Текст книги "Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос"

Автор книги: Дункан Уоттс

сообщить о нарушении

Текущая страница: 5 (всего у книги 22 страниц) [доступный отрывок для чтения: 9 страниц]

Оказывается, нечто похожее на нее наблюдается в любой области естественных наук, где для этого явления используется понятие «эмергентности». Как выходит, что из совокупности атомов возникает молекула? Что из совокупности молекул возникает аминокислота? Что из совокупности аминокислот и других химических соединений возникает живая клетка? Что из совокупности живых клеток возникают сложные органы – такие, как мозг? Что из совокупности органов возникает разумное существо, думающее о вечной душе? В этом свете социология – лишь вершина сложнейшей пирамиды, начинающейся с субатомных частиц и заканчивающейся мировым сообществом. На каждом ее уровне мы сталкиваемся, в сущности, с одной и той же задачей – как перебраться с одного «уровня» реальности на следующий?

С исторической точки зрения, наука сделала все возможное, чтобы избежать ответа на этот вопрос, предпочтя разделение труда по уровням. Физика, например, существует сама по себе – с собственным набором проблем, законов и закономерностей, химия – совершенно иной предмет с абсолютно иными проблемами, законами и закономерностями, биология – не похожа ни на первую, ни на вторую и есть нечто третье. И так далее, и тому подобное. Правила, применимые к разным уровням, должны согласовываться – не годится, чтобы химия нарушала принципы механики. Однако логически вывести законы для одного уровня из законов, управляющих другим, более низким, как правило, невозможно. Исчерпывающие знания о поведении отдельных нейронов, например, не помогут понять человеческую психологию, а отличное владение физикой элементарных частиц – химию синапсов95.

Впрочем, в вопросах, представляющих для ученых наибольший интерес, – от геномики [21] до охраны экосистем и каскадных аварий в энергосистемах – проблема эмергентности все чаще встает ребром. Увы, когда бы специалисты с ней ни столкнулись, она оказывается дьявольски сложной. Причина этого сама по себе неясна, однако многие ученые убеждены: ключ к ее разрешению заключается в понимании взаимодействия между частями, составляющими единое целое. Так, отдельные гены взаимодействуют друг с другом в сложных цепях активации и подавления, выражая фенотипические черты, не сводимые к свойствам какого-то одного гена. Отдельные растения и животные взаимодействуют друг с другом через отношения жертва-хищник, симбиоз, конкуренцию и сотрудничество, образуя экосистему, основные свойства которой невозможно понять с точки зрения какого-то одного вида. Отдельные электрогенераторы и подстанции связаны друг с другом высоковольтными кабелями, составляя динамическую систему, которая не может быть осмыслена в терминах любого одиночного ее компонента.

Социальные системы тоже изобилуют взаимодействиями: между индивидами, между индивидами и фирмами, между фирмами и другими фирмами, между индивидами, фирмами, рынками и правительством и т. д. На поведение отдельных людей влияет то, что делают, говорят и носят окружающие. На деятельность фирм – желания отдельных потребителей, продукция конкурентов и требования кредиторов. На состояние рынков – правительственное регулирование, действия отдельных фирм и даже отдельных людей (таких, как Уоррен Баффетт [22] , например). Правительства испытывают на себе множественные влияния – от корпоративных лоббистов до обзоров общественного мнения и индексов фондовых рынков. В системах, которые изучает социология, взаимодействия принимают столь многочисленные формы и влекут за собой столь серьезные последствия, что наша версия эмергентности – проблема микро-макро, – пожалуй, сложнее и труднее, чем в любой другой дисциплине.

Впрочем, здравый смысл эту комплексность сглаживает. Если вы помните, проблема эмергентности заключается в том, что поведение целого не может быть легко соотнесено с поведением составляющих его частей. В естественных науках мы имплицитно признаем данную трудность, ибо никогда это не соотносим. Мы не говорим о геноме так, будто он ведет себя как отдельный ген; о мозге, будто он ведет себя как отдельный нейрон; об экосистеме, будто она ведет себя как отдельное существо. Это было бы просто смешно, верно? Когда речь идет о социальных явлениях, однако, мы говоримо «социальных акторах» – семьях, фирмах, рынках, политических партиях, демографических сегментах и национальных государствах – так, словно они ведут себя как составляющие их отдельные люди. Семьи «решают», куда отправиться в отпуск; фирмы «выбирают» те или иные деловые стратегии; политические партии «следуют» законодательной повестке дня. Аналогичным образом рекламодатели обращаются к «целевой аудитории», маклеры с Уолл-стрит [23] анализируют настроение «рынков», политики говорят о «воле народа», а историки уподобляют революцию лихорадке, охватившей «общество».

