A hálózatok csapdájában

Az Ön nevéhez kötődik a skálafüggetlen hálózatok fogalma. Erről mit kell tudni?

1999 előtt is volt hálózatelmélet, az alapkövét magyarok rakták le. Intuitív szinten Karinthy, aki felismerte, a „hat kézfogás” gondolatát (Karinthy Frigyes egy társaságban bebizonyította, hogy bárkit elér maximum hat közvetítőn keresztül), matematikailag pedig Erdős Pál és Rényi Alfréd alkották meg a véletlenszerű hálók elméletét.

Ők azt modellezték, hogy csomópontokat tettek le, kiválasztottak véletlenszerűen kettőt és összekötötték, majd még másik kettőt, és ha elég sok huzalt teszünk le véletlenszerűen, akkor az elmélet szerint hirtelen összeáll a háló. Ez az elmélet 1960-tól 2000-ig dominált a hálózatgondolkodásban. Ehhez jutottak el a biológusok külön, ha biológiai hálót akartak elnevezni, a társadalomtudósok, amikor a hat kézfogást akarták megmagyarázni, a számítógépes kutatók, amikor az internetet akarták leírni. Bárki, aki hálóval foglalkozott valamilyen módon ehhez az elmélethez kötötte a gondolkodását. Ha megnevezte, ha nem.

Barabási Albert-László

És mennyiben különbözik egy skálafüggetlen háló a véletlen hálótól?

Számunkra a legérdekesebb felfedezés az volt, hogy ezek a hálók nem hogy nem véletlenek, hanem valóban skálafüggetlenek. A véletlen háló elméletének van egy nagyon precíz megjósolható tulajdonsága. Tegyük fel, hogy valamilyen módon le tudnánk írni, hogy valakinek pontosan hány barátja van és ezt a műveletet elvégeznénk minden magyarra. Rengeteg ilyen számom lenne. Van akinek 100, van akinek 10 000 barátja lenne, és így tovább, és erről csinálnék egy úgynevezett hisztogramot. Megnézném, hogy hány embernek van 1 barátja, hánynak van 2, hánynak van 10 000. Végül egy harangszerű görbét kapnék. Ez azt jelenti, hogy ha a társadalom véletlenszerűen szerveződik, a barátainkat véletlenszerűen szerezzük, a kapcsolatok véletlenszerűek, akkor legtöbb egyénnek nagyjából ugyanolyan számú barátja lenne, és hihetetlenül nehéz lenne olyan egyént találni, akinek sokkal több vagy sokkal kevesebb barátja van, mint az átlag.

Ezzel szemben, amikor az első térképet megtaláltuk a világhálóról, kiderült, hogy nincsen ilyen átlag a rendszerben. A világhálón belül a legtöbb oldalra nagyon kevés más oldal mutat, azaz kevés kapcsolattal rendelkezik. De van néhány oldal amely hihetetlenül nagyszámú kapcsolattal rendelkezik. Itt a matematika úgynevezett hatványfüggvényt követ. Lényegében rengeteg kis kapcsolattal rendelkező csomópont együtt él néhány naggyal. Nincsen olyan, amire azt mondják, hogy itt az átlag. Ezt nevezzük skálafüggetlennek. Mert matematikailag ebben a rendszerben nem lehet kiemelni egyetlen csomópontot sem, hogy azt mondjuk, hogy olyan, mint a többi.

Ez egy elmélet. Hogy lehet ezt érzékelni?

Vizuálisan is megkülönböztetjük, hogyan látjuk másként a skálafüggetlen és a véletlen hálót. Egy véletlen háló egy összegubancolódott valami, ahol rengeteg egymáshoz hasonló csomópont van. A skálafüggetlenre ránéz az ember és rögtön látja, hogy van néhány erősen csatolt csomópont, és az tartja össze az egész rendszert.

Fontosabb a skálafüggetlenség, mint a véletlenszerűség?

