Адам Кучарски

Законы эпидемий

Посвящается Эмили

Adam Kucharski

THE RULES OF CONTAGION

Why Things Spread – and Why They Stop

Copyright © Adam Kucharski, 2020

Published in the Russian language by arrangement with Profile Books and Andrew Nurnberg Literary Agency

Russian Edition Copyright © Sindbad Publishers Ltd., 2021

Правовую поддержку издательства обеспечивает юридическая фирма «Корпус Права»

© Издание на русском языке, перевод на русский язык. Издательство «Синдбад», 2021.

Предисловие

В день выхода этой книги в Великобритании мои мысли были заняты совсем другим. После просмотра утренних новостей о COVID-19 я пытался понять, не допустили ли мы какую-то серьезную ошибку в своем анализе вспышки. Дело было 13 февраля 2020 года, и Китай только что сообщил о более чем 15 000 новых заболевших – на 750 % больше, чем в предыдущий день. Неделей ранее наша исследовательская группа опубликовала некоторые результаты анализа данных о заражениях внутри Китая, а также среди людей, пересекавших границы. Эти результаты показывали, что контрольные меры, введенные в Ухане в конце января, привели к замедлению распространения инфекции и что вспышка в городе почти достигла пика. На наши предварительные выкладки обратил внимание ряд СМИ, и в следующие дни казалось, что мы не ошиблись в расчетах. Складывалось впечатление, что после нескольких недель роста число случаев заражения, наконец, начало снижаться.

Но 13 февраля произошел резкий скачок. После того как мы почти месяц днями и ночами мучительно извлекали ценную информацию из разрозненных источников, возник вопрос: не упустили ли мы что-то крайне важное? Оказалось, что видимый всплеск заболеваемости в Китае был связан с тем, что органы здравоохранения изменили подход к подсчету зараженных и начали включать в статистику людей с менее выраженными симптомами. Проанализировав эти данные, мы пришли к выводу, что факты все еще позволяют говорить об общем снижении уровня передачи инфекции. Но это мнение разделяли не все. Группа исследователей из Японии подсчитала, что эпидемия в Китае должна достичь пика приблизительно между концом марта и концом мая, когда за один день будет выявлено до 2,3 миллиона новых случаев заражения.

Теперь, по прошествии времени, спад заболеваемости COVID-19 в Ухане не вызывает сомнений, как и последующие спады в других городах. Но тогда ситуация не казалась столь очевидной; исследователи по всему миру пытались анализировать первые, зачастую противоречивые закономерности вспышки, наблюдаемые в Азии. Начиная с середины января наша группа регулярно обсуждала происходящее с учеными и представителями медицинских учреждений со всего региона, от материкового Китая и Японии до Гонконга и Сингапура. Мы сообщали друг другу, что знаем и чего не знаем, причем последнего почти всегда оказывалось больше.

Один из главных вопросов заключался в том, насколько трудно будет взять под контроль новый вирус. В начале февраля я увидел предварительные данные, указывавшие на то, что многие люди с COVID-19 начинают распространять инфекцию еще до появления у них явных симптомов. Это означало, что к тому времени, когда человек заболевал и проходил тестирование, он уже успевал заразить других. Они, в свою очередь, тоже становились заразными и продолжали цикл незаметного заражения. Именно эту особенность нам меньше всего хотелось видеть в новом вирусе: из-за нее несколько случаев заболевания легко могли превратиться в серьезную вспышку. Ту неделю я провел в Мельбурне, куда ездил в командировку. Помню, я гулял по оживленному центру города и пытался представить себе последствия распространения вируса: как улицы вокруг меня пустеют, словно на фотографиях из Уханя. 2020 год начался для меня с медового месяца на Галапагосских островах, где повсюду висели таблички, призывавшие людей не подходить к животным ближе чем на два метра. В следующие недели я наблюдал, как привычка, приобретенная мною в отпуске, становится повседневной реальностью во всем мире.

Кроме выяснения того, как быстро распространяется COVID-19, нам предстояло разобраться, насколько он опасен. К 11 февраля в Китае было зарегистрировано почти 45 000 подтвержденных случаев заболевания и немногим более 1000 летальных исходов. На первый взгляд это могло означать, что примерно один из 45 случаев заканчивается смертью пациента; но здесь существовало две проблемы. Первая заключалась в том, что для точных подсчетов требовалось время – ведь пациенты умирали далеко не сразу. Если в какой-то из дней в больницу поступила сотня человек с COVID-19 и все они в настоящее время живы, это не значит, что риск летального исхода для них отсутствует: нужно подождать и выяснить, что в итоге с ними произойдет. Первые сведения о китайских пациентах, для которых это «время ожидания» вышло, указывали на то, что летальными становятся 15 % случаев. Это подводит нас ко второй проблеме: в Китае были выявлены не все зараженные. Сведя воедино данные о случаях заболевания за рубежом (таких, как вспышка в Японии на круизном лайнере Diamond Princess, пассажиры которого проходили всестороннее обследование), мы пришли к выводу, что в Китае смертельными были лишь около 0,5 % случаев; при этом пожилые люди подвергались гораздо более высокому риску.

Если смерть наступает лишь в небольшом числе случаев, а состояние людей ухудшается не сразу, а через какое-то время, то внезапные сообщения о новых смертях от COVID-19 могут указывать на масштабную невыявленную вспышку. Такой сигнал поступил 19 февраля, когда стало известно о двух смертях от COVID-19 в Иране, – причем это были первые зарегистрированные случаи заболевания в стране. Два дня спустя итальянские власти сообщили о локальной вспышке на севере Ломбардии. На тот момент многие из заболевших уже находились в тяжелом состоянии, что указывало на еще одну серьезную скрытую вспышку.

Разрозненные данные и невыявленные случаи постоянно представляли проблему. 27 февраля появились сообщения о первой вспышке в Испании; две недели спустя некоторые больницы Мадрида уже были переполнены. Тем временем 10 марта стало известно о заражении одного из членов парламента Великобритании, причем в тот день в стране было зарегистрировано 54 новых случая заболевания. Позднее мои коллеги пришли к выводу, что на самом деле тогда произошло более 5000 новых заражений. По всей Европе вспышки COVID-19 незаметно зарождались на собраниях и развлекательных мероприятиях, на горнолыжных курортах и в офисах, в домах и больницах.

Каждый год в конце февраля и марте я преподаю в магистратуре курс о распространении инфекционных болезней и борьбе с ними. В рамках аттестации по этому курсу студенты должны провести трехдневное расследование вспышки заболевания. Они получают информацию о том, что несколько человек заболело, и должны собрать воедино самые разные данные, от симптомов до социальных контактов, чтобы разобраться в случившемся. Пока студенты анализировали вымышленную вспышку, наша группа тесно взаимодействовала с медицинскими учреждениями, органами власти и международными благотворительными организациями, пытаясь проделать ту же работу применительно к COVID-19. Что нам известно об этой инфекции? В чем преимущества и недостатки разных мер контроля? Каких знаний нам не хватает?

При всей неопределенности ситуации было очевидно, что жизнь людей изменится надолго. Проведенный нами анализ первой вспышки болезни в Ухане показал, что к концу января было заражено лишь около 5 % населения. Если бы все меры контроля были отменены и вирус вновь получил возможность свободно распространяться, ему бы это удалось: в городе еще оставалось множество восприимчивых людей. 17 марта я выступил с докладом на международной конференции по здравоохранению, которую в срочном порядке перенесли в интернет, поскольку в Великобритании были введены меры контроля. Я изложил два сценария, которые, по моему мнению, вполне могли реализоваться в случае с COVID-19. Сценарий А был мрачным: в отсутствие эффективной вакцины или методов лечения каждая страна, вероятно, будет вынуждена полагаться на спорадические меры вроде закрытия предприятий, чтобы не допустить перегрузки системы здравоохранения. Сценарий Б внушал больше оптимизма: некоторые страны могут расширить масштабы целевого тестирования и сочетать его со строгими мерами изоляции и контролем заражения. Это позволит сдерживать вспышки и уберегать от них людей из групп риска, избегая при этом крупного ущерба для остальной части общества. В конечном счете жизнь в 2020 году будет зависеть от того, какие меры власти решат навязать населению. Будут ли они использовать средства электронного наблюдения, чтобы идентифицировать заразных людей и следить, чтобы те оставались в изоляции, как это делают в Южной Корее и Тайване? Закроют ли границы, как Вьетнам и Новая Зеландия? Или же они, подобно Швеции, предпочтут более мягкие меры, такие как удаленный режим работы и ограничения на скопление людей?

Для меня одним из самых удивительных открытий, связанных с COVID-19, стало огромное разнообразие мер реагирования по всему миру. По сути, вирус потребовал от каждой страны решить, каким она хочет видеть общество в ближайшие годы, и диапазон ответов оказался очень широким. От частных до коллективных политик. От добровольных до обязательных мер. От масштабного использования личных данных до обеспечения конфиденциальности при отслеживании контактов. От спорадических закрытий до полной остановки предприятий.

Пандемия поставила людей перед трудным, противоречивым выбором, и от этого выбора будут зависеть общественные правоотношения. По большому счету, последствия COVID-19 выйдут далеко за рамки самой эпидемии. Наряду с коронавирусом в 2020 году в мире будут распространяться и другие заразные явления. Дезинформация подорвет доверие к рекомендациям медицинских специалистов и усугубит политическую поляризацию общества. Из-за сбоев, вызванных мерами реагирования на пандемию, возникнут экономические проблемы и социальные волнения. Люди, перешедшие на удаленную работу, будут становиться жертвами кибератак и вредоносных программ. Однако на фоне этих потрясений всегда можно будет найти повод для оптимизма: создание вакцины; открытие инновационных методов лечения; новые знания; новые надежды.

Говоря о заразности, мы обычно подразумеваем инфекционные болезни или вирусный контент в интернете. Но эпидемии могут принимать самые разные формы. Они могут быть связаны с опасными явлениями (например, насилием, вредоносным ПО, финансовыми кризисами) или позитивными тенденциями (такими, как развитие технологий и научный прогресс). Одни эпидемии начинаются с реальных возбудителей, например биологических патогенов и компьютерных вирусов, другие – с абстрактных идей и догматов. Иногда вспышки распространяются очень быстро, а иногда на это уходит немало времени. Развитие некоторых из них предсказать невозможно, и в ожидании того, что будет дальше, мы испытываем волнение, любопытство или даже страх. Почему же эпидемии развиваются – и угасают – именно так, а не иначе?

Через три с половиной года после начала Первой мировой войны возникла новая угроза для жизни людей. Немецкая армия начала весеннее наступление во Франции, а на другой стороне Атлантики, в многолюдном тренировочном лагере армии США в Фанстоне (Канзас), начали умирать люди. Виновником оказался новый тип вируса гриппа, вероятно передавшийся людям от животных с соседней фермы. В 1918–1919 годах вспышка заболевания переросла в глобальную эпидемию – или пандемию – и убила более 50 миллионов человек. Потери от нее в два раза превысили число жертв Первой мировой войны[1].

В течение следующего столетия человечество пережило еще четыре пандемии гриппа. Напрашивается вопрос: как будет выглядеть очередная? К сожалению, ответить на него трудно, потому что все предыдущие пандемии гриппа в чем-то отличались друг от друга. Их вызывали разные штаммы вируса, и в одних местах вспышки были сильнее, а в других слабее. В моей науке есть поговорка: «если вы видели одну пандемию, то вы видели… одну пандемию»[2].

Изучая распространение болезни, тренда в интернете или чего-то еще, мы сталкиваемся с одной и той же проблемой: вспышки далеко не всегда похожи друг на друга. Нам нужен метод, позволяющий отделить особенности конкретной вспышки от общих принципов, которым подчиняется процесс заражения. Необходим способ, который даст возможность выйти за рамки упрощенных объяснений и выяснить, что действительно стоит за наблюдаемым сценарием вспышки.

Именно в этом заключается цель книги. Анализируя процессы заражения в самых разных сферах жизни, мы разберемся, что заставляет то или иное явление распространяться и почему вспышки выглядят именно так, как выглядят. В процессе мы сможем увидеть связи между на первый взгляд совершенно разными проблемами – от банковского кризиса, насилия с применением огнестрельного оружия, фейковых новостей до развития болезней, наркомании и социального неравенства. Мы рассмотрим идеи, которые помогут нам справиться с подобными проблемами, и проанализируем необычные ситуации, которые меняют общие представления о закономерностях распространения инфекций, взглядов и поведения. Первое издание этой книги вышло до пандемии COVID-19; последние гранки я подписал в начале декабря 2019 года – незадолго до того, как стало известно о первых случаях заражения в окрестностях продуктового рынка в Ухане. Хотя я обновил некоторые разделы, чтобы отразить события 2020 года, главные принципы, о которых я пишу, остаются прежними. Это история не о каком-то одном вирусе или эпидемии, а о тех заразных явлениях, которые влияют на нашу жизнь, и о том, что нам с этим делать.

Для начала рассмотрим, как выглядит вспышка. Когда исследователи узнают о новой угрозе, первым делом они рисуют так называемую кривую вспышки – график, отображающий число новых случаев за единицу времени. Кривая может принимать разную форму, но обычно на ней видны четыре главные стадии: начало, рост, пик и спад. В некоторых случаях эти стадии могут повторяться несколько раз. Например, после того как в апреле 2009 года пандемия свиного гриппа дошла до Великобритании, заболеваемость быстро росла в начале лета и достигла пика в июле; через некоторое время рост возобновился, и новый пик пришелся на конец октября (далее мы разберемся, почему так произошло).

Вспышка гриппа в Великобритании во время пандемии 2009 года

По данным Public Health England[3]

Из всех стадий вспышки больше всего внимания обычно уделяется ее началу. Люди хотят знать, почему она началась, как это произошло и кто виноват. По прошествии времени возникает соблазн придумать объяснения и концепции, будто бы вспышка была неизбежна и в следующий раз все может повториться по тому же сценарию. Но если мы просто перечислим особенности инфекций или трендов, которым в свое время удалось быстро распространиться, то получим далеко не полную картину того, как развиваются вспышки. Большинство потенциальных вспышек попросту не начинается: на каждый вирус гриппа, который передается от животных к людям и распространяется по всему миру в форме пандемии, приходятся миллионы вирусов, не способных заразить ни одного человека. На каждый вирусный твит приходится множество других, на которые мало кто обращает внимание.

Но даже если вспышка началась, это еще только первая стадия. Попробуйте нарисовать кривую какой-нибудь вспышки – например, эпидемии болезни или распространения новой идеи. Какова скорость роста? Почему вспышка развивается именно с такой скоростью? Когда достигается пик? Один ли пик на кривой или их несколько? Как долго длится спад?

Вместо того чтобы выяснять, разовьется та или иная эпидемия или нет, мы должны попытаться понять, как их оценивать и как предсказывать их течение. Вспомним, к примеру, эпидемию лихорадки Эбола в Западной Африке в 2014 году. После того как из Гвинеи болезнь попала в Сьерра-Леоне и Либерию, число случаев стало быстро расти. Первичный анализ, проведенный нашей группой, показал, что в наиболее пострадавших регионах число заболевших удваивалось каждые две недели[4]. Это означало, что если в какой-то момент было зарегистрировано 100 случаев, то через две недели их могло стать 200, а через месяц – 400. Таким образом, система здравоохранения должна реагировать быстро: чем дольше промедление, тем больше усилий потребуется для обуздания эпидемии. По сути, открытие одного лечебного центра в самом начале вспышки равносильно открытию четырех через месяц.

Некоторые вспышки развиваются еще быстрее. В мае 2017 года компьютерный вирус WannaCry поразил компьютеры по всему миру, в том числе критически важные серверы Национальной службы здравоохранения Великобритании. На ранних этапах число зараженных устройств удваивалось почти каждый час, и в итоге пострадали более 200 тысяч компьютеров в 150 странах[5]. Другие виды технологий распространяются гораздо медленней. Когда в начале 1980-х годов стали набирать популярность видеомагнитофоны, число их владельцев удваивалось приблизительно каждые 480 дней[6].

Помимо скорости, важно учитывать масштаб: заражение, которое распространяется быстро, в итоге не обязательно приведет к большой вспышке. В чем причина достижения пика? И что происходит после? Это важные вопросы для многих областей, от финансов и политики до технологий и здравоохранения. Но в разных сферах к вспышкам относятся по-разному. Мои исследования направлены на то, чтобы остановить распространение болезней, а моя жена работает в рекламной отрасли и стремится как можно шире распространять идеи и послания. На первый взгляд, эти стратегии прямо противоположны, однако сейчас у нас есть возможность сравнивать процессы заражения в разных областях и использовать концепции из одной сферы для осмысления процессов, происходящих в другой. В следующих главах мы увидим, чем финансовые кризисы похожи на инфекции, передающиеся половым путем; почему ученые, изучающие болезни, могут легко предсказывать ход таких кампаний, как Ice Bucket Challenge; и как идеи, использованные для искоренения оспы, помогают остановить вооруженное насилие. Мы также познакомимся с приемами, которые используются для замедления передачи инфекции – или для ускорения «заражения», как в случае с маркетингом.

В последние годы мы стали гораздо лучше понимать процессы заражения, причем не только благодаря исследованию болезней. Получив доступ к подробным данным о социальных взаимодействиях, ученые выясняют, как может эволюционировать информация, чтобы стать более убедительной и пригодной для дальнейшей передачи, почему у некоторых вспышек наблюдается несколько пиков (как у пандемии гриппа в 2009 году) и как связи между виртуальными друзьями в нашем тесном мире способствуют широкому распространению некоторых идей и препятствуют распространению других. В то же время мы все больше узнаем о том, как появляются и разлетаются слухи, почему одни вспышки объяснить легче, а другие труднее и как сетевые алгоритмы влияют на нашу жизнь и вторгаются в наше личное пространство.

Таким образом, выводы, сделанные исследователями эпидемий, сегодня помогают противостоять угрозам в других областях. Центральные банки разных государств используют соответствующие методы для предотвращения финансовых кризисов, а ИТ-компании совершенствуют защиту от вредоносных программ. В процессе исследований ученые пересматривают традиционные взгляды. История изучения заражений показывает, что наши представления о том, как распространяются те или иные явления, не всегда соответствуют действительности. Например, в Средние века нерегулярный характер эпидемий списывали на влияние небесных светил – итальянское слово influenza, которым во многих языках называют грипп, переводится как «влияние»[7].

Популярные объяснения вспышек все чаще опровергаются научными открытиями. Ученые раскрывают тайны заражения, убеждая нас избегать поспешных выводов и неэффективных решений. Но, несмотря на все успехи, новые сообщения о тех или иных вспышках по-прежнему весьма туманны: нам просто говорят, что нечто оказалось заразным или становится вирусным. Мы редко пытаемся выяснить, почему то или иное явление распространяется так быстро (или так медленно), что приводит к пику и чего ждать в следующий раз. Независимо от наших целей – распространить идеи или инновации, остановить распространение вируса или насилия – мы должны понять, что служит движущей силой заражения. Временами для этого приходится пересматривать все наши представления об инфекциях.

1

Теория событий

В три года я разучился ходить. Это происходило постепенно: сначала мне стало трудно вставать, я часто терял равновесие. Но вскоре мое состояние ухудшилось. Я не мог пройти даже небольшое расстояние, а ступеньки и горки превратились в почти непреодолимые препятствия. В одну из пятниц апреля 1990 года родители отвезли меня с моими ослабевшими ногами в Королевскую объединенную больницу в Бате. На следующее утро меня осмотрел невролог. Сначала он предположил, что у меня опухоль в позвоночнике. Несколько дней я проходил обследование, которое включало рентген, анализ крови, нервную стимуляцию и поясничный прокол для забора спинномозговой жидкости. Когда пришли результаты, диагноз изменился: у меня выявили редкое заболевание, известное как синдром Гийена – Барре (СГБ). Эта болезнь, названная в честь французских неврологов Жоржа Гийена и Жана Александра Барре, возникает из-за сбоя в работе иммунной системы. Вместо того чтобы защищать мой организм, иммунная система атаковала нервы, и в результате у меня развился паралич.

Писатель Александр Дюма однажды сказал устами своего персонажа, что вся человеческая мудрость заключена в двух словах: ждать и надеяться[8]. Именно в этом и состояло мое лечение – в ожидании и надежде. Моим родителям вручили разноцветный бумажный язычок, чтобы проверять силу моего дыхания (домашних устройств для таких маленьких детей тогда не существовало). Если я не смогу развернуть язычок, дунув в него, значит, паралич добрался до мышц, расширяющих грудную клетку.

Из того времени сохранилась фотография, где я сижу на коленях у дедушки. Он в инвалидной коляске. Дедушка заразился полиомиелитом в Индии, когда ему было 25 лет, и с тех пор не мог ходить. Я знал его только таким – сильные руки заменяли ему непослушные ноги. В этом смысле мы с ним были одновременно похожи и не похожи. У нас были общие симптомы, но полиомиелит не лечится, а СГБ обычно со временем проходит.

Поэтому мы ждали и надеялись. Бумажный язычок неизменно разворачивался, и в какой-то момент начался долгий процесс восстановления. Родители сказали, что название моей болезни расшифровывается как «медленное выздоровление» (GBS – Getting Better Slowly). Только через год я снова смог ходить, и понадобился еще год, чтобы у меня наконец получилось нечто похожее на бег. Чувство равновесия восстанавливалось еще несколько лет.

Вместе с симптомами уходили и воспоминания. Случившееся со мной казалось далеким, словно все это было в другой жизни. Я уже не помнил, как родители перед уколом давали мне шоколад и как я потом отказывался его есть – даже просто так, – боясь того, что за этим последует. Стерлись и воспоминания о большой перемене в начальной школе, когда все дети играли в догонялки, а я просто смотрел – мои ноги были еще слишком слабыми и я не мог угнаться за другими. За 25 лет, прошедших после выздоровления, я не вспоминал об СГБ. Я закончил школу, поступил в университет, защитил диссертацию. СГБ – крайне редкое заболевание, и речь о нем никогда не заходила. Кто такой Гийен? Какой еще Барре? Для меня эта история закончилась – и стерлась из памяти.

Как оказалось, не навсегда. В 2015 году я приехал в Суву, столицу Фиджи, и снова столкнулся с этим заболеванием, на этот раз уже как специалист. Я прибыл для того, чтобы помочь с изучением недавней эпидемии лихорадки денге[9]. Вирус, который переносят комары, периодически вызывает вспышки этого заболевания на островах Тихого океана, в том числе на Фиджи. Как правило, симптомы проявляются слабо, но иногда болезнь может сопровождаться сильной лихорадкой, требующей госпитализации. В первые месяцы 2014 года в больницы Фиджи обратилось более 25 тысяч человек с подозрением на лихорадку денге, что стало серьезным испытанием для местной системы здравоохранения.

Если вы уже представили себе офис на залитом солнцем пляже, я вас разочарую: эта картина не имеет отношения к Суве. В отличие от Западного округа Фиджи с его многочисленными курортами, столица страны – это портовый город на самом большом острове архипелага, Вити-Леву. Две главные улицы огибают полуостров, на котором расположена Сува, и образуют нечто по форме напоминающее подковообразный магнит, постоянно притягивающий к себе дожди. Местные жители, наслышанные о погоде в Британии, говорили мне, что здесь я буду чувствовать себя как дома.

Вскоре последовало другое напоминание о доме, связанное с далеким прошлым. Во время ознакомительной встречи коллега из Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) упомянул, что на островах Тихого океана отмечаются кластеры распространения синдрома Гийена – Барре. Это необычные кластеры: как правило, в год выявляют один-два случая на 100 тысяч человек, но в отдельных местах СГБ встречается в два раза чаще[10].

Никто так и не установил причину моей болезни. Иногда СГБ возникает вследствие инфекции – его связывали с гриппом, пневмонией и другими заболеваниями[11], – но порой появляется без видимых причин. В моем случае синдром оказался просто «шумом», случайным сбоем в сложной системе человеческого здоровья. Но в 2014–2015 годах на островах Тихого океана СГБ был своеобразным сигналом – как и врожденные пороки развития, которые вскоре были выявлены в Латинской Америке.

За всеми этими сигналами стоял вирус Зика, названный в честь леса Зика на юге Уганды. Этот близкий родственник вируса денге впервые был обнаружен в 1947 году у комаров из того самого леса. На местном наречии «зика» означает «разросшийся»[12] – и болезнь тоже разрослась, распространившись по всему миру, от Уганды до Таити и Рио-де-Жанейро. Те странные явления, которые ученые наблюдали в 2014 и 2015 годах на Тихом океане и в Латинской Америке, вскоре стали понятнее. Исследователи нашли доказательства связи между вирусом Зика и неврологическими нарушениями: как и СГБ, вирус Зика, по всей видимости, вызывал осложнения беременности. Больше всего ученых встревожила микроцефалия, при которой младенцы рождались с уменьшенным размером мозга и, соответственно, маленьким черепом[13]. Эта аномалия развития может иметь очень серьезные последствия, от судорог до умственной отсталости.

В феврале 2006 года, исходя из предположения, что вирус Зика вызывает микроцефалию у новорожденных[14], ВОЗ объявила эту эпидемию «чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения, имеющей международное значение», или PHEIC (произносится как «фейк»). Согласно первичным исследованиям, на каждые 100 заражений вирусом Зика во время беременности приходится от 1 до 20 новорожденных с микроцефалией[15]. Хотя в случае с вирусом Зика наибольшее беспокойство вызывала микроцефалия, первым привлек внимание органов здравоохранения, и мое тоже, синдром Гийена – Барре. В 2015 году, сидя в своем временном офисе в Суве, я понял, что почти ничего не знаю об этом заболевании, так сильно повлиявшем на мое детство. Мое невежество было по большей части добровольным, в некотором смысле с подачи родителей (что вполне понятно): только по прошествии многих лет они сказали мне, что от СГБ я мог умереть.

В то же время медицинский мир столкнулся с еще большей нехваткой информации. Лихорадка Зика ставила перед учеными огромное количество вопросов, на большинство из которых никто не знал ответа. «Ученым редко доводилось заниматься исследованиями с такой срочностью и с таким небольшим набором исходных данных», – писала эпидемиолог Лаура Родригес в начале 2016 года[16]. Для меня сложнее всего было понять динамику этих вспышек лихорадки Зика. Насколько легко распространяется инфекция? Похожи ли эти вспышки на вспышки лихорадки денге? Скольких случаев заражения следует ожидать?

Чтобы ответить на эти вопросы, наша группа начала разрабатывать математические модели эпидемий. В настоящее время этот подход широко применяется и в здравоохранении, и в других областях. Но когда и где впервые появились эти модели? И как они работают на самом деле? История началась в далеком 1883 году с молодого военного врача, резервуара для воды и разгневанного штабного офицера.

Рональд Росс хотел стать писателем, но отец заставил его поступить в медицинский колледж при больнице Святого Варфоломея в Лондоне. Учебу молодой человек пытался совмещать с сочинением стихов, пьес и музыки, и поэтому в 1879 году из двух выпускных экзаменов Росс успешно сдал только один – по хирургии. Это означало, что он не мог претендовать на должность в Индийской медицинской службе – а именно такую карьеру прочил ему отец[17].

Не имея возможности работать терапевтом, Росс целый год провел в Атлантике судовым врачом, после чего сдал оставшийся экзамен и в 1881 году все же устроился в Индийскую медицинскую службу. Два года он провел в Мадрасе, а в сентябре 1883-го его перевели в Бангалор на должность гарнизонного врача. С колониальной точки зрения это было райское место – залитый солнцем город с садами и виллами, украшенными колоннами. Единственной проблемой для Росса стали комары. Казалось, его новое бунгало привлекало гораздо больше комаров, чем другие армейские постройки. Росс подозревал, что все дело в бочке для воды, стоявшей прямо под его окном: над ней роились насекомые.

Росс перевернул бочку, лишив комаров благоприятной для размножения среды. И это явно помогло: лишившись стоячей воды, насекомые оставили его в покое. Вдохновленный успехом, он попросил у штабного офицера разрешения убрать остальные бочки – а заодно избавиться и от прочих емкостей и жестянок, разбросанных по территории: ведь если комарам негде будет размножаться, они просто улетят. Офицер отказал. «Он очень рассердился и запретил что-либо делать, – вспоминал впоследствии Росс. – Он заявил, что это противоречит естественному порядку вещей и что комары были созданы для какой-то цели, а наш долг терпеть их».

Это был первый эксперимент Росса по изучению комаров, которому он в итоге посвятил всю свою жизнь. Второй эксперимент он провел по прошествии более десяти лет, и толчком к нему послужил разговор, состоявшийся в Лондоне. В 1894 году Росс вернулся в Англию, чтобы провести там годичный отпуск. За время его отсутствия Лондон сильно изменился: был достроен Тауэрский мост, ушел в отставку премьер-министр Гладстон, намечалось открытие первого в стране кинозала[18]. Но мысли Росса были заняты другим. Он хотел познакомиться с новейшими исследованиями малярии. В Индии люди постоянно страдали от этой болезни, которая сопровождалась лихорадкой и рвотой, а порой приводила и к смерти.

Малярия – одна из самых старых болезней, известных человечеству. Вполне вероятно, что она досаждала нашему виду на протяжении всей его истории[19]. Современное название болезни появилось в средневековой Италии. Страдавшие от лихорадки люди часто называли причиной своего недуга mala aria (плохой воздух)[20]. Это название прижилось – как и само предполагаемое объяснение. В конце концов выяснилось, что болезнь вызывает паразит Plasmodium, но в то время, когда Росс вернулся в Англию, способ ее распространения все еще оставался загадкой.

В Лондоне Росс нанес визит биологу Альфредо Кантаку, надеясь познакомиться с последними исследованиями, которые он мог пропустить в Индии. Кантак сказал, что, если Росс хочет больше узнать о паразитах, подобных малярийному, ему нужно поговорить с врачом Патриком Мэнсоном, который несколько лет изучал паразитов на юго-востоке Китая. Там Мэнсон выяснил, как люди заражаются очень опасными микроскопическими червями под названием filariae. Эти очень маленькие паразиты попадают в кровь и скапливаются в лимфатических узлах, вызывая задержку жидкости в организме. В тяжелых случаях конечности больного увеличиваются в размерах в несколько раз – эта болезнь называется слоновостью. Мэнсон не только выяснил, как filariae вызывают болезнь, но и доказал, что при укусе зараженного человека комары вместе с кровью всасывают и паразитов[21].

Мэнсон пригласил Росса к себе в лабораторию и показал, как искать паразитов, подобных малярийному, у зараженных пациентов. Он также познакомил Росса с последними научными статьями, которые тот не видел в Индии. «Я часто приходил к нему и запоминал все, что он мне говорил», – вспоминал Росс. Однажды зимним вечером они шли по Оксфорд-стрит, и Мэнсон обронил фразу, которая дала старт серьезной научной карьере Росса. «Знаете, – сказал он, – у меня есть предположение, что комары переносят малярию точно так же, как они переносят filariae».

В других культурах уже давно догадывались о возможной связи между комарами и малярией. Британский географ Ричард Бертон отмечал, что жители Сомали часто говорили ему, что укусы комаров несут смертельную лихорадку, но сам Бертон отвергал это предположение. «Предрассудок, вероятно, обусловлен тем фактом, что комары и лихорадка распространяются примерно в одно время», – писал он в 1856 году[22]. Некоторым удавалось даже изобрести лекарства от малярии, не зная причину заболевания. В IV веке китайский ученый Гэ Хун заметил, что растение цинхао (полынь) помогает при лихорадке. Сегодня экстракт этого растения входит в основу современных препаратов от малярии[23]. (Другие попытки были менее успешными: так, римляне придумали слово «абракадабра» в качестве магического заклинания, прогоняющего лихорадку)[24].

Росс уже слышал предположения о связи комаров с малярией, но убедил его именно разговор с Мэнсоном, который считал, что комары, сосущие кровь человека, могли получать вместе с ней не только крошечных червей, но и малярийных паразитов. Затем эти паразиты размножались в организме комара и каким-то образом вновь передавались человеку. Мэнсон предполагал, что источником заражения может быть вода. Вернувшись в Индию, Росс приступил к проверке этой гипотезы; правда, его эксперимент вряд ли одобрила бы современная комиссия по этике[25]. Он давал комарам кусать инфицированных пациентов, а затем следил, чтобы эти комары откладывали яйца в бутылке с водой; когда из яиц вылупились личинки, три человека по просьбе Росса (который им заплатил) выпили эту воду. К его разочарованию, никто из них не заболел малярией. Как же паразиты попадают в человеческий организм?

В конце концов Росс написал Мэнсону о своей новой гипотезе: малярия может распространяться через укусы комаров. При каждом укусе комар выделяет некоторое количество слюны. Что, если этого достаточно, чтобы передать человеку паразитов? Не имея возможности набрать достаточное количество добровольцев-людей, Росс начал экспериментировать с птицами. Сначала он ловил комаров и заставлял их сосать кровь зараженной птицы. Затем он давал этим комарам кусать здоровых птиц, которые вскоре тоже заболевали. И наконец, он препарировал слюнные железы зараженных комаров и обнаружил в них малярийных паразитов. Установив путь передачи малярии, Росс понял, насколько абсурдными были прежние теории. «Люди и птицы не заболевают, наевшись мертвых комаров», – писал он Мэнсону.

В 1902 году «за работу по малярии» Росс получил Нобелевскую премию по медицине – вторую в истории. О Мэнсоне, несмотря на его вклад в это открытие, никто не вспомнил, – он узнал о награде Росса только из газет[26]. Былая дружба между наставником и учеником постепенно переросла в острую неприязнь. Будучи блестящим ученым, Росс оказался склочным человеком. Он постоянно спорил с научными конкурентами и даже судился с ними. В 1912 году Росс даже угрожал подать в суд на Мэнсона, обвинив его в клевете[27]. Основания? Мэнсон написал хвалебное рекомендательное письмо для другого исследователя, который занял профессорскую должность, оставленную Россом. Мэнсон не стал спорить и предпочел извиниться. «Для ссоры нужны два дурака», – писал он впоследствии[28].

Росс продолжил изучать малярию без Мэнсона. В процессе он нашел новую отдушину для своего несгибаемого упрямства и нажил себе новых врагов. Выяснив, как передается малярия, он решил доказать, что болезнь можно остановить.

В прошлом малярия была распространена гораздо шире, чем сегодня. На протяжении многих веков болезнь свирепствовала по всей Европе и Северной Америке, от Осло до Онтарио. Даже во время так называемого малого ледникового периода в XVII–XVIII веках, когда в Северном полушарии резко похолодало, назойливые комары летом досаждали людям не меньше, чем трескучие морозы зимой[29]. Малярия была обычным явлением во многих странах с умеренным климатом, и число новых случаев заражения не уменьшалось из года в год. В восьми пьесах Шекспира упоминается ague – так в Средние века называли малярийную лихорадку. Веками источником малярии были солончаковые болота Эссекса к северо-востоку от Лондона; в студенческие годы Росс лечил женщину, которая заразилась малярией именно в этих местах.

Установив связь между насекомыми и инфекцией, Росс заявил, что ключ к искоренению малярии – уничтожение комаров. Индийский опыт, в том числе эксперимент с водой в Бангалоре, убедил его, что численность комаров можно контролировать. Но эта идея, казалось, противоречила здравому смыслу. От всех комаров избавиться невозможно, говорили оппоненты, и это значит, что какое-то количество насекомых останется, а с ними сохранится и источник малярии. Росс признавал, что сколько-то комаров останется, но был убежден, что распространение малярии можно остановить. Однако повсюду, от Фритауна до Калькутты, его идеи в лучшем случае игнорировали, а в худшем – высмеивали. «Мое предложение уменьшить численность комаров в городах повсюду встречали лишь насмешками», – вспоминал он позднее.

В 1901 году Росс возглавил группу ученых, приехавших в Сьерра-Леоне, чтобы попытаться осуществить на практике идеи по регулированию численности комаров. Они очистили территории от огромного количества жестянок и бутылок с водой. Они отравили стоячую воду – излюбленное место размножения комаров. Они засыпали ямы и колдобины, чтобы на дорогах не появлялись «смертельно опасные лужи», как называл их Росс. Результаты были обнадеживающими: вернувшись через год, Росс обнаружил, что комаров стало гораздо меньше. Однако он предупредил руководителей системы здравоохранения, что эти меры должны приниматься постоянно. Очистку территорий финансировал меценат из Глазго; когда деньги кончились, энтузиазм угас и численность комаров вновь возросла.

Большего успеха Росс добился через год, когда консультировал Компанию Суэцкого канала. В египетском городе Исмаилия регистрировалось до 2000 случаев малярии в год. После серьезных мер по снижению численности комаров этот показатель упал ниже сотни. Борьба с комарами показала свою эффективность и в других местах. Когда в 1880-х годах французы предприняли попытку построить Панамский канал, несколько тысяч рабочих умерли от малярии и желтой лихорадки – еще одного заболевания, которое переносят комары. В 1905 году прокладкой канала занялись американцы, а масштабную борьбу с комарами возглавил Уильям Горгас, полковник армии США. Это позволило успешно завершить строительство[30]. Тем временем значительно южнее Панамского канала врачи Освалду Крус и Карлус Шагас руководили антималярийными программами в Бразилии, помогая снизить заболеваемость малярией среди строительных рабочих[31].

Несмотря на успех этих программ, многие по-прежнему скептически относились к возможности регулировать численность комаров. Чтобы убедить коллег, Россу требовались более надежные аргументы. Пытаясь доказать свою правоту, он обратился к математике. За первые годы работы в Индийской медицинской службе он довольно глубоко изучил этот предмет. Будучи в душе художником, Росс всегда восхищался изяществом математических построений. «Доказанная теорема подобна гармоничной картине, – писал он. – Бесконечный ряд затухает в будущем, словно вариации сонаты». Осознав, как ему нравится этот предмет, он пожалел, что не уделял ему должного внимания в школе. Теперь уже было поздно менять карьеру; какая польза от математики практикующему врачу? «Это была несчастная любовь женатого мужчины к некоей прекрасной, но недоступной даме», – говорил Росс.

На какое-то время Росс оставил эти интеллектуальные упражнения, но после открытия пути передачи малярии возобновил занятия математикой. На этот раз он нашел способ сделать свое хобби полезным для профессиональной деятельности. Перед ним стоял важнейший вопрос, требовавший ответа: возможно ли сдержать распространение малярии, не уничтожая всех комаров до единого? Чтобы выяснить это, Росс разработал простую концептуальную модель передачи малярии. Начал он с подсчета возможного числа новых случаев заражения в месяц на отдельно взятой территории. С этой целью он мысленно разделил процесс передачи болезни на несколько этапов. Для передачи инфекции, рассуждал он, необходимо, чтобы в данном районе был хотя бы один человек, зараженный малярией. В качестве примера Росс взял сценарий, при котором в деревне с населением 1000 человек болен всего один. Чтобы передать инфекцию другому человеку, комар Anopheles должен укусить зараженного. Росс подсчитал, что в среднем лишь одному из четырех комаров удается укусить человека. Таким образом, если в данной местности живет 48 тысяч комаров, то укусить людей смогут 12 тысяч из них. А поскольку изначально заражен только один из 1000 жителей деревни, его укусят (и получат вместе с кровью малярийного паразита) всего 12 комаров из 12 тысяч.

Для размножения в организме комара паразиту требуется определенное время, поэтому насекомое должно прожить достаточно долго, чтобы стать переносчиком инфекции. Росс предположил, что это удастся только одному из трех насекомых, а это значит, что переносчиками малярии в действительности станут только четыре комара из двенадцати. И наконец, эти комары должны укусить другого человека, чтобы передать ему инфекцию. Если же, как предполагалось, это сделает только один из четырех, то остается всего один инфицированный комар, способный передать вирус. Расчеты Росса показывают, что, даже если в данном районе насчитывается 48 тысяч комаров, в среднем они станут причиной заражения только одного человека.

Росс подсчитал, что, даже если в деревне с одним больным малярией насчитывается 48 тысяч комаров, это может привести всего к одному новому случаю заражения

Следуя этой логике, можно предположить, что если комаров или инфицированных людей окажется больше, то и количество новых случаев заражения в месяц увеличится. Однако этому препятствует другой процесс: по оценке Росса, каждый месяц выздоравливает около 20 % больных малярией. Для того чтобы болезнь постоянно поддерживалась в популяции, эти два процесса – заражение и выздоровление – должны компенсировать друг друга. Если скорость выздоровления превышает скорость заражения, то заболеваемость в конце концов снизится до нуля.

Это очень важный вывод. Оказывается, нет необходимости избавляться от всех комаров до единого, чтобы сдержать малярию: существует некая критическая концентрация комаров, и, когда их численность падает ниже этого уровня, болезнь исчезает сама. Как выразился Росс, «малярия может сохраняться в сообществе только в том случае, если популяция Anopheles достаточно велика, чтобы число новых заражений компенсировало число выздоровлений».

Излагая свои выкладки в книге «Предотвращение малярии» (The Prevention of Malaria), Росс понимал, что не все читатели смогут проследить за его вычислениями. И все же он был убежден, что аудитория оценит сделанные им выводы. «Читателю следует внимательно изучить эти идеи, и я думаю, он без труда поймет их, даже если и забыл большую часть того, что знал из уроков математики», – писал Росс. Придерживаясь математической терминологии, он назвал свое открытие комариной теоремой.

Росс показал, как можно сдержать малярию, но в его рассуждениях содержалась и более глубокая мысль, которая в корне изменила подход к изучению инфекций. Росс выделял два возможных метода анализа заболеваний; назовем их описательным и механистическим. Во времена Росса большинство исследователей использовали описательную аргументацию: то есть брали реальные данные и анализировали их постфактум, чтобы выявить предсказуемые закономерности. Примером может служить работа Уильяма Фарра о вспышке оспы в Лондоне в 1830-х годах. Занимаясь сбором официальной статистики, Фарр заметил, что в начале эпидемии число новых случаев заражения быстро росло, затем рост замедлился, вспышка достигла пика, после чего начался спад. Этот спад был практически зеркальным отражением фазы роста. На основе данных о случаях заболевания Фарр построил кривую, пытаясь понять общую картину. В 1840 году, когда эпидемия началась снова, картина в целом повторилась[32]. В своем анализе Фарр не учитывал механизм передачи инфекции. Он также не принимал в расчет ни скорость заражения, ни темпы выздоровления. Это неудивительно: в то время никто не знал, что оспу вызывает вирус. Таким образом, метод Фарра был нацелен на описание закономерностей эпидемии, а не выяснение причин этих закономерностей[33].

Росс, в отличие от Фарра, использовал механистический подход. Он не стал брать данные и искать закономерности, которые помогли бы описать наблюдаемые тенденции, а начал с анализа основных процессов, влияющих на передачу инфекции. Используя свои знания о малярии, он объяснил, как люди заражаются, как заражают других и через какое время выздоравливают. Все это он объединил в концептуальную модель передачи инфекции – при помощи математических уравнений, которые затем проанализировал, чтобы сделать выводы о вероятных закономерностях вспышки.

Поскольку в своем анализе Росс прибегал к ряду допущений о процессе передачи инфекции, он мог корректировать эти допущения и смотреть, что произойдет при изменении условий. Какой эффект может дать снижение численности комаров? Как быстро исчезнет болезнь, если передача инфекции замедлится? Подход, примененный Россом, позволял заглядывать в будущее и задавать вопрос «что, если?», а не просто искать закономерности в доступных данных. Другие исследователи пытались проводить подобный анализ и раньше, но Росс был первым, кто соединил эти идеи в ясную и универсальную теорию[34]. Он показал, как изучать эпидемию в динамике, рассматривая ее как ряд взаимосвязанных процессов, а не набор статичных закономерностей.

Теоретически и описательный метод, направленный в прошлое, и механистический, ориентированный на будущее, должны давать одинаковые результаты. Если мы используем описательный подход, то, имея достаточно данных, сможем оценить эффект от регулирования численности комаров. Перевернув бочку с водой или избавившись от насекомых другим способом, мы получим возможность наблюдать за происходящим. И наоборот: предсказанный математическими расчетами Росса эффект от контроля популяции комаров в идеале должен совпадать с реальным эффектом от принятых мер. Если стратегия контроля действительно работает, оба метода это покажут. Разница в том, что при механистическом подходе не требуется переворачивать бочку с водой, чтобы оценить возможный эффект.

Математические модели, подобные модели Росса, часто считают или неточными, или слишком сложными. Но по своей сути модель – это упрощенное описание мира, которое помогает нам понять, что может произойти в тех или иных условиях. Механистические модели особенно полезны для разрешения таких вопросов, ответы на которые невозможно получить экспериментальным путем. Если органы здравоохранения хотят понять, насколько эффективной была их стратегия борьбы с заболеванием, они не могут вернуться назад и посмотреть, как развивалась бы эпидемия без принятых мер. Точно так же, если мы хотим получить представление о грядущей пандемии, мы не можем намеренно выпустить новый вирус и следить за его распространением. Модели дают нам возможность изучать вспышки заболеваний, не делая их реальностью. Мы можем проверять, как процессы передачи инфекции и выздоровления влияют на распространение эпидемии. Мы можем рассматривать разные меры борьбы с болезнью – от уничтожения комаров до вакцинации – и смотреть, насколько они эффективны в разных ситуациях.

В начале ХХ века Россу был необходим именно такой подход. Когда он доказал, что малярию разносят комары Anopheles, многие его коллеги считали, что контроль численности комаров не поможет в борьбе с болезнью. Это делало описательный анализ невозможным: как оценить предлагаемые меры, если они не используются? Однако благодаря своим моделям Росс убедился, что долговременное снижение численности комаров должно дать результат. Оставалось лишь убедить всех остальных.

Сегодня нам кажется странным, что идеи Росса встретили такое сопротивление. Дело в том, что, несмотря на бурное развитие эпидемиологии как науки и появление новых методов анализа заболеваний, медицинское сообщество относилось к малярии не так, как Росс. По сути, это было столкновение двух разных философий. Большинство медиков подходили к малярии с описательным инструментарием: изучая вспышки болезни, они прибегали к классификации, а не к расчетам. Но Росс настаивал на том, что процессы, лежащие в основе эпидемий, нужно анализировать количественными методами. «По сути, эпидемиология – это предмет математического анализа, – писал он в 1911 году. – И в ней было бы меньше нелепых ошибок (например, в отношении малярии), если бы больше внимания уделялось ее математическому изучению»[35].

Прошло еще много лет, прежде чем меры регулирования численности комаров получили широкое применение. Росс не дожил до тех времен, когда заболеваемость малярией существенно снизилась: в Англии болезнь существовала вплоть до 1950-х годов, а в континентальной Европе была побеждена только в 1975 году[36]. Его идеи постепенно находили понимание, но Росс жаловался, что процесс идет медленно. «Миру требуется не меньше десяти лет, чтобы понять новую идею, – писал он, – какой бы важной или простой она ни была».

Со временем к Россу присоединились другие. Одним из участников экспедиции 1901 года в Сьерра-Леоне был молодой врач из Глазго Андерсон Маккендрик. Он получил высшие баллы на экзаменах Индийской медицинской службы и после поездки в Сьерра-Леоне должен был отправиться в Индию[37]. На обратном пути в Британию Маккендрик и Росс долго беседовали о математических аспектах эпидемий. В последующие годы они продолжали обмениваться идеями. В конце концов Маккендрик в достаточной степени овладел математикой, чтобы попытаться развить анализ Росса. «Прочел вашу работу, – писал он Россу в августе 1911 года. – Я пытаюсь прийти к тем же выводам с помощью дифференциальных уравнений, но это очень трудная задача, и мне приходится расширять свои познания в математике в новых направлениях. Не уверен, что смогу получить то, чего хочу, но “следует пробовать даже то, что может казаться невозможным”»[38].

Маккендрик подвергся резкой критике со стороны статистиков, в том числе Карла Пирсона, который опирался исключительно на описательный анализ и отвергал механистические методы Росса. «Сторонники Пирсона, как всегда, все смешали в кучу, – писал Маккендрик Россу, прочитав некорректный анализ малярийных эпидемий. – Я не испытываю симпатии ни к ним, ни к их методам»[39]. Традиционный описательный подход был и остается важной частью медицинской науки, но он мало помогает понять, как происходит процесс передачи инфекции. Маккендрик был убежден, что будущее анализа эпидемий за более динамичным способом мышления. Росс придерживался той же точки зрения. «Рано или поздно появится новая наука, – однажды сказал он Маккендрику. – Но сначала мы с вами должны отпереть дверь, чтобы затем в нее вошли все, кто этого захочет»[40].

Летним вечером 1924 года во время эксперимента, который проводил Уильям Кермак, произошел взрыв, и едкая щелочь попала ему в глаза. Химик по образованию, Кермак изучал методы анализа спинномозговой жидкости. В тот вечер в лаборатории Королевского колледжа Эдинбурга он работал один. Ему пришлось два месяца провести в больнице, и после этого несчастного случая 26-летний Кермак полностью ослеп[41].

Во время пребывания в больнице Кермак просил друзей и сиделок читать ему книги по математике. Понимая, что зрение к нему не вернется, он тренировался получать информацию другим путем. У него была превосходная память, и математические задачи он решал в уме. «Просто невероятно, как много он мог сделать, не имея возможности записать что-либо на бумаге», – восхищался его коллега Уильям Маккри.

Выписавшись из больницы, Кермак продолжил заниматься наукой, но переключился на другие области. Он оставил химические опыты и начал разрабатывать новые проекты. В частности, он работал над математическим обеспечением исследований вместе с Андерсоном Маккендриком, который возглавил лабораторию в Эдинбурге. Проработав в Индийской медицинской службе два десятка лет, в 1920 году Маккендрик уволился и вместе с семьей переехал в Шотландию.

Кермак и Маккендрик развивали идеи Росса, пытаясь применить их к эпидемиям в целом. Они сосредоточились на одном из главных вопросов в изучении болезней: что приводит к окончанию эпидемии? В то время существовало два популярных объяснения. Либо передача инфекции прекращалась потому, что не оставалось восприимчивых к ней людей, либо по мере распространения эпидемии патоген становился менее заразным. Как выяснилось, в большинстве случаев оба объяснения неверны[42].

Как и Росс, Кермак и Маккендрик начали с разработки математической модели передачи болезни. Для простоты они предположили, что население перемешивается случайным образом. Подобно тому как это происходит при встряхивании камешков в сосуде, каждый человек в популяции обладает равными шансами встретиться с любым другим. В их модели эпидемия начиналась с определенного количества больных людей, а все остальные были восприимчивы к инфекции. После выздоровления человек приобретал иммунитет. Таким образом, всех людей в популяции можно разделить на три группы на основе их состояния:

Эту модель часто называют «моделью SIR» – по первым буквам названий групп (англ. susceptible, infectious, recovered). Предположим, в популяции численностью 10 тысяч человек один человек заболевает гриппом. Если мы смоделируем эпидемию гриппа с помощью модели SIR, то получим следующую кривую:

Модель SIR для эпидемии гриппа

Смоделированная здесь эпидемия развивается медленно, поскольку начинается с одного зараженного человека, но через 50 дней все равно достигает пика. Через 80 дней она практически заканчивается. Обратите внимание, что в конце эпидемии по-прежнему остается какое-то количество восприимчивых людей. Если бы заразились все 10 тысяч человек, то все они в конце концов попали бы в группу «Выздоровевшие». Модель Кермака и Маккендрика указывает на то, что этого не случится: вспышка заболевания может закончиться прежде, чем переболеют все до единого. «В общем случае эпидемия заканчивается раньше, чем заканчивается восприимчивое население», – писали они.

Почему заражаются не все? Все дело в переломе, который происходит в середине вспышки. На ранних этапах эпидемии восприимчивых людей много. В результате каждый день число новых зараженных превышает число выздоровевших, и эпидемия набирает обороты. Но со временем количество восприимчивых людей сокращается. Когда их становится достаточно мало, тенденция обращается вспять: ежедневно число выздоровевших превышает число зараженных, и эпидемия идет на спад. Еще остаются восприимчивые к инфекции люди, которые могут заразиться, но их немного, и у любого заболевшего больше шансов выздороветь, чем заразить кого-то еще.

Для иллюстрации этого эффекта Кермак и Маккендрик показали, как модель SIR воспроизводит динамику эпидемии чумы в Бомбее (ныне Мумбаи). В модели заразность патогена не меняется со временем; развитие и спад эпидемии зависят от меняющегося числа восприимчивых и зараженных.

Эпидемия чумы в Бомбее в 1906 году: модель и реальные данные

Перелом наступает на пике эпидемии. В этот момент людей с иммунитетом становится так много, а восприимчивых так мало, что эпидемия больше не может разрастаться. Поэтому тенденция меняется на противоположную, и начинается спад.

Когда в популяции набирается достаточное количество людей с иммунитетом, чтобы передача инфекции прекратилась, мы говорим о появлении стадного (коллективного) иммунитета. Этот термин предложил в начале ХХ века статистик Мейджор Гринвуд[43]. Ранее психологи уже использовали термин «стадный инстинкт», описывая поведение групп, члены которых действуют коллективно, а не как отдельные личности[44]. Аналогичным образом, наличие стадного иммунитета означает, что население в целом способно блокировать передачу инфекции несмотря на то, что отдельные люди остаются восприимчивыми к ней.

Концепция коллективного иммунитета обрела популярность несколько десятилетий спустя, когда стало ясно, что это мощное средство борьбы с болезнями. Во время эпидемии люди перестают быть восприимчивыми к инфекции естественным образом – по мере заражения. Но в случае со многими болезнями органы здравоохранения могут целенаправленно, путем вакцинации, выводить людей из группы восприимчивых. В свое время Росс предположил, что малярию можно победить, не уничтожая всех комаров; точно так же коллективный иммунитет позволяет остановить распространение инфекции без необходимости вакцинировать все население. Есть категории людей, которых нельзя вакцинировать: это, например, новорожденные младенцы и люди с ослабленной иммунной системой, – но благодаря коллективному иммунитету привитые люди защищают не только себя, но и эти уязвимые группы[45]. А если болезнь можно контролировать с помощью вакцинации, значит, теоретически от нее можно избавиться навсегда. Вот почему концепция коллективного иммунитета занимает центральное место в теории эпидемий. «У этой концепции особая аура», – так однажды выразился эпидемиолог Пол Файн[46].

Кермак и Маккендрик не только искали причины окончания эпидемий; их также интересовала относительная редкость вспышек. Анализируя свою модель, они обнаружили, что процесс передачи инфекции крайне чувствителен к небольшим изменениям в характеристиках патогена или популяции людей. Это объясняет, почему масштабные эпидемии появляются словно из ниоткуда. Согласно модели SIR, для вспышки заболевания нужны три условия: достаточно заразный патоген, большое количество контактов между разными людьми и достаточное число восприимчивых людей в популяции. Вблизи критического порога коллективного иммунитета небольшое изменение одного из этих факторов может определить разницу между несколькими случаями заболевания и масштабной эпидемией.

Первая зарегистрированная вспышка лихорадки Зика началась на острове Яп в Микронезии в начале 2007 года. До этого было известно только о 14 случаях заражения людей вирусом Зика – в Уганде, Нигерии и Сенегале. Но вспышка болезни на острове Яп была другой. Она была совершенно неожиданной и носила взрывной характер: заразилась бо́льшая часть населения. Очевидно, для малоизученного вируса из тропического леса начиналась новая эпоха. «Руководители органов здравоохранения должны знать о риске дальнейшего распространения вируса Зика», – заключили эпидемиолог Марк Даффи и его коллеги в докладе об эпидемии[47].

На острове Яп вирус Зика скорее вызывал любопытство, чем воспринимался как серьезная угроза. У многих людей наблюдались лихорадка и сыпь, но госпитализировать никого не пришлось. Ситуация изменилась, когда в конце 2013 года вирус пришел на более крупные острова Французской Полинезии. Во время вспышки в главную городскую больницу Папеэте на северном побережье Таити попали 42 человека с синдромом Гийена – Барре. Случаи СГБ стали регистрироваться несколько позднее, чем началась вспышка лихорадки Зика, что соответствовало нашим ожиданиям: синдром проявляется через пару недель после заражения. Гипотеза о возможной связи с вирусом подтвердилась, когда местная исследовательница Ван-Маи Као-Лормо и ее коллеги выяснили, что почти все пациенты с СГБ недавно были инфицированы вирусом Зика[48].

Заболеваемость лихорадкой Зика и синдромом Гийена – Барре во Французской Полинезии в 2013–2014 годах

По данным Министерства здравоохранения Французской Полинезии[49]

Как и на острове Яп, эпидемия во Французской Полинезии была масштабной – заразилось большинство населения. И вновь вспышка оказалась очень короткой: большинство новых случаев заражения отмечалось в первые несколько недель. Поскольку в 2014–2015 годах наша группа разрабатывала математические модели для анализа лихорадки денге на островах Тихого океана, мы решили заодно заняться и вирусом Зика. Если малярию переносят одноцветные комары Anopheles, которые могут летать на дальние расстояния, то переносчики лихорадки денге и вируса Зика, комары Aedes, обладают двумя особенностями: полосками на теле и ленью (aedes переводится с латыни как «дом»). Поэтому инфекцию за них распространяют люди, перемещаясь из одного места в другое[50].

Попытавшись получить модели, воспроизводящие динамику эпидемии лихорадки Зика во Французской Полинезии, мы поняли, что для такого взрывного роста требуется высокая скорость распространения, как у лихорадки денге[51]. Непродолжительность вспышки показалась нам еще более странной, когда мы учли задержки в процессе заражения. В каждом цикле передачи инфекции вирус должен был перейти от человека к комару, а от него – к другому человеку.

Анализируя скорость передачи вируса во Французской Полинезии, мы также оценили, сколько людей уже было заражено в октябре 2013 года, когда стало известно о первых случаях. Наша модель строилась на предположении, что к тому моменту было заражено несколько сотен человек; а это значило, что вирус попал в страну на несколько недель или даже месяцев раньше. Этот вывод был связан с другой загадкой: как вирус Зика добрался до Латинской Америки? После выявления первых случаев в Бразилии в мае 2015 года возникло множество предположений о том, когда именно вирус попал на континент и кто его принес. Наша первоначальная гипотеза указывала на чемпионат мира по футболу, проходивший в Бразилии в июне – июле 2014 года и собравший более трех миллионов футбольных болельщиков со всего света. Другим вариантом был чемпионат по спринтерским гонкам на каноэ в Рио-де-Жанейро в августе 2014 года. В отличие от футбольного чемпионата в этом менее масштабном спортивном мероприятии участвовала команда из Французской Полинезии. Какое же объяснение было более правдоподобным?

По мнению эволюционного биолога Нуно Фариа и его коллег, обе гипотезы были недостаточно убедительны[52]. Изучив генетическое разнообразие вирусов Зика, циркулировавших в Латинской Америке до 2016 года, исследователи пришли к выводу, что первые заражения произошли гораздо раньше, чем считалось. Вероятно, вирус попал на континент в середине или в конце 2013 года. Слишком рано для гонок на каноэ или чемпионата мира по футболу – зато в июне 2013 года проходил Кубок конфедераций, региональный футбольный турнир среди национальных сборных. Более того, в нем участвовала сборная Французской Полинезии.

У этой теории был всего один недостаток: Кубок конфедераций состоялся за пять месяцев до первых сообщений о лихорадке Зика во Французской Полинезии. Но если на островах эпидемия началась раньше октября 2013 года – на что указывал наш анализ, – то вполне возможно, что вирус попал в Латинскую Америку именно тем летом. (Разумеется, не стоит фанатично пытаться связать вирус Зика со спортивными состязаниями: не исключено, что болезнь привез случайный человек, прилетевший в Бразилию в 2013 году.)

Анализируя прошедшие эпидемии, мы можем использовать математические модели, чтобы попытаться предсказать будущее. Это было бы особенно полезно для органов здравоохранения, которым приходится принимать непростые решения во время вспышек заболеваний. Одна из таких проблем возникла в декабре 2015 года, когда вирус Зика добрался до острова Мартиника в Карибском море. Возникли серьезные опасения, что остров не справится с СГБ: если у пациентов начнут отказывать легкие, им потребуется искусственная вентиляция. В то время на Мартинике было всего восемь аппаратов ИВЛ – на 380 тысяч человек. Хватит ли их?

Чтобы это выяснить, исследователи из Института Пастера в Париже разработали модель передачи вируса Зика на острове[53]. В первую очередь их интересовала общая форма кривой. Пациенты с СГБ, которым требуется искусственная вентиляция легких, обычно проводят под аппаратом ИВЛ несколько недель, а потому непродолжительная вспышка с высоким пиком могла перегрузить систему здравоохранения, тогда как при более долгой эпидемии с плоской кривой этого бы не произошло. В самом начале вспышки на Мартинике случаев заражения было немного, поэтому исследователи в качестве исходных данных взяли статистику Французской Полинезии. Из 42 пациентов с СГБ, зарегистрированных в 2013–2014 годах, искусственная вентиляция легких потребовалась двенадцати. Согласно модели ученых из Института Пастера, это указывало на возможную проблему. Если эпидемия на Мартинике будет развиваться по тому же сценарию, что и во Французской Полинезии, острову может потребоваться девять аппаратов ИВЛ – на один больше, чем есть.

К счастью, эпидемия на Мартинике развивалась иначе. Когда пришли новые данные, стало ясно, что вирус распространяется медленнее, чем во Французской Полинезии. Исследователи подсчитали, что на пике эпидемии пациентам с СГБ потребуется всего три аппарата ИВЛ. По их оценке, даже при худшем сценарии хватило бы семи штук. Вывод оказался верным: на пике эпидемии искусственная вентиляция легких потребовалась пяти пациентам с СГБ. Всего больных с СГБ было тридцать, и двое из них умерли. Без необходимого медицинского оборудования смертность оказалась бы гораздо выше[54].

Эти исследования эпидемий, вызванных вирусом Зика, – пример того, как методы Росса повлияли на наше понимание инфекционных болезней. В настоящее время механистические модели, позволяющие предсказывать форму кривой и оценивать эффективность контрольных мер, стали основой для изучения эпидемий. Исследователи прибегают к моделям, чтобы помочь органам здравоохранения реагировать на эпидемии самых разных болезней, от малярии и вируса Зика до ВИЧ и Эболы, во всех уголках мира, от затерянных в океане островов до зон боевых действий.

Вне всяких сомнений, Росс был бы рад, увидев, какое признание получили его идеи. За открытие того, как малярия передается через комаров, его наградили Нобелевской премией, однако он не считал это своим самым большим достижением. «Своей главной работой я считаю выявление общих законов эпидемий», – писал Росс[55]. И он имел в виду не только эпидемии болезней.

Впоследствии Кермак и Маккендрик распространили комариную теорему Росса на другие типы инфекций, однако амбиции Росса простирались намного шире. «Инфицирование – лишь одно из множества событий, которые могут происходить с организмами; мы должны рассматривать события в целом», – писал он во втором издании «Предотвращения малярии». Росс предложил свою «теорию событий» для описания того, как с течением времени меняется количество людей, подвергающихся воздействию болезни или чего-либо другого.

Росс разделил события на два основных типа. События первого типа воздействуют на людей независимым образом: если какое-то событие затрагивает вас, это в целом не повышает и не снижает вероятность того, что оно коснется кого-то еще. К этой категории Росс относил, например, неинфекционные заболевания, несчастные случаи и разводы[56]. Представим себе, что появилось некое новое явление, которое может случайным образом воздействовать на любого человека, но в исходный момент этому воздействию еще никто в популяции не подвергся. Если у каждого человека в течение каждого года есть некоторые шансы подвергнуться воздействию этого явления – и остаться под его воздействием, – то мы получим растущую кривую.

Кривая постепенно сглаживается, поскольку незатронутая группа со временем уменьшается. Каждый год воздействию подвергается часть прежде не затронутых людей, но поскольку таких людей становится все меньше, общее число растет все медленнее. Если шансы подвергнуться воздействию будут еще ниже, то на первом этапе кривая будет более пологой, но в конце концов все равно выйдет на плато. В реальном мире кривая не обязательно доберется до 100 %: итоговый показатель будет зависеть от того, кто изначально восприимчив к событию.

Рост числа независимых событий с течением времени. Этот пример показывает, что произойдет, если у каждого человека в течение года будут пяти- или десятипроцентные шансы подвергнуться воздействию явления

В качестве примера рассмотрим владение жильем в Великобритании. Из тех, кто родился в 1960 году, лишь немногие к двадцати годам имели в собственности дом или квартиру, но к тридцатилетию большинство уже обзаводились своим жильем. В отличие от них родившиеся в 1980 или 1990 году реже становились домовладельцами в возрасте от двадцати до тридцати лет. Если мы отобразим на графике процент людей, которые становятся собственниками жилья с течением времени, то увидим, как быстро растут эти проценты в каждой возрастной группе.

Доля людей, владеющих жильем к определенному возрасту (по году рождения)

По данным Совета ипотечных кредиторов[57]

Разумеется, факт владения домом или квартирой нельзя считать абсолютно случайным событием (на вероятность покупки жилья влияет, например, такой фактор, как получение наследства), но в целом эта картина соответствует концепции независимого события Росса. В среднем, если один человек становится собственником жилья в 20 лет, это практически никак не влияет на то, станет ли домовладельцем кто-то другой. Пока события происходят независимо друг от друга с приблизительно постоянной частотой, общая картина не будет серьезно меняться. Если мы построим график, отражающий число людей, купивших жилье к определенному возрасту, и график, показывающий вероятность прихода автобуса через определенное время, эти кривые будут похожи.

Независимые события – это понятная отправная точка, но все становится гораздо интереснее, когда события «заразны». Росс назвал этот второй тип событий зависимыми событиями, поскольку здесь происходящее с одним человеком зависит от того, сколько других людей на данный момент уже подверглись воздействию явления. Простейший случай – когда подвергшиеся воздействию люди передают свое состояние другим и сами остаются в этом состоянии. В такой ситуации событие будет постепенно распространяться по всей популяции. Росс заметил, что график такой эпидемии напоминает сильно растянутую букву S. Количество подвергшихся воздействию людей поначалу растет экспоненциально: число новых случаев увеличивается все быстрее и быстрее; но в определенный момент рост замедляется и кривая становится плоской.

Предположение о том, что люди навсегда остаются под воздействием события, обычно неприменимо к инфекционным болезням, поскольку пациенты могут выздоравливать, получать лечение или умирать от инфекции. Но такое допущение справедливо для других типов заражения. S-образная кривая стала популярной в социологии – после того, как в 1962 году Эверетт Роджерс рассказал о ней в своей книге «Диффузия инноваций»[58]. Он заметил, что начальный этап принятия новых идей или продуктов обычно соответствует этой кривой. В середине ХХ века диффузия таких продуктов, как радиоприемники и холодильники, имела вид S-образной кривой; позднее та же картина наблюдалась с телевизорами, микроволновыми печами и мобильными телефонами.

Графики S-образного роста числа зависимых событий, построенные по модели Росса. Показаны кривые более заразного и менее заразного событий

По мнению Роджерса, рост популярности продукта обеспечивает четыре типа людей: поначалу этот рост происходит за счет «новаторов», затем приходят «ранние последователи», после этого продукт осваивает большинство населения и, наконец, подтягиваются «отстающие». В своем исследовании инноваций он использовал в основном описательный подход, начав с S-образной кривой и попытавшись ее интерпретировать.

Росс пробовал двигаться и в обратном направлении. Он использовал механистические рассуждения, чтобы построить кривую с нуля и показать, что распределение таких событий неизбежно покажет ту же картину. Модель Росса также объясняет, почему процесс принятия новых идей постепенно замедляется. По мере того как их усваивает все больше людей, становится труднее найти тех, кто с этими идеями еще не знаком. Общее число принявших идею продолжает расти, но в каждый следующий отрезок времени прирост становится меньше. Таким образом, количество новых людей, принявших идею, начинает уменьшаться.

В 1960-х годах исследователь рынка Фрэнк Басс разработал расширенную версию модели Росса[59]. В отличие от Роджерса Басс использовал свою модель не для описательного анализа, а для того, чтобы определить временные рамки распространения инновации и общую форму кривой. Размышляя о путях принятия инноваций, Басс смог составить прогноз распространения новой технологии. На кривой Роджерса на новаторов приходилось 2,5 % роста, а на остальных – 97,5 %. Эти значения в какой-то степени произвольные: Роджерс использовал описательный метод, и ему требовалось знать форму всей S-образной кривой; а разбить людей по категориям можно только после того, как идею примут все. В отличие от Роджерса Басс мог использовать начальный участок кривой принятия, чтобы оценить роль новаторов и всех остальных, которых он назвал «подражателями». В рабочих записях 1966 года он предсказывал, что продажи новых цветных телевизоров – которые в то время росли – достигнут пика в 1968 году. «Отраслевые прогнозы были гораздо оптимистичнее моих, – впоследствии писал он[60]. – Так что стоило ожидать, что мой прогноз примут не слишком хорошо». Прогноз Басса не вызвал особого доверия, но в итоге оказался гораздо ближе к реальности. Продажи действительно замедлились, а затем достигли пика – как и предсказывала модель.

Изменение числа владельцев видеомагнитофонов в США

По данным Ассоциации потребительской электроники

Мы можем не только наблюдать, как интерес выходит на плато, но и исследовать ранние стадии принятия. Когда в начале 1960-х годов Эверетт Роджерс впервые предложил в качестве модели S-образную кривую, он исходил из того, что новую идею можно считать «взлетевшей», как только ее принимает 20–25 % людей. «После этого момента остановить диффузию новой идеи, по всей видимости, невозможно даже при большом желании», – писал он. Анализируя динамику вспышки, мы можем точнее определить эту точку взлета. В частности, можно выяснить, когда число новых последователей растет быстрее всего. После этого недостаток восприимчивых людей замедлит распространение, которое в определенный момент выйдет на плато. Согласно простой модели Росса, самый быстрый рост наблюдается тогда, когда идею принимает чуть более 21 % потенциальной аудитории. Интересно, что эта величина не зависит от того, насколько легко распространяется инновация[61].

Механистический подход Росса хорош тем, что показывает нам, как могут выглядеть в реальной жизни разные типы событий. Обратите внимание на разницу между кривой покупки видеомагнитофонов и кривой владения жильем: обе в какой-то момент выходят на плато, но число видеомагнитофонов на первом этапе растет экспоненциально. Простые модели заражения обычно предсказывают именно такой рост, потому что здесь каждое новое принятие порождает еще больше принятий – в отличие от моделей с независимыми событиями. Это вовсе не значит, что экспоненциальный рост всегда говорит о заразности явления, – могут быть и другие причины, по которым люди начинают все быстрее осваивать ту или иную технологию, – но это показывает, как различные процессы заражения влияют на характер эпидемии.

Если говорить о динамике вспышки, мы также можем назвать формы кривой, которые будут маловероятны в реальной жизни. Представьте себе эпидемию заболевания, которая нарастает экспоненциально, пока не заразится все население. Какие условия для этого потребуются?

Кривая, иллюстрирующая эпидемию, которая растет экспоненциально, пока не заразятся все

В случае массовой эпидемии передача инфекции обычно замедляется из-за того, что остается мало восприимчивых к болезни людей, которые могут заразиться. Чтобы эпидемия развивалась все быстрее и быстрее, на последних ее этапах зараженные люди должны активно искать оставшихся восприимчивых. Это как если бы вы, простудившись, находили всех своих здоровых друзей и намеренно кашляли на них, пока они не заболеют. Сценарий, который может вызвать такую форму кривой, встречается разве что в фантастических фильмах, где группа зомби охотится за несколькими выжившими людьми.

В реальном мире существует не так много инфекций, которые воздействуют на своих носителей таким образом, чтобы подстегнуть распространение. Животные, зараженные вирусом бешенства, зачастую становятся агрессивными, что помогает вирусу передаваться через укусы[62], а у больных малярией появляется особый запах, привлекающий комаров[63]. Но такие эффекты обычно недостаточно сильны, чтобы скомпенсировать уменьшающееся количество восприимчивых на поздних стадиях эпидемии. Более того, многие болезни дают противоположный эффект, вызывая сонливость и апатию, что снижает шансы на передачу инфекции[64]. Любые эпидемии, от инноваций до инфекций, почти неизбежно затухают, по мере того как остается все меньше восприимчивых к ним людей.

Рональд Росс планировал изучить самые разные эпидемии, но по мере усложнения моделей становилось все труднее производить математические расчеты. Росс смог описать процесс передачи инфекции, но проанализировать итоговую динамику ему не удавалось. Тогда он обратился за помощью к Хильде Хадсон, преподавателю Технического института Вест-Хэма в Лондоне[65]. Хадсон, дочь профессора математики, опубликовала свое первое исследование в журнале Nature, когда ей было 10 лет[66]. Позднее она закончила Кембриджский университет и была единственной женщиной на курсе, получившей высший балл по математике. Несмотря на то что Хадсон закончила обучение с такими же оценками, как студент, занявший седьмую позицию в рейтинге, в официальную ведомость ее оценки не внесли (Кембридж начал выдавать дипломы женщинам только в 1848 году)[67].

Знания Хадсон позволили расширить теорию событий и наглядно представить закономерности, которые раскрывали разные модели. Одни события постепенно затухают, со временем охватывая всех. Другие стремительно разрастаются, после чего следует резкий спад. Некоторые вызывают масштабные вспышки, которые затем угасают до обычного низкого уровня. Бывают эпидемии, распространяющиеся регулярными волнами, усиливаясь и ослабевая в зависимости от времени года, а также такие, вспышки которых происходят эпизодически. Росс и Хадсон утверждали, что их методы применимы к большинству ситуаций, встречающихся в реальной жизни. «Развитие и угасание эпидемий, насколько мы можем судить в настоящее время, можно объяснить общими законами событий», – предполагали они[68].

К сожалению, работа Хадсон и Росса над теорией событий ограничилась тремя статьями. Отчасти ее продолжению помешала Первая мировая война. В 1916 году Хадсон привлекли к проектированию самолетов в рамках британской военной программы – за эту работу ее впоследствии наградили орденом Британской империи[69]. После войны исследователи столкнулись с другой трудностью – их статьи игнорировались целевой аудиторией. «Медицинские чиновники проявляли к ним так мало интереса, что продолжать не было смысла», – вспоминал Росс.

Начиная работу над теорией событий, Росс надеялся, что в итоге она поможет решать «вопросы, связанные со статистикой, демографией, здравоохранением, теорией эволюции и даже с коммерцией, политикой и государственным управлением»[70]. Это был великий замысел, и в конце концов идеи Росса действительно изменили представление об эпидемиях. Но даже в том, что касается инфекционных болезней, до широкого применения его методов оставалось еще несколько десятилетий. А для того чтобы идеи Росса проникли в другие сферы жизни, потребовалось еще больше времени.

2

Паника и пандемия

«Я могу рассчитать движение небесных тел, но не безумие толпы». По легенде, эту фразу произнес Исаак Ньютон после того, как потерял целое состояние, вложив деньги в Компанию Южных морей. Он купил акции в конце 1719 года, а когда они выросли в цене, продал, получив солидную прибыль. Но акции продолжали расти, и Ньютон, пожалев о поспешной продаже, снова инвестировал в Компанию Южных морей. Через несколько месяцев пузырь лопнул, а Ньютон потерял 20 тысяч фунтов стерлингов, что эквивалентно 20 миллионам в нынешних ценах[71].

У великих ученых отношения с финансовыми рынками складывались по-разному. Некоторые, например математики Эдвард Торп и Джеймс Саймонс, основали успешные инвестиционные фонды, приносившие огромную прибыль. Другие только теряли деньги. Так, хедж-фонд Long Term Capital Management (LTCM) понес огромные убытки в результате финансовых кризисов в Азии и в России в 1997 и 1998 годах. Два лауреата Нобелевской премии по экономике, входившие в совет директоров, и высокие прибыли на начальном этапе сделали фирму объектом зависти на Уолл-стрит. Инвестиционные банки ссужали ей все бо́льшие суммы денег на все более амбициозные торговые стратегии, и, когда в 1998 году фонд разорился, его долги составляли более 100 миллиардов долларов[72].

В середине 1990-х годов у банкиров вошел в моду новый термин – финансовое заражение. Так называли распространение экономических трудностей от одной страны к другой. Ярким примером этого явления стал азиатский финансовый кризис[73]. Такие фонды, как LTCM, пострадали не от самого кризиса, а от косвенных последствий, перекинувшихся на другие рынки. Банки, выдавшие LTCM огромные кредиты, тоже оказались под ударом. 23 сентября 1998 года самые влиятельные банкиры с Уолл-стрит собрались на десятом этаже здания Федерального резервного банка в Нью-Йорке, и привел их туда страх заражения. Чтобы проблемы LTCM не ударили по другим институтам, они договорились о выделении финансовой помощи на сумму 3,6 миллиарда долларов. За этот урок пришлось дорого заплатить, но, к сожалению, он не был усвоен. Ровно через десять лет те же самые банки точно так же обсуждали финансовое заражение. На сей раз дела обстояли гораздо хуже.

Лето 2008 года я провел в размышлениях о том, как «продать» статистическое понятие корреляции. Я только что закончил предпоследний курс университета и стажировался в инвестиционном банке, расположенном в лондонском деловом квартале Канэри-Уорф. Идея была достаточно простой. Корреляция показывает, насколько синхронно меняются разные вещи: например, если корреляция на рынке акций высока, акции растут и падают одновременно, а при отсутствии корреляции акции будут расти и падать вразнобой. Если исходить из того, что в будущем акции продолжат вести себя тем или иным образом, то было бы неплохо иметь торговую стратегию, которая позволит заработать на этой корреляции. Мне предложили поучаствовать в разработке такой стратегии.

Корреляция – это не просто какая-то узкая тема для студента-математика, проходящего практику. Знание этого явления крайне важно для понимания того, почему 2008 год закончился полномасштабным финансовым кризисом. Оно также помогает понять общие принципы распространения заражений, от социального поведения до заболеваний, передающихся половым путем. Как нам предстоит убедиться, именно это понятие стало тем звеном, благодаря которому методы анализа эпидемий стали активно использоваться в современном финансовом мире.

