Ричард Сеймур – Щебечущая машина (страница 33)

Хотя теории заговора – это, как правило, результат потери власти, сегодня причиной их появления становятся более радикальные по своей сути кризисы. Теории заговора – это болезнь, опухоль слабеющего влияния. Когда разваливаются давно доминирующие идеологии, когда социальные взаимодействия оказываются под контролем дезориентирующей войны всех против всех, естественной реакцией на происходящие становится паранойя. И расцвет социальных платформ придает этому феномену новые черты. В созданной ими машине героем признается антисоциальный неудачник, одинокий хакер, тролль, спаммер. Они построили режим конкурентного индивидуализма, в котором непонимание и паранойя стали обыденностью. В этом смысле использование платформ для формирования онлайн-сообществ, возбуждаемых дилетантскими расследованиями – это попытка возродить смысл.

Все это было очевидно уже в первых сообществах, требующих правды об 11 сентября. Самым главным доводом, который приводили в своих неожиданных бестселлерах Дэвид Рэй Гриффин и Нафиз Моссадек Ахмед, как и множество провокационных вебсайтов, заключался в том, что в официальных версиях – сплошная бессмыслица. Эти авторы, словно одержимые, выискивали в каждой новости, посвященной трагическим событиям, противоречия, ошибки, несуразности. Естественно, в новостях всегда есть какие-то расхождения, не говоря уже об официальных редакциях. И часто сообщества активистов «Движения за правду об 11 сентября» пытались провести какой-то критический анализ, который в принципе был невозможен. Но они находили дыры там, где их не было, и тенденциозно их интерпретировали. Они были уверены, что где-то там есть скрытые, запретные знания, докопаться до которых способны только гражданские журналисты. Все эти движения за «Правду» объединяло одно общее убеждение в том, что «они» от нас что-то скрывают. Конкретные теории – например, такие, что Пентагон подвергся ракетному удару – уже были вторичными спекуляциями на тему.

Некоторым из тех, кто находился тогда у власти, теперь кажется, что их критикуют, и они начинают съезжать в ту же логику. Это обычное явление. Проанализировав теории заговоров, Эмма Джейн и Крис Флеминг пришли к выводу, что разоблачители склонны разделять «эпистемологические взгляды и риторический арсенал» объектов своей критики. Показные противоречия становятся абсурдными, как если бы поведенческие экономисты Касс Санстейн и Адриан Вермель посоветовали Белому дому принять строгие меры против теорий заговоров, например, начать скрытую «когнитивную инфильтрацию» в онлайн-сообщества с тем, чтобы посеять сомнения и подорвать эти группы изнутри.

Вместо того, чтобы имитировать параноидальный стиль, смещенному центру следует копнуть глубже, потому что крах в том смысле, с которым они только что столкнулись, уходит корнями в далекое прошлое.

Нам уже осточертели все эти экспертные заключения, напоминает Майкл Гоув, неутомимый сторонник выхода Великобритании из ЕС. В каком-то смысле кризис знания – это хронический кризис политической власти: кризис доверия, следующий вслед за кредитным кризисом.

Сокращение числа газетных гигантов, связанных с правящими партиями и идеологиями, а также рост социальных сетей только усугубили кризис. Большую роль, конечно же, сыграли тенденции, которые присутствовали еще в традиционных СМИ, но теперь обострились. Сетования на «фейковые новости» говорят о том, что стоящая у руля политическая элита еще не подчинила себе новые медиа. Но проблема еще глубже, и, как это ни странно, миф об обществе «постправды» – лишь неуклюжая попытка диагностировать гниение.

В медицине, экономике, психологии и эволюционной биологии уже давно наблюдается «кризис воспроизводимости». Кризис этот заключается в том, что последующие испытания не могут воспроизвести результаты многих научных исследований. Журнал Nature опросил 1500 ученых, 70 % респондентов не удалось воспроизвести результаты экспериментов, проведенных другими учеными. Половина из них не смогли повторить даже свои исследования.

По мнению историка идей Филипа Мировски, одна из главных причин этой проблемы заключается в том, что наука превращается в товар. Корпорации используют науку как сторонний двигатель для исследовательских целей, в результате чего полностью теряется контроль качества. За стенами академий возникает «параллельная вселенная мозговых центров и подпольных “экспертов”», тогда как внутри государство приказывает проводить исследования с максимальным учетом требований политики, но при этом все более безучастно относится к регулированию качества. Корпорации, особенно техмагнаты, мало заинтересованы в исследованиях, которые не дают быстрой отдачи в виде монетизируемых инноваций и гаджетов. Google поддержал предложение создать для ученых некую мотивацию, заставляющую их задумываться о конечном результате. В качестве стимула может выступить что-то типа научной биржи, где венчурные капиталисты смогут выбрать самые перспективные идеи.