A skálafüggetlen hálók azért váltak annyira fontossá, mert kiderült, hogy nemcsak a világháló ilyen, hanem ilyen a sejt, és ilyen a társadalmi háló is. Mindenütt ez a struktúra jelenik meg. Ez az univerzalitás első lépése. A másik, hogy ez az alak megmagyarázható, a növekedés folyamatával. A harmadik – és ez a legfontosabb, – hogy ha ezek az erősen csatolt csomópontok ott vannak a rendszerben, akkor ezek alapvetően drasztikusan megváltoztatják azt, és minden másképpen működik benne, mint a véletlen hálóban. Ha reklámozni akarsz, a nagy csomópontot kell meggyőzni, hogy vegyék a terméket, mert nekik olyan a hatásuk. Meg akarod védeni az internetet? A nagy csomópontokra kell vigyáznod. A sejtedben, ha a nagy csomópontokkal baj van, akkor valószínűleg nem éled túl.

Tehát olyan drasztikus hatásuk van ezeknek a nagycsomópontos rendszereknek, hogy egyszerűen nem lehet elhanyagolni őket. Abszolút semmilyen módon. Ez emelte ki a skálafüggetlen hálózatok elméletét. Az univerzitás és a nagyon fontos szerep. Lehetett volna univerzális, de lényegtelen? Az is szép lett volna, de kiderült, hogy ez univerzális és nagyon fontos. Manapság nyilvánvaló, hogyha ezt elhanyagoljuk, akkor lényegében minden eredményünk rossz lesz.

Ezt megírta a Behálózva című könyvben, amely 2001-ben jelent meg Amerikában, aztán a világ számos országában legalább 30 nyelvre lefordították. Most 2009-ben gondolom nem ez foglalkoztatja. Azt hallottam hogy lesz egy újabb könyve.

Igen, van már egy újabb könyvem. Én már úgy gondolok rá, hogy van.

Ezek szerint befejezte a munkát, de még nem jelent meg.

Igen. Részemről már kész. Az elmúlt 4-5 évben egyre inkább az foglalkoztat, hogy milyen a háló dinamikája. A társadalomban egy egyén hogyan kommunikál, mikor? Ez egy hálózattól független témává vált, amit mi emberi dinamikának nevezünk. És ennek az alapja, az eredményeken túl, módszertanilag egy újabb történet.

Pontosan mi?

A mobiltelefonok használatával, követhetővé váltunk, aminek vannak ijesztő oldalai és vannak érdekes, tudományos következményei. Eddig ha meg akartuk érteni, hogy valaki mit csinál nap mint nap, interjút kellett készíteni rengeteg emberrel. Meg kellett kérdeznünk, hogy mit csinált délelőtt fél tizenegykor, délben, és így tovább. Reméltük, hogy igazat mond, reméltük hogy nem szépít, reméltük, hogy nem felejtette el, tudatosan vagy tudat alatt a tetteit. Torz kép alakult ki így, ugyanis valahányszor visszajátsszunk egy eseményt, a részletek elvesznek. A mobiltelefonos felmérés azonban egy hihetetlenül objektív mérőműszer, ugyanis mindenhova cipeljük magunkkal, és pontosan rögzíti, hogy kivel beszélünk, mennyit és mikor. Azt persze nem vizsgáljuk, hogy mit?

Azt biztosan mások rögzítik.

Biztosan. Rögzítik, hogy hol vagyunk, nem teljesen pontosan, de lehet tudni, hogy melyik jeladó toronnyal vagyunk kapcsolatban. Ha azonban szükséges, a szolgáltató be tud kapcsolni egy olyan rendszert, amely segítségével egészen pontosan lehet tudni, hogy hol vagyunk. Bizonyos szempontból ez a kis telefon több dolgot tud rólunk, mint a legjobb barátunk, feleségünk vagy férjünk.

