Nëse keni kaluar ndonjë kohë duke reflektuar rreth sistemeve komplekse, sigurisht që e kuptoni rëndësinë e rrjeteve. Rrjetet sundojnë botën tonë. Nga reaksionet kimike brenda qelizave, deri te rrjetet e marrëdhënieve në ekosistem, rrjetet tregtare e politike që formojnë historinë.

Ose shqyrtoni këtë artikull që po lexoni. Probabilisht e keni gjetur atë në rrjetet sociale, e keni shkarkuar nga rrjeti kompjuterik dhe tani po e dekriptoni kuptimin me ndihmën e tuajës rrjeteve neuronale.

Por sa herë që kam menduar për rrjetet gjatë viteve, deri para pak kohësh nuk e kuptoja rëndësinë e thjeshtë difuzionit.

Kjo është tema jonë për sot: si, sa kaotike është gjithçka që lëviz e përhapet. Disa shembuj për të nxitur apetitin:

Sëmundjet infektive që kalojnë nga një bartës tek tjetri brenda populatës.
Memet që përhapen në grafikun e ndjekësve në rrjetet sociale.
Zjarri në pyll.
Idetë dhe praktikat që depërtojnë në kulturë.
Kaskada e neutroneve në uraniumin e pasuruar.

Një vështrim i shkurtër në formë.

Në kundërshtim me të gjitha punimet e mia të mëparshme, ky ese është interaktiv [në artikulli origjinal janë përfshirë shembuj interaktivë me slita dhe butona, që menaxhojnë objekte në ekran - shën. për]

Pra, le të fillojmë. Detyra e parë është të zhvillojmë një fjalor vizual për përhapjen përmes rrjeteve.

Modeli i thjeshtë

Jam i sigurt se të gjithë ju e dini bazën e rrjeteve, pra nyjet + skajet. Për të hetuar difuzionin, mjafton të shënojmë disa nyje si aktive. Ose, siç pëlqejnë të thonë epidemiologët, të infektuara:

Kjo aktivizim ose infeksion përhapet në rrjet nga nyja në nyje në përputhje me rregullat që do të zhvillojmë më poshtë.

Rrjetet reale, shpeshherë janë shumë më të mëdha se ky rrjet i thjeshtë me shtatë nyje. Ato gjithashtu janë shumë më komplekse. Por për thjeshtësi, ne këtu do të ndërtojmë një model lodrash për të studiuar rrjetin e grilës (lattice network).

(Ajo që rrjetit i mungon realizmi, kompenzohet me lehtësinë e vizatimit të tij 😉

Përveç rasteve kur përcaktohet ndryshe, në nyjet e rrjetit përkatësisht katër fqinjë, për shembull:

Dhe duhet të paraqitet se këto grila shtrihen pafundësisht në të gjitha drejtimet. Në përputhje me këtë, ne nuk jemi të interesuar për sjelljen që ndodh vetëm në margjinat e rrjetit ose në popullata të vogla.

Duke pasur parasysh që grilat janë aq të renditur, mund të thjeshtohet në piksele. Për shembull, këto dy imazhe përfaqësojnë të njëjtin rrjet:

Në një nga variantet e sjelljes, një nyje aktive gjithmonë kalon infeksionin te fqinjët e saj (të pandotur). Por kjo është e mërzitshme. Gjërat shumë më interesante ndodhin kur kalimi është probabilistik.

SIR dhe SIS

Në modelet SIR (Susceptible-Infected-Removed) nyja mund të jetë në tri gjendje:

E papërshkueshme (Susceptible)
E infektuar (Infected)
E hequr (Removed)

Kështu funksionon simulimi interaktiv [në artikulli origjinal mund të zgjidhni shpejtësinë e kalimit të infeksionit nga 0 deri në 1, të shihni procesin hap pas hapi ose në tërësi - shën. për]:

Nyjet fillojnë si të papërshkueshme, përveç disa nyjeve që fillojnë si të infektuara.
Në çdo hap temporal, nyjet e infektuara kanë mundësinë të kalojnë infeksionin te çdo fqinjë të tyre të papërshkueshëm me një probabilitet të barabartë me shpejtësinë e kalimit.
Nyjet e infektuara pastaj kalojnë në gjendjen 'të hequr', pra nuk janë më të afta të infektuara të tjerat ose të infektuara vetë.

Në kontekstin e sëmundjeve, heqja mund të dojë të thotë se një person ka vdekur ose se janë bërë imun ndaj patogjenit. Ne themi se ata 'janë hequr' nga simulimi, sepse më nuk ndodhin me ta asgjë.

Në varësi të asaj që po përpiqemi të modelojmë, mund të nevojitet një model tjetër, i ndryshëm nga SIR.

