<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>psy_social</genre>
   <genre>foreign_psychology</genre>
   <author>
    <first-name>Йона</first-name>
    <last-name>Бергер</last-name>
    <id>6e1e5e51-6cc8-11e3-80a9-0025905a06ea</id>
   </author>
   <book-title>Скрытое влияние. Какие невидимые силы управляют нашими поступками</book-title>
   <annotation>
    <p>В книге рассказывается о том, какими простыми, незаметными и часто неожиданными для нас способами окружающие воздействуют на наше поведение, как социальное влияние способно помочь решить распространенные проблемы; когда лучше последовать за толпой; как увеличить свое влияние и как использовать эти идеи для налаживания более успешных и продуктивных социальных связей.</p>
    <p>Для широкого круга читателей.</p>
   </annotation>
   <keywords>психологическое воздействие,межличностные коммуникации,психология восприятия,поведенческая психология,психологические исследования</keywords>
   <date value="2016-01-01">2016</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>И.</first-name>
    <middle-name>В.</middle-name>
    <last-name>Гродель</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <src-title-info>
   <genre>unrecognised</genre>
   <author>
    <first-name>Jonah</first-name>
    <last-name>Berger</last-name>
   </author>
   <book-title>Invisible Influence (The Hidden Forces That Shape Behavior)</book-title>
   <date></date>
   <lang>en</lang>
  </src-title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>Мэн-цзы</first-name>
    <last-name></last-name>
    <nickname>Ruslan</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2018-01-23">23 January 2018</date>
   <src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=28756224&amp;lfrom=202213444</src-url>
   <src-ocr>Текст предоставлен правообладателем</src-ocr>
   <id>72949cc3-fd74-11e7-a5c8-0cc47a1952f2</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>v 1.0 – Прежде чем дергать тигра за хвост, посмотри, какие у него зубы.</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Й. Бергер. Скрытое влияние</book-name>
   <publisher>ООО «Попурри»</publisher>
   <city>Минск</city>
   <year>2017</year>
   <isbn>978-985-15-3225-0</isbn>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="">© 2016 by Social Dynamics Group, LLC © Перевод. Издание на русском языке. Оформление. ООО «Попурри», 2017</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Йона Бергер</p>
   <p>Скрытое влияние</p>
  </title>
  <section>
   <p>Jonah Berger</p>
   <p>Invisible Influence (The Hidden Forces That Shape Behavior)</p>
   <empty-line/>
   <p>© 2016 by Social Dynamics Group, LLC</p>
   <p>© Перевод. Издание на русском языке. Оформление. ООО «Попурри», 2017</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Введение</p>
   </title>
   <p>Вспомните одно из своих недавних решений. Любое. Какие хлопья выбрать для завтрака, какое кино посмотреть, где пообедать. Или что-то более важное: с кем пойти на свидание, за какого политика голосовать, какую профессию выбрать.</p>
   <p>Почему вы приняли то или иное решение? Почему выбрали вариант, на котором в итоге остановились?</p>
   <p>На первый взгляд простой вопрос. Какие бы объяснения своим решениям вы ни нашли, в целом они будут указывать в одном направлении – на вас. На ваши личные вкусы и предпочтения. На ваши симпатии и антипатии. На свидание вы пойдете с тем, кто кажется вам интересным и привлекательным. Голосовать будете за политика, чья позиция совпадает с вашей. Тот факт, что нашими решениями управляют наши собственные мысли и суждения, кажется настолько очевидным, что мы воспринимаем его как нечто само собой разумеющееся.</p>
   <p>Вот только это вовсе не факт.</p>
   <p>Мы не осознаем, до какой степени окружающие влияют практически на все сферы нашей жизни. Люди голосуют, потому что голосуют другие; больше едят, когда едят все вокруг; меняют машину на новую, потому что так недавно поступили соседи. Социальное окружение влияет на то, что люди покупают, какие программы медицинского страхования выбирают, какие оценки получают в школе, какую профессию выбирают. От него зависит, копят ли люди пенсионные сбережения, инвестируют ли в ценные бумаги, жертвуют ли деньги на благотворительность, вступают ли в студенческие сообщества, заботятся ли об окружающей среде, осваивают ли новые изобретения. Даже вероятность совершения преступления и степень удовлетворенности трудовой деятельностью зависят от влияния социальной среды. Девяносто девять целых и девять десятых процента наших решений определяется другими людьми. Те случаи, когда на наш выбор или поведение не повлиял никто извне, очень редки.</p>
   <p>Однако мы готовы замечать влияние социума на все и на всех, но только не на самих себя.</p>
   <empty-line/>
   <p>Для меня изучение темы социального влияния – того, как другие люди воздействуют на наше поведение, – началось с велосипедной прогулки по калифорнийскому городу Пало-Альто в поисках автомобилей марки BMW.</p>
   <p>Пало-Альто – один из самых дорогих для проживания городов мира. Многие жители обогатились на фондовых опционах и открытом размещении акций своих компаний на фондовом рынке, но вместе с доходами горожан выросли и цены на все: от жилья до обучения в частных школах. Неподалеку расположили свои дилерские центры производители Ferrari и Maserati; обед в одном из фешенебельных ресторанов может обойтись в 200 долларов на человека.</p>
   <p>Поиск BMW был похож на охоту за пасхальными яйцами. Они могли оказаться в самых неожиданных местах, поэтому приходилось полагаться на интуицию и везение. Я медленно колесил по улицам, высматривая знакомый логотип. Доезжая до конца улицы, я останавливался на углу и пытался предположить, в какой стороне будет больше шансов. Возле стоматологической клиники слева? Стоматологи обычно ездят на хороших машинах, и, пожалуй, стоит заглянуть на парковку перед зданием. Возле дорогого на вид продуктового магазина справа? И туда имеет смысл проехаться.</p>
   <p>Обнаружив автомобиль искомой марки, я открывал свою сумку, вынимал листок бумаги и аккуратно подсовывал под стеклоочиститель. Это были не купоны на обслуживание в автомастерской и не реклама магазина автозапчастей. Мы ничего не продавали.</p>
   <p>Мы с профессором Принстонского университета Эмили Пронин пытались выяснить, какие факторы влияют на покупку автомобиля. Нам было интересно, чем люди мотивируют собственный выбор и какое место, по их мнению, те же критерии занимают в процессе принятия этого решения другими людьми.</p>
   <p>Помимо стандартных критериев, таких как цена, расход топлива и надежность, в анкету были включены социальные факторы. Повлияло ли на их решение мнение друзей? Ассоциировалась ли у них эта марка автомобиля с высоким общественным положением владельца?</p>
   <p>Анкета включала в себя несколько вопросов, и на каждый из них респондентам предлагалось ответить дважды: за себя и за кого-то из своих знакомых, кто тоже водил BMW. В какой степени повлияли на решение этого знакомого купить BMW такие факторы, как цена и расход топлива? Считал ли он, что на таких машинах ездят состоятельные и влиятельные люди?</p>
   <p>Проездив по городу бо́льшую часть дня, я оставил бланки анкет более чем на сотне автомобилей. К каждому бланку прилагался конверт с обратным адресом, чтобы респонденты могли отправить свои ответы по почте.</p>
   <p>Затем я сел ждать.</p>
   <empty-line/>
   <p>В первый день я едва дождался почтальона. Но в почтовом ящике меня ждало разочарование. Только кучка рекламных листовок и каталог компании по производству мебели. Ни одной заполненной анкеты.</p>
   <p>На следующий день я благоразумно сдерживал вчерашний энтузиазм. Я медленно подошел к почтовому ящику и заглянул внутрь. Снова ничего. Теперь я начал беспокоиться. Неужели люди проигнорировали нашу анкету? А может, конверты сдуло ветром?</p>
   <p>На третий день я ждал почтальона с чувством страха. Если опять не будет ни одного ответа, мне придется отправляться на поиски новых BMW (или мы будем вынуждены придумывать другой подход). Но в глубине почтового ящика меня ждал наконец желанный ответ – один из маленьких белых конвертов, оставленных под стеклоочистителем несколько дней назад.</p>
   <p>На следующий день я получил еще несколько заполненных анкет. Потом почтальон принес еще стопку белых конвертов. Сработало! Мы принялись изучать ответы и сравнивать мнение людей о себе и их мнение об окружающих. Причины, побудившие их самих приобрести BMW, и причины, которыми они объясняли выбор этой марки своими знакомыми.</p>
   <p>Многое совпадало. Что неудивительно, факторы вроде расхода топлива и стоимости люди считали одинаково важными для себя и для других. Цена в значительной степени повлияла на их решение о покупке BMW, и они полагали, что она в такой же мере повлияла и на выбор других покупателей.</p>
   <p>Но когда очередь дошла до оценки влияния социальных факторов, ситуация изменилась. Дело не в том, что люди недооценивали силу социального влияния. Они прекрасно понимали, что решение о покупке того или иного автомобиля во многом зависит от мнения друзей и от популярности конкретной марки среди богатых и влиятельных людей. Они охотно соглашались с тем, что люди часто выбирают автомобиль под влиянием социальных факторов.</p>
   <p>Но только не тогда, когда этими «людьми» были они сами.</p>
   <p>В случае с покупкой BMW кем-то другим эффект социального влияния был для респондентов очевиден. Они могли без труда определить, что человек изменил свои предпочтения, выслушав мнения друзей или из желания «вписаться» в определенный круг.</p>
   <p>Но когда люди смотрели под тем же микроскопом на собственную покупку BMW, они ничего не видели. Социального влияния как не бывало! Они не замечали ни малейшего его признака. Поднося зеркало к собственным действиям, наши респонденты не видели ни намека на социальное влияние.</p>
   <p>И это касалось не только автомобилей. В других ситуациях прослеживалась аналогичная асимметрия. Покупка одежды, голосование по политическим вопросам, вежливое вождение – что бы то ни было, люди соглашались с ролью социального влияния в этих решениях.</p>
   <p>Но не тогда, когда речь шла о них самих. Люди видели влияние социума на поведение других, но не на свое.</p>
   <p>Возможно, все дело в социальной желательности. Люди могут отрицать роль окружающих в своих решениях, потому что быть жертвой влияния – предосудительно. Общество диктует нам быть самими собой, а не идти за толпой. Если поддаваться влиянию – это плохо, то, может быть, люди просто защищают свое самолюбие и поэтому не признаются, что их решение от кого-то зависело?</p>
   <p>Однако ситуация не так проста. Даже в тех случаях, когда поддаться влиянию социума не считается зазорным, люди все равно настаивают на независимости своего решения.</p>
   <p>Например, предполагается, что в незнакомой стране следует из вежливости соблюдать местные традиции, а при выборе наряда для официального мероприятия лучше воздерживаться от дерзких экспериментов. Но даже тогда, когда никто не осудит за то, что ты поступил, как все, люди все равно не считают, что на их выбор что-то повлияло.</p>
   <p>Дело в том, что есть еще одно объяснение тому, что мы отрицаем присутствие социального влияния в своей жизни: мы его попросту не замечаем.</p>
   <subtitle>Только Ты…</subtitle>
   <p>Тебе исполнилось 16 лет, и в ознаменование этого радостного события родители решают, что тебе пора найти подработку. «Ты слишком долго сидел у них на шее, – говорят они, – и пришло время самостоятельно зарабатывать на личные расходы». Речь идет о частичной занятости – по несколько часов пару раз в неделю. Это закалит характер и поможет понять, как устроен мир.</p>
   <p>До сих пор ты лишь пару раз присматривал за соседскими детьми и покосил несколько лужаек, так что резюме не блещет, тем не менее тебе удается устроиться в местный супермаркет упаковщиком продуктов на кассе. Не самое увлекательное занятие, но уж получше, чем чистка витрины в мясном отделе.</p>
   <p>Ты постепенно осваиваешь все тонкости бумажно-целлофанового дела и вот однажды в комнате отдыха для персонала сталкиваешься с одной из своих коллег. Уже несколько недель ты наблюдаешь за тем, как она упаковывает покупки на седьмой кассе, и не мог не заметить, что она весьма привлекательная. Она называет свое имя, и слово за слово завязывается разговор: о начальниках, о школе, о ее секретах укладывания томатов так, чтобы они не помялись.</p>
   <p>На следующей неделе вы пересекаетесь несколько раз. Потом еще несколько. Разговоры становятся длиннее. Через какое-то время ты начинаешь подбирать смены так, чтобы оказаться в зале в одно время с ней. Ты начинаешь что-то насвистывать во время работы и в конце концов набираешься смелости пригласить ее на свидание.</p>
   <p>Спустя двести семьдесят ужинов, девяносто две продолжительные прогулки, три совместных отпуска и одно краткосрочное расставание ты женишься на том единственном человеке, рядом с которым можешь представить себя до конца жизни.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Концепция родственной души зародилась еще несколько тысячелетий назад. В «Пире» Платон писал о том, что у первых людей было четыре ноги, четыре руки и двуликая голова. Они одинаково хорошо ходили вперед и назад, а их сила и власть были настолько страшны, что их боялись даже боги-правители. Нужно было что-то делать.</p>
   <p>Боги обсудили разные варианты. Одни предлагали уничтожить род человеческий – стереть его с лица земли. Но тут Зевс проявил изобретательность. Люди обеспечивали богов дарами и жертвоприношениями, так зачем их уничтожать? Лучше разделить каждого человека пополам. Это станет для людей уроком – ослабит их силу и накажет за гордыню.</p>
   <p>Так и поступили. Каждого человека рассекли ровно посредине с головы до ног. Как ствол дерева.</p>
   <p>Разделенные люди не находили себе места от горя. Телесные раны зажили, а они продолжали скитаться по миру, ища свою вторую половину, в вечном стремлении восстановить целостность.</p>
   <empty-line/>
   <p>Со времен Платона многое изменилось, но идея единственной, настоящей любви для каждого из нас сохранилась. Пусть на смену любовным письмам пришло мобильное приложение для романтических знакомств, а длительному ухаживанию – случайные сексуальные связи, но большинство людей по-прежнему верят в то, что где-то их ждет тот единственный или та единственная, предназначенные именно для них. Где-то найдется человек, с которым вы составите одно целое, как две половинки круга или две горошины в стручке. Недостающий фрагмент пазла, идеальный партнер. Романтические комедии и песни в стиле ритм-энд-блюз неустанно поддерживают эту идею в нашем сознании. Если вам не везло в любви, не переживайте: просто вы пока не встретили свою родственную душу.</p>
   <p>Загляните в раздел объявлений о свадьбе в какой-нибудь газете или спросите у женатой пары, как они познакомились, и все ответы будут звучать примерно одинаково: «Как только я его увидела, то сразу поняла…», «Между нами сразу возникла такая связь, которой ни с кем никогда не было…», «Пробежала искра, и я почувствовал, что она создана только для меня…».</p>
   <p>Как правило, любой другой вариант огорчил бы этих людей. Хотите поссориться со счастливо женатым другом? Попробуйте предположить, что он был бы не менее счастлив с кем-нибудь другим.</p>
   <p>Наши партнеры, возможно, не совершенны, но они наши. И мы на 110 процентов уверены, что никто иной не мог бы оказаться на их месте.</p>
   <p>Все мы принцы с хрустальной туфелькой, ищущие ту единственную Золушку, которой она придется впору.</p>
   <empty-line/>
   <p>Между тем посмотрите, как большинство американцев знакомятся со своими будущими супругами, и вы заметите нечто любопытное. Население США составляет более 320 миллионов человек. Откинем женатых, и останется около 160 миллионов. Разделим их по половому признаку, и получим примерно 80 миллионов человек, потенциально подходящих на роль вашего идеального партнера.</p>
   <p>Некоторые из них не годятся по возрасту, поддерживают не ту политическую партию или – боже упаси – являются поклонниками польской музыки; но даже если отфильтровать все неподходящие варианты, все равно остаются миллионы людей, каждый из которых мог бы стать для вас тем единственным или той единственной.</p>
   <p>Если принять в расчет население всей планеты, то круг потенциальных родственных душ расширится до сотен миллионов человек. Любой из них может оказаться вашей идеальной половинкой.</p>
   <p>Но если взглянуть на то, где люди в итоге знакомятся со своими будущими супругами, диапазон поиска окажется весьма небольшим. Более трети американцев встречают будущего мужа или будущую жену в одном из двух мест: на работе или в учебном заведении.</p>
   <p>Само по себе это не удивительно. Значительную часть времени люди проводят на занятиях или на работе, и сложно влюбиться в того, кого ты никогда не встречал.</p>
   <p>Но задумайтесь на секунду, что это значит? Конечно, для каждого из нас, возможно, существует только одна родственная душа. Всего один человек из сотен миллионов. Но каковы шансы, что этот человек начал работать упаковщиком покупок в супермаркете одновременно с вами? Может ли всем так везти?</p>
   <p>Базовый курс по психологии личности профессора Ричарда Морланда в Питтсбургском университете мало чем отличался от обычного курса для студентов высшего учебного заведения. Занятия проводились в большой, разделенной на сектора аудитории с сиденьями, расположенными так же, как на стадионе. Помещение было рассчитано почти на 200 человек, на занятия приходили в основном студенты первого и второго курсов с редкими вкраплениями старшекурсников. Юношей и девушек было примерно поровну; обычная смесь «ботаников» и двоечников, лоботрясов и активистов.</p>
   <p>На занятиях по психологии часто можно заработать дополнительные баллы за участие в научных исследованиях, и курс профессора Морланда не составлял исключения. В конце семестра студентам предложили пройти короткий тест. Бо́льшая часть согласилась.</p>
   <p>Тест был несложным. Студентам обоих полов показывали фотографии четырех девушек (обозначенных латинскими буквами А, В, С и D) и просили ответить на несколько вопросов о каждой из них. Насколько привлекательной они считали каждую девушку? Хотели бы они с ней пообщаться? Хотели бы они с ней подружиться?</p>
   <p>Ни одна из четырех девушек ничем особенным не выделялась. Они выглядели как типичные студентки. Примерно одного возраста, одеты неброско, повседневно – в целом были похожи на тех девушек, которые весь семестр сидели рядом с этими студентами на лекциях.</p>
   <p>На самом деле так и было. Сами того не подозревая, слушатели курса профессора Морланда стали участниками хитроумного эксперимента.</p>
   <p>На протяжении всего семестра девушки с фотографий играли роль студенток на лекциях. Они приходили за несколько минут до начала лекции, медленно спускались по проходу к нижнему уровню парт и садились так, чтобы большинство слушателей могли их видеть. Во время лекции они спокойно сидели на месте, слушали, конспектировали. По окончании лекции они собирали с парты свои вещи и выходили из аудитории вместе с остальными студентами. Они ничем от них не отличались – за исключением того, что не были настоящими слушателями курса.</p>
   <p>Была одна важная деталь. Девушки посетили разное количество лекций. Профессор Морланд прочитал сорок лекций за семестр. Девушка А не посетила ни одной, девушка В – пять, девушка С – десять, девушка D – пятнадцать.</p>
   <p>Понятно, что каждого из нас привлекают разные вещи. Кому-то нравятся блондинки, кому-то – брюнетки. Одни девушки предпочитают высоких, темноволосых и красивых парней, тогда как для других важны иные характеристики (что не может не радовать невысоких, светловолосых и менее симпатичных юношей).</p>
   <p>Поэтому неудивительно, что разные студенты по-разному воспринимали показанных девушек. Одни назвали наиболее симпатичной девушку А, тогда как другие предпочли девушку С. Кому-то понравились глаза девушки В, а кого-то больше заинтересовала девушка D.</p>
   <p>Но несмотря на многообразие мнений, в них наметилась определенная закономерность.</p>
   <empty-line/>
   <p>Девушек, чаще приходивших на лекции, в целом сочли более привлекательными. Девушка, посетившая пятнадцать занятий, чаще признавалась симпатичной, чем девушка, посетившая десять; а та, в свою очередь, понравилась респондентам больше, чем девушка, приходившая в аудиторию пять раз, и так далее.</p>
   <p>Чем чаще люди кого-то видели, тем больше они ему симпатизировали.</p>
   <p>«Может быть, девушка, посетившая пятнадцать лекций, просто выглядела лучше других?» – спросите вы. Может быть, она от природы была более привлекательной? Вовсе нет. Студенты, не являвшиеся слушателями курса, сочли всех четырех девушек одинаково привлекательными. Ни одна ничем особенным не выделялась.</p>
   <p>Может быть, студенты успели лучше познакомиться с теми девушками, которые чаще приходили на лекции? Тоже нет. Девушки посещали занятия, но ни с кем из студентов никогда не общались – ни вербально, ни невербально.</p>
   <p>Получается, определенные девушки понравились студентами больше других, потому что чаще мелькали перед глазами. Тех, кто посетил больше лекций, сочли более привлекательными и более желательными в качестве потенциальных друзей. Выбор студентов был продиктован лишь тем, что этих девушек они видели на несколько раз больше.</p>
   <p>Мысль о том, что более частые контакты усиливают симпатию, может показаться странной, но она подтверждается сотнями экспериментов. Будь то лица в альбоме выпускного класса, фразы из рекламы, вымышленные слова, фруктовые соки или даже здания – чем чаще люди что-то видят, тем больше им это нравится. Узнаваемость и привычность порождает симпатию.</p>
   <p>И хотя эта идея занимательна сама по себе, интересней другое: мы не осознаем этих частых контактов и не замечаем, как формируется привычность.</p>
   <p>Когда студентов, посещавших лекции профессора Морланда, спросили, видели ли они раньше кого-то из изображенных на фотографиях девушек, практически все ответили отрицательно. И если бы кто-то поинтересовался у респондентов, могло ли их мнение зависеть от частоты появления кого-то из девушек в их поле зрения, те приняли бы спрашивающего за безумца. «Конечно нет, – сказали бы студенты. – С какой стати кто-то станет мне больше нравиться только из-за того, что я чаще его видел?» Тем не менее так произошло.</p>
   <p>Оказывается, все мы, не осознавая того, похожи на слушателей курса профессора Морланда. Мы недооцениваем воздействие социального влияния на свое поведение, потому что не осознаем этого.</p>
   <p>Стремясь обнаружить признаки влияния социальных факторов на наше поведение, мы их чаще всего не находим. Мы не заметили никакого влияния, поэтому предполагаем, что его не было. Но незнание не означает отсутствие влияния.</p>
   <subtitle>Скрытые средства убеждения</subtitle>
   <p>Давайте немного поиграем. Я дам вам тест на запоминание. Ниже приведен список из семи слов. Проверим, сколько вы сможете запомнить. Не торопитесь, изучайте список столько, сколько нужно.</p>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Безрассудный</emphasis></p>
   <p><emphasis>Мебель</emphasis></p>
   <p><emphasis>Самодовольный</emphasis></p>
   <p><emphasis>Угол</emphasis></p>
   <p><emphasis>Надменный</emphasis></p>
   <p><emphasis>Степлер</emphasis></p>
   <p><emphasis>Упрямый</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Прежде чем называть слова, которые вы запомнили, выполните еще одну мою просьбу. Ниже приводится короткий рассказ о человеке по имени Дональд. Прочтите его и ответьте на несколько вопросов.</p>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Значительную часть своей жизни Дональд потратил на поиск того, что сам называет острыми ощущениями. Он взбирался на гору Мак-Кинли, проходил стремнины реки Колорадо на байдарке, участвовал в гонках на выживание, управлял катером с реактивным двигателем – и при этом ничего не знал о катерах. Он неоднократно рисковал здоровьем и даже жизнью. Теперь Дональд искал новое приключение. Он подумывал о затяжных прыжках с парашютом или о том, чтобы пересечь Атлантический океан на парусной шлюпке. Окружающие, глядя на его поведение, сказали бы, что Дональд прекрасно осознает высокий уровень своих способностей. Но он мало общался с людьми за пределами своей деловой жизни. Дональд не видел нужды полагаться на кого-то другого. Однажды решив что-то сделать, он не успокаивался, пока не осуществлял задуманное, сколько бы времени и сил это ни требовало. Он не отступал от своих задумок, хотя иногда следовало бы.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Вы не знакомы с Дональдом лично, но если бы вас попросили охарактеризовать его одним словом, исходя из этого рассказа, то как бы вы его описали?</p>
   <empty-line/>
   <p>Когда мы задавали людям похожие вопросы, большинство дало Дональду отрицательную оценку. Они сочли его безрассудным и несколько самодовольным. Пересекать Атлантический океан на парусной шлюпке – достаточно рискованное предприятие, и тот факт, что Дональд «прекрасно осознает высокий уровень своих способностей», указывает на его неуемное самолюбие. Другие респонденты называли Дональда упрямым (из-за его нежелания отступить от задуманного) и немного надменным (потому что он ни на кого не полагался). Не удивлюсь, если ваша характеристика тоже имела негативный оттенок.</p>
   <p>Но что, если бы перед рассказом о Дональде я попросил вас запомнить другой список слов? Описание Дональда осталось бы прежним, а слова в тесте на запоминание – другими. Может быть, вы восприняли бы его иначе?</p>
   <p>«Конечно нет, – скажете вы. – Тот список не имеет к Дональду никакого отношения. Они никак между собой не связаны». Вы будете уверены, что, прочитав тот же рассказ, отнеслись бы к Дональду точно так же.</p>
   <p>И ошибетесь.</p>
   <p>Дело в том, что, когда другой группе респондентов предложили запомнить список, содержавший слова «смелый», «уверенный в себе», «независимый», «настойчивый», перед тем, как показать рассказ о Дональде, они отнеслись к нему совершенно иначе. На этот раз в оценках отмечалось гораздо больше позитива. Решение пересечь Атлантику показалось не рискованным, а смелым. Отсутствие необходимости полагаться на других сочли признаком независимости, а не надменности.</p>
   <p>Человек тот же, а восприятие разное. Почему?</p>
   <p>Удерживание в памяти определенных слов во время чтения рассказа о Дональде отразилось на восприятии его героя, хотя люди не отдавали себе в этом отчета. Слова вызвали разные ассоциации, которые, в свою очередь, повлияли на отношение к действиям Дональда. Эти процессы происходили на подсознательном уровне. И за всеми скрывалась сила неосознанного влияния.</p>
   <subtitle>Невидимое влияние</subtitle>
   <p>В этой книге пойдет речь о том, какими простыми, незаметными и часто неожиданными для нас способами окружающие воздействуют на наше поведение.</p>
   <p>Слыша слово «наука», люди обычно думают о физике или химии. Представляют себе колбы, микроскопы, молекулы, двойную спираль. Лаборатории, людей в белых халатах, доски, сверху донизу исписанные неразборчивыми формулами. Идеи, разобраться в которых смог бы только, скажем, физик-ядерщик.</p>
   <p>Но наука рождается не только в хитроумных лабораториях. Она творится каждый день прямо рядом с нами и вокруг нас.</p>
   <p>Мы принимаем более рискованные решения, потому что кто-то ободряюще похлопал нас по плечу. Мы называем своего ребенка Мия, потому что в последнее время были популярны имена Мэдисон и София. Даже те, с кем мы не знакомы и никогда не познакомимся, оказывают поразительное влияние на наши суждения и решения: наше отношение к программе социального обеспечения коренным образом меняется, если нам сказали, что ее поддерживают демократы, а не республиканцы (хотя у обеих партий программа одинаковая).</p>
   <p>Как воздействуют друг на друга слишком сблизившиеся атомы, так и наши социальные контакты постоянно формируют нас и наши действия. Наука под названием социология изучает все о человеке и обществе: от того, почему вы получили свое имя, до того, почему выбрали эту книгу.</p>
   <p>Следует отметить, что социальное влияние заставляет нас не только уподобляться окружающим. Подобно магниту, они могут как притягивать нас, так и отталкивать.</p>
   <p>Иногда мы подстраиваемся под окружающих, подражаем им. А иногда устремляемся в противоположном направлении, т. е. не делаем чего-то, потому что другие это делают. Старший брат – умный, значит, я буду смешным. Мы не жмем на клаксон во время движения, потому что не хотим быть одним из «тех, кто это делает».</p>
   <p>В каких ситуациях мы стремимся подражать, а в каких – избегаем подражания? Когда члены нашего круга мотивируют нас больше стараться, а когда, наоборот, сдаться? Как все это связано с нашим счастьем, здоровьем и успехом на работе и в личной жизни?</p>
   <p>Данная книга ответит на эти и многие другие вопросы, рассказывая о бесчисленных способах, которыми окружающие влияют на все, что мы делаем. Вместе со своими замечательными коллегами я потратил более пятнадцати лет на изучение темы социального влияния. Работая преподавателем в Уортонской школе бизнеса при Пенсильванском университете, я провел сотни экспериментов, проанализировал тысячи соревнований, изучил миллионы покупок. Нас интересовали совершенно разные ситуации, начиная с того, повысит ли покупка соседом новой машины вероятность того, что вы тоже это сделаете, и заканчивая тем, увеличит ли отставание баскетбольной команды по очкам ее шансы на победу. Объединяя эти и десятки других наблюдений, данная книга проливает свет на скрытые факторы, воздействующие на наше поведение.</p>
   <p>В главе 1 рассматривается человеческая склонность к подражанию. Почему люди поступают так же, как другие, даже если знают, что это неправильно? Почему одни и те же вещи в разных местах называются по-разному? Как подражание помогает нам договариваться? И почему из-за социального влияния даже экспертам трудно предугадать успех «Гарри Поттера» и других кассовых хитов?</p>
   <p>В главе 2 мы изучим стремление к непохожести. Люди часто следуют за толпой, но не менее часто они стремятся выделиться из нее, избегая повальных увлечений. Мы поговорим о том, почему у большинства знаменитых спортсменов есть старшие братья и сестры, почему все младенцы выглядят одинаково (если только они не наши собственные) и почему одним хочется выделяться, а другим комфортнее быть такими, как все.</p>
   <p>В главе 3 мы начнем разбираться в том, как сочетаются эти противоположные тенденции. Подражаем мы окружающим или, наоборот, стремимся от них отличаться – это во многом зависит от того, кто эти окружающие. Мы поговорим о том, почему на дорогих товарах меньше фирменных знаков, почему компании платят знаменитостям за то, чтобы те не носили их одежду, почему люди отдают 300 тысяч долларов за часы, которые не показывают время, почему цвет кожи влияет на успехи в школе и зачем маленькие зеленые лягушки выдают себя за кого-то другого.</p>
   <p>В главе 4 исследуются тонкие взаимоотношения между новизной и привычностью, а также рассматривается преимущество оптимальной непохожести. Мы узнаем, почему похожие на прототип автомобили лучше продаются, что общего у куриц с тридцатым президентом США, как ураганы влияют на популярность детских имен, почему современное искусство сначала вызывает раздражение и почему после просмотра нескольких полотен Пикассо работы Кандинского уже не так режут глаз.</p>
   <p>Глава 5 проливает свет на то, как социальное влияние формирует мотивацию. Почему в присутствии других людей мы быстрее бегаем, но хуже выполняем диагональную парковку? Каким образом наблюдение за соседями превращает нас в более активных борцов за чистоту и безопасность окружающей среды? Что тараканы могут рассказать нам о конкуренции? Почему проигрыш в первой половине игры повышает шансы баскетбольной команды на победу в матче?</p>
   <empty-line/>
   <p>Прежде чем вы продолжите чтение, хочу сделать одно замечание и обратиться к вам с просьбой.</p>
   <p>Изложенные здесь научные факты могут быть (и были) применены ко всевозможным практическим задачам. Сформулированные социологами концепции помогают людям улучшать физическую форму и эффективнее работать как профессионалам. С их помощью сохраняется окружающая среда, а продукты и идеи завоевывают популярность.</p>
   <p>Надеюсь, во время чтения у вас возникнет желание применить эти идеи в своей жизни. Посредством понимания социального влияния мы можем улучшить свою жизнь и жизнь других людей. В конце каждой главы мы будем обсуждать распространенные проблемы, с которыми сталкиваются люди (и компании), и то, как социальное влияние способно помочь их решить; когда лучше последовать за толпой; как увеличить свое влияние и как использовать эти идеи для налаживания более успешных и продуктивных социальных связей.</p>
   <p>Теперь поговорим о моей просьбе. На протяжении этой книги мы будем рассматривать различные формы проявления социального влияния в нашей жизни. Когда вы будете читать о результатах описанных здесь исследований и экспериментов, у вас может появиться мысль: конечно, другие идут за толпой, но только не я.</p>
   <p>Мы часто отрицаем роль социального влияния в своей жизни, но ошибаемся. Поэтому старайтесь читать беспристрастно. Благодаря лучшему пониманию эффектов социального влияния мы сможем воспользоваться его силой. Мы все считаем себя одиночками среди стада овец. Так это или нет – совсем другая история…</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 1. Обезьяна видит – обезьяна делает</p>
   </title>
   <p>Что может быть проще, чем найти две одинаковые по длине линии?</p>
   <empty-line/>
   <p>Представьте, что вам предложили поучаствовать в простом зрительном тесте. Перед вами лежат две карточки. На левой карточке изображена одна линия. На правой – три линии разной длины под буквами А, В и С.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_001.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Ваша задача проста: на правой карточке нужно найти линию такой же длины, как контрольная линия на левой. Определите, какая из линий – А, В или С – идентична линии, изображенной на левой карточке. Ничего сложного, верно?</p>
   <p>Теперь добавим новое условие. Представьте, что выполняете это задание не в одиночку, а вместе с группой других участников теста.</p>
   <p>Вы приходите в ничем не примечательное здание на территории университетского городка и поднимаетесь по лестнице в кабинет В7. По трем сторонам квадратного стола уже сидят шесть человек. Вы берете последний свободный стул и занимаете свое место.</p>
   <p>Ведущий эксперимента дает инструкции. Он напоминает, что на правой карточке нужно найти линию, максимально похожую на контрольную линию с левой карточки. Участники выполнят несколько попыток, подобных описанной выше. Поскольку группа малочисленна и количество попыток относительно мало, он будет по очереди просить каждого участника озвучить свой ответ, который затем внесет в специальный бланк.</p>
   <p>Ведущий обращается к одному из сидящих слева и просит его ответить первым. Первый участник – рыжеволосый парень лет двадцати пяти в серой рубашке. Он смотрит на такие же линии, какие вы видели на предыдущей странице, и без колебаний выдает свой ответ: «Линия В». Следующий участник выглядит немного старше, на вид ему примерно двадцать семь лет, он одет менее формально. Но он дает тот же ответ: «Линия В». Третий человек тоже выбирает линию В, равно как четвертый и пятый, после чего наступает ваша очередь.</p>
   <p>«Каков ваш ответ?» – спрашивает ведущий. Какую линию вы бы выбрали?</p>
   <empty-line/>
   <p>Когда психолог Соломон Аш придумал этот тест в 1951 году, он не просто проверял зрение участников. Он хотел кое-что опровергнуть.</p>
   <p>Несколькими годами ранее другой психолог, Музафер Шериф, провел похожий эксперимент и получил неожиданный результат. Шерифа интересовал механизм формирования социальных норм: каким образом группа людей договаривается об одинаковом способе восприятия мира.</p>
   <p>В поисках ответа на этот вопрос он поместил участников эксперимента в необычные обстоятельства. В помещении выключался свет, людям показывали небольшое световое пятно на одной из стен и просили их, не отводя глаз, как можно дольше смотреть на это пятно, после чего сообщить, на какое расстояние от первоначальной точки оно переместилось.</p>
   <p>Источник света при этом оставался неподвижным, то есть пятно вообще никуда не смещалось.</p>
   <p>Но участникам эксперимента казалось, что пятно немного сдвигается. Смотреть на небольшую точку света в полностью темном помещении гораздо труднее, чем кажется. Когда глаза долгое время вглядываются в темноту, они устают и непроизвольно двигаются, поэтому кажется, будто точка света смещается в сторону, хотя она остается неподвижной.</p>
   <p>Для своего эксперимента Шериф выбрал именно этот феномен – он называется автокинетическим эффектом, – потому что хотел проверить, насколько люди будут полагаться на мнение окружающих в ситуации неопределенности.</p>
   <p>Сначала участники эксперимента заходили в помещение по одному. Каждый индивидуально оценивал расстояние, на которое, по его мнению, смещалось пятно света. Кто-то называл пять сантиметров, кто-то – пятнадцать. Диапазон ответов был значительным.</p>
   <p>Затем Шериф объединил тех же участников в группы.</p>
   <p>Теперь в помещении находились сразу два или три человека, и каждый оценивал расстояние, на которое сместилось световое пятно, так, чтобы остальные могли это слышать.</p>
   <p>Участникам эксперимента не нужно было ни о чем договариваться, они могли давать совершенно разные ответы. Но как только они оказались в одном помещении, нестройный хор противоречивых предположений зазвучал практически в один голос. В присутствии других люди начали подстраивать свои предположения под предположения окружающих. Проходя тест поодиночке, один участник мог назвать пять сантиметров, а другой – пятнадцать. Но когда их посадили вместе, они быстро пришли к общей оценке. Первый увеличил предполагаемое расстояние с пяти до восьми сантиметров, а второй уменьшил с пятнадцати до десяти сантиметров.</p>
   <p>Люди подстраивали свои предположения под мнения окружающих.</p>
   <p>Участники демонстрировали тенденцию к конформности, даже не осознавая этого. Когда Шериф спросил людей, повлияли ли на их ответ предположения других участников, большинство ответило отрицательно.</p>
   <p>Социальное влияние оказалось настолько сильным, что его эффект сохранился даже тогда, когда снова нужно было оценивать расстояние поодиночке. После группового этапа эксперимента участников снова разделили, и они должны были давать ответы, не слыша мнений других. Но люди продолжали называть те же варианты, что и на групповом этапе, хотя группы больше не было. Те, кто выбирал большее значение в присутствии других участников эксперимента (скажем, менял свою оценку с пяти до десяти сантиметров), снова склонялись к большему значению, даже когда рядом больше никого не было.</p>
   <p>Влияние группы сохранялось.</p>
   <empty-line/>
   <p>Результаты Шерифа были противоречивыми. Неужели люди просто делают то же, что и остальные? Неужели мы – бездумные роботы, повторяющие каждое действие окружающих? А как же независимость личности, свобода мысли и воли?</p>
   <p>Но Соломона Аша выводы Шерифа не убедили.</p>
   <p>По мнению Аша, конформность была спровоцирована созданной Шерифом ситуацией. Гадать, насколько сместилось пятно света, – это не то же самое, что выбирать между кока-колой и пепси или между маслом и сливочным сыром на булочке. Они никогда раньше не делали предположений такого рода. Более того, правильный ответ был далеко не очевиден. Вопрос был очень непростым.</p>
   <p>Короче говоря, ситуация была полна неопределенностей. А когда человек не уверен, он считает, что имеет смысл полагаться на остальных. Мнение окружающих дает полезную информацию. И если ты не уверен в своих знаниях, то почему бы не принять во внимание эту информацию? Когда мы не знаем, что делать, разумнее всего послушать чужие мнения и изменить на их основании собственное.</p>
   <p>Чтобы установить, не была ли конформность вызвана неопределенностью правильного ответа, Аш разработал другой эксперимент. Он решил проверить, как поведут себя люди, когда правильный ответ очевиден, когда они смогут сразу и сами, не полагаясь на мнение окружающих, дать верный ответ.</p>
   <p>В этом отношении тест с линиями был идеален. Даже люди с не очень хорошим зрением смогли бы выбрать правильный вариант. Возможно, пришлось бы немного прищуриться, но они все равно безошибочно определили бы линии одинаковой длины. Не нужно было ни на кого полагаться.</p>
   <p>Аш был уверен, что очевидность правильного ответа ослабит тенденцию к конформности. Значительно ослабит. Для большей эффективности теста он подстроил ответы участников группы.</p>
   <p>Один из участников всегда был настоящим, а вот остальные – «подсадными утками», актерами. Каждый актер называл заранее определенный ответ. Иногда он был правильным: назывались две действительно одинаковые по длине линии. А иногда все актеры давали одинаковый неправильный ответ, например выбирали линию В, хотя правильным ответом явно была линия С.</p>
   <p>Тест был организован таким образом, чтобы минимизировать конформизм. Настоящий участник видел перед собой правильный ответ, поэтому тот факт, что другие отвечали неправильно, не должен был иметь значения. Люди должны были действовать самостоятельно и полагаться на то, что видят. Может быть, пара участников могла бы поколебаться, но в основном люди должны были отвечать правильно.</p>
   <p>Этого не произошло. Даже близко.</p>
   <p>Конформность цвела пышным цветом. Около 75 процентов участников как минимум один раз согласились с мнением группы. И хотя большинство людей не подстраивались под группу каждый раз, в среднем они делали это в трети случаев.</p>
   <p>Даже когда собственные глаза подсказывали людям правильный ответ, они соглашались с группой. Хотя не могли не понимать, что группа не права.</p>
   <p>Соломон Аш ошибся, а Шериф оказался прав. Даже когда ответ очевиден, люди все равно соглашаются с большинством.</p>
   <subtitle>Сила конформности</subtitle>
   <p>Представьте себе жаркий день. Очень жаркий. Настолько знойный, что даже птицы не поют. Изнемогая от жажды, вы заходите в ближайшую закусочную за освежительным напитком. Вы подходите к прилавку, и кассир спрашивает, что вам предложить.</p>
   <p>Какое слово вы бы использовали, если бы хотели попросить сладкий газированный напиток? Что бы вы ответили кассиру? Как бы вы закончили следующее предложение: «Дайте мне, пожалуйста,___________________»?</p>
   <p>Ответ на этот вопрос во многом зависит от того, где человек вырос. Житель Нью-Йорка, Филадельфии или другого города на северо-востоке США попросил бы газировку, уроженец Миннесоты, Среднего Запада или региона Великих равнин – шипучку, а жители Атланты, Нового Орлеана и большей части южного региона США – коку, даже если бы имели в виду спрайт (ради забавы попробуйте попросить «коку», когда доведется побывать на юге США. Кассир сначала уточнит, какую именно, и тогда вы сможете выбрать спрайт, доктор Пеппер, рутбир или обычную кока-колу.).</p>
   <p>Место, где мы растем, и социальное окружение с его нормами и привычками влияют на все – от нашей речи до поведения. Дети перенимают религиозные взгляды своих родителей, а студенты – стиль учебы своих соседей по общежитию. И в простых решениях – например, товар какого бренда купить, – и в более важных, таких как выбор профессии, мы склонны поступать так, как поступают окружающие.</p>
   <p>Склонность к подражанию настолько фундаментальна и важна для выживания, что она свойственна даже животным.</p>
   <p>Мартышки-верветки – это небольшие забавные обезьянки, обитающие преимущественно в Южной Африке. Они размером с небольшую собаку, имеют светло-голубой окрас, черную мордочку и белую бахрому на груди и животе. Живут они группами численностью от десяти до семидесяти особей. Самцы по достижении половой зрелости покидают родную стаю и в дальнейшем переходят от группы к группе.</p>
   <p>Ученые часто используют верветок в исследованиях и экспериментах из-за их способности переживать некоторые человеческие состояния, такие как гипертензия, тревожность и даже алкоголизм. Как и люди, они не употребляют алкоголь в первой половине дня, но обезьянки, страдающие алкоголизмом, начинают пить прямо с утра, а некоторые могут напиваться до потери сознания.</p>
   <p>В ходе одного любопытного эксперимента исследователи приучили верветок избегать определенных пищевых продуктов. Мартышкам давали два лотка с кукурузой: в один были насыпаны синие зерна, в другой – красные. Для одной группы обезьянок ученые пропитали красную кукурузу горькой, неприятной на вкус жидкостью. Вторая группа, наоборот, получала нормальную красную и пропитанную синюю кукурузу.</p>
   <p>Постепенно обезьяны разобрались, какие зерна невкусные. Первая группа начала обходить стороной лоток с красной кукурузой, вторая – лоток с синей. Так сформировались местные нормы.</p>
   <p>Но ученые не просто хотели обучить обезьян; их интересовал вопрос социального влияния. Как поведут себя в группе новые, необученные особи?</p>
   <p>Чтобы это проверить, ученые убрали лотки с цветной кукурузой на несколько месяцев до появления новорожденных мартышек. Затем перед обезьянками снова поставили лотки с цветной кукурузой. Но на этот раз зерна ничем не пропитывали: как синие, так и красные были съедобными.</p>
   <p>Что же выберут новорожденные малыши?</p>
   <p>Красные и синие зерна были одинаковыми на вкус, поэтому малыши должны были есть из обоих лотков. Но они не стали. Несмотря на то что их еще не было на свете в то время, когда зерна одного из цветов имели неприятный вкус, малыши подражали другим членам своей группы. Если их матери не ели синих зерен, малыши поступали так же. Некоторые детеныши даже усаживались на лоток с «несъедобными» зернами, чтобы есть из другого, не воспринимая их как потенциальную пищу.</p>
   <p>Тенденция к приспосабливанию оказалась настолько выраженной, что при переходе в другую группу обезьяны меняли и свое пищевое поведение. Некоторые более взрослые самцы в ходе эксперимента покидали свои группы и переходили в другие. В итоге те, кто ранее избегал красной кукурузы, начали ее есть, и наоборот. Переселенцы усвоили местные нормы и стали отдавать предпочтение зернам того цвета, который традиционно ели члены их новой группы.</p>
   <p>Человек с рождения называет сладкий газированный напиток газировкой, но стоит ему переехать в другой регион страны, как его речь меняется. Через несколько лет общения с людьми, называющими газированный напиток шипучкой, он начинает делать то же самое. Обезьяна видит – обезьяна делает.</p>
   <subtitle>Почему люди приспосабливаются</subtitle>
   <p>Несколько лет назад я полетел в командировку в Сан-Франциско. Те, кто бывал в районе залива Сан-Франциско, знают, что погода там крайне неустойчивая. В целом лето не очень жаркое, а зима не очень холодная. Но в любой отдельно взятый день трудно предугадать, чего ждать от погоды. Там может быть +20 в ноябре и +10 в июле. Есть даже известная шутка про этот город, обычно (хоть и ошибочно) приписываемая Марку Твену: «Самую теплую зиму в своей жизни я провел летом в Сан-Франциско».</p>
   <p>Я отправился в этот город в ноябре. Поскольку я летел с Восточного побережья, то захватил с собой теплую зимнюю куртку. Но в первое утро в Сан-Франциско перед выходом на улицу передо мной встала дилемма: надевать куртку или нет? Я посмотрел прогноз погоды, согласно которому на улице должно быть +10 – +15 градусов, но определенности это не добавило. Все равно непонятно, тепло снаружи или холодно. Как же решить?</p>
   <p>Вместо того чтобы гадать, я использовал старый проверенный способ: выглянул в окно и посмотрел, во что одеты люди на улице.</p>
   <p>Когда мы не знаем, что делать, то смотрим на окружающих. Представьте, что вы ищете место для парковки. Вы колесите по району и вдруг видите совершенно пустую улицу. Удача! Но радость вскоре сменяется сомнениями: «Если здесь никто не припарковался, может быть, мне тоже нельзя. Вдруг тут запланированы дорожные работы или какое-то мероприятие, и парковка запрещена».</p>
   <p>Однако если у обочины стоят хотя бы две другие машины, сомнения улетучиваются. Теперь вы можете уверенно радоваться тому, что нашли законное свободное место для парковки.</p>
   <p>Пытаетесь разобраться, какой корм купить своей собаке или в какой детский сад отправить своего ребенка? Информация о том, как поступили другие, поможет вам сориентироваться. Поговорив с другими владельцами собак вашей породы, вы поймете, какой корм подойдет вашему питомцу с учетом его размеров и энергетических потребностей. Пообщавшись с другими родителями, вы узнаете, в каких детских садах оптимальное соотношение детей и воспитателей, где правильно сочетаются игры и учебные занятия.</p>
   <p>Так же как участники эксперимента полагались на помощь других, чтобы решить, на какое расстояние сместилось световое пятно в темной комнате, мы часто ищем в окружающих полезный источник информации, чтобы принять более правильное решение.</p>
   <p>Использование чужого выбора в качестве источника информации позволяет нам экономить время и силы. Мы могли бы каждую неделю покупать своему питомцу разный корм в поисках наилучшего или с утра до ночи изучать особенности каждого детского сада в округе, но благодаря другим людям находим кратчайший путь к оптимальному выбору – эвристический подход, упрощающий принятие решения. Если другие люди что-то делают, выбирают, любят, значит, оно должно быть хорошим.</p>
   <empty-line/>
   <p>Но, как показывает эксперимент с линиями, подражание связано не только с информацией. Даже когда мы знаем правильный ответ, поведение окружающих все равно оказывает на нас влияние. И причина тому – социальное давление.</p>
   <p>Представьте, что вы идете ужинать в симпатичный ресторан с несколькими коллегами по работе. Дела у фирмы идут хорошо, и начальник пригласил всех на праздничный ужин. Это ресторан с традиционными американскими блюдами, но приготовленными по-новому. Закуски оказались превосходными, основные блюда выше всяких похвал, вся компания наслаждается прекрасным вечером с вкусными напитками и душевным разговором.</p>
   <p>Наконец, пора заказывать кофе и десерт. Ресторан славится своими сладостями. Фирменный лимонный пирог выглядит роскошно, но не менее аппетитно смотрится и глазированный шоколадный торт. Какой непростой выбор! Вы решаете подождать, пока закажут другие, а потом определиться.</p>
   <p>И вдруг происходит что-то забавное. Никто, кроме вас, не хочет десерт.</p>
   <p>Первый коллега отказывается под тем предлогом, что уже сыт, вторая коллега придерживается диеты и не ест сладкое. И так по очереди один за другим все сидящие за столом отклоняют предложенные официантом десерты.</p>
   <p>Официант доходит до вас. «Десерт?» – спрашивает он.</p>
   <p>Ситуация очень похожа на тест Аша с линиями одинаковой длины. Вы знаете, чего хотите – заказать десерт, причем и шоколадный торт, и лимонный пирог, – точно так же, как знали, какая линия правильная. Нельзя сказать, что окружающие обеспечивают вас полезной информацией, помогающей принять решение, но при этом вы чувствуете, что тоже должны отказаться от десерта.</p>
   <p>Большинство людей хотят нравиться окружающим. Мы хотим, чтобы нас принимали или хотя бы не отвергали – если не все, то хотя бы те, кто нам небезразличен. Каждый, кого последним выбирали в баскетбольную команду или не включали в список приглашенных на свадьбу, знает, какое это неприятное чувство.</p>
   <p>Так и с десертом. Конечно, вы могли бы стать единственным, кто закажет себе сладкое лакомство. Нет законов, запрещающих есть десерт в одиночестве. И все же вам неловко быть единственным. Вдруг вас сочтут эгоистом или еще что-то плохое подумают.</p>
   <p>Поэтому в большинстве подобных ситуаций люди подстраиваются под окружающих. Они отказываются от десерта, потому что отказались все остальные. Они хотят быть частью группы.</p>
   <p>Помимо информации и социального давления, есть еще одна причина, по которой люди подстраиваются под большинство.</p>
   <subtitle>Хамелеоны и наука подражания</subtitle>
   <p>Иногда я смотрю в зеркало и вижу в нем лицо другого человека.</p>
   <p>Как правило, мы являемся носителями черт обоих родителей: отцовский нос и материнские глаза; папина нижняя челюсть и мамины волосы.</p>
   <p>Но когда я смотрю в зеркало – особенно после стрижки, – то вижу своего брата. При разнице всего в пять лет мы очень похожи друг на друга. У меня чуть более светлые и вьющиеся волосы, но в целом у нас одинаковые черты.</p>
   <p>Гены, несомненно, играют огромную роль. Если у людей общие родители, то генетически они во многом похожи. В зависимости от того, какие родительские черты проявятся в потомстве, дети могут получиться практически близнецами.</p>
   <p>Но генетика – не единственная причина сходства между братьями и сестрами, поскольку супруги тоже часто похожи друг на друга. Хоть муж и жена не являются кровными родственниками, часто у них практически одинаковые лица. Сравните женатых людей с любой случайно по добранной парой, и супруги окажутся более похожими между собой.</p>
   <p>Отчасти такое сходство обусловлено тем, что у животных называется «ассортативным скрещиванием». Как правило, мы ищем спутника жизни среди людей своего возраста, национальности и расовой принадлежности. Шведы женятся на шведках, двадцатилетние девушки выходят замуж за двадцатилетних юношей, жители Южной Африки ищут себе пару в Южной Африке. Как говорится, масть к масти подбирается.</p>
   <p>Далее, людям обычно нравятся те, кто похож на них. Если у вас овальное лицо или выдающиеся скулы, то люди с такими же особенностями лица будут казаться вам более привлекательными. Просто потому, что вы чаще видите такое лицо в зеркале.</p>
   <p>Все эти факторы подталкивают людей к выбору партнера, хотя бы немного похожего на них.</p>
   <p>Но и это еще не все: со временем сходство партнеров усиливается. В самом начале они могли лишь немного походить друг на друга, но после многих лет совместной жизни становятся похожими, как брат и сестра. Словно два лица сливаются в одно. К двадцать пятой годовщине свадьбы женатые люди все больше и больше превращаются в пресловутые две капли воды.</p>
   <p>И хотя это явление можно было бы списать на возраст или общие жизненные обстоятельства, но даже если исключить данные факторы, женатые люди все равно больше похожи друг на друга, чем можно было бы предположить.</p>
   <p>На самом деле происходят менее очевидные процессы. Когда мы счастливы, когда грустим и когда испытываем любые другие эмоции, соответствующим образом меняется наше выражение лица. Мы улыбаемся, когда радуемся, опускаем уголки рта, когда грустим, и хмуримся, когда злимся.</p>
   <p>Выражение лица в ответ на эмоцию мимолетно, но за годы повторения одна и та же мимика оставляет свой след. Гусиные лапки – мелкие морщинки вокруг внешних уголков глаз – часто называют морщинами смеха, поскольку они появляются от привычки часто улыбаться. Представьте, что складываете лист бумаги. Чем чаще вы повторите эту операцию, тем глубже станут сгибы.</p>
   <p>Но наши эмоции возникают не сами по себе. Мы склонны копировать эмоциональное состояние окружающих. Если ваш друг смеется, рассказывая анекдот, вы тоже наверняка засмеетесь. А если он будет рассказывать грустную историю, на вашем лице тоже отразится печаль.</p>
   <p>Эмоциональное подражание особенно распространено среди супружеских пар. Супруги много времени смотрят друг на друга и делятся своими эмоциями: выслушивают и сочувствуют, когда на работе у мужа что-то случилось, когда жена не успела попасть в магазин до закрытия и т. д.</p>
   <p>В результате партнеры делят не только пищу и кров, но и эмоции. Они вместе смеются, вместе горюют и даже вместе злятся. Мы часто шутим, и от этого у нас много морщинок вокруг глаз, но у наших партнеров такие же морщинки, потому что они слушают эти шутки. За долгие годы одинаковая мимика, возникающая одновременно, оставляет небольшие, но похожие отметины на наших лицах<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>. Подражание делает нас внешне похожими друг на друга.</p>
   <empty-line/>
   <p>Хамелеоны – удивительные существа. В отличие от большинства животных глаза у них двигаются независимо друг от друга, обеспечивая обзор практически на 360 градусов. Язык хамелеона не менее поразителен. Его длина может в два раза превышать длину туловища, а в момент захвата добычи он может двигаться со скоростью почти 25 километров в час.</p>
   <p>Однако самая известная особенность хамелеонов – их способность менять окраску, чтобы слиться с окружающей средой.</p>
   <p>Люди тоже делают нечто подобное. Цвет кожи мы не меняем, но копируем мимику, жесты, действия и даже речь окружающих.</p>
   <p>Мы улыбаемся, когда улыбаются другие, морщимся при виде чужой боли и используем характерные для какого-то региона слова и выражения в разговоре с жителем этого региона. Если человек, сидящий рядом с нами на совещании, трогает свое лицо или скрещивает ноги, велика вероятность, что мы начнем совершать те же телодвижения. И даже не будем осознавать, что делаем это.</p>
   <p>Подражать мы начинаем практически с момента рождения. Младенец двух дней от роду начинает плакать в ответ на плач другого ребенка и копирует выражение лица того человека, который о нем заботится. Если ребенку показать язык, он ответит тем же.</p>
   <p>Во всех случаях подражание происходит неосознанно. Когда мы откидываемся на спинку стула, увидев, как кто-то другой сделал то же самое, в наших действиях нет намеренности; и мы не начинаем специально использовать диалектные слова только потому, что их использует наш собеседник.</p>
   <p>Но пусть и неосознанно, мы постоянно и автоматически копируем действия окружающих людей. Мы едва заметно изменяем положение тела и жестикуляцию, чтобы зеркально отразить движения своих партнеров по общению. И они делают то же самое.</p>
   <empty-line/>
   <p>Неврологическая основа этой склонности к подражанию не была бы обнаружена, если бы не вафельный рожок с мороженым.</p>
   <p>Одним жарким днем в итальянском городе Парма сидела в своей клетке, стоящей в углу неврологической лаборатории, одна макака, ожидавшая возвращения ученых с обеденного перерыва. В мозг обезьяне были вживлены микроэлектроды, подсоединенные проводами к огромному аппарату, регистрировавшему активность ее головного мозга. Электроды были сосредоточены в премоторной зоне коры головного мозга, отвечающей за планирование и инициацию движений, в частности в участке, связанном с движениями передних лап и рта.</p>
   <p>Каждый раз, когда макака двигала передними лапами или ртом, активировались соответствующие клетки мозга, и монитор издавал сигнал. Когда макака поднимала лапу, монитор пищал: «Блип-блип!» Когда обезьяна тянулась за едой, монитор пищал: «Блип-блип-блип!» Звук эхом разносился по лаборатории.</p>
   <p>До сих пор эксперимент протекал в соответствии с ожиданиями. Нейроны премоторной зоны активировались каждый раз, когда обезьяна совершала различные движения. Каждый раз аппарат издавал громкое «блип!» Ученые оставили его включенным и вышли на обед.</p>
   <p>Один из аспирантов вернулся в лабораторию с мороженым в руках. Он держал вафельный рожок прямо перед собой наподобие микрофона.</p>
   <p>Обезьяна сидела в своей клетке и с вожделением смотрела на мороженое.</p>
   <p>Затем произошло нечто необычное. Когда аспирант поднес мороженое к губам, монитор отреагировал. «Блип-блип!» – запищал он. Если обезьяна не двигалась, почему активировались участки мозга, отвечающие за планирование и инициацию движений?</p>
   <p>Оказывается, клетки мозга, активировавшиеся, когда макака совершала какое-то действие, активировались и тогда, когда она видела, как это же действие совершает кто-то другой.</p>
   <p>Когда обезьяна видела, как аспирант подносит к губам вафельный рожок с мороженым, ее мозг реагировал так же, как когда она сама подносила лапу ко рту. Были проведены дополнительные тесты, и результат подтвердился: когда обезьяна сама брала банан и когда она смотрела, как банан берет кто-то другой, ее мозг реагировал одинаково.</p>
   <p>Те же нейроны возбуждались даже под воздействием звуков: когда обезьяна сама раскалывала скорлупу арахиса и когда слышала звук раскалывающейся скорлупы. Наблюдение за чужим действием заставляло мозг обезьяны имитировать то же действие. Таким образом итальянские ученые обнаружили так называемые зеркальные нейроны.</p>
   <p>Позже другие ученые установили, что зеркальные нейроны есть и у человека. Наблюдение за чужим действием возбуждает тот же участок нашей коры головного мозга, как если бы мы сами выполняли это действие. Вы смотрите, как кто-то берет в руки какой-то предмет, и ваш моторный потенциал, т. е. сигнал о готовности определенной мышцы к движению, похож на электрическую реакцию мозга при собственном намерении взять этот предмет.</p>
   <p>Отсюда следует, что другие люди могут подтолкнуть нас к определенному поведению. Наблюдение за чужими телодвижениями готовит наш мозг к совершению таких же действий. Кто-то из участников совещания выпрямил спину? Кто-то взял конфету из вазочки? Под влиянием этих действий на наш мозг мы можем сделать то же самое. Наш мозг и мышцы направлены на подражание<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>.</p>
   <p>Тот факт, что наш мозг создан для подражания, интересен сам по себе, но поведенческая мимикрия также имеет важные последствия. Да, мы повторяем за окружающими, но что происходит, когда они подражают нам?</p>
   <empty-line/>
   <p>Джейк ненавидел переговоры. До такой степени, что готов был заплатить полную стоимость автомобиля, лишь бы не торговаться. От участия в торгах на интернет-аукционе у него случался приступ паники. Разбирался ли он с зарплатными требованиями сотрудников на прежней работе или обсуждал детали договора на поставку, он всегда предпочитал избегать переговоров. Эта форма общения всегда ассоциировалась у него с принуждением, конфронтацией, спором.</p>
   <p>И вот однажды поздним вечером он оказался втянутым в весьма сложные переговоры по поводу – подумать только! – автозаправочной станции.</p>
   <p>Джейк получил роль владельца автозаправки в переговорном упражнении в рамках курса MBA. Его задачей было продать станцию по выгодной цене Сьюзен – другой слушательнице курса.</p>
   <p>На протяжении последних пяти лет владелец станции и его жена работали по восемнадцать часов в сутки, чтобы накопить денег на мечту всей жизни – кругосветное путешествие на яхте. Супруги собирались отплыть из Лос-Анджелеса и в течение двух лет посетить десятки мест, о которых читали в книгах. Они уже внесли первую часть суммы за прекрасную подержанную яхту и начали готовить ее к путешествию.</p>
   <p>Единственным препятствием была станция. Супругам нужны были деньги на расходы в пути, поэтому ее приходилось продавать. Джейк, выступающий в роли владельца автозаправки, пытался как можно скорее от нее избавиться. Нужно было продать ее быстро, но не дешевле определенной суммы, иначе не хватит средств на путешествие.</p>
   <p>Сьюзен сидела напротив.</p>
   <p>Ей досталась роль представителя крупной нефтеперерабатывающей компании Texoil, заинтересованной в покупке этой станции. Компания проводила программу стратегического расширения и приобретала частные автозаправки, такие как у Джейка.</p>
   <p>Джейк начал переговоры с перечисления достоинств своей станции. У нее было мало конкурентов, она стала бы отличным капиталовложением. К тому же за последние десять лет недвижимость выросла в цене, и строительство новой станции с нуля обошлось бы компании Texoil намного дороже.</p>
   <p>Сьюзен похвалила Джейка за его успехи в развитии станции, но в качестве контраргумента привела тот факт, что компании придется вложить значительные средства в ее модернизацию. Понадобятся новые колонки и совершенно новая зона техобслуживания. Она сказала, что Texoil может предложить за станцию весьма ограниченную сумму.</p>
   <p>Как это часто бывает на переговорах, обе стороны акцентировали внимание на выгодных для себя фактах. Они начали с того, почему цена должна склониться в их пользу, и не раскрывали информацию, которая могла бы ослабить их позицию.</p>
   <p>Наконец, они перешли к обсуждению цены.</p>
   <p>Сьюзен предложила 410 тысяч долларов. Джейк вежливо отклонил предложение и вернулся к своей сумме в 650 тысяч долларов. Сьюзен немного уступила. В ответ Джейк тоже уменьшил сумму.</p>
   <p>Через полчаса они все еще не пришли к соглашению.</p>
   <empty-line/>
   <p>Подобные переговорные упражнения призваны учить людей договариваться. Разыгрывая реальную ситуацию торга, они получают ценный опыт: оценивать позицию оппонента, решать, какое количество личной информации раскрывать, учиться заключать сделки.</p>
   <p>Но эти переговоры на первый взгляд казались чьей-то жестокой шуткой. Очевидной зоны возможного соглашения не было.</p>
   <empty-line/>
   <p>В теории переговоров зоной возможного соглашения называется тот диапазон результатов, при котором и покупателю, и продавцу будет выгоднее заключить сделку, чем отказаться от нее. Если вы готовы продать свой дом за любую сумму выше миллиона долларов, а покупатель готов купить его не дороже 1,2 миллиона долларов, то существует разумный диапазон возможного соглашения: 200 тысяч долларов. Любая сумма между 1 миллионом и 1,2 миллиона долларов – и вы договоритесь.</p>
   <p>Разумеется, каждый из вас хотел бы получить как можно большую часть этой разницы. Как продавец, вы предпочли бы заключить сделку на желаемые 1,2 миллиона долларов. На дополнительные 200 тысяч долларов вы могли бы купить новую машину, отправить детей в колледж или приобрести портрет Элвиса Пресли на бархате, о котором всегда мечтали. Покупатель, в свою очередь, конечно, хотел бы заплатить миллион. Он предпочел бы оставить дополнительные 200 тысяч долларов себе и повесить тот портрет Элвиса в своей гостиной. Но какую бы часть разницы каждый из вас ни получил в итоге, вы оба предпочли бы заключить сделку в пределах этой суммы, чем разойтись, не договорившись.</p>
   <p>В других случаях зона возможного соглашения гораздо меньше. Если вы хотите получить не менее миллиона долларов за свой дом, а покупатель готов заплатить не более миллиона, то поля для торга практически нет. Покупатель может назвать любую сумму на свое усмотрение. Он может предложить 800 тысяч долларов, 900 тысяч долларов или даже 999 тысяч долларов. Но если он не дойдет до своей максимальной суммы, вы не достигнете соглашения. Элвис не достанется ни одному из вас.</p>
   <p>Таким образом, чем меньше зона возможного соглашения, тем сложнее переговоры. Когда зона достаточно велика, обе стороны могут быть сколь угодно скрытными. Вы можете начать с наиболее выгодной для вас позиции, и все равно иметь хорошие шансы на заключение сделки. Но сократите эту зону – и достижение соглашения значительно усложнится. Каждая сторона должна быть готова пойти на дальнейшие уступки. В итоге соглашение часто не достигается.</p>
   <p>Переговоры с Texoil представляли собой еще более сложный случай. На первый взгляд позиции сторон вообще не пересекались. Максимум, который могла предложить Сьюзен от лица своего работодателя, не достигал той суммы, которую готов был принять Джейк. Обе стороны могли пойти на максимальные уступки и все равно не договориться. Казалось, шансов никаких. Пустая трата времени.</p>
