Nëse keni kaluar ndonjë kohë duke reflektuar mbi sisteme të ndërlikuara, me siguri e kuptoni rëndësinë e rrjeteve. Rrjetet sundojnë botën tonë. Nga reaksionet kimike brenda qelizës, deri tek rrjetet e lidhjeve në ekosistem, rrjetet tregtare dhe politike që formojnë rrjedhën e historisë.

Ose le të shqyrtojmë këtë artikull që po e lexoni. Me siguri e keni gjetur atë në rrjetin social, e keni shkarkuar nga rrjeti i kompjuterëve dhe aktualisht po e shpjegoni kuptimin me anë të rrjetit tuaj nervor..

Por sa herë që kam menduar për rrjetet gjatë shumë viteve, deri kohët e fundit nuk e kisha kuptuar rëndësinë e thjeshtë të difuzionit..

Ky është temë e jonë për sot: si, sa kaotike është gjithçka që lëviz dhe shpërndahet. Disa shembuj për të ndezur apetitin:

Sëmundjet infektive, që kalojnë nga një bartës te tjetri brenda popullsisë.
Memet që përhapen në grafikun e ndjekësve në rrjetet sociale.
Zjarri i pyjeve.
Idetë dhe praktikat që depërtojnë në kulturë.
Kaskada e neutroneve në uraniumin e pasuruar.

Një shënim i shkurtër mbi formën.

Ndryshe nga të gjitha punimet e mia të mëparshme, ky ese është interaktive [në artikullit origjinal janë paraqitur shembuj interaktivë me shiritat dhe butonat që menaxhojnë objekte në ekran - shën. redaktuesit].

Pra le të fillojmë. Detyra e parë është të zhvillojmë një fjalor vizual për shpërndarjen në rrjete.

Modeli i thjeshtë

Jam i sigurt që të gjithë ju e dini bazën e rrjeteve, dmth nyjet + skajet. Për të hetuar difuzionin, duhet vetëm të shënonim disa nyje si aktive.Ose, siç pëlqejnë të thonë epidemiologët, të infektuar.:

Kjo aktivizim ose infeksion shpërndahet në rrjet nga një nyje në tjetrën sipas rregullave që ne do të zhvillojmë më poshtë.

Rrethi real zakonisht është shumë më i madh se ky rrjet i thjeshtë me shtatë nyje. Ato janë gjithashtu shumë më të ndërlikuara. Por për thjeshtësi, këtu do të ndërtosh një model lodrash për të studiuar rrjetin e grilave (lattice network).

(Ajo që i mungon realitetit rrjetit, kompensohet nga fakti që është e lehtë të vizatosh 😉

Përveç rasteve kur citohet ndryshe, në nyjet e rrjetit ka katër fqinjë, për shembull:

Dhe duhet të تصورosh se këto grila shtrihen pafund në të gjitha drejtime. Me fjalë të tjera, ne nuk na intereson sjellja që ndodh vetëm në skajet e rrjetit ose në populata të vogla.

Duke pasur parasysh se rrjetet janë kaq të organizuara, mund të thjeshtohet deri në pikse. Për shembull, këto dy imazhe paraqesin të njëjtin rrjet:

Në një nga variantet e sjelljes, nodi aktiv gjithmonë transmeton infeksionin te fqinjët e tij (të pa infektuar). Por kjo është e mërzitshme. Gjërat shumë më interesante ndodhin kur transmetimi është probabilistik.

SIR dhe SIS

Në modelet SIR (Të Ndjeshëm-Infektuar-Të Shkarkuar) nodi mund të jetë në tri gjendje:

I Ndjeshëm (Susceptible)
I Infektuar (Infected)
I Shkarkuar (Removed)

Ja si funksionon simulimi interaktiv [në artikullit origjinal mund të zgjidhni shpejtësinë e transmetimit të infeksionit nga 0 në 1, të shikoni procesin hap pas hapi ose në tërësi — shënim i përkthyesit]:

Nodet fillojnë si të ndjeshëm, përveç disa nodave që fillojnë si të infektuar.
Në çdo hap kohor, nodet e infektuara kanë mundësinë të transmetojnë infeksionin te secili nga fqinjët e tyre të ndjeshëm me një probabilitet të barabartë me shpejtësinë e transmetimit.
Nodet e infektuara më pas kalojnë në gjendjen "e shkarkuar", domethënë nuk janë më në gjendje të infektojnë të tjerët ose të infektohen vetë.

