По вопросу иммиграции аналитический центр British Futures провел опрос фокус-групп на тему того, как лучше всего поступить с иммиграцией в Великобританию. Они узнали, что аргументы, опирающиеся на статистические данные (к примеру, что миграция является положительным фактором для ВВП), чаще вызывали гнев, когда люди немедленно отвечали, что эти цифры сфабрикованы правительством в целях проведения либеральной промигрантской политики. Однако качественные, анекдотические или культурные свидетельства (к примеру, истории о поселении в стране конкретных мигрантов) вызывали обратную, куда более теплую реакцию. Когда в 2014 году Найджел Фарадж, тогдашний лидер Партии независимости Соединенного Королевства, выступавшей против иммиграции, сказал, что в политике есть важные вещи помимо роста ВВП, его сочли сумасшедшим. Через каких-то пару лет это утверждение стало общим местом по всему политическому спектру.

Так или иначе, в начале XXI века статистические предсказания не всегда приносили пользу. Как сама по себе однозначность прогнозов оказывается искажена политиками и медиа, так и их последующие неточности подвергаются повтору и завышению в целях разжигания скандала. Тем не менее, общественное доверие к цифрам получало ущерб по мере того, как статистические прогнозы и заявления оставляли желать лучшего. Мировой финансовый кризис начался в глубинах самой финансовой системы, далеко за пределами поля зрения большей части общества, но вскоре проявил себя в виде критического фиаско в цифровых расчетах со стороны кредитно-рейтинговых агентств и инвестиционных аналитиков. Социальные опросы стали еще одной областью математического моделирования в числе тех, что дали сбой в последние годы, коль скоро не позволили своевременно предвидеть такие феномены, как неожиданный всплеск поддержки Дональда Трампа и Брекзита в 2016 году или Джереми Корбина в 2017-м.

Правдивы ли еще цифры? Дают ли они по-прежнему адекватное представление о ситуации? Ответ сильно зависит от того, кто и как произвел расчеты. Достоверность статистики и экономики имеет серьезное значение в том, как мы достигаем общественного консенсуса касаемо правительства. В какой-то степени здоровый скептицизм в отношении экспертизы и количественных показателей с точки зрения демократии не вреден и позволяет сместить споры и разногласия в области, ранее доступные только экономистам и техникам. Неприязнь к экспертам предполагает новые политические возможности. Демократия, без сомнения, становится более живой, захватывающей, хотя и более рискованной, по мере того как падает авторитет статистических свидетельств. Эмоции при вторжении в политику открывают более широкие перспективы. Недовольные этим эксперты хотят прекратить спор. Но сложно сказать, чем это закончится. Возможно ли, что мы в отношении социальных и экономических реалий разделимся на два совершенно разных течения, закрепленных медиапузырями из единомышленников, публикующих только те свидетельства, которые подтверждают их мнение? Чтобы понять различные силы, угрожающие современной статистике, нам следует пролить свет на некоторые ее допущения, слишком часто оставляемые без внимания.

Если бы вам нужно было представить общество в цифрах, с чего бы вы начали? Стартовая задача – определить, какие именно политические обстоятельства заслуживают расчетов. Споры моралистов издавна вращались вокруг вопроса о том, что следует считать, а что нет. С 1978 года во Франции запрещен сбор демографических данных по национальному признаку, поскольку такая статистика может быть использована в расистских целях. Однако этот закон имеет и обратный эффект, значительно усложняя выявление признаков системного расизма в экономике и обществе. Феминистки давно критикуют официальные экономические данные за то, что они не учитывают очень важный вид труда, – так уж исторически сложилось, что женского: работу по поддержанию домашнего очага. Итак, каков должен быть первый шаг в представлении общества в цифрах?

Бенджамин Франклин говорил, что в жизни есть только две неизбежные вещи: смерть и налоги. Обе они стали плодородным поприщем в истории современных статистических методов, но в особенности первая. Одной из первых задач статистики было постичь науку о смерти. Это вполне логично, если принять во внимание, какой высокой была смертность во времена научной революции.

Томас Гоббс определил одну самую основную человеческую черту, которая является общей для всех людей: мы все опасаемся за свои жизни. Что бы мы ни ценили, кроме этого, будь то искусство, религиозные убеждения, моральные принципы, собственная физическая неприкосновенность всего дороже. Задача правительства, как определил Гоббс в 1651 году, заключается в защите жизни и минимизации смерти. В интересах собственного населения задача современного правительства заключается в минимизации насилия и конфликтов в своих границах.

Однако в середине XVII века насилие было не единственной угрозой человеческой жизни, и даже не самой важной. В те времена примерно 40 % европейских детей не доживали до пятнадцати лет из-за таких болезней, как скарлатина, коклюш, грипп, оспа и пневмония[60]. Регулярные эпидемии чумы в значительной степени влияли на численность населения, особенно в крупных городах вроде Лондона, что в свою очередь оказывало негативное воздействие на экономическую активность и способность правительства собрать армию, когда это было необходимо. Смерть косила общество волнами и всплесками, а люди лишь гадали о закономерностях подобных явлений. Одна популярная теория предполагала, что эпидемии были более выраженными в те годы, когда происходила смена монарха. Другие толковали их частоту в апокалиптическом, религиозном ключе, опасаясь конца света. Только вместе с выходом революционной работы за авторством торговца по имени Джон Граунт были предприняты хоть какие-то усилия для получения какого-то научного взгляда на происходящее.

Граунт родился в 1620 году и в молодости был успешным мануфактурщиком, торговал тканями и галантереей. Его лавка, расположенная рядом с королевской Биржей, находилась в деловом сердце Лондона, по соседству с финансовыми учреждениями и кофейнями, в которых изобретались и обсуждались практические приложения математики (впоследствии Граунт потерял весь свой бизнес в Великом пожаре Лондона).

Граунт стал успешным членом гильдии мануфактурщиков, через которую он обзавелся связями в мире политики и финансов. В 1650-х годах у него сложилась близкая дружба с Уильямом Петти, который повлиял на Граунта своими убеждениями в том, что перспективы математики и анатомии можно применить в отношении общества и правительства. Будучи сам коммерсантом, Граунт обладал мировоззрением и математическими навыками, востребованными в нарождающейся научной культуре.

Научный прорыв и наиболее примечательный вклад Джона Граунта в рождение статистики оказался возможен благодаря тому, что уже существовала система учета смертей, пускай довольно жуткая и далекая от оптимальной. С 1652 года лондонские приходы собирали информацию об умерших путем отправки по домам «поисковиков», как правило старух, которые ходили по городу, регистрируя мертвые тела и узнавая обстоятельства смерти. Раз в неделю они обходили улицы, выкрикивая «выносите ваших мертвых», чтобы потом решить непростую задачу осмотра погибшего. Записи о причинах смерти были туманны и часто сводились к простому «от старости» или «внезапно», хотя иногда попадались и несколько более медицинские предположения вроде «от запора» или «от заворота кишок». Качества этим сведениям не прибавлял и тот факт, что поисковики не чурались взяток, позволяя семьям удержать в тайне и не допустить попадания в публичные сводки таких причин смерти, как сифилис.