3.2. Большие Данные в сетевом измерении
3.2. Большие Данные в сетевом измерении
Долгие десятилетия в основе политтехнологий, методов жесткого информационного противоборства, конструкторов для проведения государственных переворотов и революций лежала так называемая «теория толпы». Она была разработана усилиями Лебона, Тарда, Конетти, Московичи и проч. Эта теория базировалась на внешнем описании процессов. Как любая описательная теория она исходила частично из наблюдений, частично из картины мира самих исследователей. Тем не менее, теория, так или иначе, работала и построенные на ее основе методы давали определенный эффект. Едва ли не последним представителем школы «теории толпы» был Дж. Шарп с его книгами, включая работу «От диктатуры к демократии». Однако сегодня с уверенностью можно сказать, что «теория толпы» описывает лишь небольшой фрагмент реальности.
В последние годы создана, по сути, новая наука — социодинамика, которая обобщает эмпирические закономерности, полученные в результате применения технологий Больших Данных к огромным массивам информации, содержащейся в архивах крупнейших социальных платформ web 1 и web 2, таких как Google, Facebook, Twitter и т. п.
Эти эмпирические закономерности сегодня используются для отработки практического инструментария внешнего воздействия, управления и манипулирования социальными группами любых масштабов и любого уровня структурированности, а также для сборки и деструкции социальных субъектов. Именно применение Больших Данных к информации, полученной из социальных сетей, позволило осуществить прорыв в отработке инструментария внешнего социального управления поведением.
Как правило, зарубежные работы о Больших Данных можно поделить на две основных группы. Одни заполнены техническими подробностями архитектурных решений и интересны лишь профессионалам-айтишникам. Другие представляют собой набор красивых поучительных историй об эффективности применения Больших Данных для решения тех или иных задач, прежде всего, в бизнесе. Читать такие истории весьма занимательно, но с практической точки зрения абсолютно бесполезно.
Поэтому мы постарались пойти третьим путем. Он заключается в изложении результатов наиболее интересных исследований социодинамики и соответственно описании тех самых, только что выявленных эмпирических закономерностей, которые используются для разработки нового инструментария социального конструирования и разрушения.
Научная группа Facebook с привлечением специалистов из американских университетов, научных центров Европы и Азии провела исследование не только на материалах Facebook, но и ряда других крупнейших сетей. Было установлено, что внутри глобальной сети существуют более-менее устойчивые субсети, или как их называют на английском — паттерны.
Оказалось, что при всем многообразии этих паттернов, в конечном счете, они образуют восемь базовых структур. В основу типологии структур положена внутренняя конфигурация паттерна, плотность связей и структура внешнего взаимодействия паттерна с глобальной сетью или другими паттернами. Под внутренней конфигурацией понимают взаимоотношения внутри паттернов между людьми с различными социальными ролями. Оказалось, и возможно это самое главное, что в каждом из восьми базисных паттернов информация распространяется различным образом и с неодинаковой скоростью. Различаются также по этим паттернам взаимоотношения между онлайн и офлайн поведением. Фактически — это ключевое открытие. Оно позволяет заметно увеличить эффективность внешнего управления групповым и массовым сознанием и поведением.
К. Марлоу, руководитель научной команды Facebook отметил, что им, вместе с исследователями СевероЗападного университета в Чикаго удалось обнаружить, что все сложные сетевые системы, например, такие как интернет, социальные сети, электросети и даже колонии термитов имеют множество сходных черт, характеризующих как динамику, так и статику этих систем. Более того, выяснилось, что во всех этих системах есть своего рода несущие узлы и элементы, которые образуют своего рода «скелет» сети, либо ее устойчивого паттерна. Собственно эти «скелеты» и определяют само существование сетей, паттернов. В значительной степени от них зависит жизненный цикл сети и ее устойчивость к внешним воздействиям.
