Г. ПОЧЕПЦОВ, БУДУЩЕЕ ПОД ПРИЦЕЛОМ НАСТОЯЩЕГО: ПЕРЕСЕЧЕНИЕ ГУМАНИТАРНОГО И ВОЕННОГО

Хочу обрадовать многочисленных ценителей книг Г.Г.Почепцова. Ведущее российское издательство «Книжный мир» приняло к публикации новую книгу Г.Г.Почепцова «Медиакоммуникации». С разрешения автора и издательства, публикую две главки из этой чрезвычайно интересной книги, которую мне удалось прочесть одной из первых, еще в рукописи.

Георгий Почепцов

БУДУЩЕЕ ПОД ПРИЦЕЛОМ НАСТОЯЩЕГО:  ПЕРЕСЕЧЕНИЕ ГУМАНИТАРНОГО И ВОЕННОГО

Сегодня будущим интересуются большие структуры типа крупных нефтяных компаний, военных и правительств в сфере энергетики. Это связано с тем, что они связаны с большими финансовыми потоками, которых больше ни у кого нет. Поэтому у них и существуют другие интересы, которых также нет у других.

Компания Shell, к примеру, не только разработала сценарный подход к будущему, но и была единственной, предсказавшей конец Советского Союза. Хотя ЦРУ и другие сопротивлялись ее прогнозу говоря, что у них нет для этого достаточно данных. Как рассказывает работавший в то время в Shell П. Шварц, они исходили из того, что в 1985 г. на авансцену СССР выходил большой сегмент молодого поколения ([1], см. его био [2 - 3]). А известно, что у каждого нового поколения другие представления о демократии. Shell же интересовались будущим СССР, потому что должны были решать, вести ли им разработки добычи нефти в Северном море. А СССР был важным фактором нефтедобычи и от него зависело, какой будет цена нефть.

Сценарный подход начался с разработок Г. Кана сороковые в РЕНД (см. о нем – [4], есть пример такой секретной разработки по ядерному сдерживанию 1957 г. [5]) и дошел до Shell в семидесятые. Постепенно он сместился с внешних факторов на внутренние. Как говорит  в одном из интервью Шварц  [6]: возникло “понимание того, что большие сложные методологии и тщательно разработанные компьютерные модели не являются оптимальным решением. И все сместилось от формальных процессов планирования более как инструментарию мышления. Это методология для вероятностного мышления, для размышлений о разных возможностях, задания вопрос “что если?” (см. историю сценарного подхода в военных и в бизнес ситуациях [7 - 8]). Даже разработки теорий специальных операций начинаются с повторения призыва Кана “думать о невозможном” [9].

Когда Г. Фейнман выступает в Институте Санта Фе на тему эволюции культуры/цивилизаций (см. один из его текстов [10]), то это также взгляд в будущее, поскольку знание моделей прошлого позволяет видеть модели будущего. Когда он с соавторами предлагает выделять общества прошлого, базирующиеся либо на достатке, либо на знании, то это взгляд и на нас [11 - 12]. Первые общества базировались на внешних связях обмена, вторые – на локальных обществах, распределяя информацию и объясняющее знание. Когда Фейнман говорит о прошлых сложных обществах, то это актуально и сегодня (см. видео его выступления в Институте Санта Фе [13]). К тому же, и войну очень часто связывают с культурой (см., например, [14]).

Кстати, связи информационного и материального в истории очень видны. Например, Леруа-Гуран пишет  [15, р. 210]: “Переход от мифологического к рациональному мышлению был очень постепенным, точно синхронизируемым с развитием урбанистической концентрации и металлургии”.                                                                            Сегодня из Санта Фе появились новые данные, сближающие города современности и города прошлого. С. Ортман (см. о нем – [16]) с коллегами выделили  следующие сходные характеристики [17- 21]. В больших древних городах было больше памятников на человека, дома и памятники были больше. Рост продуктивности был побольше, чем давала возрастающая численность населения. Чем большим был город, тем большим было форсирование.

Ортман говорит: “Это было удивительно, чему нельзя было поверить. Мы выросли на постоянных рассказах, что благодаря капитализму, индустриализации и демократии современный мир радикально отличается от прошлых миров. Мы же нашли предшественников фундаментальных драйверов важных социоэкономических моделей современных городов”.

