Леонид Бородкин в «Родине слонов»

Могут ли историки давать точные прогнозы? Как цифровизация подвела историков к границе источниковедческого Эльдорадо? И что нового математические методы могут рассказать нам о жизни в России начала ХХ века и об экономических эффектах отмены рабства в США?

О применении математики в исторической науке говорим с доктором исторических наук, членом-корреспондентом РАН, заведующим кафедрой исторической информатики исторического факультета МГУ Леонидом Иосифовичем Бородкиным.

Стенограмма эфира программы «Родина слонов» с доктором исторических наук, членом-корреспондентом РАН, заведующим кафедрой исторической информатики исторического факультета МГУ Леонидом Иосифовичем Бородкиным.

М. Родин: Сегодня мы начнём говорить о применении математики в исторических науках. Ведь чего все хотят от историков? Все хотят прогнозов и чёткого понимания причин и последствий. Грубо говоря, подсчёта, при каких доходах и расходах населения случается революция. Или как повернётся исторический процесс, если сделать вот так? Можем ли мы это сделать в принципе? И если сможем, то когда, и что этому мешает?

Я думаю, мы для многих откроем Америку, если скажем, что историки очень давно и успешно применяют математические методы. Расскажите, пожалуйста, когда возникла мысль о том, что исторические процессы можно посчитать, и как развивалось это всё?

Л. Бородкин: Сама мысль, наверное, возникла достаточно давно, ещё со времён эпохи Просвещения, когда естественные науки абсолютно доминировали в храме науки. Но реальные подступы к этому начались тогда, когда историкам стали доступны ЭВМ. В 1970-80-х гг. появился уже термин «компьютер» и сменил это слово. Но мы связываем начало применения математических методов с 1960-ми годами. И эта идея возникла в головах историков нескольких стран, прежде всего в США, во Франции школа Броделя, в Британии, в некоторых других странах.

И у нас в стране одна из первых работ появилась в 1960-х гг., где математические методы были применены для изучения данных по экономической истории России XIX в. Пионером в этой области был Иван Дмитриевич Ковальченко. Он в то время заведовал кафедрой на истфаке МГУ. Затем он стал академиком, видным учёным. И он был пионером, зачинателем этого движения. Оно встречало поначалу достаточно критическое отношение в среде историков. Пробивалось это направление достаточно успешно, но в непрерывных дискуссиях. И не случайно Иван Дмитриевич Ковальченко был лидером. Он в 1941 г. закончил школу. Началась война и он сразу оказался в армии. Прошёл войну, был представлен к званию героя. Получил, правда, будучи солдатом, орден Красного Знамени. И когда он пришёл с войны, раненый, контуженый, он задумался: как произошла такая гигантская война? И он понял, что нужны какие-то подходы, связанные с данными, с математическими методами. Он пришёл к этому из своей биографии и создал школу.

В МГУ возникла в 90-х гг. лаборатория. Она с 70-х гг. имела свою предысторию. Затем в 2004 г. в МГУ приказом ректора была учреждена кафедра исторической информатики, которую я здесь представляю. И она по сути явилась центром по созданию проектов по применению этих методов в истории, по моделированию в истории. В итоге в России возникла ассоциация, которая объединяет около двухсот человек и координирует эту работу. Она идёт в разных центрах России. И новый импульс этому направлению придаёт сегодня всеобщая цифровизация. В истории она особую роль играет, потому что архивные и другие массовые материалы, характеризующие те или иные процессы исторического развития, сейчас проходят оцифровку. Встаёт вопрос, как их обрабатывать, как их использовать для построения моделей. В этом процессе, который идёт под такими известными сейчас трендами, как большие данные, искусственный интеллект, data science, эта методология оказалась востребованной.

Хотя надо сказать, что история – наука очень разнообразная. В ней есть и история культуры и история экономики, история социальная и история интеллектуальная. Много разных направлений. И они в разной мере могут адаптироваться к требованиям построения математических моделей и к применению математических методов. Ясно, что, скажем, экономическая история ближе по своей структуре и задачам к применению математических методов по сравнению, скажем, с историей культуры. Хотя и в истории культуры есть немало примеров применения точных методов.

