TGStat
TGStat
Type to search
Advanced channel search
  • flag English
    Site language
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Sign In
  • Catalog
    Channels and groups catalog Search for channels
    Add a channel/group
  • Ratings
    Rating of channels Rating of groups Posts rating
    Ratings of brands and people
  • Analytics
  • Search by posts
  • Telegram monitoring
Механика истории

12 Nov 2025, 15:03

Open in Telegram Share Report

Prev Next
После взятия Бастилии, менее, чем за три недели, с 20 июля по 6 августа 1789 г., по всей Франции разлетелись слухи об отрядах мародёров, нанимаемых дворянами чтобы уничтожить посевы и уморить крестьян голодом. В ответ начались массовые беспорядки, сопровождаемые погромами усадеб и сжиганием записей об аренде, повинностях и недоимках. Мародёров так никто и не увидел, зато 4 августа 1789 г. Национальное собрание полностью отменило феодальные повинности. Этот эпизод, известный как Великий страх, долгое время считался иррациональной крестьянской истерией.

Стефано Заппери и его коллеги на основании исторических документов проследили хронологию и географию слухов, а затем нанесли результат на карту дорог и почтовых сетей Франции XVIII в. Исследование показало, что слухи распространялись способами, поразительно похожими на то, как вирусная дезинформация движется по социальным сетям.

Эпидемиологические модели, изначально разработанные для изучения распространения болезней и основанные на уравнениях, описывающих, как инфекция передаётся от одной особи к другой внутри популяции, учитывают частоту контактов, вероятность передачи инфекции и время, в течение которого особь остаётся заразной. Слух — та же инфекция, и её заразность зависит от воспринимаемой достоверности и вызванных эмоций, поэтому адаптация эпидемиологических моделей для анализа распространения слухов была идеальным выбором.

Применение таких моделей к историческим событиям позволяет количественно оценить социальные явления, например, вычисление базового числа воспроизведения (среднее число здоровых особей, которым каждая инфицированная особь передаёт инфекцию) помогает рассчитать, угаснет ли слух или станет вирусным. Благосостояние, грамотность и прочие социально-экономические факторы влияют на склонность верить слухам и распространять их: более образованные и связанные между собой группы населения быстрее распространяют информацию, но при этом настроены более критично.

Результаты оказались следующими — слухи распространялись со скоростью ~45 км в день с базовым числом размножения 1,5, а после пика распространения 30 июля 1789 г. последовал быстрый спад, повторяющий типичную картину инфекционного заболевания. Наиболее пострадавшие районы были наиболее густонаселёнными, с высоким уровнем грамотности, большим благосостоянием, концентрацией землевладельцев и более высокими ценами на пшеницу. Слухи в основном передавались волнами по главным дорогам и почтовым маршрутам, что подчёркивает важность сетей связи в распространении информации.

Великий страх оказался результатом скорее рационального и политически мотивированного поведения, чем стихийных эмоций. Хотя неполнота архивных данных и ограничивает точность модели, данное исследование даёт ясное понимание того, как дезинформация может влиять на социальную и политическую динамику обществ.

Всё это опровергает представление о Великом страхе как следствии крестьянского невежества. Панику вызвали отнюдь не изоляция или глупость, а грамотность, связь и экономический стресс. Страхи крестьян имели реальные основания — цены на хлеб выросли вдвое, урожаи были плохими, а дворяне по-прежнему требовали уплаты повинностей. Поэтому, когда прибывал всадник, утверждающий, что мародёры поджигают поля, жители деревень не смеялись — они верили. Паника была вполне рациональной реакцией с иррациональными результатами.

1️⃣ Распространение Великого страха зависело от демографических и социально-экономических условий. Подробнее...
2️⃣ Распространение Великого страха во Франции летом 1789 г. Подробнее...

Литература:
📚 Clay Ramsay. The Ideology of the Great Fear: The Soissonnais in 1789.
📖 Zapperi, S., Perrot, N., & Bailyn, J.

80.8k 94 986 4 87
Catalog
Channels and groups catalog Channels compilations Search for channels Add a channel/group
Ratings
Rating of Telegram channels Rating of Telegram groups Posts rating Ratings of brands and people
API
API statistics Search API of posts API Callback
Our channels
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Read
Академия TGStat Telegram Research 2019 Telegram Research 2021 Telegram Research 2023
Contacts
Справочный центр Support Email Jobs
Miscellaneous
Terms and conditions Privacy policy Public offer
Our bots
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot