imhotype (imhotype) wrote,
imhotype
imhotype

Category:

Сергей Карелов про социальные сети


То, что в интернете легко подхватить компьютерный вирус и заразить им свой компьютер, – знают все. Но как насчет того, чтобы подхватить вирус «живой»? Нужно лишь одно: стать участником социальной сети. А заразиться здесь можно практически чем угодно. Спектр «социальной заразы» весьма широк: от заразной склонности к полноте, курению, выпивке, бессоннице до заразных чувств радости, одиночества или даже депрессии.
На первый взгляд, все это звучит как плохая шутка. Но увы, – это чистая правда. Концепция «социальной заразы» вошла в двадцатку самых прорывных научно-бизнесовых идей 2009 года, формируемую Гарвардским университетом. Авторы концепции «социальной заразы» – Николас Христакис и Джеймс Фулер.
Но началась эта история почти на 20 лет раньше. Еще в 1992-м г. в Калифорнийском университете была опубликована научная работа Сушида Бихчандани, Дэвида Хиршляйфера и Иво Вэлча с интригующим названием «Теория увлечений, моды, привычек и культурных сдвигов как информационных каскадов». Авторы показывали в этой работе, что «подобие в поведении индивидуумов и изменчивость массового поведения могут быть объяснены наличием информационных каскадов». Если перевести с научного языка на обычный, это значит, что существуют информационные носители «инфекции», передаваемой между людьми, в результате «заражения» которыми у людей меняются поведение, предпочтения и даже привычки. Тогда, в 1992-м эта сногсшибательная теория мало кого заинтересовала (хотя работа и была напечатана в том же году в «Журнале политической экономии» университета Чикаго). Причина проста – в мире еще не было интернета.
Прошло 15 лет. И в 2007-м году в «Нью-Йорк Таймс» публикуется статья «Полнеешь? Виноваты друзья» (Find Yourself Packing It On? Blame Friends), сработавшая как информационная бомба (вслед за ней вышли публикации на эту тему и в «Вашингтон Пост», и в «Чикаго Трибун», и много еще где). В статье говорилось, что тучность может, подобно вирусу, передаваться от человека к человеку. Автором этого открытия был профессор медицинской социологии Гарвардского университета Николас Христакис, проведший детальный анализ эпидемиологической базы данных о социальной сети из более 12 000 человек, наблюдавшихся врачами в течение 32 лет (с 1971 до 2003). Какая может быть социальная сеть в 1971-м году? Обычная – социальная сеть по жизни и вовсе без интернета. И исследовать их начали еще в XIX веке. Нас же сейчас интересуют результаты работы Христакиса. Вкратце они таковы.

• Социальная сеть принципиально отличается и от сети компьютеров, и от нейронной сети. Отличие в том, что узлами сети являются носители интеллекта.
• Взаимодействие между носителями интеллекта осуществляется информационными каскадами. Процесс передачи информации между носителями интеллекта подобен распространению инфекции.
• Социальная сеть подобна суперорганизму: топология социальной сети подобна анатомии организма, а динамика передачи информационных каскадов аналогична физиологии организма.
• В передаче информации, касающейся поведения человека и социальных норм, важнейшую роль играет т.н. социальная зараза (social contagion), распространяющаяся по кругам общения (ваш круг общения – это ваши близкие, ваши друзья и сослуживцы).
• Распространение «социальной заразы» уменьшается при переходе на следующий уровень общения и стремится к нулю после третьего перехода (то есть после перехода от вас к вашему другу Васе, затем переходу к другу Василия Пете и от него – к его другу Коле).
Один из соавторов этой работы, только что опубликованной в издаваемом Оксфордской академией «Американском журнале эпидемиологии», — один из самых известных специалистов в данной области, профессор медицинской социологии Николас Христакис.