Л. Беттанкур (см. о нем на сайте Санта Фе [22]) назвал города “социальными реакторами” (см. также [23]). Все социальные результаты растут в городах быстрее, чем растет население, как позитивные (достаток или инновации), так и негативные (преступность или бедность).

Ортман говорит и следующее: “Для меня идея того, что те же фундаментальные процессы, которые породили такое место, как Нью-Йорк, работали и в древних сельских деревнях в других частях мира, является поразительной”.

В статье в журнале Science приходят к следующим выводам по поводу того, что древние города работали как социальные реакторы [24]: “Большие города являются средами, где большее число социальных взаимодействий на единицу времени может быть поддержано и удержано. В свою очередь эта общая динамика является базой для  расширения экономической и политической организации, таких явлений, как разделение и координация труда, специализация знаний, развитие иерархических политических и гражданских институтов. Поскольку выражение этой деятельности является локальным и отражает историю и культуру, большие города в любой урбанистической системе в среднем имеют общие характеристики, поскольку они усиливают возможности социального взаимодействия, дают лучшие возможности для взаимодополняемости, в результате увеличивая производительность и объем материальных ресурсов и человеческого  труда”.

Если Санта Фе – это институт в области фундаментальных наук, который интересуется, хотя и редко, гуманитарными объектами, то существуют подобные проекты из недр мощных ведомств, например, министерства обороны. Пентагон запустил в 2008 г. инициативу Минерва ([25], см. такой же проект Камелот, датируемый 1964 г. [26 - 28]). В проекте Камелот также была попытка привлечь политических экспертов к решению военных задач.

В рамках проекта Минерва предлагалось даже создавать новые науки, как такие, которые когда-то были созданы на военные деньги типа Теории игр или Советологии. Официально названной цифрой финансирования было 50 миллионов долларов на пять лет ([29], см. также сайт проекта – [30]). Тогда предлагалось три основных направления: китайские военные и технологические исследования, иракские и террористические перспективные исследования и религиозные и идеологические исследования [31]). Газета New York Times  рассказала о проекте автоматического сканирования Интернета в 21 латиноамериканской стране под названием “Информационный глаз в небе” [32]. Другой проект направлен на автоматическое обнаружение в интернете террористических сетей в Афганистане. А еще были проекты Университета Аризоны по политическим оппонентам  радикального ислама и Университета Техаса по влиянию климатических изменений на политическую стабильность в Африке. Пентагон также привязали в СМИ к нашумевшему исследованию Фейсбука по анализу “заражения” эмоциональными сообщениями [33]. Правда, Фейсбук сразу же стал защищаться от возможных связей с военными или правительственными заказчиками [34].

Ведущий компьютерный ученый из Массачусетского технологического института А. Пентленд прокомментировал эти выделяемые военными гранты так: “Результатом станет намного лучшее понимание того, что происходит в мире, того, как хорошо местные правительства справляются с ситуациями. Это внушает надежду, а не страх, поскольку это, вероятно, первая реальная возможность для всего человечества получить прозрачность в правительстве”.

Новый проект направлен на следующие ключевые точки [35 - 37]: Идентичность, влияние, мобилизация; Культура, идентичность и безопасность; Формирование представлений и влияние; Мобилизация для изменений; Общественная упругость и изменения; Управление и правление закона; Ресурсы, экономика и глобализация; Дополнительные факторы, влияющие на общественную упругость и изменения; Власть и сдерживание; Проявление власти и диффузия; Другие варианты сдерживания; Инновации в национальной безопасности, конфликте и кооперации; Аналитические методы и метрики в исследованиях безопасности; Новые проблемы в конфликтах и безопасности.

Это наступление военных грантов вызвало сопротивление со стороны американских антропологов. Они увидели в этом не обучение умению выживать, а умению убивать. Пентагон сразу же выложил 60 миллионов долларов на изучение человеческого пространства войны [38]. Пошло большое число статей антропологов, сопротивляющихся такому проникновению военных в науку  [39 - 42].

