Страница 9 из 10
Действительно, при распространении новости о микрофинансировании важно было не только количество друзей, до которых первоначальные источники могли донести ее непосредственно, но и количество друзей их друзей (то есть друзей второй степени) и друзей третьей (и так далее) степени, до которых информация могла дойти от первоначальных источников{38}. Как правило, количество непосредственных друзей этих самых источников составляло лишь малую долю от общей численности населения. Несмотря на то что их степень, похоже, не играла вовсе никакой роли, заметно большее число людей присоединялось к банковской программе в тех деревнях, где у первоначальных источников BSS имелась более высокая центральность по собственному вектору, чем в тех деревнях, где центральность по собственному вектору у них была ниже. Если сравнить деревню, в которой центральность по собственному вектору первоначальных источников самая низкая, с той деревней, где она, напротив, наиболее высокая, то мы увидим в среднем утроение количества заемщиков. Для того чтобы информация распространилась по деревням как можно шире, нужно было, чтобы она вышла за пределы круга непосредственных друзей источников – к их друзьям и дальше…
Диффузионная центральность
Но на этом наша история с микрофинансированием еще не заканчивается.
Со временем интерес к любой теме неизбежно угасает. Внимание к большинству новостей достигает пика и держится на этом уровне в течение нескольких часов или дней, а затем их довольно быстро вытесняют более свежие новости. Это относится не только к СМИ, но и к разговорам людей и к их готовности распространять информацию. С одной стороны, если смотреть только на центральность по степени, мы не учитываем, что новости передаются не на один шаг вперед, а дальше. С другой стороны, вычисление собственного вектора предполагает некий бесконечный процесс, охватывающий всю сеть и не затихающий никогда. В действительности же происходит нечто среднее между двумя этими крайностями.
Помня об этом, в своем анализе микрофинансирования мы вывели новый критерий центральности, который позволяет установить, чтó же на самом деле происходит в реальных диффузионных процессах. Люди распространяют новости, но после ряда итераций прекращают говорить на какую-то конкретную тему. Например, какую-то тему обсуждают в течение двух-трех дней, а потом теряют к ней интерес. По нашим оценкам, новость о доступности микрокредитов обычно проходила приблизительно три итерации – то есть редко выходила за пределы круга друзей третьей степени.
Кроме того, на одни темы люди готовы говорить со всеми, кого знают, а другие темы вдохновляют их меньше. По нашим оценкам, люди из одного домохозяйства в каждой итерации рассказывали о микрофинансировании своим друзьям с частотой приблизительно 1/5. Это похоже на наши подсчеты очков для Нэнси и Уоррена, только с 1/5 вместо 1/2 балла, и в данном случае процесс остановился на друзьях третьей степени – вместо того чтобы повторяться до бесконечности{39}. Нэнси по-прежнему опережает Уоррена, но уже с меньшим отрывом.
Диффузионная центральность служит как бы мостиком между двумя крайностями – центральностью по степени и центральностью по собственному вектору. Если увеличить количество итераций и повысить вероятность передачи информации от одного узла к другому, тогда диффузионная центральность будет копировать центральность по собственному вектору, а если допустить всего одну итерацию или совсем ничтожную вероятность передачи, тогда этот критерий будет пропорционален центральности по степени. Если же выбрать середину, то он будет отражать ограниченные способности человека контактировать с другими участниками своей сети, сообщая нам о том, насколько актуальной и долговечной является распространяемая информация.
Диффузионная центральность оказалась критерием, позволяющим намного точнее, чем даже центральность по собственному вектору, предсказать характер распространения новостей о микрокредитах. Диффузионные центральности первоначальных источников дали в несколько раз лучшие результаты, по сравнению с их же центральностями по собственному вектору, чем и объяснялись различия в распространении известий о микрокредитах в разных деревнях{40}.
В чем здесь главная мораль? Существуют разные способы измерять центральность, и одни способы лучше других позволяют предсказывать, что произойдет дальше, – в зависимости от контекста.
Пока мы видели три теоретических подхода к измерению положения человека в сети: центральность по степени позволяет выяснить его прямое влияние, центральность по собственному вектору – оценить возможности друзей, а диффузионная центральность – определить способности человека распространять (или получать) информацию с учетом ограничений во времени и интересах. Если вспомнить нашу баскетбольную аналогию, то можно сказать, что это всего лишь некоторые из множества способов оценить значимость положения в сети. Хотя нам и нет нужды перечислять их все, есть, однако, еще одна мера центральности, которая принципиально отличается от уже рассмотренных нами. И один увлекательный исторический эпизод – возвышение династии Медичи – поможет нам проиллюстрировать один из самых интересных критериев центральности с точки зрения власти.
Возвышение рода Медичи: ранний опыт сетевого общения
Медичи и сотворили, и погубили меня.
Все политические дела решаются в доме Козимо Медичи. Это он решает, кто займет какую должность, он решает вопросы мира и войны… Он король Флоренции во всем, кроме титула.
