Злой рок. Политика катастроф

Text
1
Reviews
Read preview
Mark as finished
How to read the book after purchase
Don't have time to read books?
Listen to sample
Злой рок. Политика катастроф
Злой рок. Политика катастроф
− 20%
Get 20% off on e-books and audio books
Buy the set for $ 12,59 $ 10,07
Злой рок. Политика катастроф
Audio
Злой рок. Политика катастроф
Audiobook
Is reading Юрий Гуржий
$ 7,12
Details
Font:Smaller АаLarger Aa

Глава 3
Серые носороги, черные лебеди, драконьи короли

 
Мы для богов – что для мальчишек мухи:
Нас мучить – им забава[196].
 
Король Лир.

Зверинец катастроф

В начале 2020 года находящиеся под большим давлением лидеры наций, отчаянно пытаясь добиться поддержки народа, твердили, что пандемия COVID-19 – это война, пусть и против «невидимого врага»[197]. Некоторые историки предложили тщательно подготовленные подтверждения такой аналогии[198]. Конечно, по очевидным причинам пандемия очень отличается от войны. Пандемия считается стихийным бедствием, а война – бедствие рукотворное, и к этому отличию мы еще вернемся. При пандемии людей убивает патоген, а во время войны – другие люди. Тем не менее у двух бедствий много общего и помимо очевидного факта избыточной смертности. И пандемия, и война относятся к особому классу редких крупномасштабных бедствий, которым и посвящена эта книга.

Наверное, не все войны воспринимаются как гром среди ясного неба. Но с Первой мировой было именно так. К 1914 году все уже давно знали о том, что возможна великая война европейских держав, все понимали, какими страшными будут ее последствия, и все же – даже среди самых образованных и сведущих – мало кто до самого конца июля осознавал неотвратимость Армагеддона. То же можно сказать и о тех, кто в 2020 году не раз получал сообщения об угрозе, которую таит новый заразный патоген, но при этом предпочитал не обращать внимания на опасность или преуменьшать ее, когда заболевание, помеченное Всемирной организацией здравоохранения как «болезнь Х», появилось на самом деле. И поэтому итоги начальной фазы пандемии оказались более или менее схожими с теми, к каким привели первые месяцы Первой мировой войны: финансовая паника, экономическая разруха, встревоженность народа и высокий уровень избыточной смертности, – хотя умирали прежде всего не мужчины среднего возраста, а пожилые люди обоих полов. Одно важное отличие заключалось в том, что пандемия COVID-19 началась без всплеска патриотизма, способного смягчить удар и повысить моральный дух. Впрочем, есть и сходство: и в том, и в другом случае шла постепенная адаптация – по мере того как становилось ясно, что кризис «не кончится к Рождеству». Закончившись, катастрофы обретают форму, которую пострадавшим от них никак не различить. В августе 1914-го никто не знал, что последние выстрелы войны прозвучат только через четыре с половиной года. И точно так же никто из англичан и французов, вступивших в Слёйсское морское сражение, не мог предположить, что они вступают в Столетнюю войну, поскольку этот термин появился лишь в 1823 году[199].

Конечно, есть люди, совершенно несведущие в истории. «Это крайне необычная ситуация, – сказал один финансовый эксперт в марте 2020 года изданию Financial Times. – Подобного кризиса мы никогда еще не встречали»[200]. Вот яркий пример того, что люди, называющие кризис «беспрецедентным», как правило, просто не знают истории и проявляют свое невежество во всей красе. Лишь немногим лучше были неудачные исторические аналогии, к которым часто прибегали люди, пытающиеся понять последствия пандемии. В марте архиепископ Кентерберийский уподобил ее ядерному взрыву: «Первичное воздействие колоссально, – сказал он, – но последствия будут длиться годами, и мы сейчас даже и близко не можем представить, как они изменят наше общество»[201]. Но он заблуждается. Если вы хотите понять почему, просто подумайте о том, что стало с Хиросимой и Нагасаки, когда в августе 1945 года над ними взорвались первые боевые атомные бомбы. «Малыш» в одно мгновение убил в Хиросиме примерно столько же людей, сколько за полгода до того погибло при бомбардировке Дрездена – около 35 тысяч. Но к концу 1945 года жертв среди японцев стало намного больше – 140 тысяч в Хиросиме и 70 тысяч в Нагасаки. А кроме того, многие умерли впоследствии – от лейкемии и рака, вызванных радиоактивным излучением от обоих взрывов.

