У обществ с «живым» общением — например, соседей по дому или сокурсников в университете — наблюдается высокий уровень кластеризации, когда друзья друзей также дружат между собой. Ранее сетевые модели, описывающие такие сообщества, показали, что любая новая норма поведения в них может быстро распространяться среди ее членов. Это происходит благодаря накапливанию социального давления внутри отдельного кластера.
Однако описательные модели не учитывают, что люди склонны к когнитивным искажениям, и среди них — эффект подтверждения. Этот эффект заключается в том, что люди подсознательно проявляют избирательность в поиске, а также интерпретации и запоминании информации, которая поддерживает их собственное мнение. Например, если человек убежден, что на Земле происходит изменение климата, то он будет гораздо охотнее воспринимать информацию, подтверждающую его точку зрения, игнорируя противоречащие этому свидетельства.
Авторы новой работы, поддержанные грантом Российского научного фонда, приняли этот эффект во внимание и переосмыслили результаты ранних исследований по поведению различных групп в социальных сетях. В частности, ученые сделали акцент на распространении новых норм поведения.
«Ранее считалось, что социальные сети с высоким коэффициентом кластеризации наиболее эффективно помогают распространять новые нормы поведения. Наше исследование показывает, что это не всегда так. Оказалось, что зачастую в таких сетях определенная норма поведения может столкнуться с сопротивлением отдельных участников сообщества, что, в свою очередь, сильно снижает ее дальнейшее распространение. В конечном итоге эта норма оказывается заперта внутри группы людей и не передается дальше», — отмечает руководитель научной группы, старший научный сотрудник Уральского федерального университета имени первого Президента России Б. Н. Ельцина Иван Савин.
Чтобы измерить поведение пользователей в социальных сетях, исследователи использовали теорию графов, которая может описывать социальные структуры. Вершинами в графах выступают люди, а число связей между ними показывает количество их социальных контактов. В свою модель авторы включили эффект подтверждения. Для этого они сравнивали поведение пользователей в безмасштабной сети с тремя разными структурами: регулярной сетью (наличие нескольких связей с соседями в сети), сетью малых миров (незнакомцев связывает небольшое количество промежуточных знакомых) и случайной сетью (возникновение связи между участниками в случайном порядке). Безмасштабная сеть хорошо описывает Facebook или Twitter, в которых у подавляющей доли людей насчитывается небольшое количество друзей. Сеть малых миров и регулярная сеть характеризуются высокой кластеризацией, присущей оффлайн-сообществам.
Для получения результатов исследователи запускали симуляцию с использованием этих четырех сетей большое количество раз. При этом ученые задавали начальные условия — количество участников (10 тысяч), среднее количество контактов каждого (4) и распределение предпочтений. Затем 10 случайно выбранных участников становились сторонниками новой нормы. Моделирование позволило авторам сравнить скорость и масштаб распространения тенденции для четырех разных сетей с учетом эффекта подтверждения и без него. Оказалось, что кластеризованные сети очень чувствительны к введению этого когнитивного искажения, тогда как распространение в безмасштабной сети оставалось практически без изменений.
Оказалось, что безмасштабные сети не только приводят к более широкому распространению новой нормы, но и делают это в несколько раз быстрее альтернативных структур. Выводы исследователей позволят лучше понимать устройство онлайн-сообществ и использовать в качестве инструмента для продвижения новых норм поведения, например тех, что направлены на снижение выброса парниковых газов в атмосферу.
Картинка: уменьшенный пример распространения новой социальной нормы в регулярной сети (без учета эффекта подтверждения(а) и с его учетом (b)) и безмасштабной сети (строка (c)). Черные вершины иллюстрируют принявших такую норму, серые – потенциальных приверженцев. Красные ребра отражают распространение нормы от уже принявшего ее к тому, кому это еще предстоит. Источник: Иван Савин