Nëse po imitojmë përhapjen e fruthit ose një shpërthim të zjarrit në pyll, SIR është thelbësisht i përshtatshëm. Por le të themi se po imitojmë përhapjen e një praktike kulturore të re, si meditim. Fillimisht, nyja (njeriu) është e papërshkueshme, sepse nuk ka bërë kurrë këtë më parë. Pastaj, nëse fillon të meditojë (ndoshta duke dëgjuar për këtë nga një mik), ne do ta modelojmë atë si të infektuar. Por nëse ai ndalon praktikën, atëherë nuk do të vdesë dhe nuk do të dalë nga simulimi, sepse në të ardhmen mund ta ri-adoptojë lehtësisht këtë zakon. Kështu, ai kalon përsëri në gjendjen e papërshkueshme.

Kjo modeli SIS (Susceptible–Infected–Susceptible). Në modelin klasik ka dy parametra: shpejtësia e transmetimit dhe shpejtësia e rikuperimit. Megjithatë, në simulimet për këtë artikull, vendosa ta thjeshtoj, duke hequr parametrin e shpejtësisë së rikuperimit. Në vend të kësaj, një nyje e infektuar kthehet automatikisht në një gjendje të pranuar në hapin e ardhshëm të kohës, përveç nëse ajo nuk është infektuar nga një nga fqinjët e saj. Për më tepër, lejojmë që një nyje, e infektuar në hapin n, të infektohet përsëri në hapin n+1 me një probabilitet të barabartë me shpejtësinë e transmetimit.

Diskutimi

Siç mund ta shihni, kjo është shumë e ndryshme nga modeli SIR.

Pasi që nyjet kurrë nuk fshihen, madje edhe një rrjet shumë i vogël dhe i kufizuar mund të mbajë infeksionin SIS për një kohë të gjatë. Infeksioni thjesht hidhet nga një nyje në tjetrën dhe kthehet përsëri.

Sidoqoftë, pavarësisht ndryshimeve, SIR dhe SIS janë për një qëllim të habitshëm të ndërveprueshëm. Prandaj, për pjesën tjetër të artikullit, do të ndalojmë në SIS - kryesisht sepse është më jetëgjatë dhe, si rezultat, është më interesante për t'u punuar.

Niveli kritik

Duke eksperimentuar me modelet SIR dhe SIS, mund të keni vënë re diçka në lidhje me qëndrushmërinë e infeksionit. Me shpejtësi shumë të ulëta transmetimi, të tilla si 10%, infeksioni ka tendencë të zhduket. Ndërsa me vlera më të larta, si 50%, infeksioni mbetet i gjallë dhe kap një pjesë të madhe të rrjetit. Po të ishte rrjeti pafund, mund të imagjinonim se ai vazhdon dhe përhapet përjetësisht.

Kjo shpërndarje pa kufi ka shumë emra: "virale", "nukleare" ose (në titullin e këtij artikulli) kritike.

Duket se ka një pikë thyerjeje, e cila ndan rrjetet subkreatike (të destinuara për zhdukje) nga rrjetet superkreatike (të afta për rritje të pafund). Ky moment thyese quhet kufi kritik, dhe është një shenjë e përgjithshme e proceseve të shpërndarjes në rrjetet e zakonshme.

Vlera e saktë e kufirit kritik ndryshon midis rrjeteve. Ajo që është e zakonshme është praninë vlera e tillë.

[Në demonstrimin interaktiv nga artikulli origjinal mund të provoni të gjeni me dorë kufirin kritik të rrjetit duke ndryshuar vlerën e shpejtësisë së transmetimit. Ai ndodhet diku midis 22% dhe 23% - shën. red.]

Në 22% (dhe më poshtë) infeksioni përfundimisht zhduket. Në 23% (dhe më lart) infeksioni fillestar ndonjëherë zhduket, por në shumicën e rasteve arrin të mbijetojë dhe të përhapet mjaft gjatë për t'i siguruar vetes ekzistencën përjetësisht.

(Për shembull, ka një fushë të tërë shkencore që merret me gjetjen e këtyre kufijve kritikë për topologji të ndryshme rrjetesh. Për një shikim të shpejtë, rekomandoj të rrokni shpejt artikullin e Wikipedia-s për kufirin e rrjedhës).

Ja si e mban në funksion: poshtë kufirit kritik çdo infeksion i përfunduar në rrjet garanton (me probabilitetin 1) se përfundimisht do të zhduket. Por mbi kufirin kritik ekziston një probabilitet (p > 0) që infeksioni të vazhdojë përjetësisht, duke u përhapur rastësisht larg nga vendi i origjinës.

Megjithatë, vini re se një rrjet superkreatik nuk garanton, që infeksioni do të vazhdojë përjetësisht. Në të vërtetë, ai shpesh venitet, veçanërisht në fazat më të hershme të modelimit. Le të shohim si ndodh kjo.