(В чем выражается эта «заразность», проще всего понять на примере той же тучности. Если вы, например, худой, но кто-то из ваших друзей пополнел, то ваши шансы тоже пополнеть возрастают на 57%. Более того. Этот рост шансов характерен для «односторонней дружбы» (он в ваших друзьях числится, а вы в его – нет). Если же вы «двусторонние друзья», то ваши шансы пополнеть вырастут не на 57%, а на 171% (то есть социальная зараза учитывает направление распространения). При этом неважно, как далеко от вас живет этот друг (хоть за тысячу километров), и как часто вы видитесь (хоть раз в год). Мало того. Если пополнеет друг вашего друга, которого вы в жизни не видели и даже о нем не слышали, то ваши шансы пополнеть все равно вырастают более чем на 20%. И, наконец, если пополнеет друг того самого друга вашего друга (о котором вы даже ничего не слышали), ваши шансы пополнеть все равно вырастут более чем на 10%.
Аналогичным образом, как показало исследование профессора Христакиса, распространяются и другие виды «социальной заразы», относящейся либо к поведению человека, либо к восприятию социальных норм. Например: склонность к курению, депрессии, алкоголизму, предпочтения в еде, одежде, маркам авто и т.д. и т.п. Работа Христакиса также обнаружила в поведении людей эффект т.н. зеркальных нейронов, когда я смотрю, как вы, например, едите или бежите, и начинаю копировать ваши действия[…]
Для читателей этого поста, надеюсь, очевидно, что главным предметом изучения профессора Христакиса в последние годы стали социальные сети интернета (Facebook и т.д.). Здесь, в отличие от офлайновых социальных сетей, каждый шаг записывается, и посему отслеживать динамику сетевых взаимодействий можно просто идеально. Почитайте об этих исследованиях, проводимых коллегами и учениками профессора Христакиса, и обнаружите, что уже даже найден «социальный ген дружбы». […] достоверность выводов Христакиса и Фулера за последний год проверили на базах данных Facebook, Wikipedia etc. профильные специалисты мирового уровня по социальным сетям (например, профессор Джон Кляйберг из Корнельского университета
)[…] ©)

Пять лет назад Христакис прославился своим сенсационным исследованием механизма распространения по Facebook «социальной заразы» [...] В этот раз сенсация получилась еще круче — каждый лайк, каждое расшаривание и каждое обновление статуса в Facebook отрицательно сказываются на субъективной оценке человеком своего физического и психического здоровья. Четкое математическое подтверждение этого получено путем сопоставительного анализа объективных данных из профайлов пользователей Facebook с данными опросов участников реальных социальных сетей (людей, общающихся не в онлайне, а в реальной жизни).
Проведенный в работе анализ показал, что негативное влияние Facebook на самооценку здоровья пользователей социальной сети четко коррелирует с их сетевой активностью. А по своей силе это негативное влияние даже превышает объективно установленную ранее пользу для здоровья от общения в реальной жизни. […] Известное и понятное свойство человека, представлять себя и свою жизнь при общении в соцсети лучше, чем в действительности, оказалось оружием массового поражения для людей с пониженным порогом чувства зависти. Многие из них, начитавшись про красивую и успешную жизнь френдов, стали впадать в депрессию, что и было зафиксировано в исследованиях.

Полученные результаты:

Aнализ вышеописанного спектра данных из профайлов пользователей соцсетей и 3х годовых обследований в рамках репрезентативного национального опроса позволяет сделать следующие основные выводы.
Несмотря на выраженное позитивное влияние социальных коммуникаций в реальной жизни на самооценку здоровья, использование Facebook имеет строго отрицательное влияние на эту оценку (см. рис. 1).
[…]

При использовании Facebook снижение средней самооценки ментального здоровья по
трем годам (2013–2015) коррелирует: A) с числом
обновлений статуса; В) с числом кликов; С) с числом
лайков Источник: «Association of Facebook Use With
Compromised Well-Being: A Longitudinal Study»
3. Негативное влияние Facebook на самооценку здоровья — динамический процесс. Эта оценка все ухудшается и ухудшается при продолжении использования Facebook.
Также исследование показало следующее:
a) Лайки и клики на контент других пользователей коррелируют со снижением общей самооценки здоровья.
b) Обновление статуса коррелируют со снижением самооценки ментального здоровья©.)

Прорывной потенциал только что опубликованной в Royal Society Open Science работы троих испанских исследователей «Mixing and diffusion in a two-type population» - видится мне колоссальным.
Результаты этого исследования, будучи доведенными до уровня технологии, позволят запускать сетевые ментальные (например, пропагандистские) эпидемии, не ослабляющие свой вирусный эффект из-за наличия в сети невосприимчивых к социальной заразе «инакомыслящих».[…]

Что уже научились делать

1) Итак, первое, что научились — выявлять условия возникновения и механизмы распространения эпидемий «социальной заразы». Главное здесь — это то, что законы и механизмы распространения социальной и биологической заразы оказались почти одинаковыми. Эпидемии обоих видов происходят по одним и тем же принципам при похожих социальных или биологических условиях. […]
В результате совмещения моделирования распространения «социальной заразы» по комплексным (сложным) социальным сетям и обработки огромных массивов данных (например, данных Facebook), получается, что:

А) каждый лайк, каждое расшаривание и каждое обновление статуса в Facebook отрицательно сказываются на субъективной оценке человеком своего физического и психического здоровья (т.е. по сути, распространение «социальной заразы» ведет к распространению как бы «биологической заразы», поскольку ухудшение самооценки собственного здоровья, имеет-таки негативные последствия для здоровья людей;
Б) все коллективные социальные действия, возникающие под влиянием любой социальной заразы, описываются одной и той же моделью — «формулой жизни».

