A. Bisin, M. O. Jackson. San Diego: North-Holland, 2011.

Jackson M. O., Zenou Y. Games on Networks // Handbook of Game Theory / Ed. H. P. Young, S. Zamir. Amsterdam: Elsevier, 2014.

Jadbabaie A., Molavi P., Sandroni A., Tahbaz-Salehi A. Non-Bayesian Social Learning // Games and Economic Behavior. 2010. Vol. 76. P. 210–225.

Jensen R. The Digital Provide: Information (Technology), Market Performance, and Welfare in the South Indian Fisheries Sector // The Quarterly Journal of Economics. 2007. Vol. 122. P. 879–924.

Jensen R. The (Perceived) Returns to Education and the Demand for Schooling // The Quarterly Journal of Economics. 2010. Vol. 125. № 2. P. 515–548.

Jia R., Li H. Access to Elite Education, Wage Premium, and Social Mobility: The Truth and Illusion of China’s College Entrance Exam. Working Paper, University of Toronto, 2017.

Johansen A. Probing Human Response Times // Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications. 2004. Vol. 338. № 1. P. 286–291.

Kaminsky G. L., Reinhart C. M., Vegh C. A. The Unholy Trinity of Financial Contagion // The Journal of Economic Perspectives. 2003. Vol. 17. № 4. P. 51–74.

Kaplan H., Hill K., Lancaster J., Hurtado A. M. A Theory of Human Life History Evolution: Diet, Intelligence, and Longevity // Evolutionary Anthropology: Issues, News, and Reviews. 2000. Vol. 9. P. 156–185.

Kaplan M., Hale M. Local TV News in the Los Angeles Media Market: Are Stations Serving the Public Interest? Norman Lear Center, USC Annenberg School for Communication & Journalism, 2010.

Kaplan S. N., Rauh J. It’s the Market: The Broad-Based Rise in the Return to Top Talent // The Journal of Economic Perspectives. 2013. Vol. 27. P. 35–55.

Karlan D., Valdivia M. Teaching Entrepreneurship: Impact of Business Training on Microfinance Clients and Institutions // Review of Economics and Statistics. 2011. Vol. 93. № 2. P. 510–527.

Kasinitz Ph., Rosenberg J. Missing the Connection: Social Isolation and Employment on the Brooklyn Waterfront // Social Problems. 1996. Vol. 43. P. 180–196.

Kasparov G. K., King D. Kasparov Against the World: The Story of the Greatest Online Challenge. KasparovChess Online, Incorporated. 2000.

Katz E., Lazarsfeld P. F. Personal Influence: The Part Played by People in the Flow of Mass Communication. Glencoe, Ill.: Free Press, 1955.

Kaufmann K. M. Understanding the Income Gradient in College Attendance in Mexico: The Role of Heterogeneity in Expected Returns // Quantitative Economics. 2014. Vol. 5. P. 583–630.

Kawachi I., Kim D., Coutts A., Subramanian S. V. Commentary: Reconciling the Three Accounts of Social Capital // International Journal of Epidemiology. 2004. Vol. 33. P. 682–690.

Kearns M. J., Judd S., Tan J., Wortman J. Behavioral Experiments on Biased Voting in Networks // PNAS. 2009. Vol. 106. № 5. P. 1347–1352.

Kelly M., ó Gráda C. Market Contagion: Evidence from the Panics of 1854 and 1857 // The American Economic Review. 2000. Vol. 90. № 5. P. 1110–1124.

Kempe D., Kleinberg J., Tardos E. Maximizing the Spread of Influence Through a Social Network // Proceedings of the 9th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2003. P. 137–146.

Kenney M. ed. Understanding Silicon Valley: The Anatomy of an Entrepreneurial Region. Stanford, Calif.: Stanford University Press, 2000.

Kent D. The Rise of the Medici: Faction in Florence, 1426–1434. Oxford, U. K.: Oxford University Press, 1978.

Kets W., Iyengar G., Sethi R., Bowles S. Inequality and Network Structure // Games and Economic Behavior. 2011. Vol. 73. P. 215–226.

Kets W., Sandroni A. A Belief-Based Theory of Homophily. 2016. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2871514.

Keynes J. M. The General Theory of Employment, Interest, and Money. London: Macmillan, 1936.

Kim D. A., Hwong A. R., Stafford D., Hughes D. A., O’Malley A. J., Fowler J. H., Christakis N. A. Social Network Targeting to Maximise Population Behaviour Change: A Cluster Randomised Controlled Trial // Lancet. 2015. Vol. 386. P. 145–153.

Kindelberger Ch. P., Aliber R. Z. Manias, Panics and Crashes: A History of Financial Crises. N. Y.: Palgrave Macmillan, 2000.

Kinnan C., Townsend R. Kinship and Financial Networks, Formal Financial Access, and Risk Reduction // The American Economic Review. 2012. Vol. 102. № 3. P. 289–293.

Kivela M., Arenas A., Gleeson J. P., Moreno Y., Porter M. A. Multilayer Networks. 2014. ArXiv:1309.7233v4[physics. soc-ph].

Klasing M. J., Milionis P. Quantifying the Evolution of World Trade, 1870–1949 // Journal of International Economics. 2014. Vol. 92. P. 185–197.

Kleinberg J. M. Navigation in a Small World // Nature. 2000. Vol. 406. P. 845.

Kleinberg J. M., Kumar R., Raghavan P., Rajagopalan S., Tomkins A. S. The Web as a Graph: Measurements, Models, and Methods // International Computing and Combinatorics Conference. Heidelberg: Springer, 1999. P. 1–17.

Klewes J., Wreschniok R. Reputation Capital. Heidelberg: Springer, 2009.

Kloumann I., Adamic L., Kleinberg J., Wu Sh. The Lifecycles of Apps in a Social Ecosystem // Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, 2015. P. 581–591.

Knack S., Keefer Ph. Does Social Capital Have an Economic Payoff? A Cross-Country Investigation // The Quarterly Journal of Economics. 1997. Vol. 112. P. 1251–1288.

Knight F. H. Some Fallacies in the Interpretation of Social Cost // The Quarterly Journal of Economics. 1924. Vol. 38. № 4. P. 582–606.

Kohn G. C. ed. Encyclopedia of Plague and Pestilence: From Ancient Times to the Present. Infobase Publishing, 2008.

König M. D., Tessone C. J., Zenou Y. Nestedness in Networks: A Theoretical Model and Some Applications // Theoretical Economics. 2014. Vol. 9. P. 695–752.

Krackhardt D. Cognitive Social Structures // Social Networks. 1987. Vol. 9. P. 109–134.

Krackhardt D. Structural Leverage in Marketing // Networks in Marketing / Ed. D. Iacobucci. Thousand Oaks, CA: Sage, 1996. P. 50–59.

Krapivsky P. L., Redner S., Leyvraz F. Connectivity of Growing Random Networks // Physical Review Letters. 2000. Vol. 85. P. 4629.

Kremer M., Chaudhury N., Rogers F. H., Muralidharan K., Hammer J. Teacher Absence in India: A Snapshot // Journal of the European Economic Association. 2005. Vol. 3. P. 658–667.

Krugman P. Why We’re in a New Gilded Age // The New York Review of Books. 2014. May 8.

Kuhn P., Kooreman P., Soetevent A., Kapteyn A. The Effects of Lottery Prizes on Winners and Their Neighbors: Evidence from the Dutch Postcode Lottery // American Economic Review. 2011. Vol. 101. № 5. P. 2226–2247.

Kumar R., Raghavan P., Rajagopalan S., Sivakumar D., Tomkins A., Upfal E. Stochastic Models for the Web Graph // Foundations of Computer Science, 2000, Proceedings, 41st Annual Symposium, IEEE, p. 57–65.

Laguna-Müggenburg E. Using Homophily to Spread Information: Influencers Need Not Be Superstars. Mimeo, Stanford University, 2017.

Lalanne M., Seabright P. The Old Boy Network: The Impact of Professional Networks on Remuneration in Top Executive Jobs. (2016) SAFE.Working Paper № 123.

Lareau A. Unequal Childhoods: Class, Race, and Family Life. Berkeley: University of California Press, 2011.

Laschever R. A. The Doughboys Network: Social Interactions and Labor Market Outcomes of World War I Veterans. (2011) SSRN Discussion Paper № 1205543.

Lau M. S. Y., Dalziel B. D., Funk S., McClelland A., Tiffany A., Riley S., Metcalf C. J. E., Grenfell B. T. Spatial and Temporal Dynamics of Superspreading Events in the 2014–2015 West Africa Ebola Epidemic // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. Vol. 114. № 9. P. 2337–2342.

Lazarsfeld P. F., Berelson B., Gaudet H. The People’s Choice: How the Voter Makes Up His Mind in a Presidential Campaign. N. Y.: Columbia University Press, 1948.

Lazarsfeld P. F., Merton R. K. Friendship as a Social Process: A Substantive and Methodological Analysis // Freedom and Control in Modern Society / Ed. M. Berger. N. Y.: Van Nostrand, 1954.

Lazear E. P. Culture and Language // Journal of Political Economy. 1999. Vol. 107. P. S95–S126.

Lazer D., Wojcik S. Political Networks and Computational Social Science // The Oxford Handbook of Political Networks / Ed. J. Victor, A. Montgomery, M. Lubell. N. Y.: Oxford University Press, 2017.

Leduc M. V., Jackson M. O., Johari R. Pricing and Referrals in Diffusion on Networks. (2016) SSRN Paper № 2425490.

Lee C. L., Solon G. Trends in Intergenerational Income Mobility // Review of Economics and Statistics. 2009. Vol. 91. № 4. P. 766–772.

Lelkes Y., Sood G., Iyengar S. The Hostile Audience: The Effect of Access to Broadband Internet on Partisan Affect // American Journal of Political Science. 2015. Vol. 61. № 1. P. 5–20.

Lerman K., Yan X., Wu X.-Z. The Majority Illusion in Social Networks. 2015. ArXiv: 1506.03022v1.

Lerner J., Malmendier U. With a Little Help from My (Random) Friends: Success and Failure in Post — Business School Entrepreneurship // Review of Financial Studies. 2013. Vol. 26. P. 2411–2452.

Levitt S. D., Dubner S. J. Freakonomics. N. Y.: HarperCollins, 2005.

Levy G., Razin R. Correlation Neglect, Voting Behavior, and Information Aggregation // The American Economic Review. 2015. Vol. 105. P. 1634–1645.

Li. W., Bradshaw A. E., Clary C. B., Cranmer S. J. A Three-Degree Horizon of Peace in the Military Alliance Network // Science Advances. 2017. Vol. 3. Article № e1601895.

Lin K.-H., Lundquist J. Mate Selection in Cyberspace: The Intersection of Race, Gender, and Education // The American Journal of Sociology. 2013. Vol. 119. № 1. P. 183–215.

Lin N. Building a Network Theory of Social Capital // Connections. 1999. Vol. 22. P. 28–51.

Lindert P. H., Williamson J. G. American Incomes 1774–1860. (2012) National Bureau of Economic Research Working Paper № 18396.

Lindquist M. J., Zenou Y. Key Players in Co-offending Networks. 2014. Доступно: http://ssrn.com/abstract=2444910.

List J. A. The Behavioralist Meets the Market: Measuring Social Preferences and Reputation Effects in Actual Transactions // Journal of Political Economy. 2006. Vol. 114. P. 1–37.

List J. A., Rasul I. Field Experiments in Labor Economics // Handbook of Labor Economics. 2011. Vol. 4. P. 103–228.

Lobel I., Sadler E. Information Diffusion in Networks Through Social Learning // Theoretical Economics. 2015. Vol. 10. P. 807–851.

Lorrain F., White H. C. Structural Equivalence of Individuals in Social Networks // The Journal of Mathematical Sociology. 1971. Vol. 1. P. 49–80.

Loury G. A Dynamic Theory of Racial Income Differences // Women, Minorities, and Employment Discrimination. 1977. Vol. 153. P. 86–153.

Loury G. The Anatomy of Racial Inequality. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2009.

Lucas R. E. (Jr.) Glass-Steagall: A Requiem // The American Economic Review: Papers and Proceedings. 2013. Vol. 103. № 3. P. 43–47.

Ludwig J., Liebman J. B., Kling J. R., Duncan G. J., Katz L. F., Kessler R. C., Sanbonmatsu L. What Can We Learn About Neighborhood Effects from the Moving to Opportunity Experiment // American Journal of Sociology. 2008. Vol. 114. P. 144–188.

Mailath G. J., Samuelson L. Repeated Games and Reputations: Long-Run Relationships. Oxford, U. K.: Oxford University Press, 2006.

Manski Ch. F. Identification of Endogenous Social Effects: The Reflection Problem // The Review of Economic Studies. 1993. Vol. 60. № 3. P. 531–542.

Manski Ch. F. Interpreting the Predictions of Prediction Markets // Economics Letters. 2006. Vol. 91. P. 425–429.

Marmaros D., Sacerdote B. Peer and Social Networks in Job Search // European Economic Review. 2002. Vol. 46. P. 870–879.

Marshall A. Principles of Political Economy. N. Y.: Macmillan, 1890.

Martinelli C. A., Parker S., Pérez-Gea A. C., Rodrigo R. Cheating and Incentives: Learning from a Policy Experiment. 2015. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2606487.

Martinelli C. A., Parker S., Pérez-Gea A. C., Rodrigo R. Cheating and Incentives: Learning from a Policy Experiment. Working Paper, George Mason University, 2016.

Marvel S. A., Martin T., Doering Ch. R., Lusseau D., Newman M. E. J. The Small-World Effect Is a Modern Phenomenon. 2013. ArXiv: 1310.2636.

Massey D. S., Arango J., Hugo G., Kouaouci A., Pellegrino A., Taylor J. E. Worlds in Motion: Understanding International Migration at the End of the Millennium. Oxford, U. K.: Oxford University Press, 1998.

Massey D. S., Denton N. A. American Apartheid: Segregation and the Making of the Underclass. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1993.

Mauleon A., Vannetelbosch V. Farsightedness and Cautiousness in Coalition Formation Games with Positive Spillovers // Theory and Decision. 2004. Vol. 56. P. 291–324.

Mazzocco M., Saini S. Testing Efficient Risk Sharing with Heterogeneous Risk Preferences // The American Economic Review. 2012. Vol. 102. P. 428–468.

McCarty Ch., Killworth P. D., Bernard H. R., Johnsen E. C. Comparing Two Methods for Estimating Network Size // Human Organization. 2001. Vol. 60. № 1. P. 28–39.

McCormick T. H., Salganik M. J., Zheng T. How Many People Do You Know?: Efficiently Estimating Personal Network Size // Journal of the American Statistical Association. 2010. Vol. 105. № 489. P. 59–70.

McCoy E. The Emperor of Wine: The Rise of Robert M. Parker, Jr., and the Reign of American Taste. N. Y.: HarperCollins, 2014.

McFarland D. A., Moody J., Diehl D., Smith J. A., Thomas R. J. Network Ecology and Adolescent Social Structure // American Sociological Review. 2014. Vol. 79. № 6. P. 1088–1121.

McPherson M., Smith-Lovin L., Cook J. M. Birds of a Feather: Homophily in Social Networks // Annual Review of Sociology. 2001. Vol. 27. № 1. P. 415–444.

McShane B. B., Bradlow E. T., Berger J. Visual Influence and Social Groups // Journal of Marketing Research. 2012. Vol. 49. № 6. P. 854–871.

Mele A. A Structural Model of Segregation in Social Networks // Econometrica. 2017. Vol. 85. № 3. P. 825–850.

Mengel F. Gender Differences in Networking. 2015. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2636885.

Miller J. H., Page S. E. Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2009.

Mitzenmacher M. A Brief History of Generative Models for Power Law and Lognormal Distributions // Internet Mathematics. 2004. Vol. 1. P. 226–251.

Mobius M., Phan T., Szeidl A. TreasureHunt: Social Learning in the Field. (2015) National Bureau of Economic Research Paper № 21014.

Molavi P., Tahbaz-Salehi A., Jadbabaie A. A Theory of Non-Bayesian Social Learning // Econometrica. 2018. Vol. 86. № 2. P. 445–490.

Monsted B., Sapiezynski P., Ferrara E., Lehmann S. Evidence of Complex Contagion of Information in Social Media: An Experiment Using Twitter Bots. 2017. ArXiv preprint arXiv:1703.06027.

Montgomery J. D. Social Networks and Labor-Market Outcomes: Toward an Economic Analysis // The American Economic Review. 1991. Vol. 81. P. 1408–1418.

Moody J., Mucha P. J. Portrait of Political Party Polarization // Network Science. 2013. Vol. 1. № 1. P. 119–121.

Moore C., Newman M. E. J. Epidemics and Percolation in Small-World Networks // Physical Review E. 2000. Vol. 61. P. 5678.

Morelli Sylvia A., Ong D. C., Makati R., Jackson M. O., Zaki J. Psychological Trait Correlates of Individuals’ Positions in Social Networks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. Vol. 114. № 37. P. 9843–9847.

Moretti E. Social Learning and Peer Effects in Consumption: Evidence from Movie Sales // The Review of Economic Studies. 2011. Vol. 78. P. 356–393.

Morris S. Contagion // Review of Economic Studies. 2000. Vol. 67. № 1. P. 57–78.

Munshi K. Networks in the Modern Economy: Mexican Migrants in the US Labor Market // The Quarterly Journal of Economics. 2003. Vol. 118. P. 549–599.

Muralidharan K., Kremer M. Public and Private Schools in Rural India. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2009. P. 1–27.

Myers Ch. A., Shultz G. P. The Dynamics of a Labor Market. Chicago: Greenwood, 1951.

Nannicini T., Stella A., Tabellini G., Troiano U. Social Capital and Political Accountability // The American Economic Journal: Economic Policy. 2013. Vol. 5. P. 222–250.

Neal L. D., Weidenmier M. D. Crises in the Global Economy fromTulipsto Today // Globalization in Historical Perspective. Chicago: University of Chicago Press, 2003. P. 473–514.

Nei S. M. Frictions in Information Aggregation in Social Learning Environments. Mimeo. Oxford University, 2017.

Neuman S. B., Celano D. Giving Our Children a Fighting Chance: Poverty, Literacy, and the Development of Information Capital. N. Y.: Teachers College Press, 2012.

Newman M. E. J. The Structure and Function of Complex Networks // SIAM Review. 2003. Vol. 45. № 2. P. 167–256.

Newman M. E. J., Moore C., Watts D. J. MeanField Solution of the Small-World Network Model // Physical Review Letters. 2000. Vol. 84. P. 3201–3204.

Nguyen T. Information, Role Models and Perceived Returns to Education: Experimental Evidence from Madagascar. 2008. Рукопись, MIT.

Ody-Brasier A., Fernandez-Mateo I. Minority Producers and Pricing in the Champagne Industry: The Case of Female Grape Growers // Academy of Management Proceedings. 2015. Vol. 2015. № 1. P. 124–157.

Ostrom E. Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action. Cambridge, U. K.: Cambridge University Press, 1990.

Ozsoylev H. N., Walden J., Yavuz M. D., Bildik R. Investor Networks in the Stock Market // The Review of Financial Studies. 2014. Vol. 27. № 5. P. 1323–1366.

Padgett J. F., Ansell Ch. K. Robust Action and the Rise of the Medici 1400–1434 // American Journal of Sociology. 1993. Vol. 98. № 6. P. 1259–1319.