Разумеется, всем понятно, что корпорации, компании, политические партии и даже семьи в буквальном смысле не испытывают чувств, не формируют убеждений, не представляют себе будущее так, как это делают отдельные люди. В равной степени не склонны они и к тем психологическим странностям, предубеждениям и ошибкам, которые свойственны поведению обычного человека и которые мы обсуждали в предыдущей главе. Таким образом, мы знаем, что социальные акторы вовсе не «действуют» в буквальном смысле так же, как индивиды. Слово «поведение» здесь – лишь условное обозначение совокупных действий отдельных людей. Тем не менее говорить так, а не иначе столь естественно, что эта условность стала совершенно необходимой. Попробуйте-ка изложить историю Второй мировой войны, не упоминая о «действиях» союзников или фашистов. Попробуйте разобраться, что такое Интернет, не говоря о «поведении» таких крупных интернет-компаний, как Microsoft, Yahoo!или Google.Попробуйте проанализировать дискуссию о реформе здравоохранения в США, не затрагивая демократов, республиканцев и «группы с особыми интересами». Визитной карточкой Маргарет Тэтчер стало высказывание «Такой вещи, как общество, не существует. Есть только отдельные мужчины и женщины, и есть семьи»96. Но попытайся мы применить доктрину Тэтчер к объяснению мира, мы даже не знали бы, с чего начать.

В социальной науке философская позиция Тэтчер известна под названием методологического индивидуализма97. Последний утверждает: если не удалось объяснить некое социальное явление – будто то популярность «Моны Лизы» или связь между процентными ставками и экономическим ростом – исключительно с позиции мыслей, поступков и намерений отдельных людей, его не удалось объяснить вообще98. Согласно социологу Стивену Луксу, методологический индивидуализм предполагает, что «общество состоит из людей. Группы состоят из людей. Институты состоят из людей, правил и ролей. Правила соблюдают (или не соблюдают) люди, и роли играют люди. Кроме того, существуют традиции, обычаи, идеологии, системы родства, языки: так люди действуют, думают и говорят». Таким образом, всю деятельность человека и общества следует рассматривать с точки зрения отдельных людей. Объяснения, опирающиеся на репрезентативных агентов – фирмы, рынки и правительства, – удобны, однако не позволяют, как выразился философ Джон Уоткинс, «зрить в корень»99.

К сожалению, все попытки предложить объяснения, о которых говорили методологические индивидуалисты и которые позволили бы вникнуть в самую суть, неизбежно наталкивались на проблему микро-макро. Как следствие, на практике социологи обращаются к так называемому репрезентативному агенту – вымышленному индивиду, чьи решения представляют поведение целого коллектива. Рассмотрим простой, но значимый пример. Экономика состоит из многих тысяч фирм и миллионов отдельных людей – все они принимают решения о том, что покупать, что продавать и во что инвестировать. Результат всей этой деятельности – так называемые экономические (деловые) циклы, то есть периодические колебания уровня деловой активности от подъема до спада. Понимание динамики подобного цикла является одной из ключевых задач макроэкономики, ибо она влияет на стратегию совладания с такими явлениями, как рецессии. Между тем математические модели, которыми руководствуются экономисты, совершенно не отражают всю громадную сложность экономики – да и не ставят перед собой такую задачу. Они определяют одну-единственную «репрезентативную фирму» и выясняют, как она, располагая данными о состоянии остальной экономики, распределит свои ресурсы. Грубо говоря, реакция этой фирмы затем интерпретируется как реакция экономики в целом100.