2) Второе, что научились — это влиять с помощью действий в «электронной (онлайн) реальности» на происходящее в обычной реальности и наоборот. Здесь работа по объединенному анализу «электронной» и физической реальности с помощью социально сетевых методов идет по двум направлениям:

— усовершенствование моделей путем включения в них динамических социо-географических данных (динамических социальных сетей); например, сетей сотовой связи, в которых записывается геолокация, время установления, разрыва и всяческих изменений связей между узлами Longitudinal Social Networks;
(Longitudinal Social Networks — термин, малоизвестный за пределами узкого круга профессионалов. Он означает динамические социальные сети, в которых записывается время установления, разрыва и всяческих изменений связей между узлами. Такие сети могут строиться из одно или двусторонних связей. А связи, в свою очередь, могут быть бинарными (есть связь/нет связи) или взвешенными, с записью времени изменения только для связей или также и для узлов ©)

— построение моделей обычных (не электронных) социальных сетей (т.н. Face-to-Face Social Networks) и их последующее исследование, существенно расширяя возможности социально-сетевого анализа проведением глубоких индивидуальных интервью и фокус групп (например, исследование на 30 тыс. жителей 176 деревень в сельских районах Гондураса).

В результате оказалось возможным:

А) исключительно средствами человеческого сознания творить не только виртуальные миры, сны и бред, но и корректировать модель окружающей реальности; а в результате этого, например, — худеть.

(Похудение и окружающая реальность - Недавно опубликованное исследование Desire for Weight Loss, Weight-Related Social Contact, and Body Mass Outcomes основано на анализе национального пула динамических данных о социальных связях без малого 10 тыс. человек в течение года. По данным этого пула данных строилась и исследовалась динамическая социальная сеть.
Результаты исследования показали следующее:

— стремящиеся сбросить вес (но пока не достигшие желаемого), больше общаются и с большей вероятностью устанавливают связи с более полными, чем они;
— те же, кто уже успешно сбросил вес, больше общаются и с большей вероятностью устанавливают связи с более стройными, чем они.

Результаты исследования наводят на интересную мысль. Человеческое сознание способно творить не только виртуальные миры, сны и бред, но и корректировать модель окружающей реальности. Ведь эта реальность — на самом деле, никакая не реальность, а всего лишь модель, доступная нашему сознанию, но построенная, в основном, без его участия. Проведенное исследование иллюстрирует возможности коррекции модели реальности за счет изменения данных из внешнего мира, на основании которых она строится. Причем делается эта коррекция совершенно неосознанно — т.е. эта коррекция не продукт сознания, а результат работы бессознательного.
— Чтобы казаться себе стройнее, совсем не обязательно худеть. Достаточно скорректировать модель окружающей вас реальности, изменив круг ваших контактов, и вот вы уже осознаете себя не таким уж и полным.
— Если же вы уже похудели, подсознание так корректирует модель окружающей реальности за счет изменения круга ваших контактов, чтобы в результате увеличить выработку гормонов удовольствия при наблюдении и осознании, что вы уже так же стройны, как и окружающие вас люди
©)

Б) путем изменения шаблонов поведения людей в «электронных» соцсетях влиять на такой фундаментальный показатель, как риск смерти.

3) И наконец, третье, что научились — это порождать информационные каскады (эпидемическое распространение по сети какой-то «социальной заразы»: идеи, установки, предпочтения или модели поведения).
Т.е. по сути, научились строить «Башни-излучатели», подобные показанным в экранизации Бондарчука и описанным в романе Стругацких, внедряющим в массовое сознание любого рода пропаганду: политическую — выборную, коммерческую — рекламную, морально-идеологическую — религиозную. В результате оказалось возможным:

А) выявлять инфлюенсеров (агентов влияния и массовых ретрансляторов), чья сила влияния определяется их особым положением в сети (работающих информационными хабами — проводниками распространяемых идей) и особо высокой «репутацией» (люди, информация от которых, в силу самых разных причин, интересует многих — от Венедиктова до Дудя).
Б) организовывать инфокаскады, позволяющие меньшинству эффективно изменять преференции большинства при выборе конкурирующих продуктов, услуг, идей, кандидатов и т.п.