Page S. E. The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2008.

Page, Scott E. The Diversity Bonus: How Great Teams Pay Off in the Knowledge Economy. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2017.

Pallais A., Glassberg Sands E. Why the Referential Treatment: Evidence from Field Experiments on Referrals // Journal of Political Economy. 2016. Vol. 124. № 6. P. 1793–1828.

Patacchini E., Zenou Y. Ethnic Networks and Employment Outcomes // Regional Science and Urban Economics. 2012. Vol. 42. P. 938–949.

Payne B. K., Brown-Iannuzzi J. L., Hannay J. W. Economic Inequality Increases Risk Taking // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017. Vol. 114. P. 4643–4648.

Pennock D. M., Flake G. W., Lawrence S., Glover E. J., Giles C. L. Winners Don’t Take All: Characterizing the Competition for Links on the Web // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2002. Vol. 99. P. 5207–5211.

Perkins H. W., Haines M. P., Rice R. Misperceiving the College Drinking Norm and Related Problems: A Nationwide Study of Exposure to Prevention Information, Perceived Norms and Student Alcohol Misuse // Journal of Studies on Alcohol. 2005. Vol. 66. P. 470–478.

Perkins H. W., Linkenbach J. W., Lewis M. A., Neighbors C. Effectiveness of Social Norms Media Marketing in Reducing Drinking and Driving: A Statewide Campaign // Addictive Behaviors. 2010. Vol. 35. P. 866–874.

Perkins H. W., Meilman Ph. W., Leichliter J. S., Cashin J. R., Presley Ch. A. Misperceptions of the Norms for the Frequency of Alcohol and Other Drug Use on College Campuses // Journal of American College Health. 1999. Vol. 47. № 6. P. 253–258.

Persson T., Tabellini G. Is Inequality Harmful for Growth? // The American Economic Review. 1994. Vol. 84. P. 600–621.

Pfeffer J. Power in Organizations. Vol. 33. Marshfield, Mass.: Pitman, 1981.

Pfeffer J. Managing with Power: Politics and Influence in Organizations. Cambridge, Mass.: Harvard Business Press, 1992.

Pfitzner R., Scholtes I., Garas A., Tessone C. J., Schweitzer F. Betweenness Preference: Quantifying Correlations in the Topological Dynamics of Temporal Networks // Physical Review Letters. 2013. Vol. 110. Article № 198701.

Piketty Th. Capital in the Twenty-First Century. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2014.

Popkin S. J., Harris L. E., Cunningham M. K. Families in Transition: A Qualitative Analysis of the MTO Experience. Report Prepared for the U. S. Department of Housing and Urban Development, 2002.

Porter M. A., Onnela J.-P., Mucha P. J. Communities in Networks // Notices of the AMS. 2009. Vol. 56. P. 1082–1097.

Poy S., Schüller S. Internet and Voting in the Web 2.0 Era: Evidence from a Local Broadband Policy. (2016) CESIFO Working Paper № 6129.

Prabhakar B., Dektar K. N., Gordon D. M. The Regulation of Ant Colony Foraging Activity Without Spatial Information // PLoS Computational Biology. 2012. Vol. 8. Article № e1002670.

Prendergast C., Topel R. H. Favoritism in Organizations // Journal of Political Economy. 1996. Vol. 104. P. 958–978.

Price D. D. S. A General Theory of Bibliometric and Other Cumulative Advantage Processes // Journal of the American Society for Information Science. 1976. Vol. 27. P. 292–306.

Prummer A. Spatial Advertisement in Political Campaigns. Preprint, Queen Mary University of London, 2016.

Putnam R. D. Bowling Alone: The Collapse and Revival of American Community. N. Y.: Simon & Schuster, 2000.

Quillian L. Prejudice as a Response to Perceived Group Threat: Population Composition and Anti-Immigrant and Racial Prejudice in Europe // American Sociological Review. 1995. P. 586–611.

Rainie L., Wellman B. Networked: The New Social Operating System. Cambridge, Mass.: MIT Press. 2012.

Ravallion M., Chaudhuri S. Risk and Insurance in Village India: Comment // Econometrica. 1997. Vol. 65. № 1. P. 171–184.

Rawls J. A Theory of Justice. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1971.

Reardon S. F. The Widening Academic Achievement Gap Between the Rich and the Poor: New Evidence and Possible Explanations // Whither Opportunity. N. Y.: Russell Sage Foundation. 2011. P. 91–116.

Rees A., Shultz G. P. et al. Workers and Wages in an Urban Labor Market. Chicago: University of Chicago Press, 1970.

Reinhart C., Rogoff K. This Time Is Different. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2009.

Revzina N. V., DiClemente R. J. Prevalence and Incidence of Human Papillomavirus Infection in Women in the USA: A Systematic Review // International Journal of STD and AIDS. 2005. Vol. 16. P. 528–537.

Riach P. A., Rich J. Field Experiments of Discrimination in the Marketplace // The Economic Journal. 2002. Vol. 112. P. F480–F518.

Richerson P. J., Boyd R. Not by Genes Alone: How Culture Transformed Human Evolution. Chicago: University of Chicago Press, 2008.

Roemer J. E., Trannoy A. Equality of Opportunity: Theory and Measurement // Journal of Economic Literature. 2016. Vol. 54. P. 1288–1332.

Rogers E. M. Diffusion of Innovations. N. Y.: Free Press, 1995.

Ross L., Greene D., House P. The False Consensus Effect: An Ego-Centric Bias in Social Perception and Attribution Processes // Journal of Experimental Social Psychology. 1977. Vol. 13. P. 279–301.

Roth A. E. Repugnance as a Constraint on Markets // The Journal of Economic Perspectives. 2007. Vol. 21. P. 37–58.

Sacerdote B. Peer Effects with Random Assignment: Results for Dartmouth Roommates // The Quarterly Journal of Economics. 2001. Vol. 116. P. 681–704.

Sacerdote B. Peer Effects in Education: How Might They Work, How Big Are They and How Much Do We Know Thus Far? // Handbook of the Economics of Education / Ed. by E. A. Hanushek, S. Machin, L. Woessmann. San Diego: North-Holland, 2011. Vol. 3. P. 249–277.

Salganik M. J., Dodds P. S., Watts D. J. Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market // Science. 2006. Vol. 311. P. 854–856.

Samphantharak K., Townsend R. M. Risk and Return in Village Economies // American Economic Journal: Microeconomics. 2018. Vol. 10. № 1. P. 1–40.

Saunders A., Wilson B. Contagious Bank Runs: Evidence from the 1929–1933 Period // Journal of Financial Intermediation. 1996. Vol. 5. P. 409–423.

Schaner S. Do Opposites Detract? Intrahousehold Preference Heterogeneity and Inefficient Strategic Savings // American Economic Journal: Applied Economics. 2015. Vol. 7. № 2. P. 135–174.

Scharfstein D. S., Stein J. C. Herd Behavior and Investment // The American Economic Review. 1990. Vol. 80. P. 465–479.

Schmitt R. C., Nordyke E. C. Death in Hawai’i: The Epidemics of 1848–1849 // The Hawaiian Journal of History. 2001. Vol. 35. P. 1–13.

Schweitzer F., Fagiolo G., Sornette D., Vega-Redondo F., Vespignani A., White D. R. Economic Networks: The New Challenges // Science. 2009. Vol. 325. P. 422–425.

Scitovsky T. TwoConcepts of External Economies // Journal of Political Economy. 1954. Vol. 62. № 2. P. 143–151.

Seabright P. The Company of Strangers: A Natural History of Economic Life. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2010.

Shemesh J., Zapatero F. The Intensity of Keeping Up with the Joneses Behavior: Evidence from Neighbor Effects in Car Purchases. 2016. Preprint.

Shi Y., Rao Y. China’s Research Culture // Science. 2010. Vol. 329. № 5996. P. 1128.

Shiller R. J. Irrational Exuberance. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2015.

Shilts R. And the Band Played On: Politics, People, and the AIDS Epidemic. N. Y.: St. Martin’s Press, 1987.

Shoag D., Veuger S. No Woman No Crime: Ban the Box, Employment, and Upskilling. (2016) HKS Working Paper № 16-015.

Shulman S. T., Shulman D. L., Sims R. H. The Tragic 1824Journey of the Hawaiian King and Queen to London: History of Measles in Hawaii // Pediatric Infectious Disease Journal. 2009. Vol. 28. № 8. P. 728–733.

Skopek J., Schulz F., Blossfeld H.-P. Who Contacts Whom? Educational Homophily in Online Mate Selection // European Sociological Review. 2010. Vol. 27. № 2. P. 180–195.

Smith A. An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. London: A. and C. Black and W. Tait, 1776.

Smith L., Sorensen P. Pathological Outcomes of Observational Learning // Econometrica. 2000. Vol. 68. P. 371–398.

Smith S. S. Mobilizing Social Resources: Race, Ethnic, and Gender Differences in Social Capital and Persisting Wage Inequalities // The Sociological Quarterly. 2000. Vol. 41. № 4. P. 509–537.

Snijders T. A. B. Multilevel Analysis // International Encyclopedia of Statistical Science. N. Y.: Springer, 2011. P. 879–882.

Sobel J. Can We Trust Social Capital? // Journal of Economic Literature. 2002. Vol. 40. P. 139–154.

Solomonoff R., Rapoport A. Connectivity of Random Nets // The Bulletin of Mathematical Biophysics. 1951. Vol. 13. P. 107–117.

Solow R. M. Notes on Social Capital and Economic Performance // Social Capital: A Multifaceted Perspective. Washington, D. C.: World Bank Publications, 2000. Vol. 6. P. 6–12.

Soramäki K., Bech M. L., Arnold J., Glass R. J., Beyeler W. E. The Topology of Interbank Payment Flows // Physica A. 2007. Vol. 379. P. 317–333.

Stanley H. E. Phase Transitions and Critical Phenomena. Oxford, U. K.: Oxford University Press, 1971.

Stock J. H., Trebbi F. Retrospectives: Who Invented Instrumental VariableRegression? // The Journal of Economic Perspectives. 2003. Vol. 17. P. 177–194.

Su L. N., Wu D. Is Audit Behavior Contagious? Teamwork Experience and Audit Quality by Individual Auditors. 2016. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2816435.

Sunstein C. R. Republic: Divided Democracy in the Age of Social Media. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 2018.

Surowiecki J. The Wisdom of Crowds. N. Y.: Anchor, 2005.

Szreter S., Woolcock M. Health by Association? Social Capital, Social Theory, and the Political Economy of Public Health // International Journal of Epidemiology. 2004. Vol. 33. P. 650–667.

Tabellini G. Culture and Institutions: Economic Development in the Regions of Europe // Journal of the European Economic Association. 2010. Vol. 8. P. 677–716.

Tadelis S. The Economics of Reputation and Feedback Systems in E-Commerce Marketplaces // IEEE Internet Computing. 2016. Vol. 20. № 1. P. 12–19.

Tan J., Zeng T., Zhu S. Earnings, Income, and Wealth Distributions in China: Facts from the 2011 China Household Finance Survey. 2015. Preprint.

Tan T. Social Ties and the Market: A Study of Digital Printing Industry from an Informal Economy Perspective. Chapter 3. Beijing: BRILL, 2016.

Tatum B. D. Why Are All the Black Kids Sitting Together in the Cafeteria? And Other Conversations About Race. N. Y.: Basic Books, 2010.

Thaler R. H., Sunstein C. R. Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness. New Haven, Conn.: Yale University Press, 2008.

Tomasello M. The Cultural Origins of Human Cognition. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 2009.

Townsend R. M. Risk and Insurance in Village India // Econometrica. 1994. Vol. 62. P. 539–591.

Travers J., Milgram S. An Experimental Study of the Small World Problem // Sociometry. 1969. Vol. 32(4), pp. 425–443.

Tucker J. S., Miles J. N. V., D’Amico E. J., Zhou A. J., Green H. D., Shih R. A. Temporal Associations of Popularity and Alcohol Use Among Middle School Students // Journal of Adolescent Health. 2013. Vol. 52. P. 108–115.

Ugander J., Karrer B., Backstrom L., Marlow C. The Anatomy of the Facebook Social Graph. 2011. http://arxiv.org/abs/1111.4503v1.

Uzzi B. The Sources and Consequences of Embeddedness for the Economic Performance of Organizations: The Network Effect // American Sociological Review. 1996. P. 674–698.

Uzzi B. Social Structure and Competition in Interfirm Networks: The Paradox of Embeddedness // Administrative Science Quarterly. 1997. Vol. 42. P. 35–67.

Valente Th. W. Network Interventions // Science. 2012. Vol. 337. № 6. P. 49–53.

Valente Th. W., Pumpuang P. Identifying Opinion Leaders to Promote Behavior Change // Health Education and Behavior. 2007. Vol. 34. № 6. P. 881–896.

Valente Th. W., Unger J. B., Johnson C. A. Do Popular Students Smoke? The Association Between Popularity and Smoking Among Middle School Students // Journal of Adolescent Health. 2005. Vol. 37. P. 323–329.

Valentine V. Origins of the 1918Pandemic: The Case for France. 2006. NPR, http://www.npr.org/templates/story/story.php?storyId=5222069.

Van der Leij M., In’t Veld D., Hommes C. H. The Formation of a Core-Periphery Structure in Heterogeneous Financial Networks. 2016. Доступно: https://ssrn.com/abstract=2865666.

Vázquez A. Growing Network with Local Rules: Preferential Attachment, Clustering Hierarchy, and Degree Correlations // Physical Review E. 2003. Vol. 67. Article № 056104.

Vega-Redondo F. Complex Social Networks. Cambridge, U. K.: Cambridge University Press, 2007.

Verbrugge L. M. The Structure of Adult Friendship Choices // Social Forces. 1977. Vol. 56. P. 576–597.

Wainwright T. Narconomics: How to Run a Drug Cartel. N. Y.: PublicAffairs, 2016.

Waldman S., and the Working Group on Information Needs of Communities. Information Needs of Communities: The Changing Media Landscape in a Broadband Age. 2011. Federal Communications Commission Report, http://www.fcc.gov/infoneedsreport.

Wang C. Core-Periphery Trading Networks. Диссертация, Stanford University, 2017.

Wartick S. L. Measuring Corporate Reputation: Definition and Data // Business & Society. 2002. Vol. 41. P. 371–392.

Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis. Cambridge, U. K.: Cambridge University Press, 1994.

Watts A. A Dynamic Model of Network Formation // Games and Economic Behavior. 2001. Vol. 34. P. 331–341.

Watts D. J. Small Worlds: The Dynamics of Networks Between Order and Randomness. Princeton, N. J.: Princeton University Press, 1999.

Watts D. J. Six Degrees: The Science of a Connected Age. N. Y.: W. W. Norton, 2004.

Watts D. J., Strogatz S. H. Collective Dynamics of Small-World Networks // Nature. 1998. Vol. 393. P. 440–442.

Weichselbaumer D., Winter-Ebmer R. A Meta-Analysis of the International Gender Wage Gap // Journal of Economic Surveys. 2005. Vol. 19. P. 479–511.

Weisel O., Shalvi S. The Collaborative Roots of Corruption // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2015. Vol. 112. P. 10651–10656.

Wellman B., Berkowitz S. D. Social Structures: A Network Approach. Cambridge, U. K.: Cambridge University Press, 1988.

West C. Race Matters. N. Y.: Vintage, 1993.

White D. R., Reitz K. P. Graph and Semigroup Homomorphisms on Networks of Relations // Social Networks. 1983. Vol. 5. P. 193–234.

Wilfert L., Long G., Leggett H. C., Schmid-Hempel P., Butlin R., Martin S. J. M., Boots M. Deformed Wing Virus Is a Recent Global Epidemic in Honeybees Driven by Varroa Mites // Science. 2016. Vol. 351. P. 594–597.

Willette D. A., Simmonds S. E., Cheng S. H., Esteves S., Kane T. L., Nuetzel H., Pilaud N. et al. Using DNA Barcodingto Track Seafood Mislabeling in Los Angeles Restaurants // Conservation Biology. 2017. Vol. 31. № 5. P. 1076–1085.

Wilson W. J. The Truly Disadvantaged: The Inner City, the Underclass, and Public Policy. Chicago: University of Chicago Press, 2012.

Wolfers J., Zitzewitz E. Prediction Markets // The Journal of Economic Perspectives. 2004. Vol. 18. P. 107–126.

Wolfers J., Zitzewitz E. Interpreting Prediction Market Prices as Probabilities. (2006) National Bureau of Economic Research Paper № 12200.

Woolcock M. Social Capital and Economic Development: Toward a Theoretical Synthesis and Policy Framework // Theory and Society. 1998. Vol. 27. P. 151–208.

Wu Y, Zhou Ch., Xiao J., Kurths J., Schellnhuber H. J. Evidence for a Bimodal Distribution in Human Communication // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2010. Vol. 107. № 44. P. 18803–18808.

Xie Y., Zhou X. Income Inequality in Today’s China // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. Vol. 111. P. 6928–6933.

Xing Y. Who Shares Risk with Whom and How? Endogenous Matching and Selection of Risk Sharing Equilibria. (2016) SIEPR Discussion Paper № 16-025.

Young A. A. Review of Pigou’s Wealth and Welfare // The Quarterly Journal of Economics. 1913. Vol. 27. № 4. P. 672–686.

Young H. P. The Economics of Convention // The Journal of Economic Perspectives. 1996. Vol. 10. P. 105–122.

Zuckoff M. Ponzi’s Scheme: The True Story of a Financial Legend. N. Y.: Random House, 2006.

Примечания

1

Томас Фридман (Thomas Loren Friedman, род. 1953) — американский журналист, трехкратный лауреат Пулитцеровской премии (1983, 1988, 2002), член Американского философского общества (2003). Автор множества работ, в том числе книги «Плоский мир». Согласно концепции Фридмана, современный мир вступил в третью стадию глобализации. По мнению Фридмана, уникальность современной ситуации заключается в том, что с развитием технологий в процесс глобализации включились не только государства и транснациональные корпорации, но и отдельные индивидуумы и небольшие группы людей. (Прим. ред.)

2

Карл Эдвард Саган (Carl Edward Sagan, 1934–1996) — американский астроном, астрофизик и выдающийся популяризатор науки. (Прим. ред.)

3

Соня Сотомайор (Sonia Sotomayor, род. 1954) — член Верховного суда США с 6 августа 2009 года. (Прим. ред.)

4

XXVI, перевод с итальянского Н. Я. Рыковой.

5

Перевод Н. Любимова.

6

В переводе А. Н. Егунова.

7

В переводе Е. Калашниковой.

8

Ant (англ.) — «муравей». (Прим. пер.)

9

В русском прокате — «Игры разума». (Прим. пер.)

Комментарии

1

См. Brummitt, Barnett, and D’Souza (2015), где подробнее говорится о роли соцсетей и связей между странами в пору «Арабской весны».

2

Это изречение приводится очень часто, и обычно его приписывают Конфуцию. Однако нет никаких доказательств того, что она фигурирует в его сочинениях. Как указал мне Ицзин Син, ближайший к процитированному афоризму вариант на китайском языке содержится в «Новых книгах династии Тан» (1040 г.), и Ицзин переводит его так: «Хотя на Земле царит мир, глупцы сами творят себе беды». В любом случае, в этой неверно атрибутируемой цитате, каков бы ни был ее источник, очень верно замечено, что простые вещи часто становятся сложными, — а это как раз тема, которая будет здесь рассматриваться.

