Контакты. Главная>Авторы>Турчин Петр Валентинович. Турчин Петр Валентинович. Код пользователя: 40717. Область интересов. Очевидно, что возникает уже некая транснациональная элита. - Это и транснациональные корпорации, и международные организации. - Можно как-то глобальную элиту оценить, что с ней происходит?
ТУРЧИН Петр Валентинович
Пётр Валентинович Турчин (род. 1957 [1], Москва) — американский учёный советского происхождения, специалист в области популяционной динамики и математического моделирования исторической динамики (клиометрии и клиодинамики). Турчин, Пётр Валентинович — статья из свободной большой энциклопедии. Заканчиваем знакомиться с книгой Петра Турчина. По мнению Петра Турчина, впереди — период политической нестабильности, который продлится от 5 до 15 лет.
"Эпоха раздора": учёный, который предвидел протесты в США, рассказал, что будет дальше
Турчин Петр Валентинович Историческая динамика. Эволюция крупномасштабных обществ» на канале «Мама, дети, работа» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 18 января 2024 года в 11:10, длительностью 00:12:55, на видеохостинге RUTUBE. Подборка свежих новостей по теме «пётр турчин». биография, дата рождения. Аннотация к книге "Конец времен" Турчин П. В.: Петр Валентинович Турчин (род. 1957 г.) — специалист в области популяционной динамики и математического моделирования исторической динамики. Последние новости о персоне Петр Турчин новости личной жизни, карьеры, биография и многое другое.
Конец времен
Также подобное перепроизводство элит в итоге приводит к нарастанию конкуренции внутри данных элит, а также к неизбежному росту контрэлиты, которая и начинает мобилизовывать народные массы для борьбы против существующего порядка в обществе.
Малков, Л. ISBN 978-5-484-01009-7 совм.
Историческая динамика. На английском языке Turchin P. War, space, and the evolution of Old World complex societies..
Turchin P. Secular Cycles. ISBN 5-484-01002-0.
Внес особо важный вклад в разработку математических моделей "вековых" социально-демографических циклов. Именно П. Турчиным было впервые предложено понятие "клиодинамика".
Основные работы Автор более 270 научных трудов. На русском языке Долгосрочные колебания численности населения в исторических обществах перевод статьи в The Year in Ecology and Conservation Biology, 2009.
Историческая динамика: На пути к теоретической истории. ISBN 978-5-382-00950-6 в соавт. Перспективы математической истории. Существует ли качественное различие между исторической и естественными науками? Турчин, Л.
Гринин, С.
"Гражданская война или революция в США становятся возможными" - Петр Турчин
Аннотация на книгу: Петр Валентинович Турчин (род. 1957 г.) – специалист в области популяционной динамики и математического моделирования исторической динамики. Турчин Петр Валентинович Историческая динамика. Петр Турчин — все последние новости на сегодня, фото и видео на Рамблер/новости.
Конец времен
Петр Валентинович Турчин родился в 1957 году в городе Обнинске Калужской области в семье известного советского ученого-физика и кибернетика Валентина Федоровича Турчина. Тип обложки Мягкий переплёт. Автор Турчин Петр Валентинович. Турчин задается законным вопросом, нельзя ли найти более универсальное объяснение распада империй вообще, а не только Римской, и заодно понять, как вообще империи образуются. специалист в области популяционной динамики и математического моделирования исторической динамики.
Страница автора: Турчин Петр Валентинович
Почему именно 15 лет? Разработанная Турчиным математическая методика, получившая название клиодинамика, рассчитала, что пики насилия в США имеют пятидесятилетний цикл. А длятся эти пики от 5 до 15 лет. На 2020 год, по расчетам профессора, как раз припадает начало нового пика насилия. В интервью Петр Турчин рассказал, в чем видит приметы будущих «великих потрясений».
Тертель: Беларусь с ее независимой внешней политикой является объектом деструктивных устремлений Запада Говоря о ситуации, складывающейся на границе с Украиной, глава КГБ назвал ее горячей точкой. Только в 2023-м и прошедшем периоде текущего года предотвращено более 40 каналов переброски оружия, взрывчатки и иных средств поражения в Беларусь», — подчеркнул Иван Тертель.