Në kontekstin e sëmundjes, shkarkimi mund të do të thotë se personi ka vdekur ose ka fituar imunitet ndaj patogjenit. Ne thërrasim se ata janë "shkarkuar" nga simulimi, sepse nuk ka më asgjë që u ndodh atyre.

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 një zjarri të pyjeve, SIR përshtatet perfekt. Por le të supozojmë se po imitojmë përhapjen e një praktike kulturore të re, si meditim. Fillimisht, nodi (njeri) është i ndjeshëm, sepse nuk e ka bërë këtë më parë. Më pas, nëse ai fillon të meditojë (ndoshta duke dëgjuar për të nga një mik), do ta modelojmë atë si të infektuar. Por nëse ai e ndalon praktikën, ai nuk do të vdesë dhe nuk do të rëzohet nga simulimi, sepse në të ardhmen mund ta rimarrë këtë zakon lehtësisht. Kështu ai kalon përsëri në gjendjen e ndjeshme.

Ky modeli SIS (Susceptible–Infected–Susceptible). Në modelin klasik ka dy параметra: shpejtësia e transmetimit dhe shpejtësia e rikuperimit. Megjithatë, në simulimet për këtë artikull, kam vendosur ta simplifikoj, duke lënë jashtë parametrin e shpejtësisë së rikuperimit. Në vend të kësaj, nodi i infektuar automatikisht kthehet në gjendje të ndjeshme në hapin e ardhshëm të kohës, përveç nëse ai nuk infektohet nga ndonjë nga fqinjët e tij. Për më tepër, ne lejojmë nodin e infektuar në hapin n të infektojë vetveten 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.

Duke qenë se nodet asnjëherë nuk fshihen, madje edhe një rrjet shumë i vogël dhe i kufizuar mund të mbajë infeksionin SIS për një kohë të gjatë. Infeksioni thjesht hop nga nodi në nod dhe kthehet përsëri.

Megjithëse ekzistojnë dallime, SIR dhe SIS rezultojnë të jenë befasueshëm ndërkëmbimshme për qëllimet tona. Prandaj, për pjesën tjetër të artikullit, ne do të përqendrohemi në SIS — kryesisht sepse është më e qëndrueshme dhe, për pasojë, është më interesante për t'u punuar.

Niveli kritik

Duke luajtur me modelet SIR dhe SIS, mund të keni vënë re diçka në lidhje me qëndrushmërinë e infeksionit. Në shpejtësi shumë të ulëta transmetimi, si 10%, infeksioni ka prirje të shuhet. Ndërsa në vlera më të larta, si 50%, infeksioni mbetet i gjallë dhe zë një pjesë më të madhe të rrjetit. Sikur rrjeti të ishte i pafund, ne mund të paraqesim se ai vazhdon dhe përhapet pafund.

Ky lloj difuzioni të pa kufizuar ka shumë emra: "virus" , "nuklear" ose (si në titullin e këtij artikulli) kritik.

Të duket se ka një pikë këputjeje që ndan rrjetet subkritike (të destinuara për shuarje) nga rrjetet superkritike (të afta për rritje të pafund). Ky moment kritikor quhet kufiri kritik, dhe ky është një përcaktim mjaft i zakonshëm për proceset e difuzionit në rrjete të zakonshme.

Vlera e saktë e kufirit kritik ndryshon midis rrjetesh. Ajo që është e përbashkët është praninë një vlerë të tillë.

[Në demonstrimin interaktiv nga artikulli origjinal mund të provoni të përcaktoni manualisht kufirin kritik të rrjetit, duke ndryshuar vlerën e shpejtësisë së transmetimit. Ai ndodhet diku midis 22% dhe 23% — shën. për.]

Me 22% (dhe më poshtë) infeksioni përfundimisht zhduket. Me 23% (dhe më lart) infeksioni fillestar ndonjëherë zhduket, por në shumicën e rasteve ia del të mbijetojë dhe të përhapet mjaft gjatë për të siguruar ekzistencën e përhershme.

(Tani, ekziston një e tërë fushë shkencore e dedikuar gjetjes së këtyre skajeve kritike për topologjitë e ndryshme rrjetore. Për një njohje të shpejtë, rekomandoj të shfletoni shkrimin në Wikipedia për skajin kritik).

Në përgjithësi, ky është mekanizmi: nën skajin kritik, çdo infeksion përfundimtar në rrjet garanton (me probabilitet 1) që do të zhduket përfundimisht. Por mbi skajin kritik, ekziston një probabilitet (p > 0) që infeksioni do të vazhdojë përjetësisht dhe do të përhapet pa kufij nga vendi origjinal.

