Клиометрия и клиодинамика бурно развиваются... Фото Евгении Воронцовой

Леонид Иосифович Бородкин (р. 1946, Таллин) – историк, специалист в области применения математических методов и информационных технологий в исторических исследованиях. Окончил факультет кибернетики МФТИ (1971), в 1993 г . освоил образовательную программу по экономической истории в Гарвардском ун-те. Доктор исторических наук (1993). Заместитель декана исторического факультета МГУ, заведующий кафедрой исторической информатики, руководитель Центра экономической истории истфака МГУ. Член Совета Международной ассоциации History and Computing. Академик РАЕН (2005), заместитель председателя Научного совета РАН по проблемам российской и мировой экономической истории (2003). Известен своими разработками методологии анализа неустойчивых состояний в исторических процессах и математического моделирования историко-экономических процессов. Автор 400 научных работ, включая следующие монографии: «Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях» (1986), «От Нестора до Фонвизина: новые методы определения авторства» (1994, в соавт. с Л. В. Миловым и др.), «Становление российского парламентаризма начала XX века» (1996, (совместно с Н.  Селунской, Ю.  Григорьевой, А. Петровым), «ГУЛАГ: Экономика принудительного труда» (2005, в соавт. с П. Грегори, О. Хлевнюком и др.), «"Не рублем единым": трудовые стимулы рабочих дореволюционной России» (2010, в соавт. с Т.Я. Валетовым, Ю.Б. Смирновой, И.В. Шильниковой), «Российский фондовый рынок в начале ХХ века: факторы курсовой динамики» (2010, в соавт. с Коноваловой А.В.), «Моделирование исторических процессов» (2011, в печати), «Методы синергетики в исторических исследованиях» (2011, в печати).

– Леонид Иосифович, каким образом, ступив на стезю математики, вы вдруг оказались в области истории? Это был фальстарт? Ирония судьбы?

– Ни то, ни другое. Вспомним первую половину 60-х годов, когда я и мои сверстники учились в старших классах школы. Это время первых полетов спутников, ракет, успехов советской науки. Мы грезили образами ученых в белых халатах около реактора или пульта вычислительной машины с мигающими лампочками. Для меня, окончившего школу в 1965 году с медалью, был открытый выбор. С одной стороны, и в гуманитарные науки многое влечет – появляются наши поэты-шестидесятники, оттепельная волна литературных публикаций, много новых гуманитарных знаков в воздухе эпохи. В то же время ощущается всепобеждающая поступь математики, кибернетики, физики, завораживает ракетно-ядерная эпопея. В это время проходят первые КВНы (если не ошибаюсь, с 1961 года), и самые известные команды – из физтеха, МИСИ, МИФИ – это яркие ребята, брызги юмора. Отец мой был военным и служил в Псковской десантной дивизии, так что я был псковским старшеклассником в военном городке, и это предрешило мой выбор в сторону прикладной математики. Я поступил на физтех, на факультет кибернетики, но уже где-то на четвертом курсе, когда все сложные и тяжеловесные предметы были позади, стал ощущать, как властно берет свое гуманитарное знание. В это время у нас начинаются на факультете семинары по моделированию социальных процессов, по созданию моделей развития общества, не похожего на то, в котором мы жили. Интересное было время, когда в теплые дни, как сегодняшний, из одних окон общежития неслись песни Beatles, из других – Высоцкого, и это был своеобразный протест против рамок, в которых жило общество. Постепенно я вышел на дипломную проблематику, связанную с моделированием социальных процессов. И здесь, наконец, удалось объединить, как говорится, две полусферы мозга – гуманитарную и естественнонаучную.

– Моделированием каких социальных процессов вы тогда занимались?

– Речь шла не о каких-то конкретных процессах, а о моделировании неустойчивости, вообще всего, связанного с нелинейным поведением. Это легко понять, если вспомнить, что в то время происходит революция в естествознании (как таковая она будет осознана несколько позже). Появляются первые работы Ильи Пригожина, развивается теория катастроф, повышается внимание к нелинейным эффектам разного рода. И в Институте проблем управления (ИПУ) РАН им. В.А. Трапезникова, где была наша базовая кафедра, мы как-то плавно на семинаре перешли к обсуждению проблем моделирования в истории.

