Более того, если неизвестно, чему конкретно в теоретической модели не следует доверять, непонятно, насколько серьезно следует воспринимать сделанные на ее основе выводы. Например, ученые, изучавшие вариации модели Грановеттера, обнаружили: когда одним нравится то, что нравится другим, различия в популярности этой вещи определяются так называемым кумулятивным преимуществом, или эффектом «богатые богатеют, бедные беднеют»¹⁰⁵. Если, скажем, книга или песня в этих моделях становится чуточку популярнее остальных, то она наверняка станет еще популярнее. Таким образом, даже крошечные случайные колебания склонны со временем увеличиваться, в конечном счете приводя к потенциально огромным различиям. Это явление очень похоже на знаменитый «эффект бабочки» из теории хаоса, согласно которому взмах крыла бабочки в Китае спустя месяцы может вызвать ураган на другом конце света.

Если этому верить, кумулятивное преимущество в корне подрывает наши объяснения успеха или провала на культурных рынках. Подсказанное здравым смыслом, если вы помните, сосредоточено на самой вещи – песне, артисте или компании – и приписывает успех исключительно ее характерным особенностям. Допустим, неким чудесным образом историю можно было бы повторять много раз. Тогда объяснения, где единственно важными являются собственные характерные качества, подразумевают: один и то же результат будет постоянно сохраняться. Кумулятивное преимущество, напротив, предполагает, что даже в идентичных вселенных с одинаковым набором людей, объектов и вкусов первое место в культуре и на рынках займут разные вещи. «Мона Лиза» была бы популярной в этом мире, а в какой-то другой версии истории являлась бы лишь одним из многих шедевров – ее нынешнее место занимала бы другая картина, о которой никто из нас никогда и слыхом не слыхивал. Аналогичным образом успех Гарри Поттера, сети Facebook и «Мальчишника в Вегасе» определялся бы не только некими их качествами, но и самым что ни на есть счастливым случаем.

В реальной жизни, разумеется, мы имеем в своем распоряжении только один мир – тот, в котором живем. Поэтому сравнить «разные миры», как того требуют модели, попросту невозможно. Следовательно, заявлением, будто согласно некоей симуляционной модели «Гарри Поттер» – не такой уж и особенный, каковым его все считают, фанатов книги не переубедишь. Здравый смысл подсказывает нам, что он просто обязан быть особенным – даже если около полудюжины издателей детских книг, получивших в свое время данную рукопись, поначалу этого и не знали. Почему? Да потому, что книгу купили более 300 миллионов человек. Поскольку же любая модель всегда предполагает различного рода упрощения, мы скорее усомнимся в ней, нежели в собственном здравом смысле.

Именно по этой причине несколько лет назад мы с коллегами Мэттью Салгаником и Питером Доддсом решили испробовать другой подход. Постановив отказаться от компьютерных моделей, мы задумали провести контролируемые, похожие на лабораторные эксперименты, в которых реальные люди принимали бы в большей или меньшей степени те же решения, которые они принимают в повседневной жизни. Путем случайного распределения участников по группам с различными экспериментальными условиями нам бы удалось воссоздать воображаемую в компьютерах ситуацию «многих миров». В одних ситуациях испытуемые располагали бы информацией о поведении других и на свое усмотрение поддавались бы (или не поддавались) их влиянию. В других сведения о решениях остальных участников были бы недоступны, и испытуемые действовали бы независимо друг от друга. Сравнив результаты, мы смогли бы непосредственно измерить воздействие социального влияния на коллективные действия. В частности, параллельное ведение нескольких таких «миров» позволило бы установить, какая доля успеха песен (мы выбрали музыку) зависит от их собственных качеств, а какая определяется кумулятивным преимуществом.