На момент написания этих строк (22 октября 2020 года) COVID-19, по оценкам, убил более 1,1 миллиона человек по всему миру примерно за десять месяцев. Весьма вероятно, что это число занижено, если судить по отношению избыточной смертности к ожидаемому количеству смертей во многих странах[202]. Несомненно, в предстоящие месяцы, когда моя книга пойдет в печать, эта цифра возрастет. И она действительно сравнима с числом жертв самых жестоких сражений мировых войн. Однако в отличие и от ударной волны, которая следует сразу за ядерным взрывом, и от последующей радиации, SARS-CoV-2 – это вирус, которого можно избежать, если общество и отдельно взятые люди будут соблюдать надлежащие меры предосторожности. Одна и та же «бомба» упала на Тайвань, Италию и штат Нью-Йорк. На сегодняшний день на Тайване от COVID-19 умерли семеро, в Нью-Йорке – 33 523. Я не хочу сказать, будто геополитические аналогии непременно безосновательны и лишь изучение других пандемий поможет нам понять эту. Скорее нам необходимо счесть COVID-19 одной из тех редких катастроф, которые случаются в истории человечества через нерегулярные периоды времени. Помимо пандемий к ним относятся масштабные войны, насильственные революции, вулканические извержения, землетрясения и стихийные бедствия – скажем, природные пожары и наводнения. Историков, как правило, влекут такие необычайные события, и прежде всего рукотворные. И все же ученые редко всерьез размышляют о том, что общего у всех таких катастроф.

Как мы видели, пандемии подобные той, что охватила мир в 2020 году, происходят так же часто, как крупные войны. Создатели одной из очень влиятельных эпидемиологических моделей предположили, что при отсутствии немедикаментозных мер пандемия 2020 года может убить во всем мире до 40 миллионов человек[203]. В сравнении с населением планеты (7,8 миллиарда человек) эта цифра близка к уровню смертности на полях сражений Первой мировой. Сейчас кажется ясным, что окончательное количество жертв COVID-19 будет не столь высоким – либо потому, что модель, созданная в Имперском колледже Лондона, переоценила коэффициент летальности при заражении инфекцией; либо потому, что социальное дистанцирование, экономические локдауны и другие меры и правда помогли избежать массовой гибели людей. Но в начале кризиса никто этого гарантировать не мог. Если бы Первая мировая война, согласно ожиданиям многих современников, продлилась не более пяти месяцев, она бы тоже оказалась далеко не столь смертоносной.

 

У этих двух разных бедствий есть одна примечательная черта: современники не раз предсказывали их за годы до того, как те произошли. В этом смысле обе катастрофы служат примерами того, что Мишель Вукер назвала «серым носорогом», – чего-то «опасного, очевидного и весьма вероятного», – и стоят в одном ряду с «ураганом „Катрина“, финансовым кризисом 2008 года, обрушением моста в Миннесоте в 2007 году, кибератаками, природными пожарами и дефицитом воды»[204]. И все же, когда Первая мировая война и пандемия COVID-19 действительно случились, они были восприняты как поразительные события – «черные лебеди». Нассим Талеб понимает под «черным лебедем» любое событие, которое «на основе нашего ограниченного опыта кажется нам невозможным»[205]. Благодаря эволюции и образованию у нас есть определенные эвристические искажения, из-за которых мы ожидаем, что большая часть явлений (скажем, рост людей) будет подчиняться нормальному распределению. Но статистическое распределение природных пожаров – если ограничится одним примером – пусть и не всегда, но часто описывается с помощью других правил, а именно – степенными законами. Не существует «типичного» или среднего лесного пожара. На графике распределение пожаров предстанет вовсе не в виде знакомой нам колоколообразной кривой с большинством случаев вокруг медианы. Скорее, если графически отобразить величину пожаров в сравнении с частотой их встречаемости, используя при этом логарифмические шкалы, мы получим прямую линию[206].

