机会的力量（万字长文）|初始条件|复杂性|宇宙|拉普拉斯|机会|牛顿|达尔文

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社会科学家坚持简单的现实模型——结果是灾难性的。相反，他们必须接受混沌理论

社交世界并不像我们假装的那样运作。很多时候，我们被引导相信它是一个由明确的规则和模式定义的结构化、有序的系统。显然，经济是按照供需曲线运行的。政治是一门科学。甚至人类的信仰也可以被绘制、绘制、绘制。使用正确的回归，我们甚至可以驯服人类状况中最令人困惑的元素。在这种占主导地位的、傲慢的社会科学范式中，我们的世界被视为一个可以被理解、控制和屈服于我们的心血来潮的世界。它不能。

我们的历史是一场无休止但徒劳的斗争，将秩序、确定性和理性强加给一个由无序、偶然和混沌定义的宇宙。而且，在 21 世纪，随着社会世界的灾难变得更加不可预测，这种趋势似乎只会增加。从 9/11 到金融危机，从阿拉伯之春到民粹主义的兴起，从全球大流行病到毁灭性的战争，我们的现代世界比以往任何时候都更容易出现灾难性的“冲击”。尽管我们拥有大量数据和复杂的模型，但我们在弄清楚即将发生的事情方面并没有做得更好。社会科学完全没有预见到这些晴天霹雳。事实上，大多数理解社会世界的严格尝试都忽略了它的混乱品质——将其视为“噪音”——这样我们就可以把复杂的现实塞进更整洁、更整洁的模型中。但是，当你仔细观察因果关系的根本性质时，就不可能忽视侥幸和偶然事件的作用。我们的社会模式难道不应该更严肃地对待混乱吗？

问题在于，社会科学家似乎不知道如何整合混沌的非线性。因为心理学、社会学、经济学和政治学等学科如何预测小到重要的观光日或短暂的云层等改变世界的影响？

我是斜杠青年，一个PE背景的杂食性学者！♥致力于剖析如何解决我们这个时代的重大问题！♥使用数据和研究来了解真正有所作为的因素！

1926 年 10 月 30 日，亨利·史汀生（Henry Stimson）和梅布尔·史汀生（Mabel Stimson）在日本京都走下蒸汽火车，引发了一连串不间断的事件，二十年后，导致 300 多公里外的城市造成 140,000 人死亡。

这对美国夫妇从铁路站场步行到附近宫古酒店的房间，开始了他们在日本前帝都的短暂假期。那是秋天。枫树变成了深红色，银杏树也绽放出金黄色的阴影。亨利在他的日记中记录了“致力于观光的美好一天”。

19 年后，他成为美国战争部长，在第二次世界大战中监督军事行动的首席文职人员，并很快加入一个由士兵和科学家组成的秘密委员会，负责决定如何使用第一颗原子弹。一个日本城市满足了几个条件：前帝都。目标委员会同意必须摧毁京都。他们绘制了一张战术轰炸地图，并决定以该市的铁路站场为目标，就在史汀生一家 1926 年下榻的宫古酒店的拐角处。

史汀生恳求哈里·杜鲁门总统不要轰炸京都。他发了电报以示抗议。将军们开始将京都称为史汀生的“宠物城市”。最终，杜鲁门默许了京都，将京都从目标名单中删除。1945 年 8 月 6 日，广岛反而被轰炸。

如果这种随机事件可以导致如此多的死亡，我们如何预测人类社会的命运？

下一颗原子弹是针对日本南部九州岛顶端的小仓市。8 月 9 日上午，在广岛被摧毁三天后，美国发射了 6 架 B-29 轰炸机，其中包括攻击机 Bockscar。上午 10 点 45 分左右，博克斯卡准备释放其有效载荷。但是，根据飞行日志，目标“被浓重的地面雾霾和烟雾遮挡”。机组人员决定不冒着不小心将原子弹扔错地方的风险。