Тем летом я каждое утро ездил на работу на Доклендском легком метро. Перед остановкой на Канэри-Уорф поезд проезжал мимо небоскреба по адресу Бэнк-стрит, 25. Здание принадлежало инвестиционному банку Lehman Brothers. Когда в конце 2007 года я устраивался на практику, Lehman Brothers был объектом вожделения многих претендентов. Он входил в узкий круг элитных инвестбанков, наряду с Goldman Sachs, JP Morgan и Merrill Lynch. Банк Bear Stearns также принадлежал к этому элитному кругу, пока не разорился в марте 2008 года.

Bear, как называли его банкиры, пострадал от неудачных вложений в ипотечный рынок. То, что от него осталось, выкупила компания JP Morgan менее чем за 10 % первоначальной стоимости. К лету банковская сфера гадала, кто будет следующим. Первым в списке значился Lehman Brothers.

Для студента-математика практика в финансовой сфере была ярко освещенной магистралью, выгодно отличавшейся от прочих дорог. Заявления подали все мои знакомые однокурсники (в дальнейшем их карьера сложилась по-разному). Но через месяц стажировки я передумал и решил поступать в докторантуру. К этому меня подтолкнул прежде всего курс эпидемиологии, который я прослушал в начале года. Меня увлекла идея, что вспышки болезней вовсе не должны быть загадочными и непредсказуемыми явлениями. Имея в распоряжении подходящие методы, мы можем проанализировать их, выяснить, что происходит на самом деле, и, возможно, принять действенные меры.

Но для начала нужно было ответить на вопрос, что происходит вокруг меня на Канэри-Уорф. Я выбрал другую карьеру, но все равно хотел разобраться в происходящем в банковской отрасли. Почему опустели рабочие места трейдеров? Почему великие идеи финансистов вдруг оказались несостоятельными? И как далеко все это зайдет?

Я занимался обыкновенными акциями и анализировал биржевые котировки компаний, но в предыдущие годы самые большие деньги крутились в сфере кредитных инвестиций. Один вид инвестиций пользовался особой популярностью: банки собирали ипотечные и другие займы в обеспеченные долговые обязательства (CDO). Такие продукты позволяли инвесторам брать на себя часть рисков ипотечного заемщика и зарабатывать на этом деньги[74]. Это могло приносить огромную прибыль. Говорят, что Саджид Джавид, который в 2019 году стал канцлером казначейства Великобритании, зарабатывал около 3 миллионов фунтов стерлингов в год на торговле разнообразными кредитными продуктами, пока не ушел из банковского бизнеса в 2009 году[75].

Концепция CDO была позаимствована из сферы страхования жизни. Страховщики заметили, что люди часто умирают вскоре после смерти супруга – это социальное явление известно как «синдром разбитого сердца». В середине 1990-х они нашли способ учитывать это обстоятельство при расчете стоимости страховки. Вскоре банкиры оценили эту идею и нашли ей новое применение. Банки интересовались не смертями, а тем, что произойдет, если кто-то будет не в состоянии выплачивать ипотеку. Что произойдет с другими домохозяйствами – последуют ли они этому примеру? Подобные заимствования математических моделей часто встречаются и в финансах, и в других сферах. «Человеческие существа не отличаются дальновидностью, но у них богатое воображение, – заметил однажды финансовый аналитик Эммануэль Дерман. – Поэтому модель неизбежно будет использоваться таким образом, о котором даже не помышлял ее создатель»[76].

К сожалению, у ипотечных моделей были серьезные недостатки. Пожалуй, самая большая проблема заключалась в том, что в их основу был положен анализ цен на недвижимость, которые на протяжении последних 20 лет в основном росли. Данные за этот период указывали на низкую корреляцию на ипотечном рынке: если, например, заемщик во Флориде пропускал платеж, это не значило, что платеж пропустит и житель Калифорнии. Хотя отдельные эксперты высказывали предположение, что ипотечный рынок – это пузырь, который скоро лопнет, многие банкиры сохраняли оптимизм. В июле 2005 года канал CNBC взял интервью у Бена Бернанке, который возглавлял Совет экономических консультантов при президенте Буше и вскоре после этого занял пост главы Федеральной резервной системы США. Каков, по мнению Бернанке, худший сценарий? Что случится, если цены упадут по всей стране? «Такая возможность крайне маловероятна, – сказал Бернанке. – Мы никогда не наблюдали падения цен на жилье в общенациональном масштабе»[77].

В феврале 2007 года, за год до краха Bear Stearns, специалист по кредитованию Джанет Таваколи писала о росте числа инвестиционных продуктов, подобных CDO. Особое беспокойство у нее вызывали модели, используемые для оценки корреляции между ипотечными закладными. Опираясь на допущения, далекие от реальности, эти модели, в сущности, создавали математическую иллюзию, при которой высокорисковые кредиты выглядели как инвестиции с низким уровнем риска[78]. «Корреляционный трейдинг распространился в культуре финансовых рынков, как чрезвычайно заразный вирус, – отмечала Таваколи. – До сих пор смертельных случаев было немного, но несколько жертв уже заболели, и болезнь быстро распространяется»[79]. Другие аналитики разделяли ее скепсис, называя популярные корреляционные методы чрезмерно упрощенным подходом к анализу ипотечных продуктов. Говорят, у одного из ведущих хедж-фондов в комнате для совещаний стояли бухгалтерские счеты, а рядом с ними табличка: «корреляционная модель»[80].

Несмотря на недостатки этих моделей, ипотечные продукты оставались популярными. Затем наступило прозрение – цены на жилье пошли вниз. Летом 2008 года я пришел к выводу, что многие знали о возможных последствиях. Инвестиции обесценивались с каждым днем, но это не имело значения, пока оставались наивные инвесторы, которым можно было продать ипотечные продукты. Это как нести мешок с деньгами, зная, что в нем есть дыра, но не обращая на это внимания, потому что сверху вы кладете больше, чем высыпается снизу.

Но в этой стратегии было много дыр. К августу 2008 года все начали гадать, насколько быстро опустошаются мешки с деньгами. По всему городу банки искали новые источники пополнения капитала, наперебой обхаживая государственные инвестиционные фонды стран Ближнего Востока. Помню, как трейдеры, торгующие обыкновенными акциями, хватали за рукав идущих мимо практикантов и указывали им на новое падение акций Lehman Brothers. Я проходил мимо пустых столов, за которыми раньше сидели продавцы прибыльных CDO. Некоторые коллеги нервно оглядывались при виде сотрудников службы безопасности – не они ли следующие в очереди на выход? Все боялись. Затем наступил крах.

Рост популярности сложных финансовых продуктов и разорение таких фондов, как Long Term Capital Management, убедили центральные банки в необходимости разобраться в сложной паутине финансового трейдинга. В мае 2006 года Федеральный резервный банк Нью-Йорка организовал конференцию для обсуждения системного риска. Целью организаторов было выявить факторы, которые могут повлиять на устойчивость финансовых сетей[81].

На конференции присутствовали специалисты из разных областей науки. Среди них был экономист Джордж Сугихара, чья лаборатория в Сан-Диего занималась вопросами охраны морской среды. Сугихара и его коллеги использовали математические модели для выявления динамики популяций рыбы. Сугихара также имел опыт в финансовой сфере; в конце 1990-х он четыре года проработал в Deutsche Bank. В тот период банки активно расширяли аналитические подразделения и набирали специалистов с опытом работы с математическими моделями. Пытаясь привлечь Сугихару, Deutsche Bank устроил ему роскошное путешествие в английскую усадьбу. Ходят слухи, что за ужином руководитель банка написал на салфетке огромную сумму предлагаемого оклада. Удивленный Сугихара буквально лишился дара речи. Ошибочно приняв молчание Сугихары за отказ, банкир забрал салфетку и написал еще бо́льшую сумму. Снова пауза – и новое, еще более щедрое предложение. На сей раз Сугихара согласился[82].

Те несколько лет, что Сугихара проработал в Deutsche Bank, оказались очень выгодными для обеих сторон. Конечно, финансовые рынки отличаются от косяков рыб, но Сугихара успешно перенес свой опыт работы с прогностическими моделями в новую область. «В основном я моделировал страх и жадность толпы на этом рынке», – рассказывал он впоследствии журналу Nature[83].

В дискуссии, организованной Федеральным резервным банком, также участвовал Роберт Мэй, который когда-то был научным руководителем Сугихары. Эколог по образованию, Мэй изучал инфекционные болезни. Исследованиями в области финансов он начал заниматься случайно, но успел опубликовать несколько работ, посвященных заражению на финансовых рынках. В 2013 году в статье для медицинского журнала Lancet он отмечал явное сходство между вспышками инфекционных болезней и финансовыми пузырями. «Недавний рост финансовых активов и последующий крах довольно точно повторяют кривую нарастания и затухания вспышек кори и других инфекций», – писал он. Мэй указывал, что во время эпидемии рост числа зараженных считается плохой новостью, а снижение – хорошей; в финансовой же сфере наоборот: рост стоимости приветствуется, а снижение – нет. Однако, по его словам, это ложное разграничение – ведь рост цен не всегда хороший признак. «Когда нечто растет без какого-либо убедительного объяснения, это не что иное, как иллюстрация человеческой глупости», – объяснял он[84].

Один из самых известных пузырей в истории – это тюльпаномания, охватившая Нидерланды в 1630-х годах. В популярной культуре она стала классическим примером финансового безумия. И бедняки, и богачи вкладывали в цветы все больше денег, и в конце концов луковицы тюльпанов по цене сравнялись с домами. Один моряк, спутавший луковицу тюльпана с обыкновенным репчатым луком, даже оказался в тюрьме. Легенда гласит, что после краха этого рынка в 1637 году экономика сильно пострадала, а люди топились в каналах[85]. Но по мнению Энн Голдгар из Королевского колледжа Лондона, та ситуация была не слишком похожа на пузырь. В исторических документах ей не удалось найти сведений о трагедиях. Только горстка богачей раскошелилась на самые дорогие тюльпаны. Экономика не пострадала. Никто не утонул[86].

Другие пузыри сказывались на экономике гораздо сильнее. Впервые термин «пузырь» применительно к чрезмерным инвестициям был использован во время так называемого пузыря Южных морей[87]. Британская Компания Южных морей, основанная в 1711 году, подписала несколько контрактов на торговлю с Америкой и на поставку туда рабов. В 1719 году была заключена выгодная финансовая сделка с британским правительством. На следующий год стоимость акций компании взлетела, за несколько недель увеличившись в четыре раза, а через пару месяцев так же резко упала[88].

Стоимость акций Компании Южных морей, 1720 год

По данным Frehen et al., 2013[89]

Исаак Ньютон продал большую часть своих акций весной 1720 года, но летом, во время пика, снова инвестировал в них. По словам математика Эндрю Одлыжко, «Ньютон не просто пригубил безумие пузыря – он сделал большой глоток». Некоторым инвесторам удалось правильно рассчитать время. Книготорговец Томас Гай, один из первых инвесторов, продал акции еще до пика, а на вырученные деньги основал Больницу Гая в Лондоне[90].

С тех пор мир видел множество финансовых пузырей, от британской железнодорожной мании в 1840-х до американского пузыря доткомов в 1990-х. Обычно пузырь предполагает ситуацию, когда число инвесторов увеличивается, это приводит к быстрому росту цен, а затем наступает крах – пузырь лопается. Одлыжко называет пузыри «красивыми иллюзиями», которые уводят инвесторов от реальности. В процессе раздувания пузыря цены могут во много раз превышать логически обоснованные. Иногда люди вкладывают деньги, просто исходя из предположения, что другие последуют их примеру и в результате ценность инвестиций вырастет[91]. Это явление описывается «теорией большего дурака»: люди знают, что глупо покупать что-то слишком дорогое, но рассчитывают, что найдется еще больший дурак, который купит у них это по еще более высокой цене[92].

Одно из крайних проявлений теории большего дурака – финансовая пирамида. Подобные схемы могут принимать разные формы, но исходная посылка у всех одна. Организаторы убеждают людей вкладывать деньги в некую схему, обещая долю прибыли при условии, что те привлекут других инвесторов. Поскольку все пирамиды устроены одинаково, анализировать их довольно легко. Предположим, схема начинает работать с 10 человек, каждый из которых вносит деньги и должен привлечь еще десятерых, чтобы получить выплату. Если у них это получится, добавится еще 100 человек. Каждый из новичков тоже должен убедить десятерых, и на третьем этапе новичков станет 1000. На следующем этапе потребуется 10 тысяч новых людей, потом 100 тысяч, потом миллион. Нетрудно догадаться, что к последним этапам людей, которых нужно убедить, просто не останется: через несколько раундов рекрутирования пузырь лопнет. Если знать, какая доля населения восприимчива к этой идее и может подключиться к пирамиде, то можно даже предсказать, как быстро наступит крах.

Подобные пирамиды неустойчивы, а потому, как правило, незаконны. Но благодаря возможности быстрого роста и деньгам, которые они приносят тем, кто располагается на вершине, пирамиды остаются популярным инструментом мошенников, особенно при наличии большого числа потенциальных участников. В Китае некоторые пирамиды – или бизнес-культы, как называют их власти, – достигли огромных масштабов. После 2010 года несколько таких схем смогли привлечь более миллиона инвесторов каждая[93].

В отличие от пирамид, структура которых неизменна, финансовые пузыри плохо поддаются анализу. Однако экономист Жан-Поль Родриг считает, что можно выделить четыре основные стадии финансового пузыря. Все начинается со скрытой фазы, когда профессиональные инвесторы вкладывают деньги в новую идею. Затем следует фаза узнавания, когда подключаются другие инвесторы. На этом этапе возможен начальный сброс акций, при котором первые инвесторы получают прибыль, как Ньютон на ранней стадии пузыря Южных морей. По мере того как идея набирает популярность, в игру вступают средства массовой информации и широкая публика; цены резко взлетают (фаза мании). Затем пузырь достигает пика и начинается спад, или фаза сдувания, – иногда с небольшими вторичными пиками, если оптимистичные инвесторы ожидают нового подъема. Эти фазы финансового пузыря аналогичны четырем стадиям эпидемии: начало, рост, пик, спад[94].

Характерная особенность пузыря заключается в быстром росте, когда частота покупок увеличивается со временем. Часто наблюдается так называемый суперэкспоненциальный рост[95], при котором возрастает не только покупательская активность, но и скорость ее возрастания. При каждом повышении цены в игру вступает все больше инвесторов, подталкивая цену еще выше. Но как и в случае с инфекцией, чем быстрее растет пузырь, тем быстрее тает доля восприимчивых в популяции.

К сожалению, бывает довольно трудно выяснить, сколько еще осталось восприимчивых людей. Эта проблема часто встает при анализе эпидемии: на раннем этапе роста трудно сказать, насколько далеко зашел процесс. В случае со вспышками инфекционных болезней многое зависит от того, какая доля случаев выявляется. Предположим, что о большинстве заражений мы ничего не знаем. Это значит, что на каждый зарегистрированный случай приходится множество незарегистрированных и что число восприимчивых к инфекции уже невелико. И наоборот: если большинство заражений регистрируются, количество людей, подверженных риску заражения, может быть велико. Один из способов обойти эту проблему – проводить анализ крови среди населения. Если большинство людей уже были инфицированы и у них выработался иммунитет к болезни, то эпидемия вряд ли продлится долго. Разумеется, бывает непросто провести большое число анализов за короткий срок. И все же мы можем спрогнозировать максимальный масштаб эпидемии: ведь количество случаев заражения никак не может превышать численность населения.

С финансовыми пузырями все сложнее. Нередко люди берут деньги в кредит, чтобы совершать дополнительные инвестиции. Это затрудняет оценку восприимчивости, а значит, будет непросто понять, какой фазы достиг пузырь. Правда, в некоторых случаях можно заметить признаки неустойчивого роста. Во время пузыря доткомов в конце 1990-х растущие цены часто оправдывали тем фактом, что интернет-трафик удваивается каждые 100 дней. Это объясняло, почему инфраструктурные компании оценивались в сотни миллиардов долларов, а инвесторы вкладывали деньги в интернет-провайдеров, таких как WorldCom. Но это было неправдой. В 1998 году Эндрю Одлыжко, в то время работавший в исследовательской лаборатории AT&T, выяснил, что интернет-трафик растет гораздо медленнее, удваиваясь приблизительно за год[96]. В одном из пресс-релизов компания WorldCom утверждала, что пользовательский спрос растет на 10 % в неделю. Но чтобы такой рост был устойчивым, примерно через год каждому жителю нашей планеты пришлось бы проводить в сети 24 часа в сутки[97]. Нужного количества восприимчивых людей просто не существовало.

Четыре фазы пузыря

На основе оригинального графика Жан-Поля Родрига

Пожалуй, самый большой пузырь последних лет образовался вокруг биткоина – децентрализованной платежной системы, в которой для создания цифровой валюты используется распределенная общедоступная запись транзакций и устойчивое шифрование. Комик Джон Оливер дал биткоину свое определение: «Все, что вы не понимаете в деньгах, совмещенное со всем, что вы не понимаете в компьютерах»[98]. В декабре 2017 года стоимость одного биткоина взлетела почти до 20 тысяч долларов, а затем упала и через год составляла лишь пятую часть этой суммы[99]. Это был последний из серии мини-пузырей; с момента появления этой криптовалюты в 2009 году цены на биткоин взлетали и падали несколько раз. (В середине 2019 года цены вновь стали расти.)

Каждый пузырь вокруг биткоина притягивал все больше восприимчивых людей – подобно тому, как эпидемия распространяется из деревни на пригород, а затем на огромную агломерацию. На первом этапе в игре участвовала небольшая группа ранних инвесторов; они понимали технологию биткоина и верили в его базовую ценность. Затем к ним присоединился более широкий круг инвесторов, которые принесли с собой деньги и дали толчок ценам. Наконец, биткоин вышел на массовый рынок, попав на первые полосы газет и в рекламные объявления в общественном транспорте. Паузы между этими пиками свидетельствуют о том, что идея не слишком оперативно передавалась от группы к группе. Если внутри восприимчивой популяции существуют сильные связи, эпидемия обычно имеет один пик, а не серию из нескольких менее высоких, разнесенных во времени.

По мнению Жан-Поля Родрига, основная фаза роста пузыря сопровождается серьезными изменениями. Количество доступных денег увеличивается, а средняя база знаний уменьшается. «Рынок начинает бурно расти, и, по мере того как постоянные “инвесторы” превращаются в “бумажных богачей”, в игру вступает жадность», – объясняет он[100]. Экономист Чарльз Киндлбергер, автор знаменитой книги «Мировые финансовые кризисы. Мании, паники и крахи», написанной в 1978 году в соавторстве с Робертом Алибером, подчеркивал роль социального заражения в этой фазе пузыря: «Нет ничего более опасного для здоровья и рассудительности человека, чем видеть, как его друг становится богаче»[101]. Желание инвесторов ухватиться за растущий тренд может даже привести к тому, что предупреждения аналитиков об опасности пузыря дадут обратный эффект. Во время британской железнодорожной мании 1840-х годов Times и другие газеты предупреждали, что инвестиции в железные дороги растут слишком быстро и это создает угрозу для других отраслей экономики. Но эти предостережения лишь еще больше воодушевили инвесторов, которые сочли их признаком того, что акции железнодорожных компаний продолжат расти[102].

На последних стадиях жизни пузыря страх распространяется точно так же, как энтузиазм. Первые трещины на ипотечном пузыре 2008 года появились в апреле 2006-го, когда цены на жилье в США достигли пика[103]. Возникло подозрение, что ипотечные инвестиции гораздо рискованнее, чем считалось ранее, и это опасение стало распространяться по отрасли, что в результате обрушило целые банки. Lehman Brothers обанкротился 15 сентября 2008 года, примерно через неделю после окончания моей стажировки в Канэри-Уорф. В отличие от Long Term Capital Management у него не нашлось спасителя. Крах Lehman Brothers породил боязнь разрушения всей финансовой системы. В США и Европе правительства и центральные банки выделили более 14 триллионов долларов на поддержку отрасли. По масштабу этих мер можно судить о том, насколько увеличились инвестиции банков за предшествующие десятилетия. С 1880-х по 1960-е годы активы британских банков составляли приблизительно половину объема экономики страны. К 2008 году они увеличились в пять раз[104].

Тогда я об этом не догадывался, но в тот момент, когда я расставался с миром финансов ради карьеры в эпидемиологии, эти две сферы пересеклись в другом районе Лондона. На Треднидл-стрит Банк Англии всячески пытался сгладить негативные последствия краха Lehman Brothers[105]. Было совершенно очевидно, что многие эксперты переоценили устойчивость финансовой системы. Теперь уже никто не верил в ее прочность и гибкость; заражение оказалось гораздо большей проблемой, чем все предполагали.

И тут на помощь пришли исследователи эпидемий. Роберт Мэй, вспомнивший о конференции 2006 года, созванной Федеральным резервным банком, начал обсуждать проблему с другими учеными. В их числе был Ним Аринаминпати, его коллега по Оксфордскому университету. Аринаминпати вспомнил, что до 2007 года финансовую систему практически не рассматривали как единое целое. «Все верили, что большая и сложная финансовая система саморегулируется, – говорил он. – Подход был такой: нам не нужно знать, как работает система, и мы можем сосредоточиться на отдельных институтах»[106]. К сожалению, события 2008 года показали недостатки этой концепции. Но был ли иной, более удачный путь?

В конце 1990-х Мэй был главным научным советником британского правительства. По долгу службы он познакомился с Мервином Кингом, который впоследствии стал главой Банка Англии. Когда грянул кризис 2008 года, Мэй предложил изучить вопрос заражения более подробно. Как последствия удара, нанесенного банку, будут распространяться по финансовой системе? Мэй и его коллеги обладали необходимыми знаниями и опытом, чтобы взяться за эту проблему. Они не один десяток лет изучали самые разные инфекции – от кори до ВИЧ – и разработали новые методы управления программами контроля заболеваний. В итоге эти идеи в корне изменили подход центральных банков к проблеме финансового заражения. Но чтобы понять, как работают эти методы, для начала нужно ответить на главный вопрос: как мы определяем, будет ли распространяться та или иная инфекция или кризис?

После того как в 1920-х годах Уильям Кермак и Андерсон Маккендрик опубликовали свою теорию эпидемий, в эту область пришла математика. Исследователи продолжали анализировать эпидемии, но работа приобрела более теоретический и технический уклон. Такие ученые, как Альфред Лотка, публиковали сложные и объемные статьи, выходя далеко за рамки реальных эпидемий. Они находили способы изучать гипотетические вспышки, состоящие из случайных событий, со сложными процессами передачи инфекции и множественными популяциями. Появление компьютеров вывело подобные изыскания на новый уровень: модели, которые раньше с трудом поддавались анализу, отныне можно было доверить вычислительной машине[107].

Затем прогресс застопорился. Свою роль в этом сыграл учебник, написанный в 1957 году математиком Норманом Бейли. В русле традиции прежних лет он был почти полностью теоретическим и содержал очень мало примеров из реальной жизни. Учебник представлял собой увлекательное изложение теории эпидемий, которое могло бы привлечь в эту область немало молодых исследователей. Но была одна проблема: Бейли упустил из виду важную идею, которая в будущем станет одной из основ анализа эпидемий[108].

Первым эту идею высказал Джордж Макдональд, исследователь малярии из Института Росса при Лондонской школе гигиены и тропической медицины. В 1950-х годах Макдональд усовершенствовал комариную модель Рональда Росса, чтобы в ней можно было учитывать такие данные, как продолжительность жизни и интенсивность питания комара. Подстраивая модель к реальным сценариям, Макдональд проверял, какой этап процесса передачи инфекции наиболее уязвим к контрольным мерам. Если Росс наибольшее внимание уделял личинкам, живущим в воде, то Макдональд убедился, что для борьбы с малярией лучше сосредоточиться на взрослых комарах. Они были самым слабым звеном в цепи передачи инфекции[109].

В 1955 году ВОЗ объявила о планах впервые в истории окончательно искоренить одну из болезней. Вдохновленные выкладками Макдональда, чиновники ВОЗ выбрали в качестве мишени малярию. Для полной победы над болезнью необходимо было избавиться от очагов инфекции на всем земном шаре, а это в итоге оказалось сложнее, чем все думали. Некоторые комары приобрели устойчивость к пестицидам, а в отдельных регионах меры по контролю численности комаров были недостаточно эффективны. В результате ВОЗ переключилась на искоренение оспы, и в 1980 году эта болезнь была окончательно побеждена[110].

Идея Макдональда о том, что мишенью должны стать взрослые комары, была одной из основных в его исследовании, но Бейли в своем учебнике ее упустил. И не только ее одну. Поистине революционная догадка содержалась в приложении к статье Макдональда[111]. Словно вдогонку своим рассуждениям, он сформулировал новый взгляд на инфекции. Вместо того чтобы вычислять критическую концентрацию комаров, он предложил задуматься о том, что произойдет при появлении в популяции одного зараженного человека. Сколько еще человек будет инфицировано?

Спустя двадцать лет математик Клаус Диц наконец подхватил эту идею из приложения к статье Макдональда. Тем самым он помог извлечь теорию эпидемий из математической ниши и вывести в более широкий мир здравоохранения. Диц ввел количественный показатель, который получил название репродуктивного числа, или просто R: это количество людей, которых в среднем может заразить один заболевший.

В отличие от тех показателей и порогов, которыми оперировали Кермак и Маккендрик, репродуктивное число представляет собой более понятный и универсальный инструмент оценки заражения. Это ответ на простой вопрос: скольким людям может передать инфекцию зараженный человек? Как мы увидим в следующих главах, эта идея применима к широкому спектру эпидемий, от вооруженного насилия до интернет-мемов.

Репродуктивное число полезно еще и потому, что позволяет оценить ожидаемый масштаб эпидемии. Если R меньше единицы, то каждый больной в среднем заразит меньше одного человека. Таким образом, можно ожидать, что количество больных со временем будет уменьшаться. Но если R больше единицы, то уровень заражения в среднем будет расти, что создаст угрозу распространения эпидемии.

У некоторых болезней репродуктивное число относительно невелико. Во время пандемии гриппа оно обычно составляет 1–2; примерно то же значение соответствовало вирусу Эбола на первых стадиях эпидемии 2013–2016 годов в Западной Африке. В среднем каждый носитель вируса Эбола заражал двоих человек. Другие инфекции могут распространяться быстрее. У вируса SARS, который стал причиной эпидемий в Азии в начале 2003 года, репродуктивное число находится в диапазоне от 2 до 3. У натуральной оспы (единственной инфекции, которую человечеству удалось победить) в полностью восприимчивой популяции R составляет 4–6. Ветряная оспа еще более заразна: при всеобщей восприимчивости R = 6–8. Но эти показатели не идут ни в какое сравнение с репродуктивным числом кори – в полностью восприимчивой популяции один больной в среднем заражает более 20 человек[112]. Основная причина заключается в удивительной «живучести» вируса кори: если больной чихнет в помещении, то вирус можно будет обнаружить в воздухе даже через два часа[113].

Репродуктивное число позволяет не только оценить масштабы передачи инфекции от одного зараженного человека, но и сделать вывод о том, как быстро будет развиваться эпидемия. Вспомните, как растет число участников на каждом следующем уровне финансовой пирамиды. Используя R, мы можем применить ту же логику к эпидемиям. Если R = 2, то на первом шаге один больной заразит двоих человек. Каждый из новых заболевших в среднем заразит еще двоих и так далее. При таком удвоении на пятом шаге будет 32 новых случая, а на десятом – в среднем 1024.

Схема эпидемии, при которой каждый больной заражает двух других человек. Кружками обозначены инфицированные люди, стрелки показывают пути передачи

Поскольку на первом этапе эпидемии часто наблюдается экспоненциальный рост, небольшое изменение R может серьезно повлиять на ожидаемое количество больных через несколько шагов заражения. Например, при R = 2 на пятом шаге будет 32 новых заболевших, а при R = 3 их окажется уже 243.

Одна из причин популярности R заключается в том, что его значение можно получить на основе реальных данных. Репродуктивное число дает возможность оценивать и сравнивать передачу инфекции для самых разных болезней, от ВИЧ до Эболы. Своей популярностью этот показатель в значительной степени обязан Роберту Мэю и его коллеге Рою Андерсону. В конце 1970-х годов они сумели привлечь внимание новой аудитории к эпидемиологическим исследованиям. Оба они по образованию были экологами, что помогло им выработать более практический подход, чем у их предшественников-математиков. Их интересовали данные и то, как можно применять модели к реальным ситуациям. В 1980 году Мэй прочел статью Пола Файна и Жаклин Кларксон из Института Росса, которые использовали репродуктивное число для анализа эпидемии кори[114]. Оценив возможности этого показателя, Мэй и Андерсон применили его для решения иных задач, а затем за ними последовали другие.

Вскоре стало ясно, что в разных популяциях репродуктивное число может быть разным. Например, если вирус кори попадет в сообщество, где иммунитетом обладают лишь немногие, болезнь охватит большое количество людей; но вспышки кори редко наблюдаются в странах с высоким уровнем вакцинации. Значение R для кори может достигать 20 в тех популяциях, где опасности заражения подвергаются все люди, но в популяции с большой долей вакцинированных каждый больной в среднем заразит меньше одного человека. Иными словами, при таких условиях R будет меньше единицы.

Таким образом, репродуктивное число можно использовать для оценки того, какую долю населения необходимо вакцинировать, чтобы успешно противостоять инфекции. Предположим, что в полностью восприимчивой популяции R = 5, как у ветряной оспы, но затем мы вакцинируем четверых из каждых пяти человек. До вакцинации ожидалось, что каждый больной в среднем заразит пятерых. Если вакцина эффективна на 100 %, то отныне четверо из пяти будут обладать иммунитетом. Поэтому каждый больной в среднем заразит только одного человека.

Сравнение передачи инфекции без вакцинации и с 80-процентной вакцинацией при R = 5 в полностью восприимчивой популяции

Если мы вакцинируем больше 80 % населения, то среднее число вторичных заражений будет меньше единицы. Тогда можно ожидать, что количество больных со временем будет уменьшаться, и это значит, что болезнь взята под контроль. Та же логика применима для определения необходимого уровня вакцинации в случае с другими болезнями. Если в полностью восприимчивой популяции R = 10, необходимо вакцинировать как минимум 9 из 10 человек. Если R = 20, как в случае с корью, для остановки эпидемии нужно вакцинировать в среднем 19 из 20 человек, или более 95 % населения. Эту величину обычно называют порогом коллективного иммунитета. Тот же вывод следует из работы Кермака и Маккендрика: после заражения такого количества людей инфекция уже не может эффективно распространяться.

Снижение восприимчивости населения – это, пожалуй, самый очевидный способ уменьшить репродуктивное число; но не единственный. Как выяснилось, на значение R влияют четыре фактора. Их выявление – ключ к пониманию процесса заражения.

19 апреля 1987 года принцесса Диана открывала новое отделение в Мидлсекской больнице в Лондоне. Там она совершила поступок, который поразил окружавших ее журналистов и даже персонал больницы: она пожала руку пациенту. Это было первое в стране отделение, специально построенное для лечения больных СПИДом. Рукопожатие привлекло к себе особое внимание, поскольку, несмотря на научные данные о том, что болезнь не передается через прикосновения, большинство людей было убеждено в обратном[115].

Появление ВИЧ/СПИДа в 1980-х годах вызвало насущную потребность понять, как распространяется эпидемия. Какие особенности заболевания способствуют передаче? За месяц до посещения принцессой Дианой Мидлсекской больницы Роберт Мэй и Рой Андерсон опубликовали статью, в которой рассчитывалось репродуктивное число для ВИЧ[116]. Авторы отметили, что на значение R влияет несколько факторов. Во-первых, как долго болеет человек: чем меньше времени прошло с момента заражения, тем меньше у него было шансов заразить других. R также зависит от количества контактов зараженного человека. Если он активно контактирует с другими людьми, это создает массу возможностей для передачи инфекции. И наконец, значение R зависит от вероятности заражения при каждом контакте при условии восприимчивости другого человека.

Таким образом, R определяется четырьмя факторами. Это время заразности инфицированного человека; среднее ежедневное число возможностей для передачи болезни; вероятность того, что возможность реализуется и произойдет передача; и средняя восприимчивость населения. Для краткости я называю их аббревиатурой ВВВВ. Сочетание этих факторов дает нам значение репродуктивного числа:

R = время заразности × возможности × вероятность передачи × восприимчивость

Определив четыре составляющих R, мы можем выяснить, как соотносятся между собой разные аспекты передачи инфекции. Это поможет нам выбрать оптимальный способ борьбы с эпидемией, поскольку одни факторы, влияющие на репродуктивное число, изменить легче, а другие труднее. Например, повсеместное половое воздержание могло бы сократить число возможностей для передачи ВИЧ, но для большинства людей это неприемлемо. Поэтому органы здравоохранения убеждают людей пользоваться презервативами, которые снижают вероятность передачи инфекции при сексуальном контакте. В последние годы хорошо зарекомендовала себя предэкспозиционная профилактика (PrEP), когда ВИЧ-отрицательные люди принимают специальные противовирусные препараты, чтобы снизить свою восприимчивость к инфекции[117].

Интересующие нас возможности для передачи будут зависеть от конкретной инфекции. ВИЧ и гонорея передаются в основном половым путем, а такие инфекции, как оспа и COVID-19, могут передаваться во время обычной беседы. Но ко всем случаям применима одна и та же общая идея. Когда люди с симптомами COVID-19 самоизолируются, это, по сути, сокращает время заразности; запрет массовых мероприятий ограничивает возможности для заражения; ношение масок и соблюдение дистанции помогают снизить вероятность передачи; а приобретенный после болезни или вакцинации иммунитет снижает восприимчивость к инфекции.

Соотношение между факторами ВВВВ таково, что если человек остается заразным вдвое дольше, то в плане передачи инфекции это эквивалентно удвоению числа его контактов. В прошлом репродуктивное число оспы и ВИЧ приблизительно равнялось пяти[118]. Однако время, в течение которого больной оспой заразен, гораздо меньше, и это значит, что для достижения такого же репродуктивного числа, как у ВИЧ, требуется больше возможностей для передачи инфекции или бо́льшая вероятность заражения при каждой возможности.

Репродуктивное число стало неотъемлемой частью современных исследований эпидемий, но существует еще одно свойство заражения, на которое следует обратить внимание. Поскольку показатель R отражает средний уровень передачи инфекции, он неприменим к некоторым необычным событиям, которые могут происходить во время вспышек. Одно из таких событий произошло в марте 1972 года, когда в центральную больницу Белграда поступил учитель со странным набором симптомов. До этого в местной больнице ему ввели пенициллин для лечения сыпи, но затем на месте сыпи проявились многочисленные кровоизлияния. Десятки студентов и врачей осматривали больного, наблюдая за тем, что они считали необычной реакцией на пенициллин. Но это была не аллергия. После того как заболел брат пациента, врачи наконец поставили правильный диагноз и осознали, что они и сами подвергались опасности. Пациент болел оспой, и всего в Белграде было зарегистрировано 38 случаев заражения (все они были связаны с первым), прежде чем распространение инфекции удалось остановить[119].

Искоренить оспу во всем мире удалось только в 1980 году, но в Европе она исчезла еще раньше – в Сербии, например, с 1930 года не было зарегистрировано ни одного случая. Учитель, по всей видимости, заразился от священника, вернувшегося из Ирака. Подобные вспышки случались в Европе в 1960-х и в 1970-х годах, и большинство были связаны с путешествиями. В 1961 году девушка, вернувшаяся в английский Брадфорд из пакистанского Карачи, привезла с собой вирус оспы и, не подозревая об этом, заразила 10 человек. Вспышка оспы в немецком городе Мешеде тоже началась с путешественника, посещавшего Карачи: тогда электрик заразил 17 человек[120]. И все же эти события не были типичными: большинство инфицированных людей, вернувшихся в Европу, никого не заразили.

В восприимчивой популяции репродуктивное число оспы равняется 5–6. Это среднее количество ожидаемых вторичных случаев заражения. В реальности могут наблюдаться значительные колебания как среди разных людей, так и во время разных вспышек. Репродуктивное число дает нам полезную информацию о передаче инфекции в среднем, но не позволяет судить о том, какая доля в этой передаче приходится на явление, которое эпидемиологи называют суперраспространением.

Существует ложное представление, согласно которому эпидемия развивается пошагово, а каждый больной заражает примерно одинаковое число людей. Когда инфекция передается по цепочке от человека к человеку, мы называем это последовательной передачей. Однако последовательные вспышки не обязательно соответствуют схеме, заданной репродуктивным числом, с одинаковым приростом на каждом шаге. В 1997 году группа эпидемиологов предложила для описания процесса передачи болезней «правило 20/80». Исследователи выяснили, что в случае с такими болезнями, как ВИЧ и малярия, 20 % больных отвечают примерно за 80 % случаев передачи инфекции[121]. Но как и у большинства правил в биологии, у него были исключения. В данном случае ученые рассматривали заболевания, передающиеся половым путем, и инфекции, которые переносят комары. Остальные эпидемии не всегда подчиняются этому правилу. После эпидемии SARS в 2003 году – при которой отмечалось несколько случаев массового заражения – вновь вырос интерес к явлению суперраспространения. Оказалось, что для SARS характерна именно такая картина: 20 % больных стали причиной почти 90 % заражений. В начале 2020 года наша группа и другие исследователи пришли к выводу, что в случае с COVID-19 наблюдается та же ситуация[122]. При таких болезнях, как чума, подобное происходит гораздо реже – 20 % суперраспространителей передают инфекцию лишь половине из всех новых зараженных[123].

В некоторых ситуациях вспышка вообще не распространяется. Причиной может быть общий источник передачи инфекции, когда все случаи заражения исходят из одного места. Пример – заражение через пищу: зачастую такие вспышки можно проследить до конкретного продукта или человека. Самый известный случай – Мэри Маллон, или Тифозная Мэри, которая была бессимптомным носителем брюшного тифа. В начале ХХ века Мэри работала поварихой в нескольких семьях, живших в окрестностях Нью-Йорка, и стала источником ряда вспышек заболевания, в результате которых умерло несколько человек[124].

При общем источнике заражения вспышка часто проходит за короткий период времени. В мае 1916 года произошла вспышка брюшного тифа в Калифорнии – через несколько дней после школьного пикника. Повар, готовивший мороженое, был переносчиком болезни, но не знал об этом, как и Мэри Маллон.

Таким образом, все возможные варианты передачи инфекции можно представить в виде непрерывного спектра. На одном конце шкалы будет ситуация, когда источником всех заражений служит один человек, как в случае с Мэри Маллон. Это наиболее яркий пример суперраспространения: один инфицированный отвечает за 100 % новых заражений. На другом конце шкалы – последовательно нарастающая эпидемия, когда все больные становятся источниками равного количества вторичных заражений. Большинство реальных вспышек будет располагаться где-то посередине.

Если во время вспышки существует вероятность суперраспространения, это значит, что на определенные группы людей необходимо обратить особое внимание. Когда исследователи поняли, что 80 % передач ВИЧ-инфекции приходится на 20 % зараженных, они предложили направить контрольные меры на эти ключевые группы. Но чтобы эти меры были эффективны, мы должны понимать, как связаны между собой отдельные люди и почему одни подвергаются большему риску, чем другие.

Вспышка брюшного тифа после пикника в Калифорнии, 1916 год[125]

Многие из самых плодовитых математиков были склонны к перемене мест. Пал Эрдёш почти всю жизнь путешествовал по миру – с парой полупустых чемоданов, без кредитной карты и чековой книжки. «Имущество – это неудобство», – говорил он. Однако он вовсе не был затворником и во время своих путешествий создал обширную сеть исследовательских групп. Заправившись кофе и амфетаминами, он появлялся на пороге дома очередного коллеги и сообщал: «Мой мозг открыт». К моменту своей смерти в 1996 году он опубликовал около 1500 статей в соавторстве с более чем восемью тысячами ученых[126].

Эрдёш не только активно налаживал связи, но и изучал их. Вместе с Альфредом Реньи он разработал метод анализа сетей, в которых узлы связаны друг с другом случайным образом. Исследователей особенно интересовало, какова вероятность того, что эти сети станут полностью связанными (когда каждый узел будет соединен со всеми остальными), а не распадутся на отдельные фрагменты. Такая связность приобретает важное значение в случае эпидемии. Представим себе сеть сексуальных партнеров. Если она полностью связанная, то теоретически один зараженный человек может передать венерическую болезнь всем остальным. Но если сеть разбита на множество фрагментов, то человек из одного фрагмента не может заразить кого-либо из другого фрагмента.

Схемы полностью связанной и фрагментированной сетей Эрдёша – Реньи

Кроме того, важно обратить внимание на количество соединительных путей в сети: один он или их несколько? Если сеть содержит замкнутые петли контактов, это может ускорить передачу венерических болезней[127]. При наличии такой петли инфекция может распространяться по сети двумя разными путями, и при разрыве одной социальной связи второй путь передачи сохранится. Таким образом, большинство венерических болезней распространяются быстрее, если в сети есть несколько петель.

Случайный характер связей в сетях Эрдёша – Реньи удобен для математиков, но реальность может быть совсем иной. Друзья обычно держатся вместе. Исследователи сотрудничают с одной и той же группой соавторов. У большинства людей в каждый конкретный момент времени, как правило, только один сексуальный партнер. Кроме того, существуют связи, которые выходят за пределы таких кластеров. В 1994 году эпидемиологи Мирьям Кречмар и Мартина Моррис смоделировали распространение венерических заболеваний при наличии у людей сразу нескольких сексуальных партнеров. Они пришли к логичному заключению, что такие отношения ускоряют распространение болезни, поскольку создают связи между разными фрагментами сети.

Модель Эрдёша – Реньи позволяет учесть случайные дальние связи, которые возникают в реальных сетях, но не дает возможности увидеть, как группируются сами взаимодействия. Этот недостаток был исправлен в 1998 году, когда математики Дункан Уоттс и Стивен Строгац предложили концепцию сети (графа) «мир тесен», в которой большинство связей локальные, но некоторые тянутся к более далеким узлам. Они выяснили, что подобные сети встречаются повсеместно: это сети электроснабжения, нейроны в мозге червя, известные актеры в съемочной группе фильма и даже коллеги Эрдёша из разных университетов[128]. Это было знаменательное открытие – но далеко не последнее.

Концепция тесного мира позволяла решить проблему кластеризации и дальних связей, но физики Альберт Ласло Барабаши и Река Альберт заметили еще одну необычную особенность реальных сетей. Оказалось, что в самых разных сетях, от съемочной группы фильма до Всемирной паутины, некоторые узлы обладают огромным количеством связей, гораздо большим, чем обычно наблюдается в сетях Эрдёша – Реньи или в сетях «мир тесен». В 1999 году эти ученые предложили простой механизм для объяснения такой дисперсии в количестве связей: новые узлы, присоединяющиеся к сети, предпочитают выстраивать связи с уже популярными узлами[129]. Это типичный пример ситуации, когда «богатый богатеет».

Год спустя группа исследователей из Стокгольмского университета показала, что сеть сексуальных партнеров в Швеции, по всей видимости, тоже подчиняется этому правилу: подавляющее большинство людей за прошедший год вступали в половую связь только с одним партнером, однако некоторые сообщали о нескольких десятках партнеров. С тех пор исследователи выявляли похожие схемы сексуального поведения в самых разных странах, от Буркина-Фасо до Великобритании[130].

Какое влияние оказывает эта необыкновенная дисперсия числа партнеров на вспышки венерических болезней? В 1970-х годах математик Джеймс Йорк и его коллеги обратили внимание на некую проблему с эпидемией гонореи, которая началась тогда в США. Дело в том, что эта эпидемия выглядела невероятной. Для распространения болезни требуется, чтобы репродуктивное число было больше единицы. Это значит, что инфицированный человек должен в среднем иметь как минимум двух сексуальных партнеров: один заражает его, другого заражает он сам. Но опрос пациентов с гонореей показал, что на каждого из них в среднем приходилось по 1,5 партнера[131]. Даже если вероятность передачи болезни во время секса чрезвычайно высока, такого количества связей недостаточно для поддержания эпидемии. В чем же дело?

Если мы учитываем только среднее количество партнеров, от нас ускользает тот факт, что сексуальная жизнь людей неодинакова. Эта вариативность очень важна: если у кого-то много партнеров, то можно ожидать, что они с большей вероятностью будут инфицированы и с большей вероятностью заразят других. Таким образом, следует учитывать обе схемы передачи инфекции. Йорк и его коллеги считали, что это может объяснить существование эпидемии гонореи, несмотря на то что в среднем число партнеров у людей невелико: инфицированные с большим количеством контактов вносят непропорционально большой вклад в распространение болезни, так что в итоге репродуктивное число превышает единицу. Впоследствии Андерсон и Мэй показали, что чем больше вариативность в количестве сексуальных партнеров, тем выше ожидаемое репродуктивное число.

Выявление людей с повышенным риском заражения и принятие мер по снижению этого риска помогают остановить эпидемию на ранних стадиях. В конце 1980-х годов Андерсон и Мэй предположили, что на раннем этапе венерические болезни передаются особенно быстро в группах риска, даже если в целом инфекция распространяется медленнее, чем можно было бы ожидать при условии, когда все контактируют друг с другом случайным образом[132].

Разбив заражение на основные составляющие ВВВВ (время заразности, возможности, вероятность передачи, восприимчивость) и приняв во внимание структуру сети, мы можем оценить риск, связанный с новым заболеванием, передающимся половым путем. В 2008 году американский ученый вернулся домой в Колорадо после месяца работы в Сенегале. Через неделю он заболел – головные боли, повышенная утомляемость, сыпь на теле. Вскоре те же симптомы появились у его жены, которая никуда не ездила. Анализы показали, что оба заразились вирусом Зика. Все прежние исследования этого вируса строились на том, что его переносят комары, но инцидент в Колорадо дал основания предположить, что вирус может передаваться еще и половым путем[133]. По мере того как в 2015–2016 годах вирус Зика распространялся по всему миру, начали появляться сообщения именно об этом пути его передачи, что вызвало домыслы по поводу нового типа эпидемии. «Зика: венерическая болезнь миллениалов?» – вопрошал заголовок статьи в New York Times в 2016 году[134].

Основываясь на ВВВВ для вируса Зика, наша исследовательская группа рассчитала репродуктивное число для его передачи половым путем, и оно оказалось меньше единицы; получалось, что вирус не вызовет эпидемию венерического заболевания. Вирус Зика теоретически мог привести к небольшой вспышке в группе людей с многочисленными половыми связями, но в целом не представлял опасности в регионах, где нет переносящих его комаров[135]. К сожалению, этого нельзя сказать о других венерических болезнях.

У белокурого красавца Гаэтана Дюга было множество половых партнеров. Он работал проводником в канадской авиакомпании и каждый год вступал в связь более чем с двумя сотнями мужчин. Дюга умер от СПИДа в марте 1984 года, через несколько недель после своего 31-го дня рождения. Три года спустя журналист Рэнди Шилтс написал о нем книгу «А оркестр все играл» (And the Band Played On), которая пользовалась огромной популярностью. Шилтс предположил, что Дюга принадлежит главная роль в распространении СПИДа. Он назвал его «нулевым пациентом», и этот термин используется и сегодня по отношению к первым случаям какого-либо заболевания. Книга Шилтса вызвала домыслы, что именно Дюга завез эпидемию в Северную Америку. Газета New York Post назвала его «человеком, который принес нам СПИД», а National Review – «Колумбом СПИДа».

Тезис о том, что именно Дюга был нулевым пациентом, привлек внимание и повторялся на протяжении нескольких десятилетий. Но это было неправдой. В 2016 году группа исследователей опубликовала анализ штаммов ВИЧ, полученных от разных пациентов, в том числе от тех, у кого СПИД был диагностирован в 1970-х, и от самого Дюга. Основываясь на генетическом разнообразии этих штаммов и скорости эволюции ВИЧ, исследователи сделали вывод, что ВИЧ попал в Северную Америку в 1970 или 1971 году. Однако они не нашли доказательств того, что именно Дюга привез ВИЧ в США. Он был лишь одной из жертв масштабной эпидемии[136].

Как же появилось выражение «нулевой пациент»? В первоначальном расследовании эпидемии Дюга называли не нулевым пациентом, а «пациентом О» – от слова outside, «из-за пределов Калифорнии». В 1984 году Уильяму Дарроу, исследователю из Центров по контролю и профилактике заболеваний США (CDC)[137], поручили изучить кластер смертей среди геев Лос-Анджелеса. Специалисты CDC обычно присваивали каждому случаю номер в порядке поступления информации, но при анализе случаев смертей в Лос-Анджелесе нумерация была изменена. До того как Дюга связали с кластером Лос-Анджелеса, он был простым «пациентом 57».

Проследив связь между смертями, исследователи предположили, что все они могли стать следствием неизвестного заболевания, передающегося половым путем. Одним из центральных узлов сети связей оказался Дюга – он был связан со множеством случаев заболевания в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе. Одна из причин этого заключалась в том, что он пытался помочь в расследовании и назвал имена 72 своих партнеров за предыдущие три года. Дарроу подчеркивал, что цель расследования состояла в том, чтобы понять, как связаны случаи заболевания, а не найти человека, с которого началась эпидемия. «Я никогда не говорил, что он был первым ВИЧ-инфицированным в США», – объяснял впоследствии Дарроу.

Изучая эпидемии, мы сталкиваемся с расхождением между тем, что мы хотим знать, и тем, чему мы можем дать количественную оценку. В идеале было бы неплохо иметь данные обо всех контактах людей и о том, как распространяется инфекция через эти контакты. А вот измерить мы можем совсем другое. В типичном исследовании эпидемии реконструируются некоторые связи между зараженными людьми. Эта сеть выстраивается на основе зарегистрированных случаев заболевания и связей, о которых стало известно исследователям, и она не обязательно похожа на реальную картину распространения инфекции. На реконструированной схеме вклад некоторых людей может выглядеть более значимым, чем он был на самом деле, а некоторые пути передачи инфекции могут быть упущены.

Когда Рэнди Шилтс собирал материал для книги и увидел схему, составленную CDC, его внимание привлек Дюга. «В центре располагался кружок, а рядом с ним буква О, и я всегда думал, что это пациент О, – вспоминал Шилтс. – Когда я обратился в CDC, они начали говорить о нулевом пациенте. Броское название, подумал я»[138].

Любой рассказ становится интереснее, когда в нем появляется отрицательный персонаж. По свидетельству историка Фила Тимейера, сделать Дюга злодеем – и в книге, и в ее рекламной кампании – предложил Майкл Деннени, редактор Шилтса. «Рэнди эта идея не понравилась, – рассказывал Деннени Тимейеру. – Я уговаривал его целую неделю». Это решение, о котором Деннени потом пожалел, было вызвано тем, что СМИ не уделяли особого внимания СПИДу. «И они не стали бы печатать рецензии на книгу, в которой высказываются обвинения в адрес администрации Рейгана и медицинского истеблишмента»[139].

Когда речь заходит об эпидемиях, при которых имело место суперраспространение, основное внимание часто уделяется людям, которые предположительно оказались в центре событий. Кто эти суперраспространители? Что отличает их от всех остальных? Но такое внимание не всегда оправданно. Вспомним историю учителя из Белграда, который был госпитализирован с оспой. В нем или в его действиях не было ничего особенного. Он заразился в результате случайного контакта, обратился за медицинской помощью в соответствующее учреждение – больницу, а вспышка началась лишь потому, что поначалу никто не заподозрил у него оспу. И такие случаи характерны для многих эпидемий: зачастую трудно заранее предугадать, какую роль в ней сыграет тот или иной человек.

Но даже если мы выявим ситуации, при которых возникает риск передачи болезни, это не обязательно даст результат, которого мы ожидаем. 21 октября 2014 года, в разгар эпидемии Эболы в Западной Африке, в больницу города Каес в Мали поступила двухлетняя девочка. После смерти отца, который был медицинским работником, она приехала в Мали из соседней Гвинеи вместе с бабушкой, дядей и сестрой, преодолев больше 1200 километров. В больнице Каеса у девочки был диагностирован вирус Эбола, и на следующий день она умерла. Она была первым в Мали пациентом с Эболой, и власти начали искать людей, которые могли с ней контактировать. За время путешествия девочка как минимум один раз ехала в автобусе и три раза в такси и могла вступать в контакт с десятками или даже сотнями людей. При поступлении в больницу у нее уже были симптомы лихорадки Эбола. Учитывая характер передачи вируса, вероятность заражения кого-либо еще была велика. В результате удалось выявить больше ста человек, контактировавших с девочкой, и поместить их на карантин. Но ни один из этих людей не заболел. Несмотря на столь долгое путешествие, девочка никого не заразила[140].

Когда во время эпидемии Эболы 2014–2015 годов появились случаи суперраспространения, наша группа обратила внимание на одну особенность (увы, особой пользы это наблюдение не принесло): наиболее вероятных суперраспространителей, как правило, не удавалось связать с существующими цепочками передачи вируса. Иными словами, распространению эпидемии по большей части способствовали люди, о которых органы здравоохранения ничего не знали. Эти люди оставались невыявленными до тех пор, пока не становились источниками новых заражений, поэтому было практически невозможно предсказать случаи суперраспространения[141].

Приложив серьезные усилия, мы сможем частично проследить путь распространения инфекции во время эпидемии и восстановить возможную цепочку ее передачи. Здесь может возникнуть соблазн как-то интерпретировать факты и выдвинуть предположения, почему одни люди передавали инфекцию активнее, чем другие. Однако тот факт, что во время какой-либо другой эпидемии может произойти суперраспространение, вовсе не означает, что суперраспространителями будут те же самые люди. Два человека могут вести себя почти одинаково, но по воле случая один из них распространит инфекцию, а другой нет. Когда пишется история, одного обвиняют, а о другом забывают. Философы называют это «моральной удачей»: действия, которые привели к печальным последствиям, мы склонны осуждать больше, чем точно такие же действия, не повлекшие последствий[142].

Иногда люди, вносящие свой вклад в эпидемию, действительно ведут себя иначе, чем остальные, – но не обязательно именно так, как мы предполагаем. Малкольм Гладуэлл в своей книге «Переломный момент» описывает вспышку гонореи в Колорадо-Спрингс, случившуюся в 1981 году. Эпидемиолог Джон Поттерат и его коллеги, изучавшие эпидемию, опросили 769 заразившихся, пытаясь выяснить, с кем те недавно вступали в половую связь. У 168 из них было не менее двух партнеров, и эти люди тоже заразились. Получалось, что роль этих людей в эпидемии была непропорционально велика. «Кем были эти 168 человек? – спрашивает Гладуэлл. – Они не такие, как вы или я. Это люди, которые каждый вечер выходят “погулять”. Это люди, у которых количество сексуальных партнеров намного превышает норму. Это люди, чья жизнь и поведение абсолютно не традиционны».

Действительно ли эти люди так уж отличались от остальных своей склонностью к беспорядочным связям? На мой взгляд, не особенно: исследователи выяснили, что они сообщали в среднем о 2,3 контакта с другими инфицированными. Это значит, что они заражались от одного человека и передавали болезнь одному или двум другим. Чаще всего это были афро- или латиноамериканцы, молодые и имевшие отношение к армии; почти каждый второй был знаком со своими сексуальными партнерами больше двух месяцев[143]. В 1970-х годах Поттерат обратил внимание, что беспорядочные связи сами по себе не объясняют вспышки гонореи в Колорадо-Спрингс. «Больше всего удивляла разница в заболеваемости гонореей между склонными к любовным приключениям белыми женщинами из местного колледжа, где обучались высшие слои среднего класса, и чернокожими женщинами того же возраста со скромным сексуальным опытом и столь же скромным образованием, – писал он. – У первых гонорея выявлялась редко, чего нельзя сказать о вторых»[144]. Тщательный анализ данных из Колорадо-Спрингс позволяет предположить, что передача инфекции, вероятно, больше была связана с несвоевременным лечением представителей определенных социальных групп, чем с повышенным уровнем сексуальной активности.

Отношение к людям из групп риска как к особым, непохожим на остальных, порождает высокомерное отношение к ним, что ведет к сегрегации и стигматизации. Это, в свою очередь, затрудняет борьбу с эпидемиями. Больные часто испытывают чувство вины и страха, и из-за этого многие эпидемии, от ВИЧ/СПИДа до Эболы, долгое время оставались незамеченными. Подозрения, связанные с болезнью, делали инфицированных людей и их родственников изгоями в местных сообществах[145]. В результате люди не хотели сообщать о своей болезни, что, в свою очередь, способствовало дальнейшей передаче инфекции и мешало выявить тех, кто играл ключевую роль в ее распространении.

В начале февраля 2020 года «суперраспространителем» COVID-19 был объявлен некий британец, который посетил Сингапур и перед возвращением на родину успел передать инфекцию нескольким людям в лыжном шале во Франции. Несколько недель спустя, когда стало известно о первом случае заражения в Великобритании, СМИ вновь загорелись идеей найти виновного. 1 марта Sunday Times вышла с заголовком «Коронавирус: охота за нулевым пациентом – британским распространителем вируса»[146]. Сколько людей, прочитав такой заголовок, захочет оказаться этим пациентом? Сколько из них в итоге откажутся от тестирования на COVID-19, махнув рукой на тот легкий кашель, который появился у них после катания на лыжах в Северной Италии?

К сожалению, охотничий настрой проявился не только в газетных заголовках. Новости об «уханьском коронавирусе» и «китайском гриппе» сопровождались сообщениями о нападениях на расовой почве в разных точках мира, от Лондона до Лос-Анджелеса. Сразу несколько известных персон, включая американских политиков и телеведущих, заявили, что выражение «китайский грипп» и ему подобные вполне оправданны: ведь если бы Китай раньше сообщил о масштабах вспышки, объясняли они, США успели бы как следует подготовиться к эпидемии. Но согласно расследованию журнала Atlantic, к началу марта (то есть спустя пять недель после того, как ВОЗ объявила растущую эпидемию «чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения, имеющей международное значение») в США на вирус было протестировано всего 1895 человек. (Для сравнения: в Великобритании к тому моменту тестирование прошли более 20 000 человек)[147]. Точно так же, как и в начале пандемии СПИДа, некоторые политики и СМИ предпочли обвинить в кризисе отдельные сообщества вместо того, чтобы признать собственные недоработки.

На протяжении всей человеческой истории вину за эпидемии возлагали на те или иные группы людей. В XVI веке англичане были убеждены, что сифилис пришел из Франции, и называли его «французской сыпью». Французы считали, что этот недуг родом из Неаполя, и для них сифилис был «неаполитанской болезнью». В России это была польская болезнь, в Польше – турецкая, в Турции – христианская[148].

Подобные стереотипы очень устойчивы. Пандемию гриппа 1918 года, убившую десятки миллионов людей по всему миру, мы до сих пор называем испанкой. Это название возникло во время эпидемии потому, что, судя по сообщениям в газетах, из всех стран Европы от гриппа больше всего страдала Испания. Но информация в газетах не соответствовала действительности. В то время в Испании не существовало военной цензуры, которая запрещала бы сообщать о новых случаях болезни, – в отличие от Германии, Англии и Франции, где такие сведения замалчивались из опасений, что это подорвет боевой дух армии. Таким образом, из-за молчания СМИ в этих странах создавалось впечатление, будто в Испании уровень заболеваемости выше, чем где бы то ни было. (Испанские газеты, в свою очередь, пытались переложить вину за эпидемию на французов)[149].

Если мы не хотим связывать названия болезней с какими-либо странами, хорошо бы предложить альтернативу. Субботним мартовским утром 2003 года группа экспертов собралась в штаб-квартире ВОЗ в Женеве, чтобы обсудить новую инфекцию, обнаруженную в Азии[150]. Случаи заражения были зарегистрированы в Гонконге, Китае и Вьетнаме, а утром пришло сообщение о пациенте из Франкфурта. ВОЗ собиралась объявить о глобальной угрозе, но сначала нужно было придумать название болезни. Требовалось что-то запоминающееся, но без стигматизации стран, которые первыми столкнулись с инфекцией. В итоге было выбрано название «тяжелый острый респираторный синдром», или SARS.

Во всем мире на разных континентах было зарегистрировано более 8000 случаев SARS. Несколько сотен человек умерли. Несмотря на то что в июне 2003 года эпидемию удалось взять под контроль, общие финансовые потери составили около 40 миллиардов долларов[151]. В эту сумму входили не только прямые затраты на лечение, но и экономические потери из-за закрытия предприятий, простаивания отелей и отмененных сделок.

По мнению Энди Холдейна, ныне главного экономиста Банка Англии, общие последствия эпидемии SARS были сравнимы с последствиями финансового кризиса 2008 года. «Сходство поражает, – говорил он в 2009 году[152]. – Удар наносит внешнее событие. Страх парализует систему, и она разрушается. Сопутствующий ущерб оказывается масштабным и глубоким».

Холдейн отметил, что общество обычно реагирует на эпидемию одним из двух способов: убегает или прячется. В случае с инфекционной болезнью бегство – это попытка покинуть затронутый эпидемией район в надежде избежать заражения. Во время эпидемии SARS запреты на путешествия и другие меры контроля ограничили эту возможность. Если бы зараженные люди активно перемещались – и не были бы выявлены и изолированы органами здравоохранения, – вирус достиг бы других регионов[153]. Попытки бегства порой наблюдаются и в финансовом мире. Опасаясь краха, инвесторы пытаются сократить потери и распродают активы, что ведет к дальнейшему падению цен.

Иной вариант поведения – прятаться, избегая ситуаций, которые могут привести к контакту с инфекцией. Если происходит вспышка болезни, люди начинают чаще мыть руки и сокращают социальную активность. Во время финансового кризиса банки придерживают деньги, не рискуя выдавать кредиты населению, бизнесу и другим институтам. Однако Холдейн указывал на существенную разницу между такой реакцией при эпидемии болезни и при финансовом кризисе. В первом случае стратегия «спрятаться» обычно помогает ограничить распространение болезни, хотя и приводит к финансовым потерям. Но удержание денег в банках во время спада может усугубить проблемы, как это произошло с кредитным обвалом, который ударил по экономике в преддверии кризиса 2008 года.

Термин «кредитный обвал» часто появлялся на первых полосах газет в 2007–2008 годах, но экономисты пользуются им с 1966 года. Тем летом американские банки внезапно прекратили выдавать ссуды. В предыдущие годы спрос на них был высоким, и банки делали кредит все более доступным, чтобы поддержать эту тенденцию. В конце концов у банков закончились деньги, полученные от вкладчиков, и кредитование приостановилось. Банки не стали требовать большие проценты – они просто перестали выдавать ссуды. Ограничения кредитования случались и раньше; в 1950-х годах в США отмечалось несколько случаев сжатия кредита – хотя некоторые экономисты считали «сжатие» слишком мягким определением для внезапного удара, обрушившегося на экономику в 1966 году. «Обвал – это нечто другое, – писал в то время экономист Сидни Хомер. – Он болезненный по определению и даже может переломать кости»[154].

Кризис 2008 года был не первым случаем, натолкнувшим Энди Холдейна на мысль о заражении в финансовых системах[155]. «Помню, еще в 2004–2005 годах я составлял записку о том, что из-за такого рода инфекций мы вошли в эпоху “суперсистемного риска”». В той записке указывалось, что финансовая сеть в одних ситуациях может быть устойчивой, а в других оказаться чрезвычайно хрупкой. Эта идея хорошо знакома экологам: структура сети может обеспечить ее устойчивость к небольшим шокам, но при сильном потрясении та же структура сделает сеть уязвимой перед угрозой коллапса. Представьте себе рабочий коллектив. Если большинство людей успешно справляются с обязанностями, более слабым работникам ошибки сойдут с рук, поскольку у них есть связи с эффективными сотрудниками. Но если весь коллектив оказывается в трудной ситуации, те же самые связи будут тянуть эффективных сотрудников вниз. «Суть в том, что такая интеграция действительно снижает вероятность небольших кризисов, но повышает вероятность масштабного краха», – полагает Холдейн.

Идея была пророческой, но не получила широкого признания. «К сожалению, ту записку положили под сукно, – вспоминал Холдейн. – Пока не случился кризис». Почему же его мысль не нашла понимания? «В то время было трудно заметить признаки системного риска. Казалось, в мире финансов все спокойно». Ситуация изменилась осенью 2008 года. После краха Lehman Brothers люди в банковской отрасли начали мыслить категориями эпидемии. По словам Холдейна, это был единственный способ осмыслить произошедшее. «Не прибегая к понятию заражения, невозможно объяснить, почему история с Lehman Brothers обрушила финансовую систему».

Если перечислить особенности сети, которые могут ускорить заражение, то выяснится, что всеми этими особенностями обладала банковская система, существовавшая до 2008 года. Начнем со связей между банками. Эти связи не были распределены равномерно: в сети доминировало небольшое число организаций, что создавало огромный потенциал для суперраспространения. В 2006 году исследователи, сотрудничавшие с Федеральным резервным банком Нью-Йорка, проанализировали структуру платежной сети Федеральной резервной системы. Изучив переводы на общую сумму 1,3 триллиона долларов США между несколькими тысячами американских банков за один из обычных дней, они обнаружили, что 75 % платежей проходили всего через 66 учреждений[156].

Вариативность связей была не единственной проблемой. Важно и то, как эти крупные банки были встроены в сеть. В 1989 году эпидемиолог Сунетра Гупта провела исследование, показавшее, что динамика инфекций зависит от типа сети: ассортативная она или дисассортативная. В ассортативной сети люди с большим числом связей контактируют в основном с другими людьми с большим числом связей. По таким кластерам с высоким уровнем риска эпидемия распространяется быстро, но ей трудно добраться до других фрагментов сети с меньшим числом связей. В дисассортативной сети люди с высоким уровнем риска контактируют в основном с людьми с низким уровнем риска. В этом случае на первом этапе инфекция распространяется медленнее, но в целом эпидемия оказывается более масштабной[157].

Разумеется, банковская сеть оказалась дисассортативной. Таким образом, крупный банк, такой как Lehman Brothers, мог способствовать широкому распространению заражения; в момент краха у Lehman Brothers насчитывалось более миллиона контрагентов[158]. «Он был опутан этой сетью задолженностей – в деньгах и деривативах, – и ни у кого не было ни малейшего представления о том, кто чем владеет», – рассказывал Холдейн. Ситуацию осложняло наличие многочисленных, зачастую скрытых петель в более широкой сети, что создавало множество путей передачи заражения от Lehman Brothers другим компаниям и рынкам. Более того, эти пути могли быть очень короткими. В 1990-х и 2000-х годах международная финансовая сеть превратилась в очень тесный мир. В 2008 году каждая страна находилась в одном или двух шагах от финансового кризиса, уже начавшегося в другой стране[159].

Схемы ассортативной и дисассортативной сетей

На основе Hao et al., 2011

В феврале 2009 года инвестор Уоррен Баффетт в своем ежегодном послании акционерам предупредил о «пугающей паутине взаимозависимости» между крупными банками[160]. «Участники, стремящиеся избежать неприятностей, сталкиваются с той же проблемой, что и человек, который пытается уберечься от венерической болезни, – писал он. – Проблема не в том, с кем вы спите, а в том, с кем спят они». Баффетт указал, что структура сети не только подвергает опасности институты, проявляющие осторожность, но и поощряет ненадлежащее поведение. Если правительству придется вмешаться и помочь банкам во время кризиса, то первыми в списке окажутся те, кто может заразить многих других. «Если продолжить нашу метафору, беспорядочные связи выгодны крупным торговцам деривативами, поскольку в случае неприятностей они гарантируют помощь правительства», – заключил Баффетт.

Учитывая явную уязвимость финансовой сети, центральным банкам и регуляторам следовало бы глубже осмыслить кризис 2008 года. Что еще способствует передаче инфекции? Банк Англии еще до кризиса строил модели финансового заражения, но 2008 год сделал эту работу особенно актуальной. «Мы начали использовать их на практике, когда разразился кризис, – рассказывал Холдейн, – чтобы не только разобраться в происходящем, но и, что важнее, понять, что мы можем сделать для предотвращения этого в будущем».

Когда один банк ссужает деньги другому, между ними возникает материальная связь: если заемщик разорится, кредитор потеряет деньги. Теоретически мы можем проанализировать эту сеть, чтобы оценить риск эпидемии, – точно так же, как в случае с венерическими болезнями. Но Ним Аринаминпати отмечал, что в 2008 году сети кредитов были лишь одной из множества проблем. «Это почти как ВИЧ, – говорил он. – Передача может происходить не только через сексуальные контакты, но и через общие иглы или при переливании крови. Существует множество путей». В финансовом мире источников заражения тоже может быть несколько. «Это не только кредитные отношения, но и совместно используемые активы и другие риски».

В финансах издавна укоренилась идея, что для снижения общего риска банки могут прибегать к диверсификации. При распределении инвестиций индивидуальные риски уравновесят друг друга, а устойчивость банка повысится. До 2008 года большинство банков исповедовало именно такой подход к инвестициям. Кроме того, они действовали одинаково, выбирая одни и те же типы активов и инвестиционные идеи. Каждый банк диверсифицировал свои активы, но их методы не отличались разнообразием.

Почему все вели себя одинаково? Во время Великой депрессии, которая последовала за биржевым крахом 1929 года, экономист Джон Мейнард Кейнс говорил о сильном мотиве действовать так же, как все. «Хороший банкир, увы, не тот, кто предвидит опасность и избегает ее, – писал он, – а тот, кто переживает крах в общепринятой и надлежащей манере вместе с коллегами, так что никто не может его в чем-то обвинить»[161]. Этот мотив действует и в обратном направлении. Незадолго до кризиса 2008 года многие компании начали инвестировать в модные финансовые продукты, такие как CDO, что выходило далеко за пределы их компетенции. Джанет Таваколи отмечала, что банки смотрели на это сквозь пальцы, тем самым еще больше раздувая пузырь. «Как говорят игроки в покер, если ты не можешь вычислить за столом лоха, значит, лох – ты»[162].

Когда множество банков инвестирует в один и тот же актив, они таким образом создают возможный путь передачи заражения. Если во время кризиса один банк начинает распродавать свои активы, это скажется на всех остальных держателях этих активов. Чем больше крупные банки диверсифицируют инвестиции, тем больше создается возможностей для всеобщего заражения. Несколько исследований показали, что во время финансового кризиса диверсификация может дестабилизировать обширную сеть[163].

Роберт Мэй и Энди Холдейн отмечали, что традиционно крупнейшие банки удерживали меньший объем капитала, чем их менее крупные конкуренты. Расхожее объяснение звучало так: у этих банков более диверсифицированные инвестиции, и поэтому они подвергаются меньшему риску; им не нужна большая подушка безопасности на случай неожиданных потерь. Кризис 2008 года показал недостатки такой стратегии. Крупные банки не менее уязвимы, чем мелкие. Более того, крупные организации обладают несравнимо бо́льшим значением для устойчивости финансовой системы. «Важно не то, насколько близко к обрыву оказался банк, а то, как глубоко он упадет», – писали Мэй и Холдейн в 2011 году[164].

Через два дня после краха Lehman Brothers корреспондент газеты Financial Times Джон Отерс в обеденный перерыв зашел в Citibank. Он хотел снять часть денег со своего счета. Часть его вклада покрывалась государственным страхованием депозитов, но покрытие ограничивалось определенной суммой; если Citibank тоже рухнет, Отерс потеряет остальные деньги. Он оказался не единственным, кому в голову пришла эта мысль. «В банке я обнаружил длинную очередь из хорошо одетых обитателей Уолл-стрит, – вспоминал Отерс[165]. – Они делали то же, что и я». Сотрудники банка помогли ему открыть дополнительные счета на жену и детей, чтобы снизить риск. Отерс с удивлением выяснил, что банковские служащие занимались этим все утро. «У меня перехватило дух. Это было массовое изъятие вкладов в финансовом центре Нью-Йорка. Паниковали люди с Уолл-стрит, которые лучше всех понимали, что происходит». Должен ли он рассказать о том, что видел? Учитывая серьезность кризиса, Отерс рассудил, что это лишь усугубит ситуацию. «Такой репортаж на первой странице Financial Times может стать последней каплей, которая добьет всю систему». Его коллеги из других газет пришли к такому же выводу, и новость не получила освещения в прессе.

Аналогия между финансовым и биологическим заражением может послужить хорошей отправной точкой, но есть одна ситуация, в которой эта аналогия не работает. Чтобы заразиться во время эпидемии болезни, человек должен подвергнуться воздействию патогена. Финансовое заражение также может распространяться с помощью материальных инструментов, таких как межбанковские кредиты или инвестиции в один и тот же актив. Разница в том, что фирмам не обязательно подвергаться прямому воздействию, чтобы «заболеть». «В одном аспекте это отличается от других сетей, с которыми мы имели дело, – говорит Ним Аринаминпати. – Обрушиться могут даже институты, которые выглядят здоровыми». Если клиенты сочтут, что банк не устоит, они попытаются изъять деньги, все сразу, – и это погубит даже здоровый банк. То же самое происходит, когда банки теряют веру в финансовую систему, как это случилось в 2007–2008 годах: они начинают копить деньги, вместо того чтобы ссужать их. Слухи и домыслы, передающиеся от одного трейдера к другому, могут обрушить фирмы, которые в ином случае пережили бы кризис.

В 2011 году Аринаминпати и Роберт Мэй работали вместе с Суджитом Кападиа в Банке Англии: они анализировали не только заражение через безнадежные кредиты или общие инвестиции, но и косвенные последствия страха и паники. Они выяснили, что, если банкиры перестают доверять финансовой системе и начинают копить деньги, это усугубляет кризис: банки, которые в ином случае имели бы достаточный объем капитала, чтобы остаться на плаву, в данной ситуации тонут. Ущерб оказывался еще больше, если речь шла о крупных банках: ведь они, как правило, находились в середине финансовой сети[166]. Это значит, что, принимая решения о том, какие банки поддерживать, регуляторы должны учитывать не столько их размеры, сколько их место в финансовой системе. То есть если какой-то банк нуждается в поддержке, то это не потому, что он «слишком велик, чтобы рухнуть», а потому, что он «слишком связан с другими, чтобы рухнуть».

Подобные выводы из теории эпидемий в настоящее время применяются на практике – Холдейн назвал это «философским сдвигом» в нашем представлении о финансовом заражении. В частности, теперь банки, критически значимые для сети, должны удерживать больше капитала, чтобы снизить свою восприимчивость к инфекции. Остается проблема сетевых связей, по которым изначально передается инфекция. Могут ли регуляторы повлиять и на них тоже? «Сложнее всего приходится тогда, когда встают такие вопросы, как необходимость изменить саму структуру сети, – говорит Холдейн. – В этот момент люди начинают возмущаться и протестовать, потому что это серьезное вмешательство в их бизнес-модель».

В 2011 году комиссия под председательством Джона Викерса порекомендовала крупным британским банкам ограничить объем средств, выделяемых на рискованную торговую деятельность[167]. Это поможет предотвратить распространение последствий неудачных инвестиций на те банковские подразделения, которые оказывают розничные услуги, например, ведут сберегательные счета. «Эти защитные меры помогут изолировать розничные банковские услуги в Великобритании от внешних шоков, – говорилось в рекомендациях комиссии. – Каналы взаимосвязей в финансовой системе станут безопаснее, а значит, снизится риск заражения». Правительство Великобритании выполнило рекомендации, обязав банки разделить операции. Но столь жесткая политика не получила повсеместного распространения; те же защитные меры предлагались и в других европейских странах, но не были внедрены в практику[168].

Обособление средств не единственная стратегия противодействия заражению. Когда банки торгуют финансовыми деривативами, сделки часто заключаются напрямую между двумя фирмами, без участия центральной биржи. В 2018 году объем таких торговых операций составил почти 600 триллионов долларов[169]. Однако после 2009 года крупные сделки с деривативами больше не заключаются напрямую между крупными банками. Теперь они должны проходить через независимые центральные хабы, которые упрощают структуру сети.

Конечно, существует опасность, что при обрушении такого хаба он может стать гигантским суперраспространителем. «В случае большого шока это усугубит ситуацию, поскольку риск сконцентрирован, – говорит Барбара Касу, экономист из Бизнес-школы имени Джона Касса[170]. – Хаб призван смягчить удар, но в экстремальной ситуации он может повысить риск». Для устранения этого риска хабу предоставляется доступ к резервному капиталу банков, которые пользуются этим хабом. Такая взаимопомощь критиковалась финансистами, которые предпочитают, чтобы каждый действовал сам за себя[171]. Но хабы устраняют из сети запутанные скрытые петли, что уменьшает возможности для заражения и позволяет понять, кто находится в группе риска.

Несмотря на прогресс в понимании механизмов финансового заражения, работы предстоит еще много. «Это похоже на моделирование инфекций в 1970-е и 1980-е, – говорит Аринаминпати. – Много прекрасных теорий и недостаточно данных». Одно из главных препятствий – отсутствие доступа к информации о сделках. Естественно, банки не раскрывают свои деловые операции, и исследователям трудно составить картину того, как связаны между собой финансовые институты, особенно на глобальном уровне. Это затрудняет оценку возможного заражения. Специалисты по теории сетей обнаружили, что при расчете вероятности кризиса мелкие ошибки в данных о сетях кредитования могут привести к серьезным ошибкам в оценке системного риска[172].

Но проблема не ограничивается нехваткой сведений о сделках. Мы должны не только анализировать структуру сетей, но и учитывать ньютоновское «безумие толпы». Необходимо понять, как возникают убеждения и практики и как они распространяются. То есть думать нужно не только о патогенах, но и о людях. Заражение – будь то распространение инфекций или инноваций – во многом социальный процесс.