В это время в Институте истории АН СССР появляется новая лаборатория – применения математических методов и ЭВМ в исторических исследованиях. К нам на распределение приезжает представитель этого института – будущий академик Леонид Васильевич Малов и рассказывает, что известный историк, тогда член-корреспондент, а впоследствии академик Иван Дмитриевич Ковальченко добился решения об организации лаборатории с таким названием в Государственном комитете Совета Министров СССР по науке и технике (ГКНТ СССР). Тогдашний председатель ГКНТ академик Владимир Кириллин подписал даже бумагу, утверждавшую штат в 50 человек. Но пока она дошла до института, там осталось 12–13 ставок. И наши мастистые ученые решили набрать туда половину математиков, с интересами к гуманитарным, социальным процессам, и половину историков, испытывающих интерес к точному знанию, моделям, количественным представлениям. И возникла совершенно необычная для того времени (да и нынешнего) лаборатория, где была почти исключительно научная молодежь и всего два-три человека в среднем возрасте. Так что соединились две культуры, к взаимообогащению которых призывал Чарльз Сноу.

В течение шести лет в этой лаборатории мы осваивались на новой для нас исторической площадке. Там были выпускники физтеха, мехмата, истфака МГУ. Однако вскоре в институте наступили сложные времена. Возникло так называемое «новое направление», связанное с – некоторым пересмотром догматических воззрений на историю рабочего класса. Это направление было оперативно подавлено. В институте начались трения, и лаборатория в силу разных причин начала распадаться. Тогда академик Иван Ковальченко решил восстановить лабораторию на истфаке МГУ, на своей кафедре.

Будучи в Институте истории, я завершил исследования по своей дипломной тематике, защитил кандидатскую диссертацию по специальности «Кибернетика и теория информации». Я уже хорошо понимал, что мои интересы лежат теперь в истории, ее измерении, моделировании, но считал своим долгом защитить кандидатскую по точным наукам. Хотя бы для того, чтобы не было вопросов о моем повороте в гуманитарную область. И с 1977 года я стал работать на истфаке МГУ, где руководил группой, а затем лабораторией по применению математических методов и ЭВМ в исторических исследованиях.

– Судя по книгам Ковальченко, преобладала обработка методами математической статистики результатов всевозможных переписей, баз данных…

– Как известно, любая область знания проходит три этапа математизации. Первый этап – формулирование количественных соотношений в данной области науки, попытки точных измерений.

Потом переход ко второму этапу – освоение математической статистики, с помощью которой выявляются закономерности, взаимосвязи и т.д.

А затем идет третий этап – моделирование. Модели являются инструментом для проверки гипотез, анализа альтернатив исторического развития, если мы про историю говорим, реконструкции процессов, которые дошли до нас неполно или с отсутствием данных.

По третьему этапу естественные науки прошли довольно далеко. В физике модели – это варианты теории, которые можно в дальнейшем экспериментально подтвердить или опровергнуть. Биологи тоже продвинулись довольно далеко, хотя и не настолько, как физики. Экономисты прошли большой путь построения моделей. Как известно, многие нобелевские лауреаты по экономике имели базовое математическое образование, что позволяло им строить эффективные модели экономики. Математическая экономика – очень развитая область.

История в этом отношении, конечно, менее поддается моделированию, нежели социальные науки. Поэтому в английском языке сосуществуют термины Social Science и Humanities . Это неслучайно. В одном термине есть слово «наука», а в другом – это слово отсутствует.

В истории, по-видимому, меньше закономерностей, чем в других областях социального знания. В ней большую роль играют уникальные обстоятельства, случаи, флуктуации. Есть, конечно, закономерности, их никто не отрицает. Но, как говорил в свое время Маркс (и это трудно опровергнуть), в общественных процессах закономерность пробивается через массу случайностей. Закономерности выражены меньше, они не так регулярны, подвержены всяческим воздействиям. Поэтому моделирование в истории и некоторых других гуманитарных областях меньше продвинулось. Не в силу того, что здесь люди с меньшим интеллектом работают, а в силу сложности изучаемого процесса.

