Сетевой анализ международных отношений

УДК 327,303.7

Вестник СПбГУ. Сер. 6. 2015. Вып. 4

Д. А. Дегтерев

СЕТЕВОЙ АНАЛИЗ МЕЖДУНАРОДНЫХ ОТНОШЕНИЙ

В статье дан обзор применения сетевого анализа в международно-политической науке. Описан генезис применения данного метода в контексте различных парадигм теории международных отношений. На примере конкретной международной ситуации представлена методология сетевого анализа, а также модель роста международной сети. Показана практическая сложность интерпретации результатов сетевого анализа с позиций международно-политической науки. Представлены примеры сетевого анализа международных организаций, режимов нераспространения, международных экономических отношений и деятельности правозащитных организаций. Библиогр. 47 назв. Табл. 3. Рис. 9.

Ключевые слова: количественный анализ международных отношений, формализованные модели, математические методы, сетевой анализ, международно-политическая наука, методология, международные организации, режимы нераспространения.

D. A. Degterev

NETWORK ANALYSIS OF INTERNATIONAL RELATIONS

This is a review of basic applications of network analysis in international political science. The genesis of this method in the context of different paradigms of international relations theory is described. Mathematical methodology of network analysis, as well as the growth models of the international networks, are explained on the basis of a concrete cases from international relations. The practical difficulty of interpreting the results of network analysis from the perspective of international political science are shown. The applications of network analysis in international relations are illustrated by a number of examples. The network analysis of G-20 is presented - a network is constituted by top-5 trade partners of each member-state. Different types of networks of missile, nuclear and light weapon proliferation are examined. Finally, international business network as well as international human-rights networks are presented. The author concludes that a renaissance of network analysis is an attempt of revival of systemic-level analysis in international relations. Refs 47. Tables 3. Figs 9.

Keywords: Quantitative Analysis of International Relations, Formal Modeling, Mathematical Methods, Network Analysis, International Political Science, Methodology, International Organizations, Non-proliferation Regimes.

Сетевые исследования становятся все более популярными в социальных науках [1; 2]. Сетевой подход позволяет сделать формализованное описание сети и в дальнейшем проводить ее математический анализ. Математический аппарат, используемый в сетевом анализе, — это разделы линейной и дискретной математики, прежде всего теория графов и ее приложения в виде теории сетей. Если в 1930-е годы они впервые начали применяться в антропологии и прикладной экономике, то сегодня на первые роли выходят социальная психология и теория социальных сетей (Social Network Analysis), изучающие социальные отношения между различными акторами [3].

Первые работы по применению сетевого анализа в международных отношениях появились в 1960-1970-е годы и были связаны с моделированием международной

Дегтерев Денис Андреевич — кандидат экономических наук, доцент, Российский университет дружбы народов, 117198, Российская Федерация, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6; Degterev_DA@ pfur.ru

Degterev Denis A. — PhD, Associatе professor, Peoples' Friendship University ofRussia; Degterev_DA@ pfur.ru

119

торговли, членства в международных организациях и сети дипломатических отношений [4-6].

Вторая волна работ по применению сетевого подхода к анализу международных отношений связана с распространением в конце 1970-х годов неомарксистской мир-системной теории как одной из парадигм теории международных отношений. Как правило, эти исследования были связаны с применением социологических подходов к анализу международных отношений, в них поднимались вопросы неравенства в уровнях развития в различных странах мира [7-13].

Наибольшее распространение сетевой анализ международных отношений получил в 1990-е годы, когда его методология стала применяться в контексте теории комплексной взаимозависимости [14].

В российской международно-политической науке сетевой анализ пока не нашел широкого применения. Можно отметить лишь работу П. Жданова (НИУ— ВШЭ) по сетевому анализу Группы двадцати [15]. В большей степени сетевой анализ распространен в отечественных исследованиях внутригосударственных политических процессов (здесь можно указать, в частности, на работы профессора Л. В. Сморгунова и доцента А. С. Шерстобитова (СПбГУ) [16-19]).

Методология сетевого анализа

Вершины (узлы) сети представляют собой отдельных акторов — государства или международные организации. Связи между вершинами (ребра) могут служить для передачи от одного актора к другому осязаемых объектов — оружия, денег, продовольствия, либо неосязаемых — информации, убеждений, ценностных норм. Сеть представляет собой совокупность связей (ребер) между вершинами.

Предположим, что мы анализируем взаимосвязи между пятью государствами, часть из которых — члены семи условных и равнозначных по влиянию межгосударственных организаций (МГО). Если страна является членом данной организации, то в матрице членства мы выставляем значение 1, если не является — 0 (табл. 1).

Таблица 1. Матрица членства в международных организациях

Страна Межгосударственная организация

МГО 1 МГО 2 МГО 3 МГО 4 МГО 5 МГО 6 МГО 7

США 1 1 1 1 0 0 0

Франция 1 1 1 1 1 0 0

КНР 0 0 0 1 1 1 1

КНДР 0 0 0 0 0 1 0

Иран 0 0 0 0 0 0 1

Построив данную матрицу, несложно перейти к социоматрице (табл. 2), показывающей, в каком количестве межгосударственных организаций одновременно состоят две страны. Например, на пересечении строки «США» и столбца «Франция» стоит 4, это значит, что США и Франция вместе являются членами четырех международных организаций.

120

Таблица 2. Социоматрица

Страна США Франция КНР КНДР Иран

США 4 4 1 0 0

Франция 4 5 2 0 0

КНР 1 2 4 1 1

КНДР 0 0 1 1 0

Иран 0 0 1 0 1

На основании социоматрицы можно построить пример международной сети (рис. 1).

Рис 1. Пример международной сети

Источник: [14, р. 564].

Толщина ребер на рисунке 1 пропорциональна значению связи между странами. Как видно, наибольшая она в отношениях между США и Францией, которые, как уже отмечалось, одновременно являются членами четырех международных организаций. Дальнейшая интерпретация результатов анализа зависит от теории, которой придерживается исследователь. Если, согласно этой теории, совместное членство в международной организации свидетельствует о близости позиций двух государств (например, исходя из одной из концепций международного сотрудничества), тогда чем больше значение связи между странами на рисунке 1, тем более близки международные позиции данных государств.

