Стоит упомянуть, что дискредитации или ошибочному восприятию дарвинизма во многом способствовала циничная фраза Герберта Спенсера о том, что «в борьбе выживает самый приспособленный». Сам Спенсер считал, что идеи Кетле могут служить объяснением и оправданием эволюционного подхода в социологии, но именно поэтому считал сомнительной одну из важнейших концепций Кетле о «среднем человеке», в соответствии с которой естественный отбор должен со временем привести к исчезновению различий между людьми и закончиться выживанием одного «совершенного образца». В целом можно констатировать, что к концу XIX века очень многие исследователи, исходя из статистических соображений, стали относиться к дарвинизму как к «механистической» теории, механизмы действия которой напоминали им созданную Максвеллом кинетическую теорию. Именно так относился к дарвинизму и Людвиг Больцман.
ВОЛЯ И СУДЬБА
Приблизительно до 1850-х годов «статистики» занимались в основном сбором данных о состоянии общества и тенденциях его развития, поэтому неудивительно, что в научной среде статистику рассматривали обычно в качестве вспомогательного инструмента политической экономии. Однако в дальнейшем статистика стала формироваться в единое целое, причем не столько в виде отдельного направления социологии, сколько в виде общенаучного, универсального метода, позволяющего количественно оценивать параметры и процессы в самых разных научных дисциплинах. Собственно говоря, именно такую роль отводили Кондорсе и Лаплас зарождающейся теории вероятностей. Другое отношение к статистике выразил, например, французский экономист Антуан-Огюст Карно, который отмечал в книге по теории вероятностей 1843 года, что многие ученые, исключая его, принижают значение статистики, полагая, что «статистикой... в принципе следует считать деятельность по сбору фактов, описывающих поведение разных групп населения в политически организованном обществе»40.
Идею о том, что статистику следует считать не отдельной научной дисциплиной, а лишь техникой науки, впервые четко сформулировал англичанин Дж. Дж. Фокс в статье, представленной лондонскому Статистическому обществу в 1860 году, где автор утверждал, что:
Статистика... оперирует не собственными научными фактами подобно другим наукам, а представляет собой раздел математики. Она имеет выдающуюся и исключительную ценность в качестве метода действия и развития других наук, и ее следует считать методом исследований, основанным на законах абстрактной науки, к которым следует отнести математическую теорию вероятностей и принцип, уже очень удачно названный логикой больших чисел41.
Это определение на первый взгляд отводит статистике довольно скромную роль научного инструмента, но стоит вспомнить, что такими инструментами считаются геометрия Евклида и дифференциальное исчисление, созданное Ньютоном и Лейбницем. Следует ли считать такие инструменты слишком простыми?
Проблема определения места статистики в общенаучной картине мира обусловлена не только тем, что ученые XIX столетия весьма серьезно относились к философскому обоснованию основ своей деятельности. Эта проблема напоминает нам также о том, насколько научное мышление было связано с религиозными идеями. Дело в том, что основным объектом изучения статистики неожиданно оказалась одна из наиболее фундаментальных концепций философии и религии, а именно свобода воли человеческой личности.
Статистический подход к социальным наукам с самого начала содержал в себе некоторое противоречие. Поскольку статистика пыталась обнаружить естественные законы, управляющие жизнью общества и людей, она не могла игнорировать извечного философского вопроса о причинах, определяющих индивидуальное поведение человека. Именно этот вопрос, кстати сказать, представлялся наиболее важным для всех ученых, связанных с возникновением социальной физики. Бурные споры по поводу основ этой теории не стихают до нашего времени, поэтому читателю будет полезно ознакомиться с дискуссиями на эту тему, продолжавшимися целое столетие.
Прежде всего следует вспомнить о проблеме причин и следствий, т. е. о возможности обратной научной оценки — определении причин некоторых событий из данных о последствиях, вызываемых этими причинами. Многие вполне здраво полагали, что не стоит собирать данные о чем-либо, если не существует возможности их интерпретировать и объяснять. С другой стороны, любая интерпретация полученных данных всегда и немедленно приобретает некоторую политическую окраску. Одной из центральных проблем статистики в начале XIX века (как, впрочем, и в наши дни) была интерпретация показателей и других данных о преступности. Должны ли статистики, собственно говоря, заниматься только сбором данных или в их обязанности входят и рекомендации по снижению показателей? Должны ли они ставить своей целью описание состояния общества или предложения по его улучшению? В последнем случае, естественно, статистики должны были бы задуматься о причинах возникновения преступности.
Священной заповедью статистики, не всегда, впрочем, соблюдаемой, является утверждение, что корреляция между числами не означает наличия между ними причинно-следственной связи — принцип «корреляция не является доказательством». Однако в начальный период развития статистического подхода очень многие не могли удержаться от объявлений об установлении причинно-следственных связей, особенно если проявляющиеся связи подтверждали гипотезы авторов. Когда француз А.Тейландье обнаружил в 1828 году, что 67% заключенных в тюрьмах Франции неграмотны, вывод из наблюдения был для него абсолютно ясен: «Неужели требуются еще какие-то доказательства, что неграмотность подобно праздности является матерью всех пороков?»42 Статистика в те годы была столь слабо развита, что Тейландье даже не пришло в голову сравнить показатель неграмотности преступников с общим показателем всего населения страны (хотя, возможно, такие данные тогда вообще не регистрировались).
С учетом этих сложных требований к определению собственной науки Совет лондонского Статистического общества, среди основателей которого были такие светила науки, как Мальтус, Чарльз Бэббидж и Уильям Уэвелл, пытался ограничить деятельность общества определенными рамками, в связи с чем и декларировал, что «наука статистика отличается от политической экономии тем, что, несмотря на единство целей, она не рассматривает и не обсуждает связь причин и, возможно, вытекающих из них следствий, а занимается лишь собиранием, упорядочением и сравнением данных»'13.
Уильям Фарр, представлявший Британскую регистрационную палату, приветствовал стремление Статистического общества «избегать любых мнений» и писал в 1861 году упоминавшейся Флоренс Найтингейл, что «статистики никак не связаны с обсуждением причинности... их наука должна оставаться абсолютно беспристрастной при любом прочтении»44. В 1830 году Альфонс де Кандолль особо предупреждал, что в руках политиков статистика может превратиться в «целый арсенал обоюдоострого оружия»45.
Гораздо более сложной являлась вторая проблема развития статистики, связанная с ее способностью предсказывать вероятность будущих событий. Каждому ясно, что различные показатели состояния общества кажутся и являются беспристрастными и непротиворечивыми лишь до той поры, пока они заключены в статистические таблицы. Однако статистика выглядит совершенно по-другому, когда кто-то начинает использовать полученные данные для прогнозирования будущего. Предположим, статистика сообщает, что б английских граждан из каждых 100, зарегистрированных в начале 1790 года, умерли к концу этого года, более того, такое же соотношение регистрировалось в 1791 и 1792 годах. Возникает естественный вопрос, следует ли из этих данных, что к Рождеству 1793 года умрут все те же 6% населения?
[25]
