Александр Долгин - Как нам стать договоропригодными или Практическое руководство по коллективным действиям

• Название: Как нам стать договоропригодными или Практическое руководство по коллективным действиям
• Автор: Александр Долгин
• Жанр: Экономика

Новая книга известного экономиста, исследователя и аналитика Александра Борисовича Долгина, автора переведенных на многие языки книг «Экономика символического обмена» и «Манифест новой экономики», посвящена злободневному и главному вопросу, стоящему перед сегодняшним обществом — договороспособности. Автор подробно исследует и анализирует причины неудач самоорганизации гражданского общества и предлагает не обходимые инструменты и правила коллективного действия, без которых невозможно существование дееспособного общества.

---

Из того факта, что для коллективных практик самой разной природы существует некая оптимальная численность участников (на деле речь идет не о строго определенной величине, а о приемлемом диапазоне), вытекает ясный запрос к IT-инструментарию со стороны людей, которые чего-то хотят, — помочь собрать критический пул участников. Все обыкновенно начинается с прощупывания настроений и готовности потенциальных членов клуба, с поиска единомышленников. Скажем прямо, не ахти какое препятствие! Кому не доводилось справляться о наличии других интересантов? К примеру, собирая гостей на вечеринку или подписи под петицией. И ведь обходились без компьютера! Однако принципиально то, что отныне это может делаться не только по наитию, изустно-рукотворно, через цепочки знакомств. Процесс агрегации обретает дополнительную, так сказать, промышленную тягу.

Многие хорошие дела не делаются только потому, что люди не понимают, будет ли набрана критическая масса единомышленников или нет. Человек отдает себе отчет в том, что в одиночку он это дело не потянет, а найдутся ли должным числом плечи, чтобы поделить нагрузку, — большой вопрос. «Выстрелит» начинание или нет, зависит от того, как потенциальные участники оценивают вероятность добора членов до нужного количества. Это тот самый случай, когда представления о реальности ее же и предопределяют. Меняя ожидания и, в частности, вооружая пионеров знанием о числе сторонников, можно влиять на ход процессов. Социальные сети сработали как катализатор исламских революций именно потому, что благодаря им люди осознали, сколько еще сограждан на их стороне. В том же Египте безработный узнал, что есть еще миллион таких же, как он, образованных 23-летних безработных! И, самое главное, каждый из этого миллиона убедился, что все знают друг о друге, об общей численности и настрое. Все располагали общей картиной. В такой ситуации шансы на выигрыш растут и страх отступает[5]. Без этого масштабные выступления не состоялись бы. Либо, не набрав критической массы, были бы погашены в зародыше.

1.5.1.1. Отбор в клубы

Первую из заявленных задач — вычисление потенциальных участников — интернет помогает решить уже сегодня. Однако в отсутствие прицельного запроса на это решение соответствующие приемы не доведены до ума. Они не заточены на клубный сервис, поэтому люди обходятся кто как умеет. И хотя в настоящее время возможно использовать пометки и следы, оставленные пользователями — объявления и приглашения в соцсетях, «лайки», френд-ленты, пользовательские статусы, данные из открытой части пользовательских профилей, — обработка всей этой информации требует «ручных» усилий. Представляете, сколько всего нужно перешерстить, а затем проанализировать, прежде чем выйдешь на нужных людей. Альтернатива — ничего этого не делать, а пассивно вывесить объявления о наборе в клуб и ждать отклика. Но тут есть свои очевидные проблемы.

Вне всякого сомнения, можно и нужно эксплицировать подходящих кандидатов на порядок лучше, чем это делается сейчас, — быстрее, полнее, с меньшими издержками поиска и отбора. Решение современного уровня, предполагающее высокую автоматизацию, основано на профайлинге — кодификации интернет-пользователей по определенным признакам, почерпнутым из их суждений и поведения в жизни. (Профиль — это набор данных о пользователе, о его статусе, предпочтениях, поведенческих и мировоззренческих характеристиках.) Требуемую информацию пользователи либо уже оставляют о себе в интернете, либо их можно побудить делать это, объяснив, что это им даст. Ее можно разбить на три группы данных, для работы с каждой из которых разработаны свои IT-решения.

Первым делом, можно сортировать людей по социально-демографическим данным, которые они сами указывают, включая пол, возраст, образование, место жительства. Для этого следует установить и настроить соответствующие фильтры. Второй принцип отбора — по заявленным интересам. Человек при желании сам указывает их на сайте (от астрологии до спорта). Третий — по вкусам, суждениям и предпочтениям. Суть этого метода состоит в том, что по ходу того, как пользователи оценивают и/или приобретают различные товары и услуги, включая тексты любого типа, компьютерная программа строит профили каждого из них. Потом она сравнивает их и выдает круги потенциальных единомышленников — это люди, которые во множестве ситуаций делали схожий выбор или публиковали близкие суждения и на этом основании могут быть интересны друг другу.

