… это было самое прекрасное время, это было самое злосчастное время». Цитата принадлежит Диккенсу, и с нее начинается «Повесть о двух городах». Однако «Война и мир» написана Львом Толстым. Так имел ли Стил в виду Диккенса или нет? [123]
Подобная ситуация – когда мы пренебрегаем чем-то, что в идеале хотели бы включить в расчет, – носит название «систематической ошибки» или, выражаясь профессиональным языком статистиков, ситуации «ложного отрицания». В результате действия этого ложного отрицания показатель «флавы» обычно оказывается значительно меньше, чем истинная частота упоминаний о человеке.
Существует и еще один тип систематической ошибки, называемый «ложноположительной». Она возникает, когда мы включаем в расчеты то, чего включать не должны. К примеру, слова «Чарльз Диккенс» могут относиться и к старшему сыну Диккенса – писателю Чарльзу Диккенсу-мл.; его внуку Джеральду Чарльзу Диккенсу; двум из его правнуков – Седрику Чарльзу Диккенсу и Питеру Джеральду Чарльзу Диккенсу или же к актеру Джеральду Чарльзу Диккенсу (праправнуку писателя). С точки зрения расчета «флавы», все это будет относиться к патриарху семьи. Однако статистики знают, что тут-то и кроется опасность. Никакой статистик не понимает этого лучше, чем преподаватель Университета штата Калифорния в Беркли по имени Майкл И. Джордан. Чтобы понять, почему это так, вбейте в Google поисковый запрос «Майкл Джордан статистика» (Michael Jordan statistics).
Однако нам предстояло заняться еще более сложными статистическими проблемами, связанными с нашим измерительным прибором.
Обратимся к 1936 году. В этом году родились многие знаменитые люди, например Роберт Рэдфорд и Вацлав Гавел.
Рэдфорд – настоящая голливудская звезда. За последние пятьдесят лет он сыграл массу известных ролей в таких фильмах, как «Из Африки», «Афера» и «Вся президентская рать». Его внешность, почти не меняющаяся с годами, превратила его в одного из самых любимых и известных во всем мире деятелей культуры.
Вацлав Гавел представляет собой иной тип знаменитости. Он был тихим драматургом, который увел Чехословакию прочь от коммунизма, во времена «бархатной революции». Через четыре года он возглавил процесс мирного разделения Чешской и Словацкой республик. Гавел – одна из самых знаменитых политических и литературных фигур XX века.
Оба они входят в число 10 людей, родившихся в 1936 году и обладающих самым высоким уровнем «флавы». При этом ни один из них не занимает лидирующей позиции. Кто же оказался человеком с наибольшим показателем «флавы» из родившихся в 1936 году? Женщина по имени Кэрол Гиллиган[124].
Гиллиган – психолог и знаменитая феминистка, которая после проведения своих революционных исследований стала преподавать в Гарварде, Кембридже, а теперь еще и в Университете Нью-Йорка. Как и Пинкер, она входит в список самых влиятельных американцев, составленный журналом Time. Кэрол – настоящая интеллектуальная суперзвезда. И книг с упоминанием Кэрол Гиллиган написано много, значительно больше, чем о Вацлаве Гавеле или Роберте Рэдфорде. Если бы «флава» и слава были одним и тем же, то именно эта ученая дама была бы самым прославленным представителем своего поколения.
Но давайте будем реалистами. Кэрол Гиллиган знаменита не больше, чем Роберт Рэдфорд. О ней больше говорят в книгах, поскольку она представляет тип личности, интересный для создателей книг, – научная знаменитость и социальный критик. Однако она совсем не тот человек, события из жизни которого могли бы ежедневно освещаться в прессе. Ее портрет вряд ли будет висеть на рекламных щитах, и перед ней вряд ли будут преклоняться девочки-подростки.
Проблема состоит в том, что «флава» не отражает более масштабную картину. Если бы мы приняли во внимание упоминания в выпусках телевизионных новостей, рассказы в таблоидах и на интернет-сайтах, посвященных знаменитостям, или беседы в офисах во время перекуров, то было бы очевидно, что Гавел и Рэдфорд смогут затмить Гиллиган, причем с большим перевесом. Гиллиган занимает лидирующие позиции благодаря тому, что статистики называют ошибкой выборки, – аспект культуры, который мы измеряем с помощью «флавы», дает ей несправедливое преимущество. Это не подлинная слава.
Наша аэродинамическая труба не лишена своих недостатков. Однако они не уникальны. Они вполне вписываются в классическую ошибку, присущую любым измерительным инструментам, с которой ученые и статистики имели дело в течение десятилетий. Помня об этом несовершенстве, мы наверняка сможем разработать более качественные инструменты в будущем.