Megjithatë, është e rëndësishme të theksohet se një rrjet superkritik nuk garanton, që infeksioni do të vazhdojë përjetësisht. Në të vërtetë, ai shpesh zbehet, veçanërisht në etapën e hershme të modelimit. Le të shohim se si ndodh kjo.

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

Tani supozoni se shpejtësia e transmetimit është 50%. Në këtë rast, në hapin e parë ne hedhim monedhën pesë herë. Dhe nëse rezultojnë pesë anë, infeksioni do të shfaroset. Kjo ndodh në rreth 3% të rasteve — dhe kjo është vetëm në hapin e parë. Infeksioni që ia del të mbijetojë hapin e parë ka një probabilitet të caktuar (zakonisht më të vogël) për t'u zbehur në hapin e dytë, një probabilitet tjetër (në të vërtetë më të vogël) për t'u zbehur në hapin e tretë dhe kështu me radhë.

Pra, edhe kur rrjeti është superkritik — nëse shpejtësia e transmetimit është 99% — ka një probabilitet që infeksioni të zhduket.

Por është e rëndësishme që ajo nuk të ashpër në do të zbehet. Nëse përmbledhim probabilitetin e zbehjes për 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. Kjo është çfarë do të thotë që rrjeti të jetë superkritik.

SISa: Aktivizimi spontan

Derisa të arrijmë këtë pikë, të gjitha simuluar tonat kanë filluar me një copë të vogël nyjesh të infektuara paraprakisht në qendër.

Porë, çfarë do ndodhte nëse fillonim nga zero? Pastaj do të simulojmë aktivizimin spontan - procesin e cili përmes të cilit një nyje e pritur infektohet rastësisht (jo nga një nga fqinjët).

Ky quhet modeli 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 (paraqitja e shpejtësisë së transmetimit, e cila e kemi parë më parë, është gjithashtu e pranishme).

Çfarë nevojitet që infeksioni të përhapet në të gjithë rrjetin?

Diskutimi

Ndoshta në simulim keni vënë re se rritja e shpejtësisë së aktivizimit spontan nuk ndryshon nëse infeksioni e kap gjithë rrjetin apo jo. Është vetëm shpejtësia e transmetimit e cila përcakton nëse rrjeti është subkritis ose superkritis. Dhe kur rrjeti është subkritis (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 një zjarr në një fushë të lagur. Mund të ndizni disa gjethe të thata, por flaka do të fiket shpejt, sepse pjesa tjetër e peizazhit nuk ndizet lehtë (subkritis). Ndërsa në një fushë shumë të thatë (superkritis), një shkëndijë mjafton që të fillojë një zjarr i madh.

Gjërat e ngjashme ndodhin në fushën e ideve dhe shpikjeve. Shpesh bota nuk është e gatshme për një ide, dhe në këtë rast mund të shpikni atë përsëri dhe përsëri, por ajo nuk e kap masën. Nga ana tjetër, bota mund të jetë plotësisht e gatshme për shpikjen (një kërkesë e madhe e fshehur), dhe sapo ajo lind, e pranohet nga të gjithë. Ndërmjet është ideja që shpikën në disa vende dhe përhapet lokal, por jo mjaft për që një version i vetëm të mbulojë menjëherë të gjithë rrjetin. Në këtë kategori të fundit ne gjejmë, për shembull, bujqësinë dhe shkrimin, të cilat janë shpikur në mënyrë të pavarur nga civilizatat e ndryshme njerëzore rreth dhjetë dhe tre herë, përkatësisht.

Imuniteti

Supozoni se bëjmë disa nyje plotësisht të paprekshme, dmth të papërshkueshme nga aktivizimi. Kjo është sikur ata të jenë fillimisht në një gjendje të largët, dhe modeli SIS(a) aktivizohet në nyjet e mbetura.

Slyde «imuniteti» kontrollon përqindjen e nyjeve të larguara. Provoni të ndryshoni vlerën e tij (në kohën kur po punon modeli!) dhe shikoni si ndikon në gjendjen e rrjetit, a do të jetë ai superkritik apo jo.

Diskutimi

Ndryshimi i numrit të nyjeve të pavëmendshme e ndryshon krejtësisht pamjen, do të jetë rrjeti para- ose superkritik. Nuk është e vështirë të kuptohet pse. Me një numër të madh nyjesh të pavëmendshme, infeksioni ka më pak mundësi për t'u përhapur tek hostet e rinj.

