Согласно феномену, известному как «парадокс дружбы», ваши друзья в среднем более популярны, чем вы. Теперь группа математиков предложила новую теорию, которая выводит парадокс дружбы за рамки среднего, и они обнаружили, что их уравнения описывают реальную разницу в популярности среди друзей. «Парадокс дружбы» не всегда объясняет настоящую дружбу, говорят математики.
Социолог Скотт Фельд впервые объяснил идею «парадокса дружбы» в 1991 году в журнальной статье под названием «Почему у ваших друзей больше друзей, чем у вас».
Общая идея - основанная на простых вычислениях - состоит в том, что количество друзей у ваших друзей в среднем больше, чем количество друзей у аас.
Но «средние значения часто вводят в заблуждение или, по крайней мере, не могут описать опыт людей», - сказал ведущий автор статьи Джордж Кэнтуэлл, научный сотрудник Института Санта-Фе в Нью-Мексико. «Некоторые люди менее популярны, чем их друзья, другие - более популярны».
Чтобы понять, почему, представьте себе человека, у которого всего два друга, а не человека, у которого сотни друзей.
А теперь представьте, что вы попадаете в этот социальный пузырь: у вас больше шансов дружить с социальной бабочкой, чем с дамой без кавалера, просто потому, что у вас больше «шансов», что вы один из сотен друзей социальной бабочки, чем один из двух лучших друзей дамы без кавалера. Но вы по-прежнему можете подружиться с дамой без кавалера, и сосредоточение внимания на средних значениях может скрыть, когда это может произойдет.
Теперь Кэнтуэлл и его коллеги разработали новые математические уравнения, чтобы парадокс дружбы лучше соответствовал диапазону ситуаций, встречающихся в реальных социальных сетях.
Они основывали свои уравнения на двух предположениях из реальных исследований: количество друзей в значительной степени варьируется в зависимости от анализируемой социальной сети; и у популярных людей больше шансов иметь популярных друзей, тогда как у непопулярных людей больше шансов иметь непопулярных друзей.
Исследователи также разработали новую математическую теорию для объяснения другого варианта парадокса дружбы, известного как «обобщенный парадокс дружбы», который гласит, что в среднем ваши друзья не только популярнее вас, но также богаче и красивее.
Это основано на предположении, что популярные люди с большей вероятностью будут богатыми и красивыми, чем непопулярные.
Их новые уравнения, которые учитывали эти предположения, могут объяснить 95 процентов отклонений и несоответствий в реальных ситуациях, сообщил Кэнтуэлл изданию Live Science в электронном письме.
Их уравнения показывают, что парадокс дружбы имеет тенденцию быть сильнее в социальных сетях, которые состоят из людей с очень разной популярностью.
Если человек только с двумя друзьями находится в той же социальной сети, что и человек со 100 друзьями, например, в целом, парадокс дружбы будет сильнее в этой сети, чем парадокс дружбы в сети в которой у самого общительного человека 10 друзей, а у наименее «дружелюбного» - три.
Вывод состоит в том, что «наши социальные круги представляют собой необъективные и предвзятые образцы населения».
«Не совсем ясно, как эта предвзятость может проявляться в конкретных случаях, но в большинстве случаев «вероятно, неуместно сравнивать себя с нашими друзьями», - сказал Кэнтуэлл.
Такие математические уравнения могут помочь объяснить другие аспекты жизни общества, такие как голосование на выборах и распространение инфекционных заболеваний.
«Далее предстоит изучить несколько интересных вещей», - сказал Кантуэлл.
По его словам, некоторые исследования показали, что избирательное голосование можно улучшить, задав вопросы о «социальных кругах» людей, но результаты наблюдаются и не были рассчитаны математически.
Кроме того, люди, с которыми вы находитесь в тесном физическом контакте, статистически более вероятно, что они будут также в таком тесном физическом контакте со многими другими людьми. Таким образом, уравнения парадокса дружбы также могут помочь пролить свет на распространение инфекционного заболевания.
Например, парадокс дружбы использовался при эпиднадзоре за гриппом для выявления вспышек гриппа в среднем на две недели раньше, чем при использовании традиционных методов эпиднадзора, согласно исследованию 2010 года, опубликованному в журнале PLOS One.
Результаты исследования были опубликованы 27 мая в журнале Journal of Complex Networks.
Источник: Live Science
