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

В спорте бесконечно обсуждается вопрос о величайших игроках или командах в истории: вопрос, очевидно не имеющий сколько-нибудь объективного ответа. Проблема заключается не только в выборе параметров и разумных критериев «величия», но и в том, что речь обычно идет о сравнении несравнимых вещей («яблок с апельсинами»), да зачастую еще и за разные исторические периоды. В связи с этим мы можем ненадолго вернуться к обсуждению результатов в тяжелой атлетике, о которых мы говорили в главе 2, и вспомнить эпохальное открытие Галилея, согласно которому сила конечностей животного должна масштабироваться сублинейно, пропорционально массе тела в степени ⅔. Это предсказание подтверждается результатами тяжелоатлетов, представленными на рис. 7. Я предложил тогда рассматривать кривую масштабирования в качестве стандарта, относительно которого следует измерять результаты спортсменов: она показывает, какой вес должен поднимать идеализированный чемпион по тяжелой атлетике, имеющий ту или иную собственную массу. Степенной закон масштабирования с показателем ¾, представленный на рис. 1, точно так же показывает, каким «должен» быть уровень метаболизма идеализированного организма тех или иных размеров. «Идеализированной» следует в этом случае считать систему, «оптимизированную» с точки зрения энергопотребления, динамики и геометрии сетевых структур, как было объяснено в главе 3.

Эта концепция была использована в качестве отправной точки для разработки научной меры результативности. Четверо из наших шести чемпионов подняли тот вес, который они и должны были поднять по прогнозам закона масштабирования. Вместе с тем спортсмен среднего веса пере выполнил предполагаемую для своих размеров норму, а тяжеловес недо выполнил свою. Поэтому, хотя тяжеловес поднял больший вес, чем кто бы то ни было, с научной точки зрения он оказался самым слабым из всех чемпионов, а спортсмен, выступавший в среднем весе, – самым сильным .

В ситуациях, подобных этой, мы можем создать количественную систему научной оценки результатов на основе масштабирования. Мы также можем выделить разумные параметры для ранжирования и сравнения участников разных соревнований. Эта методика потенциально применима к более механическим видам спорта – например, к тяжелой атлетике, гребле или даже бегу, – но оценивать командные виды спорта, такие как футбол или баскетбол, оказывается значительно труднее. Таким образом, отклонения от законов масштабирования дают нам обоснованные параметры для измерения индивидуальных результатов и отправную точку для количественного исследования их причин – в нашем примере с состязанием тяжелоатлетов речь идет о причинах, по которым спортсмен среднего веса пере выполнил норму, соответствующую его размерам, а тяжеловес недо выполнил ее.

Такая стратегия ранжирования результатов, по сути дела, обеспечивает равенство условий для всех участников, так как она устраняет самое существенное различие, вызванное разницей в их размерах, и выявляет собственные возможности каждого из участников соревнования. Ниже я применю эту идею к городам, но сначала я хотел бы использовать ее в сочетании с анализом подвижности в городах, чтобы показать, как ее можно было бы использовать в качестве важного инструмента городского планирования и развития.

Данные по перемещениям в определенные точки городов, примеры которых приведены на рис. 48 и 49, очень хорошо совпадают с теоретическими предсказаниями. Однако если внимательно посмотреть на графики для Бостона, можно увидеть, что для двух мест – аэропорта и футбольного стадиона – существуют более значительные отклонения, и совпадение с теорией оказывается не столь точным. Учитывая особую роль обоих этих мест, это может быть не слишком удивительным, так как они привлекают к себе сравнительно узкое подмножество людей, которые используют их в двух очень конкретных целях: соответственно, чтобы отправиться в путешествие и чтобы посмотреть футбольный матч.

Хотя данные для аэропорта в целом достаточно хорошо группируются вокруг предсказанных значений, наибольшие отклонения наблюдаются в числе людей, приезжающих в него с небольших расстояний или сравнительно нечасто. Собственно говоря, к этому подмножеству принадлежит большинство людей, пользующихся аэропортом. Напротив, те, кто приезжает издалека, или те, кто посещает аэропорт наиболее часто, хотя такие люди и составляют меньшинство, очень хорошо соответствуют теоретической кривой масштабирования. Очевидно, что знание и понимание таких тенденций – как общих закономерностей, так и отклонений от них – важны для планирования и организации транспортных потоков в аэропорт и внутри его, а также их взаимодействия с общей транспортной системой всей агломерации.

В Сингапуре имеется лишь одно такое значительное отклонение, и оно касается района Раффлз-плейс, финансового центра этого города-государства. Кроме того, этот район является крупным транспортным узлом и лежит на пути в крупный туристический район. На самом деле данные по числу посетителей достаточно хорошо масштабируются, но показатель оказывается значительно ниже, чем для всех остальных частей Сингапура, показывающих превосходное согласие с предсказанным значением –2. Кроме того, в этом районе обнаруживаются и гораздо большие колебания вокруг кривой масштабирования, чем в остальных частях Сингапура. Это означает, что число людей, приезжающих в этот район с близкого расстояния или изредка, меньше ожидаемого, а число тех, кто приезжает чаще или издалека, – больше ожидаемого. Это вполне может быть связано с тем, что Сингапур – это маленькое островное государство, причем ключевой его район Раффлз-плейс расположен не вблизи географического центра страны, а на ее краю, на берегу моря.

Как и в случаях бостонских аэропорта и стадиона, для планирования, проектирования и организации транспорта и передвижений, как в этом конкретном районе, так и в городе в целом, важно понимать, что Раффлз-плейс выбивается из господствующей схемы перемещений, наблюдаемой во всех других частях города. Не менее важно и то, что эти отклонения можно выразить в численном виде и объяснить в контексте всей городской системы.

Какой уровень богатства, творчества или безопасности можно ожидать найти в том или ином городе? Как выяснить, какие города занимают первые места по количеству инноваций, по уровню насилия, по эффективности создания ценностей? Как определить рейтинг города по экономической деятельности, стоимости жизни, уровню преступности, числу заболеваний СПИДом или уровню счастья населения?