Для дальнейшего анализа конфигурации сети необходимо ввести понятие центральности, характеризующее роль вершины в сети. Существует несколько видов центральности (табл. 3).

121

Таблица 3. Показатели центральности вершин

—^^^ Страна Функция -—^^^ США Франция КНР КНДР Иран

Центральность по степени 5,00 6,00 5,00 1,00 1,00

Промежуточность 0,00 0,00 5,00 0,00 0,00

Центральность по собственному значению 0,61 0,66 0,42 0,08 0,08

Центральность по близости 0,67 0,67 1,00 0,57 0,57

Наиболее простым для подсчета показателем является центральность по степени (degree centrality, Cd), демонстрирующая наиболее активную вершину в сети. Она измеряется количеством связей актора v с другими вершинами в сети с учетом значимости данных связей.

Cd = deg

Например, для Франции (см. рис. 1) данный показатель равен 6 (4+2), так как из этой вершины выходят два ребра: Франция — США (значимость 4) и Франция — КНР (значимость 2). Центральность по степени для КНР равна 5, так как из этой вершины выходят 3 ребра со значимостью 1 (КНР — США, КНР — КНДР и КНР — Иран) и одно ребро со значимостью 2 (КНР — Франция), таким образом, 1+1+1+2=5. Вершина, имеющая большое значение центральности по степени, имеет много прямых, больших по значимости связей с другими вершинами и обладает высокой степенью центральности.

Промежуточность, или центральность по посредничеству (betweenness сentrality, Св), — показатель центральности, равный присутствию вершины в кратчайших путях между любыми другими вершинами:

где Он — общее количество кратчайших путей из вершины s к вершине t; ot (v) — количество кратчайших путей из вершины s к вершине t, проходящих через вершину V.

В нашем случае этот показатель равен 0 для всех вершин, кроме КНР, через которую проходит кратчайший путь КНДР — США, КНДР — Франция, КНДР — Иран, Иран — Франция, Иран — США. Таким образом, для КНР он составляет 5. Промежуточность представляет собой меру контроля. Если одна из вершин имеет высокий показатель промежуточности, значит, она представляет собой единственную связь между различными частями сети. Соответственно, в случае разрушения коммуникаций через данную вершину единство сети разрушается (что особенно актуально, например, при анализе сетей нелегального распространения неконвенциональных вооружений, наркотиков и проч.).

Центральность по собственному значению (вектору) (eigenvector centrality, Се) — рекурсивная характеристика важности вершины, получаемая из суммы важности связанных вершин:

122

СЕ

Л (eilffv) Л /eG

где M(v) — множество вершин, соседних с вершиной v, xv — центральность рассматриваемого участника; Л — константа.

В данном случае центральность зависит также от центральности соседних вершин по принципу «Скажи мне, кто твой друг, и я скажу, кто ты». Если при подсчете центральности по степени наибольший показатель у Франции, а на втором месте — США и КНР, то центральность по собственному значению КНР ниже, чем у США, поскольку половина связей КНР — со странами, имеющими низкую центральность. Как правило, показатель центральности по собственному значению вычисляют при помощи специализированных компьютерных программ [20].

Центральность по близости (closeness centrality, Сс) — показатель, который позволяет понять, насколько близок данный участник ко всем остальным участникам сети, при этом в качестве меры расстояния используется кратчайший путь по графу. В дальнейшем сумма всех расстояний нормируется, и подсчитывается величина, обратная нормированной сумме:

где N — количество вершин графа; dG (v, t) — кратчайший путь от вершины v до вершины t. В нашем случае наибольшие показатели центральности по близости у КНР (см. табл. 3).

При анализе конфигурации сети также выделяют связанные подгруппы (cohesive subgroups), т. е. элементы сети, имеющие большее число связей между входящими в них участниками, чем между остальными участниками сети. Эксперты выделяют несколько простейших видов связанных подгрупп (см. рис. 2).

Кольцо Звезда Полный граф, или клика

Рис. 2. Простейшие виды сетевых структур

К ним относятся кольцо (каждый участник сети связан только с двумя другими); звезда (существует центральный элемент в сети, с которым связаны все

123

остальные), а также клика (clique), или полный граф (полносвязная топология), — распределенная структура, каждый участник которой взаимодействует со всеми остальными посредством связей, значимость которых не меньше определенного минимума. В нашем случае (см. рис. 1) США, Франция и КНР связаны полным графом со значимостью не менее 1, а США и Франция — полным графом со значимостью не менее 4.

Структурно-эквивалентные группы (кластеры), по сути, представляют собой противоположность связанным подгруппам и объединяют участников сети, имеющих эквивалентную структуру и тип взаимодействия с другими участниками (при этом сами они не взаимодействуют друг с другом). В нашем случае Иран и КНДР структурно-эквивалентны, так как имеют одинаково значимые связи (значение = 1) с КНР.

После выделения структурно-эквивалентных групп сеть может быть разбита на блоки для анализа связей между группами вершин и выявления макроструктур. Например, в нашем случае сеть можно разбить на три блока: связанный блок со значимыми внутренними связями (США и Франция) и менее значимой связью со вторым блоком (КНР), который, в свою очередь, имеет небольшую по значению связь с третьим блоком (Иран, КНДР), не имеющим внутренних связей.

Динамический анализ сетей

При анализе сетевых структур особое внимание уделяется их эволюции, динамике развития. Можно попытаться выяснить, возникнет ли связь между двумя пока не соединенными вершинами спустя определенное время.

Сетевой анализ описывает реляционные (relational) и индивидуальные (individual) механизмы развития сетей. Реляционные механизмы объясняют, каким образом конфигурация существующей сети (т. е. совокупность существующих связей или реляций) влияет на вероятность формирования новых связей, в то время как индивидуальные механизмы объясняют, каким образом свойства отдельных вершин способствуют развитию сети. На рисунке 3 к сети, изображенной на рисунке 1, добавлена новая вершина — «Пакистан» и пунктирными линиями показаны потенциальные связи, формирование которых можно объяснить различными типами механизмов.

