положительно или отрицательно. С другой стороны, для того чтобы идея оказалась воспринята, требуется, чтобы ее передал не один источник и даже не два, а больше. Сложная культурная инфекция, в отличие от простого эпидемического заболевания, для начала требует набрать критическую массу первых сторонников, обладающих высокой центральностью по степени (то есть сравнительно большим количеством влиятельных друзей)[367]. По словам Дункана Уоттса, главное при оценке вероятности каскадного эффекта, напоминающего заражение, – «сосредоточиться не на самом стимуле, а на структуре сети, по которой расходится этот стимул»[368]. Это помогает объяснить, почему на каждую идею, которая разлетелась по свету молниеносно, как вирус, приходится множество других идей, которые прозябают в безвестности и выдыхаются только потому, что начали свой путь с неудачного узла, неудачного кластера или из неудачной сети. То же самое справедливо и для заразных микробов, из которых лишь нескольким довелось вызвать пандемию.
Если бы все общественные сети были устроены одинаково, мы жили бы в совершенно ином мире. Например, мир, в котором вершины (узлы) соединялись бы друг с другом произвольным образом – так что количество ребер, приходящихся на одну вершину, распределялось бы по колоколообразной кривой, – обладал бы некоторыми свойствами «тесного мира», но не был бы похож на наш. Дело в том, что во многих реально существующих сетях наблюдается принцип распределения Парето: в них имеется больше вершин с очень большим количеством ребер и больше вершин с очень малым количеством ребер, чем бывает в случайных сетях. Это вариант того феномена неравномерного распределения преимуществ, который социолог Роберт Кинг Мертон назвал «эффектом Матфея» – из-за слов в Притче о талантах из Евангелия от Матфея: «…ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет» (Мф 25:29). В науке успех порождает успех: тому, у кого уже есть награды, и впредь будет доставаться больше наград. Нечто подобное наблюдается и в «экономике суперзвезд»[369]. Точно так же, по мере расширения многих крупных сетей, узлы приобретают новые ребра пропорционально тому количеству, которое у них уже имеется (это их степень, или «пригодность»). Иными словами, – наблюдается «предпочтительное присоединение». Этим открытием мы обязаны физикам Альберту-Ласло Барабаши и Реке Альберт, которые первыми выдвинули предположение о том, что большинство реально существующих сетей, возможно, подчиняются при распределении степенному закону или оказываются «безмасштабными»[370]. По мере развития таких сетей некоторые узлы становятся связующими центрами и приобретают гораздо больше ребер, чем остальные узлы[371]. Примеров подобных сетей очень много – от директоров тысячи крупнейших компаний, по версии Fortune, до цитат в физических журналах и ссылок на веб-страницы[372]. По словам Барабаши:
существует иерархия связующих центров, которые поддерживают единство этих сетей, так что за обильно загруженными узлами идут несколько менее загруженных узлов, а за ними следуют уже десятки еще менее загруженных узлов. Но при этом нет какого-то самого главного узла, который находился бы посередине паутины и контролировал и отслеживал бы каждую связь и каждый узел. Нет такого одного узла, устранение которого привело бы к разрушению всей паутины. Безмасштабная сеть – это паутина без паука[373].
В крайнем случае (когда действует принцип «победителю достается все») к самому пригодному узлу сходятся все или почти все связи[374]. Примером безмасштабной сети является система воздушных перевозок США, в которой множество маленьких аэропортов связаны с аэропортами средней величины, а те, в свою очередь, связаны с несколькими огромными и оживленными аэропортами-хабами[375]. И напротив, Национальная система автомагистралей США больше похожа на случайную сеть, где каждый крупный город имеет приблизительно одинаковое количество шоссе, соединяющих его с другими городами. Встречаются и промежуточные сетевые структуры: например, сети дружеских связей между американскими подростками не являются ни случайными, ни безмасштабными[376]. Кстати, как мы еще увидим, безмасштабные сети сыграли ключевую роль в распространении некоторых инфекционных заболеваний[377]. Сеть также может быть модульной – это значит, что ее можно разбить на ряд отдельных кластеров, но при этом их будет объединять небольшое количество связей. Некоторые сети являются одновременно и модульными, и иерархическими – к таким относятся, например, сложные генетические системы, регулирующие метаболизм: в них некоторые подсистемы помещены под контроль других[378].
5. Сети никогда не спят. Сети редко застывают во времени. Крупные сети – это сложные системы, и, как мы видели в третьей главе, они обладают «эмерджентными свойствами», то есть тенденцией к образованию новых структур, шаблонов и свойств, которые проявляются в плохо прогнозируемых фазовых переходах. Внешне случайная сеть способна с поразительной быстротой развиться в иерархию. Количество ступеней, разделяющих революционную толпу и тоталитарное государство, не раз оказывалось на удивление ничтожным. А внешне жесткая конструкция иерархического строя способна развалиться в мгновение ока[379].
6. Сети образуют новые сети. Когда сети взаимодействуют, от их союза нередко рождаются новшества и изобретения. Когда сеть разрушает окостеневшую иерархию, переворот происходит с головокружительной быстротой. Когда же иерархия нападает на хрупкую сеть, этой сети грозит гибель. Социальные сети могут встречаться и сплавляться мирным путем, но могут и нападать друг на друга, как произошло в 1930-х годах, когда советская разведка успешно внедрилась в элитные сети выпускников Кембриджского университета. Исход подобных противоборств часто определяется относительной силой и слабостью сетей-соперников. Насколько они адаптивны и эластичны? Насколько уязвимы для разрушительных влияний? Насколько зависимы от одного или более суперконцентраторов, уничтожение или захват которых значительно ослабит устойчивость всей сети? Барабаши и его коллеги смоделировали атаки на безмасштабные сети и выяснили, что те способны выдержать потерю значительного количества узлов и даже одного важного центра. Но целевая атака на множество центров сразу может привести к полному распаду сети[380]. Что впечатляет еще более, безмасштабная сеть может легко пасть жертвой заразного вируса, убивающего узлы[381].
Как мы видели, природные и рукотворные катастрофы не подчиняются нормальному распределению. Многие виды бедствий следуют степенным законам или распределяются случайным образом, а это значит, что предвидеть масштаб и время наступления по-настоящему крупных катастроф довольно трудно. Именно поэтому попытка найти в истории циклические закономерности, вероятнее всего, обречена на провал. Есть и еще одна сложность. Катастрофы опосредуются, интерпретируются и в некоторых случаях (связанных с заражением) в прямом смысле передаются сетями, – а структура самих сетей сложна и подвержена фазовым переходам. И пусть многие социальные сети нельзя назвать безмасштабными в строгом смысле, к безмасштабным они все-таки ближе, чем к сетям с решетчатой структурой, а значит, несколько узлов в них имеют намного более высокую центральность, чем остальные. Если бы центральность Кассандр оказалась выше, возможно, к ним бы чаще прислушивались. Когда ложные теории,