Пренебрегая взаимодействиями между всеми индивидуальными акторами, репрезентативный агент крайне упрощает анализ делового цикла. Фактически предполагается, что если у экономистов имеется хорошая модель поведения индивидов, то они располагают и хорошей моделью состояния экономики. Исключая сложность, однако, подход репрезентативного агента успешно игнорирует и проблему микро-макро – самую суть того, что в первую очередь и делает макроэкономические явления таковыми. Собственно, по этой причине экономист Йозеф Шумпетер, часто считающийся основоположником методологического индивидуализма, подверг данный подход резкой критике, определив его как несовершенный и вводящий в заблуждение101.

На практике, однако, методологический индивидуализм проиграл сражение так называемому индивидуализму репрезентативному – и не только в экономике. Возьмите любой труд по истории, социологии или политологии, посвященный таким макроявлениям, как класс, раса, бизнес, война, благосостояние, инновация, политика, законодательство или правительство, и вы обнаружите там целый мир, населенный репрезентативными агентами102. В социальной науке их использование настолько обычно и распространено, что подмена реального коллектива фиктивным индивидом происходит, как правило, без соответствующего уведомления – так фокусник сует кролика в шляпу, пока зрители смотрят в другую сторону. Впрочем, как бы это ни делалось, репрезентативный индивид всегда был, есть и будет лишь удобной фикцией, не более того. Как бы мы ни рядили его в математику и прочее, объяснения с позиций репрезентативного агента имеют тот же изъян, что и с позиций здравого смысла. И первые, и вторые беспрерывно переключаются между различными типами акторов – идет ли речь об индивидах или о фирмах и рынках, – ни на секунду не позволяя задуматься о том, что же все-таки потерялось по дороге.

Модель массовых беспорядков Грановеттера

Социолог Марк Грановеттер пролил свет на вышеизложенную проблему с помощью очень простой математической модели толпы, готовой учинить беспорядки. Допустим, сотня студентов собралась на городской площади, протестуя против увеличения платы за обучение. Молодые люди разгневаны не только новыми политическими мерами, но и собственным бессилием повлиять на процессы. Существует вероятность, что ситуация выйдет из-под контроля. Впрочем, будучи образованными, цивилизованными людьми, они прекрасно понимают: рассуждение и диалог предпочтительнее насилия. Проще говоря, каждый человек в толпе разрывается между двумя инстинктами: один велит ему крушить все, что попадет под руку, другой – сохранять спокойствие. Каждый – сознательно или нет – должен сделать выбор. Причем между насилием и мирным протестом участники колеблются отнюдь не независимо друг от друга: по крайней мере отчасти результат является следствием их реакции на поведение окружающих. Чем больше людей занято в беспорядках, тем выше вероятность, что их действия привлекут внимание политиков, и тем меньше шансы, что кого-то накажут. Кроме того, массовые беспорядки обладают собственной примитивной энергетикой: они не только способны подорвать жесткие социальные устои, запрещающие прибегать к физическому разрушению, но и искажают психологическую оценку риска. В их ходе даже самые рассудительные люди зачастую теряют над собой контроль. Следовательно, выбор между спокойствием и буйством определяется простым правилом: чем больше окружающих бесчинствуют, тем выше вероятность, что к ним присоединится данный конкретный человек.

Впрочем, в этой толпе, как и везде, разные люди склонны к насилию в разной степени. Возможно, те, чье финансовое положение в результате новой политики пострадает меньше, не очень-то жаждут попасть за решетку всего за пару громких высказываний. Другие убеждены, что насилие – увы! – является действенным политическим приемом. Третьи могут испытывать неприязнь к политикам, полицейским или обществу в принципе и рады любому предлогу побушевать. Четвертые просто безумнее остальных. Каковы бы ни были причины – а они могут быть такими сложными и многочисленными, какими вы только можете их вообразить, – каждый человек в толпе имеет некий «порог». Порог – это количество людей, уже принимающих участие в беспорядках, которого достаточно для присоединения к ним этого человека. В противном же случае он останется в стороне. У одних людей – «подстрекателей» – порог очень низкий. У кого-то – например, президента студенческого общества – очень высокий. Так или иначе, каждый имеет некий порог социального влияния, и, если он будет превышен, индивид перейдет от спокойствия к насилию. Хотя это весьма забавный способ характеризовать человеческое поведение, описание толпы с точки зрения порогов отдельных людей имеет одно важное преимущество. Дело в том, что распределение порогов в толпе – от безумцев («я буду бунтовать, даже если больше никто не будет») до убежденных пацифистов («я не буду бунтовать, даже если все остальные будут») – отражает все, что нужно знать о популяции для прогнозирования ее поведения.

