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

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} 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. .