Тези Етюди за Сигурността съдържат единствено резултати от научните ми виждания, изследвания, анализи и модели. С други думи, те представляват КРАТКО изложение на моите ГЛАВНИ приноси в Науката за Сигурността.
  
  ЕТЮД 15. ЕФЕКТИ, ПРИСЪЩИ НА ОГРОМНОТО МНОЗИНСТВО МРЕЖОВИ (МРЕЖОВИЗИРАНИ) ОРГАНИЗАЦИИ (МРЕЖИ)
  
  Приведена е систематизация – в това число от гледна точка на Сигурността – на редица ефекти (присъщи свойства), проявяващи се в повечето организации и структури, имащи мрежови характер, т.е. представляващи един или друг тип мрежи и явяващи се архитектурната и функционална основа на настъпилото и намиращо все по-широко разпространение и все по-голямо значение за социума Мрежово общество.
  
  На детайлен анализ на тази общи за голяма част от съществуващите мрежи ефекти е посветена следната моя монография:
  Николай Слатински. Сигурността – животът на Мрежата. С.: Военно издателство, 2014.
  
  Постепенното навлизане в Мрежовото общество; възходът и разпространението на мрежовата организация на процесите – както в самия им генезис, така и при тяхната еволюция; свързаното с това генериране и нарастване на нетрадиционни източници на неопределеност, несигурност и нестабилност; ескалирането на старите и възникването на нови рискове, налагат неотложна и неизбежна, несъмнено радикална и вероятно драматична промяна. И това трябва да бъде всеобхватна промяна – в системните измерения на социума и комплексния характер на институционалния инструментариум, в мисиите и визиите, в целите и стратегиите; в мисленето и планирането на àкторите и агентите в глобалните, континенталните, регионалните и националните процеси, в цялостния начин, по който се отнасяме към света и конструираме смисъла и замисъла на нашето поведение в него.
  Необходимостта от тази промяна извежда на преден план един от най-сложните въпроси в предаването на цивилизационната щафета от отстъпващата йерархизация към настъпващата мрежовизация – за взаимодействието между йерархичните и мрежовите структури в периода на системно, ментално и поведенческо трансформиране. В това сложно взаимодействие се отразяват всички процеси, на които като държави, народи, общества и граждани ние сме заинтересовани наблюдатели и преки участници – както причинители на тези процеси, така и (по)следствия от тях.
  Във взаимодействието между отстъпващите йерархични и настъпващите мрежови структури се отразяват и онези разумни цели, които ние, като автономни индивиди, общностни същества, свързани в общество личности и изграждащи държавата граждани си поставяме в своя изначален стремеж към повече сигурност, управляемост, ред, предвидимост и смисъл.
  Мрежовостта, мрежовите предизвикателства, мрежовите структури, Мрежовото общество са изключително интересни обекти за изследване сами по себе си, но тяхното изучаване би спомогнало да се опознае още по-добре нашият свят, неговата история и перспективите за развитието му. Защото мрежите като форма на организация и начин на поведение не възникват днес, те са били една от характеристиките на света, в който е протичало, протича и ще протича човешкото битие. Промяната се състои в това, че те се превръщат от по-второстепенна характеристика в една от водещите характеристики на сегашния свят. А този род промени не могат да не променят и арсенала от модели и инструменти, с които изучаваме и управляваме обществата, не могат да не променят също и насоките, нагласите и навиците на нашето мислене за процесите и тенденциите.
  
  На мрежата не бива да се гледа като на нещо преди всичко технологично. За американския изследовател на новите технологии Кевин Кели (1952) мрежата е „органично поведение в технологична матрица“ [1]. Трябва да мислим както един от героите на американския кинорежисьор и актьор Уди Алън (1935): „Животът представлява изцяло взаимодействие в мрежова форма“ [2].
  Да, мрежата е и нещо технологично, т.е. средство, инструмент, помощен ресурс, но тя е много повече от това. Мрежата е разностранна и многостранна (и много странна!), разнолика и многолика, винаги различна, никога една и съща, с променлива и размита структура; с нееднозначна и разгръщаща се динамика. Тя е случването на нещата и нещото, което се случва. Мрежата се намира във всичко и всичко се намира в Мрежата. Тя е разливаща се и развиваща се във времето и като че ли извън времето.
  Можем да перифразираме мисълта на великия Васил Левски за Времето:
  Мрежата е в нас и ние сме в Мрежата; тя нас обгръща и ние нея обгръщаме.
  
  За изучаване на мрежовите структури се използват все по-интензивно модели и подходи както от обществените науки, така и от естествените науки. Това е напълно логично обединяване на усилията, защото тези науки изучават един и същ свят – нашия, само че едните, „социолозите“ от обществените науки, го правят с повече думи (знаци, символи, метафори), а другите, „математиците“ от естествените науки, го правят с повече формули. Но светът е един и той се подчинява на общи закони. Това позволява да се прехвърлят знания от обществените науки към естествените и обратно.
  Мрежата се състои от възли и връзки. Възлите се наричат върхове (vertices). Отделният връх в конкретните мрежи има различно наименование: възел (node), àктор (actor), автор (author), сайт (site) и др. Връзките се наричат ребра (edges). Отделното ребро в конкретните мрежи има различно наименование: връзка (tie, relation, bond), линк (link), реакция (reaction), цитиране (citation) и др. [3]
  
  Пояснение:
  Vertex (англ., мн.ч. vertices) – връх, най-висока точка, обща точка на сноп (лъчи, вектори, пръчки).
  Node (англ.) – връх, най-висока точка, обща точка на сноп (лъчи, вектори, пръчки).
  Edge (англ.) – възел, разклонение (бот.); възлова точка/съединение (анат.); точка на пресичане на орбити (астр.); пресечна точка на линии (мат.).
  Tie (англ.) – връзка, верига, скоба, греда.
  Relation (англ.) – отношение, връзка, зависимост, родство.
  
  При математическите подходи на мрежите се гледа като на системи от елементи, чиято структура е изтъкана главно от хоризонтални връзки, а вертикално те са слабо структурирани – с най-много 2 или 3 нива. Изучаването на мрежите, на спецификите на тяхната структура и на възпроизвеждането им във времето и пространството се прави основно със средствата на висшата математика и физиката. Това позволява не само постигането на висока степен на абстракция, издигаща се над конкретните градивни елементи и над присъщите на отделната мрежа функции, но и получаването на общи, инвариантни формули и изводи. Тук водеща е структурата (мрежова), а това от какво е изградена тя, от какви по същността си възли и от какви по характера си връзки е с второстепенно значение, на него се обръща малко, често и никакво внимание. Затова за математическите подходи две мрежи са различни, ако са различни техните структури.
  
  Пояснение:
  Инвариант – величина, признак или отношение, които остават неизменни при определени преобразувания.
  Заб. Поясненията, за които не е указан изрично източник, са приведени на база на текстове и дефиниции за тях в Wikipedia.
  
  Социалните изследователи се интересуват най-вече какви социални обекти са възлите и каква социална динамика е заложена в съединяващите ги ребра, т.е. връзки. При социологическите подходи на мрежите се гледа като на големи общности от хора, свързани с обща култура, общи цели и ценности, общо отношение към света или към конкретен въпрос. Паралелно с това се разглежда тяхната обвързаност, наречена мрежа (това е много повече метафора, мисловен конструкт) – като кауза, като идеология, като идентичност. Затова при социологическите подходи две мрежи са различни, ако са различни техните действащи социални агенти и характерът на връзките помежду им.
  Тъкмо идентичността е спецификата, която математическите модели не успяват ефективно да „уловят”. Но за да се осмисли една мрежа и се схванат нейните свойства, задължително трябва да се разбира скрепящата я идентичност и влиянието ѝ върху социалната динамика на мрежата [4], защото идентичността, общността на възгледите, принципите, идеологията, на базата на която са „слепени” участниците в мрежата, влияят върху нейната структура. Но пък от социолозите се подценява същината на мрежовата структура, допуска се негласно, че важна е мрежовостта (приличането на мрежа), а на какви закони е подчинено функционирането на структурата, има общо взето слабо влияние върху характера на човешките и груповите отношения в мрежата.
  
  Живеем във все по-мрежово общество. Според едната гледна точка обществото се мрежовизира като следствие от новия характер на разпространение на информацията и по-точно – на символните ресурси, т.е. обществото е такова, каквито са неговите комуникации. И във века на новите комуникационни и информационни технологии, чийто характер е все повече мрежови, обществото естествено ще се адаптира към тези революционни промени в комуникациите. Ето защо в света на социалните мрежи обществото ще бъде мрежово. Това може да се формулира малко по-крайно така: тъй като има социални мрежи (от типа на Фейсбук), то и обществото ще бъде мрежово.
  Тази гледна точка има основание – обществото адаптира своите структури към начина, по който в него се извършва комуникацията. Но по-логична е другата гледна точка – че в обществото настъпват такива социални трансформации, които засилват хоризонталната му преориентация за сметка на вертикалната и в едно такова общество естествено комуникациите текат по различен начин – те са „принудени“ да се мрежовизират, за да отразят мрежовия характер на обществото, т.е. комуникациите са такива, каквото е обществото. В мрежовото (мрежовизираното) общество е естествено да възникват и социални мрежи. И това може да се формулира малко по-крайно: социални мрежи (от типа на Фейсбук) има, защото обществото е мрежово.
  
  В научната литература се срещат проучвания на широк кръг мрежови структури с разпространение в различни области на социалния и биологическия живот, неживата материя, техниката, Космоса. Ще приведем класификация на основните видове мрежи: социални, информационни, технологични, биологични, когнитивни и др. [5, 6, 7, 8].
  
  Пояснение:
  Когнитивен – познавателен, свързан със съдържанието, с понятията.
  
  СОЦИАЛНИТЕ МРЕЖИ са мрежи на отношения между социални обекти. Ето примери за такива мрежи: Facebook и Twitter; мрежи от хора, свързани с роднинство, приятелство, религия, сексуални отношения, професионални контакти, хоби; мрежи на бизнес отношенията – на изпълнителни директори, членове на управителни съвети на големи компании, на собствениците (акционерите) с дялове в различни компании, или на компаниите, имащи дялове една в друга; мрежи на учени със съвместни научни публикации (съавторство) или цитиращи се един друг в такива публикации; мрежи на актьорите и актрисите (например в Холивуд), участвали поне веднъж заедно в един и същ филм; мрежи за търговия и услуги и мрежови маркетинги („лице в лице”); мрежи на епидемии – болестни и „социални” (заразяването на хората с инфекциозни вируси или с вируси от идеи); мрежи на финансовите потоци (финансови мрежи) [9]; мрежи на мениджъри в литературата, изкуството и науката, на спортни мениджъри; мрежи на телефонните обаждания, електронните писма, Viber, WhatsApp, Skype и icq контактите и много други.
  
  ИНФОРМАЦИОННИТЕ МРЕЖИ са мрежи на отношения между информационни обекти. Ето примери за такива мрежи: цитиранията в научните публикации (напр. A цитира B; B цитира C и D; С цитира B и E; и т.н.), препратките във WWW паяжината; цитиранията при патентите; Wikipedia; търсачките в интернет; блогосферата; мрежите peer-to-peer (партньорските мрежи [10]); разпространението на компютърните вируси.
  
  ТЕХНОЛОГИЧНИТЕ МРЕЖИ са мрежи на отношения между технологични обекти. Ето примери за такива мрежи: интернет като хардуерна (физическа) мрежа от свързани помежду им компютри; WWW (World Wide Web) като софтуерна (логическа) мрежа; електрическите мрежи; телефонните линии; транспортните мрежи (влакови, автобусни, самолетни); службите за доставка на писма и пратки; подземната градска канализация; тръбопроводните мрежи за пренос на стратегически суровини, например нефт и газ.
  
  БИОЛОГИЧНИТЕ МРЕЖИ са мрежи на отношения между биологични обекти. Ето примери за такива мрежи: невронните мрежи (невроните са специализирани нервни клетки в човешкия и животинския мозък); човешкият геном и мрежите от гени; мрежите на метаболитните (обменните) процеси; мрежите на реакциите между протеините (на белтъчните взаимодействия); мрежите на кръвоносните съдове; мрежите от клетки (колонии от бактерии, мрежовидни тъкани в многоклетъчни организми); мрежите на биологичното разнообразие, напр. взаимните мрежи, т.е. мрежи на взаимнополезни взаимодействия (връзки вътре и между различните видове растения, животни, хора); мрежите на хранителните вериги в природата: релациите „хищник – жертва“; мрежите тип „паразит – гостоприемник“; мрежите тип „симбиоза“ – взаимоизгодно съществуване на различни живи организми; мрежите, съставени от насекоми, които на инстинктивно равнище поддържат биосоциални системи (мравки, пчели, оси, термити); екологичните мрежи, екомрежите (при определени птици, при делфините, човекоподобните маймуни); разпространението на болестотворни вируси.
  
