друзей затем разослали его своим друзьям и так далее. В результате каждое из отправленных организацией писем в среднем прочли 2,4 человека. Исходя из этого размера вспышки, можно вычислить репродуктивное число – оно составляет приблизительно 0,58. Следующей была кампания по сбору средств в помощь пострадавшим от урагана «Катрина» (она тоже проводилась по электронной почте); на этот раз репродуктивное число равнялось 0,77. Однако передача не всегда происходит так активно. Достаточно вспомнить, как маркетологи пытались распространять сообщения о моющих средствах: Перетти и Уоттс выяснили, что для электронных писем с рекламой средства Tide Coldwater репродуктивное число составляло всего 0,04 (то есть как у птичьего гриппа H7N9). Если большинство сообщений, связанных с ураганом «Катрина», читало несколько человек, то более 99 % писем с рекламой Tide после первого события передачи дальше не распространялись[389].

Зачем нам оценивать заразность инфекции, если она не ведет к масштабной вспышке? В случае с биологическими патогенами существует серьезная опасность, что эти инфекции приспособятся к новым хозяевам. Во время небольшой вспышки вирус может мутировать таким образом, что его распространение ускорится. Чем больше людей будет инфицировано, тем выше вероятность такой адаптации. До масштабной эпидемии SARS в Гонконге в феврале 2003 года несколько небольших кластеров инфекции было зарегистрировано в провинции Гуандун на юге Китая[390]. В период с ноября 2002 по январь 2003 года сообщалось о семи вспышках в Гуандуне, с числом случаев от одного до девяти. Средний размер вспышек составлял 5 случаев, а значит, R в этот период равнялось примерно 0,8. Но через пару месяцев, когда началась вспышка в Гонконге, репродуктивное число SARS достигло опасного уровня, превысив 2.

Есть несколько причин потенциального увеличения репродуктивного числа инфекции. Вспомним, что R зависит от четырех факторов ВВВВ – времени заразности инфицированного человека, возможностей для передачи, вероятности того, что возможность реализуется и произойдет передача, и средней восприимчивости популяции. В случае с биологическими вирусами все эти факторы могут влиять на распространение болезни. Из тех вирусов, которые распространяются среди людей, самые успешные обычно вызывают более длительные заболевания (больше время заразности) и передаются от человека к человеку, а не через посредников (больше возможностей)[391]. Многое зависит и от вероятности передачи: вирусы птичьего гриппа плохо распространяются среди людей потому, что не могут закрепляться на клетках наших дыхательных путей так же легко, как человеческие вирусы[392].

Адаптироваться подобным образом может и контент в интернете. Есть множество примеров сетевых мемов – текстовых публикаций и изображений, – которые эволюционировали, становясь более запоминающимися. Исследовательница из Facebook Лада Адамик и ее коллеги проанализировали распространение мемов в соцсети и заметили, что со временем контент часто меняется[393]. Одним из примеров стала публикация следующего содержания: «Никто не должен умирать из-за того, что не может позволить себе оплатить медицинскую помощь, и никто не должен становиться банкротом из-за того, что заболел». В изначальном виде текст перепостили почти полмиллиона раз. Но вскоре начали появляться варианты – в среднем в каждом десятом репосте наблюдались изменения фразы. Некоторые из новых редакций способствовали более активному распространению мема; когда люди добавляли фразы вроде «репостните, если вы согласны», число новых репостов почти удваивалось. Мем также оказался чрезвычайно устойчивым. После первого пика популярности он в разных формах просуществовал еще как минимум два года.

Однако у заразности онлайн-контента, по всей видимости, есть предел. Даже у самых популярных трендов в фейсбуке в период 2014–2016 годов репродуктивное число равнялось примерно двум. Похоже, причина в том, что разные составляющие цепочек передачи компенсируют друг друга. Некоторые тренды – например, кампания Ice Bucket Challenge – предполагают небольшое число номинаций (назначений новых «жертв») на каждого участника, но при этом вероятность передачи при каждой номинации высока. У другого контента, в частности видео и ссылок, больше возможностей для распространения, но делятся им лишь немногие из тех, кто его увидел[394]. Примечательно, что в фейсбуке не обнаружилось примеров контента, который охватывал бы большое число друзей пользователя и при этом отличался стабильно высокой вероятностью «заразить» каждого, кто его видел. Это напоминает нам о том, насколько слабы эпидемии в интернете по сравнению с биологическими инфекциями: даже самый популярный контент в фейсбуке в десять раз менее заразен, чем корь.

С типичными маркетинговыми кампаниями дела обстоят еще хуже. Хотя Джона Перетти однажды поспорил, что вспышку в интернете можно вызвать намеренно, впоследствии он признал, что гораздо труднее гарантировать заражение, выполняя конкретное техзадание клиента[395]. Достаточно сравнить переписку Перетти с Nike, распространившуюся весьма широко, и кампании по электронной почте, в ходе которых передача осуществлялась гораздо хуже. Перетти и Уоттс отмечали, что на стороне инфекционных болезней миллионы лет эволюции; но маркетологи не могут ждать так долго. «Таким образом, велика вероятность, что даже талантливые творческие люди, как бы они ни старались, будут разрабатывать продукты с R меньше единицы», – заключали они[396].

К счастью, есть другой способ увеличить масштаб вспышки: в самом начале направить сообщение большому количеству людей. В приведенных выше примерах мы анализировали затухающие вспышки исходя из того, что изначально был заражен только один человек. Если репродуктивное число невелико, это приведет к мелкой вспышке, которая быстро угаснет. Один из способов изменить ситуацию – увеличить число инфицированных. Перетти и Уоттс называют это «маркетингом широкого посева». Если мы отправим не очень заразное сообщение большому числу людей, оно привлечет дополнительное внимание в результате последующих мелких вспышек. Например, если отправить совершенно незаразное сообщение тысяче человек, его прочтет тысяча человек. Если же разослать людям сообщение с R = 0,8, то можно ожидать, что его увидит пять тысяч человек. Значительная доля раннего контента BuzzFeed набрала популярность именно так. Люди видели статьи на сайте, а затем делились ими с узким кругом друзей на площадках вроде фейсбука. Команда Перетти, которая в начале 2000-х первой предложила идею перепоста, использовала ее преимущества на протяжении следующих десяти лет. В 2013 году компания BuzzFeed была признана самым «социальным» публикатором в фейсбуке – на ее посты приходилось больше комментариев, лайков и перепостов, чем на посты любой другой организации[397]. (Второй стала Huffington Post – бывшая компания Перетти.)

Если у сетевого контента низкое репродуктивное число и для его распространения требуется большое количество первичных публикаций, это значит, что не стоит сравнивать онлайн-заражение с вирусом гриппа 1918 года или SARS. Инфекции вроде гриппа легко передаются от человека к человеку – то есть вспышка постепенно разрастается на протяжении нескольких этапов передачи. В отличие