Начиная с мая 2020 года, после убийства полицией Джорджа Флойда, чернокожего американца, демонстрации и беспорядки «Black Lives Matter» охватили Соединенные Штаты, Великобританию и ряд европейских стран. Хотя убийство г-на Флойда послужило непосредственным катализатором беспорядков, многие ученые полагают, что пандемия КОВИД-19 и последовавший за ней экономический кризис сыграли более глубокую, ключевую роль в создании условий, которые привели к протестам.
С 2011 года в Соединенных Штатах и Великобритании наблюдается неуклонный рост протестов, что, как полагают Петр Турчин и другие ученые, является результатом предсказуемого 50-летнего цикла социально-политической динамики, кульминацией которого стал всплеск насилия. Этот цикл был идентифицирован российскими экспертами в области клиодинамики и структурно-демографической теории. Еще в 2010 году они предсказывали текущий ход событий. И теперь они смогли проверить свои математические модели.
В 2010 году российско-американский ученый Петр Турчин использовал структурно-демографическую теорию (СДТ) для прогнозирования динамики социально-политических условий в США и Западной Европе до 2020 года. По его модели прогнозировалось, что в течение следующего десятилетия в западных демократических государствах будет наблюдаться политическая нестабильность и рост социальных конфликтов. В новой статье Турчин совместно с другим ведущим специалистом SDT Университета ВШЭ Андреем Коротаевым провел ретроспективную оценку прогнозов, сделанных в 2010-2012 гг. и подтвердил правильность сделанных выводов. Статья была опубликована в PLoS ONE.
Применяется следующий подход: постулированная историческая гипотеза превращается в математическую модель. Затем она вычисляется. Из модели извлекается конкретный прогноз. Затем этот прогноз проверяется на реальных исторических событиях. Таким образом, математические модели могут быть откорректированы, скорректированы и, как результат, обеспечивают достаточно точный прогнозный анализ.
Историкам помогает теория сложных систем, изначально разработанная физиками для описания нелинейных, хаотических процессов, которая может быть использована, например, для моделирования климата и прогнозирования погоды. Американский социолог и историк Джек Голдстоун первым из ученых применил математический аппарат от теории сложных систем к историческим процессам. Он разработал структурно-демографическую теорию (SDT), которая позволила учесть множество взаимодействующих в обществе сил, оказывающих на него давление и приводящих к бунтам, революциям и гражданским войнам.
Используя SDT, Голдстоун установил, что каждому крупному перевороту или революции предшествует всплеск рождаемости. В результате численность населения превышает его экономические возможности для самообеспечения. Наступает кризис, резко падает уровень жизни населения, начинаются беспорядки. В то же время государство теряет политическую гибкость, элиты расколоты, часть из них встает на сторону протестующих против действующей системы. Происходит переворот, обычно сопровождаемый взрывом насилия и гражданской войной.
Позже идеи Голдстоуна подхватили и развили российские ученые и исследователи, в том числе не только Петр Турчин, но и Сергей Нефёдов, Леонид Гринин и профессор НИУ ВШЭ Андрей Коротаев. Они применили свои разработки для прогнозирования социально-исторической динамики в США и Великобритании, а также в других странах Западной Европы.
Структурная демографическая теория состоит из четырех основных компонентов:
- государство (размер, доходы, расходы, долги, легитимность власти и т.д.)
- население (размер, возрастная структура, урбанизация, уровень заработной платы, социальный оптимизм и т.д.).
- элиты (численность и структура, источники их доходов и текущее благосостояние, заметное потребление, внутренняя конкуренция, социальные нормы)
- факторы нестабильности (радикальные идеологии, террористические и революционные движения, акты насилия, бунты и революции)
Голдстоун также предложил методы их операционализации и измерения, а также общий интегральный показатель, позволяющий прогнозировать будущие волнения — показатель политического стресса Ψ (PSI, или показатель политического стресса). Ретроспективные исследования показали, что Ψ был за пределами графика до Французской революции, Гражданской войны в Англии и кризиса в Османской империи. Поэтому, если математическая модель показывает рост кривой Ψ на любых временных интервалах в будущем, то можно с уверенностью говорить о грядущей социально-политической нестабильности в это время в данном регионе.
В общем, уравнение для расчета Ψ выглядит так:
Ψ = MMP * EMP * SFD
Здесь MMP означает Потенциал массовой мобилизации, EMP означает Потенциал элитной мобилизации, а SFD представляет уровень дефицита государственного бюджета в государстве. Каждый из показателей уравнения рассчитывается отдельно с использованием многих других социально-демографических переменных и различных математических инструментов, включая дифференциальные уравнения.
В новой работе ученые взяли информацию из базы данных Межнационального архива данных временных рядов (CNTS). В ней содержится информация по 200 важнейшим показателям для более чем 200 стран мира за период с 1815 года по настоящее время. Наибольший интерес исследователей вызвали данные об антиправительственных демонстрациях, бунтах, правительственных кризисах, революциях и чистках (хотя по Соединенным Штатам и Великобритании данных для надежного статистического анализа в отношении двух последних явлений очень мало). Для проверки и исправления информации также использовались независимая база данных по политическому насилию в США (USPVD) и архив публикаций газеты «Нью-Йорк Таймс».
Оказалось, что в полном соответствии с прогнозами на 2010-2012 годы в США за последние 10 лет резко возросло количество антиправительственных демонстраций, а также значительно увеличилось количество уличных беспорядков (см. график ниже). Важно отметить, что сделанный на тот момент прогноз полностью расходился с нынешними тенденциями и не мог быть простой экстраполяцией, поскольку с начала 1980-х годов до 2010 года уровень социальных волнений оставался стабильно низким.
Важно отметить, что события 2020 года никак не влияют на результаты моделирования и не меняют их. Все тенденции, которые четко проявились в США, Великобритании и ряде европейских стран, медленно, но неуклонно росли на протяжении всего десятилетия. Конечно, пандемия КОВИД-19 также оказала свое влияние, и предсказать ее на основе исторических данных было невозможно (хотя вирусологи и эпидемиологи регулярно писали о потенциальной опасности коронавирусов в научных периодических изданиях, начиная с 2000-х годов). Но эпидемии опасных заболеваний часто возникают в периоды социального кризиса и поражают наиболее уязвимые слои общества (как это произошло в США), что только еще больше мобилизует массы и выводит их на улицу.
Перевод текста: Шишмарёв С.Н. для kriminalisty.ru
