Глава 4 Особенные люди

Сегодня, в эру МySpace, Facebook и тому подобного, в эру, когда социальные сети – явление совершенное обычное, с трудом верится, что сама идея появилась в рекламе пива Foster’s ш. Однако еще совсем недавно – в середине 1990‑х – исследование социальных сетей было относительно туманно. Его предпринимали лишь единицы: горстка математически одаренных социологов, задавшихся целью построить схемы социальных взаимодействий между индивидами112. В последние годы в этой области произошел настоящий прорыв. Быстродействующие компьютеры наряду с такими коммуникационными технологиями, как электронная почта, сотовые телефоны и сайты социальных сетей типа Facebook, сделали возможным регистрацию и анализ взаимодействий сотен миллионов человек. Сегодня тысячи ученых в сфере вычислительной техники, физиков, математиков и даже биологов считают себя «специалистами по сетям». И каждый день в структуре и динамике сетевых систем делаются новые открытия.

Шесть степеней разобщения

В 1995 году, когда я, будучи аспирантом в Корнуоллском университете, изучал синхронизацию сверчков, все это только предстояло в будущем. В то время концепция всеобщей гигантской социальной сети, позволяющей обмениваться информацией, идеями и влиянием, была относительно нова. А потому, когда однажды во время телефонного разговора отец спросил, слыхал ли я, что «любой человек находится лишь в шести рукопожатиях от президента США», я, естественно, отнес это заявление к области фольклора. И нельзя сказать, что при этом ошибался.

Так называемая проблема тесного мира привлекает человечество уже более 100 лет – с тех самых пор, как венгерский писатель Фридьеш Каринти [26] опубликовал короткий рассказ «Звенья цепи». Главный герой похваляется, будто может связаться с любым человеком на свете – лауреатом Нобелевской премии или рабочим на заводе Форда – посредством цепочки не более чем из пяти звеньев (то есть знакомых). 40 лет спустя в своей книге о градостроительстве «Жизнь и смерть больших американских городов» журналистка Джейн Джекобс описала похожую игру – «сообщения», – в которую после переезда в Нью‑Йорк они с сестрой часто играли.

«Суть игры состояла в том, чтобы вообразить двух резко отличных друг от друга людей – например, охотника за головами с Соломоновых островов и сапожника из Рок‑Айленда, штат Иллинойс, – и представить себе, что один должен передать другому устное сообщение. После этого каждая из нас молча изобретала правдоподобную – или, по крайней мере, мыслимую – цепочку людей, через которых сообщение могло быть передано. Выигрывала та, которой удавалось придумать более короткую».

Но насколько же длинны такие цепочки на самом деле? Наиболее простой способ ответить на этот вопрос – выявить все звенья, а затем подсчитать, со сколькими людьми вы свяжетесь в один «прием», в два и так далее – пока не переберете всех на свете. Во времена Джекобс это было невозможно, но в 2008 году двум специалистам по вычислительной технике из Microsoft Research удалось определить длину цепочек, соединяющих двух человек. Исследование проводилось с помощью программы мгновенного обмена сообщениями (Microsoft Instant Messenger), где быть «друзьями» означало находиться в списках приятелей друг друга113. Ученые обнаружили, что в среднем людей разделяли примерно семь шагов – удивительно близко к «шести рукопожатиям», о которых упоминал мой отец. И все же это не настоящий ответ на вопрос. Герои в игре Джекобс не имели доступа к сети и, следовательно, даже при наличии соответствующих компьютерных мощностей не могли вычислить пути так, как это сделали исследователи из Microsoft. Безусловно, они должны были использовать иной метод. Вот что пишет Джекобс:

«Охотник за головами мог бы поговорить с вождем своей деревни, тот – с торговцем, приехавшим за копрой, тот – с офицером с проплывавшего мимо австралийского патрульного судна, тот – с матросом, у которого в Мельбурне подошла очередь получить увольнительную на берег, и т. д. А на другом конце цепочки сапожник услышал бы сообщение от своего священника, тот – от мэра, тот – от сенатора штата, тот – от губернатора, и т. д. Вскоре почти для любых персонажей, каких мы могли выдумать, у нас имелся рутинный набор ближних звеньев, а вот с серединой цепочки иной раз было не так легко – пока мы не начали использовать миссис Рузвельт. С ее помощью вдруг оказалось возможным перескакивать через большие, многозвенные промежуточные этапы. У нее были необычные, невероятные знакомства. Мир очень сильно сузился»114.

Решение Джекобс кажется весьма вероятным. Мы так привыкли к миру иерархий – будь то внутри формальных организаций, в экономике или в обществе, – что социальные сети, конечно, тоже должны оказаться иерархическими. Во всяком случае, так подсказывает здравый смысл. Каринти рассуждал в том же духе, что и Джекобс. Только в качестве миссис Рузвельт в его рассказе выступает мистер Форд. «Цепочка контактов, связывающих меня с неизвестным клепальщиком в компании Форда… Клепальщик знает начальника цеха, который знает самого мистера Форда, который находится в хороших отношениях с генеральным директором издательской империи Херста. Потребуется всего лишь одно слово моего друга, чтобы отправить телеграмму издателю. Тот свяжется с Фордом, который свяжется с начальником цеха, который свяжется с клепальщиком, который соберет для меня новый автомобиль, если таковой мне понадобится». И с точки зрения Каринти, и с точки зрения Джекобс, сообщения должны двигаться снизу вверх (от периферии к вершине), а затем – снова вниз. Центральное же положение занимают такие фигуры, как миссис Рузвельт и Генри Форд.

