For natur­vi­ten­ska­pene er data­ma­ski­nens inn­tog det vik­tigste som har skjedd i de siste femti årene. Sta­dig større utbre­delse av data­ma­ski­ner med økende regne­kraft, har bidratt til store frem­skritt i de fleste viten­ska­per hvor kvan­ti­ta­tive meto­der er av inter­esse.

Ved hjelp av teo­re­tiske model­ler kan man med stor påli­te­lig­het beregne med data­ma­ski­nens hjelp hvor­dan en rekke typer kon­struk­sjo­ner eller nye indu­stri­pro­duk­ter vil opp­føre seg under betin­gel­ser som det ville være vans­ke­lig eller svært res­surs­kre­vende å gjen­skape i et labo­ra­to­rium; gen­etiske sekven­ser kan iden­ti­fi­se­res; enorme meng­der sta­tis­tiske data av alle slag kan tol­kes på sekun­der. Man tar neppe mun­nen for full hvis man sier at data­ma­skin­be­reg­nin­ger mer enn noe annet har bidratt til eks­plo­sjo­nen av viten­ska­pe­lig pro­duk­sjon siden den annen ver­dens­krig, og at deler av denne har bidratt til å for­bedre men­nes­ke­nes liv.

Men har all denne suk­ses­sen vært med å skape en illu­sjon om viten­ska­pe­lig ufeil­bar­lig­het?

Viten­ska­pen var en gang stort sett beskjef­ti­get med å inn­hente obser­va­sjo­ner, sys­te­ma­ti­sere disse og opp­dage mulige lov­mes­sig­he­ter. Ut fra en hypo­tese om lov­mes­sig­het kunne man så foreta pre­dik­sjo­ner, som styr­ket hypo­te­sen hvis de gikk i opp­fyl­lelse, enten i natu­ren eller i labo­ra­to­riet. De fysiske lovene med sin mate­ma­tiske per­fek­sjon viste seg spe­si­elt vel­eg­net til å gjøre gode pre­dik­sjo­ner, og fysik­ken kom etter­hvert til å bli et slags ideal for andre viten­ska­per.

ANNONSE

Med data­ma­ski­nens utbre­delse ble det der­med mye mer van­lig å foreta pre­dik­sjo­ner basert på modell­be­reg­nin­ger, også på andre fag­fel­ter enn de rent fysiske (her­under ast­ro­nomi, kjemi etc.). Sna­rere enn å trekke slut­nin­ger fra et obser­va­sjons­ma­te­riale, star­tet man altså med en teori og reg­net videre på denne. Selve bereg­nin­gene og resul­ta­tene av disse begynte såle­des å leve sitt eget liv, uten nød­ven­dig­vis å bli sjek­ket mot naturens/virkelighetens fasit.

Kan det hende at denne for­men for viten­ska­pe­lig basert spe­ku­la­sjon ufor­tjent får større tro­ver­dig­het tak­ket være den tra­di­sjo­nelle viten­ska­pens vel­for­tjent høye påli­te­lig­het?

Den som selv gjør viten­ska­pe­lige modell­be­reg­nin­ger er opp­merk­som på at resul­ta­tet av disse skal for­tol­kes med den kri­tiske san­sen i behold, og at det kan føre svært galt avsted der­som teori­ene man put­ter inn i data­ma­ski­nen ikke hol­der. I bran­sjen omta­ler man gjerne feno­me­net som «gar­bage in, gar­bage out»: Det hjel­per ikke om resul­ta­tene er fun­net med ver­dens ras­ke­ste data­ma­skin og pre­sen­tert av høyt utdan­nede per­soner med flotte figu­rer på glan­set papir, der­som anta­gel­sene som lå til grunn for bereg­nin­gen ikke hol­der vann. Men offent­lig­he­ten ser det neppe i samme grad.

Så hvor har det gått galt?

Kvan­ti­ta­tive model­ler fra flere viten­ska­pe­lige disi­pli­ner har i de senere årene gitt opp­hav til dår­lige pre­dik­sjo­ner. Dette omfat­ter, men er ikke begren­set til, økonomi/finans, klima­forsk­ning og medi­sin, eller ret­tere sagt epi­de­mio­logi.

