Matematiker: Vi kan forudsige historiens gang

De fleste har hørt om forskning i matematikkens historie. Men hvad med forskning i historiens matematik - altså i de regelmæssigheder, der findes i f.eks. krige og dannelsen af imperier? Hvis de findes, kan de så bruges til at forudsige fremtiden?

Er historiebøger bare kronologiske opremsninger af tilfældige hændelser? Eller indeholder vores civilisationshistorie skjulte regelmæssigheder, som vi med den rette analyse ville kunne gennemskue og måske endda bruge til at forudsige fremtiden?


Det spørgsmål har professor i populationsdynamik Peter Turchin ved University of Connecticut i USA taget på sig, og han har givet et entydigt svar: Vi kan godt forudsige historiens gang, så længe det drejer sig om de store linjer, og ikke om de enkelte hændelser.

Peter Turchin gjorde opmærksom på sig selv allerede i 2003, da han udgav bogen 'Historical Dynamics - Why States Rise and Fall'. Heri beskrev han matematisk, hvordan civilisationer har tendens til at leve i 'sekulære cykler' på 200-300 år, og hvordan 'meta-etniske brudflader' opbygger patriotismen og fører til krig og nye imperier. Hans værktøjer var populationsdynamiske modeller med malthusiansk vækst, feedback loops og bærekapaciteter, og resultatet var en kompliceret variant af den såkaldte Lotka-Volterra-model, der blandt biologer bruges til at forklare oscillationer i bestande af rov- og byttedyr.

Siden 2003 har Turchin videreudviklet sine teorier. Han kalder hele feltet for 'cliodynamik', opkaldt efter kvinden Clio, som var den græske muse for historien. Ud over blot at analysere fortiden har han nu ifølge en reviewartikel i fagbladet Nature vovet sig ud på dybt vand ved også at ville forudsige fremtiden: Om cirka otte år, siger Turchin, er det tid til nye uroligheder i USA. Det skyldes, at moderne stater som USA, men også lande i Europa og i Asien, har en tendens til at gennemleve perioder af oprør og politisk ustabilitet for hvert halvtredsindstyvende år.

Historikere: For langt ude
De fleste historikere, hvis ikke alle, synes at den type forskning er langt ude. Den ligger ikke langt fra, hvad Nostradamus gjorde, da han brugte planeternes bevægelser til at forudsige fremtiden. Peter Turchin bruger statistiske korrelationer, men hvad er forskellen, spørger de.

Begge metoder forsøger at forklare de store sammenhænge ved endnu større sammenhænge. Dette er ikke bare galskab, det er stærkt problematisk, da det genopfinder den historiske determinisme i en misforstået pærevælling af Malthus, Marx og Hegel og er i direkte modstrid med den fremherskende tradition med at se historien som en kompleks og mangfoldig størrelse.

Ethvert forsøg på at forklare historie via kvantitative og matematiske metoder overser, at mennesker er individer, der tager forskellige valg. Selv i store grupper og nationer vil vi akkumulere forskelle, der ytrer sig som divergerende kulturer med radikalt forskellige værdisæt, valg og opfattelser. Mennesker har desuden en fri vilje, som ikke kan determineres af en ligning, og selv hvis man kunne finde mønstre i fortiden, vil vi altid kunne vælge en anden fremtid - siger kritikerne.

Til det svarer Turchin, at hans kvantitative metoder ikke skal ses som et alternativ, men som et supplement til de eksisterende mikrohistorier. Desuden eksisterer der ikke nogen modstrid mellem individuel frihed og makroskopiske regelmæssigheder, så længe man arbejder inden for en statistisk ramme. I en analogi til fysikken kan man netop sige, at det partikulære kaos blandt de enkelte atomer er den nødvendige betingelse for, at de makroskopiske (termodynamiske) love overhovedet kan eksistere.

De vigtigste variable i Turchins model for historien er befolkningstallet, socialstruktur, statens styrke og politisk stabilitet. Variablenes værdier er hver især sammensat af flere faktorer. Variablen 'socialstruktur' baserer sig for eksempel på økonomisk lighed/ulighed og forventet levetid, mens 'statens styrke' måles som antallet af beskattede ressourcer.

For Turchin og hans kolleger Sergej Nefedov fra universitetet i Jekaterinburg i Rusland og Andrej Korotajev fra det russiske statsuniversitet i Moskva blev det hurtigt en overvældende opgave at finde alle de nødvendige data, og de har gennemstøvet alle mulige artikeldatabaser, historiebøger og etnografiske studier for at få så korrekte tidsserier ud af dem som muligt.

Noget at fortælle
Resultaterne har noget at fortælle. Allerede inden forskerne lagde tallene ind i modellen, viste der sig interessante korrelationer som for eksempel, at graden af korruption i en stat stiger i takt med øget risiko for vold og politisk ustabilitet. Modellen kunne desuden reproducere de øjensynligt cykliske forløb af krig og fred. Præindustrielle bonde- og feudalsamfund viser sig at have perioder af ustabilitet, der varer op til 100 år. Når de slutter, efterfølges de af en konstant populationsvækst, der varer cirka 200-300 år.

Den slags oscillationer er tidligere blevet kaldt 'sekulære cykler', og Turchin har sammen med sine kolleger vist, at de er kendetegnet ved, at antallet af destabiliserende krige og uroligheder altid er mange gange større i perioder, hvor populationen bliver mindre, end når den vokser. Det gælder ikke kun for europæiske civilisationer, men også for andre civilisationer, lige fra Han- til Qing-dynastiet i Kina, og lige fra hellenistisk tid til det osmanniske rige i og omkring Anatolien.

Overlejret med de 200-300-års historiske cykler af civilisatorisk blomstring og forfald eksisterer der også en kortere cyklus på 50 år. Ser man på den med USA som eksempel, stiger og falder antallet af voldelige hændelser, hvad enten de er racistisk, politisk eller økonomisk motiverede, i bølger, der ifølge Turchin kan bruges til at forudsige, at USA er på vej mod endnu en top i 2020. Hans forklaring er, at de 50 år lange cykler svarer til cirka to generationer, som er den gennemsnitlige periode, det tager, før der i første omgang bliver gjort oprør mod en social uretfærdighed (i første generation), hvorefter denne bliver cementeret (ofte via arv, dvs. i anden generation) og der endelig bliver gjort oprør imod den igen (i tredje generation).

Læs resten af historien med kommentarer på ing.dk

0 comments:

There was an error in this gadget