Онлайн чтение книги Площадь и башня. Cети и власть от масонов до Facebook The Square and Tower: Networks, Hierarchies and the Struggle for Global Power
Глава 7. Разновидности сетей

Если бы все общественные сети были устроены одинаково, мы жили бы в совершенно ином мире. Например, мир, в котором вершины (узлы) соединялись бы друг с другом произвольным образом – так что количество ребер, приходящихся на одну вершину, распределялось бы по колоколообразной кривой, – обладал бы некоторыми свойствами “тесного мира”, но не был бы похож на наш[176]Случайные сети впервые исследовали знаменитый обилием научных работ и часто цитируемый математик Пал Эрдёш и один из его многочисленных соавторов Альфред Реньи. Случайный граф получается, если разместить на плоскости множество n вершин, а затем произвольным образом соединять их попарно, пока не появится множество ребер m . Каждую вершину можно выбирать более одного раза или же не выбирать вовсе. (Прим. авт.) . Дело в том, что во многих реально существующих сетях наблюдается принцип распределения Парето: в них имеется больше вершин с очень большим количеством ребер и больше вершин с очень малым количеством ребер, чем бывает в случайных сетях. Это вариант того феномена неравномерного распределения преимуществ, который социолог Роберт К. Мертон назвал “эффектом Матфея” – из‐за слов в Притче о талантах из Евангелия от Матфея: “ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет”[177]Мф 25:28. (Прим. пер.) . В науке успех порождает успех: тому, у кого уже есть награды, и впредь будет доставаться больше наград. Нечто подобное наблюдается и в “экономике суперзвезд”[178]Rosen, ‘The Economics of Superstars’.. Точно так же, по мере расширения многих крупных сетей, узлы приобретают новые ребра пропорционально тому количеству, которое у них уже имеется (это их степень, или “пригодность”). Иными словами, наблюдается “предпочтительное присоединение”. Этим открытием мы обязаны физикам Альберту-Ласло Барабаши и Реке Альберт, которые первыми выдвинули предположение о том, что большинство реально существующих сетей, возможно, подчиняются при распределении степенному закону или являются “безмасштабными”[179]Про модели распределения, подчиняющиеся степенному закону, говорят, что у них “утяжеленные хвосты”, поскольку относительная вероятность очень высокой степени и очень низкой степени выше, чем в тех случаях, когда связи образуются случайным образом. В строгом смысле термин “безмасштабность” относится к тому факту, “что относительная частота узлов со степенью d по сравнению с узлами со степенью d´ равняется относительной частоте узлов со степенью kd по сравнению с узлами со степенью kd´ , когда происходит изменение масштаба при помощи произвольного фактора k > 0”. В безмасштабной сети не существует типичного узла, однако “масштаб” различий между узлами представляется везде одинаковым. Иначе говоря, для безмасштабного мира характерна фрактальная геометрическая структура: село – это большая семья, город – большое село, а королевство – большой город. (Прим. авт.) . По мере развития таких сетей некоторые узлы становятся связующими центрами и приобретают гораздо больше ребер, чем остальные узлы[180]Barabási and Albert, ‘Emergence of Scaling in Random Networks’.. Примеров подобных сетей очень много – от директоров тысячи крупнейших компаний, по версии Fortune, до цитат в физических журналах и ссылок на веб-страницы[181]Barabási, Linked , 33–34, 66, 68f., 204.. По словам Барабаши,

В крайнем случае (когда действует принцип “победителю достается все”) к самому пригодному узлу сходятся все или почти все связи. Чаще наблюдается модель “пригодные обогащаются”, при которой за “обильно загруженным узлом внимательно следят несколько менее загруженных узлов, а за ними следуют уже десятки еще менее загруженных узлов”[183]Ibid., 103, 221.. Встречаются и промежуточные сети с другим устройством: например, сети дружеских связей между американскими подростками не являются ни случайными, ни безмасштабными[184]Dolton, ‘Identifying Social Network Effects’..

В случайной сети, как давно уже продемонстрировали Эрдёш и Реньи, каждый узел внутри сети имеет приблизительно одинаковое количество ребер, связывающих его с другими узлами. Лучший пример из реальной жизни – это сеть автомагистральных дорог национального значения в США, где каждый крупный город имеет приблизительно одинаковое количество шоссе, соединяющих его с другими городами. Примером же безмасштабной сети является сеть воздушного сообщения США, в которой множество маленьких аэропортов связаны с аэропортами средней величины, а те, в свою очередь, связаны с несколькими огромными и оживленными аэропортами-хабами. Другие сети более высокоцентрализованны, но при этом не обязательно безмасштабны. Так, один из способов понять трагедию, которая разворачивается у Шекспира в “Гамлете”, – это построить граф, отображающий сеть взаимоотношений между его персонажами: на нем видно, что Гамлет и его отчим Клавдий обладают самой высокой центральностью по степени (то есть самым большим количеством ребер; см. илл. 7).

