打字猴:1.70444068e+09
1704440680
1704440681 克劳塞斯在电话中对我说:“有人说这种方法就好比一缕新鲜空气,但只有少数人这么认为。大多数人看过之后会说,‘你打算用数学的方法?有点奇怪啊。’”
1704440682
1704440683 其实,克劳塞斯的方法相当简单,至少这种方法还有些后见之明的好处。他研究发现,恐怖主义的数学特征和本书讨论的另一个领域——地震的数学特征类似。
1704440684
1704440685 假设你生活在地震频发地区,如加利福尼亚州。几十年来,在你所经历的地震中,4级地震频率稳定、定期发生,5级地震一年会发生几次,而6级地震发生的次数屈指可数。你的房子不能承受7级地震,但可以抵御6级地震,于是你便称自己没有什么好担心的,这样的结论正确吗?
1704440686
1704440687 当然不正确。地震遵循幂律分布,据此定律,发生了5级和6级地震便预示着有可能发生更大级别的地震。如果时间跨度够大,更大级别的地震其实是不可避免的。大地震终会爆发,你应该有所准备。
1704440688
1704440689 恐怖袭击的发生也是同样的道理。洛克比空难以及俄克拉荷马城爆炸案就相当于7级大地震,它们本身的破坏力已经足够大了,却还预示着有可能发生破坏力更大的袭击,比如“9·11”恐怖袭击,而这样的袭击则相当于8级地震。所以,“9·11”恐怖袭击事件并不是一个离群值,相反,它是涵盖更广的数学模型的一部分。
1704440690
1704440691 用统计学的方法测量恐怖主义
1704440692
1704440693 在用统计学方法研究恐怖主义之前,我们需要明确恐怖主义的定义。这个过程稍显复杂。弗拉基米尔·列宁曾经说过:“恐怖主义的目的是为了使人恐惧。”这个观点看似普通,其实内涵深刻:恐怖主义并不是单纯地想让死亡人数最大化;相反,恐怖分子是想使某个群体的恐惧情绪最大化,从而让该群体转变行为方式。死亡和破坏都是达到这一目标的手段。拉姆斯菲尔德也曾对我说过:“恐怖分子可能会通过杀人达到目的,但杀人并不是最终目的。”
1704440694
1704440695 全世界的暴力行为各式各样,学术专家致力于为恐怖主义下一个明确的定义,以区别于其他暴力威胁行为。某个热门恐怖事件数据库采用了如下定义:恐怖主义是有目的、有组织的、实际发生的、极具威胁的恐怖行为,必须由“低于国家级别的行动者”执行(即不能由某个主权政府本身执行)。另外,这类行为都包含一定的恐吓或胁迫的成分,为的是引起事件关注者的恐惧,而不仅针对直接受害者。恐怖主义旨在实现某种政治、经济、社会或者宗教目的。
1704440696
1704440697 最符合上述标准的恐怖主义也最为今天的我们所熟悉,起源的时间在现代。加利福尼亚大学洛杉矶分校的政治科学家戴维·C·拉波波特将这类恐怖主义的起源时间定位在1979年,即伊朗革命发生的那一年,他还将恐怖主义与宗教极端主义相联系。针对西方国家及西方利益集团的恐怖袭击浪潮来势汹涌,数量激增,1979~2000年,针对北约国家的恐怖袭击共增加了3倍之多。
1704440698
1704440699 然而,大多数此类恐怖事件即便引发了死亡,数量也不大。从1979年伊朗革命到2001年“9·11”恐怖袭击事件,针对北约国家的恐怖袭击共计发生了4000多次(包括成功的和未遂的)。而这期间,一半的死亡人数仅由7次恐怖袭击造成。印度航空公司爆炸案、洛克比空难和俄克拉荷马城爆炸案这3次最严重的袭击造成的死亡人数就占了死亡总数的40%。
1704440700
1704440701 有些事件发生的频率低,但影响深远,这一模型体现了幂律分布的特征,地震就遵循了这一规律。克劳塞特认为恐怖袭击同样如此。
1704440702
