Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос
Шрифт:
Одним из наиболее смущающих аспектов дискуссии о лидерах мнений являются разногласия о том, кто они такие вообще. Первоначально термин относился к «простым» людям, которые почему-то оказывали экстраординарное воздействие на друзей и соседей. На практике же мы называем лидерами мнений и таких медиагигантов, как Опра Уинфри, и цензоров вроде редактора журнала Vogue Анны Винтур, и знаменитых актеров и личностей, и популярных блогеров, и так далее, и так далее. Все они могут (или не могут) быть влиятельными, однако тип оказываемого воздействия сильно варьируется. Возможно, похвала Уинфри в адрес никому не известной книги существенно повысит шансы последней очутиться в списке бестселлеров. Даже если и так, то это скорее пример могущества средств массовой информации, а вовсе не «сарафанного радио». Аналогичным образом модный дизайнер мог сшить платье, в котором знаменитая актриса потом явилась на вручение премии «Оскар». Зачем? Да затем, что ее прибытие записывается, передается и комментируется все теми же СМИ. Когда популярный блогер выражает свое восхищение
Даже если сузить проблему до непосредственного межличностного влияния, исключив средства массовой информации, знаменитостей и блогеров, измерить это воздействие намного сложнее, чем длину цепочек сообщений. Например, для демонстрации всего одного прецедента влияния между двумя друзьями, Анной и Биллом, необходимо убедиться, что каждый раз, когда первая приобретает новый продукт (или идею), второй склонен приобретать тот же продукт (или идею){125}. Отслеживание даже такого одного-единственного взаимоотношения уже представляет определенные трудности. А проследить взаимодействие многих людей одновременно и вовсе становится практически невозможным{126}. Поэтому вместо непосредственных наблюдений влияния как такового исследователи предложили изучение различных его заменителей — таких, как количество друзей и озвученных ими мнений, степень их осведомленности (заинтересованности) в том или ином вопросе, набранные баллы по ряду личностных тестов и т. д. И первое, и второе, и третье, конечно, измерить гораздо проще, чем само влияние{127}. Возможно, эти показатели и правда дают четкое представление о нем. Беда в том, что в основе каждого из них лежит некое допущение о самом механизме оказания воздействия, а правомерность этих допущений толком никогда не проверялась{128}. Вот и получается, что на практике никто точно не знает, кто лидером мнений является, а кто — нет.
Хотя эта неоднозначность и сбивает с толку, истинный источник проблемы — не в ней. Располагай мы идеальным инструментом для измерения воздействия, скорее всего, мы обнаружили бы, что одни люди действительно влиятельнее других. С другой стороны, кто-то выше ростом, а кто-то ниже, но едва ли маркетологам стоит беспокоиться об этом. Тогда почему их так волнуют лидеры мнений? Рассмотрим пример. В рамках многих исследований человек считается лидером общественного мнения, если по крайней мере трое его знакомых обратились к нему за советом. Идем дальше. В мире, где среднестатистический человек оказывает влияние только на одного другого человека, влияние на трех дает влиятельность 300 %. Согласитесь, разница существенная. Само по себе это, естественно, не решает такие проблемы, как генерирование успешного продукта, улучшение осведомленности о системе здравоохранения или повышение вероятности избрания определенного политического кандидата. Все это требует влияния на многие тысячи и даже миллионы человек. Поэтому, даже если каждый из наших лидеров мнений может влиять на трех обычных людей, ему надо еще отыскать и как-то воздействовать на миллионы, что явно идет вразрез с законом малого числа. Как выясняется, решение есть, но оно требует обращения к другой идее из теории сетей — к теории социального заражения.
Случайные лидеры мнений
Заражение — идея о том, что информация и, предположительно, влияние распространяются по сети точно так же, как инфекционное заболевание по системе физических контактов, — является одной из наиболее интригующих гипотез в науке о сетях{129}. Как следует из предыдущей главы, когда на каждого из нас влияют поступки и поведение окружающих, происходят удивительные вещи. Но заражение имеет важное значение и для неформальных лидеров мнений: оно подразумевает, что последний способен оказывать на других людей не только непосредственное влияние, но и косвенное — через соседей, соседей соседей и т. д. Именно через заражение и реализуется закон малого числа. Если соответствующие лидеры мнений способны запустить социальную эпидемию, тогда для оказания влияния на четыре миллиона человек потребуются всего лишь единицы. Это не просто хорошо — это здорово. А поскольку нахождение и влияние всего на нескольких человек очень отличаются от нахождения и воздействия на миллион, это качественно меняет саму природу влияния.
Что сие означает? То, что закон малого числа представляет собой не одну, а две гипотезы, слитые воедино. Согласно первой, одни люди влиятельнее других. А согласно второй, влияние этих людей многократно усиливается через некий процесс заражения, вызывающий социальные эпидемии{130}. Вот эту-то комбинацию утверждений мы с Питером Доддсом и вознамерились проверить в серии компьютерных симуляций несколько лет назад. Поскольку последние предполагали эксплицитные математические модели распространения влияния, от нас требовалось специфицировать все допущения, в описаниях лидеров мнений обычно остающиеся несформулированными. Как определить такого лидера? Кто на кого влияет? О каких типах выбора идет речь? И как на выбор одних оказывают влияние другие? Как я уже говорил, никто толком не знает ответы на эти вопросы. А значит, как и в любой ситуации моделирования, необходимо сделать ряд допущений, каждое из которых, разумеется, может оказаться ошибочным. Задавшись целью подойти к проблеме во всеоружии, мы рассматривали две очень разные модели: и первую, и вторую социологи и специалисты по маркетингу изучают вот уже несколько десятилетий.
