『シンプリー・コンプレクシティ』で、ニール・F・ジョンソンは複雑系理論への入門書を提供し、複雑系とは何か、日常生活のどこでそれを見つけられるのか、そして複雑さを理解することでどのように利益を得られるのかを説明します。複雑系科学はまだ若い分野ですが、交通渋滞、金融市場の暴落、現代の戦争といった複雑な現象を説明し、潜在的に回避する方法をすでに提供しています。
この本の要点：複雑系科学が世界を読み解く鍵となる理由
古典科学が物事を説明するために現象を詳細に調査するのに対し、複雑系科学は現象を全体として理解しようと試み、それらの間に存在する普遍的なパターンを探求します。この要約では、一見無関係に見える分野を結びつけ、これまで隠されていたつながりを発見する方法を紹介します。さらに、以下のようなことも学べます。
- 個人としての複雑さは、集団の中では問題にならない理由
- ネットワークを研究することが人命救助につながる理由
- 理想のパートナー探しにそれほど心配する必要がない理由
複雑さは集団的相互作用から生まれ、これを研究することで困難な問題解決に役立つ
深く考えなければ、交通渋滞と金融市場は複雑なものだと誰もが同意するでしょう。しかし、もう少し熟考すると、複雑さを定義するのが実際には非常に難しいことに気づくでしょう。実際、科学界でさえ、この用語の明確な定義を提供することに苦労しています。しかし、著者は複雑系科学の定義として、次のものを提示しています：「相互作用するオブジェクトの集合体から出現する現象の研究」。
現実世界の例としては、群衆が挙げられます。これは、相互作用する人々の集まりから出現するからです。複雑さは、生活の常時存在する一部として、人々が食料、空間、富といった資源を求めて競争するときに、私たちの日常経験に現れます。例えば、売りたいと思っている金融トレーダーの群衆は買い手を求めて競争しており、人々が渋滞にはまる時は、道路上のスペースを他のドライバーと競争しています。癌性腫瘍でさえ、癌細胞と正常細胞という二つの競合者がスペースを求めて戦う「戦争」です。
競争が時に悪化して紛争や市場暴落につながることがあるため、その結果生じる複雑さは、複雑系科学が解きほぐすのに役立つ問題を生み出します。複雑系科学の利点は、生物学、社会学、生態学といった他の科学からのアイデアを活用し、複雑系の間に隠されたつながりを形成することで問題を解決できることです。ある科学分野の複雑系で普遍的なパターンを発見できれば、他の分野の複雑系の理解が早まり、それらに起因する問題の解決が可能になります。したがって、複雑系科学はまだ黎明期にありますが、異なる分野への幅広い応用の可能性があり、私たちの日常生活において極めて重要なものになるかもしれません。
複雑系はフィードバック情報を通じて自発的に自身の行動を変える
複雑系の興味深い点は、交通渋滞や市場暴落など、そこから生じる現象が、何の統治や調整がなくても起こり得ることです。むしろ、オブジェクト（または人々）の集合体は実際には自己組織化されており、現象は魔法のように突然現れるように見えます。複雑系は、自身の行動に、比較的ランダムなものから極端なものまで、変化を引き起こすことができます。交通渋滞の例で言えば、渋滞は特定の時間と場所で発生し、そして自然消滅します。
多くの場合、渋滞の発生や解消には明確な理由がありません。金融市場で起こることについても同じことが言え、暴落の原因を特定できることはほとんどありません。では、なぜ複雑系は秩序だった行動と無秩序な行動の間を行ったり来たりするのでしょうか？それは、複雑系において、オブジェクトの行動は記憶やフィードバックの影響を受けるからです。フィードバックとは、過去の出来事が現在の何かに影響を与えたり、ある場所での出来事が別の場所での出来事に影響を与えたりすることを指します。例えば、過去数夜にわたってルートAで帰宅し（過去の出来事）、毎晩ひどい渋滞に巻き込まれた場合、今夜は代わりにルートBで運転することを選ぶかもしれません（過去の出来事に影響された現在の心変わり）。
フィードバックこそが、複雑系を複雑にしている理由です。それは秩序と無秩序の両方を生み出す可能性があります。そして、情報は無形であり、ドライバーや市場トレーダーは自分自身や他者の行動に関する情報を絶えず受け取っているため、交通渋滞や市場暴落は明らかな原因なしに発生し得るのです。オブジェクトやエージェント間のこの複雑な相互作用が、複雑系を「生きている」かのように見せているのです。