Для иллюстрации дальнейшего развития событий Грановеттер предложил очень простое распределение порогов, в котором каждый из 100 человек обладал своим уникальным значением. Иными словами, первый участник имел нулевой порог, второму нужен был один человек, третьему два и так далее – вплоть до самого закоренелого консерватора, который примкнет к беспорядкам лишь после того, как к ним присоединятся остальные 99. Что же произойдет? Сначала ни с того ни с сего мистер Безумие – студент с нулевым порогом – начнет швыряться всем, что попадет ему под руку. Затем к нему присоединится его товарищ с порогом 1 (которому нужен только один человек, чтобы принять участие в беспорядках). Вместе эти двое подстрекателей вовлекут третьего – парня с порогом 2. Этого окажется достаточно, чтобы к ним присоединился четвертый, за ним – пятый и. Ну, вы поняли: в соответствии с данным конкретным распределением порогов в итоге вся толпа примет участие в беспорядках. Да здравствует хаос!

Допустим, однако, что в некоем соседнем городе по той же самой причине собралась точно такая же толпа. Как бы невероятно это ни звучало, вообразим, что в ней пороги распределились так же, как и в первой, за одним маленьким исключением: если в первой каждый имел уникальный порог, то в этой порога 3 нет ни у кого, зато у двоих – 4. Для стороннего наблюдателя это различие настолько пустяковое, что практически не заметно. Мы знаем о нем только лишь потому, что в данном случае играем роль бога, однако ни один существующий психологический тест, ни одна известная статистическая модель не в состоянии выявить различие в этих двух толпах. Как же поведет себя толпа № 2? Все начнется точно так же: мистер Безумие становится зачинщиком, к нему присоединяется его товарищ, затем парень с порогом 2. И тут – стоп! Порога 3 нет ни у кого. У двух следующих студентов, наиболее склонных к участию в беспорядках, порог – 4. В итоге мы имеем всего трех дебоширов. На этом потенциальный бунт и закончится.

Наконец, представьте, что в этих двух городах увидят сторонние наблюдатели. В А – настоящие массовые беспорядки с битьем витрин и переворачиванием автомобилей. А в Б – несколько неотесанных парней, подстрекающих мирную толпу. Если бы наблюдатели затем сравнили свои записи, они непременно постарались бы разобраться, чем же все-таки различались людиили обстоятельствав этих двух случаях. То ли студенты из города А были озлобленнее и отчаяннее сверстников из города Б, то ли магазины были хуже защищены, то ли полиция вела себя более агрессивно. А может, там оказался особенно красноречивый оратор. Подобные объяснения подсказывает нам здравый смысл. Естественно, какое-то различие между толпами есть, иначе как объяснить столь разный исход? В действительности же мы знаем: кроме порогов нескольких человек, ни люди, ни обстоятельства ничем не различались. Ни одно статистическое испытание не смогло бы дифференцировать две популяции. И ни одна модель репрезентативного агента не смогла бы предсказать различные исходы. Последняя, конечно, объяснила бы повороты событий, наблюдаемых в городах А и Б, при условии наличия различий в средних показателях особенностей двух толп. В нашем же случае они были почти одинаковыми.

Данная проблема напоминает ту, с которой столкнулись студенты, стараясь объяснить разные показатели донорства органов в Австрии и Германии. Увы, кажущееся сходство обманчиво. Тогда, если вы помните, мои ученики тщились понять различие с точки зрения рациональных мотивов, тогда как в реальности все сводилось к умолчанию. Другими словами, во всем виновата неверная модель индивидуального поведения. Как я упоминал в предыдущей главе, заполучить верную труднее, чем кажется, – проблема фреймов только и ждет, как бы подставить нам ножку. Впрочем, в случае с донорством ситуация гораздо проще: стоит понять важность умолчания, как становится ясно, почему так сильно различаются рейтинги. А вот в массовых беспорядках Грановеттера самамодель индивидуального поведения значения не имеет, ибо две популяции неразличимы. Чтобы понять, почему события развивались по-разному, необходимо учесть взаимодействия междуиндивидами. Что, в свою очередь, требует прослеживания всей цепи индивидуальных решений, каждое из которых принималось на основе предыдущих. Вот она, проблема микро-макро, в полной силе. Стоит попытаться ее обойти (например, вместо поведения коллектива подставить – любого! – репрезентативного агента), как мгновенно ускользает вся суть происходящего.