Одна представляла собой версию модели массовых беспорядков Грановеттера из предыдущей главы. В отличие от нее, однако, где все в толпе наблюдали за всеми, в нашей модели взаимодействия между отдельными людьми определялись сетью, в рамках которой каждый человек мог наблюдать за относительно небольшим кругом друзей или знакомых. А другая являлась вариантом «модели Басса», названной так в честь специалиста по маркетингу, впервые предложившего ее в качестве модели адаптации продукта. Надо сказать, в реальности последняя неотличима от более старой модели, использовавшейся в математической эпидемиологии для исследований распространения биологических болезней. Таким образом, если согласно модели Грановеттера люди принимают нечто, когда его принимает определенная доля окружающих, то модель Басса рассматривает принятие как процесс заражения, осуществляемый через взаимодействие «чувствительных» и «зараженных» людей. Обе они похожи лишь на первый взгляд: в действительности же — в корне различны. А значит, изучение относительной важности лидеров мнений в них позволяет рассмотреть широкий диапазон вариантов{131}.
Какую бы модель мы ни взяли, в большинстве условий для запуска социальной эпидемии лидеры мнений оказывались действительно более эффективны, нежели обычные люди. Впрочем, относительное воздействие было намного меньшим, чем предполагал закон малого числа. Приведу пример. Допустим, количество людей, на которых оказывает влияние лидер мнений, в три раза превышает число тех, на кого оказывает влияние среднестатистический человек. Интуиция подсказывает, что при прочих равных косвенное воздействие лидера мнений также затронет в три раза больше людей. Другими словами, лидер мнений будет иметь, что называется, «мультипликационный эффект» три. Закон малого числа тем временем утверждает: эффект должен быть гораздо сильнее — то есть «эта диспропорция становится более выраженной»{132}. Мы же обнаружили, что мультипликационный эффект для такого типа лидеров был, как правило, меньше трех, иногда — гораздо меньше, а во многих случаях и вовсе отсутствовал.
И вот почему: когда влияние распространяется через некий процесс заражения, итоговый эффект, как правило, намного больше зависит от общей структуры сети, нежели от качеств самих людей. Как масштабы лесного пожара зависят от ветра, температуры, низкой влажности и наличия горючих материалов, так и социальные эпидемии требуют соблюдения определенных условий. Как выяснилось, это условие не имеет никакого отношения к горстке влиятельных людей. Как раз наоборот: все дело в наличии критической массы внушаемых людей, которые, в свою очередь, воздействуют на других внушаемых людей. Когда эта критическая масса присутствует, даже самый обычный человек способен запустить социальную эпидемию — так, одной искры будет достаточно, чтобы, когда на то есть все условия, вспыхнул лесной пожар. И наоборот, если такая масса отсутствует, даже самый влиятельный человек может рассчитывать лишь на маленький каскад, не более того. Отсюда вывод: какие бы свойства мы ни измеряли, пока не будет установлено, как потенциальный лидер мнений вписывается во всю сеть, неизвестно, насколько влиятельным он окажется.
В некотором отношении в этом нет ничего удивительного. Услышав о большом лесном пожаре, например, мы ведь не думаем, что в искре, которая его спровоцировала, было нечто особенное. Такая идея просто смешна. Но когда в социальном мире случается нечто особенное, мы тут же приходим к мысли: кто бы ни явился причиной, этот человек непременно должен быть особенным. Каждый большой каскад в наших симуляциях, разумеется, обязательно кто-то инициировал. И каким бы заурядным ни был этот человек раньше, он оказался подходящим под описание закона малого числа: «крошечный процент людей, которые выполняют большую часть работы». Впрочем, наши симуляции четко показали, что ничего особенного на самом деле в этих личностях не было — мы создали их такими. Большая часть работы выполнялась не ими, выступавшими в качестве триггеров, а более крупной критической массой людей, легко поддающихся влиянию. Это значит, что неформальный лидер, чьи энергия и связи могут превратить книгу в бестселлер или продукт в хит, в основном определяется случайным стечением обстоятельств. Это, так сказать, «случайный лидер»{133}.
«Рядовые лидеры» на Twitter
Как тут же было подмечено, этот вывод целиком и полностью основывался на компьютерных симуляциях. Последние представляли собой (в силу необходимости) крайне упрощенные версии реальности и предполагали большое количество допущений, любое из которых могло оказаться ложным. Они — полезные инструменты, способные дать уникальную информацию. Но в конечном счете эти симуляции больше похожи на умозрительные, чем на реальные эксперименты и потому лучше подходят для постановки новых вопросов, а не поиска ответов на уже существующие. Так, если мы хотим узнать, способны ли конкретные люди на стимулирование диффузии идей, информации и, в итоге, воздействия, — и если эти влиятельные люди существуют, какие свойства отличают их от «обычных», — эксперименты нужно проводить в реальном мире. Однако на практике изучать взаимоотношения между индивидуальными влияниями и воздействием в широких масштабах безумно сложно.