Текст книги "Площадь и башня. Cети и власть от масонов до Facebook"

Глава 6
Слабые связи и вирусные идеи

Это открытие оказывается очень занимательным, потому что обычно мы думаем, что наши дружеские связи охватывают относительно небольшие группы людей или кружки похожих людей, единомышленников, которые существуют обособленно от других групп, куда входят совсем другие люди – непохожие на нас, но сходные между собой. А если всех нас в действительности отделяет от Моники Левински лишь шесть рукопожатий, то это объясняется явлением, которому стэнфордский социолог Марк Грановеттер дал парадоксальное название – сила слабых связей[147]147
  Granovetter, ‘Strength of Weak Ties’.


[Закрыть]. Если бы все связи были похожи на крепкие гомофилические узы, какие связывают нас с нашими близкими друзьями, то мир неизбежно оказался бы фрагментирован. Но более слабые связи – со знакомыми, с которыми у нас уже меньше сходства, – играют ключевую роль в феномене, который описывается фразой “мир тесен”. Изначально Грановеттера интересовал вопрос о том, почему людям, которые ищут работу, чаще помогают знакомые, чем близкие друзья, но затем ему в голову пришла мысль, что в обществе с относительно малым количеством слабых связей “новые идеи будут распространяться медленнее, научные дерзания будут натыкаться на помехи, а подгруппам, разделенным по принципу расовой, национальной или территориальной принадлежности или по иным критериям, будет сложно достичь взаимопонимания”[148]148
  Granovetter, ‘Strength of Weak Ties Revisited’, 202.


[Закрыть]. Иными словами, слабые связи – это жизненно важные мосты, переброшенные между различными кластерами или группами, которые иначе не были бы никак связаны друг с другом[149]149
  См. также Tutic and Wiese, ‘Reconstructing Granovetter’s Network Theory’. Недавние исследования с использованием данных Facebook в целом подтверждают тезис Грановеттера: Laura K. Gee, Jason Jones and Moira Burke, ‘Social Networks and Labor Markets: How Strong Ties Relate to Job Finding on Facebook’s Social Network’, 13 January 2016.


[Закрыть].

Наблюдение Грановеттера имело социологический характер, оно опиралось на опросы и похожие данные, а затем подверглось уточнению на основе полевых исследований. Благодаря этим исследованиям выяснилось, например, что для малоимущих сильные связи имеют большее значение, чем слабые связи, и это наводит на мысль, что туго сплетенные сети пролетарского мира, возможно, способствуют бедности[150]150
  Liu, King, and Bearman, ‘Social Influence’.


[Закрыть]. Лишь в 1998 году математики Дункан Уоттс и Стивен Строгац продемонстрировали, почему мир, в котором преобладают гомофилические кластеры, может одновременно являться тесным миром. Уоттс и Строгац классифицировали сети, исходя из двух сравнительно независимых показателей – средней центральности по близости каждого узла и общего для всей сети коэффициента кластеризации. Начиная с круговой решетки, в которой каждый узел связан только с первым и вторым по близости соседними узлами, исследователи показали, что достаточно произвольно добавить к ним всего несколько новых ребер, как заметно увеличивается близость всех узлов, но при этом общий коэффициент кластеризации повышается незначительно[151]151
  Watts and Strogatz, ‘Collective Dynamics of “Small World” Networks’.


[Закрыть]. Уоттс начинал свою работу с изучения синхронного стрекота сверчков, однако очевидно, что заключения, которые можно вывести из наблюдений, сделанных им и Строгацем, вполне применимы и к человеческим популяциям. По словам Уоттса, “разница между графами «просторного» и «тесного» мира сказывается уже при произвольном добавлении нескольких лишних ребер, причем на уровне отдельных вершин эта перемена практически незаметна… Чрезвычайно кластеризованный характер графов «тесного мира» может приводить к интуитивной мысли о том, что та или иная болезнь «где‐то далеко», тогда как в действительности она весьма близко”[152]152
  Watts, ‘Networks, Dynamics, and the Small World Phenomenon’, 522.


[Закрыть].

