Глава 7
Разновидности сетей

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^[176]. 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 К. 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”^[177]. В науке успех порождает успех: тому, у кого уже есть награды, и впредь будет доставаться больше наград. Нечто подобное наблюдается и в “экономике суперзвезд”^[178]. 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 являются “безмасштабными”^[179]. По мере развития таких сетей некоторые узлы становятся связующими центрами и приобретают гораздо больше ребер, чем остальные узлы^[180]. Примеров подобных сетей очень много – от директоров тысячи крупнейших компаний, по версии Fortune, до цитат в физических журналах и ссылок на веб-страницы^[181]. По словам Барабаши,

существует иерархия связующих центров, которые поддерживают единство этих сетей, так что за обильно загруженными узлами внимательно следят 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^[182].

В крайнем случае (когда действует принцип “победителю достается все”) к самому пригодному узлу сходятся все или почти все связи. Чаще наблюдается модель “пригодные обогащаются”, при которой за “обильно загруженным узлом внимательно следят несколько менее загруженных узлов, а за ними следуют уже десятки еще менее загруженных узлов”^[183]. Встречаются и промежуточные сети с другим устройством: например, сети дружеских связей между американскими подростками не являются ни случайными, ни безмасштабными^[184].

В случайной сети, как давно уже продемонстрировали Эрдёш и Реньи, каждый узел внутри сети имеет приблизительно одинаковое количество ребер, связывающих его с другими узлами. Лучший пример из реальной жизни – это сеть автомагистральных дорог национального значения в США, где каждый крупный город имеет приблизительно одинаковое количество шоссе, соединяющих его с другими городами. Примером же безмасштабной сети является сеть воздушного сообщения США, в которой множество маленьких аэропортов связаны с аэропортами средней величины, а те, в свою очередь, связаны с несколькими огромными и оживленными аэропортами-хабами. Другие сети более высокоцентрализованны, но при этом не обязательно безмасштабны. Так, один из способов понять трагедию, которая разворачивается у Шекспира в “Гамлете”, – это построить граф, отображающий сеть взаимоотношений между его персонажами: на нем видно, что Гамлет и его отчим Клавдий обладают самой высокой центральностью по степени (то есть самым большим количеством ребер; см. илл. 7).

Теперь рассмотрим все способы, какими сеть может отличаться от своего случайного варианта (см. илл. 8). Сеть может быть чрезвычайно детерминированной и неслучайной: такова, например, кристаллическая решетка или сетка, в которой каждый узел имеет точно такое же количество ребер, как и все остальные (внизу слева). Сеть может быть модульной – это значит, что ее можно разбить на ряд отдельных кластеров, но при этом их будет объединять небольшое количество связей (внизу справа). Сеть может быть и гетерогенной (разнородной), так что все узлы будут сильно отличаться друг от друга с точки зрения центральности по степени: подобная картина типична для безмасштабных сетей, какие представляют собой интернет-сообщества (вверху слева). Некоторые сети являются одновременно иерархичными и модульными – как, например, сложные генетические системы, регулирующие метаболизм: в них некоторые подсистемы помещены под контроль других (вверху справа)^[185].

Илл. 7. Простая (но трагическая) сеть: “Гамлет” Шекспира. Гамлет лидирует с точки зрения центральности по степени (16 связей по сравнению с 13 связями Клавдия). “Зона смерти” в пьесе охватывает персонажей, связанных одновременно с Гамлетом и Клавдием. (См. фото.)

Теперь мы ясно видим, что иерархия – отнюдь не противоположность сети: напротив, она является лишь одной из разновидностей сетей. Как показано на илл. 9, ребра в идеализированной иерархичной сети выстраиваются в регулярную модель: начинают опускаться с самого верхнего узла, а затем образуют определенное количество подчиненных узлов. К каждому подчиненному узлу прибавляется точно такое же количество новых подчиненных узлов и так далее. Главный принцип – наращивать новые узлы в направлении сверху вниз, но никогда не соединять узлы вбок, по горизонтали. Сети, устроенные таким образом, обладают особыми свойствами. Прежде всего, они не зациклены, то есть ни один путь не ведет от узла обратно к нему самому. Существует лишь один путь, соединяющий любые два узла, что вносит ясность в цепи командования и сообщения. Что еще важнее, верхний узел обладает наибольшей центральностью по посредничеству и центральностью по близости, а это значит, что вся система задумана так, чтобы максимально увеличить способность этого узла и получать и контролировать информацию. Как мы еще увидим, мало какие иерархии осуществляют столь полный контроль над информационными потоками, хотя Советский Союз при Сталине приблизился к этому уровню. На деле большинство организаций являются иерархичными лишь частично, чем‐то напоминая в этом отношении “кооперативные иерархии”, существующие в природе^[186]. Тем не менее целесообразно представлять себе чистую иерархию как “противную случайным связям” – в том смысле, что беспорядочные взаимодействия, какие обычно ассоциируются с сетями (и прежде всего с образованием кластеров), в ней запрещены.

