Доктор Граймс: Любой тайный заговор всегда раскроется, это только вопрос времени.
Ключевой параметр в формуле Граймса - вероятность того, что конкретный участник заговора станет причиной утечки информации.
Теории заговора окружают нас повсюду, они тянутся к нам от канувших в Лету исторических событий до современных политических интриг. Но как долго может оставаться в тайне заговор, в котором участвуют множество людей?
Да, уточним здесь рабочее определение теории заговора, как соответствующее характеристике Санстейна и др. как «попытки объяснить некоторое событие или практику ссылкой на махинации влиятельных людей, которые пытаются скрыть свою роль (по крайней мере, пока их цели не будут достигнуты)». Хотя современное использование теории заговора часто является уничижительным (относящимся к исключительно параноидальному и необоснованному мировоззрению), определение, которое мы будем использовать, не отвергает априори все такие теории как изначально ложные.
Однако даже с этим отказом от ответственности существует удручающий ряд теорий заговора, которые пользуются общественной поддержкой и при этом являются явно бессмысленными. Это особенно верно в отношении заговоров по научным и медицинским вопросам, где конспирологические идеи могут привести к прямому противодействию и отторжению научного метода.
Конечно, стоит принять взвешенный подход адвоката дьявола — есть многочисленные исторические примеры разоблаченных заговоров и скандалов, от Уотергейта до недавних разоблачений огромных масштабов шпионажа за онлайн-активностью граждан их собственными правительствами. Было бы несправедливо просто отклонить все обвинения в заговоре как параноидальные, когда в некоторых случаях это явно не так.
Вы ведь слышали про PRISM?
PRISM — это государственная программа США, комплекс мероприятий, осуществляемых с целью массового негласного сбора информации, передаваемой по сетям электросвязи, принятая американским Агентством национальной безопасности (АНБ) в 2007 году в качестве замены Terrorist Surveillance Program, формально классифицированная в свое время как совершенно секретная.
Широкой общественности о существовании программы стало известно 6 июня 2013 года, когда отрывки из секретной презентации о PRISM были опубликованы в газетах The Washington Post и The Guardian.
По оценкам The Washington Post на тот период ежедневно системы сбора информации АНБ (в том числе PRISM) перехватывали и записывали около 1,7 миллиарда электронных сообщений и около 5 миллиардов телефонных звонков.
Директор Национальной разведки США Джеймс Клеппер подтвердил существование PRISM и заявил, что программа работает в соответствии с законом об иностранной разведке, недавно пересмотренным Конгрессом США. Отчёты, основанные на утечках документов, описывают PRISM как комплекс административных мер, предоставляющих возможность углублённого наблюдения за интернет-трафиком пользователей некоторых интернет-ресурсов. Потенциальной целью наблюдения могут быть любые пользователи определённых сервисов, не являющиеся гражданами США, либо граждане США, чьи контакты включают иностранцев. Особо отмечается, что наибольший интерес представляют люди, живущие вне Соединённых Штатов. PRISM даёт право Агентству получать самую разнообразную информацию: просматривать электронную почту, прослушивать голосовые и видеочаты, просматривать фотографии, видео, отслеживать пересылаемые файлы, узнавать другие подробности из социальных сетей.
По заявлениям спецслужб, по решению суда, на активное сотрудничество вынуждены были пойти многие крупные компании, предоставив спецслужбам доступ к серверам Microsoft (Hotmail), Google (Google Mail), Yahoo!, Facebook, YouTube, Skype, AOL, Apple и Paltalk.
И конечно вы знаете, что с PRISM связано имя Эдварда Сноудена. Это он, рассказал миру о PRISM.
Мир узнал его имя 9 июня 2013 года, когда Сноуден признался в разглашении секретной информации о PRISM. Сноуден это американский технический специалист и спецагент, бывший сотрудник ЦРУ и Агентства национальной безопасности (АНБ) США, а затем — компании Booz Allen Hamilton, работающей на оборонную промышленность и спецслужбы.
Это он в начале июня 2013 года передал газетам The Guardian и The Washington Post секретную информацию АНБ, касающуюся тотальной слежки американских спецслужб за информационными коммуникациями между гражданами многих государств по всему миру при помощи существующих информационных сетей и сетей связи, включая сведения о проекте PRISM, а также XKeyscore и Tempora. По данным закрытого доклада Пентагона, Сноуден похитил 1,7 млн секретных файлов, большинство документов касается «жизненно важных операций американской армии, флота, морской пехоты и военно-воздушных сил»
Эдвард Сноуден покинул США 20 мая 2013 года, скрывался около месяца в Гонконге, а затем в Москве.