博克斯卡随后前往第二个目标长崎。但它也被掩盖了。由于燃料不足，飞机准备返回基地，但云层中的短暂中断让投弹手清楚地看到了这座城市。下面的人都不知道，长崎是由于小仓上空经过的云层而被轰炸的。直到今天，日本人仍将“小仓的运气”称为“小仓的运气”，即一个人在不知不觉中逃脱了灾难。

大约有 200,000 人在对广岛和长崎的袭击中丧生——而不是京都和小仓——主要是由于一对夫妇在二十年前度假和一些经过的乌云。但是，如果这种随机事件可以导致如此多的死亡并改变一场全球破坏性战争的方向，我们如何理解或预测人类社会的命运呢？在社会变革的模型中，我们应该在哪里绘制旅行路线和云的变量？

在 1970 年代，英国数学家乔治·博克斯（George Box）打趣说：“所有模型都是错误的，但有些是有用的”。但今天，我们用来描述社交世界的许多模型既不正确也不有用。有更好的方法。而且，它并不意味着在令人抓狂的复杂性生活中徒劳地寻找规律。相反，它涉及学习驾驭我们社交世界的混乱。

在科学革命之前，人类几乎没有办法理解事情为什么会发生在他们身上。“为什么那场风暴会沉没我们的舰队？”这个问题只能向神来回答，或者后来向神来回答。然后，在 17 世纪，艾萨克·牛顿（Isaac Newton）引入了一个框架，可以通过自然法则来解释此类事件。随着引力的发现，科学将物理宇宙以前神秘的运作方式——潮汐的变化、天体运动、坠落的物体——变成了可以研究的问题。牛顿物理学帮助将人类关于因果关系的观念从不可知推向纯粹的未知。一个由神统治的世界对普通人来说基本上是不可知的，但是，有了牛顿的方程式，我们可以想象我们的无知是暂时的。不确定性可以用智力的聪明才智来消除。例如，1814 年，法国学者皮埃尔-西蒙·拉普拉斯（Pierre-Simon Laplace）发表了一篇文章，设想了牛顿的思想对知识极限的可能影响。拉普拉斯使用了全知恶魔的概念，一个总是知道牛顿确定性宇宙中每个粒子的位置和速度的假想实体。利用这种力量，拉普拉斯的恶魔可以处理现实的全部巨大性，并像过去一样清楚地看到未来。

这些想法改变了我们对世界基本性质的构想。如果我们是众神的玩物，那么这个世界从根本上和不可避免地是不受控制的，被看不见的阴谋、骗子神的奇思妙想以及他们看似随机的冲击所左右，就像从天而降的闪电一样。但是，如果方程式是我们真正的主宰，那么世界就由一种优雅但难以捉摸的秩序来定义。解开这些方程式的秘密将是驯服由于我们人类的无知而显得不守规矩的东西的关键。在那个方程式的世界里，现实将不可避免地向一系列一般定律收敛。随着 19 世纪和 20 世纪科学进步，拉普拉斯的恶魔变得越来越合理。也许，更好的方程式可以带来神一般的远见。

“初始条件中的微小差异会在最终现象中产生非常大的差异”

对模式、规则和定律的探索不仅限于物理学领域。在生物学中，达尔文原理为物种的兴衰提供了新颖的指南：自然选择的进化就像所有生命的有序护栏。随着自然科学的成功传播开来，研究文化动力学的学者们开始相信，生物学和物理学的规则也可以用来描述人类的行为模式。如果像万有引力这样神秘的事物有一个理论定律，也许也有类似的规则可以应用于人类行为的奥秘？将这样的想法付诸实践的一位学者是法国社会理论家亨利·德·圣西蒙（Henri de Saint-Simon）。圣西门相信科学规律是社会行为的基础，因此提出了一种更系统、更科学的社会组织和治理方法。他相信，社会改革将不可阻挡地从科学研究中流淌出来。与圣西门同时代的法国哲学家奥古斯特·孔德（Auguste Comte）是社会学学科的创始人，他甚至将人类社会的研究称为“社会物理学”。看来，法国大革命和行星公转一样被理解只是时间问题。

