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

Заметим, что это число совпадает с количеством людей, приезжающих на Парк-стрит с расстояния в пять раз большего (20 км) всего раз в месяц. Таким образом, число людей, приезжающих с расстояния 4 км пять раз в месяц, равно числу тех, кто приезжает один раз в месяц с пятикратно большего расстояния (20 км): в нашем примере это число равно 64. Этот результат не зависит от конкретных чисел, которые я выбрал для этой иллюстрации. Он дает пример поразительной общей симметрии подвижности: если произведение преодолеваемого расстояния на частоту посещений любого конкретного места сохраняется постоянным, то постоянным остается и число посетителей этого места . В нашем примере мы имеем в первом случае 4 км × 5 раз в месяц = 20, а во втором – 20 км × 1 раз в месяц = 20. Такое постоянство действует для любого расстояния до любого района любого города и любой частоты его посещений. Эти предсказания подтверждаются данными и проявляются в различных графиках, представленных на рис. 48 и 49, из которых можно ясно видеть, что схема посещений остается неизменной, когда произведение расстояния на частоту имеет одно и то же значение.

Я хотел бы подчеркнуть, насколько замечательно и неожиданно это предсказание с учетом необычайной сложности и многообразности перемещений и перевозок, совершаемых в городе. Если вспомнить о, по-видимому, хаотических, случайных и разнообразных перемещениях людей в таких городах, как Нью-Йорк, Лондон, Дели или Сан-Паулу, трудно избавиться от ощущения, что эта простая картина скрытого порядка и регулярности должна быть маловероятной и даже абсурдной. Она предсказывает, что случайные решения, которые каждый человек принимает относительно своих перемещений из одного конкретного места в другое, пешком, на метро, на автобусе, на своей машине или даже с использованием всех этих способов передвижения, складываются в один связный коллективный поток – так же как случайные движения триллионов отдельных молекул воды складываются в плавный и связный поток, как только мы открываем кухонный кран.

Как я уже объяснял, данные сотовой телефонии дают подробную информацию не только о том, с кем и как долго вы разговаривали, но и о том, когда это происходило и где вы при этом находились. По сути дела, каждый из нас носит с собой прибор, отслеживающий, где мы находимся в любой момент. Как если бы мы могли пометить каждую из молекул, находящихся в комнате, и отслеживать таким образом ее положение, скорость ее движения, с чем она сталкивается и так далее. Поскольку в комнате обычных размеров находится более десяти тысяч триллионов триллионов (10 28) молекул, мы получили бы при этом настоящую квинтэссенцию «больших данных». Однако вся эта информация была бы на самом деле не очень полезной, особенно в отношении газов, находящихся в равновесном состоянии: такое исследование было бы избыточным. В статистической физике и термодинамике уже успешно разработаны мощные методы, позволяющие понять и описать макроскопические свойства газов – например, их температуру, давление, фазовые переходы и так далее, – не вдаваясь в неприглядные подробности движения всех составляющих их молекул. Напротив, в случае городов такая информация чрезвычайно ценна, не только потому, что молекулами здесь являемся мы сами, но и потому, что, в отличие от газов, города представляют собой сложные адаптивные системы со сложнейшими сетевыми структурами, осуществляющими обмен как энергией, так и информацией. Данные мобильной телефонии дают нам мощный инструмент для определения структуры и динамики этих сетей и, следовательно, для количественной проверки теоретических предсказаний.

Рис. 47. а) Поток посетителей конкретного района Бостона, приезжающих с разных расстояний с разной, но постоянной частотой (f раз в месяц), демонстрирует согласие с законом обратных квадратов. б) Те же данные, что и на графике «а», иллюстрирующие сведение всех частот и расстояний в единую линию при построении зависимости от единой переменной, произведения частоты на расстояние. в) График, аналогичный графику «б», демонстрирующий, что поток посетителей в самых разных городах всего мира подчиняется одному и тому же предсказанному закону обратных квадратов

Рис. 48. График, аналогичный графику «в», для разных районов Бостона

Рис. 49. То же для разных районов Сингапура; сплошной линией представлены предсказания теории

Эта закономерность может стать мощным инструментом планирования и развития городов, поскольку она дает основу для оценки потоков людей в определенные районы города и из них. Строительство нового торгового центра или жилого микрорайона требует точной – или по меньшей мере правдоподобной – оценки транспортных и человеческих потоков для организации действенной и достаточной транспортной системы. Такие оценки по большей части получают из компьютерных моделей, несомненно очень полезных, но в основном сильно локализованных, не учитывающих взаимоотношений с большей, интегрированной системной динамикой города и очень редко основанных на общих фундаментальных принципах.

Блестящий анализ огромных объемов данных мобильной телефонии, использованных для проверки нашей теории, провели швейцарский инженер Маркус Шлепфер и венгерский физик Майкл Селл, два представителя группы талантливых постдокторантов, которых Карло Ратти завербовал в MIT. Впоследствии, в 2013 г., Маркус присоединился к нам в Институте Санта-Фе, в котором мы начинали эту работу. Один из особенно интересных его проектов, над которым он работал вместе с Луисом, касался анализа соотношения высот и объемов зданий с размерами города. С тех пор Маркус перешел в престижную Высшую техническую школу (ЕТН) своего родного Цюриха и участвует там в большом совместном проекте под названием «Лаборатория городов будущего» (Future Cities Lab), который базируется в Сингапуре и получает поддержку правительства этой страны.

Большинство из нас очень интересуется рейтингами, будь то рейтинги городов, школ, университетов, корпораций, штатов или стран, не говоря уже о футбольных командах или теннисистах. В основе рейтингов, разумеется, лежит выбор параметров и методик, по которым их составляют. То, как именно задаются вопросы и какой сегмент населения выбирают для опроса, может сильно влиять на результаты опросов и анкет, что может приводить к серьезным последствиям в политике и бизнесе. Такие рейтинги играют все более важную роль в принятии решений – как частными лицами, так и планировщиками и идеологами в государственных органах и промышленности. Рейтинг города или штата по уровню здоровья населения, образования, налогообложения, занятости или преступности, в масштабах всего мира или данной страны, может оказывать сильное влияние на его образ в глазах инвесторов, крупных компаний или туристов.