For å ta det siste først: Det er knapt mulig å åpne en avis uten å finne såkalt helse­stoff hvor man blir gjort opp­merk­som på hva slags ernæ­ring, adferd eller medi­ka­men­ter som er sunn­hets­frem­mende eller ska­de­lig. Og gjen­tar man øvel­sen noe senere, er sjan­sen til­stede for at man blir for­talt det stikk mot­satte av det man først leste. Svært ofte skyl­des dette at viten­ska­pe­lige arbei­der innen fag­fel­tet epi­de­mio­logi er basert på kli­niske data, sna­rere enn data hen­tet fra et tilfeldig/representativt utvalg av befol­kin­gen. Man ras­ker altså sam­men de opp­lys­nin­ger som måtte fore­ligge i for­bin­delse med noens legers prak­sis eller på syke­hus, og bear­bei­der disse sta­tis­tisk. Da hjel­per det lite om data­ene kver­nes mate­ma­tisk etter alle kuns­tens reg­ler, så lenge den grunn­leg­gende for­ut­set­nin­gen om til­fel­dig­het er brutt: Sjan­sen er stor for at resul­ta­tet er galt.

For å teste de hypo­te­sene som kan leses ut av kli­niske data, burde man inn­hente data fra et til­strek­ke­lig stort antall til­fel­dige per­soner. Siden dette er langt mer res­surs­kre­vende, gjø­res det mye sjeld­nere. Men de gan­ger det gjø­res, skjer det ikke sjel­den at resul­ta­ter som har fått mye opp­merk­som­het i offent­lig­he­ten blir fal­si­fi­sert. En tid­li­gere redak­tør for den pre­sti­sje­tunge Bri­tish Medi­cal Jour­nal gikk så langt som å si at 90% av det som kom­mer på trykk i tids­skrif­tet han ledet, er søp­pel.

I kvan­ti­ta­tiv finans fort­set­ter mange sta­dig å gjøre viten­ska­pe­lig arbeid under anta­gel­ser om lov­mes­sig­he­ter som ikke eksis­te­rer, av og til basert på den ofte feil­ak­tige for­ut­set­ning at finan­si­elle data kan model­le­res med nor­mal­for­de­lin­gen, altså gauss­kur­ven, hvil­ket gav kata­stro­fale resul­ta­ter i den tid­li­gere omtalte LTCM-saken. Og selv bevæp­net med all ver­dens meto­der er det fort­satt uhyre vans­ke­lig å gjøre sikre pre­dik­sjo­ner for eksem­pel­vis olje­pri­sen. Finans­kri­sen var det like­le­des kun et lite mindre­tall av øko­no­mer som for­utså.

Ende­lig har ingen av de sofis­ti­kerte klima­mo­del­lene noen sær­lig suk­sess å vise til når det gjel­der å for­utse tem­pe­ra­tur­ut­vik­lin­gen på noen års sikt. Lig­nende eksemp­ler fore­lig­ger også i andre disi­pli­ner.

Ikke noe av dette ville vært alvor­lig der­som viten­skaps­fol­kene det gjel­der drev en smule selv­ran­sa­kelse og for­kas­tet model­ler og frem­gangs­må­ter som man vet er gale eller ueg­nede. Men her er det at de ide­elle krav til viten­ska­pe­lig rede­lig­het kom­mer i kon­flikt med de men­nes­ke­lige ska­van­ker: Forsk­nin­gen er en stor indu­stri som sys­sel­set­ter mange per­soner, og den som skri­ver mye og til­de­les mange forsk­nings­mid­ler, nyter høy pre­sti­sje.

Når man så med data­ma­ski­nens hjelp kan opp­rett­holde eller øke en pro­duk­sjon som, uten at det nød­ven­dig­vis er gode grun­ner til det, tel­ler på den forsk­nings­po­li­tiske kjøtt­vek­ten, kre­ver det stor integri­tet og tykk hud å avstå fra anse­else og kar­rie­re­hopp ved å la være å pro­du­sere ting, maskin­mes­sig og under et inn­ar­bei­det para­digme, som man innerst inne vet er av mini­mal verdi eller med stor sann­syn­lig­het feil. Og fris­tel­sen blir stor til å ned­tone for­be­hold og selv­kri­tikk til for­del for en lek­ker, sen­sa­sjons­ar­tet og til­syne­la­tende skrå­sik­ker pre­sen­ta­sjon av forsk­nin­gen.

