Согласно теории шести рукопожатий, каждый человек может быть связан с другим при помощи шести рукопожатий максимум. Слабые связи позволяют каждому расширить свой социальный капитал и работать над персональным развитием. Каждый интернет-пользователь держит в собственных руках периметр своей социальной активности. Эта теория была успешно проверена в реальной жизни исследователями из Microsoft. В период с 2006 по 2008 год два исследователя анализировали 30 миллиардов интернет-дискуссий более чем 180 миллионов пользователей Windows Live Messenger – примерно половины всего трафика программ мгновенного общения. Исследование подтвердило, что между любым взятым человеком и контактом, не находящимся в его списке знакомых, – 6,6 рукопожатий. В 78 % случаев необходимо 7 рукопожатий, чтобы соединить двух незнакомых людей. Благодаря Facebook количество рукопожатий значительно уменьшилось, теперь их стало только 4,74 или 3 рукопожатия, если мы хотим познакомить двух людей в пределах одной страны[7].

Бурдье дает следующее определение этому понятию: «Социальный капитал – это совокупность реальных и потенциальных социальных связей, которые могут выступать ресурсом получения выгод. Это длительно существующие связи, более-менее упорядоченные и взаимные. Другими словами, социальный капитал – это принадлежность к определенной группе»[8].

Если говорить конкретно, социальный капитал каждого интернет-пользователя группирует имеющиеся ресурсы в различных социальных сетях, которые он посещает (Facebook, Foursquare, LinkedIn, Viadeo, Messenger, …). Слово «капитал» означает, что поддержание связей требует времени, энергии и других средств, то есть персональных инвестиций. Без такой работы любые отношения могут сойти на нет. Чем больше человеческий капитал, тем качественнее будет общение: задайте вопрос на вашем блоге, на Facebook, в Twitter – и вы убедитесь в том, что ваше сообщество может стать реальной оперативной помощью.

Социальный ROI – тема довольно полемичная, над которой работает огромное количество исследователей. Уже сейчас существует огромное количество инструментов для подсчета социального ROI, однако кажется, что проблема была определена неправильно и что подсчета стандартного ROI не может быть достаточно для того, чтобы реально оценить положительное влияние социального Web’a. Существует огромное количество программ, анализирующих вашу Web-активность (AT internet, Google analytics, …), программы, которые анализируют ваше присутствие в социальных сетях (Facebook Insights, YouTube analytics, …), индивидуальные инструменты анализа, созданные независимыми компаниями (Tigerlilly, Vitrue, …). Однако рекламодатели не удовлетворены всевозможными аналитическими возможностями различных программ, когда речь идет о социальном ROI. В чем причина? Нам кажется, это связано с тем, что подсчет ROI – чисто финансовая операция. Однако влияние социального Web’a может не влиять напрямую на ROI. Действительно, как можно оценить феномен ROPO (Research Online, Purchase Offline = Rechercher online, Acheter offline) или же эффект длительного рекламного сообщения, которое косвенно повлияет на ваш выбор товара несколько месяцев спустя?

Гари Вайнерчук резюмирует этот феномен ответом, данным одному директору по маркетингу, которая постоянно задавала ему вопрос о ROI социальных сетей. Не выдержав, Гари спросил ее: «Каков ROI твоей матери?»[9] Это было сделано не для того, чтобы перенести дискуссию на личности, а чтобы показать влияние, которое социальные сети могут оказывать на момент принятия решения о покупке. Мы знаем, что соцсети имеют свое влияние (как ваша мама), однако как можно просчитать степень этого влияния? Помочь в этом может только интуиция и статистика использования определенных приложений, сервисов и сайтов социального Web’a. Однако социальная прослойка интернета стала стандартом нового Web’a.

Использование социального Web’a имеет свою цену, так же, как и его неиспользование. Даже если эту цену очень сложно выразить арифметически, она реальна. Именно поэтому ничего не делать в социальном Web’е значит подвергаться огромному риску – ведь если вы нигде не говорите о вашем бренде, интернет-пользователи сделают это за вас и сделают это так, как вам бы того совсем не хотелось.

А если фильм «Особое мнение» – реальность? В этом фантастическом фильме задаются вопросы о возможности предсказать будущее. Программа PreCrime позволяет избежать преступлений до того, как они были совершены. В этой службе работают медиумы, посвященные люди, информирующие о готовящемся убийстве. Медиумы, сотрудники программы, – обычные живые существа, но мы остановимся на их миссии. Представим, что машины смогут стать теми самыми медиумами из фильма – начать предсказывать будущее. Можно даже подумать, что, используя все данные, взятые из социальных сетей, и с помощью супермощных алгоритмов станет возможным предвидеть поведение отдельных личностей или групп людей. В этом случае будущее станет предсказуемым. Эта теория получает всё большее развитие благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта, который исследователи пытаются наделить эмоциями и подключить к микроданным для подключения их к глобальному информационному полю. Пересечение таких элементов позволит заранее узнавать о различных действиях или предсказывать появление новых тенденций.

Предсказывание будущего действительно возможно в экономической и социальной среде, используя теорию вероятности как для исследования индивидуумов, так и для коллективного анализа. Что касается отдельных людей, рекламные технологии идентификации позволяют эффективно инициировать покупку. Проанализировав особенности отдельного потребителя пользоваться социальной сетью, а также изучив информацию его профайла, очень легко адаптировать появление различных рекламных объявлений на его странице и тем самым добиться большей эффективности. Другой пример из медицины: уже сегодня возможно предсказать возможности тех или иных заболеваний, исходя из расширенного генетического анализа человека и историй болезней его родителей. Полученные результаты будут влиять на условия контракта компаний социального страхования и тарифы.

Что касается коллективного анализа, возможность предугадывать новые тенденции будет активно эксплуатироваться благодаря огромному количество доступных личных данных, которые сегодня легко можно купить. Первый пример: народные волнения теперь очень просто предсказывать, исходя из проанализированных дискуссий интернет-пользователей. Тон общения, определение активных сообществ – всё это факторы, влияющие на возможность реальных волнений. Второй пример: в конце 2013 года один исследователь придумал алгоритм, позволяющий предугадывать хит hashtag’ов в Twitter.