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

Një prej tyre është parandalimi i përhapjes së zjarreve forestale. Në nivel lokal, çdo njeri duhet të marrë masat e tij të kujdesit (për shembull, të mos lërë flakë të hapur pa mbikëqyrje). Por në shkallë më të madhe, shpërthimet e veçanta janë të pafat. Kështu, një metodë tjetër mbrojtëse është të sigurohet një numër i mjaftueshëm «këputjesh» (në rrjetin e materialeve të lehta për t'u djegur), që shpërthimi të mos mbulojë tërë rrjetin. Këtë funksion e kryejnë prerjet:

Një shpërthim tjetër që është e rëndësishme të ndalohet është sëmundja infektive. Këtu futet koncepti i imunitetit të popullatës. Ky është një ide se disa njerëz nuk mund të vaksinohen (për shembull, ata kanë një sistem imunitar të dëmtuar), por nëse mjaft njerëz janë të pavëmendshëm ndaj infeksionit, sëmundja nuk mund të përhapet në mënyrë të pakufizuar. Në fjalë të tjera, duhen vaksinuar një pjesë të mjaftueshme të popullatës, për të kaluar popullsinë nga një gjendje superkritike në një gjendje nënkritike. Kur kjo ndodh, një pacient ende mund të infektohet (për shembull, pas një udhëtimi në një rajon tjetër), por pa një rrjet superkritik, në të cilin mund të rritet, sëmundja do të infektojë vetëm një numër të vogël njerëzish.

Në fund, koncepti i nyjeve të pavëmendshme shpjegon se çfarë ndodh në një reaktor bërthamor. Në një reaksion të zinxhirit, një atom i uranit-235 që përfundohet çliron rreth tre neutrone, të cilat shkaktojnë (mesatarisht) ndarjen e më shumë se një atomi U-235. Neutronët e rinj më pas shkaktojnë ndarje të mëtejshme të atomeve dhe kështu me radhë eksponencialisht:

Kur krijohet një bombë, e gjithë kuptimi është të sigurohet një vazhdim i pandërprerë i rritjes eksponenciale. Por në centralin elektrike, qëllimi është të prodhohet energji pa vrarë të gjithë ata përreth. Për këtë përdoren stolat rregullues, të bërë nga materiale që mund të thithin neutrone (p.sh., argjendi ose bora). Pasi ato absorbojnë dhe nuk lirikan neutrone, në simulimin tonë, ato veprojnë si nyje të papranueshme, duke parandaluar kështu që bërthama radioaktive të arrijë në një gjendje superkritike.

Prandaj, truku i reaktorit bërthamor është të mbajë reaksionin afër pragut kritik, duke lëvizur stolat rregullues përpara dhe mbrapa, dhe të sigurojë se çdo herë kur diçka shkon keq, stolat zhyten në bërthamë dhe e ndalojnë atë.

Gradë

Gradë e nyjës është numri i fqinjëve të saj. Deri në këtë pikë, ne kemi shqyrtuar rrjete me gradë 4. Por çfarë ndodh, nëse ndryshojmë këtë parametër?

Për shembull, mund të lidhim çdo nyje jo vetëm me katër fqinjë të drejtpërdrejtë, por gjithashtu me katër diagonalë. Në një rrjet të tillë, grada do të jetë 8.

Grilat me gradë 4 dhe 8 janë shumë simetrike. Por me gradë 5 (p.sh.) ndodh një problem: cilët pesë fqinjë të zgjedhim? Në këtë rast, ne zgjedhim katër fqinjët më të afërt (N, E, S, W), dhe 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

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

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

Qytetet dhe dendësia e rrjetit

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

Për shembull, le të përpiqemi të modelojmë qytetet. Për këtë, do të rrisim dendësinë në disa pjesë të rrjetit (grada më të lartë të nyjeve). Ne bëjmë këtë mbi të dhënat se qytetarët kanë një rreth social më të gjerë dhe më shumë ndërveprime sociale, se sa njerëzit jashtë qyteteve.

Në modelin tonë, nyjat e ndjeshme janë ngjyrosur në bazë të gradës së tyre. Nyjat në "zonat rurale" kanë gradë 4 (dhe janë ngjyrë gri të light), ndërsa nyjat në "qytete" kanë grado më të larta (dhe janë ngjyrosur më të errët), duke filluar nga grada 5 në periferinë dhe duke përfunduar me 8 në qendër të qytetit.

