<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
<description>
    <title-info>
        <genre>antique</genre>
        <author><first-name>Saad,</first-name><last-name>Gad</last-name></author>
        <book-title>The Consuming Instinct: What Juicy Burgers, Ferraris, Pornography, and Gift Giving Reveal About Human Nature</book-title>
        <coverpage><image l:href="#img_0"/></coverpage>
        <lang>en</lang>
        <keywords>docId:1F7B5FC546C84643C93DED278ADA484C</keywords>
    </title-info>
    <document-info>
        <author><first-name>Saad,</first-name><last-name>Gad</last-name></author>
        <program-used>calibre 4.99.5</program-used>
        <date>5.1.2025</date>
        <id>65c014ef-9101-402e-914c-18e6322f878c</id>
        <version>1.0</version>
    </document-info>
    <publish-info>
        <publisher>Prometheus Books</publisher>
    </publish-info>
</description>
<body>
<section>
<empty-line/>
<p><a l:href="https://t.me/importknig"><strong>@importknig </strong></a></p>
<empty-line/>
<p>Перевод этой книги подготовлен сообществом <strong>"Книжный импорт". </strong></p>
<empty-line/>
<p>Каждые несколько дней в нём выходят любительские переводы новых зарубежных книг в жанре non-fiction, которые скорее всего никогда не будут официально изданы в России.</p>
<empty-line/>
<p>Все переводы распространяются бесплатно и в ознакомительных целях среди подписчиков сообщества.</p>
<empty-line/>
<p>Подпишитесь на нас в Telegram: <a l:href="https://t.me/importknig">https://t.me/importknig</a></p>
<empty-line/>
<p><strong>Гад Саад «</strong><strong>Потребительский инстинкт. </strong><strong>Ч</strong><strong>то сочные бургеры, феррари, порнография и дарение подарков говорят о человеческой природе»</strong></p>
<empty-line/>
<p><strong>Оглавление</strong></p>
<p><strong></strong><strong><emphasis>Предисловие</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 1</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 2</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 3</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 4</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 5</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 6</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 7</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 8</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 9</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 10</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Глава 11</emphasis></strong></p>
<p><strong><emphasis>Примечания</emphasis></strong></p>
<empty-line/>
<p><strong>Предисловие</strong></p>
<empty-line/>
<p>Волюнтаристская психология начинает проникать во все дисциплины, изучающие поведение человека. Такое развитие событий вполне логично. Все человеческое поведение обязано своим существованием психологическим механизмам в сочетании с воздействием окружающей среды на эти механизмы. Психологические механизмы, на каком-то фундаментальном уровне, обязаны своим существованием эволюции путем естественного и полового отбора. Следовательно, все области, связанные с человеческим поведением, станут более глубокими благодаря пониманию основополагающих эволюционных психологических адаптаций.</p>
<p>В течение нескольких лет я представлял себе маркетинг в частности и бизнес в целом как идеальные дисциплины для эволюционно-психологического анализа. Для такого интегративного синтеза необходим ученый, досконально разбирающийся в обеих областях. Доктор Гад Саад является таким ученым. Он привносит глубокое понимание эволюционной психологии вместе с глубоким знанием маркетинга и бизнеса, чтобы осветить многочисленные и разнообразные формы потребительского поведения. При этом он пишет в живом и увлекательном стиле, который захватывает читателя от начала и до конца.</p>
<p>При этом "Инстинкт потребления" позволяет глубоко понять многие непонятные в других случаях явления: Почему женщины гораздо больше подвержены расстройствам пищевого поведения, чем мужчины? Почему мужчины, увидев фотографии привлекательных женщин, "сбрасывают со счетов будущее" (т. е. сильнее ценят сиюминутное вознаграждение)? Какие психологические адаптации лежат в основе успешных рекламных кампаний мужских товаров, таких как Axe? Почему женщины ходят в солярии, даже зная, что они наносят вред коже, и почему они продолжают носить высокие каблуки, несмотря на то, что они так неудобны? Почему онлайн-порнографию потребляют в основном мужчины, а многомиллиардную индустрию романтических романов подпитывают в основном женщины?</p>
<p>Я предсказываю, что книга "Потребительский инстинкт" станет обязательным чтением в бизнес-школах; более того, она должна стать обязательным чтением для всех. Богатства, которые она предлагает, слишком велики, чтобы их игнорировать. Те, кто примет основные эволюционные принципы этой книги - в своей работе и в своей жизни, - добьются успеха. Те, кто этого не сделает, проиграют на эволюционном рынке товаров и идей.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Глава 1</strong></p>
<empty-line/>
<p>Природа и воспитание мертвы.</p>
<p>-МЭТТ РИДЛИ</p>
<p>Изгоните природу вилами, и она вернется снова.</p>
<p>-HORACE</p>
<empty-line/>
<p>ВВЕДЕНИЕ</p>
<p>Возможно, самой известной поговоркой в философии является фраза Рене Декарта "Я мыслю, следовательно, я есть". Я подозреваю, что более красноречивой пословицей, определяющей наше повседневное существование, является "Я потребляю, следовательно, я есть". Люди обладают неистовым потребительским аппетитом. За день большинство людей обычно принимают сотни решений, связанных с потреблением. Позавтракать ли мне или сразу перейти к обеду? Что мне надеть сегодня? Будет ли это повседневная одежда или строгий костюм? Надеть ли мне свои любимые духи или попробовать новые, которые мне недавно подарил старый знакомый? На ужин я съем полезный и разумный салат с тунцом или отправлюсь в гастроном за толстым сэндвичем с пастрами? День святого Валентина стремительно приближается. Будут ли это привычные цветы для моей любимой, дневной абонемент в спа-салон или я наконец займу принципиальную позицию против этого праздника, созданного маркетологами? У моего племянника скоро день рождения. Что подарить ему в качестве подарка? Меня попросили стать шафером для одного из моих близких друзей. Мне нужно организовать незабываемый мальчишник со всеми его друзьями, чтобы отпраздновать его скорую свадьбу. Что я должен сделать? Поедем ли мы в отпуск во время весенних каникул, и если да, то куда и какую книгу я возьму с собой в поездку? Мне нужно обновить плейлист в моем iPod Nano для длительного перелета, если мы все-таки отправимся в путешествие. Стоит ли нам отложить отпуск и вместо этого положить деньги в фонд колледжа нашего ребенка? С другой стороны, я только что заметила, что наши шикарные соседи недавно купили новый Mercedes Coupe. Может, нам пора пересесть на более шикарную машину? Моя жена сегодня так прекрасно выглядит. Думаю, я поставлю Марвина Гэя и посмотрю, куда нас приведет ночь.</p>
<p>Я выбрал вышеупомянутые примеры по двум основным причинам. Во-первых, они подчеркивают мое понятие всеохватывающего потребления, которое выходит за рамки более ограничительного определения потребления как покупки товаров и услуг. Мы потребляем традиционные продукты (например, еду и одежду) и услуги (например, массаж в спа-салоне); широкий спектр отношений, включая отношения с членами семьи и друзьями (через дарение подарков), а также (через акт ухаживания); культурные продукты, такие как фильмы, тексты песен, религиозные повествования, литература, искусство, танцы, журналы сплетен о знаменитостях, реклама и телешоу; и гедонистический опыт (путешествия), и это лишь некоторые из примеров. Во-вторых, примеры демонстрируют, как подавляющее большинство актов потребления можно соотнести с одной из четырех дарвиновских первостепенных целей, а именно: выживание (предпочтение жирного копченого мяса), размножение (преподнесение цветов в рамках сложного ритуала ухаживания), подбор родственников (покупка подарка для племянника) и взаимность (организация мальчишника).</p>
<p>Подзаголовок моей книги - "Что сочные бургеры, феррари, порнография и дарение подарков говорят о человеческой природе" - признает повсеместное распространение этих четырех ключевых дарвиновских движущих сил. 3 Сочные бургеры означают нашу склонность к жирной пище (глава 2). Феррари используются как сексуальный сигнал на брачной арене (глава 3). Порнография говорит об эволюционных силах, сформировавших человеческую сексуальность (главы 3 и 9). Наконец, я включил в подзаголовок книгу дарение подарков, потому что оно тесно связано со всеми четырьмя дарвиновскими первостепенными драйвами и, как таковое, имеет большое социальное и экономическое значение. Например, для некоторых розничных компаний от 30 до 50 процентов их годовых продаж приходится на зимний праздничный сезон (когда значительная часть расходов связана с подарками), а 10 процентов розничных покупок в Северной Америке - это расходы на подарки. 4. В 2004 году доходы от продаж на американском рынке подарков составили 253 миллиарда долларов, в среднем на душу населения в США на подарки было потрачено 1215 долларов (что соответствует 2,7 процента потребительских расходов на душу населения в 2004 году). 5 Подарки занимают центральное место в ритуале ухаживания. В одних случаях они используются как часть процесса ухаживания (цветы, приглашения на ужин, кольца обещания, обручальные кольца), в других - для того, чтобы отметить уже существующие отношения (День святого Валентина, годовщины свадьбы) или даже их прекращение (подарки при разводе). Определяющей чертой многих мероприятий, связанных со свадьбой, является преподнесение подарков жениху и невесте. К ним относятся вечеринки по случаю помолвки, мальчишники (как в фильме 2009 года "Похмелье"), девичники и девичники. Когда пара ожидает появления ребенка, устраивают baby shower, на котором дарят подарки будущей маме. После рождения ребенка члены семьи и друзья навещают новорожденного, принося ему подарки.</p>
<p>К другим семейным и родственным подаркам относятся такие вдохновленные маркетологами праздники, как День отца и День матери. К ним также относятся религиозные праздники, такие как Рождество, Пасха, Ханука, крещение, конфирмация, первое причастие, бар-мицва и бат-мицва. В некоторых случаях подарки дарят и по случаю светских обрядов (вечеринки в честь шестнадцатилетия, выпускные вечера). Подарками на день рождения обмениваются как члены семьи, так и друзья и знакомые. Среди других поводов для обмена подарками между друзьями или родственниками - новоселье, приглашение на домашний ужин (например, бутылки вина), визит в больницу (например, цветы), повышение по службе или выход на пенсию, отъезд в колледж или выпускной вечер, а также празднование определенных достижений (например, получение водительских прав). Не удовлетворившись бесчисленными поводами для обмена подарками, маркетологи придумали целый ряд новых поводов для дарения, в центре которых - празднование себя. Примером таких самоподарков может служить недавняя практика, когда женщины покупают себе кольца (которые они носят на безымянном пальце правой руки) в качестве формы самоутверждения и самостоятельности. В итоге можно сказать, что дарение подарков - это универсальный ритуал, который является неотъемлемой частью нашей человеческой природы, и, соответственно, это тема, которую я рассматриваю в главе 3 (воспроизводство), главе 4 (родственный отбор) и главе 5 (взаимность).</p>
<p>E. О. Уилсон, всемирно известный гарвардский эволюционист и дважды лауреат Пулитцеровской премии, и Джеймс Уотсон, нобелевский лауреат и сооткрыватель структуры двойной спирали ДНК, несколько лет назад вместе выступили на шоу Чарли Роуза. Во время беседы они провозгласили, что XXI век будет определяться соединением психологии и биологии. Моя книга посвящена именно этой теме, поскольку в ней подчеркивается важность признания биологических и эволюционных корней потребления. В то время как культура важна для понимания потребительского поведения, не меньшее значение имеют биологические и эволюционные силы, сформировавшие наши потребительские умы и тела. Я надеюсь осветить актуальность нашего биологического наследия в нашей повседневной жизни как потребителей, начиная с продуктов, которые мы едим, и заканчивая подарками, которые мы преподносим, продуктами, которые мы используем, чтобы сделать себя более привлекательными на брачном рынке, и культурными продуктами, которые щекочут наши эмоциональные фантазии (например, религия). Homo consumericus - это вид, который эволюционировал под воздействием двух сил - естественного и полового отбора. Непризнание этого факта приведет в лучшем случае к неполным, а в худшем - к ошибочным объяснениям феномена потребления. В конечном счете, ничто в потреблении не имеет смысла, кроме как в свете эволюции. 6</p>
<p>Временами я буду демонстрировать, как потребители проявляют поведение, гомологичное или аналогичное тому, что демонстрируют другие животные. Гомология относится к сходству между видами, которое указывает на общего предка. Гомологии включают в себя последовательности ДНК, анатомические структуры, морфологические признаки, физиологические системы и поведенческие модели. Например, несколько видов приматов демонстрируют гомологичную гримасу при выражении страха, а люди и кошки обладают гомологичными передними конечностями. Поведенческие гомологии означают сходство между видами по поведенческим паттернам. Кроме того, аналогичные черты между двумя видами являются примером конвергентной эволюции, а именно того факта, что два вида выработали одинаковые адаптации в результате того, что столкнулись с одинаковым давлением отбора. Другими словами, в таких случаях биологическая аналогия не подразумевает общего происхождения. Скорее, она указывает на то, что естественный отбор, дарвиновский процесс, в ходе которого организмы развивают адаптации, может привести к одинаковому решению, если животные, происходящие из разных линий, находятся в общей среде отбора. Независимо от того, основано ли сравнение с животным на гомологии или аналогии, моя цель - продемонстрировать, что схожие биологические силы управляют поведением как людей, так и животных. Недавно я выступал с докладом в элитной американской бизнес-школе, где был очень враждебно встречен членами отдела маркетинга. Один из вопросов (перефразируя), заданный одним из членов аудитории, звучал следующим образом: "Конечно, эти эволюционные процессы применимы к животным. Но потребители - это люди. Они не животные. Вы хотите сказать, что потребители - это животные?" Да, это так.</p>
<p>В этой главе я даю обзор эволюционной психологии и противопоставляю ее перспективе социализации. Я рассматриваю некоторые заблуждения, которые сохраняются в отношении эволюционной теории. Я обращаюсь к пресловутому спору "природа против воспитания", поскольку он помогает понять, какие элементы потребления являются выученными, какие - врожденными, а какие формируются под влиянием неразрывного сочетания обеих сил. Если многие феномены потребления подпадают под рубрику эволюционной психологии (как, например, использование символов статуса в качестве сексуальных сигналов), то другие лежат за ее пределами (например, почему один потребитель предпочитает боулинг, а другой - подводное плавание). В конечном итоге сила эволюционной теории заключается в ее способности выделить общие черты, присущие потребительскому инстинкту, из идиосинкразических потребительских предпочтений, которые определяют нашу уникальную индивидуальность. Тем не менее, суть в том, что не все виды потребления можно объяснить с помощью эволюционной теории. Задача маркетологов - понять, какие явления подпадают под ее универсальную рубрику.</p>
<p>Ключевые доктрины эволюционной психологии</p>
<p>Эволюционная психология (ЭП) - относительно новая научная дисциплина, которой около двух десятилетий. 7 Я познакомился с ЭП, будучи докторантом первого года обучения в Корнельском университете, осенью 1990 года, когда прочитал "Убийство", блестящую книгу, написанную в соавторстве Мартином Дейли и покойной Марго Уилсон, двумя первыми пионерами ЭП. В книге при помощи элегантных и мощных объяснений дается простой отчет об универсальных закономерностях преступности. Например, Дейли и Уилсон демонстрируют, что большинство убийств взрослых женщин происходит по вине их партнеров-мужчин, причем подавляющей причиной является подозрение или осознанная неверность. 8 Учитывая эволюционные издержки, связанные с неопределенностью отцовства - в природе не существует такого понятия, как неопределенность материнства, - мужчины выработали широкий спектр эмоциональных (например, переживание сильной сексуальной ревности), когнитивных ("целомудрие - это хорошая черта, которой должна обладать потенциальная жена") и поведенческих (например, охрана партнера) адаптаций, чтобы предотвратить угрозу рогоносца. Адаптивное объяснение такого отвратительного и жестокого поступка ни в коем случае не оправдывает его, так же как объяснение метастазирования рака поджелудочной железы оправдывает саму болезнь! Научное объяснение морально предосудительных поступков (если не противозаконных) не имеет ничего общего с попустительством этим поступкам.</p>
<p>Эволюционная психология - последняя из длинного списка дарвинистских дисциплин, которые пытаются понять эволюционные и биологические корни человеческого поведения. Среди ее предшественников - этология человека, экология поведения человека, социобиология человека и дарвиновская антропология, 9 все из которых остаются процветающими и интересными дисциплинами сами по себе. Другие дарвиновские подходы к пониманию поведения человека включают коэволюцию генов и культуры (биологические и культурные процессы сформировали эволюцию человека) и меметическую теорию (применение дарвиновской теории для понимания распространения культурного контента, такого как идеи и верования). 10 Эволюционная психология рассматривает человеческий разум как развившийся под действием двух дарвиновских сил - естественного и полового отбора, а именно процессов, обеспечивающих организмам выживание и репродуктивные преимущества соответственно. Если говорить более конкретно, ЭП предполагает, что разум состоит из специфических алгоритмов, каждый из которых эволюционировал как адаптивное решение конкретной проблемы, имеющей эволюционное значение. Некоторые из этих областей включают добычу пищи, избегание угроз окружающей среды (например, хищников или враждебных незнакомцев), спаривание и инвестирование в своих родственников (например, от брата к брату, воспитание) и в своих друзей (взаимность). Обратите внимание, что каждая из перечисленных областей соответствует четырем дарвиновским драйвам, о которых я говорил ранее. Я утверждаю, что многие феномены потребления являются проявлениями врожденных потребностей, предпочтений и влечений, которые направлены на достижение одной или нескольких из этих основных дарвиновских целей. В конечном итоге, чтобы полностью понять наш инстинкт потребления, необходимо признать эволюционные силы, сформировавшие нашу человеческую природу.</p>
<p>Эволюционная теория признает, что явления можно исследовать на двух разных уровнях. Проксимальные объяснения имеют дело с механистическими описаниями того, как что-то работает и какие факторы влияют на его внутреннюю работу. Конечные объяснения касаются вопроса "почему", а именно: почему данное поведение, эмоции, мысли, предпочтения, выбор или морфологический признак развились до определенной формы (т. е. выявление его дарвиновского генезиса). 11 Хотя для полного понимания состояния человека необходимы оба уровня анализа, маркетологи, как и многие социологи, в основном фокусируются на конечных объяснениях.</p>
<p>Два наглядных примера прояснят различие между проксимальными и конечными объяснениями. Болезнь во время беременности - универсальное физиологическое явление. Независимо от культурной среды или эпохи, женщины испытывают его неприятные симптомы сходным образом. В проксимальной перспективе можно было бы изучить, как тот или иной гормон (например, эстроген) влияет на неприятные ощущения от тошноты. В конечном счете, мы попытаемся понять, почему такой физиологический механизм вообще возник в ходе эволюции. Эволюционисты пришли к выводу, что тошнота при беременности - это адаптивное решение проблемы возможного контакта женщины с пищевыми патогенами во время критической части гестационного периода, известной как органогенез. 12 Следовательно, в то время как проксимально информированные врачи с радостью назначают лекарства, чтобы облегчить симптомы тошноты при беременности, эволюционисты признают, что такие симптомы полезны для женщин и их плода. Практические последствия эволюционной теории должны быть очевидны. В качестве второго примера зададим фундаментальный вопрос, касающийся человеческой сексуальности: Почему секс доставляет удовольствие (по крайней мере, большинству людей)? В качестве ближайшей причины можно назвать нейронные основы приятных ощущений, например выброс дофамина во время оргазма. Конечная причина довольно очевидна. Участие в самом лучшем из всех возможных видов поведения, способствующих размножению генов, должно быть приятным, чтобы не допустить вымирания организмов, размножающихся половым путем. Вообще говоря, приятные переживания призваны дополнять поведение, способствующее контакту (например, стремление заняться сексом или съесть вкусный, сочный стейк), тогда как не доставляющие удовольствия вызывают избегание (например, избегание дурно пахнущих продуктов). Другими словами, можно ожидать, что эволюция отточила наш инстинкт удовольствия. 13</p>
<p>Другой определяющий постулат ВП заключается в том, что объяснения, которые строго приписывают причинность обучению, культуре и социализации, считаются в лучшем случае неполными, а в худшем - ошибочными. В частности, простое отнесение причин того или иного явления на широкие плечи процесса социализации - усвоение ожидаемых моделей поведения, норм, убеждений и ценностей своего общества - в большинстве случаев является неполным объяснением. Поскольку многие модели социализации проявляются необычайно схожим образом в разных культурных средах и временных периодах, на тех, кто предлагает такой подход, ложится обязанность дать объяснение этим универсалиям. Далее я расскажу о различных течениях, которые исторически враждебно относились к биологическим объяснениям человеческого поведения.</p>
<empty-line/>
<p>Движения, объединенные против биологии</p>
<p>Социальные конструктивисты - это ученые, которые считают, что многие, если не все, человеческие явления обусловлены социализацией. Центральное место в их мировоззрении занимает предпосылка о том, что человеческий разум - это чистый лист. Соответственно, они полагают, что культурное обучение и другие силы социализации формируют наш разум. Почему у большинства мужчин есть склонность к молодым и красивым женщинам? Они научились этому благодаря образам из СМИ. Почему большинство женщин предпочитают высоких и социально сильных мужчин (вспомните архетип "высокий, темный и красивый")? Виноваты голливудские фильмы. Почему молодые мужчины во всем мире чаще проявляют склонность к насилию, чем их сверстницы? Конечно же, потому, что они играют в видеоигры с жестокими образами и слушают женоненавистнические тексты рэпа. Любое явление, каким бы универсальным оно ни было, в конечном итоге связано с какой-то экологической причиной.</p>
<p>Являются ли люди прирожденными потребителями или продуктами своего окружения? Этот вопрос задавался в отношении бесчисленных явлений, имеющих отношение к человеческой природе. Является ли интеллект врожденным или приобретенным? Рождается ли человек со склонностью быть харизматичным лидером или этому неуловимому таланту можно научиться? Билл Гейтс (Microsoft), Ричард Брэнсон (Virgin Records), Джефф Безос (Amazon), Брайан Глейзер (кинопродюсер) и Говард Шульц (Starbucks) - легендарные предприниматели в своих областях. Родились ли они со склонностью к революционным переменам или их сформировало идиосинкразическое окружение? А что касается наших политических взглядов? Рождаются ли люди с консервативными или либеральными наклонностями, или культурное обучение формирует наше политическое мировоззрение? Пристрастие к нездоровой пище - это научение, или всему виной бесконечная реклама сетей ресторанов быстрого питания? Приходим ли мы в этот мир с фиксированной личностью, или наши уникальные черты характера определяются ситуативными условиями? Большинство социологов исторически придерживаются социального конструктивизма, который утверждает, что соответствующие причинные агенты могут быть отнесены к процессу социализации . Согласно этому мировоззрению, однозначно ясно, что потребители созданы. Они являются исключительными продуктами своего окружения.</p>
<p>В системе образования социальный конструктивизм дает надежду, утверждая, что на учеников, которые в противном случае плохо успевают в школе, негативно повлияло окружение. Таким образом, очевидно, что ни один ребенок не может родиться со слабой склонностью к обучению. Если ребенок не справляется, виновата окружающая среда. Аналогичная логика была применена и к пенитенциарной системе. Согласно этому мировоззрению, не существует врожденных преступников или чудовищных психопатов, есть только токсичная среда, которая привела к неправильному жизненному выбору. До того как в последнее время внимание стало уделяться фармакологическим вмешательствам, психиатры занимали очень похожую позицию в отношении этиологии психических заболеваний. Все мыслимые расстройства, включая пожизненную борьбу с клинической депрессией, шизофренией и аутизмом, объяснялись экологическими причинами. Недавно актриса и модель Дженни Маккарти стала ярым и ведущим сторонником мантры о том, что аутизм вызван детскими прививками. В конечном счете, такая позиция успокаивает отчаявшихся родителей, поскольку перекладывает корень проблемы на человеческую причину, которую, надеемся, можно обратить вспять. Некоторые медики утверждают, что для искоренения некоторых эндемических проблем со здоровьем, таких как повышенное кровяное давление у некоторых групп населения, необходимо искоренить бедность, расизм и несправедливость. Таким образом, игнорируются индивидуальные факторы, которые в противном случае могли бы стать ключевыми причинами высокого кровяного давления. Генезис всех бед кроется в токсичной окружающей среде.</p>
<p>В 1980-х и 1990-х годах многие неосновные терапевты практиковали терапию восстановленной памяти, в рамках которой они использовали широкий спектр техник (например, гипноз или возрастную регрессию) для восстановления подавленных воспоминаний о сексуальном насилии. Эти терапевты твердо верили, что корни многих проблем с психическим здоровьем лежат в сексуальном насилии в детстве. Если пациенты отрицали, что когда-либо подвергались насилию, значит, они просто подавляли воспоминания; таким образом, центральная идеологическая догма оказывалась нефальсифицируемой. В этом случае была выявлена "универсальная" экологическая причина. Страдал ли пациент от изнурительно низкой самооценки, испытывал ли аффективные приливы и отливы биполярного расстройства, или же у него часто возникали суицидальные мысли, первопричина всегда была одна и та же: сексуальное насилие. Несмотря на всю свою ложность, эта предпосылка основана на надежде. Если причина всегда одна и та же и если можно разработать терапевтическое вмешательство, чтобы устранить вред сексуального посягательства, то прогноз выглядит благоприятным.</p>
<p>Общей темой для большей части различных направлений феминизма является то, что гендер - это социальная конструкция. Поэтому считается, что большинство гендерных явлений, за исключением гениталий человека, обусловлено дифференцированной социализацией двух полов. Писательница и утопическая феминистка Шарлотта Перкинс Гилман знаменито писала: "Женского ума не существует. Мозг не является половым органом. С таким же успехом можно говорить о женской печени" 14. Некоторые феминистки утверждают, что даже половые гормоны - не более чем социальная конструкция. Скандально известный Джон Мони, профессор Университета Джона Хопкинса, который советовал хирургам хирургически переделывать младенцев мужского пола (например, из-за неудачного обрезания или в случае рождения с микропенисом), делал это, исходя из принципа, что пол человека строго выучен. Следовательно, если ребенок, родившийся мужчиной, вскоре после этого воспитывался как девочка (с соблюдением всех ожидаемых половых норм социализации), то, по мнению Мони, никаких пагубных последствий не будет. Эта совершенно абсурдная предпосылка имела разрушительные последствия для ничего не подозревающих пациентов, как, например, самоубийство Дэвида Реймера (которого воспитывали как девочку после того, как его пенис был поврежден во время небрежного обрезания). Заслуга в этом принадлежит Милтону Даймонду, профессору Гавайского университета, который привлек внимание общественности к этому случаю, чтобы показать катастрофические последствия шарлатанских теорий о человеческой природе.</p>
<p>Некоторые теоретики полагают, что гетеросексуальность - это навязанная норма. Другими словами, утверждается, что гетеросексуальность не должна рассматриваться как врожденная ориентация. Интересно, что когда речь заходит о гомосексуальной ориентации, многие гей-лоббисты утверждают, что они родились с однополыми предпочтениями. Таким образом, объединив эти две предпосылки, мы получаем "факты", согласно которым гетеросексуальность не является врожденной, а гомосексуальность - да. Это действительно довольно необычное мировоззрение для вида, размножающегося половым путем . Конечно, люди, занимающие идеологическую или теологическую позицию против гомосексуальности, утверждают, что это выбор, и поэтому его можно изменить (например, JONAH, аббревиатура от Jews Offering New Alternatives to Homosexuality, или NARTH, National Association for Research and Therapy on Homosexuality). И снова "неудобные" факты, основанные на биологии человека, игнорируются и даже отвергаются в погоне за идеологической догмой.</p>
<p>В последующих главах я рассматриваю другие структуры, которые противостоят универсальным утверждениям о человеческой природе, включая такие антинаучные движения, как постмодернизм и деконструктивизм. Я также рассказываю о религии, которая предоставляет нам дедушку экологических причин - точнее, неестественных причин - наблюдаемых явлений. Очевидно, что очередь идеологий, враждебных биологическому пониманию человеческих проблем, длинная. Интересно, что многие из этих движений объединяет то, что они повторяют один и тот же набор устаревших и ложных представлений об эволюционной теории. 15</p>
<p>ОШИБОЧНЫЕ ОПАСЕНИЯ ПРОТИВ ЭВОЛЮЦИИ</p>
<p>Здесь я рассматриваю девять наиболее пагубных антиэволюционных проблем, некоторые из которых особенно актуальны для потребительского контекста.</p>
<p>Утверждение 1: Дарвиновская теория идеологически опасна, о чем свидетельствует количество кретинов, использовавших ее для продвижения своих преступных идеологий (например, нацисты, евгеники и представители социальных классов под названием "социал-дарвинизм"). Эволюционист должен иметь какую-то зловещую политическую программу или придерживаться предосудительных взглядов. У многих социологов сложилось впечатление, что сторонники эволюционной теории должны быть сексистами или фанатиками правого крыла.</p>
<empty-line/>
<p>Опровержение: Важно не смешивать грубое неправильное применение эволюционных принципов с реальными постулатами теории. Эволюционная теория предоставляет всеобъемлющие механизмы для объяснения необычайного биологического разнообразия, существующего в мире природы. Она объясняет то, что есть, и, конечно, не заходит на территорию того, что должно быть. Соответственно, в эволюционной психологии нет ничего сексистского или патриархального по своей сути. Значительное число редакторов ведущих научных журналов в этой области - женщины. Например, два из четырех главных редакторов журнала Evolution and Human Behavior - женщины (Марти Хаселтон и Рут Лэйс). Главный редактор журнала Human Nature - женщина (Джейн Ланкастер). Два основателя эволюционной психологии - женщины (Леда Космидес и Марго Уилсон). Одна из самых известных популяризаторов ЭП - женщина (Хелен Фишер). Поэтому представление о том, что ЭП - это патриархальный мужской инструмент для оправдания сексистских стереотипов, является нелепым.</p>
<p>А как насчет политических пристрастий? Являются ли сторонники эволюции членами политического заговора, как это часто утверждают те, кто отвергает эволюционную теорию по идеологическим соображениям? Интересно, что левые обвиняют эволюционистов-бихевиористов в том, что они являются членами ультраправого заговора. В то же время правые обвиняют эволюционистов в распространении безбожной либеральной этики! В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Human Nature, изучались политические пристрастия эволюционных психологов, и выяснилось, что они, как правило, очень либеральны и прогрессивны. 16 Тем не менее, научная достоверность эволюционной теории не зависит от политических, социальных или экономических последствий.</p>
<p>Утверждение 2: Эволюционная теория равносильна биологическому детерминизму; эволюционисты считают, что наши гены отменяют нашу свободную волю. Таким образом, дарвиновская теория игнорирует важность окружающей среды, включая культурные и социальные силы, в формировании поведения, предпочтений, желаний и потребностей человека. Для маркетологов это особенно тревожный момент, поскольку они занимаются разработкой практических решений. Таким образом, если что-то заложено в генах человека, как может влияние маркетолога повлиять на формирование моделей потребления?</p>
<p>Опровержение: Биологический детерминизм - это полная ерунда, распространяемая людьми, не имеющими никакого представления об эволюционной теории. В большинстве человеческих явлений гены взаимодействуют с условиями окружающей среды, идиосинкразическими талантами и способностями, а также уникальным жизненным опытом, порождая то или иное поведение, предпочтение или выбор. Возьмем, к примеру, универсальное дарвиновское стремление мужчин к социальному статусу. Мужчины в Перу, Кении, США и Японии могут стремиться к социальному статусу. Это биологически обоснованное адаптивное стремление, поскольку оно отвечает предпочтениям женщин в отношении мужчин с высоким социальным статусом. Однако существует множество способов достижения этой главной цели, в зависимости от окружающих реалий и жизненных обстоятельств человека. Можно стать успешным академиком, нейрохирургом, балериной, предпринимателем, инвестиционным банкиром, романистом или корпоративным юристом, и так далее до бесконечности. Следовательно, биологический детерминизм существует только в умах тех, кто не имеет представления о нашей биологии.</p>
<p>Ученые-эволюционисты исповедуют "интеракционизм", то есть идею о том, что наши гены взаимодействуют с окружающей средой, формируя нашу индивидуальность. Соответственно, дихотомия "природа - воспитание" - это крайне неверная идея. Для большинства явлений мы являемся неразрывной смесью как природы, так и воспитания. Для объяснения этой идеи я особенно часто использую "метафору торта". Когда вы печете торт, вы начинаете с четко разграниченных ингредиентов, таких как сахар, яйца, мука, пищевая сода, какао и молоко. Затем они смешиваются вместе и превращаются в торт. Если бы я попросил вас в этот момент определить, где сахар, а где яйца, вы бы подумали, что это глупая просьба, поскольку торт будет представлять собой неразрывную смесь исходных ингредиентов. Соответственно, все мы не только являемся продуктом как природы, так и воспитания, но и воспитание существует в своих конкретных формах благодаря природе. Другими словами, наше биологическое наследие ограничивает диапазон возможных сил социализации, которые могут нас сформировать. Именно поэтому не было найдено ни одной культуры , в которой мужчин учили бы быть девственными, целомудренными и рассудительными в своем сексуальном выборе, а женщин - быть неразборчивыми в своих сексуальных связях. Наше общее биологическое наследие диктует универсальные модели воспитания (согласно первой цитате, вводящей в эту главу).</p>
<p>Два других опровержения, надеемся, развеют сомнения относительно биологического детерминизма. Эпигенетические механизмы, 17 которые влияют на экспрессию генов без изменения их генетического кода, могут либо включать, либо выключать определенные гены в зависимости от конкретных факторов окружающей среды. Наш эпигеном (не путать с геномом) - это план, по которому гены активируются или замолкают. Это показывает, насколько абсурден аргумент биологического детерминизма. Гены взаимодействуют с окружающей средой частично через наш эпигеном, создавая уникальные личности, которые являются продуктом как природы, так и воспитания. Это объясняет, почему однояйцевые близнецы, имеющие одинаковые гены, в итоге могут иметь столь радикально разные показатели здоровья. Наконец, важно напомнить читателю, что эволюционные процессы (например, естественный отбор) происходят в рамках определенной экологической ниши. Эволюция - это механизм, который определяется тем, что он действует в рамках данной среды, формируя уникальные адаптации. Таким образом, эволюция однозначно признает важность экологических реалий.</p>
<p>То, что в наших генах заложен инстинкт потребления, никак не влияет на центральную роль, которую занимают маркетологи на рынке. У людей сформировались вкусовые предпочтения к жирной пище. Соответственно, компании (например, McDonald's, Wendy's и Burger King) создают бесчисленное множество продуктов, которые удовлетворяют это биологическое предпочтение, после чего маркетологи и рекламисты ищут способы сделать так, чтобы в следующий раз, когда мы проголодаемся, мы выбрали именно их гамбургер. То, что наше генетическое и биологическое наследие направляет нашу потребительскую натуру, ни в коем случае не делает существование маркетологов бесполезным, а их поиски - тщетными. При этом неоспоримо верно, что маркетологи вряд ли добьются успеха в формировании потребностей и желаний в отношении продуктов, которые грубо противоположны или несоответствуют нашей человеческой природе. Создайте компанию, которая продает романы типа "Арлекин" только мужчинам, и посмотрите, к чему это приведет. Или же попробуйте запустить сеть магазинов по продаже "травяного сока", и дайте мне знать, как это пойдет. Безграничный рекламный бюджет не может противостоять продуктам, оторванным от нашего биологического наследия.</p>
<p>Утверждение 3: Биологические инстинкты и драйвы могут быть применимы при объяснении поведения зебр, орлов, мониторных ящериц и тарантулов. Однако люди - это прежде всего культурные существа. "Вульгарная" биология просто неуместна при объяснении сложности человеческих феноменов.</p>
<p>Опровержение: Я часто сталкивался с этим утверждением даже в священных залах престижных университетов. Я думаю, что его генезис происходит из двух разных источников. С одной стороны, все авраамические религии имеют нарратив, который ставит человека на вершину живых существ и в то же время отличает его от "животных". Поэтому многие люди с трудом соглашаются с тем, что одни и те же дарвиновские процессы могут привести к эволюции бактерий, амёб, беспозвоночных, нашей семейной собаки и нас самих! Религиозные истории могут быть убедительными, но они не фальсифицируют неоспоримые доказательства в пользу эволюционного древа жизни, неотъемлемой частью которого мы являемся. Нет никаких биологических причин считать, что эволюционные процессы, породившие миллиарды видов, существовавших на Земле, как-то не работают, когда речь идет о человеке. Точно так же нет ни одного научного аргумента, который бы оправдывал, почему эволюционная теория может объяснить, как поджелудочная железа, большие пальцы и глаза эволюционировали, а мозг - нет. Человеческий нарциссизм (и невежество) заставляет многих людей думать, что наша человечность не подвластна универсальным силам эволюционной теории. Однако пришло время признать, что все живые системы взаимосвязаны в великом древе жизни.</p>
<p>Второй источник этой ложной озабоченности проистекает из стандартной модели социальных наук, 18 которая постулирует, что люди рождаются с разумом, который является чистым листом. 19 Эти листы впоследствии заполняются под воздействием широкого спектра сил социализации, включая культурное обучение. При таком мировоззрении биология полностью отбрасывается как объясняющая сила в формировании человеческого поведения. Пожалуй, наиболее известной группой ученых, которые твердо придерживаются этой позиции, являются культурные релятивисты, которые утверждали практически бесконечную изменчивость культурных форм и тем самым отвергали идею о существовании человеческих универсалий. Реальность такова, что, несмотря на бесконечные межкультурные различия, существует бесчисленное множество документально подтвержденных человеческих универсалий 20 (многие из них я еще рассмотрю). Если что и делает нас уникальными по сравнению с большинством животных, так это тот факт, что Homo sapiens является одновременно культурным и биологическим животным.</p>
<p>Утверждение 4: Эволюционная психология занимается исключительно каталогизацией человеческих универсалий, в то время как большинство социальных ученых заинтересованы в понимании поведенческой гетерогенности или разнообразия (например, почему одни потребители предпочитают кока-колу, а другие - пепси?). Соответственно, дарвиновская теория и связанные с ней биологические формализмы могут иметь значение, но они в значительной степени не важны и не имеют отношения к объяснению явлений, связанных с потребителями.</p>
<p>Опровержение: Действительно, эволюционные психологи стремятся выявить человеческие универсалии. Но они также заинтересованы в понимании адаптивных сил, которые приводят к возникновению индивидуальных различий. Изучение личности - прекрасный пример того, как можно исследовать различия между людьми с эволюционной точки зрения. Очевидно, что, в отличие от фиксированных черт (например, у всех нас по пять пальцев на каждой руке), люди очень неоднородны, когда речь идет об их личностных характеристиках. Почему так происходит? Как эволюция может объяснить сохранение таких различий? Ответ элегантно прост: Не существует уникального оптимального типа личности для всех возможных социальных и экологических условий. Предположим, что существует только три типа личности (P1, P2 и P3) и только три возможные социальные ниши (S1, S2 и S3). Возможно, P1 оптимален в социальной нише S3, P2 - в социальной нише S2, а P3 - в социальной нише S1. В масштабах вида не может быть закрепления одного оптимального профиля личности. Повторим, что понимание различий между особями находится в компетенции эволюционной теории.</p>
<p>Эволюционная теория - единственная основа, которая позволяет определить, какие типы потребительских феноменов универсальны (например, мужчины являются подавляющими потребителями жесткой порнографии во всех известных обществах; см. главу 9); какие обусловлены культурой, хотя и биологическими причинами (например, использование специй в кулинарных обычаях в разных культурах зависит от плотности пищевых патогенов в конкретной среде; см. главу 2); и которые обусловлены идиосинкразическими индивидуальными различиями (например, человек А предпочитает играть в боулинг, а человек Б - читать) или идиосинкразическими культурными традициями (например, швейцарцы потребляют больше шоколада, чем египтяне). 21 Я не утверждаю, что эволюционная теория может объяснить все возможные варианты потребительского выбора. Однако она предоставляет чрезвычайно мощную основу для понимания биологических основ нашей потребительской природы.</p>
<p>Утверждение 5: Дарвиновская теория в основном состоит из непроверяемых, постфактум, причудливых и изощренных историй.</p>
<p>Опровержение: На мой взгляд, это одно из самых неприятных утверждений, поскольку его часто выдвигают искушенные ученые, которые, к сожалению, мало что знают об эволюционной теории. Если бы можно было ранжировать научные теории по количеству доказательств, накопленных ими к настоящему времени, эволюционная теория заняла бы первое место в любом таком рейтинге. Однако, учитывая грандиозность эволюционных теорий, возможность опровергнуть эволюционные принципы на самом деле гораздо выше, чем у других теорий. 22 Например, гипотеза родительских инвестиций 23 утверждает, что у видов, размножающихся половым путем, пол, несущий большие родительские инвестиции, обычно меньше, менее агрессивен и более сдержан в половом отношении (например, более осторожен при выборе спаривания). У большинства видов самки несут больше инвестиций и поэтому обычно являются более мелким, сексуально робким и менее агрессивным полом. У гораздо меньшего числа видов самцы обеспечивают большие родительские инвестиции (например, казуары), поэтому теория предсказывает, что половой диморфизм (т. е. картина наблюдаемых различий между полами) будет совершенно обратным. 24 Это как раз подтверждается данными. Теория настолько фальсифицируема, насколько это вообще возможно. Если бы ученый нашел хоть одну культуру в истории человечества, в которой женщины были бы более сексуально агрессивны, чем мужчины, то теория была бы фальсифицирована. Если бы ученый нашел хоть один вид, размножающийся половым путем, у которого картина полового диморфизма не соответствовала бы теории, она была бы фальсифицирована. И все же, несмотря на миллионы существующих видов, теория остается в силе. Следовательно, дело не в том, что эволюционные принципы не могут быть фальсифицированы. Скорее, они выдержали все упорные и настойчивые попытки фальсификации, потому что они универсально верны.</p>
<p>Утверждение 6: Дарвиновская теория равносильна вере в безбожную Вселенную. Как таковая, она является неотъемлемой частью растущего движения атеистов, секуляристов и гуманистов. Ричард Докинз и публичный интеллектуал Кристофер Хитченс, убежденные представители нового атеистического движения, 25 будут гнить в аду за свои антитеистические дарвинистские взгляды!</p>
<p>Опровержение: Хотя действительно верно, что дарвиновская теория дает краткое, элегантное и полное объяснение эволюции биологических форм и при этом вытесняет Бога из соответствующего повествования, смысл ее существования заключается не в том, чтобы предъявлять претензии к вопросам религии. Очевидно, что эволюционная теория несовместима с повествованиями о сотворении мира, а также с их "научными" ответвлениями (креационизм и разумный дизайн). Покойный гарвардский эволюционист и палеонтолог Стивен Джей Гоулд предложил, чтобы религия и наука (а значит, и эволюция) охватывали непересекающиеся магистерии (принцип NOMA). В частности, он предложил, что в то время как наука стремится постичь эмпирические истины о мире природы, религия занимается экзистенциальными вопросами, а также моралью. 26 Таким образом, Гулд пытался умиротворить религиозных верующих, предлагая примирительное мировоззрение, в котором приветствуется любое мировоззрение. В данном случае я вместе с Докинзом и другими новыми атеистами категорически против такой программы умиротворения. Мораль, безусловно, находится в компетенции научного исследования и не является исключительным достоянием религии. 27 Что касается экзистенциальных вопросов, то неясно, что религия превосходит нас в том, чтобы успокоить наш страх перед смертностью. Более подробно я рассматриваю этот вопрос в главе 8. Эволюционная теория действительно наносит смертельный удар по целому ряду религиозных доктрин. При этом технически неверно смешивать дарвинизм с атеизмом, хотя подавляющее большинство ученых в целом и, конечно, ученых-эволюционистов в частности, являются неверующими.</p>
<p>Утверждение 7: Дарвиновская теория опасна с моральной точки зрения, поскольку она дает объяснение таким предосудительным поступкам, как супружеская измена, изнасилование и жестокое обращение с детьми. Тем самым она потворствует и оправдывает такое поведение как часть естественного порядка вещей.</p>
<p>Опровержение: Как уже отмечалось, этот аргумент столь же логически изощрен, как и утверждение, что онколог, изучающий рак поджелудочной железы, должен оправдывать и потворствовать раку. В конце концов, рак - это часть нашего естественного мира, и те, кто "тратит свое время" на его изучение, должны иметь зловещие прораковые мотивы. Эволюционные психологи проводят свои исследования не для того, чтобы оправдывать, извинять или потворствовать какому-то конкретному явлению. Они ничем не отличаются от всех остальных ученых, которые применяют научный метод для лучшего понимания окружающего нас мира (научный метод предполагает эмпирическую проверку гипотез путем сбора и последующего анализа соответствующих данных). Они не совершают так называемого натуралистического заблуждения, а именно: выдумывания того, что должно быть, из того, что есть. Как я уже объяснял в своем опровержении первого утверждения, эволюционисты не представляют собой некий монолитный супраорганизм, стремящийся оправдать злое поведение. Их единственная цель - объяснить поведение с помощью научного метода, опираясь на эволюционный подход.</p>
<empty-line/>
<p>Утверждение 8: Дарвиновская теория утверждает, что люди - жестокие и эгоистичные существа, ведущие бесконечную борьбу за выживание сильнейших. А как же доброта, любовь и сострадание?</p>
<p>Опровержение: Такая точка зрения является частью более широкого взгляда на природу как на жестокую и неистовую, примером чему может служить знаменитая строка британского поэта лорда Альфреда Теннисона "Природа, красная от зубов и когтей" 28. С этой точки зрения считается, что эволюционная теория предлагает считать людей звероподобными существами, преследующими свои низменные животные инстинкты. Это еще одно опасение, которое неоднократно объяснялось бесчисленными сторонниками эволюционной теории, но, по-видимому, безрезультатно. Люди способны как к конкуренции, так и к сотрудничеству. Они могут совершать необыкновенные акты бескорыстного альтруизма, доброты и щедрости. Они наделены глубоко развитым моральным сознанием. Они испытывают глубокую любовь, будь то любовники, члены семьи или друзья. Все эти способности возникли благодаря тем же эволюционным механизмам, которые также могут вызывать у людей жестокость, насилие, конкуренцию и мстительность. В главах 4 и 5 я специально рассматриваю эволюционные корни альтруизма по отношению к родственникам и неродственникам и привожу подробный аргумент против утверждения 8.</p>
<p>Утверждение 9: Для фальсификации данного эволюционного принципа достаточно предоставить данные на индивидуальном уровне, которые противоречат факту, верному на уровне популяции. Например, предпосылка о том, что мужчины повсеместно предпочитают молодых женщин, фальсифицируется существованием единственного мужчины, который предпочитает женщин постарше.</p>
<p>Опровержение: Биологический факт заключается в том, что в человеческом роду мужчины являются физически более крупным полом. Этого не отменяет тот факт, что отдельная женщина выше или тяжелее отдельного мужчины (например, Кэти Холмс и Николь Кидман выше своих мужей Тома Круза и Кита Урбана). На самом деле, большинство женщин в Женской национальной баскетбольной ассоциации выше многих мужчин . Опра Уинфри весит больше Тайгера Вудса, а бывшая профессиональная рестлерша Чина, женщина, более крупная, чем комик Крис Рок. Можно привести еще десять тысяч примеров, и все равно останется правдой, что мужчины выше и тяжелее женщин. Если эволюционист утверждает, что мужчины чаще, чем женщины, интересуются сексуальными связями без обязательств, приведение единичных примеров женщин, которые могут быть более распущенными, чем некоторые конкретные мужчины, опять же не опровергает это утверждение на уровне популяции (например, "Мой дядя Джо за всю свою жизнь был только с одной женщиной, а у моей тети Дженни было сто любовников"). Женщины действительно предпочитают мужчин с высоким статусом, хотя ваша тетя Дженни могла бы выйти замуж за безработного сантехника. При прочих равных условиях мужчины предпочитают спариваться с более молодыми женщинами, даже если Эштон Катчер женат на Деми Мур, которая старше его более чем на пятнадцать лет. На рисунке 1 показано одно из возможных статистических проявлений этого факта с использованием половых различий в <image l:href="#img_1"/>росте.</p>
<empty-line/>
<p>ДОРОЖНАЯ КАРТА ЭТОЙ КНИГИ, А ТАКЖЕ ЕЕ ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ</p>
<p>Признание огромного количества способов, которыми наша биология влияет на наше потребительское поведение, может стать важным выводом как для потребителей, так и для маркетологов и политиков. Давайте рассмотрим эти выводы.</p>
<p>Выводы для потребителей</p>
<p>Познай себя. Обладание глубоким и точным самопознанием биологических сил, которые подпитывают наши потребительские желания, является освобождающей и придающей силы целью. Я буду исследовать следующее:</p>
<empty-line/>
<p>Почему у мужчин повышается уровень тестостерона, когда они садятся за руль Porsche? Почему мужчины составляют большинство коллекционеров автомобилей и 99 процентов владельцев Ferrari в Северной Америке? 29</p>
<p>Почему потребители участвуют в демонстративном потреблении (например, люксовые бренды)?</p>
<p>Как менструальный цикл женщины влияет на ее потребление, будь то одежда, виды пищи или занятия спортом?</p>
<p>Почему высокие каблуки так привлекают мужчин?</p>
<p>Является ли женская мода менее консервативной во время экономических кризисов?</p>
<p>Что говорят парфюмерные предпочтения о наших иммуногенетических профилях?</p>
<p>Все ли четыре бабушки и дедушки в равной степени заботятся о своих внуках (например, дарят подарки)?</p>
<p>Почему мужчины чаще поддерживают обязательное ДНК-тестирование на отцовство в больничных детских садах?</p>
<p>Похожи ли собаки на своих хозяев?</p>
<p>Как индустрия моды играет на нашей инстинктивной потребности в принадлежности?</p>
<p>Создаются ли игрушки, чтобы соответствовать врожденным игровым предпочтениям мальчиков и девочек, или же игрушки социализируют детей в соответствии с их гендерными игровыми предпочтениями?</p>
<p>Почему мужчины предпочитают жесткую порнографию эротике (а женщины - наоборот)?</p>
<p>Почему религия является самым успешным товаром из когда-либо созданных? В более широком смысле, почему потребители поддаются маркетингу надежды, продавая басни, будь то религиозные повествования, косметические компании или гуру самопомощи?</p>
<p>Ответ на каждый из последних и бесчисленных других вопросов лучше всего искать, признав, что Homo consumericus - дарвиновский организм, сформировавшийся в результате миллионов лет эволюции. Потребители не выставляют свое биологическое наследие за дверь, как только совершают акт потребления. Я надеюсь, что после прочтения этой книги люди смогут оценить множество способов, с помощью которых наш потребительский выбор является проявлением нашего общего биологического наследия.</p>
<p>Выводы для маркетологов</p>
<p>Потребитель занимает центральное место в любой маркетинговой системе, и поэтому любые знания, расширяющие понимание маркетологами поведения потребителей, будут полезны. В той мере, в какой маркетинг работал вне биологии и эволюционной теории, маркетологи в лучшем случае имели неполное представление о поведении потребителей. На самом фундаментальном уровне ключевым выводом для маркетологов является признание того, что потребители демонстрируют множество человеческих универсалий, которые выходят за рамки культурных и временных параметров. Следовательно, люди обладают общим потребительским инстинктом не из-за гегемонии американского культурного империализма (как утверждают многие светила маркетинга), а скорее потому, что многие общие черты, объединяющие индонезийских, бразильских, японских и египетских потребителей, коренятся в нашей общей биологической истории.</p>
<empty-line/>
<p>Второй важный вывод для маркетологов касается разработки новых продуктов, которая является неотъемлемой частью успеха большинства потребительских компаний. Немногие маркетологи признают, что естественный отбор является наиболее плодотворным и успешным из всех дизайнеров продуктов. Новая область биомимикрии подчеркивает, каким образом естественный отбор способствует разработке новых или совершенствованию существующих продуктов (см. главу 10). Интересно, что носы собак более разборчивы, чем существующие человеческие машины. Лапки геккона обладают клеящими свойствами, не сравнимыми ни с одним синтетическим соединением, созданным человеком, а шелк паука прочнее и крепче любого созданного человеком материала. В каждом случае естественному отбору потребовались миллионы лет, чтобы прийти к оптимальному "продукту". Маркетологам (и политикам ) было бы полезно изучить "товарные предложения" естественного отбора.</p>
<p>Некоторые из практических вопросов, актуальных для маркетологов, которые я рассмотрю, таковы:</p>
<empty-line/>
<p>Можно ли выявить продукты, которые обречены на провал из-за их несоответствия сложившимся предпочтениям? Например, один издатель романтических романов недавно предложил новые сюжетные линии, в которых герои-мужчины позиционировались как более "чувствительные", чем традиционные герои, обычно изображаемые в этом литературном жанре. В конечном итоге эта стратегия репозиционирования провалилась, поскольку женщинам, составляющим подавляющее большинство этого рынка, оказался неинтересен "нежный и чувствительный" мужской архетип, поскольку он не соответствует их эволюционно сложившимся брачным предпочтениям (в отношении героев-мужчин).</p>
<p>Существуют ли универсальные образы красоты, которые можно использовать в рекламе? Схожи ли сексуальные образы в рекламе в разных культурах?</p>
<p>Когда компаниям следует использовать локальную и глобальную рекламную стратегию?</p>
<p>Существуют ли особые торговые точки или городская среда, которые привлекают наши развитые чувства?</p>
<p>Почему все успешные мировые рестораны быстрого питания делают только одно: предлагают вкусную и высококалорийную пищу?</p>
<p>Как маркетологи могут использовать врожденные сенсорные предпочтения для создания успешных брендов? Например, существуют ли типы голоса, которые воспринимаются как универсально привлекательные для телемаркетинга или радиорекламы?</p>
<p>Насколько маркетинг взаимоотношений - то есть стратегии, с помощью которых компании создают долгосрочные отношения со своими клиентами, - соответствует нашей развитой человеческой природе?</p>
<p>Можно ли использовать порядок рождения для сегментации тех, кто принимает инновационные продукты?</p>
<p>Можно ли сегментировать потребителей по эволюционно значимым морфологическим признакам, таким как соотношение цифр на пальцах или черты лица?</p>
<empty-line/>
<p>В конечном счете, понимание биологических сил, определяющих поведение потребителей, может только расширить возможности маркетолога по созданию продуктов, которые лучше удовлетворяют их потребности и желания.</p>
<p>Выводы для политиков</p>
<p>Многочисленные правительственные агентства уполномочены защищать интересы потребителей (например, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов, Федеральная торговая комиссия). Разработчики политики крайне заинтересованы в том, чтобы обладать наиболее точным и полным с научной точки зрения пониманием потребления. Любая система, которая не признает биологические корни дезадаптивного потребления (см. главу 9), приведет к неоптимальным стратегиям вмешательства. Большинство социальных маркетологов исходят из того, что люди обладают разумом tabula rasa. Они полагают, что если потребители ведут себя "нерационально", то это должно быть вызвано неполнотой информации (т. е. разум не заполнен "правильной" информацией) или подверженностью негативной социализации (разум заполнен "неправильной" информацией). Я привожу здесь несколько иллюстраций "негативной социализации", отмечая, что доказательства в поддержку предполагаемой связи социализации с плохим поведением в лучшем случае неубедительны.</p>
<empty-line/>
<p>Подверженность порнографии приводит к изнасилованию. Поэтому мы должны регулировать порнографию.</p>
<p>Видеоигры и фильмы с насилием приводят к насилию. Поэтому мы должны регулировать содержание этих продуктов.</p>
<p>Погони в полицейских фильмах приводят к безрассудному вождению. Поэтому мы должны регулировать содержание этих фильмов.</p>
<p>Воздействие рекламы фастфуда приводит к детскому ожирению. Поэтому мы должны регулировать содержание рекламы.</p>
<p>Показ красивых и худых женщин вызывает расстройства пищевого поведения. Поэтому мы должны регулировать такие образы.</p>
<p>Хип-хоп и рэп-песни приводят к женоненавистническим настроениям. Поэтому мы должны регулировать содержание текстов (вспомните крестовый поход бывшей второй леди Типпер Гор в 1980-х годах).</p>
<p>Куклы Барби и фигурки GI Joe пропагандируют гендерные стереотипы. Поэтому мы должны поощрять производителей игрушек к созданию гендерно-нейтральных игрушек.</p>
<empty-line/>
<p>В результате, с точки зрения политики, все сводится либо к предоставлению новой информации, либо к регулированию "плохой" информации. В обоих случаях реализация таких программ может оказаться весьма дорогостоящей, а эффективность - минимальной.</p>
<p>Я не хочу сказать, что государственная политика, направленная на просвещение потребителей, всегда терпит неудачу. Например, инициатива по переработке отходов оказалась очень успешной во многом благодаря систематическому просвещению потребителей относительно экологических преимуществ. Однако важно понимать, какой тип информации необходим в конкретном контексте. Напоминание подросткам о смертельно опасном характере безрассудного вождения - плохая стратегия, поскольку молодые люди совершают такие поступки именно потому, что это дорогостоящий и, следовательно, честный сигнал об их смелости ("Я столкнулся со смертью и вышел невредимым, а некоторые нет").30 Демонстрация молодым женщинам эстетических последствий воздействия солнца на их кожу (в виде морщин) будет более эффективной, чем рассказ о том, что они рискуют заболеть меланомой через тридцать лет (дисконтирование будущих затрат ради сиюминутных выгод само по себе является эволюционным механизмом). Демонстрация молодым курильщикам непосредственного риска импотенции более действенна, чем разъяснение им перспективных рисков сердечных заболеваний, с которыми они столкнутся в возрасте пятидесяти лет. Другие примеры практических выводов для политиков включают:</p>
<empty-line/>
<p>Фармацевтические и биомедицинские компании опираются на эволюционную теорию при разработке многочисленных продуктов и программ, приносящих неисчислимую пользу обществу (например, вакцинация). Интересно, что естественный отбор привел к появлению супержуков, устойчивых к антибиотикам. В этом случае люди создали условия для отбора, чтобы такие супержуки развивались благодаря чрезмерному назначению антибиотиков в сочетании с ошибками пациентов (например, не до конца прописанное лечение). В итоге можно сделать вывод, что эволюционная теория играет центральную роль в управлении здоровьем потребителей.</p>
<p>Признание того, что отдельные демографические группы повсеместно более подвержены определенным формам дезадаптивного потребления (см. главу 9). Например, мужчины гораздо чаще подвержены патологическим азартным играм, порнографической зависимости и чрезмерному риску, в то время как женщины в большинстве своем страдают от компульсивных покупок, расстройств пищевого поведения и чрезмерного загара. Понимание причин, лежащих в основе этих универсальных эпидемиологических реалий, может привести к разработке более целенаправленных стратегий вмешательства.</p>
<p>Понимание нашей биофильной природы (то есть любви к природе) вдохновляет нас на создание рабочих, коммерческих, городских и больничных пространств, которые соответствуют нашим эволюционно обусловленным ландшафтным предпочтениям (см. главу 2). Например, пациенты, размещенные в палатах с окнами, выздоравливают быстрее, чем их сверстники в помещениях без окон. Жилищные проекты в городах США - яркий пример последствий стремления оптимизировать не ту метрику (например, минимизировать стоимость здания) вместо того, чтобы попытаться создать экологически чистую среду, способствующую общинной социальности.</p>
<empty-line/>
<p>На политиков возложена огромная ответственность - они должны принимать стратегии вмешательства, защищающие благосостояние потребителей. Такая цель не может быть полностью реализована, если подавляющее большинство политиков не знают о том, как наша эволюционная биология формирует наши предпочтения, выбор и поведение. Нет необходимости говорить о том, что точное понимание взаимосвязи между нашими генами и уникальным жизненным опытом необходимо для выработки наиболее эффективной социальной политики, направленной на повышение благосостояния потребителей. В конечном счете, наше счастье как потребителей определяется сложным взаимодействием культурных и биологических факторов.</p>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Потребители - существа как культурные, так и биологические. Хотя многие потребительские предпочтения, потребности и желания варьируются в разных культурах, многие другие универсально схожи, поскольку являются проявлениями общего потребительского инстинкта. В некоторых случаях межкультурные различия между потребителями обусловлены биологическими факторами (т. е. природа формирует воспитание). Наше общее биологическое наследие, сформировавшееся под воздействием дарвиновских сил естественного и полового отбора, объединяет нас в пресловутой глобальной потребительской деревне. В конечном счете, осознание дарвиновских корней нашего потребительского инстинкта имеет неоценимое значение для понимания наших общих человеческих предпочтений, потребностей и желаний.</p>
<empty-line/>
<p>Глава 2</p>
<empty-line/>
<p>Сначала мы едим, а потом делаем все остальное.</p>
<p>-МЭРИ ФРЭНСИС КЕННЕДИ ФИШЕР,</p>
<empty-line/>
<p>АМЕРИКАНСКИЙ КУЛИНАРНЫЙ КРИТИК</p>
<empty-line/>
<p>И АВТОР КНИГ О КУЛИНАРИИ</p>
<empty-line/>
<p>Натуральный отбор отбирает черты и формы поведения, которые повышают вероятность выживания организма, чтобы размножаться и передавать свои гены. Таким образом, самой главной целью всех организмов является стремление к выживанию. Важнейшей задачей выживания, стоящей перед животными, является обеспечение потребности в калориях, необходимых для поддержания жизни. Более того, если они не являются хищниками - высшими животными в соответствующей пищевой цепочке, - их задача состоит в том, чтобы не стать чьим-то обедом. Таким образом, многие адаптации, связанные с выживанием, связаны с добычей пищи и избеганием хищников. Давайте рассмотрим, как эти две проблемы выживания проявляются на потребительской арене.</p>
<p>Если ленивец является одним из самых ленивых животных, то колибри, возможно, возьмет корону за звание самого энергичного. Учитывая необычайно высокую базальную скорость метаболизма, колибри регулярно потребляет больше, чем вес ее тела в день, чтобы не умереть с голоду. Медведи гризли ежегодно вступают в отчаянную гонку за выживание: они должны накопить, потребить и сохранить достаточное количество калорий до начала сезонной спячки. Неспособность накопить необходимый слой жира может привести к смерти. Одной из стратегий накопления пищи, которая решает эту адаптивную проблему, является обжорство лосося, когда эта рыба поднимается вверх по реке на нерест. В более широком смысле, потребление высококалорийной пищи является адаптивной стратегией для многих видов, поскольку неопределенность и нехватка калорий - две ключевые проблемы выживания, с которыми сталкиваются все животные. Люди ничем не отличаются от них. На протяжении большей части нашей эволюционной истории у нас не было легкодоступных источников пищи. Вместо этого мы постоянно сталкивались с эволюционным давлением, связанным с нехваткой и неопределенностью калорий. Это привело к формированию у нас так называемого генотипа бережливости; мы обладаем врожденной физиологической способностью, а также соответствующим поведением для быстрого накопления жира в периоды изобилия в качестве эволюционной адаптации к последующим эндемическим приступам острой нехватки пищи. 2</p>
<p>Как адаптации, связанные с едой, проявляются в потребительской сфере? Люди во всем мире предпочитают жирную и высококалорийную пищу. Другими словами, наши вкусовые рецепторы эволюционировали так, что мы предпочитаем сочные гамбургеры сырой брокколи. Поэтому неудивительно, что самые успешные мировые сети ресторанов быстрого питания имеют одну общую черту: они доставляют вкусную и жирную пищу в ненасытные рты. Торговое издание Restaurants &amp; Institutions ежегодно составляет рейтинг четырехсот самых продаваемых сетей ресторанов. 3  В 2008 году в первую десятку вошли (в порядке убывания) McDonald's, KFC, Burger King, Starbucks, Subway, Pizza Hut, Wendy's, Taco Bell, Domino's Pizza и Dunkin' Donuts. Рейтинг был таким же и в 2007 году. Что объединяет эти рестораны? Что делает их такими успешными? Они производят и продают высококалорийную пищу, которая отвечает нашим развитым вкусовым предпочтениям. Никто не оспаривает тот факт, что McDonald's создал длинный список запоминающихся рекламных роликов. Однако такая реклама не призвана формировать новые потребности или предоставлять какую-либо новую или значимую информацию. Скорее, они напоминают вам, что в следующий раз, когда уровень сахара в крови будет низким, а желудок начнет урчать от голода, золотые арки McDonald's должны быть в центре вашего внимания. Диета Аткинса пользуется коммерческим успехом, потому что она на развитых предпочтениях людей к жирной пище. Точно так же, как у медведей гризли есть эволюционная склонность к жирному лососю, у людей инстинктивно возникает желание потреблять большое количество яиц, стейков и полосок бекона (все это разрешено диетой Аткинса). В данном случае успех продукта напрямую связан с его соответствием эволюционной предрасположенности.</p>
<p>Я ЕМ, ЧТОБЫ ЖИТЬ, И ЖИВУ, ЧТОБЫ ЕСТЬ</p>
<p>Одержимость человека едой проявляется в бесчисленных формах. Свидетельством тому является существование телеканала Food Network. Почти все важные ритуалы и обряды перехода включают в себя еду, будь то первое свидание, бар-мицва, свадьба, семейная встреча (например, ужин в День благодарения), приглашение друзей на ужин в честь дня рождения и даже похороны. Наши самые важные жизненные этапы действительно вымощены сочными шведскими столами. Поэтому неудивительно, что во многих культурных продуктах еда является центральной темой. К картинам, связанным с едой, относятся несколько знаменитых изображений Тайной вечери, работы импрессионистов, таких как "Обед на гербе" Эдуарда Мане и "Обед канотье" Пьера-Огюста Ренуара, а в последнее время - "32 банки супа Campbell's" поп-художника Энди Уорхола. В ряде успешных ситкомов действие разворачивается в атмосфере, связанной с едой, или с многочисленными темами, связанными с едой, в том числе в "Алисе", "Тройной компании", "Чирс" и британской комедии "Башни Фолти". Фильмы о еде могут быть самыми разными - романтические комедии, драмы и анимация. Среди них - "Джулия и Джулия", "Большая ночь", "Без оговорок", "Шоколад", "Рататуй", "Гранд-буфф", "Хозяйка специй", "Вилли Вонка и шоколадная фабрика", "Тампопо", "Ешь, пей, мужчина, женщина", "По большей части Марта", "Пир Бабетты", "Бутылочный шок", "Боковой путь", "Женщина сверху" и "Как вода для шоколада". Иногда фильм или телешоу становятся наиболее известными благодаря культовой сцене, связанной с едой. Три из них, которые приходят на ум , - это чувственный обмен едой в качестве прелюдии к сексу в фильме "9½ недель", сцена фальшивого оргазма в закусочной в фильме "Когда Гарри встретил Салли" и сцена в ресторане, завершающая сериал "Сопрано".</p>
<p>При всем этом, пожалуй, ни один показатель не может так ярко отразить важность еды для человека, как количество идиом о еде, существующих в английском языке (и, несомненно, в других языках тоже). Вот забавная выборка: acquired taste, apple of my eye, as cool as a cucumber, as easy as apple pie, as sweet as honey, bad apple, bear fruit, big cheese, bite off more than one can chew, bite the hand that feeds you, born with a silver spoon in one's mouth, bring home the bacon, can't stomach it, chew the fat, couch potato, сливки урожая, плакать над пролитым молоком, есть грязь, есть скромный пирог, есть как птица, есть как лошадь, есть свои слова, есть из своих рук, есть кого-то на завтрак, пища для размышлений, запретный плод, плоды своего труда, сходить с ума, гусь сварился, величайшая вещь после нарезанного хлеба, half-baked idea, have a bigger fish to fry, have one's cake and it eat too, having a lot on one's plate, icing on the cake, in a nutshell, like taking candy from a baby, make a meal of it, meal ticket, meat-and-potatoes guy, no free lunch, not my cup of tea, out to lunch, упакован как сардины, пирог с неба, кусок торта, складывать все яйца в одну корзину, сыпать соль на раны, раскупается как горячие пирожки, проливать бобы, кормить с ложечки, принимать это с зерном соли, вот как крошится печенье, кусок сала, ходить по скорлупе, работать за арахис. Очевидно, что люди одержимы едой.</p>
<p>ДАРВИНОВСКАЯ ГАСТРОНОМИЯ</p>
<p>Несмотря на то, что многие предпочтения в еде являются врожденными (например, склонность к жирной пище), окружающая среда также играет важную роль в формировании наших кулинарных вкусов. В частности, она формирует наши вкусы посредством биологической передачи. Например, было доказано, что дородовое и послеродовое воздействие продуктов питания через амниотическую жидкость и грудное вскармливание влияет на последующие пищевые предпочтения ребенка. 4 На занятиях по курсу "Поведение потребителей" я часто прошу студентов перечислить примеры, связанные с потребителями, которые имеют культурную специфику. Неизменно один или несколько студентов упоминают потребление пищи, чтобы подчеркнуть важность культуры в формировании наших потребительских привычек. Китайцы едят больше риса, чем французы, а последние потребляют больше сыра, чем первые. Карибская кухня намного острее британской. Немцы пьют много пива, а в Саудовской Аравии алкоголь запрещен. Во многих культурах едят курицу, но способы ее приготовления могут кардинально отличаться (ливанский шиш-таук, перуанская коловратка, курица тандури и жареная во фритюре курица на американском Юге). В некоторых тайских традициях множество насекомых и личинок насекомых считаются вкусными деликатесами - эта практика известна как энтомофагия. В моем родном Ливане мы употребляем деликатесы, от которых большинство западных людей отшатнулись бы при одном только упоминании о них. К ним относятся коровьи языки, мозги и костный мозг, козьи яички и сырое мясо с булгуром. Ракообразные (например, крабы, креветки, омары) и свиное мясо запрещены кошерными законами, но являются основными блюдами в китайских буфетах. Примеры можно приводить бесконечно.</p>
<p>Культурные антропологи с удовольствием просто каталогизируют паноптикум кулинарных обычаев, не давая никаких объяснений тому, что могло привести к таким межкультурным различиям. В то время как многие кулинарные традиции, несомненно, обусловлены идиосинкразическими культурными и историческими факторами, может ли быть так, что дарвиновские силы формируют некоторые из этих гастрономических различий? По мнению Пола В. Шермана, ученого-эволюциониста из Корнелла, многие кулинарные традиции являются адаптацией к местным условиям, и эту идею он назвал дарвиновской гастрономией. Его целью было изучить конкретные элементы кулинарных традиций, в частности, степень использования специй при приготовлении мясных и овощных блюд. Как вы думаете, очень острая пища чаще ассоциируется с жарким или холодным климатом? Мы слышим о пряных мексиканских, тайских и карибских блюдах, но не слышим о шведской, канадской или британской кухне. Напрашивается вывод, что люди, живущие в теплом климате, чаще используют специи. Антимикробная гипотеза дает убедительное объяснение связи между температурой окружающей среды и использованием специй. В частности, использование специй направлено на борьбу с пищевыми патогенами. Такая борьба более эффективна в жарком климате по сравнению с холодным, поскольку в теплом климате распространенность и ассортимент патогенов выше, а скорость их распространения быстрее. Кроме того, Шерман и его коллеги подчеркивают тот факт, что мясные блюда чаще содержат пищевые патогены, чем овощные. Эта теоретическая основа позволила исследователям предсказать кросс-культурные различия в кулинарных традициях, которые в противном случае было бы практически невозможно сделать, если бы они не подходили к проблеме с эволюционной точки зрения. 5</p>
<p>В двух отдельных работах 6 Шерман и его коллеги провели контент-анализ кулинарных книг из тридцати шести разных стран, охватывающих шесть континентов и шестнадцать из девятнадцати языковых семей; выборка была исключительно разнородной и обеспечивала глобальный охват. Многие мясные и овощные блюда из каждой страны были закодированы с точки зрения количества специй, которые требовались для каждого конкретного рецепта. Кроме того, была зафиксирована среднегодовая температура для каждой страны. Основные выводы весьма показательны и демонстрируют адаптивную природу кулинарных традиций. Во-первых, использование специй действительно положительно коррелирует с температурой окружающей среды в стране, причем это справедливо как для мясных, так и для овощных блюд. Во-вторых, положительная корреляция более выражена для мясных блюд. Кстати, полученные результаты справедливы не только при сравнении между странами, но и при сопоставлении использования специй в разных регионах одной страны (Китай и США). Кроме того, различия в использовании специй в разных странах не были связаны с доступностью специй в разных регионах, что еще больше подтверждает биологическое объяснение. Шерман и Биллинг заключают: "Таким образом, кулинарные книги разных эпох - это не просто диковинки. По сути, они представляют собой письменные отчеты о наших коэволюционных гонках против болезней, передающихся через пищу . Очищая продукты от патогенов перед употреблением, пользователи специй способствуют здоровью, долголетию и физической форме себя, своей семьи и своих гостей". Дарвиновский взгляд на гастрономию, таким образом, помогает нам понять, почему "некоторые любят погорячее" (именно погорячее!)." 7</p>
<p>Йохсуке Охцубо недавно применил антимикробную гипотезу для изучения использования специй и уксуса в японской кухне. 8 В частности, он предсказал, что блюда на основе мяса, летние рецепты, рецепты из более теплых регионов и рецепты без подогрева (например, суши) потребуют большего использования специй и уксуса, чем овощные блюда, зимние рецепты, рецепты из более холодных регионов и рецепты с подогревом, соответственно. В двух наборах данных эти предсказания в основном оправдались. Интересно, что, хотя японская практика маринования продуктов может служить адаптивной кулинарной практикой, она также связана с высоким уровнем рака желудка в японском обществе. 9</p>
<p>Многие религиозные диетические законы можно проанализировать с такой дарвиновской точки зрения. Например, в свете различий в вероятности появления пищевых патогенов в мясных и немясных продуктах неудивительно, что все фрукты и овощи считаются кошерными, а многие мясные источники белка - нет. Устрицы и моллюски могут содержать опасные биотоксины (противоядия от которых не существует), которые приводят к паралитическому отравлению моллюсками. Человек может умереть всего за тридцать минут после употребления зараженного животного. Следует отметить, что невозможно визуально определить, какой из двух моллюсков заражен, равно как и предположить, что качество или прозрачность воды является показателем вероятности заражения моллюска. Видение других животных (например, морских птиц), потребляющих моллюсков в конкретном районе, также не является точным показателем вероятности заражения. Приготовление зараженных животных не удаляет биотоксины. Наконец, порча этих животных увеличивается в зависимости от температуры окружающей среды (и, как следствие, отсутствия холодильника). 10</p>
<p>Можно предположить, что отсутствие холодильников в бронзовом веке в сочетании с палящим зноем Ближнего Востока создавали неоптимальные условия для употребления таких животных. Поскольку древние евреи не знали о биотоксинах и не могли полагаться на визуальную информацию для определения источников заражения (а значит, не могли передать их через культурное обучение), они приняли "божественный" указ, запрещающий употребление моллюсков и ракообразных. Какое объяснение более вероятно? Мое, основанное на наборе последовательных и простых научных фактов, против религиозного, которое коренится в невидимом всемогущем и всезнающем божестве, которое, как оказалось, проявляет особый интерес к нашему выбору пищи. Бритва Оккама здесь в порядке, поскольку она постулирует, что при наличии альтернативных объяснений того или иного явления предпочтительнее более простое и понятное. В качестве примечания отмечу, что, когда Тора перечисляет конкретных животных, которых можно или нельзя употреблять в пищу, ее антропогенное происхождение весьма показательно. По-видимому, Бог обладал ограниченными знаниями о существующей и вымершей мировой фауне, поскольку все животные, перечисленные в Торе, относятся только к Ближнему Востоку и к определенному периоду бронзового века. Нет никаких особых предписаний относительно употребления в пищу динозавров, мамонтов, коал, лам, белых медведей, дельфинов реки Амазонки, кассаури и утконосов.</p>
<empty-line/>
<p>ЗАПИСАНО В НАШИХ ГЕНАХ: СОЛЬ И МОЛОКО КАК ПРИМЕРЫ</p>
<p>Афроамериканцы гораздо чаще страдают ожирением и гипертонией по сравнению со своими кавказскими сверстниками. 11 Некоторые люди предполагают, что в этом виноваты культурные особенности питания (например, склонность к жареной пище на глубоком Юге). Безусловно, выбор образа жизни влияет на состояние здоровья, однако некоторые последние данные о гипертонии позволяют предположить, что она может быть связана с силами естественного отбора. Соль - главный виновник гипертонии, поэтому первая линия медицинского вмешательства для тех, у кого высокое кровяное давление, заключается в снижении потребления соли. Однако, как выяснилось, способность человеческого организма метаболизировать соль заложена в наших генах. Другими словами, два человека, потребляющие одинаковое количество соли, будут метаболизировать этот минерал совершенно по-разному. Особый интерес представляет распределение полиморфизмов генов (вариантов проявления того или иного гена), связанных с чувствительностью человека к соли и его способностью удерживать воду, в зависимости от расстояния до экватора. 12 Люди, живущие ближе к экватору, обладают полиморфизмами генов, которые усиливают задержку воды; эти варианты генов становятся менее распространенными по мере удаления от теплого климата. Это исследование важно тем, что оно демонстрирует, как способность организма метаболизировать определенные продукты и приправы частично формируется под воздействием селективного давления. С медицинской точки зрения знание такой информации очень ценно. При прочих равных условиях ливанцам чаще приходится следить за потреблением соли, чем россиянам.</p>
<p>Способность к метаболизму соли не только заложена в наших генах, но и культурное отношение к соли, похоже, является биологическим производным. Антрополог Сьюзан Карман исследовала связь между степенью воздействия соли на рацион и культурно предписанным отношением к соли (например, "не стоит своей соли"). 13 Она обнаружила, что в культурах, где рацион в основном состоит из животных (и, следовательно, потребление соли выше), отношение к соли более негативное, чем в тех, где рацион в основном состоит из растений (и, следовательно, потребление соли ниже). То есть отношение той или иной культуры к соли - приправе, которая очень важна для выживания (например, потребление соли может служить защитной стратегией против катастрофической потери жидкости из-за патогенной инвазии 14 ), - тесно связано с рационом, который исторически употребляли люди этой культуры. Исследование Кармана подтверждает, что многие специфические для данной культуры практики и взгляды формируются под влиянием биологических реалий.</p>
<p>Одним из наиболее убедительных примеров коэволюции генов и культур в сфере питания является географическое распределение толерантности к лактозе среди человеческих популяций. Характерно, что народы, которые исторически вели пастушеский образ жизни (то есть пасли скот) и чаще употребляли молочные продукты, прошли генетический отбор на устойчивый к лактазе аллель гена лактазы человека. Частота встречаемости этого аллеля гораздо выше у европейских народов, чья история уходит корнями в пастушеский образ жизни, по сравнению с непастушескими китайцами; в Китае этой генетической мутацией обладает 1 процент населения. 15 Это показательный пример того, как разная частота культурной практики (пастушеский образ жизни) может привести к генетическим изменениям в человеческих популяциях. Наши гены влияют на наши культуры, но наши культуры также могут влиять на наши гены (причинно-следственный эффект работает в обоих направлениях). Невероятно, но этот процесс коэволюции генов и культур повлиял и на гены крупного рогатого скота. Например, гены скота, способствующие быстрому отъему телят, чаще встречаются в пастушеских обществах, так как там выгоднее иметь более ранний доступ к молоку скота для рациона пастухов. 16 Это еще раз демонстрирует глупость тех, кто утверждает, что эволюционная теория игнорирует важность культуры и других факторов окружающей среды. Гены скотоводов, как и гены их скота, были изменены в результате культурной практики, а именно способа существования.</p>
<p>РАЗНООБРАЗИЕ - ПРИПРАВА К ЖИЗНИ</p>
<p>Недавно моя семья отправилась в двухнедельный отпуск по системе "все включено" в Ривьера-Майя в Мексике. Хотя мне очень хотелось отдохнуть, я опасалась одного непреодолимого соблазна, который мог заманить меня, пока я резвилась на солнце: шведских столов, где можно есть все подряд. Проведя предыдущие три месяца на ограничительной белковой диете и добившись значительного снижения веса, я опасалась, что четырнадцать дней чревоугодия могут свести на нет все мои усилия. Я несколько раз отдыхала по системе "все включено" (например, в Club Med и Sandals) и разговаривала с людьми, которые работают на этих курортах. По общему мнению, набрать от трех до пяти килограммов в неделю - обычное дело. Что делает постоянный призыв шведского стола таким непреодолимым? Во-первых, шведские столы удовлетворяют нашу врожденную склонность к поглощению пищи. Вспомните, что дефицит калорий и неопределенность калорий были эндемическими проблемами выживания в нашем эволюционном прошлом. Не нужно много усилий, чтобы убедить наш мозг в необходимости повторного поведения "приближения" при виде бесконечного количества сочных продуктов. Во-вторых, шведские столы предлагают огромное разнообразие блюд, которое большинству людей трудно игнорировать.</p>
<p>В ряде исследований был продемонстрирован эффект разнообразия, согласно которому увеличение количества предлагаемых продуктов питания приводит к соответствующему увеличению общего количества съеденного. 17 Разнообразие может быть представлено одним из нескольких способов. Например, можно предложить продукты A и B в сравнении с продуктами A, B, C и D (при этом общее количество калорий остается неизменным в двух наборах предложений). Например, под A, B, C и D могут подразумеваться куриные крылышки, кусочки пиццы, картофель фри и конфеты M&amp;M. Эффект разнообразия в этом случае может проявиться в большем количестве потребленных калорий при наличии четырех продуктов. Второй способ исследовать эффект разнообразия заключается в том, чтобы оставить тип пищи неизменным, но предложить один вкус против нескольких вкусов продукта (например, йогурта). Действительно, было показано, что при наличии трех вкусов йогурта люди потребляют больше йогурта, чем при наличии одного вкуса. 18 Третий способ, с помощью которого был подтвержден эффект разнообразия, я считаю наиболее интересным. Если просто варьировать безвкусные и не имеющие запаха характеристики данного продукта питания (например, его форму или цвет), то количество съеденной пищи увеличивается. Например, Барбара Кан и Брайан Вансинк создали разные партии конфет M&amp;M, изменяя количество цветов, а также их распределение внутри одной партии. 19 Они обнаружили, что количество съеденных конфет увеличилось на 77 процентов просто за счет манипуляций с этими двумя характеристиками предлагаемых продуктов. Аналогичные результаты были получены при использовании макарон разных форм; большее количество форм приводило к большему количеству съеденного. 20 Независимо от того, существует ли реальное разнообразие предлагаемых продуктов или воспринимаемое (т.е. манипулируя признаками без вкуса и запаха), разнообразие приводит к увеличению потребления пищи. Эффект разнообразия имеет большое значение для маркетинга. Например, увеличение количества представленных джемов (шесть или двадцать четыре) на дегустационном стенде увеличило число покупателей, остановившихся у стенда, на 20 процентов. 21</p>
<p>Почему потребители поддаются этому эффекту разнообразия? Эволюционный ответ довольно прост. Наша тяга к разнообразию пищи обусловлена тем, что мы всеядны (т. е. универсальны в питании). Даже меньшие генералисты, такие как травоядные, могут варьировать в своем стремлении к разнообразию пищи: одни ограничиваются относительно небольшим количеством растений, другие включают в свой рацион более разнообразную пищу (т.е. большее количество растений). В целом, эволюция стремления к разнообразию в добывании пищи связана с двумя различными механизмами: (1) максимизацией вероятности получения необходимого количества разнообразных питательных веществ и (2) минимизацией вероятности попадания в организм слишком большого количества токсинов из единственного источника пищи. 22 Так называемый эффект десерта обусловлен нашей врожденной склонностью к выбору разнообразной пищи. Таким образом, даже если мы насытились калориями, мы все равно не можем удержаться от того, чтобы не съесть шоколадный мусс.</p>