Экономистам прогресс в изучении сетей тоже позволил сделать важные выводы. Стандартная экономика исходила из того, что существуют более или менее единообразные рынки, на которых действуют отдельные агенты, занятые максимизацией полезности и обладающие совершенной информацией. Задача, решенная английским экономистом Рональдом Коузом, который объяснил важность транзакционных издержек[153]153
  В работе “Проблема социальных издержек” (R. H. Coase. The Problem of Social Cost. 1960. P. 15) Коуз писал: “Чтобы провести какую‐то рыночную операцию, необходимо выяснить, с кем ты хочешь иметь дело, известить людей о том, что именно будет предметом сделки и на каких условиях, провести переговоры, которые приведут к деловому соглашению, составить контракт, предпринять проверку, которая необходима, чтобы убедиться в том, что все условия договора соблюдаются, и так далее”. Организации вроде фирм – и даже государств – существуют для того, чтобы снижать или устранять издержки подобных транзакций при помощи, например, стандартизированных долговременных трудовых договоров. Более крупные организации могут проделывать все это более эффективно – отсюда понятие “экономии на масштабах”. (Прим. авт.)


[Закрыть], состояла в том, чтобы объяснить, зачем вообще существуют фирмы. (Не все мы – портовые грузчики, получающие оплату работы поденно, как герой Марлона Брандо в фильме “В порту”, – потому что фирмы, нанимающие нас на постоянную работу, снижают таким образом издержки, возникающие при посуточном найме.) Но если бы рынки были сетями и большинство людей группировались бы в более или менее взаимосвязанные кластеры, то мировая экономика выглядела бы совершенно иначе, и не в последнюю очередь потому, что потоки информации определялись бы структурами сетей[154]154
  Powell, ‘Neither Market nor Hierarchy’, 301, 304.


[Закрыть]. Многие обмены не являются одноразовыми сделками, в которых цена диктуется лишь спросом и предложением. Репутация – это функция доверия, а доверие, в свой черед, выше внутри группы схожих людей (например, внутри иммигрантского сообщества). Из этого следуют выводы, приложимые не только к рынкам рабочей силы, которые изучал Грановеттер[155]155
  Calvó Armengol and Jackson, ‘The Effects of Social Networks on Employment and Inequality’.


[Закрыть]. Закрытые сети торговцев могут вступать в тайные сговоры против остальной публики и чинить помехи инновациям. Более открытые сети, напротив, могут продвигать инновации по мере того, как новые идеи будут доходить до них извне благодаря силе слабых связей[156]156
  Smith Doerr and Powell, ‘Networks and Economic Life’.


[Закрыть]. Подобные наблюдения заставляют задуматься над вопросом: а как вообще образуются сети?[157]157
  Bramoullé et al., ‘Homophily and Long Run Integration’; Jackson and Rogers, ‘Meeting Strangers and Friends of Friends’.


[Закрыть]

На деле кажется довольно ясным, как именно возникают сети. От Авнера Грейфа, исследовавшего связи магрибских торговцев XI века в Средиземноморье[158]158
  Greif, ‘Reputation and Coalitions in Medieval Trade’ and ‘Contract Enforceability and Economic Institutions’.


[Закрыть], до Рональда Берта, изучавшего современных предпринимателей и управляющих, социологи написали множество книг и статей о роли деловых сетей в накоплении социального капитала[159]159
  Coleman, ‘Social Capital’.


[Закрыть] и в продвижении инноваций – или же в сопротивлении им. Согласно терминологии Берта, конкуренция между отдельными людьми и фирмами определяется устройством сетей, причем “структурные дыры” – пустоты между кластерами, между которыми отсутствуют слабые связи, – предоставляют “предпринимательские возможности для получения доступа к информации, расчета времени, направлений и контроля”[160]160
  Burt, Structural Holes, KL 46–49.


[Закрыть]. Посредники – люди, способные “навести мосты”, – получают (или, по идее, должны получать) “вознаграждение за свою объединяющую работу”, потому что в силу своего положения они с высокой степенью вероятности могут выдвигать творческие идеи (и, с другой стороны, реже страдают от шаблонов группового мышления). В инновационных институтах таких посредников всегда высоко ценят. Однако в большинстве столкновений между инноватором-посредником и сетью, тяготеющей к “захлопыванию” (то есть к изолированности и однородности), часто одерживает верх последняя[161]161
  Burt, Brokerage and Closure, 7. См. также Burt, Neighbor Networks.


[Закрыть]. Это наблюдение верно не только в отношении работников какой‐нибудь американской компании, производящей электронику, но и в отношении философов, состоящих в штате научных учреждений[162]162
  Burt, ‘Structural Holes and Good Ideas’, 349f.


