кто вел эти хроники, были склонны путать или пропускать имена. Семейные записи часто неполные, потому что люди приезжали и уезжали из приходов. Один из способов справиться с этими пробелами состоит в усердной работе. Чем больше приходов войдет в базу данных, тем меньше пробелов в ней окажется. Конечно, если семья перебралась в другую страну, вы все равно потеряете их из вида. В любом случае ни один набор данных, особенно большой, не идеален. Всегда найдутся пробелы и ошибки, но они не сводят на нет ценность данных как таковую; нужно просто учитывать возможные проблемы на этапе анализа.

Вот как приходские записи позволяют демографам изучать историю населения страны до появления официальных переписей. В Великобритании, к примеру, первая перепись была проведена очень рано по сравнению с другими странами – в 1801 году. Следовательно, у нас имеется детальное представление об истории населения Великобритании за последние два столетия. Однако приходские книги появились в стране еще в 1538 году. Кембриджская группа по изучению истории населения и социальной структуры начала работать с ними в 1960-х годах. В 1981 году два члена группы, Э. А. Ригли и Р. С. Шофилд, опубликовали книгу «История населения Англии, 1541–1871 гг.: реконструкция», которая существенно расширила наши знания о демографической динамике Англии (и Уэльса), заглянув в прошлое почти на три столетия дальше первой официальной переписи.

Ровно тогда же, когда кембриджские демографы завершали свой анализ демографических тенденций в Англии раннего Нового времени, Джек Голдстоун, как мы узнали из предыдущей главы, столкнулся с первым препятствием в своем стремлении разработать демографическо-структурную теорию революций и восстаний. После провальной попытки защитить диссертацию, в ходе которой профессура без колебаний отвергла его исходный амбициозный проект, Голдстоун заперся в квартире, желая, что называется, зализать раны и решить, как быть дальше.

Благодаря работе Кембриджской группы, с которой Голдстоун был знаком, он чувствовал потенциал изучения данных о динамике населения (это ключевой фактор его теории) – по крайней мере, для одного из случаев, для английской революции 1640 года. В частности, демографические данные Кембриджской группы подтверждали, что население Англии быстро увеличивалось до 1640 года, а затем стало сокращаться. Еще имелись достоверные данные о заработной плате тех лет, мобильности элиты и королевских финансах. Тенденции, проистекавшие из этих данных, полностью соответствовали теории Голдстоуна. Последний в итоге ужал размах своего исследования и сосредоточился на Англии раннего Нового времени; это менее амбициозное начинание не встретило отторжения у профессуры. Решающую роль сыграло наличие большого количества качественных данных об Англии раннего Нового времени.

Революция персональных компьютеров

В 1981 году произошло и другое, казалось бы, стороннее событие – появление IBM PC, первого по-настоящему массового компьютера. Напомню, что данные, которые Голдстоун использовал в своей докторской диссертации, были результатом невероятно трудоемких исследований. Постепенно компьютерные мощности и хранилища произвели революцию в науках о данных, началась эра больших данных. Историки опоздали на этот праздник, но постепенно все же осознали возможности – и сделались восторженными, так сказать, потребителями. Цифровая история сегодня вполне устоявшаяся дисциплина с академическими журналами и собственными факультетами в ряде университетов.

Проект Seshat

В отличие от Голдстоуна, я решил стать клиодинамиком после того, как уже сделал успешную карьеру биолога-теоретика. Я занимал постоянную должность в хорошем университете и потому мог позволить себе рискованную смену сферы деятельности. В моей предыдущей области, динамике популяций, я уже столкнулся с сопротивлением математическим моделям со стороны биологов-эмпириков, которые уделяли особое внимание изучению организмов в полевых условиях. Но я и другие мои коллеги (математики-экологи) учились убеждать эмпириков в ценности математических моделей. Мы указывали, например, на пользу таких моделей популяционной экологии, как уравнения Лотки – Вольтерры для описания циклов «хищник – жертва». До появления этой модели (Альфред Лотка предложил ее в 1925 году, а Вито Вольтерра – в 1926 году: это очередной образчик одновременного научного прорыва) экологи безуспешно пытались понять, почему популяции многих животных – например, норвежские лемминги – переживают повторяющиеся циклы подъема и спада численности. Они предполагали, что всему виной климатические колебания, но метеорологические записи не подтверждали этот вывод. Идея о том, что популяционное взаимодействие между хищниками и жертвами может генерировать циклы «эндогенно», без воздействия внешних или экзогенных факторов, стала огромным сюрпризом. Как я уже упоминал в связи с квадратичным законом Ланчестера, одно из достоинств математики заключается в том, что она способна предоставить чисто логическое понимание проблемы или головоломки, которую мы пытаемся решить. Математические уравнения, а в последнее время и компьютерные модели – прекрасная опора для ума.

Когда я начал изучать динамические процессы в истории человечества, то разумно ожидал, что это «чуждое» вторжение на территорию историков вызовет немалое сопротивление. Вместо лобовой атаки, если использовать военную метафору, я решил выполнить фланговый маневр. В ту пору подавляющее большинство историков решительно возражало против математических подходов к истории, но вот специалисты в различных смежных дисциплинах (каковые справедливо называть историческими социальными науками) были гораздо более восприимчивы к таким идеям. К 2000 году многие социологи, заинтересованные в понимании истории, досадовали на ограничения, которые налагал на их исследования «культурный поворот», отрицая значимость и необходимость количественных методов. Такие перепады коллективного настроения вполне типичны для общественных наук. Культурный поворот был реакцией молодых поколений ученых на количественные методы, модные в 1970-е годах (клиометрия – количественная экономическая история и процессуальная археология – ее приверженцы выступали за строгое применение научного метода). Тогда критики взяли верх и установили новую ортодоксию, но теперь настала их очередь сопротивляться энтузиазму следующего поколения. Словом, семена клиодинамики упали на подготовленную почву.

У меня не отняло много времени найти союзников в исторической социологии (включая Джека Голдстоуна), в экологической и экономической истории и в эволюционной антропологии. Мы не всегда соглашались в том, что считать основными движущими силами, объясняющими различные наблюдаемые нами эмпирические закономерности, но признавали, что теории должны подкрепляться моделями, а теоретические предсказания необходимо проверять данными.

Это был приблизительно 2010 год, и уже существовало целое море полезной информации, по которому можно было перемещаться благодаря компьютерам, которые стали широко применяться историками и археологами, о чем свидетельствовало развитие цифровых гуманитарных наук. На самом деле мы были, образно выражаясь, смущены богатством, а не подавлены бедностью. Выводить большие теории было намного проще во времена Карла Маркса, когда данные об исторических обществах почти отсутствовали (а европоцентристская направленность фактически гарантировала, что данные будут браться именно из подобных обществ). Создание иных, лучших теорий стало возможным в силу внезапного изобилия данных.

Но как получить их в свое распоряжение? Часть уже была преобразована в данные – числа, расположенные в строках и столбцах электронных таблиц, которые можно