但是，这个测量和预测的世界存在着皱纹，法国数学家亨利·庞加莱（Henri Poincaré）在 1908 年就预见到了这一点：“初始条件中的微小差异可能会在最终现象中产生非常大的差异。前者的一个小错误会在后者中产生巨大的错误。

他的第一个皱纹是由美国数学家和气象学家爱德华·诺顿·洛伦茨（Edward Norton Lorenz）发现的。Lorenz 出生于 1917 年，小时候就对天气着迷，但在 1930 年代中期开始在哈佛大学学习数学时，他放弃了这种兴趣。在这些研究期间，第二次世界大战爆发，Lorenz 发现了一个为天气预报部门招募的飞行员。他抓住了这个机会，回到了他童年的迷恋中。随着战争在 1945 年接近尾声，洛伦茨开始预测日本上空的轰炸云层。通过这项工作，他开始了解天气预报的严重局限性——预报不是一门精确的科学。因此，战后，他又回到了他的数学研究中，致力于预测天气模型，希望为人类提供一种更准确地窥见未来的方法。

1961 年的一天，当 Lorenz 在一台简单的前现代计算机上使用一小组变量对天气进行建模时，他决定重新启动中途停止的模拟，以节省时间。之前已经运行过相同的模拟，作为他研究的一部分，Lorenz 再次运行它。他打印出变量，然后将数字编程回机器中，等待模拟像以前一样展开。

LGP-30 计算机上的控制面板，类似于 Edward Norton Lorenz 使用的面板。由维基百科提供

起初，一切看起来都一样，但随着时间的推移，天气模式开始发生巨大差异。他认为计算机一定有问题。在对数据进行了多次挠挠和皱眉之后，Lorenz 发现了一个永远颠覆我们对系统性变化的理解的发现。他意识到，他用来运行模拟的计算机打印输出在小数点后三位后截断了值：值 0.506127 将打印为 0.506。他惊人的发现是，最微小的测量差异——看似无穷小、毫无意义的四舍五入误差——可以从根本上改变天气系统随时间演变的方式。暴风雨可能从小数点后第六位出现。如果拉普拉斯的恶魔存在，他的测量就不可能近乎完美;他们需要完美无瑕。任何错误，即使是系统任何部分的万亿分之一百分点的偏差，最终都会使任何关于未来的预测变得徒劳无功。洛伦茨发现了混沌理论。

洛伦兹吸引子是混沌理论的标志性代表。由维基百科提供

该理论的核心原理是：混沌系统对初始条件高度敏感。这意味着这些系统是完全确定性的，但也完全不可预测。正如庞加莱在 1908 年所预料的那样，条件的微小变化会产生巨大的误差。通过展示这种敏感性，洛伦茨证明了庞加莱是正确的。

直到今天，混沌理论解释了为什么我们的天气预报在一两周后仍然毫无用处。为了准确预测气象变化，我们就像拉普拉斯的恶魔一样，必须对天气系统的理解完美无缺，而且——无论我们的超级计算机看起来多么先进——我们永远不会如此。因此，对可预测的未来充满信心是江湖骗子和傻瓜的天下;或者，正如美国神学家 Pema Chödrön 所说：'如果你投资于安全性和确定性，那你就在错误的星球上。

大多数驱动进化的基因组调整从根本上说是任意的，甚至是偶然的

我们对有序的、确定的世界概念的第二个变化来自 20 世纪初开始的量子力学的发现。在令人眼花缭乱的量子方程中发现了看似不可约的随机性，将我们世界的主导科学概念从决定论转变为不确定性（尽管量子物理学的一些解释可以说仍然与确定论宇宙兼容，例如“多世界”解释、波米亚力学，也称为“导波”模型，以及不太突出的超决定论理论）。量子物理学的科学突破表明，宇宙的不守规矩的本质无法完全用神或牛顿物理学来解释。世界可能至少部分地由产生莫名其妙随机性的方程式来定义。它也不仅仅是一个部分随机的世界。这真是惊人的武断。