  КОГНИТИВНИТЕ МРЕЖИ са мрежи на отношения между когнитивни, т.е. свързани със знанието обекти [11]. Ето примери за такива мрежи: мрежи на героите в литературни произведения – „Илиада“ (епическа поема, създадена от от легендарния древногръцки поет Омир, VIII в. пр.Хр.), „Дейвид Копърфийлд“ (1849, роман от английския писател Чарлз Дикенс, 1812 – 1870), „Клетниците“ (1862, роман от френския писател Виктор Юго, 1802 – 1885), „Ана Каренина“ (1877, роман от руския писател Лев Толстой, 1828 – 1910), „Приключенията на Хъкълбери Фин“ (1884, роман от американския писател Марк Твен, 1835 – 1910); мрежи на персонажите в свещени книги, например в Библията; мрежи на персонажите от древногръцката митология (простосмъртни, богове, чудовища, нимфи и сирени); лингвистични мрежи от тип 1, съставени от думи със синтактични връзки помежду им, например думите в „1984“ (1948, роман на английския писател Джордж Оруел, 1903 – 1950), а на сходен принцип работи речникът, вграден в текстови програми като Word); лингвистични мрежи от тип 2, характеризиращи връзките между езиците в даден регион; мрежи на нотите в произведения на германския композитор Йохан Себастиян Бах (1685 – 1750), на уникалния австрийски композитор Волфганг Амадеус Моцарт (1756 – 1791), на германския гений, един от най-великите композитори в човешката история Лудвиг ван Бетовен (1770 – 1827), на полския композитор Фредерик Шопен (1810 – 1849), на съвременни китайски композитори и в попмузиката; мрежи на отделни части, фигури, цветове в картини на художниците кубисти и/или футуристи – холандеца Питер (Пийт) Мондриан (1872 – 1944), руснака (и поляка) Казимир Малевич (1879 – 1935), испанеца Пабло Пикасо (1881 – 1973), французина Брак (1882 – 1963) [12, 13].
  
  Пояснение:
  Нимфи – дълговечни, невинаги безсмъртни красиви девойки полубогини, олицетворение на животворните сили на природата [14].
  Сирени – морски същества, полуптици-полудевойки, омайвали с вълшебни песни мореплавателите, увличали ги към скалите и там разбивали корабите им [15].
  Кубизъм – модернистко направление в изобразителното изкуство, характеризиращо се с използване на геометризирани условни форми и стремеж да се „раздробят“ реалните обекти на стереометрични примитиви.
  Футуризъм – общо название на художествени авангардистки движения, интересуващи се преди всичко от формата, а не толкова от съдържанието на стиховете, често измислящи свои думи и използващи вулгарна лексика, професионален жаргон, езика на документа, плаката и афиша.
  Авангардизъм – общо название на течения в изкуството, за които е характерен стремежът за коренно обновяване на художествените практики, скъсване с установените принципи и традиции и търсене на нови, необичайни съдържания, средства за изразяване и форми на произведенията.
  
  ДРУГИ МРЕЖИ – мрежи, които не попадат в горните видове. Ето примери за такива мрежи: геофизичните мрежи; мрежите на реките (и притоците на една река) и езерата; мрежовите молекули от атомите на инертните газове; мрежи на звездите и черните дупки (в мегасвета); мрежи на суперструните (в микросвета).
  
  Пояснение:
  Геофизика – комплекс от науки, изследващи с физически методи вътрешния строеж на Земята, физиката на нейните вулкани, океани, езера, реки, ледници; физика на атмосферата (метеорология, климатология).
  Инертни или благородни газове е събирателно наименование за химични елементи, създадено поради неучастието на тези елементи в химични реакции. Впоследствие е открито, че някои от тях могат да влизат във взаимодействие, но името остава.
  Черна дупка – област в пространство-времето, в която гравитационното привличане е толкова голямо, че тя не може да бъде напусната от нищо, дори от светлината.
  Опростено казано, според Теорията на суперструните най-малките „частици“, от които е изградена материята са струни, които, когато трептят по различен начин, се виждат като известните ни микрочастици.
  
  Мрежоподобните и максимално „сплеснатите“ структури се срещат все по-често – не само в терористични и организирани престъпни групи, но и в гражданското общество, в общностите по цели и интереси, в лобистките групи и в групите за натиск.
  Съвременните предизвикателства придобиват все повече мрежови характер. А учените са установили – с мрежите успешно могат да се борят мрежи. Но държавата, институциите от системата за национална сигурност, мисленето в сигурността запазват своята йерархична структура, своите пройерархични комплекси, рефлекси и инстинкти.
  В йерархичните структури правилата и процедурите, по които те функционират, играят стабилизираща роля, създават надежден ред в организацията, но се превръщат в „спирачка“ пред възприемането на новото. Йерархиите трудно „понася“ иновациите (особено онези, свързани с преустройство на структурата, потоците от информация и взаимодействието между звената и хората). Дори иновацията да бъде все пак възприета, йерархичната структура я инкорпорира в своите норми и правила прекалено мудно [16].
  В мрежовите структури няма страх от промени – там се стремят към тях. В тях работи правилото „4 С”: Солидарност, Сплотеност, Сътрудничество, Синергия.
  
  Пояснение:
  Синергия – сумарен ефект от взаимодействието на два или повече фактора, характеризираща се с това, че тяхното взаимодействие съществено надвишава или е качествено различно от ефекта от сумата на действията на двата фактора поотделно.
  
  В йерархичните структури преобладава организирането отвън и отгоре – нечия външна воля ги структурира и контролира по еднопосочната връзка „Заповед → Изпълнение”. В мрежовите структури преобладава организирането отвътре и отдолу – те се структурират и контролират чрез цикличната релация Възлагане → Наблюдаване на изпълнението → Изводи от изпълнението → Оптимизирано възлагане. Това е двупосочната връзка Възлагане ↔ Изпълнение.
  Контролът е слепващото вещество, свързващата материя в йерархичните структури – в тях подчиненият на моя подчинен е и мой подчинен; докато в мрежовите структури слепващото вещество, свързващата материя е доверието – в тях приятелят на моя приятел е и мой приятел.
  В йерархичните структури водещи са формалната власт, принудата, въздействието; в мрежовите – лидерството, мотивацията, влиянието. В мрежовите структури не е нужно да има пъдари, следящи как работят останалите и контролиращи всеки в организацията. Не са необходими и филтри за пресяване на информацията нагоре и надолу, нито кучета пазачи (watch-dogs), стоящи ревностно пред кабинета на лидера, за да не могат да влязат при него хора от по-ниските нива в йерархията.
  Две йерархични структури, дори да са еднородни, си взаимодействат основно по волята на тези, които ги ръководят (на управленско равнище), докато две мрежови структури, дори да са разнородни, си взаимодействат чрез взаимно проникване, чрез преплитане. Проблемът с йерархичните структури е, че те могат и да дават добри резултати в нормалния живот, но са изключително неадекватни в екстремална ситуация и са особено уязвимо място в кризисния мениджмънт, защото в тях хората обикновено се опират на привичното, на добре познатото и на създаващото комфорт; вниманието им лесно се приспива, целите се размиват, а представата за реалността се изкривява.
  В йерархичните структури конкуренцията е по-силна от сътрудничеството и повече деструктивна, отколкото конструктивна. Затова те са главно от Нютонов тип, т.е. приличат на машини, в тях всичко е строго подредено, механично, елементите са като болтчета и външната среда се възприема като постоянна.
  В мрежовите структури сътрудничеството е много по-силно от конкуренцията и много повече конструктивно, отколкото деструктивно. Затова тези структури са основно от Пригожинов тип, т.е. с голяма сложност, която се определя и от броя на звената, а и от това как те си взаимодействат. Тези структури приличат на живи организми, в тях всичко е самооптимизиращо се и гъвкаво, елементите се осъзнават като интегративна част от цялото, действат не толкова по заповед или от страх, а по-скоро по вътрешна необходимост и с разбиране на общите цели, ценности и интереси, а външната среда се възприема като непрекъснато променяща се, изискваща постоянна будност на сетивата.
  
  Пояснение:
  Според великия английски математик и физик Исак Нютон (1642 – 1727) пространството и времето са абсолютни и независими едно от друго; съществуват строги и познаваеми закони, които предопределят съществуването и развитието на материалните и нематериалните обекти и тези обекти не могат да влияят нито на пространството и времето, нито на законите, на които се подчиняват – това е един механистичен свят, свят на предписани и неподлежащи на промяна правила.
  Иля Пригожин (1917 – 2003) – белгийски учен-физикохимик от руски произход, носител на Нобелова награда за химия през 1977 г. Пригожинов тип или Пригожинова логика – зависимост между причината и следствието, при която те си влияят взаимно, като периодично и непредизвестено си разменят местата и са така преплетени, че често следствието влияе на причината, която го е породила и на която то е функция към дадения момент.
  
  Когато се говори за йерархични (т.е. с повече нива) и мрежови (т.е. с по-малко нива) структури, не бива да се смята, че всичко опира до архитектурата. Това е нова епоха в управлението, в организационното поведение, в отношението към целите и ресурсите. Тя предявява нови изисквания към структурите от системата за сигурност в международен и в национален план. Преди време министърът на отбраната на САЩ Доналд Ръмсфелд (1932 – 2021; най-младият на този пост, 1975 – 1977, както и най-възрастният на този пост, 2001 – 2006) каза нещо, което бе разбрано само като реплика по отношение на адекватността на НАТО, а не бе дешифрирано като повеля на времето: Вече не Коалицията определя Мисията, а Мисията определя Коалицията [17].
  
  Всеки човек и всяка организация, на всички нива на управление и във всички аспекти от живота, трябва да осъзнаят коренната промяна, пред която са изправени. Досега разчитахме на ресурсно ориентирани стратегии, т.е. разполагаме с ресурси, умения, капацитет и се ориентираме към цели, приоритети, задачи, които можем да реализираме чрез тях. Сега се преминава към целево ориентирани стратегии, т.е. имаме цели, задачи, приоритети, които трябва да се реализират и трябва да намерим ресурси, умения, капацитет, чрез които да реализираме тези цели, задачи, приоритети.
  Вече не можем да се въоръжим с някакви способности и да си въобразяваме, че те ще са ни достатъчни; днес Целта определя Ресурсите, а не Ресурсите – Целта. Акцентът се премества към гъвкавостта – гъвкави знания, гъвкави структури, гъвкави подходи и гъвкави геометрии на противодействието. Вече няма веднъж и завинаги замръзнали организации и архитектури. Щом предизвикателствата и противниците са гъвкави и мобилни, такива трябва да бъдат и институциите, и хората в тях. Днес се воюва със специални разузнавателни средства, утре – с финансови ресурси, вдругиден – с информационни и медийни ресурси, а по-вдругиден – със средства на културата и идентичността, на идеологията и социалните дейности. Трябва да се създават пулове от ресурси – министерствата и агенциите са твърде йерархични, склонни към бюрокрация и чиновническо мислене, а е необходимо да се правят гъвкави, мобилни коалиции от професионалисти. Специализацията няма да бъде по дейности, а по предизвикателства – престъпност, тероризъм, демографска криза, качество на живот и т.н. И ценността на всеки експерт ще зависи не от волята на прекия му началник или на някоя партия, а от неговите умения и професионализъм, уникалност и способности да участва в колкото се може повече такива пулове от ресурси и гъвкави, мобилни коалиции от специалисти.
  С други думи, имаме мисийни стратегии и цели, мисийна насоченост и мислене. Оттук следва главният проблем за Държавата: Държавата все още не може да не бъде йерархично организирана – това е свързано с нейния характер, с целите и задачите, които тя реализира, с начина, по който функционира и взема решения; обаче Държавата днес не може да се справя с новите рискове, ако не възприема нови подходи и ресурси, ако не започне да се „мрежовизира”! Държавата трябва да съчетава йерархичността, защото е Държава, с мрежовостта, за да бъде способна да дава адекватен отговор на новите рискове. Държавата, която изгради ефективна хибридна организационна мрежа, ще спечели стратегическата инициатива [18]. Това означава стремеж към структури, чиято йерархичност е с по-малко нива (да не се създават нови нива) и по-плоска (структурата да бъде „сплесквана“) и преминаване към мрежова архитектура с минимално необходима йерархия и максимално адаптивна организация, като се набляга на консолидацията и интеграцията, на координацията и децентрализацията, за сметка на командването и централизацията. Ако противникът е с променлива геометрия, то и институциите, с които ще се изправим срещу него, трябва да бъдат с такава геометрия.
  Когато се говори за практическите приложения на мрежовите структури, това, което трябва да се изтъкне приоритетно, е необходимостта от промяна на мисленето. Мрежите не са мода или увличане, не са само инструмент и нагледна илюстрация; не са понятие, въведено за по-бързо осмисляне на изучаваните явления. Мрежите са тези явления; те са формата и съдържанието на живота; те днес са оптималният възможен начин за пълноценно изучаване на процесите в различни области на познанието и практиката. Има редица сфери на приложение на мрежовите структури – военно дело (Мрежово-центричната война, Network-Centric warfare); противодействие на тероризма и организираната престъпност, защита на критичната инфраструктура, борба с различни болести, изучаване на историческите процеси, социални протести и мн. др.
  