Személyi szabadságjogokat figyelembe véve ezek az adatok már elérhetővé váltak a kutatók számára. Ez azt jelenti, hogy a szolgáltatók egy része mintákat bocsát a kutatók rendelkezésére. Nem tudunk semmit az illetőről, nem tudjuk a telefonszámát, de tudjuk, hogy itt van valaki, aki Budapesten mozog. Hónapokon vagy éveken keresztül névtelenül követhetők. Mint kutatónak fogalmam sincs, hogy ki az illető, de megjelenik egy részecskeként, és rengeteg tevékenységben vesz részt. És mindezt egyszerre 10 millió emberre el lehet végezni. Van olyan kollégám, akinek egyszerre 100 millió telefonról van adata 6 hónapon keresztül. Nekünk 10 milliós az adatbázisunk 5 éven keresztül. Ez hihetetlenül részletes képet nyújt az emberi viselkedésről. Nemcsak képet nyújt, hanem mivel digitális adat, rá lehet ereszteni a számítógépet. Tehát először van itt a lehetőség, hogy objektíven nézzük az embereket térben és időben.

Ez tényleg ijesztő. És mit néznek?

Nézzük azt, hogy az emberek hogyan mozognak, hogyan és kivel kommunikálnak. Mit jelent az, hogy barát, hogy kevésbé barát, kolléga? Mikor találkoznak? Mikor nem találkoznak? Mi a valószínűsége annak hogy ha két ember kommunikál, akkor rendszeresen találkozik? Az emberi viselkedést pontosan fel lehet térképezni ennek a segítségével. Ha belegondolunk abba, hogy meg tudunk gyógyítani rengeteg betegséget, el tudtunk vinni egy embert a holdra, elég meglepő, hogy lényegében nem tudjuk a szomszédról, hogyan viselkedik. Nem arra vagyok kíváncsi, hogy mit csinál a szomszéd, de amiről a legkevesebbet tudunk az az emberi. Ennek nagyon egyszerű oka van. A Hold nem sértődik meg, ha egy műholdat küldünk köré. A bacilus egyáltalán nem húzza fel az orrát, ha egy mikroszkóp alá tesszük, és szurkálni kezdjük, szétdaraboljuk, és a génjeiket nézzük.

De az egyének reagálnak, és teljesen jogosan. Lényegében ezért maradt le az emberi viselkedés megértése más tudományos területek mögött. Most óriási adattömeg jelent meg körülöttünk, ami új kapukat nyit meg.

Hogy fogunk reagálni a teljes ellenőrzöttségre? Lehet, hogy elkezdünk majd másként működni, hogy ne lehessen minket kiszámítani?

Probléma-e az hogy ki lehet minket számítani?

Nem feltétlenül akarja az ember mindenét kiadni, pláne nem azt, amiről maga se tudja hogy létezik….

A kérdés, hogy mi a tudomány szerepe? Mi a politika szerepe? Mi a társadalom szerepe? Különböző dolgokról beszélünk. A tudomány szerepe szerintem, hogy megértse, mit csinálunk, ami aztán beépül olyan eszközökbe, ami számunkra hasznos. Meg kell értsük például, hogy a mozgássérültek hogyan mozognak. Milyen más mozgásrendszerrel rendelkeznek, mint tegyük fel az ép ember. Hogy ennek megfelelő eszközöket tudjunk építeni.

Szeretnénk, hogy a telefonunk tudja, hogy mit akarok csinálni és ne én keressem meg 25 billentyűmozdulattal, ne az összes telefonszámot mutassa nekem, hanem azokat, akiket nagy valószínűséggel fel akarok hívni. Szeretném, ha a telefonom tudná, hogy milyen vendéglőket szeretek itt a környéken. Ugyanakkor nem szeretném, ha a kormány, a nagyvállalatok és a szomszédaink belenéznének a személyes életünkbe.

Ezt a tudomány sem tudja kivédeni.