<p>Эффект разнообразия не следует путать со стандартным мнением классических экономистов о том, что при прочих равных условиях иметь больше возможностей выбора лучше, чем иметь меньше, - позиция, которая впоследствии была оспорена многочисленными учеными-бихевиористами. Например, чем больше количество фондов, из которых можно выбирать для внесения взносов в пенсионный план 401(k) (от 2 до 59), тем ниже коэффициент участия. При прочих равных условиях каждый дополнительный десяток фондов, доступных в рамках общего набора вариантов, приводит к снижению коэффициента участия на 1,5-2 процента. 23 В своей замечательной книге "Парадокс выбора: Почему больше - это меньше" Барри Шварц подчеркивает, что наличие большего выбора зачастую вредит принятию широкого спектра решений. В качестве прелюдии к демонстрации убывающей отдачи от постоянно растущего числа вариантов выбора Шварц приводит несколько поразительных цифр о разнообразии товаров в супермаркете среднего размера, в том числе (количество вариантов в скобках): крекеры (85), печенье (285), холодный чай и напитки для взрослых (75), закуски, такие как чипсы и крендели (95), супы (230), соусы для макарон (120), салатные заправки (175), крупы (275), соус для барбекю (64), масло для загара и крем для загара (61), зубная паста (40), губная помада (150) и шампунь (360).24 Далее он подчеркивает взрывной рост выбора в других областях, включая электронные гаджеты, университетские специальности, телеканалы, коммунальные услуги, медицинское страхование и пенсионные планы. Брайан Вансинк и Джеффри Собал отмечают, что ежедневно люди принимают более 225 решений, связанных с едой (например, сколько есть, когда есть, где есть), из которых 59 связаны именно с выбором продуктов питания. 25 При таком количестве решений очевидно, что поговорка "меньше - значит больше" здесь особенно уместна - иначе потребители часами занимались бы только выбором продуктов питания.</p>
<p>В то время как люди в целом стремятся к разнообразию в еде, стремление к этому разнообразию у разных людей разное. Как часто вы пробуете новые рестораны или новые виды кухни? Есть ли у вас три или четыре любимых ресторана, в которые вы всегда возвращаетесь? Заказываете ли вы одно и то же блюдо каждый раз, когда посещаете любимую забегаловку? Можете ли вы есть жареного цыпленка без гарнира, или в любой прием пищи вы должны иметь разнообразие (например, к цыпленку должен подаваться салат, печеный картофель, хлеб и т. д.)? Ответы на эти вопросы показывают, в какой степени вы стремитесь к разнообразию при выборе еды. Пол Розин, один из выдающихся психологов-пищевиков последних четырех десятилетий, и Морин Марквит продемонстрировали, что стремление людей к разнообразию пищи коррелирует между категориями продуктов. 26 Например, если вы стремитесь к разнообразию, когда речь идет о фруктах или овощах, вы также, вероятно, будете стремиться к разнообразию, когда речь идет о супах. То, что стремление к разнообразию в еде действует в отношении нескольких категорий продуктов питания, не обязательно означает, что оно переходит в стремление к разнообразию в различных категориях продуктов и контекстах, не связанных с едой. Например, я бы рискнул сказать, что человек может стремиться к разнообразию в еде, но не стремиться к разнообразию в сексе (опросник Sociosexual Orientation Inventory позволяет определить предпочтение сдержанной и несдержанной сексуальности).</p>
<p>Склонность к поиску разнообразия в еде существует не только на индивидуальном уровне, но и документирована на межкультурном уровне. Розин, а также несколько его коллег, задали потребителям из Франции, Германии, Италии, Швейцарии, Великобритании и США два вопроса, призванных отразить их стремление к разнообразию пищи (используя мороженое и рестораны в качестве стимулов выбора). 27 В частности, участников спрашивали, предпочитают ли они мороженое, предлагающее десять или пятьдесят вкусов, и ожидают ли они, что в ресторане должно быть много вариантов блюд или несколько предложений от шеф-повара. Хотя потребители во всех шести странах ценят некоторое разнообразие, респонденты из Великобритании и США отдавали значительно более выраженное предпочтение большему разнообразию вкусов мороженого и большему количеству вариантов блюд. На мой взгляд, это, скорее всего, связано с движением за массовую кастомизацию, которое впервые стало заметным в 1980-х годах, когда маркетологи создавали все более мелкие микрочастицы потребительских рынков, призванные удовлетворить бесконечные идиосинкразические вкусы. Шеф-повар Гордон Рамзи снимается в "Кухонных кошмарах" - телевизионном шоу, посвященном возрождению провальных ресторанов. Частой проблемой, которую выявляет Рамзи , является слишком большое и обременительное меню, что подчеркивает склонность владельцев ресторанов предоставлять широкий выбор блюд широкому кругу клиентов. Его решение - всегда предлагать более компактное и целенаправленное меню, не только потому, что оно создает меньше путаницы для посетителей, но и потому, что позволяет поварам и шеф-поварам быстрее готовить блюда. В заключение можно сказать, что разнообразие действительно может быть специей жизни, но только в том случае, если потребители не испытывают информационной перегрузки. В этом случае выигрывают те рестораторы, которым удается найти правильный баланс.</p>
<p>СИТУАЦИОННОЕ ВЛИЯНИЕ НА ПОТРЕБЛЕНИЕ ПИЩИ</p>
<p>Потребление пищи - это явление, на которое сильно влияет широкий спектр ситуационных переменных. На количество калорий, потребляемых во время любого приема пищи, влияют настроение человека, ситуация голода, количество доступной пищи, гормональные влияния - вот лишь несколько ключевых движущих факторов. 28</p>
<empty-line/>
<p>Настроение</p>
<p>Взаимосвязь между нашим настроением и потреблением пищи очень сложна. Я имею в виду ситуативные настроения, а не черты личности, которые могут порождать индивидуальные различия в предрасположенности к радости или грусти. Во-первых, необходимо различать различные временные определения настроения, а также их валентность (т. е. силу состояния настроения). Кто-то может находиться в клинической депрессии, с тяжелым и длительным негативным настроением. У человека может быть легкая дисфория - более легкое и преходящее состояние синевы. Или у человека может быть плохое настроение, потому что у него был тяжелый рабочий день. Аналогичные различия можно провести и для состояний хорошего настроения. Кроме того, важно различать настроение как фактор, предшествующий приему пищи, и настроение как следствие приема пищи. Исследователя может интересовать, будет ли человек с большей вероятностью есть в позитивном или негативном настроении. В этом случае настроение предшествует приему пищи. Можно также выяснить, влияет ли поедание шоколада на настроение человека, и в этом случае настроение является результатом потребления пищи. После краткого перечисления способов, которыми могут быть связаны настроение и еда, я ограничусь рассмотрением эмоционального питания, а именно того, как наше ситуативное настроение влияет на то, сколько и, в некоторой степени, что мы едим.</p>
<p>Анекдотически кажется, что как хорошее, так и плохое настроение может привести к увеличению потребления пищи. Все мы слышали о том, что для борьбы с тоской, одиночеством или скукой необходимо употреблять комфортную пищу. Точно так же счастливые люди часто заявляют, что их хорошее настроение вызывает аппетит. Исследования действительно показали, что как позитивное, так и негативное настроение может усиливать тягу к еде. Например, участники одного исследования сообщили, что они чаще ели после счастливых жизненных событий (например, женитьбы или рождения ребенка), чем после печальных (например, романтического разрыва). 29 С другой стороны, люди, которым внушали грустное настроение (после просмотра "Истории любви"), съедали больше попкорна с маслом, чем те, кому внушали радостное настроение (после просмотра "Милого дома Алабамы").  целом, грустное настроение увеличивало потребление гедонистических продуктов (попкорна с маслом и конфет M&amp;M), но уменьшало потребление более здоровой альтернативы (изюма). 30 Тем не менее, кажется, что мы обречены есть больше, независимо от нашего ситуативного настроения.</p>
<p>Наше настроение не только потенциально влияет на количество потребляемой пищи, но и на то, какие продукты мы хотим съесть. И счастливые, и грустные люди стремятся к комфортной пище, однако конкретные виды комфортной пищи различаются. Счастливые люди чаще ищут более здоровую пищу для комфорта, чем их грустные коллеги (например, стейк вместо чипсов). Интересно, что существует выраженная половая разница в предпочитаемых продуктах утешения. Мороженое, шоколад и печенье - любимые продукты для комфорта женщин; мороженое, суп и пицца или паста - соответствующие предпочитаемые продукты для комфорта мужчин. 31.</p>
<p>Похоже, что если не считать изнурительной депрессии, при которой аппетит может быть сильно подавлен, то весь спектр состояний настроения способствует повышению склонности к еде. С точки зрения эволюции это, пожалуй, неудивительно, учитывая нашу врожденную склонность к накоплению пищи. Наше настроение - это действительно пленник наших кишок!</p>
<p>Наличие продуктов питания</p>
<p>Меня, канадца, живущего в Монреале, но регулярно путешествующего в США, постоянно поражают размеры порций, которые в Америке считаются нормальными. Конечно, в соответствии с клише "Когда Америка чихает, Канада простужается", американский феномен "суперразмера" (см. документальный фильм 2004 года "Суперразмер меня") постепенно проник в канадскую этику. На самом деле постепенное увеличение размеров порций - это явление, которое может легко прижиться в любой культуре, поскольку оно вызывает у нас врожденную способность к накопительству пищи. Увеличение порций проявляется во многих аспектах, в том числе в среднем увеличении размеров порций закусок в торговых автоматах, стандартных размеров упакованных продуктов в супермаркетах и стандартных размеров порций ресторанных блюд. В итоге можно сделать вывод, что для большинства продуктов питания средний размер порции сегодня гораздо больше, чем несколько десятилетий назад. Конечно, если бы люди обладали врожденной способностью прекращать прием пищи при достижении сытости, то увеличение размера порций не имело бы особого значения. Увы, большинство из нас лишены этого механизма. Вместо этого у нас есть диаметрально противоположный инстинкт - наедаться, когда количество пищи превышает порог сытости.</p>
<p>Многочисленные исследования показали, что увеличение доступности пищи, выражающееся в увеличении размера порций, приводит к повышению калорийности рациона при любом приеме пищи. Это справедливо для широкого спектра продуктов, включая макароны, попкорн и сэндвичи, причем как для взрослых, так и для детей. 32 Невольно возникает вопрос, не усугубляет ли родительская практика заставлять детей доедать все, что лежит на их тарелках, нашу врожденную склонность к перееданию при наличии большого количества еды. "Мама, существует положительная корреляция между количеством потребляемых калорий и размером порции, поэтому, пожалуйста, не заставляй меня убирать тарелку. Порции слишком большие!" Если говорить серьезно, то практические последствия для контроля веса вполне очевидны. Крайне важно контролировать размер порций, иначе почти гарантировано переедание. Например, если вы собираетесь сесть за просмотр фильма дома и вам захотелось картофельных чипсов, не ешьте из большого пакета, так как это гарантирует, что вы наедитесь. Вместо этого переложите меньшее количество чипсов в маленькую миску, которая послужит сигналом к насыщению. Подобные небольшие изменения в поведении могут в значительной степени обуздать наш инстинкт переедания.</p>
<p>Ситуационный голод</p>
<p>Одно из главных предписаний, связанных с едой, - не принимать решения о питании в голодном состоянии, поскольку это часто приводит к плохому питанию и диетическим последствиям. Накопленные данные свидетельствуют о том, что голод пагубно влияет на наше мышление. Решения могут включать в себя то, что приготовить на ужин, что заказать в ресторане или что и в каком количестве купить в продуктовом магазине . Например, покупатели, не страдающие ожирением, тратят в супермаркете тем больше, чем дольше они были лишены пищи. 33 Наше отношение к еде более позитивно, когда мы голодны, и, в частности, наше отношение к продуктам с высоким содержанием жира возрастает, когда мы голодны. 34 Ситуативный голод может также привести нас к перееданию. Это причина, по которой голодные диеты могут дать обратный эффект, потому что человек может легко поддаться голоду. Вместо этого диеты, которые предписывают потребление небольшого количества калорий в течение дня по нескольку раз, потенциально могут сдерживать голод и тем самым снижать вероятность переедания в любой момент приема пищи.</p>
<p>Ситуативный голод влияет не только на наше поведение, связанное с едой, но и на наши брачные предпочтения. В частности, будучи голодными, мужчины отдают предпочтение более тяжелым женщинам. 35 Это придает новый смысл поговорке о том, что путь к сердцу мужчины лежит через его желудок! Невероятно, но голод заставляет нас сильнее желать денег, а усиление ситуативного желания денег делает нас более голодными. 36 Похоже, что наша врожденная способность запасаться едой, когда мы голодны (исконная мера ресурсов), узурпирована для целей запасания более поздней культурно определенной косвенной меры ресурсов (денег).</p>
<p>Менструальный цикл</p>
<p>Как я уже упоминал в главе 1, тошнота при беременности - это адаптация, призванная защитить растущий плод от потенциального вреда при контакте с пищевыми патогенами. Многие пищевые пристрастия и отвращения во время беременности также можно рассматривать как проявление ситуативных предпочтений, призванных защитить плод во время органогенеза (процесс в течение первого триместра беременности, когда органы формируются внутриутробно). При этом существует множество других вопросов, связанных с питанием и репродуктивным статусом женщины, которые лучше всего объяснить с помощью эволюционной концепции. То, сколько женщина ест и какие продукты ей больше всего нравятся, в значительной степени зависит от ее менструального цикла. 37 Эрик Стенстром - один из моих аспирантов на сайте - и я отслеживали желания, предпочтения и покупки женщин, связанные с едой, на протяжении тридцати пяти дней подряд. Мы обнаружили, что в лютеиновую фазу (по сравнению с фертильной) женщины жаждали более высококалорийных продуктов, чувствовали себя более голодными, потребляли больше калорий и тратили больше денег на еду. 38 Многие женщины, несомненно, знают об этих фактах, хотя бы на своем личном опыте. Тем не менее, полезно напомнить женщинам, что колебания их аппетита отчасти обусловлены изменением гормонального фона. Подумайте о том, какие последствия для контроля веса может иметь такая простая информация.</p>
<p>Отвращение к еде</p>
<p>Я сосредоточился на способности пищи служить в качестве аттрактанта. Однако пища также может служить одним из самых сильных известных репеллентов. Отвращение к пище - это адаптация к возможному воздействию вредных инфекций, и поэтому оно обладает универсальными элементами, которые сохраняются независимо от культурной среды. Например, черты лица, ассоциирующиеся с отвращением, универсальны. В кросс-культурных исследованиях, посвященных триггерам отвращения, телесные выделения и испорченная, разлагающаяся пища являются двумя наиболее распространенными триггерами. 39 Как можно применить эту информацию в маркетинговом контексте? Городские легенды и слухи, связанные с компанией, имеют множество разновидностей. Большинство из них призваны вызвать отвращение к пище. Слух о том, что компания X принадлежит сатанинскому культу, не так интересен, как слух о том, что компания Y использует овечьи глаза в своих мясных продуктах. Другими словами, скорость распространения слухов о компаниях наиболее высока, когда соответствующий мем (мем - культурный аналог гена, термин, введенный Ричардом Докинзом в 1976 году) связан с отвращением к еде. Таким образом, слух о ресторане быстрого питания, где сотрудника застали мочащимся на разлагающееся мясо гамбургера, - это высшая степень распространения слухов в компании, поскольку в нем сочетаются два самых сильных возбудителя отвращения. Соответственно, понимание этих принципов может предупредить транснациональную компанию о потенциально глобальном разрушительном эффекте слухов, связанных с отвращением.</p>
<p>Несколько лет назад одна из групп на моем курсе по поведению потребителей изучала эффект заражения товарами и его связь с отвращением. Они провели наблюдательное исследование в супермаркете, в ходе которого подсчитывали количество случаев, когда покупатели воздерживались от того, чтобы взять первый попавшийся товар на полке, и вместо этого выбирали товар из дальней части полки. В данном конкретном случае поведение было иррациональным, поскольку продукты были упакованы, а значит, вероятность заражения от рук к продукту была нулевой (как это могло бы произойти при работе с продуктами на фруктовом прилавке). Тем не менее, студенты задокументировали поведение многих потребителей. Инстинкт избегания пищевых загрязнений заставил людей неправильно использовать его в контексте, в котором в противном случае это было бы "нерационально". Стремление избежать пищевых загрязнений является настолько укоренившимся элементом нашей пищевой психологии, что большинство потребителей подсознательно проявляют бдительность и в других, вполне благополучных ситуациях. Эта повышенная бдительность проявляется не только на поведенческом, но и на физиологическом уровне. Достаточно посмотреть на фотографии людей, распространяющих микробы (например, при чихании или кашле), чтобы вызвать усиление иммунологической защиты. 40.</p>
<empty-line/>
<p>ЛАНДШАФТНЫЕ ПРЕДПОЧТЕНИЯ, ЛЮБОВЬ К ПРИРОДЕ,</p>
<empty-line/>
<p>И АНТРОПОГЕННОЙ СРЕДЫ</p>
<p>Поскольку накопление калорий - одна из главных проблем выживания, я посвятил большую часть своих рассуждений вопросам, связанным с едой. Однако существует множество других проблем выживания, с которыми сталкивались все организмы, включая человека, и, возможно, ни одна из них не была столь ужасающей, как стать чужим обедом. Более того, в нашей эволюционной истории еще одной экологической опасностью, с которой мы столкнулись, была возможность столкнуться с "конспецификами" (то есть представителями нашего вида), которые не принадлежали к нашей группе. По этим причинам мы эволюционно предпочитаем ландшафты, которые одновременно обеспечивают нам хорошую перспективу (чтобы видеть возможные опасности) и безопасное убежище (чтобы быть защищенными от этих опасностей). Такие ландшафты также обеспечивают нам хорошие точки обзора при охоте на дичь. Поскольку наше зрительное восприятие составляет примерно 90 процентов всех сенсорных процессов, неудивительно, что предпочитаемые нами места обитания являются визуально стимулирующими. Многочисленные исследования показали, что когда людям показывают широкий спектр ландшафтов, они, как правило, предпочитают те, которые наиболее соответствуют топографии, подразумеваемой теорией перспективного бегства. Мы, люди, предпочитаем саванноподобные места обитания 41 именно потому, что они предлагают широкую визуальную перспективу и возможности для укрытия. Многие особенности жилых домов, такие как веранды и крытые балконы, соответствуют основным постулатам теории перспективного убежища. 42 Близость к источникам воды - еще один элемент саванноподобных ландшафтов, которые послужили колыбелью нашего вида. Соответственно, многие из наших любимых пейзажей содержат воду в качестве центрального элемента (например, водопады). 43 Это также является ключевой причиной того, что большая часть населения мира живет вблизи крупных водоемов.</p>
<p>Было доказано, что предпочтения в выборе среды обитания являются видоспецифичными адаптациями. Идеальная среда обитания для белых медведей отличается от среды обитания верблюдов. Хотя это кажется очевидным при сравнении сред обитания и ландшафтов дико разных видов, поначалу может показаться непонятным, должны ли люди иметь оптимально предпочитаемую среду обитания или ландшафт. В конце концов, одним из ключевых преимуществ Homo sapiens была способность адаптироваться к радикально различным экологическим нишам. Несмотря на нашу видовую адаптивность, исследования, проведенные за последние тридцать лет в самых разных культурных и географических условиях, показали, что предпочтения в отношении ландшафта и среды обитания у людей совпадают. Эти врожденные склонности лучше всего улавливаются при выяснении предпочтений у детей. 44 По мере роста индивидуумы знакомятся с местной средой обитания, и она становится для них все более предпочтительной. Таким образом, масаи в Кении, инуиты на канадском севере, австралийские аборигены и яномамо в джунглях Амазонки, скорее всего, демонстрируют врожденную симпатию к саванноподобным ландшафтам, в дополнение к идиосинкразическим предпочтениям к своим соответствующим местным нишам. Наши инстинктивные ландшафтные предпочтения проявляются в широком спектре культурных продуктов, включая пейзажные картины, созданные в рамках радикально различных культурных традиций, ландшафтные календари, наскальные рисунки, ландшафтные и садовые дизайны (например, работы Ричарда Хаага), описания ландшафтов в литературных повествованиях, природные парки и архитектурный дизайн (например, некоторые проекты Фрэнка Ллойда Райта).</p>
<p>Природа не похожа на пресловутую роковую женщину: она одновременно и манящая, и опасная. У нас есть как врожденная любовь к живым системам (биофилия), так и врожденный страх перед определенными аспектами природы (биофобия). Например, арахнофобия (боязнь пауков) и офидиофобия (боязнь змей) адаптивны в том смысле, что на протяжении всей нашей человеческой истории было бы неплохо держаться подальше от потенциально смертельно ядовитых животных. Меня ужасно пугают комары - это особый вид энтомофобии (боязнь насекомых). Меня часто дразнили, что было бы мужественнее иметь фобию волка, акулы или медведя. Я отвечаю , что мой страх вполне адаптивен, учитывая, что комары, вероятно, ответственны за самое большое количество смертей в истории человечества. Несмотря на наше трепетное отношение к некоторым аспектам природы, растения и животные были неотъемлемой частью нашей эволюции как вида, и поэтому нам присущ биофильный инстинкт (т. е. инстинктивная любовь к природе). 45 Зоопарки, сафари и морские парки удовлетворяют наши биофильные потребности. Аквариумы переносят нашу любовь к природе в наши дома. Люди, которым посчастливилось поплавать с дельфинами, говорят об этом как о мистическом и благоговейном опыте. Я общался с волками в заповеднике в Нью-Мексико и могу с уверенностью сказать, что это был очень трогательный опыт. Садоводческая терапия имеет множество физических и психологических преимуществ, настолько, что часто используется в различных реабилитационных учреждениях, включая дома престарелых, больницы и тюрьмы. Природные просторы вызывают чувство духовного удивления, сходное с тем, которое обычно ассоциируется с религиозным восторгом. На самом деле, если концепция Бога - это недавний феномен, созданный человеком, то способность природы вызывать благоговение - это пережиток нашего эволюционного прошлого. Каждый год миллионы посетителей стекаются в такие национальные парки, как Йосемити, Зайон, Брайс-Каньон, Гранд-Каньон и Йеллоустоун, именно из-за нашей врожденной способности быть тронутыми такими грандиозными видами.</p>
<p>Взаимодействие с природой приносит значительную пользу здоровью. 46 Такое взаимодействие может включать общение с животными, наблюдение за природными пейзажами, походы в дикую природу или в городские парки. Некоторые восстановительные среды, такие как спа-салоны, обычно включают элементы природы в свой дизайн (например, ухоженные сады, крытые водопады). С другой стороны, возможно, самое важное из всех восстановительных пространств - больницы - в значительной степени не удовлетворяют наши биофильные потребности. Больницы, как правило, представляют собой антисептические, мрачные и зловещие места, лишенные каких-либо эстетических качеств, привлекательных для человека. В одном из классических исследований, посвященных восстановительному воздействию внешнего мира, послеоперационные пациенты, помещенные в больничные палаты с окнами, показали лучшие результаты, чем их коллеги без окон во внешний мир. 47 В целом, было доказано, что использование дневного света в помещениях повышает розничные продажи, производительность труда сотрудников и результаты тестов студентов. 48 Снижается умственная усталость и стресс, а удовлетворенность жизнью, взгляд на жизнь, умственная концентрация и продуктивность улучшаются благодаря общению с природой. Я вижу это воочию каждый год в Монреале, когда город просыпается от долгой зимней спячки и приступает к гедонистическому разврату на свежем воздухе, который сопровождает весну и лето. Реакция монреальцев на приход весны напоминает мне фильм 1990 года "Пробуждение", в котором герой Роберта Де Ниро буквально пробуждается от кататонического состояния, в котором он находился долгие годы.</p>
<p>Современная окружающая среда и стремительный образ жизни делают все более сложным удовлетворение врожденных биофильных потребностей, к которым мы все так стремимся. По меткому выражению писателя и журналиста Ричарда Лува, современная городская жизнь породила людей, страдающих от синдрома дефицита природы. Вспомните изображения городов, расположенных за "железным занавесом", городские проекты в чикагском Саут-Сайде или в Бронксе или многоэтажные дома в промышленных городах Великобритании. Какие слова или дескрипторы первыми приходят на ум? Зачастую это драббл, серый, унылый, депрессивный, пугающий, зловещий и бесцветный. Минимизация затрат на строительство была главным архитектурным критерием, который определял дизайн в каждом из трех последних примеров. Врожденные эстетические предпочтения, а также наши врожденные биофильные потребности были истолкованы как не имеющие отношения к функциональности здания. В конечном счете, подобный взгляд, ориентированный на стоимость, приводит к созданию городских пространств, оказывающих крайне негативное влияние на людей, населяющих эти районы . В недавнем прошлом несколько организаций признали эту проблему и, соответственно, попытались преобразовать городские пространства таким образом, чтобы они соответствовали нашим биофильным потребностям. 49</p>
<p>Необходимость создания городских ландшафтов, соответствующих нашим биофильным желаниям, выходит далеко за рамки инстинктивного эстетического восприятия. Чувство безопасности в городских условиях (например, в университетских городках) связано с теорией перспективы-бегства. 50 За исключением нескольких городов (например, Нью-Йорка), подавляющее большинство американских городов "не ходят". Соответственно, американцы не только делают меньше шагов за день, не выполняя минимальную ежедневную норму - пройти десять тысяч шагов, 51 но и проводят больше времени в своих автомобилях, чем на свежем воздухе. В 2006 году журнал Американской ассоциации планирования опубликовал специальный выпуск, посвященный связи между хорошо спланированной окружающей средой (например, районами) и широким спектром показателей здоровья. Например, пешеходная доступность городского района коррелирует со средним весом его жителей. 52 Соседние районы, соответствующие нашим биофильным инстинктам, в буквальном смысле слова полезнее для нашего тела и разума.</p>
<p>Юджин Цуй - пожалуй, самый известный в мире архитектор, придерживающийся эволюционных взглядов. 53 Он утверждает, что нам необходимо изучать природные проекты в качестве источника вдохновения. У многих животных развились архитектурные конструкции, которые представляют собой адаптивные решения конкретных задач выживания или воспроизводства. К ним относятся паутина, курганы термитов, птичьи гнезда, птичьи беседки, ульи, бобровые плотины и гнездовой курган королевской кобры (состоящий из гниющих листьев). Известный биолог-эволюционист Ричард Докинз предположил, что такие структуры являются расширенными фенотипами (наблюдаемыми характеристиками, которые находятся вне организма и в его среде и на которые влияют его гены). 54 Другими словами, эволюционные процессы не обязательно должны ограничиваться фенотипом организма, но могут включать и видоспецифичные архитектурные творения, которые находятся в сфере влияния генетики. Если спроектировать их с учетом нашего биофильного инстинкта, 55 созданная человеком среда может стать неотъемлемым элементом нашего расширенного фенотипа, высшим проявлением зеленой жизни!</p>
<p>Биофильный дизайн не обязательно должен ограничиваться городскими ландшафтами. Эти принципы применимы для оптимального проектирования коммерческих пространств, включая торговые центры, планировки магазинов и вестибюли гостиниц, а также жилых помещений (например, телевизионный сериал "Самые зеленые дома мира"). Сюзанна К. Скотт, исследовательница, изучающая дизайн интерьеров, пришла к выводу, что одним из важных элементов привлекательных интерьеров является их способность создавать возможности для перспективы и убежища. 56 Например, кафе обычно не имеют пространственной планировки, рассчитанной на максимальное количество посетителей, которые могут разместиться в помещении. Такая планировка создала бы "ощущение кафетерия", что не понравилось бы большинству посетителей кафе. Напротив, привлекательные интерьеры кафе создают ощущение близости, отчасти благодаря наличию разграниченных пространств (обеспечивающих убежище), которые в противном случае позволяют наблюдать за другими (перспектива). Сюда же можно отнести биофильный дизайн магазинов, который подразумевает озеленение розничных и коммерческих объектов как средство повышения качества обслуживания как сотрудников, так и потребителей. 57 Телесериал Restaurant Makeover специализируется на изменении меню и атмосферы в неудачных ресторанах. Чаще всего редизайн внутренних помещений соответствует ключевым положениям теории перспективного бегства.</p>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Две ключевые проблемы выживания, с которыми сталкивается большинство видов, - добыча пищи и избегание хищников. В потребительском контексте многочисленные явления являются выражением адаптивных решений последних проблем выживания. Наше всеобщее предпочтение высококалорийной пищи - это адаптация к условиям дефицита калорий и неопределенности, в которых мы эволюционировали. Наши кулинарные традиции (например, степень использования специй) являются культурной адаптацией к местным условиям (например, температуре окружающей среды). Иногда наши культурные традиции формируют наши гены, как в случае с взаимосвязью между пастбищным существованием и переносимостью лактозы. Наше настроение, ситуативный голод, доступность пищи и колебания гормонов - все это оказывает огромное влияние на количество и типы потребляемых нами продуктов. Наконец, бесчисленные городские объекты, будь то наши районы, здания, торговые центры или дома, могут быть спроектированы более экологичными не только с точки зрения уменьшения экологического следа, но и с точки зрения соответствия нашему биофильному инстинкту (любви к природе) и нашим врожденным эстетическим предпочтениям к пространствам, предлагающим широкие визуальные перспективы и возможности для укрытия.</p>
<empty-line/>
<p>Глава 3</p>
<p>Как я убедился на горьком опыте, мир держится на сексуальном контакте.</p>
<p>-ГЕНРИ МИЛЛЕР,</p>
<empty-line/>
<p> АМЕРИКАНСКИЙ ДРАМАТУРГ И ПИСАТЕЛЬ</p>
<p>Все создания природы объединяются, чтобы выразить замысел природы. Где-то в их скрещивании и спаривании, скрещивании и скрещивании кроется секрет самой природы.</p>
<p>ГРЭМ СВИФТ, БРИТАНСКИЙ ПИСАТЕЛЬ</p>
<p>Секс - это часть природы. Я иду в ногу с природой.</p>
<p>МЭРИЛИН МОНРО, АМЕРИКАНСКАЯ АКТРИСА</p>
<empty-line/>
<p>Мы уже видели, как силы естественного отбора формируют потребительские явления, связанные с нашим инстинктом выживания. Однако для того, чтобы передать свои гены, организмы должны не только выживать, но и размножаться. Половой отбор - это процесс, в результате которого эволюционируют черты и модели поведения, дающие преимущество в брачных отношениях. Например, большой и красочный хвост павлина появился не потому, что дает преимущество в выживании; скорее, он служит для привлечения потенциальных куриц. Аналогично, рога барана не связаны с выживанием. Они используются для внутриполовых боев, победитель которых может предъявить сексуальные права на овцу. В отличие от других видов, размножающихся половым путем, половой отбор оказал глубокое влияние на эволюцию нашего вида, что проявляется в том, что мы являемся сексуально диморфным видом; в частности, мужчины и женщины отличаются по многим физическим, эмоциональным, когнитивным и поведенческим признакам. 4 Конечно, многие из этих различий проявляются на потребительской арене.</p>
<p>Многое из того, что мы делаем как потребители, в конечном итоге связано с сексом. Выбор пары сам по себе может быть истолкован как окончательное решение о потреблении. Люди - это товар на брачном рынке. Они рекламируют себя потенциальным женихам с помощью товаров, призванных служить сексуальными сигналами (например, косметика, туфли на высоком каблуке, роскошные автомобили, духи, стрижки, пластические операции). Женщины покупают хорошие гены, решая, когда и с кем вступать в сексуальные отношения, или атрибуты, которые они ищут через банки спермы или службы онлайн-знакомств. Мужчины потребляют порнографию, в то время как женщины чаще мужчин предпочитают эротику и романтические романы. Мужчины предлагают обручальные кольца как часть сложного ритуала ухаживания. Они участвуют в беглом потреблении, чтобы подчеркнуть свой социальный статус ("не отставать от Джонсов"). Они участвуют в различных формах принятия риска, включая дневную торговлю, экстремальные виды спорта и азартные игры. Все эти виды потребления формируются под влиянием полового отбора. Наши гормоны влияют на наши модели потребления таким образом, что это согласуется с эволюционной теорией. Например, у мужчин повышается уровень тестостерона, когда они садятся за руль Porsche (форма сексуальной сигнализации), а на модели потребления женщин огромное влияние оказывают их менструальные циклы (например, что они носят, что едят, сколько едят).</p>
<p>Давайте начнем с краткого обсуждения пресловутых птиц и пчел, сравнив элементы ухаживания, в которых участвуют птицы и люди, чтобы продемонстрировать, насколько мы похожи на наших двоюродных братьев и сестер.</p>
<empty-line/>
<p>ПТИЦЫ ДЕЛАЮТ ЭТО... И МЫ ТОЖЕ</p>
<p>Что общего между самцом красношапочного манакина (птицы) и всемирно известным русским танцором Михаилом Барышниковым? Оба используют свое танцевальное мастерство, чтобы привлечь восхищенные взгляды потенциальных самок. Кимберли Боствик, орнитолог из Корнельского университета, использовала высокоскоростную камеру (пятьсот кадров в секунду), чтобы запечатлеть необычный танец манакина. Она назвала манакина оригинальным луноходом (в честь танцевального движения, прославившего поп-звезду Майкла Джексона в 1980-х годах). В недавней работе, опубликованной в журнале Nature, Уильям М. Браун и его коллеги обнаружили, что танцевальные способности мужчин положительно коррелируют с их телесной симметрией - показателем фенотипического качества. 5 Анекдотически часто можно услышать, что способности людей на танцполе свидетельствуют об их соответствующих талантах в спальне. Такая связь кажется интуитивно понятной. На самом деле результаты, полученные Брауном и его коллегами, подтверждают связь между талантами в реализации того или иного поведения (танца) и генетическими качествами (симметрией тела). Менеджеры таких бойз-бэндов, как New Kids on the Block в конце 1980-х и Backstreet Boys и 'N Sync в конце 1990-х, в борьбе за коммерческий успех выбирали привлекательных молодых людей, которые хорошо танцуют. В некоторых случаях представители того или иного вида занимаются танцами не для того, чтобы привлечь потенциальных партнеров, а для того, чтобы укрепить преданность в паре, как в случае с красным журавлем. Неудивительно, что люди также участвуют в подобном ритуале сближения, возможно, ни один из них не является таким запоминающимся, как первый танец на свадьбе, когда молодожены публично демонстрируют свою преданность. Учитывая важность танца как ритуала ухаживания, неудивительно, что такие телевизионные шоу, как "Танцы со звездами" и So You Think You Can Dance, пользуются огромным успехом.</p>
<p>Одно из главных туристических мест в Ньюпорте, штат Род-Айленд, - всемирно известная прогулка по скалам, где восхищенные туристы могут с удивлением посмотреть на роскошные особняки и замки многих богатых промышленников , таких как Вандербильты и Асторы в позолоченную эпоху. Что общего между этими роскошными домами и австралийской большой болотной птицей или болотной птицей-садовником Фогелькопа из Новой Гвинеи? У этих птиц несколько уникальная форма половой сигнализации. Вместо того, чтобы использовать песенный репертуар, красивое оперение или танцевальные способности, самцы болотных птиц впечатляют самок своими художественными и архитектурными способностями. В частности, они строят и украшают сооружения, известные как беседки, которые не служат никакой функциональной цели, кроме демонстрации их архитектурного мастерства. В то время как особняки в Ньюпорте не были предназначены для демонстрации художественных способностей, они служили честным сигналом социального положения человека. И беседки, и особняки Ньюпорта можно рассматривать как расширенные фенотипы, поскольку они служат видоспецифичными артефактами, основанными на биологическом императиве.</p>
<p>Продолжая разговор о пернатых, мы можем спросить, что общего между хвостом павлина и показным дорогим автомобилем класса люкс, таким как Aston Martin, Bugatti, Duesenberg или Maybach. Хвост павлина очень громоздкий по своим размерам, и как таковой он увеличивает риск стать жертвой хищника. Соответственно, его эволюция обусловлена половым, а не естественным отбором. В частности, хвост - это честный фенотипический сигнал о генетическом качестве его носителя. 6 Он фактически говорит: "Очевидно, что я павлин с высокой приспособленностью, поскольку иначе я не смог бы "оторвать" этот хвост". Сигнал честен, потому что неоптимальные самцы не способны его симулировать. Я уже доказывал в другом месте, что многие формы демонстративного потребления в человеческом контексте - это не что иное, как честная и дорогостоящая реклама, прекрасным примером которой является использование мужчинами роскошных автомобилей в качестве сексуального сигнала.</p>
<p>АВТОМОБИЛИ</p>
<p>В отличие от многих американских городов, где центральные районы превращаются в города-призраки в нерабочее время, Монреаль - это город с захватывающим и ярким центром. Город особенно известен своей шумной ночной жизнью в летнее время, что отчасти объясняется его долгой и суровой зимой. Как уже говорилось ранее, монреальцы чувствуют необходимость компенсировать зимнюю спячку, выходя на улицу в полную силу с приходом теплой погоды. В этом смысле центр Монреаля служит идеальным местом для лекинга (физическое пространство, где обычно собираются самцы какого-либо вида, чтобы покрасоваться перед самками) или, говоря более привычным языком, мясным рынком для гормонально заряженных мужчин и женщин, желающих увидеть и быть увиденными. Неудивительно, что представители обоих полов используют совершенно разные формы сексуальной сигнализации, чтобы привлечь к себе внимание. Бесчисленные женщины прогуливаются по улицам города в откровенных нарядах, а столь же впечатляющее количество мужчин бесцельно разъезжают по тем же кварталам в навороченных автомобилях с опущенными стеклами и громкой музыкой.</p>
<p>Почему мужчины беспрестанно часами колесят по кварталам? Неужели им всем трудно найти место для парковки? Почему не существует ни одной культуры, в которой мужчины шествовали бы в балетных трико (чтобы продемонстрировать свое тело), а женщины разъезжали бы по центру города на Porsche, Ferraris и Aston Martins? В конце концов, если бы эти акты потребления (украшение себя и сигнализация о своих ресурсах) были обусловлены социализацией, можно было бы ожидать, что найдется хотя бы одна культура, в которой эти силы действовали бы противоположным образом. Эти сигнальные модели поведения встречаются в совершенно одинаковой форме в Тель-Авиве, Кингстоне (Ямайка), Рио-де-Жанейро, Токио, Дакаре (Сенегал), Окленде (Новая Зеландия) и Москве, потому что они уходят корнями в нашу общую эволюционную биологию. Они были одинаково актуальны и три тысячи лет назад в Древней Греции (хотя модные автомобили не были бы сигналом социального статуса), и, по всей вероятности, будут одинаково актуальны и через три тысячи лет.</p>
<p>Мы с одним из моих бывших аспирантов Джоном Вонгасом исследовали, как уровень тестостерона (Т) у мужчин реагирует на эффект скрытого потребления. 7 Молодые люди управляли двумя автомобилями - дорогим Porsche и старым дряхлым седаном Toyota - в одной из двух сред (в центре Монреаля и на несколько пустынном шоссе). В результате у каждого участника было четыре сессии вождения (Porsche-downtown, Porschehighway, Toyota-downtown и Toyota-highway). Мы предсказывали, что уровень Т у мужчин (который измерялся с помощью слюнных тестов) будет расти за рулем Porsche и в большей степени в общественных местах (в центре города). Кроме того, мы предположили, что уровень Т будет снижаться за рулем старого седана, причем в большей степени в центре города. Другими словами, сигналы "победителя" и "проигравшего" должны иметь особое значение при наличии зрителей. Мы предположили, что вождение Porsche в пустынном месте, где никто не будет наблюдать, будет неэффективным, а вот многочисленные красивые женщины в центре Монреаля, восхищенно смотрящие на Porsche, за рулем которого они будут находиться, окажутся опьяняющими. Мы обнаружили, что независимо от обстановки уровень тестостерона у мужчин значительно повышался, когда они садились за руль роскошного спортивного автомобиля. Похоже, что Porsche приводит в движение эндокринологические двигатели мужчин, учитывая его силу как сексуального сигнала.</p>
<p>При беглом знакомстве с известными коллекционерами автомобилей выясняется, что это неизменно мужчины. Среди них Джей Лено, Джерри Сайнфелд, султан Брунея, Джон Макмаллен (бизнесмен), Арт Астор (радиопредприниматель), Ральф Лорен, Джей Кей (солист группы Jamiroquai), а также многие футболисты - в частности, икона маркетинга Дэвид Бекхэм, который сейчас выступает за команду LA Galaxy. Очевидно, что есть много богатых женщин, которые с таким же успехом могли бы создавать собственные коллекции автомобилей. Но почему-то они не испытывают такой потребности, хотя в редких случаях это происходит (например, Опра Уинфри недавно выставила три своих роскошных автомобиля на благотворительный аукцион). Женщины могут коллекционировать туфли на высоком каблуке (подробнее об этом позже), но они редко "тратят" свои деньги на бесконечное множество роскошных автомобилей. В связи с этим я иногда наблюдал за телевизионными аукционами роскошных автомобилей Barrett-Jackson и отмечал подавляющее преобладание покупателей-мужчин.</p>
<p>Американский политический сатирик и писатель П. Дж. О'Рурк знаменито заметил: "Существует ряд механических устройств, которые усиливают сексуальное возбуждение, особенно у женщин. Главным из них является кабриолет Mercedes-Benz 380L". 8 Мужчины используют дорогие автомобили, чтобы продемонстрировать женщинам свой социальный статус, потому что женщин привлекают мужчины с высоким статусом. Однако могут ли мужчины считаться более физически привлекательными только в силу того, что они водят автомобили высокого статуса? Другими словами, может ли один и тот же мужчина считаться физически более или менее привлекательным в зависимости от того, ездит ли он на Toyota Corolla или Aston Martin DB7? Это было бы невероятным открытием, поскольку продемонстрировало бы переход от престижности автомобиля к воспринимаемым морфологическим особенностям мужчины. Майкл Дж. Данн и Роберт Серл проверили это интригующее предположение. 9 Они сфотографировали мужчину и женщину (одинаковой привлекательности), сидящих в одном из двух автомобилей разной престижности (серебристый Bentley Continental GT или красный Ford Fiesta ST). Затем мужчин и женщин попросили оценить привлекательность объектов противоположного пола в автомобиле с высоким или низким статусом. Гипотеза заключалась в том, что оценки привлекательности, полученные от женщин, будут различаться в зависимости от статуса автомобиля, в котором сидел мужчина. В частности, женщины присвоят более высокий балл привлекательности одному и тому же мужчине, если он сидит в Bentley, по сравнению с тем, если он сидит в Ford Fiesta. И наоборот, поскольку мужчин не волнует социальный статус женщины при выборе партнера (или волнует гораздо меньше, чем женщин), их оценки привлекательности, полученные на сайте , не должны отличаться в двух условиях. Именно это и обнаружили психологи. Водите горячую машину, и вас будут воспринимать как горячую, но только если вы мужчина.</p>
<p>Недавно был проведен аналогичный эксперимент с использованием сайта Hot or Not 10 , чтобы проверить предположение, что рейтинг физической привлекательности мужчины будет зависеть от автомобиля, рядом с которым он изображен. 11 Этот сайт позволяет людям размещать фотографии, которые затем оцениваются другими людьми с точки зрения "сексуальности". Это позволяет собрать большую выборку данных с минимальными усилиями. Исследователи загрузили в разные периоды времени одну из четырех фотографий одного и того же мужчины, стоящего либо сам по себе (то есть без видимой машины), либо рядом с одним из трех автомобилей разной степени престижности. Когда мужчина был изображен рядом с самым престижным из трех автомобилей (Mercedes C Class C300), его оценили как более привлекательного, чем когда он стоял один или когда он стоял рядом с наименее престижным из трех автомобилей (устало выглядящий Dodge Neon). И снова горячие машины превращаются в горячих мужчин.</p>
<p>Мы являемся иерархическим видом. Люди распределяются по иерархии доминирования, и, соответственно, то, как люди взаимодействуют друг с другом, отчасти определяется их реальным (или воспринимаемым) социальным статусом. Существуют ли социальные последствия для автомобиля, который человек водит? Хотя это может показаться невероятным, но вероятность того, что вам посигналят, или вероятность того, что вы посигналите кому-то, в значительной степени зависит от того, на какой машине вы ездите. В элегантном полевом эксперименте, проведенном более четырех десятилетий назад, исследователи остановили один из двух автомобилей (с высоким и низким статусом) на красный свет. 12 Затем они измерили, как быстро водитель автомобиля, находящегося непосредственно за "блокирующей машиной", посигналит, как только загорится зеленый свет. Водители чаще сигналили и делали это быстрее, когда их блокировал автомобиль с низким статусом. Терпение, которое проявляли водители автомобилей с высоким статусом, похоже, является формой социального почтения, обычно наблюдаемого у различных видов, которые устанавливают иерархию доминирования.</p>
<p>Можно также изучить, как статус автомобиля "блокирующего" водителя может повлиять на вероятность агрессивной реакции. Именно это выяснили социолог Андреас Дикманн и его коллеги в исследовании, проведенном в Мюнхене (Германия). 13 Блокирующим автомобилем всегда был Volkswagen Jetta (очевидно, воспринимаемый как автомобиль низшего среднего класса), а агрессивное поведение включало гудки и мигание фарами. Была обнаружена положительная корреляция между агрессивным поведением и статусом блокирующих машин. Похоже, что люди не только с почтением относятся к тем, кто водит модные автомобили, но и к тем, кто водит такие машины, с большей вероятностью будут задирами! Полагаю, что здесь применима французская поговорка a tout seigneur, tout honneur (честь тому, кто заслуживает чести).</p>
<empty-line/>
<p>ПОДАРКИ ДЛЯ УХАЖИВАНИЯ</p>
<p>Для многих видов вероятность спаривания между потенциальными женихами во многом определяется "уместностью" брачного подарка. Во многих случаях брачные подарки равносильны предложению, обмену или предоставлению доступа к пище. Например, у многих видов насекомых самцы предлагают самкам пакеты с едой, которые самки съедают, будучи осемененными самцами. Наиболее экстремальной формой этого явления является половой каннибализм - брачное поведение, встречающееся у нескольких видов насекомых, включая паука-черную вдову и богомола. Выгода для самца заключается в том, что, будучи съеденным заживо (и, следовательно, служа питанием для своей подруги), он осеменяет свою партнершу. Поговорим о смерти во имя любви! В большинстве случаев полового каннибализма самцов съедают самки. Как и предсказывала теория родительских инвестиций социобиолога Роберта Триверса, самки намного крупнее самцов. Когда речь заходит о сексуальном каннибализме, в ход идет сила девушек.</p>
<p>Другие виды также участвуют в обмене пищи на секс, в том числе некоторые копытные (копытные млекопитающие, например антилопы), которые защищают богатые ресурсами территории, а затем позволяют самкам пастись на них в обмен на сексуальный доступ. Шимпанзе, наши ближайшие родственники по животному миру, также участвуют в таком обмене. В частности, самцы, которые делятся едой с самками, увеличивают свои возможности для спаривания. 14 В человеческом контексте существует множество ритуалов ухаживания, которые связаны с едой. Например, первые свидания часто проходят в ресторанах, как и празднование Дня святого Валентина и годовщины свадьбы. Собственно говоря, одним из признаков растущей близости между новоиспеченной парой является совместное принятие пищи в ресторане (кормление друг друга или разрешение другому получить доступ к своей тарелке). В человеческом контексте существует бесконечное множество типов подарков, связанных с ухаживанием, но я ограничусь обручальными кольцами и предложением цветов.</p>
<p>Существует множество общественных мест, где подношение цветов стало ожидаемой нормой. Неизмеримое количество обрядов - от самых радостных (например, свадебные церемонии) до самых торжественных (например, похороны) - включают цветы в качестве неотъемлемого артефакта. Среди других случаев, когда преподносят цветы, - quinceañera (вступление пятнадцатилетних латиноамериканских девочек в женский возраст), вечеринки в честь шестнадцатилетия, День святого Валентина, первое свидание, выпускной вечер, повторное преподнесение цветов в браке и посещение выздоравливающих в больнице. Обычай дарить цветы, по-видимому, универсален и, похоже, выходит за рамки культурных периодов. Например, цветы были найдены в захоронении неандертальцев, известном как Шанидар (на территории современного Ирака), датируемом 60-80 тысячами лет назад. В некоторых культурах дарение определенного вида цветов наделено скрытым смыслом. Во Франции, если муж преподносит жене желтые цветы, это означает, что он извиняется за внебрачную связь. В некоторых странах Латинской Америки, напротив, желтые цветы уместны на похоронах.</p>
<p>Во всем мире производство срезанных цветов составляет 40 миллиардов долларов. Две трети цветов, продаваемых в США, предлагаются женщинам, а две трети цветов - в качестве подарков. 15 Учитывая, что большинство срезанных цветов живут от нескольких дней до недели (хотя технически они умирают, когда их срезают), это необычный бизнес. Сорок миллиардов долларов тратится на товар, который имеет крайне короткий срок жизни. Что побуждает людей заниматься подобной практикой? Когда людям дарят цветы, они испытывают инстинктивное и искреннее положительное чувство, которое обычно выражается в улыбке Дюшенна (т. е. не поддельной). 16 Возможно, это проявление гипотезы биофилии, о которой говорилось ранее. Это может объяснить, почему цветы являются центральным элементом ритуала ухаживания в различных культурных средах, а также у других видов, например, у самца дрозда, который использует цветы для украшения своей беседки в качестве средства привлечения потенциальных партнеров. Кстати, количество денег, потраченных покупателями в цветочном магазине, увеличивается, если в магазине играет романтическая музыка (в отличие от поп-музыки или вообще без музыки). 17  Если вы хотите, чтобы ваш мужчина предложил вам более дорогой и замысловатый букет, убедите своего местного флориста ограничить музыкальный плейлист песнями Барри Уайта.</p>
<p>Ухаживания современных людей, как правило, заканчиваются предложением руки и сердца с обязательным обручальным кольцом, которое мужчина преподносит своей будущей невесте. Общепринятой нормой, определяющей, сколько человек должен потратить на кольцо с бриллиантом, является 25 процентов от его годовой зарплаты. Почему существует такая норма? Является ли она ничем иным, как произвольным сексистским стандартом, провозглашенным бриллиантовыми компаниями? Короткий ответ - нет. Точно так же, как брачные подарки в других видах используются для оценки преданности и качеств жениха, то же самое можно сказать и о помолвочных кольцах. Если бы преподнесение цветка - это все, что нужно, чтобы убедить женщину в серьезности намерений относительно вашего будущего союза, то потенциал мужского двуличия был бы безграничен. С другой стороны, если обручальное кольцо должно быть "финансово болезненным", то оно служит средством, отделяющим настоящих женихов от претендентов. Важность колец с бриллиантами как центральных элементов ритуала ухаживания отражена в многочисленных материалах популярной культуры. Например, в 2000 году журнал Advertising Age назвал рекламный слоган De Beers Consolidated Mines "Бриллиант - это навсегда" лучшим рекламным слоганом двадцатого века. О том, какое значение придается кольцам с бриллиантами, свидетельствуют несколько культовых песен, в том числе "Diamonds Are a Girl's Best Friend", которую исполняла Мэрилин Монро в классическом фильме 1953 года "Джентльмены предпочитают блондинок" (и которая прозвучала в клипе Мадонны 1985 года на ее хитовую песню "Material Girl"), а также незабываемая "Diamonds Are Forever" Ширли Бэсси, заглавная песня к фильму о Джеймсе Бонде 1971 года.</p>
<p>Ли Кронк и Бриа Данэм исследовали сумму, которую мужчины тратят на обручальные кольца, а также факторы, которые могут повлиять на эту сумму. 18 Средний годовой доход опрошенных мужчин составил $41 858,20, а средняя сумма, потраченная на обручальные кольца, - $3 531,72. Другими словами, мужчины потратили на кольца 8,44 процента своего годового дохода, что далеко от нормы в 25 процентов. Общая сумма, потраченная на кольца, положительно коррелировала с годовым доходом как мужчин, так и женщин, но отрицательно - с возрастом женщин. Кронк и Данэм предполагают, что размер расходов зависит от "качества" людей, составляющих пару, которое в данном исследовании определяется годовым доходом обеих сторон и возрастом потенциальной невесты. Интересно, что при прочих равных условиях более привлекательные женщины могут получать более крупные кольца с бриллиантами.</p>
<p>Подарки для ухаживания, в том числе обручальные кольца, не обязательно должны быть дорогими, чтобы свидетельствовать о преданности; мысль часто превосходит цену подарка. 19 Во многих случаях женщины предпочитают подарки более личные, свидетельствующие о внимательном отношении мужчины. "Однажды ты сказал, что твой любимый цвет - сиреневый. Я также помню, что ты говорила мне, что всегда мечтала об изысканной кофеварке эспрессо. Так вот, есть литовская компания, которая производит сиреневые эспрессо-машины. Я доставил ее из Вильнюса, а затем выгравировал на ней слова "Я люблю тебя", используя твой любимый шрифт - если я правильно помню, это Book Antiqua". Большинство женщин сочтут такой жест гораздо более романтичным и трогательным, чем если бы им предложили чек на сумму, вдвое превышающую стоимость романтического подарка. Хотя стоимость подарка может служить сигналом об обязательствах, она, конечно, не является единственной значимой метрикой. Именно по этой причине вручение подарков - это опасная мина, поскольку оно изобилует тонкими подтекстами. Кроме того, женщины придают большое значение тому, насколько уникальным и продуманным является предложение руки и сердца, поскольку это свидетельствует о вероятной приверженности жениха.</p>
<p>ДУХИ И СИЛА ОБОНЯНИЯ</p>
<p>Наполеон Бонапарт, готовясь к возвращению с поля боя, отправил своей наложнице Жозефине знаменитое послание: "Je reviens en trois jours; ne te laves pas!" ("Я вернусь через три дня; не мойтесь!"). (Я вернусь через три дня. Не мойтесь!) Это эротическое послание должно было передать пьянящее очарование запаха тела возлюбленного. Обоняние - одна из самых мощных форм сексуальной сигнализации, и, соответственно, оно используется бесчисленными видами как центральный элемент ритуала ухаживания. Мы склонны думать, что обонятельные сигналы имеют решающее значение для многих видов, но играют незначительную роль в человеческом спаривании. Однако ученые, занимающиеся эволюционным поведением, обнаружили несколько доказательств, свидетельствующих об обратном. В одном из классических исследований в области эволюционной психологии Стив Гангестад и Рэнди Торнхилл обнаружили, что женщины обладают высокоразборчивым носом. В частности, их попросили оценить обонятельную приятность футболок, которые мужчины носили в течение двух ночей во время сна. Исследователи также дали мужчинам ряд ограничительных инструкций, призванных уменьшить все источники запахов, кроме естественных запахов их тела (например, не курить, не заниматься сексом и не есть определенные продукты). Женщины, не принимающие таблетки и находящиеся на максимальной фертильной стадии менструального цикла (или близкой к ней), предпочитали запахи мужчин с наименьшим количеством флуктуирующей асимметрии (степень отклонения от двусторонней симметрии, примером которой является симметрия лица).20 Другими словами, когда вероятность зачатия была высока, носы женщин были достаточно разборчивы в оценке фенотипического качества видимых черт потенциальных женихов... нос действительно знает! Это удивительное открытие говорит о том, что женщины демонстрируют сенсорную конвергенцию в определении оптимальных мужчин. Используют ли они глаза или нос, они приходят к одному и тому же окончательному выбору партнера.</p>
<p>Как правило, мы предпочитаем похожих на нас товарищей (т. е. "птицы с перьями слетаются вместе"). Однако есть заметное исключение, и опять-таки за этот специфический оценочный процесс отвечают наши носы. Основной комплекс гистосовместимости (MHC) соответствует группе генов, участвующих в определении иммунокомпетентности человека (способности иммунной системы бороться с инфекциями и болезнями). Поскольку важно иметь иммунную систему, способную успешно противостоять наибольшему числу возможных вызовов, организмы, размножающиеся половым путем, включая человека, должны предпочитать спариваться с особями, сильно отличающимися от них по MHC. Такое предпочтение в спаривании гарантирует, что потомство, скорее всего, родится с более разнообразным иммунологическим профилем. Несколько исследований действительно подтвердили, что люди предпочитают запах других людей, максимально непохожих на них по MHC. 21 Можно ли применить наше понимание брачных предпочтений, связанных с MHC, в маркетинговом контексте? Очевидным кандидатом является дизайн парфюмерии.</p>
<p>Ежегодные продажи парфюмерии в США составляют около 25-30 миллиардов долларов в год, 22 , так что коммерческие последствия вполне очевидны. Какие факторы побуждают потребителей покупать те или иные духи (Drakkar Noir против Old Spice; Chanel No. 5 против Dolce &amp; Gabbana's Pour Femme)? В некоторых случаях люди покупают духи в зависимости от знаменитостей, которые их поддерживают. Если вы являетесь поклонником Дженнифер Лопес, вы, несомненно, с большей вероятностью купите Blue Glow от J. Lo. Брендинг парфюма - это важная предпосылка его возможного коммерческого успеха. Однако есть один неоспоримый биологический фактор, который влияет на предпочтения парфюмерии: они тесно связаны с MHC человека. 23 В частности, мы склонны предпочитать духи, которые с наибольшей вероятностью рекламируют наши уникальные запахи и идиосинкразические иммуногенетические профили на брачном рынке. Дополнительные данные свидетельствуют о том, что при описании естественных запахов тела человека действительно можно обнаружить специфические проявления генов MHC. 24 И снова нос знает.</p>
<p>Эффект Axe" - это успешная рекламная кампания, в которой на мужчину, опрыскавшего себя ароматом для тела, агрессивно набрасываются толпы красивых женщин. Кампания оказалась успешной, потому что она признает ключевой дарвиновский императив для каждого пола. Во-первых, ключевым моментом кампании является обещание иметь несколько сексуальных партнеров, что особенно привлекает мужчин. Во-вторых, обоняние является важным элементом человеческого выбора партнера, особенно для женщин, когда они выбирают между потенциальными женихами. 25 Интересно, что так называемый эффект Axe, похоже, действительно существует. В недавнем исследовании мужчинам распыляли либо дезодорант, пропитанный активным составом (ароматическое масло и антимикробный компонент), либо неактивную версию. Затем на сайте их попросили дать несколько самооценок (например, уверенности в себе и привлекательности). Затем были записаны короткие видеоролики с участием мужчин, которые впоследствии просматривали женщины, оценивавшие мужчин по нескольким параметрам (уверенность в себе и привлекательность). Невероятно, но не только мужчины, получившие активный дезодорант, показали более высокие оценки уверенности в себе, но и женщины оценили этих мужчин как более привлекательных (на основании просмотра коротких видеороликов). 26 Кстати, если вы хотите улучшить свой обонятельный почерк, не тратясь на духи и дезодоранты, просто сократите потребление красного мяса. 27 В этом случае наш плотоядный инстинкт противоречит нашему инстинктивному желанию источать максимально приятный запах тела.</p>
<p>ВЫСОКИЕ КАБЛУКИ</p>
<p>Мужчины коллекционируют автомобили. Женщины коллекционируют обувь. Имельда Маркос, бывшая первая леди Филиппин, считалась обладательницей одной из самых обширных в мире коллекций обуви. Один из товаров, который чаще всего покупают компульсивные покупатели - 90 % из них женщины (подробнее см. главу 9), - это обувь; в частности, обувь, которая украшает силуэт, как, например, шпильки. Манящая Мэрилин Монро, известная своей обворожительной красотой и чувственностью, однажды заявила: "Я не знаю, кто изобрел высокий каблук, но все мужчины многим ему обязаны". Порноактрисы, стриптизерши и участницы конкурса бикини почти всегда носят шпильки как средство демонстрации своей сексуальности. В главе 2 своей книги "Стриптиз, секс и популярная культура" Кэтрин М. Роуч рассказывает об использовании высоких каблуков как части профессии экзотической танцовщицы. Несмотря на то что стриптизерши жалуются на физическую боль и возможные травмы, которые могут возникнуть при ношении высоких каблуков, женщины быстро подчеркивают их важность. На вопрос о том, не предпочла бы она носить обувь на более низком каблуке, одна стриптизерша ответила: "Нет, я так не думаю, потому что я считаю их сексуальными. Я считаю, что высокие каблуки - это очень сексуально". Когда другую стриптизершу спросили , не скучает ли она по работе стриптизершей, она ответила: "Я скучаю по туфлям!". Затем она добавила: "Если бары разрешают носить обувь меньше трех дюймов, они глупы" 28. Далее она объяснила, что высокие каблуки не только улучшают внешний вид женского тела, но и изменяют манеру ее движения (что визуально привлекает мужчин).</p>
<p>В британском фильме 2005 года "Кинки Бутс" (Kinky Boots) хозяин захудалой семейной обувной фабрики, познакомившись с певцом-трансвеститом, решает начать производство сапог на высоком каблуке для нишевого рынка трансвеститов. Полагая, что комфорт и функциональность могут быть важными атрибутами для таких сапог, первый пробный продукт состоит из плоского каблука, лишенного необходимой сексуальности. Увидев бесполый прототип, его партнер-трансвестит произносит: "Посмотрите на каблук, молодой человек. Секс находится в пятке". За этим следует довольно проницательный комментарий пожилого сапожника: "Шпильки требуют постоянного балансирования верхней части ноги, заставляя мышцы задника напрягаться и выглядеть подтянутыми и готовыми к спариванию". Неужели старый сапожник в чем-то прав?</p>
<p>Ношение высоких каблуков поднимает задницу примерно на 20-30 градусов в зависимости от размера каблука. Чем больше каблук, тем больше подъем. С возрастом гравитация становится все более страшным врагом для нашей фигуры, особенно для женщин. Подтянутые части тела ассоциируются с молодостью, а обвисшие - с возрастом. Соответственно, любой продукт, способный "обратить вспять" действие гравитации, придав телу более молодой вид, легко продается, будь то высокие каблуки или бюстгальтеры push-up. Помимо того, что приподнятая задняя часть тела служит гештальт-подсказкой молодости, она привлекательна для мужчин, поскольку имитирует лордоз - сексуально восприимчивую позу, которую самки млекопитающих принимают перед спариванием. 29 Кроме того, высокие каблуки отвечают предпочтениям мужчин в отношении длинных ног; недавнее исследование показало, что представители обоих полов предпочитают людей, чьи ноги на 5 процентов длиннее, чем в среднем. 30</p>
<p>Помимо изменений в восприятии женской фигуры при ношении высоких каблуков, может ли быть так, что походка женщины привлекает внимание в зависимости от обуви, которую она носит? Невероятно, но именно это и обнаружили двое японских ученых. В частности, оценивая походку женщин, мужчины считали тех, кто ходит на высоких каблуках, более женственными и физически привлекательными, чем тех, кто ходит в мокасинах. 31 Возвращаясь к экзотическим танцовщицам, которые зарабатывают на жизнь, соблазнительно двигаясь на высоких каблуках: количество чаевых, получаемых стриптизершами, связано с их менструальными циклами. В период максимальной плодовитости они получали самые большие чаевые. Этот эффект может быть связан с тем, что стриптизерши исполняли более сексуально соблазнительные танцы, когда были максимально фертильны (тем самым получая большие чаевые). Или же покровители могли уловить тонкие сигналы в танцорах, поэтому они с большей вероятностью выбирали овулирующих стриптизерш для танцев на коленях. Это первое исследование, продемонстрировавшее связь между менструальным циклом женщины и ее доходами в сфере услуг. 32</p>
<p>Для некоторых вся эта дискуссия является оскорбительной, поскольку она объективирует женщин как существ сексуального соблазна. Более того, учитывая, что ношение высоких каблуков приводит к многочисленным подиатрическим и ортопедическим травмам, 33 противники высоких каблуков утверждают, что этот жестокий модный аксессуар - еще одно средство, с помощью которого мужчины издеваются над женщинами. Производители обуви на высоких каблуках Manolo Blahnik, Jimmy Choo и Christian Louboutin, возможно, удивятся, узнав, что они являются частью заговора, направленного на поражение женщин. Женщины носят туфли на высоком каблуке, потому что чувствуют себя сексуальными и желанными, и, случается, это возбуждает развитые визуальные предпочтения и у мужчин. Реальность такова, что представители обоих полов упорно стремятся произвести впечатление друг на друга на брачной арене, даже если эти усилия могут быть самоповреждающими. Мужчины идут на большой физический риск (см. главу 9), чтобы продемонстрировать женщинам свою ценность как партнера, будь то экстремальные виды спорта, в которых они участвуют, профессиональные риски, которые они готовы взять на себя, или внутрисексуальное насилие, в котором они участвуют. Никто не заявляет, что существует заговор, который навязывает мужчинам эти опасные модели поведения, чтобы они погибли. Врожденная потребность быть привлекательным на брачном рынке - ключевая движущая сила человеческого опыта. Люди готовы усердно следовать оптимальной стратегии, которая позволяет им выделиться. Ношение высоких каблуков - лишь одна из таких стратегий в бесконечном репертуаре ритуалов украшения.</p>
<empty-line/>
<p>Несмотря на то, что ношение высоких каблуков приводит к травмам, Мария Анджела Черруто, итальянский уролог и самопровозглашенная любительница обуви на каблуках, провела исследование со своими коллегами и обнаружила, что ношение каблуков улучшает работу мышц тазового дна у женщин. Женщинам, возможно, будет интересно узнать, что такое улучшение способностей может привести к лучшему сексу, хотя некоторые, возможно, будут разочарованы, узнав, что высокие каблуки и хороший секс положительно коррелируют! Серруто и ее коллеги заявили: "Как паладин всех женщин, которые любят обувь на каблуках, я попыталась найти в ней что-то полезное для здоровья и в конце концов достигла своей цели" 34.</p>
<p>В то время как ношение высоких каблуков в значительной степени является беспроигрышным вариантом (оно возбуждает визуальные предпочтения мужчин и является потенциальным каналом для улучшения секса для женщин), существует потенциальный недостаток ношения высоких каблуков, а именно возможность возвыситься над своим партнером-мужчиной. Рост - это черта, которая очень желанна для женщин. Однако наиболее важным элементом этого повсеместного предпочтения является то, что женщины не любят встречаться с мужчинами, которые ниже их ростом. На самом деле, исследование, посвященное именно этому вопросу, показало, что женщина была выше своего партнера только в 1 из 720 пар. 35 Дело не столько в том, что мужчина должен быть выше определенного порога, но для большинства женщин возвышаться над потенциальным женихом - это повод для разрыва сделки. Я предполагаю, что для таких знаменитых пар, как Том Круз и Кэти Холмс или Николь Кидман и Кит Урбан, ношение высоких каблуков запрещено, поскольку в противном случае дамы могут стать карликами своих мужей!</p>
<empty-line/>
<p>ОДЕЖДА ДЕЛАЕТ МУЖЧИНУ... И ЖЕНЩИНУ</p>
<p>И мужчины, и женщины используют одежду как форму сексуальной сигнализации. Женщины гораздо чаще используют свой наряд, чтобы подчеркнуть физические атрибуты, а мужчины, соответственно, чаще используют одежду как символ статуса. Правда ли, что одежда делает человека? Есть простой способ проверить это утверждение. Возьмите одного и того же мужчину и попросите его надеть один из нескольких нарядов, каждый из которых сигнализирует о разном уровне социально-экономического статуса. Например, вы можете одеть мужчину в униформу "Макдоналдса" или в медицинскую одежду. Также можно одеть его в рубашку без рукавов и немодные джинсы, а не в костюм с дорогими часами. Затем женщин просят оценить, насколько физически привлекательным является мужчина в различных статусных ситуациях. Неудивительно, что один и тот же мужчина воспринимается как гораздо более привлекательный, если он одет в одежду высокого статуса. Более того, вероятность того, что женщины будут готовы завязать с данным мужчиной любой из шести типов отношений, от самых обычных до самых интимных, во всех шести случаях положительно коррелирует со статусом, о котором сигнализирует одежда мужчины. Когда та же манипуляция проводится с мужчинами на женских моделях, мужчин, как правило, меньше волнует социальный статус женских нарядов. 36 Для большинства мужчин совершенно неважно, носит ли женщина одежду Prada или подделку из Wal-Mart. Однако любая одежда, подчеркивающая женские изгибы , привлекает внимание. Это не является чем-то особенным для современной западной культуры. Возьмем, к примеру, корсет - аксессуар из прошлого. Средний корсет создает фигуру типа "песочные часы", 37 которая обычно соответствует почти универсальному мужскому предпочтению соотношения талии и бедер от 0,68 до 0,72. 38</p>
<p>За последние девять десятилетий несколько ученых отметили корреляцию между экономическими условиями и длиной подола, 39 так называемый индекс подола: когда экономика укрепляется, выходят мини-юбки. В свою очередь, индекс губной помады, введенный в 2001 году Леонардом Лаудером, бывшим исполнительным директором Estée Lauder, говорит о том, что при ухудшении экономической ситуации продажи губной помады растут. 40 Наконец, Элизабет Семмельхак, куратор Музея обуви Bata в Торонто и автор книги "Высоты моды: A History of the Elevated Shoe", отметила, что высота каблуков увеличивается в трудные экономические времена. 41 Для объяснения этих связанных явлений было предложено несколько правдоподобных аргументов, включая желание женщин продемонстрировать уверенность или строгость (в случае индекса Hemline), а также стремление к самопотаканию или эскапизму в трудные времена. Однако никто из них не признает возможности того, что биологические силы, основанные на эволюции , могут иначе объяснить эти интригующие взаимосвязи между стилем моды и экономическими условиями.</p>
<p>Несколько эволюционно мыслящих ученых утверждают, что связь между экономическими условиями и женской одеждой (например, по длине подолов) определяется внутриполовым соперничеством женщин. В одном из исследований изучалась женская мода, представленная в журнале UK Vogue в период с 1916 по 1999 год. 42 Более жесткие экономические условия, которые обычно вызывают более сильное внутриполовое соперничество, привели к появлению менее консервативных модных тенденций (вопреки индексу длины линии подола). Физические атрибуты, скорее всего, используются женщинами как форма внутриполового соперничества, в том числе в экономической сфере. Аналогичным образом Найджел Барбер, блогер Psychology Today, обнаружил отрицательную корреляцию между длиной юбок и количеством образованных женщин в обществе (в тот или иной период). 43</p>
<empty-line/>
<p>КОСМЕТИКА</p>
<p>Использование косметики в качестве средства красоты зафиксировано на протяжении нескольких тысячелетий, начиная с шумерской и древнеегипетской цивилизаций и заканчивая Римской империей. 44 Мужчины иногда наносили косметику (например, перед тем как отправиться на битву), но случаи, когда мужчины использовали косметику в качестве средства красоты, довольно редки. 45 В целом косметикой чаще пользуются женщины, и это утверждение справедливо вне зависимости от культурной среды или временного периода. Косметикой пользовались очень влиятельные женщины, включая фараонов, королев, глав государств и высокопоставленных дипломатов (например, Клеопатра, королева Елизавета II, Беназир Бхутто, Ангела Меркель, Мадлен Олбрайт, Хиллари Клинтон и Кондолиза Райс). Я обратился к списку женщин-руководителей компаний из списка Fortune 1000 за 2009 год. 46 В списке двадцать восемь женщин-руководителей, двенадцать из которых имеют ссылки на свои фотографии. Каждая из этих исключительно влиятельных и высокопоставленных женщин была накрашена.</p>
<empty-line/>
<p>Банальная истина заключается в том, что женщины пользуются косметикой, потому что это повышает их привлекательность. 47 Кроме того, женщины, пользующиеся косметикой, по мнению представителей обоих полов, обладают более позитивными чертами характера 48 и, по их мнению, более здоровы. В недавнем полевом эксперименте (то есть проведенном в реальном мире, а не в лаборатории) к женщинам, накрашенным, чаще и быстрее подходили в баре, чем в те дни, когда они приходили без макияжа. 49 Кроме того, официантки, накрашенные, чаще получали чаевые, а также большую сумму чаевых по сравнению с теми, кто не накрашен. 50 Для объяснения эффекта косметики было предложено несколько причин. Некоторые утверждают, что косметика имитирует признаки сексуального возбуждения и сексуального интереса (например, покраснение губ и щек, макияж глаз, имитирующий расширенные зрачки). В некоторых случаях косметика используется для придания лицу более молодого вида (например, чтобы скрыть морщины или пигментные пятна), хотя и молодые женщины иногда наносят макияж, чтобы выглядеть старше и тем самым казаться более юными. Поскольку чистая и гладкая кожа считается универсальным критерием красоты, косметика служит для того, чтобы скрыть жирную кожу, пятна и прыщи. Косметика также используется для создания большей симметрии лица, которая является косвенным показателем красоты. На самом деле, симметричные украшения лица и тела повышают привлекательность лица, и, возможно, что еще более показательно, они также повышают воспринимаемую привлекательность абстрактных художественных изображений. 51 Ричард Рассел показал, что женщины используют косметику, чтобы подчеркнуть контраст яркости между глазами и ртом, а также прилегающими к ним областями лица. 52 В частности, кожа вокруг глаз и рта обычно светлее, и этот контраст более выражен у женщин. Нанесение косметики еще больше подчеркивает этот контраст яркости, придавая лицу более женственный вид.</p>
<p>Косметические компании по всему миру рекламируют свои средства по уходу за кожей, используя такие термины, как "борьба с возрастными изменениями", "борьба с морщинами", "борьба со старением", "удаление пигментных пятен", "молодость и гладкость кожи" и "удаление пятен". Слоган Woodbury Soap "Кожа, к которой вы любите прикасаться" отражает важность чистой и гладкой кожи. Я не знаю ни одной культуры, в которой бы не действовали эти ключевые точки продаж. Это не связано с произвольными стандартами красоты; качество кожи передает много ценной информации о потенциальных партнерах. Например, меньшее количество пятен, более гладкая и менее волосатая кожа свидетельствуют о более низком уровне андрогена и более высоком уровне эстрогена. Восемьдесят три процента женщин с акне страдали синдромом поликистозных яичников. Интересно, что качество кожи женщины меняется в течение менструального цикла, что подчеркивает ее важнейшую роль на арене брачных отношений. 53</p>
<p>Косметика - это не только мощное средство украсить себя, но и определенные цвета, которые особенно привлекательны. Из всех цветов помады, пожалуй, ни один не является таким манящим, как красный, примером которого может служить знойная актриса Скарлетт Йоханссон. Примечательно, что на французском языке помада переводится как rouge a lèvres (красный для губ). В целом, красный цвет связан с романтикой (например, День святого Валентина) и сексуальностью (например, красное нижнее белье). Красивые и соблазнительные женщины часто облачены в красные наряды, что наглядно отражено в популярной культуре (например, в фильме 1984 года "Женщина в красном" с Джином Уайлдером, Гильдой Раднер и Келли ЛеБрок, а также в песне Криса де Бурга "Lady in Red", ставшей мировым хитом в 1986 году). Почему так происходит? Биологический аргумент заключается в том, что для многих видов, включая наших близких родственников-приматов, красный цвет является сильным маркером эструса (например, набухшие гениталии). В человеческом контексте одним из визуальных маркеров женского сексуального возбуждения является покраснение различных эрогенных участков тела. Таким образом, различные культурные ритуалы покраснения могут быть производными от первоначальной визуальной склонности мужчин к этому конкретному цвету. Используя эту логику, психологи Эндрю Дж. Эллиот и Даниэла Ниеста провели пять исследований, которые показали, что мужчины считают женщин, которые периферически ассоциируются с красным цветом, более привлекательными, чем те же самые женщины, лишенные этой ассоциации (или ассоциирующиеся с другим цветом). Это справедливо для показателей привлекательности, сексуальной желательности, намерения встречаться и количества денег, которые мужчины готовы потратить на свидание, но не относится к их оценкам интеллекта, доброты и общей симпатичности. Таким образом, эффект не распространяется на все показатели; он ограничивается переменными, связанными с браком. Кстати, женщины не проявляли "эффект красного" при оценке других женщин, что позволяет предположить, что склонность к красному цвету является специфически мужским предпочтением. 54</p>
<p>HAIR</p>
<p>Почему многие женщины после определенного возраста имеют примерно одинаковую короткую стрижку? Во многих случаях пожилые женщины с длинными волосами воспринимаются уничижительно (например, злая ведьма). Ответ, честно говоря, довольно прост. С возрастом качество волос ухудшается. Они теряют блеск, сияние, густоту и становятся более ломкими. Неслучайно компании, выпускающие шампуни, демонстрируют молодых женщин, обладающих необыкновенно сияющими, густыми и шелковистыми волосами. Соответственно, имеет смысл уменьшить амплитуду сигнала, который рекламирует признак, ухудшающий фенотипическое качество. Примечательно, что у одиноких и не имеющих детей женщин волосы длиннее и качественнее, а женщины с хорошим здоровьем имеют более длинные волосы. 55 Неудивительно, что мужчины довольно легко улавливают связь между длинными волосами и хорошим здоровьем женщины. 56 В совокупности эти выводы объясняют, почему во многих религиях - в первую очередь в исламе - женщины обязаны покрывать волосы хиджабом. Хотя это якобы божественный указ, призванный обеспечить женскую скромность, на самом деле волосы - сексуально привлекательный признак, и, соответственно, сильно патриархальные общества находят весьма "земные" средства контроля над возможностью женщин афишировать свою сексуальность.</p>
<p>Ролевые игры - распространенное средство, с помощью которого взрослые люди по обоюдному согласию исследуют свои сексуальные фантазии. Среди наиболее часто встречающихся архетипов - медсестра-жрица и героический пожарный. Центральным элементом таких сексуальных игр является ношение париков. Однако их чаще носят женщины, чем мужчины. Парики бывают самые разные: короткие или длинные, прямые или кудрявые, блондинки, брюнетки или рыжие. Неудивительно, что парики подбираются таким образом, чтобы кардинально изменить облик женщины. Если у нее длинные темные волосы, она может надеть короткий светлый парик. Цель - вызвать у мужчин желание сексуального разнообразия. Поскольку у женщин эта склонность выражена не так ярко, темноволосые мужчины обычно не носят светлые парики в спальне. Тот же принцип применим и к окрашиванию волос. Женщины гораздо чаще используют красители для волос, причем не только для того, чтобы скрыть седину, но и для радикального изменения цвета. И опять же, это, скорее всего, эстетическая реакция на стремление мужчин к сексуальному разнообразию, по крайней мере, в тех случаях, когда этим занимаются женщины, состоящие в паре.</p>
<empty-line/>
<p>ПОКУПАЙТЕ ХОРОШИЕ ГЕНЫ: ВО ВРЕМЯ ОВУЛЯЦИИ ОДЕВАЙТЕСЬ ВЫЗЫВАЮЩЕ</p>
<p>Самки многих видов восприимчивы к спариванию в течение коротких периодов эструса. В период течки они наглядно демонстрируют свою сексуальную восприимчивость, будь то с помощью обонятельных и визуальных сигналов или путем усиленного сексуального домогательства. Самки бабуинов, например, демонстрируют свою сексуальную восприимчивость с помощью увеличения половых органов. У самцов некоторых видов развилась реакция Флемена, которая представляет собой тип гримасы на лице, призванной определить, в каком состоянии находится самка в период течки (путем обнюхивания воздуха на предмет феромонов). Принято считать, что у женщин происходит тайная овуляция, то есть их овуляторный статус скрыт от внешнего мира. Считается, что это явление возникло потому, что оно гарантирует, что партнер-мужчина будет поддерживать интерес к женщине на протяжении всего цикла, способствуя эволюции долгосрочной связи, необходимой для двухродительских видов. Несколько исследований показали, что, хотя овуляторный статус женщины в некоторой степени скрыт, тонкие морфологические и физиологические сигналы, а также не очень тонкие поведенческие признаки дают любопытным глазам и носам подсказки о менструальном статусе женщины. Например, когда у женщины происходит овуляция, качество ее кожи наиболее красиво, лицо и грудь более симметричны, и от нее исходит более приятный запах. 57</p>
<empty-line/>
<p>С поведенческой точки зрения, в период максимальной фертильности женщины рекламируют себя с большим апломбом, используя различные формы косметики. Мы с Эриком Стенстромом проанализировали косметические практики женщин в лютеиновую (неплодородную) и плодородную фазы их менструального цикла. Женщины сообщали о гораздо более активном поведении, связанном с украшательством (например, ношение сексуальной одежды), в фертильную фазу менструального цикла. 58 В ряде других исследований были найдены столь же убедительные доказательства того, что женщины стремятся продвигать себя на брачном рынке, когда они максимально фертильны. 59 Важно отметить, что большинство женщин участвуют в таком поведении без какого-либо сознательного осознания соответствующих эволюционных сил. Напротив, женщины говорят о том, что чувствуют себя "более сексуальными", "менее раздутыми" и "более уверенными в себе" в период максимальной фертильности. Именно эти позитивные ощущения и выливаются в последующее выраженное желание рекламировать себя на брачном рынке. Кстати, важность менструального цикла женщины для ее повседневного поведения не осталась незамеченной предприимчивыми предпринимателями, которые разработали приложения для iPhone, помогающие мужчинам отслеживать менструальный цикл женщин в их жизни (см., например, PMS Buddy и MyMate).</p>
<empty-line/>
<p>ОБМАНЧИВОЕ ИНФОРМИРОВАНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ</p>
<p>Бесчисленные виды животных используют различные формы обманных сигналов (или ложной рекламы). В некоторых случаях фальшивый сигнал возник в целях выживания, будь то способ добыть пищу или надежда избежать того, чтобы стать чьей-то пищей. Аллигаторная щелкающая черепаха использует приманку, похожую на червяка и выступающую изо рта, чтобы привлечь ничего не подозревающую рыбу. Некоторые неядовитые змеи выработали окраску, которая имитирует апосематические предупреждения (предостережения, чтобы держаться подальше). Для того чтобы люди могли отличить действительно опасную змею от ее имитации, используются рифмы (например, "Красное на желтом - убей товарища; красное на черном - друга Джека"). В других случаях обманные сигналы используются для получения преимущества в брачной игре. В этом смысле самцы и самки многих видов, размножающихся половым путем, участвуют в эволюционной гонке вооружений. Один пол (как правило, самцы) разрабатывает способы обмануть самок в своих качествах, а самки разрабатывают контрстратегии, чтобы отличить обманщиков от действительно подходящих женихов.</p>
<p>Этот макиавеллиевский танец проявляется в бесчисленных способах на потребительской арене. Женщины носят бюстгальтеры push-up, накладки на грудь, "бюстгальтер для попы" (чтобы приподнять ягодицы) и высокие каблуки; они наносят макияж, чтобы улучшить видимое качество кожи, и составляют 90 % пациентов, обращающихся за пластическими операциями. Все эти элементы работают как средство изменения (симулирования) ключевых черт их тела и лица. С другой стороны, мужчины приобретают всевозможные фиктивные предметы роскоши (например, поддельные часы Rolex), чтобы обманом подделать свой социальный статус, а также солгать о своих доходах и профессиональных достижениях. Один мой старый друг, владевший автомобилем Audi, однажды посетил дилерский центр, чтобы получить эмблему более роскошной модели с намерением установить ее на свою машину. Возможно, он владел "всего лишь" моделью A4, но он надеялся показать всему миру, что ездит на более роскошной A6. Сомневаюсь, что многие женщины стали бы участвовать в подобном обманчивом сигнале, поскольку использование роскошных автомобилей для обозначения своего социального статуса - это в основном мужская стратегия. Я готов поспорить, что мужчины составляют подавляющее большинство тех, кто ищет поддельные дипломы "заочных университетов". Поддельные обручальные кольца порой носят одинокие мужчины, полагая, что женатые мужчины более желанны (хотя это народное поверье было опровергнуто в исследовании 2003 года 60 ). Суть в том, что многие мужчины и женщины готовы идти на бесконечные формы обмана потребителей, если это повышает их статус на брачном рынке. В данном случае кажется, что цель (репродуктивный успех) оправдывает средства (обман потребителей).</p>