Зачем вспомнили эту историю с утечкой в АНБ и Сноудена?
А вот зачем. Если верить выпускнику факультета прикладной физики Dublin City University Дэвиду Роберту Граймсу (David Robert Grimes) это была не случайность, а закономерность. Согласно теории вероятности, чем больше людей вовлечено в заговор, тем быстрее кто-нибудь проболтается. И д-р Дэвид Роберт Граймс рассчитал в точности, сколько времени в среднем продержится заговор в секрете, в зависимости от количество вовлечённых в него людей.
26 января 2016 году Граймс опубликовал свои расчеты и работу «О жизнеспособности конспирологических убеждений» посвященную анализу конспирологических утверждений с использованием распределения Пуассона в журнале PLOS ONE. В ней он попытался рассмотреть вопросы конспирологии не только анализируя природу и устойчивости конспирологических теорий с точки зрения социальной психологии и философии, но и подойти к вопросу с позиции сухих и строгих математических вычислений.
Дэвид Граймс доказывает, если бы лунная программа NASA была заговором и высадки на Луну не было, то этот лунный заговор просуществовал бы всего 3 года и 8 месяцев, до того как кто-то из участников этого сговора каким-либо образом раскрыл бы, что это ложь. А раз этого до сих пор не случилось, значит высадка была!
Конспирологическое мышление — это склонность людей верить в то, что события и властные отношения тайно манипулируются определенными тайными группами и организациями. Многие из этих якобы объяснительных предположений не поддаются фальсификации, не имеют доказательств или явно ложны, однако общественное признание остается высоким. Попытки убедить широкую общественность в обоснованности медицинских и научных открытий могут быть затруднены такими нарративами, которые могут создать впечатление сомнения или несогласия в областях, где наука хорошо устоялась. И наоборот, исторические примеры разоблаченных заговоров существуют, и людям может быть трудно отличить обоснованные утверждения от сомнительных.
В этой работе Дэвид Роберт Граймс устанавливает простую математическую модель для заговоров с участием нескольких участников с течением времени, которая дает вероятность провала для любого данного заговора. Параметры для модели оцениваются на основе литературных примеров известных скандалов, а также изучаются факторы, влияющие на успех и провал заговора. Модель также используется для оценки вероятности утверждений, основанных на некоторых общепринятых конспирологических убеждениях.
Дэвид Роберт Граймс: «В настоящее время отсутствует нечто, что могло бы быть полезным, — это метод определения вероятности жизнеспособности заговора и факторы, которые на это влияют. Преимущества этого были бы двоякими; во-первых, это позволило бы оценить, является ли конкретный нарратив вероятным и в каком масштабе он должен был бы действовать. Во-вторых, и, возможно, более полезно, это помогло бы противодействовать потенциально вредоносным антинаучным убеждениям, давая оценку жизнеспособности заговора с течением времени. Параметры для этой модели взяты из литературных отчетов о разоблаченных заговорах и скандалах и используются для анализа нескольких распространенных теорий заговора и изучения теоретических границ для величины и временных рамок любой предполагаемой теории заговора».
Ключевой параметр в формуле Граймса — вероятность того, что конкретный участник заговора станет причиной утечки информации. Для вычисления этого параметра учёный использовал известные параметры трёх уже раскрытых заговоров: упомянутого проекта PRISM (30 000 участников заговора, срок раскрытия 6 лет), исследовании сифилиса в Таскиги (6700 человек, 25 лет), а также некорректных научных методов, применявшихся в ФБР (500 человек, 6 лет).
Таким образом, поняв математическую закономерность, можно вычислить время жизни других заговоров, если бы они существовали на самом деле. Что Гарймс и сделал, примера взял четыре популярные теории заговора. Он пишет: « В этой работе мы ограничимся четырьмя выдающимися верованиями этого жанра. Они перечислены ниже: 1) Заговор NASA о высадке на Луну — отрицание успешной миссии Apollo 11 1969 года 2) Заговор об изменении климата — отрицание изменения климата имеет глубокий политический аспект 3) Заговор о вакцинации -заговорщические убеждения о вакцинации широко распространены в антипрививочном движении 4) Заговор о лечении рака — убеждение, что лекарство от рака удерживается корыстными интересами, существует уже давно.