Om det blir for mye av dette, risi­ke­rer man at det opp­står en eks­tremt uhel­dig, all­menn mis­til­lit til viten­ska­pe­lig arbeid som også ram­mer de seriøse i bran­sjen.

ANNONSE
Liker du det du leser? Vipps noen kroner til Document på 13629


  • arild­nordby

    For­så­vidt greit nok, dette, Chris­tian, men husk:
    Samt­lige av dine eksemp­ler (finans, ernæ­ring, klima­mo­del­le­ring etc) reg­nes som “soft” viten­skap av mate­ma­ti­kere og fysi­kere.

    Bla. fordi det er så mange parametere/variable som må kut­tes ut for i det hele tatt å kunne regne på det..(se også neden­for)

    For­øv­rig er data­ma­ski­ner helt nød­ven­dige for pre­dik­sjons­ar­beid, uan­sett gren. Fordi lik­nin­gene vi bru­ker er for kom­pli­serte å løse for hånd.

    Disse pre­dik­sjo­nene må så tes­tes mot Vir­ke­lig­he­ten.
    Pro­ble­met er at mange deler av Vir­ke­lig­he­ten er vans­ke­lige å fast­slå, og der­for vil mye “viten­skap” reg­nes som “soft” uti­fra mang­lende test­bar­het også..

  • Donald

    Men har all denne suk­ses­sen vært med å skape en illu­sjon om viten­ska­pe­lig ufeil­bar­lig­het?”

    Nei, og over­dre­ven tro på viten­ska­pen kal­les scien­tisme.

    Mvh
    Donald

  • Donald

    Om det blir for mye av dette, risi­ke­rer man at det opp­står en eks­tremt uhel­dig, all­menn mis­til­lit til viten­ska­pe­lig arbeid som også ram­mer de seriøse i bran­sjen.”

    Og, mis­til­li­ten er alle­rede inn­truf­fet: I USA avvi­ser 70% av befolk­nin­gen evo­lu­sjons­teorien og i UK avvi­ser 53% den, om vi skal tro tal­lene. Dette betyr at store befolk­nin­ger alle­rede også avvi­ser grunn­la­get for evo­lu­sjons­teorien; kjemi, fysikk, mate­ma­tikk, zoo­logi, bio­logi osv. osv osv.

    Over halv­par­ten av ver­dens befolk­ning er reli­giøs, hvil­ket betyr at over halv­par­ten av dem som krav­ler rundt her, nærer dyp mis­til­lit til viten­ska­pen alle­rede i utgangs­punk­tet. Og de som for­sø­ker å utdanne befolk­nin­ger, ja, de “preach to the choir”.

    Mvh
    Donald

  • Chris­tian Skaug

    Samt­lige av dine eksemp­ler (finans, ernæ­ring, klima­mo­del­le­ring etc) reg­nes som “soft” viten­skap av mate­ma­ti­kere og fysi­kere.

    Ja, nett­opp. Og faren er altså at soft viten­skap låner tro­ver­dig­het fra hard viten­skap uten å betale til­bake, for slik å bringe begge i vanry hos offent­lig­he­ten, som kan­skje ikke er like vil­lig til å betale for moroa fra en slunk­nere fel­les­kasse hvis den opp­da­ger at den ofte er blitt ser­vert en glan­set porn­over­sjon av viten­skap som har lite med den harde vir­ke­lig­he­ten å gjøre. Og det ville jo være skrek­ke­lig, gitt at den høyst nød­ven­dige inno­va­sjo­nen ofte har sitt opp­hav fra viten­ska­pene, som der­med bør få roms­lige betin­gel­ser, dog etter for­tje­neste.