複雑さとカオスは同じではない
私たちは「複雑さ」と「カオス」という言葉をよく一緒に目にし、それが本質的に同じであるかのような印象を与えます。しかし、それは正しくありません。カオスは実際には複雑さの結果の一つであり得ます。つまり、複雑系の出力の特定の一例なのです。複雑系の出力とは、オブジェクトの集合体によって生み出される数値を指します。
例えば金融では、出力はある時点における市場での株価であり得ます。では、カオスはどこで関係してくるのでしょうか？カオスは、システムの出力があまりにも大きく変動し、ランダムに見える場合に発生します。実際、ニュースで見る不安定な市場価格はカオス的である可能性はありますが、必ずしもそうであるとは限りません。複雑系はカオス的な挙動を示すかもしれませんが、周期的あるいは静的な挙動を示すこともあります。したがって、複雑さは必ずしもカオスを意味するわけではありません。
ここで重要なのは、カオスは複雑ではなく、込み入っている (complicated) という点です。なぜなら、体系的なルールでさえカオスを生み出す可能性があるからです。複雑な数学的ルールを繰り返し適用してファイルを棚に整理する仕事をしているオフィスワーカーを想像してみてください。ファイルと棚の数が増えるにつれて、そのルールを解明するのはますます難しくなります。ですから、ルールを知らないオフィスワーカーにとっては、棚全体のシステムがカオス的に見えるのです。
しかし、複雑系は、数学的ルールを何度も適用することによって生み出される挙動よりも、さらに込み入っています。複雑系を真に複雑にしているのは、その内部で行われる相互作用と、フィードバックによって引き起こされる異なる挙動間の切り替わり方です。ですから、カオスは必ずしも複雑さを意味せず、複雑さも必ずしもカオスを意味しません。したがって、この二つは同一のものではないのです。
群衆は複雑だが、人々の集合体は似たような行動をとる傾向がある
これまでに見てきたように、群衆は複雑な現象です。それは人々の集まりから生じ、人々はその嗜好、思考、行動において複雑です。しかし、個人として複雑であるあり方は、集団の中ではそれほど重要ではないかもしれないことが分かっています。興味深いことに、十分に大きな集団の中にいる時、私たちの個々の違いは実際には互いに打ち消し合うのです。
ウィンストン・チャーチルのような人物の複雑な人生を説明するために多大な努力を払うことはできるかもしれませんが、そのような有名人の集団を無作為に選んだ場合、その集団は私たち一般人と同じように行動する可能性が非常に高いのです。リアリティ番組『ビッグ・ブラザー』と『セレブリティ・ビッグ・ブラザー』を考えてみてください。どちらの番組も、各メンバーの「個性」にもかかわらず、典型的な人間集団の力学を示します。セレブ版の方が個性が強く出ると思うかもしれませんが。これは、金融市場、交通渋滞の最中、あるいは戦争においても、地理的、言語的、文化的な違いに関わらず、集団行動が著しく類似しうる理由を説明しています。さらに、反対の性格タイプの行動は、集団の中では互いに打ち消し合う傾向があります。金曜日の夜、あるバーに行きたいと思っているとします。ただし、席が取れる場合に限り、そうでなければ家にいたいとします。行くべきか、行かないべきか？
私たちの多くが同じ難題に直面します。この状況で何が起こるかというと、人々は席を確保できたという過去の成功体験に基づいて、行くか行かないかを決めるのです。さらに分解すると、バーに行く人たちは、同じシナリオ（席が取れるか取れないか）が再び起こると考える人と、反対のことが起こると考える人に分けられます。そして、彼らの行動は互いに打ち消し合います。
これは金融市場でも同じで、特定の瞬間に買いを選ぶトレーダーの数は、売りを選ぶトレーダーの数を打ち消します。つまり、ある市場のトレーダー集団は、別の市場のトレーダー集団と似たように行動するのです。私たちは社会的な動物です。私たちは個人的な関係を築き、同盟や連合を形成します。
ネットワークの複雑な振る舞いを理解することは人命を救うことができる