3

Фактор дружбы

Условия пари были просты: если Джон Эллис проиграет в дартс, то в следующую научную статью он должен включить слово «пингвин». Дело происходило в 1977 году, а Эллис сидел с коллегами в пабе неподалеку от ЦЕРНа, лаборатории физики высоких энергий вблизи Женевы. Он играл против Мелиссы Франклин, тогда еще студентки. Ей пришлось уйти, не закончив игру, но ее место занял другой исследователь, который и завершил разгром соперника. «Тем не менее я чувствовал себя обязанным выполнить условия пари», – рассказывал Эллис[173].

Возник вопрос, как протолкнуть пингвина в научную публикацию. В то время Эллис работал над статьей о поведении одной из разновидностей субатомных частиц, так называемого нижнего кварка. Как это принято у физиков, он нарисовал диаграмму со стрелками и петлями, иллюстрирующую переход частиц из одного состояния в другое. Эти схемы впервые предложил в 1948 году Ричард Фейнман, и с тех пор фейнмановские диаграммы стали популярным инструментом физиков. Именно рисунки подсказали Эллису решение. «Однажды вечером, возвращаясь из ЦЕРНа домой, я заехал к друзьям в Мерен и покурил там запрещенное вещество, – вспоминал он. – Когда я добрался до дома и продолжил работу над статьей, меня вдруг осенило: знаменитые диаграммы похожи на пингвинов».

Идею Эллиса подхватили другие ученые. После опубликования статьи «пингвиньи диаграммы» упоминались разными физиками много тысяч раз. И все же популярность пингвинов не шла ни в какое сравнение с популярностью оригинальных схем. Диаграммы Фейнмана после своего появления в 1948 году распространились с необычайной скоростью, изменив современную физику. Этому во многом поспособствовал Институт перспективных исследований в Принстоне (Нью-Джерси). Директором института был Роберт Оппенгеймер, ранее возглавлявший американский проект по созданию атомной бомбы. Оппенгеймер называл свой институт «интеллектуальным отелем» и заключал с молодыми исследователями двухгодичные контракты[174]. Ученые приезжали сюда со всего мира – Оппенгеймер старался поощрять глобальный обмен идеями. «Лучший способ передать информацию – поместить ее в человека», – говорил он.

Такое распространение научных концепций вдохновило исследователей на первые попытки понять, каким образом транслируются разные идеи. В начале 1960-х годов американский математик Уильям Гоффман предположил, что процесс передачи информации от одного ученого к другим аналогичен эпидемии[175]. Подобно тому как болезни, например малярия, передаются от человека к человеку через комаров, научные исследования часто распространяются посредством статей. На протяжении истории новые идеи – будь то дарвиновская теория эволюции, законы Ньютона или психоанализ Фрейда – передавались «восприимчивым» ученым, которые с ними сталкивались.

Однако не все оказались восприимчивыми к диаграммам Фейнмана. К числу скептиков принадлежал Лев Ландау из московского Института физических проблем. Ландау, пользовавшийся огромным авторитетом среди коллег, составил классификацию физиков на основании его собственной оценки их достижений. Он использовал обратную шкалу от 0 до 5. Класс 0 соответствовал величайшему физику (его в этом списке удостоился только Ньютон), а класс 5 был отведен «патологам», то есть тем, чьи работы Ландау считал патологическими. Себя он относил к классу 2,5, а потом перевел в класс 2 – после получения Нобелевской премии в 1962 году[176].

Хотя Ландау считал Фейнмана физиком первого класса, сам он не был впечатлен диаграммами и считал, что они отвлекают от более важных проблем. Ландау вел в своем институте популярный еженедельный научный семинар. Докладчики дважды пытались рассказать о диаграммах Фейнмана, и оба раза были изгнаны с трибуны, прежде чем успели закончить выступление. Когда один из аспирантов сказал, что планирует последовать примеру Фейнмана, Ландау обвинил его в «погоне за модой». В конце концов Ландау использовал диаграммы Фейнмана в своей статье, написанной в 1954 году, но поручил сложный анализ двум своим студентам. «Это первая работа, где я не могу сам справиться с вычислениями», – признавался он коллеге[177].

Как повлияли на распространение диаграмм Фейнмана такие люди, как Ландау? В 2005 году физик Луис Беттанкур, историк Дэвид Кайзер и их коллеги решили это выяснить[178]. К тому времени Кайзер уже собрал коллекцию научных журналов, изданных по всему миру за все годы после того, как Фейнман рассказал о своей идее. Кайзер внимательно пролистал каждый журнал, чтобы найти все ссылки на диаграммы Фейнмана и подсчитать, сколько авторов подхватывали эту идею в разное время. Когда исследователи построили график на основе собранных данных, получилась знакомая S-образная кривая, которая сначала растет по экспоненте, а затем выходит на плато.

Следующей задачей было измерить «заразность» идеи. Хотя диаграммы были придуманы в США, их стремительное распространение началось после того, как они попали в Японию. В СССР процесс шел медленнее, чем в этих двух странах. Отчасти это объяснялось историческим контекстом. В послевоенный период японские университеты переживали бурный рост, и в стране сформировалось активное сообщество талантливых физиков, изучавших элементарные частицы. СССР в то время вступал в фазу холодной войны – и это, наряду со скептицизмом таких ученых, как Ландау, препятствовало распространению диаграмм.

На основе собранных данных Беттанкур с коллегами также смогли рассчитать репродуктивное число диаграмм Фейнмана: скольким коллегам передавал эту идею подхвативший ее физик? Выяснилось, что идея была очень заразной. На первых порах в США значение R составляло около 15, а в Японии доходило до 75. Это была одна из первых попыток рассчитать репродуктивное число идеи, то есть дать численную оценку тому, что раньше было лишь смутной догадкой о заразности.

В связи с этим возник вопрос, почему идея оказалась такой притягательной. Быть может, потому, что в то время физики постоянно общались друг с другом? Вовсе не обязательно: скорее всего, такое высокое значение R связано с тем, что люди, подхватившие идею, продолжали транслировать ее в течение долгого времени. «Распространение диаграмм Фейнмана напоминает медленное распространение болезни», – отмечали исследователи. Повсеместное проникновение идеи объяснялось «скорее очень долгой жизнью идеи, чем аномально высоким уровнем взаимодействия».

Отслеживание цепочек цитирований позволяет не только увидеть, как распространяются идеи, но и понять, как они появляются на свет. Если в какой-то области известные ученые обладают непререкаемым авторитетом, это может замедлить развитие альтернативных идей. В результате новая теория может получить поддержку только после того, как на нее обратят внимание ведущие ученые. Физик Макс Планк однажды сказал, что «прогресс науки идет от похорон к похоронам». Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) решили проверить это известное утверждение, проанализировав, что происходит после преждевременной смерти выдающихся ученых[179]. Выяснилось, что представители конкурирующих групп начинают публиковать больше статей – и чаще цитируются, – тогда как соратники умершего ученого обычно теряют позиции в научном мире.

Научные публикации важны не только для ученых. Эд Кэтмелл, один из основателей студии Pixar, называл их полезным способом установления связей со специалистами за стенами компании[180]. «Помимо того что публикации знакомят нас с идеями, они поддерживают нашу связь с научным сообществом, – писал он. – Эта связь намного ценнее любых идей, которые мы можем для себя открыть». Компания Pixar известна тем, что поощряет связи типа «мир тесен» между разными кластерами сети. Это отразилось даже на дизайне их здания, где в большом центральном атриуме созданы зоны для спонтанного общения (там расположены почтовые ящики и кафе). «Большинство зданий проектируются с учетом функционального назначения, но наше задумано так, чтобы максимально участить случайные встречи», – объясняет Кэтмелл. Идею социальной архитектуры он тоже позаимствовал из другой области. В 2016 году в Лондоне открылся Институт Фрэнсиса Крика. Крупнейший биомедицинский центр в Европе, разместившийся в здании стоимостью 650 миллионов британских фунтов, должен стать домом для 1200 ученых. По словам его директора Пола Нерса, планировка здания продумана так, чтобы люди чаще общались друг с другом, и достигается это путем создания «легкого беспорядка»[181].

Неожиданные встречи способствуют появлению новых идей, но если полностью устранить границы внутри офиса, это может дать обратный эффект. Исследователи из Гарвардского университета использовали цифровые трекеры, чтобы отследить перемещения сотрудников в двух крупных компаниях, и выяснили, что при переходе к открытой офисной планировке уровень личного общения снижается почти на 70 %. В таких условиях люди предпочитают общаться удаленно – число электронных писем увеличивается более чем на 50 %. В офисе с открытой планировкой снижалось количество результативных взаимодействий, а с ним и общая производительность[182].

Для распространения чего-либо восприимчивые люди должны контактировать с инфицированными – напрямую или опосредованно. Независимо от того, рассматриваем ли мы инновации или инфекции, количество возможностей для передачи будет зависеть от частоты контактов. Таким образом, чтобы осмыслить процесс заражения, необходимо выяснить, как мы взаимодействуем друг с другом. Как оказалось, это очень сложная задача.

«Тэтчер приостанавливает социологический опрос о сексе», – гласил заголовок в газете Sunday Times. Дело было в сентябре 1989 года, когда правительство отклонило предложение об исследовании сексуального поведения людей в Великобритании. Столкнувшись с растущей эпидемией ВИЧ, ученые осознали, какую значимую роль в этом играют сексуальные контакты. Проблема заключалась в том, что никто не знал, насколько распространены такие контакты. «Мы понятия не имели, каковы оценочные значения параметра, от которого зависит эпидемия ВИЧ, – вспоминала Энн Джонсон, которая наряду с другими учеными предложила провести исследование в Великобритании. – Мы не знали, какая доля населения вступает в гомосексуальные контакты, мы не знали, сколько партнеров бывает у людей»[183].

В середине 1980-х годов группа медицинских исследователей предложила изучить сексуальное поведение в национальном масштабе. Они провели успешное пилотное исследование, но запустить масштабный опрос никак не удавалось. Сообщалось, что Маргарет Тэтчер отказала в государственном финансировании, решив, что такой опрос нарушит неприкосновенность частной жизни и приведет к «неподобающим спекуляциям». К счастью, нашелся другой источник финансирования. Вскоре после выхода статьи в Sunday Times инициативу поддержал независимый благотворительный фонд Wellcome Trust.

Национальное исследование сексуальных отношений и образа жизни (Natsal) было проведено в 1990 году, а затем в 2000-м и в 2010-м. По словам Кей Веллингс, участвовавшей в его подготовке, было очевидно, что полученные данные найдут применение не только при изучении венерических болезней. «Думаю, уже составляя заявку, мы понимали, что исследование ответит на целый ряд вопросов, связанных с политикой здравоохранения, которые оставались без ответа из-за отсутствия данных». За последние годы исследование Natsal позволило лучше разобраться во многих социальных явлениях, от планирования семьи до разводов.

Однако убедить людей рассказать о своей сексуальной жизни было непросто. Интервьюерам приходилось уговаривать респондентов принять участие в исследовании (подчас упирая на пользу для всего общества), а также завоевывать их доверие, чтобы они отвечали на вопросы честно. Трудности возникли и с терминологией. «Было некое несоответствие между медицинским языком и повседневной речью, изобилующей эвфемизмами», – отмечала Веллингс. Она вспоминала, что некоторые участники опроса не понимали значения таких терминов, как «гетеросексуальный» или «вагинальный». «Все термины латинского происхождения и другие слова, в которых больше трех слогов, воспринимались как что-то странное и нетрадиционное».

И все же исследователям удалось получить важную информацию, например об относительно низкой частоте сексуальных контактов. Последний опрос Natsal показал, что типичный житель Великобритании двадцати с небольшим лет в среднем занимается сексом пять раз в месяц и у него появляется меньше одного нового сексуального партнера в год[184]. Даже самые активные редко вступают в половую связь больше чем с несколькими десятками партнеров в год. Это значит, что большинство опрошенных знают, сколько у них было партнеров и какого рода контакты между ними происходили. Эта ситуация существенно отличается, например, от картины взаимодействий при гриппе, когда инфекция может передаваться при разговоре или рукопожатии. Таких контактов у нас происходит по нескольку десятков в день.

В последние десять лет исследователи пытаются найти способ оценивать число социальных контактов, посредством которых передаются респираторные заболевания, такие как грипп. Самое известное из таких исследований – POLYMOD, в ходе которого более 7000 человек из восьми европейских стран были опрошены на предмет взаимодействия с другими людьми. Ученых интересовали как физические контакты, например рукопожатия, так и разговоры. Впоследствии подобные опросы проводились в других странах, от Кении до Гонконга. Кроме того, исследования становятся все более масштабными: в 2017–2018 годах мы с коллегами из Кембриджского университета реализовали научный проект по сбору данных о социальном поведении более чем 50 тысяч добровольцев из Великобритании[185].

Благодаря этим исследованиям мы убедились, что некоторые схемы поведения свойственны людям по всему миру. В целом мы склонны общаться с людьми своего возраста, а больше всего контактов наблюдается у детей[186]. Общение в школе и дома, как правило, сопровождается физическими контактами, а те взаимодействия, которые происходят ежедневно, обычно длятся больше часа. При этом в разных странах общее число взаимодействий между людьми может существенно разниться. Например, житель Гонконга каждый день вступает в физический контакт в среднем с пятью другими людьми; в Великобритании этот показатель примерно такой же, а в Италии среднее количество физических контактов в день равняется десяти[187].

Мы научились давать количественную оценку такому поведению, но как эта новая информация поможет предсказать характер эпидемии? В начале книги я приводил пример пандемии гриппа 2009 года, когда в Великобритании наблюдалось два пика: весной и осенью. Чтобы понять причину этого, достаточно посмотреть на школы. Они представляют собой чрезвычайно активную социальную среду – потенциальный рассадник самых разных инфекций; во время школьных каникул число ежедневных социальных контактов у детей уменьшается в среднем на 40 %. Как видно из приведенного графика, в 2009 году промежуток между двумя пиками пандемии совпал со школьными каникулами. Продолжительного снижения числа социальных контактов оказалось достаточно для летнего спада пандемии. И все же одними школьными каникулами не объясняется вторая волна заражения. Если первый пик, по всей видимости, был пройден в результате изменений в социальном поведении, то причиной спада после второго стал по большей части коллективный иммунитет[188].

По оценкам исследователей, эпидемия 2009 года была бы на 20 % масштабнее, если бы не летний перерыв в передаче инфекции[189]. Эта разница иллюстрирует важнейшую особенность коллективного иммунитета. В отсутствие мер контроля или изменений в человеческом поведении эпидемии, как правило, «зашкаливают», и в результате заражается больше людей, чем нужно для снижения восприимчивости до того уровня, на котором репродуктивное число становится меньше единицы. Вспомним о графике обычной эпидемии с одним пиком: после прохождения пика R по определению становится ниже единицы (поскольку эпидемия затухает). Это означает, что все дальнейшие случаи передачи инфекции происходят уже после того, как популяция обрела коллективный иммунитет, но до того, как общий уровень заражения падает до минимума. Если цепочки передачи инфекции прерываются, например во время школьных каникул, это может сдержать эпидемию и уменьшить число «лишних заболевших», появляющихся после обретения популяцией коллективного иммунитета. Это значит, что даже когда не удается полностью обуздать эпидемию, ее сдерживание с помощью контрольных мер все равно полезно, поскольку коллективный иммунитет в этом случае вырабатывается с меньшим количеством заражений.

Динамика эпидемии гриппа 2009 года в Великобритании

Распространение и затухание инфекций во время учебных семестров и каникул сказываются и на других заболеваниях. Во многих странах пик заболеваемости астмой приходится на начало семестра. Эти вспышки могут косвенно воздействовать на общество в целом, вызывая обострения астмы у взрослых[190].

Если мы хотим спрогнозировать риск заражения человека, недостаточно лишь подсчитать количество его контактов. Необходимо также учесть контакты людей, с которыми он взаимодействовал, а также их контакты и так далее. Человек с небольшим числом контактов может находиться всего в паре шагов от среды с высоким уровнем передачи инфекции, например школы. Несколько лет назад мы с коллегами изучили социальные контакты и заражение гриппом в Гонконге во время пандемии 2009 года[191]. Выяснилось, что основным фактором развития эпидемии было большое количество социальных контактов у детей. С возрастом число контактов и заражений у людей постепенно снижается, однако с появлением у них детей риск вновь возрастает. Все учителя и родители знают, что контакты с детьми повышают вероятность заражения. В США люди, с которыми не живут дети, обычно становятся носителями вирусных инфекций лишь на несколько недель в году, тогда как в семьях с одним ребенком этот период составляет до трети года; если же в семье два ребенка, то их родители переносят вирусы в среднем бо́льшую часть года[192].

Социальное взаимодействие способствует не только передаче инфекции внутри локального сообщества, но и ее переносу в другие места. На раннем этапе пандемии гриппа 2009 года вирус не распространялся по кратчайшему пути между странами. Вспышка началась в марте в Мексике и быстро докатилась до таких далеких стран, как Китай, но гораздо позже пришла в соседние с Мексикой государства, например Барбадос. Почему? Если применительно к эпидемии мы будем определять понятия «близко» и «далеко» по географической карте, у нас сложится неверное представление о расстояниях. Инфекции переносятся людьми, а Мексику и Китай связывает гораздо больше авиационных маршрутов (в том числе, например, через Лондон), чем Мексику и Барбадос. Да, для птицы Китай далеко, но для человека он близко. Оказывается, объяснить распространение гриппа в 2009 году гораздо проще, если определять расстояние через объем пассажирских авиаперевозок. И это справедливо не только для гриппа: SARS, появившийся в Китае в 2003 году, распространялся по тем же авиационным маршрутам. В Ирландию и Канаду он попал раньше, чем в Таиланд и Южную Корею[193].

Но как только пандемия гриппа 2009 года приходила в ту или иную страну, дальние перелеты переставали играть значимую роль в передаче инфекции. В США вирус распространялся подобно ряби на поверхности воды: эпидемия началась на юго-востоке страны и постепенно захватывала все новые территории. На преодоление 2000 километров вирусу потребовалось около трех месяцев – то есть он двигался со средней скоростью чуть меньше 1 км/ч. Иными словами, его можно было бы обогнать пешком[194].

Дальние авиаперелеты важны для передачи вируса в новые страны, но перемещения внутри США обычно носят локальный характер. Это справедливо и для многих других стран[195]. Для моделирования таких локальных перемещений исследователи часто прибегают к так называемой гравитационной модели. Идея заключается в том, что нас притягивают ближайшие густонаселенные места – подобно тому, как крупные планеты с высокой плотностью обладают большей гравитацией и притягивают другие объекты. Житель деревни, как правило, чаще приезжает в соседний небольшой город, чем в крупный мегаполис, расположенный дальше; а если вы живете в большом городе, то, скорее всего, редко бываете в соседних городках.

Эти тезисы о взаимодействии и передвижении людей могут показаться банальными, но в прошлом люди мыслили иначе. В середине 1840-х годов, на пике британского железнодорожного пузыря, инженеры предполагали, что основной пассажиропоток будет приходиться на дальние поездки между крупными городами. К сожалению, почти никто не поставил под сомнение эту посылку. Однако в континентальной Европе на эту тему проводилось несколько исследований. Чтобы выяснить, как на самом деле путешествуют люди, бельгийский инженер Анри-Гийом Дезар в 1846 году разработал первую в истории гравитационную модель. Его анализ указывал на высокий спрос на короткие местные поездки; но эту идею проигнорировали железнодорожные компании по другую сторону Ла-Манша. Вероятно, если бы не это упущение, британская сеть железных дорог была бы гораздо эффективнее[196].

Значение социальных связей легко недооценить. Когда Рональд Росс и Хильда Хадсон в начале ХХ века работали над своей теорией событий, они предполагали, что она будет применима к таким явлениям, как несчастные случаи, разводы и хронические болезни. Подобные события они считали независимыми: случившееся с одним человеком не повлияет на вероятность того, что это произойдет с кем-то еще. В их теории отсутствовал момент заражения одним человеком другого. В начале XXI века исследователи задумались, так ли это на самом деле. В 2007 году врач Николас Христакис и социолог Джеймс Фаулер опубликовали статью под названием «Распространение ожирения в большой сети социальных связей в течение 32 лет». Они изучили данные о состоянии участников долгосрочного исследования сердечно-сосудистого здоровья жителей города Фрамингем (Массачусетс). Предположив, что ожирение может распространяться среди людей, состоящих в дружеских отношениях, они выдвинули гипотезу о существовании эффекта домино, когда такому влиянию подвергаются также друзья друзей и друзья друзей друзей.

Затем Христакис и Фаулер проанализировали другие формы социального заражения в той же сети, касающиеся в том числе курения, счастья, разводов и одиночества[197]. Может показаться странным, что одиночество распространяется через социальные контакты, но исследователи отметили, что на периферии дружеской сети это вполне возможно. «У таких людей меньше друзей, что не только делает их одинокими, но и заставляет рвать те немногие связи, которые еще оставались. Но перед разрывом люди успевают передать ощущение одиночества своим друзьям, тем самым запуская новый цикл».

Эти статьи произвели колоссальный эффект. За десять лет с момента их публикации одно лишь исследование ожирения цитировалось более 4000 раз, и многие специалисты видели в нем доказательство возможности распространения подобных явлений. В то же время выводы ученых подвергались критике. Вскоре после публикации результатов исследований ожирения и курения в журнале British Medical Journal вышла статья, в которой утверждалось, что Христакис и Фаулер привлекали внимание к несуществующим эффектам[198]. Позднее математик Рассел Лайонс опубликовал статью, где заявлял о «фундаментальных ошибках» исследователей и о том, что «их главные выводы безосновательны»[199]. Итак, что же мы имеем? Действительно ли могут распространяться такие явления, как ожирение? И как выяснить, заразно ли то или иное поведение?

Один из самых известных примеров социального заражения – зевота; кроме того, это явление очень легко изучать. Оно широко распространено, хорошо заметно, а время передачи зевоты от одного человека к другому невелико, поэтому исследователи могут детально изучить этот процесс.

Несколько групп исследователей путем лабораторных экспериментов проанализировали причины распространения зевоты. По всей видимости, важную роль в этом играет природа социальных отношений: чем ближе мы знакомы с человеком, тем выше вероятность заразиться от него зевотой[200]. Близость отношений влияет и на скорость передачи – интервалы между зевками у членов одной семьи меньше, чем у просто знакомых людей. Если вы зевнете в присутствии незнакомого человека, то он заразится с вероятностью 10 %; член семьи подхватит от вас зевоту в половине случаев. Более высокая вероятность заразиться зевотой от знакомого характерна не только для людей. Такая «социальная зевота» отмечается у многих животных, от обезьян до волков[201]. Однако способность заражаться зевотой у нас не врожденная. Младенцы и маленькие дети тоже часто зевают, но, судя по всему, не подхватывают зевоту от своих родителей. Эксперименты показывают, что зевота становится для ребенка заразной только по достижении им примерно четырех лет[202].

Исследователи изучали распространение и других форм кратковременного поведения, таких как почесывание, смех и эмоциональные реакции. Подобные социальные отклики могут быть очень быстрыми: в экспериментах по изучению командной работы лидеры передавали команде свой позитивный или негативный настрой в считаные минуты[203].

Исследуя зевоту или настроение людей, ученые в лабораторных условиях сами определяют, что видят участники эксперимента, и исключают отвлекающие факторы, которые могли бы исказить результат. Такой подход возможен в случае с быстрыми реакциями, но как быть с поведением и идеями, которые распространяются гораздо медленнее? Изучать социальное заражение за пределами лаборатории гораздо сложнее – и это касается не только человеческих популяций. Например, давно замечено, что синицы отличаются необычайной изобретательностью. В 1940-х годах британские экологи обратили внимание, что эти птицы научились пробивать клювом сделанные из фольги крышки молочных бутылок, чтобы добраться до сливок. Такое поведение синиц наблюдалось на протяжении нескольких десятилетий, но было непонятно, как этот навык распространялся по популяции[204].

Процессы распространения того или иного поведения у животных, содержащихся в неволе, неоднократно изучались, но в случае с популяциями в дикой природе сделать это затруднительно. Учитывая склонность синиц к новаторству, зоолог Люси Аплин и ее коллеги выбрали именно этих птиц, чтобы на их примере проследить за распространением идей. Для начала им требовалось нечто новое. Исследователи направились в лес Уайтам-Вудс неподалеку от Оксфорда и оставили там особый ящик, в котором были мучные черви. Чтобы добраться до еды, птица должна была сдвинуть дверцу в определенном направлении. Для того чтобы проследить за контактами синиц, зоологи закрепили почти на всех птицах, живущих в этой местности, автоматические устройства слежения. «Это позволяло в реальном времени получать информацию о том, как и когда отдельные особи приобретают знания, – рассказывала Аплин. – Поскольку сбор данных был автоматическим, нам не приходилось вмешиваться в процесс»[205].

Синицы объединялись в несколько отдельных субпопуляций; в пяти из этих субпопуляций исследователи обучили по паре птиц открывать ящик. Знания распространялись быстро: в течение двадцати дней три четверти синиц уже освоили этот способ. Ученые также наблюдали за контрольной группой птиц, которых ничему не учили. В конце концов несколько особей самостоятельно научились открывать ящик, но на появление и распространение знания в контрольной группе ушло гораздо больше времени.

Кроме того, в обученных популяциях знание оказалось очень устойчивым. Многие птицы не доживали до следующего сезона, но знание сохранялось. «Каждую зиму поведение очень быстро восстанавливалось, – писала Аплин. – Даже если нужным знанием обладала лишь небольшая доля особей, выживших с прошлого года». Она также отмечала, что процесс передачи информации между птицами подчиняется известным закономерностям: «Некоторые общие принципы аналогичны принципам распространения в популяции болезней: например, более общительные особи имеют больше шансов столкнуться с новым поведением и перенять его, а те, кто находится в центре социальных связей, становятся “краеугольными камнями” и “суперраспространителями” в процессе передачи информации».

Исследование также показало, что в дикой природе могут возникать социальные нормы. На самом деле существовало два способа открыть ящик, но среди птиц утвердился тот метод, которому научили их исследователи. Подобный конформизм еще ярче проявляется у людей. «Мы – мастера социального научения, – говорит Аплин. – Социальное научение и культура, которые мы наблюдаем в человеческих сообществах, имеют гораздо бо́льшие масштабы, чем все, что мы видим у других представителей животного царства».

Многие из нас чем-то очень похожи на своих друзей и знакомых – состоянием здоровья, образом жизни, политическими взглядами и материальным положением. Как правило, этому сходству можно найти три возможных объяснения. Свою роль здесь могло сыграть социальное заражение: возможно, вы ведете себя определенным образом под влиянием друзей. Или же наоборот: вы подружились с этими людьми, потому что у вас уже было что-то общее. Это называется гомофилией (рыбак рыбака видит издалека). Разумеется, ваше поведение может вообще не иметь отношения к социальным связям: просто вы оказались в одной среде, которая влияет на поведение всех. Социолог Макс Вебер приводил в пример толпу людей, открывающих зонты, когда начинается дождь. Они реагируют не друг на друга, а на тучи у себя над головой[206].

Далеко не всегда бывает легко понять, какое из этих объяснений – социальное заражение, гомофилия или общая среда – верно в конкретном случае. Любите ли вы какое-то занятие потому, что его любит ваш друг, или же вы подружились на почве общих интересов? Вы пропустили пробежку из-за того, что ее пропустил ваш приятель, или вы оба решили не бегать под дождем? Социологи называют это проблемой отражения, потому что одно объяснение может быть зеркальным отражением другого[207]. Дружеские отношения и поведение часто коррелируют, но очень трудно доказать, что причиной тому социальное заражение.

Таким образом, нам нужен метод, позволяющий отделить социальное заражение от других возможных объяснений. Самый надежный путь – спровоцировать эпидемию и наблюдать за происходящим: например, познакомить популяцию с определенным поведением, как это сделали Аплин и ее коллеги в эксперименте с синицами, и отследить его распространение. В идеале стоило бы сравнить полученные результаты с результатами случайно выбранной контрольной группы индивидов (не подвергавшихся воздействию) и оценить эффект эпидемии. Этот тип эксперимента хорошо известен в медицине и называется рандомизированным контролируемым исследованием.

Как применить этот метод по отношению к людям? Например, мы хотим поставить эксперимент, чтобы изучить распространение курения среди друзей. Один из вариантов – познакомить людей с поведением, которое нас интересует. Мы случайным образом выбираем нескольких человек, приучаем их к сигаретам, а затем наблюдаем, распространится ли это поведение среди их друзей. Хотя такой эксперимент помог бы нам выявить случаи социального заражения, нетрудно догадаться, что подобные методы вызывают серьезные этические вопросы. Мы не можем навязывать людям вредные привычки, такие как курение, оправдываясь тем, что это с некоторой долей вероятности поможет нам разобраться в механизмах социального поведения.

Вместо того чтобы прививать привычку к курению случайным людям, можно было бы посмотреть, как уже существующая привычка распространяется посредством новых социальных связей. Но для этого пришлось бы случайным образом изменить социальные связи и место жительства курильщиков, а затем отследить, как люди перенимают поведение у новых друзей. И такой подход тоже невозможно реализовать на практике: кому захочется полностью менять круг друзей ради исследовательского проекта?

В том, что касается постановки социальных экспериментов, работать с птицами, как это делала Аплин, во многом проще, чем проводить исследования на людях. Люди могут поддерживать социальные связи годами или даже десятилетиями, а птицы живут относительно недолго, и поэтому каждый год у них формируются новые сети взаимодействий. Кроме того, исследователи могут пометить бо́льшую часть птиц в определенной местности и отследить их связи в реальном времени. Это позволяет внедрить новую идею – например, как открыть ящик – и наблюдать, как она распространяется по новым сетям.

Бывают ситуации, когда и у людей сети дружеских отношений формируются случайным образом: например, при распределении новобранцев по ротам или первокурсников по группам[208]. К сожалению для исследователей, это единичные примеры. В реальной жизни ученые, как правило, не могут вмешиваться в поведение людей или формирование дружеских связей, чтобы затем следить за происходящим. Поэтому они пытаются получить информацию из наблюдений за естественными процессами. «Хотя многие из лучших стратегий предполагают рандомизацию или некий приемлемый элемент случайности, многое из того, что интересует нас как социологов и граждан, не поддается рандомизации, – говорит социолог из MIT Дин Эклз[209]. – Поэтому мы должны извлечь максимум из полностью наблюдательного исследования».

Эпидемиология во многом опирается на анализ наблюдений – ведь исследователи не могут намеренно вызывать вспышки заболеваний или заражать людей тяжелыми болезнями, чтобы выяснить, как распространяются эпидемии. Поэтому некоторым кажется, что эта область знаний ближе к журналистике, чем к науке: ведь эпидемиологи лишь описывают ситуацию, а не ставят эксперименты[210]. Но те, кто так считает, упускают из виду успехи здравоохранения, которые стали возможны именно благодаря наблюдательным исследованиям.

Вернемся к курению. В 1950-х годах исследователи обратили внимание на серьезный рост смертности от рака легких за последние несколько десятилетий[211]. Обнаружилась явная связь с популярностью сигарет: курильщики умирали от этой болезни в девять раз чаще, чем некурящие. Проблема заключалась в том, чтобы доказать: курение действительно вызывает рак. Известный статистик (и заядлый курильщик) Рональд Фишер утверждал, что корреляция здесь вовсе не означает причинно-следственной связи. Возможно, образ жизни курильщиков отличается от образа жизни некурящих, и именно эти отличия, а не само по себе курение, объясняют более высокую смертность тех, кто курит. Или же существует некая еще не выявленная генетическая особенность, из-за которой у людей повышается вероятность развития рака легких и одновременно возрастают шансы приобрести привычку к курению. Этот вопрос расколол научное сообщество. Одни разделяли точку зрения Фишера и объясняли корреляцию курения и рака простым стечением обстоятельств; другие, например эпидемиолог Остин Брэдфорд Хилл, считали причиной роста смертности от рака именно курение.

Конечно, окончательный ответ можно было бы получить путем эксперимента, но мы уже знаем, что такой эксперимент был бы неэтичным. Как сегодня ученые никого не могут принуждать к курению, чтобы наблюдать за распространением этой привычки, так и в 1950-е годы они не могли заставлять людей курить, чтобы выяснить, не вызывает ли курение рак. Чтобы разгадать эту загадку, эпидемиологам необходимо было найти способ выявлять причинно-следственную связь без постановки эксперимента.

В августе 1898 года Рональд Росс готовился объявить о своем открытии того факта, что малярия переносится комарами. Пока он добивался разрешения властей на публикацию своей работы в научном журнале, его терзали опасения, что другие воспользуются его трудами и присвоят славу себе. «Пираты затаились и готовы взять меня на абордаж», – писал он[212].

Из всех «пиратов» он больше всего опасался немецкого биолога Роберта Коха. Ходили слухи, что Кох ездил в Италию, чтобы изучать малярию. Если бы ему удалось передать паразита человеку, он превзошел бы Росса, который работал только с птицами. Письмо от Патрика Мэнсона успокоило Росса. «Я слышал, что Кох потерпел неудачу с комарами в Италии, – писал Мэнсон. – Так что у вас есть время, чтобы сохранить открытие за Англией».

В конце концов Кох опубликовал серию работ по малярии, в которых полностью признавал заслуги Росса. В частности, Кох предположил, что в районах, затронутых малярией, рассадниками инфекции могут становиться дети, поскольку у взрослых часто развивается иммунитет к паразиту. Для Коха малярия была последней в ряду новых патогенов. В 1870-х и 1880-х годах он показал, что такие болезни, как сибирская язва у скота и туберкулез у людей, вызываются бактериями. В процессе исследований он сформулировал ряд правил, или «постулатов», позволяющих определить, вызвана ли болезнь той или иной бактерией. Прежде всего, считал он, бактерия должна обнаружиться в организме больного. Затем нужно убедиться, что болезнь разовьется у здоровой особи (например, у лабораторного животного), если ее подвергнуть воздействию этой бактерии. И наконец, если новый носитель заболеет, в его организме должна обнаружиться бактерия, идентичная той, воздействию которой он подвергался[213].

Постулаты Коха были полезны для зарождающейся микробной теории, но вскоре он осознал, что у них есть свои недостатки. Главная проблема заключалась в том, что некоторые патогены не всегда вызывают болезни. Иногда люди заражаются, но у них не возникает никаких заметных симптомов. Таким образом, исследователям требовались более универсальные принципы, чтобы понять, чем вызвана болезнь.

Предметом изучения Остина Брэдфорда Хилла был рак легких. Чтобы показать связь этой болезни с курением, он и его коллеги собрали доказательства разных типов. Впоследствии он сформулировал их в виде набора «углов зрения», которые, как он надеялся, помогут исследователям определить наличие причинно-следственной связи. Первым критерием в его списке была величина корреляции между предполагаемыми причиной и следствием. Так, для курильщиков вероятность заболеть раком легких была гораздо выше, чем для некурящих. Брэдфорд Хилл утверждал, что этот паттерн должен быть устойчивым, наблюдаться в разных местах и отражаться в большом количестве исследований. На втором месте шла временна́я последовательность: причина должна предшествовать следствию. Еще один индикатор – специфична ли болезнь для определенного типа поведения (это не всегда информативно, поскольку некурящие тоже болеют раком легких). В идеале хорошо бы иметь экспериментальные данные: если люди бросают курить, вероятность заболеть раком для них должна снижаться.

По утверждению Брэдфорда Хилла, в некоторых случаях можно связать уровень воздействия с риском развития болезни. Например, чем больше сигарет выкуривает человек, тем выше для него вероятность смерти от курения. Более того, можно провести аналогию с похожими причиной и следствием: например, с другим химическим веществом, вызывающим рак. И наконец, Брэдфорд Хилл считал необходимым проверить, правдоподобна ли причина с точки зрения биологии и согласуется ли она с тем, что уже известно ученым.

Брэдфорд Хилл подчеркивал, что эти «углы зрения» нельзя считать перечнем доказательств, которые следует принимать без обсуждения. Они лишь помогают ответить на главный вопрос: есть ли лучшее объяснение наблюдаемому явлению, чем простая причинно-следственная связь? Подобные методы не только помогли доказать, что курение вызывает рак, но и позволили исследователям выявить причины других болезней. В 1950-х и 1960-х годах эпидемиолог Элис Стюарт собрала доказательства того, что низкие дозы радиации могут стать причиной развития лейкемии[214]. В то время рентгенография регулярно использовалась для обследования беременных женщин, а рентгеновские аппараты стояли даже в обувных магазинах, чтобы люди могли увидеть свою ногу внутри ботинка. Стюарт долго боролась за устранение этих источников опасности. Не так давно исследователи из Центров по контролю и профилактике заболеваний США использовали методику Брэдфорда Хилла, чтобы доказать, что вирус Зика вызывает врожденные пороки развития[215].

Установить причинно-следственную связь всегда непросто. Зачастую возникают ожесточенные споры относительно возможных причин и необходимых мер. Стюарт была убеждена, что при появлении тревожных признаков необходимо действовать, невзирая на неизбежную неопределенность. «Фокус в том, чтобы максимально точно угадать толщину льда, когда переходишь по нему озеро, – объясняла она. – Нужно правильно оценить весомость доказательств, зная, что эта оценка будет меняться при появлении новых наблюдений»[216].

Когда Христакис и Фаулер стали изучать социальное заражение, они планировали начать работу с чистого листа. Идея заключалась в том, чтобы набрать 1000 добровольцев, каждый из которых сообщит имена пяти знакомых, а затем каждый из этих знакомых назовет пять своих контактов. В целом планировалось отслеживать поведение 31 тысячи человек на протяжении нескольких лет. Такое масштабное исследование обошлось бы примерно в 30 миллионов долларов[217].

Изучая варианты, Христакис и Фаулер связались с авторами долгосрочного исследования сердечно-сосудистого здоровья жителей Фрамингема, поскольку первую тысячу добровольцев проще было набрать из числа участников текущего проекта. Когда Христакис встретился с координатором проекта Мариан Беллвуд, она сказала, что у них есть анкеты с данными каждого участника. Чтобы не терять с ними контакт, исследователи просили указать в анкете родственников, друзей и коллег. Выяснилось, что многие из этих людей тоже участвовали в исследовании, а значит, данные об их состоянии здоровья также регистрировались.

Христакис был потрясен. Вместо того чтобы искать абсолютно новый набор социальных контактов, они могли собрать социальную сеть из участников исследования во Фрамингеме. «Я позвонил Джеймсу прямо с парковки и сказал: “Ты не поверишь!”» – вспоминал Христакис. Оставалась одна загвоздка: нужно было просмотреть двенадцать тысяч имен и пятьдесят тысяч адресов, чтобы выявить существующие связи. «Нам пришлось разбирать почерк каждого, – рассказал Христакис. – На то, чтобы компьютеризировать обработку данных, ушло два года».

Изначально исследователи намеревались проанализировать распространение курения, но затем решили, что удобнее будет начать с ожирения. Если в случае с курением ученым пришлось бы полагаться лишь на слова участников, то ожирение можно было наблюдать своими глазами. «Такого еще никто не предпринимал, и поэтому мы хотели начать с показателя, который можно объективно измерить», – объяснял Христакис.

Следующей задачей было оценить, распространяется ли ожирение по сети социальных связей. Для этого предстояло решить проблему отражения и отделить потенциальное заражение от факторов гомофилии и общей среды. Чтобы исключить эффект гомофилии, исследователи предусмотрели в своем анализе временной интервал: если ожирение действительно распространяется от человека к его друзьям, то эти друзья не должны были набрать избыточный вес раньше него. Исключить факторы среды оказалось сложнее, но Христакис и Фаулер попытались учесть для этого направление дружеских связей. Предположим, в анкете я включил вас в число своих друзей, а вы меня – нет. Это означает, что вы влияете на меня сильнее, чем я на вас. Но если в реальности на нас воздействует один и тот же средовой фактор – например, недавно открывшийся ресторан фастфуда, – то направление дружеских связей не должно влиять на то, кто из нас наберет лишний вес. Христакис и Фаулер нашли подтверждения тому, что направление связей все же играет свою роль – то есть ожирение может быть заразным.

Когда результаты исследования были опубликованы, они подверглись резкой критике со стороны ряда ученых. Возражения сводились в основном к двум важным моментам. Во-первых, статистические данные выглядели недостаточно убедительно: результаты, указывавшие на заразность ожирения, были не такими однозначными, какие требуются, скажем, при клинических испытаниях нового лекарства. Во-вторых, методы Христакиса и Фаулера не позволяли полностью исключить другие объяснения. Теоретически вполне можно было представить себе ситуацию, в которой те же закономерности объяснялись бы влиянием гомофилии и общей среды.

На мой взгляд, оба критических замечания разумны. Но это не значит, что исследование было бесполезно. Комментируя споры вокруг первых статей Христакиса и Фаулера, статистик Том Снайдерс заметил, что, несмотря на недостатки этих исследований, они все равно важны, поскольку открывают новый подход к научному анализу социального заражения: «Браво воображению и смелости Ника Христакиса и Джеймса Фаулера»[218].

За десять лет, прошедших после публикации Христакисом и Фаулером предварительного анализа данных из Фрамингема, были выявлены и другие примеры социального заражения. Несколько групп исследователей также показали, что ожирение, курение и счастье могут быть заразительными. Как мы уже знаем, социальное заражение изучать очень трудно, но теперь стало гораздо понятнее, как распространяются разные явления.

Теперь ученым предстояло сделать следующий шаг. Если поведением можно заразиться, это значит, что его репродуктивное число больше нуля: какая-то передача происходит, но мы не знаем, каковы ее масштабы. Конечно, информация о возможности заражения полезна сама по себе, поскольку показывает, что мы должны учитывать этот фактор. С нею мы понимаем, что какой-то тип поведения может распространяться, хотя и не можем спрогнозировать масштаб вспышки. Но если правительства и другие организации хотят заняться проблемами здоровья, которые могут распространяться путем социального заражения, им нужно больше знать об истинных масштабах такого заражения и о возможной эффективности тех или иных мер. Если кто-то из группы друзей набрал лишний вес, насколько сильно это повлияет на остальных? Если вы станете счастливее, насколько повысится уровень счастья в кругу ваших знакомых? Христакис и Фаулер признавали, что точно оценить масштаб социального заражения очень сложно. Более того, при изучении этих вопросов часто приходится пользоваться неточными данными и методами. Но по мере появления новых наборов данных, по их словам, другие исследователи смогут опираться на уже проведенный анализ и давать все более точные оценки социального заражения.

Изучая потенциально заразное поведение, ученые также выявили несколько важных различий между биологическими и социальными вспышками. В 1970-х годах социолог Марк Грановеттер предположил, что информация лучше распространяется через знакомых, а не через близких друзей. Причина в том, что у близких друзей много общих связей, что делает передачу информации излишней: «Если кто-то пустит слух среди всех своих близких друзей, а они, в свою очередь, сделают то же самое, то многие услышат эту историю по второму и третьему разу: ведь у людей, связанных прочными узами, обычно много общих друзей». Грановеттер указывал на важную роль просто знакомых, называя это «силой слабых связей»: если вам нужна новая информация, вы с большей вероятностью получите ее от случайного знакомого, а не от близкого друга[219].

Эти дальние связи занимают важное место в науке о сетях. Как мы уже видели, связи типа «мир тесен» помогают биологическому и финансовому заражению проникать из одной части сети в другую. А иногда эти связи даже спасают жизни. В медицине давно известен такой парадокс: люди с сердечным приступом или инсультом дольше не обращаются за медицинской помощью, если их окружают родственники. Это вполне можно объяснить структурой социальных связей. По имеющимся данным, родственники, связанные прочными узами, став свидетелями нетяжелого инсульта у кого-то из близких, обычно занимают выжидательную позицию, и никто не хочет идти против мнения большинства. И наоборот: слабые связи отличаются большим разнообразием подходов, поэтому коллеги или знакомые быстрее выявляют у человека симптомы и раньше обращаются за помощью[220].

И все же структура сети, способствующая распространению болезни, не всегда оказывает такой же эффект на социальное заражение. Социолог Деймон Чентола обращает внимание на историю с ВИЧ, который передавался по сетям сексуальных партнеров. Если бы биологическое и социальное заражение происходило одинаково, методы профилактики болезни распространились бы по этим сетям так же широко, как и сама болезнь. Но этого не случилось. По всей видимости, что-то замедляло передачу информации.

Во время вспышки заразной болезни инфекция обычно распространяется через последовательность одиночных контактов. Если вы подхватили инфекцию, то ее, скорее всего, передал вам конкретный человек[221]. В случае с социальным поведением все намного сложнее. Зачастую мы начинаем что-то делать лишь тогда, когда увидим множество примеров того, как это делают другие люди; а это значит, что здесь не существует одного конкретного пути передачи. Такое явление называют сложным заражением, поскольку в этом случае для передачи требуется несколько воздействий. Например, Христакис и Фаулер в своем исследовании, посвященном курению, отмечали, что люди с большей вероятностью бросают курить, если курить бросили многие из их знакомых. Исследователи выявили случаи сложного заражения в самых разных сферах, от занятий спортом и здоровых привычек до освоения новшеств и политической активности. Если такие патогены, как ВИЧ, могут передаваться через один-единственный дальний контакт, то для сложного заражения нужно много людей, и оно не распространяется через одиночные связи. Сети типа «мир тесен» способствуют распространению болезней – но они же могут препятствовать сложному заражению.

В чем причина сложного заражения? Деймон Чентола и его коллега Майкл Мэйси назвали четыре фактора, которые могут объяснить происходящее. Во-первых, это выгода от присоединения к чему-то популярному. Новые идеи, от соцсетей до политических протестов, зачастую выглядят привлекательнее, если их уже подхватило много людей. Во-вторых, многократное воздействие убеждает: люди с большей вероятностью поверят во что-то, если получат подтверждения из нескольких источников. В-третьих, свою роль играют социальные нормы: знать о чем-то и видеть, что это делают (или не делают) другие, – совершенно разные вещи. Например, все знают, что пожарная сигнализация не только сообщает о возможном пожаре, но и указывает на необходимость покинуть здание; однако в классическом эксперименте 1968 года студенты продолжали сидеть в аудитории, которая медленно наполнялась дымом[222]. Поодиночке они действовали без промедления, но, оказавшись в группе подсадных актеров, которые продолжали усердно заниматься, каждый ждал, пока на дым среагирует кто-то еще. И наконец, в-четвертых, здесь действует фактор эмоционального усиления. Люди более охотно перенимают те или иные идеи и поведение в условиях массовых мероприятий: вспомните проявления коллективных эмоций, например на свадьбе или на концерте.

Существование феномена сложного заражения означает, что нам, вероятно, придется пересмотреть свои взгляды на распространение инноваций. Чентола считает, что интуитивный подход будет недостаточно эффективен, если для принятия идеи людям необходимо несколько толчков. Например, чтобы распространить в деловой среде какую-то инновацию, недостаточно просто поощрять взаимодействия внутри компании. Для сложного заражения эти взаимодействия должны кластеризоваться таким образом, чтобы способствовать социальному усилению идей; люди с большей вероятностью освоят новое поведение, если будут постоянно наблюдать его у коллег. В то же время организация не должна быть слишком закрытой – иначе новая идея не выйдет за пределы небольшой группы. В сети взаимодействий необходим баланс: если локальные группы будут выступать инкубаторами идей, то пересечения между ними (как в офисе Pixar) позволят познакомить с инновациями более широкую аудиторию[223].

За последнее десятилетие наука о социальном заражении достигла заметных успехов, но впереди нас ждет еще много открытий – не в последнюю очередь потому, что зачастую очень сложно определить, заразно ли вообще то или иное явление. Как правило, мы не можем по своему усмотрению менять поведение людей и поэтому вынуждены опираться на данные наблюдений, как Христакис и Фаулер при изучении ожирения у жителей Фрамингема. Однако сегодня формируется иной подход. При изучении социального заражения исследователи все чаще обращаются к естественным экспериментам[224]. Они не навязывают поведенческие изменения, а ждут, пока за них это сделает природа. Например, любитель бега, живущий в Орегоне, может изменить режим тренировок из-за плохой погоды; но если при этом изменится поведение его друга в Калифорнии, это будет свидетельствовать о возможном социальном заражении. Когда исследователи из MIT изучили данные с фитнес-трекеров пользователей, которых объединяли социальные связи, они обнаружили, что погода действительно помогает выявлять закономерности социального заражения. Однако восприимчивость к «вирусу бега» у разных людей оказалась разной. За пятилетний период наблюдений выяснилось, что поведение менее активных бегунов влияло на более активных – но не наоборот. Возможно, заядлые бегуны не хотели, чтобы их превзошли менее энергичные товарищи.

Факторы, влияющие на поведение людей, такие как погода, полезны для изучения социального заражения, но и они не универсальны. Дождливый день может изменить планы бегуна-любителя, но вряд ли повлияет на что-то более серьезное – например, чьи-то политические взгляды или выбор спутника жизни. Дин Эклз указывает на пропасть между тем, что можно легко менять, и тем, что нам в идеале хотелось бы изучить. «Многие типы поведения, которые нас больше всего интересуют, не так-то просто навязать людям».

В ноябре 2008 года жители Калифорнии проголосовали за запрет однополых браков. Результат шокировал тех, кто выступал за брачное равноправие, особенно с учетом того, что предварительные опросы указывали на противоположный исход. Объяснения и оправдания не заставили себя ждать. Директор Центра ЛГБТ в Лос-Анджелесе Дэйв Флейшер обратил внимание на популярность нескольких ошибочных интерпретаций. Согласно одной из них, люди голосовали за запрет из-за своей ненависти к ЛГБТ-сообществу. Флейшер не согласился с этой идеей. «В словаре слово “ненависть” определяется как крайняя степень неприязни или враждебности, – писал он после голосования. – Это не относится к большинству тех, кто голосовал против нас»[225].

Чтобы выяснить, почему так много граждан выступает против однополых браков, Центр ЛГБТ за несколько лет провел тысячи личных бесед с людьми. Агитаторы из центра не столько говорили сами, сколько выслушивали мнение участников голосования – этот метод известен как глубокая агитация[226]. Они просили людей рассказать о своей жизни и поразмышлять о собственных предрассудках. В ходе этих интервью выяснилось, что глубокая агитация не только позволяет получить информацию, но и меняет взгляды участников. Если так, то такой метод может стать мощным инструментом убеждения. Но действительно ли он эффективен?

Если человек мыслит рационально, то можно ожидать, что он скорректирует свои взгляды после получения новой информации. В сфере научных исследований этот подход известен как байесовский метод. Он назван в честь статистика Томаса Байеса, жившего в XVIII веке. Идея заключается в том, чтобы относиться к знанию как к убеждению, в котором мы в некоторой степени уверены. Предположим, вы твердо решили вступить в брак со своим избранником, тщательно поразмыслив над вашими отношениями. В этом случае вам потребуется очень веская причина, чтобы передумать. Если же вы сомневаетесь в своих чувствах, переубедить вас будет гораздо проще. То, что покажется мелочью для влюбленного, сомневающегося может подтолкнуть к разрыву. Та же логика применима и к другим ситуациям. Если вы в чем-то твердо убеждены, то для отказа от этого убеждения вам необходимы веские основания; если же вы не уверены в своей позиции, то изменить ее будет относительно легко. Таким образом, после знакомства с новой информацией ваши взгляды будут зависеть от двух факторов: силы первоначального убеждения и силы новых аргументов[227]. Эта идея лежит в основе байесовского вывода и большей части современной статистики.

Однако существует мнение, что люди воспринимают информацию совершенно иначе, особенно если она противоречит их взглядам. В 2008 году политологи Брендан Найхен и Джейсон Рейфлер предположили, что попытки в чем-либо убедить людей могут вызывать обратный эффект. Они знакомили людей с информацией, которая противоречила их политическим убеждениям: например, об отсутствии оружия массового уничтожения в Ираке перед войной 2003 года или о падении доходов после снижения налогов президентом Бушем. Но убедить удалось немногих. Хуже того: новая информация лишь способствовала укреплению прежних взглядов[228]. Похожий эффект год от года наблюдался и в других психологических исследованиях. Экспериментаторы пытались в чем-то убедить людей, но те в конце концов начинали верить во что-то другое[229].

Если обратный эффект универсален для всех, это не сулит ничего хорошего агитаторам, пытающимся изменить взгляды людей по таким вопросам, как однополые браки. Представители Центра ЛГБТ в Лос-Анджелесе считали, что их метод работает, но нуждается в должном изучении. В начале 2013 года Дэйв Флейшер встретился за обедом с Дональдом Грином, политологом из Колумбийского университета. Грин познакомил Флейшера с Майклом Лакуром, докторантом Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, который согласился научными методами оценить эффективность глубокой агитации. Цель заключалась в том, чтобы провести рандомизированное контролируемое исследование. Набрав участников голосования для серии опросов, Лакур случайным образом разделил их на две группы: с одними должен был пообщаться агитатор, с другими – из контрольной группы – предполагалось обсудить проблему переработки отходов.

Дальнейшее многое рассказало нам о том, как люди меняют свои взгляды, – правда, не совсем так, как можно было ожидать. Все началось с того, что Лакур сообщил об удивительных результатах. Его исследование показало, что, когда интервьюеры использовали метод глубокой агитации, средний уровень поддержки однополых браков среди участников эксперимента существенно возрастал. Более того, идея зачастую закреплялась в сознании людей, и они придерживались новой позиции даже по прошествии нескольких месяцев. Новые взгляды также оказывались заразительными и передавались домочадцам участников. В декабре 2014 года Лакур и Грин опубликовали результаты исследования в журнале Science, и их статья привлекла внимание СМИ. Это была впечатляющая работа, показывающая, каким мощным эффектом могут обладать незначительные на первый взгляд действия[230].

Затем два докторанта из Калифорнийского университета в Беркли заметили нечто странное. Дэвид Брукман и Джошуа Калла решили провести собственное исследование, основанное на выкладках Лакура. «Самая важная статья года. Никаких сомнений», – говорил Брукман журналисту после выхода статьи в Science. Однако при ближайшем рассмотрении данные Лакура показались исследователям подозрительными; складывалось впечатление, что кто-то фальсифицировал данные вместо того, чтобы их собирать[231]. В мае 2015 года докторанты рассказали о своих сомнениях Грину. Лакур отрицал подделку данных, но не смог представить исходные файлы. Несколько дней спустя Грин, утверждавший, что до этого момента не подозревал о проблемах, попросил Science отозвать статью. Точно неизвестно, что же произошло, но ясно одно: Лакур не проводил те исследования, о которых писал. Скандал вызвал огромное разочарование у представителей Центра ЛГБТ в Лос-Анджелесе. «Это сильнейший удар под дых для всех нас», – сказала Лаура Гардинер, одна из руководителей центра, когда стало известно о проблемах[232].

СМИ быстро внесли коррективы в уже опубликованные материалы, однако журналистам – да и научному изданию – следовало проявить скептицизм с самого начала. «Меня особенно заинтересовали неоднократные настойчивые утверждения о том, какие это неожиданные и беспрецедентные результаты, – писал статистик Эндрю Гельман после отзыва статьи. Он отметил, что такое часто случается в психологии. – Люди твердят, что результат удивительный и вместе с тем абсолютно логичный»[233]. Главным препятствием для убеждения людей в чем-либо считался обратный эффект, однако в этой работе утверждалось, что его можно устранить в ходе одной короткой беседы.

Журналистам нравятся лаконичные теории, противоречащие интуиции. Это побуждает исследователей публиковать работы, показывающие, как одна простая идея может объяснить все. В ряде случаев стремление к удивительным и одновременно простым выводам приводит к тому, что ученые начинают противоречить собственным источникам знаний. Антонио Гарсиа Мартинес, два года проработавший в рекламном подразделении Facebook, вспоминает такой случай в своей книге Chaos Monkeys. Мартинес рассказывает о руководителе, который создал себе репутацию глубокими, запоминающимися мыслями о социальном влиянии. К несчастью для этого руководителя, эти утверждения противоречили данным, собранным аналитиками компании: тщательный анализ показывал прямо противоположное.

В реальности очень трудно вывести простые законы, применимые ко всем ситуациям. Если у нас есть перспективная теория, нам необходимо выявить случаи, которые в нее не вписываются. Мы должны определить границы ее применения и возможные исключения из правила, поскольку даже самые популярные теории могут быть не такими бесспорными, как нам кажется. Вернемся к теории обратного эффекта. Ознакомившись с этой концепцией, докторанты Чикагского университета Томас Вуд и Итан Портер решили проверить, насколько он распространен. «Если бы обратный эффект наблюдался у всего населения, последствия для демократии были бы ужасны», – писали они[234]. Если Найхен и Рейфлер сосредоточились на трех ложных убеждениях, то Вуд и Портер изучили тридцать шесть подобных убеждений у 8100 участников эксперимента. Выяснилось, что людей действительно трудно убедить в том, что они ошибаются, но такие попытки вовсе не обязательно ведут к укреплению существующих взглядов. В ходе исследования обратный эффект вызывала только попытка опровергнуть ложное утверждение о наличии оружия массового уничтожения в Ираке. «В целом граждане прислушиваются к фактам, даже если эта информация противоречит их политическим или идеологическим предпочтениям», – заключили исследователи.

Даже сами Найхен и Рейфлер в своем исследовании пришли к выводу, что обратный эффект проявляется не всегда. Во время предвыборной кампании 2004 года в США демократы утверждали, что Джордж Буш запретил исследование стволовых клеток, тогда как в действительности он лишь сократил финансирование некоторых направлений[235]. Когда Найхен и Рейфлер сообщали об этом людям либеральных взглядов, те часто игнорировали информацию, но обратного эффекта не наблюдалось. «Обнаружение обратного эффекта привлекло всеобщее внимание потому, что было неожиданным, – объяснял впоследствии Найхен[236]. – К счастью, он проявляется довольно редко». В дальнейшем Найхен, Рейфлер, Вуд и Портер объединили усилия, чтобы глубже изучить эту тему. Например, в 2019 году они сообщали, что факты, касающиеся достоверности (или недостоверности) утверждений в речах Дональда Трампа, меняли отношение избирателей к его высказываниям – но не их мнение о кандидате в целом[237]. По всей видимости, некоторые аспекты политических взглядов людей изменить труднее, чем прочие. «Нам еще многое предстоит узнать», – говорит Найхен.

При анализе убеждений важно четко определить, что подразумевается под обратным эффектом. Найхен отмечал, что его легко спутать с похожим психологическим феноменом, который называют предвзятостью неподтверждения[238]. Суть его в том, что мы более критически относимся к аргументам, которые противоречат нашим убеждениям, чем к тем, с которыми мы согласны. Обратный эффект предполагает, что люди игнорируют аргументы другой стороны и укрепляются в своих взглядах, а при предвзятости неподтверждения они просто склонны не принимать во внимание аргументы, которые считают слабыми.

Разница может показаться незначительной, однако она принципиально важна. Если бы обратный эффект был обычной реакцией всех людей, нам никогда не удалось бы убедить человека с противоположным мнением изменить свою позицию. Какими бы убедительными ни были наши доказательства, оппоненты лишь укрепятся в своих убеждениях. Дебаты были бы бессмысленны, а аргументы бесполезны. Если же люди просто подвержены предвзятости неподтверждения, то их взгляды могут меняться – при условии, что аргументы окажутся достаточно убедительными. Это внушает больше оптимизма. Да, убедить людей трудно – но попытаться стоит.

Многое зависит от того, как мы структурируем и преподносим свои аргументы. В 2013 году Великобритания легализовала однополые браки. Джон Рэндалл, член парламента от Консервативной партии, голосовал против закона, о чем впоследствии сожалел. Он говорил, что ему стоило раньше поговорить с одним из своих друзей в парламенте, который – к удивлению многих – голосовал за брачное равноправие. «Он объяснил мне, что это никак не повлияет на него лично, зато сделает счастливыми многих людей, – вспоминал Рэндалл в 2017 году. – Этот аргумент было трудно опровергнуть»[239].

К сожалению, найти убедительный аргумент часто мешает одно серьезное препятствие. Если у нас есть твердая позиция, то, в соответствии с байесовским выводом, мы должны попытаться определить силу аргументов в пользу этой позиции. Предположим, вы искренне во что-то верите. Это может быть что угодно – от политической позиции до мнения о фильме. Если кто-то излагает аргументы, согласующиеся с вашим убеждением, ваша позиция не изменится – и не важно, насколько сильны эти аргументы. Теперь представьте себе, что вам приводят аргумент, опровергающий вашу точку зрения. Если он слаб, ваше мнение останется прежним, а если достаточно убедителен, оно может измениться. Согласно байесовскому выводу, мы лучше оцениваем силу аргументов, с которыми не согласны[240].

Так происходит при условии, что мы вообще задумываемся о разных аргументах. Несколько лет назад социальные психологи Мэтью Фейнберг и Робб Уиллер предложили людям сформулировать аргументы, которые убедили бы человека с противоположными политическими взглядами. Выяснилось, что многие люди использовали аргументы, соответствующие их нравственной позиции, а не взглядам того, кого они намеревались переубедить. Либералы апеллировали к таким ценностям, как равноправие и социальная справедливость, а консерваторы выстраивали свои аргументы на таких понятиях, как законопослушность и уважение к власти. Использование близких для себя аргументов – весьма распространенная стратегия, но ее нельзя назвать эффективной; вы будете гораздо убедительнее, если выстроите аргументацию на основе нравственных ценностей оппонента. Это значит, что если вы хотите в чем-то убедить консерватора, то лучше сосредоточиться на идее патриотизма и интересах социума; либерал же охотнее прислушается к тезисам, апеллирующим к справедливости[241].

Если вам удалось подобрать надежные аргументы в пользу вашей точки зрения, вы можете сделать еще кое-что, чтобы повысить шансы убедить оппонента. Во-первых, важен способ коммуникации. По некоторым данным, люди гораздо охотнее соглашаются участвовать в исследовании, если их попросить об этом лично, а не по электронной почте[242]. Другие эксперименты подтверждают этот вывод – при личном общении люди более убедительны, чем по телефону, почте или интернету[243].

Во-вторых, нужно учитывать фактор времени. По словам Брайони Суайр-Томпсон, психолога из Северо-Восточного университета, исследователи все чаще обращают внимание на то, как убеждения со временем ослабевают: «Суть в том, что, если вы кого-то переубедили, это не навсегда». В 2017 году она провела исследование, в ходе которого спрашивала у людей, верят ли они в те или иные мифы – например, о том, что морковь улучшает зрение или что у лжецов взгляд движется в определенном направлении[244]. Выяснилось, что ошибочные представления зачастую можно скорректировать, но эффект не всегда будет долговременным. «Если вас поправили, то поначалу это может изменить вашу точку зрения, но со временем вы вернетесь к изначальному заблуждению», – говорит Суайр-Томпсон. Похоже, в данном случае важно повторение: новое убеждение живет дольше, если человеку неоднократно напоминают об истине, а не просто один раз поправляют его[245].

Учитывать нравственную позицию оппонента, беседовать с ним лично, добиваться долговременного эффекта – все это поможет увеличить силу убеждения. Интересно, что все эти приемы использовались при глубокой агитации, которую проводил с людьми Центр ЛГБТ в Лос-Анджелесе. Это возвращает нас к той спорной статье Лакура и Грина. Хотя в 2015 году публикация была отозвана, история на этом не закончилась. Спустя год Дэвид Брукман и Джошуа Калла – те самые докторанты из Беркли, которые обнаружили проблемы в исходной статье, – опубликовали новое исследование, которое было посвящено правам трансгендеров[246]. На этот раз исследователи действительно собирали данные.

Сравнив результаты глубокой агитации с результатами в контрольной группе, исследователи обнаружили, что десятиминутный разговор о правах трансгендеров помогал значительно ослабить предрассудки. При этом не имело значения, был ли собеседник трансгендером; изменение точки зрения участника от этого не зависело. Кроме того, новые взгляды оказались устойчивыми к атакам. Через несколько недель исследователи показали людям направленные против трансгендеров лозунги из прошлых политических кампаний. Поначалу эти лозунги возвращали прежнюю враждебность к трансгендерам, но вскоре этот эффект исчезал.

Чтобы гарантировать полную прозрачность исследования, Брукман и Калла опубликовали все данные и программный код, использовавшийся для их анализа. Это стало позитивным эпилогом к нескольким годам растерянности, охватившей научное сообщество. Применив грамотный подход, можно изменить убеждения, которые многие считали прочно укоренившимися. Исследование показало, что взгляды распространяются не так, как мы думаем, и что мышление людей гибче, чем нам кажется. Столкнувшись с явной враждебностью, мы многого можем добиться, если попытаемся подойти к проблеме иначе.

4

Что-то в воздухе

«Мы жили в таком месте, где насилие стало повседневной действительностью». После десяти лет, проведенных в борьбе с эпидемиями в Центральной и Восточной Африке, Гэри Слаткин вернулся домой в США. Поселившись в Чикаго, поближе к пожилым родителям, он был поражен масштабами насильственных преступлений в городе. «Насилие царило повсюду, от него нельзя было скрыться, и я начал расспрашивать людей, что они предпринимают по этому поводу, – говорит Слаткин. – И все, что они делали, казалось мне абсолютно бессмысленным»[247].

Дело было в 1994 году, а за предыдущий год в городе от рук бандитов погибло более 800 человек, в том числе 62 ребенка. Даже спустя два десятилетия убийства оставались главной причиной смерти молодых мужчин в Иллинойсе[248]. Слаткин слышал разные объяснения этого кризиса, от плохого питания и безработицы до дурного воспитания и бедности. Но все дискуссии обычно сводились к небольшому числу мер, предполагавших наказание. Сам Слаткин считал насилие тупиковой проблемой. Будучи врачом, он сталкивался с подобными ситуациями при работе с инфекционными болезнями, такими как ВИЧ/СПИД и холера. Иногда отношение к ситуации не меняется годами. Стратегия не работает, но остается прежней.

Если насилие – тупиковая проблема, то для ее решения необходим новый подход. «Нужно начать как бы с чистого листа», – говорит Слаткин. И он поступил так, как поступил бы любой исследователь в области здравоохранения: начал изучать карты и графики, а также задавать вопросы, пытаясь понять, как распространяется насилие. Он заметил знакомые закономерности. «Кластеризация на картах убийств в городах США напоминала картину распространения холеры в Бангладеш, – впоследствии писал Слаткин[249]. – Графики, иллюстрирующие вспышки убийств в Руанде, напоминали графики холеры в Сомали».

Сюзанна Илей просила, чтобы воду ей доставляли каждый день. После смерти мужа она переехала из шумного лондонского района Сохо в зеленый Хэмпстед. Но воду все же предпочитала из городской колонки. Она казалась вкуснее.

В один из августовских дней 1854 года ее навестила племянница из соседнего района Ислингтон. Через неделю они обе умерли. Причиной была холера – тяжелая болезнь, вызывающая диарею и рвоту. Если холеру не лечить, то в тяжелых случаях умирает до половины заболевших. В день, когда умерла Илей, было зарегистрировано еще 127 смертей от холеры, по большей части в Сохо. К концу сентября эпидемия унесла более 600 жизней лондонцев. В те времена, до появления микробной теории Коха, биологическая природа холеры оставалась загадкой. «Мы ничего не знаем; мы посреди моря догадок», – писал основатель медицинского журнала Lancet Томас Уокли за год до начала эпидемии. Люди начали понимать, что такие болезни, как оспа и корь, заразны и каким-то образом передаются от человека к человеку; но холера к ним не относилась. Большинство верили в «теорию миазмов», согласно которой причиной болезни был нездоровый воздух[250].

Но только не Джон Сноу. Уроженец Ньюкасла, Сноу впервые столкнулся со вспышкой холеры в 1831 году, будучи восемнадцатилетним помощником врача. Еще тогда он обратил внимание на необычные закономерности. Люди, которые должны были страдать от дурного воздуха, оставались здоровыми, а заболевали те, кто не подвергался такому риску. Через некоторое время Сноу переехал в Лондон и заслужил репутацию отличного анестезиолога; среди его пациентов была сама королева Виктория. Но во время вспышки холеры 1848 года он решил возобновить свои исследования. Кто заражается холерой? Когда они заболевают? Что связывает заболевших? На следующий год Сноу опубликовал статью с изложением новой теории: болезнь передается от человека к человеку через зараженную воду. Он пришел к такому выводу после того, как заметил, что многие пациенты пользовались услугами одной водопроводной компании. Это была удивительная догадка – особенно учитывая тот факт, что Сноу не знал, что смертельную болезнь вызывает микроскопическая бактерия.

Вспышка холеры в Сохо в 1854 году вполне укладывалась в теорию Сноу. Здоровыми остались рабочие местной пивоварни, которые пили эль и привозную воду. В то же время Сюзанна Илей и ее племянница, жившие в других районах Лондона, заболели, выпив доставленной из Сохо воды. Число заболевших росло, и Сноу решил, что пора вмешаться. Вопросами здравоохранения в Сохо занимался местный попечительский совет. Сноу без приглашения явился на одно из его заседаний и изложил свои аргументы. Члены совета колебались, но все же постановили снять рычаг насоса водоразборной колонки. Вскоре после этого вспышка холеры закончилась.

Через несколько месяцев Сноу изложил свою теорию более подробно. К докладу прилагалась иллюстрация, которая впоследствии стала весьма известной: карта Сохо с черными прямоугольниками, обозначавшими случаи заражения холерой. Все эти случаи кластеризовались в окрестностях Брод-стрит, где находилась водоразборная колонка. Эта была новаторская работа по выделению абстрактных закономерностей, без лишних и отвлекающих деталей. Художники-абстракционисты, такие как Малевич и Мондриан, впоследствии будут рисовать цветные прямоугольники, чтобы отстраниться от реальности; прямоугольники Сноу, напротив, привлекли к ней внимание[251]. На его карте доселе незримая истина – источник инфекции – обрела видимые контуры.

Карта случаев холеры в Сохо, составленная и дополненная Джоном Сноу.

Источник: John Snow Archive & Research Companion.

Полоса справа – разрыв страницы оригинала

Но сама по себе карта не могла служить убедительным доказательством того, что все дело в воде. Если бы источником холеры был воздух в районе Брод-стрит, картина получилась бы точно такой же. Поэтому Сноу составил вторую карту, внеся важное дополнение. Он не только отметил на ней случаи холеры, но и, рассчитав время ходьбы до разных водоразборных колонок, очертил линией те кварталы, для которых колонка на Брод-стрит была ближайшей. Таким образом он показал на карте, какая территория подвергалась наибольшему риску в том случае, если источником эпидемии служила колонка. В полном соответствии с его теорией именно в этом районе отмечалось большинство случаев заболевания.

Сноу не дожил до того времени, когда его гипотезы подтвердились. После его смерти в 1858 году журнал Lancet опубликовал некролог из пары строк, в котором не упоминалось его исследование вспышек холеры. Теория нездорового воздуха, подобно интеллектуальному миазму, по-прежнему витала над медицинским сообществом.

В конце концов концепция заразности холеры все же получила признание. В начале 1890-х годов многие согласились с теорией Роберта Коха о том, что источником болезни выступает бактерия. В 1895 году Коху удалось заразить холерой лабораторное животное[252]. Его гипотеза оказалась верной – он получил убедительное доказательство того, что холеру вызывает бактерия и что болезнь распространяется через зараженную воду, а не приходит из воздуха. Сноу был прав.

Сегодня при описании заразных болезней мы говорим о микробах, а не о миазмах; но Гэри Слаткин считает, что в отношении темы насилия мы еще не достигли такого прогресса: «Мы увязли в морализаторстве и по-прежнему делим людей на хороших и плохих». Он указывает на тягу многих сообществ к наказаниям – отношение к насилию не менялось в них столетиями. «У меня такое чувство, что я живу в прошлом», – говорит Слаткин.

Биологи давным-давно отказались от теории нездорового воздуха, но дискуссии по поводу преступности по-прежнему выстраиваются вокруг плохих людей. По мнению Слаткина, одна из причин состоит в том, что заразность насилия кажется менее очевидной, чем заразность болезней: «Здесь нет какого-то незаметного микроорганизма, который можно было бы разглядеть под микроскопом». Однако он видел явные параллели между инфекционным заболеванием и насилием. «Я помню посетившее меня озарение, когда я спросил кого-то: “Каков главный фактор насилия? И каков главный прогностический показатель?” Ответ звучал так: “Случившееся ранее насилие”». По его мнению, это был очевидный признак заражения. И тогда Слаткин задумался: что, если применить к проблеме насилия методы, используемые для борьбы с заразными заболеваниями?

У вспышек болезней и насилия много общего – например, временной интервал между воздействием и симптомами. У насилия, как и у инфекции, есть инкубационный период: симптомы проявляются не сразу. Иногда насилие довольно быстро приводит к новому случаю насилия – например, одна преступная группировка может почти мгновенно отомстить другой. В других случаях последствия проявляются через продолжительное время. В середине 1990-х годов эпидемиолог Шарлотта Уоттс сотрудничала со Всемирной организацией здравоохранения при проведении масштабного исследования домашнего насилия в отношении женщин[253]. Будучи по образованию математиком, Уоттс занялась исследованием болезней и сосредоточилась на ВИЧ. Анализируя распространение ВИЧ, она заметила, что насилие в отношении женщин влияет на передачу инфекции, поскольку делает секс небезопасным. Но это пролило свет на более серьезную проблему: никто не знал, насколько распространено такое насилие. «Все соглашались с тем, что нам необходимы данные по всему населению», – отмечала Уоттс[254].

Исследование под эгидой ВОЗ было начато благодаря тому, что Уоттс и ее коллеги применили методы, используемые в здравоохранении, к проблеме домашнего насилия. «Во многих предыдущих исследованиях домашнее насилие рассматривалось как проблема полиции, или же авторы фокусировались на психологических факторах насилия, – объясняет Уоттс. – Работники здравоохранения спрашивают: “Какова общая картина? Что говорят данные о разных факторах риска – индивидуальных, общественных, связанных с личными отношениями?”» Высказывались предположения, что домашнее насилие связано исключительно с обстоятельствами или культурой, но так бывает не всегда. «Действительно, существуют общие закономерности, которые проявляются регулярно, – говорит Уоттс. – Например, когда человек подвергается насилию в детстве».

В большинстве регионов, где проводилось исследование ВОЗ, как минимум одна из четырех женщин в прошлом подвергалась физическому насилию со стороны партнера. Уоттс отметила, что для насилия характерна особенность, которую в медицине называют дозозависимым эффектом. В случае с некоторыми болезнями риск появления симптомов зависит от дозы патогена, воздействующего на человека: малая доза с меньшей вероятностью вызовет тяжелые осложнения. Факты указывают на наличие похожего эффекта в отношениях между людьми. Если в прошлом мужчина или женщина уже прибегали к насилию, это повышает вероятность домашнего насилия в будущих отношениях. Если опыт насилия есть у обоих партнеров, риск возрастает еще больше. Это не значит, что люди, прибегавшие к насилию в прошлом, обязательно будут применять его в будущем; как и в случае со многими инфекциями, столкновение с насилием не всегда ведет к появлению симптомов. Но и здесь многое зависит от целого ряда факторов – воспитания, образа жизни, социальных связей, – которые могут повышать риск вспышки[255].

Другая важная особенность вспышек болезней заключается в том, что случаи заболевания обычно кластеризуются в определенных местах, причем заражение происходит за короткий период времени. Вспомним вспышку холеры на Брод-стрит, когда почти все заболевшие были жителями домов, расположенных вокруг водоразборной колонки. Аналогичные закономерности наблюдаются и в случае с актами насилия. Кластеры членовредительства и самоубийств веками существовали в школах, тюрьмах и военных гарнизонах[256]. Однако кластеризация самоубийств не обязательно свидетельствует о заражении[257]. Как мы уже убедились на примере социального заражения, люди часто ведут себя одинаково по другим причинам – например, из-за некоей особенности общей для них среды. Один из способов исключить эту вероятность – проанализировать последствия смертей знаменитостей: рядовой гражданин с большей вероятностью узнает о самоубийстве известного человека, чем наоборот. В 1974 году Дэвид Филлипс опубликовал эпохальную статью, в которой анализировалось то, как СМИ освещают самоубийства. Он выяснил, что, когда какая-нибудь британская или американская газета помещает на первой полосе заметку о самоубийстве, количество самоубийств в данном регионе сразу же возрастает[258]. Дальнейшие исследования выявили похожие связи с сообщениями в СМИ; это свидетельствовало о том, что самоубийства заразны[259]. В ответ на это ВОЗ опубликовала рекомендации по ответственному информированию о самоубийствах. Журналистам рекомендовалось указывать в заметках, куда людям следует обращаться за помощью, а также избегать сенсационных заголовков, подробных описаний способа самоубийства и намеков на то, что уход из жизни был решением проблемы.

К сожалению, СМИ часто игнорируют эти указания. Исследователи из Колумбийского университета выявили 10-процентный рост числа самоубийств в течение месяца после смерти актера Робина Уильямса[260]. Они указали на возможный эффект заражения, поскольку многие СМИ, сообщавшие о смерти Уильямса, не придерживались рекомендаций ВОЗ. Наибольшее число самоубийств отмечалось среди мужчин среднего возраста: они использовали тот же способ, что и Уильямс. Подобный эффект наблюдается и при массовых расстрелах; по оценке авторов одного из исследований, на каждые десять случаев массовых расстрелов в США приходится два дополнительных случая, вызванных социальным заражением[261].

Немедленный всплеск самоубийств и массовых расстрелов после соответствующих репортажей указывает на то, что интервал между одним заразным событием и следующим – эпидемиологи называют его временем генерации – относительно невелик. В некоторых кластерах самоубийств отмечалось множество смертей, случившихся всего за несколько недель: так, в 1989 году во время вспышки самоубийств среди старшеклассников в Пенсильвании за 18 дней было зарегистрировано девять попыток суицида. Если эти события стали результатом заражения, то в ряде случаев время генерации не превышало нескольких дней[262].