  Пояснение:
  Мрежово-центричната война, Network-centric warfare, Net-centric warfare – теоретична система от схващания и възгледи, реализирана на практика в част от съвременните военни конфликти. В Мрежово-центричната война подразделенията, частите и съединенията от видовете въоръжени сили и родовете войски са информационно и командно организирани в мрежово-центрична архитектура, което гарантира постигането на информационно, комуникационно и технологично превъзходство над противника.
  
  Мрежовото общество е резултат от развитието на човешката цивилизация. Разбира се, не би могло да се твърди че появата му е била единствено възможната като алтернатива. Но неумолимият закон на историята е, че се е случило само това, което се е случило. В историята няма „Ако…, то…“, „А какво би станало, в случай че…?“. Пътят, по който от даден момент поема човечеството, е една от съществувалите алтернативи, но реализирала се, тя за историческата наука е единствено възможната.
  Ако за нас Мрежовото общество е единствено възможното, то е защото точно то се е реализирало. А главните причини за неговото реализиране се крият в промените в обществото и промените със средата (геополитическа, геоикономическа, геосоциална и геокултурна), в която обществото функционира. Не е приемлива тезата за случайно стеклите се щастливи обстоятелства или щастливо стеклите се случайни обстоятелства, довели до настъпване на Мрежовото общество, от които най-важно било развитието на модерните комуникационни и информационни технологии. Мрежовото общество щеше да настъпи и без взрива на комуникационните и информационните технологии, но именно неговите най-силни черти му позволиха да оцени смисъла им, да се въоръжи с тях и да се „разправи“ с другите алтернативи (те вероятно са съществували, но ние не можем със задна дата да гадаем дали са били само хипотези или са били алтернативи).
  За това, че макар изключително важни, комуникационните и информационните технологии не са единствено важни за настъпването на Мрежовото общество, говорят процесите и промените в различни сфери на човешката дейност – политика, икономика, енергетика, култура, спорт и т.н. Редица от тези процеси и промени в една или друга степен не са свързани пряко с новите комуникационни и информационни технологии.
  Мрежовостта и присъщата ѝ хоризонтализация на структурите и комуникациите отдавна са обект на анализ в икономиката. От поне 2 – 3 десетилетия се разработват идеи за нова архитектура на компаниите, за организационна култура, за нови методи за управление и контрол. Далеч преди Интернет стана ясно, че хоризонталната, мрежово организирана „Майкрософт“ постепенно ще вземе връх над вертикалната, йерархично организирана „Ай Би Ем“; и че мрежово изграденият „Макдоналдс“ ще стане много повече от международна структура от заведения за обществено хранене, превръщайки се в знак на времето, в тип култура на обслужване и отношение към клиента, в част от глобализацията и неин символ (макдоналдизация). Виждаме как транснационалните компании (ТНК) изплитат своите мрежи и извличат големи печалби не само ползвайки се от спецификите на отделните държави (евтина работна ръка, занижени екологични изисквания), не само от ефекта на мащаба и възможността да оперират в различни региони и така да съчетават своята глобалност с локалните специфики, но и заради свойствата, присъщи на мрежовите структури – ефективност, скорост, възможност за мобилизация, самоорганизация, самосинхронизация. ТНК чрез мрежовостта плуват в свои води. Те осъзнаха какви конкурентни предимства, понякога невидими, а нерядко видими преимущества носи мрежовостта и бързо започнаха да сплескват йерархиите, да засилват децентрализацията, да позволяват на клоновете си да се самоорганизират като (мрежи от) мрежи, да се разпълзяват и да достигат нужното ниво на сложност и гъвкавост, без това да влиза в особено противоречие с ефективността и управляемостта.
  Комуникационните и информационните технологии се развиват много бързо, но обществото се променя бавно. По аналогия с тезата на английския свещеник и икономист Томас Малтус (1766 – 1834), може да се каже, че в политически, икономически, социален и културен аспект обществото се променя по аритметична прогресия, докато комуникационните и информационните технологии напредват по геометрична прогресия. Ето защо технологиите значително изпреварват обществото с възможностите си и с темповете на развитие. А хората, които не използват в удовлетворителна степен тези технологии – те извън Мрежовото общество ли са? Да, те са offline, но те също са свързани в част от мрежите на съвременното общество, те са част от Мрежовото общество. Обществото се движи по свои собствени закони, които поне отчасти са независими от технологиите.
  
  Пояснение:
  Аритметичната прогресия е последователност от числа a₁, a₂, a₃…, в която всеки следващ член в прогресията, започвайки от втория, се получава като към предишния се прибави едно постоянно число d (разлика на прогресията), т.е. имаме:
  a₁, a₂=a₁+d, a₃=a₂+d или a₁+2d, … a_n=a_n-1+d или a₁+(n-1)d.
  Геометричната прогресия е последователност от числа b₁, b₂, b₃…, в която всеки следващ член в прогресията, започвайки от втория, се получава като предишният се умножи на едно постоянно число q (знаменател на прогресията), т.е. при b₁≠0 и q≠0, имаме:
  b₁, b₂=b₁q, b₃=b₂q или b₃=b₁q², … b_n=b_n-1q или b_n=b₁q^n-1.
  
  В социален план мрежата съдържа в себе си две свойства, които се намират в постоянно противоречие. От една страна, тя най-лесно „включва“ намиращите се извън нея. Социалната цена за „включване“ в мрежата е най-ниска, защото мрежата непрекъснато се стреми да расте, ръстът е част от живота ѝ. И тази цена непрекъснато пада с нарастването на включените в мрежата участници. От друга страна, мрежата е определен тип култура, норми, ценности, без усвояването на които, без покриването на стандартите за които, „членството“ в мрежата е формално (свързването е много слабо), а ползите от него клонят към нула. С други думи, когнитивната, познавателната цена за „включване“ в мрежата е най-висока и постоянно нараства с развитието на мрежата.
  Има и други особености на мрежата, обект на изучаване от представителите на обществените науки. Става дума и за мрежата като социален координатор – никой по-добре от нея не може да координира усилия, нагласи, позиции, послания и несъгласия. Става дума, накрая, за мрежата като социален интегратор – защото тя всъщност е една протегната ръка, един зов: „Присъедини се, свържи се, включи се!“.
  
  Мрежовото общество предявява коренно нови изисквания към стратегическите мениджъри на държавата, към нейния елит, към политиците. Те трябва да се проникват от мисълта, че Мрежовото общество предполага, че участниците в него са призвани да бъдат с поне едно ниво на сложност по-високо, в сравнение с предходните общества.
  Мрежата изисква, както се каза, определена култура, тя работи чрез определени технологии, налага определени модели на поведение и подходи за обясняване на света. Затова политиците трябва да имат мислене и действия, съответстващи на Мрежовото общество, да се държат (про)мрежово и да използват инструментариум, отговарящ на и достоен за Мрежовото общество. Антимрежовото поведение на политиците „дърпа“ обществото назад, забавя неговото развитие. От друга страна, Мрежовото общество е изпитание и отговорност от по-висок порядък и за обикновените хора, за гражданите. Изкушавани от възможността да участват в различни реални и виртуални мрежи, те могат да загубят далеч по-лесно ценностната си ориентация, да размият собствените си принципи. Когато цената за влизането в общността е висока, това изисква много продължителна и последователна ценностна нагласа, работа над себе си, размисъл и съмнения. Човек заживява с мисълта за тази общност, дори с представата за нея и още преди да влезе в общността, той духом вече е там. Докато при изключително ниската цена на влизане в много от общностите днес, съпричастността с тях е далеч по-слаба. Тези общности са въобразени, но те са нещо повече от това – те са въображаеми. Човек е, образно казано, само с единия крак в тях, той участва в тях с усещането, че прави експеримент, че опитва – да види как е. При първото несъгласие той е готов да се „разкачи“, при първото „ънлайкване“ е готов да се „дисконектва“. Оттук до ценностния промискуитет е най-много една крачка. И ако в личния живот това е право на избор, което трябва да се зачита, дори и невинаги да се уважава като поведение, в политиката то носи риск от формиране на безотговорни, деструктивни, гъвкави и лесни за манипулиране, слабо свързани духовно и силно надъхани с негативизъм мнозинства.
  
  Пояснение:
  Промискуитет – безразборни и неограничавани от нищо интимни връзки с много партньори.
  
  В своята книга „Мрежата [паяжината] на живота“ (The Web of Life), австрийският и американски физик Фритьоф Капра (1939) пише, че базовият патерн на живота е мрежовият патерн [19]. Патернът или фòрмата на живота – това е Мрежата. Но ако Мрежата е фòрмата на Живота, то Сигурността е съдържанието на Живота на Мрежата. Мрежата е най-ефективният производител на Сигурност. Животът на Мрежата е посветен на производството на Сигурност. Животът на Мрежата е Сигурност. Мрежата може би не е генералното решение на въпроса на Сигурността, но е най-добрият от всички съществували производители на Сигурност.
  
  Пояснение:
  Патерн – закономерна представа, шаблон, образ, образец, срещащ се в природата и човешката дейност.
  
  Един от изявените творци в изследването на мрежите, американският физик от унгарски произход Алберт-Ласло Барабаши (1967) пише, че при изучаването на безмащабните мрежи (scale-free networks) той е следвал творчеството, отношението към света и креативния дух на българина Кристо (Христо Явашев, 1935 – 2020) и съпругата му, родена в един и същи ден с него, французойката Жан-Клод (1935 – 2009) – те скриват, опаковат обекта, за да ни помогнат да го видим и осъзнаем най-добре. За да се открият мрежите в най-различни сложни системи, ние трябва да скрием, да замаскираме общия им вид и всички детайли на видимостта. Тогава вече, разглеждайки само възлите и връзките, ще съумеем да съзрем и наблюдаваме архитектурата на сложността, наречена Мрежа, и на мрежовостта, наречена Сложност. Само дистанцирането, откъсването от спецификите, от подробностите, позволява да бъде съзрян универсалният организиращ принцип, намиращ се в основата на изучаваните системи. Скриването, покриването е това, което разбулва, дешифрира фундаменталните закони, управляващи еволюцията на мрежово структурирания свят и помага да се разбере как тази заплетена, сплетена и преплетена архитектура въздейства на толкова и така разнообразни процеси, явления и събития. След като скриването, опаковането позволява да вникнем в дълбоката същност, в дълбоката природа, в дълбокия замисъл на нещата, следващата крачка е ясна – да се махне опаковащата материя, да се свали опаковката. Целта е станала много по-ясна – да се разбере сложността. И за да постигнем тази цел, трябва да отидем отвъд структурата, да се фокусираме върху динамиката, която движи възлите и връзките. Мрежите са скелетът на сложността, магистралните пътища за различните процеси, които правят нашия свят жив, жизнен, истински и прекрасен. Ние трябва да видим възлите като реални хора, реални субекти или реални обекти, а връзките – като реални свързвания, реални линкове, реални комуникации, изпълнени с реално съдържание, реални цели и стратегии. Мрежите дават ключа за разбирането, но с тях разбирането не се изчерпва. За да продължим нататък, трябва да отидем отвъд мрежите – към индивидуалността, същността, идентичността на всеки конкретен процес, на всяка конкретна система [20]. Но никога не бива да забравяме, че за да направим пробива в осъзнаването и осмислянето на света, ни беше нужно да видим този свят такъв, какъвто той постепенно се превръща и неизбежно ще стане – свят на мрежовите структури, свят на мрежовите взаимодействия, свят на мрежовостта, свят на Мрежовото общество…
  
  Пояснение:
  Scale (англ.) – мащаб, размер, претеглям, измервам.
  Free (англ.) – свободен, независим.
  За безмащабните мрежи виж малко по-долу.
  