Заметьте, что инсценировка полёта на Луну потребовала бы заговора, в котором бы участвовало огромное количество человек- 411 000, столько сотрудников работало в НАСА в 1965 году. Количество участников других из рассматриваемых Грайсом потенциальных заговоров приведено в таблице ниже.
При таком количестве заговорщиков, считает Граймс, секрет не удалось бы долго утаивать. Например, лунный заговор просуществовал бы 3 года и 8 месяцев, прежде чем кто-то из участников раскрыл бы его. На графиках показа вероятность раскрытия каждого заговора в каждый промежуток времени.
Вывод модели
Мы изначально предполагаем, что для данного заговора заговорщики в целом в основном стремятся скрыть свою деятельность. Мы также предполагаем, что утечки информации от любого заговорщика достаточно, чтобы раскрыть заговор и сделать его излишним — такие утечки могут быть преднамеренными (в форме разоблачения или дезертирства) или случайными (ошибочное раскрытие информации). Мы интересуемся только потенциальным внутренним разоблачением заговора и не рассматриваем на данный момент возможность того, что внешние агенты могут раскрыть операцию. Таким образом, следует, что акт раскрытия заговора является относительно редким и независимым событием. Затем мы можем применить статистику Пуассона и выразить вероятность по крайней мере одной утечки, достаточной для того, чтобы привести к провалу заговора, как
где ϕ — среднее число ожидаемых неудач за единицу времени. Это, в свою очередь, функция числа заговорщиков за время N ( t ) и p — внутренняя вероятность неудачи на человека в год. Тогда мы можем определить ϕ как
и записывая ψ = 1 − p для краткости, вероятность провала заговора можно переписать как функцию времени, заданную формулой
Существует несколько возможностей для параметра N ( t ), числа заговорщиков — соответствующий выбор будет зависеть от типа вовлеченного заговора. Если заговор требует постоянного поддержания, то число, необходимое для поддержания фикции, приблизительно постоянно со временем. Это относится к ситуациям, когда некоторый активный вклад либо в сокрытие события, либо в поддержание обмана имеет жизненно важное значение. В таком случае вовлеченное число принимает простую форму
где N o — начальное число заговорщиков. Если же заговор — это единичное событие, после которого не требуются новые заговорщики, то со временем вовлеченные в него люди умрут, что снизит вероятность разоблачения. Если это так, то для функции N ( t ) можно использовать функцию выживания Гомпертца.
Если средний возраст заговорщиков на момент события равен t e , то
где N o — начальное число вовлеченных лиц, а α и β — константы функции для кривой Гомпертца. Для людей мы можем использовать α = 10 −4 и β = 0,085 [ Леви Г., Левин Б. Биостатистика старения: от гомпертцевской смертности к индексу связанности со старением. John Wiley & Sons; 2014. ] для аппроксимации человеческой смертности. Наконец, если заговорщики быстро удаляются из-за внутреннего трения или по иной причине (действие само по себе, которое, возможно, является мета-заговорщическим событием), могут быть обстоятельства, при которых мы можем смоделировать N ( t ) как экспоненциальный распад. Если члены быстро удаляются, и после периода t 2 остается только половина , то константа распада равнаи число заговорщиков в данный момент времени равно
Важно отметить, что уравнение 6 основано на предположении, что быстрое устранение заговорщиков не изменяет вероятность разоблачения на одного заговорщика — это предположение может не выполняться на практике и уточняется в разделе обсуждения. Из уравнения 3 ясно, что увеличение N ( t ) всегда будет приводить к увеличению L ( t ) независимо от того, какая форма выбрана для плотности заговорщиков. Интенсивность отказов со временем немного сложнее; для постоянного случая, указанного в уравнении 4 , L будет монотонно увеличиваться со временем. Если вместо этого использовать непостоянные формы, такие как в уравнениях 5 и 6 , L нелинейно со временем, как показано на рис. 1 . Время, при котором L достигает максимума в этих случаях, t m , определяется путем решения, что дает тождество
Это уравнение является трансцендентным и не может быть решено аналитически, но может быть легко оценено графическими или численными методами. Максимальная вероятность отказа тогда L ( t m ), заданная уравнением 3. Форма N ( t ) заметно формирует динамику проблемы, как показано на рис. 1 . Рис. 1, который вы видите ниже это — Прогнозируемая вероятность провала L для заговора из 5000 первоначальных заговорщиков и p = 5 × 10−6 с различными предположениями о численности населения.