   <p>К счастью, задание в этом упражнении было с подвохом.</p>
   <p>Хотя по сумме сделки стороны не сходились, принципиальные интересы у них были схожими. Безусловно, Texoil хотела купить станцию, но она также нуждалась в хорошем управляющем, который мог бы руководить ею в будущем. А продавец, который последние пять лет успешно управлял своей автозаправкой, хотел избавиться от нее, но вместе с тем нуждался в постоянной работе после возвращения из кругосветного путешествия. Надежда оставалась.</p>
   <p>Если бы обе стороны осознали общность своих интересов и применили нестандартный подход к организации сделки, они могли бы договориться. Но им пришлось бы смотреть дальше непосредственной стоимости станции и исследовать другие аспекты ситуации. Покупатель мог бы предложить максимальную для себя сумму за станцию, но также гарантировать постоянную должность управляющего, благодаря чему владелец станции получил бы необходимые средства на покрытие расходов во время путешествия и знал, что по возвращении его будет ждать работа.</p>
   <p>Договоренность была возможна. Но для этого стороны должны были достаточно доверять друг другу, чтобы раскрыть личную информацию. Управляющий в лице Джейка должен был рассказать, что продает станцию, чтобы отправиться в путешествие. А представитель Texoil в лице Сьюзен должен был рассказать, что компания нуждается в грамотном управляющем. Продавец должен был довериться покупателю, и наоборот.</p>
   <p>Но доверие – это последнее, что испытывает большинство людей на переговорах, не предполагающих дальнейшего сотрудничества. Каждая сторона сосредоточена на извлечении максимальной выгоды и стремится не выдавать информацию о своих интересах. Рассказав об отпуске, Джейк ослабил бы свою позицию в торгах, поэтому на его месте люди предпочитают держать такую информацию при себе.</p>
   <p>Как Сьюзен могла бы завоевать доверие Джейка? Что она могла бы сделать, чтобы расположить его к себе и заставить раскрыть эту ценную личную информацию?</p>
   <p>Оказывается, простая хитрость позволяет переговорщикам вроде Джейка и Сьюзен в пять раз повышать эффективность подобных сделок. У них появляется в пять раз больше шансов договориться, даже когда ситуация кажется безнадежной.</p>
   <p>Какая хитрость?</p>
   <p>Подражание своему партнеру по переговорам.</p>
   <empty-line/>
   <p>Ученые решили выяснить, способно ли подражание помочь покупателю завоевать доверие продавца. Они предлагали парам участников эксперимента наподобие Джейка и Сьюзен провести такие же переговоры. Но в половине случаев они попросили покупателя незаметно копировать манеры своего оппонента. Если продавец тер лицо, покупатель делал то же самое. Если продавец отклонялся назад на спинку стула или, наоборот, подавался вперед, покупатель повторял его телодвижения. Не явно, а незаметно для собеседника.</p>
   <p>Ерунда, скажете вы. С какой стати тот факт, что кто-то потер лицо или откинулся на спинку стула, должен повлиять на исход переговоров?</p>
   <p>Но он повлиял. Люди, подражавшие своему оппоненту, в пять раз чаще заключали успешные сделки. Из тех, кто не занимался копированием, почти никто не пришел к соглашению, тогда как переговорщики, незаметно повторявшие телодвижения своих оппонентов, заключали сделки в двух случаях из трех.</p>
   <p>Подражание облегчает социальное взаимодействие за счет того, что помогает установить контакт. Словно социальный клей, подражание связывает нас друг с другом. Когда поведение человека совпадает с нашим, мы перестаем видеть в нем противника и сосредоточиваемся на том, что нас объединяет. Мы чувствуем большую близость и взаимосвязанность. И даже не осознаем этого.</p>
   <p>Если человек ведет себя подобно нам, мы предполагаем, что имеем с ним что-то общее или принадлежим к одному кругу. Отчасти это может объясняться ассоциацией между подобием и родством. Поскольку мы склонны подражать окружающим, поведение другого человека, схожее с нашим, может служить неосознаваемым сигналом того, что мы каким-то образом связаны. Если у человека такой же акцент или он поклонник такой же торговой марки, мы чувствуем близость, похожесть. Эта связь, в свою очередь, способствует возникновению симпатии и облегчает общение.</p>
   <p>Таким образом, подражание имеет всевозможные межличностные последствия. В ходе экспресс-знакомств, проводившихся в рамках одного эксперимента, собеседники с похожими особенностями речи в три раза чаще проявляли заинтересованность в новой встрече друг с другом. Среди существующих пар, участвовавших в том же эксперименте, люди с похожей манерой общения на 50 процентов чаще продолжали встречаться спустя три месяца.</p>
   <p>Подражание также способствует успеху в делах. На переговорах оно не только помогало заключать сделки, но и позволяло переговорщикам создавать дополнительную ценность и получать большую ее часть. Во время собеседований соискатели, подражавшие манерам интервьюера, чувствовали себя увереннее и лучше отвечали на вопросы. А в розничной торговле подражание усиливало убедительность продавца.</p>
   <p>На самом деле единственный случай, когда мы не подражаем другим, – когда не хотим иметь с ними ничего общего. Например, люди, счастливые в текущих романтических отношениях, реже подражали привлекательным лицам противоположного пола. Лишь не желая устанавливать с кем-то связь, мы отступаем от этой врожденной склонности<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>.</p>
   <p>Сейчас уже ясно, что люди часто повторяют за окружающими. Но может ли эта склонность к подражанию способствовать росту популярности?</p>
   <subtitle>Как подражание связано с кассовыми хитами</subtitle>
   <p>Сначала мы видим только стопу, медленно постукивающую по алюминиевой ножке школьной парты. Затем карандаш, барабанящий по учебнику. Наконец, скучающее лицо девушки, подпирающей подбородок ладонью. Она чего-то ждет. Смотрит на часы.</p>
   <p>Стрелка медленно отсчитывает секунды: 57, 58… Каждый щелчок сливается со стуком карандаша по обложке учебника. Камера перемещается на учеников, взгляды которых тоже сосредоточены на циферблате. Когда же закончится урок? Даже учительнице невтерпеж.</p>
   <p>И вот звенит звонок – конец тягостному ожиданию. Ученики хватают рюкзаки, вскакивают с мест и бегут к двери кабинета.</p>
   <p>Четыре быстрых удара барабанной палочкой – и началось. «Oh baby, baby…» – нараспев произносит хрипловатый голос. Бум-бум-бум-бум-бум – в такт музыке. «Oh baby, baby…»</p>
   <p>Камера устремлена на девочку-подростка с волосами соломенного цвета, заплетенными в высокие косички с розовыми бантиками на концах. Она одета как ученица католической школы, но форма больше напоминает костюм на Хэллоуин. Отглаженная белая блузка, завязанная под грудью, короткая черная юбка и высокие черные гольфы. Она плавно поводит бедрами, коридор заполняется школьниками, и девушка с подругами начинают исполнять танец под музыку.</p>
   <p>«Oh baby, baby, how was I supposed to know…?»</p>
   <p>Так в начале осени 1998 года мир познакомился с Бритни Джин Спирс.</p>
   <empty-line/>
   <p>Песня «…Baby One More Time» стала не только поводом для знакомства. Это был грандиозный хит. Сингл побил рекорды продаж по всему миру и был назван одним из самых продаваемых в истории. Видеоклип на эту композицию был назван лучшим за все десятилетие по версии журнала Billboard; по результатам голосования он занял третье место в списке самых влиятельных видеоклипов в истории поп-музыки. Одноименный альбом Бритни Спирс четырнадцать раз становился платиновым в США и разошелся тиражом более 300 миллионов экземпляров во всем мире. Это самый продаваемый альбом сольной исполнительницы-подростка и один из самых продаваемых альбомов в истории.</p>
   <p>Как ни крути, неплохое начало карьеры.</p>
   <p>Но «…Baby One More Time» был лишь предшественником дальнейшего успеха. Второй альбом Бритни Спирс «Oops!.. I Did It Again» стал самым быстро продаваемым альбомом исполнителя-женщины в истории. Ее третий альбом дебютировал на первой строчке списка 200 лучших по версии журнала Billboard.</p>
   <p>Нравится вам ее музыка или нет, Бритни Спирс – одна из самых знаменитых поп-икон первого десятилетия XXI века. Помимо Grammy, она получила девять музыкальных премий Billboard, шесть MTV Video Music Award и звезду на голливудской «Аллее славы». Турне по стране и миру принесли свыше 400 миллионов долларов. Бритни Спирс – единственная артистка в истории, чьи сингл и альбом занимали первые места в чартах в каждом из трех десятилетий ее карьеры.</p>
   <p>Весьма неплохо.</p>
   <p>Но давайте на секунду вернемся к истокам. К тому, что было до турне, до миллионов проданных альбомов, до того, как ее личная жизнь пошла по кривой дорожке (помните Кевина Федерлайна?). Даже до того, как мы услышали «…Baby One More Time».</p>
   <p>Представим на секунду, что можно повернуть время вспять и начать все заново.</p>
   <p>Стала бы Бритни Спирс популярной? Смогла бы поп-принцесса снова попасть в яблочко?</p>
   <empty-line/>
   <p>Трудно спорить с успехом. Все-таки Бритни Спирс не была «чудом одного хита». Учитывая 100 миллионов проданных экземпляров альбомов, она является одной из «самых продаваемых» музыкальных исполнительниц в истории. В ней должно быть нечто позволившее добиться такого успеха, верно?</p>
   <p>Бритни обладала всеми задатками будущей звезды. Она начала танцевать в три года. Она побеждала в конкурсах талантов и снималась в рекламе в том возрасте, когда большинство из нас осваивало азы арифметики. Она даже участвовала в шоу «Клуб Микки-Мауса» – стартовой площадке для многих юных звездочек, с которой началась карьера в том числе Джастина Тимберлейка и Кристины Агилеры. Как тут не преуспеть с такой-то родословной?</p>
   <p>Глядя на суперзвезд наподобие Бритни Спирс, мы предполагаем, что они сильно выделяются из толпы. Что они обладают неким природным талантом или врожденным качеством, которые ведут их прямо к успеху.</p>
   <p>Если попросить музыкальных экспертов объяснить оглушительный успех Бритни Спирс, они бы ответили нечто подобное. Что у голоса Бритни уникальное звучание. Возможно, она не величайшая певица в истории, но обладала каким-то преимуществом. Сочетание современной хореографии, невинности и сексуальной привлекательности сделало ее идеальной поп-певицей. Благодаря этим качествам Бритни стала мегазвездой. Если бы вы переписали историю, те же качества все равно позволили бы ей добиться успеха.</p>
   <p>Успех Бритни был неизбежен.</p>
   <p>Мы делаем такие же предположения относительно популярных фильмов, книг и прочих кассовых хитов. Почему книги о Гарри Поттере разошлись тиражом свыше 450 миллионов экземпляров? Должно быть, они превосходны. «У этой книги все задатки классического литературного произведения», – сообщали некоторые газеты. «Мы от природы восприимчивы к интригующим историям», – писали другие. Книги с таким уровнем продаж просто обязаны быть качественнее конкурентов. Интереснее. Лучше написанными. Более увлекательными.</p>
   <p>Но, может быть, успехи этих кассовых хитов более случайны, чем мы думаем?</p>
   <p>Если артисты типа Бритни Спирс в чем-то лучше других, то эксперту это должно быть очевидно. Конечно, ее музыка может не быть лучшей с технической точки зрения, но, возможно, у голоса Бритни идеальное звучание для своего жанра. Пусть критики ее не жалуют, но хитмейкеры всегда распознают сенсацию. Ведущие игроки отрасли должны были заранее предсказать, что она станет суперзвездой.</p>
   <p>То же касается «Гарри Поттера». Это не Чосер, но когда Дж. К. Роулинг приходила с рукописью «Гарри Поттера и философского камня» к издателям в середине 1990-х, они должны были соревноваться за право издать эту книгу. Как энофил отличает хорошее каберне от превосходного, так и человек, посвятивший десять лет издательскому делу, должен уметь отделять зерна от плевел. Может быть, заурядные читатели не смогли бы сходу распознать будущий бестселлер, но уж эксперты точно должны.</p>
   <p>И все же они этого не сделали.</p>
   <p>Первые двенадцать издателей отклонили оригинальную рукопись Роулинг. По их словам, она была слишком длинной. На детских книгах много не заработаешь. «Не бросайте свою основную работу», – советовали они начинающей писательнице.</p>
   <p>И так было не только с Дж. К. Роулинг. Роман «Унесенные ветром» был издан после тридцати восьми отказов. Элвису советовали вернуться за руль грузовика. Уолта Диснея в молодости уволили за «недостаточное воображение и нехватку интересных идей».</p>
   <p>«Гарри Поттер» был издан практически случайно. Ситуация сдвинулась с мертвой точки только тогда, когда один из издателей дал почитать рукопись своей дочери. Девочка месяцами жужжала на ухо отцу о том, какая это замечательная книга, пока он не сделал Роулинг коммерческое предложение. И тем самым превратил ее в мультимиллионера.</p>
   <p>Если хитам присущи внутренние качества, отличающие их от неудачников, то их судьба должна быть предсказуема. Может быть, не для вас, не для меня, но хотя бы для экспертов отрасли. Для людей, чья работа заключается в том, чтобы отделять хорошее от плохого.</p>
   <p>Но как понимать тот факт, что даже эксперты не всегда предугадывают успех?</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Этот вопрос мучил принстонского социолога Мэттью Салганика, работавшего над своей диссертацией. Становящиеся хитами книги, песни и фильмы настолько успешнее своих конкурентов, что мы склонны считать их качественно отличающимися от всего остального.</p>
   <p>Но если лучшие явно на голову выше всех остальных, почему эксперты не всегда могут их разглядеть? Почему столько издателей упустили возможность подписать контракт с Дж. К. Роулинг?</p>
   <p>Чтобы это выяснить, Салганик и его коллеги организовали нехитрый эксперимент. Они разработали веб-сайт, на котором люди могли слушать музыку и бесплатно ее скачивать. Никаких знаменитых песен или известных групп – только безвестные композиции неизвестных исполнителей. Местные начинающие музыканты или группы, только что записавшие свое первое «демо». Группы с названиями вроде Go Mordecai, Shipwreck Union, 52 Metro.</p>
   <p>Композиции шли по списку одна за другой. Посетители сайта могли выбрать любую, послушать и скачать, если понравится. Каждому слушателю список предлагался в случайном порядке, чтобы каждая песня получила равное количество внимания. В эксперименте приняло участие более четырнадцати тысяч человек.</p>
   <p>Помимо названия исполнителей и песен, одна группа слушателей могла посмотреть, какие песни понравились предыдущим пользователям. Рядом с каждой песней было указано, сколько человек ее скачало. Например, если песня Lockdown группы 52 Metro была скачана 150 раз, то рядом с ней появлялось число 150.</p>
   <p>Как и любой список бестселлеров, песни для участников эксперимента из этой группы были отсортированы по популярности. Наиболее часто скачиваемая композиция шла первой в списке, вторая по популярности – второй и т. д. Количество скачиваний и место песни в списке обновлялись автоматически, как только кто-то ее загружал. Затем Салганик изучил, какие песни скачивались чаще всего.</p>
   <p>Наличие информации о выборе других пользователей сайта оказало огромное влияние на результаты. Люди внезапно начали подражать друг другу. Как и в эксперименте со световым пятном на стене в темной комнате, люди слушали и скачивали те песни, которые понравились предыдущим посетителям сайта.</p>
   <p>Круг популярных композиций сузился. Разрыв между наиболее и наименее популярными песнями увеличился. Интерес к первым еще больше возрос, а последние стали получать еще меньше внимания. Песни были теми же самыми, но социальное влияние увеличило успех лучших и усилило провал худших.</p>
   <p>Но Салганик на этом не остановился. Ему интересно было проверить, как склонность людей подражать друг другу влияет на популярность, но исходная загадка не была разгадана. Безусловно, определенные песни или книги могут стать популярнее других, но почему эксперты, вооруженные результатами рыночных исследований, не смогли предсказать этот успех заранее?</p>
   <p>Для ответа на этот вопрос Салганик дополнил свой эксперимент еще одной деталью.</p>
   <p>Невозможно изменить прошлое. Нельзя остановить время, вернуться назад и посмотреть, что произойдет, если все начать заново. Поэтому вместо того, чтобы перезапускать существующий мир, Салганик создал восемь новых. Восемь отдельных миров, или независимых групп, которые выглядели одинаковыми, по крайней мере поначалу.</p>
   <p>Это решение стало ключом к разгадке.</p>
   <p>Научный эксперимент хорош тем, что его можно контролировать. В данном случае все восемь групп начинали с одинаковых условий. У всех был доступ к одной и той же информации. Все песни первоначально имели одинаковое количество загрузок – ни одной. Поскольку участники эксперимента были распределены по группам случайным образом, их состав тоже был примерно одинаковым. Кто-то любил панк, кто-то – рэп, но в среднем в каждой группе находилось одинаковое количество участников с тем или иным музыкальным вкусом. Таким образом, эти «миры» во всех отношениях начинали в одинаковых условиях.</p>
   <p>Однако развивались они независимо друг от друга, словно восемь разных версий планеты Земля по отдельности вращались рядом.</p>
   <p>Если бы успех зависел только от качества, то конечный результат во всех группах должен был оказаться одинаковым. Лучшие песни должны были стать самыми популярными, худшие – наименее популярными, и песни, популярные в одной группе, должны были быть популярными во всех. Если в одном мире чаще всего скачивали песню Lockdown группы 52 Metro, она должна была бы находиться близко к вершине списка в остальных. В среднем предпочтения во всех группах должны были бы оказаться одинаковыми.</p>
   <p>Но этого не произошло.</p>
   <p>Популярность песен значительно разнилась от группы к группе. В одной самой популярной оказалась Lockdown исполнителя 52 Metro. В другой та же композиция расположилась в самом конце списка – сороковая из сорока восьми, практически последнее место по количеству скачиваний.</p>
   <p>Одна и та же песня, примерно одинаковый состав участников в группах, но совершенно разный уровень успешности. Те же исходные условия, но разные конечные результаты.</p>
   <p>Откуда такое непостоянство популярности?</p>
   <p>Причина – социальное влияние. В том мире, где эта песня стала самой популярной, любителей панка было не больше, чем в той группе, где она не имела успеха. Но поскольку люди склонны следовать за теми, кто пришел раньше них, небольшое отличие на старте к финишу превратилось в снежный ком.</p>
   <p>Чтобы понять, почему возникает этот феномен, представьте себе парковку на окружной фермерской ярмарке. Стоянки с разметкой как таковой нет, движение транспорта никто не регулирует. Просто большое пустое поле, где люди оставляют свои машины. По большому счету им все равно, где припарковаться; им просто хочется поесть сахарной ваты и покататься на чертовом колесе. Нет никакой разметки, обозначающей парковочные места, поэтому первый водитель, заехавший на поле, может поставить машину там, где ему заблагорассудится.</p>
   <p>Первыми посетителями оказалась семья с Запада. Им хотелось бы стать лицом на запад – не принципиально, но все же, – поэтому они заезжают, поворачивают направо и ставят машину капотом на запад.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_002.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Затем приезжает вторая семья. Эти люди с Юга, поэтому предпочли бы поставить машину лицом на юг, а не на запад. Но их желание не такое уж сильное, поэтому, учитывая, что первая машина припаркована капотом на запад, они тоже поворачивают направо после въезда и становятся параллельно.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_003.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Вскоре появляются другие машины. У водителей и пассажиров могут быть какие-то свои предпочтения, но они подражают тем, кто приехал раньше, пока парковка не заполняется следующим образом:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_004.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Это логично.</p>
   <p>Но что, если бы вместо семьи с Запада первой на парковку приехала семья с Юга? Что, если бы южане первыми ставили свою машину в соответствии с личными предпочтениями?</p>
   <p>Учитывая их желание припарковаться лицом на юг, они поехали бы прямо и встали вот так:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_005.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Следующими приезжает семья с Запада. Они предпочли бы стать лицом на запад, но поскольку прибывшая ранее машина стоит лицом на юг, они проезжают вперед и делают то же самое. Остальные посетители подражают первым, и через некоторое время парковка принимает следующий вид:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_006.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Те же восемь машин, те же предпочтения относительно парковки, но совершенно другой результат. Все стоят лицом на юг, а не на запад – и только из-за предпочтений того, кто приехал на парковку первым.</p>
   <p>Таким же образом сформировался конечный результат музыкального эксперимента. Возьмем две из восьми групп в начале эксперимента. Они в принципе одинаковые. Ни одна из песен еще ни разу не была загружена. Даже участники в среднем одинаковые.</p>
   <p>Однако, подобно семьям с Запада и с Юга, отдельные личности в этих группах могут иметь немного разные предпочтения. Одному панк нравится чуть больше рэпа, другому – наоборот.</p>
   <p>И порядок, в котором два этих человека выражают свои предпочтения, тоже разнится. В одной группе первым выбирает песню тот, кто предпочитает панк. Он слушает несколько песен, находит понравившуюся композицию и скачивает ее. Песня в стиле панк набирает один балл, песня в стиле рэп – ноль. Затем появляется второй слушатель и руководствуется выбором первого. У композиции в стиле панк больше скачиваний, поэтому ей уделяется больше внимания. Второй слушатель чуть больше симпатизирует рэпу, но панк ему тоже нравится и песня кажется неплохой, поэтому он ее скачивает. Панк – 2, рэп – 0.</p>
   <p>Во второй группе первым слушателем оказывается любитель рэпа. Процесс развивается по тому же сценарию, но с разным результатом. Человек слушает несколько песен, выбирает понравившуюся композицию в стиле рэп и скачивает ее. Не потому, что не любит панк, а потому, что чуть больше предпочитает рэп. Панк – 0, рэп – 1. Затем появляется поклонник панка, но на этот раз он второй. Поэтому вместо того, чтобы поступить согласно личному предпочтению, он поддается влиянию и тоже скачивает песню в стиле рэп. Панк – 0, рэп – 2.</p>
   <p>Вскоре две первоначально идентичные группы участников эксперимента начинают немного отличаться друг от друга. В одной список возглавляет песня в стиле панк, в другой – песня в стиле рэп.</p>
   <p>Симпатии одного человека к определенной песне недостаточно для того, чтобы полностью изменить чьи-то предпочтения. Но достаточно для того, чтобы склонить чашу весов. Песни из начала списка получали больше внимания, их чаще слушали и в результате чаще скачивали. Это повышало вероятность того, что песню в стиле панк снова скачают в первой группе, а песню в стиле рэп – во второй. Со следующим слушателем процесс повторялся.</p>
   <p>Медленно, но верно, как в случае с парковкой на окружной ярмарке, социальное влияние разводило первоначально одинаковые группы в разные стороны. Учитывая то, что в эксперименте участвовали сотни тысяч человек, разница в конечных результатах получилась значительной, а ведь стартовые условия были одинаковыми.</p>
   <p>Выводы одновременно просты и поразительны. Это значит, что музыкальное, литературное или иное произведение иногда становится хитом не столько благодаря своему качеству, сколько благодаря удаче и стадному инстинкту. Если начать все заново, Бритни Спирс (и Дж. К. Роулинг, раз уж на то пошло) могла бы и не стать популярной. Ее видеоклип вовремя вышел на экраны, кому-то понравился, и за этим кем-то потянулись другие. Но она, возможно, ничем не лучше других начинающих музыкантов, о которых мы никогда не слышали.</p>
   <empty-line/>
   <p>Означает ли это, что хитом может стать что угодно? Что ужасные книги и фильмы могут завоевать популярность с такой же вероятностью, как и хорошие?</p>
   <p>Не совсем. Даже в эксперименте Салганика качество коррелировало с успехом. «Лучшие» песни – те, которые чаще скачивались в независимой контрольной группе – были более популярными в экспериментальных группах, а «худшие» – менее популярными. Самые качественные композиции ни разу не оказывались в конце списка, а наименее качественные нигде не пользовались особой популярностью.</p>
   <p>Но разброс результатов все равно был большим. А это говорит о том, что одного качества не всегда достаточно.</p>
   <p>Тысячи книг, фильмов и песен соперничают за общественное внимание. Никто из нас не располагает таким количеством времени, чтобы прочитать каждую обложку или послушать каждую демонстрационную запись. У большинства людей нет физической возможности познакомиться даже с небольшим процентом всех вариантов.</p>
   <p>Поэтому мы используем чужой выбор для экономии собственного времени и сил – как некий фильтр. Если книга входит в список бестселлеров, то мы с большей вероятностью просмотрим аннотацию. Если песня уже популярна, мы охотнее ее послушаем. Подражание другим экономит наше время и силы, приводя нас (если повезет) к тем вещам, от которых мы с большей долей вероятности получим удовольствие.</p>
   <p>Значит ли это, что нам самим понравятся все те книги и песни? Необязательно. Но мы с большей вероятностью обратим на них внимание. А учитывая тысячи конкурирующих соискателей, повышенного внимания с нашей стороны достаточно для того, чтобы они получили шанс на успех.</p>
   <p>Кроме того, зная, что тот или иной объект нашего внимания понравился другим, при наличии каких-либо сомнений мы склонимся в его пользу. Появление в списке бестселлеров придает объекту убедительности: если столько людей его купило, то он должен быть неплох.</p>
   <empty-line/>
   <p>Джоан Роулинг ненамеренно проверила достоверность этих гипотез, когда выпустила книгу под псевдонимом. После успеха «Гарри Поттера» Роулинг решила написать детективный роман «Зов кукушки». Если первый роман о Поттере принес Роулинг известность, то о следующих книгах серии рецензенты отзывались критично, и Роулинг переживала, что из-за ее славы новое произведение может быть воспринято предвзято. Она хотела, чтобы роман говорил сам за себя. Поэтому для «Зова кукушки» Джоан взяла псевдоним Роберт Гэлбрейт – от Роберт Ф. Кеннеди и Элла Гэлбрейт (имя, выдуманное ею в детстве).</p>
   <p>Роман Роберта Гэлбрейта имел неоднозначный успех. Практически всем читателям он понравился. Его называли «пронизанным таинственностью» и «затягивающим».</p>
   <p>Но, к сожалению, читателей было не слишком много – в основном люди, выбравшие роман по чистой случайности. «Зов кукушки» был издан без помпы и разошелся тиражом всего в 1500 экземпляров в твердой обложке за первые три месяца продаж.</p>
   <p>Затем в один прекрасный день книга взмыла с 4709 места в рейтинге Amazon до уровня бестселлера. За рекордные сроки были проданы сотни тысяч экземпляров.</p>
   <p>Неужели читатели разглядели гениальность Роберта Гэлбрейта? Нет. Может быть, тщательное изучение стиля и манеры написания «Зова кукушки» выявило в нем литературный шедевр? Тоже нет.</p>
   <p>Просто кто-то разоблачил настоящего автора романа.</p>
   <p>Без фамилии Дж. К. Роулинг «Зов кукушки» был не более чем одним из тысяч хорошо написанных детективов, конкурирующих за внимание читателей. А с именем Роулинг он получил печать одобрения размером в 450 миллионов экземпляров, которая не могла не заставить потенциальных читателей обратить на него внимание. Разве могут ошибаться миллионы людей?</p>
   <subtitle>Практическое применение социального влияния</subtitle>
   <p>Эти открытия о человеческой склонности к подражанию имеют ряд важных практических применений.</p>
   <p>Пытаясь кого-то заставить или убедить что-то сделать, мы обычно прибегаем к методу поощрения или наказания. Лучший работник месяца получает 100 долларов премии и место на доске почета. Детям велят съесть овощи, иначе они не получат мороженое на десерт.</p>
   <p>Но если в краткосрочной перспективе поощрение и наказание эффективны, то главную цель они часто подрывают.</p>
   <p>Представьте, что вы застряли на другой планете, и на обед там подают только два блюда: загварты и галблаты. Вы никогда о них не слышали, и оба выглядят немного странно, но вы умираете с голоду и должны что-то съесть.</p>
   <p>Прежде чем вы успеваете сделать выбор, хозяин дома сообщает, что прежде, чем получить загварты, вы должны съесть галблаты.</p>
   <p>Как вы думаете, какое из двух блюд вкуснее: загварты или галблаты?</p>
   <p>Дети делают подобные заключения о мороженом и овощах. Награда в виде мороженого заранее вызывает негативное отношение к овощам, хотя те могут быть весьма вкусными. Но дети думают примерно так: если овощи вкусные, то зачем предлагают награду за то, чтобы их съесть?</p>
   <p>Обещание награды – мороженого – подразумевает, что сами по себе овощи не достойны внимания и детей нужно награждать за употребление этого блюда. Когда родители перестанут награждать, дети перестанут есть. При любой возможности самостоятельного выбора блюда овощи будут отодвинуты в сторону. То же касается и работников. Они начинают думать, что единственная причина приходить вовремя на работу и старательно выполнять свои обязательства – премия, а не любовь к работе.</p>
   <p>Использование социального влияния более эффективно. Как обезьяны с красной и синей кукурузой, люди подражают выбору и поведению других. Если родители с удовольствием будут есть брокколи, дети последуют их примеру.</p>
   <p>К сожалению, многие родители сами дают детям понять, что овощи невкусные. Они кладут совсем немного овощей на свою тарелку и съедают курицу, стейк или что-то другое, что подают первым. А если родители не едят овощи, то с какой стати дети захотят?</p>
   <p>Но если родители сами в первую очередь будут съедать брокколи, то дети будут повторять за ними. А еще лучше устроить шуточный спор о том, кто из родителей съест последний кусочек. Чем чаще дети видят родителей, употребляющих ту или иную пищу – и с удовольствием, – тем выше шансы, что они станут им подражать.</p>
   <p>Копирование – тоже полезный инструмент.</p>
   <p>Представьте, что солнечным весенним днем вы пошли обедать в кафе с несколькими коллегами. Вы нашли столик на улице, изучили меню и решили, что хотите заказать.</p>
   <p>Подходит официант, спрашивает про заказ, и вы начинаете перечислять:</p>
   <p>– Гамбургер среднего размера с беконом и сыром и салат.</p>
   <p>– Понятно, – отвечает он, – гамбургер среднего размера с беконом и сыром и салат, верно?</p>
   <p>– Да, – радостно отвечаете вы. Желудок уже урчит в предвкушении.</p>
   <p>Заметили, что произошло? Наверное, нет.</p>
   <p>Между тем подобное происходит с каждым из нас десятки, если не сотни раз каждый день. Официант не просто принял ваш заказ – он скопировал вас. Он мог сказать просто «хорошо» или «скоро будет». Но он этого не сделал. Официант повторил вашу фразу слово в слово.</p>
   <p>Тривиально? Может быть.</p>
   <p>Но исследования показывают, что этот прием увеличивает чаевые официанта на 70 процентов.</p>
   <p>Хотите ли вы получить контракт, добиться от кого-то каких-то действий или просто завоевать симпатии, проще всего начать с незаметного копирования речи и манер собеседника. Даже такая мелочь, как подражание стилю приветствия (например, «здравствуйте», «добрый день» или «приветствую») в электронной переписке, облегчает налаживание контакта.</p>
   <empty-line/>
   <p>Понимая, почему люди подражают, мы можем научиться быть менее восприимчивыми к влиянию других.</p>
   <p>Решения, принимаемые группой людей, часто страдают от так называемого группового мышления: конформность и стремление к внутригрупповому согласию заставляют коллектив принимать менее качественные решения. Посмотрите, как проходит обмен мнениями в фокус-группе или как комиссия решает, кого принять на работу: первый высказавшийся оказывает огромное влияние на итог. Точно так же, как песни становятся популярными из-за предпочтений первых слушателей, направление обсуждения или голосования зависит от мнения того, кто первым озвучит свое мнение. Сомневающиеся члены группы обычно подстраиваются под большинство и обычно держат свои сомнения при себе – если только у кого-то нет категоричных возражений. Группа спокойно выбирает одно решение, хотя с такой же легкостью могла выбрать и другое. Групповое мышление обвиняют во всем подряд – от крушения космического челнока «Челленджер» до Карибского кризиса.</p>
   <p>Люди говорят о коллективном разуме, но коллективные решения мудры только тогда, когда каждый член группы имеет доступ к индивидуальной информации каждого участника. Собрав вместе все кусочки, можно найти более правильное решение, чем удалось бы одному человеку. Но если все только подражают друг другу или держат свои знания при себе, ценность группы теряется.</p>
   <p>Следовательно, очень важно добиться того, чтобы каждый поделился своей уникальной информацией. Как выудить из людей альтернативные мнения?</p>
   <p>Оказывается, достаточно всего одного несогласного. Верного ответа хотя бы одного из «подсадных» участников эксперимента Аша с линиями хватило бы реальному участнику, чтобы тоже ответить правильно, несмотря на мнение большинства. Ему не нужна была поддержка половины группы – только еще одного несогласного. Мы не нуждаемся в принадлежности к большинству, чтобы свободно высказать свое мнение. Главное – не быть единственным.</p>
   <p>Что интересно, еще одно альтернативное мнение необязательно должно совпадать с нашим. Достаточно было хотя бы одному из «подсадных уток» дать не совпадающий с мнением большинства ответ (линия А, а не линия В), чтобы реальный участник отвечал правильно (линия С). Еще один несогласный, даже если его мнение не соответствовало их личному, придавал людям уверенности и позволял озвучить собственный ответ.</p>
   <p>Тот несогласный менял характер обсуждения. Теперь реальному участнику не нужно было идти наперекор группе, не нужно было выбирать между «я» и «они». Правильный ответ становился делом личного мнения. Когда человек видит, что мнения у всех разные, ему гораздо легче и комфортнее высказывать свое.</p>
   <p>Для поощрения альтернативных мнений некоторые руководители специально поручают одному человеку постоянно высказывать несогласие. Это побуждает высказаться не только тех, кто разделяет это несогласие, но и тех, кто имеет другие альтернативные мнения.</p>
   <empty-line/>
   <p>Секретность также имеет огромное значение. Метафора «обезьяна видит – обезьяна делает» прекрасно передает сущность подражания, но следует обратить особое внимание на ту часть, где «обезьяна видит». Если человек не может наблюдать за тем, что делают другие, то другие не могут на него повлиять. Если бы одна обезьяна никогда не видела, как другие обезьяны едят красную или синюю кукурузу, их выбор не смог бы повлиять на ее пищевые предпочтения. Социальное влияние эффективно только тогда, когда мнение или поведение других людей находятся на виду<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>.</p>
   <p>Следовательно, единственный способ избежать эффекта социального влияния – принимать решение тайно. Использование письменных избирательных бюллетеней вместо голосования поднятием руки способствует независимости мнений и позволяет избежать конформности. Анонимность избирательных бюллетеней дает людям возможность еще увереннее выражать личное мнение. Бывает полезен такой прием, как письменное изложение участниками своей точки зрения до начала совещания. Мелочь, но письменное свидетельство до общения с другими участниками затрудняет отступление от собственных убеждений и повышает вероятность озвучивания разных точек зрения.</p>
   <p>Те же общие принципы можно использовать для того, чтобы повлиять на других. Одно мнение может затеряться в нестройном хоре голосов, но уменьшите численность группы – и этот голос может стать значительно весомее. Вместо попыток склонить на свою сторону сразу всю аудиторию, гораздо легче достичь консенсуса, заранее обойдя всех участников совещания по отдельности. Начав со сторонников, можно создать небольшую коалицию, которая позволит склонить на свою сторону неопределившихся.</p>
   <p>Еще один способ задать направление дискуссии – высказаться первым. Пусть не все согласятся, но ваше мнение может, как магнит, притянуть тех, кто не имел собственной четкой позиции.</p>
   <empty-line/>
   <p>Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что бесконечные очереди за круапончиками, японским сырным пирогом или иным очередным модным кулинарным продуктом, скорее всего, не стоят того. Наверняка неподалеку найдутся другие не менее замечательные места, не требующие пятидесятиминутного стояния в очереди.</p>
   <p>Туристы, ищущие сырный стейк в Филадельфии, обычно идут в рестораны Pat’s или Geno’s. В этих знаменитых заведениях в южной части города подают тонко нарезанный бифштекс на длинной булочке с проволоне, американским сыром или сырным соусом – по желанию заказчика. Поздним вечером в будний день и на выходных очереди перед этими ресторанами могут достигать эпических размеров.</p>
   <p>Действительно ли эти заведения настолько лучше всех остальных?</p>
   <p>Вряд ли. В сущности, даже неясно, лучшие ли они.</p>
   <p>Однако они знамениты. Несколько лет назад благодаря удачному сочетанию качества и везения они обошли конкурентов в списке мест, рекомендуемых гостям города. Одни посетившие их туристы советовали рестораны другим, те рассказывали своим друзьям и т. д. Небольшое первоначальное различие быстро увеличилось, так же как в музыкальном эксперименте.</p>
   <p>Ничто так не притягивает толпу, как другая толпа.</p>
   <p>Поэтому прежде, чем потратить полдня в Диснейленде в очереди к популярному аттракциону или ночевать в палатке возле магазина, чтобы одним из первых приобрести новый гаджет, изучите доступные альтернативы. Порой отпуск напоминает погоню за достопримечательностями. Если это в радость: стоять в очередях у знаменитых символов города или страны, сражаться с галдящей толпой, чтобы сделать фото моста или дворца, – чудесно, в противном же случае стоит заглянуть за угол. Наверняка там найдется не менее чудное, но не такое многолюдное местечко.</p>
   <empty-line/>
   <p>В общем, результаты описанных выше исследований говорят о том, что мнение окружающих играет в нашей жизни куда бо́льшую роль, чем можно предположить. Мы думаем, что сами принимаем решения, что они зависят только от наших предпочтений, пристрастий, личных симпатий и антипатий. Но поразительно, в какой степени другие люди влияют на то, какую пищу мы выбираем, как разговариваем. Спросите у человека, только что вышедшего с удачных переговоров, не объясняется ли успешное заключение сделки тем, что оппонент подражал ему, и он рассмеется в ответ. И все же это влияние сыграло свою роль в успехе.</p>
   <empty-line/>
   <p>Совершенно ясно, что другие люди влияют на наше поведение, причем часто без нашего ведома. Но всегда ли это влияние заставляет нас следовать за другими? Или иногда оно уводит нас в противоположном направлении?</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 2. Лошадь другой масти</p>
   </title>
   <p>Его там не было. Двенадцатилетняя Морган Брайан сидела перед компьютером в доме подруги, ее ноги свисали со стула, а взгляд метался по экрану. Она судорожно просматривала ряды имен. Сначала команду А. Потом команду В. И даже команду С.</p>
   <p>Все ее подруги там были. Все до одной. Все десять попали в ту или иную команду программы подготовки олимпийского резерва. Все, кроме нее. Ее имени не было ни в одном из списков.</p>
   <p>Морган была ошеломлена. Она вложила в футбол всю себя и больше всего на свете мечтала о месте в этой команде. Хуже того, тем летом все подруги уезжали в Монтевалло, штат Алабама, в региональный летний лагерь программы подготовки олимпийского резерва, оставляя ее одну.</p>
   <p>Лето выдалось непростым, но дало бесценный опыт. Неудача стала ее стимулом. Морган трудилась, как никогда.</p>
   <p>Она всегда была мелкой. Настолько ниже и худее старших подруг по команде, что ей дали прозвище Планктон.</p>
   <p>Но и ростом, и умением она скоро догнала подруг. Морган занималась до и после тренировок, отрабатывая азы со всеми, кого могла найти. Удары по летящему мячу, остановка мяча грудью. Ведение мяча разными ногами, пасы. Повторяла базовые движения, пока не довела их до автоматизма.</p>
   <p>Через год после той неудачи Брайан попала в команду штата. Затем в региональную команду. Наконец, в национальную юношескую сборную. Десять лет спустя она вышла на поле как самый молодой игрок национальной сборной США. В свои двадцать два года она стала сердцем команды, и не без ее активного участия сборная выиграла чемпионат мира по женскому футболу в 2015 году.</p>
   <p>Брайан, играющую в центре полузащиты, называют связующим звеном между защитой и нападением. Некоторые считают ее будущим футбола США. Следующей звездой США. Новой Мией Хэмм.</p>
   <p>Но первым противником Брайан была не ловкая бразильская нападающая или суровая защитница из Германии, а ее старшая сестра Дженнифер. Они вместе гоняли мяч на площадке перед домом до позднего вечера. Дженнифер была на пять лет старше, поэтому Морган нечасто побеждала в поединках, но эти игры подогрели ее интерес к футболу.</p>
   <p>Оказывается, что Брайн такая не одна. Лучшие игроки женского футбола не были старшими детьми в своих семьях. Из двадцати трех участников американской сборной на чемпионате мира 2015 года, например, у семнадцати были старшие братья или сестры.</p>
   <p>Совпадение?</p>
   <p>Как и любая другая организация, национальная сборная США заинтересована в методах определения перспективных игроков. Что заставляет одних спортсменов играть лучше остальных? Связан ли успех с некими определенными факторами?</p>
   <p>Как в самой национальной сборной, так и в фарм-клубах, отбор в которые начинается еще в средней школе, количество мест ограничено. Пробиться туда удается немногим. Но отбирать и утверждать кандидатуры – дело непростое. Как понять, кого пригласить в команду, и предугадать, станет ли игрок однажды членом национальной сборной?</p>
   <p>Чтобы ответить на этот вопрос, исследователи изучили профили игроков разного возраста – девушек в возрасте от четырнадцати до двадцати трех лет, участвовавших хотя бы в одних сборах женской национальной команды. Были проанализированы различные факторы, начиная с физических данных и психологического профиля и заканчивая местом рождения и жизненными устремлениями.</p>
   <p>Были обнаружены всевозможные любопытные взаимосвязи. Успешные игроки, как правило, жили с обоими родителями, их матери или отцы часто оказывали добровольную помощь команде и имели высшее образование.</p>
   <p>Но среди прочих факторов особенно выделялся один – последовательность рождения. У 75 процентов лучших игроков есть как минимум один старший брат или сестра.</p>
   <p>Подобное явление наблюдается не только в футболе. Анализ более тридцати видов спорта по всему миру выявил ту же закономерность. Лучшие игроки оказывались не первыми детьми в семье.</p>
   <p>Наличие старшего ребенка способствует спортивным успехам младшего по многим причинам. Видя, как старший брат или сестра занимаются спортом, младший ребенок рано знакомится с этим видом деятельности. Старшие дети могут научить младших основам того или иного вида спорта и послужить для них источником вдохновения.</p>
   <p>Старший брат или сестра также могут играть роль партнера по тренировкам или соперника. Отношения между детьми в семье не зря называют соперничеством. Необходимость конкурировать со старшим и часто более крупным членом семьи заставляет младших быстрее развиваться. Им приходится компенсировать тот факт, что они меньше по размеру, легче и часто медленнее. Чтобы угнаться или даже обогнать старших братьев и сестер, младшим детям не остается ничего иного, кроме как быстро учиться. Эта естественная атмосфера соревнования мотивирует их больше рисковать, совершенствовать навыки и умения.</p>
   <p>Однако интересен тот факт, что старшие братья и сестры лучших спортсменов далеко не всегда занимаются тем же видом спорта. Как правило, они ведут активный образ жизни и занимаются каким-то видом спорта, но необязательно тем же, в котором преуспели их младшие родственники. Например, у лучших футболисток были старшие братья и сестры, но многие из них играли не в футбол, а, скажем, в баскетбол или волейбол.</p>
   <p>Чем еще объяснить более высокие достижения младших детей в спорте, если не соперничеством со старшими?</p>
   <empty-line/>
   <p>Первенцы, как правило, лучше преуспевают в учебе. У них более высокий средний балл аттестата, лучшие результаты централизованного тестирования, среди них больше лауреатов национальной стипендии за заслуги. Они с большей вероятностью поступают в высшие учебные заведения и учатся в более престижных колледжах.</p>
   <p>Хотя некоторые объясняют повышенный уровень академических успехов разной степенью родительского вклада в обучение и воспитание детей или доступностью дополнительных ресурсов, есть и другое объяснение – более социального характера.</p>
   <p>Как правило, первыми в школу идут старшие дети. И хотя не все они преуспевают в учебе, многие хотя бы стараются. Действительно, именно первенца обычно считают прилежным и сознательным ребенком. Тогда неудивительно, что первенцы в избытке представлены в ежегодных справочниках выдающихся граждан и среди ученых – лауреатов различных премий, включая обладателей Нобелевской премии. Их также много среди мировых политических деятелей, в том числе среди президентов США.</p>
   <p>Рожденные в такой обстановке последующие дети встают перед выбором: попытаться преуспеть в учебе, подобно старшим братьям и сестрам, или найти для себя другую нишу? Можно пойти по проторенной дорожке, а можно отличиться и проложить собственную.</p>
   <p>Один из способов отличиться – найти себе другое поле деятельности. Выбрав этот путь, младшие дети добиваются успехов в спорте. Люди, родившиеся не первыми, в избытке представлены не только среди спортивной элиты, но и среди успешных спортсменов в целом.</p>
   <p>В ходе одного исследования изучалась внешкольная деятельность более 300 тысяч первокурсников – юношей и девушек более чем в 550 высших учебных заведениях различного типа: от небольших двухгодичных колледжей до крупных четырехгодичных университетов. В качестве критерия для сравнения ученые взяли такой общепризнанный показатель спортивных достижений, как получение награды в виде почетной буквы-нашивки за успехи в какой-либо из университетских спортивных команд.</p>
   <p>Выяснилось, что у успешных студентов-спортсменов есть старшие братья или сестры. Не первые дети в семье с большей вероятностью получали букву-нашивку в высшем учебном заведении. Они также чаще обсуждали спорт со своими друзьями.</p>
   <p>Общее количество детей в семье обладателей почетной буквы-нашивки оказалось неважным. Главное, что у них был хотя бы один старший брат или сестра. Среди обладателей почетной буквы первенцы встречались реже, не говоря уже о единственных детях в семье.</p>
   <p>Различия между детьми в одной семье распространяются дальше учебы и спорта. Первенцы склонны придерживаться более консервативных политических и общественных взглядов. Они реже поддерживают аборты или вступают в случайные половые связи. Последующие дети, в свою очередь, отличаются большей либеральностью. Они реже посещают религиозные службы, с большей вероятностью признаются в списывании на тесте или в употреблении пива во время учебы в колледже.</p>
   <p>Очень важно избежать чрезмерного обобщения этих взаимосвязей. Многие различия, хоть и статистически значимы, фактически не столь велики. И это лишь средние показатели, а не правила. Многие младшие дети так же умны или даже умнее, чем старшие. Многие старшие успешно занимаются спортом и даже превосходят младших. Некоторые первенцы списывают на тестах, и некоторые младшие дети более консервативны.</p>
   <p>Но в среднем различия существуют. На самом деле с точки зрения личностных качеств дети из одной семьи в итоге оказываются больше похожими друг на друга, чем любые два человека, случайно выдернутые из толпы.</p>
   <p>Среда оказывает огромное влияние на формирование личности. По некоторым подсчетам, половина индивидуальных отличий человека определяется его окружением. Методы воспитания одних родителей побуждают детей быть более общительными, а другие родители выращивают неврастеников.</p>
   <p>Родители, считающие своих детей непохожими друг на друга, как день и ночь, не так уж далеки от истины. Один ребенок может быть оптимистом, а другой – пессимистом. Один может быть душой компании, тогда как другой – тихим и замкнутым.</p>
   <p>Эти различия не случайны.</p>
   <p>Соперничество между детьми в семье не сводится только к тому, кто лучше играет в футбол или кому достанется последняя ложка мороженого. Речь идет о том, кто будет культивировать в себе определенный тип личности, а кому придется становиться кем-то другим. Кто будет шутником, а кто – умником. Кто больше похож на маму, а кто – на папу.</p>
   <p>Дети в семье вызывают друг у друга как стремление к подражанию, так и желание отличаться. Младшие братья и сестры нередко идеализируют старших и в итоге начинают заниматься тем же, что и они. Если старший брат имеет художественные способности, его младшая сестра, возможно, вслед за ним начнет брать уроки живописи или проводить больше времени в магазинах товаров для хобби. Все это приведет к тому, что младший ребенок станет похожим на старшего.</p>
   <p>Младший ребенок какое-то время подражает старшему, но вскоре понимает, что эта ниша занята. Трудно быть артистом, шутником, умником, спортсменом или любым другим персонажем, если эта роль уже закрепилась за твоей старшей сестрой или братом. Если старший брат успешно занимается живописью, то младшему недостаточно просто любить ее. Нужно любить живопись больше, знать о ней больше, больше стараться, чтобы превзойти старшего и отвоевать эту нишу. Общество все время сравнивает друг с другом детей из одной семьи, и, если сравнение всегда не в твою пользу, это не самое приятное ощущение.</p>
   <p>Поэтому, если только старший ребенок не найдет себе новое увлечение, младший в итоге начнет заниматься чем-то другим. Чтобы стать более заметными для родителей или чтобы найти самих себя, младшие дети пытаются отыскать собственную роль.</p>
   <p>Это особенно характерно для детей, близких по возрасту. В семьях с тремя детьми самые младшие обычно больше похожи на первых, чем на вторых. Стремление к непохожести также свойственно детям одинакового пола. Дети разного пола уже отличаются друг от друга по одному значительному признаку, поэтому им проще быть похожими друг на друга в других аспектах.</p>
   <p>Даже личности детей со временем развиваются в противовес друг другу. Чем общительнее становится один ребенок, тем более замкнутым – другой. Как пресловутые инь и ян, они взаимодополняют друг друга. Навечно связанные, но вечно стремящиеся отличаться.</p>
   <empty-line/>
   <p>Таким образом, братья и сестры выполняют важную функцию. Они партнеры по играм и доверенные лица, соперники и друзья. Но они также формируют ту среду, в которой растет человек. И как модель для подражания, и как модель, от которой нужно отличаться.</p>
   <p>«Мне кажется, я многому у нее научилась, – рассказывала о своей сестре звезда футбола Морган Брайан. – Ей нравился футбол, но она не хотела заниматься им профессионально. Возможно, мне захотелось быть непохожей на нее».</p>
   <subtitle>Стремление отличаться</subtitle>
   <p>Представьте, что вы покупаете картину. Обычно вы не тратите деньги на предметы искусства, но тут проходили мимо выставочной галереи, и эта картина буквально заманила вас внутрь. Она поражает воображение. Несколько абстрактная, но с сочными оттенками, красивыми линиями и великолепной композицией. Одна из пятнадцати картин ограниченной серии художника. Она созвучна вашему внутреннему настроению, а цвета идеально подходят к интерьеру вашей гостиной.</p>
   <p>За несколько дней до завершения сделки по покупке этой картины вы заходите на чашку кофе к соседу. Вы достаточно близко дружите, и время от времени встречаетесь, чтобы поболтать и обменяться новостями. Он сообщает, что планирует провести отпуск во Флориде, а вы рассказываете о привычке своего начальника засыпать во время важных совещаний, после чего обсуждаете претендентов на звание лучшего голливудского блокбастера текущего сезона.</p>
   <p>Затем ваш друг заводит разговор об искусстве. Он слышал, что вы собираетесь приобрести картину. Прежде чем отдавать деньги, говорит он, ты должен посмотреть, что мы только что купили. Она идеальна! Мы очень долго ее искали, но сейчас абсолютно счастливы. Тебе обязательно понравится!</p>
   <p>И вам действительно нравится.</p>
   <p>Вы идете на улицу, он открывает гараж, и вы видите его переливающуюся красками покупку. Ту же самую картину, которую собирались купить.</p>
   <p>Тот же художник. Те же абстрактные формы. Те же прекрасные оттенки. Несколько незначительных отличий в композиции, но в остальном практически то же полотно.</p>
   <p>Как вы поступите? Все равно купите понравившуюся картину или начнете подыскивать что-то другое?</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Ученые не стали проводить точно такой же эксперимент (было бы слишком дорого покупать картины), но организовали похожее исследование в одной местной мини-пивоварне.</p>
   <p>Два специалиста по психологии потребителей сыграли роли официантов и провели дегустацию пива. Они предлагали группам постоянных посетителей, сидевших за одним столиком, возможность попробовать один из четырех сортов местного пива: красный эль средней плотности, золотистый лагер, индийский светлый эль и баварское летнее пиво. Завсегдатаи выбирали понравившийся вариант и получали на пробу 120 мл образца.</p>
   <p>Бесплатное пиво? Большинство людей с радостью согласились поучаствовать в дегустации, после которой участники ответили на несколько вопросов: понравилось ли им пиво? Не пожалели ли они, что не выбрали другой сорт?</p>
   <p>Поскольку это был научный эксперимент, не обошлось без дополнительных нюансов. Участники, сидящие за одной половиной столиков, делали заказ по обычной схеме: официант приносил меню, рассказывал о каждом сорте пива, после чего посетители по очереди говорили, какой сорт они хотят попробовать.</p>
   <p>За другими столиками завсегдатаи делали заказ тайно. Официант так же приносил меню, рассказывал обо всех сортах пива, но здесь посетители записывали свой выбор на листочках бумаги, сворачивали их и передавали официанту так, чтобы сидящие рядом не знали об их выборе.</p>
   <p>Обстоятельства в обоих случаях были практически идентичными. Все выбирали из одних и тех же образцов и о каждом получали одинаковую информацию. Единственное отличие состояло в степени осведомленности посетителей о выборе других людей.</p>
   <p>Но, проанализировав данные, ученые обнаружили поразительные отличия между двумя группами. Люди, знавшие о выборе соседей по столику, гораздо меньше были удовлетворены вкусом и качеством своего образца. И они в три раза чаще жалели, что не отдали предпочтение друг ом у.</p>
   <p>Почему? Потому, что многие изменили свой первоначальный выбор, чтобы отличаться от остальных. Они попросили принести им не тот сорт пива, который заказали бы в обычной ситуации, потому что не хотели руководствоваться чужим выбором.</p>
   <p>Представим себе, что три друга пришли выпить пива. Ларри предпочитает лагер, Пол любит светлый эль, Питер тоже хотел бы заказать светлый эль. Если бы они делали заказ тайно, никто не знал бы, что выбрали другие, и приятели просто последовали бы собственным предпочтениям. Пол и Питер получили бы светлый эль, а Ларри – лагер.</p>
   <p>Но если бы они заказывали по очереди, то второй и третий оказались бы в непростом положении. Пол заказал бы светлый эль, Ларри попросил бы принести ему лагер, и тут очередь дошла бы до Питера. Он бы предпочел светлый эль, но его уже заказал Пол, и Питеру не хотелось бы выглядеть попугаем – как вам было бы неловко покупать такую же картину, как у соседа.</p>
   <p>Поэтому Питер выберет другой сорт пива, хотя в итоге будет менее доволен своим выбором<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>.</p>
   <p>Иногда люди не хотят быть такими, как все. Иногда им хочется отличаться.</p>
   <subtitle>Мне нравятся их старые вещи</subtitle>
   <p>Сегодня профессиональный бейсбол – это полноценная работа. Нужно провести 160 игр за 7 месяцев, а в остальное время тренироваться, подготавливаясь к новому сезону. Одни игроки занимаются на тренажерах, чтобы набрать мышечную массу, тогда как другие придерживаются строгой диеты, чтобы похудеть. Целая бригада тренеров, поваров и экспертов по физическим упражнениям разрабатывает специальные режимы для повышения результативности игроков.</p>
   <p>Но так было не всегда. Раньше бейсбол не приносил такого дохода, поэтому между сезонами игрокам приходилось откладывать биту и перчатку в сторону и искать другие способы прокормить семью. Кэйси Стенгел водил такси. Питчер Уолтер Джонсон копал ямы для телеграфных столбов. Фил Риззуто работал в магазине одежды.</p>
   <p>Йоги Берра работал метрдотелем в Ruggeri’s – одном из самых известных итальянских ресторанов Сент-Луиса. Даже после победоносных игр в составе Yankees на чемпионатах мира 1950-х годов он переодевался в смокинг и встречал завсегдатаев на пороге ресторана.</p>
   <p>По мере роста заработной платы игроки все больше времени в межсезонье проводили на тренировках и все меньше – на других местах работы. Они не хотели рисковать: на работе можно было получить травму и лишиться основного дохода.</p>
   <p>Изменился и ресторан Ruggeri’s. Благодаря хорошей кухне и славе Берры (хотя он перестал там работать) его популярность продолжала расти.</p>
   <p>Известность и слава были на руку владельцам ресторана, но постоянные посетители были не в восторге. Даже Берра перестал туда ходить. Когда кто-то из друзей спросил о причинах, Берра ответил: «Туда больше никто не ходит. Стало слишком людно».</p>
   <p>Согласно традиционной экономической теории выбор одного человека не должен зависеть от того, что делают другие. Выбор картины или пива должен основываться на цене и качестве. Таким образом, если художник не прибавит пару сотен долларов к стоимости своей работы или пивовар не начнет разбавлять свой напиток водой, предпочтения потребителей должны оставаться неизменными.</p>
   <p>Получается даже, что люди должны подражать другим. Чужой выбор служит источником информации, как в эксперименте со световым пятном в темной комнате. Чем больше людей что-то выбирают, тем лучше это что-то должно быть. Как иначе объяснить такую популярность? Если популярность указывает на качество, то люди должны выбирать то, что популярно. Теоретически мы должны отдавать предпочтение тому, что уже делает кто-то другой.</p>
   <p>Но так происходит не всегда. Как в случае с рестораном Ruggeri’s, люди часто избегают того, что нравится слишком большому числу других людей.</p>
   <p>Эффектом сноба называют такое явление, когда человек стремится купить то, что не покупают другие. Чем больше людей обладают или пользуются чем-то, тем меньше заинтересованы в этом товаре или услуге новые покупатели.</p>
   <p>Никто из нас не хочет быть единственным, кто занимается той или иной деятельностью, но если эта деятельность начинает привлекать слишком многих, мы принимаемся подыскивать для себя что-то другое. Когда кейл или киноа становятся слишком модными продуктами, от них отказываются первоначальные поклонники. Когда все начинают рассуждать о модности «гороха» в этом сезоне, те, кто первыми начал его носить, переключаются на что-то другое, даже если придется отказаться от своих симпатий.</p>
   <p>В некоторых случаях причина скорее практическая. Когда в ресторане слишком много людей, это плохо. Приходится дольше ждать, когда освободится столик, или заранее звонить, чтобы его заказать. Трудно получать удовольствие от еды и общения, когда ты вынужден перекрикивать окружающих.</p>
   <p>Но это не единственная причина.</p>
   <p>Спросите у меломана о какой-нибудь группе, которая недавно стала популярной, и в ответ можете услышать: «Asian Spider Monkey? Мне нравятся их старые вещи. Первые альбомы – еще до того, как они начали работать с продюсером и ушли в шоу-бизнес. Тогда у них было более аутентичное звучание. В их музыке было больше остроты и меньше попсы. Она была больше похожа на правду».</p>
   <p>Конечно, есть вероятность, что ранняя музыка этой группы действительно была лучшего качества. Одни артисты со временем творчески растут, а другие – деградируют.</p>
   <p>Но действительно ли Beatles, Мадонна и многие другие успешные исполнители пели лучше до того, как стать популярными? Вы когда-нибудь слышали, чтобы кому-то нравилось раннее творчество непопулярной группы?</p>
   <p>Можно, конечно, предположить, что популярность – это криптонит, лишающий человека творческой энергии, но существует более вероятное объяснение. Неважно, меняется музыка группы или нет; просто, когда она становится популярной, ее первоначальные поклонники перестают отличаться от толпы. Если вы были в числе двенадцати первых поклонников Asian Spider Monkey в те времена, когда группа давала небольшие выступления в кофейнях, то могли считать себя членом малочисленной группы избранных. Никто не слышал об этой группе, поэтому, когда вы говорили, что любите ее живое необычное звучание, это выделяло вас среди других. Пусть собеседники не всегда понимали, о чем именно вы говорите, но так или иначе вы были не похожи на всех остальных.</p>
   <p>Но, как только Asian Spider Monkey становится популярной, ваше положение кардинально меняется.</p>
   <p>Фото музыкантов появляется на обложке Rolling Stone, и количество слушателей начинает стремительно расти. Теперь она интересна всем – от поклонников музыки инди до фанатов всего популярного. И вот группа, которая была только вашей, принадлежит всем. То, что когда-то было уникальным, стало популярным и общедоступным.</p>
   <p>Что же делать верному поклоннику Asian Spider Monkey?</p>
   <p>Один вариант – совсем перестать слушать эту группу. Выбросить концертную футболку и удалить все ее песни из своего плей-листа.</p>
   <p>Но это слишком радикально и драматично. Все-таки музыка Asian Spider Monkey не перестала вам нравиться. К тому же вы были среди первых поклонников!</p>
   <p>Поэтому, чтобы не отказываться от любимой группы, многие находят другой способ выделиться – говорить, что они предпочитают ее раннее творчество.</p>
   <p>Такая позиция позволяет людям остаться среди поклонников группы, но при этом отличаться от большинства из них. Кроме того, они располагают дополнительным источником социальной валюты, позволяющим им на одно очко опережать всех новообращенных фанатов: они не просто любят творчество популярной группы, как все остальные, а могут считать себя настоящими экспертами, потому что познакомились с этим творчеством раньше других.</p>
   <p>В некоторых случаях падение спроса начинается еще до того, как объект приобретает популярность. Некоторым людям достаточно одного намека на то, что объект набирает обороты, чтобы отказаться от него. Рано или поздно так поступят и другие, но первые всегда останутся первыми<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>.</p>
   <subtitle>Зачем отличаться?</subtitle>
   <p>Каждый год в День благодарения вся Америка традиционно собирается за семейным столом вокруг запеченной индейки, но мало кто вспоминает о происхождении этого праздника. А когда мы пытаемся вспомнить, на ум приходят лишь отрывочные сведения из начальной школы: пилигримы, индейцы, Плимутский камень и Mayflower. Но, помимо клюквенного соуса и строгих белых капоров, первые поселенцы внесли весьма значительный вклад в формирование современных американских ценностей.</p>
   <p>В сентябре 1620 года чуть более сотни человек сели на корабль в Англии и отправились в Новый Свет на поиски религиозной свободы. Многие из них были членами радикальной пуританской фракции, недовольной ограниченным характером Реформации и склонением англиканской церкви к идеям католицизма. После неудач в Голландии протестанты искали новое место, где будут лучшие экономические перспективы и где они не забудут родной язык.</p>
   <p>В те времена духовенство выступало посредником во всех отношениях между человеком и Богом. Священники были единственными, кто имел прямой контакт со Всевышним. Они налагали епитимью и давали отпущение грехов, толковали и дополняли Священное писание и т. д. Жизнь простых людей регулировалась обрядами и церемониями.</p>
   <p>Первые американцы и люди, прибывшие вскоре после них, придерживались других взглядов. Они хотели наделить обычного человека властью управлять собственной судьбой как в этом мире, так и после смерти.</p>
   <p>Они призывали мужчин и женщин не полагаться на слово священнослужителей, а самим читать и толковать Библию. Каждый человек, по их мнению, мог общаться напрямую с Богом через свою веру, и каждый мог быть сам себе священником. Вместо того чтобы бездумно следовать за церковными служителями, людей призывали полагаться на собственные мысли и чувства, быть независимыми.</p>
   <empty-line/>
   <p>Концепция независимости, или индивидуализма, оказалась весьма влиятельной. Она сформировала не только религиозные убеждения поселенцев, но и характер их взаимодействия друг с другом. Она повлияла не только на жизненные устои колонии Массачусетского залива (основанного пилигримами, высадку которых в Плимутской гавани празднуют сегодня жители США), но и на более широкие корни американской культуры, выросшей из посеянных тогда семян.</p>
   <p>Люди могли следовать собственным целям, независимо от остальных. Прокладывать собственный путь и идти своей дорогой.</p>
   <p>Позже, когда французский историк Алексис де Токвиль исследовал расцветающую демократию Нового Света, одним из ключевых тезисов его работы стала концепция индивидуализма. Не эгоизма или эгоцентризма в их негативном понимании, а «спокойного и взвешенного чувства, побуждающего каждого гражданина изолировать себя от массы своих сограждан». Эта концепция нашла свое продолжение в Декларации независимости и защите гражданских свобод, изложенных в Конституции и Билле о правах. Право гражданина делать собственный выбор и быть свободным от неуместного влияния.</p>
   <p>И сегодня вопрос независимости личности лежит в основе большей части политических прений в стране. Как далеко должно идти правительство ради защиты права личности выражать свое мнение? В какой момент защита прав одного человека начинает нарушать права другого?</p>
   <p>Учитывая то, насколько высоко ценились независимость и автономия на протяжении всей истории страны, неудивительно, что американцы так дорожат непохожестью. Свободой делать что-то не так, как все, – хоть толковать слово Божье, хоть выбирать сорт пива<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>.</p>
   <p>В Америке выбор рассматривается не как результат взвешенной оценки внешних факторов, а как отражение внутренних приоритетов, личных желаний и потребностей. Но такой выбор сопровождается дополнительной ответственностью. Если он отражает внутреннюю сущность человека, значит, вдвойне важно, чтобы он нес в себе социальный посыл. Одежда – это не просто одежда, а заявление о себе. А есть ли лучший способ выразить независимость, чем выбрать что-то не такое, как у всех?</p>
