Как математика раскрывает тайны происхождения человеческих кланов?

Кланы, представляющие собой культурные группы, члены которых верят в общих предков и устанавливают правила брака, являются одним из самых древних и фундаментальных видов социальной организации человечества. Эти клановые системы, формирующие структуры родства, играют ключевую роль в понимании устройства человеческих обществ. Антропологи и социологи давно изучают разнообразие и универсальность этих структур, но недавно ученые обратились к точным наукам, чтобы найти новые подходы к объяснению их возникновения.
Как математика раскрывает тайны происхождения человеческих кланов?
Изображение носит иллюстративный характер

Исследователь Кенджи Итао из японского института RIKEN, движимый интересом к универсальности и разнообразию человеческого поведения, применил методы статистической физики для изучения социальных систем, в частности, структур родства, наблюдаемых в культурной антропологии. Традиционно эти области науки развивались обособленно, но Итао увидел потенциал в объединении подходов.

Основной целью исследования, проводимого Кенджи Итао в сотрудничестве с Кунихико Канеко, стало выяснение, могут ли сложные структуры родства возникать спонтанно в рамках простой модели. Эта модель должна была базироваться на конкуренции за партнеров и связях, возникающих между родственниками через брак, то есть на отношениях между свойствами зятя и тестя, невестки и свекрови и так далее. Ученые стремились понять, можно ли воспроизвести наблюдаемые в реальных человеческих обществах закономерности с помощью элементарных математических принципов.

Для достижения этой цели Итао и Канеко разработали простую компьютерную модель, имитирующую процессы, происходящие в человеческих социальных системах. Суть модели заключалась в том, чтобы отследить, как формируются социальные связи и структуры при взаимодействии индивидов, стремящихся к продолжению рода и формированию семейных уз.

Удивительно, но разработанная модель оказалась способна предсказывать развитие структур, наблюдаемых в реальных человеческих обществах. Успех модели зависел от выбора определенных параметров, ключевыми из которых оказались размер популяции и параметр, описывающий различие между чертами родителей и детей, своего рода «скорость культурной мутации».

Именно эти два параметра, согласно модели, оказывают значительное влияние на развитие социальных структур. В зависимости от их значений, в модели возникали различные типы родственных систем, соответствующие тем, что наблюдаются в разных человеческих культурах. Модель предложила убедительное объяснение тому, почему определенные типы структур родства преобладают в конкретных обществах, связывая это с размером популяции и скоростью изменения культурных норм.

Таким образом, простая математическая модель дала неожиданно глубокое понимание причин возникновения сложных социальных явлений. Успех этой работы демонстрирует, что даже сложные аспекты человеческого общества, такие как формирование кланов и систем родства, могут быть смоделированы с использованием достаточно простых математических подходов.

Результаты этого исследования, опубликованные в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, открывают новые перспективы для изучения человеческого общества. Успех простой модели, описывающей формирование клановых структур, позволяет предположить, что аналогичные подходы могут быть использованы для понимания динамики эволюции и других типов человеческих социальных структур.

Работа Кенджи Итао и Кунихико Канеко является примером плодотворного междисциплинарного подхода, объединяющего статистическую физику и культурную антропологию. Она наглядно демонстрирует, как методы физики могут быть применены для анализа и понимания сложных явлений, наблюдаемых в человеческом обществе, приближая нас к раскрытию фундаментальных закономерностей человеческого поведения. Исследование проводилось в RIKEN Center for Brain Science, что подчеркивает важность изучения социальных структур для понимания работы человеческого мозга и поведения.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка