напротив, он был слишком мал. Эксперимент показал, что, когда пользователи видели у себя в ленте меньше позитивных постов, количество положительно окрашенных слов в их новых публикациях снижалось в среднем на 0,1 %. Аналогичным образом в случае меньшего числа негативных постов слов с отрицательной окраской в публикациях пользователей становилось меньше на 0,07 %.

Одна из особенностей масштабных экспериментов заключается в том, что они позволяют выявлять очень слабые эффекты, которые невозможно обнаружить в меньших по охвату исследованиях. Поскольку количество пользователей, охваченных экспериментом Facebook, было очень велико, удалось отследить крайне слабые изменения в поведении людей. Исследователи утверждали, что с учетом размера соцсети эти различия следует считать значимыми: «В начале 2013 года это соответствовало бы сотням тысяч эмоциональных проявлений в день в обновлениях статуса». Но их доводы убедили не всех. «Даже если принять этот аргумент, остается неясным, является ли столь слабый эффект значимым в отношении более общего научного вопроса о распространении эмоций», – писал Салганик.

В том, что касается изучения заражения, у компаний, владеющих соцсетями, есть серьезное преимущество: ведь они могут наблюдать практически за всем процессом распространения. В описанном выше эксперименте Facebook исследователи знали, какой контент пользователи размещали на своих страницах, кто его видел и каков был эффект. Сторонние маркетинговые компании не обладают таким уровнем доступа к соцсети и поэтому для оценки популярности той или иной идеи вынуждены опираться на альтернативные показатели. Например, они отслеживают, сколько людей открыли пост или поделились им, сколько он собрал лайков и комментариев.

Какого рода идеи становятся популярными в интернете? В 2011 году исследователи из Пенсильванского университета Джона Бергер и Кэтрин Милкмен решили выяснить, какие статьи из газеты New York Times люди пересылают друг другу по электронной почте. Они собрали данные за три месяца – в сумме почти 7000 статей – и зафиксировали особенности каждой из них, а также проверили, входила ли та или иная статья в список чаще всего пересылаемых по почте[379]. Выяснилось, что люди чаще всего делились теми статьями, которые вызывали сильную эмоциональную реакцию. Это относилось и к позитивным эмоциям, например восхищению, и к негативным, таким как гнев. И наоборот: реже всего делились статьями, вызывавшими «отключающие» эмоции, в частности грусть. Другие исследователи выявили похожий эмоциональный эффект; люди охотнее делились историями, которые вызывали, например, отвращение[380].

Но эмоции не единственное, что заставляет нас запоминать истории. Эмоциональным содержанием статей из New York Times Бергер и Милкмен смогли объяснить лишь около 7 % разброса в том, как часто люди делились этими статьями. Иными словами, 93 % разницы были обусловлены чем-то другим. Дело в том, что популярность зависит не только от эмоционального наполнения. Анализ Бергера и Милкмен показал, что на желание поделиться статьей также влияет элемент неожиданности или практическая ценность. Не стоит забывать и о внешних факторах: популярность статьи зависит от времени ее публикации, от раздела сайта, где она помещена, а также от автора. Эти дополнительные характеристики позволили исследователям объяснить гораздо бо́льшую часть различий в популярности.

Легко поддаться соблазну и решить, что мы можем – по крайней мере, теоретически – проанализировать успешный и неуспешный контент и выяснить, что именно делает твит или статью особенно заразными. Но даже если нам удастся выявить особенности, которые объясняют популярность тех или иных идей, эти выводы довольно скоро утратят актуальность. Исследовательница технологий Зейнеп Туфекчи указывает на возможное смещение интересов людей по мере использования онлайн-платформ. Например, она высказывает предположение, что алгоритм рекомендации роликов на YouTube формирует нездоровую тягу к просмотру видео, все глубже затягивая зрителя в своеобразную кроличью нору. «Похоже, алгоритм пришел к выводу, что людей притягивает контент более экстремальный, чем тот, с которого они начали, или же провокационный контент в целом», – писала она в 2018 году[381]. Это смещение интересов означает, что если новый контент не эволюционирует – не становится более драматичным, вдохновляющим или неожиданным, – то он, скорее всего, будет вызывать меньший интерес, чем предыдущий. В данном случае эволюция нужна не для получения преимуществ – это вопрос выживания.

То же самое происходит в живой природе. Многие виды вынуждены адаптироваться просто для того, чтобы не отстать от конкурентов. Когда люди стали использовать антибиотики для лечения бактериальных инфекций, некоторые бактерии эволюционировали и приобрели устойчивость к распространенным лекарствам. В ответ были созданы более сильные антибиотики. Это, в свою очередь, привело к дальнейшей эволюции бактерий. Препараты становились все сильнее, но давали такой же эффект, как более слабые лекарства несколько десятков лет назад[382]. В биологии эта гонка вооружений называется эффектом Черной Королевы – в честь персонажа книги Льюиса Кэрролла «Алиса в Зазеркалье». Когда Алиса жалуется, что в Зазеркалье бег не помогает ей попасть в другое место, Королева отвечает, что «здесь, знаешь ли, приходится бежать со всех ног, чтобы только остаться на том же месте».

Этот эволюционный бег имеет отношение не только к изменениям, но и к процессу распространения. Если у бактерии возникнет новая мутация, она не начнет автоматически распространяться по популяции людей. Аналогичным образом при появлении нового контента в интернете нет никаких гарантий, что он станет популярным. Всем известны примеры историй и идей, которые широко распространились по сети, – но мы также знаем, что многие посты, в том числе и наши собственные, не привлекли к себе особого внимания. Итак, насколько часто публикации в интернете становятся популярными? И как выглядит типичная эпидемия в сети?

Слухи о бозоне Хиггса поначалу распространялись медленно. 1 июля 2012 года пользователи твиттера начали обсуждать новость о том, что неуловимая частица – так называемая «частица бога» – наконец открыта. Гипотезу о ее существовании выдвинул в 1964 году Питер Хиггс; этот бозон стал недостающим кусочком пазла субатомных частиц. Законы физики элементарных частиц указывали на то, что бозон Хиггса должен существовать, но пронаблюдать за ним не удавалось.

Вскоре ситуация изменилась. Сначала в твиттере появилась информация, будто физики обнаружили бозон на Теватроне – ускорителе частиц, расположенном в штате Иллинойс. Слухи распространялись со скоростью, примерно равной одному новому пользователю в минуту. На следующий день ученые, работающие с Теватроном, объявили, что нашли обнадеживающие, но не окончательные свидетельства существования бозона Хиггса. Эпидемия слухов в твиттере ускорилась, распространяясь на все большее количество пользователей; а затем внимание переключилось на Большой адронный коллайдер в ЦЕРНе. Новая информация подтвердилась: два дня спустя исследователи из ЦЕРНа объявили о том, что они действительно обнаружили бозон. По мере того как СМИ проявляли все больший интерес к открытию, эпидемия