Неудивительно, что история достаточно долго проходила этап эры статистических приложений в истории. И первые выходы на третий этап – моделирования, – произошедшие в 1970-е годы, вызвали бурную полемику двух пионеров применений количественных математических методов в истории – Ковальченко и Устинова. Устинов с группой математиков из ВЦ Академии наук создали модель Пелопонесских войн (431–404 гг. до н.э.). Была рассчитана большая имитационная модель, которая год за годом воспроизводила динамику финансов воющих полисов, площади виноградников, численности войск и другие параметры. Это был первый опыт в нашей отечественной историографии. Вокруг него возникла острая полемика. Дело в том, что значительная часть динамики этого 27-летнего процесса в античных источниках отражена не была, и построенная реконструкция удовлетворила далеко не всех.

Тем не менее, импульс к моделированию появился, и он поддерживался работами, которые вели в области моделирования междисциплинарные группы, поддерживаемые академиком Никитой Николаевичем Моисеевым, автором знаменитых моделей «ядерной зимы», исследований социальных взаимодействий в ходе реформ и революционных преобразований.

Ковальченко вообще очень осторожно относился к вольным трактовкам того, что можно делать в теории с моделями. Будучи главным редактором журнала «История СССР», он был первым, кто опубликовал в 1986 году статью о возможности развития исторического процесса в альтернативных вариантах. Догмат закономерности исторического развития исключал обсуждения альтернативных вариантов. В то же время было понятно, что мы приближаемся к эпохе альтернатив, которая в конце 1980-х годов заявила о себе во весь голос. И вот Ковальченко опубликовал статью в основном журнале историков страны, в которой поставил проблему действительного и возможного, альтернативных вариантов, писал, что об альтернативах можно говорить как об объектах исторического исследования, когда мы можем указать на конкретные реальные движущие силы, стоявшие за каким-то вариантом развития. Пусть этот вариант не реализовался, проиграл в состязании альтернатив, но о нем можно говорить, если мы видим те силы, движения, которые поддерживали его. Ковальченко вывел проблему обсуждения из постановки «что было бы, если бы?» в твердое научное русло.

В наших обсуждениях не возникала популярная фраза «история не знает сослагательного наклонения». Это публицистический, журналистский лексикон; эта фраза, если ее перевести на научный язык, будет означать: у истории нет альтернатив. Т.е., есть некий предначертанный сверху единственный путь – траектория, по которой все обречено двигаться. И нет никаких альтернатив, эта траектория проложена детерминистически. Реальность, однако, не подтверждает эту «аксиому».

– Какие именно социальные процессы вы и ваши коллеги моделировали? И насколько успешно?

– Была серия задач по социальной динамике, социальной мобильности. Скажем, столыпинская реформа – то, чем живо интересовался Иван Ковальченко. Ее итоги неоднозначно оцениваются историками. И даже сегодня сообщество историков, занимающихся столыпинской реформой, расколото очень резко. Одна часть доказывает с полным убеждением, что это было провальное дело, другая часть с жаром это опровергает и находит аргументы в пользу того, что это была в целом успешная, необходимая для России реформа.

Для конкретизации мы решили оценить результативность реформы по одному из аспектов – например, приводит ли она к более благоприятной социальной структуре в деревне или нет, становится ли эта структура хуже, то есть растет ли доля бедных крестьян в результате реформ – за счет уменьшения середняцких слоев. Но как это измерить?

– Децильный коэффициент…

– Это хороший измеритель, но он не всегда хорошо отражает, что происходит со средним слоем в деревне, а это очень важный вопрос: средний слой размывается или наоборот втягивает в себя больше хозяйств?

Итак, из источников мы знаем социальную структуру деревни перед началом реформы, знаем «толщину» зажиточных, средних и бедных слоев, знаем, каково направление социальной мобильности перед реформой. У нас есть источники, из которых мы можем узнать, какая доля населения в течение года переходит из одного слоя в другой, то есть интенсивности переходов (так называемая марковская матрица).

