E miercuri seara și Albert-László Barabási tocmai și-a încheiat conferința în fața unui amfiteatru aproape plin de la Politehnica din București. Încep timid întrebările din public: „Cum ne poate ajuta teoria rețelelor să înțelegem mai bine apariția vieții în univers?” întreabă un profesor mai în vârstă. „Ce ne puteți spune despre aplicabilitatea teoriei rețelelor la criptomonedă?” se ridică un tip mai tânăr. Urmează altele despre legătura dintre rețele și celule canceroase, sisteme de transport, internet & tot așa. Faptul că toate întrebările astea, care-au luat-o de la primele reacții chimice ale haosului și ajung la cele mai precise inovații medicale ale prezentului, au în comun rețelele, e tocmai miezul cercetărilor lui Barabási. Tot ce ne înconjoară, de la felul în care e organizat ecosistemul sau sistemul bancar, până la mersul internetului și felul în care ajung la noi știrile, de la procesele din interiorul unei celule, până la dinamica unei petreceri, e organizat în rețele. Și rețelele astea guvernate de aceleași legi, astfel încât harta rețelei sociale seamănă foarte mult cu harta răspândirii unei boli sau a unei idei.

Fizicianul Albert-László Barabási e unul dintre pionierii teoriei rețelelor, ale cărei aplicații nu ratează niciun domeniu, fie că vorba de biologie, economie, informatică sau ce vă mai trece prin cap. La 50 de ani, are în spate o carieră uriașă, pe care și-a început-o la București, unde a studiat teoria haosului, și la Budapesta, unde a emigrat în 1989, dar pe care și-a construit-o începând cu anii ‘90, după ce s-a stabilit în SUA. A predat la multe universități importante, în 2004 a fondat Center for Complex Network Research la Northeastern University, iar în prezent colaborează cu foarte multe centre de cercetare, printre care și Harvard Medical School. Zilele trecute, a venit la București să vorbească despre Linked. The New Science of Networks, cartea pe care a publicat-o în urmă cu 15 ani și care, după ce a făcut înconjurul lumii în aproape 20 de limbi, a apărut de curând și în română, la Editura Brumar. De altfel, Barabási a început să scrie volumul ăsta în România. Timp de o lună, s-a retras cu o cutie de cărți și lucrări științifice în Munții Harghitei, unde și-a închiriat o cabană. A plecat de-acolo cu primul draft al cărții care comprimă, pentru publicul larg, o teorie vizionară despre cum funcționează rețelele. 

A doua zi dimineață după conferința de la Politehnică, când m-am întâlnit cu Albert-László Barabási la Institutul Balassi din București, avusese alte trei interviuri înainte. Când i-am împărtășit un pic din teama c-o să fiu redundantă, mi-a spus că-l surprinde mereu cum oamenii îi pun întrebări așa de diferite. „Așa e”, mi-am adus aminte de repriza de Q&A de cu o seară înainte, „de la originea vieții, la criptomonedă”. „Da, iar uneori răspunsul e Nu știu. Altă întrebare!”, a răspuns Barabási râzând.

S9: Cartea dvs. a apărut în limba română la 15 ani de la publicarea ei. Dacă ar fi să faceți un foarte scurt update legat de cercetările dvs. din acești ani legate de rețele, ce-ar cuprinde?

L.-A.B.: Mă surprinde foarte mult că ceea ce se află în carte e în continuare valid. Am terminat de curând Network Science și toate temele pe care le-am ales pentru acest manual se regăsesc și în Linked, la care s-au adăugat alte câteva lucruri pe care nu le cunoșteam pe atunci. Într-un fel, cartea nu a îmbătrânit din punct de vedere al conținutului, dar acum avem mai multe unelte. Când am scris Linked, era vorba doar despre legile fundamentale ale rețelelor și promisiunile lor. 15 ani mai târziu, aceste promisiuni au devenit realitate. De pildă, în carte vorbeam despre posibilitatea de a prezice răspândirea virusurilor, iar azi, aceeași persoană cu care am vorbit atunci și care a deschis această linie de cercetare, Alessandro Vespignani, lucrează acum cu Organizația Mondială a Sănătății și cu Banca Mondială. De fiecare dată când apare un virus, la el apelează pentru a face o estimare a răspândirii lui, pentru a vedea câți oameni vor fi infectați, în ce orașe, cum ne putem apăra împotriva lui etc. Cu alte cuvinte, ceea ce era o problemă teoretică s-a transformat într-o unealtă cu care poate face previziuni foarte precise.