Что интересно, в социальных сетях сообщения передаются совершенно иначе, о чем свидетельствуют результаты целого ряда экспериментов «тесного мира». Первое такое исследование вскоре после выхода в свет книги Джекобс провел не кто иной, как Стэнли Милграм – социальный психолог, чей эксперимент в метро я описывал в первой главе. Он набрал 300 человек: 200 – из города Омаха в штате Небраска и 100 – из предместий Бостона. Служить «целью» вызвался приятель Милграма, бостонский маклер. Так же, как и в игре Джекобс, участникам был известен конечный адресат, однако отсылать или передавать письма разрешалось только тем людям, которых они знали достаточно близко. Таким образом, каждый из них передавал письмо своему другу, тот – своему и так далее, пока либо кто‑то не отказывался от участия, либо письмо не достигало цели. В итоге до бостонского адресата дошли 64 письма, причем в среднем цепочки состояли из шести звеньев. Так и появилось знаменитое выражение «шесть степеней разобщения», или «теория шести рукопожатий»115.

Хотя испытуемые Милграма нашли столь же короткие пути, о которых писали Каринти и Джекобс, им это удалось без привлечения всяких миссис Рузвельт. Обычные люди передавали сообщения другим обычным людям в одном и том же социальном слое, а не вверх и вниз по иерархии, как представляли себе Каринти и Джекобе. Не было никаких сложностей и с серединой цепочек, как опасалась Джейн. Основные трудности возникали уже после того, как сообщения подбирались близко к цели. Социальные сети, судя по всему, не очень похожи на социальную иерархию. Скорее они сродни игре в гольф. Когда вы далеки от цели, покрыть большие расстояния относительно легко: вы просто отсылаете сообщение кому‑то, кто живет в соответствующей стране, оттуда – кому‑то, кто живет в соответствующем городе, а оттуда – кому‑то, кто вертится в соответствующих профессиональных кругах. Но стоит приблизиться к цели, как большие прыжки уже не помогают, и сообщения имеют тенденцию «скакать» вокруг да около, пока не попадут к кому‑то, кто знает адресата лично.

Тем не менее Милграм обнаружил одну очень интересную особенность, касавшуюся вручителей. Из 64 конвертов, в итоге попавших к адресату, почти половину доставил один из трех человек, а половину этой половины (16) – один‑единственный мистер Джейкобс, торговец одеждой, живший по соседству. Пораженный этой концентрацией писем в руках нескольких человек, Милграм назвал их «социометрическими звездами» и предположил, что они крайне важны для понимания явлений тесного мира116. Сам исследователь этими выводами и ограничился, однако 30 лет спустя в своем эссе «Six Degrees of Lois Weisberg» нью‑йоркский писатель Малькольм Гладуэлл вспомнил мистера Джейкобса: «Некое, очень малое, число людей (таких, как миссис Вайсберг) связано с нами в несколько приемов, а мы все связаны с остальным миром через этих людей»117. Иными словами, хотя с точки зрения сети мистер Джейкобс и миссис Вайсберг «важны» не так, как миссис Рузвельт или мистер Форд, они по сути играют ту же роль. Поэтому‑то таких людей нередко и называют «хабами» – по аналогии с узловыми аэропортами, которые нельзя миновать, если хочешь попасть из одной точки земного шара в другую.

Метафора с аэропортами весьма красноречива, однако она говорит скорее о том, как был бы организован мир, представься нам возможность перекроить его по своему усмотрению, а не о том, как он устроен в действительности. Задумайтесь на минутку: сравнение едва ли правдоподобно. У одних людей друзей, конечно, больше, чем у других. Но люди‑то – не аэропорты. В отличие от чикагского О’Хара, при необходимости дополнительный самолет не подгонишь. Количество друзей не меняется так, как движение в аэропортах. Среднестатистический человек имеет от нескольких дюжин до нескольких сотен знакомых, а самые общительные из нас – порядка пары тысяч118. Разница существенная, но она даже отдаленно не сравнима с настоящим крупным аэропортом вроде О’Хара, пропускная способность которого в тысячи раз превышает возможности маленького аэропортика. Так как же получается, что «хабы» в социальных сетях действуют наподобие узловых аэропортов?

Вообще‑то, как несколько лет назад обнаружили мы с коллегами Роби Мухамадом и Питером Доддсом, воспроизведя первоначальный эксперимент Милграма, они и не действуют. На этот раз, правда, вместо бумажных писем использовалась электронная почта, что позволило провести исследование в более крупных масштабах. Если у Милграма было 300 первоначальных отправителей в двух городах и одна‑единственная цель в Бостоне, то мы имели более 20 тысяч цепочек и 18 целей в 13 разных странах. К тому моменту, когда эксперимент был закончен, цепочки прошли через 60 тысяч человек в 166 странах. Используя статистический анализ, более современный, чем был доступен Милграму, нам удалось оценить не только длину цепочек, в итоге достигших целей, но и выяснить, насколько длинными оказались бы прервавшиеся. Полученные данные оказались удивительно схожи с результатами Милграма – около половины всех цепочек должны были достичь цели за семь шагов или меньше119. Учитывая различия между двумя экспериментами – разные масштабы, технологии, отделяющие их друг от друга 40 лет, – столь внушительное совпадение полученных данных не только невероятно, но и является лишним доказательством того, что многие люди (хотя точно не все) действительно связаны друг с другом всего в несколько «рукопожатий».