Степенные законы (или распределения, которые примерно их напоминают) на удивление повсеместны, хотя уклон линии на графике, конечно, варьируется[207]. Эти законы описывают и то, как распределяются размеры метеоритов и космического мусора на орбите Земли, величина лунных кратеров, сила солнечных вспышек и масштаб извержений вулканов – не говоря уже о тех закономерностях, в соответствии с которыми добывают свой корм разные травоядные. Многое подчиняется степенным законам и в мире людей: ежедневная прибыль фондовой биржи; кассовые сборы; частотность слов в большинстве языков; частотность фамилий; масштабы перебоев в электроснабжении; число обвинений в расчете на преступника; индивидуальные ежегодные расходы на здоровье; убытки вследствие «кражи персональных данных»… Что же касается распределения 315 «смертельных конфликтов», которое вывел Льюис Фрай Ричардсон (см. первую главу), то оно: 1) не было в полной мере степенным законом: формально это распределение Пуассона, то есть, по сути, случайный паттерн, применимый не только к войнам, но и к радиоактивному распаду, к «раковым кластерам», к точкам приземления торнадо и к запросам, обращенным к веб-серверам. А в минувшую эпоху с помощью этого распределения представляли смерти кавалеристов, погибших от удара лягнувшей лошади.

В данном случае точное математическое различие между степенными законами и распределениями Пуассона не должно нам мешать. Нам достаточно знать, что оба распределения не поддаются прогнозам. Изучая смертоносные конфликты, Ричардсон стремился найти в своих данных те или иные закономерности, которые могли бы объяснить сроки и масштаб войн. Проявлялась ли какая-нибудь долговременная тенденция к их большему или меньшему количеству? Были ли войны обусловлены географической близостью государств – или другими факторами: социальным, экономическим и культурным? В обоих случаях ответ был отрицательным. Данные указывали, что войны распределялись случайным образом. (По словам Ричардсона, «вся совокупность в целом не указывает на какую-либо тенденцию к тому, что убийственных распрей становится больше или меньше»)[208]. В этом войны действительно напоминают пандемии и землетрясения. Мы не можем заранее узнать ни того, когда и где случится то или иное событие, ни того, каким будет его масштаб. И хотя некоторые современные исследователи по-прежнему видят в своих данных обнадеживающее движение к спокойствию и миру[209], более убедительная точка зрения гласит, что человечество все так же склонно к «лавинам конфликтов» и каскадам «беспорядочно разветвляющихся» вооруженных столкновений[210].


Представление числа конфликтов разной величины в сравнении с количеством умерших в каждом из них. Источник: L. F. Richardson, Statistics of Deadly Quarrels. На сегодня две мировые войны остаются единственными смертельными конфликтами в 7 баллов (с десятками миллионов жертв). На сегодня в результате убийств в 0 баллов (то есть с числом жертв от одного до трех человек) погибло почти столько же людей, сколько во время мировых войн


Возможно, есть одно исключение. Дидье Сорнетт рассмотрел события в высшей степени невероятные, выходящие за пределы распределения по степенному закону, – и назвал их «драконьими королями». Он находит примеры в шести областях: это размеры городов; акустическая эмиссия, связанная с разрушением материалов; возрастание скорости в гидродинамической турбулентности; финансовые крахи; интенсивность эпилептических припадков у людей и животных; и (вероятно) землетрясения. Сорнетт утверждает, что «драконьи короли» – это «исключительные события, которые статистически и механистически отличаются от своих меньших собратьев». Они «в той или иной мере предсказуемы, поскольку механизмы, с которыми они сопряжены, выражены иначе, нежели у других событий. Часто „драконьи короли“ связаны с неким происшествием (фазовым переходом, бифуркацией, катастрофой, переломным моментом), чья развивающаяся структура порождает предвестников, к которым полезно прислушаться»[211]. Однако остается неясным, с какой достоверностью можно определить таких предвестников, прежде чем «драконий король» нанесет свой удар.