  Мрежовото общество има за основа мрежова организация (хоризонтализирана и децентрализирана). А за структурата и динамиката на всяка мрежова организация са неизменно присъщи редица ефекти. По-долу ще направим систематизация на тези ефекти.
  
  1. Ефект „СХОДЕН ЗАКОН НА РАЗПРОСТРАНЕНИЕ” – този ефект може да бъде наречен и много по-математически – Закон за степенното разпределение
  Огромното множество мрежи в реалния свят демонстрират това удивително свойство. Главното съдържание на Сходния закон на разпространение означава, че тези мрежи нарастват количествено и еволюират качествено не на случаен принцип и не във всички възможни посоки, а преференциално, предпочтително – т.е. по начин, при който много малък брой възли (хъбове) успяват да концентрират в себе си лъвския пай от връзките, изграждащи тъканта на мрежовата структура и затова са много повече, при това значително повече свързани с други възли, отколкото всички останали възли. С други думи някои възли, както във фермата на Оруел, са по-равни от другите.
  
  Пояснение:
  Преференциален – преимуществен, изгоден, предпочтителен.
  Хъб (англ. hub) – концентратор, възел на мрежата със специални функции като събирател и разпределител на сигнали от и към останалите възли; главина, център.
  В романа на Джордж Оруел „Животинската ферма“ (Animal Farm, 1945) последната от седемте основни заповеди, от които се ръководят животните във фермата, е: „Всички животни са равни, но някои са по-равни от другите“.
  
  Наличието на подобно свойство е несъмнено удивително, дори – смайващо. При многообразието на елементи, връзки между елементите, области, където се проявяват и функции, които осъществяват, различните мрежи си приличат – те са до голяма степен идентични по начина, по който нарастват и еволюират в пространството и във времето!
  Сходният закон на разпространение на огромния брой мрежи може да бъде описан така: приносът, влиянието, способностите и информацията не се разпределят по случаен начин в мрежата из всички възли и във всички посоки, а се съсредоточават в малък брой възли, наричащи се „хъбове” (hubs) или „концентратори” (concentrators) [21]. В тези хъбове, в тези привилегировани концентратори, има акумулиране на огромно количество връзки или – в зависимост от мрежата – на сгъстъци от способности и правомощия, ресурси и енергия; сплъстъци от канали на комуникация, от натрупвания на информация, от умения за привличане и коопериране, от възможности да се влияе и въздейства. Това са всъщност най-ценните звена на мрежата (при определени мрежи те са и техните най-уязвими места, техните слабости и слабини, тяхната ахилесова пета).
  Сходният закон на разпространение на изучаваните мрежови структури се нарича в математическите науки Закон за степенното разпределение. Мрежите, които се разпространяват в съответствие с този закон, се наричат безмащабни или мащабно-инвариантни мрежи (scale-free networks) – затова малко по-долу отново.
  
  Няколко думи за Закона за степенното разпределение (също така Степенен закон за разпределение) или Power Law Degree Distribution.
  Най-напред ще посочим много по-добре известното Гаусово разпределение (наричано Нормално и изобразявано с камбановидната крива) и още по-точно – Поасоново разпределение на вероятностите на възможните величини – когато най-вероятните величини имат най-висока честота, а по-малко вероятните намаляват непрекъснато, симетрично; всичко е прогнозируемо, като предопределено (Илюстрация 1).
  
  Пояснение:
  Нормално разпределение (Normal distribution) или Гаусово разпределение (Gaussian distribution) – Закон за разпределение на вероятностите, представящ непрекъснато разпределение на вероятностите, групиращи се около средна стойност. Играе много важна роля в различни области на знанието. Неговата графика е симетрична, има формата на камбана, с максимум в средната стойност; тя е известна като Функция на Гаус. Този модел отразява закономерностите в явления, намиращи се под въздействието на множество случайни и независими причини и фактори. Наречено е на името на германския математик Карл Фридрих Гаус (1777 – 1855).
  Камбановидна крива (bell curve, bell-shaped curve) – графично представяне на кривата на Нормалното разпределение, която има вид на камбана. Например при разпределението по височина при мъжете камбановидната крива означава, че ако условно приемем, че повечето от тях са с ръст между 1.65 и 1.85 м, със средностатистическа величина 1.75 м, то по-малко на брой и симетрично от двете страни са мъжете съответно с ръст 1.50 и 2.00 м; по-рядко има мъже с ръст 1.35 и 2.15 м, още по-рядко се срещат мъже с височина 1.20 и 2.30 м, твърде рядко се случва да има мъже с височина 1.05 и 2.45 м, практически изключително рядко е да се срещнат хора с 0.90 и 2.60 м и е цяло аномално чудо и направо си е абсолютно невъзможно да съществуват мъже с височина 0.75 и 2.75 м.
  Bell (англ.) – камбана, звънец.
  Curve (англ.) – крива (линия), дъга.
  Поасоново разпределение (Poisson distribution) – вероятностно разпределение от т.нар. дискретен тип. Дискретността е свойство, противоположно на непрекъснатостта, т.е. прекъснатост; нещо, което се променя между няколко различни състояния; състоящо се от отделни части, структури, значения. Това разпределение представлява моделиране на случайна дискретна величина, което изразява вероятността дадени събития да се случат в определен, фиксиран интервал от време, представяща определен брой възможни събития, реализирали се за фиксирано време, при условие че тези събития протичат с фиксирана средна интензивност и независимо едно от друго. Наречено е на името на френския математик и физик Симеон Дени Поасон (1781 – 1840).
  Степенно разпределение (Power law distribution) – при него, за разлика от Поасоновото разпределение, има такава зависимост между две величини, че относителната промяна на едната величина води до пропорционална относителна промяна при другата величина, която е независима от началната стойност на тези две величини, т.е. едната величина се променя като определена степен на другата – например квадрат или куб: ако L е дължината на страната на квадрата, съответно на куба, и тя бъде увеличена 2 пъти, то площта на квадрата ще се увеличи 4 или 2² пъти, т.е. е от L² ще стане 4L², а обемът на на куба ще се увеличи 8 или 2³ пъти, т.е. е от L³ ще стане 8L³ [22]. Ако ръстът на хората се подчиняваше на Степенното разпределение, щеше да има мъже, макар и много малко на брой, ала не пренебрежимо малко, с ръст 0.75 и 2.75. С други думи, това разпределение дава шанс и на по-малките вероятности („за всеки влак си има пътници”), на елементите от „дългата опашка” (Long Tail) – вж. Илюстрация 2.
  Long (англ.) – дълъг, продълговат, продължителен.
  Tail (англ.) – опашка.
  Head (англ.) – глава.
  
  





  





  
  Илюстрация 1. Нормалното разпределение с Камбановидната крива (Bell Curve) [23]
  





  





  
  Илюстрация 2. Степенното разпределение с „дългата опашка” (Long Tail) [24]
  
  2. Ефект „БЕЗМАЩАБНОСТ” – липсата на някакъв определен мащаб или казано по друг начин – мащабна инвариантност, фракталност (себеподобие)
  
  Пояснение:
  Фрактал – математически обект, притежаващ свойството, себеподобие, т.е. всяка част е подобна на множеството като цяло.
  
  За да осмислим понятието безмащабност или все същото – мащабна инвариантност, трябва си го представим като явление, при което няма някаква типична, помагаща да се разпознае обекта стойност, т.е. нещо, което да го оразмерява и да дава сравнително ясна представа за него – като спомената по-горе средна величина на ръста на мъжете. Безмащабната инвариантост е свойство, присъщо на фракталните, себеподобните обекти – те не се променят, когато се променя скáлата на наблюдение [25]. А при нормалното разпределение с камбановидната крива величините са мащабно зависими, т.е. зависими от мащаба. И веднага ще поясним това.
  При примера с ръста на мъжете, разпределението се концентрира около средната стойност – в случая 1.75 м. На стъпки през 15 см в двете посоки броят на мъжете намалява постепенно и намаляването има съизмеримост със (функция е на) средната стойност 1.75 м. – това е мащабът! Всички други „височини“ намаляват симетрично в сравнение с тази средна стойност и сякаш са свързани, дори като че „завързани“ за нея.
  Математиците разглеждат вероятността P_k един възел да се свързва с k други възли. P_k дава степента на разпределение на мрежата и означава, че даденият възел е от степен k. Същевременно P_k е частта от върховете на мрежата, които имат степен k.
  Мрежовите структури, разпространяващи се произволно, на случаен принцип, се наричат случайни мрежи (random networks). При тях имаме Поасоново разпределение с камбановидна крива на възлите и тяхната свързаност помежду им. Поасоновото разпределение означава, че повечето възли имат степен, близка до средната (усреднената), и че броят на възлите от дадена степен намалява експоненциално, т.е. много бързо с отдалечаването от средната степен [26]. Повечето от реално съществуващите мрежови структури, обаче, са несъвместими със случайното развитие. В тях, както се каза, действа Законът за степенното разпределение (Power Law Degree Distribution), наричан накратко Степенен закон (Power Law).
  
  Пояснение:
  Random (англ.) – случаен.
  Eкспоненциалeн ръст – нарастване на една величина, при което скоростта на нарастването е пропорционална на значението на самата величина. Това е много бързо нарастване. Когато имаме дискретна област на определяне (с равни интервали), този ръст се нарича геометричен, защото значенията образуват геометрична прогресия. В математиката експоненциалната функция е тази функция, която е равна на собствената си производна. Бележи се с e^x или exp(x); е – неперовото число (e = 2.71828...). Носи името на шотландския математик Джон Непер (1550 – 1617).
  
  В случайните мрежи с Поасоновото разпределение и камбановидната крива трудно ще намерим възел със значително повече или по-малко връзки от средното за мрежата, т.е. усреднената величина на възможния брой връзки на един възел, което ще обозначим с ‹k›. Поасоновото разпределение има изпъкнал връх, който показва, че голямото мнозинство от възлите имат приблизително един и същ брой връзки, а именно ‹k› – както при средностатистическия, типичния възел; а в същото време много малко възли имат брой връзки, който се отличава значително от ‹k›. От двете страни на този изпъкнал връх разпределението бързо намалява, което прави значителните отклонения от средното много редки. Това означава, че мрежа от този тип има една специфична стойност, конкретен мащаб и неговото значение е ‹k›. Така този среден брой връзки ‹k› се превръща в особено важна характеристика за случайните мрежи – чрез него те имат характеристично значение (брой, величина), т.е. мащаб при своята свързаност на възлите, определена от средния брой връзки за един възел и фиксирана от върха на кривата за разпределение на степените на възлите. Също така величината P_k намалява експоненциалното, което е другият начин да се каже именно, че във всяка такава мрежа почти няма да има възли със значително повече или значително по-малко връзки от ‹k›.
  В реалните, („неслучайните“, non-random) Степенните мрежи със Степенното разпределение има коренно различна количествена и качествена картина. Степенното разпределение позволява съществуването на много голям брой възли с малко връзки, в т.ч. със значително по-малко връзки от средното за мрежата и много малък брой възли с много връзки, включително със значително повече връзки от средното за мрежата.
  Това е все едно, както бе пояснено, да има малък малък брой мъже с височина 2.70 м. Ето защо в тези мрежи ‹k› не е съществена характеристика – тя не дава никаква важна информация, защото в тях нито един възел не е типичен за мрежата със своите параметри. В такива мрежи връх, подобен на върха на кривата на разпределение при случайните мрежи, няма и те нямат характеристично значение (брой, величина), т.е. мащаб. Именно този факт, че в Степенните мрежи няма присъща им величина, мярка, мащаб, кара Алберт-Ласло Барабаши и американската физичка и биоложка от унгарски произход Река Алберт (1972) да назоват мрежите със Степенно разпределение „безмащабни мрежи“ или „мащабно-инвариантни мрежи“ (scale-free networks) [27]. За илюстрация на казаното вж. Илюстрация 3.
  





  
  a)
  





  
  b)
  
  Илюстрация 3. Зависимости между броя на връзките и броя на възлите. По хоризонталната ос е нанесен броят връзки; по вертикалната ос – броят възли. а) Поасоново разпределение с типичен възел – върхът на графиката със средна степен ‹k›; б) Степенно разпределение – няма типичен възел, т.е. връх със средно значение, освен това намалява много по-бавно и затова е много по-вероятно да има върхове с огромен брой връзки [28, 29]
  
  Пояснение:
  Number (англ.) – брой, число, количеств, сума, сбор.
  Typical (англ.) – типичен, символичен.
  