3

Предположительное число атомов в известных пределах вселенной (приблизительно в радиусе 46 миллиардов световых лет от нас) составляет около 2^275.

4

Подробнее об этой сети пойдет речь в главе 5. Данные взяты из Add Health Study (Национального длительного исследования здоровья подростков и взрослых — программы, возглавляемой Кэтлин Маллен Харрис, разработанной Дж. Ричардом Адри, Питером С. Берманом и Кэтлин Маллен Харрис в Университете Северной Каролины в Чапел-Хилл, и финансируемой при помощи гранта P01-HD31921 от Национального института детского здоровья и человеческого развития имени Юнис Кеннеди Шрайвер, при совместном финансировании двадцати трех других федеральных ведомств и организаций. Выражаю особую признательность Рональду Р. Райндфассу и Барбаре Энтвисл за помощь в разработке оригинального дизайна. Информация о том, как получить доступ к файлам данных Add Health, находится на сайте Add Health (http://www.cpc.unc.edu/addhealth). Никакой непосредственной поддержки от гранта P01-HD31921 — для данного анализа получено не было.

5

Поскольку сети охватывают обширные области, имеется множество источников для изучения всего, что связано с сетями, с самых разных точек зрения. Есть учебники: Wasserman and Faust (1994, социология, статистика); Watts (1999, сложные системы, социология); Diestel (2000, теория графов); Bollabás (2001, теория случайных графов); Goyal (2007, экономика); Vega Redondo (2007, сложные системы, экономика); Jackson (2008, экономика, социология, теория графов, сложные системы); Easley and Kleinberg (2010, экономика, информатика, сложные системы); Barabási (2016, физика, сложные системы); Borgatti, Everett, Johnson (2016, социология, сбор данных, анализ). Есть еще несколько отличных книг, адресованных широкой публике, где идет речь о важной роли сетей в нашей жизни, например, Barabási (2003); Watts (2004); Christakis and Fowler (2009); и Ferguson (2018). Здесь я синтезирую и подаю в сжатом виде некоторые основные понятия, почерпнутые из этих обширных областей, а также затрагиваю многие темы и предметы, которые были изучены, но не фигурируют ни в одной из этих книг, наряду с фактами, касающимися некоторых важных социальных и экономических течений. Попутно развиваются и освещаются и совсем новые идеи. Во многом я опираюсь на свои собственные исследования, что неизбежно при написании такой книги, однако в центре внимания остается наше коллективное знание о сетях.

6

Среди исследователей, описывающих сети человеческого взаимодействия, широко бытует термин «социальные сети». Этот же термин получил широкое хождение и вне ученой среды, причем он относится уже к Интернет-платформам и различным связанным с ними приложениями для онлайн-общения. Но поскольку человек в силу своей природы — существо взаимодействующее и взаимозависимое, социальные сети существуют с доисторических времен и представляют собой нечто гораздо большее, чем современные платформы для общения. И потому я не буду проводить специальных разграничений между человеческими сетями и социальными сетями.

7

Adrija Roychowdhury, «How Mahatma Gandhi Drew Inspiration from the American Independence Struggle,» The Indian Express, July 4, 2016.

8

Один только Nike выплатил ему в те годы 480 миллионов долларов.

9

Здесь я не касаюсь личных качеств и других моментов, которые могут объяснять способность человека воздействовать на многих других людей и на ту степень, в какой он может мобилизовать других. Многие качества могут сделать человека важным лидером общественного мнения, независимо от его положения в сети: к этой теме очень часто обращались после выхода плодотворной работы Katz and Lazarsfeld (1955). Подробные справки см. в: Rogers (1995); Valente and Pumpuang (2007); Valente (2012); и более широкое обсуждение — в Gladwell (2000).

10

Хотя на этом не делается акцент ни в данной, ни в следующих главах, следует пояснить: тип рассматриваемых нами связей и сетей будет меняться в зависимости от контекста. Например, способность политика добиться утверждения того или иного закона будет зависеть от его связей с другими законодателями, а способность того же самого политика мобилизовать избирателей будет зависеть уже от его связей со СМИ, партиями и коллегами (и от их связей). Поскольку два человека, связанные или соединенные друг с другом в сети, не всегда являются «друзьями» в истинном смысле этого слова, на сетевом жаргоне их часто именуют «соседями», но мы, прибегая к этому жаргону, будет пользоваться то одним, то другим термином. Больше о различиях и взаимодействиях между различными сетями см.: Ferguson (2018).

11

Feld (1991).

12

Coleman (1961).

13

Это всего два компонента (связанных куска) сети. Более широкая сеть, не изображенная здесь, выявляет тот же феномен. У 146 девочек есть подруги (имеется в виду взаимная дружба). Из них у 80 имеется меньше подруг, чем в среднем у их подруг, у 25 — то же количество подруг, что и у их подруг, а у 41 девочки — больше подруг, чем у их подруг.

14

Чтобы увидеть похожие примеры, иллюстрирующие тенденциозную оценку мнений, см.: Lerman, Yan, and Wu (2015). Еще можно найти примеры в популярных блогах (см., напр., Kevin Schaul, Washington Postblog от 9 октября 2015 года, «A Quick Puzzle to Tell Whether You Know What People Are Thinking»); и эксперименты, проведенные Kearns, Judd, Tan, и Wortman (2009).

15

Perkins, Meilman, Leichliter, Cashin, and Presley (1999).

16

См. таблицу 2 в Perkins, Haines, and Rice (2005).

17

Valente, Unger, and Johnson (2005).

18

Tucker et al. (2013). См. также Eom and Jo (2014), где приводится разбор некоторых других случаев, когда популярность коррелирует с теми или иными характеристиками или типами поведения.

19

См. Jackson (2016), где подробнее обсуждаются оба аспекта.

20

При помощи тщательных наблюдений можно оценить масштаб эффекта обратной связи: в какой мере меняется поведение того или иного человека благодаря тому, что все происходит в социальном контексте. Для самых разных видов общественно обусловленной деятельности этих аспектов будет уже не два, а больше (см., напр., Glaeser, Sacerdote, and Scheinkman [2003]). В главе 8 мы вернемся к обсуждению этих аспектов на примере целого ряда типов поведения — от совершения преступлений и уклонения от налогов до решения продолжать учебу или же искать работу.

21

Hodas, Kooti, and Lerman (2013).

22

Frederick (2012).

23

Разные варианты этой фразы приписываются разным людям. Например, похожую фразу — «Если мучить данные достаточно долго, они признаются в чем угодно» — часто приписывают Дарреллу Хаффу и его книге 1954 года «Как лгать при помощи статистики». В действительности таких слов в этой книге нет, хотя ее автор вполне мог бы их написать, и, конечно же, из его книги становится ясно, почему все именно обстоит так, и почему эта цитата такая меткая. Нам в данном случае очень важно, что у многих вещей и явлений есть множество граней, и что с разных углов они могут выглядеть очень по-разному.

24

Если кто-то не знает, то это отсылка к ряду скетчей из комедийного шоу Saturday Night Live, где «типичные» спортивные болельщики из Чикаго спорят о сравнительных достоинствах разных чикагских спортсменов-героев, которым, конечно же, всегда под силу победить любых нечикагских спортсменов (и не спортсменов тоже).

25

Чтобы убедиться в ценности подобных сравнений, взгляните на «Голубую обнаженную» («Сувенир из Бискры») Матисса, которая задела за живое Пикассо и повлияла на его «Авиньонских девиц». В книге Себастьяна Сми «Искусство соперничества» интересно рассказывается об истории их соперничества и о перекличках между их произведениями.

26

Есть и легкое различие — в том, что теперь мы иногда ведем двойной счет: ведь одним из семи друзей Эллы является Нэнси, а значит, мы и саму Нэнси причисляем к друзьям второй степени. На самом деле, такой двойной счет немного облегчает арифметику, так как на каждом этапе нам нужно лишь установить количество связей, но не нужно вспоминать, кого мы уже считали, а кого нет. Влияние двойного счета обсуждается в работе Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2013, 2015).

27

Если вам интересны подробности показателей на рисунке 2.6, то квадраты показателей центральности в сумме дают единицу, так что вектор показателей центральности нормализован в обычном математическом смысле (в соответствии с L2 или с евклидовой нормой).

28

Их алгоритм учитывал и некоторые случайные перескоки к новым узлам, откуда весь процесс начинался заново, — чтобы была уверенность, что все не зациклится на ограниченном наборе страниц, которые просто ведут одна к другой.

29

Поисковые машины, включая Google, быстро развивались по мере того, как компьютеры становились все более мощными, а наш опыт обращения с Сетью — более богатым. Сейчас подобные машины содержат более полную информацию и о пользователях, и о разных веб-страницах, и более индивидуальную сетевую информацию о том, как люди перемещаются по Сети и что же они на самом деле ищут. Кроме того, Сеть в наши дни — своего рода подвижная мишень, ее содержание постоянно изменяется. Тем не менее, в принципе идея PageRank ознаменовала важный прорыв, точно отобразивший характер сетевой информации.

30

Отслеживание связей дальше первого уровня важно во многих средах, не только для работы поисковых машин и распространения информации. Вариации подобных итеративных вычислений центральности, причем с использованием собственных векторов, появлялись в литературе, посвященной социальным сетям, за несколько десятилетий до появления Google; стоит отметить новаторскую работу Лео Каца (Leo Katz) 1950-х годов и более позднюю, 1970-х годов работу Фила Боначича (Phil Bonacich), формализовавшую подобные методы. Вариации определения собственного вектора использовались для нахождения «важнейших фигур» в сетях, занятых нелегальной деятельностью, так как преступность имеет социальную составляющую: люди узнают друг от друга о возможности заняться чем-то незаконным и втягивают друг друга в преступную деятельность, а самые центральные фигуры в подобных сетях оказывают наибольшее влияние на других участников (см., напр., Lindquist and Zenou [2014]). Подобные критерии определения центральности применялись и для изучения общения между инвесторами, чтобы можно было предсказывать, у кого из инвесторов окажется наиболее высокая прибыль на фондовой бирже (см. Ozsoylev, Walden, Yavuz, and Bildik [2014]).

31

См., например, Karlan and Valdivia (2011), где рассказывается о том, какие результаты приносит такое простое обучение в подобной среде.

32

Мне бы не хотелось рисовать картину в слишком розовых тонах, потому что, как это бывает с любой масштабной инновацией, в целом успешной, иногда можно услышать и всякие ужасы. По всему миру рассказывают о людях, которые заняли слишком много денег, и для них все кончилось финансовой и личной катастрофой, — это похоже на истории про людей, наделавших слишком много долгов по кредитным картам и затем объявивших о личном банкротстве. Кроме того, многие компании пришли в бизнес микрофинансирования из-за высоких процентов погашения, причем некоторые — с агрессивной тактикой и с не слишком этичным подходом, — и, опять-таки, то же самое наблюдается в сфере кредитных карт и потребительских финансовых компаний во всем развитом мире. Велись споры и о том, в какой мере микрофинансирование привело к улучшению жизни заемщиков. Для того чтобы в производительности наметился значительный рост, порой требуются годы, и трудно отделить данный фактор от других тенденций и программ, поэтому, несмотря на широчайшее распространение микрофинансирования по всему миру, не существует однозначных свидетельств, которые говорили бы о существенном росте благосостояния или доходов людей, берущих микрозаймы (см., напр., Banerjee and Duflo [2014]; Crépon, Devoto, Duflo, and Parienté [2015]). Тем не менее, доступ к кредитам до сих пор помогает людям упорядочить потребление и расходы, а для самых бедных это крайне ценно.

33

См., например, Schaner (2015), где говорится о том, как зависит характер расходов от того, какими путями деньги попали в семью.

34

Группы взаимопомощи — это неофициальные объединения сельских жителей, часто имеющих совместный банковский счет и/или делающих регулярные взносы в общую копилку группы, а затем по очереди получающих разные виды выплат и ссуд.

35

Иначе дело обстоит в больших городах, вроде Нью-Йорка, Лондона, Сиднея или Пекина, где люди могут взаимодействовать с одними людьми лично, с другими через социальные сети, с третьими по телефону, а их знакомые обычно живут в разных частях города и вообще мира. Получить относительно полное представление о такой обширной и разнообразной сети почти невозможно, — а вот в маленьких деревушках охватить взглядом имеющиеся сети оказалось несложно. Мы отобразили эти сети, задав людям ряд вопросов о том, какими способами разные домохозяйства взаимодействуют между собой: занимают или одалживают деньги, дают советы, занимают и одалживают керосин (для приготовления пищи и отопления), помогают друг другу в случае необходимости и так далее. В среднем в этих деревнях насчитывалось по двести домохозяйств, и каждое из них взаимодействовало примерно с 15 другими, если учитывать все виды взаимодействий, и с существенными различиями для отдельных домохозяйств (у многих эта степень не доходила до 10, а у отдельных семей значительно превышала 20).

36

Фактически, прямой график, сопоставляющий окончательное участие людей в программе микрофинансирования с центральностью по степени первоначальных источников, демонстрирует слегка отрицательный (хотя и незначительный) уклон. После учета ряда характеристик деревень все равно никакой специфической взаимосвязи не наблюдается. Подробности исследования можно найти в Таблице S3 приложения к: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2013).

37

Популярность этих источников могла бы быть гораздо важнее, если бы речь шла о новом продукте, который вызывал бы у людей сомнения, и им хотелось бы посмотреть, как поведут себя другие, а потом уже самим принимать решение. Обзор подобных ситуаций см. в работах Cai, de Janvry, and Sadoulet (2015); и Kim et al. (2015).

38

На количество участников могли влиять и многие другие факторы, в том числе решение друга примкнуть к программе. В нашем статистическом анализе данных мы тщательно контролировали все подобные факторы (см. Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson [2013], где приводятся подробности и описываются методы).

39

См. обсуждение в: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2015), чтобы увидеть подробности вычислений, часть которых я здесь пропускаю.

40

Если предусмотреть дополнительную гибкость при оценке частоты общения и количества итераций, то следует ожидать, что данный критерий даст лучшие результаты, чем другие критерии. Но оказывается, что он дает лучшие результаты для тех же деревень, даже если выбрать фиксированные частоту общения и количество итераций, прежде чем приступить к анализу диффузии. Чтобы не давать диффузионной центральности предпочтений по отношению к другим критериям, мы приняли за неизменную единицу частоту взаимодействий между домохозяйствами, взяв за основу базовые сетевые характеристики — зафиксировали их чуть выше того порога, вблизи которого у информации есть шанс добраться до всех участников сети, а количество итераций определили, исходя из количества времени, в течение которого люди в нашем исследовании имели возможность воспользоваться микрокредитами. И даже после этого критерий диффузионной центральности превосходит другие критерии (см. столбец [10] Таблицы S3 в разделе дополнительных материалов в: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson [2013]). Дополнительный вариант появляется от сравнения R-квадратов (R^2), помещенных внизу этой таблицы и показывающих, какие доли от возможного числа участников программы микрокредитования могут объясняться различными критериями определения центральности (учитывая некоторые подгонки). На деле, предельное улучшение результатов в R-квадрате, которые дает диффузионная центральность, по сравнению с центральностью по собственному вектору, — более чем троекратное (напр., если из R^2 из секции C, столбца (2) отнять R^2 из столбца (3), получится 0,173, а из коэффициент столбца (4) ’s — коэффициент столбца (3), получится 0,055, где коэффициент из столбца (3) дает подгонку к центральности по степени, а центральность по степени не объясняет почти ничего).

41

Термин «политический заместитель» взят у Дейл Кент — Dale Kent (1978), чьи данные, тщательно собранные в 1970-х годах, легли в основу анализируемых здесь сетей. Позднее собранные ею данные были дополнены и подвергнуты дальнейшему анализу с точки зрения сетевых закономерностей Джоном Паджеттом и Кристофером Анселлом — John Padgett and Christopher Ansell (1993). Данные, представленные здесь на рисунках, взяты из работы Рональда Брейгера и Пипа Паттисона — Ronald Breiger and Pip Pattison (1986), — которые воспользовались данными Паджетта. В эти данные вошло другое подмножество семей — из работы Padgett and Ansell (1993). Я соответственным образом обновил данные. В них вошли брачные и деловые связи между Альбицци и Перуцци, а также еще одно семейство — Гуаскони, — принадлежавшее к стану противников Медичи.

42

Вот утверждение, которое делают в своей книге Padgett and Ansell (1993): «Политическое могущество Медичи объяснялось сетевыми разрывами между представителями элиты, потому что многие разрывы „сшивали“ одни только Медичи». Более подробно об этой точке зрения см.: Burt (1992, 2000, 2005).

43

Пуччи были активными сторонниками Медичи — в частности, они помогали Козимо и его родне, пока те находились в изгнании. Таким образом, хотя эти данные не отображают официальных деловых отношений или брачных уз между Медичи и Пуччи, между ними в действительности имелись крепкие и длительные связи. А еще я включил в круг Медичи семьи Сальвиати и Барбадори, приняв во внимание их позднейшее участие в конфликте. Если удалить их и отобразить связь между Пуччи и Медичи, тогда фигура, которую образует сеть Медичи, приобретет еще большее сходство со звездой.

44

Контраст между блоком Медичи и другими олигархами был ярко проиллюстрирован в ходе окончательного поединка, состоявшегося в конце сентября 1434 года, как раз перед возвращением Козимо де’ Медичи во Флоренцию. Ринальдо дельи Альбицци попытался совершить государственный переворот, чтобы не допустить в правительство одно семейство, твердо стоявшее за Медичи. Ринальдо призвал другие семьи, включая Строцци, выслать ему на помощь вооруженных людей; но ответа на этот призыв к оружию не последовало, потому что разные семьи вступили в пререкания между собой. Козимо же, напротив, занимая центральное положение — даже в изгнании, — легко собрал вооруженные силы для защиты новоизбранной Синьории.

45

Этот термин ввели Жак Антонисс — Jac Anthonisse (1971) — и Линтон Фримен — Linton Freeman (1977). Более подробное разъяснение см. в: Ferguson (2018), где приводится анализ сетей Никсона и Форда.

46

Barabási and Albert (1999). См. также Price (1976); Krapivsky, Redner, and Leyvraz (2000); Mitzenmacher (2004); Jackson and Rogers (2007a); Clauset, Shalizi, and Newman (2009). Они заметили эту особенность, когда отслеживали количество ссылок, ведущих на разные веб-страницы с домена Нотр-Дам в Интернете. Albert, Jeong, and Barabási (1999).

47

Например, см. Akcigit, Caicedo, Miguelez, Stantcheva, and Sterzi (2016), где приводятся данные о патентах, а именно — что совместные изобретения с людьми, имеющими больше связей (это определяется по количеству людей, с которыми те совместно регистрировали патенты в прошлом) приводит к более успешным изобретениям, чем совместная работа с людьми, имеющими меньше связей.

48

Jackson and Rogers (2007a). Возможно также, что люди просто копируют чужие ссылки или смешивают случайное и предпочтительное присоединение (Kleinberg, Kumar, Raghavan, Rajagopalan, and Tomkins (1999); Kumar, Raghavan, Rajagopalan, Sivakumar, Tomkins, and Upfal (2000); Pennock, Flake, Lawrence, Glover, and Giles (2002); Vázquez, (2003), что также приводит к похожему распределению, с некоторыми различиями в других характеристиках сети.