Itt a tudomány szerepe az, hogy megteremtse az eszközöket, hogy azok valóban úgy fejlődjenek, hogy könnyebb legyen az életünk. A tudomány szerepe az is, hogy felhívja a figyelmet a következményekre. A politikusok, a törvényhozók pedig reagálnak arra, hogy bár az adat elérhető arra a célra, amire egyetértünk, de másra nem. Hogy az egyéni szabadságot megvédjük. Létezik ugyanis egy univerzális vágy a személyi szabadság irányába.

Képes megvédeni a személyi szabadságot bármelyik törvényhozás?

Érdekes módon az amerikai és az európai törvények drasztikus módon különböznek. Minden amerikai törvény arra vonatkozik, hogy bármely cég akármit csinálhat az adataival, mert a felhasználói, ügyfelei ezt elfogadhatónak találják, de nehogy véletlenül a kormány kezébe jusson. Az amerikai törvények leginkább arra vonatkoznak, hogy a kormánynak nincsen joga ezekhez az adatokhoz hozzáférni. Az európai törvények viszont azt mondják, hogy a cégek semmit sem csinálhatnak ezekkel az adatokkal, de a kormány bármikor bármilyen körülmények között korlátlanul hozzáférhet. Érdekes, hogy hol itt az univerzális érték? Kitől félünk?

Kitől kell félnünk?

Drasztikusan különbözik, teljesen más a pólus a két kontinensen. Az ember úgy gondolná, hogy az európai történelmet tekintve a kormánytól kellene félni Európában és Amerikában a cégektől. De pont fordítva van.

Kutatások mindemellett folynak a cégeken belül, és erre az Egyesült Államokban nincsen felügyelet. Az amerikai törvények szerint azzal nincs gond, hogy például a Google bármit megtehet az adatokkal. Az egyedüli fék, ami megállítja az ilyen cégeket, hogy attól félnek, a vásárlói, felhasználói esetleg elfordulnak tőlük. Ezért szerintem az akadémiai kutatásnak az is a szerepe, hogy rámutasson, mi mindent publikálunk, a Google pedig semmit nem publikál. Ezek az információk igenis léteznek a Google vagy a mobilszolgáltatók, az internetszolgáltatók kezében, amit erre és erre lehet használni. A mi dolgunk, hogy tárjuk a társadalom elé, hogy ennek aztán milyen korlátokat szabjunk.

Reméljük a könyv megjelenése után lesz reakció. Egyébként Miért kezdett hálózatokkal foglalkozni? Statisztikus lévén ez nem evidens.

Én eredetileg statisztikus fizikus vagyok. A fizika megmutatta, hogyan tudunk elvonatkoztatni a véletlen eseményektől és ezt hogy fordítsuk le mérhető egységekre. Valahol ez történik a hálózatokon belül, a társadalmon belül. Mindenki csinálja azt, ami neki jó, neki megfelelő, én nem tudom kontrollálni azt, hogy mivel foglalkozol, kivel mész kávézni, kik a barátaid és így tovább. Mindenkinek megvannak a saját döntései, ugyanakkor van egy társadalom, amelyik működik. Van nemzeti termelésünk, tőzsde, mindent lehet mérni, a kérdés az, hogy hogyan jön létre nagyon bonyolult, többé kevésbé működő rendszer rengeteg, látszólag független és véletlen döntésekből?

És ez izgatta? Hogy lesz a rendetlenségből rend?

A hálózatokkal egyszerűen azért kezdtem el foglalkozni, mert akkoriban az IBM-nél dolgoztam. A cégnek igen nyitott elvei voltak. Minden évben megpróbálták felvenni a világ legjobb végzőseit, és becsöppentették őket az IBM gépezetébe. Nem adtak nekik konkrét témát, mondván majd megtalálják a helyüket. Amikor felvettek, néhány hónap után úgy gondoltam, ha már itt dolgozom az IBM-nél, legalább megnézem, mi az a számítógép. Használtam ugyan számítógépet, de fogalmam sem volt, hogy miből áll, hogyan épül fel. Ezért elmentem karácsony előtt az IBM könyvtárába, ahol találtam egy könyvet, 50 probléma a számítógép tudományában címmel.