Кластеризация характерна и для других видов насилия. В 2015 году в США четверть всех убийств с применением огнестрельного оружия приходилась на районы с общим числом жителей не более 2 % от населения страны[263]. Когда Гэри Слаткин и его коллеги решили подойти к проблеме насилия так, как если бы это была вспышка болезни, они выбрали именно эти районы. Свою первую программу они назвали CeaseFire («Прекращение огня»); позднее на ее основе была создана крупная организация Cure Violence. Потребовалось некоторое время, чтобы понять, какой подход лучше использовать. «Мы пять лет разрабатывали стратегию, прежде чем начать действовать», – рассказывает Слаткин. Метод Cure Violence сводится к трем составляющим. Во-первых, к работе привлекаются миротворцы, которые выявляют потенциальные конфликты и пытаются предотвратить распространение насилия. Например, если кто-то попадает в больницу с огнестрельным ранением, миротворец отговаривает его друзей от ответного нападения. Во-вторых, определяются группы риска, и социальные работники стараются изменить их настрой и поведение. Они помогают людям найти работу или вылечиться от наркотической зависимости. И в-третьих, ведется работа над изменением социальных норм всего сообщества в отношении огнестрельного оружия. Идея заключается в том, чтобы люди услышали голоса тех, кто выступает против культуры насилия.

Миротворцы и социальные работники набираются непосредственно из сообществ, пораженных насилием; среди них есть и бывшие преступники. «Мы нанимаем тех, кто пользуется доверием в сообществе, – объясняет Чарли Рэнсфорд, директор по науке и политике Cure Violence. – Чтобы изменить поведение людей и отговорить их от тех или иных поступков, полезно знать о них больше; хорошо, если и они будут чувствовать, что вы их понимаете, и даже знать вас или кого-то из тех, кто вас знает»[264]. Эта идея также используется для предотвращения вспышек инфекционных болезней: например, к участию в программах борьбы с ВИЧ часто привлекают бывших работников секс-индустрии, чтобы те помогли изменить поведение людей из группы риска[265].

Первый проект Cure Violence стартовал в 2000 году в чикагском районе Вест-Гарфилд-парк. Почему был выбран именно этот район? «В то время это был участок с самым высоким уровнем насилия в стране, – объясняет Слаткин. – Как и многие эпидемиологи, я всегда стремился попасть в центр вспышки, поскольку это лучшая возможность проверить себя на прочность и сделать что-то действительно важное». Через год после начала программы число случаев стрельбы в районе сократилось примерно на две трети. Изменения произошли так быстро, поскольку миротворцы прерывали цепочки распространения насилия. Что же позволяло их прерывать?

Воскресным вечером в мае 2017 года в одном из переулков чикагского района Брайтон-парк появились два участника местной банды. Они были вооружены автоматами. Бандиты открыли огонь и ранили десять человек, двое из которых умерли. Это была месть за убийство, совершенное утром того же дня[266].

Стрельба в Чикаго зачастую носит именно такой характер. Социолог из Йельского университета Эндрю Папахристос несколько лет изучал закономерности вооруженного насилия в городе. Будучи уроженцем Чикаго, он обратил внимание, что перестрелки часто связаны с социальными контактами. Жертвы нередко знают друг друга – например, в прошлом их могли вместе арестовывать. Разумеется, сам факт знакомства и общие обстоятельства – например, участие в перестрелке – еще не означают, что произошло заражение. Вполне возможно, что главную роль сыграла общая среда или склонность общаться с подобными себе (то есть гомофилия)[267].

Для более глубокого анализа Папахристос и его коллеги запросили в полицейском управлении Чикаго информацию обо всех арестованных в период с 2006 по 2014 год[268]. Всего в базе данных было 462 тысячи человек. Опираясь на эту информацию, исследователи составили сеть нарушителей, которых арестовывали в одно время. Многие заключались под стражу в одиночку, но обнаружилась и большая группа людей, связанных между собой серией преступлений. В эту группу входило 138 тысяч человек – примерно треть всей базы данных.

Для начала Папахристос решил проверить, могут ли наблюдаемые закономерности насилия объясняться такими факторами, как гомофилия и влияние среды. Выяснилось, что это маловероятно: многие случаи стрельбы были связаны таким образом, что эту связь невозможно было объяснить гомофилией или общей средой. Это указывало на возможное заражение. Выявив случаи стрельбы, которые с наибольшей вероятностью были следствием заражения, ученые тщательно реконструировали цепочки распространения насилия от одного инцидента к другому. По их оценкам, на каждую сотню застреленных людей приходилось в среднем 63 последующих нападения, вызванных заражением. Иными словами, для насилия в Чикаго репродуктивное число составляло 0,63.

Модель пятидесяти вспышек перестрелок, построенная с учетом динамики распространения насилия в Чикаго. Точками обозначены случаи стрельбы, а серые стрелки указывают на последующие нападения. Несмотря на наличие случаев суперраспространения, большинство вспышек представляют собой одиночные случаи стрельбы без дальнейшей передачи насилия

Если репродуктивное число меньше единицы, вспышка может возникнуть, но едва ли продлится долго. Группа ученых из Йельского университета выявила в Чикаго более 4000 вспышек вооруженного насилия, но по большей части они были незначительными. Подавляющее большинство случаев представляло собой отдельные эпизоды стрельбы, без дальнейшего заражения. Однако некоторые вспышки были гораздо масштабнее; например, одна из них включала почти 500 связанных между собой случаев. При такой вариативности в масштабах вспышек можно предположить, что заражение происходит в основном за счет суперраспространения. Проанализировав данные о вспышках в Чикаго более подробно, я пришел к выводу, что передача вооруженного насилия характеризовалась высокой концентрацией. По всей видимости, менее 10 % случаев со стрельбой привели к 80 % последующих нападений[269]. Как и при передаче инфекций, на которую тоже может влиять суперраспространение, большинство случаев стрельбы не вели к дальнейшему заражению.

Анализ цепочек передачи насилия в Чикаго также позволил оценить скорость передачи. В среднем время генерации между двумя связанными случаями стрельбы составляло 125 дней. Хотя всеобщее внимание привлекали такие трагические события, как месть в Брайтон-парке в мае 2017 года, случаев медленно тлеющих, невыявленных междоусобиц явно было гораздо больше.

Сеть инцидентов со стрельбой указывает на то, что проект Cure Violence может быть эффективным. Начнем с того, что мы умеем анализировать сети: если мы хотим предотвратить вспышку, полезно выявить возможные пути передачи насилия. Слаткин сравнил прерывание цепочки насилия с методами, которые использовались для борьбы с оспой. В 1970-х годах, когда оспа была почти побеждена, эпидемиологи проводили кольцевую вакцинацию, чтобы изолировать последние очаги заболевания. Как только выявлялся новый случай, органы здравоохранения выясняли, кто мог контактировать с зараженным (например, из родственников или соседей), а затем отслеживали и их контакты. После этого проводилась вакцинация внутри этого кольца, что не позволяло вирусу оспы распространиться дальше[270].

У оспы было три особенности, которые помогли ее искоренить. Во-первых, для передачи вируса оспы от человека к человеку обычно требовалось довольно продолжительное личное общение. Благодаря этому можно было выявить людей, которые подвергались наибольшему риску. Во-вторых, время генерации для оспы составляло около двух недель; при выявлении нового случая оставалось достаточно времени для вакцинации, прежде чем могло произойти дальнейшее заражение. В-третьих, у заболевших появлялась характерная сыпь, по которой их можно было легко выявить. Вооруженное насилие обладает похожими характеристиками: оно часто распространяется по уже существующей сети социальных связей, перестрелки становятся заметными событиями, а интервалы между ними достаточно велики, чтобы успели вмешаться миротворцы. Если бы перестрелки оставались незамеченными, носили случайный характер или промежутки между ними были бы намного меньше, уровень насилия не удалось бы снизить столь же эффективно. (А вот COVID-19 трудно взять под контроль, поскольку он не обладает некоторыми из этих особенностей: зараженные этим вирусом люди могут распространять инфекцию без появления у них явных симптомов, а время генерации при этом относительно невелико – около пяти дней)[271].

Согласно независимой оценке проекта Cure Violence, выполненной Национальным институтом правосудия США, в тех районах, которые участвовали в проекте, количество случаев вооруженного насилия существенно снижалось. Как правило, бывает трудно оценить эффективность программ по сокращению преступности, поскольку уровень насилия может снижаться и по другим причинам. Однако в других подобных районах Чикаго, не охваченных программой, насилие не сократилось в той же степени, а это значит, что за сокращением числа перестрелок действительно стоит проект Cure Violence. В 2007 году организация запустила аналогичную программу в Балтиморе. Впоследствии ученые из Университета Джонса Хопкинса оценили результаты первых двух лет работы и подсчитали, что программа позволила предотвратить примерно 35 перестрелок и пять убийств. Другие исследования также указывали на снижение уровня насилия после применения методов Cure Violence[272].

Тем не менее подход Cure Violence не избежал критики. Наибольший скепсис выражают те, кто ратует за прежние методы; так, полиция Чикаго жаловалась на нежелание миротворцев с нею сотрудничать. В ряде случаев миротворцев самих обвиняли в преступлениях. Вероятно, такие трудности неизбежны, поскольку проект опирается на миротворцев, которые принадлежат к сообществу с высоким уровнем риска, а не служат в полиции[273]. Кроме того, изменения в обществе требуют времени. Предотвращение актов возмездия позволяет довольно быстро снизить уровень насилия, но на решение социальных проблем, которые лежат в его основе, уйдет не один год[274]. То же справедливо и для инфекционных болезней: мы можем остановить вспышку, но нам необходимо задуматься и о недостатках системы здравоохранения, из-за которых она возникла.

После первых успехов в Чикаго проекты Cure Violence были запущены и в других американских городах, в том числе в Лос-Анджелесе и Нью-Йорке, а также в таких странах, как Ирак и Гондурас. Методы, используемые в здравоохранении, также вдохновили руководство шотландской полиции на создание в Глазго особого подразделения по борьбе с насилием. В 2005 году этот город был назван европейской столицей убийств. В неделю там совершались десятки нападений с применением холодного оружия, включая многочисленные инциденты с «улыбкой Глазго», когда жертвам разрезали щеки. Более того, насилие было распространено гораздо шире, чем предполагала полиция. Когда Кэрин Маккласки, глава аналитического отдела полиции района Стратклайд, ознакомилась с медицинской документацией из больниц, ей стало ясно, что о большинстве инцидентов правоохранительным органам даже не сообщали[275].

Выводы Маккласки – и соответствующие рекомендации – привели к созданию особого подразделения по борьбе с насилием, которое она возглавляла на протяжении десяти лет. Подразделение применяло методы Cure Violence и других американских проектов, таких как бостонская операция «Прекращение огня», а также реализовало ряд идей из области здравоохранения, чтобы остановить распространение насилия[276]. В частности, использовалась стратегия прерывания насилия: полицейские запрашивали у отделений скорой помощи информацию о жертвах насилия, чтобы предотвратить возможные ответные нападения. Кроме того, сотрудники подразделения помогали членам банд встать на путь исправления, получить образование и найти работу. Вместе с тем принимались жесткие меры против тех, кто не хотел отказываться от насилия. Среди долговременных мер была поддержка детей из группы риска, направленная на то, чтобы насилие не передавалось от поколения к поколению. Работы впереди еще много, но первые результаты вселяют оптимизм: с того момента, как подразделение приступило к работе, уровень насильственных преступлений существенно снизился[277].

С 2018 года над подобной инициативой работают в Лондоне. Цель – остановить эпидемию насилия с применением холодного оружия, захлестнувшую город. Чтобы добиться такого же успеха, как в Глазго, необходима координация действий между полицией, общественностью, учителями, органами здравоохранения, социальными работниками и СМИ. Потребуется также долгосрочное финансирование, поскольку проблема эта сложна и имеет глубокие корни. «Необходимо инвестировать в профилактику, осознавая, что быстрой отдачи можно не увидеть», – объяснила Маккласки в интервью газете Independent вскоре после запуска лондонского проекта[278].

Для программ, использующих подходы из сферы здравоохранения, трудно найти постоянное финансирование. Несмотря на повсеместно растущее признание, инвестиции в программу Cure Violence в Чикаго остаются нерегулярными и несколько раз сокращались. По словам Слаткина, отношение к насилию меняется во многих местах, но не так легко, как он надеялся. «Удручающе медленно», – резюмирует он.

Одна из главных трудностей, с которыми сталкиваются органы здравоохранения, заключается в том, чтобы убедить людей. Недостаточно просто показать, что новый подход лучше традиционных методов. Необходимо пропагандировать этот подход, приводить убедительные аргументы, которые помогут обратить статистические данные в реальные действия.

В области медицинской пропаганды мало кто может сравниться с Флоренс Найтингейл. Пока Джон Сноу анализировал вспышку холеры в Сохо, Найтингейл изучала болезни, с которыми сталкивались британские войска во время Крымской войны. Найтингейл прибыла на фронт в конце 1854 года во главе группы медицинских сестер, которых распределили по военным госпиталям. Смертность среди солдат была ужасающей. Они погибали не только от ран, но и от холеры, тифа и дизентерии. Более того, инфекции были главной причиной смертей. В 1854 году от болезней солдаты умирали в восемь раз чаще, чем от боевых ранений[279].

Найтингейл была убеждена, что виной тому плохая гигиена. Каждую ночь она проходила больше шести километров по коридорам и палатам с лампой в руке. Пациенты лежали на засаленных матрасах, под которыми копошились крысы; стены были покрыты грязью. «Одежда этих людей кишит вшами, – отмечала Найтингейл. – Их так же много, как букв на странице книги». Медсестры принялись приводить в порядок палаты. Они меняли белье, купали раненых, мыли стены. В марте 1855 года британское правительство направило в Крым комиссию для решения проблем с состоянием госпиталей. Пока Найтингейл уделяла все свое внимание гигиене, комиссия занималась зданиями, улучшая вентиляцию и канализационные системы.

Работа Найтингейл принесла ей заслуженную славу. Летом 1856 года, вскоре после возвращения Флоренс в Англию, королева Виктория пригласила ее в свой замок Балморал, чтобы обсудить опыт, накопленный во время Крымской войны. Найтингейл убедила королеву создать специальную комиссию для расследования высокого уровня смертности. Что же там происходило на самом деле?

Найтингейл не только участвовала в работе комиссии, но и провела собственный анализ данных из госпиталей. Эта работа ускорилась после того, как той же осенью она познакомилась на званом обеде со статистиком Уильямом Фарром. Они были очень разными: Найтингейл принадлежала к высшему обществу, и ее имя напоминало о детстве, проведенном в Тоскане, а Фарр вырос в бедной семье в сельском Шропшире, изучал медицину, а затем занялся медицинской статистикой[280].

В том, что касалось демографических данных, в 1850-е годы Фарру не было равных. Он не только изучал вспышки заболеваний, таких как оспа, но и разработал первую национальную систему сбора данных о рождениях и смертях. Однако Фарр понимал, что сырые статистические данные могут вводить в заблуждение. Общее количество смертей в том или ином регионе зависит от численности его жителей, а также от таких факторов, как возраст: в городе с пожилым населением смертей будет больше, чем там, где много молодежи. Чтобы решить эту проблему, Фарр предложил новый подход к оценке смертности. Он подсчитывал не общее число смертей, а их долю на тысячу жителей, с учетом возрастного состава населения. Это позволяло объективно сравнивать разные популяции. «Уровень смертности – это факт; все остальное – предположения», – говорил Фарр[281].

Работая с Фарром, Найтингейл применила его методы к данным из Крыма. Она показала, что уровень смертности в военных госпиталях был намного выше, чем в больницах Британии. Она также оценила спад заболеваемости после прибытия комиссии в 1855 году. Найтингейл не только составила таблицы с данными, но и воспользовалась модным методом викторианской науки: визуализацией данных. Экономисты, географы и инженеры для объяснения своих идей все чаще прибегали к графикам и диаграммам. Флоренс представила результаты своего анализа в виде столбчатых и круговых диаграмм. Как и карты Сноу, эти схемы, избавленные от лишних деталей, привлекали внимание аудитории к главным закономерностям. Диаграммы были понятными и хорошо запоминались, что способствовало распространению идей Найтингейл.

В 1858 году она опубликовала свой анализ ситуации с медицинской помощью в британской армии в виде 860-страничной книги. Копии были разосланы многим влиятельным людям, от королевы Виктории и премьер-министра Британии до глав европейских государств и редакторов газет. Найтингейл была убеждена, что в отношении болезней природа следует определенным законам – и не важно, идет ли речь о больницах или об обществе в целом. Она считала, что катастрофа первых месяцев крымской кампании произошла потому, что люди игнорировали эти законы. «Природа везде одинакова, и она не прощает пренебрежения ее законами». Найтингейл не сомневалась и в причинах проблем. «Армию в Крыму едва не уничтожили три вещи: невежество, беспомощность и бесполезные правила»[282].

Активная позиция Найтингейл порой раздражала Фарра. Он предупреждал ее, чтобы она больше внимания уделяла данным, а не громким заявлениям. «Нам нужны не впечатления, – говорил он. – Нам нужны факты»[283]. Найтингейл хотела найти объяснение высокой смертности, тогда как Фарр считал, что задача статистика – регистрировать происходящее, а не размышлять о его причинах. «Вы жалуетесь, что ваш доклад выйдет сухим, – однажды сказал он ей. – Чем суше, тем лучше. Статистика должна быть самым сухим чтением».

Найтингейл использовала свои писательские способности в ходе кампании за перемены, но она никогда не хотела быть просто писателем. Когда в 1840-х годах она решила выучиться на медицинскую сестру, это стало сюрпризом для ее богатой и дружной семьи, ожидавшей, что она выберет традиционную роль жены и матери. Подруга советовала ей также заняться литературой. «Ты спрашиваешь, почему я ничего не пишу, – ответила она. – Думаю, чувства человека впустую растрачиваются в словах; они должны находить выражение в действиях, причем в таких действиях, которые приносят результат»[284].

В том, что касается здоровья, действия должны основываться на достоверной информации. Сегодня мы постоянно прибегаем к анализу данных, чтобы показать различия в уровне здоровья, выявить возможные причины этого и выработать соответствующие меры. И этим подходом с упором на доказательства мы обязаны таким статистикам, как Фарр и Найтингейл. Флоренс считала, что люди в целом плохо понимают, как бороться с инфекциями. В ряде случаев больницы не снижали, а повышали риск распространения болезней. «Эти учреждения, созданные для облегчения людских страданий, совершенно не понимают, облегчают они их или нет», – говорила она[285].

Исследования Найтингейл вызывали огромное уважение к ней со стороны коллег, в числе которых был статистик Карл Пирсон. Широкая публика видела в ней «леди с лампой», медицинскую сестру, которая ухаживала за солдатами, и это побуждало людей с симпатией относиться к ее идеям. Но Пирсон говорил, что для перемен одной симпатии недостаточно; нужны управленческие и административные навыки, а также умение интерпретировать информацию. И здесь, по его словам, Найтингейл проявила себя с лучшей стороны. «Флоренс Найтингейл была убеждена – и всю жизнь следовала этому убеждению, – что администратор может добиться успеха только при условии, что будет руководствоваться статистическими данными»[286].

По словам Карла Белла, специалиста в области здравоохранения из Чикагского университета, для остановки эпидемии требуются три вещи: фактологическая база, метод реализации практических мер и политическая воля[287]. Но в случае с вооруженным насилием в США трудности возникли уже на первом этапе. Американские Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC), в ведении которых находятся вопросы здравоохранения, в последние два десятилетия практически не занимались этой проблемой.

Вне всяких сомнений, в США сложилось особое отношение к огнестрельному оружию. В 2010 году у молодого американца было почти в 50 раз больше шансов быть застреленным, чем у его сверстников в других развитых странах. СМИ уделяют больше внимания массовым расстрелам с использованием автоматического оружия, но в действительности проблема значительно шире. В 2016 году на массовые расстрелы (случаи, когда погибло не менее четырех человек) приходилось только 3 % от всех убийств с применением огнестрельного оружия, совершенных в США[288].

Почему же CDC не проводят больше исследований по проблеме вооруженного насилия? Основная причина – поправка Дики 1996 года, согласно которой «никакие средства, выделенные CDC на профилактику травматизма и борьбу с ним, не могут быть использованы для пропаганды или поддержки контроля над огнестрельным оружием». Поправка, названная в честь конгрессмена-республиканца Джея Дики, была принята после серии разногласий по поводу исследований применения оружия в США. Дики и его коллеги вступили в спор с Марком Розенбергом, директором Национального центра по контролю и профилактике травматизма (входит в структуру CDC). Они утверждали, что Розенберг, который был одним из председателей рабочей группы по огнестрельному оружию, пытался представить оружие как «угрозу здоровью общества» (на самом деле эти слова принадлежали корреспонденту журнала Rolling Stone, который брал у Розенберга интервью о вооруженном насилии)[289].

Розенберг противопоставил скудные исследования в области вооруженного насилия тому прогрессу, которого удалось достичь в снижении смертности в автоавариях, и эту аналогию впоследствии использовал президент Барак Обама. «Расширение исследований позволит нам повысить безопасность оружия, точно так же, как благодаря исследованиям мы за последние тридцать лет значительно сократили смертность в автокатастрофах, – говорил Обама в 2016 году. – Мы проводим исследования, когда угрозу для людей представляют автомобили, продукты питания, медикаменты и даже игрушки, – ради общей безопасности. И вам известно, что исследования, наука – это здорово. Они работают»[290].

Автомобили действительно стали намного безопаснее, но поначалу автопроизводители отвергали предположения о том, что их продукция нуждается в совершенствовании. Когда в 1965 году Ральф Нейдер опубликовал свою книгу «Опасен на любой скорости» (Unsafe at Any Speed), в которой приводились факты, указывающие на опасные конструктивные недостатки, представители автомобильной промышленности попытались его дискредитировать. Они наняли частных детективов, чтобы те следили за Нейдером, и заплатили проститутке, которая должна была его соблазнить[291]. Даже издатель книги Ричард Гроссман был настроен скептически. Он считал, что книгу будет трудно продвигать на рынке и что продаваться она будет не очень хорошо. «Даже если каждое слово в ней правда и все действительно так ужасно, как он утверждает, захотят ли люди об этом читать?» – вспоминал он впоследствии о своих сомнениях[292].

Как выяснилось, люди захотели. Книга «Опасен на любой скорости» стала бестселлером, а призывы повысить безопасность на дорогах зазвучали все громче. Все это привело к появлению ремней безопасности, а затем подушек безопасности и антиблокировочной системы. Однако для того, чтобы Нейдер смог написать свою книгу, должны были накопиться факты. В 1930-е годы многие эксперты считали, что во время аварии лучше быть выброшенным из машины, чем застрять внутри[293]. На протяжении многих десятилетий ни автопроизводители, ни законодатели не интересовались исследованиями в области безопасности автомобилей. После выхода книги «Опасен на любой скорости» все изменилось. В 1965 году миллион миль поездок на автомобиле давал 5-процентную вероятность погибнуть в аварии; к 2014 году этот показатель снизился до 1 %.

Джей Дики умер в 2017 году, но незадолго до смерти он признался, что его отношение к исследованиям изменилось. Теперь он считал, что CDC следует заняться проблемой вооруженного насилия. «Мы должны поручить эту задачу науке и отделить ее от политики», – сказал он в интервью Washington Post в 2015 году[294]. За годы, прошедшие после споров в 1996-м, Дики и Марк Розенберг стали друзьями и нашли время, чтобы выслушать друг друга и прийти к общему мнению по поводу исследований. «Мы не узнаем причину вооруженного насилия, если не будем ее искать», – писали они в совместном заявлении.

Несмотря на ограничения в финансировании, некоторые данные о насильственных преступлениях с использованием оружия все же были собраны. В начале 1990-х, еще до принятия поправки Дики, проведенные CDC исследования показали, что наличие в доме оружия повышает риск убийства или самоубийства. Особенно примечателен последний факт, поскольку приблизительно две трети смертей от огнестрельного оружия в США приходится на самоубийства. Критики исследования утверждали, что эти люди в любом случае свели бы счеты с жизнью, даже если бы в их доме не было оружия[295]. Но легкодоступность смертельного оружия может подтолкнуть к решению, которое часто принимается импульсивно. В 1998 году в Великобритании перестали продавать парацетамол в пузырьках; им на смену пришли блистерные упаковки, содержащие не более тридцати двух таблеток. Дополнительные усилия, необходимые для извлечения таблеток из блистера, похоже, послужили сдерживающим фактором: за десять лет после начала использования блистеров количество смертей из-за передозировки парацетамола снизилось почти на 40 %[296].

Если мы не понимаем, откуда исходит опасность, бороться с ней очень трудно. Именно поэтому так важно изучать проблему насилия. Меры, которые кажутся очевидными, в реальности могут почти не иметь эффекта. С другой стороны, подходы, отличающиеся от общепринятых (например, проекты Cure Violence), порой позволяют снизить уровень смертности от вооруженного насилия. «Как и травматизм при автомобильных авариях, насилие существует в мире причинно-следственных связей; все происходящее имеет объяснимые причины, – писали Дики и Розенберг в 2012 году[297]. – Изучая причины трагического, но не бессмысленного события, мы можем предотвратить следующее такое событие».

Нам предстоит разобраться не только в проблеме насильственных преступлений с применением огнестрельного оружия. До сих пор мы рассматривали довольно распространенные события, такие как перестрелки и домашнее насилие. Это значит, что в нашем распоряжении имеется (по крайней мере, теоретически) достаточно данных для их изучения. Но иногда насилие, возникая как единичное событие, быстро распространяется по популяции и влечет за собой разрушительные последствия.

Ночь на 7 августа 2011 года в Лондоне стала первой в череде из пяти ночей с грабежами, поджогами и насилием. Двумя днями ранее в Тоттенхеме на севере Лондона полиция застрелила предполагаемого участника банды. Это вызвало протесты, которые переросли в беспорядки, распространившиеся по всему городу. Массовые волнения начались и в других городах Великобритании, от Бирмингема до Манчестера.

Исследователь-криминалист Тоби Дейвис в то время жил в лондонском районе Брикстон[298]. Хотя в первую ночь Брикстон не был охвачен беспорядками, в конце концов он оказался одним из наиболее пострадавших районов. После этого Дейвис и его коллеги из Университетского колледжа Лондона решили разобраться в том, как могли развиваться подобные события[299]. Они не стали выяснять, как и почему начинаются беспорядки, а сосредоточились на том, что происходит, когда искра уже вспыхнула. Они 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 время составляло чуть меньше 7 миллиардов человек, модель предполагала возможность заражения бесконечного числа восприимчивых людей, а это означало, что передача инфекции будет продолжаться бесконечно. Исследователи из CDC признали, что это грубое упрощение, но было очень странно видеть в исследовании эпидемии столь далекую от реальности посылку[308].

И все же упрощенная модель обладает одним преимуществом: по ней обычно легко понять, когда и почему она неверна. Кроме того, проще обсуждать практическую значимость такой модели. Даже при ограниченных познаниях в области математики можно увидеть, как те или иные допущения влияют на результат. Не обязательно уметь решать дифференциальные уравнения, чтобы заметить: если предположить высокий уровень передачи оспы и неограниченное число восприимчивых людей, это приведет к нереалистично высокой оценке масштабов эпидемии.

По мере того как модель усложняется и в ней начинают учитываться самые разные параметры и допущения, выявить ее недостатки становится все труднее. Это создает проблему, поскольку даже самые сложные математические модели представляют собой лишь упрощения еще более сложной и запутанной реальности. Их можно сравнить с игрушечной железной дорогой. Сколько бы дополнительных деталей мы ни добавляли – миниатюрные светофоры, номера вагонов, табло с расписанием поездов, – эта железная дорога останется моделью. Мы можем использовать ее для понимания некоторых аспектов реальности, однако модель всегда будет в чем-то отличаться от реальной ситуации. Более того: дополнительные детали не всегда повышают репрезентативность модели. При построении модели всегда существует риск перепутать детализацию с точностью. Представим себе, что на нашей игрушечной железной дороге всеми поездами управляют аккуратно вырезанные из бумаги и раскрашенные животные. Это будет весьма детализированная, но не реалистичная модель[309].

В своей критической статье Купер отметил, что другие, более детализированные модели давали похожие неутешительные прогнозы относительно возможной масштабной эпидемии оспы. Однако несмотря на дополнительные детали, эти модели строились на далеком от реальности допущении о том, что в большинстве случаев передача инфекции происходит до появления симптомов. В действительности же передача оспы по большей части происходит лишь после появления у зараженного человека характерной сыпи. Это значительно упрощает выявление инфицированных, а значит, и борьбу с эпидемией посредством карантина, а не широкой вакцинации.

Прогнозы в разных сферах, от эпидемий до терроризма и преступности, помогают государственным органам планировать свои действия и распределять ресурсы. Они также помогают привлечь внимание к проблеме и убедить людей в необходимости выделения ресурсов. Яркий пример такого анализа появился в сентябре 2014 года. В разгар эпидемии Эболы, охватившей некоторые районы Западной Африки, в CDC объявили, что, если не принять мер, к январю следующего года могут заболеть 1,4 миллиона человек[310]. С точки зрения пропаганды в стиле Флоренс Найтингейл сообщение было в высшей степени эффективным: прогноз привлек внимание всего мира и получил широкое освещение в СМИ. Как и во многих других работах того времени, в нем говорилось, что для купирования эпидемии в Западной Африке нужно действовать незамедлительно. Однако вскоре оценка CDC подверглась критике со стороны эпидемиологов.

Прежде всего, сомнения возникли по поводу самого анализа. Оценку выполняли те же специалисты CDC, которые анализировали гипотетическую эпидемию оспы. Они использовали ту же модель, с неограниченным числом восприимчивых людей. Если бы их модель распространения Эболы охватывала период не до января, а до апреля 2015 года, то число заболевших оценивалось бы более чем в 30 миллионов человек, что значительно превысило бы население затронутых эпидемией стран[311]. Многие исследователи сомневались в допустимости использования этой упрощенной модели для оценки распространения Эболы в ближайшие пять месяцев. Эту точку зрения разделял и я. «Модели могут дать полезную информацию о том, как будет распространяться Эбола в течение следующего месяца или около того, – говорил я журналистам. – Но дать точный долгосрочный прогноз практически невозможно»[312].

Справедливости ради, в CDC работает много очень хороших исследователей, и оценка эпидемии Эболы была лишь одним из множества проектов этой огромной структуры. Однако эта работа пролила свет на те трудности, с которыми связаны анализ резонансных эпидемий и сообщение о полученных результатах. Еще одна проблема несостоятельных прогнозов заключается в том, что они укрепляют представление о бесполезности моделей. Если модели дают неверные прогнозы, зачем вообще обращать на них внимание?

В том, что касается прогнозирования эпидемий, мы сталкиваемся с интересным парадоксом. Если пессимистический прогноз погоды никак не скажется на силе грядущего урагана, то прогноз развития эпидемии вполне может повлиять на итоговое количество заболевших. Когда модель указывает на серьезную угрозу, это может подтолкнуть органы здравоохранения к решительным мерам. И если в результате этих мер эпидемию удастся взять под контроль, прогноз не сбудется. Поэтому бесполезный прогноз (тот, который не сбылся бы ни при каких условиях) легко спутать с полезным, который оказался бы верным, если бы органы здравоохранения бездействовали. Похожие ситуации складываются в разных сферах. В преддверии 2000 года правительства и частные компании по всему миру потратили сотни миллиардов долларов на решение так называемой проблемы 2000 года. Дело в том, что на первых компьютерах ради экономии памяти все даты указывались в сокращенном формате, и эту особенность унаследовали более современные системы. В результате принятых мер ущерб оказался небольшим, и многие СМИ выражали недовольство тем, что риск был сильно преувеличен[313].

Строго говоря, оценка распространения Эболы, предложенная CDC, обошла эту проблему стороной, поскольку на самом деле была не прогнозом, а лишь одним из возможных сценариев. Прогноз дает представление о том, что случится в будущем, тогда как сценарий показывает, что может произойти при определенных допущениях. Оценка в 1,4 миллиона случаев заболевания строилась на допущении, что эпидемия продолжит развиваться теми же темпами. Если бы в эту модель были включены меры по борьбе с эпидемией, она предсказала бы гораздо меньшее число заболевших. Но цифры были озвучены, они запомнились и подкрепили недоверие ко всем подобным моделям. «Вспомните, как осенью 2014 года CDC предсказывали миллион случаев Эболы, – писала в твиттере Джоанна Лю, международный президент организации «Врачи без границ», в ответ на вышедшую в 2018 году статью о прогнозировании[314]. – У моделирования есть свои недостатки».

Даже если оценка в 1,4 миллиона была всего лишь сценарием, она давала некий ориентир: вот что может произойти, если ничего не изменится. Во время эпидемии 2013–2016 годов в Либерии, Сьерра-Леоне и Гвинее было зарегистрировано почти 30 тысяч случаев Эболы. Неужели меры, принятые западными организациями, действительно помогли предотвратить более 1,3 миллиона случаев заболевания?[315]

В сфере здравоохранения люди часто относятся к мерам борьбы с болезнями как к чему-то вроде «снятия рычага колонки» – вспомним, как Джон Сноу изучил распространение холеры и предложил убрать рычаг водоразборной колонки на Брод-стрит. Эта аналогия небезупречна: к тому моменту, как 8 сентября 1854 года рычаг был убран, вспышка холеры уже шла на спад. Большинство людей из группы риска или подхватили инфекцию, или покинули опасный район. Если говорить точнее, то «снятие рычага колонки» – это такая мера, которая теоретически полезна, но принята слишком поздно.

К тому времени, как в конце 2014 года открылись крупнейшие центры лечения от Эболы, распространение болезни уже замедлилось или даже пошло на спад[316]. Правда, в некоторых районах принятие мер действительно совпало по времени с началом снижения числа заболевших. Таким образом, точно оценить эффективность этих мер очень сложно. Зачастую несколько подходов внедряются одновременно – от выявления контактов инфицированных и пропаганды правильных моделей поведения до открытия больниц и организации безопасных похорон. Так каков же был реальный эффект от усилий международного сообщества?

Вспышка холеры в Сохо, 1854 год

Наша группа с помощью модели передачи вируса Эбола подсчитала, что в Сьерра-Леоне в период с сентября 2014 года по февраль 2015 года дополнительные больничные койки, позволившие изолировать зараженных и тем самым ограничить передачу инфекции, помогли предотвратить около 60 тысяч случаев заражения. Выяснилось, что в некоторых районах затухание вспышки полностью объяснялось открытием новых лечебных центров; в других районах отмечалось дополнительное снижение заболеваемости. Это могло быть следствием других мер по борьбе с болезнью, принятых местными или международными организациями, а также изменений в поведении людей, которые так или иначе происходили[317].

Эпидемии вируса Эбола показали, насколько важны для борьбы с заболеванием изменения в поведении людей. Когда в 1976 году пришло сообщение о первой вспышке Эболы в деревне Ямбуку в Заире (ныне Демократическая Республика Конго), инфекция начала распространяться в маленькой местной больнице, а затем охватила всю общину. Изучив архивные данные из расследования той вспышки, мы с коллегами пришли к выводу, что через несколько недель скорость передачи вируса резко снизилась[318]. Это произошло еще до того, как закрылась та больница и прибыла помощь из-за рубежа. «Общины, в которых болезнь продолжала распространяться, выработали свои правила социального дистанцирования», – вспоминал эпидемиолог Дэвид Хейманн, участвовавший в расследовании[319]. Безусловно, вмешательство международного сообщества в конце 2014 – начале 2015 года помогло предотвратить рост заболеваемости в Западной Африке. Но в то же время иностранным организациям не стоит приписывать себе слишком большие заслуги в том, что такие эпидемии идут на спад.

Несмотря на все трудности с составлением прогнозов, потребность в них велика. Идет ли речь о распространении инфекционных болезней или о росте преступности, правительства и другие организации нуждаются в данных, на основе которых можно разрабатывать план действий. Как же сделать прогнозы вспышек более точными?

Обычно недостатки прогноза бывают связаны либо с самой моделью, либо с используемыми данными. Общее правило состоит в том, что модель должна быть рассчитана на использование доступных данных. Если, скажем, у нас нет информации о разных путях передачи инфекции, мы должны сделать простые, но правдоподобные допущения о ее распространении в целом. Такой подход не только упрощает интерпретацию модели, но и помогает объяснить широкой аудитории, что именно нам неизвестно. Вместо того чтобы погружаться в тонкости сложной модели, изобилующей скрытыми допущениями, люди смогут сосредоточиться на главных процессах, даже если они не слишком знакомы с моделированием.

Вспышка дифтерии в Кокс-Базаре (Бангладеш) в 2017–2018 годах. Каждая линия показывает число новых случаев в день согласно данным, имевшимся на 9 декабря, 19 декабря и 8 января

По данным Finger et al., 2019

Я выяснил, что у людей других профессий математические выкладки могут вызывать одну из двух реакций. Первая – подозрение. Это объяснимо: мы подсознательно не доверяем чему-то непонятному и незнакомому. Другая реакция представляет собой противоположную крайность: люди безоговорочно доверяют таким выкладкам. Сложное и непонятное кажется им полезным. Я часто слышал, как математические расчеты называют блестящими, потому что никто не может их понять. Такие люди приравнивают сложное к разумному. По мнению статистика Джорджа Бокса, математический анализ соблазняет не только сторонних наблюдателей. Ему приписывают такую фразу: «Статистики подобны художникам – у тех и у других есть дурная привычка чрезмерно увлекаться своими моделями»[320].

Важно также задумываться о том, какие данные мы анализируем. В отличие от научных экспериментов эпидемии никто не планирует заранее: данные могут быть неточными и неполными. В ретроспективе мы можем построить точные графики с ростом и снижением числа случаев, но в разгар вспышки у нас, как правило, нет этой информации. Например, в декабре 2017 года наша группа работала с организацией «Врачи без границ» над анализом вспышки дифтерии в лагерях беженцев в Кокс-Базаре (Бангладеш). Сведения мы получали каждый день. Новые случаи регистрировались не сразу, поэтому информация отставала от реальности: в каждом наборе данных было меньше новых случаев, чем произошло на самом деле; если кто-то заболевал в понедельник, данные о нем поступали только в среду или в четверг. Эпидемия продолжалась, а из-за таких задержек создавалось впечатление, что она почти закончилась[321].

Информация об эпидемии может быть ненадежной, но это не значит, что ее нельзя использовать. Неполнота данных обычно не представляет проблемы, если мы знаем, в чем именно они неполны, и можем сделать соответствующую поправку. Представьте себе, что ваши часы отстают на час. Если вы об этом не догадываетесь, то, вероятно, столкнетесь с проблемами. Но зная о дефекте часов, вы можете мысленно корректировать их показания и благодаря этому никуда не опаздывать. Аналогичным образом, зная о задержке поступления данных во время эпидемии, можно скорректировать интерпретацию графика вспышки. Такой сверхкраткосрочный прогноз, помогающий понять текущую ситуацию, зачастую бывает необходим для долгосрочного прогнозирования.

Эпидемия Эболы в 1976 году в Ямбуку.

По данным Camacho et al., 2014

Возможность составить сверхкраткосрочный прогноз зависит от времени задержки и качества доступных данных. Многие вспышки инфекционных заболеваний длятся несколько недель или месяцев, а некоторые могут продолжаться еще дольше. Рассмотрим так называемую опиоидную эпидемию в США – стремительный рост потребления опиоидных анальгетиков, отпускаемых по рецепту, и запрещенных наркотиков, таких как героин. В настоящее время передозировка наркотиков является самой частой причиной смерти американцев младше 55 лет. Из-за этих смертей средняя продолжительность жизни в США снижалась три года подряд, с 2015 по 2018 год. В последний раз подобное наблюдалось во время Второй мировой войны. Хотя отдельные аспекты опиоидного кризиса характерны только для США, в целом риску подвергаются и другие регионы; потребление опиоидов выросло также в Великобритании, Австралии и Канаде[322].

К сожалению, случаи передозировки наркотиков отслеживать трудно, поскольку на подтверждение связи смерти с употреблением наркотиков уходит очень много времени. Предварительные оценки числа смертей от передозировки за 2018 год в США были опубликованы только в июле 2019 года[323]. Отдельные локальные данные иногда появляются раньше, но для получения общей картины кризиса в масштабе всей страны требуется немало времени. «Мы постоянно смотрим назад, – говорит Розали Ликкардо Пакула, старший экономист организации RAND Corporation, которая занимается исследованиями в области государственной политики. – Нам плохо удается видеть то, что происходит в настоящий момент»[324].

Опиоидный кризис в США привлек всеобщее внимание в XXI веке, но Хавр Джалал и его коллеги из Питтсбургского университета полагают, что проблема возникла гораздо раньше. Изучив данные за 1979–2016 годы, они выяснили, что в этот период количество смертей от передозировки наркотиков росло экспоненциально: смертность удваивалась каждые десять лет[325]. При анализе данных по штатам во многих из них обнаружилась та же картина. Учитывая изменения в потреблении наркотиков, произошедшие за несколько десятилетий, такое постоянство роста выглядело удивительным. «Эта тенденция к прогнозируемому росту как минимум за 38 лет указывает на то, что нынешняя опиоидная эпидемия может быть новым проявлением давнего процесса, – отмечают исследователи. – И процесс может длиться еще несколько лет»[326].

Как бы то ни было, смерти от передозировки наркотиков – это только часть общей картины. Они ничего не говорят нам о событиях, ставших их причиной; человек мог начать злоупотреблять наркотическими препаратами за несколько лет до трагедии. Подобные временные промежутки между причиной и следствием характерны для большинства видов эпидемий. Когда люди контактируют с инфекцией, между воздействием и проявлением его эффекта обычно проходит какое-то время. Например, во время вспышки Эболы в 1976 году в Ямбуку люди заболевали через несколько дней после контакта с вирусом. В случае смертельной болезни с момента появления симптомов до смерти обычно проходит еще около недели. В зависимости от того, на какие данные мы смотрим – по заболеваемости или по смертности, – мы получаем две немного различающиеся картины вспышки. Если говорить о новых случаях заболевания, то пик эпидемии в Ямбуку пришелся на шестую неделю; а если ориентироваться на число смертей, то пик наступил неделей позже.

Оба набора данных полезны, однако они отражают разные аспекты эпидемии. Число заболевших говорит о том, что происходит с восприимчивыми людьми (сколько из них заражается), тогда как показатели смертности отражают происходящее с теми, кто уже инфицирован. После первого пика две кривые на протяжении недели движутся в разных направлениях: заболеваемость снижается, а смертность продолжает расти.

По мнению Пакулы, опиоидную эпидемию можно разделить на аналогичные стадии. На первой стадии количество потребителей растет по мере того, как с наркотиками знакомятся новые люди. В случае с опиоидами зачастую все начинается с препаратов, купленных по рецепту. Здесь может возникнуть соблазн переложить вину на пациентов, которые принимают слишком большие дозы лекарства, или на врачей, злоупотребляющих назначением рецептурных препаратов. Но не стоит забывать о фармацевтических компаниях, рекламирующих сильные опиоиды самим врачам, и о страховых фирмах, которые зачастую охотнее покрывают расходы на обезболивающие, чем на альтернативное лечение, например физиотерапию. Современный образ жизни тоже играет здесь печальную роль – у многих пациентов хронические боли возникают из-за сидячей работы в офисе или ожирения.

Один из самых эффективных способов замедлить распространение эпидемии на ранних стадиях – снизить число восприимчивых людей. В случае с наркотиками это означает более активное просвещение и информирование. «Просвещение всегда было очень важным и очень эффективным средством», – отмечает Пакула. На ранних этапах также помогают стратегии, ограничивающие поступление наркотиков. Учитывая многочисленность препаратов, причастных к опиоидной эпидемии, это означает, что необходимо контролировать все возможные каналы распространения, а не фокусироваться на каком-то одном препарате.

Когда количество новых потребителей достигает пика, начинается вторая стадия эпидемии. В этот момент активных потребителей еще много, они могут увеличивать дозы и даже переходить на запрещенные наркотики в случае проблем с получением рецепта. На этой стадии особенно эффективны лечение и профилактика злоупотребления. Цель – сократить общее число существующих потребителей, а не только предотвратить появление новых.

На последней стадии эпидемии количество существующих и новых потребителей уменьшается, но остается группа тех, кто принимает большие дозы. Эти люди больше всех рискуют перейти с опиоидных анальгетиков на более дешевые наркотики вроде героина[327]. Но на этой стадии недостаточно просто расправиться с рынком нелегальных наркотиков. Проблема наркозависимости гораздо глубже и шире. По словам полицейского начальника Пола Селла, «Америка не может медлить с выходом из опиоидной эпидемии»[328]. Недостаточно и перекрыть доступ к рецептурным препаратам. «Проблема не в опиоидах, а в наркомании в целом, – говорит Пакула. – Если вы лишаете человека наркотика, но не предлагаете ему лечения, тем самым вы вынуждаете его перейти на что-то еще». Она отмечает, что эпидемия наркопотребления сопровождается цепной реакцией: «Даже если мы справимся со злоупотреблением опиоидами, у нас сохранятся весьма тревожные долгосрочные тенденции, к борьбе с которыми мы даже не приступали». Одна из цепных реакций связана с влиянием наркотиков на здоровье людей. Когда человек переходит от таблеток к инъекциям, он больше рискует заразиться такими болезнями, как гепатит С и ВИЧ. Кроме того, рост числа наркозависимых влечет за собой более широкие социальные последствия, распространяющиеся на их семьи, работу и локальные сообщества.

Разные стратегии борьбы с опиоидной эпидемией могут быть более или менее эффективными на разных ее стадиях; важно понимать, на какой из них мы находимся. Теоретически это можно выяснить путем оценки ежегодного прироста новых и активных потребителей наркотиков, а также тех, кто принимает большие дозы. Но сложность опиоидного кризиса, в котором задействованы как рецептурные препараты, так и нелегальные наркотики, затрудняет разделение этих категорий. Существуют полезные источники данных – например, записи в журналах регистрации отделений экстренной помощи или результаты тестов на наркотики после арестов, – но в последние годы получить эту информацию становится сложнее. Мы не можем построить точный график, иллюстрирующий разные стадии потребления наркотиков, как для вспышки вируса Эбола в Ямбуку, поскольку нам попросту недоступны нужные данные. Это общая проблема, возникающая при изучении эпидемий: незарегистрированные случаи по определению сложно анализировать.

На первых стадиях эпидемии целей обычно две: разобраться в механизмах распространения и повлиять на них. Эти цели тесно связаны между собой. Если мы будем лучше понимать, как распространяется то или иное явление, то сможем выработать более эффективные меры контроля. Возможно, нам удастся воздействовать на группы риска или выявить слабые звенья в цепочке передачи.

Это работает и в обратном направлении: меры контроля могут способствовать пониманию механизмов распространения. В случае с такими явлениями, как болезни, употребление наркотиков и вооруженное насилие, медицинские учреждения часто служат окнами, через которые мы смотрим на эпидемию. Это означает, что, если система здравоохранения неразвита или перегружена, качество поступающих сведений будет невысоким. Во время эпидемии Эболы в Либерии в августе 2014 года один из наборов данных, с которым мы работали, указывал на стабилизацию числа новых случаев заболевания в столице страны, Монровии. Поначалу мы обрадовались этой новости, но затем поняли, что происходит на самом деле. Эти данные поступали из переполненного медицинского учреждения: число зарегистрированных случаев оставалось постоянным не потому, что эпидемия шла на спад, а потому, что больница не могла принимать больше пациентов.

Связь между пониманием механизмов и контролем распространения также важна в сфере борьбы с преступностью. Если власти хотят знать, где происходят преступления, они должны опираться на зарегистрированные случаи. Но если пытаться использовать модели для прогнозирования инцидентов, могут возникнуть сложности. В 2016 году статистик Кристиан Лам и политолог Уильям Айзек опубликовали историю о том, как зарегистрированные в прошлом данные могут влиять на прогнозы[329]. Они сосредоточились на проблеме употребления наркотиков в Окленде (Калифорния). Исследователи собрали данные об арестах за наркотики в 2010 году, а затем загрузили их в программу PredPol – популярный в США алгоритм прогнозирования правонарушений. По сути, подобные алгоритмы представляют собой преобразователи: они получают информацию о человеке или каком-то районе и на ее основе оценивают риск преступлений. По утверждению разработчиков PredPol, их программа использует для прогнозов только три набора данных: о типах преступлений в прошлом, а также о месте и времени их совершения. Индивидуальная информация, например о расовой или гендерной принадлежности человека, напрямую не используется, чтобы избежать предвзятости в отношении тех или иных групп.

С помощью алгоритма PredPol Лам и Айзек спрогнозировали, где именно в 2011 году следовало ожидать преступлений, связанных с наркотиками. Они также рассчитали реальное распределение таких преступлений – в том числе незарегистрированных – в текущем году, использовав данные национального исследования потребления наркотиков и здоровья населения. Если бы предсказания алгоритма были точны, программа указывала бы на те районы, где в прошлом совершались преступления. Однако алгоритм, судя по всему, отмечал те места, в которых производились аресты. Исследователи заметили, что здесь возникает петля обратной связи между пониманием и контролем преступности. «Поскольку такие прогнозы, по всей вероятности, смещаются в сторону тех районов, которые уже известны полиции, полицейские будут активно патрулировать те же места и видеть новые преступления, укрепляясь в своих представлениях о распределении преступной деятельности»[330].

Некоторые специалисты критиковали анализ Лам и Айзека, отмечая, что полиция не использует PredPol для прогнозирования преступлений, связанных с наркотиками. Но Лам считает, что полиция прибегает к методам прогнозирования с более широкой целью – сделать решения более объективными: «Неявный мотив заключается в том, чтобы освободить систему от человеческих предрассудков». Однако если прогнозы отражают нынешние действия полиции, то эти предрассудки не исчезнут, а лишь спрячутся за якобы объективным алгоритмом. «Когда вы ведете обучение на данных, порожденных системой, в которой за одно и то же преступление представителей меньшинств задерживают чаще других, вы просто сохраняете все в неизменном виде, – говорит она. – Вы получаете те же проблемы, пропущенные через высокотехнологичный инструмент».

У алгоритмов прогнозирования преступности гораздо больше недостатков, чем может показаться. В 2013 году исследователи из RAND Corporation описали четыре распространенных мифа о прогнозах преступлений[331]. Первый из них – убеждение, будто компьютер точно знает, что произойдет в будущем. «Эти алгоритмы предсказывают риск будущих событий, а не сами события», – отмечают авторы работы. Второй миф состоит в том, что компьютер может проделывать всю работу, от сбора релевантных данных о преступлениях до выработки соответствующих рекомендаций. В реальности компьютер наиболее эффективен тогда, когда помогает человеку анализировать данные и принимать решения, а не полностью его заменяет. Согласно третьему мифу, полиции необходима мощная модель для надежных прогнозов, тогда как на самом деле проблемы чаще связаны с получением нужных данных. «Бывает, что у вас есть набор данных, в котором отсутствует информация, необходимая для прогноза», – объясняет Лам.

Последний, но, вероятно, самый стойкий миф заключается в том, что точный прогноз гарантирует снижение уровня преступности. «Сами по себе прогнозы – это только прогнозы, – отмечают исследователи из RAND. – Для реального снижения уровня преступности требуется принятие мер, основанных на этих прогнозах». Таким образом, для борьбы с преступностью властям необходимо сосредоточиться не на самих прогнозах, а на активных действиях и профилактике. Это справедливо и для других видов эпидемий. По мнению Криса Уитти, главного санитарного врача Англии, лучшие математические модели не обязательно те, которые нацелены на точное прогнозирование будущего. Важнее провести анализ, который выявит пробелы в нашем понимании ситуации. «Как правило, модели наиболее полезны тогда, когда выявляют последствия решений, непредсказуемые с позиции здравого смысла, – говорит Уитти. – Суть обычно не в том, что они “верны”, а в том, что они указывают на неочевидные решения»[332].

В 2012 году полиция Чикаго представила алгоритм Strategic Subjects List (SSL), который предсказывает, кто из жителей города может быть вовлечен в перестрелки. Проект отчасти был основан на работах Эндрю Папахристоса по теме социальных сетей и вооруженного насилия, хотя сам ученый дистанцировался от SSL[333]. Алгоритм оценивает степень риска для конкретных жителей города и составляет соответствующий список. По утверждению разработчиков, SSL не учитывает в явном виде такие факторы, как пол, раса или место проживания. Однако на протяжении нескольких лет было непонятно, какие именно данные используются. В 2017 году под давлением газеты Chicago Sun-Times полицейское управление города все же опубликовало данные, на которые опирался SSL. Набор данных включал информацию для алгоритма (возраст человека, его связь с бандами и аресты в прошлом), а также рассчитанные оценки риска. Исследователи положительно охарактеризовали этот шаг. «Такое случается очень редко – и тем ценнее эта публикация данных, используемых для прогнозирования преступности», – отметила Брианна Посадас, сотрудница общественной организации Upturn, выступающей за социальную справедливость[334].

В полную базу данных SSL было включено около 400 тысяч человек, и почти 290 тысяч из них входили в группу риска. Хотя алгоритм не использует напрямую данные о расовой принадлежности людей, между расовыми группами наблюдаются заметные различия: в базу внесено более половины живущих в Чикаго чернокожих мужчин от 20 до 29 лет, тогда как из всех белых мужчин-чикагцев того же возраста в базе оказалось лишь 6 %. Кроме того, в базе оказалось немало людей без явных связей с насильственными преступлениями; примерно 90 тысяч человек из группы риска никогда не подвергались аресту и не становились жертвами преступлений[335].

В связи с этим возникает вопрос, что делать с результатами. Должна ли полиция следить за людьми, не связанными с насилием явным образом? Вспомним, что Папахристос в своих исследованиях фокусировал внимание на жертвах вооруженного насилия, а не на преступниках: ведь он хотел, чтобы его анализ помог спасти жизни. «Одна из опасностей, связанных с подобными инициативами полиции, заключается в том, что на определенном этапе все внимание начинает уделяться преступникам», – писал Папахристос в 2016 году. Он объяснял, что анализ данных играет важную роль в профилактике преступлений, но это не должно быть исключительно задачей полиции: «Реальная перспектива использования анализа данных для выявления тех, кто может стать жертвами вооруженного насилия, связана не с деятельностью полиции, а с более широким подходом, который применяется в здравоохранении». Папахристос допустил, что предполагаемые жертвы могли бы получать поддержку от социальных работников, психологов и миротворцев.

Успехи в борьбе с преступностью могут достигаться разными способами. Например, в 1980 году в ФРГ был принят закон, обязывающий мотоциклистов надевать шлем. За следующие шесть лет угоны мотоциклов сократились на две трети. Причина была проста: неудобство. Воры больше не могли угонять мотоциклы под влиянием момента. Им приходилось планировать преступление и брать с собой шлем. Несколькими годами ранее аналогичные законы были приняты в Нидерландах и Великобритании; в обеих странах количество угонов мотоциклов также резко сократилось. Это пример того, как социальные нормы могут влиять на уровень преступности[336].

Одна из самых известных концепций, связанных с влиянием среды на преступность, – теория разбитых окон. Она была предложена в 1982 году Джеймсом Уилсоном и Джорджем Келлингом, и суть ее заключается в том, что мелкие правонарушения – такие, как битье окон, – могут распространяться и перерастать в более серьезные преступления. Выход – поддержание общественного порядка. В 1990-е годы теория разбитых окон была популярна среди полицейских, особенно в Нью-Йорке, где под ее влиянием началась активная борьба с мелкими правонарушениями, такими как безбилетный проезд в метро. Эти меры совпали с резким снижением уровня преступности в городе, и многие заговорили о том, что аресты за мелкие проступки помогли предотвратить серьезные преступления[337].

Но с такой интерпретацией теории разбитых окон были согласны не все. В числе скептиков был и сам Келлинг. Он объяснял, что в этой теории речь изначально шла об общественном порядке, а не об арестах. Но определение «общественного беспорядка» зависит от точки зрения. Эти люди околачиваются здесь с подозрительной целью – или просто ждут приятеля? Граффити на стене – это хулиганство или уличное искусство? Келлинг полагал, что решить эту проблему гораздо труднее, чем приказать полиции навести порядок в районе. «Каждый полицейский, который действительно хочет порядка, должен быть способен внятно ответить на вопрос, почему он арестовывает одного человека, прилюдно справляющего нужду, и не задерживает другого, – писал он в 2016 году. – Если вы не можете ответить на этот вопрос, а говорите: “Ну, это просто здравый смысл”, это вызывает серьезные опасения»[338].

Более того, совершенно не очевидно, что суровые наказания за мелкие проступки были главной причиной резкого сокращения преступности в Нью-Йорке в 1990-х. Нет никаких свидетельств, что это стало прямым результатом применения теории разбитых окон. В этот период уровень преступности снижался и во многих других городах США, где использовались другие стратегии охраны правопорядка. Разумеется, это не говорит и о том, что подход не дал результата. Имеющиеся данные свидетельствуют, что граффити на стенах и брошенные тележки для покупок повышают вероятность того, что люди будут мусорить и ездить по обочине[339]. Иными словами, мелкие нарушения влекут за собой другие мелкие нарушения. Кроме того, эффект разбитых окон действует и в обратном направлении: попытки навести порядок – например, убрать мусор – могут побудить других людей к аккуратности[340]. Но было бы ошибкой считать, что аресты за мелкие проступки могут объяснить серьезное снижение уровня насилия.

В чем же истинная причина? Экономист Стивен Левитт утверждает, что определенную роль в этом сыграла легализация абортов в 1973 году. Согласно его теории, это привело к уменьшению числа нежеланных детей, которые, вырастая, чаще других вовлекаются в преступную деятельность. Другие списывают все на этилированный бензин и краски с содержанием свинца, которые использовались в середине XX века и впоследствии вызывали у людей, чье детство пришлось на этот период, поведенческие проблемы; когда вредное воздействие свинца уменьшилось, сократилась и преступность. Недавний обзор показал, что в сумме ученые предложили 24 разных объяснения снижению уровня преступности в США в 1990-х годах[341]. Эти теории привлекали внимание общества (и вызывали критические отзывы), однако все исследователи признают, что однозначного ответа на этот вопрос не существует. Снижение уровня преступности, скорее всего, стало результатом действия нескольких факторов[342].

Это общая проблема в изучении вспышек, длящихся на протяжении долгого времени. Когда мы принимаем те или иные меры, результата приходится ждать довольно долго. За это время происходят многие другие изменения, что затрудняет оценку действенности наших мер. Неудивительно, что гораздо проще сосредоточиться на сиюминутных последствиях насилия, чем анализировать долгосрочный вред. Шарлотта Уоттс отмечала, что домашнее насилие может передаваться из поколения в поколение – дети, ставшие его жертвами, сами прибегают к насилию, когда становятся взрослыми. Однако при обсуждении необходимых мер об этих детях часто забывают. «Мы должны задуматься о поддержке детей, которые растут в семьях, где существует домашнее насилие», – говорит она.

Анализ того, как насилие передается от поколения к поколению, осложняется тем, что для этого требуются весьма длительные наблюдения[343]. По словам эпидемиолога Мелиссы Трейси, здесь будут полезны методы, используемые в здравоохранении, поскольку ученые, работающие в этой области, обладают опытом анализа долговременных процессов: «Сила эпидемиологии в том, что она позволяет увидеть ситуацию в перспективе».

Применение для профилактики преступности подходов, используемых в здравоохранении, может дать огромный экономический эффект, как в США, так и в других странах. По оценке авторов одного исследования, в среднем каждое убийство, совершенное в США, обходится обществу в 10 миллионов долларов – с учетом социальных, экономических и юридических последствий[344]. Проблема в том, что самыми эффективными могут оказаться те решения, которые будут наиболее неудобны для людей. Чего мы хотим: наказать плохих людей или победить преступность? «Когда дело касается поведенческих изменений, угрозы и наказания не слишком эффективны», – говорит Чарли Рэнсфорд из Cure Violence. По его мнению, наказание может быть действенным, однако другие подходы работают лучше: «В конечном счете для изменения поведения людей лучше всего сесть рядом, дать им высказаться и поделиться своими бедами, попытаться выслушать их и понять. А затем попробовать склонить их к более разумному поведению».

Такие проекты, как Cure Violence, всегда опирались на личное общение, но в последнее время на распространение насилия влияют и социальные контакты в интернете. «Среда изменилась, – говорит Рэнсфорд, – и мы должны корректировать свои действия. Теперь мы нанимаем специалистов, которые просматривают соцсети, чтобы выявить конфликты, требующие вмешательства».

Изучая преступления и насилие, полезно понимать, как люди связаны друг с другом. То же справедливо и для эпидемий; мы видели, как в реальной жизни контакты могут способствовать разного рода заражению, от курения и зевоты до инфекционных болезней и инноваций. Но сила воздействия через интернет не всегда будет такой же, как при личном общении. «Если говорить о заразности мнения о допустимости насилия, охват там может быть шире, но тех, кто перейдет к реальным действиям, будет меньше», – полагает Уоттс.

Эта проблема волнует специалистов из разных отраслей. Однако они, как правило, интересуются вовсе не борьбой с заражением. Когда речь заходит об эпидемиях в интернете, механизмы распространения вызывают их любопытство по другой причине: люди хотят добиться вирусного эффекта.

5

Вирусный эффект

«Ваш индивидуальный заказ Nike отменен», – сообщалось в электронном письме. Оно пришло в январе 2001 года, когда Джона Перетти попытался заказать пару персонализированных кроссовок. Проблема заключалась в заказанной надписи: в пику компании он попросил напечатать на его кроссовках слово sweatshop («потогонное производство»)[345].

Перетти, который в то время был докторантом и работал в Медиалаборатории MIT, вступил в переписку с Nike. Компания отвечала, что не может выполнить заказ из-за неприемлемого сленга. Перетти не удалось переубедить Nike, и тогда он решил отправить переписку нескольким друзьям. Те, в свою очередь, поделились ею со своими друзьями и так далее. Через несколько дней об этой истории знали уже несколько тысяч человек. Вскоре ее подхватили СМИ. К концу февраля переписка Перетти с Nike попала на страницы Guardian и Wall Street Journal, а его самого пригласили в Today Show на канале NBC, чтобы обсудить проблему с представителем Nike. В марте история вышла за пределы страны и попала в несколько европейских газет. А ведь началось все с одного-единственного электронного письма! «В прессе мое противостояние с Nike представили как битву Давида с Голиафом, – впоследствии писал Перетти. – Но на самом деле это была битва между компанией уровня Nike с ее доступом к СМИ и сетью граждан в интернете, которые такими ресурсами не располагали»[346].

Переписка распространилась на удивление широко, но, быть может, это всего лишь случайность? Кэмерон Марлоу – друг Перетти, тоже учившийся тогда в докторантуре, – придерживался именно этой точки зрения. Марлоу, впоследствии возглавивший группу аналитики данных в компании Facebook, не верил, что человек мог бы намеренно вызвать подобный эффект. Но Перетти считал, что сумеет повторить свой успех. Вскоре после переписки с Nike он получил предложение работы от некоммерческой мультимедийной организации Eyebeam из Нью-Йорка. В итоге Перетти стал руководителем лаборатории «заразных медиа», где экспериментировал с сетевым контентом. Он хотел понять, что именно делает контент заразным и что помогает ему распространяться.

В течение нескольких лет он систематизировал характеристики, необходимые для популярности в сети: например, как переходы по новостным заметкам помогают привлечь трафик на страницу или как темы, раскалывающие аудиторию, получают бо́льшую популярность, а постоянно меняющийся контент заставляет пользователей возвращаться на сайт. Его команда первой ввела функцию «перепоста», позволяющую делиться чужими публикациями, – впоследствии эта функция стала ключевой для распространения контента в соцсетях (представьте себе, каким был бы твиттер без опции «ретвитнуть» или фейсбук без кнопки «поделиться»). Затем Перетти занялся новостями и помог запустить интернет-издание Huffington Post, но первые опыты с заразным контентом никак не выходили у него из головы. Наконец, он предложил своему бывшему боссу из Eyebeam создать медиакомпанию нового типа. Она должна была заняться заражением: Перетти хотел применить свои знания о завоевании популярности в более широком масштабе. Идея состояла в том, чтобы компилировать постоянный поток вирусного контента. Проект получил название BuzzFeed.

Вскоре после публикации работы о сетях типа «мир тесен» Дункан Уоттс начал преподавать на факультете социологии Колумбийского университета. В то время он заинтересовался онлайн-контентом и в итоге стал одним из первых советников BuzzFeed. Уоттс начинал с изучения связей в таких сетях, как съемочная группа фильма и мозг червя, однако именно Всемирная паутина представляла собой неисчерпаемый источник данных для ученого. В начале 2000-х Уоттс с коллегами начал исследовать связи в интернете. В ходе работы им удалось опровергнуть ряд сложившихся представлений о том, как распространяется информация.

В то время маркетологи возлагали большие надежды на так называемых инфлюенсеров (лидеров мнений) – обычных людей, способных спровоцировать социальную эпидемию. Сегодня этим термином называют и простых граждан, и знаменитостей, и медиаперсон, но прежде это были неизвестные люди, с которых начинались эпидемии, распространявшиеся по принципу сарафанного радио. Идея маркетологов заключалась в том, что, выбрав в качестве целевой аудитории горстку людей с неожиданно большим числом связей, компания сможет распространить свои идеи гораздо шире при значительно меньших затратах. Рекламируя продукт, не обязательно опираться на знаменитостей вроде Опры Уинфри – интерес у потребителей можно сформировать практически с нуля. «Людей из мира маркетинга заинтересовала возможность добиться такого же эффекта, как с Опрой, но с небольшим бюджетом», – говорит Уоттс, который сейчас работает в Пенсильванском университете[347].

Мысль об инфлюенсерах подсказал Уоттсу знаменитый эксперимент «Мир тесен» психолога Стэнли Милгрэма. В 1967 году он предложил трем сотням людей передать письмо некоему биржевому маклеру, который жил в Шэроне, пригороде Бостона[348]. В итоге адресату было доставлено 64 письма. Четверть из них прошли через руки одного человека – местного продавца одежды. По словам Милгрэма, биржевой маклер с огромным удивлением узнал, что этот продавец, по всей видимости, был его главным связующим звеном с внешним миром. Если скромный торговец оказался столь важной персоной для передачи сообщения, то, вероятно, существуют и другие подобные ему люди, выступающие ключевыми звеньями?

Уоттс отмечает, что бытует несколько версий гипотезы об инфлюенсерах: «Есть интересная, но неверная версия, а есть верная, но неинтересная». Интересная гласит, что существуют особые люди – вроде продавца одежды из эксперимента Милгрэма, – которые играют несоразмерно большую роль в социальном заражении. И если вам удастся найти таких людей, то вы получите возможность распространять нужную информацию, не тратя лишних денег и не привлекая знаменитостей. Эта соблазнительная идея, однако, не выдержала проверки практикой. В 2003 году Уоттс и его коллеги из Колумбийского университета повторили эксперимент Милгрэма, но уже с электронными письмами и в гораздо большем масштабе[349]. Они случайным образом выбрали восемнадцать адресатов из тринадцати разных стран и запустили почти 25 тысяч цепочек электронных писем, попросив каждого участника передать сообщение конкретному адресату. В небольшом по охвату эксперименте Милгрэма обнаружилось ключевое звено передачи – им, по всей видимости, был продавец одежды; однако в случае с электронными цепочками все происходило иначе. Сообщения в каждой цепочке проходили через разных людей, а не через одного и того же инфлюенсера. Более того: исследователи из Колумбийского университета расспрашивали участников эксперимента о том, как те решали, кому переадресовать письмо. Выяснилось, что люди ориентировались не на популярность контакта или наличие у него множества связей, а на место жительства или род занятий.

Эксперимент показал, что наличие людей с большим числом связей – вовсе не обязательное условие для доставки сообщения конкретному адресату. Но что, если мы просто захотим распространить сообщение как можно шире? Помогут ли в этом люди с большим числом связей, например знаменитости? Через несколько лет после эксперимента с электронными письмами Уоттс с коллегами решили посмотреть, как онлайн-связи способствуют распространению контента в твиттере. Результаты указывали на то, что у контента больше шансов широко распространиться, если его публикует человек с большим количеством подписчиков или тот, кто ранее уже становился инфлюенсером. Хотя и здесь не было никаких гарантий: в большинстве случаев этим людям не удавалось запускать масштабные эпидемии[350].

Это подводит нас к более популярной версии гипотезы об инфлюенсерах. Идея проста: одни люди более влиятельны, чем другие, и тому есть множество подтверждений. Например, в 2012 году Синан Арал и Дилан Уокер изучали, как друзья пользователя влияют на его выбор приложений в фейсбуке. Они выяснили, что в парах друзей женщины влияют на мужчин на 45 % чаще, чем женщины на женщин, а люди старше 30 лет на 50 % влиятельнее тех, кому еще не исполнилось 18. Исследователи также показали, что женщины подвержены влиянию меньше, чем мужчины, а состоящие в браке – меньше, чем одинокие люди[351].

Если мы хотим распространить какую-то идею, то в идеале нам нужны люди, которые одновременно очень восприимчивы и очень влиятельны. Но Арал и Уокер выяснили, что такие встречаются крайне редко. «Очень влиятельные люди, как правило, не особенно восприимчивы, а очень восприимчивые – недостаточно влиятельны, и почти нет таких, кто был бы одновременно очень влиятельным и очень восприимчивым к влиянию», – отмечают они. Если так, то какой же эффект можно получить, если нацелиться на влиятельных людей? В следующей работе Арал и Уокер смоделировали ситуацию, когда для инициирования социальной эпидемии выбираются наиболее подходящие люди. Оказалось, что при эффективном выборе целевой группы масштаб распространения увеличивается в два раза по сравнению с ситуацией, когда адресаты выбираются случайным образом. Это заметный прогресс – однако он очень далек от того эффекта, которого порой достигают малоизвестные инфлюенсеры, вызывая масштабные вспышки[352].

Почему так трудно добиться того, чтобы идеи распространялись от человека к человеку? Одна из причин в том, что люди редко бывают одновременно восприимчивыми и влиятельными. Если кто-то транслирует идею большому числу восприимчивых людей, это не значит, что они передадут ее дальше. Кроме того, многое зависит от структуры наших взаимодействий. Если финансовые сети дисассортативны – каждый крупный банк связан с большим количеством мелких, – то соцсети, объединяющие людей, обычно имеют другую структуру. Судя по всему, в самых разных сообществах, от деревенских общин до фейсбука, популярные люди часто объединяются в социальные группы с другими популярными людьми[353]. Это значит, что если мы выберем в качестве целевой группы несколько популярных персон, то сможем добиться быстрого распространения идеи по сарафанному радио – но, скорее всего, лишь на ограниченном участке сети. Таким образом, инициирование множества вспышек по всей сети может оказаться эффективнее, чем попытка выявить самых влиятельных людей в сообществе и опереться на них[354].

Уоттс заметил, что люди склонны смешивать разные теории об инфлюенсерах. Некоторые утверждают, что нашли скрытых агентов влияния – таких, как продавец в эксперименте Милгрэма, – и использовали их для распространения идей. Но в действительности они просто проводили кампанию в СМИ или платили знаменитостям за рекламу продукта в интернете и по большому счету не использовали сарафанное радио. «Люди случайно или намеренно соединяют разные теории, чтобы скучное звучало интересно», – говорит Уоттс.

Споры вокруг инфлюенсеров указывают на необходимость понять, как действует на нас информация в интернете. Почему одни идеи мы принимаем, а другие нет? Среди множества причин можно назвать конкуренцию: мнения, новости и продукты борются за наше внимание. Тот же эффект наблюдается и при биологическом заражении. Патогены, вызывающие такие болезни, как грипп и малярия, представлены множеством разных штаммов, которые постоянно конкурируют за восприимчивых людей. Почему же какой-нибудь один штамм не становится доминирующим? Вероятно, отчасти это связано с нашим социальным поведением. Когда люди объединяются в сплоченные группы с некими границами, это позволяет большему количеству штаммов существовать в пределах одной популяции. По сути, каждый штамм может найти себе территорию и избежать постоянной конкуренции с другими[355]. Такие социальные взаимодействия также объясняют огромное разнообразие идей и мнений в интернете. Сообщества в соцсетях часто формируются вокруг одинаковых взглядов – от политических пристрастий до конспирологических теорий[356]. Это создает почву для существования «эхо-камер», внутри которых люди редко слышат мнения, не совпадающие с их собственным.

Одно из самых активных сообществ в интернете – движение антипрививочников. Этих людей объединяет популярное, но необоснованное убеждение, будто комбинированная вакцина против кори, паротита и краснухи (вакцина MMR) вызывает аутизм. Источником слухов послужила вышедшая в 1998 году научная статья Эндрю Уэйкфилда. Выводы, изложенные в статье, впоследствии были опровергнуты, сама публикация – отозвана, а Уэйкфилда исключили из медицинского реестра Великобритании. К сожалению, британские СМИ успели подхватить и распространить заявления Уэйкфилда[357]. Это привело к падению уровня вакцинации MMR, что через несколько лет, когда непривитые дети стали поступать в многолюдные учебные заведения, стало причиной нескольких серьезных вспышек кори.

Если в Великобритании в начале 2000-х широко распространялись слухи о вакцине MMR, то по другую сторону Ла-Манша СМИ транслировали иные новости: французские издания строили догадки по поводу недоказанной связи между вакциной от гепатита В и рассеянным склерозом. Не так давно в японской прессе появились негативные отзывы о вакцине против вируса папилломы человека, а в Кении возродились слухи двадцатилетней давности об опасности прививки от столбняка[358].

Скепсис в отношении медицины возник не вчера. На протяжении столетий многие люди не доверяли методам профилактики заболеваний. Еще до того, как в 1796 году Эдвард Дженнер изобрел вакцину от оспы, для снижения риска заболевания использовался метод вариоляции, изобретенный в XVI веке в Китае. Суть его заключалась в том, что здоровых людей прививали содержимым пузырьков или корочек больных оспой, чтобы вызвать легкую форму заболевания и сформировать иммунитет к вирусу. Процедура была небезопасной – погибало около 2 % привитых, – но в целом значительно снижала смертность от оспы, которая обычно составляла около 30 %[359].

В XVIII веке вариоляция стала популярна в Англии, но был ли оправдан связанный с нею риск? Французский писатель Вольтер отмечал, что европейцы считают англичан, использующих этот метод, глупцами и сумасбродами: «Глупцами – потому что они прививают оспу своим детям для того, чтобы помешать им заболеть этим недугом; безумцами – потому что они с легким сердцем заражают своих детей неизбежной страшной болезнью с целью предотвращения сомнительной беды». Он также писал, что критика была взаимной: «На это англичане в свою очередь возражают: “Все европейцы, кроме нас, – трусы и извращенцы; трусы они потому, что боятся причинить малейшую боль своим детям, извращенцы же потому, что дают им в один прекрасный день умереть от оспы”»[360]. (Сам Вольтер, переболевший оспой, поддерживал английский подход.)

В 1759 году математик Даниил Бернулли решил положить конец спорам. Чтобы понять, превышает ли риск от заражения оспой риск от вариоляции, он создал первую в истории модель эпидемии. Исходя из закономерностей передачи оспы, Бернулли подсчитал, что вариоляция увеличит ожидаемую продолжительность жизни в том случае, если риск от процедуры не будет превышать 10 %; и это условие выполнялось[361].

С современными вакцинами все гораздо проще. С одной стороны, у нас есть почти полностью безопасные и эффективные вакцины, такие как MMR; с другой стороны – смертельно опасные инфекции вроде кори. Таким образом, участившиеся отказы от вакцинации – это роскошь, ставшая побочным эффектом жизни в тех регионах, где благодаря прививкам в последние несколько десятилетий подобных болезней практически не было[362]. Исследование, проведенное в 2019 году, показало: в европейских странах уровень доверия к вакцинам гораздо ниже, чем в Африке и Азии[363].

Традиционно слухи о вакцинах разнились от страны к стране, но из-за растущего числа связей в цифровом мире ситуация меняется. Информация теперь быстро распространяется в интернете, а возможности автоматического перевода помогают мифам о вакцинации преодолевать языковые барьеры[364]. В результате растущее недоверие к вакцинам влечет опасные последствия для здоровья детей. Корь крайне заразна, и поэтому для предотвращения вспышек должно быть вакцинировано не менее 95 % населения[365]. В тех местах, где идеи антипрививочников успешно распространяются, мы наблюдаем вспышки болезни. В последние годы в Европе от кори умерло несколько десятков человек, хотя более широкий охват вакцинацией позволил бы избежать этих смертей[366].

Деятельность подобных движений привлекла внимание к возможности существования эхо-камер в интернете. Но насколько алгоритмы соцсетей изменили наше взаимодействие с информацией? В конце концов, мы разделяем взгляды своих знакомых не только в интернете, но и в реальной жизни. Может быть, картина распространения информации в сети – всего лишь проекция той эхо-камеры, которая существует за пределами интернета?

На то, какую информацию мы узнаем из соцсети, влияет три основных фактора: поделился ли той или иной публикацией кто-то из наших контактов; появилась ли она в нашей ленте; перешли ли мы по ссылке. По сведениям Facebook, на потребление информации влияют все три фактора. В 2014–2015 годах специалисты по анализу данных компании проанализировали политические взгляды пользователей из США и выяснили, что люди видят в соцсети мнения, схожие с их собственным, гораздо чаще, чем это происходило бы, если бы они выбирали друзей случайным образом. Из всего контента, который публикуют друзья, алгоритм соцсети (который определяет, что появится в новостной ленте пользователя) отфильтровывает еще 5–8 % публикаций, где высказываются политические взгляды, не совпадающие со взглядами пользователя. А из всего контента, который видит в ленте конкретный человек, этот человек с наименьшей вероятностью откроет тот, который противоречит его политическим убеждениям. Кроме того, пользователи гораздо чаще открывают публикации, появляющиеся в верхней части ленты, что отражает степень конкурентоспособности контента. Все это означает, что если в фейсбуке действительно существуют эхо-камеры, то они начинаются с выбора друзей, а затем подкрепляются алгоритмом формирования новостной ленты[367].

