Социальная физика. Как Большие данные помогают следить за нами и отбирают у нас частную жизнь. Алекс Пентленд
с назначенными им целевыми участниками, стимулы социальной сети сработали почти в восемь раз лучше, чем стандартный рыночный подход[88].
И, что еще лучше, эффект оказался долговременным[89]. Люди, получившие социально-сетевые стимулы, поддерживали высокие уровни активности даже после их исчезновения. Эти маленькие, но целенаправленные стимулы спровоцировали коллективное усвоение новых, здоровых привычек, сформировав в сообществе социальное давление, призывающее к изменениям в поведении.
Учитывая то, что нам известно о силе социальных связей, пожалуй, нет ничего удивительного в том, что мы также обнаружили вместе со студентами-постдокторантами Эрезом Шмуэли и Вивеком Сингхом: количество прямых взаимодействий[90] целевых участников с их партнерами было отличным показателем того, насколько изменится их поведение. Другими словами, количество прямых взаимодействий позволяет очень точно измерить силу социального давления между людьми[91]. Более того, количество взаимодействий также дало возможность предсказать, насколько хорошо люди будут поддерживать свои новые, здоровые привычки после окончания эксперимента.
Аналогичным образом количество прямых взаимодействий между людьми позволило на удивление верно определить уровень их доверия друг к другу[92]. То есть количество прямых взаимодействий между двумя людьми показывает и уровень взаимного доверия, и эффективность группового давления.
Социально-физический подход объединяет людей, используя социально-сетевые стимулы, а не индивидуальные рыночные стимулы или дополнительную информацию. То есть мы фокусируемся на преобразовании связей между людьми, а не на изменении поведения отдельных людей. Логика здесь проста: поскольку взаимообмен представляет большую ценность для участников, при помощи этого взаимообмена мы можем сформировать социальное давление, провоцирующее изменения в поведении. Привлечение – повторяющиеся кооперативные взаимодействия между членами сообщества – ведет людей к сотрудничеству.
Социально-сетевые стимулы генерируют социальное давление, чтобы решить проблему поиска кооперативных моделей поведения, и так люди экспериментируют с новыми моделями поведения, чтобы найти самые лучшие. Социальное давление учитывает следующие величины: степень поведенческого несоответствия между индивидами, ценность взаимоотношений и количество взаимодействий. Это означает, что самые эффективные социальные стимулы должны распространяться на людей с самыми крепкими социальными связями и наибольшей степенью взаимодействия с другими.
Виртуальное привлечение
В новом мире виртуальных связей нам приходится привлекать людей к сотрудничеству через виртуальные социальные системы. Временами дела идут хорошо, но бывает и так, что мы не получаем желаемого. Как нам усовершенствовать механизм виртуального привлечения сотрудников?
Суммы предельных издержек на каждую единицу улучшения в каждом из этих трех пунктов оказались еще более впечатляющими:
Индивидуальные стимулы (Пигу): 83$
Надзор за прогрессом партнеров: 39,5$
Вознаграждение для партнеров: 12$
Аналогично средний процент повышения активности также оказался значительным:
Индивидуальные стимулы: 3,2 процента
Надзор за прогрессом партнеров: 5,5 процента
Вознаграждение для партнеров: 10,4 процента
Adjodah and Pentland 2013.
Например, разговоров и телефонных звонков, но не косвенных взаимодействий, таких как случайное подслушивание или наблюдение за другим человеком.
Соотношение коэффициента поведенческих изменений и количества телефонных звонков было r^2 > 0,8; для всех каналов связи: r^2 > 0,9.
Мы задавали вопросы на доверие каждой паре людей в сообществе, такие как: доверите ли вы другому человеку присмотреть за вашим ребенком? Вы бы одолжили ему деньги? Вы бы одолжили ему свою машину? и проч. В итоге мы подсчитали количество положительных ответов для каждой пары людей и назвали эти результаты их «суммой доверия». Когда я вместе с постдокторантами Эрезом Шмуэли и Вивеком Сингхом сопоставили суммы доверия и количество прямого взаимодействия между этими людьми, мы обнаружили, что общая сумма прямого взаимодействия позволяет с удивительной точностью прогнозировать значение суммы доверия. Опять же r^2 > 0,8 для телефонных звонков, r^2 > 0,9 для всех каналов связи.