Как некое событие превращается из «серого носорога» (легко предсказуемого) в «черного лебедя» (совершенно неожиданного) и, далее, в «драконьего короля» (огромного масштаба)? Для историка преображение «серого носорога» в «черного лебедя» – это наглядный пример проблем, связанных с когнитивными ошибками, о которых мы говорили в предыдущей главе. А по какой еще причине часто предсказываемое бедствие может разразиться как гром среди ясного неба? Но что касается преображения «черного лебедя» в «драконьего короля», то здесь речь идет о различиях между катастрофой, губящей невероятно много людей, и бедствием, последствия которого оказываются гораздо более значительными и далеко идущими, чем непосредственное число убитых. Стоит добавить, что «драконьи короли» – пусть это и было бы сложно доказать статистически – словно бы существуют и за пределами области катастрофы. Из неисчислимого множества святых и основателей религиозных культов, бывших в истории, только трое (Гаутама Будда, Иисус Христос и Мухаммед) основали мировые религии, способные привлечь сотни миллионов приверженцев и существовать на протяжении веков. Нам не исчислить и светских политических мыслителей – прошлого и настоящего, – и все же ни один из них не сравнится с Карлом Марксом, вдохновившим не только сотни миллионов последователей, но и многочисленные партии, революции и страны, в том числе и два крупнейших государства в истории мира – Советский Союз и Китайскую Народную Республику. И точно так же в истории человечества было много периодов технологических изменений, но только с одного, изначально нацеленного на производство тканей и применение энергии пара, началась промышленная революция. И кажется, что эти экстремальные наблюдения – уже не «черные лебеди», а «драконьи короли». Но насколько возможно предсказать их на практике – это пока совсем не понятно.

Если для столь многих природных и рукотворных феноменов характерны степенная зависимость или распределение Пуассона, то как история может быть цикличной? Если мир полон случайностей, то как может классическая трагедия оказаться чем-то иным, помимо простой попытки рационально объяснить невезение – ту же чуму, постигшую Фивы в дни правления царя Эдипа? Как заметил Джиллетт Пенн, фокусник-атеист: «Удача – это статистика, принятая на свой счет».

 

Бабочка Лоренца

Как известно, Эдвард Лоренц, основоположник теории хаоса, предположил, что взмах крыльев бабочки в Бразилии может вызвать ураган в Техасе. В сложных нелинейных системах даже незначительное возмущение может привести к серьезным последствиям. «Эффект бабочки» Лоренц сформулировал в 1961 году, когда экспериментировал в Массачусетском технологическом институте (MIT) с компьютерной моделью, которую разработал, чтобы имитировать разные погодные условия. (Лоренц, математик по образованию, стал метеорологом во время Второй мировой войны.) Как-то раз он решил повторить моделирование, но округлил одну переменную с 0,506127 до 0,506. К его удивлению, это крошечное изменение радикально преобразило смоделированную компьютером погоду.

Впрочем, мало кто прочел новаторскую статью Лоренца, опубликованную в издании Journal of the Atmospheric Sciences («Журнал атмосферных наук») под названием «Детерминистический непериодический поток»[212]. Лишь примерно десять лет спустя он перевел свое озарение на язык неспециалистов – в лекции «Предсказуемость: может ли взмах крыльев бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?». «Два частных случая метеорологической обстановки, – утверждал он, – различающихся чем-то столь же малым, как непосредственное влияние одной-единственной бабочки, по прошествии достаточного времени разовьются в две ситуации, различающихся уже чем-то столь же значительным, как торнадо». Впрочем, в лекции, прочитанной в 1972 году, Лоренц добавил важную оговорку: «Если взмах крыльев бабочки может способствовать возникновению урагана, то столь же вероятно, что он может способствовать и его предотвращению»[213]. С точки зрения Лоренца, именно из-за этого так трудно предсказывать погоду на долгий срок.