Наиболее известные реляционные механизмы в сетевом анализе — это структурный баланс и структурная эквивалентность. Согласно теории структурного баланса (транзитивности), если имеется взаимодействие (позитивное) между первой и второй вершинами, а также между второй и третьей вершинами, то имеет место и взаимодействие (позитивное) между первой и третьей вершинами. В нашем случае (см. рис. 3) связь между Францией и КНР, а также Ираном и КНР обусловливает связь между Францией и Ираном. Согласно теории структурной эквивалентности, вершины, находящиеся в одинаковой структурной позиции, ведут себя схожим образом и склонны к образованию связей, в случае если они не конкурируют за доступ к ресурсам. В нашем случае Иран и КНДР структурно эквивалентны по отношению КНР и потому могут образовать связь. Вместе с тем они могут образовать связь и согласно теории структурного баланса.

Существуют два основных индивидуальных механизма в формировании сетей — гомофильность (homophily) и гетерофильность (heterophily). Гомофильность

124

Рис. 3. Модель динамики сети

Источник: [14, р. 567].

основана на наличии у двух акторов (вершин) общих интересов, их географической близости и проч., гетерофильность — на наличии у двух акторов (вершин) определенной комплиментарности (взаимодополняемости). В нашем случае Иран и Пакистан в силу близости географического положения, принадлежности к исламскому миру и ряда других факторов формируют гомофильную связь. Пакистан и КНДР формируют гетерофильную связь, поскольку являются взаимодополняющими странами в области полного ядерного цикла (наличие центрифуг для обогащения урана и наличие технологии производства баллистических ракет).

Наконец, Пакистан будет стремиться установить связи с КНР, поскольку по ряду показателей центральности (промежуточность, центральность по близости) КНР занимает ведущее место в данной сети (см. табл. 3).

Интерпретация результатов сетевого анализа

При том что формализация в сетевом анализе осуществляется достаточно легко посредством отображения всех связей между акторами, указанные методики подсчета показателей центральности и определения конфигурации сети также не представляют особой сложности. Пожалуй, наибольшие практические затруднения при моделировании международного взаимодействия связаны с корректной интерпретацией полученных результатов [21].

Дело в том, что значительная часть прикладной теории анализа сетевых структур заимствована из анализа социальных сетей (Social Network Analysis), в котором акторами являются отдельные индивиды. Конечно, в международных отношениях получила распространение концепция международного общества (сообщества) британской социологической школы теории международных отношений, согласно которой международное общество находится в процессе перехода от

125

общества государств к сообществу индивидов и транснациональных акторов [22]. Конструктивисты, в свою очередь, считают, что процессы социализации являются важным детерминантом поведения государств на международной арене [23-26]. Однако в целом сводить межгосударственные отношения к отношениям между отдельными индивидами можно лишь с большими допущениями. Соответственно, применять напрямую положения теории анализа социальных сетей к межгосударственному взаимодействию надо крайне осторожно, пропуская их сквозь призму социологических концепций, которые анализируют различные типы социального взаимодействия.

Так, согласно исследованиям в области социальной психологии, акторы (вершины), входящие в одну связанную подгруппу, как правило, более дружелюбно относятся к участникам подгруппы, чем к внешним акторам. Участники одной структурно эквивалентной группы (кластера) склонны следовать одинаковой стратегии поведения, так как имеют одинаковые ограничения и возможности. Это не всегда приводит к отношениям сотрудничества. Например, две бывшие колонии могут конкурировать между собой в получении торговых привилегий от бывшей метрополии [27]. Ряд исследователей считают, что вершины (акторы), занимающие более центральное место в сети, склонны вести себя более агрессивно.

Описанные выше понятия центральности сети, по сути, представляют собой разновидность показателей мощи (power) — одной из основных концепций в анализе международных отношений. При этом сетевая мощь (network power) понимается не в традиционном, материалистическом понимании, характерном для парадигмы реализма, а ближе к либеральной (идеалистической) парадигме сотрудничества посредством международных институтов. В нашем случае (см. рис. 1) наивысшим показателем центральности по степени обладает Франция (6), что свидетельствует о наибольшей социальной мощи (social power) — показателе, который все шире используется рядом зарубежных исследователей-международников [28]. Социальная мощь, связанная с центральным положением в системе международных взаимодействий, позволяет актору извлекать ряд социальных преимуществ, используя информационные потоки, проходящие через него. Актор начинает играть центральную роль в формировании международной повестки дня, урегулировании межгосударственных противоречий. При оценке социальной мощи другие показатели центральности (например, центральность по собственному значению) используют существенно реже.

Надо понимать, что с учетом двустороннего характера связей (особенно если они носят симметричный характер) центральность в сети связана не только с возможностью влиять, но и с риском подвергаться влиянию других акторов. Например, значительные торговые связи могут быть использованы для введения эффективного санкционного режима. В связи с этим примечательны издержки центральной роли ФРГ в сети международных связей. Являясь экономическим лидером в ЕС и неся особую ответственность за стабильность на европейской части Евразийского континента, будучи также тесно интегрированной в евроатланти-ческие структуры (НАТО), ФРГ вынуждена реагировать на различные импульсы, проходящие как по европейской, так и по евроатлантической связанной подгруппе, а также по глобальной сети международного взаимодействия [29]. Наиболее наглядно это подтвердилось в ходе украинского кризиса 2014-2015 гг., когда внешняя

126

политика страны и позиция ее лидера А. Меркель в отношении РФ и США постоянно менялись. Центральное положение в системе также невыгодно в случае, если актор стремится выйти из сети (например, из международной террористической организации или преступного синдиката). В такой ситуации в более выигрышном положении оказываются те акторы (вершины сети), плотность связей с которыми минимальна.

