Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие - нет - Нейт Сильвер

Прогнозы погоды представляют собой один из немногих примеров сравнительно сложных моделей, в рамках которых качество предсказаний смогло значительно улучшиться. Для этого потребовались десятилетия работы, однако после создания системы, способной физически имитировать атмосферу, метеорологи получили возможность делать нечто большее, чем использовать исключительно статистические подходы к предсказаниям погоды.

Все больше и больше профессионалов пытается применять аналогичный подход к предсказанию развития болезней на основе агентного моделирования^[100]. Я побывал в Питтсбургском университете и встретился с исследователями, находящимися на передовом крае разработки этой методики. Для названия своей модели команда использует аббревиатуру FRED, которая расшифровывается как «основа реконструкции динамики эпидемий» (framework for reconstruction of epidemic dynamics). Одновременно это имя является своеобразной данью уважения уроженцу Питтсбурга Фреду Роджерсу, бывшему ведущему детского телевизионного шоу «Mister Rogers’ Neighborhood».

Питтсбург, как и Чикаго, – это город, состоящий из пригородов. Размышляя о болезни, исследователи постоянно апеллируют к ним, и поэтому FRED представляет собой своеобразный аналог Питтсбурга – СимПиттсбург (SimPittsburgh) – невероятно детальную имитационную модель, в которой каждый человек представлен «агентом», имеющим семью, сеть социальных контактов, место жительства и набор убеждений и манер поведения, соответствующих его социально-экономическому статусу.

Доктор Джон Грефенстетте, один из ученых питтсбургской команды, прожил в этом городе значительную часть своей жизни, однако до сих пор говорит с заметным иностранным акцентом. Он рассказал мне, как организована работа FRED: «Школы, офисы и больницы размещены в этой модели так же, как в реальном городе. У жителей нашей системы имеются вполне реальные проблемы при записи детей в школы; они не всегда ходят в самую ближнюю – а кроме того, некоторые школы слишком малы, в то время как другие огромны. Это чем-то напоминает игру SimCity». Доктор Грефенстетте и его любезный коллега доктор Шон Браун показали мне некоторые результаты имитационного моделирования, полученные с использованием FRED, на которых волны болезней, раскрашенные разным цветом, распространялись по районам СимПиттсбурга, СимВашингтона или СимФиладельфии. Однако при этом FRED – это серьезный бизнес. Модели такого рода не ищут легких путей, в них должны быть представлены практически все жители города, графства или штата.

Некоторые модели, основанные на агентах, пытаются даже имитировать всю страну или весь мир. Как и погодные модели, они требуют проведения огромного количества расчетов, а следовательно, использования суперкомпьютеров. Естественно, что при проведении расчетов такого рода необходимо правильно учесть демографические данные (это вполне можно сделать, используя результаты переписи населения). Однако модели также должны принимать во внимание куда менее предсказуемое человеческое поведение. Например, насколько велика вероятность того, что 26-летняя мать-одиночка-латиноамериканка пойдет делать прививку? Вы можете провести опрос и спросить ее – основанные на агентах модели довольно сильно полагаются на данные опросов. Однако люди на удивление часто лгут (или забывают), когда речь идет об их действиях, связанных с охраной здоровья: так, они заявляют, что моют руки^{529} или используют презервативы^{530} гораздо чаще, чем это происходит в реальности.

По словам доктора Грефенстетте, одно довольно устоявшееся правило заключается в следующем: люди готовы принимать участие в неудобных, но ведущих к оздоровлению действиях, таких как вакцинации, если они связаны с достаточно высоким, по их мнению, риском заболеть. Жительница СимПиттсбурга получит прививку от гриппа, если будет считать риск свиного гриппа серьезным. Однако как изменится ее представление о происходящем, если заболеет ее сосед или даже ребенок? Что, если в местных новостях постоянно рассказывают случаи, связанные с гриппом? Самореализующиеся и самоотменяющиеся свойства предсказания заболеваний играют огромную роль в этих моделях с использованием агентов. Поскольку они динамичны и позволяют поведению агента меняться со временем, то в какой-то момент дают возможность получить ответы и на заданные мной чуть выше вопросы.