端的に言えば、私たちはネットワークを形成するのです。そして、私たちのネットワークの中で、誰が誰とつながっているか、したがって誰が誰と相互作用しているか、そしてその相互作用が何であるかを知っています。私たちは日々、交通ネットワーク、情報ネットワーク、ソーシャルネットワーク、投票ネットワークといったネットワークに囲まれています。ネットワークを定義するのは、リンクによって接続されたノードの集合です。
例えば、ソーシャルネットワークでは、個人がノードの集合を形成し、彼らの人とのつながりがノード間のリンクを形成します。ネットワークは複雑系のもう一つの例であり、フィードバックが複雑さの重要な要素です。このフィードバックは、記憶や、ネットワーク内の他の地点からの情報である場合があります。そのため、ネットワークは情報を集団のある部分から別の部分へとフィードバックする中心的な役割を果たし、そうすることで複雑さを生み出します。さらに、ソーシャルネットワークは、競合し相互作用するオブジェクトの集合体と同等であり、複雑系の明確な例となっています。では、なぜネットワークを研究するのでしょうか？
ネットワーク内の行動を調べることは、実際に人命を救うことができるからです。例えば、生物学における複雑系もネットワークの挙動を示します。自然は、生命維持に必要な栄養素を分配するためにネットワークを利用します。それは、私たちの体内の静脈や動脈のネットワークを通して血液と栄養素が送り出されるようなものです。栄養供給ネットワークをしっかりと理解することは、医師が癌性腫瘍の診断と治療を行う際や、血管ネットワークのショートカットのために脳が栄養不足に陥るAVM（動静脈奇形）のような障害を治療する際に役立ちます。特に重要なネットワークは、ウイルスの伝染に関するものです。ウイルスの生物学を理解することが重要であるのと同様に、それが人々のネットワーク内でどのように移動するかを理解することも、ウイルスの拡散を阻止できるため重要です。
複雑系科学は金融市場の動きを標準的な予測モデルより上手く説明する
市場では、トレーダー、つまり「個々のオブジェクト」は、買うか売るかを決定するために、それぞれが価格変動を予測しようと試みています。しかし、一つの重大な問題があります。金融市場は複雑で動的なシステムであり、ほとんどの専門家を悩ませる方法で絶えず変化しているのです。それは、金融市場の標準的な予測モデルに欠陥があるからです。金融業界の大半が市場の動きを予測するために使用する標準的な予測モデルは、価格がコイン投げのように変動すると仮定しています。つまり、価格は確率 p=0.5 で上昇または下落するというものです。
しかし、金融市場は複雑系であるため、複雑系理論以外の何物によっても十分に説明することはできません。したがって、標準的な金融理論は短期的には機能するかもしれませんが、いつかは破綻します。例えば、群集行動によって市場に乱高下が現れた時などです。実際のところ、金融市場には絶対確実な予測モデルなど存在しません。たとえ「完璧な」予測モデルが提供されたとしても、金融市場における大量のフィードバックのために、実際には完璧ではなくなってしまうでしょう。つまり、私たちがこの予測モデルを使って次の取引を判断し、そうすることで市場を歪めてしまうのです。
複雑系科学は、市場が常に予測可能でも、常に予測不可能でもないことを教えてくれます。金融市場は、すべての複雑系がそうであるように、秩序と無秩序の間を振動します。これは、市場には非ランダムで予測可能な時期と、ランダムで予測不可能な時期があることを示しています。ですから、誰もが使っているような予測モデルに頼るべきではなく、金融市場はしばしば完全に予測不可能であることを受け入れるべきなのです。
恋愛は複雑だが、複雑系科学が示す理想のパートナーとの出会い方
ミスター・ライトやミセス・ライトを見つけるのは難しいことです。まず、相手が私たちと同じ時代に、同じ世界に存在していなければなりません。次に、タイミングが合わなければなりません。過去にはふさわしくなかったけれど今ならぴったりな人を望んでも、機会は過ぎ去っているかもしれません。言い換えれば、恋愛は複雑なのです！しかし、理想のパートナー探求には、もう一つ乗り越えなければならないハードルがあります。それは、探しているのが自分だけではないということです。