例如，考虑一下达尔文进化论看似有序的进展。与查尔斯·达尔文大约同时发现进化论的阿尔弗雷德·罗素·华莱士（Alfred Russel Wallace）认为生命的原则有一个结构化的目的——它们是目的论的。达尔文则持怀疑态度。但两位思想家都无法预料到进化的变化会变得多么武断。

在 1960 年代，日本进化生物学家木村桃（Motoo Kimura）发现，在分子水平上驱动进化的大多数基因组调整既无益无害。它们从根本上说是任意的，甚至是偶然的。木村称之为“分子进化的中性理论”。其他科学家也注意到了这一点，无论他们是在研究病毒、果蝇、盲鼹鼠还是老鼠。证据开始积累，物种的许多进化变化并不是由结构化或有序的选择压力驱动的。他们被机会的力量所驱使。

美国生物学家理查德·伦斯基（Richard Lenski）自 1988 年以来一直在进行的优雅长期进化实验表明，帮助物种（如大肠杆菌）茁壮成长的重要适应可以在一连串大致无意义的突变之后出现。如果那些随意且看似“无用”的调整中的任何一个没有发生，那么后来的有益改编就不可能。有时，没有明确的原因，没有明确的模式。有时，事情就是发生了。

来自 Richard Lenski 长期进化实验的大肠杆菌种群，2008 年 6 月 25 日。由维基百科提供

木村自己的生活就是支配我们世界的专断力量的一个例子。1944 年，他进入京都大学，希望继续他的知识追求，同时避免被征召入伍。如果亨利·史汀生（Henry Stimson）在 1926 年的观光假期选择了不同的目的地，木村和他的同学们很可能会在一阵刺眼的原子光中被焚毁。

当重大变化往往源于混乱时，我们能否理解社会变革？这是社会科学不可驯服的祸根，这个领域试图检测模式并控制已知宇宙中存在的最不守规矩、最混乱的系统：80 亿个相互作用的人脑嵌入在一个不断变化的世界中。当我们寻找秩序和模式时，我们花在关注一个明显但重要的真理上的时间较少。侥幸很重要。

尽管 19 世纪的一些学者，如英国哲学家约翰·斯图尔特·穆勒（John Stuart Mill）和他的知识分子后代，相信存在支配人类行为的规律，但社会科学很快就放弃了直接的社会物理学是可能的观念。相反，大多数社会科学家都瞄准了美国社会学家罗伯特·默顿（Robert K Merton）所说的“中间理论”，在这种理论中，研究人员希望确定某些较小领域的规律和模式，这些领域以后也许可以拼接在一起，得出人类社会更广泛的理论基础。尽管一些社会科学家对这种更广泛的理论基础的存在持怀疑态度，但研究社会科学的最常见方法是使用过去的实证数据来梳理出指向因果之间稳定关系的有序模式。哪些变量与内战的爆发最相关？哪些经济指标提供了最准确的经济衰退早期预警信号？是什么导致了民主？

社会科学被一种计算工具所主导：线性回归

在 20 世纪中叶，研究人员不再寻求物理定律（如万有引力）的社会等价物，但他们仍在寻找在社会世界中推导出明确模式的方法。限制这种能力的是技术。正如 Lorenz 在预测第二次世界大战太平洋战区的天气时受到可用技术的限制一样，社会科学家也受到缺乏计算能力的限制。这种情况在 1980 年代和 90 年代发生了变化，当时廉价而复杂的计算机成为理解社会世界的新工具。突然之间，社会科学家——社会学家、经济学家、心理学家或政治科学家——可以获取大量变量并将它们插入统计软件包（如 SPSS 和 Stata）或编程语言（如 R）中。然后，复杂方程将处理这些数据点，使用“线性回归”找到“最佳拟合线”，以帮助解释人类群体如何随时间变化。一场定量革命诞生了。

