выделили в этом процессе три основные ситуации принятия решений. Первая из них – когда человек принимает решение об участии. Исследователи предположили, что оно зависит от происходящего поблизости (как при эпидемии болезни), а также от локальных социально-экономических факторов. Когда выбор сделан, возникает второй вопрос: где бунтовать. Поскольку беспорядки и грабежи происходили в основном в торговых кварталах, исследователи адаптировали существующую модель распределения потоков покупателей (некоторые СМИ называли лондонские беспорядки «кровопролитным шопингом») [300]. И наконец, в их модели учитывалась вероятность ареста человека, прибывшего на место беспорядков. Этот риск зависит от соотношения сил бунтовщиков и полиции – параметра, который Дейвис назвал численным превосходством.
Модель не только воспроизводила некоторые общие закономерности, наблюдавшиеся во время беспорядков 2011 года, – например, их концентрацию в Брикстоне, – но и показывала сложность подобных событий. Дейвис подчеркивает, что модель была лишь первым шагом; в этой области исследований предстоит проделать еще очень много работы. Серьезным препятствием стала недоступность полных данных. У исследователей из Университетского колледжа Лондона была информация лишь о количестве арестованных участников беспорядков. «Как вы понимаете, это очень маленькая и смещенная выборка, – говорит Дейвис. – По ней нельзя судить обо всех, кто потенциально мог участвовать в волнениях». Кроме того, в 2011 году состав участников беспорядков был гораздо более разношерстным, чем можно было ожидать: группы протестующих оказались намного шире местных конкурирующих группировок. Однако созданная модель позволяла проанализировать необычные ситуации и потенциальные меры реагирования. В случаях с распространенными преступлениями, такими как грабежи, у полиции есть возможность принять какие-то меры, проверить, эффективны ли они, а затем скорректировать стратегию. Но такой подход неприменим к редким событиям, возникающим спонтанно и нерегулярно. «Массовые беспорядки не случаются каждый день, чтобы полиция могла на них потренироваться», – объясняет Дейвис.
Для начала беспорядков необходимо, чтобы какое-то количество людей было готово к ним присоединиться. «Невозможно бунтовать в одиночку, – объясняет криминалист Джон Питтс. – Бунт одного человека будет обычной вспышкой гнева» [301]. Но каким образом бунт начинается с одного человека? В 1978 году Марк Грановеттер опубликовал ставшую классической статью, в которой описывался этот процесс. Он предположил, что у людей могут быть разные «пороги» для участия в беспорядках: так, радикально настроенный человек начнет бунтовать независимо от поведения окружающих, а консервативный последует лишь за большим количеством других людей. В качестве примера Грановеттер предложил гипотетическую ситуацию, когда на площади находится 100 человек. У одного из них нулевой порог – то есть этот человек может впасть в неистовство, даже когда все вокруг будут спокойны; у другого человека порог равен единице, и он начнет бунтовать, когда увидит хотя бы одного бунтовщика; у третьего порог равен двум – и так далее, вплоть до 99. Грановеттер отмечал, что в такой ситуации возникнет цепная реакция: все начнется с человека с нулевым порогом, за ним последует человек с порогом, равным единице, – и так далее, пока к беспорядкам не присоединится вся толпа.
Но что будет, если немного изменить условия? Допустим, мы заменили человека с порогом 1 человеком с порогом 2. В этом случае запал человека с порогом 0 уже никто не подхватит. Толпа при этом будет практически той же, что и в первом случае, но поведение одного-единственного человека не позволит отдельной вспышке гнева перерасти в беспорядки. Грановеттер считал, что концепция индивидуальных порогов применима и к другим формам коллективного поведения, от участия в забастовке до ухода со светского мероприятия [302].
Проявления коллективного поведения также важно учитывать при борьбе с терроризмом. Вербуются ли потенциальные террористы в уже существующую иерархическую структуру или же они формируют новые группы? В 2016 году физик Нил Джонсон проанализировал то, как росла поддержка «Исламского государства» [303] в интернете. Проследив за дискуссиями в соцсетях, Джонсон и его коллеги обнаружили, что поначалу сторонники этой террористической организации объединялись в постепенно растущие группы, а когда администрация соцсети блокировала эти группы, они разбивались на более мелкие. Джонсон сравнил этот процесс с поведением косяка рыбы, который распадается и меняет конфигурацию при встрече с хищником. Хотя сторонники «Исламского государства» объединялись в отдельные группы, по всей видимости, последовательной иерархии у них не было [304]. В работах, посвященных глобальному экстремизму, Джонсон с коллегами отмечали, что такая коллективная динамика террористических группировок объясняет, почему масштабные теракты случаются гораздо реже мелких атак [305].
Изучая деятельность «Исламского государства», Джонсон пытался разобраться в экосистеме экстремизма: как формируются группы, как они растут и распадаются, – но СМИ интересовались прежде всего возможностью прогнозировать террористические атаки. К сожалению, подобные методы пока не позволяют давать такие прогнозы. Однако они дают возможность увидеть скрытые процессы. Дж. Бергер, сотрудник Университета имени Джорджа Вашингтона, занимающийся изучением экстремистской деятельности, считает, что это редкий по своей прозрачности анализ терроризма. «Многие компании заявляют о своей способности сделать то, о чем говорится в этом исследовании, – сказал он в интервью New York Times после выхода статьи. – Но мне кажется, что многие из них продают пустышку» [306].
Прогнозы – необычайно трудное дело. И речь не только о предсказании момента теракта; власти также должны учитывать метод, которым могут воспользоваться террористы, и его потенциальные последствия. Вскоре после террористической атаки 11 сентября 2001 года несколько американских журналистов и конгрессменов получили письма с порошком, содержащим споры сибирской язвы. Пять человек умерли, и в обществе возникли опасения, что биотеррористы на этом не остановятся [307]. Одной из главных возможных угроз считалась оспа. Эта болезнь уже побеждена, и ее не существует в природе; однако образцы вируса хранятся в двух государственных лабораториях в США и России. Что, если существуют и другие, незарегистрированные образцы вируса и они попадут в руки злоумышленников?
Несколько групп ученых попытались с помощью математических моделей понять, что произойдет, если террористы выпустят вирус в человеческую популяцию. Большинство пришли к выводу, что вспышка будет быстро распространяться, если не принять превентивные меры. Вскоре после этого американские власти решили предложить вакцинацию от оспы полумиллиону медицинских работников. Предложение было встречено без особого энтузиазма: к концу 2003 года вакцинировалось меньше 40 тысяч человек.
В 2006 году Бен Купер, занимавшийся математическим моделированием в британском Агентстве по защите здоровья населения, написал резонансную статью с критикой методов, использовавшихся при оценке риска эпидемии оспы. Он назвал ее «Паршивые модели и лихорадочные решения». Купер утверждал, что некоторые модели строились на сомнительных допущениях, и приводил один особенно вопиющий пример. «Все очень удивились, увидев, что модель CDC полностью игнорировала возможность отслеживания контактов и предсказывала, что незарегистрированными останутся 77 триллионов случаев заболевания», – отмечал он. Да-да, вы прочитали верно. Хотя все население планеты в то