И последнее, но очень важное пересечение гражданских ученых и военных заказов лежит в области больших массивов данных. К примеру, очень интересные работы делает К. Леетару, отталкиваясь от такого объекта как социальные медиа  ([43 - 45], см. его сайт – www.kalevleetaru.com). Однако возникают и голоса предостережения, например, А. Пентленд, который увидел следующий набор проблем в отношении  больших массивов информации [46]:

- проблема корреляции: при больших объемах практическая каждая проблема начинает давать “статистически значимые” ответы, например, люди, которые едут на работу по понедельникам в своей машине, а не на общественном транспорте, скорее всегда заболеют гриппом, что связано с наличием множества возможных отношений, которые могут быть “статистически значимыми”;

- проблема “человеческого понимания”: нахождение корреляции – это одно, а понимание их, позволяющее построить новую лучшую систему, гораздо сложнее;

- проблема происхождения: бизнес останавливается перед сложностями извлечения информации из “мусора” и придания ему формы, с которой можно работать;

- проблема приватности: чем больше бизнес интересуется силой больших массивов информации, тем сильнее людей волнует проблема вмешательства таким путем в их частную жизнь.

Отталкиваясь от наличия больших информационных массивов, сегодня делается также множество работ по предсказанию будущего (см., например, [47 - 52]).

Но не только алгоритмы ведут к правильным предсказаниям. Правда, оказалось, что эксперты-политологи оказались настолько слабы в этом отношении, что конгресс даже запретил финансирование политических тем [53]. Однако в сфере разведки, наоборот, возник четырехлетний проект по поиску новых подходов к политическим предсказаниям ([54 - 55], сайт – www.goodjudgmentproject.com). Его лидером стал профессор Ф. Тетлок, который и издал в 2005 г. книгу о “плохих” политических экспертах (см. о нем [56 - 57]).

Тетлок изучил точность прогнозов 284 экспертов, давших 28 тысяч прогнозов, пытаясь найти более удачные модели [58]. Как оказалось, в основном прогнозы были неудавшимися. И консерваторы, и либералы, и оптимисты, и пессимисты – все ошибались. Только один параметр оказался важным: “как ты думаешь, важнее того, о чем ты думаешь”.

Этот параметр превратился в разделение экспертов на два типа: “лис” и “ежей”. И в этом соревновании сильнее оказались лисы. У ежей есть одна великая теория, например, марксизм, и они применяют ее во всех возможных областях. Лисы не принимают великих теорий, они каждый раз отталкиваются от конкретных событий.

Выступая в американском музее холокоста на тему предсказания массового насилия, Тетлок перечислил свои исходные данные, на которые опиралась книга [59]. Это 55 стран за 20 лет. Когда эксперты были на 90% уверены, результат получался только в 68% случаев. Когда эксперты были на 10% уверены, результат осуществлялся в 30% случаев.

Для эксперимента по краудсорсингу предсказаний они разделили людей на два класса: команда по контенту и команда по процессу. Специалисты по контенту дают сырой материал для предсказаний, а специалисты по процессу объединяют его в прогнозы.

В своем тексте 2010 г., который выстроен как ответы на критические высказывания, высказанные на симпозиуме, он повторяет свой базис текста 2005 г. ([60], это целый номер журнала Critical Review, 2010, Vol. 22, No. 4, посвященный обсуждению его идей): “Политические эксперты в моем исследовании были систематически сверхуверенными, что они знают ответы на сложные вопросы экономических, внутриполитических и геополитических трендов. Результаты приписанных 90-процентных вероятностей часто случались только в 70 процентах или 60 процентах случаев”.

Тетлок говорит также, что удача “лис” была чуть больше, чем у алгоритмов экстраполяции. Но даже это “чуть” оказывается важным в случае решений большой важности (см. также первую главу книги Тетлока в онлайне [61]).

Исходное деление на лис/ежей Тетлок взял у И. Берлина, эссе которого носит название “Еж и лиса”. Здесь он цитирует древнегреческого поэта Архилоха “Лиса знает много вещей, но еж знает одну большую вещь” [62]). Берлин в результате отнес к ежам Данте, Шекспира – к лисам. Платон, Лукреций, Паскальт, Гегель, Достоевский, Ницше, Ибсен, Пруст – в разной степени ежи, Геродот, Аристотель, Монтень, Эразм, Мольер, Гете, Пушкина, Бальзак, Джойс – лисы.

Еще в 1996 г. у Тетлока была статья о когнитивном и риторическом стилях Черчилля ([63], см. также статью о Тетлоке в New Yorker [64]). В этой статье Тетлок замечает, что Черчилль был не особо интегративно сложным, имея в виду, что в этом случае человек пытается совместить или принять во внимание противоречащие взгляды. Другой путь мышления носит название когнитивной сложности. И Черчилль обладал именно ним. Этот вариант предполагает иметь разные представления, которые при этом не вступают в противоречие между собой.