Пояснение к рисунку 1: Синяя проданная линия отображает L с течением времени с сохранением постоянного уровня заговорщиков. Красная пунктирная линия показывает единичное событие с гомпертцевским распадом популяции заговорщиков, предполагая, что средний начальный возраст составляет 40 лет, а пунктирная оранжевая линия показывает экспоненциальный распад, при котором число заговорщиков уменьшается вдвое каждые 10 лет. В первом случае вероятность провала заговора всегда увеличивается со временем. В гомпертцевском случае шансы провала изначально увеличиваются до максимума (L = 0,38 через 29 лет в этом примере), но смерть заговорщиков со временем снижает вероятность провала после этого. Наконец, если заговорщики удаляются внешним образом, то кривая достигает максимума (L = 0,12 через 14 лет), прежде чем снизится до более низких вероятностей, поскольку остается меньше заговорщиков, способных выдать доверие. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0147905.g001
Оценка параметров
Для использования модели требуются реалистичные оценки параметров. В частности, параметр p , вероятность внутренней утечки или отказа, чрезвычайно важен; если бы p был равен нулю, сохранялся бы абсолютный сговор, разрешимый только внешним анализом. На практике это не так — исторические примеры показывают, что даже в невероятно секретных организациях всегда существует некоторая вероятность случайной или преднамеренной внутренней утечки, будь то путем разоблачения или некомпетентности. По определению, детали сговора редко известны, но мы можем очень консервативно оценить параметры, используя данные из раскрытых примеров, где достаточно данных о продолжительности и количестве заговорщиков общедоступны. Три примера, использованные здесь, а именно:
- Дело Агентства национальной безопасности (АНБ) PRISM. Ошеломляющие масштабы шпионажа АНБ и его союзников за гражданскими пользователями Интернета были раскрыты подрядчиком Эдвардом Сноуденом в 2013 году. Масштабы подслушивания были беспрецедентными, включая прослушивание оптоволоконных кабелей, телефонных звонков глав государств-союзников и огромного количества метаданных
- Эксперимент по сифилису в Таскиги — В 1932 году Служба общественного здравоохранения США начала наблюдательное исследование афроамериканских мужчин, заразившихся сифилисом в Алабаме. Исследование стало неэтичным в середине 1940-х годов, когда было показано, что пенициллин эффективно лечит болезнь, но его не давали инфицированным мужчинам. Этические вопросы об исследовании были подняты в середине 1960-х годов и, наконец, раскрыты исследователем доктором Питером Бакстаном в 1972 году
- Скандал с судебной экспертизой Федерального бюро расследований (ФБР) — доктор Фредерик Уайтхерст написал сотни писем своему начальству, в которых подробно описал псевдонаучную природу многих судебных экспертиз ФБР. Сомнительная природа этих протоколов привела к тому, что большое количество невиновных людей содержалось под стражей в течение десятилетий, некоторые из них были казнены за эти преступления или умерли в тюрьме, прежде чем Уайтхерст раскрыл этот провал в 1998 году. Последующий отчет ФБР и Министерства юстиции показал, что по крайней мере 26 из 28 преданных своему делу экспертов по волосам дали вводящие в заблуждение показания, что побудило к продолжающейся массовой переоценке небезопасных приговоров
Имея данные, полученные в результате этих событий, мы можем консервативно оценить значения p . Мы предполагаем, что после продолжительности t , когда заговоры раскрыты, их вероятность провала составляет L ≥ 0,5. Нижняя граница для p тогда задается как
В некоторых из этих оценок есть значительная и неизбежная двусмысленность, особенно в отношении количества людей, полностью осведомленных о событии. В случае PRISM цифра 30 000 исходит из общего числа сотрудников АНБ. В действительности доля тех, кто был бы осведомлен об этой программе, вероятно, была бы намного меньше, но мы берем верхнюю границу, чтобы минимизировать оценку p . Учитывая короткий временной интервал, мы также предполагаем, что количество заговорщиков оставалось примерно постоянным в течение всего периода до того, как событие было раскрыто. Ситуация еще более сложна в отношении эксперимента в Таскиги. Первоначально это входило в компетенцию отдела венерических заболеваний Службы общественного здравоохранения США (USPHS) в начале 1930-х годов, до того, как этот отдел был реструктурирован в более поздние годы. Исторические уровни занятости для USPHS недоступны, поэтому оценка в 6700 взята из данных о текущем уровне офицерского состава всего USPHS. Это, вероятно, существенно переоценивает число вовлеченных лиц, которое исторически в основном касалось только гораздо меньшего отдела венерических заболеваний. Скандал с судебной экспертизой ФБР также трудно поддается количественной оценке; в то время как 28 агентов были конкретно вовлечены в провал микроскопического анализа волос, разоблачение доктора Уайтхерста выявило гораздо более масштабные проблемы, затрагивающие весь отдел судебной экспертизы. Соответственно, мы использовали современную оценку судебного персонала ФБР, как научного, так и агентского. Принятие большего значения для N имеет тенденцию переоценивать способность массы заговорщиков сохранять секрет, однако это позволяет нам установить экстремально низкую границу для p , вероятности неудачи в единицу времени на одного заговорщика. Это по сути дает «наилучший» сценарий для заговорщиков.