到 2000 年代，以前通过跋涉全球并嵌入特定文化进行研究的区域研究专家在很大程度上被办公室的数据迷所取代，他们可以操纵数字并提供隐藏关系的证据，这些关系在复杂的数值分析兴起之前被掩盖了。在这个过程中，社会科学被一种高于其他计算工具的计算工具所主导：线性回归。为了帮助解释社会变革，该工具使用过去的数据来尝试了解变量之间的关系。回归生成一个简化的方程式，该方程式试图拟合现实世界的数据点集群，同时“控制”潜在的混杂因素，以期确定哪些变量推动了变化。使用此工具，研究人员可以在尝试回答难题时为模型提供看似无穷无尽的数据字符串。石油会阻碍民主吗？贫困对政治暴力有多大影响？犯罪的社会决定因素是什么？借助正确的数据和线性回归，研究人员可以使用合理的数据驱动方程式合理地识别模式。这就是我们目前关于社会系统的知识的产量。只有一个明显的问题：我们的社交世界不是线性的。很混乱。

LINEAR 回归依赖于几个关于人类社会的假设，这些假设显然是不正确的。在线性方程中，原因的大小与其效应的大小成正比。这不是社会变革的运作方式。例如，弗朗茨·斐迪南大公（Archduke Franz Ferdinand）被暗杀引发了第一次世界大战，造成了大约 4000 万人的伤亡。或者想想 2010 年底在突尼斯中部自焚的蔬菜小贩，引发了导致叙利亚内战的事件，导致数十万人死亡和几个专制政权的垮台。最近，一颗子弹险些杀死宾夕法尼亚州的唐纳德·特朗普：如果最微小的阵风或一次身体抽搐改变了它的轨迹，那么21世纪就会走上不同的道路。这体现了社会世界中的混沌理论，在社会世界中，初始条件的微小变化可以改变无数人类的命运。

另一个明显的问题是，大多数线性回归都假设因果关系在一段时间内是稳定的。但是我们的社交世界一直在变化。虽然小苏打和醋总是会产生嘶嘶声，但无论您何时何地将它们混合在一起，蔬菜小贩点燃自己很少会引起区域动荡。同样，许多大公也去世了——只有一个引发了世界大战。

时机也很重要。即使完全相同的冠状病毒在完全相同的地方爆发了完全相同的突变，但如果随后的大流行发生在 1990 年而不是 2020 年，那么它的经济影响和社会影响也会大不相同。如果没有互联网，数百万人如何在家工作？与许多复杂的社会现象一样，大流行病并非由稳定、有序的模式统一控制。这是经济学家称为“非平稳性”的社会现实原则：因果动态可以随着测量而变化。社会模型通常通过忽视它来处理这个问题。

大多数线性回归在建模我们世界的两个基本方面也无效：排序，事件发生的关键顺序;以及空间，即这些事件发生的特定自然地理。线性回归提供的总体解释忽略了事情发生的顺序，尽管这种方法有时可以奏效，但在其他时候，事件的顺序至关重要。尝试在烤蛋糕后添加面粉，看看会发生什么。同样，线性回归也无法轻松整合我们自然地理的复杂特征或捕捉人类在太空中导航的方式。社会模型倾向于通过经济产出数据或民主分数来概念化宏观层面的变化，而不是看到在特定领域不断互动的多元化、适应性强的个体。与生活在孟买市中心、安第斯山脉或澳大利亚内陆地区的人们相比，生活在南极洲的人们的生活看起来大不相同。