Реагируя на ваш тезис о том, является ли история точной наукой, забегая вперёд скажу, что и да, и нет. Есть, конечно, области истории, как я сказал, приспособленные, готовые к применению этих методов. И есть немало уже накопленного опыта. Есть такие сферы исторического познания, где всё-таки большую роль играет не правое полушарие, а левое. Где большее значение имеют традиционные методы, исходя из представления об уникальности событий. Поэтому я бы сказал так: ландшафт исторической науки сегодня многообразен. И в нём есть место и для точных методов, и для более традиционных. 

М. Родин: Если возьмём астрономов, они работают тоже с очень сложной сферой. Но тем не менее сейчас астрономы могут посмотреть на орбиты всех известных тел, которые движутся по Солнечной системе, посчитать отклонения и попытаться объяснить это. И умозрительно открывают новую планету, которая где-то там далеко. Это одно из самых значимых астрофизических открытий последнего года. А почему историки не могут просчитать историю? Почему нельзя посчитать реакции масс людей?

Л. Бородкин: Наука история в содружестве с целым набором социальных наук, таких, как экономика, социология, политология, демография, и т.д. Эти социальные науки анализируют современное состояние общества и строят прогнозы его развития. Во многом для этих прогнозов важно понимать исторические закономерности. Важно понимать, как история создаёт по сути гигантскую базу данных, на основе которой можно прогнозировать процессы. Но с пониманием того, что, в общем-то, история – не линейный процесс, и буквально прогнозировать, базируясь на исторической эволюции, нелегко и не всегда возможно.

Но, возвращаясь к тому, почему бы в истории не просчитать всё, как оно было и как оно будет, я бы сказал так: в истории очень много зависит от исторического контекста. Например, можно ли построить теорию революций? Можно, и есть такие теории. Но мы понимаем, что многое зависит от конкретики ситуации, которую мы анализируем. Скажем, уровень неравенства, который есть в одной стране, может вызвать там крупные социальные конфликты, напряжённость в обществе. Тот же уровень неравенства в другой стране может не сопровождаться никакими конфликтами. Это во многом зависит от национального менталитета, от традиций в этом обществе, от существующих политических институтов.

Одним словом, в отличие от физики, где можно строить универсальные модели, здесь многое определяется историческим контекстом. Поэтому историки много внимания уделяют работе в архиве, чтобы просто понять ситуацию из недавнего или далёкого прошлого, которую они изучают. Вникнуть в эпоху, разобраться в её контекстах очень важно. Поэтому не так просто построить квазимеханическую модель, которая всё объясняет в истории. Чаще всего удаётся объяснить процессы более локальные, не так уж протяжённые во времени.

В то же время, мы знаем сейчас направление в исторической науке, в историко-социальных исследованиях, которые, отталкиваясь от истории, уходят в будущее и занимаются прогностикой. Это направление называется «клиодинамика». Её основу составляют российские историки, российские представители социальных наук. Они развивают этот стык истории с прогностикой. И это, в общем, во многом удаётся. Они убеждены, что есть законы исторического развития. Там, где есть законы, возникают возможности точных методов, моделей, прогнозов. Так что такие примеры есть.

М. Родин: Где-то на днях я услышал шутку про незавершённость процессов, по-моему, от вашего коллеги Андрея Володина. Вопрос был поставлен: «Какие экономические последствия были у французской революции?» Ответили: «Ещё рано подводить итоги».

Т.е., по сути, как я для себя объясняю, просто слишком много переменных. В каждой ситуации количество переменных разное и влияние этих переменных разное. Уравнение слишком сложное и математический аппарат наш не готов к тому, чтобы это всё учитывать.

Л. Бородкин: Ну, в некоторых ситуациях это удаётся. Там, где есть соответствующие данные. Вопрос о данных становится всё более актуальным. И сейчас, в процессе цифровизации, у историков появляется всё больше и больше больших массивов информации, которые на ваш вопрос дают ответ.

Т.е. нам не хватает иногда данных для уверенного анализа, о котором вы сказали. Но сейчас, когда данных всё больше, возможности просчёта увеличиваются. И у нас есть примеры, где удавалось восстановить, реконструировать такие процессы, о которых мы знали мало из-за недостатка данных. Удалось анализировать альтернативы, развилки в истории. Поэтому нынешнее состояние источниковедения позволяет надеяться на то, что возможности для таких точных методов, оценок, возрастают.

М. Родин: А что вообще можно посчитать в истории? О какого рода данных мы вообще говорим?