Далее предполагаем, что в 1906 году реформа не началась, и интенсивности переходов между слоями несколько лет будут сохраняться прежними. Запускаем имитационную модель, которая считает, как менялась бы социальная структура деревни год за годом при этих предположениях. Модель не знает, что произошла реформа. Доводим альтернативную модель до 1913 года, на который у нас есть данные, к чему реально привела социальная реформа. Так вот оказалось, что реальный процесс привел к более негативным результатам в социальной структуре, чем альтернативная модель, которая просто продолжала тенденции социальной мобильности, существовавшие до 1906 г . Реальность оказалась хуже, чем модель, в том плане, что слой бедных в реальности оказался больше, чем модель предсказывала, а слой середняцкий оказался тоньше, то есть в реальности шло сокращение середняцкого слоя и расширение бедняцкого.

В то время мы трактовали это как следствие неудачного вектора реформ. Сегодня я бы трактовал бы это несколько по-другому. На тот момент в России три четверти населения жило в деревне. Если страна хочет добиться прогресса, занять достойное место под солнцем, она должна, находясь в конкурентных условиях с другими странами, добиваться более эффективной индустриализации, более перспективной социальной структуры общества. И такое происходило во всех странах в период индустриализации: шло естественное разорение крестьянства, переход беднейших его пролетаризированных слоев в город, на фабрику. А в деревне оставалось более эффективное крестьянское хозяйство, более конкурентоспособное, более крепкий мужик, а остальные, увы, разорялись. Это драма для каждого участника процесса, но такова логика исторического развития. Кстати, эту проблему нынешнее руководство Китая рассматривает в качестве основной.

Поэтому сегодня я бы так трактовал результаты моделирования: да, в условиях растущей конкуренции индивидуальных крестьянских хозяйств происходило выделение из общины наиболее инициативных крестьян – этап дифференциации, которая происходила почти во всех странах, развивавшихся по пути модернизации быстрее, чем Россия. И модель показала результат, который может оцениваться по-разному: в одном случае – как неудачный ход реформ, ухудшающий социальную структуру, в другом – как ускоритель процессов тяжелых, неоднозначных, но через которые прошли все страны «первого эшелона». Наша модернизация, как известно, веками носит преимущественно догоняющий характер – со времен Петра I .

Еще одна развилка в истории России связана с «великим переломом» – 1929 годом. Как известно, был объявлен курс на индустриализацию, и в это время в верхушке партии шла борьба за два пути. Один тот, который и был реализован, – форсированная, мобилизационная схема индустриализации в основном за счет деревни, со сворачиванием НЭПа, коллективизацией и раскулачиванием. Второй вариант, связываемый с Бухариным, подразумевает отказ от мобилизационной модели, развитие тенденций НЭПа, переход к индустриализации эволюционно, без рывка. Один из аргументов, который был у сталинской группировки: мы накануне социальной войны в деревне, идет расслоение, скоро полыхнет социальный пожар в деревне. Если мы проведем коллективизацию, то избавимся от угрозы социальной войны в деревне. Идет размывание середняка, середняк уходит в бедняки, частично – в кулаки, а поляризация – очень опасный процесс. Однако никто на самом деле его не изучал.

В середине 1920-х годов появляется серия динамических обследований крестьянских хозяйств, охватывавшая около 600 тысяч дворов. Их провела бывший земский статистик, а затем руководитель отдела динамики земледель­ческого хозяйства ЦСУ Анна Хрящева. Она в течение трех лет измеряла направления переходов крестьянских хозяйств из одних имущественных групп в другие. Модель была построена примерно на той же идее. Составлялась матрица переходов в середине 1920-х годов на основании точного источника, описывавшего все регионы страны. Затем запускался модельный марковский процесс, и мы получали картину, какой была бы социальная структура деревни к середине 1930-х годов, если бы не было «великого перелома», если бы НЭП продолжался.

Никаких тенденций к поляризации не выявились. Модель показала укрепление среднего класса, уменьшение бедноты и формирование сильного среднего слоя в деревне после 1929 года. В каком-то смысле это была проверка, верификация тезиса о том, что во второй половине 20-х гг. шла поляризация НЭПовской деревни. Модель, в общем, сняла этот аргумент.