Кумулятивное преимущество

Если «модель массовых беспорядков» Грановеттера верна, она четко показывает границы того, что можно понять о поведении коллектива, опираясь исключительно на поведение отдельных людей. И все-таки модель чрезвычайно – до смешного – проста и во всех отношениях может оказаться ошибочной. Если речь идет о рынках – будь то книги, мобильные телефоны или пенсионные программы, – часто имеет смысл довериться специалистам, которые все давным-давно выяснили и просчитали за нас, и попросить их совета. Если ваш друг или местный диджей любит определенную музыкальную группу, о ней скоро узнаете и вы. Если он непрерывно слушает ее (например, в длинной поездке) или «крутит» на вашей любимой радиостанции, она быстро понравится и вам103. Если ваши друзья влияют на то, какие телевизионные передачи вы смотрите, какую музыку слушаете или какие книги читаете, то это происходит не только потому, что вы доверяете их вкусу, но и потому, что беседа о них и ссылки на известные вам культурные явления доставляют определенное удовольствие.

Все вышеизложенные примеры включают ту или иную форму социального влияния. Однако если здесь нам приходится выбирать из многочисленных потенциальных вариантов, то в модели Грановеттера речь идет всего о двух крайностях – принять участие в беспорядках или нет. Также не совсем очевидно, что способ, каким мы влияем друг на друга в реальном мире, хотя бы отдаленно напоминает предложенное Грановеттером правило порога. Скорее, мы плаваем в громадном океане, где крошечные влияния-течения влекут нас то в одну, то в другую сторону. Порой они не связаны между собой и могут сводить друг друга на нет. Порой наша внутренняя реакция – на песни, в которые мы мгновенно влюбляемся, или книги, о которых спешим рассказать друзьям, – оказывается очень сильной, и мы делаем то, что хотим, вне зависимости от мнения окружающих. А порой бывает и так, что мы негативно относимся к предпочтениям других людей, тем самым стремясь выделиться из их массы104. В идеале нам бы очень хотелось разобраться, каким образом сочетаются все эти отдельные влияния. Однако как это сделать, имея в своем распоряжении лишь простые модели наподобие грановеттеровской, совершенно неясно.

Более того, если неизвестно, чему конкретно в теоретической модели не следует доверять, непонятно, насколько серьезно следует воспринимать сделанные на ее основе выводы. Например, ученые, изучавшие вариации модели Грановеттера, обнаружили: когда одним нравится то, что нравится другим, различия в популярности этой вещи определяются так называемым кумулятивным преимуществом, или эффектом «богатые богатеют, бедные беднеют»105. Если, скажем, книга или песня в этих моделях становится чуточку популярнее остальных, то она наверняка станет еще популярнее. Таким образом, даже крошечные случайные колебания склонны со временем увеличиваться, в конечном счете приводя к потенциально огромным различиям. Это явление очень похоже на знаменитый «эффект бабочки» из теории хаоса, согласно которому взмах крыла бабочки в Китае спустя месяцы может вызвать ураган на другом конце света.

Если этому верить, кумулятивное преимущество в корне подрывает наши объяснения успеха или провала на культурных рынках. Подсказанное здравым смыслом, если вы помните, сосредоточено на самой вещи – песне, артисте или компании – и приписывает успех исключительно ее характерным особенностям. Допустим, неким чудесным образом историю можно было бы повторять много раз. Тогда объяснения, где единственно важными являются собственные характерные качества, подразумевают: один и то же результат будет постоянно сохраняться. Кумулятивное преимущество, напротив, предполагает, что даже в идентичных вселенных с одинаковым набором людей, объектов и вкусов первое место в культуре и на рынках займут разные вещи. «Мона Лиза» была бы популярной в этом мире, а в какой-то другой версии истории являлась бы лишь одним из многих шедевров – ее нынешнее место занимала бы другая картина, о которой никто из нас никогда и слыхом не слыхивал. Аналогичным образом успех Гарри Поттера, сети Facebookи «Мальчишника в Вегасе» определялся бы не только некими их качествами, но и самым что ни на есть счастливым случаем.