Л. Бородкин: На этот вопрос можно долго отвечать. Я постараюсь парой примеров проиллюстрировать такого рода задачи. Приведу один пример для начала. Мы знаем, что в истории нашей страны ХХ века было несколько ключевых моментов, несколько развилок. Одна из них – 1929 г., Великий перелом.

М. Родин: Это когда была свёрнута Новая экономическая политика и начался новый этап индустриализации.

Л. Бородкин: Совершенно верно. Были большие дискуссии в руководстве партии, да и в обществе, о том, как развиваться дальше. Сталин и его группа стояли за радикальный вариант, за финиш НЭПа, переход к мобилизационной модели индустриализации, коллективизации, раскулачивания. Но в руководстве партии были и другие люди, и не только Бухарин, которые стояли за развитие более эволюционное, связанное с совершенствованием НЭПа. И один из аргументов в этих дискуссиях (тогда это были ещё дискуссии, репрессии были потом) был такой: что в деревне нарастает поляризация. С одной стороны, бедняцкая часть деревни питает всё более негативные чувства к зажиточной части. Растёт слой кулаков. В общем, мы сделали революцию, а в деревне опять назревает социальный конфликт, взрыв. Поэтому надо гасить этот конфликт. Это один из аргументов, почему надо переходить к коллективизации. Хотя не единственный, и, может быть, не главный. Но он часто звучал на партийных пленумах, в дискуссиях. Но что говорят данные?

М. Родин: Мы привыкли ко многим «истинам». «В 1929 г. в деревне была поляризация» – то кто-то когда-то заявил. А сейчас мы начинаем анализировать большое количество данных, новые источники, которых раньше не было, которые позволяют нам новые выводы сделать. Так что же эти данные нам говорят?

Л. Бородкин: Конечно, можно набрать самые разные примеры. Общественная жизнь так сложна, что в ней легко можно найти примеры на любую точку зрения, в том числе и на противоположные. Об этом даже наши классики говорили. Но никто не измерял этот процесс.

И вот нам удалось выйти на такие данные, которые отражают результаты динамических переписей состояния крестьянского хозяйства в середине-второй половине 1920-х гг. Их проводило Центральное статистическое управление (ЦСУ) для того, чтобы выяснить, как идут социальные процессы в деревне. Была большая выборка: 600 тысяч крестьянских хозяйств. Про каждое из них было известно его состояние. В основном это размер посевных площадей каждого крестьянского двора. Эти динамические переписи проводились с интервалом в один год в тех же самых 600-х тысячах хозяйств в разных районах страны, во всех республиках. Задача была – посмотреть, как за год изменяется состояние крестьянского двора: оно переходит из бедняков в середняки, или из середняков в зажиточные, или падает из середняков в бедняки? На такой большой выборке можно было увидеть основные тренды этих социальных процессов: они действительно ведут к поляризации деревни, или нет?  Эти данные были введены в компьютер.

М. Родин: В данном случае мы считаем просто размер посевных площадей для каждого хозяйства. Это объективная информация. И её анализируем.

Л. Бородкин: Да. В итоге можно прийти к таким выводам: какая доля крестьянских хозяйств, которые были бедняцкими, за год остались в этой категории, перешли в середняцкие хозяйства, или даже скакнули за год (что маловероятно) в зажиточную категорию. И так с каждой из социальных групп деревни можно просмотреть, как выглядит динамика их переходов. Оказалось, что анализ на компьютере просчитанных данных, которые опубликованы, но никогда не анализировались, показал, что там нет процесса поляризации. Там идёт массовый процесс перехода бедных хозяйств в группу средних хозяйств. Небольшой идёт переход из середняков в зажиточные, но это процесс, который захватывает 1% хозяйств. А главный процесс, который показывает эта статистика – это переход из бедняков в середняки.

Год от года такой анализ проводился. И дальше мы сделали модель. Если исходить из того, что эти тенденции сохранятся в течение нескольких лет, куда пойдёт НЭПовская деревня дальше за 1929 г. в 1930-м, 1931-м, 1932-м, на пять лет вперёд? Произойдёт ли поляризация деревни дальше? Модель, была основана на так называемых марковских цепях, это один из методов в математике, который создал русский математик Марков в начале ХХ века. С  марковскими цепями, как математическим аппаратом прогнозирования, был сделан ретропрогноз. Т.е. модель не знала, что в 1929 г. произошёл Великий перелом, и продолжала тенденцию второй половины 1920-х гг. дальше на время первой пятилетки.