Közülük az egyik, ahogyan a számítógép kutatók a hálózatról gondolkodnak. Ez érdekesnek tűnt, és feltettem magamnak a kérdést, miért nem foglalkozom ezzel? Elkezdtem utánaolvasni. Megismertem Erdős Pál és Rényi Alfréd munkásságát, és rájöttem, hogy minden elmélet, ami létezik, alapból azt feltételezi, hogy ezek a hálózatok véletlenek.

Akkoriban New York Cityben laktam. Egyszer Manhattanben sétáltam az egyik barátommal és próbáltam elmagyarázni neki, mi érdekel engem: „Nézd meg, hogy ha ezek a felhőkarcolók véletlenszerűen lennének behuzalozva árammal, internettel, vízzel, gázzal, New York így ahogy van összedőlne”. Ez nem lehet véletlen! Viszont minden elmélet, amit olvastam abból indult ki, hogy véletlenszerűen kapcsoljunk össze két csomópontot, és ezt csináljuk meg sokszor. Itt láttam meg a lehetőséget. Az első hálózatokról szóló cikkemet még az IBM-nél írtam meg. Négy vagy öt újság utasította el. Mindenki azt mondta, hogy ez nem érdekes. Nem azt mondták, hogy rossz, azt mondták, hogy teljesen érdektelen. Ez 1995-ben volt. Az első cikkemet végül 1999-ben sikerült publikálni. Addigra már eljutott a társadalom odáig, hogy kezdték érteni a hálózatok fontosságát.

Kitartó volt.

Nem foglalkoztam négy éven keresztül folyamatosan a hálózatokkal, voltak fellángolásaim. Írtam a keresőgépeket működtető cégeknek, a Google elődeinek, hogy kaphatnék-e adatot, de senki sem válaszolt. Elbátortalanodtam. Megint foglalkoztam egy keveset a témával, aztán újra leálltam. 1998-ban viszont összeállt egy nagyon jó kutatócsoport. Volt kutatási pénzem is, embereim is, és megengedhettem, hogy megint azzal foglakozzam, ami érdekel. Amikor 1999-ben megjelent az első cikk, azonnal átállítottam a csoportomat a hálózatokra.

Választás elé állítottam őket: vagy a hálózatokkal foglalkoznak, vagy befejezik a témáikat, és elmennek. Bármi amivel foglalkoztak, nem volt összemérhető a hálózattudománnyal, bár akkor még nem volt hálózattudomány. Mindössze egy ember ment el, a többi átállt hálózatkutatásra.

Bostonban él. Előtte pedig New Yorkban, de szinte pontosan 20 évvel ezelőtt jött el Csíkszeredából…

Igen 20 éve és néhány hete.

Két évet töltött Budapesten. Egyértelmű volt, hogy innen el kell mennie mert jobban jár Amerikában?

Nem. Mint diák, köztársasági ösztöndíjas voltam, még egy erdélyi menekülteknek való ösztöndíjat is kaptam, és itt szerettem volna doktorálni. Kiderült, hogy a doktorátusi ösztöndíj a fele lett volna a diákösztöndíjamnak, és semmilyen családi támogatásra nem számíthattam a szüleimtől Erdélyből. Egész egyszerűen gyakorlati, megélhetési problémáim voltak. Meg lehetett volna élni belőle, de lehetőséget kaptam, hogy Bostonba menjek. Azt terveztem, hogy ledoktorálok, legfeljebb még 2-3 évet eltöltök Amerikában, összeszedek annyi pénzt, hogy lakást vehessek Budapesten és visszatérek. Végül nem így történt. Budapesten olyan hihetetlen tudósokkal dolgoztam, mint Vicsek Tamás vagy Kertész János, akik világszinten továbbra is ott vannak az élvonalban, de Bostonban végül is elkapott a gépszíj…