.png)
Как по окружению человека предсказать его поведение? Решением этой задачи занимаются экономисты и социологи, изучающие социальные сети, в которых мы живем и работаем. Как они это делают, рассказывает профессор экономики Свободного университета Брюсселя Филипп Ущев.
Известное выражение «скажи мне, кто твой друг, и я скажу, кто ты» для экономистов звучит в несколько другой формулировке: скажи мне, как ведут себя твои друзья, и я скажу, как поведешь себя ты. Конечно, на нас влияет множество других факторов – от генетики до книг, не говоря о пропаганде. Но среда всегда была и будет одним из самых мощных факторов, а то, как распространяется ее влияние и насколько оно велико, зависит от социальных сетей, т. е. от структуры взаимодействия между людьми. Эти сети «опутывают» нас в школе, на работе, в спортивной секции, клубе, очереди в супермаркет – везде, где хотя бы два человека регулярно обмениваются информацией, эмоциями, ожиданиями. И конечно, на цифровых платформах вроде X (бывший Twitter), т. е. в социальных медиа, которые по-русски обычно и называют соцсетями.
Общаясь, мы постепенно «настраиваем друг друга»: вырабатываем и подстраиваемся под нормы, перенимаем поведенческие шаблоны, иногда – даже цели. Все это влияет на результаты нашей деятельности, например, исследования гарвардской лаборатории Раджа Четти показали, что экономическая мобильность очень зависит от того, насколько активно общаются люди разного достатка. И чем активнее они пересекаются, тем быстрее бедные поднимаются по доходной лестнице, перенимая более успешные ролевые модели. Поэтому такую огромную роль играет то, как устроены социальные связи в школах.
Разумеется, не любое общение и не все окружающие влияют на нас одинаково. Сильнее воздействуют те, кто входит в ближний круг, чье мнение мы уважаем, с кем нас объединяет общее дело или цели. Есть и более широкий круг влияния – тех, с кем общаются наши друзья и с кем общаются их друзья. Вся эта сеть косвенных связей усиливает воздействие среды – в этом состоит феномен сетевого мультипликатора. Его величина зависит от структуры коммуникации: чем плотнее сеть и чем ближе к нам источник влияния, тем оно сильнее. Это напоминает гравитационную модель в международной торговле – расстояние снижает ее интенсивность.
На эффективность соцсети влияют ее ключевые узлы. В 1987 г. социолог Филипп Бонасич предложил понятие, которое радикально изменило представление о структуре социальных сетей, – «центральность участников». Он показал, что не все узлы в социальной сети равны по значимости: одни играют важную посредническую роль, соединяя разрозненные группы, другие – аккумулируют потоки информации, а третьи – обладают высоким статусом. Чтобы формализовать эту идею, Бонасич разработал метрику, учитывающую не только количество связей, но и положение узла внутри сети: насколько близко он к другим, как часто выступает как мост и как сильно влияет на распространение информации или ресурсов. Она учитывает не только количество связей человека, но и влиятельность тех, с кем он связан. Проще говоря, ты важен, если связан с важными, – вывод может показаться банальным, но роль центральности Бонасича не в самом выводе, а в ее применении: она позволяет выявлять неформальных лидеров, критически важные узлы и потенциальные точки уязвимости в сети. А потому активно применяется в социологии, политологии, маркетинге, теории организаций и даже в изучении террористических ячеек.
Спустя 20 лет после выхода статьи Бонасича Ив Зену из Университета Монаша и его соавторы показали, что центральность Бонасича прекрасно предсказывает и итоги экономической деятельности. Они выяснили, что результат деятельности, будь то академическая успеваемость, преступная активность или финансовый результат, можно предсказать, используя центральность Бонасича Допустим, если компания получает деньги от крупных фондов вроде BlackRock, она будет пользоваться большим доверием рынка, чем такая же компания, привлекающая инвестиции от малозаметных фондов.