Un alt capitol din Linked vorbește despre promisiunea rețelelor în biologie, iar între timp Harvard a fondat o nouă divizie de network medicine [aplicarea științei rețelelor pentru identificarea, prevenirea și tratarea bolilor, n.r.], unde lucrează 200 de cercetători și medici. Teoria rețelelor a influențat mult felul în care concepem noi medicamente și în care ne gândim la tratamente. Am scris această carte pentru că atunci abia apărea această știință a rețelelor și mi s-a părut că ar fi relevantă pentru un public mai larg. Și cred că o parte din acel public a avut acces la ea, pe de o parte prin cele câteva sute de mii de exemplare care s-au vândut în toată lumea, iar pe de alta prin faptul că studiul rețelelelor a devenit o disciplină în sine.

Și, pe de altă parte, prin faptul că din ce în ce mai mulți dintre noi ne-am dat seama că suntem într-o uriașă rețea socială.

Niciunul dintre noi, oamenii de știință, nu am descoperit rețelele. Rețelele s-au aflat dintotdeauna acolo. Dar ce au făcut această carte și toate cercetările din domeniu a fost să sublinieze că aceste rețele pot fi cartografiate și au legi și proprietăți fundamentale care le guvernează, că asemănările dintre ele sunt mult mai numeroase decât diferențele. Înainte de a începe cercetările, și eu credeam că vom avea de-a face cu rețele foarte diferite în biologie, tehnologie, societate, internet ș.a.m.d. Dar, spre uimirea noastră, s-a dovedit că arhitectura tuturor acestor rețele este foarte, foarte asemănătoare.

Acum începem să înțelegem și de ce: fiindcă nu există prea multe căi prin care se pot forma rețele. Trebuie să treacă prin același proces de a adăuga noduri noi și de a le conecta, ceea ce adaugă constrângeri la ceea ce ar putea deveni. Prin urmare, arhitectura lor are multe lucruri în comun, ceea ce înseamnă totodată că, dacă dezvolți anumite unelte pentru a înțelege internetul, poți să le folosești și pentru rețelele sociale. Totodată, multe dintre uneltele prin care am început să analizăm rețelele proveneau din științele sociale, printre primele care au pus problema rețelelor, în general. De fapt, câmpul de studiu al rețelelor sociale a fost fondat de un cercetător născut la România - Jacob L. Moreno -, considerat, în sociologie, drept „părintele” rețelelor sociale. Se spune că s-a dus la Freud, căruia i-a spus că gândește doar din perspectiva interiorului minții, în vreme ce el, Moreno, privea din perspectiva exteriorului minții, pentru înțelegerea căruia sunt fundamentale rețelele sociale. Astfel, unelte din științele sociale au fost folosite pentru a studia internetul, și uneltele create pentru analizarea internetului au fost folosit pentru studiul rețelelor celulare etc. În fond, odată ce ai transformat rețeaua în moduri și legături, aproape că nici nu mai contează ce sunt acele noduri și legături. Sunt doar numere.

Într-un fel, când citeam cartea, lucrul ăsta mi s-a părut un pic înfricoșător să mă gândesc că, uneori, ceea ce pare liber arbitru nu e tocmai liber arbitru, ci mai degrabă rezultatul dinamicii unei sau unor anumite rețele din care facem parte.

Din nefericire, este adevărat. Ceea ce poți face este foarte constrâns de legăturile pe care le ai, la nivel personal și profesional. Acum lucrez la o carte care se numește The Formula. The Quantitive Science of Success, iar de mulți ani am cercetat ce anume ne spun big data despre probabilitatea cuiva de a reuși în ceva anume. Dacă Linked este despre cum arată rețeaua, The Formula va pune următoarea problemă: dacă ești un nod în rețea, cum te constrâng sau, dimpotrivă, te împuternicesc rețeaua și alți factori să faci anumite lucruri? În multe cazuri, răspunsul este că da, poți avea liber arbitru, dar felul în care îl poți exercita este foarte limitat de mediul în care te afli. Dacă, de pildă, te-ai născut într-un sătuc din Uganda, indiferent ce idei ai și cât de inteligent ești, abilitățile tale sunt foarte limitate, comparativ cu cele ale unui copil născut la New York. Pentru început, amândoi pot avea aceleași idei, dar au amândoi aceleași șanse de a le dezvolta, de a învăța destul pentru a putea merge mai departe?

