Термин «социальный граф»[144] стал широко использоваться для описания связей между людьми в Facebook с подачи Марка Цукерберга[145]. Эта социальная сеть широко применяет алгоритмы, анализирующие эти связи с целью выработки рекомендаций по новым знакомствам или контенту. Термин происходит из математической теории графов в области знания, исследующей парные связи (теория графов – раздел дискретной математики, изучающей свойства графов, где граф представляется как множество вершин (узлов), соединенных ребрами (связями). – Ред.). На самом деле существует только один социальный граф, а вы обитаете в одном из его районов – своей собственной социальной сети[146]. Однако при наличии более чем миллиарда пользователей Facebook мы приближаемся к моменту полной «оцифровки» социального графа. Это поражает воображение. До появления современных средств коммуникации возможности исследования социальных связей ограничивались масштабами деревни, школы или компании.
Объем располагаемых материалов для исследований социальных связей, проводившихся до появления интернета, безусловно, проигрывает изобилию информационных поводов, которое мы обнаруживаем в Facebook и на других платформах. В 1930-х годах психиатр Дж. Л. Морено начал создавать «социометрические» диаграммы, или графы, отражающие межличностные связи и взаимные влияния[147]. Известен случай, когда он разбирался с причинами «эпидемии побегов» из школы для несовершеннолетних правонарушительниц в штате Нью-Йорк[148]. Девочки, решавшиеся на побег, жили в разных концах общежития и не имели общей истории. Директор школы был озадачен и попросил помощи у Морено, который создал схему связей между ученицами с указанием характера взаимоотношений, любимых занятий и уровней интеллекта. Некоторые из девочек служили центрами притяжения, вовлекающими почитательниц в свою социальную орбиту. Некоторые из пар отличались особенно близкими дружескими отношениями, то есть все беглянки были тесно связаны друг с другом. Морено утверждал, что у них были не только общие подруги, но и одинаковые взгляды и ценности[149].
Анализ Морено предполагал, что социальный граф влияет на личные решения человека. Но так ли это в случае особенно высоких рисков? Один из ответов на этот вопрос был получен по результатам исследования социолога Дуга МакАдама. Он изучал мотивацию активистов, выразивших желание участвовать в знаменитой кампании «Лето гражданских свобод» в 1964 году. Участие в движении за гражданские права было «тяжелым нравственным и физическим испытанием» – троих из числа активистов похитили и убили буквально сразу же по прибытии их в штат Миссисипи[150]. Вечерние теленовости ясно давали понять, что это крайне рискованное мероприятие. Неудивительно, что далеко не все из заявивших о своем намерении участвовать действительно реализовали его: около 25 процентов записавшихся отказались еще до начала кампании[151]. Исследуя заявочные формы участников, МакАдам выяснил, что доехавшие до Миссисипи обычно были тесно связаны с кем-то из других участников движения за гражданские права, и это был более значимый фактор, чем предшествующая история политической деятельности человека[152].
ЧЕЛОВЕКА В РАВНОЙСТЕПЕНИ ОПРЕДЕЛЯЮТИ СОЗДАВАЕМАЯИМ ИНФОРМАЦИЯ,И ПРИНИМАЕМЫЕ ИМРЕШЕНИЯВ более общем смысле схематическое изображение связей и особенностей коммуникации дает представление об информационных потоках и центрах экспертизы. Преподаватели бизнес-школ и консультанты по управленческим вопросам любят показывать различия между формальной организационной структурой (кто кому подчиняется) и неформальными информационными потоками (кто, к кому и по каким вопросам обращается)[153]. Во многих случаях анализ социальных связей может быть использован для определения узких мест информационных потоков и выработки решений по совершенствованию управления компанией. Например, Институт изучения интеллектуального потенциала организаций при корпорации IBM определил, что один из менеджеров среднего звена нефтяной компании считался настолько «высококвалифицированным и отзывчивым к просьбам», что «количество адресованных ему информационных запросов и проектов, в которые он был вовлечен, избыточно возросло». В результате менеджер испытывал огромный стресс, а проекты компании реализовывались с задержками[154].
Одна из первых социометрических диаграмм Джейкоба Морено, на которой отслеживаются связи между девочками, сбегавшими из школы для несовершеннолетних правонарушительниц, и теми, кто этого не сделал. Из книги Дж. Л. Морено «Кто выживет? Новый подход к проблеме человеческих взаимосвязей»[155], приводится с разрешения Джонатана Д. Морено.
Такого рода аналитика социальных связей обычно осуществлялась на основе данных, полученных в ходе собеседований и анкетирования, и лишь изредка – на основе непосредственных наблюдений. Современные коммуникационные технологии дают ученым возможность знакомиться с цифровыми следами в социальном графе. Анализ журнала телефонных звонков – один из самых простых способов выявления социальных связей, существовавший еще до эры мобильных телекоммуникаций. Для осуществления соединения телефонная компания должна знать номер вызываемого абонента, а чтобы выставить вам счет – количество времени, которое вы провели на телефоне. Отслеживать такие данные телефонные компании умеют очень хорошо. В 1991 году компания MCI Communications осуществила попытку переманить часть клиентов у AT&T, контролировавшей две трети рынка междугородной телефонной связи, и объявила программу «Друзья и родственники»[156]. MCI предложила клиентам составить перечень из максимум двадцати иногородних телефонных номеров, на звонки по которым они получали 20-процентную скидку в случае, если наговаривали на сумму от десяти долларов в месяц. Кроме того, им предлагалось поделиться контактами людей, не являющихся клиентами MCI, чтобы компания могла предложить индивидуальные скидки этим потенциальным абонентам. В случае если эти люди переключались на MCI, сообщившим о них клиентам полагался бонус. За два года участниками программы стали десять миллионов человек[157].
Еще одним источником данных для анализа социальных связей является переписка по электронной почте. В конце 1980-х годов Майкл Шварц, в то время профессор информатики в Университете штата Колорадо в Боулдере, задумался о том, как находить в интернете людей со схожими интересами. (Это было за несколько месяцев до того, как Тим Бернерс-Ли предложил архитектуру Всемирной паутины, существенно упростившую процесс поиска в интернете[158].) Майкл проанализировал двухмесячный объем электронной переписки пятнадцати университетов и научных центров, в том числе Калифорнийского университета в Беркли и Sun Microsystems[159]. Использовав только информацию об отправителе и адресате, Шварц построил социальный граф из 50 834
