Сети одинаковы — от взаимодействия белков до систем роутеров или ретвитов. Точнее, они разные — но имеют много общего. Больше всего отличий у “Вконтакте” и Facebook.
Мы все знакомы с будущим президентом
через двух других людей
Знаменитые эксперименты, подтвердившие теорию рукопожатий, прошли еще в докомпьютерную эру: и тогда же было установлено, что цепочка бизнес-контактов оказывается короче цепочки, построенных по географическому принципу (“кажется, я знаю кого-то из этого города”) — даже тогда это могли быть 4 деловых посредника против 6-8 обычных.
В 2011-м Facebook, которым мы больше пользуемся для деловых целей, в рамках исследования с Миланским университетом установил, что двух случайных пользователей соцсети отделяют друг от друга 4.4-4.7 уровней связи (данные для 700 с лишним миллионов аккаунтов).
Кстати, хабражители примерно в то же время выяснили, что для “Вконтакте” этот показатель — 5.65 рукопожатий...
В июне #tceh провел одни из первых #poSEEDelki на своей площадке. Big data ученый и директор по data science калифорнийского стартапа Ancestry Леонид Жуков не только рассказывал о моделях работы сложных сетей, но и сходу посчитал, через сколько людей вы знакомы с будущим президентом России — при населении в 140 миллионов это два человека (вопрос, кто они) — и объяснил,
Почему быть 5-тысячником на Facebook не всегда выгодно
Если вы хотите убеждать людей, это должно быть интересно
Вы гордитесь числом друзей. А замечали, сколько друзей у ваших друзей? Обычно это похожая цифра. Подобное связывается с подобным, так что соседние узлы сети имеют в итоге похожее количество связей.
При этом огромное число пользователей соцсетей имеют 1-2 друзей.
Но если вы периодически смотрите, кто в друзьях у ваших друзей, то зачастую обнаруживаете общих знакомых. Так складываются треугольнички, которые формируют более крупные структуры — кластеры или группы. Эти явления описываются понятиями “эффект малого мира” и “сила слабых связей”.
И бывают ситуации, когда большое число социальных связей может стать помехой — это процессы принятия решений.
Решение сравнимо с порогом — чтобы что-то произошло, нужно преодоление. Иными словами, вам нужно убедить некую критическую массу соседей; или — чтобы вы присоединились к ним — достаточно людей вокруг должны враз поменять поведение (скажем, перейти на Mac).
Эти картинки наглядно показывают, как стопорится процесс принятия решений, если вокруг больше тех, кто меняться не готов:
В этой модели только один перейдет на вашу сторону
Вот почему инновациям сложно зайти в социальные кластеры. Говорить с ними снаружи почти бесполезно — не достучитесь. Конечно, узлы влияния стоит помещать внутрь сообществ: но начинать откуда-то с периферии, а не с тех, кто централен с точки зрения связей.
В целом, если вы хотите влиять, не всегда стоит идти к тем, у кого много друзей. Но это не значит, что нужно идти только к тем, у кого друзей мало.
И как вирусы движутся по сетям
85% узлов в социальных сетях — не отдельные островки, а часть “большой компоненты”: они достижимы каждый друг для друга, если долго между ними бродить.
Процессы распространения информации — особенно слухов — обратны процессам принятия решений. Это как диффузия. Это как вирус — вы не хотели, но получили. От вас ничего не требуется — вы только решаете, передавать ли слух дальше.
Отметим, что он говорил о рациональных моделях — без учета многих психологических факторов, и поделимся полезными ресурсами для дальнейшего изучения:
* крутые визуализации от Visual Complexity и университета Индианы (а также бесплатный курс на эту тему от последних)
* плюс четыре книги для “легкого” чтения по теме в конце этой презентации
Комментарии