В дополнение к этому, продолжительность заговора не всегда ясна — в случае с АНБ оценки охватывают лишь узкий диапазон, от 5 до 6 лет. Эксперимент в Таскиги более неоднозначен; первоначальный эксперимент начался в 1930-х годах, но не стал неэтичным до конца 1940-х годов, когда было принято решение отказать в пенициллине пострадавшим лицам. Были также этические вопросы, поднятые другими до доктора Питера Бакстена, но мы используем 1972 год в качестве нашего верхнего предела, поскольку именно его разоблачение привлекло внимание к давним злоупотреблениям. Наконец, временные рамки судебной экспертизы ФБР довольно непрозрачны — судебно-медицинская лаборатория ФБР была создана в 1932 году, и наивно мы могли бы принять время существования заговора за 66 лет до разоблачения в 1998 году, и в этом случае это снизило бы оценку p примерно на порядок до p > 2,11 × 10−5 . Однако это нереалистично, поскольку проблемы с определенными аспектами зарождающейся криминологии вряд ли были известны. Однако между 1992 и 1997 годами доктор Уайтхерст написал несколько сотен писем своему начальству о зияющих проблемах с аспектами анализа, которые были полностью проигнорированы. Из этого следует, что ФБР было известно по крайней мере с 1992 года, что их судебно-медицинские методы были несостоятельны, давая время существования до разоблачения всего 6 лет. Во всех случаях мы берем наибольшее реалистичное значение t , поскольку это относится к наилучшему сценарию для заговора.
Экспериментальный метод
Созданная модель позволяет оценить, как определенные параметры влияют на вероятность успеха или провала любого заговора. Из Таблицы «Известные и выведенные параметры» , предполагая полученное значение наилучшего сценария для заговорщиков ( p = 4,09 × 10−6 ) , мы можем применить описанную модель к нескольким популярным и устойчивым теориям заговора и убедиться в их жизнеспособности с течением времени. Как обсуждалось в предыдущем разделе, эта оценка намеренно оптимистична для заговорщиков и соответствует случаю, когда среднее ожидаемое количество фатальных утечек для заговора составляет всего около 4 на миллион. В соответствии с оценками «наилучшего сценария» для заговоров, мы также пренебрегаем верхней цифрой p = 2,45 × 10−4 , что примерно в 60 раз больше минимальной прогнозируемой вероятности провала на одного заговорщика в год, как указано в Таблицы «Известные и выведенные параметры»/
Результаты
Таблица «Неполные оценки минимального количества людей, необходимого для заговора». содержит неполные оценки числа заговорщиков, необходимых для изложенного антинаучного убеждения. Важно отметить, что оценки для N ( t ), показанные здесь, предполагают, что все вовлеченные ученые знали бы об активном сокрытии, и что небольшая группа одиозных деятелей не смогла бы обманывать научное сообщество в течение длительного времени; обоснование этого предположения более подробно раскрывается в разделе обсуждения. В большинстве этих случаев для сохранения секретности потребовалось бы постоянное поддержание, поэтому N ( t ) = N o . В случае гипотезы о мистификации НАСА можно было бы утверждать, что заговор был единичным событием, и, таким образом, могла бы применяться гомпертцевская форма населения в уравнении 5 (оно выше). Это не очень реалистичное предположение, но здесь оно также рассматривается. Повествование о заговоре об изменении климата также требует некоторых разъяснений; те, кто скептически относится к научному консенсусу относительно антропогенного изменения климата, могут занять либо «жесткую» позицию, что изменение климата не происходит, либо «мягкую» позицию, что оно может происходить, но не является антропогенным. Для этого исследования мы определим заговор об изменении климата как тех, кто занимает жесткую позицию для простоты. Результаты показаны на рис . 2 (Кривые провалов). Из этого мы также можем определить максимальные временные масштабы до неминуемого провала при наилучших возможных условиях для этих заговоров, принятых как L > 0,95. Эти оценки приведены в таблице «Максимальное время до неминуемого отказа ( L > 0,95)».
