Конец времен. Элиты, контрэлиты и путь политического распада

Ровно тогда же, когда кембриджские демографы завершали свой анализ демографических тенденций в Англии раннего Нового времени, Джек Голдстоун, как мы узнали из предыдущей главы, столкнулся с первым препятствием в своем стремлении разработать демографическо-структурную теорию революций и восстаний. После провальной попытки защитить диссертацию, в ходе которой профессура без колебаний отвергла его исходный амбициозный проект, Голдстоун заперся в квартире, желая, что называется, зализать раны и решить, как быть дальше.

Благодаря работе Кембриджской группы, с которой Голдстоун был знаком, он чувствовал потенциал изучения данных о динамике населения (это ключевой фактор его теории) – по крайней мере, для одного из случаев, для английской революции 1640 года. В частности, демографические данные Кембриджской группы подтверждали, что население Англии быстро увеличивалось до 1640 года, а затем стало сокращаться. Еще имелись достоверные данные о заработной плате тех лет, мобильности элиты и королевских финансах. Тенденции, проистекавшие из этих данных, полностью соответствовали теории Голдстоуна. Последний в итоге ужал размах своего исследования и сосредоточился на Англии раннего Нового времени; это менее амбициозное начинание не встретило отторжения у профессуры. Решающую роль сыграло наличие большого количества качественных данных об Англии раннего Нового времени.

Революция персональных компьютеров

В 1981 году произошло и другое, казалось бы, стороннее событие – появление IBM PC, первого по-настоящему массового компьютера. Напомню, что данные, которые Голдстоун использовал в своей докторской диссертации, были результатом невероятно трудоемких исследований. Постепенно компьютерные мощности и хранилища произвели революцию в науках о данных, началась эра больших данных. Историки опоздали на этот праздник, но постепенно все же осознали возможности – и сделались восторженными, так сказать, потребителями. Цифровая история сегодня вполне устоявшаяся дисциплина с академическими журналами и собственными факультетами в ряде университетов.

Проект Seshat

В отличие от Голдстоуна, я решил стать клиодинамиком после того, как уже сделал успешную карьеру биолога-теоретика. Я занимал постоянную должность в хорошем университете и потому мог позволить себе рискованную смену сферы деятельности. В моей предыдущей области, динамике популяций, я уже столкнулся с сопротивлением математическим моделям со стороны биологов-эмпириков, которые уделяли особое внимание изучению организмов в полевых условиях. Но я и другие мои коллеги (математики-экологи) учились убеждать эмпириков в ценности математических моделей. Мы указывали, например, на пользу таких моделей популяционной экологии, как уравнения Лотки – Вольтерры для описания циклов «хищник – жертва». До появления этой модели (Альфред Лотка предложил ее в 1925 году, а Вито Вольтерра – в 1926 году: это очередной образчик одновременного научного прорыва) экологи безуспешно пытались понять, почему популяции многих животных – например, норвежские лемминги – переживают повторяющиеся циклы подъема и спада численности. Они предполагали, что всему виной климатические колебания, но метеорологические записи не подтверждали этот вывод. Идея о том, что популяционное взаимодействие между хищниками и жертвами может генерировать циклы «эндогенно», без воздействия внешних или экзогенных факторов, стала огромным сюрпризом. Как я уже упоминал в связи с квадратичным законом Ланчестера, одно из достоинств математики заключается в том, что она способна предоставить чисто логическое понимание проблемы или головоломки, которую мы пытаемся решить. Математические уравнения, а в последнее время и компьютерные модели – прекрасная опора для ума.