В результате оказалось, что нет этого процесса жёсткой дифференциации, поляризации. И это был новый результат. Мы заглянули, что было бы, если бы процесс развивался в традициях НЭПа.

И, завершая этот пример, хочу сказать: это была не попытка т.н. «if history», «что было бы если бы». Это была попытка оценить реалистичность аргументов о том, что происходит поляризация в деревне. Проверка аргумента. Он не выдержал критики.

М. Родин: Эти же данные были у руководства партии в 1929 г. Они их тогда не сумели проанализировать правильно, потому что у них компьютеров не было? Или они их проигнорировали и опирались на свои ощущения?

Л. Бородкин: Во-первых, конечно, глазами эти закономерности не видны. Большие таблицы, которые создавали ранние советские статистики, надо анализировать. И я думаю, что такой анализ эффективно без современных средств трудно провести. Второй аргумент (это гипотеза моя), что статистическая школа ранней советской России была хорошая, она стояла на традициях отличной дореволюционной русской статистики. И земская, и централизованная статистика в Российской империи была на уровне. И эти статистики, конечно, могли заметить эти эффекты. Но вряд ли это понравилось бы руководству. Мы знаем общую беду руководителей разных уровней: они хотят видеть то, что хотят видеть. Поэтому возможно, что статистики это видели, но вряд ли к ним прислушались бы.

М. Родин: Вы привели прекрасный пример. Но мне он кажется лёгким. Потому что мы говорим про ХХ век: у нас есть цифры, статистика по изменению количества посевных площадей. Но чем дальше вглубь мы уходим, тем хуже у нас с данными. И что мы можем посчитать в начале XIX в. и раньше?

Л. Бородкин: Конечно, общий тезис понятен: чем дальше вглубь веков, тем меньше у нас источников данных. И на это есть свои причины. Об этом историки немало пишут и говорят. Но это факт. Если же мы смотрим на 200 лет назад, начало, скажем, XIX в., вот здесь уже много у историков есть данных.

Скажем, такая наука, как историческая демография, которая занимается человеком, его демографическими данными: семья, профессия, длительность жизни и т.д. Уже с начала XIX в. таких данных много. Во-первых, практически большинство стран Европы с начала XIX в. начинают организовывать национальные переписи населения. Но у нас первая перепись – это 1897 г. Но на протяжении XIX в. с самого начала есть немало других источников. Они, конечно, не такие подробные, как перепись. Это ревизские сказки. Это, например, метрические книги, которые содержат немало интересной информации. Они велись при каждом приходе. И они во многом остались. Есть и другие источники.

Но я бы хотел здесь упомянуть о том, что в таких странах, как Англия, скандинавские страны, Голландия и др. уже 200 с лишним лет ведутся переписи населения. И их первичные материалы сохраняются. Это значит, что миллионы и миллионы переписных листов лежали невостребованными, а сейчас, в эпоху цифровизации, они вводятся в память компьютера и создают новый массовый источник. Мы даже не представляем, каковы размеры этих данных.

Вот один пример. В Англии национальные переписи велись с первых лет XIX в. И, скажем, переписи с 1851 г. по 1911 г. были введены в компьютер. Это почти 200 миллионов записей. 200 миллионов персоналий, зафиксированных в этих переписях, которые проводятся с интервалом в 10 лет во всех странах. Английские историки сейчас имеют такую базу данных. И они могут ставить задачи, о которых раньше невозможно было даже подумать. Например, изучить миграционные потоки на территории Англии в течение этого полустолетия. Выявить, как менялись демографические характеристики, такие, как размер семьи, длительность жизни, как менялся профессиональный состав мужского населения, какой была социальная мобильность, какие шансы были у, скажем, сына рабочего войти в другой сословный статус и т.д.

Эти данные, конечно, требуют особых методик и технологий обработки. Это пример больших данных. Они ни в какой ноутбук не войдут и обрабатывать их с помощью известных нам обычных программ невозможно. Значит, появилось мощное обеспечение данными задач, связанных с социальной историей, исторической демографией, и т.д.

М. Родин: Тут же проблема не только в том, чтобы это всё посчитать. Но ещё и в том, как это загнать. Такое огромное количество документов нужно оцифровать. Ручками это всё не введёшь в компьютер. Как это происходит? Для этого же тоже отдельные программы должны быть.