   <p>Представьте, что вы пришли на праздник в таком же наряде, как другой гость. Или однажды утром, придя на работу, обнаружили, что надели такой же галстук, как у начальника.</p>
   <p>Большинство людей держались бы молодцом и отнеслись бы к ситуации с юмором, но чувство неловкости или дискомфорта все равно возникло бы, потому что осознание своей избыточной похожести на кого-то – будь то один человек или миллион – часто вызывает негативную эмоциональную реакцию. Люди расстраиваются.</p>
   <p>Поэтому мы выбираем то, что позволяет нам чувствовать себя непохожими на других: торговые марки, о которых никто не слышал, или квартиры в районах, которым только предстоит облагораживание, футболки из ограниченной партии или отпуск на малоизвестных полинезийских островах, добраться до которых можно только на каноэ.</p>
   <p>Именно стремлением к непохожести можно объяснить использование нишевых высокотехнологичных устройств. Предполагалось, что гарнитура для смартфонов Google Glass – это товар будущего на рынке носимых технологий. Прозрачный дисплей, закрепляемый на голове, с небольшим экраном в поле зрения пользователя был назван одним из лучших изобретений 2012 года. Устройство могло делать заметки, фотографировать или прокладывать маршрут, не занимая рук пользователя и позволяя ему свободно выполнять любые действия.</p>
   <p>Однако на практике возникли препятствия. Встал вопрос о правомерности и этичности вмешательства в частную жизнь при записывании действий других людей без их разрешения. Исследования показали, что это устройство действует отвлекающе, и многие штаты запретили его использование во время вождения автотранспорта. Некоторые из первых пользователей Google Glass так много хвастались своим приобретением, что за обладателями этого устройства закрепилась дурная слава. Вскоре его начали рассматривать как решение несуществующей проблемы.</p>
   <p>Тем не менее, несмотря на все недостатки, люди все равно стремились обладать этим устройством. Они любыми путями добивались приглашения в список на его получение (он никогда не поступал в свободную продажу) или предлагали до 100 тысяч на аукционах, лишь бы завладеть экземпляром.</p>
   <p>Потому что им была важна не только его практическая польза. Для фанатов высокотехнологичных устройств новинка – это не только возможность делать больше и лучше, а инструмент для демонстрации своей непохожести на других. Способ показать, что они впереди всех остальных: «Другие могут выглядеть, поступать и высказываться одинаково, но не я! Я закоренелый индивидуалист. Я не обычная снежинка, я другая».</p>
   <subtitle>Кто вы?</subtitle>
   <p>Непохожесть часто имеет свои выгоды. Быть красивее других – значит привлекать больше представителей противоположного пола. Быть выше других – значит раньше попасть в поле зрения тренеров баскетбольных команд.</p>
   <p>Но быть непохожим – это не только быть лучше других. Конечно, выделяться в положительном смысле приятно. Когда тебя чаще других приглашают на свидания или первым отбирают в баскетбольную команду, ты чувствуешь себя особенным. Но дело не только в этом.</p>
   <p>Допустим, вы только что нашли работу. В первый день вы знакомитесь с другими сотрудниками, общаясь в неформальной обстановке и пытаясь освоиться на новом месте. Люди свободно перемещаются по аудитории, представляются друг другу и сообщают несколько слов о себе.</p>
   <p><emphasis>Мне тридцать шесть лет, у меня двое детей.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Я родился в Балтиморе, болею за местную бейсбольную команду.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Я – сын врача и специалиста по истории искусств.</emphasis></p>
   <p>Как вы представитесь? Кто вы?</p>
   <p>Этот вопрос одновременно глубоко философский и чрезвычайно прагматичный, и на него мы отвечаем постоянно – явно или опосредованно.</p>
   <p>От первого дня в школе до прихода на новую работу мы все время представляемся окружающим. Называем свое имя и в нескольких словах описываем свою личность.</p>
   <p>В современном цифровом мире мы часто представляемся друг другу виртуально. Биография на сайте или профиль в социальной сети создают виртуальный образ, позволяющий получить общее представление о человеке, не видя его в глаза.</p>
   <p>Формат сообщения в «Твиттере» едва позволяет описать себя хотя бы одним предложением, но пользователи умудряются использовать ограниченное виртуальное пространство особыми способами. Чаще всего задействованы разные формы глагола «любить».</p>
   <p>Дело не в том, что люди – безнадежные романтики. Они используют этот глагол для выражения своих предпочтений, своих симпатий и увлечений, например: «Я люблю собак», «Я люблю смотреть футбол», «Я люблю своих детей».</p>
   <p>Среди распространенных категорий также находится род занятий, например: «Я менеджер в области социальных сетей», «Я семейный человек», «Профессор».</p>
   <p>Эти описания даются не только для того, чтобы потешить себя и других. У них есть более глубокий смысл: они отражают наши представления о самих себе и то, как мы определяем себя среди миллиардов жителей планеты.</p>
   <p>Нам не нравится, когда нас относят к той или иной категории, но предметы и даже люди обретают значение только относительно других предметов и людей. Если вы никогда не видели яблока, бесполезно просто сообщать вам, что это яблоко. Только если описать его посредством других известных вам предметов (это небольшой фрукт красного или зеленого цвета), вы составите о нем некоторое представление. Через определение категории, к которой относится яблоко (фрукт), сообщается значение этого слова.</p>
   <p>Фрукты обычно съедобны, значит, и яблоко тоже должно быть съедобным. Фрукты, как правило, сладкие, значит, и яблоко, вероятно, сладкое. Если яблоко – фрукт, значит, оно растет не в земле, его можно есть и в нем наверняка содержится значительное количество витаминов.</p>
   <p>Но смысл этого понятия определяется не только тем, что такое яблоко, но и тем, чем яблоко не является. Раз это фрукт, значит, оно отличается от всего, что не относится к фруктам. Например, у него наверняка нет ног и его невозможно использовать в качестве предмета мебели. Без некоторых отличительных признаков значение остается неясным.</p>
   <p>По такому же принципу мы описываем самих себя. Если человек называет себя профессором, можно получить некоторое представление о том, какой он. Можно предположить, что он обладает сходством с другими люди, называющими себя профессорами. Наверняка он любит читать, много думает и недостаточно времени проводит на свежем воздухе.</p>
   <p>Кроме того, он отличается от тех, кто не называет себя профессором. Наверняка он ниже ростом, чем те, кто называет себя баскетболистами, и менее творческая натура, чем те, кто называет себя художниками.</p>
   <p>Ведь если бы все были профессорами, категория «профессор» не имела бы смысла. Из фразы «я человек» много информации не выудишь. Так не выделишь себя из миллиардов других людей, живущих на планете.</p>
   <p>Таким образом, непохожесть значима, потому что служит цели самоопределения. Если бы люди не отличались друг от друга, отдельному человеку было бы сложно понять, кто он и какой он, где заканчивается его «я» и начинается чужое. Непохожесть помогает обрести чувство своего «я». Она указывает на то, кем человек является и кем не является.</p>
   <p>Демонстрация непохожести часто начинается в переходном возрасте. Лет до двенадцати или тринадцати дети, по сути, являются продолжением своих родителей. Они одеваются в то, что покупают родители, едят то, что готовят родители, живут с ними в одном доме. Они не клоны своих родителей (дети часто спорят или не любят какую-то еду), но пока они никак себя не дифференцировали.</p>
   <p>Взросление, помимо прочего, включает в себя поиск своего уникального «я» – личности, отдельной от родителей. Поэтому подростки бунтуют. Они становятся вегетарианцами, встречаются с плохими мальчиками или девочками и обычно изображают скуку или отвращение, когда родители забирают их из школы.</p>
   <p>Дети не просто испытывают родительское терпение (хотя может так показаться); они пытаются быть непохожими на них, ищут себя, создавая границу между своей личностью и родительской.</p>
   <subtitle>Иллюзия непохожести</subtitle>
   <p>Недавно я разговаривал со своим другом, адвокатом. Услышав, что я пишу книгу о социальном влиянии, в качестве жертв такого влияния он привел пример своих коллег.</p>
   <p>«Все хотят быть одинаковыми, – сказал он. – С первой же серьезной премии почти все начинающие адвокаты непременно покупают себе BMW».</p>
   <p>На мое замечание о том, что он и сам ездит на автомобиле этой марки, он возразил: «Конечно, но они все ездят на серебристых. А у меня синий».</p>
   <p>Каждый выбор (или решение) состоит из нескольких компонентов. Машину можно описать маркой, моделью, цветом или рядом других характеристик. Отпуск можно описать, указав, в какой город, штат или страну вы ездили, в каком отеле останавливались и чем занимались, находясь там.</p>
   <p>Желание быть непохожим на других побуждает людей покупать менее распространенные автомобили (микроавтобус Volkswagen, а не Toyota Camry) и выбирать более экзотические места для отдыха (Карибские острова, а не Орландо). Но из желания выделяться люди часто сосредоточиваются на отдельных компонентах своего выбора, обеспечивающих им чувство непохожести. Даже если фактически их выбор такой же, как у многих.</p>
   <p>Женщина, пришедшая на праздник в таком же платье, что и другая гостья, может сосредоточиться на том факте, что у них разные туфли или сумочки. Водитель BMW может сосредоточиться на необычном цвете или комплектации своего экземпляра. Мы выделяем и запоминаем ту информацию, которая поддерживает нашу потребность в непохожести.</p>
   <p>Взгляните на изображенные ниже сумки. Обе принадлежат дорогому французскому бренду Longchamp. Обе сделаны из нейлоновой ткани с кожаными элементами. Согласно описанию размер обеих идеально подходит для того, чтобы носить в них все необходимое в повседневной жизни. Они отличаются друг от друга только цветом.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_007.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Когда я просил случайных респондентов оценить сходство этих сумок между собой по шкале от 1 до 100, большинство ответов сосредоточилось вокруг цифры 90.</p>
   <p>На просьбу аргументировать свой ответ люди приводили те же доводы, что и указанные выше. Сумки одного размера, одного производителя и т. д. Они выглядели настолько похожими, что некоторые респонденты заподозрили в моем вопросе какой-то подвох.</p>
   <p>Но когда тот же вопрос был задан обладателям этих сумок, ответы оказались совершенно другими.</p>
   <p>«Они совсем не похожи, – сказали обладатели сумок Longchamp. – Посмотрите, они же разного цвета!»</p>
   <p>Попросите человека выбрать из своих вещей ту, которой он больше всего дорожит, например любимое ожерелье, рубашку или кухонный прибор. Затем спросите, сколько еще людей обладает такой же вещью.</p>
   <p>Как правило, мы преуменьшаем их количество. Иногда на целый порядок. Чем большее значение мы придаем какому-то объекту, тем более особенным он нам кажется.</p>
   <p>Зайдите в детский сад и понаблюдайте за десятками детей, создающих поделки из макарон. Или сходите в парк и посмотрите на всех щенков, гоняющихся друг за другом по кругу. Для стороннего наблюдателя все они выглядят практически одинаковыми. Конечно, некоторые различия видны, но в целом есть определенное сходство.</p>
   <p>Но спросите родителя о его ребенке или владельца собаки о его питомце, и услышите совершенно другое мнение. Их малыш совершенно не похож на других. Их собака – самое необыкновенное животное на планете.</p>
   <p>На самом деле непохожесть – сложное и любопытное явление. Иногда отличие действительно существует. Мы покупаем продукты разных торговых марок, поддерживаем разные точки зрения или отдыхаем в иных местах, нежели наши друзья и соседи. Мы приобретаем антикварный журнальный столик из восстановленного тика и железнодорожных шпал.</p>
   <p>Однако мы умеем утолять жажду непохожести только ресурсами собственного разума: сосредоточиваясь на частных деталях своего выбора, делая его непохожим на выбор всех остальных. Пусть мы купили рубашку в том же магазине, где ее купили тысячи других людей, но зато, в отличие от остальных, мы выбрали особенный непопулярный оттенок светло-серого цвета.</p>
   <empty-line/>
   <p>Люди не всегда понимают, о каком различии идет речь, и вот такие игры разума помогают пролить свет на ситуацию.</p>
   <p>В следующий раз, оказавшись в магазине или на платформе станции метро, оглядитесь вокруг, и вы заметите, что большинство людей выглядят почти одинаково. У всех два глаза, два уха, нос и рот. Мы носим однотипную одежду, едим примерно одинаковую еду, живем в похожих друг на друга домах. Но даже в этом море похожести мы чувствуем себя особенными. Уникальными. Другими.</p>
   <p>Отчасти это объясняется иллюзией непохожести. Мы сосредоточиваемся на своих мелких отличиях от остальных, даже если по сути во многом на них похожи.</p>
   <p>Но всем ли в одинаковой степени свойственно желание отличаться от остальных?</p>
   <subtitle>Давайте создадим клуб автолюбителей</subtitle>
   <p>Представьте себе обратную сторону описанных в данной главе ситуаций. Не в том смысле, что вы покупаете понравившуюся картину, хотя такую же купил сосед, или что вы заказываете любимый сорт пива, хотя его уже заказал ваш приятель. Нет, представьте себе, что кто-то подражает вам. Как бы вы отреагировали? Как бы вы отнеслись к тому, что кто-то за вами повторяет?</p>
   <p>Допустим, вы купили новую машину. Вы показываете ее друзьям, а потом узнаете, что один из них взял и приобрел себе точно такую же. Той же марки и модели. Что бы вы почувствовали?</p>
   <p>Когда профессор Северо-Западного университета Николь Стивенс задала студентам курса МВА этот вопрос, то получила вполне предсказуемые ответы.</p>
   <p>Такой поступок вызвал бы у них недовольство или раздражение. Они сочли бы друга предателем и были бы огорчены тем, что их машина перестала быть уникальной. Студенты курса МВА считали, что чья-то попытка подражать им лишила бы их отличительной особенности, сделала бы их машину более обычной.</p>
   <p>Их негативная реакция соответствует всему, что мы говорили по поводу уникальности. Людям нравится отличаться от всех, и, когда этому ощущению непохожести что-то угрожает, возникает негативная эмоциональная реакция. Поэтому, в полном соответствии с человеческим желанием отличаться от других, студенты курса МВА были бы недовольны тем, что их кто-то копирует.</p>
   <p>Такой же вопрос Николь задала другой группе людей. Во многом они были похожи на студентов МВА: примерно такого же возраста и почти все – мужчины.</p>
   <p>Различие было только одно. Если студенты МВА являлись относительно богатыми людьми, то члены второй группы относились скорее к категории «синих воротничков». Они не посещали престижную школу бизнеса с годовой стоимостью обучения более 100 тысяч долларов, а принадлежали к рабочему классу.</p>
   <p>Они были пожарными.</p>
   <p>Когда Николь спросила у пожарных, как они отреагировали бы на покупку другом такой же машины, практически никто не сказал, что был бы раздражен или недоволен. Систематизировав данные опроса, она заметила, что их реакция была решительно положительной. Многие говорили, что были бы рады за друга, ставшего обладателем хорошего автомобиля. Его поступок их ничуть не смутил бы.</p>
   <p>Один из пожарных даже пошутил: «Отлично, давайте создадим клуб автолюбителей!»</p>
   <p>Почему реакции двух групп так отличались? Почему, в отличие от студентов курса МВА, пожарных похожесть не беспокоила? Какие из этого можно сделать выводы относительно человеческого желания выделяться из толпы?</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>До поступления в колледж Николь и не подозревала, что она выросла в двух мирах. Как ее родители и их родители, она родилась в Уэст-Палм-Бич (штат Флорида). Ее семья не была богатой, но и бедной тоже не считалась. Ее отец поступил в колледж, чтобы его не отправили воевать во Вьетнам, а позже стал пожарным и открыл небольшую клининговую компанию. Бизнес развивался, и вскоре отец смог нанять нескольких сотрудников. В конечном итоге его компания получила подряд на мытье почтовых грузовиков по всему региону. Целая парковка была заставлена сотнями почтовых машин, и Николь с братом, будучи еще детьми, помогали отцу и зарабатывали дополнительные карманные деньги.</p>
   <p>Родители учили Николь трудолюбию. <emphasis>Следуй правилам, хорошо учись – и у тебя будут хорошие возможности.</emphasis></p>
   <p>Так она и поступала. Николь всегда хорошо училась. Она получала отличные оценки, побеждала в состязаниях по орфографии и окончила школу одной из лучших учениц в своем выпуске.</p>
   <p>Когда пришло время задуматься о колледже, Николь точно знала, чего хочет. Она никогда не выезжала за пределы родного штата, но мечтала учиться в таком колледже, который видела в кино. Ей хотелось поступить в небольшой уютный гуманитарный колледж где-нибудь в Новой Англии, студенты которого носят свитера и собираются веселыми шумными компаниями в четырехугольном внутреннем дворике под опадающими осенними листьями.</p>
   <p>Николь почти ничего не знала о подобных учебных заведениях, но была уверена, что должна учиться именно в таком. Ей нравилась Флорида, но она не хотела поступать в университет штата, как все остальные. Она мечтала поехать в особенное место.</p>
   <p>Когда пришло письмо о зачислении в колледж Уильямса в штате Массачусетс, Николь была на седьмом небе от счастья. Именно о таком месте она мечтала.</p>
   <p>Но родители сомневались. «Это просто колледж, – говорили они. – Во Флориде много прекрасных высших учебных заведений, где ты могла бы получать стипендию. Зачем тебе поступать в такой дорогой колледж? Действительно ли он поможет тебе найти более высокооплачиваемую работу?» Эти вопросы были обоснованными, учитывая стоимость обучения в колледже Уильямса.</p>
   <p>Поэтому Николь позвонила в офис ассоциации выпускников. Она искала какие-нибудь данные, статистику – что угодно, что помогло бы ее родителям понять, что это достойное капиталовложение.</p>
   <p>Ассоциация пошла ей навстречу и выслала всю необходимую информацию – горы информации. В конечном итоге, выслушав доводы Николь, родители уступили. Пусть будет Уильямс.</p>
   <p>Начался первый курс, и Николь все больше убеждалась в том, что ее выбор идеален во многих отношениях. Колледж Уильямса многие годы считался лучшим гуманитарным вузом страны, в нем велись замечательные курсы и работали прекрасные преподаватели. Николь увлекалась баскетболом и стала играть в университетской команде. Жизнь была прекрасна.</p>
   <p>Но в то же время что-то не давало ей покоя. Что-то неуловимое. У Николь была хорошая академическая подготовка, но почему-то она не чувствовала себя ровней другим студентам.</p>
   <p>Николь всегда знала, что у нее есть некоторые преимущества перед другими. В детстве она играла в баскетбольной команде в расположенном неподалеку небогатом районе Ривьера-Бич, где почти треть семей жила за чертой бедности. Она была единственной белой девочкой в команде, и многие из подруг по команде выросли в опасных бедных кварталах. Николь ни в чем не нуждалась, у нее была стабильная и крепкая семья. Она немного стеснялась того, что ей в жизни досталось так много, а ее подругам по команде – так мало.</p>
   <p>Но в Уильямсе Николь поняла, что другим студентам были доступны такие возможности, о существовании которых она даже не подозревала. У них были дома в Хэмптонс, они ходили в дорогие подготовительные школы и занимались с высокооплачиваемыми репетиторами. Их родители имели престижные профессии: политики, врачи, адвокаты. Многие происходили из семей с богатым историческим прошлым. Для Николь это был совершенно иной уровень привилегированности.</p>
   <p>Ей понадобились годы, чтобы собрать все кусочки пазла и осмыслить свои ощущения, но они помогли Николь понять, насколько важную роль в жизни играет культурное окружение, в котором растет человек. Эти мысли и наблюдения она взяла с собой в аспирантуру, где начала внимательнее изучать, как половая, расовая и социальная принадлежность человека воздействует на его жизненный опыт и достижения.</p>
   <empty-line/>
   <p>Все аспекты американской культуры пронизаны идеей, что быть необычным, выделяться – это хорошо. Маленьких детей отселяют в отдельные детские, чтобы содействовать развитию их автономности. Burger King призывает покупателей «сделать по-своему», а табачные компании – «выбирать что угодно, кроме ординарного». Непохожесть – вот что высоко ценится.</p>
   <p>Но все ли так считают?</p>
   <p>Николь не была в этом уверена. Она полагала, что свою роль может играть социальная принадлежность человека. Ей стало интересно, одинаково ли желание быть похожим на других у представителей среднего и представителей рабочего класса.</p>
   <p>Чтобы это выяснить, Николь начала изучать автомобили. Она посетила два местных торговых центра. Один был нацелен на представителей среднего, если не высшего класса: галерея магазинов с отдельными входами, торговые точки самых дорогих брендов вроде Louis Vuitton и Neiman Marcus. Если посетителю в тягость было самостоятельно искать место на стоянке, он мог поручить машину заботам парковщика. Здесь можно было потешить вкусовые рецепторы свежевыжатым соком, «созданным с мыслью о том, что современному человеку, чтобы проживать каждый день с чувством удовлетворения и в состоянии гармонии с собой и миром, нужны свежие идеи и решения – простые, оптимальные и приспособленные к его активному графику».</p>
   <p>Второй торговый центр явно нацеливался на рабочий класс. Никто не отгонял автомобили на парковку, никаких дорогих магазинов, никаких идей о том, что сок из корнеплодов и сельдерея за 9 долларов поможет обрести стабильность в безумном мире. Просто обычный торговый центр, куда «синие воротнички» приходят за товарами по выгодным ценам.</p>
   <p>Николь прошлась по обеим парковкам, отмечая марки и модели автомобилей. На парковке дорогого торгового центра – Nissan Sentra, BMW 328i, Volvo S60 и т. д. На парковке бюджетного Walmart – Toyota Camry, Acura TL, еще одна Camry и так ряд за рядом.</p>
   <p>Затем она подсчитала, сколько различных типов машин стояло на каждой парковке: сколько различных комбинаций марок и моделей возле дорогого торгового центра и сколько возле Walmart.</p>
   <p>В тех местах, где люди хотят выделяться, должно наблюдаться большее разнообразие. Несколько человек могут иметь машины одинаковой марки и модели, но в целом предпочтения водителей могут сильно отличаться друг от друга и различных типов машин должно оказаться больше.</p>
   <p>В тех местах, где люди предпочитают не выделяться, должны чаще наблюдаться совпадения. Больше людей должно быть сосредоточено вокруг меньшего набора типов машин. Должно быть не тридцать различных марок и моделей, а двадцать.</p>
   <p>Проанализировав результаты, Николь обнаружила нечто подобное тому, что заметила при опросе пожарных. По сравнению с дорогим торговым центром, парковка возле Walmart отличалась меньшим разнообразием марок и моделей. Посетители чаще приезжали на одинаковых автомобилях<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>. Люди из рабочего класса предпочитали быть похожими друг на друга.</p>
   <empty-line/>
   <p>Оказывается, не все одинаково стремятся к непохожести. Одни предпочитают не выделяться из толпы, другие стремятся быть единственными в своем роде. Представители среднего класса стараются не выбирать популярные вещи, и, когда кто-то другой обращает внимание на то, что им понравилось, эта вещь начинает нравиться им меньше. Представители рабочего класса, в свою очередь, не испытывают такой антипатии к одинаковости. Они предпочитают более популярные вещи, и, когда кто-то выбирает то, на чем они остановили свой выбор, эта вещь начинает нравиться им еще больше. Представители рабочего класса стремятся как можно меньше выделяться из своего окружения<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
   <p>Но дело не только в социально-экономическом статусе. Даже в рамках среднего или рабочего класса у разных людей разные потребности в непохожести<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>. Одним нравятся популярные бренды и продукты, другие же их избегают. Одни стараются создать неповторимый индивидуальный образ, тогда как других вполне устраивает роль обычного человека.</p>
   <p>Различия в национальных культурах также играют свою роль. Американцы говорят, что «скрипящее колесо смазывают маслом», т. е. человек, который выделяется, который наиболее заметен, получает наибольшее внимание. В Японии же, в свою очередь, известная пословица гласит: «Торчащий гвоздь забивают». Здесь важно быть частью коллектива, а стремление выделяться не приветствуется.</p>
   <p>Если многие американцы считают уникальность признаком свободы и независимости, то в восточной культуре больше ценятся гармония и общность. Слишком явная непохожесть на других воспринимается как отклонение от нормы и неумение уживаться в группе.</p>
   <p>Результаты исследований подтверждают эти культурные различия: по сравнению с американцами корейцы и китайцы выбирают более похожие вещи. Предложите жителю Азии выбрать между чем-то более и чем-то менее распространенным, и он выберет первый вариант. Спросите корейцев, какие образы им больше нравятся, и они предпочтут более знакомые.</p>
   <empty-line/>
   <p>Таким образом, непохожесть как таковую нельзя оценивать критериями правильности или неправильности. Она не плоха и не хороша. Это предпочтение, обусловленное контекстом.</p>
   <p>Иногда контекст поощряет непохожесть. С раннего возраста американцы из среднего и высшего класса приучают своих детей к мысли, что они «особенные цветы», которые раскроются в свое время, будущие звезды, которые заявят о себе миру. Этим детям не только предоставляют много возможностей, но и позволяют сделать независимый выбор, самостоятельно решив, какая из этих возможностей подходит им с учетом их личных предпочтений, на основании того, кем они сами себя видят.</p>
   <p>Рожденные в такой среде дети совершенно естественно воспринимают непохожесть как само собой разумеющееся. Они твердо знают, что отличаются от всех остальных и что их выбор должен это отражать.</p>
   <p>Но не каждый контекст в такой же степени поощряет непохожесть.</p>
   <p>В среде рабочего класса приветствуется скорее взаимозависимость, чем непохожесть. Там ценят не звезд, а командных игроков. Дети проводят больше времени с семьей и больше участвуют в практической заботе о близких. Их учат не быть эгоцентристами, помнить, что важно быть достойной частью целого.</p>
   <p>Таким образом, дети из рабочих семей обычно уделяют больше внимания окружающим и чаще под них подстраиваются. Важно отстаивать свои интересы, но не менее важно помнить о потребностях других людей. Нужно меньше сосредоточиваться на личном благе и больше – на общественном.</p>
   <p>В результате люди из среды рабочего класса предпочитают меньше выделяться. Зачем отличаться от остальных, когда все вокруг – члены семьи, друзья и другие люди – тебе дороги? Разве не лучше разделять общий опыт, чем быть одному?</p>
   <p>Эти различия в предпочтениях отражены и в тех реалиях, которыми живут представители разных социальных слоев. Реклама, нацеленная на рабочий класс, не пропагандирует конформность открытым текстом, но намекает на важность внимательного отношения к окружающим и установления связи с ними. Например, какой текст мог бы появиться в рекламе микроавтобуса марки Toyota или Nissan в журнале Sports Illustrated? Исследования показывают, что в этом тексте с большой долей вероятности станут упоминаться друзья и семья («Время с семьей. Новые горизонты») и он будет побуждать к объединению («Все лучшее – вместе»). Люди в такой рекламе появляются, как правило, в десять раз чаще, чем какие-либо другие объекты.</p>
   <p>Реклама, нацеленная на средний класс, в свою очередь, обычно подчеркивает уникальность, неповторимость. Например, реклама в журналах Vogue или Bon Appétit, скорее, будет поощрять непохожесть. Описание товара чаще всего сосредоточено вокруг его отличий («Почувствуйте разницу») или подчеркивает его уникальность («Единственный в своем роде»). Рекламные объявления, предназначенные для среднего и высшего класса, подразумевают, что, приобретая предлагаемый товар, вы можете выделиться из своего окружения.</p>
   <p>Те же различия наблюдаются в местах розничной торговли. Взять, к примеру, дорогой торговый центр или магазинчик на Пятой авеню. Конечно, сетевые магазины такого уровня тоже бывают, но также много одиночных бутиков, в каждом из которых продаются эксклюзивные, изготовленные в единственном экземпляре или вручную товары. Эти магазины удовлетворяют потребности тех, кто хочет обладать неповторимыми вещами, каких больше ни у кого не будет.</p>
   <p>Даже способ презентации товара подчеркивает непохожесть. Единственная вещь, стоящая на пьедестале. Отдельно от остальных. Несколько полок с товарами, на каждой из которых всего по одному размеру каждого наименования. Как будто на земле есть только одна такая майка оливкового цвета с рисунком в размере М. Как будто после того, как она была изготовлена, кто-то сказал: «Она идеальна; второй такой быть не должно».</p>
   <p>Торговые центры для рабочего класса не предлагают такого разнообразия. Здесь больше сетевых магазинов, похожих друг на друга, и магазинов, предлагающих небольшую импровизацию на тему привычных и знакомых товаров.</p>
   <p>То же можно сказать и об ассортименте. Стопки идентичных зеленых маек разных размеров рядом со стопками таких же синих и желтых маек. Ряды одинаковых тарелок и чашек, а сверху – еще коробки с такими же тарелками и чашками для всех желающих их купить. Здесь на продажу выставлена одинаковость, а не непохожесть.</p>
   <p>Отчасти такая разница объясняется финансовыми возможностями, но нельзя сводить все только к ним. Кто-то скажет, что представители рабочего класса тоже хотят ту уникальную футболку оливкового цвета в размере М, но не могут себе ее позволить. Что они с удовольствием купили бы роскошную Audi с графеновым аккумулятором, которая достается лишь 750 счастливчикам в год, если бы располагали средствами.</p>
   <p>Но это слишком упрощенное объяснение, и оно, по сути, предполагает, что быть единственным в своем роде – правильно, что все хотят быть уникальными, но возможность зависит от финансовых ресурсов.</p>
   <p>Финансовые ресурсы, безусловно, расширяют выбор. Когда есть деньги или когда живешь в мире, полном возможностей, ты можешь позволить себе отличаться от других и самовыражаться посредством собственного выбора. Если ресурсов нет или ты не живешь в мире, где за каждым поворотом тебя ждут новые возможности, у тебя гораздо меньше простора для подобного самовыражения.</p>
   <p>Но дело не в том, что представители рабочего класса хотели бы больше отличаться от остальных. Это вовсе не так. В их контексте похожесть является нормой – и предпочтением.</p>
   <p>Никто не знает, каким нужно быть. Среда, в которой мы растем, формирует и наше поведение, и его интерпретацию. Если одни хотят считать себя особенными снежинками, то другие с радостью вступили бы в клуб владельцев автомобилей одной марки.</p>
   <subtitle>Практическое применение социального влияния</subtitle>
   <p>Стремление к непохожести – это не просто прихоть подростков или бунтарей. Оно свойственно каждому, но в разной степени. Ведь непохожесть не была бы таковой, если бы все жаждали ее одинаково.</p>
   <p>Понимание того, как стремление к непохожести влияет на поведение, позволяет принимать более продуктивные решения. Делая групповой заказ в ресторане, мы будем больше довольны результатом, если останемся при своем выборе, невзирая на то, что кто-то его повторит. Пусть у нас будут одинаковые основные блюда, но ничто не мешает нам заказать разные напитки или сосредоточиться на каком-то другом аспекте своей непохожести. Вместо того чтобы заказывать что-то менее соответствующее нашему вкусу, мы будем наслаждаться тем, что выбрали.</p>
   <p>Если беспокойство все-таки сильно, можно попробовать сделать заказ первым. Подайте знак официанту. Тогда он обратится сразу к вам, и все последующие заказы вас уже не будут волновать.</p>
   <p>Кроме того, можно создавать альтернативы и ситуации выбора, чтобы дать людям возможность отличиться от других. Компания Apple выпускает iPod в широкой цветовой гамме. Некоторые предпочитают синий, красный или серый, но желтый или оранжевый – это уже выходит за рамки удовлетворения личных предпочтений. (Мало кто назовет желтый своим любимым цветом.) Предлагая столько вариантов, компания дает покупателям возможность почувствовать себя непохожими, несмотря на то что продукт весьма популярен и, по сути, одинаков для всех. У вашего друга может быть зеленый, у коллеги – сиреневый, у мамы – голубой, и вы все равно можете считать себя неповторимым, потому что у вас красный. Он ваш и только ваш.</p>
   <p>Стремлением людей к непохожести также можно объяснить успех заведений вроде Starbucks. Безусловно, кофе-бобы могут быть немного качественнее и атмосфера чуть теплее, но цены все равно в три или четыре раза выше, чем в McDonald's или ином заведении, где можно быстро выпить чашку кофе. Почему же люди с радостью переплачивают?</p>
   <p>Starbuck’s продает не просто кофе, а индивидуальный подход. Посетитель может попросить, чтобы его напиток приготовили именно так, как ему нравится. Содержимое вашего стакана будет совершенно не таким, как у человека, стоящего перед вами в очереди. Ваш кофе будет соответствовать вашему уникальному вкусу и налит в стакан с вашим собственным именем – четырехдолларовое напоминание о том, что мы особенные, непохожие ни на кого. Совсем не высокая цена за такое приятное ощущение.</p>
   <p>Таким образом, социальное влияние побуждает нас одновременно быть одинаковыми и непохожими. Подражать другим и отличаться от них. Когда же мы выбираем первый вариант, а когда – второй?</p>
   <p>Оказывается, ответ зависит о того, кто эти другие.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 3. Я не буду делать то же, что и они</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Ты не можешь стать нонконформистом, если не пьешь кофе.</p>
    <text-author>«Южный Парк»</text-author>
   </epigraph>
   <p>Однажды утром в начале 2010 года Николь Полицци заглянула в свой почтовый ящик, где ее ждал приятный сюрприз. Среди счетов, каталогов и рекламных листовок лежала большая коробка, внутри которой обнаружилась совершенно новая сумка Gucci.</p>
   <p>Большая бежево-черная сумка со светло-золотой фурнитурой, украшенная знаменитым логотипом в виде переплетенных букв G. Эта сумка стоимостью 900 долларов была одним из хитов того сезона и свела бы с ума любую модницу.</p>
   <p>Но восторг Николь усиливался тем, что она эту сумку не заказывала, а получила ее совершенно бесплатно.</p>
   <p>И здесь начинается самое интересное. Сумку Николь прислала не подруга и даже не сам дом моды Gucci. Подарок был от одного из его конкурентов.</p>
   <empty-line/>
   <p>Возможно, имя Николь Полицци вам ни о чем не говорит, но вы наверняка слышали ее псевдоним – Снуки. Знаменитая своими безумными высказываниями, безвкусными нарядами и миниатюрным ростом (142 см), она приобрела популярность благодаря участию в телешоу «Жара в Джерси» на канале MTV.</p>
   <p>Все персонажи шоу воплощали в себе самые худшие стереотипные представления о молодых американцах итальянского (или псевдоитальянского) происхождения из рабочего класса. Это были безработные парни и девушки в возрасте двадцати с небольшим лет, много пьющие дебоширы, любители драк в барах. Мускулистые ребята с ненатуральным оранжевым загаром, короткими стрижками, любящие помахать кулаками под любимую музыку (или по иному хорошему поводу). Девушки, отправляющиеся заниматься спортом при полном макияже, постоянно спорящие друг с другом и считающие, что обтягивающие брюки с леопардовым принтом добавляют класса.</p>
   <p>Снуки была лучшей из худших. Она утверждала, что вода в океане соленая из-за семенной жидкости китов, устроила кулачный бой с учителем физкультуры из средней школы и высказывала свои удивительные мнения обо всем на свете – от гомосексуализма («Все мужики – сволочи, я их ненавижу. Они не умеют обращаться с женщинами, и я думаю, поэтому в стране растет число лесбиянок») до политики («Я больше не хожу в солярий, потому что Обама ввел 10-процентный налог на загар. По-моему, он сделал это специально для нас. Маккейн никогда не ввел бы 10-процентный налог на загар, потому что он светлокожий и наверняка хотел бы загореть. У Обамы явно нет такой проблемы»).</p>
   <p>Снуки стала одной из ярких звезд телешоу; нелепость ее образа принесла ей известность и славу. Она часто появлялась в дневных и вечерних ток-шоу, создала отдельное телешоу со своей подругой Джей-Вау, ее часто фотографировали для таблоидов и журналов о популярных персонах.</p>
   <p>Учитывая известность Снуки, неудивительно, что дома моды стали присылать ей бесплатные сумки. Размещение скрытой рекламы – стандартный маркетинговый прием, придуманный более ста лет назад. Каждую неделю на Снуки, как на знаменитость и выдающуюся телеперсону, смотрели сотни тысяч глаз. Компании присылали ей свои бесплатные сумки, чтобы разрекламировать их и таким образом увеличить продажи. Ее фотографию в журнале People увидели бы миллионы человек, поэтому появление сумки на этой фотографии стало бы эффективной и относительно недорогой рекламой.</p>
   <p>Но бесплатная сумка от конкурентов? Зачем какому-то дому моды привлекать лишнее внимание к продукции своего конкурента?</p>
   <p>Оказывается, Снуки – не единственная из актерского состава «Жара в Джерси», имевшая необычные взаимоотношения с брендами. В том же году компания Abercrombie &amp; Fitch предложила ее коллеге по шоу Майку Соррентино значительную сумму денег.</p>
   <p>Платить известным людям за то, чтобы они надевали одежду того или иного бренда – это тоже стандартная маркетинговая практика. Актрисы получают баснословные суммы за то, что надевают платья определенных производителей на церемонию вручения Оскара. Компания Tiffany &amp; Co. заплатила ведущей церемонии Энн Хэтэуэй 750 тысяч долларов, чтобы та надела ее украшения. Предполагается, что подобная реклама способствует росту продаж. Увидев какие-то вещи на своих любимых звездах, люди захотят купить себе такие же.</p>
   <p>Но Abercrombie &amp; Fitch предлагала Майку Соррентино деньги не за то, чтобы он носил ее одежду. Наоборот, компания хотела, чтобы он ее не надевал.</p>
   <subtitle>Детектив-любитель</subtitle>
   <p>Представьте, что оказались на вечеринке и подыскиваете себе собеседника. Друг, с которым вы пришли, отпросился на несколько минут пообщаться с коллегой по работе, и вы остались в одиночестве возле чаши с пуншем.</p>
   <p>Вы больше никого там не знаете, но два гостя неподалеку выглядят как потенциальные собеседники. Один одет как хипстер. На нем узкие джинсы, потертые кожаные ботинки и винтажная рубашка. Он как будто сошел с рекламы торговой марки Urban Outfitters. Второй выглядит менее неформально. На нем рубашка поло, брюки цвета хаки и туфли из мягкой кожи на резиновой подошве.</p>
   <p>С кем вы скорее заговорите: с хипстером или с модником, с ярым поклонником American Apparel или с тем, кто выглядит так, словно только что вышел из магазина Brooks Brothers?</p>
   <p>Выбрали? Теперь поразмышляйте о том, почему вы остановили свой выбор именно на этом человеке, почему предпочли его другому.</p>
   <p>Наверное, вы сделали для себя какие-то выводы относительно обоих на основании их внешнего вида. Хипстер, возможно, живет в Бруклине, придерживается либеральных взглядов, относит себя к творческим людям. Скорее всего, он фанат крафтового пива, с удовольствием слушает новый альбом в стиле дабстепа вперемешку с блюграссом и может порекомендовать хорошее кино из категории артхаус.</p>
   <p>Ваши выводы о моднике наверняка отличаются. Возможно, он с Юга (или из Новой Англии), придерживается консервативных взглядов и увлекается университетским футболом. Скорее всего, он ходил в частную школу, работал в финансовой сфере или когда-то играл в лакросс.</p>
   <p>Слишком смелые обобщения? Безусловно.</p>
   <p>Слишком многое основано на стереотипах? Конечно.</p>
   <p>Тем не менее мы десятками делаем подобные предположения каждый день. Словно доморощенные Шерлоки Холмсы, мы пытаемся дедуктивным методом «вычислить» окружающих на основании их выбора. Автомобили и одежда служат не только практическим целям. Они играют роль безмолвной системы коммуникации, передавая информацию о нас окружающим.</p>
   <p>Давайте представим себе, как происходит процесс приема на работу в большой компании по оказанию финансовых услуг. Каждый раз, когда она открывает вакансию бизнес-аналитика, поступают сотни резюме. Многочисленные соискатели претендуют на одно место. Трудно определить, кто из них подойдет лучше всех. В ком удачно сочетаются исполнительность и изобретательность? Какой соискатель будет обладать необходимыми математическими способностями и навыками общения с клиентами?</p>
   <p>В идеале компания могла бы принять каждого соискателя на испытательный срок. Позволить каждому из них поработать несколько недель, оценить результаты и выбрать лучшего. Но это неосуществимо.</p>
   <p>Поэтому компании используют определенные маркеры, например место учебы, прежней работы и другую доступную информацию, как показатель тех качеств, которые сложно оценить. Соискатель окончил Брауновский университет? Данное обстоятельство, конечно, не гарантирует высокой производительности, но компания делает обоснованные предположения, исходя из своего опыта наблюдений. Если выпускники этого вуза обычно работают хорошо, то компания будет использовать данный фактор как маркер потенциальных претендентов на должность.</p>
   <p>То же касается ситуаций социального взаимодействия вроде описанной выше вечеринки. У вас нет времени ходить от одного гостя к другому, вкратце оценивая каждого потенциального собеседника, прежде чем решить, с кем пообщаться. Можно, конечно, собрать информацию о них у других знакомых из числа гостей, но это потребует много времени и сил.</p>
   <p>Поэтому мы ориентируемся на выбор человека как на показатель того, кто он такой. Человек в куртке фирмы North Face может быть поклонником активного отдыха на природе. Человек с ноутбуком Apple может быть творческой личностью. Исследования показывают, что люди оценивают друг друга даже на основании списка покупок. Например, в ходе одного исследования было установлено, что готовность некоторых респондентов видеть конкретного человека няней для своих детей зависела от того, какое мороженое он купил: обычное или Häagen-Dazs.</p>
   <p>На первый взгляд подобные суждения кажутся глупыми. Неужели по выбору мороженого можно определить, будет ли человек хорошей няней? Вряд ли.</p>
   <p>Однако они имеют смысл. Без них и многих других подобных им суждений жизнь была бы гораздо сложнее. Как еще понять, с кем из гостей на вечеринке нам было бы интересно пообщаться или какой соискатель на должность может оказаться самым подходящим?</p>
   <empty-line/>
   <p>Сигналы значительно экономят силы и время. Они упрощают принятие решений. Мы используем видимые характеристики, такие как одежда, манера речи, автомобиль, в качестве ключа к менее очевидным характеристикам, таким как, например, будет ли нам с этим человеком интересно вместе выпить пива или пообедать. Мы складываем подсказки вместе и получаем общую картину.</p>
   <p>Но сигналы непостоянны. С появлением новой информации они могут быть переосмыслены. Если бы все люди, одетые как хипстер, которых мы встречали, оказывались скучными – или, что еще хуже, крали наши кошельки, – то мы наверняка очень быстро перестали бы разговаривать с такими типами.</p>
   <p>Но мы не только делаем определенные выводы о других людях; мы также выбираем вещи, исходя из того, с кем они ассоциируются.</p>
   <p>Допустим, вас попросили проголосовать за новую программу социального обеспечения. Она предполагает ежемесячное пособие в размере 800 долларов семьям с одним ребенком и еще 200 долларов в месяц на каждого дополнительного ребенка. Кроме того, в программу включена полная медицинская страховка, программа профподготовки, продовольственные талоны на сумму 2000 долларов, дополнительные субсидии на оплату жилья и детских дошкольных учреждений, а также два года оплаченного обучения в муниципальном колледже. Пособия выплачиваются максимум восемь лет, но программа гарантирует трудоустройство после окончания срока выплаты пособий и при рождении еще одного ребенка выплата пособий будет возобновлена.</p>
   <p>Вы проголосовали бы «за» или «против» такой программы?</p>
   <p>Мы привыкли считать, что наше отношение к подобным социальным программам основано на личных взглядах и убеждениях, на собственном мнении по данным вопросам. Одни люди придерживаются более либеральных, другие – более консервативных взглядов. Поэтому можно ожидать, что консерваторы предпочли бы более сдержанную программу социального обеспечения, а либералы – более щедрую. Действительно, когда профессор Стэнфордского университета Джеффри Коэн проанализировал мнения респондентов по поводу описанной выше весьма щедрой программы, то обнаружил, что либералам она понравилась, тогда как консерваторы выступили с резкой критикой.</p>
   <p>Но на этом Коэн не остановился. Он показал некоторым консерваторам ту же программу, но с одним дополнением: сообщил, что большинству республиканцев она понравилась. Он сказал, что программу поддержало 95 процентов республиканцев в Конгрессе и что, по мнению членов Законодательного собрания от республиканцев, она «обеспечивает достаточную финансовую поддержку… не подрывая основ трудовой этики и чувства личной ответственности». Та же полная медицинская страховка, то же гарантированное трудоустройство после окончания срока выплаты пособий, та же беспрецедентная щедрость в целом.</p>
   <p>Консерваторам такая программа просто не может нравиться. Она противоречит всему, во что они верят. На самом деле ни одна программа социального обеспечения на тот момент не была более щедрой, чем описанная выше.</p>
   <p>И все же консерваторы ее поддержали. Достаточно было убедить их в том, что она понравилась остальным республиканцам, чтобы заставить их полностью изменить свое мнение. Теперь консерваторы были в восторге от этой щедрости – и лишь из-за убежденности в том, что их партия поддерживает программу.</p>
   <p>Если вы либерал, то данный феномен, наверное, подтверждает то, что вы давно подозревали. Республиканцы – слабоумные конформисты, безвольно подчиняющиеся своей партии. Они не стараются критически анализировать те или иные вопросы, а просто следуют линии партии. Неудивительно, что республиканцы загнали страну в болото. Демократы более вдумчивые и больше внимания уделяют актуальным вопросам, не так ли?</p>
   <p>Но не спешите с выводами. Либералы оказались в такой же степени подвержены социальному влиянию. Когда им просто показывали программу без дополнительных комментариев, они отдавали предпочтение именно ей, а не более сдержанной. Но, получив дополнительные сведения о мнении других людей, они резко изменили свои взгляды. Если либералам говорили, что республиканцам понравилась щедрая программа социального обеспечения, они начинали ее критиковать. А когда либералам показывали более сдержанную программу, но при этом рассказывали, что другие демократы ее поддерживают, они тоже начинали ее хвалить. На самом деле при отсутствии информации о мнении других она нравилась им даже больше, чем щедрая. Отношение людей к программе полностью зависело от того, с кем она ассоциировалась.</p>
   <p>Но когда респондентов попросили обосновать свое мнение о программе, практически никто не упомянул о роли своей партии. Они отвечали, что принимали решение, исходя из деталей программы и своей личной концепции управления государством. А как же типичные убеждения демократов или республиканцев? Все твердили, что они вообще не сыграли никакой роли в этом решении.</p>
   <p>И они ошибались. Потому что отношение респондентов не просто немного колебалось в ту или иную сторону в зависимости от мнения других; их точка зрения кардинально менялась в зависимости от того, какая партия поддерживала или критиковала предмет обсуждения. Независимо от степени щедрости или сдержанности программы социального обеспечения, консерваторы поддерживали ее, если думали, что она нравится республиканцам, и критиковали, если думали, что ее поддерживают демократы. Либералы поступали так же, только следовали тому, что поддерживали демократы, и критиковали то, что нравилось республиканцам.</p>
   <p>Когда речь шла о политических взглядах, партия была важнее содержания программы.</p>
   <subtitle>Откуда берется сигнал?</subtitle>
   <p>Выпуская новый компактный кроссовер Element, компания Honda надеялась привлечь внимание молодой аудитории – двадцати с лишним лет. Внедорожник был ориентирован на любителей активного загородного отдыха: откидные спинки, багажник, в который могла бы уместиться байдарка или горный велосипед. В рекламе прослеживался тот же подход: громкая музыка, молодые люди от двадцати до тридцати лет, занимающиеся серфингом, сноубордингом и другими экстремальными видами спорта.</p>
   <p>Компания по производству одежды Abercrombie &amp; Fitch тоже проецирует определенный образ. В их рекламе присутствуют черно-белые фотографии сексуально привлекательных молодых людей, отдыхающих на пляже или просто весело проводящих время. В магазинах ощущается такая же аура. Приглушенный свет, привлекательные продавцы-консультанты, стены источают аромат молодости и привилегированности.</p>
   <p>Обе компании шлют очевидное послание: если хочешь быть похожим на этих людей, покупай у нас. Ты покупаешь не продукт, а билет в определенный образ жизни и все, что с ним связано. Если вы любите заниматься спортом на свежем воздухе, то Element – это именно то, что вам нужно. Если вы хотите выглядеть привлекательно или встречаться с таким человеком, носите одежду Abercrombie &amp; Fitch.</p>
   <p>Но могут ли производители в полной мере контролировать сигналы, посылаемые их брендами?</p>
   <p>Honda позиционировала Element как студенческую комнату на колесах для молодежи, ищущей способ перевозить велосипеды и серфы. Однако автомобиль приглянулся и другим группам населения. Данная модель была не менее популярна среди людей старше тридцати и сорока лет: она идеально подходила для перевозки детей и продуктов. А люди пожилого возраста полюбили ее за удобство посадки, просторный салон и относительно низкую стоимость.</p>
   <p>Вскоре Element перестал быть символом активной молодости и начал ассоциироваться с чем-то другим.</p>
   <p>Нечто подобное произошло с Abercrombie &amp; Fitch. Но прежде, чем вернуться к истории этой компании, поговорим о маленькой зеленой лягушке.</p>
   <empty-line/>
   <p>Трудно быть маленькой зеленой лягушкой мужского пола. Жизнь начинается с огромной плавающей массы икринок рядом с тысячами братьев и сестер. Меньше чем через неделю начинается выход из икринок. Если тобой не пообедает личинка стрекозы или рыба, скоро ты превратишься в головастика и начнешь бороться за каждую крупицу водорослей и любой другой потенциальной пищи. Ты растешь и становишься все более привлекательным для цапель, диких уток и прочей живности, ищущей пропитание. Лишь каждый двестипятидесятый из твоих братьев и сестер выживает и становится лягушкой.</p>
   <p>Вот ты дорос до лягушки, но жизнь не стала проще. Теперь нужно искать подходящую самку. А на этом рынке высока конкуренция. Девушки ищут не любви, а того, кто обеспечит симпатичное безопасное местечко для откладывания икры. Самцы с лучшими местами могут получить шанс спариться несколько раз за сезон. Поэтому в конце весны или начале лета ты покидаешь свое комфортное родное болотце и переправляешься на гнездовье в поисках наилучшего уголка в пруду.</p>
   <p>Как следует попрыгав по округе, ты наконец его находишь. В лучах заходящего солнца ты видишь свой идеальный уголок. Затененный, с обильной растительностью, не слишком глубокий. Теперь пора воспользоваться голосовыми связками и дать девушкам знать, что ты холост и готов создать семью.</p>
   <p>Но прежде, чем тебя находит потенциальная партнерша, ты слышишь шум. Гортанный звук, как будто кто-то щипнул растянутую струну банджо. Почти как у тебя, только ниже и глубже.</p>
   <p>Дело плохо. Кто-то собирается вторгнуться на твою территорию.</p>
   <p>Звуки, издаваемые зелеными лягушками, зависят от их размера. Чем больше самец, тем глубже голос. А большие лягушки почти всегда побеждают маленьких в схватке.</p>
   <p>Что же делать маленькой лягушке? Как удержать выбранное место?</p>
   <p>Оказывается, маленькие самцы имеют в арсенале одну хитрость. Они идут на обман. На небольшой.</p>
   <p>Вместо того чтобы повторять обычный клич, маленькая лягушка меняет тактику, издавая звук немного глубже и насыщеннее обычного. Столкнувшись с соперником, претендующим на ту же территорию, маленькие самцы зеленой лягушки издают звук более низкой частоты, из-за чего производят впечатление более крупной и сильной особи.</p>
   <p>Это все равно что брать напрокат Mercedes на встречу выпускников или размещать фотографию десятилетней давности в своем профиле на сайте знакомств. Чтобы получить желаемое, маленькие зеленые лягушки блефуют.</p>
   <p>Блеф сам по себе не так уж плох. Время от времени все блефуют. Кто же не хочет быть немного умнее, красивее и богаче, чем есть? Поэтому люди покупают вещи, посылающие эти желаемые сигналы.</p>
   <p>Но когда слишком многие начинают совершать действия только ради посылаемых ими сигналов или когда кто-то делает это по еще более прагматичным причинам (например, когда пожилые люди выбирают Element), происходит нечто любопытное. Смысл сигнала начинает меняться.</p>
   <p>Если одежду марки North Face начинает носить слишком много людей, не имеющих отношения к активному отдыху на природе, – либо потому, что им хочется выглядеть спортивно, либо потому, что просто нравится фасон, – то бренд может утратить свою ценность как признак спортсменов-экстремалов. Хуже того, люди могут начать ассоциировать бренд с подражателями. То, что было признаком одного, может стать признаком другого.</p>
   <p>Именно об этом беспокоилась компания Abercrombie &amp; Fitch, когда увидела свою одежду на участнике телешоу «Жара в Джерси» Майке Соррентино. Вот что было написано в ее пресс-релизе:</p>
   <cite>
    <p><emphasis>«Мы глубоко обеспокоены тем, что пристрастие мистера Соррентино к нашей торговой марке может причинить значительный ущерб нашему имиджу. Мы понимаем, что телешоу носит развлекательный характер, но полагаем, что эта связь противоречит духу нашей торговой марки и может огорчить многих наших поклонников. Поэтому мы предложили Майклу Соррентино и продюсерам телешоу «Жара в Джерси» крупную сумму за то, чтобы данный персонаж выбирал одежду другой торговой марки. Такое же предложение было сделано остальным участникам телешоу, и мы с нетерпением ждем их ответа».</emphasis></p>
   </cite>
   <p>Обычно компании счастливы, когда знаменитости появляются на публике в одежде или с аксессуарами их торговой марки. Но в Abercrombie &amp; Fitch были обеспокоены возможными последствиями ношения их одежды <emphasis>не той</emphasis> знаменитостью.</p>
   <p>Если бы многие поклонники данного телешоу в подражание любимым персонажам начали носить одежду марки Abercrombie &amp; Fitch, то эта одежда перестала бы быть признаком элиты общества и стала бы признаком чего-то другого. И тогда клиенты, желающие почувствовать себя частью элиты, могли бы отказаться от данного бренда.</p>
   <p>Людей волнует не только то, делают ли что-то другие или сколько других это делает, но и кто эти другие.</p>
   <subtitle>Заучки с браслетами</subtitle>
   <p>Стук в дверь хоть и отвлек ее, но оказался кстати. Последние два часа Карен корпела над домашним заданием по информатике и искала любой повод для перерыва. Она надеялась, что это Кэтрин принесла легкий ужин, но за дверью ее комнаты в общежитии Стэнфордского университета оказались два студента в желтых майках.</p>
   <p>– Мы из Стэнфордской группы по борьбе с раковыми заболеваниями, – произнесла девушка, протягивая Карен желтую листовку. – Мы рассказываем студентам, что ноябрь – месяц желтого цвета в Стэнфорде. Мы ходим по общежитиям и напоминаем людям об этом серьезном заболевании и продаем эти браслеты, чтобы собрать средства, – сказала девушка, протягивая Карен пакетик с тонким желтым браслетом. – За браслет мы просим доллар или больше. Все деньги пойдут на исследования в области раковых заболеваний. Если у вас нет доллара, мы примем даже двадцать пять центов. Помогает любая мелочь. У вас есть возможность сделать вклад в общественно важное дело и показать всем, что в этом общежитии живут сознательные члены общества.</p>
   <p>– Хорошо, – сказала Карен. – Я возьму браслет. Подержите дверь, пока я схожу за деньгами. – Она вернулась к столу, порылась в верхнем ящике и нашла мятую однодолларовую купюру. – Давайте я возьму еще один для своей соседки.</p>
   <p>Она протянула гостям два доллара, а взамен получила два желтых браслета.</p>
   <p>– Спасибо, – сказал парень. – Мы надеемся продать как можно больше, чтобы люди узнали о нашей акции. Мы просим вас носить браслет в течение нескольких недель и убедить ваших соседей по общежитию делать то же самое. Это очень нам поможет.</p>
   <p>– Конечно, – ответила Карен, прежде чем закрыть дверь и вернуться к учебникам. – Надеюсь, вы продадите все браслеты.</p>
   <empty-line/>
   <p>На следующей неделе, возвращаясь с занятия по социологии, она почувствовала исходящий из комнаты отдыха соблазнительный аромат. Она просунула голову в дверь и увидела, что половина ее соседей по общежитию по очереди угощается из различных коробок с пиццей, а вторая половина деловито обводит какие-то цифры на листах бумаги.</p>
   <p>– Что происходит? – спросила она одну из соседок.</p>
   <p>– Ш-ш-ш, – ответила Лиза, – они сказали, что мы не должны показывать друг другу свои ответы. Студенты школы бизнеса проводят какое-то исследование. Ответь на вопросы – и получишь бесплатный кусок пиццы.</p>
   <p>Обмен показался ей честным, поэтому Карен взяла анкету у одного из студентов и начала ее заполнять.</p>
   <p>Помимо вопросов общего характера (например, во сколько она ложится спать), в анкете спрашивалось, не носит ли она какие-либо предметы, связанные с общественными акциями, например футболку с символами благотворительного марафона или желтый браслет. Карен не носила футболки, но на ее руке красовался желтый браслет, купленный в начале недели, поэтому в этом месте она обвела ответ «да». Ответив еще на несколько вопросов, она положила свою анкету в общую стопку и взяла кусок пиццы.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Когда люди описывают среднестатистического студента Стэнфорда, мало кто первым использует слово «крутой». «Технарь» – безусловно. «Умник» – возможно. Но «крутой» не будет первым эпитетом. Однако даже среди тех, кто учится на биохимиков или играет в оркестре посредством ноутбука, существует своя иерархия. И в самом низу тотемного столба престижности находится программа SLE.</p>
   <p>SLE (Structured Liberal Education), или структурированное гуманитарное образование, – это специальная программа Стэнфордского университета для первокурсников. Кому-то недостаточно учебной нагрузки обычного университетского курса? Первокурсники с непреодолимой тягой к знаниям могут подать заявку на получение дополнительной академической нагрузки, и тогда их заселяют в отдельный корпус, где они живут, учатся и питаются. Участники этой программы читают дополнительную литературу, посещают дополнительные лекции по таким темам, как, например, мифология Индии и христианство в Средневековье. Каждую осень в их общежитии ставится пьеса греческого драматурга Аристофана «Лисистрата».</p>
   <p>Неудивительно, что студентов из этого общежития в университетском городке считают заучками. Нельзя сказать, что их не любят, просто относятся без особого почитания.</p>
   <p>Как отреагировали бы окружающие, если бы эти заучки начали делать то же, что и они? Например, если бы на их запястьях тоже появились желтые браслеты? Стали бы люди вроде Карен носить их в дальнейшем или сняли бы, чтобы не походить на ботанов?</p>
   <p>Ради ответа на этот вопрос мы с профессором Стэнфорда Чипом Хитом и организовали всю затею с желтыми браслетами.</p>
   <p>Сначала мы прошлись по всем комнатам в общежитии Карен, продавая желтые браслеты. Затем другие ассистенты, участвовавшие в нашем исследовании, снова пришли в общежитие, чтобы провести якобы не связанный с ним опрос, позволивший нам определить, какое количество студентов носит браслеты. (За кусок пиццы студенты сделают практически что угодно.)</p>
   <p>Затем пришла очередь заучек. Желтые браслеты были распространены среди студентов соседнего общежития, которым как раз оказался корпус структурированного гуманитарного образования.</p>
   <p>Наконец, ассистенты вернулись в общежитие Карен после того, как мы продали браслеты умникам, чтобы проверить, продолжают ли Карен и ее соседи по общежитию их носить.</p>
   <p>У них было много причин продолжать носить браслеты. Во-первых, это было что-то необычное и символизировало поддержку общественной акции. Во-вторых, для Карен и ее компании браслет не был чем-то неизвестным. Они носили его еще до того, как это стали делать умники. Таким образом, появление желтого браслета на запястьях обитателей соседнего общежития не сообщало Карен и ее соседям никакой новой информации о потенциальной привлекательности этого предмета. Кроме того, одно дело – избегать того, что делают другие, и совсем другое – отказаться от того, что тебе уже нравится. Мотив должен быть очень сильным.</p>
   <p>И он был. Несмотря на то, что браслет являлся признаком поддержки общественной акции, и на то, что людям он уже нравился и они носили его, появление браслета на руках умников заставило их снять свои. Почти треть соседей Карен перестали носить желтые браслеты после того, как это стали делать умники.</p>
   <p>Может быть, студенты сняли свои браслеты просто потому, что те им надоели? Нет. Мы продавали желтые браслеты еще в одном общежитии на противоположной стороне университетского городка. Эти студенты присоединились к акции тогда же, когда и Карен с соседями, но они не жили рядом с умниками, поэтому меньше рисковали быть перепутанными с ними и продолжили носить браслеты.</p>
   <p>Студенты перестали участвовать в акции не потому, что те истерлись или утратили свой смысл; просто они не хотели быть похожими на ботанов.</p>
   <empty-line/>
   <p>Люди выбирают другой путь, чтобы их не приняли за кого-то другого. В ходе одного исследования студенты начали есть меньше конфет, увидев, как толстый человек поглощает их горстями. Представители интеллектуальных профессий перестали называть своих детей «младшими», когда это начали делать люди из рабочего класса. Продажи минивэнов пошли вниз, когда они стали ассоциироваться с мамашами юных футболистов. А исполнительные директора высокотехнологичных компаний носят толстовки с капюшоном вместо костюмов, чтобы меньше походить на стереотипных начальников.</p>
   <p>Цена неправильной идентификации слишком велика. Футболка с фотографией какой-нибудь малоизвестной группы вроде Asian Spider Monkey на груди – это сильный сигнал. Он помогает познакомиться с другими поклонниками такой же музыки и, возможно, даже найти идеального спутника жизни. («Тебе они тоже нравятся?!»)</p>
   <p>Но если модники начнут носить такую футболку, услышав о растущей популярности этой группы, то она утратит свою символическую ценность. Мало того что ты перестанешь выделяться из толпы, так теперь еще и незнакомцы не будут знать, кто ты: поклонник альтернативной музыки или заядлый модник? Тебе нравятся гитарные импровизации или весенняя коллекция Prada? В результате истинные любители инди-рока в такой футболке рискуют остаться без внимания потенциальных единомышленников, да еще придется общаться со странными людьми, которые попытаются обсудить с ними последние модные тенденции.</p>
   <p>Ошибочная идентификация приводит к тому, что мы упускаем желаемые контакты и терпим нежелательные. Хуже того, люди могут принять нас за подражателя, который копирует стиль определенной субкультуры, но не принадлежит к ней.</p>
   <p>Но не все случаи ошибочной идентификации равнозначны. Взять, к примеру, политические объединения. Если двигаться слева направо, можно выделить радикалов (крайне левых), либералов, «умеренных», консерваторов и реакционеров (крайне правых). Члены каждой группы не хотели бы, чтобы их путали с другими. Но чем дальше друг от друга отстоят группы, тем дороже обойдется путаница. Конечно, человек, считающий себя либералом, предпочел бы, чтобы его не принимали за «умеренного», но было бы гораздо хуже, если бы в нем видели консерватора. Консерватор испытывал бы такие же чувства, если бы его спутали с либералом.</p>
   <p>Следовательно, чем сильнее различие, тем выше цена ошибочной идентификации. Плохо, когда тебя считают тем, кем ты не являешься; но чем меньше твой воспринимаемый образ похож на реальный, тем хуже. Большинство двадцатипятилетних людей не хотят быть похожими на тридцатилетних, но еще меньше им хочется выглядеть на тридцать пять лет (или на семнадцать).</p>
   <p>Чем дальше от реальной отстоит воспринимаемая личность, тем выше цена расплаты. Когда ты выглядишь значительно моложе своего биологического возраста, тебя могут не воспринимать всерьез и не повышать по службе. А когда ты кажешься значительно старше своего биологического возраста, тебя могут не приглашать на совместные посиделки или в офисную футбольную команду. Чем сильнее расхождение с действительностью, тем больше неприятных последствий.</p>
   <empty-line/>
   <p>Однако выбор иного пути связан не столько с групповой идентичностью, сколько с едва уловимыми социальными характеристиками, передаваемыми определенными сигналами. Подростка вряд ли перепутают с сорокалетним директором компании, а седеющего байкера – с лысеющим бухгалтером. Но если бухгалтеры начнут разъезжать на Harley, чтобы выглядеть круче, то, увидев кого-нибудь на таком мотоцикле, люди с большей вероятностью будут предполагать, что водитель имеет что-то общее с бухгалтером.</p>
   <p>Представьте, что вы пришли поужинать в стейк-хаус Hoffbrau. Это семейная сеть ресторанов с филиалами по всему Техасу от Амарилло до Далласа. Поскольку это стейк-хаус, в меню много мясных блюд: от завернутого в бекон филе до ужина по-техасски для двоих (два стейка на блюде жареных луковых колец). В Hoffbrau найдется все, чтобы накормить даже самого голодного ковбоя. Все из экологически чистой говядины, разделанной вручную, приправленной и обжаренной до совершенства.</p>
   <p>Вы выбираете копченое филе. Аромат орешника, румяная корочка со смесью перцев – звучит соблазнительно. Остается выбрать только одно: размер порции.</p>
   <p>Вы не очень голодны, а в меню только два варианта: стандартная порция 340 г и дамская порция 225 г. Какую вы выберете: стандартную или дамскую?</p>
   <p>Женщине определиться проще. Скорее всего, она закажет дамскую порцию. Действительно, 80 процентов женщин, участвовавших в эксперименте с подобным выбором, выбрали стейк меньшего размера.</p>
   <p>Но как поступить мужчине?</p>
