Нарративная экономика. Новая наука о влиянии вирусных историй на экономические события

Совпадения как повод для проведения совместных исследований

В этой главе были кратко представлены удивительные по своему разнообразию подходы к пониманию ситуации с распространением нарративов. А это означает, что совместные исследования экономистов и специалистов из других областей имеют все шансы коренным образом изменить экономическую науку. Наиболее важны идеи и инсайты эпидемиологов, сумевших создать модели, благодаря которым удается успешно прогнозировать ход распространения эпидемий различных заболеваний и находить эффективные способы борьбы с ними. В следующей главе мы разберемся, каким образом экономисты могут внедрить в свои исследования модели из эпидемиологии с целью повышения качества и точности собственных прогнозов. Сближение теории экономики и эпидемиологии станет первым в этой книге примером подобного слияния.

Глава 3

Заражение, созвездия и слияния

Прежде чем приступить к изучению механизмов превращения нарративов в «вирусные» идеи, полезно разобраться, каким образом происходит заражение бактериями и вирусами. Эпидемиология располагает ценными знаниями, которые могут, в частности, помочь объяснить, каким образом получил столь широкое распространение биткоин (а также многие другие экономические нарративы).

Рассмотрим для начала болезни, вызванные реальными вирусами. Для примера возьмем масштабную эпидемию Эбола, разразившуюся в 2013–2015 годах на востоке Африки: в Гвинее, Либерии и Сьерра-Леоне. Эбола – вирусное заболевание, от которого не существует вакцины, нет единой методики лечения, а большинство заразившихся людей умирают. Вирус Эбола передается от человека к человеку через биологические жидкости. Контагиозность вируса можно снизить за счет госпитализации заболевших и введения карантина, а также соответствующего обращения с трупами умерших и соблюдения гигиенических норм при их погребении.

На рис. 3.1 изображен пример эпидемической кривой, отражающей распространение вируса Эбола среди населения страны (в данном случае Либерии). Обратите внимание, что графическое отображение количества новых зарегистрированных случаев болезни имеет форму горба. Сначала эпидемия растет, а затем идет на спад. Период роста – этап, на котором темпы распространения вируса, то есть прироста инфицированных, превышают число выздоровевших и умерших. В период роста эпидемического процесса число вновь заразившихся вирусом возрастает быстрее, чем число выздоровевших или умерших. Когда эпидемия идет на спад ситуация меняется на противоположную: количество заболевших сокращается вследствие того, что все больше случаев болезни завершается выздоровлением либо смертью. В результате число заражений также стабильно идет на спад и эпидемия подходит к концу.

Рис. 3.1. Пример эпидемической кривой, отражающей количество новых зарегистрированных случаев заболевания вирусом Эбола по неделям в округе Лофа в Либерии за период с 8 июня по 1 ноября 2014 года.

Далее мы приведем многочисленные примеры экономических нарративов, популярность которых в цифровых базах данных также отображалась в виде кривой, по форме напоминающей горб. Источник: Центры по контролю и профилактике заболеваний США.

Некоторое время спустя после начала эпидемии количество заражений вирусом Эбола постепенно пошло на спад. В значительной степени этому способствовали героические усилия членов организации «Врачи без границ» (Médecins Sans Frontières), 100 с лишним других некоммерческих организаций и частных лиц, которые, рискуя жизнями, боролись с распространением заболевания. По оценкам Всемирной организации здравоохранения, риск подхватить вирус среди работников здравоохранения был в 21–22 раза выше, чем в иных группах населения. По данным за 2015 год, было зарегистрировано 815 подтвержденных и вероятных случаев заболевания среди медиков. Для большей части из них это закончилось смертельным исходом (1).

Заражение, выздоровление и спад заболеваемости

Ограничение контактов с больными людьми с целью снижения уровня заболеваемости едва ли можно назвать новаторским подходом к борьбе с болезнью. История карантинов восходит еще к 1377 году, когда в Венеции из-за вспышки чумы был введен 30-дневный запрет на допуск в город всех, кто прибывал морем, а позднее – 40-дневный запрет для приезжавших по суше (само слово «карантин» происходит от латинского quarantine – «сорок дней»). Мир видел также попытки намеренно спровоцировать рост заболеваемости в ходе ведения военных действий, как это произошло при осаде Каффы в 1346 году, когда осаждавшая сторона при помощи катапульт забрасывала трупы умерших от чумы в укрепленный город (2).

Другой механизм снижения уровня заболеваемости заключается в сокращении числа людей, восприимчивых к инфекции. С течением времени количество таких людей сокращается за счет того, что либо у переболевших вырабатывается иммунитет к инфекции, либо они умирают. Этот механизм, смоделированный в Приложении к данной книге, действует даже в том случае, когда медицинские работники не принимают участия в борьбе с болезнью, как это бывало в ходе эпидемий в прошлые века. В конечном счете эпидемии сходили на нет прежде, чем инфекция охватывала абсолютно всех людей.

На этапе, когда общее число выздоровевших и умерших начинает превосходить число заболевших, болезнь исчезает не мгновенно. Уровень заражения не опускается до нулевой отметки. Общее число заболевших идет на спад постепенно и в определенный момент достигает нуля. На этом эпидемия заканчивается.