Л. Бородкин: Программы распознавания символов, печатных знаков сейчас почти без ошибок позволяют это делать, но по современным типографским изданиям, ХХ века, скажем. Чем дальше мы уходим в начало XIX в., тем труднее компьютеру распознавать эти знаки. Однако печатная продукция даже начала XIX в. достаточно успешно обрабатывается сегодняшними программами распознавания текстов. Труднее с рукописными почерками. Здесь тоже есть определённые успехи. Но уверенно сказать, что сегодня компьютер может распознавать любые рукописные почерки, было бы слишком смелым утверждением. Поэтому сегодня процесс оцифровки таких рукописных данных, как переписные листы начала XIX в., частично автоматизируется, частично требует ручного ввода.

Эта огромная база в Англии, которую я упомянул, конечно, делалась с использованием и ручного труда тоже. И она стояла, между прочим, на коммерческих началах, потому что фирма, которая делала эту работу, планировала использовать её для генеалогических целей, с тем, чтобы каждый, кто интересуется историей своей семьи, мог своих предков отследить по этой базе. Модель была такая: человек обращается в эту фирму с запросом найти историю его семьи. Это платная услуга. И на этой финансовой базе была сделана эта огромная база. А потом её смогли использовать историки для своих исследовательских целей, не в коммерческих задачах.

Так что работа по цифровизации источников более отдалённого времени – это, как правило, комбинация компьютерных и традиционных методов.

М. Родин: Я бы сказал, что историки сейчас стоят на границе Эльдорадо. Это огромное новое количество источников, которые, мне кажется, принесут чудовищно много информации и материала для анализа. Вы упомянули, что у нас тоже такие работы ведутся. Что происходит в этой сфере?

Л. Бородкин: Сейчас, например, архивы проводят свои программы оцифровки архивных фондов. Мы, историки, конечно, ожидаем бо́льших масштабов такой работы. Но сейчас, скажем, дореволюционные издания, как периодика, так и книжная продукция XIX-начала ХХ века, активно оцифровывается нашими библиотеками, фондами, которые выделяют деньги на проекты, в которых цифровизация является частью исследовательской работы.

И сегодня можно сказать, что тысячи и тысячи дореволюционных книг и журналов выложены, как правило, в открытый доступ. И это большое подспорье для историков, которые открывают свой компьютер и входят прямо в те источники, которые раньше были труднодоступными. Этот процесс идёт и со стороны исследовательских проектов, которые историки проводят, и в больших масштабах от учреждений, которые мы называем учреждениями, сохраняющими культурное наследие.

М. Родин: Правильно ли я понимаю, что эта огромная работа по анализу какого-то одного источника, одного параметра, условно, достатка средней крестьянской семьи в XIX в. и его изменений, это, в свою очередь, крупица в анализе всей экономической ситуации и попытке построить модели развития страны, государства? Потому что это один из тысяч факторов, который может быть. И это тоже только начало этой работы. 

Л. Бородкин: Вы правильный затронули момент, на мой взгляд: это сопоставление микроуровня и макроуровня. Простейший пример. Долгое время наша историография стояла на точке зрения, что положение основных масс населения в дореволюционной России, крестьян и рабочих, ухудшалось, что вело прямо к революции. На самом деле, всерьёз этот вопрос не изучался. Было немало локальных исследований, обращений к каким-то выбранным источникам. Но последнюю четверть века идёт работа по выявлению источников например о том, как менялась зарплата рабочих на протяжении истории пореформенной России вплоть до Первой мировой войны. Данные, собранные по отдельным фабрикам, заводам, отраслям показывают, что реальная зарплата рабочих не уменьшалась. Она не сильно росла. Шла индустриализация дореволюционной России.

М. Родин: Реальная зарплата – имеется в виду в соотношении с расходами?

Л. Бородкин: В соотношении с инфляцией. Ну, в общем да, с расходами. Реальная зарплата – это номинальная зарплата, скорректированная на уровень инфляции. Который, кстати говоря, в Российской империи был небольшим, примерно 30% за четверть века до Первой мировой. Во время Первой мировой была большая инфляция, и это касалось многих стран.

