Диссертация (Социокультурные паттерны сетевого взаимодействия онлайн), страница 14

Иными словами, социальнаяструктура становится ярко выраженной при ярко выраженном стремлениииндивидов взаимодействовать с себе подобными. Поскольку возрастаниеконсолидации и гомофилии увеличивает средний путь между вершинами в сети,оба параметра влияют на характер диффузии205.Однако слишком высокая консолидация и гомофилиясдерживаютдиффузию, также как и низкие показатели этих параметров. Наивысшая точкауспешной диффузии достигается при среднем уровне консолидации и высокомуровне гомофилии 206 за счет пересекающейся групповой структуры и широкихмостов (wide bridges).

Интересным наблюдением Чентолы стало то, что сувеличением размера групп для успешной диффузии требуется гораздо болеевысокий уровень консолидации (ср. с разделом о пороговых значениях в сети).Такжеважнымформированияпредставляетсясвязеймеждупроведенноеавторомнизко-статуснымиимоделированиевысоко-статуснымииндивидами 207 : для всех уровней гомофилии уровень диффузии оставалсядовольно низким. Внутри каждого социального измерения в случае ориентациисвязей на статусных индивидов последние получали большее число связей иболее высокую кластеризацию в пределах групп.203Ibid Р.1304.Ibid Р.1308.205Ibid Р.1314.206Ibid Р.1318.207Ibid Р.1325.204В таком сценарии63формировался относительно кластеризованный клик, связанный большим числомслучайных связей.Чентола замечает, что его модель является значительным упрощениемреального мира.

Однако, как представляется, данная схема может быть успешноприменена для анализа ряда социальных сетей и сетевых взаимодействий. Так,составленнаяЧентолойтаблицастепенигетерогенностисетипозволяетпредставить возможные конфигурации структуры онлайн-связей.Успешностькультурнойдиффузиипредполагает«успешность»распространения информации в сети. Согласно А. Гальясу, Й. Бирро и др.,маршрутизация информации – одна из самых известных функций для сетейразного типа208. Так, большинство сетей являются «проходимыми» (navigability) сточки зрения распространения информации, однако отдельному агенту необязательно должна быть известна глобальная структура сети для маршрутизацииинформации.

При этом известные типы реальных сетей, полагают Гальяс и др.,можно оценить, сопоставив с идеальной с точки зрения проходимостиинформации сетью.Авторы считают, что идеально проходимая сеть сходна с сетью интернет,метаболическимисетями,сетьюанглийскихслов,американскойсетьюаэропортов, сетью дорог в Венгрии и структурной сетью человеческого мозга209.Идеальная модель отражает только наиболее критические для «навигации» связив сети.

При этом авторы утверждают, что реальные сети формируют до 90%связей на основе «скелета» идеально проходимой сети. Таким образом, основаидеальной сети может служить эталоном для определения проходимостиреальных сетей. Авторы использовали «игры сетевого конструирования» (networkconstruction game) для определения структуры сети, соответствующей равновесиюпо Нэшу.Авторы противопоставляют два сценария организации сети: 1)самоорганизация сетевой структуры в результате локальноговзаимодействиярациональных, но «слепых» игроков, и 2) оптимальная проходимая структура208Gulyas A., Biro J.J., Korosi A., Retvari G.,Krioukov D.

Navigable networks as Nash equilibria of navigation Games.Nature Communications, 6, Jul 2015, pp.7651.209Ibid P.1.64формируется в результате централизованной глобальной оптимизации сети.Задача игроков-вершин установить минимальное число связей, обеспечивмаксимальную проходимость. Или, иными словами, связать минимально числовершин, связи которых перекрывают максимально большую площадь.Гальяс и коллеги отмечают210, что в реальных сетях механизм роста можетстроиться на двух стратегиях: популярность вершин и схожесть междувершинами. Вероятность формирования связи между вершинами строится наобоих показателях. В идеальной модели, таким образом, получается случайныйгеометрический граф, построенный в гиперболическом пространстве211:максимальная энтропия, степени распределены по Парето, сильная кластеризация.Для каждого игрока-вершины существуют две экстремальные стратегии: несоздавать связей вообще (0), создавать связи со всеми другими вершинами (2 ^N1)212.

При этом авторы предполагают идеально проходимой сеть, в которой игрокА достигает игрока Б в 1 или 2 шага: т.е. А-Б, А- все соседи Б. Важным отличиемреальной сети, от идеальной является то, что реальная сеть обладает рядом иныхфункций, кроме проходимости213 – что и отражается на топологии сети. При этом,как отмечают Гальяс и др., реальные сети толерантны к ошибкам и устойчивы к«ущербу», что отражается в большей пропорции связей реальных сетей посравнению с идеальными.Представляется небезынтересным выдвинуть предположение, что реальныесети, особенно социальные, проходят топологическую эволюцию как раз черезотбор ошибок. Под «ошибкой» можно понимать связь, которая не обусловленаникаким ratio, не имеет функций и может быть расценена, как результат «свободыволи» или случайного выбора человека. С другой стороны, склонность(антропологическая, психологическая?) совершать такой «свободный выбор» вформировании связи и может быть отличительной особенностью человеческихсоциальных сетей, свойственной нашей базовой социальности.210ibidIbid P.2.212ibid213Ibid P.5.21165С точки зрения анализа структуры сетей, важность выводов Гальяса и др.может заключаться еще и в том, что авторы обосновали значимость вершин-хабовс точки зрения «проходимости» информации для сетей различных типов, в томчисле социальных и интернет сетей.