Илл. 8. Разновидности сетей (БМ: безмасштабные; ЭР: Эрдёша – Реньи, то есть случайные).

Эти разновидности сетей не следует рассматривать как некие статичные категории. Сети редко застывают во времени. Крупные сети – это сложные системы, обладающие “эмерджентными свойствами”, то есть тенденцией к образованию новых структур, шаблонов и свойств, которые проявляются в плохо прогнозируемых “фазовых переходах”. Как мы еще увидим, внешне случайная сеть способна с поразительной быстротой развиться в иерархию. Количество ступеней, разделяющих революционную толпу и тоталитарное государство, не раз оказывалось на удивление ничтожным. И аналогично, внешне жесткая конструкция иерархического строя способна развалиться с поразительной скоростью^[187]. Исследователей, изучающих сети, это не слишком удивляет. Ведь теперь нам известно, что произвольное добавление совсем малого количества новых ребер может резко сократить среднее расстояние между узлами. Потребуется провести совсем немного дополнительных ребер на рисунке 9, чтобы свести на нет практическую монополию правящего узла на передачу информации. Это прекрасно объясняет, почему императоры, короли и прочие самодержцы всех времен и народов так боялись заговоров. Клики, банды, камарильи, ячейки, хунты, шайки – все слова звучат весьма зловеще при дворе любого монарха. Иерархи давным-давно осознали, что “братание” между подчиненными может стать прелюдией к дворцовому перевороту.

Илл. 9. Иерархия: особый вид сети. В примере, показанном здесь, узел на самом верху обладает наибольшей центральностью по посредничеству и по близости. Другие вершины имеют возможность связываться с большинством других вершин только через единственный правящий узел.

Глава 8
Когда сети встречаются

Последняя концептуальная задача, самая важная для историка, – в том, чтобы разобраться, как разные сети взаимодействуют между собой. Политолог Джон Пэджетт и его соавторы предложили биохимическую аналогию, выдвинув идею о том, что организационные нововведения и изобретения являются результатами взаимодействия между сетями, которое принимает три основные формы: “транспонирование”, “рефункционализацию” и “катализ”^[188]. Сама по себе упругая социальная сеть обычно склонна сопротивляться изменениям в правилах, ее порождающих, и протоколах связи. Но когда социальная сеть и ее шаблоны переносятся в другую среду, а ее функции подвергаются пересмотру – вот тогда‐то и могут происходить инновации и даже изобретения^[189].

Как мы еще увидим, Пэджетт воспользовался этим наблюдением для того, чтобы объяснить перемены в экономическом и общественном устройстве Флоренции в эпоху Медичи, когда банковские товарищества стали частью городской политики. Однако оно вполне применимо и к другим областям. Сети важны не только как механизмы передачи новых идей, но и как источники самих новых идей. Не все сети склонны поощрять перемены – напротив, некоторые плотные и тесно сгруппированные сети всячески противятся им. Зато точка соприкосновения между разными сетями вполне может оказаться тем местом, где зародится что‐то новое^[190]. Вопрос в том, что это за точка соприкосновения. Сети могут встречаться и сплавляться мирным путем, но могут и нападать друг на друга, как произошло (этот пример будет обсуждаться ниже), когда советская разведка успешно внедрилась в элитные студенческие сети Кембриджского университета в 1930‐х годах. 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 “суперцентров”, 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^[191]. Что впечатляет еще более, безмасштабная сеть может легко пасть жертвой заразного вируса, убивающего узлы^[192].