Сейчас мы говорим об усредненных показателях количества заражений и выздоровлений. Однако и количество заражений, и количество выздоровевших может значительно отличаться в зависимости от вида переносчика болезни. Лишь относительно небольшой процент суперраспространителей инфекций может заразить большое количество людей. Одним из таких суперраспространителей была, в частности, первый бессимптомный носитель брюшного тифа в США Мэри Маллон, известная как «Тифозная Мэри», которая около столетия назад на протяжении нескольких лет заразила тифом как минимум 122 человек (3). Говоря же о нарративах, нужно отметить, что большинство из нас, скорее всего, не проявляют большого интереса к вирусным концепциям на протяжении достаточно долгого времени. Поэтому эпидемии в данном случае едва ли могли бы возникнуть, если бы не было суперраспространителей. Благодаря этой небольшой части общества средний показатель заражения может оказаться значительно выше, чем был бы в их отсутствие. Сегодня суперраспространители нарративов, возможно, руководствуются маркетинговыми стратегиями, применяя ускоренную аналитику данных, наподобие недавно внедренных разработок корпораций NVIDIA или Advanced Micro Devices, чего большинство из нас попросту не замечают. Поэтому наше восприятие заразности нарратива, основанное лишь на оценке собственного интереса к нему, не всегда оказывается корректным.

Как нарастание эпидемических процессов в конкретном месте и в конкретное время, так и их спад после достижения пика заболеваемости кажутся, как правило, чем-то непостижимым. На динамику заражений и выздоровлений влияют многочисленные факторы, однако зафиксировать эффект некоторых из них бывает порой непросто. К примеру, в качестве главной причины роста числа выздоровлений часто называют изменение погодных условий, и этот факт охотно фиксируют. Кроме того, спаду заболеваемости может способствовать ограничение контактов между людьми, но подтвердить документально этот фактор уже сложнее. Указанные факторы могут действовать в комплексе. К тому же изменения могут быть не всегда масштабными и очевидными.

Эта же модель применима и к эпидемиям экономических нарративов.

Заражение в этом случае происходит в результате взаимодействия людей, будь то живой диалог, телефонный разговор или общение в социальной сети. Заражаются друг от друга информагентства и создатели ток-шоу, поскольку они отслеживают контент друг друга. Повторюсь, истинные причины эпидемии не всегда очевидны. К счастью, распространение экономических нарративов не приводит к реальным человеческим смертям, однако принципы функционирования эпидемий нарративов и медицинских заболеваний в целом одни и те же.

Под переменным параметром «суммарное количество выздоровевших и умерших», применяемым в медицине, в нашей экономической модели будет подразумеваться количество «выздоровевших» – потерявших интерес к нарративу или забывших о нем. Распространение экономических нарративов происходит по той же схеме, что и распространение болезни: сначала растет число зараженных, которые их распространяют, а затем об этих нарративах забывают и перестают активно обсуждать (4).

Рис. 3.2. Процент статей, в которых использовано слово «биметаллизм» или «биткоин», по годам в новостных ресурсах и газетах за период с 1850 по 2019 год. Показательно, что процесс протекания двух спровоцированных этими валютными инновациями эпидемий, разгоревшихся с разницей в сто лет, соответствует эпидемической кривой, изображенной на рис. 3.1.

Источник: подсчеты, выполненные автором данной книги, на основе данных ресурса ProQuest News & Newspapers.

Как в случае с эпидемиями болезней, так и при эпидемиях нарративов действует один и тот же принцип: для того чтобы вспыхнула эпидемия, количество заражений должно превышать количество выздоровлений. Например, когда в одном городе сотни людей заразились вирусом Эбола, а в другом заражений практически не было зарегистрировано, один этот неприметный фактор мог бы объяснить, почему заболеваемость вирусом Эбола во втором городе оказалась ниже, чем в первом, где на начальном этапе эпидемии число новых случаев заболевания превысило число выздоровлений. Во втором городе эпидемии не было, поскольку количество заболевших не превысило количество выздоровевших.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

Речь о зарубежном издании. – Прим. ред.

2

Mark Blaug, No History of Ideas, Please, We’re Economists, Journal of Economic Perspectives 15(1) (2001): 154–65.

3

Джон Мейнард Кейнс «Общая теория занятости, процента и денег». М.: «Эксмо», 2022. – Прим. ред.

4

Barbara Bergmann, The Economics of Expectation, New York Times, September 20, 1981, F3.

5

Роберт Шиллер, интервью Рассу Робертсу, подкаст EconTalk, 6 декабря 2019 г., https://www.econtalk.org/robert-shiller-on-narrative-economics/#audio-highlights.

6

См., например, Roger Schank and Robert Abelson, Scripts, Plans, Goals, and Understanding (Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 1977), обсуждаемое в Главе 4.

7

См. Robert J. Shiller, Popular Economic Narratives Driving the Longest U.S. Expansion, 2009–19, Journal of Policy Modeling (2020).

8

Теория случайных блужданий – теория, в соответствии с которой изменения стоимости ценных бумаг колеблются случайным образом вокруг своей объективной цены. – Прим. ред.

9

Кривая Лаффера – графическое отображение зависимости между налоговыми поступлениями и налоговыми ставками. Концепция кривой подразумевает наличие оптимального уровня налогообложения, при котором налоговые поступления достигают максимума. – Прим. ред.