Теперь рассмотрим все способы, какими сеть может отличаться от своего случайного варианта (см. илл. 8). Сеть может быть чрезвычайно детерминированной и неслучайной: такова, например, кристаллическая решетка или сетка, в которой каждый узел имеет точно такое же количество ребер, как и все остальные (внизу слева). Сеть может быть модульной – это значит, что ее можно разбить на ряд отдельных кластеров, но при этом их будет объединять небольшое количество связей (внизу справа). Сеть может быть и гетерогенной (разнородной), так что все узлы будут сильно отличаться друг от друга с точки зрения центральности по степени: подобная картина типична для безмасштабных сетей, какие представляют собой интернет-сообщества (вверху слева). Некоторые сети являются одновременно иерархичными и модульными – как, например, сложные генетические системы, регулирующие метаболизм: в них некоторые подсистемы помещены под контроль других (вверху справа)[185]Strogatz, ‘Exploring Complex Networks’..

Илл. 7. Простая (но трагическая) сеть: “Гамлет” Шекспира. Гамлет лидирует с точки зрения центральности по степени (16 связей по сравнению с 13 связями Клавдия). “Зона смерти” в пьесе охватывает персонажей, связанных одновременно с Гамлетом и Клавдием. (См. фото.)

Теперь мы ясно видим, что иерархия – отнюдь не противоположность сети: напротив, она является лишь одной из разновидностей сетей. Как показано на илл. 9, ребра в идеализированной иерархичной сети выстраиваются в регулярную модель: начинают опускаться с самого верхнего узла, а затем образуют определенное количество подчиненных узлов. К каждому подчиненному узлу прибавляется точно такое же количество новых подчиненных узлов и так далее. Главный принцип – наращивать новые узлы в направлении сверху вниз, но никогда не соединять узлы вбок, по горизонтали. Сети, устроенные таким образом, обладают особыми свойствами. Прежде всего, они не зациклены, то есть ни один путь не ведет от узла обратно к нему самому. Существует лишь один путь, соединяющий любые два узла, что вносит ясность в цепи командования и сообщения. Что еще важнее, верхний узел обладает наибольшей центральностью по посредничеству и центральностью по близости, а это значит, что вся система задумана так, чтобы максимально увеличить способность этого узла и получать и контролировать информацию. Как мы еще увидим, мало какие иерархии осуществляют столь полный контроль над информационными потоками, хотя Советский Союз при Сталине приблизился к этому уровню. На деле большинство организаций являются иерархичными лишь частично, чем‐то напоминая в этом отношении “кооперативные иерархии”, существующие в природе[186]Cassill and Watkins, ‘Evolution of Cooperative Hierarchies’, 41.. Тем не менее целесообразно представлять себе чистую иерархию как “противную случайным связям” – в том смысле, что беспорядочные взаимодействия, какие обычно ассоциируются с сетями (и прежде всего с образованием кластеров), в ней запрещены.

Илл. 8. Разновидности сетей (БМ: безмасштабные; ЭР: Эрдёша – Реньи, то есть случайные).

Эти разновидности сетей не следует рассматривать как некие статичные категории. Сети редко застывают во времени. Крупные сети – это сложные системы, обладающие “эмерджентными свойствами”, то есть тенденцией к образованию новых структур, шаблонов и свойств, которые проявляются в плохо прогнозируемых “фазовых переходах”. Как мы еще увидим, внешне случайная сеть способна с поразительной быстротой развиться в иерархию. Количество ступеней, разделяющих революционную толпу и тоталитарное государство, не раз оказывалось на удивление ничтожным. И аналогично, внешне жесткая конструкция иерархического строя способна развалиться с поразительной скоростью[187]Ferguson, ‘Complexity and Collapse’.. Исследователей, изучающих сети, это не слишком удивляет. Ведь теперь нам известно, что произвольное добавление совсем малого количества новых ребер может резко сократить среднее расстояние между узлами. Потребуется провести совсем немного дополнительных ребер на рисунке 9, чтобы свести на нет практическую монополию правящего узла на передачу информации. Это прекрасно объясняет, почему императоры, короли и прочие самодержцы всех времен и народов так боялись заговоров. Клики, банды, камарильи, ячейки, хунты, шайки – все слова звучат весьма зловеще при дворе любого монарха. Иерархи давным-давно осознали, что “братание” между подчиненными может стать прелюдией к дворцовому перевороту.

Илл. 9. Иерархия: особый вид сети. В примере, показанном здесь, узел на самом верху обладает наибольшей центральностью по посредничеству и по близости. Другие вершины имеют возможность связываться с большинством других вершин только через единственный правящий узел.