    Ellers er jeg helt enig i det andre du anfø­rer. Jeg synes bare at de som kut­ter ut fak­to­rer fra sine bereg­nin­ger for i det hele tatt å kunne gjøre dem, kan­skje kunne si det høyt og tyde­lig inn­led­nings­vis, sna­rere enn å hviske det for­sik­tig i en biset­ning på appen­dik­sets side 54.

  • arild­nordby

    Vi er nok enige i det bekym­rings­ver­dige her, Chris­tian!

    Spe­si­elt faren vet å pynte seg med lånte fjær, både for utlå­ner og lån­ta­ger..

    Ingen­ting galt i låne, men streng ærlig­het, og ikke minst ydmyk­het på egne vegne ville vært bedre.

    Jeg, som har mate­ma­tikk­bak­grunn vet hvor tri­vi­elt det er å for­mu­lere en for­så­vidt “nyt­tig” dif­fe­ren­sial­lik­ning, men som sam­ti­dig byr på eks­treme vans­ke­lig­he­ter i for­tolk­ning og ana­lyse av den.

    Med min bak­grunn ser jeg med auto­ma­tisk, og med ikke liten for­akt på sam­funns­vi­tere og ernærings-“eksperter” som opp­trer som om de er alt­for­kla­rende. Nett­opp fordi deres fullt ut legi­time forsk­nings­ob­jekt er så uen­de­lig vans­ke­li­gere å gjøre skik­ke­lig enn et dypt­pløy­ende mate­ma­tisk stu­dium (hvor man er “konge” over vari­ab­lene og lovene).

    Spe­si­elt når de baga­tel­li­se­rer tall­for­hold og kun for­hol­der seg til banal­sta­tis­tisk model­le­ring, når dette åpen­bart være util­strek­ke­lig..

    Enda verre er de som tror at dette viser at mate­ma­tikk og empiri ikke “duger”, og at det skulle eksis­tere bedre forsk­nings­al­ter­na­ti­ver, f.eks “kva­li­ta­tive” spørre­un­der­sø­kel­ser med 3–4 inter­vju­ob­jek­ter.

    Fysik­ken og mate­ma­tik­ken er og blir viten­skap på sitt aller ypper­ste, og de andre viten­ska­pene er moralsk og intel­lek­tu­elt for­plik­tet til å komme så nær som mulig disse ideal­vi­ten­ska­pene, sam­ti­dig som de viser en ydmyk­het med hvor langt de fak­tisk har igjen.

  • Chris­tian Skaug

    Fysik­ken og mate­ma­tik­ken er og blir viten­skap på sitt aller ypper­ste, og de andre viten­ska­pene er moralsk og intel­lek­tu­elt for­plik­tet til å komme så nær som mulig disse ideal­vi­ten­ska­pene

    Akku­rat her mot slut­ten tror jeg ikke at jeg nød­ven­dig­vis føl­ger deg fullt ut, selv om jeg er enig i det over.

    Om vi tar for oss mine tre eksemp­ler, er det klart at klima­forsk­ning, essen­si­elt en gren av fysik­ken, er for­plik­tet på denne måten. Det samme gjel­der alt som har med bjel­ker, fly­skrog, hydro­gen­ato­mer, gra­nitt­blok­ker og andre døde ting å gjøre.

    Men i den grad et fag­felt for­la­ter det inge­ni­ør­mes­sige og begyn­ner å befatte seg med ting som har med men­nesker å gjøre, kom­mer kvan­ti­ta­tive meto­der ofte til kort, hvil­ket ikke all­tid betyr at de kan unn­væ­res, slett ikke.

    Som Paul Wil­mott skrev i sitt Mani­fest of Quanti­ta­tive Finance, er sann­he­ten at man på det fel­tet egent­lig ikke har noen fun­da­men­tale kvan­ti­ta­tive lover, men man har ikke noe annet valg enn å bruke kvan­ti­ta­tive meto­der like­vel, dog med den for­nødne ydmyk­he­ten og kri­tiske san­sen i behold, og all­tid rede til å bytte modell. Når man befin­ner seg i en slags like­vekts­til­stand, kan det se ut som om det eksis­te­rer mate­ma­tiske lov­mes­sig­he­ter, men det inn­tref­fer all­tid vik­tige hen­del­ser som snur opp ned på ting. For å for­stå slike vik­tige hen­del­ser – f.eks. kri­ger, alli­anse­skif­ter og poli­tisk spen­ning, må man trenge inn i men­neske­sin­net, og da hjel­per det ikke å regne. Da kom­mer man sann­syn­lig­vis len­ger med å lese skjønn­lit­te­ra­tur og his­to­rie enn med mate­ma­tikk.