1434 год стал важнейшим в истории Флоренции: именно тогда обрело форму то меценатство, которое стало питательной средой для раннего Возрождения. Флоренция вышла из-под влияния олигархии, при котором ею правили нескольких богатых и политически влиятельных, но соперничавших между собой родов, вроде Альбицци и Строцци, и перешла под власть одного семейства – Медичи. Возможно, не случайно именно в ту пору Медичи заказали Донателло знаменитую бронзовую статую Давида – оригинальную и новаторскую, в натуральную величину, – в память о триумфе героя над неизмеримо более могучим противником? Что же позволило Козимо де’ Медичи, патриарху рода, сосредоточить власть в собственных руках?
До 1430-х годов семья Медичи, хотя и принадлежала к аристократии, не обладала большим политическим или финансовым весом. Например, Строцци были намного богаче и занимали больше мест в Синьории, и все же роду Медичи удалось возвыситься и затмить Строцци.
До 1434 года Медичи боролись с другими кланами, в том числе со Строцци и Альбицци – тоже богатыми и могущественными семействами банкиров. Конфликт достиг кульминации в 1433 году, когда Альбицци и Строцци сыграли важную роль в изгнании Козимо де’ Медичи и других представителей его рода из Флоренции. Вражда между семьями велась прежде всего из-за постоянной борьбы за власть и из-за экономических тягот, вызванных проигранной войной с Луккой, городом-соперником, но ее корни уходили еще глубже. Медичи, и в особенности Сальвестро де’ Медичи, выступили главными сторонниками восстания чесальщиков шерсти и других наемных рабочих против засилья более благополучных гильдий в 1370-х и 1380-х годах. Восставшие, которых называли чомпи (что приблизительно переводилось как “приятели”, “товарищи”), протестовали против высоких налогов и попыток знати запретить людям из низших сословий вступать в гильдии, что могло бы предоставить им какую-то политическую и экономическую власть. Восстание в итоге было подавлено, но оно привело к важным изменениям в обществе, и народ запомнил на многие десятилетия, что Медичи тогда поддержали восставших. Между тем банковская империя Медичи продолжала расти, а их противостояние с другими олигархическими семьями достигло пика в 1433 году. В то время другие олигархические семейства занимали почти все места в Синьории – главном политическом выборном органе самоуправления Флоренции, где заседали приоры – представители девяти гильдий. В сентябре 1433 года гонфалоньером справедливости (эту должность приоры занимали по очереди) стал Бернардо Гуаданьи, близкий союзник Альбицци. Тогда Ринальдо дельи Альбицци – сообща со Строцци и другими олигархическими кланами, боявшимися Медичи, – убедил Бернардо и всю Синьорию изгнать из Флоренции Козимо де’ Медичи и некоторых других представителей его семьи. И всех Медичи постановили изгнать – после поспешного совещания Синьории с группой созванных горожан под неусыпным надзором вооруженных отрядов Альбицци.
38
На количество участников могли влиять и многие другие факторы, в том числе решение друга примкнуть к программе. В нашем статистическом анализе данных мы тщательно контролировали все подобные факторы (см. Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson [2013], где приводятся подробности и описываются методы).
39
См. обсуждение в: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2015), чтобы увидеть подробности вычислений, часть которых я здесь пропускаю.
40
Если предусмотреть дополнительную гибкость при оценке частоты общения и количества итераций, то следует ожидать, что данный критерий даст лучшие результаты, чем другие критерии. Но оказывается, что он дает лучшие результаты для тех же деревень, даже если выбрать фиксированные частоту общения и количество итераций, прежде чем приступить к анализу диффузии. Чтобы не давать диффузионной центральности предпочтений по отношению к другим критериям, мы приняли за неизменную единицу частоту взаимодействий между домохозяйствами, взяв за основу базовые сетевые характеристики – зафиксировали их чуть выше того порога, вблизи которого у информации есть шанс добраться до всех участников сети, а количество итераций определили, исходя из количества времени, в течение которого люди в нашем исследовании имели возможность воспользоваться микрокредитами. И даже после этого критерий диффузионной центральности превосходит другие критерии (см. столбец [10] Таблицы S3 в разделе дополнительных материалов в: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson [2013]). Дополнительный вариант появляется от сравнения R-квадратов (R2), помещенных внизу этой таблицы и показывающих, какие доли от возможного числа участников программы микрокредитования могут объясняться различными критериями определения центральности (учитывая некоторые подгонки). На деле, предельное улучшение результатов в R-квадрате, которые дает диффузионная центральность, по сравнению с центральностью по собственному вектору, – более чем троекратное (напр., если из R2 из секции C, столбца (2) отнять R2 из столбца (3), получится 0,173, а из коэффициент столбца (4) ’s – коэффициент столбца (3), получится 0,055, где коэффициент из столбца (3) дает подгонку к центральности по степени, а центральность по степени не объясняет почти ничего).