Другое направление наших моделей – стачечные конфликты в Российской империи начала XX века. Мы написали нелинейную модель, с помощью которой выяснили, в каких условиях спокойная стачечная борьба переходит во взрывные формы, революционные.

Настоящие кости выглядят гораздо аппетитней 3D-муляжей... Фото Михаила Бойко

– А что-нибудь из недавнего времени?

– Что касается современных периодов, мы их, конечно, изучаем, но моделированием процессов постсоветского времени не занимаемся. Это все-таки немного другая профессия. Считаю, что этим стоит заниматься прогнозистам, тем, кто хочет изучить последние тенденции и выйти на прогнозы. Мы все-таки историки. И прогноз – не наша профессия. Хотя мы создаем надежные ретроспективные данные, полезные для прогнозирования.

– На вашей двери висит табличка «Кафедра исторической информатики». Звучит немного парадоксально…

– У нас в университете это уже не звучит парадоксально. Во-первых, мы являемся свидетелями возникновения новых стыковых междисциплинарных областей, таких как биоинформатика, которая уже ни у кого не вызывает вопросов. Она настолько институализировалась, что в МГУ появился факультет биоинформатики и биоинженерии – это уже не кафедра, как это было до 2002 г . Сегодня биология без информационных технологий не может нормально развиваться, там стоят такие задачи многомерные, с большим количеством переменных, которые невозможно решить без мощных компьютеров, без сложных программ, способных целенаправленно изменять биологические объекты в соответствии с поставленными задачами.

У нас в МГУ на экономическом факультете есть кафедра экономической информатики. Есть лаборатория почвенной информатики на факультете почвоведения. Почти на каждом факультете есть, где кафедра, где лаборатория, которые возникли на стыке интересов основной области знания и информационных технологий. Это и неудивительно, если учесть, что мы входим в информационное общество, а науку и образование это затрагивает еще больше, чем другие сферы. Проникновение информационных технологий порождает новые междисциплинарные стыки.

Во-вторых, когда произошла «микрокомпьютерная революция» (у нас в 1980–1990-х гг., на Западе в 1970–1980-х гг.), это привело к тому, что в области исторического науки наступило время перемен. Стали появляться базы данных, в которых хранились гигантские объемы информации: первичные данные переписей населения, средневековые кадастры и т.д. Перевод этих источников в формат баз данных позволял по-иному, более обоснованно изучать соответствующие массовые процессы. Появилась возможность создавать новую историческую картографию с помощью геоинформационных систем. Электронные ресурсы для историков стали играть огромную роль.

Все это привело к тому, что в конце 1980-х годов в Европе возникла международная ассоциация History and Computing, но при этом французская национальная ассоциация называется Histoire et l'Informatique, похоже называются немецкая, голландская и другие ассоциации – фактически «историческая информатика». На русском языке это словосочетание, нескромно скажу, первым произнес я (в 1991 г .), и оно даже поначалу резало слух. Но примерно через год Ковальченко предложил переименовать нашу лабораторию при кафедре источниковедения в лабораторию исторической информатики. А в 2004 году Ученый совет перевел ее в ранг кафедры с тем же названием. Это название, с одной стороны, следствие международного словоупотребления, лексики, а с другой – отражение процесса, который мы видим в МГУ практически на всех факультетах.

– В исторической науке это направление может стать прорывным?

– Считаю, что в целом ряде направлений и задач оно уже становится прорывным. Например, в археологии. В археологии сейчас происходят серьезные перемены в связи с появлением, например, ГИС-приложений, виртуальных 3D-реконструкций археологических артефактов. Наша кафедра этим тоже занимается, это очень перспективное направление, которое дает новые решения задач сохранения историко-культурного наследия, музееведения, шире – задач, где по разным причинам невозможно сделать реальную реконструкцию. Область виртуального 3D-моделирования бурно развивается. Я недавно прилетел из Красноярска, где состоялась Всероссийская конференция по 3D-моделированию в истории, показавшая результаты 3D-разработок ряда исследовательских групп, создающих виртуальные реконструкции объектов культурного наследия разных эпох и народов. Многообещающая линия.