Гиперболическая геометрия, лежащая воснове их расчётов, предполагает, что большинство «каркасных» путей пройдутчерез хабы 214 .Интуитивно ожидаемо, что онлайн-сети как раз и могутпредставлять собой пример структуры, построенной на гиперболическойтопологии.Проходимость или распространение информации также тесно связана сориентацией и поиском целевых источников в сети. Д. Вотс, П. Доддс и М.Ньюман, анализируя проблему «возможности поиска» в сети, предлагают модельопознаваемой личной идентичности в сети с высокой возможностью поиска 215 .Вотс и др. расширяют парадокс «малого мира», обозначая, что люди не толькознают, кто их друзья, но также знают, некоторых из друзей их друзей.

При этоминдивиды не обладают знанием ни о структуре всей сети, ни обо всей цепочкеидентичностей в сети. Свойство сети, когда целевая вершина достигается быстро,авторы называют «возможностью поиска» сети (searchability). Первой поисковойвозможностью является наличие хабов, которые способны доставить сообщениево все части сети. Вторая возможность описана Ж. Кленбергомдля «малогомира» 216 :ситуация, когда вершина формирует «ближнюю» связь со всемивершинами в пределах Р-шагов пространственной решетки и дальнюю связь сослучайно выбранной вершиной в пределах Q-шагов пространственной решетки(lattice),независимо от распределения экспоненты кластеризации (clusteringexponent).

Однако Вотс и др. отмечают, что обе модели не являютсяудовлетворяющими для описания связей реального общества217.Идентичностью индивидов в сети Вотс и др. называют набор характеристик,которые индивиды атрибутируют себе и другим на основе их принадлежности к214ibidWatts, D. J., Dodds, P.

S. & Newman, M. E. J. Identity and search in social networks. Science,296, 2002, pp.1302.216Kleinberg J. Navigation in a small world. Nature, vol.406,August 2000, pp.845.217Watts, D. J., Dodds, P. S. & Newman, M. E. J. Identity and search in social networks. Science, 296, 2002, pp.1302.21566социальным группам218. Индивиды, таким образом, принадлежат группам,группы, в свою очередь, принадлежат к группам групп. В получившейся сериислоев наивысший уровень объединяет всю популяцию. С каждым подуровнемгруппы различаются делением вплоть до одного индивида на низшем уровне (ср.с описанием сегментирования популяции у Джонсона).

Идентичность индивидаотносит его к той или иной группе на каждом уровне деления. При этомиерархическая структура в модели автора является когнитивной конструкцией, ане действительной иерархически выстроенной сетью. Групповая принадлежность,в свою очередь, является базисом для установления связи.Вероятность установления связи между индивидами в модели Вотса и др.уменьшается вместе с уменьшающейся схожестью между группами, к которыминдивиды принадлежат. Таким образом, если «A» - отображает гомофилию(measure of homophily), то при е^-A<<1 все связи будут ближайшими, а сеть будетсостоять из изолированных кликов.

При е^-A = b (branching ratio) связиобразуются равновероятно, а сеть приобретает вид равномерного случайногографа219.При этом авторы утверждают, что «локальной информации»относительно идентичности и связей соседей достаточно, чтобы достигать любойвершины в сети, при условии знания ее идентичности и отсутствия информацииоб промежуточных вершинах. Так, каждая вершина передает информацию томусоседу, который ближе к цели с точки зрения локальной информации.С точки зрения Вотса и др, возможность поиска – общее свойство длясоциальных сетей, включает следующие параметры: вероятность проваладоставки сообщения; коэффициент разветвления (branching ratio); размер группы(ок.100); средняя степень (число соседей ок.

99,1). Параметры гомофилии А, приэтом, должны быть А>0, а число социальных измерений H>1.Вотс и др.отмечают220, что среднее число социальных измерений, подтвержденное на кросскультурных и этнографических данных, равно трем (также сравните с Johnson,1982). Таким образом, расчёты авторов подтверждают существование верхнего218Ibid P.2.ibid220Ibid P.3.21967пороговоголимитадлячисласоциальныхизмерений,послекоторогопроходимость сети неизменно сокращается: связи сети становятся менеекоррелируемы, тогда как число связей одной вершины на каждое измерениепадает.Свойство сети сохранять проходимость (поисковость) Вотс и коллегиобъясняютбалансом гибкости и ограничений (flexibility and constraint) длядифференциации социальных измерений 221 . Отмечаемый баланс гибкости ирегидности, как кажется может быть представлен, как одна из отличительныхчерт устроения социальной жизни.Модели Вотса, Гальяса и коллег предполагают наличие у агентов в сетиминимальной информации относительно своих соседей и общих путей вструктуре, однако данные схемы обладают определенным уровнем абстракции,позволяющим применять их к ряду сетей различного происхождения.

Х.РасселБернард и коллеги полагают, что правила поиска могут быть сформулированы ввиде определенного набора культурной информации222. При этом авторыпредположили, что необходимый набор культурной и социальной информациипоиска в сети может быть эмпирически выявлен в результате кросс-культурногоисследования.Авторы отмечают, что человеческие отношения,определенномстроящиесянабазисе (родство, дружба, сексуальность, коммерция и т.п.)производят упорядоченные и структурированные связи.

Существующие правила(паттерны), полагают Рассел Бернард и др., определяют, кого индивиды знают икак они узнают друг о друге. Среди совокупности таких правил существуетмножество тех из них, которые можно назвать культурно определяемыми.Можно выразить генеральную идеюавторов следующим образом:информация, которая нужна отправителю об адресате, будет варьироваться откультуры к культуре.