49

Например, см. Fafchamps, van der Leij, and Goyal (2010), Chaney (2014), Jackson and Rogers (2007a).

50

Jackson and Rogers (2007a).

51

Существует гораздо больше критериев для измерения центральности, чем приведено здесь. Некоторые отражают сходные понятия, но требуют несколько иных вычислений, а другие передают другие понятия. Любознательный читатель с интересом к математике может найти больше объяснений и ссылок в: Borgatti (2005); Jackson (2008a, 2017); Bloch, Jackson, and Tebaldi (2016); Jackson (2017).

52

То же самое относится к критерию, который называется «центральностью по близости» и позволяет определить, насколько тесно конкретный человек связан с другими.

53

В работе Katharine Dean et al. (2010) высказывается предположение о том, что Черную Смерть в Средние Века могли разносить в первую очередь блохи и вши, которые паразитируют преимущество на людях, и что крысы и прочие животные были не при чем. Тогдашняя гигиена находилась в таком состоянии, что люди буквально кишели блохами и вшами, а потому те легко меняли хозяев. Гораздо более редкие современные случаи заболевания чумой чаще всего связаны с блохастыми животными или со слишком тесными межчеловеческими контактами, потому что сегодня очень редко бывает такое, чтобы люди подолгу не могли избавиться от вшей или блох, и таким образом, у блох сейчас гораздо меньше возможностей перебраться с одного человека на другого.

54

См. Marvel, Martin, Doering, Lusseau, and Newman (2013).

55

Этот рисунок создан на основе данных из исследования Peter Bearman, James Moody, and Katherine Stovel (2004), с привлечением массива данных, собранных Add Health (см. массив данных программы Национального длительного исследования здоровья подростков и взрослых, о котором говорилось в главе 1). Этот рисунок немного отличается от их рисунка № 2.

56

Точнее, компонента — это часть сети, в которой каждый узел может быть связан с каждым другим узлом при помощи путей, проходящих по сети, и является максимальной в том смысле, что каждое звено, соприкасающееся с любым узлом в компоненте (а значит, и с любым соседом узла в компоненте), включено в компоненту.

57

Как правило, в сетях возникает не более одной гигантской компоненты. Для того чтобы их образовалось две, требуется, чтобы многие люди находились в каждой из двух компонент. Но при этом, чтобы эти две компоненты одновременно оставались раздельными, нужно, чтобы никто из участников любой из двух компонент не имел связей с участниками второй компоненты, а это становится в высшей степени маловероятным по мере того, как количество людей в каждой из двух компонент возрастает. Достаточно возникнуть всего одной связи между двумя компонентами, чтобы они вскоре слиплись в одну.

58

Здесь я сознательно опускаю вопрос синхронизации. Ведь одни отношения закончились еще до того, как завязались другие, а значит, по некоторым каналам в этой сети болезнь уже не могла бы распространяться. Это может замедлить процесс заражения, хотя не следует думать, что это помешало бы заразе охватить большое количество людей, составляющих гигантскую компоненту. См. обсуждение и подробности в: Johansen (2004); Wu et al. (2010); Barabási (2011); Pfitzner, Scholtes, Tessone, Garras, and Schweitzer (2013); и Akbarpour and Jackson (2018).

59

Оценки распространенности этой болезни широко различаются в зависимости от выборки и от методов, применяемых для измерения и определения инфекции; дело осложняется еще и тем, что многие люди не подозревают о том, что заражены. Для выборки людей, ведущих активную половую жизнь и заражавшихся хотя бы один раз, этот показатель превышает 50 % (см. метаисследование в: Revzina and DiClemente [2005]).

60

Подробнее см. в: Stanley (1971).

61

Винтовка «The Big Fifty» прославилась в сражении 1874 года, состоявшемся между тремя десятками белых охотников за бизонами и несколькими сотнями индейских воинов — команчей, шайеннов и кайова — возле торгового поста Эдоуб-Уоллс в Техасском выступе. На третий день битвы один из охотников, Билли Диксон, «удачным выстрелом» (по его словам) убил индейского вождя с расстояния приблизительно 1400 метров, и это заставило индейцев закончить сражение.

62

Althaus (2014).

63

Эти обобщенные цифры получены благодаря обработке огромного объема разнородных данных для разных категорий населения; вполне возможно, что показатели воспроизводства для школ окажутся намного выше усредненных показателей для населения в целом. Такого рода укрупненные оценки делаются на основе наблюдения за многими случаями в течение некоторого времени и для широких масс людей, а для выработки стратегий, нацеленных на борьбу с заразными болезнями, могут использовать более детализированную информацию. Впрочем, для нашего разговора этих обобщенных показателей вполне достаточно.

64

Показатель воспроизводства болезни может быть выше единицы для одной части населения или в одних местах, но не в других, и все равно в таком случае болезнь будет поражать все больше людей и пересекать государственные границы. Подробный анализ этого явления дан в: Jackson and López Pintado (2013).

65

Сиджвик, пытаясь разработать критерии для измерения благополучия общества, обнаружил, что внешние факторы неизбежны. Над внешними факторами бились и жившие до него философы, например, Джон Стюарт Милль и Иеремия (Джереми) Бентам, тоже пытавшиеся придумать способы измерения благосостояния общества, однако им не удалось сформулировать их определение столь же ясно и четко. На эту же проблему указывали в своих сочинениях об эффективности рынков и экономисты, например, Адам Смит (1776) и Альфред Маршалл (1890), но в целом они уклонялись от рассмотрения внешних факторов, хотя Маршалл был знаком и с самим Сиджвиком, и с его сочинениями. Маршалл, по-видимому, не верил в способность правительства принимать разумные меры в какой-либо области, так что, пожалуй, не удивительно, что он старался не затрагивать тему внешних факторов: ведь преодоление факторов внешнего порядка часто подразумевает введение новых правил, податей или иное вмешательство со стороны государства. Для многих экономистов внешние факторы ассоциируются с именем Артура Сесила Пигу, который прямо упоминал о них в своем очерке 1920 года. Любопытно, что он сделал это, отчасти отозвавшись на критику со стороны Эллина Янга, который в 1913 году указал на то, что в более ранней работе Пигу (Wealth and Welfare, by A. C. Pigou, M. A., London: Macmillan, 1912) эта тема обойдена стороной, и высказал предположение, что она как раз заслуживает более внимательного рассмотрения (см. Young, p. 676 — и я благодарю Кена Эрроу за то, что он указал мне на существование этой работы Янга). Однако по-настоящему теории внешних факторов в их современной форме были изложены лишь в 1960-е годы, когда появились две работы — Рональда Коуза и Джеймса Бьюкенана с Крейгом Стабблбайном: (Coase [1960]; Buchanan and Stubblebine [1962]). Еще можно найти промежуточные работы, в которых делаются попытки дать определения этим понятиям, — например, Фрэнка Найта и Тибора Скитовски: Frank Knight (1924) и Tibor Scitovsky (1954). Замечательный разбор темы сделан Кеннетом Эрроу: Kenneth Arrow (1969).

66

Это определение внешних факторов — расширительное, всеохватное и современное. Оно не требует учитывать последствия поведения одного человека на других, и оно применимо ко всем видам поведения — от привычки отдельного человека курить до загрязнения окружающей среды шинным заводом. Оно распространяется и на положительные внешние факторы (допустим, если кто-то выдвигает идею использовать шифрование с открытым ключом для веб-безопасности), и на отрицательные внешние факторы (например, если кто-то мошенничает в ходе спортивных соревнований). Часто внешние факторы случайны и не являются причинами рассматриваемого поведения — как, например, в случае с курильщиком. Но есть такие случаи, когда внешние факторы вводятся намеренно: например, когда кто-то пишет компьютерную программу и затем делает ее общедоступной. Поэтому такое определение, пожалуй, чересчур расплывчато, поскольку, говоря о понятии внешних факторов, мы не имеем в виду ситуации, когда один человек толкает другого, но данное определение распространяется и на такие случаи. Все же я буду придерживаться этого, пожалуй, чрезмерно объемлющего определения, — для простоты и для того, чтобы покрывать все широчайшее разнообразие способов, какими внешние факторы проявляются в сетях.

67

В разных сетях существует множество форм внешних факторов. Их не следует путать с особым видом, который так и называется — «сетевые внешние факторы». Они имеют отношение к тем ситуациям, когда потребительская ценность, скажем, какой-нибудь новой технологии в глазах отдельного человека зависит от того, как именно используют эту технологию другие люди. Разумеется, сетевые внешние факторы имеют значение для сетей, но для нас представляют интерес и многие другие разновидности внешних факторов.

68

Pew Research Center Internet Project Survey, 7 августа — 16 сентября 2013 г., http://www.pewresearch.org/facttank/2014/02/03/what-people-like-dislike-aboutfacebook/.

69

Ugander, Karrer, Backstrom, and Marlow (2011).

70

Backstrom, Boldi, Rosa, Ugander, and Vigna (2012).

71

Впервые математическим путем его исследовали Рэй Соломонофф и Анатоль Рапопорт: Ray Solomonoff and Anatol Rapoport (1951), а затем, в конце 1950-х и в начале 1960-х годов, его более подробно изучали математики Пал Эрдёш и Альфред Реньи: Paul Erdős and Alfréd Rényi (1959; 1960), когда закладывали основы теории случайных графов. Меньше известно о том, что независимо от них это явление изучал Эдгар Гилберт: Edgar Gilbert (1959).

72

Более детализированные показатели фигурируют в последующей работе: Travers and Milgram (1969).

73

См. Dodds, Muhamad, and Watts (2003).

74

Здесь важно дать ответ на этот вопрос, но, поскольку он подробнее рассматривается в другом месте, здесь я ограничусь лишь основными моментами. См. более подробное обсуждение с иллюстрациями в: Watts (1999), а математические подробности в: Jackson (2008).

75

Если отвлечься от Facebook, то приблизительное количество людей, которые знакомы отдельному человеку (где под словом «знакомы» подразумевается, что они так или иначе контактировали в течение последних двух лет, и оба они способны вступить в контакт друг с другом), весьма различно, но обычно оно колеблется от нескольких сотен до тысяч — в зависимости от методов оценок и категорий населения, для которых ведутся подобные подсчеты. См. McCarty, Killworth, Bernard, and Johnsen (2001) и McCormick, Salganik, and Zheng (2010).

76

Это лишь приблизительно верно, когда речь идет о парадоксе дружбы, приводящем к большему количеству друзей, и потому что о степени вероятности, с какой друзья Дианы могут дружить между собой, что снижает количество новых людей в их сети. Для тех из вас, кого интересуют математические подробности, замечу, что с этим быстрым вычислением возникают две проблемы. Первая состоит в том, что мы завысили скорость, с какой расширяется окружение: ведь не каждый друг на каждом этапе будет «новым» — некоторые уже охвачены. Например, некоторые из друзей друзей пользователя — одновременно друзья самого пользователя. Скажем, если Диана дружит с Эмилией и Лизой, и если они дружат между собой, то, дойдя в счете до второй ступени, мы должны будем включить их в свои расчеты, но ведь мы уже посчитали их в числе 200 друзей первой степени, поэтому во второй раз считать их не нужно. Таким образом, для каждых новых 200 друзей на каждом этапе для каждого человека обычно требуется двойной учет. Однако если даже мы произведем приблизительную оценку в консервативном виде и сократим количество новых друзей, приобретаемых на каждом новом этапе, вдвое, то есть до 100, то после четырех шагов мы получим: 200 x 100 x 100 x 100 = 200 миллионов. (При более качественной аппроксимации следует исходить из того, что число новых друзей будет выше на ранних этапах и ниже на поздних. Но, как правило, новые друзья будут появляться вплоть до последних шагов, поскольку все население охватывается именно на последнем этапе.) К пятому шагу мы охватим уже 720 миллионов пользователей, и это почти исчерпывающе объясняет, почему в работе Ugander, Karrer, Backstrom, and Marlow (2011) среднее расстояние между двумя активными пользователями указано как равное 4,7. Другая сложность с нашими вычислениями заключается в том, что мы отталкиваемся от предположения, что на каждом новом этапе каждый друг приводит за собой одинаковое количество новых друзей. В реальной жизни, конечно, все обстоит сложнее: один человек может привести за собой 500 новых друзей, а другой — почти никого. Однако, когда речь идет о столь обширной сети с таким средним показателем степени, подобные различия практически стираются. Это факт, который был установлен еще в упоминавшейся выше работе Эрдёша и Реньи (1959; 1960), посвященной сетям, в которых связи образуются равномерно и случайно, а недавно был подтвержден и для более разнообразных моделей случайных сетей (см., напр., Jackson [2008b]). Закон больших чисел в том или ином виде приложим и к приблизительным расчетам, не учитывающим колебания показателей от человека к человеку, и для многих сред эти вычисления оказываются весьма точными, — даже для столь разнообразных и глобальных сетей, как Facebook.

77

«A Few Things You (Probably) Don’t Know About Thanksgiving,» Becky Little, National Geographic, November 21, 2016.

78

Более детальное сравнение см. в: Marvel, Martin, Doering, Lusseau, and Newman (2013).

79

Как отмечается в работе Cesaretti Lobo, Bettencourt, Ortman, Smith (2016), средневековым городам были свойственны многие социальные и пространственные характеристики, которые роднят их с современными крупными городами. Однако в целом средневековое народонаселение оставалось преимущественно сельским (в гораздо большей степени, чем современное), и люди путешествовали гораздо меньше. Подробнее об этом см. у Ferguson (2018).

80

См. Valentine (2006).

81

Более подробное обсуждение этой темы см. в: Altizer et al. (2006).

82

См., например, просвещающее описание в: Jared Diamond’s (1997).

83

См. Shulman, Shulman, and Sims (2009).

84

См. Schmitt and Nordyke (2001).

85

См., например, книгу Randy Shilts’s And the Band Played On (1987).

86

Lau et al. (2017).

87

Godfrey, Moore, Nelson, and Bull (2010).

88

Картинка из Barbulat/Shutterstock.com (Vectorstock), по расширенной лицензии.

89

Со степенью здесь могут коррелировать и многие другие факторы: например, размеры территории той или иной туатары, а от этого, в свою очередь, может зависеть вероятность того, что животное будет поражено иксодовыми клещами. Нельзя исключить все подобные альтернативные объяснения, не проведя эксперимента в контролируемых условиях, однако утешителен сам факт, что заражение микроскопическими клещами не обнаруживает корреляции со степенью, а соотносится лишь с площадью территории и размером тела туатары.

90

См. Godfrey (2013).

91

Christakis and Fowler (2010).

92

Обладание высокой степенью — не всегда «плохая новость» с точки зрения передачи инфекций. Например, выяснилось, что у японских макак, имеющих больше социальных контактов, обычно меньше вшей, чем у других макак, имеющих меньше социальных контактов. Причем это сезонный эффект, как говорится в работе Duboscq, Romano, Sueur, and MacIntosh (2016). Главная форма контакта у макак — это груминг, то есть выискивание друг у друга в шерстке гнид: так проявляется у них настоящая дружба. Таким образом, контакты приводят не только к передаче вшей, но и к их истреблению. Чем выше степень, тем чаще макаку чистят другие макаки, а значит, тем меньше у нее вшей.

93

Bajardi et al. (2011).

94

Cowling et al. (2010).

95

См. Donald G. McNeil Jr., «In Reaction to Zika Outbreak, Echoes of Polio Global Health,» New York Times, August 29, 2016.

96

См., напр., Ferguson et al. (2006).

97

Суперкубок — самое популярное ежегодное спортивное событие в США: например, в 2016 году его телевизионную трансляцию смотрела треть всего населения США. Хотя его смотрят и в других странах, его нельзя сравнивать ни с финалом чемпионата мира по футболу, ни с открытием Олимпийских игр (рекорд до сих пор остается за церемонией открытия в Пекине), которые привлекают в несколько раз больше зрителей. Иначе говоря, это чемпионат, интересующий в основном американцев.

98

Более тридцати стран являются главными производителями кофе (производят более 13,6 миллионов килограммов в год). Глобальные сети вроде Starbucks и Costa Coffee благополучно переносят политические кризисы или погодные катаклизмы, которые приводят к временной нехватке сырья в том или ином регионе, просто закупая зерна кофе в других местах. Конечно, мировые цены на сырье остаются нестабильными (и цены на кофейные зерна — точно не исключение), но у компании, стремящейся бесперебойно поставлять кофе потребителям, дела будут идти лучше, если она сможет закупать сырье в разных странах, чем если она ограничится каким-то одним регионом и тем самым поставит себя в зависимость от колебаний конъюнктуры местного рынка.

99

Это лишь часть истории Шейлы Рамос, как ее изложил Пол Кил. Более подробный рассказ Кила см. в: Paul Kiel, «The Great American Foreclosure Story: The Struggle for Justice and a Place to Call Home,» ProPublica, 2012.

100

Fannie Mae — это расхожее прозвище FNMA, что расшифровывается как Федеральная национальная ипотечная ассоциация; а за прозвищем Freddie Mac скрывается аббревиатура FHLMC, или Федеральная корпорация жилищного ипотечного кредита. Fannie Mae и Freddie Mac собирали ссуды со всего США и объединяли их в так называемые ипотечные векселя и другие облигации с ипотечным покрытием. Третьим важным участником ипотечного рынка была Ginnie Mae (от официальной аббревиатуры GNMA, которая расшифровывается как Государственная национальная ассоциация ипотечного кредита), государственная фирма, специализировавшаяся на выдаче ссуд, например, предназначенных для ветеранов. Это тоже очень крупная фирма, и у нее возникли свои сложности, но они имеют меньшую важность для нашего рассказа.

101

Кредитный дефолтный своп — это особая форма торгового обмена, предназначенная для страхования. Многие финансовые учреждения приобретают эти страховки для того, чтобы обезопасить себя на случай невыплат по облигациям, обеспеченным залогом (например, по ипотечным векселям). Например, если кто-то покупал у Lehman Brothers ипотечные векселя, он мог обратиться и в AIG, чтобы купить там страховку на тот случай — в ту пору казавшийся совершенно невероятным! — если Lehman Brothers не смогут выполнить свои обязательства.

102

Более подробное освещение этого вопроса см. в: Elliott, Golub, and Jackson (2014).

103

К выгодным сделкам относятся краткосрочные ссуды и займы у других банков, так как проценты по депозитам у них могут быть разными, а еще — валютные обмены (так как разные банки в разной степени зависят от конкретной валюты), и даже долгосрочные совместные инвестиции, так как разным банкам могут быть известны те или иные региональные особенности, из-за чего в их портфелях ссуд и инвестиций может намечаться локальный перекос. Можно задаться вопросом: а какая вообще разница, сбалансирован портфель банка или нет? Покупая акции разных банков, человек может диверсифицировать собственный портфель активов, даже если у самих этих банков портфели инвестиций недостаточно диверсифицированы. Отсутствие диверсификации у самих банков вообще не создавало бы проблем, если бы не возникали конфликты и издержки от потенциальных банкротств. Однако издержки, сопутствующие банкротствам, — это реальные потери для экономики: пока расхлебываются последствия банкротства, ценные ресурсы остаются невостребованными или недоиспользованными, и пока все это длится, впустую тратится очень много времени и денег на адвокатские услуги. Именно из страха перед этим расходами нам хочется избежать ситуаций, когда хотя бы одна фирма станет неплатежеспособной. К тому же, расходы взлетают особенно высоко из-за того, что банкротства делаются заразными.

