Вернуться39

См. обсуждение в: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson (2015), чтобы увидеть подробности вычислений, часть которых я здесь пропускаю.

Вернуться40

Если предусмотреть дополнительную гибкость при оценке частоты общения и количества итераций, то следует ожидать, что данный критерий даст лучшие результаты, чем другие критерии. Но оказывается, что он дает лучшие результаты для тех же деревень, даже если выбрать фиксированные частоту общения и количество итераций, прежде чем приступить к анализу диффузии. Чтобы не давать диффузионной центральности предпочтений по отношению к другим критериям, мы приняли за неизменную единицу частоту взаимодействий между домохозяйствами, взяв за основу базовые сетевые характеристики – зафиксировали их чуть выше того порога, вблизи которого у информации есть шанс добраться до всех участников сети, а количество итераций определили, исходя из количества времени, в течение которого люди в нашем исследовании имели возможность воспользоваться микрокредитами. И даже после этого критерий диффузионной центральности превосходит другие критерии (см. столбец [10] Таблицы S3 в разделе дополнительных материалов в: Banerjee, Chandrasekhar, Duflo, and Jackson [2013]). Дополнительный вариант появляется от сравнения R-квадратов (R²), помещенных внизу этой таблицы и показывающих, какие доли от возможного числа участников программы микрокредитования могут объясняться различными критериями определения центральности (учитывая некоторые подгонки). На деле, предельное улучшение результатов в R-квадрате, которые дает диффузионная центральность, по сравнению с центральностью по собственному вектору, – более чем троекратное (напр., если из R² из секции C, столбца (2) отнять R² из столбца (3), получится 0,173, а из коэффициент столбца (4) ’s – коэффициент столбца (3), получится 0,055, где коэффициент из столбца (3) дает подгонку к центральности по степени, а центральность по степени не объясняет почти ничего).

Вернуться41

Термин “политический заместитель” взят у Дейл Кент – Dale Kent (1978), чьи данные, тщательно собранные в 1970-х годах, легли в основу анализируемых здесь сетей. Позднее собранные ею данные были дополнены и подвергнуты дальнейшему анализу с точки зрения сетевых закономерностей Джоном Паджеттом и Кристофером Анселлом – John Padgett and Christopher Ansell (1993). Данные, представленные здесь на рисунках, взяты из работы Рональда Брейгера и Пипа Паттисона – Ronald Breiger and Pip Pattison (1986), – которые воспользовались данными Паджетта. В эти данные вошло другое подмножество семей – из работы Padgett and Ansell (1993). Я соответственным образом обновил данные. В них вошли брачные и деловые связи между Альбицци и Перуцци, а также еще одно семейство – Гуаскони, – принадлежавшее к стану противников Медичи.