Далее. Возьмем историческую демографию, где происходит настоящая революция, по-другому я это не назову. Например, историки Норвегии сделали такой научный подвиг. У них сохранились все первичные листы переписей населения с 1801 года и до наших дней, 20 национальных переписей. Наша первая национальная перепись была в 1897 году, и не сохранилось первичных листов: они как ненужные были уничтожены. Поэтому публикация материалов первой Всероссийской переписи была дана в укрупненном виде – по губерниям, уездам, а на индивидуальном уровне данных нет. В Норвегии же все это сохранилось, потому что она имела сравнительно маленькое население: в начале XIX века примерно миллион человек. Сегодня появилось такое национальное хобби – изучать свою родословную как можно глубже на основании первичных данных этих переписей. Эти данные переписей выложены на сайте национального архива Норвегии. Каждый гражданин страны свободно входит на сайт – и начинается увлекательнейшее занятие: искать своих предков четвертого, пятого и т.д. поколения, 200 лет – это восемь, а то и десять поколений. Можно через эту базу восстановить свою семейную историю, найти родственников. Мы видим, как современные технологии преображают облик такой вспомогательной науки, как историческая генеалогия, как они проникают в повседневную жизнь.

Наши коллеги в Англии, пользуясь аналогичными источниками, создали базу данных – 30 миллионов персоналий по первичным данным XVII–XIX вв., которые позволяют выявить миграционные потоки. Человек указывал, где он родился и где оказался на момент переписи. В итоге английские историки имеют временные срезы карты, на которых можно увидеть миграционные потоки внутри Британии не на основе каких-то выборок или неполных данных, а на основе тотальной базы данных, содержащей сведения обо всех жителях. Ранее даже помыслить о таком было нельзя.

Другой пример. Одна из наших аспиранток, родом из Севастополя, в прошлом году защитила диссертацию по метрическим книгам этого города. Как ни странно, там сохранились метрические (церковные) книги практически за весь XIX век. И она смогла, создав базу данных и обобщив 30 тысяч записей, увидеть многие закономерности жизни жителей Севастополя 4–5 поколений: как менялась длительность жизни и причины смертности, в каком возрасте заключались браки, насколько частыми были разного рода мезальянсы в этих браках, как менялась социальная структура населения города. Без опоры на компьютерные технологии ставить такие задачи бессмысленно.

– Расскажите про Центр экономической истории, которым вы руководите, и про ваш семинар…

– Историческая наука – единственная, у которой предмет исследования – общество во всех его измерениях, в отличие, скажем, от экономики, социологии, политологии. История изучает всё, и поэтому в разных областях исторического знания можно видеть разные уровни точности имеющегося знания, разные возможности для применения моделей, количественного измерения, методов точных наук. Понятно, что история культуры менее приспособлена для подобных подходов, чем история экономическая. Немало мостиков связывает экономическую историю с экономикой как наукой; она имеет дело с более твердыми показателями, получает оттуда проверенный инструментарий. Неудивительно, что наше междисциплинарное направление (историческая информатика) оказалось в прикладном плане более тесно связано с социально-экономической историей, где больше перспектив применения точных методов и компьютерных технологий.

В итоге 15 лет назад на Истфаке возник Центр экономической истории (ЦЭИ). Он генетически связан с нашей кафедрой и является площадкой, где происходит обмен мнений, апробация новых подходов в экономической истории, где выступают историки и экономисты из разных городов, стран; с самого начала научный семинар ЦЭИ приобрел репутацию международного семинара. На нем апробируются и наши новые разработки, связанные с моделированием, например, в области финансовой истории России. Вот наша книга «Российский фондовой рынок в начале ХХ века» – в ней последний раздел связан с моделированием нелинейных процессов на С.-Петербургской дореволюционной бирже. Нам удалось применить эффективные методы синергетики, чтобы лучше понять происхождение взлетов и падений, «черных вторников» на Петербургской бирже. В мае состоялось уже 208-е заседание семинар, на котором выступил известный специалист по аграрной истории из Германии.