Acest lucru depinde așa de mult de context, după cum arată, printre altele, și un studiu fantastic pe care l-am făcut acum câțiva ani. Am analizat date legate de nașterea și moartea unor persoane importante de-a lungul a 2.000 de ani: am luat de pe Wikipedia și din alte surse toate persoanele notabile pe care le cunoaște umanitatea și am codat pe hartă locurile unde s-au născut și cele unde au murit, după care am creat o vizualizare [disponibilă în clipul de mai sus - n.r.]. Ce am observat este cum toată activitatea culturală era inițial în jurul Atenei, cum s-a mutat apoi spre Roma, iar de acolo în Franța, Germania, Anglia ș.a.m.d. Desigur, cei mai mulți mureau în centre culturale importante, dar se născuseră în apropierea lor. Așa se face că nimeni din România sau din Ungaria n-a ajuns pe acea listă, ci doar cei născuți în apropierea unor centre culturale importante. Dacă te nășteai aici, puteai deveni, de pildă, un foarte bun călăreț, dar nu un intelectual strălucit sau un pictor important, tocmai fiindcă nu aveai șansa. Doar începând cu secolul XIX s-au schimbat lucrurile și au început să apară centre culturale importante prin toată lumea.

Revenind puțin la felul în care au „explodat” în ultimii ani rețelele sociale și rețelele de informație, faptul că niște companii ca Google sau Facebook dețin informația, le permite să schimbe arhitectura acestor rețele?

Sigur. Dar poate că nu acesta e scopul lor. Scopul lor este să te servească pe tine, utilizatorul, ca ele să câștige bani. Trebuie să fim foarte realiști, avem de-a face cu instituții foarte pragmatice, care vor să construiască algoritmi buni, prin care să te facă fericit, astfel încât să le folosești serviciile. Să luăm, de exemplu, Facebook, care creează un inventar al rețelei tale sociale, pe care îi ai permanent la îndemână. Foarte puține prietenii se leagă pe Facebook, unde mai degrabă te conectezi cu oameni pe care, într-un fel sau altul îi știi, și chiar dacă nu îi știi, relațiile stabilite astfel cu ei nu sunt neapărat semnificative. Dar Facebook e foarte util din alte puncte de vedere. Dacă, de exemplu, o persoană ca mine ar fi plecat acum o sută de ani în America, ar fi tăiat teoretic toate „legăturile slabe” și poate multe din „legăturile puternice” cu cei din România. Poate că i-aș mai fi scris scisori mamei, dar ar fi trebuit să-mi reconstruiesc de la zero rețeaua socială. Azi, însă, aceste „legături slabe” se păstrează. Cred că Facebook nu schimbă în mod fundamental rețeaua ca atare, ci utilizările ei. Creează un tip de memorie de lungă durată și posibilitatea de a activa oricând „legăturile slabe”, le permite oamenilor să mobilizeze segmente mari de populație și să iasă, de exemplu, în stradă pentru o anumită cauză ș.a.m.d.

În același timp, companiile astea colectează cantități uriașe de date foarte relevante care, în anumite condiții, ar putea fi puse la dispoziția cercetătorilor.

Mulți cercetători lucrează sau colaborează cu Facebook, care, destul de des, publică date. La rândul meu mi s-a oferit oportunitatea de a colabora cu ei, dar n-a fost neapărat un interes pe care să-l urmăresc. Altfel, dacă colaborezi cu Facebook, primești un așa-numit „laptop Facebook”, prin care poți avea acces la date și poți face analize la scară mare pe baza acestor date.

Cred că, într-un fel, datele personale au devenit o monedă curentă.