(Главными механизмами, обеспечивающими работу технологий цифрового влияния, стали:
1) Механизм построения цифровых профайлов каждого из потенциальных покупателей, избирателей и т.д., в которых собирается информация об атрибутах, характеризующих поведение и предпочтения каждого индивида, группы индивидов, класса и т.д.
2) Механизм доставки персонализованного (в соответствии с профайлами) контента (реклама, мемы, идеи, компромат и т.д.), обеспечивающего влияние на предпочтения и коррекцию поведения индивидов, групп, классов покупателей, сторонников, избирателей.
Мощность и действенность 2го из названных механизмов при сетевом распространении напрямую зависит от:
А) возникновения каскада — вирусного эффекта эпидемического распространения контента по значительной части сети;
Б) возможностей для большинства поменять своё предпочтение (убеждение, точку зрения) на индуцированное меньшинством альтернативное предпочтение (убеждение, точку зрения, принятие фейковой новости и т.д.), — попросту говоря, вместо выбираемого большинством продукта Х, купить новый продукт Y, предпочитаемый меньшинством…
Исследование показало:
1. Для переубеждения большинства, меньшинство может не превышать 10% (для высококластеризованной сети класса Facebook — до 20%). Таковым может быть число контролируемых ботами индивидуальных социо-медийных эккаунтов, создаваемых в целях переубеждения
большинства — при проведении выборов, для победы над продуктом конкурента и т.д.
2. Важную роль для превращения идеи/предпочтения меньшинства в таковую для большинства играет временная задержка между получением человеком информации из своего локального и глобального окружения (например, своей ленты в Facebook и сообщений СМИ).
Данное исследование существенно развивает понимание каскадных эффектов, порождаемых меньшинством в социальных сетях, о которых я писал почти год назад в статье «Эффект Ленина-Трампа — как победить оппозиции, имея только 3% сторонников»
©).

В) использовать в качестве меньшинства не людей, а специальные программы — боты (которых, например, может потребоваться всего 3, чтобы кардинально улучшить координацию 4 тыс. живых людей).
Г) максимизировать влияние определенных идей на всю сеть, путем влияния не на самих людей, а на их «френдов», как в электронных, так и в обычных (не электронных) социальных сетях.
Д) устраивать гибридные эпидемии, а также дуэли между социальной и биологической заразой (например, дуэль гриппа (биологическая зараза) и идеи о необходимости вакцинации гриппа, распространяемой по сети (социальная зараза); тут даже дух захватывает от потенциальных возможностей понимания коэволюции многие виды дуэльных инфекций для здоровья человека. Ну а теперь, наконец, о том, что же теперь открыли испанцы и почему это так важно.

Главная проблема Башен-излучателей (неважно, как они реализованы: аппаратно, как на планете Саракш, или, по земному, программно — посредством инфокаскадов) — это две разных категории людей, подвергающихся «социальному заражению»:

— те, на кого «излучение» действует (назовем их «восприимчивые к заразе»);
— те, на кого оно не действует (назовем их «невосприимчивые к заразе» — на Саракше таких зовут выродки);

Однако, если «башни-излучатели» реализованы аппаратно (излучение распространяется по эфиру), то у правителей (на Саракше — это «Неизвестные отцы», а на Земле — вполне «известные отцы» проблема двух разных категорий граждан решается довольно просто. С большинством и делать ничего не нужно: сами инфицируются, сами власть обожают — полное самообслуживание. А вот в земном (сетевом) варианте есть засада.
Сетевые инфокаскады в соцсетях (эпидемии пропаганды чего-либо), подобно распространению биологической инфекции в жизни, осуществляются исключительно через прямые контакты. И чтобы Вася, не имея контакта с Петей, заразил его своей «сетевой заразой», обязательно нужна, допустим, Настя, которая сначала проконтактирует с Васей, а потом и с Петей. Т.е. проблема (для распространителя заразы) оказывается в том, что Настя может оказаться невосприимчивой к заразе. И тогда схема заражения от Васи к Пете просто не сработает (на радость последнему и на беду организатору эпидемии).[…]
Так вот, авторы исследования «Mixing and diffusion in a two-type population» научились на моделях анализировать ход распространения «социальной заразы» (у них политкорректно называемой диффузией) в сетях, состоящих из двух типов людей. Например, это могут быть в США сторонники Трампа и его противники, а у нас — сторонники Путина и его противники[…]
А поскольку социальная структура общества (социальная сеть — «электронная» или живая) представляет собой жуткую смесь из представителей обеих групп, любые инфокаскады, запускаемые “Известными отцами”, имеют высокие шансы заглохнуть из-за наличия в сети невосприимчивых к их идеям инакомыслящих выродков, как бы разрывающих распространение каскада и предотвращающих тем самым развитие эпидемии глобального заражения.