  3. Ефект „СВЕТЪТ Е МАЛЪК” или „МАЛЪК СВЯТ” (Small World), известен също като „Шест степени на разделение” (Six Degrees of Separation)
  През 1967 г. американският социолог Стенли Милграм (Stanley Milgram, 1933 – 1984) лансира тезата, че всеки човек в света може да стигне до всеки друг човек чрез верига от 5 или 6 души [30]. Така се ражда терминът „Шест степени на разделение” („Six Degrees of Separation“); всъщност не толкова термин, колкото истински социален феномен. Което означава, че независимо от седемте милиарда жители на нашата планета, ние живеем в малък свят.
  Зад тази теза стои експеримент, проведен от Стенли Милграм. Има целева личност – борсов брокер от гр. Шейрън, щата Масачузетс, работещ в Бостън, столицата на щата. 217 души са привлечени в експеримента с молба да се опитат чрез кореспонденция да достигнат до борсовия брокер (целевата личност). В писмата се съдържа описание на експеримента, снимка, име, адрес, информация за брокера и инструкции, съгласно които всеки участник трябва да изпрати писмо до някого – роднина, приятел, познат, но само ако го познава лично и за когото смята, че той вероятно може да го доближи до целевата личност. Избраният адресат трябва да повтори процедурата и да препрати писмото на още някого и така, докато писмото достигне целта си. До целевата личност пристигат 64 писма. Другите 153 вериги от писма прекъсват по пътя. Общият среден брой междинни стъпки (посредници) е 5.2. Закръгляването е направено към числото, включващо тази усреднена дължина (5.2) на пътя от първия адресант до крайния адресат (целевата личност), т.е. 6, наистина малко число, което ще влезе в историята с прословутите „Шест степени на разделение“ („Six Degrees of Separation“). Впрочем, изчислено е, че за WWW паяжината степените са 19, а за интернет – 10 [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37]
Самият Милграм никога не е използвал словосъчетанието „Шест степени на разделение“. То идва от едноименната пиеса на американския актьор и сценарист Джон Гуайър (1938), пожънала успех на Бродуей през 1990 г., а през 1993 г. по нея е създаден филм със същото заглавие. В него една от героините казва: „Прочетох някъде, че всеки на тази планета е разделен само от шест други човека. Шест степени на разделение между нас и всеки друг на планетата… Намирам за успокояващо това, че сме толкова близки, но същевременно тази близост е и като китайско изтезание с вода, защото трябва да намериш правилните шест човека, за да направиш връзката… Аз съм свързана, ти също, с всеки на тази планета чрез нишка от шест човека... Шест степени на разделение между нас и всеки друг на тази планета“ [38]. Затова нашият свят е малък – всеки е на една ръка разстояние, а по-скоро – на 6 ръкувания разстояние, т.е. на 6 стъпки по мрежовата тъкан, която е обвързала човечеството в един и единен организъм.
  
  Пояснение:
  Китайска капка – метод за мъчение; състои се в бавно капене на вода върху челото на жертвата, което я докарва до лудост.
  
  По-нататък мрежовата логика на феномена „Малък свят“ („Small World“, в смисъл на „Светът е малък“) е развита задълбочено от австралийския математик Дънкан Уотс (1971) и американския математик Стивън Строгац (1959). Затова подобен тип мрежови структури в научната литература се наричат Мрежи „Малък свят”, „Small World“ или Мрежи „Строгац–Уотс“, „Strogatz-Watts“ (SW networks); съответно Мрежи „Светът е малък”, „World is Small“ или Мрежи „Уотс–Строгац“, „Watts-Strogatz“ (WS networks).
Съществуването на такъв елегантен и естествен в природен и социален смисъл тип мрежи „Малък свят“ с подобна топология говори за възможността случайността, безпорядъкът в мрежовите структури да се самоорганизират в закономерност, в ред. А това придава радикално тълкувание на модела „Малък свят“ – той е ефективна стъпка към самоорганизиране на мрежата от малко или много свързани по случаен начин или по случаен признак възли в стабилна и подредена структура. С това мрежата придобива нова физиономия, става естествена и логична, става Мрежа, като за живите системи (например биологичните), тя дава по-сериозни еволюционни шансове, създава условия за оцеляване и развитие, предоставя конкурентни предимства и гарантира устойчивост.
  
  4. Ефект „БОГАТИТЕ СТАВАТ ПО-БОГАТИ” или ЕФЕКТЪТ НА МАТЕЯ, т.нар. предпочитаното (преференциално) присъединяване
  Когато се появяват нови възли, те предпочитат да се свържат със съществуващите вече хъбове, сгъстъци от връзки и комуникации, т.е. с възлите, с които останалите елементи се свързват най-често, които са най-предпочитаните. И това става за сметка на другите възли, които се явяват непредпочитани или слабо предпочитани. Ето защо този ефект се нарича не само „Богатите стават по-богати” (The Rich Get Richer), но и, следвайки американския социолог Робърт Мертън – „Ефект на Матея“, тъй като в Светото Евангелие от Матея пише: „Защото всекиму, който има, ще се даде и приумножи” (Мат. 25:29) [39]. А пък нашият народ го е казал: „Пари при пари отиват“, „Където е текло, пак ще тече“ или „Злото не идва само“.
  Такова присъединяване, при което колкото по-свързан е един възел, толкова по-голяма е вероятността новият възел да се свърже имено с него, се нарича преференциално присъединяване (привилегированото или предпочтителното свързване, preferential attachment). При него, ако имаме два възела, единият от които е с два пъти повече връзки от другия, то вероятността новият възел да се свърже с първия е два пъти по-голяма от вероятността той да се свърже все пак с втория [40]. Това би могло да се разясни и по следния начин: новите възли се свързват с вече съществуващите с вероятност, пропорционална на броя на връзките, които старите възли вече имат, т.е. те с по-голяма вероятност (значи и с по-голяма готовност) ще се свържат с оформилите се концентратори, отколкото с някои сравнително „по-самотни”, по-малко „атрактивни“, по-малко „влиятелни“ възли. Такъв е смисълът, който се съдържа в преференциалното присъединяване (привилегированото или предпочтителното свързване, preferential attachment) и той доразяснява останалите ефекти в мрежовите структури, свързани с еволюцията на мрежите, която ги прави те да са от типа безмащабни или scale-free, и която, заедно с това, е статистически пресъздавана чрез Степенното разпределение или Power law – математическата илюстрация на Сходния закон за разпространението им.
  
  Проблемът е, че моделът „Богатите стават по-богати” (The Rich Get Richer) се базира на идентичността, на ценностите и ако идентичността се размие, а ценностите отслабнат, може да се реализира опасността, закодирана в него, неговият родилен дефект: ако структурата, динамиката и конкуренцията между възлите се превръщат във врагове помежду си, това неизбежно води до модела „Победителят получава всичко“ („The winner takes all“) [41]. С други думи, макар и мрежовата структура да гарантира механизма „Богатите стават по-богати“ („The rich get richer“), ако [вече] ги няма слепващите, сплотяващите, социумните, интегриращите синергетични блага (доверие, любов, реципрочен алтруизъм, шансове за всички, сигурност), т.е. благата, които издигат системата на по-високо ниво на организираност и сложност, то неизбежно – рано или късно – мрежовата структура ще попадне под влиянието на и ще премине в развитието си към механизма „Победителят получава всичко“ („The winner takes all“).
  
  Пояснение:
  Алтруизъм – принцип или практика на загриженост за благополучието на някой друг. Реципрочен – взаимен, съвместен, съотносителен, солидарен.
  Реципрочен алтруизъм – взаимен алтруизъм, при който индивидите правят жестове, оказват помощ, осъществяват самопожертвователност един спрямо друг и очакват аналогичен жест, помощ, самопожертвователност като отговор.
  
  5. Ефект „КЛЪСТЕРИРАНЕ” (clustering – групиране, събиране на групи, струпване)
  Клъстерът е обединение на няколко еднородни или сходни елемента, което може да се разглежда като самостоятелна единица с определени свойства. Този ефект означава, че поради огромното предлагане на връзки и контакти и тъй-като съответният възел/актор, особено ако е социален агент/актьор, не е в състояние да поддържа това свръхпредлагане на тези връзки и контакти, то той ги ограничава до тесен, затворен и трудно подлежащ на разширяване кръг от други социални агенти/актьори. Най-често те се събират заедно, за да увеличат своите способности чрез взаимодействие помежду си.
  Английският еволюционен психолог Робин Дънбар (1947) изучава зависимостта между размера на групата на всеки вид примати и големината на частта от мозъка, която се заема от неокортекса. Колкото по-голяма е групата, толкова повече неокортекс е необходим, за да се осмисли, организира, координира и контролира социалният живот на групата. (В своето зараждане като съзнателни социални същества нашите човешки прародители са избрали да живеят в много по-големи групи от своите сродни примати [42]. Това е довело до повече неокортекс, следователно до по-голям мозък, а оттук и до по-висока интелигентност, инвестирана в повече изобретателност, социално взаимодействие и преследване на успеха в борбата за оцеляване и развитие.) Оттук той въвежда „числото на Дънбар” (Dunbar’s Number) – средният брой – а именно 150 – на хората, които ние сме в състояние да познаваме лично, да изпитваме емоционална привързаност към тях. Нашият мозък не се е променил съществено и като обем, и като структура, способности и функциониране през последните няколко стотин хиляди години. Затова както тогава, така и сега той може да „обработва” съпричастно и да държи „будни” все същите 150 близки на сърцето ни и важни за нас хора [43]. В този смисъл въпреки свръхпредлагането днес на нови и нови възможности за контакти, за отношения и взаимоотношения с най-различни по духовни ценности и материален статус хора, човек – и поради максимума, (пред)определен от капацитета на неговия мозък – волно и неволно се „клъстерира” до поддържането на подобни близки и ценни социални отношения със средно 150 души.
  
  Пояснение:
  Примати – разред бозайници, който включва полумаймуни, маймуни и човека.
  Кортекс или мозъчна кора – мозъчна обвивка, която покрива мозъчните полукълба. Тя осигурява възможностите за възприятие, общуване, запомняне, преценка, воля – това е нашето съзнание.
  Неокортекс или нова кора – основна част на мозъчната кора, осъществяваща най-високото ниво на координация на работата на мозъка и формирането на най-сложни форми на поведение.
  
  Клъстерирането означава възникване на тясно споена общност от възли със сходни свойства в мрежата [44]. В случайните мрежи практически няма клъстериране и затова при тях вероятността двама души да са приятели е не по-голяма от това двама случайно избрани хора да са приятели. В не-случайните, т.е. в реално съществуващите мрежи, обаче, вероятността двама души да се приятели може да бъде изключително голяма, ако те принадлежат на един и същ клъстер. Проблемът, да повторя, произтича от това, че човек не може да поддържа тясна обвързаност с всички, които мрежовите структури му предлагат за контакт и той волно или неволно се ограничава в своето общуване, затваря се в тесен кръг хора, с които общува пълноценно – този кръг макар да не е по-тесен, отколкото преди разпространението на мрежовостта, не е и много по-широк. С други думи, човек непрекъснато прави избор и по-скоро – подбор на тези, с които се обвързва (свързва) в мрежите, постоянно се клъстерира, затваря се в клъстери. Клъстерирането е както свойство, характерно за мрежовите структури (вътрешно присъщо), така и реакция на тяхната структура и динамика (външно привнесено).
  В теорията на мрежовите структури се използва термина assortative mating, избирателно свързване – свързване, при което индивидът в социалните мрежи (живото същество в биологичните мрежи) подбира индивиди, които са му подобни (позитивно избирателно свързване) или противоположни (негативно избирателно свързване) по признак или признаци. В технологичните и биологичните мрежи по-често се среща негативната (отрицателната) асортативност, т.е. противоположното се свързва с противоположно, в социалните мрежи – позитивната (положителната) асортативност, т.е. подобното се свързва с подобно. Това засилва клъстеризацията – хората се подбират по интереси; някои от тези кръгове могат да станат затворени общности, особено ако има формални (критерии за членство) или неформални (богатство, известност, статут) ограничения за включване. В теорията на мрежите съществува и такъв феномен – свързани най-силно помежду си са възлите с най-голям брой връзки към другите възли – хъб на хъбове, хъб от хъбове, hub of hubs.
  