E adevărat. Dat fiind că există atât de multe probleme de privacy, îți dai seama că nu poți împărtăși pur și simplu datele cu toată lumea și trebuie să folosești multe filtre. Dar cred că tendința este către o deschidere din ce în ce mai mare pentru cercetare. O altă zonă în care lucrez este cea legată de sănătate, unde avem, de asemenea, de-a face cu probleme majore de privacy, dar în SUA avem acum acces la cantități uriașe de date provenite din asigurări și din baze de date ai căror membri au consimțit să facă parte din astfel de proiecte. Desigur, datele sunt anonimizate. Dar tocmai datorită valorii sociale a acestor date, companiile, organizațiile și guvernele care le dețin sunt foarte conștiente de nevoia de a le împărtăși și de a le face publice, după ce au fost îndeplinite toate cerințele legate de privacy.

De exemplu, orașul Boston publică în timp real absolut toate datele pe care le colectează, pentru ca dezvoltatorii să aibă acces la ele. Iar asta are niște rezultate extraordinare. Țin minte că, acum câțiva ani, municipalitatea din Boston alocase câteva milioane de dolari pentru a crea o aplicație care să le permită oamenilor să vadă în timp real unde se află autobuzele. După ce au colectat datele, unul dintre birocrații din administrație a propus ca, până să se realizeze aplicația, datele să fie puse la dispoziția publicului. În 24 de ore, exista deja o aplicație care folosea datele pentru a arăta, rudimentar, poziția autobuzului pe hartă. Trei zile mai târziu, exista deja o aplicație de iPhone care făcea acest lucru. Așa că n-a mai fost nevoie ca administrația să dezvolte aplicația respectivă, fiindcă s-a ocupat comunitatea de asta. Acesta a fost, de altfel, unul dintre motivele pentru care Boston, New York și alte orașe și-au dat seama ce impact poate avea punerea la dispoziție a datelor. Multe orașe americane mari derulează acum un program de date deschise, prin care fac eforturi ca datele colectate să fie făcute publice, iar aplicațiile sunt din ce în ce mai multe. În Boston, există până și o aplicație care raportează găurile din carosabil, ba chiar una în care nici nu mai e nevoie să raportezi gaura din asfalt ca atare, fiindcă, atunci când conduci și ai telefonul pornit, aplicația înregistrează din mișcarea mașinii atunci când trece printr-o groapă și transmite informația mai departe.

În ultima vreme, am văzut din ce în ce mai multe exemple în care rețele mai mici din cadrul marii rețele sociale se transformă în așa-zise „bule” și pierd legătura cu alte „bule”. Așa cum s-a întâmplat în cazul alegerilor din SUA, când extrem de mulți oameni au crezut, potrivit propriilor cercuri, că Trump nu are nicio șansă. De ce apar „bulele” astea? E ceva din arhitectura rețelei care le determină?

În primul rând, o proprietate fundamentală a rețelelor este existența comunităților, părțile mai dense ale rețelelor: oameni care învață în aceeași clasă, lucrează în același birou, familii etc. Când analizezi harta unei rețele, observi comunități foarte bine conectate și mare parte din informațiile pe care le primim provin de la „legăturile puternice” pe care le avem, astfel încât informația se răspândește foarte repede în cadrul comunităților bine conectate și se creează așa-numitul efect al camerei de rezonanță. Cass Sunstein, un cercetător pe care l-am menționat și în Linked, profesor la Harvard, susține că social media ne schimbă obișnuințele de citire fiindcă acum am început să ne concentrăm numai asupra lucrurilor de care ne pasă. Obișnuințele noastre de a urmări știrile s-au schimbat și ele odată cu mediul online, iar Facebook și Twitter au accelerat acest efect al camerei de rezonanță. În trecut, pe vremea când existau ziare tradiționale, chiar dacă nu ne păsa neapărat de alte lucruri, vedeam titlurile atunci când le răsfoiam, iar la urma urmei ajungeam să avem contact cu idei care ne erau străine și eram expuși unor opinii diverse.

Or algoritmii ne-au închis. Au învățat că ne place ceva anume, așa că ne-au livrat mai mult din ceea ce ne place. „Vreau să te servesc”, acesta e scopul algoritmului, nu să te facă să te simți inconfortabil, pentru că atunci nu ți-ar mai plăcea serviciul pe care îl livrează. Așa s-a consolidat camera de rezonanță. Nu e vorba că Facebook a intenționat să-ți livreze un anume tip de știre, ci că Facebook a reacționat la nevoile tale și ți-a livrat o anume selecție de știri. În sensul ăsta, tendința a devenit destul de extremă. Dacă locuiești, ca mine, în Boston, Massachussetts, nu cunoști pe nimeni care să-l considere pe Donald Trump un candidat viabil. Eu m-am aflat, fără îndoială, în camera de rezonanță.

