Cтатистическая физика изучает поведение сложных систем с большим количеством степеней свободы. Используемые там методы применимы, оказывается, и к общественным процессам.
Прошедшая в Регенсбурге весенняя сессия Немецкого физического общества, посвященная новейшим достижениям в изучении конденсированных сред, собрала около 5700 исследователей из разных стран Европы. Понятно, что в подавляющем большинстве докладов и сообщений речь шла об исследованиях в области физики полупроводников, полимеров, металлов, тонких пленок и так далее, однако одна из групп обсуждала проблемы, имеющие, на первый взгляд, весьма отдаленное отношение к теме сессии. Название группы звучит довольно странно: "Физика социо-экономических систем".
Общество - сложная система с огромным количеством параметров
Что кроется за этой формулой, поясняет Сидни Реднер (Sidney Redner), профессор Бостонского университета, штат Массачусетс, специалист в области неравновесной статистической физики: "Статистическая физика изучает системы, обладающие множеством степеней свободы. Речь идет о сложных системах, состоящих из большого количества взаимодействующих друг с другом компонентов. Но социальные феномены представляют собой именно такие системы: они есть суммарный результат действия множества людей, так или иначе влияющих друг на друга. Поэтому идея применить статистические методы к изучению общественных процессов напрашивается сама собой".
Собственно, эту идею профессор Реднер реализует уже давно. Лет двадцать назад он впервые задался вопросом, нельзя ли тот математический аппарат, который используется для описания поведения атомов в газе или кристалле, перенести на социальные феномены. Ведь статистическая физика описывает, как эволюция сложной системы складывается из изменений, претерпеваемых отдельными составляющими эту систему частицами.
Конечно, предсказать поведение каждого отдельного человека - в отличие от поведения атома или электрона - практически невозможно. Но поскольку все предсказания статистической физики носят вероятностный характер, оказалось, что упрощенные модели позволяют достаточно точно описывать многие социальные процессы.
Самая простая, какая только возможно, но не проще
Примерами таких процессов могут служить распределение благосостояния в обществе или формирование общественного консенсуса. Профессор Реднер говорит: "Один из тезисов Эйнштейна состоял в том, что модель должна быть самой простой, какой только возможно, но не проще.
Именно так мы и действуем: избегая излишнего упрощения, пытаемся свести всю сложность человеческого существования к минимально возможному количеству параметров".
В частности, для моделирования процесса формирования внутри некоей группы индивидуумов консенсуса по какому-то вопросу профессору Реднеру оказалось достаточно всего двух переменных. Одна отражает позицию того или иного лица по этому вопросу, а другая - вероятность того, что это лицо свою позицию пересмотрит, скажем, в результате дискуссии. Ученый поясняет: "Эта модель построена на предположении, что человек изменяет свое мнение лишь в том случае, если мнение оппонента не очень сильно отличается от его собственного. И тут мы видим, что если члены группы изначально придерживались полярных мнений, то в группе неудержимо начинают формироваться два непримиримых лагеря, и вскоре какой-либо компромисс становится вообще невозможным".
Статистическая физика поможет даже политикам
Тут сразу напрашивается параллель с нынешним партийным ландшафтом в США, где республиканцы и демократы не могут найти общий язык практически ни по одному вопросу. Сходная ситуация имела место в 90-х годах прошлого века в Канаде, и она тоже весьма точно описывается простыми уравнениями профессора Реднера.
Законам статистической физики подчиняется, как теперь оказалось, и процесс возникновения крупных состояний. Достаточно всего двух простых и вполне логичных допущений, касающихся повседневного обращения людей с деньгами, чтобы модель довольно точно отразила общественную динамику, наблюдаемую в Европе и США уже на протяжении десятков лет и состоящую в том, что бедные становятся все беднее, а богатые - все богаче. Конечно, это не исключает возможности флуктуаций - миллионер может разориться, нищий неожиданно разбогатеть, - но тенденцию вероятностная модель описывает на удивление точно.
Хотя работы профессора Реднера интересны и сами по себе, они могут иметь и очень важное прикладное значение: такие модели позволяют выявить главные механизмы и ключевые взаимосвязи, управляющие социальными процессами. Зная, какие рамочные условия обеспечат оптимальное общественное развитие, политики смогут гораздо более эффективно противодействовать тем или иным нежелательным тенденциям.
Комментарии
применение по отношению к Обществу,а точнее к обществознанию -наук, с исключенными,погрешностями, допущениями ..или предположениями-это не что иное-как метафизика.
очень глупо- местами забавно!
Но так нельзя, люди - не молекулы, они все разные, но они не случайно разные, а закономерно разные. И поведение людей будет разным не потому что принятие решения случайно, а потому что у людей разные характеры и социальные роли. Один неформальный лидер, а второй - неформальны же исполнитель, и ведут они себя совершенно по разному, и по-разному влияют на других членов социума.
И еще есть момент важный. Экономика - это не все, а часть, она всего лишь *одна из* проекций социального пространства, а сколько их всего - никто не знает (пока что). А что такое работа с проекцией? Вы представьте что изучаете двумерную проекцию нашего мира. У вас ничего не получится, законы сохранения не будут работать, часть энергии ушла в отброшенное измерение, а вы этого увидеть не имеете возможности. И конечно ваши уравнения не смогут моделировать реальные процессы. Да там много чего )
Вы же наверняка в курсе что кибернетика еще давно расписалась в бессилии перед задачей моделирования поведения систем с несколькими источниками воли. Строго доказано что нельзя моделировать подобные системы ни аналитическими, ни алгоритмическими средствами. Причем алгоритмы - вещь более мощная чем функции, но даже они не годятся, а статы - вещь аналитическая.
Люди все разные и все имеют волю, социальные группы тоже имеют волю, политические силы имеют волю. И единственный способ сделать поведение системы прогнозируемым - это подавить все источники воли, кроме одного - правящего. Вот это у нас на Руси и делается всегда - общество подгоняют к прокрустову ложу общественных теорий.
Практикующие экономисты и финансисты прибегают к Теории Хаоса, потому что она дает практическую пользу. Я не сторонник подобной экзотики, но тут факт.
Я никогда не влазил в подобную проблематику, но относительно недавно, и, кстати, совершенно случайно, узнал, что в экономике тоже применяют уравнения диффузии, и даже численные методы для их решения одни и те же используют (там есть свои специфические проблемы, связанные именно с компьютерным моделированием). Причём, и это было для меня самым удивительным, эти методы имеют совершенно другие названия и как бы заново переоткрыты ими совсем недавно. Мы с коллегой просто рылись в интернете, чтобы сделать полноценный литературный обзор для статьи, и вдруг оказалось, что экономисты-математики активно переизобретают велосипед :-))) Даже со своей отдельной терминологией. В итоге даже имеются диссертации на эту тему :-)))
Там можно посмотреть ссылки на публикации. Но по данной теме я у него только слайды доклада нашёл. Хотя внимательно не проверял.