Пояснение к рисунку 2:
Кривые провалов для (a) мистификации НАСА о высадке на Луну — результаты как для постоянной численности населения, так и для функции Гомпертца настолько близки, что их невозможно различить визуально. (b) Мистификация об изменении климата — синяя сплошная линия отображает вероятность провала со временем, если задействованы все научные органы, поддерживающие научный консенсус, красная пунктирная линия представляет кривую, если задействованы только активные исследователи климата. (c) Заговор о вакцинации — синяя сплошная линия показывает вероятность провала со временем для комбинации органов общественного здравоохранения и крупных производителей лекарств, а красная пунктирная линия отображает случай, если бы в заговоре участвовали только органы общественного здравоохранения. (d) Неудача со временем для замалчиваемого заговора о лечении рака. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0147905.g002
Анализ здесь предсказывает, что даже при оценках параметров, благоприятных для конспирологических наклонностей, анализируемые заговоры имеют тенденцию к быстрому краху. Даже если бы были согласованные усилия, само число людей, необходимое для огромного масштаба гипотетических научных обманов, неразрывно подорвало бы эти зарождающиеся заговоры. Для заговора даже всего из нескольких тысяч участников внутренний провал возник бы в течение десятилетий. Для сотен тысяч такой провал был бы гарантирован менее чем за полдесятилетия. Также важно отметить, что этот анализ имеет дело исключительно с внутренним провалом или вероятностью того, что заговор будет намеренно или случайно раскрыт вовлеченными участниками — внешний анализ неучастниками также увеличил бы вероятность обнаружения, делая такие византийские сокрытия гораздо более вероятными к провалу. И более полная количественная оценка, несомненно, увеличила бы частоту провалов для всех рассматриваемых историй о заговоре.
Эта проблема кажется непреодолимой для любого крупного заговора; если он требует постоянного поддержания ( N ( t ) ≈ N o ), то вероятность провала со временем приближается к единице. Если мы назначим порог обнаружения, ниже которого заговор должен оставаться ( μ = 0,05) в течение определенного периода времени, то в таблице «Максимальное количество заговорщиков, остающихся ниже порогового значения ( μ ≤ 0,05)» перечислено максимально возможное количество заговорщиков.
Даже в течение относительно короткого периода времени в 5 лет предел достигается всего лишь при 2521 агенте. Чтобы поддерживать его более 10 лет, может быть вовлечено менее 1000 человек, даже при щедрой оценке p = 4,09 × 10−6 , полученной в этой работе.
Даже для единичных событий с гомпертцевским распадом популяции проблема провала крупного заговора не обходится адекватно — для такого события вероятность провала превышает 5% при примерно 650 участниках даже при идеальном значении p и среднем возрасте участников 40 лет. Однако в этой ситуации вероятность провала в конечном итоге падает по мере уменьшения вовлеченной популяции, что означает, что порог можно считать максимальной вероятностью обнаружения в этом сценарии. Эта вероятность также быстро увеличивается с числом вовлеченных заговорщиков, что делает маловероятными крупные устойчивые заговоры. В идеальных обстоятельствах было бы возможно удержать одно заговорщическое событие ниже порога обнаружения, только если бы число вовлеченных субъектов было очень малым (≪ 1000).