Un alt lucru mi s-a părut însă foarte interesant. Am o companie care de ocupă de rețele sociale și organizaționale, companie care a lucrat mult în perioade electorale, cu precădere în America de Sud. În timpul alegerilor din SUA, CEO-ul companiei a venit și mi-a zis că, din ce observaseră până atunci în alte state, câștigă întotdeauna cel / cea care primește mai multă atenție în social media. Eu am zis „bine, dar America e mult mai sofisticată de-atât. Normal că Trump are parte de mai multă atenție în social media, dar americanii vor filtra informațiile și nu-l vor vota”. M-am înșelat. Acesta unul dintre acele cazuri în care datele îți indică ceva, dar nu vrei să crezi ce îți arată.

Dar putem să ieșim fiecare din bula noastră, cu algoritmul pe care-l avem acum?

Nu știu dacă putem sau nu. Am putea, dar algoritmii nu-s tocmai de partea noastră. Dacă vrei ca algoritmul să-ți livreze alte opinii, trebuie să dai clic pe alte opinii. E singura cale.

Dar e foarte greu să intri în contact cu alte opinii pe care să dai clic.

Așa e. Nu cred că am un răspuns simplu legat de acest lucru, mai ales că nu se aplică doar la știri. Unii dintre colegii mei studiază un efect similar, foarte subtil, pe platforme de tipul LinkedIn, în ceea ce privește joburile: o discriminare sistematică între bărbați și femei. Dat fiind că LinkedIn încearcă să facă angajatorilor recomandări de persoane potrivite cerințelor lor, analizează înainte preferințele angajatorilor. Iar acest proces, s-a demonstrat, presupune discriminări la adresa femeilor și a minorităților. Nu e vorba că LinkedIn vrea să facă discriminări, dar citește ceea ce le place angajatorilor, care au tendința să prefere în anumite domenii, cum ar fi programarea, bărbați, de cele mai multe ori albi. Iar LinkedIn învață aceste preferințe și începe să facă din ce în ce mai multe sugestii similare. Există șanse ca, în următorii zece ani, să vedem cum multe din aceste companii sunt date în judecată pentru discriminare, ceea ce ar putea determina o schimbare și companiile vor fi nevoite să-și ajusteze algoritmii pentru a fi cât mai corecți. 

Atunci când vorbim de viralizarea informației, cât de potrivită e metafora asta în raport cu felul în care se răspândește un virus?

Informația se răspândește de la o persoană la alta și urmează procese similare cu cele ale unui virus, dar cu anumite particularități. În carte, vorbesc despre viralitate doar în contextul biologiei, dar ce am observat în ultimii ani este că ideile se răspândesc într-un fel diferit. Când ne referim la procesul biologic de răspândire a unui virus, e nevoie doar să intri în contact cu cineva pentru a-i transmite virusul. Astfel, în interiorul unui comunități, virusul e mai degrabă închis: se răspândește mult mai repede, pentru că oamenii se întâlnesc mai des și au legături mai strânse. În afara comunității, interacțiunile sunt mai rare și legăturile mai slabe, iar virusului îi este mai dificil să pătrundă în exterior. În ceea ce privește ideile, comunitățile stimulează răspândirea lor. Ideile au nevoie de ranforsare. Atunci când apare, de exemplu, un telefon nou, nu sare toată lumea să și-l cumpere. Unii o fac, dar majoritatea așteaptă să audă destul de la cei din jurul lui pentru a-și face o părere. Comunitățile sunt foarte bune pentru a ranforsa ideile și am observat că dacă o rețea cuprinde comunități, acest lucru ajută la răspândirea ideilor. Timp de câțiva ani, am lucrat cu o companie de telefonie mobilă din Europa și am analizat pattern-urile de adoptare a diverselor servicii pe care le oferă, care s-au dovedit foarte profund bazate pe comunitate. Putea observa că anumite comunități erau cu totul „contaminate” și toată lumea folosea un anumit serviciu, iar într-o comunitate din imediata lor vecinătate nimeni nu-l folosea. Imediat însă cum s-a răspândit la câțiva membri din cealaltă comunitate, s-a întins ca un foc.