104

Это не значит, что (c) — «безопасная» ситуация: здесь у каждого банка по-прежнему лишь от 4 до 6 связей, поэтому могут возникать большие риски, и масштабное банкротство нескольких банков одновременно может потянуть на дно и остальные банки.

105

Этому может сопутствовать такое явление, как виновность по ассоциации. Когда обанкротился Lehman Brothers, тень подозрения сразу же пала на компании, похожие на Lehman, причем не только на те, что имели с ним дело. Больше того, банки во всем мире перестали предоставлять друг другу краткосрочные (на ночь или с ночи пятницы на утро понедельника) кредиты, к помощи которых они обычно прибегают, чтобы выполнить требования, предъявляемые к капитальным резервам (речь идет об объеме наличных, которые, согласно законам, они должны иметь под рукой), и совершать другие краткосрочные операции. Никто ведь не знал, какие из банков находятся в безопасности, а какие грозят лопнуть. Когда краткосрочное кредитование прекратилось, рынки этих операций пришлось поддерживать центральным банкам разных стран.

106

См., напр., Bloom (2009).

107

Подробнее об этом см., напр., Shiller (2015).

108

Известные люди могут вызвать панику, просто поделившись своими соображениями. Если кто-то, к кому многие прислушиваются, вдруг скажет, что он потерял доверие к какому-то банку или другому финансовому учреждению, то, даже если другие люди с ним не согласятся, они могут, тем не менее, испугаться, что словам этого видного человека поверят другие из тех многих, кто прислушивается к его мнениям. Подробнее о способности известных людей влиять на чужие действия см. в: Acemoglu and Jackson (2014).

109

Branch (2002).

110

Из потерянных 44 % 16 % — это расходы на адвокатские услуги и прочие потери, сопутствующие самому банкротству, а 28 % — это потери в рыночной стоимости активов (напр., если инвестиции оказались неудачными), которые либо спровоцировали несостоятельность, либо возникли одновременно с попытками избавиться от активов, быстро распродав их. Не менее 16 % — это потери, вызванные самим банкротством, а часть из остальных 28 %, вероятно, тоже можно объяснить банкротством, так как речь идет о вынужденной распродаже активов на скорую руку.

111

См. https://www5.fdic.gov/hsob/HSOBRpt.asp.

112

Споры о разделении таких учреждений вертятся вокруг вопросов о конфликтах интересов — и выгодах от экономии на масштабах. Если компании пытаются заработать на обмене и продаже ценных бумаг, и в то же время, например, управляют чужими деньгами, у них может возникнуть соблазн навязывать людям те ценные бумаги, в продаже которых кровно заинтересована сама компания, или же они раньше других инвесторов могут получать полезную информацию о предстоящих сделках купли или продажи. О преимуществах экономии на масштабах речь пойдет ниже.

113

Больше подробностей о финансовых сетях, устроенных по принципу «ядро — периферия», и ссылок по теме, см. в: Wang (2017), Farboodi (2017); Hugonnier, Lester, and Weill (2014); Fricke and Lux (2014); van der Leij, in’t Veld, Daan and Hommes (2016); Gofman (2011); и Babus and Hu (2017).

114

Когда всего несколько банков ведут бóльшую часть дел, возникают и другие проблемы, которые я не буду здесь обсуждать. Например, когда в отрасли хозяйничают всего несколько фирм, они приобретают слишком большую власть и фактически подминают под себя рынок, диктуя уровень цен и порядок извлечения прибылей, а еще у них возникает соблазн злоупотреблять своей способностью одновременно поддерживать котировки ценных бумаг на организованном рынке и вести торговлю ими же.

115

См. Uzzi (1997).

116

На самом деле эти стрелки учитывают и непрямые риски — благодаря критериям, которые мы разработали и изложили в своей работе (см. подробнее: Elliott, Golub, and Jackson [2014]).

117

См., напр., обсуждение азиатского кризиса в: Baig and Goldfajn (1999). Более подробный рассказ о финансовых кризисах и о заражениях, перекидывающихся с одной страны на другую, см.: Reinhart and Rogoff (2009), а также Kindelberger (2000); Neal and Weidenmier (2003); и Kaminsky, Reinhart, and Vegh (2003).

118

Battiston et al. (2016) отмечают связанную с этим трудность при мониторинге финансовых сетей: из-за фазовых переходов и резких каскадов, характерных для финансовых рынков, даже незначительная неточность при определении чьей-то рискованной зависимости от некоторых инвестиций или просто от положения в сети могут привести к существенной недооценке потенциального каскада.

119

Дальнейшее обсуждение проблем, связанных со стимулами, на финансовых рынках см. в: Admati and Hellwig (2013); Admati (2016).

120

Некоторые подробности этой истории см. в: Lucas (2013).

121

Помимо сложностей, связанных с регулированием подвижных мишеней, при попытках как-либо ограничивать любое финансовое учреждение в возможностях распоряжаться деньгами возникают и другие проблемы. Ограничивая инвестиции, можно подтолкнуть регулируемую фирму к сокращению портфелей, которые станут менее диверсифицированными. Многие европейские банки сталкиваются с ограничениями и не могут инвестировать во что угодно, поэтому многие в итоге вложили деньги в огромные объемы греческого суверенного долга, так как это разрешалось и к тому же обещало приносить высокие проценты прибыли. А еще регулирование и введение ограничений на инвестиции могут приводить к определенным соотношениям инвестиций, так как регулируемые учреждения вынуждены делать примерно один и тот же ограниченный выбор, и потому одновременно может случиться множество банкротств, если эти ограниченные сферы, куда вложены средства, испытают мощный удар.

122

По-настоящему все начало лопаться в 2007-м и продолжало лопаться весь 2008 год. Начался процесс с ипотечных кредитов, высокорисковых ссуд и банкротств строительных компаний: American Freedom Mortgage, Mortgage Lenders Network USA, DR Horton, Countrywide Financial, New Century Financial, American Home Mortgage Investment Corp., Ameriquest… потом о неплатежеспособности стали объявлять банки и инвестиционные банки: BNP Paribas, Northern Rock, IndyMac, Bear Stearns… затем государство взяло под свой контроль Fannie Mae и Freddie Mac; последовали быстрые продажи активов или банкротства многих других банков: Meryl Lynch, Lehman Brothers, Washington Mutual; затем AIG получает государственную помощь в виде крупных взносов. Осенью 2008 года Конгресс США наконец принял программу выкупа проблемных активов на сумму 700 миллиардов долларов, в рамках которой активы проблемных банков покупались по искусственно завышенным ценам, и наконец в ноябре Федеральный резервный банк США поручился за выкуп дополнительных активов на сумму 800 миллиардов долларов, причем больше половины этих сумм ушло на покупку провальных ипотечных бумаг, выданных Fannie Mae и Freddie Mac.

123

Еще существуют различные силы, имеющие отношение к инвестициям различных финансовых учреждений, и особенно банков. Некоторые из них регулируются и потому могут держать лишь определенные типы активов, так что их портфели неизбежно ограничены (см. примечание 24). Кроме того, они часто конкурируют друг с другом, и, если инвестиции одной компании выглядят более выигрышно, они привлекают больше клиентов и инвесторов. Иногда это приводит к тому, что одни компании подражают другим — и, держа похожие портфели бумаг, банки могут стабилизировать клиентскую базу, то есть клиенты будут распределяться между ними более или менее поровну. Есть еще такое явление, как стадное чувство, которое порой заставляет многих делать одинаковые инвестиции (подробнее об этом в главе 7, но см. также Scharfstein and Stein [1990] and Froot, Scharfstein and Stein [1992]).

124

Январь 2011 г., официальное правительственное издание.

125

Bank of America, Barclays, BNP Paribas, Citigroup, Deutsche Bank, Goldman Sachs, HSBC, Morgan Stanley, Royal Bank of Scotland, Société Générale, среди прочих.

126

Шесть членов этой комиссии были назначены демократами, а четыре — республиканцами, и не удивительно, что они разошлись во мнениях по вопросу о роли регулирующих механизмов (или их отсутствия) среди причин кризиса, наряду с разными другими вопросами, касавшимися ответственности за кризис. Тем не менее, они сошлись на том, что потенциальное заражение спровоцировало кризис и стало важным побудительным мотивом для правительственного вмешательства. Например, в отчете, где изложено другое мнение (стр. 432), о важности правительственного решения взять под контроль Fannie Mae и Freddie Mac сказано следующее: «Банк не может держать все свои активы в долговых обязательствах, выпущенных General Electric или AT&T, зато почему-то может держать их в долговых обязательствах Fannie или Freddie. То же самое относится ко многим другим инвесторам в США и во всем мире — они полагали, что долговые обязательства GSE [спонсируемых государством компаний: то есть Fannie Mae и Freddie Mac] совершенно надежны, и потому они занимали львиную долю в их портфелях. Лица, принимавшие ответственные решения, были убеждены, что из-за высокого риска, исходившего от этого контрагента для многих финансовых учреждений, любое понижение рыночной стоимости долговых обязательств GSE спровоцирует цепную реакцию банкротств, которая прокатится по всей финансовой системе. Кроме того, долговые обязательства GSE использовались как гарантийное обеспечение на рынках краткосрочных займов, а значит, помимо всего, что в итоге произошло, падение их стоимости привело бы к внезапному сильному сокращению кредитов.»

127

Некоторые джати не вписываются четко в какую-либо касту. Например, клан, в который исторически входили и ремесленники, и воины, оказывается как бы наполовину в одной касте, а наполовину в другой, однако в XIX веке его втиснули в одну касту.

128

India Human Development Survey (IHDS), исследование, проводившееся Национальным советом по прикладным экономическим исследованиям (NCAER) и Мэрилендским университетом: http://ihds.info/.

129

См. Maurizio Mazzocco and Shiv Saini (2012). Получить точные сведения о домохозяйствах, а также о доходах и потреблении во всей деревне часто бывает весьма трудно (напр., см. Ravallion and Chaudhuri [1997]), но даже на основе приблизительных данных становится ясно, что полного распределения риска на местном уровне чаще всего не происходит (напр., Townsend [1994]; Fafchamps and Lund [2003]; Kinnan and Townsend [2012]; Samphantharak and Townsend [2018]). Atila Ambrus, Markus Mobius, and Adam Szeidl (2014) подробно разбирают специфическое устройство сетей, чтобы понять механизм подобного распределения рисков, и выдвигают интуитивные объяснения происходящего. Например, плотные связи внутри отдельных групп позволяют сельчанам помогать друг другу, чтобы выдерживать отдельные небольшие потрясения. Когда же происходят большие потрясения, особенно если они обрушиваются на всю группу целиком, тогда им необходимо задействовать связи с представителями других групп. И вот здесь недостаток связей между группами оборачивается серьезным препятствием, так как между разными группами существуют лишь минимальные отношения: если доходам сельчан наносится ощутимый удар, они не способны получить помощь со стороны из-за недостатка социального капитала, которому мешают кастовые предрассудки и разграничения. Это наблюдается не только в индийских деревнях: имеется немало свидетельств тому, что похожие трудности переживают и беднейшие жители США, когда лишаются своих скромных доходов. (См., напр., Blundell, Pistaferri, and Preston [2008]). Xing (2016) исследует вопрос о том, почему подобные проблемы с распределением рисков бывают очень укорененными.

130

Латиноамериканцы и другие категории образуют в этой школе небольшое меньшинство, и в данном случае оно оказалось более сплоченным. Уровень интеграции колеблется в зависимости от численности группы, и у крошечных групп иногда нет иного выхода, кроме как сплачиваться. См. Currarini, Jackson, and Pin (2009, 2010).

131

Те же закономерности обнаружились при изучении недавних дружеских связей в Facebook среди голландских подростков. Благодаря исследованию Bas Hofstra (Hofstra, Corten, van Tubergen, and Ellisond [2016]) выяснилось, что среди центральных групп друзей преобладает бóльшая гомофилия, чем на периферии, причем эта гомофилия основана в большей степени на этнической, чем на гендерной принадлежности.

132

Fryer (2007).

133

Асимметрия в этих данных объясняется тем, что численность белого населения намного больше, чем черного. Существуют и гендерные различия, так как пары «черный мужчина — белая женщина» встречаются гораздо чаще, чем обратные.

134

См. общий обзор обширной литературы на эту тему в: McPherson, Smith-Lovin, and Cook (2001). Некоторые более свежие ссылки можно найти в: Jackson, Rogers, and Zenou (2017). О недавних работах, посвященных генетическому сходству друзей, см. Christakis and Fowler (2014) and Domingue, Belsky, Fletcher, Conley, Boardman, Harris (2018).

135

Verbrugge (1977). Она изучила 240 различных категорий населения (например, с разбивкой на разные возрастные группы, в пределах 10 лет, с учетом различной религиозной и профессиональной принадлежности и т. д.). Затем она просчитала соотношения шансов на существование близкой дружбы, например, она сравнивала вероятность того, что католик назовет своим лучшим другом тоже католика, с вероятностью того, что некатолик назовет своим лучшим другом католика. Если соотношение получается равным единице, значит, гомофилии не существует: люди называют своими лучшими друзьями католиков независимо от того, являются ли католиками сами. В Детройте отношение шансов для католиков оказалось 6,3, а Альт-Нейштадте — 6,8: таким образом, католики в шесть с лишним раз чаще называли своими лучшими друзьями католиков, чем некатоликов. Из 240 опрошенных исследовательницей категорий, как выяснилось, все соотношения превышали единицу, причем 225 из 240 полученных соотношений имели статистическую значимость (остальные 15 категорий были небольшими подгруппами в выборке), и показатели этих соотношений колебались от 2,2 до 81. Крайний верхний показатель 81 относился к возрастной категории: когда участников опроса просили назвать своих лучших друзей, люди моложе 25 лет в среднем в 81 раз чаще называли людей моложе 25 лет, чем старше 25 лет.

136

Это восточно-африканская часть, а весь разлом тянется на север до Ливана. Еще он затрагивает части Малави, Бурунди, Уганды, Руанды и Замбии.

137

Apicella et al. (2012).

138

Напр., см. Chiappori, Salanié, and Weiss (2017), где говорится о растущей тенденции к гомофилии при выборе брачных партнеров, имеющих тот же уровень образования.

139

Pew Research, 2016.

140

Данный обзор основан на работе: Skopek, Schulz, and Blossfeld (2010).

141

См. Таблицу 4 в: Skopek, Schulz, and Blossfeld (2010). Женщины отвечают в среднем на 33 % чаще обычного, когда у мужчины похожий уровень образования, и на 36 % реже обычного, когда у мужчины образование ниже, чем у них. Мужчины же отвечают на 21 % чаще обычного женщинам с похожим уровнем образования и лишь на 9 % реже обычного — женщинам с более низким образованием.

142

См. работу Ken-Hou Lin and Jennifer Lundquist (2013).

143

Это взято из Обзора американских ценностей PRRI за 2013 год. См. Robert P. Jones, «Self-Segregation: Why It’s So Hard for Whites to Understand Ferguson,» The Atlantic, August 21, 2014; и Christopher Ingraham, «Three Quarters of Whites Don’t Have Any Non-White Friends,» Washington Post, August 25, 2014.

144

См. Рисунок 13 и Таблицу 7 в: Bailey, Cao, Kuchler, Stroebel, and Wong (2017).

145

См., напр., Kenney (2000); Hwang and Horowitt (2012).

146

Если вас заинтересовал этот пример, то есть отличный вебсайт, где вы найдете более сложные симуляции, разработанные Вай Хартом (Vi Hart) и Никки Кейс (Nicky Case): http://ncase.me/polygons/.

147

Подробнее о переломных моментах см. в: Granovetter (1978); Rogers (1995); Gladwell (2000); Jackson and Yariv (2011).

148

См. Card, Mas, and Rothstein (2008).

149

См. Easterly (2009).

150

Есть еще и другие, которые мы рассмотрим в главе 8.

151

Вместе с моей бывшей студенткой Ицзин Син мы исследовали вопрос о том, зависит ли способность людей предсказывать чужое поведение от того, в какой стране они родились (Jackson and Xing [2014]). Мы опрашивали жителей США и Индии. Человеку произвольным образом находили пару, и затем они сообща пытались разделить некую сумму денег: оба одновременно сообщали о том, как они хотели бы поделить деньги — поровну или иначе, а если не поровну, то кому должна достаться бóльшая доля. Деньги они получали лишь в том случае, если их пожелания совпадали, поэтому важно было суметь предсказать или угадать, с каким именно предложением выступит партнер. За дележ поровну высказались лишь 34 % индийцев — и 83 % американцев. Но важнее другое: люди гораздо точнее угадывали предложения своих партнеров, когда те были их соотечественниками, общая сумма их «выигрыша» оказывалась намного больше, когда оба партнера происходили из одной страны. Я и сам выказал предвзятость — никак не ожидал, что между жителями двух стран обнаружатся такие резкие расхождения, потому что мне казалось естественным, что большинство предложит поделить деньги поровну. Это типичный промах: большинство ошибок в предсказаниях как раз и состояло в том, что человек из одной страны ждет от иностранца, что он поступит так же, как он сам. Другие исследователи тоже выявили значительные расхождения в поведении выходцев из разных стран и культур. Группа экономистов и антропологов под руководством Джо Генрика (Henrich et al. [2001]), замеряла уровень просоциального (альтруистического) поведения в различных обществах и странах. Они выяснили, что люди ведут себя своекорыстно чаще всего в странах с плохо развитыми рыночными отношениями. Таким образом, доступ к рынкам способствует более просоциальному поведению. Ученые объяснили это так: чтобы рынки по-настоящему хорошо функционировали, в обществе должны преобладать просоциальные поступки и вообще готовность к сотрудничеству.

152

То, что друзья склонны совершать похожие поступки, не укрылось от предпринимателей. Kreditech — компания из Гамбурга, предлагающая небольшие кредиты в некоторых частях Европы. Сотрудники компании просят потенциальных заемщиков предоставить им доступ к их аккаунтам в соцсетях. Если они увидят, что кто-то из друзей заявителя не сумел выплатить взятую у Kreditech ссуду, то, скорее всего, они откажут и самому заявителю; если же у друзей заявителя явно все благополучно с работой, тогда, скорее всего, кредит ему выдадут. («Lenders Are Turning to Social Media to Assess Borrowers,» The Economist, February 9, 2013).

153

Кристофер Эдлинг, Йенс Ридгрен и Рикард Санделл — Christofer Edling, Jens Rydgren, and Rickard Sandell (2016) — изучили миллионы испанских регистрационных записей, в которых фиксировалось местожительство мигрантов, а также переезды внутри страны до и после взрывов в поездах. Выяснилось, во-первых, что коренные испанцы не желают жить в районах, где селятся иммигранты, а во-вторых, что арабы стараются селиться поближе друг к другу. Эдлинг, Ридгрен и Санделл используют единицы измерения сегрегации в диапазоне от 0 до 1, в зависимости от степени сегрегации конкретной группы: 1 означает полную сегрегацию, а 0 — полную интеграцию. В 2000 году показатель сегрегации арабского населения составлял 0,7, а к моменту взрыва бомб снизился до 0,58. С того момента ситуация стала быстро меняться, и к 2006 году показатель уже поднялся почти до прежнего уровня, достигнув 0,63. Прошло еще несколько лет, прежде чем восстановилась тенденция, наблюдавшаяся до теракта в поездах.