Supozoni se kemi filluar me një nyje të infektuar dhe katër fqinjë. Në hapat e parë të modelimit, infeksioni ka 5 mundësi të pavarura për t'u përhapur (duke përfshirë mundësinë "të përhapet" në veten në hapin e ardhshëm):

Tani le të supozojmë se shpejtësia e transmetimit është 50%. Në këtë rast, në hapin e parë hedhim pesë herë një monedhë. Dhe nëse bien pesë kokë, infeksioni do të shkatërrohet. Kjo ndodh afërsisht në 3% të rasteve - dhe kjo vetëm në hapin e parë. Infeksioni që ka mbijetuar hapin e parë, ka një probabilitet të caktuar (zakonisht më të vogël) për t’u zhdukur në hapin e dytë, një probabilitet të caktuar (edhe më të vogël) për t’u zhdukur në hapin e tretë dhe kështu me radhë.

Prandaj, edhe kur rrjeti është superkreatik - nëse shpejtësia e transmetimit është 99% - ka një probabilitet që infeksioni të zhduket.

Por e rëndësishme është se ajo nuk përherë do të venitet. Nëse grimëzojmë probabilitetin e venitjes në të gjitha hapat deri në pafundësi, rezultati është më i vogël se 1. Në fjalë të tjera, me një probabilitet jo zero, infeksioni do të vazhdojë përjetësisht. Ky është kuptimi i të qenurit superkreatik për një rrjet.

SISa: aktivizimi spontan

Derisa në këtë moment të gjithë simulimet tona kanë filluar nga një copë e vogël nyjesh të infektuara paraprakisht në qendër.

Por çfarë nëse fillojmë nga zero? Këtë herë do të modelojmë aktivizimin spontan - procesin me anë të së cilës një nyje e pranuar infektuar rastësisht (jo nga një nga fqinjët).

Kjo quhet modelin SISa. Shkronja “a” do të thotë «automatik».

Në simulimin SISa, shfaqet një parametr i ri — shpejtësia e aktivizimit spontan, e cila ndryshon frekuencën e shfaqjes së infeksionit spontan (parametri i shpejtësisë së transmetimit, i cili është parë më parë, është gjithashtu prezent).

Çfarë duhet për të përhapur infeksionin në të gjithë rrjetin?

Diskutimi

Ka gjasa që në simulim keni vënë re se rritja e shpejtësisë së aktivizimit spontan nuk ndikon nëse infeksioni e mbulon të gjithë rrjetin apo jo. Vetëm shpejtësia e transmetimit e përcakton nëse rrjeti është nën- ose mbi-kritik. Dhe kur rrjeti është nënkritik (shpejtësia e transmetimit është më e vogël ose e barabartë me 22%), asnjë infeksion nuk mund të përhapet në të gjithë grilën, pavarësisht se sa shpesh fillon.

Kjo është si të ndizni zjarr në një fushë të lagur. Mund të ndiheni disa gjethe të thata, por flaka do të shuhet shpejt, sepse pjesa tjetër e peizazhit nuk ndizet lehtë (nënkritik). Ndërsa në një fushë shumë të thatë (mbi-kritik) mjafton një shkëndijë për të ndezur një zjarr të madhe.

Fenomen të ngjashme vërehen në fushën e ideve dhe shpikjeve. Shpesh bota nuk është gati për një ide, dhe në këto raste, ajo mund të shpikohet përsëri dhe përsëri, por nuk arrin të kapë masat. Nga ana tjetër, bota mund të jetë plotësisht gati për një shpikje (kërkesë e madhe e fshehur), dhe sapo ajo lind, ajo pranohet nga të gjithë. Ndërmjet janë idetë që shpikën në disa vende dhe përhapen lokal, por jo mjaftueshëm që një version i veçantë të mbulojë menjëherë të gjithë rrjetin. Në këtë kategori të fundit gjendemi, për shembull, bujqësia dhe shkrimi, që janë shpikur në mënyrë të pavarur nga civilizime të ndryshme njerëzore rreth dhjetë dhe tre herë, përkatësisht.

Imuniteti

Supozoni se bëjmë disa nyje plotësisht të papërshkueshme, pra të paprekura nga aktivizimi. Kjo është sikur ata janë fillimisht në një gjendje të largët, ndërsa modeli SIS(a) aktivizohet në nyjet e mbetura.

Lëvizësi «imunitet» kontrollon përqindjen e nyjeve të larguara. Provoni të ndryshoni vlerën e tij (në kohë reale gjatë punës së modelit!) dhe shihni se si ndikon në gjendjen e rrjetit, a do të jetë mbi-kritik apo jo.

Diskutimi

Ndryshimi i numrit të nyjeve të papërshkueshme ndryshon plotësisht skenarin, nëse rrjeti është nën- apo mbi-kritik. Dhe nuk është e vështirë të kuptohet pse. Me një numër të madh nyjesh të papërshkueshme, infeksioni ka më pak mundësi për t’u përhapur te hostet e rinj.

Duket se kjo sjell një seri pasojash shumë të rëndësishme praktike.