    Enda mindre hjelp er det å finne i lig­nin­gene når man for­sø­ker å komme til bunns i hel­bre­dets mys­te­rium, i alle fall på indi­vid­nivå. Hvor­for blir noen syke mens andre hol­der seg friske, enda omsten­dig­he­ter, gener og livs­stil kan være nes­ten like? Om det er noe i teori­ene til f.eks. Aaron Antonov­sky, altså at ens hel­bred dels avhen­ger av om man føler en såkalt «sense of cohe­rence» i livet (og det vir­ker da ganske plau­si­belt), er for­ut­set­nin­gene for opp­nå­else av en slik uråd å måle og regne seg til.

    Så for å opp­sum­mere tror jeg man må la de myke viten­ska­pene få lov til å være myke, selv om de harde trengs som krykke av og til. Hvil­ket natur­lig­vis ikke er noe fri­kort til å bulls­hitte. Det inne­bæ­rer egent­lig langt større krav til og utford­rin­ger for de myke viten­ska­pene å la dem være det på ordent­lig, enn det gjør å la dem imi­tere fysik­ken for­gje­ves.

  • arild­nordby

    Donald:
    “Men har all denne suk­ses­sen vært med å skape en illu­sjon om viten­ska­pe­lig ufeil­bar­lig­het?”

    Nei, og over­dre­ven tro på viten­ska­pen kal­les scien­tisme.

    At viten­skap er feil­bar­lig er jo noe..viten­ska­pen selv kom­mer frem til sta­dig vekk, men:

    Troen på at det fin­nes noe som fra tid til annen er bedre enn en viten­ska­pe­lig til­nær­ming, kal­les tull­ball­tenk­ning.

    I alle fall av meg… 🙂

  • kjells.myopenid.com

    Jeg er ganske uenig med Chris­tian Skaug her. Det går an å si mye om såkalte myke viten­ska­per med mate­ma­tikk. Jeg vil her nøye meg med å skrive om finans, men mate­ma­tikk kan også bru­kes på mange andre områ­der, som for eksem­pel helse eller inn­vand­ring.

    Det største pro­ble­met er at folk flest ikke for­står eks­po­nen­tial­funk­sjo­nen.

    Føl­gende his­to­rie, som kom­mer i for­skjel­lige vari­an­ter, viser hvor­dan eks­po­nen­tial­funk­sjo­nen vir­ker.

    For mange år siden bodde det en monark i India som påbød at alle men­nes­kene måtte lagre sine 90% av sine ris­av­lin­ger hos ham for å sikre at alle hadde nok å spise under hun­gers­nød.

    Ett år kom hun­gers­nø­den, men monar­ken nek­tet å gi bort den lag­rede risen, av frykt for at han skulle løpe tom for ris. 

    Etter et par måne­der kom en smart jente til monar­ken og ba om ett korn av ris, og at antal­let skulle dob­les hver dag i en måned. 

    Monar­ken syn­tes det var et beskje­dent ønske og inn­vil­get det, men opp­da­get snart magien med eks­po­nen­ter.

