Диссертация (Социокультурные паттерны сетевого взаимодействия онлайн), страница 13

Эксперимент показал, что гомогенная структура лучше приспособленадля выработки общих ценностей и «смыслов», разделяемых всеми акторами,однако неподдерживает равновесие между несколькими конкурирующимисмысловыми единицами. Топологическая структура, которая, напротив, позволяетформироватьлокальныекластеры,лучшесохраняетравновесиемеждулокальными смысловыми единицами: иначе говоря, гетерогенная структуралокализует нормы. Области, в которых формируются конвенции («поля знания»),ассоциативны тем или иным структурным конфигурациям сети: сплоченнымподгруппам, изолированным кластерам или позициям акторов187.Помимо структурных факторов, поведенческий репертуар индивидов такжеспособен оказывать воздействие на распространение норм и конвенций. Г.Крейндлер и Х. Пейтон Янг продемонстрировали математические модели,которые показывают, что скорость диффузии и распространения инновации всоциальных сетях различного типа зависят от "выгоды" (payoff gain) принятия184JacksonM.O.

Social and Economic Networks. Princeton University Press, 2008.Ibid P.334.186Centola D., Baronchelli A. The spontaneous emergence of conventions: An experimental study of cultural evolution.Proceedings of the National Academy of Sciences, vol,112, N.7, 2015, pp.1989-1994.187Басов Н.В. Создание знания в социальной интеракции // Социологический журнал. 2012. № 1, C. 67-90.18558инновации относительно status quo и уровня "шума" (ошибок) в популяции, атакже вариабельности поведения индивидов188.

При этом большая вариабельностьповедения может увеличить скорость диффузии.Однако ожидаемое времядиффузии в модели ограничено размером популяции и структурой сети.Интуитивно ожидаемо, что распространение информации в сетях влияет наидентификацию и координацию акторов. Например, К. Лахман и С. Раджампродемонстрировали, что передача информации в сетях может лежать в основемеханизмов сетевой трансмиссии поведения189. При этом авторами былопоказано, что ключевое влияние на агента могут оказывать не только соседи, но исоседи соседей. Таким образом, Лахман и Раджам дали некоторое объяснениетаким феноменом, как формирование коллективной «памяти» в сети исовместного поведения: память и поведение агента зависит от агента,взаимодействовавшего с его ближайшим соседом.Кроме того, как продемонстрировали К.

Лерман и коллеги, для того, чтобывосприниматься как общепринятая, достаточно того, чтобы культурная установкаразделялась ключевыми агентами в сети190. Таким образом, создается «иллюзиябольшинства», разделяющего некую установку, при фактически относительнонемногочисленной группе акторов.Сетевое моделирование зачастую имеет дело с условными моделями,различающимися только по их структурно-топологическим свойствам.

При этомсуществуют попытки выделить общие характерологические свойства реальносуществующих сетей различного происхождения, и выделить общие патернысетевого поведения.Так, паттерны взаимодействия пар (диад) и триад являются значимымфактором, влияющим на общие характеристики сети. К. Фауст и Д. Скворетц,188Kreindler G.E., Peyton Young H. Rapid innovation diffusion i social network. PNAS, July 22, vol.111, 2014, pp.1088110888.189Luhmann С.С., Rajaram S. Memory Transmission in Small Groups and Large Networks: An Agent-Based Model.Psychological Science OnlineFirst, November 9, 2015, doi: 10.1177/0956797615605798190Lerman K., Yan X., Wu X.

The Majority Illusion in Social Networks. arXiv:1506.03022 URL:http://arxiv.org/abs/1506.0302259используя логистическую P-модель 191 для сравнительного анализа ряда сетейсоциальных отношений, показали, что характер отношений, больше чем видовыечерты, создает сходство между сетями192. Например, антагонистическиеотношения далеких друг от друга видов животных, структурируются одинаково.Индекс схожести составили следующие отношения: взаимности, транзитивности,циклических триад, конфигурации «звезд».Если обобщить выводы Фауста иСкворетца, то мы получим следующее основание для сравнения сетей различногопроисхождения: для всех наборов сетей и всех наборов отношений существуюттакие, которые структурированы одинаково. Такой вывод представляетсяважным, поскольку дает основания для сравнения социальных сетей различногопроисхождения: например, «живой» социальной сети и онлайн-сети.Кроме того, социальная сеть может обладать свойствами, сближающими ее снесоциальнымисетями.Б.Мизичиколлегиизучили«динамикураспространения» (spreading dynamic) в сети на примере человеческогоконнектома193.

Авторы предполагают зависимость динамики распространения отструктуры сети. Речь идет во многом о процессах диффузии, когда цифровойконтент может распространяться в человеческих «контактных» и социальныхсетях. Цепочки каскадов вызываются изменением состояния вершин изпассивного в активное, при этом локальные изменения могут привести к запускуглобальныхкаскадов повсейсети. Пороговые значения предполагаютопределенное количество вершин – соседей, приведенных в активное состояние,прежде чем вершина-реципиент сама станет активной.При нулевом порогекаскады проходят «кратчайшим путем» (shortest path) между вершинами.Увеличение порога приводит к отклонению пути каскада от кратчайшего.Авторы также инициировали «соревнующиеся» каскады альтернативныхсигналов, когда вершина могла принять либо одно, либо другое состояние.191Wesserman S.