  Пояснение:
  Assortative mating (англ.) – насочено свързване, генетически определено по-често свързване между представители на даден вид, много сходни по даден признак (позитивно кръстосване) или противоположни по отношение на него (негативно кръстосване).
  
  6. Ефект „СИЛАТА НА СЛАБИТЕ ВРЪЗКИ”
  Поради клъстерирането, човек остава в малка общност от себеподобни хора или поне хора, които притежават сходна с него информация и социален опит; ето защо някои сравнително по-отдалечени познанства и комуникации могат да снабдят този човек с по-актуална и полезна за него информация.
  Нека поясним. В резултат на огромното предлагане на нови възли, хора, агенти, с които даден човек да се свърже, той реагира като се клъстерира (групира се в малки клъстери, в чиито рамки всеки възел е тясно свързан с останалите, но е свързан с малък брой възли извън клъстера), което означава следното: хората в мрежата могат да се разделят на групи, така че ще има много връзки (ребра) вътре в групата и малко връзки (ребра) извън нея [45, 46] – известното правило за социалните мрежи: „Приятелят на моя приятел е и мой приятел!”. Даденият възел/човек определя с кого да се свърже чрез асортативния подбор. Възниква обаче сериозен проблем – защитната реакция на човека при това свръхпредлагане е да се затвори в тесен кръг себеподобни или поне хора със сходен социален статус или сходни социални практики, или сходни социални вкусове и навици, сходни социални представи и знания. А тази негова малка и донякъде затворена общност от подобни социални субекти се нуждае от озониращо въздействие, например нова информация, нещо, което тя самата не може да си обезпечи. И тук сработва ефективно феноменът, наречен от американския социолог Марк Грановетър (1943) „Силата на слабите връзки“ („The Strength of Weak Ties“) [47].
  Разглеждайки общности от хора, Марк Грановетър определя силата на една връзка като „(вероятно линейна) комбинация от продължителността на времето, емоционалната интензивност, интимността (взаимното доверие) и взаимните услуги, които характеризират тази връзка“ [48]. Ако връзките на А с В и на А с С са силни, понеже и В, и С са подобни на А и вероятно подобни помежду си, много е голяма вероятността и тяхната връзка да бъде силна. Аналогично може да се предположи, че ако връзките на А с В и на А с С са слаби, понеже и В, и С са твърде малко подобни на А, вероятно е те да са твърде малко подобни и помежду си, така че и тяхната връзка ще бъде слаба. Едно възможно разграничение между силни и слаби връзки е това на (близки) приятели – силни връзки, и (далечни) познати – слаби връзки. Марк Грановетър въвежда понятието мост – връзка в мрежата, осигуряваща единствената свързаност между два елемента. Ако между А и В връзката е мост, то тя е единственият път, по който тече информация от всеки елемент, свързан с А, към всеки елемент, свързан с В, следователно и от всеки елемент, свързан индиректно (непряко) с А към всеки елемент, свързан индиректно (непряко) с В. Поради интензивната обвързаност в една група, изградена от силни връзки, нито една силна връзка не е мост. Но една слаба връзка може да е мост между А и В, както и мост между една силно обвързана около А група и една силно обвързана около В група. В общия случай всеки мост е слаба връзка.
  За да се разпространи нещо на голяма социална дистанция (слух, новина, ценна информация), т.е. да достигне до повече хора, то трябва да мине през слаби, а не през силни връзки (доколкото силните връзки се затварят в малки общности) [49]. И Марк Грановетър пише, че хората с предимно силни връзки и много малко слаби връзки „ще бъдат лишени от информация от отдалечените части на социалната система и ще се ограничат до местни новини и виждания на своите най-близки приятели. Това (само)лишаване не само ще ги изолира от последните идеи и мода, но ще ги постави в непривилегирована позиция в пазара на труда, където напредването може да зависи от това да узнаеш подходящите възможности за работа точно навреме“ [50]. Много силната тясна социализация би се превърнала, също така, в много слаба широка социализация и дори в асоциализация. Ето защо слабите връзки, колкото и странно да звучи това, след като ги наричаме слаби, имат много голямо значение при социализацията на хората, при засилването на интеграцията и кохезията в обществото. Слабите връзки са тези, по които най-лесно циркулира информация, създава се обществено мнение, формират се нрави и нагласи, разпространяват се оценки за културни артефакти, налага се мода [51].
  
  7. Ефект „ТРИ СТЕПЕНИ НА ВЛИЯНИЕ”
  Влиянието в мрежовите структури е определящо до третия по отдалеченост   елемент в мрежовата връзка, по-нататък то отслабва.
  Американските изследователи на социалните мрежи Никълъс Христакис (1962) и Джеймс Фаулър (1970) наричат този ефект „Правило на трите степени на влияние” („Three Degrees of Influence Rule“). Неговият смисъл е следният: независимо че мрежите от тип „Малък свят“ имат шест степени на разделение, степените на осезаемо влияние в тези мрежи са три.
  Ето накратко техните аргументи. Ефектът „Малък свят” означава, че средното разстояние между всеки двама участници в мрежата е 6 – 6 контакта (или 6 познанства, 6 ръкувания) – т.е. ако вземем двама произволни участника А и Б, усреднено Б ще се окаже приятел на приятел на приятел на приятел на приятел на приятел на А. Макар всеки участник да е свързан с 6 степени на разделение с който и да е друг участник, той не може да оказва съществено влияние върху всички останали участници, а само върху онези, които са до 3 степени на разделение от него. Другите, които са на повече от 3 степени на разделение (т.е. на 4, 5 или 6), са достатъчно близки с него като възможност за свързване поради архитектурата на мрежата („Малък свят“), но достатъчно далечни, за да може той да им влияе – да формира техни вкусове и предпочитания, да променя техни нагласи и планове, да ги чувства близки, да ги смята за принадлежащи на тесния му приятелски кръг и (образно казано) с неговата „кръвна група” като убеждения, ценности, приоритети. Или ако между А и Б има 6 степени на разделение, А ефективно може да влияе само на участници, които са негови приятели (1 степен на разделение), или са приятели на негови приятели (2 степени на разделение), или са приятели на приятели на негови приятели (3 степени на разделение). На всички останали – онези, които са приятели на приятели на приятели на приятели на А (4 степени на разделение), или са приятели на приятели на приятели на приятели на приятели на А (5 степени на разделение), или като Б са приятели на приятели на приятели на приятели на приятели на приятели на А (6 степени на разделение), А всщност не може да влияе ефективно...
  Правилото на трите степени на влияние, изведено теоретично и проверено експериментално от Никълъс Христакис и Джеймс Фаулър означава, че аз съм свързан с всеки участник в мрежата максимум с 6 степени на разделение (това е физическата, архитектурната връзка) и мога да влияя на тези участници в мрежата, с които имам до 3 степени на разделение (това е психологическата, личностната връзка). Независимо от обвързаността и свързаността на мрежата, аз съм в ефективно взаимодействие, т.е. привързан съм само към моите приятели (1 степен на разделение), приятелите на моите приятели (2 степени на разделение) и приятелите на приятелите на моите приятели (3 степени на разделение). По-нататък в мрежата влиянието и сплотеността, чувствата и привързаността се размиват, изпразват от смисъл, отслабват, стават все по-формални [52].
  
  8. Ефект „(САМО)СИНХРОНИЗАЦИЯ”
  Структурата и динамиката на мрежите правят особено присъщо за тях явление, което иначе се среща навсякъде, „от атомите до животните и от хората до планетите“ [53] – синхронизацията на изграждащите системата (в случая – мрежата) елементи. Това означава извършване от елементите на мрежата на определени действия или движения в еднакъв ритъм и с еднаква амплитуда.
  
  Пояснение:
  Синхронизация – процес на привеждане към едно и също значение на един или няколко параметра на различни обекти.
  
  Синхронизацията в повечето от случаите има две проявления – елементите на системата не само изпълняват едни и същи действия (пространствена синхронизация), но и тези действия се извършват през едни и същи интервали (времева синхронизация). Когато е и в пространството, и във времето, синхронизацията е удивителен феномен – синхронизация на квадрат. Все едно да си представим как двама души тичат и понякога подскачат едновременно, така че интервалите, на които те при тичането подскачат, са едни и същи. Именно такава синхронизация на квадрат, когато е свързана с естетични преживявания (а не с деструктивни въздействия), може да бъде наречена хармония.
  Синхронизацията в мрежовите структури е елемент и от съвременната наука за мозъка. Eдни от най-интензивно изучаваните мрежи са невронните мрежи в мозъка на човека (и на животните) [54, 55, 56]. Някои разстройства на психическата дейност са резултат от аномалната и понякога внезапна деструктивна синхронизация на огромен брой неврони. При епилепсията например това причинява ритмични гърчове, свързани с припадъци [57]. Затова „синхронизацията е може би най-важното за начина, по който мрежата от неврони осъществява своите функции“ и вероятно ефектът „Малък свят“, присъщ на тази мрежа, е от голямо значение за възникването на синхронизацията [58].
Анализът на поведението на мрежи, състоящи се от голям брой осцилиращи елементи (осцилатори), сочи, че режимът на синхронизация настъпва най-лесно, когато на отделния осцилатор влияе оформилият се единен ритъм на околните осцилатори. При светулките всяка се „настройва“ по мигането на съседните. Така е и при вървящите в строй войници, при овациите и скандиранията в концертните зали и стадионите, при хоровото пеене и танците. В безмащабните мрежи основните ядра на синхронизация се формират от силносвързаните хъбове, поглъщащи съседните малки клъстери [59, 60].
  
  Пояснение:
  Осцилация – периодично трептение около равновесно положение, например махало, тяло, окачено на пружина, променлив ток.
  
  Синхронизацията в системите и особено в тези с мрежова структура, е резултат от тяхната сложност. В голяма степен тя е самопроизволно явление, в чиято основа е имитативното поведение – вземането на индивидуални решения, последица от групови, колективни или общосистемни реакции на вътрешни или външни въздействия. При тях несъмнено може да се говори за доверие между отделните индивиди, но в значителна степен то е първосигнално, импулсивно, неосмислено. На принципа на заразяването доверието се препредава по връзките на мрежата или чрез наблюдение как реагират другите и особено тези, най-близките в мрежата. Но същността и ролята на доверието са много по-големи от тази негова инстинктивна форма. Доверието е много повече от сляпото копиране на поведението на другите само защото са част от нашата общност. Доверието има много по-сериозни измерения и е било обект на задълбочено изучаване при социалните системи (общности, общества). Знаем, че когато човек има сериозен проблем, той мобилизира всичките свои контакти и познанства, приятели и роднински връзки, т.е. целия си социален капитал. Всъщност това понятие е въведено от американския политически учен Робърт Пътнам (1941) в социологията, в културната и социалната психология като „обществен” (или „общностен”) капитал, който е „качество, което възниква при преобладаващо доверие в обществото или в част от него” [61]. Общественият капитал би могъл да се дефинира като „комплекс от неформални ценности или норми, споделени от членовете на дадена група, за да се осъществи сътрудничеството между тях” [62].
  