    På den første dagen, ga han ett ris­korn.
    På den andre, to. 
    På den tredje, fire. 
    På den fjerde, åtte. 
    På den femte, seks­ten.
    På den sjette, trettito. 
    På den syv­ende, seksti­fire.
    På den åttende, 128. 
    På den niende, 256. 
    Den 10., 512. 
    Den 11., 1024. 
    Den 12., 2048. 
    Den 13., 4096 
    Den 14., 8192 
    Den 15., 16 384 (Monar­ken begynte nå anta­ge­lig å ane at han var i trøb­bel)
    Den 16., 32 768 
    Den 17., 65 536 
    Den 18., 131 072 
    Den 19., 262 144 
    Den 20., 524 288 
    Den 21., 1048576 
    Den 22., 2097152 
    Den 23., 4194304 
    Den 24., 8388608 
    Den 25., 16777216 
    Den 26., 33554432 
    Den 27., 67108864 
    Den 28., 134217728 
    Den 29., 268435456 
    Og på den 30., 536870912 

    Det er vel unød­ven­dig å si at lands­byen var mette før de 30 dagene var gått, og monar­ken gikk tom for ris, også før de 30 dagene var gått. 

    De fleste kjen­ner denne his­to­rien i en eller annen form. Men det er en ting med tabel­len som de fleste ikke for­står, og det er at på den 30 dagen fikk jenta mer ris enn på de fore­gå­ende 29 dagene til­sam­men. Det samme gjel­der for hver eneste dag i tabel­len. Du kan gjerne sjekke selv. Ta et hvil­ket som helst tall i tabel­len, og dette er større enn sum­men av alle fore­gå­ende tall i tabel­len. Det tar litt tid før dette syn­ker inn. Dette er et grunn­leg­gende fak­tum ved alle eks­po­nen­tial­funk­sjo­ner. Og dette er en mate­ma­tisk sann­het, ikke en teori eller en mulig­het.

    Den samme his­to­rien for­tel­les også på en annen måte om bak­te­rier som dob­ler antal­let hvert minutt, og som fyl­ler et rea­gens­glass på en time. Det begyn­ner vel­dig beskje­dent, og etter en halv time er fort­satt ikke mer enn ca. 1/10 000 000 000 av rea­gens­glas­set fylt. Selv etter 59 minut­ter er ikke mer enn halv­par­ten av rea­gens­glas­set fylt. Det er der­for det tar så lang tid før folk for­står pro­ble­mene når en funk­sjon vokser eks­po­nen­ti­elt. Selv når klok­ken er 1 minutt på 12, så synes ikke faren å være over­hen­gende for folk flest. 

    Dette var en vel­dig kort­fat­tet for­kla­ring av eks­po­nen­tial­funk­sjo­nen, men der­som du øns­ker en mer omfat­tende gjen­nom­gang, så sjekk Chris Mar­ten­sons crashcourse (http://www.chrismartenson.com/crashcourse)

    Men la oss vende til­bake til øko­nomi. Der­som noe vokser med en viss vekst­pro­sent i året, så kan du finne dob­lings­ti­den til­nær­met ved å ta 70 og dele på vekst­pro­sen­ten. Eksem­pel­vis der­som vi har hatt gjen­nom­snitt­lig 3,5% infla­sjon de siste par tiårene. Hvis du spa­rer pen­ger, er dette et pro­blem. Hvor­for? Vel, divi­der 70 med 3,5 og du får 20, noe som betyr at pen­gene stap­pet i madras­sen mis­ter halv­par­ten av sin kjøpe­kraft på 20 år. I de neste 20 årene mis­ter de enda en halv­part, og er nå verdt 25% av hva de var for 40 år siden. 

    Rundt 1910 var en gull 20-krone verd nøy­ak­tig 20 kro­ner. I dag er den samme gull 20-kro­nen verd omtrent 2000 kro­ner (litt avhen­gig av gull­pris og dol­lar­kurs). Gull har hatt omtrent kon­stant verdi i 2000 år. Dette betyr at den norske krona nå er verd omtrent 1% av hva den var verd for 100 år siden. Dette kal­les infla­sjon, og omta­les van­lig­vis som at pri­sene sti­ger.

    Men i vir­ke­lig­he­ten sti­ger ikke pri­sene. Pri­sene er omtrent kon­stante i gull. Det som skjer, er at ver­dien av den norske krona syn­ker. Men poli­ti­kerne og øko­no­mene øns­ker ikke å ta ansvar for dette, så der­for kal­ler de det for pris­stig­ning. Da kan de gi andre – de som sel­ger epler eller appel­si­ner eller tog­rei­ser eller rør­leg­ger­tje­nes­ter – ansva­ret for at alt blir dyrere. Hadde de snak­ket sant – nem­lig sagt at dette ikke er pris­stig­ning, men der­imot ver­dien av den norske krona som syn­ker – så hadde poli­ti­kerne og øko­no­mene vært nødt til å ta ansvar. Men det vil de ikke. De vil skylde på andre. 