Решающую роль в этой работе сыграл коллектив профессора А.Э. Барабаши. Еще в 2010 году А. Барабаши подключился к работам созданного на деньги Пентагона центра по исследованию социально-когнитивных сетей (Social Cognitive Network Academic Research Center — SCNARC). Там перед ним была поставлена задача практической проверки разработанных ранее теоретических моделей безмасштабных сетей на больших объемах реальных данных. Результатом работы А. Барабаши стала статья «Достижение социального консенсуса в результате влияния убежденного меньшинства». В работе говорилось, что при достижении в социуме пороговой границы примерно в 10 % убежденных сторонников какой-либо идеи, возникает лавинообразный процесс завоевания этой идеей умов большинства членов социума. Начиная с 30 % процесс становится необратимым. Но всего этого недостаточно. Нужно контролировать от 15 до 25 % драйверов сети. Отличие драйверов в том, что они не просто собирают информацию от разных людей и не просто являются источником информации для других участников сети. Их особенность в том, что они делают и то, и другое, выступая в роли коммуникаторов между группами людей и, как бы являясь информационными мостами, соединяющими изолированные островки микросообществ, из которых обычно состоит любая соцсеть. Поэтому настоящие драйверы — это не чемпионы Facebook по количеству друзей, и не чемпионы Twitter по количеству фолловеров. Это коммуникаторы, получающие информацию от одних групп людей и передающие ее другим группам. Принцип действует и в реале, и в виртуале.
Структура связей между драйверами сети в реале или в виртуале собственно и создает тот самый «скелет» сети, который выявили команды Facebook и Чикагского университета. Соответственно разрушение любой сети или сложного социального субъекта наступает не тогда, когда удается разрушить наиболее плотные связи внутри сети, а когда удается разрушить контакты между драйверами, или «скелет» сети.
Исследователи из Северо-Западного университета в Чикаго в сотрудничестве с группой из Массачусетского технологического института, установили, что для того, чтобы взять сеть или ее устойчивые паттерны под контроль и осуществлять внешнее управление ими достаточно контролировать определенный процент участников сети или паттернов. Этот процент, в зависимости от типа сетей и паттернов, колеблется в интервале от 10 до 80 %. Проценты прямо определяются двумя параметрами — плотностью связей внутри сети или паттернов и степенью однородности элементов, входящих в сеть или паттерн.
Жан Жак Слотин, профессор Массачусетского технологического института отметил в этой связи, что для сетей, где элементами являются люди, т. е. социальных сетей в онлайне и офлайне, показатель контроля составляет от 9 до 15 %. Практически это означает, что если контролируется информационный поток или поведение от 9 до 15 % участников сети, то в значительной степени контролируется и вся сеть или паттерн. Это относится и к небольшим группам, и к социальным сетям максимального размера.
К. Марлоу в своих работах отмечает, что плотность социальных сетей гораздо выше, чем принято думать. Все хорошо знают правило шести рукопожатий. Оно гласит, что любые два человека в мире увязаны через цепочку из шести человек. Это правило растиражировано и в научной, и в популярной литературе, вошло в обиход. А между тем, базируется оно всего на нескольких экспериментах, проведенных в одном городе, а именно в Бостоне во второй половине 70-х годов. Команда Facebook, используя имеющиеся данные, проанализировала сведения на совокупности, составляющей 300 млн. пользователей сети в самых различных странах мира. Выяснилось, что для 98 % пользователей Facebook действует правило не шести рукопожатий, а чуть больше четырех.
К неожиданным результатам привело недавнее исследование под руководством члена научной группы Facebook Э. Бакши. Его осуществляли коллеги из университета штата Мичиган. Эксперимент назывался «Эхокамера». Суть его состояла в том, что исследовались пути распространения мемов и факторы, влияющие на отношение пользователей Facebook к тем или иным лицам, событиям, процессам. Эксперимент проводился на совокупности 80 млн. аккаунтов. С одной стороны был получен весьма ожидаемый результат, что распространение мемов зависит от конфигурации паттернов, а между паттернами решающую роль играет массовость охвата ме-мом участников сети в целом. Гораздо более неожиданным оказался другой вывод. До эксперимента все были уверены, что на отношения участников паттерна решающее влияние оказывает позиция по этому вопросу других его членов, или как еще их называют «близких друзей». Выяснилось, что это не так. Слабые связи, т. е. позиция сети в целом или большого его фрагмента, куда входят несколько паттернов, оказывает большее влияние, чем позиция «близких друзей». Результат был настолько неожиданный, что эксперимент был трижды повторен и дал те же результаты. Не менее удивительным оказался тот факт, что мнение в виртуале может существенно расходиться с поведением в реале. Кроме того, оказалось, что в реале зачастую действуют несколько иные законы, чем в виртуале.
