Matematyka rewolucji

Emocje po Arabskiej Wiośnie mocno wygasły, dziś raczej obserwujemy z niepokojem, jaki będzie dalszy rozwój sytuacji politycznej w Tunezji, Egipcie, Syrii, Libii. Każdy z tych krajów jest inny, ciągle pozostaje aktualne pytanie – jak wyjaśnić przebieg rewolucji, które doprowadziły do upadku reżimów Ben Aliego i Hosniego Mubaraka. Wydawało się, że gwarantują one stabilność w regionie, dzięki czemu do końca cieszyły się poparciem Zachodu. Dzięki uprzejmości Andrzeja Lewandowskiego wpadł mi w ręce bardzo ciekawy artykuł analizujący arabskie rewolucje przez okulary modeli matematycznych.John Lang i Hans de Sterck z University of Waterloo postanowili w artykule „The Arab Spring. A Simple Compartmental Model for the Dynamics of Revolution” odpowiedzieć na pytanie, dlaczego stosunkowo niewielka grupa użytkowników Internetu w Tunezji i Egipcie miała tak duży wpływ na wzrost dynamiki protestów, że w końcu wymknęły się one spod kontroli służb bezpieczeństwa. Prosty, jak zaznaczają sami uczeni, model pozwala zrozumieć, jak niewiele potrzeba, żeby scenariusz „stabilnego państwa policyjnego”, w którym władze nadążają za sytuacją i nie dopuszczają do eskalacji wybuchu  przekształcił się w scenariusz „niestabilnego państwa policyjnego”.

Wszystko zależy od swoistego wyścigu opisywanego przez kilka parametrów: rozmiaru rewolucji, zdolności państwa do tłumienia buntu, postrzegania wielkości rewolucji przez społeczeństwo, entuzjazmu uczestników. Sprawa sprowadza się do tego, że gdy rewolucja rozwija się szybciej, niż zdolne są działać służby bezpieczeństwa, sytuacja wymyka się spod kontroli. Rozwój rewolucji zależy zaś od skłonności ludzi do przyłączania się do zrywu, co z kolei zależy od postrzegania, czy energia buntu przekroczyła próg dający szansę na sukces.

W Tunezji, mimo stosunkowo niewielkiej penetracji Internetu cyfrowe media, od sms po Twitter umożliwiły koordynację gniewu pojedynczych osób, tak że jednocześnie rósł ich entuzjazm, a władza nie mogła sprawować pełnej kontroli nad przepływem informacji, przez co rósł także próg widzialności rewolucji. Nie można było powiedzieć, że się nic nie dzieje – bo informacje docierały nie tylko na witryny, lecz także za ich pomocą do mediów zagranicznych. Przy okazji jednak rewolucja miała „leaderless nature” – obywała się bez przywódców, co znakomicie utrudniało robotę policji. Kogo łapać, kiedy nikt nie kieruje? Wszystkich nie sposób.

Polecam lekturę tekstu Langa i de Stercka, bo pokazuje, jak proste nawet modele potrafią rozjaśnić rzeczywistość i pomóc w lepszym jej zrozumieniu. Autorzy zdają sobie sprawę z redukcjonistycznego charakteru modelu. Przy okazji chciałbym przypomnieć rozmowę, jaką w ub.r. przeprowadziłem z profesorem Bolesławem Szymańskim, który zajmuje się badaniem sieci. Jeden z jego tematów  to dyfuzja opinii i poglądów – wystarczy licząc nieco ponad 10% grupa wyznająca twardo jedną ideę, by nastąpił tipping point, przeskok świadomościowy i opinia mniejszościowa uzyskała większość. To ważne ostrzeżenie dla liberałów lubiących lekceważyć radykalne mniejszości. Zjawiska takie, jak faszyzm nie biorą się z brudu, tylko są skutkiem dynamiki sieciowej. Coraz lepiej ją rozumiemy, warto z tej wiedzy korzystać.