    Infla­sjon er tyveri. Ikke tro at poli­ti­kerne og øko­no­mene – i hvert fall noen av dem – ikke for­står dette. Poli­ti­kerne og øko­no­mene har eks­pe­ri­men­tert med dette i minst hundre år nå, og de vet nå at med en infla­sjon på ca. 3,5% så kan de stjele fra befolk­nin­gen uten at befolk­nin­gen for­står hva som fore­går.

    La oss nå se på gjelds­veks­ten i pro­sent i USA fra 1990 og frem­over. På en gjen­nom­snitt­lig årlig basis, er den på 7,90%.

    Dette betyr at den sam­lede gjel­den dob­les hvert 8,86 år. (70 divi­dert med 7,90 = 8,86).

    Sam­men­lign nå med tabel­len oven­for. Husk at ethvert tall i denne tabel­len er større enn SUMMEN AV SAMTLIGE FOREGÅENDE TALL. Man for­står da det ube­ha­ge­lige fak­tum at i løpet av 8,86 år blir det tatt opp mer gjeld i USA enn DEN SAMLEDE GJELDEN SOM ER TATT OPP I HELE USAS HISTORIE OPP TIL DETTE TIDSPUNKTET

    Dette kan ikke fort­sette evig. Poli­ti­kerne øns­ker ikke å snakke om dette, hel­ler ikke øko­no­mene og sen­trale bank­folk, men DETTE ER ET MATEMATISK FAKTUM, og hvis man fort­sette å igno­rere dette, så er det beste som kan skje at ame­ri­ka­nerne ender opp lut­fat­tige, og i ver­ste fall vil den nåvæ­rende styre­for­men i USA gå under, og USA vil bli fascis­tisk.

    Dette er også grun­nen til at den nåvæ­rende poli­tik­ken med å ta opp mer gjeld for å løse pro­ble­mene, ikke vil lyk­kes. Poli­ti­kerne påstår at øko­no­mien har vokst de siste 20 årene, men i vir­ke­lig­he­ten har vi ikke hatt noen reell opp­gang de siste 20 årene. Helt siden 1990-årene har gjelds­veks­ten i USA vært større enn veks­ten i BNP (brutto­na­sjo­nal­pro­dukt). Det vil si at HELE VEKSTEN SIDEN 1990 HAR VÆRT GJELDSDREVET. Og når den ene eks­po­nen­tial­funk­sjo­nen (gjel­den) øker hur­ti­gere enn den andre eks­po­nen­tial­funk­sjo­nen (BNP), så vil man før eller senere møte veg­gen.

    USA møtte veg­gen i 2008. Den ame­ri­kanske befolk­nin­gen og USAs stat­lige og pri­vate insti­tu­sjo­ner var da så ned­syl­tet i gjeld at de ikke klarte å betale rentene på gjel­den. Det for­nuf­tige hadde vært å lik­vi­dere gjel­den og starte på ny frisk. Men dette ville ha betydd at bank­sterne måtte ta tapet, og dette øns­ket ikke bank­sterne. Den ame­ri­kanske sen­tral­ban­ken “løste” pro­ble­mene ved å senke dis­konto­ren­ten til nær 0. Dette gjorde det da mulig å doble den totale gjel­den i USA ENDA EN GANG

    Det er klart at dette ikke kan fort­sette. Som i eksemp­let med monar­ken oven­for, så kunne monar­ken ha unn­gått pro­ble­met ved å ikke til­late at antall ris­korn dob­let seg 30 gan­ger. Men fordi monar­ken til­lot dob­ling i 30 dager, så gikk han konk. 

