Серия таких численных экспериментов


Алгоритмический анализ данных может быть очень полезен для управления толпой. Например, ученые из Кембриджа и Гарварда научились предсказывать стычки на митингах с помощью «Твиттера». Для этого они отобрали 7000 сообщений времен «арабской весны» и просмотрели их на наличие радикальных хештегов. Дальше ввели специфическую величину — индекс политической поляризации, показывающий интенсивность употребления противоположных хештегов (предположим, один лагерь ставит #емтолькоогурцы, а другой — #емтолькопо-мидоры). Оказалось, что за ростом этого индекса (виртуального столкновения мнений) с большой долей вероятности следуют и столкновения вполне реальные. С драками и оружием.

С результатами этой работы перекликаются исследования Пола Торренса, профессора из Универ-
ситета Мэриленда, США. Пол моделировал агрессивное поведение толпы и для этого присваивал каждому своему агенту определенный уровень законности от 0 (полное неуважение к полиции) до 1 (тотальное подчинение закону). При этом в его модели люди могут взаимодействовать между собой и, соответственно, менять отношение к происходящему.

Серия таких численных экспериментов показала, что в толпе агентов с разными уровнями законности агрессия вспыхивает редко, а разрушительные настроения тушатся во время обмена мнениями. Но если же законность людей изначально примерно одинаковая и низкая, то все может закончиться плохо. Подогретые через «Твиттер» и другие соцсети люди почти непременно выйдут на баррикады.

Leave a reply

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>