[Закрыть].

Возникла целая подобласть – “организационное поведение”, которая сейчас занимает важное место в большинстве учебных программ на степень магистра делового администрирования. Среди недавних наблюдений есть такие: менеджеры чаще и активнее пользуются социальными сетями, чем подчиненные[163]163
  Carroll and Teo, ‘On the Social Networks of Managers’, 433.


[Закрыть]; “менее иерархично устроенная сеть больше способствует сплоченности и однородности в организационной культуре”[164]164
  Harrison and Carroll, ‘Dynamics of Cultural Influence Networks’, 18.


[Закрыть]; посредники с большой долей вероятности добиваются успеха в наведении мостов над структурными пустотами, если они “культурно приспосабливаются к своей организованной группе”, тогда как те, кто “встроен в структуру организации”, добиваются большего успеха, если они “выделяются на общем культурном фоне”. Словом, “ассимилированные посредники” и “интегрированные нонконформисты” чаще всего оказываются удачливее остальных[165]165
  Goldberg et al., ‘Fitting In or Standing Out?’ 2f.


[Закрыть]. И здесь тоже теория сетей предлагает ряд наблюдений, которые могут оказаться полезными не только в типичном корпоративном рабочем пространстве, какое высмеивается в сериале Рики Джервейса “Офис”. Все же офисные сети редко бывают очень обширными. И размер сети имеет значение, потому что существует закон Меткалфа – названный в честь изобретателя Ethernet Роберта Меткалфа, – который гласит (в своей исходной формулировке), что ценность телекоммуникационной сети пропорциональна квадрату числа подсоединенных совместимых устройств связи. То же самое, как выяснилось, относится и к любым сетям вообще: проще говоря, чем больше количество узлов в сети, тем ценнее сама сеть для всех узлов в совокупности. Как мы еще увидим, это значит, что у очень обширных, общедоступных сетей бывает колоссальная отдача, а у тайных и/или исключительных сетей отдача, напротив, ограниченная. Даже в самых крупных сетях есть узлы, которые играют роль посредников или стыковочных центров.

Выражение “молниеносно разлететься”, а совсем буквально – “стать вирусным” давно уже воспринимается как избитое клише, излюбленный штамп рекламщиков и маркетологов[166]166
  Berger, Contagious. См. также Sampson, Virality.


[Закрыть]. Тем не менее наука, изучающая сети, дает возможность наилучшим образом понять, почему некоторые идеи распространяются чрезвычайно быстро. Идеи – даже как некоторые эмоциональные состояния и болезненные расстройства вроде ожирения – способны передаваться через социальные сети, действительно напоминая в этом смысле вирусы заразных болезней. Однако идеи (или мемы, если воспользоваться неологизмом из лексикона эволюционистов), как правило, все‐таки менее заразны, чем вирусы. Биологические и компьютерные вирусы обычно осуществляют “широковещательный поиск” по всей сети, так как их цель – максимально размножиться, перекинувшись на каждого соседа каждого зараженного ими узла. Мы же, напротив, интуитивно избираем тех членов своей сети, которым мы желаем передать идею или от кого мы сами готовы воспринять идею как заслуживающую доверия[167]167
  Хорошую дискуссию на эту тему см. в: Collar, Religious Networks, 13f.


[Закрыть]. Ранним вкладом в изучение этой темы стала “модель двухступенчатого потока информации”, предложенная социологами Полом Лазарсфельдом и Элиху Кацем, которые в 1950‐х годах заявили, что идеи перетекают от СМИ к широким слоям населения через так называемых лидеров мнения[168]168
  Katz and Lazarsfeld, Personal Influence.


[Закрыть]. Другие исследователи, уже в конце ХХ века, пытались измерить скорость, с какой разносятся новости, слухи или новшества. Более поздние исследования показали, что через сеть передаются даже эмоциональные состояния[169]169
  Hill, ‘Emotions as Infectious Diseases’.


[Закрыть]. Хотя различить эндогенные и экзогенные сетевые эффекты совсем непросто[170]170
  Dolton, ‘Identifying Social Network Effects’.


[Закрыть], свидетельства, указывающие на заражения такого рода, достаточно очевидны: “Студенты, у которых соседи по комнате прилежно учатся, сами начинают заниматься усерднее. А люди, сидящие за одним столом с обжорами, сами налегают на еду”[171]171
  Christakis and Fowler, Connected, 22.