А что насчет информации, которую мы получаем из других источников? Она так же поляризована? В 2016 году исследователи из Оксфорда, Стэнфорда и подразделения Microsoft Research проанализировали историю просмотров веб-страниц 50 тысяч американцев. Выяснилось, что контент, который люди просматривают в соцсетях и на поисковых страницах, обычно более поляризован, чем тот, который они видят на любимых новостных сайтах[368]. Тем не менее соцсети и поисковики знакомят людей с более широким диапазоном мнений. Возможно, контент в них сильнее идеологизирован, но пользователи также чаще видят здесь мнения оппонентов.

На первый взгляд, тут есть некое противоречие: если соцсети знакомят нас с более широким диапазоном взглядов, чем традиционные новостные ресурсы, почему это не ослабляет эффект эхо-камеры? Возможно, все дело в нашей реакции на информацию в интернете. Когда социологи из Университета Дьюка попросили добровольцев из США подписаться на аккаунты в твиттере, в которых транслировались взгляды, противоположные их собственным, выяснилось, что после этого участники только укрепились в своих политических убеждениях[369]. В среднем республиканцы становились более консервативными, а демократы – более либеральными. Но эта ситуация отличается от обратного эффекта, описанного в[370]. Содержательная личная беседа помогает изменить мнение – как в случае с предрассудками или насилием, – но знакомство с противоположными мнениями в интернете не обязательно даст тот же эффект.

Причиной конфликта может стать не только сам онлайн-контент, но и контекст, в котором он появляется. В интернете мы сталкиваемся с самыми разными идеями и сообществами, о которых не узнали бы в реальной жизни. Это может приводить к разногласиям: люди публикуют контент в расчете на одну аудиторию, а читает его совершенно другая. Исследователь соцсетей дана бойд (она пишет свои имя и фамилию строчными буквами) называет это явление коллапсом контекста. В реальной жизни мы общаемся с близкими друзьями совершенно в ином тоне, нежели с коллегами или незнакомым человеком: поскольку друзья хорошо нас знают, они едва ли поймут нас неправильно. Бойд отмечает, что в ситуации личного общения коллапс контекста могут породить, например, такие события, как свадьба. Речь, адресованная друзьям, может вызвать неловкость у родственников, и многим знакомы ситуации, когда шафер не учитывал это и попадал впросак. Но если свадьбы обычно тщательно планируются, то к разговору в интернете могут невзначай подключаться друзья, родственники, коллеги и незнакомые люди. Комментарии легко можно вырвать из контекста, и из-за недопониманий возникают споры[371]. Во время пандемии COVID-19 многие исследователи заболеваний столкнулись с коллапсом контекста в твиттере, а платформа, которую они ранее использовали для обмена научными идеями, оказалась в центре общественного внимания. В 2020 году я несколько раз обнаруживал, что меня широко цитируют в СМИ, после публикации какого-нибудь проходного комментария или наблюдения, хотя шестью месяцами ранее такие твиты были бы интересны разве что горстке коллег.

По мнению бойд, контексты могут меняться со временем, в частности, когда люди становятся старше. «Хотя подростковый контент может быть общедоступным, он по большей части не рассчитан на то, что его будут читать все люди во все времена и во всех регионах», – писала она в 2008 году. По мере того как поколение, выросшее на соцсетях, становится старше, эта проблема усугубляется. Вне контекста многие старые публикации, десятилетиями хранившиеся в сети, покажутся глупыми и неприемлемыми.

Иногда люди эксплуатируют ситуации коллапса контекста, которые случаются в интернете. Сегодня под троллингом понимают оскорбления в сети, однако на этапе зарождения интернет-культуры троллинг был скорее проявлением озорства, а не ненависти[372]. Он затевался для того, чтобы вызвать искреннюю реакцию на нечто неожиданное. Во многих экспериментах Джоны Перетти до BuzzFeed использовался именно такой подход: сетевые розыгрыши привлекали внимание людей.

С тех пор троллинг превратился в эффективную тактику ведения споров в соцсетях. В отличие от реальной жизни при общении в интернете мы словно находимся на сцене. Если тролль сумеет спровоцировать чрезмерную реакцию оппонента, это может понравиться случайным наблюдателям, которые не всегда знакомы с полным контекстом. И в этом случае оппонент со своей вполне обоснованной позицией будет выглядеть нелепо. «Господи, сделай моих врагов смешными», – сказал однажды Вольтер[373].

Многие тролли – и те, кто разыгрывает людей, и те, кто оскорбляет, – не ведут себя так же в реальной жизни. Психологи называют это эффектом растормаживания в сети: избавившись от необходимости выслушивать ответ лицом к лицу и раскрывать свою реальную личность, люди сильно меняются[374]. И дело не в том, что они в глубине души тролли. Анализ антисоциального поведения в интернете показал, что в подходящих условиях троллями могут становиться самые разные люди. В частности, мы с большей вероятностью будем вести себя как тролли, если у нас плохое настроение или если кто-то в дискуссии уже перешел к троллингу[375].

Интернет не только порождает новые типы взаимодействия, но и предлагает новые способы изучения того, как распространяются идеи. В случае с инфекционными болезнями у нас нет возможности намеренно заражать людей, чтобы изучить процесс передачи инфекции, как это пытался делать Рональд Росс в 1890-х годах в опытах с малярией. Сегодня, когда ученые исследуют инфекционные болезни, их эксперименты затратны, имеют весьма ограниченный охват и тщательно оцениваются с точки зрения этики. По большей части нам приходится довольствоваться данными, полученными в результате наблюдений, а для ответа на вопрос «что, если?» использовать математические модели. В интернете же можно относительно легко и без особых затрат намеренно инициировать заражение – особенно если вы управляете целой соцсетью.

Если бы тысячи пользователей фейсбука были внимательнее, они могли бы заметить, что 11 января 2012 года их друзья стали чуть счастливее, чем обычно. В то же время тысячи других пользователей отметили бы, что их друзья грустят несколько больше обычного. Но даже если кто-то и обратил внимание на изменения в контенте, публикуемом друзьями, в поведении самих друзей на самом деле ничего не менялось. Это был эксперимент.

Исследователи из Facebook и Корнеллского университета хотели выяснить, как в интернете распространяются эмоции, и на неделю изменили новостные ленты пользователей, чтобы посмотреть, что произойдет. Результаты были опубликованы в начале 2014 года. Скорректировав алгоритм формирования ленты, исследователи обнаружили, что эмоции заразны: люди, которые видели меньше позитивных постов, сами выкладывали в среднем менее позитивный контент, и наоборот. Сейчас это открытие не вызывает удивления, но в то время оно противоречило общепринятым взглядам. До эксперимента многие считали, что, просматривая жизнерадостные публикации в фейсбуке, мы чувствуем себя аутсайдерами и расстраиваемся[376].

Само исследование вызвало шквал негативных эмоций – некоторые ученые и журналисты сомневались в его этичности. «Facebook манипулировала настроением пользователей в тайном эксперименте» – гласил заголовок в газете Independent. Главная претензия состояла в том, что исследователи не получили согласие людей на участие в эксперименте[377].

Изучение того, как некая схема влияет на поведение людей, вовсе не обязательно противоречит этике. Медицинские организации регулярно проводят рандомизированные эксперименты, чтобы понять, как склонить людей к здоровому образу жизни. Например, кому-то они отправляют напоминания о необходимости онкологического скрининга в одной форме, кому-то – в другой, а затем сравнивают реакцию разных групп[378]. Без подобных экспериментов было бы трудно понять, как тот или иной подход меняет поведение людей.

Если эксперимент может нанести вред его участникам, исследователи должны рассмотреть альтернативы. В случае с исследованием эмоций в фейсбуке можно было бы дождаться «естественного» эксперимента – вроде наступления дождливой погоды, – и тогда настроение людей изменилось бы само по себе; или попытаться ответить на тот же вопрос, задействовав меньшее число пользователей. Однако запрашивать предварительное согласие было бы нецелесообразно. Социолог Мэтью Салганик в своей книге Bit by Bit («Бит за битом») отмечает, что психологический эксперимент может дать сомнительный результат, если люди будут знать, что именно изучается. Участники исследования Facebook могли повести себя иначе, если бы с самого начала знали, что эксперимент имеет отношение к изучению эмоций. Если же психологи вводят испытуемых в заблуждение, чтобы получить от них естественную реакцию, то, по замечанию Салганика, зачастую приходится все объяснять им по окончании эксперимента.

Исследовательское сообщество не только обсуждало этичность эксперимента, но и выражало обеспокоенность масштабом заражения в исследовании Facebook. И дело вовсе не в том, что он оказался слишком большим: напротив, он был слишком мал. Эксперимент показал, что, когда пользователи видели у себя в ленте меньше позитивных постов, количество положительно окрашенных слов в их новых публикациях снижалось в среднем на 0,1 %. Аналогичным образом в случае меньшего числа негативных постов слов с отрицательной окраской в публикациях пользователей становилось меньше на 0,07 %.

Одна из особенностей масштабных экспериментов заключается в том, что они позволяют выявлять очень слабые эффекты, которые невозможно обнаружить в меньших по охвату исследованиях. Поскольку количество пользователей, охваченных экспериментом Facebook, было очень велико, удалось отследить крайне слабые изменения в поведении людей. Исследователи утверждали, что с учетом размера соцсети эти различия следует считать значимыми: «В начале 2013 года это соответствовало бы сотням тысяч эмоциональных проявлений в день в обновлениях статуса». Но их доводы убедили не всех. «Даже если принять этот аргумент, остается неясным, является ли столь слабый эффект значимым в отношении более общего научного вопроса о распространении эмоций», – писал Салганик.

В том, что касается изучения заражения, у компаний, владеющих соцсетями, есть серьезное преимущество: ведь они могут наблюдать практически за всем процессом распространения. В описанном выше эксперименте Facebook исследователи знали, какой контент пользователи размещали на своих страницах, кто его видел и каков был эффект. Сторонние маркетинговые компании не обладают таким уровнем доступа к соцсети и поэтому для оценки популярности той или иной идеи вынуждены опираться на альтернативные показатели. Например, они отслеживают, сколько людей открыли пост или поделились им, сколько он собрал лайков и комментариев.

Какого рода идеи становятся популярными в интернете? В 2011 году исследователи из Пенсильванского университета Джона Бергер и Кэтрин Милкмен решили выяснить, какие статьи из газеты New York Times люди пересылают друг другу по электронной почте. Они собрали данные за три месяца – в сумме почти 7000 статей – и зафиксировали особенности каждой из них, а также проверили, входила ли та или иная статья в список чаще всего пересылаемых по почте[379]. Выяснилось, что люди чаще всего делились теми статьями, которые вызывали сильную эмоциональную реакцию. Это относилось и к позитивным эмоциям, например восхищению, и к негативным, таким как гнев. И наоборот: реже всего делились статьями, вызывавшими «отключающие» эмоции, в частности грусть. Другие исследователи выявили похожий эмоциональный эффект; люди охотнее делились историями, которые вызывали, например, отвращение[380].

Но эмоции не единственное, что заставляет нас запоминать истории. Эмоциональным содержанием статей из New York Times Бергер и Милкмен смогли объяснить лишь около 7 % разброса в том, как часто люди делились этими статьями. Иными словами, 93 % разницы были обусловлены чем-то другим. Дело в том, что популярность зависит не только от эмоционального наполнения. Анализ Бергера и Милкмен показал, что на желание поделиться статьей также влияет элемент неожиданности или практическая ценность. Не стоит забывать и о внешних факторах: популярность статьи зависит от времени ее публикации, от раздела сайта, где она помещена, а также от автора. Эти дополнительные характеристики позволили исследователям объяснить гораздо бо́льшую часть различий в популярности.

Легко поддаться соблазну и решить, что мы можем – по крайней мере, теоретически – проанализировать успешный и неуспешный контент и выяснить, что именно делает твит или статью особенно заразными. Но даже если нам удастся выявить особенности, которые объясняют популярность тех или иных идей, эти выводы довольно скоро утратят актуальность. Исследовательница технологий Зейнеп Туфекчи указывает на возможное смещение интересов людей по мере использования онлайн-платформ. Например, она высказывает предположение, что алгоритм рекомендации роликов на YouTube формирует нездоровую тягу к просмотру видео, все глубже затягивая зрителя в своеобразную кроличью нору. «Похоже, алгоритм пришел к выводу, что людей притягивает контент более экстремальный, чем тот, с которого они начали, или же провокационный контент в целом», – писала она в 2018 году[381]. Это смещение интересов означает, что если новый контент не эволюционирует – не становится более драматичным, вдохновляющим или неожиданным, – то он, скорее всего, будет вызывать меньший интерес, чем предыдущий. В данном случае эволюция нужна не для получения преимуществ – это вопрос выживания.

То же самое происходит в живой природе. Многие виды вынуждены адаптироваться просто для того, чтобы не отстать от конкурентов. Когда люди стали использовать антибиотики для лечения бактериальных инфекций, некоторые бактерии эволюционировали и приобрели устойчивость к распространенным лекарствам. В ответ были созданы более сильные антибиотики. Это, в свою очередь, привело к дальнейшей эволюции бактерий. Препараты становились все сильнее, но давали такой же эффект, как более слабые лекарства несколько десятков лет назад[382]. В биологии эта гонка вооружений называется эффектом Черной Королевы – в честь персонажа книги Льюиса Кэрролла «Алиса в Зазеркалье». Когда Алиса жалуется, что в Зазеркалье бег не помогает ей попасть в другое место, Королева отвечает, что «здесь, знаешь ли, приходится бежать со всех ног, чтобы только остаться на том же месте».

Этот эволюционный бег имеет отношение не только к изменениям, но и к процессу распространения. Если у бактерии возникнет новая мутация, она не начнет автоматически распространяться по популяции людей. Аналогичным образом при появлении нового контента в интернете нет никаких гарантий, что он станет популярным. Всем известны примеры историй и идей, которые широко распространились по сети, – но мы также знаем, что многие посты, в том числе и наши собственные, не привлекли к себе особого внимания. Итак, насколько часто публикации в интернете становятся популярными? И как выглядит типичная эпидемия в сети?

Слухи о бозоне Хиггса поначалу распространялись медленно. 1 июля 2012 года пользователи твиттера начали обсуждать новость о том, что неуловимая частица – так называемая «частица бога» – наконец открыта. Гипотезу о ее существовании выдвинул в 1964 году Питер Хиггс; этот бозон стал недостающим кусочком пазла субатомных частиц. Законы физики элементарных частиц указывали на то, что бозон Хиггса должен существовать, но пронаблюдать за ним не удавалось.

Вскоре ситуация изменилась. Сначала в твиттере появилась информация, будто физики обнаружили бозон на Теватроне – ускорителе частиц, расположенном в штате Иллинойс. Слухи распространялись со скоростью, примерно равной одному новому пользователю в минуту. На следующий день ученые, работающие с Теватроном, объявили, что нашли обнадеживающие, но не окончательные свидетельства существования бозона Хиггса. Эпидемия слухов в твиттере ускорилась, распространяясь на все большее количество пользователей; а затем внимание переключилось на Большой адронный коллайдер в ЦЕРНе. Новая информация подтвердилась: два дня спустя исследователи из ЦЕРНа объявили о том, что они действительно обнаружили бозон. По мере того как СМИ проявляли все больший интерес к открытию, эпидемия в твиттере охватывала новых пользователей. В последующие дни их число росло со скоростью 500 человек в минуту и вскоре после этого достигло пика. К 6 июля, спустя пять дней после появления первых слухов, интерес к этой истории резко угас[383].

Первые ретвиты слухов об обнаружении бозона Хиггса, 1 июля 2012 года. Точки соответствуют пользователям, а линии – ретвитам

По данным De Domenico et al., 2013

Когда слухи о бозоне Хиггса только появились, одни пользователи писали о возможном открытии, а другие ретвитили эти комментарии своим подписчикам. Если посмотреть на то, как были связаны первые несколько сотен ретвитов, то можно заметить огромную вариативность в передаче (см. иллюстрацию). Большинство твитов распространялись не слишком далеко: их ретвитили один-два пользователя. Но в центре сети оказалась крупная цепь ретвитов, включающая в себя два масштабных события передачи, когда отдельные пользователи передавали слух большому количеству людей.

Такая вариативность передачи характерна для распространения контента в интернете. В 2016 году Дункан Уоттс, в то время работавший в Microsoft Research, вместе с коллегами из Стэнфордского университета анализировал каскады распространения публикаций в твиттере. Они отследили более 620 миллионов сообщений, отмечая, какие пользователи ретвитнули ссылки, которыми поделились другие. Некоторые ссылки проходили через множество пользователей, образующих длинную цепь передачи. Другие вызывали вспышки ретвитов, которые быстро угасали. Третьи вообще не распространялись[384].

В случае с инфекционными болезнями мы говорили о двух крайних формах вспышек. Передача типа «общий источник» происходит тогда, когда все заражаются от одного и того же источника, например через пищу или отравленную воду. При другой крайности – разрастающейся вспышке – инфекция передается от человека к человеку в несколько шагов. В каскадах распространения в интернете наблюдается такая же вариативность. Иногда контент передается многим людям из одного источника – в маркетинге это называют широковещательной передачей, – а иногда по цепочке от одного пользователя к другому. Исследователи из Стэнфорда и Microsoft выяснили, что критически важными элементами самых крупных каскадов были события широковещательной передачи. Приблизительно одно из тысячи сообщений в Твиттере пользователи ретвитят больше ста раз, но лишь небольшая часть этих ретвитов распространяется посредством разрастающейся передачи. Успех каждого распространившегося твита, как правило, обусловлен одной широковещательной передачей.

Когда речь заходит о заражении в интернете, возникает соблазн сосредоточиться только на контенте, который стал популярным. Но нужно помнить, что подавляющее большинство публикаций вообще не распространяется. Исследователи из Microsoft выяснили, что около 95 % каскадов в твиттере состоят из единственного твита, которым никто не поделился. Из оставшихся 5 % большинство сообщений не продвинулись дальше чем на один шаг. То же справедливо для других онлайн-платформ: контент, который распространяется, на самом деле крайне редок, а само распространение чаще всего ограничивается несколькими шагами передачи. Бо́льшая часть публикаций в интернете попросту не заразна[385].

В предыдущей главе мы рассматривали вспышки вооруженного насилия в Чикаго, где передача этого насилия обычно заканчивалась после небольшого числа событий. Похожим образом в человеческой популяции прекращаются некоторые болезни. Например, штаммы птичьего гриппа H5N1 и H7N9 вызывают масштабные эпидемии у птиц, но плохо распространяются среди людей (по крайней мере, пока).

Какого рода вспышек нам следует ожидать, если что-либо распространяется не слишком эффективно? Мы уже знаем, как с помощью репродуктивного числа R оценить, есть ли у инфекционной болезни потенциал для распространения: если R превышает критическое значение, равное единице, то существует вероятность, что начнется эпидемия. Но даже если репродуктивное число меньше единицы, зараженный человек все равно может передать инфекцию кому-то еще. Это менее вероятно, но все же возможно. Всегда, когда значение R больше нуля, можно ожидать эпизодического возникновения вторичных случаев заражения. А новые случаи могут порождать новые этапы передачи инфекции – до тех пор, пока вспышка полностью не прекратится.

Если нам известно значение R затухающей инфекции, можно ли предсказать ее средний масштаб? Оказывается, можно – благодаря одному полезному математическому тождеству. Оно часто применяется при анализе эпидемий, и оно же определило подход Джоны Перетти и Дункана Уоттса к вирусному маркетингу на заре существования BuzzFeed [386].

Предположим, что вспышка начинается с одного зараженного. По определению этот первый случай породит в среднем R вторичных случаев. Новые зараженные, в свою очередь, спровоцируют по R случаев каждый – в сумме R^2 – и так далее:

Размер вспышки = 1 + R + R^2 + R^3 + …

Мы могли бы сложить эти величины, чтобы вычислить ожидаемый размер вспышки. Но, к счастью, есть более простой путь. В XIX веке математики вывели изящное тождество, применимое к таким последовательностям. Для R в диапазоне от 0 до 1 справедливо следующее равенство:

1 + R + R^2 + R^3 + … = 1/(1 – R).

Иными словами, если репродуктивное число меньше единицы, ожидаемый масштаб вспышки равен 1/(1 – R) случаев. Даже если вы не особенно интересуетесь математикой XIX века, вдумайтесь и оцените, насколько полезно это тождество. Вместо того чтобы моделировать процесс поэтапного затухания инфекции и прекращения вспышки, мы можем просто рассчитать масштаб эпидемии, исходя из репродуктивного числа[387]. Если, например, R = 0,8, то следует ожидать всего 1/(1–0,8) = 5 случаев заболевания. Мы также можем произвести обратное действие и вычислить репродуктивное число по общему объему вспышки. Если вспышка состоит всего из пяти случаев, значит, R = 0,8.

В нашей области исследований мы регулярно используем этот упрощенный метод для оценки репродуктивного числа новых болезней. В начале 2013 года в Китае было зарегистрировано 130 случаев заболевания людей птичьим гриппом H7N9. Большинство заболели после контакта с птицами, но четыре кластера инфекции были, по всей видимости, связаны с передачей от человека к человеку[388]. Поскольку большинство инфицированных никого не заразили, в среднем каждая вспышка H7N9 среди людей включала в себя 1,04 случая, а это значит, что R этого штамма птичьего гриппа для человеческой популяции составляло 0,04.

Этот подход полезен не только для изучения заразных болезней. В середине 2000-х годов Джона Перетти и Дункан Уоттс применили его для оценки маркетинговых кампаний. Это значит, что они могли вычислить заразность той или иной идеи, а не просто описывать, как выглядела кампания. Например, в 2004 году некоммерческая организация The Brady Campaign, которая борется с вооруженным насилием, разослала людям электронные письма с просьбой поддержать новые меры контроля над оружием. Следуя призыву организации, получатели пересылали письмо друзьям. Некоторые из этих друзей затем разослали его своим друзьям и так далее. В результате каждое из отправленных организацией писем в среднем прочли 2,4 человека. Исходя из этого размера вспышки, можно вычислить репродуктивное число – оно составляет приблизительно 0,58. Следующей была кампания по сбору средств в помощь пострадавшим от урагана «Катрина» (она тоже проводилась по электронной почте); на этот раз репродуктивное число равнялось 0,77. Однако передача не всегда происходит так активно. Достаточно вспомнить, как маркетологи пытались распространять сообщения о моющих средствах: Перетти и Уоттс выяснили, что для электронных писем с рекламой средства Tide Coldwater репродуктивное число составляло всего 0,04 (то есть как у птичьего гриппа H7N9). Если большинство сообщений, связанных с ураганом «Катрина», читало несколько человек, то более 99 % писем с рекламой Tide после первого события передачи дальше не распространялись[389].

Зачем нам оценивать заразность инфекции, если она не ведет к масштабной вспышке? В случае с биологическими патогенами существует серьезная опасность, что эти инфекции приспособятся к новым хозяевам. Во время небольшой вспышки вирус может мутировать таким образом, что его распространение ускорится. Чем больше людей будет инфицировано, тем выше вероятность такой адаптации. До масштабной эпидемии SARS в Гонконге в феврале 2003 года несколько небольших кластеров инфекции было зарегистрировано в провинции Гуандун на юге Китая[390]. В период с ноября 2002 по январь 2003 года сообщалось о семи вспышках в Гуандуне, с числом случаев от одного до девяти. Средний размер вспышек составлял 5 случаев, а значит, R в этот период равнялось примерно 0,8. Но через пару месяцев, когда началась вспышка в Гонконге, репродуктивное число SARS достигло опасного уровня, превысив 2.

Есть несколько причин потенциального увеличения репродуктивного числа инфекции. Вспомним, что R зависит от четырех факторов ВВВВ – времени заразности инфицированного человека, возможностей для передачи, вероятности того, что возможность реализуется и произойдет передача, и средней восприимчивости популяции. В случае с биологическими вирусами все эти факторы могут влиять на распространение болезни. Из тех вирусов, которые распространяются среди людей, самые успешные обычно вызывают более длительные заболевания (больше время заразности) и передаются от человека к человеку, а не через посредников (больше возможностей)[391]. Многое зависит и от вероятности передачи: вирусы птичьего гриппа плохо распространяются среди людей потому, что не могут закрепляться на клетках наших дыхательных путей так же легко, как человеческие вирусы[392].

Адаптироваться подобным образом может и контент в интернете. Есть множество примеров сетевых мемов – текстовых публикаций и изображений, – которые эволюционировали, становясь более запоминающимися. Исследовательница из Facebook Лада Адамик и ее коллеги проанализировали распространение мемов в соцсети и заметили, что со временем контент часто меняется[393]. Одним из примеров стала публикация следующего содержания: «Никто не должен умирать из-за того, что не может позволить себе оплатить медицинскую помощь, и никто не должен становиться банкротом из-за того, что заболел». В изначальном виде текст перепостили почти полмиллиона раз. Но вскоре начали появляться варианты – в среднем в каждом десятом репосте наблюдались изменения фразы. Некоторые из новых редакций способствовали более активному распространению мема; когда люди добавляли фразы вроде «репостните, если вы согласны», число новых репостов почти удваивалось. Мем также оказался чрезвычайно устойчивым. После первого пика популярности он в разных формах просуществовал еще как минимум два года.

Однако у заразности онлайн-контента, по всей видимости, есть предел. Даже у самых популярных трендов в фейсбуке в период 2014–2016 годов репродуктивное число равнялось примерно двум. Похоже, причина в том, что разные составляющие цепочек передачи компенсируют друг друга. Некоторые тренды – например, кампания Ice Bucket Challenge – предполагают небольшое число номинаций (назначений новых «жертв») на каждого участника, но при этом вероятность передачи при каждой номинации высока. У другого контента, в частности видео и ссылок, больше возможностей для распространения, но делятся им лишь немногие из тех, кто его увидел[394]. Примечательно, что в фейсбуке не обнаружилось примеров контента, который охватывал бы большое число друзей пользователя и при этом отличался стабильно высокой вероятностью «заразить» каждого, кто его видел. Это напоминает нам о том, насколько слабы эпидемии в интернете по сравнению с биологическими инфекциями: даже самый популярный контент в фейсбуке в десять раз менее заразен, чем корь.

С типичными маркетинговыми кампаниями дела обстоят еще хуже. Хотя Джона Перетти однажды поспорил, что вспышку в интернете можно вызвать намеренно, впоследствии он признал, что гораздо труднее гарантировать заражение, выполняя конкретное техзадание клиента[395]. Достаточно сравнить переписку Перетти с Nike, распространившуюся весьма широко, и кампании по электронной почте, в ходе которых передача осуществлялась гораздо хуже. Перетти и Уоттс отмечали, что на стороне инфекционных болезней миллионы лет эволюции; но маркетологи не могут ждать так долго. «Таким образом, велика вероятность, что даже талантливые творческие люди, как бы они ни старались, будут разрабатывать продукты с R меньше единицы», – заключали они[396].

К счастью, есть другой способ увеличить масштаб вспышки: в самом начале направить сообщение большому количеству людей. В приведенных выше примерах мы анализировали затухающие вспышки исходя из того, что изначально был заражен только один человек. Если репродуктивное число невелико, это приведет к мелкой вспышке, которая быстро угаснет. Один из способов изменить ситуацию – увеличить число инфицированных. Перетти и Уоттс называют это «маркетингом широкого посева». Если мы отправим не очень заразное сообщение большому числу людей, оно привлечет дополнительное внимание в результате последующих мелких вспышек. Например, если отправить совершенно незаразное сообщение тысяче человек, его прочтет тысяча человек. Если же разослать людям сообщение с R = 0,8, то можно ожидать, что его увидит пять тысяч человек. Значительная доля раннего контента BuzzFeed набрала популярность именно так. Люди видели статьи на сайте, а затем делились ими с узким кругом друзей на площадках вроде фейсбука. Команда Перетти, которая в начале 2000-х первой предложила идею перепоста, использовала ее преимущества на протяжении следующих десяти лет. В 2013 году компания BuzzFeed была признана самым «социальным» публикатором в фейсбуке – на ее посты приходилось больше комментариев, лайков и перепостов, чем на посты любой другой организации[397]. (Второй стала Huffington Post – бывшая компания Перетти.)

Если у сетевого контента низкое репродуктивное число и для его распространения требуется большое количество первичных публикаций, это значит, что не стоит сравнивать онлайн-заражение с вирусом гриппа 1918 года или SARS. Инфекции вроде гриппа легко передаются от человека к человеку – то есть вспышка постепенно разрастается на протяжении нескольких этапов передачи. В отличие от них бо́льшая часть контента в интернете не охватит значительное количество людей без широковещательной передачи. По словам Перетти, маркетинговые фирмы часто заявляют, что та или иная идея стала «вирусной», как болезнь, но на самом деле они говорят лишь о том, что нечто обрело популярность. «Мы опирались на современное эпидемиологическое определение вирусного заражения, предполагающее некий порог, превышение которого со временем приводит к вспышке болезни, – говорил он[398]. – Вместо экспоненциального спада вы получаете экспоненциальный рост. Вот что такое вирусность».

Большинство каскадов в интернете ничем не напоминают пандемию: они не растут экспоненциально. Они больше похожи на затухающие вспышки оспы, которые случались в Европе в 1970-е годы. Эти вспышки обычно сходят на нет, хотя время от времени события суперраспространения приводят к появлению больших кластеров. Но аналогия с суперраспространением оспы на этом исчерпывается, поскольку СМИ и знаменитости в интернете могут охватить гораздо больше людей, чем это возможно при биологической передаче инфекции. «Суперраспространитель – это тот, кто заражает, скажем, одиннадцать человек вместо двух, – говорит Уоттс. – Но никакой суперраспространитель не может заразить одиннадцать миллионов человек».

Поскольку каскады в соцсетях не похожи на вспышки инфекционных болезней, традиционная модель эпидемии не поможет спрогнозировать события в интернете. Но, возможно, нет нужды ориентироваться на прогнозы, аналогичные биологическим. Используя огромный объем данных, порождаемых соцсетями, исследователи пытаются выявить закономерности передачи и использовать их для предсказания динамики каскадов.

Легко ли спрогнозировать популярность в интернете? В 2016 году Уоттс и его коллеги из Microsoft Research сравнили данные по почти миллиарду каскадов в твиттере[399]. Они собрали информацию о самих твитах – такую, как время публикации и тема, – и сведения об их авторах (количество подписчиков и история ретвитов прежних публикаций). Проанализировав размеры каскадов, они выяснили, что содержимое твита почти ничего не говорит о том, станет ли он популярным. Как и в их более раннем исследовании инфлюенсеров, гораздо более важными здесь оказались прошлые успехи. И все же прогностические возможности такого анализа ограниченны. Несмотря на огромный объем доступных данных, о котором исследователь болезней может только мечтать, Уоттсу с коллегами удалось объяснить меньше половины дисперсии в размерах каскадов.

Чем же объясняется вторая половина? Исследователи признают возможность существования дополнительных, еще не известных им признаков будущего успеха, с учетом которых можно было бы улучшить прогностические возможности. Однако значительная часть дисперсии в популярности определяется случаем. Даже имея подробные данные о содержании твитов и об их авторах, мы должны учитывать, что успех каждой конкретной публикации неизбежно будет зависеть от удачи. Это вновь подводит нас к выводу, что лучше инициировать множество каскадов, чем искать один «идеальный» твит.

Поскольку предсказать популярность твита до его публикации очень трудно, альтернатива – пронаблюдать за началом каскада и сделать прогноз на основе полученных данных. Это называется «методом подглядывания»: мы ориентируемся на данные начального этапа, чтобы предсказать, что будет дальше[400]. Когда в 2014 году Джастин Чен и его коллеги проанализировали перепосты фотографий в фейсбуке, они обнаружили, что прогнозы были гораздо точнее, если у исследователей имелись некоторые данные о начальной динамике каскада. В крупных каскадах на начальном этапе наблюдалась схема распространения, характерная для широковещательной передачи, которая позволяла быстро привлечь внимание множества людей. И все же некоторые особенности ускользали даже при использовании метода подглядывания. «Предсказать размер каскада по-прежнему гораздо легче, чем его форму», – отмечали исследователи[401].

Делать прогнозы после начала процесса проще не только в случае с распространением контента в соцсетях. В 2018 году Бурджу Юджесой и ее коллеги из Северо-Восточного университета проанализировали популярность книг из списка бестселлеров New York Times. Предсказать, будет ли иметь успех та или иная книга, было очень трудно; однако судьба тех книг, которые уже начали набирать популярность, подчинялась определенной схеме. Выяснилось, что у большинства книг из списка бестселлеров продажи сначала быстро росли, достигая пика приблизительно через десять недель после выхода, а затем падали до очень низкого уровня. В среднем только 5 % продаж приходилось на период после первого года[402].

Несмотря на прогресс в изучении вспышек в интернете, исследователям по-прежнему приходится по большей части опираться на ретроспективные данные. В общем случае сложно заранее предсказать продолжительность нового тренда, поскольку мы не знаем скрытых механизмов, определяющих его распространение. Однако в некоторых случаях каскады в интернете подчиняются известным правилам. Один из таких каскадов пробудил у меня интерес к процессам заражения в соцсетях.

Женщина в бейсболке с надписью «Я люблю хейтеров» вытащила из сумки золотую рыбку и опустила ее в бокал с алкоголем. Затем выпила напиток – вместе с рыбкой. Она была юристом-стажером и путешествовала по Австралии, а трюк выполнила после того, как ее «номинировал» друг. Все это было снято на видео. Она выложила ролик на своей странице в фейсбуке, заодно назначив новых «жертв»[403].

Дело было в начале 2014 года, и женщина участвовала в онлайн-игре под названием Neknomination. Правила просты: участники снимают на видео, как они выпивают алкогольный напиток, выкладывают это видео в соцсети и призывают еще нескольких друзей сделать то же самое в течение 24 часов. Игра распространилась по всей Австралии, и по мере роста ее популярности напитки становились все более экзотическими – и крепкими. Люди пили их, катаясь на скейтборде, управляя квадроциклом или прыгая с парашютом. Разнообразие напитков тоже было велико: от чистого спирта до коктейлей с измельченными насекомыми и даже с аккумуляторной кислотой[404].

Освещение игры ширилось вместе с ростом популярности самой забавы. Видео с золотой рыбкой собрало множество просмотров, а газеты писали о еще более экзотических случаях. Когда игра добралась до Великобритании, СМИ охватила паника. Почему люди это делают? Как далеко все это может зайти? Не стоит ли запретить игру?[405]

Когда Neknomination стала популярной в Великобритании, я согласился прокомментировать ее в радиопередаче BBC[406]. Я обратил внимание, что в подобных играх участники передают идею нескольким конкретным людям, которые затем распространяют ее дальше. За счет этого создается четкая цепочка разрастающейся передачи, как при вспышке болезни.

Если мы хотим предсказать форму вспышки, нам нужно знать две вещи: сколько дополнительных заражений в среднем генерирует каждый случай (то есть репродуктивное число) и каков временной интервал между двумя шагами инфицирования (то есть время генерации). Во время новых вспышек болезней мы, как правило, не знаем этих величин и поэтому должны попытаться оценить их. Но в случае с Neknomination эта информация четко проговаривалась – она была частью игры. Каждый участник номинировал двоих-троих человек, и все они должны были принять вызов и назначить новых участников в течение 24 часов. Когда я делал прогноз для игры Neknomination, мне не пришлось ничего оценивать: я просто подставил эти числа в простую модель вспышки инфекционной болезни[407].

Моя модель вспышки указывала на то, что мода на Neknomination долго не продлится. Через неделю или две выработается коллективный иммунитет, вспышка достигнет пика, а затем начнется спад. Более того, в этом простом прогнозе масштабы передачи несколько переоценивались. В реальной жизни друзья обычно объединяются в группы; если в процессе игры многие участники номинируют одного и того же человека, это приведет к уменьшению репродуктивного числа и ослаблению вспышки. И действительно – интерес к игре быстро угас. Несмотря на шумиху в СМИ, поднявшуюся в начале февраля 2014 года, через месяц все закончилось. Новые игры, от «селфи без макияжа» до Ice Bucket Challenge, унаследовали ту же структуру. Исходя из правил игры, моя модель предсказывала, что все они достигнут пика через несколько недель; и эти прогнозы сбылись[408].

Хотя игры с номинированием обычно заканчиваются через несколько недель, вспышки в соцсетях не всегда исчезают после первого пика популярности. Изучив популярные картинки-мемы в фейсбуке, Джастин Чен и его коллеги выяснили, что почти 60 % из них рано или поздно возрождались. В среднем между первым и вторым пиком популярности проходило чуть больше месяца. Если пиков было всего два, то второй каскад распространения обычно оказывался короче и меньше; при большом количестве пиков их размеры были примерно одинаковы[409].

Чем объясняется повторная популярность мемов? Исследователи выяснили, что высокий начальный пик интереса уменьшает вероятность повторного появления мема. «Чаще всего повторяются вовсе не самые популярные каскады, – отмечают они, – а те, популярность которых средняя». Причина в том, что при небольшом первом каскаде остается больше людей, которые еще не видели мема. Если же первая вспышка была крупной, оставшихся восприимчивых людей будет недостаточно, чтобы поддерживать передачу. Повторению каскада способствует существование нескольких циркулирующих копий мема. Это укладывается в ту картину, которую мы наблюдали в случае с угасающими вспышками: наличие множества источников подстегивает распространение.

Чен изучал популярные картинки – но как насчет других типов контента? В 2016 году я читал публичную лекцию в Королевском институте Великобритании. За следующие два года видеозапись моего выступления каким-то образом набрала более миллиона просмотров на YouTube. Примерно в то же время я читал лекцию по той же теме в Google, и ее тоже записали и выложили на YouTube – на канале с сопоставимым числом подписчиков. За те же два года эту запись посмотрели около 10 тысяч раз. (Теоретически все должно было быть наоборот: обычно, если вы делаете два похожих доклада, но в одном из них что-то идет не так, именно это видео становится популярным в интернете.)

Я не ожидал, что мое выступление в Королевском институте привлечет столько внимания, но настоящим сюрпризом стала динамика просмотров. В первый год существования в интернете видео почти не вызвало интереса, и в день набиралось около сотни просмотров. Затем внезапно, всего за несколько дней, видео просмотрело больше людей, чем за целый год.

Быть может, люди начали делиться им, сделав его вирусным? Все оказалось гораздо проще: видео было помещено на главной странице YouTube. Когда число просмотров резко выросло, алгоритм YouTube добавил его в списки рекомендуемых видео, которые появляются рядом с популярными роликами. Почти 90 % тех, кто просмотрел мой доклад, нашли его на главной странице или в одном из этих списков. Это был классический пример широковещательной передачи: один источник сгенерировал практически все просмотры. Популярность видео создала эффект положительной обратной связи, породив еще больший интерес. Это показывает, насколько выиграло видео от дополнительной поддержки – сначала со стороны Королевского института, что позволило набрать первые тысячи просмотров, а затем со стороны алгоритма YouTube, который привлек внимание более широкой аудитории.

Количество ежедневных просмотров на YouTube видеозаписи моей лекции, прочитанной в Королевском институте Великобритании

По данным Королевского института Великобритании

Различают три типа популярности на YouTube. Первый характеризуется постоянным, но низким уровнем просмотров. Их количество случайным образом меняется день ото дня без заметных колебаний. Примерно 90 % видео на YouTube укладывается в эту схему. Второй тип популярности наблюдается в тех случаях, когда видео вдруг оказывается в списке рекомендуемых – иногда в ответ на какое-либо новостное событие. В этом случае почти вся активность пользователей приходится на первоначальный пик. Популярность третьего типа приходит тогда, когда видео распространяется в интернете, постепенно набирая просмотры, а затем происходит пик и спад. Иногда можно наблюдать сочетание этих вариантов: некое видео набирает популярность, попав в список рекомендуемых, а затем просмотры снова падают до низкого уровня, как это произошло с моей лекцией[410].

Видео относится к наиболее устойчивым видам контента – интерес к ним обычно сохраняется гораздо дольше, чем к новостным статьям. Типичный новостной цикл в соцсетях длится два дня; в первые 24 часа бо́льшая часть контента – это статьи с дальнейшими перепостами и комментариями[411]. Однако не все новости одинаковы. Исследователи из MIT выяснили, что ложные новости распространяются дальше и быстрее, чем правдивые. Может быть, причина в том, что влиятельные люди с большим количеством подписчиков склонны распространять «утки»? На самом деле все ровно наоборот: фальшивки, как правило, распространяют люди с небольшим числом подписчиков. Если рассматривать эту ситуацию с точки зрения факторов ВВВВ, напрашивается вывод, что ложная информация распространяется из-за высокой вероятности передачи, а не из-за широких возможностей для распространения. Какова причина высокой вероятности распространения? Возможно, это связано с новизной: людям нравится делиться новой информацией, а ложные новости обычно отличаются большей новизной, чем правдивые[412].

Однако дело не только в новизне. Чтобы понять, как распространяется контент в интернете, нужно вспомнить о социальном подкреплении. То есть необходимо еще раз обратиться к понятию сложного заражения: иногда, чтобы подхватить какую-то идею в интернете, нам нужно несколько раз столкнуться с ней. Например, по некоторым данным, мы делимся мемами без какого-либо принуждения, но для того, чтобы перепостить политический контент, нам нужно увидеть, что им уже поделилось несколько человек. Когда в начале 2013 года пользователи фейсбука меняли фото в профиле на символ «=» в знак поддержки брачного равноправия (легализации однополых браков), каждый из них следовал примеру в среднем восьми своих друзей. Сложное заражение также влияет на раннее проникновение онлайн-платформ, включая фейсбук, твиттер и Skype[413].

Особенность сложного заражения в том, что оно лучше всего распространяется в тесных группах. Когда общих друзей много, возникают множественные воздействия, необходимые для принятия идеи. Но при этом идее может быть трудно вырваться наружу и распространиться более широко[414]. По мнению Деймона Чентолы, структура сетей в интернете может препятствовать сложному заражению[415]. Многие из наших онлайн-контактов – просто знакомые, не входящие в число близких друзей. Мы можем перенять политические взгляды у большого числа друзей, но в случае с одним источником это маловероятно.

Это значит, что в интернете сложное заражение – например, распространение политических взглядов – обладает серьезным недостатком. Структура социальных взаимодействий в сети поощряет пользователей не предлагать необычные и сложные с социальной точки зрения идеи, а отдавать предпочтение простому, легкому для восприятия контенту. Поэтому не удивительно, что именно его люди и создают.

В начале XXI века многие предполагали, что при растущей доступности данных исследователям больше не придется искать объяснения человеческому поведению. Этой точки зрения придерживался тогдашний редактор журнала Wired Крис Андерсон, который в 2008 году опубликовал знаменитую статью, провозглашавшую «конец теории». «Кто знает, почему люди ведут себя именно так? – писал он. – Суть в том, что они себя так ведут, а мы можем отследить их действия и дать им точную количественную оценку»[416].

Сегодня мы располагаем огромным массивом данных о человеческой деятельности. По оценкам специалистов, объем цифровой информации в мире удваивается каждые два года, причем большая ее часть генерируется в интернете[417]. И все же мы можем измерить далеко не все. Вспомним, например, исследования заразности ожирения или курения, которые показывают, как сложно бывает выявить процессы передачи. Но трудности с измерением поведения людей – не единственная проблема. Как оказалось, в мире кликов и перепостов мы не всегда измеряем то, что нам кажется.

На первый взгляд, подсчет кликов кажется логичным способом количественно оценить интерес к контенту. Чем больше кликов, тем больше пользователей открывает статью и, вероятно, ее читает. Значит, авторы, собирающие больше кликов, должны соответствующим образом вознаграждаться? Необязательно. Говорят, экономист Чарльз Гудхарт однажды заметил: «Когда метрика становится целью, она перестает быть хорошей метрикой»[418]. Поощрение успеха, измеренного простой метрикой эффективности, создает цепь положительной обратной связи: люди начинают гнаться за метрикой, а не за качеством, которое она помогает оценить.

С этой проблемой можно столкнуться в любой области. В преддверии финансового кризиса 2008 года банки выплачивали бонусы трейдерам и агентам исходя из текущей прибыли. Тем самым они поощряли трейдинговые стратегии, рассчитанные на сиюминутную выгоду, без заботы о будущем. Порой метрики даже влияют на литературу. Роман Александра Дюма «Три мушкетера» изначально публиковался в газете – по главам, в жанре романа-фельетона. Поскольку издатель платил построчно, Дюма ввел в роман слугу Гримо, который изъяснялся короткими фразами, – чтобы увеличить объем текста (а затем избавился от него, когда издатель заявил, что короткие строки не считаются)[419].

Если ориентироваться на такие показатели, как клики и лайки, можно получить неверное представление о поведении людей. В 2007–2008 годах более 1,1 миллиона пользователей присоединились к кампании в фейсбуке «Спасем Дарфур», целью которой был сбор денег для жертв конфликта в Судане. Некоторые из новых участников жертвовали деньги и приглашали других, но большинство не делали ничего. Только 28 % присоединившихся привлекли к участию кого-то еще, а деньги пожертвовали лишь 0,2 %[420].

Несмотря на проблемы с метриками, все больше внимания уделяется тому, чтобы создавать контент, который пользователи будут чаще открывать и охотнее репостить. Такое сочетание характеристик может быть чрезвычайно эффективным. Исследователи из Колумбийского университета и французского Национального исследовательского института информатики и автоматики проанализировали новостные статьи, на которые чаще всего ссылались пользователи твиттера, и выяснили, что почти 60 % ссылок ни разу не были открыты[421]. Однако это не мешало распространению контента: пользователи ретвитили тысячи публикаций с этими никогда не открывавшимися ссылками. Судя по всему, многие охотнее делятся контентом, чем читают его.

Пожалуй, этому не стоит удивляться: ведь одни шаги требуют больше усилий, а другие меньше. Дин Эклз, занимавшийся анализом данных в Facebook, отмечает, что людей легко подтолкнуть к простым действиям в соцсети. «Это поведение, которое относительно просто вызвать, – говорит он[422]. – Речь о тех случаях, когда ваши друзья лайкают или комментируют пост». Поскольку людям не нужно прилагать особых усилий для таких действий, побудить их к ним гораздо легче: «Это мягкое подталкивание к поведению, не требующему траты времени и сил».

Это создает трудности для маркетологов. Рекламная кампания может сгенерировать большое количество лайков и кликов, но цель у нее совсем иная. Маркетологам нужно, чтобы клиенты не просто реагировали на контент; главное – чтобы люди купили продукт или поверили в идею. Точно так же, как пользователи с большим количеством подписчиков не всегда генерируют крупные каскады, контент, который чаще открывают и которым охотнее делятся, не приносит автоматически больше прибыли и не привлекает больше сторонников.

Сталкиваясь со вспышкой новой болезни, мы хотим знать две вещи: каковы главные пути распространения и на каком из них нужно сосредоточить усилия, чтобы победить инфекцию. Планируя рекламную кампанию, маркетологи решают похожие задачи. Во-первых, им нужно знать, по каким путям можно передать рекламное послание; во-вторых, они должны решить, каким из этих путей лучше воспользоваться. Разница в том, что органы здравоохранения тратят деньги на то, чтобы блокировать главные пути передачи, а рекламные агентства вкладывают деньги в их расширение.

В конечном счете все определяется соотношением затрат и результата. Будь то вспышка болезни или рекламная кампания, задача состоит в том, чтобы наилучшим образом распорядиться ограниченным бюджетом. К сожалению, не всегда понятно, какой подход будет эффективнее. «Половина денег, которые я трачу на рекламу, пропадает попусту. Беда в том, что я не знаю, какая именно половина», – сказал однажды один из основоположников рекламного дела Джон Уонамейкер[423].

В наши дни маркетологи пытаются решить эту проблему, соотнося рекламу, которую видят люди, с их последующими действиями. В последние годы на большинстве популярных сайтов используется отслеживание рекламы: если компания размещает на сайте рекламу, она узнает, просмотрели ли мы эту рекламу, искали ли товар в интернете и купили ли что-нибудь в итоге. Точно так же, если мы проявим интерес к продукту компании, она будет следовать за нами по интернету, снова и снова показывая рекламу[424].

Как только мы переходим по ссылке на какой-нибудь сайт, вокруг нас часто разворачивается быстротечная война предложений. Примерно за 0,03 секунды сервер сайта собирает всю доступную информацию о нас и отправляет ее поставщику рекламы. Затем поставщик выдает эту информацию группе автоматических трейдеров, действующих от лица рекламодателей. Еще через 0,07 секунды трейдеры делают заявки на право показать нам рекламу. Поставщик рекламы выбирает победившую заявку и отправляет рекламное объявление в наш браузер, который размещает его на странице во время загрузки[425].

Люди не всегда понимают, что сайты работают именно таким образом. В марте 2013 года Лейбористская партия Великобритании опубликовала твит со ссылкой на новый пресс-релиз с критикой тогдашнего министра образования Майкла Гоува. В ответ один из членов парламента от Консервативной партии опубликовал язвительный твит по поводу рекламы на сайте лейбористов. «Я понимаю, что у лейбористов мало денег, – но чтобы поместить предложение о знакомстве с арабскими девушками прямо над своим пресс-релизом?» – написал он. Но парламентарий попал впросак. Другие пользователи указали, что на странице лейбористов отображается таргетированная реклама: ее содержание зависит от онлайн-активности зашедшего на страницу пользователя[426].

Наиболее продвинутые методы слежения обнаруживаются там, где мы меньше всего их ожидаем. Чтобы изучить масштабы таргетирования в интернете, журналист-расследователь Джонатан Олбрайт в начале 2017 года посетил более сотни сайтов с пропагандой маргинальных убеждений – конспирологических и лженаучных теорий, а также праворадикальных политических взглядов. Большинство сайтов выглядели крайне непрофессионально, словно их создавал начинающий веб-дизайнер. Но при более тщательном изучении Олбрайт обнаружил встроенные в них чрезвычайно сложные инструменты отслеживания. Сайты собирали подробную информацию о личности пользователя, его действиях в интернете и даже о движениях компьютерной мыши. Это позволяло выявлять восприимчивых пользователей и в дальнейшем предлагать им все больше подобного контента. Влияние этих сайтов основывалось не на их содержимом, доступном пользователям, а на данных, о сборе которых люди даже не подозревали[427].

Какова же на самом деле ценность данных, которые собирают о нас сайты в интернете? По оценкам исследователей, пользователи, которые отказываются предоставлять Facebook свои данные о действиях в сети, обходятся рекламодателям на 60 % дешевле. Если исходить из доходов Facebook за 2019 год, можно сделать вывод, что данные о поведении среднего американского пользователя стоят не меньше 48 долларов в год. В то же время сообщалось, что в 2019 году компания Google заплатила Apple 12 миллиардов долларов за предустановленный на iPhone поисковик. Число пользователей iPhone оценивается в один миллиард; стало быть, информация о наших поисковых запросах обошлась Google в 12 долларов за устройство[428].

Учитывая такую ценность нашего внимания, интернет-компании стараются удержать нас онлайн. Чем больше времени мы пользуемся их продуктами, тем больше информации они могут собрать, чтобы лучше подстраивать отображаемый контент и рекламу. Один из основателей Facebook Шон Паркер рассказывал, как рассуждали те, кто создавал первые приложения для соцсетей. «Думали только об одном: каким образом отнять у людей как можно больше времени и внимания», – признался он в 2016 году[429]. Другие компании последовали их примеру. «Мы конкурируем со сном», – шутил в 2017 году гендиректор Netflix Рид Хастингс[430].

Один из способов удержать нас в приложении – хорошо продумать его дизайн. Тристан Харрис, специалист по этике дизайна, сравнил этот процесс с фокусом. Он отметил, что компании часто пытаются направить наш выбор в нужную им сторону. «Точно так же поступают фокусники, – писал он. – Они привлекают внимание зрителя к тому, что им нужно, и мешают увидеть все остальное»[431]. Фокусник управляет нашим восприятием мира; пользовательские интерфейсы делают то же самое.

Уведомления – еще один эффективный способ привлечь наше внимание. Пользователь iPhone разблокирует свой телефон в среднем более восьмидесяти раз в день[432]. По словам Харриса, это напоминает психологическое состояние игромана. «Извлекая телефон из кармана, чтобы увидеть, какие уведомления нам пришли, мы словно бросаем монету в игровой автомат», – отмечает он. Казино удерживает игроков за счет выигрышей, редких и крайне нерегулярных. Иногда люди выигрывают, иногда остаются ни с чем. Во многих мессенджерах отправитель видит, прочли ли мы его сообщение, что побуждает нас отвечать быстрее. Чем больше мы пользуемся приложением, тем больше нуждаемся в нем. «Это цикл социального одобрения с обратной связью, – говорит Шон Паркер. – Именно такую штуку предложил бы хакер вроде меня, воспользовавшись уязвимостью в человеческой психологии»[433].

Есть и другие особенности дизайна, которые побуждают нас просматривать контент и делиться им. В 2010 году Facebook внедрила «бесконечный скроллинг», чтобы пользователи не отвлекались на смену страниц. Сегодня эта функция реализована в новостных лентах большинства соцсетей; YouTube с 2015 года автоматически воспроизводит следующее видео по окончании текущего. Кроме того, дизайн соцсетей сосредоточен на функции «поделиться»; нам сложно опубликовать свой контент, не увидев публикации других пользователей.

Хотя не все функции изначально нацелены на то, чтобы вызвать привыкание, пользователи постепенно осознают, как приложения влияют на их поведение[434]. Даже разработчики стали опасаться собственных изобретений. Джастин Розенштейн и Лея Перлман работали в команде Facebook, которая ввела кнопку «нравится». Говорят, в последние годы они оба пытаются спастись от ловушки уведомлений. Розенштейн попросил помощника установить на его телефон программу родительского контроля; а Перлман, которая стала художницей-иллюстратором, наняла менеджера соцсети, чтобы он присматривал за ее страницей в фейсбуке[435].

Дизайн может не только поощрять общение в сети, но и препятствовать ему. WeChat, чрезвычайно популярная в Китае соцсеть, в 2019 году объединяла больше миллиарда пользователей. В ее приложении можно совершать покупки, оплачивать счета, бронировать путешествия, а также обмениваться сообщениями. Кроме того, ее пользователи делятся друг с другом «моментами» (то есть картинками, видео и музыкой) – примерно как в фейсбуке. Но в отличие от фейсбука, в WeChat пользователи могут видеть под публикациями только комментарии своих друзей[436]. Это значит, что, если у вас есть двое друзей, которые «не дружат» в соцсети, они не смогут видеть комментарии друг друга. При этом меняется сама природа общения. «Это препятствует развитию того, что можно было бы назвать разговором, – говорит Дин Эклз. – Всякий, кто пишет комментарий, знает, что он может быть вырван из контекста, поскольку другие видят только комментарий и не всегда знают, что произошло в этой ветке дискуссии раньше». В фейсбуке и твиттере встречаются чрезвычайно популярные публикации, собирающие несколько тысяч комментариев. А в WeChat дискуссии неизбежно выглядят фрагментированными и бессвязными, что удерживает пользователей от попыток их завязать.

Китайские соцсети препятствуют коллективным действиям несколькими способами, включая барьеры, создаваемые государственной цензурой. Несколько лет назад политолог Маргарет Робертс и ее коллеги попытались разобраться в том, как действует китайская цензура. Они создавали новые аккаунты, размещали разный контент и отслеживали, что в итоге удалялось из соцсети. Проанализировав механизм действия цензуры, они выяснили, что блокировалось обсуждение протестов и митингов – но не критика политических руководителей. Впоследствии Робертс выделила три стратегии цензуры в соцсетях: забалтывание, запугивание и затруднение. Для забалтывания цензоры заполняют онлайн-платформы противоположными взглядами, вытесняя другие сообщения. Запугивание предполагает угрозу наказания за нарушение правил. А путем удаления или блокировки контента создаются затруднения, замедляющие получение информации[437].

Помню, как во время первой поездки в Китай я пытался подключиться к сети Wi-Fi в отеле. Мне понадобилось немало времени, чтобы убедиться, что у меня действительно появился доступ в интернет. Все приложения, которые я обычно загружаю, чтобы проверить соединение, – Google, WhatsApp, Instagram, Twitter, Facebook, Gmail – были заблокированы. Так я осознал не только силу китайского файрвола, но и масштаб влияния американских технологических компаний. Бо́льшая часть моих действий в интернете находится в руках всего трех компаний.

Таким платформам мы доверяем огромное количество информации. Один из показательных примеров того, какой объем данных могут собрать технологические компании, – исследование Facebook, проведенное в 2013 году[438]. Его авторы попытались составить статистический портрет пользователей, которые занимаются самоцензурой: пишут комментарии, но в итоге не публикуют их. Исследователи подчеркивали, что на сервер не поступало содержимое сообщения – только информация о том, что пользователь начал печатать комментарий. Даже если так – все это указывает на невероятную степень детализации, с которой компании отслеживают наше поведение и общение в сети. Или, как в данном случае, отсутствие общения.

Учитывая потенциал данных из соцсетей, доступ к ним может быть очень ценным ресурсом для разных организаций. По словам Кэрол Дэвидсен, работавшей в избирательном штабе Барака Обамы во время президентских выборов 2012 года, тогда настройки приватности в фейсбуке позволяли скачать информацию обо всех контактах тех пользователей, которые согласились поддержать кампанию в соцсети. Эти сети дружеских связей давали огромный объем важной информации для предвыборной кампании. «По сути, мы могли получить в свое распоряжение всю сеть американских пользователей фейсбука», – впоследствии отмечала она[439]. В конце концов соцсеть убрала возможность собирать данные о друзьях; но Дэвидсен утверждала, что благодаря неповоротливости республиканцев демократы успели собрать информацию, которой не обладали соперники. Анализ подобных данных не нарушает никаких правил, но возникает вопрос, как собирается эта информация и кто ее использует. «Кому принадлежит тот факт, что мы с вами друзья?» – так сформулировала этот вопрос Дэвидсен.

В то время многие приветствовали использование данных в президентской кампании Обамы и называли этот подход инновационным[440]. Это был метод новой политической эпохи. Подобно тому как в 1990-е годы финансистов вдохновило появление новых ипотечных продуктов, в 2000-е соцсети стали считаться чем-то таким, что изменит политику к лучшему. Но как и в случае с финансовыми продуктами, иллюзии быстро развеялись.

«Эй, милашка, ты будешь голосовать на выборах? И за кого?» В преддверии всеобщих выборов 2017 года в Великобритании тысячи людей, искавших себе пару в приложении Tinder, получали в ответ эту фразу политического толка. Жительницы Лондона Шарлотта Гудмен и Яра Родригес Фаулер решили призвать своих двадцатилетних соотечественников голосовать за лейбористов и создали чат-бота, чтобы охватить широкую аудиторию.

Как только доброволец устанавливал бота, тот автоматически менял его геолокацию в Tinder на неопределенную, отвечал согласием каждому пользователю и начинал чат со всеми потенциальными партнерами. Если реакция собеседника на первое сообщение была доброжелательной, доброволец брал инициативу на себя и начинал реальный разговор. Всего бот отправил более 30 тысяч сообщений, в том числе людям, до которых никогда не добрались бы агитаторы. «Иногда собеседник был недоволен, что к нему обращался бот, а не человек, но негативная реакция проявлялась крайне редко, – впоследствии писали Гудмен и Родригес. – Tinder слишком несерьезная платформа, чтобы пользователи чувствовали себя обманутыми из-за какого-то разговора о политике»[441].

Боты позволяют одновременно общаться с огромным числом людей. С помощью сети ботов можно вести работу в таких масштабах, которые в ручном режиме попросту недостижимы. Эти бот-сети могут объединять несколько тысяч или даже миллионов аккаунтов. Как и люди, боты публикуют контент, начинают разговоры, продвигают идеи. Однако в последние годы действия таких аккаунтов привлекают к себе пристальное внимание. В 2016 году западный мир потрясло два исхода голосований: в июне Британия проголосовала за выход из ЕС, а в ноябре Дональд Трамп выиграл президентские выборы в США. Что стало причиной этих событий? Впоследствии высказывались мнения, что в период агитации широко распространялась ложная информация, зачастую исходившая от России и ультраправых группировок. Огромное число людей в Великобритании, а затем и в США были введены в заблуждение фальшивками, которые публиковались ботами и другими подозрительными аккаунтами.

На первый взгляд, данные подтверждают этот вывод. Есть основания полагать, что во время предвыборной кампании 2016 года посты в фейсбуке, за которыми стояла Россия, могло увидеть более 100 миллионов американцев. А в твиттере с российской пропагандой, распространяемой более чем 50 тысячами ботов, столкнулось почти 700 тысяч граждан США[442]. Мысль о том, что многие избиратели поддались пропаганде, публикуемой поддельными сайтами и иностранными агентами, звучит заманчиво, особенно для политических противников Брекзита и Трампа. Но это простое объяснение не выдерживает критики.

Дункан Уоттс и Дэвид Ротшильд указывали на то, что во время американской предвыборной кампании 2016 года в интернете публиковалось много другого контента, помимо связанной с Россией пропаганды. Да, пользователям фейсбука могла попадаться и пропаганда, но в тот период американцы просмотрели в соцсети более 11 триллионов постов. На каждую публикацию, связанную с Россией, приходилось почти 90 тысяч других. А в твиттере лишь 0,75 % твитов исходило от аккаунтов, имеющих отношение к России. «С точки зрения цифр информация, которую получали избиратели в ходе избирательной кампании, в подавляющем большинстве случаев исходила не от сайтов фейковых новостей и даже не от ультраправых СМИ, а из вполне известных источников», – отмечали Уоттс и Ротшильд[443]. И действительно, выгода Трампа от бесплатного освещения популярными СМИ первого года его предвыборной кампании оценивается почти в 2 миллиарда долларов[444]. Исследователи подчеркивали, что пристальное внимание СМИ к электронной переписке Хиллари Клинтон служит примером того, какую информацию эти издания предлагают читателям: «Всего за шесть дней на первой полосе New York Times вышло столько же статей об электронных письмах Хиллари Клинтон, сколько всего статей о политике появлялось на ней за 69 дней в преддверии выборов».

Другие исследователи пришли к тому же выводу относительно числа источников ложных новостей в 2016 году. Брендан Найхен и его коллеги выяснили: хотя некоторые американские избиратели читали большое количество новостей на сомнительных сайтах, таких людей было меньшинство. В среднем лишь 3 % статей, которые просматривали люди, были опубликованы сайтами, специализирующимися на фальшивках. Позднее исследователи опубликовали результаты анализа промежуточных выборов 2018 года; судя по всему, во время этой кампании ложные новости распространялись еще меньше. В Великобритании также не обнаружилось свидетельств того, что перед референдумом о выходе из ЕС в твиттере или YouTube преобладал контент, как-то связанный с Россией[445].

Это могло бы означать, что нам не стоит опасаться ботов и сомнительных сайтов. Однако все не так просто. Если говорить о манипуляциях в интернете, здесь происходит нечто гораздо менее заметное – но гораздо более опасное.

Бенито Муссолини однажды сказал, что «лучше прожить один день львом, чем сто лет овцой». По мнению пользователя твиттера @ilduce2016, автором этих слов был Дональд Трамп. Этот пользователь-бот, созданный двумя журналистами интернет-таблоида Gawker, опубликовал несколько тысяч твитов, где Трампу приписывались слова Муссолини. В конце концов один из постов привлек внимание самого Трампа: 28 февраля 2016 года, сразу после четвертых праймериз у республиканцев, он ретвитнул цитату про льва[446].

Если одни боты в соцсетях ориентированы на массовую аудиторию, то другие обладают меньшим охватом. Эти боты-приманки призваны привлечь внимание конкретных пользователей и вызвать их реакцию[447]. Помните, что каскады в твиттере зачастую начинаются с одной широковещательной передачи? Если вы хотите распространить сообщение, то для расширения передачи можно привлечь кого-то из инфлюенсеров. А поскольку многие вспышки сразу же затухают, полезно иметь бота, который будет повторять попытки: прежде чем Трамп ретвитнул цитату про льва, @ilduce2016 опубликовал ее больше двух тысяч раз. Создатели ботов, похоже, хорошо понимают, как эффективен этот подход. Публикуя сомнительный контент в 2016–2017 годах, боты в твиттере уделяли несоразмерно много внимания популярным пользователям[448].

Эту стратегию целенаправленного воздействия используют не только боты. В 2018 году, после массового убийства в средней школе Марджори Стоунман Дуглас в Паркленде (Флорида), появились сообщения, что стрелок был членом небольшой группы сторонников идеи превосходства белой расы из столицы штата Таллахасси. Но это была фальшивка. Ее придумали тролли с интернет-форумов, которым удалось убедить падких до сенсаций журналистов в правдивости этой версии. «Достаточно одной статьи, – заметил один пользователь. – И все остальные подхватывают историю»[449].

Исследователи, в том числе Уоттс и Найхен, отмечали, что в 2016 году доля информации, которую люди получали из сомнительных источников, была невелика – но это не значит, что проблемы не существует. «Думаю, на самом деле это важно, но не в том смысле, в каком кажется людям», – говорит Уоттс. Публикуя в твиттере ложные новости или сомнительные идеи, маргинальные группы не всегда нацеливаются на массовую аудиторию – по крайней мере, поначалу. Они часто выбирают мишенью тех журналистов и политиков, которые проводят много времени в соцсетях, с расчетом на то, что те подхватят идею и начнут транслировать ее широкой публике. Например, в 2017 году журналисты регулярно цитировали пользователя твиттера с ником @wokeluisa, который представлялся молодым выпускником политологического факультета из Нью-Йорка. На самом деле это была группа троллей из России: они избрали своей целевой аудиторией информационные агентства, рассчитывая завоевать доверие и распространять через них свои идеи[450]. «Журналисты не только участвуют в манипуляциях, – отмечает Уитни Филлипс, специалист по электронным СМИ из Сиракузского университета. – Они сами становятся добычей дезинформаторов»[451].

Как только какое-нибудь издание подхватывает историю, возникает эффект обратной связи, и ее начинают публиковать другие. Несколько лет назад я случайно испытал на себе этот эффект. Все началось с того, что я рассказал журналисту Times об одной математической странности в новой национальной лотерее (я тогда как раз дописал книгу о науке делать ставки). Два дня спустя эта история была опубликована. В день публикации, в 8:30 утра, я получил сообщение от продюсера передачи This Morning на канале ITV, который прочел статью. В 10:30 я уже выступал по национальному телевидению. Вскоре после этого мне написали с BBC Radio 4: они тоже видели статью и решили пригласить меня на главное дневное шоу. Затем подключились другие СМИ. В итоге моя аудитория разрослась до нескольких миллионов человек – от одного-единственного журналиста, которому я рассказал ту историю.

Мой опыт был довольно необычным, случайным и безвредным. Но другие намеренно стараются использовать эффект обратной связи в СМИ. Именно так распространяется ложная информация – несмотря на то, что большинство людей избегают маргинальных сайтов. В сущности, это своего рода «отмывание» информации. Точно так же, как наркокартели прокручивают деньги через легальный бизнес, чтобы скрыть их происхождение, манипуляторы в интернете используют авторитетные источники, чтобы подкрепить и распространить свои идеи; в результате широкая публика узнает об этих идеях от известных людей или из СМИ, а не от анонимного аккаунта.

Такое отмывание позволяет влиять на дебаты по какой-либо проблеме и на освещение этой проблемы. За счет тщательного таргетирования и подкрепления манипуляторы создают иллюзию широкой популярности тех или иных политических взглядов или кандидатов. В маркетинге такую стратегию называют астротурфингом[452], поскольку она позволяет искусственно имитировать общественную поддержку. В этом случае журналистам и политикам труднее игнорировать историю, и рано или поздно она превращается в реальную новость.

Разумеется, влияние СМИ возникло не сегодня; давно известно, что журналисты способны формировать новостной цикл. В сатирическом романе «Сенсация» Ивлина Во, написанном в 1938 году, есть рассказ о знаменитом репортере Венлоке Джейксе, которому поручили освещать революцию. Но в поезде Джейкс проспал свою станцию и вышел не в той стране. Не осознав своей ошибки, он написал статью о «баррикадах на улицах, пылающих церквах, о пулеметной стрельбе, вторящей треску его пишущей машинки». Другие журналисты, не желая пропустить такое событие, приезжали и сочиняли аналогичные истории. Результат – паника на бирже, экономический кризис, военное положение и, наконец, революция.

Конечно, Ивлин Во выдумал эту историю, но описанная им обратная связь в мире новостей действительно существует. И все же у современной информации есть ряд важных отличий. Прежде всего, это скорость, с которой она распространяется. За несколько часов никому не известный мем может стать главной темой для обсуждения[453]. Другое отличие – стоимость распространения. Создание ботов и фейковых аккаунтов обходится довольно дешево, а подкрепление за счет политиков или новостных агентств – практически бесплатно. В некоторых случаях популярные фейковые статьи даже приносят рекламный доход. Кроме того, существует возможность алгоритмической манипуляции: если кому-то удастся использовать фейковые аккаунты для получения реакции, которая ценится алгоритмами соцсетей, – например, комментариев и лайков, – новость может войти в число популярных, даже если в реальности ее обсуждает мало людей.

Но что именно люди пытаются сделать популярным с помощью этих новых инструментов? С 2016 года манипулятивную информацию в интернете обычно называют фейковыми новостями. Однако пользы от этого термина немного. Рени Диреста, исследующая технологии, отмечает, что под фейковыми новостями на самом деле могут подразумеваться разные типы контента, такие как кликбейтные заголовки, теории заговора, ошибочная информация и дезинформация. Как мы знаем, кликбейт нацелен на то, чтобы люди просто посетили ту или иную страницу; ссылки зачастую ведут к реальным новостям. В теориях заговора, напротив, реальные истории искажаются: в них включается «тайная истина», которая может раздуваться или усложняться по мере развития теории. Под ошибочной информацией Диреста понимает ложный контент, которым делятся непреднамеренно. К этой категории также относятся шутки и розыгрыши, которые намеренно создаются как фальшивки, а затем распространяются людьми, принимающими их за чистую монету.

И наконец, самый опасный тип фейковых новостей – дезинформация. Принято считать, что дезинформация нацелена на то, чтобы люди приняли ложь за правду. Но реальность несколько сложнее. В эпоху холодной войны агентов КГБ учили создавать противоречия в общественном мнении и подрывать доверие к новостям[454]. Это и есть дезинформация. Вас не убеждают в правдивости выдуманных историй, а заставляют усомниться в самом представлении о правде. Задача – перетасовать факты таким образом, чтобы затруднить восприятие реальности. И у КГБ неплохо получалось: они умели не только сеять зерна сомнений, но и усиливать дезинформацию. «В старые добрые времена, когда агенты КГБ использовали эту тактику, их целью были популярные СМИ, – говорит Диреста, – поскольку они обеспечивали легитимизацию и сами заботились о распространении»[455].

В последнее десятилетие прием успешно применяли несколько онлайн-сообществ. Один из первых случаев произошел в сентябре 2008 года, когда пользователь написал сообщение на форуме шоу Опры Уинфри. Он утверждал, что представляет широкую сеть педофилов, в которой состоит более 9000 человек. Но этот пост не стоило принимать всерьез: фраза «более 9000» (over 9000) – отсылка к мультсериалу «Жемчуг дракона Z», где этими словами воин оценивает силы противника, – была мемом с анонимного форума 4chan, изобилующего троллями. К удовольствию пользователей 4chan, Уинфри отнеслась к сообщению серьезно и прочла его в эфире[456].

По сути, интернет-форумы вроде 4chan, Reddit и Gab – это инкубаторы для заразных мемов. Вскоре после того, как пользователь публикует картинку или текст, появляется множество их новых вариантов. Эти новые, мутировавшие мемы распространяются и конкурируют со старыми; самые заразные выживают на форумах, более слабые исчезают. Это выживание самых приспособленных – процесс, аналогичный биологической эволюции[457]. Конечно, речь не идет о тысячелетиях, которые имели в своем распоряжении патогены, но эта краудсорсинговая эволюция дает сетевому контенту значительные преимущества.

Один из самых успешных эволюционных трюков, который тролли довели до совершенства, заключается в том, чтобы сделать мем предельно абсурдным: так людям будет трудно понять, серьезен он или нет. С налетом иронии маргинальные взгляды распространяются лучше, чем без него. Если аудитория обидится, автор мема может сказать, что это была шутка; если же пользователи посчитают мем шуткой, они не будут его критиковать. Эту тактику используют группы, пропагандирующие превосходство белой расы. Неонацистский сайт Daily Stormer в руководстве по стилю рекомендует авторам придерживаться легкого тона, чтобы не отпугивать читателей: «оскорбления на расовой почве должны иметь полушутливый оттенок»[458].

По мере того как мемы становятся все более заметными, они могут превращаться в эффективный ресурс для политиков, умеющих работать со СМИ. В октябре 2018 года Дональд Трамп использовал слоган «Jobs Not Mobs» («Рабочие места вместо бандитизма»), заявляя, что республиканцы выступают за развитие экономики, а не за поощрение иммиграции. Когда журналисты попытались найти источник этой фразы, выяснилось, что впервые она появилась в твиттере. Какое-то время она эволюционировала на форумах Reddit, стала запоминающейся и в итоге широко распространилась[459].

Маргинальный контент подхватывают не только политики. Слухи в интернете и ошибочная информация спровоцировали нападения на представителей национальных меньшинств на Шри-Ланке и в Мьянме, а также вспышки насилия в Мексике и Индии. В то же время кампании по дезинформации призваны столкнуть обе стороны конфликта. Сообщалось, что в 2016 и 2017 годах группы троллей из России создавали в фейсбуке мероприятия с целью организовать протестные акции ультраправых группировок и их противников[460]. Общественное недовольство усиливает также дезинформация по конкретным темам, таким как вакцинирование; недоверие к науке добавляется к недоверию к властям и судебной системе[461].

Проблема распространения опасной информации не нова. Даже термин «фейковые новости» возник давно – он использовался еще в конце 1930-х, хотя и недолго[462]. Но структура сетей в интернете способствует тому, чтобы процесс ускорялся, распространялся шире, а распознать фейки становилось все труднее. Информация, подобно некоторым вирусам, может эволюционировать, чтобы передаваться эффективнее. Что же с этим делать?

Мощное землетрясение на востоке Японии стало самым разрушительным в истории страны. Его сила была такова, что земная ось сместилась на несколько сантиметров, а в океане образовались цунами высотой до сорока метров. Затем поползли слухи. Через три часа после катастрофы 11 марта 2011 года один из пользователей твиттера предупредил о возможности ядовитого дождя из-за взрыва резервуара с газом. Взрыв был реальным – в отличие от ядовитого дождя. Но слухи продолжали распространяться. За один день несколько тысяч человек прочли безосновательное предупреждение и поделились им[463].

В ответ на эти слухи власти близлежащего города Ураясу опубликовали опровержение. Хотя ложное сообщение имело фору во времени, опровержение вскоре догнало его по популярности. К следующему вечеру опровержением делилось больше пользователей, чем первоначальным слухом. По мнению группы исследователей из Токио, более быстрый ответ властей дал бы больший эффект. На основании математических моделей они пришли к выводу, что, если бы опровержение было опубликовано на два часа раньше, это уменьшило бы вспышку слухов на 25 %.

Быстрое опровержение не всегда помогает погасить вспышку, но может замедлить распространение. Исследователи из Facebook выяснили, что, если друзья быстро сообщают пользователю, что тот поделился фальшивкой (например, сомнительной схемой «как быстро разбогатеть»), вероятность того, что он удалит пост, возрастает на 20 %[464]. Порой компании намеренно замедляют передачу информации, меняя структуру своих приложений. После серии нападений в Индии, вызванных ложными слухами, мессенджер WhatsApp затруднил распространение контента: теперь пользователи в Индии могли пересылать сообщения только пяти друзьям, а не сотне, как раньше[465].

Обратите внимание: эти контрмеры направлены на разные факторы, влияющие на репродуктивное число. Мессенджер WhatsApp ограничил возможности для передачи. Пользователи фейсбука убеждают друзей удалить пост, что уменьшает время заразности. Власти Ураясу снизили восприимчивость, предоставив тысячам людей правдивую информацию раньше, чем до них докатились слухи. Как и в случае с инфекционными болезнями, на некоторые аспекты репродуктивного числа воздействовать легче, чем на другие. В 2019 году интернет-сервис Pinterest объявил о том, что будет блокировать в результатах поиска контент, направленный против вакцинации (тем самым исключая возможность его распространения), и намерен полностью удалить его, что снизит продолжительность заражения[466].

Остается еще один фактор, влияющий на репродуктивное число: вероятность передачи идеи. Вспомним о рекомендациях СМИ по освещению таких событий, как самоубийства: они призваны снизить вероятность заражения. Уитни Филлипс и другие исследователи считают, что мы точно так же поступаем с манипулятивной информацией, ограничивая ее освещение, чтобы проблема не распространялась дальше. «Сообщая о какой-нибудь фальшивке или любой другой попытке манипуляции, вы тем самым ее легитимизируете, – говорит Филлипс. – В сущности, вы подаете пример другим, показывая, что это работает»[467].