Присцилла Чан, жена Марка Цукерберга попросила его использовать возможности Facebook для увеличения добровольных бесплатных доноров крови в США. Цукерберг попросил научную группу предложить стратегию и практические инструменты реализации этой программы. При анализе результатов программы выяснилось, что при переходе из онлайна в офлайн ситуация меняется. Если на виртуальное мнение более сильное влияние оказывают слабые связи, то на реальное поведение больше воздействуют сильные связи. Фактически технология научной группы была построена на том, чтобы с одной стороны обеспечить максимально быстрое распространение мема «донор — это круто» по сети и создать этому мему климат максимального благоприятствования, а с другой стороны побудить наиболее влиятельных членов паттернов показать пример реальным поступком. Достигнуто это было путем отправления им персональных посланий за подписью Цукерберга, содержащим помимо просьбы не очень значащую, но приятную бесплатную «плюшку».
Недавно вышла публикация центра Беркмана по изучению информации и общества при Гарвардском университете. Исследование проводилось на материале мониторинга веба и непосредственно полевых работ в Тунисе, Египте, Ливии, Йемене. Было выделено три аспекта влияния социальных сетей на политические процессы, прежде всего, в арабском мире, а именно — коммуникационный, мобилизационный и информационный. Исследователи из Гарварда сделали однозначный вывод о том, что мобилизационная роль социальных сетей в событиях в противовес мнению СМИ и блоггеров была весьма невелика. Различного рода виртуальные сообщества не придали сколько-нибудь массового характера выступлениям. Решающей технологией мобилизации стали пятничные молитвы и обращения мулл.
Коммуникационный фактор социальных сетей, безусловно, присутствовал. Более того, как было выявлено и по результатам мониторинга, и по результатам полевых исследований, он нарастал по мере развития событий. Т. е. на первом этапе коммуникация шла в основном вживую и через банальные телефоны, но дальше все чаще стали использоваться платформа Twitter и социальные сети.
Наиболее заметную роль социальные сети сыграли в части информационного освещения событий в арабском мире и во всемирном медийном пространстве. Результаты исследования убедительно показали, что сообщения в Twitter и социальных сетях оставляла ничтожно малая часть участников событий. В их число входили, прежде всего, агитаторы, или ангажированные блоггеры. Кроме того, среди них было немало и тех, кто писал то, что думал, или выкладывал видео, которые реально снимал. При этом именно сообщения ангажированных блоггеров в значительной степени использовались мировыми онлайн СМИ всех форматов и формировали информационные потоки. Частично здесь имел место фактор целенаправленного использования фрагментарной информации в целях манипулирования общественным мнением. Но главным, по мнению исследователей из Гарварда, было то, что именно такая технология формирования новостей встроена в производственные процессы мировых интернет- и офлайн-СМИ. Т. е. так произошло не только потому, что кто-то целенаправленно занимался манипуляциями, но и потому, что это соответствовало отработанным технологиям подачи новостей в режиме нон-стоп.
Широко обсуждаются результаты промежуточных исследований Института анализа социальных и политических конфликтов Джорджтаунского университета. Этот университет является одной из ведущих «фабрик мысли», обслуживающих, прежде всего, Госдепартамент и Совет национальной безопасности. Институт вот уже девять лет ведет тему «Квазитолпа в политических событиях».