<p>Канал-стрит в Нью-Йорке - это мекка поддельных товаров. Все мыслимые предметы "роскоши" - ремни, кошельки, портмоне, одежду - можно купить на за малую толику цены подлинных брендов. В недавнем отчете ОЭСР за 2007 год глобальный объем рынка подделок в 2005 году оценивался в 200 миллиардов долларов, что, по оценкам, превышает валовой внутренний продукт 150 национальных экономик. 61 Международная коалиция по борьбе с контрафактом оценивает ежегодный объем в 600 миллиардов долларов, причем примерно 4 процента от этого объема приходится на предметы роскоши. 62 Потребность фальсифицировать свое положение по эволюционно важным брачным признакам путем использования обманных продуктов является универсальной для человека. Культурные традиции могут иногда изменять выражение атрибута, который нужно подделать. Например, в западных странах социальный статус мужчины может быть обозначен с помощью Ferrari, а у масаев - с помощью количества скота. Но половая специфика обманных сигналов одинакова во всех культурах, а именно: мужчины и женщины будут чаще подделывать социальный статус и внешний вид, соответственно. Еще один случай, когда эти обманы проявляются в личных объявлениях и онлайн-чатах. Мужчины лгут о своем росте, доходе, профессии и социальном статусе, женщины - о весе, возрасте и внешности. 63 Обманчивая сигнализация - это то, что заставляет людей ездить с закрытыми окнами в удушающую летнюю жару, хотя у них нет кондиционера, болтать по поддельным мобильным телефонам, наполнять тележки чрезвычайно дорогими продуктами, а затем спокойно бросать их, как только они закончат шествие по проходам. 64</p>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Учитывая, что мы - вид, размножающийся половым путем, неудивительно, что многие потребительские покупки связаны с сексом. Мужчины и женщины используют широкий спектр товаров, чтобы улучшить свое положение на брачном рынке. Как мы уже видели, мужчины гораздо чаще приобретают роскошные спортивные автомобили (как средство обозначения своего статуса), а женщины гораздо чаще украшают себя (с помощью косметики и провокационных нарядов). Многие потребительские покупки служат центральными элементами ритуала ухаживания, включая преподношение цветов и обручальных колец. Половые гормоны оказывают мощное влияние на потребительскую сферу. У мужчин уровень тестостерона заметно повышается, когда они совершают акт демонстративного потребления (например, водят Porsche), в то время как у женщин менструальный цикл и связанные с ним колебания гормонов определяют их желание рекламировать себя. Наша сексуальная природа накладывает неизгладимый отпечаток на наш потребительский выбор и предпочтения.</p>
<empty-line/>
<p>Глава 4</p>
<p>Кровь гуще воды.</p>
<p>Унция крови стоит больше, чем фунт дружбы. (Испанская пословица)</p>
<p>Во время испытаний семья - лучший помощник. (Бирманская пословица)</p>
<p>Относитесь к своей семье как к друзьям, а к друзьям - как к семье.</p>
<empty-line/>
<p>Африканские дикие собаки живут в тесных родственных стаях. Известно, что они проявляют необычайную преданность и заботу о старых или раненых членах своей стаи. Подобный родственный альтруизм зафиксирован у насекомых (например, социальных муравьев), птиц (например, диких индеек), рыб (например, атлантического лосося) и млекопитающих (например, обезьян, приматов, гиен, львов, сухопутных белок и алломатеринских слонов; последний пример относится к предоставлению материнской заботы детенышу другими членами семьи, кроме его биологической матери). Конечно, люди - социальные животные, у которых также развиваются тесные семейные связи. Зачем кому-то рисковать жизнью ради спасения брата или сестры, кузена, родителя или потомства? Если дарвиновский императив состоит в том, чтобы организмы заботились исключительно о собственном выживании, то дорогостоящие формы альтруизма, казалось бы, противоречат этому желанию. Однако, как только мы признаем, что эволюция "заботится" о распространении генов, для организмов становится совершенно логичным вкладывать средства в тех, с кем они имеют общие гены.</p>
<p>Как видно из приведенных выше эпиграфов, межкультурные пословицы неоднократно воспевали уникальность семейных уз. При этом важность семьи прослеживается практически во всех видах культурного творчества и продукции. Некоторые из самых захватывающих литературных повествований вращаются вокруг семейной динамики, будь то библейские истории ("Каин и Авель"), греческие трагедии ("Эдип Рекс") или шекспировские пьесы ("Гамлет"). Действие большинства популярных ситкомов за последние четыре десятилетия разворачивается в контексте семьи. Среди таких семейных сериалов - "Приключения Оззи и Гарриет" (1952-1966), "Оставьте это Биверу" (1957-1963), "Мои три сына" (1960-1972), "Беверли Хиллбиллиз" (1962-1971), "Семейка Аддамс" (1964-1966), "Манстеры" (1964-1966), The Brady Bunch (1969-1974), The Partridge Family (1970-1974), All in the Family (1971-1979), Sanford and Son (1972-1977), The Jeffersons (1975-1985), Family Ties (1982-1989), The Cosby Show (1984-1992), Growing Pains (1985-1992), Married...with Children (1987-1997), Roseanne (1988-1997), Family Matters (1989-1998), The Simpsons (1989-сегодня), Home Improvement (1991-1999), Malcolm in the Middle (2000-2006), Arrested Development (2003-2006) и Modern Family (2009-сегодня). Семейная динамика также лежит в основе многочисленных фильмов ("Угадай, кто придет на ужин", "Крестный отец", "Сияние", "Выбор Софи", "Ханна и ее сестры", Moonstruck, "Отец невесты", "Знакомство с родителями", "Это в семье не редкость", "Семейный камень", "Маленькая мисс Саншайн", "Дэн в реальной жизни" и "Четыре Рождества").</p>
<p>Семейные отношения занимают центральное место в многочисленных рекламных слоганах. Среди них - "Разве ваш ребенок не должен быть ребенком Gerber?" (продукты Gerber), "Проверено ребенком. Мама одобрила" (хлопья для завтрака Kix) и "разборчивые мамы выбирают Jif", который впоследствии был изменен на более политкорректный: "разборчивые мамы и папы выбирают Jif" (арахисовое масло Jif). В каждом случае слоган направлен на врожденный инстинкт родителей - вкладывать деньги в своих детей . Важность семьи для человеческого опыта не осталась незамеченной теми, кто создает религиозные нарративы и религиозные институты (как, например, Отец, Сестра, Мать-настоятельница, Брат, Отец, Сын и Святой Дух). Членов одного и того же братства или сестринства в колледже называют братьями и сестрами. На самом деле, латинская этимология братства и сестринства - frater и soror ("брат" и "сестра", соответственно). В уличном жаргоне такие термины, как brother, bro, cuz и son, обычно используются между неродственниками, чтобы отразить сильные родственные связи. Выражение "братья по оружию" относится к солдатам, которые сражаются на одной стороне (например, телесериал HBO Band of Brothers повествует о жизни группы солдат во время Второй мировой войны). Сослуживцы описываются в родственных терминах именно из-за уровня альтруизма, который они готовы проявлять друг к другу и который обычно ожидается между членами семьи.</p>
<p>ВЫБОР РОДСТВЕННИКОВ: ДЕЛО СЕМЕЙНОЕ</p>
<p>Чарльз Дарвин считал, что естественный отбор действует на уровне отдельного организма. Поэтому ему было трудно дать окончательное объяснение бесконечным задокументированным случаям дорогостоящих альтруистических поступков по отношению к своим сородичам, охватывающим многие виды (включая человека). Он, конечно, знал, что черты наследуются, однако был незнаком с менделевской генетикой и единицами наследственности, а именно ДНК. Соответственно, он не обладал необходимыми знаниями, чтобы признать геноцентрический взгляд на естественный отбор. Билл Гамильтон, оксфордский биолог, трагически погибший от малярии в 2000 году во время экспедиции в Конго для проверки своей теории о происхождении ВИЧ, решил эту межвидовую загадку. Гамильтон сделал это, переместив уровень, на котором действует отбор, с организменного (согласно теории Дарвина) на геноцентрический. Другими словами, если ген является наиболее фундаментальной единицей, на которую действует давление отбора, то альтруизм, основанный на родственных связях , становится совершенно логичным. Этот механизм, известный как родственный отбор, был формально описан в очень сложных математических деталях в работе, которую Гамильтон опубликовал в 1964 году. 2 Другие ученые-эволюционисты уже догадывались об этой фундаментальной идее, хотя и использовали менее строгие формализмы до появления основополагающей работы Гамильтона. Так было с британским генетиком Дж. Б. С. Холдейном, который на вопрос, спас бы он тонущего брата, знаменито заметил: "Нет, но я бы спас двух братьев или восемь кузенов". 3 Поскольку братья в среднем имеют половину своих генов, а первые кузены - одну восьмую, Холдейн обеспечивал "генетические точки безубыточности", которые оправдывали бы его отказ от жизни (с точки зрения геноцентризма).</p>
<p>Родственный отбор связан с более широким механизмом, известным как инклюзивный фитнес. В биологических терминах фитнес означает расширение генов. Самый очевидный способ повысить свою приспособленность - завести детей, и индивиды могут повысить свою прямую приспособленность путем размножения (репродуктивная приспособленность). С другой стороны, люди также могут способствовать распространению своих генов, вкладывая средства в тех, с кем они состоят в родстве. Если у вашей дочери, внука или племянника родится ребенок, он будет косвенно повышать вашу собственную приспособленность. Таким образом, эта форма косвенного фитнеса является неотъемлемой частью более общего термина, известного как инклюзивный фитнес.</p>
<p>Одним из прямых следствий родственного отбора является то, что организмы, включая человека, будут предоставлять дифференцированные инвестиции родственникам и неродственникам, а также предоставлять более значительные инвестиции тем, кто является более близким родственником. 4 Многочисленные исследования действительно установили этот факт, и некоторые из них имеют отношение к потребительскому контексту (расходам). Например, поддержка высшего образования выше для биологических детей по сравнению с приемными (при сравнении семей, в которых оба родителя являются биологическими, с семьями, в которых один из родителей является приемным). 5 Неудивительно, что сводные братья и сестры менее образованны, чем биологические дети в данной семье. 6 Распределение гипотетических доходов от лотереи коррелирует с генетическим родством и зависит от степени (если таковая имеется) неопределенности отцовства в данных отношениях. 7 Генетическое родство также предсказывает характер завещания (в завещаниях), 8 а также степень тяжести утраты, которую испытывают близнецы, когда один из них умирает. 9 В частности, потеря монозиготного со-близнеца более болезненна, чем потеря дизиготного. Полнородные братья и сестры чаще, чем сводные или троюродные, знают, живы или мертвы их братья и сестры (это служит показателем близости). 10 Генетическое родство также предсказывает вероятность оказания помощи, особенно когда потенциальный получатель помощи находится в опасной ситуации. 11 В мормонской общине полнородные братья и сестры чувствуют большую близость друг к другу, чем сводные. 12 Кроме того, полнородные братья и сестры участвуют в большем социальном инвестировании друг в друга, чем сводные. 13 В нескольких изученных культурах количество физической боли, которую готовы причинить люди (чтобы обеспечить вознаграждение потенциальному получателю), связано с генетическим родством. 14 Наконец, есть свидетельства того, что фирмы, управляемые семьями, демонстрируют более высокие результаты, 15 , возможно, отчасти благодаря более тесному сотрудничеству и интенсивным усилиям, которые затрачиваются, когда бенефициарами труда являются родственники.</p>
<p>Мы с моим бывшим докторантом Трипатом Гиллом применили теорию родственного отбора, чтобы предсказать, как расходы на подарки будут распределяться между дарителями и получателями. 16 Мы предположили, что сумма, потраченная на подарок, будет распределяться в зависимости от генетического родства (r) между дарителями и получателями (средний процент общих генов между двумя индивидами). В частности, генетически более близкие получатели будут получать большую долю бюджета, чем их более отдаленные коллеги. Для любого индивида показатели r с родственниками выглядят следующим образом: родитель (r = 0,50), брат или сестра (r = 0,50), бабушка или дедушка (r = 0,25), дядя (r = 0,25), тетя (r = 0,25), сводный брат (r = 0,25), первый кузен (r = 0,125), идентичный близнец (r = 1,0), сводный родитель (r = 0), сводный брат (r = 0). Как и предсказывалось, мы получили положительную корреляцию между генетическим родством и суммой денег, которая будет потрачена на следующий подарок. Средние значения по участникам составили 73,12, 19,03 и 18,56 доллара для близких (r = 0,50), умеренных (r = 0,25) и дальних (r = 0,125) родственников, соответственно. Таким образом, люди различали близких и дальних родственников (т. е. умеренные и дальние родственники получали примерно одинаковые прогнозируемые расходы на подарки).</p>
<p>В завершение этого раздела я кратко расскажу о донорстве органов, поскольку оно буквально представляет собой дар жизни, и в таком контексте дифференцированный фаворитизм, проявляемый по отношению к родственникам, должен быть особенно очевиден. В пятом сезоне сериала Curb Your Enthusiasm в эпизоде под названием "Льюису нужна почка" Ларри Дэвид (соавтор "Сайнфелда") и его друг Джефф Грин (его играет Джефф Гарлин) спорят о том, кому придется вмешаться и помочь своему другу (Ричарду Льюису), нуждающемуся в донорстве живой почки. Комедийная нить сюжета строится на том, что ни один из них не стремится быть альтруистом, и поэтому они используют рифму "eeny, meeny, miny, moe", чтобы решить, кто же станет донором почки. Однако и это решение оказывается трудновыполнимым, так как друзья не могут договориться, является ли человек, который "это" (в загадке), тем, кто должен пожертвовать орган, или тем, кто не должен этого делать. Конечно, эта сюжетная линия хорошо работает, потому что она основана на дарвиновском факте, что такой подарок жизни с необычайной вероятностью произойдет между родственниками. С точки зрения родственного отбора ожидается, что донорство органов, особенно от живых доноров, в подавляющем большинстве случаев будет предложено членам семьи. Данные, безусловно, подтверждают это. За два года (2000-2002) из 11 672 случаев живого донорства в США только 31 был анонимным (т.е. незнакомым),  17 В более позднем исследовании 362 человек, записавшихся в доноры живых органов, 232 были членами семьи реципиента, 95 - супругами и 35 - "другими неродственниками" (естественно предположить, что большинство из них - близкие друзья, а не незнакомцы). 18 В 1988 году менее 1 процента трансплантаций почек проводились от живых неродственных доноров. К 1997 году это число выросло, но все еще оставалось низким - 5 процентов. 19 Очевидно, что дорогостоящий дар жизни с гораздо большей вероятностью будет передан членам семьи, как и предсказывает родственный отбор.</p>
<empty-line/>
<p>СВАДЬБЫ: СОЕДИНЕНИЕ ДВУХ СЕМЕЙ</p>
<p>Из всех ключевых обрядов, происходящих в жизни человека, свадьба, возможно, является самым важным событием, объединяющим членов семьи и друзей. Среднее число гостей на американской свадьбе составляет 164 человека. 20 Эта цифра весьма показательна, поскольку она очень близка к верхней границе размеров групп, в которых мы эволюционировали в среде наших предков. Биологический антрополог Робин Данбар утверждает, что на протяжении большей части нашей эволюционной истории мы вряд ли общались более чем со 150 близкими людьми. 21 Другими словами, наши социальные сети всегда были очень тесными и сплоченными единицами. Некоторые из вас, возможно, помнят, как в фильме "Знакомство с родителями" герой Роберта Де Ниро объявил своему будущему зятю (его играл Бен Стиллер), что он переводит зятя в свой круг доверия. Так вот, число Данбара 150 можно рассматривать как внешний слой концентрических кругов доверия. Люди, которых мы приглашаем на свадьбу, представляют собой группу наших близких союзников (родных и неродных), и в этом смысле мы воссоздаем социальную реальность, уходящую корнями в наше эволюционное прошлое.</p>
<p>Свадьбы изобилуют множеством других признаков нашей эволюционировавшей психологии, основанной на родстве. Например, распределение 164 гостей, вероятно, свидетельствует о нескольких дарвиновских реалиях, связанных с тем, как мы эволюционировали, чтобы относиться к родственникам с разным уровнем генетического родства, а также к друзьям с разным уровнем близости. Как для жениха, так и для невесты, как правило, присутствует большее количество членов семьи с материнской стороны (в свете неопределенности с отцовской). Более того, денежная стоимость подарков с материнской стороны жениха и невесты будет выше, чем с отцовской. Наконец, я предполагаю, что генетически более близкие родственники будут сидеть ближе к столу хозяина; кроме того, члены семьи с материнской стороны в среднем будут сидеть ближе к столу хозяина, чем их коллеги по отцовской линии. Расположение мест является мощным сигналом близости, поскольку оно показывает, какое значение имеет конкретный человек по отношению к невесте или жениху. 22 Мне лично известен как минимум один член семьи, который вступил в яростную ссору со своей сестрой из-за того, что она почувствовала себя оскорбленной тем, где ее посадили на свадьбе племянника.</p>
<p>Эта дифференцированная близость, которую в большей степени ощущает материнская сторона, должна проявляться в бесчисленных семейных ситуациях. Например, я предсказываю, что тети по материнской линии чаще ухаживают за племянниками и племянницами, чем тети по отцовской линии (опять же, из-за неопределенности отцовства), что подтверждает результаты исследований, показавших, что тети по материнской линии обеспечивают больший уход. 23 У меня есть несколько анекдотических доказательств в поддержку моей гипотезы. Мои родители оба происходят из очень больших семей. У моего отца девять сестер и один брат, а у моей матери - шесть сестер (я не знаю, сколько из них сейчас живы, поскольку большинство живет не в Канаде, и мы редко общаемся). Интересно, что несколько моих тетушек по материнской линии утверждали, что мое выживание в детстве зависело от того, что они кормили меня грудью, хотя я не уверен в правдивости этих утверждений. От тетушек по отцовской линии подобных заявлений не поступало. Кстати, в арабском языке есть отдельные термины для обозначения тетушек и дядюшек по отцовской и материнской линии. Неопределенность отцовства снова дает о себе знать.</p>
<p>ПОДАРКИ-ИГРУШКИ И АДАПТИВНАЯ ЦЕННОСТЬ ИГРЫ</p>
<p>Родительские инвестиции проявляются во многих формах, но ни одна из них не вызывает у ребенка такого восторга, как предложение новой игрушки. Ваши дети вряд ли выразят вам благодарность за бессонные ночи, бесчисленные подгузники, которые вы меняли, грудное вскармливание и другие бесконечные способы, с помощью которых вы проявляли родительскую заботу. Однако подарите ребенку новую игрушку, и вы увидите, как любовь и признательность хлынут в вашу сторону. В 2005 году розничные продажи игрушек в США составили 21,3 миллиарда долларов. 24 Многие аспекты игрушек можно проанализировать с эволюционной точки зрения. По сути, в той мере, в какой такие подарки являются символом родительских инвестиций, они попадают в сферу родственного отбора. Это не означает, что мы обладаем геном, позволяющим дарить игрушки. Скорее, это просто означает, что такая форма родительского дарения подарков представляет собой еще одну форму родительской заботы.</p>
<p>Второй способ, с помощью которого эволюционная теория имеет отношение к изучению игрушек, - это их предполагаемая роль в гендерной социализации детей. Социальные конструктивисты часто утверждают, что одним из самых ранних источников такой социализации являются игрушки, которые предлагаются мальчикам и девочкам в зависимости от пола. Маленькому Кристоферу предлагают мужскую фигурку героя боевика (например, GI Joe) темного цвета и угрожающего вида, в то время как маленькая Кристина получает розовую и женственную куклу Барби. Впоследствии родители предоставляют дифференцированные модели поощрения своим детям в плане подходящих способов взаимодействия с игрушками. Кристофера поощряют за грубую игру с его новой игрушкой, а Кристине предлагают играть с ее игрушкой. Эта ранняя форма гендерной социализации, очевидно, продолжается на протяжении всех этапов развития ребенка, приводя в конечном итоге к формированию гендерных ролей. Это хорошая история, но она полностью оторвана от реальности и любого подобия здравого смысла. Игрушки существуют в своих конкретных формах, потому что они удовлетворяют универсальные предпочтения по половому признаку. Компании, производящие игрушки, знают о таких фактах, и поэтому они успешно продвигают по всему миру продукцию, соответствующую сложившимся игровым предпочтениям.</p>
<p>Врожденная гиперплазия надпочечников (ВГН) - это эндокринологическое заболевание, которое может привести к маскулинизации морфологических признаков девочек (например, увеличенного клитора) и поведенческих моделей (например, повышенной вероятности участия в грубых и неаккуратных играх). Врожденная гиперплазия надпочечников дает возможность исследовать, являются ли предпочтения в выборе игрушек социально обусловленными или же обусловлены врожденными половыми различиями. Оказалось, что маленькие девочки, страдающие ВГА, проявляют повышенное предпочтение к игрушкам, характерным для мужчин (например, машинам и пожарным машинам), и пониженное - к игрушкам, характерным для женщин (например, куклам и кухонным принадлежностям). 25 А что насчет мальчиков? Могут ли мальчики также демонстрировать дифференцированный уровень гендерного игрового поведения в зависимости от того, насколько они маскулинизированы? В этом случае, вместо того чтобы использовать CAH в качестве агента маскулинизации, можно изучать нормальные популяции, исследуя длину пальцев отдельных людей. В частности, относительная длина указательного и безымянного пальцев, известная как соотношение 2D:4D, является половым диморфным признаком, и в среднем у мужчин она меньше, чем у женщин. Другими словами, разница в длине указательного (2D) и безымянного (4D) пальцев у мужчин выражена сильнее, чем у женщин. Считается, что эти половые различия обусловлены дифференцированным воздействием андрогенов (тестостерона) в утробе матери. 26 То, как человек оценивает себя на континууме маскулинизации-феминизации, отчасти отражается в соотношении его пальцев. Возвращаясь к игровому поведению, можно сказать, что половая принадлежность мальчиков дошкольного возраста отрицательно коррелирует с их коэффициентом цифр; чем более маскулинизированным является их коэффициент цифр (что выражается в меньшем коэффициенте), тем более маскулинизированным является их игровое поведение. 27 Два отдельных гормональных исследования, проведенных на клинических и неклинических выборках, пришли к одинаковому выводу: игровые предпочтения и игровое поведение детей коренятся в физиологических реалиях, которые не имеют практически никакого отношения к социализации. Пресловутый последний гвоздь в крышку гроба предпосылки о том, что игрушки являются мощными агентами гендерной социализации, забили исследования, обнаружившие, что несколько видов обезьян (вервет и резус) демонстрируют половые предпочтения игрушек, схожие с предпочтениями человеческих детей. 28 Если только социальные конструктивисты не хотят утверждать, что обезьяны-родители демонстрируют те же "произвольные и сексистские" стереотипы при социализации своего потомства, эта предпосылка о воспитании мертва.</p>
<p>Почему дети играют? Собственно говоря, почему так много видов млекопитающих, особенно с длительным периодом развития, непрерывно резвятся? Было предложено несколько теорий относительно адаптивной природы игры, наиболее убедительная из которых утверждает, что игра - это средство подготовки к будущим неожиданным ситуациям и служит форумом с низким риском для опробования различных новых поведенческих и социальных стратегий. 29 Будь то игры в догонялки, имитирующие взаимодействие хищника с хищником, грубые стычки как средство имитации будущих внутриполовых столкновений, или, в уникальном случае, человеческие младенцы играют в притворство, принимая на себя социальные роли взрослых (например, играют в дом или доктора), ювенильные игры подвергают потомство воздействию окружающей среды , что имеет адаптивное значение. От детских игр, таких как "Марко Поло" и "Прятки", до подростковых острых ощущений, связанных с просмотром фильмов ужасов и катанием на американских горках, эти занятия отчасти захватывают, потому что они связаны с необходимостью преодолевать ситуации, чреватые неожиданными поворотами. Дети играют, в том числе и с помощью игрушек, потому что это их адаптация.</p>
<p>Четвертый и последний способ анализа игрушек с эволюционной точки зрения - изучение морфологических особенностей некоторых из самых популярных игрушек. Конрад Лоренц, нобелевский лауреат и основатель этологии, утверждал, что неотенические черты (то есть черты, напоминающие ювенильные, такие как большие глаза и маленький нос) развились, чтобы вызвать инстинктивную положительную реакцию человеческих родителей по отношению к своим детям. Конечно, легко заметить, что молодняк бесчисленных видов обладает весьма преувеличенными неотеническими чертами. Вспомните медвежонка, щенка или котенка. Большинство людей очень привлекают черты лица таких, казалось бы, беспомощных существ. Эти факты не остались незамеченными маркетологами игрушек, которые, в конце концов, являются дарвиновскими существами. Возьмем, к примеру, пресловутого плюшевого медведя. Некоторые ученые отмечают, что черты лица плюшевого медведя сильно эволюционировали за последние сто лет. 30 Если ранние версии игрушки более точно передавали черты лица медведя, то с течением времени эти черты мутировали в большую юность и "миловидность". Интересно, что "мутации" плюшевых медведей были обусловлены предпочтениями потребителей. Вместо того чтобы естественный отбор руководил процессом селекции, или селекционеры делали это в случае искусственного отбора, в данном случае селективной силой стали врожденные предпочтения потребителей. Стивен Джей Гоулд, покойный эволюционист и палеонтолог из Гарварда, привел тот же аргумент, описывая эволюцию Микки Мауса, легендарной иконы Диснея. 31.</p>
<p>Можно предположить, что постепенное омоложение черт плюшевых медведей отчасти связано со знаменитыми экспериментами Дмитрия Беляева, русского ученого, который увлекался искусственным отбором серебристых лисиц, проявлявших покорность и послушность по отношению к человеку. Конечно, искусственный отбор сам по себе является дарвиновским процессом, в котором агентом отбора выступает человек, а не естественный отбор. В то время как естественный и половой отбор отбирает признаки, обеспечивающие выживание и репродуктивные преимущества, соответственно, метрика искусственного отбора может быть столь же причудливой, как и эстетические предпочтения людей к определенным собачьим чертам. Например, у догов и папийонов необычайно разнообразные морфологические признаки, не говоря уже о различиях в размерах и весе. Они были получены в результате селекционного разведения, которое в конечном итоге и является тем средством, с помощью которого развиваются все чистокровные собаки. Возвращаясь к исследованиям Беляева, можно сказать, что ему удалось вывести селективный признак послушности у серебристых лисиц за относительно небольшое количество поколений селективного разведения. Что имеет отношение к нашей дискуссии об игрушках, он обнаружил, что селекция на поведенческий признак приводит к морфологическим изменениям в сохраненных животных. У прирученных серебристых лисиц появились неотенические черты, включая более крупные глаза, мелкие зубы и висячие уши. Невероятно, но отбор на определенное поведение (прирученность) оказал сопутствующее влияние на морфологические признаки, которые обычно ассоциируются с данным поведением. Это пример плейотропии, а именно: данный ген влияет на проявление нескольких признаков (в данном случае это как поведенческие, так и морфологические характеристики).</p>
<p>Споры, связанные с игрушками, являются одними из самых ранних проявлений конфликтов между братьями и сестрами в жизни ребенка. Исходя из этого, я обращаюсь к эволюционному анализу соперничества между братьями и сестрами и демонстрирую, как такие семейные конфликты проявляются в потребительской среде.</p>
<p>ПОРЯДОК РОЖДЕНИЯ КАК ФОРМА СОПЕРНИЧЕСТВА МЕЖДУ БРАТЬЯМИ И СЕСТРАМИ</p>
<p>Соперничество между братьями и сестрами принимает различные формы в животном мире, самая крайняя из которых - сиблицид (убийство брата или сестры). У некоторых видов пернатых вылупление вторым приводит к жестокой и беспощадной смерти. В частности, поведение старшего брата или сестры может варьироваться от монополизации пищи (или, что более "милосердно", монополизации высокопитательной пищи), что приводит к медленному голоданию младшего птенца, до выбрасывания младшего брата или сестры из гнезда или заклевывания его до смерти. Жестокие схватки между братьями и сестрами очень рано возникают и у многих млекопитающих (например, у гиен). В некоторых случаях жестокое соперничество между братьями и сестрами начинается еще в утробе матери и принимает форму каннибалистического сиблицида (например, у песчаных тигровых акул). По идее, документально подтвержденное сиблицидство в Библии - Каин убивает своего брата Авеля - коренится в естественной истории многих видов. К счастью, у людей соперничество между братьями и сестрами принимает гораздо более доброкачественные формы, несмотря на интенсивное чувство конкуренции, которое может породить такая динамика.</p>
<p>По мнению историка науки Фрэнка Саллоуэя, порядок рождения вызывает соперничество между братьями и сестрами посредством процесса, который он назвал дарвиновской гипотезой разделения ниш. 32 Подобно тому как товары часто позиционируются для удовлетворения незаполненной рыночной ниши, Саллоуэй утверждает, что дети стремятся занять незанятую нишу для потомства, чтобы выглядеть уникальными в глазах своих родителей. По определению, первенцам доступны все возможные ниши. Они могут быть бунтарями или хорошими детьми. У каждого последующего ребенка, который появляется на свет, на одну нишу меньше, чем у его сразу старшего брата или сестры. Саллоуэй утверждает, что этот ранний вызов приводит к устойчивым личностным различиям между детьми разных порядков рождения. В целом, первенцы имеют более высокие показатели по открытости новому опыту и идеям, поскольку им приходится мыслить нестандартно, уникально позиционируя себя в рамках меньшего набора доступных ниш.</p>
<p>Саллоуэй проверил свою теорию, изучив порядок рождения людей, которые основали или поддержали 28 радикальных научных инноваций, в сравнении с теми, кто был самым яростным противником этих новых идей. В 23 случаях из 28 поздние рожденные действительно были движущей силой радикально новых научных теорий. Когда я читаю лекции об этой теории, я сообщаю аудитории, что я - последний из четырех детей, что частично объясняет мои иконоборческие исследования. Однако рискованное поведение не обязательно должно ограничиваться научными революциями. Младшие братья и сестры чаще принимают участие в различных формах спортивного риска (например, участвуют в опасных видах спорта и занимаются бейсболом). 33 Как можно проверить теорию Саллоуэя на практике в потребительской среде? Потребительский конформизм является сильной движущей силой во многих категориях товаров (например, при следовании модным тенденциям), в то время как раннее принятие продуктовых инноваций демонстрирует способность быть открытым для новых идей и опыта. Трипат Гилл, Раджан Натараджан и я продемонстрировали, что дети, родившиеся позже других, набрали больше баллов по шкале инноваций, а первородящие - больше (незначительно) по шкале конформизма. 34 Таким образом, мы подтвердили истинность теории Саллоуэя в потребительской сфере.</p>
<p>Нишевый подход может быть применен ко многим другим контекстам, помимо научных революций, спортивного риска и инноваций в продуктах. Жизненный путь в целом, и выбор профессии в частности, может стать еще одной подходящей областью для проверки гипотезы Саллоуэя . Братья и сестры обычно выбирают радикально разные жизненные пути отчасти для того, чтобы максимально дифференцировать себя в семье. Я знаю двух братьев, которые не могли бы быть более разными с точки зрения их карьерных путей. Один из них - гуру хедж-фондов, который действует в условиях свободы, предоставляемой безудержным капитализмом; другой - антикапиталист типа Че Гевары, который организует профсоюзы. Учитывая это, меня всегда удивляет, когда братья и сестры выбирают один и тот же путь, особенно если старший из них уже завоевал прочную репутацию в данной области. Например, сестра Бейонсе Ноулз, Соланж, тоже певица. Насколько вероятно, что Соланж превзойдет свою исключительно известную сестру? Кажется, что такой выбор чреват ревностью и карьерными разочарованиями.</p>
<empty-line/>
<p>ТЕМНАЯ СТОРОНА СЕМЬИ</p>
<p>Ранее я уже упоминал о том, что книга Мартина Дейли и Марго Уилсон "Убийство" стала для меня прозрением в понимании объяснительной силы эволюционной теории. Давайте на минуту вернемся к их работе. Они показали, что присутствие отчима в доме - одна из самых больших опасностей, с которыми сталкивается ребенок, и это явление с тех пор получило название "эффект Золушки". 35 Вероятность различных форм жестокого обращения с детьми возрастает в сто раз, если в доме присутствует отчим. Этот трагический случай был ярко показан в фильме 2007 года "Американское преступление", в котором рассказывается о пытках и садистском убийстве подростка Сильвии Лайкенс ее опекуном Гертрудой Банишевски в штате Индиана в 1965 году. Как бы ни была ужасна эта реальность, люди - едва ли не единственный вид, проявляющий такую дифференцированную родительскую заботу, когда дело доходит до вложения средств в чужое потомство. Львы-самцы, только что захватившие новый прайд (выгнав, а то и убив самца (самцов)), будут систематически убивать самых маленьких детенышей в прайде, поскольку новоиспеченные короли не могли их породить. Кроме того, они изгоняют из прайда детенышей постарше. После завершения жестоких убийств у львиц наступает эструс. Забудьте о розах, душевной музыке и ужине при свечах. Убийство потомства самки, чтобы поднять ей настроение, - это самая жуткая форма прелюдии.</p>
<p>Изгнание старших детенышей из прайда вновь коронованными доминантными самцами имеет эквивалентную практику в полигинных сектах. Например, так называемые "потерянные мальчики" FLDS (Фундаменталистская церковь Иисуса Христа Святых последних дней) - это группа молодых людей, которых бесцеремонно изгоняют из единственного знакомого им мира под предлогом совершения "роковых" проступков или проявления бунтарства. Реальность такова, что старшие мужчины секты не могут "реализовать" Божий указ о предоставлении им сексуального доступа к нескольким женщинам, если потенциальные молодые конкуренты не будут удалены из группы, как только они станут сексуально зрелыми. Совпадение в том, что молодых женщин редко выгоняют из группы, разве что за их упорный отказ принять "Божью волю" на спаривание с развратными мужьями, которые порой старше их на сорок лет. Кстати, изгнанные мужчины могут вернуться в группу, если их сопровождают новые жены! Это еще одно доказательство того, что Божья воля, похоже, удовлетворяет сексуальные желания мужчин, находящихся у власти.</p>
<empty-line/>
<p>ОТЦОВСКАЯ НЕУВЕРЕННОСТЬ ДАЕТ О СЕБЕ ЗНАТЬ</p>
<p>Напомним, что в среднем четвертая часть генов передается от бабушек и дедушек. Следовательно, с точки зрения родственного отбора, каждый из четырех дедушек и бабушек должен с одинаковой вероятностью и в одинаковой степени инвестировать в своих внуков. Однако данные не подтверждают это ожидание. Напротив, в моделях инвестирования четырех бабушек и дедушек наблюдаются значительные различия - явление, получившее название дифференцированной дедушкиной и бабушкиной заботливости. Генетическое родство - это только одна часть истории. Необходимо также оценить степень надежности данного генетического родства. Как упоминалось ранее, неопределенность отцовства лежит в основе многих явлений, связанных с полом (например, меньшая способность мужчин прощать сексуальные измены). Степень, в которой бабушки и дедушки будут вкладывать средства в своего внука, зависит от уверенности в генетической связи. Из четырех бабушек и дедушек бабушки по материнской линии не сталкиваются с родительской неуверенностью (поскольку оба поколения уверены в материнстве, так как материнской неуверенности не существует), в то время как дедушки по отцовской линии сталкиваются с двумя источниками отцовской неуверенности (по одному в каждом из двух поколений). Таким образом, следует ожидать, что бабушки по материнской линии будут вкладывать в своих внуков больше всех, дедушки по отцовской линии - меньше всех, а два оставшихся дедушки и бабушки будут находиться где-то посередине. Именно это и было обнаружено в ряде исследований. 36 В связи с этим обзор кросс-культурных исследований показал, что бабушки, и особенно бабушки по материнской линии, играют весьма важную роль в выживании детей. 37</p>
<empty-line/>
<p>Недавно мы с женой отметили годовую годовщину рождения нашей дочери Луны. Сегодня большинство людей утверждают, что Луна выглядит как репрезентативная смесь меня и моей жены. Однако в самом начале нашего деторождения все было не так. Когда мы проходили первое УЗИ примерно на двухмесячном сроке беременности, то получили от техника обычные фотографии. Как и большинство будущих родителей, мы с гордостью повесили фотографии на холодильник. Когда моя свекровь впервые увидела фотографии, она взволнованно и недвусмысленно заявила: "Гад, ребенок очень похож на тебя. У него ваш профиль!" Это было довольно необычное заявление, учитывая, что определить, какой вид представлен на фотографии УЗИ, практически невозможно, не говоря уже о том, чтобы предположить, что фотография плода имеет поразительное сходство со мной! Хотя моя свекровь не хотела бы этого признавать, она развеяла мои возможные опасения по поводу неопределенности отцовства - феномена, который был обнаружен в нескольких исследованиях. 38</p>
<p>С точки зрения ребенка, отцовское сходство имеет решающее значение, поскольку отцы вкладывают больше средств в детей, которые похожи на них. Корен Апичелла и Фрэнк Марлоу собрали данные о том, как мужчины воспринимают сходство между собой и своими детьми. Они также выяснили у мужчин три показателя инвестиций, ни один из которых, кстати, не связан с финансовыми вложениями; отцовские инвестиции определялись тем, сколько времени и внимания данный мужчина уделял своему ребенку. Как и ожидалось, чем больше воспринималось сходство, тем больше отцовских инвестиций в ребенка. 39 Недавнее исследование, проведенное в полигинных сенегальских деревнях, показало, что сходство отца и ребенка, определяемое как визуальными, так и обонятельными сигналами, предсказывает степень отцовских инвестиций. Эта дифференцированная забота в конечном итоге повлияла на здоровье ребенка, которое измерялось индексом массы тела и средней окружностью плеча. 40</p>
<p>Сомнения в отцовстве проявляются и в других многочисленных коммерческих ситуациях. Неудивительно, что на вопрос о том, как они относятся к проведению теста на отцовство для новорожденных в больницах, мужчины высказались в пользу этой практики больше, чем женщины. 41 В данном случае отношение к новой услуге (тестирование на исключение отцовства) в значительной степени обусловлено эволюционной логикой, а именно специфической для мужчин угрозой быть рогоносцем. Решения об усыновлении также, по-видимому, учитывают расчеты неопределенности отцовства. Поначалу это может показаться необычным, учитывая, что решения об усыновлении снимают вопрос о родительском сходстве. Тем не менее, некоторые анекдотические факты свидетельствуют о том, что межрасовые пары предпочитают усыновлять ребенка одной из рас родителей, поскольку это, по крайней мере, создает "периферийное" подобие сходства. Например, если будущие мать и отец - черные и белые соответственно, они, скорее всего, предпочтут усыновить ребенка одной из своих рас, а не азиата. Само собой разумеется, это не связано с каким-либо злобным расизмом. Скорее всего, это связано с желанием сгенерировать признаки сходства родителей и, более конкретно, сходства отцов.</p>
<empty-line/>
<p>ОДИНАКОВО ЛИ ОТНОСЯТСЯ К СЫНОВЬЯМ И ДОЧЕРЯМ?</p>
<p>Если родителей спросить, любят ли они всех своих детей одинаково, большинство отшатнется от мысли, что у них может быть любимый отпрыск. Вместо этого стандартным ответом родителей является то, что они любят всех своих детей одинаково. С точки зрения родственного отбора и при условии, что отцы уверены в своем отцовстве, все дети имеют генетическое родство с родителями на уровне 0,50, и у нас может возникнуть соблазн поверить в заявления о равной родительской любви к своим отпрыскам. Однако при некоторых обстоятельствах родители демонстрируют предвзятое отношение к своему потомству. Гипотеза Триверса-Уилларда (TW) утверждает, что соотношение полов в потомстве (например, производство большего количества сыновей, чем дочерей) может зависеть от условий воспитания. Материнская диета - один из способов влияния на соотношение полов потомства. 42 Недавнее исследование показало, что женщины, употреблявшие более богатую пищу в предродовой период, с большей вероятностью произведут на свет сыновей, поскольку носители Y-хромосомы (мужчины) чаще процветают в среде, богатой глюкозой. 43 Хотя еда и секс могут вызывать сложные сенсорные удовольствия, мало кто мог представить, что еда может повлиять на пол ребенка.</p>
<p>Гипотеза TW также предсказывает, что варьирование условий жизни родителей может привести к дифференциации родительских инвестиций в один из полов после рождения ребенка. При прочих равных условиях, если родители имеют высокий социальный статус, то перекос будет в сторону сыновей (поскольку статус является более сильным фактором репродуктивной дисперсии для мужчин); если родители имеют низкий статус, то перекос будет в сторону дочерей. 44 В недавнем исследовании Элисса З. Камерон и Фредрик Далерум обнаружили, что мужчины-миллиардеры рождают значительно больше сыновей, чем ожидается в человеческой популяции, что является убедительным подтверждением гипотезы TW. Более того, сыновья миллиардеров в целом были богаче дочерей, что позволяет предположить, что частично эта разница обусловлена более активным выделением родителями ресурсов на мужское потомство. 45 С другой стороны, Ли Кронк зафиксировал несколько культур, в которых родительский фаворитизм направлен на дочерей. 46</p>
<p>В ливанско-еврейском диалекте арабского языка подростковый возраст называют возрастом несносности (син иль ч'лут). Подростки могут потрепать нервы даже самым терпеливым родителям. Это период, когда молодые люди пытаются сформировать свою собственную личность, оставаясь при этом под непосредственным родительским контролем. Это порождает бесконечные конфликты между родителями и подростками: что надеть, когда пойти гулять, комендантский час, с кем пойти гулять и так далее. Этот универсальный семейный конфликт коренится в биологических реалиях. 47 Например, ситком "8 простых правил для свиданий с дочерью-подростком", в котором первоначально снимался Джон Риттер, признает тот универсальный факт, что родители гораздо более территориально и бдительно следят за романтической жизнью своих дочерей. Это не имеет никакого отношения к сексистским двойным стандартам, а связано с различиями в затратах, которые несут сыновья и дочери, если им предстоит завести ребенка (теория родительских инвестиций). Не было обнаружено ни одной культуры, где родители были бы исключительно озабочены перспективами ношения их сыновьями "откровенной" одежды (например, узких джинсов), но существует огромное количество культур, в которых тщательно следят за дресс-кодом дочерей. "О, нет, ты не носить ЭТО!" - это в основном относится к дочерям, и это справедливо для всех культур.</p>
<p>Я завершаю этот раздел обсуждением уникальных последствий отсутствия отца для девушек, отмечая при этом, что такое отсутствие влияет и на юношей, хотя и по-разному. Менархе, начало менструации, - это колоссальное событие в жизни молодой девушки, признанное в разных культурах как важный обряд перехода. Возраст, в котором наступает менархе, существенно варьируется у разных девочек под влиянием широкого спектра экологических факторов. Некоторые эволюционисты утверждают, что нестабильность окружающей среды (например, отсутствие отца и уровень семейных раздоров) способствует более раннему наступлению менархе. 48 Еще раз обратите внимание на то, как этот пример демонстрирует важность взаимодействия генов и культуры, и как таковой он должен еще больше развеять представление о том, что эволюционная теория равнозначна генетическому детерминизму. Как дифференцированное время наступления менархе может быть связано с потребительскими феноменами? Помимо более раннего наступления менархе, отсутствие отца ускоряет пубертатную сексуальную активность. Соответственно, вполне можно предположить, что девочки из нестабильной семейной среды могут сексуализировать себя через использование определенных продуктов в гораздо более раннем возрасте (например, ношение косметики, провокационных нарядов и высоких каблуков). Мне не известно ни об одном исследовании, в котором бы проверялось мое предположение. Если это подтвердится эмпирически, то, возможно, это станет первой демонстрацией того, как условия окружающей среды (нестабильность семьи) вызывают более раннее наступление физиологического события (менархе) в сочетании с соответствующим сексуальным поведением (более ранняя сексуальная активность), что, в свою очередь, приводит к более раннему спросу на определенные товары (косметика).</p>
<p>ДОМАШНИЕ ЖИВОТНЫЕ КАК ЧЛЕНЫ СЕМЬИ</p>
<p>Сегодня многие маркетологи по праву признают, что наши любимые питомцы - неотъемлемый элемент нашей семьи. В Соединенных Штатах почти в два раза больше семей имеют домашних животных, чем детей. 49 Это необычная статистика, которая напоминает мне изречение, приписываемое анонимному автору: "Дети - это для тех, кто не может иметь собак". Американцы тратят на своих питомцев более 40 миллиардов долларов в год. Сюда входят корма для животных и счета ветеринаров, но в последнее время все чаще встречаются и более эклектичные услуги, такие как гостиницы для животных , акупунктура для животных и страхование домашних животных. Любовь людей к домашним животным, конечно, не ограничивается Соединенными Штатами, поскольку люди из культур, насчитывающих несколько тысячелетий (например, египетские фараоны), наслаждались глубоко интимными отношениями со своими питомцами. В редких случаях религиозные доктрины сублимируют нашу врожденную склонность к любви к животным (например, исламские учения о собаках), но в подавляющем большинстве случаев домашние животные воспринимаются как неотъемлемые члены семьи. Врожденная потребность в общении с домашними животными настолько укоренилась в нашей психике, что те, кто причиняет вред животным, как правило, являются самыми опасными членами общества. В частности, одним из основных признаков серийных убийц является история совершения актов жестокого обращения с животными в детстве. В целом удивительно, что в свете важности животных-компаньонов в нашей повседневной жизни - и учитывая коммерческую мощь индустрии домашних животных - лишь немногие ученые, занимающиеся вопросами бизнеса и маркетинга, обращались к этой теме. 50</p>
<p>Является ли глубокая связь между людьми и животными-компаньонами дарвиновской аномалией? Существуют ли эволюционные принципы, которые могли бы объяснить эти межвидовые отношения? Мир природы изобилует симбиотическими отношениями, которые приносят взаимную выгоду участвующим видам. Например, птица окспеккер съедает паразитов (например, клещей) с шерсти зебры, а также служит системой раннего предупреждения о возможных хищниках (для зебры). Самые разные рыбы-чистильщики оказывают услуги груминга, в том числе удаляют омертвевшую кожу, а также широкий спектр паразитов с тела своих хозяев, а иногда и из их зловеще выглядящих ртов! Для чистильщика доверие является обязательным условием, когда он плавает внутри опасного хищника. С точки зрения хищной рыбы, получающей услуги, нарушать доверие не стоит, поскольку ухаживания слишком выгодны, чтобы рисковать их потерять в поисках легкой пищи. В некоторых случаях мутуализм возникает между видами из разных царств, как, например, между пчелами и цветами. В этом случае происходит обмен, который часто встречается у данного вида, - пища на секс. Пчелы потребляют нектар с одного цветка, а взамен опыляют другой цветок (размножение). В контексте человека наши кишки служат хозяевами для нескольких сотен видов бактерий, которые оказывают широкий спектр полезных услуг. Может быть, наши отношения с домашними животными возникли в результате аналогичных коэволюционных симбиотических процессов?</p>
<p>Преимущества, которые мы получаем от домашних животных, бесконечны, и эта тема обычно изучается антропозоологами. Домашние животные - это безусловное товарищество, которое приносит как психологические, так и физиологические плоды (например, снижение кровяного давления). Собаки используются в качестве пастухов, охранников и саперов. Они являются неотъемлемой частью поисково-спасательных операций. Они ведут слепых, чувствуют эпилептические припадки у своих компаньонов еще до их начала, вынюхивают рак (когда человеческие технологии могут пропустить такую раннюю диагностику) и оказывают терапевтическую помощь пациентам - от пожилых людей до детей с аутизмом. Иногда недобросовестные мужчины даже используют собак (например, милых щенков), чтобы познакомиться и произвести впечатление на женщин, как в фильме 2005 года "Должны любить собак" с Джоном Кьюсаком и Дайаной Лейн в главных ролях. На самом деле, мужчины, сопровождаемые собакой, чаще получают номера телефонов женщин. 51 В некотором смысле, мужчина, проявляющий нежность и привязанность к животному, сигнализирует о своей эмоциональной остроте, что является желательной чертой для долгосрочного поклонника. Несмотря на эти и многие другие преимущества, которые дают домашние животные, говоря о дарвиновских преимуществах, имеют в виду не это. То, что собаки улучшают нашу сердечно-сосудистую систему, способствуя более активному образу жизни, не означает, что это приводит к всеобщей физической форме (в дарвиновском смысле этого слова).</p>
<p>Джон Арчер утверждает, что не эти выгоды являются причиной глубоких взаимных уз, связывающих людей с домашними животными. Вместо этого он предположил, что домашние животные узурпируют наши родительские инстинкты в своих интересах. 52 Подобно тому, как птица кукушка подбрасывает свои яйца в гнездо другого вида, который затем растит птенцов, как будто они его собственные (такое поведение известно как паразитизм выводка), домашние животные всегда занимались подобной формой "паразитизма". Они используют наши врожденные предпочтения к определенному поведению (например, игривость) и специфические морфологические черты, такие как неотенические признаки (например, большие глаза), которые развились для удовлетворения наших родительских инстинктов, чтобы "заманить" нас в любовь к ним. Это объяснение в большей степени относится к кошкам и собакам, чем, скажем, к домашнему тарантулу. Кстати, до сих пор ведутся споры о том, как волки превратились в наших домашних собак. Самая популярная теория гласит, что мы управляли этим процессом с помощью искусственного отбора (например, усыновляя прирученных волчат, которые впоследствии спаривались с другими прирученными волками). Более современная теория утверждает, что волк "самоодомашнился", околачиваясь возле человеческих лагерей в качестве падальщика. Волки, которые были менее пугливыми в плане допустимого расстояния, на котором они готовы были находиться от людей, возможно, успешнее добывали необходимые ежедневные калории, чем те, которые могли бы быть более взбалмошными. Ричард Докинз предположил, что эволюция собаки, вероятно, была двухступенчатым процессом, начавшимся с самоуничтожения волка и последующего применения нами искусственного отбора на приручение. 53</p>
<p>Интересно отметить, что животные используются в бесконечном количестве продуктов, предназначенных для детей, особенно в тех, которые связаны с освоением языка. Вспомните детские книги или детские стишки. Они наполнены животными темами не только из-за нашей инстинктивной привязанности к животным, но и из-за столь же врожденной способности антропоморфировать их (наделять человеческими качествами нечеловеческие существа). Иногда это может привести к проблемам с поведением собак, как это часто показывают в пользующемся огромным успехом телесериале Dog Whisperer с Сезаром Милланом в главной роли. Его успех объясняется его удивительной и врожденной способностью понимать психологию собак. Смысловая линия его шоу - "Я реабилитирую собак. Я обучаю людей" - отражает его подход к решению проблем с поведением собак. В большинстве случаев проблема полностью лежит на человеческих дрессировщиках. Одна из самых распространенных проблем, с которой сталкиваются участники его шоу, - это антропоморфизация собак. Такое частое явление говорит о нашей врожденной склонности приписывать четвероногим членам семьи человеческие качества.</p>
<empty-line/>
<p>В заключение этого раздела я расскажу о распространенном мнении, что собаки и их хозяева похожи друг на друга. Поскольку члены семьи часто имеют сходство друг с другом, а также в свете того факта, что мы рассматриваем наших питомцев как членов семьи, можем ли мы на самом деле выбирать питомцев, похожих на нас, и если да, то чем можно объяснить такой феномен? Один из неоспоримых фактов, касающихся как собак, так и людей, заключается в том, что представители обоих видов очень сильно отличаются друг от друга по внешности. Если вы когда-нибудь смотрели выставку собак Вестминстерского кеннел-клуба, вас сразу же поразит необычайное разнообразие видимых собачьих черт. Среди множества признаков, по которым можно отличить собак, они различаются по размеру и весу (например, чихуахуа против грейтдауна), по длине шерсти (например, мексиканская бесшерстная против афганской борзой) и по тому, кудрявая она или прямая (например, пудель против ирландского сеттера), по форме ушей (вислоухий лабрадор против прямоухой немецкой овчарки), по размеру морды (например, британский бульдог против ирландского волкодава) и по окрасу шерсти (например, черный гронендаль против белого куваша). У одних - игривое, неотесанное выражение лица (например, у померанца), у других - более зловещий суровый взгляд (например, у ротвейлера ). Одни двигаются с грацией (например, борзой), а другие - громоздко (гигантский мастиф). Стоит также отметить, что собаки сильно различаются по темпераменту и характеру. На самом деле, чем более социальным является вид, тем больше гетерогенности (т.е. разнообразия) наблюдается среди особей этого вида. Следовательно, можно ожидать, что гепарды (одиночные виды) будут проявлять меньшую гетерогенность в своих личностных качествах, чем львы (социальные виды). Конечно, люди тоже различаются по всем этим параметрам, поэтому первоначальный вопрос действительно интересен: Похожи ли собаки и их хозяева друг на друга?</p>
<p>Для проверки этой предпосылки в исследованиях применялась методика "совпадения фотографий". В частности, участникам показывается набор перемешанных фотографий собак и их хозяев. Затем их просят сопоставить каждую собаку с ее хозяином. Если фактическое количество совпадений превышает случайное, то такой результат служит убедительным доказательством в пользу исходной предпосылки. В ходе двух отдельных исследований ученые действительно обнаружили, что мы склонны выбирать домашних животных, которые "похожи" на нас. 54 Аргумент, почему так происходит, довольно интересен, хотя и несколько спекулятивен. Он основан на том, что когда дело доходит до выбора партнера человеком, поговорка "птицы слетаются вместе" гораздо более действенна, чем конкурирующая теория "противоположности притягиваются". Об этом свидетельствует успех eHarmony как онлайн-сервиса подбора партнеров, основанный на тесте на совместимость, состоящем из двадцати девяти пунктов. Другими словами, вероятность успешных романтических союзов гораздо выше, если пары обладают сходством по таким важным параметрам, как убеждения и ценности. Похоже, что наша склонность к романтическому подбору по принципу сходства проявляется и при выборе домашних животных!</p>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>В этой главе были выявлены дарвиновские силы, которые заставляют потребителей участвовать в широком спектре инвестиций (например, в структуре расходов), направленных на укрепление родственных уз. Хотя семья может быть источником любви и заботы, она также может служить плацдармом для конфликтов, соперничества и фаворитизма, которые также коренятся в биологических процессах. Учитывая важность семьи для удовлетворения нашей врожденной потребности в социальности, неудивительно, что родственные инвестиции, которые мы делаем, будь то игрушки, которые мы покупаем нашим детям, любовь, которую мы дарим нашим домашним животным, и подарки, которые мы преподносим членам нашей семьи, проявляются в бесчисленных формах на потребительской арене.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Глава 5</strong></p>
<p>Хороший друг стоит многих отношений. (глобальная пословица)</p>
<p>Один хороший друг - это больше, чем девять родственников / Хороший друг - это мой ближайший родственник. (Эстонская пословица)</p>
<p>Добрые друзья лучше недобрых братьев. (Китайская пословица)</p>
<empty-line/>
<p>Мы уже видели, как родственный отбор стимулирует альтруистические поступки между членами семьи. Однако существует бесчисленное множество задокументированных случаев проявления альтруизма между неродственниками как у человека, так и у других видов животных. Зачем кому-то заниматься таким самоотверженным поведением по отношению к неродственникам (например, незнакомцам или друзьям)? Роберт Триверс решил эту дарвиновскую загадку с помощью своей теории взаимного альтруизма. 2 В частности, он описал условия, при которых взаимность будет развиваться между неродственными представителями данного вида (а иногда и разных видов). К ним относятся необходимость повторных взаимодействий (иначе долг не может быть возвращен) и способность узнавать и запоминать людей, с которыми происходили такие взаимодействия. В человеческом контексте взаимный альтруизм, вероятно, развивался как страховка от возможной голодной смерти. Две неродственные семьи могли заключить следующее соглашение: "Если сегодня моя семья принесет крупную добычу, мы поделимся ею с твоей семьей. В будущем, когда вам удастся добыть крупное животное, вы поделитесь им с нами". Пресловутый tit for tat - "я почешу твою спину, если ты почешешь мою" - скорее всего, действовал на предковых равнинах африканской саванны.</p>
<p>У разных видов существует множество форм взаимного альтруизма. Например, социальный груминг у приматов служит основой для создания новых альянсов и коалиций, а также помогает укрепить дружеские связи. В этом смысле груминг - это социальная смазка в обществе приматов. Индивид А ухаживает за индивидом Б (например, удаляет клещей и других паразитов) в расчете на то, что в будущем эта услуга будет отплачена либо ответным ухаживанием, либо агонистической поддержкой (индивид Б вмешивается в драку в поддержку индивида А). Вызывание тревоги у хищника и нападение хищника на толпу - еще два документально подтвержденных случая взаимного альтруизма. При этом, пожалуй, самая распространенная форма взаимного альтруизма в животном мире связана с обменом пищей. Летучие мыши-вампиры из Коста-Рики демонстрируют один из классических примеров взаимного альтруизма. Они часто возвращаются в свои пещеры после хищной ночи с пустыми руками (или, скорее, с пустыми желудками). В таких случаях на помощь приходят другие биологически неродственные летучие мыши, которые срыгивают свою добычу (кровь) в рот голодающим особям. В конечном итоге, учитывая, что две ключевые проблемы выживания, с которыми сталкиваются организмы, - это нехватка/неопределенность калорий в сочетании с избеганием хищников (если только вы не являетесь верховным хищником), неудивительно, что многие из задокументированных случаев взаимного альтруизма связаны именно с этими эволюционными проблемами.</p>
<p>Как ясно видно из межкультурных пословиц, приведенных в эпиграфах к этой главе, дружеские отношения часто бывают важнее семейных. В предыдущей главе я рассказал об исследовании дарения подарков, которое я провел вместе с Трипатом Гиллом, чтобы изучить расходы на подарки среди широкого круга получателей, включая супругов, родственников и друзей. Мы обнаружили, что наибольшие расходы на подарки в порядке убывания приходятся на супруга, близких родственников (то есть родителей, братьев и сестер), близких друзей и, наконец, более дальних родственников (например, дядей, тетей, бабушек и дедушек, сводных братьев и сестер, ближайших двоюродных братьев и сестер). Важно отметить, что близкие друзья превзошли более дальних родственников. В конечном счете, ритуалы дарения подарков между друзьями - это форма взаимности, которая помогает укрепить неродственные родственные связи. В нескольких исследованиях сравнивалась степень альтруизма по отношению к родственникам и неродственникам. В одних случаях неродственники проявляют больший альтруизм, 3 в то время как в других случаях, как и ожидалось в соответствии с теорией отбора родственников, предпочтение отдается родственникам. 4 Интересно, что мужчины и женщины, по-видимому, обладают несколько разными стилями дружбы. В частности, женщины гораздо чаще воспринимают друзей как родственников, а мужчины объединяются с другими неродственными мужчинами, когда сталкиваются с межгрупповым конфликтом. 5 Такой мужской взгляд на дружбу подтверждает гипотезу альянса, согласно которой потребность в дружбе возникла отчасти для того, чтобы помочь в создании неродственных коалиций. 6</p>
<p>УЗЫ ДРУЖБЫ:</p>
<empty-line/>
<p>ЛИЧНАЯ ИСТОРИЯ ИЗ ПЕПЛА ВОЙНЫ</p>
<p>В 1975 году моя семья покинула Ливан под угрозой смерти. В начале того года в Ливане разразилась гражданская война между головокружительным количеством враждующих ополчений (например, маронитские фаланги, известные как Катаеб на арабском языке, шиитские бойцы Амаль, суннитские бойцы ООП и друзское ополчение - вот четыре основные фракции). На самом элементарном уровне это была война между христианами и мусульманами. То, что я был евреем в Ливане на том этапе истории страны, было не очень хорошей ситуацией. Американцы могут удивиться и, возможно, ужаснуться, узнав, что у ливанцев, помимо стандартного паспорта для международных поездок, есть внутреннее удостоверение личности, в котором указано вероисповедание каждого человека. Это неудивительно в контексте Ближнего Востока, поскольку социальная жизнь в этой части мира всегда рассматривается через призму религии. Ливанская политическая система была создана с учетом религиозной принадлежности. То, что было бы неконституционным в Соединенных Штатах, вплетено в ткань политических реалий Ливана. Конституция Ливана однозначно признает религию в качестве центрального элемента управления страной.</p>
<p>Возвращаясь к гражданской войне: одна из ранних форм массовых убийств мирного населения происходила на блокпостах, возводимых как мусульманскими, так и христианскими ополченцами (никто не обладал монополией на жестокое и садистское поведение). Пассажиров машин просили предъявить удостоверения личности, и если они имели несчастье принадлежать к "неправильной" религии, их ждали самые тяжкие последствия. Как евреи, мы находились в незавидном положении, зная, что существует не так уж много блокпостов, которые мы могли бы обойти, учитывая, что большинство групп ополченцев были враждебно настроены к евреям. Проблема усугублялась тем, что на сайте в удостоверениях личности нас называли "израильтянами", а не "евреями", что вызывало гораздо более яростную враждебность по отношению к нам. Другими словами, нас лишили статуса ингруппы ливанских/арабских евреев, приравняв к смертельному врагу аутгруппы (Израилю).</p>
<p>Благодаря налаженным социальным связям моих родителей мы смогли нанять палестинских ополченцев, которые отвезли нас в международный аэропорт Бейрута, чтобы вылететь из Ливана (после того как мы стали свидетелями нескольких месяцев самого необычного насилия, которое только можно задокументировать). Получение защиты от ополченцев ООП имело решающее значение, поскольку они контролировали проезд в аэропорт. Таким образом, без помощи мусульманских ополченцев не было другого способа избежать кровавой бойни. Я не хочу сказать, что они защищали нас по доброте душевной; если мне не изменяет память, за оказание такой защитной услуги полагалась солидная плата. Однако я хочу рассказать об этом очень болезненном и травматичном периоде моей жизни, чтобы подчеркнуть силу социальных сетей и долговременных дружеских отношений в этой части мира. Для людей, которые помогали нам, мы были друзьями. Это превосходило тот факт, что мы были евреями.</p>
<p>В течение следующих пяти лет мои родители постоянно перемещались между Монреалем, Канада (наш новый дом), и Бейрутом. В 1980 году они были похищены ФАТХом (военно-политической фракцией Организации освобождения Палестины ) и предположительно погибли. В Ливане похищения были довольно частым явлением, и результат был почти всегда один и тот же. Ваша жизнь не стоила цены пули, которой вас казнили. В течение примерно недели после их исчезновения трое моих братьев и сестер - все они намного старше меня - работали с социальными связями моих родителей, чтобы получить информацию и, если каким-то чудом они все еще были живы, искали способы освободить моих мать и отца. Пока происходили эти события, от меня скрывали правду. Я знала, что все вокруг меня были напряжены и сильно взволнованы, но мне, пятнадцатилетней в то время, была дана история прикрытия, чтобы защитить меня от уродливой правды. Я считаю, что причиной похищения стал один из семи смертных грехов - жадность. Сосед-коммерсант моего отца положил глаз на его магазин. Он нанял группу ополченцев, чтобы добиться от моих родителей признания в том, что они израильские шпионы. Это дало бы ополченцам право казнить моих родителей "по закону", а магазин перешел бы к хозяину (учитывая, что у нас не осталось родственников в Ливане). Конечно, мои родители вряд ли были шпионами, поэтому они провели несколько крайне неприятных дней в жестоком плену.</p>
<p>Лучшая подруга моей матери, в то время сирийская мусульманка, имевшая связи в высшем политическом эшелоне Сирии, организовала их спасение. Колеса связей были приведены в движение, ряд известных ближневосточных сановников были лично вовлечены в это испытание, и в конце концов была заключена сделка о выписке моих родителей. Когда моих маму и папу везли в аэропорт, их близкие друзья сообщили им, что, как бы тяжело им ни было это говорить, Ливан больше не является местом для них. Они больше не могут гарантировать свою безопасность. Все люди, которые способствовали освобождению моих родителей, рисковали своим положением в обществе, своей репутацией, а то и жизнью, чтобы спасти моих родителей. Всех их объединяло две вещи: они не были членами семьи и не были евреями. Строго говоря, узы дружбы между моими родителями и этими героическими личностями превосходили все остальные реалии. Близкие дружеские отношения - это действительно пережиток нашего биологического наследия.</p>
<p>В качестве более легкой ноты скажу, что народы Ближнего Востока известны своим необычайным гостеприимством. Я предполагаю, что подобные культурные традиции уходят корнями в дарвиновский процесс взаимности. К этой теме я перехожу далее.</p>
<empty-line/>
<p>ГОСТЕПРИИМСТВО КАК ФОРМА ВЗАИМНОСТИ</p>
<p>Гостеприимство - это культурная норма, которая встречается в самых разных обществах (например, гостеприимство южан в США и гостеприимство арабов/бедуинов). Его достоинства уже несколько тысячелетий воспеваются в священных текстах иудаизма, христианства, ислама и индуизма. Оно отражено в схожих поговорках, таких как "Чувствуй себя как дома", "Мой дом - твой дом" и "Веди себя так, как будто ты у себя дома". Международная система пословиц Матти Кууси содержит изречения со всего мира. Вот некоторые из них, относящиеся к гостеприимству, с указанием их культурного происхождения:</p>
<p>Небольшие подарки поддерживают дружбу. (Западноевропейский, исламский и более древний азиатский [Восток])</p>
<p>Блюдо, присланное соседом, не удовлетворяет вас, но увеличивает добрую волю. (перс.)</p>
<p>Хорошие счета делают хороших друзей. (Греч.)</p>
<p>Гостеприимство требует равного отношения в ответ. (Финская культура/другие культуры Балтийского моря; европейская культура в целом; Африка к югу от Сахары; более древние азиатские культуры [Восток])</p>
<p>Вежливость с одной стороны никогда не может длиться долго. (глобально)</p>
<p>Обратите внимание, что бесчисленное множество различных культур признают, что дарение подарков, гостеприимство и щедрость являются важными формами социального поведения, отмечая при этом, что ожидается взаимность. Как ливанскому еврею (но атеисту по убеждению ), мне повезло, что я познакомился с исключительными нормами гостеприимства как в еврейских учениях, так и в арабской культуре. Я помню, с какой теплотой раввин Эли Зильберштейн и его жена, доктор Чана Зильберштейн (которая в то время была аспиранткой в Корнелле), принимали у себя дома на пятничных шабатних ужинах целую толпу студентов и аспирантов Корнелла. Можно подумать, что такое гостеприимство продиктовано желанием заняться прозелитизмом внутри группы (учитывая, что прозелитизм вне группы крайне редок в иудаизме). В действительности же эта практика берет свое начало в мицве, известной как Хахнасат орхим, что буквально означает "гостеприимство чужаков".</p>
<p>Арабское гостеприимство также легендарно. Существует множество правил этикета, касающихся того, как следует принимать гостей в доме. Например, трапезы обычно бывают необычайно пышными и сопровождаются постоянными требованиями, чтобы гости ели досыта. Для ближневосточного хозяина может быть весьма оскорбительным, если гость будет питаться минимально. Следовательно, если западные люди думают, что ведут себя вежливо, не показывая себя обжорами, на самом деле это интерпретируется как оскорбление хозяина ("Ему не нравится еда, которую мы приготовили?"). Собственно говоря, в арабской культуре существует древний кодекс, согласно которому гостя нужно защищать от любого вреда, что, я полагаю, является высшим проявлением гостеприимства. Что же такого в арабской культуре, что позволило ей выработать столь определяющий этический принцип гостеприимства? Некоторые утверждают, что его истоки лежат в бедуинских обществах. Представьте себе, что вам приходится путешествовать по суровой пустынной местности, испытывая бесконечные трудности, включая чрезмерную физическую усталость, голод и жажду. Знание того, что вы можете рассчитывать на гостеприимство незнакомых людей, преодолевая такие грозные ландшафты, является надежной страховкой. Это подчеркивает мою мысль о вероятном эволюционном происхождении взаимного альтруизма, а именно о том, что он служил страховкой от голода.</p>
<p>Когда ближневосточные друзья собираются вместе куда-нибудь (в кино или ресторан), часто происходит ритуал, который редко встречается среди американских/западных друзей. Каждый из друзей будет "бороться" и "настаивать" на том, чтобы оплатил счет за всех. Взаимодействие обычно включает в себя мелодраматическое ритуальное позирование о том, что вы обижены, оскорблены и уязвлены (тем, что другие могут не принять ваше требование оплатить счет). В конце концов, одному из друзей удается "завоевать" право быть щедрым, к полному "ужасу" сопровождающих его друзей. Это ритуализированный социальный танец, призванный продемонстрировать готовность человека быть щедрым по отношению к своим друзьям; в действительности же все друзья умело следят за тем, сколько раз каждый человек "выиграл" или "проиграл" этот ритуал по отношению к другим членам группы. Если бы один и тот же человек оплачивал коллективный счет за каждую из последних десяти вылазок, этот ритуал стал бы неустойчивым. В конечном счете, это согласуется с представлением о том, что люди выбирают друзей в зависимости от их предполагаемой способности отвечать взаимностью, 7 что отражено в нескольких кросс-культурных пословицах о гостеприимстве, о которых я упоминал ранее.</p>
<empty-line/>
<p>ДРУЖБА В ПОПУЛЯРНОЙ КУЛЬТУРЕ, КОММЕРЦИЯ И МЕЖДУНАРОДНЫЕ ОТНОШЕНИЯ</p>
<p>Неудивительно, что дружеские отношения в человеческом контексте представляют собой одни из самых важных отношений в жизни человека. В то время как львиная доля песен посвящена брачным отношениям (см. главу 6), дружеские отношения представляют собой повторяющуюся тему (например, "Lean on Me" Билла Уизерса; "You've Got a Friend" Джеймса Тейлора). Многие из самых успешных телевизионных ситкомов вращаются вокруг глубокой дружбы, которая возникает между группами неродственных людей: Странная парочка", "M*A*S*H", "С возвращением, Коттер", "Лаверн и Ширли", "Тройная компания", "Такси", "Чирс", "Друзья", "Сайнфелд", "Уилл и Грейс" и "Мой новый друг", в котором невыносимая Пэрис Хилтон ведет собственное реалити-шоу, в котором участники соревнуются за право стать ее новым лучшим другом навсегда. В некоторых случаях сериалы включают в себя как семейные отношения, так и близкую дружбу: Например, "Я люблю Люси", "Молодожены" и "Король Квинса".</p>
<empty-line/>
<p>Важность дружеских отношений также показана на большом экране. Существует огромное количество фильмов, в которых ключевой темой или движущим подсюжетом является дружба. Иногда эта дружба полностью женская: "Пляжи", "Стальные магнолии", "Жареные зеленые помидоры", "Тельма и Луиза", "В ожидании выдоха", "Круг друзей", "Клуб первых жен" и "Божественные секреты сестринства Я-Я". В других случаях они изображают мужскую дружбу (в современном городском языке известную как "броманс"): Странная парочка", "Буч Кэссиди и Сандэнс Кид", "Деливеранс", "Американские граффити", "Охотник на оленей", "Полуночный экспресс", "Останься со мной", "Смертельное оружие", "Хорошие парни", "Мир Уэйна", "Непрощенный", "Тупой и еще тупее", "Искупление из Шоушенка", "Умница Уилл Хантинг" и "Я люблю тебя, чувак". Обратите внимание, что этот список фильмов о мужской дружбе охватывает все жанры, включая фильмы о взрослении, комедии, драмы , фильмы о полицейских, приятелях, тюрьме, войне и преступлениях. Конечно, есть культовые фильмы, в которых главной темой является дружба между представителями разных полов (которая иногда перерастает в романтику): Большой холод, Огонь святого Эльма, Клуб "Завтрак", Выходной день Ферриса Бьюллера, Когда Гарри встретил Салли, Четыре свадьбы и похороны, Неуловимые, Свадьба моего лучшего друга и Просто друзья. Межвидовая дружба также показана в кино, как правило, между собаками и людьми (но не всегда, как в классическом фильме 1979 года "Черный жеребец"): Лесси возвращается домой, Возвращение Рин Тин Тина, Старина Йеллер, Бенджи, Безумный Макс 2: Воин дороги, К-9, Тернер и Хуч, Белый клык, Бетховен, Доктор Долиттл, Собака Фландерса, Скуби-Ду и Восемь ниже. А иногда в фильмах можно запечатлеть межгалактическую дружбу, как это было показано в фильме "ET: Внеземной". Дружба повсеместно встречается во всех этих культурных продуктах, потому что она служит универсальным триггером аффективного и когнитивного взаимодействия.</p>
<p>Врожденная важность дружеских отношений отражена в многочисленных маркетинговых материалах. Многие слоганы компаний специально ссылаются на дружбу и связанную с ней возможность создания взаимных уз. Прототипичные примеры: "Как хороший сосед, State Farm всегда рядом" (State Farm), "У вас есть друг в Chase Manhattan" (Chase Manhattan Bank), "Ваш друг в цифровую эпоху" (COX Communications), "Летайте дружелюбными небесами" (United Airlines) и "Друзья не позволяют друзьям садиться за руль пьяными" (Министерство транспорта США). Иногда название компании служит четким указанием на то, что ей можно доверять, как, например, близкому другу (например, страховая компания The Co-operators). Слоган State Farm отражает философию бизнеса, известную как маркетинг взаимоотношений, центральный постулат которого прочно укоренился в дарвиновском процессе взаимности (и сотрудничества). Его основополагающая предпосылка заключается в том, что повторные взаимодействия между клиентами и компаниями должны основываться на долгосрочной перспективе, а не на одноразовом взаимодействии. С клиентом устанавливаются отношения (сродни дружеским), которые способствуют его лояльности.</p>
<p>Предположим, что вы владеете магазином, в котором продаются кондиционеры, и это лето выдалось палящим. Ваш магазин - единственный, где есть в наличии такие кондиционеры. Учитывая высокий спрос, вы можете надуть покупателей, назначив огромную цену за оставшиеся единицы (основной закон спроса и предложения). Однако, понимая, что вы неоднократно взаимодействуете со многими покупателями, вы принимаете мудрое решение установить справедливую цену на свою продукцию. Таким образом, вы в совершенстве реализовали стратегию tit-for-tat. Вы поступили благородно, а взамен добились лояльности клиента (для будущих покупок). Вообще говоря, маркетинг отношений не рассматривается как дарвиновский процесс, 8 хотя очевидно, что в основе его лежит принцип взаимности. В конечном счете, маркетинг отношений основан на том, что взаимность - это мощная социальная смазка.</p>
<p>Врожденное стремление к созданию дружеских связей и коалиций не обязательно должно ограничиваться отношениями между отдельными людьми или между фирмами и их клиентами. Оно может распространяться и на более крупные группы, даже на национальные государства. Считается, что демократические государства с меньшей вероятностью вступят в войну друг с другом, если у них есть глубокие экономические связи (т. е. торговля). В целом, чем больше связей между двумя странами, будь то экономические или другие цементирующие узы (например, культурные обмены), тем больше вероятность того, что между ними воцарится мир. Хотя некоторые ученые оспаривают эту точку зрения, тем не менее представляется, что дружба - это полезный термин, который можно применять к таким крупным образованиям, как национальные государства. 9</p>
<p>АМЕРИКАНЦЫ ДРУЖЕЛЮБНЫ, НО НЕГЛУПЫ?</p>
<p>Будучи аспирантом Корнельского университета, мне посчастливилось встретить сокурсников из самых разных культур. Хотя во многих случаях у нас не было ни общего языка, ни общих культурных ритуалов, ни общей религии, все мы, казалось, разделяли одно мнение: Наше представление о дружбе радикально отличалось от представлений многих наших американских сокурсников. Мы все соглашались с тем, что американцы выглядят очень дружелюбными и располагают к себе. Однако американскую дружбу было гораздо легче расторгнуть. Оказалось, что узы дружбы определяются радикально по-разному между многими неамериканцами и их американскими коллегами. Почему? Неприятный и неправильный ответ заключается в том, что американцы по своей природе неглубоки и поэтому довольно легкомысленно относятся к дружбе. На самом деле американцы ничем не отличаются по своей глубине от людей из любого другого общества. Напротив, существуют общественные причины, которые привели к тому, что дружеские узы в разных культурах несколько отличаются друг от друга.</p>
<p>Представьте, что вы родились в той же маленькой сицилийской деревушке, где ваша семья жила последние двести лет. Кроме того, предположим, что вероятность того, что вы покинете деревню, весьма мала (например, ваша семья владеет виноградниками, которые, как ожидается, перейдут к вам). Ваши социальные корни в этой деревне, скорее всего, чрезвычайно глубоки. Вероятно, вы выросли с одним и тем же кругом друзей с раннего детства. Ваши семьи, скорее всего, знают друг друга. По всей вероятности, вы проведете в этой деревне всю свою жизнь. С такой реальностью сталкивалось большинство людей на протяжении всей нашей эволюционной истории; они общались только с ограниченной группой людей в пределах ограниченного географического региона. Теперь сравните это с реальностью современного мира, примером которого является американское общество. Наша жизнь определяется нашей постоянной мобильностью. Молодой человек, чья семья принадлежала к рабочему классу, может получить образование в Лиге плюща, стать интернет-мультимиллионером и таким образом продвинуться по эшелонам социальных слоев (социально-экономическая мобильность). Тот же молодой человек мог вырасти в Кливленде, штат Огайо, получить высшее образование в Университете Брауна (Провиденс, Род-Айленд), степень MBA в Стэнфордском университете (Пало-Альто, Калифорния) и основать свое интернет-предприятие в Рамат-Гане, Израиль. Такая географическая мобильность типична для современного профессионала. Например, среднестатистический MBA меняет работу восемь раз за свою карьеру. 10 Поэтому, если индивиды из "старой страны", скорее всего, происходят из социальных ниш, определяемых меньшей мобильностью (например, человек рождается в индийской касте без возможности перемещения между кастами), то американский опыт разрушает все подобные границы. Я глубоко убежден, что именно в этом кроется причина разницы в отношении американцев и неамериканцев к дружбе. При прочих равных условиях сплоченные сообщества, предполагающие минимальную социально-экономическую и географическую мобильность, порождают более глубокие узы дружбы. Это, в свою очередь, влияет на нормы гостеприимства, некоторые из которых проявляются в различных сферах потребления.</p>
<empty-line/>
<p>ЮРИДИЧЕСКИЕ КОНТРАКТЫ ПРОТИВ "МОЕ СЛОВО - МОЯ ЧЕСТЬ</p>
<p>Два года (2001-2003) я провел в качестве приглашенного доцента в Калифорнийском университете в Ирвайне. Если привыкнуть к красоте пейзажа и яркому свету солнца было легко, то привыкнуть к бесконечным юридическим контрактам, которые, казалось, регулировали каждое социальное взаимодействие, было гораздо сложнее. Наш договор аренды был, должно быть, длиннее и сложнее, чем Кэмп-Дэвидские соглашения, подписанные Израилем и Египтом и засвидетельствованные Соединенными Штатами в 1978 году! Нам пришлось отказаться от своих прав на судебные разбирательства по поводу бесконечных прошлых и возможных будущих непредвиденных обстоятельств. Например, арендный комплекс использовал одни инсектициды в прошлом и мог использовать другие в будущем. Мы должны были отказаться от права подавать иски по любым причинам, которые могут быть связаны с таким использованием. Мы также должны были подписать, что осознаем, что шум воздушного транспорта может быть слышен из нашего таунхауса. Мы также должны были отказаться от права подать иск, если что-то случится во время пользования бассейнами, джакузи или спортивными сооружениями. Кроме того, я должен был предоставить подробную финансовую информацию, чтобы доказать, что у меня есть необходимый доход для оплаты аренды. Какая ирония судьбы: в 2001 году аренда квартиры предполагала такие драконовские меры, а несколько лет спустя безработным настоятельно рекомендовали брать ипотечные кредиты на 500 000 долларов (практика субстандартного ипотечного кредитования), что привело к краху рынка жилья.</p>
<p>Я вспоминаю, как мы впервые отвезли нашу машину к механику в Южной Калифорнии. Наша машина, которую мы привезли с собой из Монреаля, должна была пройти более строгие калифорнийские тесты на содержание смога. Механик обошел машину и отметил каждую мелкую царапину как внутри, так и снаружи, и заставил меня подписать форму, подтверждающую наличие этих царапин. Это защитит его от судебного иска, если я заявлю, что он поцарапал машину во время работы. Этот тяжкий и основанный на договорах дух проявлялся почти во всех других взаимодействиях, будь то при выборе плана медицинского страхования (довольно странное для меня занятие, учитывая, что, будучи канадцем, я всегда пользовался всеобщим медицинским обслуживанием) или при составлении конспекта курса (мне напомнили, что конспект курса рассматривается как договор между профессором и студентами). Сравните эти формализованные контракты с традиционной манерой ведения бизнеса на Ближнем Востоке - достаточно рукопожатия и слова. Требование изложить все ожидания в контракте было бы исторически истолковано как оскорбление араба. Реакция была бы такой: "Зачем ты даешь мне на подпись все эти бумаги? Неужели вы не доверяете моему слову?"</p>
<empty-line/>
<p>Являются ли арабы по своей природе более благородными, чем их американские коллеги, и если да, то не требуют ли они юридических контрактов для оформления своих деловых отношений? Короткий ответ - нет. Разница между обширными юридическими контрактами в Южной Калифорнии и этикой "мое слово - моя честь", распространенной в арабском мире, заключается в реальности числа Данбара. Напомним, что оно обозначает средний размер группы, в которой люди исторически взаимодействуют в повседневной жизни. В такой среде ваша репутация - самый важный социальный капитал. Вы можете обмануть свой социальный контракт в любом случае, но как только слух о том, что вы обманщик, распространится, вам крышка. Соответственно, в условиях "старой страны", где люди, скорее всего, проживут всю свою жизнь на ограниченной географической территории и в тесных социальных сетях, юридические контракты не нужны. Напротив, социальная обстановка, более точно имитирующая среду, в которой мы развивались в предках, по сравнению с единодушием, обеспечиваемым переходным характером южнокалифорнийского общества, служит средством, с помощью которого обеспечивается выполнение данного человеком слова.</p>
<p>В конечном счете, сплоченные и нетранзитивные социальные сети в большей степени способствуют укреплению доверия между людьми. Это очень важный момент, поскольку одним из самых сильных предикторов экономической жизнеспособности страны является уровень доверия, который присутствует в ее экономической, социальной и политической среде. Эта мысль побудила нейроэкономиста Пола Зака изучить нейробиологические факторы доверия в самых разных экономических контекстах. 11 При этом его команда выявила важнейшую роль окситоцина, вырабатываемого нашим мозгом, в обеспечении доверия между людьми. Подобно тому, как тестостерон вызывает у мужчины желание участвовать в различных формах сексуальных контактов, окситоцин эволюционировал, чтобы способствовать взаимодействию между людьми. Поэтому он выделяется в самых разных ситуациях, имеющих эволюционное значение, включая посткоитус (из-за чего его назвали гормоном объятий), во время грудного вскармливания (что способствует материнской заботе) и при взаимодействии между неродственниками (частое явление для социальных видов). В итоге можно сделать вывод, что наша способность доверять другим экономическим агентам коренится в нейробиологических схемах, которые изначально развивались для решения адаптивных задач, связанных с взаимодействием с незнакомцами. Окситоцин - это пережиток нашей человеческой социальности.</p>
<empty-line/>
<p>МЫ ПРОТИВ НИХ</p>
<p>В 1999 году я посетил Израиль, чтобы представить свою совместную работу (с Трипатом Гиллом) по игре "Ультиматум", а затем провел несколько дней в Дахабе (что в переводе с арабского означает "золото"), курортном местечке в Синайской пустыне (Египет). Как только персонал отеля, состоящий в основном из египтян, узнал, что я арабоязычный еврей, я быстро стал главным гостем. Были и "другие" (то есть израильские евреи), но я был частью их ин-группы. Каким-то образом мое еврейское наследие перевесило мою арабскую идентичность. Такой врожденный трайбализм особенно ярко проявляется в контексте Ближнего Востока. Коалиционное мышление - это призма, через которую мы смотрим на мир, отчасти потому, что на протяжении всей нашей эволюционной истории мы были гораздо более склонны к созданию взаимных союзов с членами ингрупп. Музафер Шериф и Генри Таджфел - пожалуй, самые известные социальные психологи, исследовавшие нашу врожденную склонность к мышлению "мы против них". В экспериментах Тайфеля с минимальными группами участники распределялись по группам с помощью случайных и бессмысленных признаков (например, синие и красные стикеры на рубашках участников). Участники, которые в противном случае могли бы отличаться по бесконечным реальным параметрам, использовали сигнал категоризации для запуска своей врожденной психологии коалиции (например, они проявляли благосклонность к своей новой определенной ингруппе).</p>
<p>На ежегодном собрании Общества социальной и аффективной нейронауки 2009 года Реем Яхья и ее коллеги из Хайфского университета представили свою интригующую работу о том, как обрабатываются изображения причинения боли, когда они связаны с людьми из ингруппы и аутгруппы, а также с контрольной группой. Как и следовало ожидать с эволюционной точки зрения, оценка боли была наиболее высокой, когда она была связана с членами ингруппы. Человеческая эмпатия стратегически распределяется таким образом, который соответствует нашей врожденной психологии коалиции. Недавно группа итальянских ученых провела аналогичное исследование, чтобы выяснить, зависит ли эмпатическая реакция мозга от различий между ингруппами и аутгруппами. Африканским (чернокожим) и итальянским (белым) участникам показывали фильмы, в которых белые, черные или фиолетовые (неестественного цвета) руки укалывали иглой. Используя транскраниальную магнитную стимуляцию , ученые обнаружили, что участники (которые проявляли неявный фаворитизм в группе) проявляли эмпатию (на физиологическом уровне) как к рукам одной расы, так и к фиолетовым рукам. Другими словами, люди способны сопереживать чужой боли (как и в случае с фиолетовой рукой), но они особенно склонны испытывать или отключать эмпатию в зависимости от того, принадлежит ли страдалец к той же ингруппе. 12</p>