То же самое, и даже в большей степени, применимо и к экономическому прогнозированию. В 1966 году экономист Пол Самуэльсон, нобелевский лауреат и профессор MIT, как и Лоренц, в шутку сказал, что падение цен на акции в США послужило верным предвестником «девяти из последних пяти рецессий». На самом деле экономисты-аналитики выполняют свою работу намного хуже, чем метеорологи. С 1988 по 2019 год наблюдалось 469 случаев спада национальных экономик, и к весне того года, в котором случался каждый из них, Международный валютный фонд верно предсказал только четыре[214]. Что же до масштабного экономического кризиса 2008–2009 годов, то лишь очень немногие экономисты предвидели его с точностью, сколь-либо близкой к реальной. По большей части, как выразилась Ее Величество Королева, они «не видели, к чему идет дело».

Проблема в том, что и погода, и экономика – системы сложные. А если говорить только об экономике, то она постепенно усложнялась еще со времен промышленной революции. Сложная система состоит из очень большого числа взаимодействующих компонентов, организованных в асимметричную структуру, и балансирует где-то между порядком и беспорядком – «на грани хаоса», как выразился Кристофер Лэнгтон, специалист в области теории вычислительных систем[215]. Система может хорошо работать довольно долго, и будет казаться, что она пребывает в равновесии, но на самом деле она все время адаптируется – и, возможно, наступит момент, когда она достигнет «самоорганизованного критического состояния». А потом слабейший триггер (бабочка, взмахнувшая крыльями, или знаменитая последняя песчинка, которая рушит всю груду песка) может запустить «фазовый переход» из одного состояния в другое.

Вскоре после масштабных фазовых переходов на сцену выходят историки – их влекут события, «обитающие» в хвостах вероятностных распределений. К сожалению, помощи от этих историков, как правило, никакой. Неверно понимая, что собой представляет сложная система, они объясняют любое большое бедствие долгосрочными причинами, часто углубляясь в прошлое на десятки лет. Летом 1914 года, к откровенному изумлению большинства современников, начинается чудовищная мировая война. Вскоре историки разрабатывают сюжет, соизмеримый со случившейся бедой. В нем присутствуют алчные до власти немцы, в 1897 году начавшие строить военно-морской флот; Османская империя, чья власть на Балканах слабеет с 70-х годов XIX века; и Бельгия, сохраняющая нейтралитет в силу перемирия, подписанного еще в 1839 году. Именно это Нассим Талеб справедливо осудил как «ошибку нарратива» – создание психологически приятных историй по принципу post hoc, ergo propter hoc[216][217]. Привычка рассказывать такие истории настолько стара, что от нее неимоверно трудно избавиться. Недавние версии ретроспективного заблуждения возводят террористические атаки 11 сентября к казни Сейида Кутба, исламского писателя и вдохновителя организации «Братья-мусульмане» (притом что казнь эта произошла в 1966 году)[218]; или приписывают финансовый кризис 2008 года к мерам финансового дерегулирования, принятым еще в конце 1970-х[219].

На самом деле для объяснения внезапного фазового перехода часто хватает и непосредственных триггеров кризиса. Чтобы понять, почему это так, нам необходимо признать, что «толстохвостые» феномены, столь любимые историками, по большей части представляют собой нарушения, а иногда и полный сбой в работе сложных систем. Сложность – это термин, который сейчас широко используется как в естественных, так и в компьютерных науках, когда специалисты хотят осмыслить широкий круг различных систем, – таких как спонтанно организованное поведение полумиллиона муравьев или термитов, позволяющее им строить сложные муравейники и гнезда; или возникновение человеческого интеллекта из взаимодействия сотни миллиардов нейронов в «волшебном ткацком станке» центральной нервной системы; или действие антител в иммунной системе для борьбы с чужеродными бактериями и вирусами; или «фрактальная геометрия», посредством которой простые молекулы воды складываются в изящные снежинки с бесчисленными вариантами шестикратной симметрии, а растительные клетки формируют листья папоротника; или совершенный биологический порядок, объединяющий многочисленные виды флоры и фауны тропического леса[220].