   <p>Вы не очень голодны, поэтому предпочли бы меньшую порцию. Все-таки 340 г – это почти на 50 процентов больше, чем порция в 225 г. Выбор кажется очевидным.</p>
   <p>В конце концов, это всего лишь кусок мяса. Никто не примет мужчину за женщину только из-за того, что он закажет дамскую порцию стейка. Так что мужчины не должны особенно беспокоиться на этот счет.</p>
   <p>Но когда специалисты по психологии потребителей предоставили мужчинам такой выбор, 95 процентов выбрали большую порцию. И не потому, что вдруг почувствовали себя голоднее, чем думали. Когда исследователи изменили название меньшего стейка на порцию шеф-повара, мужчины начали с радостью его заказывать. Пока же порция называлась дамской, они отказывались от стейка меньшего размера, боясь показаться недостаточно мужественными.</p>
   <subtitle>Белое поведение</subtitle>
   <p>Сидни рос в Вашингтоне в середине 1980-х годов и всегда хорошо учился в школе. Он не был самым умным в классе по каждому предмету, но обычно успевал лучше большинства своих сверстников. В табеле успеваемости у него всегда были только «хорошо» и «отлично», и результаты стандартизированных тестов были такими же высокими. Когда в девятом классе проводилось тестирование по основным умениям и навыкам, Сидни набрал гораздо больше баллов, чем средний ученик его возраста; его знания по естествознанию, обществознанию и языку достигали уровня колледжа, а знания по математике и литературе приближались к нему.</p>
   <p>Но в начале одиннадцатого класса учителя встревожились. Способности Сидни остались на прежнем уровне, а вот успеваемость – нет. Если результаты стандартизированных тестов по-прежнему были высокими, то оценки по школьным предметам значительно ухудшились.</p>
   <p>Учителя знали, что Сидни может учиться гораздо лучше. Но он не старался. Почему Сидни губил свой потенциал?</p>
   <empty-line/>
   <p>Расовые различия в успеваемости выявлены исследованиями и официально задокументированы. Будь то результаты стандартизированных тестов, процент исключений из школы, средний балл аттестата, процент поступления в колледж или его окончания, латиноамериканцы и афро-американцы нечасто показывают такой же высокий уровень, как их белые соученики. Согласно данным Национальной программы оценки образовательных достижений учащихся (NAEP), афроамериканцы набирают в среднем на 10 процентов меньший балл по чтению и математике. (Повторюсь, это лишь средние показатели, но, учитывая регулярность их повторения, один из путей исправления ситуации – понять, почему она возникает и не исчезает.)</p>
   <p>Такие различия в успеваемости обусловлены рядом причин. Одна из них – финансовые возможности. Представители национальных меньшинств чаще оказываются в недостаточно финансируемых школах. Свою роль также играет дифференцированный подход, а точнее дискриминация. Открыто или нет, некоторые учителя и члены школьной администрации занижают стандарты для латиноамериканских и афроамериканских детей, реже их вызывают, чаще отправляют на коррекционные занятия, и все это негативно отражается на успеваемости.</p>
   <p>Вдобавок к этим традиционным аргументам есть еще одно более сложное объяснение.</p>
   <p>В середине 1980-х годов профессора Сигнития Фордхэм и Джон Огбу изучали взаимосвязь между расовой принадлежностью и успеваемостью в учебе в одной средней школе Вашингтона (округ Колумбия). Школа была расположена в бедном районе города; именно здесь учился Сидни. Как и везде, состав учеников здесь был неоднородным. Кто-то учился хорошо, кто-то нет.</p>
   <p>Но когда Фордхэм и Огбу проанализировали академические достижения, они обратили внимание на определяющую роль сигналов социальной идентичности. Чернокожие ученики, получавшие высокие оценки или посещавшие дополнительные занятия, часто подвергались насмешкам в своем окружении и обвинялись в «белом поведении». Сидеть в библиотеке, усердно учиться, стремиться к высоким оценкам – такое поведение ассоциировалось с белыми, поэтому считалось неприемлемым.</p>
   <p>Стереотип о несовместимости хорошей успеваемости и принадлежности к афроамериканцам имел много негативных последствий. Подобно Сидни, многие чернокожие подростки имели все задатки для того, чтобы отлично учиться, но переставали стараться, поскольку не хотели подвергаться остракизму со стороны своего социального окружения.</p>
   <p>Те, кто продолжал хорошо учиться, скрывали свои достижения. Они притворялись неумными или вели себя как шуты, чтобы никто не обвинил их в излишнем прилежании. Одна хорошо успевающая ученица неохотно согласилась пройти отбор в школьную команду для участия в популярной телевикторине для старшеклассников при условии, что, даже если она наберет проходной балл, участвовать все равно не будет. В итоге у нее оказался один из самых высоких результатов, но она все равно не согласилась представлять свою школу на викторине.</p>
   <p>Из заметок Фордхэм и Огбу:</p>
   <cite>
    <p><emphasis>«Чернокожие американцы… начали рассматривать академический успех как прерогативу белых и стали подталкивать, возможно, неосознанно, своих соучеников к тому, чтобы не подражать белым в ученическом прилежании, т. е. не демонстрировать “белое поведение”».</emphasis></p>
   </cite>
   <p>Такой вывод, что неудивительно, вызвал много споров. У исследования Фордхэм и Огбу хватает критиков.</p>
   <p>Тем не менее более поздние исследования подтверждают их идеи. Два экономиста проанализировали общенациональную репрезентативную выборку почти из ста тысяч учеников и обнаружили, что связь между успеваемостью в учебе и популярностью среди сверстников варьируется по расовому фактору. У белых подростков высокие оценки ассоциируются с высоким социальным статусом. Белые отличники и отличницы в среднем более популярны среди сверстников, чем белые ученики, успевающие на «хорошо» и «отлично».</p>
   <p>Но среди представителей национальных меньшинств взаимосвязь между оценками и популярностью носила другой характер. Чернокожие и латиноамериканцы, учившиеся исключительно на «отлично», были менее популярны среди сверстников. В соответствии с теорией «белого поведения» хорошо успевающие ученики из этнических меньшинств платили социальный штраф за свои старания в учебе.</p>
   <p>Оттенок кожи также играет свою роль. Если прилежание воспринимается как «белое поведение», то более похожий на белого представитель меньшинств теоретически должен быть более уязвим для насмешек и прилагать больше усилий к тому, чтобы не посылать нежелательных сигналов. Они могут сильнее, чем более темнокожие сверстники, переживать из-за возможных обвинений в «белом поведении» и, следовательно, не будут стремиться к высоким оценкам.</p>
   <p>Действительно, светлокожие мальчики афроамериканского происхождения не только чувствуют себя менее социально приемлемыми, чем их более темнокожие соученики, но и учатся хуже, имея средний балл почти на половину пункта ниже. Мальчики-латиноамериканцы, менее похожие на латиноамериканцев, более вызывающе ведут себя на уроках, чаще не выполняют домашнее задание и имеют в целом более низкий средний балл.</p>
   <p>И дело не только в расе. Несмотря на значительные достижения, женщины по-прежнему в меньшинстве представлены в таких областях, как естествознание, технологии, инженерия и математика. Если среди выпускников вузов девушки составляют почти 60 процентов, то среди занятых в вышеупомянутых сферах – не более 24 процентов.</p>
   <p>Помимо материальных ресурсов, дискриминации и других факторов, немалую роль в этой ситуации играют сигналы идентичности. Исследования показывают, что одна из причин низкой заинтересованности женщин в трудоустройстве в таких областях, как математика, естествознание и информатика, – ассоциируемая с этими областями идентичность. По мнению женщин, в сфере информационных технологий преобладают мужчины из числа заучек, фанатов научной фантастики и видеоигр. А поскольку большинство женщин не стремятся к подобного рода идентичности, они избегают данной отрасли и уходят в другие. Беспокойство по поводу нежелательных ассоциаций заставляет многих талантливых и способных девушек, из которых получились бы превосходные программисты, выбирать другие сферы деятельности.</p>
   <p>Сигналы идентичности виноваты даже в том, что родители передают ВИЧ своим детям.</p>
   <p>В Северной Африке ежегодно тратятся миллиарды долларов на борьбу с ВИЧ и СПИДом, и все равно каждый год рождаются тысячи зараженных малышей. Задача сложна отчасти по той причине, что необходимые лекарства не достигают отдаленных больниц, но самый высокий барьер на пути к решению проблемы – психологический. Будущие матери отказываются принимать лекарства, которые могли бы сохранить жизнь их детям, потому что не хотят признавать своей ВИЧ-положительности. Некоторые заражают своих младенцев через грудное молоко, потому что отказываются переводить их на искусственное вскармливание, являющееся в некоторых регионах признаком того, что у тебя ВИЧ. Таким образом, повышение уровня общественного здоровья требует не только качественных медикаментов. Оно требует понимания сложных соотношений социального клейма и его смысла.</p>
   <subtitle>Когда люди стремятся быть непохожими</subtitle>
   <p>Результаты этих исследований поразительны, но вопрос в том, почему в некоторых сферах жизни подобные тенденции наблюдаются чаще, чем в других. Когда афро-американцы пользуются такими же ручками, что и белые ученики, их не обвиняют в «белом поведении», а мужчины без колебаний покупают такие же бумажные полотенца и холодильники, что и женщины. Преступники едят хлеб, но это не заставляет всех нас отказаться от хлеба. Когда же повышается стремление к непохожести и почему?</p>
   <p>Как и само стремление к непохожести, ответ на этот вопрос связан с выражением идентичности. Иногда наш выбор более сигнализирует идентичности, иногда – менее.</p>
   <p>Взять, к примеру, автомобили. Представьте, что вы должны встретиться с незнакомым человеком и со слов общего приятеля знаете, что он водит внедорожник-универсал марки Volvo. Какие предположения вы сделаете на его счет? Вы сможете себе представить, какой он?</p>
   <p>Машина не расскажет о своем владельце всё, но определенно укажет на некоторые его особенности (например, либеральность).</p>
   <p>Теперь возьмем для сравнения бумажные полотенца. Если человек покупает полотенца торговой марки Bounty, что о нем можно сказать? Можно ли таким образом определить, либерал он или консерватор и где живет: на побережье или в центральной части США? Вероятнее всего, нет.</p>
   <p>Дело в том, что в одних случаях наш выбор больше связан с личностными особенностями, чем в других.</p>
   <p>Значимость объекта как сигнала идентичности частично зависит от его видимости для окружающих. Трудно понять, какими бумажными полотенцами или жидкостью для мытья посуды пользуется человек, если только не обыскать его дом. Поэтому подобные вещи сложно использовать для выражения индивидуальности.</p>
   <p>А вот одежда и автомобиль куда более заметны, поэтому их с большей вероятностью будут использовать как сигналы идентичности.</p>
   <p>Кроме того, чем меньше выбор основан на функциональных аспектах объекта, тем больше он связан с идентичностью. Выбор бумажных полотенец или жидкого мыла во многом зависит от их практических достоинств. Хорошо ли впитывают влагу бумажные полотенца? Не расслаиваются ли они при использовании? В этом и многих подобных случаях функциональность – первоочередной критерий выбора. Поэтому мы не можем делать предположения об идентичности человека на основании его выбора.</p>
   <p>Но в других случаях выбор определяется скорее личными вкусами. В отличие от бумажных полотенец, прическа не выбирается по практической пользе. То же самое можно сказать об автомобилях. Конечно, новая машина надежнее разбитого драндулета и одни автомобили превосходят другие по расходу топлива или количеству посадочных мест, но большинство из них прекрасно довезет вас из пункта А в пункт Б. Выбор, продиктованный личным вкусом, с большей вероятностью будет использован при формировании представлений о человеке.</p>
   <p>Люди стремятся к непохожести только тогда, когда выбор воспринимается как сигнал идентичности. Если окружающие не составляют мнение о вас, исходя из того, какие бумажные полотенца вы покупаете, то вам все равно, кто еще покупает такие же. Умники или модники, женщины или мужчины – не имеет никакого значения. Преступникам может нравиться торговая марка Bounty, но это никак не повлияет на ваш выбор. Нет необходимости отказываться от этих полотенец на основании того, кто еще с ними ассоциируется.</p>
   <subtitle>Часы за 300 тысяч долларов, не показывающие время</subtitle>
   <p>Каждую весну представители лучших часовых домов мира собираются в швейцарском Базеле на Baselworld – ежегодную международную отраслевую выставку. Базель, расположенный на границе Швейцарии, Франции и Германии, – подходящее место для демонстрации идеального сочетания стиля и точности, свойственного представленным там экспонатам. Более ста тысяч участников приезжают посмотреть на самые новые и лучшие изобретения в отрасли – от новейших моделей Rolex до революционных многофункциональных устройств.</p>
   <p>В 2008 году посетителей выставки ждало нечто особенное. Известная швейцарская компания Romain Jerome создала настоящий шедевр. В рамках своей коллекции DNA of Famous Legends («ДНК знаменитых легенд») компания уже представляла часы Moon Dust («Лунная пыль»), изготовленные из фрагментов космических летательных аппаратов «Аполлон-11» и «Союз». На циферблате располагалось несколько кратеров, заполненных пылью из настоящих лунных камней, а ремешок был сплетен из волокон от скафандров астронавтов с МКС. При цене в 15 тысяч долларов часы были совсем не дешевыми.</p>
   <p>Но новинка от Romain Jerome побила все рекорды своим ценником – 300 тысяч долларов.</p>
   <p>Часы Day &amp; Night («День и ночь») – так называлась новая модель – выглядели крайне высококлассно. Частично сделанные из стали, извлеченной из корпуса знаменитого лайнера «Титаник», часы имели не один, а два отдельных турбийона для противодействия влияния земного притяжения на точность часового механизма.</p>
   <p>Но была в этих часах одна странность. Даже не странность, а, скорее, заметная деталь.</p>
   <p>Они не показывали время.</p>
   <p>На интернет-сайте компании значилось: «Не показывая ни часов, ни минут, ни секунд, „День и ночь“ предлагает новый способ измерения времени, разделяя его на две фундаментально противоположные части: день и ночь». Что ж, хотя бы понятно, темно за окном или светло.</p>
   <p>Бесполезные для большинства людей, но идеальные для миллиардера, который никогда не выходит наружу и в доме которого есть все, кроме окон, часы были проданы менее чем через сорок восемь часов.</p>
   <empty-line/>
   <p>Можно посмеяться над причудами богачей, но они такие не одни. Немецкая компания Erich Lacher использует похожий подход при изготовлении часов Abacus. Относительно недорогие, 150 долларов, часы показывают время с помощью шарика, свободно катающегося по циферблату, напоминая детский лабиринт. Когда циферблат расположен параллельно земле и совершенно неподвижен, магнит притягивает шарик в выемку на циферблате, соответствующую актуальному времени. Пока часы не окажутся в этом положении, о времени можно только гадать.</p>
   <p>Часы, не показывающие время, – лишь один пример нефункционального продукта, или вещи, прямо опровергающей свое практическое назначение. Другой пример – велосипеды без переключения передач.</p>
   <p>Сан-Франциско – прекрасный город для велосипедной езды. В нем много холмов, прекрасная погода и хорошо развитая сеть дорожек. Велосипедисты повсюду. Кто-то едет на работу, кто-то занимается спортом, кто-то просто катается в свое удовольствие.</p>
   <p>Но приглядитесь к некоторым велосипедам, и вы заметите кое-что неожиданное. У многих нет переключения передач. Безусловно, вы увидите горные велосипеды с десятью скоростями и дорогие дорожные велосипеды с двадцатью одной или даже двадцатью семью скоростями для покорения самых сложных подъемов и спусков. Но посмотрите, на чем ездит большинство хипстеров, и вы увидите, что у них только одна скорость. Некоторые даже пользуются велосипедами с фиксированной передачей, у которых движение педалей связано с движением заднего колеса. Оно вращается только вместе с педалями, т. е. велосипедист не может перестать их крутить, если хочет ехать вперед. И тормоза нет. Единственный способ остановиться – блокировать заднее колесо давлением ног на педали и таким образом замедлять движение велосипеда.</p>
   <p>Зачем жителям второго по количеству холмов города в мире ездить на велосипеде без тормоза?</p>
   <p>Уменьшая или устраняя функциональные преимущества, велосипеды с одной скоростью или часы, не показывающие время, становятся превосходными средствами выражения индивидуальности. Большинство людей приобретает подобные вещи ради их функциональных преимуществ, поэтому нечто лишенное этих преимуществ передает однозначный сигнал идентичности. На велосипеде с десятью передачами может ездить даже ребенок, но освоить односкоростной не всякому под силу. Любой может купить часы, показывающие время, но нужно быть закоренелым индивидуалистом (и располагать иным способом определения времени), чтобы носить часы, лишенные этой функции.</p>
   <p>Таким образом, нефункциональность создает барьер для доступа в ограниченный социальный круг. Иногда барьер имеет денежное выражение. Нужно иметь много денег, чтобы купить яхту.</p>
   <p>Но бывают и другие барьеры. Например, время. Нужно потратить много времени и сил, чтобы научиться разбираться в вине или во французской философии.</p>
   <p>Иногда приходится расплачиваться утраченными возможностями. Африканские косички на голове или многочисленные серьги в бровях значительно усложняют получение высокооплачиваемой офисной должности.</p>
   <p>Ценой определенного сигнала идентичности могут быть боль и упорство. Чтобы заполучить кубики пресса, нужно выполнить сотни подъемов корпуса из положения лежа и долгое время лишать себя десерта.</p>
   <p>Цена уменьшает вероятность повсеместного распространения. У большинства людей нет денег на покупку яхты, времени на изучение Фуко и силы воли для отказа от простых углеводов.</p>
   <p>Но у цены свои преимущества. Она отличает «своих» от подражателей. Тех, кто действительно разбирается в какой-то области, и тех, кто притворяется. Нельзя без подготовки вскочить на велосипед с фиксированной передачей и надеяться, что все сразу получится. Нужно потратить время и приложить силы, чтобы научиться правильно ездить.</p>
   <p>То же касается произношения. Возьмем, к примеру, фамилию Krzyzewsky. Попробуйте прочитать ее вслух.</p>
   <p>Поклонники университетского баскетбола с легкостью это сделают. Они сразу поймут, о ком идет речь: о Майке Кржижевски, тренере команды Duke Blue Devils. Они сотни раз слышали эту фамилию из уст различных комментаторов и своих друзей – как поклонников, так и критиков этой команды.</p>
   <p>Но человек, не увлекающийся университетским баскетболом, сломает язык, пока будет произносить эту фамилию. Он будет читать по одной букве, и в итоге получится какой-то пронзительный скрежет. Чтобы знать правильное произношение этой фамилии, нужно часто смотреть матчи университетских баскетбольных команд или много общаться с тем, кто их смотрит (либо знать польский язык). Потраченное на это время и есть цена.</p>
   <p>Бесспорно, некоторые люди были бы счастливы целый день смотреть игры университетских баскетбольных команд. Если бы вы сказали настоящим фанатам, что это «дорогостоящее» занятие, они рассмеялись бы вам в лицо. Для них это сплошное удовольствие.</p>
   <p>Но с ними не все солидарны. И, независимо от вашего отношения к университетскому баскетболу, время, потраченное на приобретение экспертных знаний в этой области, могло бы быть потрачено на что-то другое. Таким образом, требуемое время играет роль цены, отделяющей экспертов от дилетантов.</p>
   <empty-line/>
   <p>Цена также объясняет, почему некоторые сигналы со временем не теряют своего значения. Они могли бы входить в моду и выходить из нее, но вместо этого сохраняют актуальность.</p>
   <p>Чем дороже что-то обходится, тем с большей вероятностью оно сохранит свою ценность как явный и четкий сигнал. Можно не сомневаться в том, что любой владелец яхты богат, а человек, ездящий на велосипеде с фиксированной передачей, разбирается в велосипедах. Дело в том, что чем выше цена обладания каким-то сигналом, тем меньше шансов, что его присвоят аутсайдеры. Уменьшая вероятность заимствования, цена одновременно повышает ценность сигнала как маркера, по которому истинного обладателя определенной характеристики можно отличить от того, кто ее лишен.</p>
   <p>Взять, к примеру, стрижку ирокез. Многие хотели бы обрести более брутальную внешность, но не все готовы ради этого сбривать почти все волосы на голове за исключением узкой полоски по центру. С такой прической достаточно сложно получить квалифицированную работу или найти спутницу жизни. Конечно, когда знаменитости вроде Дэвида Бэкхема и Криштиану Роналду начали носить смягченный вариант ирокеза с более коротким ершиком и без выбритых висков, им начали подражать разные модники и стиляги, но на оригинальный вариант стрижки они все же не решились.</p>
   <p>Благодаря этому ирокез сохранил свою ценность как признак принадлежности к определенной субкультуре. Цена этого сигнала достаточно высока, чтобы отпугнуть представителей большинства. Дорогостоящие сигналы с большей вероятностью сохраняют свое символическое значение.</p>
   <p>Иван Арпа, генеральный директор компании, изготовившей часы за 300 тысяч долларов, сказал: «Любой может купить часы, показывающие время. Но только истинный ценитель способен приобрести те, которые этого не делают».</p>
   <subtitle>Когда дорогое и дешевое выглядит одинаково</subtitle>
   <p>Когда мы предложили Мэтту ответить на пару наших вопросов, он с радостью согласился. Студент Техасского университета в Остине, Мэтт изучал социологию и надеялся однажды пробиться в музыкальную индустрию. Но учеба стоила дорого, поэтому в момент нашего знакомства он протирал столики в местном ресторане ради дополнительного заработка. Когда мы предложили ему 5 долларов за ответы на пару вопросов, Мэтт поспешил воспользоваться предложением. Он вынул ручку из сумки, устроился за ближайшим столиком и принялся читать инструкции:</p>
   <cite>
    <p><emphasis>«Мы изучаем вопрос восприятия товаров. Сначала оцените, насколько вы согласны со следующими утверждениями по поводу своих познаний в моде: „Я хорошо разбираюсь в моде“, “Я часто думаю о модных тенденциях” и т. д.»</emphasis></p>
   </cite>
   <p>Мэтт не считал себя модником. Он плохо разбирался в одежде, никогда не читал статьи о современных тенденциях и вообще был равнодушен к этой теме. Последней куп ленной им «модной» вещью была странная блестящая рубашка, на приобретении которой настояла его девушка. В большинстве вопросов Мэтт отметил вариант «категорически не согласен» и перешел на следующую страницу.</p>
   <cite>
    <p><emphasis>«Вам будут показаны изображения различных сумок. Попробуйте их оценить. Рядом с каждым изображением напишите сумму в долларах, отражающую ее возможную, на ваш взгляд, стоимость».</emphasis></p>
   </cite>
   <p>«Сумки? Об этом я точно ничего не знаю», – подумал Мэтт, тем не менее решил попробовать.</p>
   <p>На первой сумке стоял логотип Prada, и Мэтт припомнил, что так вроде бы называется известный итальянский бренд. Он написал «700 долларов». Вторая сумка была покрыта логотипами Gucci, поэтому рядом с ней он написал «650 долларов».</p>
   <p>Затем он перешел к третьему изображению. Сумка была золотистого цвета и выглядела так, будто сделана из какого-то плетеного материала. Но на ней не было никаких опознавательных знаков. Она выглядела почти как дешевая пляжная сумка, в которой мы таскаем разные необходимые мелочи во время отпуска.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_008.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Рядом с этим изображением Мэтт написал «20 долларов». Потом подумал и решил, что 20 – это слишком много. Он зачеркнул «20», написал «15 долларов» и перешел к следующей сумке.</p>
   <p>До промышленной революции большинство товаров изготавливалось вручную. Семьи сами выращивали хлопок и лен, делали нитки и ткали полотно. Учитывая сложность отлива металлических деталей, все существовавшие на то время механизмы состояли из деревянных компонентов. Труд был ручным, долгим и утомительным.</p>
   <p>С появлением станков, парового двигателя и других технологий мир начал медленно, но верно меняться. Самолетный челнок, прядильная машина периодического действия и прочие устройства позволили перенести ткачество из частных домов в большие специализированные фабрики. Волокноотделитель позволил выполнять годовой объем работы за неделю. Предприниматели стали обхаживать изобретателей, побуждая их создавать все более новые и мощные машины.</p>
   <p>Технологический прогресс привел к возникновению нового социального класса. Повысился не только уровень жизни, но и социальная мобильность. До того момента общественный статус был явлением относительно статичным. Богатство передавалось по наследству. Титулы переходили из поколения в поколение, а с ними – и соответствующее положение в обществе. Человек был лордом, потому что его отец, дед и прадед были лордами. Одни владели землей, другие на ней работали, и перейти границу между двумя сословиями было практически невозможно.</p>
   <p>Промышленная революция все изменила. Если раньше ты либо был богатым, либо не был, то теперь ты мог им стать. И для этого не нужно было владеть землей. При должном сочетании ума, смелости и везения можно было за короткое время сколотить небольшое состояние. Богатство отделилось от социального класса, и появилось сословие нуворишей.</p>
   <p>Нуворишами, или новыми богачами, называли новый сегмент общества, возникший в результате научного, технологического, промышленного прогресса и связанной с ними сумятицы в обществе. Эти люди не получали состояние по наследству от высокопоставленных родственников, а зарабатывали его сами, что позволяло им, будучи рожденными в более низком социальном сословии, потреблять товары и услуги, когда-то доступные только людям более высокого общественного положения.</p>
   <p>Но им недостаточно было просто покупать дорогие вещи. Нувориши жаждали не только богатства, но и соответствующего статуса. Богатство зачастую невидимо. Никто, кроме вас (и, возможно, вашей жены), не знает, сколько денег на вашем банковском счете. А статус, в свою очередь, социален. Он отражается в глазах окружающих. Он выражается в уважении со стороны социального окружения.</p>
   <p>Поэтому нувориши принялись за демонстративное потребление. Вместо того чтобы покупать дорогую еду, посуду и другие невидимые за пределами частного дома вещи, они приобретали товары, недвусмысленно показывавшие их богатство всем вокруг. Товары и услуги интересовали их не с точки зрения практической пользы, а с точки зрения статуса и престижа.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Видимые сигналы ускоряют идентификацию. Нужно быть достаточно богатым, чтобы купить зубную пасту за 10 тысяч долларов, но даже если бы вы это сделали, то никто бы не узнал. Автомобили и одежда более заметны для окружающих, благодаря чему становятся более частыми средствами демонстрации статуса.</p>
   <p>Бренды еще больше облегчают эту задачу посредством броских логотипов и узоров. Классные кроссовки с большой «галочкой» на боку или дорогой пиджак в фирменную «клетку» Burberry бросаются в глаза и могут быть использованы как сигналы идентичности.</p>
   <p>Справедливо предположить, что более дешевые товары должны иметь менее заметные опознавательные признаки. Конечно, многие хотят дать понять окружающим, что на них одежда фирмы Burberry, но не всем хотелось бы сообщать о том, что на них вещи из местного сетевого супермаркета. Отсюда можно предположить прямо пропорциональную зависимость между ценой и заметностью логотипа. Более дешевые товары должны иметь небольшие логотипы, а более дорогие – большие и заметные.</p>
   <p>Но когда мы с профессором Морганом Уордом проанализировали сотни товаров, обнаружилось нечто иное. Мы выбрали две основные категории модных аксессуаров: солнцезащитные очки и сумки – и систематизировали сотни образцов, обращая особое внимание на стоимость и наличие логотипа или названия бренда на продукте.</p>
   <p>В более дешевых продуктах бренд почти никогда не определялся. Например, лишь две из каждых десяти пар солнцезащитных очков стоимостью ниже 50 долларов имели название бренда или логотип. По мере увеличения цены бренд становился более заметным. Почти девять из десяти пар солнечных очков стоимостью от 100 до 300 долларов имели опознавательные знаки производителя. Но по мере дальнейшего увеличения цены опознавательные знаки становились все менее заметными. Лишь три из десяти пар очков стоимостью более 500 долларов имели логотип или название бренда.</p>
   <p>Сначала зависимость между ценой и заметностью логотипа была прямо пропорциональной, а в какой-то момент она становилась обратной.</p>
   <p>Неудивительно, что отсутствие логотипа (и ценника) затрудняло идентификацию товара для непосвященного наблюдателя. Когда мы попросили обычных людей вроде Мэтта угадать стоимость разных сумок, их ответы сильно зависели от логотипов и других видимых характеристик брендов. Когда товары были украшены хорошо различимыми логотипами, респонденты могли сделать некоторые предположения об их стоимости. Они не называли точную цену, но могли отделить более дорогие вещи от более дешевых. Они знали, что сумка Gucci дороже сумки Gap.</p>
   <p>Но стоило убрать все логотипы, и респонденты совсем растерялись. Они не могли отличить сумку стоимостью 2 тысячи долларов от вещи ценой всего 20 долларов<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>.</p>
   <p>Если покупатели так увлечены демонстративным потреблением, зачем кто-то станет платить тысячи долларов за то, что большинство обывателей приняло бы за дешевку?</p>
   <p>Можно поспорить, что люди приобретают продукцию дорогих брендов из-за более высокого качества, но это не объясняет повышенной стоимости продукции люксовых брендов с менее заметными опознавательными знаками. Например, на более дорогих моделях Mercedes эмблема на капоте имеет меньший размер. С каждыми дополнительными 5 тысячами долларов стоимости логотип уменьшается на сантиметр. Сумки Gucci и туфли Louis Vuitton демонстрируют ту же закономерность. Люксовые товары с менее заметными логотипами стоят дороже. Цена менее громких сигналов выше.</p>
   <p>Может быть, богачи просто не любят логотипы?</p>
   <empty-line/>
   <p>Если некоторые товары буквально тычут своим логотипом в лицо, то другие передают менее очевидные сигналы. Все туфли марки Christian Louboutin имеют красную подошву, а у рубашек Coton Doux на внутренней стороне воротника или под манжетами часто можно найти ткань с особенным рисунком. Один производитель кожаных сумок и аксессуаров использует одинаковый плетеный рисунок на многих своих товарах.</p>
   <p>Более заметные логотипы и названия брендов эффективнее передают сигнал широкой общественности (потому что их легче увидеть и распознать), но не все замечают менее очевидные сигналы. Большинство людей не обращает внимания на подошву чужой обуви, и спрятанные под воротником или манжетом вставки из другой ткани тоже могут остаться незамеченными. Рядовые обыватели часто не видят этих сигналов, так же как человеческое ухо не слышит звуки собачьего свистка.</p>
   <p>Неразличимость сигнала для широкой общественности может показаться его недостатком, но она также имеет скрытое преимущество. Громкие сигналы легче распознать, но, как следствие, их легче подделать или скопировать чужаку.</p>
   <p>Сумка, покрытая логотипами Louis Vuitton, заставит стороннего наблюдателя предположить, что вы богаты. Но, будучи хорошо узнаваемыми, такие явные сигналы с большей вероятностью имитируются людьми, которые не богаты, а лишь хотят казаться таковыми.</p>
   <p>Посмотрите, какие товары чаще всего подделывают. Пройдитесь по Канал-стрит в Нью-Йорке или просмотрите веб-сайты, специализирующиеся на продаже контрафакта, и вы увидите, что там представлены сумки не всех торговых марок. Чаще всего копируются товары с более выразительными логотипами. Покупателю подделки нужен сигнал, посылаемый определенным брендом, поэтому чем больше логотип или чем очевиднее отличительные особенности торговой марки, тем больше шансов, что эти вещи начнут подделывать. Покупателям подделок важно не столько качество, сколько статусное значение этой сумки.</p>
   <p>Как следствие, инсайдеры – т. е. люди, хорошо знающие ту или иную область, – предпочитают менее явные сигналы. Они не так хорошо заметны, но помогают отличить действительно «своего» от подражателя. Если люди, желающие казаться богатыми, покупают сумки, покрытые логотипами Louis Vuitton, то эти логотипы перестают быть сигналом богатства. Поэтому настоящие богачи могут стремиться к непохожести и использовать более скрытые маркеры, узнаваемые только другими инсайдерами.</p>
   <p>Несмотря на свою неразличимость для большинства, скрытые сигналы образуют тайную систему связи с другими знатоками и истинными ценителями. Многие люди не заметили бы характерного плетения сумок Bottega Veneta, но настоящие модники умеют распознавать неявные отличительные особенности.</p>
   <p>Действительно, когда мы попросили людей, изучающих моду и стиль, определить стоимость сумок, у них не возникло таких затруднений, как у Мэтта. Они не только в точности назвали стоимость сумок с логотипами, но и распознали сумки с малозаметными отличительными признаками. Даже без больших логотипов они отличили дорогие товары от дешевых.</p>
   <p>Часы Rolex – всем известный символ статуса. Но именно по этой причине настоящие любители обычно предпочитают нечто менее популярное. Часы Vacheron Constantin ускользнут от радара большинства обывателей, но истинные ценители часов распознают сигнал и восхитятся выбором.</p>
   <p>Помните ту простовато выглядевшую сумку, оцененную Мэттом в 15 долларов? На самом деле это была сумка Bottega Veneta за 6 тысяч долларов. Но если большинство обычных студентов не замечало неявных сигналов, то истинные знатоки моды сразу же узнавали бренд.</p>
   <p>И это приводит нас к выгодам подделывания.</p>
   <subtitle>Почему Louis Vuitton следует поддерживать контрафакцию</subtitle>
   <p>Если вы никогда не видели пакет для мусора от Louis Vuitton, то вот вам подарок.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_009.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Мы говорим не о модели Raindrop Besace – водонепроницаемой дамской сумочке за 1960 долларов, имеющей такой вид, словно она изготовлена из материала для мусорных пакетов. Мы говорим о настоящем мусорном пакете, предназначенном непосредственно для упаковки отходов.</p>
   <p>Эти коричневые пакеты, украшенные знаменитыми ромбами и цветами с четырьмя лепестками, можно назвать идеальным подарком для фаната изысканности, для того, кто считает, что его мусор лучше, чем у всех остальных.</p>
   <p>Но прежде, чем сетовать на то, что мир катится в пропасть, присмотритесь к фотографии. Обратите внимание, что на пакете отсутствуют отчетливые буквы LV, входящие в традиционную монограмму бренда. При пристальном изучении можно заметить совсем другие буквы: VO.</p>
   <p>Эти пакеты выпущены вовсе не компанией Louis Vuitton. Это фальшивка.</p>
   <empty-line/>
   <p>От Louis Vuitton до Lego, от Rolex до Ray-Ban почти 10 процентов объема мировой торговли составляют контрафактные товары. Половина триллиона долларов в год уходит преступникам, а не крупным компаниям и брендам. Эта цифра превышает годовой объем производства Норвегии, Польши или Бельгии. Только в США контрафакция обходится легальному бизнесу в 200 миллиардов долларов в год. В конце 1990-х годов компания по производству зажигалок Zippo из-за подделок потеряла треть своей выручки.</p>
   <p>Но дело не только в потерянной выручке. Недовольство потребителей качеством поддельного товара наносит вред репутации бренда. Повсеместное распространение контрафактной продукции подрывает статус эксклюзивности. Из-за доступности дешевых альтернатив потребители не хотят платить полную цену за официальную продукцию бренда.</p>
   <p>Загляните в любой крупный морской порт мира, и вы сможете оценить реальные масштабы проблемы. Морские контейнеры с маркировкой «Дом и сад» заполнены тысячами поддельных сумок. «Стройматериалы» оказываются бессчетными коробками с поддельными кроссовками.</p>
   <p>Интернет лишь упростил и ускорил распространение контрафактной продукции. Теперь преступники продают свои изделия напрямую непосредственным потребителям. Таможенные службы пытаются закрывать интернет-сайты, через которые распространяются фальшивки, но на их месте вскоре появляются новые. И речь идет не только о мелких сайтах-однодневках. Проведенное в 2008 году исследование показало, что все сумки Louis Vuitton и духи Dior, продаваемые на интернет-аукционе eBay – подделка. Восемь из десяти товаров, выдаваемых за продукцию компании Tiffany &amp; Co, тоже оказались контрафактом. Мы имеем дело с бескрайним океаном незаконных товаров.</p>
   <p>Неудивительно, что производители модных товаров прилагают все силы к борьбе с изготовителями и распространителями контрафактной продукции. Некоторые компании, такие как Louis Vuitton, стараются запатентовать свои фирменные рисунки, например повторяющийся узор из переплетенных LV. Другие компании разрабатывают изделия, которые труднее подделать. Dolce &amp; Gabbana использует сложную антиконтрафактную систему, включающую в себя сертификат подлинности, фирменную голограмму на этикетке и клеймо из нитей, реагирующих на ультрафиолетовый свет.</p>
   <p>Когда защитные меры не помогают, компании прибегают к помощи юристов и начинают преследовать в судебном порядке как самих изготовителей контрафактной продукции, так и розничных продавцов. Только в 2004 году международный холдинг LVMH потратил 20 миллионов долларов на борьбу с черным рынком, проведя более шести тысяч рейдов и более восьми тысяч судебных процессов по всему миру.</p>
   <p>В целом производители модных товаров стараются сделать все, чтобы их продукцию не подделывали, поскольку считают, что это плохо для их бизнеса.</p>
   <p>Но может ли контрафакция быть полезной? Могут ли бренды получать выгоду от существования подделок?</p>
   <p>Когда два профессора юриспруденции попытались ответить на эти вопросы, ответы неожиданно оказались положительными. И причина была связана со статусными сигналами.</p>
   <p>Люди, особенно следящие за тенденциями моды, неравнодушны к тому, что говорит о них их одежда. Они хотят идти в ногу с мировыми трендами или хотя бы не носить то, что вышло из моды.</p>
   <p>Но если бы статусный сигнал модных стилей никогда не менялся, у людей не было бы необходимости покупать что-то новое. Они годами носили бы одни и те же ботинки UGG или узкий галстук. Если бы эти предметы одежды всегда являлись признаками моды и стиля, ни у кого не было бы причин заменять их чем-то другим до тех пор, пока они не износятся.</p>
   <p>Большинству потребителей такое положение вещей пришлось бы по душе, но производители и продавцы модных товаров вряд ли пришли бы в восторг. Упала бы выручка от продаж; пришлось бы сокращать рабочие места.</p>
   <p>И тут на помощь приходят изготовители контрафакта.</p>
   <p>Производя и распространяя подделки, пираты ускоряют устаревание модных товаров. Низкокачественная подделка может опорочить оригинальное изделие, но из-за доступности контрафакция также меняет смысл обладания вещью того или иного стиля или бренда. Если каждый может купить вещь, похожую на модную в этом сезоне модель сумки Louis Vuitton, то сигнал, посылаемый обладателем оригинальной сумки, теряется. Благодаря невысокой цене вокруг появляется слишком много «таких же» сумок, и оригинал перестает выдавать в своей обладательнице законодателя моды. Сумка Louis Vuitton становится признаком потребителя товаров массового производства или того, кто хочет выглядеть модно. И тогда истинные модницы, чтобы снова выделяться из толпы, покупают что-то другое.</p>
   <p>То же происходит и с языковыми средствами. Подростки начинают использовать какие-то новые сленговые слова и выражения. Через какое-то время их заимствуют родители, чтобы выглядеть современными. Но переход явления в другую социальную или возрастную группу меняет его значение. Что когда-то было символом «крутости», стало символизировать попытку выглядеть «круто». И к тому времени, как эти слова и выражения проникают в речь бабушек и дедушек, молодежь уже давно придумала что-то новое.</p>
   <p>В стремлении показать свою прогрессивность компании хватаются за любые новые концепции управления: шесть сигм, тотальный менеджмент качества и т. д. За крупными предприятиями подтягиваются подражатели: меньшие фирмы начинают копировать все, что делают «новаторы». Но когда подражателей становится слишком много, концепция теряет свою ценность как сигнал новаторства. Поэтому те, кто хочет выделиться из толпы, вынуждены двигаться дальше.</p>
   <p>Как следствие, те или иные явления, становясь символами идентичности, сначала входят в моду, а затем устаревают. Сначала небольшая группа людей начинает использовать какую-то фразу или одна компания берет на вооружение революционный метод управления. Если эти первопроходцы пользуются популярностью, если их считают прогрессивными, то другие начинают им подражать ради приобретения такого же статуса. И по мере расширения круга подражателей те фразы, методы управления или иные культурные явления входят в моду и становятся популярными.</p>
   <p>Но с появлением первых подражателей сигнал начинает меняться. Что однажды было признаком новаторства, то начинает символизировать что-то другое. Поэтому первопроходцы перестают пользоваться данным явлением, чтобы не подавать нежелательные сигналы идентичности. Это лишь ускоряет изменение значения сигнала. В конечном итоге даже последователи отказываются от данного явления, поскольку его первоначальный смысл полностью утерян. Популярное явление выходит из моды.</p>
   <p>Мода часто меняется, но контрафакция ускоряет этот процесс. Способствуя повсеместному распространению модных новинок, подделывание заставляет их выходить из моды. Но тем самым пиратство поддерживает стремление потребителей к чему-то новому. Как однажды заметил Шекспир, «мода изнашивает одежду быстрее, чем люди».</p>
   <subtitle>Практическое применение социального влияния</subtitle>
   <p>Печально, что из-за нежелательных сигналов идентичности представители расовых меньшинств отказываются от академических достижений, а женщины не хотят получать медицинскую помощь. Но при грамотном применении этот феномен может послужить стимулом к принятию правильных решений.</p>
   <p>Объявления социальной рекламы, особенно в сфере здравоохранения, часто сфокусированы на информации. Сюжеты и плакаты, нацеленные на борьбу с курением, описывают негативное влияние никотина на здоровье; кампании по борьбе с наркотиками призывают родителей рассказывать детям об опасности употребления наркотических средств. Предполагается, что информация такого рода заставит людей изменить свое мнение. Расскажи человеку о негативных последствиях курения, употребления наркотиков или нездорового питания, и он одумается и исправится.</p>
   <p>К сожалению, получение дополнительных знаний не всегда приводит к более взвешенному решению. Курящие подростки осведомлены о рисках, но все равно курят. Дети знают, что конфеты и чипсы вредны для здоровья, но на их поведении эти знания никак не отражаются.</p>
   <p>Гораздо эффективнее формировать ассоциации между желаемым поведением и референтной группой, или целевой идентичностью. Попай всегда ел шпинат, чтобы превратиться в суперсилача, и, согласно одной теории, эта ассоциация на треть увеличила потребление шпината в США.</p>
   <p>Рекламщики уже давно знают об этом эффекте и связывают звезд вроде Майкла Джордана со всем подряд – от обуви до еды и безалкогольных напитков. Хотите походить на Майка? Этот продукт вам поможет. Если кумир что-то делает, поклонники захотят ему подражать<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>.</p>
   <p>Не менее эффективна ассоциация с нежелательной идентичностью. Злоупотребление алкоголем представляет собой серьезную проблему в университетских городках. Часто студенты пьют больше, чем следовало бы, что приводит ко всевозможным происшествиям и заболеваниям.</p>
   <p>В попытке справиться с этой проблемой мы с поведенческим психологом Линдси Рэнд изменили образ, ассоциировавшийся у некоторых студентов с употреблением алкоголя. Мы отправились в студенческие общежития и расклеили плакаты с изображением молодого человека, похожего одновременно на «ботана», мечтающего попасть в студенческое братство, и на шкипера из «Острова Гиллигана», с бутылкой спиртного в руке. Плакаты призывали студентов: «Подумай, прежде чем пить! Ты же не хочешь выглядеть, как он?» Связав злоупотребление алкоголем с образом, ассоциации с которым студенты избегали, мы надеялись повлиять на их поведение.</p>
   <p>И уловка подействовала. По сравнению с теми студентами, которым показывали плакаты с традиционными информационными призывами (ежегодно 1700 студентов умирает от связанных с алкоголем травм, поэтому «подумай, прежде чем выпить; здоровье бесценно»), студенты, которые видели плакаты, связывающие злоупотребление алкоголем с нежелательным образом, стали пить на 50 процентов меньше.</p>
   <p>С помощью той же идеи мы попытались склонить людей к более здоровому питанию. Мы подходили к постоянным посетителям в одном местном ресторане и напоминали некоторым из них, что те люди, на которых они обычно не хотят быть похожими, употребляют очень много нездоровой пищи. Когда возникла ассоциация с нежелательной идентичностью, люди стали выбирать полезные салаты вместо жирных гамбургеров. Изменение смысла сигнала поспособствовало оздоровлению.</p>
   <empty-line/>
   <p>Вмешательства такого рода, основанные на сигналах идентичности, могут оказаться эффективными в различных контекстах. Рассуждая о негативных последствиях стереотипа «белого поведения», президент Обама сказал, что Америке нужно «искоренить то ложное убеждение, что чернокожий ученик с книгой в руках стремится быть похожим на белокожего».</p>
   <p>Но чтобы изменить стереотип, недостаточно убрать из языка одно выражение. Нужно изменить образ, ассоциируемый с академическим успехом, чтобы в нем четче фигурировали представители национальных меньшинств.</p>
   <p>В школах, где большинство учеников составляют афроамериканцы, негативная взаимосвязь между высокой успеваемостью и социальным статусом естественным образом ослабляется. Поскольку подавляющая часть лучших учеников представлена афроамериканцами, их сравнение с белыми теряет смысл. Когда чернокожие ученики один за другим стремятся к успеху в учебе, нельзя утверждать, что прилежание – прерогатива белых.</p>
   <p>Правильно разработанные программы тоже могли бы изменить значение сигналов идентичности в нужном направлении. В случае с недостаточным присутствием женщин в научных, технологических, инженерных и математических специальностях есть простое решение – изменить обстановку. В исследованиях девушки охотнее записывались на курсы информатики, когда кабинет был украшен журналами общего содержания, комнатными растениями и прочим нейтральным декором (а не стереотипными мужскими атрибутами вроде плакатов со сценами из «Звездных войн» и научно-фантастических произведений) или когда они общались со студентом факультета информатики, одетым в обычную одежду (а не в футболку с цитатой из тех же «Звездных войн»). Благодаря нейтральной обстановке или выглядящему отлично от стереотипа собеседнику девушки чувствовали себя в своей тарелке. Привлечение внимания к преуспевающим в учебе представителям этнических меньшинств, особенно пользующимся популярностью, должно произвести такой же эффект. Ассоциирующаяся с определенным поведением или действием идентичность часто не менее важна, чем его более практическая ценность.</p>
   <p>Сигналы, ассоциируемые с чем-то постыдным, помогают понять отношение людей к рискам для здоровья. Чем более чувствительным к какой-то болезни считает себя человек, тем с большей вероятностью он пройдет обследование и изменит свои привычки. Но если в списке возможных способов заражения появляется причина, ассоциируемая с порочным поведением (например, незащищенный половой контакт), то люди, как ни странно, реже допускают мысль о возможном заражении и с меньшей вероятностью проходят обследование.</p>
   <p>Как только к трем вполне невинным способам заражения (таким, например, как нахождение в местах большого скопления людей) добавилась еще одна причина – с клеймом неприличия, – количество респондентов, считавших, что у них есть риск заболеть, сократилось на 60 процентов. Расширение списка возможных путей распространения болезни должно увеличить риск (ведь способов стало больше), но люди менее охотно признают возможность заражения, потому что дополнительный способ связан с осуждаемым поведением.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>В целом управление сигналами идентичности играет ключевую роль не только в повышении популярности продукта или явления, но и в ее сохранении. Если люди поддерживают какое-то движение или покупают продукт потому, что им нравится связанный с ними имидж, то популярность и продажи будут расти в геометрической прогрессии по мере появления новых поклонников.</p>
   <p>Но так же быстро все может рухнуть. То, что сегодня круто, завтра может устареть, когда публика переключится на очередную модную новинку.</p>
   <p>Британский бренд класса люкс Burberry столкнулся именно с такой проблемой. Долгое время он был фаворитом седеющих директоров, увлекающихся гольфом, но в начале 2000-х годов значение сигнала изменилось. Фирменная бежево-черная клетка стала униформой малообразованных, слепо следующих моде представителей рабочего класса, футбольных болельщиков, склонных к пьянству и дебошам. Таксисты отказывались обслуживать клиентов в бейсболках Burberry, и к моменту появления фотографий, на которых страдающая наркотической зависимостью звезда «мыльных опер», с ног до головы облаченная в эту клетку, вынимает наряженную в клетчатую юбочку дочь из такой же клетчатой коляски, первоначальные постоянные клиенты Burberry переключили внимание на другие бренды.</p>
   <p>Чтобы вернуть бренду прежний лоск и славу, новый генеральный директор компании Энджела Арендс не только приняла радикальные меры против производителей подделки, но и отказалась от повсеместного использования фирменного узора. Клетка была убрана с 90 процентов товара. Если она и использовалась, то скорее на подкладке, чем на лицевой стороне изделий.</p>
   <p>И стратегия сработала. Доходы резко возросли, и компания вернула себе прежний статус. Сделав отличительные особенности бренда менее заметными, компания сохранила статус высокого качества, но стряхнула всех подражателей, которых в вещах этого бренда интересовал только посылаемый ими сигнал.</p>
   <p>Другое решение – предложение нескольких товарных линий. Многие семьи приобретают Toyota Camry – надежный и безопасный автомобиль. Но это может отпугнуть потребителей из других категорий. Если вы только что получили повышение и хотите продемонстрировать свой успех окружающим, то покупка автомобиля, ассоциирующегося с папашей из пригорода, не выполнит эту задачу.</p>
   <p>Поэтому компания Toyota придумала Lexus. Под этой маркой выпускаются люксовые автомобили с более богатой комплектацией и более высокой стоимостью. Отчасти такая политика необходима для привлечения тех покупателей, которым нужно что-то посолиднее Camry. Но отчасти дело в идентичности. Lexus предлагает тем людям, которые водили нечто вроде Camry, отличиться от других семей с их Camry. Способ подняться на одну статусную ступеньку выше, но сохранить верность бренду Toyota.</p>
   <p>Scion, еще один бренд компании Toyota, предлагает нечто подобное молодым водителям, стремящимся подчеркнуть свою молодость и мобильность. Сами автомобили отличаются от традиционных моделей Toyota, и статусное значение у них другое. Водитель Scion воспринимается не так, как водитель классических моделей Toyota, и наличие различных дочерних брендов позволяет корпорации удерживать лидерство в разных сегментах рынка, предлагая каждому из них желаемые и отличные друг от друга сигналы.</p>
   <p>Управлять значением сигнала можно также путем расширения ассоциируемой идентичности. Республиканцы неохотно поддерживают инициативы либералов, а демократы так же относятся к инициативам консерваторов. Но когда вопрос представляется как относящийся к правам человека в целом, это позволят вывести его за рамки партийных пристрастий. Чем шире образ, тем большее число людей он привлекает. И, поскольку он ассоциируется с более широкой идентичностью, меньше шансов, что люди будут его избегать.</p>
   <p>Мы с вами рассмотрели два вида воздействия социального влияние на поведение: подражание и стремление к непохожести. Но есть и третий путь. В нем сочетаются два предыдущих.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 4. Похожие, но разные</p>
   </title>
   <p>Два раза в год где-то в Европе проходит тайное совещание. Представители из разных стран собираются в неком месте и в течение нескольких дней совещаются, пока не придут к единому решению. Проводятся презентации, происходит обмен аргументами и голосование.</p>
   <p>Это не совещание по вопросу ядерных вооружений и не саммит G8, тем не менее данное событие оказывает большое влияние на нашу повседневную жизнь. На этом совещании определяется цвет года.</p>
   <empty-line/>
   <p>С 1999 года пророки от мира цвета собираются, чтобы миропомазать оттенок, который будет царить на подиумах и полках магазинов в ближайшие двенадцать месяцев.</p>
   <p>В 2014 году цветом года стал оттенок номер 18–3224, известный как сияющая орхидея. Этому насыщенному энергией оттенку лилового с нотками розового приписывалась способность стимулировать «творчество и оригинальность».</p>
   <p>В 2013 году цветом года был изумрудный – роскошный зеленый, символизировавший благополучие, равновесие и гармонию. Его предшественниками были бирюзовый, цвет жимолости и «мандариновое танго».</p>
   <p>Организатор этой встречи – компания Pantone, создавшая стандартизированную систему подбора цвета, использующуюся во многих отраслях. Компания заранее проводит опросы среди производителей, розничных продавцов и дизайнеров по всему миру, чтобы узнать, какие цвета те планируют использовать в будущем году и какие из них чаще всего замечают в своем окружении. Впоследствии полученная информация систематизируется, сортируется и обсуждается участниками встречи, а ее результаты публикуются в Pantoneview – цветовом каталоге стоимостью 750 долларов, который приобретают все: от Gap и Esteé Lauder до дизайнеров упаковки и флористов<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>.</p>
   <p>Эти компании надеются предсказать, какой цвет будет на пике моды в следующем году. Достаточно сложно определить, какие джинсы будут популярны: зауженные или расширенные книзу – и какие цветы будут пользоваться повышенным спросом: тюльпаны или розы. С цветом все еще сложнее. Какие тюльпаны захотят приобрести покупатели: фиолетовые или красные? Какие джинсы будут лучше продаваться: серые или классические черные?</p>
   <p>Учитывая долгий период освоения новой продукции, с цветовой гаммой нужно определиться заранее. Фермеры должны посадить в землю нужные луковицы, а фабрики – заказать нитки нужного цвета. И никто не хочет в конце сезона вынуждено распродавать по сниженной цене стопки непопулярного товара.</p>
   <p>Сделать ставку на правильный цвет очень важно, но при этом компаниям и дизайнерам трудно угадать, какой цвет будет популярным. Каждое предприятие получает лишь крошечный кусочек целого информационного пирога. Они видят, что покупают люди, на примере небольшого набора товарных категорий в небольшом наборе стран.</p>
   <p>Поэтому компании обращаются к Pantone за помощью, чтобы сделать информированные предположения. Pantone собирает огромный массив данных по всему миру и предлагает централизованную, объективную (будем надеяться) перспективу. Она дает компаниям более полное представление о том, что входит в моду и что может произойти дальше, предсказывает, какие цвета будут популярными в будущем.</p>
   <p>Однако если просмотреть цвета года за последнее время, можно заметить любопытную закономерность. «Мандариновый танго», цвет 2012 года, выглядит поразительно похожим на «тигровую лилию» – цвет предыдущего года. И, если не прищуриваться, бирюзовый, цвет 2010 года, – копия аквамарина, ставшего лидером несколькими годами ранее.</p>
   <p>Может ли культурная эволюция разворачиваться по какой-то схеме? Может ли популярное сегодня повлиять на то, что станет популярным завтра?</p>
   <subtitle>Предсказание будущих хитов</subtitle>
   <p>Хиты случаются во всех отраслях. Появляются фильмы, которые бьют рекорды кассовых сборов, уникальные молодые компании, платиновые альбомы музыкантов. Трилогия «50 оттенков серого» была продана тиражом более 125 миллионов экземпляров. Греческий йогурт появился из ниоткуда, чтобы стать одним из самых модных продуктов в США.</p>
   <p>Неудивительно, что прогнозы относительно культурных тенденций представляют огромный интерес для компаний, потребителей и культурных критиков. Станет ли новая книга хитом? Поддержат ли новую инициативу в сфере государственной политики? Способность прогнозировать будущее приносит огромную выгоду.</p>
   <p>Чтобы быть на шаг впереди остальных, компании разрабатывают сложные алгоритмы, пытаясь предсказать, достаточно ли «цепляет» новый продукт или песня. Так называемые прогнозисты модных тенденций заваривают чай и по положению чайных листьев пытаются предсказать будущее.</p>
   <p>Но предсказывать будущее, как известно, задача не из простых. Как мы уже знаем из истории Дж. К. Роулинг, даже так называемые эксперты могут проглядеть хит. На каждого «футуриста», предсказывавшего моду на экологически чистые продукты питания, приходилось пятнадцать других прорицателей, утверждавших, что будущее за механизированными будками для объятий.</p>
   <p>Как показал эксперимент с музыкальными композициями неизвестных исполнителей, человеческая склонность к подражанию другим делает успех крайне зависимой величиной. Кажется, что предсказать, насколько популярной станет песня, продукт питания или даже цвет, почти невозможно. Часто создается впечатление, что успех или неудача того или иного явления – результат случайного стечения обстоятельств.</p>
   <p>Но возможно ли, что случай играет здесь меньшую роль, чем кажется?</p>
   <p>Чтобы это выяснить, мы с профессором из Уортона Эриком Брэдлоу и двумя статистиками Алексом Браун-штейном и Йао Жангом решили изучить область, в которой каждый хоть немного, но разбирается. Речь идет об именах.</p>
   <empty-line/>
   <p>Сезар надеялся на рождение мальчика. Даже молился об этом. Иногда по два раза в день. У них с Ребеккой были две четырехлетние девочки-близняшки, и он уже не мог смотреть на розовый цвет. Помимо уроков балета, девочки занимались футболом и игрой на фортепиано, но папе хотелось, чтобы в доме появился еще один мужчина.</p>
   <p>Поэтому он сделал для этого все возможное. Начал с простого. Пошел выбирать оттенки голубого для новой детской и сменил нижнее белье на модель более свободного покроя.</p>
   <p>Вскоре он начал выполнять всякого рода псевдонаучные рекомендации. Он стал пить больше кофе и убедил Ребекку включить в свой рацион больше «мальчишеской» еды: мяса, рыбы, макарон. Он сверялся с китайской таблицей пола ребенка, чтобы определить более благоприятные для зачатия мальчика дни, и просил Ребекку пить сироп от кашля с гвайфенезином для разжижения мокроты (даже не спрашивайте зачем). Он даже сходил к экстрасенсу.</p>
   <p>Первые четыре с половиной месяца были настоящей пыткой.</p>
   <p>Наконец, Сезар с женой пошли на УЗИ. Они всматривались в фотографии, ища хоть какие-нибудь намеки на пол ребенка.</p>
   <p>Затем врач произнес долгожданные слова: это мальчик.</p>
   <p>Сезар и девочки были на седьмом небе от счастья: в доме будет еще один мальчик! Но затем настала очередь еще более трудного решения: как его назвать?</p>
   <p>Ребекка составила длинный список вариантов: Элай, Джулиан, Майкл, Джейсон, Дэниэл, Лиам, Гевин, Джеймс, Холден и Такер.</p>
   <p>До того как забеременеть девочками, она работала учителем, поэтому каждое имя имело какие-то ассоциации. Габриэль – красивое имя, но так звали одного из самых трудных учеников в ее практике, поэтому этот вариант был исключен. Имя Холден ей тоже нравилось, но в последние несколько лет по школе бегало слишком много Холденов.</p>
   <p>Кроме того, имя должно было сочетаться с именами девочек: Паркер и Элли. Что-то похожее по ощущениям. С таким же количеством слогов и немного необычное.</p>
   <p>Каждый раз, когда им казалось, что решение найдено, кто-то из ближайшего окружения забраковывал их выбор. «“Майкл” звучит слишком старомодно», – заявила мама Ребекки. «“Лиам” звучит слишком богемно», – проворчал кто-то из родственников. С тех пор они стали хранить все новые идеи в секрете.</p>
   <p>Наконец, в начале 2006 года родился Киган.</p>
   <p>Имена, как и все прочие слова, можно разделить на несколько базовых звуковых единиц, называемых фонемами. Каждая фонема обозначает неделимую на слух единицу языка.</p>
   <p>Возьмем, к примеру, имя Джейк. В английском языке оно начинается с фонемы [дж], затем следует дифтонг [эи] и глухой [к].</p>
   <p>На первый взгляд фонемы похожи на буквы, но между ними существует несколько важных отличий. В английском языке всего двадцать шесть букв, но более сорока фонем: одна и та же буква может обозначать разные звуки в разных словах.</p>
   <p>Имя «Киган» (Keegan) состоит из шести букв, но только из пяти фонем. Начинается оно с твердого [к], затем следует долгий звук [и], за ним [г], затем нечто среднее между [а] и [э], и в конце [н].</p>
   <p>Для Ребекки и Сезара имя Киган было идеальным. Оно отвечало всем требованиям. Звучало весомо и было не слишком длинным. Достаточно современное, но не вычурное. Достаточно близкое по звучанию к девичьей фамилии Ребекки.</p>
   <p>Но когда Киган пошел в детский сад, воспитатель заметила нечто необычное. В группе не было других Киганов, но зато было много детей с похожими по звучанию именами: Кевин, Кимберли, Кили, Карсон, Кармен. У шести из двадцати детей в группе Кигана имя начиналось со звука [к] с последующей гласной. Почему у стольких детей оказались похожие по звучанию имена?</p>
   <p>Ответом, как выяснилось, был ураган «Катрина».</p>
   <empty-line/>
   <p>У каждого из нас есть имя, которое не только сопровождает нас всю жизнь, но и оказывает на нее влияние. От имени многое зависит: и насколько привлекательным кажется человек, и как часто ему будут перезванивать потенциальные работодатели.</p>
   <p>Поэтому неудивительно, что родители так скрупулезно подходят к выбору имени для своего ребенка. Будущие матери и отцы часами просматривают списки имен, прочесывают блоги в интернете и проверяют на благонадежность отобранные варианты.</p>
   <p>Но почему то или иное имя кажется нам благозвучным?</p>
   <p>Ассоциации явно имеют значение. Как Ребекка избегала имени Габриэль, потому что оно напоминало ей о ком-то неприятном, конкретная личность, воспоминания о которой навевает то или иное имя, может сильно повлиять на выбор. То, что имя Ева звучит старомодно, может быть его достоинством или недостатком в зависимости от ваших предпочтений. Имен вроде Адольф избегают по очевидным причинам.</p>
   <p>Но когда мы проанализировали, как со временем менялась популярность разных имен, то обнаружили нечто интересное.</p>
   <p>Управление социального страхования США, учитывая его роль в раздаче номеров социального страхования, хранит записи о том, какие имена родители дают своим детям. Более 125 лет они регистрируют количество детей с различными именами, родившихся в тот или иной год. У них отмечено, сколько Джейкобов, Сьюзен, Кайли и Джесси родилось в 1900, 1901, 1902 и т. д. году. Более 280 миллионов новорожденных и свыше семи тысяч разных имен.</p>
   <p>Некоторые имена (такие как Люк и Мия) со временем набирают популярность, тогда как другие (такие как Чарльз и Элизабет) утрачивают ее. Некоторые имена (Пола или Тесс) на какое-то время входят в моду, но затем снова устаревают. А некоторые имена (Джек или Лора) дважды лидировали по популярности и дважды выходили из моды.</p>
   <p>Просмотрев данные, мы обнаружили, что ураганы оказывали заметное влияние на выбор имени для ребенка. Например, после урагана «Катрина» в 2005 году почти на 10 процентов больше новорожденных было названо именами на букву «К» (по сравнению с предыдущим годом). После урагана «Эндрю» в 1992 году количество новорожденных, названных именем с первой фонемой «э», возросло на 7 процентов. Тысячи детей получают определенные имена только из-за того, что прошел большой ураган.</p>
   <p>На первый взгляд это бессмысленно. С какой стати кто-то будет называть ребенка в честь урагана?</p>
   <p>Ураган «Катрина» был одним из пяти самых разрушительных в истории США. Он оставил одни руины от объектов недвижимости на общую сумму 100 миллиардов долларов и унес более 1800 жизней. Кто захочет, чтобы его ребенка ассоциировали с таким смертоносным явлением природы? Это все равно что назвать ребенка Сталин и надеяться, что никто не проведет аналогию.</p>
   <p>Это справедливое замечание. На самом деле популярность самого имени Катрина после урагана снизилась почти на 40 процентов. Непосредственно после стихийного бедствия оно ассоциировалось в первую очередь с самим ураганом, поэтому многие молодые родители старались его избегать<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>.</p>
   <p>Но это не единственное, в чем ураган повлиял на имена новорожденных. Если само имя Катрина утратило популярность, то другие имена, начинающиеся на такую же фонему, стали более популярными. Популярность имени Кили выросла на 25 процентов. На 55 процентов больше детей получили имя Кейлин. Имена Кинси, Кейт, Кармин и Кора тоже стали более распространенными.</p>
   <p>И причина целиком связана с ценностью умеренной похожести.</p>
   <empty-line/>
   <p>Выбирая имя, родители серьезно обдумывают популярность того или иного варианта. Некоторые оригиналы придумывают собственные, порой совершенно безумные, имена, но большинство все же предпочитает нечто более традиционное. Однако слишком популярных имен они тоже стараются избегать.</p>
   <p>Как объяснить популярность других, но похожих имен?</p>
   <p>Допустим, если вокруг будет много Киганов, родители вряд ли назовут так своего ребенка. Но что произойдет, если это будут Кевины и Кейлебы? Может ли тот факт, что эти имена начинаются на «К», повлиять на решение родителей назвать своего сына Киганом?</p>
   <p>Как выясняется, ответ положительный. Шансы имени стать популярным возрастают, если в последнее время в моде были схожие по звучанию имена.</p>
   <p>Родители с большей вероятностью назовут своего ребенка Морганом или Мэгги, если вокруг много Майклов и Мэдисон. А если в последнее время были популярны имена Лекси и Лэнс, то у ребенка больше шансов быть названным Лайзой или Лайлом.</p>
   <p>Ураганы играют похожую роль в выборе имени для ребенка, потому что влияют на частоту звучания определенных имен и, следовательно, звуков.</p>