<p>В связи с этим Хаим Ферштман и Ури Гнези, два израильских экономиста, исследовали коалиционное мышление в контексте нескольких экономических игр. Примерами таких игр являются "Ультиматум" и "Диктатор". В первой из них игрок А получает фиксированную сумму денег (скажем, 10 долларов), и ему говорят, что он должен предложить разделить эти деньги игроку Б. Если игрок Б принимает предложение, то каждый из двух игроков получает свою долю. Если игрок Б отказывается, оба игрока уходят ни с чем. Игра в диктатора функционирует аналогичным образом, с одним существенным отличием: игрок Б не имеет права вето. Ферштман и Гнези исследовали, может ли в условиях израильского общества поведение в подобных экономических играх зависеть от этнического происхождения игроков. В частности, они хотели изучить две группы, а именно евреев-ашкенази (выходцев из Восточной и Центральной Европы) и евреев-сефардов (африканских и ближневосточных евреев). Будут ли участники испытывать коалиционные предубеждения, то есть будут ли они вести себя более альтруистично по отношению к людям своего этнического происхождения (что можно определить по их прототипическим этническим именам)? Интересно, что Ферштман и Гнизи обнаружили, что мужчины обеих этнических групп, похоже, испытывали большее недоверие к мужчинам-сефардам , а также делали более щедрые предложения мужчинам-сефардам. Эти различия в поведении были гораздо более распространены среди мужчин, чем среди женщин. Нетрудно понять, как коалиционное мышление может привести к различным формам стереотипов и предрассудков в отношении внешней группы, если не к откровенно ксенофобским настроениям. Возможно, наиболее удивительными являются самоосуждения, проявляемые мужчинами-сефардами по отношению к своей собственной этнической группе. Как сефардский мужчина, я разочарован этими результатами.</p>
<p>Менталитет "мы против них" в сочетании с нашей социальной природой подразумевает, что у нас есть врожденная потребность принадлежать 13 к четко определенным группам. Пожалуй, ни одна сфера потребления не удовлетворяет это универсальное желание принадлежности в большей степени, чем индустрия моды. Мир можно аккуратно разделить на тех, кто моден (желаемая ин-группа), и остальных.</p>
<empty-line/>
<p>МОДА КАК ГРУППОВАЯ ИДЕНТИЧНОСТЬ</p>
<p>Экономическое, культурное и социальное влияние моды неоспоримо. Мировой рынок моды является одним из крупнейших среди всех отраслей, генерируя, по самым скромным подсчетам, несколько сотен миллиардов долларов экономической активности. Fashion TV - это канал, посвященный исключительно вопросам моды. Несколько телевизионных шоу имеют примерно одну и ту же тему: "ребрендинг" человека с помощью модного макияжа. К ним относятся Queer Eye for the Straight Guy, What Not to Wear, Extreme Makeover и 10 Years Younger. Fashion Police использует остроумие Джоан Риверс для критики модных решений знаменитостей. Бесконечное множество модных журналов удовлетворяют жажду стиля потребителей; среди наиболее известных - Cosmopolitan, Vogue, Elle, Allure, Glamour, InStyle, Marie Claire, Esquire и GQ (обратите внимание на преобладание журналов, ориентированных на женщин). Несколько фильмов особенно знамениты тем, что посвящены моде: культовые "Завтрак у Тиффани", "Портье", "Бесстыдница", "Дьявол носит Prada", "Признания шопоголика", "Коко до Шанель" (французский) и "Секс в большом городе" (как телесериал, так и два фильма ). Суть в том, что мода - это вездесущий элемент популярной культуры.</p>
<p>В самом главном смысле одежда выполняет функцию выживания: она защищает нас от стихии. Однако сегодня мало кто думает об одежде в таком ограничительном ключе. Основное предназначение одежды в частности и моды в целом - удовлетворение нашей потребности в выражении индивидуальности. В конце концов, наша одежда и связанные с ней атрибуты сигнализируют миру о том, кто мы есть. Мы сообщаем о своей индивидуальности с помощью бесконечного числа модных решений. Парадоксально, но мода также удовлетворяет нашу врожденную потребность в принадлежности. Придерживаясь определенного стиля, мы хотим продемонстрировать свою принадлежность к одной из бесконечного числа модных субкультур, среди которых такие стили, как преппи, гот, бохо-шик, эко-шик, эмо, business casual, clubwear, street wear, хип-хоп, панк, рейв, New Romantic, гранж, глэм и Skag trendy. Конечно, многие из этих модных тенденций связаны с молодежными движениями, поскольку именно они составляют основную демографическую группу, стремящуюся определить свою идентичность через одежду. Британский писатель Квентин Крисп знаменито писал: "У молодых всегда одна и та же проблема - как бунтовать и соответствовать одновременно. Сейчас они решили ее, бросая вызов старшим и копируя друг друга" 14. Цель большинства подростков - быть как можно более похожими на тех, кто входит в их группу, но как можно более непохожими на тех, кто не входит.</p>
<p>С точки зрения модного маркетолога, блеск этой индустрии заключается в том, что метрики принадлежности к ней меняются с каждым модным сезоном. Хотя стили, ассоциирующиеся с определенными модными субкультурами, остаются относительно неизменными на протяжении многих лет (например, готы), большинство людей не принадлежат к таким "статичным" субкультурам. Большинство людей воспринимают мир как состоящий из двух модных групп: поклонников моды и остальных. Соответственно, если вы хотите быть полноправным членом группы модников, вы обязаны быть в курсе последних новинок. Если этой осенью в моде коричневый цвет, то самое время "подкрасить" свой гардероб. Следующей осенью коричневый может уйти, а серый - появиться. В этот момент вас уже не застанут врасплох с ранее великолепным коричневым свитером . Будучи профессором в Монреале, я нахожусь на переднем крае модных тенденций. Монреаль - необычайно модный город. В отличие от американских кампусов, где студентам может сойти с рук ношение треников и шлепанцев, монреальцы не столь снисходительны. Мои классы служат микрокосмосом модных показов. Несколько лет назад я заметил новую тенденцию, которую демонстрировали многие молодые студентки. Они носили свои брюки, плотно заправляя их в сапоги Ugg (или похожие на них подделки). В какой-то момент эта мода стала настолько повсеместной, что я начал думать, что мой университет, возможно, ввел новую стандартизированную униформу, подобную той, что принята в частных средних школах! Стадное чувство было поистине необыкновенным.</p>
<p>Часто модные стили становятся культовыми представителями определенного периода времени (хотя более ранние стили могут снова стать модными). Например, ульи и мини-юбки - это реликвии шестидесятых, брюки-дудочки и туфли на платформе - путешественники во времени из семидесятых, а подплечники и пастельные тона (вспомните Miami Vice) отражают суть восьмидесятых. Модные стили также сигнализируют о принадлежности человека к определенному социальному классу. Ношение рубашки в стиле "wife-beater" и кефали служит четким сигналом о социальном положении человека. Конечно, одежда также служит сигналом принадлежности к определенной этнической, культурной или религиозной группе (например, хиджаб или киппа). В некоторых случаях модификации тела, такие как татуировки, исторически сигнализировали о принадлежности к антиистеблишменту. Однако сегодня более 20 процентов американцев имеют татуировку, а 10 процентов населения современных западных стран в той или иной форме модифицируют свое тело. 15 Растущая популярность культуры татуировки не осталась незамеченной руководителями телевидения, о чем свидетельствует целый ряд недавних реалити-шоу, основанных на татуировках, таких как Inked, Miami Ink, LA Ink и Rio Ink.</p>
<p>В фильме 2007 года "Восточные обещания" Вигго Мортенсен играет роль русского силовика, стремящегося стать членом русской мафии ("Воры"). Во время церемонии вступления в мафию татуировки становятся одним из главных элементов ритуала посвящения. Во-первых, он демонстрирует уже имеющиеся у него татуировки , которые указывают на его криминальное прошлое (например, в какой тюрьме он отбывал срок). Во-вторых, как новоприбывший, он наносит на татуировку цвета данной преступной организации. Использование татуировок в преступных организациях не ограничивается российскими преступниками. Татуировки являются неотъемлемой частью криминальной и тюремной культуры во многих странах. Например, трехлистный клевер символизирует членство в "Арийском братстве", а татуировка в виде капли слезы часто свидетельствует о том, что ее обладатель - убийца. Татуировки представляют собой знаки принадлежности к группе во многих некриминальных контекстах, включая военных и бунтарей-нонконформистов. Следует отметить, что нанесение татуировки запрещено некоторыми группами (например, в иудаизме) и, следовательно, служит для разграничения менталитета "мы против них".</p>
<p>Хотя один из мотивов нанесения татуировки связан с желанием обозначить принадлежность к группе, парадоксальным образом татуировка также призвана выразить индивидуальность человека (как модное заявление). Обратите внимание, что акт нанесения татуировки как выражение несоответствия общественным нормам в итоге становится формой принадлежности к "бунтующим другим". Напряжение между этими двумя универсальными силами человеческой идентичности (конформизм и индивидуальность) хорошо отражено в теории оптимальной отличительности, 16 , которая утверждает, что люди стремятся к оптимальному равновесию между этими двумя противоположными силами. Профессиональная одежда мужчин представляет собой еще один пример этого явления. В определенной отрасли, такой как инвестиционный банкинг, большинство мужских костюмов выглядят одинаково (конформизм); индивидуальность проявляется в выборе галстука.</p>
<p>Помимо моды, существует множество других способов, с помощью которых потребители демонстрируют свою преданность той или иной группе, но, пожалуй, ни один из них не вызывает таких сильных эмоций, как те, что демонстрируют спортивные болельщики по всему миру.</p>
<empty-line/>
<p>СПОРТИВНЫЙ ПРОСМОТР И МЕРЧАНДАЙЗИНГ КАК ГРУППОВАЯ ИДЕНТИЧНОСТЬ</p>
<p>Я давно болею за сборную Франции по футболу, поэтому был в восторге, когда в 2006 году они вышли в финал Кубка мира. Я хорошо помню утро, когда проходил важный матч. Мы с моей спутницей вывели нашу собаку на прогулку, и она заметила, что я заметно напряжен. "Что случилось?" - спросила она, на что я ответил, что нервничаю из-за предстоящего финала. Кто-то может подумать, что это иррационально. В конце концов, я не знаю никого из игроков лично. Я не являюсь гражданином Франции. У меня не было денежной ставки на игру. Тем не менее я испытывал физические симптомы стресса, которые должны быть присущи игрокам, которым предстояло принять участие в этом историческом событии. Сила принадлежности, которую я испытывал к французским игрокам, привела к тому, что во мне возникла викарная эмоциональная и физиологическая реакция . Эта врожденная способность объединяться с ингруппой и дистанцироваться от членов аутгруппы лежит в основе спортивного просмотра. Мало кто посещает матч (независимо от вида спорта) в качестве нейтрального и беспристрастного зрителя. Сила переживаний, независимо от того, смотрим ли мы событие вживую или по телевизору, обусловлена викарными эмоциями, которые мы испытываем, видя победу "нашей" команды.</p>
<p>Будучи социальным видом, формирующим иерархию доминирования, люди стремятся присоединиться к победителям и отмежеваться от проигравших (что также известно как отсечение отраженных неудач). В классическом исследовании, опубликованном в 1976 году, психолог и маркетолог Боб Чалдини и его коллеги изучили феномен отраженной славы применительно к игре университетской футбольной команды. 17 В частности, исследователи отслеживали количество студентов, которые надевали одежду своего университета в понедельник после победы или поражения футбольной команды своего вуза. Кроме того, они следили за студентами, которые носили одежду другого вуза. Как и предсказывалось, студенты чаще надевали одежду своего вуза после победы, чем после поражения (при этом частота ношения одежды другого вуза не зависела от победы или поражения их школы). Очевидно, что этот конкретный выбор одежды тесно связан с желанием учеников присоединиться к лагерю победителей и отмежеваться от "проигравших". Чалдини и его коллеги также обнаружили, что студенты чаще используют местоимение "мы", когда описывают победу своей команды, и чаще используют местоимение "не мы" (например, "они"), когда описывают поражение. В связи с этим исследователи сайта обнаружили, что вероятность посещения болельщиками сайтов голландских и бельгийских футбольных команд зависит от того, выиграла или проиграла команда в предыдущей игре. 18 Это еще один пример стремления людей ассоциироваться с победителями и избегать проигравших (в буквальном смысле).</p>
<p>Продажи спортивной атрибутики (например, футболок НФЛ или футбольных маек) сильно коррелируют с результатами команд или игроков. Например, одними из самых продаваемых футболок игроков НФЛ в настоящее время являются футболки квотербеков, выигравших Суперкубок (Илай Мэннинг, Пейтон Мэннинг и Том Брэди). Самые продаваемые футбольные майки принадлежат командам, которые на протяжении многих лет добивались выдающихся результатов ("Манчестер Юнайтед", "Барселона", "Реал Мадрид", "Ливерпуль", "Милан"). То же самое относится и к самым продаваемым футболкам национальных сборных (например, Италии, Франции, Бразилии, Германии, Аргентины, Англии, Нидерландов). Спрос на футбольные майки сборных Эстонии, Венесуэлы или Вьетнама невелик. Причина такой связи между продажами мерчандайзинга и спортивными результатами кроется в четком дарвиновском механизме: "Мы - номер 1. Они (другие) - неудачники".</p>
<p>Сила коалиционного мышления и привлекательность объединения для защиты группы (и ее ресурсов) проявляются в спорте на эндокринологическом уровне. У мужчин-футболистов уровень тестостерона выше, когда они играют дома, чем когда играют на выезде 19 (форма территориальной обороны). Этот эффект также зависит от соперничества в матче. Не только уровень тестостерона игроков колеблется в результате победы или поражения, но и их болельщики испытывают аналогичные изменения в уровне Т; 20 таковы интенсивные коалиционные чувства, которые болельщики испытывают к своим командам. The Real Football Factories International" - телевизионный сериал, первоначально транслировавшийся на канале Bravo, который документирует футбольное хулиганство по всему миру. Самым шокирующим элементом каждого эпизода является глубоко укоренившаяся ненависть соперничающих группировок друг к другу, которая может привести к необычайному насилию. Вы начинаете понимать, как преимущество домашнего поля может привести к каскадному набору тестостероновых эффектов. По аналогии с историческим соперничеством в НФЛ между конкретными командами (обычно если они играют в одном дивизионе) или знаменитой серией "метро" в профессиональном бейсболе между "Метс" и "Янкиз", в футболе такое ожесточенное соперничество называют матчами дерби. Как правило, в них участвуют команды, находящиеся географически близко друг к другу (например, в одном городе), хотя это не всегда так. Среди известных примеров футбольных дерби - "Манчестер Юнайтед" против "Манчестер Сити" (Англия), "Рейнджерс" против "Селтика" (Шотландия), "Милан" против "Интер Милана" (Италия), "Барселона" против "Реала" (Испания), "Аякс" против "Фейеноорда" (Нидерланды), "Галатасарай" против "Фенербахче" (Турция), "Фламенго" против "Флуминенсе" (Бразилия) и "Бока Хуниорс" против "Ривер Плейт" (Аргентина).</p>
<p>Элитные профессиональные футбольные клубы - это глобальные бренды, которым верны миллионы болельщиков. Исторически сложилось так, что болельщики не могли легко связаться друг с другом, если они жили в разных географических регионах. Но Интернет успешно превратил наш огромный мир в пресловутую глобальную деревню, сделав так, что фанаты могут легко общаться друг с другом, например, создав страницу в Facebook. В целом, уничтожив географические барьеры, онлайн-платформы социальных сетей позволили нам удовлетворить инстинктивную потребность в общении одним щелчком мыши.</p>
<empty-line/>
<p>СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ ОНЛАЙН И ВЗАИМОСВЯЗЬ МЕЖДУ ЛЮДЬМИ</p>
<p>За последние несколько лет сайты социальных сетей и связанные с ними инструменты стали абсолютным поветрием. Сначала появились MySpace и Facebook, которые позволяют людям заводить и поддерживать дружеские отношения в Интернете; Twitter - более поздний участник этой ниши, который поднимает онлайн-взаимодействие между людьми на новую высоту. Темпы распространения этих интернет-платформ были просто ошеломляющими. Почему эти онлайн-платформы оказались столь успешными? Я предполагаю, что они удовлетворяют нашу врожденную потребность в общении с другими людьми, которая коренится в нашем инстинктивном стремлении к созданию взаимных союзов. Мы - социальный вид, и поэтому нам необходимо общаться с другими. Социальность человека - определяющая черта нашего вида, и она отчасти определила эволюцию человеческого разума. Джордж Вайлант, психиатр из Гарварда, который в настоящее время возглавляет продолжающееся семь десятилетий Гарвардское исследование развития взрослых, на просьбу назвать ключевой вывод этого мегапроекта заявил следующее: "Единственное, что действительно имеет значение в жизни, - это ваши отношения с другими людьми" 21. Потребность в социальных контактах настолько сильна, что заключенные в жестоких тюрьмах строгого режима часто предпочитают рискнуть в общей камере, а не оставаться в гарантированной безопасности одиночного заключения. Эта потребность в аффилиации проявляется у многих социальных видов. Например, собаки, обладающие стайным мышлением, очень плохо переносят одиночество, порой испытывая изнурительный страх разлуки. У кошек, которые являются одиночными животными, такие страхи встречаются крайне редко, если вообще встречаются.</p>
<p>Важность взаимосвязи между людьми породила растущий интерес к изучению человеческих социальных сетей. В более широком смысле многие явления, как в природе, так и созданные человеком, являются проявлениями сетей. 22 Например, человеческий мозг представляет собой распределенную сеть нейронов, соединенных синапсами. Интернет - это необычайно большая взаимосвязанная сеть компьютерных сетей. Человеческие болезни могут быть отображены в сети как средство демонстрации взаимосвязи генетических корней конкретных заболеваний. 23 Саентометрия - это изучение сетей академического цитирования (т. е. кто на кого ссылается). Социометрия - это количественный анализ сетей социальных отношений (например, выявление лидера общественного мнения путем картирования информационных потоков между членами социальной клики).</p>
<p>Среди недавних книг, продемонстрировавших силу социальных сетей человека, - "Шесть степеней" Дункана Дж. Уоттса: The Science of a Connected Age; John T. Cacioppo and William Patrick's Loneliness: Природа человека и потребность в социальных связях" ( Nature and the Need for Social Connection); и "Connected" (Connected) Николаса А. Кристакиса и Джеймса Х. Фаулера: The Surprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives" ("Удивительная сила наших социальных сетей и их влияние на нашу жизнь"). Книга Уоттса убедительно демонстрирует, насколько все люди взаимосвязаны друг с другом (так называемый феномен малого мира), что напоминает игру Six Degrees of Kevin Bacon (все актеры профессионально связаны с Бэконом с помощью шести или меньшего количества связей). Качиоппо и Патрик подчеркивают широкий спектр психологических и медицинских преимуществ, которые получают те, кто обладает глубокими и значимыми сетями дружбы (те, кто не находится в социальной изоляции). Кристакис и Фаулер показывают, что многие явления распространяются на три уровня в рамках одной социальной сети. Например, то, набираете ли вы вес или счастливы ли вы, может быть связано с тем, набрал ли вес или счастлив друг вашего друга. Другими словами, в то время как все люди в мире (не живущие в закрытых обществах) могут быть связаны друг с другом максимум шестью степенями разделения, диффузионная способность социальных сетей распространяется в основном на три степени разделения. Этот вывод имеет отношение ко многим явлениям, связанным с потребителями, таким как распространение причуд и маркетинговых мемов (запоминающихся слоганов или рекламных джинглов) через такие процессы, как вирусный маркетинг и сарафанное радио. В конечном счете, влияние YouTube на общество и коммерцию заключается в его способности без особых усилий служить вирусным распространителем бесчисленных типов сообщений для миллионов людей.</p>
<p>Передача культуры посредством обмена информацией - это эволюционная способность человеческого разума. Поэтому неудивительно, что онлайн-сообщества брендов - примером может служить веб-блог поклонников бренда и стиля жизни Harley-Davidson - стали мощным маркетинговым инструментом, поскольку в конечном итоге они способствуют врожденному желанию делиться информацией (в данном случае с единомышленниками). Брендовые сообщества - это прямое применение человеческой потребности быть связанным и создавать коалиционные группы. В этом случае потребители-единомышленники связываются не только друг с другом, но и с продуктом или брендом, которым они увлечены. Преимущества такой связи многогранны. Сообщества брендов служат супраорганизмом для новых продуктовых идей. Потребители, состоящие в сообществах брендов, проявляют большую лояльность к предпочитаемому продукту, так как этот форум вызывает у нас врожденную склонность к коалиционному мышлению или, говоря проще, менталитет "мы против них". Упорный пользователь Mac обычно воспринимает мир как четкую дихотомию: пользователи Mac (мы) и другие (они). Принадлежность к брендовому сообществу любителей Mac только усиливает это чувство принадлежности, которое является центральным элементом любого социального вида. Признание маркетологами силы человеческой социальности породило новые маркетинговые термины, такие как племенной маркетинг 24 (создание племен или сообществ брендов, состоящих из людей, которые испытывают страсть к бренду и хотят быть связанными друг с другом через их общую страсть) и стадный маркетинг 25 (ориентация на инстинкт потребителей влиять и копировать друг друга, подобно движению стада). Эти концепции основаны на понимании биологической природы человека.</p>
<p>Facebook, число пользователей которого недавно перевалило за пятьсот миллионов, - благодатная среда для изучения человеческих универсалий. Вспомните "число Данбара" - идею о том, что люди эволюционировали, чтобы жить в группах, состоящих не более чем из 150 человек. Несколько исследований, некоторые из которых использовали наборы данных, состоящие из нескольких миллионов пользователей, показали, что среднее количество друзей у пользователей Facebook колеблется вокруг ожидаемых 150. 26 Различные грани нашей врожденной человеческой природы проявляются в совершенно новой среде (Интернет), которая радикально отличается от среды, с которой сталкивались наши предки. 27 То, как пользователи Facebook представляют себя в своих профилях, - еще одна подходящая область для эволюционного анализа. 28 Например, женщины, несомненно, чаще используют в своих профилях подсказки, связанные с внешностью (например, большее количество фотографий, подчеркивающих их внешность), в то время как мужчины чаще используют подсказки, касающиеся их социального статуса (например, какие престижные школы они посещали; профессиональный статус). Способы, с помощью которых представители разных полов представляют себя миру, воспроизводятся и в онлайне, будь то социальные сети или персональные веб-страницы.</p>
<empty-line/>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Люди - социальный вид с глубокой потребностью в общении с другими. Социальность человека отчасти обусловлена эволюционным императивом формирования взаимных связей. Эти человеческие универсалии проявляются в многочисленных потребительских отношениях, таких как подарки, которые мы преподносим близким друзьям, традиции гостеприимства, существующие в различных культурах, доверие, присущее экономическим сделкам, и врожденная потребность сигнализировать о принадлежности к группе (например, носить последние модные вещи, делать татуировку, поддерживать спортивную команду). Наконец, недавнее бурное развитие социальных сетей (например, Facebook, Twitter, YouTube, сообщества брендов) говорит об эволюционных силах, которые определяют наше стремление к взаимосвязи между людьми.</p>
<empty-line/>
<p>Глава 6</p>
<p>Гены держат культуру на поводке</p>
<p>-E. О. УИЛСОН, АМЕРИКАНСКИЙ БИОЛОГ</p>
<empty-line/>
<p>Палеонтологи используют скелетные и ископаемые останки, пытаясь понять эволюционную историю вида. В выпуске журнала Science от 2 октября 2009 года группа ученых под руководством Тима Д. Уайта сообщила о палеонтологической находке удивительного набора окаменелостей гоминид, предшествующих печально известному частичному скелету Люси более чем на миллион лет. Тем самым они добавили одно недостающее звено в филогенетическую историю человечества. Как правило, скелетные и ископаемые останки занимают ведущее место в попытках восстановить эволюционное древо жизни. Другие методы, такие как молекулярная филогенетика, используют митохондриальную ДНК и белки в качестве основного субстрата для определения сходства видов в рамках большого древа жизни. Виды, которые находятся в более близком родстве (с точки зрения их эволюционной истории), как правило, имеют более схожие молекулярные структуры. Знаменитая сентенция о том, что 98 процентов нашей ДНК идентичны ДНК шимпанзе, свидетельствует о том, что они являются нашими близкими эволюционными родственниками.</p>
<p>Для эволюционного психолога эти подходы трудно применить в понимании эволюции человеческого разума. Во-первых, человеческий разум не окаменел, поэтому инструменты палеонтологии и археологии имеют минимальную ценность. Во-вторых, несмотря на огромные успехи, которые достигнуты в картировании человеческого генома, мы все еще не очень хорошо понимаем, какие именно гены (или взаимодействия генов) кодируют те или иные адаптации человеческого разума. Однако все еще не потеряно: существует множество остатков, которые можно использовать для выяснения эволюционных сил, сформировавших человеческий разум. Они повсюду вокруг нас. Песни, которые мы слушаем, застряв в пробке; рекламные щиты, мимо которых мы проносимся по шоссе; телевизионные шоу и фильмы, которые щекочут наши эмоциональные фантазии; великие литературные произведения, которые захватывают нас; книги по самопомощи и колонки советов, к которым мы обращаемся за утешением; религиозные повествования, которые дают нам ответы на наши экзистенциальные страхи; искусство, которое возбуждает нашу зрительную систему, и это лишь несколько примеров.</p>
<p>Бесчисленные культурные продукты - это окаменелости человеческого разума или "культурные останки", поскольку они функционируют как архивные хранилища неизменных сил, формирующих наше человечество. В частности, наши культурные продукты содержат определенные повторяющиеся темы независимо от культурной среды и исторического периода, поскольку они служат окнами в наше общее биологическое наследие и универсальную человеческую природу. Подобный контент-анализ можно применить и к другим культурным продуктам, включая комиксы, фигурки игрушек, реалити-шоу, мыльные оперы, видеоигры (например, аватары; World of Warcraft и Sims), музыкальные клипы, романы , жесткую порнографию, заголовки новостей, личные объявления, пословицы, городские легенды, слухи и так далее. Изучая универсальное содержание этих культурных продуктов, мы можем понять человеческую природу на самом фундаментальном уровне.</p>
<p>Прежде чем перейти к анализу конкретных "культурных останков", давайте рассмотрим другие эволюционные подходы к изучению культуры. 2 Можно рассматривать культурные продукты как адаптацию. Подобно тому, как различные морфологические признаки и поведенческие модели могут быть отобраны посредством естественного или полового отбора - если они повышают выживаемость или репродуктивную перспективу организма, - некоторые авторы утверждают, что культурные продукты также могут служить подобным целям. При таком подходе главный вопрос звучит следующим образом: "Какова адаптивная ценность искусства, музыки или литературы?". Эллен Диссанаяке применила этот подход, утверждая, что создание произведений искусства - это форма "создания особенного", которая в конечном итоге способствует сплочению группы (т. е. адаптивной цели для социального вида). 3 Джеффри Миллер утверждает, что культурные продукты - это сексуальные сигналы, обычно используемые мужчинами для повышения своей ценности на брачном рынке. Миллер полагает, что подобно тому, как хвост павлина является честным сигналом его пригодности, поскольку он расточителен (в том смысле, что он может обладать таким хвостом, несмотря на то, что он мешает ему избегать хищников), владение многими культурными формами является расточительным сигналом, который в конечном итоге говорит о репродуктивной ценности тех, кто их производит. 4 Несомненно, именно этот механизм объясняет, почему низкорослый и едва ли щеголеватый Пабло Пикассо мог, очевидно, завоевывать внимание стольких женщин. В своей книге 2009 года "Инстинкт искусства: красота, удовольствие и эволюция человека" Деннис Даттон утверждает, что наша врожденная способность ценить искусство обусловлена как естественным, так и половым отбором; таким образом, он согласен и с Диссанаяке, и с Миллером. Другие эволюционисты утверждают, что многие культурные продукты являются эксаптацией (побочным продуктом) определенных адаптаций, подобно тому, как цвет нашей скелетной системы (белый) является побочным продуктом других эволюционных сил. Эту позицию в целом отстаивает Стивен Пинкер, 5 известный популяризатор эволюционной психологии, а также Паскаль Бойер в своем эволюционном исследовании происхождения религии. В частности, Бойер утверждает, что когнитивные процессы, которые изначально развивались для других целей, определяют нашу способность к религиозности. 6</p>
<p>Чем можно объяснить эволюцию (в недарвиновском смысле этого слова) определенных культурных форм? Например, каковы (если таковые имеются) предсказуемые силы, породившие такие направления искусства, как импрессионизм, кубизм, ар-деко, сюрреализм и неоэкспрессионизм? Колин Мартиндейл утверждал, что подобно тому, как случайные генетические мутации являются движущей силой дарвиновского отбора, достаточный уровень новизны существующей формы искусства является средством, с помощью которого основываются новые движения 7 (или "видообразование", если использовать биологическую аналогию в полной мере). Эволюция жанров в рамках определенной культурной формы формируется дарвиновским отбором, хотя субстратом для отбора является новизна по отношению к статус-кво.</p>
<p>В то время как все последние подходы способствуют дарвинистскому пониманию культуры, я использую другой подход. В частности, я рассматриваю пять культурных продуктов - тексты песен, музыкальные клипы, телевизионные шоу, сюжеты фильмов и литературные повествования - и наблюдаю, как их содержание говорит о неизгладимых следах нашей общей биологической человеческой природы и потребительского инстинкта.</p>
<empty-line/>
<p>ТЕКСТЫ ПЕСЕН И МУЗЫКАЛЬНЫЕ КЛИПЫ</p>
<p>Тексты песен представляют собой одни из самых мощных культурных ископаемых для тех, кто хочет понять эволюцию человеческого разума. 8 Большинство песен - будь то песни трубадуров в Средние века, современных арабских, французских или хинди исполнителей или современных американских и британских поп-исполнителей - объединяет одно: они посвящены любви и сексу, и поэтому представляют собой мощное хранилище универсальных брачных предпочтений. Точнее говоря, примерно в 90 процентах песен главной темой является спаривание, и это справедливо вне зависимости от культурной среды или исторического периода. 9 В некотором смысле это неудивительно. Мы - высокоинтеллектуальный вид, размножающийся половым путем. Поэтому вполне логично, что в песнях, которые в конечном итоге являются выражением грубых эмоций, речь идет о спаривании - одной из наших самых основных дарвиновских задач. Если Абрахам Маслоу прав в том, что вершиной человеческих потребностей является самоактуализация, мы должны находить больше песен о раскрытии своего потенциала как человека и меньше о сексе!</p>
<p>Песни содержат бесценную информацию о том, какие качества мужчины и женщины ищут в своих романтических партнерах. Многочисленные исследования показали, что мужчины и женщины демонстрируют универсальные брачные предпочтения независимо от экономических, социальных, культурных, этнических, религиозных или политических факторов. 10 Эти неизменные предпочтения также не подвержены временным изменениям. Мужчины и женщины в Древней Греции обладали теми же брачными предпочтениями, что и те, кто живет сегодня в Нью-Йорке. По некоторым признакам мужчины и женщины сходятся во взглядах, в то время как по другим существуют явные половые различия. В частности, представители обоих полов ценят в своих потенциальных партнерах ум и доброту. Однако, учитывая, что мужчины придают гораздо большее значение физической красоте женщины (поскольку она служит важным индикатором молодости и плодовитости), они в подавляющем большинстве случаев чаще, чем женщины, поют о таких вещах. Вы не найдете таких названий песен, как "Ты такая умная" или "У тебя такой приятный характер", зато найдете бесконечное количество песен, восхваляющих женскую красоту: Классическая "You Are So Beautiful" Джо Кокера, "You're Beautiful" Джеймса Бланта (которая получила важный знак одобрения Опры), "So Beautiful" Джарвиса Черча и совсем недавно "Beautiful" Акона. Иногда язык не столь романтичен, как в культовой хип-хоп песне "Baby Got Back" сэра Микс-А-Лота. В этой песне рэпер доходит до того, что указывает конкретные размеры тела (36-24-36), которые он считает недостаточно изящными. Интересно, что представленное соотношение талии и бедер составляет 0,667, что действительно немного ниже почти общепринятого мужского показателя 0,68-0,72. 11</p>
<p>О чем поют женщины-певицы? Они определенно не тратят много времени на то, чтобы петь мужчинам серенады о своем красивом прессе, упругих булочках и мускулистых торсах. Это не означает, что женщины не заботятся о мужской красоте, ведь они, безусловно, заботятся. Однако однозначно ясно, что это не главный атрибут, определяющий брачные предпочтения женщин. Несколько исследований неоднократно показывали, что вне зависимости от контекста женщины отдают предпочтение мужчинам с высоким статусом (или, по крайней мере, мужчинам, у которых есть потенциал для достижения высокого статуса). Мало кого из женщин возбуждает мысль о ленивом, социально покорном и бездарном мужчине. Вот почему у нас нет песен с такими названиями, как "Равняй меня, безработный" или "Твоя апатия и отсутствие амбиций меня заводят". Однако у нас есть бесконечное количество примеров песен, которые либо описывают желание женщины иметь мужчину с высоким статусом (или мужчину, обладающего ресурсами), либо порицают мужчин за низкий статус. Например, в песнях Destiny's Child "Bills, Bills, Bills" и TLC "No Scrubs" говорится о мужчинах, которые не инвестируют в своих женщин и не обеспечивают их ресурсами, а также имеют низкий статус (например, не имеют машины, живут в родительском доме). Песня Гвен Гатри "Ain't Nothin' Goin' On but the Rent" прямо предупреждает, что любви не будет, если у мужчины нет необходимой работы и соответствующих ресурсов. В песне Марлены Шоу "Go Away Little Boy" речь идет об отказе от ухаживаний ее мужчины в связи с его постоянной неспособностью обеспечить себя ресурсами (название песни не может быть более понятным). Песня сестры Следж "The Greatest Dancer" описывает очень желанного мужчину в ночном клубе, перечисляя одежду высокого статуса, в которую он одет. Видимо, костюм действительно делает человека. В песне Мисси Эллиотт "Hot Boyz" ясно сказано, что привлекательные мужчины водят дорогие машины и владеют кредитными картами премиум-класса. В песне Бейонсе "Upgrade U" с участием ее мужа, Jay-Z, "повышение статуса" мужчины приравнивается к обладанию высокостатусными вещами (классический Rolls Royce, модные костюмы, дорогие украшения, крупный бриллиант). Видеоклип на песню состоит из непрерывного потока эстетически приятных изображений предметов роскоши.</p>
<p>Несмотря на то, что женщины-певицы чаще всего поют о социальном статусе мужчин, они регулярно выражают свое влечение к физически доминирующим мужчинам (что отражается в их атлетизме, героических поступках или бандитской натуре "плохих парней"). Это хорошо видно в песнях Бонни Тайлер "Holding Out for a Hero" и Destiny's Child "Soldier", где дамы дают понять, что альфа-доминантные мужчины желанны. Обратите внимание, что это радикально отличается от того, что некоторые называют "благожелательным сексизмом". Общая идея заключается в том, что женщины сталкиваются с двумя формами сексизма: "традиционным" враждебным сексизмом и более благожелательной формой сексизма, которая воспринимает женщин как нежных созданий, нуждающихся в мужской помощи. Соответственно, различные формы рыцарства, галантности, дарения подарков в знак ухаживания и защитного поведения (например, вмешательство, чтобы помочь женщине, которую агрессивно атакует мужчина) - все это предполагаемые репрезентации доброжелательного сексизма. Другим примером может служить заявление мужчины о том, что он ставит свою жену на пьедестал и что его жизнь была бы неполной без ее любви. 12 Реальность такова, что большинство женщин очень хотят видеть в своих потенциальных женихах такие "благожелательные сексистские" черты. Это отражается не только в опросах, призванных выяснить брачные предпочтения женщин, но и в культурной продукции, создаваемой женщинами для других женщин (например, в текстах песен или романтических романах).</p>
<p>Неудивительно, что проблемы, которыми мужчины хвастаются в своих песнях, призваны привлечь внимание женщин к брачным предпочтениям. В большинстве хип-хоп песен звучит примерно одна и та же тема: "У меня есть деньги и статус, у тебя красивое тело. Давай перепихнемся". Например, у современного рэпера T. I. есть песня под названием "You Can Have Whatever You Like", в которой он утверждает, что может предоставить все материальные блага своему любовному интересу. Making bank - это недавняя городская идиома, означающая быстрое получение большого количества денег, что является очень востребованным направлением для многих рэперов-мужчин. По меньшей мере три хип-хоп песни называются "Money in the (da) Bank", включая композиции Lil Scrappy (при участии Young Buck), Lil Wayne и Swizz Beatz (при участии Young Jeezy, Eve и Elephant Man). Один из альбомов Ллойда Бэнкса также имеет такое название (иногда Бэнкса пишут как Bank$, чтобы намекнуть, что он богат). Хотя хвастовство своими ресурсами - частая тема, затрагиваемая певцами-мужчинами, еще одна тема, связанная с браком, - это постоянная угроза неопределенности отцовства, которая запечатлена в таких песнях, как "Billie Jean" Майкла Джексона и "Gold Digger" Канье Уэста.</p>
<p>Музыкальные клипы - не менее мощный инструмент для изучения эволюционных брачных предпочтений. Особенно это касается R&amp;B-клипов, поскольку они не придерживаются политкорректности , которая так распространена в современном обществе. В этом дискурсе есть грубая честность, по крайней мере, когда речь идет о некоторых атрибутах, которые мужчины и женщины находят привлекательными друг в друге. В общем и целом, здесь прослеживается одна и та же универсальная тема, а именно: мужчины-рэперы демонстрируют свое показное вновь обретенное богатство на фоне бесконечного парада скудно одетых красивых женщин. Одна особенность поведения рэперов-мужчин может показаться на первый взгляд необычной. Почему эти молодые люди постоянно выбрасывают на ветер крупные суммы денег? Я не имею в виду расточительные траты; речь идет о том, что артист (а иногда и его мужское окружение) буквально выбрасывает толстые пачки купюр. На первый взгляд, такое поведение демонстрирует бездумное пренебрежение к деньгам и непристойную склонность к расточительству. Одно дело - говорить о расточительном потреблении, а другое - выбрасывать деньги в ночных клубах, с балконов и из движущегося транспорта. Примеры такого поведения можно найти в таких музыкальных клипах, как "Money Ain't a Thang" Джермейна Дюпри с участием Jay-Z, 13 "I Am So Fly" Ллойда Бэнкса, "Balla Baby" Чинги и "Make It Rain" Фэт Джо с участием Лил Уэйна. Я предполагаю, что это позерство - форма дорогостоящей сигнализации сродни показному хвосту павлина. Выбрасывая большие суммы денег, мужчина-артист фактически говорит: "Я настолько богат, что такие экстравагантные траты не имеют для меня особых последствий. Я - настоящий человек. Иначе я не смог бы позволить себе такое поведение". Теперь уличный авторитет дарвиновской теории обеспечен!</p>
<p>Если обычно продакт плейсмент ассоциируется с телевизионными шоу и фильмами, то более современной формой продакт плейсмента является включение упоминаний брендов в тексты песен. 14 Agenda Inc., консалтинговая компания, расположенная в Сан-Франциско и Париже, несколько лет назад провела проект под названием American Brandstand, в рамках которого в течение трех лет подряд (2003-2005) отслеживала упоминания брендов в песнях, входящих в чарты Billboard. Почти во всех случаях упоминались предметы роскоши, призванные сигнализировать об изобилии ресурсов. Как и ожидалось, большинство таких упоминаний произносили певцы-мужчины. Из сорока пяти самых популярных упоминаний (за три года) двадцать три относились к автомобилям, причем все, кроме одного, были автомобилями класса люкс (Mercedes, Lexus, Cadillac, Lamborghini, Chevrolet, Range Rover, Bentley, Rolls Royce, Jaguar, Maybach и Porsche); одиннадцать - к предметам одежды и аксессуарам, причем большинство из них относились к брендам класса люкс (Gucci, Burberry, Prada, Payless Shoe Source, Dolce &amp; Gabbana, Manolo Blahnik, Nike, Rolex и Louis Vuitton); семь - алкогольные напитки (Cristal, Hennessy, Dom Perignon); три - оружие (AK-47 и Beretta) - несомненно, как средство сигнализировать о своей способности вступить в мужское внутрисексуальное соперничество; и одно туалетное средство (Calgon). В той мере, в какой песенная лирика обращается к нашим базовым дарвиновским побуждениям, вполне логично, что рекламируемые продукты в рамках этой формы искусства соответствуют этим биологическим проблемам.</p>
<p>В 1975 году кантри-певец Микки Гиллей записал песню "Don't the Girls All Get Prettier at Closin' Time", которая впоследствии послужила поводом для проведения научного исследования с целью проверки именно этой предпосылки. 15 В песне Гиллей с удивительной остротой отмечает, как меняется мнение мужчин о потенциальных избранницах по мере увеличения вероятности уйти из бара в одиночестве. Другими словами, мужчины способны изменять минимально допустимый порог, когда ищут партнерш для краткосрочных связей. Такой процесс гораздо менее вероятен для женщин, поскольку их расчет затрат и выгод при краткосрочном и долгосрочном спаривании значительно отличается от мужского. 16 Брачные предпочтения мужчин могут радикально отличаться в зависимости от временного контекста отношений (напр, Промискуитет желателен в краткосрочных брачных отношениях, но вызывает отвращение в долгосрочных), но предпочтения женщин более последовательны в двух временных условиях, поскольку их цена за неоптимальный брачный выбор одинакова независимо от того, забеременела ли она от краткосрочного или долгосрочного партнера. Именно поэтому у нас вряд ли когда-нибудь появится песня под названием "Разве мужчины не становятся красивее к моменту закрытия". В связи с этим на YouTube очень популярна телевизионная реклама датской пивоварни Tuborg, которая была запрещена за предполагаемый сексистский подтекст. Мужчина пьет пиво, наблюдая за женщиной средней внешности, сидящей напротив него за другим столом. Чем больше он пьет, тем красивее кажется ему женщина. То, что мужское восприятие брачных отношений может быть особенно изменчивым при повторном употреблении "жидкой храбрости", говорит о различиях в затратах и выгодах, связанных с неудачным выбором партнера для каждого из двух полов. Этот "эффект алкоголя" был подтвержден в двух отдельных исследованиях: в одном случае эффект проявлялся только при оценке лиц противоположного пола, 17 в то время как в другом исследовании он действовал при оценке как однополых, так и разнополых лиц. 18 Удивительно, что эффект был обнаружен для обоих полов, тогда как в противном случае можно было бы ожидать, что он будет действовать в основном для мужчин.</p>
<empty-line/>
<p>ТЕЛЕВИЗИОННЫЕ СЮЖЕТЫ</p>
<p>Согласно недавнему квартальному отчету, опубликованному компанией Nielson, в первом квартале 2009 года американцы смотрели телевизор в среднем 153 часа 27 минут в месяц. Это составляет примерно пять часов в день. Если вы проживете семьдесят пять лет и начнете смотреть телевизор только в пятилетнем возрасте (то есть семьдесят оперативных лет просмотра телевизора), то пять часов в день означают примерно 14,5 лет вашей жизни, проведенных за просмотром телевизора! Вот другой способ взглянуть на это же число: если предположить, что средний человек спит восемь часов в сутки, то остается шестнадцать часов бодрствования. При пяти часах просмотра телевизора в день это означает, что большинство людей проводят перед телевизором более 30 процентов своего бодрствования. Я привожу эти цифры для того, чтобы показать важность анализа содержания телевизионных передач. Что же такого есть в телевидении, что может так притягивать нас, что мы готовы отказаться от других вариантов, претендующих на наше драгоценное время? На самом базовом уровне телевидение развлекает нас. Если вы любите играть в боулинг, то наблюдение за профессиональным боулером по телевизору может обогатить вас. Точно так же, если кулинария - ваше хобби, вы можете оценить шоу, в котором рассказывается о кулинарных талантах знаменитых поваров. В этом смысле телевидение просто признает тот факт, что у нас большой мозг, который нуждается в постоянном питании.</p>
<p>Телевидение не просто развлекает нас. Оно предоставляет нам контент, который воздействует на наши эволюционные "горячие кнопки" благодаря центральным сюжетным линиям, представленным в том или ином ситкоме или драме в прайм-тайм. Мы эмоционально привязываемся к телевизионным персонажам, потому что относимся к проблемам, с которыми они сталкиваются в своих вымышленных мирах. Другими словами, успешные сценаристы создают сюжетные линии, которые можно переносить в бесчисленные культурные среды именно потому, что они универсальны (например, глобальный успех "Сайнфелда"). В этом смысле телешоу представляют собой богатое "культурное ископаемое", из которого можно почерпнуть глубокие сведения об эволюции человеческого разума. Я демонстрирую этот тезис на примере контент-анализа сюжетных линий сериалов "Король Квинс", "Сайнфелд" и "Умерь свой энтузиазм".</p>
<p>Король Квинса" - очень успешный ситком канала CBS, выходивший на протяжении девяти лет (1998-2007). В нем рассказывалось о жизни семейной пары "синих воротничков" (Дага и Кэрри Хеффернан, сыгранных Кевином Джеймсом и Лией Ремини), их друзей и сумасбродного отца Кэрри, Артура Спунера (Джерри Стиллер, который также сыграл отца Джорджа Костанцо в сериале "Сайнфелд"). В сериале есть множество эпизодических тем, которые указывают на эволюционные явления. В эпизоде 2002 года под названием "Food Fight" (сезон 4, серия 13) Кэрри чрезмерно ревнует Дага к тому, что он ценит кулинарию девушки его друга Спенса. Из-за этого между Дагом и Бекки (девушкой) возникает эмоциональная связь, основанная на их любви к хорошей еде (она - шеф-повар, а он - обжора). Это выводит Кэрри из равновесия, поскольку она считает это равносильным эмоциональной неверности. Почему женщин волнуют такие платонические отношения? Ответ кроется в универсальных половых различиях в триггерах романтической ревности.</p>
<p>Представители обоих полов одинаково склонны испытывать романтическую ревность. Однако если изучить триггеры, вызывающие романтическую ревность, то можно обнаружить явные половые различия. Дэвид Басс, один из ведущих эволюционных психологов последних двух десятилетий, вместе с коллегами провел исследование, в котором участникам предлагалось представить, что их романтические партнеры совершают либо эмоциональную, либо сексуальную неверность. 19 В первом случае возникает эмоциональная связь, но отношения остаются сугубо платоническими. Бусс и его соавторы измеряли физиологическую реакцию респондентов на подобные сценарии (частоту сердечных сокращений, кожную проводимость и электромиографию лица), поскольку в противном случае люди могут солгать в бумажно-карандашных опросах , когда речь идет о таких деликатных вопросах. Хотя обе формы неверности вызывают неприятие у обоих полов, мужчины испытывали больший стресс, когда подвергались воздействию сценария сексуальной неверности, в то время как эмоциональная неверность вызывала больший стресс у женщин. Эволюционные причины, лежащие в основе этого повсеместного различия полов, довольно просты. Только мужчины испытывают угрозу родительской неуверенности (напомним, что неуверенность в отцовстве - это реальная проблема, а материнской неуверенности не существует). Следовательно, у мужчин должна была развиться эмоциональная система, направленная на предотвращение такой угрозы. С другой стороны, одной из самых больших угроз для репродуктивных интересов женщин в нашей эволюционной истории было бы быть покинутыми своими долгосрочными партнерами-мужчинами, учитывая степень двуединых инвестиций, необходимых в человеческом контексте (например, ресурсы, защита). Соответственно, когда мужчина формирует эмоциональную, но платоническую связь с другой женщиной, это в большей степени предсказывает вероятность того, что он откажется от своей нынешней партнерши (и детей) или уменьшит свои инвестиции, чем если бы у него была "бессмысленная" связь на одну ночь с женщиной, которую он никогда больше не увидит. Именно по этой причине, когда мужчины изменяют, они часто используют оправдание: "Она ничего для меня не значила. Это был просто секс". Как бы прискорбно это ни звучало, иногда это правда. Мужчины способны полностью разделить любовь и секс в соответствии со своими репродуктивными интересами. Я хочу еще раз подчеркнуть, что объяснение супружеской измены ни в коем случае не оправдывает и не потворствует ей. В другом эпизоде "Короля Квинса" под названием "Дикон Блюз" (сезон 3, эпизод 15) Даг застает своего лучшего друга Дикона за ужином с другой женщиной. Он рассказывает о случившемся своей жене Кэрри, что впоследствии приводит к ссоре, поскольку они не могут прийти к единому мнению, является ли это изменой. Кэрри считает, что это измена, а Даг утверждает, что без секса это не измена. Еще раз обратите внимание на то, что сюжетная линия соответствует универсальным половым различиям в отношении неверности.</p>
<p>В эпизоде 2004 года под названием "Проклятые янки" (сезон 6, серия 16) Кэрри застает Дага за фантазированием о нескольких женщинах, пока он находится в больнице под действием успокоительного (у него лопнул аппендикс). Позже Кэрри решает воспользоваться моментом, чтобы предаться собственным фантазиям, и в этот момент она фантазирует об одном высокопоставленном мужчине (враче, лечившем Дага в больнице, который в реальной жизни оказался мужем Лии Ремини). Почему сценаристы не написали модель фантазий наоборот (то есть Кэрри фантазирует о многих партнерах-мужчинах, а Даг - об одной женщине с высоким статусом)? Научные исследования, изучающие половые различия в частоте и содержании сексуальных фантазий, полностью совпадают с последним эпизодом. 20 Мужчины фантазируют гораздо чаще и делают это о гораздо большем количестве сексуальных партнеров (и с гораздо большей вероятностью того, что фантазия лишена эмоциональной привязанности). Поэтому сценаристы не проявляют сексизма, изображая разницу между полами. Скорее, они просто признают эволюционные половые различия, которые являются универсальными. К слову, "Конкурс" (сезон 4, эпизод 11) стал одним из самых печально известных эпизодов "Сайнфелда" и породил культовую фразу "Master of my domain". Четыре главных героя - Джерри, Джордж, Крамер и Элейн - заключают друг с другом пари, кто дольше всех продержится без мастурбации (или, если выразиться более красочно, останется "хозяином своих владений"). Эпизод особенно пикантен с точки зрения подчеркивания универсальных половых различий в сексуальности. Во-первых, Элейн приходится вносить в бассейн большую сумму денег (по сравнению с тремя персонажами-мужчинами) в знак признания того физиологического факта, что мужчинам гораздо труднее противостоять мастурбационным позывам. Во-вторых, стимулы, которые толкают различных персонажей на мастурбацию, весьма показательны. Например, Крамер "проигрывает" в результате того, что неоднократно видит в окно красивую соседку, занимающуюся спортом в провокационном наряде; визуальный образ послужил его падению. Элейн тоже поддается своим желаниям. Однако в ее случае катализатором мастурбации служит мысль о том, что она может стать женой Джона Кеннеди-младшего (с которым она познакомилась ранее в этом эпизоде). Сексуальные образы более опьяняют мужчин, а длительная связь с высокостатусным партнером сильнее влияет на брачные предпочтения женщин. Вопреки аргументам социальных конструктивистов о том, что телевидение служит сексистским средством социализации гендерных ролей, сценаристы "Сайнфелда" создали сюжетные линии, которые соответствуют нашей эволюционировавшей биологической природе человека (вместе с соответствующими половыми различиями).</p>
<p>Универсальное значение социального статуса - еще одна тема, которая точно передана в вымышленных сюжетах. В эпизоде King of Queens "Pour Judgment" (сезон 7, эпизод 11) по указанию Кэрри, которая хотела бы, чтобы Даг был более профессионально амбициозным, Даг решает осуществить свою мечту - стать барменом. Это очень не нравится Кэрри, так как она не особенно гордится тем, что является женой бармена (профессия с низким статусом). В конце концов она меняет свое неблагоприятное мнение о профессии, когда видит, сколько чаевых удается собрать Дагу, и, соответственно, подталкивает его к тому, чтобы устроиться барменом в шикарный ночной клуб на Манхэттене. Эта сюжетная линия вполне согласуется с тем, что женщины желают иметь высокостатусных и амбициозных партнеров, которые в остальном способны генерировать достаточно средств, чтобы инвестировать в свою семью. Пока не найдено ни одной культуры, в которой мужчины ценили бы социальный статус своих партнеров больше, чем женщины. Соответственно, "переносимость" этой истории через синдикацию в несколько других культур естественна. Именно это позволяет людям, принадлежащим к разным культурам, ценить сюжеты древнегреческой мифологии спустя тысячи лет после их создания.</p>
<p>В другом эпизоде под названием "Patrons Ain't" (сезон 4, эпизод 22) Даг и Кэрри сталкиваются с тем, что они не являются благотворителями. Чтобы исправить ситуацию, они решают пожертвовать 500 долларов библиотеке начальной школы. Они расстраиваются, когда понимают, что их неправильно отметили на доске жертвователей. Их должны были поместить в раздел "меценаты" (учитывая размер их пожертвования), в то время как они ошибочно указаны в разделе "друзья". В итоге им приходится прибегнуть к нескольким махинациям в надежде исправить ситуацию. В эпизоде "Curb Your Enthusiasm" под названием "The Anonymous Donor" (сезон 6, эпизод 2) Ларри Дэвид и Тед Дэнсон жертвуют деньги музею. Хотя пожертвование Ларри публично признается, пожертвование Теда приписывается "анонимному". Однако Ларри быстро выясняет, что предполагаемая анонимность щедрости Теда таковой не является, поскольку все знают, что пожертвование принадлежит Теду. Это возмущает Ларри, поскольку он утверждает, что Тед получает слишком много благодарности и доброй воли как за свое благотворительное пожертвование, так и за то, что "отказался" назвать себя.</p>
<p>Эти два эпизода наглядно демонстрируют, что филантропия часто используется в качестве публичного сигнала социального статуса. Будучи профессором бизнес-школы, я прекрасно знаю, на что идут университеты и другие учебные заведения, чтобы привлечь богатых меценатов с помощью привлекательной возможности назвать школу в их честь. Я работаю в Школе бизнеса Джона Молсона, а не в Школе бизнеса анонимных благотворителей. В каком-то смысле эти именные филантропические акции удовлетворяют нарциссические потребности людей. Но с биологической точки зрения они часто служат дорогостоящими и, следовательно, честными сигналами. Притворщики могут сравниться с покупкой автомобиля за 200 000 долларов, но не с пожертвованием в 40 миллионов долларов. В этом смысле филантропия порой равносильна павлиньему хвосту. Присущие филантропии сигнальные преимущества (например, повышение социального престижа) были признаны Маймонидом, одним из величайших еврейских богословов, который также был врачом и философом. Он утверждал, что одна из самых чистых форм цдаки (благотворительности) - это когда ни благотворитель, ни получатель не знают о личности другого. Несмотря на свою религиозную принадлежность, Маймонид в конечном итоге был дарвинистом и мог отстаивать религиозные и моральные постулаты, которые полностью соответствовали эволюционным принципам.</p>
<p>Помимо того, что телевидение щекочет универсальные аффективные триггеры, оно также удовлетворяет человеческую потребность в сплетнях. Несколько жанров телевизионных программ, будь то ток-шоу, шоу сплетен о знаменитостях или мыльные оперы, в конечном итоге выполняют одну ключевую функцию - предоставляют нам социальную информацию, которой мы можем поделиться в пресловутом офисном кулере.</p>
<empty-line/>
<p>ГОЛОДНЫЕ ДО СПЛЕТЕН: TMZ ПРОТИВ ГЛАВНОЙ БОЛЬНИЦЫ</p>
<p>Социальные виды развили сложные системы коммуникации, чтобы делиться экологически значимой информацией с членами своей группы. Информация может передаваться с помощью нескольких сенсорных систем, включая феромоны (например, у социальных муравьев), вокализацию (например, волчий вой), невербальные сигналы (например, бабуины гелада откидывают губы, чтобы продемонстрировать свои большие клыки) и бульканье (например, вибрации, которые издают самцы крокодилов в рамках ритуала ухаживания). Мы с женой часто шутим, что, когда мы выводим двух наших собак на прогулку, их непрекращающееся сопение сродни чтению раздела сплетен в газете. В их случае они "читают" последние новости о собачьих сплетнях в округе по следам мочи. Это одна из причин, по которой выгуливать собаку важно не только с точки зрения физической нагрузки, которую получают и люди, и их собачьи партнеры.</p>
<p>Человеческая способность общаться с помощью языка отличает нас от всех других видов. Это позволяет нам обмениваться социальной информацией, соответствующей сложности нашего социального мира. Из бесконечного множества функций, которые выполняют наши языковые способности, сплетни - одна из универсально важных. В книге Робин Данбар "Grooming, Gossip, and the Evolution of Language" дается тщательный анализ адаптивной ценности этой формы социального обмена. Не только подавляющее большинство разговоров вращается вокруг сплетен, но и содержание сплетен затрагивает вопросы эволюционного значения. Мы не сплетничаем о том, что наш сосед стремится к самореализации, купив абонемент в оперу. Напротив, мы с большим удовольствием сплетничаем о том, что его жена ему изменяет, что у него проблемы с импотенцией, что он только что потерял работу или как прошла операция по увеличению груди его жены. В конце концов, люди особенно заинтересованы в сплетнях на сексуальные темы (например, промискуитет, закрытая гомосексуальность), что ярко отражено в хип-хоп песне 1986 года "Rumors" группы Timex Social Club. Я провел немало времени за написанием своей первой книги (The Evolutionary Bases of Consumption), а также этой в одном из нескольких кафе. Как и следовало ожидать в таких общественных местах, я был посвящен в бесконечные разговоры за соседними столиками. Окружающие шумы доносятся даже тогда, когда человек старается не подслушивать! Могу вас заверить, что я редко слышал, чтобы люди вели глубокие интеллектуальные беседы. В основном разговоры касаются либо обыденных жизненных решений ("нам нужно купить новый обеденный стол"), либо пикантных сплетен.</p>
<p>Эволюционные психологи изучали, о чем и о ком сплетничают люди. Из десяти возможных групп людей (например, родственники, друзья, знакомые) люди предпочитали сплетничать о друзьях по восьми из десяти перечисленных тем для сплетен. Это были проблемы, связанные с психоактивными веществами (злоупотребление наркотиками и пьянство), проблемы с азартными играми, сексуальные проступки (беспорядочные половые связи и сексуальная неверность), сексуальная дисфункция, а также этические и криминальные проступки (списывание в школе и кража компьютера). Получение крупного наследства и заболевание лейкемией - две темы, о которых люди предпочитали сплетничать с родственниками. Это неудивительно, поскольку завещания распределяются в зависимости от генетического родства, а опасные для жизни заболевания обычно вызывают наибольшую тревогу, когда они поражают членов нашей семьи. Примечательно, что люди предпочитали сплетничать об однополых людях и о проблемах, которые особенно важны для каждого из двух полов. Например, мужчины и женщины предпочитали сплетничать об однополых людях, имеющих проблемы с азартными играми и ведущих беспорядочную половую жизнь. 21 В итоге мы получаем удовольствие от обмена социальной информацией о пороках и проблемах, с которыми сталкиваются однополые люди. Кстати, девочки-подростки особенно склонны использовать ложные сплетни в качестве тактики запугивания внутрисексуальных соперниц, чтобы подпортить им репутацию. Как заметил блестящий британский философ Бертран Рассел: "Никто не сплетничает о тайных добродетелях других людей, а только об их тайных пороках" 22..</p>
<p>Многочисленные коммерческие предложения удовлетворяют ненасытный аппетит потребителей к сплетням о знаменитостях. К ним относятся такие телевизионные шоу, как TMZ, Entertainment Tonight, Access Hollywood и Extra, а также долгоживущие таблоидные журналы Star, National Enquirer и People. Вспомните самые запоминающиеся сплетни о знаменитостях, которые вы слышали за последние пять лет. В большинстве случаев сплетня, вероятно, является примером одной из тем, перечисленных в предыдущем абзаце: наркомания (Эми Уайнхаус), пьянство (Линдси Лохан), сексуальная неверность (Джон Эдвардс), распущенность и неверность (Тайгер Вудс), проблемы с азартными играми (Майкл Джордан), опасные для жизни болезни (Патрик Суэйзи) и моральные провалы (угрозы Мела Гибсона своей девушке и пьяная антисемитская диатриба). Почему нам интересно обмениваться сплетнями о знаменитостях, которые в остальном нам совершенно незнакомы? Если мы предпочитаем сплетничать о друзьях, как говорилось ранее, то почему нас интересуют знаменитости?</p>
<p>Сатоси Канадзава, эволюционный психолог из Лондонской школы экономики, предложил убедительное объяснение этой загадке. Он утверждает, что подобно тому, как порнография узурпирует эволюционную физиологическую реакцию мужчин при виде обнаженной женщины (т. е. эрекцию), хотя она не несет никакой репродуктивной пользы, знаменитости вызывают осечку нашей аффективной системы, которая изначально должна была активироваться при общении с реальными друзьями. Другими словами, адаптации, предназначенные для решения проблем в нашей эволюционной среде, могут быть искусственно запущены в современных условиях. В конце концов, многие из этих знаменитостей еженедельно (а то и ежедневно) приглашаются в наши дома. Мы развиваем чувство близости со знаменитостями, если не с персонажами, которых они играют, и таким образом наш мозг обманом заставляет нас рассматривать их как часть нашего круга Данбара. 23 Канадзава эмпирически продемонстрировал положительную корреляцию между степенью просмотра людьми определенных телешоу и их удовлетворенностью своими друзьями в реальной жизни. Например, женщина, которая смотрит несколько передач, посвященных дружбе (например, ситкомы), с большей вероятностью, чем другие, перенесет эту иллюзорную реальность на свои дружеские отношения в реальной жизни. 24</p>
<p>Не ограничиваясь новостями о знаменитостях, можно также изучить содержание сенсационных новостей (например, заголовки) как средство оценки историй, которые привлекают наше внимание и вызывают у нас эмоции. Как новостные издания решают, какие истории заслуживают внимания? Я предполагаю, что истории, направленные на одной из ключевых дарвиновских целей (выживание, спаривание, родство и взаимовыручка), скорее всего, будут представлены в большом количестве. Заголовки о нападениях хищников, стихийных бедствиях и насильственной преступности говорят о нашем интересе к историям о выживании (или смерти). Заголовки о сексуальных проступках, очевидно, отвечают нашей одержимости всем, что связано со спариванием. Ужасные истории о детоубийствах или радостные рассказы о давно потерянных братьях и сестрах, которые воссоединились, говорят о мета-двигателе родства. Наконец, заголовки о героических актах физической храбрости (прыжок в реку, чтобы спасти случайного незнакомца) или о поразительной щедрости (владелец компании завещает свою фирму сотрудникам после выхода на пенсию) представляют мета-двигатель взаимности (акты альтруизма по отношению к неродственникам, обычно основанные на желании установить взаимные связи). В ходе контент-анализа захватывающих историй, опубликованных на первых полосах газет и охватывающих более трехсот лет и пять континентов (Северная Америка, Европа, Океания, Азия и Африка), многие темы оказались проявлениями одного из четырех дарвиновских мета-двигателей, включая истории о ухаживаниях (спаривании), семейной динамике (отборе родственников), нападениях людей (выживании) и героических актах храбрости (взаимном альтруизме).25 Рейтинг частот различных типов историй с заголовками был инвариантен к культурным условиям и конкретным эпохам. Это позволяет предположить, что истории , которые мы больше всего хотим прочитать, имеют универсальное определение, поскольку именно они имели большое значение в нашем эволюционном прошлом. Когда мы смотрим новостные передачи или читаем газеты, мы удовлетворяем наше врожденное желание посплетничать, особенно о той информации, которая была ценна для обмена в нашем эволюционном прошлом. 26</p>
<p>В завершение этого раздела я кратко расскажу о мыльных операх. Это универсальный жанр, который встречается в весьма неоднородных культурных средах. В Википедии перечислены мыльные оперы из пятидесяти пяти разных стран. 27 Несколько контент-анализов мыльных опер выявили повторяющиеся универсальные темы в этом телевизионном жанре, включая сексуальную неверность (с обязательной неопределенностью отцовства), борьбу за власть, соперничество братьев и сестер, проблемы воспитания детей, любовь и романтику, узы дружбы, и широкий спектр межличностных предательств и обманов, и это лишь некоторые из них. 28 Все это четко соответствует дарвиновским метапоискам, о которых мы говорили ранее. Независимо от того, смотрите ли вы индийское, египетское, американское или мексиканское "мыло" (теленовеллу), вы можете быть уверены, что примерно тот же набор проблем лежит в основе открытых сюжетных линий.</p>
<p>Сплетни - одна из главных составляющих мыльных опер. 29 Сюжетные линии мыльных опер развиваются во многом благодаря сплетням, которые происходят в сериалах. Герои мыльных опер - маэстро сплетен! А зрители мыльных опер активно сплетничают о событиях, происходящих в их любимых сериалах. На самом деле существует несколько форумов - журналы (например, Soap Opera Digest и Soap Opera Weekly), газетные колонки, веб-сайты, блоги и другие онлайн-сообщества, - которые существуют исключительно для того, чтобы сплетничать о событиях, происходящих в вымышленных мирах сериалов. Независимо от культурной среды, большинство зрителей мыльных опер - женщины. Соответственно, содержание сериалов иллюстрирует эволюционные силы, сформировавшие специфическую женскую психологию. Например, главные герои-мужчины подпадают под очень предсказуемый универсальный архетип: это, как правило, высокие, сильные, социально доминирующие мужчины, занимающие престижные профессии (например, врач, генеральный директор). Иногда они также могут быть рискованными "плохими парнями". Слабые, женоподобные, покорные, безработные, низкорослые мужчины редко (если вообще когда-либо) изображаются в качестве героев мыльных опер. Суть в том, что успешные продукты, будь то порнография, мыльные оперы или романтические романы, учитывают врожденные предпочтения целевой аудитории.</p>
<p>MOVIES</p>
<p>В отчете, опубликованном Американской ассоциацией кинокомпаний в 2008 году под названием "Статистика театрального рынка", 30 кассовые сборы на внутреннем (США и Канада) и международном рынках в 2008 году составили 9,8 млрд долларов США и 18,3 млрд долларов США. В отчете также говорится, что только в 2008 году на внутреннем рынке было выпущено 610 фильмов . Если учесть прокат фильмов на DVD, просмотр фильмов по телевидению через эфирные (например, ABC), обычные кабельные (например, AMC) или платные станции (например, HBO), а также просмотр на коммерческих рейсах, то это составит большую часть свободного времени и доходов потребителя. Иногда фильмы развлекают нас, потому что они дают возможность убежать от любого подобия реальности (например, супергерои, которые летают). Однако в большинстве случаев они предлагают нам захватывающие вымышленные образы нашей врожденной человеческой природы. Центральные сюжеты почти всегда посвящены эволюционным проблемам, включая выживание (Cast Away, Panic Room, фильмы ужасов), романтическую любовь (Love Story, An Affair to Remember, The Notebook), неверность (Fatal Attraction, Unfaithful, Moonstruck, The Graduate), рогоносство (Chaos Theory), родительскую любовь (Sophie's Choice, Lorenzo's Oil, Kramer vs. Kramer), соперничество братьев и сестер (The Other Boleyn Girl, Hannah and Her Sisters), поддержка братьев и сестер (Rain Man), семейный бизнес (The Godfather), альтруизм (Schindler's List) и дружба (см. длинный список примеров в главе 5).</p>
<p>Сюжеты фильмов эмоционально захватывают и когнитивно увлекают, потому что они нажимают на нужные эволюционные кнопки. 31 Именно поэтому фильмы так легко переносятся из одной культурной среды в другую, не говоря уже о временных периодах. Притяжение большинства фильмов коренится не в постмодернистских, феминистских, деконструктивистских, марксистских или фрейдистских реалиях, которые представляют собой некоторые из наиболее распространенных рамок, используемых в анализе фильмов. Напротив, фильмы завораживают, потому что они затрагивают самые глубины нашей дарвиновской сущности. Душераздирающая грустная сцена, заставляющая плакать американского зрителя, скорее всего, будет не менее трогательной, если ее посмотрят жители Бермудских островов, Японии, Мексики или Папуа - Новой Гвинеи. Я подозреваю, что если бы можно было показать эту сцену зрителям бронзового века, они бы отреагировали точно так же.</p>
<p>Давайте рассмотрим несколько сюжетных линий фильмов, которые свидетельствуют о лежащем в основе эволюции принципе. Начну с недавнего фильма, который отражает наше врожденное стремление к позиционному показному потреблению, обычно называемому "идти в ногу с Джонсами", запечатленное в рекламных слоганах , таких как "Зависть соседа, гордость владельца" (телевизор Onida) и "Если у вас есть это, выставляйте это напоказ" (авиакомпания Braniff). Для потребителей важнее всего не какой-то абсолютный уровень достигнутого богатства (или накопленных товаров), а наличие большего, чем у других, значимых для нас людей. Именно в этом заключается идея теории социального сравнения. Женщины могут не испытывать неуверенности в своей внешности по сравнению с супермоделями, поскольку это буквально генетические мутанты, которые вряд ли смогут ориентироваться в социальных кругах большинства женщин. Однако красивая девушка по соседству может быть весьма угрожающей. В фильме 2006 года "В ногу со Стайнами" (Keeping Up with the Steins) отражена соревновательная природа скрытого потребления на фоне пышных церемоний бар-мицвы как средства, с помощью которого семьи демонстрируют свой социальный статус. 32 После обсуждения нескольких экстравагантных и показных тем родители (в исполнении Джереми Пивена, наиболее известного по роли захудалого голливудского агента в сериале HBO "Антураж", и Джами Гертц) решают провести сдержанную, без излишеств церемонию бар-мицвы у себя дома. Соперничающая пара удивлена решением друзей отказаться от возможности покрасоваться. В конце концов мужчина-соперник дает объяснение, которое является почти идеальным определением честного сигнала. Он утверждает, что, отказавшись от показной церемонии, семья дает понять, что она настолько богата, что ей не нужно участвовать в такой форме конкуренции (т. е. она может нести социальные издержки, связанные с отказом от пышной церемонии). Напомним, что именно такая логика лежит в основе принципа гандикапа, который используется для объяснения эволюции павлиньего хвоста. Повторимся, что отказ Стайнов от пышных церемоний основан на дорогостоящей сигнализации - явлении, встречающемся у широкого круга видов. В данном случае дорогостоящим сигналом является трата небольших денег на церемонию.</p>
<p>Фильм "Теория хаоса", вышедший в 2007 году, с Райаном Рейнольдсом, Эмили Мортимер и Стюартом Таунсендом в главных ролях, рассказывает о счастливой супружеской паре (Рейнольдс и Мортимер), которой предстоит получить неприятные новости, касающиеся зачатия дочери. Во время визита к врачу герой Рейнольдса узнает, что страдает от синдрома Клайнфельтера - заболевания, вызывающего мужское бесплодие. Таким образом, он понимает, что не мог стать отцом своей дочери, и, следовательно, уверен, что стал рогоносцем (Таунсенд - "рогоносец"). Следующие несколько сцен фильма - душераздирающие, поскольку мы видим необычайную эмоциональную боль, которую испытывает герой Рейнольдса, получив столь разрушительное известие. Зрителям не нужно быть готовыми к такой эмоциональной драме. Все, особенно зрители-мужчины, могут сразу же сопереживать рогоносцу, поскольку рогоносец вызывает один из самых первичных и висцеральных видов ярости, укоренившихся в Дарвине.</p>
<p>К слову, "Шоу Мори Повича" (теперь его называют просто "Мори") - это низкопробное ток-шоу, в котором постоянно затрагивается одна тема: неопределенность отцовства. На шоу приходят пары, и мужчины подвергаются ДНК-тестам на отцовство, после чего часто выясняется, что они стали рогоносцами. Возникающая эмоциональная драма захватывает, что обеспечивает хорошие телевизионные рейтинги. Судя по общему тону красочных ругательств, которые выкрикивают рогоносцы, узнав о результатах ДНК, и по тому, как часто эта тема затрагивается в шоу, можно подумать, что лучше было бы изменить название шоу на "Сука, это не мой ребенок!</p>
<p>Фильм "Непристойное предложение" (1993) рассказывает о молодой влюбленной семейной паре (Деми Мур и Вуди Харрельсон), которая во время азартной поездки в Лас-Вегас знакомится с богатым и лихим промышленником (Роберт Редфорд). Во время беседы молодая пара и промышленник расходятся во мнениях о том, все ли можно купить за деньги. Молодая пара утверждает, что людей нельзя купить, и тогда герой Редфорда подвергает их твердое убеждение испытанию, делая "непристойное предложение": возможность провести одну ночь с героиней Деми Мур за 1 миллион долларов. Поначалу пара приходит в ужас от такого предложения и категорически отказывается от него. Однако коварное семя начинает прорастать в их сознании. Поразмыслив, они решают принять предложение и, соответственно, идут на сделку (что приводит к серьезному напряжению в их браке). Эта сюжетная линия хорошо работает именно потому, что мужчину просят поделиться сексуальным доступом к своей жене. Это ужасно трудное решение именно потому, что оно вызывает первобытные эмоции, связанные с неуверенностью в отцовстве. Если бы сюжет был обратным, и богатая женщина-промышленник спросила молодую пару, может ли она провести ночь с мужем, жена могла бы ответить: "Не дай двери ударить его по заднице, когда будешь выходить!".</p>
<p>Существуют и другие явления, связанные с кино, помимо сюжетных линий, которые можно исследовать с эволюционной точки зрения. Например, популярность тех или иных американских актрис связана с преобладающей макроэкономической и социальной средой. В частности, актрисы с недетскими чертами лица пользуются популярностью в хорошие времена (например, Энн Шеридан, Бетт Дэвис и Джуди Гарланд), в то время как актрисы с более зрелыми чертами лица предпочитаются в более сложные периоды (например,  33 Сандра Баллок и Аманда Сейфрид - современные актрисы (не включенные в вышеупомянутое исследование), обладающие зрелыми и незрелыми чертами, соответственно. 34 Подобно тому, как модные тенденции следуют за макропоказателями в соответствии с эволюционной теорией, наши предпочтения в отношении черт лица актрис оказываются столь же податливыми к преобладающим макроусловиям. Далее я обращусь к другой форме художественной литературы, литературе, и покажу, как ее тоже можно проанализировать через призму дарвинизма.</p>
<empty-line/>
<p>ЛИТЕРАТУРА</p>
<p>Как и киноведение, литературная критика исторически рассматривается с точки зрения определенных политических, философских или эпистемологических идеологий. Если вы марксист, то литературное повествование будет анализироваться через призму классовой борьбы. Феминистка может проанализировать то же самое повествование и выявить случаи сексуального конфликта как проявления патриархального угнетения. Фрейдистский аналитик будет генерировать галлюцинаторные психоаналитические объяснения для любой мыслимой литературной ситуации, несмотря на знаменитое предупреждение, приписываемое Фрейду, что "иногда сигара - это просто сигара". Постмодернисты утверждают, что все знания относительны, а деконструкционисты - что язык создает реальность, поэтому в рамках этих мировоззрений литературный текст может быть проанализирован бесконечным количеством возможных идиосинкразических способов извлечения смысла. С другой стороны, эволюционная психология утверждает, что существуют человеческие универсалии. Она признает, что реальность существует за пределами лингвистических условностей (как и все научные дисциплины), и утверждает существование врожденных половых различий. Соответственно, можно ожидать, что некоторые будут считать литературный дарвинизм еретическим.</p>
<p>Как рассматривать литературу с дарвинистской точки зрения? В целом подход дарвинистских литературных критиков заключается в том, чтобы продемонстрировать, что литературные повествования содержат универсальные темы, которые являются проявлениями нашего общего биологического наследия. Другими словами, литература движет нами и увлекает нас, потому что содержит сюжеты, имеющие большое эволюционное значение (аналогично моему предыдущему аргументу относительно тем телевидения и кино). Среди ведущих сторонников литературной дарвинистской критики - Джозеф Кэрролл, Брайан Бойд и Джонатан Готтшалл. 35 Обычно литературные дарвинисты проводят контент-анализ конкретного литературного произведения (напр, древний японский роман "Повесть о Гэндзи" 36 или "Мадам Бовари" Гюстава Флобера 37 ), нескольких произведений одного автора (например, древнегреческие эпосы Гомера, 38 шекспировские пьесы 39 ), образцы литературного жанра от нескольких авторов (например, романтические романы 40 ) или кросс-культурные образцы данного жанра (например, народные сказки со всего мира). Цель - показать, что универсальные повторяющиеся элементы встречаются во всех последних литературных жанрах независимо от времени и места. Например, в народных сказках из необычайно разнообразных кросс-культурных выборок были обнаружены совершенно одинаковые брачные предпочтения (например, женщины предпочитают мужчин с высоким социальным статусом, а мужчины - молодость и красоту). 41 В связи с этим при описании литературного персонажа привлекательность почти всегда ассоциируется с женским характером, и это справедливо для различных культурных условий и временных периодов.</p>
<empty-line/>
<p>Из всех видов художественной литературы романтические романы собирают большие ежегодные продажи. 42 Понимание факторов, способствующих успеху этого литературного жанра, имеет как научное, так и коммерческое значение. Романтические романы, которые пишутся почти исключительно женщинами для удовольствия женщин, описывают главного героя-мужчину практически одинаково. Герои-мужчины смелые, высокие, социально доминирующие, уверенные в себе и мускулистые (среди прочих предпочитаемых женщинами черт). 43 Энтони Кокс и Мэриэнн Фишер недавно провели контент-анализ названий нескольких тысяч романтических романов Harlequin, охватывающих более шести десятилетий. 44 Они проверили, часто ли встречаются определенные слова и связанные с ними темы, и если да, то соответствуют ли они эволюционным предсказаниям о брачных предпочтениях женщин. Некоторые из наиболее распространенных тем касались долгосрочных обязательств (например, брак, невеста), воспроизводства (например, отцовство, материнство) и высокого положения мужчин (например, врач, хирург, король, генеральный директор). Еще одной общей темой стало описание мужских профессий, связанных с героизмом и физической храбростью (например, ковбой, ранчер, шериф, телохранитель, рыцарь). Если вы хотите узнать, о чем фантазируют женщины, почитайте названия романтических романов! Литература дает нам возможность уйти в вымышленные миры, которые в конечном итоге уходят корнями в человеческие универсалии, сформированные общими биологическими силами.</p>
<p>Оксфордский биолог-эволюционист и убежденный атеист Ричард Докинз не раз заявлял, что религия должна преподаваться как часть либерального образования, хотя и в виде литературы (художественной). Исходя из этого, я предлагаю вашему вниманию обсуждение недавно проведенного контент-анализа Ветхого Завета, самого известного из всех "романов". Содержание религиозных повествований выдает, что эти истории были созданы скорее дарвинистскими существами, чем божественными источниками. Возьмем, к примеру, универсальный вывод о том, что существует положительная корреляция между статусом мужчины и количеством предоставляемых ему возможностей для спаривания. Оказывается, именно такая реальность содержится в Ветхом Завете. В частности, Лора Бетциг, которая в 1986 году написала книгу о репродуктивных преимуществах, которые получают деспотичные правители, обратилась к Ветхому Завету, чтобы изучить связь между социальным статусом мужчин и их сексуальными завоеваниями. 45 Неудивительно, что Бетциг обнаружила, что мужчины, обладавшие самым высоким социальным статусом - патриархи, цари и судьи - имели самый широкий сексуальный доступ к широкому кругу женщин, включая жен, наложниц, слуг и рабов; они также проявляли наибольшую свободу в переманивании чужих жен (например, царь Давид и Вирсавия). Разумеется, все эти сексуальные завоевания без излишеств приводили к повышению репродуктивной способности (то есть к рождению большего числа детей) самых могущественных мужчин Ветхого Завета.</p>
<p>Однажды один раввин объяснил мне, что существует талмудический указ, предписывающий ученым Торы жениться на самых красивых женщинах. В контексте высокорелигиозных ортодоксальных общин термин "ученый" относится только к изучающим Тору и Талмуд. Физики, химики, математики, психологи, историки и другие академики, интеллектуалы и ученые не подпадают под ортодоксальное обозначение того, что значит быть ученым. Именно поэтому раввин, о котором идет речь, однажды "объяснил" мне, что моя научная карьера должна рассматриваться как "дневное хобби", а для "настоящей учебы" я должен посещать религиозные занятия по вечерам. С этой точки зрения, поскольку знатоки Торы и Талмуда - то есть раввины - являются мужчинами с самым высоким социальным статусом, логично, что они должны иметь самых красивых женщин!</p>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Поскольку человеческий разум не окаменевает, ученые-эволюционисты должны использовать альтернативные средства для изучения эволюционных сил, сформировавших человеческий разум. Продукты культуры, охватывающие бесчисленные культурные условия и эпохи, можно рассматривать как окаменелости человеческого разума. Широкий спектр культурных продуктов - включая тексты песен, музыкальные клипы, сюжеты телевизионных и кинофильмов, литературные повествования - содержит универсально повторяющиеся темы, которые свидетельствуют о нашем общем биологическом наследии. Соответственно, подробное исследование этих вездесущих культурных останков проливает свет на дарвиновские реалии, определившие эволюцию нашей человеческой природы.</p>
<empty-line/>
<p>Глава 7</p>
<p>Приветствия разные, а потребность чувствовать себя желанным гостем - одна и та же. Вы не просто остаетесь здесь - вы принадлежите себе.</p>
<p>-СЛОГАН ДЛЯ ОТЕЛЕЙ SHERATON</p>
<empty-line/>
<p>И КУРОРТОВ</p>
<p>Именно понимание человеческой природы является ключом к мастерству коммуникатора.</p>
<p>-УИЛЬЯМ БЕРНБАХ,</p>
<empty-line/>
<p>ПРОФЕССИОНАЛ В ОБЛАСТИ РЕКЛАМЫ</p>
<empty-line/>
<p>Мы уже видели, что широкий спектр культурных продуктов можно рассматривать как окаменелости человеческого разума. Содержание рекламы также можно рассматривать как культурные останки, которые по своей сути проецируют как значение человеческих универсалий, так и культурно-специфические традиции. Одним из наиболее острых и до сих пор не разрешенных споров в международном маркетинге является так называемая проблема "локальное против глобального" (также известная как "адаптация против стандартизации"). Должна ли компания Coca-Cola разрабатывать одну рекламную кампанию в своей штаб-квартире в Атланте и переносить ее на все свои мировые рынки? Или же ей следует изменить свои рекламные копии с учетом местных межкультурных различий? Одинаково ли эффективно использование секса в рекламе во всех странах? Можно ли использовать одних и тех же красивых эндорсеров в разных культурах? Требует ли юмористическая реклама корректировки с учетом культурных особенностей? Одинаковые ли коннотации вызывает использование зеленого цвета во всем мире? Эти вопросы имеют значительные финансовые последствия, учитывая, что, по оценкам, мировые расходы на рекламу в 2010 году составили 456 миллиардов долларов. 2</p>
<p>Ученые и практики еще не предложили систему, которая позволила бы определить, когда оптимален глобальный или локальный подход, о чем свидетельствуют две цитаты, взятые из недавних обзоров соответствующей литературы:</p>
<p>После 40 с лишним лет академической исследовательской деятельности и почти 80 лет дебатов практиков проблема стандартизации/адаптации остается жизнеспособной темой, если судить по интересу со стороны ученых и практиков и ведущих журналов в этой области. Удивительно, но это происходит без развития прочной теории в ее поддержку и с указанными методологическими недостатками. 3</p>
<p>Стандартизация рекламы в сравнении с адаптацией довольно подробно обсуждается в литературе по маркетингу. Несмотря на предыдущие попытки, до сих пор не существует широко используемой модели принятия решений, которая была бы признана маркетологами-практиками и учеными. 4</p>
<p>В целом, практики были более активными сторонниками стандартизированного (т. е. глобального) подхода. В частности, многие руководители рекламных компаний справедливо отмечают, что многие человеческие мотивы и потребности универсальны, а значит, рекламные сообщения, направленные на такие стимулы, могут быть экспортированы в разные культуры. Их позиция не проистекает из понимания эволюционной теории. Скорее, их проницательность основана на том, что, будучи дарвинистами, они признают очевидную реальность того, что потребители со всего мира имеют общую человеческую природу. С другой стороны, ученые-маркетологи решительно поддерживают локальный подход. Их позиция отчасти объясняется тем, что академическая наука сосредоточена на выявлении статистически значимых эффектов, что в данном случае приводит к эпистемологической предвзятости при выявлении кросс-культурных различий. Если явление универсально (т. е. не дает различий между группами), ученые-маркетологи трактуют это как нулевой эффект (т. е. как статистически незначимый результат).</p>
<p>Существует бесчисленное множество культурных черт (например, индивидуализм против коллективизма), а также безграничное количество переменных рекламного текста (например, использование страха, юмора, сексуальных образов или одобрения знаменитостей), которые можно использовать для проведения сравнений между странами. 5 Это создает исследовательские возможности для ученых-маркетологов, которые хотят провести кросс-культурные исследования, способные привести к статистически значимым различиям между группами. Являются ли сравнительные рекламные объявления (например, Toyota против Mazda) столь же эффективными в Корее, как и в США? Содержит ли шведская реклама больше юмора, чем ее британские аналоги? Как часто в японской и бразильской рекламе используются знаменитости? Чаще ли сексуально откровенные объявления появляются в странах с более высоким уровнем гендерного равенства? Эмоциональные или рациональные призывы лучше подходят для разных стран? Комбинации и перестановки практически бесконечны. Реальность такова, что во многих случаях подобные исследования представляют собой не что иное, как "рыбацкие экспедиции" по поиску статистически значимых результатов. Полученные результаты редко воспроизводятся (что является отличительной чертой науки), и поэтому маркетологи редко могут полагаться на такие выводы при разработке своих рекламных копий.</p>