Недавние события показали, что некоторым СМИ в этом плане предстоит еще много работы. После массового убийства в мечети в новозеландском городе Крайстчерч ряд изданий проигнорировал общепризнанные рекомендации по освещению террористических атак. Многие назвали имя стрелка, подробно рассказали о его взглядах, даже дали ссылки на его манифест и опубликовали видео теракта. К сожалению, эта информация стала популярной: в статьях, широко распространившихся в фейсбуке, очень часто нарушались упомянутые рекомендации[468].

Это означает, что нам нужно задуматься о том, как мы реагируем на человеконенавистнические идеи и кому выгодно привлекать к ним внимание. Сторонники освещения экстремистских взглядов обычно говорят, что они все равно распространились бы, даже без участия СМИ. Но исследования, посвященные заражению в интернете, показали обратное: без широковещательной передачи, которая подкрепляет контент, он редко распространяется широко. Как правило, идея становится популярной после того, как ее распространению помогают – намеренно или случайно – известные персоны или СМИ.

К сожалению, из-за меняющейся природы журналистики становится все труднее сопротивляться попыткам манипуляции. Жажда кликов и перепостов сделала СМИ уязвимыми к эксплуатации со стороны людей, публикующих заразные идеи; трудно противостоять тому интересу, который вызывают эти идеи. Это привлекает интернет-троллей и манипуляторов, которые гораздо лучше большинства пользователей разбираются в механизмах заражения в сети. С технологической точки зрения большинство манипуляторов не злоупотребляют системой – они следуют ее стимулам. «Секрет в том, что они используют соцсети именно так, как задумывалось при их создании», – говорит Филлипс. В ходе исследования она опросила десятки журналистов, и многие чувствовали себя неловко, осознавая, что извлекают выгоду из рассказов об экстремистских взглядах. «Это хорошо для меня, но плохо для страны», – признался один из репортеров. Чтобы уменьшить вероятность заражения, Филлипс предлагает обсуждать не только само событие, но и процесс манипуляции: «Разъяснение того, что публикация статьи – часть цепи усиления, что журналисты и читатели – тоже ее звенья, – все это должно выходить на первый план при освещении событий».

Хотя журналисты вносят существенный вклад в распространение информации, в цепи передачи есть и другие звенья – прежде всего соцсети. Изучать заражение на этих платформах гораздо сложнее, чем реконструировать последовательность случаев заболевания или инцидентов со стрельбой. Экосистема в интернете многомерна, в ней происходят триллионы взаимодействий, она пронизана широчайшей сетью возможных путей передачи. Но несмотря на всю ее сложность, предлагаемые решения зачастую одномерны: нам просто рекомендуют что-то делать чаще, а что-то реже.

Простого и однозначного решения здесь нет – как и в случае со многими другими сложными социальными вопросами. «Думаю, сдвиг, который мы наблюдаем, аналогичен тому, что происходило в США в ходе борьбы с наркотиками, – говорит Брендан Найхен[469]. – Теперь мы переходим от заявления “есть проблема, которую мы должны решить” к тезису “это хроническое состояние, которое нужно держать под контролем”. Психологические уязвимости, из-за которых люди склонны к заблуждениям, никуда не денутся. Инструменты, способствующие распространению этих заблуждений в интернете, тоже не исчезнут».

Однако в наших силах сделать так, чтобы СМИ, политические организации и платформы соцсетей – не говоря уже о нас самих – лучше сопротивлялись манипуляциям. Прежде всего, необходимо лучше разобраться в механизмах передачи. Недостаточно сосредоточиться на нескольких группах, странах или платформах. Информация, подобно заразным болезням, не признает государственных границ. В эпидемии испанки 1918 года винили Испанию, поскольку это была единственная страна, сообщавшая о болезни; точно так же и наше представление о заражении в интернете может быть искажено тем, где именно мы наблюдаем вспышки. В последние годы исследователи опубликовали почти в пять раз больше работ, посвященных заражению в твиттере, чем в фейсбуке, хотя у последнего в семь раз больше пользователей[470]. Причина в том, что ученым всегда было проще получить доступ к открытой информации твиттера, чем увидеть, что распространяется через такие закрытые приложения, как Facebook или WhatsApp.

Впрочем, есть надежда, что ситуация изменится: в 2019 году Facebook объявила о сотрудничестве с двенадцатью группами ученых, которые будут изучать влияние этой платформы на демократию, – но до полного понимания широкой информационной экосистемы нам еще далеко[471]. Одна из причин, по которым заражение в интернете так сложно исследовать, заключается в том, что большинству из нас трудно увидеть, какому воздействию подвергаются другие люди. Лет двадцать назад, если мы хотели посмотреть, какие кампании разворачиваются в мире, достаточно было взять газету или включить телевизор. Лозунги были у всех на виду, даже если их воздействие трудно было оценить. Говоря языком эпидемиологии, все видели источники инфекции, но никто не понимал, каковы масштабы распространения и какая инфекция от какого источника исходит. Сравните эту картину с нынешней ситуацией, когда информация распространяется в соцсетях, а манипуляторы нацеливают кампании в интернете на конкретных пользователей. В том, что касается распространения идей, сегодня группы, транслирующие информацию, гораздо больше знают о путях ее передачи, но для всех прочих источники заражения остаются невидимыми[472].

Для разработки эффективных мер противодействия дезинформации очень важно выявлять и оценивать распространение ложной и ошибочной информации. Без глубокого понимания процессов заражения мы рискуем либо ошибиться с источником, как в истории с «нездоровым» воздухом, либо избрать упрощенные стратегии (вроде воздержания при эпидемиях венерических болезней), которые работают в теории, но не на практике. Приняв в расчет особенности процесса передачи, мы повысим шансы избежать подобных эпидемиологических ошибок.

Кроме того, можно использовать преимущества цепной реакции. Меры контроля над заражением дают как прямой, так и косвенный эффект. Так, например, у прививки есть прямой эффект – вакцинированные люди не заразятся; а есть косвенный – они не передадут инфекцию другим. Таким образом, вакцинация населения обладает двойным эффектом.

То же самое можно сказать о заражении в интернете. Отсеивая вредный контент, мы получаем и прямой эффект (люди не сталкиваются с дезинформацией), и косвенный (устраняется возможность распространения). Это значит, что тщательно продуманные меры могут оказаться чрезвычайно действенными. Небольшое снижение репродуктивного числа приведет к серьезному уменьшению масштаба вспышки.

«Вредно ли проводить время в соцсетях?» – таким вопросом в конце 2017 года задались двое исследователей из Facebook. Дэвид Гинсберг и Мойра Берк проанализировали данные о том, как соцсети влияют на наше самочувствие. Результаты, опубликованные Facebook, указывали на то, что не любое общение в сети полезно. В ходе более раннего исследования Берк выяснила, что искренние сообщения от близких друзей, судя по всему, улучшают настроение пользователей – в отличие от простых реакций вроде лайков. «Как и в личном общении, здесь полезны взаимодействия с людьми, которые вам небезразличны, – считают Гинсберг и Берк. – А просмотр публикаций незнакомых людей может даже ухудшить настроение»[473].

Огромное преимущество исследований на материале интернета – возможность проверить популярные теории о человеческом поведении. В последние десять лет ученые используют большие массивы данных, чтобы пересмотреть прежние взгляды на распространение информации. Эти исследования уже опровергли ряд неверных представлений о влиянии, популярности и успехе в интернете. Они заставили даже скорректировать понятие вирусности. Онлайн-методы используются и для анализа инфекционных болезней; применив приемы изучения интернет-мемов, исследователи малярии нашли новые способы отслеживать распространение болезни в Центральной Америке[474].

На примере соцсетей хорошо заметно, как изменилось взаимодействие между людьми; но это не единственные сети, формирующиеся в течение нашей жизни. Как мы узнаем из следующей главы, технологические связи расширяются и в других направлениях, пронизывая повседневную жизнь. Технологии приносят огромную пользу, но они же создают новые риски. В мире эпидемий каждая связь – это новый потенциальный путь заражения.

6

Как захватить интернет

Когда многие сайты, включая Netflix, Amazon и Twitter, подверглись массированной кибератаке, в рядах атакующих оказались чайники, холодильники и тостеры. В 2016 году программа под названием Mirai заразила несколько тысяч умных бытовых приборов по всему миру. В последнее время появляется все больше таких приборов, которыми можно управлять (например, регулировать температуру) через онлайн-приложения; в результате создаются связи, уязвимые к заражению. Инфицированные Mirai приборы объединились в огромную сеть ботов, ставшую мощным интернет-оружием[475].

21 октября того же года оружие выстрелило. Хакеры, создавшие бот-сеть, избрали своей мишенью Dyn – популярную систему доменных имен. Эти системы критически важны для навигации в интернете. Они преобразуют обычный веб-адрес (например, Amazon.com) в числовой IP-адрес, который сообщает вашему компьютеру, где искать нужный сайт. Это нечто вроде телефонной книги интернет-сайтов. Боты Mirai атаковали Dyn, вызвав перебои в работе системы из-за переизбытка запросов. А поскольку Dyn обслуживает ряд весьма популярных сайтов, компьютеры множества пользователей не могли получить к ним доступ.

Такие системы, как Dyn, ежедневно обрабатывают огромное число запросов, и, чтобы вывести их из строя, нужно приложить очень серьезные усилия. Это стало возможным благодаря масштабу сети Mirai. Этой программе удалось провести атаку – одну из крупнейших в истории – благодаря тому, что она заражала необычных жертв. Обычно бот-сети состоят из компьютеров и роутеров, но Mirai распространялась через гаджеты, имеющие доступ к интернету; помимо кухонных приборов, она заражала умные телевизоры и радионяни. Эти устройства обладают преимуществом при проведении массированных кибератак: люди выключают на ночь компьютеры, но нередко оставляют включенными другие устройства. «Mirai располагала колоссальными ресурсами», – рассказывал впоследствии журналу Wired один агент ФБР[476].

Масштаб атаки Mirai показал, как легко распространяются искусственные инфекции. Следующего убедительного доказательства долго ждать не пришлось – всего через несколько месяцев, 12 мая 2017 года, вредоносная программа WannaCry начала захватывать тысячи компьютеров, требуя выкуп. Сначала она зашифровывала файлы на компьютере, а затем выводила на экран сообщение о том, что у пользователя есть три дня для перечисления 300 долларов (в биткоинах) на анонимный счет. Если человек отказывался платить, возможность расшифровки утрачивалась навсегда. Программа WannaCry вызвала серьезные проблемы. Проникновение в систему Национальной службы здравоохранения Великобритании привело к отмене более 19 тысяч записей к врачам. За несколько дней вредоносная программа охватила больше ста стран, а общий ущерб оценивается в миллиард долларов[477].

В отличие от вспышек социального заражения или биологических инфекций, которые могут развиваться на протяжении нескольких дней или недель, эпидемии искусственных инфекций разрастаются гораздо быстрее. Вредоносная программа может разлететься по сети за несколько часов. На начальном этапе охват вспышек Mirai и WannaCry удваивался каждые 80 минут. Другие вредоносные программы могут распространяться еще быстрее, удваивая охват за несколько секунд[478]. И все же заражение компьютеров не всегда происходит так быстро.

Первый компьютерный вирус, который распространился «в естественных условиях», за пределами локальной сети лаборатории, был задуман как розыгрыш. В феврале 1982 года пятнадцатилетний старшеклассник из Пенсильвании Рич Скрента создал вирус, поражавший домашние компьютеры Apple II. Этот вирус надоедал, но не причинял никакого вреда: зараженный компьютер просто время от времени выводил на экран стихотворение, которое сочинил Скрента[479].

Вирус, нареченный автором Elk Cloner, распространялся через дискеты с играми, которыми обменивались владельцы компьютеров. По словам специалиста по сетям Алессандро Веспиньяни, большинство первых компьютеров не были объединены в сеть, поэтому компьютерные вирусы были больше похожи на биологические инфекции: «Они распространялись на дискетах. Все зависело от сети контактов и социальных связей»[480]. При таком процессе передачи Elk Cloner не мог выйти за пределы широкого круга друзей Скренты. Хотя программа добралась до его кузенов в Балтиморе и проникла в компьютер его друга, служившего во флоте, такие далекие путешествия для тогдашних вирусов были редкостью.

Но эпоха локальных и относительно безвредных вирусов продлилась недолго. «Компьютерные вирусы быстро перебрались в совершенно новый мир, – говорит Веспиньяни. – Они мутировали. Пути передачи изменились». Вредоносное ПО больше не зависит от взаимодействия людей, а распространяется напрямую от компьютера к компьютеру. По мере того как вредоносные программы становились привычным явлением, новые угрозы потребовали новой терминологии. В 1984 году информатик Фред Коэн впервые дал определение компьютерному вирусу, назвав так программу, которая размножается путем заражения других программ, подобно тому как биологический вирус для размножения заражает клетки носителя[481]. Продолжая биологическую аналогию, Коэн указал на отличие вирусов от компьютерных червей, которые способны размножаться и распространяться без проникновения в другие программы.

Компьютерные черви впервые привлекли к себе внимание общества в 1988 году, благодаря «червю Морриса», созданному студентом Корнеллского университета Робертом Моррисом. Появившийся 2 ноября червь быстро распространился по сети ARPANET – первой версии интернета. Моррис утверждал, что программа не должна была никак о себе заявлять и предназначалась только для оценки размера сети. Но небольшая ошибка в коде привела к серьезным проблемам.

Изначально Моррис запрограммировал червя таким образом, чтобы тот, попадая на компьютер, первым делом проверял, не заражена ли уже машина, – чтобы избежать многократной установки программы. Но такой подход упростил бы задачу блокировки червя; пользователи смогли бы «вакцинировать» свой компьютер, имитировав заражение. Чтобы решить эту проблему, Моррис позволил программе время от времени дублировать себя на уже зараженной машине. Однако он недооценил последствия. Выпущенный на свободу червь распространялся и размножался слишком быстро, нарушая работу множества компьютеров[482].

Говорят, что червь Морриса в итоге заразил 6000 компьютеров – приблизительно 10 % всей сети того времени. Но по мнению Пола Грэма, современника Морриса, это было лишь предположение, которое позднее стали повторять все подряд. «Люди любят числа, – впоследствии вспоминал он. – И это число тиражируется по всему интернету, как сам червь»[483].

Даже если масштаб эпидемии червя Морриса был оценен верно, он не идет ни в какое сравнение с современными вредоносными программами. В августе 2016 года вспышка Mirai всего за один день охватила почти 65 тысяч устройств. На пике эпидемии бот-сеть состояла из более чем полумиллиона устройств, и лишь в начале 2017 года начался спад.

И все же у Mirai и червя Морриса есть нечто общее: их создатели не ожидали, что вспышка выйдет из-под контроля. Информация о Mirai попала на первые полосы газет в октябре 2016 года, когда пострадали сайты Amazon и Netflix, однако изначально бот-сеть разрабатывалась с более скромной целью. Когда ФБР отследило происхождение Mirai, оказалось, что все началось с двадцатиоднолетнего студента колледжа по имени Парас Джа, двоих его друзей и компьютерной игры Minecraft.

У Minecraft насчитывается более 50 миллионов активных пользователей по всему миру, которые играют друг с другом на бескрайних просторах виртуальных миров. Игра принесла ее создателю огромную прибыль – после того как в 2014 году Microsoft купила Minecraft, он приобрел поместье стоимостью 70 миллионов долларов[484]. Она также приносила доход владельцам сторонних серверов, на которых хранились виртуальные ландшафты игры. В то время как большинство многопользовательских онлайн-игр подконтрольны какому-то одному центру, Minecraft действует по принципу свободного рынка: люди могут платить за доступ к любому серверу, который выберут. С ростом популярности игры некоторые владельцы серверов стали зарабатывать сотни тысяч долларов в год.

На кону стояли большие деньги, и некоторые владельцы серверов стали пытаться избавиться от конкурентов. Если удастся направить большое количество ложных запросов на другой сервер (это так называемая распределенная атака на отказ в обслуживании, или DDoS-атака), скорость соединения для игроков снизится. Разочарованные пользователи начнут искать альтернативный сервер, в идеале – принадлежащий организаторам атаки. Появился целый рынок онлайн-оружия, где предлагались все более изощренные DDoS-атаки, а зачастую и защита от них[485].

Именно с этой целью создавалась Mirai. Бот-сеть была настолько мощной, что могла подавить любого конкурента, который попытался бы организовать DDoS-атаку. Но Mirai недолго оставалась в мире Minecraft. 30 сентября 2016 года, за несколько недель до атаки на Dyn, Джа и его друзья опубликовали на интернет-форуме код Mirai. Эту тактику часто используют хакеры: если код выложен в публичное пространство, властям труднее найти его создателей. Затем кто-то другой – неизвестно, кто именно, – скачал написанный тремя друзьями код и использовал его для DDoS-атаки на Dyn.

Авторов Mirai – они жили в Нью-Джерси, Питтсбурге и Новом Орлеане – вычислили после того, как ФБР получило в свое распоряжение зараженные устройства и отследило всю цепочку передачи до самого источника. В декабре 2017 года все трое были признаны виновными в создании бот-сети. По приговору они были обязаны сотрудничать с ФБР, чтобы предотвратить новые подобные атаки. Суд Нью-Джерси также взыскал с Джа 8,6 миллиона долларов в счет возмещения ущерба[486].

Бот-сеть Mirai сумела парализовать интернет, атаковав каталог веб-адресов Dyn, но в других случаях именно системы веб-адресов помогали остановить атаку. Когда в мае 2017 года разрасталась эпидемия WannaCry, британский специалист по кибербезопасности Маркус Хатчинс анализировал исходный код червя. Программа содержала ссылку на длинный веб-адрес, состоявший из бессмысленного набора букв: iuqerfsodp9ifjaposdfjhgosurijfaewrwergwea.com. Именно к нему якобы пытался получить доступ WannaCry. Хатчинс заметил, что этот домен не зарегистрирован, и купил его за 10,69 доллара. Сделав это, он, сам того не подозревая, «выключил рубильник» и остановил атаку. «Должен признаться: регистрируя домен, я еще не знал, что это остановит вредоносную программу, так что это была случайность, – позднее написал он в твиттере. – Теперь я могу добавить в свое резюме: “случайно остановил международную кибератаку”»[487].

Одна из причин столь широкого распространения Mirai и WannaCry состоит в том, что черви хорошо приспособлены для поиска уязвимых устройств. Говоря языком эпидемиологов, современные вредоносные программы способны создавать большое количество возможностей для передачи – гораздо большее, чем их предшественники. В 2002 году Стюарт Стэнифорд и его коллеги опубликовали статью под названием «Как завладеть интернетом в свободное время»[488] (в культуре хакеров «владеть» (0wn) означает «полностью контролировать»). Исследователи показали, что червь Code Red, заражавший компьютеры в 2001 году, был относительно медленным. Каждый зараженный сервер инфицировал в среднем 1,8 компьютера в час. Это гораздо быстрее, чем распространяется корь, одна из самых заразных болезней человека: в восприимчивой популяции больной корью будет заражать в среднем 0,1 человека в час[489]. И все же для червя это была невысокая скорость – в том смысле, что Code Red потребовалось некоторое время для действительно масштабной вспышки.

Стэнифорд и его соавторы предположили, что более эффективный червь способен спровоцировать вспышку гораздо быстрее. Позаимствовав у Энди Уорхола знаменитую цитату о пятнадцати минутах славы, они назвали эту гипотетическую программу «червем Уорхола», потому что именно за это время червь смог бы добраться до большинства своих жертв. Но идея недолго оставалась в области предположений. Через год появился первый червь Уорхола: программа под названием Slammer заразила 75 тысяч компьютеров[490]. Если охват вспышки Code Red на раннем этапе удваивался за 37 минут, то в случае со Slammer это происходило за 8,5 секунды.

Slammer быстро распространялся, но затем вспышка угасла, поскольку ему становилось все труднее находить восприимчивые компьютеры. Поэтому общий ущерб тоже был невелик. Хотя масштабная вспышка привела к замедлению работы многих серверов, сам червь не причинял вреда зараженным компьютерам. Это еще один пример того, что вредоносные программы могут вызывать разные симптомы – в точности как биологические инфекции. Одни черви почти никак себя не проявляют или выводят на экран стихи, другие требуют выкуп или запускают DDoS-атаки.

Как показали атаки на серверы Minecraft, в мире существует рынок самых эффективных червей. Такое вредоносное ПО обычно продается на тайных онлайн-площадках, например в «даркнете», существующем параллельно с привычными для нас сайтами, которые мы можем найти с помощью обычных поисковиков. Когда исследователи из «Лаборатории Касперского», специализирующейся на кибербезопасности, изучали предложения на этих рынках, они нашли людей, готовых организовать пятиминутную DDoS-атаку всего за 5 долларов. Атака продолжительностью в один день обошлась бы заказчику в 400 долларов. В «Лаборатории Касперского» подсчитали, что бот-сеть из 1000 компьютеров обходится создателям примерно в 7 долларов в час. Продавцы запрашивают за атаку такой продолжительности в среднем 25 долларов – неплохая норма прибыли[491]. В год атаки вируса WannaCry рынок программ-вымогателей в даркнете оценивался в миллионы долларов, а прибыль некоторых продавцов выражалась шестизначными числами (никаких налогов они, разумеется, не платили)[492].

Несмотря на популярность вредоносных программ в криминальной среде, у специалистов возникли подозрения, что самые совершенные образцы изначально возникали в рамках государственных проектов. WannaCry, заразивший множество компьютеров, использовал так называемую уязвимость нулевого дня – то есть такую, о которой еще не было известно широкой публике. Предположительно эта уязвимость была обнаружена Агентством национальной безопасности США и использовалась для сбора разведывательной информации, а затем о ней каким-то образом узнали другие люди[493]. Технологические компании готовы платить немалые деньги за возможность закрыть эти лазейки. В 2019 году Apple предложила премию до двух миллионов долларов тому, кто сможет взломать новую операционную систему для iPhone[494].

При распространении вредоносного ПО уязвимость нулевого дня ускоряет передачу, повышая восприимчивость компьютеров. В 2010 году стало известно, что червь Stuxnet нарушил работу завода по обогащению урана в иранском Нетензе. Судя по сообщениям, червь мог повредить критически важные центрифуги. Чтобы распространиться по иранским системам, программа использовала двадцать уязвимостей нулевого дня, о которых тогда почти никто не знал. Учитывая уровень сложности атаки, многие СМИ указывали на американских и израильских военных как на возможных создателей червя. Но даже в этом случае изначальное заражение могло стать результатом очень простого действия: высказывались предположения, что червь попал в систему через двойного агента с зараженной USB-флешкой[495].

Компьютерная сеть надежна настолько, насколько надежно ее самое слабое звено. За несколько лет до атаки Stuxnet хакерам удалось получить доступ к защищенной американской системе в Афганистане. По мнению журналиста Фреда Каплана, русская разведка поставляла зараженные USB-флешки в несколько киосков, расположенных вблизи штаб-квартиры НАТО в Кабуле. В конце концов кто-то из американских солдат купил одну из таких флешек и вставил в компьютер с секретной информацией[496]. Поставить безопасность под угрозу могут не только люди. В 2017 году сотрудники одного из американских казино с удивлением обнаружили, что внутренняя информация поступает на компьютер хакера в Финляндии. Но настоящим сюрпризом стал источник утечки: хакер решил не атаковать хорошо защищенный главный сервер и проник в систему через подключенный к интернету аквариум с рыбками[497].

В прошлом хакеры, как правило, стремились получить доступ к компьютерным системам и вывести их из строя. Но по мере того как к интернету стало подключаться все больше устройств, злоумышленников заинтересовала возможность использовать компьютерные системы для управления другими устройствами. Примерно в то же время, когда объектом хакерской атаки стал аквариум из казино в Неваде, Алекс Ломас и его коллеги из британской фирмы Pen Test Partners, специализирующейся на кибербезопасности, задались вопросом, можно ли взломать секс-игрушки с технологией Bluetooth. Им не понадобилось много времени, чтобы выяснить, что некоторые из этих устройств никак не защищены от атаки. Теоретически с помощью нескольких строчек кода можно было взломать игрушку и включить вибрацию на максимум. А поскольку каждый прибор поддерживает только одно соединение, владелец не смог бы его выключить[498].

Но можно ли сделать это в реальности – с учетом того, что у Bluetooth относительно небольшой радиус действия? Ломас считает, что такое вполне возможно. Однажды он прогуливался по Берлину и решил посмотреть список ближайших устройств с Bluetooth. Каково же было его удивление, когда он обнаружил в списке знакомый идентификатор: это была одна из игрушек, которую он и его команда оценили как незащищенную. Вероятно, кто-то носил игрушку с собой, не подозревая, что какой-нибудь хакер может легко ее включить.

Уязвимы не только игрушки с Bluetooth. Ломас с коллегами нашли и другие устройства с плохой защитой, в том числе секс-игрушку с видеокамерой, подключаемой к Wi-Fi. Если пользователь не сменит пароль, установленный по умолчанию, хакер может легко взломать ее и получить доступ к видеопотоку. Ломас подчеркивал, что его команда никогда не пыталась подключаться к устройствам за пределами лаборатории. Кроме того, у исследователей не было цели пристыдить людей, которые пользуются такими игрушками. Наоборот: поднимая эту проблему, они хотели добиться того, чтобы пользователи не боялись вмешательства в их жизнь, а для этого нужно заставить производителей пересмотреть стандарты безопасности.

Атакам могут подвергаться не только секс-игрушки. Ломас обнаружил, что через Bluetooth можно добраться до слухового аппарата его отца. Мишенью хакеров вполне могут оказаться и более сложные устройства: ученые из Университета Брауна выяснили, что не так уж трудно получить доступ к исследовательским роботам, воспользовавшись уязвимостью в популярной операционной системе для робототехники. В начале 2018 года им удалось получить контроль над таким роботом в Вашингтонском университете (с разрешения его владельцев). Но угрозы обнаружились и гораздо ближе: два их собственных робота – промышленный сборщик и дрон – не были защищены от постороннего вмешательства. «Ни один из них не предназначался для подключения к публичным сетям, – отмечали исследователи. – И оба могли нанести физический ущерб при неправильном использовании». Речь шла об университетских роботах, но ученые предупреждали, что подобные проблемы могут возникнуть где угодно: «По мере того как роботы из лабораторий приходят на промышленные предприятия и в дома людей, количество устройств, которые можно взломать, многократно увеличивается»[499].

Устройства с доступом к интернету создают новые связи между разными сторонами нашей жизни. Но зачастую мы не знаем точно, к чему могут привести эти связи. Одна невидимая сеть заявила о себе днем 28 февраля 2017 года, когда некоторые владельцы домов, подключенных к интернету, обнаружили, что не могут включить свет. Или выключить духовку. Или попасть в гараж.

Попытки выявить источник неполадок указывали на Amazon Web Services (AWS) – подразделение Amazon, отвечающее за облачный сервис. Когда в «умном» доме кто-то нажимает на кнопку, чтобы включить «умную» лампочку, уведомление об этом отправляется на облачный сервер (например, AWS), который может располагаться на расстоянии нескольких тысяч миль. Затем сервер посылает сигнал лампочке, и она включается. В тот февральский день некоторые серверы AWS ненадолго отключились от интернета, из-за чего множество домашних устройств перестало реагировать на команды[500].

В целом AWS очень надежна: компания обещает бесперебойную работу серверов 99,99 % времени, и именно такая надежность способствовала популярности облачных сервисов. Они стали настолько востребованными, что в последние годы AWS обеспечивает Amazon почти три четверти прибыли[501]. Однако широкое распространение облачных вычислений вкупе с возможными последствиями отказа сервера вызвали предположение, что система AWS «слишком велика, чтобы рухнуть»[502]. Если значительная часть сети зависит от одной компании, то мелкие проблемы в источнике могут многократно усугубляться. Аналогичные опасения высказывались в 2018 году, когда Facebook объявила, что миллионы пользователей могли пострадать из-за взлома системы безопасности. А поскольку многие используют аккаунт фейсбука для доступа к другим сайтам, такие атаки могут распространяться дальше, чем предполагают пользователи[503].

Мы не впервые сталкиваемся с подобным сочетанием скрытых связей и крупных хабов, в которых сходятся все цепочки. Именно эти особенности сети сделали уязвимой финансовую систему, которая существовала до 2008 года – пока события, казавшиеся локальными, не привели к глобальным последствиям. В онлайн-сетях этот эффект может проявляться еще сильнее. И это приводит к весьма необычным эпидемиям.

Вскоре после проблемы 2000 года в интернете появился «любовный вирус». В начале мая 2000 года люди в разных уголках планеты получили электронные письма с темой «ILOVEYOU». Сообщение было заражено компьютерным червем, замаскированным под текстовый файл с признанием в любви. Когда получатель открывал письмо, червь повреждал файлы на зараженном компьютере, а затем рассылал сам себя по всем электронным адресам из адресной книги. Он распространился довольно широко, парализовав работу электронной почты нескольких организаций, в том числе британского парламента. В конце концов технические отделы приняли меры, которые помогли защитить компьютеры от червя. Но потом произошло нечто странное. Червь не исчез, а остался жить в сети. Даже через год он входил в число самых активных вредоносных программ в интернете[504].

Специалист по информационным системам Стив Уайт заметил, что то же самое происходит с другими компьютерными червями и вирусами. В 1998 году он отмечал, что такие программы часто остаются в сети. «Это загадка, – писал Уайт[505]. – Данные об инцидентах с вирусами свидетельствуют о том, что в каждый момент времени несколько систем в мире оказываются заражены». Тот факт, что вопреки мерам противодействия вирусы живут так долго, свидетельствует об их высокой заразности; но при этом обычно они заражают небольшое число компьютеров, а это значит, что распространяются они не очень хорошо.

В чем причина этого парадокса? Через пару месяцев после атаки «любовного вируса» Алессандро Веспиньяни и его коллега, физик Ромуальдо Пастор-Саторрас, наткнулись на статью Уайта. Складывалось впечатление, что компьютерные вирусы ведут себя не так, как биологические, и исследователи задумались: не связано ли это со структурой сети? Годом ранее их исследование показало, что разброс в популярности сайтов в мировой паутине очень велик: ссылки на одни сайты можно пересчитать по пальцам, а на другие ссылаются чрезвычайно часто[506].

На примере болезней, передающихся половым путем, мы уже знаем, что реальное репродуктивное число инфекции будет тем выше, чем больше разброс в количестве сексуальных партнеров у разных людей. Инфекция, вспышка которой угасла бы, если бы все вели себя одинаково, может распространиться, если у некоторых людей сексуальных партнеров гораздо больше, чем у остальных. Веспиньяни и Пастор-Саторрас поняли, что в компьютерных сетях происходит нечто более серьезное[507]. Из-за огромной вариативности в количестве связей в сети выживают даже слабые на первый взгляд вирусы. Причина в том, что в такой сети каждый компьютер расположен всего в нескольких шагах от крупного хаба с большим числом связей, который может передавать вирусы множеству машин, играя роль суперраспространителя. Это гипертрофированная версия проблемы, с которой столкнулись банки в 2008 году, когда эпидемия развивалась за счет нескольких крупных хабов.

В тех случаях, когда вспышки обусловлены суперраспространением, сам процесс передачи крайне нестабилен. Если инфекция не достигнет крупного узла, она вряд ли распространится слишком далеко. Однако суперраспространение также делает вспышку менее предсказуемой. Хотя распространяются далеко не все вспышки, те, которым это все же удается, могут заявлять о себе удивительно долго. Вот почему некоторые компьютерные вирусы и черви продолжают жить в сети, хотя сами по себе они не так уж и заразны. То же самое можно сказать о многих трендах в соцсетях. Возможно, вам доводилось наблюдать за распространением какого-нибудь странного мема и удивляться его живучести; причина может заключаться в особенностях сети, а не в качестве контента[508]. Благодаря структуре онлайн-сетей инфекции в интернете обретают возможности, недоступные биологическим инфекциям.

22 марта 2017 года веб-разработчики по всему миру заметили, что их приложения работают неправильно. Самые разные компании, использующие язык программирования JavaScript, от Facebook до Spotify, обнаружили, что часть их программного обеспечения не работает. Пользовательские интерфейсы давали сбои, картинки не загружались, обновления не устанавливались.

Что произошло? Выяснилось, что пропали одиннадцать строк компьютерного кода, о существовании которых многие люди даже не догадываются. Этот код был написан Азером Кочулу, веб-разработчиком из Окленда (Калифорния). Одиннадцать строк представляли собой программу на JavaScript под названием left-pad. Сама программа была несложной: она просто доводила строки до нужной длины, вставляя пробелы в начале. Большинство программистов способны написать ее с нуля за несколько минут[509].

Но большинство программистов не пишут все с нуля. Ради экономии времени они используют инструменты, разработанные другими и выложенные в свободный доступ. Многие ищут их на онлайн-ресурсе npm, где собраны полезные программные модули вроде left-pad. Иногда разработчики встраивают эти инструменты в новые программы, которые затем тоже выкладывают в открытый доступ. Некоторые из таких программ, в свою очередь, встраиваются в следующие, и в результате образуется цепочка, в которой каждый новый продукт поддерживается предыдущим. Когда кто-то устанавливает или обновляет программу, ему также нужно загрузить всю предшествующую цепочку – в противном случае появится сообщение об ошибке. За месяц до исчезновения злосчастный left-pad был загружен более двух миллионов раз.

В тот мартовский день Кочулу удалил свой код из npm из-за разногласий по поводу названия его модуля, совпавшего с названием зарегистрированной торговой марки. Представители npm попросили его переименовать модуль после жалобы компании – владельца торговой марки, Кочулу отказался и в итоге удалил все свои пакеты с ресурса. Среди них был и left-pad. В результате внезапно оказались разрушены все цепочки программ, в которых использовался модуль Кочулу. Некоторые цепочки были настолько длинными, что разработчики даже не осознавали, что они зависят от этих одиннадцати строк кода.

Программа Кочулу – это лишь один пример компьютерного кода, который распространяется гораздо шире, чем мы можем предположить. Вскоре после инцидента с left-pad программист Дэвид Хейни обратил внимание, что еще один инструмент из npm – состоящий всего из одной строчки кода – стал критически важной частью семидесяти двух других программ. Он назвал еще ряд программ, которые в значительной степени зависели от простых фрагментов кода. «Я поражен тем фактом, что разработчики делают свой код зависимым от заимствованных функций длиной в одну строку, которые они должны уметь писать с закрытыми глазами», – недоумевал он[510]. Заимствованные фрагменты кода зачастую распространяются дальше, чем можно ожидать. Когда исследователи из Корнеллского университета проанализировали статьи, написанные с помощью LaTeX, популярного набора расширений для верстки научных текстов, они обнаружили, что ученые часто используют коды коллег. Некоторые файлы распространялись по профессиональным сетям более двадцати лет[511].

По мере распространения код может изменяться. После того как в конце сентября 2016 года трое студентов опубликовали код Mirai, в интернете появились десятки его вариантов, лишь незначительно отличавшихся от исходного. Внесение в код таких изменений, чтобы он стал инструментом масштабной атаки, было лишь вопросом времени. В начале октября, за несколько месяцев до инцидента с Dyn, специалисты по кибербезопасности из компании RSA обратили внимание на необычное объявление в даркнете: группа хакеров предлагала атаку мощностью 125 гигабит в секунду. За 75 тысяч долларов можно было купить доступ к бот-сети из 100 тысяч узлов, которая, как утверждалось, работала на основе модифицированного кода Mirai[512]. Но это был не первый случай изменения Mirai. За несколько недель до опубликования кода создатели программы внесли в нее более двадцати корректировок – вероятно, чтобы повысить заразность бот-сети. Одни вставки затрудняли обнаружение червя, другие блокировали прочие вредоносные программы, конкурирующие за доступ к уязвимым компьютерам. Став общедоступным, код Mirai продолжал изменяться на протяжении нескольких лет; новые варианты появлялись даже в 2019 году[513].

Когда Фред Коэн в 1984 году впервые описывал компьютерные вирусы, он отмечал, что вредоносное ПО со временем может меняться, так что его будет все труднее обнаружить. Экосистема компьютерных вирусов и антивирусных программ не достигнет устойчивого равновесия – она будет постоянно развиваться. «В результате эволюции равновесие нарушается, и результат неясен во всех случаях, кроме самых простых, – говорит Коэн[514]. – Это что-то сродни биологической теории эволюции и, возможно, генетической теории болезней».

Стандартный способ защиты от вредоносного ПО – установить антивирусную программу, которая будет выявлять известные угрозы. Обычно такая программа ищет знакомые сегменты кода, а затем распознанная угроза нейтрализуется[515]. Иммунная система человека действует подобным образом при заражении или после вакцинации. Клетки иммунной системы запоминают признаки патогена, воздействию которого мы подверглись, и при повторном инфицировании быстро реагируют на угрозу и нейтрализуют ее. Но эволюция порой затрудняет этот процесс – некогда знакомые патогены меняются, чтобы их не обнаружили.

Один из самых ярких и досадных примеров этого процесса – эволюция вируса гриппа. Биолог Питер Медавар однажды назвал вирус гриппа «фрагментом нуклеиновой кислоты, окруженным плохими новостями»[516]. Две особенно плохие новости живут на поверхности вируса: это пара белков под названием гемагглютинин и нейраминидаза, сокращенно HA и NA. HA позволяет вирусу прикрепляться к клетке-хозяину, а NA помогает выпускать новые частицы вируса с поверхности зараженных клеток. Эти белки могут иметь разную форму, что и определяет различия между штаммами вируса гриппа: H1N1, H3N2, H5N1 и так далее.

Зимние эпидемии гриппа обычно вызываются штаммами H1N1 и H3N2. Вирусы постепенно эволюционируют, и при этом меняется форма белков. Поэтому наша иммунная система не воспринимает мутировавший вирус как угрозу. Мы ежегодно сталкиваемся с эпидемиями гриппа – и ежегодно проходим вакцинацию – именно потому, что наш организм играет с вирусом в эволюционные «кошки-мышки».

Эволюция помогает выживать и искусственным инфекциям. В последние годы вредоносные программы научились автоматически меняться, чтобы их было сложнее обнаружить. Например, в 2014 году бот-сеть Beebone заразила тысячи компьютеров по всему миру. Червь, распространяемый ботами, менялся по нескольку раз в день, порождая миллионы уникальных вариантов. Когда антивирусные программы учились узнавать текущую версию кода, червь вновь менялся, искажая известную схему. В 2015 году Beebone наконец удалось полностью удалить из сети – но только после того, как специалисты выявили неизменную часть системы: для координации бот-сети использовались одни и те же доменные имена. Такой подход оказался более эффективным, чем попытки идентифицировать меняющихся червей[517]. Точно так же биологи надеются разработать более эффективные вакцины против гриппа, чтобы нацелить иммунную систему на те части вируса, которые остаются неизменными[518].

Вредоносные программы и дальше будут эволюционировать, чтобы избежать обнаружения, а власти продолжат попытки за ними угнаться. Меняться будут и пути передачи. Инфекции смогут не только находить новые мишени вроде бытовых приборов, но и распространяться посредством кликбейта и прицельных атак на соцсети[519]. Рассылая персонализированные сообщения конкретным пользователям, хакеры смогут увеличить вероятность того, что пользователь перейдет по ссылке и невольно загрузит вредоносное ПО. Но эволюция не только помогает инфекциям эффективно распространяться между компьютерами или людьми. Она также открывает нам новый способ остановить заражение.

7

Отслеживание вспышек

Любовная связь закончилась покушением на убийство. Больше десяти лет Ричард Шмидт, гастроэнтеролог из Лафайета (Луизиана), встречался с медсестрой Дженис Трейхен, которая была младше его на пятнадцать лет. Она развелась с мужем, но Шмидт, несмотря на все свои обещания, не оставил жену и троих детей. Трейхен уже пыталась порвать отношения, но на этот раз твердо решила довести дело до конца.

Позднее она рассказала, что пару недель спустя, 4 августа 1994 года, Шмидт пришел к ней домой, когда она спала. Он сказал, что сделает ей укол витамина B_12. Ранее он уже делал ей инъекции витаминов для повышения тонуса, но в ту ночь женщина отказалась. Однако прежде, чем она успела его остановить, Шмидт воткнул иглу ей в руку. Раньше уколы не были болезненными, но в этот раз боль пронзила всю конечность. После этого Шмидт сказал, что должен ехать в больницу.

Боль не утихала всю ночь, а через несколько недель появились симптомы наподобие гриппозных. Трейхен несколько раз обращалась в больницу, но анализы ничего не показывали. Один из врачей заподозрил ВИЧ, но тестирование не провел. Впоследствии он рассказал, что его коллега – некий доктор Шмидт – сообщил ему, что Трейхен уже сдавала тест на ВИЧ, и он был отрицательным. Но болезнь не отступала, и в итоге другой врач назначил новые анализы. В январе 1995 года Трейхен наконец поставили правильный диагноз: она была ВИЧ-положительной.

Еще в августе Трейхен делилась с коллегой подозрениями, что «укол в темноте» не был витамином B_12. Не было никаких сомнений, что ВИЧ она заразилась недавно: она была донором крови, и в последний раз – в апреле 1994 года – ее анализы на ВИЧ дали отрицательный результат. По мнению местного специалиста по ВИЧ, картина симптомов указывала на то, что заражение произошло в начале августа. При обыске в кабинете Шмидта были найдены свидетельства того, что 4 августа, за несколько часов до укола Трейхен, он брал кровь у пациента с ВИЧ и что процедура не была должным образом зарегистрирована. Тем не менее Шмидт отрицал и визит к Трейхен, и инъекцию[520].

Мог ли сам вирус дать ключ к объяснению того, что же все-таки произошло? В то время анализ ДНК уже широко применялся для проверки подозреваемых в преступлениях. Но в данном случае задача была гораздо сложнее. Вирусы вроде ВИЧ эволюционируют довольно быстро, поэтому вирус, найденный в крови Трейхен, не обязательно будет таким же, как в крови, с помощью которой ее заразили. Шмидт, обвиненный в покушении на убийство, утверждал, что вирус Трейхен слишком сильно отличался от вируса пациента, у которого брали кровь, а потому последний не мог быть источником ее заражения. Приняв во внимание прочие улики, указывавшие на Шмидта, обвинение не согласилось с этим доводом. Но нужно было получить доказательства.

20 июня 1837 года британская корона перешла по ветвям генеалогического древа от Вильгельма IV к Виктории. Тем временем неподалеку от Сохо молодой биолог тоже размышлял о генеалогических деревьях – только в гораздо большем масштабе. Вернувшись в Англию после пятилетнего плавания на бриге «Бигль», Чарльз Дарвин излагал свои теории в новенькой тетради, обтянутой кожей. Чтобы пояснить свою мысль, он нарисовал упрощенную схему древа жизни. По замыслу Дарвина, ветви должны были указывать на эволюционные отношения между разными видами. Ученый предположил, что, как и на генеалогическом древе, близкородственные организмы будут располагаться ближе друг к другу, а дальние родственники – дальше. Развитие всех ветвей можно проследить до одного корня – общего предка.

Набросок древа жизни, сделанный Дарвином. Вид А – дальний родственник видов B, С и D, которые состоят между собой в более близком родстве. На схеме все виды произошли от одного предка, обозначенного цифрой 1

Дарвин начал рисовать эволюционные деревья, основываясь на внешних признаках. Во время путешествия на «Бигле» он классифицировал виды птиц по таким признакам, как форма клюва, длина хвоста и оперение[521]. Эту область науки впоследствии стали называть филогенетикой – от греческих слов «вид» (φυλή) и «происхождение» (γενετικός).

Если поначалу эволюционный анализ был основан на внешних особенностях разных видов, то открытие метода генетического секвенирования позволило выполнять гораздо более детализированное сравнение организмов. Если в нашем распоряжении есть два генома, мы можем определить степень их родства по количеству совпадений в геномных последовательностях. Чем больше совпадений, тем меньше мутаций потребовалось для перехода от одной последовательности к другой. Это немного напоминает ситуацию в игре скребл, когда вы ждете появления фишек с нужными буквами. Так, перейти от последовательности AACG к AACC будет проще, чем от AACG к TTGG. Как и в скребле, мы можем предположить, как долго шел эволюционный процесс, подсчитав, сколько букв изменилось по сравнению с оригинальной последовательностью[522].

Используя этот подход и большие вычислительные мощности, можно построить филогенетическое дерево последовательностей, проследив за их эволюцией. Можно также примерно определить время, когда произошли важные эволюционные изменения. Это полезно знать, если мы хотим выяснить, как распространялась инфекция. Например, в 2003 году после масштабной вспышки SARS ученые нашли этот вирус у пальмовой циветты – маленького зверька, похожего на мангуста. Быть может, болезнь долгое время циркулировала в популяции циветт, а затем передалась человеку?

Упрощенное филогенетическое дерево для вирусов SARS у разных видов-хозяев. Пунктирные линии указывают расчетное время, когда вирусы разделились, найдя новых хозяев

По данным Hon et al., 2008

Анализ разных вирусов SARS опроверг это предположение. Вирусы человека и циветты оказались близкими родственниками, а значит, оба вида были относительно новыми хозяевами вируса. SARS мог передаться от циветты к человеку лишь за несколько месяцев до начала эпидемии. А вот в популяции летучих мышей вирус циркулировал гораздо дольше и перешел к циветтам приблизительно в 1998 году. Судя по эволюционной истории разных вирусов, циветты были для SARS лишь промежуточным звеном на пути к человеку[523].

В ходе судебного процесса над Ричардом Шмидтом обвинение использовало аналогичные филогенетические доказательства, чтобы продемонстрировать возможность заражения Трейхен вирусом от пациента с ВИЧ, которого посещал Шмидт. Эволюционный биолог Дэвид Хиллис и его коллеги сравнили вирусы, выделенные у этих двух больных, с другими вирусами, полученными от пациентов с ВИЧ из Лафайета. В экспертном заключении Хиллис указал, что вирусы, найденные у пациента Шмидта и у Трейхен, имели «самые близкородственные последовательности из всех проанализированных, с максимальными совпадениями, возможными у двух разных людей». Это не было неопровержимым доказательством того, что к Трейхен инфекция попала от пациента Шмидта, зато опровергало утверждение защиты о том, что эти два случая ВИЧ не связаны между собой. Шмидта признали виновным и приговорили к пятидесяти годам тюрьмы. Что касается Трейхен, она продолжает жить с ВИЧ, снова вышла замуж, а в 2016 году отпраздновала двадцатую годовщину свадьбы[524].

Процесс над Шмидтом был первым уголовным делом в США, в ходе которого использовался филогенетический анализ. С тех пор эти методы приходили на помощь в других судебных процессах в разных странах. После вспышки гепатита С в испанской Валенсии полицейские следователи установили связь между многими пациентами и анестезиологом Хуаном Маэсо. Филогенетический анализ подтвердил, что он был наиболее вероятным источником заражения, и в 2007 году его признали виновным в заражении нескольких сотен человек через повторно использованные шприцы[525]. Генетический анализ также помогает доказать невиновность. Вскоре после дела Маэсо из тюрьмы в Ливии выпустили группу врачей. Их держали там восемь лет, обвинив в намеренном заражении детей ВИЧ. Врачей освободили отчасти благодаря филогенетическому анализу, который показал, что во многих случаях заражение произошло за несколько лет до приезда группы медиков в страну[526].

Филогенетические методы помогают определить не только вероятный источник эпидемии, но и время, когда болезнь появилась в той или иной местности. Представьте себе, что мы исследуем вирус наподобие ВИЧ, который относительно быстро эволюционирует. Если вирусы, циркулирующие в данном районе, похожи друг на друга, значит, они эволюционировали недолго и вспышка началась недавно. Если же различия между вирусами велики, следовательно, у них было достаточно времени для эволюции и исходный вирус попал в эту местность давно. В наши дни такие методы широко применяются в здравоохранении. В предыдущих главах я рассказывал о том, как вирус Зика попал в Латинскую Америку, а ВИЧ – в Северную Америку. В обоих случаях ученые прибегали к генетическому анализу, чтобы определить время появления вируса. Тот же подход исследователи применяли и к другим инфекциям, от пандемического гриппа до больничных супербактерий, таких как метициллин-резистентный золотистый стафилококк (МРЗС)[527].

Имея доступ к генетическим данным, мы также можем определить, началась ли вспышка болезни с одного зараженного или с нескольких. При анализе вирусов Зика, выделенных на Фиджи в 2015 и 2016 годах, мы обнаружили на филогенетическом дереве две разные группы вирусов. Исходя из темпов эволюции вирусов, нам удалось вычислить, что первая группа попала в столицу страны Суву в 2013–2014 годах и медленно распространялась в течение следующего года или двух, а вторая вспышка началась позднее и независимо от первой на западе страны[528]. В то время я еще не знал, что комары, которых я прихлопнул во время поездки на Фиджи в 2015 году, вероятно, переносили вирус Зика.

Еще одно преимущество филогенетического анализа в том, что он помогает проследить передачу болезни на финальных стадиях вспышки. В марте 2016 года в Гвинее появился новый кластер случаев Эболы – спустя три месяца после того, как ВОЗ объявила об окончании эпидемии в Западной Африке. Может быть, все это время вирус незаметно распространялся среди людей? Секвенировав вирусы из нового кластера, эпидемиолог Бубакар Диалло и его коллеги пришли к другому выводу. Новые вирусы оказались близкими родственниками вируса, найденного в семени местного мужчины, который переболел Эболой еще в 2014 году. Вирус сохранялся в его организме почти полтора года, а затем передался сексуальному партнеру, что положило начало новой вспышке[529].

Данные секвенирования генома стали неотъемлемой частью анализа эпидемий, но концепция эволюции вирусов иногда порождает алармистские теории. Во время эпидемий Эболы и Зика некоторые СМИ спекулировали на том факте, что вирусы эволюционируют[530]. Но это вовсе не обязательно так плохо, как может показаться: все вирусы развиваются в том смысле, что их генетическая последовательность меняется со временем. Иногда эта эволюция доставляет нам неудобства (как в случае с вирусом гриппа), но зачастую она проходит незаметно, почти не влияя на вспышку болезни.

От скорости эволюции вируса зависит то, насколько глубоко мы можем проанализировать вспышку. Филогенетический анализ будет более эффективен, если мы имеем дело с патогенами, которые эволюционируют довольно быстро, как ВИЧ и вирус гриппа. Дело в том, что в этом случае генетическая последовательность патогена меняется при передаче от человека к человеку, и это дает возможность оценить вероятный путь распространения инфекции. В отличие от таких патогенов вирус кори эволюционирует медленно, и различий между вирусами у разных людей будет немного[531]. В результате попытка установить связь между случаями заболевания корью будет сродни попытке построить генеалогическое древо в стране, где все жители носят одну фамилию.

Но у филогенетических методов есть не только биологические, но и практические ограничения. На ранних стадиях эпидемии Эболы в Западной Африке Пардис Сабети, генетик из Института Броуда в Бостоне, проанализировала генетические последовательности 99 образцов вирусов из Сьерра-Леоне. Филогенетические деревья указывали на то, что инфекция попала в Сьерра-Леоне из Гвинеи в мае 2014 года – возможно, после похорон. Учитывая серьезность вспышки, Сабети и ее коллеги сразу же добавили новые последовательности в общедоступную базу данных. За первоначальной активностью ученых последовало относительное затишье в исследованиях. Хотя образцы вирусов собирало несколько групп, в период со 2 августа по 9 ноября 2014 года никто не публиковал новых последовательностей. За это время в Западной Африке было зарегистрировано более 10 тысяч случаев Эболы, а пик эпидемии пришелся на октябрь[532].

Задержку в публикации последовательностей можно объяснить двумя причинами. Циничное объяснение состоит в том, что новые данные – это ценная валюта в мире науки. Эпидемиологические исследования, основанные на анализе генетических последовательностей, имеют больше шансов на публикацию в престижных научных журналах, поэтому ученые не спешат делиться такими важными данными. Однако в тот период я общался со многими исследователями и пришел к выводу, что причина скорее в забывчивости людей, чем в злом умысле. Культура научных исследований не позволяет быстро реагировать на стремительно распространяющиеся эпидемии. Ученые обычно разрабатывают протоколы, проводят тщательные анализы, регистрируют методы, отдают результаты коллегам на рецензирование. Этот процесс занимает месяцы – если не годы – и всегда замедляет публикацию новых данных.

Такие задержки представляют проблему для науки и медицины. Когда в марте 2014 года Джереми Фаррар занял пост директора фонда Wellcome Trust, он заявил в интервью газете Guardian, что клинические исследования часто занимают слишком много времени. Это стало еще более очевидно в следующие несколько месяцев, когда распространялась эпидемия Эболы. «Существующие системы не позволяют достичь цели, когда ситуация развивается быстро, – сказал Фаррар. – У нас нет ничего, что позволило бы реагировать в реальном времени»[533].

Но академическая культура постепенно меняется. В середине 2018 года в Демократической Республике Конго была зарегистрирована новая крупная вспышка Эболы. На этот раз исследователи быстро опубликовали новые данные о генетических последовательностях. Начались клинические испытания четырех экспериментальных препаратов. В августе 2019 года было доказано, что быстрое введение антител к вирусу повышает шансы на выздоровление до 90 % – по сравнению с 30 % без лечения. Тем временем исследователи, изучавшие вспышку, публиковали черновики своих статей на таких сайтах, как bioRxiv и medRxiv, чтобы сделать их доступными еще до рецензирования[534].

Работая в Сьерра-Леоне, Сабети узнала, что название города Кенема, в котором базировалась группа ученых, переводится как «чистый, как река, прозрачный и открытый взгляду»[535]. Та же открытость была свойственна ее группе, опубликовавшей 99 последовательностей в самом начале вспышки. Такой подход укоренился и в более широком сообществе исследователей. Один из самых ярких примеров – проект Nextstrain, основанный биоинформатиками Тревором Бедфордом и Ричардом Нейером. Эта онлайн-платформа автоматически сравнивает генетические последовательности, чтобы определить степень родства разных вирусов, а также их возможное происхождение. Первоначально Бедфорд и Нейер сосредоточились на вирусе гриппа, но теперь платформа отслеживает все, от вируса Зика до туберкулеза[536]. Nextstrain оказался очень мощным инструментом – и не только потому, что позволяет свести воедино и визуализировать все доступные последовательности; другое его достоинство заключается в том, что он отделен от медленного и конкурентного процесса публикации научных статей.

В начале 2020 года Nextstrain позволил в реальном времени получить важнейшие свидетельства того, что ситуация с COVID-19 в США куда более серьезна, чем указывали первоначальные данные[537]. 27 февраля болезнь была диагностирована у подростка в Милл-Крике – неподалеку от Сиэтла, где живет Бедфорд. До того момента в штате было зарегистрировано лишь несколько случаев заболевания. В течение 24 часов коронавирус из Милл-Крика был секвенирован, и результаты появились в интернете, где их и обнаружила система Nextstrain. Предварительное филогенетическое дерево указывало на то, что COVID-19 некоторое время распространялся незаметно. Бедфорд опубликовал в твиттере тред с описанием анализа, который быстро разлетелся по сети[538]. «Я полагаю, что мы столкнулись с уже серьезной вспышкой в штате Вашингтон, которая не была выявлена ранее из-за узких критериев определения болезни, включавших непосредственные поездки в Китай», – заключил он. Эта гипотеза вскоре подтвердилась: в последующие дни число заболевших и умерших в штате резко возросло.

По мере того как секвенировать патогены становится все проще, филогенетические методы углубляют наше понимание эпидемий. Они помогают выяснить, когда начинаются вспышки, как они развиваются и какие аспекты процесса передачи мы упускали. Эти методы также отвечают общей тенденции в анализе эпидемий: объединению новых источников данных для получения информации, доступ к которой раньше был затруднен. Благодаря филогенетике мы можем отследить распространение болезней, связав информацию о пациентах с генетическими данными найденных у них вирусов. Подобные методы сцепления данных становятся эффективным средством определения того, как те или иные явления мутируют и распространяются в популяции. Но случалось, что люди находили им довольно неожиданное применение.

Златовласка была сварливой сквернословящей старушкой, которая вломилась в дом трех безобидных медведей. По крайней мере, в 1837 году – когда поэт Роберт Саути впервые опубликовал эту сказку. Попробовав кашу из трех мисок и сломав стул, она услышала возвращающихся медведей и сбежала через окно. Саути не называл ее Златовлаской; эта и другие подробности появились несколько десятилетий спустя – злобная женщина превратилась в непослушного ребенка, а затем и в Златовласку, которую мы знаем сегодня[539].

Сказка о медведях известна с давних времен. За несколько лет до того, как Саути опубликовал эту историю, женщина по имени Элеанор Мьюр написала книгу для своего племянника (и смастерила ее своими руками). По версии Мьюр, в конце сказки медведи все же поймали старушку. В гневе они бросили ее в костер, попытались утопить, а затем насадили на шпиль собора Святого Павла. В народной сказке, которая появилась намного раньше, три медведя прогоняют проказливую лису.

По мнению Джейми Теграни, антрополога из Даремского университета, культуру можно рассматривать как информацию, которая изменяется при передаче от человека к человеку и от поколения к поколению. Если мы хотим понять, как распространяется и эволюционирует культура, в этом нам помогут народные сказки, ведь каждая из них – продукт определенного общества. «Народные сказки по определению не имеют одной официальной версии, – говорит Теграни. – Они принадлежат каждому члену сообщества. Это их неотъемлемое свойство»[540].

Работа Теграни, посвященная народным сказкам, начинается с «Красной Шапочки». Жителям Западной Европы она хорошо знакома в пересказе братьев Гримм, сделанном в XIX веке: девочка приходит к бабушке, а там ее ждет притворившийся бабушкой волк. Но это не единственный вариант истории. Существует целый ряд народных сказок, похожих на «Красную Шапочку». В Восточной Европе и на Ближнем Востоке рассказывают сказку «Волк и семеро козлят»: переодетый волк уговаривает маленьких козлят впустить его в дом. В Восточной Азии есть сказка «Бабушка-тигр» о том, как дети встречают тигра, который выдает себя за их пожилую родственницу.

Сказка распространилась по всему миру, однако трудно сказать, в каком направлении это происходило. Большинство историков считают исходной восточноазиатскую версию, от которой позднее произошли европейский и ближневосточный варианты. Неужели «Красная Шапочка» и «Волк и семеро козлят» действительно произошли от «Бабушки-тигра»? Поскольку сказки обычно передавались из уст в уста и их долгое время никто не записывал, наши знания о них поверхностны и отрывочны. Зачастую просто невозможно определить, когда и где возникла та или иная сказка.

И здесь на помощь приходят методы филогенетики. Для исследования эволюции «Красной Шапочки» и ее вариантов Теграни собрал около шестидесяти версий сказки из разных частей света. Подобно тому как биологи выделяют генетические последовательности, он выделил в каждой сказке 72 элемента сюжета: тип главного героя, уловка, использованная для обмана, финал сказки и так далее. Затем он проследил эволюцию этих элементов и построил филогенетическое дерево, иллюстрирующее связи между сказками[541]. Анализ привел его к неожиданному выводу: судя по филогенетическому дереву, раньше других сказок появились «Волк и семеро козлят» и «Красная Шапочка». Вопреки распространенному мнению, «Бабушка-тигр» оказалась скорее смешением нескольких сказок, чем оригинальной версией, от которой произошли все остальные.

Эволюционный подход давно используется для изучения языков и культур. За несколько десятилетий до того, как Дарвин нарисовал свое древо жизни, лингвист Уильям Джонс заинтересовался происхождением языков (эта область знаний называется филологией). В 1786 году Джонс писал о сходстве между греческим языком, санскритом и латынью: «Ни один филолог, который занялся бы исследованием этих языков, не смог бы не поверить тому, что они произошли из общего источника, которого уже не существует»[542]. Иными словами, он считал, что у этих языков был один общий предок. Идеи Джонса повлияли на многих ученых, в том числе на братьев Гримм, которые были прекрасными лингвистами. Они не только собирали разные варианты народных сказок, но и пытались выяснить, как меняется со временем язык[543].

Современные филогенетические методы дали возможность более тщательно изучить эволюцию сказок. После исследования «Красной Шапочки» Джейми Теграни вместе с Сарой Граса да Силва из Лиссабонского университета проанализировали множество историй, проследив эволюцию 275 народных сказок. Выяснилось, что некоторые из них имеют очень древние корни. Например, «Румпельштильцхен» и «Красавица и чудовище» могли появиться более 4000 лет назад. Это значит, что они ровесники индоевропейских языков, на которых их рассказывают. Хотя многие народные сказки в итоге распространились очень широко, Теграни и да Силва обнаружили также признаки локальной конкуренции между сказителями. «Похоже, географическая близость негативно влияла на распространение сказок, – отмечают исследователи. – И это значит, что общины скорее отвергали, чем принимали сказки своих соседей»[544].

Народные сказки часто отражают традиции той или иной страны, даже если оригинальная история пришла издалека. Собирая коллекцию традиционных немецких сказок, братья Гримм заметили их сходство со сказками многих других народов, от индийцев до арабов. Филогенетический анализ подтверждает, что заимствования носили массовый характер. «В устной традиции какой бы то ни было страны нет ничего уникального, – говорит Теграни. – В сущности, они все глобализированы».

Почему люди вообще начали рассказывать сказки? Одно из объяснений состоит в том, что сказки помогают сохранять и передавать полезную информацию. В племенах охотников и собирателей умение рассказывать сказки ценится очень высоко, и вполне логично предположить, что сказки укоренились в культуре на ранних этапах человеческой истории, поскольку хорошие рассказчики были более привлекательными партнерами[545]. Существует две теории, объясняющие, какая именно информация из сказок была наиболее ценна. Одни исследователи считают, что важнее всего сказки, связанные с выживанием: людям всегда была нужна информация о том, где найти еду и где их поджидает опасность. Это объясняет, почему лучше всего запоминаются сказки, вызывающие такие эмоции, как отвращение; никто не хочет отравиться и умереть. Другие специалисты утверждают, что жизнь человека состоит из социальных взаимодействий, поэтому в сказках наиболее полезна именно социальная информация. Значит, мы лучше запоминаем подробности взаимоотношений и действия, нарушающие социальные нормы[546].

Чтобы проверить эти теории, Теграни и его коллеги провели эксперимент по распространению городских легенд. Их исследование напоминало детскую игру в испорченный телефон: один человек рассказывал историю другому, тот – следующему и так далее; финальная версия легенды показывала, что именно запоминают люди. Выяснилось, что истории, содержавшие социальную информацию или информацию о выживании, запоминались лучше нейтральных, причем более предпочтительной оказалась социальная информация.

На успех сказок влияют и другие факторы. Эксперименты наподобие «испорченного телефона» показали, что по мере распространения истории сокращаются и упрощаются: люди запоминают суть, но забывают подробности. Успеху способствуют неожиданные повороты сюжета. По некоторым данным, лучше запоминаются неочевидные и парадоксальные ходы. Однако здесь нужен баланс: элементы неожиданности должны присутствовать в разумных пределах. Успешная народная сказка обычно содержит множество привычных элементов в сочетании с парой абсурдных ходов. Вспомним историю о Златовласке: девочка осматривает чужой дом, где живет семья – отец, мать и ребенок. Неожиданность здесь состоит в том, что это семья медведей. Действием этого нарративного приема также можно объяснить популярность конспирологических теорий, в которых реальным событиям дается неожиданная трактовка[547].

Важное значение имеет и структура повествования. «Златовласка» обязана своей популярностью не девочке, а трем медведям. Именно они превращают сказку в последовательность запоминающихся триад: три миски с кашей (слишком горячей, слишком холодной и в самый раз), три кровати (слишком мягкая, слишком жесткая и та, что надо) и так далее. Этот риторический прием называется «правилом трех», и к нему издавна прибегали политические деятели, от Авраама Линкольна до Барака Обамы[548]. Почему триады обладают такой силой? Возможно, это связано с их математической ролью: как правило, нам нужно знать не менее трех элементов последовательности, чтобы установить закономерность (или ее отсутствие)[549].

Закономерности также помогают распространяться отдельным словам. По мере развития языка новым словам часто приходится конкурировать со старыми, чтобы занять их место. В таких ситуациях люди чаще предпочитают слова, подчиняющиеся логичным правилам. Например, в английском языке глаголы в прошедшем времени часто оканчиваются на – ed, поэтому вполне логично, что старая форма прошедшего времени smelt уступила место smelled, а wove постепенно превратилось в weaved[550].

Однако эволюция некоторых слов шла в обратном направлении. В 1830-е годы люди, говоря о зажженной свече, использовали глагол lighted, а сегодня мы употребляем другую его форму – lit. Почему эти неправильные глаголы обошли в конкурентной борьбе правильные? Группа биологов и лингвистов из Пенсильванского университета считает, что это может быть связано с определенными рифмами. Исследователи обратили внимание, что в середине XX века американцы начали употреблять dove вместо dived в качестве формы прошедшего времени глагола to dive (нырять). Примерно в то же время набирали популярность автомобили, и люди привыкали к употреблению слов drive и drove (управлять машиной). Аналогичным образом люди начали использовать формы lit и quit вместо lighted и quitted в тот период, когда слово split стало активно употребляться в значении «расстаться».

Существует два пути распространения новых слов и историй. В одном случае слова (или истории) передаются от поколения к поколению, порой немного изменяясь в процессе; это называется вертикальной передачей. В другом случае сказки (или лексика) разных групп людей смешиваются при жизни одного поколения; это горизонтальная передача. Да Силва и Теграни выяснили, что при распространении сказок были задействованы оба пути, но чаще всего главную роль играла вертикальная передача. Однако в других сферах жизни может преобладать горизонтальная передача. Разработчики компьютерных программ часто используют уже существующие строки кода, потому что им требуется та или иная полезная функция и они хотят сэкономить время. С эволюционной точки зрения это означает, что компьютерный код «путешествует во времени», когда фрагменты старых программ или языков вдруг появляются в новых[551].

Когда фрагменты сказок или компьютерного кода смешиваются при жизни одного поколения, становится трудно построить эволюционное дерево, в точности отражающее реальность. Если кто-то из родителей рассказывает ребенку сказку, которую традиционно рассказывали в семье, а затем ребенок включает в нее фрагменты семейных сказок своих друзей, новая история становится сплавом разных вариантов. С аналогичной проблемой сталкиваются биологи. Так, вспышка свиного гриппа в 2009 году началась после того, как гены четырех вирусов – птичьего гриппа, человеческого гриппа и двух разных штаммов свиного гриппа – смешались в организме одной свиньи в Мексике, в результате чего возник новый гибридный вирус, распространившийся среди людей[552]. Один ген у него был как у вируса гриппа человека, другой – как у циркулирующих штаммов птичьего гриппа, остальные – как у вирусов свиного гриппа. А в целом этот вирус не был похож ни на какой другой. Из-за существования подобных изменений аналогия с деревом и ветвями становится не вполне точной. Хотя древо жизни Дарвина отражает многие аспекты эволюции, наша реальность, в которой гены могут передаваться не только вертикально, но и в рамках одного поколения, больше похожа на причудливую и неухоженную живую изгородь[553].

От процессов горизонтальной и вертикальной передачи может зависеть распространение в популяции тех или иных черт. В водах залива Шарк у западного побережья Австралии некоторые бутылконосые дельфины начали использовать орудия для добывания пищи. Морские биологи впервые заметили такое поведение в 1984 году: дельфины отрывали куски морских губок и использовали их в качестве защитных масок, когда обшаривали морское дно в поисках рыбы. Но так поступали не все дельфины в заливе Шарк. Этим методом овладевал примерно каждый десятый[554]. Почему такое поведение не распространилось шире? Через двадцать лет после того, как биологи впервые обратили внимание на использование дельфинами губок, группа исследователей изучила генетические данные и показала, что это поведение распространялось почти исключительно за счет вертикальной передачи. Дельфины – социальные животные, но судя по всему, когда какой-то дельфин обучился новому приему, этот навык стал передаваться только по семейной линии. Особи, не связанные с этой семьей родственными узами, не пользовались губками при поиске пищи. По сути, эта семья дельфинов создала свою уникальную семейную традицию.

По мнению эколога Люси Аплин, в животном мире возможна и вертикальная, и горизонтальная передача навыков: «На самом деле это зависит от вида животного, а также от выученного поведения». Она отмечает, что от типа передачи зависит широта распространения информации: «Можно вспомнить дельфинов, у которых обучение происходит преимущественно вертикальным путем и новые навыки плохо распространяются в популяции». Горизонтальная передача, напротив, способствует более быстрому освоению инноваций. Такая передача характерна для птиц, например больших синиц. «Их социальное научение по большей части происходит горизонтально, – объясняет Аплин. – Они получают информацию, наблюдая за неродственными особями в зимний период, когда птицы собираются в стаи, и эта информация не передается от родителей потомству»[555].

Разница между типами передачи может иметь решающее значение для выживания некоторых видов. Люди все больше меняют природную среду, и у тех видов, которые способны эффективно передавать новые типы поведения, больше шансов приспособиться к переменам. «Появляется все больше данных, указывающих на то, что некоторые виды проявляют особую поведенческую гибкость при столкновении с меняющимися условиями, – говорит Аплин. – В результате они успешно приспосабливаются к измененной человеком среде обитания и другим переменам, вызванным действиями людей».

Эффективные пути передачи также помогают микроскопическим организмам сопротивляться действиям человека. У некоторых видов бактерий появились мутации, сделавшие их нечувствительными к антибиотикам. Эти генетические мутации передаются не только вертикально при размножении бактерий, но и горизонтально, в пределах одного поколения. Точно так же, как программисты копируют чужой код и переносят его в свои файлы, бактерии получают друг от друга фрагменты генетического материала. Недавно исследователи доказали, что именно в результате горизонтального переноса появились такие супербактерии, как МРЗС, а также устойчивые к лекарствам венерические инфекции[556]. Из-за эволюции бактерий некоторые обычные болезни становятся неизлечимыми. Например, в 2018 году у одного мужчины в Великобритании была диагностирована «супергонорея», которая не поддавалась лечению стандартными антибиотиками. Мужчина заразился в Азии, но за следующий год в Великобритании произошло еще два таких случая, и на этот раз инфекция была родом из Европы[557]. Чтобы успешно отслеживать инфекции и предотвращать заражение, исследователям нужны все данные, какие только можно получить.

Благодаря доступности новых источников информации, таких как генетические последовательности, мы все лучше понимаем, как распространяются в популяциях разные болезни или признаки. Пожалуй, открытие способа быстро и дешево секвенировать и анализировать геномы станет одним из величайших достижений в сфере здравоохранения XXI века. Исследователи смогут не только выявлять вспышки болезней, но и изучать, как гены влияют на самые разные патологические состояния, от болезни Альцгеймера до рака[558]. Генетика может найти применение и в социальной сфере. Поскольку геном способен многое рассказать о предках того или иного человека, наборы для генетических тестов наверняка станут желанным подарком для тех, кто интересуется семейной историей.

С другой стороны, доступность таких данных может представлять угрозу для конфиденциальности. Поскольку у нас много общих генетических черт с родственниками, мы можем узнать о них что-то даже без анализа их генов. Например, в 2013 году газета Times сообщила, что среди предков принца Уильяма были индийцы; эта информация была основана на результатах тестирования двух его дальних родственников по материнской линии. Генетики критиковали статью, поскольку сведения о частной жизни принца приводились в ней без его согласия[559]. Бывает, что раскрытие генетической информации приводит к разрушительным последствиям: известны несколько случаев, когда генетические тесты в качестве подарка на Рождество приводили к семейным скандалам, раскрывая тайные усыновления или супружескую неверность[560].

Мы уже знаем, как собираются и передаются данные о нашем поведении в интернете, чтобы компании показывали нам таргетированную рекламу. Маркетологи не только подсчитывают, сколько человек кликнули по тому или иному рекламному объявлению; им известно, кто эти люди, откуда они и чем занимаются. Объединяя эти наборы данных, они пытаются выяснить, как одно влияет на другое. Аналогичный подход часто применяется к анализу человеческого генома. Ученые не просто рассматривают отдельные генетические последовательности, а сопоставляют их с такой информацией, как этническое происхождение или история болезни человека. Их цель – выявить закономерности, связывающие разные наборы данных. Установив эти связи, можно по генетическому коду определить этническое происхождение человека или риск развития у него той или иной болезни. Вот почему компании, проводящие генетическое тестирование (такие, как 23andMe), привлекают многих инвесторов. Они не просто собирают генетические данные клиентов – они накапливают информацию об этих людях, что дает возможность лучше разобраться в природе человеческого здоровья[561].

Подобные базы данных создают не только коммерческие компании. За период с 2006 по 2010 год полмиллиона добровольцев приняли участие в проекте британского Биобанка, цель которого – изучение закономерностей в генетике и здоровье людей. База данных Биобанка постоянно расширяется и становится доступной ученым со всего мира, что превращает ее в ценный научный ресурс. В 2017 году доступ к данным запросили тысячи исследователей, которые изучают болезни, травмы, питание, физические возможности и психическое здоровье людей[562].

Предоставление данных исследователям принесет огромную пользу обществу. Но если эти наборы данных будут доступны множеству людей, стоит задуматься о соблюдении конфиденциальности. Один из способов снизить риск – удалять информацию, позволяющую идентифицировать участников. Например, когда исследователи получают доступ к медицинским базам данных, из них удаляется личная информация пациентов, в частности имена и адреса. Но идентифицировать людей можно и без этих данных. Когда Латания Суини училась в докторантуре MIT в середине 1990-х годов, ей в голову пришла мысль, что если знать возраст, пол и почтовый индекс гражданина США, то его личность вполне можно вычислить. В те времена некоторые медицинские базы данных содержали такую информацию. Суини предположила, что если сопоставить эти данные со списком избирателей, то, скорее всего, станет понятно, чья медицинская карта у вас перед глазами[563].

Так она и поступила. «Чтобы проверить свою гипотезу, мне нужно было кого-то вычислить», – впоследствии вспоминала она[564]. Штат Массачусетс тогда как раз анонимизировал больничные записи и сделал их доступными для исследований. Губернатор Уильям Уэлд утверждал, что личные данные пациентов надежно защищены, но эксперимент Суини показал, что он ошибается. Она заплатила 20 долларов за доступ к спискам избирателей Кембриджа, где жил Уэлд, а затем сопоставила возраст, пол и почтовый индекс губернатора, указанные в списке, с информацией из больничной базы данных. Вычислив медицинскую карту Уэлда, Суини отправила ему копию по электронной почте. Эксперимент и последовавший за ним публичный скандал в итоге привели к серьезным изменениям в правилах хранения и передачи медицинских данных в США[565].

Данные перетекают с одного компьютера на другой – а вместе с ними и уникальные сведения о жизни людей. И это не только медицинская или генетическая информация, с которой следует обращаться особенно осторожно; даже безобидные на первый взгляд наборы данных могут содержать очень личные подробности. В марте 2014 года Крис Вонг, называющий себя «фанатиком данных», воспользовался американским Законом о свободе информации, чтобы получить сведения обо всех поездках в такси в Нью-Йорке за предыдущий год. Набор данных, обнародованный агентством New York City Taxi and Limousine Commission, содержал информацию о времени и месте посадки и высадки пассажиров, стоимости поездок и о том, сколько чаевых оставил каждый из пассажиров[566]. Всего за год было совершено более 173 миллионов поездок. Для каждой машины указывался не номерной знак, а набор якобы случайных цифр. Однако данные оказались вовсе не такими уж анонимными. Через три месяца после публикации данных специалист по информатике Виджай Пандуранган показал, как расшифровать коды такси и превратить наборы цифр в реальные номера машин. Затем докторант Энтони Токар рассказал в своем блоге, какие еще сведения содержит база данных. Он выяснил, что с помощью нескольких простых приемов можно извлечь из файлов массу деликатной информации[567].

Для начала он показал, как выследить известных персон. Потратив пару часов на поиск фотографий по запросу «Знаменитости в такси на Манхэттене в 2013 году», Токар нашел несколько снимков, на которые попал номерной знак автомобиля. Сверившись с блогами знаменитостей и глянцевыми журналами, он вычислил, где такси забирало или высаживало пассажира, и сопоставил эти сведения с якобы анонимизированной базой данных. Кроме того, он выяснил, какие чаевые оставляли знаменитости – и оставляли ли их вообще. «Конечно, это относительно безобидные данные, особенно по прошествии года, – однако мне все же удалось раскрыть информацию, которая до этого не была общедоступной», – писал Токар.

Токар понимал, что у большинства людей такие изыскания не вызовут особого беспокойства, поэтому решил копнуть глубже. Он обратил внимание на один стриптиз-клуб на Манхэттене, в районе под названием Адская Кухня, и решил изучить ночные поездки на такси из этого клуба. Вскоре он вычислил постоянных клиентов и их домашние адреса. Ему не понадобилось много времени, чтобы найти этих людей в соцсетях; теперь он знал, как они выглядят, сколько стоят их дома и каково их семейное положение. Токар решил не публиковать эту информацию, но то же самое вполне мог проделать любой другой человек. «Возможные последствия таких изысканий трудно переоценить», – заключил Токар.

Высокоточные данные GPS также позволяют без труда идентифицировать людей[568]. Записи GPS-трекеров рассказывают, где мы живем, по какой дороге едем на работу, когда, где и с кем встречаемся. Как и данные нью-йоркского такси, эта информация может представлять огромную ценность для папарацци, грабителей и шантажистов. В ходе опроса, проведенного в 2014 году, 85 % американских приютов для жертв домашнего насилия сообщили, что защищают людей от агрессоров, которые следят за жертвами с помощью GPS[569]. Порой пользовательские данные GPS даже ставят под угрозу военные операции. В 2017 году информация с личных фитнес-трекеров военнослужащих позволила раскрыть точное местоположение армейских баз – военные просто загружали маршруты для бега и велопрогулок[570].

Несмотря на эти риски, доступность данных о передвижении людей очень важна: ученые получают возможность выяснить, где будут распространяться вирусы; спасательные команды эффективнее помогают населению после природных катастроф; специалисты по городскому планированию видят, как следует усовершенствовать систему городского транспорта[571]. Высокоточные данные GPS даже позволяют анализировать взаимодействие между определенными группами людей. Так, исследователи уже использовали данные мобильной связи, чтобы изучать социальную сегрегацию, политические группировки и неравенство в самых разных странах, от США до Китая[572].