154

См. http://www.prisonexp.org/the-story/. См. также подробное описание протоколов эксперимента в: Haney, Banks, and Zimbardo (1973).

155

Еще это описано в: Haney, Banks, and Zimbardo (1973). Консультант эксперимента Карло Прескотт высказал в редакционной статье (Stanford Daily, April 28, 2005) предположение, что охранников все же отчасти подталкивали к тем поступкам, которые они в итоге совершали. Но это не столь важно: нас интересует в первую очередь то, что испытуемые за такой короткий срок вжились в розданные им роли, и между двумя группами резко обозначилось разделение.

156

Alesina and Zhuravskaya (2011).

157

В пересчете на паритет покупательной способности (ППС) валют, ВВП соответствует 2000 международных долларов. Если вы хотите работать с этими данными, они очень многое проясняют, и вы найдете файл, при помощи которого я создал этот график, на моем веб-сайте, — однако благодарить за предоставленные данные следует Алесину и Журавскую (2011) (в их же работе можно уточнить все, что касается точных определений переменных).

158

Возможно, вы задаетесь вопросом: является ли сегрегация настоящей причиной плохой работы государства, или же просто побочным продуктом? Быть может, в странах с плохим управлением людей как-то подталкивают к сегрегации или разделению по этническим признакам? В этом графике нет ничего, что указывало бы на причинно-следственные связи. Мы не можем провести тщательно контролируемый эксперимент, чтобы проверить подобную теорию, потому что мы не можем искусственно создать несколько стран с сегрегацией и несколько стран без сегрегации, чтобы затем поместить их в некое равное положение и понаблюдать, как там будут развиваться события. Несмотря на невозможность такого эксперимента, Альберто Алесина и Екатерина Журавская (2011) получили данные, говорящие о том, что имеющаяся зависимость носит причинно-следственный характер. Они прибегли к методу, который обычно применяется при обработке подобных данных, а именно — использовали «инструментальные переменные». Идеи, стоящие за этим методом, и его применение здесь объясняются в дополнительном онлайн-приложении к этому тексту, которое можно найти на моем веб-сайте, в разделе, относящемся к главе 5.

159

А еще она помогает нам ориентироваться в сети. Подробнее об этом — в дополнительном приложении на моем вебсайте, а еще в главе 5 в: Duncan Watts (2004).

160

Для тех из вас, кто не помнит рекламу пива Olympia, или кто полагает, будто Артезиан — это название местности, замечу, что артезианские воды — это подземные воды, находящиеся под естественным напором, часто в водоносных слоях, расположенных под углом, так что добыть их не составляет труда. [Слово «артезианский» действительно происходит от латинского названия Артуа (Artesium — Artois) — французской области, где со Средних веков знали и использовали подземные воды. — Прим. пер.]

161

Claire Vaye Watkins, «The Ivy League Was Another Planet,» New York Times, March 28, 2013.

162

См. https://www.theodysseyonline.com/@alonaking.

163

Существует много способов измерять мобильность — то есть определять, как уровень образования детей, их доходы, богатство, социальная принадлежность, долголетие соотносятся с теми же характерными чертами их родителей, — причем можно проводить сравнения по разным линиям: отец — сын, мать — дочь, мать — сын и так далее. Обширное исследование, вобравшее в себя эти измерения, выявляет закономерности, сходные с теми, что мы видим выше: существенные корреляции и множество вариаций от страны к стране; впрочем, в величинах могут наблюдаться некоторые расхождения, в зависимости от того, какие конкретно параметры измерялись. Термин «эластичность» используют экономисты, говоря о параметрах, которые можно отобразить в виде процентов, чтобы сравнить разные ситуации. Данные, приводимые здесь, получены путем вычислений по следующей формуле: ln (Доход ребенка) = α + βln (Доход родителя) + погрешность, и таким образом Доход ребенка = фактор x Доход родителя. Для сыновей и дочерей результаты получаются близкими. См. Lee and Solon (2009).

164

Здесь показано соотношение не богатства, а доходов для разных поколений. Наследование богатства служит прямым каналом для корреляции богатства обоих поколений, тогда как корреляция доходов отражает влияние многих факторов, помимо прямой передачи богатства.

165

См. «The American Dream? Social Mobility and Equality in the US & EU,» Dalia Research, March 1, 2017. В подробном исследовании — Alesina, Stantcheva, and Teso (2018) — обнаруживается похожая чрезмерно оптимистичная картина для США по сравнению с рядом стран Европы. Еще они выяснили, что чрезмерный оптимизм наблюдается особенно в некоторых странах, где мобильность ниже всего. Кроме того, исследователи обнаружили, что представления людей о мобильности коррелируют с их политическими взглядами, мнениями о правительстве и отношением к распределению доходов.

166

Возможно, вы заметили, что это название не очень-то подходит к этому графику. Джею Гэтсби в самом деле удалось стать заправским богачом, пускай и путем бутлегерства, так что для его судьбы оказалась характерна явная экономическая мобильность, несмотря на происхождение. Он не смог подняться лишь по конкретной социальной лестнице. И все же это название прижилось, ведь оно действительно отсылает нас к понятию иммобильности в США, причем речь идет не только о сословных перегородках, но и об экономическом разрыве между социальными группами.

167

Корреляцию для Дании см. в дополнительном материале к: Calvó-Armengol and Jackson (2009), а корреляцию для США можно найти в: Huang (2013). Показатели (для США — 43 %, для Дании — 39 %) взяты отсюда: http://www.russellsage.org/research/chartbook/percentage-population-select-countries-bachelors-degrees-or-higher-age (на момент доступа 6 декабря 2016 года).

168

Если хотите узнать больше подробностей, загляните в онлайн-приложение на моем веб-сайте, где приводятся еще два способа определения индекса Джини, а также некоторых других мер неравенства.

169

Есть и другие способы понять и наглядно представить, что такое индекс Джини, и заинтересованный читатель найдет их в онлайн-приложении. Метод, объясняемый здесь, я взял у Сэма Боулса, и он гораздо проще обычных объяснений, которые приводятся в приложении.

170

Во многих странах очень трудно получить точную информацию о доходах всех слоев населения. График на рисунке 6.3 вобрал в себя данные из целого ряда исследований, которые опирались на отчеты местных правительств, и потому его следует толковать с некоторой осторожностью. Кроме того, индексы Джини меняются в зависимости от того, учтены ли уплата налогов и получение социальных пособий. Если в стране высокие доходы облагаются высокими же налогами, а затем государство предоставляет бедным приличные субсидии, тогда общая картина доходов населения до уплаты налогов будет заметно отличаться от той же картины после уплаты налогов. В некоторых европейских странах при сличении картины доходов до и после уплаты налогов заметно, что во втором случае индекс Джини существенно снижается. В США, когда учтены налоги и социальные выплаты, индекс Джини падает на 10 %. Кроме того, сводя сложный феномен к единому показателю, индекс Джини не дает нам полной картины происходящего, так что нельзя понять, связано ли неравенство лишь с тем, что низшие слои населения крайне бедны, или же средний класс тоже сравнительно небогат. И все же эти показатели дают нам приблизительное понятие о том, насколько неравномерно распределяются доходы.

171

См. Lindert and Williamson (2012).

172

Haden (1995); Hayden (1997).

173

Bowles, Smith, and Borgerhoff Mulder (2010).

174

Хотя неравенство возрастало во всех странах по всему миру, в некоторых странах оно все же снижалось, поскольку основные развивающиеся страны в целом богатеют, даже если внутри них неравенство растет. Больше подробностей см. в онлайн-приложении.

175

См. Goldin and Katz (2009), где приведен глубокий анализ эволюции образования и производительности в течение ХХ века.

176

Acemoglu et al. (2016) приводят непосредственную оценку — 10 %, но затем, после учета других равновесных факторов (от упразднения предприятий в других, переполненных секторах экономики) этот показатель удваивается. Сходным образом, Hicks and Devaraj (2015) полагают, что 87 % потерь рабочих мест на фабричном производстве объясняется изменениями в технологиях, и лишь 13 % — уходом производства с территории США.

177

Некоторые части информационных технологий оказываются приписанными к сектору услуг, но уже звучали предложения увеличить количество секторов, которые отражали бы разные отрасли экономики, охватывая более широкий спектр сегодняшней экономической деятельности.

178

Больше подробностей см. в: Acemoglu and Autor (2011), стр. 1051, а также: Goldin and Katz (2009).

179

Cм. Piketty (2014), таблицы 7.2 и 7.3.

180

См. Krugman (2014).

181

См. Kaplan and Rauh (2013), где доказывается, что рост зарплат среди представителей верхнего 1 % происходит из-за изменений в сфере технологий, которые заметно увеличили производительность и масштаб наверху, а не из-за изменившихся норм или манипуляций самих управленцев, жаждущих зарабатывать больше. К этому верхнему 1 % принадлежат миллионы людей, занимающих самые разнообразные должности.

182

В частности, из семей, которые относятся к нижней 1/5 населения по шкале распределения доходов, менее 30 % детей оканчивает колледжи. Зато из семей, принадлежащих к верхней 1/5, колледжи оканчивает более 80 % детей. Chetty and Hendren (2015).

183

American Academy of Arts and Sciences, «A Primer on the College Student Journey,» 2016.

184

Более 70 % студентов в самых престижных университетах происходят из богатейшей четверти населения, и только 3 % — из беднейшей четверти населения. Из доклада Фонда Джека Кента Кука: Giancola and Kahlenberg (2016).

185

Chetty, Friedman, Saez, Turner, and Yagan (2017).

186

Это измерялось через десять лет после выпуска — для студентов, получавших федеральную помощь.

187

Hart and Risley (1995).

188

Большую пользу приносят не только разговоры с маленькими детьми. Флавио Куньо выяснил, сколько часов матери проводят с детьми, занимаясь с ними самыми разными вещами: «успокаивают, когда он плачет; играют, двигая в стороны ручки и ножки малыша; разговаривают с малышом; играют с ним в прятки; поют ему песни; рассказывают ему сказки; читают ему книжки; отводят его поиграть во двор, в парк, на детскую площадку». Обычно матери проводят около четырех-пяти часов, занимаясь с детьми подобным образом. Однако наблюдаются небольшие отличия, коррелирующие с биографией матерей. Те матери, которые проучились в колледже хотя бы два года, проводят с детьми в среднем на 40 минут больше времени, чем матери, бросившие школу в старших классах. См. Cunha (2016).

189

Heckman (2012). Подробнее о среде и о долгосрочном влиянии раннего развития, а также о корреляциях, см. Currie (2001); Garces, Thomas, и Currie (2002); Aizer and Cunha (2012); и Felfe and Lalive (2018).

190

Boneva and Rauh (2015), Рисунок 4.

191

Boneva and Rauh (2015), Рисунок 5.

192

Hoxby and Avery (2013), Рисунок 2.

193

Опять см. Giancola and Kahlenberg (2016).

194

Cunha, Heckman, Lochner, and Masterov (2006, page 703). См. также Carneiro and Heckman (2002).

195

Речь идет о студентах, материально зависящих от своих семей; из Рисунка O в: American Academy of Arts and Sciences, «A Primer on the College Student Journey,» 2016.

196

Claire Vaye Watkins, «The Ivy League Was Another Planet.»

197

См. Jackson (2017), где приводятся более подробные определения социального капитала.

198

Мы не упоминаем некоторые виды капитала. Есть, например, «соматический капитал» — то есть телесные силы и здоровье, которые зависят от калорий, физических упражнений, наследственности, доступа к здравоохранению и так далее. Это очень важно в определенной среде — например, в обществе охотников и собирателей, — но менее важно в контексте обсуждаемых нами тем. А еще мы не затрагиваем «культурный капитал» (Bourdieu and Passeron [1970]), который весьма сложно определить, потому что сама по себе культура — слишком широкое понятие, которое можно толковать по-разному. В нашем обсуждении речь о культурном капитале напрямую не пойдет, хотя, конечно, косвенным образом его существование подразумевается.

199

Социальный капитал определяли по-разному, и на протяжении последнего столетия это понятие использовали довольно часто. См., например, многочисленные определения в: Dasgupta and Serageldin (2001) и Sobel (2002), и обсуждение в: Jackson (2017). Двумя из первых людей, кто дал социальному капиталу подробное определение, похожее по смыслу на то, как мы толкуем это понятие сегодня, были Пьер Бурдьё (Pierre Bourdieu) и Гленн Лаури (Glenn Loury). Пьер Бурдьё определил его так (Bourdieu, 1986): «совокупность актуальных или потенциальных ресурсов, которые связаны с обладанием прочной сетью более или менее регламентированных отношений взаимного знакомства или опознавания». А Гленн Лаури утверждает: (Loury, 1977): «Полезно было бы применять понятие „социального капитала“, чтобы представить последствия общественного положения, которые способствуют приобретению привычных характеристик человеческого капитала». Наше определение идет несколько дальше, чем определение Лаури, поскольку допускает, что социальный капитал можно использовать не только для приобретения человеческого капитала: например, можно просто попросить у друга денег взаймы. Подробнее об альтернативных источниках по социальному капиталу и критериях его измерения см.: Jackson (2017).

200

Имея в виду наш разговор о способах измерения центральности, такие понятия, как собственный вектор и диффузионная центральность, могут отражать различные стороны социального капитала, которых не отображает параметр центральности по степени.

201

Опрос американского общества 2014 года, Бюро переписи населения США.

202

Bischoff and Reardon (2014). Давайте будем называть семью «бедной», если ее доход составляет менее 2/3 от среднего семейного дохода, и «богатой», если ее доход превышает средний доход более чем в 1,5 раза. И будем считать район бедным, если большинство семей, живущих там, относятся к бедным, и богатым, если большинство живущих в нем семей можно назвать богатыми. В 1970 году 7 % семей жили в бедных районах, 8 % — в богатых районах, а остальные жили в смешанных районах. Собственно, 65 % жили в районах, где средний доход составлял от 80 % до 125 % среднего для США семейного дохода. В 2009 году 15 % семей жили в бедных районах, 18 % — в богатых, и только 42 % жили в районах, где средний доход оставлял от 80 % до 125 % среднего для США дохода. Подробнее о способах измерения географической сегрегации см. в: Echenique and Fryer Jr. (2007).

203

Более ранние исследования, в фокусе которых оказывались краткосрочные результаты, не позволяли сделать столь же однозначных выводов, то есть не выявляли существенного влияния, если не считать умственного здоровья. Например, см. Clampet-Lundquist and Massey (2008); Ludwig et al. (2008); de Souza Briggs, Popkin, and Goering (2010); Fryer Jr. and Katz (2013). Сейчас поддаются измерению и долгосрочные результаты, и имеются четкие доказательства эффективности программы, как показано в: Chetty and Hendren (2015); Chetty, Hendren, and Katz (2016b).

204

Здесь могли сказываться некоторые эффекты отбора, поскольку семьям предоставлялась свобода действий, и некоторые не стали переезжать. Нужно принимать во внимание различные эффекты: например, семьи, где больше заботились о будущем детей, скорее всего, воспользовались полученными чеками для переезда. Чтобы избежать подобных сложностей расчета, Радж Четти и Натан Хендрен (Chetty and Hendren, 2015) сравнивают братьев или сестер, чьи семьи переехали (то есть, двух детей разных возрастов, чьи родители переехали, чтобы понять, насколько разными окажутся результаты), среди прочего, для того чтобы проверить, действительно ли за результатами стоит причинно-следственная связь, и верны ли оценки.

205

Это были Пьер Бурдьё, Джеймс Коулман, Гленн Лаури, Дуглас Мэсси, Элинор Остром, Роберт Патнем и Уильям Джулиус Уилсон, а также многие другие. Литература слишком обширна, чтобы сделать какое-то ее сжатое резюме, но если говорить о классических работах из самых разных областей, дающих разные точки зрения, то следует указать: Bourdieu and Passeron (1970); Loury (1977); Coleman and Hoffer (1987); Ostrom (1990); Massey and Denton (1993); Putnam (2000); Wilson (2012).

206

Britton et al. (2016).

207

Chetty, Friedman, Saez, Turner, and Yagan (2017), анализируя данные для США, обнаружили несколько больший эффект там, где семейное окружение могло повлиять на выбор детьми высшего учебного заведения.

208

По сведениям The New York Times, January 27, 2013. Это цитата из Джона Салливена.

209

Kasinitz and Rosenberg (1996).

210

Ibid.

211

Да, это тот же самый человек, который позднее стал госсекретарем США. Он вел переговоры и заключил важное соглашение с Китаем, когда возникла напряженность из-за отношений США с Тайванем, и именно он убедил президента Рейгана провести расширенные переговоры с Михаилом Горбачевым, тем самым подготовив оттепель в отношениях двух стран и в итоге положив конец холодной войне. Но до того как стать политиком, с 1950-х до начала 1970-х годов, Джордж Шульц был экономистом и работал в MIT и в Чикагском университете.

212

Myers and Shultz (1951).

213

Rees et al. (1970).

214

См. Myers and Shultz (1951); Rees et al. (1970); Granovetter (1973); Montgomery (1991); Ioannides and Datcher-Loury (2004).

215

Calvó-Armengol and Jackson (2004, 2007, 2009); Jackson (2007).

216

Логика, согласно которой, большее количество предложений/возможностей приводит в итоге к более заманчивой цене, давно уже известная в экономике; она стоит, например, за идеей аукционов. Ее роль в объяснении межрасовых различий в оплате труда исследовали Arrow and Borzekowski (2004) (см. также Smith [2000]). А еще, например, в силу той же логики инвалидам ремонтируют машины по менее выгодной цене, чем не инвалидам: обслуживание их машин занимает больше времени, а сами они обращаются в мастерские реже, и все это заранее принимают во внимание владельцы автомастерских, которые и выставляют инвалидам более внушительные счета. Эта проблема проанализирована в: Gneezy, List, and Price (2012).

217

См. Calvó-Armengol and Jackson (2004, 2007). Здесь возникают некоторые интересные тонкости. Друзья сообщают друг другу о вакансиях, но они же могут и конкурировать между собой из-за рабочих мест, и потому нам с Тони Калво-Арменголем приходилось пускаться на множество ухищрений, чтобы как-то учесть в своем анализе оба фактора, не смешивая их. Они отражены в собранных данных. Как выяснила Лори Биман, (Beaman, 2012), если беженцев переселяют в район, где уже живет много выходцев из их же родной страны, тогда это повышает уровень занятости среди них, если беженцы уже успели пожить некоторое время в новой стране, так как они делятся с новичками информацией о работе, но плохо сказывается на их трудоустроенности, если новички прибывают вскоре после предыдущей волны, так как обе группы становятся конкурентами. Подробнее о вражде среди мигрантов-земляков на почве конкуренции из-за жилья и работы см.: Munshi (2003); Patacchini and Zenou (2012).

218

По одной гипотезе (из нескольких) о происхождении слова «doughboys» [ «рядовые пехотинцы»], оно восходит еще к времени Американо-Мексиканской войны 1846–1848 годов. Пехотинцы, проходя по пыльным дорогам, сами так покрывались пылью, что начинали походить на глинобитные (adobe) дома, какие строились в северной Мексике. А потом выражение adobe boys [ «глиняные мальчики»] по созвучию превратилось в «doughboys» [ «мальчики из теста»] См. http://www.worldwar1.com/dbc/origindb.htm.