В отличие от Милграма, однако, никаких «звезд» в процессе доставки мы не выявили. Количество «последних звеньев» почти равнялось числу цепочек. Кроме того, мы просили всех испытуемых обосновать их выбор следующего звена, но анализ их ответов не позволил обнаружить значимых свидетельств наличия «звезд» (или хабов). Выяснилось, что участники экспериментов тесного мира, как правило, не отправляют сообщения друзьям, обладающим самыми большими связями или самым высоким статусом. Они связываются либо с теми, кто, по их мнению, имеет нечто общее с адресатом (место проживания, схожий род деятельности и т. д.), либо с теми, кто скорее отправит сообщение дальше. Обычные люди не хуже экстраординарных личностей способны преодолевать границы между социальными уровнями, профессиональными кругами, нациями и районами. Приведу конкретный пример. Если вам нужно передать некое сообщение аспиранту из Новосибирска, едва ли вы обратитесь к человеку, который имеет множество друзей, постоянно ходит на всякие вечеринки или имеет связи с Белым Домом. Вы подумаете: а не знаете ли вы кого‑нибудь из русских? Если нет, тогда, может быть, вы знаете кого‑то из Восточной Европы или того, кто ездил туда, или учил русский язык, или живет в той же части города, где обосновались и восточноевропейские иммигранты. Миссис Рузвельт или Луиза Вайсберг, если уж на то пошло, действительно могут объединять людей. Но последние имеют в своем распоряжении и многие другие способы объединения. Именно эти другие, менее очевидные способы они и предпочитают использовать чаще всего – хотя бы потому, что тех очень много.

Суть в том, что взаимосвязи внутри настоящих социальных сетей гораздо сложнее и эгалитарнее, чем предполагали Джекобс и Милграм. Этот вывод теперь подтверждают множество экспериментов, эмпирических исследований и теоретических моделей120. Впрочем, невзирая на все эти доказательства, когда речь заходит о социальных сетях, нас по‑прежнему привлекает идея о том, что объединяют всех некие «особенные люди» – будь то известные жены президентов или щедрые местные бизнесмены. Факты, похоже, не имеют никакого отношения к тому, почему мы так думаем. В конце концов, Джекобс написала свою книгу за многие годы до экспериментов Милграма и задолго до того, как удалось получить данные, подтверждающие ее теорию о миссис Рузвельт. Следовательно, откуда бы эта идея ни взялась, на фактах она основана не была. Судя по всему, она импонировала Джейн просто потому, что без такой горстки особенных людей, которые объединяют всех остальных, сложно придумать какое бы то ни было объяснение вообще. В итоге получается, что, исключив одну такую личность, мы обязательно отыщем другую. Если не миссис Рузвельт, тогда Луиза Вайсберг. А если не она, тогда мистер Джейкобс, продавец одежды. Ну уж если и не он, тогда точно наш друг Эд, который, похоже, знает всех на свете: «Это должен быть кто‑то особенный! Так устроен мир».

Интуитивная притягательность объяснений происшедшего с помощью особенных людей не ограничивается проблемами сети. История «в лицах» толкует важные события с позиции действий нескольких ключевых лидеров. Сторонники теории заговоров наделяют тайных правительственных агентов или заговорщиков почти бесконечными способностями вмешиваться в жизнь общества. Дизайнеры верят, что продажи и модные тенденции определяют знаменитости. Советы директоров платят заоблачные суммы руководителям, чьи решения будут определять судьбу всей компании. Эпидемиологи беспокоятся, что «супер‑распространители» могут вызвать целую эпидемию. А ряд недавно вышедших из печати книг славят могущество горстки влиятельных людей – лидеров мнений, а проще говоря, «властителей дум», способных создавать и уничтожать бренды, менять социальные нормы или иным образом формировать общественное мнение121. В своей книге «Переломный момент» Гладуэлл объясняет возникновение так называемых социальных эпидемий – от повальных увлечений и модных тенденций до смещения культурных норм и внезапного снижения уровня преступности – с точки зрения «закона малого числа». Как суперраспространители вызывают настоящую эпидемию, а великие личности определяют ход истории, так и этот закон утверждает, что социальные эпидемии «запускаются усилиями горстки неординарных людей». Например, обсуждая чудесное возрождение Hush Puppies в середине 1990‑х, Гладуэлл пишет:

«.В случае с Hush Puppies остается большой тайной то, как эти туфли распространились от нескольких стиляг из центра Манхэттена и стали продаваться во всех торговых центрах страны. Какая образовалась связь между Ист‑Виллидж и «средней Америкой»? Закон малого дает такой ответ: кто‑то из этих неординарных людей узнал о модной тенденции и через свои социальные контакты, приложив энергию и энтузиазм, лично распространил молву о Hush Puppies – точно так же, как Гаэтан Дюга и Ньюшон Уилльямз распространили СПИД»122.