Revenind, ideile se răspândesc, într-adevăr, printr-un proces viral, dar există diferențe clare în ceea ce privește modul în care o fac. Noi spunem că ideile se răspândesc prin așa-numita „contaminare complexă”, care necesită nu doar contact, ci și ranforsare. Dar procesul per ansamblu poate fi numit viral, deoarece presupune o rețea, un contact, iar cel mai bun mod de a observa de ce anumite lucruri se răspândesc și altele nu este să inspectezi rețeaua în care s-au răspândit, cu conexiunile ei existente.

Dat fiind că procesul viral prin care se transmit, de pildă, știrile adevărate și știrile false este identic, există mecanisme în cadrul unei rețele care să îi ajute pe cei aflați în rețea să facă diferența?

Nu cred că e nepărat o problemă a rețelei. Multe dintre știrile false au fost conceput să fie răspândite într-o anumită comunitate. Din punctul ăsta de vedere, sunt foarte bine gândite. Chiar și atunci când par să promoveze idei conservatoare, ele sunt concepute să fie răspândite în rândul liberalilor. De pildă, în timpul alegerilor a circulat o știre falsă potrivit căreia Papa îl susținea pe Trump. Or, ea a fost special concepută pentru a fi distribuită de către liberali, fiindcă pe ei i-a ultragiat. Și, chiar dacă conservatorii erau cei care ar fi susținut o poziție ca cea prezentată în știre, liberalii au fost cei care au dat-o mai departe, din furie, au contestat-o și au dezbătut-o. Dar, în fond, asta n-a făcut decât să creeze mai multă activitate. În multe companii există acum inițiative de filtrare a știrilor false, dar eu nu cred că problema asta are de-a face cu rețeaua în sine - ele pot fi detectate cu ajutorul rețelei, dar demontarea lor se reduce la fact checking. 

Există multe cazuri de cercetări sponsorizate de companii private pentru a servi unui interes sau altul. Cum administrează comunitatea științifică problema asta?

În primul rând, trebuie să precizez că nu sunt multe cazuri. În realitate, ele sunt puține, dar intens mediatizate. Cum sunt rezolvate depinde de fiecare țară în parte. De exemplu, la Harvard există niște reguli foarte, foarte strice, de-a dreptul draconice. În trecut, companiile farmaceutice susțineau foarte multe cercetări la Harvard, unde acum însă a devenit extrem de dificil ca o astfel de companie să mai finanțeze studii. De fiecare dată când primesc finanțare de la o companie, sunt obligat să precizez acest lucru universității și, dacă e identificat un potențial conflict de interese, trebuie investigat numaidecât. Mai important, teoretic toate publicațiile academice de medicină din SUA impun precizarea oricărui potențial conflict de interese și explicitarea susținerii financiare. Dacă nu explicitez aceste lucruri, îmi pot pierde jobul. Asumpția este că e în regulă să folosești fonduri de la companii, dar că trebuie să fii foarte transparent, pentru a putea identifica un posibil bias. Așa că, în ultimii 10-20 de ani, măsurile astea au devenit foarte eficiente.

Că sunt și mere stricate? Desigur. Dar cred că majoritatea știrilor care ajung azi la noi nu sunt despre studii de dată recentă, ci despre practici de acum 30-40 de ani. Un caz relevant este cel legat de studiul finanțat de industria zahărului. Da, e important să vorbim despre aceste lucruri, dar nu cred că în acest moment mai avem de-a face cu o problemă așa de mare, fiindcă nimeni nu-și mai permite să facă așa ceva, și trebuie să ținem cont că atunci, aceste practici erau larg acceptate. Erau neetice, dar reprezentau o normă. Tocmai din cauza unor asemenea cazuri, sistemul a devenit foarte strict. Dacă ne gândim, în fiecare an sunt publicate circa un milion de lucrări științifice, dintre care poate vreo 2.000 sunt „pătate”. O fracțiune foarte mică, din care foarte multe sunt din capul locului irelevante și nu afectează pe nimeni. 60% din lucrările astea nu sunt citate niciodată, deci propriu-zis nu au nicio influență. Povestea cu studiul despre zahăr a avut o influență și tocmai de-asta e nevoie să vorbim despre astfel de cazuri, ca data viitoare să fim mult mai atenți.