Но зачем одной сети нападать на другую, вместо того чтобы мирно присоединиться к ней? Дело в том, что большинство атак на социальные сети происходит не по инициативе других сетей, а по приказу или, по крайней мере, по призыву иерархических организаций. Как раз таким случаем стало вмешательство России в президентские выборы 2016 года в США: согласно данным американской разведки, как уже говорилось выше, атака была совершена по распоряжению президента Путина, одного из самых беззастенчивых автократов в мире, но направлена не против одного только Национального комитета демократической партии, а против всего комплекса медиасетей США. Это иллюстрирует главное отличие сетей от иерархий. Сети – благодаря своему относительно децентрализованному устройству, благодаря сочетанию отдельных групп и слабых связей, благодаря способности адаптироваться и развиваться – как правило, способствуют творчеству больше, чем иерархии. Как мы увидим, в разные исторические эпохи новшества возникали в сетях, а не в иерархиях. Беда в том, что сети не так‐то легко направить “к общей цели… которая требует концентрации ресурсов в пространстве и времени внутри больших организаций, какими являются армии, чиновничьи аппараты, большие фабрики и вертикально организованные корпорации”^[193]. Сетям присуща спонтанная креативность, но чужда стратегичность. Сеть не могла бы победить во Второй мировой войне, хотя в победе союзников важную роль сыграли замкнутые сети (ученых-атомщиков или шифровальщиков). А кроме того, сети способны порождать и распространять не только хорошие, но и плохие идеи. В случаях “социального заражения”, или “лавины” идей, сети сеют панику с той же охотой, с какой разносят другие коллективные поветрия: страсть к сжиганию ведьм передается так же легко, как и безвредное увлечение фотографиями котиков.

Правда, сегодняшние сети устроены надежнее, чем энергосети США в 1990‐х годах, оказавшиеся настолько хрупкими, что отказ одной-единственной линии электропередачи на западе Орегона привел к аварийному отключению сотни других линий и генераторов. Однако известно, что даже прочная сеть запросто выходит из строя по мере своего роста и развития: знакомым примером являются заторы и задержки рейсов в американских аэропортах, где разные авиакомпании, соревнуясь друг с другом, спешат обслужить пассажиров в хабах, а в итоге создают пробки^[194]. Даже если оставить в стороне интернет, можно не сомневаться, что целенаправленная атака на энергетическую и транспортную инфраструктуру США повлечет катастрофически разрушительные последствия. Как заметила Эми Зегарт^[195], США – одновременно самый могущественный и самый незащищенный участник кибервойн. “Кибератаки завтрашнего дня, – предупреждала она, – смогут вывести из строя наши автомобили, наши самолеты, смогут оставить без электричества и без воды множество городов по всей стране на несколько дней, или недель, или совсем надолго, смогут нейтрализовать наши войска или даже направить наше оружие против нас же самих”^[196]. И все же США, “похоже, не желают признавать основных фактов о новых кибертехнологиях или о нашей уязвимости перед кибератаками и уж тем более принимать какие‐либо меры, необходимые для распознавания и сдерживания будущих киберугроз и защиты от них”^[197]. В мае 2017 года разразилась эпидемия вируса-вымогателя: сетевой червь WannaCry заразил сотни тысяч компьютеров в ста пятидесяти странах, зашифровав содержимое их жестких дисков и потребовав выкупа в криптовалюте биткоин. Эта атака выявила незащищенность от вредоносных программ не только европейских стран, но и, как ни странно, России.

Реальность такова, что нам очень трудно сделать верные выводы из роста сетей, наблюдающегося в наше время. На каждую статью, в которой превозносятся их положительное воздействие: предоставление новых возможностей молодежи и оживление демократии (например, в ходе арабских революций 2010–2012 годов), приходится другая статья, автор которой предупреждает об их негативном воздействии – появлении новых ресурсов для опасных сил вроде политизированных исламских группировок. На каждую книгу, предрекающую некую “сингулярность”, при которой из интернета родится “мировой разум” или “планетарный сверхорганизм”^[198], найдется другая, предсказывающая крах и вымирание^[199]. Энн-Мари Слотер ожидает, что “США и другие державы постепенно найдут золотую середину в использовании сетей: следует избегать и чрезмерной концентрации, и чрезмерного распространения”, и надеется на появление “более простой, быстрой и гибкой системы, которая будет действовать на уровне не только государств, но и граждан”^[200]. Еще до терактов 11 сентября Грэхам Аллисон достаточно уверенно говорил, что в мире глобальных сетей за США будут оставаться “врожденные” преимущества^[201]. А вот Джошуа Рамо настроен куда менее оптимистично. “Простая и когда‐то бывшая уместной идея о том, что коммуникации – это освобождение, ошибочна, – пишет он. – Быть вовлеченными в сетевое взаимодействие сейчас означает быть заключенным в мощном динамичном напряжении”^[202]. Неспособность старых лидеров осмыслить сетевой век – основная “причина, по которой легитимность наших лидеров трещит по швам, по которой наша большая стратегия непоследовательна, причина, по которой наша эпоха действительно является революционной”^[203]. По его мнению, “Основную угрозу американским интересам представляет не Китай, не «Аль-Каида»♦^[204] или Иран. Это эволюция глобальной сети”^[205][206].