Роберт Шиллер – Нарративная экономика. Новая наука о влиянии вирусных историй на экономические события (страница 75)
Методика ARIMA может быть усовершенствована за счет теоретических эпидемических моделей, подразумевающих комплексное применение методов моделирования, классификации, статистики и оптимизации, необходимых для прогнозирования траектории эпидемической кривой с учетом меняющихся с течением времени показателей заражения и выздоровления (10). Основываясь на имеющихся у нас знаниях о структуре эпидемического процесса, мы можем осуществлять выборочный поиск данных, не ограниченный данными об эпидемии как таковой. Таким образом, мы можем выйти за рамки бездумного поиска «опережающих показателей».
Не все данные об эпидемиях могут вписаться в шаблоны камерных моделей. Рассмотрим растянувшуюся во времени эпидемию полиомиелита в США: первые случаи болезни были отмечены в конце XIX века, а пик заболеваемости пришелся на 1952 год, когда заболевание совпало с, казалось бы, случайными эпидемиями, длившимися лишь одно лето. Улучшавшиеся постепенно санитарно-гигиенические условия должны были способствовать снижению уровня заболеваемости, но никак не его росту. Как ни парадоксально, с течением времени все чаще появлялась информация о случаях болезни, для которых был характерен паралич и иные последствия, хотя ранее она не была широко распространена и протекала в большинстве случаев в легкой форме. Связано это было с тем, что грудные дети с меньшей вероятностью могли получить от матерей антитела, которые могли бы обеспечить им иммунную защиту от тяжелых последствий болезни в случае заражения в будущем (11).
Когда мы пытаемся применить камерные модели к социальным эпидемиям и эпидемиям идей, могут потребоваться некоторые корректировки, что вполне ожидаемо. Существует предположение о том, что уровень заразности идеи со временем должен снижаться, поскольку шумиха вокруг нее постепенно утихает. Один из способов моделирования этого предположения был предложен Дэрилом Дж. Дэйли и Дэвидом Дж. Кендаллом, соответственно, в 1964 и 1965 годах. Они предложили изменить модель Кермака – Маккендрика таким образом, чтобы в ее рамках могла быть отражена идея о том, что инфицированные могут становиться незаразными после встречи с другим инфицированным либо выздоровевшим человеком, решив, что история известна уже многим людям. Поскольку история утрачивает новизну и не вызывает былого восторга, человек, недавно пополнивший ряды незаразных, предпочитает отказаться от дальнейшего распространения эпидемии.
В своей работе 1982 года Д. Дж. Бартоломью утверждал, что, применяя для оценки распространенности идей различные варианты модели Кермака – Маккендрика, мы должны понимать, что, если идея становится менее заразной, это не означает, что она забыта. На поведение людей может оказывать влияние некая старая идея, о которой особо не говорят, но до сих пор помнят, – так называемый «поведенческий остаток» (Бергер, 2013 г.).
Сегодня представлен большой массив экономической литературы о сетевых моделях, включая недавно вышедший The Oxford Handbook of the Economics of Networks («Оксфордский справочник по экономике сетей», Брамулле и соавт., 2016 г.). Авторы работы выделяют лишь несколько эпидемических моделей, учитывающих поведенческие реакции. В справочнике ни разу не встречается слово «нарратив». Некоторые из этих модифицированных версий модели SIR включают в себя сложные схемы поиска результата, а иногда целые циклы действий. В связи с возможностью доступа к социальным сетям по всему миру эпидемические модели, учитывающие географический аспект, становятся все сложнее (12).
Создатели некоторых моделей SIR отказываются от идеи использования случайной выборки параметров, делая выбор в пользу сетевой структуры (13). Готовность «заразиться» идеей может быть стратегическим решением, и часть «заразившейся» популяции может сделать такой выбор (Джексон и Ярив, 2005 г.). Другие модели описывают индивидов, перенимающих концепции после рациональной оценки информации, полученной при контакте с другими людьми, а не вследствие случайного «заражения» (14).
Несмотря на опасения по поводу того, что под влиянием современных средств массовой информации (и особенно интернета) описания социальных эпидемий, для которых обращаются к исходной модели SIR, становятся недостаточно точными, базовая модель Кермака – Маккендрика может применяться вне зависимости от того, какие ресурсы люди используют для общения друг с другом. В связи с этим, если модель SIR используется для поиска причин распространения идей или нарративов, может возникнуть необходимость в некоторой ее модификации, учитывающей не только фактор межличностного общения, но и влияние телевизионных и радиотрансляций (15). В рамках существующей модели может быть учтено и это изменение, касающееся усиления заразности нарративов вследствие того, что в социальных сетях информация о них автоматически направляется людям, которым она может быть интересна, вне зависимости от того, где они живут.