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

E gjej këtë simulim njëkohësisht të qartë dhe të habitshëm. Sigurisht, qytetet mbështesin më mirë nivelin kulturor se zonat rurale - të gjithë e dinë këtë. Ajo që më befason është se një pjesë e këtij diversiteti kulturor lind thjesht nga topologjia e rrjetit social.

Ky është një moment interesant, do të përpiqem ta shpjegoj më hollësisht.

Këtu kemi të bëjmë me forma kulture, të cilat transmetohen thjesht dhe drejtpërdrejt nga njeri te tjetri. Për shembull, manierat, lojërat salon, trendet e modës, tendencat gjuhësore, ritualet e grupeve të vogla dhe produktet që përhapen nga goja në gojë, plus të gjithë paketat e informacionit që ne i quajmë ide.

(Shënim: përhapja e informacionit midis njerëzve është jashtëzakonisht e komplikuar nga mediat. Është më e lehtë të imagjinohet një ambient teknologjikisht primitiv, për shembull, Greqia e Lashtës, ku pothuajse çdo shkëndijë kulture transmetohej përmes ndërveprimit në hapësirën fizike).

Nga simulimi i dhënë, kam mësuar se ka ide dhe praktika kulturore që mund të theksohen dhe përhapen në qytet, por thjesht nuk mund të përhapen në zonat rurale (matematikisht nuk mund). Këto janë të njëjtat ide dhe të njëjtit njerëz. Çështja nuk është që ata që jetojnë në zonat rurale janë "jo të zgjuar": në ndërveprimin me të njëjtën ide ata kanë saktësisht të njëjtat mundësi për ta kapur atë, si qytetarët. Thjesht, ideja vetë nuk mund të bëhet virale në zonat rurale, sepse aty nuk ka aq shumë lidhje përmes të cilave ajo mund të përhapet.

Kjo, ndoshta, është më e lehtë për t'u parë në fushën e modës - veshjeve, frizurave, etj. Në rrjetin e modeve mund të regjistrojmë ndjesinë e një rrethi, kur dy njerëz vërejnë veshjet e njëri-tjetrit. Në qendër të qytetit, çdo person mund të shohë më shumë se 1000 njerëz të tjerë çdo ditë - në rrugë, në metro, në një restorant të mbushur, etj. Në zonat rurale, nga ana tjetër, çdo person mund të shohë vetëm disa dhjetëra të tjerë. Duke u bazuar vetëm në këtë ndryshim, qyteti është në gjendje të mbajë më shumë tendenca të modës. Dhe vetëm tendencat më të besueshme - me shpejtësinë më të lartë të transmetimit - do të jenë në gjendje të vendosen përtej qytetit.

Ne kemi tendencën të mendojmë se nëse një ide është e mirë, atëherë në fund do të arrijë te të gjithë, dhe nëse ideja është e keqe, atëherë do të zhduket. Sigurisht, kjo është e vërtetë në rastet ekstreme, por mes tyre ka shumë ide dhe praktika që janë në gjendje të bëhen virale vetëm në rrjete të caktuara. Kjo është vërtet fantastike.

Jo vetëm qytetet

Këtu po shqyrtojmë ndikimin të dendësisë së rrjetit. Ajo përcaktohet për një grup të caktuar nodash si numri i lidhjeve reale, i ndarë me numrin e lidhjeve potenciale. Pra, përqindja e lidhjeve të mundshme që realisht ekzistojnë.

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

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

Njëlloj, rrjetet elitarë janë zakonisht shumë më të dendur se rrjetet joelitarë – sipas mendimit tim, ky fakt nënvlerësohet (njerëzit që janë të njohur ose ndikues shpenzojnë më shumë kohë në krijimin e rrjeteve, dhe prandaj ata kanë më shumë "fqinj" se njerëzit e zakonshëm). Duke u bazuar në simulimet e mësipërme, ne presim që rrjetet elitarë të mbështesin disa forma kulturore që nuk mund të mbështeten nga mainstreami, thjesht për shkak të ligjeve matematikore, sipas gradës mesatare të rrjeteve. Po ju lë të mendoni se cilat mund të jenë këto forma kulturore.