В случае необходимости могут быть применены фильтры имущественного ценза. Эта последняя возможность на данный момент не облечена в конкретные разработки, но в ней сильно заинтересован бизнес, так что она непременно будет реализована. Клубам это позволит отслеживать, к примеру, уровень запросов и платежеспособность потенциальных членов.

Следует заметить, что ничто из предложенного не относится к категории зыбких перспектив. Напротив, весь перечисленный технологический инструментарий создан и используется на практике в смежных областях. В его основу положены ясные здоровые идеи и приемы.

Наконец, здесь же нельзя не упомянуть об еще одном наиполезнейшем критерии — о репутации. Ее мы сейчас лишь коснемся, а подробно разберем в разделе, где это будет более уместно. С экономической точки зрения, репутация — это аналог предсказуемости поведения. Она основывается на прошлых действиях человека, оцененных другими людьми, и показывает, стоит ли иметь с ним дело. На данном этапе требуется одно — отследить репутацию, которую человек приобрел в других клубах, и, исходя из этого, брать его в свой клуб или нет.

Таким образом, компьютер способен сильно упростить предварительный сбор интересантов. Разумеется, одними автоматически составленными списками потенциальных участников довольствоваться не стоит. Вслед за их получением требуется ручная «редакционная» работа с членским составом. Но задача стопроцентной автоматизации и не ставится. На деле речь идет о существенном повышении КПД процесса преформирования коллектива.

Смущать может лишь одно скрытое противоречие: вообще-то многое в интернете ориентировано на то, чтобы поглощать свободное время, — на это завязана бизнес-модель большинства сайтов, кормящихся с рекламы. Лишь единицы сайтов готовы обслужить пользователя и отпустить с миром. Большинство же ставит превыше всего листаемость (количество просмотренных страниц), поскольку от нее зависит площадь рекламоносителей. И, надо сказать, в массе своей пользователи, в общем-то, не против. Помогать им быстро найти интересующую их информацию — все равно что пытаться осчастливить любительницу вязания на спицах, всучив ей вя-

зальную машину. Как бы то ни было, наше дело — предложить. В конце концов, и изобретателя стиральной машины можно упрекнуть в том, что по его вине женщины лишились психотерапевтической моторики, в ходе которой они приводили свои чувства в порядок, и в результате стали менее уравновешенными.

1.5.1.2. Навигация по клубам

Следующий за предварительной агрегацией шаг — непосредственно сбор потенциальных участников. Зададимся вопросом, как человек узнает о клубах? Прежде чем затевать что-либо самому, стоит выяснить, не проще ли присоединиться к тому, что уже существует. В популярных соцсетях представлено множество объединений, этаких прото-клубов, однако, поскольку клубный сервис для них не главный, докопаться до сути непросто.

Отсюда — потребность в специализированной платформе в интернете — едином сайте, аккумулирующем в себе все разнообразие клубов и предоставляющем удобную навигацию. Представим, что этот сайт оснащен информативным меню, позволяющим быстро добраться до интересующего сегмента. Что еще нужно? Очевидно, хорошо бы иметь возможность, не зарываясь в дебри, выяснить, что кроется за клубными вывесками. Для этого на сайте должны быть приведены индикативные характеристики клуба, такие как:

— рейтинг клуба, в частности — его интегральная репутация (иначе говоря, гудвил или доброе имя);

— близость профиля клуба запросам потенциального члена;

— наличие участников с близкими профайлами (включая индикацию «френдов» отовсюду, если таковые присутствуют);

— срок жизни и главные достижения;

— и, разумеется, численность.

Как видим, ничего сверхъестественного не требуется, но как же полезно располагать такими данными! Что касается численности, то, согласно озвученной выше экономической логике, этот параметр имеет особое значение для клубов, находящихся в процессе набора, включая только что заявленные. Потенциальные участники должны иметь возможность видеть динамику присоединения и процент сбора от расчетной пороговой численности — это позволит им оценить шансы и решить, стоит ли присоединяться и в какой момент. Осведомленность такого рода очень важна, она будет подробней рассмотрена в параграфе о ловушках голосования. Определившись с клубом на сайте-агрегаторе и кликнув на его значок, человек должен оказаться непосредственно на сайте заинтересовавшего его клуба, где, по идее, должно произойти его превращение из интересанта в де-юре члена клуба.