Есть все причины думать, что созданные человеком экономики, общества и политические образования разделяют многие черты сложных адаптивных систем. Более того, такие экономисты, как, например, Уильям Брайан Артур, более двадцати лет строят свои теории на этом предположении, выходя и за пределы освященной традицией идеи Адама Смита о «невидимой руке», которая правит рынками с помощью взаимодействия отдельных людей, стремящихся к максимизации личной выгоды, и за рамки воззрений Фридриха фон Хайека, критиковавшего экономическое планирование и управление спросом[221]. Артур полагает, что сложной экономике свойственны такие черты, как рассредоточенное взаимодействие разнообразных агентов; слабый контроль со стороны центра; многоуровневая организация; непрерывная адаптация; постоянное создание новых ниш и отсутствие общего равновесия. В этой версии экономики Кремниевая долина – это сложная адаптивная система. Как и сам интернет.

Исследователи из Института Санта-Фе много лет пытались понять, как применить подобные идеи к другим аспектам коллективной человеческой активности[222]. Возможно, эти усилия могут напомнить, как мистер Кейсобон, персонаж романа Джордж Элиот «Мидлмарч», стремился отыскать «ключ ко всем мифологиям»[223], – но попытаться в любом случае стоит. Рассмотрим следующие черты, характерные для сложных систем:

– Незначительное вмешательство может повлечь значительные… изменения – это эффект усилителя[224].

– Причинно-следственные связи зачастую (но не всегда) нелинейны, так что привычные методы обобщения, идущие от наблюдений над объектами к построению теорий об их свойствах (скажем, к анализу тренда и выборке), не слишком помогают. Более того, ряд теоретиков, изучающих сложность, даже заходят столь далеко, что заявляют, будто сложные системы полностью недетерминированы.

– Когда в сложных системах происходит сбой, его масштаб практически невозможно предсказать.

Все это означает, что сравнительно малое потрясение может вызвать непропорциональный – а иногда и фатальный – сбой в работе сложной системы. Как утверждал Талеб, к 2007 году глобальная экономика стала напоминать чрезмерно оптимизированную электросеть[225]. Относительно небольшого «скачка напряжения» – краха американского рынка субстандартного ипотечного кредитования – оказалось достаточно, чтобы погрузить всю мировую экономику в финансовый «блэкаут»[226]. Обвинять в таком кризисе меры финансового дерегулирования, принятые при Рональде Рейгане, столь же продуктивно, как винить адмирала фон Тирпица, строящего планы по созданию военно-морского флота, в том, что началась Первая мировая война.

