Повышение уровня партийности в политической риторике — не просто праздные разговоры: мы наблюдаем, как это приводит к возникновению тупиков в законодательном процессе{301}. Хотя между партиями всегда имелись расхождения во мнениях, в законодательных органах им обычно удавалось приходить к компромиссам. Многие из утверждавшихся там законов в конце концов получали поддержку обеих партий. Сейчас же при голосовании за проекты законов партийные разногласия обозначаются гораздо резче. Чтобы получить конкретные цифры, я раздобыл данные о том, кто как голосовал за один законопроект в Конгрессе{302}.

В 2015 году в Сенате насчитывалось 339 голосов. Двумя сенаторами, которые почти никогда не голосовали одинаково, были Барбара Бокс, демократка из Калифорнии, и Марио Рубио, республиканец из Флориды. Они голосовали одинаково лишь в 11 % случаев. Собственно, если вы знали, что Барбара Бокс сейчас проголосует «за», можно было почти безошибочно предсказать, что Марио Рубио проголосует «против», и наоборот. А пару сенаторов, которая почти всегда была заодно, составляли демократы Мэйзи Хироно из штата Гавайи и Джек Рид из Род-Айленда: они голосовали одинаково в 98 % случаев. Надо заметить, что тридцать самых дружных пар, голосовавших за законопроекты одинаково, были именно демократами. Среди республиканцев во время голосования имелся больший разброс мнений — и эта трещина, похоже, очень характерна для политики этой партии, чего не наблюдалось с середины XIX века, когда партия вигов фактически распалась из-за внутрипартийного раскола. Однако важный момент в определении партийности — насколько редко соглашаются между собой сенаторы из двух разных партий и насколько реже это происходит по сравнению с 1990 годом.

На рисунке 7.4 два сенатора соединены звеном, если они голосовали одинаково хотя бы за половину законопроектов{303}. В 1990 году такими звеньями были связаны между собой 82 % сенаторов, а в 2015-м — только 53 %, и очень малое количество этих звеньев связывает сенаторов, принадлежащих к разным партиям. Любопытная особенность этих сетей состоит в том, что некоторые сенаторы оказались несколько в стороне от главных партийных кучек. Положения узлов в сети определял не я сам — это делал алгоритм, который я использовал для построения сети. Он группирует узлы, помещая ближе друг к другу те, что соединены между собой, и отдаляет друг от друга те, между которыми нет или почти нет связей{304}.

(а) Голосования в 1990 году

(b) в 2015 году

Рис. 7.4. a — b. Голосование в Сенате США. Два сенатора соединены звеном, если голосовали одинаково хотя бы в половине случаев. В 1990 году таким образом соединялись 82 % пар сенаторов. В 2015-м такие связи образовались лишь между 53 % пар сенаторов. Данные обо всех голосованиях в сенате взяты из GovTrack, с использованием кода Python авторства Ренцо Лучони, доработанного Питером Олдхаусом.{305}

Эта закономерность характерна не только для американской политики. В Европе — например, во Франции и Австрии — обрели популярность националистические партии. Голосование по вопросу о Брекзите выявило резкий раскол политических взглядов в Великобритании. Несколько лет назад Бельгия оставалась рекордное время — 589 дней — без правительства, потому что разрыв между фламандской и валлонской частями ее населения оказался слишком широким. В Испании на протяжении большей части 2016 года функционировало правительство-зомби, потому что ее раздробленный парламент, представлявший разные региональные интересы, никак не мог сформировать правящую коалицию.

В какой степени гомофилия влияет на распространение информации, зависит от типа конкретной информации. Чтобы разобраться в этом, давайте рассмотрим два типа информации, которую мы постоянно обрабатываем.

Мы помогаем друг другу, передавая некоторые сведения, не нуждающиеся в истолковании, например: «В нашей деревне такой-то банк будет предоставлять микрокредиты», «Нашего тренера уволили», «У нашей компании финансовые трудности, и в следующем году мы закрываем завод», «Снимается новая серия „Звездных войн“». Эти новости либо известны нам, либо нет, речь идет о фактоидах или мемах, и все, что передается в данном случае от одного человека к другому, — это лишь осведомленность о них. Процесс такого рода познания очень напоминает процессы заражения, о которых мы говорили выше. Достаточно поговорить всего с одним человеком, чтобы узнать новость, и часто речь идет о такой информации, которую легко передать.

Совсем другое дело, когда мы хотим узнать, например, сколько весит наш бык. Здесь уже мнения могут существенно расходиться. Насколько опасны некоторые вакцины? Каким должен быть бюджет нашего правительства в следующем году? Высока ли вероятность, что изменение климата приведет к катастрофе? Станет ли такой-то кандидат хорошим лидером? К вопросам подобного рода применима модель дегроотовского познания. Познание такого рода сложнее, для него типична другая динамика передачи и усвоения информации. Мы собираем и накапливаем, а затем взвешиваем, оцениваем и комбинируем куски информации, полученной из разных источников.