    De som sty­rer USA og ver­den, sier at de øker gjel­den for å få opp veks­ten. Men der­som dette skal lyk­kes, så må veks­ten i BNP være større enn veks­ten i gjeld. Og som sagt, så har øknin­gen i BNP VÆRT MINDRE ENN ØKNINGEN I GJELD de siste 20 årene. I 2009 økte gjel­den i USA med omtrent 3.35 dol­lar for hver dol­lar som BNP økte. 

    Det er jo klart at disse fol­kene som sty­rer USA og ver­den, for­står dette. Disse fol­kene er ikke kom­plett idio­ter. Men fordi folk flest ikke for­står eks­po­nen­tial­funk­sjo­nen, så kan de som sty­rer fort­sette spil­let inn­til klok­ken er 1 minutt på 12, og kan­skje enda len­ger, før folk flest for­står at de som sty­rer ver­den, kjø­rer ver­den til hel­vete.

    Så hvor­for gjør de sty­rende dette? Noe av sva­ret lig­ger i noe du sik­kert har hørt: Nem­lig at man pri­va­ti­se­rer gevins­tene og sosia­li­se­rer tapene. Hele red­nings­pak­ken i USA i 2008 gikk til ban­kene. Den jevne ame­ri­ka­ner fikk ikke en eneste dol­lar av red­nings­pak­ken. Det samme var til­felle med den euro­pe­iske red­nings­pak­ken i 2010. Ikke en eneste euro gikk til Hel­las, for eksem­pel. Alt gikk til bank­sterne. Det vil si at de søkk­rike i blant oss – bank­sterne – sit­ter igjen med gevins­ten, mens de fat­tige blir enda mer lut­fat­tige og mid­del­klas­sen blir fat­tige. Eller for å si det på en annen måte: Dette er ikke noe annet enn et orga­ni­sert ran, hvor de rike­ste stik­ker av med hele gevins­ten.

    Jeg sa jeg skulle skrive om øko­nomi, men jeg kan ikke la være å nevne inn­vand­ring. Inn­vand­rer­be­folk­nin­gen i Norge vokser med en viss pro­sent­sats i året, det vil si at den vokser eks­po­nen­ti­elt. Det vil si at inn­vand­rings­be­folk­nin­gen dob­ler seg med jevne mel­lom­rom, og nord­menn flest vil ikke for­stå dette før klok­ken er 1 minutt på 12. Eller kan­skje ikke da en gang.

    Det er noen satans smarte jæv­ler som ræv­kjø­rer oss. Eller kan­skje de egent­lig ikke er så smarte? Kan­skje det bare er vi som er stein dumme? 

  • Chris­tian Skaug

    Vel, jeg synes langt på vei du bekref­ter det jeg sier om at harde viten­ska­per kan fun­gere som krykke for de myke, og selv­sagt er eks­po­nen­tial­funk­sjo­ner av inter­esse i så måte.

    Og selv om folk flest ikke kjen­ner dem godt nok, så er det da vir­ke­lig nokså banalt å raske sam­men ens obser­va­sjons­ma­te­riale og merke seg at noe sti­ger eks­po­nen­ti­elt, eller hva? Man skulle tro at dette til­hørte ens ABC.

    Det inter­es­sante spørs­må­let for en viten­skaps­mann må hel­ler være når den obser­verte varia­be­len slut­ter å vokse eks­po­nen­ti­elt, for det gjør den jo før eller senere, samt hvor­for.

    Da er det vel så inter­es­sant å gripe fatt i din hypo­tese om at folk ikke for­står (eller ikke vil for­stå?) vekst­dy­na­mik­ken, og da begyn­ner man straks å fun­dere på hvor­vidt det skyl­des uvi­ten­het eller at man stik­ker hodet i san­den, altså men­nes­ke­lige defek­ter. Om du så vil for­søke å besvare et for den myke viten­skap inter­es­sant spørs­mål av typen «Hvor­for må et pro­blem vokse beyond repair før folk rea­ge­rer?», kan du trygt legge lig­nin­gene til side en stund.

    Ellers vil jeg gjerne opp­fordre til å la kjepp­hes­tene bli igjen i stal­len av og til, og skriv gjerne noe under kro­nikk­lengde…