196Пер. М. Кузмина. Уильям Шекспир. Король Лир. Акт IV, сцена 1.
197Kevin Rawlinson, «‘This Enemy Can Be Deadly’: Boris Johnson Invokes Wartime Language», Guardian, March 17, 2020; Donald J. Trump (@realDonaldTrump), «The Invisible Enemy will soon be in full retreat!» Twitter, April 10, 2020, 9:15 a.m., https://twitter.com/realdonaldtrump/status/1248630671754563585.
198Lawrence Freedman, «Coronavirus and the Language of War», New Statesman, April 11, 2020, https://www.newstatesman.com/science-tech/2020/04/coronavirus-and-language-war; Karl Eikenberry and David Kennedy Tuesday, «World War COVID-19: Who Bleeds, Who Pays?» Lawfare (blog), April 28, 2020, https://www.lawfareblog.com/world-war-covid19wh-bleeds-who-pays.
199Anne Curry, The Hundred Years War, 2nd ed. (Basingstoke, UK: Palgrave Macmillan, 2003), p. 5.
200Izabella Kaminska, «Man Group’s Draaisma Notes Inflation Paradigm Shift Is Possible», Financial Times, March 20, 2020, https://ftalphaville.ft.com/2020/03/20/1584698846000/Man-GroupsDraaisma-notes-inflation-paradigm-shiftispossible/.
201John Authers, «And Now for Something Completely Different», Bloomberg, March 19, 2020, https://www.bloomberg.com/opinion/articles/20200319/lagardesecb-bazooka-needs-fiscal-support-from-governments.
202«Coronavirus Tracked», Financial Times, July 10, 2020, https://www.ft.com/content/a26fbf7e-48f8-11ea-aeb3-955839e06441. См. также: Giuliana Viglione, «How Many People Has the Coronavirus Killed?», Nature 585 (September 1, 2020), pp. 22–24, https://www.nature.com/articles/d41586-020-02497w.
203Patrick G. T. Walker et al., «The Global Impact of COVID-19 and Strategies for Mitigation and Suppression», MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Imperial College London, Report 12, March 26, 2020, https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid19/report12global-impact-covid19/.
204Michele Wucker, The Gray Rhino: How to Recognize and Act on the Obvious Dangers We Ignore (New York: Macmillan, 2016).
205Nassim Nicholas Taleb, The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable (London: Penguin/Allen Lane, 2007).
206Peter Taylor, «Catastrophes and Insurance», in Global Catastrophic Risks, ed. Nick Bostrom and Milan Сirkoviс (Oxford: Oxford University Press, 2008), p. 181. См. также: Didier Sornette, Critical Phenomena in Natural Sciences: Chaos, Fractals, Self-Organization and Disorder: Concepts and Tools, 2nd ed. (Berlin: Springer, 2004).
207Mark Buchanan, Ubiquity: Why Catastrophes Happen (New York: Penguin Random House, 2002).
208Brian Hayes, «Statistics of Deadly Quarrels», American Scientist 90 (January – February 2002), pp. 10–15.
209Céline Cunen, Nils Lid Hjort, and Håvard Mokleiv Nygård, «Statistical Sightings of Better Angels: Analysing the Distribution of Battle-Deaths in Interstate Conflict Over Time», Journal of Peace Research 57, no. 2 (2020), pp. 221–234.
210Edward D. Lee et al., «A Scaling Theory of Armed Conflict Avalanches», April 29, 2020, arXiv:2004.14311v1.
211Didier Sornette, «Dragon Kings, Black Swans and the Prediction of Crises», Swiss Finance Institute Research Paper Series 09, 36 (2009), http://ssrn.com/abstract=1470006.
212Edward Lorenz, «Deterministic Nonperiodic Flow», Journal of the Atmospheric Sciences, 20 (1963), pp. 130, 141.
213Edward Lorenz, «Predictability: Does the Flap of a Butterfly’s Wings in Brazil Set Off a Tornado in Texas?» presented before the American Association for the Advancement of Science, December 29, 1972.
214Simon Kennedy and Peter Coy, «Why Are Economists So Bad at Forecasting Recessions?» Bloomberg Businessweek, March 27, 2019, https://www.bloomberg.com/news/articles/20190328/economists-are-actually-terribleatforecasting-recessions.
215Christopher G. Langton, «Computation at the Edge of Chaos: Phase Transitions and Emergent Computation», Physica D: Nonlinear Phenomena 42, nos. 1–3 (1990), pp. 12–37.
216После этого – значит, по причине этого (лат.).
217Taleb, Black Swan, pp. 62–84.
218Lawrence Wright, The Looming Tower: Al-Qaeda and the Road to 9/11 (New York: Knopf, 2006).
219Paul Krugman, «Disaster and Denial», New York Times, December 13, 2009.
220Melanie Mitchell, Complexity: A Guided Tour (New York: Oxford University Press, 2009).
221M. Mitchell Waldrop, Complexity: The Emerging Science at the Edge of Chaos (New York: Simon & Schuster, 1992).
222См.: John H. Holland, Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity (New York: Perseus, 1995).
223См., напр.: Stuart Kauffman, At Home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity (New York: Oxford University Press, 1995), p. 5.
224Holland, Hidden Order, p. 5. См. также: John H. Holland, Emergence: From Chaos to Order (Reading, MA: Perseus, 1998).
225Nassim Nicholas Taleb, «The Fourth Quadrant: A Map of the Limits of Statistics», Edge, September 15, 2008.
226Niall Ferguson, The Ascent of Money: A Financial History of the World (New York: Penguin Press, 2008).