, Pattison Р. Logit Models and Logistic Regressions for Social Networks: I. An Introduction to MarkovGraphs and p*. Psychometrika, 61, 1996, рр.401–25.192Faust K., Skvoretz J. Comparing networks across space and time, size and species. Sociological Methodology, 32, 2002,pp.267-299.193Misic B.,Betzel R.F., Nematzadeh A., Gon I J., Griffa A., Hagmann P., Flammini A., Ahn Y., Sporns O. Cooperativeand competitive spreading dynamics on the human connectome. Neuron 86, June 17, 2015, pp.

1518–1529.60Представляется, что именно такой тип наиболее приближен к механизмамкультурной диффузии в сети. Вмодели авторов слабо связанные вершинывероятнее перенимали состояние своих соседей, чем «хабы» с высокой степенью.Представляется, что данный вывод авторов может быть релевантен и дляописания динамики диффузии в структуре социальных сетей.

Так, согласноМизичу и др., каскады проходят через специфический набор траекторий,вращающийся вокруг вершин-хабов.Роль вершин-хабов при формировании комплексных сетей отмечает А.Барабаши.Оптимальный«предпочтительногозаконростаприсоединения»существующим в сети194сетикаждойпроявляетсяновойвпаттерневершиныкуже. С точки зрения модели предпочтительногоприсоединения, выбор актора не является случайным, поскольку оптимальнымбудет присоединение к вершинам, уже имеющим наибольшее число связей(«богатые становятся богаче»). Барабаши говорит о том, что реальносуществующие безмасштабные сети (scale-free) формируется таковыми благодаряправилу «предпочтительного присоединения».В статье «Социальное происхождение Сетей и диффузии» Д.

Чентолараскрывает взаимосвязь между топологией сети и динамикой культурнойдиффузии 195 . Чентола выделяет феномен гомофилии, как характерный паттернсетевого взаимодействия, выраженный в том, что индивиды стремятсяформировать связи на основании схожести и подобия. Основания дляопределения подобия, при этом, могут быть довольно несхожи. Наряду с этим,явлениегетерогенностипредоставляетвозможностидлясоциальнойдифференциации 196 . Предполагается, что базис социального взаимодействияформируется на основе организационного и институционального контекста,который определяет, насколько часто индивиды с несхожими характеристиками194Barabási A.L.

Network science: Luck or reason. Nature 489, 27 September 2012, рр. 507–508.Centola D. The Social Origins of Networks and Diffusion. American Journal of Sociology, Vol. 120, No. 5, March2015,pp. 1295-1338.196Ibid P.1308.19561контактируютдругинституциональныесдругомсилы,с197.Такимточкизренияобразом,индивидуальныеиЧентолы,вместевыступаютсоциальныхизмерения,структурообразующим фактором.Интеграцияиконсолидация–двадругихопределяющие топологию сети. Опираясь на теоретические построения П. Блау иЙ. Шварца 198 , Чентола предлагает понимать под интеграцией возможностьраспространение социальных норм через всю популяцию– диффузию199.Консолидация же предполагает корреляцию между определенными чертами впопуляции: локацией, социальной позицией и т.п. Высоко консолидированныеобласти сети обеспечивают формирование идей и норм, которые могутраспространитьсяпосоставляющих.всейПрисетиэтом,благодаряузнаваниедостаточнойоднойинтеграциихарактернойеечертыконсолидированной группы подразумевает знание всех остальных черт членовгруппы (для сравнения см.

описание Ф. Бартом репертуара статусов и ролей вкультурах). Чентола ссылается на тезис Блау и Шварца200о том, что нормы исоциальные институты обеспечивают консолидацию, создают связи и редуцируютинтеграцию 201 .Образованная в консолидированном обществе сеть, объясняетЧентола, является сегрегированной с небольшим числом пересекающих ее связей.Согласно утверждению Блау и Шварца, чем шире диапазон социальных позиций,тем большая дистанция возможна между двумя индивидами. В подтверждениеэтого тезиса Чентола приводит гипотетический пример, когда индивиды впопуляции в равной степени распределены по категориям социальных позиций 202.Живым примером такого рода может служить индийская кастовая структура, гдемогут существоватьотношения между двумя кастовыми группами, однакосоциальные связи между индивидами из разных каст строго ограничиваются.197Ibid P.1296.Blau P.

M., Schwartz J. E. Crossing Social Circles. Orlando, Fla.: Academic Press, 1984.199Centola D. The Social Origins of Networks and Diffusion. American Journal of Sociology, Vol. 120, No. 5, March2015. P.1296.200Blau P. M., Schwartz J.E. Crossing Social Circles. Orlando, Fla.: Academic Press, 1984.201Centola D. The Social Origins of Networks and Diffusion. American Journal of Sociology, Vol. 120, No.

5, March 2015.P.1297.202Ibid Р.1300.19862С точки зрения Чентолы, «идентичность», т.е. сходство индивида с другиминдивидом в популяции, определяет социальную позицию актора в каждомизмерении социальной жизни 203 . Если индивиды со схожими социальнымипозициями формируют связь, то мы имеем дело с явлением гомофилии. Шкалагетерогенности зависит от разнообразия позиций в обществе, тогда как«комплексность»204- это общее число «измерений» социальной жизни,сформированных в результате дифференциации (работа, дом, спорт, церковь ит.п.).Возрастаниегомофилииприводиткнарастаниюконсолидациииобразованию кластеров в отдельных сегментах сети.