Престиж экспериментальных игровых исследований рос одновременно с работой математически настроенных биологов, которые в 1920-1930-х годах впервые разработали основные элементы математической популяционной генетики. Этот подход был значительно усовершенствован благодаря использованию компьютеров для моделирования долгосрочных сценариев биологической эволюции.
Я предполагаю, что биоматематический подход, который обращается к математическим рассуждениям как к замене эмпирических наблюдений и анализа данных, получил распространение еще и потому, что многие люди в промышленно развитых странах склонны разделять в основном не подвергающуюся проверке традиционную мудрость, фактически привычку ума, что математические рассуждения являются воплощением научной строгости и ясности. В результате, независимо от качества итоговой работы, в целом ряде дисциплин формалистские математически обоснованные исследования создают запредельный научный престиж для своих практиков и продолжают делать это, несмотря на то, что стало постоянным барабанным боем оппозиции. Экономист Томас Пикетти, например, заметил, что его коллеги по экономике, склонные к математике, не проявляют особого интереса к эмпирической или исторической работе: "Когда я учился в Массачусетском технологическом институте, я с удивлением обнаружил, что иногда там существует уровень высокомерия по отношению к другим дисциплинам в социальных науках, что на самом деле совершенно невероятно" (qtd. in Eakin 2014: B9). Его проницательность в отношении повышенного престижа математической работы напоминает мне о лауреате Нобелевской премии экономисте Поле Кругмане (2009: 37), который предупреждает нас не принимать "впечатляюще выглядящую математику за истину". И, что интересно, похожая критика звучит из уст биологов. Один из самых известных исследователей сотрудничества, Э. О. Уилсон (2013), не согласен с утверждением о математической строгости. По его словам, "открытия возникают из идей, а не из вычисления чисел". Это мнение схоже с мнением другого выдающегося биолога, Стивена Дж. Гулда (1980), который называет эволюционные исследования игр не более чем "эволюционными рассказами".
Основная проблема формализма как исследовательской стратегии заключается в том, что человеческое поведение нелегко анализировать с помощью компьютерных сценариев эволюционных игр, в которых человеческие мотивы, по необходимости, сводятся к нескольким простым категориям. Вместо этого поведение лучше понимать в вероятностных терминах. Например, как я подробно рассказываю в следующей главе, соблюдение социальных обязательств более вероятно, а отказ от обязательств или выход из группы менее вероятен, если выполнены условия, благоприятствующие сотрудничеству. Прилагательное "вероятный" относится к той реальности, что социальная жизнь человека сложна; поведение людей не является предсказуемо рациональным, и они не всегда могут точно оценить затраты и выгоды от сотрудничества или отступления, а также вероятное поведение других людей.
Учитывая сложности и трудности, связанные с сотрудничеством, я считаю, что исследовательский дизайн, который лучше всего ответит на вопросы о сотрудничестве, - это эмпирический дизайн, основанный на реальности социального действия в реальных социальных и культурных формациях. Таким образом, в работе будет реализована форма понимания, учитывающая потребность в "богатстве, текстуре и деталях, а не в краткости, утонченности и (в смысле, используемом математиками) элегантности" (Ortner 1995: 174). Однако когда приходится делать выбор между элегантностью и богатством, возникает противоречие. В то время как важно дать читателю понять о путанице информации и огромном разнообразии и изменчивости человеческих социальных действий, в то же время существует опасность "радикального эмпиризма", переходящего в чистое описание. Чтобы занять среднее положение между чистым формализмом и эмпиризмом, необходимо не только описывать данные, но и искать широкие закономерности, позволяющие оценить существующую теорию и разработать новую. Это и является целью данной книги.