<p>Тем не менее, эволюционная психология может быть использована для решения этого практического вопроса. В частности, эволюционная психология помогает определить, какие элементы рекламной копии являются культурно-специфическими и не входят в сферу действия эволюционной теории (например, почему желтые цветы стали ассоциироваться с неверностью во Франции); какие являются универсально схожими и, следовательно, входят в сферу действия эволюционной теории (например, симметричные лица одобряющих воспринимаются как красивые независимо от культурной среды); и которые специфичны для каждой культуры, но возникают как адаптация к местной среде и поэтому также находятся в сфере действия эволюционной теории (например, как обсуждалось в главе 2, степень использования острой приправы в стране определяется ее широтой). 6 Когда маркетологи говорят о глобальных потребителях, они обычно имеют в виду гомогенизацию культур, возникающую в результате глобализации. В целом глобализация рассматривается как объединение сил, которые способствуют устранению культурных барьеров. К ним можно отнести гегемонию и скорость распространения американской культуры по всему миру, глобальную взаимосвязь, обеспечиваемую Интернетом, и доступность авиаперелетов для все большего числа людей по всему миру. Однако на самом фундаментальном уровне члены "глобальной деревни" связаны общим биологическим наследием. Глобальный потребитель обладает определенными потребностями, желаниями, предпочтениями и мотивами, которые не зависят от культурных или временных контекстов. В этом смысле глобальный потребитель определяется универсальной человеческой природой.</p>
<p> Английские слова, которые начинаются с p, как будто это</p>
<p>Я бы сравнил дискуссию о локальном и глобальном с дискуссией об универсальных и культурно-специфических элементах, которые определяют процесс овладения языком ребенком. Языки необычайно разнообразны с точки зрения лексики, грамматики (морфологии и синтаксиса) и фонологии. Существуют понятия, запечатленные в одном языке, которых нет в других (например, schadenfreude в немецком, что означает "радоваться несчастью другого"; Tarbih Jmilé в арабском, что означает "напомнить кому-то, что он в долгу перед вами"). В некоторых языках есть согласование полов (например, в арабском и французском). В других - нет (армянский и английский). В арабском языке есть гортанные звуки, которые практически невозможно воспроизвести не говорящим по-арабски. В арабском языке нет буквы p, поэтому носители арабского языка часто произносят английские слова, начинающиеся с p, как будто это буква b (paradise становится baradise). Несмотря на бесчисленное множество способов, которыми языки отличаются друг от друга, все люди используют универсальную когнитивную вычислительную систему, лежащую в основе изучения их конкретных языков. Эту идею впервые высказал лингвист Ноам Хомский в своей работе "Универсальная грамматика" 7 , а затем ее популяризировал эволюционный лингвист Стивен Пинкер. 8 Таким образом, несмотря на бесчисленные языковые разновидности, существует фундаментальный врожденный биологический инстинкт к изучению языков. Следовательно, на арене языковых явлений существуют как кросс-культурные различия, так и кросс-культурные сходства.</p>
<empty-line/>
<p>Тот же принцип применим и к спору о локальной и глобальной рекламе. Неоспоримо, что существует бесчисленное множество явлений, зависящих от культуры, когда речь идет о рекламном тексте. Однако не менее верно и то, что многие способы, которыми люди реагируют на рекламные сообщения, а также содержание конкретных рекламных сообщений инвариантны к культурным условиям. Эволюционная психология позволяет нам с достаточной степенью уверенности определить, является ли то или иное явление локально специфичным или глобально инвариантным.</p>
<empty-line/>
<p>ДАРВИНОВСКИЕ КОРНИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКЛАМЫ</p>
<p>При просмотре рекламы у потребителя срабатывает несколько когнитивных процессов. Перцептивная система включается, как только мы замечаем рекламу. Возможно, наше внимание привлекла красивая женщина или приятный голос рекламодателя. А может быть, это было использование ярких цветов. Понимание этих процессов восприятия имеет большое практическое значение, поскольку рекламный беспорядок чрезвычайно высок: за день типичный североамериканский потребитель получает более шестисот рекламных сообщений. Для рекламодателей весьма неприятно осознавать, что лишь три-четыре из этих объявлений будут запомнены, что приводит нас к связанным с ними когнитивным процессам обучения. Одна из целей рекламы заключается в том, чтобы мы узнали новую информацию о продукте, которая затем станет частью нашей долгосрочной памяти. Вторая цель - служить напоминанием, чтобы в следующий раз, когда вы почувствуете голод, не забыть съесть "Биг Мак" (top-of-mind awareness). Третья цель - улучшить отношение потребителей к рекламируемому бренду, возможно, через симпатию к данной рекламе. Неудивительно, что практики и ученые, занимающиеся рекламой, придумали широкий спектр переменных для измерения эффективности рекламы. К ним относятся отношение к рекламе (Aad) и к бренду (Abr), узнаваемость бренда, запоминание бренда и намерение купить. Спонсоры надеются, что хорошая реклама приведет к увеличению каждой из этих промежуточных переменных, что в конечном итоге приведет к соответствующему увеличению продаж:<image l:href="#img_2"/> Узнаваемость бренда<image l:href="#img_3"/> Отзыв о бренде<image l:href="#img_3"/> Намерение совершить покупку<image l:href="#img_3"/> Продажи ↑. Конечно, эта линейная последовательность эффектов не всегда верна. Например, сексуальная реклама может привести к увеличению Aad, но к соответствующему снижению запоминаемости бренда. Это может произойти, если сексуальные образы настолько сильны, что все внимание уделяется им в ущерб рекламируемому бренду, который отходит на второй план.</p>
<p>Запоминание бренда - одна из переменных в последней линейной прогрессии. Очевидно, что для понимания запоминания необходимо хорошо разбираться в человеческой памяти. Интересно, что маркетологи и рекламисты редко занимаются изучением адаптивной роли памяти. Это резко отличается от бихевиористов, которые обычно изучают систему памяти данного вида через призму эволюции (т. е. почему этот вид развил именно такие характеристики своей системы памяти?). Несколько конкретных примеров могут прояснить этот момент. Я часто замечал, как белки вокруг моего дома деловито складывают еду в нескольких местах, несомненно, готовясь к долгим и суровым монреальским зимам. Каким-то образом им удается точно вспомнить места, где они зарыли свои тайники, при этом они не обязательно чувствуют их запах. Многие животные демонстрируют подобные способности к запоминанию, которые обычно связаны с добычей пищи. Помимо запоминания мест тайников, им приходится помнить маршруты миграции, расположение водных источников и распределение пищевых участков на своей территории. Они должны помнить, какие растения ядовиты, а какие съедобны. Народное поверье о поразительной памяти слонов опирается на научные факты. Конечно, социальные виды также используют свою память, чтобы следить за состоянием изменчивых социальных альянсов. Если я приглашал вас на ужин пять раз, а вы так и не ответили мне взаимностью, мне стоит запомнить эту информацию. Более того, люди обоих полов лучше запоминают красивые женские лица. 10 Это заставляет по-новому взглянуть на классическую песню Ната Кинга Коула "Незабываемое".</p>
<p><image l:href="#img_4"/></p>
<p><image l:href="#img_5"/></p>
<p><image l:href="#img_6"/></p>
<p><image l:href="#img_7"/></p>
<p><image l:href="#img_8"/></p>
<p><image l:href="#img_9"/></p>
<p><image l:href="#img_10"/></p>
<p><image l:href="#img_11"/></p>
<p><image l:href="#img_12"/></p>
<p><image l:href="#img_13"/></p>
<p><image l:href="#img_14"/></p>
<p><image l:href="#img_15"/></p>
<p><image l:href="#img_16"/></p>
<p><image l:href="#img_17"/></p>
<p><image l:href="#img_18"/></p>
<p><image l:href="#img_19"/></p>
<p><image l:href="#img_20"/></p>
<p><image l:href="#img_21"/></p>
<p><image l:href="#img_22"/></p>
<p><image l:href="#img_23"/></p>
<p><image l:href="#img_24"/></p>
<p><image l:href="#img_25"/></p>
<p><image l:href="#img_26"/></p>
<p><image l:href="#img_27"/></p>
<p>Существует несколько способов изучить адаптивную природу человеческой памяти. Джеймс Нэрн и его коллеги показали, что память человека улучшается, когда обработка информации связана со сценарием выживания. 11 Предположим, вам показали список из тридцати слов, а затем попросили оценить, насколько каждое из них было бы важно для вашего выживания, если бы вы оказались на мели. Или же вас могут попросить оценить важность того же набора из тридцати слов для завершения переезда в новый дом (например, насколько ценным был бы автомобиль в обоих сценариях). Затем проводится неожиданный тест на запоминание, чтобы определить, сколько слов удалось вспомнить. Сценарий выживания неизменно превосходит все другие виды сценариев кодирования информации. Другими словами, предоставление "прайма выживания" приводит к улучшению памяти. Это может объяснить, почему некоторые рекламные объявления, основанные на вызывании страха, приводят к лучшему запоминанию. В каком-то смысле призыв к страху равносилен "прайму выживания".</p>
<p>Второй способ изучить человеческую память с дарвиновской точки зрения - оценить семиотику, которая делает рекламу запоминающейся. У нас выработалась предрасположенность к запоминанию, которая позволяет нам лучше вспоминать стимулы, имеющие большое эволюционное значение (например, конкретные слова, лица или запахи). Подобно тому, как павловское обусловливание лучше всего достигается с помощью различных органов чувств в зависимости от организма (например, вкус для крыс, зрение для людей, обоняние для собак), запоминаемость стимула зависит от вида. В человеческом контексте реклама, содержащая эволюционно запоминающийся контент, будет с большей вероятностью вспоминаться, независимо от культурной среды. При прочих равных условиях реклама, содержащая милых младенцев, сексуальных спонсоров и стимулы, вызывающие страх, обычно привлекает внимание и, скорее всего, будет запоминаться лучше.</p>
<p>Часто рекламодатели используют различные формы обусловливания, чтобы ассоциировать свои продукты с желаемыми образами, атрибутами, стилем жизни или результатами. Многократно ассоциируя сурового, мужественного ковбоя с сигаретами Marlboro, можно надеяться, что эти атрибуты будут перенесены на рекламируемый продукт. Или же рекламодатели внушают потребителю, что использование определенного продукта принесет ему значительные выгоды (например, вспомните эффект Axe, когда использование дезодоранта делает мужчину неотразимым для толп женщин). Реальность такова, что многие необусловленные павловские реакции и вознаграждения в скиннеровском обусловливании универсальны, потому что они апеллируют к нашему общему биологическому наследию. Как уже говорилось ранее, примером универсальной необусловленной реакции является наша врожденная положительная реакция на животных, особенно на тех, которые обладают неотеническими чертами (как это происходит с младенцами, щенками и котятами). Две ведущие телекоммуникационные компании Канады, Fido и Telus, используют животных как неотъемлемую часть своего брендинга и рекламы. Недавно Telus возродил классическую песню 1953 года "Я хочу бегемота на Рождество" Гейлы Пиви, которая вызвала большой резонанс. Страховая компания Geico использует говорящего геккона в качестве своего рекламного агента. Среди других известных рекламодателей животных - утка Aflac, тунец Чарли, лошади Clydesdale компании Budweiser, кролик Energizer, тигр Esso, Джо Кэмел, кот Meow Mix, кот Моррис, медведь Смоки, собака Taco Bell, тигр Тони, котята Cottonelle и Spuds MacKenzie компании Bud Light. Опять же, здесь предполагается, что для большинства людей положительные чувства потребителей к животным представляют собой необусловленную реакцию. То есть рекламодателям не нужно беспокоиться о том, чтобы обусловить это благоприятное отношение к животным, поскольку оно уже существует в нас. Таким образом, ассоциируя свои продукты с конкретными животными, маркетологи надеются на перенос положительных чувств с животных на свои продукты.</p>
<p>Существует множество других универсальных необусловленных реакций, а также связанных с ними рекламных эффектов и подсказок, которые справедливы для разных культур, включая врожденную реакцию на глубокий голос, сексуальные образы и призывы к страху.</p>
<empty-line/>
<p>РЕКЛАМНЫЕ ЭФФЕКТЫ И СИГНАЛЫ</p>
<empty-line/>
<p>ПОДДАЕТСЯ ГЛОБАЛЬНОМУ ПОДХОДУ</p>
<p>Эффект Барри Уайта</p>
<p>Предлагаем вашему вниманию мысленный эксперимент. Предположим, что во время последней президентской кампании в США мы волшебным образом заменили голос Барака Обамы на голос Росса Перо, который, как вы помните, баллотировался в президенты в качестве кандидата от третьей партии в 1992 и 1996 годах. Представьте себе, что каждый слог, который Обама произносил публично во время своей кампании, остался бы тем же самым, но его голос был бы заменен на голос Перо. Как вы думаете, Обама все равно победил бы на выборах? Реальность такова, что население использует несколько таких периферийных признаков при оценке политических кандидатов, ни один из которых не имеет отношения к вопросам существа. К ним относятся высота голоса, ораторские способности, личная харизма, черты лица и рост. 12 В то время как политические кандидаты продают себя, рекламодатели часто используют эндорсеров для продажи своей продукции. Порой высота голоса знаменитости играет решающую роль в определении того, подходит ли она для конкретной рекламной кампании. Чтобы продемонстрировать силу качества голоса, я приведу несколько классических примеров знаменитых дикторов, каждый из которых обладает гипнотическим и глубоким голосом. Актер Деннис Хейсберт рекламирует страховую компанию Allstate. Джеймс Эрл Джонс - голос Дарта Вейдера в "Звездных войнах" - интонирует культовую фразу "Это CNN". Уилл Лайман озвучивает программу Frontline телеканала PBS, а также многочисленные трейлеры к фильмам. Покойный Пол Уинфилд был первым диктором программы City Confidential канала A&amp;E, но со временем его заменил актер Кит Дэвид. Наконец, обладатель премии "Оскар" актер Ф. Мюррей Абрахам, чей голос характеризуется как хорошо модулированный и мягкий, использовал свой талант для эпизода Nova, посвященного сэру Исааку Ньютону, а также для многочисленных эпизодов Nature.</p>
<p>Глубокие голоса у мужчин связаны с большим воздействием пубертатного тестостерона, и поэтому предпочитаются женщинами. Кстати, предпочтения женщин в отношении мужчин с глубоким голосом наиболее высоки в период максимальной фертильности менструального цикла, 13 что позволяет предположить, что качество голоса является мерой фенотипического качества. Интересно, что недавнее исследование показало, что высота голоса мужчин коррелирует с их репродуктивной пригодностью. 14 Это напомнило мне одну личную историю из анналов моих холостых дней. Через общего друга я связался с красивой восточноевропейской моделью. Он подумал, что мы могли бы подойти друг другу как потенциальные романтические партнеры. Мы с ней несколько раз общались по телефону, прежде чем наконец встретились лицом к лицу. Одним из первых слов, которые она произнесла, когда мы наконец встретились, было ее удивление несоответствием моего голоса и роста (я ниже ее). Ей показалось, что человек с моим "телефонным голосом" должен быть гораздо выше. Недавно мы снова встретились, и тогда я в шутку напомнил ей об этой истории (к ее огорчению, что она так прямолинейно поделилась этой мыслью). Стоит отметить, что в некоторых случаях красивый голос приводил к репродуктивному дарвиновскому тупику, как это случилось с итальянским кастратом XVIII века Карло Марией Броски (см. фильм 1994 года "Фаринелли", повествующий о его жизни). Как правило, мальчиков, обладавших красивыми голосами, кастрировали, чтобы сохранить их голосовые связки в подростковом возрасте.</p>
<p>Возвращаясь к пресс-секретарям, мы видим, что всех их объединяет один признак: глубокие голоса, которые излучают атмосферу надежности, авторитета и компетентности. При продаже страховок, озвучивании новостей или в политических или научных передачах глубокие голоса сразу же вызывают чувство доверия. Этот факт, вероятно, верен во всех культурных средах. Другими словами, нет никаких причин ожидать, что мужчины, обладающие высокими носовыми голосами, делают женщин слабыми в коленях в Боливии. Связь между тестостероном и тоном голоса является универсальной, как и предпочтения женщин в отношении доминирующих мужчин с высоким статусом. Соответственно, рекламодатели могут быть уверены, что использование мужчин, обладающих глубоким голосом, даст одинаковый эффект во всех культурных средах. И хотя Джеймс Эрл Джонс может быть подходящим голосом для CNN, для BBC может потребоваться британский акцент. Проблема локального и глобального возникает и здесь ; эволюционная схема позволяет нам определить атрибут, который является универсальным (высота голоса), а также тот, который является локально определенным (местный акцент).</p>
<p>Универсальный ответ на повторение рекламы</p>
<p>Один из важнейших вопросов при разработке рекламной кампании - определение оптимального количества повторений рекламы, известное среди ученых-рекламистов как эффект повторения. Можно подумать, что это во многом определяется рекламным бюджетом фирмы, но это не всегда так. Даже если фирма располагает неограниченными финансовыми ресурсами, большее количество показов рекламы не обязательно приведет к лучшим результатам (с точки зрения различных показателей успешности рекламы). Скорее, эффект повторения имеет форму перевернутого U: повторение сообщения полезно до определенного момента, после чего, если превысить оптимальное количество показов, наступает участок кривой с убывающей отдачей.</p>
<p>Психолог Дэниел Э. Берлин предположил, что кривая повторения в виде перевернутой буквы U является результатом слияния двух отдельных сил, которые он назвал двухфакторной теорией. 15 Когда мы впервые знакомимся с сообщением, происходит большое количество инкрементного обучения. С каждым новым воздействием на нас становится все меньше самородков информации, которые можно извлечь из сообщения. Таким образом, инкрементное обучение растет со все меньшей скоростью и в конце концов достигает плато (т. е. после определенного количества воздействий нового обучения не происходит). Действует и противоположный фактор - утомительность (или скука). Представьте, что вы впервые смотрите удивительно юмористическую рекламу. Возможно, вы разразились бурным смехом. Во второй раз юмор заметно ослабевает. Может быть, в десятый раз, когда вы видите рекламу, вы уже ненавидите ее! Утомительность растет с нарастающей скоростью. Совместное действие двух противоположных сил (т. е. постепенного обучения и утомительности) приводит к появлению перевернутой U-образной формы, отражающей эффект повторения.</p>
<p>Даг Стейман, один из моих бывших членов докторской комиссии, и сайт провели несколько исследований, чтобы выяснить, как последовательность показа различных рекламных объявлений может повлиять на их последующую оценку. Предположим, что фирма располагает бюджетом на девять показов рекламы в течение определенного периода времени. Кроме того, предположим, что рекламная кампания состоит из трех исполнений рекламы, каждое из которых должно быть показано три раза (т. е. три исполнения рекламы должны быть показаны по три раза каждое, в общей сложности девять показов). Например, кампания Energizer Bunny "Keep Going" содержит множество рекламных исполнений одного и того же главного сообщения. В данном случае различные объявления представляют собой косметические изменения в исполнении одного и того же рекламного сообщения. В других случаях изменения в исполнении более существенны (например, предоставление новой информации при каждом новом исполнении). Если три исполнения обозначены E1, E2 и E3, рекламодателю остается решить, как расположить их в последовательности в рамках девяти экспозиций. Например, возможны две последовательности:</p>
<empty-line/>
<p>E1 E2 E3 E1 E2 E3 E1 E2 E3 (длина строки = 1)</p>
<p>El E1 E1 E2 E2 E2 E2 E3 E3 E3 (длина строки = 3)</p>
<p>Мы со Стэйманом придумали новый термин - длина строки - для обозначения количества раз, которое демонстрируется одно исполнение перед переходом к другому. Как показано выше, первая последовательность имеет длину строки 1, а вторая - 3. Какую из двух последовательностей лучше использовать? Согласно классической экономике, поскольку обе последовательности содержат одинаковую общую информацию, их конечная эффективность должна быть одинаковой независимо от порядка представления информации. Согласно этой точке зрения, люди - это гиперрациональные люди, принимающие решения (Homo economicus), которые не должны зависеть от таких "несущественных" факторов. Поскольку этот мифический вид существует исключительно в плодородном воображении экономистов, нет ничего удивительного в том, что представители Homo sapiens действительно заботятся о порядке подачи информации.</p>
<p>Более сорока лет назад Норман Х. Андерсон - один из основателей факультета психологии Калифорнийского университета в Сан-Диего - разработал теорию интеграции информации, чтобы объяснить, как именно происходит обработка информации при ее последовательном представлении. Его обширное исследование показало, что порядок значительно влияет на процесс. Предположим, вам показали список прилагательных о потенциальной коллеге, а затем попросили оценить ее, увидев полный список прилагательных (например, насколько вероятно, что вы захотите работать с этим человеком по шкале 1-10, где 1 означает "совсем нет", а 10 - "полностью готов"). Разумеется, при описании любого человека некоторые прилагательные будут положительными (+) (например, трудолюбивый, честный, уважительный), а другие - отрицательными (-) (например, манипулятивный, властный, догматичный). Если список состоит из шести прилагательных, то можно придумать множество последовательностей для представления информации, в том числе: [+ + + - - -], [- - - + + +], [+ - + - + - + -], [- + - + - + - +] и другие. Неудивительно, что порядок имеет большое значение. Например, когда ранняя информация имеет больший вес, чем конечная, это известно как эффект первенства. Когда конечная информация имеет больший вес, чем ранняя, это называется эффектом рекуррентности. Вообще говоря, в оценочных задачах, подобных описанной выше, скорее всего, будет действовать эффект примативности, поскольку ранняя информация служит якорем (или призмой), на фоне которого обрабатывается последующая информация. Так, если бы вы сначала увидели три положительных прилагательных, у вас бы начал развиваться "сияющий оттенок" в поддержку этого потенциального коллеги. По мере поступления негативной информации вы можете сбрасывать со счетов ее влияние в свете уже созданного вами положительного якоря. 16 Эффект рекурсивности, скорее всего, будет иметь значение для задач на запоминание (например, если вас попросят перечислить как можно больше прилагательных, использованных для описания будущего коллеги, после того как вы увидите весь список). Интуитивно понятно, что недавно просмотренная информация будет более легко доступна в нашей памяти.</p>
<p>В нашем исследовании последовательности мы со Стэйманом предсказали и обнаружили, что оптимальная длина строки зависит от сложности рекламного сообщения. Если рекламное сообщение сложное (например, содержит много содержательной информации), то предпочтительна большая длина строки. И наоборот, если объявление простое, то лучше выбрать меньшую длину строки. Мы использовали двухфакторную теорию Берлина, чтобы сделать эти предсказания. Когда сообщение сложное, требуется большее количество просмотров одного и того же сообщения, прежде чем человек достигнет плато инкрементального обучения. Таким образом, утомительность будет предотвращена до тех пор, пока новая информация не будет получена в результате дополнительной экспозиции. Однако при предъявлении простого сообщения потребитель может очень быстро выучить всю содержащуюся в нем информацию (то есть плато инкрементального обучения будет достигнуто после одной экспозиции), и в этом случае утомительность наступит гораздо раньше. Соответственно, переключение на другое исполнение рекламы, скорее всего, сохранит интерес потребителя и, таким образом, отсрочит окончательную скуку, которая обязательно наступит.</p>
<p>Способ, которым люди привыкают к новым стимулам, является психологической универсалией и, следовательно, не зависит от культурных условий или исторической специфики. Когнитивные механизмы, управляющие эффектами последовательности и повторения, скорее всего, универсальны. Таким образом, рекламодатель может быть уверен в том, что эти результаты можно переносить через культурные границы.</p>
<p>Универсальная реакция на призывы к страху</p>
<p>Призывы к страху - один из наиболее часто используемых инструментов в социальной рекламе, особенно в тех, которые касаются общественной (например, пьянство и вождение) или личной безопасности (например, риск загара, опасность незащищенного анального секса, последствия для здоровья малоподвижного образа жизни и неправильного питания). Практический вопрос заключается в определении количества "оптимального" страха, который рекламодатель должен вызвать в данной рекламе; зависимость между эффективностью призыва к страху и количеством вызываемого страха имеет форму перевернутого U. В частности, слишком малое количество страха не сможет привлечь внимание человека к рекламе, а также, возможно, просигнализирует о том, что проблема не имеет первостепенного значения. Однако слишком сильный страх может вызвать фаталистическое мировоззрение или, возможно, механизм замирания, подобный тому, который испытывают олени, столкнувшись с фарами встречной машины. 17 Слишком сильный страх может также заставить человека избегать сообщения. Песня Сары Маклахлан "Ангел", которая звучит в качестве фона в социальной рекламе жестокого обращения с животными, вызывает у меня чувство ужаса. Услышав первые несколько нот, я стараюсь как можно быстрее переключить канал, чтобы избежать невыносимых образов страдающих животных (мое сочувствие к животным заставляет меня бояться таких ужасающих образов). В недавнем скетче Saturday Night Live была затронута именно эта тема: теперь между песней Маклахлан и рекламой жестокого обращения с животными существует настолько устойчивая связь, что многие любители животных отшатываются в ужасе, услышав одну-две ноты песни.</p>
<p>Промежуточный уровень страха, как правило, достаточно ярок, чтобы заставить людей посвятить когнитивные ресурсы сообщению и в то же время наделить их стратегиями для решения проблемы, вызывающей страх. Нет никаких оснований считать, что реакция людей на различные уровни призывов к страху - это культурно-специфический феномен. Скорее, реакция страха - это универсальная эмоция, которая изначально развивалась как адаптация к угрозам окружающей среды. Соответственно, рекламодатели могут быть уверены, что описанная выше форма перевернутого U действует во всех культурных средах и, следовательно, определенно находится в сфере действия глобального рекламного подхода. Кстати, не только кривая реакции страха является универсальной для человека, но и определенные образы вызывают врожденные страхи. Например, змеи и пауки заставляют многих людей отшатываться в ужасе. Нетрудно представить, как могли развиться такие страхи, которые иногда могут проявляться в виде клинических фобий.</p>
<p>Повсеместное использование сексуальных образов и метрик красоты</p>
<p>Хотя некоторые считают иначе, у рекламодателей нет скрытых целей, связанных с политикой идентичности по половому признаку. Они занимаются бизнесом , создавая рекламу, которая максимально эффективно воздействует на целевую аудиторию. Их дело - правильно донести информацию. Поскольку визуальные образы, связанные с молодыми и красивыми женщинами, привлекают мужчин, рекламодатели будут использовать такую тактику для продажи любого продукта под солнцем. 18 Между пивом и красивыми женщинами нет никакой логической связи, и все же эти два понятия привычно связываются при продаже пива мужчинам. Можно возразить, что такая тактика унижает женщин. Если это так, то реклама, в которой выделяются высокие мужчины с высоким статусом, унизительна для низкорослых мужчин, оказавшихся безработными уборщиками.</p>
<p>Сексуальные образы в рекламе используются одинаково во всем мире, 19 , и реклама реальных сексуальных услуг также содержит повторяющиеся универсальные темы. Чтобы проверить это предположение, я провел исследование, чтобы определить, соответствует ли соотношение талии и бедер (WHR) женщин из эскорт-услуг, рекламируемых в Интернете, почти универсальному мужскому WHR, составляющему 0,68-0,72. Эта предпочтительная фигура "песочные часы" служит надежным маркером здоровья и вероятной фертильности. 20 С эволюционной точки зрения понятно, как у мужчин могло сформироваться визуальное предпочтение именно к такому WHR. Мои данные были собраны в сорока восьми странах Европы, Латинской Америки, Северной Америки, Азии и Океании. В общей сложности были зафиксированы показатели WHR 1 068 рекламируемых эскортниц. В соответствии с эволюционным предсказанием, средний WHR по всему миру составил 0,72, хотя в некоторых регионах WHR был несколько выше (например, WHR североамериканских эскортов = 0,763, а эскортов из Океании - 0,75). 21</p>
<p>Важно отметить, что это предпочтение WHR не было усвоено через воздействие рекламных изображений; оно было обнаружено в культурной среде, где мужчины вряд ли были подвержены предполагаемым западным идеалам женской красоты. Барнаби Диксон (Barnaby J. Dixson) и его коллеги изучили предпочтения в отношении WHR мужчин в отдаленных районах Папуа - Новой Гвинеи. 22 Их предпочтения полностью соответствовали фигуре "песочные часы" (средний WHR 0,72). Отметим, однако, что предпочтения мужчин в отношении WHR называют почти универсальными (а не универсальными) именно потому, что эволюционисты признают важность местных условий для корректировки эволюционно установленной точки . Например, исследователи показали, что в некоторых средах, где дефицит калорий является эндемической проблемой, мужчины предпочитают немного более высокие показатели WHR. 23 Таким образом, врожденное биологическое предпочтение взаимодействует с идиосинкразическими нишами в установлении культурно-специфической нормы WHR.</p>
<p>Во многих исследованиях WHR предпочтения обычно выяснялись с помощью бумажно-карандашной методики. Недавно исследователи применили новые подходы для подтверждения того, что мужчины предпочитают WHR 0,70. Используя методику отслеживания взгляда, Диксон вместе с несколькими коллегами подтвердили, что из шести анатомических областей обнаженной женщины мужчины очень быстро оценивают грудь и среднюю часть живота. Более того, WHR 0,70 был признан более привлекательным, чем соответствующее изображение с WHR 0,90. 24 Стивен Платек и Девендра Сингх показали мужчинам предоперационные и послеоперационные фотографии женщин, которые перенесли операцию, призванную обеспечить WHR, близкий к предпочтительному, почти универсальному показателю 0,70. Пока мужчины рассматривали фотографии, их мозг сканировался с помощью аппарата фМРТ (функциональной магнитно-резонансной томографии). Удивительно, но при просмотре фотографий после операции наблюдалась повышенная активация участков мозга, связанных с обработкой вознаграждения. Другими словами, на нейронном уровне существует доказательство эволюционного предпочтения мужчинами фигуры "песочные часы". 25 Наконец, недавнее исследование показало, что даже врожденно слепые мужчины демонстрируют схожие предпочтения в отношении WHR, измеряемые с помощью осязания! 26 Совокупность этих результатов делает довольно глупыми аргументы в пользу социального и произвольного построения красоты.</p>
<p>Учитывая, что многие показатели красоты имеют универсальное определение (например, индекс массы тела и симметрия лица), рекламодатели уверены в универсальной реакции на такие признаки. Например, рекламодатель косметического продукта с подавляющей вероятностью будет обладать симметрией лица (поскольку это универсальный показатель красоты), и это справедливо независимо от того, продают ли косметику женщинам в Перу, Саудовской Аравии или Японии. В этой связи Патрик Винке манипулировал фитнес-указателями в печатной рекламе (например, соотношением талии и бедер спонсоров и симметрией лица), чтобы выяснить, как они могут повлиять на предпочтения зрителей в рекламе . Предсказуемо, что в любимой рекламе были представлены спонсоры, демонстрирующие эволюционно предпочтительные фитнес-признаки. 27 Этот факт подтверждается независимо от времени и места.</p>
<p>Потребность принадлежать и потребность в уникальности: Универсальная борьба</p>
<p>Ранее я уже рассказывала о том, что потребность принадлежать - это универсальная человеческая черта, и что индустрия моды опирается именно на этот инстинкт. При этом потребность принадлежать к той или иной группе людей возрастает и ослабевает на протяжении всей жизни. Молодая пара, у которой только что родился первый ребенок, с меньшей вероятностью будет поглощена потребностью принадлежать себе, чем обычный подросток. На самом деле, отчаянная потребность в принадлежности, пожалуй, никогда не бывает такой сильной, как в подростковом возрасте. Рекламодатели стремятся общаться с подростками, часто используя этот мощный призыв. Pepsi-Cola особенно умело использует это желание на протяжении более чем четырех десятилетий рекламных кампаний. Как правило, речь идет о принадлежности к модному и молодому "поколению Pepsi". Классические слоганы включают "Оживи, ты в поколении Pepsi", "Присоединяйся к людям Pepsi, чувствуй себя свободным" и "Pepsi. Выбор нового поколения". Такая форма рекламы апеллирует к стаду, 28 которое в данном случае соответствует группам впечатлительных подростков, большинство из которых испытывают отчаянную потребность принадлежать к группе и соответствовать ее ожиданиям. Следует отметить, что врожденная склонность потребителей к стадному поведению и реагированию на него выходит за рамки модных тенденций (см. главу 5) и рекламных призывов. Стадное чувство - это постоянная угроза в финансовой индустрии, о чем свидетельствует набег на банки во время недавнего финансового кризиса. Именно эта угроза стадности в конечном итоге заставила администрацию Обамы повысить сумму сбережений физических лиц, которую будет страховать FDIC. 29</p>
<p>Хотя у всех людей есть врожденная потребность принадлежать себе, а подростки во всем мире представляют собой группу, наиболее склонную к этой потребности, этот универсальный феномен смягчается культурными особенностями. Например, от того, насколько страна соответствует континууму индивидуализма-коллективизма (I-C), зависит сила стремления индивида соответствовать групповым нормам. При прочих равных условиях и американские, и японские подростки испытывают сильное желание соответствовать модным тенденциям, хотя это давление может быть более сильным для тех, кто является выходцем из коллективистского общества (Япония), по сравнению с их индивидуалистическими сверстниками (США). Это свидетельствует о взаимодействии нашей биологии и окружающей среды в формировании нашего потребительского поведения. Кстати, определяющим фактором для оценки страны по континууму I-C является степень исторического присутствия патогенов в ее географической нише. Коллективизм обеспечивает меньшее межгрупповое смешение (границы между внутренней и внешней группами определены более четко и жестко), а также большую вероятность конформизма (например, при установлении норм гигиены). Исследователи обнаружили, что чем больше патогенов в конкретной среде, тем выше в стране показатель коллективизма. 30 Другими словами, коллективизм - это культурная адаптация к большей вероятности контакта с патогенами. Обратите внимание на то, как органично сочетаются культура и биология, чтобы прийти к полному пониманию рассматриваемого явления.</p>
<p>Как мы уже говорили, для такого социального вида, как наш, соответствие групповым нормам является главной чертой нашей универсальной человеческой природы, равно как и наше столь же сильное стремление к выражению своей индивидуальности. 31. Отсюда следует, что рекламодатели разработали сообщения, которые удовлетворяют каждую из этих двух психологических потребностей, а именно: социальное подтверждение (предполагающее, что если многие люди предпринимают какие-то действия, то они должны быть правильными, как в рекламе McDonald's "Миллиарды и миллиарды обслуженных") и призыв к дефициту (предполагающий, что если товар редкий, то он должен быть ценным, как в случае с винами или моделями автомобилей "ограниченного выпуска"). В первом случае рекламодатель утверждает, что огромное количество потребителей, которые пользовались этим товаром, служит знаком качества; во втором случае привлекает внимание уникальность и отличительность. Влад Гришкевичус и его коллеги недавно продемонстрировали, что в зависимости от того, что было заложено в рекламу - стремление к выживанию или к спариванию (путем просмотра одного из двух фильмов - "Сияние" или "Перед восходом солнца"), - она влияла на то, какой из двух призывов был наиболее эффективным. В частности, социальное подтверждение работало лучше всего, если речь шла о выживании (т. е. о безопасности в количестве), тогда как дефицит был более эффективен, если речь шла о спаривании (т. е. о том, что человек должен казаться уникальным в сфере спаривания). 32 Трудно представить, почему это явление может быть специфичным для каждой культуры. Можно было бы ожидать, что реакция на подобные призывы будет универсальной.</p>
<p>РЕКЛАМНЫЕ ЭФФЕКТЫ И СИГНАЛЫ, ПОДДАЮЩИЕСЯ ЛОКАЛЬНОМУ ПОДХОДУ</p>
<p>Франко-канадцы яростно защищают свое уникальное североамериканское наследие. Выросший в Ливане в еврейском меньшинстве, я понимаю, что такое быть маленьким винтиком в большом колесе. Франко-канадцы всегда чувствовали, что англоязычное канадское и американское цунами поглотит их, если они не примут решительных мер по защите своего языкового и культурного наследия (о чем свидетельствуют драконовские меры языковой полиции Квебека). Pepsi удалось блестяще использовать экзистенциальную неуверенность франко-канадцев. В вечной глобальной битве двух гигантов кока-колы Квебек - одно из немногих мест в мире, где Pepsi удерживает большую долю рынка, чем Coca-Cola. Одной из ключевых причин такого положения дел является признание компанией Pepsi уникального характера франко-канадского потребителя. Соответственно, Pepsi использует местную рекламную стратегию, нацеленную на франкоязычный рынок Квебека (например, использование квебекского комика Клода Менье). Стандартизированное сообщение из Атланты (штаб-квартира Coca-Cola), не учитывающее особенности франко-канадского потребителя, скорее всего, обречено на провал. Кстати, англоязычные канадцы иногда называют франкоканадцев "пепси", чтобы принизить их, возможно, отчасти из-за этой редкой рыночной доли.</p>
<empty-line/>
<p>Приведя пример силы местной рекламы на моем собственном заднем дворе, я перехожу к обсуждению двух элементов рекламного текста, которые обусловлены культурой: цветовых коннотаций и использования языка.</p>
<p>Цветовые обозначения</p>
<p>Цвета широко используются в маркетинге, будь то упаковка, брендинг или реклама. Большинство людей легко узнают, что Coca-Cola и Pepsi ассоциируются с красным и синим цветом, соответственно. Цвета могут использоваться для того, чтобы затронуть наши чувства (например, создать настроение с помощью цветов) или вызвать когнитивные ассоциации (золотой и красный могут ассоциироваться с престижем и страстью соответственно). Цвета ассоциируются с такими специфическими для данной культуры праздниками и событиями, как Рождество (красный и зеленый), День святого Валентина (красный) и Хэллоуин (оранжевый и черный), и все они несут в себе смысл дарения подарков. Обычно мы считаем, что синий и розовый - это универсальные символы мужественности и женственности. Эти цвета настолько распространены в Северной Америке, что стали символом гендерной социализации (голубой - для мальчиков, розовый - для девочек). При этом в Нидерландах голубой цвет символизирует женственность. 33 Профессиональная футбольная команда "Палермо", выступающая в высшем итальянском дивизионе, известна своими розовыми футболками. Очевидно, что в международной рекламе ключевой задачей является определение того, какие цветовые коннотации или цветовые предпочтения являются универсальными (если таковые имеются), а какие - культурно-специфическими. 34</p>
<p>Важность цветов хорошо отражена в количестве идиом, в которых используются определенные цвета для передачи смысла. В английском языке неполный список включает: see red, green with envy, tickled pink, feeling blue, clear as black and white, black sheep of the family, the company is in the red (or black), calling someone out of the blue, paint the town red, telling a white lie, being yellow-bellied, having a heart of gold, black comedies, once in a blue moon, having a green thumb, being red in the face, red tape, red carpet treatment, pink slip, and white flag. Нет нужды говорить, что эти цветовые идиомы специфичны для каждого языка и не всегда хорошо переводятся на другие языки. Например, "черная овца" в английском языке эквивалентна "белой вороне" в русском. Кроме того, если в Италии "черная овца" обычно означает изгоя, то в Италии она символизирует независимость. 35 Во французском Квебеке "ma blonde" (дословно переводится как "моя блондинка") означает "моя девушка", даже если эта девушка брюнетка. В данном случае стандартный цвет волос используется для описания подруг любой расы и цвета волос.</p>
<p>Цвета часто становятся символом национальной идентификации через цвета флага страны. Большинство людей, вероятно, могут назвать цвета флагов Канады и Японии (красный и белый) или Соединенных Штатов и Франции (красный, белый и синий). Компании также могут иногда прочно ассоциироваться с определенными цветами; общий термин "компании голубых фишек" относится к финансово стабильным и авторитетным фирмам. Компания Owens Corning имеет торговую марку на цвет PINK (с большой буквы), который она использует для своей изоляционной продукции (используя Розовую пантеру в качестве талисмана). Компания IBM известна как Big Blue, а UPS ассоциируется с коричневым цветом, который она использовала в своем недавнем рекламном слогане "What can Brown do for you?". Логотип NBC - разноцветный павлин - является исторической телевизионной иконой. Компания T-Mobile получила торговую марку на пурпурный цвет, руководствуясь логикой, что в телекоммуникационной отрасли потребители будут сразу ассоциировать этот цвет с компанией. Два самых известных примера использования цвета в брендинге компании - это рекламная кампания United Colors of Benetton и Life Savers (разноцветные конфеты). Сегодня радужный флаг - это повсеместный символ, обозначающий заведения, дружественные геям.</p>
<p>В то время как многие цветовые коннотации зависят от культуры, есть свидетельства того, что некоторые реакции на цвета универсальны. Например, синий цвет является универсально предпочтительным, хотя неясно, коренится ли это предпочтение в нашей биологии. 36 Вспомните "эффект красного", а именно врожденную склонность, проявляемую мужчинами при оценке привлекательности женщин , связанных с красным цветом. 37 В последнем случае красный служит формой межполового ухаживания; в контексте внутриполового соперничества он вызывает отдельную врожденную реакцию. На Олимпийских играх спортсмены, участвующие в боевых видах спорта, случайным образом выбирают синюю или красную форму. Теоретически, это не должно оказывать никакого влияния на вероятность победы одного из спортсменов. Однако анализ Олимпийских игр 2004 года показал, что вероятность победы спортсменов в красной одежде значительно выше, особенно если оба бойца примерно одинаково талантливы. 38 Авторы утверждали, что красный цвет обычно связан с повышенным уровнем тестостерона у многих видов животных и служит честным индикатором доминирования и вероятной агрессии. Самцы бабуинов гелада (обитают в Эфиопском нагорье) рекламируют свою пригодность с помощью красного пятна на груди. Обладатели более красных пятен получают многочисленные социальные и репродуктивные преимущества. 39 Таким образом, важно различать оценочные контексты - межполовое ухаживание или внутриполовое соперничество - при определении того, как красный цвет влияет на людей.</p>
<p>Кроме того, красный цвет часто используется в роскошных спортивных автомобилях (например, классический красный Ferrari). Яркость цвета - вот что самое главное, чтобы он привлекал внимание. Именно поэтому существуют Ferrari самых "странных" цветов, например ярко-желтого. Владелец как будто говорит, что если вы не заметили ревущий мотор или элегантный дизайн его автомобиля, то он хотя бы привлечет ваше внимание своим тошнотворным цветом! Использование ярких и живых цветов в качестве части акта скрытого потребления, такого как вождение роскошного спортивного автомобиля, вероятно, является общечеловеческим.</p>
<p>Языковые казусы</p>
<p>Языковые казусы - распространенный подводный камень в международной рекламе. В большинстве учебников по этой теме приводится множество юмористических, а то и трагических примеров неправильно переведенных слоганов, а также неудачных названий брендов (если смотреть на них через призму другого языка). Например, в контексте двуязычного общества, в котором я живу в Монреале, шампунь Pert является потенциально проблематичным, поскольку perte по-французски означает "потеря". Во франкоязычной среде можно предположить, что использование этого шампуня ассоциируется с выпадением волос. Немногие американцы поймут фразу "to bottle out", которая является британским эквивалентом более привычного "to chicken out". Предписанное средство против подобных казусов - обратный перевод, когда один человек переводит с языка А на Б, а другой - с Б на А. Если перевод точен, в итоге должен получиться примерно тот же начальный слоган. Проблема в том, что в большинстве случаев, возможно, из-за соображений целесообразности и стоимости, переводы осуществляются однонаправленно, что порой приводит к плачевным результатам.</p>
<p>Языковые казусы могут происходить и в других контекстах, связанных с маркетингом, например, при проведении опросов потребителей об их удовлетворенности. Предположим, что вы - сеть отелей, которая работает в странах с двадцатью пятью разными языками. Возможно, будет сложно подготовить двадцать пять правильно переведенных опросов со всеми идиоматическими особенностями того или иного языка. Чтобы преодолеть некоторые из этих лингвистических ловушек, компания Holiday Inn в свое время использовала "пиктографический" опрос об удовлетворенности, в котором респонденты, выставляя оценки, выбирали счастливое, нейтральное или грустное лицо (примеры общепонятных смайликов см. на рис. 2). На изображениях, использованных Holiday Inn, также была нарисована мышца гофры (наличие или отсутствие хмурого лица), чтобы еще больше подчеркнуть три эмоционально окрашенных лица. Компания смогла использовать эти изображения в разных культурах именно потому, что существует набор из шести основных эмоций - опасность, отвращение, страх, печаль, счастье и удивление, - которые проявляются на лицах людей универсальным образом (как первоначально зафиксировал психолог Пол Экман). Это резко контрастирует с позицией некоторых культурных релятивистов, которые упорно (и ошибочно) выступают против сопоставления определенных эмоций с универсально повторяющимися гримасами на лице. В связи с этим многие работники розничной торговли, которые в других случаях обязаны радостно и пылко приветствовать входящих покупателей, выдают свою искусственность не дюшенновскими (т. е. фальшивыми) улыбками. Способность потребителей определять подлинные и фальшивые улыбки - это развитая универсальная способность. Хотя наши лингвистические традиции могут быть специфичны для каждой культуры, наша способность распознавать невербальные сигналы является частью нашего общего биологического наследия.</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_28"/></p>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Споры о локальном и глобальном в рекламе ведутся уже более восьми десятилетий, не находя однозначного решения. Лучше ли создать единое рекламное объявление, которое можно распространять в разных культурах, или нужно всегда подстраивать рекламу под конкретную культуру? Эволюционная психология может помочь разрешить этот спор, поскольку она предлагает необходимые рамки для определения специфических для каждой культуры и универсальных элементов. Например, хотя цветовые коннотации и лингвистические идиомы связаны с конкретной культурой, врожденные необусловленные реакции на определенные рекламные объекты и звуки, включая сексуальные стимулы, симметричных по форме лица спонсоров и мужчин с глубоким голосом, универсальны. Более того, в то время как некоторые виды рекламы могут быть по-разному эффективны в разных культурах (например, следует ли использовать сравнительную рекламу), другие рекламные эффекты универсально схожи (например, реакция на призывы к страху).</p>
<empty-line/>
<p>Глава 8</p>
<p>Надежда обманывает больше людей, чем хитрость.</p>
<p>-МАРКИЗ ДЕ ВОВЕНАРГ,</p>
<empty-line/>
<p>ФРАНЦУЗСКИЙ ЭССЕИСТ</p>
<p>Надежда в банке.</p>
<p>КЭТИ ПАЙСС, АМЕРИКАНСКИЙ ИСТОРИК</p>
<p>Между маркетингом и религией существует множество сходств, и грань между ними становится все более размытой.</p>
<p>-МАРА ЭЙНШТЕЙН</p>
<empty-line/>
<p>Есть много биологических реалий, которые трудно принять, включая старение, смертность, сексуальную скуку, которая может возникнуть в моногамных отношениях, и тот факт, что дети рождаются с врожденными различиями в способностях. Многие из самых успешных продуктов, когда-либо созданных, и идеологий, когда-либо проповедуемых, стремятся убедить нас в том, что этих реалий не существует. Религия обещает нам бессмертие. Косметика продает нам мимолетный соблазн вечной молодости и красоты. Социальный конструктивизм убеждает нас в том, что все мы рождаемся с одинаковым потенциалом, и только окружающая среда впоследствии тормозит наш прогресс (и загрязняет наши "чистые" в остальном умы). Книги по самопомощи гарантируют нам горячую моногамию навеки, вечную мужественность, неограниченные женские оргазмы, беспроблемное воспитание детей, стройные тела, популярность и способность генерировать бесконечные денежные потоки. Нет ничего необычного в том, что многие книги из списка бестселлеров - это книги по самопомощи. В каком-то смысле люди обладают развитой способностью к самообману, чтобы двигаться по жизни в иллюзорном состоянии блаженного неведения. Интересно, что люди, страдающие клинической депрессией, - единственные, кто не страдает от такого бредового сияния. Суть в том, что продавцы обещаний (например, косметические компании, проповедники, авторы книг по самопомощи) стремятся успокоить наши самые основные дарвиновские страхи, связанные с выживанием, спариванием, семейными и дружескими отношениями.</p>
<p>Надежда - это эликсир жизни. Это двигатель, который заставляет нас двигаться вперед в стремлении к бесчисленным целям, все из которых иначе было бы невозможно осуществить, если бы мы были лишены надежды. Люди, потерявшие надежду (или настроенные менее оптимистично), будь то в тюрьмах, больницах или в повседневной жизни, чаще страдают от негативных последствий для здоровья. 4 Вообще говоря, оптимистичные и полные надежд люди лучше справляются с жизненными испытаниями и невзгодами. Поэтому надежда - ценный товар, который "продают" населению самые разные торговцы. Подавляющее большинство людей восприимчивы к внушениям надежды, будь то религиозные повествования, реклама или книги по самопомощи. В то же время меньшая часть населения прекрасно осознает двойственность таких посланий. Соответственно, они создают механизмы противодействия заявлениям торговцев надеждой. Четыре всадника атеизма - Ричард Докинз, Дэниел Деннетт, Сэм Харрис и Кристофер Хитченс - высветили безумие религиозных нарративов. Культурные организации 5 пытаются выявить ложь, скрывающуюся за корпоративной рекламой, а также неуемную жадность компаний. Ученые-эволюционисты неоднократно демонстрируют ошибочность обнадеживающего в иных случаях мнения о том, что все мы рождаемся с чистыми досками разума и что только окружающая среда формирует наши индивидуальные результаты в жизни. Несмотря на столь похвальные попытки привнести рациональность на различные арены, где торгуют надеждой, большинство людей по-прежнему остаются легкой добычей.</p>
<empty-line/>
<p>ВЕЛИЧАЙШИЙ ПРОДУКТ ИЗ КОГДА-ЛИБО ПРИДУМАННЫХ: РЕЛИГИЯ</p>
<p>Коммерческая мощь религиозной продукции неоспорима. Фильм Мела Гибсона "Страсти Христовы" собрал 1 миллиард долларов за счет кассовых сборов и продаж DVD. Религиозные и духовные книги составляют четвертую по величине категорию книг: в 2004 году было издано четырнадцать тысяч книг. Существует более десяти религиозных телеканалов (например, TBN, God TV). В 2002 году продажи христианской и госпел-музыки составили 845 миллионов долларов. Книга Рика Уоррена "Жизнь, движимая целью" была продана умопомрачительным тиражом в двадцать пять миллионов экземпляров. 6 Пастырские послания Джоэла Остина транслируются на миллионную аудиторию по всему миру. Самой продаваемой книгой всех времен является Библия. Если американские кандидаты в президенты хотят успешно продать себя избирателям, они должны продемонстрировать религиозность. Религия продает. Атеисты не должны обращаться.</p>
<p>Религия обладает уникальными атрибутами, которые делают ее продуктом мечты маркетолога. Во-первых, его ключевое торговое предложение обладает максимальной силой. Одно дело, когда крем для кожи заявляет, что он может обратить вспять повреждения кожи, вызванные воздействием солнца или старением. Религия же предлагает дедушку ключевых точек продаж - она гарантирует бессмертие. Вот это изобретение я готов купить! Во-вторых, религия формирует лояльность к бренду у разных поколений. Представьте себе продукт, в котором предпочтения ваших родителей (например, они пользователи Mac, пьют Pepsi и владеют Mazda) почти идеально предсказывают ваши будущие предпочтения. Нет ни одного промышленного товара, который бы хоть отдаленно приблизился к лояльности к бренду между поколениями, которую обеспечивает религия. Религия человека почти всегда совпадает с религией его родителей. Реальность такова, что дети не "рождаются" христианами, иудеями или мусульманами. Они культурно индоктринируются в религию своих родителей. В-третьих, религия способствует пожизненной верности бренду, так как отучает от стремления к разнообразию, вынося смертный приговор или обрекая на ад для отступников (в худшем случае) и вызывая чрезвычайное презрение в обществе для остальных. Это должно удержать вас в лояльности к бренду.</p>
<p>То, что религия - единственный продукт, который разрешено рекламировать детям прямо из утробы матери, является ее четвертым уникальным отличительным признаком. Во многих западных странах компаниям запрещено напрямую рекламировать детей младше определенного возраста. Несмотря на то что возраст, установленный законом , варьируется в зависимости от культурных особенностей, очевидно, что большинство людей согласны с тем, что в стремлении манипулировать детьми или убеждать их с помощью рекламы есть что-то особенно пагубное. Психологический аргумент заключается в том, что маленькие дети не обладают когнитивными способностями для защиты от таких убеждающих намерений, поэтому на их защиту встает нормативно-правовая система. Задумайтесь об этом на минуту. В некоторых западных странах компании не могут продавать детям хлопья, игрушки и жевательную резинку, но совершенно законно, этично и морально родители могут религиозно индоктринировать своих детей сразу после рождения. Прививать детям предпочтение к "Макдоналдсу" (через рекламу) - это "зло", а обучать их суевериям бронзового века, которые противоречат всем рациональным и научным постулатам, - нет. Я согласен с Докинзом, когда он говорит, что распространение религиозных посланий среди детей равносильно жестокому обращению с ними.</p>
<p>Этих четырех пунктов достаточно, чтобы назвать религию самым "совершенным" товаром из когда-либо придуманных (с точки зрения маркетолога). 7 Однако у религии есть еще много достоинств в плане ее способности паразитировать на человеческом сознании. Сейчас, когда я пишу эти строки, компания Toyota переживает беспрецедентный кризис. Несколько ее последних моделей были признаны небезопасными для вождения, и в результате компании пришлось отозвать сотни тысяч своих автомобилей. Если не говорить о религии, то все продукты, даже произведенные авторитетными и уважаемыми компаниями, потенциально небезопасны. Религия продолжает удерживать людей, невзирая на массу доказательств, свидетельствующих о том, что она является самым "дефектным" из всех изобретенных продуктов. Почему Бог позволил четырехлетнему ребенку умереть от лейкемии? Потому что Он призывает тех, кого любит больше всего, быть с Ним на небесах. Почему в случае с другим четырехлетним ребенком лейкемия перешла в стадию ремиссии? Потому что Бог защищает чистых и невинных. Почему Бог допустил Холокост? Он разгневался на свой избранный народ и отвернулся от него. Почему Гитлеру не удалось осуществить "Окончательное решение"? Потому что Бог любит Свой избранный народ. Тавтологии бесконечны. В отличие от других товаров, которые можно отозвать с рынка, если они не работают, у лоточников религии есть безотказный продукт.</p>
<p>Землетрясение, произошедшее на Гаити в 2010 году, было разрушительным: погибло более ста тысяч человек, бесчисленное множество людей получили ранения и остались без крова. Можно подумать, что такое бедствие могло поколебать веру гаитян во вселюбящего, благосклонного и защищающего их Бога. Оказалось, что после катастрофы их вера в Бога возросла. Я отчетливо помню кадры с женщиной, которую спасли из-под завалов после того, как она была заживо погребена в течение нескольких дней. Когда ее освобождали, она разразилась восторженным религиозным гимном, поскольку Иисус, очевидно, вмешался, чтобы спасти ее. Жаль, что Он был слишком занят, чтобы спасти другие сотни тысяч погибших людей. Человеческий нарциссизм поистине безграничен.</p>
<p>Одна из самых сильных притягательных сторон религии заключается в том, что она играет на нашей глубоко укоренившейся дарвиновской потребности смотреть на мир через призму "мы против них". Как уже говорилось в главе 5, коалиционное мышление - часть нашей врожденной психологии. Есть иудеи и язычники; мусульмане (верующие) и неверные (кафиры); христиане и неспасенные; верующие (иудеи, христиане, мусульмане) и атеисты. Нет необходимости говорить о том, что эта "дихотомия" может быть применена и на более детальном уровне. Мусульман можно разделить на шиитов и суннитов. Евреев можно разделить на священнические касты (Коэн и Леви) и племя Израиля (простолюдины); сефардов и ашкеназов; ортодоксов и других (реконструкторов, реформистов и консерваторов); хасидов и митнагдимов (им изначально было запрещено вступать в браки); внутри сефардской общины существует различие между ближневосточными евреями (восточными или мизрахи) и североафриканскими евреями; сионистами и несионистами; ортодоксальными новообращенными и теми, кто прошел неортодоксальный процесс (неприемлемый, согласно строгим раввинским кодексам); родовитыми евреями и новообращенными; черными евреями (фалаша/йеменцами/индийцами) и белыми евреями. Подобный трайбализм также широко распространен в арабских культурах. Из-за него некоторые арабы предпочитают быть раздавленными "своими" диктаторами (например, "по крайней мере, при Саддаме Хусейне у нас был мир") , чем быть освобожденными от мук автократии американскими "неверными". Все просто. Быть замученным своими же лучше, чем жить "под оккупацией" тех, кто вас освободил. Это трайбализм в чистом виде (мне ли не знать; я родом с Ближнего Востока). Это хорошо описал Леон Урис в своей книге "Хадж":</p>
<p>Так что еще до девяти лет я усвоил основные каноны арабской жизни. Я против брата, мы с братом против отца, моя семья против двоюродных братьев и клана, клан против племени, а племя против всего мира. И все мы против неверных. 8</p>
<p>ПРИТЯГАТЕЛЬНОСТЬ РЕЛИГИОЗНОЙ ВЕРЫ</p>
<p>Фильм 2009 года "Изобретение лжи" с Рики Жерве и Дженнифер Гарнер в главных ролях рассказывает о первом человеке, который обнаружил силу лжи в мире, который до этого существовал без лжи. Представьте себе мир, в котором люди делятся всеми своими мыслями без какой-либо фильтрации. Каждый человек - открытая книга. Все разговоры основаны на полной правде: никакого позерства, никакой фильтрации, никакой фальши, никакого преувеличения. В таком правдивом мире единственный лжец (персонаж Жервеза) быстро стал бы править миром. Вам нужны деньги. Скажите банковскому служащему, что у вас на счету больше денег, чем отображается в системе. Поскольку кассирша не знает, что такое ложь, она подчиняется и выдает требуемую сумму денег. Вам захотелось заняться сексом. Вы говорите красивой женщине, что вам срочно нужно заняться сексом, чтобы спасти мир. Она согласится, ведь в ее мире не существует лжи. Ваша мать на смертном одре ужасается перспективе вечного небытия. Придумайте историю о вечной загробной жизни, где у нее будет огромный особняк и она воссоединится со всеми своими близкими. Поскольку ваша мать не знает о существовании лжи, она умрет в полном восторге от мысли о таком месте.</p>
<empty-line/>
<p>Предоставив изначальную ложь - в противовес первородному греху в Библии, - герой Жервеза теперь имеет все возможности для утверждения основных догматов религии. По мере того как распространяются новости о его рассказе о загробной жизни (рассказанном умирающей матери), толпы людей собираются, чтобы получить дополнительные подробности о его уникальном знании. Он выходит к толпе, вооруженный двумя коробками из-под пиццы, в которых записаны правила, которым люди должны следовать, если хотят попасть в загробный мир (очевидная комедийная аналогия со скрижалями Моисея, на которых были начертаны Десять заповедей). Когда зрители засыпают его подробными вопросами, он на месте дает обманчивые ответы (например, что на небе есть человек, который следит за всеми вашими поступками). И снова важно отметить, что он - единственный человек в мире, способный лгать. Следовательно, все полностью и безоговорочно принимают его выдуманную историю. Вот и все, друзья. Комедийная, но проницательная интерпретация того, как зародилась религия.</p>
<p>Насколько нам известно, люди - единственный вид, который испытывает экзистенциальный стресс, связанный с осознанием своей смертности. В своей книге "Почему зебры не болеют язвами" Роберт Сапольски рассказывает о непосредственности стрессовой реакции, которую обычно испытывают животные. 9 Зебра не задумывается об экзистенциальных сложностях, связанных с тем, что в африканской саванне ее окружает множество опасных хищников. Она занимается своими повседневными делами и активирует реакцию бегства только в случае угрозы. К несчастью для нас, людей, обратная сторона нашего большого мозга - способность размышлять над уродливыми истинами, которые кроются в нашем недалеком будущем. Конечно, никакое будущее не может быть столь тревожным, как осознание того, что человек в конце концов уйдет из жизни. Если вы страдаете от повышенного уровня холестерина, врач может прописать вам один из нескольких статинов для контроля липидного профиля. Однако не существует таблеток, которые можно принять, чтобы стать бессмертным или воссоединиться с умершими близкими. Возможно, у нас нет физической таблетки от смертности, но экзистенциальная/духовная таблетка уже существует. Она называется религией.</p>
<p>В своем бестселлере 2002 года "Почему люди верят в странные вещи" Майкл Шермер утверждает, что люди ищут закономерности. 10 Другими словами, у нас есть врожденная потребность, возможно, как побочный продукт нашего развитого интеллекта, выявлять закономерности как средство приписывания миру смысла. Во многих случаях эти закономерности иллюзорны, но, тем не менее, они успокаивают нас, поскольку мир становится более понятным, когда он кажется менее случайным. Один мой хороший друг недавно поделился со мной анекдотом, который весьма красноречиво говорит о врожденной потребности искать смысл в закономерностях. Недавно ему приснился старый друг, которого он не видел много лет. Через день или два он столкнулся с ним в месте, которое показалось ему крайне маловероятным для такой случайной встречи. Он предположил, что здесь действуют какие-то космические силы, ведь как иначе могла возникнуть такая реальность? Он не смог подсчитать, сколько раз ему снился знакомый человек, с которым он не сталкивался вскоре после этого.</p>
<p>Ошибка принятия решения моей подруги - это как раз тот механизм, с помощью которого люди верят, что их молитвы услышаны. Предположим, что в течение года женщина молится о тысяче различных исходов, один из которых наступает. Аллилуйя! Видимо, Бог ответил на ее молитву, хотя остальные 999 молитв Он, очевидно, проигнорировал. Это похоже на то, что "дождь всегда идет, когда я забываю взять с собой зонтик". Предположим, что это событие произошло пять раз. Мозг кодирует каждый из этих случаев как инстанцию этого события. Однако есть еще три релевантных события, которые игнорируются: (1) случаи, когда шел дождь и у меня был зонтик; (2) случаи, когда дождя не было и у меня был зонтик; (3) случаи, когда дождя не было и у меня не было зонтика. После того как все четыре возможных события учтены, частота исходного события предстает в правильной перспективе.</p>
<p>Прогнозисты, в том числе и те, кто предлагает религиозные пророчества, пользуются безграничной способностью человеческого разума выявлять закономерности в случайных событиях. Одна из моих тетушек по отцовской линии известна своей способностью "видеть" будущее, читая пятна от кофе, оставленные в вашей чашке, - эта практика известна как тассеография. К ее чтению прислушиваются с готовностью, подобно тому, как католические верующие могут зависеть от последнего слога Папы. Она произносит необычайно бессмысленные и общие фразы, такие как "Я вижу радостное событие в вашем будущем". Если человек страдает запором, то хорошее опорожнение кишечника может быть радостным событием. Если любимая футбольная команда выиграет свой следующий матч, это может быть радостным событием. Если пара займется сексом в ближайшие день-два после того, как несколько недель обходилась без физической близости, это может быть радостным событием. Существует бесконечное количество способов , с помощью которых ее "предсказания" могут сбыться. Она никогда не предсказывала, что вы получите повышение по службе с 15-процентным увеличением зарплаты, для чего придется переехать в Атланту. Конкретность - это действительно враг экстрасенсов. На случай, если у читателей возникнет соблазн подумать, что вера в подобные сказки - безобидное занятие, напомню, что Нэнси Рейган консультировалась с астрологом перед принятием некоторых решений своего мужа (президента Рональда Рейгана), как и военные правители в прошлом.</p>
<p>Экзистенциальная озабоченность нашей смертностью в сочетании с нашим стремлением искать космологический смысл через выявление великих закономерностей гарантирует, что религия всегда будет оставаться частью человеческого бытия. 11 Интеллект и образование - единственные эффективные средства против религиозной индоктринации. За последние восемь десятилетий исследования неоднократно выявляли отрицательную корреляцию между интеллектом и религиозностью людей. Эта отрицательная связь сохраняется и на уровне наций; то есть существует отрицательная корреляция между религиозностью наций и их национальными показателями интеллекта. Академики составляют, пожалуй, наименее религиозную профессиональную группу, что опять же отражает отрицательную корреляцию между интеллектом и религиозностью (в силу высоких показателей IQ у академиков). Наконец, чем более выдающейся является группа ученых, тем меньше вероятность того, что они религиозны. 12 Даже внутри академических кругов можно различить уровни религиозности в зависимости от научной известности. В общем, Бог будет продолжать играть важную роль в делах человечества, но не потому, что Он действительно существует, а скорее потому, что Он будет продолжать существовать в умах бесчисленного количества людей.</p>
<empty-line/>
<p>ПРОПАГАНДА РЕЛИГИИ С ПОМОЩЬЮ ДАРВИНОВСКИХ ИНСТРУМЕНТОВ</p>
<p>Недавно я смотрел телевизионную передачу (рекламный ролик?) апостола Дона Стюарта. Он обещает зрителям, что его "Зеленый платок процветания" (GPH; слоган на его сайте - "Дар надежды") может быть использован как средство для того, чтобы ваши молитвы были услышаны. Я точно не знаю, как происходит процесс, но апостол Стюарт пришлет вам GPH, который он лично благословил и помазал. Этот жетон служит божественным средством, с помощью которого ваши молитвы исполняются. У него даже есть несколько свидетельств, подтверждающих, что GPH работает. Эта уловка является частью духовного движения, известного как теология процветания. Общая идея заключается в том, что Бог желает вознаградить тех, кто верит в Него; молитесь Богу, и Он вознаградит вашу веру, ответив на ваши молитвы. Я всегда мечтал переехать в Южную Калифорнию, и мне очень интересно, может ли GPH послужить мне билетом в "землю обетованную". Не кто иной, как преподобный Пэт Робертсон (Клуб 700), провозгласил, что этот принцип известен как Закон взаимности. Дайте Богу, и Он воздаст вам, - это самая божественная инсталляция правила "отдачи за отдачу". Разумеется, подобные сделки заключаются не только с христианскими телеангелами. Афера мутирует в несколько других вариантов, и все они одинаково яростно пытаются выманить деньги у наивных и доверчивых людей.</p>
<p>Религиозные мошенничества, такие как совершенные Международной церковью "Великие служения" и Баптистским фондом Аризоны, каждый из которых привел к хищению более 500 миллионов долларов, являются чрезвычайно привлекательными схемами Понци. 13 Мошенники полагаются на несколько дарвиновских механизмов, чтобы завлечь доверчивых прихожан. Во-первых, мошенничество происходит среди членов своей группы, что вызывает у людей врожденное коалиционное мышление (мы против них). Посторонние люди могут быть нечестными и не заслуживающими доверия, но наша церковная община состоит из честных людей, которым мы можем доверять. В итоге люди с большим доверием относятся к членам своей группы и с большим подозрением - к своим коллегам из других групп. Наивысшим источником доверия является лидер ингруппы - не священник, а сам Бог: "Блаженны все, уповающие на Него" (Псалом 2:12). Многие мошенничества, основанные на религиозном родстве, опираются на склонность прихожан к доверию в этом религиозном контексте. Другими словами, все когнитивные и аффективные защитные механизмы ослабляются, а то и вовсе снимаются, позволяя шарлатану наброситься на беззащитных людей. Второй способ, с помощью которого мошенники узурпируют дарвиновский принцип, - это повествование о взаимности, о котором говорилось в предыдущем параграфе. Схема Понци Greater Ministries International Church часто ссылалась на фразу из Евангелия от Луки 6:38: "Дайте, и дано будет вам". Эволюционно устойчивая стратегия "синица в руках" была переделана под религиозный эдикт, а затем использована для обмана верующих.</p>
<p>В ПОИСКАХ ИСТИННОЙ РЕЛИГИИ:</p>
<empty-line/>
<p>ПОИСКИ ИНОПЛАНЕТЯНИНА</p>
<p>Существует около десяти тысяч документально подтвержденных религий. 14 В некоторых вопросах религиозные доктрины имеют много общего, но в других они полностью противоречат друг другу. Очевидно, что если все десять тысяч религий провозглашают себя Истиной, но при этом противоречат друг другу по бесконечным вопросам, то кто-то должен ошибаться или, возможно, даже лгать. Когда я обращаюсь к религиозным верующим с просьбой разрешить эту загадку, они обычно смотрят на меня с отвращением и недоверием и отвечают следующим образом: "Моя религия - это открытая истина. Вот откуда я знаю, что моя религия - правильная!" Понятно. Логика "я прав, потому что я прав" неопровержима. Браво. Я предполагаю, что те, кто предлагает такой ответ, пропустили занятия по философии, на которых обсуждались тавтологии и круговые рассуждения.</p>
<p>Предположим на минуту, что мистер Юпитер, инопланетянин, решил переселиться на Землю. Очень быстро он осознает, что религия - очень мощный элемент человеческого опыта. Желая интегрироваться в человеческий плавильный котел, он решает пройтись по магазинам в надежде найти единственную истинную религию среди десяти тысяч существующих. Будучи в высшей степени рациональным существом (вспомните мистера Спока из "Звездного пути"), он решает в качестве первого шага найти ответы на некоторые фундаментальные вопросы. Он начинает с основных вопросов, связанных с питанием: можно ли ему пить алкоголь (он любит красное вино), есть крабовое мясо, коктейль из креветок или тонко нарезанное прошутто? Он с удивлением обнаруживает, что на каждый вопрос можно получить разный ответ в зависимости от того, кто является истинным Богом. Он задает несколько вопросов о сексуальности и романтических отношениях, в том числе о том, допустимо ли мастурбировать, разрешен ли секс до брака, на каком количестве жен он может жениться, как легко он может развестись (если вообще может) и какое наказание (если оно есть) предусмотрено за гомосексуальность (например, если предположить, что его сын окажется геем). Мистер Юпитер приходит в крайнее замешательство, потому что на каждый вопрос опять же можно получить разный ответ в зависимости от того, кто является истинным Богом. Затем он переходит к расспросам о религиозных предписаниях, касающихся определенных ежедневных действий . Можно ли ему слушать музыку? Разрешается ли ему включать телевизор, компьютер или DVD-плеер в субботу? Если у него развивается бактериальная пневмония, разрешается ли ему принимать лекарства по рецепту? Если он найдет симпатичную землянку для женитьбы, существуют ли божественные правила относительно того, как она должна одеваться? Если у них появятся дети, будет ли божественным предписанием, чтобы их дети были обрезаны? С тех пор как мистер Юпитер прибыл на Землю, он полюбил итальянские кожаные туфли. Можно ли ему всегда носить их или есть дни, когда ему это запрещено? Когда он собирается молиться, должен ли он помнить о своем положении относительно кардинальных координат? Недавно он посмотрел эпизод сериала Miami Ink и решил, что было бы забавно сделать татуировку. Можно ли это сделать? Начав работать в NASA, он обнаружил, что некоторые его коллеги пытаются саботировать его карьерный рост. Должен ли он отомстить в равной степени или подставить другую щеку? И снова ответ на каждый вопрос зависит от того, кто является истинным Богом.</p>
<p>Обратившись к некоторым мирским проблемам и оставшись в полном замешательстве, мистер Юпитер решает сосредоточиться на теологических вопросах. Конечно, именно здесь религиозные заповеди могут привести к сближению различных систем верований. Он начинает, пожалуй, с самого фундаментального теологического вопроса: Существует ли только один истинный Бог или их несколько? Считаются ли божественными солнце, луна, конкретные реки или животные? Ожидаем ли мы первого пришествия Мессии или он уже явил себя? Есть ли у Бога личный наместник на Земле, который представляет Его интересы? Населены ли другие планеты душами? Являются ли паломничества обязанностью, предписанной Богом? Следует ли обращать людей других вероисповеданий в единую истинную веру? Является ли эволюция научным фактом или это согласованный заговор (вероятно, атеистов), чтобы отвергнуть существование единого истинного Бога, творца Вселенной? Ответ на каждый вопрос полностью зависит от того, кто такой истинный Бог.</p>
<p>В последней попытке мистер Юпитер решает обратиться к самому фундаментальному экзистенциальному вопросу, который, как я утверждал, является ключевым дарвиновским фактором веры людей в религию: нашему страху перед смертностью. Мистер Юпитер решает задать ряд вопросов, касающихся смерти, чтобы выяснить, могут ли различные религиозные повествования хотя бы прийти к согласию по этому вопросу жизни и смерти (в буквальном смысле). Может ли он совершить самоубийство, если его жизнь станет невыносимой? Попадет ли он за это в ад? И вообще, существует ли ад на самом деле? Существует ли вероятность реинкарнации? Мистеру Юпитеру не нравится мысль о том, что его любимые умершие предки гниют в чистилище. Может ли он купить индульгенции, которые ускорят их попадание в рай? Стоит ли ему откладывать деньги на пенсию или Армагеддон уже близок? 2012 год, говорите? Если он решит, что все религии - полная ерунда, и станет атеистом, гарантирует ли он себе попадание в ад (при условии, что единственный истинный Бог существует, конечно)? Готовясь принять окончательное решение, он задается вопросом, насколько легко или трудно будет присоединиться к выбранной им религии и каковы будут последствия (если таковые будут), если однажды он решит покинуть выбранную религию (вероотступничество). Мистер Юпитер с ужасом обнаруживает, что ответ на любой из этих вопросов снова полностью зависит от того, кто является истинным Богом. Похоже, что и дьявол, и Бог кроются в деталях!</p>
<p>11 января 2010 года я опубликовал в своем блоге Psychology Today статью под названием "Поиск единственной истинной религии может сбить с толку". В статье я привел множество примеров, о которых говорилось выше. Из более чем 2400 читателей, которые до сих пор читали эту статью, ни один не представил опровержения вопиющих противоречий, которые я перечислил. Один очень религиозный человек написал мне личное письмо, в котором признался, что, увидев запредельную случайность и противоречивость религиозных указов, он может понять, как можно усомниться в существовании Бога. Но это не заставило его усомниться в собственной системе верований. Нефальсифицируемость религии снова показывает свою уродливую голову.</p>
<empty-line/>
<p>МЕЧТА МАРКЕТОЛОГА, НО КОШМАР ЧЕЛОВЕЧЕСТВА</p>
<p>В той мере, в какой религия обладает атрибутами, делающими ее самым "совершенным" товаром из когда-либо придуманных, она действительно является мечтой маркетолога. Это не следует воспринимать как косвенное одобрение мемплекса религии (т. е. набора связанных между собой мемов). Невозможно дать точную историческую оценку, но число погибших в результате религиозных распрей наверняка превышает несколько сотен миллионов. При этом страдания, причиняемые религией, измеряются не только количеством смертей. Религия паразитирует на человеческом разуме самым коварным образом. Она учит людей, что отказ от разума, логики и доказательств похвален. Она инфантилизирует человеческий дух, держа людей в плену суеверий и сказок. Она держит людей в вечном рабстве у небесных диктаторов (по меткому выражению Хитченса). Она превращает близких соседей во врагов (свидетельство тому - гражданская война в Ливане, недавний конфликт на Балканах и межконфессиональное насилие в Ираке). Способность религии вызывать страдания поистине безгранична. Конечно, религия может побуждать людей к нравственному, альтруистическому и доброму поведению, однако, как неоднократно отмечал Хитченс, каждый такой поступок в равной степени доступен и атеисту. На самом деле, я бы пошел гораздо дальше Хитченса, утверждая, что атеист, совершающий поступок великой чистоты, неизмеримо благочестивее религиозного человека, который совершает тот же поступок, потому что его религиозный нарратив предписывает ему это делать.</p>
<empty-line/>
<p>Я начал этот раздел с утверждения, что религия "решает" проблему смертности, которая надвигается в каком-то далеком будущем. Однако иногда людям приходится сталкиваться со своей смертностью раньше, чем ожидалось. Представьте себе маленького ребенка, больного лейкемией, или молодую мать, заболевшую раком груди. Наступает отчаяние, когда все источники надежды исчезают. Это создает невероятно благодатную почву для распространителей медицинского шарлатанства, о чем я расскажу далее.</p>
<p>МЕДИЦИНСКОЕ ШАРЛАТАНСТВО КАК РЕЛИГИОЗНЫЕ УБЕЖДЕНИЯ</p>
<p>Свидетели Иеговы придерживаются строгих религиозных предписаний, запрещающих переливание крови. Соответственно, детям этой веры, заболевшим лейкемией, гарантирован смертный приговор. Некоторые приверженцы христианской науки отказываются от медицинского лечения своих детей, поскольку считают, что такие вопросы должны находиться в руках Бога. Они ищут исцеления с помощью молитв. Обратите внимание на силу религиозного мемплекса. Он может перекрыть некоторые из наших самых основных дарвиновских побуждений, а именно выжить и защитить своих сородичей. Медицинское шарлатанство не обязательно коренится в какой-либо конкретной религиозной традиции, хотя центральные постулаты обычно принимают форму неискоренимой горячей веры (например, "ароматерапия работает - и точка"). Как и многие религиозные люди, приверженцы того или иного шарлатанства не склонны к тому, чтобы их системы убеждений подвергались проверке. Эффективность шарлатанства считается истинной, как истинность религиозной доктрины. Не нужно беспокоиться о научной проверке. Верьте. Это работает!</p>
<p>В 2007 году американцы потратили 33,9 миллиарда долларов на товары и услуги, относящиеся к различным направлениям комплементарной и альтернативной медицины. 15 В данном исследовании учитывались только более "авторитетные" варианты CAM; реальная цифра в долларах значительно выше последней оценки. Я вкратце расскажу о двух примерах такого шарлатанства - браслете Q-Ray и терапевтическом прикосновении, хотя существует бесчисленное множество других форм медицинского шарлатанства. Браслет Q-Ray продается как форма альтернативной медицинской терапии, основанной на ионах и энергетических потоках. Его продают как лекарство от всех видов болезней, одна из которых заключается в том, что он уменьшает боли в теле благодаря балансировке энергетических потоков (инь и ян). Группа ученых проверила это утверждение, проведя необходимый научный эксперимент, чтобы определить, будет ли уменьшение боли (если таковая будет) благодаря браслету Q-Ray больше, чем эффект плацебо (измеряемый тем, что участники носят браслет "плацебо"). Неудивительно, что браслет Q-Ray дал снижение боли, эквивалентное эффекту плацебо (то есть он не работает). 16 Этого должно быть достаточно, чтобы продемонстрировать, что данный продукт является полным шарлатанством, как это было бы сделано, если бы проверялась эффективность лекарства, прошедшего проверку FDA. Однако приверженцы Q-Ray придумали множество нелепостей, чтобы объяснить научные результаты. Мне больше всего нравится, что браслет может действовать только на тех, кто верит в энергетические потоки, и что научные испытания его эффективности изменяют энергетические потоки. Якобы недоверчивые ученые и участники эксперимента посылают браслету "плохие вибрации", и это сводит на нет его чудодейственные эффекты.</p>
<p>В 1998 году Эмили Роза, одиннадцатилетняя девочка, стала самым молодым человеком, опубликовавшим статью в журнале Американской медицинской ассоциации. Она слышала о терапевтическом прикосновении (ТП) - практике, в которой целители, использующие прикосновения, могут создавать успокаивающие энергетические поля, просто наведя руки на больные или болезненные участки тела пациентов. В рамках своего научного проекта в четвертом классе Роза придумала простой, но умный эксперимент, чтобы проверить одно из главных утверждений ТТ. Целители просовывали руки через перегородку, после чего Эмили помещала свою руку либо над правой, либо над левой рукой целителя и просила их определить местоположение ее энергетического поля (то есть сказать, над какой рукой - правой или левой - она находится). Путем случайного угадывания можно было получить базовую оценку в 50 процентов правильных ответов. В эксперименте участвовал 21 целитель с опытом ТТ от одного года до двадцати семи лет. Из 280 попыток целители получили 44 процента правильных ответов, что даже ниже, чем можно было бы ожидать от случайности! Как уже упоминалось в этом обсуждении, на сайте был поднят типичный шум, когда опровергается подобная чепуха, в том числе утверждение, что такие альтернативные процедуры работают только на тех, кто верит, и что условия эксперимента по своей сути мешают процедуре. С точки зрения логики, такое шарлатанство невозможно фальсифицировать, что является основополагающим принципом науки (принцип фальсификации Карла Поппера).</p>
<p>Важный урок, который можно извлечь из эксперимента Розы, заключается в том, что он наглядно демонстрирует демократические принципы, присущие научному методу. Любой человек, включая одиннадцатилетнего ребенка, может принять участие в научной деятельности. В отличие от религиозных "истин", здесь нет аргументов от авторитета ("я - раввин, священник или имам, а значит, знаю мысли Бога"). К сожалению, эти "альтернативные" методы лечения, будь то ТТ или бесконечные другие медицинские шарлатанства, привлекательны тем, что играют на самом главном дарвиновском инстинкте людей - отчаянной потребности выжить. Некоторые из вас, возможно, помнят, как комик Энди Кауфман отправился на Филиппины, чтобы сделать "экстрасенсорную операцию" в качестве последней попытки удалить раковые опухоли из своего тела. Вскоре после возвращения из поездки Кауфман скончался от болезни. (Заинтересованные читатели должны посетить сайт http://quackwatch.org/, поскольку он является невероятно богатым источником информации о мошеннических медицинских практиках). 17</p>
<p>Напомним, что адаптации возникают либо в результате естественного отбора (выживание), либо в результате полового отбора (спаривание). В то время как религия и медицинское шарлатанство в основном удовлетворяют наше глубоко укоренившееся желание выжить (возможно, в качестве бессмертных существ), я перехожу к одной из форм распространения надежды, которая удовлетворяет наше относительное положение на брачном рынке. Она уверяет нас, что все мы одинаково красивы и желанны в своих уникальных проявлениях.</p>
<empty-line/>
<p>КРАСОТА - ЭТО СОЦИАЛЬНАЯ КОНСТРУКЦИЯ</p>
<p>Кампания Dove "За настоящую красоту" пользуется большим успехом на протяжении последних пяти лет. Основная тема кампании заключается в том, что красота - это социальная конструкция, и поэтому универсальных критериев красоты не существует. Возвышающее послание работает следующим образом: Возможно, у вас не идеальное лицо или тело. Не стоит беспокоиться, метрики красоты произвольны, а значит, вы прекрасны в своей уникальности. Это прекрасное сообщение с точки зрения защиты хрупкой самооценки потенциальных клиентов. Очевидно, что обнадеживающие послания работают в самых разных ситуациях. В конце концов, Барак Обама стал президентом США и получил Нобелевскую премию мира в определенной степени благодаря своему посланию надежды (одна из его книг носит меткое название "Дерзость надежды"). Французский император Наполеон Бонапарт прекрасно сказал: "Лидер - это торговец надеждой". Однако подобные послания редко опираются на какую-либо объективную реальность. Универсальные показатели желательности существуют, и они не являются произвольными социальными конструкциями. При прочих равных условиях мужчины с высоким статусом предпочтительнее безработных дворников. Молодые женщины, как правило, предпочтительнее своих постменопаузальных коллег. Высокие и атлетически сложенные мужчины с выразительными чертами лица считаются более привлекательными, чем низкорослые, полноватые, грушевидные. Женщины с большими глазами, симметричным лицом и чистой кожей считаются более красивыми, чем те, у кого асимметричное лицо, глаза-бусинки и шрамы от акне. Мужчины с глубоким и хриплым голосом считаются более сексуальными, чем те, у кого высокий носовой тембр. Женщины с жировыми отложениями во всех нужных местах (например, Скарлетт Йоханссон) считаются более сексуальными, чем восточногерманские пловчихи советской эпохи (у которых был исключительно маскулинный тип тела). Возможно, вам будет неприятно читать эти слова, но это банальная правда. Конечно, рекламодатели продают нам надежду. Они не занимаются тем, что сообщают нам уродливые истины. Они убеждают нас в том, что все мы одинаково красивы и по-своему уникальны и неповторимы. Эту двуличность хорошо передал Чарльз Х. Ревсон, основатель компании Revlon, который, как известно, сказал в 1975 году: "На фабрике мы производим косметику, в магазине мы продаем надежду" 18.</p>
<p>Книга Наоми Вульф "Миф красоты", опубликованная в 1991 году, имела огромный успех. В ней Вульф утверждает, что универсального стандарта красоты не существует. Скорее, миф о красоте - это последняя попытка патриархата сохранить контроль над женщинами, "заставляя" их зацикливаться на своей внешности и придерживаться произвольных стандартов красоты. Это порождает неуверенность в себе у женщин, которые должны участвовать в бесконечном цикле внутриполовой конкуренции, что позволяет патриархату сохранять контроль над женским населением. Это заговорщицкое послание, безусловно, вселяет надежду во многих женщин, которые в противном случае не могли бы придерживаться так называемых патриархальных универсальных критериев красоты. Но, увы, это иллюзорная позиция, полностью оторванная от реальности.</p>
<p>Повторим банальную истину: универсальные маркеры красоты действительно существуют. 19 Хотя люди влюбляются в мужчин и женщин всех форм и размеров, ученым еще не удалось обнаружить ни одной культуры, в которой асимметричные люди считались бы более привлекательными, чем их симметричные собратья. Когда человеку показывают фотографии людей разных рас, он практически полностью соглашается с тем, кто считается красивым. Люди - например, яномамо, живущие в глубинах Амазонки, - которые, возможно, не сталкивались с изображениями западных СМИ, полностью согласятся с жителями Нью-Йорка в том, кто считается красивым. Младенцы, находящиеся на этапе досоциализационного развития, будут дольше всех смотреть на самое красивое лицо среди большего количества фотографий лиц. 20 Трудно утверждать, что младенцы социализируются в этом предпочтении, когда однозначно известно, что они еще не обладают когнитивными способностями, чтобы быть социализированными. Культурные артефакты, насчитывающие тысячи лет и происходящие из самых разных культур, дают схожие описания женской красоты (чистая кожа, большие глаза, пышные волосы, симметричное лицо). Не случайно одни и те же универсальные стандарты красоты существуют в разных культурах и в разные эпохи, и не случайно центр удовольствия в мозге мужчин (ядро аккумбенса) активизируется, когда им показывают изображения красивых женских лиц. 21</p>
