Мы знаем, что некоторое определенное число людей страдает от гриппа. Не говорит ли это само по себе о том, что мы хотим знать? Однако для представительницы важен вопрос, считать ли это "эпидемией". Пересекла ли доля заболевших рубикон в 400 человек на 100 тысяч? Это великое решение, которое должен был принять профессор Дональдсон, изучая свой график. Можно подумать, он мог быть лучше трудоустроен, стараясь что-нибудь сделать в этом случае, независимо от того, будет ли это официально считаться эпидемией.
Между прочим, в случае с эпидемий на этот раз действительно есть естественный рубикон: критическая масса зараженных, выше которой вирус или бактерия внезапно "набирает обороты" и резко увеличивает скорость своего распространения. Вот почему чиновники здравоохранения так стараются сделать прививок больше, чем пороговая пропорция населения, против, скажем, коклюша. Цель состоит не только в том, чтобы только защитить привитых людей. Это должно также лишить патоген возможности достигнуть собственной критической массы для "набора оборотов". В случае нашей эпидемии гриппа, что должно действительно волновать представительницу Министерства здравоохранения – пересек ли вирус гриппа свой рубикон, чтобы "набрать обороты", и не увеличилась ли резко скорость его распространении среди населения. Это должно быть решено тем или иным способом без ссылки на магические числа, такие как 400 на 100 000. Озабоченность магическими числами – признак дискретного или квалитативного мышления. Забавно то, что в данном случае дискретное мышление упускает подлинную дискретность, точку, когда эпидемия набирает обороты. Обычно нет подлинной дискретности, чтобы ее проглядеть.
Многие страны Запада в настоящее время страдают от того, что описывается как эпидемия ожирения. Я, кажется, вижу доказательства ее повсюду вокруг себя, но меня не впечатляет излюбленный метод превращать ее в цифры. Некий процент населения описывается как "клинически тучные". Еще раз, дискретное мышление настаивает на том, чтобы делить людей на тучных с одной стороны и нетучных с другой. Это не тот способ, который действует в реальной жизни. Тучность рассредоточена непрерывно. Вы можете измерить, насколько тучен каждый человек, и вы можете вычислить статистику группы по таким измерениям. Подсчет числа людей, пребывающих выше некоторого произвольно определенного порога тучности, не показателен хотя бы потому, что это немедленно влечет за собой требование к порогу быть установленным и, возможно, пересмотренным.
Такое же дискретное мышление также скрывается за всеми теми официальными данными, сообщающими число людей "за чертой бедности". Вы можете красноречиво выразить бедность семьи, сообщая нам о ее доходе, предпочтительно выраженном в реальном исчислении того, что они могут купить. Или вы можете сказать: «Х столь же беден, как церковная мышь» или «Y богат, как Крез», и все будут знать, что вы имеете в виду. Но иллюзорно точный подсчет или процент людей, скажем, поднявшихся выше или опустившихся ниже некоторой произвольно определенной черты бедности, является пагубным. Он пагубен потому, что точности, предполагаемой процентами, сразу противоречит бессмысленная искусственность "черты". Черта – навязывание дискретного мышления. Еще более политически чувствительным является ярлык "черный", в противоположность "белому", в контексте современного общества – особенно американского общества. Это – центральная проблема в "Рассказе Кузнечика", и я пока оставлю ее, скажу лишь, что я полагаю, что раса является еще одним из многих случаев, где мы не нуждаемся в дискретных категориях, и где мы должны обойтись без них, если не будет приведено очень веских доводов в их пользу.
Вот другой пример. Университеты в Великобритании присуждают дипломы, которые разделены на три различных категории – первую, вторую и третью категорию. Университеты в других странах делают приблизительно так же, только под другими названиями, A, B, C и т.д. Итак, суть в следующем. Студентов не реально аккуратно разделить на хороших, посредственных и плохих. Нет дискретных и явных категорий способности или усердия. Экзаменаторы берут на себя немалый труд оценивать студентов по точной, непрерывной числовой шкале, присуждая оценки или баллы, предназначенные, чтобы добавлять их к другим таким же оценкам, или иным способом манипулируя математически непрерывными мерами. Баллы на такой непрерывной числовой шкале передают гораздо больше информации, чем классификация в одну из трех категорий. Однако оглашаются только дискретные категории. В довольно большой выборке студентов распределение способностей и умений обычно должно быть колоколообразной кривой с немногими, успевающими очень хорошо, немногими, успевающими очень плохо, и многими между ними. Фактически это может не быть симметричный колокол, как на рисунке, но он, конечно, будет плавно непрерывным, и он становился бы все более гладким по мере того, как добавляется все больше и больше студентов.