219

Marmaros and Sacerdote (2002).

220

Воспряньте духом, все, чьи научные работы когда-либо отвергали журналы. Свою работу «Сила слабых связей» Грановеттер впервые представил на рассмотрение журнала American Sociological Review, и там ее отвергли. Процитируем отзывы двух рецензентов: «Публиковать это не следует. Почтительно привожу следующее среди бесчисленных причин, которые сразу же пришли мне в голову». «Я нахожу, что его образованность несколько примитивна… [он] ограничился несколькими давно известными и очевидными предметами». См. https://scatter.files.wordpress.com/2014/10/granovetter-rejection.pdf.

221

Granovetter (1973, 1995).

222

А еще Bramoullé and Rogers (2010) обнаружили, что для наиболее популярных студентов градус гомофилии ниже: если какого-то студента всего один раз называют другом, то с вероятностью 75 % его называет другом человек его же пола; если же его называют другом десять других студентов, то вероятность, что они одного с ним пола, составляет всего 51 %. Это может быть связано, например, с тем, что если у кого-то меньше друзей, то речь идет о крепких связях.

223

См. Gee, Jones, and Burke (2017), где приводятся доказательства того, что любая отдельно взятая крепкая связь значительно больше связана с будущим трудоустройством, чем слабая связь.

224

Lalanne and Seabright (2016).

225

Lalanne and Seabright (2016), и см. также Weichselbaumer and Winter-Ebmer (2005) и England (2017).

226

Beaman, Keleher, and Magruder (2016). См. также Mengel (2015).

227

Fernandez, Castilla, and Moore (2000).

228

См., например, Fernandez, Castilla, and Moore (2000) и Dhillon, Iversion, and Torsvik (2013).

229

Pallais and Sands (2016).

230

Палле и Сэндз обнаружили также, что рекомендованные сотрудники работают еще лучше, если им в паре с рекомендовавшими их людьми поручают какую-то задачу, требующую командного подхода (см. также Brown, Setren, and Topa, [2012]). Они не обнаружили доказательств того, что рекомендованные сотрудники работают усерднее оттого, что заботятся о репутации рекомендовавших их людей. Однако в других исследованиях, в рамках которых наниматели могли ощутимо оштрафовать рекомендовавшего, если рекомендованный работник плохо справляется с заданием, как это было на одной фабрике в Бангладеш (см. Heath [выйдет вскоре]), обнаружилось, что рекомендованный работник все же задумывается о репутации. А еще Beaman and Magruder (2012) выяснили, что если оплата труда зависит от качества работы рекомендованного лица, тогда рекомендуют более умелых людей.

231

Альфред умер от ранней попытки прививки. См. Susan Flantzer, «Smallpox Knew No Class Boundaries,» The Site for Royal News and Discussion, http://www.unofficialroyalty.com/royal-illnesses-and-deaths/smallpox-knew-no-class-boundaries/.

232

Слово «игра» используется здесь отнюдь не для упрощения ситуации, ведь если человек бросает учебу, тут не до шуток, — нет, это понятие взято из области математики, которая называется «теория игр». Теория игр — это инструмент, при помощи которого социологи стремятся понять, как именно люди принимают решения, когда эти решения взаимосвязаны.

233

Еще об этом см.: Morris (2000); Jackson (2007, 2008); Jackson and Zenou (2014); Jackson and Storms (2017).

234

Calvó-Armengol and Jackson (2009).

235

Подробнее о тенденциях, о которых здесь говорится, см. Abramitzky (2011, 2018).

236

Чтобы разрешить проблемы, связанные с «экспортом» небольшого количества рабочих мест из развитых стран, можно было бы разработать политику, которая принесла бы огромную пользу в мировом масштабе: принудительно обеспечить соблюдение общемировых стандартов. Расходы на рабочую силу — особенно на неквалифицированную — в разных странах неодинаковы, порой они различаются раз в двадцать или даже больше. Отчасти это связано с тем, что везде приняты разные стандарты, и не везде следят за соблюдением трудовой безопасности, продолжительностью рабочего дня, минимальным размером заработка, предоставлением льгот и общими условиями труда. Введение неких глобальных трудовых стандартов могло бы замедлить некоторые нежелательные процессы, причем сделало бы это гораздо эффективнее, чем введение торговых барьеров.

237

У Дэвида Отора (David Autor) есть замечательная лекция в рамках конференции TED на общую тему изменений на рынке труда: «Will Automation Take Away All Our Jobs?», Ideas.Ted.com, March 29, 2017.

238

Peter S. Goodman, «Free Cash in Finland, Must Be Jobless,» New York Times, December 17, 2016; и «Not Finnished: The Lapsing of Finland’s Universal Basic Income Trial,» The Economist, April 26, 2018.

239

Расходы на подобную политику предоставления всеобщего базового дохода отнюдь не фантастические. Если взять, например, расходы на войны с Ираком и Афганистаном (составившие, по скромным оценкам, около 2,4 триллиона долларов), то этих денег хватило бы, чтобы выплачивать в течение ближайших восьми лет ежегодно по 5000 долларов каждому человеку из нижних 20 % населения по шкале распределения доходов США. На семью из четырех человек уходило бы в год по 20 тысяч долларов, свободных от уплаты налогов. Если же учесть помощь от других социальных программ, то чистые затраты на проведение этой политики оказались бы намного ниже. Речь идет о мерах радикальных, но невыполнимыми их нельзя назвать.

240

Thaler and Sunstein (2008).

241

См. интервью с социологом Шоном Рирдоном (Sean Reardon) в: Sam Scott, «The Gravity of Inequality,» Stanford Magazine, December 15, 2016.

242

Nguyen (2008); Jensen (2010); Attanasio and Kaufmann (2013); Kaufmann (2014).

243

См. David Leonhardt, «Make Colleges Diverse,» New York Times, December 13, 2016.

244

См., например, Carrell and Sacerdote (2017).

245

Кроме того, инновационные центры привлекают внимание новых предпринимателей и инвесторов, а также высококвалифицированную рабочую силу, которая становится двигателем дальнейшего роста. Мы видели это на примере городских зон в самых разных концах мира, куда стекаются новые инвестиции и происходит новый рост: Силиконовая долина, Сеул, Бостон, Торонто, Тайпей, Гонконг, Сингапур, Бангалор, Амстердам, Мюнхен, Стокгольм, Шанхай…

246

То есть, тысяч триллионов.

247

Замечательное рассуждение о том, что делает нас, людей, особенными, а также о нашем коллективном разуме, см. в: Henrich (2015).

248

Например, см.: Susan Pater, «How Much Does Your Animal Weigh?» University of Arizona Cooperative Extension.

249

Galton (1907); Surowiecki (2005).

250

В самой статье приводилось только медианное значение и часть распределения значений. А в переписке с журналом, состоявшейся несколькими неделями позже, приводилось и среднее значение — 1,197.

251

Подробнее о роли разнообразия в том, как толпа доходит до верных суждений, см.: Surowiecki (2005); Page (2008).

252

Сопоставление групповых и индивидуальных показателей — это, что называется, хлеб с маслом социальных психологов, и известно множество примеров, в которых группы выдают лучшие результаты, чем разные люди поодиночке, включая те ситуации, в которых при выполнении заданий группа превосходит даже лучших своих участников, причем это может зависеть от способа организации команды. Больше подробностей и ссылки см. в: Davis (1992); Hinsz, Tindale, and Vollrath (1997); Hogg and Tindale (2008).

253

Это далеко не обязательно соответствует средним представлениям, а скорее представлениям, зависящим от готовности игроков идти на риск. См. Manski (2006); Wolfers and Zitzewitz (2006); Gjerstad (2004).

254

Подробнее об этом и о рынках предсказаний см.: Wolfers and Zitzewitz (2004); Hahn and Tetlock (2006); Arrow et al. (2008).

255

Подробнее об отталкивающих рынках и об этом примере см. Roth (2007).

256

Больше подробностей см. в: Page (2008, 2017) а также в книге Гарри Каспарова и Дэниела Кинга (Garry Kasparov, Daniel King): Kasparov Against the World: The Story of the Greatest Online Challenge.

257

Оказывается, та же самая модель была ранее описана психологом Джоном Р. П. Френчем и бегло изучена специалистом по теории графов Фрэнком Харари (French [1956]; Harary [1959]). Дегроот заново открыл эту модель и принялся анализировать ее подробнее. Независимое повторное открытие часто наводит на полезные мысли.

258

Подробнее о том, как это вычисляется, см. Jackson (2008).

259

Для тех, кому интересна математическая сторона: для достижения консенсуса в дегроотовской модели необходимо соблюдение двух условий. Первое — чтобы информация, исходящая от любого отдельно взятого человека, переходила к любому другому по некоему направленному пути в сети. Второе условие — так называемая апериодичность: наименьший общий делитель всех (направленных) циклов в сети должен равняться единице. См. Golub and Jackson (2010).

260

Предполагается, что центральности по собственному вектору в сумме должны составлять единицу; в ином случае нужно просто делить на общую сумму центральностей по собственному вектору.

261

Такой двойной счет называют еще «пренебрежением корреляцией», он влечет важные последствия при голосовании и при других типах поведения. Например, см. Demarzo, Vayanos, and Zweibel (2003); Glaeser and Sunstein (2009); Levy and Razin (2015).

262

Chandrasekhar, Larreguy, and Xandri (2015)

263

Например, см. Choi, Gale, and Kariv (2005); Mobius, Phan, and Szeidl (2015); Enke and Zimmermann (2015); Brandts, Giritligil, and Weber (2015); Battiston and Stanca (2015).

264

Bailey, Cao, Kuchler, and Stroebel (2016).

265

Например, см. Choi, Gale, and Kariv (2005).

266

Чтобы составить полное представление о том, является ли сеть достаточно уравновешенной, нужно подсчитать, как часто каждый человек взаимодействует с другими, и в какой степени они взвешивают чужие мнения, корректируя собственные мнения. Полное описание содержится в: Golub and Jackson (2010). Скорость сближения мнений будет зависеть еще и от устройства сети и распределения весов (Golub and Jackson [2012]).

267

Подробнее о таких преимуществах и недостатках различных сетевых структур и о лидерах мнений см.: Katz and Lazarsfeld (1955); Jackson and Wolinsky (1996); Bala and Goyal (1998); Golub and Jackson (2010, 2012); Galeotti and Goyal (2010); Molavi, Tahbaz-Salehi, and Jadbabaie (2018).

268

Lazarsfeld, Berelson, and Gaudet (1948).

269

Katz and Lazarsfeld (1955).

270

Gladwell (2000).

271

«Thirty Years Later: 1982 Bordeaux No Single Vintage Did More to Change the World of Wine than 1982,» Wine Spectator blogs, публикация 26 марта 2012 года.

272

Andrew Edgecliffe-Johnson, «Robert Parker, the American Bacchus,» Financial Times, December 14, 2012. Вместе с Николасом Карайолом (Nicolas Carayol) мы изучили пунктуальность и рейтинги девятнадцати видных винных экспертов (см. Carayol and Jackson, 2017) и обнаружили некоторые интересные нюансы.

273

McCoy (2014).

274

Это уводит в сторону от личных вкусов, разнообразие которых могло бы породить и большее количество откликов, например, в вина, рестораны и фильмы. И все же, несмотря на индивидуальные расхождения в оценках некоторых продуктов, возможно найти и некую общую основу для оценок, которая может служить ориентиром для многих, и, раз существует обширная индустрия рейтингов подобных товаров, значит, людям важно слышать чужое мнение.

275

С обзорами возникает множество сложностей. Например, во многих системах обзоров изделий сильно смещено распределение рейтингов: большинство указывает лишь лучшие оценки и изредка плохие, но мало оценок, находящихся в средней части. Дело в том, что мотивацию для написания отзыва испытывают прежде всего люди, которые в восторге от какого-то товара или, наоборот, возмущены его качеством, а тем, кто более или менее равнодушен, просто лень тратить на это время. Те же немногие авторы обзоров, которые уделяют их написанию много времени, могут быть очень предвзятыми — особенно если им кто-то платит за положительные отзывы. См. Duan, Gu, and Whinston (2008); Fradkin, Grewal, Holtz, and Pearson (2015); Tadelis (2016); and Nei (2017).

276

Позднее Дир публиковал более подробные материалы о своем исследовании и о проблемах с этикой и данными. См., например, «How the Vaccine Crisis Was Meant to Make Money,» British Medical Journal, January 11, 2011.

277

Брайан Дир выступил со своими обвинениями уже после того, как Генеральный медицинский совет начал расследование в отношении того исследования.

278

Обзор некоторых из появившихся в итоге многочисленных исследований на эту тему см. в: Gerber and Offit (2009).

279

Статистика Всемирной организации здравоохранения.

280

Carrillo-Santisteve and Lopalco (2012).

281

Похожий афоризм — «Ложь успевает обойти полмира, пока правда только обувается» — часто приписывается Марку Твену [а также Черчиллю — прим. пер.], хотя в его сочинениях он не обнаружен. Афоризм Свифта был опубликован в его статье, напечатанной в журнале The Examiner в 1710 году. Работа Vosoughi, Roy, and Aral (2018) подробнейшим образом иллюстрирует правдивость этих изречений.

282

23 декабря 2016 года, Twitter.

283

31 октября 1938 года.

284

См. обсуждение в: Bartholomew (2001).

285

См. http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/2284783.stm, 27 сентября 2002 года.

286

См. «Extinction of Blondes Vastly Overreported,» Washington Post, October 2, 2002.

287

«Evaluating Information: The Cornerstone of Civic Online Reasoning,» Executive Summary, Stanford History Education Group. В исследовании приняли участие более 7800 учащихся из двенадцати разных штатов.

288

Malcom Moore, «World War 2 Anniversary: The Scoop,» The Telegraph, August 30, 2009; «Obituary: Clare Hollingworth,» BBC, January 10, 2017; Margalit Fox, «Clare Hollingworth, Reporter Who Broke News of World War II, Dies at 105,» New York Times, January 10, 2017.

289

Помимо потери выигрыша во времени, производство новостей претерпевает коренные изменения в формировании доходов. Для новостных служб ряд угроз исходит от интернета. Доходы от рубричной рекламы резко упали, как и тиражи бумажных версий новостных изданий. Доходы от онлайн-рекламы и онлайн-подписок не заменили исчезающих потоков традиционных доходов. Об этом см., например, Waldman (2011); Hamilton (2016); the Reuters Institute Digital News Report 2017 (http://po.st/lfJFXh); Pew Research Center «Newspaper industry estimated advertising and circulation revenue» (June 1, 2017, http://www.journalism.org/chart/newspaperindustry-estimated-advertising-and-circulation-revenue/).

290

Waldman and the Working Group on Information Needs of Communities (2011).

291

Пресс-релиз ФБР: «Бывший директор шахты „Аппер-Биг-Бранч“ приговорен к тюремному заключению в связи с федеральным расследованием на „Аппер-Биг-Бранч“», из канцелярии федерального прокурора, южный округ Западной Виргинии, 17 января 2013 года; доклад министерства труда США, Управления по безопасности и охране труда при добыче полезных ископаемых о взрыве со смертельным исходом на подземной шахте 5 апреля 2010, (южная шахта «Аппер-Биг-Бранч»), находящейся в ведении угледобывающей компании Montcoal, округ Рэлей, Западная Виргиния, ID No. 46–08436.

292

Даже после проведения расследования двух сотрудников приговорили менее чем к пяти годам тюрьмы каждого, а бывшего генерального директора компании признали виновным только по одному пункту обвинения — в добровольном участии в сговоре с целью нарушения основ безопасности жизнедеятельности, — и приговорили всего к году тюрьмы.

293

American Society for News Editors Newsroom Employment Census projections, 1978–2014, «State of the News Media 2016,» по донесениям Исследовательского центра Пью.

294

Waldman and the Working Group on Information Needs of Communities (2011), страница 10.

295

Вот это исследование: Kaplan and Hale (2010), а распределение содержания получасовых местных новостей можно найти в Приложении (раздел 9.4).

296

Hamilton (2016).

297

Teemu Henriksson, «Full Highlights of World Press Trends 2016Survey,» World Association of Newspapers and News Publishers.

298

Waldman and the Working Group on Information Needs of Communities (2011), страница 12.

299

Gentzkow, Shapiro, and Taddy (2016).

300

См. рисунок 4 там же.

301

Другие свидетельства см. в: Prummer (2016).

302

Код разработал Ренцо Лучони, а видоизменил Питер Олдхаус — внеся некоторые уточнения для моего анализа.

303

Здесь важен выбор порога — начиная с какого количества законопроектов, за которые два сенатора голосовали одинаково, между ними проводится связь, — а также конкретный год наблюдения (напр., см. блог Рэнди Олсона от 21 декабря 2013 года: http://www.randalolson.com/blog/). Начиная с половинного порога, можно считать, что объединенные звеном сенаторы чаще соглашаются друг с другом, чем расходятся по мнениях. В пору, когда я делал анализ для этой главы, я использовал по возможности свежайшие на тот момент данные (2015), а также данные, начиная с 1990 года, для анализа партийности, о чем шла речь выше. Если вам интересно узнать больше подробностей, то код, данные и подробности, стоящие за полученными цифрами, можно найти на моем веб-сайте.

304

В 2015 году это вытягивает наверх Марко Рубио и Теда Круза (оба — участники «Движения Чаепития»), а Линдси Грэма, который противодействовал «Движению чаепития», — вниз.

305

Для своего анализа я взял другие данные, но можно найти и анализ, который вдохновил на создание этого анализа, на веб-сайте Лучони: https://renzo.lucioni.xyz/senate-voting-relationships/. См. также Moody and Mucha (2013), где говорится о других критериях и схожих тенденциях.

306

См. Jackson (2008b) и раздел VII в: Golub and Jackson (2012).

307

Предполагается, что сеть не полностью фрагментирована, и что никакая часть сети не является существенно более плотной, чем другие. Например, если каждый сотрудник отдела маркетинга контактирует с десятками других сотрудников, а люди из отдела производства взаимодействуют лишь с одним-двумя сотрудниками других отделов, эта схема может не сработать, но только потому, что у разных частей сети разные диффузионные свойства, а не по причине гомофилии.

308

Именно этот контраст рассматривается с привлечением большего количества технических подробностей в: Golub and Jackson (2012).

309

См. Lena H. Sun, «Anti-Vaccine Activists Spark a State’s Worst Measles Outbreak in Decades,» Washington Post, May 5, 2017.

310

Barnes et al. (2016).

311

Barnes et al. (2016).

312

См. книгу Hölldobler and Wilson, The Ants (1990).

313

Prabhakar, Dektar, and Gordon (2012).

314

См. Bjorn Carey, «Stanford Researchers Discover the ‘Anternet,’» Stanford Report, August 24, 2012.

315

Содержательные и подробные рассуждения о культуре и эволюции см. в: Boyd and Richerson (1988); Richerson and Boyd (2008); Tomasello (2009).

316

Coffman, Featherstone, and Kessler (2016).

317

Manski (1993); Aral, Muchnik, and Sundararajan (2009).