Например, для многих аграрных - доиндустриальных - обществ характерны периодические всплески внутренней нестабильности: бунтов, гражданских войн, революций, которые продолжаются около ста лет и случаются раз в два-три столетия. Периодам нестабильности всегда предшествует быстрый рост населения. Например, в Западной Европе после периода бурного роста населения в ХIII веке наступил «позднесредневековый кризис», включающий столетнюю войну во Франции, войну Алой и Белой розы в Англии и гуситские войны в Богемии нынешняя Чехия. Тот факт, что политическая и социальная нестабильность всегда в несколько раз выше в периоды снижения численности населения, чем во время демографического роста, показал и анализ «демографических циклов» в Англии, Франции, Римской империи, России, и даже в древнем Китае и Египте.
Вероятность того, что подобные закономерности объясняются случайным совпадением, пренебрежимо мала. Она представляет общество как динамическую систему, состоящую из трех основных подсистем: государство, народ, элита. И эту теорию я решил применить для анализа ближайшего будущего США. До 1830 года оно было на крайне низком уровне — самые большие состояния исчислялись всего несколькими миллионами долларов. Ситуация резко изменилась во второй половине столетия, неравенство достигло первого пика в начале XX века, когда впервые появились гигантские - на тот момент - состояния в 1—2 млрд долл. Для сравнения, средняя годовая зарплата выросла всего лишь с 350 до 800 долл. После 1920-х годов неравенство стало стремительно уменьшаться. Однако, начиная с 1970-х все закрутилось по-новому. Начала расти конкуренция за «элитные позиции» во власти, в экономике и в «статусных» организациях. А ныне, уже через два поколения, эта ситуация привела к перепроизводству элит, когда элитных мест гораздо меньше, чем желающих их занять.
Один из самых универсальных признаков этого перепроизводства - инфляция дипломов. Большинство студентов учится не для того, чтобы получить образование, а для того, чтобы получить диплом, который дает преимущества в конкуренции за рабочие места. Другой показатель — реальная стоимость обучения в высших учебных заведениях. После 1980 года в частных колледжах стоимость обучения выросла почти в 2 раза. Перепроизводство элит также прослеживается по количеству выпускников юридических факультетов и бизнес-школ.
И все ответы на этот вопрос, которые мы иногда слышим — не более чем предположения, отчасти основанные на каких-то данных, отчасти на интуиции. А я бы сказал: очень часто это просто гадания на кофейной гуще. И тем более это касается вопроса — можно ли было предсказать этот кризис заранее и тем самым подготовится к нему. На самом деле, многие экономисты и практические работники-финансисты предсказывали, что нечто подобное может и даже должно случиться.
Например, известный финансист и филантроп Дж. Сорос говорил о такой возможности еще десять лет назад. Выражал свою обеспокоенность и Нобелевский лауреат по экономике, работавший в 90-е годы во Всемирном банке, Дж. Стиглиц J. Но, во-первых, ни тот ни другой не давали никаких определенных дат наступления такого кризиса, во-вторых, их мало кто слушал, и уж во всяком случае, не политики, которые ответственны за принятие соответствующих регуляций. Так что даже если бы была кем-то предсказана точная дата вернее год наступления кризиса, предотвратить его было бы невозможно. Это также как с землетрясениями. Мы знаем, что таком-то районе оно случится и даже очень сильное, но когда оно случится никто не имеет понятия. Научные предсказания обычно связываются с математикой.
Мы знаем, например, что в экономике есть огромное количество очень со-фистицированных математических моделей, что математика проникла в экономику больше чем в какую-либо социальную дисциплину, и даже что некоторые математические модели хорошо решают узкие практические задачи и часто используются в бизнесе, например, предсказания на дальнюю перспективу или анализ затрат и прибылей cost-benefit analysis , анализ рисков. Математика проникла и в демографию, социологию, политические науки и даже в историю. Но блистательных успехов пока нет. Процесс проникновения математики в социальные дисциплины на самом деле начался очень давно. Серьезное проникновение началось с конца XVIII века, сначала, конечно, с применения а лучше сказать — разработки статистики из чисто практических соображений — подсчета населения для сбора налогов и систематического учета ошибок в этих подсчетах, которые всегда при этом возникают. Интересно, что именно эти исследования, сделанные естественниками здесь надо указать на астронома А. Кетле A. Quetelet , одного из первых, взявшихся за это дело для применения именно в социальной области, позже были использованы физиками, а не наоборот, как это интуитивно может нам казаться. Но дальнейший процесс внедрения математики в социальную область шел исключительно трудно и почти приостановился.