[Закрыть]. Однако, если верить Кристакису и Фаулеру, мы не можем передавать идеи или поведенческие привычки за пределы круга друзей друзей наших друзей (иными словами, не дальше чем на три рукопожатия вперед). Дело в том, что для передачи и восприятия идеи или поведенческой привычки требуется связь более крепкая, чем для пересылки письма (как в случае эксперимента Милгрэма) или для сообщения о том, что там‐то имеется такая‐то вакансия. Если мы просто знакомы с человеком, это еще не значит, что мы способны повлиять на него так, чтобы он начал прилежнее учиться или переедать. Подражание – поистине самая искренняя форма лести, даже когда оно происходит неосознанно.

Илл. 6. Фундаментальные понятия теории сетей. Каждая точка на графике – это вершина, или узел, каждая линия – грань. Точка, названная центральным узлом, имеет наибольшую центральность по степени и центральность по посредничеству. Вершины, названные кластером, имеют более высокую плотность, или коэффициент местной кластеризации, чем другие участки графика.

Ключевой момент, как и при эпидемии болезней, заключается в том, что скорость и размах рассеивания определяется не только сутью самой передаваемой идеи, но и устройством сети, по которой она передается[172]172
  Kadushin, Understanding Social Networks, 209f.


[Закрыть]. В процессе вирусизации важнейшую роль играют узлы, которые служат не только связующими центрами или посредниками, но и “привратниками”, то есть людьми, решающими, передавать или не передавать поступившую информацию дальше, в ту часть сети, которая находится за ними[173]173
  Nahon and Hemsley, Going Viral.


[Закрыть]. Решение, которое они принимают, отчасти зависит от их мнения о том, как скажется переданная информация на них самих – положительно или отрицательно. С другой стороны, для того чтобы идея оказалась воспринята, требуется, чтобы ее передал не один источник и даже не два, а больше. Сложная культурная инфекция, в отличие от простого эпидемического заболевания, для начала требует набрать критическую массу первых сторонников, обладающих высокой центральностью по степени (то есть сравнительно большим количеством влиятельных друзей)[174]174
  Centola and Macy, ‘Complex Contagions’.


[Закрыть]. По словам Дункана Уоттса, главное при оценке вероятности каскадного эффекта, напоминающего заражение, – “сосредоточиться не на самом стимуле, а на структуре сети, по которой расходится этот стимул”[175]175
  Watts, Six Degrees, 249.


[Закрыть]. Это помогает объяснить, почему на каждую идею, которая разлетелась по свету молниеносно, как вирус, приходится множество других идей, которые прозябают в безвестности и выдыхаются только потому, что начали свой путь с неудачного узла, неудачного кластера или из неудачной сети.

Глава 7
Разновидности сетей

Если бы все общественные сети были устроены одинаково, мы жили бы в совершенно ином мире. Например, мир, в котором вершины (узлы) соединялись бы друг с другом произвольным образом – так что количество ребер, приходящихся на одну вершину, распределялось бы по колоколообразной кривой, – обладал бы некоторыми свойствами “тесного мира”, но не был бы похож на наш[176]176
  Случайные сети впервые исследовали знаменитый обилием научных работ и часто цитируемый математик Пал Эрдёш и один из его многочисленных соавторов Альфред Реньи. Случайный граф получается, если разместить на плоскости множество n вершин, а затем произвольным образом соединять их попарно, пока не появится множество ребер m. Каждую вершину можно выбирать более одного раза или же не выбирать вовсе. (Прим. авт.)


[Закрыть]. Дело в том, что во многих реально существующих сетях наблюдается принцип распределения Парето: в них имеется больше вершин с очень большим количеством ребер и больше вершин с очень малым количеством ребер, чем бывает в случайных сетях. Это вариант того феномена неравномерного распределения преимуществ, который социолог Роберт К. Мертон назвал “эффектом Матфея” – из‐за слов в Притче о талантах из Евангелия от Матфея: “ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет”[177]177
  Мф 25:28. (Прим. пер.)


[Закрыть]. В науке успех порождает успех: тому, у кого уже есть награды, и впредь будет доставаться больше наград. Нечто подобное наблюдается и в “экономике суперзвезд”[178]178
  Rosen, ‘The Economics of Superstars’.