<p>Означает ли это, что культура не имеет значения, когда речь идет об определении красоты? Ритуалы наведения красоты в разных странах мира необычайно отличаются друг от друга. Женщины Сурма и Мурси в Эфиопии носят большие пластины для губ ; женщины Карени и Падаунг в Мьянме занимаются удлинением шеи; женщины Нив и Йоруба в Нигерии наносят шрамы на тело; китайские женщины исторически занимаются связыванием ног. То, что многие аспекты красоты являются социально обусловленными, ничего не говорит о том, что многие другие действительно имеют универсальное определение. Губные пластины могут быть культурно-специфическим маркером красоты. А вот красота, связанная с симметрией лица, - нет.</p>
<p>Некоторые утверждают, что повышенное внимание к внешности женщин - это специфическая для данной культуры сексистская практика, так как в других культурах мужчины участвуют в обширных обрядах украшения. Мужчины племени Водаабе (Западная Африка) представляют, пожалуй, самый красочный и яркий пример такого обряда, являющегося неотъемлемым элементом фестиваля Geerewol. 22 Мужчины племени маори исторически татуируют свои лица, а мужчины Папуа - Новой Гвинеи занимаются скарификацией тела (в качестве обряда инициации). То, что мужчины украшают себя, вряд ли удивительно (например, рост числа метросексуалов в современных западных обществах); однако это нисколько не умаляет того факта, что во всех известных обществах большее внимание уделяется женской красоте. Кстати, во многих случаях мужские ритуалы "украшательства" на самом деле не связаны с эстетической красотой, а, напротив, могут свидетельствовать о статусе воина, ритуале перехода в мужское достоинство и так далее. В этом смысле ритуал сигнализирует о чертах, ценимых женщинами, таких как более высокий социальный статус, а не просто служит метрикой эстетической красоты.</p>
<p>Мантра "красота - это социальная конструкция" вселяет надежду, что она поможет нам избавиться от эстетической неуверенности. Однако люди поддаются бесконечным другим формам сомнений в себе. Найду ли я свою вторую половинку? Буду ли я хорошим родителем? Хороший ли я любовник? Существует ли рецепт, как иметь больше друзей, лучший секс, более высокооплачиваемую работу и преуспеть в качестве финансового трейдера? С уверенностью, равносильной религиозному фанатизму, гуру самопомощи обещают верующим потребителям, что все их жизненные проблемы будут решены, если только они купят их книги.</p>
<empty-line/>
<p>МОЛЕНИЕ НА АЛТАРЬ ГУРУ САМОПОМОЩИ</p>
<p>Стюарт Смолли, которого играет недавно избранный сенатор от штата Миннесота Эл Франкен, был постоянным персонажем шоу Saturday Night Live, печально известным своей зависимостью от программ "Двенадцать шагов" и связанных с ними мантр самоутверждения. Комедия 2008 года "Продвижение", главные роли в которой исполнили Шонн Уильям Скотт и Джон Си Рейли, повествует о борьбе двух мужчин, претендующих на одно и то же повышение в качестве менеджеров скоро открывающегося супермаркета. На протяжении всего фильма герой Рейли слушает кассету с самопомощью, в которой рассказываются банальные вещи. Эти два примера весьма показательны, поскольку демонстрируют, до какой степени мантры самопомощи проникли в сознание американцев.</p>
<p>Книги по самосовершенствованию - один из самых успешных книжных жанров. Только в 2003 году было опубликовано около четырех тысяч книг по самопомощи. 23 В целом потребители обладают ненасытным аппетитом в стремлении к самосовершенствованию (по оценкам, 12 миллиардов долларов в 2008 году) 24 и достижению хорошего самочувствия (по оценкам, 1 триллион долларов в 20 1 0 году) 25 Все эти разнообразные продукты "надежды" обещают конкретные решения универсальных проблем эволюционного значения (как и колонки советов, что объясняет их популярность). Вопреки предписанию Абрахама Маслоу о том, что воплощением всех человеческих потребностей является самоактуализация, большинство книг по самопомощи, похоже, не продают решения для того, чтобы стать более самоактуализированными существами. Скорее, они в подавляющем большинстве сосредоточены на четырех ключевых дарвиновских метапотребностях, о которых я уже неоднократно упоминал, а именно: выживание, спаривание, родственные связи и взаимность. Примерами таких книг являются:</p>
<p>Вечная женственность</p>
<p>Мужская менопауза</p>
<p>Red-Hot Monogamy: Заставьте ваш брак шипеть</p>
<p>Как заниматься любовью с одним и тем же человеком всю жизнь и при этом любить его</p>
<p>Оргазм каждый день, каждый день, каждый раз: женское руководство по сексуальному наслаждению</p>
<p>Станьте собственной свахой: 8 простых шагов для привлечения идеальной пары</p>
<p>Толстый! И что? Потому что вы не должны извиняться за свой размер</p>
<p>Решение диеты Бека: Научите свой мозг думать как худой человек</p>
<p>Eat Right 4 Your Type: The Individualized Diet Solution to Staying Healthy, Living Longer &amp; Achieving Your Ideal Weight</p>
<p>Новая родительская сила!</p>
<p>1-2-3 Магия: Эффективная дисциплина для детей 2-12 лет</p>
<p>Как завоевывать друзей и оказывать влияние на людей</p>
<p>Думай и богатей</p>
<p>Секрет</p>
<p>Закон притяжения</p>
<p>Первые две книги обещают вечную женственность и мужественность, соответственно. Нет нужды говорить, что это обещание невыполнимо, но поскольку оно отвечает нашей отчаянной потребности оставаться жизнеспособными и молодыми, мы готовы отстраниться от реальности. Вечная женственность/мужественность равносильна обещанию бессмертия, предлагаемому в бесконечных религиозных повествованиях. Следующие две книги посвящены секретам поддержания сексуального возбуждения в длительных моногамных отношениях. Эффект Кулиджа - это ярко выраженная склонность самцов различных видов (включая людей) к сексуальному разнообразию. Это не означает, что женщины также не стремятся к некоторому сексуальному разнообразию, как и то, что мужчины не способны на моральное самообладание, чтобы оставаться верными своим моногамным союзам. Однако это означает, что острота ощущений, присущая началу сексуальных отношений, не может сохраняться вечно. Когда Уилта Чемберлена спросили о его сексуальных подвигах, он, по слухам, переспал с двадцатью тысячами женщин (я посчитал, и мне кажется крайне маловероятным, что он мог достичь такого числа), ответил, что нужно быть гораздо большим мужчиной, чтобы спать с одной и той же женщиной двадцать тысяч раз, чем чтобы спать с двадцатью тысячами женщин. Я полагаю, что он имел в виду это как моральное осуждение своих сексуальных завоеваний и, следовательно, потворствовал достоинствам моногамии. Однако мне кажется, что он передавал более глубокий подсознательный смысл. В частности, способность испытывать сексуальное возбуждение от одной и той же женщины двадцать тысяч раз говорит о том, что вы настоящий жеребец, поскольку эффект Кулиджа предсказал бы пресыщение на гораздо более ранней стадии (а значит, и поиск новых партнерш). Кстати, Ashley Madison - это онлайн-сервис знакомств, ориентированный на женатых людей, желающих краткосрочных сексуальных связей вне брака. Один из их фирменных слоганов - "Когда моногамия становится монотонией".</p>
<p>Следующие две книги посвящены двум столь же невыполнимым обещаниям, связанным с браком. Все научные исследования, посвященные женской сексуальности, признают, что женщины крайне редко испытывают оргазм при каждом интимном контакте. На самом деле, значительное число женщин страдают аноргазмией (от 5 до 10 процентов всех женщин), а треть женщин неспособна (или редко способна) испытывать оргазм исключительно во время полового акта (для достижения оргазма необходима ручная и/или оральная стимуляция клитора). 26 Поэтому любая книга, обещающая бесконечные ежедневные оргазмы, вызывает подозрение. Учитывая количество одиноких людей, ищущих любовь, или тех, кто мучается в несчастливых союзах, книга, в которой содержится восьмиступенчатая программа поиска идеальной второй половинки, кажется настоящим спасением. Тем не менее, это сомнительное предложение, поскольку, скорее всего, не существует общих рецептов (не говоря уже о восьми) для поиска так называемой идеальной пары. Для безработного мужчины-уборщика, который последний раз работал в 2002 году и который к тому же физически непривлекателен и обладает скучным характером, идеальной парой может стать любая женщина, которой понравится его компания. Однако у высокого нейрохирурга, обладающего красноречием Мартина Лютера Кинга-младшего и внешностью Брэда Питта, есть гораздо более широкое поле для выбора. Тем не менее, хотя универсальные брачные предпочтения действительно существуют, наши идиосинкразические реалии (например, наша собственная брачная ценность) делают так, что "идеальную пару" можно определить бесконечным числом способов. Более того, выбор пары (и любовь) - это, как правило, компенсаторный процесс. Другими словами, мужчина может быть невысоким, но он может компенсировать это другими ценными качествами (например, высоким статусом и чувством юмора). Аналогичным образом, существует множество элементов, которые мужчины используют при оценке женщин как потенциальных партнеров. Женщина может компенсировать свою заурядную внешность другими ценными качествами (например, добротой и магнетическим обаянием). В конце концов, влюбленность всегда будет содержать элемент загадки, поскольку мы не всегда выбираем самую красивую женщину или мужчину, стоящего на вершине социальной иерархии.</p>
<p>Тем не менее, не так давно я смотрел документальный фильм о "принятии жира", в котором женщина с патологическим ожирением (вероятно, более четырехсот фунтов) заявляла , что мужчины отвергают ее на многочисленных мероприятиях по знакомству, которые она посещала, из-за дискриминации. По-видимому, она считала, что мужчины "социализированы" и предпочитают "худой идеал", и, как правило, они не способны увидеть ее внутреннюю красоту. В момент неповиновения она вновь заявила, что имеет право быть любимой. Такое "про-жирное" самоутверждение воплощает главную идею следующей книги в этом списке - "Толстая! И что? Because You Don't Have to Apologize for Your Size, а также таких организаций, как National Association to Advance Fat Acceptance. 27 Невероятно, но некоторые женщины с избыточным весом не приемлют мужчин, которые являются так называемыми поклонниками жира, поскольку считают оскорбительным, что такие мужчины ценят их только из-за их больших размеров. Если мужчину не привлекает женщина с избыточным весом, он дискриминирует ее. Если же ему особенно нравятся женщины с лишним весом, то он объективизирует их жир! Говоря словами шотландского поэта сэра Вальтера Скотта, "О, какую запутанную паутину мы плетем, когда сначала пытаемся обмануть". Чтобы меня не обвинили в "похудании", читатель должен знать, что я борюсь со своим весом на протяжении последних двух десятилетий (временами вес превышал пятьдесят фунтов).</p>
<p>Около 95 процентов людей терпят неудачу в своих долгосрочных попытках сесть на диету. Диета сложна тем, что требует от нас противостоять дарвиновскому влечению, которое практически невозможно умерить: нашей любви к еде. Когда сталкивается с такой сложной задачей, книги по самопомощи при диетах дают необходимые обнадеживающие сигналы, которые сродни религиозному "решению" проблемы смертности. Учитывая эпидемию ожирения, поразившую американское общество, люди отчаянно ищут панацею для своих постоянно увеличивающихся талий. Это создает благодатную почву для ниши диетической самопомощи. Реальность такова, что человек будет терять вес, если количество затраченной энергии будет превышать количество поступившей. Уравнение гомеостатики очень простое. Конечно, индивидуальные различия влияют на то, где находится точка безубыточной калорийности. Например, у людей разная базальная скорость метаболизма, отчасти определяемая тем, как действует гормон лептин в их организме. Тем не менее, книги о диетах - это не решение проблемы.</p>
<p>Следующие две книги посвящены родительскому раздражению, которое, очевидно, связано с родственным отбором. Довольно легко убедить неуверенных в себе родителей в существовании оптимального родительского рецепта, поскольку все заботливые родители беспокоятся о своей способности обеспечить своих детей соответствующими видами и количеством заботы, любви и дисциплины. В основе всего этого лежит ошибочное предположение, которое помог распространить педиатр Бенджамин Спок, а именно: даже банальные родительские решения могут оказать глубокое и длительное влияние на жизнь ребенка. Вообще говоря, значение этого источника влияния сильно переоценивается, как красноречиво объясняет Джудит Р. Харрис в своей книге The Nurture Assumption: Почему дети получаются такими, какими они получаются. Более того, если существует несколько непреложных правил хорошего воспитания (например, последовательные формы дисциплины в сочетании с заботой и любовью, открытые линии общения), то волшебных рецептов не существует. Точно так же, как профессора должны приспосабливать свой стиль руководства к идиосинкразическим личностям и потребностям своих аспирантов, хорошие родители признают, что дети - это уникальные личности с особыми родительскими потребностями. Если уж на то пошло, рецепт хорошего воспитания заключается в том, чтобы не применять единую формулу ко всем!</p>
<p>Последние четыре книги обещают больше друзей, больше денег и способность завладеть всем, что вы пожелаете! Таких рецептов не существует. Возьмем, к примеру, бестселлер "Секрет" Ронды Бирн, основанный на принципах теологии Нового Мышления. В основе "секрета" лежит так называемый закон притяжения. По сути, посылая (сознательно или подсознательно) позитивную энергию ("Я верю, что заслуживаю красный Ferrari"), космос/вселенная исполнит ваше желание. Каким-то образом "гуру" этого движения пытаются облачить эту "концепцию" в плащ научной респектабельности, утверждая, что этот процесс основан на здравых принципах квантовой физики. Покойный нобелевский лауреат (в области физики) Ричард Фейнман знаменито сказал: "Думаю, я могу с уверенностью сказать, что никто не понимает квантовую механику" 28. Один из научных гигантов двадцатого века провозгласил, что квантовая физика настолько сложна, что сбивает с толку даже самых искушенных физиков, но каким-то образом гуру нового века поняли ее способность исполнять наши желания!</p>
<p>Книга Стива Салерно "Притворство: как движение самопомощи сделало Америку беспомощной" представляет собой язвительный обвинительный акт в адрес нерегулируемой и во многом мошеннической индустрии самопомощи. Он проницательно отмечает, что в самопомощи есть две основополагающие, а порой и противоречащие друг другу точки опоры: виктимность и расширение возможностей. В одном случае речь идет о том, что некий фактор окружающей среды помешал вам полностью раскрыть свой потенциал. Соответственно, представителей самопомощи призывают рассматривать себя как жертву обстоятельств. В рамках движения за расширение возможностей гуру самопомощи обещают, что ничто не мешает человеку достичь всех своих мечтаний и стремлений (согласно девизу лайф-коуча Энтони Роббинса "Пробуждение гиганта внутри"). Все наши личные цели, очевидно, находятся в пределах нашей досягаемости; единственное требование - найти внутреннюю силу, чтобы идти к ним. Гениальность этого двуединого подхода заключается в том, что он достаточно размыт, чтобы в неудаче при достижении своих целей, после того как вы заплатили непомерные деньги за книги, DVD и семинары по самосовершенствованию, всегда можно было обвинить самого человека и никогда - гуру. Возможно, человек недостаточно усердно работал, чтобы освободиться от своей виктимности, или недостаточно стремился раскрыть свой потенциал. Подобно тому, как Бог никогда не виноват в человеческих бедах и неудачах, мудрец самопомощи точно так же защищен от любых упреков. Неудивительно, что многие гуру самопомощи считаются полубогами среди своих обожаемых поклонников и учеников.</p>
<p>Перед выходом на рынок новые фармацевтические препараты проходят очень строгий процесс одобрения FDA. Потребители должны быть уверены, что лекарство, которое они будут принимать, выполнит обещанное, а также должны быть проинформированы о возможных побочных эффектах. Прокламации самопомощи не подлежат подобному надзору, несмотря на то что во многих случаях такие советы оказываются гораздо более токсичными для жизни человека, чем обычные безрецептурные лекарства. Что позволяет этой ужасной реальности сохраняться, так это отчаянная потребность потребителей держаться за квазирелигиозную веру в то, что лидеры самопомощи обладают всеобъемлющими жизненными секретами, чтобы успокоить их дарвиновские страхи и неуверенность. Человеческая потребность в надежде в конечном итоге служит средством, с помощью которого обманщики увековечивают свои аферы с самопомощью.</p>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Люди страдают от многочисленных страхов, самые сильные из которых связаны с вопросами эволюционного значения, включая проблемы смертности, романтических отношений, сексуальности, воспитания детей, диет, здоровья, статуса и социального влияния. Поэтому неудивительно, что многочисленные торговцы надеждой исторически набросились на эти дарвиновские проблемы и, соответственно, продавали отчаявшемуся поверить населению различные "безотказные" решения. Религия гарантирует нам вечную жизнь. Косметические компании обещают вечную молодость кожи. Мантра "красота - это социальная конструкция" уверяет нас, что все мы одинаково красивы и по-своему уникальны. Медицинские целители нового времени уверяют нас, что обладают окончательными способами лечения. Книги по самопомощи предлагают решения для любого недуга, желания, потребности и нужды. Все эти обещания представляют собой разновидности квазирелигиозных систем верований, и как таковые они легко овладевают человеческим разумом и ужасно трудно искореняются.</p>
<empty-line/>
<p>Глава 9</p>
<p>Ничто так не характеризует человека, как его готовность совершать иррациональные поступки в погоне за феноменально маловероятной выгодой. Именно этот принцип лежит в основе лотерей, знакомств и религии.</p>
<p>-СКОТТ АДАМС,</p>
<empty-line/>
<p>СОЗДАТЕЛЬ КОМИКСА "ДИЛБЕРТ"</p>
<p>Нет никаких доказательств того, что мужчины более рациональны, чем женщины. Оба пола, похоже, одинаково иррациональны.</p>
<p>-АЛЬБЕРТ ЭЛЛИС, АМЕРИКАНСКИЙ ПСИХОЛОГ</p>
<p>Рациональность иррациональности.</p>
<p>-ГЕРМАН КАХН,</p>
<empty-line/>
<p>АМЕРИКАНСКИЙ ЯДЕРНЫЙ СТРАТЕГ И</p>
<empty-line/>
<p>ТОМАС К. ШЕЛЛИНГ,</p>
<empty-line/>
<p>АМЕРИКАНСКИЙ ЭКОНОМИСТ И</p>
<empty-line/>
<p>НОБЕЛЕВСКИЙ ЛАУРЕАТ 2005 ГОДА</p>
<empty-line/>
<p>Если люди - адаптивные существа, сформировавшиеся в результате длительного эволюционного процесса, то почему они совершают многочисленные поступки, которые приводят к пагубным последствиям для них самих и, порой, для окружающих? Почему существует дезадаптивное потребление, или - в более общем смысле - почему люди участвуют в очевидно иррациональном поведении? В качестве примера можно привести небезопасные сексуальные практики, чрезмерный загар, расстройства пищевого поведения, чрезмерное переедание, приводящее к патологическому ожирению, наркоманию и токсикоманию, порнографическую зависимость, компульсивные покупки, патологические азартные игры и "незеленый" образ жизни. Как я уже кратко упоминал в конце главы 1, большинство мер государственной политики исходят из того, что подобные негативные действия объясняются либо плохой социализацией (например, СМИ вызывают расстройства пищевого поведения, либо противоречивой предпосылкой, что СМИ также вызывают детское ожирение) 4 , либо неполной информацией. Научите потребителей вести себя "правильно", и, казалось бы, дезадаптивное поведение будет искоренено. Здесь я демонстрирую ошибочность этой позиции. Например, несмотря на то, что женщины лучше мужчин осведомлены о негативных последствиях загара, они гораздо чаще им занимаются. 5 Этот выбор не связан с недостатком информации. Я покажу, что в большинстве случаев многие виды дезадаптивного поведения обладают ярко выраженной половой спецификой, независимо от культурной среды или периода времени. Мужчины в подавляющем большинстве случаев чаще страдают от патологических азартных игр, порнографической зависимости и других форм чрезмерного риска (например, неосторожного вождения), в то время как женщины составляют большинство пациентов, страдающих от расстройств пищевого поведения, компульсивных покупок и чрезмерного загара. Эти дисфункциональные действия коренятся в адаптивных процессах, которые стали неправильными или плохо настроенными. Таким образом, вопреки мантре социальных конструктивистов о том, что плохая социализация и неполная информация приводят к такому плохому выбору, я предлагаю, что он коренится в нашей биологии.</p>
<p>Несколько лет назад один из моих студентов поделился запоминающимся личным анекдотом. Он был заядлым курильщиком и прекрасно знал о пагубных последствиях длительного курения. Однако он утверждал, что открыл для себя "безотказный" метод, позволяющий избежать тревожных и навязчивых мыслей о таких негативных последствиях. Каждый раз, покупая новую пачку сигарет, он приобретал только ту, на которой было написано предупреждение, не относящееся к нему. Например, мой студент мог пропустить предупреждение генерального хирурга США "Курение беременных женщин может привести к травмам плода, преждевременным родам и низкому весу при рождении[]", поскольку оно не относилось к нему! Связь между курением и сердечно-сосудистыми заболеваниями, раком легких и эректильной дисфункцией слишком близка к сердцу. Но вредное воздействие курения на беременных женщин и их детей не имело никакого отношения к его реальности. Я был поражен не только откровенностью студента, рассказавшего эту историю, но и его вопиющей иррациональностью. Однако он настаивал на том, что его диссонанс значительно уменьшился. Я рассказываю эту историю, потому что она служит наглядной демонстрацией того, что недостаток информации редко является тем механизмом, который побуждает потребителей к непродуманному поведению.</p>
<p>В триллере "Седьмой сезон" 1995 года Брэд Питт и Морган Фримен играют детективов, выслеживающих несколько уникального серийного убийцу (его играет Кевин Спейси). Убийца начинает с убийства пяти человек, каждый из которых представляет один из семи смертных грехов (обжорство, жадность, похоть, лень и гордыня). Затем он поддается шестому смертному греху, завидуя жизни, которую построил для себя герой Брэда Питта (например, женитьбе на красавице-жене, которую сыграла Гвинет Пэлтроу). Из-за своей садистской зависти убийца обезглавливает ее и отправляет коробку с отрезанной головой герою Питта. Кульминация фильма наступает в тот момент, когда Питт получает коробку, а серийный убийца оказывается в его руках. Естественная реакция детектива - жажда мести, и он поддается седьмому и последнему из смертных грехов - смерти, застрелив серийного убийцу. О притягательности семи смертных грехов много писали как философы-моралисты, так и богословы. Неудивительно, что многие потребительские излишества, которые мы совершаем, в конечном счете можно отнести к этим грехам, поскольку они удовлетворяют многие из наших самых основных дарвиновских инстинктов. 6 Другими словами, именно манящая сила этих грехов заставила нас придумать кодифицированную систему морали, чтобы попытаться избежать их. Патологические азартные игры в конечном итоге можно отнести к жадности, чрезмерные пластические операции - к тщеславию, безудержное объедание - к чревоугодию, а порнографическую зависимость - к похоти. Вместо того чтобы трактовать эти виды поведения, связанные с потреблением, как "иррациональные", лучше задаться вопросом: Что в биологии человека делает нас столь восприимчивыми к этим соблазнам? Если мы зададим правильные вопросы, у нас будет больше шансов определить соответствующие стратегии государственной политики и вмешательства.</p>
<p>Давайте рассмотрим различные кажущиеся иррациональными модели поведения и продемонстрируем их дарвиновские корни, начиная с компульсивных покупок.</p>
<p>КОМПУЛЬСИВНАЯ ПОКУПКА</p>
<p>Недавно на телеканалах A&amp;E и TLC состоялись премьеры новых сериалов под названиями "Барахольщики" и "Барахолка: Buried Alive, соответственно. Они рассказывают о жизни людей, страдающих от особой формы обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР), известной как барахолка. Дом барахольщика, как правило, настолько загроможден бесконечными собранными вещами, что в конце концов в нем становится небезопасно жить (например, из-за физических опасностей, связанных с обрушением штабелей собранных вещей или загрязнением воздуха). Когда терапевт, как правило, в рамках когнитивно-поведенческой терапии, просит обсудить, почему тот или иной предмет нельзя выбрасывать (например, пустые пакеты из-под молока более чем десятилетней давности), барахольщик способен "рационально" увидеть несостоятельность логики в своем мышлении. Однако на аффективном уровне этот предмет приобретает монументальное значение, поскольку он связан с каким-то событием в прошлом или может пригодиться в будущем ("когда-нибудь мне понадобится именно этот пакет"). По этой причине наведение порядка становится практически невозможной задачей, поскольку каждому предмету в бесконечном множестве собранных вещей приписывается особый важный статус.</p>
<p>В другом месте я утверждал, что многие проявления ОКР возникают в значительной степени в зависимости от пола, потому что они связаны с вопросами, имеющими эволюционное значение для пола. 7 Например, навязчивые и навязчивые мысли (одна из форм ОКР) о своем социальном статусе - "Не сказал ли я на вчерашнем собрании что-то идиотское, из-за чего все подумали, что я идиот?" - должны чаще возникать у мужчин, поскольку эта проблема, говоря эволюционным языком, имеет для них большее значение. Аналогичную логику можно применить и к навязчивым мыслям о вреде своему ребенку: "Меня беспокоит, что я могу выбросить своего ребенка с балкона"; в этом случае подобные мысли чаще возникают у женщин. В целом эволюционно мыслящие исследователи утверждают, что ОКР - это чрезмерная активация адаптивного сканирования окружающей среды или социальных угроз. В то время как большинство людей могут отвлечься от навязчивой мысли (например, "я проверю один раз, чтобы убедиться, что духовка выключена"), страдающий ОКР застревает в бесконечном цикле проверок, независимо от проявления ОКР, которым он страдает. Например, человек, страдающий страхом загрязнения, будет многократно мыть руки; человек, одержимый потребностью в симметрии, будет часами следить за тем, чтобы набор предметов был идеально симметрично выровнен. А человек, страдающий от навязчивой мысли "Я уверен, что сбил кого-то, когда ехал домой с работы", будет беспрестанно повторять поездку, чтобы убедиться, что ничего подобного не произошло.</p>
<p>Компульсивные покупки можно рассматривать как одну из форм накопительства (хотя, с технической точки зрения, это разные расстройства). Вместо того чтобы собирать множество предметов, каждый из которых не имеет никакой функциональной ценности, как в случае с "классическим" накопительством, компульсивные покупатели часто накапливают товары для красоты (например, обувь, одежду, косметику). Поэтому, наверное, нет ничего удивительного в том, что подавляющее большинство компульсивных покупателей, примерно 90 процентов, составляют женщины. Угроза окружающей среды - это беспокойство о своей привлекательности, даже если эта угроза не осознается страдальцем. Если бы компульсивные покупки были общим психическим расстройством, мы могли бы зафиксировать бесконечное разнообразие продуктов, которые используются для совершения покупок (например, виджеты и кухонные принадлежности). Вместо этого компульсивные покупки вызываются предупреждающим сигналом, связанным с неуверенностью в себе, связанной со вступлением в брак, которая впоследствии компенсируется покупкой косметических средств. В пользу этой точки зрения свидетельствуют данные о том, что у компульсивных покупателей может быть более низкий уровень дофамина и серотонина, более низкая самооценка, повышенный интерес к вопросам внешности, больший интерес к моде и использование покупок как средства регуляции настроения. 8  Женщина с низкой самооценкой, которая ищет дофаминергическую и аффективную подпитку, будет покупать товары, которые тесно связаны с ее самооценкой. В свете дифференцированного значения, которое мужчины придают физической привлекательности женщины в брачных отношениях, вполне логично, что товары, связанные с красотой, составляют основную часть покупок во время компульсивных покупок.</p>
<p>РАССТРОЙСТВА ПИЩЕВОГО ПОВЕДЕНИЯ</p>
<p>Карен Карпентер, культовая вокалистка группы Carpenters с призрачным ангельским голосом, умерла в 1983 году в возрасте тридцати двух лет от осложнений, вызванных нервной анорексией. Трейси Голд, снявшаяся в успешном ситкоме 1980-х годов "Growing Pains", провела несколько лет в борьбе с болезнью. Список знаменитых актрис, которые либо признавались в том, что страдают расстройством пищевого поведения, либо подозревались в этом, действительно велик. Что может заставить успешных женщин, находящихся в самом расцвете сил, поддаться столь жестокому и разрушительному заболеванию? Отметим, что хотя это расстройство не ограничивается знаменитостями, оно в основном присуще женщинам, которые составляют 90-95 % страдающих расстройством пищевого поведения. Если от такого расстройства страдают мужчины, то это обычно связано с проблемами мускулатуры - состояние, известное как мышечная дисморфия (или бигорексия). Другими словами, желаемая эстетика, к которой стремятся мужчины и женщины, радикально отличается. Исследования показывают, что геи чаще, чем их гетеросексуальные коллеги, страдают от расстройств пищевого поведения. Учитывая, что гетеросексуалы и геи придают большое значение физической привлекательности своих потенциальных партнеров, следует, что гетеросексуальные женщины и геи чаще других групп страдают расстройствами пищевого поведения. 9</p>
<p>По мнению многих экспертов, одной из основных причин расстройств пищевого поведения является частое воздействие изображений в средствах массовой информации, которые пропагандируют идеал худобы. Многочисленные исследования повторяют мантру о том, что бомбардировка изображениями нереальных физических идеалов (будь то худые и красивые женщины или атлетичные и мускулистые парни) подрывает самооценку получателей сообщений. Стремясь достичь этих невыполнимых стандартов, люди, очевидно, попадают в сети неправильного питания, что в конечном итоге приводит к развитию полноценного расстройства пищевого поведения. Это звучит как правдоподобное объяснение, но оно во многом ошибочно. Гиппократ, древнегреческий врач и основатель современной медицины, более двух тысячелетий назад сообщил, что расстройства пищевого поведения встречаются преимущественно у женщин. Это ставит под сомнение мнение о том, что во всем виноваты образы из СМИ. Более того, во всех культурах, где изучались расстройства пищевого поведения, женщины всегда составляли подавляющее большинство страдающих от них (то есть даже в тех культурах, где воздействие идеала худобы в западных СМИ не столь распространено). 10 Очень немногие из женщин, подвергающихся воздействию предполагаемых изображений-виновников, заболевают расстройством пищевого поведения. Таким образом, если медиа-образы вызывают расстройства пищевого поведения, необходимо объяснить, почему они не оказывают никакого влияния на подавляющее большинство женщин, которые в противном случае подвергаются воздействию этих образов.</p>
<p>Чтобы понять суть этого жестокого заболевания, необходимо разобраться в некоторых аспектах менструального цикла женщины. Начало менструации у девочек называется менархе. Если менархе не наступает к четырнадцати (если отсутствуют вторичные половые признаки, такие как рост груди) или шестнадцати (если вторичные половые признаки присутствуют) годам, у девочки возникает состояние, известное как первичная аменорея. Вторичная аменорея - это когда у женщины, имевшей регулярные менструальные циклы, прекращаются менструации на три или более месяцев. Что касается нынешней дискуссии, то женщины, страдающие расстройствами пищевого поведения, гораздо чаще страдают аменореей, что равносильно отключению репродуктивного потенциала женщины. Соответственно, некоторые эволюционисты утверждают, что расстройства пищевого поведения являются проявлением модели подавления репродуктивной функции. 11 Общая идея заключается в том, что у многочисленных видов млекопитающих самки развили способность отключать свою репродуктивную систему , если соответствующие виду условия окружающей среды не способствуют успешному воспитанию потомства; отсутствие источников пищи может представлять собой одну из таких экологических проблем. В контексте человека экологические угрозы регулярно носят социальный характер и могут включать отсутствие поддержки со стороны семьи или товарищей, плохие стили привязанности и воспринимаемый натиск внутриполового соперничества 12 (который может быть частично обусловлен изображениями красивых женщин в СМИ). Многие эволюционные психологи обнаружили, что женщины, страдающие расстройствами пищевого поведения, чаще сталкиваются с угрозами окружающей среды, что заставляет их подсознательно отключать свою репродуктивную систему. Таким образом, несмотря на то, что подавление репродуктивной функции - это адаптивный механизм, призванный служить временным "выключателем", он "дает осечку", когда применяется на экстремальных уровнях, значительно превышающих те, для которых он был изначально предназначен (как это происходит при расстройствах пищевого поведения). 13</p>
<p>ПАТОЛОГИЧЕСКИЕ АЗАРТНЫЕ ИГРЫ И ФИНАНСОВЫЙ ТРЕЙДИНГ</p>
<p>У всех видов, размножающихся половым путем, пол, обеспечивающий меньшие необходимые родительские инвестиции, как правило, больше рискует (мужчины, в контексте человека), отчасти потому, что это необходимая черта при конкуренции за возможность спаривания. Таким образом, в процессе полового отбора женщины неоднократно выбирали мужчин, способных успешно вести переговоры о принятии риска; одной из черт стандартного героя-мужчины является способность рисковать и выходить победителем. Джеймс Бонд олицетворяет собой такой архетип. Несколько общих тем и связанных с ними сцен преобладают во многих частях серии фильмов о Бонде, независимо от эпохи, о которой идет речь. Всегда есть зловещий и маньячный злодей, всегда есть красивые женщины (девушки Бонда), и Джеймс Бонд всегда идет на крайние формы риска, оставаясь при этом невредимым. Пожалуй, лучше всего это видно в обязательных сценах в казино. Мистер Бонд проигрывает в азартные игры непомерную сумму денег, оставаясь при этом хладнокровным, спокойным и собранным. Он всегда выходит победителем (вспомните "Казино Рояль" 2006 года, где он участвовал в покерном состязании с крупными ставками, устроенном злодеем фильма). На игровых сайтах также всегда присутствуют одна или несколько красивых девушек, сидящих за игровым столом или в непосредственной близости от него. Комик Майк Майерс блестяще высмеял эту вездесущую тему Бонда в первой части своей трилогии об Остине Пауэрсе.</p>
<p>Наличие привлекательных женщин - хорошая деловая практика с точки зрения операторов казино, поскольку это повышает склонность мужчин к риску. Мужчины идут на больший физический риск в присутствии женщин, особенно если женщины привлекательны, причем этот эффект частично опосредован повышенным уровнем тестостерона. 14 Даже в тех случаях, когда мужчинам просто показывают фотографии женщин перед тем, как попросить их выполнить задание, связанное с финансами, мужчины демонстрируют большую склонность к риску 15 и большую импульсивность. 16 Таким образом, похоже, что мужчины используют различные формы риска в качестве сексуального сигнала. Это служит первым указанием на то, почему азартные игры могут быть более привлекательными для мужчин и увеличивать их шансы поддаться патологическому азарту. Вторая причина большей представленности мужчин в популяции патологических игроманов связана с приобретением ресурсов. В конце концов, мужчины, обладающие (или способные получить) ресурсы, привлекательны для женщин. По этой причине мужчины готовы идти на любой риск, чтобы получить желаемое. Женщины могут составлять 91 процент пациентов пластической хирургии в США 17 (чтобы быть привлекательными для мужчин), но мужчины любезно отвечают на это безумие, проигрывая свои жизни в азартные игры (часто для того, чтобы быть привлекательными для женщин).</p>
<p>Исследования патологических азартных игроков по всему миру - в том числе в США (в нескольких штатах), Канаде, Норвегии, Испании, Швеции, Швейцарии и Гонконге - привели к одному неопровержимому факту: этим поведенческим расстройством страдают преимущественно мужчины. 18 Это не означает, что женщины не любят азартные игры или что они сами не могут стать патологическими азартными игроками. Однако очевидно, что независимо от культурной среды эта форма принятия риска в основном рассчитана на мужскую психику. 19 Недавно я просмотрел список 250 лучших игроков в покер, составленный по рейтингу Bluff Magazine/ESPN Poker Power Rankings. 20 Я проверил имена игроков, чтобы определить их пол. Если я не был уверен в половой принадлежности игрока, я нажимал на его ссылку, чтобы посмотреть фотографию. В некоторых случаях фотографии были недоступны, и тогда я набирал в Гугле полное имя игрока, чтобы определить его биологический пол. Из 250 перечисленных игроков четверо были женщинами: Кэти Либерт, Ванесса Руссо, Ванесса Селбст и Джоанна (Джей Джей) Лю, занявшие 39, 43, 71 и 189 места соответственно. Другими словами, 98,4 процента из 250 лучших профессиональных игроков в покер - мужчины, причем все они представляют самые разные страны и культуры. В связи с этим Эрик Т. Штайнер и его коллеги из Университета Невады в Лас-Вегасе исследовали влияние игры в покер на уровень тестостерона у мужчин. Тридцать два участника приняли участие в поединках "голова к голове". Исследователи постарались поставить в пару игроков с примерно равным опытом. Сам факт игры в покер вызывал повышение уровня тестостерона у мужчин, причем это происходило независимо от конечного результата игры (т. е. выиграл или проиграл мужчина свой матч). 21</p>
<p>Подавляющее большинство участников финансовой индустрии, как работающих на конкретные фирмы (например, биржевые трейдеры и инвестиционные банкиры), так и самостоятельно занятых (например, онлайновые дневные трейдеры), объединяет одна общая черта: Они почти всегда мужчины. 22 Мужчины составляют более 90 процентов сотрудников и членов торговой площадки Американской товарной биржи и более 95 процентов рабочей силы в высшем эшелоне трейдеров и клерков. 23 Мужчины составили 82 процента из 16 831 шведского инвестора, совершавшего сделки в дисконтной брокерской компании, работающей через Интернет, 24 , а из 1607 инвесторов, перешедших с телефонной на онлайн-торговлю, мужчины составили 85,7 процента. 25 Мужчины составили 89,5 процента и 87,9 процента управляющих отечественными и международными фондами акций, соответственно, 26 , а также 95,6 процента спекулянтов на рынке товарных фьючерсов. 27 Наконец, мужчины не только составляют большинство участников различных сфер финансовой торговли, но и значительно чаще принимают на себя риски по бесчисленным финансовым инструментам. 28 Хотя женщины исторически не имели равного доступа к этим позициям, это не может объяснить степень разницы полов, которая существует в настоящее время, как и отсутствие участия женщин в финансовой деятельности, не имеющей институциональных барьеров для входа (например, дневная торговля).</p>
<p>В запоминающейся сцене культового фильма 1983 года "Лицо со шрамом" Тони Монтана (в исполнении Аль Пачино) объясняет своему протеже, Мэнни Рибере (в исполнении Стивена Бауэра), взаимосвязь между деньгами, властью и женщинами. В частности, Монтана правильно рассуждает о том, что деньги ведут к власти, а власть ведет к получению большего количества женщин. После обсуждения того, на что идут мужчины, чтобы получить деньги, вполне уместно посвятить следующий раздел неустанному стремлению мужчин к сексуальным завоеваниям.</p>
<empty-line/>
<p>СЕКСУАЛЬНЫЕ ПРИСТРАСТИЯ И ПРОСТУПКИ</p>
<p>Если составить исчерпывающий список секс-скандалов с участием публичных персон, то в нем будет выделяться одна демографическая реальность, хотя политкорректные социальные конструктивисты, возможно, не захотят этого признавать. Мужчины составляют подавляющее большинство сексуальных нарушителей. Это не означает, что знаменитая женщина никогда не поддавалась сексуальной неосмотрительности, но это чрезвычайно редкое явление (Клеопатра была, пожалуй, самой соблазнительной роковой женщиной). Современные американские политические обозреватели хотят заставить нас поверить, что разврат - удел той или иной политической партии. Однако банальная истина заключается в том, что ни республиканцы, ни демократы не обладают монополией на сексуальные проступки. Если говорить о демократах, то среди самых известных нарушителей - президент Джон Ф. Кеннеди (лучший бабник), Гэри Харт (бывший сенатор от штата Колорадо, который был пойман на интрижке во время своей президентской кампании в 1984 году), президент Билл Клинтон (дело Моники Левински), Элиот Спитцер (бывший губернатор Нью-Йорка, который пользовался услугами молодой проститутки), Джеймс Макгриви (бывший губернатор Нью-Джерси, у которого была связь с другим мужчиной) и Джон Эдвардс (бывший сенатор от Северной Каролины и кандидат в президенты, который признался в своей интрижке). Республиканцы создали свой собственный звездный состав: Марк Фоули (бывший конгрессмен от Флориды, неоднократно пристававший к мужчинам), Ларри Крейг (бывший сенатор от Айдахо, которого поймали при попытке заняться сексом с мужчиной в общественном туалете аэропорта), Дэвид Виттер (сенатор от Луизианы, который был клиентом вашингтонской мадам), Марк Сэнфорд (губернатор Южной Каролины) и Джон Энсин (сенатор от Невады), оба признавшиеся во внебрачных связях.</p>
<p>Конечно, не только политики вступают в сексуальные отношения, которые могут разрушить их профессиональную карьеру, а то и семью. Пожалуй, самые большие лицемеры - это якобы Божьи люди, которые проповедуют святость. Бесспорным чемпионом лицемеров, несомненно, является Тед Хаггард - бывший лидер Национальной ассоциации евангелистов, который проповедовал о грехах гомосексуальности, нанимая при этом мужчин-проституток для сеансов секса и наркотиков. Кто может забыть крокодиловы слезы телепроповедника Джимми Сваггарта, когда он извинялся перед своей паствой за то, что нанял проститутку? Актеры тоже попадали в весьма компрометирующие ситуации. Лихой актер Хью Грант, который в то время был связан с одной из самых красивых женщин в мире (Элизабет Херли), обратился к услугам уличной проститутки. Актер и комик Эдди Мерфи, который был женат на сногсшибательной женщине, был застукан с проституткой-трансвеститом. Среди мужчин, изменявших своим сногсшибательным партнершам (правда, не с проститутками), - R&amp;B-певец Эрик Бенет (изменял актрисе Халли Берри), актер Джуд Лоу (изменял прекрасной Сиенне Миллер с няней своих детей) и бизнесмен Питер Кук (изменял своей жене-супермодели Кристи Бринкли). Не отстали от Хью Гранта и Эдди Мерфи и бразильский футболист мирового класса - для американцев Роналдо - был задержан с тремя проститутками-трансвеститами, хотя утверждал, что не знал, что они мужчины. Наконец, ведущий ток-шоу Дэвид Леттерман признался в сексуальных связях с несколькими своими сотрудницами. Неужели все эти мужчины ведут себя "иррационально"?</p>
<p>Сексуальный скандал с Тайгером Вудсом в 2009 году вызвал огромный резонанс в СМИ. То, что высокопоставленный мужчина был пойман на внебрачных связях с многочисленными женщинами, вряд ли шокирует. Больший интерес представляла бесконечная психобабуля, заполнившая эфир, и блогосфера, препарировавшая его похождения. Некоторые считали, что в основе его поведения лежит внимание, которым его одаривал отец Вудса. Другой предполагаемый виновник - эмоциональная пустота, присутствующая в его браке (хотя интересно, откуда такие обозреватели знают интимные подробности брака Вудса). Беспрерывно выявлялись глупые, неуместные и вздорные причины, которые объединяла одна общая черта: каждая из них полностью отстранена от точного понимания человеческой природы в целом и мужской сексуальности в частности.</p>
<p>Почему мужчины совершают сексуальные поступки, которые могут разрушить их карьеру и уничтожить семью? Почему они изменяют необычайно привлекательным и чувственным женщинам? Полагаю, что на последний вопрос лучше всего ответить с помощью разговорной фразы, вошедшей в пантеон афоризмов: "Покажите мне красивую женщину, и я покажу вам мужчину, который устал с ней спать". Вариант этой поговорки звучит в фильме 2007 года "Идеальный незнакомец" с Хэлли Берри, Брюсом Уиллисом и Джованни Рибизи в главных ролях. Эта поговорка является главной темой фильма "Кто-то вроде тебя" 2001 года с Хью Джекманом, Эшли Джадд, Грегом Киннеаром и Марисой Томей, снятого по мотивам романа Лоры Зигман "Животноводство" (это острое наблюдение за мужской сексуальностью занимает центральное место в сюжетной линии).</p>
<p>Как я уже упоминал ранее, фильмы, пользующиеся всеобщим успехом, обычно содержат сюжетные линии, которые соответствуют нашей врожденной человеческой природе. Поэтому, пожалуй, неудивительно, что центральный посыл фильма "Кто-то вроде тебя" основан на установленном научном факте, известном как эффект Кулиджа (кратко упоминавшийся в главе 8). Своим названием этот эффект обязан анекдоту, который якобы произошел между президентом Калвином Кулиджем (тридцатым президентом США), его женой и фермером. Миссис Кулидж была впечатлена тем, что несколько петухов способны обслуживать большое количество кур на ночной основе, и поручила фермеру поставить президента Кулиджа в известность о сексуальной потенции петухов. Президент Кулидж спросил фермера, спариваются ли одни и те же петухи с одними и теми же курами, на что фермер ответил, что наоборот, пары чередуются. Тогда президент Кулидж посоветовал фермеру сообщить об этом миссис Кулидж! 29</p>
<p>Эффект Кулиджа был зафиксирован у многих видов - млекопитающих, птиц, рыб, рептилий и даже беспозвоночных. Хотя есть случаи, когда эффект Кулиджа был зафиксирован у самок, в основном это явление характерно только для мужчин. Если в сексуальных двойных стандартах виноваты традиционные нравы, то они же должны быть в равной степени ответственны за "сексистское" сексуальное поведение крыс, домашнего скота, жуков-хоронщиков и улиток-гермафродитов. Простая реальность заключается в том, что теория родительских инвестиций диктует, что пол, имеющий меньшие обязательные инвестиции, с большей вероятностью будет сексуально неразборчивым (мужчины), элементом чего является большая склонность к поиску сексуального разнообразия.</p>
<p>Важно еще раз подчеркнуть, что биологическое объяснение сексуальных проступков мужчин ни в коем случае не оправдывает их поведение. Если уж на то пошло, люди также наделены развитой способностью совершать нравственные поступки. У каждого из нас есть множество дарвиновских инстинктов, которые тянут нас в разные стороны. В конечном итоге каждый человек сам решает, какой из дарвиновских инстинктов победит. Таким образом, во всем, что я обсуждал, нет ничего биологически детерминированного. Далее я обращусь к индустрии, связанной с сексом, которая обладает, пожалуй, наиболее выраженной половой спецификой с точки зрения людей, приобретающих и потребляющих ее продукцию.</p>
<empty-line/>
<p>ПОРНОГРАФИЯ</p>
<p>В своей работе, опубликованной в 2010 году в Journal of Happiness Studies, Фабио Д'Орландо ссылается на несколько источников, рассказывающих об объемах мирового рынка порнографии: в 2006 году его доходы составили 97 миллиардов долларов (очевидно, это больше, чем доходы трех ведущих американских профессиональных спортивных лиг, а также вдвое больше, чем доходы трех крупнейших телевизионных сетей). Он также упоминает, что 12 % всех веб-страниц, существовавших в 2006 году, были порнографическими. 30 В исследовании Джули М. Олбрайт о сексуальном поведении в Интернете, проведенном в 2008 году, она привела несколько убедительных статистических данных о важности секса в онлайновом мире, в том числе о том, что 50 % интернет-трафика связано с секс-сайтами, а 30 % сделок, проводимых в Second Life, популярном виртуальном мире, где люди взаимодействуют друг с другом через личные аватары, касаются секса. 31 Коммерческая мощь порнографии - это не только всеобщая реальность, но и то, что эта индустрия является первопроходцем многих новейших технологий в постоянном стремлении предложить сексуальный материал ненасытным аппетитам масс. 32 Несмотря на практически повсеместное распространение порнографии, некоторые считают ее патриархальным инструментом угнетения, который служит лишь для унижения женщин. Те, кто придерживается такой точки зрения, в большинстве своем не знают об эволюционных силах, сформировавших мужскую сексуальность.</p>
<p>Противники порнографии неоднократно утверждали, что порнография оказывает негативное влияние как на отдельных людей, так и на общество в целом. Два наиболее распространенных обвинения, выдвигаемых против порнографии, заключаются в том, что она порождает враждебные чувства к женщинам, что, в свою очередь, приводит к увеличению вероятности совершения сексуальных преступлений против женщин. Милтон Даймонд, директор Тихоокеанского центра секса и общества, недавно провел обширный обзор исследований, которые пытались установить, действительно ли порнография оказывает то пагубное влияние, в котором ее обвиняют. Он пришел к выводу, что научные данные не подтверждают эту предпосылку (на уровне населения), и даже назвал ее мифом. 33 Реальность такова, что чем терпимее общество относится к порнографии, тем лучше положение его женщин (сравните Швецию, Канаду и США со строгими исламскими обществами). Кстати, когда пользователей порнографии напрямую спрашивали о влиянии потребления жесткой порнографии на их жизнь, чистый эффект был в подавляющем большинстве случаев положительным; это справедливо для обоих полов. Более того, для обоих полов была обнаружена положительная корреляция между количеством потребляемой жесткой порнографии и степенью положительного влияния (например, на сексуальную жизнь, отношение к сексу, восприятие и отношение к лицам противоположного пола, жизнь в целом и в целом). 34</p>
<p>Многие борцы с порнографией считают, что порнография должна быть запрещена в свете ее предполагаемых социальных пороков. Могут ли эти люди объяснить, кто будет определять, что следует запретить? Например, жирная пища наносит обществу гораздо больший вред, чем порнография (например, сотни тысяч людей умирают от сердечных приступов, связанных с неправильным питанием). Должны ли мы запретить сыры? А как насчет жареной пищи? Давайте объявим их вне закона. А как насчет развратной музыки или танцев (вспомните фильм "Footloose" 1984 года)? Талибы считают, что музыка - это харам (религиозный запрет). Исламские режимы запрещают употребление алкоголя. В автомобильных авариях ежегодно погибает больше людей, чем от любого социального заболевания, которое может быть предположительно связано с порнографией. Должны ли мы запретить автомобили? А как насчет гомосексуальности? Должны ли мы снова ввести законы о содомии - идею, которую поддерживают многие религиозные фундаменталисты? Типпер Гор подала петицию о запрете грубых и жестоких текстов песен. Должна ли она решать, какие песни мы можем слушать? Некоторые считают, что видеоигры с шутерами от первого лица заставляют молодых людей проявлять насилие в реальном мире (предположение весьма сомнительное). Должны ли мы запрещать видеоигры? Где мы проводим черту и кто ее проводит? В свободном обществе не существует внешнего агента, который служил бы абсолютным арбитром морали, особенно когда речь идет о врожденных дарвиновских влечениях, в которых участвуют взрослые люди по обоюдному согласию.</p>
<p>По пуританским американским стандартам мой родной город Монреаль - очень либеральный город. Сексуальные услуги, секс-шопы и стрип-бары найти довольно легко. Но хотя здесь бесчисленное множество стрип-клубов, где женщины танцуют для мужчин, я знаю только об одном клубе мужчин-танцоров, ориентированном на гетеросексуальных женщин. Конечно, в оживленной гей-деревне Монреаля есть множество таких клубов, ориентированных на мужчин-гомосексуалистов, но, опять же, клубов с женщинами-танцовщицами для лесбийской аудитории гораздо меньше (если вообще есть). Казалось бы, независимо от того, гей мужчина или натурал, он заинтересован в визуальной стимуляции, связанной со стриптиз-клубами. Точно так же, независимо от того, является ли женщина гетеросексуалом или геем, она, похоже, в основном не заинтересована в этом визуальном ритуале. Эти реалии ставят под сомнение идею о том, что стриптиз-клубы - это еще один способ эксплуатации женщин патриархатом, поскольку эта предпосылка должна была бы также объяснить, почему геи, похоже, "эксплуатируют" мужчин-танцоров - если только у патриархата нет подразделений на натуралов и геев с явным мандатом на эксплуатацию разных слоев населения. Если бы дело обстояло так, что сексуальности можно научиться, то проницательные предприниматели должны были бы найти способ удовлетворить незанятые ниши (как гетеросексуалов, так и геев).</p>
<p>Та же логика применима и к потреблению жестких порнографических фильмов. Подавляющее большинство потребителей такой продукции - мужчины, будь то натуралы или геи. Опять же, гетеросексуальные женщины и лесбиянки значительно отстают в своем интересе к этой форме порнографии. С другой стороны, женщины являются основными зрителями "позитивной порнографии", эвфемизма для мягкого порно или эротики, при этом этот жанр минимально привлекателен для мужчин-натуралов и геев. С другой стороны, так называемая сексуальная зависимость гораздо более распространена как среди гетеросексуальных, так и среди гомосексуальных мужчин, по сравнению с женщинами в целом. Если бы сексуальность была частью сложной социализации гендерных ролей и гендерной динамики, мы не должны были бы обнаружить, что гомосексуальные мужчины, чей сексуальный аппетит явно направлен на других мужчин, проявляют такую же склонность к необузданной сексуальности, как и гетеросексуальные мужчины. В итоге, гомосексуальные предпочтения могут служить окном для понимания половых различий в гетеросексуальном спаривании.</p>
<p>Потребление порнографии в мире имеет самое непосредственное отношение к врожденным половым различиям в сексуальных фантазиях и гораздо меньшее - к патриархальному угнетению. Безусловно, сексуальные фантазии свойственны и мужчинам, и женщинам; это часть того, что делает нас людьми. Однако частота, с которой мы предаемся плотским грезам, и содержание этих фантазий говорят о серьезных различиях между двумя полами, когда речь идет о человеческом спаривании. В ставшем классическим исследовании, опубликованном более двух десятилетий назад, эволюционные ученые Брюс Эллис и Дональд Саймонс изучали именно эту тему. Мужчины гораздо чаще фантазировали, чем женщины, чаще фантазировали о большем количестве сексуальных партнеров и чаще фантазировали о незнакомцах; эмоциональные вопросы волновали их меньше, визуальные образы были гораздо важнее, прикосновения менее значимы, а темп, в котором человек доходит до сексуальных актов, в мужских фантазиях был гораздо быстрее. 35 Теперь давайте рассмотрим эти половые различия в контексте прототипичного жесткого порнофильма, ориентированного на гетеросексуальных мужчин. Сюжетная линия, как правило, скелетная, с быстрой развязкой, переходящей в половой акт, с минимальной прелюдией (например, ласки, прикосновения и так далее). Кинематография такова, что визуально сосредоточена на различных частях тела. Мало что остается воображению. В каждом конкретном фильме участвует несколько женщин, большинство из которых, как правило, молоды, физически привлекательны и готовы к краткосрочному спариванию. Короче говоря, результаты исследования Эллиса и Саймонса - это почти идеальный план типичного порнографического фильма, ориентированного на мужчин. Точно так же, как женщины составляют большинство потребителей романтических романов и эротики, жесткая порнография привлекает в основном мужчин, потому что она отвечает их эволюционно обусловленной сексуальности. 36</p>
<p>Порнографические фильмы изобилуют подсказками об эволюционном происхождении мужской сексуальности. Возьмем, к примеру, так называемый money shot, кульминационный момент (каламбур, конечно) любой сцены в фильме для взрослых. В частности, речь идет о внешней эякуляции мужчины-актера на одну или несколько частей тела женщины-актрисы. Интересно, что, хотя мужчины часто заявляют, что одной из их самых частых фантазий является секс с несколькими женщинами одновременно, во многих порнофильмах с такой же вероятностью (если не с большей) можно увидеть, как несколько мужчин разделяют одну женщину, при этом требуется несколько снимков с деньгами. Существуют даже поджанры порнофильмов, в которых эта "полиандроидность" доведена до невероятного уровня: экстремальные фильмы о групповухе и буккаке (несколько мужчин эякулируют на лицо одной женщины).</p>
<p>Эволюционный психолог Николас Паунд дал убедительное объяснение этому часто повторяющемуся в порнографических фильмах образу. Он утверждал, что самцы многих видов животных испытывают сексуальное возбуждение при виде другого самца, спаривающегося с самкой. Другими словами, присутствие других самцов служит возбуждающим визуальным сигналом. Похоже, что возможность конкуренции за сперму между соперничающими самцами заставляет мужчин подниматься - в буквальном смысле слова - на ноги. Паунд исследовал распространенность полиандровых (много мужчин с одной женщиной) и полигинных (много женщин с одним мужчиной) изображений в порнографических фильмах. 37 В своем первом исследовании он обнаружил, что полиандровых изображений, размещенных на сайтах для взрослых, в 1,79 раза больше, чем полигинных. Из 359 изображений, содержащих несколько мужчин с одной женщиной, 304 были с двумя мужчинами с одной женщиной, а остальные 55 - с тремя или более мужчинами с одной женщиной (наибольшее количество мужчин в одной сцене было тринадцать). В случае полигинных сцен, представленных на сайте , ни одна из них не содержала более двух женщин (с одним мужчиной). Таким образом, полиандровые ситуации были более "выраженными", чем их полигинные аналоги. Во втором исследовании, используя контент-анализ 169 фильмов, Паунд заметил, что полиандровые сцены встречались в 2,41 раза чаще, чем полигинные. В третьем исследовании он спросил респондентов, какие типы сцен им было бы наиболее интересно посмотреть (в виде фотографий, видео или сексуальных историй). Респонденты в 1,96, 2,03 и 1,58 раза чаще предпочитали полиандровые сцены по сравнению с полигинозными. Наконец, в своем четвертом и последнем исследовании Паунд отслеживал, какие изображения люди выбирали для просмотра на секс-сайте в Интернете. Они в 1,48 раза чаще выбирали полиандровые сцены, чем полигинные. Чтобы некоторые читатели не сочли "money shot" пагубным средством унижения женщин, важно отметить, что мужское гей-порно также изобилует подобными изображениями. Другими словами, money shot - это визуальный стимулятор для мужчин, независимо от их сексуальной ориентации.</p>
<p>Не вызывает сомнений тот факт, что мужчины находят сексуальные образы, в которых присутствует смысл конкуренции сперматозоидов, визуально возбуждающими. Однако если бы выяснилось, что такие изображения действительно влияют на подвижность сперматозоидов... вот это был бы повод для радости! Именно это и обнаружили Сара Дж. Килгаллон и Ли В. Симмонс. Они представили мужчинам сексуальные образы, вызывающие конкуренцию сперматозоидов (двое мужчин с одной женщиной), или альтернативные образы, не вызывающие такой конкуренции (три женщины). Мужчины мастурбировали во время просмотра изображений, а затем предоставили исследователям плоды своего ручного труда. Были проанализированы два ключевых показателя спермы: подвижность и плотность сперматозоидов. Удивительно, но Килгаллон и Симмонс обнаружили, что сексуальный образ, вызывающий конкуренцию сперматозоидов, давал образцы спермы с большей подвижностью (хотя плотность спермы в этих образцах была меньше). 38 Механизм, с помощью которого мужчины могут генерировать сперму с разной подвижностью - в зависимости от условий окружающей среды, таких как конкуренция сперматозоидов - не известен. Тем не менее, это поистине удивительное открытие.</p>
<p>Научное изучение порнографии не должно быть омрачено идеологическими дебатами. Подобно тому, как сочный гамбургер удовлетворяет нашу эволюционную склонность к жирной пище, визуальные образы, присущие жесткой порнографии, в конечном итоге апеллируют к мужской сексуальности. Этот научный факт верен вне зависимости от моральной позиции, которую человек может занимать по отношению к порноиндустрии.</p>
<p>Теперь мы обратимся к другому занятию, в котором в основном преобладают мужчины, а именно к бесконечным способам, с помощью которых мужчины проявляют физическую храбрость в различных формах, включая широкий спектр экстремальных видов спорта, не терпящих смерти. Являются ли эти занятия просчитанным риском, или же мужчины страдают от иррационального желания смерти?</p>
<empty-line/>
<p>ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ ВИДЫ СПОРТА И ДРУГИЕ ФОРМЫ ФИЗИЧЕСКОГО РИСКА</p>
<p>Мужчины идут на многое, чтобы продемонстрировать свою физическую храбрость, спортивное мастерство и склонность к риску, 39 поскольку эти черты желательны для женщин. В процессе полового отбора (который, напомним, обусловлен выбором самкой партнера) у мужчин развилась склонность к физическим упражнениям, которые позволяют им демонстрировать желаемые качества. 40 Таким образом, многие виды спорта служат для мужчин средством подачи сигналов ухаживания, 41 возможно, не в большей степени, чем экстремальные виды спорта. Примерами смертельно опасных видов спорта являются боулдеринг (скалолазание без веревки или обвязки), билдеринг (или городское скалолазание), лифтинг-серфинг, фридайвинг, кейвинг, парашютный спорт, скайдайвинг, скайсерфинг, альпинизм и серфинг на больших волнах. Независимо от вида деятельности, культурной среды или эпохи, мужчины являются основателями каждого из этих видов деятельности, а также подавляющим большинством участников.</p>
<p>Спартатлон - это ультрамарафон, который проводится ежегодно с 1983 года. Его длина составляет 246 километров (152,86 мили) - от Афин до Спарты, что чуть меньше шести полных марафонов (42,2 километра или 26,2 мили). Международная ассоциация спартакиады приводит на своем сайте основные статистические данные об этой изнурительной гонке за 1997-2008 годы, включая разбивку по полу финишировавших участников за каждый указанный год. 42 Из 1 102 участников, завершивших гонку, 90,2 процента были мужчинами (годовой диапазон: 85,6 - 96,1 процента). Эта демографическая реальность проявляется в бесчисленных мероприятиях, испытывающих пределы человеческой выносливости. Например, по состоянию на 2003 год более 95 процентов тех, кто достиг вершины Эвереста, были мужчинами; 43 , а из 19 альпинистов, которые на сегодняшний день достигли вершин всех четырнадцати 8000-метровых пиков (26 247 футов), 100 процентов - мужчины. 44.</p>
<p>Из всех экстремальных видов спорта BASE-джампинг - один из самых опасных. BASE-прыгуны прыгают с меньшей высоты, чем парашютисты, и поэтому у них мало времени на раскрытие парашюта. Аббревиатура обозначает четыре типа стационарных платформ, с которых прыгают: здания, антенны , пролеты (например, мосты) и земля (например, скалы). Прыгуны с BASE ведут учет количества успешных прыжков отчасти в качестве значка статуса. Используя мировой список смертельных случаев, доступный в Интернете, 45 Антон Вестман в своей докторской диссертации, защищенной в 2009 году в Университете Умеа (Швеция), сообщил, что из 106 смертельных случаев в период с 1981 по 2006 год 92 были мужчинами (еще четыре - неясно). Другими словами, 90,2 процента смертельных случаев при BASE-прыжках приходится на мужчин. Бюро трудовой статистики США ведет учет смертельных случаев на производстве с разбивкой по целому ряду параметров, включая пол погибшего. 46 Я подсчитал процент мужчин от общего числа погибших работников за каждый год с 1992 по 2008 год (данные за 2008 год считаются предварительными). Мужчины составляют подавляющее число профессиональных жертв (диапазон: 91,4 % - 92,9 %). Мужчины почти полностью выполняют многие из самых опасных работ, включая ловлю краба на Аляске (см. хитовый сериал канала Discovery "Смертельный улов"), работу на нефтяных вышках, сталеваров высотных зданий, шахтеров, ныряльщиков за жемчугом и глубоководных аквалангистов.</p>
<p>Возможно, бейсджамперы и бесстрашны, но их экстремальный спорт может показаться детской забавой по сравнению с ритуалом Н'Гол (также известным как наземный дайвинг), который практикуется в южной части Тихого океана на острове Пентекост, входящем в архипелаг Вануату. Молодые люди бросаются вниз головой с платформы, высота которой варьируется примерно от 20 до 30 метров (65-100 футов). Ноги прыгунов привязаны к веревкам из лозы, которые достаточно длинны, чтобы остановить свободное падение в нескольких дюймах от земли. Помимо точного расчета длины веревок, необходимо учитывать вес прыгающего человека, а также влажность, присутствующую в веревках (это влияет на их эластичность). Любой просчет в любом из этих параметров - и прыгун получает ужасающие травмы, а то и вовсе погибает (так было во время визита королевы Елизаветы II в Вануату в 1974 году). В конечном итоге этот ритуал был коммерциализирован в виде банджи-джампинга, а первая такая площадка была создана в Квинстауне, Новая Зеландия. С тех пор этот город позиционирует себя как ведущее направление для туристов (в основном мужчин), желающих активно испытать смертельный опыт.</p>
<p>Подобные обряды прыжков, скачков или погружений встречаются в самых разных культурах. Дайверы со скалы Ла-Кебрада в Акапулько совершают акты храбрости, которые действительно трудно постичь. Взлетая с опасных зубчатых скал высотой около 45 метров (150 футов), они должны согласовывать свои погружения с приливами и отливами, чтобы убедиться, что вода достаточно глубока, когда они попадут в нее. Само собой разумеется, что большинство таких дайверов - мужчины, и лишь немногие женщины только недавно отважились на головокружительные скалы. Кстати, в XVIII веке король Мауи Кахекили ввел практику lele kawa, то есть прыжков со скал (ногами вперед с минимальным количеством брызг), чтобы продемонстрировать мужчинам-воинам необходимую преданность и мужество.</p>
<p>В разных культурах существуют специфические для каждого пола обряды, необходимые для вступления во взрослую жизнь, но, возможно, ни один из них не является таким болезненным, как у народа сатере-маве, проживающего в бразильской Амазонии. Для того чтобы молодой мужчина стал дипломированным воином, он должен подвергнуть себя многократным укусам муравья Paraponera clavata, более известного в народе как муравей-пуля. Его название связано с тем, что его укус, как считается, более болезненный, чем укус пули. Готовясь к инициации, члены племени собирают несколько сотен муравьев, помещают их в успокоительную жидкость, а затем вплетают их (пока муравьи находятся под действием успокоительного) в перчатки из листьев. Жала располагаются таким образом, чтобы они были направлены внутрь перчаток. Затем посвящаемый помещает руки в перчатки и испытывает сотни укусов, пока муравьи-пули пытаются распутаться. Адепт должен носить перчатки в течение десяти минут, воздерживаясь от высказывания мучительной боли. Для того чтобы мужчина был принят в храм воинов, этот обряд посвящения должен быть совершен двадцать раз. 47</p>
<p>Нигерийский народ джафул-фулани практикует обряд шади (или шаро). В нем молодые неженатые мужчины пороли друг друга; при порке они не должны вздрагивать от причиняемой боли. Естественно, весь обряд проходит на виду у молодых и красивых женщин, которые с интересом наблюдают за происходящим. 48 Не менее кровавым ритуалом порки, хотя и с нанесением себе увечий, является ритуал Ашура, практикуемый мужчинами-шиитами. В этом случае мужчины пороли сами себя в рамках религиозной церемонии; однако стоит отметить, что женщины не участвуют в таком кровавом ритуале. 49 Обряды перехода в уличные банды, большинство из которых состоят из молодых мужчин, включают жестокое избиение посвященных и/или убийство случайных незнакомцев (чтобы убить кого-то, нужна смелость). Турецкая масляная борьба, известная как киркпинар, - это изнурительное соревнование, восходящее к XIV веку, в котором сильные мужчины сражаются друг с другом до тех пор, пока не останется один мужчина. 50 Цель такого давнего ритуала - выявить мужественных, героических и сильных мужчин из числа претендентов. Современные кровавые виды спорта, такие как экстремальные и экстремальные бои, являются менее смертоносными примерами боев между мужчинами-гладиаторами во времена Римской империи. Всемирный коммерческий успех MMA (смешанных боевых искусств) говорит не только о врожденной склонности мужчин к внутриполовым жестоким схваткам, но и о жадном аппетите зрителей, желающих наблюдать за такими жестокими событиями. В конечном счете, на протяжении всей истории человечества и в самых разных культурных средах мужчины более чем охотно вступают в жестокие внутрисексуальные схватки. В некоторых случаях мужчины демонстрируют свое мужество, выставляя себя против опасных животных. Например, большинство участников ежегодного забега с быками в Памплоне (Испания) - мужчины. Аналогичным образом, мужчины составляют подавляющее большинство матадоров и конных тореадоров в странах, где проводятся эти жестокие и мучительные бои (например, в Мексике, Испании и Португалии). Романтическое представление о "благородном дикаре" существует только в воображении так называемых антропологов мира. 51 История человечества залита кровью мужского насилия, большая часть которого обусловлена эволюционными силами, подразумевающими половой отбор.</p>
<p>В итоге мужчины бросают вызов природе, своим физическим возможностям, другим мужчинам и опасным животным, надеясь продемонстрировать , что они обладают специфическими чертами, которые так нравятся женщинам. Эта реальность не является следствием произвольной и сексистской социализации так называемых патриархальных гендерных ролей. Скорее, это часть продуманных универсальных сексуальных сигналов, которые принимают представители обоих полов, чтобы продемонстрировать свою ценность на брачном рынке. Разумеется, большая склонность мужчин к физическому риску проявляется во многих потребительских сферах, включая их больший интерес к прыжкам с тарзанки, жестоким видеоиграм и жестоким видам спорта (например, драки в НХЛ так и не были искоренены лигой, потому что они помогают заполнить зрительские места).</p>
<empty-line/>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Потребители подвержены многочисленным явлениям самоповреждения, включая компульсивные покупки, расстройства пищевого поведения, чрезмерный загар, сексуальные проступки, порнографическую зависимость, патологические азартные игры и смертельно опасные физические риски. Стандартное и в значительной степени ошибочное объяснение, выдвигаемое социальными конструктивистами, заключается в том, что иррациональность потребителей коренится либо в недостатке знаний ("Потребителей необходимо просвещать об опасности солнечного облучения"), либо в доступности вредной информации (например, "Изображения в СМИ вызывают расстройства пищевого поведения"). Каждое из обсуждаемых видов дезадаптивного поведения обладает ярко выраженной половой спецификой в том, что касается его носителей, и это справедливо для всех культур и временных периодов. Это позволяет предположить, что эти универсальные реалии уходят корнями в общее биологическое наследие. Иррациональное поведение, о котором идет речь, управляется механизмами, развившимися как адаптация, которые иногда дают осечку (или подрываются), приводя к соответствующим пагубным последствиям. В конечном итоге эти явления невозможно отделить от нашей биологии. Следовательно, любое вмешательство в государственную политику, направленное на сдерживание такого поведения, при котором анализ ограничивается исключительно экологическими причинами, будет обречено на провал.</p>
<empty-line/>
<p>Глава 10</p>
<p>Если я и хочу закончить свое выступление, то это просьба к ученым-социологам воздержаться от косноязычного отвращения к эволюционному подходу и спросить, как этот подход может принести пользу тому, чем они занимаются.</p>
<p>-РОБИН И. М. ДАНБАР,</p>
<empty-line/>
<p>БРИТАНСКИЙ АНТРОПОЛОГ</p>
<empty-line/>
<p>Поскольку до сих пор я в основном фокусировался на потребительском поведении, актуальность эволюционной психологии - и в целом эволюционной теории - распространяется на бизнес в бесчисленных других контекстах. Эволюционисты недавно продемонстрировали связь между базальным уровнем тестостерона у мужчин и их предпринимательской деятельностью. Другие ученые исследовали связь между уровнем тестостерона и ежедневными прибылями или убытками мужчин-финансовых трейдеров. То, как оцениваются привлекательные кандидаты на работу, также было исследовано через призму эволюции. Кроме того, экономисты подсчитали выгоду от зарплаты, которую получают высокие сотрудники (эволюционно значимый признак). Среди других областей бизнеса, которые недавно были исследованы с помощью эволюционного подхода, - семейные предприятия, принятие решений руководителями, управление человеческими ресурсами, гражданское поведение в организации, лидерство, сексуальные домогательства в организациях, технологические изменения, полное управление качеством, бухгалтерский учет, финансы, экономика, информационные системы управления и деловая этика. 2 Несмотря на эти недавние вливания биологии в бизнес-мышление, связь эволюционной психологии и бизнеса остается практически неисследованной территорией.</p>
<empty-line/>
<p>КРАТКАЯ ИСТОРИЯ БИЗНЕС-ШКОЛЫ</p>
<p>Бизнес-школы существуют чуть более одного века. Самые ранние американские программы бакалавриата, магистратуры и докторантуры были основаны в период с 1881 по 1920 год. На заре своего существования бизнес-школы сосредоточились на поиске лучших способов оптимизации производственного процесса. Отчасти это было связано с тем, что в деловой практике господствовала производственная этика, ярко выраженная в печально известном указе Генри Форда: "Любой клиент может получить автомобиль, окрашенный в любой цвет, лишь бы он был черным". Другими словами, желания потребителей были в значительной степени не важны. Если смотреть с этой точки зрения, то ключевой задачей, стоящей перед компанией, была оптимизация производства по нескольким возможным параметрам (например, минимизация отходов сырья и/или максимизация выработки сотрудников). Точно так же, как потребности клиентов не занимали центрального места в основных положениях миссии компании , потребности сотрудников удовлетворялись лишь минимально (например, необходимые перерывы на туалет). Личностный рост и самореализация сотрудников не стояли на первом месте в заботах руководителей компаний на рубеже двадцатого века.</p>
<p>Следующий серьезный философский сдвиг в деловой практике произошел, когда в центр основной миссии бизнеса был поставлен клиент. Поэтому теперь было важно учитывать потребности и желания потребителей, а такие области, как маркетинг, заняли видное место не только в практике бизнеса, но и в учебных программах бизнес-школ, а также в академических исследованиях в области наук о бизнесе. Эти новые реалии фактически означали, что поведенческие науки стали занимать более заметное место в науках о бизнесе. В 1950-х годах маркетологи использовали многие психоаналитические идеи в своих попытках раскрыть скрытые мотивы потребителей. Впоследствии социальная и когнитивная психология, а также культурная антропология и социология прочно вошли в изучение маркетинга.</p>
<p>Третий важный сдвиг в общественном договоре между компаниями и их различными участниками заключался в том, что компании должны производить качественную продукцию в соответствии с предпочтениями потребителей; они также должны создавать условия для работы, которые позволят их сотрудникам жить полноценной профессиональной жизнью (вспомните воспитательную организационную культуру Google); и они должны преследовать эти цели, обеспечивая при этом отсутствие ущерба для третьих сторон (например, нанесение вреда окружающей среде при достижении первых двух целей нарушает новый деловой этос). Эти новые тенденции привели к увеличению преподавания так называемых "мягких наук" в дополнение к сохранению внимания к традиционным областям, таким как микроэкономика и бизнес-статистика.</p>
<p>Независимо от специфики бизнес-практики, биология и эволюционная теория практически полностью игнорировались в понимании бизнес-феноменов. Поколения студентов, менеджеров и будущих ученых получали образование по широкому спектру бизнес-дисциплин, полностью игнорируя биологические основы, которые определяют поведение потребителей, сотрудников и работодателей. В конечном счете, наша биология пронизывает каждый аспект нашей повседневной жизни, включая наши действия на рынке, и биологическим наукам давно пора занять достойное место за круглым столом бизнеса. Следует отметить, что небольшое, но растущее число ученых начали изучать способы, с помощью которых нейронауки могут помочь наукам о бизнесе.</p>
<empty-line/>
<p>НЕЙРОБИЗНЕС</p>
<p>С появлением нескольких технологий визуализации мозга (например, функциональной магнитно-резонансной томографии, или фМРТ) ученые стали использовать эти инструменты в самых разных бизнес-дисциплинах, возможно, ни в одной из них , чем в области нейроэкономики. В последнее время эта отрасль породила бесконечное множество нейро-[заполнить пробел] дисциплин, включая нейробухгалтерию, нейропредпринимательство, нейроэтологию, нейротеологию, нейроинформационные системы, нейроархитектуру и нейроправо. Каждая из последних областей мало чем отличается от других, кроме типов используемых стимулов. Если визуализация мозга проводится во время оценки участником политической речи, принятия морального решения, просмотра рекламы товара, фильма или оценки потенциального сотрудника, которого следует нанять, то область будет называться нейрополитикой, нейроэтикой, нейромаркетингом, нейрокинематикой или организационной когнитивной нейронаукой, соответственно. В общем, парадигма предполагает выполнение участниками заданий, в то время как их мозг визуализируется в естественных условиях. Идея заключается в том, чтобы продемонстрировать дифференциальную активацию нейронов в различных частях мозга в зависимости от выполняемой когнитивной задачи. Это позволяет исследователю сделать выводы об областях мозга, которые предположительно вовлечены в конкретные формы вычислительной обработки. В нейроэкономике задачи обычно связаны с обработкой рискованных финансовых решений и связанных с ними прибылей и убытков. Если префронтальная кора проявляет интенсивную активность, когда человек сталкивается с рискованным финансовым выбором, это означает, что такие решения требуют значительных когнитивных усилий (в отличие от обработки, основанной на аффектах, которая вызывает нейронную активность, связанную с эмоциями и чувствами). Если миндалина активизируется при просмотре рекламы, вызывающей страх (в отличие, скажем, от рекламы, содержащей много технической информации), это служит дополнительным доказательством того, что эта область мозга участвует в обработке эмоционального содержания.</p>
<p>В недавнем обзоре применимости нейровизуализации в нескольких прикладных областях Дэн Ариели и Грегори С. Бернс сдержанно оптимистично оценили потенциальную полезность этой парадигмы. 3 Они утверждали, что данные на уровне нейронов потенциально могут быть использованы в прогностических целях. Соотнеся бумажные и карандашные показатели потребительских предпочтений с соответствующими нейронными данными, маркетологи смогут лучше предсказывать желания, потребности и будущие покупки потребителей. Это основано на предположении, что данные визуализации мозга содержат информацию, которую невозможно получить с помощью стандартных маркетинговых показателей. Однако на самом деле, как верно отмечают Ариели и Бернс, существующие исследования не подтверждают эту точку зрения. Дополнительная предсказательная сила нейронных данных в лучшем случае минимальна. В своей работе, написанной в соавторстве с Джастином Гарсией, я утверждал, что парадигма нейровизуализации будет оставаться в значительной степени рыбацкой экспедицией за красивыми изображениями мозга до тех пор, пока не будет существовать организующая теоретическая структура, которая направляла бы исследования и обеспечивала согласованность разрозненных результатов. 4 В отличие от подавляющего большинства исследований, направленных на эмпирическую проверку априорных гипотез, большая часть исследований фМРТ обычно дает причудливые постфактум объяснения конкретных паттернов активации нейронов, которые были зафиксированы. Привлекательность парадигмы заключается в сложности инструмента, о котором идет речь, а также в строгости сопутствующих анализов. Иногда это может привести к явлению, называемому иллюзией глубины объяснения, 5 , когда исследователи переоценивают степень понимания ими внутренней работы мозга, отчасти из-за кажущейся изощренности технологий визуализации мозга.</p>
<p>Хотя визуализация мозга со временем может оказаться мощным инструментом для лучшего понимания нашего инстинкта потребления, в настоящее время в накопленных нами знаниях о человеческом мозге слишком много неизвестных, чтобы мы могли максимально использовать данные о нейронах. Меня также беспокоит вполне реальная опасность научного редукционизма, когда мы пытаемся изучить потребительские феномены более высокого порядка через исследование вспышек нейронов. Хотя все человеческие феномены в конечном счете коренятся в специфических паттернах нейронной активации, это не обязательно означает, что можно преодолеть огромный разрыв между когнитивными процессами высшего порядка и нейронными процессами низшего порядка таким образом, чтобы получить большую объяснительную силу. В 2010 году в Южной Африке прошел чемпионат мира по футболу. Прогнозирование конечного победителя - Испании - могло бы включать бесконечное число возможных переменных. Однако предположим, что у нас был бы доступ ко всем нейронным импульсам всех игроков во время всех матчей; эти данные не добавили бы практически никакой дополнительной объяснительной или предсказательной информации о том, кто в конечном итоге станет победителем. Соответственно, людям, которых ужасает то, что может стать очевидным зловещим применением этих технологий, если они попадут в "злые" руки маркетологов, не стоит беспокоиться. Если вы не думаете, что я мелодраматизирую, то конференция по нейромаркетингу, запланированная на 2004 год в Университете Эмори, была отменена после того, как были высказаны серьезные опасения по поводу предполагаемой этической угрозы, если компании узнают о "кнопках покупки" потребителей. Таких кнопок не существует, поскольку мозг потребителя устроен бесконечно сложнее. Следовательно, я полностью согласен с Ариели и Бернсом в их характеристике парадигмы визуализации мозга как меланжа надежд и шумихи.</p>
<p>ДАРВИНОВСКАЯ РАЦИОНАЛЬНОСТЬ ПРОТИВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ РАЦИОНАЛЬНОСТИ</p>
<p>Ранее мы рассмотрели дарвиновские обоснования различных "иррациональных" форм потребительского поведения. При этом ученые-бихевиористы и экономисты ведут затяжные дебаты о внутреннем значении и определении человеческой рациональности. Что значит быть рациональным человеком, принимающим решения? Теоретики поведенческих решений однозначно установили, что люди не придерживаются строгого определения рациональности, которое ожидается от Homo economicus 6 Это было достигнуто с помощью бесконечного множества умных экспериментальных демонстраций нарушений рационального выбора. 7 Например, аксиома транзитивности утверждает, что если потребитель предпочитает автомобиль A автомобилю B, а автомобиль B автомобилю C, то это автоматически означает, что автомобиль A предпочтительнее автомобиля C. Однако Амос Тверски, скончавшийся в 1996 году и, к сожалению, не получивший Нобелевскую премию, которая была присуждена его многолетнему коллеге Дэниелу Канеману в 2002 году за их совместные работы, показал, что люди демонстрируют непостоянные предпочтения (т.е, нарушение рационального выбора). 8 Реальность такова, что достаточно посмотреть шоу The Price Is Right или Deal or No Deal, чтобы увидеть, как люди неоднократно нарушают главные постулаты экономической рациональности. 9</p>
<p>Область поведенческой теории принятия решений была настолько сосредоточена на выявлении подобных нарушений, что многие стали язвительно называть это направление исследований "клубом нарушений месяца". Односложный вывод более чем четырех десятилетий исследований заключается в том, что люди не придерживаются постулатов Homo economicus. Не хочу показаться слишком пренебрежительным, но по духу это похоже на то, как если бы физиологи, анатомы и психологи потратили сорок лет на исследования, чтобы в итоге прийти к выводу, что у человека тело и разум отличаются от тела и разума единорога. Вместо того чтобы тратить столько времени и сил на демонстрацию того, чем мы не являемся (Homo economicus), теоретикам поведенческих решений следовало бы потратить больше усилий на то, чтобы выяснить, почему мы такие, какие мы есть (т. е. эволюционные основы наших процессов принятия решений). Это напомнило мне о двух замечательных заметках, которые Сатоси Канадзава, коллега-эволюционный психолог и блогер Psychology Today, опубликовал в своем блоге 11 октября 2009 года и 18 октября 2009 года под заголовками "Предсказуемо иррационально - да; объяснимо иррационально - нет" (части I и II). Вступительный абзац его поста от 11 октября гласит следующее:</p>
<p>Мой коллега по блогу PT Дэн Ариели - один из самых креативных поведенческих экономистов в современном мире, один из лидеров самого горячего научного направления. Ариели для поведенческой экономики - это то же самое, что Стивен Левитт (соавтор книги "Фрикономика") для стандартной экономики: одновременно превосходный и умопомрачительно креативный ученый и отличный пропагандист своей науки для широкой аудитории. Однако, как бы ни был велик Дэн Ариели, у него есть один существенный недостаток: он не эволюционный психолог. 10</p>
<p>Я согласен с оценкой Канадзавой гениальности Ариели, но, что более важно, Канадзава попадает в самую точку, говоря об отсутствии эволюционных идей в работах поведенческих теоретиков принятия решений. Например, в своем бестселлере "Предсказуемо иррациональное: The Hidden Forces That Shape Our Decisions" Ариели ни разу не упоминает слова "Дарвин" или "эволюция". Скрытые силы", на которые Ариели ссылается в своем подзаголовке, должны относиться к эволюционным силам, сформировавшим человеческий разум; однако это не так.</p>
<p>Вспомните, что в главе 5 я обсуждал игры "Ультиматум" и "Диктатор", в которых человеку (игроку A) дается сумма денег (скажем, 10 долларов) и предлагается разделить ее с другим игроком (игроком B). Обе эти игры сыграли важную роль в демонстрации того, что аксиомы рационального выбора, присущие Homo economicus, часто оказываются вопиюще неверными. В частности, в игре "Ультиматум" "рациональным" должен быть наименьший возможный номинал имеющейся суммы денег, подлежащей разделу. Например, если нужно разделить 10 долларов и они доступны в виде сорока четвертаков, то "рациональным" будет предложить игроку B не более 0,25 доллара. Это основано на постулате, что полезность получения чего-то больше, чем полезность получения ничего (с точки зрения игрока B). Разумеется, получение несправедливого предложения сопряжено с неприятными последствиями, и, соответственно, люди не придерживаются аксиомы максимизации дохода и вместо этого стремятся предложить примерно равные и, следовательно, справедливые доли. В случае игры "Диктатор" "рациональным" поведением с точки зрения игрока А было бы ничего не предлагать (поскольку у игрока Б нет права вето). Однако, учитывая врожденное стремление людей к установлению взаимных договоренностей и в свете репутационных опасений, связанных с тем, что человек может показаться жадным (даже если игра ведется анонимно), люди в итоге предлагают суммы, превышающие ноль.</p>