Он снова возобновился только в начале ХХ века и опять благодаря деятельности естественников, которые обратили внимание на схожесть некоторых процессов, происходящих в природе, с процессами, происходящими в обществе например, циклическими процессами. Вообще говоря, на цикличность социальных процессов обратили внимание еще в древности, но всерьез начали этим заниматься с использованием математики уже в наше время. Наибольших практических успехов благодаря использованию математических моделей достигла демография. Но затем, в том же XIX и начале XX века, в связи с быстрым развитием технологии, идеи Мальтуса утратили влияние, и только с середины XX века социологи и исследователи в других социальных областях признали важность демографии, и особенно таких факторов как рост или уменьшение населения, его плотность, возрастная структура и смена поколений. Интересно отметить, что современные демографические исследования очень широко используют математические модели, но не так уж часто их предсказания оказываются точными. За примером не надо далеко ходить. Мало кто сомневается, что в течение следующих 30 — 40 лет население России будет уменьшаться. Но вот до какого уровня оно уменьшится, демографы, используя свои модели разные, конечно , не могут придти к согласию. Цифры варьируют от 80 до 130 миллионов.
Трудно принимать политическую или экономическую стратегию, исходя из такого разброса. Математика очень часто завораживает социальных ученых, потому что она связывается с теми блистательными успехами в науке, которые привели к чудесам технологии в наше время. Однако на пути ее применения в социальных дисциплинах стоят практически непреодолимые в настоящее время трудности. Эти трудности связаны, во-первых, с очень плохим пониманием нами социальных процессов, во-вторых, с неразработанностью адекватного математического аппарата, и, в-третьих, с недостаточным методологическим пониманием связи между математическими моделями и социальной реальностью. Этот последний пункт имеет большое значение, особенно в прогнозах и в доверии к ним со стороны потребителей этих прогнозов, в понимании ими природы ограничений, которые налагают модели. Например, в конце лета — начале осени прошлого года мировую печать облетело сообщение, что московские математики предсказали скорый распад России. В сообщениях фигурировала фамилия известного российского математика Георгия Малинецкого, весьма уважаемого человека, решившего многие важные задачи в физике и промышленности. Мне не удалось добраться до первоисточника и, следовательно, я не могу точно сказать, в каких словах, и, используя какие модели, и с какими ограничениями, Малинецкий сделал такое громкое заявление. Но в январе 2009 года он выступил со статьей в журнале "Computerra" 13 января 2009 , где изложил то, что было написано в газетах несколькими месяцами ранее.
К сожалению, в этой статье тоже не было указано в точности, как именно были сделаны такие выводы, за исключением указания, что была использована модель динамической теории информации, построенная Д. На основании этой модели, как я понимаю, и было сделано вышеупомянутое заключение. Но при этом Малинецкий также указал, что "С математической точки зрения, принципиальное значение имело введение понятия фазового пространства возможных состояний системы и разработка способов описывать движение в этом пространстве. Размерность фазового пространства социально-технологических систем огромна. И поэтому мы не представляем всех вариантов поведения системы, всех возможностей ее развития. Поразительные возможности адаптации — индивидуальной, коллективной и прочей — многократно усложняют задачу. Оно фактически говорит, что предсказание невозможно. Фазовый переход состояния системы выражаясь старым и неточным языком гуманитариев — революция детально исследуется в теории динамики сложных систем и хорошо предсказуем в математике, но плохо предсказуем в реальности. И точка невозврата tipping point может быть достигнута различными путями.