Выдвинутый Гладуэллом закон малого числа – настоящая находка для маркетологов, предпринимателей и общественных организаторов. Да для любого, кто по роду своей деятельности управляет и манипулирует поведением других. Легко понять почему. Если вам удастся отыскать этих особенных людей и повлиять на них, то их связи, энергия, энтузиазм и личность будут работать на вас. Звучит правдоподобно, однако, как это происходит со многими привлекательными идеями о человеческом поведении, закон малого числа – скорее дело восприятия, нежели реальности.

Гипотеза лидеров мнений

Виновник – все тот же здравый смысл. Как утверждают консультанты по маркетингу Эд Келлер и Джон Берри, «некоторые люди теснее связаны друг с другом, больше начитаны и лучше информированы. Да вы наверняка знаете это из собственного опыта. Принимая решение, в каком районе поселиться, как откладывать на пенсию или какой автомобиль или компьютер приобрести, вы не советуетесь абы с кем»123. Как описание особенностей нашего восприятия данное утверждение верно. Размышляя о собственных поступках, ища информацию или совет, мы действительно обращаемся к одним людям чаще, чем к другим. Но, как я уже упоминал в первой главе, наше восприятие собственного поведения очень далеко от реальности. Результаты ряда исследований, например, явно свидетельствуют о подсознательности социального влияния, возникающего из незаметных подсказок, которые мы получаем от друзей и соседей. То есть мы отнюдь не «прислушиваемся к ним» нарочно124. Кроме того, совершенно неясно, осознаем ли мы в таких случаях, что на нас вообще было оказано некое влияние. Служащие, скажем, могут влиять на начальство так же, как оно на них. Однако руководители едва ли определят подчиненных как источники влияния. Все просто: начальству положено воздействовать на служащих, а тем на него – нет. Другими словами, наше восприятие влияющего лица говорит о социальных и иерархических отношениях больше, чем влияние per se [27].

Одним из наиболее смущающих аспектов дискуссии о лидерах мнений являются разногласия о том, кто они такие вообще. Первоначально термин относился к «простым» людям, которые почему‑то оказывали экстраординарное воздействие на друзей и соседей. На практике же мы называем лидерами мнений и таких медиагигантов, как Опра Уинфри, и цензоров вроде редактора журнала Vogue Анны Винтур, и знаменитых актеров и личностей, и популярных блогеров, и так далее, и так далее. Все они могут (или не могут) быть влиятельными, однако тип оказываемого воздействия сильно варьируется. Возможно, похвала Уинфри в адрес никому не известной книги существенно повысит шансы последней очутиться в списке бестселлеров. Даже если и так, то это скорее пример могущества средств массовой информации, а вовсе не «сарафанного радио». Аналогичным образом модный дизайнер мог сшить платье, в котором знаменитая актриса потом явилась на вручение премии «Оскар». Зачем? Да затем, что ее прибытие записывается, передается и комментируется все теми же СМИ. Когда популярный блогер выражает свое восхищение определенным продуктом, потенциально его мнение прочтут тысячи людей. Но сопоставимо ли его влияние тому, которое оказывается покровительством Опры, рекомендациями друга, или это нечто совершенно иное?

Даже если сузить проблему до непосредственного межличностного влияния, исключив средства массовой информации, знаменитостей и блогеров, измерить это воздействие намного сложнее, чем длину цепочек сообщений. Например, для демонстрации всего одного прецедента влияния между двумя друзьями, Анной и Биллом, необходимо убедиться, что каждый раз, когда первая приобретает новый продукт (или идею), второй склонен приобретать тот же продукт (или идею)125. Отслеживание даже такого одного‑единственного взаимоотношения уже представляет определенные трудности. А проследить взаимодействие многих людей одновременно и вовсе становится практически невозможным126. Поэтому вместо непосредственных наблюдений влияния как такового исследователи предложили изучение различных его заменителей – таких, как количество друзей и озвученных ими мнений, степень их осведомленности (заинтересованности) в том или ином вопросе, набранные баллы по ряду личностных тестов и т. д. И первое, и второе, и третье, конечно, измерить гораздо проще, чем само влияние127. Возможно, эти показатели и правда дают четкое представление о нем. Беда в том, что в основе каждого из них лежит некое допущение о самом механизме оказания воздействия, а правомерность этих допущений толком никогда не проверялась128. Вот и получается, что на практике никто точно не знает, кто лидером мнений является, а кто – нет.

Хотя эта неоднозначность и сбивает с толку, истинный источник проблемы – не в ней. Располагай мы идеальным инструментом для измерения воздействия, скорее всего, мы обнаружили бы, что одни люди действительно влиятельнее других. С другой стороны, кто‑то выше ростом, а кто‑то ниже, но едва ли маркетологам стоит беспокоиться об этом. Тогда почему их так волнуют лидеры мнений? Рассмотрим пример. В рамках многих исследований человек считается лидером общественного мнения, если по крайней мере трое его знакомых обратились к нему за советом. Идем дальше. В мире, где среднестатистический человек оказывает влияние только на одного другого человека, влияние на трех дает влиятельность 300 %. Согласитесь, разница существенная. Само по себе это, естественно, не решает такие проблемы, как генерирование успешного продукта, улучшение осведомленности о системе здравоохранения или повышение вероятности избрания определенного политического кандидата. Все это требует влияния на многие тысячи и даже миллионы человек. Поэтому, даже если каждый из наших лидеров мнений может влиять на трех обычных людей, ему надо еще отыскать и как‑то воздействовать на миллионы, что явно идет вразрез с законом малого числа. Как выясняется, решение есть, но оно требует обращения к другой идее из теории сетей – к теории социального заражения.

