Đôi khi, một phân dạng có thể khiến bạn tin rằng nó là đường cong
Gauss, đặc biệt khi điểm cắt bắt đầu ở một con số lớn hơn. Với chức năng
đo lường phân phối xác suất ngẫu nhiên, các độ lệch cực đại kiểu đó sẽ đủ
hiếm để “hun khói” bạn: bạn không nhận ra được sự phân phối đó là một
phân dạng.
Trở lại với vũng nước
Như bạn đã thấy, chúng ta gặp khó khăn trong việc biết về các thông số
của bất kỳ mô hình nào được cho là vận hành thế giới. Vì thế, với
Extremistan, bài toán quy nạp lại xuất hiện, lần này thậm chí còn ở mức
đáng kể hơn so với bất kỳ thời điểm nào trước đó trong cuốn sách này.
Đơn giản, nếu là phân dạng, một cơ chế có thể tạo ra các giá trị lớn; do
đó, phạm vi ảnh hưởng của các độ lệch lớn là có thể xảy ra, nhưng rất khó
biết được chính xác mức độ ảnh hưởng và chu kỳ xảy ra của chúng. Điều
này giống với bài toán về vũng nước: vũng nước đó có thể được tạo ra từ
nhiều viên đá. Là một người đi từ thực tế đến các mô hình giải thích khả
thi, tôi đối mặt với một khối lượng vấn đề hoàn toàn khác với những người
đi theo quy trình ngược lại.
Tôi chỉ đọc ba cuối sách “khoa học đại chúng” tóm tắt về nghiên cứu đó
trong các hệ thống phức tạp: Tính phổ cập của Mark Buchanan, Critical
Mass (Khối lượng tới hạn) của Philip Ball, và Why Most Things Fail (Vì
sao hầu hết mọi thứ đều thất bại) của Paul Ormerod. Ba tác giả này thể hiện
thế giới khoa học xã hội như là một nơi chứa đầy định luật lũy thừa, một
quan điểm mà tôi hầu như hoàn toàn đồng ý. Họ cũng tuyên bố rằng ở đó
có tính vạn vật (universality) của nhiều trong số các hiện tượng này, rằng
có một sự tương đồng tuyệt vời giữa các quy trình khác nhau trong tự nhiên
và hành vi của các nhóm xã hội, điều mà tôi cũng tán thành. Trong các
nghiên cứu của mình, họ dẫn chứng bằng nhiều lý thuyết về các mạng lưới
và chỉ ra được sự tương ứng tuyệt vời giữa các hiện tượng được coi là
quyết định trong khoa học tự nhiên và tổ chức tự thân của các nhóm xã hội.
Họ kết hợp các quy trình tạo ra hình thác nước, những ảnh hưởng xấu trong