У Чемберлена, кстати, был высокий уровень интегративной сложности. Смена этих уровней в случае прихода Черчилля, как пишет Тетлок в другой своей совместной работе, является сигналом неизбежности войны [65]. Кстати, анализируя советские высказывания с 1945 по 1983 гг. Тетлок приходит к выводу, что интегративная сложность падает перед интервенциями (вход в Афганистан или размещение ракет на Кубе)

В беседе с Ф. Тетлок [66] говорит о двух своих выводах. С одной стороны, политические эксперты плохи, когда они предсказывают события за пределами одного года. С другой, они думают, что знают о будущем больше, чем они реально знают. Он называет это систематической сверхуверенностью. Ошибочные предсказания разведки он делит на два типа: неверное позитивное предсказание и неверное негативное предсказание. Примером первого он называет наличие оружия массового уничтожения в Ираке, а второго – 11 сентября.

Д. Брукс в газете New York Times раскрывает суть проведенных в 2011 г. экспериментов по краудсорсингу предсказаний [67]. Была сделана попытка предсказать следующее: выйдут ли из зоны евро определенные страны, вернется ли Северная Корея к переговорам по разоружению, поменяются ли постами В. Путин и Д. Медведев. Над предсказаниями работало пять команд из МТИ, Мичигана и Мериленда. Предсказания сбылись с точностью 60%. Это удалось получить, поскольку в команды были отобраны люди, прошедшие тестирование. Одной из особенностей, которую следовало иметь был открытый ум, одной из характеристик которого является открытость новым идеям [68]. Потом их дополнительно обучили, причем некоторые тренинги были  сделаны по книге известного психолога Д. Канемана. Их научили различать, например, внешний и внутренний взгляды на событие.

Кстати, Брукс заканчивает свою статью словами, что если бы он был президентом Обамой, то он хотел бы иметь у себя эти предсказания, однако разведывательное сообщество будет их ненавидеть. Эта его гипотеза опровергается попытками “приручить” краудсорсинг под нужды разведки (см., к примеру, [69 - 70]).

Нейт Силвер (см. о нем [71],  у него есть книга [72], он имеет сайт – fivethirtyeight.com, где есть предсказания даже на тему, кто именно получит премию Оскара [73]).

В книге он разграничивает два термина, которые есть в английском, в отношении предсказаний – forecast и predict [72]. Если predict имеет латинские корни, то forecast – англо-германские. Он отражает новую протестантскую модель мира, это планирование в условиях неопределенности.

В интервью он так отвечает на вопрос, кем является Обама, ежом или лисой [74]: “Думаю, что Обама лиса, и это делает его президентство трудным. Поскольку Джордж Буш точно был ежом. У него было очень сильное чувство и он мог говорить публике, что тут моральный порядок вселенной, что является абсолютным добром или злом. И в этом нет неоднозначности . Ежи имеют возможность  иногда быть решительными и убедительными, они также могут полностью ошибаться и начинать из-за этого войну. Лисы много совещаются. И это может не нравиться людям, которые ждут быстрых ответов. В то же самое время можно сказать, что Обама играет в долгую игру. Историки говорят, что он будет выглядеть лучше через 10 лет, чем сейчас. [...] Быть лисой хорошо, если ты делаешь предсказания о мире. [...] Мне кажется, что большинство руководителей – ежи, они очень сильно уверены в конкретном представлении о своем продукте. Они чересчур оптимистичны в том, как хорош их продукт. Поэтому многие из них проигрывают”.

Газета New York Times отозвалась о книге Силвера следующим образом, что она пока направлена на спортивные и политические соревнования [75]. Но его амбиции ведут его к  более серьезным вопросам.

Кстати, одна из глав книги требует стать лисой, чтобы предсказания стали лучше. В ней он выстроил целую таблицу сравнения качеств “лис” и “ежей”:

КАК ДУМАЮТ ЛИСЫ	КАК ДУМАЮТ ЕЖИ
Многосторонне: опираются на идеи из разных дисциплин, независимо от того, с какой стороны политической действительности они приходят	Специализированно: обычно затрачивают большую часть своей карьеры на одну или две большие идеи.Могут смотреть на мненрие других скептически
Адаптируемы: находят новый подход или используют несколько подходов сразу, когда не уверены, что удается решить по первому варианту	Стойкие: держатся того же подхода, новая информация используется для совершенствования старой модели
Самокритичны: иногда готовы признавать ошибки в своих предсказаниях и принять на себя вину за них	Упрямы: Ошибки приписываются невезению или особым условиям
Толерантны к сложности: рассматрвиают вселенную как сложную, многие проблемы которой не решаются	Ищут упорядоченности: считают, что мир должен подчиняться простым управленческим отношениям
Осторожны: выражают свои пресказания в вероятностных терминах и рассматривают их как возможное мнение	Уверенны: редко ограничивают свои предсказания и не хотят их менять
Эмпиричны: Полагаются больше на наблюдение, чем на теорию	Идеологичны: считают, что релшения многих каждодневных проблем являются проявлениями какой-то большой теории или борьбы
Лисы предсказывают лучше	Ежи предсказывают хуже

Зато следующий раздел называется еще интереснее “Почему ежи являются лучшими телевизионными гостями”. В этом он опирается на разговор с Тетлоком, который сказал ему в личной беседе: “Каковы стимулы для публичного интеллектуала? Есть ученые, которые вполне довольны своей неизвестностью. Но есть и другие, которые стремятся быть публичными интеллектуалами, чтобы довольно смело предлагать не с малыми вероятностями довольно драматические изменения. Это скорее всего привлечет ваше внимание”.

То есть громкие слова естественно привлекут больше внимания.

Нейт Силвер называет несколько принципов своей работы:

- думать вероятностно: предлагайте диапазон возможных ответов,

- сегодняшнее предсказание будет первым, но не последним: неверно считать, что хорошее предсказание не будет изменяться,

- ищите консесус: групповое объединение предсказаний является более достоверным.

По последнему пункту у него есть разъяснение с опорой на Тетлока: “Лисы часто пытаются зайти в голову, что могут делать с целой группой ежей”. Он имеет в виду, что лисы развили способность подражать этому процессу консенсуса”. В 2008 г. Силвер правильно предсказал победителя в президентской гонке в 49 из 50 штатов, что позволяет относиться к нему серьезно.

Литература

1. Schwartz P. The art of the long view. Planning for the future in an uncertain world. – New York, 1991

2.  Peter Schwartz (futurist) // en.wikipedia.org/wiki/Peter_Schwartz_(futurist)

3. Peter Schwartz // longnow.org/people/board/schwartz11/

4. Herman Kahn // en.wikipedia.org/wiki/Herman_Kah

5. Deterrence and survival in the nuclear age. – Washington, 1957 // www2.gwu.edu/~nsarchiv/NSAEBB/NSAEBB139/nitze02.pdf

6. Dearlove D. The Thought Leadership Series Peter Schwartz Thinking the unthinkable. An interview with Peter Schwartz, scenario planning futurist // www.liacs.nl/~csdlt/pickups/NWO-Cognition/Peter%20Schwartz,%20About.pdf

7. Ross A.L. Thinking about the unthinkable // www.usnwc.edu/getattachment/1047d508-ec56-4494-aa7f-8a4836a028e6/Thinking-about-the-Unthinkable–Unreasonable-Exube

8. Bradfield R. a.o. The origins and evolution of scenario techniques in long range business planning // archive.cspo.org/projects/plausibility/files/read_Bradfield-Origins-and-Evolution-of-Scenerio-Techniques.pdf

9. McRaven W.H. The theory of special operations // www.afsoc.af.mil/Portals/1/documents/history/AFD-051228-021.pdf

10. Cultural evolution. Contemporary viewpoints. Ed. by G. Feinman a.o. – New York, 2000

11. Blanton R.A. a.o. A dual-processual theory for the evolution of Mesoamerican civilization // www2.lawrence.edu/fast/PEREGRIP/Publications/dual_processual.pdf

12. Feinman G. Dual-processual theory and social formations in the Southwest // www.academia.edu/356837/Dual-Processual_Theory_and_Social_Formations_in_the_Southwest_2000_

13. Feinman G. Framing the rise and variability of past complex society // www.santafe.edu/research/videos/play/?id=33f8714e-8c09-4c5a-a2e0-f37bd9709274

14. Haas J. Warfare and the evolution of culture // www.santafe.edu/media/workingpapers/98-10-088.pdf

15. Leroi-Gourhan A. Gesture and speech. – Cambridge – London, 1993

16. Scott Ortman // www.colorado.edu/anthropology/gradstudy/scott-ortman

17. Ortman S. a.o. The pre-history of urban scaling // journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0087902

18. Smith M. Urban scaling of premodern cities: looking for data // networks.h-net.org/node/22277/discussions/37786/urban-scaling-premodern-cities-looking-data