Përfundimisht, ne mund ta aplikojmë këtë ide në internet, duke e modeluar atë si një gjigant dhe porositur një qytet të dendur. Nuk është çudi që në internet lulëzojnë shumë lloje të reja kulture, të cilat thjesht nuk mund të mbështeten në rrjetet hapësinore: hobi niçë, standarde më të mira dizajni, më shumë vetëdije për padrejtësinë etj. Dhe kjo nuk është vetëm gjëra të këndshme. Njësoj si qytetet e para ishin burim sëmundjesh që nuk mund të përhapeshin me densitet të ulët popullate, ashtu dhe interneti është një mjedis pjellor për forma kulturore malinj, si clickbait, lajme të rreme dhe shkaktim të indinjatës artificiale.

Dije

"Tërheqja e ekspertit të duhur në momentin e duhur shpesh është burimi më i vlefshëm për zgjidhjen e një problemi krijues." - Maikell Nielsen, "Duke shpikur zbulimet"

Ne shpesh mendojmë për zbulimin ose shpikjen si një proces që ndodh në mendjen e një gjeniu të vetëm. Ai goditet nga një shkëndijë inspirimi dhe – eureka! – papritmas ne marrim një mënyrë të re për të matur volumet. Ose ekuacionin e gravitetit. Ose llambën.

Por nëse pranojmë këndvështrimin e shpikësit të vetmuar në momentin e zbulimit, atëherë ne e shohim fenomenin nga këndvështrimi i nyjës. Ndërsa do të ishte më e saktë ta interpretonim shpikjen si një fenomen rrjetor.

Rrjeti është i rëndësishëm të paktën në dy aspekte. Së pari, idetë ekzistuese duhet të depërtojnë në mendjen e shpikësit. Këto janë citata nga një artikull i ri, seksioni bibliografik i një libri të ri – gjigantët mbi krahët e të cilëve qëndronte Njutoni. Së dyti, rrjeti është thelbësor për rikthimin e një ideje të re mbrapa në botë; një shpikje, e cila nuk është përhapur, vështirë se do të quhet "shpikje". Prandaj, për këto dy arsye ka kuptim të modelosh shpikjen - ose, në një kuptim më të gjerë, rritjen e njohurive - si një proces difuzioni.

Pas një momenti, do të paraqes një simulim të përafërt se si mund të përhapen dhe rriten njohuritë brenda rrjetit. Por fillimisht duhet të shpjegoj.

Në fillim të modelimit, në çdo kuadrant të rrjetës janë katër ekspertë, të vendosur në këtë mënyrë:

Eksperti 1 ka versionin e parë të ideës - ta quajmë Idetë 1.0. Eksperti 2 është personi që di si ta kthejë Idetë 1.0 në Idetë 2.0. Eksperti 3 di si ta transformojë Idetë 2.0 në Idetë 3.0. Dhe, përfundimisht, eksperti i katërt di si të bëjë premtimet e fundit për të krijuar Idetë 4.0.

Kjo është e ngjashme me një teknikë si origami, ku metodat zhvillohen dhe mblidhen me metoda të tjera për të krijuar struktura më interesante. Ose mund të jetë një fushë e njohurive, si fizikë, ku puna e mëvonshme bazohet në punën themelore të paraardhësve.

Thelbi i kësaj simulimi është se na nevojiten të katër ekspertët për të kontribuar në versionin përfundimtar të ideës. Dhe në çdo fazë, ideja duhet të kalojë te eksperti përkatës.

Disa sqarime. Në simulimin janë kodifikuar shumë supozita të pa-realizueshme. Këtu janë disa prej tyre:

Supozimi është se idetë nuk mund të ruhet dhe ta transmetohen ndryshe, përveç se nga njeriu te njeriu (dmth. nuk ka libra dhe media).
Supozimi është se në popullatë ka ekspertë të përhershëm në gjendje të gjenerojnë ide, megjithëse në realitet, shumë faktorë rastësorë ndikojnë në lindjen e një zbulimit ose shpikjeje.
Për të katër versionet e ideve përdoren të njëjtat parametra SIS (shpejtësia e transmetimit, përqindja e pavëmendshmërisë etj.), megjithëse më realist do të ishte të përdoren parametra të ndryshëm për çdo version (1.0, 2.0 etj.)
Supozimi është se ideja N+1 gjithmonë e zëvendëson plotësisht idenë N, megjithëse në praktikë, shpesh të dy versionet e vjetra dhe të reja qarkullojnë njëkohësisht, pa një fitues të qartë.

… dhe shumë të tjera.

Diskutimi

Kjo është një model qesharake i thjeshtëzuar i asaj se si në të vërtetë rriten njohuritë. Jashtë modelit ka shumë detaje të rëndësishme (shih lart). Megjithatë, ajo pasqyron thelbin e rëndësishëm të procesit. Prandaj, mund të diskutojmë për rritjen e njohurive, duke përdorur njohuritë tona mbi difuzionin.