私たちの多くが同時に特別な誰かを探しているという事実は、私たちが再び、限られた資源、すなわちパートナーを求めて他者と競争していることを意味します。恋愛は複雑さの一例です。私たち一人ひとりが、限られた資源（つまりパートナー）を求めて競争する意思決定を行う「オブジェクト」の集合体の一部を構成しているのです。しかし、絶望する必要はありません。私たちの多くは恋愛相手に求めるもののリストを作成しますが、複雑系科学は、パートナーを見つける希望がまだあることを示しています。なぜでしょうか？個人の洗練度、つまりパートナーへの好みの数が増えても、独身者の増加にはつながらないからです。
複雑系科学者のリチャード・エコブとデビッド・スミスは、複雑系の視点を用いて恋愛に関する疑問に取り組もうとしました。彼らはコンピューターシミュレーションを使用し、理想のパートナーを探してソーシャルネットワーク内で相互作用する際の私たちの行動を調べました。
各人には、「ジャズが好き、辛い物が好き、美術館は嫌い」といった個人的な好みのリストが与えられ、可能性のあるパートナーとの相性が判断されました。研究の結果、大規模な人口においては、個人の洗練度は独身者と非独身者の比率にほとんど影響を与えないことが示され、私たちの好みがより洗練されてきているかもしれないけれど、それでもミスター・ライトやミセス・ライトに出会うことは可能であることが示唆されました。
戦争は複雑だが、複雑系科学はそれを理解するのに役立つ
私たちは集まって普通の集団や群衆からなる複雑系を形成するだけでなく、残念なことに、暴力的な複雑系をも形成する能力を同様に持っています。その最も顕著な例が戦争です。戦争が複雑系として機能するのは、複数の人間集団が、土地や政治的・社会的・経済的権力といった、典型的には限られた資源をめぐる何らかの利益のために同時に戦っているからです。この闘争がさらに複雑になりうる一つの要因は、同じ戦争で複数の側が戦っている場合であり、これは戦争における非対称性の増大につながります。例えば、コロンビア内戦には、ゲリラ集団、準軍事組織、国軍が関わっています。
しかし、これらの異なる集団がどのように振る舞うかは、常に分かるわけではありません。互いに戦うこともあれば、同盟を結ぶこともあり、この種の戦争を特に複雑にしています。しかし、複雑系分析を適用すれば、戦争をよりよく理解できるかもしれません。例えば、人々の集合体は互いに似た行動をとる傾向があることを我々は見てきましたが、これは戦争にも同様のタイプの行動パターンが存在することを示しています。最近、ロンドン大学とコロンビアのボゴタ大学の複雑系科学の研究チームが、イラクやコロンビアを含むいくつかの現在進行中の戦争について、攻撃と死傷者のデータ分析を行いました。彼らは、これら一見無関係な二つの戦争のパターンが、現時点では実際には同じに見えることを発見しました。
さらに、イラクでの日々の攻撃は、ランダムな戦争に予想されるよりも整然とした形で発生しています。これらの結果は、戦争の展開の仕方が地理やイデオロギーとはほとんど関係がなく、人間集団の相互作用の仕方にはるかに関係していることを示唆しています。もし私たちがこれらの集団力学を理解し、戦争における普遍的なパターンを発見できれば、それは戦争を解決する希望を与えてくれます。
まとめ
この本の核心的なメッセージ：複雑系科学はまだ初期段階にありますが、現実世界での幅広い応用可能性は、それが重要で影響力のある科学になる潜在性を秘めています。交通渋滞、市場暴落、パンデミックウイルス、そして戦争といった社会問題は、複雑系理論からの洞察によってより良く理解され、潜在的に解決されうるのです。 実用的なアドバイス：みんなと同じ金融市場モデルを使うのは避けましょう。 次に金融市場に参入する時は、広く使われている予測モデルに盲目的に全幅の信頼を寄せないでください。
皆が一つのモデルを使うと、市場に強いフィードバックが生じ、実際には儲けにつながるどころか、株の価値を下げてしまいます。 恋愛に関しては、好みをはっきりさせることを恐れないでください。 次にオンラインデートのプロフィールを設定する時は、自分の好みを長いリストで具体的に指定するのをためらわないでください。複雑系科学は、個人の好みの細かさが社会全体の独身者の比率にほとんど影響を与えないことを教えてくれており、理想のパートナーをまだ見つけられるのです！ 推奨されるさらなる読書： シグナル＆ノイズ by ネイト・シルバー 『シグナル＆ノイズ』は、なぜ今日これほど多くの専門家の予測が壮絶に失敗するのか、そして現実世界の現象を予測するためには、どのような統計的・確率論的ツールがより適しているのかを説明します。