Эффекты окружения для разных активностей не обязательно проявляются через одни и те же контакты. Представим группу школьников, занимающихся агрессивным, статусным спортом, например американским футболом. Подростки выбирают его, как правило, чтобы показать свою амбициозность, а потому в качестве ролевой модели они ориентируются на наиболее успешного игрока – на максимум. Теперь рассмотрим менее статусную, но социально одобряемую активность – например, волонтерство. Ученик может не испытывать внутреннего интереса к этой сфере, но не хочет выглядеть хуже сверстников. В этом случае он, скорее всего, сравнивает себя с наименее активными друзьями – и, следовательно, ориентируется на минимум. То есть в случае с амбициозным спортом ориентир – лучший из лучших. При волонтерстве – худший из худших. То есть в обоих примерах ученик ориентируется не на среднего друга, как это принято в большинстве исследований. Вместе с Зену мы разработали параметр направленности предпочтений, который измеряет, склонен человек ориентироваться на более активных друзей, менее активных или же на всех в среднем. Мы эмпирически оценили этот параметр по данным AdHealth – уникальной базе, где содержится информация о реальных сетях дружбы между школьниками, – и исследовали 10 различных типов активности: от академических успехов и участия во внеучебной жизни до драк и употребления алкоголя. Результаты показывают, что структура общения очень зависит от типа активности, и это принципиально важно учитывать при разработке школьной (да и корпоративной) политики. Механизмы влияния среды гораздо тоньше, чем просто «влияние среднего», и попытки воздействовать через «среднюю норму» могут оказаться неэффективными или даже вводящими в заблуждение.
Окружение может влиять напрямую и опосредованно. Напрямую – через сильные связи, т. е. через близких – родных или друзей, а может – через тех, с кем мы едва пересекаемся. В 1973 г. социолог Марк Грановеттер написал знаменитую статью «Сила слабых связей». Это окружение, с которым человек регулярно взаимодействует, но которое не является для него близким. Типичный пример слабых связей – общение с коллегами по цеху на конференции или в социальной сети. Грановеттер на данных опросов показал, что около 50% кандидатов находят работу через слабые связи. Принцип LinkedIn основан именно на слабых связях – нас ничто не объединяет с человеком, кроме учебы в одном вузе даже в разные годы, и тем не менее он помогает нам найти работу. Можно сказать, что в этом случае множество мелких ручейков оказываются полноводнее большой реки.
Идею Грановеттера развил Мэтью Джексон из Стэнфорда: он показал уже на уровне теории, что люди, у которых богатая сеть слабых связей, при прочих равных условиях находят работу быстрее, с большей вероятностью и более хорошую. Это может звучать контринтуитивно, и в России многие считают, что гораздо надежнее искать работу через близких друзей или родственников. Можно предположить, что относительная роль слабых и сильных связей очень зависит от культурных факторов. Есть страны, где при найме очень важна прозрачность, чтобы ни в коем случае человека не наняли из-за того, что он чей-то сын, брат, сват. В некоторых странах, наоборот, нанимать по такому принципу считается нормальным.
Социальные связи влияют на результаты, разумеется, не только отдельных людей или малых групп, но и корпораций, отраслей, экономики и общества в целом. То, как мы общаемся, какую роль играют связи, насколько велико доверие, – все это важнейшие кирпичики, из которых складывается экономика. Нобелевский лауреат 2024 г. Дарон Аджемоглу и соавторы показали, что макроэкономические колебания во многом определяются плотностью социальных сетей, связывающих фирмы. Такая «сетевизация» экономики означает, что ее поведение определяется не просто совокупностью секторов, а структурой взаимодействий между ними: плотность, концентрация и асимметрия этих связей могут усиливать чувствительность всей системы к локальным сбоям. И чем большую роль в этих сетях играют отдельные фирмы, т. е. чем с большим числом других фирм они связаны, тем сильнее могут быть перепады в экономической активности. Возникает «каскадный эффект», при котором снижение производительности в одном секторе распространяется не только на его непосредственных потребителей, но и на остальную экономику. Для России, экономика которой сильно монополизирована, это большая проблема.
Сейчас я занимаюсь исследованием того, как структура социальных сетей влияет на степень политической поляризации общества. Мы с соавторами исходим из двух ключевых факторов: во-первых, из начального распределения политических предпочтений (правые, левые, центристы), а во-вторых, из плотности социальной сети, т. е. из того, сколько в среднем у человека социальных связей. Если предпочтения в обществе распределены равномерно, то коммуникация между представителями разных взглядов способствует росту центристских позиций: центристу легче взаимодействовать как с правыми, так и с левыми, чем тем – друг с другом. Плотность сети тоже играет критическую роль. В разреженных сетях люди чаще замкнуты в однородных по взглядам сообществах, что ограничивает обмен мнениями. В суперплотных сетях, наоборот, усиливается взаимная информированность и поляризация снижается.
Особенно рискованным оказывается промежуточный случай – когда контактов достаточно для возникновения конфликтов, но недостаточно для осознанного понимания позиций других. Это та самая зона риска, в которой может вспыхнуть настоящая ксенофобия, что видно на примере отношения к мигрантам.
Колонка подготовлена на основе выпуска «Экономики на слух».