我们生成了太多的模型，这些模型通常是错误的，而且很少有用。但有更好的方法

通过平滑近乎无限的复杂性，线性回归使我们的非线性世界看起来遵循一条有序线的令人欣慰的进展。这是一个魔术。为了成功完成它，科学家需要清除任何不合适的东西。他们需要检测 “信号” 并删除 “噪音”。但在混乱的系统中，噪音很重要。我们真的在乎泰坦尼克号99.8%的航程顺利进行，还是亚伯拉罕·林肯（Abraham Lincoln）在被枪杀之前享受了大部分的戏剧？

社会模型存在严重缺陷的假设之所以持续存在，并不是因为经济学家和政治学家是白痴，而是因为回答社会问题的主导工具几十年来没有得到有意义的更新。确实，自 1990 年代以来已经取得了一些重大改进。我们现在有更仔细的数据分析，更好地解释系统性偏倚，更复杂的因果关系推断方法，以及新的方法，例如使用随机对照试验的实验。但是，这些方法无法解决解决复杂性和混乱的许多挥之不去的问题。例如，您将如何合乎道德地进行实验以确定哪些因素肯定会引发内战？你怎么知道在一个地点和时间进行的实验会在一年后在世界的不同地方产生类似的结果呢？

这些缺点意味着，尽管技术取得了巨大创新，但线性回归仍然是过时的社会研究之王。正如美国经济学家 J Doyne Farmer 在他的著作《理解混沌》（2024 年）中所说：“主流经济学的核心假设与现实不符，基于这些假设的方法不能很好地从小问题扩展到大问题。对于 Farmer 来说，这些方法主要受到技术的限制。他写道，他们一直“无法充分利用数据和技术的巨大进步”。

缺点还意味着社会研究的预测能力通常很差。因此，社会科学甚至没有真正尝试做出预测。2022 年，牛津大学研究员 Mark Verhagen 研究了各个学科顶级学术期刊上十年来的文章。在《美国经济评论》的 2,414 篇文章中，只有 12 篇试图做出预测。对于顶级政治学期刊《美国政治学评论》（American Political Science Review），这个数字是 743 人中的 4 人。在《美国社会学杂志》（American Journal of Sociology）上，没有一篇文章做出具体的预测。这产生了一种奇怪的动态，即许多社会科学模型永远无法被明确地证伪，因此一些存在严重缺陷的理论作为拒绝死亡的僵尸思想无限期地徘徊。

社会科学研究的一个核心目的是防止可避免的问题并促进人类繁荣。当然，这需要更多的研究人员在某个时候对世界做出预测——即使混沌理论表明这些说法可能是不准确的。

我们生成了太多的模型，这些模型通常是错误的，而且很少有用。但有一个更好的方法。它将来自社会科学家大多忽视的领域的综合经验。

CHAOS 理论出现在 1960 年代，在接下来的几十年里，David Ruelle 和 Philip Anderson 等数学物理学家认识到 Lorenz 的见解对我们理解现实世界动力系统的重要性。随着这些思想的传播，来自各个学科的格格不入的思想家开始围绕一种新的思维方式凝聚起来，这种思维方式与他们自己领域的主流惯例相悖。他们称之为“复杂性”或“复杂系统”研究。对于这些早期思想家来说，麦加是新墨西哥州的圣达菲研究所（Santa Fe Institute），距离原子弹诞生地那座长满鼠尾草的山丘不远。但与麦加不同的是，圣达菲研究所并没有成为全球运动的中心。

随着詹姆斯·格莱克（James Gleick）的科普书《混沌》（Chaos，1987 年）的出版，以及杰夫·高布伦（Jeff Goldblum）在电影《侏罗纪公园》（Jurassic Park，1993 年）中扮演的角色的突出引用，公众对混乱和复杂性的兴趣激增。“简写就是蝴蝶效应，”当被要求解释混沌理论时，他说。“蝴蝶可以在北京扇动翅膀，在中央公园，你得到的是雨水而不是阳光。”但是，除了少数打破学科孤岛的边缘思想家之外，社会科学对复杂性热潮的反应大多是耸耸肩。这是一个深刻的错误，导致我们对社会的一些最基本问题的理解存在缺陷。认真对待混乱和复杂性需要一种新的方法。

