Перед Брином и Пейджем стояли две трудности. Умозрительная задача – найти наиболее значимые страницы – решалась уже известным нам путем: следовало не смотреть на популярность страниц, а просчитывать, насколько хорошо они обеспечены связями в этом итеративном, айген-векторном смысле. Более практическая задача заключалась в том, чтобы внедрить этот принцип в колоссальном масштабе всей Паутины, а это значило, что нужно облазить всю сеть и проиндексировать страницы, накопить данные о содержании каждой страницы и об имеющихся на ней ссылках, а затем произвести итеративные вычисления, чтобы определить их сетевое положение. Одно дело – производить подобные расчеты для Нэнси и Уоррена в нашей маленькой сети, показанной выше, и совсем другое – проделывать то же самое для миллиардов страниц, тем более что они постоянно меняют содержание и ссылки.
Брин с Пейджем разработали алгоритм, основанный на такого рода вычислениях и хорошо подходивший для огромных сетей, назвали его BackRub и запустили в работу на стэнфордских серверах. Название BackRub (буквально backrub значит “массаж спины”) происходит от backlink – “обратной ссылки”, то есть такой ссылки, которая приводит пользователя на ту или иную страницу. BackRub быстро перерос студенческие аккаунты, которые Брин и Пейдж завели на стэнфордских серверах, и в 1997 году они уже перенесли поисковую машину в другое место и назвали ее Google. Это было чуть видоизмененное название числа гугол (googol) – 10100
, что говорило об огромном размере Всемирной сети, которую удалось-таки покорить их алгоритму. Всех, кому доводилось искать что-либо в интернете в ранние годы его существования, поражала способность Google находить полезные страницы. К тому времени имелось уже немало поисковых машин, конкурировавших между собой, и, как правило, пользователям приходилось перепробовать их все, чтобы найти в сети нужную страницу – часто безрезультатно. В 1998 годуРаспространение микрофинансирования
Хотя история с Google наводит на мысль о том, что алгоритм, основанный на вычислении собственного вектора, превосходит все прочие альтернативы, алгоритмы для поисковых машин весьма сложны, так что успех Google вполне может объясняться и другими различиями в алгоритмах. Было бы прекрасно увидеть более полную картину того, какое именно значение имеет положение чьих-то друзей. А еще BackRub распознавал страницы по тому, насколько легко их найти, тогда как во многих ситуациях нам интересно совсем другое: насколько влиятелен тот или иной человек с точки зрения установления контакта с другими людьми.
Именно об этом я думал, когда приехал в 2006 году в Массачусетский технологический институт (MIT) и, общаясь с профессором Абхиджитом Банерджи, моим другом, говорил о том, как было бы прекрасно испытать подобные различия в действии. По счастливому стечению обстоятельств (как уже нередко бывало), Абхиджит оказался именно тем человеком, с которым мне и следовало об этом поговорить. Оказалось, что Эстер Дюфло, еще одна преподавательница MIT, через свою сестру Анни поддерживает связь с одним банком в Южной Индии, а именно с банком BSS (Baratha Swamukti Samsthe), который планирует запустить новую программу микрофинансирования как раз посредством “сарафанного радио”. (Сейчас можно увидеть эту сеть в действии, и связанный с ней исследовательский проект успешно стартовал.) Программа “сарафанного радио” предоставила нам идеальную возможность проследить за тем, какую роль играет сетевая структура в распространении информации, а еще она позволила нам проверить, какой именно критерий центральности лучше всего может предсказать способность того или иного человека распространять информацию. Вместе с Абхиджитом, Эстер, а также Аруном Чандрасекаром, который был тогда аспирантом MIT (а еще, так совпало, его семья была родом из Карнатаки – индийского штата, о котором шла речь), мы начали исследование, которому суждено было стать длительным.