19. Green R. Ancient cities were like modern cities according to researchers // www.smnweekly.com/ancient-cities-were-like-modern-cities-according-to-researchers/16769/

20. Cities – ancient and modern, big and small – follow same rules of development // www.santafe.edu/news/item/bettencourt-ortman-plos-one-cities-on-spectrum/

21. Conover E. Ancient and modern cities obeyed the same mathematical rules // news.sciencemag.org/archaeology/2015/02/ancient-and-modern-cities-obeyed-same-mathematical-rule?rss=1

22. Bettencourt L. // tuvalu.santafe.edu/~bettencourt/index/Home.html

23. Smith M. Urban scaling: cities as social reactors // wideurbanworld.blogspot.com/2013/09/urban-scaling-cities-as-social-reactors.html

24.  Ortman S. a.o. Settlement scaling and increasing returns in an ancient society // advances.sciencemag.org/content/1/1/e1400066

25. The Minerva initiative // minerva.dtic.mil/

26. Project Camelot // en.wikipedia.org/wiki/Project_Camelot

27. Herman E. The romance of American psychology. Political culture in the age of experts. – Berkeley etc., 1995

28. Solovey M. Project Camelot and the 1960s epistemological revolution: rethinking the politics-patronage-social science nexus // antropologia.weebly.com/uploads/5/3/3/6/5336211/27_camelotamanthrop.pdf

29. Cohen P. Pentagon to consult academics on security // www.nytimes.com/2008/06/18/arts/18minerva.html?pagewanted=all

30. Minerva Inititiative //en.wikipedia.org/wiki/Minerva_Initiative

31. Weinberger S. Pentagon’s Project Minerva Sparks New Anthro Concerns

// www.wired.com/2008/05/project-minerva/

32. Markoff J. Government aims to build a ‘data eye in the sky’ // www.nytimes.com/2011/10/11/science/11predict.html?_r=2&src=rechp&pagewanted=all&

33. Wolverton J. The Pentagon Wants You to Spend Lots of Time on Facebook // www.thenewamerican.com/tech/computers/item/18630-the-pentagon-wants-you-to-spend-lots-of-time-on-facebook

34. Gibbs S. Facebook denies emotion contagion study had government and military ties // www.theguardian.com/technology/2014/jul/04/facebook-denies-emotion-contagion-study-government-military-ties

35. Nafeez A. Pentagon preparing for mass civil breakdown // www.theguardian.com/environment/earth-insight/2014/jun/12/pentagon-mass-civil-breakdown

36. Broad agency announcement // www.onr.navy.mil/~/media/Files/Funding-Announcements/BAA/2014/14-013-FINAL.ashx

37. Nafeez A. Pentagon makes no secret of wanting to monitor social change activism // www.alternet.org/news-amp-politics/pentagon-makes-no-secret-wanting-monitor-social-change-activism

38. Weinberger S. The Pentagon’s culture wars // sharonweinberger.com/docs/articles/Anthromilitary.pdf

39. David Price // homepages.stmartin.edu/fac_staff/dprice/

40. The intersectioin of anthropology and the military and intelligence community  // homepages.stmartin.edu/fac_staff/dprice/CW-PUB.htm

41. Price D. Silent coup // www.counterpunch.org/2010/04/09/silent-coup/

42. Price D. Anthropology and militarism // www.oxfordbibliographies.com/view/document/obo-9780199766567/obo-9780199766567-0094.xml?rskey=3njO00&result=71

43. Leetaru K.H. Culturomics 2.0: forecasting large-scale human behavior using global news media tone in time and space // firstmonday.org/article/view/3663/3040

44. Leetary K.H. a.o. Mapping the global Twitter heartbeat: the geography of Twitter // journals.uic.edu/ojs/index.php/fm/article/view/4366/3654

45. Empspak J. Supercomputer predicts civil unrest // news.discovery.com/tech/supercomputer-predicts-civil-unrest-110908.htm