На базе ЦЭИ, в сотрудничестве с Институтом российской истории РАН мы выпускаем ежегодник «Экономическая история», в нем публикуются лучшие специалисты по экономической истории. Значительная часть этих работ относится к жанру клиометрики. Интересно, что клиометрика (происхождение слова понятно: муза истории + измерение) уже 20 лет как стала мейнстримом в экономической истории. Клиометрика – направление историко-экономических исследований, основанное на применении экономической теории и количесвенных, эконометрических методов, баз данных. В 1990-х годах оно стало настолько заметным в историографии, что произошло небывалое: нобелевский комитет по экономике принял решение отдать нобелевскую премию за выдающиеся работы в области экономической истории. Я был тогда членом исполкома Европейской ассоциации экономической истории и оказался в числе тех примерно 100 специалистов из разных стран, кому было предложено сделать номинацию. В итоге были номинированы несколько известных ученых из разных стран, которые добились наибольших успехов в моделировании экономических процессов прошлого. В 1993 году Нобелевский комитет присудил премию двум американским клиометристам. Это были Дуглас Норт, отец институционального подхода в истории, и Роберт Фогель, написавший две нашумевшие книги, вызвавшие десятки рецензий – об американском рабстве и о железных дорогах и росте американской экономики в раннем периоде индустриализации. Через четверть века они были призваны выдающимися. По образованию оба экономисты, но то, чем они занимаются, – история экономического развития США. Так клиометрика была увенчана Нобелевской премией. Разумеется, это подняло интерес к экономической истории в разных странах, статус и престиж клиометрики.

При этом, конечно, полемика вокруг моделирования в истории остается. Специфика в том, что для экономистов, социологов, политологов модели – это, прежде всего, инструмент прогноза. Демограф, например, говорит: если мы будем так-то поощрять материнство, то у нас будет такой-то рост рождаемости, и к 2050 году население достигнет 150 миллионов, а если мы не будем бороться с алкоголизмом, мы можем рассчитать, как оно будет падать.

А в истории процесс реализовался по какой-то единственной траектории, и ее-то и надо изучать. Где здесь место для моделей, казалось бы? Почему историки делают модели, если надо не моделировать, а изучать все глубже и глубже, как проходил этот процесс по той единственной траектории, по которой реализовался?

Мы в своих работах показываем, что модели в исторических исследованиях имеют смысл, и он часто связан с реконструкцией процессов, не отразившихся в источниках, или с моделированием, анализом альтернатив, которые не реализовались. Полагаемся на современные модели, связанные с нелинейными эффектами, синергетикой, которые дают возможность лучше понять природу неустойчивых ситуаций, сложных переходных процессов, случавшихся в истории нашей страны. Сегодня часть историков считает октябрь 1917 года исторической неизбежностью: предпосылки Великого Октября были, и они необходимо должны были реализоваться, а трансформации 1917 года – это случайность. Другая часть историков (не менее профессиональных и титулованных) считает, что 1917 год – стечение обстоятельств, и мы часто слышим, что если бы, скажем, Ленина тогда арестовали, то Россия пошла бы по другому пути. Аналогичные расхождения можно наблюдать по отношению к интерпретации процессов 1991 г.

Таким образом, мы наблюдаем, что современная методология истории пока не предложила инструмента, с помощью которого мы могли бы обсуждать крупнейшие события в истории XX века, связанные с потерей устойчивого развития. Они остаются во многом в области вкусов, предпочтений того или иного историка. А жаль… Нам кажется, что в поиске адекватных методологических подходов к анализу сложных процессов исторического развития синергетика дает определенный инструмент, позволяющий лучше понять соотношение случайного и закономерного в развитии нестабильных исторических ситуаций, исторических «развилок». Но это уже отдельная тема. В ее разработке, как нам кажется, сыграет определенную роль и новое направление, которое активно заявляет себя с середины 2000-х гг. – клиодинамика. Это направление развивается междисциплинарной группой исследователей, изучающих закономерности исторических процессов с помощью нелинейных моделей.

Беседовали Михаил Бойко и Евгения Воронцова

http://exlibris.ng.ru/2011-05-26/2_informatic.html