Ученые вывели алгоритм сотрудничества в группе

Соцсети оказались малоэффективными с точки зрения взаимодействия среди участников

Математики Шин-Тун Йо (Shing-Tung Yau) и Мартин Новак (Martin Nowak) разработали алгоритм, позволяющий определить, насколько эффективно сотрудничество в той или иной системе социальных связей. Итоги исследования, как сообщила газета Гарвардского университета, опубликованы в журнале Nature.

В ходе работы ученые использовали так называемый метод случайного блуждания применительно к действиям участников исследуемых групп, отслеживая распространение тех или иных стратегий поведения. Метод применялся к популярным социальным сетям, таким как Facebook. Также технологию изучали на обезьяньих стаях.

Исследователи установили, что отношение «результат/затраченные ресурсы» для совместных действий достигает наибольшего значения у небольших сообществ с сильными парными связями, а не у гигантских сетей, раскинутых по всему земному шару.

«Крепкая семья и крепкая дружба получили теперь математическое обоснование», — прокомментировал Мартин Новак, профессор математики и биологии, возглавляющий программу «Эволюционная динамика» в Гарварде.

«Традиционная теория эволюции Дарвина основана на том, что все борются за существование со всеми, — отметил профессор. — Но в последние 20 лет люди стали понимать, что продолжением этой истории является сотрудничество — залог выживания. Естественный отбор может поощрять взаимопомощь, а победителями выйдут те, кто лучше сотрудничает. Это большое дополнение к истории эволюции».

С помощью математического моделирования было установлено, что в популяции, где каждый индивид имеет связи с любым другим индивидом, нет эффективного сотрудничества, что в итоге приводит к ее вымиранию. Напротив, еще в 2006 году Мартин Новак и его коллеги выяснили, что в некоторых «особенных» популяциях, все члены которых имеют одинаковое количество связей, кооперация сильная.

«Если вы склонны к сотрудничеству, ваши друзья, вероятно, тоже. Таким образом, вы формируете кластер и получаете положительный результат от взаимодействия, — пояснил ученый. — В однородной популяции кластеров нет, поэтому взаимопомощь не развивается».

«Один из выводов заключается в том, что, хотя глобально взаимосвязь между людьми стремительно увеличилась за последние десятилетия, у нее есть свои слабые стороны», — говорит ассистент кафедры математики в Колледже Эммануэль Бенджамин Аллен, также участвующий в исследовательской программе. — Число связей само по себе не делает людей добрее друг к другу. Я не говорю о том, что глобальные связи — это плохо, но они неспособны заменить небольшое число сильных локальных связей».

По результатам исследований, социальная сеть Facebook оказалась наиболее слабой с точки зрения развития кооперации, однако алгоритм применялся учеными сразу ко всем социальным связям индивида, в то время как у каждого пользователя сети есть еще и круг близких друзей, в котором ситуация может выглядеть иначе.