Ну и, наконец, добрались до сути того, что придумали испанцы.

Они усовершенствовали модели, введя в них понятия смешивания (когда в сети смешиваются представители 2х разных групп) и сегрегации (когда представители 2х групп размежевываются, изолируясь друг от друга). Смешивание может происходить в результате гомофилии (свойство людей устанавливать связи с себе подобными) или гетерофилии (когда люди предпочитают связи с непохожими на себя). В одних социальных сетях доминирует гомофилия (посмотрите на своих френдов в Facebook). В других — гетерофилия (например, в сетях продовец-покупатель). В результате гомофилии получается ассортативное премешивание. В результате гетерофилии — диссортативное.
К слову, подобная сегрегация, могла бы, наверное, описать разделение аудиторий, как на уровне персональных социально-сетевых связей, так и на уровне всего русского сегмента Facebook и сети ВКонтакте.
Ну а дальше, экспериментируя с изменением показателя смешивания, авторы приходят к контр-интуитивным (и я бы сказал, просто нелогичным) выводам. Например, такой вывод. Смешивание может повысить общий уровень инфицирования в сети. Подумайте, насколько это контр-интуитивно. Например, при формировании группы студентов есть трудяги с высокой мотивацией учиться, и бездельники, у которых такой мотивации нет. Логика говорит, что если трудяг и бездельников смешать в одну группу, то, скорее, снизится мотивация у трудяг, чем повысится у бездельников.
Однако испанское исследование показывает иное — если правильно смешать, можно заразить бездельников мотивацией к учебе, практически не потеряв в мотивации трудяг. Или другой, хоть и не на 100% корректный, но уж больно нам понятный, пример. Если среди участников пропагандистского телевизионного ток-шоу будут представители только одной группы, поддерживающей официальную линию, то вирусный эффект для аудитории ток-шоу будет не максимальный. Максимальным он станет, если смешать представителей официальной линии, с представителями оппонирующей группы. Причем оптимальное смешение должно быть примерно 4 к 1 в пользу официальной линии. Это к вопросу о том, что участие оппонентов в ток-шоу лишь увеличивает вирусный эффект официальной пропаганды[…].

Резюмирую главные выводы этой работы.
• Лица принимающие решения (авторы их называют «социальные планировщики», а я называю «Известные отцы») могут, за счет внедрения конкретных стимулов, правил или целенаправленных политик, влиять на модели смешивания групп, оказывая тем самым влияние (усиливая или ослабляя) на эпидемическое распространение социальной заразы по сети.
• Изменяя уровень сегрегации или смешивания между двумя группами с различными уровнями предрасположения к заражению, можно повышать или понижать (смотря что нужно) вероятность принятия определенной модели поведения/ склонности/предрасположенности или идеи/мема/смысловой конструкции.

Лучший уровень смешивания среди гетерогенных групп обычно зависит не только от желаемой цели (такой как, например, максимизация среднего уровня диффузии), но и, как правило, от скорости распространения «социальной заразы». Оба эти параметра легко измерить и оценить. А поскольку подход «одинаковое смешение подходит для всех» принципиально неверный (оптимальная политика может быть очень различной для разных контекстов), оценку двух названных параметров социального заражения нужно анализировать до принятия какой-либо конкретной политики[…].©
.
Tags: SociУМ
Subscribe

  • механизмы ГМО

    Прежде чем рассказывать про ГМО (генетически модифицированные организмы), кратко напомню основы биологии. Все многообразие жизни основывается…

  • Китайский демографический крест

    В начале 2020 года, уже 18 января статистики Китая выдали основные демографические показатели по стране. Население Китая к концу 2019 года…

  • Степан Костецкий "Кислотные застенки"

    ЦРУ десятилетиями испытывало наркотики и яды на американцах. Информацию об этом уничтожили. Ноябрьской ночью 1953 года над Седьмой авеню…

  • Post a new comment

    Error

    Comments allowed for friends only

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

  • 0 comments