318

Gilchrist and Sands, 2016. В лучшем случае, здесь недооценивается социальный эффект, поскольку некоторые люди, которые, возможно, захотели бы пойти на этот фильм в первые выходные в Нью-Йорке и не пошли, то в Нью-Йорке наблюдался бы некоторый накопившийся спрос. См. также Moretti (2011).

319

Lerner and Malmendier (2013).

320

Kloumann, Adamic, Kleinberg, and Wu (2015).

321

Duflo and Saez (2003).

322

Vosoughi, Roy, and Aral (2018).

323

Трудно проверить напрямую подобные информационные эффекты, основываясь лишь на биржевых данных, хотя и имеются многозначительные свидетельства, которые обсуж даются в: Bikhchandani and Sharma (2000) и Hirshleifer and Hong Teoh (2003). Однако, когда людей помещают в лабораторные условия — с тем чтобы контролировать информацию и видеть, чтó именно покупают и продают люди, возникает явный эффект стадного поведения, что видно в: Anderson and Holt (1997) и Hung and Plott (2001).

324

Очередная расхожая цитата сомнительного происхождения. Неясно, действительно ли Конфуций говорил эти слова, но ему их часто приписывают. Это больше похоже на видоизмененную цитату из «Аналектов» — текста, вероятно, составленного спустя века после смерти Конфуция его последователями и имеющего собственную замечательную историю.

325

Логика стадного поведения описана в паре исследований: Abhijit Banerjee (1992) и Sushil Bikhchandani, David Hirshleifer, and Ivo Welch (1992).

326

Foster and Rosenzweig (1995). См. также Conley and Udry (2010).

327

Leduc, Jackson, and Johari (2016).

328

Smith and Sorensen (2000); Acemoglu, Dahleh, Lobel, and Ozdaglar (2011).

329

Elaine McArdle, «How to Eat at Sushi Dai, Tokyo: Tips and Guide to Getting a Seat at Sushi Dai, Tsukiji Fish Market,» June 30, 2016, https://www.thewholeworldisaplayground.com/how-to-eat-seat-sushi-dai-tokyo-tips-guide/.

330

По-видимому, поставщики рыбы пользуются нашей неспособностью судить о ее качестве. В рамках исследования, охватившего суши-рестораны в Лос-Анджелесе (городе, имеющем хорошую репутацию по части суши), команда исследователей (Willette et al. [2017]) собрала за четыре года 364 образца рыбы из 26 ресторанов, расположенных в разных районах, имевших разный уровень цен и занимавших разные места в рейтингах. Используя анализ ДНК рыбных образцов, исследователи проверили, является ли подаваемая клиентам рыба тем, за что ее выдают. Оказалось, что все до одного рестораны продавали как минимум один вид суши, который не соответствовал заявленному названию. В целом же, неверными ярлыками снабжалось 47 % суши! Некоторые виды продавались почти всегда под неверными названиями — обычно это происходило с теми рыбами, которые легко выдать за другие, внешне похожие. Например, 89 % красного луциана и 93 % того, что продавалось под видом желтохвоста, оказалось чем-то другим, но между тем лишь 8 % скумбрии оказалось фальшивкой. Нельзя во всем винить только рестораторов — они ведь просто одно из звеньев в цепи поставщиков, здесь ясно лишь, что кто-то в этой цепи постоянно и сознательно пользуется нашим неумением различать виды рыб.

331

Подробнее об укоренившихся обычаях см.: Young (1996). Здесь интересен пример с уличным движением, потому что некоторые страны все же пошли на перемены. Другие типы движения остаются часто в тех странах, которые отделены от соседних массивами рек или большими горными хребтами, из-за которых движение транспорта через границу почти отсутствует.

332

Glaeser, Sacerdote, and Scheinkman (2003); Martinelli, Parker, PérezGea, and Rodrigo (2015); Su and Wu (2016).

333

Fisman and Miguel (2007).

334

Кувейт с его уровнем коррупции –1,1, не включен в этот график, потому что он настолько выпадает из общей картины (250 штрафных талонов на дипломата), что сильно искажает остальные показатели. Это настоящее исключение из правил, и не только из-за огромного количества полученных штрафных талонов, но и из-за уровня коррупции в стране — ниже среднего. (Показатель коррупции для Кувейта в данных Фисмана и Мигеля, кажется, расходится с многими другими показателями, согласно которым, по уровню коррупции Кувейт ближе к Индии, Бразилии, Болгарии и другим странам со значительным уровнем коррупции.) Я все-таки включаю Кувейт во все приводимые показатели, и даже с включением Кувейта сохраняется заметная корреляция между коррупцией страны и количеством штрафов, накопленных ее дипломатами. Например, при сравнении 23 с 12 Кувейт попадает в число некоррумпированных стран. Если же убрать Кувейт из этих расчетов, то обнаружится еще более резкий контраст, потому что тогда среднее количество штрафных талонов для дипломатов из некоррумпированных стран упадет до 8!

335

Еще это связано с понятием «транзитивности», или переходности: если A знает B, и B знает C, то знает ли A C?

336

Chandrasekhar and Jackson (2016).

337

Некоторые примеры см. в Watts (1999), а еще ряд коэффициентов кластеризации можно найти в массивах данных, описанных в Jackson and Rogers (2007a).

338

Chandrasekhar and Jackson (2016).

339

Jackson and Rogers (2007a).

340

Бывают такие случаи, когда распространение нового товара происходит и без подобного подкрепления. Например, в своем исследовании микрофинансирования в индийских деревнях мы выяснили, что в распространении микрокредитов никакого эффекта социального подкрепления не наблюдается (Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson, 2013). Похоже, там крестьяне уже были знакомы с этим явлением и могли самостоятельно принимать решения: все, что им нужно было, — это лишь информация о доступности микро финансирования. Распространение простых сообщений такого рода гораздо больше похоже на распространение болезни, потому оно не зависит от кластеризации или других видов локального подкрепления.

341

Goel et al. (2016).

342

См. Beaman, BenYishay, Magruder, and Mobarak (2015). Деймон Сентола — Damon Centola (2011) — проверил, как работает диффузия в среде, где люди медлят сами сделать какой-то шаг, но решаются на него, видя пример сразу многих друзей. Этой средой стало онлайн-сообщество людей, посвященное здоровому образу жизни и насчитывавшее больше полутора тысячи участников. Исследователь связал между собой некоторых участников, объединив их в сеть с очень высокой кластеризацией, остальные же участники связывались друг с другом в сети с низким уровнем кластеризации. Таким образом, каждый из участников обзавелся несколькими новыми приятелями-«зожевцами», и они могли теперь узнавать о том, чем те заняты. Затем Деймон дал одному человеку из этой группы возможность присоединиться к форуму, посвященному вопросам здоровья. Теперь всякий раз, как кто-нибудь присоединялся к этому форуму, его приятели-«зожевцы» получали оповещения, где говорилось об этом событии. Таким образом, если сразу несколько друзей какого-то участника группы присоединялись к форуму, ему приходило сразу много оповещений. Деймон выяснил, что в кластеризованных сетях темпы присоединения к форуму на 42 % выше, чем в случайных сетях. По-видимому, это свидетельствовало о том, что людей побуждает к действиям совокупность поступающих к ним стимулов, и хотя в кластеризованной сети расстояние между людьми в среднем было больше, сама диффузия поведения происходила быстрее и затрагивала большее количество людей, чем в менее кластеризованной сети.

343

Я имел в виду понятие «равновесие Нэша», когда упоминал о множественном равновесии в связи с проблемой согласованности. Джон Нэш доказал, что подобное равновесие существует в самых разных областях. Это понятие стало важнейшим инструментом в современной экономике.

344

Это определение поддержки и стоящая за ним теория игр подробнее обсуждаются в: Jackson, Rodriguez Barraquer, and Tan (2012). Возможно, вы зададитесь вопросом: как наличие множества друзей соотносится с кластеризацией? В обоих случаях в сетях образуются треугольники, а значит, возникают тесные связи. Если многие отношения будут опираться на поддержку общих друзей, тогда образуется множество треугольников, и потому сеть станет в высокой степени кластеризованной. Но все же поддержка и кластеризация — отдельные понятия. Например, в индийских деревнях больше 90 % отношений опираются на поддержку; при этом уровень кластеризации невысок — от 20 до 30 %. Когда мы представляем себе отношения, имеющие поддержку, речь идет об отношениях — то есть о звене в сети, — опирающихся на общего друга. При кластеризации встает вопрос о том, какая доля друзей конкретного человека дружит еще и между собой. Кроме того, поддержка и кластеризация играют совершенно разные роли в подкреплении чужого поведения. Поддержка проявляется в том, что общий друг в качестве третьей стороны выступает свидетелем, или поручителем, или «старостой» для двух людей, связанных отношениями; кластеризация же позволяет людям согласовывать друг с другом действия влиять на кого-то еще. О последнем пункте подробнее см. в: Coleman (1988).

345

Бывают случаи, когда нуклеарным семьям требуется больше калорий, чем они сами производят. См., например, Hill and Hurtado (2017).

346

См., например, Kaplan, Hill, Lancaster, and Hurtado (2000) и Hill (2002).

347

Всеохватный обзор человеческой кооперации см. в: Seabright (2010).

348

См. Jackson, Rodriguez Barraquer, and Tan (2012); Feinberg, Willer, and Schultz (2014); и Ali and Miller (2016). Coleman (1988) изучает другой аспект такого общения, рассуждая о том, как кластеризация может помочь двум друзьям конкретного человека сообща привлечь его к ответственности, — что отличается от обсуждаемой нами темы. Подробнее об этом различии см. в: Jackson, Rodriguez Barraquer, and Tan (2012).

349

Jackson, Rodriguez Barraquer, and Tan (2012).

350

Приведенные здесь точные процентные величины получены из второй волны наших данных (собранных в работе: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson [2016]). Уровень поддержки оказывался примерно одинаковым, шла ли речь об одалживании денег, керосина или риса, или же о предложении помощи или советов. Что любопытно, уровень поддержки оказывался существенно ниже, когда мы рассматривали социальное взаимодействие в более чистом виде: например, как часто люди ходят друг к другу в гости, без какой-либо четкой цели или просьбы. Кроме того, величина 93 % поддержки может быть даже заниженной: ведь, собирая информацию о сети путем опросов, можно упустить из виду некоторые звенья, — особенно, если в опросах участвуют не все поголовно жители.

351

Banerjee and Duflo (2012).

352

Breza and Chandrasekhar (2016).

353

Uzzi (1996), pp. 679–80.

354

См. Jackson and Xing (2018), где обсуждается вопрос о том, как разрешение споров внутри общин дополняет официальные судебные разбирательства.

355

Fisman, Shi, Wang, and Xu (2018).

356

Fisman, Shi, Wang, and Xu (2017).

357

Shi and Rao (2010).

358

Анализ некоторых этих конфликтующих сил см., например, в: Bandiera, Barnakay, and Rasul (2009); и Beaman and Magruder (2012).

359

Backstrom and Kleinberg (2014).

360

См., например, Easley and Kleinberg (2010); Uzzi (1997); и классическую статью об укорененности: Granovetter (1973).

361

Для этих расчетов они использовали рекурсивное определение и изучали те отношения, которые были действительны самое большее в течение 12 месяцев.

362

Caitlin Giddings, «This Couple Found Love Across the Globe Through Strava: The Incredible Story of How a Competitive Cycling App United Two Riders from Across the World,» Bicycling Magazine, January 25, 2016.

363

Alex Shashkevich, «Oldest Adults May Have Much to Gain from Social Technology, According to Stanford Research,» Stanford News, November 28, 2016.

364

См. Jensen (2007). Стандартное отклонение от средней цены на разных рынках колебалось между 60 и 70 % до появления сотовых телефонов, а после составляет около 15 %.

365

Более широкое обсуждение см. в: Friedman (2016); и см. Hjort and Poulsen (2018), где рассматривается пример того, как интернет воздействует на производительность и занятость.

366

Формирование сетей подвергалась широкому анализу. Держа в уме наши конкретные цели, я фокусируюсь здесь лишь на некоторых важных моментах, но в существующей на эту тему литературе освещены и многие другие. Больше специализированных и подобных дискуссий, а также многочисленные ссылки, можно найти в: Jackson (2008) and Jackson, Rogers, and Zenou (2017).

367

Jackson and Wolinsky (1996).

368

Есть нюансы, которые я здесь обхожу вниманием, чтобы проще было донести главную мысль. В некоторых случаях способы взаимодействия внешних факторов со стимулами для образования связей могут быть весьма сложными, и потому образованию сетей посвящено множество исследований. Более специальный обзор этой литературы вы можете найти в: Jackson (2003, 2008a, 2014).

369

Есть еще третья, и довольно важная сила, о которой я рассказываю в онлайн-приложении, доступном на моем вебсайте. При формировании сетей действует и обратная связь. Чем больше друзей у человека, тем легче ему знакомиться с большим количеством людей, и тем привлекательнее они в качестве друга для других людей — учитывая повышенное количество внешних факторов, предлагаемых ими. Эта обратная связь может приводить к неравенству при образовании сети: люди, уже имеющие много друзей, приобретают еще больше друзей.

370

Как мы говорили в главе 7, когда речь идет о таких вещах, как формирование чужих мнений, влияние могут оказывать не абсолютные, а относительные количества связей, которые люди поддерживают с другими (подробности, имеющие отношение к этому вопросу, появляются в: Golub and Jackson [2012]). Если возникающие новые связи носят гомофилический характер, то сеть становится более гомофилической, и мнения остаются (или делаются более) поляризованными, даже если сеть в целом становится плотнее.

371

Как отмечается в Jackson and Nei (2015), в том, что количество войн значительно сократилось, можно быть точно уверенными, независимо от конкретных дат, выбранных для срезов: с 1820 по 1959 год количество войн составляло 0,00056, тогда как с 1960 по 2000-й — 0,00005; с 1820 по 1969-й — 0,00053, а с 1970 по 2000-й — 0,00005. Если говорить о количестве войн на страну (а не на пару стран), то с 1820 по 1959-й этот показатель составляет 0,012, а с 1960 по 2000-й — 0,004. Если же включать в обзор не только полноценные войны, а все «милитаризированные межгосударственные споры» (такие конфликты, при которых погибает как минимум 1000 человек), то с 1820 по 1959 год насчитывалось 0,006 ММС на одну пару стран, а с 1960 по 2000-й — 0,003. Тем не менее, является ли изменение частоты конфликтов статистически значимым, зависит от того, какие именно случайные процессы мы решим считать причинами того или иного конфликта. Есть некоторые процессы, для уверенного понимания которых необходимо собрать гораздо больше данных, на что указывает Clauset (2017).

372

Данные относятся к периоду 1870–1949: Klasing and Milionis (2014); 1950–1959 Penn World Trade Tables Version 8.1; 1960–2015 World Bank World Development Indicators.

373

На самом деле, если не считать Вторую мировую войну, то количество союзов на одну страну с 1816 по 1940 год составляло только 1,7.

374

Jackson and Nei (2015).

375

Подробнее об этом говорится в Jackson and Nei (2015). См. также Li et al. (2017).

376

Jackson and Nei (2015).

377

Prummer (2016). Больше подробностей см. также в: Hampton and Wellman (2003); Rainie and Wellman (2014); and Sunstein (2018).

378

См. также Davis and Dunaway (2016).

379

См. обсуждение в: Gentzkow, Shapiro, and Taddy (2016); Boxell, Shapiro, and Shapiro (2017); Fiorina (2017); and Gentzkow (2017). Среди исследователей есть еще довольно много расхождений (поляризация мнений?) относительно того, как измерять саму поляризацию и степень ее возрастания, а также относительно ее причин.

380

См. обсуждение в: Gentzkow, Shapiro, and Taddy (2016).

381

В психологии это известно как «эффект ложного консенсуса» (например, см. Ross, Greene, and House [1977]), и он может обостряться из-за гомофилии, так как друзья людей часто влияют на их представления о том, чтó вообще думают другие люди.

382

Эти данные я нашел благодаря блогу Jasmin Droege «Urbanization vs GDP per Capita Revisited,» пост от 11 апреля 2016.

383

Например, см. Barnhardt, Field, and Pande (2016).

384

В конечном счете, еще технологии позволяют людям работать удаленно, что можно расценить как своего рода противодействующую силу. Но поскольку люди все больше зависят от других в том, что касается обеспечения необходимыми товарами и услугами, по-видимому, они по-прежнему будут скапливаться в какие-то агломерации — будь то собственно в городах, или в пригородах, или в постоянно разрастающихся мегаполисах с окраинами.

385

Например, см. Barnhardt, Field, and Pande (2016).

386

Перевод на английский из: David K. Jordan (1973). (Русский текст цитируется по: https://cat-scientistt.livejournal.com/215681.html.

387

Законопроект разработан летом 2012 года.

388

Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2018).

Content

Мэтью О. Джексон
Человеческие сети
Как социальное положение влияет на наши возможности, взгляды и поведение

Глава 1. Введение: сети и человеческое поведение

Чем больше все меняется

Миллиарды миллиардов сетей

Глава 2. Власть и влияние: центральные позиции в сети

Популярность: центральность по степени

Сравнения, сравнения

Важно, кого вы знаете: как находить иголки в стогу сена

Распространение микрофинансирования

Диффузионная центральность

Возвышение рода Медичи: ранний опыт сетевого общения

«Эффект Крестного отца»: центральность порождает центральность

Таксономия сетевого влияния и власти

Глава 3. Диффузия и заражение

Заражение и компоненты сети

Фазовые переходы и основные показатели воспроизводства

Внешние факторы и вакцинация

Связанная, но разреженная

Наш мир съеживается все больше

Центральность и заражение: оборотная сторона популярности

Сетевая динамика и проводимость

Собираясь с мыслями

Глава 4. Слишком связанные, чтобы рухнуть: финансовые сети

Анатомия глобального финансового кризиса

В чем особенность финансовых заражений?

Свободные рынки и внешние факторы

Регулирование

Попкорн или домино?

Резюме: Реактивные самолеты без приборов управления

Глава 5. Гомофилия: раздор между своими

Кастовая система

Гомофилия

Место встречи изменить нельзя

Открытие Шеллинга

Другие причины гомофилии

Некоторые последствия гомофилии

Гомофилия как ткань нашей жизни

Глава 6. Иммобильность и неравенство: сетевая обратная связь и ловушки бедности

Иммобильность

Иммобильность, неравенство и «кривая Великого Гэтсби»

Неравенство

Образование

Обычные подозреваемые: институции и капиталы

Рабочие сети и социальный капитал

Обратная связь и хронические различия в поведении: социальное перетягивание каната

Резюме: Сетевые разделения, иммобильность и неравенство

Глава 7. Мудрость и глупость толпы

Мудрость толпы

Меняющийся ландшафт новостей

Поляризация: все дело в гомофилии

Как трудно быть человеком

Глава 8. Влияние наших друзей и наших местных сетевых структур

Муравьи и лемминги

Стадное поведение, банковская паника и заблуждение толп

Теория игр и взаимная дополнительность

Кластеризация и сложные виды заражения и диффузии

Доверие и поддержка

Гуаньси

Укорененность

Чтобы понять нас, нужно понять наши дружбы

Глава 9. Глобализация: наши меняющиеся сети

Образование сети

Торговые сети: лучше торговать, чем воевать

В паутине проводов: рост гомофилии и поляризации

Разрывы

Чем больше мир меняется

Благодарности

Библиография

Примечания