<p>Мы с Трипатом Гиллом провели два исследования, в которых применили эволюционную линзу для понимания поведения в этих двух играх. 11 Мы предположили, что пол двух игроков будет определять, сколько денег игрок А предложит игроку Б. Существует четыре возможных пары: мужчина-мужчина, мужчина-женщина, женщина-мужчина и женщина-женщина. Мы предположили, что мужчины будут предлагать женщинам большие сплиты, чем те - мужчинам. В частности, , сталкиваясь с женщинами, мужчины стремятся продемонстрировать свою щедрость, основанную на ресурсах, в то время как при взаимодействии с другими мужчинами их внутриполовое соперничество становится особенно активным (учитывая, что метрикой, которую нужно разделить, являются деньги). Кроме того, мы утверждали, что женщины не должны демонстрировать никаких различий в поведении в зависимости от того, против кого они играют. В обеих играх результаты подтвердили нашу гипотезу, то есть мужчины предлагали женщинам больше денег, чем другим мужчинам. Женщины были одинаково щедры, независимо от пола игрока Б. Конечно, это не означает, что женщины менее конкурентоспособны со своими однополыми соперниками. Однако их конкурентная борьба в меньшей степени обусловлена ресурсными показателями. Важным выводом здесь является то, что наши два исследования вышли за рамки простой демонстрации того, что люди не подчиняются аксиомам рационального выбора. Выявив соответствующие эволюционные процессы, определяющие социальное взаимодействие, мы обеспечили более полное понимание поведения в подобных экономических контекстах.</p>
<p>Эффект обрамления - еще один пример нарушения рационального выбора. Если в рекламе говорится, что три из пяти стоматологов рекомендуют зубную пасту определенной марки, это логически эквивалентно утверждению, что два из пяти не рекомендуют. Точно так же, если в гамбургере указано, что он на 90 % состоит из жира, это тождественно утверждению, что в нем содержится 10 % жира. Если опросить отношение потребителей к зубной пасте или гамбургеру, они должны прийти к одинаковым оценкам, независимо от того, в какой рамке описывается продукт. Однако, как было первоначально показано психологами Дэниелом Канеманом и Амосом Тверски и впоследствии воспроизведено в бесчисленных случаях, люди поддаются эффекту фрейминга. При этом они нарушают аксиому описательной инвариантности, а именно, что альтернативные, но эквивалентные способы описания данных должны всегда приводить к одним и тем же суждениям и/или выбору. Мы с Гиллом изучаем эффект фрейминга с помощью эволюционного подхода. В одном из наших проектов мы пытались определить, может ли фрейм, используемый для описания потенциального жениха, повлиять на то, как его оценивают. Например, как бы отреагировала девушка, если бы узнала, что 8 из 10 ее друзей считают ее поклонника умным (в отличие от 2 из 10, которые так не считают)? Помните, что эти два утверждения идентичны по своему информационному содержанию, однако эффект фрейминга предполагает, что оценка человека будет кардинально отличаться в двух фреймах (выше в положительном фрейме). Мы утверждали, что в конкретном контексте выбора партнера субоптимальный выбор для женщин представляется более значительным в свете различий в родительских инвестициях, присущих обоим полам. Следовательно, негативно оформленная информация будет служить для женщин более ярким предупреждающим сигналом, и в этом смысле мы предположили, что женщины с большей вероятностью, чем мужчины, поддадутся эффекту обрамления. Именно это мы и обнаружили.</p>
<p>В последующем исследовании мы изменили качество потенциальных партнеров, чтобы определить, как это повлияет на вероятность того, что мужчины и женщины поддадутся эффекту фрейминга. В предыдущем сценарии (8/10 против 2/10) общее качество потенциального жениха было высоким, поскольку большинство людей считали его умным. Можно с тем же успехом проверить эффект фрейминга, изменив при этом качество приятелей. Например, утверждение, что 2 из 10 человек считают ухажера умным (в отличие от эквивалентного утверждения, что 8 из 10 не считают его умным), также проверяет эффект фрейминга, хотя в этом случае общее качество описанного ухажера является низким, поскольку большинство людей считают его неинтеллигентным. Необходимость выбирать между низкокачественными ухажерами служит в данном случае ключевым предупреждающим сигналом, особенно для женщин. Именно поэтому способ подачи информации, когда речь идет о неудачниках на брачном рынке, оказывает меньшее влияние. Соответственно, мы предсказывали, что эффект фрейминга будет слабее, когда перед нами низкокачественные товарищи (по сравнению с высококачественными), и эта меньшая склонность поддаваться эффекту фрейминга будет больше у женщин. И опять же, именно это мы и обнаружили. Этот проект был бы невозможен, если бы мы не рассматривали его с эволюционной точки зрения. В итоге, при тестировании эффекта фрейминга на примере гамбургера "90 % жира против 10 % жира" оба пола должны с одинаковой вероятностью поддаться эффекту фрейминга (поскольку предки обоих полов сталкивались с одинаковыми проблемами, связанными с едой). Однако когда дело доходит до спаривания, эффект фрейминга должен приводить к половым различиям в соответствии с разными проблемами, с которыми каждый пол исторически сталкивался в этой конкретной области.</p>
<p>Вспомните свою последнюю крупную потребительскую покупку, скажем, свой нынешний автомобиль. Вероятно, вы не посещали все соответствующие автосалоны и не изучали всю доступную информацию об автомобиле , прежде чем сделать окончательный выбор. Скорее, в какой-то момент вы решили, что увидели достаточно информации, чтобы купить внедорожник Mazda. Классические экономисты исторически утверждали, что для обеспечения оптимального выбора потребители должны обрабатывать всю релевантную и доступную информацию. Разумеется, поскольку никто не придерживается таких запредельных стандартов, последующие поколения экономистов предложили, что поиск новой информации должен продолжаться до тех пор, пока предельные выгоды от дополнительного поиска (например, нахождение того же товара по более низкой цене) превышают соответствующие предельные издержки (например, время, потраченное на поиск). Такая стилизованная модель элегантна в теории, но практически ничего не говорит нам о том, как потребители на самом деле решают, когда прекратить получение дополнительной информации. 12 Вместе с двумя моими бывшими аспирантами я недавно опубликовал работу, в которой мы исследовали, сколько информации мужчины и женщины получают о потенциальных партнерах до того, как сделать окончательный выбор. 13 Учитывая, что издержки неоптимального выбора партнера для женщин выше, мы предположили, что их стратегии поиска информации будут отражать такую биологическую реальность. Как и ожидалось, женщины чаще отвергали потенциальных женихов (особенно в случае краткосрочного спаривания) и отбирали информацию о большем количестве женихов, прежде чем сделать выбор. Эти и многие другие результаты, представленные в статье, было бы невозможно предсказать, если бы мы не подошли к проблеме с эволюционной точки зрения. Другими словами, в отличие от схемы "затраты-выгоды", используемой экономистами для объяснения поиска информации в бесчисленных областях, модели поиска индивидов иногда обусловлены биологическими реалиями, характерными для конкретной области (например, поиск пары).</p>
<empty-line/>
<p>Герберт Саймон, нобелевский лауреат 1978 года по экономике, знаменито представил понятие ограниченной рациональности в противовес классической нормативной рациональности Homo economicus. Саймон предположил, что люди не обладают вычислительными способностями для проведения обширных расчетов и сбора информации, которые требуются от "рациональных" лиц, принимающих решения, как это постулируется экономической рациональностью. Саймон утверждал, что из-за временных ограничений (например, мы не можем оценить все возможные модели автомобилей до совершения покупки) и когнитивных ограничений (например, большинству потребителей трудно применять математические модели, подразумевающие максимизацию полезности), человеческая рациональность ограничена. В этом смысле Саймон смягчил строгое (и иррациональное) определение рациональности, которого придерживались классические экономисты. В последнее время некоторые ученые предложили определения рациональности, которые основаны на понимании эволюционных сил, сформировавших человеческий разум. Например, экологическая рациональность признает, что люди выработали быстро развертываемые правила принятия решений (или эвристику), которые в иных случаях обеспечивают высокоточные результаты (в большинстве случаев), требуя при этом управляемого уровня умственных усилий. 14</p>
<p>Эвристика узнавания - пример такого процесса принятия решения. Она предполагает, что при принятии решения о том, какой из двух вариантов имеет более высокий балл по заданному показателю (например, в Филадельфии или Гамбурге больше музеев?), следует выбирать тот, который узнаваем. Это когнитивная адаптация, которая первоначально развивалась для решения нескольких эволюционно важных проблем, таких как распознавание друзей и врагов, источников съедобной пищи или опасных хищников. При этом ее применение в современных условиях могло бы иметь ошеломительный успех. Например, люди, которые выбирали акции просто на основании того, узнавали ли они названия компаний, показывали такие же результаты, как и те, кто использовал чрезвычайно сложные математические модели. 15 В этом смысле данная стратегия является экологически рациональной, что далеко отстоит от Homo economicus (который предполагает, что более тщательный и полный анализ имеющихся данных должен привести к принятию более правильных решений).</p>
<empty-line/>
<p>С понятием экологической рациональности связана глубокая рациональность, которую отстаивают Даг Кенрик и его коллеги. Вопреки классическому экономическому постулату, люди не стремятся к максимизации полезности в каком-то расплывчатом смысле. В частности, утверждать, что люди выбирают автомобили, работу, супругов или зубные пасты, которые максимизируют их полезность (меру относительной удовлетворенности), значит сказать очень мало. Вместо этого глубокая рациональность предлагает индивидам применять правила принятия решений, которые максимизировали бы их приспособленность (способность распространять свои гены) при решении адаптивных задач в конкретных областях (например, поиск пары, защита родственников, избегание хищников, поддержание статуса). 16 В этом смысле метрика рациональности должна определяться в соответствии с пониманием "глубокого эволюционного времени" наших предков (т. е. нашей эволюционной истории). Говоря конкретнее, эволюционно рационально привлекать людей, обладающих симметрией лица, поскольку этот визуальный сигнал несет в себе эволюционно значимую информацию. С другой стороны, предположение о том, что симметрия лица предпочтительна "потому что она максимизирует полезность", по сути, ничего не объясняет.</p>
<p>Обратите внимание, что экономисты потратили более ста лет на изучение (и преподавание) процесса принятия решений и потребительского поведения, при этом редко исследуя, как такие, казалось бы, очевидные факторы, как вожделение, голод, гнев и другие висцеральные силы, могут влиять на наш выбор. Homo economicus и Homo consumericus - это явно два разных вида! Давайте теперь обратимся к поведенческим финансам - области, в которой исторически доминировало классическое экономическое мышление до недавнего вливания психологических принципов в изучение финансовой торговли. В последнее время все больше ученых признают, что действия на финансовом рынке определяются нашей биологией. Финансовые трейдеры не существуют во вселенной, где физиология человека каким-то образом перестает иметь значение. Если мы хотим избежать будущих финансовых катастроф, возможно, стоит иметь полное представление обо всем комплексе сил - биологических и других, - которые определяют поведение на финансовом рынке.</p>
<empty-line/>
<p>ГОРМОНЫ ПОДПИТЫВАЮТ ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ</p>
<p>Финансовый кризис конца 2000-х годов на Уолл-стрит - это напоминание о склонности человека поддаваться "смертному" греху жадности. В данном конкретном контексте жадность проявляется в похотливом аппетите к риску (при этом с чужими деньгами). В конечном счете, Уолл-стрит - это арена тестостерона. В отличие от слонов-самцов в период мускуса или лосей-самцов в сезон гона, финансовые трейдеры и банкиры, большинство из которых - мужчины, используют свою эндокринологическую систему, чтобы подпитывать финансовый рынок. Классический фильм 1987 года "Уолл-стрит" с Майклом Дугласом и Чарли Шином в главных ролях и менее известный фильм "Бойлерная", вышедший в 2000 году, в котором снялись Джованни Рибизи, Вин Дизель, Ниа Лонг и Бен Аффлек, дают хорошее представление о браваде, вызванной тестостероном, которая имеет место в финансовой торговле.</p>
<p>Повторимся: хотя кажется очевидным, что гормоны должны оказывать глубокое влияние на принятие экономических решений, большинство экономистов до недавнего времени в основном игнорировали то, как наша биология влияет на наши предпочтения и выбор. Вместо этого они считали людей холодными, расчетливыми машинами, которые следуют неизменным алгоритмам, таким как максимизация полезности (например, выбирают продукт, который приносит наибольшее удовлетворение по сравнению со всеми остальными в свете бюджетных ограничений); влияние ситуационных переменных, таких как голод, настроение или гормоны, редко изучалось. Любой, кто посещал совещания до или после обеда, знает об этом лучше! Джон Коутс и Джо Герберт, два ученых Кембриджского университета, недавно исследовали связь между финансовой торговлей мужчин и уровнем тестостерона и кортизола. 17 Неудивительно, что более высокие результаты (прибыль) были связаны с более высоким уровнем тестостерона. Напротив, уровень кортизола колебался в зависимости от финансовой неопределенности (отражаемой волатильностью рынка). Таким образом, в данном случае кортизол, который также известен как гормон стресса, в большей степени запускался при столкновении с неопределенной средой, чем в зависимости от реальных торговых показателей трейдера. Невероятно, но соотношение цифр у мужчин-трейдеров (относительная длина указательного и безымянного пальцев ; напомним, что это косвенный показатель воздействия андрогенов на организм человека в утробе матери) предсказывает, сколько лет они проведут в этой профессии, а также их долгосрочный торговый успех. В частности, чем более маскулинными являются их цифровые коэффициенты, тем дольше они остаются в бизнесе и тем лучше работают. 18 Кроме того, маскулинные цифровые коэффициенты предсказывают вероятность выбора карьеры в сфере финансов, 19 , а также склонность человека к различным формам принятия риска. 20</p>
<p>Тестостерон является как предшественником, так и результатом определенного поведения. В данном контексте не только мужчины с более высоким базальным уровнем тестостерона с большей вероятностью станут трейдерами (предшественник), но и их эндокринологическая реакция на успешные сделки (результат) влияет на их последующее поведение (например, более активное принятие риска), что создает петлю обратной связи, в которой постоянно растет гормональная бравада трейдера. Однако финансовая торговля - не единственная сфера, где гормоны играют ключевую роль. Недавнее исследование показало, что у мужчин-студентов MBA, имевших опыт предпринимательской деятельности, базальный уровень тестостерона был выше, чем у их сверстников без такого опыта. 21 Тестостерон может служить движущей силой инноваций и одновременно эндокринологическим стимулом для финансовых провалов.</p>
<p>Череда бизнес-скандалов за последние двадцать лет включает в себя дела Майкла Милкена, Айвена Боески, Марты Стюарт и Джо Наккио (Qwest Communications International), обвиненных в инсайдерской торговле; финансовых трейдеров-изгоев Ника Лисона (Barings Bank) и Жерома Кервьеля (Société Générale); а также руководители высшего звена Кеннет Лэй и Джеффри Скиллинг (Enron), Джон Ригас и его сын Тимоти Ригас (Adelphia), Деннис Козловски (Tyco International), Бернард Эбберс (WorldCom) и Грегори Рейес (Brocade Communications Systems). Совсем недавно произошел крах AIG, который затмил только нескрываемое злорадство Бернарда Мэдоффа и его многомиллиардную схему Понци. Несмотря на присутствие Марты Стюарт, очевидна демографическая реальность: мужчины почти всегда совершают подобные нарушения этических норм, основанных на финансах. Поскольку такие моральные и правовые нарушения являются формой принятия риска, а также в свете связи между тестостероном и принятием риска, неудивительно, что именно мужчины совершают самые вопиющие формы финансовых махинаций. 22 Растущее число этических промахов со стороны широкого круга бизнесменов привело к призыву усилить преподавание этики в рамках учебных программ бизнес-школ. В основе этого лежит оптимистическое мнение о том, что, если в выпускных классах школ в сознание студентов будут закладываться этические принципы, вероятность совершения мошенничества в будущей карьере, как мы надеемся, снизится. Врожденные психопатические наклонности (как у Мэдоффа) в сочетании с андрогенным эффектом тестостерона - особенно при перекачке миллиардов долларов на свой личный банковский счет - представляют собой отвратительную смесь.</p>
<p>Помимо того, что тестостерон служит эндокринологической смазкой для более рискованных действий, он также связан с более выраженной склонностью к импульсивности. Что заставляет одних людей быть более импульсивными, чем другие? Существуют ли ситуационные факторы, которые могут изменить склонность людей к импульсивности? Многие потребительские решения предполагают компромисс между сиюминутными и будущими выгодами и затратами (например, тратить сейчас или откладывать на черный день). По этой причине полное понимание биологических и психологических сил, формирующих различные уровни импульсивности потребителей, имеет первостепенное значение, как для отдельных потребителей, так и для всей экономики.</p>
<empty-line/>
<p>Я ХОЧУ ЭТО НЕМЕДЛЕННО!</p>
<p>Вспомните свои школьные годы. Я уверен, что когда вы видели (или видели) бывших популярных и крутых ребят на двадцатой встрече выпускников, многие из них, похоже, достигли своего пика в старших классах. В популярном ситкоме "Женаты... с детьми", который выходил в эфир с 1987 по 1997 год, Эл Банди олицетворяет человека, чей зенит пришелся на среднюю школу, когда он был звездой футбола. Путь, пройденный многими из этих "ранних пикеров", довольно знаком и коренится в напряжении между немедленным и отложенным удовлетворением. Ранний пикер" может бросить школу, потому что хочет заработать деньги, необходимые для того, чтобы украсить свой мускулистый автомобиль (например, Ford Torino) дорогими колесными дисками и потускневшими стеклами. Вместо того чтобы отложить удовлетворение, оставшись в школе (и еще несколько лет не имея существенного дохода), он, нуждаясь в немедленном удовлетворении, выбирает карьерный путь, который в долгосрочной перспективе, скорее всего, будет неоптимальным. Эта борьба между немедленным и будущим вознаграждением изучалась теоретиками принятия решений; ее обычно называют коэффициентом дисконтирования.</p>
<p>Предположим, что вам предложили выбрать между получением 100 долларов сегодня и 120 долларов через неделю. Компромисс заключается в получении немедленной, но меньшей суммы денег сейчас или более крупной суммы в будущем. Попросив вас сделать несколько таких межвременных выборов, можно рассчитать вашу индивидуальную ставку дисконтирования, которая отражает вашу импульсивность или нетерпеливость. Многие важные решения, которые принимают люди, требуют компромисса между немедленными и отложенными затратами и выгодами, включая то, сколько откладывать на пенсию, начинать ли диету, поступать ли в аспирантуру или выходить на рынок труда. Как правило, у мужчин коэффициент дисконтирования выше, чем у женщин, что означает, что они больше склонны к немедленным выгодам. 23 Это повсеместно распространенное половое различие обусловлено половым отбором. В частности, учитывая, что репродуктивная пригодность мужчин более изменчива, чем у женщин, - из-за меньшей обязательности родительских инвестиций и в свете более короткой жизни - у мужчин выработалось большее нетерпение. 24 Таким образом, один из мотивов, побуждающих мужчин к крайним формам финансового риска, кроется в их большей склонности (по сравнению с женщинами) ценить немедленные выгоды больше, чем большие будущие (или меньше беспокоиться о будущих последствиях своих немедленных действий).</p>
<p>Хотя коэффициент дисконтирования индивида отчасти зависит от его личности (некоторые люди изначально более ориентированы на настоящее, чем другие), ситуационные переменные также играют свою роль. Например, у мужчин повышается коэффициент дисконтирования после того, как им показывают фотографии красивых женщин или женщин в бикини. 25 Другими словами, когда мужчина подвергается воздействию стимула, связанного со спариванием, ценность настоящего вознаграждения возрастает. Как уже упоминалось в предыдущей главе, операторы казино давно знают об этом феномене, поскольку для обслуживания клиентов-мужчин принято нанимать чрезвычайно привлекательных, часто одетых в откровенные платья официанток. Неудивительно, что с эволюционной точки зрения визуальные праймеры привлекательных мужчин не оказывают такого же влияния на коэффициент дисконтирования женщин. На скорость дисконтирования также влияют контекстуальные сигналы, связанные с нашим выживанием. Потребление большого количества сахара снижает уровень дисконтирования будущего (т.е. будущие вознаграждения ценятся в большей степени). Меньшее количество потребляемого сахара (т. е. более низкий уровень глюкозы) приводило к большему дисконтированию (я хочу это сейчас!). 26 Опять же, с точки зрения эволюции, это вполне логично. Колебания уровня сахара в крови служат сигналом ситуативного голода или сытости. Когда мы голодны (уровень сахара в крови ниже), мы стремимся к немедленному поведению (съесть сейчас), в то время как когда мы сыты (уровень сахара в крови выше), мы готовы проявить большую сдержанность. Если вы оператор казино, держите своих игроков голодными! Возможно, именно поэтому в казино редко можно увидеть заметные часы: знание времени может предупредить игроков о том, что пора поесть.</p>
<empty-line/>
<p>МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ НА РЫНКЕ</p>
<p>В главе 7 я вкратце рассказал об универсальной эффективности использования привлекательных людей в рекламе. Однако сила воздействия внешности человека и связанных с ней морфологических признаков (например, рост, квадратная челюсть, размер бюста) очевидна и в других сферах бизнеса. Мы развили в себе способность считывать такие признаки, поскольку они несут в себе надежную и ценную информацию, имеющую эволюционное значение. Возьмем пресловутое собеседование при приеме на работу. Нам хотелось бы верить, что интервьюеры беспристрастны в своих оценках. Трудовое законодательство существует именно для того, чтобы ограничить вероятность дискриминации со стороны работодателей по нескольким переменным, включая религию, расу, возраст или сексуальную ориентацию. Однако было доказано, что несколько переменных, вызывающих предубеждение (не подпадающих под действие закона), оказывают огромное влияние на вероятность получения работы и последующего продвижения по службе. Мужчины чаще нанимают привлекательных женщин, чем женщины - привлекательных мужчин. Более того, учитывая большую значимость физической привлекательности для самоощущения женщин, женщины гораздо реже берут на работу других привлекательных женщин, чем мужчины - других привлекательных мужчин (т. е. внутриполовое соперничество на основе внешности волнует женщин больше). Наконец, эти предубеждения действуют только тогда, когда существует вероятность повторных взаимодействий между человеком, принимающим на работу, и соискателем. 27</p>
<p>Вообще говоря, процессы, в ходе которых принимаются кадровые решения, вряд ли соответствуют аксиомам рационального выбора, постулируемым классическими экономистами. Например, при принятии решений о найме очень сильно проявляется эффект первенства. Интервьюер очень быстро формирует мнение о кандидате в течение первых тридцати секунд после знакомства с ним, а остальная часть интервью часто используется для подтверждения первоначального суждения. Поступающая информация, которая не согласуется с быстро сформировавшимся первым впечатлением, отбрасывается или игнорируется. Предположим, что мужчина пришел на собеседование в душный инвестиционный банк, надев серьгу с бриллиантом. Интервьюер может очень быстро решить, что этот парень - "бунтарь", который не соответствует имиджу фирмы. Вся последующая информация может говорить о том, что это абсолютно лучший кандидат; тем не менее, интервьюер упорно держится за лагерь отвергнутых. Это напоминает мне блестящее высказывание гарвардского экономиста Джона Кеннета Гэлбрейта, который, как сообщается, сказал: "Столкнувшись с выбором между изменением своего мнения и доказательством того, что в этом нет необходимости, почти каждый берется за доказательство" 28.</p>
<p>Возвращаясь к вопросу о том, как физические данные могут повлиять на карьеру, следует отметить, что многочисленные исследования выявили "эффект красоты" на рынке труда. 29 Симпатичные выпускники MBA получают более высокую стартовую зарплату и более высокую зарплату в будущем, 30 как и симпатичные юристы. 31 Лучше выглядящие квотербеки НФЛ получают более высокую зарплату - на 8 процентов больше за каждое стандартное отклонение в показателе симметрии лица. 32 Привлекательные профессора получают более высокие оценки за преподавание. 33 За красоту действительно платят. В эпизоде "Сайнфелд" "Пилот (1)" (сезон 4, эпизод 23) Элейн возмущена тем, что все вновь нанятые официантки в любимом ресторане группы, похоже, обладают одной общей чертой: большой грудью. Майкл Линн, один из выдающихся экспертов в области чаевых, обнаружил, что размер груди официантки положительно коррелирует с размером ее чаевых. 34 Наконец, рост человека, особенно мужчины, положительно коррелирует с успехом в карьере. 35 Например, на президентских выборах в США почти всегда побеждает более высокий кандидат. 36</p>
<p>Если глаза - это окна в душу, то лицо человека наполнено бесконечным "земным" информационным содержанием. Просто глядя на лица политических кандидатов, дети способны определить победителей выборов. 37 Николас О. Рул и Налини Амбади обнаружили, что черты лица мужчин и женщин - руководителей компаний из списка Fortune 1000 - сильно коррелируют с прибылью компании. В частности, независимые эксперты оценивали лица руководителей по нескольким признакам (например, компетентность, доминантность, зрелость лица, привлекательность, надежность и способность к глобальному лидерству). В случае руководителей-мужчин совокупный индекс силы, состоящий из компетентности, доминантности и симметрии лица, коррелировал с прибылью, как и глобальное лидерство с прибылью. 38 Для руководителей-женщин компетентность и лидерство (по их лицам) коррелировали с прибылью компании. 39 Ульрих Мюллер и Аллан Мазур исследовали черты лица курсантов Вест-Пойнта, представленные на их выпускных фотографиях. Идея заключалась в том, чтобы выяснить, могут ли признаки доминирования на лице - квадратная челюсть или более акцентированный надбровный гребень (также известный как тяжелый надбровный гребень) - предсказать продвижение мужчины по службе на более поздних этапах военной карьеры. Механизм, с помощью которого лица становятся либо маскулинными, либо феминизированными, формируется под воздействием гормонов, определяющих половую принадлежность, таких как эстроген и тестостерон. Следовательно, курсанты, обладающие доминирующими чертами лица, эффективно сигнализируют о том, что в пубертатном возрасте они подвергались большему воздействию тестостерона. Мюллер и Мазур действительно обнаружили, что продвижение по службе в старших классах хорошо предсказывалось степенью, в которой лица курсантов оценивались как доминирующие или подчиненные. 40 Суть в том, что все мы хотим, чтобы наши военные лидеры придерживались коллективно согласованного архетипа доминирующего воина.</p>
<p>Напомним, что соотношение цифр - это морфологический признак, который отражает степень воздействия андрогенов на организм человека в утробе матери. Оказалось, что это соотношение связано с атлетическими способностями мужчин. Профессиональные футболисты, обладающие более маскулинным соотношением цифр, как правило, являются лучшими игроками. 41 Было также обнаружено, что черты лица, связанные с тестостероном , предсказывают агрессивное поведение хоккеистов-мужчин на льду; 42 народное поверье о том, что у крутых хоккеистов лицо козла, теперь подтверждено научными исследованиями. Возможно, более зловещая связь между морфологией и агрессивным поведением заключается в том, что жестокие мужчины-преступники чаще обладают мезоморфным типом телосложения (в отличие от экто- или эндоморфного), который определяется большей мускулатурой и, как таковой, вероятно, свидетельствует о более высоком уровне тестостерона. 43</p>
<p>Некоторые ученые с недоверием, а то и с презрением относятся к исследованиям, которые пытаются связать морфологические признаки с определенным поведением. По мнению таких недоброжелателей, соотношение цифр - это не что иное, как заново упакованная версия пальметрии (чтение линий на ладонях людей для предсказания их жизненного пути) или, возможно, френологии (определение личности человека по форме его черепа). Обе эти практики считаются шарлатанством, поэтому негласно предполагается, что соотношение цифр должно следовать их примеру. Это крайне ошибочная позиция, поскольку на сегодняшний день существуют сотни исследований соотношения цифр в авторитетных рецензируемых журналах по очень широкому спектру дисциплин, включая биологию, психологию, антропологию, физиологию, эволюционную теорию, криминалистику и медицину, но не ограничиваясь ими. За последние десять лет появилось множество исследований, связывающих соотношение цифр с такими разнообразными явлениями, как сексуальная и гендерная ориентация, транссексуализм, качество спермы, менархе (начало менструации), соотношение полов потомства (т.е, количество сыновей и дочерей), симметрия лица, сотрудничество, ревность, доминирование, агрессия, репродуктивный успех, различные способности (например, пространственные, танцевальные и музыкальные), предрасположенность к определенным заболеваниям (например, сердечно-сосудистым), профессиональные интересы, успеваемость и психологические расстройства (например, аутизм). Не хотят ли противники цифрового соотношения сказать, что все последние работы - шарлатанство?</p>
<p>Некоторые сторонники виктимологии считают, что любое преимущество, полученное из-за физических особенностей человека, является пагубным проявлением дискриминации (например, lookism и heightism). На самом деле наивно полагать, что эволюционно важные признаки (например, физическая привлекательность, рост, признаки женской привлекательности) должны внезапно потерять актуальность в современных условиях. Наш разум - это пережиток длительного эволюционного процесса. Даже если в современном мире нам хочется верить, что карьерные успехи оцениваются исключительно по "подходящим и непредвзятым метрикам", мы несем в себе склонности, которые были адаптивны в прошлом наших предков.</p>
<p>Наша инстинктивная потребность фокусироваться на чертах лица, а также на других морфологических признаках, является настолько важным элементом нашей человеческой социальности, что мы создаем продукты, которые соответствуют этим человеческим ожиданиям. При этом мы занимаемся анимизмом и антропоморфизмом.</p>
<empty-line/>
<p>ЭТА МАШИНА ВЫГЛЯДИТ ЗЛОЙ? ПОХОЖА ЛИ ОНА НА МЕНЯ?</p>
<p>Появляется все больше доказательств того, что мы можем судить о важных характеристиках человека (например, о его личности) по тому, какие товары он покупает, 44 , какие у него предпочтения (например, музыкальные вкусы), как он организует свое домашнее и рабочее пространство и как он представляет себя в Интернете, будь то профиль на Face-book или личный сайт. Другими словами, многие из наших потребительских предпочтений являются публичными сигналами нашей личности. 45 Вспомните, что в главе 4 я обсуждал несколько исследований, в которых было обнаружено, что собаки склонны походить на своих хозяев. Можем ли мы подобным образом соотнести товары с их владельцами? Можно подумать, что культурист, скорее всего, будет ездить на пресловутом мускулистом автомобиле (например, Ford Mustang), в то время как молодая женщина может предпочесть более хрупкий Mini Cooper или VW Beetle. Как вы думаете, если вам показать два набора фотографий, на одной из которых изображены люди, а на другой - их автомобили, сможете ли вы сопоставить машины с их законными владельцами? Немецкие психологи провели такое исследование и обнаружили, что люди способны сделать это с точностью выше случайной. 46 Некоторые визуальные метрики, используемые для сопоставления автомобилей и их владельцев, могут включать базовые демографические характеристики (например, пол и возраст человека), например, пожилой мужчина действительно с большей вероятностью будет водить Cadillac Sedan, чем молодая женщина. Однако есть свидетельства того, что в подборе товаров к их владельцам могут быть задействованы и менее очевидные признаки.</p>
<p>Соня Виндхагер и ее коллеги исследовали, приписывают ли потребители черты лица автомобилям, и если да, то насколько эти приписывания совпадают у разных людей. Если бы десять человек посмотрели на определенный автомобиль, согласились бы они с тем, что он ассоциируется с определенным типом лица человека или животного? Согласятся ли они с тем, что передняя панель автомобиля выглядит злой, доминирующей или женственной? Многие потребители не только определили глаза, рты, носы и уши на передних панелях автомобилей, но и согласились с тем, какие черты ассоциируются с передними панелями автомобилей (например,  47 Вообще говоря, люди обладают врожденной склонностью к анимизму (приписыванию способностей неодушевленным предметам) и антропоморфизму (приписыванию человеческих качеств нечеловеческим животным и неодушевленным предметам). Эти врожденные способности позволяют нам наслаждаться телевизионными мультфильмами (в которых животным приписываются человеческие качества, включая способность к языку), анимационными фильмами, такими как "История игрушек" и "Тачки", и такими фильмами, как "Кристина" - культовая классика 1983 года от знаменитого режиссера фильмов ужасов Джона Карпентера, в которой автомобиль, принадлежащий подростку, обладает демоническими силами. Тизер фильма весьма красноречиво говорит о нашей способности приостанавливать реальность с помощью анимизма: "Как можно убить то, что не может быть живым?"</p>
<empty-line/>
<p>Почему люди так склонны видеть одушевленные лица на неодушевленных продуктах? Как объясняют Уиндхагер и ее коллеги, эволюционный аргумент коренится в теории управления ошибками, которая в данном случае утверждает, что затраты на приписывание одушевленного агентства неодушевленному объекту меньше, чем на неприписывание такого агентства одушевленным существам (некоторые из которых могут быть очень опасными хищниками). Соответственно, мы развили этот гиперактивный механизм приписывания человеческой агентности бесчисленным стимулам. 48 Как отмечалось ранее, маркетологи игрушек особенно искусны в разработке продуктов, которые удовлетворяют универсальные человеческие потребности (проявляющиеся у детей). В конечном счете, многие игрушки пользуются успехом именно потому, что они удовлетворяют врожденную способность детей к антропоморфизму, а также легкость, с которой они приписывают человеческие способности неодушевленным предметам. Производители игрушек могут быть очень инновационными и проницательными в плане дизайна своих продуктов, но они меркнут по сравнению с величайшим из всех разработчиков продуктов, личность которого я раскрою в следующем разделе.</p>
<empty-line/>
<p>РАЗРАБОТКА НОВЫХ ПРОДУКТОВ, БИОМИМИКРИЯ И ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ СЛЕД</p>
<p>Независимо от используемого показателя (например, общей акционерной прибыли или прибыли), инновационные компании обычно демонстрируют более высокие результаты, чем их "статичные" коллеги. 49 Хотя не все успешные компании полагаются на инновации для получения прибыли (например, коммерческий триумф Coca-Cola в значительной степени обусловлен маркетинговой смекалкой и лояльностью клиентов к бренду), в целом успешные компании отчасти определяются их способностью к инновациям, одним из компонентов которых является разработка новых продуктов, удовлетворяющих потребности потребителей. Некоторые журналы, такие как Fast Company и BusinessWeek, ежегодно составляют рейтинги самых инновационных компаний, в которые в последнее время входят такие революционные фирмы, как Amazon, Facebook, Apple, Google, Disney и GE. Неудивительно, что многие компании, попавшие в эти списки, относятся к компьютерному сектору, поскольку в такой отрасли исследовательская оболочка движется очень быстро. В конце концов, неясно, сколько инноваций можно ожидать от компании, производящей молоко или яйца.</p>
<p>Если перейти от компаний к отдельным людям, то кто же является одним из величайших изобретателей всех времен? Большинство людей, вероятно, согласятся с тем, что, когда речь идет о практических изобретениях, в список, безусловно, следует включить следующих людей: Иоганн Гутенберг (печатный станок), Томас Эдисон (лампочка), братья Райт (первый полет), Генри Форд (конвейер по сборке автомобилей), Бенджамин Франклин (бифокальные очки), Чарльз Бэббидж (механический компьютер) и Александр Белл (телефон). Я уверен, что читатели могут назвать и других людей и компании, которые олицетворяют собой инновационное мышление. Однако я бы рискнул предположить, что величайшим новатором всех времен является тот, о ком мало кто из читателей вспомнит. Я дам вам подсказку в виде классического латинского изречения: Mater artium necessitas (Необходимость - мать изобретения).</p>
<p>По оценкам, ученые определили около 2 миллионов ныне существующих видов, хотя на самом деле их число может составлять от 5 до 100 миллионов (по данным проекта Национального научного фонда "Древо жизни"). Конечно, подавляющее большинство видов, которые когда-либо существовали, сейчас вымерли (до 97 процентов из них). Если мы предположим, что реальное число существующих видов составляет 30 миллионов, то это означает, что за всю историю человечества существовало около 1 миллиарда видов. Каждому из этих видов пришлось "придумать" инновационный набор адаптивных решений, чтобы выжить и размножиться в своей среде. Эти "инновации" не приходят сознательно; они обусловлены двойной силой естественного и полового отбора. 50 Итак, отвечая на мой первоначальный вопрос, можно сказать, что природа - самая инновационная сила, которую когда-либо видел мир. Человеческие изобретения меркнут по сравнению с теми необычными решениями, которые придумала природа. Конечно, у природы было несколько миллиардов лет на то, чтобы найти оптимальные решения, что намного больше, чем 100 000 или около того лет существования нашего вида!</p>
<p>Во многих случаях самая лучшая машина, созданная человеком, не может сравниться по эффективности со своим природным аналогом. Возьмем, к примеру, собачий нос. Собачье обоняние - это чудо эволюции, настолько, что мы полагаемся на него, чтобы вынюхивать наркотики и бомбы, а также находить потерявшихся людей. В этом и заключается суть биомимикрии - изучения природных разработок и решений и последующего подражания им при разработке решений, созданных человеком. В своей увлекательной книге "Биомимикрия: инновации, вдохновленные природой" Джанин Б. Бениус приводит множество примеров подобных начинаний. Но сначала я поделюсь определением биомимикрии, приведенным на первой странице ее книги (курсив в оригинале):</p>
<p>1. Природа как модель. Биомимикрия - это новая наука, которая изучает природные модели, а затем имитирует или черпает вдохновение в этих конструкциях и процессах для решения человеческих проблем, например, солнечная батарея, созданная по образцу листа.</p>
<p>2. Природа как мера. Биомимикрия использует экологический стандарт для оценки "правильности" наших инноваций. За 3,8 миллиарда лет эволюции природа научилась: Что работает. Что подходит. Что долговечно.</p>
<p>3. Природа как наставник. Биомимикрия - это новый способ взглянуть на природу и оценить ее по достоинству. Он вводит эпоху, основанную не на том, что мы можем извлечь из мира природы, а на том, чему мы можем у нее научиться. 51</p>
<p>Среди ключевых примеров, приведенных Бениусом, - разработка методов ведения сельского хозяйства, схожих с синергетической и гомеостатической экосистемой прерий; 52 , использующих энергию, подобную той, что дает лист при фотосинтезе; создание прочных, легких и водонепроницаемых материалов, схожих с раковиной моллюска или шелком паука; поддержание здоровья путем изучения того, как животные используют природные ресурсы для самолечения (или предотвращения болезней), - область, известная как зоофармакогнозия. Среди других примеров - разработка гибкого хирургического катетера, вдохновленного щупальцами осьминога; роботы, передвигающиеся по неровным поверхностям (например, для межпланетных исследований), Вдохновленные движениями крабов роботы, передвигающиеся по неровным поверхностям (например, для освоения межпланетных пространств); улучшенное понимание движений животных, благодаря которому игрушки двигаются более реалистично, а анимация в кино более достоверна (вспомните Годзиллу 1950-х годов по сравнению с реализмом современных научно-фантастических существ); разработка превосходных протезов благодаря лучшему пониманию механики реальных конечностей. 53</p>
<p>Учитывая склонность человека к биофилии (как описано в главе 2) и в свете преимуществ, которые можно извлечь из биомимикрии, как можно объяснить бесчисленные способы, которыми наш вид наносит вред окружающей среде? 54 Огромное количество видов, которые либо недавно вымерли, либо находятся на грани исчезновения, поражает воображение. Я полагаю, что существует несколько причин такого несоответствия между нашей любовью и признательностью к природе и нашим плохим экологическим следом. Во-первых, большинство людей поддаются предубеждению "Трагедии общего блага", когда речь заходит об их экологическом поведении (или его отсутствии). Представьте, что десять фермеров совместно используют участок для выпаса своих коров. Они совместно решают, что земля нуждается в периоде восстановления, и, соответственно, каждый из них соглашается ограничить выпас своих коров на этой территории. С точки зрения каждого отдельного фермера, было бы "оптимально", если бы он нарушил общественный договор, а все остальные девять фермеров его соблюдали. Таким образом, он сможет пасти своих коров на земле, а экологические выгоды все равно будут в значительной степени получены (при условии, что все остальные девять фермеров будут честными, и, следовательно, земля сможет восстановиться). Нет необходимости говорить о том, что "Трагедия общины" связана с тем, что многие, если не все, фермеры имеют одинаковые мысли, и при этом многие (если не все) в конечном итоге нарушают общественный договор. 55</p>
<p>Если бы люди могли придерживаться согласованного сговора, многие вопросы можно было бы быстро решить. Возьмем, к примеру, запредельные зарплаты и вознаграждения, которые сегодня получают некоторые профессиональные спортсмены. Некоторым кажется неприличным, что Тайгер Вудс заработал на спонсорстве 1 миллиард долларов, в то время как миллионы людей по всему миру живут примерно на 1 доллар в день. Мы могли бы коллективно "решить" эту глобальную несправедливость, отказавшись в течение определенного периода времени от потребления всех товаров, связанных с данным видом спорта. Никакого спортивного мерчендайзинга. Никакого телевизионного просмотра. Никакой посещаемости стадионов . Рынок очень быстро "приспособится" к неприличным зарплатам и сделкам по поддержке. Однако, когда наступает воскресенье и по телевизору показывают захватывающую игру НФЛ, зритель может сказать: "А не все ли равно, если я нарушу сговор? В конце концов, я уверен, что миллионы других людей не будут включать свои телевизоры. Но я должен посмотреть игру, потому что моя команда близка к выходу в плей-офф". Хрупкая природа сговоров - это двигатель, с помощью которого отчасти поддерживается социальная несправедливость.</p>
<p>Вторая причина нашей плохой экологической репутации кроется в нашей эволюционной склонности сбрасывать со счетов будущие затраты ради более сиюминутных выгод (как уже говорилось ранее в этой главе). Подобно тому, как женщины, загорающие на солнце, особенно склонны сбрасывать со счетов будущие риски меланомы ради сиюминутного эстетического сияния, 56 большинство людей мало трогают призывы к тому, как их сиюминутные действия могут повлиять на будущие поколения. Существуют адаптивные причины, по которым у нас развилась потребность удовлетворять свои сиюминутные потребности и желания. К сожалению, многие из этих адаптивных процессов дезадаптивно узурпированы, что приводит к неоптимальным экологическим результатам. Наконец, третья причина нашей плохой экологической репутации кроется в том, что большинству людей трудно заботиться о проблемах или людях, которые не входят в их круг Данбара. Напомним, что Робин Данбар предположил, что на протяжении большей части нашей эволюционной истории мы, скорее всего, поддерживали тесные интимные отношения не более чем со 150 людьми в пределах локально-ориентированной географической зоны. Таким образом, истощение амазонского леса кажется далеким от повседневного существования миллиардов людей. Геноцид в Руанде находится где-то далеко от наших локальных окрестностей. Бедственное положение орангутангов и других разумных существ - это чужая проблема. В конце концов, люди гораздо охотнее окажут помощь конкретному приемному ребенку, с которым у них сложились отношения (пусть даже просто как с друзьями по переписке), чем выпишут чек на общую благотворительную акцию по защите детей. Эта реальность укоренилась в нашей инстинктивной склонности вкладывать деньги в тех, кто входит в наш круг Данбара.</p>
<p>Инстинкт потребления - это обоюдоострый меч. Неустанные потребительские желания лежат в основе нашего тяжелого экологического следа. В то же время нам присуща способность бережно относиться к миру природы. В конечном итоге будущее нашей планеты зависит от нашей способности найти правильный баланс между этими двумя противоположными инстинктивными силами. 57</p>
<p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</p>
<p>Все большее число ученых применяют биологические основы и инструменты (например, нейровизуализацию) и первые принципы эволюционной психологии в самых разных сферах бизнеса. Среди многих других прорывов, внедрение биологии в бизнес-науки (1) дало новые определения человеческой рациональности, основанные на понимании нашей эволюционной истории; (2) установило влияние гормонов на финансовую торговлю; (3) предложило лучшее понимание компромиссов, присущих межвременному выбору (сейчас или потом); (4) признало силу морфологии человека в различных деловых ситуациях (напр, эффект красоты при собеседовании с потенциальными сотрудниками); (5) выявили решающую роль, которую играет природа, помогая нам создавать превосходные продукты (биомимикрия). Большинство бизнес-феноменов, будь то те, что имеют отношение к потребителям, сотрудникам или работодателям, являются проявлениями неизгладимых сил эволюции в формировании нашего разума и тела.</p>
<empty-line/>
<p>Глава 11</p>
<p>Я полагаю, что процесс принятия пройдет</p>
<empty-line/>
<p>через обычные четыре стадии:</p>
<empty-line/>
<p> 1. Это бесполезная чепуха,</p>
<empty-line/>
<p> 2. Это интересная, но извращенная точка зрения,</p>
<empty-line/>
<p> 3. Это верно, но совершенно неважно,</p>
<empty-line/>
<p> 4. Я всегда так говорил.</p>
<p>-J. Б. С. ХАЛДАН,</p>
<p>ЭВОЛЮЦИОННЫЙ ГЕНЕТИК</p>
<empty-line/>
<p>В главе 1 я рассказал о нескольких повторяющихся заблуждениях относительно эволюционной теории, которые препятствуют ее распространению в общественном сознании. Можно ли что-то сделать, чтобы ускорить ее принятие? Прежде всего, должен измениться интеллектуальный ландшафт, чтобы непринятие эволюционной теории стало сродни отрицанию гравитации. 2 Задача состоит в том, чтобы просветить враждебно настроенных ученых и, в целом, обывателей о необычайном количестве доказательств, подтверждающих роль эволюции в формировании нашего человечества. К сожалению, и ученые, и обыватели часто иррационально придерживаются своих глубоко укоренившихся позиций. Эпиграф этой главы относится к этапам, через которые проходит научная теория, прежде чем ее в конечном итоге примут скептически настроенные ученые. Как вы можете себе представить, чем революционнее теория (как в случае с эволюционной теорией), тем сильнее сопротивление ей, и, следовательно, тем больше времени требуется для того, чтобы теория прошла через стадии с 1 по 4. Я нахожу эту цитату лично для себя очень острой, потому что моя академическая карьера в значительной степени отражает трюизм Холдейна, по крайней мере, в моих попытках дарвинизировать дисциплины маркетинга и потребительского поведения. Многие из моих коллег-маркетологов весьма враждебно относились к идее о том, что биология в целом и эволюционная теория в частности важны для понимания потребления. Ниже я привожу перефразированные примеры, с которыми я сталкивался на каждой из четырех стадий Холдейна.</p>
<p>Стадия 1 (бессмыслица): Вы хотите сказать, что мы - животные? Потребителями не движут инстинкты. Это глупость. [Во время моего выступления в одной из ведущих бизнес-школ мира].</p>
<p>Стадия 2 (извращенная): Зачем тратить время на пропаганду "сексистских" половых различий в потребительском поведении (какими бы интересными они ни были), если можно изучать явления, выходящие за рамки пола? [Комментарии рецензента к статье, которую я отправил на в один из элитных журналов о потребительском поведении и в которой я рассказывал о половых различиях в брачном поведении].</p>
<p>Стадия 3 (неважная): Конечно, существуют человеческие универсалии, когда речь идет о потреблении. Но больший интерес представляет изучение различий между потребителями. Все дело в неоднородности поведения. [Во время моего выступления в одной из ведущих бизнес-школ мира].</p>
<p>Этап 4 (соглашение): Мне нравится ваша работа. Я всегда высоко о ней думал. [Телефонный разговор с ведущим ученым в области современного потребления].</p>
<p>Сила научного метода заключается в его способности служить ситом на рынке идей. В отличие от религиозных повествований, которые провозглашают свою истинность как априорное условие, научные идеи подвергаются испытаниям в попытке их фальсификации. Если они остаются в силе, несмотря на многократные попытки проверить их истинность, их предварительно принимают в пантеон накопленных знаний. Иногда ранее принятая теория в конце концов отвергается в свете новых доказательств, или же идеи, которым упорно сопротивлялись, в конце концов принимаются, как только рушатся стены старой парадигмы. В конечном счете, наука - это автокорректирующий процесс, который все ближе и ближе подбирается к более полной и точной базе знаний. Следует отметить, что эволюционная эпистемология утверждает, что создание новых знаний, а также их последующее отклонение или принятие сродни дарвиновскому процессу мутации и отбора. Таким образом, даже когда речь идет о потреблении нового знания, нельзя далеко отходить от дарвиновских процессов. Центральное положение этой книги - а именно, что эволюционная психология занимает центральное место в изучении поведения потребителей (и в целом в науках о бизнесе) - проходит через форму дарвиновского отбора.</p>
<empty-line/>
<p>БУДУЩЕЕ НАУКИ: СОГЛАСОВАННОСТЬ И МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОСТЬ</p>
<p>В другом месте 3 я утверждал, что самые престижные области имеют одну общую черту. Все они обладают большим количеством консилиумов (объединенных и хорошо интегрированных знаний). Этот термин вышел из употребления, но был возрожден Э. О. Уилсоном - гарвардским эволюционистом и двукратным лауреатом Пулитцеровской премии - в его книге 1998 года "Consilience: Единство знаний. Естественные науки обладают базовыми знаниями, которые в любой момент времени принимаются всеми представителями той или иной дисциплины. Ни один химик не "не верит" периодической таблице. Все биологи принимают основные постулаты эволюции, хотя и могут не соглашаться с конкретными эволюционными механизмами. Все физики признают четыре универсальные силы: гравитационную, электромагнитную, слабую и сильную (слабая и сильная силы в совокупности известны как ядерные силы). Наличие общего и согласованных базовых знаний позволяет ученым-естествоиспытателям разрабатывать интегративные теории, которые согласуются друг с другом.</p>
<p>С другой стороны, социальные науки отличаются отсутствием единодушия. Некоторые ученые отвергают идею о существовании биологических различий, кроме половых органов. Все половые различия, очевидно, социально сконструированы. Постмодернисты отказываются от предпосылки, что наука обеспечивает объективный подход к исследованию универсальных истин. Некоторые утверждают, что наука - это один из многих способов познания. Культурные релятивисты отказываются от существования человеческих универсалий. Поэтому они с презрением относятся к идее о том, что у людей есть общая универсальная природа, не говоря уже о том, что у потребителей есть биологический инстинкт, который управляет их привычками потребления. Соответственно, некоторые социологи возводят парадигматические стены, соответствующие их мировоззрению, которое часто формируется идеологическими соображениями, не имеющими практически ничего общего с наукой, не говоря уже о каком-либо подобии реальности. Поскольку эти парадигмы существуют в своих собственных маленьких вселенных, это создает фрагментированные, а то и противоречивые базы знаний, в результате чего мало общепризнанных базовых знаний. Как остроумно заметил Робин Данбар, 4 , "эволюционный подход - это не альтернатива различным дисциплинам социальных наук, а скорее дополнение. И, что очень важно, это дополнение дает возможность интегрировать разрозненные социальные науки в единую интеллектуальную структуру".</p>
<p>Фрагментарные и изолированные знания, как внутри, так и между дисциплинами, являются неоптимальной реальностью, поскольку большинство важных научных проектов требуют междисциплинарного участия. Карл Поппер, гигант среди философов науки двадцатого века, знаменито сказал: "Мы не изучаем какой-то предмет, а изучаем проблемы. А проблемы могут пересекать границы любого предмета или дисциплины". 5 Несколько известных американских научных организаций основали специальные программы, направленные на продвижение и поощрение междисциплинарных исследований. 6 Примеров важных междисциплинарных научных исследований множество, возможно, ни один из них не является более известным, чем проект "Геном человека", в котором участвовали биологи, химики, компьютерщики и биостатистики. Еще один пример силы междисциплинарных исследований - магнитно-резонансная томография. Одноименный журнал Elsevier на своем сайте заявляет: "МРТ посвящен как фундаментальным исследованиям, так и медицинским приложениям, предоставляя единый форум для общения радиологов, физиков, химиков, биохимиков, биологов, инженеров, терапевтов, патологоанатомов, физиологов, компьютерщиков и математиков"." 7 Общество человеческого поведения и эволюции - ведущее научное общество для ученых, заинтересованных в эволюционном анализе человеческих явлений, - объединяет членов из более чем тридцати дисциплин, включая антропологию, искусство, биологию, уход за детьми, криминологию, Экология, экономика, образование, семейные исследования, феминизм, криминалистика, генетика, история, право, литература, медицина, музыка, нейронауки, питание, орнитология, философия, политология, приматология, психиатрия, психология, общественное здоровье, религия, технология и зоология. Количество дисциплин, применяющих эволюционную психологию или связанные с ней эволюционные принципы, на самом деле значительно больше, чем только что перечисленные дисциплины. 8</p>
<p>С другой стороны, если проанализировать ведомственную принадлежность членов Ассоциации потребительских исследований или Общества потребительской психологии - двух главных научных ассоциаций ученых-потребителей, - то обнаружится одна закономерность. Почти все члены Ассоциации являются выходцами из отделов маркетинга. Если наша потребительская природа проникает в столь многие сферы человеческой деятельности, то почему подавляющее большинство ученых, изучающих поведение потребителей, работают в основном в отделах маркетинга? Психиатры, неврологи и клинические психологи должны сотрудничать с психологами-потребителями для изучения патологических азартных игр, расстройств пищевого поведения, порнографических пристрастий, чрезмерного загара и компульсивных покупок. Генетики и маркетологи должны работать вместе, чтобы изучить, как полиморфизмы определенных генов могут влиять на выбор потребления . Инженеры-конструкторы, промышленные дизайнеры, психологи-перцептивисты и биомиметики должны объединиться с маркетологами для изучения оптимального дизайна товаров. Список пересекающихся междисциплинарных интересов должен быть бесконечным для такого фундаментального и всепроникающего явления, как поведение потребителей. Реальность такова, что и ученые-маркетологи, и практики могут только выиграть от признания значимости нашей долгой эволюционной истории в формировании наших потребительских инстинктов.</p>
<p>Эволюционный биолог Дэвид Слоан Уилсон 9 недавно ввел EvoS (сокращение от Evolutionary Studies), революционную междисциплинарную программу в Бингемтонском университете (Университет штата Нью-Йорк). В настоящее время эта программа является частью большого консорциума учебных заведений, которые внедряют программу EvoS в своих университетах. Программа построена таким образом, что студенты со всего университета могут посещать кластер эволюционных курсов, которые позволяют им оценить грандиозную объяснительную силу эволюционной теории. В 2005 году Уилсон пригласил меня выступить с лекцией о моей первой книге в рамках серии лекций EvoS. Общение с широким кругом ученых и студентов, которых объединял общий интерес к применению эволюционной теории в их соответствующих областях, было невероятно полезным, и я смог повторить этот опыт в нескольких других эволюционных центрах (например, в Университете Нью-Мексико в 2006 году). Я надеюсь, что все большее число ученых, изучающих потребительский сектор, в частности, и бизнес в целом, со временем придут к пониманию того, что человеческий разум - это продукт полового и естественного отбора. При этом они будут рассматривать эволюционную теорию как теоретическую основу, которая может помочь им увеличить объяснительную силу своих исследований, будь то экономика, организационное поведение, реклама или поведение потребителей. Следует отметить, что тремя задачами моей кафедры эволюционных поведенческих наук и дарвиновского потребления в Университете Конкордия являются развитие программы EvoS в моем университете, ее расширение до межуниверситетского центра эволюционных исследований в четырех монреальских университетах и создание исследовательского центра, который будет содействовать работе на стыке биологии и бизнеса.</p>
<empty-line/>
<p>Эволюционные психологи проделали огромную работу по выявлению многих основных дарвиновских механизмов, определяющих нашу человеческую природу. Будущее принадлежит тем, кто сможет продемонстрировать применимость эволюционных наук в целом и эволюционной психологии в частности в бесчисленных прикладных областях (например, в медицине, юриспруденции, бизнесе, архитектуре и рекламе). В этой книге я попытался выявить значимость эволюционной теории для понимания нашей потребительской природы. Читатель должен глубоко осознать силу эволюционной теории, помогающей нам ориентироваться в повседневной жизни. Жаждем ли мы сочного гамбургера, мечтаем ли о красном Ferrari, наслаждаемся ли порнографическим фильмом или радуемся, делая подарки родным и близким, наш потребительский инстинкт всегда руководствуется нашим вечно актуальным биологическим наследием.</p>
<empty-line/>
<p>Примечания</p>
<p>ГЛАВА 1. ПОТРЕБИТЕЛИ: РОЖДЕННЫЕ И СОЗДАННЫЕ</p>
<p>1 . Matt Ridley, Nature Via Nurture: Genes, Experience, &amp; What Makes Us Human (New York: HarperCollins, 2003), p. 280.</p>
<p>2 . Marcia L. Colish, перевод, The Stoic Tradition from Antiquity to the Early Middle Ages (Leiden, Netherlands: E.J. Brill, 1985), p. 176.</p>
<p>3 . Эволюционный анализ человеческой мотивации см. в Larry C. Bernard et al., "An Evolutionary Theory of Human Motivation," Genetic, Social, and General Psychology Monographs 131, no. 2 (2005): 129-84.</p>
<p>4 . См. соответствующие ссылки в Michel Laroche et al., "A Cross-Cultural Study of In-Store Information Search Strategies for a Christmas Gift," Journal of Business Research 49 (2000): 113.</p>
<p>5 . См. соответствующие ссылки в Hyun-Hwa Lee and Jihyun Kim, "Gift Shopping Behavior in a Multichannel Retail Environment: The Role of Personal Purchase Experiences," International Journal of Retail &amp; Distribution Management 37, no. 5 (2009): 420.</p>
<p>6 . Это перефразировка знаменитого трюизма Теодосия Добжанского: "Ничто в биологии не имеет смысла, кроме как в свете эволюции".</p>
<p>7 . Джером Х. Баркоу, Леда Космидес и Джон Туби, изд-во "Адаптированный разум: Evolutionary Psychology and the Generation of Culture (New York: Oxford University Press, 1992); David M. Buss, eds., The Handbook of Evolutionary Psychology (New York: John Wiley, 2005); Charles Crawford and Dennis Krebs, eds., Foundations of Evolutionary Psychology (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum, 2008).</p>
<empty-line/>
<p>8 . Мартин Дейли и Марго Уилсон, Убийство (Нью-Йорк: Олдин де Грюйтер, 1988).</p>
<p>9 . Кевин Н. Лаланд и Джиллиан Р. Браун, Смысл и бессмыслица: Evolutionary Perspectives on Human Behaviour (Oxford: Oxford University Press, 2002).</p>
<p>10 . Peter J. Richerson and Robert Boyd, Not By Genes Alone: How Culture Transformed Human Evolution (Chicago: University of Chicago Press, 2005); Robert Aunger, The Electric Meme: A New Theory of How We Think (New York: Free Press, 2002); Susan Blackmore, The Meme Machine (Oxford: Oxford University Press, 1999).</p>
<p>11 . Эрнст Майр, "Причина и следствие в биологии: Kinds of Causes, Predictability, and Teleology Are Viewed by a Practicing Biologist," Science 134, no. 3489 (1961): 1501-1506; Николаас Тинберген, "О целях и методах этологии", Zeitschrift für Tierpsychologie 20 (1963): 410-33.</p>
<p>12 . Марджи Профет, "Болезнь во время беременности как адаптация: A Deterrent to Maternal Ingestion of Teratogens," in Barkow et al., The Adapted Mind, pp. 327-65; Samuel M. Flaxman and Paul W. Sherman, "Morning Sickness: Механизм защиты матери и эмбриона", Ежеквартальный обзор биологии, 75, № 2 (2000): 113-48; Gillian V. Pepper and S. Craig Roberts, "Rates of Nausea and Vomiting in Pregnancy and Dietary Characteristics Across Populations," Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 273, no. 1601 (2006): 2675-79.</p>
<p>13 . Gene Wallenstein, The Pleasure Instinct: Why We Crave Adventure, Chocolate, Pheromones, and Music (New York: Wiley, 2008).</p>
<p>14 . Шарлотта Перкинс Гилман, "Женщины и экономика" (Нью-Йорк: Cosimo Classics, 2007 [1898]), с. 74.</p>
<p>15 . Широкий обзор движений и проблем, поднятых против эволюционной психологии и связанных с ней биологических формализмов, см. в книге Daniel W. Leger, Alan C. Kamil, and Jeffrey A. French, "Fear and Loathing of Evolutionary Psychology in the Social Sciences," in Evolutionary Psychology and Motivation, ed. Jeffrey A. French, Alan C. Kamil, and Daniel W. Leger (Lincoln: University of Nebraska Press, 2001), pp. xi-xxiii; Ullica Segerstråle, Defenders of the Truth: The Sociobiology Debate (New York: Oxford University Press, 2001); Edward H. Hagen, "Controversial Issues in Evolutionary Psychology," in The Handbook of Evolutionary Psychology, ed. David M. Buss (New York: Wiley, 2005), pp. 145-73; Gad Saad, "The Collective Amnesia of Marketing Scholars Regards Consumers' Biological and Evolutionary Roots," Marketing Theory 8 (2008): 425-48; Джордж Перри и Рут Мейс, "Отсутствие признания эволюционных подходов к человеческому поведению", Journal of Evolutionary Psychology 8, no. 2 (2010): 105-125.</p>
<p>16 . Джошуа М. Тайбур, Джеффри Ф. Миллер и Стивен В. Гангестад, "Проверка противоречий: Эмпирическое исследование отношения сторонников адаптации к политике и науке", Human Nature 18 (2007): 313-28.</p>
<p>17 . Ева Яблонка и Гал Раз, "Transgenerational Epigenetic Inheritance: Распространенность, механизмы и последствия для изучения наследственности и эволюции", Ежеквартальный обзор биологии, 84, № 2 (2009): 131-76.</p>
<p>18 . Джон Туби и Леда Космидес, "Психологические основы культуры", в Barkow et al., The Adapted Mind, pp. 19-136.</p>
<p>19 . Steven Pinker, The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature (New York: Viking, 2002).</p>
<p>20 . Дональд Э. Браун, "Человеческие универсалии" (Нью-Йорк: МакГроу Хилл, 1991); Ара Норензаян и Стивен Дж. Хейне, "Психологические универсалии: What Are They and How Can We Know ?" Psychological Bulletin 131, no. 5 (2005): 763-84.</p>
<p>21 . Гад Саад, "Homo consumericus: Феномены потребления как универсалии, как кросс-культурные адаптации или как эмпирические культурные инстанты" (подано для публикации, 2007).</p>
<p>22 . Тимоти Кетелаар и Брюс Дж. Эллис, "Являются ли эволюционные объяснения нефальсифицируемыми? Эволюционная психология и лакатосианская философия науки", Psychological Inquiry 11 (2000): 1-21; Lucian Gideon Conway III and Mark Schaller, "On the Verifiability of Evolutionary Psychological Theories: Анализ психологии научного убеждения", Personality and Social Psychology Review 6, no. 2 (2002): 152-66.</p>
<p>23 . Роберт Л. Триверс, "Родительские инвестиции и половой отбор", в книге "Половой отбор и происхождение человека: 1871-1971", под ред. Б. Кэмпбелла (Чикаго: Aldine, 1972), с. 136-79.</p>
<p>24 . Марсель Эенс и Рианна Пинкстен, "Реверсия половой роли у позвоночных: Behavioural and Endocrinological Accounts," Behavioural Processes 51 (2000): 135-47.</p>
<empty-line/>
<p>25 . См. Victor J. Stenger, The New Atheism: Taking a Stand for Science and Reason (Amherst, NY: Prometheus Books, 2009).</p>
<p>26 . Стивен Джей Гулд, Скалы веков: Наука и религия в полноте жизни (Нью-Йорк: Ballantine Books, 1999).</p>
<p>27 . Сэм Харрис, "Моральный ландшафт: как наука может определять человеческие ценности" (Нью-Йорк: Свободная пресса, 2010).</p>
<p>28 . Из стихотворения 1850 года под названием In Memoriam A. H. H.</p>
<p>29 . Джин Холлидей, "За 2 миллиона долларов вы выбираете листы", Automotive News 80, № 6192 (2006): 22F.</p>
<p>30 . Виктор Нелл, "Почему молодые мужчины опасно водят машину: Implications for Injury Prevention," Current Directions in Psychological Science 11 (2002): 75-79.</p>
<p>ГЛАВА 2. Я ВЫЖИВУ</p>
<p>1<a l:href="http://www.goodreads.com/author/quotes/1408429.M_F_K_Fisher"> . http://www.goodreads.com/author/quotes/1408429.M_F_K_Fisher </a>(дата обращения: 28 февраля 2011 г.); также цитируется в Tom Hughes and Meredith Sayles Hughes, Gastronomie! Food Museums and Heritage Sites of France (Piermont, NH: Bunker Hill, 2005), p. 9.</p>
<p>2 . Эндрю М. Прентис, "Ранние влияния на регуляцию энергии у человека: Thrifty Genotypes and Thrifty Phenotypes," Physiology &amp; Behavior 86 (2005): 640-45; см. также Michael L. Power and Jay Schulkin, The Evolution of Obesity (Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press, 2009).</p>
<p>3 . "Top 400 Restaurant Chains", Restaurants &amp; Institutions 118, no. 10 (2008): 30; "Топ-400 ресторанных сетей", Restaurants &amp; Institutions 117, № 10 (2007): 26.</p>
<p>4 . Julie A. Mennella, Coren P. Jagnow, and Gary K. Beauchamp, "Prenatal and Postnatal Flavor Learning by Human Infants," Pediatrics 107, no. 6 (2001): e88; Gary K. Beauchamp and Julie A. Mennella, "Early Flavor Learning and Its Impact on Later Feeding Behavior," Journal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition 48, suppl. 1 (2009): S25-S30.</p>
<p>5 . Другие эволюционно обоснованные анализы кулинарии и кухни см. в Solomon H. Katz, "An Evolutionary Theory of Cuisine," Human Nature 1, no 3 (1990): 233-59; Richard Wrangham and NancyLou Conklin-Brittain, "Cooking as a Biological Trait," Comparative Biochemistry and Physiology Part A 136 (2003): 35-46; Richard Wrangham, Catching Fire: How Cooking Made Us Human (New York: Basic Books, 2009).</p>
<p>6 . Пол В. Шерман и Дженнифер Биллинг, "Дарвиновская гастрономия: Почему мы используем специи", BioScience 49 (1999): 453-63; Paul W. Sherman and Geoffrey A. Hash, "Why Vegetable Recipes Are Not Very Spicy," Evolution and Human Behavior 22 (2001): 147-63; см. также Gary Paul Nabhan, Why Some Like It Hot: Food, Genes and Cultural Diversity (Washington, DC: Island Press, 2004).</p>
<p>7 . Шерман и Биллинг, "Дарвиновская гастрономия", с. 462.</p>
<p>8 . Йохсуке Охцубо, "Адаптивные ингредиенты против порчи продуктов в японской кухне", Международный журнал пищевых наук и питания 60, № 8 (2009): 677-87.</p>
<p>9 . Кэтрин Э. Вотеки и Пол Р. Томас, редакторы, Eat for Life: The Food and Nutrition Board's Guide to Reducing Your Risk of Chronic Disease (Washington, DC: National Academies Press, 1992), p. 119; см. также соответствующие ссылки в David M. Roder, "The Epidemiology of Gastric Cancer," Gastric Cancer 5, suppl. 1 (2002): 5-11.</p>
<p>10 . Департамент здравоохранения штата Вашингтон, "Биотоксины - мифы и заблуждения<a l:href="http://www.doh.wa.gov/ehp/sf/pubs/biotoxinmyths.htm">" http://www.doh.wa.gov/ehp/sf/pubs/biotoxinmyths.htm </a>,(доступ получен 13 января 2010 г.).</p>
<p>11 . Управление по охране здоровья меньшинств, Министерство здравоохранения и социальных служб США, "Инсульт и афроамериканцы<a l:href="http://www.minorityhealth.hhs.gov/templates/content.aspx?ID%3d3022">" http://minorityhealth.hhs.gov/templates/content.aspx?ID=3022 </a>,(доступ получен 14 января 2010 г.).</p>
<p>12 . Эмма Э. Томпсон и др., "Вариации CYP3A и эволюция вариантов чувствительности к соли", Американский журнал генетики человека 75 (2004): 1059-69.</p>
<p>13 . Сьюзан Парман, "Жена Лота и старая соль: Кросс-культурное сравнение отношения к соли в связи с диетой", Кросс-культурные исследования 36, № 2 (2002): 123-50.</p>
<p>14 . Дэниел М. Т. Фесслер, "Эволюционное объяснение пластичности предпочтений соли: Профилактика от внезапного обезвоживания", Медицинские гипотезы 61 (2003a): 412-15.</p>
<empty-line/>
<p>15 . Sarah A. Tishkoff et al., "Convergent Adaptation of Human Lactase Persistence in Africa and Europe," Nature Genetics 39, no. 1 (2007): 31-40.</p>
<p>16 . Albano Beja-Pereira et al., "Gene-Culture Coevolution between Cattle Milk Protein Genes and Human Lactase Genes," Nature Genetics 35, no. 4 (2003): 311-13.</p>
<p>17 . Abigail K. Remick, Janet Polivy, and Patricia Pliner, "Internal and External Moderators of the Effect of Variety on Food Intake," Psychological Bulletin 135, no. 3 (2009): 434-51; Leonard H. Epstein et al., "What Constitutes Food Variety? Специфичность стимулов", Аппетит 54, № 1 (2010): 23-29.</p>
<p>18 . Барбара Дж. Роллс и др., "Разнообразие в еде повышает потребление пищи у человека", Физиология и поведение 26, № 2 (1981): 215-21.</p>
<p>19 . Barbara E. Kahn and Brian Wansink, "The Influence of Assortment Structure on Perceived Variety and Consumption Quantities," Journal of Consumer Research 30, no. 4 (2004): 519-33.</p>
<p>20 . Barbara J. Rolls, Edward A. Rowe, and Edmund T. Rolls, "How Sensory Properties of Foods Affect Human Feeding Behavior," Physiology &amp; Behavior 29, no. 3 (1982): 409-17.</p>
<p>21 . Sheena S. Iyengar and Mark R. Lepper, "When Choice Is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing?". Journal of Personality and Social Psychology 79, no. 6 (2000): 995-1006.</p>
<p>22 . Подробнее об этом см. в работе Павла Розина.</p>
<p>23 . Шина Сети-Ийенгар, Гур Хуберман и Вэй Цзян, "Сколько выбора - это слишком много? Взносы в пенсионные планы 401(k)" в книге "Пенсионный дизайн и структура: New Lessons from Behavioral Finance, ed. Оливии С. Митчелл и Стивена П. Уткуса (Нью-Йорк: Oxford University Press, 2004), стр. 83-96.</p>
<p>24 . Барри Шварц, Парадокс выбора: Why More Is Less (New York: HarperCollins, 2004), pp. 9-10.</p>
<p>25 . Брайан Вансинк и Джеффри Собал, "Бездумное поедание: The 200 Daily Food Decisions We Overlook," Environment and Behavior 39, no. 1 (2007): 106-123.</p>
<p>26 . Пол Розин и Морин Марквит, "Cross-Domain Variety Seeking in Human Food Choice", Appetite 16 (1991): 57-59.</p>
<empty-line/>
<p>27 . Пол Розин и др., "Отношение к большому количеству вариантов выбора в сфере питания: Кросс-культурное исследование пяти стран Европы и США", Appetite 46 (2006): 304-308.</p>
<p>28 . Брент Макферран и его коллеги недавно опубликовали несколько работ, демонстрирующих, что присутствие худого или тяжелого человека (например, официантки) может изменить как количество потребляемой пищи, так и то, какие продукты выбирают потребители. Например, диетики и недиетики ели больше в присутствии тяжелой и худой официантки соответственно. Таким образом, социальный контекст является еще одним важным фактором, определяющим наш инстинкт отвращения к еде.</p>
<p>29 . Ларри Кристенсен и Алиса Брукс, "Изменение предпочтений в еде в зависимости от настроения", Журнал психологии 140, нет. 4 (2006): 293-306.</p>
<p>30 . Нитика Гарг, Брайан Вансинк и Дж. Джеффри Инман, "Влияние случайного воздействия на потребление пищи потребителями", Журнал маркетинга 71, № 1 (2007): 194-206.</p>
<p>31 . Брайан Вансинк и Синтия Сангерман, "Вкус комфорта: Пища для размышлений о том, как американцы едят, чтобы чувствовать себя лучше", American Demographics 22, № 7 (2000): 66-67.</p>
<p>32 . Обзор соответствующей литературы см. в отчете CDC под названием "Влияет ли увеличение размера порций на то, сколько мы едим?" на сайте <a l:href="http://www.cdc.gov/nccdphp/dnpa/nutrition/pdf/portion_size_research.pdf">http://www.cdc.gov/nccdphp/dnpa/nutrition/pdf/portion_size_research.pdf </a>(доступ получен 8 января 2010 г.).</p>
<p>33 . Ричард Э. Нисбетт и Дэвид Э. Каноус, "Ожирение, лишение пищи и поведение покупателей в супермаркетах", Journal of Personality and Social Psychology 12, no. 4 (1969): 289-94.</p>
<p>34 . Дора И. Лозано, Стивен Л. Крайтс и Шелли Н. Эйкман, "Изменения в отношении к еде как функция голода", Аппетит 32 (1999): 207-218.</p>
<p>35 . Вирен Свами и Мартин Дж. Тове, "Влияет ли голод на суждения о женской физической привлекательности?". British Journal of Psychology 97 (2006): 353-63; Leif D. Nelson and Evan L. Morrison, "The Symptoms of Resource Scarcity: Суждения о еде и финансах влияют на предпочтения потенциальных партнеров", Psychological Science 16, No. 2 (2005): 167-73; Terry F. Pettijohn II, Donald F. Sacco Jr., and Melissa J. Yerkes, "Hungry People Prefer More Mature Mates: A Field Fest of the Environmental Security Hypothesis," Journal of Social, Evolutionary, and Cultural Psychology 3, no. 3 (2009): 216-32.</p>
<empty-line/>
<p>36 . Барбара Бриерс и др., "Голод по деньгам. Желание получить калорийные ресурсы увеличивает желание получить финансовые ресурсы и наоборот", Psychological Science 17, № 11 (2006): 939-43.</p>
<p>37 . Daniel M. T. Fessler, "Luteal Phase Immunosuppression and Meat Eating," Rivista di Biología /Biology Forum 94, no. 3 (2001): 403-426; Daniel M. T. Fessler, "No Time to Eat: An Adaptationist Account of Periovulatory Behavioral Changes," Quarterly Review of Biology 78, (2003b): 3-21.</p>
<p>38 . Гад Саад и Эрик Стенстром, "Калории, красота и овуляция: Влияние менструального цикла на потребление продуктов питания и внешнего вида", подано для публикации (2010).</p>
<p>39 . Val Curtis, Robert Aunger, and Tamer Rabie, "Evidence That Disgust Evolved to Protect from Risk of Disease," Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 271, suppl. 4 (2004): S131-33; Valerie Curtis and Adam Biran, "Dirt, Disgust, and Disease: Is Hygiene in Our Genes?" Perspectives in Biology and Medicine 44, no. 1 (2001): 17-31.</p>
<p>40 . Mark Schaller et al., "Mere Visual Perception of Other People's Disease Symptoms Facilitates a More Aggressive Immune Response," Psychological Science 21, no. 5 (2010): 649-52.</p>
<p>41 . Гордон Х. Орианс и Джудит Х. Хеерваген, "Эволюционная реакция на ландшафты", в книге "Адаптированный разум: Evolutionary Psychology and the Generation of Culture, ed. Jerome H. Barkow, Leda Cosmides, and John Tooby (New York: Oxford University Press, 1992) pp. 555-80; John H. Falk and John D. Balling, "Evolutionary Influence on Human Landscape Preference," Environment and Behavior 42, no. 4 (2010): 479-93.</p>
<p>42 . Брайан Хадсон, "Вид с веранды: Перспектива, убежище и отдых", Австралийские географические исследования 31, № 1 (1993): 70-78.</p>
<p>43 . Брайан Дж. Хадсон, "Опыт водопадов", Австралийские географические исследования 38, № 1 (2000): 71-84.</p>
<p>44 . Mary Ann Fischer and Patrick E. Shrout, "Children's Liking of Landscape Paintings as a Function of Their Perceptions of Prospect, Refuge, and Hazard," Environment and Behavior 38, no. 3 (2006): 373-93.</p>
<p>45 . Эдвард О. Уилсон, Биофилия (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1984).</p>
<p>46 . Cecily Maller et al., "Healthy Nature Healthy People: 'Contact with Nature' as an Upstream Health Promotion Intervention for Populations," Health Promotion International 21, no. 1 (2006): 45-54.</p>
<p>47 . Roger S. Ulrich, "View through a Window May Influence Recovery from Surgery," Science 224, no. 4647 (1984): 420-21.</p>
<p>48 . Например, см. некоторые из исследовательских отчетов, подготовленных Heschong Mahone Group, на сайте <a l:href="http://www.h-m-g.com/downloads/Daylighting/order_daylighting.htm">http://www.h-m-g.com/downloads/Daylighting/order_daylighting.htm </a>(доступ получен 21 марта 2010 г.).</p>
<p>49 . См. например, Evergreen, http://www.evergreen.ca.</p>
<p>50 . Натан Петерик, "Экологический дизайн и страх: модель проспекта-беглеца и кампус Университетского колледжа Карибу", Западная география 10/11 (2000): 89-112.</p>
<p>51 . Ричард В. Бохэннон, "Количество шагов, сделанных в день взрослыми людьми по показаниям шагомера: A Descriptive Meta-Analysis," Physical Therapy 87, no. 12 (2007): 1642-50.</p>
<p>52 . Марлон Г. Боарнет, "Роль планирования в строительстве здоровых городов", Журнал Американской ассоциации планирования 72, № 1 (2006): 5-9; Lawrence D. Frank et al., "Many Pathways from Land Use to Health: Associations between Neighborhood Walkability and Active Transportation, Body Mass Index, and Air Quality," Journal of the American Planning Association 72, no. 1 (2006): 75-87.</p>
<p>53 . Юджин Цуй, Эволюционная архитектура: Nature as a Basis for Design (New York: John Wiley, 1999).</p>
<p>54 . Ричард Докинз, Расширенный фенотип: The Long Reach of the Gene (Oxford: Oxford University Press, 1982).</p>
<p>55 . Обсуждение биофильной архитектуры см. в статье Yannick Joye, "Architectural Lessons from Environmental Psychology: The Case of Biophilic Architecture," Review of General Psychology 11 (2007): 305-328; Stephen R. Kellert, Judith Heerwagen, and Martin Mador, eds., Biophilic Design: The Theory, Science and Practice of Bringing Buildings to Life (New York: Wiley, 2008).</p>
<p>56 . Сюзанна К. Скотт, "Визуальные атрибуты, связанные с предпочтениями в интерьерной среде", Journal of Interior Design 18, № 1/2 (1993): 7-16.</p>
<p>57 . Янник Жойе и др., "Влияние озеленения городских торговых центров на потребительский опыт: Обзор доказательств с точки зрения реставрации", Urban Forestry &amp; Urban Greening 9 (2010): 57-64. С другой стороны, использование определенных сцен природы в дизайне зеленой рекламы дает положительные результаты, как показано в работе Патрика Хартмана и Ванессы Апаолаза-Ибаньес "За пределами саванны: эволюционный и экологический психологический подход к поведенческим эффектам природных пейзажей в зеленой рекламе", Journal of Environmental Psychology 30, no. 1 (2010): 119-28.</p>
<p>ГЛАВА 3. ДАВАЙТЕ ЗАЙМЕМСЯ ЭТИМ</p>
<p>1 . Генри Миллер, "Тропик Козерога" (Нью-Йорк: Grove Press, 1961), с. 192.</p>
<p>2 . Грэм Свифт, "Шаттлкок" (Торонто: Vintage Canada, 1997), с. 73.</p>
<p>3 . Simran Khurana, "Marilyn Monroe Quote: Прочитайте цитату Мэрилин Монро, чтобы понять ее истинную природу<a l:href="http://quotations.about.com/od/morepeople/a/MarilynMonroe2.htm">" http://quotations.about.com/od/morepeople/a/MarilynMonroe2.htm </a>,(доступ получен 9 декабря 2009 г.).</p>
<p>4 . Подробное обсуждение эволюции половых различий человека см. в David C. Geary, Male, Female: The Evolution of Human Sex Differences, 2nd ed. (Washington, DC: American Psychological Association, 2009).</p>
<p>5 . Уильям М. Браун и др., "Танец обнаруживает симметрию, особенно у молодых мужчин", Nature 438 (2005): 1148-50.</p>
<p>6 . Амоц Захави и Авишаг Захави, Принцип гандикапа: A Missing Piece of Darwin's Puzzle (New York: Oxford University Press, 1997).</p>
<p>7 . Гад Саад и Джон Г. Вонгас, "Влияние демонстративного потребления на уровень тестостерона у мужчин", Организационное поведение и процессы принятия решений человеком 110, № 2 (2009): 80-92.</p>
<p>8 . Лоуренс Дорфман, The Snark Handbook: A Reference Guide to Verbal Sparring (New York: Skyhorse Publishing, 2009), p. 13.</p>
<p>9 . Майкл Дж. Данн и Роберт Серл, "Влияние манипулируемого владения престижным автомобилем на оценки привлекательности обоих полов", Британский журнал психологии 101 (2010): 69-80.</p>
<p>10 . Горячо или нет, http://www.hotornot.com/.</p>
<p>11 . Грегори А. Шулер и Дэвид М. Маккорд, "Детерминанты мужской привлекательности: оценки "горячести" как функция воспринимаемых ресурсов", Американский журнал психологических исследований, 6, № 1 (2010): 10-23, <a l:href="http://www.mcneese.edu/ajpr/issues.html">http://www.mcneese.edu/ajpr/issues.html </a>(доступ получен 2 февраля 2010 г.).</p>
<empty-line/>
<p>12 . Энтони Н. Дуб и Алан Е. Гросс, "Статус фрустратора как ингибитор реакций на гудки", Журнал социальной психологии 76, № 2 (1968): 213-18.</p>
<p>13 . Андреас Дикманн и др., "Социальный статус и агрессия: A Field Study Analyzed by Survival Analysis", Journal of Social Psychology 136, no. 6 (1996): 761-68.</p>
<p>14 . Cristina M. Gomes and Christophe Boesch, "Wild Chimpanzees Exchange Meat for Sex on a Long-Term Basis," PLoS ONE 4, no. 4 (2009): e5116, doi:10.1371/journal.pone.0005116.</p>
<p>15 . Эми Стюарт, Flower Confidential: The Good, the Bad, and the Beautiful in the Business of Flowers (Chapel Hill, NC: Algonquin Books, 2007).</p>
<p>16 . Жаннетт Хэвиленд-Джонс и др., "Экологический подход к позитивным эмоциям: Цветы", Эволюционная психология 3 (2005): 104-132.</p>
<p>17 . Селин Жакоб и др., "'Love Is in the Air': Конгруэнтность между фоновой музыкой и товарами во флористическом магазине", Международный обзор исследований розничной торговли, дистрибуции и потребителей 19, № 1 (2009): 75-79.</p>
<p>18 . Ли Кронк и Бриа Данэм, "Суммы, потраченные на обручальные кольца, отражают аспекты качества мужских и женских пар," Human Nature 18, no. 4 (2007) : 329-33.</p>
<p>19 . Фрэнсис Дж. Флинн и Габриэль С. Адамс, "Деньги не могут купить любовь: Asymmetric Beliefs about Gift Price and Feelings of Appreciation," Journal of Experimental Social Psychology 45 (2009): 404-409.</p>
<p>20 . Стивен В. Гангестад и Рэнди Торнхилл, "Изменения в менструальном цикле в предпочтениях женщин к запаху симметричных мужчин", Труды Лондонского королевского общества: Серия B, Биологические науки 265 (1998): 927-33.</p>
<p>21 . Обзор см. в статье Jan Havlicek and S. Craig Roberts, "MHC-Correlated Mate Choice in Humans: A Review," Psychoneuroendocrinology 34 (2008): 497-512.</p>
<p>22 . Чандлер Бурр, "Парфюмеры дышат данными о продажах и разрабатывают стратегии", Нью-Йорк Таймс, 19 июня 2009 г., <a l:href="http://www.nytimes.com/2009/06/20/business/20perfume.html">http://www.nytimes.com/2009/06/20/business/20perfume.html </a>(дата обращения: 19 декабря 2009 г.); Диана Додсон, "Восход роста на мировом рынке ароматов", Euromonitor International, 14 февраля 2008 г., <a l:href="http://www.euromonitor.com/Growth_upturn_in_the_global_fragrances_market">http://www.euromonitor.com/Growth_upturn_in_the_global_fragrances_market </a>(дата обращения: 19 декабря 2009 г.).</p>
<empty-line/>
<p>23 . Манфред Милински и Клаус Ведекинд, "Доказательства MHC-коррелированных парфюмерных предпочтений у людей", Поведенческая экология 12, нет 2. (2001): 140-49.</p>
<p>24 . Claus Wedekind et al., "The Major Histocompatibility Complex and Perfumers' Descriptions of Human Body Odors," Evolutionary Psychology 5, no. 2 (2007): 330-43.</p>
<p>25 . Mark J. T. Sergeant et al., "The Self-Reported Importance of Olfaction during Human Mate Choice," Sexualities, Evolution, &amp; Gender 7, no. 3 (2005): 199-213.</p>
<p>26 . С. Крейг Робертс и др., "Манипулирование запахом тела изменяет уверенность мужчин в себе и суждения женщин об их визуальной привлекательности", Международный журнал косметических наук 31 (2009): 47-54.</p>
<p>27 . Ян Гавличек и Павлина Леночева, "Влияние потребления мяса на привлекательность запаха тела", Chemical Senses 31, № 8 (2006): 747-52.</p>
<p>28 . Эти три цитаты взяты из книги Кэтрин М. Роуч "Стриптиз, секс и популярная культура" (Оксфорд, Великобритания: Berg Publishers, 2007), стр. 34, 35 (две цитаты) соответственно.</p>
<p>29 . Эволюционный анализ высоких каблуков см. в статье Euclid O. Smith, "High Heels and Evolution: Естественный отбор, половой отбор и высокие каблуки", Psychology, Evolution, &amp; Gender 1 (1999): 245-77.</p>
<p>30 . Петр Сороковский и Богуслав Павловский, "Адаптивные предпочтения длины ног у потенциального партнера", Эволюция и поведение человека 29 (2008): 86-91.</p>
<p>31 . Кикуэ Сакагути и Тосикадзу Хасегава, "Восприятие человека через информацию о походке и выбор цели для сексуальных приставаний: Сравнение вероятных целей в экспериментах и реальной жизни", Journal of Nonverbal Behavior 30 (2006): 63-85.</p>
<p>32 . Geoffrey Miller, Joshua M. Tybur, and Brent D. Jordan, "Ovulatory Cycle Effects on Tip Earnings by Lap Dancers: Economic Evidence for Human Estrus?" Evolution and Human Behavior 28, no. 6 (2007): 375-81.</p>
<p>33 . Смит, "Высокие каблуки и эволюция".</p>
<p>34 . Мария Анджела Черруто, Эрмес Ведови и Уильям Мантовани, "Женщины, обратите внимание на каблуки обуви: Кроме того, что они вызывают шизофрению, они могут повлиять на активность мышц тазового дна!!!". European Urology 53, no. 5 (2008): 1094.</p>
<empty-line/>
<p>35 . John Stuart Gillis and Walter E. Avis, "The Male-Taller Norm in Mate Selection," Personality and Social Psychology Bulletin 6, no. 3 (1980): 396-401.</p>
<p>36 . Джон Маршалл Таунсенд и Гэри Д. Леви, "Влияние костюма и физической привлекательности потенциальных партнеров на сексуальность и выбор партнера", Journal of Psychology 124, no. 4 (1990): 371-89.</p>
<p>37 . Valerie Steele, The Corset: A Cultural History (New Haven, CT: Yale University Press, 2001).</p>
<p>38 . Обсуждение эволюционных корней этих предпочтений см. в Devendra Singh, "Female Mate Value at a Glance: Взаимосвязь соотношения талии и бедер со здоровьем, плодовитостью и привлекательностью", Neuroendocrinology Letters 23 (2002): 81-91.</p>
<p>39 . Считается, что первым эту взаимосвязь предложил Джордж Тейлор в 1926 году; см. "Dressing for the Downturn", Economist, February 15, 2001, <a l:href="http://www.economist.com/node/507380">http://www.economist.com/node/507380 </a>(доступ получен 6 октября 2010 года). Среди других работ, в которых исследовалась эта взаимосвязь, - Paul H. Nystrom, Economics of Fashion (New York: Ronald Press Company, 1928), и Helmut Gaus, Why Yesterday Tells of Tomorrow (Philadelphia: Coronet Books, 2001).</p>
<p>40 . "Косметика в условиях экономического спада: Чтение по губам", Economist, 22 января 2009 г., <a l:href="http://www.economist.com/node/12995765">http://www.economist.com/node/12995765 </a>(доступ получен 6 октября 2010 г.).</p>
<p>41 . Мэдисон Парк, "Женщины рискуют сломанными связками ради моды на обувь", CNN, 9 апреля 2010 г., <a l:href="http://www.cnn.com/2010/HEALTH/04/09/fashion.shoes.heels/index.html">http://www.cnn.com/2010/HEALTH/04/09/fashion.shoes.heels/index.html </a>(доступ получен 9 апреля 2010 г.).</p>
<p>42 . Рассел А. Хилл, Софи Донован и Никола Ф. Кояма, "Женская сексуальная реклама отражает доступность ресурсов в британском обществе двадцатого века", Human Nature 16 (2005): 266-77.</p>
<p>43 . Найджел Барбер, "Мода на женскую одежду как функция репродуктивной стратегии", Sex Roles 40 (1999): 459-71.</p>
<p>44 . Мария Перла Коломбини и др., "Этрусская мазь из Чиузи (Тоскана, Италия): Ее химическая характеристика", Journal of Archaeological Science 36(2009): 1488-95.</p>
<p>45 . Исключение составляют мужчины народа Водаабе: Mette Bovin, Nomads Who Cultivate Beauty: Wodaabe Dances and Visual Arts in Niger (Uppsala, Sweden: Nordiska Afrikainstitutet, 2001).</p>
<empty-line/>
<p>46 . Fortune 500 2009: Женщины-руководители, CNN, <a l:href="http://money.cnn.com/magazines/fortune/fortune500/2009/womenceos/">http://money.cnn.com/magazines/fortune/fortune500/2009/womenceos/ </a>(доступ получен 4 февраля 2010 г.).</p>
<p>47 . Ребекка Малхерн и др., "Усиливает ли косметика привлекательность лица кавказских женщин?". International Journal of Cosmetic Science 25 (2003): 199-205.</p>
<p>48 . Джин Энн Грэм и А. Дж. Джоухар, "Влияние косметики на восприятие человека", Международный журнал косметических наук 3 (1981): 199-210.</p>
<p>49 . Николя Геген, "Влияние женской косметики на приближение мужчин: Оценка в баре", Североамериканский журнал психологии 10, № 1 (2008): 221-28.</p>
<p>50 . Селин Жакоб и др., "Косметика для лица официанток и чаевые: A Field Experiment," International Journal of Hospitality Management 29, no. 1 (2010): 188-90.</p>
<p>51 . Родриго Андрес Карденас и Лорен Джулиус Харрис, "Симметричные украшения повышают привлекательность лиц и абстрактных рисунков", Эволюция и поведение человека, 27 (2006): 1-18.</p>