Высокий показатель промежуточности (центральности по посредничеству) также свидетельствует о значительной сетевой мощи актора (вершины). В нашем случае такое положение характерно для КНР. Посредник (broker) становится влиятельным, так как только через него возможно осуществление взаимодействия между рядом акторов (вершин). Например, лидирующее положение бывших метрополий обусловлено в том числе характерной конфигурацией сети международного взаимодействия, в которой все или почти все связи бывших колоний — стран периферии (в терминах мир-системной теории) между собой лежат только через центр. В связи с этим создание БРИКС — это попытка изменить сложившуюся конфигурацию сетевого взаимодействия.

Согласно концепции социальной мощи, членство в международных организациях и присоединение к различным двусторонним и многосторонним инициативам выгодны в силу не только ряда положительных факторов, прописанных в уставных документах и международных соглашениях, но и повышения роли государства-члена в системе международного взаимодействия. Это особенно актуально для небольших стран, которые не могут похвастаться наличием традиционных элементов мощи (ВВП в абсолютных показателях или размером армии), однако вполне могут принять самое активное участие, например, в подписании соглашений о создании зон свободной торговли. Именно по такому пути идет Сингапур, ставший за несколько десятилетий центром международной торговли и финансов в Юго-Восточной Азии.

Сетевой анализ международных организаций

Сетевой подход применяется для анализа деятельности международных организаций и механизмов глобального управления, например Группы двадцати. Посредством анализа товарооборота стран — членов Группы, можно проследить, каким образом в процессы глобального управления вовлекаются другие страны мира. Поскольку в последние годы Группа двадцати становится одним из влиятельных механизмов глобального управления, вершиной сети глобальной экономики и политики, то усиление взаимодействия со странами Группы в некотором смысле равнозначно большей вовлеченности в глобальные механизмы управления.

На рис. 4 на основе анализа пяти крупнейших торговых партнеров всех стран Группы двадцати (кроме ЕС) построен граф. Крупнейшими партнерами стран Группы двадцати являются не только другие страны Группы, но и такие государства, как, например, Нидерланды (входит в число топ-5 для четырех стран G20), Испания (также является крупнейшим торговым партнером для четырех стран G20), Сингапур (для трех стран). Неудивительно, что вопрос о членстве Испании в Группе двадцати уже неоднократно обсуждался [15, с. 71].

127

Рис 4. Сетевой анализ торговых связей Группы двадцати

Примечание: Для каждой из стран Группы двадцати, кроме ЕС, указаны пять крупнейших торговых партнеров, в том числе партнеры, не входящие в Группу.

Источник: [15, с. 68].

Наибольшее количество входящих связей у США и КНР (по 14) — эти страны занимают центральное положение в сети. Далее с большим отрывом идут Япония (9), ФРГ (8), Великобритания (7), Италия и Корея (по 6), Канада, Бразилия, ЮАР и Саудовская Аравия (по 5). Данный показатель несколько отличается от показателя центральности по степени, поскольку не принимается во внимание объем существующих торговых связей между партнерами. Считается, что важен сам факт

128

попадания в топ-5 торговых партнеров стран-членов, поскольку приоритетность торговых партнеров влияет и на характер внешнеполитических связей [30].

Стоит отметить, что подобный подход можно применять к анализу и других международных институтов, например Группы семи или БРИКС. Страны, которые входят в топ-5 торговых партнеров членов данных организаций, представляют собой (с позиций мир-системной теории) полупериферию, а остальные — периферию (при условии, что рассматриваемые международные институты действительно играют важную роль в глобальном управлении).

Сетевой анализ режимов нераспространения

Сетевой анализ широко применяется для анализа режимов нераспространения неконвенциональных вооружений, ракетных технологий и противоракетных комплексов. Так, отношения между азиатскими странами (локальные конфликты, каналы передачи ракетных и противоракетных систепм) можно представить следующим образом (рис. 5). Существуют два типа каналов передачи ракетных технологий и противоракетных комплексов — со стороны США и со стороны ряда региональных стран, в той или иной степени выступающих оппонентами США (Пакистан, КНДР, Иран, КНР).

— напряженность в отношениях

—каналы передачи ракетных и противоракетных систем

Турция -*-

* КНР .......

Иран

у.

Сирия -—

Пакистан -*..........

""........•'•'•''♦ Япония

.........—Ь

- КНДР Тайвань

Израиль

Индия -

Республика"' Корея

США

Рис. 5. Коалиции в области укрепления ракетных потенциалов и развития систем ПРО в Азии

Составлено по: [31].

Активное распространение ракетных технологий связано с их сохраняющейся доступностью и недостаточной эффективностью режимов ядерного и ракетного нераспространения.

На практике распространение ракетных технологий в период с 1974 по 2002 г. в большей степени характеризовалось фигурой типа полный граф, хотя участие ряда стран (Египет, Пакистан и Ирак) было ближе к фигуре типа звезда, поскольку они обменивались ракетными технологиями только с одной страной (рис. 6). Центральными звеньями системы распространения ракетных технологий выступали КНДР (обмен технологиями с 6 странами), Иран (обмен с 3 странами) и Сирия (обмен с 2 странами).

129

Рис.6. Сетевая структура распространения ракетных технологий, 1974-2002 гг.

Примечание. Показаны лишь наиболее крупные каналы передачи ракетных технологий. Знак «<» означает, что сделка была совершена ближе к началу десятилетия, знак «>» означает, что сделка была совершена ближе к концу десятилетия.

Источник: [32, р.172].

КНДР получила ракетные технологии (советская ракета «Скад», или Р-17) из Египта в 1974-1981 гг. В 1988 г. Иран передал КНДР обломки иракских ракет, в свою очередь КНДР оказала содействие развитию египтской и иранской ядерных программ, а впоследствии и ливийской. В 1994-1996 гг. Сирия передала КНДР информацию о советском ракетном комплексе «Точка» (ОТР-21), а КНДР экспортировала усовершенствованные варианты «Скада» и «Нодон» (северокорейская ракета) в 1991-2000 гг. в Сирию. КНДР также передала технологию производства ракет «Нодон» в Пакистан. Ливия и Сирия оказали содействие Ирану, поставив ракеты «Скад-Б», впоследствии Иран поделился технологией ракет «Скад-С» с Сирией и Ливией.

Передача ракетных технологий более доступна по сравнению с передачей ядерных технологий (рис. 7).

