Социальная физика. Как Большие данные помогают следить за нами и отбирают у нас частную жизнь - страница 32

Кто-то из пользователей получил только сообщения «Вперед – на выборы!», и исследователи выяснили, что такие послания оказали прямое влияние на политическое самовыражение, поиск информации и реальное поведение на голосовании миллионов людей. Но сила воздействия этого сообщения непосредственно на процент голосующих оказалась ничтожно мала.

Другие пользователи Facebook получили такие же социальные сообщения, но с иконками уже проголосовавших друзей. Присоединение изображений знакомых лиц кардинально увеличило эффективность мобилизационного послания. То есть, как прекрасно понимают наши бабушки, практически все социальное влияние распространяется между близкими друзьями, взаимодействующими в реальной жизни.

Дело лишь в том, что дружба в реальной жизни отличается от дружбы, существующей только в пределах Facebook. Ученые обнаружили, что эффект близких друзей оказал в четыре раза большее влияние на реальное количество голосующих, чем сообщение как таковое. Полученные результаты говорят в том числе и о том, что в среднем каждый акт голосования генерировал еще три голоса в ходе распространения этой поведенческой модели в реальной, физической социальной сети.

А как обстоят дела здесь? Почему физическая социальная сеть оказалась более эффективной для привлечения голосующих по сравнению с сообщением в Facebook, с которого и начался процесс распространения? И как мы можем использовать этот эффект для того, чтобы настроить людей на одну волну в других ситуациях? Пример с голосованием и Facebook показывает, что информация сама по себе обладает довольно слабой мотивационной силой. С другой стороны, примеры с обезьянами и исследованием Bell Stars предполагают, что наблюдение за тем, как наши сверстники усваивают новую идею, создает сильную мотивацию для объединения и сотрудничества с другими.

Находится все больше доказательств тому, что сила привлечения – прямых, эффективных, позитивных взаимодействий между людьми – чрезвычайно важна для продвижения моделей поведения, основанных на взаимном доверии и объединении усилий. Например, в эволюционной биологии такие механизмы, как прямой и сетевой взаимообмен и групповой отбор, работают благодаря локальности взаимодействий[83]. Когда люди взаимодействуют в маленьких группах, возможность наказывать или вознаграждать участников оказывает положительный эффект на формирование кооперативных типов поведения, основанных на доверии[84].

Итак, зная, что крепкие социальные узы способны мобилизовать людей к действию, как мы можем эффективнее всего использовать эту закономерность? Стандартные экономические стимулы здесь бесполезны, поскольку они рассматривают людей как самостоятельных и рациональных действующих лиц, а не как социальных существ, находящихся под влиянием социальных уз. И даже если допустить такой подход, существуют веские доказательства того, что экономические стимулы не особенно работают[85]. Но социальная физика подсказывает нам, что есть иной путь: создание стимулов, нацеленных на сеть социальных связей между людьми, а не экономических стимулов или же информационных пакетов, которые направлены на изменение поведения конкретных индивидов.

Как мы уже сообщали в журнале Scientific Reports издательства Nature, аспирант Анкур Мани, приглашенный преподаватель Масдарского института Аяд Рахван и я смогли математически рассчитать, как лучше всего мотивировать людей к сотрудничеству при помощи социально-сетевых стимулов