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 люди или обстоятельства в 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 сама модель индивидуального поведения значения не имеет, ибо две популяции неразличимы. Чтобы понять, почему события развивались по-разному, необходимо учесть взаимодействия между индивидами. 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 Facebook и «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». Bolt любезно 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 Theory могла 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.