[Закрыть]. Точно так же, по мере расширения многих крупных сетей, узлы приобретают новые ребра пропорционально тому количеству, которое у них уже имеется (это их степень, или “пригодность”). Иными словами, наблюдается “предпочтительное присоединение”. Этим открытием мы обязаны физикам Альберту-Ласло Барабаши и Реке Альберт, которые первыми выдвинули предположение о том, что большинство реально существующих сетей, возможно, подчиняются при распределении степенному закону или являются “безмасштабными”[179]179
  Про модели распределения, подчиняющиеся степенному закону, говорят, что у них “утяжеленные хвосты”, поскольку относительная вероятность очень высокой степени и очень низкой степени выше, чем в тех случаях, когда связи образуются случайным образом. В строгом смысле термин “безмасштабность” относится к тому факту, “что относительная частота узлов со степенью d по сравнению с узлами со степенью d´ равняется относительной частоте узлов со степенью kd по сравнению с узлами со степенью kd´, когда происходит изменение масштаба при помощи произвольного фактора k > 0”. В безмасштабной сети не существует типичного узла, однако “масштаб” различий между узлами представляется везде одинаковым. Иначе говоря, для безмасштабного мира характерна фрактальная геометрическая структура: село – это большая семья, город – большое село, а королевство – большой город. (Прим. авт.)


[Закрыть]. По мере развития таких сетей некоторые узлы становятся связующими центрами и приобретают гораздо больше ребер, чем остальные узлы[180]180
  Barabási and Albert, ‘Emergence of Scaling in Random Networks’.


[Закрыть]. Примеров подобных сетей очень много – от директоров тысячи крупнейших компаний, по версии Fortune, до цитат в физических журналах и ссылок на веб-страницы[181]181
  Barabási, Linked, 33–34, 66, 68f., 204.


[Закрыть]. По словам Барабаши,

существует иерархия связующих центров, которые поддерживают единство этих сетей, так что за обильно загруженными узлами внимательно следят несколько менее загруженных узлов, а за ними следуют уже десятки еще менее загруженных узлов. Но при этом нет какого‐то самого главного узла, который находился бы посередине паутины и контролировал и отслеживал бы каждую связь и каждый узел. Нет такого одного узла, устранение которого привело бы к разрушению всей паутины. Безмасштабная сеть – это паутина без паука[182]182
  Ibid., 221.


[Закрыть].

В крайнем случае (когда действует принцип “победителю достается все”) к самому пригодному узлу сходятся все или почти все связи. Чаще наблюдается модель “пригодные обогащаются”, при которой за “обильно загруженным узлом внимательно следят несколько менее загруженных узлов, а за ними следуют уже десятки еще менее загруженных узлов”[183]183
  Ibid., 103, 221.


[Закрыть]. Встречаются и промежуточные сети с другим устройством: например, сети дружеских связей между американскими подростками не являются ни случайными, ни безмасштабными[184]184
  Dolton, ‘Identifying Social Network Effects’.


[Закрыть].

В случайной сети, как давно уже продемонстрировали Эрдёш и Реньи, каждый узел внутри сети имеет приблизительно одинаковое количество ребер, связывающих его с другими узлами. Лучший пример из реальной жизни – это сеть автомагистральных дорог национального значения в США, где каждый крупный город имеет приблизительно одинаковое количество шоссе, соединяющих его с другими городами. Примером же безмасштабной сети является сеть воздушного сообщения США, в которой множество маленьких аэропортов связаны с аэропортами средней величины, а те, в свою очередь, связаны с несколькими огромными и оживленными аэропортами-хабами. Другие сети более высокоцентрализованны, но при этом не обязательно безмасштабны. Так, один из способов понять трагедию, которая разворачивается у Шекспира в “Гамлете”, – это построить граф, отображающий сеть взаимоотношений между его персонажами: на нем видно, что Гамлет и его отчим Клавдий обладают самой высокой центральностью по степени (то есть самым большим количеством ребер; см. илл. 7).