   <p>После особенно разрушительного урагана вроде «Катрины» люди постоянно слышат его имя. В вечерних новостях эксперты рассуждают о том, когда «Катрина» может достичь побережья; покупатели в магазинах рассказывают друг другу о том, какие разрушения произвела «Катрина» по всей стране. Снова и снова люди слышат имя Катрина и звуки, из которых оно состоит. И если эта эхокамера заставляет родителей избегать самого имени Катрина, она также заставляет их давать своим детям похожие по звучанию имена.</p>
   <empty-line/>
   <p>Похожая закономерность наблюдается и в других сферах.</p>
   <p>Некоторые автомобили выглядят более прототипично, т. е. похожи на другие автомобили. К примеру, Volkswagen Jetta выглядит как самый обычный автомобиль. Такая же стандартная облицовка радиатора, немного скошенные фары. Его легко можно перепутать с какой-нибудь моделью Toyota, Nissan или любой другой марки.</p>
   <p>А некоторые больше выделяются из общей массы. Например, Volkswagen Beetle не похож ни на один другой автомобиль на рынке. У него круглые фары, как глаза жука, куполообразная крыша и капот, который словно улыбается вам. Эта модель построена на той же раме, что и обычный Volkswagen Golf, и имеет такое же техническое оснащение, но внешний облик у нее совершенно неповторимый.</p>
   <p>Эти различия в визуальном образе позволяют прогнозировать уровень продаж. Какой сегмент рынка ни возьми – будь то автомобили эконом- или премиум-класса, – даже с учетом таких переменных, как цена и реклама, модели, имеющие большее сходство с прототипом или с другими автомобилями на рынке, продаются лучше.</p>
   <p>Похожесть увеличивает объем привлекаемого внимания (и продаж) по той же причине, по которой работает просто присутствие в поле зрения. Чем чаще мы что-то видим, тем больше оно нам нравится; и точно по такому же принципу чем чаще мы что-то видим, тем больше нам нравятся другие вещи с похожими характеристиками.</p>
   <p>Представьте, что вам предложили принять участие в эксперименте, задача которого – определить, сколько человеку нужно времени, чтобы составить мнение о новых или незнакомых фигурах.</p>
   <p>Вам покажут несколько быстро сменяющих друг друга изображений. Каждое появится буквально на несколько мгновений, затем вы увидите фоновый узор из черных, белых и серых точек, который поможет вам сфокусировать взгляд перед тем, как смотреть на следующее изображение. Картинки будут мелькать так быстро, что вам будет трудно их рассмотреть, тем не менее постарайтесь.</p>
   <p>Первое изображение выглядит примерно так:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_010.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Это китайский иероглиф, но предполагать его значение не нужно – только ответить, насколько он вам нравится. (Если вдруг вы говорите на китайском, просто оцените визуальную привлекательность этой формы.)</p>
   <p>По шкале от 1 до 100, где 1 – совсем не нравится, а 100 – очень нравится, оцените, насколько вам понравился этот рисунок.</p>
   <p>Вы будете смотреть на это изображение всего 5 миллисекунд – один взмах крыльев пчелы, – после чего вам покажут примерно такой фоновый узор для восстановления зрительных рецепторов:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_011.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Через секунду вам показывают еще одно изображение. Насколько оно вам нравится?</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_012.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Картинки сменяют друг друга так стремительно, что у вас нет времени на тщательную обработку этой визуальной информации. Они кажутся не более чем абстрактными наборами штрихов, мелькающими перед глазами.</p>
   <p>Просмотрев ряд изображений, вы переходите ко второй фазе эксперимента. Вам снова показывают изображения, но на этот раз вы смотрите на них немного дольше – примерно одну секунду.</p>
   <p>Насколько вам нравится это изображение?</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_013.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Вы не подозреваете о том, что во второй части эксперимента вам показывают три типа фигур. Первую группу составляют те китайские иероглифы, которые вам показывали в первой части. Тогда они мелькали слишком быстро, поэтому сейчас вы не осознаете, что уже видели их, а они, между тем, совершенно одинаковые.</p>
   <p>Вторая группа фигур – новые китайские иероглифы. Они имеют такую же структуру, как первый набор, но их вы еще не видели.</p>
   <p>Третья группа – случайные многоугольники. Это разные фигуры, напоминающие ромбы, пятиугольники и т. д.</p>
   <p>Таким образом, одни фигуры уже вам знакомы (виденные ранее китайские иероглифы), другие незнакомы, но похожи (китайские иероглифы, которых вы не видели ранее), а третьи незнакомы и непохожи (многоугольники).</p>
   <p>Проведя похожий эксперимент, ученые обнаружили две закономерности. Во-первых, частота появления в поле зрения увеличивала степень привлекательности. Людям нравились фигуры, которые они уже видели раньше, хотя и не осознавали этого факта. Эти фигуры нравились им больше, чем совершенно незнакомые случайные многоугольники. Как и с девушками в эксперименте профессора психологии, чем чаще мы видим какой-то объект, тем больше он нам нравится.</p>
   <p>Что любопытно, симпатия распространялась и на новые, но похожие на виденные раньше фигуры. После просмотра одного набора китайских иероглифов люди больше симпатизировали другим, хотя конкретно этих раньше не видели.</p>
   <p>И дело не в некой странной притягательности китайских иероглифов. Такие же результаты были обнаружены в других группах, которым на первом этапе эксперимента вместо иероглифов показывали случайные многоугольники. В итоге симпатии оказались на их стороне и на стороне других многоугольников, ранее не виденных, но похожих на первые.</p>
   <p>Чем чаще вы что-то видите, тем больше вам нравятся похожие на это вещи.</p>
   <empty-line/>
   <p>Отчасти привлекательность вещей, похожих на нечто уже нам известное, объясняется феноменом узнаваемости. Если вы видели подобный объект раньше, вашему мозгу легче обрабатывать эту информацию. Ему не нужно разбираться в том, что это такое, и экономия сил порождает приятное чувство, понимаемое нами как узнавание.</p>
   <p>Привлекательность знакомого имеет эволюционные выгоды. Она способствует формированию у детей связи с теми, кто о них заботится, направляет животных к съедобным растениям, помогает супругам оставаться вместе, несмотря на перепады настроения, разбросанную по полу грязную одежду и прочие поводы для взаимного недовольства.</p>
   <p>Представьте, если бы при каждой встрече с неким объектом вам приходилось выяснять, насколько он безопасен. Хорош он или плох, положителен или отрицателен. Человек в соседней комнате – ваш муж или забравшийся в дом грабитель? Вот эта штука из холодильника – еда или яд?</p>
   <p>Простые действия, которые мы даже не воспринимаем как решения, казались бы невыносимо сложными. Тарелка хлопьев с молоком по утрам была бы не делом привычки, а ежедневным выбором между жизнью и смертью. Приходилось бы класть в рот одну штучку, ждать результата и только потом доедать всю порцию.</p>
   <p>У людей и других живых существ выработался особый механизм, позволяющий сокращать энергетические затраты на обработку информации. Если вы уже с чем-то встречались, особенно недавно, мозг с легкостью обрабатывает эти данные. Будь то человек, пища или кухонный прибор, вам требуется меньше усилий, чтобы выяснить, что это.</p>
   <p>Легкость обработки информации вызывает положительный эмоциональный отклик – теплое чувство узнавания.</p>
   <p>Что важно, это теплое чувство распространяется не только на то, что уже попадало в наше поле зрения, но и на то, что имеет общие черты с ранее виденным или слышанным.</p>
   <p>Человек, похожий на кого-то из известных вам людей, кажется более знакомым, потому что у него схожая стрижка или черты лица. Имя Киган звучит привлекательнее, потому что в последнее время вы часто слышали имя «Катрина» и они оба начинаются на «К». Эти вещи выглядят или звучат знакомо, поскольку имеют общие черты с тем, что мы уже видели или слышали.</p>
   <p>Способность испытывать симпатию к похожему помогает нам справляться с переменчивостью повседневной жизни. Люди не выглядят одинаково каждый раз, когда мы с ними встречаемся, и еда тоже. Человек может надеть другую рубашку или иначе уложить волосы.</p>
   <p>Таким образом, чтобы механизм узнавания виденного ранее приносил пользу, он должен учитывать эту переменчивость. Даже если человек, которого мы видели на этой неделе, не выглядит точно так же, как лучший друг, с которым мы встречались в прошлом месяце, мы должны суметь распознать их обоих как знакомых. В противном случае мы бы каждый раз воспринимали все объекты окружающего мира словно впервые.</p>
   <p>Предрасположенность к похожему также полезна с точки зрения предположений. Если вы сто раз ели какие-то ягоды и никогда не замечали негативных последствий, то весьма вероятно, что похожие на вид ягоды тоже безопасны. Если вы сто раз общались с человеком и он всегда был обходителен, то кто-то похожий на него (и, следовательно, его возможный родственник) с большой вероятностью тоже будет дружелюбен. Таким образом, наши симпатии к похожему обеспечивают еще один короткий путь к выводам, облегчающий нам жизнь.</p>
   <p>Однако узнаваемость – это не единственный ингредиент популярности.</p>
   <subtitle>Что-то новое, что-то старое</subtitle>
   <p>Время от времени институты общественного мнения проводят соцопросы для обновления рейтинга президентов США. Специальные компании или СМИ собирают данные, полученные от историков, политологов и из соцопросов, чтобы определить, кто оказал наиболее положительное влияние на страну. Подобно тому как Consumer Reports («Потребительский вестник») составляет рейтинг детских автокресел, в этих исследованиях взвешиваются достижения и лидерские качества, а также недостатки и ошибки, после чего составляется рейтинг лучших и худших президентов (или хотя бы хороших и менее хороших).</p>
   <p>Места в рейтингах за последние пятьдесят лет распределялись по-разному, но определенные имена часто оказываются вверху списка. Знаменитые президенты, такие как Джордж Вашингтон, Томас Джефферсон и Авраам Линкольн, стабильно занимают высокие места. Наряду с Франклином Д. Рузвельтом и Теодором Рузвельтом эти выдающиеся руководители государства оказали значительное влияние на ход истории.</p>
   <p>Джон Ф. Кеннеди, Рональд Рейган и Билл Клинтон тоже нередко признаются одними из лучших. Эти президенты лидировали в соцопросах, даже если историки и политологи отзывались о них менее лестно.</p>
   <p>Внизу списка часто оказываются такие имена, как Уоррен Г. Гардинг и Джеймс Бьюкенен. Гардинг назначал своих союзников и спонсоров предвыборной кампании на ведущие политические посты, которые те использовали в своих интересах. Бьюкенен не сумел помешать распространению рабства и усмирить растущее недовольство, из которого впоследствии родилась Конфедерация.</p>
   <p>Между лучшими и худшими находятся имена тех, о ком почти не помнят. Об этих президентах не забыли совсем, но они не прославились ни достижениями Линкольна, ни скандалами Никсона, чтобы остаться в памяти народа.</p>
   <p>Одним из таких президентов был Калвин Кулидж.</p>
   <p>Кулидж – единственный президент США, родившийся в День независимости (4 июля 1872 года в городке Плимут штата Вермонт). Юрист по профессии, он начинал политическую карьеру в различных административных органах штата Массачусетс, вошел в законодательный орган штата и позже занял пост губернатора. В 1920 году его выбрали вице-президентом, а в 1923 году после неожиданной смерти Уоррена Г. Гардинга он вступил в должность президента США.</p>
   <p>Консерватор, сторонник минимизации вмешательства государства в экономику, Кулидж сумел восстановить веру в президента после скандального поведения Гардинга. И все же он никогда не имел такого же влияния, как некоторые из тех, кто руководил страной до и после него. Кулидж был немногословен – его называли «тихим Кэлом», – а после себя оставил лишь споры между теми, кто поддерживал его сокращения государственных программ, и теми, кто считает, что правительство должно играть более активную роль в регулировании экономики.</p>
   <p>Хотя его президентский срок не запомнился ничем примечательным, имя Кулиджа всегда будет связано с одним фундаментальным аспектом человеческого поведения. Согласно легенде, президент и его жена Грейс однажды отправились на птицефабрику. Если Калвин Кулидж был застенчивым человеком, то его жена отличалась общительностью и любила принимать гостей в Белом доме.</p>
   <p>Во время визита супруги по отдельности отправились на экскурсию по ферме. Когда миссис Кулидж проходила мимо курятников, она остановилась и спросила у управляющего, как часто петух спаривается с курицами. «Десятки раз в день», – ответили ей.</p>
   <p>– Пожалуйста, скажите это президенту, – попросила миссис Кулидж.</p>
   <p>Вечером того же дня мистер Кулидж проходил мимо тех же курятников. Ему рассказали о половой активности петуха, а также передали комментарий его жены.</p>
   <p>– Каждый раз с одной и той же курицей? – спросил президент.</p>
   <p>– Нет-нет, господин президент, каждый раз с разной.</p>
   <p>Президент немного подумал и кивнул.</p>
   <p>– Скажите об этом миссис Кулидж.</p>
   <empty-line/>
   <p>Говорят, разнообразие украшает жизнь. Если бы нам нравились только знакомые вещи, не было бы причин не выбирать снова и снова одно и то же. Нет ничего более знакомого, чем выполнять привычные действия: есть одно и то же блюдо на обед, ходить на работу в одной и той же одежде, ездить отдыхать в одно и то же место.</p>
   <p>Принимать решения было бы легко, потому что, по сути, не было бы необходимости выбирать. Мы бы просто делали то же, что и всегда.</p>
   <p>Жить стало бы гораздо проще, но легко понять, почему большинство людей возненавидели бы такую жизнь.</p>
   <p>Хорошо, когда рядом есть что-то знакомое, но вместе с тем человеку присуща жажда новизны. Мы от природы наделены стремлением к новым стимулам: к чему-то свежему, оригинальному, непознанному.</p>
   <p>Безусловно, есть одинаковый сэндвич с ветчиной и сыром каждый день – это знакомо и безопасно, но большинство людей при возможности с удовольствием попробуют какое-то новое блюдо. Выйдут за рамки привычного и испытают неизвестные ощущения. Сочетание сыра с ветчиной приятно на вкус, но что, если добавить немного горчицы? Или взять другой вид хлеба? На углу недавно открылась новая закусочная с фаршированными конвертиками – почему бы не зайти и не попробовать? Вдруг хумус и ростки фасоли – это то, что нужно вашим вкусовым рецепторам?</p>
   <p>Исследование нового позволяет нам получать полезную информацию. Вы думали, что ваше любимое мороженое – клубничное, но если вы никогда не пробовали ничего другого, то это невозможно знать наверняка.</p>
   <p>Поэтому время от времени мы осторожно высовываем головы из своего надежного панциря и пробуем что-нибудь необычное. Мы покупаем мороженое со вкусом шоколада, фисташек или, скажем, бекона.</p>
   <p>Окажется ли мороженое со вкусом бекона лучше клубничного? Вряд ли. Но, исследуя новые вкусы, мы кое-что узнаем о своих предпочтениях. Бекон может не произвести впечатления на наши вкусовые рецепторы, но фисташковое мороженое может неожиданно оказаться вкуснее клубничного, и мы бы этого не узнали, если бы не отважились попробовать что-то новое.</p>
   <p>Новизна имеет множество преимуществ. Время от времени пробуя новую для себя деятельность (например, сходив на урок лепки из глины или посетив музей), мы возвращаем себе вкус к жизни, а разделение нового опыта с близким человеком заставляет получать больше удовольствия от этих отношений. Нестандартные новостные статьи с большей вероятностью завоевывают внимание, а перемены на рабочем месте повышают производительность.</p>
   <p>Однако одним из наиболее исследованных аспектов новизны является эффект Кулиджа, названный так в честь упомянутого нами инцидента на птицефабрике с участием президента и его супруги.</p>
   <p>Каждый, у кого когда-нибудь был хомяк, с готовностью подтвердит, что эти малыши обожают спариваться. Некоторые самки начинают производить потомство в возрасте всего четырех-пяти недель и способны давать несколько приплодов в год.</p>
   <p>Хомяки могут совершать несколько половых контактов за один подход. Некоторые самцы сношаются с одной и той же самкой пять или даже десять раз подряд. Попытки продолжаются до тех пор, пока самец не выбьется из сил и не утратит интерес к партнерше. Самка будет тыкать в него носом, но он уже насытился.</p>
   <p>Однако ученые задались вопросом, не будет ли тяга животных к новизне достаточным стимулом для того, чтобы преодолеть это явное истощение. Самец хомяка кажется пресыщенным, незаинтересованным в дальнейшем сношении. Но что произойдет, если подсадить к нему новую самку?</p>
   <p>Провели эксперимент. И что вы думаете? Несмотря на очевидную усталость, самец резко оживился при виде новой потенциальной сексуальной партнерши. Как только появилась новая самка, его половой интерес разгорелся с новой силой.</p>
   <p>Тот же механизм был замечен у ряда млекопитающих. Крысы, крупный рогатый скот и даже волки демонстрируют такое же половое поведение. Иногда оно присуще и самкам, хотя в менее выраженной форме. Как и петух, который много раз за день спаривается с новыми курицами, хомяк предпочитает разнообразие.</p>
   <p>Так что же: люди любят знакомое и привычное или им хочется чего-то нового?</p>
   <subtitle>Эффект Златовласки</subtitle>
   <p>Что происходит, когда мы впервые сталкиваемся с чем-то новым? Представьте, что вы только что вернулись домой из командировки, зашли в гостиную и увидели, что жена купила новый предмет мебели. «Пришло время что-то поменять, дорогой, а эта оттоманка была на распродаже, и я ее купила», – сообщает она.</p>
   <p>Или вы заходите в ванную и видите, что все старые полотенца заменены новыми. «Старые серые полотенца совсем истрепались, поэтому вместо них я купила несколько невероятно мягких бирюзовых. Разве они не прекрасны?» – спрашивает жена.</p>
   <p>Что бы вы почувствовали, увидев эти полотенца? В самые первые миллисекунды после того, как они попали в поле вашего зрения?</p>
   <p>Первой реакцией, наверное, было бы неприятное удивление. Вам нравились прежние полотенца, и, хотя они немного истрепались по краям, эти новые выглядят такими… новыми. Они выделяются, как фальшивая нота в мелодии. Из-за новых полотенец ванная выглядит чужой и странной, непохожей на то место, к которому вы привыкли. Словно вы оказались в ванной соседа, а не в собственной.</p>
   <p>Все новое, хотя бы поначалу, часто вызывает слегка негативную реакцию. Новые вещи, будучи незнакомыми, требуют дополнительного внимания и сил на обработку информации. Нам приходится определять, нравятся ли они нам, безопасны ли. Любопытство зашкаливает, но возникает легкая тревожность. Новизна порой пугает. Даже если это новое – всего лишь пара бирюзовых полотенец.</p>
   <p>Будут ли они такими же удобными, как старые? Такими же мягкими и уютными? Чтобы разобраться, придется воспользоваться ими несколько раз.</p>
   <p>Но чем больше мы с ними сталкиваемся, тем больше привыкаем к новым вещам. Мы пару раз вытираемся новыми полотенцами, и постепенно они начинают нам нравиться. Они такие же удобные, как и старые, и в пасмурный день ванная с ними выглядит ярче.</p>
   <p>Полотенца перестали быть чужеродным объектом, они превратились в часть повседневной жизни. Через несколько недель мы вообще перестаем их замечать.</p>
   <p>Но если мы сталкиваемся с какой-то новой вещью слишком часто, она начинает нам надоедать. Полотенца тускнеют, привычное блюдо становится скучным, а кино после третьего просмотра перестает казаться увлекательным. То, что когда-то было приятно знакомым, становится скучным и монотонным.</p>
   <p>Чем сложнее стимул, тем меньше вероятность привыкания. Если от одной и той же песни или одних и тех же хлопьев на завтрак мы устаем сравнительно быстро, то у супруга или ресторана меньше шансов нам наскучить. Они более разносторонни и каждый раз немного другие. Если песня практически не меняется, то супруг каждый раз говорит что-то другое и выглядит не так, как в прошлый раз, поэтому у нас не возникает ощущения, что мы каждый раз сталкиваемся с одним и тем же объектом. В итоге относительно простые вещи быстро завоевывают симпатию, но вскоре надоедают, а относительно сложные явления дольше добиваются нашего расположения, но и привлекательными тоже остаются дольше.</p>
   <p>Также важна концентрация контактов с новым объектом. Послушать одну и ту же песню десять раз подряд – сомнительное удовольствие, но слышать ее раз в неделю на протяжении десяти недель не так уж утомительно. Чем продолжительнее интервал между эпизодами взаимодействия, тем более новым кажется опыт и тем больше он нам нравится.</p>
   <p>Не меньшую роль играет личный контроль. Чтобы полностью не утратить интерес к каким-то вещам, мы заранее сознательно перестаем ими пользоваться. Если мы замечаем, что какое-то блюдо начинает нам надоедать, мы на время перестаем его готовить. Если мы устали от какого-то ресторана, то несколько месяцев ходим обедать в другое место, пока не восстановится интерес к прежнему. Таким образом, мы никогда не доводим ситуацию до того состояния, когда положительные ощущения начинают превращаться в отрицательные.</p>
   <empty-line/>
   <p>Наши эмоциональные реакции в какой-то степени похожи на предпочтения Златовласки из детской сказки «Златовласка и три медведя». По сюжету у каждого из медведей есть свои предпочтения в выборе постели и еды. У одного медведя твердый матрас, у второго – мягкий, у третьего – средний между жестким и мягким. Один медведь любит горячую кашу, другой – холодную, третий – теплую.</p>
   <p>Златовласка пробует кашу из каждой тарелки и ложится в каждую постель, и ей всегда больше нравится средний вариант. Твердая постель слишком твердая, мягкая – слишком мягкая. Горячая каша – слишком горячая, холодная – слишком холодная. А вот теплая каша и постель средней жесткости – то, что нужно.</p>
   <p>Наши эмоциональные реакции часто отражают этот эффект Златовласки, развиваясь по траектории перевернутой «U». Столкнувшись с чем-то новым, мы сначала реагируем немного негативно (или нейтрально). Затем после регулярного взаимодействия с новым объектом мы привыкаем к нему и начинаем относиться более положительно. Но в конечном итоге, когда взаимодействия становится слишком много, появляется скука и симпатии угасают.</p>
   <p>Слишком новый слишком непривычный. Слишком знакомое слишком скучно. Но что-то среднее – в самый раз.</p>
   <p>Изучив отношение людей к разным фамилиям, британские психологи обнаружили следующую закономерность. Студентов попросили взглянуть на шестьдесят разных фамилий, случайным образом выбранных из телефонного справочника. Одна группа студентов указывала, насколько им нравятся те или иные фамилии, а вторая оценивала, насколько знакомо они звучат.</p>
   <p>Совсем незнакомые фамилии, такие как Баскин, Нэлл и Бодл, мало кому нравились. Но слишком знакомые, такие как Смит и Браун, тоже не вызывали особых симпатий. Какие же фамилии нравились людям?</p>
   <p>Оказывается, больше всего участникам исследования нравились те фамилии, которые попадали в диапазон между крайностями, например Шелли и Кассел (умеренно знакомые, по крайней мере, британцам). Середина между незнакомым и слишком знакомым – вот что было нужно.</p>
   <p>В одном объекте могут сочетаться узнаваемость и новизна. Некоторые элементы песни (последовательность аккордов или голос исполнителя) могут быть знакомыми, а другие (слова) новыми. В новом рецепте чили с индейкой есть то, что вы уже много раз делали (чили), и новый ингредиент (индейка). Как и имеющие похожее звучание имена, эти вариации на одну тему усиливают симпатию.</p>
   <p>Умеренно отличающиеся вещи тоже имеют тенденцию привлекать больше внимания. Взять, к примеру, маленького ребенка, только что усвоившего основные характеристики собаки. Он знает, сколько у собаки лап, какая у нее шерсть, каких они бывают размеров.</p>
   <p>Ему уже не так интересно смотреть на картинку собаки, потому что на ней все знакомо и изучено, а что-то совсем непохожее на собаку (например, кит) может его запутать и вызвать недоумение. Но нечто немного отличающееся от имеющихся представлений или ожиданий (собака без шерсти) должно особенно его заинтересовать, потому что не совпадает с нынешним образом собаки. Картинка достаточно похожая, чтобы быть понятной, но достаточно отличающаяся, чтобы вызвать исследовательский интерес.</p>
   <p>Правильное соотношение узнаваемости и новизны также предопределяет, что станет популярным. Музыкальное произведение в классическом стиле с большей вероятностью будет пользоваться успехом, если в нем будут использованы модуляции, характерные для классической музыки в целом, но при этом оно будет достаточно отличаться от композиций, написанных в то время. Наибольшее влияние будет иметь то научное исследование, которое основано на предыдущих работах, но с необычными комбинациями или интерпретациями уже известных идей. А самые популярные фасоны, такие как обтягивающие джинсы, часто представляют собой что-то хорошо известное (джинсы), но немного измененное (новый покрой).</p>
   <p>Следовательно, то, что приобретает популярность в моде, музыке и другой области, часто попадает в диапазон Златовласки. Достаточно похожее на нечто уже существующее, чтобы вызвать теплое чувство узнавания, но достаточно нестандартное, чтобы казаться новым, а не просто производным чего-то старого. Похожесть ведет к популярности, потому что заставляет новое казаться знакомым<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a>.</p>
   <p>Возвращаясь к ураганам и детским именам: похожие имена хороши тем, что они одновременно новые и старые. Если в этом году популярно имя Карен, то люди могли от него устать. Оно звучит слишком знакомо и перестало быть оригинальным, поэтому в будущем году молодые родители станут выбирать что-то другое.</p>
   <p>Но, столкнувшись с многообразием имен, они могут попасть под влияние популярности имени Карен. Похожие имена, такие как Кэти или Даррен, будут нравиться им больше других, хотя родители, возможно, и не будут понимать почему.</p>
   <subtitle>Оптимально непохожий</subtitle>
   <p>Сэм, студентка предпоследнего курса Принстонского университета, только что закончила выполнять домашнее задание по политологии и шла обедать, когда заметила столик, выставленный на улицу перед обеденным клубом. Кто-то раздавал посетителям подарочные сертификаты Starbucks в обмен на заполнение небольшой анкеты. На вид ничего сложного, и у Сэм было несколько минут до того, как должны были прийти ее подруги, поэтому она решила принять участие в опросе.</p>
   <p>Сначала нужно было указать стандартные демографические данные: курс обучения, возраст, пол и т. д. Затем следовал вопрос: что лучше всего описывает ваш стиль в одежде: преппи, модный, спортивный, классический, рок, богемный, инди/хипстер, панк/скейтер или иное?</p>
   <p>Сэм не любила причислять себя к какой-то категории, к тому же даже после минутного размышления ни одна категория не показалась ей подходящей. Она отметила вариант «иное» и рядом написала «эклектичный!».</p>
   <empty-line/>
   <p>Несколько лет назад, выгуливая собаку одним прохладным осенним вечером, я заметил двух парней в нескольких кварталах впереди меня. Был вечер пятницы, поэтому вокруг было много людей, идущих куда-то поужинать или пропустить пару стаканчиков с друзьями, но эти два человека выделялись.</p>
   <p>Они были среднего телосложения, один на несколько сантиметров выше другого, но мое внимание привлекла их одежда. Помимо джинсов и обычных кроссовок, на обоих были рубашки в горизонтальную коричневую полоску. Рубашки напоминали старомодные робы для тюремных заключенных (только коричневого цвета).</p>
   <p>Нет ничего странного в том, что друзья похоже одеваются. В пятницу вечером одна группа парней может быть одета в рубашки навыпуск или майки поло, а другая – в футболки с V-образным вырезом и джинсы. Одна группа девушек может быть одета в блузки и туфли на каблуке, а другая – в ковбойские ботинки и свитера с капюшоном.</p>
   <p>Но если рубашки навыпуск и ковбойские ботинки – дело привычное, то рубашки в горизонтальную коричневую полоску несколько более редки. И разной была не только расцветка, но и модель рубашек. Один был одет в рубашку поло с коротким рукавом, а другой – в спортивную фуфайку с длинным рукавом и круглым вырезом. Но на обоих были горизонтальные коричневые полоски вперемешку либо с белыми, либо с серыми. Странно.</p>
   <p>Может быть, они направлялись на какую-то тематическую вечеринку, посвященную полоскам, на которую меня не пригласили? Или их преступление против стиля раскрывает перед нами какие-то новые глубины взаимосвязи человеческого поведения с социальным влиянием?</p>
   <p>Мы с профессорами Синди Чан и Лифом ван Бовеном решили совершить путешествие в Принстонский университет, чтобы это выяснить.</p>
   <empty-line/>
   <p>В 1853 году попечители и преподаватели Принстонского университета проголосовали за запрет братств и тайных обществ. Университет с опаской относился к тому, как эти группы делили студентов (тогда, до Гражданской войны, группы обычно формировались вокруг противоборствующих сторон), и беспокоился по поводу возможного образования клик.</p>
   <p>Сам запрет не имел бы серьезных последствий, но, учитывая отсутствие на территории университетского городка мест общественного питания, студенты были вынуждены обедать и ужинать в расположенных вне кампуса пансионах. Выбор был велик. К 1876 году более двадцати подобных заведений обслуживали исключительно студентов. Такие заведения стали называть «обеденными клубами».</p>
   <p>И по сей день обеденные клубы остаются средоточием общественной жизни Принстона. Хотя в 1980-е годы братства были восстановлены, их немного и собственных зданий у них нет, к тому же в них состоит лишь небольшой процент студентов.</p>
   <p>Вокруг таких клубов вращается вся общественная жизнь. Там обедает большинство старшекурсников, а многие даже приходят туда, чтобы позаниматься и пообщаться с друзьями. По вечерам в четверг и пятницу в большинстве обеденных клубов проводятся вечеринки; каждый год в них организуются мероприятия, соответствующие интересам их членов.</p>
   <p>Учитывая важную роль этих заведений в жизни студентов, мы с коллегами заинтересовались, в какой степени принадлежность к клубу влияет на их стиль в одежде. Не носят ли члены одного клуба какую-нибудь «униформу», как те два приятеля в полосатых рубашках? И будут ли эти униформы достаточно отличающимися друг от друга, чтобы сторонний наблюдатель по одежде мог определить, к какому клубу относится студент?</p>
   <p>Мы выбрали два популярных обеденных клуба. Первый из них – клуб Cottage. Он был основан в 1886 году и является одним из старейших обеденных клубов в Принстоне, к тому же одним из самых традиционных. Членов отбирают путем сложных собеседований с последующим тайным голосованием. Проект здания был разработан всемирно известным архитектором; оно напоминает итальянскую виллу и отделано в стиле дворца Генриха VIII. Ежегодные фотографии клуба немного похожи на рекламу торговых марок J.Crew и Vineyard Vines: молодые люди в шортах цвета хаки и легких кожаных мокасинах, девушки в нарядах пастельных оттенков и сандалиях.</p>
   <p>Вторым выбранным клубом был Terrace. Известный своей либеральностью и нестандартностью во всем, он был первым, где отменили ограничительный процесс принятия новых членов. Членство здесь выигрывается в лотерею. В меню включены вегетарианские блюда, а девиз клуба звучит так: «Еда = любовь». Клуб больше похож на гостевой дом на каком-нибудь австрийском горнолыжном курорте, и в кругу студентов его прозвали «утробой». Члены клуба одеваются скорее как хипстеры, чем в преппи-стиле, предпочитая кеды и юбки с плотными черными кол-готами. Атмосфера там в целом винтажная.</p>
   <p>Одним майским вечером мы поставили столы перед каждым из выбранных обеденных клубов и стали предлагать студентам 5 долларов за заполнение небольшой анкеты. Вдобавок к анкете мы фотографировали каждого студента в полный рост, чтобы было видно, во что он одет.</p>
   <p>Затем на этих фотографиях мы «замылили» все, кроме одежды. Мы скрыли лица, задний фон и другие отличительные признаки. Личность человека на фотографии определить было невозможно, и даже лучшие друзья не смогли бы узнать друг друга по тем деталям, которые остались различимыми. Рассмотреть можно было только предметы гардероба.</p>
   <p>Через несколько дней мы снова встретились со студентами, заполнявшими анкету. Мы по очереди показывали им чужие фотографии и задавали простой вопрос: к какому клубу принадлежит этот человек: Cottage или Terrace?</p>
   <empty-line/>
   <p>По многим причинам этот вопрос мог вызвать затруднения. В конце концов, эти две группы студентов <emphasis>не настолько</emphasis> отличаются друг от друга. Обе состоят из людей, посещающих один и тот же университет, относящихся к одной и той же возрастной категории и имеющих примерно одинаковый социально-экономический статус. Не было такого, чтобы одна группа состояла из пожилых людей, а другая – из панков, с головы до ног облаченных в кожу.</p>
   <p>К тому же членам клубов дозволялось носить любую одежду. Ни в одном из них не было обязательной униформы, поэтому студенты надевали вещи разных цветов, торговых марок и стилей.</p>
   <p>Тем не менее, несмотря на небольшой объем имеющейся информации (лишь то, во что каждый участник анкетирования был одет и обут в тот день), в 85 процентах случаев респонденты без труда определяли принадлежность к тому или иному клубу: члены клуба Cottage были верно идентифицированы как члены клуба Cottage, а члены клуба Terrace как члены клуба Terrace.</p>
   <p>Респонденты правильно определили принадлежность к клубу, потому что люди склонны подражать своему окружению. Члены клуба Cottage одевались как другие члены этого клуба; члены клуба Terrace тоже в целом были похожи друг на друга.</p>
   <p>Но это еще не все. Как и парочка в горизонтальных полосках, замеченная мною во время прогулки с собакой, приверженцы каждого клуба одевались похоже, но не идентично. Члены клуба Cottage склонялись к преппи-стилю, но на одних шорты или брюки цвета хаки были более светлого оттенка, а на других – более темного. Члены клуба Terrace склонялись к альтернативному стилю, но одни предпочитали рваные джинсы голубого цвета, а другие – черного. Были замечены обе тенденции: как подражание, так и стремление к непохожести.</p>
   <p>И желание отличаться от других распределялось не случайным образом. Студенты, которым, по их словам, было важнее быть непохожими на окружающих, действительно больше выделялись. На них могла быть надета футболка с необычным изображением дракона или юбка в стиле преппи, но с кружевной отделкой по подолу.</p>
   <p>Студенты с более выраженной потребностью в уникальности все равно были достаточно похожи на приверженцев своего клуба, чтобы окружающие могли определить их членство, но при этом одевались так, чтобы чем-то выделяться. Похожие, но разные. Соответствующие, но уникальные.</p>
   <p>Но действительно ли выбор одежды был продиктован социальным влиянием? Может быть, студенты с похожими вкусами вступили в тот же клуб, чтобы общаться с себе подобными? Возможно, поклонники преппи-стиля любят общество таких же поклонников преппи-стиля и выбрали клуб Cottage за его репутацию? И тогда не общение с другими приверженцами преппи-стиля подтолкнуло их к выбору такого же гардероба, а они с самого начала отдавали ему предпочтение и просто решили проводить время там, где бывают их единомышленники<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>.</p>
   <p>Либо могли существовать какие-то нормы, диктовавшие определенную форму одежды. Придите на официальное мероприятие в черном костюме и бабочке, и никто не удивится, что вы выглядите точно так же, как все присутствующие мужчины. Здесь дело не в социальном влиянии, а в нормах и правилах ситуации.</p>
   <p>Основная масса ситуаций не предполагает столь очевидных и конкретных норм и правил поведения, но многие подразумевают косвенные рекомендации. Собираетесь на пляж? Большинство людей надели бы что-то яркое, летнее, радостное, а не темное и мрачное. Идете ужинать в хороший ресторан? Возможно, стоит немного принарядиться. Таким же образом группы молодых людей или девушек могут выбрать одинаковую форму одежды в пятницу вечером, потому что они идут в такое место, где принят определенный дресс-код.</p>
   <p>Чтобы изолировать эти возможные объяснения друг от друга, мы провели контролируемый эксперимент. Я походил по кампусу другого колледжа и попросил студентов заполнить небольшую анкету. Респондентам предлагали четыре варианта одной категории товара и просили выразить свое предпочтение.</p>
   <p>Первой группе респондентов нужно было выбрать автомобиль: серый спортивный седан Mercedes, синий спортивный седан Mercedes, серый купе BMW или синий купе BMW.</p>
   <p>Второй группе предлагалось выбрать рюкзак из двух вариантов каждой из двух моделей. Участникам опроса предоставили основную информацию о каждом продукте (базовые характеристики и цена), после чего попросили обвести тот вариант, который они бы приобрели.</p>
   <p>Чтобы определить роль социального влияния в выборе товаров, мы позволили некоторым респондентам узнать, какие варианты предпочли «другие участники» анкетирования.</p>
   <p>Половина людей делала выбор независимо, только на основании информации о продукте, ничего не зная о чужих предпочтениях.</p>
   <p>Вторая половина, прежде чем принять решение, могла посмотреть, какой выбор сделали другие участники (как в эксперименте с длиной линий). Им объясняли, что бюджет исследования ограничен, поэтому для сокращения затрат на бумагу и печать каждая анкета рассчитана на два ответа.</p>
   <p>Под вопросом «Что бы вы купили?» было место для двух отдельных ответов с пометками «Респондент 1» и «Респондент 2». Если анкета была еще никем не заполнена, то респондент должен был вписать свой ответ рядом с пометкой «Респондент 1». Если это место было уже занято, то рядом с пометкой «Респондент 2».</p>
   <p>На самом деле все якобы заполненные первым респондентом анкеты были поддельными. Мы сами вписали эти ответы, чтобы заставить участников экспериментальной группы думать, будто кто-то другой уже выбрал один из предлагаемых вариантов. Например, в одних анкетах уже был указан серый Mercedes, а в других – синий BMW. Таким образом, каждый участник мог ознакомиться с чужим выбором, прежде чем сделать собственный.</p>
   <p>Затем мы проверили, какой вариант предпочли студенты: тот же, что и поддельный первый респондент, или что-то другое.</p>
   <p>Поскольку ответы для поддельного первого респондента были выбраны случайным образом, вероятность того, что к участнику попадет анкета с ответами человека, в силу естественных причин имеющего такие же предпочтения, была сведена к минимуму.</p>
   <empty-line/>
   <p>И в отличие от официального мероприятия или выбора наряда для поездки на пляж, ни в независимом, ни в управляемом анкетировании не было никаких норм, которые могли бы повлиять на поведение респондентов.</p>
   <p>Если бы все сводилось к подражанию, люди просто выбирали бы то, что и предыдущий респондент. Он хочет серый Mercedes? Отлично, дайте и мне такой же!</p>
   <p>А если бы все сводилось к желанию отличаться, то респонденты выбирали бы любой другой ответ. Он хочет серый Mercedes? Отлично, тогда я выберу синий Mercedes (или серый BMW, или синий BMW).</p>
   <p>Но результаты оказались гораздо сложнее. Вместо того чтобы выбирать то же самое или, наоборот, что-то полностью отличающееся, люди делали такой выбор, который позволял им быть одновременно похожими и непохожими на других.</p>
   <p>Если первый (поддельный) респондент предпочитал серый Mercedes, то реальный участник анкетирования тоже выбирал Mercedes, но синий. Если же первый респондент предпочитал синий BMW, то реальный участник тоже останавливал свой выбор на BMW, но на сером. Та же марка, но другой цвет. Похожее, но другое.</p>
   <empty-line/>
   <p>В умеренно похожих друг на друга объектах сочетаются привычность и новизна, неизвестное и знакомое. Вместе с тем они удовлетворяют нашу потребность в том, чтобы быть оптимально непохожими на остальных.</p>
   <p>Как показывают эксперимент с длиной линий и история Дж. К. Роулинг, люди не хотят быть отщепенцами. Нам нужно быть частью чего-то. Повторение чужого выбора или поступков придает нам больше уверенности в том, что мы принимаем правильное решение.</p>
   <p>Но, словно дети, стремящиеся отличаться от старших братьев и сестер, мы в то же время хотим быть непохожими на других, не такими, как все, другими, единственными и неповторимыми. Нам нравится все, что позволяет выделиться из толпы.</p>
   <p>Кажется, что эти стремления противоречат друг другу. Мы хотим быть похожими и непохожими одновременно. Мы хотим делать то же, что остальные, но при этом оставаться особенными.</p>
   <p>Разрешить эту дилемму позволяет умеренная похожесть. Мы носим одежду тех же торговых марок, что и наши друзья, но выбираем другие модели. Мы покупаем такой же диван, как у коллеги, но другого цвета.</p>
   <p>Делая выбор, похожий на выбор окружающих или тех групп, частью которых мы стремимся быть, мы удовлетворяем потребность вписываться в свое социальное окружение. Но, выбирая не в точности то же самое, мы удовлетворяем свою потребность в непохожести.</p>
   <p>Мы отличаемся, но умеренно.</p>
   <p>Даже признаки, с помощью которых мы пытаемся отличиться, выбираются на основе оптимальной непохожести. Как показывают истории Снуки с бесплатной сумкой Gucci и умников с желтыми браслетами, бренды и другие атрибуты часто сигнализируют об определенной идентичности. Если кто-то все время носит одежду торговой марки Nike, окружающие могут предположить, что человек спортсмен или любит спорт. Если кто-то носит одежду марки Gucci, то окружающие могут счесть его поклонником моды и стиля.</p>
   <p>В описанных выше ситуациях бренд представляется значимым с точки зрения идентичности атрибутом. Он несет в себе информацию о социальной принадлежности и предпочтениях выбирающего его человека.</p>
   <p>Другие атрибуты, в свою очередь, могут играть меньшую роль в выражении идентичности. Например, трудно что-то сказать о человеке, который одет в черную или синюю рубашку. Нельзя назвать сигналом идентичности и тот факт, что девушка одета в майку без рукавов, а не с рукавами.</p>
   <p>Следовательно, люди, стремящиеся продемонстрировать свою принадлежность к определенной социальной группе и при этом чувствовать себя непохожими, стараются подражать в значимых с точки зрения идентичности атрибутах, но отличаться в незначимых. Новоиспеченные адвокаты часто покупают BMW, чтобы продемонстрировать свои достижения. Поэтому юрист, стремящийся подать такой сигнал и одновременно остаться непохожим на других, купит автомобиль этой марки, но оранжевого цвета. Выбрав автомобиль, несущий требуемое послание, но в необычном цветовом исполнении, он отделяет себя от других юристов. Если сумкой сезона выбрана модель марки Fendi, то все модницы купят себе Fendi, но постараются выбрать менее популярные цвета<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>.</p>
   <p>Никто не знает наверняка, что будет популярным в следующем году. Однако модные тенденции следующего сезона не так случайны, как может показаться. Вещи, обладающие сходством с тем, что было популярно в последнее время, имеют преимущество над конкурентами. Достаточно похожие, чтобы вызвать теплое чувство узнавания, но достаточно непохожие, чтобы казаться новыми и свежими.</p>
   <p>Поэтому, если несколько лет назад в моде был черный цвет, цветом следующего года вполне может оказаться сланцево-серый.</p>
   <subtitle>Практическое применение социального влияния</subtitle>
   <p>Сочетание похожести и непохожести имеет решающее значение в разработке и продвижении инновационных продуктов. Какими словами описывать инновационные продукты? Например, как назвать Swiffer: революционной шваброй или новым приспособлением для уборки? А как проектировать инновационный продукт? Стоит ли располагать сиденья в беспилотном автомобиле лицом вперед, потому что люди к этому привыкли, хотя прямой необходимости в этом больше нет?</p>
   <p>Новый продукт или технология могут на световые годы опережать конкурентов, но их успех зависит от потребительского восприятия. Окажись новинка слишком похожей на что-то уже существующее – и люди не станут ее покупать. Если обновленная модель какого-то устройства на вид ничем не отличается от модели прошлого года, зачем платить лишние деньги, чтобы купить то же самое? Если же новинка радикально новая, возникают другие проблемы. Потребители не знают, как классифицировать эту модель (что вообще такое этот Swiffer?), не понимают, для чего она нужна, и не могут определить, насколько в ней нуждаются. Обе крайности опасны, поэтому, чтобы найти золотую середину, необходимо продумать наилучшее сочетание сходства и непохожести.</p>
   <p>Возьмем, к примеру, первые автомобили. Лошади являлись основным средством передвижения, но они имели свои недостатки. Путешествия были медленными, дорогими и даже опасными. Экипажи на конной тяге зависели от своенравного «двигателя», и уровень смертности на дорогах в городах вроде Чикаго в семь раз превышал нынешний.</p>
   <p>Решение этих проблем предлагали автомобили. Они могли двигаться быстрее и дальше. К тому же благодаря им можно было избавиться от конского навоза, представлявшего собой серьезную угрозу для крупных городов.</p>
   <p>Но чтобы заставить обывателей принять новое изобретение, требовался огромный скачок в общественном сознании. Люди тысячелетиями передвигались на лошадях (и ослах). Несмотря на многочисленные недостатки этого вида транспорта, они к нему привыкли. Они знали, чего от него ожидать.</p>
   <p>Автомобили же были чем-то совершенно новым. Им требовались новые навыки управления, новое топливо, новые знания для обслуживания.</p>
   <p>К этим переменам нужно было привыкать. Когда люди впервые увидели экипаж, мчащийся по улице без лошади, они были потрясены. Жители сельской местности считали этот «экипаж дьявола» символом морального разложения горожан и вводили ограничительные законы, препятствующие его распространению. Лошади, и без того существа пугливые, шарахались от дребезжащих автомобилей и убегали от них, утаскивая за собой своих пассажиров.</p>
   <p>В 1899 году один умный изобретатель предложил решение для успокоения людей и лошадей: взять искусственную лошадиную голову, выполненную в натуральную величину, и прикрепить ее к передней части автомобиля.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_014.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Благодаря этому машина стала похожа на коляску, запряженную лошадью, и в гораздо меньшей степени пугала животных и пассажиров, когда проносилась мимо. Фальшивую голову также можно было использовать как бак для топлива.</p>
   <p>Можно долго смеяться над фальшивой лошадиной головой, прикрепленной к передней части автомобиля. Сейчас это кажется глупым и даже комичным, но вряд ли мы можем себе представить, насколько пугающими были первые машины. Так почему бы не приделать к ним что-то узнаваемое для придания более привычного вида?</p>
   <p>Как правило, успешное представление публике радикальной инновации требует облачения технологии в шкуру узнаваемости. Когда компания TiVo представляла потребителям то, что сегодня мы называем цифровым записывающим устройством, она столкнулась с такими же трудностями, как изобретатели первых автомобилей. Технология была новаторской и могла создать совершенно новый рынок. Но для успеха нужно было изменить сознание потребителей. Они должны были перейти от пассивного просмотра телетрансляций к активному управлению тем, что и когда смотреть.</p>
   <p>Чтобы облегчить адаптацию и помочь потребителям разобраться в функциональной пользе нового устройства, компания TiVo сконструировала его таким образом, чтобы оно было похоже на привычный кассетный видеомагнитофон. Черная прямоугольная коробочка, располагающаяся под телевизором или над кабельной коробкой и выглядящая ровно так же, как кассетный видеомагнитофон или DVD-проигрыватель.</p>
   <p>Но загляните в цифровое записывающее устройство и кассетный видеомагнитофон (если найдете). Начинка у них окажется совершенно разной. Внутренности кассетного видеомагнитофона напоминают старую кинокамеру. Пленка, на которую записывается и с которой воспроизводится информация, перематывается с одной бобины на другую.</p>
   <p>TiVo устроен совершенно иначе. Как следует из названия, цифровое записывающее устройство – это, по сути, компьютер. В нем нет пленки, которой нужно куда-то перематываться.</p>
   <p>Следовательно, не было никакой инженерной необходимости придавать ему такую же форму, как обычному кассетному видеомагнитофону. Он мог выглядеть как стандартный стационарный компьютер, выкрашенный в ярко-голубой цвет, или быть выполнен в виде пирамиды.</p>
   <p>Но, придав радикальному новшеству знакомую форму, компания-разработчик добилась того, чтобы потребителям было проще его принять. Спрятав новую технологию в нечто привычное для глаза, компания использовала фактор сходства для смягчения непохожести<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a>.</p>
   <p>Многие современные цифровые операции на вид напоминают своих аналоговых предшественников. Мы нажимаем на иконку дискеты, чтобы сохранить документ, а для удаления перетягиваем цифровые файлы в то, что выглядит как корзина для мусора. Визуальное сходство также наблюдается и в реальности. В дорогих автомобилях на приборной панели мы видим имитацию рисунка натурального дерева, а на вегетарианских котлетах часто делают полоски, словно от решетки гриля. Благодаря этому отличающееся кажется более похожим.</p>
   <p>Верно и обратное. Дизайн может быть использован для того, чтобы преувеличить новизну незначительных улучшений. Когда компания Apple в 1998 году представила на рынок iMac, с технологической точки зрения он ненамного превосходил своих предшественников, но визуально полностью отличался. Долой серые и черные ящики! Новый iMac был похож на округлую мармеладную конфету и выпускался в таких цветах, как мандариновый или клубничный. Этот компьютер стал невероятно популярным, и именно дизайн, а не технология, создал необходимое ощущение непохожести, побуждавшее людей покупать его.</p>
   <p>Технология никогда не оценивается сама по себе. Потребитель воспринимает дизайн и технологию в комплекте, и эта комбинация более эффективна, если заставляет инновацию казаться оптимально непохожей.</p>
   <p>Сами того не осознавая, люди постоянно влияют на то, что мы думаем, делаем и покупаем. Но распространяется ли социальное влияние еще дальше? Может ли оно влиять на наше стремление к успеху? На нашу мотивацию трудиться еще усерднее или, наоборот, остановиться и все бросить?</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 5. Давай, детка, разожги во мне огонь!</p>
   </title>
   <p>Кара притаилась в темноте, дожидаясь начала забега. Ей предстояло бежать на короткую дистанцию. Никаких углов, никаких поворотов. Одна прямая дорожка. Она пробегала ее много раз.</p>
   <p>Иногда Кара соревновалась с другими, но сегодня бежала одна. Только она и секундомер, медленно отсчитывающий секунды, из которых потом сложится ее результат.</p>
   <p>До нее доносился монотонный гул зрителей на трибунах. Где-то рядом она слышала, как готовятся к старту другие бегуны. Пятерых зрители уже видели, и Кара должна была быть шестой. Такой ажиотаж ради менее чем минутного действия!</p>
   <p>Когда вспыхнул свет, Кара рванула с места. Сначала она бежала медленно, по постепенно набрала скорость. Кара мчалась по дорожке, стараясь сосредоточиваться на финише и игнорировать направленные на нее взгляды. Ей было страшно, но она продолжала движение. Наконец после напряженных сорока двух секунд Кара пересекла финишную черту, хватая ртом воздух. Пока это был ее лучший результат.</p>
   <p>Когда за ней закрылась черная дверь, Кара скрылась в углу. Она вытянула все шесть лап и пошевелила усами.</p>
   <p>Кара была тараканом.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>В конце XIX столетия психолог Норман Триплетт опубликовал исследование, ознаменовавшее рождение научной дисциплины под названием «Социальная психология». Работая над своей магистерской диссертацией в университете Индианы, он анализировал результаты заездов более двух тысяч велосипедистов. Заезды организовывались тремя основными способами. Иногда спортсмены преодолевали дистанцию в одиночку, просто стараясь показать лучшее время, иногда соревновались с другими велосипедистами, а иногда ехали на время, но рядом с другим спортсменом, который задавал темп.</p>
   <p>Сравнив результаты разных велогонщиков, Триплетт заметил, что в компании других спортсменов они ехали быстрее. Независимо от того, соревновались велосипедисты или нет, они проезжали милю на 20–30 секунд быстрее, когда ехали не одни. Совместная гонка улучшала результат.</p>
   <p>Чтобы проверить свои догадки, Триплетт устроил эксперимент. Он собрал группу детей и предложил им игру: как можно скорее наматывать леску на катушку спиннинга. К концу лески был прикреплен флажок, и Триплетт замерял скорость скручивания лески в разных условиях: когда дети играли в одиночку и когда проделывали то же самое в компании других участников.</p>
   <p>Результаты выявили такую же закономерность, как у велогонщиков: дети крутили катушку быстрее, когда окружающие делали то же самое.</p>
   <p>Впоследствии многие исследования подтвердили это наблюдение: чужое присутствие влияет на нашу производительность. Люди показывают лучший результат, когда рядом кто-то есть.</p>
   <p>В ходе одного такого эксперимента студентам колледжа показывали слово и давали задание за минуту придумать к нему как можно больше ассоциаций. В ходе другого эксперимента студенты читали отрывок из текста и должны были написать как можно больше аргументов, опровергающих изложенную в нем идею. В обоих случаях испытуемые, работавшие в группах (каждый сам по себе, но в присутствии других), показывали более высокий результат. Они придумывали больше ассоциаций и находили больше аргументов.</p>
   <p>Это явление получило название социальной фасилитации: в присутствии других люди выполняют ту или иную деятельность быстрее и лучше. Даже если мы не работаем совместно и не соперничаем, само присутствие других людей меняет наше поведение.</p>
   <p>Социальная фасилитация наблюдается не только у людей. Животные ведут себя таким же образом. Крысы быстрее пьют и активнее исследуют окружающую обстановку, когда рядом находятся их сородичи. Обезьяны усерднее трудятся над простой задачей в присутствии себе подобных, а собаки в парах бегут быстрее, чем поодиночке. Социальная фасилитация влияет даже на количество поглощаемой пищи. Если рядом кто-то ест, курица продолжит поглощать пищу, даже если она сыта.</p>
   <p>В целом ряде ситуаций люди (и животные) успешнее справляются с задачей при наличии рядом других представителей своего вида<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>.</p>
   <p>Что любопытно, в ходе других исследований был выявлен противоположный эффект: в присутствии других успешность выполнения задачи снижается.</p>
   <p>Во время одного эксперимента студенты колледжа получили сложное задание: запомнить список «слов», представляющих собой бессмысленный набор звуков. В присутствии наблюдателей испытуемым потребовалось больше времени на запоминание списка, и они совершали больше ошибок при его воспроизведении. В ходе другого эксперимента людей попросили пройти лабиринт с завязанными глазами. В присутствии зрителей участники выполняли эту задачу дольше, чем в одиночку. А ученики автошкол чаще проваливали экзамен по вождению, когда в машине, помимо них и инструктора, присутствовал кто-то третий.</p>
   <p>Присутствие других оказывало такое же влияние и на поведение животных. В парах зеленушки с меньшей легкостью определяли съедобные и несъедобные продукты. Длиннохвостые попугаи, обучаемые парами, дольше запоминали лабиринт и чаще ошибались.</p>
   <p>Какой же вывод верен? Присутствие других повышает результативность или снижает ее?</p>
   <empty-line/>
   <p>Этот вопрос не давал покоя профессору Стэнфордского университета Роберту Зайонцу. Путь Зайонца в науку был далеко не самым обычным. Он родился в Польше в 1923 году, был единственным ребенком в семье, а в 1939-м вместе с родителями бежал в Варшаву, спасаясь от нацистов. Но через две недели после переезда дом родственников, у которых они поселились, был разрушен во время бомбардировки с воздуха и родители Зайонца погибли.</p>
   <p>Сам он едва выжил и попал в больницу с переломами обеих ног, но там шестнадцатилетнего юношу арестовали нацисты и отправили в немецкий трудовой лагерь. Зайонцу удалось сбежать вместе с двумя другими заключенными, с которыми он прошел 200 миль до Франции. При переходе через границу они были схвачены немцами и заключены во французскую тюрьму. В конце концов Зайонц снова освободился из заключения, организовав побег, и вступил во французское Сопротивление. Вместе с другим заключенным он прошел почти 550 миль, воруя по пути еду и одежду, пока их не нашел великодушный рыбак и не переправил в Ирландию.</p>
   <p>Оттуда Зайонц добрался до Англии. Выучив во время своих злоключений английский, французский и немецкий языки, он стал работать переводчиком для базировавшихся там американских военных. По окончании войны Зайонц какое-то время работал в ООН, затем эмигрировал в США. Он подал документы в Мичиганский университет и в итоге был принят на испытательный срок. В этом университете он получил степень бакалавра, затем магистра, а в 1955 году – степень доктора философии по социальной психологии.</p>
   <p>Как ученый, Зайонц обладал даром откапывать из-под груды пыли важные вопросы, десятилетиями покоившиеся в забвении, и проливать на них свет, используя необычный подход. Он тонко чувствовал человеческое поведение и всегда искал в сложных закономерностях простые взаимосвязи. Именно с такой целью Роберт Зайонц начал изучать социальную фасилитацию.</p>
   <p>На первый взгляд результаты противоречили друг другу. С одной стороны, многочисленные исследования показывали, что чужое присутствие повышает производительность, что зрители или люди, выполняющие ту же задачу, заставляют нас действовать быстрее или эффективнее, даже при отсутствии соперничества. С другой стороны, не менее убедительный массив результатов доказывал обратное: присутствие других может затруднить усвоение нового материала и выполнение задач.</p>
   <p>У Зайонца была своя теория, объясняющая это противоречие в результатах. Она была так же элегантна, как и проста.</p>
   <p>Ему лишь нужен был способ ее проверить. И здесь мы знакомимся с Карой.</p>
   <empty-line/>
   <p>Представьте себе олимпийскую 400-метровую дистанцию. Широкая бордовая дорожка, окруженная трибунами. Стадион, до предела заполненный скандирующими фанатами, каждый из которых поддерживает представителя своей страны. И участники забега, выстроенные в линию и ожидающие, когда прозвучит сигнал стартового пистолета.</p>
   <p>Теперь представьте себе ту же картинку, только замените людей… тараканами. Вместо играющих мышцами бегунов в обтягивающих костюмах соревнуются… тараканы. И на трибунах вместо щелкающих фотокамерами, размахивающих флагами и дудящих в трубы фанатов… тоже тараканы.</p>
   <p>Фу!</p>
   <p>Обычно тараканы вызывают у людей отвращение. Мерзкие насекомые, питающиеся гниющей едой и прячущиеся в темноте.</p>
   <p>Но на самом деле это одни из самых чистоплотных и трудолюбивых насекомых. Они могут прожить без воздуха 45 минут и вернуться к жизни после получасового пребывания под водой. Они какое-то время могут прожить без головы, а отрезанная голова не умирает еще несколько часов или даже дольше, если положить ее в холодильник и кормить (хотя непонятно, кому такое может прийти в голову).</p>
   <p>Зайонц счел тараканов идеальным объектом для проверки влияния социального окружения на деятельность индивида.</p>
   <p>Он построил стадион для тараканов: большой куб из оргстекла, позволяющий определять время прохождения насекомыми заданного маршрута. С одной стороны куба находилась небольшая темная стартовая ячейка, где тараканы ждали начала соревнований, отделенная от беговой дорожки тонкой металлической перегородкой. С другой стороны куба располагался финиш – еще одна маленькая темная ячейка, отделенная от дорожки похожей металлической перегородкой.</p>
   <p>Тараканы боятся света. Поэтому вместо стартового пистолета Зайонц использовал прожектор. Он открывал перегородки, закрывавшие стартовую и финишную ячейки, и в стартовой включал яркий свет. Таракан стремительно выбегал на дорожку в поисках темного укрытия. Свет заливал всю дорожку, и спрятаться можно было только в финишной ячейке. Когда насекомое ее достигало, Зайонц закрывал перегородку и оставлял его в темноте.</p>
   <p>В ходе эксперимента ученый измерял время, за которое таракан пробегает от одной ячейки до другой – с того момента, когда он убирал одну перегородку на старте, до того, как опускал другую на финише.</p>
   <p>Чтобы проверить влияние присутствия других особей на результаты деятельности, Зайонц соорудил зрительские трибуны: маленькие ячейки вдоль дорожки, заполненные другими тараканами. Чтобы фанаты были видны, но не мешали бегуну, от дорожки их отделяла прозрачная стенка. Убирая зрительские ячейки в некоторых забегах и оставляя их в других, Зайонц мог проверить, влияет ли присутствие зрителей – в данном случае других тараканов – на скорость бегунов.</p>
   <p>Его идея была невероятно умной. Даже гениальной. Но была еще одна ключевая деталь.</p>
   <p>Зайонц думал, что знает, почему присутствие других влияет двумя противоположными способами, почему в одном случае результативность повышается, а в другом – снижается.</p>
   <p>Он считал, что все зависит от сложности задачи и от критериев, по которым оцениваются люди (или животные). Если человек выполнял простую задачу или такую, с которой уже много раз успешно справлялся, то зрители повышали производительность. Но если задача была сложной или требовала усвоения новых знаний и навыков, то присутствие посторонних отрицательно сказывалось на производительности.</p>
   <p>Для испытания своей гипотезы Зайонц соорудил два варианта маршрута. Один был прямолинейным. Финишная ячейка располагалась прямо напротив стартовой на другом конце дорожки. Задача была максимально простой. Таракан мог бежать только в одном направлении – от света к концу дорожки.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_015.png"/>
   <p>Простая задача: таракан убегает от света по прямой линии</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_016.png"/>
   <p>Сложная задача: таракан должен повернуть направо, чтобы убежать от света</p>
   <empty-line/>
   <p>Второй маршрут был гораздо сложнее. Прямая дорожка посредине пересекалась под прямым углом с другой прямой дорожкой. Вместо одного направления у таракана теперь было три. Но только один вел к безопасной темноте.</p>
   <p>Финишная ячейка на этот раз находилась на одном конце пересекающей дорожки, поэтому таракану нужно было пробежать вперед, повернуть налево или направо и еще немного пробежать, чтобы достичь финиша. Он не мог бежать вслепую; нужно было попробовать разные варианты, чтобы узнать, какой правильный.</p>
   <p>Неудивительно, что в этом случае тараканы гораздо дольше бежали от старта до финиша. Им приходилось искать верное направление, и преодоление дистанции занимало в три раза больше времени.</p>
   <p>Но зрители также влияли на результат. По прямой дорожке в присутствии зрителей тараканы бежали быстрее, сокращая время забега почти на треть. Но на более сложном маршруте они оказывали противоположный эффект. Из-за них таракан бежал медленнее, увеличивая время преодоления дистанции почти на треть.</p>
   <p>Зайонц оказался прав: то, какое влияние (положительное или отрицательное) оказывает присутствие других людей на успешность деятельности, зависит от сложности задачи.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>В последующие десятилетия такая же закономерность обнаруживалась и в ходе других исследований. Присутствие других людей повышает результативность (например, скорость и точность) при выполнении простых, хорошо знакомых задач, но снижает ее при выполнении незнакомых и, следовательно, более сложных задач.</p>
   <p>В присутствии зрителей мы быстрее завязываем шнурки, но медленнее – галстук-бабочку (по крайней мере, большинство из нас, которые делают это не слишком часто). Мастера игры в пул чаще ударяют по шару, когда на них смотрят, а неопытные игроки чаще промахиваются. При свидетелях мы быстрее конспектируем, если только не пишем недоминантной рукой. Правша под пристальным взглядом наблюдателя будет медленнее писать левой рукой.</p>
   <p>Если вы когда-нибудь ходили в тренажерный зал в компании друга или занимались на бегущей дорожке рядом с другим любителем активного образа жизни, то наверняка испытывали положительный эффект их присутствия. Даже если вы не соревнуетесь, их присутствие помогает. Вы чуть больше напрягаете мышцы и бежите чуть быстрее.</p>
   <p>Но если вы когда-нибудь выполняли диагональную парковку при свидетелях, то наверняка чувствовали отрицательный эффект их присутствия. Такая парковка – и без того непростая задача, а присутствие зрителей ее только усложняет. Вы думали, что попадете в зазор между автомобилями, но вы слишком поздно начали заезжать, поэтому теперь придется выезжать и пробовать еще раз. За вами начинают останавливаться другие автомобили. Вы предпринимаете вторую попытку, но теперь упираетесь задним колесом в бордюр, и снова все нужно начинать заново. К этому времени ваши пассажиры начинают посматривать на вас так, словно вам следует вернуться в автошколу и еще немного подучиться.</p>
   <p>Некоторым из нас попросту плохо удается парковка, но свою роль играет и так называемая социальная ингибиция (явление, противоположное фасилитации). Присутствие наблюдающих удлиняет время выполнения непростой процедуры диагональной парковки.</p>
   <p>Социальная фасилитация и ингибиция происходят по нескольким причинам. Во-первых, другие люди отвлекают, мешая сосредоточиться на задаче. Во-вторых, их присутствие заставляет нас уделять больше внимания и сил тому, чтобы произвести лучшее впечатление, поэтому мы больше стараемся. В-третьих, отчасти из-за необходимости управлять впечатлением, в присутствии других людей у нас усиливается психическое возбуждение. Сердцебиение учащается, повышается давление, организм готовится к действию.</p>
   <p>Эти факторы позволяют нам результативнее выполнять автоматические, естественные или хорошо освоенные задачи. В нас просыпается дух соревнования, и мы действуем без промедления. Если речь идет о задаче, с которой мы всегда хорошо справлялись (например, занятие на бегущей дорожке или упражнение, которое мы делали уже сотни раз), мы выполняем ее еще успешнее.</p>
   <p>Но когда речь идет о более сложных или требующих большего внимания задачах, те же факторы ведут к снижению производительности. Что подумают люди? Будут ли они осуждать меня, если я плохо припаркуюсь? Мы чувствуем угрозу и тревогу. Мы боимся не справиться или справиться недостаточно хорошо. Все это отрицательно сказывается на результате.</p>
   <subtitle>Счет за электроэнергию</subtitle>
   <p>Вы сегодня проверяли свою электронную почту?</p>
   <p>Для многих людей это даже не вопрос. Большинство ответило бы положительно. Конечно! Скорее всего, и часа не прошло с тех пор, как вы в последний раз заглядывали в свой электронный почтовый ящик. Возможно, даже пока читали эту главу.</p>
