Как это бывает в случае с эпидемий, на этот раз действительно есть естественный Рубикон: критическая масса инфекции, 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 не состоит в том, чтобы только защитить привитых людей. Это должно также лишить болезнетворные микроорганизмы возможности достигнуть их собственной критической массы для «набора оборотов». В случае нашей эпидемии гриппа, что должно действительно волновать представительницу Министерства здравоохранения – пересек ли вирус гриппа все же свой Рубикон, «набрав обороты», и не увеличилась ли резко скорость его распространении среди населения. Это должно быть решено некоторым способом без ссылки на магические числа, такие как 400 на 100 000. Интерес к магическим числам – признак дискретного, или квалифицирующего мышления. Забавно то, что в данном случае дискретное мышление упускает подлинную дискретность, точку «набора оборотов» эпидемии. Обычно нет подлинной дискретности, которую можно проглядеть.
Многие Западные страны в настоящее время демонстрируют то, что характеризуется как эпидемия тучности. Я, кажется, вижу доказательства ее повсюду вокруг себя, но я не убежден в преимущественном методе превращать ее в цифры. 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. Этот способ в реальной жизни не работает. Тучность распределена непрерывно. Вы можете измерить, насколько тучный каждый человек, и Вы можете вычислить статистику группы по таким измерениям. Подсчет числа людей, пребывающих выше некоторого произвольно определенного порога тучности, не являются поясняющим 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 в большой степени 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 «У богат, как Крез», и все будут знать, что Вы подразумеваете. Но мнимо точный подсчет или процент людей, скажем, поднявшихся выше или опустившихся ниже некоторой произвольно определенной черты бедности, является пагубным. Он является пагубным потому, что точности, подразумеваемой процентами, сразу противоречит бессмысленная искусственность «линии». Линия – навязывание дискретного мышления. Еще более политически чувствителен 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 степени, которые разделены на три различных категории – первую, вторую и третью категорию. Университеты в других странах поступают аналогично, только под другими названиями, A, B, C и т.д. Суть в следующем. На самом деле студентов нельзя аккуратно разделить на хороших, посредственных и плохих. Нет дискретных и отдельных категорий способности или усердия. Экзаменаторы сталкиваются с некоторыми затруднениями, оценивая студентов по точной, непрерывной числовой шкале, присуждая оценки или баллы, разработанные, чтобы добавлять их к другим таким же оценкам, или иным способом управляясь с математическими непрерывными особенностями. Баллы на такой непрерывной числовой шкале передают гораздо больше информации, чем классификация в одну из трех категорий. Однако оглашаются только дискретные категории. В очень большой выборке студентов распределение способностей и мастерства обычно представляло бы колоколообразную кривую с немногими, относимыми к очень хорошим, немногими, относимыми к очень плохим, и многими промежуточными. Фактически это не будет симметричный колокол, как на рисунке, но он, конечно, будет плавно непрерывным, и он становился бы все более гладким, если включать все больше и больше студентов.