Случайные лидеры мнений

Заражение – идея о том, что информация и, предположительно, влияние распространяются по сети точно так же, как инфекционное заболевание по системе физических контактов, – является одной из наиболее интригующих гипотез в науке о сетях129. Как следует из предыдущей главы, когда на каждого из нас влияют поступки и поведение окружающих, происходят удивительные вещи. Но заражение имеет важное значение и для неформальных лидеров мнений: оно подразумевает, что последний способен оказывать на других людей не только непосредственное влияние, но и косвенное – через соседей, соседей соседей и т. д. Именно через заражение и реализуется закон малого числа. Если соответствующие лидеры мнений способны запустить социальную эпидемию, тогда для оказания влияния на четыре миллиона человек потребуются всего лишь единицы. Это не просто хорошо – это здорово. А поскольку нахождение и влияние всего на нескольких человек очень отличаются от нахождения и воздействия на миллион, это качественно меняет саму природу влияния.

Что сие означает? То, что закон малого числа представляет собой не одну, а две гипотезы, слитые воедино. Согласно первой, одни люди влиятельнее других. А согласно второй, влияние этих людей многократно усиливается через некий процесс заражения, вызывающий социальные эпидемии130. Вот эту‑то комбинацию утверждений мы с Питером Доддсом и вознамерились проверить в серии компьютерных симуляций несколько лет назад. Поскольку последние предполагали эксплицитные математические модели распространения влияния, от нас требовалось специфицировать все допущения, в описаниях лидеров мнений обычно остающиеся несформулированными. Как определить такого лидера? Кто на кого влияет? О каких типах выбора идет речь? И как на выбор одних оказывают влияние другие? Как я уже говорил, никто толком не знает ответы на эти вопросы. А значит, как и в любой ситуации моделирования, необходимо сделать ряд допущений, каждое из которых, разумеется, может оказаться ошибочным. Задавшись целью подойти к проблеме во всеоружии, мы рассматривали две очень разные модели: и первую, и вторую социологи и специалисты по маркетингу изучают вот уже несколько десятилетий.

Одна представляла собой версию модели массовых беспорядков Грановеттера из предыдущей главы. В отличие от нее, однако, где все в толпе наблюдали за всеми, в нашей модели взаимодействия между отдельными людьми определялись сетью, в рамках которой каждый человек мог наблюдать за относительно небольшим кругом друзей или знакомых. А другая являлась вариантом «модели Басса», названной так в честь специалиста по маркетингу, впервые предложившего ее в качестве модели адаптации продукта. Надо сказать, в реальности последняя неотличима от более старой модели, использовавшейся в математической эпидемиологии для исследований распространения биологических болезней. Таким образом, если согласно модели Грановеттера люди принимают нечто, когда его принимает определенная доля окружающих, то модель Басса рассматривает принятие как процесс заражения, осуществляемый через взаимодействие «чувствительных» и «зараженных» людей. Обе они похожи лишь на первый взгляд: в действительности же – в корне различны. А значит, изучение относительной важности лидеров мнений в них позволяет рассмотреть широкий диапазон вариантов131.

Какую бы модель мы ни взяли, в большинстве условий для запуска социальной эпидемии лидеры мнений оказывались действительно более эффективны, нежели обычные люди. Впрочем, относительное воздействие было намного меньшим, чем предполагал закон малого числа. Приведу пример. Допустим, количество людей, на которых оказывает влияние лидер мнений, в три раза превышает число тех, на кого оказывает влияние среднестатистический человек. Интуиция подсказывает, что при прочих равных косвенное воздействие лидера мнений также затронет в три раза больше людей. Другими словами, лидер мнений будет иметь, что называется, «мультипликационный эффект» три. Закон малого числа тем временем утверждает: эффект должен быть гораздо сильнее – то есть «эта диспропорция становится более выраженной»132. Мы же обнаружили, что мультипликационный эффект для такого типа лидеров был, как правило, меньше трех, иногда – гораздо меньше, а во многих случаях и вовсе отсутствовал.

И вот почему: когда влияние распространяется через некий процесс заражения, итоговый эффект, как правило, намного больше зависит от общей структуры сети, нежели от качеств самих людей. Как масштабы лесного пожара зависят от ветра, температуры, низкой влажности и наличия горючих материалов, так и социальные эпидемии требуют соблюдения определенных условий. Как выяснилось, это условие не имеет никакого отношения к горстке влиятельных людей. Как раз наоборот: все дело в наличии критической массы внушаемых людей, которые, в свою очередь, воздействуют на других внушаемых людей. Когда эта критическая масса присутствует, даже самый обычный человек способен запустить социальную эпидемию – так, одной искры будет достаточно, чтобы, когда на то есть все условия, вспыхнул лесной пожар. И наоборот, если такая масса отсутствует, даже самый влиятельный человек может рассчитывать лишь на маленький каскад, не более того. Отсюда вывод: какие бы свойства мы ни измеряли, пока не будет установлено, как потенциальный лидер мнений вписывается во всю сеть, неизвестно, насколько влиятельным он окажется.