Как указано в разделе об оценке параметров, оценки, используемые здесь, были намеренно выбраны так, чтобы быть максимально благоприятными для заговорщиков; самые низкие полученные значения для p использовались для оценок, но самое высокое значение было примерно на два порядка выше этого. Если вместо этого использовать эту оценку, это имело бы очень резкий эффект, значительно сократив временные рамки обнаружения, как показано на рисунок «Кривые провалов для заговора N o = 5000 при изменении p на два порядка». Учитывая отсутствие ясности в получении точных чисел и временных рамок, в этой работе по оценочным параметрам присутствует внутренняя неопределенность, и лучшие оценки позволили бы лучше количественно определить p . Также остается открытым вопрос о том, может ли использование раскрытых заговоров для оценки параметров само по себе вносить смещение и давать чрезмерно высокие оценки p — это может быть так, но, учитывая весьма консервативные оценки, используемые для других параметров, более вероятно, что p для большинства заговоров будет намного выше нашей оценки, поскольку даже относительно небольшие заговоры (такие как Уотергейт, например) исторически быстро раскрывались. Также важно отметить, что p , вероятно, будет заметно различаться для разных заговоров, в зависимости от того, насколько глубоко агенты вложены в данный заговор, и приведенные здесь цифры в лучшем случае являются консервативным приближением типичных значений. Однако, даже если агенты сильно вложены в заговор, p также включает в себя вероятность случайного внутреннего раскрытия. Хотя заговоры, несомненно, случаются, их постоянная секретность, вероятно, больше обусловлена сохранением низкого числа агентов, чем изначально малой вероятностью утечки на агента за единицу времени.
Число заговорщиков N o также является важной неопределенностью, которую необходимо тщательно интерпретировать; оценки, сделанные в этой статье, в лучшем случае являются оценками порядка величины. Они намеренно были выбраны относительно консервативными во многих отношениях; например, число, вовлеченное в гипотетический заговор по вакцинации, вероятно, сильно занижено из-за повсеместности вакцинации. Оценки также предполагают, что все агенты в оценке считаются осведомленными о заговоре; если бы это было не так, то только те, кто имел достаточные знания об обмане, учитывались бы в числе N o . Это потенциально может иметь место для некоторых политических или социальных заговоров, однако для гипотетического научного заговора, вероятно, справедливо предположить, что все агенты, работающие с данными, должны были бы знать о любом обмане. Если бы это было не так, мошеннические заявления или подозрительные данные были бы внешне разоблачены другими учеными при проверке данных во многом таким же образом, как случаи научного мошенничества обычно разоблачаются другими членами научного сообщества. Таким образом, даже если небольшая коварная когорта мошенников-ученых фальсифицировала данные об изменении климата или попыталась бы скрыть информацию о вакцинах, проверка другими учеными фатально подорвала бы зарождающийся заговор. Чтобы обойти это, подавляющее большинство ученых в области должны были бы вступить в взаимный заговор — обстоятельство, которое, как предсказывает модель, крайне маловероятно, будет жизнеспособным.
Предположение о статистике Пуассона, используемое в этой работе, оправдано для дискретных событий, от прибытия автомобилей на светофор до повреждения ДНК, вызванного радиацией, и должно быть верным для выявления событий заговора. Описанная модель проста, но в зависимости от функции популяции она может давать интересное поведение. Как показано выше на рисунке 1 «Прогнозируемая вероятность провала L для заговора из 5000 первоначальных заговорщиков и p = 5 × 10−6 с различными предположениями о численности населения», форма N ( t ) сильно влияет на вероятность обнаружения заговора со временем. Экспоненциальная форма распада, изложенная в уравнении 6, теоретически дала бы самую низкую вероятность обнаружения от одного события заговора, но, скорее всего, нереалистична. Причины этого двояки — во-первых, это подразумевает, что заговорщики убиты или иным образом устранены, что само по себе было бы событием заговора. Но, возможно, более важным является наблюдение, что быстрое устранение заговорщиков само по себе, вероятно, вызовет панику и разобщенность среди вовлеченных сторон. В этом случае p , скорее всего, станет функцией количества заговорщиков и времени. Если предположить, что вероятность неудачи увеличивается пропорционально скорости вымирания участников заговора, то p ( t ) = p o e λ t , то вероятность неудачи резко возрастает. Такое поведение изображено на рис. 4 . По этим причинам модель быстрого вымирания популяции, вероятно, нереалистична, даже для заговора с одним событием, и ее можно игнорировать. Вместо любых доступных данных мы пренебрегли потенциальным изменением вероятности со временем в этой работе, но, определив ψ ( t ) = 1 − p ( t ) (для любого подходящего p ( t )), мы модифицируем уравнение 3 , чтобы учесть это, если известно.