Сетевая структура распространения ядерных технологий в 1987-2002 гг. имеет вид звезды, чьим центральным звеном является Пакистан, руководитель ядерной программы которого А. К. Хан создал мощную сеть по распространению ядерных технологий. Это обусловлено меньшей технологической сложностью баллистических ракет, возможностью большей децентрализации и специализации, чем при разработке ядерного оружия.

Помимо исследования распространения неконвенциональных видов вооружения, сетевой анализ также применяется в оценке нелегальных поставок стрелкового оружия. Так, Д. Кинселла создал базу данных по нелегальным поставкам стрелкового оружия, куда вошли 74 страны, в том числе 37 африканских [33].

130

Рис. 7. Сетевая структура распространения ядерных технологий, 1987-2002 гг.

Примечание: Показаны лишь наиболее крупные каналы передачи ядерных технологий. Знак «~» означает, что сделка была совершена в течение данного десятилетия. Источник: [32, р. 173].

Несмотря на большое количество участников и плотность сети, количество брокеров — стран, связывающих не пересекающиеся между собой каналы поставок, — невелико. Устранение всего нескольких таких вершин нарушает целостность всей системы нелегальной торговли стрелковым оружием.

Сетевой анализ успешно применяют и для анализа международных террористических сетей, выявляя особенности их функционирования и управления [34; 35]. В центре внимания исследователей находятся террористическая сеть «Джемаа Исламия», организовавшая теракты на о. Бали в 2002 г. [36]; террористические сети в Испании [37]; ячейки салафитов-джихадистов [38]; террористы-смертники [39]. Прикладное значение исследований такого рода состоит в том, чтобы, зная логику действий террористов и структуру их сети, разработать наиболее эффективную антитеррористическую тактику [40; 41].

Сетевой анализ международных экономических отношений и некоммерческих

организаций

Сетевые структуры широко используются и в анализе международных экономических отношений. Широкую известность получило исследование глобальной транснациональной сети, проведенное в 2011 г. швейцарскими исследователями [42]. На основе анализа активов, контролируемых 43 060 транснациональными компаниями (ТНК), они выделили глобальную бизнес-сеть, состоящую из 600 508 вершин (компаний) и 1 006 987 связей (ребер), представляющих отношения владения активами.

Согласно итогам исследования, около 40% экономической активности ТНК мира контролируется в той или иной степени 147 компаниями. Если анализировать

131

топ-50 данных компаний, то 45 из них — это представители банковского сектора (рис. 8), в том числе Barclays (по итогам анализа наиболее влиятельные), JP Morgan Chase, UBS и другие. 24 компании из этого списка являются американскими, 8 — из Великобритании, 5 — из Франции, 4 — из Японии, по 2 — из ФРГ, Швейцарии и Нидерландов, 1 — из Канады.

Рис. 8. Сетевая структура международного бизнеса

Источник: [42 с.4].

По мере развития сети международных правозащитных организаций инструментарий сетевого анализа применяется и для анализа данных структур международного взаимодействия, в том числе на основе изучения перекрестных ссылок на веб-сайтах организаций (рис. 9).

Правозащитные организации выделяются по проблематике (права человека, свобода слова, борьба с коррупцией и проч.), по статусу (межправительственные организации, НКО, образовательные учреждения и проч.). Примечательно, что целый ряд правозащитных организаций (например, Amnesty International, Transparence International) уже представляют собой международные сети.

Прикладное значение имеет сетевой анализ деятельности правозащитных организаций по решению какой-либо конкретной проблемы. Например, C. Мур, Е. Энг и М. Даниэл анализировали показатели центральности сети из 65 НКО для оценки эффективности мероприятий по борьбе с наводнением в Мозамбике [44]. Российский исследователь А. В. Худайкулова оценивала эффективность международной правозащитной деятельности на примере украинского кризиса [45]. При том, что в настоящее время в сети правозащитных организаций доминируют западные страны [46], А. В. Худайкулова делает вывод о необходимости формирования более плотной сети российских правозащитных структур.

132

Рис 9. Сетевой график международных правозащитных институтов

Примечание. График построен на основе анализа перекрестных интернет-ссылок на сайтах данных организаций. Размер фигуры пропорционален количеству входящих ссылок. Источник: [43, р.455].

В целом сетевой анализ становится важным инструментом понимания механизмов международного взаимодействия и способствует возрождению интереса к моделированию международных отношений на глобальном уровне [47], на уровне

133

* * *

системы международных отношений. Он позволяет на основе эмпирических данных осуществлять количественные исследования преимущественно в русле неолиберальной концепции взаимозависимости и неомарксистской мир-системной теории. Сетевой анализ позволяет «под микроскопом» рассмотреть все многообразие сформировавшихся международных связей в различных сферах. Наибольшие перспективы данного подхода, как полагаем, связаны с анализом в сфере международных экономических отношений (учет экономических взаимосвязей в контексте санкционных режимов, анализ международных связей и сетей влияния крупного бизнеса как важного политического актора), в сфере режимов нераспространения (от легкого стрелкового оружия до неконвеционального), международных организаций (анализ клубной дипломатии и поиск потенциальных членов международных организаций в случае их расширения), международного образовательного и гуманитарного сотрудничества (анализ механизмов распространения ценностных норм и каналов утечки мозгов) и др. Вместе с тем исследователям-международникам необходимо чрезвычайно аккуратно подходить к интерпретации результатов сетевого анализа, не забывая о допущениях и ограничениях, сделанных в процессе формализации.

Литература

1. Назарчук А. В. О сетевых исследованиях в социальных науках // Социс: Социологические исследования. 2011. № 1. С. 39-51.

2. Градосельская Г. В. Сетевые измерения в социологии: учебное пособие. М.: Новый учебник, 2004. 240 с.

3. Губанов Д. А., Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства. М.: Физматлит, 2010. 228 с.

4. Brams S. Transaction Flows in the International System // American Political Science Review. 1966. Vol. 60, N 4. P. 880-898.

5. Skjelsbaek K. Peace and the Structure of the International Organization Network // Journal of Peace Research. 1972. Vol. 9, N 4. P. 315-330.