Një nga to është parandalimi i përhapjes së zjarreve në pyje. Në nivel lokal, çdo individ duhet të marrë masat e tij të sigurisë (për shembull, kurrë mos të lërë flakën e hapur pa mbikëqyrje). Por në shkallë të gjerë, shpërthime të veçanta janë të pashmangshme. Prandaj, një metodë tjetër mbrojtjeje është të sigurohet një numër i mjaftueshëm “ndarjesh” (në rrjet materiale të lehta për t'u ndezur), në mënyrë që shpërthimi të mos mbulojë të gjithë rrjetin. Ky funksion kryhet nga pasazhet:

Një shpërthim tjetër që është e rëndësishme ta ndaloni është sëmundja infektive. Këtu futet koncepti i imunitetit të popullsisë. Ky është koncepti se disa njerëz nuk mund të vaksinohen (për shembull, ata kanë çrregullim të sistemit imunitar), por nëse një numër mjaftueshëm njerëzish janë të paprekshëm ndaj infeksionit, sëmundja nuk do të mund të përhapet pafundësisht. Në fjalë të tjera, duhet të vaksinohen një pjesë të mjaftueshme të popullsisë, për ta kaluar atë nga gjendja mbi-kritike në gjendjen nënkritike. Kur kjo ndodh, një pacient ende mund të infektohet (për shembull, pas një udhëtimi në një rajon tjetër), por pa një rrjet mbi-kritik, ku të rritet, sëmundja do të infektojë vetëm një grup të vogël njerëzish.

Në fund, koncepti i nyjeve të papërshkueshme shpjegon se çfarë ndodh në një reaktor bërthamor. Në një reaksion zinxhir, një atom uji-235 i ndarë çliron rreth tre neutrone, të cilat shkaktojnë (në mesatare) ndarjen e më shumë se një atomi U-235. Neutronët e rinj pastaj shkaktojnë ndarjen e mëtejshme të atomëve dhe kështu me radhë eksponencialisht:

Kur krijohet një bombë, kuptimi është të sigurohet një rritje eksponenciale e pandërprerë. Por në një central elektrik, qëllimi është të prodhohet energji, pa vrarë të gjithë përreth. Për këtë përdoren të gushtat e rregullimit, të prodhuara nga një material që mund të thithë neutrone (p.sh., argjendi ose bori). Duke i thithur dhe jo duke çliruar neutrone, në simullimin tonë ata veprojnë si nyje të paprekshme, duke parandaluar kështu që bërthama radioaktive të arrijë një gjendje superkritike.

Pra, hileja e reaktorit bërthamor është të mbajë reagimin afër pragut kritik, duke lëvizur shtyllat rregulluese përpara dhe prapa, dhe të sigurojë që çdo herë që diçka shkon keq, shtyllat të zbresin në bërthamë dhe ta ndalojnë atë.

Gradë

Gradë e nyjës është numri i fqinjëve të saj. Deri në këtë moment, ne kemi shqyrtuar rrjetet e gradës 4. Por çfarë ndodh nëse e ndryshojmë këtë parametër?

Për shembull, mund të lidhim çdo nyje jo vetëm me katër fqinjët e saj të drejtpërdrejtë, por gjithashtu me katër në diagonale. Në një rrjet të tillë, gradë do të jetë 8.

Rrjetet me gradë 4 dhe 8 janë të simetrike mirë. Por me gradën 5 (p.sh.), lind problemi: cilët pesë fqinjë të zgjedhim? Në këtë rast, ne zgjedhim katër fqinjët më të afërt (N, E, S, W), pastaj zgjedhim rastësisht një fqinj nga grupi {NE, SE, SW, NW}. Zgjedhja bëhet në mënyrë të pavarur për çdo nyje në çdo hap të kohës.

Diskutimi

Po ashtu, nuk është e vështirë të kuptohet se çfarë po ndodh këtu. Kur çdo nyje ka më shumë fqinjë, rriten shanset për përhapjen e infeksionit — dhe kështu, rrjeti ka më shumë gjasa të bëhet kritik.

Megjithatë, pasojat mund të jenë të papritura, siç do të shohim më poshtë.

Qytetet dhe dendësia e rrjetit

Derisa rrjetet tona ishin plotësisht homogjene. Çdo nyje dukej si çdo tjetër. Por çfarë nëse ne e ndryshojmë kushtet dhe lejojmë gjendje të ndryshme nyjesh në të gjithë rrjetin?

Për shembull, le të përpiqemi të simulojmë qytetet. Për këtë, ne rrisim dendësinë në disa pjesë të rrjetit (gradë më e lartë nyjesh). Ne e bëjmë këtë bazuar në të dhëna që qytetarët kanë një grup social më të gjerë dhe më shumë ndërveprime sociale, se njerëzit përtej qyteteve.

Në modelin tonë, nyjet e ndjeshme janë të koloruar në bazë të gradës së tyre. Nyjet "në zona rurale" kanë gradë 4 (dhe janë të koloruar në ngjyrë gri të hapur), ndërsa nyjet në "qytete" kanë grada më të larta (dhe janë të koloruar më të errëta), duke filluar me gradë 5 në periferi dhe duke përfunduar me 8 në qendër të qytetit.

Provoni të përshtatni një shpejtësi përhapjeje, në mënyrë që aktivizimi të mbulojë qytetet, pastaj të mos dalë jashtë kufijve të tyre.