Если последнее предложение вызвало у вас некоторый дискомфорт, вы не одиноки. С повышением доступности цифровых данных растут и опасения по поводу конфиденциальности. Проблема неравенства имеет огромное значение для общества и, бесспорно, достойна изучения – но остается вопрос: насколько глубоко исследователи подобных проблем могут погружаться в подробности, связанные с нашими доходами, политическими взглядами и социальной жизнью? Когда речь заходит об изучении поведения людей, нам часто приходится решать, какова допустимая цена этих знаний.

Работая над проектами с использованием данных о передвижении, мы с коллегами всегда уделяли первостепенное внимание конфиденциальности. С одной стороны, мы стремились по возможности собрать максимум полезных данных, особенно если они помогали спасти общество от эпидемии. С другой стороны, мы должны были защитить частную жизнь людей в этих сообществах, даже если ради этого приходилось отказаться от сбора и публикации некоторых сведений. Ситуация осложняется, когда дело касается таких болезней, как грипп или корь, поскольку дети, подвергающиеся высокому риску заражения, – это особенно уязвимая возрастная группа[573]. Существуют способы провести массу исследований и узнать много полезного и интересного о социальном поведении, но эти способы предполагают вторжение в частную жизнь, а такое вторжение трудно будет оправдать.

В тех редких случаях, когда нам приходилось использовать высокоточные данные GPS, участники исследования были проинформированы, что доступ к данным об их местоположении будет иметь только наша группа, и давали согласие. Но не все относятся к частной жизни людей так же, как мы. Представьте себе, что ваш телефон без вашего ведома регулярно отправляет данные GPS компаниям, о которых вы даже не слышали. И такая ситуация вероятнее, чем вам может показаться. В последние годы появилась целая сеть торговцев данными GPS. Эти компании покупают данные о передвижении людей у владельцев сотен приложений, которым пользователи разрешают доступ к геоданным, а затем продают их маркетологам, ученым и другим заинтересованным лицам[574]. Многие пользователи давно забыли, что когда-то устанавливали эти приложения (фитнес-трекеры, прогнозы погоды, игры), не говоря уже о согласии на постоянное отслеживание геолокации. В 2019 году американский журналист Джозеф Кокс сообщил, что платил некоему человеку за отслеживание телефона с помощью сторонних данных о местоположении[575]. Это обошлось ему в 300 долларов.

Упрощение доступа к данным о местоположении влечет появление новых видов преступности. Мошенники давно использовали фишинговые сообщения, чтобы выудить у пользователей важную информацию. Теперь они применяют адресный фишинг на основе данных конкретного человека. В 2016 году несколько жителей Пенсильвании получили электронные письма с требованием уплатить штраф за превышение скорости. В письмах верно указывалась скорость автомобиля и место нарушения, однако квитанции были фальшивыми. Полиция предположила, что мошенники получили данные GPS из приложения, а затем с их помощью вычислили людей, которые превышали скорость на дорогах штата[576].

Базы данных о передвижениях людей могут дать очень много информации; и все же их возможности небезграничны. Существует один тип взаимодействий, который практически невозможно отследить даже при наличии очень подробной информации. Это краткий, зачастую незаметный и трудноуловимый момент на ранней стадии эпидемии. Именно такие моменты становились причинами некоторых печально известных инцидентов в истории медицины.

В конце напряженной недели некий врач заселился в номер 911 гостиницы Metropole Hotel в Гонконге. Чувствовал он себя неважно, но все же решился на трехчасовую автобусную поездку с юга Китая, чтобы попасть на свадьбу к племяннику, назначенную на эти выходные. Симптомы, похожие на гриппозные, появились у него несколькими днями ранее и никак не проходили. Дальше – хуже. Спустя сутки он оказался в реанимации, а через десять дней умер[577].

Это случилось 21 февраля 2003 года, а врач был первым пациентом с SARS в Гонконге. В итоге больных, связанных с отелем Metropole, оказалось 16 человек: это были постояльцы, номера которых находились напротив номера врача, рядом с ним и дальше по коридору. Болезнь постепенно распространялась, и необходимо было срочно изучить новый вирус, который ее вызывал. Но у ученых не было даже базовой информации, например о временном интервале между заражением и появлением симптомов (то есть инкубационном периоде). Случаи заболевания регистрировались по всей Юго-Восточной Азии, и статистик Кристл Доннелли с коллегами из Гонконга и Имперского колледжа Лондона взялись рассчитать этот крайне важный параметр[578].

Проблема с вычислением инкубационного периода состоит в том, что нам редко удается зарегистрировать момент заражения. Мы видим лишь появление симптомов у заболевших людей. Если мы хотим рассчитать инкубационный период, нам нужно найти людей, которые могли заразиться только в какой-то определенный промежуток времени. Например, бизнесмен, останавливавшийся в отеле Metropole, мог пересекаться с врачом из Китая только один день. Он заболел SARS шесть дней спустя, а значит, этот интервал соответствует инкубационному периоду. Доннелли и ее коллеги попытались собрать все подобные примеры, но их оказалось не так много. Из 1400 больных SARS, которые были зарегистрированы в Гонконге к концу апреля, только для 57 удалось точно определить момент контакта с вирусом. Судя по всем этим случаям, инкубационный период SARS составлял в среднем 6,4 суток. Тот же метод позднее использовался для оценки инкубационного периода других инфекций, в том числе во время пандемии гриппа в 2009 году и эпидемии Эболы в 2014-м[579].

Конечно, есть и другой способ вычислить инкубационный период: намеренно кого-нибудь заразить и посмотреть, что произойдет. Один из самых постыдных примеров такого подхода – история, произошедшая в Нью-Йорке в 1950–1960-х годах. В государственной школе Уиллоубрук училось более 6000 детей с задержками умственного развития. Школа была переполнена, там часто не соблюдались санитарные нормы и нередко случались вспышки гепатита. Поэтому педиатр Сол Кругман решил провести в ней исследование этой болезни[580]. Вместе со своими коллегами Робертом Макколлумом и Джоан Джайлз он намеренно заражал детей гепатитом, чтобы выяснить, как развивается и распространяется болезнь. Они не только рассчитали инкубационный период, но и выяснили, что имеют дело с двумя разными вирусами гепатита. Один из них, названный вирусом типа А, передавался от человека к человеку при контакте, тогда как другой, вирус типа В, переносился с кровью.

Это исследование не только привело к открытию, но и вызвало ожесточенные споры. В начале 1970-х годов критика усилилась, и эксперименты были прекращены. Исследователи настаивали на этичности своего проекта: он был одобрен несколькими комиссиями по медицинской этике, родители испытуемых давали ученым свое согласие, а поскольку санитарные условия в школе были плохими, многие дети в любом случае заразились бы гепатитом. Противники эксперимента возражали, что в документах, которые подписывали родители, отсутствовали важные детали и что Кругман преувеличивал вероятность заражения естественным путем. «Это были самые неэтичные эксперименты на детях, которые когда-либо проводились в США», – говорил выдающийся разработчик вакцин Морис Хиллеман[581].

В связи с этим возникает вопрос, как быть с полученными знаниями. Статьи с результатами исследования в школе Уиллоубрук цитировались сотни раз, но не все исследователи соглашались с подобным признанием. «Каждая новая ссылка на работу Кругмана и Джайлз добавляет ей видимой этической респектабельности, и, на мой взгляд, эти ссылки следует прекратить или, по крайней мере, серьезно ограничить», – писал врач Стивен Голдби в своем письме журналу Lancet в 1971 году[582].

Можно привести много других примеров медицинских знаний, полученных не самыми этичными способами. В начале XIX века из-за увеличения числа медицинских факультетов возник огромный спрос на трупы для изучения анатомии. Трупов, передаваемых по официальным каналам, не хватало, и сформировался криминальный рынок: тела выкапывали из могил и продавали преподавателям[583]. Но куда больший шок вызывают эксперименты на живых людях. Во время Второй мировой войны нацистские врачи в Аушвице намеренно заражали людей разными болезнями, в том числе тифом и холерой, чтобы определить их инкубационный период и другие особенности[584]. После войны медицинское сообщество разработало Нюрнбергский кодекс, регулирующий принципы проведения медицинских опытов на людях. Но сомнительные эксперименты на этом не закончились. Значительная часть наших знаний о тифе получена из исследований 1950–1960-х годов, в которых участвовали заключенные американских тюрем[585]. И конечно, нельзя забывать об учениках школы Уиллоубрук, опыты на которых перевернули представления о гепатите.

Несмотря на эти жуткие примеры экспериментов на людях, исследований с намеренным заражением становится все больше[586]. В разных уголках мира добровольцы вызываются участвовать в исследованиях малярии, гриппа, лихорадки денге и других болезней. В 2019 году проводилось несколько десятков таких исследований. Конечно, некоторые патогены слишком опасны – например, о намеренном заражении Эболой не может быть и речи, – но в некоторых случаях общественная и научная польза от эксперимента на людях перевешивает небольшой риск для участников. Сегодня эксперименты с заражением проводятся по более строгим этическим правилам, особенно в части информирования участников и их согласия, но баланс между пользой и риском должен соблюдаться всегда. Этот баланс выходит на первый план и в других областях.

8

Некоторые проблемы

Гренвилл Кларк уже собирался приступить к обязанностям председателя конференции, когда кто-то передал ему сложенную записку[587]. Юрист по образованию, Кларк организовал конференцию, чтобы обсудить будущее только что основанной Организации Объединенных Наций и ее роль в сохранении мира. В стенах Принстонского университета уже собралось шестьдесят делегатов, но к ним хотел присоединиться еще один. Записка, которую держал в руках Кларк, была от Альберта Эйнштейна, чья лаборатория находилась в соседнем Институте перспективных исследований.

Дело происходило в январе 1946 года, и многие физики были обеспокоены той ролью, которую они сыграли в атомных бомбардировках Хиросимы и Нагасаки[588]. Эйнштейн давно придерживался пацифистских взглядов и выступал против бомбардировок, но в 1939 году именно его письмо президенту Рузвельту дало старт американской ядерной программе[589]. Во время Принстонской конференции один из участников поинтересовался мнением Эйнштейна по поводу неспособности человечества обуздать новую технологию[590]: «Почему разум человека способен проникнуть вглубь атома и понять его строение, но мы не можем придумать политические средства, чтобы не позволить атому нас уничтожить?» – «Все просто, друг мой, – ответил Эйнштейн. – Потому что политика труднее физики».

Ядерная физика – один из самых ярких примеров технологии двойного назначения[591]. Научные исследования в этой сфере приносят огромную пользу обществу, но в то же время они могут быть использованы во вред. В предыдущих главах мы уже сталкивались с примерами технологий, которые можно использовать как во благо, так и с преступными целями. Благодаря соцсетям мы поддерживаем связи со старыми друзьями и находим новые полезные идеи. Но по тем же соцсетям распространяется ложная информация и другой вредный контент. Анализ вспышек преступности позволяет выявлять людей из группы риска и прерывать распространение насилия; но если использовать этот анализ в несовершенном полицейском алгоритме, это может привести к дискриминации меньшинств. Масштабные базы данных GPS помогают эффективно реагировать на катастрофы, улучшать транспортную инфраструктуру и выяснять, как распространяются болезни[592]. Но с этими базами также связан риск утечки личной информации, что ставит под угрозу нашу частную жизнь и даже безопасность.

В марте 2018 года газета Observer сообщила, что компания Cambridge Analytica тайно собирала данные десятков миллионов пользователей фейсбука для создания психологического портрета американских и британских избирателей[593]. Хотя статистики сомневаются в эффективности таких портретов[594], скандал подорвал доверие общества к технологическим фирмам. По мнению программиста и бывшего физика Йонатана Зангера, это современная версия этических проблем, которые в свое время возникали в медицине и ядерной физике[595]. «Информатика, в отличие от других наук, еще не сталкивалась с серьезными негативными последствиями действий своих специалистов», – писал он. При освоении новых технологий мы не должны забывать о горьком опыте, обретенном в других областях.

Когда в начале XXI века в моду вошел термин «большие данные», перспективы их разнопланового использования вызывали оптимизм. Все надеялись, что данные, собранные для какой-то одной цели, помогут решать проблемы и в других сферах. Ярким примером такого подхода был сервис Google Flu Trends (GFT)[596]. Исследователи предполагали, что, анализируя запросы миллионов пользователей, они смогут следить за распространением гриппа в реальном времени, а не ждать неделю или две, пока будут опубликованы официальные данные об эпидемии[597]. Первая версия GFT появилась в 2009 году, и результаты были многообещающими. Однако критика не заставила себя долго ждать.

У проекта GFT было три главных недостатка. Во-первых, прогнозы не всегда оказывались точными. GFT правильно воспроизвел зимние эпидемии гриппа в США в период с 2003 по 2008 год, но серьезно недооценил масштаб пандемии, неожиданно начавшейся весной 2009 года[598]. По замечанию одной группы ученых, «первая версия GFT была отчасти детектором гриппа, а отчасти детектором зимы»[599].

Во-вторых, никто не знал, как делаются прогнозы. Механизм работы GFT был непрозрачен: на входе – данные о запросах в интернете, на выходе – предсказание. Компания Google не раскрывала научному сообществу ни собранные данные, ни методы их обработки, поэтому никто не мог понять, как ведется анализ и почему в одних случаях алгоритм работает хорошо, а в других – плохо.

В-третьих, создатели сервиса не ставили перед собой амбициозные цели – и это, пожалуй, была самая серьезная проблема GFT. С эпидемиями гриппа мы сталкиваемся каждую зиму, потому что вирус эволюционирует и это делает существующие вакцины менее эффективными. Власти так беспокоятся по поводу грядущих пандемий гриппа именно потому, что готовой эффективной вакцины против нового штамма не существует. При возникновении пандемии на разработку такой вакцины уйдет полгода[600], и за это время вирус распространится очень широко. Чтобы предсказывать характер эпидемий гриппа, мы должны лучше понимать, как эволюционирует вирус, как люди взаимодействуют между собой и как в популяции формируется коллективный иммунитет[601]. В этой непростой ситуации GFT может в лучшем случае сообщить об активности гриппа примерно на неделю раньше, чем мы узнали бы о ней сами. Эта идея интересна с точки зрения анализа данных – но в ней нет ничего революционного применительно к борьбе с эпидемией.

Такую ошибку нередко совершают исследователи и представители бизнеса, заявляя о применении больших наборов данных к самым разным сферам жизни. Многие считают, что такие огромные объемы данных обязательно помогут ответить на какие-то важные вопросы. По сути, эти люди просто пытаются подыскать проблему для готового решения.

В конце 2016 года эпидемиолог Кэролайн Баки участвовала в мероприятии по привлечению средств на развитие технологий, где рассказывала представителям компаний из Кремниевой долины о своей работе. У Баки был большой опыт применения современных технологий при анализе эпидемий. В последние годы она работала над несколькими исследованиями, в которых использовались данные GPS для изучения путей передачи малярии. И она не соглашалась с мнением большинства участников мероприятия, считавших, что достаточное количество денег и программистов решит проблемы мирового здравоохранения. «В мире, где технологические гиганты становятся основными спонсорами исследований, мы не должны прельщаться идеей, что молодые, технически продвинутые выпускники колледжей могут в одиночку решить проблемы здравоохранения на своих компьютерах», – писала она позднее[602].

Многие из предлагаемых технологических подходов нереализуемы и неприемлемы. Баки указывала на ряд неудачных пилотных исследований и приложений, которые были нацелены на подрыв традиционных методов. В сфере здравоохранения необходимо оценивать эффективность принимаемых мер, а не просто надеяться, что хорошие идеи возникнут сами собой, как успешный стартап. «Чтобы подготовиться к пандемии, нужен не подрыв, а долгая работа над политически сложными, многоплановыми проблемами», – говорит Баки.

И все же технологии играют важную роль в современных исследованиях эпидемий. Ученые привыкли использовать математические модели для разработки контрольных мер, смартфоны для сбора данных о пациентах и генетические последовательности патогенов для отслеживания путей распространения инфекции[603]. Но самые серьезные задачи носят скорее практический, чем математический характер. Одно дело – собрать и проанализировать данные, и совсем другое – выявить вспышку и привлечь ресурсы для борьбы с ней. Во время первой крупной эпидемии Эболы в 2014 году вирус распространялся в Сьерра-Леоне, Либерии и Гвинее, которые входили в число беднейших стран мира. Вторая масштабная эпидемия Эболы началась в 2018 году в зоне конфликта на северо-востоке Демократической Республики Конго; в июле 2019 года, когда было зарегистрировано 2500 случаев заболевания, ВОЗ объявила «чрезвычайную ситуацию в области общественного здравоохранения, имеющую международное значение»[604]. Глобальное неравенство в возможностях здравоохранения проявляется даже в научной терминологии. Вирус гриппа, вызвавший пандемию 2009 года, появился в Мексике, однако получил официальное название A/California/7/2009(H1N1), поскольку новый вирус впервые выделила именно калифорнийская лаборатория[605].

Из-за логистических проблем исследователям трудно угнаться за новыми вспышками. В 2015 и 2016 годах широко распространился вирус Зика, и были запланированы масштабные клинические исследования и испытания вакцин[606]. Но эпидемия угасла еще до того, как начались многие из этих исследований. Эта досадная проблема часто возникает при изучении вспышек: к моменту исчезновения инфекции многие связанные с ней вопросы остаются без ответа. Вот почему так важны долгосрочные исследования. Нашей группе удалось собрать большой массив данных о вспышке вируса Зика на Фиджи – но лишь потому, что мы уже были на месте и изучали лихорадку денге. Аналогичным образом лучшие данные по вирусу Зика были получены благодаря тому, что в Никарагуа проводилось долговременное исследование лихорадки денге под руководством Эвы Харрис из Калифорнийского университета в Беркли[607].

Исследователи не успевают изучать эпидемии и в других сферах. Многие исследования, посвященные вбросам ложной информации во время президентских выборов в США 2016 года, были опубликованы только в 2018–2019 годах. Другие проекты по изучению вмешательства в выборы так и не начались, а некоторые оказалось невозможно реализовать, поскольку руководство соцсетей удалило – случайно или намеренно – необходимые данные[608]. Отрывочные и ненадежные данные не позволяют в полной мере изучить банковские кризисы, вооруженное насилие и злоупотребление опиоидами[609].

Но получение информации – это лишь часть проблемы. Даже в самых лучших наборах данных присутствуют случайности и отклонения, которые затрудняют анализ. Элис Стюарт, изучавшая связь между облучением и раком, отмечала, что эпидемиологи редко обладают такой роскошью, как идеальные данные. «Здесь вы не ищете проблемные пятна на чистой поверхности, – писала она[610]. – Вы ищете проблемные пятна в условиях полного беспорядка». Те же сложности возникают и в других областях, пытаетесь ли вы изучить распространение ожирения между друзьями или передачу информации в разных соцсетях. Наша жизнь сложна и запутанна – и такими же получаются наборы данных, которые она порождает.

Если мы хотим лучше разобраться в механизмах заражения, нужно учитывать его динамическую природу. То есть мы должны адаптировать свои методы исследований к разным вспышкам, действовать как можно быстрее, чтобы результаты принесли практическую пользу, и находить новые способы объединять разные данные. Например, исследователи болезней для изучения неуловимых вспышек теперь совмещают данные о случаях заболеваний, поведении людей, коллективном иммунитете и эволюции патогена. У каждого набора данных есть свои недостатки, но в совокупности они дают более полную картину заражения. Описывая такие подходы, Кэролайн Баки процитировала Вирджинию Вулф, которая однажды сказала, что «истину можно обрести только сложив множество разных ошибок»[611].

Мы должны не только совершенствовать наши методы, но и сосредоточиться на тех вопросах, которые действительно важны. Возьмем, например, социальное заражение. Нам доступен огромный массив данных, но мы все еще плохо понимаем, как распространяются идеи. Одна из причин в том, что те результаты, которые интересуют нас, не всегда оказываются в приоритете у технологических компаний. Они стремятся побудить пользователей взаимодействовать с их продуктами таким образом, чтобы это приносило доход от рекламы. Это сказывается на нашем подходе к заражению в интернете. Мы склонны фокусироваться на количественных показателях, придуманных владельцами соцсетей (как получить больше лайков? как сделать пост вирусным?), а не на результатах, которые сделают нас здоровее, счастливее или успешнее.

Современные вычислительные средства позволят нам обрести желаемые знания о социальном поведении, если мы научимся задавать правильные вопросы. Парадокс в том, что вопросы, которые нас беспокоят, чаще всего вызывают неоднозначную реакцию. Вспомним эксперимент, посвященный распространению эмоций в фейсбуке, когда исследователи изменяли новостную ленту пользователей, показывая больше позитивных или негативных публикаций. И дизайн эксперимента, и его реализация подверглись серьезной критике, однако исследователей интересовал действительно важный вопрос: как контент в соцсетях влияет на наше эмоциональное состояние?

Эмоции и личные особенности людей – это по определению эмоциональные и личные темы. В 2013 году психолог Михал Косински и его коллеги опубликовали исследование, указывающее на то, что можно определить личные черты человека (такие, как экстраверсия и интеллект) по тому, на каких страницах фейсбука он ставит лайки[612]. Позднее Cambridge Analytica использовала похожий принцип для составления психологического портрета избирателей, что вызвало серьезную критику[613]. Описывая свой метод, Косински с коллегами понимали, что его можно использовать и в других, не вполне благовидных целях. В исходной статье они даже спрогнозировали возможные нападки на технологические фирмы. Исследователи предположили, что, когда люди осознают, какую выгоду можно извлечь из их данных, некоторые вообще откажутся от цифровых технологий.

Если пользователям не нравится, как используют их данные, у исследователей и технологических компаний есть два варианта действий. Первый – замалчивание. Сталкиваясь с опасениями людей по поводу конфиденциальности, многие компании преуменьшают масштабы сбора и анализа данных, чтобы избежать негативных отзывов в СМИ и возмущения пользователей. Тем временем торговцы данными (о которых большинство людей никогда не слышало) зарабатывают деньги на продаже данных (полученных без нашего ведома) сторонним исследователям (которые анализируют их без нашего ведома). Выбирая эту стратегию, компании исходят из того, что если честно рассказать людям, как будут использоваться их данные, то они на это не согласятся. Благодаря новым законам о защите конфиденциальности, таким как европейский Общий регламент по защите данных и калифорнийский Закон о защите личной информации потребителей, подобные действия теперь затруднены. Но если исследователи продолжат нарушать этические кодексы, новые скандалы и утрата доверия неизбежны. Пользователи все чаще будут отказываться предоставлять свои данные даже для полезных исследований, а ученые будут неохотно анализировать их, опасаясь сложностей и скандалов[614]. В результате мы не получим важные знания о человеческом поведении, которые могли бы принести пользу для здоровья людей и для общества в целом.

Альтернативный подход – повысить прозрачность. Вместо того чтобы анализировать жизнь людей без их ведома, позвольте им самим оценить риски и выгоды. Вовлекайте их в дискуссию; мыслите категориями разрешения, а не прощения. Если ваша цель – принести пользу обществу, привлеките к исследованию само общество. В 2013 году, когда Национальная система здравоохранения Великобритании объявила о запуске проекта Care.data, все надеялись, что обмен качественными данными поможет исследователям в области здравоохранения. Три года спустя проект был закрыт, после того как пациенты (а с ними и врачи) утратили доверие к методам использования их данных. Теоретически Care.data мог бы принести огромную пользу, но пациенты не знали, как он работает, и не доверяли ему[615].

Быть может, никто не согласится предоставить свои данные, если будет знать, во что ввязывается? Мой опыт показывает, что вовсе не обязательно. За последние десять лет мы с коллегами реализовали несколько проектов из области «гражданской науки» (то есть с участием добровольцев). В ходе этих проектов анализ процессов заражения сопровождался широким обсуждением эпидемий, обработки данных и этических вопросов. Мы выясняли, как выглядят сети общения, как меняется со временем социальное поведение и как это влияет на характер распространения инфекций[616]. Наш самый амбициозный проект по массовому сбору данных мы реализовали в 2017–2018 годах в сотрудничестве с BBC[617]. Мы просили добровольцев загрузить на смартфон приложение, которое отслеживало их перемещение до одного километра в течение дня, а также подсчитывать свои социальные взаимодействия. По завершении проекта мы планировали сформировать на основе этих данных бесплатный ресурс для исследователей. К нашему удивлению, участвовать в проекте вызвались десятки тысяч людей, хотя он не сулил им непосредственной выгоды. Это лишь один пример, но он показывает, что масштабный анализ данных может быть прозрачным и полезным для общества.

В марте 2018 года канал BBC выпустил программу под названием Contagion!, в которой рассказывалось о собранном нами массиве данных. На той неделе это была не единственная история о масштабном сборе данных, которая освещалась в СМИ. Несколькими днями ранее разразился скандал с Cambridge Analytica. Если мы предлагали людям добровольно поделиться данными о себе, чтобы помочь в изучении вспышек болезней, то Cambridge Analytica собирала информацию в фейсбуке без ведома пользователей, чтобы помочь политикам повлиять на избирателей[618]. Два исследования поведения, два огромных набора данных – и два совершенно разных результата. Некоторые комментаторы обратили внимание на разницу в подходах. В их числе был журналист Хьюго Рифкинд, который в своем обзоре телепрограмм для газеты Times написал: «На той же неделе, когда мы признали, что сбор данных и слежка за интернетом разрушают мир, программа Contagion! напомнила нам, что иногда они могут и спасать его»[619].

Почти два года спустя, 29 февраля 2020 года, пришло сообщение о первом случае заражения COVID-19 в Великобритании. Это произошло в городе Хаслмир, расположенном в графстве Суррей[620]. По совпадению, именно этот город мы выбрали в качестве рассадника вымышленной пандемии для описания в программе Contagion!. Благодаря этому мы знали, чего ожидать дальше: если в Хаслмире произошла передача инфекции, по всей видимости, в течение одной-двух недель вспышки начнутся в Лондоне. И действительно: спустя десять дней появились новости о заражении одного из членов парламента, что было первым признаком быстро растущей эпидемии. В следующие месяцы мы с коллегами использовали данные канала BBC для изучения нескольких аспектов передачи инфекции в Великобритании, начиная с потенциальной эффективности новых стратегий отслеживания контактов и заканчивая изменением социального поведения жителей страны в условиях локдауна[621].

Если мы хотим остановить эпидемию, нам крайне важно понимать, как взаимодействуют люди. Однако над всеми дискуссиями об использовании данных для реагирования на COVID-19 и о соблюдении конфиденциальности этих данных неизменно будет нависать тень Cambridge Analytica. Это повлияет на то, какие формы эпидемиологического надзора будут признаны допустимыми: от приложений для отслеживания контактов до требований «регистрации» при посещении баров и ресторанов. Между тем механизмы онлайн-манипуляции, отлаженные в 2010-е годы на политическом контенте и в кампаниях против вакцин, естественным образом скажутся на диаграмме Венна, иллюстрирующей поляризацию общества в период пандемии. Во всех странах меры реагирования будут сопровождаться – и порой подавляться – дезинформацией, распространяющейся вместе с самим вирусом. Похоже, политика сложнее не только физики, но и эпидемиологии.

За то время, которое вы потратили на чтение этой книги, от малярии умерло около трехсот человек. Еще более пятисот погибли от ВИЧ/СПИДа и примерно восемьдесят – от кори (в основном это дети). А мелиоидоз – бактериальная инфекция, о которой вы, скорее всего, никогда не слышали, – унес более шестидесяти жизней[622].

Инфекционные болезни по-прежнему наносят человечеству огромный урон. Нам приходится иметь дело не только с известными угрозами, но и с новыми пандемиями; постоянно существует риск появления инфекций, устойчивых к лекарствам. И все же благодаря нашим знаниям о механизмах заражения инфекционные болезни отступают. За последние два десятилетия смертность от них в мире снизилась вдвое[623].

Теперь внимание исследователей постепенно переключается на другие угрозы, многие из которых тоже могут быть заразными. В 1950-е годы в Великобритании самой частой причиной смерти мужчин 30–40 лет был туберкулез. Начиная с 1980-х первую строчку занимают самоубийства[624]. В последние годы больше всего молодых людей в Чикаго погибает в результате убийств[625]. Заразными могут быть и другие социальные явления. Когда в 2014 году я изучал игру Neknomination, распространение идей в интернете казалось второстепенной проблемой. Три года спустя она уже была на первых страницах газет, и обеспокоенность распространением ложной информации – а также ролью соцсетей – стала причиной многочисленных правительственных расследований[626].

Постепенно мы все больше узнаем о заражении, и многие идеи, отточенные на исследованиях инфекционных болезней, теперь используются для анализа новых эпидемий. После финансового кризиса 2008 года центральные банки осознали, что структура сети может усиливать заражение; но эта теория была сформулирована исследователями венерических болезней еще в 1980–1990-е годы. Недавние попытки рассматривать насилие как инфекцию, а не просто результат действий «плохих людей», аналогичны отказу от бытовавшего в 1880–1890-х представления о том, что болезни вызываются «нездоровым» воздухом. Такие понятия, как репродуктивное число, помогают исследователям давать количественную оценку распространению инноваций и онлайн-контента, а методы, используемые для изучения геномных последовательностей патогенов, помогают разобраться в распространении и эволюции культурных явлений. В процессе исследований мы открываем новые способы ускорить распространение полезных идей и замедлить передачу вредных. Как и мечтал Рональд Росс в 1916 году, теория событий теперь помогает нам исследовать самые разные явления, от болезней и социального поведения до политики и экономики.

Нередко людям приходилось отказываться от привычных представлений об эпидемиях: например, о том, что необходимо избавиться от всех комаров, чтобы победить малярию, или вакцинировать всех людей, чтобы предотвратить эпидемию. Или от убеждения, что банковские системы по своей природе устойчивы, а контент в интернете чрезвычайно заразен. Кроме того, нам пришлось искать новые объяснения тому, почему на островах Тихого океана регистрируется синдром Гийена – Барре, почему компьютерные вирусы живут так долго, почему большинство идей распространяется медленнее, чем болезни.

В анализе эпидемий важнее всего вовсе не те случаи, когда мы оказываемся правы, а те моменты, когда мы понимаем, что ошиблись. Когда что-то не сходится, когда мы замечаем новую закономерность или когда исключение опровергает то, что мы считали правилом. Независимо от того, хотим ли мы распространить инновацию или победить инфекцию, до таких моментов мы должны дойти как можно раньше. Эти моменты позволяют нам обнаруживать цепочки передачи, выявлять слабые, недостающие или необычные звенья. Они заставляют нас оглядываться назад и выяснять, как развивались эпидемии в прошлом. А затем смотреть вперед, чтобы повлиять на их развитие в будущем.

Дополнительная литература

Если вы хотите глубже изучить проблемы, затронутые в книге, ниже приводится список рекомендуемых статей и книг. Для обеспечения воспроизводимости все данные доступны на сайте https://github.com/adamkucharski/rules-of-contagion.

1. Теория событий

Подробную информацию о теории механистического моделирования и таких понятиях, как коллективный иммунитет, можно найти в трех статьях Пола Файна: ‘Ross’s A Priori Pathometry – A Perspective’ (Proceedings of the Royal Society of Medicine, 1975); ‘John Brownlee and the measurement of infectiousness: an historical study in epidemic theory’ (Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 1979); ‘Herd Immunity: History, Theory, Practice’ (Epidemiological Reviews, 1993). Более строгое описание анализа Росса, а также его наследия см. в ‘Ross’s A Priori Pathometry – A Perspective’ (Proceedings of the Royal Society of Medicine, 1975); ‘John Brownlee and the measurement of infectiousness: an historical study in epidemic theory’ (Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 1979); ‘Herd Immunity: History, Theory, Practice’ (Epidemiological Reviews, 1993).

2. Паника и пандемия

В статье Дональда Маккензи и Тейлора Спирса ‘“The Formula That Killed Wall Street”?: The Gaussian Copula and the Material Cultures of Modelling’ (2012) приводится история моделей CDO. Работы Майкла Льюиса, Liar’s Poker: Rising Through the Wreckage on Wall Street (W. W. Norton & Company, 1989) и The Big Short: Inside the Doomsday Machine (W. W. Norton & Company, 2010), которые разделяют двадцать лет, объясняют, как начиналась торговля ипотечными продуктами и к какому хаосу она привела. В книге When Genius Failed: The Rise and Fall of Long-Term Capital Management (Random House, 2000) Роджера Ловенстайна описывается крах этого хедж-фонда.

В книге Seeking the Positives: A Life Spent on the Cutting Edge of Public Health (CreateSpace, 2015) Джон Поттерат подробно описывает свое исследование того, как сети социальных связей влияют на вспышки гонореи и других болезней, передающихся половым путем. Обзор моделей инфекционных заболеваний Мэтта Килинга и Реджа Рохани Modelling Infectious Diseases in Humans and Animals (Princeton University Press, 2007) стал для меня полезным учебником с того момента, как я впервые прочел его еще студентом.

Доклад Энди Холдейна ‘Rethinking the Financial Network’ (Bank of England transcript, 2009) стал своевременным замечанием о связи между экологией, эпидемиологией и финансовыми рынками. В его статье, написанной в соавторстве с Робертом Мэем, ‘Systemic risk in banking ecosystems’ (Nature, 2011), эти аспекты рассматриваются более подробно.

3. Фактор дружбы

В книге Connected: The Amazing Power of Social Networks and How They Shape Our Lives (HarperPress, 2011) Николаса Христакиса и Джеймса Фаулера описаны исследования динамики сетей социальных связей, в том числе работы, посвященные распространению ожирения и других явлений. В статье ‘Social contagion theory: examining dynamic social networks and human behavior’ (Statistics in Medicine, 2013) авторы отвечают на критику своей работы и рассматривают технические трудности оценки социального заражения. Книга Деймона Чентолы How Behavior Spreads: The Science of Complex Contagions (Princeton University Press, 2018) рассказывает о его анализе сложного заражения, а также о других открытиях, сделанных в результате масштабных исследований поведения. Статья ‘Randomized experiments to detect and estimate social influence in networks’ (Complex Spreading Phenomena in Social Systems, 2018) Шона Тейлора и Дина Эклза содержит полезный обзор методов изучения социального заражения.

С другими результатами исследований NATSAL можно ознакомиться в книге Дэвида Шпигельхальтера Sex by Numbers: What Statistics Can Tell Us About Sexual Behaviour (Wellcome Collection, 2015). Люси Аплин в своей работе ‘Culture and cultural evolution in birds: a review of the evidence’ (Animal Behaviour, 2019) дает обзор развития навыков у животных, прежде всего у птиц.

4. Что-то в воздухе

Идеи и конкретные примеры изучения распространения насилия, в том числе от Карла Белла, Гэри Слаткина и Шарлотты Уоттс, можно найти в статьях, опубликованных в сборнике Contagion of Violence: Workshop Summary, Forum on Global Violence Prevention (The National Academies Collection, 2013).

Книга Д. А. Хендерсона Smallpox: The Death of a Disease – The Inside Story of Eradicating a Worldwide Killer (Prometheus, 2009) содержит рассказ от первого лица о том, как применялись отслеживание контактов и кольцевая вакцинация в борьбе с оспой. В статье Нила Фергюсона и его коллег ‘Planning for smallpox outbreaks’ (Nature, 2003) описаны методы моделирования оспы и других болезней, а также недостатки этих методов. В работе Аарона Кинга и его коллег ‘Avoidable errors in the modelling of outbreaks of emerging pathogens, with special reference to Ebola’ (Proceedings of the Royal Society B, 2015) содержится научное описание возможных проблем при прогнозировании вспышек инфекционных болезней.

Книга Кэти О’Нил Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy (Penguin, 2016) посвящена предвзятостям и искажениям, присущим многим распространенным алгоритмам, в том числе используемым полицией. Работа Ханны Фрай Hello World: How to be Human in the Age of the Machine (Penguin, 2019) рассказывает о роли и опасности алгоритмов в современной жизни.

5. Вирусный эффект

Книга Дункана Уоттса Everything is Obvious: Why Common Sense is Nonsense (Atlantic Books, 2011) помогает понять, с какими трудностями связаны анализ и прогнозирование социального поведения в интернете. В его статье, написанной в соавторстве с Джейком Хофманом и Амитом Шармой, ‘Prediction and explanation in social systems’ (Science, 2017), подробно описаны технические аспекты этого исследования. В статье Джастина Чена и его коллег ‘Do Diffusion Protocols Govern Cascade Growth?’ (AAAI, 2018) на конкретных примерах рассматриваются составляющие репродуктивного числа онлайн-контента. Архив исследований Facebook (https://research.fb.com/publications) содержит ряд других статей, посвященных распространению поведения и контента в интернете.

Статья Уитни Филлипс ‘The Oxygen of Amplification: Better Practices for Reporting on Extremists’ (Data & Society, 2018) представляет собой ценный обзор попыток манипулирования средствами массовой информации и возможных способов противостоять этим попыткам. В книге Роджера Макнейми Zucked: Waking Up to the Facebook Catastrophe (HarperCollins, 2019) рассматриваются недостатки платформ соцсетей, в том числе подробно анализируется работа Тристана Харриса и Рене Диресты. В работе ‘Protecting elections from social media manipulation’ (Science, 2019) Синан Арал и Дин Эклз предлагают способы измерения масштабов онлайн-манипуляций и их возможного влияния на выборы.

6. Как завладеть интернетом

Более подробно о происхождении и последствиях атаки Mirai рассказывается в двух статьях Гаррета Граффа для Wired: ‘How a Dorm Room Minecraft Scam Brought Down the Internet’ (2017) и ‘The Mirai Botnet Architects Are Now Fighting Crime With the FBI’ (2018). В таких работах, как ‘ComputerViruses – Theory and Experiments’ Фреда Коэна (1984) и ‘How to 0wn the Internet in Your Spare Time’ Стюарта Стэнифорда и его коллег (Proceedings of the 11th USENIX Security Symposium, 2002), приведены технические подробности из истории компьютерных вирусов и червей. В книге Альберта Ласло Барабаши Linked: The New Science of Networks (Perseus, 2002) описана история теории сетей, а также влияние сетей на распространение вредоносных программ.

7. Отслеживание вспышек

В работе Дженнифер Гарди и Ника Ломана ‘Towards a genomics-informed, real-time, global pathogen surveillance system’ (Nature Reviews Genetics, 2018) показано, как методы секвенирования генома могут применяться для диагностики и отслеживания болезней. В статье ‘Outbreak analytics: a developing data science for informing the response to emerging pathogens’ (Philosophical Transactions of the Royal Society B, 2019) рассматривается применение теории и методов обработки данных во время эпидемий.

Две публикации Энтони Токара в блоге Neustar, ‘Differential Privacy: The Basics’ и ‘Riding with the Stars: Passenger Privacy in the NYC Taxicab Dataset’, содержат более подробное описание анализа поездок на нью-йоркских такси и его последствий (доступно по адресу https://research.neustar.biz). Книга Мэтью Салганика Bit By Bit: Social Research in the Digital Age (Princeton University Press, 2018) содержит обзор этических и логических проблем, с которыми сталкиваются современные исследователи социального поведения.

8. Некоторые проблемы

В книге Дэвида Самптера Outnumbered: From Facebook and Google to Fake News and Filter-bubbles (Bloomsbury, 2018) оценивается статистическая достоверность онлайн-алгоритмов, в частности на примере скандала с Cambridge Analytica. Книга Шинед Уолш и Оливера Джонсона Getting to Zero: A Doctor and a Diplomat on the Ebola Frontline (Zed Books, 2018) – это рассказ от первого лица о политических, логистических и социальных аспектах реагирования на эпидемию Эболы в Западной Африке.

Благодарности

Я хотел бы поблагодарить всех, кто не пожалел времени и поделился со мной своими знаниями и опытом, когда я готовил материал для этой книги. Это Люси Аплин, Ним Аринаминпати, Венди Баркли, Барбара Касу, Николас Христакис, Тоби Дейвис, Дин Эклз, Пол Файн, Джемма Гейган, Энди Холдейн, Хейди Ларсон, Розали Ликкардо Пакула, Кристиан Лам, Брендан Найхен, Эндрю Одлыжко, Уитни Филлипс, Джон Поттерат, Чарли Ромфорд, Гэри Слаткин, Брайони Суайр-Томпсон, Джейми Теграни, Мелисса Трейси, Алессандро Веспиньяни, Шарлотта Уоттс и Дункан Уоттс. Я также благодарю всех, кто помогал мне с историческими датами и документами: это Виктория Гранна и Элисон Форси из библиотечно-архивной службы Лондонской школы гигиены и тропической медицины, Лиина Халтгрен из Королевского института и Питер Винтен-Йохансен из John Snow Archive and Research Companion. Если в окончательном тексте остались ошибки, в этом только моя вина.

Мне повезло иметь потрясающих наставников, которые не только помогали мне развиваться как исследователю, но и поощряли мое общение с широкой аудиторией; это Джулия Гог из Кембриджского университета, Стивен Райли из Имперского колледжа Лондона и Джон Эдмундс из Лондонской школы гигиены и тропической медицины. Огромное спасибо многим другим соавторам и коллегам, с которыми я работал все эти годы и у которых многому научился. Идеи этой книги в значительной степени почерпнуты из бесед с моими блестящими коллегами из Центра математического моделирования инфекционных болезней при Лондонской школе гигиены и тропической медицины. Я столкнулся с проблемой, знакомой всем авторам научно-популярной литературы: хороших исследований гораздо больше, чем может вместить книга. И поэтому отсутствие в ней упоминаний некоторых людей и проектов вовсе не отражает моего мнения о качестве их работы.

Я также хочу поблагодарить всех, кто участвовал в работе над книгой. Мои превосходные редакторы Сесили Гейфорд из Profile и Фрэн Барри из Wellcome Collection всегда предлагали мне ценные идеи. Я благодарю Джо Стейнса за вычитку окончательного варианта рукописи, а также моего агента Питера Таллака за поддержку и советы на протяжении последних нескольких лет. Я благодарен моим родителям за комментарии к черновикам, а также Клэр Фрейзер, Рейчел Хамби, Муниру Джахангиру, Стивену Райсу и Грэму Уилеру за отзывы о первых главах. И наконец, я хотел бы поблагодарить мою жену Эмили, с которой познакомился, когда писал предыдущую книгу, и на которой женился во время работы над этой.

Об авторе

АДАМ КУЧАРСКИ (р.1986) – доцент Лондонской школы гигиены и тропической медицины. Обладатель ученой степени (PhD) по математике Кембриджского университета. Занимается исследованиями в области эпидемиологии и социального поведения, опираясь на математические и статистические методы. Участвовал в расследовании причин эпидемий птичьего гриппа и лихорадки Эбола. Автор книги «Идеальная ставка» – захватывающего исследования принципов и механизмов азартных игр. Его материалы постоянно публикуются такими изданиями, как Nautilus, BBC Focus, Scientific American, Wired, New Scientist, Financial Times, The Observer. Лауреат премии благотворительного фонда Wellcome Trust за научно-просветительскую деятельность. Живет в Лондоне.

Примечания

1

История пандемии 1918 года: Barry J.M., ‘The site of origin of the 1918 influenza pandemic and its public health implications’ Journal of Translational Medicine, 2004; Johnson N.P.A.S. and Mueller J., ‘Updating the Accounts: Global Mortality of the 1918–1920 “Spanish” Influenza Pandemic’ Bulletin of the History of Medicine, 2002; World War One casualty and death tables. PBS, Oct 2016. https://www.uwosh.edu/faculty_staff/henson/188/WWI_Casualties%20and%20Deaths%20%20PBS.html. Стоит отметить, что недавно появились новые теории происхождения пандемии гриппа 1918 года, согласно которым она началась раньше, чем принято считать. Например, Branswell H., ‘A shot-inthe-dark email leads to a century-old family treasure – and hope of cracking a deadly flu’s secret’, STAT News, 2018.

2

Примеры цитирования в средствах массовой информации: Gerstel J., ‘Uncertainty over H1N1 warranted, experts say’ Toronto Star, 9 October 2009; Osterholm M.T., ‘Making sense of the H1N1 pandemic: What’s going on?’ Center for Infectious Disease Research and Policy, 2009.

3

Eames K.T.D. et al., ‘Measured Dynamic Social Contact Patterns Explain the Spread of H1N1v Influenza’, PLOS Computational Biology, 2012; Health Protection Agency, ‘Epidemiological report of pandemic (H1N1) 2009 in the UK’, 2010.

4

Другие группы исследователей пришли к такому же выводу, например: WHO Ebola Response Team, ‘Ebola Virus Disease in West Africa – The First 9 Months of the Epidemic and Forward Projections’, The New England Journal of Medicine (NEJM), 2014.

5

‘Ransomware cyber-attack: Who has been hardest hit?’, BBC News Online, 15 May 2017; ‘What you need to know about the WannaCry Ransomware’, Symantec Blogs, 23 October 2017. Число попыток взлома за семь часов увеличилось с 2000 до 80 000; отсюда время удвоения = 7/log_2(80000/2000) = 1,32 часа.

6

Media Metrics #6: The Video Revolution. The Progress & Freedom Foundation Blog, 2 March 2008. http://blog.pff.org/archives/2008/03/print/005037.html. Количество владельцев увеличилось с 2,2 % домохозяйств в 1981 году до 18 % в 1985 году; отсюда время удвоения = 365 × 4/log_2(0,18/0,02) = 481 день.

7

Etymologia: influenza. Emerging Infectious Diseases 12(1): 179, 2006.

8

Александр Дюма, «Граф Монте-Кристо», глава 117.

9

Kucharski A.J. et al., ‘Using paired serology and surveillance data to quantify dengue transmission and control during a large outbreak in Fiji’, eLIFE, 2018.

10

Pastula D.M. et al., ‘Investigation of a Guillain-Barré syndrome cluster in the Republic of Fiji’, Journal of the Neurological Sciences, 2017; Musso D. et al., ‘Rapid spread of emerging Zika virus in the Pacific area’, Clinical Microbiology and Infection, 2014; Sejvar J.J. et al., ‘Population incidence of Guillain-Barré syndrome: a systematic review and meta-analysis’, Neuroepidemiology, 2011.

11

Willison H.J. et al., ‘Guillain-Barré syndrome’, The Lancet, 2016.

12

Kron J., ‘In a Remote Ugandan Lab, Encounters With the Zika Virus and Mosquitoes Decades Ago’, New York Times, 5 April 2016.

13

Amorim M. and Melo A.N., ‘Revisiting head circumference of Brazilian newborns in public and private maternity hospitals’, Arquivos de Neuro-Psiquiatria, 2017.

14

World Health Organization, ‘WHO statement on the first meeting of the International Health Regulations (2005) (IHR 2005) Emergency Committee on Zika virus and observed increase in neurological disorders and neonatal malformations’, 2016.

15

Rasmussen S.A. et al., ‘Zika Virus and Birth Defects – Reviewing the Evidence for Causality’, NEJM, 2016.

16

Rodrigues L.C., ‘Microcephaly and Zika virus infection’, The Lancet, 2016.

17

Если не указано иное, вся информация из Ross R., The Prevention of Malaria (New York, 1910); Ross R., Memoirs, With a Full Account of the Great Malaria Problem and its Solution (London, 1923).

18

Barnes J., The Beginnings Of The Cinema In England, 1894–1901: Volume 1: 1894–1896 (University of Exeter Press, 2015).

19

Joy D.A. et al., ‘Early origin and recent expansion of Plasmodium falciparum’, Science, 2003.

20

Mason-Bahr P., ‘The Jubilee of Sir Patrick Manson: A Tribute to his Work on the Malaria Problem’, Postgraduate Medical Journal, 1938.

21

To K.W.K. and Yuen K.-Y., ‘In memory of Patrick Manson, founding father of tropical medicine and the discovery of vectorborne infections’ Emerging Microbes and Infections, 2012.

22

Burton R., First Footsteps in East Africa (London, 1856).

23

Hsu E., ‘Reflections on the “discovery” of the antimalarial qinghao’, British Journal of Clinical Pharmacololgy, 2006.

24

Sallares R., Malaria and Rome: A History of Malaria in Ancient Italy (Oxford University Press, 2002).

25

Росс утверждал, что участники эксперимента знали, на что идут, и что риск был оправдан: «Думаю, что этот эксперимент оправдан тем огромным значением, которое имел бы положительный результат, а также тем обстоятельством, что в моем распоряжении всегда был хинин» (Ross, 1923). Тем не менее мы не знаем, насколько полно участники эксперимента были информированы о риске; хинин менее эффективен, чем препараты, используемые в современных исследованиях малярии. (Achan J. et al., ‘Quinine, an old anti-malarial drug in a modern world: role in the treatment of malaria’ Malaria Journal, 2011.) Более подробно этичность экспериментов на людях мы рассмотрим в главе 7.

26

Bhattacharya S. et al., ‘Ronald Ross: Known scientist, unknown man’, Science and Culture, 2010.

27

Chernin E., ‘Sir Ronald Ross vs. Sir Patrick Manson: A Matter of Libel’, Journal of the History of Medicine and Allied Sciences, 1988.

28

Manson-Bahr P., History Of The School Of Tropical Medicine In London, 1899–1949 (London, 1956).

29

Reiter P., ‘From Shakespeare to Defoe: Malaria in England in the Little Ice Age’, Emerging Infectious Diseases, 2000.

30

High R., ‘The Panama Canal – the American Canal Construction’, International Construction, October 2008.

31

Griffing S.M. et al., ‘A historical perspective on malaria control in Brazil’, Memórias do Instituto Oswaldo Cruz, 2015.

32

Jorland G. et al., Body Counts: Medical Quantification in Historical and Sociological Perspectives (McGill-Queen’s University Press, 2005).

33

Fine P.E.M., ‘John Brownlee and the Measurement of Infectiousness: An Historical Study in Epidemic Theory’, Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 1979.

34

Fine P.E.M., ‘Ross’s a priori Pathometry – a Perspective’, Proceedings of the Royal Society of Medicine, 1975.

35

Ross R., ‘The Mathematics of Malaria’, The British Medical Journal, 1911.

36

Reiter P., ‘From Shakespeare to Defoe: Malaria in England in the Little Ice Age’, Emerging Infectious Diseases, 2000.

37

Биографические данные Маккендрика взяты из Gani J., ‘Anderson Gray McKendrick’, StatProb: The Encyclopedia Sponsored by Statistics and Probability Societies.

38

Письмо GB 0809 Ross/106/28/60. Courtesy, Library & Archives Service, London School of Hygiene & Tropical Medicine. © Ross Family.

39

Письмо GB 0809 Ross/106/28/112. Courtesy, Library & Archives Service, London School of Hygiene & Tropical Medicine. © Ross Family.

40

Heesterbeek J.A., ‘A Brief History of R0 and a Recipe for its Calculation’, Acta Biotheoretica, 2002.

41

Биографические данные Кермака взяты из Davidson J.N., ‘William Ogilvy Kermack’, Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society, 1971; Coutinho S.C., ‘A lost chapter in the pre-history of algebraic analysis: Whittaker on contact transformations’, Archive for History of Exact Sciences, 2010.

42

Kermack W.O. and McKendrick A.G., ‘A Contribution to the Mathematical Theory of Epidemics’, Proceedings of the Royal Society A, 1927.

43

Fine P.E.M., ‘Herd Immunity: History, Theory, Practice’, Epidemiologic Reviews, 1993; Farewell V. and Johnson T., ‘Major Greenwood (1880–1949): a biographical and bibliographical study’, Statistics in Medicine, 2015.

44

Dudley S.F., ‘Herds and Individuals’, Public Health, 1928.

45

Hendrix K.S. et al., ‘Ethics and Childhood Vaccination Policy in the United States’, American Journal of Public Health, 2016.

46

Fine P.E.M., ‘Herd Immunity: History, Theory, Practice’, Epidemiologic Reviews, 1993.

47

Duffy M.R. et al., ‘Zika Virus Outbreak on Yap Island, Federated States of Micronesia’ NEJM, 2009.

48

Mallet H.-P. et al., ‘Bilan de l’épidémie à virus Zika survenue en Polynésie française, 2013–2014’, Bulletin d’information sanitaires, épidémiologiques et statistiques, 2015.

49

Cao-Lormeau V.M. et al., ‘Guillain-Barré Syndrome outbreak associated with Zika virus infection in French Polynesia: a casecontrol study’, The Lancet, 2016.

50

Stoddard S.T. et al., ‘House-to-house human movement drives dengue virus transmission’, PNAS, 2012.

51

Kucharski A.J. et al., ‘Transmission Dynamics of Zika Virus in Island Populations: A Modelling Analysis of the 2013–2014 French Polynesia Outbreak’, PLOS Neglected Tropical Diseases, 2016.

52

Faria N.R. et al., ‘Zika virus in the Americas: Early epidemiological and genetic findings’, Science, 2016.

53

Andronico A. et al., ‘Real-Time Assessment of Health-Care Requirements During the Zika Virus Epidemic in Martinique’, American Journal of Epidemiology, 2017.

54

Rozé B. et al., ‘Guillain-Barré Syndrome Associated With Zika Virus Infection in Martinique in 2016: A Prospective Study’, Clinical Infectious Diseases, 2017.

55

Fine P.E.M., ‘Ross’s a priori Pathometry – a Perspective’, Proceedings of the Royal Society of Medicine, 1975.

56

Ross R., ‘An Application of the Theory of Probabilities to the Study of a priori Pathometry – Part I’, Proceedings of the Royal Society A, 1916.

57

Clarke B., ‘The challenge facing first-time buyers’, Council of Mortgage Lenders, 2015.

58

Rogers E.M., Diffusion of Innovations, 3rd Edition (New York, 1983).

59

Bass F.M., ‘A new product growth for model consumer durables’, Management Science, 1969.

60

Bass F.M., Comments on ‘A New Product Growth for Model Consumer Durables’, Management Science, 2004.

61

Простая модель восприимчивых и зараженных Росса может быть записана следующим образом: dS/dt = —bSI, dI/dt = bSI, где b – скорость заражения. Максимальный прирост новых случаев заражения приходится на момент самого быстрого увеличения dI/dt, то есть когда вторая производная dI/dt равна нулю. Используя правило произведения, получаем: I = (3 – √3)/6 = 0,21.

62

Jackson A.C., ‘Diabolical effects of rabies encephalitis’, Journal of NeuroVirology, 2016.

63

Robinson A. et al., ‘Plasmodium-associated changes in human odor attract mosquitoes’, PNAS, 2018.

64

Van Kerckhove K. et al., ‘The Impact of Illness on Social Networks: Implications for Transmission and Control of Influenza’, American Journal of Epidemiology, 2013.

65

Сведения о биографии Хадсон взяты из: O’Connor J.J. et al., ‘Hilda Phoebe Hudson’, JOC/EFR, 2002; Warwick A., Masters of Theory: Cambridge and the Rise of Mathematical Physics (University of Chicago Press, 2003).

66

Hudson H., ‘Simple Proof of Euclid II. 9 and 10’, Nature, 1891.

67

Chambers S., ‘At last, a degree of honour for 900 Cambridge women’, The Independent, 30 May 1998.

68

Ross R. and Hudson H., ‘An Application of the Theory of Probabilities to the Study of a priori Pathometry. Part II and Part III’, Proceedings of the Royal Society A, 1917.

69

Письмо GB 0809 Ross/161/11/01. Courtesy, Library & Archives Service, London School of Hygiene & Tropical Medicine. © Ross Family; Aubin D. et al., ‘The War of Guns and Mathematics: Mathematical Practices and Communities in France and Its Western Allies around World War I’, American Mathematical Society, 2014.

70

Ross R., ‘An Application of the Theory of Probabilities to the Study of a priori Pathometry. Part I’, Proceedings of the Royal Society A, 1916.

71

Математик Эндрю Одлыжко указывает, что общая сумма потерь могла превышать 20 000 фунтов. Более того, он предполагает, что при сравнении ценности денег в 1720 году и в наше время следует применять коэффициент 1000. Жалованье Ньютона в Кембридже составляло 100 фунтов в год. Odlyzko A., ‘Newton’s financial misadventures in the South Sea Bubble’, Notes and Records, The Royal Society, 2018.

72

О Торпе и Саймонсе: Patterson S., The Quants (Crown Business New York, 2010). Информация о LTCM: Lowenstein R., When Genius Failed: The Rise and Fall of Long Term Capital Management (Random House, 2000).

73

Allen F. et al., ‘The Asian Crisis and the Process of Financial Contagion’, Journal of Financial Regulation and Compliance, 1999. Данные о популярности термина «финансовое заражение»: Google Ngram.

74

Подробнее о CDO: MacKenzie D. et al., ‘“The Formula That Killed Wall Street”? The Gaussian Copula and the Cultures of Modelling’, 2012.

75

‘Deutsche Bank appoints Sajid Javid Head of Global Credit Trading, Asia’, Deutsche Bank Media Release, 11 October 2006; Roy S., ‘Credit derivatives: Squeeze is over for EM CDOs’, Euromoney, 27 July 2006; Herrmann J., ‘What Thatcherite union buster Sajid Javid learned on Wall Street’, The Guardian, 15 July 2015.

76

Derman E., ‘Model Risk’ Goldman Sachs Quantitative Strategies Research Notes, April 1996.

77

Интервью CNBC, 1 июля 2005 года.

78

MacKenzie et al. (2012): «Кризис был создан не “жертвами моделей”, а творческими, изобретательными и рефлексирующими людьми, сознательно использовавшими возможности моделей в корпоративном управлении». Авторы называют нескольких человек, которые манипулировали вычислениями так, чтобы CDO выглядели одновременно прибыльными и низкорисковыми.

79

Tavakoli J., ‘Comments on SEC Proposed Rules and Oversight of NRSROs’, Letter to Securities and Exchange Commission, 13 February 2007.

80

MacKenzie D. et al., ‘“The Formula That Killed Wall Street”? The Gaussian Copula and the Cultures of Modelling’, 2012.

81

New Directions for Understanding Systemic Risk (National Academies Press, Washington DC, 2007).

82

Chapple S., ‘Math expert finds order in disorder, including stock market’, San Diego Union-Tribune, 28 August 2011.

83

May R., ‘Epidemiology of financial networks. Presentation at LSHTM John Snow bicentenary event, April 2013. Available on YouTube.

84

May R., ‘Epidemiology of financial networks. Presentation at LSHTM John Snow bicentenary event, April 2013. Available on YouTube.

85

‘Was tulipmania irrational?’ The Economist, 4 October 2013.

86

Goldgar A., ‘Tulip mania: the classic story of a Dutch financial bubble is mostly wrong’, The Conversation, 12 February 2018.

87

Online Etymology Dictionary. Origin and meaning of bubble. https://www.etymonline.com/word/bubble.

88

Frehen R.G.P. et al., ‘New Evidence on the First Financial Bubble’, Journal of Financial Economics, 2013.

89

Воспроизведено с разрешения авторов. Источник: Frehen R.G.P. et al., ‘New Evidence on the First Financial Bubble’, Journal of Financial Economics, 2013.

90

Odlyzko A., ‘Newton’s financial misadventures in the South Sea Bubble’, Notes and Records, The Royal Society, 2018.

91

Odlyzko A., ‘Collective hallucinations and inefficient markets: The British Railway Mania of the 1840s’, 2010.

92

Kindleberger C.P. et al., Manias, Panics and Crashes: A History of Financial Crises (Palgrave Macmillan, New York, 1978).

93

Chow E.K., ‘Why China Keeps Falling for Pyramid Schemes’, The Diplomat, 5 March 2018; ‘Pyramid schemes cause huge social harm in China’, The Economist, 3 February 2018.

94

Rodrigue J.-P., ‘Stages of a bubble’, extract from The Geography of Transport Systems (Routledge, New York, 2017). https://transportgeography.org/?page_id=9035.

95

Sornette D. et al., ‘Financial bubbles: mechanisms and diagnostics’, Review of Behavioral Economics, 2015.

96

Coffman K.G. et al., ‘The size and growth rate of the internet’, First Monday, October 1998.

97

Odlyzko A., ‘Internet traffic growth: Sources and implications’, 2000.

98

John Oliver on cryptocurrency: ‘You’re not investing, you’re gambling’, The Guardian, 12 March 2018.

99

https://www.coindesk.com/price/bitcoin. 18 декабря 2017 года цена составляла 19 395 долларов США, а 16 декабря 2018 года – 3220 долларов США.

100

Rodrigue J.-P., ‘Stages of a bubble’, extract from The Geography of Transport Systems (Routledge, New York, 2017). https://transportgeography.org/?page_id=9035.

101

Kindleberger C.P. et al., Manias, Panics and Crashes: A History of Financial Crises (Palgrave Macmillan, New York, 1978).

102

Odlyzko A., ‘Collective hallucinations and inefficient markets: The British Railway Mania of the 1840s’, 2010.

103

Sandbu M., ‘Ten years on: Anatomy of the global financial meltdown’, Financial Times, 9 August 2017.

104

Alessandri P. et al., ‘Banking on the State’, Bank of England Paper, November 2009.

105

Elliott L. and Treanor J., ‘The minutes that reveal how the Bank of England handled the financial crisis’, The Guardian, 7 January 2015.

106

Интервью автора с Нимом Аринаминпати, август 2017 года.

107

Brauer F., ‘Mathematical epidemiology: Past, present, and future’, Infectious Disease Modelling, 2017; Bartlett M.S., ‘Measles Periodicity and Community Size’, Journal of the Royal Statistical Society. Series A, 1957.

108

Heesterbeek J.A., ‘A Brief History of R0 and a Recipe for its Calculation’, Acta Biotheoretica, 2002.

109

Smith D.L. et al., ‘Ross, Macdonald, and a Theory for the Dynamics and Control of Mosquito-Transmitted Pathogens’, PLOS Pathogens, 2012.

110

Nájera J.A. et al., ‘Some Lessons for the Future from the Global Malaria Eradication Programme (1955–1969)’, PLOS Medicine, 2011. Предложение искоренить оспу также было высказано в 1954 году, но не вызвало особого энтузиазма.

111

О репродуктивном числе: Heesterbeek J.A., ‘A Brief History of R0 and a Recipe for its Calculation’, Acta Biotheoretica, 2002.

112

Оценки репродуктивного числа: Fraser C. et al., ‘Pandemic potential of a strain of influenza A (H1N1): early findings’, Science, 2009; WHO Ebola Response Team, ‘Ebola Virus Disease in West Africa – The First 9 Months of the Epidemic and Forward Projections’, NEJM, 2014; Riley S. et al., ‘Transmission dynamics of the etiological agent of SARS in Hong Kong’, Science, 2003; Gani R. and Leach S., ‘Transmission potential of smallpox in contemporary populations’, Nature, 2001; Anderson R.M. and May R.M., Infectious Diseases of Humans: Dynamics and Control (Oxford University Press, Oxford, 1992); Guerra F.M. et al., ‘The basic reproduction number (R0) of measles: a systematic review’, The Lancet, 2017.

113

Centers for Disease Control and Prevention, ‘Transmission of Measles’, 2017. https://www.cdc.gov/measles/transmission.html.

114

Fine P.E.M. and Clarkson J.A., ‘Measles in England and Wales – I: An Analysis of Factors Underlying Seasonal Patterns’, International Journal of Epidemiology, 1982.

115

‘How Princess Diana changed attitudes to AIDS’, BBC News Online, 5 April 2017.

116

May R.M. and Anderson R.M., ‘Transmission dynamics of HIV infection’, Nature, 1987.

117

Eakle R. et al., ‘Pre-exposure prophylaxis (PrEP) in an era of stalled HIV prevention: Can it change the game?’, Retrovirology, 2018.

118

Anderson R.M. and May R.M., Infectious Diseases of Humans: Dynamics and Control (Oxford University Press, Oxford, 1992).

119

Fenner F. et al., ‘Smallpox and its Eradication’, World Health Organization, 1988.

120

Wehrle P.F. et al., ‘An Airborne Outbreak of Smallpox in a German Hospital and its Significance with Respect to Other Recent Outbreaks in Europe’, Bulletin of the World Health Organization, 1970.

121

Woolhouse M.E.J. et al., ‘Heterogeneities in the transmission of infectious agents: Implications for the design of control programs’, PNAS, 1997. Идея была позаимствована у экономиста XIX века Вильфредо Парето, который заметил, что 20 % итальянцев владеют 80 % земель.

122

Endo A. et al., ‘Estimating the overdispersion in COVID-19 transmission using outbreak sizes outside China’, Wellcome Open Research, 2020; Adam D.C. et al., ‘Clustering and superspreading potential of SARS-CoV-2 infections in Hong Kong’, Nature Med, 2020.

123

Lloyd-Smith J.O. et al., ‘Superspreading and the effect of individual variation on disease emergence’, Nature, 2005.

124

Worobey M. et al., ‘1970s and “Patient 0” HIV-1 genomes illuminate early HIV/AIDS history in North America’, Nature, 2016.

125

Cumming J.G., ‘An epidemic resulting from the contamination of ice cream by a typhoid carrier’, Journal of the American Medical Association, 1917.

126

Bollobas B., ‘To Prove and Conjecture: Paul Erdős and His Mathematics’, American Mathematical Monthly, 1998.

127

Potterat J.J., et al., ‘Sexual network structure as an indicator of epidemic phase’, Sexually Transmitted Infections, 2002.

128

Watts D.J. and Strogatz S.H., ‘Collective dynamics of “small-world” networks’, Nature, 1998.

129

Barabási A.L. and Albert R., ‘Emergence of Scaling in Random Networks’, Science, 1999. Похожая идея высказывалась в 1970-х годах, когда физик Дерек Джон де Солла Прайс анализировал научные публикации. Он предположил, что большая дисперсия в количестве цитирований может быть следствием предпочтительного присоединения: вероятность цитирования статьи возрастает, если ее уже часто цитируют. Price D.D.S., ‘A General Theory of Bibliometric and Other Cumulative Advantage Processes’, Journal of the American Society for Information Science, 1976.

130

Liljeros F. et al., ‘The web of human sexual contacts’, Nature, 2001; de Blasio B. et al., ‘Preferential attachment in sexual networks’, PNAS, 2007.

131

Yorke J.A. et al., ‘Dynamics and control of the transmission of gonorrhea’, Sexually Transmitted Diseases, 1978.

132

May R.M. and Anderson R.M., ‘The Transmission Dynamics of Human Immunodeficiency Virus (HIV)’, Philosophical Transactions of the Royal Society B, 1988.

133

Foy B.D. et al., ‘Probable Non—Vector-borne Transmission of Zika Virus, Colorado, USA’, Emerging Infectious Diseases, 2011.

134

Counotte M.J. et al., ‘Sexual transmission of Zika virus and other flaviviruses: A living systematic review’, PLOS Medicine, 2018; Folkers K.M., ‘Zika: The Millennials’ S.T.D.?’, New York Times, 20 August 2016.

135

Другие исследователи пришли к такому же выводу: Yakob L. et al., ‘Low risk of a sexually-transmitted Zika virus outbreak’, The Lancet Infectious Diseases, 2016; Althaus C.L. and Low N., ‘How Relevant Is Sexual Transmission of Zika Virus?’ PLOS Medicine, 2016.

136

История распространения ВИЧ/СПИДа на ранних этапах: Worobey et al. ‘1970s and “Patient 0” HIV-1 genomes illuminate early HIV/AIDS history in North America’, Nature, 2016.; McKay R.A., ‘“Patient Zero”: The Absence of a Patient’s View of the Early North American AIDS Epidemic’, Bulletin of the History of Medicine, 2014.

137

Это было еще до смены названия в 1992 году.

138

McKay R.A., “Patient Zero”: The Absence of a Patient’s View of the Early North American AIDS Epidemic. Bull Hist Med, 2014.

139

Sapatkin D., ‘AIDS: The truth about Patient Zero’, The Philadelphia Inquirer, 6 May 2013.

140

WHO. Mali case, ‘Ebola imported from Guinea: Ebola situation assessment’, 10 November 2014.

141

Robert A. et al., ‘Determinants of transmission risk during the late stage of the West African Ebola epidemic’, American Journal of Epidemiology, 2019.

142

Nagel T., ‘Moral Luck’, 1979.

143

Potterat J.J. et al., ‘Gonorrhoea as a Social Disease’, Sexually Transmitted Diseases, 1985.

144

Potterat J.J., Seeking The Positives: A Life Spent on the Cutting Edge of Public Health (Createspace, 2015).

145

Kilikpo Jarwolo J.L., ‘The Hurt – and Danger – of Ebola Stigma’, ActionAid, 2015.

146

Gregory A. et al., ‘Coronavirus: hunt for Patient Zero, Britain’s virus spreader’, Sunday Times, 1 March 2020.

147

Meyer R., Madrigal A., ‘Exclusive: The Strongest Evidence Yet That America Is Botching Coronavirus Testing’, The Atlantic, 6 March 2020; Данные о тестировании в Великобритании: https://en.wikipedia.org/wiki/Template:COVID-19_pandemic_data/United_Kingdom_medical_cases.

148

Frith J., ‘Syphilis – Its Early History and Treatment until Penicillin and the Debate on its Origins’, Journal of Military and Veterans’ Health, 2012.

149

Badcock J., ‘Pepe’s story: How I survived Spanish flu’, BBC News Online, 21 May 2018.

150

Enserink M., ‘War Stories’, Science, 15 March 2013.

151

Lee J.-W. and McKibbin W.J., ‘Estimating the global economic costs of SARS’, from Learning from SARS: Preparing for the Next Disease Outbreak: Workshop Summary (National Academies Press, 2004).

152

Haldane A., ‘Rethinking the Financial Network’, Bank of England, 28 April 2009.

153

Crampton T., ‘Battling the spread of SARS, Asian nations escalate travel restrictions’, New York Times, 12 April 2003. Запрет на передвижение был введен во время эпидемии, но подобные ограничения, по всей видимости, дают меньший эффект, чем идентификация больных и отслеживание их контактов. И действительно, ВОЗ не рекомендует ограничивать передвижение людей в период эпидемии: ‘World Health Organization. Summary of WHO measures related to international travel’, WHO, 24 June 2003.

154

Owens R.E. and Schreft S.L., ‘Identifying Credit Crunches’, Contemporary Economic Policy, 1995.

155

Факты и цитаты из интервью автора с Энди Холдейном, июль 2018 года.

156

Soramäki K. et al., ‘The topology of interbank payment flows’, Federal Reserve Bank of New York Staff Report, 2006.

157

Gupta S. et al., ‘Networks of sexual contacts: implications for the pattern of spread of HIV’, AIDS, 1989.

158

Haldane A. and May R.M., ‘The birds and the bees, and the big banks’, Financial Times, 20 February 2011.

159

Haldane A., ‘Rethinking the Financial Network’, Bank of England, 28 April 2009.

160

Buffett W., Letter to the Shareholders of Berkshire Hathaway Inc., 27 February 2009.

161

Keynes J.M., ‘The Consequences to the Banks of the Collapse of Money Values’, 1931 (from Essays in Persuasion).

162

Tavakoli J., Comments on SEC Proposed Rules and Oversight of NRSROs. Letter to Securities and Exchange Commission, 13 February 2007.

163

Arinaminpathy N. et al., ‘Size and complexity in model financial systems’, PNAS, 2012; Caccioli F. et al., ‘Stability analysis of financial contagion due to overlapping portfolios’, Journal of Banking & Finance, 2014; Bardoscia M. et al., ‘Pathways towards instability in financial networks’, Nature Communications, 2017.

164

Haldane A. and May R.M., ‘The birds and the bees, and the big banks’, Financial Times, 20 February 2011.

165

Authers J., ‘In a crisis, sometimes you don’t tell the whole story’, Financial Times, 8 September 2018.

166

Arinaminpathy N. et al., ‘Size and complexity in model financial systems’, PNAS, 2012.

167

Independent Commission on Banking. Final Report Recommendations, September 2011.

168

Withers I., ‘EU banks spared ringfencing rules imposed on British lenders’, The Telegraph, 24 October 2017.

169

Bank for International Settlements. Statistical release: ‘OTC derivatives statistics at end-June 2018’, 31 October 2018.

170

Интервью автора с Барбарой Касу, сентябрь 2018 года.

171

Jenkins P., ‘How much of a systemic risk is clearing?’ Financial Times, 8 January 2018.

172

Battiston S. et al., ‘The price of complexity in financial networks’, PNAS, 2016.

173

Shifman M., ITEP Lectures in Particle Physics, arXiv, 1995.

174

Pais A.J., Robert Oppenheimer: A Life (Oxford University Press, 2007).

175

Goffman W. and Newill V.A., ‘Generalization of epidemic theory: An application to the transmission of ideas’, Nature, 1964. У аналогии Гоффмана есть некоторые ограничения. В частности, он утверждал, что модель SIR подходит для описания распространения слухов, но другие исследователи отмечали, что небольшие корректировки модели могут существенно изменить результаты. Например, в простой модели эпидемии мы обычно исходим из того, что люди перестают быть заразными по истечении определенного срока; это справедливо для многих болезней. Математики из Кембриджа Дэрил Дейли и Дэвид Кендалл предположили, что в модели слухов распространители не всегда «выздоравливают» естественным путем; они могут перестать распространять слух, встретив того, кто уже его слышал. Источник: Daley D.J. and Kendall D.G., ‘Epidemics and rumours’, Nature, 1964.

176

Шкала гениальности Ландау. http://www.eoht.info/page/Landau+genius+scale.

177

Khalatnikov I.M and Sykes J.B. (eds.), Landau: The Physicist and the Man: Recollections of L.D. Landau (Pergamon, 2013).

178

Bettencourt L.M.A. et al., ‘The power of a good idea: Quantitative modeling of the spread of ideas from epidemiological models’, Physica A, 2006.

179

Azouly P. et al., ‘Does Science Advance One Funeral at a Time?’, National Bureau of Economic Research working paper, 2015.

180

Catmull E., ‘How Pixar Fosters Collective Creativity’, Harvard Business Review, September 2008.

181

Grove J., ‘Francis Crick Institute: “gentle anarchy” will fire research’, THE, 2 September 2016.

182

Bernstein E.S. and Turban S., ‘The impact of the “open” workspace on human collaboration.’ Philosophical Transactions of the Royal Society B, 2018.

183

Сведения и цитаты из ‘History of the National Survey of Sexual Attitudes and Lifestyles’. Witness Seminar held by the Wellcome Trust Centre for the History of Medicine at UCL, London, on 14 December 2009.

184

Mercer C.H. et al., ‘Changes in sexual attitudes and lifestyles in Britain through the life course and over time: findings from the National Surveys of Sexual Attitudes and Lifestyles (Natsal)’, The Lancet, 2013.

185

http://www.bbc.co.uk/pandemic.

186

Van Hoang T. et al., ‘A systematic review of social contact surveys to inform transmission models of close contact infections’, BioRxiv, 2018.

187

Mossong J. et al., ‘Social Contacts and Mixing Patterns Relevant to the Spread of Infectious Diseases’, PLOS Medicine, 2008; Kucharski A.J. et al., ‘The Contribution of Social Behaviour to the Transmission of Influenza A in a Human Population’, PLOS Pathogens, 2014.

188

Eames K.T.D. et al., ‘Measured Dynamic Social Contact Patterns Explain the Spread of H1N1v Influenza’, PLOS Computational Biology, 2012; Eames K.T.D., ‘The influence of school holiday timing on epidemic impact’, Epidemiology and Infection, 2013; Baguelin M. et al., ‘Vaccination against pandemic influenza A/H1N1v in England: a real-time economic evaluation’, Vaccine, 2010.

189

Eames K.T.D., ‘The influence of school holiday timing on epidemic impact’, Epidemiology and Infection, 2013.

190

Eggo R.M. et al., ‘Respiratory virus transmission dynamics determine timing of asthma exacerbation peaks: Evidence from a population-level model’, PNAS, 2016.

191

Kucharski A.J. et al., ‘The Contribution of Social Behaviour to the Transmission of Influenza A in a Human Population’, PLOS Pathogens, 2014.

192

Byington C.L. et al., ‘Community Surveillance of Respiratory Viruses Among Families in the Utah Better Identification of Germs-Longitudinal Viral Epidemiology (BIG-LoVE) Study’, Clinical Infectious Diseases, 2015.

193

Brockmann D. and Helbing D., ‘The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena’, Science, 2013.

194

Gog J.R. et al., ‘Spatial Transmission of 2009 Pandemic Influenza in the US’, PLOS Computational Biology, 2014.

195

Keeling M.J. et al., ‘Individual identity and movement networks for disease metapopulations’, PNAS, 2010.

196

Odlyzko A., ‘The forgotten discovery of gravity models and the inefficiency of early railway networks’, 2015.

197

Christakis N.A. and Fowler J.H., ‘Social contagion theory: examining dynamic social networks and human behavior’, Statistics in Medicine, 2012.

198

Cohen-Cole E. and Fletcher J.M., ‘Detecting implausible social network effects in acne, height, and headaches: longitudinal analysis’, British Medical Journal, 2008.

199

Lyons R., ‘The Spread of Evidence-Poor Medicine via Flawed Social-Network Analysis’, Statistics, Politics, and Policy, 2011.

200

Norscia I. and Palagi E., ‘Yawn Contagion and Empathy in Homo sapiens’, PLOS ONE, 2011. Следует отметить, что, хотя ставить эксперименты с зевотой относительно легко, интерпретировать их результаты несколько сложнее. См. Kapitány R. and Nielsen M., ‘Are Yawns really Contagious? A Critique and Quantification of Yawn Contagion’, Adaptive Human Behavior and Physiology, 2017.

201

Norscia I. et al., ‘She more than he: gender bias supports the empathic nature of yawn contagion in Homo sapiens’, Royal Society Open Science, 2016.

202

Millen A. and Anderson J.R., ‘Neither infants nor toddlers catch yawns from their mothers’, Royal Society Biology Letters, 2010.

