Поскольку коммуникация в Twitter строится вокруг обсуждения конкретных тем, подписка друг на друга может отражать не только связи между людьми, но и выводить на некоторую профессиональную область, в которой они компетентны. С большой долей уверенности можно предположить, что в таких системах готовность открыто демонстрировать личный контакт свидетельствует о положительном прошлом опыте общения и в некотором смысле служит гарантией соответствующей профессиональной компетенции. Из-за относительной технической простоты измерения количества твитов, ретвитов и лайков, числа подписчиков и комментариев, рейтингов, баллов и других показателей одобрения в социальных сетях, зачастую эти платформы становятся идеальной, гибкой тестовой площадкой новых инструментов для поиска людей, обладающих знаниями в определенных областях[526]
.Измерить взаимоотношения можно также через
Профессиональная компетенция может измеряться и тем, сколько людей увидели, прочитали и не только процитировали, а скачали научную статью конкретного пользователя, что, как правило, происходит гораздо реже.
Профессиональная социальная сеть для ученых academia.edu в качестве основного библиометрического показателя[528]
использует число просмотров страниц пользователей. В другой, сходной по задачам, сети SSRN, объединяющей специалистов по социальным наукам, таким показателем является число скачиваний: исследователи самостоятельно загружают работы в сеть и открывают к ним доступ. Приглашая на работу ученых, работодатели ориентируются на информацию об индексе цитирования, числе просмотров страниц и количестве скачиваний научных работ и формируют представление об уровне профессиональной компетенции и статусе каждого из кандидатов.Все эти техники обработки и анализа данных являются вариантами решения одной-единственной задачи: определить и измерить профессиональные компетенции человека, исходя из уровня его сетевой социализации. Источником рекомендаций могут стать люди, хорошо знакомые пользователю, или те, с которыми он сталкивался по работе.
Мы оцениваем звездочками или баллами книги на сайте Amazon и фильмы на сайте Netflix; точно такой же принцип оценки применим и в отношении людей[529]
. Системы, опирающиеся на лояльность пользователей, запрашивающие мнение пользователя о работе врача или любого другого специалиста или сервиса, зачастую предлагают самый влиятельный метод оценки профессиональной компетенции и эффективности[530].В основе некоторых рекомендательных сервисов лежат личные отношения, и рекомендация становится следствием глубокого знания навыков человека, его способностей и опыта взаимодействия – так коллеги могут рекомендовать друг друга в LinkedIn. Прочные межличностные связи считаются основным инструментом влияния на социальное поведение людей – как онлайн, так и в реальном мире[531]
.Конечно, системы рекомендаций появились задолго до эпохи интернета. Работодатели и администрации университетов всегда запрашивали рекомендации для того, чтобы подтвердить профессиональную компетенцию потенциального кандидата. Любые формы «старых связей» основываются на знакомстве и взаимной поддержке. Подобные рекомендательные системы не обязательно подразумевают кумовство. Скорее, те, кто владеет знаниями в определенной области, вероятнее всего знают других людей, занятых в той же области. Иными словами, высококлассный хирург-кардиолог, скорее всего, будет знаком с другими профессионалами в области сердечнососудистой хирургии, в то время как поклонник джаза будет знаком с теми, кто разделяет его любовь к этому музыкальному направлению.