6. Christopherson J. Structural Analysis of Transaction Systems: Vertical Fusion or Network Complexity? // Journal of Conflict Resolution. 1976. Vol. 20, N 4. P. 637-662.

7. Snyder D., Kick E. Structural Position in the World System and Economic Growth, 1955-1970: A Multiple-Network Analysis of Transnational Interactions // American Journal of Sociology. 1979. Vol. 84, N 5. P. 1096-1126.

8. Nemeth R., Smith D. International Trade and World-System Structure: A Multiple Network Analysis // Review (Fernand Braudel Center). 1985. Vol. 8, N 4. P. 517-560.

9. Faber J. Measuring Cooperation, Conflict, and the Social Network of Nations // Journal of Conflict Resolution, 1987. Vol. 31, N 3. P. 438-464.

10. Peacock W., Hoover G., Killian Ch. Divergence and Convergence in International Development: A Decomposition Analysis of Inequality in the World System // American Sociological Review. 1988. Vol. 53, N 6. P. 838-852.

11. Smith D., White D. Structure and Dynamics of the Global Economy: Network Analysis of International Trade, 1965-1980 // Social Forces. 1992. Vol. 70, N 4. P. 857-893.

12. Van Rossem R. The World System Paradigm as General Theory of Development: A Cross-National Test // American Sociological Review. 1996. Vol. 61, N 3. P. 508-527.

13. Sacks M., Ventresca M., Uzzi B. Global Institutions and Networks: Contingent Change in the Structure of World Trade Advantage, 1965-1980 // American Behavioral Scientist. 2001. Vol. 44, N 10. P. 15791601.

14. Hafner-Burton E., Kahler M., Montgomery A. Network Analysis for International Relations // International Organization. 2009. Vol. 63, N 3. P. 559-592.

15 Жданов П. А. «Группа двадцати» в терминах и категориях сетевого подхода // Вестник международных организаций. Образование, наука, новая экономика. 2013. № 3. С. 61-72.

134

16. Сетевой анализ публичной политики: учебник / под ред. Сморгунова Л. В. М.: РГ-Пресс, 2013. 320 с.

17. Быкова В. А. Управленческие сети в публичной политике: опыт Москвы: дис. ... канд. полит. наук. М., 2011. 198 с.

18. Шерстобитов А. C. «Сетевая публичность» как новый фактор политической мобилизации в современной России: попытка сетевого анализа // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 6. 2013. № 3. С. 99105.

19. Шерстобитов А. С. Моделирование политических сетей как метод анализа публичной политики // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 6. 2012. № 4. С. 102-108.

20. Батура Т. В. Методы анализа компьютерных социальных сетей // Вестн. Новосиб гос. ун-та. Сер. Информационные технологии. 2012. Т. 10, вып. 4. C. 13-28.

21. Дегтерев Д. А. Количественные методы анализа в международно-правовых исследованиях // Вестн. Моск. ун-та МВД России. 2013. № 3. С. 125-131.

22. Buzan B. From International to World Society? English School Theory and the Social Structure of Globalization. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. 320 p.

23. Wendt A. Anarchy is What States Make of It: The Social Construction of Power Politics // International Organization. 1992. Vol. 46, N 2. P. 391-425.

24. Aldersen K. Making Sense of State Socialization // Review of International Studies. 2001. Vol. 27, N 3. P. 415-433.

25. Johnston A. Treating International Institutions as Social Environments // International Studies Quarterly. 2001. Vol. 45, N 4. P. 487-515.

26. Kelley J. International Actors on the Domestic Scene: Membership Conditionality and Socialization by International Institutions // International Organization. 2004. Vol. 58, N 3. P. 425-457.

27. Дегтерев Д. А. Содействие международному развитию как инструмент продвижения внешнеполитических и внешнеэкономических интересов // Вестн. МГИМО-Университета. 2012. № 2. С. 47-58.

28. Hafner-Burton E., Montgomery A. Power Positions: International Organizations, Social Networks, and Conflict // Journal of Conflict Resolution. 2006. Vol. 50, N 1. P. 3-27.

29. Katzenstein P. Tamed Power: Germany in Europe. Ithaca; New York: Cornell University Press, 1997. 328 p.

30. Дегтерев Д. А., Дегтерев А. Х., Никулин М. А., Оганесян А. Л. Прикладной анализ внешней политики стран СНГ // Вестн. РУДН. Сер. Международные отношения. 2014. № 4. С. 176-184.

31. Ознобищев С., Топычканов П. Развитие «региональных» ракетных потенциалов и систем ПРО // Мировая экономика и международные отношения. 2012. № 12. С. 24-32.

32. Montgomery A. Ringing in Proliferation. How to Dismantle an Atomic Bomb Network // International Security. 2005. Vol. 30, N 2. P. 153-187.

33. Kinsella D. The Black Market in Small Arms: Examining a Social Network // Contemporary Security Policy. 2006. Vol. 27, N 1. P. 100-117.

34. Krebs V Mapping Networks of Terrorist Cells // Connections. 2002. Vol. 24, N 3. P. 43-52.

35. Brams S., Mutlu H., Ramirez Sh. Influence in Terrorist Networks: From Undirected to Directed Graphs // Studies in Conflict and Terrorism. 2006. Vol. 29, N 7. P. 703-718.

36. Koschade S. A Social Network Analysis of Jemaah Islamiyah: The Applications to Counterterrorism and Intelligence // Studies in Conflict and Terrorism. 2006. Vol. 29, N 6. P. 559-575.

37. Jordan J., Horsburgh N. Mapping Jihadist Terrorism in Spain // Studies in Conflict and Terrorism. 2005. Vol. 28, N 3. P. 169-191.

38. Sageman M. Understanding Terror Networks. Philadelphia: University of Pennsylvania Press, 2004. 323 p.

39. Pedahzur A., Perliger A. The Changing Nature of Suicide Attacks: A Social Network Perspective // Social Forces. 2006. Vol. 84, N 4. P. 1987-2008.