  9. Ефект „ПРЕСЛЕДВАНЕ НА ЦЕЛЕВО ОРИЕНТИРАНИ [ЗА СМЕТКА НА РЕСУРСНО ОРИЕНТИРАНИ] СТРАТЕГИИ“
  При ресурсно ориентираните стратегии човекът или системата се стремят да използват ресурсите (знанията, способностите), които притежават и търсят задачи, където да ги приложат. При целево ориентираните стратегии човекът или системата анализират какви цели (каузи, опции, задачи, възможности) трябва да бъдат постигани и се стремят да намерят ресурси (знания, способности), чрез които да ги постигнат.
  Институциите в сферата на сигурността остават преобладаващо йерархични, но предизвикателствата стават мрежови и това налага промени в структурите и подходите, принципите и ресурсите. Ерата на мрежовизацията изисква коренно различно мислене.
Йерархичните структури имат статична и неадаптивна, трудно променима и сложна, вертикално изградена архитектура с много нива на управление и подчинение. В тях се преследват ресурсно ориентирани стратегии (базирани на ресурсите). Те се стремят (предпочитат) да правят преди всичко това и така, което и както умеят да го правят и да го правят толкова и тогава, колкото и когато желаят да го правят.
  Мрежовите структури имат динамична и адаптивна, гъвкава, опростена, хоризонтално изградена архитектура с малък брой нива на управление и подчинение. В тях се преследват целево ориентирани стратегии (базирани на целите). Те се стремят (стараят се) да правят преди всичко това и така, което и както трябва да бъде направено и да го правят толкова и тогава, колкото и когато се налага да бъде направено.
  В днешно време повече не можем да смятаме, че е необходимо да се въоръжим с някакви способности и да си въобразяваме, че тези способности ще са ни достатъчни винаги, при всички ситуации. Днес нещата са други – вече Целта определя Ресурсите, а не Ресурсите – Целта. Ние трябва да отидем при проблема и да отговорим на неговите изисквания, а не да търсим проблеми, които отговорят на нашите изисквания. Трябва да работим не това, което знаем, а да знаем това, което трябва да работим. Навлизаме в дълбоки води на личностната или системната реализация, когато ще се търси работа не за човека (екипа, организацията), а за работата ще се търси човек (екип, организация).
  
  10. Ефект „ПОВРАТНА ТОЧКА”
  Развитието следва една логика до определена точка (повратна точка, англ. turning point, tipping point) [63], а след тази точка системата променя коренно своето поведение; когато количествените натрупвания преминават в качествени промени; когато досегашното развитие на определен процес или явление се сменя със силно различаващо се от него развитие на същия този процес или явление.
  
  Пояснение:
  С нарастването на свързаността мрежите стават по-сложни и се придвижват към неравновесието, докато достигнат повратна точка, когато възниква фазов преход (discontinuous phase shift occurs), прекъсващ дотогавашното постепенно развитие. Мрежите, които са структури и динамика на сложни адаптивни системи, като правило винаги са мрежи от други мрежи, с ясно проявление на фрактални свойства, демонстрират една и съща структура на всяко организационно ниво и във всяка оперативна фаза. Пример за подобно развитие е моделът на поведение на различни типове системи, който може да бъде илюстриран чрез купчинката пясък (царевични зърна, ориз и др.). Когато на тънка струйка се насипва пясък върху хоризонтална плоскост, първоначално се образува добре оформена купчинка. След един момент (критичен праг, точка на фазов преход, точка на динамично равновесие, повратна точка) обаче дори съвсем мъничко добавен пясък срива купчинката и тя тръгва надолу като лавина [64]. Моментът, когато тръгва лавината в купчинката се определя не от това – колко пясък ще бъде добавен – щипка или мъничко зрънце, а от вътрешните свойства на тази купчинка! Аналогични процеси на бавна промяна без особени последици до един момент и лавинообразно развитие след него са наблюдавани и анализирани при снежните лавини (естествено), горските пожари, земетресенията, войните, болестите [65]. В мрежовите структури, следователно, промяната „става не посте¬пенно, а в един решителен момент“, т.е. имаме повратна точка (процесът преминава в епидемия), фазов преход, степенно разпределение [66].
  Заради способността на една сложна система да минава чрез коренна промяна на качественото състояние през определени критични или повратни точки, тя често бива наричана самоорганизираща се критичност (self-organized criticality, SOC). При някои системи преминаването от едно качествено състояние в друго, от едно поведение към друго се дължи на външни въздействия; при други по-често то е резултат от вътрешни специфики на системата (структура, взаимодействия, способност към еволюиране).
  Мрежовите структури със своята архитектура и динамика сякаш са създадени, за да толерират възникването на подобни процеси, нещо повече – при определени условия те съществуват именно чрез тях. С други думи, мрежите като правило работят в режим на ръба на хаоса – своеобразен компромис между реда и изненадващата промяна; и във и чрез този режим те могат най-ефективно да координират процесите в изградените със и от тях сложни системи и същевременно да продължават да еволюират [67]. Затова мрежите са изключително полезен нагледен, с голямо практическо приложение пример за самоорганизиращи се критичности. В най-различни типове мрежи спонтанно или под въздействие на разни фактори възникват подобни на посочените лавинообразни процеси. Понякога такъв процес се нарича каскада, каскаден процес, каскадиране. За каскадни процеси, за каскадиране се говори при причинени от малки дефекти или от малък брой засегнати елементи серийни (предизвикващи се една след друга), понякога достигащи катастрофични последици повреди в сложни системи (при аварии в мрежа от електростанции; излизане от строя на интернет мрежи; онкозаболявания – деленето на раковата клетка е каскаден процес; при разпространяване на инфекции сред хората и на вируси в компютърните програми и компютрите, при транспортни произшествия по магистралите и т.н.). Каскадирането не е задължително свързано с настъпването на деструктивни явления. То се наблюдава при взривна популярност на творец (писател, режисьор, композитор, певец), на културен продукт (книга, филм, песен, картина), на някоя идея, стока, дреха (мода), ресторант. Понякога даже не е ясно как и кога започва увлечението по тях, повечето хора разсъждават или действат по интуиция така: Ами всички го харесват, всички го купуват, всички ходят в този ресторант, т.е. решаващо не е нашето собствено мнение, а това, което харесват всички (или мнозина около нас)...
  
  Пояснение:
  Каскада – понятия, свързани с падане, спускане надолу (поредица от малки водопади, от подредени карти за игра, от пулове за играта домино); архитектурен комплекс с изкуствен водопад или водопади; поредица от водноелектрически централи на река.
  
  11. Ефект „ЧЕРЕН ЛЕБЕД”
  Мрежовите структури са среда, която е изключително пригодена за възникване на и реагиране при феномени тип „Черен лебед“ [68]. „Черен лебед” е събитие, което: (1) се случва изключително рядко; (2) случването му не следва от нормалната логика на процеса; и (3) ако се случи, ефектът от него е огромен.
  Насим Талеб пояснява:
   „В своя Трактат за човешката природа шотландският философ Дейвид Хюм поставя проблема, който днес вече е перифразиран от Джон Стюарт Мил като проблема с черния лебед, така: Никакъв брой наблюдения няма да бъде доста¬тъчен, за да заключим, че всички лебеди са бели, но наблю¬дението и на един-единствен черен лебед ще бъде напълно достатъчно, за да обори такъв извод“ [69]. [И също така:] „Преди откриването на Австралия населението на Стария свят било убедено, че всички лебеди са бели – неопровержимо вярване, на пръв полед напълно емпирично доказано. Първият път, когато бил забелязан черен лебед ... илюстрира силно ограничената ни способност да се учим от наблюденията или опита си и крехкостта на нашето познание. Едно-единствено наблюдение може да компрометира валидността на общо твърдение, почиващо на хилядолетни потвърждения, когато са били виждани милиони бели лебеди. За това е нужна само една-единствена (и, както са ми разказвали, доста грозна) черна птица“ [70].
  
  Пояснение:
  Дейвид Хюм (1711 – 1778) – шотландски икономист и философ.
Джон Стюарт Мил ( 1806 – 1873) – английски философ и икономист.
  Емпиризъм – знание, получено чрез опит, експеримент, с непосредствено наблюдение; направление в познанието, признаващо сетивния опит за източник на познанието. Верността на една теория се основава на доказателствата, получени чрез опита (фактите).
  
  Навярно през 1843 г. Джон Стюарт Мил пръв използва понятието „черен лебед“:
   „Щом има черни лебеди, независимо, че цивилизованите народи са живели на земята три хиляди години, без да ги срещнат…“ [71].
  Британският философ от австрийски произход Карл Попър (1902 – 1994) през 1959 г. също използва „черен лебед“:
   „Също така, всеки безуспешен опит за намиране на червен или жълт лебед потвърждава и следните две теории, които противоречат една на друга при наличие на твърдението, че „съществува поне един лебед“: (i) „Всички лебеди са бели“ и (ii) „Всички лебеди са черни“ [72].
  В началото на този пункт, ние приведохме синтезна дефиниция за „Черен лебед”. Тя е изведена от схващането, което самият Насим Талеб дава за понятието: „Черен лебед“ е събитие, притежаващо следните три качества: (1) то е рязко отдалечена стойност, тъй като е разположено извън сферата на обичайните очаквания, понеже нищо в миналото не е било в състояние убедително да ни насочи към възможността то да се случи; (2) ефектът му е огромен; (3) въпреки статуса му на рязко отдалечена стойност, човешката ни природа ни принуждава да скалъпваме обяснения за възникването на това събитие след факта и по този начин да го превръщаме в обяснимо и предвидимо [73].
  Нека добавим и следното разсъждение на Насим Талеб:
   „Някои събития могат да са редки и значими, но донякъде предвидими… Те са „приблизителни черни лебеди“... Тези събития са редки, но очаквани. Наричам този особен род сиви лебеди Манделбротова случайност… Сивият лебед на [френския математик] Манделброт – черен лебед, чието съществуване можем да предположим в някаква степен – земе¬тресение, бестселър на книжния пазар, срив на фондовата борса, но чиито свойства не сме в състояние да си представим напълно, нито да направим точни изчисления" [74].
  Според Насим Талеб, следователно, има следните видове (категории) „лебеди“:
  › Чести и предвидими, очаквани събития – „бели лебеди“.
  › Редки и (донякъде) предвидими, очаквани събития – „сиви лебеди“;
  › Редки и непредвидими, неочаквани събития – „черни лебеди“;
Въпросът е: Какви „лебеди“ са четвъртият тип събития – чести и (донякъде) непредвидими, неочаквани? Ние ще ги характеризираме като „сребристи лебеди“:
  › Чести и (донякъде) непредвидими, неочаквани събития – „сребристи лебеди“.
  





  
   Таблица 1. Допълнените лебеди по Насим Талеб
  
  За по-подробен анализ на видовете лебеди вж. Етюд 7.
  
  12. Ефект „НЕИЗВЕСТНИТЕ НЕИЗВЕСТНИ” (UNKNOWN UNKNOWNS EFFECT)
  В Мрежовото общество основните проблеми, пред които то ще се изправя, без да има в необходимата степен разработени и в достатъчната степен апробирани стратегии за справяне, ще бъдат от типа неизвестните неизвестни (unknown unknowns).
Доналд Ръмсфелд предупреждава, че в днешното силно динамично време ние трябва да разглеждаме и обмисляме четири типа когнитивни (свързани със знанието) величини (предизвикателства, рискове, опасности и заплахи) [75]:
  → известните известни (known knowns) – които знаем, че знаем;
  → известните неизвестни (known unknowns) – които знаем, че не знаем;
  → неизвестните известни (unknown knowns) – които не знаем, че знаем;
  → неизвестните неизвестни (unknown unknowns) – които не знаем, че не знаем.
  Нито един от тези четири типа величини не бива да бъде подценяван, но особено труден за прогнозиране е четвъртият тип величини – неизвестните неизвестни (unknown unknowns). За тяхното „улавяне”, т.е. идентифициране, анализиране и оценяване, последвани от разработването и прилагането на стратегии и политики за въздействие (управляване), мрежовите структури са по-адекватни и по-ефективни от йерархичните.
У  правлението на сигурността (лична, общностна, корпоративна, национална) в духа на споменатата теза на Доналд Ръмсфелд все повече е като стрелба със завързани очи по движеща се мишена (т.е. неизвестните неизвестни). На първо време трябва да стопираме мишената (т.е. неизвестните известни) или да свалим превръзката от очите (т.е. известните неизвестни). Но вече безвъзратно е отминало времето, когато можехме да стреляме по неподвижна мишена и без превръзка на очите (т.е. известните известни).
  Нашият свят е взаимно обвързан и взаимно зависим. Нищо в него не е случайно, самò по себе си и сàмо за себе си. В този смисъл и понятията (научните категории) са взаимно обвързани и взаимно зависими. Затова е толкова важно да бъдат прокарани линиите, които донякъде ги свързват, а отнякъде ги разграничават. Въпросът, който винаги ни е вълнувал и занимавал е за единството и пълнотата на понятията в Науката за сигурността. В Етюд 5 е направен, според нас, много успешен опит за интегрирането на основните пониятия, с които се занимава нашият анализ.
  Нека тук само поясним отново общото между на „лебедите“ на Насим Талеб и величините на Доналд Ръмсфелд. Макар тези „лебеди“ и величини да не се припокриват напълно (а това по принцип не е възможно), в немалка степен между тях има нещо общо, което би могло да се формулира така:
  • „Белите лебеди“ (чести и предвидими/очаквани събития) са сходни в немалка степен с известните известни.
  • „Черните лебеди“ (редки и непредвидими/неочаквани събития) са сходни в немалка степен с неизвестните неизвестни.
  • „Сивите лебеди“ (редки и предвидими/очаквани събития) са сходни в немалка степен с известните неизвестни.
  • „Сребристите лебеди“ (чести и непредвидими/неочаквани събития) са сходни в немалка степен с неизвестните известни.
  