В 1955 году социологи Элиху Кац и Пауль Ф. Лазарсфельд представили убедительное доказательство «гипотезы двухступенчатого потока информации», согласно которой толчок к началу культурных изменений дают новостные СМИ, а завершается этот процесс благодаря «ретрансляционной функции» межличностного общения в рамках первичных групп, которое инициируют относительно немногочисленные члены таких групп, интересующиеся новостной повесткой (16). В ответ на это маркетологи начали продвигать стратегии, предлагающие использовать для распространения информации механизм сарафанного радио, а также телевизионные рекламные ролики, в которых актеры изображали людей, имитирующих ситуации прямого межличностного общения, с которыми мог бы себя идентифицировать обычный человек. Более того, в литературе по маркетингу отмечают, что с точки зрения убедительности прямое межличностное общение до сих пор превосходит прочие формы коммуникации (17). Рассматривая вопрос о влиянии интернета и социальных сетей на структуру модели SIR, Лайцзюнь Чжао с соавторами в своей работе, опубликованной в 2013 году, высказались за модификацию модели SIR, учитывающую факт наличия новостных СМИ, под влиянием которых возрастают показатели, аналогичные
Кристиан Баукаге приводит свидетельства того, что модификация камерной модели Кермака – Маккендрика SIRS позволяет достаточно точно описывать временные ряды для интернет-мемов из Google Insights (ныне именуемой Google Trends) (18). Он обратился к получившему в недавнем прошлом вирусную популярность в сети интернет-мему «ORLY?» («Да ладно?»), который представлял собой не что иное, как изображение милой совы, судя по всему, чем-то сильно удивленной. Баукаге обнаружил, что есть основания полагать, что мемы, поскольку они по своей сути бессмысленны, будут следовать свои путем, не зависящим от других идей, и модель SIRS в данном случае очень подходящая. Изучая различные интернет-мемы, он вновь и вновь получал практически одинаковые дугообразные кривые.
Иные причины полагать, что экономические нарративы способны провоцировать потрясения, подобные эпидемиям болезней
Несмотря на то что с появлением современных средств коммуникации личное общение людей стало играть менее значимую роль в процессе распространения идей, модель Кермака – Маккендрика, состоящая из трех уравнений, остается рабочим механизмом моделирования эпидемий популярности идей. Базовая модель может применяться вне зависимости от того, каким образом люди общаются друг с другом.
В 1985 году, стремясь выяснить, насколько рациональны действия людей, принимающих инвестиционные решения, я и мой коллега Джон Паунд проводили опрос, в котором участвовали как институциональные, так и индивидуальные инвесторы. Мы попросили всех респондентов вспомнить, какие инвестиции в фондовый рынок они сделали в недавнем прошлом. Также мы спросили, согласны ли они со следующим утверждением о той инвестиции:
«Заинтересованность данным вариантом инвестирования стала следствием проделанного мною либо кем-то другим последовательного обзора рынка акций (с использованием компьютеризированного либо иной аналогичной процедуры поиска) с целью отбора акций, обладающих определенными характеристиками» (19).
С данным утверждением согласились 67 % опрошенных институциональных инвесторов, и лишь 23 % индивидуальных инвесторов сочли его верным. В ходе другого исследования, посвященного акциям, быстро растущим в цене, для которых характерен высокий показатель отношения стоимости к доходу, мы задали инвесторам тот же самый вопрос. В этот раз с утверждением согласились 25 % институциональных и лишь 16 % индивидуальных инвесторов.
Почему же тогда внимание людей привлекают определенные акции? Ответ: это результат межличностного общения. В ходе первого исследования мы спросили респондентов о количестве людей, с которыми они говорили об акции. Для случайной выборки институциональных инвесторов этот показатель в среднем был равен 7. Среди активных индивидуальных инвесторов средний ответ был выше – 20. Из этого следует, что люди, как правило, действуют непоследовательно: они позволяют себе отвлекаться на случайные мнения и слухи. Вероятно, этот вывод, касающийся вопросов инвестирования, верен и для оценки иных экономических решений людей, поскольку является отражением базовых моделей принятия таких решений. Повод задуматься о том, что модифицированные версии модели SIR могут применяться для понимания причин инвестирования в конкретные активы, дают свидетельства того, что люди склонны вкладывать средства в акции компаний, расположенных в географической близости от места их проживания, а также тот факт, что эпидемии общественного интереса к отдельным акциям иногда развиваются очень быстро, но не охватывают значительной доли популяции (что может учитывать модель SIR, если показатели