Ритм Вселенной. Как из хаоса возникает порядок

Эрдёш сотрудничал со столь многими людьми, что большой популярностью среди математиков пользовалась игра на вычисление вашего «числа Эрдёша»[244]

. Если вы принадлежите к числу немногих избранных, кто опубликовал статьи в соавторстве с Эрдёшем (а таковых насчитывалось 507 человек), то ваше число Эрдёша равняется 1. Если вы не опубликовали ни одной статьи в соавторстве с самим Эрдёшем, но опубликовали статьи в соавторстве с тем, кому приходилось публиковать статьи в соавторстве с самим Эрдёшем, то ваше число Эрдёша равняется 2. Математики шутили, что если вы чего-то стоите как математик, то ваше число Эрдёша не должно быть меньше 2. Существует даже сайт, на котором перечислены все, кому посчастливилось иметь число Эрдёша, равное 1 или 2. Для лиц, у которых число Эрдёша равно 3, списка не существует. Если бы кто-то смог составить такой список, то он оказался бы чрезвычайно большим. (Я тоже попал бы в него.) К сожалению, не располагая полным списком, мы не могли бы вычислить среднюю длину пути или кластеринг для этой социальной сети. Человеческие сети оказались дьявольски неуловимы.

Каждый раз, когда мы пытались описать свою работу людям, далеким от науки, они неизменно вспоминали игру «в Кевина Бейкона». Мы всегда высмеивали ее как нечто, не достойное серьезного обсуждения. Но теперь мы увидели в этом интересную возможность, выход из нашего затруднительного положения. Такая сеть из киноактеров могла служить суррогатом социальной сети. Вместо людей, которых соединяют друг с другом отношения дружбы, такая сеть состояла бы из киноактеров, которых соединяют друг с другом фильмы, в которых они снимались. Считается, что два актера, которые снимались в одном и том же фильме, «отчуждены» друг от друга на один шаг, и т. д. Такая сеть, хоть и кажется несколько эксцентричной, обладает тем преимуществом, что ее характеристики могут быть известны нам во всей их полноте. В интернет-базе данных фильмов (Internet Movie Database) содержатся сведения об исполнителях ролей практически всех художественных фильмов, которые когда-либо выходили на экраны. С другой стороны, величина этой базы данных сама по себе может стать серьезной проблемой: по состоянию на апрель 1997 г. она содержала сведения почти о четверти миллиона актеров, поэтому объем соответствующей вычислительной работы оказался бы поистине гигантским. Даже суперкомпьютер Корнельского университета, один из крупнейших в мире, столкнулся бы с серьезными проблемами, если бы всю эту информацию ему пришлось хранить в своей памяти.

К счастью, Бретт Тьяден (он же «Оракул Бейкона»[245]

), ученый-компьютерщик в университете Вирджинии, уже потратил несколько недель на вычисление кратчайшей цепочки фильмов между любой парой актеров. В ходе этих вычислений он выяснил, что такая сеть обладает интересной глобальной структурой. В ней доминирует одна огромная взаимосвязанная область (получившая название «гигантский компонент»), заключающая в себе 90 % всех актеров, в том числе Кевина Бейкона и всех остальных киноактеров, о которых вам приходилось слышать. Но она также содержит небольшое количество крошечных островков, групп малоизвестных киноактеров, отрезанных от остальной «актерской вселенной» (это могли быть, например, люди, игравшие в одном фильме, который они снимали в актерской школе вместе со своими друзьями, причем ни один из них больше не снимался ни в каком другом фильме).

Воспользовавшись данными, полученными Тьяденом, Дункан подсчитал, что любые два произвольно выбранные киноактера в «гигантском компоненте» отчуждены в среднем 3,65 фильмами – впечатляюще малая величина, если учесть, что в этих фильмах участвуют актеры из многих стран, а сами фильмы относятся к разным жанрам и эпохам, начиная с эпохи немого кино и до настоящего времени. Если бы сеть была полностью произвольной, соответствующее число было бы меньшим, не ненамного: 2,99. Кластеринг, с другой стороны, оказался чрезвычайно большим: 0,79, то есть примерно в 3000 раз больше, чем в случае произвольной сети.

Таким образом, снова проявилась такая же дуальность: короткие цепи и высокий кластеринг, что является признаком сети тесного мира. По какой-то причине – может быть, в силу счастливого стечения обстоятельств, а может быть, в силу каких-то более глубоких причин – все три сети оказались именно тем, что нам требовалось. Каждая из сетей, на которые мы сразу же обратили внимание (а они не были специально отобраны), оказались сетями тесного мира. Такая схожесть была особенно удивительна в свете несопоставимости их размеров и научного происхождения. У нас начало складываться впечатление, что архитектура тесного мира встречается повсеместно.