46. Pentland A. Big data biggest obstacles // hbr.org/2012/10/big-datas-biggest-obstacles

47. The super computer that sees the future // www.mindpowernews.com/ComputerFuture.htm

48. Shachtman N. How the Pentagon predicts the future // www.mindpowernews.com/PentagonFuture.htm

49. News from the future // gommes.net/wergosum/?p=2589

50. Boeking B. a.o. Predicting events surrounding the Egyptian revolution of 2011 using learning algorithms on micro blog data // ipp.oii.ox.ac.uk/sites/ipp/files/documents/IPP2014_Boecking_0.pdf

51. De Chant T. The inevitability of predicting the future // www.pbs.org/wgbh/nova/next/tech/predicting-the-future/

52. Pohl D. Social media analysis for crisis management: a brief survey // stcsn.ieee.net/e-letter/vol-2-no-1/social-media-analysis-for-crisis-management-a-brief-survey

53. Stevens J. Political scietists are lousy forecaters // www.nytimes.com/2012/06/24/opinion/sunday/political-scientists-are-lousy-forecasters.html?pagewanted=all&_r=1&

54. Robson D. The best way to predict future // www.bbc.com/future/story/20140612-the-best-way-to-see-the-future

55. The Good Judgment Project // en.wikipedia.org/wiki/The_Good_Judgment_Project

56. Philip Tetlock // psychology.sas.upenn.edu/node/20543

57. Philip E. Tetlock // en.wikipedia.org/wiki/Philip_E._Tetlock

58. Brand S. Ignore confident forecasters // longnow.org/seminars/02007/jan/26/why-foxes-are-better-forecasters-than-hedgehogs/

59. Tetlock P.E. Expert judgment in early warnings of mass violence: extracting useful signals from noisy indicators  // www.ushmm.org/m/pdfs/20111107-tetlock-early-warning.pdf

60. Tetlock P.E. Second thoughts about Expert Political Judgment: reply to the symposium // guruideas.files.wordpress.com/2012/11/tetlock2.pdf

61.  Tetlock P.E. Expert Political Judgment. Chapter 1. Quantifying the unquantifiable // press.princeton.edu/chapters/s7959.pdf

62. Berlin I. The hedgehog and the fox // press.princeton.edu/chapters/s9981.pdf

63. Tetlock P.E., Tyler A. Churchill’s cognitive and rhetorical style: the debates over Nazi intentions and self-gifernment of India // drive.google.com/file/d/0B-89Lr8E_ss-ZmVjYTYxOTctNTdhNS00ZDU5LWE1NDctYWRjMTljOWM3ZWI3/view

64. Menand L. Everybody’s an expert // www.newyorker.com/magazine/2005/12/05/everybodys-an-expert

65. Conway L.G., Suedfeld P., Tetlock P.E. Integrative complexity and political decisions that lead to war or peace // u.osu.edu/christie/files/2014/10/Chapter-5-Integrative-Complexity-War-Peace-Conway-Suedfeld-Tetlock-18rzq6y.pdf

66. How to win at forecasting. A conversation with Philip Tetlock // edge.org/conversation/how-to-win-at-forecasting

67. Brooks D. Forecasting fox // www.nytimes.com/2013/03/22/opinion/brooks-forecasting-fox.html

68. Stanovich K.E. a.o. Reasoning independently of prior belief and individual differences in actively open-minded thinking // keithstanovich.com/Site/Research_on_Reasoning_files/Stanovich_JEP_1997.pdf

69. Wilson J.R. Goldcorp crowdsourcing. An industry best practice for the intelligence community? // ndupress.ndu.edu/Portals/68/Documents/jfq/jfq-69/JFQ-69_20-24_Wilson.pdf

70. Tetlock P.E., Mellers B.A. Intelligent management of intelligent agencies.// drive.google.com/file/d/0B-89Lr8E_ss-NDFiZjlhZDAtZTQ5MC00MjVhLWE2Y2EtMmIyMDYzNmExNGU4/view

71. Nate Silver // en.wikipedia.org/wiki/Nate_Silver

72. Silver N. The signal and the noise. Why so many predictions fail – but some not. – New York, 2012

73. Hickey W. Fivethirtyeight’s election-like Oscar prediction // fivethirtyeight.com/datalab/oscars-predictions-best-picture-director-actor-actress/

74. Gordon N.A. Do we want to believe in numbers. A Q&A with Nate Silver // www.theatlantic.com/politics/archive/2015/02/nate-silver-qa/385161/

75. Scheiber N. Known unknowns // www.nytimes.com/2012/11/04/books/review/the-signal-and-the-noise-by-nate-silver.html?pagewanted=all&_r=0