Veçanërisht, modeli i difuzionit ofron një kuptim se si të përshpejtojmë procesin: duhet të lehtësojmë shkëmbimin e ideve ndërmjet nyjeve ekspertësh. Ndoshta kjo do të thotë pastrimi i rrjetit nga nyjet e vdekura që pengojnë difuzionin. Ose kjo mund të dojë të thotë vendosja e të gjithë ekspertëve në një qytet ose në një grup me densitet të madh rrjeti, ku idetë përhapen shpejt. Ose thjesht t'i mblidhnim ata në një dhomë:

Pra... ky është gjithë çka mund të them për difuzionin.

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

Rreth rrjeteve shkencore

Në ilusttrimin e paraqitur tregohet një nga ciklet më të rëndësishme pozitive të reagimit në botë (dhe ai ka qenë kështu për një kohë të gjatë):

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

Megjithatë, hiri i zbritës kërkon disa shpjegime. Si zhvillimi i teknologjive çon në rritjen e njohurive?

Një nga mënyrat — ndoshta më e drejta — është kur teknologjitë e reja na japin mënyra të reja për ta perceptuar botën. Për shembull, mikroskopet më të avancuara na lejojnë të shohim më thellë brenda qelizës, duke sjellë ide për biologjinë molekulare. GPS-t_trackerat tregojnë se si lëvizin kafshët. Hidruloguesi lejon të hetohen oqeanet. Dhe kështu me radhë.

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

First. Teknologjia çon në pasuri ekonomike (domethënë, pasuri), e cila lejon më shumë njerëz të angazhohen në prodhimin e njohurive.

Nëse 90% e popullsisë së vendit tuaj merret me bujqësi dhe 10% e mbetur merret me ndonjë formë tregtie (apo lufte), atëherë njerëzit kanë shumë pak kohë të lirë për të reflektuar mbi ligjet e natyrës. Ndoshta pikërisht për këtë arsye, në kohët e kaluara shkenca promovonte kryesisht fëmijët nga familje të pasura.

SHBA-ja lëshon çdo vit mbi 50,000 doktorë shkencash. Në vend që një njeri të fillojë të punojë në fabrikë në moshën 18 vjeçare (apo më herët), ata duhen financuar deri në 30 ose ndoshta deri në 40 vjet — dhe madje as atëherë nuk është e qartë nëse puna e tij do të sjellë ndonjë efekt ekonomik të vërtetë. Por kjo është e nevojshme që një njeri të arrijë kufijtë e avancuar në disiplinën e tij, veçanërisht në fusha shumë komplekse si fizika apo biologjia.

Çështja është që 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, në të cilat rritet njohuria. Në veçanti, kjo lejon ekspertët dhe specialistët të bashkëpunojnë më ngusht.

Mes shpikjeve të rëndësishme këtu janë shtypësja, anijet e avullit dhe hekurudhat (që lehtësojnë udhëtimet dhe/ose dërgimin e postës në distanca të mëdha), telefonat, aeroplanët dhe interneti. Të gjitha këto teknologji kontribuojnë në rritjen e densitetit të rrjetit, veçanërisht brenda komuniteteve të specializuara (ku ndodh pothuajse tërë rritja e njohurive). Për shembull, rrjetet e korrespondencës që u shfaqën midis shkencëtarëve evropianë në fund të Mesjetës, ose mënyra se si fizikantët e sotëm përdorin arXiv.

Në fund të fundit, të dy këto rrugë janë të ngjashme. Të dy rrisin densitetin e rrjetit të specialistëve, çka nga ana tjetër çon në rritjen e njohurive:

Gjatë shumë viteve, unë kam qenë mjaft shurdhër ndaj arsimit të lartë. Një periudhë e shkurtër në studimet pasuniversitare la një shije të pakëndshme në gojë. Por tani, kur mendoj mbrapa dhe duke u menduar (për t'u distancuar nga të gjitha problemet personale), unë duhet të arrij në përfundimin se arsimi i lartë është akoma jashtëzakonisht i rëndësishëm.

Rrjetet sociale akademike (p.sh., komunitetet hulumtuese) janë një nga strukturat më të përparuara dhe më të vlefshme të krijuara nga qytetërimi ynë. Askund tjetër nuk kemi grumbulluar një përqendrim më të madh specialistësh të fokusuar në prodhimin e njohurive. Askund njerëzit nuk kanë zhvilluar më shumë aftësi për të kuptuar dhe kritikuar idetë e njëri-tjetrit. Ky është zemra e rrahjes së progresit. Pikërisht në këto rrjete, zjarri i ndriçimit digjet më fuqishëm.

