Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

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 ученых, потенциально готовых сотрудничать между собой [160]. Для того чтобы проанализировать один миллион сообщений, потребовалась информация об обмене письмами по электронной почте в течение двухмесячного периода. Сегодня Facebook Messenger и WhatsApp обрабатывают по миллиону сообщений ежесекундно [161].

Из этих примеров следует, что социальный граф представляет собой систему межличностных связей, создающихся в процессе взаимодействия людей. Применяя компьютерную терминологию, можно сказать, что социальный граф состоит из узлов (каждый узел – отдельное лицо) со связями или ребрами между ними. Некоторые люди склонны создавать связи с себе подобными по принципу статуса (атрибутам) или общих ценностей (взглядов). Этот феномен именуется «гомофилией», от греческого «любовь к подобному» [162]. Структура связей создается в процессе взаимодействия, и по мере нарастания такого взаимодействия между двумя людьми упрочивается значение связывающего их ребра. У некоторых людей в активе всего несколько выраженных мощных «ребер», свидетельствующих о постоянном взаимодействии с ограниченным числом окружающих. Другие люди разбрасываются на множество неглубоких связей с массой народа.

Структура социальной сети говорит о многом. Сеть может состоять из небольшого числа связанных друг с другом узлов и выглядеть очень плотной и сплоченной. Она может быть разреженной и разобщенной, с огромным количеством узлов и немногочисленными связями. Или же она может представлять собой несколько кластеров тесно взаимосвязанных узлов с редкими связями между кластерами. Плотные и сплоченные сети указывают на высокие уровни взаимного доверия, в первую очередь потому, что большая часть узлов обладает личным знанием о других узлах. Разреженные и разобщенные сети говорят о низких уровнях доверия, поскольку в них мало возможностей для появления информационных потоков. Рассредоточенные разноплановые сети обычно свидетельствуют о меньшем непосредственном знании узлов вне кластера, но предполагают перспективы возникновения новых идей и возможностей посредством периферического узнавания и внешних контактов. Со временем эта асимметричность может претерпевать изменения, как в случае отношений детей с родителями, или же подобно тому, как со сменой жизненных этапов вы постепенно превращаетесь из того, кто обычно звонит, в того, кто обычно ждет звонков [163].