Человеческие сети. Как социальное положение влияет на наши возможности, взгляды и поведение. Мэтью О. Джексон

с одними людьми лично, с другими через социальные сети, с третьими по телефону, а их знакомые обычно живут в разных частях города и вообще мира. Получить относительно полное представление о такой обширной и разнообразной сети почти невозможно, – а вот в маленьких деревушках охватить взглядом имеющиеся сети оказалось несложно. Мы отобразили эти сети, задав людям ряд вопросов о том, какими способами разные домохозяйства взаимодействуют между собой: занимают или одалживают деньги, дают советы, занимают и одалживают керосин (для приготовления пищи и отопления), помогают друг другу в случае необходимости и так далее. В среднем в этих деревнях насчитывалось по двести домохозяйств, и каждое из них взаимодействовало примерно с 15 другими, если учитывать все виды взаимодействий, и с существенными различиями для отдельных домохозяйств (у многих эта степень не доходила до 10, а у отдельных семей значительно превышала 20).

      36

      Фактически, прямой график, сопоставляющий окончательное участие людей в программе микрофинансирования с центральностью по степени первоначальных источников, демонстрирует слегка отрицательный (хотя и незначительный) уклон. После учета ряда характеристик деревень все равно никакой специфической взаимосвязи не наблюдается. Подробности исследования можно найти в Таблице S3 приложения к: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2013).

      37

      Популярность этих источников могла бы быть гораздо важнее, если бы речь шла о новом продукте, который вызывал бы у людей сомнения, и им хотелось бы посмотреть, как поведут себя другие, а потом уже самим принимать решение. Обзор подобных ситуаций см. в работах Cai, de Janvry, and Sadoulet (2015); и Kim et al. (2015).

      38

      На количество участников могли влиять и многие другие факторы, в том числе решение друга примкнуть к программе. В нашем статистическом анализе данных мы тщательно контролировали все подобные факторы (см. Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson [2013], где приводятся подробности и описываются методы).

      39

      См. обсуждение в: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2015), чтобы увидеть подробности вычислений, часть которых я здесь пропускаю.

      40

      Если предусмотреть дополнительную гибкость при оценке частоты общения и количества итераций, то следует ожидать, что данный критерий даст лучшие результаты, чем другие критерии. Но оказывается, что он дает лучшие результаты для тех же деревень, даже если выбрать фиксированные частоту общения и количество итераций, прежде чем приступить к анализу диффузии. Чтобы не давать диффузионной центральности предпочтений по отношению к другим критериям, мы приняли за неизменную единицу частоту взаимодействий между домохозяйствами, взяв за основу базовые сетевые характеристики – зафиксировали их чуть выше того порога, вблизи которого у информации есть шанс добраться до всех участников сети, а количество итераций определили, исходя из количества времени, в течение которого люди в нашем исследовании имели возможность воспользоваться микрокредитами. И даже после этого критерий диффузионной центральности превосходит другие критерии (