E gjej këtë simulim njëkohësisht të qartë dhe të pabesueshëm. Sigurisht, qytetet mbështesin më mirë nivelin kulturor sesa zonat rurale — të gjithë e dinë këtë. Ajo që më habit është se një pjesë e këtij diversiteti kulturor lind thjesht në bazë të topologjisë së rrjetit social.

Kjo është një pikë interesante, do të përpiqem ta shpjegoj më në detaje.

Këtu kemi të bëjmë me forma kulture që transmetohen thjesht dhe drejtpërdrejt nga njeriu në njeri. Për shembull, manierat, lojërat në sallona, trendet e modës, trendet gjuhësore, ritmet e grupeve të vogla dhe produktet që përhapen nga goja në gojë, plus të gjitha paketat e informacionit që ne i quajmë ide.

(Shënim: përhapja e informacijve mes njerëzve është jashtëzakonisht e komplikuar nga mediat. Është më e lehtë të imagjinosh një mjedis teknologjikisht primitiv, për shembull, Greqinë e Lashtë, ku pothuajse çdo shkëndijë kulture është transmetuar përmes ndërveprimit në hapësirën fizike).

Nga simulimi të cilin kam parë, mësova se ka ide dhe praktika kulturore që mund të zënë vend dhe të përhapen në qytet, por ato thjesht nuk mund të përhapen në zonat rurale (matematika nuk e lejon). Këto janë të njëjtat ide dhe të njëjtit njerëz. Nuk është se banorët e fshatrave janë "jo të zgjuar": duke u ndërvepruar me të njëjtën ide, ata kanë pikërisht të njëjtat shanse për ta kapur atë, si qytetarët. Thjesht, ideja e vet nuk mund të bëhet virale në zonat rurale, sepse atje nuk ka aq shumë lidhje për të përhapur.

Kjo, ndoshta, është më e lehtë për t'u parë në fushën e modës — veshjeve, frizurave etj. Në rrjetin e modës mund të fiksojmë një skakierë të shkallës kur dy njerëz vërejnë veshjet e njëri-tjetrit. Në qendër të qytetit, çdo person mund të shohë çdo ditë më shumë se 1000 njerëz të tjerë — në rrugë, në metro, në një restoran të mbushur etj. Në zonat rurale, përkundrazi, çdo njeri mund të shohë vetëm disa dhjetëra të tjerë. Duke u bazuar vetëm në këtë diferencë, qyteti është në gjendje të mbajë më shumë trende moderne. Vetëm trendet më bindëse — me shpejtësinë më të lartë të transmetimit — do të arrijnë të stabilizohen jashtë qytetit.

Ne jemi të prirur të mendojmë se, nëse idea është e mirë, ajo do ta arrijë përfundimisht të gjithë; nëse është e keqe, ajo do të zhduket. Sigurisht, kjo vlen në rastet ekstreme, por midis tyre ka shumë ide dhe praktika që mund të bëhen virale vetëm në rrjete të caktuara. Kjo është vërtet mahnitëse.

Jo vetëm qytetet

Këtu po shqyrtojmë ndikimin e densitetit të rrjetit. Ai përkufizohet për një grup të caktuar nod që është numri i lidhjeve aktuale, i ndarë me numrin e lidhjeve potenciale. Pra, përqindja e lidhjeve të mundshme që në të vërtetë ekzistojnë.

Pra, ne kemi parë se densiteti i rrjetit në qendrat urbane është më i lartë se në zonat rurale. Por qytetet nuk janë vendi i vetëm ku gjenden rrjete të dendura.

Një shembull interesant janë shkollat e mesme. Për shembull, për një rajon të caktuar, krahasojmë rrjetin që ekziston mes nxënësve me rrjetin që ekziston mes prindërve të tyre. I njëjti rajon gjeografik dhe e njëjta popullsi, por një rrjet është shumë më i dendur se tjetri. Prandaj, nuk është e habitshme që tendencat e modës dhe ato gjuhësore përhapen shumë më shpejt ndërmjet adoleshentëve.

Njësoj, rrjetet elitare zakonisht janë shumë më të dendura se rrjetet joeliatere — mendoj se ky fakt është i nënvlerësuar (njerëzit që janë të njohur ose të ndikshëm kalojnë më shumë kohë duke krijuar rrjete, dhe prandaj kanë më shumë "fqinj" se njerëzit e zakonshëm). Të bazuar në simulimet e mësipërme, ne presim që rrjetet elitare do të mbështesin disa forma kulturore që nuk mund të mbështeten nga mainstreami, vetëm në bazë të ligjeve matematike, për densitetin mesatar të rrjetit. Po ju lë të mendoni se çfarë mund të jenë ato forma kulturore.

