Это измерение, которое они называют "глубиной конкуренции", может быть интегрировано в различные важные и прибыльные области. Например, оно может помочь прогнозировать победителей спортивных состязаний, прогнозировать предпочтения потребителей, ранжировать университеты и оценивать практику приема на работу.

Но это также обеспечивает единую структуру для сравнения и получения информации о широком спектре конкурентных взаимодействий. Пока у исследователей есть данные, будь то данные о настольных играх или боях бабуинов, их модель может рассчитать глубину любого соревнования с победителем и проигравшим.

"Модель не знает, получает ли она данные о спорте или о животных", - сказал Макс Джерди, докторант по физике в Калифорнийском университете и автор нового исследования. "То, что мы пытаемся сделать, - это разработать общий способ измерения неравенства в самых разных условиях".

В этом контексте, чем неравнее конкуренция, тем она серьезнее. В более серьезных соревнованиях участники более разделены по уровню мастерства и статусу. Поэтому может показаться удивительным, что в этом контексте человеческие игры и спортивные состязания оказываются на самом низком уровне.

Но это сделано специально, говорит Марк Ньюман, профессор физики и сложных систем Калифорнийского университета.

"Например, такая игра, как баскетбол, на самом деле не является поверхностным видом спорта", - сказал Ньюман. "Существует огромный спектр возможностей, и вы можете играть на самых разных уровнях. Но люди этого не делают, потому что нет никакого смысла заставлять среднестатистического старшеклассника выступать против профессионала НБА".

Джерди отметил, что даже в НБА худшие команды имеют больше шансов привлечь в свои команды лучших молодых игроков в качестве пути к совершенствованию.

"Если говорить о чем-то поверхностном, это может иметь негативный оттенок, но вы также можете сказать, что это более конкурентоспособно, менее предсказуемо или более захватывающе", - говорит Джерди. "Все они описывают одно и то же".

В то время как у людей есть нормы и структуры, способствующие равенству и захватывающим соревнованиям, у других животных их нет.

Возьмем, к примеру, кур, от которых произошло выражение "иерархия". В стае существует четкая иерархия, при которой более сильные птицы клюют тех, кто стоит ниже по рангу, с очень небольшим риском "проиграть" в конкурентной борьбе или быть побежденными в демонстрации доминирования.

Таким образом, по оценке Джерди и Ньюмана, баскетбольный мяч имеет глубину менее 1 слоя, в то время как иерархия цыплят приближается к 20 слоям. Социальная иерархия гиен еще более жесткая и предсказуемая, ее глубина превышает 100 слоев.

Конкурентные взаимодействия в человеческом обществе, включая рейтинги университетов и социальную иерархию внутри групп друзей в старших классах, по своей глубине напоминают спортивные состязания и соревнования с животными.

Помимо оценки уровня конкуренции, новая модель также может предсказать "победителя" определенных соревнований. Таким образом, этот метод может быть использован для оценки рейтингов университетов, прогнозирования предпочтений потребителей или для прогнозирования результатов спортивных соревнований, даже между участниками, которые никогда раньше не встречались.

Чтобы продемонстрировать эту способность к прогнозированию, команда показала, что футбольная команда U-M 2022 года с вероятностью 89% обыграла бы Висконсинский университет, если бы они играли друг с другом.