Анализ социальных сетей: в ожидании чуда

Прочитав материалы темы "КТ" #607 "Гуманитарные технологии", я понял, что согласен в той или иной мере со всеми авторами. Но больше всего мне понравилась проводимая в теме мысль о том, что, когда у нас в стране возникают проблемы и нужно указать пальцем на очередной источник бед, вдруг появляются загадочные суперкомпьютеры и злонамеренные профессора, которые эти беды просчитали.

Прочитав материалы темы "КТ" #607 "Гуманитарные технологии", я понял, что согласен в той или иной мере со всеми авторами. Но больше всего мне понравилась проводимая в теме мысль о том, что, когда у нас в стране возникают проблемы и нужно указать пальцем на очередной источник бед, вдруг появляются загадочные суперкомпьютеры и злонамеренные профессора, которые эти беды просчитали. Прокладываем плохие дороги, держим на голодном пайке население, назначаем персонально ответственных за ресурсы, строим невиданную бюрократическую пирамиду - это все результаты чьей-то злой воли. Простое воровство (извините, нецелевое использование ресурсов) у нас тоже следствие навязанного врагами образа мыслей.

Даже если кто-то и планирует сетевые атаки на наше государство, нам в первую очередь нужно посмотреть на себя со стороны и подумать о причинах уязвимости общества, его нестабильности. Однако господствует совсем другой взгляд на вещи. Читая некоторые тексты, с удивлением узнаешь, что в той же Украине жизнь шла замечательно, люди были богатые, довольные, все было по справедливости - а потом вдруг пришли зловредные агенты и порушили своей сетью эту идиллию. Если мы не хотим видеть истинных причин неурядиц, для их объяснения действительно нужны загадочные суперкомпьютеры и суперпрограммисты, на худой конец - инопланетяне из более высокой в технологическом смысле цивилизации.

Но можно ли использовать методы анализа социальных сетей в деструктивных целях? Конечно - да, но для этого вовсе не обязательно применять суперкомпьютеры. Даже представляя себе лишь фрагменты конкретной сети, зная ее уязвимости, зная самых влиятельных участников, можно эффективно спланировать вредное для людей дело. Чем, собственно, давно пользуются организации самого разного толка - к примеру, те же мошеннические финансовые пирамиды для "добровольного отъема" денег у населения.

В рассуждениях о фатальной мощи "гуманитарных технологий" априори предполагается, что участники сетей - безвольные люди, которые будут послушно идти за своим лидером, выполняя любое задание. Однако такой идеальной для манипуляций ситуации не бывает. У каждого участника сети есть свои мотивы, свои цели. Рисуя сети на экране компьютера, мы можем об этом забыть, увлекшись решением формальных задач, но все наши выводы может разрушить любой участник сети, сочтя, что ее активность не соответствует его интересам. Люди не являются пассивными объектами идеологического манипулирования (сошлемся здесь на мнение одного из крупнейших современных социологов, теоретика информационного общества Мануэля Кастельса[Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. М., 2000. C.321.]).

Именно по этой причине нужно относиться к результатам математического моделирования социальных сетей с осторожностью. Вспомним успехи и неудачи в прогнозировании погодных явлений. Все крупные погодные катаклизмы последних лет оказались для человечества неожиданными. А ведь погоду обсчитывают как раз на самых мощных суперкомпьютерах. Моделирование же общественных процессов может быть на порядки сложнее моделирования процессов физических.

Здесь важно заметить следующее. Если вы говорите с математиком о задачах анализа социальных сетей, он будет мало интересоваться тем, как была построена модель, насколько она соответствует реальной ситуации. Для него важно получить решение формально поставленной задачи, описать критерии ее разрешимости и возможные ограничения. Такой результат самоценен для математиков, даже если возникают проблемы с притягиванием за уши результатов расчетов к их социологической интерпретации.

Поэтому для математика не существует вопроса - можно ли просчитать на суперкомпьютере сценарий разваливания страны. Конечно можно, но при условии существования - пусть взятой с потолка - модели, а также существования методов решения конкретной задачи в рамках этой модели.

Впрочем, отметим, что в этой ситуации вполне можно столкнуться и с так называемыми "труднорешаемыми задачами", которые не под силу самым что ни на есть супер-суперкомпьютерам[О таких задачах см., например, С. Николенко, "Теория и практика сложности" ("КТ" #603). — Л.Л.-М.]. На один из семинаров на мехмате нашего университета как-то заглянул хорошо разбирающийся в математике военный специалист. Речь шла о сложности алгоритмов, иерархиях классов их сложности. Немного послушав, он заявил: "Все то, о чем вы говорите, сейчас уже бессмысленно, компьютеры так быстро развиваются, что завтра все эти задачи окажутся для них детскими считалками". Но ведь проблема в том, что какой бы суперкалькулятор вы мне ни предложили, я всегда найду для него задачу, которая окажется ему не по зубам…

Когда я только начинал заниматься социологией, мне казалось, что социологи просто не понимают всей мощи математических моделей, еще немного - и я все им объясню, и перед нами откроются безграничные возможности. Но по мере накопления опыта использования математических конструкций в социологическом исследовании становится ясно, почему у части социологов существует осторожный скептицизм по отношению к математическим моделям. Как только завершается создание модели (любой - статистической, сетевой и др.), сразу же выясняется и ее ограниченность в использовании. Уж больно далека она от реальных сложностей, нюансов устройства реального общества.