Связь между «флавой» и подлинной славой отлично иллюстрирует наш общий подход. Привычное для повседневной жизни понятие славы слишком сложно и слишком неточно, чтобы подчиняться количественному анализу. Поэтому мы ищем что-то, что можем измерить (например, «флаву»), и стараемся оставаться максимально близко к изначальной концепции. Результатом становится компромисс – мы создаем своего рода имитатора знаменитости, которого используем в роли подопытного кролика и подвергаем тщательно продуманным экспериментам. Как только в нашем распоряжении появятся более обширные массивы данных, включающие информацию из таблоидов, журналов и научных статей, измеряемая нами «флава» станет уже ненужной и вместо нее будут использоваться более изощренные альтернативы. Аэродинамическая труба Райтов не выдерживает никакого сравнения с турбинами LenSx, создающими поток ветра со скоростью 30 М для тестирования новых космических аппаратов.
Но пока что «флава» вполне подходит для наших целей. И теперь для упрощения давайте больше не будем говорить об этом различии, а станем просто использовать в дальнейшем рассказе слово «слава», ведь «почти знаменитый» – это «достаточно знаменитый».
Итак, что же мы, вооружившиеся новой аэродинамической трубой, можем узнать об аэродинамике взлета личности и механике приземления обратно?
Слава как болезнь
Начав изучать славу с помощью данных n-грамов, мы быстро поняли, что каждая история отличалась от других. Мы попытались найти общие закономерности, однако результаты оказывались довольно противоречивыми и не поддающимися объяснению. По сути, мы просто застряли в бездонной яме с данными.
Чтобы понять, почему это произошло, нам нужно совершить путешествие во времени в 1930 год и попасть в небольшой норвежский городок под названием Кристиансанн. Живший там доктор по имени Кристиан Андворд пытался победить эпидемию, преследовавшую его пациентов и всю страну в целом. Андворд изучал туберкулез, от которого Норвегия страдала в невиданных для наших дней масштабах. К примеру, в норвежском городе Тронхейм более 1% детей, родившихся между 1887 и 1891 годами, умерло от туберкулеза на первом же году жизни. Туберкулез стал причиной смерти половины детей в возрасте между 11 и 15 годами.
При этом стала заметной довольно примечательная тенденция. От десятилетия к десятилетию средний возраст жертв туберкулеза в Норвегии увеличивался. В чем же была причина?
У Андворда (или, по другой версии, у работавшей с ним медсестры) возникла идея. Вместо того чтобы изучать протекание болезни по всей совокупности населения, он разбил его на «когорты», то есть группы людей, родившихся примерно в одно время[125]. Преимущество этого подхода состояло в том, что, учитывая год рождения, Андворду легче было отсекать различные вводящие в заблуждение факторы, такие как голод, от которого могло страдать лишь одно поколение детей. Основной недостаток этого подхода состоял в том, что он требовал значительно большего объема данных, чем те, которые можно было собрать в небольшом городке Кристиансанн.
Андворд, как и Ципф, отправился на поиски данных. К счастью для него и всей истории медицины, норвежское правительство прилагало серьезные усилия для ведения статистики по смертности. Андворд смог получить правительственные данные, охватывавшие период с 1896 по 1927 годы. Он дополнил результаты по Норвегии массивами данных из Англии, Уэльса, Дании и Швеции. Вооружившись всей этой информацией, Андворд стал задавать простые вопросы, волновавшие его прежде, и получать на них ответы. Например, в каком возрасте чаще умирали от туберкулеза люди, родившиеся в 1900 году (когорта 1900 года)? Как это соотносилось с данными когорты 1910 или 1920 года?
Полученные им ответы поражали. Судя по ним, жертвы заболевания могли (вне зависимости от своего года рождения) столкнуться с туберкулезом в возрасте между 5 и 14 годами или в период от 20 до 24 лет. Проведенный Андвордом анализ когорт показал, что туберкулез – это прежде всего болезнь молодых.
Но почему же, если взглянуть на все население, средний возраст жертв туберкулеза увеличивался? Ответ на этот вопрос был получен после того, как Андворд изучил общие данные по заболеваниям – точнее, вероятность того, что член определенной когорты (молодой или старый) в какой-то момент своей жизни умрет от туберкулеза. Когда Андворд принялся изучать все более молодые когорты, он обнаружил, что количество смертельных случаев стабильно уменьшалось. Норвежцы, рожденные в 1920 году, имели меньше шансов столкнуться с туберкулезом в течение своей жизни, чем норвежцы, родившиеся в 1910-м (у которых, в свою очередь, было меньше шансов заболеть, чем у норвежцев, родившихся в 1900 году, и так далее).
Это открытие заставило его взглянуть на возраст по-новому. Дело было не в том, что болезнь распространилась на людей старшего возраста. Андворд сделал вывод о том, что люди, родившиеся раньше, были более уязвимы к заболеванию туберкулезом в течение своей жизни. Немедленным последствием его выводов стала настоящая медицинская «бомба» – молодые норвежцы все лучше противостояли туберкулезу от поколения к поколению. По сути, эпидемия действовала, как убийственная, но очень эффективная кампания по вакцинации. Хотя вывод Андворда был неожиданным и поразительным, он оказался при этом совершенно верным. Но его наследие не ограничилось этим. Метод исследования когорт Андворда превратился в важнейший научный инструмент в области эпидемиологии и общественного здоровья. Идеи Андворда успешно срабатывают каждый раз, когда у нас появляется воз