40. Stohl C., Stohl M. Networks of Terror: Theoretical Assumptions and Pragmatic Consequences // Communication Theory. 2007. Vol. 17, N 2. P. 93-124.

41. Enders W., Su X. Rational Terrorists and Optimal Network Structure // Journal of Conflict Resolution. 2007. Vol. 51, N 1. P. 33-57.

42. Vitali S., Glattfelder J., Battiston S. The Network of Global Corporate Control // PLoS ONE, 2011. Vol. 6 (10). P. 1-36. URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4134229/ (accessed 16.11.2015).

43. Carpenter Ch., Duygulu S., Montgomery A., Rapp A. Explaining the Advocacy Agenda: Insights from the Human Security Network // International Organization. 2014. Vol. 68, N 2. P. 449-470.

135

44. Moore S., Eng E., Daniel M. International NGOs and the Role of Network Centrality in Humanitarian Aid Operations: A Case Study of Coordination During the 2000 Mozambique Floods // Disasters. 2003. Vol. 27, N 4. P. 305-318.

45. Худайкулова А. В. Эффективность международной системы защиты прав человека в контексте украинского кризиса // Вестн. РУДН. Сер. Международные отношения. 2014. № 4. С. 39-46.

46. Beckfield J. Inequality in the World Polity: The Structure of International Organization // American Sociological Review. 2003. Vol. 68, N 3. P. 401-424.

47. Дегтерев Д. А. Компьютерное моделирование международных отношений // Международные процессы. 2011. № 3. С. 53-66.

References

1. Nazarchuk A. V. O setevykh issledovaniiakh v sotsial'nykh naukakh [On Network Research in the Social Sciences]. Sotsis. Sotsiologicheskie issledovaniia [Sociological Research], 2011, no. 1, pp. 39-51.

2. Gradosel'skaia G. V. Setevye izmereniia v sotsiologii: uchebnoe posobie [Social Networks: Models of Information Influence, Control and Confrontation]. Moscow, Novyi uchebnik, 2004. 240 p.

3. Gubanov D. A., Novikov D. A., Chkhartishvili A. G. Sotsialnyeseti: modeli informatsionnogo vliianiia, upravleniia i protivoborstva [Social Networks: Models of Information Influence, Control and Confrontation]. Moscow, Fizmatlit, 2010. 228 p.

4. Brams S. Transaction Flows in the International System. American Political Science Review, 1966, vol. 60, no. 4, pp. 880-898.

5. Skjelsbaek K. Peace and the Structure of the International Organization Network. Journal of Peace Research, 1972, vol. 9, no. 4, pp. 315-330.

6. Christopherson J. Structural Analysis of Transaction Systems: Vertical Fusion or Network Complexity? Journal of Conflict Resolution, 1976, vol. 20, no. 4, pp. 637-662.

7. Snyder D., Kick E. Structural Position in the World System and Economic Growth, 1955-1970: A Multiple-Network Analysis of Transnational Interactions. American Journal of Sociology, 1979, vol. 84, no. 5, pp. 1096-1126.

8. Nemeth R., Smith D. International Trade and World-System Structure: A Multiple Network Analysis. Review (Fernand Braudel Center), 1985, vol. 8, no. 4, pp. 517-560.

9. Faber J. Measuring Cooperation, Conflict, and the Social Network of Nations. Journal of Conflict Resolution, 1987, vol .31, no. 3, pp. 438-464.

10. Peacock W., Hoover G., Killian Ch. Divergence and Convergence in International Development: A Decomposition Analysis of Inequality in the World System. American Sociological Review, 1988, vol. 53, no. 6, pp. 838-852.

11. Smith D., White D. Structure and Dynamics of the Global Economy: Network Analysis of International Trade 1965-1980. Social Forces, 1992, vol. 70, no. 4, pp. 857-893.

12. Van Rossem R. The World System Paradigm as General Theory of Development: A Cross- National Test. American Sociological Review, 1996, vol. 61, no. 3, pp. 508-527.

13. Sacks M., Ventresca M., Uzzi B. Global Institutions and Networks: Contingent Change in the Structure of World Trade Advantage, 1965-1980. American Behavioral Scientist, 2001, vol. 44, no. 10, pp. 15791601.

14. Hafner-Burton E., Kahler M., Montgomery A. Network Analysis for International Relations. International Organization, 2009, vol. 63, no. 3, pp. 559-592.

15. Zhdanov P. A. «Gruppa dvadtsati» v terminakh i kategoriiakh setevogo podkhoda ["Group of Twenty" in Terms and Categories of Network Approach]. Vestnik mezhdunarodnykh organizatsii. Ob-razovanie, nauka, novaia ekonomika [Bulletin of International Organizations. Education, Science, New Economy], 2013, no. 3, pp. 61-72.

16. Setevoi analiz publichnoi politiki: uchebnik [Network Analysis of Public Policy: Textbook]. Ed. by L. V. Smorgunov. Moscow, RG-Press, 2013. 320 p.

17. Bykova V A. Upravlencheskie seti vpublichnoipolitike: opyt Moskvy. Diss. kand. polit. nauk [Network Management in Public Policy: the Experience of Moscow. PhD political sci. diss.: 23.00.02]. Moscow, 2011. 198 p.

18. Sherstobitov A. C. «Setevaia publichnost'» kak novyi faktor politicheskoi mobilizatsii v sovremen-noi Rossii: popytka setevogo analiza ["Network Publicity" as a New Factor of Political Mobilization in Contemporary Russia: an Attempt of Network Analysis]. Vestnik of Saint-Petersburg University. Series 6. Philosophy. Cultural Studies. Political science. Law. International Relations, 2013, no. 3, pp. 99-105.

136

19. Sherstobitov A. S. Modelirovanie politicheskikh setei kak metod analiza publichnoi politiki [Simulation of Policy Networks as a Method of Analysis of Public Policy ]. Vestnik of St. Petersburg University. Series 6. Philosophy. Cultural Studies. Political science. Law. International Relations, 2012, no. 4, pp. 102-108.

