Мэтью О. Джексон - Человеческие сети. Как социальное положение влияет на наши возможности, взгляды и поведение

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.

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).

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).

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).

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).

См. обсуждение в: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2015), чтобы увидеть подробности вычислений, часть которых я здесь пропускаю.

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 2из секции C, столбца (2) отнять R 2из 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).

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.