Së fundi, mund ta aplikojmë këtë ide në internet, duke e modeluar atë si një qytet të madh dhe shumë të dendura. Nuk është e çuditshme që në internet çelin shumë lloje të reja kulture që thjesht nuk mund të mbështeten në rrjetet hapësinore: hobitë niç, standardet më të mira të dizajnit, një vetëdije më të madhe për padrejtësinë etj. Dhe nuk janë vetëm gjëra të këndshme. Ashtu si qytetet e para ishin të mbushura me sëmundje që nuk mund të përhapen në densitet të ulët popullsie, ashtu dhe interneti është një terren fekond për forma kulturore malinje si clickbait, lajme të rreme dhe nxjerrje artificiale të indinjatës.

Dija

"Të tërheqësh ekspertin e duhur në momentin e duhur shpesh është burimi më i çmuar për zgjidhjen krijuese të një problemi." — Michael Nielsen, "Invention as a Discovery"

Ne shpesh mendojmë për zbulimin ose shpikjen si një proces që ndodh në mendjen e një gjeniu të vetëm. Ai goditet nga një shpërthim frymëzimi dhe — eureka! — papritmas ne kemi një mënyrë të re për të matur volume. Ose ekuacionin e gravitetit. Ose llambën.

Por nëse e shohim pikëpamjen e shpikësit të vetmuar në momentin e zbulimit, ne shohim fenomenin nga perspektiva e një nodi.Ndërkohë, do të ishte më e saktë ta interpretojmë shpikjen si një fenomen rrjetor. Rrjeti është i rëndësishëm në të paktën dy aspekte. Së pari, idetë që tashmë ekzistojnë duhet të hyjnë

në mendjen e shpikësit. Këto janë cita nga një artikull të ri, seksioni bibliografik i një libri të ri — gjigantët, mbi supe të cilëve qëndronte Newton. Së dyti, rrjeti është thelbësor për të sjellë një ide të re prapë në botë; një shpikje që nuk është përhapur, ka shumë të ngjarë të mos quhet "shpikje". Prandaj, për këto dy arsye, ka kuptim të modelosh shpikjen — ose, në kuptim të gjerë, rritjen e dijes — si një proces difuzioni. Pas një momenti, do t'ju paraqes një simulim të thjeshtë se si mund të përhapen dhe rriten njohuritë brenda rrjetit. Por së pari duhet të shpjegoj.

Në fillim të modelimit, në çdo katror të rrjetit ndodhen katër ekspertë, të vendosur si më poshtë:

Eksperti 1 ka versionin e parë të idesë — le të quhet Ideja 1.0. Eksperti 2 është personi që di si ta kthejë Idetë 1.0 në Ide 2.0. Eksperti 3 di si ta shndërrojë Ide 2.0 në Ide 3.0. Dhe, përfundimisht, ekspert i katërt di si të bërë përmirësimet e fundit për të krijuar Ide 4.0.

Eksperti 1 krijon versionin e parë të idees, ta quajmë Ideja 1.0. Eksperti 2 është personi që di si ta kthejë Idetë 1.0 në Ide 2.0. Eksperti 3 di si ta transformojë Ide 2.0 në Ide 3.0. Dhe, përfundimisht, eksperti i katërt di si të bëjë përmirësimet e fundit për të krijuar Idetë 4.0.

Kjo duket si një teknikë e ngjashme me origaminë, ku metodat zhvillohen dhe grumbullohen me metoda të tjera për të krijuar struktura më interesante. Ose mund të jetë një fushë njohurish, si fizika, ku puna më e vonshme mbështetet në punën themelore të paraardhësve.

Thelbi i kësaj simulimi është se na nevojiten të katër ekspertët për të kontribuar në versionin përfundimtar të ideve. Dhe në çdo hap, ideja duhet t'i dorëzohet ekspertit përkatës.

Disa rezervime. Në simulim janë kodifikuar shumë supozime jo realiste. Ja disa prej tyre:

Supozon se idetë nuk mund të ruhen dhe të transferohen ndryshe përveçse nga njeriu te njeriu (dmth. nuk ka libra dhe media).
Supozon se në popullatë ka ekspertë të qëndrueshëm, të cilët janë në gjendje të krijojnë ide, ndonëse në realitet, shumë faktorë rastësorë ndikuar në shfaqjen e një zbulimi ose shpikjeje.
Për të katër versionet e ideve përdoret e njëjta grup parametrash SIS (shpejtësia e transmetimit, përqindja e papërshtatshmërisë, etj.), ndërsa ndoshta më realist do të ishte të përdoren parametra të ndryshëm për çdo version (1.0, 2.0, etj.)
Supozon se ideja N+1 gjithmonë zëvendëson plotësisht idenë N, ndonëse në praktikë, shpesh të dy versionet, të vjetra dhe të reja, qarkullojnë njëkohësisht, pa një fitues të qartë.

… dhe shumë të tjerë.

Diskutimi

Kjo është një model qesharakisht i thjeshtuar i asaj se si në të vërtetë rriten njohuritë. Ka shumë detaje të rëndësishme që mbeten jashtë modelit (shih më sipër). Megjithatë, ajo reflepton thelbin e rëndësishëm të procesit. Prandaj, mund të diskutojmë, me rezervat e duhura, për rritjen e njohurive duke përdorur njohuritë tona për difuzionin.

