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历史动力学:如何用历史大数据预测未来?(上)

2020-01-12

要对历史建模的生物学家

在2010年的第一期里面,科学期刊《自然》展望了未来10年会有哪些令人眼花缭乱的进展。到2020年,连接到互联网的实验性设备可直接监控我们的大脑信号,并借此来推断我们想搜索查询什么。三小时内将自身生物量增加一倍的作物将会诞生。人类正朝着结束对化石燃料依赖的道路上迈进。

几周后,还是这份期刊,上面的一封信却给这个美好的未来蒙上了阴影。信中警告说,所有这些进展都会因为政治的不稳定——美国和西欧在2020年左右走过巅峰期所带来的不稳定所阻断。

那封信解释说,人类社会经历一段可预测的增长期,在此期间会是一幅人丁兴旺欣欣向荣的景象。然后接着会出现同样可预测的衰退期。这些“长期周期”会持续两、三个世纪,并以大规模的动荡告终。

这封信继续说,在最近几十年里,西方国家开始出现了若干令人担忧的社会指标,比方说财富分配不均以及公共债务等已经开始攀升,表明这些社会正处在动荡时期。

这封信的作者还预测,虽然2020年美国的动荡情况不会像当年美国内战那样严重,但要比1960年代末和70年代初的暴力事件更为严重——在当时,出现了谋杀率飙升,民权和反越战抗议活动加剧,国内恐怖分子在美国各地实施了数千起爆炸等情况。

当时发出这些严厉警告的作者不是历史学家,而是一位生物学家。在他职业生涯的前几十年里, Peter Turchin利用复杂的数学方法来展示捕食者与猎物的相互作用是如何影响野外动物种群数量的波动的。

他曾在《自然与科学》杂志上发表过文章,受到该领域从业者的尊重,但到1990年代后期,所有他感兴趣的生态问题都已经被他解答了。然后,他开始被历史吸引:人类社会的兴衰是不是也可以通过少数变量和一些微分方程来捕捉到呢

Turchin 开始去确定历史是不是像物理学一样遵循某些定律。2003年,他出版了《Historical Dynamics》一书,书中识别了法国和俄罗斯从起源到18世纪末的大周期的情况。同年,他创立了一个新的学术研究领域,叫做历史动力学(cliodynamics) ,旨在发现这些历史模式的深层原因,并使用数学建模,就像对地球的气候变化建模那样。

七年后,他创办了该领域的第一本官方杂志,并共同建立了一个历史和考古信息数据库,这个数据库现在已包含有超过450个历史学会的数据。这个数据库可用来对社会进行大范围的时间和空间上的比较,还可以对即将到来的政治动荡做出预测。2017年,Turchin 成立了一个由历史学家、符号学者、物理学家等人组成的工作组,以便利用历史证据来帮助预测人类社会的未来。

得益于廉价的计算能力和大型历史数据集的发展,Turchin的历史研究方法只是在最近才成为可能。这种方法利用软件来寻找大量历史数据当中存在的模式。这种“大数据”方法现在在历史学科中正变得越来越流行。

华盛顿州立大学考古学家Tim Kohler认为,我们正处在他所从事领域的“辉煌岁月”,因为学者们可以轻松地汇总研究成果并从中析取出真正的知识,这是前所未有的。Turchin 相信,将来,历史理论要经过大型数据库的考验,通不过测试的理论将会被摒弃。我们对过去的理解会集中在接近客观真理的东西上。

在某些人看来,2010年Turchin 在《自然》杂志所做的预测似乎出奇地具有先见之明。除非出现最后一分钟的奇迹,否则能解码脑电波的搜索引擎到2020年不大可能出现。3小时内把生物量翻番的作物,或者能源预算主要由可再生能源提供这些也不大可能实现。但是,美国或英国政治秩序迫在眉睫的失序似乎正显得越来越可信。

由美国非营利组织和平基金会(the Fund for Peace)计算的“脆弱国家指数”(Fragile States Index)显示,这两个国家的不稳定趋势在恶化,而世界其他大部分地区的局势却在稳步改善。

伦敦经济学院研究政治冲突的George Lawson说:“我们正处于大动荡时代,其规模之大只有大西洋革命的大时代才能与之相提并论。”(大西洋革命是指1770年代至1870年代期间从法国到新大陆涌现的推翻君主制的暴力起义。

Turchin 认为他对2020年的预测不仅是对一个有争议理论的检验。这也可能预示着即将到来的未来:也许将来学者们会像发出极端天气预警一样对未来的社会和政治情况发出警报,并提供有关如何应对的建议。

解释历史跟预测未来是两码事?