Мировая фармацевтическая индустрия и ее влияние на медицину – один из печальнейших примеров того, как бизнес может привести в упадок научно-исследовательскую сферу. Индустрия пестрит фиктивными научными работами, написанными по заказу корпораций, клиническими испытаниями, проведенными с применением нерепрезентативной выборки, и тенденциозно подобранными данными – «катастрофа» для пациентов, как метко выразился Бен Голдакр[38]. По данным опроса среди ученых, проведенного и рецензированного в 2009 году, 14 % респондентов признались, что лично знали о фальсификации результатов со стороны коллег, самыми злостными нарушителями оказались медики.

Эта проблема выходит далеко за пределы научного мира, ведь в наше время лаборатория являет собой эталон легитимного знания. Это историческая модель аутентичной истины – каждый человек заведомо доверяет ученому в белом халате. Научной лжи, производимой в промышленных масштабах, вероятно, было бы достаточно для того, чтобы нас тошнило от экспертов, даже если бы нам не довелось пережить мировой финансовый кризис с его губительными последствиями для экономической профессии, большинства политиков и международных институтов, поддерживающих экономическую систему. Если, к примеру, люди готовы были поверить в то, что вакцина MMR (комбинированная вакцина против кори, эпидемического паротита и краснухи) приводит к развитию у детей аутизма, а СПИД стал результатом правительственного заговора США, значит, авторитет науки давно подорван. Иногда подорван заслужено, как в случае с экспериментом Таскиги в США, когда больных сифилисом чернокожих мужчин вводили в заблуждение и, словно они морские свинки, проводили над ними медицинские опыты вместо того, чтобы лечить. Возможно, это одна из причин, почему проверка фактов и наезды на «науку» так неэффективны.

На какое-то время ответом на проблему знания стали «большие данные». Данные провозглашали «новой нефтью» и сырьем для «революции в области управления». Превратив бизнес-процессы в читабельный электронный текст, ненаучные методы руководства, догадки и интуицию можно было бы заменить грубой силой фактов. Данные, по словам главного исполнительного директора Google, отмечающего их революционный потенциал, «настолько мощная сила, что государства будут драться за право обладать ими». Бывший редактор Wired с энтузиазмом отметил, что такой масштаб сбора данных полностью изживет теорию и даже научный метод: «при наличии достаточного объема данных цифры говорят сами за себя».

Бонусом «больших данных» становятся бесконечные знания – «полная цифровая копия нашей материальной вселенной», как выразились Карло Ратти и Дирк Хельбинг. Все существование предстанет перед нами в виде потока электронных записей. И на какое-то время в это даже можно было поверить, если забыть о том, как многого мы не знаем и, вероятнее всего, никогда не узнаем о нашем материальном мире. Как ни крути, а данные производятся в огромных масштабах. Даже в эпоху аналоговых телефонов обмен сообщениями происходил в немыслимых объемах. В 1948 году в США ежедневно фиксировалось 125 миллионов телефонных разговоров. Но эта информация не сохранялась и не превращалась в товар. Интернет же, словно пишущая машинка регистрирует каждое движение.

Только за первые два года нового тысячелетия было произведено больше данных, чем за всю историю человечества. К 2016 году 90 % мировой массы данных было создано за предыдущие два года со скоростью 2,5 квинтиллиона байтов в день. Большая часть данных приходится на интернет, а не на телевидение или газеты. К 2017 году ежедневно каждую минуту пользователи размещали более полумиллиона фотографий в Snapchat, писали почти полмиллиона твитов, оставляли больше полумиллиона комментариев в Facebook и смотрели больше четырех миллионов роликов в YouTube. В том же году Google обрабатывал 3,5 миллиарда поисковых запросов в день.

При наличии такого объема данных все, по идее, должно работать без всякой прикладной теории. Прекрасным примером эффективности «больших данных» долгое время считался сервис Google Flu Trends. Начиная с середины 2000-х годов, компания Google приступила к разработке инструмента, который сравнивал историю запросов в их поисковой системе с вероятным началом эпидемии гриппа. Какое-то время результаты анализа были пугающе точными. Google предсказывал следующую вспышку на десять дней раньше Центров по контролю и профилактике заболеваний. К 2013 году система начала давать сбой. Коэффициент распространения заболеваний завышался почти в два раза. Тогда-то и стало очевидно, что потенциал Google слишком преувеличен.