И вот сейчас сбор этих данных на уровне отдельных предприятий, отраслей показывает, что реальная средняя зарплата не уменьшалась. Она понемногу росла. Картина доходов крестьянских дворов более пёстрая. Но сейчас тоже вводится в научный оборот всё больше данных, которые позволяют установить параметры динамики жизни населения в разных слоях, регионах. И это позволяет перейти к вопросу о макроанализе.

Скажем, несколько лет назад наши экономические историки, работая вместе с коллегами из, скажем, Англии, реконструировали динамику ВВП России на промежутке от начала ХХ века вплоть до Второй мировой войны. Это очень сложная задача, учитывая, что сюда входит и Первая мировая война, и революция, и Гражданская война, и процессы, которые начались в 1920-х гг. С данными нелёгкая работа. Но она была проведена. И сейчас у нас есть, в общем, достаточно надёжные оценки, как менялся ВВП страны на протяжении этого периода. Это входит в определённое согласование с изучением статистических и первичных данных по состоянию уровня жизни в стране в разных слоях. Работа по согласованию микро- и макро- уровней ведётся на основе собираемых и оцифровываемых данных.  

При этом, конечно, есть задачи, которые требуют построения моделей с многими параметрами. Я упомяну бегло такой уже канонический пример в нашей среде: это работа в рамках американской клиометрики. Клиометрика происходит от двух слов: «Клио» – муза истории, и «метрио» – «измерять». Это количественная экономическая история, которая базируется на элементах экономической теории и методах эконометрики, количественных, статистических методах, моделях, которая начала развиваться в 1960-х гг. в США.

И там были получены интересные модели. Скажем, как могла развиваться экономика США без железных дорог в XIX в. Это не просто вопрос «что было бы, если бы». Это вопрос, который позволил оценить вклад железных дорог в экономический рост Америки. Эта же группа историков-экономистов под руководством Роберта Фогеля провела работу по моделированию процессов после Гражданской войны в США 1860-х гг. Получила тоже определённые выводы о том, как менялось сельское хозяйство в США после отмены рабовладения. Эти работы вызвали большую полемику. Были десятки, может быть даже сотня рецензий на эти две книги, достаточно критичных.

М. Родин: А что критиковали? Какие выводы они сделали на основе этих компьютерных анализов?

Л. Бородкин: Они сделали выводы такие: отмена рабовладения в южных штатах не привела в последующие полтора-два десятилетия к росту сельскохозяйственного производства в этих штатах. Оно несколько уменьшилось. Но это сравнивать надо не с тем, каким оно было на момент начала гражданской войны, а с тем, как развивалось бы сельское хозяйство южных штатов, если бы в нём продолжались тенденции до гражданской войны. Таким образом, сравнивались две динамики: та, которая реализовалась после гражданской войны, и та, которая была бы, если бы продолжалась та же ситуация с рабовладением. Т.е. задача была не «что было бы, если бы», а измерить тот эффект, который был получен за счёт освобождения от рабовладения. Он оказался не положительным. И на это есть свои причины.

А в случае с железными дорогами было показано, что они дали эффект порядка 2-3%, имея в виду, что замена железных дорог на водные, гужевые пути вполне могла бы заменить железные дороги, которые, возможно, лоббировались стальными магнатами США того времени.

Критика была по той линии, что, во-первых, история должна изучать то, что было, а не то, что могло бы быть. А другая линия критики была связана с тем, как строились модели, сколько десятков разных факторов туда были включены.

Но в 1993 г. произошло необычное событие в жизни экономической истории и истории шире, когда экономический комитет Нобелевской премии в Стокгольме принял решение, что в этом году, в виду таких крупных достижений клиометрики, новой экономической истории, экономистам надо отказаться от своей премии и вручить её экономическим историкам. Номинировано было десять учёных на эту премию. Мне довелось участвовать в том процессе номинации, и я видел изнутри, как он идёт. По предварительным номинациям вперёд вышел Роберт Фогель. Нобелевский комитет принял решение в его пользу. И впервые, дай Бог не в последний раз, нобелевская премия была дана за работу в экономической истории. Это был благородный жест экономистов. Историки оценили его. Это была оценка моделирования в экономической истории.