Еще в прошлом веке Г. Лебон написал свою знаменитую работу о толпе. В ней сформулировано и классическое понимание толпы, как большого, в каком-то смысле даже избыточного количества людей, оказавшегося в определенное время в конкретном месте. Квазитолпа отличается от толпы тем, что представляет собой толпу, которая собралась не случайно из-за стечения тех или иных обстоятельств, либо объективных процессов, а была собрана сознательно, либо собралась в результате каких-то общественных процессов.
Уникальность этого исследования состоит в том, что феномен квазитолпы изучался не только на материале арабского мира, но и Западной Европы, конкретно, событий в Лондоне, Париже, Берлине в последние годы, США («Оккупай Уолл-стрит»). В результате исследований, которые велись с привлечением специалистов из МТИ и Северо-Западного института, выяснились очень интересные вещи. Для каждой из стран имеется свой критический порог численного состава квазитолпы, когда она начинает играть активную роль в политических, социальных и экономических процессах, прежде всего, на региональном, городском и территориальном уровнях. Этот порог зависит от численности населения в ключевых городах, культурных особенностей, национального темперамента и компьютерной вооруженности населения.
В исследовании установлено, что квазитолпа превращается в своего рода устойчивый субъект действия, способный собираться с определенной периодичностью при выполнении условий, связанных с ее структурным составом. Конкретно речь идет о следующем. Ранее считалось, что в квазитолпе четко выделяются три группы участников. Это «заводилы», выступающие организаторами квазитолпы и первыми выходящие на площади и улицы. Вторая — «регулярные бойцы». Это — участники квазитолпы, склонные к жесткому противодействию с властью и органами правопорядка, как правило, берущие на себя основной удар при попытках сдержать или рассеять квазитолпу. Третья — «примкнувшие». Это те, кто откликается на призыв заводил, и является массовкой для бойцов. Впервые структура квазитолпы была раскрыта исследователями из Лондонской школы экономики на примере анализа движения британских футбольных болельщиков — ультрас в 70-е годы прошлого века.
Проведенные в последние годы исследования заставили посмотреть на квазитолпу несколько по-иному. Квазитолпа понимается не как простое объединение большого числа людей, а как единое целое, состоящее из людей и групп, объединенных сильными, слабыми и очень слабыми связями. Выяснилось, если в квазитолпе не менее 7-15 % людей принадлежат к группам, внутри которых имеются сильные связи, то это необходимый но недостаточный фактор превращения квазитолпы в реальный фактор действия. Что это за группы? Это не организаторы квазитолпы, а люди, которые влились в нее не поодиночке, а группами, которые тесно взаимодействуют в реале и общаются в виртуале. Эти группы становятся центрами притяжения и стабилизации квазитолпы. Они же в значительной степени втягивают в себя понемногу остальных членов квазитолпы. Про эти группы было известно и раньше.
А вот третий компонент квазитолпы четко выделен впервые. Выяснилось, что в квазитолпе, которой удалось стать субъектом действия, обязательно присутствовали микрогруппы, выполняющие роль катализаторов. Их численность должна составлять от 2 до 5 % от общего числа участников квазитолпы. Это люди, которые наиболее активно ведут себя в квазитолпе, а также оказываются первыми при любых конфликтах и столкновениях. Было бы упрощением, как показали результаты исследований, всех их без исключения относить к провокаторам. Конечно, провокаторы в ряде случаев составляют большинство этой группы, но немалая часть людей, попавших в указанную категорию — это участники квазитолпы, которые по своим личностным и социально-психологическим характеристикам, культурным стереотипам и возрастным особенностям склонны к импульсивным действиям, имеют низкий порог сдерживания страхом и т. п. Исследованиям этой категории в России длительное время с успехом занимается д.ф.н. И. Сундиев. Очень интересно, что согласно анализу института, эта группа в значительной степени формируется и рекрутируется в социальных сетях. По численности они ничтожны, но последствия их деятельности очень велики. И это не удивительно, поскольку динамика квазитолпы — это чисто синергетический процесс. При таких процессах даже малые изменения могут привести к очень большим последствиям.