203

Holle H. et al., ‘Neural basis of contagious itch and why some people are more prone to it’. PNAS, 2012; Sy T. et al., ‘The Contagious Leader: Impact of the Leader’s Mood on the Mood of Group Members, Group Affective Tone, and Group Processes’, Journal of Applied Psychology, 2005; Johnson S.K., ‘Do you feel what I feel? Mood contagion and leadership outcomes’, The Leadership Quarterly, 2009; Bono J.E. and Ilies R., ‘Charisma, positive emotions and mood contagion’, The Leadership Quarterly, 2006.

204

Sherry D.F. and Galef B.G., ‘Cultural Transmission Without Imitation: Milk Bottle Opening by Birds’, Animal Behaviour, 1984.

205

Aplin L.M. et al., ‘Experimentally induced innovations lead to persistent culture via conformity in wild birds’, Nature, 2015. Quotes from author interview with Lucy Aplin, August 2017.

206

Weber M., Economy and Society (Bedminster Press Incorporated, New York, 1968).

207

Manski C., ‘Identification of Endogenous Social Effects: The Reflection Problem’, Review of Economic Studies, 1993.

208

Datar A. and Nicosia N., ‘Association of Exposure to Communities With Higher Ratios of Obesity With Increased Body Mass Index and Risk of Overweight and Obesity Among Parents and Children’, JAMA Pediatrics, 2018.

209

Цитата из интервью автора с Дином Эклзом, август 2017 года.

210

Editorial, ‘Epidemiology is a science of high importance’, Nature Communications, 2018.

211

О связи курения и рака: Howick J. et al., ‘The evolution of evidence hierarchies: what can Bradford Hill’s “guidelines for causation” contribute?’, Journal of the Royal Society of Medicine, 2009; Mourant A., ‘Why Arthur Mourant Decided To Say “No” To Ronald Fisher’, The Scientist, 12 December 1988.

212

Ross R., Memoirs, With a Full Account of the Great Malaria Problem and its Solution (London, 1923).

213

Racaniello V., ‘Koch’s postulates in the 21st century’, Virology Blog, 22 January 2010.

214

Некролог Элис Стюарт. The Telegraph, 16 August 2002.

215

Rasmussen S.A. et al., ‘Zika Virus and Birth Defects – Reviewing the Evidence for Causality’, NEJM, 2016.

216

Greene G., The Woman Who Knew Too Much: Alice Stewart and the Secrets of Radiation (University of Michigan Press, 2001).

217

Информация и цитаты из интервью автора с Николасом Христакисом, июнь 2018 года.

218

Snijders T.A.B., ‘The Spread of Evidence-Poor Medicine via Flawed Social-Network Analysis’, SOCNET Archives, 17 June 2011.

219

Granovetter M.S., ‘The Strength of Weak Ties’, American Journal of Sociology, 1973.

220

Dhand A., ‘Social networks and risk of delayed hospital arrival after acute stroke’, Nature Communications, 2019.

221

Centola D. and Macy M., ‘Complex Contagions and the Weakness of Long Ties’, American Journal of Sociology, 2007; Centola D., How Behavior Spreads: The Science of Complex Contagions (Princeton University Press, 2018).

222

Darley J.M. and Latane B., ‘Bystander intervention in emergencies: Diffusion of responsibility’, Journal of Personality and Social Psychology, 1968.

223

Centola D., How Behavior Spreads: The Science of Complex Contagions (Princeton University Press, 2018).

224

Coviello L. et al., ‘Detecting Emotional Contagion in Massive Social Networks’, PLOS ONE, 2014; Aral S. and Nicolaides C., ‘Exercise contagion in a global social network’, Nature Communications, 2017.

225

Fleischer D., Executive Summary. The Prop 8 Report, 2010. http://prop8report.lgbtmentoring.org/read-the-report/executive-summary.

226

Материалы по теме глубокой агитации: Issenberg S., ‘How Do You Change Someone’s Mind About Abortion? Tell Them You Had One’, Bloomberg, 6 October 2014; Resnick B., ‘These scientists can prove it’s possible to reduce prejudice’, Vox, 8 April 2016; Bohannon J., ‘For real this time: Talking to people about gay and transgender issues can change their prejudices’, Associated Press, 7 April 2016.

227

Mandel D.R., ‘The psychology of Bayesian reasoning’, Frontiers in Psychology, 2014.

228

Nyhan B. and Reifler J., ‘When Corrections Fail: The persistence of political misperceptions’, Political Behavior, 2010.

229

Wood T. and Porter E., ‘The elusive backfire effect: mass attitudes’ steadfast factual adherence’, Political Behavior, 2018.

230

LaCour M.H. and Green D.P., ‘When contact changes minds: An experiment on transmission of support for gay equality’, Science, 2014.

231

Broockman D. and Kalla J., ‘Irregularities in LaCour (2014)’, Working paper, May 2015.

232

Duran L., ‘How to change views on trans people? Just get personal’, Take Two®, 7 April 2016.

233

Gelman A., ‘LaCour and Green 1, This American Life 0’, 16 December 2015. https://statmodeling.stat.columbia.edu/2015/12/16/lacour-and-green-1-this-american-life-0/.

234

Wood T. and Porter E., ‘The elusive backfire effect: mass attitudes’ steadfast factual adherence’, Political Behavior, 2018.

235

Weiss R. and Fitzgerald M., ‘Edwards, First Lady at Odds on Stem Cells’, Washington Post, 10 August 2004.

236

Цитаты из интервью автора с Бренданом Найхеном, ноябрь 2018 года.

237

Nyhan B. et al., ‘Taking Fact-checks Literally But Not Seriously? The Effects of Journalistic Fact-checking on Factual Beliefs and Candidate Favorability’, Political Behavior, 2019.

238

Пример: https://twitter.com/brendannyhan/status/859573499333136384.

239

Strudwick P.A., ‘Former MP Has Made A Heartfelt Apology For Voting Against Same-Sex Marriage’, BuzzFeed, 28 March 2017.

240

По некоторым данным, пример человека, который изменил свою точку зрения и объяснил, почему он это сделал, может быть более убедительным, чем просто одностороннее сообщение. Источник: Lyons B.A. et al., ‘Conversion messages and attitude change: Strong arguments, not costly signals’, Public Understanding of Science, 2019.

241

Feinberg M. and Willer R., ‘From Gulf to Bridge: When Do Moral Arguments Facilitate Political Influence?’, Personality and Social Psychology Bulletin, 2015.

242

Roghanizad M.M. and Bohns V.K., ‘Ask in person: You’re less persuasive than you think over email’, Journal of Experimental Social Psychology, 2016.

243

How J.J. and De Leeuw E.D., ‘A comparison of nonresponse in mail, telephone, and face-to-face surveys’, Quality and Quantity, 1994; Gerber A.S. and Green D.P., ‘The Effects of Canvassing, Telephone Calls, and Direct Mail on Voter Turnout: A Field Experiment’, American Political Science Review, 2000; Okdie B.M. et al., ‘Getting to know you: Face-to-face versus online interactions’, Computers in Human Behavior, 2011.

244

Swire B. et al., ‘The role of familiarity in correcting inaccurate information’, Journal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition, 2017.

245

Цитаты из интервью автора с Брайони Суайр-Томпсон, июль 2018 года.

246

Broockman D. and Kalla J., ‘Durably reducing transphobia: A field experiment on door-to-door canvassing’, Science, 2016.

247

Сведения и цитаты из интервью автора с Гэри Слаткином, апрель 2018 года.

248

Статистика: Bentle K. et al., ‘39,000 homicides: Retracing 60 years of murder in Chicago’, Chicago Tribune, 9 January 2018; Illinois State Fact Sheet. National Injury and Violence Prevention Resource Center, 2015.

249

Slutkin G., ‘Treatment of violence as an epidemic disease‘, In: Fine P. et al. John Snow’s legacy: epidemiology without borders. The Lancet, 2013.

250

Об исследовании холеры Джоном Сноу: Snow J., On the mode of communication of cholera (London, 1855); Tulodziecki D., ‘A case study in explanatory power: John Snow’s conclusions about the pathology and transmission of cholera’, Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences, 2011; Hempel S., ‘John Snow’, The Lancet, 2013; Brody H. et al., ‘Map-making and myth-making in Broad Street: the London cholera epidemic, 1854’, The Lancet, 2000.

251

Обоснования абстракции: Seuphor M., Piet Mondrian: Life and Work (Abrams, New York, 1956); Tate Modern, ‘Five ways to look at Malevich’s Black Square’, https://www.tate.org.uk/art/artists/kazimir-malevich-1561/five-ways-look-malevichs-black-square.

252

О холере: Locher W.G., ‘Max von Pettenkofer (1818–1901) as a Pioneer of Modern Hygiene and Preventive Medicine’, Environmental Health and Preventive Medicine, 2007; Morabia A., ‘Epidemiologic Interactions, Complexity, and the Lonesome Death of Max von Pettenkofer,’ American Journal of Epidemiology, 2007.

253

García-Moreno C. et al., ‘WHO Multi-country Study on Women’s Health and Domestic Violence against Women’, World Health Organization, 2005.

254

Цитаты из интервью автора с Шарлоттой Уоттс, май 2018 года.

255

Факторы, влияющие на заразность насилия: Patel D.M. et al., Contagion of Violence: Workshop Summary (National Academies Press, 2012).

256

Gould M.S. et al., ‘Suicide Clusters: A Critical Review’, Suicide and Life-Threatening Behavior, 1989.

257

Cheng Q. et al., ‘Suicide Contagion: A Systematic Review of Definitions and Research Utility’, PLOS ONE, 2014.

258

Phillips D.P., ‘The Influence of Suggestion on Suicide: Substantive and Theoretical Implications of the Werther Effect’, American Sociological Review, 1974.

259

WHO. ‘Is responsible and deglamourized media reporting effective in reducing deaths from suicide, suicide attempts and acts of selfharm?’, 2015. https://www.who.int.

260

Fink D.S. et al., ‘Increase in suicides the months after the death of Robin Williams in the US’, PLOS ONE, 2018.

261

Towers S. et al., ‘Contagion in Mass Killings and School Shootings’, PLOS ONE, 2015.

262

Brent D.A. et al., ‘An Outbreak of Suicide and Suicidal Behavior in a High School’, Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 1989.

263

Aufrichtig A. et al., ‘Want to fix gun violence in America? Go local’, The Guardian, 9 January 2017.

264

Цитаты из интервью автора с Чарли Рэнсфордом, апрель 2018 года.

265

Confino J., ‘Guardian-supported Malawi sex workers’ project secures funding from Comic Relief ’, The Guardian, 9 June 2010.

266

Bremer S., ‘10 Shot, 2 Fatally, at Vigil on Chicago’s Southwest Side’, NBC Chicago, 7 May 2017.

267

Tracy M. et al., ‘The Transmission of Gun and Other Weapon-Involved Violence Within Social Networks’, Epidemiologic Reviews, 2016.

268

Green B. et al., ‘Modeling Contagion Through Social Networks to Explain and Predict Gunshot Violence in Chicago, 2006 to 2014’, JAMA Internal Medicine, 2017.

269

Сопоставив отрицательное биноминальное распределение вторичных событий с распределением размеров кластеров из Green et al., я получил оценку максимальной вероятности для дисперсионного параметра k = 0,096. (Метод из Blumberg S. and Lloyd-Smith J.O., PLOS Computational Biology, 2013.) Для сравнения: MERS-CoV имеет R = 0,63 и k = 0,25. (Из Kucharski A.J. and Althaus C.L., ‘The role of superspreading in Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) transmission’, Eurosurveillance, 2015.)

270

Fenner F. et al., Smallpox and its Eradication (World Health Organization, Geneva, 1988).

271

Ganyani T. et al., ‘Estimating the generation interval for coronavirus disease (COVID-19) based on symptom onset data, March 2020,’ Eurosurveillance, 2020.

272

Оценка методов борьбы с насилием: Skogan W.G. et al., ‘Evaluation of CeaseFire-Chicago’, U.S. Department of Justice report, March 2009; Webster D.W. et al., ‘Evaluation of Baltimore’s Safe Streets Program’, Johns Hopkins report, January 2012; Thomas R. et al., ‘Investing in Intervention: The Critical Role of State-Level Support in Breaking the Cycle of Urban Gun Violence’, Giffords Law Center report, 2017.

273

Примеры критики проекта Cure Violence: Page C., ‘The doctor who predicted Chicago’s homicide epidemic’, Chicago Tribune, 30 December 2016; ‘We need answers on anti-violence program’, Chicago Sun Times, 1 July 2014.

274

Patel D.M. et al., Contagion of Violence: Workshop Summary (National Academies Press, 2012).

275

Seenan G., ‘Scotland has second highest murder rate in Europe’, The Guardian, 26 September 2005; Henley J., ‘Karyn McCluskey: the woman who took on Glasgow’s gangs’, The Guardian, 19 December 2011; Ross P., ‘No mean citizens: The success behind Glasgow’s VRU’, The Scotsman, 24 November 2014; Geoghegan P., ‘Glasgow smiles: how the city halved its murders by “caring people into change”’, The Guardian, 6 April 2015; ‘10 Year Strategic Plan’, Scottish Violence Reduction Unit, 2017.

276

Adam K., ‘Glasgow was once the “murder capital of Europe”. Now it’s a model for cutting crime’, Washington Post, 27 October 2018.

277

Официальной оценки всех аспектов деятельности подразделения пока нет, но некоторые результаты доступны: Williams D.J. et al., ‘Addressing gang-related violence in Glasgow: A preliminary pragmatic quasi-experimental evaluation of the Community Initiative to Reduce Violence (CIRV)’, Aggression and Violent Behavior, 2014; Goodall C. et al., ‘Navigator: A Tale of Two Cities’, 12 Month Report, 2017.

278

‘Mayor launches new public health approach to tackling serious violence’, London City Hall press release, 19 September 2018; Bulman M., ‘Woman who helped dramatically reduce youth murders in Scotland urges London to treat violence as a “disease”’, The Independent, 5 April 2018.

279

Деятельность Найтингейл в Крыму: Gill C.J. and Gill G.C., ‘Nightingale in Scutari: Her Legacy Reexamined’, Clinical Infectious Diseases, 2005; Nightingale F., Notes on Matters Affecting the Health, Efficiency, and Hospital Administration of the British Army: Founded Chiefly on the Experience of the Late War (London, 1858); Magnello M.E., ‘Victorian statistical graphics and the iconography of Florence Nightingale’s polar area graph’, Journal of the British Society for the History of Mathematics Bulletin, 2012.

280

Nelson S. and Rafferty A.M., Notes on Nightingale: The Influence and Legacy of a Nursing Icon (Cornell University Press, 2012).

281

Сведения о Фарре: Lilienfeld D.E., ‘Celebration: William Farr (1807–1883) – an appreciation on the 200th anniversary of his birth’, International Journal of Epidemiology, 2007; Humphreys N.A., ‘Vital statistics: a memorial volume of selections from the reports and writings of William Farr’, The Sanitary Institute of Great Britain, 1885.

282

Nightingale F., A Contribution to the Sanitary History of the British Army During the Late War with Russia (London, 1859).

283

Цит. по Diamond M. and Stone M., ‘Nightingale on Quetelet’, Journal of the Royal Statistical Society A, 1981.

284

Cook E., The Life of Florence Nightingale (London, 1913).

285

Цит. по MacDonald L., Florence Nightingale on Society and Politics, Philosophy, Science, Education and Literature (Wilfrid Laurier University Press, 2003).

286

Pearson K., The Life, Letters and Labours of Francis Galton (Cambridge University Press, London, 1914).

287

Patel D.M. et al., Contagion of Violence: Workshop Summary (National Academies Press, 2012).

288

Статистика из Grinshteyn E. and Hemenway D., ‘Violent Death Rates: The US Compared with Other High-income OECD Countries, 2010’, The American Journal of Medicine, 2016; KoerthBaker M., ‘Mass Shootings Are A Bad Way To Understand Gun Violence’, Five Thirty Eight, 3 October 2017.

289

Thompson B., ‘The Science of Violence’, Washington Post, 29 March 1998; Wilkinson F., ‘Gunning for Guns’, Rolling Stone, 9 December 1993.

290

Cillizza C., ‘President Obama’s amazingly emotional speech on gun control’, Washington Post, 5 January 2016.

291

Borger J., ‘The Guardian profile: Ralph Nader’, The Guardian, 22 October 2004.

292

Jensen C., ‘50 Years Ago, “Unsafe at Any Speed” Shook the Auto World’, New York Times, 26 November 2015.

293

Kelly K., ‘Car Safety Initially Considered “Undesirable” by Manufacturers, the Government and Consumers’, Huffington Post, 4 December 2012.

294

Frankel T.C., ‘Their 1996 clash shaped the gun debate for years. Now they want to reshape it’, Washington Post, 30 December 2015.

295

Kates D.B. et al., ‘Public Health Pot Shots’, Reason, April 1997.

296

Turvill J.L. et al., ‘Change in occurrence of paracetamol overdose in UK after introduction of blister packs’, The Lancet, 2000; Hawton K. et al., ‘Long term effect of reduced pack sizes of paracetamol on poisoning deaths and liver transplant activity in England and Wales: interrupted time series analyses’, British Medical Journal, 2013.

297

Dickey J. and Rosenberg M., ‘We won’t know the cause of gun violence until we look for it’, Washington Post, 27 July 2012.

298

Сведения и цитаты из интервью автора с Тони Дейвисом, август 2017 года.

299

Davies T.P. et al., ‘A mathematical model of the London riots and their policing’, Scientific Reports, 2013.

300

Пример: Myers P., ‘Staying streetwise’, Reuters, 8 September 2011.

301

Цит. по De Castella T. and McClatchey C., ‘UK riots: What turns people into looters?’, BBC News Online. 9 August 2011.

302

Granovetter M., ‘Threshold Models of Collective Behavior’, American Journal of Sociology, 1978.

303

«Исламское государство» – террористическая организация, запрещенная в Российской Федерации. – Прим. ред.

304

Johnson N.F. et al., ‘New online ecology of adversarial aggregates: ISIS and beyond’, Science, 2016; Wolchover N., ‘A Physicist Who Models ISIS and the Alt-Right’, Quanta Magazine, 23 August 2017.

305

Bohorquez J.C. et al., ‘Common ecology quantifies human insurgency’, Nature, 2009.

306

Belluck P., ‘Fighting ISIS With an Algorithm, Physicists Try to Predict Attacks’, New York Times, 16 June 2016.

307

Timeline: ‘How The Anthrax Terror Unfolded’, National Public Radio (NPR), 15 February 2011.

308

Cooper B., ‘Poxy models and rash decisions’, PNAS, 2006; Meltzer M.I. et al., ‘Modeling Potential Responses to Smallpox as a Bioterrorist Weapon’, Emerging Infectious Diseases, 2001.

309

Аналогия с игрушечной железной дорогой используется в разных сферах (например, Эммануэлем Дерманом в области финансов), но в данном случае я позаимствовал ее у моего коллеги Кена Имса, который весьма успешно использует ее в лекциях о моделировании эпидемий.

310

Meltzer M.I. et al., ‘Estimating the Future Number of Cases in the Ebola Epidemic – Liberia and Sierra Leone, 2014–2015’, Morbidity and Mortality Weekly Report, 2014.

311

Экспоненциальная модель CDC предсказывала приблизительно трехкратный рост за месяц. Поэтому через три месяца больных должно было стать в 27 раз больше, чем в январе (при этом суммарное население Сьерра-Леоне, Либерии и Гвинеи составляет около 24 миллионов человек).

312

‘Expert reaction to CDC estimates of numbers of future Ebola cases’, Science Media Centre, 24 September 2014.

313

Hughes M., ‘Developers wish people would remember what a big deal Y2K bug was’, The Next Web, 26 October 2017; Schofield J., ‘Money we spent’, The Guardian, 5 January 2000.

314

https://twitter.com/JoanneLiu_MSF/status/952834207667097600.

315

В анализе CDC число заболевших было увеличено в 2,5 раза, чтобы сделать поправку на неполноту данных. Если мы применим тот же коэффициент, то в реальности было приблизительно 75 тысяч больных – разница с прогнозом CDC составляет 1,33 миллиона человек. Предположение о том, что ход вспышки может объяснить модель CDC с учетом принятия мер: Frieden T.R. and Damon I.K., ‘Ebola in West Africa – CDC’s Role in Epidemic Detection, Control, and Prevention’, Emerging Infectious Diseases, 2015.

316

Onishi N., ‘Empty Ebola Clinics in Liberia Are Seen as Misstep in U.S. Relief Effort’, New York Times, 2015.

317

Kucharski A.J. et al., ‘Measuring the impact of Ebola control measures in Sierra Leone’, PNAS, 2015.

318

Camacho A. et al., ‘Potential for large outbreaks of Ebola virus disease’, Epidemics, 2014.

319

Heymann D.L., ‘Ebola: transforming fear into appropriate action’, The Lancet, 2017.

320

Первоисточник неизвестен, в отличие от самой фразы.

321

В начале декабря среднее время задержки составляло два-три дня. Источник: Finger F. et al., ‘Real-time analysis of the diphtheria outbreak in forcibly displaced Myanmar nationals in Bangladesh’, BMC Medicine, 2019.

322

Статистика: Katz J. and Sanger-Katz M., ‘“The Numbers Are So Staggering”. Overdose Deaths Set a Record Last Year’, New York Times, 29 November 2018; Ahmad F.B. et al., ‘Provisional drug overdose death counts’, National Center for Health Statistics, 2018; Felter C., ‘The U.S. Opioid Epidemic’, Council on Foreign Relations, 26 December 2017; ‘Opioid painkillers “must carry prominent warnings”’. BBC News Online, 28 April 2019.

323

Goodnough A., Katz J. and Sanger-Katz M., ‘Drug Overdose Deaths Drop in U.S. for First Time Since 1990’, New York Times, 17 July 2019.

324

Данные и цитаты, связанные с опиоидным кризисом, взяты из интервью автора с Розали Ликкардо Пакулой, май 2018 года. Дополнительные подробности из Pacula R.L., Testimony presented before the House Appropriations Committee, Subcommittee on Labor, Health and Human Services, Education, and Related Agencies on April 5, 2017.

325

Экспоненциальный рост смертности с 11 на 100 тысяч человек в 1979 году до 137 на 100 тысяч человек в 2015 году; отсюда время удвоения = 36/log_2(137/11) = 10 лет.

326

Jalal H., ‘Changing dynamics of the drug overdose epidemic in the United States from 1979 through 2016’, Science, 2018.

327

Mars S.G. ‘“Every ‘never’ I ever said came true”: transitions from opioid pills to heroin injecting’, International Journal of Drug Policy, 2014.

328

TCR Staff, ‘America “Can’t Arrest Its Way Out of the Opioid Epidemic”’, The Crime Report, 16 February 2018.

329

Lum K. and Isaac W., ‘To predict and serve?’ Significance, 7 October 2016.

330

Цитаты из интервью с Кристиан Лам, январь 2018 года.

331

Perry W.L. et al., ‘Predictive Policing’, RAND Corporation Report, 2013.

332

Whitty C.J.M., ‘What makes an academic paper useful for health policy?’, BMC Medicine, 2015.

333

Dumke M. and Main F., ‘A look inside the watch list Chicago police fought to keep secret’, Associated Press, 18 June 2017.

334

Материалы об алгоритме SSL: Posadas B., ‘How strategic is Chicago’s “Strategic Subjects List”? Upturn investigates’, Medium, 22 June 2017; Asher J. and Arthur R., ‘Inside the Algorithm That Tries to Predict Gun Violence in Chicago’, New York Times, 13 June 2017; Kunichoff Y. and Sier P., ‘The Contradictions of Chicago Police’s Secretive List’, Chicago Magazine, 21 August 2017.

335

По оценке Посадас (Medium, 2017), доля группы риска = 287 404/398 684 = 0,72. Из них 88 592 человека (31 %) никогда не подвергались аресту и не были жертвами преступлений.

336

Hemenway D., While We Were Sleeping: Success Stories in Injury and Violence Prevention (University of California Press, 2009).

337

О теории разбитых окон: Kelling G.L. and Wilson J.Q., ‘Broken Windows’, The Atlantic, March 1982; Harcourt B.E. and Ludwig J., ‘Broken Windows: New Evidence from New York City and a Five-City Social Experiment’, University of Chicago Law Review, 2005.

338

Childress S., ‘The Problem with “Broken Windows” Policing’, Public Broadcasting Service, 28 June 2016.

339

Keizer K. et al., ‘The Spreading of Disorder’, Science, 2008.

340

Keizer K. et al., ‘The Importance of Demonstratively Restoring Order’, PLOS ONE, 2013.

341

Tcherni-Buzzeo M., ‘The “Great American Crime Decline”: Possible explanations’, In Krohn M.D. et al., Handbook on Crime and Deviance, 2nd edition, (Springer, New York 2019).

342

Альтернативные гипотезы и сопутствующая критика: Levitt S.D., ‘Understanding Why Crime Fell in the 1990s: Four Factors that Explain the Decline and Six that Do Not’, Journal of Economic Perspectives, 2004; Nevin R., ‘How Lead Exposure Relates to Temporal Changes in IQ, Violent Crime, and Unwed Pregnancy’, Environmental Research Section A, 2000; Foote C.L. and Goetz C.F., ‘The Impact of Legalized Abortion on Crime: Comment’, Quarterly Journal of Economics, 2008; Casciani D., ‘Did removing lead from petrol spark a decline in crime?’, BBC News Online, 21 April 2014.

343

Интервью автора с Мелиссой Трейси, август 2018 года.

344

Lowrey A., ‘True Crime Costs’, Slate, 21 October 2010.

345

История BuzzFeed: Peretti J., ‘My Nike Media Adventure’, The Nation, 9 April 2001; электронная переписка со специалистами техподдержки Nike iD, http://www.yorku.ca/dzwick/niked.html; Salmon F., ‘BuzzFeed’s Jonah Peretti Goes Long’, Fusion, 11 June 2014; Lagorio-Chafkin C., ‘The Humble Origins of BuzzFeed’, Inc., 3 March 2014; Rice A., ‘Does BuzzFeed Know the Secret?’, New York Magazine, 7 April 2013.

346

Peretti J., ‘My Nike Media Adventure’, The Nation, 9 April 2001.

347

Цитаты из интервью автора с Дунканом Уоттсом, февраль 2018 года. Более подробно об этом исследовании: Watts D., Everything is Obvious: Why Common Sense is Nonsense (Atlantic Books, 2011).

348

Milgram S., ‘The small-world problem’, Psychology Today, 1967.

349

Dodds P.S. et al., ‘An Experimental Study of Search in Global Social Networks’, Science, 2003.

350

Bakshy E. et al., ‘Everyone’s an Influencer: Quantifying Influence on Twitter’, Proceedings of the Fourth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM’11), 2011.

351

Aral S. and Walker D., ‘Identifying Influential and Susceptible Members of Social Networks’, Science, 2012.

352

Aral S. and Dillon P., ‘Social influence maximization under empirical influence models’, Nature Human Behaviour, 2018.

353

Ugander J. et al., ‘The Anatomy of the Facebook Social Graph’, arXiv, 2011; Kim D.A. et al., ‘Social network targeting to maximise population behaviour change: a cluster randomized controlled trial’, The Lancet, 2015; Newman M.E., ‘Assortative mixing in networks’, Physical Review Letters, 2002; Apicella C.L. et al., ‘Social networks and cooperation in hunter-gatherers’, Nature, 2012.

354

Aral S. and Dillon P., Nature Human Behaviour, 2018; Bakshy E. et al., WSDM, 2011; Kim D.A. et al., The Lancet, 2015.

355

Buckee C.O.F. et al., ‘The effects of host contact network structure on pathogen diversity and strain structure’, PNAS, 2004; Kucharski A., ‘Study epidemiology of fake news’, Nature, 2016.

356

Bessi A. et al., ‘Science vs Conspiracy: Collective Narratives in the Age of Misinformation’, PLOS ONE, 2015; Garimella K. et al., ‘Political Discourse on Social Media: Echo Chambers, Gatekeepers, and the Price of Bipartisanship‘, Proceedings of the World Wide Web Conference 2018, 2018.

357

Goldacre B., Bad Science (Fourth Estate, 2008); The Editors of The Lancet, ‘Retraction – Ileal-lymphoid-nodular hyperplasia, non-specific colitis, and pervasive developmental disorder in children’, The Lancet, 2010.

358

Finnegan G., ‘Rise in vaccine hesitancy related to pursuit of purity’, Horizon Magazine, 26 April 2018; Larson H.J., ‘Maternal immunization: The new “normal” (or it should be)’, Vaccine, 2015; Larson H.J. et al., ‘Tracking the global spread of vaccine sentiments: The global response to Japan’s suspension of its HPV vaccine recommendation’, Human Vaccines & Immunotherapeutics, 2014.

359

О вариоляции: ‘Variolation – an overview’, ScienceDirect Topics, 2018.

360

Вольтер, «Письмо XI» из «Писем об английской нации» (1734).

361

О работе Бернулли: Dietz K. and Heesterbeek J.A.P., ‘Daniel Bernoulli’s epidemiological model revisited’, Mathematical Biosciences, 2002; Colombo C. and Diamanti M., ‘The smallpox vaccine: the dispute between Bernoulli and d’Alembert and the calculus of probabilities’, Lettera Matematica International, 2015.

362

О безопасности MMR и вакцины против кори существует обширная литература, например: Smeeth L. et al., ‘MMR vaccination and pervasive developmental disorders: a case-control study’, The Lancet, 2004; A. Hviid, J.V. Hansen, M. Frisch, et al., ‘Measles, Mumps, Rubella Vaccination and Autism: A Nationwide Cohort Study’, Annals of Internal Medicine, 2019; LeBaron C.W. et al., ‘Persistence of Measles Antibodies After 2 Doses of Measles Vaccine in a Postelimination Environment’, JAMA Pediatrics, 2007.

363

Wellcome Global Monitor 2018, 19 June 2019.

364

Finnegan G., ‘Rise in vaccine hesitancy related to pursuit of purity’, Horizon Magazine, 26 April 2018.

365

Funk S. et al., ‘Combining serological and contact data to derive target immunity levels for achieving and maintaining measles elimination’, BioRxiv, 2019.

366

Measles: Europe sees record number of cases and 37 deaths so far this year’, British Medical Journal, 2018.

367

Bakshy E. et al., ‘Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook’, Science, 2015; Tufekci Z., ‘How Facebook’s Algorithm Suppresses Content Diversity (Modestly) and How the Newsfeed Rules Your Clicks’, Medium, 7 May 2015.

368

Flaxman S. et al., ‘Filter bubbles, echo chambers and online news consumption’, Public Opinion Quarterly, 2016.

369

Bail C.A. et al., ‘Exposure to opposing views on social media can increase political polarization’, PNAS, 2018.

370

Duggan M. and Smith A., ‘The Political Environment on Social Media’, Pew Research Center, 2016.

371

boyd d.m., ‘Taken Out of Context: American Teen Sociality in Networked Publics’, University of California, Berkeley PhD Dissertation, 2008.

372

Один из первых примеров: ‘Dead pet UL?’ Опубликовано на alt.folklore.urban, 10 июля 1992 года.

373

Письмо к Этьену Ноэлю Дамилавилю, 16 мая 1767 года.

374

Suler J., ‘The Online Disinhibition Effect’, Cyberpsychology and Behavior, 2004.

375

Cheng J. et al., ‘Antisocial Behavior in Online Discussion Communities’, Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2015; Cheng J. et al., ‘Anyone Can Become a Troll: Causes of Trolling Behavior in Online Discussions’, Computer-Supported Cooperative Work, 2017.

376

Исследование Facebook: Kramer A.D.I. et al., ‘Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks’, PNAS, 2014; D’Onfro J., ‘Facebook Researcher Responds To Backlash Against “Creepy” Mood Manipulation Study’, Insider, 29 June 2014.

377

Griffin A., ‘Facebook manipulated users’ moods in secret experiment’, The Independent, 29 June 2014; Arthur C., ‘Facebook emotion study breached ethical guidelines, researchers say’, The Guardian, 30 June 2014.

378

Примеры: Raine R. et al., ‘A national cluster-randomised controlled trial to examine the effect of enhanced reminders on the socioeconomic gradient in uptake in bowel cancer screening’, British Journal of Cancer, 2016; Kitchener H.C. et al., ‘A cluster randomised trial of strategies to increase cervical screening uptake at first invitation (STRATEGIC)’, Health Technology Assessment, 2016. Необходимо отметить, что, несмотря на широкое применение, рандомизированные эксперименты (их еще называют A/B-тестами) у многих людей вызывают дискомфорт – даже если все опции безопасны, а исследование не нарушает этических норм. Проведенное в 2019 году исследование показало, что «люди часто считают A/B-тесты, нацеленные на сравнение эффективности двух методик или лекарств, неприемлемыми, даже когда они одобряют повсеместное применение А или В без тестирования». Источник: Source: Meyer M.N. et al., ‘Objecting to experiments that compare two unobjectionable policies or treatments’, PNAS, 2019.

379

Berger J. and Milkman K.L., ‘What Makes online Content Viral?’, Journal of Marketing Research, 2011.

380

Heath C. et al., ‘Emotional selection in memes: the case of urban legends’, Journal of Personality and Social Psychology, 2001.

381

Tufekci Z., ‘YouTube, the Great Radicalizer’, New York Times, 10 March 2018.

382

Baquero F. et al., ‘Ecology and evolution of antibiotic resistance’, Environmental Microbiology Reports, 2009.

383

De Domenico M. et al., ‘The Anatomy of a Scientific Rumor’, Scientific Reports, 2013.

384

Goel S. et al., ‘The Structural Virality of Online Diffusion’, Management Science, 2016.

385

Goel S. et al., ‘The Structure of Online Diffusion Networks’, EC’12 Proceedings of the 13th ACM Conference on Electronic Commerce, 2012; Tatar A. et al., ‘A survey on predicting the popularity of web content’, Journal of Internet Services and Applications, 2014.

386

Watts D.J. et al., ‘Viral Marketing for the Real World’, Harvard Business Review, 2007.

387

Метод: Blumberg S. and Lloyd-Smith J.O., PLOS Computational Biology, 2013. Формула справедлива даже при возможности событий супрерраспространения.

388

Chowell G. et al., ‘Transmission potential of influenza A/H7N9, February to May 2013, China’, BMC Medicine, 2013.

389

Watts D.J. et al., ‘Viral Marketing for the Real World’, Harvard Business Review, 2007. Следует отметить, что технические проблемы с кампанией по электронной почте могли в некоторой степени искусственно уменьшить репродуктивное число для Tide.

390

Breban R. et al., ‘Interhuman transmissibility of Middle East respiratory syndrome coronavirus: estimation of pandemic risk’, The Lancet, 2013.

391

Geoghegan J.L. et al., ‘Virological factors that increase the transmissibility of emerging human viruses’, PNAS, 2016.

392

García-Sastre A., ‘Influenza Virus Receptor Specificity’, American Journal of Pathology, 2010.

393

Adamic L.A. et al., ‘Information Evolution in Social Networks’, Proceedings of the Ninth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM’16), 2016.

394

Cheng J. et al., ‘Do Diffusion Protocols Govern Cascade Growth?’, AAAI Publications, 2018.

395

О первых проектах BuzzFeed: Rice A., ‘Does BuzzFeed Know the Secret?’, New York Magazine, 7 April 2013.

396

Watts D.J. et al., ‘Viral Marketing for the Real World’, Harvard Business Review, 2007.

397

Guardian Datablog, ‘Who are the most social publishers on the web?’, The Guardian Online, 3 October 2013.

398

Salmon F., ‘BuzzFeed’s Jonah Peretti Goes Long’, Fusion, 11 June 2014.

399

Martin T. et al., ‘Exploring Limits to Prediction in Complex Social Systems’, Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web, 2016.

400

Shulman B. et al., ‘Predictability of Popularity: Gaps between Prediction and Understanding’, International Conference on Web and Social Media, 2016.

401

Cheng J. et al., ‘Can cascades be predicted?’, Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web, 2014.

402

Yucesoy B. et al., ‘Success in books: a big data approach to bestsellers’, EPJ Data Science, 2018.

403

McMahon V., ‘#Neknominate girl’s shame: I’m sorry for drinking a goldfish’, Irish Mirror, 5 February 2014.

404

Многие видео Neknomination можно посмотреть на YouTube; Fricker M., ‘RSPCA hunt yob who downed NekNomination cocktail containing cider, eggs, battery fluid, urine and THREE goldfish’, Mirror, 5 February 2014.

405

Пример освещения в прессе: Fishwick C., ‘NekNominate: should Facebook ban the controversial drinking game?’, The Guardian, 11 February 2014; ‘“Neknomination”: Facebook ignores calls for ban after two deaths’, Evening Standard, 3 February 2014.

406

More or Less: ‘Neknomination Outbreak’, BBC World Service Online, 22 February 2014.

407

Kucharski A.J., ‘Modelling the transmission dynamics of online social contagion’, arXiv, 2016.

408

Исследователи из Университета Уорвика выявили такой же уровень предсказуемости. Основываясь на динамике игры Neknomination, они точно предсказали четырехнедельную продолжительность Ice Bucket Challenge после появления этой игры несколько месяцев спустя. Sprague D.A. and House T., ‘Evidence for complex contagion models of social contagion from observational data’, PLOS ONE, 2017.

409

Cheng J. et al., ‘Do Cascades Recur?’, Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web, 2016.

410

Crane R. and Sornette D., ‘Robust dynamic classes revealed by measuring the response function of a social system’, PNAS, 2008.

411

Tan C. et al., ‘Lost in Propagation? Unfolding News Cycles from the Source’, Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2016; Tatar A. et al., ‘A survey on predicting the popularity of web content’, Journal of Internet Services and Applications, 2014.

412

Vosoughi S. et al., ‘The spread of true and false news online’, Science, 2018.

413

Примеры из: Romero D.M., ‘Differences in the Mechanics of Information Diffusion Across Topics: Idioms, Political Hashtags, and Complex Contagion on Twitter’, Proceedings of the 20th International Conference on World Wide Web, 2011; State B. and Adamic L.A., ‘The Diffusion of Support in an Online Social Movement: Evidence from the Adoption of Equal-Sign Profile Pictures’, Proceedings of the 18th ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work & Social Computing, 2015; Guilbeault D. et al., ‘Complex Contagions: A Decade in Review’, in Lehmann S. and Ahn Y. (eds.), Spreading Dynamics in Social Systems (Springer Nature, 2018).

414

Weng L. et al., ‘Virality Prediction and Community Structure in Social Networks’, Scientific Reports, 2013.

415

Centola D., How Behavior Spreads: The Science of Complex Contagions (Princeton University Press, 2018).

416

Anderson C., ‘The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete’, Wired, 23 June 2008.

417

‘Big Data, for better or worse: 90 per cent of world’s data generated over last two years’, Science Daily, 22 May 2013.

418

Фразу приписывают Гудхарту в такой формулировке. В оригинале она звучала так: «Любая наблюдаемая статистическая закономерность начинает рушиться, когда на нее оказывается давление с целью контроля». Goodhart C., ‘Problems of Monetary Management: The U.K. Experience’, in Courakis, A.S. (ed.), Inflation, Depression, and Economic Policy in the West (Springer 1981).

419

Small J.P., Wax Tablets of the Mind: Cognitive Studies of Memory and Literacy in Classical Antiquity (Routledge, 1997).

420

Lewis K. et al., ‘The Structure of Online Activism’, Sociological Science, 2014.

421

Gabielkov M. et al., ‘Social Clicks: What and Who Gets Read on Twitter?’, ACM SIGMETRICS, 2016.

422

Цитаты из интервью автора с Дином Эклзом, август 2017 года.

423

Эту фразу приписывают ему, но первоисточник неизвестен.

424

Один из самых распространенных примеров отслеживания – Facebook Pixel. Источник: ‘Conversion Tracking’, Facebook for Developers, 2019. https://developers.facebook.com/docs/facebook-pixel.

425

Временные интервалы взяты из Lederer B., ‘200 Milliseconds: The Life of a Programmatic RTB Ad Impression’, Shelly Palmer, 9 June 2014.

426

Nsubuga J., ‘Conservative MP Gavin Barwell in “date Arab girls” Twitter gaffe’, Metro, 18 March 2013.

427

Albright J., ‘Who Hacked the Election? Ad Tech did. Through “Fake News,” Identify Resolution and Hyper-Personalization’, Medium, 30 July 2017.

428

В первом квартале 2019 года доход Facebook от рекламы с каждого пользователя в США и Канаде составил 30 долларов, что в пересчете на год дает 120 долларов. Если без данных об активности в сети пользователи стоят на 60 % дешевле, то стоимость данных составляет (минимум) $120 × 0,6 = $72. Оценки из отчета Facebook за I квартал 2019 года, http://investor.fb.com; Johnson G.A. et al., ‘Consumer Privacy Choice in Online Advertising: Who Opts Out and at What Cost to Industry?’, Simon Business School Working paper, 2017; Leswing K., Apple makes billions from Google’s dominance in search – and it’s a bigger business than iCloud or Apple Music’, Business Insider, 29 September 2018; Bell K., ‘iPhone’s user base to surpass 1 billion units by 2019’, Cult of Mac, 8 February 2017.

429

Pandey E. and Parker S., ‘Facebook was designed to exploit human “vulnerability”’, Axios, 9 November 2017.

430

Kafka P., ‘Amazon? HBO? Netflix thinks its real competitor is… sleep’, Vox, 17 April 2017.

431

О дизайне: Harris T., ‘How Technology is Hijacking Your Mind – from a Magician and Google Design Ethicist’, Medium, 18 May 2016.

432

Bajarin B., ‘Apple’s Penchant for Consumer Security’, Tech.pinions, 18 April 2016.

433

Pandey E. and Parker S., ‘Facebook was designed to exploit human “vulnerability”’, Axios, 9 November 2017.

434

Даже главная на сегодня функция в соцсетях, кнопка «нравится», появилась в совсем другую эпоху интернета. Источник: Locke M., ‘How Likes Went Bad’, Medium, 25 April 2018.

435

Lewis P. ‘“Our minds can be hijacked”: the tech insiders who fear a smartphone dystopia’, Guardian, 6 October 2017.

436

‘Who can see the comments on my Moments posts?’, WeChat Help Center, October 2018.

437

Материалы о цензуре: King G. et al., ‘Reverse-engineering censorship in China: Randomized experimentation and participant observation’, Science, 2014; Tucker J., ‘This explains how social media can both weaken – and strengthen – democracy’, Washington Post, 6 December 2017.

438

Das S. and Kramer A., Self-Censorship on Facebook, AAAI, 2013.

439

Davidsen C., ‘You Are Not a Target’, 7 June 2015. Видео: https://www.youtube.com/watch?v=LGiiQUMaShw&feature=youtu.be.

440

Issenberg S., ‘How Obama’s Team Used Big Data to Rally Voters’, MIT Technology Review, 19 December 2012.

441

Материал и цитаты из Rodrigues Fowler Y. and Goodman C., ‘How Tinder Could Take Back the White House’, New York Times, 22 June 2017.

442

Solon O. and Siddiqui S., ‘Russia-backed Facebook posts “reached 126m Americans” during US election’, The Guardian, 31 October 2017; Statt N., ‘Twitter says it exposed nearly 700,000 people to Russian propaganda during US election’, The Verge, 19 January 2018.

443

Watts D.J. and Rothschild D.M., ‘Don’t blame the election on fake news. Blame it on the media’, Columbia Journalism Review, 2017. См. также: Persily N. and Stamos A., ‘Regulating Online Political Advertising by Foreign Governments and Nationals’, in McFaul M. (ed.), ‘Securing American Elections’, Stanford University, June 2019.

444

Confessore N. and Yourish K., ‘$2 Billion Worth of Free Media for Donald Trump’, New York Times, 16 March 2016.

445

Guess A. et al., ‘Selective Exposure to Misinformation: Evidence from the consumption of fake news during the 2016 U.S. presidential campaign’, 2018; Guess A. et al., ‘Fake news, Facebook ads, and misperceptions: Assessing information quality in the 2018 U.S. midterm election campaign’, 2019; Narayanan V. et al., ‘Russian Involvement and Junk News during Brexit’, Oxford Comprop Data Memo, 2017.

446

Pareene A., ‘How We Fooled Donald Trump Into Retweeting Benito Mussolini’, Gawker, 28 February 2016.

447

Hessdec A., ‘On Twitter, a Battle Among Political Bots’, New York Times, 14 December 2016.

448

Shao C. et al., ‘The spread of low-credibility content by social bots’, Nature Communications, 2018.

449

Musgrave S., ‘ABC, AP and others ran with false information on shooter’s ties to extremist groups’, Politico, 16 February 2018.

450

O’Sullivan D., ‘American media keeps falling for Russian trolls’, CNN, 21 June 2018.

451

Phillips W., ‘How journalists should not cover an online conspiracy theory’, The Guardian, 6 August 2018.

452

AstroTurf – марка искусственного покрытия для стадионов, имитирующего траву. – Прим. ред.

453

О манипуляциях средствами массовой информации: Phillips W., ‘The Oxygen of Amplification’, Data & Society Report, 2018.

454

Weiss M., ‘Revealed: The Secret KGB Manual for Recruiting Spies’, The Daily Beast, 27 December 2017.

455

DiResta R., ‘There are bots. Look around’, Ribbon Farm, 23 May 2017.

456

‘Over 9000 Penises’, Know Your Meme, 2008.

457

Zannettou S. et al., ‘On the Origins of Memes by Means of Fringe Web Communities’, arXiv, 2018.

458

Feinberg A., ‘This is the Daily Stormer’s playbook’, Huffington Post, 13 December 2017.

459

Collins K. and Roose K., ‘Tracing a Meme From the Internet’s Fringe to a Republican Slogan’, New York Times, 4 November 2018.

460

Переход в реальность: O’Sullivan D., ‘Russian trolls created Facebook events seen by more than 300,000 users’, CNN, 26 January 2018; Taub A. and Fisher M., ‘Where Countries Are Tinderboxes and Facebook Is a Match’, New York Times, 21 April 2018. Анализ онлайн-движения #BlackLivesMatter также выявил скрытые российские аккаунты, поддерживающие обе противоборствующих стороны: Stewart L.G. et al., ‘Examining Trolls and Polarization with a Retweet Network’, MIS2, 2018.

461

Broniatowski D.A. et al., ‘Weaponized Health Communication: Twitter Bots and Russian Trolls Amplify the Vaccine Debate’, American Journal of Public Health, 2018; Wellcome Global Monitor 2018, 19 June 2019.

462

Google Ngram.

463

Takayasu M. et al., ‘Rumor Diffusion and Convergence during the 3.11 Earthquake: A Twitter Case Study’, PLOS ONE, 2015.

464

Friggeri A. et al., ‘Rumor Cascades’, AAAI Publications, 2014.

465

‘WhatsApp suggests a cure for virality’, The Economist, 26 July 2018.

466

McMillan R. and Hernandez D., ‘Pinterest Blocks Vaccination Searches in Move to Control the Conversation’, Wall Street Journal, 20 February 2019.

467

Цитаты из интервью автора с Уитни Филлипс, октябрь 2018 года.

468

Baumgartner J. et al., ‘What we learned from analyzing thousands of stories on the Christchurch shooting’, Columbia Journalism Review, 2019.

469

Цитаты из интервью автора с Бренданом Найхеном, ноябрь 2018 года.

470

Источник: Web of Science. Поисковый запрос: ( AND (contagio* OR diffus* OR transmi*). Не учитывались исследования, в которых платформа упоминалась для иллюстрации или сравнения или в которых изучалась популярность самой платформы, а не публикуемой информации. Всего в 2016–2018 годах было проведено 391 исследование твиттера и 85 исследований фейсбука. В твиттере 330 миллионов пользователей, в фейсбуке 2,4 миллиарда. Источник: https://www.statista.com.

471

Nelson A. et al., ‘The Social Science Research Council Announces the First Recipients of the Social Media and Democracy Research Grants’, Social Sciences Research Council Items, 29 April 2019; Alba D., ‘Ahead of 2020, Facebook Falls Short on Plan to Share Data on Disinformation’, New York Times, 29 September 2019.

472

«Почти вся цифровая коммуникация движения Vote Leave и анализ данных оставались невидимыми, даже если вы читали каждую заметку или колонку, выпущенную в рамках кампании, или все опубликованные книги». Цитата из Cummings D., ‘On the referendum #20’, Dominic Cummings’s Blog, 29 October 2016. В октябре 2018 года компания Facebook представила архив политической рекламы. Это важное событие, несмотря на то что речь идет лишь о первом шаге передачи информации. Источник: Cellan-Jones R., ‘Facebook tool makes UK political ads “transparent”’, BBC News Online, 16 October 2018.

473

Ginsberg D. and Burke M., ‘Hard Questions: Is Spending Time on Social Media Bad for Us?’ Facebook newsroom, 15 December 2017; Burke M. et al., ‘Social Network Activity and Social WellBeing’, Proceedings of the 28th International Conference on Human Factors in Computing Systems, 2010; Burke M. and Kraut R.E., ‘The Relationship Between Facebook Use and Well-Being Depends on Communication Type and Tie Strength’, Journal of Computer Mediated Communication, 2016.

474

Routledge I. et al., ‘Estimating spatiotemporally varying malaria reproduction numbers in a near elimination setting’, Nature Communications, 2018.

475

Antonakakis M. et al., ‘Understanding the Mirai Botnet’, Proceedings of the 26th USENIX Security Symposium, 2017; Solomon B. and Fox-Brewster T., ‘Hacked Cameras Were Behind Friday’s Massive Web Outage’, Forbes, 21 October 2016; Bours B., ‘How a Dorm Room Minecraft Scam Brought Down the Internet’, Wired, 13 December 2017.

476

Цит. по Bours B., ‘How a Dorm Room Minecraft Scam Brought Down the Internet’, Wired, 13 December 2017.

477

‘What you need to know about the WannaCry Ransomware’, Symantec Blogs, 23 October 2017; Field M., ‘WannaCry cyber attack cost the NHS £92m as 19,000 appointments cancelled’, The Telegraph, 11 October 2018; Wiedeman R., ‘The British hacker Marcus Hutchins and the FBI’, The Times, 7 April 2018.

478

Moore D. et al., ‘The Spread of the Sapphire/Slammer Worm’, Center for Applied Internet Data Analysis (CAIDA), 2003.

479

Leyden J., ‘The 30-year-old prank that became the first computer virus’, The Register, 14 December 2012.

480

Цитаты из интервью автора с Алессандро Веспиньяни, май 2018 года.

481

Cohen F., ‘Computer Viruses – Theory and Experiments’, 1984.

482

Seltzer L., ‘The Morris Worm: Internet malware turns 25’, Zero Day, 2 November 2013; UNITED STATES of America, Appellee, v. Robert Tappan MORRIS, Defendant-appellant. 928 F.2D 504, 1990.

483

Graham P., ‘The Submarine’, April 2005. http://www.paulgraham.com.

484

Moon M., ‘“Minecraft” success helps its creator buy a $70 million mansion’, Engadget, 18 December 2014.

485

О DDoS-атаках: ‘Who is Anna-Senpai, the Mirai Worm Author?’, Krebs on Security, 18 January 2017; ‘Spreading the DDoS Disease and Selling the Cure’, 19 October 2016.

486

‘Computer Hacker Who Launched Attacks On Rutgers University Ordered To Pay $8.6m’, U.S. Attorney’s Office, District of New Jersey, 26 October 2018.

487

@MalwareTechBlog, 13 May 2017.

488

Staniford S. et al., ‘How to 0wn the Internet in Your Spare Time’, ICIR, 2002.

489

При R = 20 и времени заразности 8 дней получается 0,1 заражения в час.

490

Moore D. et al., ‘The Spread of the Sapphire/Slammer Worm’, Center for Applied Internet Data Analysis (CAIDA), 2003.

491

‘Kaspersky Lab Research Reveals the Cost and Profitability of Arranging a DDoS Attack’, Kaspersky Lab, 23 March 2017.

492

Palmer D., ‘Ransomware is now big business on the dark web and malware developers are cashing in’, ZDNet, 11 October 2017.

493

Nakashima E. and Timberg C., ‘NSA officials worried about the day its potent hacking tool would get loose. Then it did’, Washington Post, 16 May 2017.

494

Orr A., ‘Zerodium Offers $2 Million for Remote iOS Exploits’, Mac Observer, 10 January 2019.

495

Kushner D., ‘The Real Story of Stuxnet’, IEEE Spectrum, 26 February 2013; Kopfstein J., ‘Stuxnet virus was planted by Israeli agents using USB sticks, according to new report’, The Verge, 12 April 2012.

496

Kaplan F., Dark Territory: The Secret History of Cyber War (Simon & Schuster, 2016).

497

Dark Trace. Global Threat Report 2017. http://www.darktrace.com.

498

Lomas A., ‘Screwdriving. Locating and exploiting smart adult toys’, Pen Test Partners Blog, 29 September 2017; Franceschi-Bicchierai L., ‘Hackers Can Easily Hijack This Dildo Camera and Livestream the Inside of Your Vagina (Or Butt)’, Motherboard, 3 April 2017.

499

DeMarinis N. et al., ‘Scanning the Internet for ROS: A View of Security in Robotics Research’, arXiv, 2018.

500

Об отключении серверов AWS: Hindi R., ‘Thanks for breaking our connected homes, Amazon’, Medium, 28 February, 2017; Hern A., ‘How did an Amazon glitch leave people literally in the dark?’, The Guardian, 1 March 2017.

501

Amazon Compute Service Level Agreement, https://aws.amazon.com, 12 February 2018; Poletti T., ‘The engine for Amazon earnings growth has nothing to do with e-commerce’, Market Watch, 29 April 2018.

502

Swift D., ‘“Mega Outage” Wreaks Havoc on Internet, is AWS too Big to Fail?’, Digit, 2017; Bobeldijk Y., ‘Is Amazon’s cloud service too big to fail?’, Financial News, 1 August 2017.

503

Barrett B. and Newman L.H., ‘The Facebook Security Meltdown Exposes Way More Sites Than Facebook’, Wired, 28 September 2018.

504

О «любовном вирусе»: Meek J., ‘Love bug virus creates worldwide chaos’, The Guardian, 5 May 2000; Barabási A.L., Linked: the New Science of Networks (Perseus Books, 2003).

505

White S.R., ‘Open Problems in Computer Virus Research’, Virus Bulletin Conference, 1998.

506

Barabási A.L. and Albert R., ‘Emergence of Scaling in Random Networks’, Science, 1999.

507

Pastor-Satorras R. and Vespignani A., ‘Epidemic Spreading in ScaleFree Networks’, Physical Review Letters, 2 April 2001.

508

Goel S. et al., ‘The Structural Virality of Online Diffusion’, Management Science, 2016.

509

О программном модуле left-pad: Williams C., ‘How one developer just broke Node, Babel and thousands of projects in 11 lines of JavaScript’, The Register, 23 March 2016; Tung L., ‘A row that led a developer to delete a 17-line JavaScript module has stopped countless applications working’, ZDNet, 23 March 2016; Roberts M., ‘A discussion about the breaking of the Internet’, Medium, 23 March 2016.

510

Haney D., ‘NPM & left-pad: Have We Forgotten How To Program?’, 23 March 2016, https://www.davidhaney.io.

511

Rotabi R. et al., ‘Tracing the Use of Practices through Networks of Collaboration’, AAAI, 2017.

512

Fox-Brewster T., ‘Hackers Sell $7,500 IoT Cannon To Bring Down The Web Again’, Forbes, 23 October 2016.

513

Gallagher S., ‘New variants of Mirai botnet detected, targeting more IoT devices’, Ars Technica, 9 April 2019.

514

Cohen F., ‘Computer Viruses – Theory and Experiments’, 1984.

515

Cloonan J., ‘Advanced Malware Detection – Signatures vs. Behavior Analysis’, Infosecurity Magazine, 11 April 2017.

516

Oldstone M.B.A., Viruses, Plagues, and History (Oxford University Press, 2010).

517

Goodin D., ‘US, European police take down highly elusive botnet known as Beebone’, Ars Technica, 9 April 2015; Samani R., ‘Update on the Beebone Botnet Takedown’, McAfee Blogs, 20 April 2015.

518

Thompson C.P. et al., ‘A naturally protective epitope of limited variability as an influenza vaccine target’, Nature Communications, 2018.

519

‘McAfee Labs 2019 Threats Predictions Report’, McAfee Labs, 29 November 2018; Seymour J. and Tully P., ‘Weaponizing data science for social engineering: Automated E2E spear phishing on Twitter’, Working paper, 2016.

520

Дело Шмидта: Court of Appeal of Louisiana, Third Circuit. STATE of Louisiana v. Richard J. SCHMIDT. No. 99–1412, 2000; Miller M., ‘A Deadly Attraction’, Newsweek, 18 August 1996.

521

Darwin C., Journal of researches into the natural history and geology of the countries visited during the voyage of H.M.S. Beagle round the world, under the command of Capt. Fitz Roy, R.N. (John Murray, 1860).

522

Другая аналогия – игра «дублеты», придуманная Льюисом Кэрроллом. В ней путем постепенной замены букв можно получить из одного слова другое, например: КОЗА – ПОЗА – ПОЛА – ПОЛК – ВОЛК. – Прим. ред.

523

Hon C.C. et al., ‘Evidence of the Recombinant Origin of a Bat Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS)-Like Coronavirus and Its Implications on the Direct Ancestor of SARS Coronavirus’, Journal of Virology, 2008.

524

Forensic File Update on Janice Trahan Case, CNN, 14 March 2016.

525

González-Candelas F. et al., ‘Molecular evolution in court: analysis of a large hepatitis C virus outbreak from an evolving source’, BMC Biology, 2013; Fuchs D., ‘Virus doctor jailed for 1,933 years’, The Guardian, 16 May 2007.

526

Oliveira T. et al., ‘HIV-1 and HCV sequences from Libyan outbreak’, Nature, 2006; ‘HIV medics released to Bulgaria’, BBC News Online, 24 July 2007.

527

Köser C.U. et al., ‘Rapid Whole-Genome Sequencing for Investigation of a Neonatal MRSA Outbreak’, NEJM, 2012; Fraser C. et al., ‘Pandemic Potential of a Strain of Influenza A (H1N1): Early Findings’, Science, 2009.

528

Kama M. et al., ‘Sustained low-level transmission of Zika and chikungunya viruses following emergence in the Fiji Islands, Pacific’, Emerging Infectious Diseases, 2019.

529

Diallo B. et al., ‘Resurgence of Ebola virus disease in Guinea linked to a survivor with virus persistence in seminal fluid for more than 500 days’, Clinical Infectious Diseases, 2016.

530

Racaniello V., ‘Zika virus, like all other viruses, is mutating’, Virology Blog, 14 April 2016.

531

Beaty B.M. and Lee B., ‘Constraints on the Genetic and Antigenic Variability of Measles Virus’, Viruses, 2016.

532

Доступность генетических последовательностей: Gire S.K. et al., ‘Genomic surveillance elucidates Ebola virus origin and transmission during the 2014 outbreak’, Science, 2014; Yozwiak N.L., ‘Data sharing: Make outbreak research open access’, Nature, 2015; Gytis Dudas, https://twitter.com/evogytis/status/1065157012261126145.

533

Sample I., ‘Thousands of lives put at risk by clinical trials system that is “not fit for purpose”’, The Guardian, 31 March 2014.

534

Callaway E., ‘Zika-microcephaly paper sparks data-sharing confusion’, Nature, 12 February 2016; Maxmen A., ‘Two Ebola drugs show promise amid ongoing outbreak,’ Nature, 12 August 2019; Johansson M.A. et al., ‘Preprints: An underutilized mechanism to accelerate outbreak science’, PLOS Medicine, 2018; https://nextstrain.org/community/inrb-drc/ebola-nord-kivu.

535

Sabeti P., ‘How we’ll fight the next deadly virus’, TEDWomen 2015.

536

Hadfield J. et al., ‘Nextstrain: real-time tracking of pathogen evolution’, Bioinformatics, 2018.

537

Doughton S., ‘250,000 people now follow this Fred Hutch scientist on Twitter. We talk to this leading voice of the coronavirus pandemic’, Seattle Times, 1 June 2020.

538

https://twitter.com/trvrb/status/1233970271318503426?s=20.

539

Owlcation, ‘The History Behind the Story of Goldilocks’, 22 February 2018, https://owlcation.com/humanities/goldilocks-and-three-bears.

540

Сведения и цитаты из интервью автора с Джейми Теграни, октябрь 2017 года.

541

Tehrani J.J., ‘The Phylogeny of Little Red Riding Hood’, PLOS ONE, 2013.

542

Van Wyhe J., ‘The descent of words: evolutionary thinking 1780–1880’, Endeavour, 2005.

543

Luu C., ‘The Fairytale Language of the Brothers Grimm’, JSTOR Daily, 2 May 2018.

544

Da Silva S.G. and Tehrani J.J., ‘Comparative phylogenetic analyses uncover the ancient roots of Indo-European folktales’, Royal Society Open Science, 2015.

545

Smith D. et al., ‘Cooperation and the evolution of hunter-gatherer storytelling’, Nature Communications, 2017.

546

Stubbersfield J.M. et al., ‘Serial killers, spiders and cybersex: social and survival information bias in the transmission of urban legends’, British Journal of Psychology, 2015. Похожие результаты были получены при анализе телефонных разговоров – социальная информация, по всей видимости, передается в приоритетном порядке.

547

О неожиданных и парадоксальных элементах: Mesoudi A. and Whiten A., ‘The multiple roles of cultural transmission experiments in understanding human cultural evolution’, Philosphical Transactions of the Royal Society B, 2008; Stubbersfield J. and Tehrani J., ‘Expect the Unexpected? Testing for Minimally Counterintuitive (MCI) Bias in the Transmission of Contemporary Legends: A Computational Phylogenetic Approach’, Social Science Computer Review, 2013.

548

Dlugan A., ‘How to Use the Rule of Three in Your Speeches’, 27 May 2009. http://sixminutes.dlugan.com/rule-of-three-speechespublic-speaking.

549

«Правило трех» часто используется и в комедиях, где неожиданный третий элемент помогает создать комический эффект.

550

Newberry M.G. et al., ‘Detecting evolutionary forces in language change’, Nature, 2017.

551

Valverde S. and Sole R.V., ‘Punctuated equilibrium in the largescale evolution of programming languages’, Journal of the Royal Society Interface, 2015.

552

Svinti V. et al., ‘New approaches for unravelling reassortment pathways’, BMC Evolutionary Biology, 2013.

553

Sample I., ‘Evolution: Charles Darwin was wrong about the tree of life’, The Guardian, 21 January 2009.

554

Krützen M. et al., ‘Cultural transmission of tool use in bottlenose dolphins’, PNAS, 2005; Morell V., ‘Why Dolphins Wear Sponges’, Science, 20 July 2011.

555

Сведения и цитаты из интервью автора с Люси Аплин, август 2017 года.

556

Baker K.S. et al., ‘Horizontal antimicrobial resistance transfer drives epidemics of multiple Shigella species’, Nature Communications, 2018; McCarthy A.J. et al., ‘Extensive Horizontal Gene Transfer during Staphylococcus aureus Co-colonization In Vivo’, Genome Biology and Evolution, 2014; Alirol E. et al., ‘Multidrug-resistant gonorrhea: A research and development roadmap to discover new medicines’, PLOS Medicine, 2017.

557

Gallagher J., ‘Man has “world’s worst” super-gonorrhoea’, BBC News Online, 28 March 2018; Gallagher J., ‘Super-gonorrhoea spread causes “deep concern”’, BBC News Online, 9 January 2019.

558

Взгляд Общества Альцгеймера на генетическое тестирование, апрель 2015 года: https://www.alzheimers.org.uk/about-us/policy-and-influencing/whatwe-think/genetic-testing. Генетическое тестирование на риск развития рака, исследования рака в Великобритании: https://www.cancerresearchuk.org/about-cancer/causes-of-cancer/inherited-cancer-genes-and-increased-cancer-risk/genetic-testing-for-cancer-risk.

559

Middleton A., ‘Attention The Times: Prince William’s DNA is not a toy’, The Conversation, 14 June 2013. Исследователи также критикуют сам научный анализ, который лег в основу статьи. Источник: Kennett D.A., ‘The Rise and Fall of Britain’s DNA: A Tale of Misleading Claims, Media Manipulation and Threats to Academic Freedom’, Genealogy, 2018.

560

Ash L., ‘The Christmas present that could tear your family apart’, BBC News Online, 20 December 2018.

561

Clark K., ‘Scoop: 23andMe is raising up to $300M’, PitchBook, 24 July 2018; Rutherford A., ‘DNA ancestry tests may look cheap. But your data is the price’, The Guardian, 10 August 2018.

562

Cox N., ‘UK Biobank shares the promise of big data’, Nature, 10 October 2018.

563

На основании переписи населения 1990 года Суини оценила долю людей, которых можно идентифицировать, в 87 %. Дальнейшие исследования, на основе данных 1990 и 2000 годов, указали на снижение этой доли до 61–63 %. Sweeney L., ‘Simple Demographics Often Identify People Uniquely’, Carnegie Mellon University, Data Privacy Working Paper, 2000; Ohm P., ‘Broken Promises of Privacy: Responding to the Surprising Failure of Anonymization’, UCLA Law Review, 2010; Sweeney L., ‘Only You, Your Doctor, and Many Others May Know’, Technology Science, 2015.

564

Sweeney L., ‘Only You, Your Doctor, and Many Others May Know’, Technology Science, 2015.

565

Smith S., ‘Data and privacy’, Significance, 3 October 2014.

566

Whong C., ‘FOILing NYC’s Taxi Trip Data’, 18 March 2014, https://chriswhong.com; Pandurangan V., ‘On Taxis and Rainbows’, 21 June 2014, https://tech.vijayp.ca

567

Tockar A., ‘Riding with the Stars: Passenger Privacy in the NYC Taxicab Dataset’, 15 September 2014, https://research.neustar.biz.

568

De Montjoye Y.A., ‘Unique in the Crowd: The privacy bounds of human mobility’, Scientific Reports, 2013.

569

Shahani A., ‘Smartphones Are Used To Stalk, Control Domestic Abuse Victims’, National Public Radio, 15 September 2014.

570

Hern A., ‘Fitness tracking app Strava gives away location of secret US army bases’, The Guardian, 28 January 2014.

571

Watts A.G. et al., ‘Potential Zika virus spread within and beyond India’, Journal of Travel Medicine, 2018; Bengtsson L. et al., ‘Improved Response to Disasters and Outbreaks by Tracking Population Movements with Mobile Phone Network Data: A Post-Earthquake Geospatial Study in Haiti’, PLOS Medicine, 2011; Santi P. et al., ‘Quantifying the benefits of vehicle pooling with shareability networks’, PNAS, 2014.

572

Chen M.K. and Rohla R., ‘The effect of partisanship and political advertising on close family ties’, Science, 2018; Silm S. et al., ‘Are younger age groups less segregated? Measuring ethnic segregation in activity spaces using mobile phone data’, Journal of Ethnic and Migration Studies, 2017; Xiao Y. et al., ‘Exploring the disparities in park access through mobile phone data: Evidence from Shanghai, China’, Landscape and Urban Planning, 2019; Atlas of Inequality, https://inequality.media.mit.edu.

573

Conlan A.J.K. et al., ‘Measuring social networks in British primary schools through scientific engagement’, Proceedings of the Royal Society B, 2010.

574

О торговцах данными GPS: Harris R., ‘Your Apps Know Where You Were Last Night, and They’re Not Keeping It Secret’, New York Times, 10 December 2018; Signoret P., ‘Teemo, la start-up qui traque 10 millions de Français en continu’, L’Express L’Expansion, 25 August 2018; ‘Is Geospatial Data a $100 Billion Business for SafeGraph?’ Nanalyze, 22 April 2017.

575

Важно отметить, что объект дал разрешение на отслеживание своего телефона. Cox J., ‘I Gave a Bounty Hunter $300. Then He Located Our Phone’, Motherboard, 8 January 2019.

576

Scam alert: Speeding ticket email scam. Tredyffrin Police Department. 23 March 2016.

577

О вспышке SARS: ‘SARS Commission Final Report’, Government of Ontario, 2005; Tsang K.W. et al., ‘A Cluster of Cases of Severe Acute Respiratory Syndrome in Hong Kong’, The NEJM, 2003.

578

Donnelly C.A. et al., ‘Epidemiological determinants of spread of causal agent of severe acute respiratory syndrome in Hong Kong’, The Lancet, 2003.

579

WHO Ebola Response Team, ‘Ebola Virus Disease in West Africa – The First 9 Months of the Epidemic and Forward Projections’, NEJM, 2014; Assiri A. et al., ‘Hospital Outbreak of Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus’, NEJM, 2013; WHO Consultation on Clinical Aspects of Pandemic (H1N1) 2009 Influenza, ‘Clinical Aspects of Pandemic 2009 Influenza A (H1N1) Virus Infection’, NEJM, 2010.

580

Rothman D.J., The Willowbrook Wars: Bringing the Mentally Disabled into the Community (Aldine Transaction, 2005); Fansiwala K., ‘The Duality of Medicine: The Willowbrook State School Experiments’, Medical Dialogue Review, 20 February 2016; Watts G., ‘Robert Wayne McCollum’, The Lancet, 2010.

581

Цит. в Offit P., Vaccinated: One Man’s Quest to Defeat the World’s Deadliest Diseases (Harper Perennial, 2008).

582

Goldby S., ‘Experiments at the Willowbrook state school’, The Lancet, 1971.

583

Gordon R.M., The Infamous Burke and Hare: Serial Killers and Resurrectionists of Nineteenth Century Edinburgh (McFarland, 2009).

584

Transcript for NMT 1: Medical Case, 9 January 1947. Harvard Law School Library Nuremberg Trials Project.

585

Waddington C.S. et al., ‘Advancing the management and control of typhoid fever: A review of the historical role of human challenge studies’, Journal of Infection, 2014.

586

Провокационные испытания: Cohen J., ‘Studies that intentionally infect people with disease-causing bugs are on the rise’, Science, 18 May 2016; https://clinicaltrials.gov; Nordling L., ‘The Ethical Quandary of Human Infection Studies’, Undark, 19 November 2018.

587

Peterson Hill N., A Very Private Public Citizen: The Life of Grenville Clark (University of Missouri, 2016).

588

Ham P., ‘As Hiroshima Smouldered, Our Atom Bomb Scientists Suffered Remorse’, Newsweek, 5 August 2015.

589

Ito S., ‘Einstein’s pacifist dilemma revealed’, The Guardian, 5 July 2005; ‘The Einstein Letter That Started It All; A message to President Roosevelt 25 Years ago launched the atom bomb and the Atomic Age’, New York Times, 2 August 1964.

590

Clark G., Letters to the Times, New York Times, 22 April 1955.

591

Harris E.D. et al., ‘Governance of Dual-Use Technologies: Theory and Practice’, American Academy of Arts & Sciences, 2016.

592

Santi P. et al., ‘Quantifying the benefits of vehicle pooling with shareability networks’, PNAS, 2014; другие ссылки приведены в предыдущих главах.

593

Cadwalladr C. et al., ‘Revealed: 50 million Facebook profiles harvested for Cambridge Analytica in major data breach’, The Guardian, 17 March 2018.

594

Sumpter S., Outnumbered: From Facebook and Google to Fake News and Filter-bubbles – The Algorithms That Control Our Lives (Bloomsbury Sigma, 2018); Chen A. et al., ‘Cambridge Analytica’s Facebook data abuse shouldn’t get credit for Trump’, The Verge, 20 March 2018.

595

Zunger Y., ‘Computer science faces an ethics crisis. The Cambridge Analytica scandal proves it’, Boston Globe, 22 March 2018.

596

Harkin J., ‘“Big Data”, “Who Owns the Future?” and “To Save Everything, Click Here”’, Financial Times, 1 March 2013; Harford T., ‘Big data: A big mistake?’, Significance, 1 December 2014; McAfee A. et al., ‘Big Data: The Management Revolution’, Harvard Business Review, October 2012.

597

Ginsberg J. et al., ‘Detecting influenza epidemics using search engine query data’, Nature, 2009.

598

Olson D.R. et al., ‘Reassessing Google Flu Trends Data for Detection of Seasonal and Pandemic Influenza: A Comparative Epidemiological Study at Three Geographic Scales’, PLOS Computational Biology, 2013.

599

Lazer D. et al., ‘The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis,’ Science, 2014.

600

World Health Organization, ‘Pandemic influenza vaccine manufacturing process and timeline’, WHO Briefing Note, 2009.

601

Petrova V.N. et al., ‘The evolution of seasonal influenza viruses’, Nature Reviews Microbiology, 2017; Chakraborty P. et al., ‘What to know before forecasting the flu’, PLOS Computational Biology, 2018.

602

Buckee C., ‘Sorry, Silicon Valley, but “disruption” isn’t a cure-all’, Boston Globe, 22 January 2017.

603

Farrar J., ‘The key to fighting the next “Ebola” outbreak is in your pocket’, Wired, 4 December 2016; другие ссылки приведены в предыдущих главах.

604

World Health Organisation, ‘Ebola outbreak in the Democratic Republic of the Congo declared a Public Health Emergency of International Concern’, WHO newsroom, 17 July 2019; Silberner J., ‘Congo’s fight against Ebola stalls after epidemiologist is shot dead’, British Medical Journal, 2019.

605

Ginsberg M. et al., ‘Swine Influenza A (H1N1) Infection in Two Children – Southern California, March—April 2009, Morbidity and Mortality Weekly Report, 2009.

606

Cohen J., ‘As massive Zika vaccine trial struggles, researchers revive plan to intentionally infect humans’, Science, 12 September 2018; Koopmans M. et al., ‘Familiar barriers still unresolved – a perspective on the Zika virus outbreak research response’, The Lancet Infectious Diseases, 2018.

607

Gordon A. et al., ‘Prior dengue virus infection and risk of Zika: A pediatric cohort in Nicaragua’, PLOS Medicine, 2019.

608

Grinberg N. et al., ‘Fake news on Twitter during the 2016 U.S. presidential election’, Science, 2019; Guess A. et al., ‘Less than you think: Prevalence and predictors of fake news dissemination on Facebook’, Science Advances, 2019; Lazer D.M.J. et al., ‘The science of fake news’, Science, 2018; Wagner K., ‘Inside Twitter’s ambitious plan to change the way we tweet’, Recode, 8 March 2019; McCarthy K., ‘Facebook, Twitter slammed for deleting evidence of Russia’s US election mischief ’, The Register, 13 October 2017.

609

Haldane A.G., ‘Rethinking the Financial Network’, Bank of England speech, 28 April 2009; Editorial Board, ‘A fractured reporting system stymies public-safety research’, Bloomberg, 25 October 2018.

610

Greene G., The Woman Who Knew Too Much: Alice Stewart and the Secrets of Radiation (University of Michigan Press, 2001).

611

Доклад на конференции Epidemics 6, 2017.

612

Kosinski M. et al., ‘Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior’, PNAS, 2013.

613

Cadwalladr C. et al., ‘Revealed: 50 million Facebook profiles harvested for Cambridge Analytica in major data breach’, The Guardian, 17 March 2018. Важно отметить, что, несмотря на сходство методов, Cambridge Analytica не сотрудничала с Косински.

614

Alaimo K., ‘Twitter’s Misguided Barriers for Researchers’, Bloomberg, 16 October 2018.

615

Godlee F., ‘What can we salvage from care.data?’, British Medical Journal, 2016.

616

Kucharski A.J. et al., ‘School’s out: seasonal variation in the movement patterns of school children’, PLOS ONE, 2015; Kucharski A.J. et al., ‘Structure and consistency of self-reported social contact networks in British secondary schools’, PLOS ONE, 2018.

617

http://www.bbc.co.uk/pandemic.

618

Information Commissioner’s Office, ‘Investigation into the use of data analytics in political campaigns’, ICO report, 11 July 2018.

619

Rifkind H., TV review, The Times, 24 March 2018.

620

BBC News Online. ‘Coronavirus: Latest patient was first to be infected in UK’, 29 February 2020.

621

Kucharski A.J. et al., ‘Effectiveness of isolation, testing, contact tracing and physical distancing on reducing transmission of SARS-CoV-2 in different settings: a mathematical modelling study’, Lancet Inf Dis, 2020; Jarvis C.I. et al., ‘Quantifying the impact of physical distance measures on the transmission of COVID-19 in the UK’, BMC Medicine, 2020.

622

Предполагается, что вы прочтете книгу за шесть часов (то есть со скоростью 225 слов в минуту). Данные: World Health Organization, http://www.who.int, 2018; Dance D.A. et al., ‘Global Burden and Challenges of Melioidosis’, Tropical Medicine and Infectious Disease, 2018.

623

С 291 на 100 000 в 1990 году до 154 на 100 000 в 2016 году. Источник: Ritchie H. et al., ‘Causes of Death’, Our World in Data, 2018.

624

UK Government, Health profile for England: 2017, https://www.gov.uk.

625

Harper-Jemison D.M. et al., ‘Leading causes of death in Chicago’, Chicago Department of Public Health Office of Epidemiology, 2006; ‘Illinois State Fact Sheet’, National Injury and Violence Prevention Resource Center, 2015.

626

Information Commissioner’s Office, ‘Investigation into the use of data analytics in political campaigns’, ICO report, 11 July 2018; DiResta R. et al., ‘The Tactics & Tropes of the Internet Research Agency’, New Knowledge, 201.

Content

Адам Кучарски
Законы эпидемий

Предисловие

1 Теория событий

2 Паника и пандемия

3 Фактор дружбы

4 Что-то в воздухе

5 Вирусный эффект

6 Как захватить интернет

7 Отслеживание вспышек

8 Некоторые проблемы

Дополнительная литература

Благодарности

Об авторе

Примечания