Или по-другому: распад-то может произойти, но, как и когда, мы этого не знаем. Впрочем, Малинецкий указывает на пять причин, которые угрожают целостности России: 1 невероятный разрыв в доходах граждан страны; 2 невероятный разрыв в валовом региональном продукте между разными регионами страны; 3 исключительно неразвитая инфраструктура, разделяющая регионы страны; 4 разлом поколений; 5 конфессиональный и национальный распад. Надо признать, что все это очень логично и можно согласиться с этими угрозами. Но затем следует вывод: "Расчеты позволили построить карту сценария распада России в случае инерционного развития событий без внешнего вмешательства..... Чтобы избежать этой участи нашему отчеству потребуются исключительные усилия — сверхусилия. В своем отчете о Математической конференции, проходившей в Москве в той же "Computerra", но в другом выпуске 24 января 2008 1 Малинецкий упоминает о другом докладе, сделанном много лет назад и представленном Советскому руководству, о возможном распаде Советского Союза, на который тогдашние руководители не обратили внимания. Но опять неясно, на каких математических основаниях были сделаны такие предсказания. Предсказаний о распаде Советского Союза было, на самом деле, несколько, но они использовали доступную статистику и их модели не были, строго говоря, математическими я имею в виду, прежде всего, американского социолога-теоретика Р. Коллинза , а в докладе ЦРУ вообще использовались другие аналитические методы.
К тому же ни одно предсказание не указывало на определенное время распада. Коллинз давал разброс в 10 - 15 лет его сообщение появилось в самом начале 1980-х годов в его докладе в Колумбийском университете и был очень удивлен, по его собственным словам, как быстро и неожиданно все случилось [6]. Все сказанное заставляет нас задуматься, что же в действительности математика нам дает. Математические модели в социальных науках можно грубо разделить на две группы. Одна группа моделей построена на принципе взаимодействующих индивидов, обладающих теми или иными принципами, на основании которых они себя ведут. Скажем, в большинстве экономических моделей люди рационально добиваются своей выгоды при взаимодействии с другими людьми. Многие социологические модели также исходят из взаимодействующих индивидов, скажем модели Дж. Колма-на J. Другая группа моделей берет за основание агрегатные переменные, такие как ВВП страны, ВВП на душу населения, размер территории страны, продолжительность жизни, численность населения, его 1 В этой статье есть очень много абсурдных заявлений самого Малинецкого и докладчиков, о которых он пишет.
Разбор этих заявлений потребовал бы слишком много места, но в качестве примера можно привести такое: "Статистика, к примеру, показывает, что когда на душу населения приходится больше 3,5 кВт энергетических мощностей, то рождаемость падает ниже уровня воспроизводства населения". А буквально в следующем предложении, в том же абзаце, идут рассуждения об энергетике России. И хотя прямо не говорится, что в связи с ее ростом население России станет еще быстрее падать, но импликация достаточно отчетлива. Я ни на секунду не могу допустить, что математик Ма-линецкий не знает простых правил статистики — необходимости поиска промежуточной переменной в данном случае. Следовательно, он либо совершенно небрежен в том, что он говорит, что непристойно для математика, либо выполняет нужную ему идеологическую задачу, либо то и другое вместе. Эта небрежность, кстати, характерна для всех его работ по социальным вопросам, которые я видел. Она же характерна и для его коллег. Конечно, "чистых" моделей, относящихся только к одной или другой группе довольно мало. Но такое немного искусственное деление позволяет лучше видеть трудности и преимущества того или иного подхода к моделированию.
В демографии, например, многие вещи легко квантифицировать деление людей по полу, возрасту, фертильность женщины, доход человека или семьи, горизонтальная и вертикальная мобильность и т. Но если речь идет о ценностях конкретных людей, или их информированности и тому подобных психологических или интеллектуальных качествах, которыми обладают конкретные индивиды, мы попадаем в очень трудное положение. Но самый большой недостаток таких моделей — трудность учета структурных связей между индивидами, иначе говоря, эти взаимодействия между индивидами неравномерны, но зависят от положения индивида в обществе. В социологии это особенно очевидно: в зависимости от статуса одни и те же взаимодействия приобретают различный вес или вообще происходят по-другому, а, следовательно, от структуры рассматриваемого сообщества группы зависит результат взаимодействия. Это обычно изучается в моделях сетей network analysis. С другой стороны, математический аппарат для таких "атомистических" моделей хорошо разработан и широко применяется в физических науках уже практически два века. Разработаны и новые методы, скажем в тех же моделях сетей. Преимущества другого подхода в том, что в нем используются агрегатные данные, часто уже подсчитанные для других целей.