М. Родин: Я представляю себе обывательскую оценку того, что вы говорите: «историки в очередной раз переписывают историю». Нас всегда учили, что рабовладение неэффективно, поэтому его отмена – прогрессивная черта. А теперь мы приходим с каких-то новых позиций, просто оцениваем по-новому те же самые данные. Но тут проблема в том, что мы оцениваем это по-новому не потому, что у нас какие-то другие политические позиции. А мы просто имеем больший набор источников, мы лучше умеем их анализировать. И, если говорить про Россию, для историков XIX в. какое-нибудь «Путешествие из Петербурга в Москву» – вполне себе источник по экономической истории. А сейчас мы можем работать с непосредственными документами. Мы видим, сколько кто получал, у кого какие были посевные площади и анализируем огромное количество информации. И мы вскрываем заблуждения, которые были у историков. Не потому, что они тоже плохие. А потому, что у них просто была нехватка данных. Правильно?

Л. Бородкин: Да. Ну и определённые концепции были достаточно жёсткими. Но, возвращаясь к примеру с моделями Роберта Фогеля, легче сказать, что вывод был другой. Вывод был такой: ещё раз ясно, что гражданская война произошла не столько из-за экономических интересов, а исходя из общечеловеческих, идеологических.

М. Родин: Что не плохо.

Л. Бородкин: Северные штаты сказали: «Сколько можно терпеть рабство в нашей стране во второй половине XIX века?» Я немного упрощаю, но в общем эта работа на самом деле была расценена, как доказательство высоких общегражданских мотивов в этой войне. А то, что временно производство сельскохозяйственной продукции на юге Штатов сократилось – это, на самом деле, неизбежное последствие любой радикальной перестройки. Когда какой-то хозяйственный механизм резко радикально меняется, система требует определённой адаптации к новым условиям. И, как правило, она сразу не может давать ту же эффективность, которая была до того. Это требует времени.

М. Родин: Я говорю не в том ключе, что хочу поспорить, я хочу показать сложность процессов: но ведь с другой стороны тут нужно учитывать не только эффективность рабовладельческого хозяйства на Юге. Это только один из факторов. Но есть же ещё проблема того, например, что южане свой хлопок продавали в Англию напрямую. И это шло в убыток экономике северных штатов. Потому что у них, получается, две разные экономические системы существовали. И нужно было замкнуть это в одну. Т.е. есть тут и экономические причины.

Л. Бородкин: Безусловно. Об этом много написано. Экономические интересы здесь были, без всякого сомнения. Но вопрос, какую роль играли политические, идеологические мотивы тоже важен. Здесь нельзя принять одну сторону: только экономические интересы или только идеологические, политические. И то, и другое. Просто здесь выяснилось, что по крайней мере в первые десятилетия это было экономически неэффективным.

М. Родин: Я к тому, что у нас есть многофакторная сложная ситуация. Но как минимум один из этих факторов мы точно посчитали и понимаем, как там дальше всё работало. И соотносить с другими сферами, например, посчитать, как это всё повлияло на экономику северных штатов, в промышленности, совместить – огромное поле для работы, это всё надо обсчитывать именно такими методами.

Л. Бородкин: Да, правильно.

М. Родин: Я думаю, мы будем продолжать эти разговоры, разбирать отдельные случаи, исследования и проблемы. Можете выделить, какие основные проблемы сейчас решает применение математики в науке?

Л. Бородкин: Можно примерно обозначить 2-4 проблемы. Одна из них – это проблема объясняющих моделей. Скажем, в клиометрике есть регрессионный анализ и разные его вариации, которые позволяют оценить, какие факторы привели к тем или иным результатам. Это одна из важнейших задач. Как сегодня на основе новых появляющихся оцифрованных данных строить причинно-следственные модели и определять те факторы, которые привели к революциям, изменениям, реформам.

М. Родин: Грубо говоря, что важно, а что нет.

Л. Бородкин: Да.

Ещё важным является новое направление математических компьютерных подходов в истории – это 3D-моделирование. Это виртуальная реальность. Ведь вся эта компьютерная тематика стоит на определённой математике, определённых математических моделях. Ещё одно из направлений – с помощью 3D-моделирования проводить ритуальную реконструкцию утраченных ценностей культурного наследия. Например, подмосковные усадьбы, которые были замечательными комплексами, но лежат сейчас в развалинах.

М. Родин: Это совершенно другая огромная область, тему которой мы тоже поднимем.

Л. Бородкин: Если сказать ещё о задачах, которые в традиционном математическом моделировании – это задачи реконструкции динамических процессов.