Увы, скоро сказка сказывается, да не скоро дело делается. Провести подобный эксперимент куда легче на словах, чем на деле. Типы психологических тестирований, о которых я говорил в предыдущей главе, позволяют измерять влияние различных окружений на принятие решений. Поскольку каждый «прогон» включает лишь одного человека (максимум нескольких), проведение всего эксперимента целиком требует от нескольких дюжин до нескольких сотен испытуемых. Как правило, ими оказываются студенты, привлекающиеся за мизерную плату или за зачет. Задача, которую задумали мы, однако, предполагала наблюдение за сочетанием этих влияний на уровне индивида, что в итоге приводило к различиям на уровне целого коллектива. В сущности, мы замыслили исследовать в лаборатории проблему микро-макро. Но для этого требовалось бы набрать сотни людей для каждого «прогона». А последних предстояло провести великое множество – причем каждый требовал бы абсолютно иного набора участников. Даже для одного-единственного эксперимента, таким образом, нам потребовались бы тысячи подопытных, а если вести речь о нескольких, позволяющих изучить разные условия, – то десятки тысяч.

В 1969 году социолог Моррис Зелдич в статье с провокационным названием «Можно ли исследовать армию в лаборатории?»[24] затронул в точности ту же самую проблему. Тогда он пришел к выводу, что нельзя – во всяком случае, не буквально. Поэтому, утверждал он, социологи должны сосредоточиться на изучении малых групп, а затем, опираясь на теорию, переносить полученные данные на большие. То есть «макросоциология», равно как и макроэкономика, не может быть экспериментальной дисциплиной в принципе¹⁰⁶ – хотя бы вследствие невозможности проведения соответствующих экспериментов¹⁰⁷. Год 1969-й, однако, ознаменовался изобретением Интернета. С тех пор в мире произошли такие изменения, какие Зелдичу и не снились. Сотни миллионов социально и экономически активных людей теперь путешествуют онлайн – а значит, настало время пересмотреть вышеупомянутый вопрос¹⁰⁸. Наверное, решили мы, исследовать армию в лаборатории все-таки можно – только эта лаборатория должна быть виртуальной.

Так мы и сделали. С помощью нашего программиста, молодого венгра по имени Питер Хаусель, и нескольких друзей из Bolt Media – одной из первых социальных сетей для подростков – мы начали интернет-эксперимент. Так как последний подразумевал эмуляцию музыкального «рынка», мы назвали его «Музыкальная лаборатория». Bolt любезно согласилась рекламировать его на своем сайте, и в течение нескольких недель около 14 тысяч пользователей сети щелкнули кнопкой мыши на баннер и согласились участвовать в опыте. Как только они попадали на наш сайт, их просили прослушать, оценить и, по желанию, загрузить песни неизвестных музыкальных групп. Одним участникам были видны только названия песен, другим – названия и количество загрузок. Молодых людей из последней категории – категории «социального влияния» – мы в случайном порядке распределяли по восьми параллельным «мирам», и они могли видеть количество загрузок, осуществленных только участниками из их «мира». Таким образом, в мире № 1 песня «She said» группы Parker Theory могла занимать первое место, а в мире № 4 – 10-е, уступив первенство песне «Lockdown» группы 52 Metro¹⁰⁹.

Порядковый номер мира ничего не значил – во всех них в момент начала эксперимента количество загрузок равнялось нулю. Но поскольку различные миры были тщательно разделены, они в итоге могли развиваться отдельно друг от друга. Данное обстоятельство позволило нам непосредственно изучать эффекты социального влияния, рассматривая их под двумя разными углами. Во-первых, если люди знают, что им нравится вне зависимости от мнения окружающих, различий между независимым миром и мирами «социального влияния» быть не должно. Другими словами, одни и те же песни должны загружаться примерно одним и тем же количеством пользователей. Во-вторых, на каких бы основаниях люди ни принимали решение о том, что им нравится, если популярность зависит исключительно от качеств самих песен, первые места во всех мирах должны занимать одни и те же композиции. И наоборот, если люди не принимают решения независимо и налицо кумулятивное преимущество, различные миры «социального влияния» будут разительно отличаться друг от друга.