Читать книгу - "Критическая масса. Как одни явления порождают другие - Филип Болл"

Статистика... оперирует не собственными научными фактами подобно другим наукам, а представляет собой раздел математики. Она имеет выдающуюся и исключительную ценность в качестве метода действия и развития других наук, и ее следует считать методом исследований, основанным на законах абстрактной науки, к которым следует отнести математическую теорию вероятностей и принцип, уже очень удачно названный логикой больших чисел⁴¹.

Это определение на первый взгляд отводит статистике довольно скромную роль научного инструмента, но стоит вспомнить, что такими инструментами считаются геометрия Евклида и дифференциальное исчисление, созданное Ньютоном и Лейбницем. Следует ли считать такие инструменты слишком простыми?

Проблема определения места статистики в общенаучной картине мира обусловлена не только тем, что ученые XIX столетия весьма серьезно относились к философскому обоснованию основ своей деятельности. Эта проблема напоминает нам также о том, насколько научное мышление было связано с религиозными идеями. Дело в том, что основным объектом изучения статистики неожиданно оказалась одна из наиболее фундаментальных концепций философии и религии, а именно свобода воли человеческой личности.

Статистический подход к социальным наукам с самого начала содержал в себе некоторое противоречие. Поскольку статистика пыталась обнаружить естественные законы, управляющие жизнью общества и людей, она не могла игнорировать извечного философского вопроса о причинах, определяющих индивидуальное поведение человека. Именно этот вопрос, кстати сказать, представлялся наиболее важным для всех ученых, связанных с возникновением социальной физики. Бурные споры по поводу основ этой теории не стихают до нашего времени, поэтому читателю будет полезно ознакомиться с дискуссиями на эту тему, продолжавшимися целое столетие.

Прежде всего следует вспомнить о проблеме причин и следствий, т. е. о возможности обратной научной оценки — определении причин некоторых событий из данных о последствиях, вызываемых этими причинами. Многие вполне здраво полагали, что не стоит собирать данные о чем-либо, если не существует возможности их интерпретировать и объяснять. С другой стороны, любая интерпретация полученных данных всегда и немедленно приобретает некоторую политическую окраску. Одной из центральных проблем статистики в начале XIX века (как, впрочем, и в наши дни) была интерпретация показателей и других данных о преступности. Должны ли статистики, собственно говоря, заниматься только сбором данных или в их обязанности входят и рекомендации по снижению показателей? Должны ли они ставить своей целью описание состояния общества или предложения по его улучшению? В последнем случае, естественно, статистики должны были бы задуматься о причинах возникновения преступности.

Священной заповедью статистики, не всегда, впрочем, соблюдаемой, является утверждение, что корреляция между числами не означает наличия между ними причинно-следственной связи — принцип «корреляция не является доказательством». Однако в начальный период развития статистического подхода очень многие не могли удержаться от объявлений об установлении причинно-следственных связей, особенно если проявляющиеся связи подтверждали гипотезы авторов. Когда француз А.Тейландье обнаружил в 1828 году, что 67% заключенных в тюрьмах Франции неграмотны, вывод из наблюдения был для него абсолютно ясен: «Неужели требуются еще какие-то доказательства, что неграмотность подобно праздности является матерью всех пороков?»⁴² Статистика в те годы была столь слабо развита, что Тейландье даже не пришло в голову сравнить показатель неграмотности преступников с общим показателем всего населения страны (хотя, возможно, такие данные тогда вообще не регистрировались).

С учетом этих сложных требований к определению собственной науки Совет лондонского Статистического общества, среди основателей которого были такие светила науки, как Мальтус, Чарльз Бэббидж и Уильям Уэвелл, пытался ограничить деятельность общества определенными рамками, в связи с чем и декларировал, что «наука статистика отличается от политической экономии тем, что, несмотря на единство целей, она не рассматривает и не обсуждает связь причин и, возможно, вытекающих из них следствий, а занимается лишь собиранием, упорядочением и сравнением данных»'¹³.

Уильям Фарр, представлявший Британскую регистрационную палату, приветствовал стремление Статистического общества «избегать любых мнений» и писал в 1861 году упоминавшейся Флоренс Найтингейл, что «статистики никак не связаны с обсуждением причинности... их наука должна оставаться абсолютно беспристрастной при любом прочтении»⁴⁴. В 1830 году Альфонс де Кандолль особо предупреждал, что в руках политиков статистика может превратиться в «целый арсенал обоюдоострого оружия»⁴⁵.

Гораздо более сложной являлась вторая проблема развития статистики, связанная с ее способностью предсказывать вероятность будущих событий. Каждому ясно, что различные показатели состояния общества кажутся и являются беспристрастными и непротиворечивыми лишь до той поры, пока они заключены в статистические таблицы. Однако статистика выглядит совершенно по-другому, когда кто-то начинает использовать полученные данные для прогнозирования будущего. Предположим, статистика сообщает, что б английских граждан из каждых 100, зарегистрированных в начале 1790 года, умерли к концу этого года, более того, такое же соотношение регистрировалось в 1791 и 1792 годах. Возникает естественный вопрос, следует ли из этих данных, что к Рождеству 1793 года умрут все те же 6% населения?^[25]