Нужно ли использовать эти модели? Безусловно, да. Но важно понимать границы их применимости, степень общности. Это банальные истины - и тем не менее мы постоянно сталкиваемся со спорами по этому поводу.

Социологи часто говорят о математиках - они могут посчитать и доказать все, что угодно, нужно лишь чуть-чуть подправить модель или граничные условия, подогнать их под нужное решение. Математики же (конечно, не все) скептически относятся к гуманитарным наукам, считая, что в этой области под сомнением находятся важные условия научного исследования - повторяемость и проверяемость.

Этот вопрос уже давно делит саму социологию на два лагеря, приверженцев социологии количественной и качественной. В этих лагерях существуют непримиримые противники, но есть и люди (себя к таковым не отношу), которые спокойно работают в разных методологических областях, наполняя формальные модели скрытыми смыслами и мотивами конкретных акторов (участников социальных процессов). Так, известный российский социолог В. А. Ядов считает, что в современной социологии интерес от структурных аспектов постепенно переходит к деятельностно-мотивационным. Но эти аспекты трудно учесть именно в социальных сетях, рассматривая их как математические формализации. Объединив же несколько подходов, можно получить хорошие результаты.

Любопытное исследование провел Линтон Фримен (Linton Freeman), крупный американский ученый, чье имя прочно связано с анализом социальных сетей (social network analysis, SNA). Он сравнивал статьи в научных журналах США по различным областям науки и обнаружил, что анализ социальных сетей, который фактически является областью социологии, по параметрам публикаций (объем статьи, индекс самоцитирования и некоторые другие) очень близок к естественным наукам. То есть SNA ближе к математике, чем к чистой социологии. Плюс это или минус - вопрос риторический; это факт. Но широкое использование математического аппарата ставит анализ социальных сетей в несколько маргинальное положение в социологии.

Бывая в Москве, всегда захожу в Дом книги на Арбате, чтобы выяснить важный для меня вопрос: появляются ли обзоры, монографии по анализу социальных сетей? Нет, не появляются. В отечественных социологических журналах этот аппарат присутствует, но он больше используется в качестве методологической основы, а не как утилитарный математический инструмент анализа.

Вот еще одна особенность российской ситуации. Я давно разрабатываю программу, с помощью которой можно эффективно визуализировать графы и сети, решать ряд связанных с ними математических задач, важных для SNA. В свое время я хотел поделиться, бесплатно разумеется, этой программой с российской научной общественностью, но встретил почти полное отсутствие интереса - чего не скажешь о "забугорных" пользователях. Те активно используют программу, пишут (вежливые, обстоятельные письма!) о своих предложениях, иногда просят что-то переделать. Письма же от немногочисленных российских пользователей выдержаны в стиле "шли все, что есть; ну, ты молодец" - ни подписи, ни хотя бы стандартных приветствий вроде "здравствуйте" или "до свиданья".

Недавно я ездил в свой родной город и стал участником обсуждения в местном университете темы манипулирования людьми с помощью информационных технологий. Поводом для дискуссии именно на эту тему послужил вышеупомянутый номер "КТ". К сожалению, пришлось еще раз убедиться, что со словами "социальное управление", "социальная инженерия", "социальное конструирование" у многих ассоциируются какие-то загадочные "технологии", позволяющие делать с людьми все, что угодно, независимо от их желания. Ощущение было примерно такое: все ожидают чуда, ждут, что сейчас кто-то встанет, скажет что-то сокровенное, откроет тайну и станет понятно - вот до чего дошли враги! Когда же говоришь, что SNA - это хороший инструмент научного анализа, но нужно понимать его ограниченность, все разочаровываются - чудо не состоялось.

Представляю, какую можно бы устроить себе рекламу, если заявить:

- Да, есть такие социальные технологии, мы ими владеем, но они только для узкого круга допущенных. Мы эти технологии не распространяем из-за опасения навредить обществу.

Сам слышал такие заявления, за которыми ничего, кроме мыльных пузырей, нет. Но им-то как раз и верят. Хотят верить - и верят. В этом смысле SNA из инструмента научного исследования легко может превратиться в сверхоружие. Главное, чтобы на него нашелся покупатель.