В некотором отношении в этом нет ничего удивительного. Услышав о большом лесном пожаре, например, мы ведь не думаем, что в искре, которая его спровоцировала, было нечто особенное. Такая идея просто смешна. Но когда в социальном мире случается нечто особенное, мы тут же приходим к мысли: кто бы ни явился причиной, этот человек непременно должен быть особенным. Каждый большой каскад в наших симуляциях, разумеется, обязательно кто‑то инициировал. И каким бы заурядным ни был этот человек раньше, он оказался подходящим под описание закона малого числа: «крошечный процент людей, которые выполняют большую часть работы». Впрочем, наши симуляции четко показали, что ничего особенного на самом деле в этих личностях не было – мы создали их такими. Большая часть работы выполнялась не ими, выступавшими в качестве триггеров, а более крупной критической массой людей, легко поддающихся влиянию. Это значит, что неформальный лидер, чьи энергия и связи могут превратить книгу в бестселлер или продукт в хит, в основном определяется случайным стечением обстоятельств. Это, так сказать, «случайный лидер»133.

«Рядовые лидеры» на Twitter

Как тут же было подмечено, этот вывод целиком и полностью основывался на компьютерных симуляциях. Последние представляли собой (в силу необходимости) крайне упрощенные версии реальности и предполагали большое количество допущений, любое из которых могло оказаться ложным. Они – полезные инструменты, способные дать уникальную информацию. Но в конечном счете эти симуляции больше похожи на умозрительные, чем на реальные эксперименты и потому лучше подходят для постановки новых вопросов, а не поиска ответов на уже существующие. Так, если мы хотим узнать, способны ли конкретные люди на стимулирование диффузии идей, информации и, в итоге, воздействия, – и если эти влиятельные люди существуют, какие свойства отличают их от «обычных», – эксперименты нужно проводить в реальном мире. Однако на практике изучать взаимоотношения между индивидуальными влияниями и воздействием в широких масштабах безумно сложно.

Главная загвоздка – в огромных массивах данных, большинство которых очень трудно собрать. Продемонстрировать, что один человек повлиял на другого, – уже проблематично. А если требуется установить их воздействие на более крупные популяции? Необходимо собрать сведения о целых цепочках влияния, в которых один человек влияет на другого, тот – на третьего, и т. д. Очень быстро речь пойдет о тысячах и даже миллионах взаимоотношений. И все это – чтобы отследить распространение одного‑единственного фрагмента информации! А ведь в идеале хотелось бы исследовать многие подобные случаи. Для проверки такого вроде бы незамысловатого утверждения – «некоторые люди влиятельнее других, и каким‑то образом это важно» – требуется громадный объем данных. Кстати, вот почему так называемые исследования диффузии столь долго окружали различные мифы: когда невозможно ничего доказать, всякий волен предложить любую правдоподобную историю, какая ему нравится. Ведь кто прав – неизвестно.

Впрочем, как и в случае с экспериментами типа «Музыкальной лаборатории», с развитием Интернета ситуация явно начала меняться к лучшему. Сегодня целый ряд новейших исследований диффузии в социальных сетях проводится в масштабе, просто немыслимом каких‑то лет 10 назад. Записи в блогах распространяют сообщения и информацию по сетям блогеров. Странички фанатов – по Facebook. Голосовой сервис Instant Messenger – по сети друзей. А участники онлайн‑игры Second Life распространяют жесты среди других игроков134. Вдохновленные этими исследованиями, мы с коллегами по Yahoo! Джейком Хофманом и Уинтером Мейсоном, а также Эйтеном Бакши, талантливым аспирантом Мичиганского университета, решили поискать лидеров общественного мнения в самой крупной коммуникационной сети, которую только смогли заполучить в свое распоряжение, – в Twitter.

Во многих отношениях Twitter идеально подходит для поиска неформальных лидеров. Во‑первых, в отличие от Facebook, например, где люди связываются друг с другом по множеству причин, суть Twitter – в передаче информации «подписчикам», эксплицитно указывающим, что они читают ваши записи. Результирующий «график реципиентов», таким образом, отражает распространение информации по сети друзей и контактов. Во‑вторых, эта сеть невероятно многообразна. Основную массу ее пользователей составляют простые люди, чьи подписчики – их настоящие друзья. Но есть здесь пользователи, записи которых читает уйма народа – это общественные деятели (блогеры, журналисты и знаменитости – Эштон Кэтчер, Шакил О’Нил, Опра Уинфри и другие), медиаорганизации (такие как CNN) и даже правительственные и некоммерческие организации (администрация Барака Обамы; Даунинг‑стрит, 10 [28]; Всемирный экономический форум). Подобное разнообразие позволило нам дать качественную оценку влияния обычных людей так же, как Опры, избежав ряда двусмысленностей, отличавших более ранние представления о лидерах общественного мнения.

