Ознакомительная версия. Доступно 23 страниц из 111
и влияние телевизионных и радиотрансляций (15). В рамках существующей модели может быть учтено и это изменение, касающееся усиления заразности нарративов вследствие того, что в социальных сетях информация о них автоматически направляется людям, которым она может быть интересна, вне зависимости от того, где они живут.
В 1955 году социологи Элиху Кац и Пауль Ф. Лазарсфельд представили убедительное доказательство «гипотезы двухступенчатого потока информации», согласно которой толчок к началу культурных изменений дают новостные СМИ, а завершается этот процесс благодаря «ретрансляционной функции» межличностного общения в рамках первичных групп, которое инициируют относительно немногочисленные члены таких групп, интересующиеся новостной повесткой (16). В ответ на это маркетологи начали продвигать стратегии, предлагающие использовать для распространения информации механизм сарафанного радио, а также телевизионные рекламные ролики, в которых актеры изображали людей, имитирующих ситуации прямого межличностного общения, с которыми мог бы себя идентифицировать обычный человек. Более того, в литературе по маркетингу отмечают, что с точки зрения убедительности прямое межличностное общение до сих пор превосходит прочие формы коммуникации (17). Рассматривая вопрос о влиянии интернета и социальных сетей на структуру модели SIR, Лайцзюнь Чжао с соавторами в своей работе, опубликованной в 2013 году, высказались за модификацию модели SIR, учитывающую факт наличия новостных СМИ, под влиянием которых возрастают показатели, аналогичные c и r.
Кристиан Баукаге приводит свидетельства того, что модификация камерной модели Кермака – Маккендрика SIRS позволяет достаточно точно описывать временные ряды для интернет-мемов из Google Insights (ныне именуемой Google Trends) (18). Он обратился к получившему в недавнем прошлом вирусную популярность в сети интернет-мему «ORLY?» («Да ладно?»), который представлял собой не что иное, как изображение милой совы, судя по всему, чем-то сильно удивленной. Баукаге обнаружил, что есть основания полагать, что мемы, поскольку они по своей сути бессмысленны, будут следовать свои путем, не зависящим от других идей, и модель SIRS в данном случае очень подходящая. Изучая различные интернет-мемы, он вновь и вновь получал практически одинаковые дугообразные кривые.
Иные причины полагать, что экономические нарративы способны провоцировать потрясения, подобные эпидемиям болезней
Несмотря на то что с появлением современных средств коммуникации личное общение людей стало играть менее значимую роль в процессе распространения идей, модель Кермака – Маккендрика, состоящая из трех уравнений, остается рабочим механизмом моделирования эпидемий популярности идей. Базовая модель может применяться вне зависимости от того, каким образом люди общаются друг с другом.
В 1985 году, стремясь выяснить, насколько рациональны действия людей, принимающих инвестиционные решения, я и мой коллега Джон Паунд проводили опрос, в котором участвовали как институциональные, так и индивидуальные инвесторы. Мы попросили всех респондентов вспомнить, какие инвестиции в фондовый рынок они сделали в недавнем прошлом. Также мы спросили, согласны ли они со следующим утверждением о той инвестиции:
«Заинтересованность данным вариантом инвестирования стала следствием проделанного мною либо кем-то другим последовательного обзора рынка акций (с использованием компьютеризированного либо иной аналогичной процедуры поиска) с целью отбора акций, обладающих определенными характеристиками» (19).
С данным утверждением согласились 67 % опрошенных институциональных инвесторов, и лишь 23 % индивидуальных инвесторов сочли его верным. В ходе другого исследования, посвященного акциям, быстро растущим в цене, для которых характерен высокий показатель отношения стоимости к доходу, мы задали инвесторам тот же самый вопрос. В этот раз с утверждением согласились 25 % институциональных и лишь 16 % индивидуальных инвесторов.
Почему же тогда внимание людей привлекают определенные акции? Ответ: это результат межличностного общения. В ходе первого исследования мы спросили респондентов о количестве людей, с которыми они говорили об акции. Для случайной выборки институциональных инвесторов этот показатель в среднем был равен 7. Среди активных индивидуальных инвесторов средний ответ был выше – 20. Из этого следует, что люди, как правило, действуют непоследовательно: они позволяют себе отвлекаться на случайные мнения и слухи. Вероятно, этот вывод, касающийся вопросов инвестирования, верен и для оценки иных экономических решений людей, поскольку является отражением базовых моделей принятия таких решений. Повод задуматься о том, что модифицированные версии модели SIR могут применяться для понимания причин инвестирования в конкретные активы, дают свидетельства того, что люди склонны вкладывать средства в акции компаний, расположенных в географической близости от места их проживания, а также тот факт, что эпидемии общественного интереса к отдельным акциям иногда развиваются очень быстро, но не охватывают значительной доли популяции (что может учитывать модель SIR, если показатели c и r в равной степени высоки или эпидемия ограничена небольшой территорией).
Такие модели могли бы быть полезны для понимания специфики географического распространения экономических нарративов, в том числе нарратива о биткоине, который, хотя и показал свою заразность во многих странах, имеет некоторые географические особенности распространения. По завершении своего визита в Кремниевую долину декан Уортонской школы бизнеса при Пенсильванском университете Джеффри Гарретт так прокомментировал отношение людей к биткоину:
«Тогда как большинство людей на Уолл-стрит настроены, как и прежде, скептически и предпочитают занимать выжидательную позицию, в Кремниевой долине все погружены в эту историю. Буквально каждая встреча, в которой я принимал участие, – от крупнейших технологических компаний до небольших стратапов – была наполнена восторженными и творческими дискуссиями на тему криптовалюты» (20).
Эпидемии идей и информационные каскады
Модифицированные варианты модели SIR могут породить хаос. Математическая теория хаоса гласит, что многие модели, созданные на основе нелинейных дифференциальных уравнений, могут функционировать хаотично с точки зрения их математического смыла. Это означает, что система может выдавать случайные вариации значений, которые ни разу не повторятся, и даже являясь детерминированной, судя по всему, генерирует случайные числа. В действительности значения, которые выдают генераторы случайных чисел на компьютерах, не являются случайными: они сами возникают вследствие функционирования подобных детерминированных моделей, действующих хаотично. Вариации эпидемической модели SEIR также могут действовать хаотично, что стало очевидным в ходе изучения вопроса с точки зрения математической науки и путем проведения параллелей с фактическими данными о болезнях (21).
Теория хаоса связана с концепцией, именуемой «эффектом бабочки». Ее идея состоит в том, что мощный и, очевидно, непредсказуемый шторм может быть следствием события, произошедшего далеко и, казалось бы, не имеющего никакого отношения к шторму. Как, например, взмах крыльев бабочки на другом конце света задолго до него. Помочь пониманию действия «эффекта бабочки» может другой вариант модели SIR, в котором к базовой модели добавлены информационные каскады (22). Если люди решат, что информация, которую они получают, наблюдая за тем, как множество людей принимают то или иное конкретное решение, достоверна, то баланс может быть нарушен случайным образом. Это продемонстрировал эксперимент Салганика и его коллег, создавших искусственный музыкальный рынок, о котором речь шла в главе 4. Я вспоминаю случай с профессором Иво Уэлчем из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, одним
Ознакомительная версия. Доступно 23 страниц из 111