   <p>А прогноз погоды? Вы смотрели его сегодня? А на этой неделе? Как насчет результатов спортивных матчей и сообщений в социальных сетях?</p>
   <p>Их мы тоже часто просматриваем, пусть и реже, чем электронную почту. У нас есть представление о том, какой будет погода на этой неделе, какие успехи делает местная команда и как красиво было на Арубе, когда наша бывшая одноклассница ездила туда отдыхать (да здравствуют социальные сети!).</p>
   <p>Но что вы знаете о расходе электроэнергии в своем доме? Сколько электричества ваша семья использует в доме или квартире? Вы проверяли это сегодня? На этой неделе? Когда-нибудь вообще?</p>
   <p>Расходование электроэнергии – одна из величайших проблем современного общества. Все осознают ее важность, а решение между тем может лежать не столько в плоскости технологий, сколько в плоскости социального влияния.</p>
   <empty-line/>
   <p>Изменение климата – одна из самых актуальных глобальных проблем XXI века. Невозможно не замечать убедительных научных доказательств повышения температуры на планете. Вечные льды отступают к полюсам, субтропические пустыни захватывают новые территории. Участились экстремальные погодные условия, такие как засухи и снежные бури; целые виды животных и растений исчезают с лица земли; со снижением урожайности населению угрожает продовольственный кризис.</p>
   <p>Использование электроэнергии занимает центральное место в этих тенденциях глобального потепления. Сжигание ископаемого топлива происходит с выбросами углекислого газа, повышается уровень парниковых газов от автомобильных выхлопов, заводов и электростанций. По мере развития мировой экономики растут энергозатраты. Мы расходуем электричество, чтобы согреться зимой и охладиться летом. На электроэнергии работают компьютеры и заводы. С помощью электричества мы добираемся на работу и домой. И чем дальше распространяется индустриализация, тем выше нагрузка на природные ресурсы.</p>
   <p>Пора что-то менять. Или мы найдем способ сократить потребление энергии и сделать ее более «чистой», или мир окажется перед угрозой тревожащих перемен.</p>
   <p>Многие из предлагаемых решений довольно широкомасштабны. Правительственные меры, такие как введение лимитов на выброс углекислого газа для заводов или стандартов, требующих от автопроизводителей определенного расхода топлива. Некоторые решения сфокусированы на новых технологиях и альтернативных источниках энергии. Растет количество солнечных и ветряных энергоцентров, а многообещающие разработки в области использования геотермальной энергии позволили нам получать выгоды от естественного тепла ядра Земли.</p>
   <p>Попытки изменить потребительское поведение также сосредоточены вокруг масштабных изменений. Покупайте энергоэффективные стиральные машины, экономящие воду и расходующие меньше электроэнергии за один рабочий цикл. Замените традиционные лампочки компактными флуоресцентными, срок службы которых в десять раз дольше. Предлагается даже модернизировать чердачные помещения с помощью более эффективной теплоизоляции.</p>
   <p>Однако одно из самых простых решений – побудить людей к экономии электроэнергии. Выключайте свет, выходя из помещения, и сократите время принятия душа. Зимой уменьшайте обогрев на один или два градуса и оставляйте его на низком уровне, когда никого нет дома. Если все будут так поступать, маленькие изменения в экономии электроэнергии дадут огромный эффект.</p>
   <p>Как же заставить людей изменить поведение?</p>
   <empty-line/>
   <p>Если бы вас попросили назвать человека, способного произвести революцию в энергетической промышленности, вы бы вряд ли выбрали Дэна Йейтса. Этот опытный прыгун с шестом из Сан-Диего приехал в Гарвард с волосами почти до плеч. Через несколько лет он окончил университет с дипломом специалиста в области информационных технологий. Помимо этого, он испытывал сильный интерес к предпринимательству.</p>
   <p>Йейтс переехал в Сан-Франциско, поработал немного в одной компании, а потом вместе с одногруппником из Гарварда учредил бизнес по разработке программного обеспечения для педагогической оценки. Предприятие делало успехи, и через три года в штате компании числилось более 140 сотрудников, а в списке клиентов – почти 500 школьных округов. Бизнесом заинтересовалось крупное издательство Houghton Mifflin, специализирующееся на учебных и отраслевых изданиях, и Йейтс с соучредителем продали его.</p>
   <p>Проработав в Houghton год, Йейтс решил, что ему нужен перерыв. Тогда они с женой распланировали незабываемое годовое путешествие. Они купили подержанную Toyota 4Runner, отбыли из Аляски и проехали по всему Панамериканскому шоссе. Около 48 тысяч километров до города Ушуая в самой южной точке Аргентины.</p>
   <p>Путешествие было прекрасным. Они видели редких животных на юго-западе Боливии и могучие кроны деревьев во влажных горных лесах Коста-Рики.</p>
   <p>Но Йейтс с женой также стали свидетелями беспощадного вмешательства человека в окружающую среду. Гектары тропических лесов были вырублены, а целые участки лесов и подлесков выжжены для расчистки территории под сельскохозяйственные нужды. Из путешествия Йейтс вернулся с одним вопросом: что он может сделать, чтобы помочь природе?</p>
   <p>Вместе с другим одногруппником из Гарварда, Алексом Лэски, Йейтс начал размышлять о способах сокращения нерационального использования электроэнергии. Они с партнером обсудили несколько идей. Одни из них касались солнечной энергии, а другие – сокращения выбросов.</p>
   <p>Но самое перспективное направление обнаружилось, когда Йейтс взглянул на свой счет за электроэнергию. Там все было непонятно: сервисное обслуживание, доставка электроэнергии, какие-то сборы, не говоря уже о малопонятных терминах вроде «киловатт-час» или «терм». Внимания требовали десятки областей, и информацию было сложно, практически невозможно разделить. Йейтс подумал, что должно быть что-то более простое. «Я не понимал, что такое киловатт-часы, не знал ничего про термы и знать не хотел. Мне всего лишь нужна была информация о том, сколько энергии я трачу по сравнению с соседями, то есть что-нибудь мне понятное».</p>
   <p>Йейтс не одинок. Для большинства людей счет за электричество – китайская грамота, и они даже не пытаются разобраться в деталях, а просто оплачивают его каждый месяц и живут дальше.</p>
   <p>Возможно, здесь могло помочь социальное влияние.</p>
   <empty-line/>
   <p>Сан-Маркос – отличное место для изучения вопроса энергосбережения. Город расположен в тридцати пяти милях к северу от Сан-Диего и отделен от прибрежной части штата федеральной автомагистралью, огибающей береговую линию. Южная Калифорния известна своим солнцем, и Сан-Маркос в этом плане не разочаровывает. В городе выпадает почти в два раза меньше осадков, чем в остальных регионах США, и солнце светит 260 дней в году.</p>
   <p>Однако зимой погода в Сан-Маркосе становится достаточно прохладной, поэтому приходится включать отопление, а в летнюю жару – спасаться кондиционерами. Данный регион нередко страдает от засухи, и каждые несколько лет вводятся ограничения на потребление воды. Автомобили разрешается мыть только в определенные часы дня, лужайки поливать можно только в определенные дни недели в зависимости от района проживания. Горожане, конечно, не думают все время о потреблении электроэнергии, но эта мысль всегда маячит где-то на заднем плане.</p>
   <p>Одним засушливым летним днем около десяти лет назад профессора Боб Чалдини, Уэс Шульц, Джессика Нолан, Ной Гольдштейн и Владас Гришкевичус провели в Сан-Маркосе эксперимент.</p>
   <p>Их аспиранты прошлись по всем домам в округе и обратились к жителям с небольшой убедительной речью на тему сбережения электроэнергии. В каждом доме они оставили табличку для двери (похожую на гостиничную «Не беспокоить!»), напоминавшую жильцам о необходимости экономить электроэнергию. Табличка призывала использовать вентиляторы, сокращать продолжительность приема душа и ночью выключать кондиционер.</p>
   <p>Когда кампании по сбережению электроэнергии хотят склонить население к желаемому поведению, то обычно делают акцент на одном из общеизвестных преимуществ такого поведения: экономии денежных средств, защите окружающей среды либо проявлении гражданской ответственности. Чтобы проверить, какое преимущество окажется наиболее мотивирующим, дома разделили на группы и к каждой обратились с разным призывом.</p>
   <p>В обращении к жителям одних домов упор делался на экономии денег. По поводу использования вентиляторов, например, к первой группе горожан обращались с такой речью: «Наступило лето, и сейчас самое время сократить расходы на электроэнергию. Как можно сберечь деньги этим летом? Используя вместо кондиционеров вентиляторы! По данным исследователей из Университета штата Калифорния, вы можете сэкономить до 54 долларов в месяц, если для снижения температуры в помещении будете пользоваться вентиляторами, а не кондиционерами».</p>
   <p>В обращении к жителям домов из второй группы внимание акцентировалось на охране окружающей среды. Речь звучала так: «Защитите окружающую среду, экономя электроэнергию. Наступило лето, и сейчас самое время сократить расходы. Как можно сберечь деньги этим летом? Используя вместо кондиционеров вентиляторы! По данным исследователей из Университета штата Калифорния, вы можете предотвратить выброс 262 фунтов парниковых газов в месяц, если для снижения температуры в помещении будете пользоваться вентиляторами, а не кондиционерами. Использование вентиляторов вместо кондиционеров – выбор того, кто заботится об окружающей среде».</p>
   <p>В обращении к жителям третьей группы домов акцент делался на гражданской ответственности: «Наступило лето, и мы должны общими усилиями экономить электроэнергию. Как сберечь ее для будущих поколений? Используя вместо кондиционеров вентиляторы! По данным исследователей из Университета штата Калифорния, вы можете сократить затраты электроэнергии на 29 процентов в месяц, если для снижения температуры в помещении вместо кондиционеров будете пользоваться вентиляторами. Использование вентиляторов вместо кондиционеров – выбор ответственного гражданина».</p>
   <p>Помимо обращений к населению, исследователи замерили расход электроэнергии в разных домах как до, так и после получения призывов к экономии.</p>
   <p>Большинство полагало, что наиболее мотивирующим окажется акцент на окружающей среде. Может быть, не на порядок эффективнее, чем разговоры об экономии денег или проявлении гражданской ответственности, но хотя бы на несколько процентов.</p>
   <p>Но они ошиблись. Ни один призыв не сработал. Речи о сбережении электроэнергии произвели нулевой эффект. Никакие речи: ни об экономии денег, ни об окружающей среде, ни о гражданской сознательности – не заставили людей даже пальцем пошевелить. Они не сократили расход электричества. Как будто вообще ничего не слышали.</p>
   <p>К счастью, у исследователей в запасе был еще один подход. На этот раз внимание жителей привлекалось не к выгодам энергосбережения, а к социальным нормам, в частности к поведению их соседей: «По данным опросов, 77 процентов жителей вашего района летом используют вентиляторы вместо кондиционеров. Выключите кондиционер и включите вентилятор».</p>
   <p>И люди послушались. Те, кто получили это сообщение, существенно сократили расход энергии. Даже через несколько недель после получения последнего призыва эта тенденция все еще сохранялась. Чтобы убедить людей экономить электричество, достаточно было сказать им, что так поступают их соседи.</p>
   <empty-line/>
   <p>Проанализировав результаты этого эксперимента, Йейтс и Лэски увидели возможность. Социальные нормы являются эффективным стимулом для сокращения потребления электроэнергии населением. Объединив данные по расходу с информацией о том, что делают другие, можно было уменьшить счет за электричество.</p>
   <p>Сегодня их компания Opower работает более чем с сотней коммунальных предприятий во всем мире. Она рассылает потребителям адресные отчеты по расходу электроэнергии. Эти отчеты не пугают людей непонятными терминами, а помогают им понять, сколько электричества они используют, сравнивая свои данные с данными других людей. Разработанные на основе результатов эксперимента в Сан-Маркосе, эти отчеты показывают потребителям их расход относительно других похожих домов в том же районе. Благодаря этому люди знают, расходуют они меньше или больше, чем соседи.</p>
   <p>Сравнительная информация мотивирует потребителей к переменам в образе жизни. И тут на помощь снова приходит отчет. К информации по расходу добавляются конкретные, разработанные с учетом особенностей той или иной категории потребителей, меры по экономии электроэнергии: заменить некоторые бытовые приборы на более энергоэффективные, выключать свет, изменить настройки телевизора.</p>
   <p>Эти программы позволяют людям сократить потребление электроэнергии примерно на 2 процента. В масштабах одной семьи цифра не столь значительная, но в масштабах всей страны эффект может оказаться потрясающим. С момента своего старта программы компании Opower помогли сэкономить более 6 тераватт-часов электроэнергии. Это 6 триллионов ватт-часов. Ровно столько можно было бы сэкономить, если отключить все дома на Аляске и Гавайях – более 2,1 миллиона жителей – от электросети на целый год.</p>
   <p>Однако Opower не только сэкономила электроэнергию, но и поспособствовала сокращению выбросов углекислого газа. Кумулятивный эффект этих сокращений равен сбережению Американских лесов площадью в 24 тысячи футбольных полей или изъятию почти всех автомобилей с городских дорог Чикаго на год.</p>
   <p>И такой результат был достигнут благодаря какой-то крупице информации о поведении одних горожан в сравнении с поведением других.</p>
   <p>Что любопытно, когда их заранее спрашивали, подействует ли этот призыв, большинство жителей Сан-Маркоса были уверены, что нет. Интересовались ли они тем, сколько электроэнергии экономят их друзья и соседи? Немного, но, по их словам, этот фактор имел для них меньшее значение, чем экономия денег или защита окружающей среды.</p>
   <p>Но они ошибались, поскольку, как это часто бывает, недооценили способность окружающих влиять на поведение людей.</p>
   <empty-line/>
   <p>Очевидно, что другие люди могут мотивировать нас к повышению производительности или экономии электроэнергии, но имеет ли значение, как соотносятся наши и их успехи?</p>
   <subtitle>Преимущества проигрыша</subtitle>
   <p>Возможно, вы не интересуетесь спортивными ставками, но вообразите на минуту, что кто-то дал вам 10 тысяч долларов, чтобы поставить на баскетбольный матч. В перерыве после первой половины игры вы должны решить, какая команда победит. В случае выигрыша вы оставляете деньги себе, а в случае проигрыша возвращаете их.</p>
   <p>На всякий случай ущипнув себя, чтобы проверить, что это не сон, вы сосредоточиваете внимание на игре и следите за командами. События развиваются стремительно, обе команды кажутся перспективными. Лидерство постоянно переходит от одной к другой, пока одна команда не начинает опережать другую на восемь очков. Соперник отвечает атакой, сокращает разрыв, выходит вперед. Преимущество еще несколько раз переходит от одной команды к другой. К концу первой половины игры одна команда (назовем ее «Вашингтонские победители») опережает другую (назовем ее «Луисвиллские неудачники») на одно очко.</p>
   <p>На какую команду вы поставите свои 10 тысяч долларов? На ту, которая пока лидирует, или на ту, которая сейчас проигрывает?</p>
   <p>Большинство людей выбрало бы выигрывающую команду. Ведь будь то борьба за победу в непростой игре или за звание лучшего продавца в компании, интуиция подсказывает, что преимущество увеличивает шансы на победу. Хоккейные команды, лидирующие после первого периода, выигрывают две трети игр, а бейсбольные команды, лидирующие после трех иннингов, выигрывают в 75 процентах случаев. То же самое происходит и в баскетболе. Лидирующие команды обычно выигрывают, и тенденция усиливается пропорционально увеличению преимущества. Команды с преимуществом в четыре очка по результатам половины игрового времени, например, побеждают в 60 процентах матчей. Если преимущество составляет 8 очков, то процент выигрыша увеличивается до 80.</p>
   <p>Эта тенденция не должна удивлять. Выигрывают обычно лучшие команды. Отчасти именно этим объясняется их преимущество в очках.</p>
   <p>К тому же проигрывающие команды должны прилагать больше усилий, чтобы победить. Им по определению нужно набрать больше очков, чем сопернику, чтобы претендовать на победу.</p>
   <p>Но может ли отставание быть выгодным? Способен ли проигрыш на полпути повысить шансы на победу в конечном итоге?</p>
   <p>Одним из самых увлекательных и в то же время непростых занятий в моей жизни была работа тренером юношеской футбольной команды. В колледже я искал интересную внешкольную деятельность, чтобы отвлечься от учебы, и тут один приятель упомянул программу Nike, предлагавшую студентам колледжей обучать детей спорту. Мой отец работал тренером, когда я был ребенком, и мне всегда нравился футбол, поэтому я решил попробовать свои силы.</p>
   <p>В течение нескольких месяцев по вторникам и четвергам я проводил послеобеденное время с восемнадцатью мальчишками из восточного подразделения Американской юношеской футбольной организации в Пало-Альто. Я был отчасти тренером, отчасти наставником для группы замечательных, но совершенно безбашенных пареньков одиннадцати-двенадцати лет. Мы бегали по периметру стадиона для общей физической подготовки, отрабатывали пасы для укрепления командного духа и водили мяч вокруг конусов для развития уверенности и мастерства. Кроме того, мы много дурачились и гонялись друг за дружкой по футбольному полю. Я не был идеальным тренером, но старался передать хоть ту толику знаний о футболе, которой располагал, и помогал им стать лучшими игроками.</p>
   <p>В целом команда была сильной. У нас был высокий, уверенный в себе и проворный нападающий, и еще один быстроногий игрок чуть ниже ростом, часто забивающий мячи. У нас была парочка крепких защитников и несколько умелых полузащитников, готовых без устали бегать по полю.</p>
   <p>Но результаты матчей бывали разными. Иногда мы действовали очень эффективно. Когда дети впервые провели розыгрыш «стенки», я чуть не плакал. Было удивительно наблюдать, как они демонстрируют в деле то, что мы долго и упорно отрабатывали на тренировках.</p>
   <p>А иногда наша игра разваливалась на части. У детей вылетало из головы все, что мы осваивали неделями. Несмотря на усердные тренировки, ничего не получалось.</p>
   <p>Как тренеру, мне оставалось только ходить вперед-назад вдоль кромки поля. Одно дело – иметь план усовершенствования навыков, и совсем другое – пытаться кого-то мотивировать. Я мог производить какие-то замены, но ход игры контролировали все равно дети.</p>
   <p>Единственный шанс повлиять на ход игры появлялся у меня в перерыве между таймами. Мы обсуждали тактику, усаживаясь полукругом на траве, пока мальчишки пили воду и подкреплялись апельсинами. Говорили о том, что идет по плану и где нужно внести коррективы. Время от времени я пытался их подбодрить: «У вас получится! Идите и сделайте их!» – и далее в таком духе. После этого дети выходили на поле играть второй тайм, в ту же секунду забывая обо всем, что я пытался до них донести.</p>
   <p>Но если от моих речей поведение мальчишек на поле после перерыва особенно не менялось, то результат первого тайма оказывал на него сильное влияние. Если на перерыв мы уходили с преимуществом или с ничьей, то потом играли нормально. Иногда выигрывали, иногда проигрывали. Но если к концу первого тайма мы проигрывали, то дальнейшие события развивались совсем иначе. Мальчишки проявляли большее рвение, больше старались. Мы уходили на перерыв со счетом 0:1, а в итоге выигрывали со счетом 3:2. Или мы отставали на два гола, 1:3, но игру заканчивали победой, 5:3. Мы играли лучше, когда к концу первого тайма проигрывали.</p>
   <p>Мне, как тренеру, это не давало покоя. Если мы можем сократить разрыв и победить, почему нельзя играть так все время? Было очевидно, что ребята обладают необходимыми навыками и мотивацией, но почему они проявляли их только тогда, когда мы проигрывали?</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>На результат спортивной команды могут повлиять разные причины: командный дух, мастерство, преимущество домашнего поля и даже погодные условия. Но не могут ли результаты моей команды иллюстрировать более общую закономерность?</p>
   <p>Мы с экспертом в области поведенческой экономики Девином Поупом решили это выяснить. В США футбол не очень популярен, и накопить достаточный массив данных по юношеским играм было бы непросто, поэтому объектом исследования мы выбрали профессиональный баскетбол и проанализировали результаты матчей за пятнадцать с лишним лет – почти двадцать тысяч игр НБА: от выступлений Дэвида Робинсона в составе Spurs до игр Пола Пирса, Рэя Аллена и Кевина Гарнетта в составе Celtics. Особое внимание мы обращали на результаты после первой половины игрового времени и на то, какая команда выигрывала.</p>
   <empty-line/>
   <p>В соответствии с пресловутой концепцией преимущества домашнего поля в родном городе команды побеждали чаще, чем на выезде. Лучшие команды – с самым высоким процентом выигрышей за сезон – тоже с большей вероятностью становились победителями. И, что неудивительно, чем больше был отрыв после первой половины игры, тем выше вероятность победы. На каждые два очка преимущества над соперником (например, на два очка впереди по сравнению с ничьей или на четыре очка впереди по сравнению с двухочковым преимуществом) вероятность победы в игре увеличивалась примерно на 7 процентов.</p>
   <p>Это вполне логично. Побеждающий побеждает.</p>
   <p>За исключением одного случая. Близкого к нулю. Как раз здесь положение команды менялось с проигрывающей на выигрывающую.</p>
   <p>Взять, к примеру, команды, отстающие от соперника на одно очко. Все указывает на то, что вероятность их победы должна быть на 7 процентов меньше, чем у команд, опережающих на одно очко. При прочих равных условиях (таких как уровень мастерства, домашнее или чужое поле и т. д.) команды, отстающие на одно очко, из ста матчей должны были выиграть на семь игр меньше, чем команды, опережающие на одно очко.</p>
   <p>Но такого не было.</p>
   <p>На самом деле команды, проигрывающие одно очко к окончанию первой половины игрового времени, с большей вероятностью (примерно на 8 процентов) выигрывали матч. Даже несмотря на более низкий рейтинг по проценту выигрышей за сезон и необходимость набирать больше очков для победы, чем сопернику.</p>
   <p>Если бы вы делали ставку, то мы рекомендовали бы вам отдать предпочтение той команде, которая ушла на большой перерыв с отставанием в одно очко<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <p>Почему проигрыш приводит к победе? Чтобы это выяснить, мы провели эксперимент и предложили его участникам сыграть в простую игру.</p>
   <p>Представьте, что перед вами компьютерная клавиатура. Слева прямо под буквой Q расположена буква A. Внизу, между V и N, находится буква B. Положите один палец на воображаемую букву А, другой на букву В и представьте, что нажимаете их по очереди как можно с большей скоростью: А, В, А, В, А, В – как можно быстрее.</p>
   <p>За каждое нажатие этих букв в правильном порядке вы получаете одно очко. Чем быстрее вы жмете на клавиши, тем больше очков набираете. Не самая увлекательная игра на свете, зато весьма простая.</p>
   <p>Теперь представьте себе, что соревнуетесь с другим игроком. Игра разделена на два 30-секундных тайма с коротким перерывом. Игрок, набравший наибольшее количество очков к концу второго тайма, получает небольшой денежный приз.</p>
   <p>В перерыве между таймами мы сообщали каждой группе игроков разную информацию. Одним не говорили ничего, а другим рассказывали о том, каковы их результаты по сравнению с другими игроками.</p>
   <p>Для изучения эффекта отставания мы подделали сравнительные результаты. Мы говорили игрокам, что их соперник набрал на одно очко больше. Затем мы проверили, насколько старались эти люди во втором тайме. Нас интересовало, возрастет ли число нажатий на клавиши.</p>
   <p>Когда люди думали, что проигрывают, их мотивация усиливалась. Они начинали прилагать больше стараний. По сравнению с участниками эксперимента, не получавшими никакой информации во время перерыва, считавшие себя отстающими начинали прилагать в три раза больше сил<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>.</p>
   <p>Конкуренция влияет на мотивацию, создавая контрольные точки, или ориентиры, по которым люди измеряют свои успехи. Участвуя в гонке на 5 километров, выполняя тест или обзванивая потенциальных клиентов за офисным столом, мы часто ставим конкретную цель: пробежать дистанцию менее чем за 20 минут, получить отличную оценку или привлечь в этом месяце десять новых клиентов.</p>
   <p>Соотношение промежуточных результатов с конечной целью, в свою очередь, влияет на дальнейшее усердие в достижении цели. Возьмем такой пример.</p>
   <cite>
    <p><emphasis>Чип и Джордж любят заниматься спортом, и в рамках своего ежедневного тренировочного плана каждый из них обычно выполняет по двадцать пять подъемов корпуса из горизонтального положения. Однажды Чип задается целью выполнить тридцать семь повторений этого упражнения, а Джордж – тридцать три. После тридцати пяти повторений оба устали, и сил осталось максимум на одно или два повторения.</emphasis></p>
   </cite>
   <p>Как вы думаете, кто приложит больше усилий, чтобы выполнить заключительные подъемы: Чип или Джордж?</p>
   <p>Обычно люди считают, что Чип будет стараться больше Джорджа, потому что он еще не достиг цели. Чип сделал только тридцать пять подъемов, а собирался сделать тридцать семь. Чип почти достиг своей планки и, приложив еще немного усилий, может добиться цели. Если Джордж уже доволен, потому что выполнил поставленную задачу, то Чип пока не удовлетворен результатом, потому что его цель еще не достигнута. И эта неудовлетворенность будет мотивировать его к приложению больших усилий. Отставание обладает большей мотивирующей силой, чем опережение.</p>
   <p>Стимулирующий эффект отставания влияет не только на конечный результат, но и на процесс его достижения. Если мы решили к концу месяца привлечь десять новых клиентов, но по прошествии половины этого времени привлекли только четверых, то будем чувствовать меньшее удовлетворение, чем если бы привлекли восьмерых. Отставание от идеальной траектории может побудить нас к приложению больших усилий.</p>
   <p>Конкуренция мотивирует нас по схожим причинам. Как и заранее поставленная цель (тридцать три повторения упражнения на брюшной пресс или десять новых клиентов), другие люди являются для нас объектом для сравнения и мерилом собственного успеха. Выигрыш в баскетбольном матче зависит не от того, сколько очков наберет ваша команда, а от того, наберет ли она больше очков, чем соперник. Расходовать 1074 киловатт-часов электроэнергии в месяц – это много или мало? Трудно сказать, но если сосед расходует меньше, то у человека может появиться мотив сократить этот разрыв.</p>
   <p>Иногда мы получаем конкретное и убедительное вознаграждение за получение лучшего результата, чем другие. Кто приведет больше новых клиентов за месяц, тот получит премию. Кто пройдет все лунки за меньшее количество ударов, тот выиграет турнир по гольфу.</p>
   <p>В других случаях наградой служит только чувство удовлетворения от достижения цели. Выигрывать всегда приятнее, чем проигрывать. Расходовать меньше электроэнергии, чем соседи, приятнее, чем расходовать больше.</p>
   <p>Следовательно, отставание может побудить нас к улучшению результата. Команды, уступавшие после первой половины игры одно очко, после перерыва выходили на поле вдохновленными и воодушевленными. Они старались изо всех сил и в первые же минуты сокращали разрыв. Как и участников эксперимента с клавишами А и В, отставание мотивировало игроков больше стараться. В итоге вероятность победы их команды значительно возрастала.</p>
   <p>Но всегда ли отставание мотивирует?</p>
   <subtitle>Когда проигрыш ведет к еще большему проигрышу</subtitle>
   <p>Рикардо (Панчо) Гонсалес – один из величайших теннисистов в истории. Он родился в Лос-Анджелесе (Калифорния) в 1928 году и был одним из немногочисленных в этом виде спорта звезд латиноамериканского происхождения. В 12 лет мать подарила ему ракетку за 51 цент, и с тех пор он потерял интерес ко всем остальным занятиям, кроме тенниса. По большей части самоучка, Рикардо осваивал технику, наблюдая за игроками на близлежащих общественных кортах. К девятнадцати годам его рост составлял 191 сантиметр, и это позволило ему выработать сильную, глубокую подачу.</p>
   <p>Гонсалес удерживал титул лучшего теннисиста мира рекордные восемь лет подряд. На протяжении своей карьеры он выиграл семнадцать престижных титулов в одиночном разряде, дважды побеждал в турнирах Большого шлема. Составляя список лучших спортсменов XX века, редакторы журнала Sports Illustrated поставили Панчо Гонсалеса на пятнадцатую строчку, отметив, что если бы судьба планеты решалась на теннисном корте, то человечеству бы очень повезло, если бы в составе игроков находился Гонсалес.</p>
   <p>Одним из самых необычных матчей в его карьере стал поединок с Чарли Пасареллом в Уимблдоне в 1969 году. На тот момент Гонсалесу исполнился 41 год, и он уже был дедушкой. Пасарелл был не только намного моложе (двадцать пять лет), но и учился у Гонсалеса, осваивая его технику и отрабатывая его же подачи.</p>
   <p>Матч начался с того, что игроки выигрывали на своих подачах. Если подавал Гонсалес, то он же и выигрывал гейм. Если подавал Пасарелл, то гейм был за ним. Лидерство переходило от одного к другому. Пять геймов, десять, пятнадцать. Гонсалес много раз отыгрывался на сет-пойнтах, избегая поражения. Двадцать геймов, затем тридцать, сорок. На сорок шестом гейме Пасарелл высоким броском отправляет мяч на внешний край задней линии и выигрывает гейм на подаче Гонсалеса. Первый сет остался за ним – 24:22.</p>
   <p>Второй сет начался сразу после семи часов вечера. День выдался пасмурным, и в Лондоне быстро смеркалось. Гонсалес пожаловался на ухудшение видимости, но судья отклонил жалобу. То ли он был слишком зол, то ли плохо видел, но Гонсалес снова проиграл, на этот раз быстрее – 1:6. После второго сета игру приостановили.</p>
   <p>Утром погода больше располагала к игре, и спортсмены вернулись к напряженному соперничеству. Гонсалес много раз оказывался на грани поражения, но ни разу ее не пересек, и снова пошли бесконечные геймы – 6:6, 8:8, 10:10. Желание победить своего бывшего учителя явно мешало Пасареллу сосредоточиться на игре. После двадцати девяти геймов он дважды ошибся и проиграл третий сет со счетом 14:16.</p>
   <p>С этого момента ход игры начал меняться. Пасарелл снова дважды ошибся и проиграл четвертый сет со счетом 3:6. Счет сравнялся – 2:2. Гонсалес выглядел уставшим, часто опирался на ракетку между подачами и тянул время. Но не сдавался. Пасарелл снова и снова загонял его почти в безвыходное положение, но Гонсалес выдерживал атаку. Гонсалес подавал при счете 4:5, уступая 0:40, но так хорошо удававшиеся Пасареллу «свечи» стали его подводить. Гонсалес начал отыгрываться и в итоге сравнял счет – 5:5.</p>
   <p>Следующий гейм был за Пасареллом, но затем Гонсалес на своей подаче снова отыгрался при счете 0:40, сравнял его до 6:6. Затем соперники начали по очереди выигрывать гейм за геймом, и счет пополз вверх. Наконец Гонсалес выиграл финальный сет со счетом 11:9, а вместе с ним и матч.</p>
   <p>Матч длился более пяти часов, за которые соперники провели более 110 геймов. Это один из самых продолжительных матчей в одиночном разряде в истории Уимблдона.</p>
   <empty-line/>
   <p>После этого эпического состязания и отчасти из-за него организаторы Уимблдонского турнира в 1971 году ввели тай-брейк. Вместо бесконечных геймов до двухочкового преимущества теперь при счете 6:6 по геймам объявляется решающий гейм – тай-брейк, который и определяет победителя<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>. Игроки подают по очереди, и тот, кто первым наберет 7 очков, выигрывает (при условии, что он на 2 очка опережает соперника). Тай-брейки тоже бывают затяжными, но благодаря им матчи заканчиваются все же быстрее, чем состязание между Гонсалесом и Пасареллом.</p>
   <p>Один экономист заинтересовался вопросом, повлияет ли проигрыш на мотивацию и степень старания в теннисе так же, как на результаты баскетболистов в нашем исследовании. Возьмем игрока, проигрывающего тай-брейк: повлияет ли этот результат на то, как он будет играть в течение оставшейся части матча?</p>
   <p>Проанализировав тысячи матчей, мы обнаружили, что ответ определенно положительный. Но эффект прямо противоположен тому, что мы видели в баскетболе. После проигрыша теннисисты играют не лучше, а хуже. Игроки, проигрывающие тай-брейк в первом сете, во втором проигрывают в среднем на один гейм больше.</p>
   <p>Почему так происходит?</p>
   <p>Можно было бы объяснить противоположные эффекты поражения различиями в самих видах спорта. Баскетбол – командная игра, тогда как теннис – индивидуальный вид. Баскетбольные матчи длятся менее часа, тогда как теннисные могут занимать в два-три раза больше времени. Существует и ряд других отличий.</p>
   <p>Но оказывается, что разница в эффектах связана не столько с различиями между баскетболом и теннисом, сколько с величиной разницы в очках, т. е. того, насколько проигрывающий отстает от выигрывающего.</p>
   <p>Чем ближе мы к поставленной цели, тем сильнее мотивация. Например, карточки постоянных клиентов в кофейнях, кафе и других заведениях. Эти карточки дают право постоянному клиенту получать товар бесплатно. «Купи девять порций кофе и получи десятую бесплатно», «Каждая шестая булочка – в подарок» – подобные вознаграждения побуждают людей возвращаться в то же место, но мотивирующий эффект зависит от того, насколько человек близок к получению вознаграждения. По сравнению с теми, кто только начал набирать необходимое количество товаров, те, кто почти набрал его, совершают приобретения намного быстрее. Ощущение почти достигнутой цели повышает мотивацию, поэтому мы скорее возвращаемся в магазин.</p>
   <p>Та же закономерность наблюдается в поведении животных. Крысы, близкие к награде (например, куску сыра), бегут быстрее тех, кто только начал путь по лабиринту. Мотивация обратно пропорциональна расстоянию до цели.</p>
   <p>Таким образом, в ситуации соперничества дело не только в самом факте отставания по очкам. Все зависит от того, насколько велико это отставание. Если оно небольшое, люди более мотивированы, чем когда оно значительное, потому что они находятся ближе к своей цели – победе.</p>
   <p>Возьмем, к примеру, команду, проигрывающую одно очко по результатам первой половины игры. Они в двух шагах от победы – как крыса, которая поворачивает за угол и видит вожделенный кусок сыра. Если команда хорошо сыграет в защите и проведет удачную атаку, она сможет устранить разрыв. Приложив еще немного усилий, она из проигрывающей может превратиться в выигрывающую. Игроки практически чувствуют вкус победы.</p>
   <p>Возьмем команду, отстающую намного больше. Скажем, на восемь очков. Она еще не проиграла, но победа далека. Игрокам нужно сделать больше бросков, применить больше приемов. Между ними и победой – труднопреодолимая пропасть. Возможно, им удастся услышать запах победы, но она слишком далеко, чтобы попробовать ее на вкус.</p>
   <p>Когда наше отставание от соперника велико, нам труднее открыть в себе второе дыхание, вдохновение и мотивацию. Команда, отстающая на восемь очков, все равно хочет победить, но она настолько отстает, что выигрыш кажется маловероятным. Нам трудно найти в себе силы для вдохновенной борьбы, если мы не уверены в том, что она что-то изменит.</p>
   <p>По аналогии социальное сравнение не только усиливает мотивацию, но и ослабляет ее.</p>
   <p>Представьте, что вы отстаете не на восемь, а на 20–25 очков. Разрыв так велик, что шансы на победу даже не видны на горизонте. Столько разных факторов должно сойтись в одной точке, чтобы вы догнали соперника, что это кажется невозможным. И вы начинаете падать духом. В тех ситуациях, когда успех кажется недостижимым, мотивация ослабляется. Конкуренция становится демотиватором.</p>
   <p>Именно это происходило с теннисистами, проигрывавшими тай-брейк. У них еще был шанс выиграть матч, но победа становилась намного более труднодостижимой. Если для победы достаточно выиграть два сета из трех, то игрок, только что проигравший тай-брейк в первом сете, сразу оказывается на полпути к проигрышу, а не на полпути к победе. Его отставание не небольшое – оно огромное<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a>.</p>
   <p>Это стремительное изменение относительной эффективности должно быть особенно обескураживающим. Конечно, никому не нравится быть отстающим, но куда тяжелее смириться с мыслью, что ты только что мог рукой дотянуться до преимущества – и упустил его. Это все равно что считать себя одним из первых кандидатов на повышение и вдруг обнаружить себя в самом конце списка. Быть в конце всегда неприятно, но это особенно неприятно, когда вершина казалась такой близкой<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <p>Неудивительно, что слишком большое отставание тоже может обескуражить и заставить сдаться.</p>
   <p>Но что интересно, сильное отставание – не единственная причина, по которой мы перестаем стараться. Упадок моральных сил также зависит от того, насколько люди с самого начала планировали преуспеть по сравнению с другими.</p>
   <p>В теннисе один игрок обычно выбирается фаворитом турнира. У него более высокий рейтинг на основании результатов последних сыгранных матчей. Точно так же большинство людей предполагают, что высокопоставленный политик (при условии, что за время пребывания в должности он не успел ничем испортить свою репутацию) обойдет новичка, о котором никто не слышал.</p>
   <p>Но хотя фаворит имеет все причины превзойти соперников, эти ожидания накладывают на него дополнительную нагрузку. Люди рассчитывают на его победу, поэтому возможность проигрыша (и риск не оправдать ожидания) страшит его еще больше. Если проиграет тот, кто не является фаворитом, проигрыш не слишком сильно изменит его статус. От него ждали поражения, поэтому поражение не меняет отношения к нему людей. Но если проиграет фаворит, это гораздо сильнее испортит впечатление о нем. От него ждали победы, и любой другой результат говорит о том, что фаворит, возможно, был не так уж хорош.</p>
   <p>В результате соперники начинают намеренно занижать свои шансы и искать оправдание на случай поражения.</p>
   <p>Например, если человек боится сплоховать на важной презентации, то накануне вечером он может, как ни странно, задержаться на работе, поскольку это послужит удобной внешней причиной неудачи. Если презентация не удастся, у него будет оправдание. Вместо некомпетентности наготове будет другая причина: «Если бы я раньше вернулся домой и лег спать, то сделал бы все гораздо лучше».</p>
   <p>Отказ от борьбы выполняет ту же функцию. Вместо того чтобы стараться изо всех сил и все-таки проиграть, соперник сдается и тем самым создает впечатление, что он мог бы победить, если бы продолжил борьбу; что он был более сильным соперником, хотя в итоге оказалось не так.</p>
   <p>Исследования показывают, что чаще всего фавориты отказываются от борьбы именно по этой причине. Теннисисты, которым предрекали победу, сдавались посреди матча чаще, чем те, кто фаворитами не являлся. Игроки с более высоким рейтингом на начало состязания чаще бросали полотенце – как в прямом, так и в переносном смысле, – особенно если проигрывали первый сет.</p>
   <p>Для игроков, которые должны были победить, но, судя по всему, терпели поражение, прекращение игры становилось способом сохранить лицо.</p>
   <empty-line/>
   <p>Люди и организации часто выбывают из соревнований. Баскетболисты начинают хромать после броска в прыжке и отсиживаются на скамье до конца игры. Политики отказываются от предвыборной гонки, чтобы проводить больше времени с семьей. Компании убирают свое имя из списка кандидатов в тендере, чтобы сосредоточиться на других стратегических приоритетах.</p>
   <p>В некоторых случаях такие поступки обоснованы. Игрок повредил ногу, политик любит свою семью, а контракт просто не соответствовал основному направлению деятельности компании.</p>
   <p>Но иногда выбывание используется как хитрый защитный механизм, позволяющий избежать неудачи и дающий возможность создать впечатление того, что, продолжив стараться, мы могли бы преуспеть.</p>
   <subtitle>Практическое применение социального влияния</subtitle>
   <p>Таким образом, социальное сравнение может стать сильной мотивацией независимо от того, нужно ли вдохновить команду продавцов на дополнительные усилия или побудить студентов лучше учиться. Понимая, как их успехи соотносятся с успехами других, они, возможно, начнут прилагать больше усилий и с большей вероятностью достигнут поставленной цели. Однако неумелое применение социального сравнения может заставить людей отказаться от дальнейших стараний.</p>
   <p>К сожалению, многие компании и учебные заведения используют модель, в которой победитель получает все. Тот, кто в этом квартале покажет лучший объем продаж, заслужит повышение. Лучший ученик получит право выступать с речью на церемонии вручения аттестатов.</p>
   <p>Подобная стратегия мотивирует тех, кто имеет шанс попасть в число лучших, но может лишить мотивации тех, кто не видит для себя шансов на победу. Продавец, заключивший половину того количества контрактов, которыми располагает лидер отдела, может счесть свое отставание безнадежным и прекратить стараться. Ученик с оценками ниже «хорошо» может чувствовать то же самое. Получение отличной оценки кажется невозможным, так зачем стараться?</p>
   <p>Один из способов побудить человека к упорству – сузить круг объектов для сравнения. Например, разделить большие группы на меньшие с учетом производительности. Участники турниров по гольфу распределены по группам в зависимости от уровня навыков. Это позволяет гольфистам сравнивать себя с другими игроками того же уровня, благодаря чему они не чувствуют сильного отставания и сохраняют мотивацию к борьбе.</p>
   <p>Таким же образом некоторые компании, вместо того чтобы сравнивать работника со всеми остальными, оценивают его относительно того, кто стоит всего на одну ступеньку выше. Opower сравнивает горожан не с теми соседями, которые показывают наилучшие результаты, а с теми, кто живет в похожих домах. Подобно баскетбольным командам, уступающим сопернику всего одно очко, люди, знающие, что они отстают совсем ненамного, активнее стараются и большего достигают.</p>
   <p>Можно также проводить социальное сравнение с другими классами и другими фирмами. Компания по прокату автомобилей Avis, например, утверждала, что прилагает больше усилий, потому что она вторая на рынке, а не первая. Профессор из Гарварда Тодд Роджерс и профессор из Калифорнийского университета в Беркли Дэн Мур проверили, применима ли эта концепция в сфере политики. Они разослали электронные письма более чем одному миллиону флоридских демократов. В одной части писем сообщалось, что их кандидат на пост губернатора по результатам опросов выигрывает, а в другой – что он проигрывает на несколько процентов. Письма с сообщением об отставании принесли на 60 процентов больше пожертвований. Мысль о том, что их кандидат проигрывает всего чуть-чуть, побуждала людей что-то предпринять.</p>
   <p>Эту идею можно применить даже при рассмотрении кандидатов на вакантную должность. Выбирайте тех соискателей, которым хватит знаний для выполнения предполагаемых обязанностей, но придется поднапрячься, чтобы преуспеть на новом месте. Таким образом вы приобретете более мотивированных сотрудников. Например, при выборе кандидатов на должности руководителей региональных штабов избирательной кампании Барака Обамы в 2008 году предпочтение отдавалось людям с опытом работы заместителем руководителя, а не тем, кто уже сменил несколько директорских кресел. Таким кандидатам можно было меньше платить, но в итоге им приходилось отстаивать свое право на эту должность. Они понимали, что немного не дотягивают до директорского уровня, поэтому не почивали на лаврах, а трудились в полную силу.</p>
   <p>Когда речь идет о приеме на работу, сборе средств или сбережении электроэнергии, нельзя относиться к людям как к рациональным роботам. Их мотивация будет зависеть от того, какое место они занимают относительно других.</p>
   <empty-line/>
   <p>Социальная фасилитация также может помочь людям раскрыть свой потенциал. Готовитесь ли вы к марафону или просто пытаетесь сбросить несколько килограммов, другие люди послужат полезным инструментом повышения производительности.</p>
   <p>К примеру, они заставляют нас более ответственно относиться к поставленной задаче. Как правило, мы собираемся тренироваться хотя бы несколько раз в неделю, но в наши планы вмешиваются работа, семья и другие дела. А вот когда тебя кто-то ждет, пропустить тренировку гораздо сложнее. Если ты договорился встретиться с другом в тренажерном зале в 18:30, то шансы твоего появления на тренировке значительно возрастают.</p>
   <p>Кроме того, другие люди заставляют нас прилагать больше усилий. Когда никто не смотрит, мы начинаем лениться. Мы собирались сделать несколько подходов какого-то упражнения, но если первые подходы оказались труднее, чем предполагалось, то мы начинаем убеждать себя, что вполне достаточно и двух последних.</p>
   <p>А в присутствии других людей не так-то просто поддаться сиюминутной слабости. Подобно тараканам, бегущим по стадиону, люди обычно больше стараются в присутствии зрителей. Если вам свойствен дух соперничества, то тренировка с друзьями заставит вас работать быстрее и интенсивнее, чем без них. Даже если вы не стремитесь ни с кем соревноваться, присутствие других будет мотивировать вас придерживаться плана.</p>
   <p>Если вам трудно найти компаньона для тренировки, бегайте или посещайте тренажерный зал в такое время, когда вокруг будет много людей. Выбирайте бегущую дорожку рядом с уже занятой, а не самую дальнюю в конце зала. Одно присутствие другого человека должно побудить вас выкладываться на 110 процентов<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a>.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Заключение. Применение социального влияния на практике</p>
   </title>
   <p>Америка всегда воспринималась как страна возможностей. Но реальность, с которой сталкивались иммигранты, оказывалась далека от возвышенного идеала. В начале XX века новоприбывшие в Нью-Йорк нередко ночевали в сомнительных квартирах по двенадцать человек в комнате. Дети, растущие на улицах, кучками грелись на вентиляционных решетках или бродили по городу, начищая ботинки или просто выпрашивая деньги. В трущобах царили нищета и опустошение вперемешку с проблесками надежды. Полуразваленные деревянные хибары, стоящие вплотную друг к другу, которые легко можно было бы принять за городской пейзаж в какой-нибудь развивающейся стране.</p>
   <p>Для борьбы с этими бытовыми условиями в 1930-е годы США начали развивать программу строительства социального жилья. Закон о восстановлении промышленности, принятый в рамках «Нового курса» Франклина Рузвельта, поручил Управлению общественных работ снести трущобы и построить жилье для бедняков. Первый комплекс социального жилья открылся в Атланте в 1936 году, а к концу десятилетия в разных точках страны появилось еще более 50 других комплексов.</p>
   <p>Известным архитекторам было поручено спроектировать районы, способствующие межличностному взаимодействию внутри местного сообщества. Жилые дома строились вокруг общих детских площадок, в комплексах были свои библиотеки и детские сады. Некоторые квартиры оборудовали отдельными ваннами и электроплитами – роскошью по тем временам.</p>
   <p>Жилые комплексы должны были заменить трущобы, но вскоре сами превратились в трущобы. Здания ветшали, ремонт проводился несвоевременно, в помещениях разрасталась плесень, участились случаи вандализма. Тараканы сновали вокруг как полновластные хозяева положения. Плохо построенные, не получающие технического обслуживания и защиты от беспорядков комплексы вызывали недовольство жильцов и в итоге стояли полупустые.</p>
   <p>Первоначально спроектированное под высокие стандарты и для широкого спектра населения, социальное жилье в конечном итоге превратилось в место последнего пристанища, средоточие нищеты, преступности и расовой сегрегации. Политики не хотели возводить многоквартирные дома там, где жили представители среднего и рабочего классов, поэтому социальное жилье строилось в самых бедных районах города. Миграция белого населения в пригород, необходимость предоставления справки о доходах для получения права на субсидированное жилье – все это вело к дальнейшей сегрегации населения. Вскоре единственными обитателями комплексов социального жилья остались те, кому больше некуда было идти.</p>
   <p>На рубеже 1960–1970-х годов правительство решило пойти другим путем. Новая Экспериментальная программа жилищного субсидирования сосредоточилась не только на предложении, т. е. на количестве построенного дешевого жилья, но и на спросе, т. е. на самих участниках программы. Вместо предоставления квартиры в конкретном жилом комплексе теперь семьям выделялись ваучеры. Такая адресная помощь покрывала разницу между 25 процентами семейного дохода и справедливой рыночной стоимостью аренды и могла быть использована везде, где принимали ваучеры. Люди больше не были ограничены социальными многоквартирными комплексами и могли селиться там, где им хотелось.</p>
   <p>Ваучеры были придуманы для того, чтобы побудить людей к переселению в более благополучные районы. Бедным семьям теперь предоставлялось право выбора. Они могли не селиться вместе с другими в многоквартирных комплексах, а выбрать район с более низким уровнем преступности и нищеты.</p>
   <p>К сожалению, многие семьи не воспользовались этой возможностью. Оказалось, что проблема не только в отсутствии выбора. Семьи, получавшие адресную жилищную помощь, столкнулись с рядом прочих барьеров. Недостаток информации о потенциальных местах жительства, дискриминация, рыночные условия и отсутствие транспорта – из-за совокупности этих обстоятельств люди продолжали селиться в районах с высоким уровнем бедности. Теоретически они могли жить где угодно, но на практике такой возможности не было.</p>
   <empty-line/>
   <p>В 1992 году правительство США создало новую программу под названием Moving to Opportunity («Движение к возможности»). Осознавая недочеты предыдущих мероприятий, в новой программе наряду с ваучерами семьям предоставлялась информация о доступном жилье и консультации. Люди получали возможность переселиться в районы с лучшими условиями, а также инструменты для реализации этой возможности.</p>
   <p>Первоначально программа действовала в крупных городах, расположенных в пределах метрополий. Из двадцати одного возможного местоположения в США конкурсный отбор прошли пять: Балтимор, Бостон, Чикаго, Нью-Йорк и Лос-Анджелес.</p>
   <p>В каждом городе местное управление по государственному жилищному строительству привлекало участников в программу посредством рекламных листовок, ассоциаций жильцов и ряда других способов. Участниками могли стать только семейные пары с детьми, имеющие низкий доход. Они должны были либо проживать в социальном жилье, либо арендовать частное жилье в бедных районах на условиях субсидирования. Уровень бедности в этих районах должен был составлять не менее 40 процентов. Три четверти соискателей получали пособия и менее половины имели законченное среднее образование.</p>
   <p>Спрос был огромный, и участники выбирались путем лотереи. Согласно своему названию, эта программа не просто побуждала людей менять место жительства, она побуждала их переезжать в районы с менее высоким уровнем бедности. Соискатели получали консультации и помощь в поиске сдаваемого в аренду частного жилья, но это жилье должно было находиться в районе с уровнем бедности не выше 10 процентов. Таким образом, бедные семьи могли не просто сменить место жительства; они могли сменить неблагополучный район на совершенно новую обстановку.</p>
   <p>Этот аспект программы был особенно важен. Десятилетиями ученые и политики обсуждали влияние так называемого эффекта окружения. Обитатели регионов с высоким уровнем бедности имеют более низкое качество жизни. У детей из таких районов обычно более низкий IQ, менее развиты речевые навыки, они хуже читают. Их чаще исключают из школы, они более склонны к агрессивному поведению и противоправным действиям. В бедных районах более высокий уровень депрессии, безработицы, алкоголизма и психических расстройств. По целому ряду экономических, медицинских и образовательных показателей люди из бедных районов уступают остальным.</p>
   <p>Причина этого явления все же не до конца ясна. Расти в бедном районе, безусловно, труднее: уровень преступности и расовой сегрегации высок, школы недополучают финансирование, хуже работают государственные службы, возможностей найти высокооплачиваемую работу мало, а для ее получения нужно преодолеть больше препятствий.</p>
   <p>Однако различия проявляются не только в условиях проживания, но и в характеристиках самих семей, таких как уровень доходов, расовая принадлежность и уровень образования. Люди, живущие в бедных районах, совсем не такие, как те, кто живет в более обеспеченных.</p>
   <p>Следовательно, трудно объяснить такое неравенство результатов. В чем причина: в личных и семейных обстоятельствах или в среде проживания? Дети, растущие в бедных районах, хуже учатся потому, что школы плохие, или потому, что у них менее образованные родители? У живущих в бедных районах больше проблем с поведением и психикой из-за того, какие они, или из-за места жительства?</p>
   <p>Классический вопрос: природа или воспитание? Насколько наш успех в жизни определяется генетикой и насколько – окружением? Что важнее: внутренняя сущность или внешняя среда, сознание или бытие?</p>
   <p>Ответ имеет важные политические последствия. На что правительству следует тратить больше средств: на образовательные программы или на помощь бедным семьям в поиске жилья в районах с более высоким уровнем достатка? Сосредоточиться на оказании адресной медицинской помощи или на повышении благополучия бедных районов?</p>
   <p>Программа Moving to Opportunity дала уникальный шанс найти ответы на эти вопросы. Благодаря тому что она предоставляла случайно отобранным семьям возможность переехать в более благополучный район, тогда как другие оставались на прежнем месте, ученые могли проанализировать, в какой степени окружение влияет на качество жизни. Воспитание, а не природа.</p>
   <empty-line/>
   <p>Много лет спустя ученые проанализировали данные и обнаружили ряд впечатляющих результатов. Переезд в районы с менее высоким уровнем бедности значительно улучшил и здоровье, и общее благополучие как детей, так и взрослых. Дети на 35 процентов реже становились жертвами преступлений, снизилась вероятность получения травм и развития астмы. Девочки реже курили марихуану и совершали имущественные преступления. Среди взрослых уменьшилась вероятность ожирения, психического срыва и клинической депрессии. Эффект от переезда в плане снижения риска развития сахарного диабета был сопоставим с эффектом приема противодиабетических медикаментов.</p>
   <empty-line/>
   <p>Но самые поразительные результаты обнаружились в экономическом аспекте. Дети, переехавшие в районы с более высоким уровнем достатка до того, как им исполнилось тринадцать лет, с большей вероятностью поступали в колледж и затем устраивались на высокооплачиваемую работу. Повзрослев, они селились в более благополучных районах и с меньшей вероятностью становились родителями-одиночками.</p>
   <p>Эффект оказался весьма существенным. В возрасте двадцати пяти лет эти люди, по сравнению со своими сверстниками, оставшимися в бедных районах, зарабатывали на 33 процента больше<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>.</p>
   <p>Чем младше были дети, когда их семьи переезжали в лучшие районы, тем значительнее были последствия. Дети, сменившие место жительства в возрасте восьми лет, могли рассчитывать на получение более 300 тысяч долларов заработанного дохода на протяжении карьеры. Такой рост доходов более чем окупил расходы на ваучеры.</p>
   <p>Переселение в более благополучный район повышало уровень жизни семей, и чем дольше они жили в таком районе, тем больше росло их благополучие.</p>
   <p>Место, где мы живем, оказывает огромное влияние на то, как складывается наша жизнь.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Эффект среды обитания, безусловно, многогранен. Она может улучшить здоровье и общее благополучие по ряду причин. В некоторых районах больше продуктовых магазинов со свежими овощами и зеленью, меньшее количество учеников на одного учителя в школах, больше районных центров культуры и отдыха, где дети могут заниматься спортом или посещать кружки. Все эти факторы должны вести к здоровью, счастью и процветанию жителей.</p>
   <p>Но еще одним ключевым аспектом является социальное окружение – другие люди. Чем они занимаются в свободное время: спортом или просмотром телепередач? Куда идут подростки: в клуб дебатов или к наркоторговцу за очередной дозой?</p>
   <p>Кем бы вы ни были: ребенком, растущим в бедном районе, или директором предприятия, живущим среди богачей, – каждый день вас окружают какие-то люди. Соседские дети. Коллеги на работе. Человек, плывущий по соседней дорожке в бассейне.</p>
   <p>Определяет ли окружающая среда нашу судьбу? Конечно нет. Бедное детство – это не пожизненный приговор, равно как богатое детство – это не гарантия успеха.</p>
   <p>Но на нас постоянно оказывают влияние те, кто нас окружает.</p>
   <p>Иногда социальное влияние ведет к подражанию. Как обезьяны, выбирающие красную или синюю кукурузу, мы используем поведение других людей в качестве источника информации, упрощающей принятие решений и позволяющей сделать более качественный выбор. Мы повторяем выбор и действия членов своего социального окружения, и это подражание определяет все: от нашего внешнего вида до того, какие продукты и идеи становятся популярными.</p>
   <p>Между тем другие люди способны не только привлекать, но и отталкивать. Мы не заказываем тот напиток, который был выбран человеком на соседнем стуле, или перестаем слушать музыку какой-то группы, если она становится слишком популярной. Подобно младшим братьям и сестрам, демонстрирующим свое желание отличаться от старших детей, мы стремимся создать отдельную, непохожую личность. Даже если мы не всегда выбираем что-то другое, то осмысливаем свой выбор таким образом, чтобы чувствовать себя достаточно непохожими.</p>
   <p>Будем мы подражать или отличаться – зависит от того, кем являются другие люди. Наши решения (что носить, как учиться, какую профессию выбрать) определяются тем, кто еще принимает такие же решения. Мы выбираем то, что посылает окружающим желаемые сигналы, и избегаем действий и решений, создающих нежелательный имидж.</p>
   <p>Но выбор необязательно категоричен: либо подражать, либо отличаться, и третьего не дано. Мы не стремимся ни к абсолютному подобию, ни к совершенной непохожести, а выбираем то, что делает нас оптимально непохожими, балансируя на грани между сходством и отличием. Как Златовласка, мы избегаем крайностей. Мы любим умеренно похожие вещи, в идеальной пропорции сочетающие в себе обаяние новизны и комфорт узнавания.</p>
   <p>Наконец, круг общения не только влияет на наш выбор, но и побуждает к действию. Другие люди заставляют нас быстрее крутить педали велосипеда, экономить больше электроэнергии и превращать поражение в победу. Между тем при слишком сильном отставании влияние того же окружения может вынудить нас сдаться, отказаться от борьбы, потому что разрыв кажется непреодолимым.</p>
   <p>Но хотя окружающие влияют практически на все наши действия, часто мы не осознаем их роли. Мы всегда можем привести примеры других людей, ставших жертвой социального влияния, но нам гораздо труднее заметить это влияние в собственной жизни.</p>
   <empty-line/>
   <p>Мы уже говорили об эксперименте с участием студентов, оценивавших физическую привлекательность нескольких девушек. Психолог Ричард Морланд выяснил, что студентки, чаще посещавшие занятия, воспринимались как более привлекательные. Людям больше нравились те, кого они чаще видели.</p>
   <p>За много лет до этого, когда Морланд сам был студентом, он работал в местном продуктовом магазине Joyce’s в городе Боулдер (штат Колорадо), как та воображаемая парочка, с которой мы познакомились во введении. В то же время там работала девушка, и, увидев ее несколько раз, Морланд понял, что она ему нравится. Они поговорили, сходили на свидание, и в конечном итоге эта коллега стала его женой.</p>
   <p>Как оказалось, этот магазин был «рассадником» романтических отношений. Почти все сотрудники переженились друг с другом. Кроме мест учебы и работы, у людей больше не было времени и возможности встречаться с кем-то другим, поэтому они влюблялись в тех, кто находился рядом.</p>
   <p>Можно ли сказать, что эта девушка понравилась Морланду и в итоге стала его женой, поскольку он чаще ее видел?</p>
   <p>Как и любой из нас, услышав такой вопрос, Морланд ответил бы отрицательно. Мы предпочитаем думать, что так происходит не потому, что мы с ними работали в одну смену, а потому, что любимые привлекают нас своим обаянием или остроумием.</p>
   <p>Мы считаем, что осознанно выбираем супругов и друзей, равно как профессию и, к примеру, покупки, что мы останавливаем свой выбор на этих людях в силу личных предпочтений, а не из-за того, сколько раз их видели или с кем еще они общались.</p>
   <p>И все же человек, со стороны наблюдающий за чужими поступками, не смог бы исключить и такую причину.</p>
   <p>Ведь мы существа социальные. Осознаем мы это или нет, но другие люди оказывают не заметное, но удивительно большое влияние практически на все, что мы делаем. Роль социального влияния в нашей жизни так же сильна, как и бессловесна. Если мы его не замечаем, это не значит, что его нет.</p>
   <p>Можно, конечно, шутить по поводу социального влияния и сокрушаться по поводу того, что люди – бездумные лемминги, следующие за вожаком. И действительно, бывают ситуации, когда конформность не идет на пользу. Склонность к подражанию окружающим может вынудить нас пойти вместе со всеми, когда следовало бы выбрать свой путь, или промолчать, когда стоило бы высказать свое мнение.</p>
   <p>Но социальное влияние нельзя считать ни хорошим, ни плохим. Если люди последуют за человеком с дурными намерениями, то в мире станет больше зла. Если люди последуют за хорошим человеком, то в мире станет больше добра.</p>
   <p>Кроме того, мы сами можем решать, какому влиянию поддаваться. Социальное влияние имеет огромное воздействие на наше поведение. Но, понимая механизм этого воздействия, мы можем управлять его силой. Мы можем избегать его недостатков и использовать его преимущества. Мы можем сохранить индивидуальность и не оказаться унесенными толпой. Осознавая, в каких ситуациях социальное влияние может быть полезным, мы сами решим, когда ему противостоять, а когда поддаваться.</p>
   <p>Исследуя механизм социального влияния, мы можем использовать его в своих интересах, улучшая свою жизнь и жизнь окружающих. Влияние – это такой же инструмент, как и другие. Тот, кто это понимает, не обязан пассивно стоять и смотреть, как оно действует. Мы можем пользоваться им, можем создавать нужную среду, моделировать ситуации и разрабатывать программы, такие как Opower или Moving to Opportunity, использующие эффект социального влияния для повышения качества жизни людей.</p>
   <p>В чем вы видите влияние? Как окружающие формируют вашу жизнь и как вы формируете их жизни?</p>
   <p>Понимание этих часто скрытых механизмов может способствовать повышению уровня всеобщего благополучия.</p>
   <empty-line/>
   <p>Хотите стать более влиятельными?</p>
   <p>Принимать более обдуманные решения?</p>
   <p>Мотивировать себя и других?</p>
   <p><emphasis>Get more tips and tools at JonahBerger.com</emphasis></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Выражение признательности</p>
   </title>
   <p>Писать раздел благодарностей, наверное, даже труднее, чем вступительную часть книги. Если ты не уверен, будет ли в твоей карьере еще одна книга, то в первой благодаришь всех, кто так или иначе помогал тебе в жизни. Но если вторая книга все-таки выходит, ты оказываешься в затруднительном положении. Нужно ли еще раз благодарить тех, кто помогал тебе с самого начала? Или достаточно было теплых слов в первой книге? Как бы то ни было, я еще раз выражаю благодарность всем, кого упоминал в своей первой книге «Заразительный. Психология сарафанного радио». Без вас моя новая книга не увидела бы свет.</p>
   <p>В то же время появились новые люди, которым я благодарен не меньше. Выражаю признательность Тане Чартранд, Сапне Черьяни и Саре Таунсенд за полезные наводки на различные исследования, Ребекке Бруно за мысли по поводу детских имен, а также Ричарду Морланду, Николь Стивенс и ряду других людей, чьи имена не попали в финальную версию рукописи, за великодушное согласие дать интервью. Благодарю Бена Лоэна, Ричарда Рорера, Морин Коул и других сотрудников издательства Simon &amp; Schuster за то, что сделали процесс работы над этой книгой таким же увлекательным, как в прошлый раз, Элис Ла Планте за советы по стилю и остроглазую Мару Ану Виторино за редакторский труд. Спасибо всем игрокам и персоналу восточного подразделения Американской юношеской футбольной организации в Пало-Альто за то, что позволили мне работать тренером; факультету маркетинга Университета Дьюка за предоставление кабинета на период работы над данной книгой и ребятам из любительской баскетбольной команды за возможность отвлечься от этой работы. Я ужасный игрок, но хотелось бы надеяться, что эта книга послужит мне достаточным оправданием.</p>
   <p>Хочу выразить глубочайшую благодарность тем, кто со мной работал и всем, чьи исследования упомянуты в данной книге. Без вас социология была бы гораздо менее увлекательной. Мое путешествие в мир социальной психологии началось с факультативного курса Элиота Эплштейна по психолог и и в старших классах. Итоговую работу по этому курсу я написал на тему группового мышления, и она заставила меня задуматься о том, как социальное влияние отражается на нашем поведении. Благодарю Элиота Эплштейна и других учителей и профессоров, встреченных в дальнейшем: Ли Росса, Хейзел Маркус и Фила Зимбардо, – а также многих других людей, которые нашли время поделиться со мной интересными аспектами этой науки. Я рад быть ее частью.</p>
   <p>Как-то группу людей попросили назвать их любимого социального психолога. На этот вопрос невозможно ответить. Помимо вышеупомянутых титанов, в моем списке оказались бы Чалдини, Левин, Шериф и другие. Но с точки зрения широты вклада где-то в вершине списка стоял бы Роберт Зайонц. Поразительно, сколько исследований в этой книге опиралось на его работы и в скольких областях науки он проявил свою гениальную наблюдательность. История его жизни лишь подкрепляет его право называться легендой.</p>
   <p>Еще раз благодарю Джима Левайна. Чем дольше мы работаем вместе, тем больше я ценю все, что ты делаешь. Ты всегда даешь мудрые советы и не забываешь напоминать, что полноценная жизнь – это не только работа. Выражаю признательность Диане и Джеффри, Нэнси и Стиву, Киве, Виктору, Дэнни, Фреду и всем людям, которые поддерживали меня и вели за собой. К своем у мнению вы всегда добавляете щедрую порцию моральной поддержки, которая придает мне сил.</p>