线性回归的一种替代方案是基于代理的建模，这是一种虚拟实验，计算机在其中模拟社会中个人的行为。该工具使研究人员能够看到具有自身动机的个人行为如何结合在一起创造更大的社会模式。基于智能体的建模在解决涉及相对简单的决策的问题方面非常有效，例如汽车交通流量或大流行期间的疾病传播。随着这些模型的改进，随着计算能力的进步，它们将不可避免地继续为更复杂的社交领域提供可操作的见解。至关重要的是，基于智能体的模型可以捕捉非线性动力学和紧急现象，并揭示出原本会被忽视的意外瓶颈或临界点。它们可能让我们更好地想象可能的世界，而不仅仅是测量过去的模式。它们在涉及复杂系统的未来导向的社会研究中提供了一个强大但未得到充分利用的工具。

对非线性系统中弹性的研究将大大提高我们避免可避免的灾难的能力

此外，社会科学家可以通过承认寻求规律和模式的局限性来整合混沌动态。相反，他们可能会试图预测和识别处于边缘、接近重要临界点的系统——这些系统可能由心怀不满的蔬菜小贩引发，也可能由被谋杀的大公触发。物理学和复杂性科学中对“自组织临界性”的研究可以帮助社会科学家理解这种脆弱性。这个概念由物理学家 Per Bak、Chao Tang 和 Kurt Wiesenfeld 提出，为可能灾难性崩溃的社会系统提供了一个有用的类比。当系统组织自身进入临界状态时，一次侥幸就可能导致系统突然发生变化。以此类推，现代贸易网络正朝着优化但脆弱的状态发展：一阵风就可以使一艘船侧向扭曲，造成数十亿美元的经济损失，就像 2021 年一艘船堵塞苏伊士运河时发生的那样。

自组织临界理论基于沙堆模型，该模型可用于评估系统内级联或雪崩发生的方式和原因。如果将沙粒一次一个地添加到沙堆中，最终，一粒沙子就会导致雪崩。但随着沙堆飙升到极限，这种崩溃的可能性变得更大。社会沙堆模型可以为分析复杂社会系统的弹性提供一个有用的知识框架。上帝保佑，在挪威，有人自焚不太可能引发内战或政权崩溃。这是因为挪威的沙堆更低，没有被拉伸到极限，因此比起导致阿拉伯之春的高耸沙堆，更不容易出现意外的级联和临界点。

从生态崩溃的非线性评估中，社会研究还有其他经验教训。例如，在生物学中，“临界减速”理论预测，接近临界点的系统——比如被藻类淹没的挣扎的珊瑚礁——将需要更长的时间才能从小干扰中恢复过来。这种反应似乎是生态系统濒临崩溃的早期预警系统。

社会科学家应该从复杂的系统和相关研究领域借鉴这些创新，而不是忽视它们。更好地研究非线性系统中的弹性和脆弱性将大大提高我们避免可避免的灾难的能力。然而，如此多的社会研究仍然追逐着过时的梦想，即将我们世界的混乱复杂性提炼成一个简单的方程式，一个简单、有序的表示一个根本无序的世界。

当我们试图解释我们的社交世界时，我们愚蠢地忽略了侥幸。我们想象社会变革的杠杆和历史的齿轮是受到限制的，而不是混乱的。我们紧紧抓住一个精简的、故事书式的现实版本，希望能找到稳定的模式。当在复杂的不确定性和令人欣慰但错误的确定性之间做出选择时，我们往往会选择舒适。

事实上，我们生活在一个经常被混乱所支配的不守规矩的世界。在那个世界里，我们的生活、社会和历史的轨迹可以永远被一些小事所改变，比如走下蒸汽火车去度过美好的一天，或者像飘过的云朵一样短暂。

本文的部分内容改编自 Brian Klaas 的 Fluke： Chance， Chaos， and Why Everything We Do Matters （2024）。

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