Естественные эксперименты в истории

В-третьих, даже если имеются убедительные доказательства того, что А является причиной В, для того чтобы определить механизм, посредством которого А вызывает B, часто требуется дополнительная информация. Например, расселение людей на экологически уязвимых тихоокеанских островах коррелирует с обезлесением, последовавшим за прибытием человека, и, конечно, нет сомнений, что именно колонизация повлекла за собой обезлесение, а не обезлесение вызвало произошедшую до него колонизацию. Тем не менее это наблюдение само по себе не объясняет, как именно человеческое расселение привело к обезлесению. Возможно, это были прямые действия людей (например, сжигание лесов, вырубка деревьев или использование древесного топлива) или различные косвенные последствия появления человека (например, поедание или повреждение крысами, привезенными человеком, семян деревьев). Дополнительная информация, которая может помочь выделить среди этих механизмов верный, включает в себя археологические и палеоботанические свидетельства: пни с отметинами от топора, угли от древесины опознаваемых видов в очагах и семена со следами крысиных зубов.

В статистическом анализе, как и в нарративном, несравнительном, неквантитативном историческом исследовании, необходимо искать золотую середину между чрезмерно упрощенным и чрезмерно усложненным объяснениями. С одной стороны, существует опасение, что статистический анализ приведет к упрощенным объяснениям, если исследователь после выявления одного-двух первых факторов перестанет искать дальнейшие причины, объясняющие результат. Но в действительности статистики стараются добавлять во множественную регрессию как можно больше независимых переменных, а также проводят анализ остатка, чтобы обнаружить еще больше объясняющих факторов, чем в ходе первого этапа анализа. И наоборот, можно с подозрением относиться к излишне сложным объяснениям — вспомнить хотя бы такую часто встречающуюся насмешку: «Дайте мне две переменные, и я нарисую вам слона; дайте мне третью переменную, и он начнет махать хоботом». На самом деле же статистики обязательно используют специальные тесты, например, так называемый F-тест, чтобы убедиться, что объяснительная сила каждой дополнительной проверяемой переменной больше, чем та, которой можно ожидать просто от случайно выбранной новой переменной.

В общем, чем более многочисленны потенциально важные независимые переменные, тем больше частных случаев необходимо сравнить, чтобы проверить воздействие этих переменных. И наоборот, чем больше случаев доступно для анализа, тем больше число объясняющих факторов, которые можно проверить. Второй по масштабу анализ в этой книге — это сравнение 81 тихоокеанского острова или островного региона по степени обезлесения, проведенное Ролеттом и Даймондом (глава четвертая). Столь обширный массив данных позволил установить существование статистически значимых и механистически объяснимых эффектов девяти независимых переменных: уровня осадков, температуры, возраста острова, количества принесенных ветром пепла и пыли, наличия макатеа (поднятого атолла), площади, высоты над уровнем моря и степени изолированности острова. На некоторые из этих эффектов указали Ролетту и Даймонду коллеги в ходе исследования; поначалу потенциальная их значимость даже не пришла авторам в голову. При таком множестве факторов, воздействующих на обезлесение, было бы совершенно невозможно оценить степень влияния каждого из них без обширной базы данных и применения статистических техник. Первоначально, исходя из своего личного знакомства с двумя примерами — влажным, теплым, почти не подвергшимся обезлесению Маркизским архипелагом и сухим, прохладным, сильно облысевшим островом Пасхи, — Ролетт и Даймонд предположили, что осадки и температура окажутся очень важны. Хотя окончательный анализ подтвердил эту догадку о значении осадков и температуры, однако в ретроспективе становится ясно, что это объяснение нельзя было бы считать исчерпывающим на основе одного только повествовательного сравнения всего двух конкретных случаев — поскольку Маркизы и Пасха отличаются друг от друга и по иным важным параметрам тоже.

Но не стоит считать, что достаточно большая база данных автоматически позволит исследователю обнаружить влияние практически любой переменной. Например, изначально Ролетт и Даймонд подозревали, что обезлесение может также зависеть от различий в четырех земледельческих практиках: ирригационном земледелии, суходольном земледелии, выращивании хлебного дерева и разведении (на Таити) каштанов и канариума. Однако после двух лет упорных попыток свести в таблицу эффект каждого из этих четырех методов на материале 81 острова Ролетт и Даймонд не нашли подтверждения своей догадки: ни одна из этих четырех практик не имела статистически значимого отношения к обезлесению.