Наконец, если одни твиты представляют собой новости о повседневной жизни тех, кто их пишет («Пью кофе в Starbucks на Бродвее! Замечательный день!»), то другие – миллионы – относятся либо к иному контенту (новости или смешные видео), либо к понятиям из внешнего мира (книги, фильмы и т. д.), о которых пользователи Twitter хотят выразить свое мнение. А поскольку формат сети ограничивает объем каждого сообщения 140 знаками, люди часто прибегают к «сокращателям ссылок», заменяющим длинный путаный адрес сайта короткой аккуратной записью вроде http://bit.ly/beRKJo. Преимущество этих укороченных URL в том, что они, по сути, приписывают свой уникальный код каждому сегменту контент‑эфира на Twitter. Следовательно, когда пользователь делится интересным твитом, мы можем увидеть, от кого он исходил первоначально, и проследить цепочки диффузии по графику подписчиков.

В общей сложности в течение двух месяцев в конце 2009 года нам удалось отследить более 39 млн таких «событий» диффузии, инициированных более чем 1,6 млн пользователей. Для каждого события мы посчитали количество ретвитов обсуждаемого URL: сперва непосредственными подписчиками пользователя‑инициатора («сида»), потом их подписчиками, потом подписчиками их подписчиков, и так далее – в итоге проследив весь каскад ретвитов, запущенных одним‑единственным первоначальным твитом. Как показано на схеме ниже, одни каскады были широкими и плоскими, другие – узкими и глубокими. Третьи – очень большими, со сложной структурой: некоторое время они оставались маленькими, а затем вдруг начинали резко увеличиваться. Впрочем, большинство каскадов – примерно 98 % – не распространялись вообще.

Каскады на Twitter

Последнее наблюдение крайне важно. Как мы будем подробно обсуждать в следующей главе, стремясь понять, почему некоторые вещи «распространяются как зараза» – загруженные миллионы раз видео с YouTube или смешные послания, циркулирующие по электронной почте или Facebook, – грубейшей ошибкой будет учитывать лишь те немногие из них, которые действительно стали популярными. В большинстве ситуаций изучать можно только «успехи», ибо никто просто‑напросто не дает себе труд отслеживать неудачи. Поэтому последние имеют тенденцию очень быстро исчезать в мусорной корзине истории. В сети Twitter, однако, мы можем проследить каждое событие – маленькое или большое. Это, в свою очередь, позволяет установить, кто именно влиятелен, насколько он влиятельнее обычного человека и возможно ли выявить различия между ними так, чтобы это можно было использовать на практике.

Мы старались сымитировать поведение гипотетического маркетолога – то есть, используя знания о свойствах и прошлом поведении примерно миллиона человек, попытаться предсказать, насколько влиятельным каждый из них окажется в будущем. Основываясь на этих прогнозах, маркетолог мог затем «профинансировать» некую группу людей, чтобы она опубликовала необходимую ему информацию, сгенерировав серию каскадов. Чем точнее он мог предсказать величину каскада, инициированного каждым конкретным человеком, тем эффективнее определялся бюджет для спонсируемых твитов.

Проведение такого эксперимента на практике по‑прежнему очень трудновыполнимо, поэтому мы сделали все возможное для максимального приближения к реальности. В частности, использовали уже собранные данные, разделив их на две половины: первый месяц стал «историей», а второй – «будущим». Затем мы вложили все наши «исторические» данные в статистическую модель – включая количество подписчиков у каждого пользователя, подписчиков их подписчиков, частоту твитов после регистрации, а также успешность вызывания каскадов в течение этого периода. Потом мы использовали эту модель для предсказания влиятельности каждого пользователя в наших «будущих» данных, а в конце сравнили результаты с тем, что произошло на самом деле.

Если вкратце, то мы обнаружили следующее: прогнозы индивидуального уровня крайне ненадежны. В среднем пользователи с большим количеством подписчиков, успешнее вызывавшие каскады ретвитов в прошлом, действительно имели больше шансов оказаться успешными и в будущем. Но в отдельных случаях наблюдались резкие случайные колебания. Так же как с «Моной Лизой» в предыдущей главе, на каждого человека, проявлявшего качества успешного лидера мнений, приходилось много других людей с теми же самыми качествами, которые, однако, каскадов не вызывали. Не являлась эта неопределенность и следствием нашей неспособности измерить надлежащие качества (в реальности у нас было больше данных, чем обычно бывает у маркетолога) или сделать это аккуратно. Скорее, проблема, как и в случае с вышеописанными симуляциями, заключалась в том, что большая часть факторов, управляющих успешной диффузией, зависит от вещей, находящихся за пределами контроля отдельных сидов. О чем говорит этот результат? Маркетинговые стратегии, фокусирующиеся на горстке «особенных» людей, ненадежны. А значит, оптимальным для маркетологов является подход «портфеля», подразумевающий направленность на большое количество потенциальных лидеров мнений и эксплуатацию их среднего эффекта, что позволяет устранить случайность на уровне индивида.

Будучи многообещающим в теории, подход портфеля ставит вопрос об эффективности затрат или, другими словами, рентабельности. Согласно недавно опубликованной в New York Times статье, например, звезда телевизионного реалити‑шоу Ким Кардашьян за твит с упоминанием продукции спонсоров получала 10 тысяч долларов. В то время у нее было больше миллиона подписчиков. Выходит, платить выгоднее ей, а не обычным пользователям со всего‑то парой сотен подписчиков. С другой стороны, последние наверняка согласятся упомянуть о некоем продукте за гораздо меньшую сумму. Итак, если более «видные» люди «стоят» дороже, на кого же ориентироваться специалистам по маркетингу: на относительно небольшое количество более влиятельных и «дорогих» или на большое – менее влиятельных и дешевых? А еще лучше – как добиться оптимального баланса?