对于大多数研究过去的学者来说,解释某件事情为什么会发生,跟预测什么时候会再次发生这种事以及会怎么发生有很大的不同。杜克大学经济学家、政治学家Timur Kuran说:“我们又不能制定法律。”

毫不意外,这种观点受到Turchin之类的数学家和生物学家的挑战。这两种学科有一个共同点,那就是复杂性科学。它讲的是一个系统哪怕只有少数运动件,由于活动件之间的相互作用不一,也会产生复杂的行为模式。比方说,太阳,地表以及地球的大气层的相互作用就产生了天气。这些相互作用的规律可以用数学以方程组或定律的形式来捕捉,从而预测系统在不同条件下的行为。天气预报基本上就是这么干的。

复杂性科学起源于物理学,是在对基本粒子行为的研究中诞生的,但是在过去的一个世纪里,它逐渐传播到了其他的学科。直到1950年代,还很少有细胞生物学家会承认可以用数学方法描述细胞分裂。他们认为这是随机的。但现在,他们认为这一事实是理所当然的,而且他们的细胞分裂数学模型已经让癌症治疗得到了改进。

在生态学中,自然界存在可以用数学方法描述的模式也是大家公认的。旅鼠不会像迪斯尼曾让我们相信的那样进行大规模的自杀,但确实会经历可预测的4年景气周期,这是由于它们与掠食者的相互作用,以及可能的与其食物供给之间的相互作用所造成的。

2008年,诺贝尔奖获得者物理学家默里·盖尔曼(Murray Gell-Mann)宣布,历史规律的发现也只是时间问题。不过,只有在所有研究过去的人(历史学家、人口统计学家、经济学家等)意识到术业专攻尽管必要但并不足够时,这种情况才会发生。

盖尔曼说:“我们忽略了概览全局的关键性辅助学科。”

许多历史学家认为用数学方法去研究历史是有问题的。他们倾向于认为可以从过去汲取教训,但是只能以非常有限的方式进行——比方说,北爱尔兰问题的历史也许能解释目前那里的紧张局势。

如今,很少有历史学家会去寻找适用于不同世纪、不同社会的普遍规律,或者可以用任何有意义的方式预测未来的规律。这是19世纪科学历史学家的目标,那些人当中很多都受到了社会达尔文主义的启发,但这种方法现在被认为存在严重缺陷,并且跟帝国的叙事有着致命的联系。

德州南卫理公会大学历史学家Jo Guldi说:“为了消灭种族主义、性别歧视这些叙事当中包含的普遍欧洲中心主义,现代社会科学家社区已经持续投入了60年的共同努力。”他补充说,历史学家害怕数学方法会给这一努力拖后腿。

科学与人文之间也仍然存在由来已久的不信任感。当Guldi和哈佛历史学家David Armitage,在其2014年出版的《历史学宣言》中呼吁,自己的学科要拥抱大数据,并对过去用更长远的目光去审视时,就受到了美国历史领域的领先期刊《美国历史评论》的抨击。

Guldi 说:“这也许是过去30年来最血腥的攻击之一。”

不仅历史学家如此,而且很多普通人都有一种出于本能的感觉,认为人类是没法简化为数据点和公式的。一个公式怎么能预测一位圣女贞德或一个奥利弗·克伦威尔呢?

牛津大学历史学家Diarmaid MacCulloch 总结道:“历史不是科学。历史归根结底是人的行为,这是不可预测的。”

Turchin则认为:“这种说法是完全错误的。” 自1990年代初以来,Turchin就一直是康涅狄格大学的生态学和进化生物学系教授,现在还挂靠在维也纳复杂性科学中心。“这是因为社会系统太复杂了,以至于我们需要数学模型。”重要的是,由此产生的定律是概率性的,而不是确定性的,意味着定律包含有运气的要素。但运气并不意味着就是空洞的:如果天气预报告诉你有80%的可能会下雨,你最好拿把伞。

加州大学戴维斯分校文化进化研究的著名学者Peter J Richerson说,确实存在诸如大周期之类的历史模式,而Turchin对此的“因果解释是唯一合理的”。(Richeson 指出,这也是目前唯一的解释;这个领域还很年轻,后面可能会出现不同的理论。)