Veçanërisht, modeli i difuzionit ofron një kuptim se si të përshpejtojmë procesin: ne duhet të lehtësojmë shkëmbimin e ideve midis nyjave ekspert. Kjo mund të nënkuptojë pastrimin e rrjetit nga nyjat e vdekura, të cilat pengojnë difuzionin. Ose mund të nënkuptojë vendosjen e të gjithë ekspertëve në një qytet apo klaster me një dendësi të madhe rrjetore, ku idetë përhapen shpejt. Ose thjesht t'i mblidhni në një dhomë:

Pra… kjo është e gjitha që mund të them për difuzionin.

Por kam një mendim të fundit, dhe ai është shumë i rëndësishëm. Bëhet fjalë për rritjen (dhe stagnimin) e njohurive në komunitetet shkencore. Kjo ide ndryshon në ton dhe përmbajtje nga gjithçka që është thënë më lart, por shpresoj se do të më falni.

Në lidhje me rrjetet shkencore

Ilustrimi tregon një nga ciklet më të rëndësishme pozitive të feedback-ut në botë (dhe ka qenë kështu për një kohë të gjatë):

Rritja e ciklit (K ⟶ T) është mjaft e thjeshtë: ne përdorim njohuritë e reja për të zhvilluar mjete të reja. Për shembull, kuptimi i fizikës së gjysmëpërçuesve na lejon të krijojmë kompjuterë.

Megjithatë, rënia kërkon disa shpjegime. Si zhvillimi i teknologjisë çon në rritjen e njohurive?

Një nga mënyrat—ndoshta më të drejtpërdrejta—është kur teknologjitë e reja na ofrojnë mënyra të reja për të perceptuar botën. Për shembull, mikroskopët më të mirë na lejojnë të shohim më thellë brenda qelisë, duke hedhur ide për biologjinë molekulare. GPS tracker-ët tregojnë si lëvizin kafshët. Hidrolokatori na lejon të eksplorojmë oqeanet. Dhe kështu me radhë.

Padyshim, ky është një mekanizëm jetësor, por ka të paktën dy rrugë të tjera nga teknologjia në njohuri. Ndoshta ato nuk janë aq të thjeshta, por mendoj se janë po aq të rëndësishme:

I parë. Teknologjia çon në një begati ekonomike (dmth., pasuri), dhe kjo i lejon më shumë njerëz të angazhohen në prodhimin e njohurive.

Nëse 90% e popullsisë së vendit tuaj merret me bujqësi, ndërsa 10% e mbetur merret me një formë tregtie (apo luftë), atëherë njerëzit kanë shumë pak kohë të lire për të reflektuar mbi ligjet e natyrës. Ndoshta pikërisht për këtë arsye, në kohët e kaluara shkencën e promovuan kryesisht fëmijët e familjeve të pasura.

Shtetet e Bashkuara lëshojnë çdo vit më shumë se 50,000 doktoratura. Në vend që një person të shkojë të punojë në fabrikë në moshën 18 vjeçare (apo më herët), doktoranti duhet të financohet deri në 30 ose ndoshta deri në 40 vjeçare — dhe madje edhe atëherë nuk është e qartë nëse puna e tij do të sjellë ndonjë efekt ekonomik të vërtetë. Por kjo është e nevojshme që ai të arrijë majat në disiplinën e tij, veçanërisht në fusha kaq komplekse si fizika ose biologjia.

E vërteta është se nga këndvështrimi i sistemeve, specialistët janë të shtrenjtë. Dhe burimi përfundimtar i pasurisë publike që financion këta specialistë është teknologjia e re: arat subvencionojnë penën.

E dyta. Teknologjitë e reja, veçanërisht në fushën e udhëtimeve dhe komunikimeve, po ndryshojnë strukturën e rrjeteve sociale, ku rritet njohuria. Sidomos, kjo i lejon ekspertët dhe profesionistët të bashkëpunojnë më ngushtë me njëri-tjetrin.

Disa nga shpikjet më të rëndësishme këtu përfshijnë shtypshkronjën, anijet me avull, dhe hekurudhat (të cilat lehtësojnë udhëtimet dhe/ose dërgimin e postës në distanca të gjata), telefonat, avionët dhe internetin. Të gjitha këto teknologji kontribuojnë në rritjen e ngjeshjes së rrjetit, veçanërisht brenda komuniteteve të specializuara (ku ndodh pothuajse e gjithë rritja e njohurive). Për shembull, rrjetet e korrespondencës, të lindura midis shkencëtarëve evropianë në fund të Mesjetës, apo si fizikantët modernë përdorin arXiv.

Në fund, këto dy rrugë janë të ngjashme. Të dyja rrisin ngjeshjen e rrjetit të specialistëve, gjë që në të njëjtën kohë çon në rritjen e njohurive:

Për shumë vite, unë e kam konsideruar arsimin e lartë me përbuzje. Një qëndrim i shkurtër në shkollën graduale la një shije të keqe në gojë. Por tani, kur e shoh pas dhe mendoj (duke u abstraktizuar nga të gjithë problemet personale), duhet të arrij në përfundimin se arsimi i lartë është ende jashtëzakonisht i rëndësishëm.