Теперь рассмотрим все способы, какими сеть может отличаться от своего случайного варианта (см. илл. 8). Сеть может быть чрезвычайно детерминированной и неслучайной: такова, например, кристаллическая решетка или сетка, в которой каждый узел имеет точно такое же количество ребер, как и все остальные (внизу слева). Сеть может быть модульной – это значит, что ее можно разбить на ряд отдельных кластеров, но при этом их будет объединять небольшое количество связей (внизу справа). Сеть может быть и гетерогенной (разнородной), так что все узлы будут сильно отличаться друг от друга с точки зрения центральности по степени: подобная картина типична для безмасштабных сетей, какие представляют собой интернет-сообщества (вверху слева). Некоторые сети являются одновременно иерархичными и модульными – как, например, сложные генетические системы, регулирующие метаболизм: в них некоторые подсистемы помещены под контроль других (вверху справа)[185]185
  Strogatz, ‘Exploring Complex Networks’.


[Закрыть].

Илл. 7. Простая (но трагическая) сеть: “Гамлет” Шекспира. Гамлет лидирует с точки зрения центральности по степени (16 связей по сравнению с 13 связями Клавдия). “Зона смерти” в пьесе охватывает персонажей, связанных одновременно с Гамлетом и Клавдием. (См. фото.)

Теперь мы ясно видим, что иерархия – отнюдь не противоположность сети: напротив, она является лишь одной из разновидностей сетей. Как показано на илл. 9, ребра в идеализированной иерархичной сети выстраиваются в регулярную модель: начинают опускаться с самого верхнего узла, а затем образуют определенное количество подчиненных узлов. К каждому подчиненному узлу прибавляется точно такое же количество новых подчиненных узлов и так далее. Главный принцип – наращивать новые узлы в направлении сверху вниз, но никогда не соединять узлы вбок, по горизонтали. Сети, устроенные таким образом, обладают особыми свойствами. Прежде всего, они не зациклены, то есть ни один путь не ведет от узла обратно к нему самому. Существует лишь один путь, соединяющий любые два узла, что вносит ясность в цепи командования и сообщения. Что еще важнее, верхний узел обладает наибольшей центральностью по посредничеству и центральностью по близости, а это значит, что вся система задумана так, чтобы максимально увеличить способность этого узла и получать и контролировать информацию. Как мы еще увидим, мало какие иерархии осуществляют столь полный контроль над информационными потоками, хотя Советский Союз при Сталине приблизился к этому уровню. На деле большинство организаций являются иерархичными лишь частично, чем‐то напоминая в этом отношении “кооперативные иерархии”, существующие в природе[186]186
  Cassill and Watkins, ‘Evolution of Cooperative Hierarchies’, 41.


[Закрыть]. Тем не менее целесообразно представлять себе чистую иерархию как “противную случайным связям” – в том смысле, что беспорядочные взаимодействия, какие обычно ассоциируются с сетями (и прежде всего с образованием кластеров), в ней запрещены.

Илл. 8. Разновидности сетей (БМ: безмасштабные; ЭР: Эрдёша – Реньи, то есть случайные).

Эти разновидности сетей не следует рассматривать как некие статичные категории. Сети редко застывают во времени. Крупные сети – это сложные системы, обладающие “эмерджентными свойствами”, то есть тенденцией к образованию новых структур, шаблонов и свойств, которые проявляются в плохо прогнозируемых “фазовых переходах”. Как мы еще увидим, внешне случайная сеть способна с поразительной быстротой развиться в иерархию. Количество ступеней, разделяющих революционную толпу и тоталитарное государство, не раз оказывалось на удивление ничтожным. И аналогично, внешне жесткая конструкция иерархического строя способна развалиться с поразительной скоростью[187]187
  Ferguson, ‘Complexity and Collapse’.


[Закрыть]. Исследователей, изучающих сети, это не слишком удивляет. Ведь теперь нам известно, что произвольное добавление совсем малого количества новых ребер может резко сократить среднее расстояние между узлами. Потребуется провести совсем немного дополнительных ребер на рисунке 9, чтобы свести на нет практическую монополию правящего узла на передачу информации. Это прекрасно объясняет, почему императоры, короли и прочие самодержцы всех времен и народов так боялись заговоров. Клики, банды, камарильи, ячейки, хунты, шайки – все слова звучат весьма зловеще при дворе любого монарха. Иерархи давным-давно осознали, что “братание” между подчиненными может стать прелюдией к дворцовому перевороту.

Илл. 9. Иерархия: особый вид сети. В примере, показанном здесь, узел на самом верху обладает наибольшей центральностью по посредничеству и по близости. Другие вершины имеют возможность связываться с большинством других вершин только через единственный правящий узел.