Прежде всего, ответ на этот вопрос будет зависеть от того, сколько пользователи Twitter захотят получать за свои твиты – если они вообще согласятся на это. Единственный способ сие узнать – попробовать по‑настоящему. Мы же провели ряд умозрительных экспериментов, позволивших, во‑первых, проверить широкий спектр вероятных допущений, каждое из которых соответствовало разной гипотетической устной маркетинговой кампании, а во‑вторых, измерить «доход на инвестиции», используя ту же статистическую модель, что и раньше. Результаты удивили даже нас: будучи действительно влиятельнее обычных людей, кимы кардашьяны стоили настолько дороже, что не оправдывали затрат. С точки зрения распространения информации, наиболее рентабельными оказались «рядовые лидеры мнений» – то есть, люди, чье влияние было средним или даже ниже среднего.

И снова – порочный круг

Прежде чем вы броситесь избавляться от акций Ким Кардашьян, должен подчеркнуть: мы не проводили этот эксперимент в действительности – только вообразили. Хотя мы и изучали данные из реального мира, а не компьютерную симуляцию, наши статистические модели включали множество различных допущений. Пусть нашему гипотетическому маркетологу удалось убедить несколько тысяч «рядовых лидеров» высказаться о том или ином продукте. Однако совершенно неясно, отреагируют ли на это подписчики так же благосклонно, как на нормальные твиты. Как знает всякий, чьи друзья пытались продать им что‑то на Amway, в коммерческих предложениях, включенных в личную коммуникацию, есть щекотливый момент. С другой стороны, если подписчиков Ким Кардашьян это не смутит, то в реальной жизни ее найм окажется гораздо эффективнее, чем в нашем исследовании. И, наконец, очень может статься, выбранный нами способ измерения влияния – количество ретвитов – ошибочен. Мы измеряли последние потому, что только их и могли измерить, – это лучше, чем вообще ничего. Но главное, конечно, – количество людей, которые кликают на тот или иной материал, жертвуют деньги на благотворительность или покупают тот или иной товар. Возможно, подписчики Кардашьян прислушиваются к ее твитам, не обязательно делясь ими со своими друзьями, – в таком случае мы, опять‑таки, недооценили степень ее воздействия на людей.

А может, и нет. В конце концов, мы просто не знаем, кто действительно влиятелен и на что способны такие лидеры мнений – как этих людей ни определи. Пока не станет возможным измерение воздействия относительно неких важных для нас последствий, пока не будут проведены эксперименты в реальном мире, позволяющие измерить влияние разных людей, к данным любых исследований (включая и наше) следует подходить скептически. Тем не менее во всех вышеизложенных результатах, полученных в ходе экспериментов «тесного мира», симуляционных исследований распределения влияния в сетях и исследования Twitter, должны вызвать серьезные сомнения утверждения, рассматривающие социальную эпидемию как результат деятельности горстки особенных людей. В первую очередь это касается закона малого числа. Скорее, все три исследования – каждое по‑своему – свидетельствуют о том, что влияние гораздо эгалитарнее.

Признаться, неясно даже, правомерно ли вообще думать о социальном изменении как о социальной эпидемии. Хотя в ходе изучения Twitter нам и удалось обнаружить, что подобные эпидемии действительно имеют место, они все‑таки оказались невероятно редки. Из 40 млн событий лишь несколько дюжин вызвали хотя бы тысячу ретвитов – и только одно или два добрались до 10 тысяч. В сети из десятков миллионов пользователей 10 тысяч ретвитов – не так уж и много, но даже этого почти невозможно достичь. На практике, таким образом, лучше, наверное, вообще забыть о больших каскадах и вместо них попытаться генерировать много‑много маленьких. А для этой цели отлично подойдут «рядовые лидеры». Они не делают ничего сверхъестественного, поэтому понадобится большое их количество. Зато это устранит большую часть случайностей. Что, в свою очередь, обеспечит постоянный положительный эффект.

Наконец, каковы бы ни были результаты, эти исследования помогают выявить основной недостаток мышления с позиций здравого смысла. Парадоксально, но закон малого числа выставляется как противоречащий интуиции, хотя на самом деле мы привыкли мыслить категориями особенных людей. Они выполняют основную работу? Разумеется. Это представление для нас совершенно естественно. Нам кажется, что, признав важность межличностного влияния и социальных сетей, мы вышли за рамки тавтологического утверждения «Х произошел потому, что этого хотел народ». Но что скажет наша интуиция, попытайся мы представить, как связаны между собой миллионы человек внутри сложной сети – или еще хуже: как распространяется влияние по этой сети? Путем сосредоточения всей деятельности в руках нескольких человек аргументация «особенных людей» (например, закон малого числа) сводит проблему понимания зависимости результатов от структуры сети к более простой проблеме понимания мотивации особенных людей. Как и всякое объяснение, подсказанное здравым смыслом, это тоже звучит разумно и вполне может оказаться верным. Однако, утверждая, что «Х произошло потому, что несколько особенных людей заставили его произойти», мы, по сути, просто заменили одно тавтологическое утверждение другим.