Rrjetet akademike sociale (p.sh., komunitetet kërkimore) janë një nga strukturat më të avancuara dhe të çmuara që ka krijuar civilizata jonë. Askund nuk kemi grumbulluar një përqendrim më të madh të specialistëve, të fokusuar në prodhimin e njohurive. Askund njerëzit nuk kanë zhvilluar aftësi më të madhe për të kuptuar dhe kritikuar idetë e njëri-tjetrit. Ky është zëmra e përparimit. Pikërisht në këto rrjete, zjarri i ndriçimit digjet më fuqishëm.

Por ne nuk mund ta marrim përparimin si të dhënë. Nëse kriza e riprodhueshmërisë së eksperimenteve na ka mësuar diçka, është se shkenca mund të ketë probleme sistemike. Kjo është, në një farë mënyre, një degradim i rrjetit.

Supozoni se ne dallojmë dy mënyra për të bërë shkencë: shkencë e vërtetë dhe karrierizëm. Shkenca e vërtetë është praktikat që prodhojnë njohuri të besueshme. Ajo motivohet nga kurioziteti dhe karakterizohet nga ndershmëria (Feynman: “E shihni, më duhet thjesht të kuptoj botën”). Karrierizmi, përkundrazi, motivohet nga ambiciet profesionale dhe karakterizohet nga loja me politikën dhe etiketat shkencore. Ai mund të duket dhe të veprojë si shkencë, por nuk nuk prodhon njohuri të besueshme.

(Po, kjo është një dikotomi e stërmadhuar. Thjesht një eksperiment mendor. Falni!).

Fakti është që kur karrieristët pushtojnë një vend në komunitetin kërkimor të vërtetë, ata dëmtojnë punën. Ata synojnë të promovojnë veten, ndërkohë që pjesa tjetër e komunitetit përpiqet të nxjerrë njohuri të reja dhe t'i ndajë ato. Në vend të kërkimit të qartësisë, karrieristët e komplikojnë dhe e ngatërrojnë, për t'u dukur më mbresëlënës. Ata angazhohen (siç do thoshte Harry Frankfurt) në gjëra shkencore të pavlerë. Dhe, si pasojë, ne mund t'i modelojmë ata si nyje të vdekura, të papërgjegjshme ndaj shkëmbimit të informacionit të nevojshëm për rritjen e njohurive:

Ndoshta modeli më i mirë është ai ku nyjet karrieriste jo vetëm që janë të papërgjegjshme ndaj njohurive, por aktivisht përhapin njohuri të rreme. Njohuri të rreme mund të përfshijnë rezultate të papërfillshme, rëndësia e të cilave është ekzagjeruar, ose rezultate të vërteta të gabuara që kanë lindur nga manipulimet ose të dhënat e falsifikuara.

Pavarësisht nga se si i modelojmë, karrieristët, padyshim, mund të asfiksojnë komunitetet tona shkencore.

Kjo është si një reaksion bërthamor zinxhir, ku ne kemi nevojë urgjente — na nevojitet një shpërthim njohurish — vetëm se në U-235 tonifikon të pasurua, ka një përzierje shumë të madhe të izotopit U-238 të paaktivizuar, i cili ndalon reaksionin zinxhir.

Natyrisht, nuk ka një ndarje të qartë mes karrieristëve dhe shkencëtarëve të vërtetë. Çdo njeri në ne ka pak karrierizëm. Pyetja është se sa do të mbajë rrjeti, përpara se shpërndarja e njohurive të ndalojë.

O, ju e lexuat deri në fund. Faleminderit që lexuat.

Licenca

CC0 të gjithë të drejtat e paprovuara. Mund ta përdorni këtë punë si të doni :).

Faleminderit

Kevin Kwok dhe Niki Case për komentet dhe propozimet e menduara në versionet e ndryshme të draftit.
Nick Barr për mbështetje morale gjatë gjithë procesit dhe për komentet më të dobishme mbi punën time.
Kit A. për të më treguar për fenomenin e perkolimit dhe pragun e kalimit.
Jeff Lonsdale për linkun në për këtë ese, e cila (pavarësisht mangësive të saj të shumta) u bë nxitësi kryesor për këtë post.

Modelet e esesë interaktive

Të gjitha punët e Niki Case, veçanërisht «Parabola e polihedronëve» (me Vi Hart) dhe «Zhvillimi i një buletini më të mirë për votim». Kjo është një ambicie e lartë për atë se çfarë mund të jetë një ese interaktive.
Distill.pub: përshkrime interaktive të jashtëzakonshme të mësimit të makinerive.
Vepra klasike e Bret Victor «Lart e poshtë shkallës së abstraksionit». Nuk e kam menaxhuar shumë mirë të ngjitem në shkallë, por gjithmonë ka një mundësi tjetër.

Burimi: habr.com