  
   Таблица 2. Връзка между допълнените лебеди по Насим Талеб и когнитивните величини по Доналд Ръмсфелд
  
  
  Литература:
  1. Kelly, Kevin. New Rules for the New Economy: 10 Radical Strategies for a Connected World. New York, NY: Viking Penguin, 1998, http://kk.org/books/KevinKelly-NewRules-withads.pdf, p. 31.
2  http://www.script-o-rama.com/movie_scripts/m/melinda-and-melinda-script-transcript.html.
  3. Newman, Mark E. J. The Structure and Function of Complex Networks. – In: SIAM Review, 2003, No. 45 (2), 167 – 256, http://arxiv.org/pdf/cond-mat/0303516.pdf, p. 5.
  4. Keller, Evelyn Fox. Revisiting Scale-free Networks. – In: BioEssays, 2005, Vol. 27, Issue 10, http://www.hot.caltech.edu/bast/KellerBioEssays.pdf, p. 1065.
  5. Newman, Mark E.J. Networks: An Introduction. New York, NY: Oxford University Press, 2010, 5 – 110.
  6. Newman, Mark E.J. ibid., 5 – 30.
  7. Лифшиц, Юрий. Структура сложных сетей. Лекция № 4 курса. Алгоритмы для Интернета, 19.10.2006, http://logic.pdmi.ras.ru/~yura/internet/04ianote.pdf, 2 – 5. Допълнително вж. също: Caldarelli, Guido. Lectures on Complex Networks. NetSci International Workshop and Conference on Network Science. Norwich Research Park, UK, 2008, CNR-INFM Centre SMC Dep. Physics University “Sapienza” Rome, Italy, p. 42.
  8. Barabási, Albert-László, Eric Bonabeau. Scale-free Networks. – In: Scientific American, May, 2003, 60 – 69, p. 64.
  9. Caldarelli, Guido. Lectures on Complex Networks. ibidem.
  10. http://bg.wikipedia.org/wiki/P2P.
  11. Евин, Игорь, Александр Кобляков и др. Когнитивные сети. – В: Компьютерные исследования и моделирование, 2011, Т. 3, № 3, 231 – 239, http://spkurdyumov.ru/uploads//2013/08/kogseeet.pdf, с. 232.
  12. Евин, Игорь, Александр Кобляков и др. Когнитивные сети. ibid., 233 – 236.
  13. Евин, Игорь, Тимур Хабибуллин. Социальные сети. – В: Компьютерные исследования и моделирование, 2012, Т. 4, № 2, http://spkurdyumov.ru/uploads/2013/08/evhabib.pdf, 423 – 430, с. 428.
  14. Батаклиев, Георги. Антична митология. Богове и герои. С.: Изток-Запад, 2011, с. 257.
  15. Батаклиев, Георги. Антична митология… ibid., 337 – 338.
  16. Stephenson, Karen, Stephan H. Haeckel. Making a Virtual Organization Work. – In: Zurich Insurance Management Review, June 1997, Focus, No 21, Zurich Insurance Group (reprinted), p. 3.
  17. Secretary Rumsfeld Interview with Larry King, CNN. Dec. 5, 2001, http://edition.cnn.com/TRANSCRIPTS/0112/05/lkl.00.html.
  18. Arquilla, John, David Ronfeldt. Osama bin Laden and the Advent of Netwar. – In: New Perspectives Quarterly, Fall, 2001, Vol. 18, No. 4, http://www.digitalnpq.org/archive/2001_fall/osama.html.
  19. Capra, Fritjof. The Web of Life. A New Scientific Understanding of Living Systems. New York, NY: Doubleday, 1996, p. 298.
  20. Barabási, Albert-László. Linked. How Everything Is Connected to Everything Else and What It Means for Business, Science, and Everyday Life. New York, NY: Plume Books, 2003, p. 225.
  21. Barabási, Albert-László. The Physics of the Web. – In: Physics World, July 2001, 33 – 38, p. 34.
  22. https://en.wikipedia.org/wiki/Power_law.
  23. https://www.google.bg/search?q=bell++curve&biw=1366&bih=617&tbm=isch&tbo....
  24. https://www.google.bg/search?q=long+tail&tbm=isch&ved=2ahUKEwjio9zwuJz_A....
  25. Caldarelli, Guido. Scale-free Networks: Complex Webs in Nature and Technology. New York, NY: Oxford University Press, 2007, р. 255.
  26. Keller, Evelyn Fox. Revisiting Scale-free Networks… ibid., p. 1061.
  27. Barabási, Albert-László, Réka Albert. Emergence of Scaling in Random Networks. – In: Science, Oct., 1999, Vol. 286, 509 – 512, p. 509.
  28. Barabási, Albert-László, Eric Bonabeau. Scale-free Networks. ibid., p. 63.
  29. Watts, Duncan J. Six Degrees. The Sicence of a Connected Age. New York, NY: Vintage Books, 2004, p. 102, 104.
  30. Milgram, Stanley. The Small World Problem. – In: Psychology Today, May, 1967, 61 – 67.
  31. Travers, Jeffrey, Stanley Milgram. An Experimental Study of the Small World Problem. – In: Sociometry, Dec. 1969, Vol. 32, No. 4, 425 – 443, р. 432.
  32. Barabási, Albert-László. Linked. ibid., 27 – 29.
  33. Dorogovtsev, S. N. Lectures on Complex Networks. Oxford: Clarendon Press, 2010, http://sweet.ua.pt/sdorogov/dorogovtsev_lectures_first_pages.pdf, р. 4.
  34. Лифшиц, Юрий. Структура сложных сетей. ibid., с. 5.
  35. 35. Watts, Duncan J. Small Worlds The Dynamics of Networks between Order and Randomness. Princeton: Princeton University Press, 1999.
  36. Евин, Игорь. Введение в теорию сложных сетей. – В: Компьютерные исследования и моделирование, 2010, Т. 2, № 2, 121 – 141, http://crm.ics.org.ru/uploads/crmissues/crm2010-2-2/crm10201.pdf, с. 126.
  37. Barabási, Albert-László. Linked. ibid., 27 – 28, 30, 34.
  38. http://subs.sab.bz/index.php?s=3e98577ea01351d99f257d8f12739bc0&act=down....
  39. Barabási, Albert-László, Eric Bonabeau. Scale-free Networks. ibid., p. 65.
  40. Barabási, Albert-László. Linked. ibid., p. 86.
  41. Barabási, Albert-László. Linked. ibid., 101 – 106.
  42. Уилкинсън, Ричард, Кейт Пикет. Патология на неравенството. Защо равенството прави обществата по-силни. С.: Изток-Запад, 2014, с. 248.
  43. Dunbar, Robin. How Many Friends Does One. Person Need? Dunbar’s Number and Other Evolutionary Quirks. Cambridge, MA: Harvard University Press, 2010, р. 4.
  44. Caldarelli, Guido. Scale-free Networks: … ibid., 252 – 255.
  45. Scale-free Network. Physics Review, http://en.wikipedia.org/wiki/Scale-free_network.
  46. Лифшиц, Юрий. Структура сложных сетей. ibid., с. 5.
  47. Granovetter, Mark. The Strength of Weak Ties. – In: American Journal of Sociology, May, 1973, Vol. 78, Issue 6, 1360 – 1380, http://www.immorlica.com/socNet/granstrengthweakties.pdf.
  48. Granovetter, Mark. The Strength of Weak Ties. ibid., р. 1361.
  49. Granovetter, Mark. The Strength of Weak Ties. ibid., 1362 – 1368.
  50. Granovetter, Mark. The Strength of Weak Ties: A Network Theory Revisited. In: Sociological Theory, Vol. 1, (1983), p. 201-233, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.128.7760&rep=re..., р. 202.
  51. Granovetter, Mark. The Strength of Weak Ties: A Network Theory Revisited. ibid., 213 – 217.
  52. Christakis, Nicholas A., James H. Fowler. Connected. The Suprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives - How Your Friends’ Friends’ Friends Affect Everything You Feel, Think, and Do. New York, NY; Boston, MA; London, UK: Back Bay Books / Little, Brown, and Company, 2011, р. 39 ff.
  53. Strogatz, Steven Henry. Sync: How Order Emerges from Chaos in the Universe, Nature, and Daily Life. New York, NY: Hyperion Books, 2003, 13 – 14.
  54. Малинецкий, Георгий. Нейроромантизм или компьютерные вариации на темы мозга. – В: Знание-сила, 1994, № 8, http://spkurdyumov.narod.ru/Neyro100.htm, 44 – 50.
  55. Barabási, Albert-László, Eric Bonabeau. Scale-free Networks. ibid., p. 62.
  56. Capra, Fritjof. The Web of Life. ibid., p. 82.
  57. Strogatz, Steven Henry. Sync… ibid., 13 – 14.
  58. Buchanan, Mark. Nexus: Small Worlds and the Groundbreaking Theory of Networks. New York, NY: W. W. Nortonand Company. 2003, p. 29.
  59. Strogatz, Steven H. Exploring Complex Networks. – In: Nature, 2001, Vol. 410, 268 – 276, http://www.nature.com/nature/journal/v410/n6825/full/410268a0.html, р. 272.
  60. Евин, Игорь. Введение в теорию сложных сетей. ibid., 135 – 137.
  61. Фукуяма, Франсис. Доверие. Обществените ценности и създаването на благосъстояние С.: Рива, 1997, с. 41.
  62. Фукуяма, Франсис. Големият разлом. Човешката същност и възстановяването на обществения ред. С.: Рива, 2001, 36 – 37.
  63. Гладуел, Малкълм. Повратна точка. Как малките неща могат да доведат до големи промени. Пловдив: Жанет 45, 2010.
  64. Caldarelli, Guido. Scale-free Networks… ibid., 93 – 94.
  65. Buchanan, Mark. Ubiquity. Why Catastrophes Happen. New York, NY: Three Rivers Press, 2000, 2001, р. 213.
  66. Гладуел, Малкълм. Повратна точка… ibid., с. 19.
  67. Taylor, Mark C. The Moment of Complexity. Emerging Network Culture. Chicago, IL: The University of Chicago Press, 2002, an excerpt, http://www.press.uchicago.edu/Misc/Chicago/791173.html.
  68. Талеб, Насим Никълъс. Черният лебед. Въздействието на слабо възможното в живота и на пазара. С.: Инфодар, 2009.
  69. Талеб, Насим Никълъс. Надхитрени от случайността. Скритата роля на случайността в живота и на пазара. С.: Инфодар, 2009, с. 172.
  70. Талеб, Насим Никълъс. Черният лебед… ibid., с. 13.
  71. Mill, John Stuart. A System of Logic Ratiocinative and Inductive Being a Connected View of the Principles of Evidence and the Methods of Scientific Investigation. Books I – III. Toronto, Buffalo: University of Toronto Press, 1974, 313 – 314.
  72. Popper, Karl. The Logic of Scientific Discovery. London, UK; New York NY: Routledge, 2002, p. 387.
  73. Талеб, Насим Никълъс. Черният лебед… ibid., 13 – 14.
  74. Талеб, Насим Никълъс. Черният лебед… ibid., с. 76, 435.
  75. Ikenberry, John G. America's Imperial Ambition. – In: Foreign Affairs, 2002, Vol. 81, No. 5, 44 – 60, p. 50.
  
  
  19.05.2023 г.