(9)
Одной из основных мотиваций является помощь в противодействии антинаучным убеждениям, которые могут закрепиться, путем количественной оценки того, насколько невероятно маловероятно, что сплоченное научное мошенничество может иметь место в таких огромных масштабах. Это относится не только к рассмотренным здесь позициям, но и к дикому массиву популярных антинаучных убеждений. Значительный контингент все еще придерживается конспирологических убеждений по ряду тем, включая генетически модифицированные организмы, фторирование воды и отрицание СПИДа, и это лишь несколько ярких примеров. Важно оспаривать такие нарративы, поскольку они не только вредны для нашего здоровья и благополучия, современные исследования показывают, что воздействие конспирологических убеждений может влиять на наше восприятие событий в большей степени, чем мы осознаем. Принятие такого антинаучного мышления, по-видимому, коррелирует с более низким сопротивлением псевдонаучным утверждениям; принятие заявлений о заговоре в отношении рака может заставить пациентов пренебречь традиционной медициной в пользу сомнительных товаров альтернативных терапевтов. Существуют весомые доказательства того, что специалисты по альтернативной медицине, такие как гомеопаты, гораздо более склонны поощрять отказ от вакцинации, несмотря на то, что их мнимая медицинская техника полностью лишена доказательств и полностью противоречит основным законам физики. Неясно, является ли эта связь причинно-следственной или просто коррелятивной.
Описанная теория полезна для прогнозирования общих закономерностей, ожидаемых от заговора, но не учитывает динамику, мотивацию и взаимодействие отдельных агентов. Это взаимодействие может быть направлением для будущей работы, возможно, с использованием моделей на основе агентов для учета различных внутренних трений и давлений, влияющих на общую частоту неудач. Описанный здесь подход может дать некоторое представление о грубом поведении заговоров, но моделирование на основе агентов, сосредоточенное на индивидуальных субъектах, взаимодействующих с определенными вероятностями, может лучше охватить тонкости заговора и разоблачения. Такие модели также могут быть легко информированы психологическими данными, приписывая моделируемым субъектам спектр черт с определенными правилами взаимодействия, чтобы увидеть, влияет ли возникающая динамика на успех или неудачу любого секретного события.
В заключение своей аналитики д-р Дэвид Роберт Граймс в 2016 годк напишет следующее: «Большое спасибо доктору Фредерику Уайтхерсту за эту полезную информацию из первых рук о скандале с судебной экспертизой ФБР. Поскольку автор — физик, а не психолог, я в долгу перед профессорами Стефаном Левандовски, Тедом Герцелем и г-жой Матильдой Херну за их ценный вклад в теорию заговора. Спасибо также докторам Бену Герцелю и Дэвиду Басанте за их комментарии и предложения, а также рецензентам за их полезные комментарии и предложения. Я также хотел бы поблагодарить моих коллег из Оксфордского университета за их постоянную поддержку, в частности доктора Майка Партриджа. Эта работа не требовала специального финансирования, от неких тайных заговорщиков или иным образом».
Источник «On the Viability of Conspiratorial Beliefs», David Robert Grimes
Что сказать в заключение?
Граймс скептически относится к большинству популярных теорий заговора, считая, что они часто не выдерживают критики с точки зрения вероятности и логики. Его уравнение служит инструментом для оценки правдоподобия тех или иных заговоров: если заговор предполагает участие сотен или тысяч человек, но при этом сохраняется в тайне десятилетиями — это вызывает серьезные сомнения.
Являются ли расчёты доктора Граймса истиной в последней инстанции? Думаю, что нет. Слишком много неучтенных факторов. Ключевой параметр в формуле Граймса — вероятность того, что конкретный участник заговора станет причиной утечки информации. Но безусловно его работа — это пример того, как научный подход и математическое моделирование могут помочь понять и оценить социальные феномены, такие как теории заговора. Его работа повод задуматься о том, насколько реалистичны различные утверждения о тайных сговорах и сколько времени они могут оставаться скрытыми.
И, конечно, работа Граймса — это попытка понять, почему конспирологические убеждения так устойчивы и как они функционируют как социально-психологические феномены, а не просто как ошибочные или ложные представления. В ней он обсуждает возможные стратегии противодействия распространению вредных конспирологических теорий, включая повышение медиаграмотности и развитие критического мышления.
Шпионов и математические закономерности, формулы и философию, теории заговоров и доктора Дэвида Роберта Граймса пригласил на нашу страницу и собрал за одни столом Александр Гаевский.
