Джеффри Уэст - Масштаб. Универсальные законы роста, инноваций, устойчивости и темпов жизни организмов, городов, экономических систем и компаний

Он предположил, что причины такой кажущейся универсальности связаны с эволюцией когнитивных возможностей мозга: мы попросту не обладаем вычислительными мощностями для поддержки эффективных социальных отношений в группах большего размера. Отсюда следует, что дальнейшее увеличение размеров группы должно привести к значительному уменьшению социальной устойчивости, связности и согласованности, что в конце концов вызовет распад группы. В ситуациях, в которых индивидуальность и сплоченность группы считаются определяющими факторами ее успешного функционирования, понимание такого ограничения и более общих следствий структуры социальной сети, очевидно, чрезвычайно важно. Это в особенности так, когда стабильность, знание других людей и социальные отношения определяют работоспособность группы. Среди многочисленных образований, которым такая информация и такая точка зрения могут принести большую пользу в плане улучшения результатов работы, производительности и общего благополучия их членов, можно назвать, например, бизнес-структуры, армию, органы государственного управления и бюрократические организации, а также университеты и исследовательские институты.

Данбар изначально получил оценку этого числа из простой модели масштабирования, в которой он экстраполировал размеры групп в сообществах приматов на человеческое общество. Как он обнаружил вместе со своими сотрудниками, размеры групп общественных приматов увеличиваются по классическому степенному закону с увеличением объема неокортекса (новой коры) их мозга. Неокортекс – это самая сложная часть мозга, которая обеспечивает контроль и обработку высших функций, таких как чувственное восприятие, формирование моторных команд, пространственная ориентация, сознательное мышление и язык, а следовательно, и способность к участию в сложных социальных отношениях. Предположение о такой связи между размерами мозга и способностью формировать социальные группы называется гипотезой социального интеллекта . Данбар пошел гораздо дальше и предположил, что эта связь может быть причинно-следственной: что разум развился у человека в первую очередь для решения задачи формирования больших и сложных социальных групп, а не в качестве прямого следствия борьбы с неблагоприятными условиями окружающей среды, как считают обычно [130]. Но даже независимо от того, существовала ли такая причинность, он вывел свою оценку идеальной численности социальных групп людей – число 150 – из корреляции с размерами мозга.

Поскольку размеры мозга увеличиваются практически линейно с ростом уровня метаболизма, с тем же успехом можно определить идеальный размер социальной группы людей не по соотношению размеров мозга у человека и приматов, а по соотношению их уровней метаболизма. В результате получается та же грубая оценка, приблизительно 150, что позволяет предположить, вопреки мнению Данбара, что с точки зрения эволюционного развития это число может быть связано не с когнитивной задачей формирования групп, а с приспособлением к экологическим условиям, касающимся наличия ресурсов и уровня метаболизма. Сказать, какая из этих гипотез верна – то есть были ли причиной образования групповой структуры проблемы социальные или экологические, – невозможно без фундаментальной теории, которая позволила бы определить направление анализа, подкрепить его результаты и вывести из них новые проверяемые предсказания. В этом заключается очередное проявление классической задачи о том, можно ли, и до какой степени можно, считать корреляцию признаком причинности: сама по себе корреляция двух событий далеко не означает, что одно из них является причиной другого.

При этом я должен признаться, что общая идея о том, что структура социальных сетей порождается эволюционным давлением, будь оно социальным или экологическим, мне лично очень нравится, так как она предполагает, что самоподобная фрактальная природа социальных сетей закодирована в наших генах и, следовательно, в нервной системе нашего мозга. Более того, поскольку геометрия белого и серого вещества нашего мозга, образующего нейронные контуры, которые и обеспечивают возможность всей нашей умственной деятельности, тоже представляет собой фрактальную иерархическую сеть, из этого следует, что скрытая фрактальная природа социальных сетей – это на самом деле проявление физической структуры человеческого мозга. Если пойти еще на шаг дальше, по этой же логике выходит, что структура и организация городов определяется структурой и динамическими процессами социальных сетей, а тогда и универсальную фрактальность городов можно считать проекцией универсальной фрактальности социальных сетей.

Объединяя все эти предположения, мы получаем следующее невероятное утверждение: город – это, по сути дела, масштабированное представление структуры человеческого мозга. Такой вывод кажется весьма эксцентричным, но он ярко иллюстрирует идею существования универсальной природы городов. Он сводится к тому, что города являются выражением того, как люди взаимодействуют друг с другом, а то, как именно они взаимодействуют, закодировано в нейронных сетях человека и, следовательно, в строении и организации человеческого мозга. Как ни удивительно, вполне может быть, что это не просто метафора и что карта города, на которой отражены его физические и социально-экономические потоки, есть нелинейное представление геометрии и потоков нейронной сети нашего мозга.

В отличие от биологии, в которой уделялось внимание законам масштабирования, в том, что касается изучения городов, городских систем или компаний, до наших работ этим законам уделялось поразительно мало внимания. Возможно, это было вызвано тем, что мало кто подозревал, что такие сложные, исторически сложившиеся рукотворные системы могут проявлять какую бы то ни было систематическую, численно выразимую регулярность. Кроме того, в исследованиях городов гораздо меньше принято использовать подобные модели и сравнивать теории с данными, чем в физике или биологии. Существовало, однако, одно важное исключение из этого правила: я имею в виду знаменитый закон масштабирования, известный под названием закона Ципфа для рейтинга городов по численности их населения. Его графическое представление приведено на рис. 39.

Это очень интересный закон: в своей простейшей формулировке он утверждает, что рейтинг (порядковый номер) города обратно пропорционален численности его населения. Таким образом, самый крупный город городской системы должен быть приблизительно в два раза больше, чем второй по величине, в три раза больше, чем третий, в четыре раза больше, чем четвертый, и так далее. Например, по данным переписи 2010 г., крупнейшим городом Соединенных Штатов был Нью-Йорк, население которого составляло 8 491 079 человек. Согласно закону Ципфа, численность населения второго по величине города, Лос-Анджелеса, должна быть приблизительно равна половине этого числа, то есть составлять около 4 245 539 человек, у третьего по величине города, Чикаго, должно быть приблизительно в три раза меньше жителей, то есть около 2 830 359 человек, у Хьюстона, занимающего в этой классификации четвертое место, – в четыре раза меньше, то есть около 2 122 769 человек и так далее. Реальные цифры – 3 928 864 жителя Лос-Анджелеса, 2 722 389 жителей Чикаго и 2 239 558 жителей Хьюстона – оказываются в достаточно хорошем согласии с законом Ципфа; отклонения от его предсказаний ни в одном из этих случаев не превышают 7 %.