Когда-то давным-давно люди поняли, что выживать в одиночку во враждебном мире - весьма сложная задача. И они стали объединяться друг с другом. Позднее, когда уровень жизни общества заметно вырос, в моду вошел индивидуализм, когда каждый за себя. Сегодня мы вновь стремимся к объединению, так как это диктует нам современная реальность.

Алгоритм принятия решений

Почему на выборах побеждают определенные кандидаты, как работает «вирусный маркетинг» и почему становятся популярными бренды, затем быстро исчезающие из обихода? Объяснить это попытались исследователи из Питтсбурга (штат Пенсильвания, США), смоделировав процесс работы коллективного разума на компьютере.
Дэвид Хагманн из Университета Карнеги - Меллон и его коллеги считают, что феномены, связанные с принятием коллективных решений, подвержены некоему математическому алгоритму. Принцип создания модели ученые позаимствовали у представителей животного мира - пчел и бактерий.
И те и другие входят в большие коллективы, но при этом способны участвовать в принятии достаточно сложных решений, используя сигналы, которые улавливает небольшое количество членов группы, сканируя окружающую среду. Так, пчелы выбирают места для ульев, опираясь на информацию, полученную отправленными на поиски «разведчиками».
Точно так же должны действовать и алгоритмы принятия коллективных решений, считают авторы исследования. Представим себе, что у нас есть некая условная группа людей, обладающих доступом к ограниченному количеству информации. На основании данной информации каждый из этих людей может принять решение и выполнить одно из нескольких действий, которые предварительно заданы, и его намерение тут же становится известно окружающим, которые, в свою очередь, могут последовать его примеру или же поступить другим способом.
Когда один из таких вариантов достигает повышенной популярности, все остальные принимают коллективное решение, руководствуясь мнением нескольких «групп интересов». Причем распространенность данного решения будет напрямую зависеть от размера «группы интересов» - чем она обширнее, тем больше людей примут это решение.
Однако если о чем-то или о ком-то много говорят, это еще не значит, что вы будете это выбирать или покупать. Дело в том, что члены больших групп бессознательно выбирают стратегии выработки наименее рискованных решений. Необходимым моментом принятия решений являются анализ и оценка рисков.


То же самое, считает Хагманн, происходит в человеческом мозгу. В мозгу существует центр принятия решений, и его нервные клетки занимаются поиском оптимальных вариантов для совершения дальнейших действий.
Как это выглядит на практике? Предположим, нам нужно выбрать хорошую клинику для лечения. Мы заходим на сайты известных клиник, изучаем информацию на них, но на этом не останавливаемся и ищем отзывы в Сети, а также просим советов на форумах и разговариваем со знакомыми. Когда мы получаем максимальный объем сведений, то тщательно взвешиваем все за и против и только после этого принимаем решение - куда именно обратиться. То же самое с покупкой товаров и политическими выборами. Понятно, что мы в этом не одиноки, потому существуют наиболее популярные организации, товары и кандидаты, которых выбирает большое количество людей.
Рекламируя что-то, пиарщики часто стараются давать больше информации о том, что они продвигают. Но это не всегда приводит к положительному результату. Люди начинают искать и негативные сведения о предмете рекламы, и нередко их находят. По-видимому, маркетинговые стратегии стоит пересмотреть с учетом исследования питтсбургских экспертов.

Групповые проекты

Сейчас все чаще появляются проекты, в которых задействованы силы «коллективного разума». Самый показательный из них - Wikipedia. Статьи в ней пишутся и дополняются разными пользователями, в результате получается достаточно надежный источник информации.
Использование коллективного принципа характерно и для многочисленных научных программ. Сейчас редко можно встретить научную работу, сделанную одним ученым. Обычно у любого исследования несколько соавторов. А еще существует практика привлечения к таким проектам, помимо экспертов, любителей.
Например, в рамках проекта NASA Clickworkers энтузиастам было предложено изучать снимки поверхности нашего спутника, чтобы определить особенности лунных кратеров. Интересно, что наблюдения, сделанные любителями, показали среднестатистические результаты ничуть не хуже, чем исследования специалистов. К тому же им удалось собрать такое количество данных, которое вряд ли было бы под силу получить даже самой продвинутой группе экспертов.
Вдохновившись успехом упомянутого проекта, NASA создало сайт, работающий по тому же принципу. Его пользователи занимаются составлением карты Марса на основе снимков, сделанных спутниками и марсоходами, отслеживая отдельные характеристики ландшафта Красной планеты.
В свою очередь, Good Judgment Project наряду с экспертами, в том числе в области экономики, и при поддержке американского Агентства передовых исследований в сфере разведки (IARPA), задействовал тысячи добровольцев, в задачи которых входили прогнозы по самым актуальным вопросам национальной безопасности и ближайшим событиям мирового масштаба. Кстати, эти коллективные прогнозы оказались на 30% точнее оценок, данных экспертами.
Еще один любопытный проект -Unanimous A.I., или UNU. Это Интернет-платформа, делающая прогнозы в различных сферах. Так, в позапрошлом году пользователи UNU успешно определили 11 из 15 обладателей премии «Оскар». А в прошлом достаточно точно предсказали результаты чемпионата по дерби, проходящего в штате Кентукки.

Нами будут управлять через соцсети?

Как известно, некоторая информация начинает распространяться через социальные сети с огромной скоростью по принципу цепной реакции. Международная группа ученых из университетов Абердина, Кембриджа, Сарагосы и Колумбии построила модель распространения информации в соцсетях, сравнив этот процесс с вирусной инфекцией.


Специалисты решили провести сравнение между сложными социальными явлениями и инфекционными заболеваниями. Они использовали модели распространения эпидемий для построения математической модели распространения новых идей.
По словам руководителя исследования, доктора Франциско Перес-Рече, предложенные ранее математические модели обычно не учитывают, выражаясь научным языком, синергического эффекта связей между людьми и потому не могут дать объяснение феномену цепной реакции (синергический эффект - возрастание эффективности деятельности в результате соединения, интеграции, слияния отдельных частей в единую систему. - Прим. ред.). А ведь именно синергические эффекты в конечном счете отвечают за внедрение и быстроту распространения идей.
В наши дни обсуждение различных идей чаще всего переходит в виртуальную плоскость, и социальные сети делают «взрывной» характер процесса более очевидным. Можно конкретно отследить, кто первым запустил информацию и сколько людей ее перепостило и оставило свои комментарии.
Но, разумеется, играет большую роль и то, насколько важна та или иная информация и как ее воспринимают друзья и подписчики того, кто первым выложил сведения в Сеть. Ведь кто-то может не заинтересоваться ею вовсе, а кто-то - воспринять в штыки.
По мнению доктора Переса-Рече, математическая модель, разработанная им и его группой, вполне подходит для практического использования. Например, ее можно применять как для решения различных социальных проблем, так и для продвижения коммерческих идей.
Как видите, речь идет уже о модификации человеческого мышления и поведения. Запуск «вирусных» идей будет способствовать тому, что люди (а большинство из нас - конформисты, то есть люди, меняющие поведение или убеждения в результате реального или воображаемого давления группы) начнут мыслить и поступать определенным образом «за компанию» с членами своей социальной группы. И неважно, чего это касается - политики или покупки нового шампуня.Источник: "Тайны XX века"