В реальной жизни, разумеется, мы имеем в своем распоряжении только один мир – тот, в котором живем. Поэтому сравнить «разные миры», как того требуют модели, попросту невозможно. Следовательно, заявлением, будто согласно некоей симуляционной модели «Гарри Поттер» – не такой уж и особенный, каковым его все считают, фанатов книги не переубедишь. Здравый смысл подсказывает нам, что он просто обязан быть особенным – даже если около полудюжины издателей детских книг, получивших в свое время данную рукопись, поначалу этого и не знали. Почему? Да потому, что книгу купили более 300 миллионов человек. Поскольку же любая модель всегда предполагает различного рода упрощения, мы скорее усомнимся в ней, нежели в собственном здравом смысле.

Именно по этой причине несколько лет назад мы с коллегами Мэттью Салгаником и Питером Доддсом решили испробовать другой подход. Постановив отказаться от компьютерных моделей, мы задумали провести контролируемые, похожие на лабораторные эксперименты, в которых реальные люди принимали бы в большей или меньшей степени те же решения, которые они принимают в повседневной жизни. Путем случайного распределения участников по группам с различными экспериментальными условиями нам бы удалось воссоздать воображаемую в компьютерах ситуацию «многих миров». В одних ситуациях испытуемые располагали бы информацией о поведении других и на свое усмотрение поддавались бы (или не поддавались) их влиянию. В других сведения о решениях остальных участников были бы недоступны, и испытуемые действовали бы независимо друг от друга. Сравнив результаты, мы смогли бы непосредственно измерить воздействие социального влияния на коллективные действия. В частности, параллельное ведение нескольких таких «миров» позволило бы установить, какая доля успеха песен (мы выбрали музыку) зависит от их собственных качеств, а какая определяется кумулятивным преимуществом.

Увы, скоро сказка сказывается, да не скоро дело делается. Провести подобный эксперимент куда легче на словах, чем на деле. Типы психологических тестирований, о которых я говорил в предыдущей главе, позволяют измерять влияние различных окружений на принятие решений. Поскольку каждый «прогон» включает лишь одного человека (максимум нескольких), проведение всего эксперимента целиком требует от нескольких дюжин до нескольких сотен испытуемых. Как правило, ими оказываются студенты, привлекающиеся за мизерную плату или за зачет. Задача, которую задумали мы, однако, предполагала наблюдение за сочетанием этих влияний на уровне индивида, что в итоге приводило к различиям на уровне целого коллектива. В сущности, мы замыслили исследовать в лаборатории проблему микро-макро. Но для этого требовалось бы набрать сотни людей для каждого «прогона». А последних предстояло провести великое множество – причем каждый требовал бы абсолютно иного набора участников. Даже для одного-единственного эксперимента, таким образом, нам потребовались бы тысячи подопытных, а если вести речь о нескольких, позволяющих изучить разные условия, – то десятки тысяч.

В 1969 году социолог Моррис Зелдич в статье с провокационным названием «Можно ли исследовать армию в лаборатории?» [24] затронул в точности ту же самую проблему. Тогда он пришел к выводу, что нельзя – во всяком случае, не буквально. Поэтому, утверждал он, социологи должны сосредоточиться на изучении малых групп, а затем, опираясь на теорию, переносить полученные данные на большие. То есть «макросоциология», равно как и макроэкономика, не может быть экспериментальной дисциплиной в принципе106 – хотя бы вследствие невозможности проведения соответствующих экспериментов107. Год 1969-й, однако, ознаменовался изобретением Интернета. С тех пор в мире произошли такие изменения, какие Зелдичу и не снились. Сотни миллионов социально и экономически активных людей теперь путешествуют онлайн – а значит, настало время пересмотреть вышеупомянутый вопрос108. Наверное, решили мы, исследовать армию в лаборатории все-таки можно– только эта лаборатория должна быть виртуальной.