20. Batura T. V. Metody analiza komp'iuternykh sotsial'nykh setei [Methods of Analysis of Computer Social Networks]. Vestn. Novosib gos. un-ta. Ser. Informatsionnye tekhnologii [Bulletin of Novosibirsk State University. Series "Information Technology"], 2012, vol. 10, vyp. 4, pp. 13-28.

21. Degterev D. A. Kolichestvennye metody analiza v mezhdunarodno-pravovykh issledovaniiakh [Quantitative Methods of Analysis in International Law Studies]. Vestn. Mosk. un-taMVDRossii [Bulletin of Moscow University of Russian Interior Ministry], 2013, no. 3, pp. 125-131.

22. Buzan B. From International to World Society? English School Theory and the Social Structure of Globalization. Cambridge, Cambridge University Press, 2004. 320 p.

23. Wendt A. Anarchy is What States Make of It: The Social Construction of Power Politics. International Organization. 1992, vol. 46, no. 2, pp. 391-425.

24. Aldersen K. Making Sense of State Socialization. Review of International Studies, 2001, vol. 27, no. 3, pp. 415-433.

25. Johnston A. Treating International Institutions as Social Environments. International Studies Quarterly, 2001, vol. 45, no. 4, pp. 487-515.

26. Kelley J. International Actors on the Domestic Scene: Membership Conditionality and Socialization by International Institutions. International Organization, 2004, vol. 58, no. 3, P. 425-457.

27. Degterev D. A. Sodeistvie mezhdunarodnomu razvitiiu kak instrument prodvizheniia vnesh-nepoliticheskikh i vneshneekonomicheskikh interesov [International Development Assistance as an Instrument of Promoting National Political and Economic Interests]. Vestn. MGIMO-Universiteta [Vestnik of MGIMO-University], 2012, no. 2, pp. 47-58.

28. Hafner-Burton E., Montgomery A. Power Positions: International Organizations, Social Networks, and Conflict. Journal of Conflict Resolution, 2006, vol. 50, no. 1, pp. 3-27.

29. Katzenstein P. Tamed Power: Germany in Europe. Ithaca; New York, Cornell University Press, 1997. 328 p.

30. Degterev D. A., Degterev A. Kh., Nikulin M. A., Oganesian A. L. Prikladnoi analiz vneshnei politiki stran SNG [Applied Analysis of the Foreign Policy of the CIS Countries]. Vestn. RUDN. Ser. Mezhdu-narodnye otnosheniia [Bulletin of People's Friendship University. Series "International Relations"], 2014, no. 4, pp. 176-184.

31. Oznobishchev S., Topychkanov P. Razvitie «regional'nykh» raketnykh potentsialov i sistem PRO [Development of "Regional" Missile Capabilities and Missile Defense Systems]. Mirovaia ekonomika i mezh-dunarodnye otnosheniia [World Economy and International Relations], 2012, no. 12, pp. 24-32.

32. Montgomery A. Ringing in Proliferation. How to Dismantle an Atomic Bomb Network. International Security, 2005, vol. 30, no. 2, pp. 153-187.

33. Kinsella D. The Black Market in Small Arms: Examining a Social Network. Contemporary Security Policy, 2006, vol. 27, no. 1, pp. 100-117.

34. Krebs V. Mapping Networks of Terrorist Cells. Connections, 2002, vol. 24, no. 3, pp. 43-52.

35. Brams S., Mutlu H., Ramirez Sh. Influence in Terrorist Networks: From Undirected to Directed Graphs. Studies in Conflict and Terrorism, 2006, vol. 29, no. 7, pp. 703-718.

36. Koschade S. A Social Network Analysis of Jemaah Islamiyah: The Applications to Counterterrorism and Intelligence. Studies in Conflict and Terrorism, 2006, vol. 29, no. 6, pp. 559-575.

37. Jordan J., Horsburgh N. Mapping Jihadist Terrorism in Spain. Studies in Conflict and Terrorism, 2005, vol. 28, no. 3, pp. 169-191.

38. Sageman M. Understanding Terror Networks. Philadelphia, University of Pennsylvania Press, 2004. 323 p.

39. Pedahzur A., Perliger A. The Changing Nature of Suicide Attacks: A Social Network Perspective. Social Forces, 2006, vol. 84, no. 4, pp. 1987-2008.

40. Stohl C., Stohl M. Networks of Terror: Theoretical Assumptions and Pragmatic Consequences. Communication Theory, 2007, vol. 17, no. 2, pp. 93-124.

41. Enders W., Su X. Rational Terrorists and Optimal Network Structure. Journal of Conflict Resolution, 2007, vol. 51, no. 1, pp. 33-57.

42. Vitali S., Glattfelder J., Battiston S. The Network of Global Corporate Control. PLoS ONE, 2011, vol. 6 (10), pp. 1-36. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4134229/ (accessed 16.11.2015).

43. Carpenter Ch., Duygulu S., Montgomery A., Rapp A. Explaining the Advocacy Agenda: Insights from the Human Security Network. International Organization. 2014, vol. 68, no. 2, pp. 449-470.

137

44. Moore S., Eng E., Daniel M. International NGOs and the Role of Network Centrality in Humanitarian Aid Operations: A Case Study of Coordination During the 2000 Mozambique Floods. Disasters, 2003, vol. 27, no. 4, pp. 305-318.

45. Khudaikulova A. V. Effektivnost' mezhdunarodnoi sistemy zashchity prav cheloveka v kontek-ste ukrainskogo krizisa [The Effectiveness of the International System of Human Rights Protection in the Context of the Ukrainian Crisis]. Vestn. RUDN. Ser. Mezhdunarodnye otnosheniia [Bulletin of People's Friendship University. Series "International Relations"], 2014, no. 4, pp. 39-46.

46. Beckfield J. Inequality in the World Polity: The Structure of International Organization. American Sociological Review, 2003, vol. 68, no. 3, pp. 401-424.

47. Degterev D. A. Komp'iuternoe modelirovanie mezhdunarodnykh otnoshenii [Computer Modeling of International Relations]. Mezhdunarodnyeprotsessy [International Trends], 2011, no. 3, pp. 53-66.

Статья поступила в редакцию 20 июня 2015 г.

138