Имеется много свидетельств, что для того, чтобы квазитолпа превратилась в субъект действия, одних процессов самоорганизации недостаточно. Должно присутствовать внешнее управление со стороны тех, кто сам ни в коем случае не участвует в квазитолпе, а обеспечивает своего рода логистику, финансирование и т. п. Проще говоря, каждому кукольному театру нужен свой Карабас-Барабас. Хотя в реальности обычно действует не индивидуальный, а коллективный Карабас.
Значительный интерес вызвала недавняя работа Парижского центра изучения социальных, этнических и межконфессиональных конфликтов о взаимоотношениях виртуальных и реальных социальных сетей и групп в конфликтных ситуациях. Исследование имело целью выяснить вопрос, какие именно виртуальные группы быстрее всего самоорганизуются в конфликтных ситуациях и способны к согласованным действиям. В качестве материалов были использованы данные по беспорядкам в Париже, событиям прошлого года в Тунисе, футбольным беспорядкам в центральной Германии. Было выделено три типа групп: полностью виртуальные группы, которые до событий не имели между собой никаких контактов в реале, смешанные группы, где часть людей взаимодействовала в реале и все взаимодействовали в социальных сетях и, наконец, реальные группы, все члены которых многократно пересекались и взаимодействовали в реальном мире.
К некоторому удивлению исследователей выяснилось, что наибольшей способностью к самоорганизации обладают не реальные, как это предполагалось до сих пор, а смешанные группы. Под самоорганизацией имелась в виду способность людей на месте события быстро идентифицировать себя как единое целое и, кроме того, увеличивать численность группы за счет включения в нее других участников конфликтов или беспорядков. Оказалось, что реальные группы быстрее всех переходят к действиям, но с трудом коммуницируют с толпой на месте конфликтов или беспорядков. В то же время смешанные группы немногим уступали реальным группам в скорости перехода к тем или иным активным действиям, намного превосходят их по способности вбирать в себя неорганизованных участников конфликтов и беспорядков и просто людей, оказавшихся в это время в соответствующем месте.
Далее исследователи выяснили, что во всех странах наблюдения в смешанных группах наиболее авторитетные их члены связаны между собой не только виртуальными, но и реальными взаимодействиями. При этом число участников смешанной группы, имеющих устойчивые реальные взаимодействия, колеблется, как правило, в интервале от 10 до 25 % от общей численности группы.
Международный центр практик краудсорсинга при стихийных бедствиях опубликовал данные аналитики, которую они провели по отражению в социальных сетях и Twitter наводнения в Новом Орлеане, землетрясения на Гаити, катастрофы вокруг Фукусимы и наводнений в результате разливов Красной реки.
Аналитику для центра вели специалисты Университета И. Лойолы, который, кстати, является поставщиком кадров для разведсообщества, при поддержке лаборатории аналитических методов обработки неструктурированный информации Стэндфордского университета. Было выявлено два новых неожиданных и технологически очень интересных обстоятельства.
Во-первых, оказалось, что социальные сети имеют различную пропускную способность в зависимости от оценочной окрашенности информации. Давно и хорошо известно, что наиболее рейтинговыми передачами на телевидении оказываются различного рода шоу, соревнования и т. п., имеющие, несомненно, положительную окрашенность, несущие позитивные эмоции. В социальных сетях, напротив, скорость распространения и широта охвата негативной информации в 2–2,6 раза превышает аналогичные показатели для позитивных новостей и сообщений. Данные цифры получены впервые и естественно в ближайшее время будут осмыслены и с военных, и с политических, и с коммерческих позиций.
Во-вторых, выяснилось, что люди, оказавшиеся в зоне стихийных бедствий, как это не удивительно, используют социальные платформы и социальные сети достаточно неожиданным образом. До проведения исследований и эксперты, и практики были убеждены, что социальные платформы и сети в зонах бедствия и экстраординарных событий используются, прежде всего, для того, чтобы подать призывы о помощи, просигнализировать властям или добровольческим организациям о необходимости предпринять усилия для спасения тех, кто выходит с соответствующими сообщениями. Оказалось, что такие сообщения составляют по различным регионам от 27 до 38 % от общего числа осмысленных сообщений. При этом наибольший удельный вес призывов о помощи имел место на Гаити и при разливах Красной реки. Наименьший — в Японии.