Экспериментальная социология

Так мы и сделали. С помощью нашего программиста, молодого венгра по имени Питер Хаусель, и нескольких друзей из Bolt Media– одной из первых социальных сетей для подростков – мы начали интернет-эксперимент. Так как последний подразумевал эмуляцию музыкального «рынка», мы назвали его «Музыкальная лаборатория». Boltлюбезно согласилась рекламировать его на своем сайте, и в течение нескольких недель около 14 тысяч пользователей сети щелкнули кнопкой мыши на баннер и согласились участвовать в опыте. Как только они попадали на наш сайт, их просили прослушать, оценить и, по желанию, загрузить песни неизвестных музыкальных групп. Одним участникам были видны только названия песен, другим – названия и количество загрузок. Молодых людей из последней категории – категории «социального влияния» – мы в случайном порядке распределяли по восьми параллельным «мирам», и они могли видеть количество загрузок, осуществленных только участниками из их «мира». Таким образом, в мире № 1 песня «She said» группы Parker Theoryмогла занимать первое место, а в мире № 4 – 10-е, уступив первенство песне «Lockdown» группы 52 Metro109.

Порядковый номер мира ничего не значил – во всех них в момент начала эксперимента количество загрузок равнялось нулю. Но поскольку различные миры были тщательно разделены, они в итоге могли развиваться отдельно друг от друга. Данное обстоятельство позволило нам непосредственно изучать эффекты социального влияния, рассматривая их под двумя разными углами. Во-первых, если люди знают, что им нравится вне зависимости от мнения окружающих, различий между независимым миром и мирами «социального влияния» быть не должно. Другими словами, одни и те же песни должны загружаться примерно одним и тем же количеством пользователей. Во-вторых, на каких бы основаниях люди ни принимали решение о том, что им нравится, если популярность зависит исключительно от качеств самих песен, первые места во всех мирах должны занимать одни и те же композиции. И наоборот, если люди не принимают решения независимо и налицо кумулятивное преимущество, различные миры «социального влияния» будут разительно отличаться друг от друга.

Мы обнаружили следующее. Располагая информацией о том, что именно загружали другие, участники действительно больше склонялись к выбору тех же песен. Во всех мирах «социального влияния» популярные композиции оказались более популярны (а непопулярные – менее популярны), чем в независимых мирах. Вместе с тем, однако, как и подразумевала теория кумулятивного преимущества, в разных мирах «хитами» становились разные песни. Другими словами, введение социального влияния в принятие решения повышало не только неодинаковость, но и непредсказуемость. Как нельзя узнать, какое число выпадет, изучив поверхность пары игральных костей, так, собирая больше сведений о песнях, нельзя исключить и эту непредсказуемость. Скорее она внутренне присущадинамике рынка – как и предполагает модель кумулятивного преимущества.

В среднем «хорошие» песни (то есть популярные в независимом мире) занимали в рейтинге более высокие места, чем «плохие». Это явно свидетельствовало о том, что подсказываемая здравым смыслом связь между качеством и успехом в принципе верна. Самые лучшие композиции никогда не опускались на низшие позиции, а самые плохие никогда не поднимались на верхние. Тем не менее даже лучшие песни иногда не выигрывали, а вот худшие могли занимать весьма и весьма достойные места. Что же касается «середнячков», то для большинства песен, которые оказались не лучшими и не худшими, возможен был любой результат. Например, песня «Lockdown» группы 52 Metroв рейтинге качества располагалась на 26-й строке из 48 возможных: это, однако, не помешало ей занять первое место в одном из миров «социального влияния» и 40-е – в другом. Средний результат любой отдельно взятой песни, таким образом, значим только при условии небольших вариаций от мира к миру. Впрочем, именно они и оказались громадными. Например, когда мы изменили формат сайта, расположив песни не в случайном порядке, а в виде рейтингового списка, обнаружилось: таким образом мы можем повысить эффективную силу социального сигнала, тем самым увеличивая и неодинаковость, и непредсказуемость. В данном эксперименте «сильного влияния» случайные колебания при определении результата в любом отдельно взятом мире играли большую роль, чем различия в качестве. В общем-то, шансы песни, входящей в пятерку лучших с точки зрения качества, попасть в топ-5 с точки зрения популярности равнялись 50:50.