1704440703 我们画图表示恐怖袭击发生频率与死亡人数的关系,如图13–4所示,纵轴表示恐怖袭击发生的频率,横轴表示死亡人数。起初,这张图似乎作用不大。但从图中你能清楚观察到幂律分布:袭击次数随着发生频率降低而迅速减少。这是一条非常陡峭的斜线,似乎掩藏着什么信号:小级别的袭击发生频率高,大级别的袭击数量发生频率低,图中似乎都没有什么剩余空间留给中等级别的袭击了。于是“9·11”恐怖袭击事件看上去是个离群值。
1704440704
1704440705
1704440706
1704440707
1704440708 图13-4 1979-2009年北约国家发生的恐怖袭击的频率与死亡人数关系图(线性标尺)
1704440709
1704440710 然而,与描绘地震的情况一样,当我们用对数标尺来画图时,这些数据就变得更容易理解(更具体地说,如图13–5所示,用双对数标尺,即纵轴和横轴比例尺也都是对数关系)。需要强调的是,我除了让这些数据看上去更清晰之外,并没有篡改数据,它们所包含的信息是相同的。但是,原本杂乱随机的数据现在看起来整齐多了。用双对数标尺画图时,恐怖袭击发生的频率和危害程度间的关系几乎成了一条直线。事实上,这就是典型的幂律分布:当你用双对数标尺描绘符合幂律分布的事物时,得到的图像基本上呈一条直线。
1704440711
1704440712
1704440713
1704440714
1704440715 图13-5 1979-2009年北约国家发生的恐怖袭击的频率与死亡人数关系图(对数标尺)
1704440716
1704440717 在预测未来风险的等级时,幂律法则具有一些重要特性。其中很特别的一点是:该法则表明,比近来发生的灾难更严重的灾难是完全有可能发生的,尽管发生频率很低。例如,恐怖主义幂律法则预测某个北约成员国(不一定是美国)在1979~2009年这31年间会经历约6次恐怖袭击,死亡人数至少达到100人。(这个估值很接近实际数据,这一时期实际发生了7次恐怖袭击。)同样,该法则还表明每22年会发生一次伤亡人数达到1000人等级的恐怖袭击。而造成大约3000人死亡的“9·11”级别的恐怖袭击大约每40年会发生一次。
1704440718
1704440719 然而,用统计学描述历史算不得什么成就。当然,在“9·11”恐怖袭击事件发生之后,统计模型也会据此做出调整,这是有可能的。但克劳塞特的方法曾表明,提前预测恐怖袭击或许是有可能的,这到底能否实现呢?
1704440720
1704440721 “9·11”恐怖袭击事件在一定程度上扭转了我们先前的观念,即认为这样严重的恐怖袭击发生的概率极低。“9·11”恐怖袭击事件如同近年来发生的一系列大地震一样,向我们表明高级别的风险威胁要比预想的更普遍。但是,早在“9·11”恐怖袭击事件发生前,幂律分布就得出了结论,像“9·11”级别的恐怖袭击显然是很有可能发生的。如果在“9·11”恐怖袭击事件之前的数据——从1979年伊朗革命到2001年9月10日所有现代恐怖袭击的数据——收集过程中运用幂律法则,就会得出这样的预测:“9·11”级别的恐怖袭击在北约国家中每80年会发生一次,我们一生大约会遇到一次。
1704440722
1704440723
1704440724
1704440725
1704440726 图13-6 1979年1月1日-2001年9月10日北约国家发生的恐怖袭击的频率与死亡人数关系图
1704440727
1704440728 这个方法并不能告诉我们任何具体信息,比如具体在何处、何时将会发生恐怖袭击。它显示的是一个长期趋势,就像加利福尼亚地区地震发生频率的走势一样。但是与地震不同,恐怖袭击是能被阻止的,这对克劳塞特的假设是一个很重要的限制条件。
1704440729
[ 上一页 ]  [ :1.70444068e+09 ]  [ 下一页 ]