   <p>И самое главное: спасибо Джордану и Зоуи. Благодарю вас за то, что всегда помогаете и поддерживаете, убеждаете и понимаете, слушаете и думаете, волнуетесь и верите в меня, даже когда всем нам больше хотелось бы погонять теннисный мяч. Ваше влияние и видимо, и невидимо, и за оба – видимое и невидимое – я вам искренне благодарен.</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>У пар, сходство которых с годами увеличивается, также отмечается более крепкий брак. Умение посочувствовать и поддержать, разделить заботы и тревоги друг друга способствует взаимному удовлетворению. Невольно подражая друг другу на протяжении многих лет, они становятся не только счастливее, но и обретают внешнее сходство.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Существует версия, что зеркальные нейроны возникли в процессе эволюции для облегчения усвоения знаний. Перед младенцем встает сложнейшая задача: обучиться сотням новых вещей: улыбаться, двигать руками и ногами, ходить, говорить. Это все равно что внезапно оказаться за пультом управления космическим кораблем и узнать, что вы должны его пилотировать. Всё неизвестно.</p>
   <p>Зеркальные нейроны ускоряют процесс обучения. Вместо того чтобы самостоятельно разбираться, как улыбаться, ребенок смотрит, как это делают взрослые, и повторяет за ними. Наблюдение подготавливает участки его мозга, управляющие лицевыми мышцами, к совершению необходимых действий, включенных в механизм улыбки. Благодаря этому младенцу легче повторить действие взрослого.</p>
   <p>Процесс обучения, в свою очередь, тоже может привести к образованию новых зеркальных нейронов. До обучения связь между различными рецепторными нейронами, кодирующими те или иные действия, и моторными нейронами, отвечающими за эти действия, может отсутствовать. Но посредством наблюдения за собой или за взрослым, повторяющим мимику младенца, может произойти корреляция между активацией рецепторных нейронов, связанных со зрением, и активацией моторных нейронов, инициирующих наблюдаемое действие. Одновременная активация усиливает связь и в итоге приводит к формированию зеркального нейрона. Нейроны, возбуждающиеся одновременно, связываются между собой.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Подражание – это настолько привычный компонент взаимодействия между людьми, что его отсутствие заставляет нас чувствовать себя отвергнутыми. Когда человека просят не делать то же самое, что делает его партнер по общению, тот партнер чувствует усиленную потребность в принадлежности, и уровень соответствующих гормонов у него резко подскакивает.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Это касается и наших собственных решений. Если мы хотим избежать влияния окружающих на наш выбор, то лучше держать его в тайне. Вот почему будущие родители не разглашают имя ребенка до его рождения. Тогда никакой дядюшка не свяжет это имя с какой-нибудь малоизвестной грибковой инфекцией и не придется начинать все сначала.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Обратите внимание, что первого заказывающего эти переживания не касаются. Поскольку перед ним еще никто ничего не выбирал, он может заказать все, что нравится, и продемонстрировать свою индивидуальность.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Некоторые стараются отличиться, заняв противоположную позицию: не одобрять то, что всем нравится. Пусть все обожают домашнее печенье, слепленное из остатков всего, что нашлось на кухне, но я – ни за что на свете. Большинству нравится Джефф Кунс, но, на мой взгляд, его скульптуры – это старый Энди Уорхол с налетом Марселя Дюшана. Активно выступая против повальных увлечений, люди тем самым заявляют о своей непохожести. Они использует свои знания как способ выделиться из толпы, а не уподобиться ей.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>К стремлению не выделяться, в свою очередь, часто относятся отрицательно. Оно воспринимается как отказ от личного контроля или согласие подвергаться манипулированию. Такие романы, как «1984» Джорджа Оруэлла или «Источник» Айн Рэнд, предупреждают об опасности ассимиляции и восхваляют независимость мышления. Кинофильмы изображают мрачное будущее, в котором людей превращают во взаимозаменяемые винтики политического или экономического механизма (пока не появляется главный герой, непохожий на всех остальных, и не спасает все человечество).</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Кто-то может возразить, что такое положение объясняется не столько предпочтениями относительно похожести, сколько финансовыми возможностями людей. Богатые могут позволить себе больший спектр марок и моделей автомобилей. Следовательно, не может ли меньшее разнообразие марок и моделей на парковке Walmart объясняться тем, что представители рабочего класса не могут позволить себе машины выше определенной стоимости? Действительно, это тоже одна из причин, но не единственная. Цвет машин демонстрирует ту же закономерность. Автомобильные бренды, нацеленные на средний класс, предлагают свою продукцию в более разнообразной палитре цветов по сравнению с брендами, ориентированными на рабочий класс. Например, количество цветовых вариаций, в которых доступен автомобиль BMW, в среднем в два раза превышает количество цветовых вариаций автомобиля Honda. Даже такие аспекты, как цвет, показывают явное различие в тенденциях к дифференциации.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Принадлежность к определенному социальному слою имеет ряд других любопытных последствий. Взять, к примеру, род занятий. Представители среднего и высшего класса при знакомстве друг с другом спрашивают: «Чем вы занимаетесь?» Здесь работа считается определяющим аспектом личности. Люди выбирают такой род занятий, который им интересен, который их увлекает, и свое решение в данном вопросе они считают отражением собственной сущности. Это символ их индивидуальности. Но в среде рабочего класса не принято задавать вопрос: «Чем вы занимаетесь?» Он может обидеть собеседника, потому что для многих представителей данного социального слоя работа – это просто способ оплачивать счета и обеспечивать семью, а не выражение собственной индивидуальности.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Представители рабочего класса не отождествляют себя только со своим родом занятий, и большее значение для них имеют другие аспекты жизни. Они сочли бы за оскорбление, если бы их способ оплачивать счета был воспринят кем-то как определяющий фактор их личности.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Аналогичное явление прослеживается в других товарных категориях. Футболки с надписями Armani Exchange и Abercrombie &amp; Fitch легко узнавались респондентами. Даже футболки с менее заметными обозначениями производителя (например, с небольшим логотипом A|X) в 75 процентах случаев были распознаны правильно. Но определить торговую марку футболок, не имевших опознавательных знаков, оказалось намного труднее. Только 6 процентов респондентов правильно определили бренд.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Дети могут не знать, что Чудо-женщина черпает силы из цветной капусты или что их спортивный кумир любит свеклу, но если им рассказать, они станут есть больше овощей и других полезных продуктов. Одна мама убедила своих малолетних сыновей, что брокколи похожа на динозавровое дерево и что, поедая ее, они могут притвориться длинношеими динозаврами. Обожавшие динозавров дети пришли в восторг от маминой идеи, рассказали о ней своим друзьям, и вскоре вся их группа в детском саду полюбила этот полезный зеленый овощ.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>При выборе правильного цвета для новой продукции не обойтись без теории игр. Большинство компаний предпочло бы оказаться в тренде, чем вне его, но решение каждой фирмы о том, что производить, не только учитывает последние тенденции, но и участвует в их формировании. От того, что они производят, зависит, что люди покупают и, следовательно, что становится популярным. К тому же безопаснее действовать сообща: если в текущем году многие компании в разных отраслях сосредоточены на одинаковых цветах, то эти цвета с большей вероятностью станут популярными и продажи будут высокими. Поэтому цветовой прогноз компании Pantone обеспечивает бесценный координирующий механизм. Полагаясь на один и тот же источник, компании стараются застраховать себя от неправильного выбора цвета, чтобы не сделать ставку на лимонно-зеленый, когда все остальные сосредоточатся на оранжевом.</p>
   <p>Также неясно, отражают ли прогнозы Pantone то, что уже происходит, или влияют на то, что станет популярным. Цветовой каталог Pantone может быть системой раннего обнаружения надвигающейся волны, но в равной степени он может быть толчком, который положит начало этой волне.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Между тем в некоторых случаях популярность имени, которое было дано урагану, наоборот, возрастает. Если в обычной жизни оно встречается редко, то даже отрицательное внимание к нему может увеличить его популярность за счет того, что теперь оно все время на слуху. Наши с коллегами исследования в области негативной рекламы это доказывают. Отрицательная рецензия на книгу может увеличить ее продажи, если до публикации этой рецензии о ней вообще мало кто слышал.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Теплое чувство узнавания оказывает наибольшее влияние в тех случаях, когда оно не является ожидаемым. Если мы знаем, почему тот или иной объект кажется нам знакомым («Я как раз обедал там на прошлой неделе»), то узнавание не усилит симпатию в такой же степени, как если бы оно было неожиданным. Это одна из причин того, что похожие вещи становятся популярными. Они кажутся знакомыми, но люди не сразу могут понять почему.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Такая проблема неоднозначности толкования возникает каждый раз, когда два человека демонстрируют схожее поведение: либо их сходство объясняется социальным влиянием (т. е. люди изменили свое поведение с учетом поведения окружающих), либо они начали взаимодействовать друг с другом именно из-за своей похожести. Последнее часто можно объяснить гомофилией – склонностью человека общаться и дружить с себе подобными. Многочисленные исследования показывают, что люди с большей вероятностью будут общаться с теми, кто похож на них. Этот фактор усложняет выявление причин взаимозависимого поведения. Например, если два приятеля любят слушать дэт-метал, то либо они подружились благодаря пристрастию к этому музыкальному жанру, либо это пристрастие стало результатом социального влияния (одному нравится дэт-метал, поэтому и второму он тоже стал нравиться). Контролируемые эксперименты, помимо прочего, хороши тем, что позволяют создать условия, исключающие вероятность двух возможных объяснений.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>В других ситуациях цвет может выступать значимым с точки зрения идентичности атрибутом, и тогда дифференциация будет происходить по иным признакам. Готы и панки носят все черное, но один может ходить в черном тренче, а другой – в черной рубашке. Таким же образом, если на пике моды находится персиковый цвет, то все, кто стремится быть в тренде, будут носить одежду персиковых оттенков, но выбирать разные торговые марки. Выбор атрибутов для выражения похожести и непохожести будет зависеть от того, какие из них являются значимыми с точки зрения идентичности, а какие нет.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Подобные визуальные аллюзии не только придают новым технологиям ощущение чего-то знакомого, но и позволяют классифицировать их для дальнейшей оценки. Newton, выпущенный компанией Apple, был одним из первых предшественников современного смартфона. Он разрабатывался и воспринимался потребителями как компьютер, а в итоге был оценен как уступающий ему. Несколько лет спустя рынку был представлен PalmPilot, но, поскольку он умещался в карман и напоминал ежедневник, именно эти аспекты легли в основу классификации и оценки. Его сравнивали не с компьютером, а с бумажным ежедневником. Безусловно, он сильно выигрывал у последнего, благодаря чему был принят благосклонно и завоевал определенную популярность.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Исследования в области социальной фасилитации можно разделить на две категории: одни изучают эффект присутствия зрителей, другие – эффект совместного действия. В первом случае исследователей интересует, как присутствие пассивных наблюдателей влияет на результативность. Насколько отличается скорость бегуна, когда на него кто-то смотрит, от его скорости, когда он бежит один. Во втором случае ученые изучают, как влияет на результативность выполнение того же действия отдельно, но одновременно с другими. Насколько отличается скорость бегуна, когда рядом с ним бежит кто-то еще, от его скорости, когда он бежит один. В обоих случаях присутствие других способно влиять на результат, причем по схожим причинам.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Та же закономерность наблюдается в университетском баскетболе. Анализ более 45 тысяч игр показал, что отставание после первой половины игры значительно повышало шансы команд американской Национальной ассоциации студенческого спорта на победу. Немного отстающие с большей вероятностью оказываются победителями. С тех пор как турнир ассоциации расширился до шестидесяти четырех команд, посеянные под девятым номером выигрывали у восьмых – замыкающих восьмерку лучших в каждой группе – в 54 процентах случаев. Не такое уж большое преимущество, но неожиданное, учитывая, что команды, посеянные под восьмым номером, должны быть более высокого уровня.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Этот эксперимент исключает все факторы, которые мы не могли проверить в данных о баскетбольных матчах. Иногда судья болеет за проигрывающую команду и делает ей послабление, присуждает меньше нарушений и дает дополнительный шанс на победу. Иногда тренеру лучше удается мотивировать свою команду, когда она проигрывает, чем когда вырывается вперед. Другие проведенные исследования бросают на эти предположения тень сомнений, но все же мы не можем исключать их из имеющегося массива данных. Но контролируемый эксперимент дает такую возможность. Даже когда рядом не было тренеров или судей, люди прилагали больше усилий, если думали, что немного отстают от соперника.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>За исключением финального сета.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Следует отметить, что исследование по программе Opower не выявило демотивирующего эффекта большого отставания. Узнав, что их соседи расходуют гораздо меньше электроэнергии, люди не перестают ее экономить и не решают, что энергосбережение им больше не интересно. Согласно данным, больше всего электроэнергии сберегают самые неэкономные. Те, кто расходовал больше всех, после старта программы стали больше всех экономить. Однако неясно, какой это эффект: психологический или автоматический. Легче похудеть на 1 килограмм, если на тебе лишних 10 килограммов, чем если лишних всего 1,5 килограмма. Так и с электроэнергией: кто расходует больше электричества, у того автоматически бо́льший объем излишка. Кроме того, до сих пор они ничего не предпринимали, чтобы сэкономить электроэнергию, поэтому им просто легче найти способы ее сбережения.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Победа тоже может обескураживать, но по другой причине. Когда кто-то намного опережает соперника, он практически уверен в получении титула победителя. Должно случиться что-то экстраординарное, чтобы он проиграл. В результате люди снимают ногу с педали газа. Вместо того чтобы продолжать стараться, они удовлетворяются достигнутым и пускают все на самотек. В известной басне Эзопа о Зайце и Черепахе, например, Заяц резко стартует, и кажется, что он с легкостью выиграет гонку. Но Заяц так уверен в своей победе, что ложится вздремнуть. А когда он просыпается, Черепаха уже финишировала.</p>
   <p>Однако следует отметить, что самоуспокоенность возникает только в том случае, если опережение достаточно серьезное. Лидируя в незначительной степени, люди, как правило, не успокаиваются и продолжают стараться.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Два замечания. Во-первых, избегайте прямого сравнения с теми, чьи способности значительно превышают ваши. Профессиональный бегун может дать бесценные советы, но постоянные тренировки с ним могут вызвать у любителя навязчивое ощущение отставания, которое в итоге заставит его сдаться. Лучше выберите в компаньоны того, кто немного лучше или немного хуже вас. Если его результат немного лучше, у вас будет стимул постараться. Если его результат немного хуже, вы хотя бы порадуетесь за себя.</p>
   <p>Во-вторых, когда только начинаете, тщательно выбирайте компаньона. Если человек ни разу не бросал мяч в баскетбольную корзину, другие люди могут дать ему несколько ценных советов, но в то же время усилить неуверенность. Лучше учиться у того, кого вы хорошо знаете: это уменьшит риск возможного отрицательного влияния.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>В ходе одного похожего исследования было точно установлено, насколько повышался или снижался ожидаемый доход людей, выросших в разных районах. Каждый дополнительный год, прожитый в Бергене (штат Нью-Джерси), к примеру, увеличивает доход семьи примерно на 0,7 процента. Каждый дополнительный год проживания в Манхэттене (штат Нью-Йорк), в свою очередь, уменьшает семейный доход в будущем на 0,5 процента. Сами по себе цифры не велики, но за двадцать лет жизни набегает существенная разница. Детство в Бергене повысит будущие доходы почти на 15 процентов относительно средних показателей по стране, тогда как детство в Нью-Йорке уменьшит их почти на 10 процентов.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAMCAgICAgMCAgIDAwMDBAYEBAQEBAgGBgUGCQgK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</binary>
 <binary id="i_001.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAToAAAEaCAMAAAC2MGtYAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="i_002.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARAAAAErCAMAAAAhaSxJAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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==</binary>
 <binary id="i_003.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARAAAAEsCAMAAAA8bBzxAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="i_004.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARAAAAEsCAMAAAA8bBzxAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARAAAAEsCAMAAAA8bBzxAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARAAAAEsCAMAAAA8bBzxAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAABl0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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4Q6ARXhpZgAATU0AKgAAAAgABwESAAMAAAABAAEAAAEaAAUAAAABAAAAYgEbAAUAAAAB
AAAAagEoAAMAAAABAAIAAAExAAIAAAAeAAAAcgEyAAIAAAAUAAAAkIdpAAQAAAABAAAApAAA
ANAALcbAAAAnEAAtxsAAACcQQWRvYmUgUGhvdG9zaG9wIENTNS4xIFdpbmRvd3MAMjAxODow
MjowMSAwOTo1NTo0NQAAA6ABAAMAAAABAAEAAKACAAQAAAABAAADhKADAAQAAAABAAAB/gAA
AAAAAAAGAQMAAwAAAAEABgAAARoABQAAAAEAAAEeARsABQAAAAEAAAEmASgAAwAAAAEAAgAA
AgEABAAAAAEAAAEuAgIABAAAAAEAAA1KAAAAAAAAAEgAAAABAAAASAAAAAH/2P/tAAxBZG9i
ZV9DTQAB/+4ADkFkb2JlAGSAAAAAAf/bAIQADAgICAkIDAkJDBELCgsRFQ8MDA8VGBMTFRMT
GBEMDAwMDAwRDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAENCwsNDg0QDg4QFA4ODhQU
Dg4ODhQRDAwMDAwREQwMDAwMDBEMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwM/8AAEQgA
WwCgAwEiAAIRAQMRAf/dAAQACv/EAT8AAAEFAQEBAQEBAAAAAAAAAAMAAQIEBQYHCAkKCwEA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAQACAwQFBgcICQoLEAABBAEDAgQCBQcGCAUDDDMBAAIRAwQhEjEF
QVFhEyJxgTIGFJGhsUIjJBVSwWIzNHKC0UMHJZJT8OHxY3M1FqKygyZEk1RkRcKjdDYX0lXi
ZfKzhMPTdePzRieUpIW0lcTU5PSltcXV5fVWZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/cRAAIC
AQIEBAMEBQYHBwYFNQEAAhEDITESBEFRYXEiEwUygZEUobFCI8FS0fAzJGLhcoKSQ1MVY3M0
8SUGFqKygwcmNcLSRJNUoxdkRVU2dGXi8rOEw9N14/NGlKSFtJXE1OT0pbXF1eX1VmZ2hpam
tsbW5vYnN0dXZ3eHl6e3x//aAAwDAQACEQMRAD8A9VSSSSUpAzcynCxbMq6dlYGjRLnEnZXX
Wz8+22xza6mfn2I6zLtub1qug+6rpzBkPHY3W76saf8AiamZNn/XaLECkDXXYI6OnZ+bGT1W
+2ku1Zg41rqmVA8NtyMc13ZV/wDpH+r9n/0VX+EercTqXTQcjAutzaG624N7vUeW9zh5Vn6b
1m/6LJstqt+h+g/nFrpJcP8Avp4z9O3RDiZVGZjV5WO/fTa0OY4aaHxB9zXN/PY76CMsrG/U
OtXYY0x+oNdl0Ds21pazOrb/AMb6lOT/AMb9qWqkCiQo6bHZSSSSKFJJJJKUgZ2bi9PxLc3M
sFONQ0vtsdwAP+qd+6z89HXI/WNn7f8ArL0/6tH3YGMP2h1RukPDCG42K/8Akusex11f59Vq
RSBafAf9YfrJWM52RZ0PpNonFopaw5lrD9DIyL72X1Yu/wCnXTTVv/4ZTysb6y9Db9swcq3r
uHXrkYGS1n2nZ+fZg5OPXR6tzP8AuLfX+l/wVnqrpEkKVxNXpnUsPquBR1DBs9XGyG763/g5
rv3Xsd7Hq0uW6aD0P635PSh7en9bY7Pwm9m5LIb1Ghn/ABrdmX/IXUoqI/FSSSSSH//Q9VSS
SSUpY/QSbsjq2U76Vmc+oH+TQyvFb/0q7FsLM+r209MFreL7si6fH1L7rAf81yB3C4fKfoHT
SSSRWuV14+i7p+aIH2fMrD3eDLw7Cf8A+3DHLVWV9aqy/wCr2dH0q6vVb8aiL2/9KtajXBzQ
4cESPmgNyuPyj6hdJJJFapJJJJSly/1QAzOpdc6uSH+tlHGrd32UTt/8DspZ/wBaXTkgCTwF
zn+Luk1/VHCscIsyfVyHnxNtlj2n/tvYh1SNj9HpEkkkUPN/XMDHHTOrBs2YGVuLhyK3sf6r
P+uurqrXRrL+s1bbOkuDxLBfjOf/AFRkUGz/AMD3o/Q7XW9Hw3PM2CljLSf32D07f/BWPQ6p
6eRbySSSKH//0fVUll9V6KzL9TJqvycbJDPa7HtLJLQdnsdvq/6C8cPWesZFM35uQ8uaN7PW
t2wf5G/3e5LVNB9v6hl14WDfl2GGUVuefkFlfVfPwG/V3Ec7IraKwabHOcGgWiXPr9x+l+f/
AFF5RjXWX2NF911jAHew2PInbLfa9zmq5QwXZVtTnOdSzHbYanmWh+9obZs+h6vpO/nNvqem
opzMZbXUbZ8WIShqauYj+D65+1+kj/tbj/8AbrP/ACSY9b6MOc/GH/Xmf+SXkxqxp0rbPhAS
cKGCBW0fIKP7wf3R9rN9yj++fsfS+u9Z6WehZtleTVex9bscGp7Xj1LWltdbixx2/S3K/wBH
zaM7pmNlY7t1b2AAnkFv6Oxrv5TLGOYvHrL3NfXSwn0ntefQkhjrAW7LfTHt9dlfqMqs/nFG
3rfWKHirGzsjHrY0D0KrXsa10bnexrh7vd+kUmOZlIabxv8AFhy4RCBo3U+H/m8T7ekvFK/r
T9Y8apz/ANqZJ0J2ucH8DxubY5en9B6FXRRh5+ZZfldT9IPstyLrLNtljf04qpc/0K2e9zGb
a/oKVgp3ElmZ9PUsXdm4F+9jN1l2Ff7mvH0nfZ7/AOexbP8AR/z2N/wFf84svF+uL3tq9bEL
w4fpLanAAebabfd/4ImynGO+iREnZ6DOsNWFkWjmup7h8mlypfVar0fqz0muI24WOD8fSZu/
6S5/61/XY0dHuZgYljr8j9Cx9gaWgO/nX7K7HO3elu9P/hFldF/xhZXT+gYWPfgOycijdQ57
nikGuoV/Z3fzdu6z0rGMs9rP5tDjj3XDHIjbW30lJcE3/Gfku+j0Yk+AyP8A33SP+M7LH/eK
fnkj/wB50vcj3V7OTt+Iep+tBLfq71F45rx32D+wPU/76pdAcHYVw/czM1seEZWRt/6K4nrP
12z+tdB6hiV4RwXOYxrnNeLnPqsd6N9df6On0rXb2s9T9J7PU/wnpov1G+s3U6cHMozsd1z2
3m5tjjtcfXLrrt3s936bfZ/1xD3I72n2p0dOr6GksMfWev0y9+O4BokkPBED7lexv2tdYbch
1ePjna6qmsF1sRLm5Ftv6Nv/ABdVP/X06M4y2NrDAjfR/9L1VeCZdDsLOuxyIOPdZUR/Ue+r
/vq97XjP13xm431n6g1ghr7G2j42Vstf/wCC+oiEhyNKzLZ2/SBHIISx8y6i12Q07nu0sDpO
8OO528/S+k3duTsILQh2MAaY7FIgHdIkQbB2bw6tVvbZ6Lg5pDtHBzSQZhzXCv2pWdSrttfZ
6JDnkuLdwa0T2a1osd/01nBqdph0nWQo/Yx9vxLL96y/vfhFLde+10uAEaNa3gR7tJ/lH6Si
xhLtvzcUmAfSdwD+KK32tLjydY8PAKQAAUNAGIkkkk2SqjHOZnUYg1+0XV0AeVj21f8Afl70
vGPqXjDK+tPTmO4Za64/9bZZa3/wRrF7OkUFYgEEESDoQvMMcvwcizGs/wABY6l/h+jcat3/
AEF6guI+tHTn0dTfawezLcLRH7wY2qxn/gXq/wDXFDmGgPZfiOpHdp9QwK+o4Zo3bHgh9dg1
hw/e/kOWVkfV/Lb01rKHC/LbYbH1ztBa4Bnp1WP2t9Ruxr/f7HrWqc5oAPZWWWeKrWQ2Hi3Y
nVKZbZiZDD/KqeW/59Itr/6asejffc5+Lh5FdRI2UllljmiPzrBUxr/d/JXXi0jgkfNSNrnf
SJPxKPEu4i4vT+j5T8XIbkMOKbWBtQfG7cHNt9Sythdsr3VtZt/nVd6bhW4VD/VcDbc4FwaZ
DWgbWN3ab/3lb3qL7w0SRqNULW2ShvLnWVYtWkvZvPxc3a1d8uD6YDd1PFbEude175/kn1P+
+LvFPy+xLBm3D//T9VXl3+NHFNXW8fJAhuTjgT4uqe8P/wChdSvUVx3+NDBbd0CvNDRvwrmk
v7iu39A9v9q12O7/AK2kp8yqMMCk6I8kJkhvtlzidfBEcREdvFFKMuIMgppMpf6hKElJGnSO
YMhPaTtEFDB2H4olm3aCO+ghJT1v+K7G9TreRklsjHxi0Hwda9m3/oU2r1Bch/ixwRR9X35Z
aA/Mve4P7llf6vW3+rvrud/1xdegUKXO/W5rXDDkwA6wkeW1v/Urolh/WjFddVjXNMelYWuP
k9v/AJJjEzJ8hXY/mDzIO7X8vKkHgDUSomOB9EHRJU20lFrfAp/Vb4fNCAShJSQ3/ut+aHJd
qUoKfsfNJTc6Ayes4x/d3uP+Y5v/AH5douS+q7Q7qjj+5S4j5uY1darWAej6tfN830f/1PVV
U6t06nqnTMrp1383lVOqJ52lw9tg/lVu97VbUX/Qdzwfo8/2UlPgpw+oUH0b8e1lrSRc303T
ub7S0Q395DOLmu5otA7NFb//ACK9gG3b2/6SXt/k/wDSS1XaPkDcXKaSXU2/9tv0/wCioGjJ
GpqsH/W3/wDkV7ENv8n/AKSXt/k/9JLVGj49+kGllbtp59rpH/RUq8fLuBqxabL7D9BrGOdL
j7WDQfnyvXHbY/wfz3ITdvqf4H+zO75I69laO30bpzOl9JxOnMIIxaWVlw/Oc0fpLP8Arj9z
1dTDgfx5ToIUhZVDcjHsodw9pE+B/Nd/ZcipIGqNqG+jwD2OY4seIcwlrh4EHa7/AKSUEahb
PVfS+22b/wBm/S09T1PU/wCv+j+cgs9Lt+yfn6n/AH5VOGP7w+yTaBl+6fwc0QmIWt7P/NR/
01IbZ0/Y/wA5/ilwx/eH2SVxH90/g4+g5SLW8yPvW43/ANo/yR8f+cH/ACX/ANb+l8kuGP74
+wq4pfun7Qr6sYRrpszHCPXhtfjtbPu/tuW4mHATqzjrhHCbDXnfEb0L/9n/7RXGUGhvdG9z
aG9wIDMuMAA4QklNBCUAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOEJJTQQ6AAAAAACnAAAAEAAA
AAEAAAAAAAtwcmludE91dHB1dAAAAAQAAAAAUHN0U2Jvb2wBAAAAAEludGVlbnVtAAAAAElu
dGUAAAAAQ2xybQAAAA9wcmludFNpeHRlZW5CaXRib29sAAAAAAtwcmludGVyTmFtZVRFWFQA
AAAZAEgAUAAgAE8AZgBmAGkAYwBlAGoAZQB0ACAASAA0ADcAMAAgAHMAZQByAGkAZQBzAAAA
OEJJTQQ7AAAAAAGyAAAAEAAAAAEAAAAAABJwcmludE91dHB1dE9wdGlvbnMAAAASAAAAAENw
dG5ib29sAAAAAABDbGJyYm9vbAAAAAAAUmdzTWJvb2wAAAAAAENybkNib29sAAAAAABDbnRD
Ym9vbAAAAAAATGJsc2Jvb2wAAAAAAE5ndHZib29sAAAAAABFbWxEYm9vbAAAAAAASW50cmJv
b2wAAAAAAEJja2dPYmpjAAAAAQAAAAAAAFJHQkMAAAADAAAAAFJkICBkb3ViQG/gAAAAAAAA
AAAAR3JuIGRvdWJAb+AAAAAAAAAAAABCbCAgZG91YkBv4AAAAAAAAAAAAEJyZFRVbnRGI1Js
dAAAAAAAAAAAAAAAAEJsZCBVbnRGI1JsdAAAAAAAAAAAAAAAAFJzbHRVbnRGI1B4bEBywAAA
AAAAAAAACnZlY3RvckRhdGFib29sAQAAAABQZ1BzZW51bQAAAABQZ1BzAAAAAFBnUEMAAAAA
TGVmdFVudEYjUmx0AAAAAAAAAAAAAAAAVG9wIFVudEYjUmx0AAAAAAAAAAAAAAAAU2NsIFVu
dEYjUHJjQFkAAAAAAAA4QklNA+0AAAAAABABLAAAAAEAAgEsAAAAAQACOEJJTQQmAAAAAAAO
AAAAAAAAAAAAAD+AAAA4QklNBA0AAAAAAAQAAAB4OEJJTQQZAAAAAAAEAAAAHjhCSU0D8wAA
AAAACQAAAAAAAAAAAQA4QklNJxAAAAAAAAoAAQAAAAAAAAACOEJJTQP1AAAAAABIAC9mZgAB
AGxmZgAGAAAAAAABAC9mZgABAKGZmgAGAAAAAAABADIAAAABAFoAAAAGAAAAAAABADUAAAAB
AC0AAAAGAAAAAAABOEJJTQP4AAAAAABwAAD/////////////////////////////A+gAAAAA
/////////////////////////////wPoAAAAAP////////////////////////////8D6AAA
AAD/////////////////////////////A+gAADhCSU0EAAAAAAAAAgABOEJJTQQCAAAAAAAE
AAAAADhCSU0EMAAAAAAAAgEBOEJJTQQtAAAAAAAGAAEAAAAEOEJJTQQIAAAAAAAQAAAAAQAA
AkAAAAJAAAAAADhCSU0EHgAAAAAABAAAAAA4QklNBBoAAAAAA0sAAAAGAAAAAAAAAAAAAAH+
AAADhAAAAAsEEQQ1BDcAIAQ4BDwENQQ9BDgALQAxAAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB
AAAAAAAAAAAAAAOEAAAB/gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAA
AAABAAAAAAAAbnVsbAAAAAIAAAAGYm91bmRzT2JqYwAAAAEAAAAAAABSY3QxAAAABAAAAABU
b3AgbG9uZwAAAAAAAAAATGVmdGxvbmcAAAAAAAAAAEJ0b21sb25nAAAB/gAAAABSZ2h0bG9u
ZwAAA4QAAAAGc2xpY2VzVmxMcwAAAAFPYmpjAAAAAQAAAAAABXNsaWNlAAAAEgAAAAdzbGlj
ZUlEbG9uZwAAAAAAAAAHZ3JvdXBJRGxvbmcAAAAAAAAABm9yaWdpbmVudW0AAAAMRVNsaWNl
T3JpZ2luAAAADWF1dG9HZW5lcmF0ZWQAAAAAVHlwZWVudW0AAAAKRVNsaWNlVHlwZQAAAABJ
bWcgAAAABmJvdW5kc09iamMAAAABAAAAAAAAUmN0MQAAAAQAAAAAVG9wIGxvbmcAAAAAAAAA
AExlZnRsb25nAAAAAAAAAABCdG9tbG9uZwAAAf4AAAAAUmdodGxvbmcAAAOEAAAAA3VybFRF
WFQAAAABAAAAAAAAbnVsbFRFWFQAAAABAAAAAAAATXNnZVRFWFQAAAABAAAAAAAGYWx0VGFn
VEVYVAAAAAEAAAAAAA5jZWxsVGV4dElzSFRNTGJvb2wBAAAACGNlbGxUZXh0VEVYVAAAAAEA
AAAAAAlob3J6QWxpZ25lbnVtAAAAD0VTbGljZUhvcnpBbGlnbgAAAAdkZWZhdWx0AAAACXZl
cnRBbGlnbmVudW0AAAAPRVNsaWNlVmVydEFsaWduAAAAB2RlZmF1bHQAAAALYmdDb2xvclR5
cGVlbnVtAAAAEUVTbGljZUJHQ29sb3JUeXBlAAAAAE5vbmUAAAAJdG9wT3V0c2V0bG9uZwAA
AAAAAAAKbGVmdE91dHNldGxvbmcAAAAAAAAADGJvdHRvbU91dHNldGxvbmcAAAAAAAAAC3Jp
Z2h0T3V0c2V0bG9uZwAAAAAAOEJJTQQoAAAAAAAMAAAAAj/wAAAAAAAAOEJJTQQUAAAAAAAE
AAAABDhCSU0EDAAAAAANZgAAAAEAAACgAAAAWwAAAeAAAKqgAAANSgAYAAH/2P/tAAxBZG9i
ZV9DTQAB/+4ADkFkb2JlAGSAAAAAAf/bAIQADAgICAkIDAkJDBELCgsRFQ8MDA8VGBMTFRMT
GBEMDAwMDAwRDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAENCwsNDg0QDg4QFA4ODhQU
Dg4ODhQRDAwMDAwREQwMDAwMDBEMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwM/8AAEQgA
WwCgAwEiAAIRAQMRAf/dAAQACv/EAT8AAAEFAQEBAQEBAAAAAAAAAAMAAQIEBQYHCAkKCwEA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAQACAwQFBgcICQoLEAABBAEDAgQCBQcGCAUDDDMBAAIRAwQhEjEF
QVFhEyJxgTIGFJGhsUIjJBVSwWIzNHKC0UMHJZJT8OHxY3M1FqKygyZEk1RkRcKjdDYX0lXi
ZfKzhMPTdePzRieUpIW0lcTU5PSltcXV5fVWZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/cRAAIC
AQIEBAMEBQYHBwYFNQEAAhEDITESBEFRYXEiEwUygZEUobFCI8FS0fAzJGLhcoKSQ1MVY3M0
8SUGFqKygwcmNcLSRJNUoxdkRVU2dGXi8rOEw9N14/NGlKSFtJXE1OT0pbXF1eX1VmZ2hpam
tsbW5vYnN0dXZ3eHl6e3x//aAAwDAQACEQMRAD8A9VSSSSUpAzcynCxbMq6dlYGjRLnEnZXX
Wz8+22xza6mfn2I6zLtub1qug+6rpzBkPHY3W76saf8AiamZNn/XaLECkDXXYI6OnZ+bGT1W
+2ku1Zg41rqmVA8NtyMc13ZV/wDpH+r9n/0VX+EercTqXTQcjAutzaG624N7vUeW9zh5Vn6b
1m/6LJstqt+h+g/nFrpJcP8Avp4z9O3RDiZVGZjV5WO/fTa0OY4aaHxB9zXN/PY76CMsrG/U
OtXYY0x+oNdl0Ds21pazOrb/AMb6lOT/AMb9qWqkCiQo6bHZSSSSKFJJJJKUgZ2bi9PxLc3M
sFONQ0vtsdwAP+qd+6z89HXI/WNn7f8ArL0/6tH3YGMP2h1RukPDCG42K/8Akusex11f59Vq
RSBafAf9YfrJWM52RZ0PpNonFopaw5lrD9DIyL72X1Yu/wCnXTTVv/4ZTysb6y9Db9swcq3r
uHXrkYGS1n2nZ+fZg5OPXR6tzP8AuLfX+l/wVnqrpEkKVxNXpnUsPquBR1DBs9XGyG763/g5
rv3Xsd7Hq0uW6aD0P635PSh7en9bY7Pwm9m5LIb1Ghn/ABrdmX/IXUoqI/FSSSSSH//Q9VSS
SSUpY/QSbsjq2U76Vmc+oH+TQyvFb/0q7FsLM+r209MFreL7si6fH1L7rAf81yB3C4fKfoHT
SSSRWuV14+i7p+aIH2fMrD3eDLw7Cf8A+3DHLVWV9aqy/wCr2dH0q6vVb8aiL2/9KtajXBzQ
4cESPmgNyuPyj6hdJJJFapJJJJSly/1QAzOpdc6uSH+tlHGrd32UTt/8DspZ/wBaXTkgCTwF
zn+Luk1/VHCscIsyfVyHnxNtlj2n/tvYh1SNj9HpEkkkUPN/XMDHHTOrBs2YGVuLhyK3sf6r
P+uurqrXRrL+s1bbOkuDxLBfjOf/AFRkUGz/AMD3o/Q7XW9Hw3PM2CljLSf32D07f/BWPQ6p
6eRbySSSKH//0fVUll9V6KzL9TJqvycbJDPa7HtLJLQdnsdvq/6C8cPWesZFM35uQ8uaN7PW
t2wf5G/3e5LVNB9v6hl14WDfl2GGUVuefkFlfVfPwG/V3Ec7IraKwabHOcGgWiXPr9x+l+f/
AFF5RjXWX2NF911jAHew2PInbLfa9zmq5QwXZVtTnOdSzHbYanmWh+9obZs+h6vpO/nNvqem
opzMZbXUbZ8WIShqauYj+D65+1+kj/tbj/8AbrP/ACSY9b6MOc/GH/Xmf+SXkxqxp0rbPhAS
cKGCBW0fIKP7wf3R9rN9yj++fsfS+u9Z6WehZtleTVex9bscGp7Xj1LWltdbixx2/S3K/wBH
zaM7pmNlY7t1b2AAnkFv6Oxrv5TLGOYvHrL3NfXSwn0ntefQkhjrAW7LfTHt9dlfqMqs/nFG
3rfWKHirGzsjHrY0D0KrXsa10bnexrh7vd+kUmOZlIabxv8AFhy4RCBo3U+H/m8T7ekvFK/r
T9Y8apz/ANqZJ0J2ucH8DxubY5en9B6FXRRh5+ZZfldT9IPstyLrLNtljf04qpc/0K2e9zGb
a/oKVgp3ElmZ9PUsXdm4F+9jN1l2Ff7mvH0nfZ7/AOexbP8AR/z2N/wFf84svF+uL3tq9bEL
w4fpLanAAebabfd/4ImynGO+iREnZ6DOsNWFkWjmup7h8mlypfVar0fqz0muI24WOD8fSZu/
6S5/61/XY0dHuZgYljr8j9Cx9gaWgO/nX7K7HO3elu9P/hFldF/xhZXT+gYWPfgOycijdQ57
nikGuoV/Z3fzdu6z0rGMs9rP5tDjj3XDHIjbW30lJcE3/Gfku+j0Yk+AyP8A33SP+M7LH/eK
fnkj/wB50vcj3V7OTt+Iep+tBLfq71F45rx32D+wPU/76pdAcHYVw/czM1seEZWRt/6K4nrP
12z+tdB6hiV4RwXOYxrnNeLnPqsd6N9df6On0rXb2s9T9J7PU/wnpov1G+s3U6cHMozsd1z2
3m5tjjtcfXLrrt3s936bfZ/1xD3I72n2p0dOr6GksMfWev0y9+O4BokkPBED7lexv2tdYbch
1ePjna6qmsF1sRLm5Ftv6Nv/ABdVP/X06M4y2NrDAjfR/9L1VeCZdDsLOuxyIOPdZUR/Ue+r
/vq97XjP13xm431n6g1ghr7G2j42Vstf/wCC+oiEhyNKzLZ2/SBHIISx8y6i12Q07nu0sDpO
8OO528/S+k3duTsILQh2MAaY7FIgHdIkQbB2bw6tVvbZ6Lg5pDtHBzSQZhzXCv2pWdSrttfZ
6JDnkuLdwa0T2a1osd/01nBqdph0nWQo/Yx9vxLL96y/vfhFLde+10uAEaNa3gR7tJ/lH6Si
xhLtvzcUmAfSdwD+KK32tLjydY8PAKQAAUNAGIkkkk2SqjHOZnUYg1+0XV0AeVj21f8Afl70
vGPqXjDK+tPTmO4Za64/9bZZa3/wRrF7OkUFYgEEESDoQvMMcvwcizGs/wABY6l/h+jcat3/
AEF6guI+tHTn0dTfawezLcLRH7wY2qxn/gXq/wDXFDmGgPZfiOpHdp9QwK+o4Zo3bHgh9dg1
hw/e/kOWVkfV/Lb01rKHC/LbYbH1ztBa4Bnp1WP2t9Ruxr/f7HrWqc5oAPZWWWeKrWQ2Hi3Y
nVKZbZiZDD/KqeW/59Itr/6asejffc5+Lh5FdRI2UllljmiPzrBUxr/d/JXXi0jgkfNSNrnf
SJPxKPEu4i4vT+j5T8XIbkMOKbWBtQfG7cHNt9Sythdsr3VtZt/nVd6bhW4VD/VcDbc4FwaZ
DWgbWN3ab/3lb3qL7w0SRqNULW2ShvLnWVYtWkvZvPxc3a1d8uD6YDd1PFbEude175/kn1P+
+LvFPy+xLBm3D//T9VXl3+NHFNXW8fJAhuTjgT4uqe8P/wChdSvUVx3+NDBbd0CvNDRvwrmk
v7iu39A9v9q12O7/AK2kp8yqMMCk6I8kJkhvtlzidfBEcREdvFFKMuIMgppMpf6hKElJGnSO
YMhPaTtEFDB2H4olm3aCO+ghJT1v+K7G9TreRklsjHxi0Hwda9m3/oU2r1Bch/ixwRR9X35Z
aA/Mve4P7llf6vW3+rvrud/1xdegUKXO/W5rXDDkwA6wkeW1v/Urolh/WjFddVjXNMelYWuP
k9v/AJJjEzJ8hXY/mDzIO7X8vKkHgDUSomOB9EHRJU20lFrfAp/Vb4fNCAShJSQ3/ut+aHJd
qUoKfsfNJTc6Ayes4x/d3uP+Y5v/AH5douS+q7Q7qjj+5S4j5uY1darWAej6tfN830f/1PVV
U6t06nqnTMrp1383lVOqJ52lw9tg/lVu97VbUX/Qdzwfo8/2UlPgpw+oUH0b8e1lrSRc303T
ub7S0Q395DOLmu5otA7NFb//ACK9gG3b2/6SXt/k/wDSS1XaPkDcXKaSXU2/9tv0/wCioGjJ
GpqsH/W3/wDkV7ENv8n/AKSXt/k/9JLVGj49+kGllbtp59rpH/RUq8fLuBqxabL7D9BrGOdL
j7WDQfnyvXHbY/wfz3ITdvqf4H+zO75I69laO30bpzOl9JxOnMIIxaWVlw/Oc0fpLP8Arj9z
1dTDgfx5ToIUhZVDcjHsodw9pE+B/Nd/ZcipIGqNqG+jwD2OY4seIcwlrh4EHa7/AKSUEahb
PVfS+22b/wBm/S09T1PU/wCv+j+cgs9Lt+yfn6n/AH5VOGP7w+yTaBl+6fwc0QmIWt7P/NR/
01IbZ0/Y/wA5/ilwx/eH2SVxH90/g4+g5SLW8yPvW43/ANo/yR8f+cH/ACX/ANb+l8kuGP74
+wq4pfun7Qr6sYRrpszHCPXhtfjtbPu/tuW4mHATqzjrhHCbDXnfEb0L/9k4QklNBCEAAAAA
AFkAAAABAQAAAA8AQQBkAG8AYgBlACAAUABoAG8AdABvAHMAaABvAHAAAAAVAEEAZABvAGIA
ZQAgAFAAaABvAHQAbwBzAGgAbwBwACAAQwBTADUALgAxAAAAAQA4QklNBAYAAAAAAAcABgAA
AAEBAP/hDoxodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8xLjAvADw/eHBhY2tldCBiZWdpbj0i
77u/IiBpZD0iVzVNME1wQ2VoaUh6cmVTek5UY3prYzlkIj8+IDx4OnhtcG1ldGEgeG1sbnM6
eD0iYWRvYmU6bnM6bWV0YS8iIHg6eG1wdGs9IkFkb2JlIFhNUCBDb3JlIDUuMC1jMDYxIDY0
LjE0MDk0OSwgMjAxMC8xMi8wNy0xMDo1NzowMSAgICAgICAgIj4gPHJkZjpSREYgeG1sbnM6
cmRmPSJodHRwOi8vd3d3LnczLm9yZy8xOTk5LzAyLzIyLXJkZi1zeW50YXgtbnMjIj4gPHJk
ZjpEZXNjcmlwdGlvbiByZGY6YWJvdXQ9IiIgeG1sbnM6eG1wPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUu
Y29tL3hhcC8xLjAvIiB4bWxuczp4bXBNTT0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4w
L21tLyIgeG1sbnM6c3RFdnQ9Imh0dHA6Ly9ucy5hZG9iZS5jb20veGFwLzEuMC9zVHlwZS9S
ZXNvdXJjZUV2ZW50IyIgeG1sbnM6cGhvdG9zaG9wPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3Bo
b3Rvc2hvcC8xLjAvIiB4bWxuczpkYz0iaHR0cDovL3B1cmwub3JnL2RjL2VsZW1lbnRzLzEu
MS8iIHhtcDpDcmVhdG9yVG9vbD0iQWRvYmUgUGhvdG9zaG9wIENTNS4xIFdpbmRvd3MiIHht
cDpDcmVhdGVEYXRlPSIyMDE4LTAyLTAxVDA5OjU1OjQ1KzAyOjAwIiB4bXA6TWV0YWRhdGFE
YXRlPSIyMDE4LTAyLTAxVDA5OjU1OjQ1KzAyOjAwIiB4bXA6TW9kaWZ5RGF0ZT0iMjAxOC0w
Mi0wMVQwOTo1NTo0NSswMjowMCIgeG1wTU06SW5zdGFuY2VJRD0ieG1wLmlpZDpBRTY1REU0
RTI1MDdFODExQjI2Njg4RjVCOTY2QzM2RSIgeG1wTU06RG9jdW1lbnRJRD0ieG1wLmRpZDpB
RDY1REU0RTI1MDdFODExQjI2Njg4RjVCOTY2QzM2RSIgeG1wTU06T3JpZ2luYWxEb2N1bWVu
dElEPSJ4bXAuZGlkOkFENjVERTRFMjUwN0U4MTFCMjY2ODhGNUI5NjZDMzZFIiBwaG90b3No
b3A6Q29sb3JNb2RlPSIzIiBwaG90b3Nob3A6SUNDUHJvZmlsZT0ic1JHQiBJRUM2MTk2Ni0y
LjEiIGRjOmZvcm1hdD0iaW1hZ2UvanBlZyI+IDx4bXBNTTpIaXN0b3J5PiA8cmRmOlNlcT4g
PHJkZjpsaSBzdEV2dDphY3Rpb249ImNyZWF0ZWQiIHN0RXZ0Omluc3RhbmNlSUQ9InhtcC5p
aWQ6QUQ2NURFNEUyNTA3RTgxMUIyNjY4OEY1Qjk2NkMzNkUiIHN0RXZ0OndoZW49IjIwMTgt
MDItMDFUMDk6NTU6NDUrMDI6MDAiIHN0RXZ0OnNvZnR3YXJlQWdlbnQ9IkFkb2JlIFBob3Rv
c2hvcCBDUzUuMSBXaW5kb3dzIi8+IDxyZGY6bGkgc3RFdnQ6YWN0aW9uPSJzYXZlZCIgc3RF
dnQ6aW5zdGFuY2VJRD0ieG1wLmlpZDpBRTY1REU0RTI1MDdFODExQjI2Njg4RjVCOTY2QzM2
RSIgc3RFdnQ6d2hlbj0iMjAxOC0wMi0wMVQwOTo1NTo0NSswMjowMCIgc3RFdnQ6c29mdHdh
cmVBZ2VudD0iQWRvYmUgUGhvdG9zaG9wIENTNS4xIFdpbmRvd3MiIHN0RXZ0OmNoYW5nZWQ9
Ii8iLz4gPC9yZGY6U2VxPiA8L3htcE1NOkhpc3Rvcnk+IDxwaG90b3Nob3A6RG9jdW1lbnRB
bmNlc3RvcnM+IDxyZGY6QmFnPiA8cmRmOmxpPjNGNkFENTIxQzU0OTMwQTIxNDVCOTM4QjFD
RUY3Njk3PC9yZGY6bGk+IDxyZGY6bGk+NzJFNzBFNTU1MDkyMEQ1Q0M1Qjg4REY5M0JENEQ1
MEM8L3JkZjpsaT4gPC9yZGY6QmFnPiA8L3Bob3Rvc2hvcDpEb2N1bWVudEFuY2VzdG9ycz4g
PC9yZGY6RGVzY3JpcHRpb24+IDwvcmRmOlJERj4gPC94OnhtcG1ldGE+ICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgPD94cGFja2V0IGVuZD0i
dyI/Pv/iDFhJQ0NfUFJPRklMRQABAQAADEhMaW5vAhAAAG1udHJSR0IgWFlaIAfOAAIACQAG
ADEAAGFjc3BNU0ZUAAAAAElFQyBzUkdCAAAAAAAAAAAAAAABAAD21gABAAAAANMtSFAgIAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEWNwcnQAAAFQ
AAAAM2Rlc2MAAAGEAAAAbHd0cHQAAAHwAAAAFGJrcHQAAAIEAAAAFHJYWVoAAAIYAAAAFGdY
WVoAAAIsAAAAFGJYWVoAAAJAAAAAFGRtbmQAAAJUAAAAcGRtZGQAAALEAAAAiHZ1ZWQAAANM
AAAAhnZpZXcAAAPUAAAAJGx1bWkAAAP4AAAAFG1lYXMAAAQMAAAAJHRlY2gAAAQwAAAADHJU
UkMAAAQ8AAAIDGdUUkMAAAQ8AAAIDGJUUkMAAAQ8AAAIDHRleHQAAAAAQ29weXJpZ2h0IChj
KSAxOTk4IEhld2xldHQtUGFja2FyZCBDb21wYW55AABkZXNjAAAAAAAAABJzUkdCIElFQzYx
OTY2LTIuMQAAAAAAAAAAAAAAEnNSR0IgSUVDNjE5NjYtMi4xAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABYWVogAAAAAAAA81EAAQAAAAEWzFhZ
WiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAWFlaIAAAAAAAAG+iAAA49QAAA5BYWVogAAAAAAAAYpkAALeF
AAAY2lhZWiAAAAAAAAAkoAAAD4QAALbPZGVzYwAAAAAAAAAWSUVDIGh0dHA6Ly93d3cuaWVj
LmNoAAAAAAAAAAAAAAAWSUVDIGh0dHA6Ly93d3cuaWVjLmNoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGRlc2MAAAAAAAAALklFQyA2MTk2Ni0yLjEg
RGVmYXVsdCBSR0IgY29sb3VyIHNwYWNlIC0gc1JHQgAAAAAAAAAAAAAALklFQyA2MTk2Ni0y
LjEgRGVmYXVsdCBSR0IgY29sb3VyIHNwYWNlIC0gc1JHQgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AABkZXNjAAAAAAAAACxSZWZlcmVuY2UgVmlld2luZyBDb25kaXRpb24gaW4gSUVDNjE5NjYt
Mi4xAAAAAAAAAAAAAAAsUmVmZXJlbmNlIFZpZXdpbmcgQ29uZGl0aW9uIGluIElFQzYxOTY2
LTIuMQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAdmlldwAAAAAAE6T+ABRfLgAQzxQAA+3M
AAQTCwADXJ4AAAABWFlaIAAAAAAATAlWAFAAAABXH+dtZWFzAAAAAAAAAAEAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAACjwAAAAJzaWcgAAAAAENSVCBjdXJ2AAAAAAAABAAAAAAFAAoADwAUABkAHgAj
ACgALQAyADcAOwBAAEUASgBPAFQAWQBeAGMAaABtAHIAdwB8AIEAhgCLAJAAlQCaAJ8ApACp
AK4AsgC3ALwAwQDGAMsA0ADVANsA4ADlAOsA8AD2APsBAQEHAQ0BEwEZAR8BJQErATIBOAE+
AUUBTAFSAVkBYAFnAW4BdQF8AYMBiwGSAZoBoQGpAbEBuQHBAckB0QHZAeEB6QHyAfoCAwIM
AhQCHQImAi8COAJBAksCVAJdAmcCcQJ6AoQCjgKYAqICrAK2AsECywLVAuAC6wL1AwADCwMW
AyEDLQM4A0MDTwNaA2YDcgN+A4oDlgOiA64DugPHA9MD4APsA/kEBgQTBCAELQQ7BEgEVQRj
BHEEfgSMBJoEqAS2BMQE0wThBPAE/gUNBRwFKwU6BUkFWAVnBXcFhgWWBaYFtQXFBdUF5QX2
BgYGFgYnBjcGSAZZBmoGewaMBp0GrwbABtEG4wb1BwcHGQcrBz0HTwdhB3QHhgeZB6wHvwfS
B+UH+AgLCB8IMghGCFoIbgiCCJYIqgi+CNII5wj7CRAJJQk6CU8JZAl5CY8JpAm6Cc8J5Qn7
ChEKJwo9ClQKagqBCpgKrgrFCtwK8wsLCyILOQtRC2kLgAuYC7ALyAvhC/kMEgwqDEMMXAx1
DI4MpwzADNkM8w0NDSYNQA1aDXQNjg2pDcMN3g34DhMOLg5JDmQOfw6bDrYO0g7uDwkPJQ9B
D14Peg+WD7MPzw/sEAkQJhBDEGEQfhCbELkQ1xD1ERMRMRFPEW0RjBGqEckR6BIHEiYSRRJk
EoQSoxLDEuMTAxMjE0MTYxODE6QTxRPlFAYUJxRJFGoUixStFM4U8BUSFTQVVhV4FZsVvRXg
FgMWJhZJFmwWjxayFtYW+hcdF0EXZReJF64X0hf3GBsYQBhlGIoYrxjVGPoZIBlFGWsZkRm3
Gd0aBBoqGlEadxqeGsUa7BsUGzsbYxuKG7Ib2hwCHCocUhx7HKMczBz1HR4dRx1wHZkdwx3s
HhYeQB5qHpQevh7pHxMfPh9pH5Qfvx/qIBUgQSBsIJggxCDwIRwhSCF1IaEhziH7IiciVSKC
Iq8i3SMKIzgjZiOUI8Ij8CQfJE0kfCSrJNolCSU4JWgllyXHJfcmJyZXJocmtyboJxgnSSd6
J6sn3CgNKD8ocSiiKNQpBik4KWspnSnQKgIqNSpoKpsqzysCKzYraSudK9EsBSw5LG4soizX
LQwtQS12Last4S4WLkwugi63Lu4vJC9aL5Evxy/+MDUwbDCkMNsxEjFKMYIxujHyMioyYzKb
MtQzDTNGM38zuDPxNCs0ZTSeNNg1EzVNNYc1wjX9Njc2cjauNuk3JDdgN5w31zgUOFA4jDjI
OQU5Qjl/Obw5+To2OnQ6sjrvOy07azuqO+g8JzxlPKQ84z0iPWE9oT3gPiA+YD6gPuA/IT9h
P6I/4kAjQGRApkDnQSlBakGsQe5CMEJyQrVC90M6Q31DwEQDREdEikTORRJFVUWaRd5GIkZn
RqtG8Ec1R3tHwEgFSEtIkUjXSR1JY0mpSfBKN0p9SsRLDEtTS5pL4kwqTHJMuk0CTUpNk03c
TiVObk63TwBPSU+TT91QJ1BxULtRBlFQUZtR5lIxUnxSx1MTU19TqlP2VEJUj1TbVShVdVXC
Vg9WXFapVvdXRFeSV+BYL1h9WMtZGllpWbhaB1pWWqZa9VtFW5Vb5Vw1XIZc1l0nXXhdyV4a
XmxevV8PX2Ffs2AFYFdgqmD8YU9homH1YklinGLwY0Njl2PrZEBklGTpZT1lkmXnZj1mkmbo
Zz1nk2fpaD9olmjsaUNpmmnxakhqn2r3a09rp2v/bFdsr20IbWBtuW4SbmtuxG8eb3hv0XAr
cIZw4HE6cZVx8HJLcqZzAXNdc7h0FHRwdMx1KHWFdeF2Pnabdvh3VnezeBF4bnjMeSp5iXnn
ekZ6pXsEe2N7wnwhfIF84X1BfaF+AX5ifsJ/I3+Ef+WAR4CogQqBa4HNgjCCkoL0g1eDuoQd
hICE44VHhauGDoZyhteHO4efiASIaYjOiTOJmYn+imSKyoswi5aL/IxjjMqNMY2Yjf+OZo7O
jzaPnpAGkG6Q1pE/kaiSEZJ6kuOTTZO2lCCUipT0lV+VyZY0lp+XCpd1l+CYTJi4mSSZkJn8
mmia1ZtCm6+cHJyJnPedZJ3SnkCerp8dn4uf+qBpoNihR6G2oiailqMGo3aj5qRWpMelOKWp
phqmi6b9p26n4KhSqMSpN6mpqhyqj6sCq3Wr6axcrNCtRK24ri2uoa8Wr4uwALB1sOqxYLHW
skuywrM4s660JbSctRO1irYBtnm28Ldot+C4WbjRuUq5wro7urW7LrunvCG8m70VvY++Cr6E
vv+/er/1wHDA7MFnwePCX8Lbw1jD1MRRxM7FS8XIxkbGw8dBx7/IPci8yTrJuco4yrfLNsu2
zDXMtc01zbXONs62zzfPuNA50LrRPNG+0j/SwdNE08bUSdTL1U7V0dZV1tjXXNfg2GTY6Nls
2fHadtr724DcBdyK3RDdlt4c3qLfKd+v4DbgveFE4cziU+Lb42Pj6+Rz5PzlhOYN5pbnH+ep
6DLovOlG6dDqW+rl63Dr++yG7RHtnO4o7rTvQO/M8Fjw5fFy8f/yjPMZ86f0NPTC9VD13vZt
9vv3ivgZ+Kj5OPnH+lf65/t3/Af8mP0p/br+S/7c/23////uAA5BZG9iZQBkQAAAAAH/2wCE
AAICAgICAgICAgIDAgICAwQDAgIDBAUEBAQEBAUGBQUFBQUFBgYHBwgHBwYJCQoKCQkMDAwM
DAwMDAwMDAwMDAwBAwMDBQQFCQYGCQ0KCQoNDw4ODg4PDwwMDAwMDw8MDAwMDAwPDAwMDAwM
DAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDP/AABEIAf4DhAMBEQACEQEDEQH/3QAEAHH/xAGiAAAA
BwEBAQEBAAAAAAAAAAAEBQMCBgEABwgJCgsBAAICAwEBAQEBAAAAAAAAAAEAAgMEBQYHCAkK
CxAAAgEDAwIEAgYHAwQCBgJzAQIDEQQABSESMUFRBhNhInGBFDKRoQcVsUIjwVLR4TMWYvAk
coLxJUM0U5KismNzwjVEJ5OjszYXVGR0w9LiCCaDCQoYGYSURUaktFbTVSga8uPzxNTk9GV1
hZWltcXV5fVmdoaWprbG1ub2N0dXZ3eHl6e3x9fn9zhIWGh4iJiouMjY6PgpOUlZaXmJmam5
ydnp+So6SlpqeoqaqrrK2ur6EQACAgECAwUFBAUGBAgDA20BAAIRAwQhEjFBBVETYSIGcYGR
MqGx8BTB0eEjQhVSYnLxMyQ0Q4IWklMlomOywgdz0jXiRIMXVJMICQoYGSY2RRonZHRVN/Kj
s8MoKdPj84SUpLTE1OT0ZXWFlaW1xdXl9UZWZnaGlqa2xtbm9kdXZ3eHl6e3x9fn9zhIWGh4
iJiouMjY6Pg5SVlpeYmZqbnJ2en5KjpKWmp6ipqqusra6vr/2gAMAwEAAhEDEQA/APv5irsV
dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVQ8rUANevjX/jXAUXS
Sax5j0Ty9atea3qttpNmm7z3cqRKP+CNcpOXhbY4Zz5PAtb/AOctfyX0WSSCLzHJrc0JIddO
t5Z0qvg3Gn45TPWxi5+PsjNJh5/5zb/LQseGi+YniBp631Rafdyyn+UYtx7EzBkGm/8AOYv5
NX0ix3eoaho9f92XlnIq/evIZbHWQPVqn2PmHR7T5a/NP8vvNyg+XfNunak5/wB0RzqJR842
oa/RmTHPA9XDnoskOjPlkBFakAdyKD5Vy23HXK5PU41aq1RireKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Ku
xV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV
2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KrGx3Rs6g8cbtWu/WuC6SpTTw26l7iZIEXq7sFA+knG1pJJPNfl
eJ1WXzJpcTsaKj3kIJ+gvg36MuEpha6ppl9X6lqNtd06+hKkn/EScI4mJiBzTAH3w0UWOjVf
fGl3HNeuKdui7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq
/wD/0Pv5irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirqjxxVTY/DjS0
l95qFtp9tPd3lwlpa2yGSa4kcKqqviTsMrllEWUcZL4N/Nn/AJzBMUt5oH5T2sN76VYbzzvf
V+pwMK1+rx9ZiKdTtmtzayxsXe6HsaWY3J8PXN55z/NTVhLLLq35ha1K1DPcM31deR+H041W
i8T49qZh+ufIu9BwaUcJe7eVf+cRPzZ8yRQXOqanZ+TbYg/uRHzcK3cqOv05fDRGTgz7YhAb
PV7f/nBGYQL9Y/NW9Fwo+3BZIR/xNdsu/kwdXCj28SdmPat/zhF58sI3m8vfmNp+qToD6Vvq
do0Abl2qjSCvvkZ9n1ycse0UeRD5583fkf8Amz5AZr3XvI001tbfGfMGhSGZIz/vxvq/GQfM
g5iS08w5EO0MObmGS/l1/wA5KfmX5IlW1tNf/wAX6TC9JPLvmBiLhY168Lrqh8FbDi1GTEfW
U5+zcWYegP0I/Kv/AJyR8h/maY9M9V/LHmngDL5e1JwjttuYJf7uYV6eObTFrYz5F5rVdn5M
B5PooOWHw0K+IOZkJAuvohUXem/0VwziStq2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2K
uxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxVQmkSJXkkcRxoCXdiAFAFSSTsAMFke5djs+QPzU/wCcz/yo/Lx7rTtHuH89a/bN6dxB
prKtlbNQn/Sb1vgAFDUIHYd1zFzauMOTsdN2Zmy7n6X50fmJ/wA/B/zH1trmLStUj8tWCs5W
y8vRKJuIBCrJe3Ikb4q1VkVQc18tZOZ2dxDsrTYxvz+L4+1n88vPPmi7mnmkvvMVyaRk6jcX
Op8yvxcijsyDl0oFp4im2DgyTb45MeL6R96Sr58/MKJ+Z0sRKi1EDafGoL1+E8WXlsade3Xf
B+UmyOuCZWv5q+fNKlW7OhQpOjCSCeOzntav+23qQlDsTyU1Htkfy8gkanHPm+gfy8/5zi8/
eVp7e3bzRq9pFDQPDcyDWLUKGILSxXTGQA1qwEi0G4bbJA5MW/Rry4NNn2kK89/7H6OflV/z
nX5V8zJDB51torJXYqfMWj+pPbqF/buLRg00CjuwLqPHMvB2jGW0nV6nsWeMcWM2Px3vvHRN
Z0nzBplpq+iajbatpV/GJbPULSRZYpEPRlZSQc2IkJCxydLKBgaIqk4wodirsVdirsVdirsV
dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir/AP/R+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2K
uxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVo9MVUa7ChOKsf8xeY9J8saLf67r15Fp2l6dC013cyN9l
V8B3JNAB3OVzmIRZ44SmaD8ovzz/AOcgNY/NCSW3tpJ9D/L+N3FloqMUm1Yr0adl6LTcJ9+a
HNnMpPWdn9lcA4pI/wDJr/nGfzP+Zosde82LN5c8nqUNpYlfSluI16fD2FNqjrl2LSmSdd2s
MY4cT9NPJn5e+VPI1hFp3l3S4bJIhR5eP7xj4k5tMenEA8rlz5MhuTOVQU8P5sutqlRXemBv
XBRYiICwgg1BGTBpNx6LWjQhg4BDjia+H9MjKEZMgS+efzO/5xs/LX8yIri5n0tNC8wFSYdf
01RFMD25hQFYV7UrmJm0Mcgc/TdpZMJ3fnB+aX5M+fPyduEn161k17yqkldP832RKvbn/iwd
Y2/A5q56eWE7PSabX4s49T3/APJD/nKO80OOx8vfmHqR1jy3MRBpvnIDlNan9lLwL9pelHzJ
0urNuB2h2SIC4v0dtLqG9ghuraZJracCWGeNuaNGw2II7Zt4zEg81KBgd0cGFV+IGuFCqOmK
t4q7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXY
q7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVrdcBBK8nln5rfm95H/ACc8uyeY/O2qi0hYmPTt
Nh/eXd5MKH07eIEFj/MTsBuxAyGTJHFGy26fBPNKg/Eb/nIj/nNLzp+ZzXulRXzeV/KZjYw+
T7Euskq819N764Whlqv2o1IQdD0JzU5NTLJ9PJ6XBoIYADLm+QNO0jzn+ZGs22k6Na3V/Nqc
rDStIt0aVnV6ikNvGqM6bHcgKO7Y4tOZGynUa7hFB+mX5P8A/PtS+vYbTWfzV1g6QJPiOiQC
O6ulU/EFYlTDFv8A5Ln3rmfDTgOnya4kU++vLP8Azh7/AM49eWoIo0/L+11ySOhEusSSXoJH
/FTn0d/aMZkjGA4EspJem2/5Kfk7aQfVoPyr8pRwb1jGj2ZG+/8AvnDVMDMlgHmj/nEj/nHH
zbC0ep/lNodpJWqXmlRNpk6NWtVlsjCwOPNIyF8Rfm//AM+zYry3nv8A8nfPMhuE5PH5S86q
L+1lFCTEmoQpHdxA1oCzORt8WQOIFux6kw/H7H5X+dfIn5ifkn5tTQPOWjal+W3mjm36Pju5
uWm6jxHAGz1ONREymgornw3rQZhZ9GBu7jSdpfj8B9I/kL/zld5w/K3XViuLgaUXlC61olyX
FhebrXnbkkwyHl8M6Dv8dRmFAywSvo7HJjhrY8J+B7n7pflX+b/lP829DGqeX7k299bop1fQ
JyourN2qByUVDo3VXWqsOmbnDnjlFh5bVaOemlwzHuHe9YjpTLXH96rirsVdirsVdirsVdir
sVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVf/S+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV
2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVa3bARa3SX3E8VtHPcTSLFDCheaRzxVQoqST2FMgZiDKIt+Sf/ORf
51n8zddksrK6kT8vvLs7R6ZZrVW1a+jO85H7UUZFB70OabPn8Z6/srQxwx4i9f8A+cc/+cbX
1VrP8yfzKsgXnAn8t+Vn/u4o2pSWcFfpQdsydHpurg9pdqerhi/RG3SKJUjjUJGi0jUCgC+A
HYDNpw087I2jaDFDdB4Yq7FXUHhiqxgKEe2KuG4+jG1SrUtPsdTtLmwv7ZL6yu4mjubOdfUi
kjbqCMatlxPy5/P/AP5xu1D8tZr3z1+XNsdQ8nzN6mv+WaF2th4ptvH7DNLqtNw7vT9ndpiX
pkjv+ccvz+XyZJY+XNbv5LvyFfuI7O8nblJo8zkUjJ/3ySaV7ZHTanw0dodmjN6ov09t7iK6
iiuIJllimUSJIhqrqwqCPozdRyCTy/AQmI8a/Rkiq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7
FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FW
j86Yq8B/P/8APvyx+Q/lVtY1VTqnmDUuUPlfyxAwE95OFrUk7JEnV3PQbCpIGVZcwxi+rk6b
Sy1E6jy6v57vzc/Ovzp+bPm658wa9qEmq63d8VtTHWO0tISGb0rKNifRjToxb7X7R7nTHizz
svUxMNLDhh9Lf/OPf/OP/nb/AJyD80fobySFGiWDj/EXny5Utp1nQryWyQoRNL25n4Afs8uu
Z+PBEOo1GrL+hH8kP+cd/wAvPyK0SOw8raf9a1q4Wus+ar0CTULuQihLzHcL2CjoNsy4wp08
8pkXvYpT9eWNZcPACmKaAXUPjirXxYq133wUrz/8y/yw8ifm55Wv/Jn5heXLTzJoGoIyvbXK
AvE5FBLBKPjikXqroQcaTE1yfz8f85W/84jebP8AnGS5GvW0l956/I65n9HTfM0a89X8tmRv
gt7tgf3kW/wk0Vu3ptStWTTjIHMw6kwIHe85/J387PNP5X63ouo6Vrzxwgp/hzzJbMJllhaQ
B4pkeqtCSf3sLgOp6/FQ5pjjlgnYekhnjqsfgl/QL/zj/wDn7oH53+Xnkj9HTfN+jxx/4l8v
xyc1jMi1W4tpDu8MgNVbsfhO4qdvp9QMg35vOazR/l5GuT6HU9jmQRu4I3XjFW8VdirsVdir
sVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir/9P7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq
7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqt5L44qpl1oRyG3XfpgulG/J8Af8AOV35yhfrH5V+WdSFtIYBP561
SNyDb2jAlLNCv+7JB17gZq9Vnd/2RoeM3J59/wA4x/kQ/nq+s/zL83WZi8n6a3/OmaE4+G5k
ioI7kj/fYFdujGh7ZXpdLxbuT2t2gMf7qJfptHEsS8VjCKPsIooB/Qe2bqPKnl5Ez2JRigV6
EYOJVTFXYq7FXYq7FXYqs4gDav34qgri2iuIpIJ4hNBMhSWJgGQhutQcjOAmFjIxNgvyi/5y
O/Iuf8pdZufPXlKya98ga3L6eu6KBVLGSU1L9K+m/T2zS6nTEF6zszXjIOGRe4/84rfnIJja
flr5i1A3MckZk8g6xcPyaeGL4ZLJ2/35COld2Hyy/Q5xLq4nbOhGPeL71VgQKEHuN82ljved
iD1V8KXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FX
Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqsbrt9OJRJ5r+bH5neW/yh8jaz5680zcLDS46W9or
Kst3cybQ20XLblI2wr06nbK8uTgjbbjwnLMB/N7+dn5webfzc876t5m8wzsdUv5DHDp7kejZ
2Sh3itrcsQI1QEF2qKmpO9c1Ez45et4RpcYHckf/ADjv+R/mb/nKL8wF8m+WmlsfIOnMj+e/
OCAqbiIEMYY341EZpQClW6segGfgxeGKdFqc4mbf0yfld+WHlD8ovJ+leS/JemQ6bpWmwojN
GoDzuq0MshH2mbMmMKDrZSsvRhuMmxbxV2KuxV2KuxV2KpRrejaV5i0u/wBC1zTrbV9G1a3e
11PTLuNZYZ4ZBxeORGqCCDieSh/Or/zmX/ziNqn/ADi3rd5578jWNx5h/IDzZdr+lNELO8+g
3kjDhxc14gbCKSoqP3b12rTmx8UXJ0+fgk8t/I386dY/LHzV5d1jy7rUSx2iq/l/WHJjguLe
Vzzs5oVB+CTdXBqyuB2AOabLDwCJ9z02nnDVQMJdX9In5U/mVoX5s+SNK846CTHHdqYtR0+T
aSzu46etbyDxQnY9xQ983McgnEZHls+nlgmceTmP7XpqUoOxy4tAJPNdil2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kv8A/9T7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXY
q7FXYq7FXYq7FWu2KqR9+wxXk8Z/Or8zLX8rfI2pa+wE2rXFLLy/Ylqevez7Rr8hsT4DMTUZ
eCLk9n6c5Z8D8x/yq/LfVvzq/MJtH1O4ku9Mt5xrHn/XqnlcSTyc/SR+xc/Dx7Lmr02Lx5PU
ajUDSQ4PJ+xGlaZaaRY2emafaraWNjEkFpaooVI44xQAAeOb3FDhDx85mRToYQUFdhV2KuxV
2KuxV2KuxV2KqWwB7/LElAFBINc0LTfMOmX+j6vZR3+n6jC8N3ayjkrKylKfOh65DLDiDLHn
MC/G78wPIOqfkd+YsvlUXksGnTSHVfIuvFipXhJzReXijfCR3Gc/ngcMnttDkGrxP1M/JX8y
ofzL8mWmrzKsGt2B+peY7IHeK6jABNOwfqKV2zc6bKMkXktdpzgyF7Krqe+XRcVUyxXYq7FX
Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq
7FXYq7FXYq7FXYq7FUNO8cSSSyusccalpHYgKqgVJJPQUxG26jb4v58P+czv+cjpPzh8+Tab
ot1Ify+8ny3OmeWrZSVjvrzhS41EldiD9iLwG/7RzTarJxzp6fsrS/lsZmer4O0zy35i/Mrz
po35TeR7aS71/wA03EVvq8sfxFULAmFmGwEa1aRhsTQdA2ZWHEOEOBqdSckiA/qG/wCccfyG
8sf849flnovkXQYInvYIVk8wawFAkvLsgl3ZupAJIFczYREXU5J3s+gECjoPpyV2wArZfil2
KuxV2KuxV2KuxVa3bFbY75q8r6D508u615T80abBrHl7zBayWWraZcLyjlhlHFga9D3BG4NC
Nxitv5Z/+chPyH1f/nFz85dU/LO/kuLryV5llOq/ljrcgJDJI4RY3YbBloI5KftcWGxzH1GH
jDn6LOYSBPTk+uv+cIf+cj5vy586waFr92U8v64YrDzJbMWdo5AzLBflj1aInjJ4p8XbNVgy
+HOnodbhGtw8Y+oP38t3SSNZI2DxuA0bqeQKkbEHuCO+bwGxbx9UrYVdirsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir/AP/V+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxV2KuxVaa4qEO8lP1YDsiRD8lf8AnJ38x7jzr+Yl7Z6XI1/o3kqT9DeX7FPiF1qktBcS
gdyrFVHyOaXNlE5U9f2Xpo6bH4mXm+9/+cffyst/yv8AIOm6fMgfX9WpqPmO76u11KASK+AB
Apmw0+A4hboNfq/zGQyHJ7wtdq0zLcBVxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVTxStI2NVwFjwh80f8A
OTn5SR/mn+Xt2LKBD5n8th9S8t3BWrCRF/eQ+/qKOI96Zh6rT+KLi7Ls7VeBMEcnwX/zjr+b
M3kfzjpV9qDGHS9bkXRfO9tIxVYpmYJBOR+yyPxRz4Zq8OfwpVJ3/aWmjqMfi4+b9g4JEej8
uQp9vx/zFM3YkHkOFGBgctFIXYVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsV
dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirW3fFaWEA4q+Bv+c9/zzP5b/l1H5D0
PUDZeZ/zDV4Lq7jBLWmjr8N3JVSCGlB9Nab/AGj2zF1WXhi7Ls7TeNPiPIc/0P5/PMvmBtO0
5tRDKi2rGz0C2XaIzjbmEK1AjWjGvcjxOYWnw8R4na67UmEa6nk/Y3/n2H/zjKPJvlGb89fN
1i3+LfOaOnlxblTzt9PYms2+/KapqfDNnjNvPy/d+gdH63rtQVqe5OWNC8dTgCt4VdirsVdi
rsVdirsVdiq0+/TFXxX/AM51/wDOOMH/ADkP+SWr2WmWit5+8mB9b8jXS/DI08K1mteXUCeN
eP8ArBT2wVeyRtIS7n84HlrX7p1h1Vo2j1rRJVsddt7osBJJ9gO8akN8QqrLXbfwzVanHwl6
Xs7UCWTi739Gv/OEX53Rfml+WsWg392J9f8AJqrbiRiS89gaiBySBVoiDG3yB/azJ0eUVwuv
7Z0pxZBkHKT7YShAFKA7UzPkHUS9M/erLTcjIpXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7
FXYq7FXYq7FX/9b7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVh7++Kjm8e/
O3zyv5fflz5j8wI4TUPq5tdIj/nubk+nGB7itf65j6jJwhy9DpvEyvzw/wCcY/y8k88/mjbX
+oA3Wifl4n6Q1OY7i41SclkWT/KDVcn2GarSYvElb0HaWo8PFT9aQNwelftDxzfVtTyhNxtE
joMCt4q7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVpAodu2KoZ1BXcAivfEgAUgy4Y2H5Ef85L/AJZw/lt+
akus2tt6fkz8y1Z7hUX93Be15SDwBJo4+Wc7r8Bgbez7FzRzYqk+6f8AnGT8wpfOX5fwaTqt
z6/mbyWRpOuEmrSCMf6Pce4lioa+Nc2+iyCcXne1tN4U30mrA7UIr7ZkDYuuuwrZNLsVdirs
VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVd
irsVdirsVWN1xIQeiBvrq30+0ur+8nW2s7GF7i6uHNFjjjUu7sadAAScEpUEmHFIP5pP+chv
zT1P88Pzb13zFbq7Q6tdjTvLcFWRoNKtnrZjidwX4tK4puTTvmnyS8TIQ9ZpcYwY/wCs83/I
b8pn/wCcjv8AnIXyz5DsPUuPJflplk1e7GxaztnrPMx4n4pnr+rM7FHhFOjy5PEkcnd+l/VD
pOmWGi6ZY6Rptulpp2m28dtY2sYoscUShEVR2AAzKAp1/PdMRx7YVpdirsVdirsVdirsVdir
sVdirsVUnp409++2Kv5rP+fgH5Jp+Q3/ADkV/jPR7UQfl9+c4kvTGilYrbUGcfXYh2WkhEy+
zle2U6iPFFy9HkMZID/nFf8AOO7/ACW/NXRb2e6V9KZ/ql5C0kkrXOmznlKiqNtlpIpP7S/Q
dRiPhZHp5D85g8Pq/pWsb211KztL6zmFxaX0KXFpOpqrxyKHVgfAgg5vIniFvG1UiO5HrX6M
QbUCl2FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq//1/v5irsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVUiwwnZQfUQ/Nv/nMrz2lz5j8u+SIpqWuhWja3q8VdvWc
UtAfxbftmo12R6b2e01RJfQ//OLPkJ/JX5W6ZdXkRGteb2Ot6xKftCSf4Y4/cJEF+85kdnYT
AOq7RzePlt9OrsBmdzLrifUvHTriq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq0dwRiqgykg79RhJFpj
sXz7/wA5K/lkv5l/lV5g06CIya3o8f6V0BhXkLm2HIxj2kUFfpzE1OISDm9m6jwM1vz6/wCc
bfzO/wAIefPLGp30jW+leZYf8OeYo5BxVZlPO3kP+UDyXfem2ajTTOCVPSdp4xnw2/YKEhkj
dW5qwFGB2PvnQAiUbeNA4RSLXf8AHCq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7
FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVjUPXAReyCLfCf/OfX5t/8q/8A
yfbynptwya/+ZMzaZGkTfvV0+MB71gOo5pSMU/nzG1U+GNOx7OweLPi7n4H6hdr5a8l+YPNc
6cbvVWk0Py1yTf1HWlzMp/yISQO9SMxNLj4QJO17TzcYEO9+zH/PsP8AIv8AwB+VN7+ZGuaa
LbzN5/lLW8j/AN4lghBVB4AsK/RmxiOI26PUCgMb9REA32+nLC412vxV2KuxV2KuxV2KuxV2
KuxV2KuxVaa4lXx1/wA5zfkTH+fX/OPvmzQbKzW581+Wozr/AJOagLm8s1LNAtf9/Rckp40w
SFhOM8Mn82nlfUJ9S8u2V+ZJbfVPLk31XUY0cpJ6SFRyYMNqbGnapOanU4rHuel7PzDhMv5t
fa/oo/5wM/NuP8w/ygg0G8uFfWfI7JamH1GkYWU4MlvVmFW4fEn+xzJ0WXxY13OB2tgrIJ/z
v0PuaM1XM67dNE2LVMWTsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVf/0Pv5irsV
dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVcehxVT5bk+GKpZqF9Bp1ld3104itbOKSe5lJp
xRAXc/cMq46iyhDj2fixcXF7+cX5oPPIpkm/MPzWkUYUmsenwHhQnsvBTTNLI8UnsYf4NpwX
7V2NlBZWtraW6elb2kKw28YFAqooQCnyAze4xQeLnIkpiKUwg2ldhV2KuxV2KuxV2KuxV2Ku
xV2KuxV2KrW6H5YhVCRaqdg3biehyJja8T8WPzn8jHyL+bXn3ynAGt9N19/8Q+V3HSMzt6p9
P3EwYADtmh1EeCb23ZuQZ8L9O/8AnHvz8v5iflf5b1qVj+krWEWGroxqwuIBwNfnSubjTzuL
yWtxHHlL3IdD9OZDjL8VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVU3I7/0xArdBL+eL/nNH8xb384Pz51fS9G9S90zy
9cJ5T8uQp8UbTwSA3DhQQT6k70rXog8M02eXHleq0kPy+G+98vQeWZfzX/PbyL+Tehslzoug
3qafAgDCKRlkrdSsEAqZZQRy/lAzOAoAOpyjxJE/zf0v6n/K+gWHlXy7ovlzTY1isNEs4rS1
RRQcY1C1p7nfMqIoOsnPxDxMhUjp3xjyVdhV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVrAVU3oa9x36
9P8APtiFfzEf85XflVD+Qv8Azld5u0GG3W28kfmgra7oMfHjGqXhkM0KFenCb1IwPAjMfUDn
5ufospgS9k/5wO/Mib8tfzq0/wAu392w0rXpH0LUUZY4Yx9ZPO2lNPtBZQgB8GOazBLwJ13u
+1uHx9Nw/wAzf5v6E4z2PXN5VPI8VlVxS7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXY
q7FX/9H7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FWj0xVSbYmnceOKvlr/nLbz03
kz8oNYitZSmpebJo9FseBowE+8zf8ApzB1M+GLndmYfFygvkn/nE3yxHqH5q6XNLGDF5O0Nr
tx/LNdgIK+PViMwdFDxJO+7Zlw4wH6sqPsitaZug8nVK46ZJbtvFXYq7FXYq7FXYq7FXYq7F
XYq7FXYqtbofliqHJJB2yQUPgP8A5zg8piPTfJf5l2cSmfy5f/o/VXUbm0ujVK+yt+vNNrcN
7u+7Dy/vOFIf+cL/ADK2mebfPnkR5AtpqEMWv6PC3zCycPmr1+eS0OS9k9t4eGdv0cjflXps
fE5tA89GVqw3/wBvCyXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7
FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq0BSuKvGP+cgfzGh/Kj8n/PXndmIu9M054tJjFOT3tyR
BbBR3PqSA070ynPPhjbdgx+JMR738735eWv1OH8yvzT1N6HyBo05sbt42X1da1Em3sqE/tjm
8vLsVrmuww4pW9Lr58OIf0v0PpT/AJ9T/lg3mTz75z/NvVLdZodBjFnp0sg5H6xMNip9qMa9
zmxBsvPzPpt++YO3WuWgU4drhhS7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqtbFX5Q/8/YfysfX
/wAovK35uaTAG138qtYi+tTqPjOn37ohBPgk6xkfM4OHiSOd9z8jrTV1gu/KPniyuVtlvUiW
W8JYmOWELKkh4b8qED/Yn6dDnhx4zLuey0ubxJA97+oX8n/O0X5i/lp5N84xuGl1rTIJL0Cv
w3KDhOu/hIrDNzgyeJAS73ldZg8HLKHd/a9My5xnYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq
7FXYq7FXYq//0vv5irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdiqm1NzhCvy1/5zg8
zHV/zF8h+RopCIdEtTqV/GPstLdNwjB+SofvzT6+Vu+7ExXu9Z/5wx0IiP8AMLzTIg/02/tt
Mtnp1jtlJcfe4yzs6K9t5b2fdq1PhmyDoVcdMKt4q7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FWiK4
qsKrTfoffFXln5x+T4vPP5aecPLDxq8l/p0ptGO/GaJS8bdOxUZRmhcC36PJ4eUPyV/JbzfJ
5Q/Mr8sPNM/JIFuZdA15ieI4zn06EexI6+GabSz4JvV9pYxmwh+28PQ71PSo6HN9j5PGohcA
5quyauxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxV2KuxV2Kra7HFX5Sf8APzz8wxZ+XvIv5aQXBjOrXMmva1GAxD29qDDFGSgNKs7t0/ZG
YWuycMa73cdj47mZ/wA39NvzR/NyJvIf/OM35c+Ww0R1r80dXuPMupItFma1tv8AQrIOjEkB
lBda/wAxx00PBx+9e0c1Zb7v0v23/wCcCPywi/LP/nHLydFJAkWqeZo/0vqEq/af1touRP8A
kCv05dhh6Q6/VR8OXB3PtDpT8cvccCgvB3pireKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KvNP
zg8iWf5n/lj58/L6+QPB5s0W704A9pZYz6LDwKyBTXtjXFso6v5d/wAn/KWu+bNJ82/l7D+7
80eTJL+5t7Bz6bu+lK9xLClFPxNGkyge22+a/VR2p3mgy8EA/aD/AJ9rfmN/iL8uvMvki8u2
mvPLV5Hf2iSMzOIL1R6y1YLskq+H7WDs48Nw7l7bhxThl77+yn6XrSpGbAcy6Lna8dMQlvCr
sVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVf/T+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV
2KuxV2KuxVaemKqL13oRSv3e+PEjd+G35o+Y286/85B/mHrXql7Kw1L9HWbE7CKzBj2/2VT9
OaHXHiL1fYmPq/TT/nFHSBpn5LeXbhlPra7Nd6o5PU+vO3D/AIWmbDs+PpdN2tk4s5D6YWg3
zMDrlXJK7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVjjauKQh5VDxspHJSN18fEYDuaQeYL8N
fzU0CTy152/Nfy9ApU6HrsmqaXTaiSyCdAg/1X6+2c/kh4Wa3uMEhl0wHk/Yz8q/Mi+bPy78
neYUkEh1LS7ZpmB/3YsYR/xU5u8ErDxerhwyehg1bamWjZheysOgwodirsVdirsVdirsVdir
sVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdiq1sBFotY1Kj9f
y/rh5BNW/nl/5zJ8xz/ml/zlJrPl/TnkuV026sPK+kwCUqjnksMgCBW5D1Xc1PfNRqzZL03Z
58PBH4/eWBf85D6av5g/85Wfl1+TOgqrad5QTRvLNrAgPDlaxossjBt/ioCffM7JHYuqibov
6R9D0y20TSNM0ezQR2ul2sNrboooAkKBAB92ZERQdeZcRtNcKHYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq
7FXYq7FXYq7FVF1BbrQ4k9O9B5g9z+dTz5Yp/wA4/f8APx/Wn9EQ6D5n1u18wJBsI5LXVCJL
lKd6iWdT7VHfMfLv6u5zdLtAx73uf/OOTS/kP/zmp5q/Le5kmi0XU9UvdJ08STVSS1vR9asp
AvcbxKPnmBjHh5/x3O71A/M6E/0P1v23Vg1O1c2n1Rt5cbgFVXw8MmoXYpdirsVdirsVdirs
VdirsVdirsVdirsVdirsVdir/9T7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVp6Y
1asX83avBoPlnzBrc54w6Vp9zcy/KKJmyvKaDLFGy/n78o3T3a+YvMNwXabUxd35dupknkJA
zn80uKb2ehhwYn7x/lPpA0H8tPImksvBrLRbGORTsfU9JS34nN9pY1B5HXHiyl6PkotCoOgy
xXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqtbwxVRenH5EdMY7hjLnb8of+cq9DXS/wA8NUnC
8IvNvliGZSDQGSAyQOfc/ZzQ9oii9f2Lk8SNPpb/AJwj8yHVfydi0WV+Vz5W1Gezde4jdvUQ
/ic2WkNh0faOOpPsobMu/XMyqdfyCsOgxQ7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FX
Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVp61wEKk+uapb6Ho+ra1dtxttIs57y4O/
2IIzI34LgyH0rVkP50fyCWbz1/zkovmvUh9bGnajqfm69TluxtEkuFTkxp8UpQBjsp2zWYfV
mr8cnqtWOHAR7vvDK/8AnBvRm/Nz/nNXzT+YF5/ptt5eOo6tzlAajO5igJpUct1zMjsYj3ui
yH93L4fe/obUADbMgCtnDK7Ch2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVY1K75Emt+5Hl
3vws/wCfsnlU6D+Zf5G/mvaxgJewXGh6nIKirWkyzxnYE1aOZ1+jITFR4e9uwSuV9yR/85KX
dzY+bf8AnHT8/wDR0P1jzl5Y01ru7Qop/SmjOsUrlyvUqFXvsDmr1Q4hCXvek7PN+Jj7q+23
7peWdatvMvl3Q/MNoyta65YW9/bshqpS4jWQUP8Ass22OdvMZIcEiE+HfJR5MV2FXYq7FXYq
7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq//1fv5irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVa7Yq+ev8AnKXXD5e/IX8zdRDcWbSJLVKGhrcsIf8AjYZj6iWzZh5vxv8AI+mTXlhpmkxR
sJtY1DTNPiUUpWeWNHHyAYnNHEXN7X6dOfc/oIsrdILaC3A+G2jSJdunAAfwzosYqIeIyS4i
UbQdMkxbxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KrW7YpCjIAV3p2O/jUYDsWPMPzz/wCc
0tJ+r+YPyu8zhT6Vx9f0S7npWhZBPDv/AJRDZq+0o2Ho+w5USGL/APOC+rnTvNX5keTpZeJu
eN9BH0HNGKHb5EZLs2WzX2xjov01BqVObIc3Qq46DCrsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVWN1yMgofNf8Azlz5rPk7/nH7
8w9SSUxXN7YjTbQggEvduIiorsaqW2OV5z6HJ0YvIH4jfkDJD5Y/Lj8+PzDuCtl+j/LqaTp7
SIXYTXkj3TqKbBq2wH8oB+WYOjd1r9hH4/ofYn/PpDySbfyZ+ZX5hTxAS63qsel2ktCW4Wy8
5OJ6EVYZnfxOlyn0x+L9iUp2y8uL1X4EuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KtU3xV
+Zn/AD9Z8mDzH/zjG3mCOMPc+SvMVhehjtxhuuVpJ0/ypUORkyx/U+LpGh/ND/n3z5V18qZ9
Q/KjzPELgmNpWS01BQj0A+L4pJVH0HMHVDigQ7nQ5OHNXe/Un/nCLzi3m7/nHrygk7873y0Z
tHuhx4lfQbnCKdgIpFAyejNYqcXtTF4Wc+b66U9vuzNdaBS7FLsVdirsVdirsVdirsVdirsV
dirsVdirsVdirsVf/9b7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVtQa4CN15PjP
/nOvUhZfkBrdpzCnWNU06y49yGnD/wDGmYmuNRcrSxsvgv8AIXRhq35i/lPpTKAs+vC+mBWv
7uzjkf8A4kuanTbyes7QPDgft6n2QfHOgGweJB4gq5JXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7
FXYq7FWiK9f10xVRegXfIS5p5l8jf85n6T9c/J4awijl5W1vT9Rap3EbSehJ/wALIcxNdHZ2
nY+ThzPiP8g/MD+Vv+ci/LRkYx2vmRGtJ69CZ4tvxU5rNDPd2/a0Li/ZZB1+edCDs8lVFWxS
7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7F
XYq7FVp6jEBIfmn/AM/NfMw078ovLHlpZQh8w60ZZwGVW9O2j9MfaIFOc47/AC3pmJrDs7Hs
iPqL8sPMGpp5V/5xE1eKKMR3Xn7zY8DPFyB4WiRoaH4i6lY5QQDtlGmFwDk9pGhT9qv+cAvJ
X+C/+cWPy1gliWK88wW82t3hH2i15KxTke9I1UZsIB1Wq3JfaK98k1Fdih2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVo4Cr5w/5y48pt54/wCca/zo8uRRCe4ufK97cWcfjNZp9Zj+5ogc
MuTLHzfkD/zgk3+O/wDnGb/nJP8ALCQtLcHQJr+wtyBX1rPnNEy9N+ToRQg7ZiEcQIdhjPDP
HLut9Nf8+uPOHqaV+Y/kSZqNayWmq2abgGiejcMK1O7FDlGhlwyMXM7Y9XBk77/Q/XJRTNiB
ToAKXYUtDpireKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV//9f7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7F
XYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVP8Az/DE81B2fnp/z8I1KRPIfkDQUYj9NeZvWcD+WzgZ/wDjfMHX
mg52hhxSeN/84l6QLz84fLkgUNH5e0G+v9x9mS7IjFfvzB0HN6TtiVaYP1uT7Cn2zeHk8ZzK
ril2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KqbDrhUc3jn596H/iP8n/AMxNJEYlkuND
ungQ/wC/Yk9RD9BXMfURsOTopVmfi4NcGia7+WfnCJyrW15YzzOSRTjKuc/pdsz2GtF4H79W
Fwl1aW11GQ8dzFHIkgNahlrXOlErLw8hSYZJDsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir
sVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVWNgUPxZ/5+i6/9Y83/AJd+VwHeOz02
W7dUVWHO4lZQGDgjcRCnvmt1/wBQd32RGrfnj+bhmv8Ayl+QX5e2X72bVla8lCNykka9uuC7
DxZmX/gsyMf0sNb9Zf1FeRdAi8q+TPKnlmFFjj0DSLKwEaCig28Kxmn0jMmLp5c2Vr3yRVdi
rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVSnXNMg1rRtW0e6Xla6rZz2dyvik8bRsPub
AUh/Px/z7Qc+WP8AnJH8z/yv1MLFHdWmqabNbOacntZHSRQPlHlRHFID3uXA8OOR933vQf8A
nDiWX8rP+cwPMP5f3sxhEt9rXl2aFgwB9GSWS36bVb0FO+a7B6c4j7/uLutXHj0JPu+8P3ZT
p/XNu8yF+KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV/9D7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7F
XYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVMstKEgfThW935mf85+Stda9+UmlLVuA1W94g9Cwih/jmr17uuxI
cWZkX/OGWiK3mP8AMDXhFyFnb2Wlwuw6HeRxX5jKuz4uV23kBL9EUpQDwzcPN81TFXYq7FXY
q7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqsYgd6YCd1STXLMahpOpWDLyW/tZrVwRUESxsh/Xjk
5M8UqL+e7zbbNa+ThEykTaJqF3bcSdx6EpA27AcM5nGKk9zl9Wn+D96Pyn1Yaz+W3kbVCwP1
zQ7F2YHavogH9WdFhNxeHyx4SXowIPTLWtvFXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FX
Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVNzSnj4YCoO7+fD/n4jrP6U/5yO1SxjT1
Bomm2NoPhL1At0m+GvwqVaate9M1eu+oPS9kj90Pj97xr8uPLQ89f85ifkh5Ne3EkXl4aS2p
oh5gi2j+vSl/D+83HbMzH9IdZm5l/Ton68yA6481y98KF2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2K
uxV2KuxV2KrSaEYqtk8Otenz7YCofz3eQoP+VYf8/UvMGlIBaWeteZ74Q8jQGPVofXX6CZSB
75VVyvucqBIjLzp6D/zkLC/5T/8AOdun+aoA9tb6pqWi6+kgX4GE3px3JJ27wMo361zW6qXD
lE3d9mxE9HKH45v3PhdZI1kShVwGUjwIqM3JeaqlXArsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVf//R+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KurTFVB/iG33jDErWz8zP+
c0OFx+an5aWrtT6ro0zkEHb1bs1/CPNP2kXoewR6i9o/5wy08ReRvNGtlaSa1r03EnoUgUIC
PvOZHZ0dnE7ZleZ9mr0zO6upPNVwq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVKTp9I
xVTkAKgdDXpgpX4V/nL5dj0jzB+a/l9FPp6f5imuLdadI7o86fL465zWUVN7jTS48T9P/wDn
EXXX17/nHn8uZ5W5TWNi2nzGu/O2lZN/opm+0xuDyGqjWUvpxeg+WZDjLsVdirsVdirsVdir
sVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVU3/wBrEc1H
N/NR/wA5S3w8yf8AOU3n9FBMb+YEtBHIGO0cqwBlBYDpGRsCfbNPmN5Hp+zRWAfH73qn/Pvr
SR56/wCcz/zI86yRLcWvli01KW1lKn4C8osoKE06RimbCLopy2f0CgilMvDjNjrXChvFXYq7
FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FWu5xVYdyMBQH8/wD/AM5fQf4B/wCfjf5XeboozBDr
lx5eu3kJ2ekxtZD9FCMrkeEEuVEWA9w/5+deXDa+bvyn88W0Arf2N1pck4YoHltJo7iFWYKx
2WZz9GYOvhcAXb9hz3lF+p/5R+YV82flj5C8yLKJjrGhWNxLKKENI0KiQ7f5QOZ+KVwBdLqI
8OQh6LljS7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FX/0vv5irsVdirsVdirsVdirsVd
irsVdirsVdirsVdiq1sVUuVBthQQX5gf85dymf8AOXQAKFdP8tGRiTSnKVyP1nNJreb1PYkD
T61/5xb0z9G/kz5XLCjagZ72UHapllZv1UzO0nJ0/a0rzPo1OhzMdeeapirsVdirsVdirsVd
irsVdirsVdirsVdirsVdirsVWkeGKoeXlTY0J2BGK1b8jP8AnJvRltvzi/MC2NI49c0a1vkX
+Z1Xc/8AC5zmrgYzew7OlxYA+if+cAtT+sfk/rGjFw50LzLexoK/ZFyqz0+W+bfSTHC6LtWN
Zn3ipFBmY6u13IYsqbxQ7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7F
XYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVKT/ADr0wheofy0fmTrv1v8A5yE8863cS85LPzXfXgkLiR1FvcyO
CpoftcAfi2/HNPM3kemwf3Efj977u/59DeXRPbfnX54mTlNeX1jpsUxG+yyTy0PT7TLmyA3d
Dm5P2qH2TltONBUpil2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVYegwFX4O/8/YbR
ND/OD8ivOcSUnFvLHI/Lr9Ru4Z1+X2zkDyLcBxCI9768/wCfhWjJ5n/5xy8o+b4Ucy6Pqun3
Syqpcxw6lbtExNOxZ0H07b5jasVhc7syVajhey/84J+Y/wDEP/ON/kxSRy0OS70xkA48RFMZ
EFBtssgyWh/uh8fvY9rR4c8h7vuD7D8My3WhsYoDsUuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2K
uxV//9P7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqtOLEod9uh7nGO0mV0Kfkx/zk5q
iaj+bvnh0HMaRp1hpKb92UM/H3q4zQ6yV5nsey4cGAF+j/5SWken/lv5Os414ra6ZDGa92Uc
XP35t9PHZ5fXSvM9NXp88v6uMearirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdiqk/
UGvTtir8zv8AnLmxEf5t+V5QgX9KeW54GfxKTUH4Nmi7QFF6zsM3BW/5993xjX82NGqQsN9Z
XqJ7vGyH6fhzJ0BsOq7Wj636VqKADNpJ1AXgUGIVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVQ1y3CCd604Rs1fkDj1V/JV5pu5bnz
V531JmZ/Vl1O4aSNSq14ykqSdySTv75po/XH4vVS/uJP2t/59VeW/wBDf840Nq7Jxk8z+Yr6
7D9AyRLHCp391ObWDzWQ7B+mHSmWNQbGAK7CrsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir
sVWt0xSH4r/8/gtG5eW/yi8yBH52uqXViJK/AolhMlPpKD7sqyhvxDd9efmpAfP3/OBj3iMJ
p38gaTrEMtacZrCK3uiwNO3pHI5x+7Z6Q/vg8v8A+fY2vNc/l7+YPliVqHR9ahvLeIqFPpXc
JSvBdhvBmL2cfTTsu3B6oH3/AKH6dDr8s2ETbob5qgxHJLsKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2
KuxV2KuxV//U+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KrD1xVCyNwqx+yoqR4/wCd
MjxcJZRHFT8WvNN9/if8wvMOoP8AEmueb7l3Zz1hgloDXwpFnO5pcWb4vcaccOnHufrb+WhJ
8ieVpD/u+wjl27cxX+Ob7Tmw8Rqv756COn3ZdW7E81TFDsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsV
dirsVdirsVaHTFVjb7A4oL88f+czLX0/OH5V6mU+GVL61L+/wOF/DNV2mKek7BNxLB/+cFAb
Lz3+admylXlhjcqOn7qdtvnRhlfZ0mrtYVJ+oa7U3/zpm4LobtVWu+IWl2FXYq7FXYq7FXYq
7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqkvmGdrXRNZuV
qDb2NzKCOvwRM38MB5hX8j2r3HNvOFzvyltdQlYSGpbkjUYDiKbGh26UzTQ+uL1WoH7s/D73
9Hf/ADgb5fXy5/zil+UVqEKSXumPfzE9We4mkfkfmN820Xm9R9ZfX4yxpbwBXYVdirsVdirs
VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirR6Yq/Kf/n7PoovvyG8v6qEdn0XzJaOCB8IE4aIknsfi
yqZqTkQ+mXwfQn/ONXDz3/zhF5F091LrqnkO40p1pyJZIprfp3JK4ce5LHIeGb4l/wCfZOuv
p/5l/mX5TnPCTUtJjvXj3H7y1nUAUJYbLKRUH22pmv0A4SQ7vtr1Y4H8dH7Ujoa9e+bKDzv8
SovfDHkldhV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kv/9X7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7
FXYq7FXYq7FXYAqw0BwSVjfme/j0ny/reqStxjsLGe4d69FjiZjlec8OMtunjxZQ/EXSp3ea
K7kb1Xt9N1PVX5HiCGib/J/mcZzeE8WR7iUeHEPc/ab8vYTb+R/KEFKelo9mvH/ngp/jnS6c
UHhdSbys3XcZdbAjdUwK7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqpSCvQ098VfE3
/Oaum+r5R8la2Nm0jzDEhcCvEXSNH+B3zXdox2d32FOpU8W/5w+ZbT86vPVqpZVvdNNwqE02
Yxv9O9cw+zdi5vbkOAW/UFdhvm7yPKjZUHTCeTJdhV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV
2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KsW86SCHyj5rmNT6Wj3zkDvS3kNMjLo
kP5IbxOVl5ojD8jLbzAo5BIMrqi/D1DDkM1GP6o/F6jVfQX9WH5GaGvlr8nfyy0FUMf6L8ta
bCUPUEW6E1+k5t4cnmcv1l6vkmDsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir
87f+fn2ni8/5xY8yzlGb9Hahp9yGBoq0uY1+Id68spy8w2w+iXwZN/z7l1L9J/8AOI35bhjy
+oPqFmVJ6CO7k2/Hpk4/UWOo2JfBn/OJU6eS/wDnNzV/K3qSxrPeeZNJSFmoSsDzMpcf88RQ
eGayH9+Xodbvpvk/dptwM24ea5SCoPHxwKDbeKXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq/
/9b7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYAqmR39sEleEf85HaydD/Jnz1dxyenNP
YGzicHetyRHT6Qco1Z9BczsyHFlD8ipwbbStfmeim20e10+Kh3rfXcUfEfMIc53SD949trhw
4n7meWovS8vaHFQr6Wn2y8T2/crnU4hs+f5ubIVO2EBieS/CrsVdirsVdirsVdirsVdirsVd
irsVdirsVdirsVdiqkw3+RrjVsg+X/8AnLrT1uvyW1qcKHfS72wvIiTShW4Uf8bZh66PFF2H
ZEvDygPlD/nFovD+fcwoON75UZ5WrWpSQD+ma3s/0yd/27H93b9TwNh75vMjxtLwKDD0TS7C
rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirs
VYD+aVx9V/Lb8wrmtPq/lrVpK9fsWcp6d/8AOmRmzh9QfylaDpr6jcw6Z9uW/vbK1Vqlmcy6
jCgI7inKg5b9c1GL6o/F6PVf3Qf1v6NaLYaXp1ipJWytYYFJ60jQKK/dm4HJ5qX1FNMKHYq7
FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXwx/wA/GbT63/ziZ+Zn2/3EVrMeIJA4
XEbVam9BTKsnMN2Hmwr/AJ9c3xu/+cUtHhY1+oa/q0IXb4eUiyUFO3xZOP1lGTaT43kDeUv+
fi1fXkRZfPz+qeIakeooknVvsg/WCK5rP8vH4u/wji0Uj+Ob93u3jmz73m49FRfsjDHkgcl2
FLsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVf/1/v5irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir
sVdgCrCanBJXx/8A85m6gtv+VdrpQd0fXdbsoKAfaRDzYfgMwdfKoO37Gh+8fmpdwtdQJbmM
uNT84eXdNVwNx6Red6jwPIbZpNHvN6ntU8ON+7ljALeztoBsIYo46E/yrx/hnU4+TwOZHqKA
/wBa4RzYnkvwq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYAqw9cKvnX/nKtFb8hfzB
fcmKzikG/wDJcRH+GYur+hz+zj+9D47/AOcV1En526fIAFA8o3bVr1/fx0zV9n/W9D20f3T9
S0NRUdD0zdz5vHq2TV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV43/AM5Baoujfkl+bGoP9mLytqcZ6ihmtniBJG4+31HTIZfpbMX9
5H3v5uvyH0hvMH5qfl7o9I4kvvNuiIiqDukd+kh2O/7J9vpzWYvrem130v6p06e2bZ5QLsUu
xV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kvjr/AJz5h9b/AJxO/OECtU0kOKFv
2ZUb9nftkMn0luwfWHgf/Pp27Wf/AJxp1G2Bq1n5svw3/PSKFhkOsvgjJyj8XzN/zlJTyp/z
m5pWuLb8HbXPLuoRM/wgl4og7huLbfuafRmv1f8AeO+0H+Kn4v3SUhhyB5KwqrDuD0pm0P0h
52Q2Vx1rkkN4q7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FX//0Pv5irsVdirsVdirsVdirsVd
irsVdirsVdirsVdiqk3U08MVfCf/ADmzcwPpH5eWvroHGuPM0NavRITRuPhXbNZ2lRi9B2FG
pvhvylZi9vNIZ2SGfS/zHtLt4Jjx9ULaxigHfr0zUaOJEnd9tGoP3KjcMgKmqtuD7Z00Xhpb
ImoAyxiN12KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVYx+VMibUKEj0FQ3t0wAljKV
PiX/AJzL/Nby9ov5fat+XUV4tz5q80QRFbBPiMFsJo+Uk3H7FewPWhzF1maIjTt+zNNKRBfN
3/OOnmjQvKv5y+W/0/qUenRat5fuLCymlYBWnlmjcRk9unfNXopCEreh7Yhenp+tMbBgOLVr
3B2IzoYmJeHx3SIU1371xIpQqYsnYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7F
XYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq+a/+cv746f8A842/m7MGCmTQ3twWNF/fSRx/Ee2zHKs3
0uTox+9i/D7/AJwg0U6x/wA5Bfl5DEg46dqqX80IBAX6vHI5YM25DU/DNbhHrd3rD+4P46v6
U0pTbNu80uxS0OmKt4q7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq+Tf8AnOO3+tf8
4sfnLEC4caBcSIqftemvPifagJ+jK8nItuD6w+TP+fRMyyfkR53hVw3oebpPhB2HK1hp9/XA
OcvguTlH4vGP+fids+l/85A6Bq4qBc6FpN2Cv2m+r3N1GR+Ga7X/AN5F6LsPkB737XeW7tdQ
8u6HfgUW+061nAP/ABZErfxzaReZIqRT1emEIbwq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7F
X//R+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxVokDrirXIeI398VXYq7FXYq49DiqkDSoJr9OJ5reyQ+Ytcs
vLmjavr2oyCPT9Ispry8etOMcKlz9JpTK80+EMsUeIvw7/Mnzd5j86ea9P8APXme7l9fX7yb
9GWJc+hY2KikMSR/IAn3Jzk9RreN7/srQ8CW6VFJrcnmnRtN1H9HeZ9PvrDzH5VZyOMk0EPC
SIn3oMlpstL2rht+tf8Azjv+cFn+bHkK0uZ+Nl5p0FV0/wA06QTR4LmIBKqvUo9Kg+OdJps3
EHiNVg4S+iFPw9T1zKDiqlR4j78VaLgDr92KthwTTFV2KuwWrsbVruMQrRYVpt9+FVvMVp/H
FW+Q/wAziruQ/wAzirXMf5kYqs9Q+H44qq8h4j78VaLAdx9+Ku5D/M4qpOTT4evjXp1yJNbL
Vi3iP55fmi/5ZeVRPpduuo+btfmNh5R0hj/eXLLUyuP99wgFm+7vmHqc/gC3K0um/MGn5R/m
7Zx+XfKtvca9qp1vz/581mGbXtVnbnPLEjc3oP2IkJoi+2c9lymb2ugxCGN57fXWk6pqugSa
m/p2epR3mnm9B4mGdiphYce4KjfBjy8DlarTeJjfp5/ziR+bmqea9J1X8vPNl6bzzT5JVGtr
