образом, даже крошечные случайные колебания склонны со временем увеличиваться, в конечном счете приводя к потенциально огромным различиям. Это явление очень похоже на знаменитый «эффект бабочки» из теории хаоса, согласно которому взмах крыла бабочки в Китае спустя месяцы может вызвать ураган на другом конце света.
Если этому верить, кумулятивное преимущество в корне подрывает наши объяснения успеха или провала на культурных рынках. Подсказанное здравым смыслом, если вы помните, сосредоточено на самой вещи – песне, артисте или компании – и приписывает успех исключительно ее характерным особенностям. Допустим, неким чудесным образом историю можно было бы повторять много раз. Тогда объяснения, где единственно важными являются собственные характерные качества, подразумевают: один и то же результат будет постоянно сохраняться. Кумулятивное преимущество, напротив, предполагает, что даже в идентичных вселенных с одинаковым набором людей, объектов и вкусов первое место в культуре и на рынках займут разные вещи. «Мона Лиза» была бы популярной в этом мире, а в какой-то другой версии истории являлась бы лишь одним из многих шедевров – ее нынешнее место занимала бы другая картина, о которой никто из нас никогда и слыхом не слыхивал. Аналогичным образом успех Гарри Поттера, сети Facebook и «Мальчишника в Вегасе» определялся бы не только некими их качествами, но и самым что ни на есть счастливым случаем.
В реальной жизни, разумеется, мы имеем в своем распоряжении только один мир – тот, в котором живем. Поэтому сравнить «разные миры», как того требуют модели, попросту невозможно. Следовательно, заявлением, будто согласно некоей симуляционной модели «Гарри Поттер» – не такой уж и особенный, каковым его все считают, фанатов книги не переубедишь. Здравый смысл подсказывает нам, что он просто обязан быть особенным – даже если около полудюжины издателей детских книг, получивших в свое время данную рукопись, поначалу этого и не знали. Почему? Да потому, что книгу купили более 300 миллионов человек. Поскольку же любая модель всегда предполагает различного рода упрощения, мы скорее усомнимся в ней, нежели в собственном здравом смысле.
Именно по этой причине несколько лет назад мы с коллегами Мэттью Салгаником и Питером Доддсом решили испробовать другой подход. Постановив отказаться от компьютерных моделей, мы задумали провести контролируемые, похожие на лабораторные эксперименты, в которых реальные люди принимали бы в большей или меньшей степени те же решения, которые они принимают в повседневной жизни. Путем случайного распределения участников по группам с различными экспериментальными условиями нам бы удалось воссоздать воображаемую в компьютерах ситуацию «многих миров». В одних ситуациях испытуемые располагали бы информацией о поведении других и на свое усмотрение поддавались бы (или не поддавались) их влиянию. В других сведения о решениях остальных участников были бы недоступны, и испытуемые действовали бы независимо друг