Por ne nuk mund ta marrim progresin si të mirëqënë. Nëse kriza e riprodhueshmërisë së eksperimenteve na mësoi ndonjë gjë, ajo është se shkenca mund të ketë probleme sistemike. Kjo është një lloj degradimi i rrjetit.

Le të supozojmë se ne dallojmë dy mënyra të praktikës shkencore: shkenca e vërtetë dhe karierizmi. Shkenca e vërtetë është praktikat që prodhojnë besueshëm njohuri. Ajo është e motivuar nga kurioziteti dhe karakterizohet nga ndershmëria (Feynman: "A e shihni, thjesht dua të kuptoj botën"). Karierizmi, përkundrazi, është i motivuar nga ambiciet profesionale dhe karakterizohet nga loja në politikë dhe etiketat shkencore. Ai mund të duket dhe të veprojë si shkencë, por jo prodhon njohuri të besueshme.

(Po, kjo është një dikotomi e tepruar. Thjesht një eksperiment mendor. Mos më keqkuptoni).

Ajo që ndodh është se kur karieristët zënë vend në komunitetin e vërtetë hulumtues, ata prishin punën. Ata, përpiqen të promovojnë veten, ndërsa pjesa tjetër e komunitetit përpiqet të fitojë njohuri të reja dhe t'i ndajë ato. Në vend që të synojnë qartësinë, karieristët e komplikuar dhe ngatërrojnë gjërat për të tingëlluar më impresionues. Ata angazhohen (siç do të thoshte Harry Frankfurt) në kotësi shkencore. Prandaj, ne mund të modelojmë ata si nyje të vdekura, të papërfillshme ndaj shkëmbimit të kujdesshëm të informacionit të nevojshëm për rritjen e njohurive:

Ndoshta modeli më i mirë është ai ku nyjet karieriste jo vetëm që nuk janë të papërfillshme ndaj njohurive, por aktivisht përhapin njohuri të rreme. Njohuritë e rreme mund të përfshijnë rezultate të parëndësishme, rëndësia e të cilave fryhet në mënyrë artificiale, ose rezultate vërtet të gabuara që lindin nga manipulimet ose të dhënat e fabrikuara.

Pavarësisht se si i modelojmë ata, karrieristët patjetër mund të shtypin komunitetet tona shkencore.

Kjo është si një reaksion zinxhir bërthamor, për të cilin kemi nevojë urgjentisht — na nevojitet një shpërthim njohurish — vetëm se në U-235 tonë të pasuruar ka një përzierje të madhe të izotopit të pareaktiv U-238, i cili shtyp reaksionin zinxhir.

Natyrisht, nuk ka një dallim të qartë mes karrieristëve dhe shkencëtarëve të vërtetë. Çdo njeri ka një farë karrierizmi brenda vetes. Pyetja është sa do të përballojë rrjeti para se përhapja e njohurive të qetësohet.

O, e lexove deri në fund. Faleminderit që lexoje.

Licenca

CC0 të gjitha të drejtat e rezervuara. Mund ta përdorni këtë punë siç e mendoni të nevojshme :).

Faleminderit

Kevin Kwok dhe Niki Case për komentet dhe sugjerimet e menduara mbi versionet e ndryshme të skicës.
Nick Barr — për mbështetje morale gjatë gjithë procesit dhe për vlerësimet më të dobishme të punës time.
Kit A. për përmendjen e fenomenit të perkolaçionit dhe pragut të kalimit.
Jeff Lonsdale për lidhjen në kjo esa, e cila (pavarësisht shumë mangësive të saj) ishte nxitësi kryesor për punimin e këtij postimi.

Shembuj të eseve interaktive

Të gjitha punimet e Niki Case, veçanërisht «Përgjigja për poligonet» (me Vi Hart) dhe «Zhvillimi i një buletini më të mirë për votim». Kjo është një standard i lartë për atë që mund të jetë një ese interaktive.
Distill.pub: përshkrime interaktive të cilësisë së jashtëzakonshme të mësimit të makinerive.
Vepra klasike e Bret Victor «Lart dhe poshtë shkallës së abstraksionit». Nuk ia dola shumë mirë me avancimin në shkallë, por gjithmonë ka një mundësi tjetër.

Burimi: habr.com