9zU3mmt8EcgP7RQihPhTOg0ebiDwut0/gmn2mlKUIoc2DrxGt1XFLsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVfLP/OaRK/8AONH5psH4
BdPhLNw9QAC6hO6UNRlOp/uj+OrkaT++i/J7/n2zp0d5+fFvLKFH6K0W7nhoQ5VmQIBUUG4Y
kHMDTf3g/HR3fav9yX9Aid82rzpX4odirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVfNv8Azl5Es/8AzjZ+c0LpI6yeV79eMRIavpGn2d6A7n2yvJ9JbsH95H4/c+Cf+fO8/qfl
R+a8QaqxeabU0B6crFK7fRXAOcvgxl9ISD/n59aGD8wPy41OoC3Hlu5iJcMFVbW+RmIYdDSf
b36b5hdodHe9hHeT9UfyP1L9Mfk5+V2qGQSm+8r6XI0gPKp+qxg1PjUb++ZuL6A6XUj99J6o
uWuOF2KWh0xVvFXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq//0vv0adK4qtNN/HFHE4MMeaVwYEY8
lcd+nbFVhIyQRxO2oNyPpyPJILj06/djzUlbUEVO2GgERlai8ixhmZgiLuXboMpnniGRiSp2
11DdpzgmSVKkckcOPvU5GGSMllEhGKV/zOZFMRJU5DxH34Etch4j78VUDTIS+lI5vnj/AJyh
1SDTPyZ80NcXK2drdtb2t7K21YJZQZFHzC0zD1t+C5vZcbzvxQ85ec38wa1aGCJxDpkciwW4
+ELyNKV+Wchkx0+maVimo6jd2Wo6dremXDRTRJT1EfYFezt1J9hksU+Fuz6aOR7b+TH59X/5
f+fNG88PERYXDxWPnyzSq/WbCVlH1gJ2eEnlvv8AazZ9n5yTzeY7Y7MHDb96bK5gvrWC9tpl
uLW7jE8E6HZ45QHQr9FM6eJBHN4eQINPkP8ANX/nLHTvy282+ZPLj6Mb1fLAsjey8qc2vAeA
H4Zr9TrY4y7fR9lyzh5S3/PwfQlqP8Iy8l+1SXMb+WI07EezM0Af+fhdi3xReTSFJoOUxH4Y
/wAsx7mcfZiaFf8A5+GxgOV8moTUAVmOP8sx7mR9mJIZ/wDn4ewZF/wdFEzdnmLV+hcf5Yip
9mZKX/RQ2d3MaeU7cN2JkemR/laKj2Zm3/0UIvQnxeUrbkNieb0yP8sBl/oYkh2/5+F35B9P
yjan5yPj/LQX/QxJAv8A8/DtZFQPKdmjV+00jUwfyuv+hmSi3/PwjzDIA0XlazQLsRzNMj/K
7ZH2ZKjN/wA/AfN1GMXlvT1/lqScf5ZZ/wChY96Xy/8APwLz3x4xeX9NDno5Bpj/ACyn/Qoe
9Byf8/AvzDA+DSdO+fpnI/yu2f6FAgJP+fgP5noARp+lty2p6R3x/ldf9CgQZ/5+A/mxwfjY
aWjN9isRNP8AhcEu2F/0LRRej/8AOcn5ua5rNlpjvptrFd+oEdYQpqsbHrT2ysdqSkwl7NRi
/SH/AJx789ar+ZP5ReT/ADfrfpyatqdvKL9odlMkUxQ7fIVzoNNl4428lr8Hg6gxfG3/ADlT
+Ytlov5h6xq97Itxb+RdKh0/SbMmvO+vKzvt4/ZB8RnO9qZJTlT0HYGmsEvzC1nzfrXnPzFF
qmr3LySq9EYN+7Xl8XEcvu28MxonZ6rFpwE7v7mfUdDe0QmOawuDOPi3jPeQhvHxGY5nu5Ji
A97/AOcOvN2paH+ffkr67eOtlrMF1o8nrEgus6VjX3/eqCPnm37OzbvM9r9n/uTJ+78X2RXw
6Z0glxB4UDakVhS7FXYq6o8cVdirqjxxV2KuxVY2+N0illD45Em2XJvbemSpjbRNDSmNMqdW
vc0+eLG6XDj1B/HFbteOmKW8VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVfKv/ADmuCf8A
nGT81gCgLabEAZDRd7iIEEjxynUf3Z/HVytD/fD8dH5m/wDPsO0Rvzf8xy+nwFr5dk9MEceP
KWNOK7KxHzGYOn/vB+Ojt+0P7k/jq/dlM2YedHJfhS7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq
7FXYq7FXYq7FXYq8E/5ye/8AJDfmiCCyNoVysqKaFlKUIHzHX2yrN9JbtP8A3kfj9z84v+fO
Dcvy0/OEdAPMdgQoNetmR1+jDH+L4Iy/QEX/AM/QlL+YPyv2DCHQ9bl4sAYyRNaBeQoSTU7U
69Mwe0vpDuexD6i++/8AnEe9Oof844/lJOzcnXQ0iloCByikeM0BAIFV2FMzcH92HV9oCsxf
SC+HhlrirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir/9P77t9ofLxyB5rbyH86PzLtvyn8
j3nm25CBY7u2s0llBMcTXUnAO/sDksnJswYuIvmC1/Nnzvq9lHq0XmoyR3L8ka2SMQH4iKJy
3pQDMDxnafkgEVL+f/mzy9BJNqWqQ3UMLfGZoo6kfNcfzC/kgWa+V/8AnKXRNWt6XctpFKBv
MGKpX3x/M2wl2fSA8xf85e+VfJMnreZoI7zS7+7FppVzpEnqvyYc+Uyt9kU75kQy240tLSRa
l/zkH53m0m51dJPL3llrq3ubvSbOaX62wtV5fV3mZdiX6mMb5qMuvmDycrHo4S6sC1L/AJ+H
+R9E03Qon0268x620IbzD+jk9K35fYcxNP8AZHLsczsOaWQcnHz6UR6sQ1D/AJ+V+Rbg31hf
aBrPlZLmKVNL1KMx3cqvxpykRNl36YcgmU48cAgLr/nOD8p5PI+m2jfmVd3HmDU2iXXLJYJf
rdrBGf3lWdGBk70UdMw5aeZbTkgHzd5l/wCczNM8gXlzYf8AOOC6l6esyev5k8w+a+U9zPc9
Q0Ku/pqpHbj92ZeHSyBasmaJRFr/AM57/n/GivJrdhNM6iqSWkPEH24nNlDGQHEPCU5tv+fh
357wN8aeXbtAPi9W1NQf9gV/HJ0EUERJ/wA/G/zxKFo9N8qqd6MLeUn/AIaTGgtBguuf8/B/
+ckLtG+raloemRFTzNtaCvzqxbI0yABeX6p/zk1+c/5qeXb7TfPXmhtW0CWWOSGwSJUVpUPX
4fCuaXtHLwvTdh6MTNsH0mRnluLuQFi5JdtzTlnO5ZvbYoUyCzeGVlQ0dA3wqB1H81MrhDiZ
ZBIp7q2lWP8Ah/WtR0sh57Wzknktmahm4D94P+BzI0gqbqu1BIwe0eQP+fnPmfyl5K8teV2/
L2y1lfLmnQ2P6Rnu5VkmjiX01aTbamwztIC4PneeFTLCvNn5g6l+dVl58/M670ZdJu/Mt9pX
+4y2LzRRpGHQH1v9jnIdq3b6B7Pxj4Lxt7ZlchmeOg/vFFSW/lpmpEhT00Y+lXjtasU9N+KD
kaLsvu+PEGZFKjWTNGpZS4cVVjty909vHHiDG0CbCRFK+lWvTf4W+nxyYkGMiqwWEpYCjFx9
k+PsPHE5AsSijaswZfsldnLnj/w3b5ZHiBZW0lg4B4AcCeKEePz7/PHYJtDNZyEsFXcGjggn
fDxhrMl0No7SCI0UM/HmB8Y26AeGHjDKMk0htQRuVUfsq/2P9h75CggiXerHTXdinAmhDb/a
X3k9saDGj3uezCl4+aPNI/c0AGSsJ9XehTYqEZhxPHZqncj/ACB+0P8AKxsL6u9CxWjO6gUP
qNxBFav709sMSFMJEsv8g2bxebdCX0nLNOy/uFFRyjYV+PauSJDTmJgH1/8Akz/znT+W35I+
UNL/ACr84+XNdbVPL7TGbULeON0kjuZTIG4r3Fd87TssXB8x7biMmrt8zfmj+Zelf85B+evM
2ueT2uP0Ddaj9YRbtOLc2jCUI+S5qNfCpvRdhyHBTyZ9LbRrki4iki9Ngquw/eD/AGPQg9s1
UtnpISFpjYyRFz68LTxsx5xhuLuP5XHYE75ERtuy1T3ryDaWVvfafqcLCLVNOuYr+yKDdZYm
UhV/yeIO/jXNhoY0XT9o5PExl+myf85s/wDOPMKCK585lbpDxuIVt5DxlX4XX4fAg51OHcPm
2bHwzKKT/nNr/nHY0A86MvsbWWuTal//AEO1/wA468uJ88+mfF7WamKop/8AnM//AJx0RQzf
mJbNUVosE1R+GKq1v/zmP/zjpc0C/mRaRf8AGSOZP+NcVZRa/wDOTf5CX4X0fzT0PkxoqvMU
qf8AZLirPNK/MvyBryK+j+dNHv1fZBDeRkn5DrirNIpopgJIZo5kYVUowcH6cVRBY+BxVDyy
qg5FlHGpoWp+OMo2Ujk+QfzL/wCc3fyQ/KzzJrPlLXdRv7zW9CCC/h0+39aMOwrxEnQnI5Ng
uOHEXkWpf8/G/IlxbK3lL8vPMevXcoHpJMEtI/i6VZt6fLMT81Tmx7PMnkHmH/nNr/nIPXXZ
fLXlTQfJVm9eEtyr305HuH4iuR/N25Meyys/Jz/nJ7/nJDUfzP8AKmheZ9d03zVo2tX0drf6
LBp8UUyxSE1ljkRqjh3rko5TJhm0QgH7AJ23O46HrmTEl1FAFRv7yLT7K8v51d4rKGSeVYlZ
3KxqWYIigliQNgOuWM6efflx+cH5a/mzYS3/AOX/AJusfMSWrmO+s4nKXVtIpIKXFu/GWMgj
cMuK09OX9eKt7+GKuHzxVvFXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq17eOKvlj/nNMqv/OM/5qMaFV06
IkFxHX/SYhTmdl+eU5/pcjSn99H3vzE/59j6lHB+cOtWakA3/l+WDgKmhhcSt8X7W4OYGmFS
dz2oP3L94Fp9PfNs89fRfgV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV8sf8
5pavJov/ADjR+bN3DMsMr6LLBGW6MZPhK9D1BPb7uuVZSab9MPWH53/8+ctWs7byL+eFvc3K
RJY6ppN5M0jcQkLWs1XYnovwjf8AocjilSckL4eHzYZ/z8C/NjQfzE86+XbTQyj2vl3SL+FN
RrUyw3VxCF4rUbvJASBX7PE++YOvnxO97G05BJlzfpd/zgxNHN/zjH+WvBgRHDeRsgbkUIu5
qqTU7jvvmZoxWN1PaP8Ael9cpTr45fHk4C/JK7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq6nfFX
/9T78t1HyyB5p6MU82+VdC866FqflfzNpcOs6HrUJt9Q0+cVR0brU9j4U75LJyRDJRfnP5i/
5ww/NX8vZ7m7/IT8wBd6C7M0PkjzCeQhTtFDOytsOxO+a+WAuyjraeIebfy2/wCcnNXgOm+a
fyJn1BkUBr3QtSCq5Uddz3/XmNLSEudi7RiHzZr8nm78p9SiTzZ+UnmDy9AJEeOS9nnA/wBX
1UX0z/blcdIQXJn2rEh5d5x87x+druC5t9Kl0GKJ5ElSSYzLOOI4Acf2tuvtm20+AgOn1Gp4
yxSThKFjmu7o26PWKJGKoP8AYuzZm0HEtSkudKtqBbN5JBukLS7E+NMaC2xa4+v3t40ltapb
AGu45U/4XChE2ujTQyNJPdR+o28gWNTX/hcVTExpCWfklW/aMYXFXLIsiExqhYdT2xVQRpGp
J9XiD/EXBr8W1KYqgbNrhzIpt7cQISWQA74ql+rMgs7ib0VQKjlFVjsaeGIHpYvWfJ3lqdfI
+lam0HrLqEUklHjrwK/aYGvfOU7QPqfQ+yZf4OFbilpHGvqABk58QASeXenWnvmqmHd45IiC
SULX4y7GvrUoB/lAe/Q5GIbJMkS/mGn3MMlAJ7SaNk7Dkh3H35LRf3gcXXwvEXxdFH9X04TS
IWRnf4wdvhJ753eL+7fL84rKfe+9/wAs7WA/kdG8KIVnvrH65IkrcjGyyuPUXp/shnG64bve
9g/T8FQ6cjyGQRyB3ILSOKSFP5QvQr79c1ZD0cZbqMdhBLyEMSqqScWYlqD3QtuTXsdsWfEq
Pp3rsYyT8Q4tCesnuR0B8KYsbQracACjgGvwJAhPJePcsvb2xUrjbfApVTI/SMoAvP8A4wv+
xihQNutTGscboD/pEZBNB4Fe7/5QxZRKIW0hZOPxulfjLGtfD50xZEoxrHiqCTd+jyCoHtXF
hamLNKyFyqNyFIyvwn5Mu5+nFjaK+qqTJLIlFFKBj1+XhkmKr6StV+RKnsNmI8B44qk94yvG
ahmhVeJgYbE/5cnX6DhbUOno81K/FwG0I7e4Hb54qpqv71mqTJJGjGMgF1C1+237Q9sUlk3l
BoU8z+WeZS45XoWYSvRfiqPtr9mlcXH1HJ8o/mpatdfmV5itgHZreCFV9KXkUFW6luudl2UP
S+cdu/409Q/5xwnht/KnmOW6k9B31UoZ515KQqnY8d6V7jMHtE+p2XYcfSWa65+8uZlaeBSD
VI1f1Yhy+wxLdPlmlnJ6rHcUJZwxBWczB6VWaNxUFl605dKeGUtxkJMo0zVbmw4yWgkSFfTa
afi1I467CrLsXqfuy/EamGrNgjLGXyr5inhi84eY6yOlv+lJZoSgGwkHL4PHO00puAfN+0YD
HkKGi1KJXikFxcMK0dOVO3WmZLgIu1nMk0gpM/XrKd8VVOcicljiBkr0eVicVWHUZ4OkaKR4
kv8A8SxYK8fmW+iFVIQDwGKptY+efMUJH1S8kjofh4mlMWbO9N/OL8z9N307zjqtkACEMd1K
oPLY/DyxVN0/PX87aI0H5oeYFfsBdy7fjiqDuvzD/MS/iVta/MLzDdLuYke+mUVbt8LVxMqZ
xFhj/lnR5vNPmARxWMusGM+peBiZpZn7Hk3In6cw9TKw34BRfenkv/nGP81tb0qHV7Lyo8Ml
6B9Thu5o7eNY6bEhhXNZHTku2ya2MHu/lv8A5wj85ak0U3nLzZZ6FauA1zaaXGZ7gnuPUf4B
t4DLxpSHAydoW+y/yv8AyK/L78qFZ/LGjmTVZVpdeYL1jPeSfORgvEHwXMqGPhcHLqJTe1qB
3/DMhxeFdvTb6O3474pfIn5wf84g+SfzA1pvPvkfU7z8oPzZiPq2/nvy4zWxnkA2+uQRsizA
nqevz6YswXz3N/zkZ/zk/wD84yvFpn/ORf5dH8z/ACVCeEX5qeVwBIIgaK11HwWPkepDiM9e
uA7Mxj4n0R5G/wCc4v8AnGvz1HbC1/Me00K8uKKdP1wGwlVv5W9QBPpDUyHGpwEPqnS9V03W
bOHUNJ1C21OwuFDQXtrKs0Tg91dCQfvyYajGky7YVbxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVSc8d9x40
3/V/DASoD8yP+c5/z10i/wDyY88eVtAvUmt7i+sdKuLuIrKbuRLlJZ0iA24BYyOXcjag3yjL
LZ2GixVO35D/AJIfmJrn5b+a7bXtE1B7TWLWLlZXVayco2ErRyRnYKQCCp6gntmrx5OGbu82
MZBT+j/8gPzp0T88PIdn5o07hbatbcbXzLo4NWtbwLUgDrwcfEh7jbtm4hk4g83qcPh5CPxy
e6jLGh2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kqb9R/bT54q/Ff/n6z/zlFpml
+WIv+cePJ2pLd+YtYljuvzBa1PI2dmm8VkWXpNMxBKjonX7WV5CAG7BEzmBHm/LH8nfNnmD8
rdC1a1stTnhn81JAfMemwzMLa4jjPqxQSKuzhdwR49Ns1ebNZ2eh0WjjERMue6G17XtT1zUL
3UtRuGn1LUZle/O3EJQhIxuQFSvQCuY2QcQc47HfmH7F/wDPtP8AO+yGiaj+TWtzLbzR3T33
lN2+FW9UVnthX9qq81HgTmbos/8AC6jtnDyyv11Tp8+p982lU6Er8VdirsVdirsVdirsVdir
sVdirsVYv5s85eVPI2lTa55w8xaf5a0m3HKS/wBRuEt49uwLkVPsN8FrTwDy5/zkZe/mTrlt
Yfk9+Wus+bvLS3Cx6r+YuqE6NoyRg0drZ543luWA6BEofHG2ZD6g5GlduXhXavhXrjbGn//V
+/R69Diqw9On0YrwtgY8IWg0Rt0P34DELZSTV9B0jXrKSw1zSbXV7KUESWd5EkyMG67ONvow
cACAS/Az/nPiw8leSfzgXQvJHlq18swWekW8msRWo9OKSWUl0YRdttiRmRA02gB8BTeYL24I
WFuC/tEHbFKvpKTS3MNxesSgelSezHFWV2wmh+trG1W57E9g3TFUDc3zRct/Uc9gdsVSabUL
mUkFCvzxVXtLiVRxJIBxVGm7c0SOtehOKp1YR+mnUMWFXJ8cWMkr1WOBo/TuBxgNS4G1cY/Q
U78YfU3kqHSh+Xmgy3A5yFGh0yJ/U4xekObn4diXrSmcdrpet73sy+AI1rfy9Hwll0yD0RLL
Ir/vVVxIP3YJ5rQDbbMIu5iJIL0/LiJySwSa5cwx/C8qljG1ZAeXKhcfhlZZGZCrd6Tol/on
mG9soH0+TToZNQZRMGWWJ/gSLi29BTcjwyWi/vA1a2X7ovh/VoFj8swtGqivNhTp1zu8X92+
aaj+9Pvfdf5ZRFPyV8uxlIJOdzbSVLcZoj6MlSO0qnwzjdfvJ7zsIVFEywx8DyjX0pfiZSSu
/iW/ZzAlHZ6AGys4S+ipZw8yn92CBGaL7dx75Cgy4lNmRplCsfUcgFypAYt/I+RILHiQ0iw0
ZBxDJUSuasA9f2wvfGkhCSBVkCswdl+KeEH4R4M/j8xhpkohJZZ4/wB48Y3NvcIQ3Hf9hfDx
rjSouWkc5YvwNQJGK8i30fsV8caVFcviFAE9GtYQSftdGc9/ngYSKnI/ORYZCFZN2RRux6gj
23xUCThIXZlYhpAaqqChPzya0gprmOL1OaqBXk0xqY18V5dicVpLricuObqXjrxCnag/34/t
i2oeP0io+IqIwAZ69Q3j88VWzPH9WjSV19It6YBBPxeD8d6YLCQnPli8MPmPQeLSvcm+t1Zp
VEg4swUkcdmABrTrtjYac/J4D56kr+YfmiSIonGVUT0kKJRpGqQrbgnuD0ztOydovnXbv+Nf
Jkn5OPFouh/mJcenFNJoj+vB6qcox9ZlWFy6t1AVyRTvTNX2rL1O27Bj6SyNvOl+imC2eOH4
Il5x28cZrASULKfcmv0ZppAvWRwob/G2sSTSyPfEEyPK8iKPieUUcUVdsiCET04ZBoPmjUr3
WbO0kupDbajVJLeSRWSQJGePPkPhA7YQfWGObEI4zu+c9VikutS1aZyGWC59Pj4D59/nnbaE
+h8z7UrxDukjw8X/AHa8BX4f9vM11yb6XL6LkP8AEfE9sVavp5FnMkbb06jFUOt4sg+Mhvpx
YNRo870VqqMVZFZWvpLyKg+JxZpksRYpuAKdsVTGJViSopyH4YqkN5ey3UgiWUiNXFWU9T2G
HZIJftL/AM+5fyz8vL+U9359v9DtrrWda1q6Swvp4w7rbQUjQIT0HINmPPGCspl+mMUaotFB
Ap02A/DBwhqMrViPfJbMaW0p4/figB2/WhrhDIleOgwK3iqEvLe3vIZbW7hjubaZeE9tMivG
6nsysCCPowFbfkt/zlp/z7/sdZ1Kf80fyU0Oyh1aMyXGt+RxCWt7ssvx+lEDsrgHmqUNTVd8
ry8Zj6HKwzHIvkT8oPzl1L8ltffQdP1DVfyV8wSyiC+8pajM9zo9zMG40jiujJCSSdqem/bx
zVnJqcEhKe8d73/RVuf4OPJH1P048y/85XSXP5cwQeX7Cc/mBdpDa6m/7u2ggBUie6tndnQ0
I+FGIIrudt6svaZy4zQ4ZdNifvDXDsyd2PpeMeU/+cmPzO8n6gz6haa3r3lAS8Yk12WHUtQm
RSdxNaKGhaQbqHJ49y1K5rpdrZsBBMriPcP0OVk0OE4wB9T7oX/nIP8AK+PU9A0i91/9G3vm
C2FzAL2J7eKEMFKrNLKEjUsTRaMakHOh/P4RkEb3lff0+Dq5aKcOXJnGu/mP5E8rxrLr/mvT
dLjdkRHmnFGeT7CrTlVj2A3yX5rHEVf3/qaBimeikn5nfl/JHbSN5u06GO9LC1M84g9QxgFw
vq8akAgkYBrcX877/wBTI4ZjozOwv7LUrZLvT7yG/tJQGiureRZI2B6FXUkEH55kQnCYsNNE
c0ZXfYZb7lp2PvVvcZHiAVaW8ThG+6CaFvgr/nPb/nImf8l/y6t/L3l6Z4vN/nwvbW0kXIyW
9ilBcSjj0LcuAPue9MqzTIGzmaTTjIbfz/eZ/wAxNe8z6bpmh391INJ0yQyJZfGTJKEAd2oe
vxEg+Nc10pEu8jCMdmL2d8bea3aEiOVQJI1U8OQA4haseRYUoSdgMpNlyIvvj/nBz87Lz8vf
zm0HTri9CeWvPcyaNq1q20RkmcLbzE9nSUhf9UnLdNkMJuNr8AzY/c/ojqteNPoqetM3FXu8
uJAmu585eYv+crfyV8o+Y/MPlbX/ADLLY6p5YuUtdXBtpHjSWReQAZQa0oRlE9TGJouVDR5M
g4gNj5hSg/5y8/5x2mp/yEuxgPhLBcqR86RHB+agzPZ+b+b9oTAf85Xf847kA/8AK1NJ39rg
frix/MQX+T83837R+tv/AKGt/wCcd+v/ACtXSBTx9b/qnj+Ygv8AJ+b+b9o/WrJ/zlP/AM4+
OCU/NbRAP8t5V/XHhGfH3r+RzfzftC//AKGj/wCcfh/5VnQf+Rr/APNGHx8fej8lm/m/aGx/
zlB+QDHb82dB/wCRzD9aY+Pj7/vX8lm/m/aFYf8AOS/5CUB/5Wz5e+m5A/hj4+Pv+9B0Wb+b
9oXf9DL/AJCf+XZ8u/8ASSP6Y+PjX8nl/m/aHN/zkx+QijkfzY8vEDwuQfwAwePjX8nl7vtC
Ef8A5yj/AOcfUBLfmvodAKmkrn8AhOP5nGOrIaHMf4ftH60G3/OWX/OOi9fzY0f5D1zX7osf
zWPvX+Ts3837R+tSb/nLn/nHFdz+a2linhHdf9UcH5nF3/en+T83837R+tDS/wDOYP8AzjjE
AT+Z9jJyNAscVyT/AMmhgOpxd/3r/J2c/wAP2j9aXyf85of845x8v+QgRvx/ltrg/wDGmI1e
PvZDs3Of4ftCDk/5zc/5xzirXzu7UFRSyuD126lMTq4d7L+StR/N+0Jv5R/5y4/JTzxrumeX
9B165mvdUvo9OtZZbV4ozcSq7RIWalOfAgeJ2yMdZCR4Qd2OTs7LjHEQs/5y2/PuL/nHn8nd
b83WYjm82aow0nyPYybiTUJ1YrKy0NUhRTI21NgvfL8sxCNkuJhxnJOqfzAjRdZ84eaZvMHm
O/Oq6pqN6+pa3ql83I3N3MxZpHLEg/HvxGwGaaWpE9xyej02j4GQatHYaPOYYXFzLMOT8Khy
W+JlDCtPioeQ2HhlLtJGgxVrhTIzswXmxIXcL8W/Q1qd+xOWRDQJWKZ/+XPnXU/JXmLTdf0a
9ey1PS7lLi0nVzGxaJgwBBVq70yMZcMmcBxYzF/Ur+Wv5p+W/PX5f+UfOTatY2reYdMguriB
p4x6c7LSWPcj7LgjNtizx4BZeRzaaUJkAMrl87eT4BWXzLpq78T/AKTGd/DYnJHUw/nMPCme
iEP5jeRVBY+atOoDxP79Tv8AryJ1eL+d9/6mQ02Q9FWHz/5KnYJH5o01nPRDcIp+4kHEavEf
4vv/AFKdNkHRkFtqmm3o5Wl/BcL0rHIr/qOXRyxlyLVKEhzCPFKVrXJgHvYEeTY+X44aSur4
7DG1UnZF3ZqAb1JoPvxsKwXzf+YvlzydZNd38z3s2/p6fY8Zp2IFfslkUDpuzDKMuohj5lux
YJ5OQfnz+an/ADnr+YnlfT9R1Lyt/wA4/axa6RpsDS3Ws67eWYKherejbyybD/WYnwzGGvjP
aJcoaIw+ofa80/KL/nJz/nNv/nJj6zaflv5T0Xybos6pHd+e9TtGa3s/2XaH1FAdyKnjxelP
fL8YnLclpyHFH+H7X1/5G/5w68uR6pbecvzv806n+efn6MrKLzX5GfS7WXt9W0/eKikbclp4
KDmREU0GV8tn2Ta21vZwRWtpDHb20ChILeJQiRqBQKqigAHhkmCIpitP/9b7+Yq1t4/jirdB
4Yq6g8MVWt0O3bCEh/PX/wA/HdIvm/5yMvJJAFtb7QLF4TTZgvMfrGTDOL4Nj06KE1k+L/JG
SSi1AToQlN6eGKo5Ha8jk9JgtxSkq1+0F74qlscLpJSUD4WqxOKq8xjLD4QCB2xVQDBqKg3p
ufDFUTGwiO4DHxxVP7OcvQUoP2ffFVPV4eVnOVpVUcj55H+Apj9Ye9+W7iRPyu8olC7PLeXB
d0JUx+ki7/ENxv0G+cXrv7wvf9j/AEKErCSvFgJUFF9QkBmbcrVtirdenfMSTvqQyTOvBRfz
yxKCkwQgyKW3EgonUdD7YxZcCdy3kUHlDzbeuDyu4RamIRqyqVjaQv8AHxIUmh5LXLNDD1hw
e0aGIvkbzFDXyzbjjVVi3p8s7iIqD5jkkDlPvfe/5XxF/wAlPKluZAnJ7Y+iUrIf3J2janTx
75x+sG73/ZUtkVcWapyr9kbUNXH0r/XNcQ7qMt2OXSHdRIF4EEMK/Fv2P7ORqmYCFaV5CxLE
cv8AdvLqF68/b3GC2VIQyvRDEQjr8PHlVmFa1T2wtilJ6PrrMpVjI1KR1pXvQdeXjiqorRxv
yegZ+aMhFSTTYkdfuxUKQuY5I1iLFZgAGIHE/D9HTFiVS2uWuQZKFxz4ItaAn9op7+OAhiC0
kkcyskFXVnIJLUDFfEda9q9MBDYChvrAVnKliUNCK14j/iw9z8skmkK9wwlVQa8+fFepJrsB
237YrSFNy3D0gfsLRiNqH/L/AN9YG2kMJmE1HZQ6r+4iGzf5ZI6MPfritLJZWenHpT03cDly
5dwOx+eRTW6N8tzSjzR5Yt42YpHqlsI4R8Ls7SD9pen04uPqBs8W8+GZ/PPnSSfms8dzRRKf
jBjkb7R6Hoemdx2SPS+cdujh1PwT78rSsrfmRaJteXGjNc2zmhqV4mo5cRXiDmr7Vh6nZ+z2
XYoQxxcAUVjCf7qUEnmW3rXpWpzTcVh7aB2ajA5wGRQ5ao5Dr93XKYRssRzZx5UMZ1aS75Vj
0iyubxm5KprHEaKA32qkjb5eOXYxcww1NeEXh8MvqXeqli8gmnbd6VO/+TtT5Z22jFQfKe0a
8UoSVKsT0FcynAU60+yN/HFmhn9aWoLCuKqsNh3L9N+uKsjtIIwKBR/kmvXFU2iUMKqRQmjY
qru3pAVI+WKpVe3zAGNGoSPhoeuKpZH8CbmrbsW8DTFX9LP/ADiL5ZHlT/nHn8sdN9P03m0t
L6dSKEyXJMhJ+/K5MJPpamwyLFvFXYq7FXYq7FWid8FqsO3Y42UbvIvzV/I38rvzn0W80b8w
fJ2n60txEyQam0KreW7FaLJDcKBIrL1FGptglGx5tmOZiX5I6roF/wDl1ruqeTdVd7mHQb59
NS5kJZ6JtA7Eiv7yMA8vGucnrMZGTd6TS5uKKYwvJGOdrIeLCvBT3NeteozEmJGXCORckkEU
zTTvOUq+Z9F81eYtOh8xaroNpJp2mzain1qOO1atYvRk5JSp6gA++ZUNZKOYeX6nGnpwWAeb
Ne83R6zfeYNbtrj80PKfqT3mmaXZ21q99o88ilUe0jkX1VVBsPTetK9PtZWeORrn5MPDMHnf
ln87PKF7f6TN5/8Ay+uNej8tqtnY+WpptTs7aRY6kS3VrcWz+pNy+Ln6pHQdNsHgGG5hflxU
yuR/ip9O+Xf+chZLHzDLcflX5Kfyz5evbiC7vbOdbm3tHlRfTYC3diqhk7R7EgMy9Djj1E4T
sQ4R3cV/oRLSDIPUbL6Vn/5yl1H0y0Wh2MUrJVUkaZ6GvipAzaDtedfT9v7HDPZUL5sTu/8A
nK3zsWZbXTNGhUD+8ImO/wAicrPamXp+j9TOPZuOv7WMXf8AzlF+akylY7nSLbYkenbtX725
DI/ypl/FfqZfyfi/FvOtY/5ym/OWL01HmG2hVvUr6cNupoFNPieIgb9zgPaGWSnQ4g/Nf/nI
z83td/MzzZBqnm/V5dY1HS7X6naSOyosMStzYJ6SBd2Y8jTfbM3FLJIW5OPFDGNnyZc6hEDt
IVEZNOUhK7VoQOHatMnR6oPegje0NAfjqfULA8ag8uQUUL1pQjamDgWORnXljzHqOlalp+sa
fIbbUNNniu7C9DKf30DB4mBIozRsteND3rkb4Ts2kccaPJ+wq/8AOWX5u+Yfy/0zX081izub
qz9R/q0cMUhf0xVWEafCeXQjMI6nLxtM9JgiLfm9HrGueZrjz5faxqM+r61e2019qV9OfVkl
mhuopjIzsVqShINB06V3w6ydgEuVoRHhFMUMsoeVGZ04EAISOS8m2DMxCrt8Xwnx65CUhwh2
EsYU1kmbkoZqoOisxLkAAAbVp32BOS4gxMBbbNPIxWORmPUqoZiFHUELz4+NWp/qjHiCRALw
10ArKTKoO0hYsC/z6bt/lHp9GAyZcEVwWaoUyOpCh0ABdnr0oCAP+B3+WR4l4Itt6tCyM6cj
8ExPwgggAFiaAn+Xr7YQUcAQkpvBIhqyRBmZVLMZGC/tBApcryqdlO300bRwRXcrhHoXd3VV
LxrUuxbYgAfDt7N498FqIjvXc7qUo8MzcSPidEdlBqRXjyV6ePQe5x4k8I70OTdFUKvRZGHF
mJkXma/ArdWIpT4Vr75IT82QgFwE4DCRm5gc5OdRSoIAbnsn+zJx4/NPAFjCZI1bl9r4a8zw
rX4qbcj2+yOPvgM/NHAFSETOrMGJAdVVpAVq1dgq9G+gn5ZEz82UcYXM1wCyD1FKqC6urVUi
nc8eNa9SVGDjDI4orZPrMfMGTjKpoYVqzAN2FCWJ+S8f8rHiDHwoMp8sarq2nWWuvp17JYaj
Zx2up6ZewyLHJFPYXClSkxAHqAOxUK3LtkSYxNjm15cMTGjyfp7L5x1T80/J3li8863dv5nC
2dveQR6hEbhIriWFBKV5LRdwanqMoy58s9pcnWR0+OBsPz+/5yRu9NtNd0/RtEsrPS4bSBpr
q5s7VIQZbgn0yERTyKqu1R0btl+kiOEOVAb2+UL15kLOVZWNS4kb1OJf4uLsACvTZR38euZ4
ju1ZJ7pM88vxE8uAHJwKEkHajqd1H45ZTWZbp3pMtwoLRiYRIwblb1YAMOJqrKQKU2Bpv3yv
JGm3HJ+nn/OL+oyH8slQzn0bfzDLGpjTdFeKJtqU6V61NeuanUyDOcLN0+ibt2gS5jWOQn6w
JFUtQcK/TmGKprBPcomVVvwptEeG4Csjs5JBUfZNOOxr4YgeSTv1TX0/SZngihjLGpAQsQT7
tXJCVdGPDfVMbO/1aAq0N7NHTqY2K0PtspyfiSrZj4UTzFslg83+b7RVMHmPUIlB6CaSn6z+
vJR1OQcix8DH3Jt/ysLz0o/5SrUiCO07in4jLfzc/wCd9jWdNhJ5Iabz155nHpnzRqbI3U/W
ZP64DqZ/zvsT+VxDogpNT8wXIZr/AFu+nBWgVriQmnjXlQZXPUSiLvdnDDCWwCa+Tvy81f8A
NS/urTTdWOiaLpcyfpnWgDLcuTU+lCC3VqVJOw8DmVodH+ZNyLTqtWdOOEB6pP8A84V/lJre
u22r+drvX/O9pp7K9j5X1K+KaWsi/wC7JYLdIvWYn+diKfs50eHQ4sWwG7pMmtyz67Pq3RtE
0jy7ptpo2g6Za6PpNhGIrLTrOJYYYkXoqIgAA+jMs33OITfVNVoKnx65JQqYqt5e2Kv/1/v5
irsVdirsVWt0PywWkPxe/wCfm+gJH50/L3X1B9TUdKubaZ60r6EtUH3McsiWYflZIOvLt+GT
Sgm3qv4Yq61mNrdI42FR3xVkl7biaFJo2BLCpA2xVisw4sQxIauKujkKLQHc/ZNcVXFjTrv7
9MVTrTpDyQGuKp5dqJLeRKE8lO30ZEjiikVdvS/y+uG1XyDf6bG0kl55bm+uQwmYgIjApN8K
jdSKEnOP7RxS4nvOw80ckaR9pdwFI2kl9LgB+9StS1OhD8q/R2zXSBejj6kPcyeqU4ukg5cp
TGrIzj9mRAo+IE7EdsYkMzGQQ/5h31vp/lex8uRRxR6s/Jb5Fj4SRyXhUmJw32gEAp7HNj2f
p5SlbzvbWqEYU8D80kGw+rKOKrFSi7bLnXc40+fCJ47foR+VqyN+R/lZFM8dvI9qyRAA2x/d
MB+96q9R9OcfrY1J77s3k1figZgCA1QOxr7+OYko2HcY5bsCvZK8XZQQzU4KdvhPUHv8sok5
cQkT3IjLCQOVUkiRB8Sn9n4P2fka1yLaAsuLpkKu9JoCvJymzH5jx9xtiykENFN++dgGjBCt
6vSQpXpJ2I8OO/WvbFiAi51eVUaL4pISZEVdqn3Pb6cVbt7WWeOMXFzKbdPtxIACxbcjl3+j
GmJRNnZaWkrtqE86Wqsy21lCSFPIdZO9flhpgQUlurNLK6e4huDcoqgcg9GpQfDx8PfG2UQV
/rieN5Yi1wh3YN/usdgOP8chxBvG6V+vIeTOxi+EqJOsTexHUN/ldMeIJ4bQhkBaNSBGF3hh
BJ5e6S9H+nHiDc27KSzL9knk1djX3Pj7jbHiCqBlcyBw3CVN3JP2B41XZvlkbC1umHltRN5l
8tIbhopF1CCaZgpZj6cgP7xV3A27b42GnUQ2eS+bWin88+cRHxaG4maSL0i3pENJJvGH+MDf
vncdkisT5n26RPOaSzyb5gXyt5w0rVJgJLSRDaahCQGVkYcN+XsTlfaenlODX2Jqo4SeJ6Zr
eirpVzF9WHraZPJ6mlT0480rUK5Xaor07ZyWQHGafQ9LmjMJDKzI5cSndmk4MhFeNeYI67ZY
CIi3JOxZBq103kvyZPLNM41PzXHHLHA4QGKyqTGE2qpeVATXqtMydFiM5h0naurGKFPD7V3R
F5kmRhykrtu25/EnO2jDw4B821E+KZK93LV+fyyTSpxsAx5V2PbFMV6gFq8TSuKeJMYxQU23
8DiyTiFFBXiT06YoTAlUoAtAR1xVKr+/+ILXdR0HfFUjMrSt6hPtvirKPLekvrmu6Ho0IJk1
W/trRQNyfVlUHATSk0/q18saVFofl7Q9GhVVi0rT7a0RR2EUQT+GVk21k2yHAh2KuxV2KuxV
2KuxV2KqbkbA9DgIvZbrd+Z//OX/AJfsdG/MTRNUnthFYfmNZJptzd9At/bsFgJ990Wv+Vmk
7Uhcgf536Kdx2bOon+j+l8naZdXWn3L6ZeNSe2bijN+2g6GvtmozRuRLssMvQGaR8bkAj7Z6
jMc7NqJjg4HaqsO4qP1YiSUebb1wPX4TFehkUMR9OPEqqtv6Y/dqkfhRaY8SKtYYOR5NU174
3a8NKE9qpUnjU9hkgtqVtpxkJZ1+R98eJFPNPPdjJa2l00ADKoJcUqVJHUd9/bfJ4pepZDk/
OzzXZ3OqavqMtmrSTeq4aMM8nEw7cgiKxpvxY9R883OOWyMcPRH4vM9R8uamhJWC4NI2k5Ud
SI6UDbtuN+tKHvlwybNHhHhQ0PljVY3X1bKaJOHqNSJmkhSp+Pg3Hav8zUp274DlYQwm2V2W
g6jBFBNLakh6FI1PN1FPtxA/CqgdlXbxHaqWSyHMjjp92flvAZvyot1Y+rNBFcRIQSSeMrAb
kDenhmsJ/fn8dEZI0+dPLtpHB5h1jTm9CQ6jYSsqhZJlEj27spEa7h1aMHl27jjXMqZ9AbND
9ZQEUIL842NGYshiKvKC3xEFh+7Q+42btQ5TF2EBZKs9pGxkRuYdkDRwxh2DFdhyJKyuh7VP
Gp6gYQilaKwUO1UE4VV4xNwXgq7rU1ZIwK7GrnYbjCoirpbLIhPFl4x1ZXG60NQruQJGNF/Z
+H9WRLYiRpzuywlQF4jaSkhG1fhhWta0p8R2/UhiUXFo/N1mMZBNSDz5dB9nkCfs9aJXDbGk
Qvl4BHqh41oqqrKoYeB3+L4vAn2wWvCFv+GU4+nHEFqeTRsAELDu9a0P+UxqOtMDIBTfQiGH
JSWcgc3QsRTvxfdqdRU0H7K98U0tfRZI2LH4gDVpFKgsDX4XkX9kVpToem5yJZhDHQVYKssC
qQCsXMMAtRQcUbpuB9v7sCV0WiCOVnCKHalZHDM5Dcq8APiFOvwEL45IK2uiJEoELfvAAHYB
S1N9iyEICewHxnoeuFILQ0hOCAqEWT4PSCkBjQ/ZU8unUchxrXIlJKvHoEDMWdPg+00KniKk
15F1oSadFQgbdRgYEWyby/o/pai0UamIXNhfRW8FvbLNIRJBKAERaDjypV/tDduwyJYyGz7E
/JO3+t/lvpikhmiE8KqATxCSvQCu527Ziz+p1+UPiH8zNH1DXPzF83CCOSS6h1IWVqIiRJwh
hQMob7IFdzXpmfiNRDZp47PNIvImrzC2WG1VkuhI9s6eoIgiHjIyDiCD8QBIJUdaZcMtNksV
lAHyDq0imeK19ZRbNd8A1C0Ir8UcnEowJABZvvGHxrR4HqDaeU9UQhmsnljhjE008NQ8UTbh
qgrVGXuWav7JArglNHh1Ev0H/wCcZLX0/wAuZoJyCbjWZ5PUVSoBjSNT1JJ6dyfnmv1Jthk5
vpDVNOW/jWSNqSIAAV70GY8WoIBLW4twrTbsooGyKphHK3w/texxVNoGX4qihI3ocLEolaN0
3xQi1jWnj7YqrBRGpNBuPHAyDEPMGtCCGSFX47bUO9emA7fFefwfeP8Azj55Wl8t/l3YTXqF
L/zDI+p3Qb7QEm0YP+wVT9Odl2bg8LH73mddl8Wfue5rmdEUKcO7XZJXYq7FXYq//9D7+Yq7
FXYq7FVrd/lkSkPyu/5+a6X6nlv8ttY4ki31C6tXcdQJIgcsizD8XbsgclFTx7jLEpdy4sKA
kEd8VU23YHqB9o4qynTLj1ouBA22WuKoC+seTM2w3riqSSR+m4A8cVVCQAPHwxVHWkhBQiux
AxVlEjUjTiR9k8q4gL0b8r6/N5U1ODVY19e0aqX9qWKpIjH7L/5L9D7ZrNfpvEdx2TrvBL3K
58sS61Yt5o8pq17pNw5W+sYGDz2srfHUxLyfgAdm6UpXfbONy45RyPoWHUwljTGHRv8ABujw
edPN1nDbrcB5PL2iXsp5zyRinrzRVV4oj1+IDkaUByzDp5TyNGq18ceN84a15gfX9Xn1a6cm
MOTaRsakcusnzPQDsudfoNN4bwPaWu8UsPuibqK55giqFYwTmxlu6vHOn3x+TF/Bf/kto/CW
P/QVgaSNZ+LMI+ULkQf7soxHxbdRnJa+O73XZErimOpOsiyKUIIYBAG6j/Y98wZcncY9pMMu
hG1Q7EPvuNyw8KL/AAzGk58GMvJwJEcbRlP2g4BX5Hp9DUyDYlsvOT1kRQJTueX92/8Ar9/u
FPfBbZzUYmMRhatGXZYnP7oFu0ZXlQ4CV4UZFLzk9MyLM6k1QHf/AFXH7R/HCDaDBkkUXMW3
pCS6kU0W3h34jvt2p4HIynTRPJGK2SOscs4gmWy5BvrBUhOTeLMtAfnkPE4iwjqIzSOedBJR
Ko0bn1BWkjJ4+49xtTLJcnJjEFJ5JXhUKHMIH94gNXf+vzGVsxFD+tzaOQxPykFAV6gL05j9
r5Ytwiou8cw4rwkiH21VgYl+a9V+jFVJ2UKkSOXCCodmAQceyS/wocVUTIaLFECrH4+JHE1/
4xt1+eJ2TZZP5Hic+Z7LVOQih0JJNRllL+mAIlan7zi1GLUAr3IyPDbjzmHhF9IZ/M+v3ezM
3pJMwPImRx6j82/mBJBPfO67LjKOLd8y7ZIllSC8skm9VTWr+H682wxiUN3QxmYzeieR/Pse
jpH5c86Qvqvl+RhGjVpJGK/aSVvsv09j45zWt7P4tw9h2Z2rwGiXrUP/ACq7y963mu882S+Y
rBULaN5SlhZLhplPKP61LxoFQkH4SeVPDNTDRzkaDvcvacALJfO/mzzVqXnHW59VvwCrvyaN
RRW2oNugA7AZ0+i0ccbxnaPaByseZugFeYHxMe/vmyDpbBVVqajpkmK/09gARXxPQ4q3GpO3
LptiqbW6qxqTizTyNBTauwpXFUPe3BjWnIdOgxViszs7klq/ykdsVREKFqVoCPDFX0t/zin5
dXzN/wA5BflZpbxGSKLWI72ZTuCtqpk3+7IyYyf0vxbVHckk/wCy3ytgr4q7FXYq7FXYq7FX
Yq7FVjGmCXJHV8F/8/BNGnv/AMqNB1K1qLnR9bWSKUCvpl4HYNXt8UYzXdpi8Qdl2X/eF8Cz
36eYvKWh+Z4xwvJFWUuDv8f99GT/AJEqsM0s4u1gdky0LWlueEbnhcIfiqeozFnFuiWf20kc
yLsCwqRQ5QRTYm0AALAjepwKjkRWWlPow0tr2tVIBNN9qHFVE2gO5HTHiRSIS2ULQdT0FMbZ
AMS1/T4blLiOUBvVjI4kUqyio3/hk8ct0THL4vg+3bnb+do7YNblNXVilspMxjjknjP7wH4F
5SIGHQ1XNiJbN2CPoj8WMw24DemLo0MJgRZpXYejSjRFSdl3oFrscsjL0tkIik1FpxZ2N5OX
kh9G4MrsaqKhQY1JDkAdGUV+jeILPhimNs6NqJguzBcx3EZW7Nw6x28kcaMyFpFBIKk7HscE
jw7rwvdvykhiuPJHppyKLe3cIib+QxRvsf8AWY5iSF7uJlDwTTtPWP8ANJ7Wk9JRAkIhlMMt
Hme3oj041IkoSxFAe4JzIu8YK6MespGIPSJiVRxgI4gAFfhNWK8VCR8R0P7J98ri7TEObQiK
p8XErJ/uzkyrJxHUSVDsfFQKV8cnezEBEwxrxrSkZIcKUI4sQRVIkACH/Kr86jIWtItIgWcN
VSDVpi45CpAqZQCART9mvyHTJJTKC2iKdVRGXm0a1Udf2qkffWv+TkSkC2SWlhA8TMzokYVC
7FlRaV78gOQ8SeP41xteFUm1HRYpnSsswjHwXEUUrxt3pGQpDKtDUBQNx8R642tIKfWY4p7g
pYtNYwqBLKUkicc6n4UkR6AtUU3J7fDUgIIR9rHBcxq18osnMjL6DuhesYIeilgWIC1qCPpx
SIoGZ7Ax0F2qurKvpvy9QM4CqhqgB9h8O/frVZUhpLeJR+9/dkfGD0JJ67fDxApvXbrviqwK
GahUIi05rEQKFf52RNvi8OppuRXJBiVZbZo2qCOAJEZAPAsD0QADnuftUqeppvhTwqf1SEcu
KMoQ+IDEjc1lPwqtf2Rt4ZEp4UQloQwVuRaNSVJFePY0j6AED7Tb+3TArING0gSaxosSrPIl
zcpGsNq4t5Zy7GP93MSo5GtPiZT8siUSGz6l/IG19Pyxe2j7i31CdU3Bpy4MRt06npt4Ziz+
p1+UPm3zHDbp5u/Np1hCOurmOdEgaUzwzPbSKsz/ALCLsa0NenWmZX8AbdMk9lpNqAslTJGR
K0TxVRVIoKychyVACDTcdlpXDEbOcjm0eyg+rmzp9ZaJY44I3Z/rKAFgQrk8E26g8hSm4NCD
HZJQcukxK0r3QlR4on9d2iN3EyrFIQrQqT6hBPgvAb12yfINU319+RVvbDyDZFrWKJZrudgE
FFADBQB8gMwsjr872f8AR0a/FEeJp0r4ZW0jkhby0VkJK0C9RkqQGKlODkA0FcaSrRyUI338
MiVT62G1OlRiqPVae23jiqS6vfpbQsS24GwrgZBD/lR5Q/5WT+YOnabdMF0u0/03UwT9qGEg
mMe7khflXwzO7PxDJkpxdfk4MVv1OhjigjjhhURxxqEjjXYKqigAHgM7GIEBTy98W6uPDJKu
xV2KuxV2Kv8A/9H7+Yq7FXYq7FVjCoO+ABX57/8APxzRXvfyQ03VUFTouv2zye0cqshP6slb
ISfgzcqGL0OWs0tkQVHem2KodzwFB0piqKsLl4pFFD18cVZe8Ynj2PbFWPXtoUqaVr4dsVSQ
1UhSeh7d8VTCxYmcAbAkYqyi6+GAuDSn7OKxQlvGr2zI/wAQYfGD0IxWSL8s+cdf8iawt3ol
7cQcUZIXilKOgkHxjowYexBzV6rs2Ob6Twu60fa8sQ9QU/NHmvWfOmo3Gp+YL6W/nmIMskzc
pJCuyNIeh4U+AAADwyzR6GOD6jxOPqu0pZz6Qw6QFzWtPbxzYzouuiaWonLYk0X7VO+RjYa5
m30L/wA49eeRpU+o+S9RuWt7OdJja3IC+sbacjmAWX4QHAJ9q5zfaOE83sux9SICntupPcWN
zdWk8gMkDE0UVR423SQFdnJH8p2zTcQns9FAkG2P3LRuimGRjH1RQfgU9yjdQfnmJkkbdgCE
nngUrvHyqKO/8/vJ2PzG+JkKbQSlVwQSFqEIpw4mqKPnStPY5Aybgl07SKTGN6msoI+JU7ED
p92RZHmthunjmlMVQVVB9ZVQHIrTbl9lvffbDZCY7h7H+TenebNXudUvPL1lHqt6HEaWMcTS
enAjfvGNFYlvir75XKBLzPamo4C9R0jyh+ZXm221/RdP8tpLolpfXMOv3EFsUuLSZUJEJPRl
elQKbZGGKXN0+DW3MPjyVJLd7i2uo/TltpJLadqGPj6R2B7g9BQZeJmWz22A8cAvieSUgkOJ
HFeTgciPc+HsN8i5ESFcRkfuwKIh5cl/u49q1B6iv04thIVDBIrR/vDVweHFqGX5cdm/DBRY
2EI9mqJIV9OMIRzopKK9K09Pt9FckAVsKRtZZGEUIeO7kYBIgeZpyoGjPxHc9sibE+VMcp9L
KtXe38k+U7601ErBqmrgTanCCCYbVTVLWTl0keVVNOwzaaDRjLk506PtLVxx4nzXpk0skMtz
dENcX00s8zKOIPNqgU9hnbaeHhinzTXTOWVoiRQzGh4nrlnCYm3H4gY0pzRI6lZQHUijAjr7
H2xlESUSlE80nmVfhAZgsWyJzLKo8By7ZX4MW7JqJ1zcjEt/rGm22S4WiUrWy0Vula++TYjZ
ELxUmtN/DFV7U4jj9+KqsKg0oK1NKYqncML9kAxZpnKy29vXatMVYfeTtJITUkfPpiqmsZPx
Fh92Ko6Ffenb8cVffn/Puny8+r/n9+lXSsflrQru7qd6NLSFPl1yMmMn75RbClKU/VlbBWxV
2KuxV2KuxV2KuxV2KrGyJ5hL5p/5y00g6t+SvmA8S/6NuLS7NOyiURsT7UkzE1g/dS/HVydG
am/ITyjFJF5K1azJHDStengEZP2UuIo5qD5tyOc+TUXeyNlakc0EnqRkhozXr365HmGQei6B
rAnCq54zp1UnrmNKDYHolq6SryXZq9O+U0zTaBQTuCDXphVMFjG9eldq4qio4R8/liqr6K70
FPE4qxzWLEOoJWqE/EfbAeYPcp5Pzx13SptG8+/mT5YdeP6T5ahYq0npJKG9O9QE7hmZoXVF
I+Jtt82ZybCfe2Yebz+K7ljkYsoeKUfu4AHBZdgDwVQNyOlTl0xRpySN7Rz6gUVA0gSSNmMZ
lNWAjJq3EcgKHpU9evTI1TZzReiT3X6WguIvUdoVknYlIz8KxM9RHMzcx/NyI/BcjkPpLCUN
n0v+QNu9z5V1BpN0F9ciM70YFIUJ3BOxWh3zG1J/eR+LhyeE+bbP9HfmZE7NHHG/qIfUAZOS
TiReSMyK1OJ2YivbMj/JlhhH7xKtepbavqCc2S0gvJuL+i6BSrngBGVVz8NSAwqtdyepo/yf
473a0ljyih9UF6qA1WqWDciAZQKGhAHGI8j7gZYyptLo8ZE5KAvwuiq4cbAgMooZEoaks30A
7YpATONvTCKiyOYzQxo3H4abgfyjswIWo61ORLKkbDdxsiPG4kCPxjlrxQE7U5EAIx8Kb9j2
wKQjZpdOkhpfnjCj7OCwJl6UUAoQ3jyI+7FiY7WvMkFw0dsls5t2FJFlJuWovgHeNQCfAgU6
FiDRWBRNvYzG2u1ED3FyKPb6pezdFB/497YK0cbDoG370O+EBlIWVkunwIto9voFsx5l9Tvb
m6kee4+E8fVmRaRmMnlRSBypsemCQXgpq4draCP6vG5e3NFmuESZyvH7bgJUn/KIX3pkAWYC
xdVuJ5XicKsaItZkbi3IgN8TF3FCDtRvbvhteBFLxFAHPJaemACoUcxtGpoa/P4fc9MbYmKZ
+ooWpPqVWjBG5Oxr0eoPI+yLX2p0bSIrkWIuF4HsXkU047/Z+I/Aa0p9o9ge2BJijIoTxACE
SKOYiVSWBps6RkePdtuvwmtMWFMq0izkudRsk9MXqyzx8bSWcQRTn1BRJJSGHE7CoVaCuwAO
CXJBOz6D/IKOmka0wUxpJqTBIgxYI31aAFQSBsCdtumVTjYdXlPqfO/5gW02mfmv+ZemhysO
rQ22qpG0whUq8ETEuCreoq/U3JTqexrQZdVYIfH72em/vCkls84SJllillcKxR5G4FRSjyEU
XjT7IerV79Msl9IdlMWVeC6jRQkfOC4uGAuXlqBKG+mmxOxUEAbnwwdWXBfp72pZ/rMjLFKY
po45IxJDMIOCEeiBG5JWf4XKy03Knf8AayE+TXM9f536H2N+T9qsX5deXCFKidZploCahpno
egBrStRseo2zDlzdbmlciXrO6rWu3ypgakvvZQIj3PhgZR5MNlDMxJNPDFKIs4SXqdum2Ksq
t14rTqO5xVq6nW3jJLfF2ONq8l13Umu5mijYsXNFI9utfbJR3Yl7B/zizftL+botIW/0W30e
85Ef7slPCp+ilM3HZQ/fD4ut7R/uz8PvfpgfDw2zpZci8/1C9e+SKx5LsUuxV2KuxV//0vv5
irsVdirsVdir5K/5zX0gax/zjj+YK8eT6dFb3sI8DHMP4HFX8615AlHZdq77DLm1j0y0anXv
4YqgpCetOg6VxVYmzAjx+7FWV6fPzHFiDX3xVHSwcq0HUdcVSC5sqEuR9NMVQ1kALkAt0OKp
1dSfuyla1PWuKr4Hb01VW4kd6dcVQlxHU+pU9KdOuKpTIQpry6eHfFUMpHQ7VwFeZXxsp9QL
v2yQY5o7Nj65YXdrqFhKtnf2biS2uaHY9Dz8VI2I+nKcuCGQUXK0molj3D6d8lfnBoeu2Ft5
b852bwSxqiW0wdmltFX7bWh5qhD/AMjZy+t7IOM3B6/s/tuMxwyeipocV6ouPL+r2ev28kMk
80DSC3vYERqBZEl4hyR2XNRPHJ6HHnxz3tAahouoWKTfXdPuIGjC81kjkTh6m6k7bbdMx/DL
ljPGe1scuYtwDcKHU8YpiwBKVpTl4VI2pjwtgyhKGtnR9n4MwDIo+wfHZeVD713yF03RmEFN
F6zDmODchRACSNutR/HCJ8KTkETT1X8mPzk81/kjr13q+hQwX9rqSejqWn3oJin47jgybo/u
KgimSGd1naXZcdWHp2k/85WectB0nzlZaLp8OmXvnO9kvJr+VjLJalwQ/ohfhrQ05Ma+AOWx
zbOu/wBDcBMS7nynPI080s8szyyXLyH1AvxepIaln7ivU1HU5jHMbejwxjihwrigWOKRleWR
zRYQPhc9zGrbVHjXLOaKB6oikaurzqitA/qRgtVUVh9qvdz4Upjw0y4AOqbwadLex/6LZXF4
sgHrIkbVq3Su21e1OuQE5Ho1XAdWQHyVqwlhi1a5svLrLJ6L3d7Mq+m6rUAL9uhUdwN9q98u
EJno1S1WOHViWo+fPJvkCP8A3An9M67JbKIdUmj5RwyxyVdrGD7YP+XJT2BzO0ujlI1N1Wo7
bjGGxeBeYNd1XzTenUtWkf0md5YbZnLM8jV5SSM3Hk1DTcbZ1ml7NjhFh4HtDtKWWWxQKMVt
0PEha12OZodfdq8cqtuSSemSW6WXEo9xTFCSvyZuvXFjJFRRklCD3riht4zzLE07YquUDr1p
38cVV1o/BRQbeOKpjbw9Au1D1xVOYV79vnizSjV7g7hTX2rirH42JavYdq4qjEUg9a1/DFUb
EvEjcnfvir9ef+fX/lgEfmn5ukj/AN2WOj28x6kqpmkH4DIyYyfrqq8e+3QDK2C/FXYq7FXY
q7FXYq7FXYqtPhgHNQ89/NXRf8Rflx520bjze90e6WFKVrKkZeP6eSjK8g/dls059YfhRpNy
1pqPmXSi37vU4rbUYUIp8cBaNxT5SL92ctCOz0QTW0kjkJSYBR+yfbARTMIp7WW2kW5tidvs
svb3wGNp4noHl7WhcgK3wTx7Op7++Y84swbeiQusiqyEEAjkK98qqmabxEMDQiuKo9BSlSK+
+KqhUL71NNsVUJrdZkK79evv0/jjE8JJWPN8l/8AOQ3kC/WLT/zL8uRSDVvK6cNZitwzPJYq
/qiYBVb+4kHKlKleVN6Zl6OHEDi7/wC1QaL5Hv7WG5jj1rS4ozpd6gSQh2l9BqErHK6oWKyE
FkAYEgU+0py/HOw5glcQhbeNpSI0HFFFZEQtGTxNRwSBSRUgE8t/HJE03ROyd8bfQ9Nub2cR
i5v1eGC2CI7iI/bZQDJMHZyixgABiWodsiJW05p+l90fk75Ru/LPkPS7PUU9PU5YmutUjBJC
zzsZXUEDfiWpWvbMLPsXBBfKX/OQNhcaVqsepRKR9Vk51Kep8HJg4AJ3qrnY/RmboxcLYA1J
h+oXUOuWll5htJucc8a293OJvUkE6IKSlySyRyAjgu/xqy8hTKsfMu6wm4sc5cYyIuUqcSSU
URw0owJUCrVJP2du/fYgMwNl7TzFkVV5gHlGR8AArvxZTy+IUIAHH28CzARIuEWMMzq44oz1
oVAHVjbqCiMCepb9eQKfJEbOD8fqLGAiszqwKsOZqSFRhTb4RyHiaYp4UYsocgNQowoH39N0
+L/dh+OQAbEdR0XBbIxsUnenrCroqxChIYFWUcuIFBU1IPHs/TpjxMZQ4Rb6q/I/8m/+VtWt
5fTav9Q0ayvntVEak3E06pVlUMAsaoSASBSoptTfG1GfwxbrM+p4En/Pb8r2/KfUdIhiku7v
T9UEoW8lZXKvGKuvwKFII6sQ1fs9aY6fJ4m7Xptdxyp81tqEc61V6hiGYEcUFRWtTULQUNNz
8umZR3dwJWLRETJwaQOnEmgajEq/fjGSK8ehYjp3wUgSVIZVUsQtVk5BZSSyAgVYKTy5ACm3
TfvTCApKNN0xYOWZnQAdD48gNvs0/lX51HTDTAzRkUryGMcuckfEQU4qwUKRVQDQf7I1OBF2
nligK1EvwcgWCl+Jcg1LIAHLd6rttv0GKU9tpQslw0htgLe3Pp2d8Q8dwKqrII0HGkasZWBI
FFqcBHpPwap7Pp/8kbV4vJ1tfSwpB+lLi4vowOYYQTBVgJDEkcokU1yue0g6uW8njP8Azkno
lz5f8yeUfzFtIkexPLQNedhVY/VkMtjI4IYFTKXiJIp+8HTfJ6Y8YruTGXDN5JFFFDN/vHPL
ZuguLFnVPXljlY0lkXdK7NsSQtCD0y2XpNO1hksI26n+qwyheFzayBQLkITIwUchHHzNRTYl
wSd+uxxqtkzlwi+5Ire2vNT9DT7GJJ7vX54otKtWUSPE8ppHJHK7B1BDOXqN1UE8gcjJrmaj
X839L9IfLukQ6Ho2l6Pb1+r6VbRWqE9xEoWv00rvmHPm6xGz3CqadBXbfIoSeflJUjoa0FcD
KPJAC1LPTx6jFKa29uqUFaHFUyHwIxI2Xvirz/zHqvFZI0O70Xb23wgWrzC+uzArUatxcVC+
IB8csEaYyfQ//OIdnx/M+aYnf9E3P4sn9c2vZJ/fj4/c67tD+6Pwfpz3+edLk+kvPdQuXJlE
eS7AydirsVdir//T+/mKuxV2KuxV2KvHvz40GTzP+T35kaFEvOa+0G99BOtZIojIB/wuKv5h
uXqRlCKOi8XXwK7ZaC3Mfu4irVqT88KEpetfb9o4qtBq23b3xVNLGY1Xehr2xXhZVDLyB33G
2LC3TQ80NfwxTZYpIjW9yXFSAe+K2Vaa4EpXj91cVsppA4RFr198Vsoe7vI+JXj27Yotjkkl
WIrsT3O+LO3EOUDClOnvirdupEnEGvP7JxVOdRVUC1JFd6ZGikUkrcCpjZEdBuEZQQMNBTaa
abrWu6cPTstVlWA/7plAmUHxFVqPoO2YeTQwyOfg7RyYub1DR/zp8/aOgRr5b2EMsjxerIok
KfYLhvU5U8CM1+TsYW7TT9uEsri/5yIVijeYPKFvexev9YmKWsR5N0HMxGM0B328M1+TsUh2
+DtyEvqKLs/zl/LOZOGoaKIXEckU0qyz24mZjVCftUAr2zDl2XkDm4+2sIOxVovPH5QX6BU1
HULCVYaxiO6if94p3qZUWqAduvvlX8n5R0ckdrYp72jpdT/KeViYPM17NFIsawMi2xjc1rJU
LL8FPHH8jlPRT2rGe1tHVfyjje6r5m1ELDOqpFwtlX0W6kHnSVh2O1MfyOU9EfypA/xN/wCL
/wAmrWKGN9RvZD68rTN9egDtCo/disUTfETua18MfyOUdGyPa2IfxJO35tfk9pvPlpxvpngK
+rLfTPzk7UWKNQo+WThoMp5hxJdr4R/Eljfn5oHD0fL3keBpZbaO2S5S1aQxld3asxoSTXc/
RTMqHZEz0aJdu4h/Ek+sfnf+YeqrJFFBHpkNwFDwhlSOsX9ywjiVRVO341zYYuxoB0+XtyZe
b6lrfmjVnkbVtdlmaY1maL4Wc+7devvm0xdn44Opy9p5ZFJoLWKJmdE/eO3OSQsSznxJ75lc
Ee6nXZspmVa6K8DTuPiB3xrzprIoOielqK0DL4CmSAQSopOeXU7nthti3Mag7/fiysodV3qx
P0YrZTCIdCCfh/HFCx6gknp136Yqoc6sQANz0rihMbW25FSa++LIBPoYAp4itMWXCi5EKKSK
A0PTFWGX0heUgUPtXFVKJAFBZjv3xVEAgU+InFUfB8ZoNzQmlfav8MVfvp/z7p8vLpf/ADj5
bauyUm8z63f3zPShaNJPRj/BTlcmMn31kWDsVdirsVdirsVdirsVdiq1sB5hQFCZFliljkHJ
JEKsviCCD+GCG5KYbF+Af5p6Ovkv8zbuxmBhh0zXLrSpyopSCeVolP0BlbOYlGpF6DEf3QSm
4M1pdNBI3F4WKsPHiaZRIbt0OSf2V+rgKaUJ6HxwlITNopI2S9tGpIhqyDpkJNkXonl/WRcK
pr8QoJE98plG2YZ3GeJDA1Q7kZUQlM43BCkdCaYAqMRhXfxphVdxIJNeJr0xJKOqySFZQyso
owIKsKhvo7/LvjCZiUEW+JPzF/JHVfI+s3fnL8vNCTzB5XvJRc+Zfy+IJ4gMXaS0RSvNCT/d
gjialOoGZcMkcnpka+37E4sksZvnHqHikXmH8tbGy07Wmv7jzDfGWJE8l3MckSeurOssU6xM
JZCDwKIiBjuGpQEyEMgNCNR77r7HLlnhIXdR7nt35S/k95g17V7P8wfzItZLE2vCTy75an2l
UxIFhublVJEXBVAiir8A3b4sc08cfSDxEdXDllllNEU+zYbNY4ggWgA4/dsf9rMAgnmkenZ8
2fnn5CfXNJllghLSBHJYKQaKAaBvorTtmXpsnAfJhkgJChzfnJY6zqvkrULm1kjZ7cq8N3ZF
A1IpN5IxGxAKMalhUEHdTXNnlwRzRsNWn1RwzovS7W50TXkS50C7hsWmkpHpEk1FjrsKXTqq
xEfEPj4ydKc++vOPg2Lv46gTFgc1O4s7m1mMd/aizdOSSxTghy3w8gzAcpKE1FCAfHACC2ji
lyNIRw3MnmUkHxJE4j5BuQHIItVJalNzUb9d8kYoqV80YlY6sxrJGoBYlpAzftdKCM8aEBfi
2NVOQMS2geavykjKtxZzKV4GTqzceqFQWkFN6AcvYZExkBbOQFNpcKvFQ31lXor0KjpuRwpz
kp1IcBh2PXGErRljxQezf84+f85Ezfk5a3/ljUrPUdRa1vZ9TtxZbH05mkkdo0LFpOSuUZVV
mDU8cGq0JzRsPK6geHM31Zv+c/59WH5ujTxomjz2UGn3Fbu+uE/0S2S1nE7JEbiOMS3ErIqK
qKTxq21Cwq02lmR6ujDT1ml4cXzfp9qIF48+UcEVA5CmvEBf3fI77j7Q39q5ecoPJ6jDj4cY
B5pn6TSOCyei61L0NCWIpU8iSCKVq+/3YbTwIou5ZqFnWOokJOxr09Ryy8iTTYfRvh4ykxKO
ht5HKMSxWnw/tMPHgBsnsengOmQM2sRHUWnMFrGpUIofkwoTupO1QOI+PtWhHf6TxbJPCOie
RQh0jleYWaSwS/UZpSymQwKAYkej93UcAD35EDIiVpnL08lG3vJPPXmGHyV5bEkmgxTrPrsh
aN44m4RCSCN41ALSGP8AeEHiqkoOrZOUTCPE6ueSN1yL9B9A01NO02C2PGP0FjUJxr9lStPo
pmFI8Rto36lQ81eU9K84+XtX8t61bLd6VrFs9teQVI+FxTkD2KkAqR9kjkNxksZnxcUejGZr
cPz/AJtGn/LTXn8gfmRFMRKZD5C/MFSUivVqqqk5VHLOi/3sKlXrV468qHLyCWUeND4/c5mn
1G3qb1+60jy9JcTarqFtqlxEzQ6QNMnFwtzPHKFg9RQgYxSCrJGhMj0o3EUOV48hyj+i5Msw
r08nv/5D/lTeaTIPPXmuxNhq92j/AKD0Rwqmwhl+J5JgvwiaSu4GyL8I+KuDJPh2xcurgZMn
E+phQAr+yBQ+335j0OnJqY/eMfW406jFkFyL8AFa4EtiP4vxxVGRIajau+FiUt1y+W1t5Ryo
xHjgZPFtRu2mkklkPJQfh3ycQglIFia6mZ5NyenyyZYgW+vP+cS7L/nfdRmVfhg0mUN/spIx
mz7G/vT7nXdqf3Yfol3OdNHm89Neo2rhDMrsKHYq7FXYq//U+/mKuxV2KuxV2KpfeW63UE1r
IA0dzHJE4O4IdSN/vxV/LB590V/LPn/zl5fkX020jWry2ZDtQJO1B/wNMsDcwW9j2qPx3yQQ
x+Zd6DviqEHJagUp74qi4PgZQOmKSyO0lDggnevY4tScIlQPj2+eKUvu7RJFYU6bsQcVSH6u
UkBoSAfHFVSW4oQoHEdKHFUqnlJJ39qYqg/tGuLNXD8gFB6dgcVRVrxM8C8hXlTc0xVM9Zbk
y77AVxVjxYH9rr4HFXA077exxWgUXE60A6jwJ2wcRDEwAXTfCvIfRQbj8MPF5MuC+qXpVjQG
vD7PLemRPD3MuCuq2WBHarIrEmpPHvjwDuT4ko9VgsbPc/VYeR8EX+mPAO5fzGQ9VY6fZGiG
1iIH+Qp/hg4I9yfGl3qqabZR/ELWEHpURqtN/wDJGPBHuXxJd66eG2XZIUUdwB1yXAB0Ymz1
TjTgnpcFUKfYn/jbJcYHRrOMHqmcimikdB2pkrikEoB9z1oMjbIFYE4/TgQg5zQdTv4YsZKU
zERIqk0PiMUIZRxPU/PFVb7W9SSffpiqLtoSwHIfdiqMpwBr1xVBTyV+E0xVqGMs48MVZXZW
/FB7iu+LNMFA57DFUPeMFU16fPFWGMBJNJIT8OKrvi9gMVXKvIUP68QqMjoqu1SOKncHfpiV
f01/84reXz5Z/wCcffyo0xovSlby/b3lwlKUkvK3Br7/ABjKyxk+iMiwdirsVdirsVdirsVd
irsVWt2wKt2oegx5qBT8ef8AnOTyabHz/q2owJ6cPmCwttShYdfWiHoyU96xqfpzQ60VlPw+
4O70U7gHzrJMup2Wha0Omq6fFLNt/u0DjIPocHMAud1UIlIUEEihHTGklPtP1AoeElSrGhrk
CEUn8DPps8d/aNWOv7+PxXvkZR2ZB6/o9+lzFEwascoqjeHtmNINgT4fA3XvgSjYpKGoajDo
uKo1WLKTSjdjkTzWkNKzowBBJPcYeK1aEpPXag967dNx0+ZxIJUm2ML5H8mnX/8AFA8raWvm
FlCnXBaRfWRXwfizfTlg1BrhYeGy5EVAASa1+JvfKuGmY22dzU1CnavTBa0gNTsobyBIpEDB
zxII/myV93NRsd3yf+an/OO9n5kWXUNJT0L3dhx6H55lYNTLGd2vLijkGz4b8x/lV528q3ck
v6Nuw0JIW8tSysRXoSNjTrm1hrIzHOnD8GeLka/Hckdn5w856AI7eS4e5s4pjOunXiGOMy9B
IwC8WI36ocjPTRyfw/FyMfaOSG0jxfCmSW35m6NMY49a8vtb8pfVuri1+E0P2owkf7taigU+
hUfzHKDoCOU7DmQ7VieYry3P6GRWnmHyPqrzQxeYDbS3EiiCG44uViqD8bzei9Qd+PE9fhYE
5RLBKHm5mPVYcnL9P6k0W3t2NxJa6lZu0sqRLF63pM+wAlBlRGKdjyYMN96CppJI3LlRIRku
k3lLp44YZoYmWK7ktnikgLuBQErzMlCew51NN8j4gPJyBkASi+8uzzBYtR0m4ifTv30sphmj
e3NNpAQpcFyQoEh7V4jJYsk8craM8cWUVL9KtpuiNBN9YuY9QllCcUnvHlmEEbDYRq9AVPUl
inyyebJLJu14NLjw7x/Sy6306eNZbprC5hS1RJbkyQSh41aqpVRGqoCf2q7n7JO+VCW27k8X
H6k7lsZbRrmO6iW1ks/Ra4jlb0WUT/3f22WRiSKgAU/aO2ASDHib+rwwG6D3Fv61kyKODs4P
PiXaLivpgRqfiJY1INKk5YJnoxlKuiAvfOn5f6EJ/rvmS2cxXUf1cNKjepZjdy8S+tKHJ2UM
RQfE3hlkcWSfJxJ63Hj5ypho/O3R/U9Dyr5WvtYvkvXurNreJlIBDJHbmWVX5Rx1qAIhVgDX
bjlsdHIbz5fj4uLPtXEdoniPy+1kXlz8u/zt/NGVIbqxfyl5euGdpo4wyPIkhJYGQgO3Ikkg
FR7HIzyY8f8Ad8/j+lxJZMmTnKh3ftffn5Vfkxo35d6bDbwRhrjgBLMRQlgBXbMDNmyz3l+P
kzjChT28Qr8arULtXj92/wB+QiBTLhWbA/Z2O9RkBxE10Rtykxbzb5P8t+eNEu/L/mjSoNY0
m8H722nHRv2XRhVkZTuGWhByeORxm4rwfznmfkj/AJx//L7yNqUesW8N9r2rWtRpeo65cvey
WSfy2/MKAQNuVOZ7tmRl1E8u0k1Kt3t3wjoONRsor9wp2HQZi7R2DERIbauw3pTphqufNJY9
fKDKD19/pwM24npUH7sVRFAaV298VRQZYYy5IApQtgKvJvMupG4uGjVuSr1OIVhDgysAagdh
TLrYnmmtta0UE/ZHXKyWT7A/5xKtK6/5sve0NhDAP+ekpb/mXm77DH7wnydP2v8AQPe+7B3O
dH1dJ0XjphClvCrsVdirsVf/1fv5irsVdirsVdiqi6VUip3GKv50f+c1/LH+F/8AnJnz3CkY
S3176trduOin69HVz9DI335YGyL5UuuLKQQOh75IJYzMoDn2H3Yqg3ADHsMVREYXZgASMWCZ
20gU06E4qmgmNQAx+VcVRavzqrGo8DiqV3EVD8O1MVQj25YFsVSa5iYE1xVBpt169j4YqqLX
f4ae+KbKNtAhu4iRWm+4xWyj9TdS5G3QhcUJIQAoPQ1xZqLHYVNQe1cG6qkbhSO/bJcRXhRb
y81p0HXAxoIUAdaj6MVoLohU+ONso+lzGnw1of2cbZGVo62HMfGa/PG2K2VuHJV2FcNrwoN2
3Wp/HBaOEJlYSFGXbqciQF4QyByDFTlhAZklKmFSN9yaYbY0F0x4J9qpAxY2UpZmdiA30YrZ
RUqNwiqQKDepOKEKyV+IMCOwGKq0UdQGp17VxVOoYwEG2KrJY+tfDFUhkP7wVP0YpiyHToA/
xEDivfFNBkIRVHwN9AxWgqCgoT1xSlWpTrxchaClBirF69wevX3xVWWgAruO48cVXFKU4rSv
hiGQZH5c0aTXNf0LRIFLSaxqFrZqq7k+vMsf8cBUv6u/L2mQ6No2kaPbjjBpVjbWkKjoEgiV
B+rKmop9ixdirsVdirsVdirsVdirsVdirRPvir4d/wCc3PKn6S8n+XvM0cfN9Ju5LC7f/iq7
WqV9hJHT6c1Xao9An/N/TTsOz51On5feWPj8rSWL/wB75e1e4tBU9IrkCaPb/WZ800hUQf5z
t5H1JzZQF2oRUE7HIltmLNq01s0ZalQQajAWCaWF0wHpzbowoQcQrMvLl41tcvZlyUP723JP
7XSmVTjbZF6jaXSTKELfEDX8MoqmaKWRlIFajsMiVR8Uy7V79TgVHHg4+I9cVc0CU5Ch9sU0
pE7BV28anAtLWj+GtadqHFIQ25I6niab4pRjrWJSxC0dTx5ddm/Z74WJbVOQZabGhI69sDJS
k0TTb1CtxZxSj/KWtcA4ui8ILDdV/J3yJrQf65oluWY7ngO/y3y2OWQYnGHlGt/84jflvqyu
YbVrBpOjRsy717Vy0aqQ/H7GBwAvJdX/AOcE9LnMh0zzFPAK7LIoYfTmTDtCQ/H7GiWkBYLc
f84NedLNi+j+a7VAN1qJIT98eW/ykeov4/sYx0shyNfJDv8A84m/n5aqws/Men3mwAhmk5ht
9h+9iah261rgOtxS+qP2/sbx48OUvuUH/wCceP8AnKCIOkK6Tcq9BzWcIJCOjFIwlSKVB61w
eNp+6vmy8fVDr9y6L8g/+cppBNEbbRUjveJvBPcu/qMtQGkIfcjxPTB4un/Fp/Majv8AuT+2
/wCcbP8AnJPUPTS813y9YRsV9Tn6k5Yr0aQsG5mnjkDl0/8ANv4lfzOo/nV8AyK0/wCcQfzZ
uqPq/wCbFtpoY1ZdMskj69DyAX9WP5rHHlD7Sg5Mkuc/sDI7X/nBbRrghvM3n/XNe5sDKkk/
BS3fY7fdj/KEugoNZwiXM7vRtB/5w7/JzRWVn0X6+yH7dy7yVb3AyqerySTHTxj1e26D+Vfk
fy3Gq6ToVracFH2IkWnf55iSlMndvFdGfwwQWyhYY1RQBQDIpRAYU2b54FWCrPIB04E/dQ/w
ySCpGhJIqdxUDCxWH7VagU3xVSbc1pSo64GQaG1Dv7DFLZau3Lke9cVSa5FW/hiqnGvfrTvh
YlGqpPHbvuMDJJfMF+tvbMqtRm2GBXjs7NK9e5J/XliUbZ2tSS29Nxlc/qCAN01IVKCnXqPo
y2P94WN7vtf/AJxNsuOi+bdSK0M95Bbof+MUZb/mZnQdhR9Mi6TtmVzAfXYG2bu9nUnmvySu
xV2KuxV2Kv8A/9b7+Yq7FXYq7FXYqsc7Yq/FL/n5d5WNn+ZvkLzZHG3HXdBmsZZANjJZzbA/
JZK5MJD8zLj55YG0JDNQs9TXbvgQgnUEmnU+GLGS+FqdTvvihMIqniftAmgr2xVMTxVh79sV
R8TA+FcVUpUJr8+5xVpYyV9vDFUovYOvwj7sVSGSMKR0BGKoiNSepr88VV7ZWW6jqW6fs4qo
Xs5efiSQPDFVJlHEUapO/GvTFmheJPGtevfviqpSnTbFW3YitGOKrVNQ3xHbFVaIdCMVc1OV
fDFUdbkU3ahxVTnpyJHTFUvNGPHuNmxVOLUU40O48MVTYhvToSd8VUOFT2oPwxVA3ki1Ea9T
tUYsEKsdVrxqfY0OKoq4UmKPehNNuv44qhgdgo2I7Yqi4YnLVFT9OKpzEvFSGf78ValWiMeR
Yd8VY28bvOqqTuelcUxZnaQG3gAPU/jiyRyRgHkx41xVuSirvuP2TirG7+Ubxkkk+OKpQorQ
HevjiquQKbbYqrKSdiSQOxxDIPo3/nFPy4fNP/OQv5WaZQtFDqyX9wKVAWzVpq/eBgKl/THH
uSR3O/4ZU0lXxQ7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq8u/Ofyx/i/wDLLzjoaIHuZtPknsgd/wB/
bj1Y6e5K0+nMfU4/ExmLbhnwTB734ceXLcjzT5j0CnE63py3dqp2/wBIsXJp9KO/3ZzU48cP
D7no8h4APN6BZ6SttFEshq3Ut75VOVyLOY4TSW3qqZiFA69cBLEIcQh3+Hbbr4YAWzhTiyPp
XdqQaFSATkZFaek2sxVjQ/aNScoLIMhSdZEDdCNsiUqqy0pvQ16ZFICNS4I/a64ppMIrjkKM
R7YpRYKkCvjirTDY0HX2xVCtFWtRQV3xVGpGZIZQa0TgxFB3bj3+fbCxKrGlV/yPpwMkTGAC
cQV5qsbr8QPh8O/fH1I4aXj4QKNyrsRXH1I3VhJGKVNfHJC1ou9Zf2unbIni70/Bf6iHcGhx
+K+roHCZdvHx8MBISOLqv9ddhXc9FwXFVhnANAagY+krZU/rNWIOw8caC2s9c9hVvnjw2gmP
VSMzDl9GSEaWorhcMeQqdzgYmujYnA74s14mWpLDr3xVf6wDHcLVXG42+wcKCperWlCOv04W
LQIqSTtirRPbt1rgZBaeh8PDFKn0bfYnFUtulJahxVdbqQD8sLEoh2EaFiegwMnl3mO99eYq
CKDsThCschhMjV3HzyRVkUUPBaAb0ytUHMd6Hbcmn4dPpwoL9E/+caNO+p/lnb3BFG1G/uZm
+QIjH/Ec63smP7iJ9/3vN9on96R7vufQmbMuCHDCgN4pdirsVdir/9f7+Yq7FXYq7FXYq03T
FX5w/wDPx3yr+k/yq8reaYUrL5X10JLJ14wX0ZjNfpC5IMw/EK9ipXtQ5MNgY9MBV/lhYoJg
PixVDJsep2bscVTq0YNUjse2LGSZFQSKfPFCJUAcRvvviqnQs3U08KnFUSimvHse+KoO7tq1
IO2KselhIYjgTQ9fHFW1Vh2AxVFRRETbpx26gkYqktxG/rk+GKtGnE79RirQAI3O1cVcVI77
dcVUnoTXt0oMVbIrHtX5jFmiUFD164q6QAUPjirYk4sB3xVVfgwrXr2xVD0HqfTiwTCFviQe
+KpyjLxO9d8VUKFA7E13pua4qlDsJZC+wHSmKr2CcQo+0d6VxVVuDW2Q822IFKbffiqjBEXo
SSfmMUxTuC3YqePtiyTAW5UAmmKpbeS0HEE08BiqAsUMs9eJajda4qzDixCkAgeGKq4+zvv7
YqozN8HxUAxViF4T6nU4sENH1X5YqrmtR4+GLNtefJOgFfvwBIfoL/z7i8vnU/z/AJdWmi5w
eXvLt1OGIrxknZYVP4HIyYl+98S8felBUd8g1ojFXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FVKTiQys
KgihHsdsA3sKTwi34Vfm9oP/ACrf88kXj6Vro3mP0R/zA6g1F/5JzDOXyYqmcPf/AGvQQN4I
lmmtaYbZLpovijgZgD8jlJNuYfUeJ5U83KRn5Hc9crSDaNgkJFKkg9ffIlUzslrMrMwqDtkJ
Mgzq1YkLybamVlU5hlKHc7HISbEYsu+xqMiqKR9tzUYqjIpSp/yu2Ko+O4NNzvXcYqi0uR+0
RufHFVYuh3NN+lDiqqhIjlYBSVCk7025oP45LoxKtEeKj22p17eOQZKoep96bb4qp8qH4fni
q8v7ffiq8Pt4Yq7n/tYq2zbDFV6nataUxVwao6D50xVsMu9T1+jFVjbnbrTbfFWiQKEdsVWk
j7x1xVaWWvWtBiq5KAGn04q4t12r8sVUhIyuDyI2YEgdKqw/GtMKtrOQOP2vDAqusop2Pz7Y
qvqKjepJoMKuIrWp3riqwGrVpT+OKoC4FWNdxiqrFRVFcVSbVrwRQSUNKdMVeVXbtNKzE15H
FUxsLXo1fliqavREIJoTtXEc1PJJpyHYLWorxIPSm/XJ4xcmMzUX6p/k/p/6N/LTydbkFXbT
0nkB68pyZT+LZ2Wg/uI/jq8vrDeU/jo9KzMcZ2KuxV2KuxV2Kv8A/9D7+Yq7FXYq7FXYq0em
KvnH/nKzyz/i38gPzO0tEDzwaRJf2n/GWzImH/EcIZB/N259eNK91ywNgY1fx8GO+FCVt9o/
LFVCg2+RxVH2LKnXv74sZJ+siEDb7sUKrBVX4a/Fiq9AHCnkBTbrTFVQjiAKnrWtcVVHjZ02
WvviqT3MRUkkEFe3jiqCC1NeXU4qiLYr9YSrjpT48VS/UFVJH4V+nFUqYNy+KlKfFiq0HrT/
AD3xVWQg9TQEdsVUpF41AbkOtBiq1BWnzOLNFD7WKuNDT5Yqpuvws3htirRc8QaHpirg229B
iwV4Go+9KYqnMRDDw+nFVl3J6cfFT1Hc4qgIAxBOx9hiqtNsF+AcgOtcVVJAGtFYqBQgdcUI
+2tkaKMqT0xZRTiGPgR8VPliyVpn4Q1ry274qw28n9WQKK19sVT/AEa0WNfVbqdqYqn+1Ps/
TXFVjbgjxPTwxVAXL/Dv92KsUuvjl+A0xYKcZFV+WKomlQd+vfFmiYIwaVqSAT9PbAFD9fP+
fYXlnhL+aHmsx0QfU9Igc/5NZn/E5GTCT9dgKZBi3irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdiqm4BP
vgIs+5jLd+Wf/OefkWZNZsfNdvEfR1vTxB6y9Fu7FuS8vnG34Zo+1Y8MhN3Oiy+nhYdoxGt+
VrnVJAXi1DTIb1Gp0eWFXP4k5r8gqTsQOGID5+VK8j1+I7fTlLbAbJhapX29siVTy2Uh175C
TIMmtmYUI7dcrKp9HIrgE9RkJNiNQgjbIqiUbbpiqLRycVRakACg374qqRtucCo1Jfele2Ko
r1P3cgqv2V+1/wAZE6fx9sIYlXB2/pgZKgO+KthqHfx6+GKtsR2O3jirVaYq1zYdMVXiQDau
7YqqCQ/QMVXc6+GKuMuw5H4a7Yqs9YDq2+KteqCdjXbxxVoyV8aHY4qsDdOxBxVoSUaleuKo
lZEodyPpxVuOULKpLtGu9Su53HH+OFUOCvwnatB2pgV3Mg/24qv9Rhx5dK1G+FVQS71O3vXF
V/qL1rQntiqEk3O52HTFUHPdLFGx5b+FKYqwDWL5pCQDUHFUnt7RpWU9uoxVkUcYiVVrvTAV
Ql1LRWAPXY4ehTHmElirJcRxrVmduKKP5qj+uXAWItfKUn7E+WbQWHl7Q7JQQLSwt4gD/kRq
M7fEKgA8lkNzKeZYwaHTFW8VdirsVdir/9H7+Yq7FXYq7FXYq0emKsa806dFrHlrzBpk0Xqp
qGm3Vu8X83qxFcISH8r2pWz6df6hpz1R7C7uLZh0/uJSm+WBsCQ6hF+75DsMKsZf7TfLFjJQ
Hbr0xQiIDRh8/HFU8tnop8SfHfFUyBDClenviqzhTfr7YqrRbjf4fniq5ZShpuVO2KumEbq3
b2xVJWiCt9o9fhpiqpEE+sIVovzFcVUNQiRnqRiqStEDz49O4xVb6W/UYq0BRj8j0xVYw60q
NuwxVyRCnU4qq/tLiq4/aPXriqg4YkcajbFXNG5UHf5YqposhJUAnj9rFUREg58f44qnUQSM
UYYqlVw4adUFDQdRiqKRRCvLpirSkSE0IBP04qmEsSraorEMWYbgYs01iWOKGOg7b4q3FLyY
hQSKU2OKQp30qx2xHRj4tXFhJJrG1a4kLyVCn7Ndq4oZlBDFGqjwHjimK9pFFQASB4YskM9D
uNq98WCT3UhFfbFWOu3xn38MVaXv8sUI2Ja8R44sop3bpwcP/LStD2wFmH7y/wDPuvy8NJ/I
OPVXUGbzLrN3dtL3dIyI0P8AwuQLCT75AG2VhguySuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KrG7YPJ
fN4h/wA5B+Qx5/8Ayw8wabDD6upabH+k9KA+0ZrYFio/1kLL9OYmtweNCu5yNJm8Gd9783/I
M7D8o7tCCZ9JF3prDvxjctGT8o5FznTPjFu/EPD9Pc8ksIB9XDMv2vwr3yktkd1aOEK54r/b
gJZp1ax9PbfKyWUWQQR0ocgWaOX4RXw3rkJKmkbEgHxyKq4ala4qiYn96YqjlbY7+H68VRKH
7WBVUMdt6YqiUlHGX4wG4rUMOv7xcIYlFJIFjrX4j07HAWS1pjUUO3vimneqfx74rSujVG5p
vihdX7XxYqscgDepxVSFfh+Km+Kqoc1JG1Oq+OKrXkP0Yqs9R6bde2KtozFjvSvfFUQFI+jF
XH4dt98VWE7j/K2xVooSTQ0264qpFpl4mtaHcYqrQzEupJYCu5Xr9GKqayNtUH5nFVwkI5b4
q2ZPA1PzxVSaeh22HzxVTa7KnrXFkEM1+5qAf7cUpFfXj8Wq1K9sVYjczlm+13xpiUZa3aJH
8R3rhQiHu1I2alffFUunctUA1JptkonYo70b5ftvrnmXQLMb/WtQtoj8mkAzIx7mLTM/ui/Z
GNFjRUXogCivttnbvJqmKuxV2KuxV2KuxV//0vv5irsVdirsVdirRr2xVRlHJQpGz7NhCQ/m
A/OTQpPLv5u/mTosqcZLDzFfARkbGOWQyD/iVcsDYHldwpKMGFAB1wqxCYBGIrtXFUK9Dtyo
PHFgqRvRqCo8CO+KptE+27E/PFU2gOx3/wBXfFUSNiT03xVcCGXbffFVFieQ/WcVVSSRRSDt
iqhMvKhpxp1bFULEojnQj4R4r8WKr7yNWjDV3HX2xVjLkAuOxNa+2Krk6NirhuT71xVqtMVR
ECgj4gd++KrZofTZSvxVB6Yqpilffr1xVY6sSAFJ2xVVP2N+ngOuKoblx+xsWGKrYw4YEqad
ziqKkuGYfCafPFVSGNgebgb4qtuSSCF3r4HFURYxV3Ox8DiqezooWEbMopypizsIl15RqOi0
qcVsIE3UNrvUEj7I8cV4kHSXUZgGFEJ2GLCmSw2y28ainTFaX+o5Oy/D74s+Jrm1CKgEdsVU
ZH+ChIxYMfupCTxr36VxVKW3Ykf574q2Op+WKo2GvJTTvimKeIpU8d6FSa+BpgLMkP6TP+cT
dAPlv/nHz8sdPaP05JNJS7kUCm9yTJU/flZayQ+kR2yAYt5JXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7
FVh2+nrgOy7BYygg7VB7HARxhYijb8z9e8jx+UvPP5q+Q0jEdjrM0eueXFPQxXcbHgP9Royv
0Zz2rhwZCHfabJxwBfNGl2yUm0+VeM1q7I4PWoJrmsk58QmJ0glvh+ydztkSUrks3if2HTIE
soprHGVofoyJbESacR7ZGSEZC1QNsiqvX2+nFV4ala4qjo5em+Ko6NtienvgVeZFoPHpirYn
oJArhTRKKRWvxr37YUdURG/JAATv1BG/34GQVloAQd/bFkvBG1TUVxVerdQNj41xYlULg7VI
HdR1PyxQ1zBBqRX2OKu5rSla4q5XUkb0xVdRSK8q8d8VVUCGin4Qd64qu2HTr0OKrqgUr40G
+KrDxPL2xVSLBdhiqz6yg+0foriqrHPExIJC0G2KqvCNZInDkVI+x169vfwxVBkr0XfruRQ9
e+KrGbbriqmz++Kod3oRvTFVEtyP2sWQUnr8R5Go6YpYzfSrUjl18fHFWPyJ4mtThYlRBIBI
xQqJIQa/rxVMbJRJI1dzSow9GJelflfpC3n5leSIwOIXVIJyf+MLep/xrmf2cL1Y/HRxtdKs
b9Vl752ERQeXBtdhV2KuxV2KuxV2Kv8A/9P7+Yq7FXYq7FXYq7FVN9h9OEJD+eT/AJzT0L9B
/wDORfn48Ci6u9rfxmlAfVh3NfmDlgbA+Q7t+KGtanwwqxOYBuXiSe+KoIhq9vvxkwcKhgem
RCpjEeRFDSgySpxbVBpWvTFUYXFeJ74qqcSdwdv44qtjZVPFt6HriqoQpJKAnvWtMVUywYgG
P4e++KoKaNonVlqg78d8VVJ+LRkqKgig3xVjjoeW4AWtCa4qu4EKCvQnxxVU4hVJb7sVUmUe
PUVxVtGpx3oO2+Kpg3FwK022rXFUA1uakbUJ61xVbxWNiS9SB0xVTZwxJLAA++KqLbcehGKr
uS9K74quiQMSGI++tcVRzkCOi7Eb1xVB1BI5MSR2HfFU3sVVvh4+pXfgMVTsQepxaRdl7jti
qE1W5FtHxiXkGHw74qkdii3k1WcitNjirMYYIYBRftD2xTFVLN0D/a7HFkt5Mev3A4sFrNxU
mn+tiqWy3DEEKor160xVJ5mFan/ZYqgCQGOKtjqfliqPgG61p18cWbNNA099U1GwsI15S3tz
DbRqO5lkCU/HIyYyf1O+UdIh0Hy3oGiWycINK062tY06UEUSj9dcrYMnxV2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxV2KuxV2KtEVxVx2/hir5T/5yO0H6rc+UvPVohF3Z3A0q8K/tRTSLLET/qkOP9lmq7Wj
6AXY9ny3IfBn5i6N+hPNV/d2VVtrlxIOPYsAafjmhyj0h3WDq7SryGazDsQG6MCe+VEUGceS
cx2ySpzI9hlLJTltQKDj0wSZDkgZIuBrkUqluaYhkEbirTbAHFBVY3IYAAnFCNjYmu9SegGB
kFcjY9MUrRL6aybmhUVA7/vE2+nCxKtFNs1DyFDvgSEWJBvilxkFR/XFV6t8W5/HFVZmFdzt
QfrxVo0NTWlO+Kre53r4HFVWP1N96KeuLEr6ugK7U8cUN89ga0I3xZBv1ONPiJrvila0gBNT
tiqz19vtdPauKrlevepIxYlYyoSORxQ36SHvQ+Ncj1VfGrrJGCzOAy0VD8R+IfZ9/DJKogHZ
q/QOuKriGpiqiT4mnhiyCGemxxSgZZVWvHviqXTXMrIQOmKpK6sxqd/fChSMR742rjbggHFB
QzxgHb5YoRFo3GT8MJ+ghMPqfQ//ADj7ai+/MzRWNP8AQYrmff8AyYiP+Ns2fZcf3sXW9of4
ufx1fo2g2HyzrXnjzX4odirsVdirsVdir//U+/mKuxV2KuxV2KuxVY/2cQkPxX/5+Q+Xvqf5
l+U/MCoeGt6CYXPSsttLRa/QcsEmcX5magQq7kbDsckljEpFSfA1xVBuR44seFDsxqT2GRKE
fbsa13oe2SVkdsKgEdvtVNMVRFAG369VpiqsFYDtTtviq1kB3H44q0nwkl6U9sVaJAFVBocV
WrKrdRWnjiqHl+Hl6fxK5qwO2KpY3p1IaIqSeqmtMVXIICFBMu253xVt/q56GSh98VWsLYAE
mTpTriqH5WyleXqHfpUYqjIvQblvKO/Xriri9ulGrLv4ntiqBcWrsW5S1PviqnSzXqZTTFXc
rU0oZaL4nFVsYty9ay0+eKq3K2D7CX78VRMklvSnCT4gB9rFUKxtlcD0nrX4fixVObGYLQIB
Cp6kbk/TiqbrNGRxVaDvQ1rirHtUiMrEqxp0GKrtNtPT4tWrYqyFy3Guwp9rfrirkevuR4Ys
uJeT13IpixQE9zxHEE7eIxVKpZ+ZbqANtsVQrDkN6U9ziqEcENuPuxVtCGOKpnCKsoHWuLN9
Pf8AOLvlQecPzw/LfRJIy8UmsRXlyO3pWf796+3w5GTGT+k5DXYgdK5WwRGKuxV2KuxV2Kux
V2KuxV2KuxV2KuxVommKt4q8z/NzTzqX5f8AmVUKCWytTewu/wCy1sRKWGxIPFTQjfKNRH0F
u08qm/KLWdck1LUJGuY2HpBY7qFx8UZptvvTbcjsds5SA3L0uM+lBCxa3pPbsHicbrWuVAbM
48mUaRfK9IZDRqUCZVLZkm86DagplTIICWOtcUoH0jG3IduuLIIgD4a1xVbWoHjigq8XWh6Y
oRsR39xgZBFqSRQnFLUkHJD8TcipCqB1I+IfiMLErY0dDQV+HYUHbtXAkIhA42JrilWAYb4q
qrUleooeuKqqpvuRTuxxVaa79DiqoNlr9FMVXhdhtSuLErxU7eA8cUNbAinU9d8WQUXYMd6V
HTFK5YmqC3f3xVUEfWo/HFW/S6fDWvauLEuMfQ0HzrihdwoR8IFP2q9cj1VUSMO6qQD8QIq1
Ps7/AMMkqkEC1oAD7bjffriqlIQqmpr7YqlUsyqNvHpiyCXvcA8qHfFKDkfkST1AxVTJ+Ad8
VUuHv9GKqbJTfFVGQEL1phYlBOvt3xQ1GeLGvzr4DE9F5Avqr/nFy09Tzve3PCq2+lzMJPAs
8aj8Cc3PZUf3zqu0JfuQ+/F6DOodCuxV2KuxV2KuxV2Kv//V+/mKuxV2KuxV2KuxVa3T6cVf
mR/z8n0D6x5H8g+YxHVtK1iWzllHVRcxVWvt8OLOL8X9RiWhIHQdMuZMPnPxtQ/RiqHNCd/D
FJUH9gRi1JjaDkQKfTilksRCooUdvipiqoKk1r023xVXLdFPbvirXQHcH2GKtDjQg9Tiqkyf
CQGJ+WKqDbAbgfzYqouxRuFe/U9MVU3A3rQ/LFUNIhXev68VQrVNaHFVjsaUH7O+KoRt3qeu
Kq8Uro1OQpiqrI/MliCANqYqh+Sg7KQPniq2gcVodx1xVS4glk4t3xVVXYrx2oANziq+h5EU
7YqqICxUNTbapxVEyRqCCaVHfFVRGoOK9fDFUzgrStRU/OuKumQhfhI3PfFWoG9PYsBx+174
qjzKJKVJxVesiotF7/rxVv42qf1Yqkd4WHI7g4qk3qmpXep7k4qvE3XrirjLX7QxVdEAdxtt
3xVN7BPUlXp174s36Vf8+6/Lseo/nXqmrFFYeWfLd1NE9PsSXkkMA+nizZGTGT9v1TjSgG2w
O9aZWwVcVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirEPP0iReSvNcr7Kmk3jMfYQtlOf6C24
PrfijHbzWnm7XUQl7Y3M3xOfGQ7Zy0er0mL6Xo0Ea+kP2VI2AymPJkFxsRx9eHaVPiHyGVSb
Amkc4miRz1pQ19spLMOYr/mcCVBuJBGKrfh2AOKqqx9wd8VcAAwYH22xZBXRt6YEo+Nqnp8z
iqMQioHIKSQUk6cTXZvl/n44opwQdQvEin7vrTbpXFF0q9RxBBoK0xStHh364pVBQbjviq/d
emKrAwJNNhirYapNAaDFVwP3d8VVVDcgNiTiq8W4Iox2J6D+OKLRK2kIWgoHrswOKLWNDwYA
9O+/XFK1h2r8VdhXFLWy7GnvvixK7kDTp88ULQauASeLVDH2P+1imleNlVeZIq6kJyGwDfDy
+jFaQE1yoBr4D4fDbFaSqa7BGK0k0svKtDSmKUJU8hv88Ur9j03PfFW6Gg3GKt0PjT3xVay7
dcVUWWu2KqDxcsLEoRo+HIV6Db76/wAMkPpPwUfUPi+zf+cTYfUufNt3Sn1aC2gr4+o7v/xp
m/7GFmXw/S6PtX+H4/ofaw750Dp28VdirsVdirsVdir/AP/W+/mKuxV2KuxV2KuxVawqMVfG
f/OdPlxtd/5x381zxxGSby9PaamhBrxEUoRz/wAC344shJ/P1eAOh3qCta5czYTcgrM25PsM
VQzGh+jI2lZsK78vYY21pnZrSjVHypklTeNirBTv3riqNDBab++KuaUE9DUjxxVaZD2BYHwP
TFVUbnY/QcVXKetVP34qoyRr23r+GKoGUE7Luf5sVUuRHwmpr3xVuRCyih+jFUBJtsdmr08c
VQjHjU9a+BxVRqTvQ/f0xVZHXmd/64qiQ1S1Og3xVeYy3Qjf3xVTkDRoo7+AxVZGSSSSBt9+
KrASSW6DwxVVMoYli48MVRKKanf8MVVmqVIoQQOtcVWJUMDWvsMVTGJ6Gp6kYqiSajtiqHkF
a703xVVgDE0G9O9cVRHxhtwR/HFUwhbkp7CmKpLdguGoKnxxVIZYiu/2ad8VQxqDTY19sVbU
l+tcVR0KnxHTFWS6PCDPGCOdGBYYp4n6/wD/AD7R0L95+bHmZkoA2l6VBKBsxWOWeT8CuRks
n6wZWwdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVYD+Z78PIHmwhPVrp8imL+blReP01pmN
qz+7bdP/AHgflR5k0dbC8W24g3NzIjymnTkvI/cTTOWmd3pcX1o22tgsKKd1UUrkUhObe12V
moFB+L5UOVFmGNW8gBkUH4BI3HK5Ng5Ikk02PbK0reJoK4SruIwKrKKimKrge/viyC5d2wJR
SMFJ/riqsJlpRj8hXFC9bsfZare4LA/QVIP44opfHdQcqsPEAnkp+9StT88UVSuJoioPOgpQ
77/TscVXGRGFRMFNKfa2HuNvwxZBWTiQB6u9N6n8emKVbih6utKfzb/MfDiq8LGaUZA37Xxb
H5fDirdITUghe1eX/NuKqqsAKBlFPf8AsxVxnC7FlHfly6e/2cUUp+uFNQ27bg16/wDC4ops
3VR8LA+9f+bcUqLXO4AFQe4bp+GKWjMp3HX+bkMWJaFyB1+Gm/X+gxQsa8RerA1Pc74sggpd
TUhgppilLHvCwO9a4qgHlLEVNMVaHWoao8cVa6k16U3xVePfriq/r9G+KtHbriqiT2xVoCuK
rtqHFiUHKgeo7Agn9f8ADJV6T8FPOPxfc/8AzidaCPy75qugtBPqMcQbx9OKv/G+dN2ONpfD
9LoO0/4fj+h9ZCnbN06pvFXYq7FXYq7FXYq//9f7+Yq7FXYq7FXYq7FWj0xV5x+a/lhfOX5b
effK/Hm+t6Fe2sK0r+9aFjH/AMOFxV/L/exelH6bKVdCUdSNw8Zo4/DLm1gt6vxv/DFUtPxG
vTenjkErPGuEMZJxaf3exrkmKbwryapNMVbfY9zQYqpBjyoRQfPFUbEBSpPXxxVWIUAkGld8
VcXV9lrUfjiqmx49+Vdt8VQciEfECB/kjviqH3JINAK0qMVXcx8Ir0xVBXIUtyU4qgDWpB+/
FVlVGxxVaVAAxVYoargMQDiqIRDuS/2R0xVdKQ6qoJNPA9cVQ5BO52KilB0xVYTVaAV/jirh
v+yMVR8bCoB2riqJCkhmqT7YqtRQORJrXemKqitXff6MVTCMq6LuQcVU5UNVNa79KYqircFf
jBxVEzH4a0H04quic0IoOnicVS66Tiw4sSH3YeGKpW+9QaHenXFUsmFG+/FWoyoA3NcVTCKp
pQdMIVmPl+JmkLDam+JV+7//AD708ufoX8hIdXdQknm7Wr/Ug3dokKwRn5AR5UUF95ZFDsVd
irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirCPzG28leZD3WzZh9BByjVf3UnI0v99F+XerObrUR
ct8UnbfpnHy+l6GPM/BerK5Ucht1phlzbByUdY1FLW0aKM/HJsMhJmxi1YolWNampHzysqm0
UgYGuRkzRS8TkVXELiq2lK4sgtLH7sVWcj269sVVFceO464q00hFKHqcCVLmx5VqR2pirRZg
RTfFV6ua/a2HbxxVWD7DeuKokTEVFaUG+Kt+uQdm6imKtfW2pXluu22KrhcHY1O/fFVX6y21
H+YxVRadq0B2OKrBK535YqrpLx67nFXGXfY4qhpbgr0bFUK109TRjviqi0zsKVriqlyYkHpi
rqnepxVaOnjiq/lQAdd8KFRCK+JPQYqroAzbb4qq+nT/AG8VWMn4e+BKGINTiq4A7DChY6kb
V64EqbCgrUkjr8skxPMP0C/5xhtBD+W8k9KG91S4en+oET+GdV2TGsEfj95eb7QP74vpBTm3
LrY8l2Bk7FXYq7FXYq7FX//Q+/mKuxV2KuxV2KuxVxxVRkSqkHeopv3xV/NV/wA5GeTo/I35
v/mX5bhj4W9lrt1cWKU6W94RPH9keEo+7LQWzifMF6lS5pv7YaW0j3BI6fPIIstFeVaEGm+E
LZR9pLxojf7E5JCdrIV4laUpXfFXOwLpQ/axVbJUSIop1+IDFUWz8eKinTFVhkIpv92Kq0QY
jZj9GKuccqAGpxVCyIVU1JqDiqDNKtVjXwxVDu7oobtiqkkoIIqan8cVaMYZutO+xxVSkjKA
7g/PFUKgYA1NeW/WmKq8YoGPevjXFVVlAUnx22xVDEsBQCg98VWcvhNereBxVtyQq0FK/a8c
VXrXj07/ABYqqUbly/ZHTFUxidQm/hQ0xVTMysxQjr3GKuoy1K9MVRtkXcjlWh7DFUc8R4gn
ufuxV0b0JB2p2xVuSXkNl2rSpxVWi969Oo2xVCXLBt69cVSwx123G/c4qgJoqb7kj3xVDIhP
WmKppboOY3oPAYgspM0shLDp0jQIWublxDAo3LFiAoA8a4ksX9NX5GeU4/Iv5Tfl95TWMQy6
RotrHcoB/u14xI5+dXylS9hxYuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KvOvzZufqn5c+
cbmlfR0yYj50GY+q/upN+l/vo/jo/MEyJcxWc/X1a8h79c5CX0vRR5n4LCSKsOvUDDLm2Dkk
F4GuL2JWNQV2yEmbbQSodgSB4ZWVVYy8a1oaeJyMmaZRycxU0qMiqv1p+OKt0AxZBZiqzYcq
itab4q7bkw5UOKrDWu1cCXBSDTejbYqtIoaDt2xVsHY0NcVXchtvUd9sVVKkde+KuJ6VxVby
oa/hirfPbxxVUVvcb4qvKita/TirZNO+KtchQ/Fiqkz+BxVT6nFVpi79fbFWgtO5OKtFffFX
en74qsIpirqfrwob3NcVV4gwNa9MVRQJ6VxVo/RgSoMB3xVYDQ4UOcVp7b4EoSXY/Bsx6fM9
/uyUebEjk/S38gLM2n5VeWqrxN0s85PiHnen4Z2HZgrTx+P3l5jXG8xezr0zYODHkvxS7FXY
q7FXYq7FX//R+/mKuxV2KuxV2KuxV2KrGG39uKvwt/5+AeUrrRfzxn1uRCbLzpottcWstCAZ
rNRbzD504mnvlgZPzl1FAhcCpIPxDJKxpt2O1N++QVbTcUoK+2EKq+oYjQ02+yadckqaWkvq
fCW60xVMPRowNeh2JOKryhZuZILDFVrdgzb+2KtSABVY+HjiqNgbivKo40xVaX4PUGpOKtkL
MprTp0BpXFUgumeGUkr8PiMVXFlki2HbocVQC1DHcU3xVFVPHqMVaJJXcjeuKoNgvw7A7e+K
rkH2tgB8sVcZB19/oxVa5B35AcuuKrSCxTjQ0+1tiq91qKVHjiqvyHDanzxVZzFKcsVXrKKd
enviqkXPMFTSvXFU0t3jcEGm2KppAAlONBT6cVRbkGM0pUb74qlxbi4xVtnLOvYeGKplyCRc
uNQB1GKsemuOb7fDU9DiqsKOO1fbFUFdAcO1cVQcbAYoTS2HqbU3O1cWUn1N/wA43/l3e/mV
+cP5ceV7eEy2sF4NZ1typ4RWljRyzn/LagpkSh/SNBGIwFCgKoIQDsPDK1KMxYuxV2KuxV2K
uxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KvLfzpBb8q/ParuTpFxt7ccxNb/dt+k/vQ/Kjy/eGe0Nu7Ua
GQMh8ACc5SQ3emHJkzU4D9oHcn574a2R1Su+g5BZ4/tptlMgzCpYXCzHhLs3QDI0lMHto+y1
8MiTTNCiMox8KZFV4NBtirfLanicWQcdu2Kra79KGuKrQaFvH5Yq3SpHjirh1pWlcVXFSOSi
jbVwJWlab+OKtBaUp23xVvFW/fffwxV3H5Yq3wPz9q4q2AwpiqqKmntirZJxVbSpGKtGOuKq
YFKjFVUdBirRUHrirgg7YqtKE9B9OKrShHXFWuOxriqziMVRUadMVVuJBrSuKqDE1pXrhQok
1xVb/HFVjjcEdcVUmUnvQmv49Mlj+pjPan6oflTaCx/LfyZbgU/3FW8jD3lX1D+LZ2XZ22nj
8fvLyusleYvRF6DMwG3FDeFLsVdirsVdirsVf//S+/mKuxV2KuxV2KuxV2KrXoVIPfbFXyP/
AM5e/k3F+a/5YXlzZxqPMnk0Saroc9PiZUWs0RPg4H4ZOJZP54NXiBluKAgB2XiOgKkbfrwk
qwi4+BiCe+BUJ6g4k1p9OKq0rxtClD8XhhtXWc4MsY6sD49cNqyUuOQ37dPDCqqpWm1PvxVS
kJqoBxVuUMyrXc074qiAzJEkYB+L9rFVyRkuQRX2xVSkidGNCQtNhiqUXik9zviqgjso41OK
tPShoKE98Vb5UjFTUk98VWlm41C/Tiq1OW1SaHtirchp7fzUxVQYUUb4qvIJAocVWrzTf8fH
FWihNST1xVcW28fpxVSoeFaccVVvSYrVRXbFXem2xFOnxEdsVV7Ula+/WuKp1FIRQbUPYYqj
C/wn9kMKYqsSJiQa4q28FHG2/iMVVJWIjKUNafaxVI5LcivJeVO+KtLIU2B402bfFUHPMzmn
bFDcMI7jfFnwsj0+MNKi8SakbA4lSH7l/wDPv78qNN0HyJdfmjcR+pr/AJzaSxtnNeEOn2cn
Gif678icrLAl+iyr1PjlYQqZJXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FWD/mVbfXPy/8
62wFWl0S+CjxIgYj8RlGo+gtuE+sPxv0VmS4cA8UIoucnHmXp5jYM4t5+ada8dsrhyZz5qtC
2wFQftYJMYoNrYhy0exG9crLJM4pfUiVj1HwnISbFOXbYfTkVU1qMVd1riyDq4quoTTw74qp
nv4+OKtgD9rp37VxVcAATTcHoK1xVvapBP8An7YEqgHIbk4qtPXbFVpG4Pviq5aGtcVX7Doa
+2Ktg7ePvirsVd0xVxNSK4q2FFa4qqdun4YqpPSg9t8VWigp2B6HFWwe/SmKrg3jirqmuKru
uKqbLse2KqIFKb9cVRadMVVxuMVQcoFcKEKdzTFXE13xVeOgr07YqrJGHKgdSwA+Z2wE+koI
2L9Z/LVv9T8u6HaUp9WsLaM/7GJRnfYxQeOyG8hT4eHhkwwbwq7FXYq7FXYq7FX/0/v5irsV
dirsVdirsVdirR6Yql91aQXdtcWsyh4ruNoZlO4ZHBTf6DkmT+Xb82PLbeVPzE88eWXHFtG1
i7tUB/336pMZ+4fhkgrw+/ipK3h4YFSgx9QOh7eOKqfpSV2YnwHjirJtK0ZmdLmY8VArQ9sI
VNnt+DuftCtVJySoKedYWC14gjttiq+ORHA6Of5j1xVF1ShqBtirQkDFBWm/TFUSJANxscVW
SyxkkVr4A4ql8iI6kFRUkipxVL3t1DbHfFUOy78QaH2xVRL0ooqaHpXFUQJSFINQKbDFXKKi
tcVc6gKagk16jFVMKpH2enjiq6qg049MVWOfs/EQD2xVaa/F8XQYq1xC/aUb9sVVAKbMeXzO
KohvhX4dv44qg1d/joN/CuKqkMgINQOVe+KpnEwFGBNT3riqMMwYJ3oe5xVNIJFEfMKCV2oc
VbUmRy3Sv7OKudOx39jiqiyBqggUHQ4qkt1bqh5K1OR6jFUuVKyVJ2HbFUxhCg0227Ys0/0w
fvGfiSYVJVR1Y9sBRJ/T3+RvlgeT/wAo/wAufLjoI5dO0KzNygFKTzp681f9k7ZWWsvXV6DI
BV2SV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVK9Zthe6VqVmel1azRHav20K/xyGQWzx/
UH4u2tmYLi8jfZreV45DSnxIaH9WcaY1xfB6jiuITuxQvtX6PHGPJlPmniwNw6YCkLo4KGpy
EmSAhoplHYNlMkhceuRZNYq1StcWQcNumKrqrQ8ttuuKrhwAFTQk9cVa4AtuKb4qtIHKncbj
FWyQev0YEt12FTirYFSN6Yq2QuKruIqKHbvthQsNQd8VbU0r77YEqoFRU9jtiq09Tiq0mmKr
SSe1cVbD0222xVxav+1irfUf1xVricVdQ9jirgDXc4qqgAftYq4gHp9+KqZU+NffwxVWXamK
okUIOKpfLUEg9cVQ9Nq4ULCcVVFOKpvpMAuNQ06Dqbi6iQD5sF/jk8X95H3teT6S/Wy3jEUC
RDpGiqPoFM73+IvHn6iiE6ZIoC/ArsVdirsVdirsVf/U+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxVYw2Pvi
r+fv/nPHyb/hf/nIjXb6OMJZ+b9PttYtgBQNIw9KTb/WQ/jkgr4Jvl/fNhZJPLFxIY7CtMIV
Ws7b1D6pPwI2+SVmJuooY41XoVxVA3F3VQSabYqx28k9ReVemKrrC4LigO1fHFWRopJ+fbFU
RxjQdh8sVUGKbb++KoF/t867H3xVVJjKr3riqFlCVO5+/FUCQSxG5GKrSoJ7eOKq4jBpirj8
Gx2r47YqsdhSnGvyOKrAfGo+eKrStdwTviqwoaDr9JxVcqVPTrirdAV+nFVQUJ9x/XFVWWnE
k7GnyxVDjiO+/scVWUWn0jFUfHKFCg/ccVVWYEgdK7DFU1s5EHwt1r9+KpjJSMBsVclwjijU
piqGuOBBZWIUdqnFUgupQzEdqZBUInQfPFUygSiDuT3OTZvV/wAm/LcvnT8xvIflWOMyfp7X
bG3lP/FPrK83/CqciUSf1JwRxxIkcYCJGOCKBsAp2/VkC1lF4FdirsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVdirsVdiqm4+7vgHNRzfkx+YmiDQPO3mzS0qCup3DqP8AJkcyL/wrDORzRqUve9Pp
JXjQ2kaTIYw5Tala5U2MkXT0VKnbxGRLIJNf+lbhmFAelMgWTG4qMHYbVOUyZBd9NciyXAbj
3xVsgb1xZBToCT92KuFDtXFVQU71I9sVXFvEAewxVaN26gfRiq5lWor8XbAlscR2AxVcGGKu
IHb9eKrQN6fxwoXcajFWuH68CWwD44q1SmKtUp9OKtH/AD2xVoKN9/wxVrie2w8cVcvX+OKq
w2GKrcVaxV3Tv1xVcDv88VVvHFVOtP64qrrTcDbxGKoZ+pr0OKqBHev0eOFCg2KrVOKvQ/It
ibvzd5SgC8ll1S1qPYSqW/AZl6L++Djas+h+pQ6Ae2dpH6nk5HdUXvjHkq7JK7FXYq7FXYq7
FX//1fv5irsVdirsVdirsVdirsVWP0xV+V3/AD8w8lfWPL35dfmBDES+j311o2pSgbCK7X1o
f+HVsVfirftSZq/Zrk2SXBlYcabHrhCrI5Wgcjf0z2ySrzM9zOgViEFdh3xVOpkpB0AoPvxV
jUytI/EGgxVOtPtKD4uo3xVPmcIG6bYqgmlqXp1p44qpMu9R4d+2KqY51OKtNyAqfDucVUWl
HEqehxVRBQio61+7FVxBLDw7Yq0WoTUjb3xVTBqD8tt8Va417gYq4CjEVrtiq8U8O2Kqb9D8
8VcuKtNTltiqvEKtQdziqq45N6Z6DbFVFlAJGKoevHse+KuWSig+GKqqzVIbx98VTCGQVB6E
HxxVkMciug5bnFVKUBRVfuGKoeeUmGpXjt0xVisz8nI98gqotPHtiqfWZjdAlMmzfeP/AD71
8mN5g/5yDj1eaHlZeSdJm1DnTpczj0YN/wDVZsiUSfvwnQfLIFgV+BDsVdirsVdirsVdirsV
dirsVdirsVdirsVdirsVU2Ar75G9670HfZ8J/n15Mlf8y4NUiQiz1iwjlkcH4fVgPptX/Yhc
57tHF4cr/n/od7oc1Q4WFmzgtoY446UA5HfNdVOZVJRfSLCjNUCorgkWUXmGo3RuZyg+yDlB
5todb04UHY5CTY2RT51yKAuG1MUrSQx3NKe2KuoCP4Ysg3xpv44q7gQKA9998VWkMob+uKrT
XvTpiq5cVXb9NtzirYBrQ9sVRAXbFWjscVVMVW8RirXHFVuBLsVaoMVXBRt74q1wxVrjiq6m
9MVcU9/44qtK/wBm1MVW8fliq9RQ4qqYqtK0B6/RirSig/axVQkJrTfFVBxXr44UKNOpGKrC
SCMUF7n+R1qupefvLcTLyFpctdfL0o2YfiBmx7MjeYOFrpfui/R39nOt5RLy38KqvSmWFkuw
K7FXYq7FXYq7FX//1vv5irsVdirsVdirsVdirsVWsKjpXFXzL/zlx5Gbz7/zj/8AmDpEEBmv
bCyGr6agUlhNp7CbYdyVDDFX8x13KZW5KPtCvKu1en9cmyQapKPiG3iMIVsutaP+13ySo3T1
RbgAKTv1GKp5dRs68QeNR0OKqNrpp5VaniKnriqaKojUqBSnviqEmmChg3WvbxxVDRcCa8Ti
q9/sjbcdsVUPUFOpH04qhJZxtuK+xxVL3nqaDFVe2SRgSdh4HFVWWVI1oTv4jFUD66EHjX/K
riqLiAI6gbYqqEDcDc16Yq5dia7Yq0OpxVTfoaYq7lWu5+jFV1B/MMVVbWQqxYmm+KotKs5q
KV8cVWSR1NPtDwBxVQkgPGqqQfnXFUqkLoaHajd8VXhxQUptiqvHcAGvhiqdWt2DQFh9+Kp7
GxkUBaNiqDvw0cH2SDirE1PJ679d/bIKq1FaKwB3xVMrSQK8dOv7O+Kv27/59peR/wBG+RPO
Hn+4gEcvmjUhY2DUP+81mKdfDk2AoL9Psih2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2K
uxVYSK79sia59y89nj35z6GdS8snUoEDXOiSCdtv90t8Mv3Ch+jMHX4hlhf839Lm6KdSp8ZT
zsSi/tV37f62c1E2HemNGmLeYJXiVgNgy/Bv2pgkWcQwuOAcORapO+UM1SGOj0yMmaoV3p45
FWiO3SnfwxVRav3d8VVV+ziyC8dMVXrseu/bFW+IJNDtTqe2KqfCh79Op74q7jQD9WKuUHff
tirY67/qxVWQ7/2Yqq0FdsVW8d9hTFWuh6U98VdirQFMCWiK4q6mwriq4CuKrfHrirQ364q1
v0xVdTbriruPvirgvTenviq7Yd+WKrOajYimKuNfoxVbiqHfx68d+Xhiqg7U+nvhQoFqEYqp
tJQg+GKC+kf+cYbb655+nuKbafp00nLwLssY/Bjm27IH711vaUv3b9Bl3zqpcw85E2uXvhSu
xV2KuxV2KuxV2Kv/1/v5irsVdirsVdirsVdirsVdiqBv7WC+sruyuYxLb3cMkE8VK8lkHFhT
3BxV/Kl+e35dXf5U/m1568k3AKwaVqkzabsQr2tyxmhZeXajUGTZ3byYNsK4QimqISNq/PJJ
oo2yobtABQYrRZeYlqGcEIB9o4oQ811FFxCEe9MVQTzEktyxVAzPU1Brv1xVTinA/aGKqk8w
VRRtsVSqW5C9DWmKoBrkEip3OKrozUgk98VTAShEIDb4qls03JqVrviqkrABR0JPjiqf23EJ
Tqafdiq9yvXYV7YqhSxOKrQ9K1NPpxVReancYq5Su/X6DiqurqdqjFVaIU7d8VRQagr4e+Kr
4qMTvv4Yqi2jHT2xVK7i0qC1KA98VSwx8dgO++KqK1LcV3Y70xVEo8iOKVFPtb4qn9hegsAz
beIOKpzqCBrMuPCtK42rCVNATUVIwEKuANa028cFKi4i6k8PtV4xU3qzY0r+oT/nGjySPIH5
I/lx5eMPpXK6VFeX60oTNdATOT7ioGRKC+gcih2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxVojpkZKhbmCG5gltp0DwTo0cqN0ZWFGB9jXBOPFFMDRfBHnPyvJ5X16+0x1YxI/OzkP
RoXNUPzHQ++cvqsPhzJeh0+XigA8k8y/Gm3QdMwSOLdzIxYpCCRTwocrJ3ZIwJ6as3c5GTNR
Pt0ORVw64pCwrX6MUrabf2YquGKrgaHFVYdtge2KrglTXrTt2xVcF5fs0oK4q0I6UPSvemKu
CCpqR91MVb4Dt+vFVQLv13+eKrinj1xVRYfhiq0fTiriKHFVpI+nFVtdqYqtJpirdcVbB3+e
KrwK4EruOKremFDRNMVUnY9j9GKqFGO5Fe+NK3WgO53HbGlXgigNem+NKtYL40riqg0RqN67
4qoGOpI7npjaV6WLSGhPEeOJLEB9n/8AOK2gLap5s1srvIbezjY/5IaR/wBYzoOw4XGZ936X
SdsGjEPr4CoH450Hc6c81QCmFDeKuxV2KuxV2KuxV//Q+/mKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kqcgq
jAdSKVxV+L3/AD9A/K/0NR8k/mvZW1Ev0fRNbnp1lQc4GJ/y1qPopkoJD8kB132FKrv75YzH
Js7b9vc4qOSa6LCrXBnYF1U/Dvixkmeo6kF5xx0Ap03xVj8EpnkIck4qnCJRCR+vFUFOQvWg
qe2KpesoBNTQE4qpXF58NO/hTFUllnJ2BqcVbQM5FRQV64qjoysY98VQssjcjQ7eGKqCNvUs
Tv4Yqi41JK7dDirJLZBSp8MVamAVQO5xVLHdlr/A4qhXk5VHKnviqGatR8RPHFV8bmtAxxVW
+P8AYJ/ygcVRUFzvRjQ+GKo8y0Q06kdMVUoZ2Rtz92Kp1DIritdqYqiGCMlBuetDiqVzWysD
UUP7NDiqSy25Q7V+dcVdCat8X34qrSco29SNvDFWVWE5vrCeImsiIdu+KsR3Sqmu21K4q3zN
K/xxV7J/zj95Gm/Mn84/y98nxoZU1LWbdr9QNxawMZJHPtxTFm/qltoIreCCCFAkMCCKFOwj
UUUfcBlLUjMVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdiqxiBQ/jgKvEvzq8tpq
OgDW4lrd6R/fMOpgc7/8C1Dmt7Qw3C3N0eSp0+FNYo9VPVaj5UzmDKnob2Y9bLTkuQBsNkeS
tMKCmRklBgb5FWq7jFIb4+/0Ypb40/axVZirq026E9MVVVcbAde+KqoJA2IxVeG/nNAffFV4
oQQf14q2EUkb4qqlE8PoxVTKsO+2KrOQqa/TiriCRvXFVLj70xVo7d/oxVae+KrMVaGKupXF
WuIxVVU0GBKpiq4LthQtZOu+KqDJ174qohe/4Y2q7jXtiqnw9sVXKp3xVUCFuoriqrHbgn7O
KprFAvw1WvQgfT0/jiBaDJ+gf5GaMdH/AC/06WReM2qySXr+6ueMZ+lFBzruysdYY/H73me0
p3mPw+4PY/DNkS4IbBwqG8VdirsVdirsVdir/9H7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqtbdTvQ4q+
c/8AnKb8sE/Nj8jfPXlSOPnqS2T6joZ6lbuxHqx8du/Ej6cINJD+X+SORGcSq0cyM6TQuOJR
kYhxTxr1ywG2wIQK0jcBUgmm3XCrLKJplgACPUYVoOoxYyYjPcGSQsxPI+OKEbpys0tWpx8R
virInKiI0+7FWMXtzRyN9jiqUtPyrvTftiqEaRmIr1PSuKrooXkaoU/PFUesEighiflirZja
u3X3xVTKgGhFPliq1IqnoeuKplEnHemKppHIAQDXfsMVakPLp2NaHFUouqqT7/Z3xVCLEzCt
PuxVY3w1rUAYqpxOOYA+8YqmIoDSnXFUNJCR8RJAG+2KoqCRXQ/EarvvirTycTsev2RiqvBe
U7kbdcVTaK8Q0Bbc+OKo+Kk9ONN8VQd9bcNqAHFUkVQrmoG3icVRdAU7fQcVWafdvZ3ZckhW
+Fh2IbFUTrFt9XujKgrDKOSMNweWKpP8RA6AnFX6t/8APr78tn1Pzl5z/M67tybbyxaJo2ky
np9ZvKPMQW7pEK/SMgZJ4n7fqKbfqOQYL8VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi
rsVdirsVQGo2UGpWd1p9yoeC8ieGZf8AJcUOQnHjiQkT4JAvzJ826ZPpGuarpc44y2FxJC1e
4U7N9Ioc4zJHhmQ9TA8cQWHBBFKv+VmOBWzlXbcvhgkhCH4a5FVKv3YqvXr8ziyCrx67jwxV
bwpTetMVU2TcYqsZDUYoKqpNKYoRCDckbjowxZBXBoPCnfFV4IPX9eKrx7Gnv/biq88SN6jx
GKoYgBhTr3xVcBWoxVaVoSPbFVJh0xVT44qsIrTFXccVbApiq8DpirqEYq2PfFVQdMVVKbU6
+2NKpMg69cVWemOuKtcK9xiruHv74q2I6fPFVwj2G/fFUVFHv7dzkZmqKxFksq8u6Lca9rOm
aNbDlLqM6wq38qmpdj8lFcvww8XIA05JcGMv000yxg02ws7C3XhBZwpDEvgqAKM7jDj8OAj3
PIzlxyJ70dTLEN4q7FXYq7FXYq7FXYq//9L7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FUNOKpsASN+J
6H2+nCkP5gv+csvy7X8rvz6/MHyzbx+hpN3e/pnQl/ZNtqAE23+yYjDHm2B4HpdtzkE5FI13
yxW5ib27dATxB2U9sWMkuNtykfb7JxQio6wn4VIHWpxVMmmVLZnPVh1xVh0zNI5p8XI9sVcl
sW240A7k4qjrXSRKycgT9OKp+1lHAgWNfv64qlk/NSdjQddsVQpDHqKjuMVXBFJoVp74qmcN
opStAPpxVTlVVDe344qsijf1ErsB498VTCZY1iL8gCMVY3cyh+9aHFURYqsoC7g+5xV1zYTN
MEUfBX7XbFV36PEC07n7W2KqZicHx+g4qrxRmb4WB+dMVS0R+ncmMAkE9B3xVE3dsyRhwN6d
sVSwLKAKqTXt4YqrxrJyqVIA8DiqdadeCOVUYnc4qyO7AljEgIIG+KsamiBYkeP3YqqIVWPj
XxxVLyA8jCmwFFpirJLVRqFlLasT69sKx17jFWPCNo5CZAajqoBJr4fTgKC/pi/5wz/K/wD5
Vb+QfkzS7mH0Na1+L9O68pWhNze/EAe/wRBVysofWY6YFbxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kux
V2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVY3XIyNIIt8V/wDORflo2OvWWuwRkQa3EI7jj/v+ABa/SvHOe7Yw
biTvezs+3C+brmERtHvU1G/j7/TmlMrNu0PplwoOZfiHjvkZM0FIakfPIqsA3r4YqqJt8/DF
kESOLHrUA+OKr6DtQ+2KqTJUjeuKrXQ02PzxQUOG47NihWSTw3xVXR1PifoxVfWtegHjiq4G
lN8VVVO/8cWQbYAilOOKoZzSvsDiq3nUnxriq4bmmKuYdRiqjx36/RirfDfFXFOvtirQPY4q
vNCNsVbKd8VWhqHFVUOKj54qq8QakfqxVd6II8e+KqRi/l79cVU+LA08djiq8D8BTFV4SpHb
3xVGxR9e1QRU9j4n2wEXv3JHd3vsD8gfI31W3k856jFxmu1MWjxN1WI1DyD/AFqUHtXOj7K0
1Dxe95/tHPv4Xc+n07/Rm/dQDa/FLsVdirsVdirsVdirsVf/0/v5irsVdirsVdirsVdirsVd
irsVUZR8OxII32xpQX5Ef8/L/wAmtU1m48i/mpoOkz35sY5tF8yfVY2kZYeXrW8rgCu1WWvu
MlbYC/K668seY7KARr5c1BVcVEphZV/4ZceNmBbGv0RqtpIzzWMsRPWqnbHjUwSuWO6hlY+i
7cutFO+DjR4ZU2ku3FBZzb7dDkhNfDK2RdQmT01sZuI70P8ATDxBHhlDx6ZqAIP1CX7j/wA0
5HxAnwyjxaaoooNONPCh3/DB4oRwFtYtdQgpYFaf5+GPiheAqMtt5imNXtya9gDj4i+GUL+i
9edv95WB9wcfEXwyvGm68pFbU++x/wCacPiBPhlV+oa4AP8AQy1O1D/zTj4gXwyqGLXwoU6e
1BvsP7MHGvhlpbPUjUvaXFT2CkgY8a+GVR11IAFLC4qo/lx40eGUunbWHPx6VcEfdjxr4ZQY
ju68X0q4Tu21ceNPhlFRxuGBW3nhYdeSGmPGvhlGmeZEKlnr+18Df8048a+GUBJcS7gi4bfs
hAx418MoNrxwaGG6A8eJx418Mqyai1BVZl/mbif6Y8a+GV/7pm9T1HLdd1Iw8aOFM4bplUUZ
DQUo++PGvC6V1IDO0W3YLjxI4EFLexIvGlT7KckJLwpf9ei58gGFD1CnDYY0U2j1qMoI2LVH
iCP+NcbC0UdFexzIVIBYbgjGwtFbR5CxWAtQD7JrXGwtFYtld9UsZ2qeioxP/CjDskAoy3g1
C0uBKbC6jXo9Ym3H/A47NggXsv5L+QB+an5teQfLFlayypqGsW0usQhSPStYGDzGT4aAUUjr
iWuQp/UVaWkNpbW9rAoSC2jSKFB2RBQD8MqLWCjgKYEuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2
KuxV2KuxV2KuxV2KuxVaQMB32UPMfzZ8tr5l8nX8KRh7vTSt7ZmneLdh9K1GYWu03jw4e5yN
JPhyPzuvRzu1FSeJHXtnJGXFu9PxXugJhSrDsMrkyCWk1yLJojoffFXD37dMVVACQd6DscVR
CCpNTVqbtiyC7ie22KrSDtU0xRag0bNuMVtZxZTihUViQamnvTFWyxAqux6HFWi/QjenbFV0
Tk1rviyCI5HFXbNX8d8VW+mnbbFVTjQfCMVWMprv0xVoL/TFW6UxVvj3/jiqmfoxVcq0PTFV
9Nz22xVY6VpiguSMClcUhFDiPDFVTtXrXFWlUV3P0Yq5kDii7e+KqYj4++I57c1IKui12/ji
YTPNAL0D8vfJ9x508x2ekxqy2cZ9bVLgfsQKQTQ9iegzK0WlOonw/wA1xtbm8GF979F7S0tr
G1gs7WJYbe1jWK3hXoqKKADOzxCoiPc8rKW996NAp/TJhDeFXYq7FXYq7FXYq7FXYq//1Pv5
irsVdirsVdirsVdirsVdirsVUpKlTSo9x1xV4D+dmoHUNMHlWC4Mf1qkupBRWqL0Q/TQ5Es4
vi7Vvyqs74O891IGkPUAjbwpg4nJEXnl3/zj15eu2ZppJWJPQ1yPE2CKXf8AQt/lJTvC7H5Y
mSaCon/OOflMHeBj/sa5FaCqP+ce/Ka/8ep+dMd1oKg/5x/8qj/j2P8AwOR3Wg7/AJUB5a6/
V/8AhcRa0Gv+VAeWf98L/wACf6Yd1oNN+QPltf8AdY/4E/0xAWg0PyD8tfsxmp9v+bcmCtBt
vyB8vUJ9Mr7lcEiVoKJ/5x/8vt0QEf6pyAJWgt/6F68vmpCqD7qcMStB3/QveiEkfB/wOTJW
gpt/zjxoxB+CJq+KnGytBDP/AM466M1QFj8K8cbK0FAf8446RSnFAd/2cbK0Fv8A0LhpdD8M
dPljZWgov/zjdpf/ABWB7AbY2VoIWT/nGuw/Zji+e2NlaCBl/wCcaLZgKLF89v6Y2VoIR/8A
nGiKm0EONlaCEb/nGeLq1nEW8AMPExoIKX/nGSEsf9BjPvxGPEtBAyf84yCv+8KU9hTDxLQQ
En/ONBFf9DWnTYY8S0EBL/zjZIteNj18MPGnhCVyf842Tbk2VaeIrjxrwhAP/wA46XEZPCzI
27DHjXhCIt/yLvbUgi0PzpXHjXhD0zy15AvtOKRyWfwqaKSo/pgORaD3PSfK9FQTWMLClG5x
Kf8AjXImUmPC+sP+ceoNG0TXL6wfSLO1vNRirY3sdvGk3qRj4/3qrXcHESk4+UPtFPsjLA0A
r8KXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqtPWvcYCaUFSZVYFSNmFD7
5GVRFd6YnhL87fzL8oy+VvOuqWnpFbG4JuNLfsYpTyAH+oTx+jOT7QweHkIej0WTigHlN5xV
uINXI+LMEcnMPNLWCrtlbNYGAFR0HXFVvqVb37YqrRuCfA9DiqKWhJ7dicWQVR4HoOuKtgA0
5fRitLuIofHFaXCIEUpUnFVF4SPiCnriqwId6nFVzw7Cm57bYquCDiKVrUVX78VU/Tb4eJ26
HFV4iNd2xVV4U7YqtI+f04qtoT/ZirYU+/vXFV1FG5/XiqwyDsfxxVZUHfbrirgwDU8cVVBQ
dWqO4xVaw25V27HwxQWlcdOvvikKgZT4Yq3z8Diqoh33O+KqsIBd6Gm2KokRM5VFDO52VUBY
n6FBOGIs7c2MrG/Rmvl38tvOfmSeOKw0K4ggkajXt0pghUeJZxU060G5/HMrT6DLlO7j6jWQ
hF9wfl35AsPIek/VIXF1qN2RJqV/SnqOBsAOyrvTOo0ekGGIB5h5zUak5S9DWn9RmYTu4wFL
xTrklBtvFLsVdirsVdirsVdirsVf/9X7+Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq0TQYqlOq6lFplhPeS
kARISi92bsBkQWURb5f1RptSu576clprhuT8idvAfdkZFvjABI2sCxJpUHtvkW26Q503f7NK
eOK3a06UpNSgJ964AFU20tR0QD78KrP0Wv8AKPvxW3fopT+yPoxW1v6NFDt+OGkWqDSxTZcb
W2jpa/y742m1w0ofyjI0ttnSl/32D7b4aVr9EilBHTGlaOlKTQqMNWi136JB4/AAfbHgW1w0
kd1H447Lbv0Sv8o3Ne+RoLa39Er/ACj8clwhVM6JWpr17EnHhCtJorKSSAVB+HbAttfotaE8
O+K2tGjj+QY7LbTaQ38o/wAnbHZbUX0mYVoqn3IpjSXLpMhI5IlN+VD/AGY0qqdG/wAmnuP9
rFVP9Cg1+Hp7YqpHRATugNPbBQRaw6EvTgB8h/ZjQW1E6FG3+6l+7/m3DSVE+X4KUMKn5j+z
GlVF8vwd7dDvWoH/ADbjSphHo0YUcYFr13GLLiTjTYpdLvbO9gWk1nIJQyih+Ht8uxxDCQBf
YOm6hHqFhbXsRBiuIhIoHb2y0OHIUmg3GFDeKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2K
uxV2KuxV2KuxVojpvirB/OPkPQfO1vFFrEUglteRtbyBuEsfIUoDQ1HzzG1GljnFH8fa3YtT
LDuHzxrP/OMDvI76N5oqGqRFdwUI9ucbj7+OamfZFbQlX497ssfaZO8nnOo/844fmJahmtF0
7UEHQw3DBj/sXjH68xJdkZRsRfnY/W5Ee0sUt+Kvgf1MVk/JH8zIpvRPludzSvqKyFPvBGU/
yVlH8P2j9bd/KOL+f9h/Urx/kP8AmdKop5fKV685kB/Xkx2Vm6R+0frY/wAoYv5/2FHR/wDO
P/5nkqP0PAnu10mP8laj+b9o/Wv8oYv5/wBhTOL/AJx1/Mp6crXT49/2rpf4KThHZOo6j7v1
sT2jiHW/n+pHL/zjd+YZ+02lL41uWP6osP8AJGbu+79a/wAqYvxf6kSn/ONvn3o93pabf7+k
P/MrJDsfLX4/WxPamL8X+pFD/nGvzoQK6npgPhzlP/GgyX8jZfx/av8AKuP8X+pEp/zjT5so
K6vpm/XeX/mjH+Rsnf8Aj5o/lXH3fj5K3/QtXmsjfWtOB9jJ/wA0Yf5Gyfzvx81/lbH3fj5K
Y/5xn81A1/TmnfT6v/NGP8jZP532ftR/K2P+b9v7FUf841eaqUOu6aPol/5ox/kXJ/O+z9q/
ytj/AJv2/sb/AOhafNPfXtN9zSX/AJpw/wAiz/nfZ+1f5Wx/zft/YvH/ADjP5ip8XmDTx7cJ
TTH+RZ/zvs/av8rY/wCb9v7FZf8AnGbXuI5eZLBTXekUmEdiy/n/AGftYnteP837f2Lh/wA4
x6yd281WgbsRBIf44/yL/T+z9q/yuP5v2/sXf9Cw6s1C3my1p4fVn/5rw/yJ/T+z9qP5X/of
b+xXj/5xeuB/e+bYhU78bUnb/kYMI7E/p/Z+1f5XH8z7f2I5P+cX4SP3vm9wR042a/xlyQ7E
H8/7P2o/lf8Aofb+xXX/AJxc0+v7zzfcsO4W0Qfj6p/Vkh2GB/H9n7Ufyv8A0Pt/YiE/5xe8
vg/vPM2ouf8AJiiH6+WS/kWP877P2sT2seg/HyVf+hX/ACsR8XmDVfaghH/GmP8AI0P532ft
YfyrM9Px8kZF/wA4yeS1/vNW1aTw+OIf8y8nHsfH3/f+tH8qZPx/YjF/5xs8hgb3erN85o/+
qeT/AJHx9/3/AK2H8p5Px/YiU/5xz/L9QecmpOexM6in3Jj/ACRi/F/rR/KWXvXj/nHT8uf2
o9QbxJum3+4DH+SMP4v9a/yjl71Zf+cePy1X/jyvWPibqTJDsnB1H2n9a/ylm/nfYP1Kn/Qv
f5bf8sF6f+juTD/JOn7vtP60fyln/nfYP1K8f5B/lrGwJ0q5lp2e6mIP44/yTg6R+0r/ACln
/nfYE/s/yk/LqxIaHyrau/8ANNzl/ByR+GWw0GKHKP2lqlrMsucvuZjp+g6HpoA07SLOxC9P
QgSP/iKjMqGOMeTTKUjzKdDpljBvFXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FX/1vv5irsVdirsVdir
sVdirsVdiq16cTXFXmnnhrlkgVkMdirkiQkHk/hQVOQZR5vLGS025TDqaGh/pgk5A5LCln/v
0fc/9MixKzhY70lH0g/0xZxa42X+/V+5v6Yp3bKWPeZfub+mK7qXCyqf3y+2zf0xUu4WVD++
X7j/AExY7t8NP/38v3H+mK7uEdl/v9fuP9MV3dwsv9/D7j/TFd1/Cy/38PuP9MWQaKWVP74f
cf6YqWwljX++H3N/TFjuuKWH+/h9AP8ATJRXddwsa/3w+4/0wru2Y7H/AJaFH+xP9MEl3W+n
YD/d4P0N/TIru3wse0o+4/0yUV3a4WG/70e+x/phXdvhYU/vvnsf6ZBd2uFh/v4fcf6Yru7h
Yf7+H3H+mK7tlLGhrMKfI/0xXdwi0+m1yv8AwJ/piu7ZjsabXCkV/lP9MV3W+nYf7/X7m/pi
u6mY7DtOvXwP9MV3WNHp9B+/X7m/pixCmUsK/wB8PuP9MWa0pp3+/lH0N/TFO6mU0/f98v3N
/TFd1gSx7SinYgP/AExXdViWzrtIPbZ/6YrurcLKv96K/I/0whS9r8gGb9D8ZFb0FkP1WSuz
Dvt1yYcXJzegr0GSYt4q7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqta
nf6MVa7DAaUtDqabYo2XHr03x2ZN4NkOx2Vx9sdlW747K3vkgrt8Vdvire/jiq3evXIlXfFg
S74sIpFO3w7LXm75nCrqDxxV23zxYl30Yq7bBRS1tgo967N4UOwpDtvDImku2x2Tu1sem2FD
e3jjux2d8sK7OxXZ300wbrs447p2bXvhSuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kv/9k=</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBAQFBAYFBQYJBgUGCQsIBgYICwwKCgsKCgwQ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</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHYAAAA5BAMAAAARh8KbAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAACBj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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4STqRXhpZgAASUkqAAgAAAAIABIBAwABAAAAAQAAABoBBQABAAAAbgAAABsBBQABAAAA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</binary>
 <binary id="i_012.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHgAAAA6BAMAAACJ2oCGAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAACBj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</binary>
 <binary id="i_013.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAHgAAAA+BAMAAAASS8KQAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAACBj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</binary>
 <binary id="i_014.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAU4AAAFfBAMAAADT9zhkAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAACBj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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANgAAACaBAMAAAA5npu5AAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAACBj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</binary>
 <binary id="i_016.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPoAAACIBAMAAAA8KOvEAAAABGdBTUEAAK/INwWK6QAAACBj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</binary>
</FictionBook>