Самыми распространенными сообщениями, на которые приходилось от 40 до 52 % от общего количества осмысленных сообщений составили твиты и записи в социальных сетях, которые имели своей целью сообщить родным и близким о своем местоположении и самочувствии и наладить с ними эффективное взаимодействие. Фактически речь идет о том, что эти сообщения имели своей целью запустить процессы самоорганизации групп, находящихся в зонах стихийных бедствий. Причем, состав этих групп входили люди, как правило, имеющие тесные связи в реале, либо устойчивое взаимодействие в виртуале. В общем, оказалось, что старая и вечно молодая фраза из еще советского фильма: «Спасение утопающих — дело рук самих утопающих» как нельзя лучше отображает реалии вне зависимости от географической локализации. Наконец, третью группу сообщений составила информация о состоянии инфраструктуры в зонах стихийных бедствий. Как показал дальнейший анализ, эта информация по всем проанализированным районам оказалась на порядки более точной, чем передаваемая в то же время в онлайн режиме информация со стороны государственных и других официальных структур.
Недавно известный американский социолог и психолог П. Голвиттцер опубликовал переиздание книги «Символическая самореализация». В ней впервые на суд экспертов и практиков были представлены результаты более чем семилетних экспериментов, характеризующих взаимоотношения между высказанными намерениями и практически реализованными действиями. Исследования охватили почти 50 тыс. человек в Америке, Европе и Азии. Вне зависимости от региона, культурной принадлежности и возраста, выяснилось, что те, кто хранил свои намерения при себе, были более склонны их достигать, чем те, кто оглашал их и при этом получал высокую оценку от других.
Профессор психологии Нью-Йоркского университета П. Голвиттцер выяснил, что намерение, будучи высказанным и оцененным, формирует самооценку человека и снижает побудительные мотивы к практическим последующим действиям. Поскольку профессор начал свои эксперименты еще в 1982 г., в доинтернетную эру, ему удалось посмотреть на динамику расхождений между намерениями и действиями во времени. Он выяснил, что это расхождение стремительно нарастает и строго коррелируется с повышением доступности интернета и распространением социальных сетей. Отсюда П. Гол-виттцер сделал вывод, что социальные сети имеют еще один неожиданный аспект. Для значительной части населения они выступают как своеобразная машина «забалтывания», блокирования действий за счет коммуникации и одобрения со стороны сообщества высказанной точки зрения. Получив одобрение, люди в некоторой степени теряют побудительные мотивы для осуществления практических, подчас связанных с риском или неприятностями действий.
Как явствует из материалов проведенных в последнее время конференций с участием ведущих американских и британских исследователей, политиков, военных, представителей разведывательного сообщества, бизнеса сложилась четкая точка зрения, что любыми социальными сетями, сообществами и группами можно эффективно управлять, если знать закономерности формирования и динамики, а также характеристики групп любых масштабов и структур. На страницах ведущих американских СМИ мелькает применительно к синтезу технологий Больших Данных и сетевых исследований эпитет «новая ракетная наука». На американском политическом сленге «новая ракетная наука» — это сфера науки и технологий, способная обеспечить максимальные разрушительные и созидательные эффекты, а также имеющая двойное применение, и в военной, и в гражданской областях.
В этой связи хотели бы отметить следующее. Вряд ли стоит ожидать в ближайшие годы появления обобщенного труда, типа известных работ Д. Шарпа и Д. Ная. По сути, речь идет о полусекретных разработках. Однако, в силу особенностей финансирования американской науки, практически все значимые результаты исследований публикуются в открытой печати, как правило, в платных научных журналах, размещенных в так называемом «невидимом» интернете. В этой связи важнейшей практической задачей является каждодневный мониторинг таких публикаций, их своевременная оценка, классификация, включение новых методов в общесистемный арсенал цифровых социумных вооружений и опережающая разработка средств борьбы с новыми угрозами.
Данный текст является ознакомительным фрагментом.