<p>52 . Ричард Рассел, "Пол, красота и относительная яркость черт лица", Восприятие 32 (2003): 1093-1107; Richard Russell, "A Sex Difference in Facial Contrast and Its Exaggeration by Cosmetics," Perception 38 (2009): 1211-19.</p>
<p>53 . См. Nadine Samson, Bernhard Fink, and Paul J. Matts, "Visible Skin Condition and Perception of Human Facial Appearance," International Journal of Cosmetic Science 32, no. 3 (2010): 167-84, где приведены соответствующие ссылки на результаты, о которых говорится в последних двух предложениях; в связи с этим см. также Stephen Kellett and Paul Gilbert, "Acne: A Biopsychosocial and Evolutionary Perspective with a Focus on Shame," British Journal of Health Psychology 6 (2001): 1-24.</p>
<p>54 . Эндрю Дж. Эллиот и Даниэла Ниеста, "Романтический красный: Red Enhances Men's Attraction to Women", Journal of Personality and Social Psychology 95, no. 5 (2008): 1150-64.</p>
<p>55 . Верлин Б. Хинш, Дэвид К. Матц и Ребекка А. Пейшенс, "Сигнализируют ли волосы женщин о репродуктивном потенциале?". Journal of Experimental Social Psychology 37 (2001): 166-72.</p>
<empty-line/>
<p>56 . Норберт Меско и Тамаш Берецкей, "Прическа как адаптивное средство отображения фенотипических качеств", Природа человека 15 (2004): 251-70.</p>
<p>57 . См. S. Craig Roberts et al., "Female Facial Attractiveness Increases during the Fertile Phase of the Menstrual Cycle," Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences 271, suppl. 5 (2004): S270-72, и ссылки на них.</p>
<p>58 . Гад Саад и Эрик Стенстром, "Калории, красота и овуляция: Влияние менструального цикла на потребление продуктов питания и внешнего вида", подано для публикации (2010).</p>
<p>59 . Кристина М. Дюранте, Норман П. Ли и Марти Г. Хаселтон, "Изменения в выборе одежды женщинами в течение овуляторного цикла: Naturalistic and Laboratory Task-Based Evidence," Personality and Social Psychology Bulletin 34, no. 11 (2008): 1451-60; Karl Grammer, LeeAnn Renninger, and Bettina Fischer, "Disco Clothing, Female Sexual Motivation, and Relationship Status: Is She Dressed to Impress?". Journal of Sex Research 41, no. 1 (2004): 66-74; Martie G. Haselton et al., "Ovulatory Shifts in Human Female Ornamentation: Near Ovulation, Women Dress to Impress," Hormones and Behavior 51 (2007): 40-45.</p>
<p>60 . Тобиас Уллер и Л. Кристоффер Йоханссон, "Выбор партнера человеком и эффект обручального кольца: Являются ли женатые мужчины более привлекательными?". Human Nature 14, no. 3 (2003): 267-76.</p>
<p>61 . Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), "Экономическое воздействие контрафакции и пиратства<a l:href="http://www.oecd.org/dataoecd/13/12/38707619.pdf">" http://www.oecd.org/dataoecd/13/12/38707619.pdf </a>,(доступ получен 16 апреля 2010 г.).</p>
<p>62 . Международная коалиция по борьбе с контрафакцией, <a l:href="http://www.iacc.org/about-counterfeiting/">http://www.iacc.org/about-counterfeiting/ </a>(дата обращения: 16 апреля 2010 г.); Международная коалиция по борьбе с контрафакцией, <a l:href="http://www.iacc.org/about-counterfeiting/counterfeit-gallery/index.php">http://www.iacc.org/about-counterfeiting/counterfeit-gallery/index.php </a>(дата обращения: 16 апреля 2010 г.).</p>
<p>63 . Например, Jeffrey A. Hall et al., "Strategic Misrepresentation in Online Dating: The Effects of Gender, Self-Monitoring, and Personality Traits", Journal of Social and Personal Relationships 27, no. 1 (2010): 117-35, и ссылки на них.</p>
<p>64 . Как описано в работе Luuk Van Kempen, "Fooling the Eye of the Beholder: Обманчивая сигнализация о статусе среди бедных в развивающихся странах", Journal of International Development 15, № 2 (2003): 157-77.</p>
<empty-line/>
<p>ГЛАВА 4. МЫ - СЕМЬЯ</p>
<p>1 . Они были собраны из нескольких интернет-хранилищ пословиц.</p>
<p>2 . Уильям Д. Гамильтон, "Генетическая эволюция социального поведения, части I и II", Journal of Theoretical Biology 7 (1964): 1-52; геноцентрическая перспектива была популяризирована в массах в книге Ричарда Докинза "Эгоистичный ген" (Нью-Йорк: Oxford University Press, 1976).</p>
<p>3 . Ричард Г. Брибиескас, Мужчины: Evolutionary and Life History (Cambridge, MA: Harvard Unviersity Press, 2008), p. 26.</p>
<p>4 . Широкий обзор эволюционных подходов к изучению семьи см. в книге Catherine A. Salmon and Todd K. Shackelford, eds., Family Relationships: An Evolutionary Perspective (New York: Oxford University Press, 2007).</p>
<p>5 . Keith Zvoch, "Family Type and Investment in Education: A Comparison of Genetic and Stepparent Families," Evolution and Human Behavior 20 (1999): 453-64.</p>
<p>6 . Энн Кейс, И-Фен Лин и Сара Макланахан, "Education Attainment of Siblings in Stepfamilies," Evolution and Human Behavior 22 (2001): 269-89.</p>
<p>7 . Грегори Д. Вебстер, "Просоциальное поведение в семьях: Moderators of Resource Sharing," Journal of Experimental Social Psychology 39 (2003): 644-52.</p>
<p>8 . Martin S. Smith, Bradley J. Kish, and Charles B. Crawford, "Inheritance of Wealth as Human Kin Investments," Ethology and Sociobiology 8, no. 3 (1987): 171-82.</p>
<p>9 . Nancy L. Segal and Sarah L. Ream, "Decrease in Grief Intensity for Deceased Twin and Non-Twin Relatives: An Evolutionary Perspective," Personality and Individual Differences 25 (1998): 317-25.</p>
<p>10 . Томас В. Поллет и Дэниел Неттл, "Мертвый или живой? Знание о смерти брата или сестры зависит от генетического родства в современном обществе", Эволюционная психология 7, № 1 (2009): 57-65.</p>
<p>11 . Eugene Burnstein, Christian Crandall, and Shinobu Kitayama, "Some Neo-Darwinian Rules for Altruism: Weighing Cues for Inclusive Fitness as a Function of the Biological Importance of the Decision," Journal of Personality and Social Psychology 67, no. 5 (1994): 773-89.</p>
<p>12 . Уильям Янковиак и Моник Дидерих, "Солидарность братьев и сестер в полигамной общине в США: распаковка инклюзивного фитнеса", Эволюция и поведение человека, 21 (2000): 125-39.</p>
<p>13 . Томас В. Поллет, "Генетическое родство и характеристики отношений между братьями и сестрами в современном обществе", Эволюция и поведение человека, 28 (2007): 176-85.</p>
<p>14 . Элайни А. Мадсен и др., "Родство и альтруизм: A Cross-Cultural Experimental Study," British Journal of Psychology 98 (2007): 339-59.</p>
<p>15 . См. ссылки в Nigel Nicholson, "Evolutionary Psychology and Family Business: Новый синтез для теории, исследований и практики", Family Business Review 21, No. 1 (2008): 112.</p>
<p>16 . Гад Саад и Трипат Гилл, "Эволюционно-психологическая перспектива дарения подарков среди молодых взрослых", Психология и маркетинг 20 (2003): 765-84.</p>
<p>17 . Антония Дж. З. Хендерсон и другие, "Живой анонимный донор почки: Лунатик или святой?". American Journal of Transplantation 3 (2003): 203-213.</p>
<p>18 . Джеймс Р. Родриг и др., "Ожидания живых доноров почки: Do They Differ as a Function of Relational Status and Gender?" Nephrology Dialysis Transplantation 21 (2006): 1682-88.</p>
<p>19 . Дж. Майкл Сеска, "Трансплантация почки от живых неродственных доноров", Ежегодный обзор медицины 51 (2000): 393-406.</p>
<p>20 . "Средние расходы на свадьбу", Chateau at Forest Park, <a l:href="http://www.chateauatforestpark.com/pricing-Averageweddingcosts.html">http://www.chateauatforestpark.com/pricing-Averageweddingcosts.html </a>(доступ получен 8 февраля 2010 г.).</p>
<p>21 . Robin I. M. Dunbar, "The Social Brain: Mind, Language, and Society in Evolutionary Perspective," Annual Review of Anthropology 32 (2003): 163-81; Russell A. Hill and Robin I. M. Dunbar, "Social Network Size in Humans," Human Nature 14 (2003): 53-72.</p>
<p>22 . Несколько лет назад мы с одной из моих бывших аспиранток (Сумайей Шейхруху) планировали проверить некоторые из этих идей в тунисском патриархальном обществе.</p>
<p>23 . Alexander Pashos and Donald H. McBurney, "Kin Relationships and the Caregiving Biases of Grandparents, Aunts, and Uncles: A Two-Generational Questionnaire Study," Human Nature 19 (2008): 311-30.</p>
<empty-line/>
<p>24 . Ассоциация индустрии игрушек США, по данным Министерства торговли США Industry Outlook (2006), "Куклы, игрушки, игры и детские транспортные средства NAICS Code 33993<a l:href="http://www.trade.gov/td/ocg/outlook06_toys.pdf">" http://www.trade.gov/td/ocg/outlook06_toys.pdf </a>,(доступ получен 13 июля 2008 г.).</p>
<p>25 . Sheri A. Berenbaum and Melissa Hines, "Early Androgens Are Related to Childhood Sex-Typed Toy Preferences," Psychological Science 3, no. 3 (1992): 203-206.</p>
<p>26 . Джон Т. Мэннинг, Книга о пальцах: Sex, Behaviour, and Disease Revealed in the Fingers (London: Faber &amp; Faber, 2008).</p>
<p>27 . Йоханнес Хёнекопп и Кристин Тирфельдер, "Взаимосвязь между соотношением цифр (2D:4D) и игровым поведением по половому признаку у детей дошкольного возраста", Личность и индивидуальные различия 47, № 7 (2009): 706-710.</p>
<p>28 . Gerianne M. Alexander and Melissa Hines, "Sex Differences in Response to Children's Toys in Nonhuman Primates (Cercopithecus aethiops sabaeus)," Evolution and Human Behavior 23 (2002): 467-79; Gerianne M. Alexander, "An Evolutionary Perspective of Sex-Typed Toy Preferences: Pink, Blue, and the Brain", Archives of Sexual Behavior 32, no. 1 (2003): 7-14; Janice M. Hassett, Erin R. Siebert, and Kim Wallen, "Sex Differences in Rhesus Monkey Toy Preferences Parallel Those of Children," Hormones and Behavior 54, no. 3 (2008): 359-64.</p>
<p>29 . Марек Шпинка, Рут К. Ньюберри и Марк Бекофф, "Игра млекопитающих: подготовка к неожиданностям", Ежеквартальный обзор биологии 76, № 2 (2001): 141-68; Anthony D. Pellegrini, Danielle Dupuis, and Peter K. Smith, "Play in Evolution and Development," Developmental Review 27 (2007): 261-76.</p>
<p>30 . Например, Paul H. Morris, Vasudevi Reddy, and R. C. Bunting, "The Survival of the Cutest: Кто ответственен за эволюцию плюшевого мишки?". Animal Behaviour 50 (1995): 1697-1700.</p>
<p>31 . Стивен Джей Гулд, "Палец панды: More Reflections in Natural History (New York: W. W. Norton, 1980), pp. 95-107.</p>
<p>32 . Frank J. Sulloway, Born to Rebel: Birth Order, Family Dynamics, and Creative Lives (New York: Pantheon, 1996).</p>
<p>33 . Frank J. Sulloway and Richard L. Zweigenhaft, "Birth Order and Risk Taking in Athletics: A Meta-Analysis and Study of Major League Baseball," Personality and Social Psychology Review 14, no. 4 (2010): 402-416.</p>
<p>34 . Гад Саад, Трипат Гилл и Раджан Натараджан, "Являются ли поздние дети более инновационными и неконформными потребителями, чем первые дети? Дарвиновская перспектива", Journal of Business Research 58 (2005): 902-909.</p>
<p>35 . Мартин Дейли и Марго Уилсон, Правда о Золушке: Дарвиновский взгляд на родительскую любовь (New Haven, CT: Yale University Press, 1999).</p>
<p>36 . Харальд А. Эйлер и Барбара Вайцель, "Дискриминационная бабушка и дедушка как репродуктивная стратегия", Human Nature 7 (1996): 39-59; Thomas V. Pollet, Daniel Nettle, and Mark Nelissen, "Maternal Grandmothers Do Go the Extra Mile: Factoring Distance and Lineage into Differential Contact with Grandchildren," Evolutionary Psychology 5, no. 4 (2007): 832-43; David I. Bishop et al., "Differential Investment Behavior between Grandparents and Grandchildren: Роль неопределенности отцовства", Эволюционная психология 7, № 1 (2009): 66-77.</p>
<p>37 . Rebecca Sear and Ruth Mace, "Who Keeps Children Alive ? Обзор влияния родственных связей на выживание детей", Эволюция и поведение человека, 29 (2008): 1-18.</p>
<p>38 . Мартин Дейли и Марго И. Уилсон, "На кого, как говорят, похожи новорожденные дети?". Ethology and Sociobiology 3 (1982): 69-78; Jeanne M. Regalski and Steven J. C. Gaulin, "Whom Are Mexican Infants Said to Resemble? Мониторинг и воспитание отцовского доверия на Юкатане", Этология и социобиология 14, № 2 (1993): 97-113.</p>
<p>39 . Coren L. Apicella and Frank W. Marlowe, "Perceived Mate Fidelity and Paternal Resemblance Predict Men's Investment in Children," Evolution and Human Behavior 25 (2004): 371-78.</p>
<p>40 . Александра Алвергне, Шарлотта Фори и Мишель Раймон, "Сходство между отцом и потомством предсказывает отцовские инвестиции у людей", Поведение животных 78 (2009): 61-69.</p>
<p>41 . Lisa S. Hayward and Sievert Rohwer, "Sex Differences in Attitudes toward Paternity Testing," Evolution and Human Behavior 25 (2004): 242-48.</p>
<p>42 . Cheryl S. Rosenfeld and R. Michael Roberts, "Maternal Diet and Other Factors Affecting Offspring Sex Ratio: A Review," Biology of Reproduction 71 (2004): 1063-1070.</p>
<p>43 . Фиона Мэтьюз, Пол Дж. Джонсон и Эндрю Нил, "Ты - то, что ест твоя мать: Evidence for Maternal Preconception Diet Influencing Foetal Sex in Humans," Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 275 (2008): 1661-68.</p>
<p>44 . Подробный обзор гипотезы см. в статье Matthew C. Keller, Randolph M. Nesse, and Sandra Hofferth, "The Trivers-Willard Hypothesis of Parental Investment: No Effect in the Contemporary United States," Evolution and Human Behavior 22, no. 5 (2001): 343-60; см. также Clare Janaki Holden, Rebecca Sear, and Ruth Mace, "Matriliny as Daughter-Biased Investment," Evolution and Human Behavior 24, no. 2 (2003): 99-112.</p>
<p>45 . Элисса З. Камерон и Фредрик Далерум, "Эффект Триверса-Уилларда в современных людях: Male-Biased Sex Ratios among Billionaires," PLoS ONE 4, no. 1 (2009): e4195, doi:10.1371/journal.pone.0004195.</p>
<p>46 . Ли Кронк, "Предпочтительные родительские инвестиции в дочерей по сравнению с сыновьями", Human Nature 2, no. 4 (1991): 387-417.</p>
<p>47 . Гленн Вайсфельд, Эволюционные принципы человеческого отрочества (Нью-Йорк: Basic Books, 1999).</p>
<p>48 . Мишель К. Сурбей, "Состав семьи, стресс и сроки менархе у человека", в Socioendocrinology of Primate Reproduction. Monographs in Primatology, Vol. 13, ed. Toni E. Ziegler and Fred B. Bercovitch (New York: Wiley-Liss, 1990), pp. 11-32; обзор см. в Bruce J. Ellis, "Timing of Pubertal Maturation in Girls: An Integrated Life History Approach," Psychological Bulletin 130 (2004): 920-58.</p>
<p>49 . Министерство торговли США, "Прогнозы количества домохозяйств и семей в Соединенных Штатах: 1995 to 2010," April 1996, p. 11, <a l:href="http://www.census.gov/prod/1/pop/p25-1129.pdf">http://www.census.gov/prod/1/pop/p25-1129.pdf </a>(доступ получен 21 января 2010 г.); American Pet Products Association, "Industry Statistics &amp; Trends,<a l:href="http://www.americanpetproducts.org/press_industrytrends.asp">" http://www.americanpetproducts.org/press_industrytrends.asp </a>(доступ получен 21 января 2010 г.).</p>
<p>50 . См. также Elizabeth C. Hirschman, "Consumers and Their Animal Companions," Journal of Consumer Research 20 (1994): 616-32, а также недавний специальный выпуск 2008 года Journal of Business Research, посвященный животным-компаньонам.</p>
<p>51 . См. исследование 4 в Nicolas Guéguen and Serge Ciccotti, "Domestic Dogs as Facilitators in Social Interaction: An Evaluation of Helping and Courtship Behaviors," Anthrozoös 21 (2008): 339-49.</p>
<empty-line/>
<p>52 . Джон Арчер, "Почему люди любят своих питомцев?". Evolution and Human Behavior 18 (1997): 237-59.</p>
<p>53 . Ричард Докинз, Величайшее шоу на Земле: The Evidence for Evolution (New York: Free Press, 2009), pp. 71-73.</p>
<p>54 . Кристина Пейн и Клаус Яффе, "Сам ищет как: Many Humans Choose Their Dog Pets Following Rules Used for Assortative Mating," Journal of Ethology 23 (2005) 15-18; Michael M. Roy and Nicholas J. S. Christenfeld, "Do Dogs Resemble Their Owners?". Psychological Science 15, no. 5 (2004): 361-63.</p>
<p>ГЛАВА 5. ВОТ ДЛЯ ЧЕГО НУЖНЫ ДРУЗЬЯ</p>
<p>1 . Все три эпиграфа взяты из Международной типовой системы пословиц Матти Кууси.</p>
<p>2 . Роберт Л. Триверс, "Эволюция взаимного альтруизма", Ежеквартальный обзор биологии 46 (1971): 35-57.</p>
<p>3 . Стив Стюарт-Уильямс, "Человеческие существа как эволюционировавшие непотисты: Exceptions to the Rule and Effects of Cost of Help," Human Nature 19, no. 4 (2008): 414-25; Steve Stewart-Williams, "Altruism among Kin vs. Nonkin: Effects of Cost of Help and Reciprocal Exchange," Evolution and Human Behavior 28, no. 3 (2007): 193-98.</p>
<p>4 . Например, Howard Rachlin and Bryan A. Jones, "Altruism among Relatives and Non-Relatives," Behavioural Processes 79, no. 2 (2008): 120-23.</p>
<p>5 . Джошуа М. Акерман, Дуглас Т. Кенрик и Марк Шаллер, "Дружба сродни родству?". Evolution and Human Behavior 28 (2007): 365-74.</p>
<p>6 . Peter DeScioli and Robert Kurzban, "The Alliance Hypothesis for Human Friendship," PLoS ONE 4, no. 6 (2009): e5802, doi:10.1371/journal .pone.0005802.</p>
<p>7 . Джейкоб М. Вигил, "Асимметрия в предпочтениях дружбы и социальных стилях мужчин и женщин", Human Nature 18, № 2 (2007): 143-61.</p>
<p>8 . Но см. Adrian Palmer, "Co-Operation and Competition: Дарвиновский синтез маркетинга взаимоотношений", European Journal of Marketing 34, № 5/6 (2000): 687-704.</p>
<p>9 . Например, Питер Э. Дигесер, "Дружба между государствами", Британский журнал политических наук, 39 (2009) 323-44.</p>
<p>10 . Данные о том, сколько раз в среднем взрослые люди старше двадцати пяти лет меняют работу и карьеру, см. в Ann K. Jordan and Lynne T. Whaley, Investigating Your Career (Mason, OH: Thomson/South-Western, 2008), p. 5.</p>
<p>11 . См. например, Пол Дж. Зак, "Нейробиология доверия", Scientific American (июнь 2008 г.): 88-95.</p>
<p>12 . Alessio Avenanti, Angela Sirigu, and Salvatore M. Aglioti, "Racial Bias Reduces Empathic Sensorimotor Resonance with Other-Race Pain," Current Biology (2010), doi:10.1016/j.cub.2010.03.071.</p>
<p>13 . Рой Ф. Баумейстер и Марк Р. Лири, "Потребность принадлежать: Desire for Interpersonal Attachments as a Fundamental Human Motivation," Psychological Bulletin 117, no. 3 (1995): 497-529.</p>
<p>14 . Квентин Крисп, "Голый государственный служащий" (Нью-Йорк: Penguin Classics, 1997), с. 126.</p>
<p>15 . См. соответствующие ссылки в Cynthia Rodriguez Cano and Doreen Sams, "Body Modifications and Young Adults: Предсказатели намерений участвовать в модификации тела в будущем", Journal of Retailing and Consumer Services 17 (2010): 80.</p>
<p>16 . Marilynn B. Brewer, "The Social Self: On Being the Same and Different at the Same Time," Personality and Social Psychology Bulletin 17, no. 5 (1991): 475-82.</p>
<p>17 . Роберт Б. Чалдини и другие, "Basking in Reflected Glory: Three (Football) Studies," Journal of Personality and Social Psychology 34 (1976): 366-75.</p>
<p>18 . Filip Boen, Norbert Vanbeselaere, and Jos Feys, "Behavioral Consequences of Fluctuating Group Success: An Internet Study of Soccer-Team Fans," Journal of Social Psychology 142, no. 6 (2002): 769-81.</p>
<p>19 . Ник Нив и Сэнди Вольфсон, "Тестостерон, территориальность и "преимущество дома"", Физиология и поведение, 78 (2003): 269-75.</p>
<p>20 . Paul C. Bernhardt et al., "Testosterone Changes during Vicarious Experiences of Winning and Losing among Fans at Sporting Events," Physiology &amp; Behavior 65, no. 1 (1998): 59-62.</p>
<empty-line/>
<p>21 . Джошуа Вольф Шенк, "Что делает нас счастливыми?". Atlantic, июнь 2009 г., <a l:href="http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2009/06/what-makes-us-happy/7439/3/">http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2009/06/what-makes-us-happy/7439/3/ </a>(доступ получен 1 марта 2010 г.).</p>
<p>22 . См. например, Albert-László Barabási, Linked: How Everything Is Connected to Everything Else and What It Means for Business, Science, and Everyday Life (New York: Plume, 2002).</p>
<p>23 . Кванг-II Го и др., "Сеть человеческих болезней", Труды Национальной академии наук США 104 (2007): 8685-90.</p>
<p>24 . Сет Годин, "Племена: We Need You to Lead Us (New York: Portfolio, 2008).</p>
<p>25 . Марк Эрлс, "Стадо: как изменить массовое поведение, используя нашу истинную природу" (West Sussex, England: Wiley, 2007).</p>
<p>26 . Скотт А. Голдер, Деннис Уилкинсон и Бернардо А. Хуберман, "Ритмы социального взаимодействия: Обмен сообщениями в массовой онлайновой сети", Третья международная конференция по сообществам и технологиям (CT2007), Ист-Лансинг, Мичиган, 28-30 июня 2007 г.; Лаура Э. Баффарди и В. Кит Кэмпбелл, "Нарциссизм и сайты социальных сетей", Бюллетень социальной психологии и личности, 34, № 10 (2008): 1303-1314.</p>
<p>27 . О том, как эволюционная психология влияет на наше понимание киберповедения, см. в статье Jared Piazza and Jesse M. Bering, "Evolutionary Cyber-Psychology: Применение эволюционной концепции к поведению в Интернете", Компьютеры в человеческом поведении 25, № 6 (2009): 1258-69.</p>
<p>28 . Пример такого анализа, хотя и не основанного на эволюции, см. в Melissa Joy Magnuson and Lauren Dundes, "Gender Differences in 'Social Portraits' Reflected in MySpace Profiles," CyberPsychology &amp; Behavior 11, no. 2 (2008): 239-41.</p>
<p>ГЛАВА 6. ПРОДУКТЫ КУЛЬТУРЫ:</p>
<empty-line/>
<p>ОКАМЕНЕЛОСТИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗУМА</p>
<p>1 . Эдвард О. Уилсон, О природе человека (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1978), с. 167.</p>
<empty-line/>
<p>2 . Моделирование коэволюции генов и культур и меметическая теория, которые я кратко рассмотрел в главах 1 и 2, представляют собой две другие парадигмы для изучения человеческой культуры с эволюционной точки зрения, хотя здесь они обсуждаться не будут.</p>
<p>3 . Эллен Диссанаяке, Homo Aestheticus: Откуда и почему берется искусство (Нью-Йорк: Свободная пресса, 1992).</p>
<p>4 . Geoffrey F. Miller, The Mating Mind: How Sexual Choice Shaped the Evolution of Human Nature (New York: Doubleday, 2000).</p>
<p>5 . Стивен Пинкер, "Как работает разум" (Нью-Йорк: W. W. Norton, 1997).</p>
<p>6 . Pascal Boyer, Religion Explained: The Evolutionary Origins of Religious Thought (New York: Basic Books, 2001).</p>
<p>7 . Колин Мартиндейл, Заводная муза: The Predictability of Artistic Change (New York: Basic Books, 1990).</p>
<p>8 . О нескольких эволюционных подходах к изучению музыки см. ссылки в Gad Saad, "Song Lyrics as Windows to Our Evolved Human Nature," in The Evolutionary Review: Искусство, наука, культура (том 2), под ред. Alice Andrews and Joseph Carroll (Albany, NY: SUNY Press, 2011), pp. 127-33.</p>
<p>9 . Например, Richard L. Dukes et al., "Expressions of Love, Sex, and Hurt in Popular Songs: A Content Analysis of All-Time Greatest Hits," Social Science Journal 40 (2003): 643-50; Deborah R. Ostlund and Richard T. Kinnier, "Values of Youth: Messages from the Most Popular Songs of Four Decades", Journal of Humanistic Education &amp; Development 36 (1997) 83-91; Donald Horton, "The Dialogue of Courtship in Popular Songs", American Journal of Sociology 62, no. 6 (1957): 569-78.</p>
<p>10 . Дэвид М. Басс, Эволюция желания: стратегии человеческого спаривания (Нью-Йорк: Basic Books, 1994).</p>
<p>11 . Девендра Сингх, "Ценность самки для партнера с первого взгляда: Взаимосвязь соотношения талии и бедер со здоровьем, плодовитостью и привлекательностью", Neuroendocrinology Letters 23 (2002): 81-91.</p>
<p>12 . Дополнительные подробности см. в двух моих постах на эту тему в блоге Psychology Today от 7 и 8 января 2009 г.. "The Acronym for Benevolent Sexism Is BS: The Linguistic Irony is Delicious<a l:href="http://www.psychologytoday.com/blog/homo-consumericus/200901/the-acronym-benevolent-sexism-is-bs-the-linguistic-irony-is-delicious">" http://www.psychologytoday.com/blog/homo-consumericus/200901/the-acronym-benevolent-sexism-is-bs-the-linguistic-irony-is-delicious;</a>, "Exploring the Items Used to Measure Benevolent Sexism<a l:href="http://www.psychologytoday.com/blog/homo-consumericus/200901/exploring-the-items-used-measure-benevolent-sexism">", </a>http://www.psychologytoday.com/blog/homo-consumericus/200901/exploring-the-items-used-measure-benevolent-sexism.</p>
<p>13 . Я благодарю Мэтта Хатсона, бывшего редактора отдела новостей журнала Psychology Today, за то, что он напомнил мне об этом видео.</p>
<p>14 . Например, агентство Kluger <a l:href="http://klugeragency.com/">(</a>http://klugeragency.com/), которое специализируется на этом недавнем рекламном инструменте.</p>
<p>15 . Джеймс В. Пеннебейкер и др., "Разве девушки не становятся красивее к закрытию: применение кантри и вестерна в психологии", Бюллетень психологии личности и социальной психологии 5, № 1 (1979): 122-25.</p>
<p>16 . Дэвид М. Басс и Дэвид П. Шмитт, "Теория сексуальных стратегий: Эволюционная перспектива человеческого спаривания", Psychological Review 100 (1993): 204-32.</p>
<p>17 . Барри Т. Джонс и др., "Употребление алкоголя повышает привлекательность лиц противоположного пола: A Possible Third Route to Risky Sex," Addiction 98, no. 8 (2003): 1069-1075.</p>
<p>18 . Lycia L. C. Parker et al., "Effects of Acute Alcohol Consumption on Ratings of Attractiveness of Facial Stimuli: Evidence of Long-Term Encoding," Alcohol &amp; Alcoholism 43, no. 6 (2008): 636-40.</p>
<p>19 . Дэвид М. Басс и другие, "Половые различия в ревности: Evolution, Physiology, and Psychology," Psychological Science 3, no. 4 (1992): 251-55.</p>
<p>20 . Брюс Дж. Эллис и Дональд Саймонс, "Половые различия в сексуальных фантазиях: An Evolutionary Psychological Approach," Journal of Sex Research 27, no. 4 (1990): 527-55.</p>
<p>21 . Приведенные здесь данные взяты из работы Фрэнсиса Т. МакЭндрю и Меган А. Миленкович "О таблоидах и семейных тайнах: The Evolutionary Psychology of Gossip", Journal of Applied Social Psychology 32 (2002): 1-20. Другие исследования сплетен с эволюционной точки зрения см. в работе Francis T. McAndrew, Emily K. Bell, and Contitta Maria Garcia, "Who Do We Tell and Whom Do We Tell On? Сплетни как стратегия повышения статуса", Journal of Applied Social Psychology 37, № 7 (2007): 1562-77; Kevin M. Kniffin and David Sloan Wilson, "Evolutionary Perspectives on Workplace Gossip: Why and How Gossip Can Serve Groups," Group &amp; Organization Management 35, no. 2 (2010): 150-76.</p>
<empty-line/>
<p>22 . Бертран Рассел, О воспитании, особенно в раннем детстве (Routledge: London, 2006 [1926]), с. 50.</p>
<p>23 . См. также Charlotte J. S. De Backer et al., "Celebrities: From Teachers to Friends. A Test of Two Hypotheses on the Adaptiveness of Celebrity Gossip," Human Nature 18, no. 4 (2007): 334-54.</p>
<p>24 . Сатоси Канадзава, "Боулинг с нашими воображаемыми друзьями", Эволюция и поведение человека, 23 (2002): 167-71.</p>
<p>25 . Hank Davis and S. Lyndsay McLeod, "Why Humans Value Sensational News: An Evolutionary Perspective," Evolution and Human Behavior 24 (2003): 208-16.</p>
<p>26 . Памела Дж. Шумейкер, "Hardwired for News: Using Biological and Cultural Evolution to Explain the Surveillance Function," Journal of Communication 46, no. 3 (1996): 32-47.</p>
<p>27 . Википедия, "Список мыльных опер<a l:href="http://www.en.wikipedia.org/wiki/List_of_soap_operas">" http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_soap_operas </a>,(дата обращения: 4 августа 2010 г.).</p>
<p>28 . См. например, Marilyn J. Matelski, The Soap Opera Evolution: America's Enduring Romance with Daytime Drama (Jefferson, NC: McFarland, 1988).</p>
<p>29 . Генриетта Ригель, "Мыльные оперы и сплетни", Журнал популярной культуры 29 (1996): 201-209.</p>
<p>30 . Motion Picture Association of America, <a l:href="http://www.mpaa.org">http://www.mpaa.org </a>(дата обращения: 17 декабря 2009 г.).</p>
<p>31 . О применении эволюционных принципов в анализе фильмов см. в: Torben Grodal, "Love and Desire in the Cinema", Cinema Journal 43 (2004): 26-46; Метте Крамер, "Брачные игры в голливудском кино", Новое обозрение исследований кино и телевидения 2, № 2 (2004): 137-59; Torben Grodal, "Pain, Sadness, Aggression, and Joy: Эволюционный подход к эмоциям в кино", Projections 1, no. 1 (2007): 91-107; Gad Saad, The Evolutionary Bases of Consumption (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2007), pp. 183-88.</p>
<p>32 . Дополнительные примеры таких форм демонстративного потребления см. в статье Francis Bloch, Vijayendra Rao, and Sonalde Desai, "Wedding Celebrations as Conspicuous Consumption: Signaling Social Status in Rural India," Journal of Human Resources 39 (2004): 675-95; и Aryeh Spero, "'Conspicuous Consumption' at Jewish Functions," Judaism 37 (1988): 103-110.</p>
<empty-line/>
<p>33 . Терри Ф. Петтиджон II и Абрахам Тессер, "Популярность в контексте окружающей среды: Оценка черт лица американских киноактрис", Медиапсихология 1 (1999): 229-47; конкретные актрисы, упомянутые в скобках, были предложены Терри Ф. Петтиджоном II, электронное сообщение автору, 10 октября 2010 года.</p>
<p>34 . Терри Ф. Петтиджон II предложил эти два примера, сообщения электронной почты автору, 10 октября 2010 года и 23 октября 2010 года.</p>
<p>35 . Брайан Бойд, Джозеф Кэрролл и Джонатан Готтшалл, редакторы, Эволюция, литература и кино: A Reader (New York: Columbia University Press, 2010); Brian Boyd, On the Origin of Stories: Evolution, Cognition, and Fiction (Cambridge, MA: Harvard University Press, 2009); Jonathan Gottschall and David Sloan Wilson, eds., The Literary Animal: Evolution and the Nature of Narrative (Evanston, IL: Northwestern University Press, 2006); Joseph Carroll, Literary Darwinism: Evolution, Human Nature, and Literature (New York: Routledge, 2004).</p>
<p>36 . Дель Тиссен и Йоко Умезава, "Социобиология повседневной жизни: Новый взгляд на очень старый роман", Human Nature 9, no. 3 (1998): 293-320.</p>
<p>37 . Дэвид П. Бараш и Нанель Р. Бараш, Яичники мадам Бовари: Дарвиновский взгляд на литературу (New York: Delacorte, 2005), гл. 5.</p>
<p>38 . Джонатан Готтшалл, Изнасилование Трои: Evolution, Violence, and the World of Homer (New York: Cambridge University Press, 2008).</p>
<p>39 . Джеймс Стиллер, Дэниел Неттл и Робин И. М. Данбар, "Маленький мир шекспировских пьес", Human Nature 14 (2003): 397-408.</p>
<p>40 . Синтия Уисселл, "Mate Selection in Popular Women's Fiction", Human Nature 7 (1996): 427-47.</p>
<p>41 . Jonathan Gottschall et al., "The 'Beauty Myth' Is No Myth: Emphasis on Male-Female Attractiveness in World Folktales," Human Nature 19, no. 2 (2008), 174-88; Jonathan Gottschall et al., "Sex Differences in Mate Choice Criteria Are Reflected in Folktales from the around the World and in Historical European Literature," Evolution and Human Behavior 25 (2004): 102-112.</p>
<p>42 . Romance Writers of America, "Статистика романтической литературы: Обзор<a l:href="http://www.rwanational.org/cs/the_romance_genre/romance_literature_statistics">" http://www.rwanational.org/cs/the_romance_genre/romance_literature_statistics </a>,(доступ получен 4 августа 2010 г.).</p>
<p>43 . См., например, контент-анализ в работе Эйприл Мари Горри "Оставив дома ради романтики: Приключения туристок за границей" (докторская диссертация, Калифорнийский университет в Санта-Барбаре, 1999).</p>
<p>44 . Энтони Кокс и Мэриэнн Фишер, "Беременная невеста техасского миллиардера: An Evolutionary Interpretation of Romance Fiction Titles," Journal of Social, Evolutionary, and Cultural Psychology 3, no. 4 (2009): 386-401.</p>
<p>45 . Лаура Бетциг, "Политика как секс: Ветхозаветный случай", Эволюционная психология 3 (2005): 326-46.</p>
<p>ГЛАВА 7. ЛОКАЛЬНАЯ И ГЛОБАЛЬНАЯ РЕКЛАМА</p>
<p>1 . Один из ведущих деятелей американской рекламы ХХ века и соучредитель DDB Worldwide, рекламной фирмы с самыми высокими доходами в 2008 году.</p>
<p>2 . Стив Макклеллан, "Zenith говорит, что мировые расходы на рекламу вырастут на 2,2 %", Adweek, 7 апреля 2010 г.</p>
<p>3 . Джон К. Райанс-младший и Дэвид А. Гриффит, "Международные исследования рекламы: Стандартизация/адаптация и будущее", в Справочнике по исследованиям в области международного маркетинга, под ред. Subhash C.Jain (Northampton, MA: Edward Elgar, 2003), p. 305.</p>
<p>4 . Эва Кроликовска и Свен Кюнцель, "Модели стандартизации и адаптации рекламы: It's Time to Move the Debate Forward," Marketing Review 8, no. 4 (2008): 383.</p>
<p>5 . Анализ кросс-культурных рекламных исследований, опубликованных в ведущих журналах в период с 1995 по 2006 год, показал, что двумя наиболее распространенными темами для изучения были культурные ценности и проблема локального и глобального: Синтаро Оказаки и Барбара Мюллер, "Кросс-культурные исследования рекламы: Where We Have Been and Where We Need to Go," International Marketing Review 24, no. 5 (2007): 499-518.</p>
<p>6 . Гад Саад, "Homo consumericus: Феномены потребления как универсалии, как кросс-культурные адаптации или как эмпирические культурные инстанты", подано для публикации (2007).</p>
<p>7 . Noam Chomsky, Aspects of the Theory of Syntax (Cambridge, MA: MIT Press, 1965).</p>
<empty-line/>
<p>8 . Steven Pinker, The Language Instinct: How the Mind Creates Language (New York: William Morrow, 1994).</p>
<p>9 . Линда Мили, Кристофер Дауд и Майкл Краге, "Улучшенная память на лица обманщиков", Этология и социобиология 17 (1996): 119-28.</p>
<p>10 . Д. Вон Беккер и др., "Концентрация на красоте: Sexual Selection and Sociospatial Memory," Personality and Social Psychology Bulletin 31 (2005): 1643-52.</p>
<p>11 . Джеймс С. Нейрн, Сара Р. Томпсон и Джозефа Н. С. Пандейрада, "Адаптивная память: Survival Processing Enhances Retention", Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 33, no. 2 (2007): 263-73; James S. Nairne, Josefa N. S. Pandeirada, and Sarah R. Thompson, "Adaptive Memory: Сравнительная ценность обработки информации о выживании", Психологическая наука 19, № 2 (2008): 176-80; Yana Weinstein, Julie M. Bugg, and Henry L. Roediger III, "Can the Survival Recall Advantage Be Explained by Basic Memory Processes?". Memory and Cognition 36, no. 5 (2008): 913-19.</p>
<p>12 . Гад Саад, "Эволюция и политический маркетинг", в книге "Человеческая природа и публичная политика: An Evolutionary Approach, ed. Стивен А. Петерсон и Альберт Сомит (Нью-Йорк: Палгрейв Макмиллан, 2003), с. 121-38; Джон Антонакис и Олаф Далгас, "Предсказание выборов: Детская игра!". Science 323, no. 5918 (2009): 1183; см. также специальный выпуск журнала "Journal of Nonverbal Behavior" за 2010 год, посвященный политике и невербальным сигналам.</p>
<p>13 . Например, David Andrew Puts, "Mating Context and Menstrual Phase Affect Women's Preferences for Male Voice Pitch," Evolution and Human Behavior 26 (2005) 388-97.</p>
<p>14 . Coren L. Apicella, David R. Feinberg, and Frank W. Marlowe, "Voice Pitch Predicts Reproductive Success in Male Hunter-Gatherers," Biology Letters 3 (2007): 682-84.</p>
<p>15 . Дэниел Э. Берлин, "Новизна, сложность и гедонистическая ценность", Восприятие и психофизика, 8 (1970): 279-86.</p>
<p>16 . В этом направлении мой бывший научный руководитель Эдвард Руссо разработал исследовательскую программу, изучающую, как люди искажают информацию, чтобы поддержать "лидирующую" альтернативу в процессе выбора. См. например, Samuel D. Bond et al., "Information Distortion in the Evaluation of a Single Option", Organizational Behavior and Human Decision Processes 102 (2007): 240-54, а также соответствующие ссылки на них.</p>
<p>17 . Например, Tatiana M. Azevedo et al., "A Freezing-Like Posture to Pictures of Mutilation," Psychophysiology 42 (2005): 255-60.</p>
<p>18 . Обзоры эффективности использования секса в рекламе см. в Tom Reichert, "Sex in Advertising Research: A Review of Content, Effects, and Functions of Sexual Information in Consumer Advertising", Archives of Sex Research 13 (2002): 241-73; Aimee Stephanie Edison, "Does Sex Really Sell? Исследования секса в рекламе: A Meta-Analysis" (докторская диссертация, Университет Алабамы, 2008).</p>
<p>19 . Эволюционно-информационный анализ рекламы см. в Gad Saad, The Evolutionary Bases of Consumption (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2007), chap. 4, и Гад Саад, "Применение эволюционной психологии в понимании репрезентации женщин в рекламе", Psychology &amp; Marketing 21 (2004): 593-612.</p>
<p>20 . Девендра Сингх, "Ценность самки для партнера с первого взгляда: Взаимосвязь соотношения талии и бедер со здоровьем, плодовитостью и привлекательностью", Neuroen-docrinology Letters 23 (2002): 81-91.</p>
<p>21 . Гад Саад, "Рекламируемые соотношения талии и бедер у женщин-эскортов онлайн: An Evolutionary Perspective," InternationalJournal of e-Collaboration 4, no. 3 (2008): 40-50.</p>
<p>22 . Barnaby J. Dixson et al., "Male Preferences for Female Waist-to-Hip Ratio and Body Mass Index in the Highlands of Papua New Guinea," American Journal of Physical Anthropology 141, no. 4 (2010): 620-25.</p>
<p>23 . Например, Adam Westman and Frank Marlowe, "How Universal Are Preferences for Female Waist-to-Hip Ratios? Evidence from the Hadza of Tanzania," Evolution and Human Behavior 20 (1999): 219-28.</p>
<p>24 . Барнаби Дж. Диксон и др., "Отслеживание предпочтений мужчин в отношении соотношения талии и бедер и размера груди женщин", Архивы сексуального поведения 40, № 1 (2011): 43-50.</p>
<p>25 . Steven M. Platek and Devendra Singh, "Optimal Waist-to-Hip Ratios in Women Activate Neural Reward Centers in Men," PLoS ONE 5, no. 2 (2010): e9042, doi:10.1371/journal.pone.0009042.</p>
<p>26 . Johan C. Karremans, Willem E. Frankenhuis, and Sander Arons, "Blind Men Prefer a Low Waist-to-Hip Ratio," Evolution and Human Behavior 31, no. 3 (2010): 182-86.</p>
<p>27 . Патрик Винке, "Управление подсказками: Использование фитнес-сигналов для повышения эффективности рекламы", в книге "Эволюционная психология в науках о бизнесе", под ред. Гад Саад (Гейдельберг, Германия: Springer, 2011).</p>
<p>28 . Марк Эрлс, "Реклама для стада: как понимание нашей истинной природы бросает вызов тому, как мы думаем о рекламе и маркетинговых исследованиях", Международный журнал маркетинговых исследований 45, нет. 3 (2003): 311-36.</p>
<p>29 . Обсуждение стадности человека во многих контекстах см. в обзорной статье Рамси М. Раафата, Ника Чатера и Криса Фрита "Стадность у людей", Trends in Cognitive Sciences 13, № 10 (2009): 420-28.</p>
<p>30 . Corey L. Fincher et al., "Pathogen Prevalence Predicts Human Cross-Cultural Variability in Individualism/Collectivism," Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 275, no. 1640 (2008): 1279-85; в связи с этим см. Joan Y. Chiao and Katherine D. Blizinsky, "Culture-Gene Coevolution of Individualism-Collectivism and the Serotonin Transporter Gene," Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 277, no. 1681 (2010): 529-37.</p>
<p>31 . Marilynn B. Brewer, "The Social Self: On Being the Same and Different at the Same Time," Personality and Social Psychology Bulletin 17, no. 5 (1991): 475-82.</p>
<p>32 . Владас Гришкевичус и др., "Страх и любовь в Лас-Вегасе: Эволюция, эмоции и убеждение", Journal of Marketing Research 46 (2009): 384-95.</p>
<p>33 . Мубин М. Аслам, "Продаете ли вы правильный цвет? Кросс-культурный обзор цвета как маркетинговой подсказки", Journal of Marketing Communications 12, No. 1 (2006): 20.</p>
<p>34 . Например, Thomas J. Madden, Kelly Hewett, and Martin S. Roth, "Managing Images in Different Cultures: A Cross-National Study of Color Meanings and Preferences," Journal of International Marketing 8, no. 4 (2000): 90-107.</p>
<p>35 . Аслам, "Продаете ли вы правильный цвет?" стр. 26.</p>
<p>36 . В. Рэй Крозье, "Значения цвета: Предпочтения между оттенками", Pigment &amp; Resin Technology 28, no. 1 (1999): 6-14.</p>
<p>37 . Эндрю Дж. Эллиот и Даниэла Ниеста, "Романтический красный: Red Enhances Men's Attraction to Women," Journal of Personality and Social Psychology 95, no. 5 (2008): 1150-64.</p>
<p>38 . Рассел А. Хилл и Роберт А. Бартон, "Красный цвет повышает производительность человека в соревнованиях", Nature 435 (19 мая 2005 г.): 293.</p>
<p>39 . Thore J. Bergman, Lucy Ho, and Jacinta C. Beehner, "Chest Color and Social Status in Male Geladas (Theropithecus gelada)," International Journal of Primatology 30, no. 6 (2009): 791-806.</p>
<p>ГЛАВА 8. МАРКЕТИНГ НАДЕЖДЫ ПУТЕМ ПРОДАЖИ ЛЖИ</p>
<p>1<a l:href="http://www.quotegarden.com/hope.html"> . http://www.quotegarden.com/hope.html </a>(accessed April 10, 2010).</p>
<p>2 . Кэти Пайс, "Надежда в банке: The Making of America's Beauty Culture (New York: Metropolitan Books, 1998).</p>
<p>3 . Мара Эйнштейн, Бренды веры: Marketing Religion in a Commercial Age (New York: Routledge, 2008), p. 92.</p>
<p>4 . Anthony Scioli et al., "A Prospective Study of Hope, Optimism, and Health," Psychological Reports 81 (1997): 723-33; Laura D. Kubzansky et al., "Is the Glass Half Empty or Half Full? A Prospective Study of Optimism and Coronary Heart Disease in the Normative Aging Study," Psychosomatic Medicine 63 (2001): 910-16; Martin E. P. Seligman, Learned Optimism: How to Change Your Mind and Your Life (New York: Pocket Books, 1998).</p>
<p>5 . Например, Adbusters Media Foundation, www.adbusters.org; American Legacy Foundation, http://www.thetruth.com.</p>
<p>6 . Все последние статистические данные приведены в Einstein, Brands of Faith, pp. 1,41, 29-30, 53 и 40.</p>
<p>7 . Из недавних книг, в которых религия рассматривается как продукт, который брендируется, рекламируется и в конечном итоге потребляется, см. Mara Einstein, Brands of Faith: Marketing Religion in a Commercial Age (New York: Routledge, 2008); Phil Cooke, Branding Faith: Why Some Churches and Nonprofits Impact Culture and Others Don't (Ventura, CA: Regal Books, 2008); James B. Twitchell, Shopping for God: How Christianity Went from In Your Heart to In Your Face (New York: Simon &amp; Schuster, 2007); Vincent J. Miller, Consuming Religion: Religious Beliefand Practice in a Consumer Culture (New York: Continuum, 2003); и Tom Beaudoin, Consuming Faith: Integrating Who We Are with What We Buy (Lanham, MD: Sheed &amp; Ward, 2007).</p>
<p>8 . Леон Урис, "Хадж" (Нью-Йорк: Bantam Books, 1985), с. 14.</p>
<p>9 . Роберт М. Сапольски, "Почему зебры не болеют язвами" (Нью-Йорк: Генри Холт, 2004).</p>
<p>10 . Майкл Шермер, Почему люди верят в странные вещи: Pseudoscience, Superstition, and Other Confusions of Our Time (New York: Henry Holt, 2002).</p>
<p>11 . Обзор эволюционных корней религии см. в Pascal Boyer and Brian Bergstrom, "Evolutionary Perspectives on Religion," Annual Review of Anthropology 37 (2008): 111-30; Ilkka Pyysiäinen and Marc Hauser, "The Origins of Religion: Evolved Adaptation or By-Product?". Trends in Cognitive Sciences 14, no. 3 (2010): 104-109.</p>
<p>12 . См. Richard Lynn, John Harvey, and Helmuth Nyborg, "Average Intelligence Predicts Atheism Rates Across 137 Nations," Intelligence 37 (2009): 11-15, и ссылки на них.</p>
<p>13 . Лиза М. Фэйрфакс, "Тонкая грань между любовью и ненавистью: почему мошенничество с ценными бумагами и инвестициями, основанное на родстве, является преступлением на почве ненависти", UCDavis Law Review 36, no. 5 (2003): 1073-1143.</p>
<p>14 . Дэвид Б. Барретт, Джордж Т. Куриан и Тодд М. Джонсон, редакторы, Всемирная христианская энциклопедия: Сравнительный обзор церквей и религий в современном мире (2 тома) (Нью-Йорк: Оксфорд Юниверсити Пресс, 2001).</p>
<p>15 . Richard L. Nahin et al., "Costs of Complementary and Alternative Medicine (CAM) and Frequency of Visits to CAM Practitioners: United States, 2007," National Health Statistics Reports 18 (July 30, 2009); доступно по адресу <a l:href="http://nccam.nih.gov/news/camstats/costs/nhsrn%2018.pdf">http://nccam.nih.gov/news/camstats/costs/nhsrn 18.pdf</a>.</p>
<p>16 . Роберт Л. Браттон и др., "Эффект ионизированных браслетов на запястье на боли в опорно-двигательном аппарате: рандомизированное, двойное слепое, плацебо-контролируемое испытание", Mayo Clinic Proceedings 77, № 11 (2002): 1164-68.</p>
<p>17 . См. также Стивен Барретт и Уильям Т. Джарвис, изд-во "Грабители здоровья: A Close Look at Quackery in America (Amherst, NY: Prometheus Books, 1993).</p>
<p>18 . Andrew Tobias, Fire and Ice: The Story of Charles Revson, the Man Who Built the Revlon Empire (New York: Quill, 1983), chap. 8 эпиграф.</p>
<p>19 . Judith H. Langlois et al., "Maxims or Myths of Beauty? A Meta-Ana-lytic and Theoretical Review," Psychological Bulletin 126, no. 3 (2000): 390-423; Джиллиан Родс и др., "Привлекательность усредненности и симметрии лица в незападных культурах: В поисках биологически обоснованных стандартов красоты", Восприятие 30 (2001): 611-25; Nancy Etcoff, Survival of the Prettiest: The Science of Beauty (New York: Doubleday, 1999).</p>
<p>20 . Alan Slater et al., "Newborn Infants Prefer Attractive Faces," Infant Behavior &amp; Development 21, no. 2 (1998): 345-54. Judith H. Langlois, Lori A. Roggman, and Loretta A. Reiser-Danner, "Infants' Differential Social Responses to Attractive and Unattractive Faces," Developmental Psychology 26, no. 1 (1990): 153-59.</p>
<p>21 . Ицхак Аарон и др., "Красивые лица имеют переменную ценность вознаграждения: фМРТ и поведенческие доказательства", Нейрон 32 (2001): 537-51.</p>
<p>22 . Метте Бовин, "Кочевники, которые культивируют красоту: Wodaabe Dances and Visual Arts in Niger (Uppsala, Sweden: Nordiska Afrikainstitutet, 2001).</p>
<p>23 . Steve Salerno, Sham: How the Self-Help Movement Made American Helpless (New York: Crown Publishing Group, 2005), p. 8.</p>
<p>24 . Там же.</p>
<p>25 . Там же, стр. 86.</p>
<p>26 . Griet Vandermassen, "Women's Evolutionary Enigmas," book review of David P. Barash and Judith Eve Lipton, How Women Got Their Curves and Other Just-So Stories, Evolutionary Psychology 7, no. 4 (2009): 530.</p>
<p>27 . См. Национальная ассоциация по продвижению принятия жира (NAAFA), http://www.naafaonline.com.</p>
<p>28 . Ричард П. Фейнман, "Характер физических законов" (Нью-Йорк: Random House, 1994 [1965]), с. 123.</p>
<p>ГЛАВА 9. ДАРВИНОВСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ</p>
<empty-line/>
<p>ИРРАЦИОНАЛЬНОСТИ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ</p>
<p>1 . Скотт Адамс, "Принцип Дилберта": A Cubicle's-Eye View of Bosses, Meetings, Management Fads, &amp; Other Workplace Afflictions (London: Boxtree, 1996), p. 76.</p>
<p>2 . Альберт Эллис, <a l:href="http://www.great-quotes.com/quote/1410828">http://www.great-quotes.com/quote/1410828 </a>(дата обращения: 18 апреля 2010 г.).</p>
<empty-line/>
<p>3 . Многие ученые и аналитики утверждают, что видимость иррациональности иногда может оказаться рациональной стратегией, особенно в контексте военного конфликта. Например, Herman Kahn, On Thermonuclear War (Princeton, NJ: Princeton University Press, 1960), и Thomas C. Schelling, Arms and Influence (New Haven, CT: Yale University Press, 1966).</p>
<p>4 . Опровержение этой предпосылки см. в статье Gad Saad, "Blame Our Evolved Gustatory Preferences," Young Consumers 7, no. 4 (2006): 72-75.</p>
<p>5 . Гад Саад и Альберт Пенг, "Применение дарвиновских принципов при разработке эффективных стратегий вмешательства: На примере загара", Psychology &amp; Marketing 23 (2006): 617-38.</p>
<p>6 . Дополнительные сведения см. в книге Gad Saad, The Evolutionary Bases of Consumption (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum, 2007), chap. 6.</p>
<p>7 . Gad Saad, "Sex Differences in OCD Symptomatology: An Evolutionary Perspective," Medical Hypotheses 67 (2006): 1455-59.</p>
<p>8 . Соответствующие ссылки см. в Julianne Trautmann-Attmann and Tricia Widner Johnson, "Compulsive Consumption Behaviours: Investigating Relationships among Binge Eating, Compulsive Clothing Buying, and Fashion Orientation," International Journal of Consumer Studies 33, no. 3 (2009): 267-73; см. также Tricia Johnson и Julianne Attmann, "Compulsive Buying in a Product Specific Context: Одежда", Journal of Fashion Marketing and Management 13, no. 3 (2009): 394-405.</p>
<p>9 . Norman P. Li et al., "Intrasexual Competition and Eating Restriction in Heterosexual and Homosexual Individuals," Evolution and Human Behavior 31, no. 5 (2010): 365-72.</p>
<p>10 . См. например, Merry N. Miller and Andrés J. Pumariega, "Culture and Eating Disorders: A Historical and Cross-Cultural Review", Psychiatry 64, no. 2 (2001): 93-110.</p>
<p>11 . Сэмюэл К. Вассер и Дэвид П. Бараш, "Reproductive Suppression among Female Mammals: Implications for Biomedicine and Sexual Selection Theory", Quarterly Review of Biology 58 (1983): 513-38.</p>
<p>12 . Риад Т. Абед, "Гипотеза сексуальной конкуренции при расстройствах пищевого поведения", Британский журнал медицинской психологии, 71 (1998): 525-47.</p>
<p>13 . Дополнительные эволюционные исследования расстройств пищевого поведения см. на сайте Nicholas Gatward, "Anorexia Nervosa: An Evolutionary Puzzle," European Eating Disorders Review 15 (2007): 1-12; Catherine Salmon, Charles B. Crawford, and Sally Walters, "Anorexic Behavior, Female Competition and Stress: Developing the Female Competition Stress Test," Evolutionary Psychology 6, no. 1 (2008): 96-112; Catherine Salmon et al., "Ancestral Mechanisms in Modern Environments: Влияние конкуренции и стрессоров на образ тела и диетическое поведение", Human Nature 19 (2008): 103-17. Обзор неэволюционных факторов, предположительно связанных с расстройствами пищевого поведения, см. в статье Janet Polivy and C. Peter Herman, "Causes of Eating Disorders," Annual Review of Psychology 53 (2002): 187-213.</p>
<p>14 . Ричард Ронай и Уильям фон Хиппель, "Присутствие привлекательной женщины повышает тестостерон и увеличивает физический риск у молодых мужчин", Социальная психология и наука о личности, 1, № 1 (2010): 57-64.</p>
<p>15 . Патрик МакАльвана, "Люди больше рискуют в присутствии представителей противоположного пола?". Journal of Economic Psychology 30 (2009): 136-46.</p>
<p>16 . Марго Уилсон и Мартин Дейли, "Вдохновляют ли симпатичные женщины мужчин на прогнозы на будущее?". Proceedings of the Royal Society of London: Series B (Suppl.) 271 (2004): S177-79.</p>
<p>17 . Американское общество эстетической пластической хирургии, "Косметические процедуры в 2007 году", 25 февраля 2008 года, <a l:href="http://www.surgery.org/media/news-releases/117-cosmetic-procedures-in-2007-">http://www.surgery.org/media/news-releases/117-cosmetic-procedures-in-2007- </a>(доступ получен 6 августа 2010 года).</p>
<p>18 . Соответствующие ссылки см. в Saad, The Evolutionary Bases of Consumption, pp. 245-55.</p>
<p>19 . Эволюционные представления об азартных играх см. в Peter B. Gray, "Evolutionary and Cross-Cultural Perspectives on Gambling," Journal of Gambling Studies 20, no. 4 (2004): 347-71; Marcello Spinella, "Evolutionary Mismatch, Neural Reward Circuits, and Pathological Gambling," InternationalJournal of Neuroscience 113 (2003): 503-512.</p>
<p>20 . Bluff Magazine/ESPN Power Poker Ratings, <a l:href="http://www.bluffmagazine.com/players/">http://www.bluffmagazine.com/players/ </a>(дата обращения: 7 марта 2010 г.).</p>
<p>21 . Эрик Т. Штайнер и др., "Сделка о реакции тестостерона на соревнования по покеру", Current Psychology 29 (2010): 45-51.</p>
<p>22 . Сравнение черт личности биржевых инвесторов и азартных игроков см. в статье Janice W. Jadlow and John C. Mowen, "Comparing the Traits of Stock Market Investors and Gamblers," Journal of Behavioral Finance 11, no. 2 (2010): 67-81.</p>
<p>23 . Питер Левин, "Gendering the Market: Temporality, Work, and Gender on a National Futures Exchange," Work and Occupations 28, no. 1 (2001): 112-30.</p>
<p>24 . Андерс Андерсон, "All Guts, No Glory: Trading and Diversification among Online Investors," European Financial Management 13, no. 3 (2007): 448-71.</p>
<p>25 . Брэд М. Барбер и Терранс Одеан, "Онлайн-инвесторы: Do the Slow Die First?" Review of Financial Studies 15, no. 2 (2002): 455-87.</p>
<p>26 . Ричард Т. Блисс и Марк Е. Поттер, "Менеджеры паевых инвестиционных фондов: Does Gender Matter?" Journal of Business &amp; Economic Studies 8, no. 1 (2002): 1-15.</p>
<p>27 . В. Брюс Канолес и др., "Анализ профилей и мотивов привычных товарных спекулянтов", Journal of Futures Markets 18, № 7 (1998): 765-801.</p>
<p>28 . Соответствующие ссылки см. в Saad, The Evolutionary Bases of Consumption, p. 78.</p>
<p>29 . John P.J. Pinel, Biopsychology (Boston: Allyn &amp; Bacon, 2009), p. 6. Несколько иную версию той же истории см. в David M. Buss, The Evolution of Desire: Strategies of Human Mating (New York: Basic Books, 1994), pp. 79-80.</p>
<p>30 . Фабио Д'Орландо, "Спрос на порнографию", Journal of Happiness Studies (2010, в печати), doi:10.1007/s10902-009-9175-0.</p>
<p>31 . Джули М. Олбрайт, "Секс в Америке онлайн: Исследование пола, семейного положения и сексуальной идентичности при поиске секса в Интернете и его последствий", Журнал исследований секса 45, № 2 (2008): 175-86.</p>
<p>32 . Стивен Э. Стерн и Алисия Д. Гендель, "Сексуальность и масс-медиа: Исторический контекст реакции психологии на сексуальность в Интернете", Journal of Sex Research 38, no. 4 (2001): 283-91.</p>
<p>33 . Милтон Даймонд, "Порнография, общественное признание и преступления, связанные с сексом: A Review," International Journal of Law and Psychiatry 32, no. 5 (2009): 304-314.</p>
<p>34 . Gert Martin Hald and Neil M. Malamuth, "Self-Perceived Effects of Pornography Consumption," Archives of Sexual Behavior 37, no. 4 (2008): 614-25.</p>
<empty-line/>
<p>35 . Брюс Дж. Эллис и Дональд Саймонс, "Половые различия в сексуальных фантазиях: An Evolutionary Psychological Approach," Journal of Sex Research 27, no. 4 (1990): 527-55.</p>
<p>36 . Читатели, желающие узнать больше о порнографии с эволюционной точки зрения, могут обратиться к Donald Symons, The Evolution of Human Sexuality (New York: Oxford University Press, 1979); Joseph Shepher and Judith Reisman, "Pornography: A Sociobiological Attempt at Understanding", Ethology and Sociobiology 6 (1985): 103-114; Neil M. Malamuth, "Sexually Explicit Media, Gender Differences, and Evolutionary Theory," Journal of Communication 46 (1996): 8-31; и Saad, The Evolutionary Bases of Consumption, pp. 228-35.</p>
<p>37 . Николас Паунд, "Интерес самцов к визуальным признакам риска конкуренции сперматозоидов", Эволюция и поведение человека 23 (2002): 443-66.</p>
<p>38 . Сара Дж. Килгаллон и Ли В. Симмонс, "Содержание изображений влияет на качество мужской спермы", Biology Letters 1 (2005): 253-55.</p>
<p>39 . Обсуждение склонности мужчин к риску в широком диапазоне контекстов см. в статье James P. Byrnes, David C. Miller, and William D. Schafer, "Gender Differences in Risk Taking: A Meta Analysis," Psychological Bulletin 125, no. 3 (1999): 367-83.</p>
<p>40 . Эволюционный анализ внутриполовой конкуренции у самцов см. в статье Margo Wilson and Martin Daly, "Competitiveness, Risk Taking, and Violence: The Young Male Syndrome", Ethology and Sociobiology 6 (1985): 59-73.</p>
<p>41 . Андреас де Блок и Зигфрид Девитт, "Дарвинизм и культурная эволюция спорта", Перспективы в биологии и медицине 52, № 1 (2009): 1-16.</p>
<p>42 . Международная ассоциация спартакиады, <a l:href="http://www.spartathlon.gr/main.php">http://www.spartathlon.gr/main.php </a>(дата обращения: 14 ноября 2009 г.).</p>
<p>43 . Хартмут Билефельдт, "Эверест - некоторые аспекты статистики восхождений<a l:href="http://www.bielefeldt.de/everestse.htm">" http://www.bielefeldt.de/everestse.htm </a>,(дата обращения: 25 апреля 2010 г.).</p>
<p>44 . Википедия, "Восьмитысячник<a l:href="http://en.wikipedia.org/wiki/Eight-">" http://en.wikipedia.org/wiki/Eight- </a>,тысячников (дата обращения: 25 апреля 2010 года).</p>
<p>45 . Splatula Rigging, "BASE Fatality List,<a l:href="http://www.splatula.com/bfl/">" http://www.splatula.com/bfl/ </a>(дата обращения: 14 ноября 2009).</p>
<p>46 . См. Бюро статистики труда США, "Перепись смертельных профессиональных травм (CFOI) - текущие и пересмотренные данные<a l:href="http://www.bls.gov/iif/oshcfoi1.htm">" http://www.bls.gov/iif/oshcfoi1.htm </a>,(доступ получен 21 ноября 2009 г.).</p>
<p>47 . Алекс Робинсон, Баия: Сердце северо-востока Бразилии (Бакс, Великобритания: Bradt Travel Guides, 2010), с. 13.</p>
<p>48 . Мустафа Б. Ибрагим, "Фулани - кочевое племя в Северной Нигерии", African Affairs 65, № 259 (1966): 171-72; Pat I. Ndukwe, The Fulani (New York: Rosen, 1996), pp. 27-30.</p>
<p>49 . Мартин Ризебродт, Благочестивая страсть: Возникновение современного фундаментализма в Соединенных Штатах и Иране (Беркли: Издательство Калифорнийского университета, 1993), стр. 161.</p>
<p>50 . Стивен Кинзер, Полумесяц и звезда: Turkey between Two Worlds (New York: Farrar, Straus and Giroux, 2002), pp. 180-81; Thomas A. Green and Joseph R. Svinth, eds., Martial Arts of the World: Энциклопедия истории и инноваций (Санта-Барбара, Калифорния: ABC-CLIO, 2010), стр. 85-87.</p>
<p>51 . Steven Pinker, The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature (New York: Viking, 2002).</p>
<p>ГЛАВА 10. ДАРВИН В ЗАЛАХ ШКОЛЫ БИЗНЕСА</p>
<p>1 . Робин И. М. Данбар, "Эволюция и социальные науки", История гуманитарных наук 20, № 2 (2007): 46.</p>
<p>2 . Найджел Николсон, "Эволюционная психология и семейный бизнес: Новый синтез для теории, исследований и практики", Family Business Review 21, no. 1 (2008): 103-118; Nigel Nicholson, Executive Instinct: Managing the Human Animal in the Information Age (New York: Crown Business, 2000); Stephen M. Colarelli, No Best Way: An Evolutionary Perspective on Human Resource Management (Westport, CT: Praeger, 2003); Sabrina Deutsch Salamon and Yuval Deutsch, "OCB as a Handicap: An Evolutionary Psychological Perspective," Journal of Organizational Behavior 27 (2006): 185-99; Mark Van Vugt, "Evolutionary Origins of Leadership and Followership," Personality and Social Psychology Review 10, no. 4 (2006): 354-71; Kingsley R. Browne, "Sex, Power, and Dominance: The Evolutionary Psychology of Sexual Harassment", Managerial and Decision Economics 27, nos. 2-3 (2006): 145-58; Tessaleno C. Devezas, "Evolutionary Theory of Technological Change: Современное состояние и новые подходы", "Технологическое прогнозирование и социальные изменения", 72, № 9 (2005): 1137-52; Philip R. P. Coelho, James E. McClure, and Enar Tunc, "Managing Homo Sapiens," Total Quality Management 15, no. 2 (2004): 191-204; Sudipta Basu and Gregory B. Waymire, "Recordkeeping and Human Evolution," Accounting Horizons 20, no. 3 (2006): 201-229; Andrew W. Lo, "Reconciling Efficient Markets with Behavioral Finance: Гипотеза адаптивных рынков", Journal of Investment Consulting 7, no. 2 (2005): 21-44; Arthur E. Gandolfi, Anna Sachko Gandolfi, and David P. Barash, Economics as An Evolutionary Science: From Utility to Fitness (Piscataway, NJ: Transaction Publishers, 2002); Ned Kock, "Information Systems Theorizing Based on Evolutionary Psychology: Междисциплинарный обзор и рамки интеграции теорий", MIS Quarterly 33, № 2 (2009): 395-418; David M. Wasieleski and Sefa Hayibor, "Evolutionary Psychology and Business Ethics Research," Business Ethics Quarterly 19, no. 4 (2009): 587-616. О многих других ссылках на пересечение эволюционной психологии и бизнеса см. также вступительную главу моей готовящейся к изданию книги "Эволюционная психология в науках о бизнесе" (Гейдельберг, Германия: Springer, 2011).</p>
<p>3 . Дэн Ариели и Грегори С. Бернс, "Нейромаркетинг: The Hope and Hype of Neuroimaging in Business", Nature Reviews Neuroscience 11 (2010): 284-92.</p>
<p>4 . Джастин Р. Гарсия и Гад Саад, "Эволюционный нейромаркетинг: Дарвинизация парадигмы нейровизуализации для потребительского поведения", Journal of Consumer Behaviour 7 (2008): 397-414.</p>
<p>5 . Леонид Розенблит и Фрэнк Кейл, "Непонятные пределы народной науки: Иллюзия глубины объяснения", Cognitive Science 26 (2002): 521-62.</p>
<p>6 . Этот мифический вид существует исключительно в глубоких недрах сознания классических экономистов. В частности, это система, которая навязывает очень жесткие и нереалистичные стандарты того, что представляет собой рациональное принятие решений.</p>
<p>7 . Широкий обзор этого направления исследований см. в книге: Thomas Gilovich, Dale Griffin, and Daniel Kahneman, eds., Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment (Cambridge: Cambridge University Press, 2002).</p>
<empty-line/>
<p>8 . Амос Тверски, "Интранзитивность предпочтений", Психологическое обозрение 76 (1969): 31-48.</p>
<p>9 . Jonathan B. Berk, Eric Hughson, and Kirk Vandezande, "The Price Is Right, but Are the Bids? An Investigation of Rational Decision Theory," American Economic Review 86, no. 4 (1996): 954-70; Thierry Post et al., "Deal or No Deal? Принятие решений в условиях риска в игровом шоу с большими выплатами", Американское экономическое обозрение, 98, № 1 (2008): 38-71.</p>
<p>10 . Сатоси Канадзава, "Предсказуемо иррационально, да; объяснимо иррационально, нет я", 11 октября 2009 г., http://www.psychologytoday.com/blog/the-scientific-fundamentalist/200910/predictably-irrational-yes-explainably-irrational-no-i.</p>
<p>11 . Гад Саад и Трипат Гилл, "Половые различия в игре на ультиматум: An Evolutionary Psychology Perspective," Journal of Bioeconomics 3, nos. 2-3 (2001): 171-93; Гад Саад и Трипат Гилл, "Влияние пола получателя в модифицированной игре в диктатора", Applied Economics Letters 8, № 7 (2001): 463-66.</p>
<p>12 . Именно эту проблему я рассматривал в своей докторской диссертации "Адаптивное использование политики остановок в последовательном потребительском выборе" (докторская диссертация, Корнельский университет, Итака, штат Нью-Йорк, 1994). См. также Gad Saad и J. Edward Russo, "Stopping Criteria in Sequential Choice," Organizational Behavior and Human Decision Processes 67, no. 3 (1996): 258-70.</p>
<p>13 . Gad Saad, Aliza Eba, and Richard Sejean, "Sex Differences When Searching for a Mate: A Process-Tracing Approach," Journal of Behavioral Decision Making 22, no. 2 (2009): 171-90.</p>
<p>14 . Герд Гигеренцер, Адаптивное мышление: Rationality in the Real World (New York: Oxford University Press, 2000).</p>
<p>15 . Дэниел Г. Голдштейн и Герг Гигерензер, "Эвристика распознавания: как незнание делает нас умными", в книге "Простые эвристики, которые делают нас умными", под ред. Gerd Gigerenzer, Peter M. Todd, and the ABC Research Group (New York: Oxford University Press, 1999), pp. 37-58.</p>
<p>16 . Дуглас Т. Кенрик и другие, "Глубокая рациональность: The Evolutionary Economics of Decision Making," Social Cognition 27, no. 5 (2009): 764-85.</p>
<p>17 . Джон М. Коутс и Джо Герберт, "Эндогенные стероиды и принятие финансовых рисков на лондонской торговой площадке", Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 105, no. 16 (2008): 6167-72.</p>
<empty-line/>
<p>18 . John M. Coates, Mark Gumell, and Aldo Rustichini, "Second-to-Fourth Digit Ratio Predicts Success among High-Frequency Financial Traders," Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 106, no. 2 (2009): 623-28.</p>
<p>19 . Paola Sapienza, Luigi Zingales, and Dario Maestripieri, "Gender Differences in Financial Risk Aversion and Career Choices Are Affected by Testosterone," Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 106, no. 36 (2009): 15268-73.</p>
<p>20 . Eric Stenstrom et al., "Testosterone and Domain-Specific Risk: Digit Ratios (2D :4D and rel2) as Predictors of Recreational, Financial, and Social Risk-Taking Behaviors," Personality and Individual Differences (2010, in press), doi:10.1016/j.paid.2010.07.003.</p>
<p>21 . Родерик Э. Уайт, Стюарт Торнхилл и Элизабет Хэмпсон, "Предприниматели и эволюционная биология: The Relationship between Testosterone and New Venture Creation", Organizational Behavior and Human Decision Processes 100 (2006): 21-34.</p>
<p>22 . Обзор исследований, посвященных половым различиям в склонности к совершению этических нарушений, см. в Denis Collins, "The Quest to Improve the Human Condition: Первые 1500 статей, опубликованных в Journal of Business Ethics" Journal of Business Ethics 26, № 1 (2000): 1-73.</p>
<p>23 . Ирвин В. Сильверман, "Гендерные различия в задержке удовлетворения: A Meta-Analysis," Sex Roles 49, nos. 9-10 (2003): 451-63.</p>
<p>24 . Эволюционный анализ дисконтирования будущего см. в Martin Daly and Margo Wilson, "Carpe Diem: Adaptation and Devaluing the Future", Quarterly Review of Biology 80 (2005): 55-60.</p>
<p>25 . Марго Уилсон и Мартин Дейли, "Вдохновляют ли красивые женщины мужчин на прогнозирование будущего?". Proceedings of the Royal Society of London: Series B (Suppl.) 271 (2004): S177-79; Bram Van den Bergh, Siegfried Dewitte, and Luk Warlop, "Bikinis Instigate Generalized Impatience in Intertemporal Choice," Journal of Consumer Research 35 (2008): 85-97.</p>
<p>26 . Сяо-Тянь Ванг и Роберт Д. Дворак, "Сладкое будущее: Fluctuating Blood Glucose Levels Affect Future Discounting", Psychological Science 21, no. 2 (2010): 183-88.</p>
<p>27 . Marc F. Luxen and Fons J. R. Van De Vijver, "Facial Attractiveness, Sexual Selection, and Personnel Selection: When Evolved Preferences Matter," Journal of Organizational Behavior 27 (2006): 241-55.</p>
<empty-line/>
<p>28 . Джон Кеннет Гэлбрейт, Современное руководство по экономике, миру и смеху (Бостон: Houghton Mifflin, 1971), с. 50.</p>
<p>29 . Дэниел С. Хамермеш и Джефф Э. Биддл, "Красота и рынок труда", Американское экономическое обозрение 84, нет. 5 (1994): 1174-94.</p>
<p>30 . Ирен Хансон Фриз, Джозефина Е. Олсон и Джун Рассел, "Привлекательность и доход мужчин и женщин в сфере управления", Журнал прикладной социальной психологии 21, № 13 (1991): 1039-1057.</p>
<p>31 . Джефф Э. Биддл и Дэниел С. Хамермеш, "Красота, продуктивность и дискриминация: Внешность и богатство юристов", Журнал экономики труда 16, № 1 (1998): 172-201.</p>
<p>32 . Дэвид Дж. Берри, "Do Pretty-Boy Quarterbacks Make More Money?". New York Times, September 16,2008, <a l:href="http://www.nytimes.com/2008/09/14/sports/playmagazine/0914play-FBALL-QBS.html">http://www.nytimes.com/2008/09/14/sports/playmagazine/0914play-FBALL-QBS.html </a>(доступ получен 27 февраля 2010 г.).</p>
<p>33 . Todd C. Riniolo et al., "Hot or Not: Do Professors Perceived as Physically Attractive Receive High Student Evaluations?" Journal of General Psychology 133, no. 1 (2006): 19-35.</p>
<p>34 . Майкл Линн, "Детерминанты и последствия женской привлекательности и сексуальности: Realistic Tests with Restaurant Waitresses," Archives of Sexual Behavior 38, no. 5 (2009): 737-45.</p>
<p>35 . Например, Timothy A. Judge and Daniel M. Cable, "The Effect of Physical Height on Workplace Success and Income: Preliminary Test of a Theoretical Model," Journal of Applied Psychology 89, no. 3 (2004): 428-41.</p>
<p>36 . Стивен Пинкер, Как работает разум (Нью-Йорк: Нортон, 1997), с. 495-96.</p>
<p>37 . Джон Антонакис и Олаф Далгас, "Предсказание выборов: Детская игра!". Science 323, no. 5918 (2009): 1183.</p>
<p>38 . Николас О. Рул и Налини Амбади, "Лицо успеха: Inferences from Chief Executive Officers' Appearance Predict Company Profits", Psychological Science 19, no. 2 (2008): 109-111.</p>
<p>39 . Николас О. Рул и Налини Амбади, "У нее есть взгляд: Inferences from Female Chief Executive Officers' Faces Predict Their Success," Sex Roles 61, № 9-10 (2009): 644-52.</p>
<empty-line/>
<p>40 . Ulrich Mueller and Allan Mazur, "Facial Dominance of West Point Cadets as a Predictor of Later Military Rank," Social Forces 74, no. 3 (1996): 823-50.</p>
<p>41 . Джон Т. Мэннинг и Роган П. Тейлор, "Соотношение второго и четвертого разрядов и способности мужчин в спорте: Implications for Sexual Selection in Humans," Evolution and Human Behavior 22 (2001): 61-69.</p>
<p>42 . Джастин М. Карре и Шерил М. Маккормик, "В твоем лице: Facial Metrics Predict Aggressive Behaviour in the Laboratory and in Varsity and Professional Hockey Players," Proceedings of the Royal Society: Series B, Biological Sciences 275 (2008): 2651-56.</p>
<p>43 . Например, Джеймс К. Уилсон и Ричард Дж. Херрнштейн, Преступность и человеческая природа: The Definitive Study of the Causes of Crime (New York: Free Press, 1985), где есть соответствующие ссылки.</p>
<p>44 . Geoffrey Miller, Spent: Sex, Evolution, and Consumer Behavior (New York: Viking Adult, 2009).</p>
<p>45 . Например, Сэм Гослинг, Снуп: What Your Stuff Says about You (New York: Basic Books, 2008).</p>
<p>46 . Георг В. Алперс и Антье Б. М. Гердес, "Еще один взгляд на "похожих": Can Judges Match Belongings with Their Owners?". Journal of Individual Differences 27, no. 1 (2006): 38-41.</p>
<p>47 . Sonja Windhager et al., "Face to Face: The Perception of Automotive Designs," Human Nature 19, no. 4 (2008): 331-46; см. таблицу 2, с. 336.</p>
<p>48 . О неэволюционных причинах, которые могут определять стремление человека к антропоморфизму, см. Stewart Elliott Guthrie, Faces in the Clouds: A New Theory of Religion (New York: Oxford University Press, 1993). Об условиях, которые либо помогают, либо мешают оценке продукта, когда антропоморфизм используется маркетологами, см. Pankaj Aggarwal and Ann L. McGill, "Is That Car Smiling at Me? Schema Congruity as a Basis for Evaluating Anthropomorphized Products," Journal of Consumer Research 34, no. 4 (2007): 468-79.</p>
<p>49 . Барри Л. Баюс, Гэри Эриксон и Роберт Якобсон, "Финансовые выгоды от внедрения новых продуктов в индустрии персональных компьютеров", Наука управления 49, № 2 (2003): 197-210.</p>
<p>50 . Генетический дрейф - это еще один эволюционный механизм, хотя он и не управляется отбором, и поэтому не может быть истолкован как "инновация" в контексте текущей дискуссии.</p>
<empty-line/>
<p>51 . Janine B. Benyus, Biomimicry: Innovation Inspired by Nature (New York: HarperCollins, 1997).</p>
<p>52 . См. связанную с этим концепцию дарвинистского сельского хозяйства: R. Ford Denison, E. Toby Kiers, and Stuart A. West, "Darwinian Agriculture: Когда люди смогут найти решения, выходящие за рамки естественного отбора?". Quarterly Review of Biology 78, no. 2 (2003): 145-68.</p>
<p>53 . Многие из этих примеров более подробно рассматриваются в книге Йосефа Баркоэна "Биомиметика - использование природы для вдохновения человеческих инноваций", Bioinspiration &amp;Biomimetics 1, № 1 (2006), P1-P12.</p>
<p>54 . Убедительный эволюционно-информационный анализ нашего плохого экологического следа см. в статье Dustin J. Penn, "The Evolutionary Roots of Our Environmental Problems: Toward a Darwinian Ecology," Quarterly Review of Biology 78, no. 3 (2003): 275-301.</p>
<p>55 . Первоначальная формулировка этого явления, которая выражена несколько иначе, чем мое описание здесь, была предложена Гарретом Хардином в работе "Трагедия общины", Science 162, no. 3859 (1968): 1243-48.</p>
<p>56 . Steven R. Feldman et al., "Implications of a Utility Model for Ultraviolet Exposure Behavior," Journal of the American Academy of Dermatology 45, no. 5 (2001): 718-22.</p>
<p>57 . О связи между устойчивым потреблением и эволюционной психологией см. в статье Tim Jackson, "Live Better by Consuming Less? Есть ли "двойной дивиденд" в устойчивом потреблении?". Journal of Industrial Ecology 9, nos. 1-2 (2005): 19-36.</p>
<p>ГЛАВА 11. ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ</p>
<p>1 . Дж. Б. С. Холдейн, "Правда о смерти", Journal of Genetics 58:464.</p>
<p>2 . Отрезвляющие цифры, касающиеся непринятия эволюционной теории среди американского населения, см. в Allan Mazur, "Believers and Disbelievers in Evolution", Politics and the Life Sciences 23 (2005): 55-61. Глобальную перспективу см. в Jon D. Miller, Eugenie C. Scott, and Shinji Okamoto, "Public Acceptance of Evolution," Science 313, no. 5788 (2006): 765-66.</p>
<empty-line/>
<p>3 . Gad Saad, The Evolutionary Bases of Consumption (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum, 2007), chap. 7; Gad Saad, "The Collective Amnesia of Marketing Scholars regarding Consumers' Biological and Evolutionary Roots," Marketing Theory 8 (2008): 425-48.</p>
<p>4 . Робин И. М. Данбар, "Эволюция и социальные науки", История гуманитарных наук 20, № 2 (2007): 46.</p>
<p>5 . Карл Р. Поппер, Догадки и опровержения: The Growth of Scientific Knowledge (New York: Routledge and Kegan Paul, 1963), p. 88.</p>
<p>6 . Например, Инициатива Национальных академий по будущему Кека; см. также доклад Комитета Национальных академий по науке, инженерии и государственной политике "Содействие междисциплинарным исследованиям" (Вашингтон, округ Колумбия: Национальные академии США, 2005).</p>
<p>7 . Магнитно-резонансная томография, описание журнала, <a l:href="http://http%3a//www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/525478/description">http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/525478/description#description </a>(доступ получен 1 августа 2010 г.).</p>
<p>8 . Гад Саад, "Светлое будущее эволюционной психологии", Futures (2011, готовится к публикации), таблица 1.</p>
<p>9 . О широкой актуальности эволюционной теории см. Дэвид Слоан Уилсон, "Эволюция для всех: как теория Дарвина может изменить наше отношение к жизни" (Нью-Йорк: Delacorte Press, 2007)</p>
</section>
</body>
<binary id="img_25" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_13" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_15" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_16" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_19" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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==</binary>
<binary id="img_26" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_9" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CADzAcoDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD6pooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiq9/e2un2ct3f3ENtbRDc8szhFUepJ4FeHePv2jdD0lH
t/Clu2r3fTz5AY7dT+OGb8AB70Dse81l6j4i0XTJCmo6xp1o46rcXKRkfgSK+GvF/wAVfGXi
0supaxNBaHP+jWn7mPHoQOW/4ETXDl3YnLt9SSSaWo1y9T75vvix4GsmZZvEdm5HeEPMPzQE
ViXXx48Cwk+XfXc49Y7Vx/6EBXw+VJ70nlsTxg0rPuUnT7P7/wDgH2dcftFeDYgdkGrSH2ij
UfrJWTc/tLaGpP2fR7px233CL/LNfI5iYdR+XNTw2sjjJARP7xos+5XPTX2fxPp+5/actgp+
z+Hhn1e9z+gj/rWTN+0vqjk/ZdJ05fZhK/8AIivnzbBCMgeYfVulQy3TNwvT8h+VHK+4/axW
0F+P+Z71cftG+KJM+XbaTF/u2z5/8ekqm/7QPi6T7txap/u2yf1NeHgSuMk7V9TShwnCEu36
UuTzD2/aK+49mn+O3jZhlNTRB7WsP9VrOm+O/jdsg67KP9y1tx/7TryorJIfmJ57CrdvZv5g
DLt+vWnyC9u+y+5Hoa/GHxzdkbNb1A+4ESD9EqxJ8RvHKqGm8RXqgjPE+Mf+O1zFnbpbw+bM
cKOme9ZeoXf25iAdsAOGkPT6AdzRyIPrE/L7l/kdzZfEnxTdAt/wk2q/L1HnED8/wrpfDHiH
4i+Id7aLqerXEUX+tmaZVjTvyzjGfauP+G3hF/E2padahZIba5LzyOByLZDt3Z9S6sv1r6zs
LO30fRo7LSrZI4II9sUK8A8dz6k9Sax5HzPXQ9D28VTi3Fcz8jwJfHnju1kKweKVkIOOY45A
fxaOpYPjR430yfbdz6Ze44KSwrn/AMhsCK1bjwto2hWs9z4i1BIbWBgLu4VtoaQjPkRjrjBG
SOTnAx81ZC/E/wCHTMLEaaEtPu7zZLtx6461UISerZnXr0YvljBM6/Rf2i7TMcev6HNE3RpL
KUSAn1CNgj8zXqPhL4h+F/FW1NI1WE3J/wCXaY+XLn02tyfwyK+cNa8D6frdk2p+B7qK/tWy
Xtd4JX2XP8jz9a8zvNKuLed4wskU0Zw0LggqR2welXaS6nI5Upbq3pqfoPRXxj4H+Mvirwns
trmU6ppyH/U3RLlR6K/3l6dPmA9K+kPh/wDFXw340SKK0uha6i4/49JzhifRG6N9Bz7Cnzdy
JU+sXdHfUUUVRmFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUV5v8AFD4weHfAKtb3Ehv9XxlbG3Ybl/66N0QfmfagD0O5nhtYJJ7m
WOGGMbnkkYKqj1JPQV4f8R/2iNF0NpLPwrEmsXoyDcFituh+vV/wwPevnX4h/FLxP48mZdTu
zDp+7KWUGUiX0yOrH3bPtiuKSItyTgepoGdN4z8deIPGN2Z9e1Ka4G7KQA7Yo/8AdQcD69fU
1zfA5fr6UNhB8v5mmDJ6c0CHM5P09KRck8U6OMucKCx9BV2GywR50ip/sjk0AVFQd+voKuW1
pJMeMItWhZQj7hz9ak+eJPlXA9qAIzCtvwqbj/eaoZ97jJ+b39Keb0jO79aha5aRsRIAfUUA
VmtpD8zHA9WpgKIcIpZvU1rW9jPKN0kchHqRWpZ6FFctzIIh34yx/oKAOYWJ5eZG49P/AK1T
JbFZAhUpnuwronay0O742zE9hhmH+FY2q6p9suvNjjEYHvk/iaALllFHbo8rYyOhPXNPjuIo
W3ygyStyI16//WrMto550MtxIY7dOST1P0FR+dLc3C22mQSNJIdqqilnc/zNAFvUdQMjZumD
Y6QIflH1Perngvw1q3jnxBBpmmxP5ZYedKF+SCPPLN2HsO54r03wB+z7qmpPDeeLp/7PtD8x
tYyGnYehPRP1PsK97XQtN8E+D7m18NWcVkzhYYmX7zzOQiMzHlsMwJJ7CgaV3YyPh5otjpdv
eSacgFrvFpbHOSYYfkBz33OJHz33Zq9418UQeG9Ha4co13KfKtIGOPNlPAH0Gck+lXUFnoOh
KgYQWVlDjcx+6iL1P4Cvlb4heL7jxJq9zqEjMtugMFnEf4FbgH2PVifUfSsW7aHfCCd5PZHP
/EbxNd+JtV8v7U8mmWhKQE/KsrE5ebHq7Et7Agdq5QWikf62P/voVbms2MmRKCewbjFPit7j
OFSJ/wAq22ODWTE0fUNV0K6F1o97NbTDvE+M/UdCPrXo9p8T9M1yKO18d6NumACjUrIBJV9y
O/8AL2rldB8JXmvXf2eyiBnAy2wgKg9WY4ArrLr4O6la2wm1DxBoVpGegvJiv64/rUc8TZ4a
ot0Xn8LWWsQmfw1qdrrkPXy42Ed1GPdDyf8APFZsnw/1gwS3WlQPPNCf3kABjuE9Dt7/AIZ+
lcfqnhe50k/abK9s7ryzkS6fdBmX32HD49wMVueHPiz4t0V0DX0epwLx5d4u5segfhv1NUmm
ZyjKm9dD0L4e/HHX/DEi6f4pt7jU7BG2lnP+kw/Qn730bH1FfTfhPxTo3izTVvdBv4rqLA3q
pw8RPZ16qfrXzXpnjnwL49uooPE2mJp2qt8oeZtqt7CUY/JsV0dx8PP7IuF1XwFqdxpGqoPl
/eF4pR12tnOQfQ5HtRawm77n0ZRXjfgz4zRLerofj+1/sbWo8KbjH+jy+jZ/hzxzyvuK9hhk
SaNJInV43AZWU5DA9CDRcTi1qPooopiCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooo
oAKKKKACiiigAooooA+R/j78RNavPGV/osNxcWek2MhgWKJinnMPvM5H3ueg6AAd8mnfCf4m
6R4V1zT7WRroWt0qpfXU1yREhIzuEe3+E8ZznGetdt+0rd+BrKwlTVZfM8QON0VraYMobHDO
eijp169ga+SLu7nvWXzG+VRhR2ArHklzXPQeIpex5Ej6D+Lv7RF1qhm0nwGZLWxYFJNQZds0
nr5Y/gHv976V8+NvlkaSVmkkY5LMckmkgTcPl/E1ZWMsSIlZj3wM1seeRgBOvJ9KC5JpzRbf
9YyJ7O4U/rUkCJI+yOWIkdW8xcD9aAIthJAOSx7CrKWyoAbg49EXqatFIrdQIZIWkPVvMX/G
pIYUUb2dZG9VYN/KgCNFfZhQIo/1NQSzJGdsZJNLdPNK+yNJNvTgGrFtpc6LvaJtx6buKAII
pJAu6QhF96SW8dxtizj1q8ujSzPmWUD2UZq4uiwQgB3ct6ZAApcyHYwEtyzDdlmPat+w06WG
MSOFX2HJrQtdIt413IJXc9WzWvBa2kMBaeTaPd6OZBYyYbwQ8OMr71maxqQBK2m5ieu0cD8a
v3h0xWZg0jnsAazZdKmvgJm86O1B+638X06UXCxgxRzXcpWFTI3U44A+pq5CLS0YGZxPMOcA
fIv+J/StGSxkkTywfs1sOkcfLN7sa6LwN4Dl8V61Fp9jbswJzLO4JWFO7Ht9B3NHMgsZngbw
jrnxD1b7HpibbWJg1zcvwkQPc+p4OFHp9TX1r8Ovhtofge0A02Dzr9lxLezAGR/Yf3R7D8c1
0Pg7wtpnhPQ4NL0i3WKGMZdgMNK/d2Pcn/63St0J6VRJEkdcz4mYXfiPT7Lny7GM3sg/223R
xfXjzj9QprreFUs5CqoySegFedeHJmvf7R1icOsmpXLyosi7WSFfkiGO3yKG+rmpltY1pK7u
ee/H/wATG00yDQbc/vbwebOR1EQPA/Fh/wCOn1r5z1i9RIWiYjJXgDuc/wD1jXX/ABB1z+3v
F2p38b74WlMcH/XNflXH1xn8axm0fRJ0hn1TUXDKMeRbxFm+hJwB+dYRkubmZ6lWnL2SpR3e
rOMNy8pAJZsdK1rQTQ2ykxsm7k5GM+lWRJHZsRBBH5fYoRux74JNJ/a+0FXUAem7H+fwonNy
0SJoYaNB885G54d1/UbCC4h0+e3ieYjLP94Een51DcWl/dStLPciWVuruxYn8TXPLfpHLvj2
L+Gf1q2viLycZCtx7iocJdDqjiqHVmpHpF4zjY6Z7YJrn9YZYNQngmaN3jbaxX178/Wp7vxN
cTRNHBMLZSMExj5j+Pb8KwApZtsTtIx6KFJJranBx1Z5+NxMKto0y6PLkGEf/gLV2fgz4i+I
fCYWC0nF1ZA/8el1llH+43Vf5VxsWjamxAks2i75m/dn64OCa17HRljIe7l8wcYjjJwfqTg4
9h+dW5xXU5qeGq1Nke0/8JpH8R9OWzh8NTG6TJ80kSbD/EEIGTkZz0wPwqho+v6z4Cdl0XxL
bQxFsNYyzpPHk+wyqn1OVPrXEB9TubMW9rHKLEcLGn7uH8egP1JJrB1KyvYbgQ3KgOwyqo4c
Y/4CT6VzynzO561LDqlDkep7h/w0vq8eYpbPRfNHBkVZiufoDz+dN/4Wj8QNXt/t9hqUMdkz
AA21vF5an0y4LD6HmvOPCHw0eW0m8R+K5JbHw7AN5QAeZcN2RM+p4/P0q7H4y1iC+8zRJF02
xVfLhsYl3Qqg7FGyCeMknqaJSfcmlRi27QR6TYfGHxtpKF9SjstRgB5eWHYfwaPCj8RXo3hT
43+HNXKRassuj3J4JmO+HPp5g6fVgtfPP/CwPEX9oQ3FzeRPFEhi+xmJFt5EJ+ZGjXAIPfv0
54rp9O8S+CNT0uUa3pFxYzxnKS2b7n5/gweGHoSM4GCcjLEZtdQq4WD3hb0PrKGVJoklhdZI
3UMrqchgehB7in180eBfFMvhlXvfDOoS6t4fjbN5pkqeXPAp/wCWiISQMeqkqe4HBH0ZpWo2
urabbX+nzLPaXCCSORehB/r7dq3jPmPLr0HRfkW6KKKswCiiigAooooAKKK8i8c/Hzwj4Znn
s7OSXV9QiypjtR+6VgcYaQ8f98hqASueu1FdXMFpA011NFBCv3pJXCqPqTXyXr3x28Ya0GTT
GtdKgYcfZo98mD6u+fzAFed6hdXuq3Rm1e/ur24J5aeVpG/NicVi6yWx6NPLpy1k7H2PrHxU
8E6S5S68Q2cjgZ22u64/D92GxXMXP7QHg2IkRR6tcY7x2wGf++mFfMMVnBj5t350rWMB6My/
Xms3WZ1xyuC3bZ9Fz/tFaAD/AKNo2rP/ANdfLT+TNVVv2jLD+Dw/cH/eulH/ALLXzldQCAjE
gYH0qBWJBI5UcEk4A/E8Ue1kV9QordfifR7ftGQgfL4bY/W+A/8AadU5/wBo9xxH4fhQ/wC1
eFv5IK+dHkjH8Rc+i8D8zz+lRmVzwmIx6Jx+vU0e0l3D6pQX2fxZ9CTftEatjKaTp0P/AF1Z
yfyyDWDrvx58W6jaS29hLpunb12+dBbM0i/Tc5GffFeKhaeq4pc8u4/q1H+UZe6VLf3c11d6
jLcXMzmSSWVSzOxOSSSck1GPD5A4uhj/AHP/AK9XFYr0NTJKe9HtJdw+p0P5fxZnHQpQMJPH
j6Go30KfHLRsPqa3ElHc1IJlHej2sg+oUH0/E5ldEjLYuMIP9hcn+Yq3a6Za25+SWQj3iT+u
a05iJD8oqIQnqeB70/ayI+oUuxFChQkvMT/1xiji/kpP61NtV8Bpbxl9PtL/AMgRTgiDqSaU
Nj7oAo9pIawFHsNa2tAuPs9wT/eNy/8A8VUItYc8SX8Y/wBi4b+pqYknrSqjN0BP0pe0kP6j
R7EKwFXymoaqgHT94H/nSwPe2ssj296Zt4AIuoAfyIOasCE4ySAPWlHkofmJP0o9pIPqFHsI
NQ1FwRIItv8A0zcr/MGpY0Mu0zROR679w/oKFuCv+phVfc8n86VRLO3zyEk/wqCc0e0kH1Ci
W0a0gwViG4f3yP5CnTak04wzBR9Cag+xGLmYBT6MwH6DmlihEsoihHmSt91I0Zj+R/wpe0Y/
qNHsaejTaAk4fWv7Tnj7x2wSPP8AwJif5V694b+MHhTw3p4s9G8N3NtBnc2JkLOfVieSa8ws
PAfiG/YCDRL3n+KZRAP/AB/FdNpvwg1Rhv1S90+wiHLEO0jqPpwP/HqpSn0M5YbDLd/iel2f
x58PTsBNA9sO5kLn/wBBQ1twfGPwjJgC/Qf7wZf/AEJRXh+teE/C+nRhYvGFncXCnDKeFH/f
Ac59qw3sPD65xr9g3/bK4/n5NP2k0SsHQlqrnsvj/wAdXHiDR7q10PVdKt7N0IkRHMss4/ub
gRgN02gEnpnnFR3fiDxJZ6evmroZ4AZSjICvsGcD8yK8Wew0I5K61bv/ALhlH/oUNN/s/Swp
K6ijKBnAuFX+aik6jZrHC04qyLPjq1sLtUuLSHSrW/Z8mGwmJVhz1XlV/Bvwrze906/luDjy
w+fm3ZAH1zjFdFd6lawzlLSN5IlON0r53fTAGPxqjHdSSXxuSFAJ+YD7u3pt+mOKlSaLlQhJ
p9UZZ8PXvkmSe8tYl7L5gYn8FJNQjQX73CH6Ka9AS30RoxFNfosicF/LfDjPyspCt1GDyFxn
HaiLQrKdv9F1C0A/2riME/8AAWZTVe0l0M3hKUtZX+84dfDbbWPnBiOyr1+nNdBZ+B9Kmggl
n1UOWXLR7lgKN/dO/k/UDHvXUQeCtQlGbaC4uB/ehh3g/wDfJNTv4J1k7fN02+IHTNtJ/ILi
lzyGsLh1sjAh8KaHbHIS3lPq1yH/AEzivQ9L8XeFNG01rOz8MWsEjxmOSW1mKucjnD7Mj8DW
D/whOpEDzrG+jX1aycD/ANCFMbwykJIurm3gVevmXcEB/wC+WYn+dLmkaezo7floYt2+hCUv
Y6VMik9J7ljj8Rio47tI3BjtreFexEe8j6M+efxrXNpoEGTcalZnH8KvNIx/GNQv6ilk1fw5
aIv2OG7upB1KW8duP+/hLsfxFSaprZIrrLb6jfrcXD6jK/RpIQJm/mRXTeFfD8FxrUFxeiGL
SrfEtzcTkxgRg/dbdggnpjjr6c1ydx4x7W+n2oI+608jzOv6hfzWsbVdeu9S2i8kUqDlVSJI
kB/3VAFPQT5mrLQ7n4u+OLfxPPbafpSmLRLInYSu3zWxgEL2UDgD3rzeWfC/Kdievc1BLMAc
k7n/AEFVxukbJPNDd9WEIqnHliSGUk4jGPfvRGSCV3de9KigDC0joeq8/SkM0NC1e80fVIbu
yl8qeM5DY4PGCrDoQQSCPQ19Gfs7eKwNRuvD0sh+y3Sm8sVP8DdZIx+e78G9a+Y1fPysMiu8
+E2oNYeMNDn3kCK/iUn0Rztb9KqMrNMyrU1UpuLPtyiiiuw+dCiiigAqC/vLbT7Oa7vp47e1
hUvJLIwVUUdSSar67rFhoOk3OpavdR2tlbrvklc8Af1PYAcmviT42/GPUPH989jpxks/DkTf
u4M4afHR5Md/QdB7nkgHU/HD47XPiKWfRPCEsltowJSS6UlZLodD7qh9Op746V4ZAjTP8x+V
Rkn2qG3iLuEUfM36V1Gi6SbjauNkbc5PBb3+n8/zpNpK7Lp05VJcsdySxLJZxqF2k/hx6VKd
3Qkj26VZkCwHau1iOPWoPmkkI5dj2B/mewribuz6aMeSKjfYbEX3ZVjgd6led2BII25wXY4U
f41WlmjjyvErDoBwg/qf89aqyyPMwMhzgYA6AD2Haiwc1tiaW4XcduZW6bn+6PoO/wCP5VWk
Z5SDIxbHQdh9B2pwWlA9BQTuMCU7aKkWNm7U/wAoD7xAoCxCBSjNTAIPU0bgOgFAyIKT0Bp4
jbuMfWlLmjDH2HvQAoQDq35UuVHQZ+tOjhaQ4UFv5VOtsq/ff5v7qjNA0mV9zduPpShXboCf
1q0vlIfuDP8Atc1O1yRHjAUds8fpSKt3ZSjt3c9MD1PFTm1jRcmTcfRe341UvNQt7cfvJMt6
Hr+Q/rWXPqssoxCmF/vP0/ACrjCUjmq4qlS0b1NtnijHyhfwGf51Sn1OMZAcHHYfMf8ACsox
TzoHuZNqZ4Mh2j8AKdL5FqigfvJT0DL/ACX/ABrVUV1OCpmUnpBFo3ryKXEbFB/Ex4/w/Wn2
M11e3SW1lC8t1IcJDbw+Y7H0AwTn8K9T+GXwP1jxUIdS8TmXSNJYBkix/pMy+wPEa/UZ9u9f
S/gzwP4e8H2vk+HtMgtWYYebG6WT/ec8n6ZxWqpxXQ45YqrLeR80+Efgx421tFmvUh0W2PRr
35piPURr/wCzba9T0P4BWFqudS169uXHIMFvDEPx3K/869rVeK8I+Pfxvi8L+f4e8JyJPrpB
Se5GGS09h2Mnt0HfninyrsR7Wp/M/vDX/DvgfwZrFjZ31xpl5c3coiEF0FadSRlWZV+XbnA5
UdRyao6t8UfCmgW0ceg263jyqH8u0jESKP8AaOOD7YPvivmjS7ma48RQXl9PJcXkl1HJcSzE
szsXBOSeT3Jq4WAXjjFY1Pd2PQwiddN1Hex6d4g+MevX+Y9OSHTIj3jHmSY9NzDH5KK4DU9b
1HVJC+o311ct/wBN5SwH4HpWWXOMDgUxm/Gsm29z0IwjD4UTtL/t8+wpvnYH8WfriokPBNDf
d5pFXJftB9T/AN9U9J/Vjn/a5qn3HNSoQrgEbh3zQFyUGNmywx7A1YBTaApUD6U8TWxQbraM
n24qvK0HVUK/8CpFbEzt8ilSCQcH39P6/nSFyPvJn6GqZclWxnGOtNDAcEkGnYVy4XQ/8szn
/dpyTFfu+YPpxVMMP71Icf3qAuX/ADNx5jB92NHmY7IB9az8j1p6ru7GiwXLbSjvIB9BUbTK
eu5/rSLEf7op/kkjmkPUhNw3RFAoUSORvJx6VZWHHQVLFDl1HYmi4WZR8rLE04R8dKsxxkqC
RzUghJ7UXDlKoSmv8vSrxgIHSq7RktigbRRu5oraAzTEhRwAOpPoKi8P+KDaarBL5exBIrfe
9CCM/lWJ4kuvP1BokOYoMoPr3P5/yrLU4NdEKatqePXxs1UtDZfifqXYXUV9ZW93btvgnjWV
G9VYZB/I1PXm/wCztrH9tfB/w9M77pYImtZPYoxUf+O7a9IrVHnyVmFZfibX9N8M6Lc6rrd1
Ha2NuuXdz1PZQO5PYCr15cw2dpNdXUqRW8KGSSRzhVUDJJPoBXw58fviLdePtUkFo8kehWcm
LWDpv6gysPU5/AceuU5JaFwpSmm1sjJ+M3xW1P4jatt+a10SBj9mtA3X/bf1b+XavPraJpHV
UUsxOAAMkmo7WF55VSJcsa6zTLaKxXgbpCOX/oPQUTmomlDDyrOy27jtO01bWMNKoknbnbnK
ge/r9On16VpyTSBRHI468KvJyai8xpSOQg6U/CopETbT3f8AiP09PwrllJyep7tGhCirQI5C
sOROSG/55qfm/E9v51VmnklXaAEjHOxen/1/xqRool6Nk1GVHapLaIgoFLipVjJp4UL1oCxG
kZb2FSYVPc0FiRheBTKAHFyfam5pKKAuFAGSBRUkSndnBPtQAHCDAHPrVi1g3jzJDhfemCMf
ek59u350PdAEKp3HsFoKVluWpXz8oyq/3R1NQPKANucD+6vJ/Os261AICB87d1QgKPqapbLi
9baclP7i/Kg/Hqa0jSbOOvjoU9Fqy7Pq0UeUtx5knonP6/4VnS3V1cvsL7Nx/wBXFyxrQWwt
4EJnkLqOqx/Iv59arGaSdzHp4SCLoSnyjHu3U1vGnGJ5VXF1Ku7sisbUWzYn2xN6Mcv+Xb8a
nh3rH5qhIIz0kflz9M0jQ2Fn889x58o/gUcZqTRNE1Pxfr9vp2jQNcTzn5VHSMdyx7AetWcw
adaalr+swadodtLeahOdi4+Zj756KB3P5mvrf4OfBvTPBUMWoaosWo+IWAYzMuUtz6Rg9/8A
a6+mK1/hJ8NtO8A6TshC3OrTqPtV4V5b/ZX0Ufr1Pt6REmBTEKiVKdqIWchVAySe1c14z8c+
HPBdn5/iDU4bZmUmOAHdLJ/uoOT6Z6e9fJ/xe+NOr+OWfTtLMmk+HixHlB8TXI/6akHAH+z0
9d3FIZ3nxt+Pe43Hh/wBOHJUpcaomRt9ViP/ALP+XrXzfEpWN2XLs3Mkz9j7e/vVm3a2IMaQ
vJjokS7ufUnvUbwTXDHzv3MXp3P4f44/Gk2luaU4SnpFXHaSoDSTqCIowUjYj7zHr+hP0yKs
s2cU0sqxpHEu2NBhRnP4n3pG61zTlzO57eHpeyhy9QJoY8Cm1XvrpbaEueWPCj1pJXdjWUlF
cz2H3V7FaRZkOWPRR1NYl3qtzPwG8tPROv51VcvPIXkOSx5NOW3ySMnHY4rojTS3PGr4udR2
WiIWYscsST6k1JBcSwNuidl9geDUn2UEJ8xBPXI6cVFJA6buNwHUirOVNp3R0WnXy3cJDHbK
vJA/mKsjJOOTXKW8zQTLInVTnHr7V6DY6ct3BFPAcpIoYfjXNUjyu57WDrOsuV7ooMp27R6Y
p6Wk0oUqh6V1umeH1VWkkBOFJ5rWtNOQQR/KPuisrnaorqcJHpMzdQasx6Mf4s13X2FR/DR9
iH92jUpcpxqaUF/hqUafjtXWfYh6UfYfalZlXicsLH2NPFkfQ11AsPaniw9qLMOZHKiyP901
KLIrHIwHIRiPrjiupXT/AGqSTT/9HbA+YlQPzGf0zRYTqI5ODTjgcVdi0sntXU2+m9OK0IdO
AH3f0p8pLq22OIudN2Rk4rBmiFsk9w+NsKNJz7DNenanZAQnjtXnvje1lj0F4Yh++vJ4rWMd
Mlmzj/x2mo3aRFStam5dh3wK8D6frl+mp+Ibf7XAxdobeQ/I4UHLvjlvmG0D1Bz2B6D9pb4Y
aZoGnaf4p8LWf2SwuH8m7tk+5E5GVYDsDggj1x616F8A9MddQKywmOKzj8uMEYBX+Ej16da6
Lxi0Xiv4SeO9MJVprSKaZQefufvUP/juK7Iu+p85UhyOzM/9jWdpPhreRknbFesoHpkAn+de
+V87fsUOzeAtbTPC6kf1ij/+vX0TTRLdz5D+PnxQ1TW9d1Pw5YyNa6NaytbyovBuGRsEsfTI
4HtXjKgEEEcHgivob4+fCyZtUu/EOgRNKJmaW6t16hjyXUd89SPxr59MZU4YcjiuWV76nvYf
kdNcg22gigyYkC5qwXLd6YBxwaUcVF77m0UoqyJVywA546U7afr+NEfyrk0M2fpSLDgdUNKJ
AO2PrTc0UAO83PQgUmQT60c0oBJ9T7UAGaMe1PER/iIX60Hyx6saAsMwfSnLHu6so+ppd2Pu
oB+FKJ3AxlfxGaAVhypGvJJb6Chp+0ahR780FnkH3F+uMUoiCjLn8BwKB+hC4Z0eWeTZEg+Z
j/L6+1UZPNnQ+XttbYjBaQ4d/r7e3860bt/tFvDAJVjSKRpAPLzkkAc+uMcfU+tZ66fH5m6a
cSk+zVtTcFqzz8VGvN8sFoRRPp9uwyZLiQdNo/l/+qrpuJxFkQQ2kfYy5Zv++RVqCCygHEMr
HuHk2qfwUKf1qxFf2lm4a20rTVcf89YjcD8pSw/StPaxONYCs99Dm7u7SaRVJlu5M8BsKv4K
tatl4a8U6rCGsdCu0t+gmkh8qIf8DfCj862rLXNevLj7NpMs8by8GKxUQhh7rGAMfpXZaJ8P
7m6ZbrxNeSM3UQI+W/4E3+H50va9kX9Qa+KRyWh/C+H7SsvjDxPpGlwBvmhtrhbu4b2Cxkgf
XJ+hr3jwJfeC/Btq9t4R0fV7sy48y7+zlWmx0y8pQY9hgVlafp2l6Om2wtYISBywGW/Fjyfz
qC58R6dA217uN5P+ecWZH/75XJpe0Y1g4+Z3l1451mWFhpekWdu5+699dElfqkakH6bxXlPi
34j6yZJLe88a3DOD81todmkAU+nnMWb8s1meK7/xLrcT2ej6Rf21iww80qGJpB/wLGF/z7V5
1Ppn2VjHc3ljG/os3m/rGGFS6kuhvTwdLqSape2V/fS3MtjLeTyHLz6heSTysfUsuzJ+oNUP
PjX/AFVpZr6f6Ohx+JBP61KYrQLj7VJI4/hjiAVvoSc/+O1Yt9IvbkbrbSr+ZfXy2df/AB1R
/Oo5pPqdEaNKO0UZ1xdSTAB5GYDpk8D6CqvLnCgk+1dE3h/VYly9jFaoed1w6IPzc8VWfTQP
+PnVrGNfQO0n5bARSNdOhkCGTuNv+8QP50rKveQfgCTWmbfR4hl767nb0igCgfizf0qJrjTI
z+6sJZMd55yc/wDfIFICirRJztaQ/wC0cD8h/jXNaxdC5vWKoqInyhVzj3PNdkb/AMxSsNha
IOnyxZI/FiTXsfgn4VeErGKK71OG417V5FE0lrEMQQMwzsJxjjp/WtqS1PPzCTUUu58y2lrd
3bbbO3nmYdooyx/StNPDHiNkDLo2pEEZ4t3z+WK+utSvNW0awB0zQtM0m1VlRSIkdxk4ABO7
NaUnirW9PtLeREgvLYghg6gtuyT6dMdK3PKPiW6h1CxIF5b3EHOMTRlf5ioluFYEOuM9xX29
beMtC1xjaa5o9p8/yt+72t/9euU8ZfAfwt4qtpbzwdcixvuT5S/cY+m3gD8MfWgD5KlQMdy4
HHbvXovwquPtVpPZyHLQMGQH+63/ANcH865Hxd4X1jwdq76brtq0E46Hqrj1U9/51b8AavHp
PiSCadgttMPJlYnAUEjBP0IH4ZqZx5onRhavsqqZ7kbcJYznHSJj+hpttEPIj/3RWleKBplw
y4KmFyCO/wApqvbL+6T6CuU9xO5H5IpRDVwIKeEFAcxREHtTxb+1XQlSLHTsLmKItvapFth6
VeWMVKsdFieYorbD0qU2u4wpjksWz7AY/wDZhWgkPNNlhuWuQltNHFEq/M5j3PknnGTgcY6g
07EuY+KzCoWbCqBkk8AUxb2zL+Xa+ZeP3Fsm8D6t90fnViDRbVpBLdh7uXqGuG3gfRfur+AF
eT/FjxrczX9xoelSGCztz5czxnBlYdVz2UdMd+aCE+ZnW6trNxO7w6fb6eZU6rLdh2X6on+N
czq9lqN/rPh2GZ/PnEk9zHDBGFUPHHlcDqfmK8knFeY+Bp5H8d6eI2IBdkwO42nNeyy68vhr
4iaNfzIHt7S1Jk3DICyzxxkkfTNXGNpIwq1VKjK3ex698E7NtN0srdCZJ5QZSk4IdQSTgg9P
XHvWHpGkXFvb6zJDPNNNeWEkNxGABFt2MCxyCSeeOn416vdaTEbq3ubORYCSCUGMEe359K50
XVnZ+Hda+ytuAt5t0hHLYVv0rdK2h5kpOTuziP2K7Yx/DbVrg/8ALbVHUfRYov6k19BV4/8A
so6cbD4LaVK3DXs09yR/wMoP0QH8a9goJOF1Hxfoc3ii78Oz3S2+qRlVWObCiYsAQEPc8jjq
c8Z5x5P8TPh1YanLLdWiC1vCcl4xgN9R3rnP2rtJNl47ttUhLIbuzViw4O9CVOD9Ntdv8LNf
k8W/Dyzub6Zp9QgZ7a5d/vMyn5WPrlSvPc5rB+9dM9OmvZRjOL3PnjVPD+pabMyS25kUfxIO
tZmx42/eQyr9Vr6H8QWK+Y2VFcpc2UZzuRT+FZNWPRhNSVzyMyIT94D26UZB6N+tek3OlWkm
d8EZ+q1lXHh3T3JxAFP+ycVJpY4wA+tO5AzxXQT+GoBny2kT8az5tCmjz5c5I96B8rK0cRID
MAR6E08kgdAB6CoJbK7izgg/Sq7LdjrmgL26Ftmx2WmGU9BtH0qBUum7fnUy2123ZfxFAtWO
VWk5OcVOiAfdQZ9zUa2d32dB9BThZ3f/AD1H5UFJPsEnm+qr+f8AhUJUk/MSfwNTGyuj/wAt
qkS1ulH+tX8VBoBp9iqFUdVlb2xUyKoXIDL7A4P8qsCC5/vxf9+lP9KeI7wfcuSn+4oX+VFx
cr7FJ1iH8Mrn0L8fyqW3Lg5j0yOQ9iwdv0zirYbUlHGp3ij/AGZmH9aikivZP9Zf3T/70rH+
tFxOL7HQeHtT1K1kZLmO8sLMjn+z7KMMx9yR+vNdOPEWhRJ/pD6rK3/Ta6CE/h5ij9K8ubTM
nLO5PqaadMQdzT5iXSbPTJfGHhiPrp8WR0aVUcn8V3GmSfFGwtV8u108kDpsf5fyKivNhpsf
v+dL/Z8fpRzE+w7ndXPxcu9hW30+2w3G5gcj8MkVzlx48v5GOy1sUB9LaNSPxVQaxWsFHQVB
JZ46UXD2SXQ1JvGevSfKNQlSPsinCis6bW9TuCfOv7p/Yytj8s1Ua3YdqQRN6GmOw2R2Y5Yk
k9ST1poyelWY7dmPSr1vYEkZpXGotmZHC7dBV23015GGRitq3slXHFaEEABHFTc1VPuUpIod
I0aa5cLlV446k8Cut+HvxX0/SdP8jUZSGznPXNUZfBl54vtlt4Z1tbCBxJczEZOADhQO5P8A
SvOvEsGmaNq32XTY/wB1GcNI53M31P8ASuqirRueJmNTmq8q6H0ePFNl431rw5YadJ5sQvBN
Ko/2R0P/AAEvXrGsaVp40pI5II1jaTHA24OD3rxf9nmyi1DUhqccSrBaW+xSBjLsSM/kGFey
+PtLTWPCj2Uk89uski/vYH2unPBBrU888L+J2hXGhkX1szSW4P8ArF6r7H/Gm+B/GsqhZIZt
lzHjcM8OPcVgWd14hdrmyl1VrrR47mSxIuYN4Zlbb87Y4ySOAwIznHWvOLy6n8PeI5ISCiq/
3c54+vf61mpqTsjqlh504qUloz6113RNG+LnhCW0v44o9QVf3cwwWifsc/5/mK+JvF3h6+8K
eIr3R9TjZJ7eQrkqQHXsw9jX0J4A8XSWV1a3cbt5ZOHx3XvW/wDtReD4fEvgq28X6YqtdWCA
zFf+WkLY5/DrWidzmlHldjy74ZeJP7S8J3mlzljc2Nu+1mbO+Mg4/Lp9MV3dt/qk+lfOfhHV
ZNK1dJFl8uKVWilBzhlZSOQPrx719G2/+qT6Vz1FaR6+Dqc9Oz6FhetPFRing1J0slWpFqFW
5qQGkInXHepVIqutTR0yWWVcKpY9qktxhfUnqfesjUtVs7Af6XOkaoNzZP5D+f6VwfiP4kM0
TxaKhVennMOfwFF7ByNnp2p65p2jw+ZqF1HH6Lnk/hXzh43u7a88Q6ne6eHME8jTKGGDk8n9
c0lxezX0rS3crySMcksc06y0i81efydOt3mb/ZHC/U9B+NK9y1TUVoQ/CKyafxjDMynbBGzk
kdyNv9a6z4jxSaj4lvbKF9hbTYVzgnpKzjp7ha6fwd4TPhu2lmu2V72cAME6IPTPc1ymr6jH
/wALO1ZW5VLGOHj+9mM/1IrWMuaVzz69NUqKiu59W+FNYk1ibSLdoRut7UCUvzk7QG9uoHP+
Ncx8R7c+GPA+ulSSZIbhI/f92+39Sv51f0a8bRvECxW6mSSQ7fKUZZlABIHvzn8KZ8ZpY9Vb
wnpERDprWowQZXk+XvSR2HtsRh/wKtjzj0TwFoS+GPBeiaKuCbG0jhcjozhRuP4tk/jW9RRQ
B4j+1b4am1fwJBqtmC0ulylpFHeJ8Bj+BCfrXmH7L+qf8h/R5c79sd1GPQAlW4+rJz/gK+s9
VsYNU026sLxN9tcxNDIvqrDB/nXx38PtJufA3x8udAvmIMiTW6SEbRKhXzEYf721ePWspK0r
ndQmpUnB7o9b8R2/zMQK4a9Z4nICqw9xXpmtRB0PrXB6pb4Y8VnJHbQlpY5qaUEnKAVXYqeh
/PirtxFgmqLrisztRG8ee4qvLb8Z4NWaaTikUmZc1uO4qpJbD0FasveqzVJomZ/kAdhS7Kss
BTCKCiHbzQVA6081la3I6WcpXpjH5nFAm7K5Zku7WM4e4iB9N1M/tCy/5+Y/zrh5ZMGs29nf
ftViBjJxWsad3Y4quN9nHmaPVZ8W8FvNcZiiuU8yF3BAkXJG5c9RkEZ9qg+12n/PxF+LCofE
d2t58KvAl4CTJbpeafKfdJvMX/x2YV5pezmSQFT0q/YeZyLNpfynqQuIG+7NGfowqQFW+6Qf
pXkgmcfxH869G0a5a7+D0sfVtP1wMx77Z4OPwzbt+dHsPMpZt3h+Jq7aaU9q82u7+4huf3U8
ijHZjWponiaeKdIr5/NgY4Lt1X3qXQaWhrTzOnOVpKx2mwelGwelSDBAI6GjFYnpWIGiHaom
h9quYpCKBNGe1uD2oW1HpV/bShaLi5CvFbKO1XIounFKi1ZjWgrYEQKKnhGWFMFTQ/eoJZBr
fxH/ALA0efRbBM3DOXlc9sqMD8sV5jo+j6r4v1Vksoy7sSzuQcKO5NfXfh3wB4Cu7Czm1bRb
e41N4Uaczg5Z8DPFa/iLRbPT9KFt4ZsLWwtRy8dpEI931xya74q0UfLVpc9SUvMtfCXQLfw7
4StLO3ALBQ0jd2bAH8gB+FdvfwLc6Y8bnCkGvN/B2tvZxzrcZNtbiPzXJx5e9iqj3yQen+Fd
l4j1VYrC2gtprcSXWcPJKEULgng85JxgDufzqjI+eb/wn4tg13UzpentfWN3cLMxt5CysynO
5owchjjnI9cHvWN4w+EPjDW0t5rHSrmS5UkHz2WMhfcsRmvefC0bRXMl88nlx5IAJ612KXF7
d4FrCQh/5ayfKv4dz+FRyK9zdYifLyN3R87+EPg14rtNJEerz2GnlW3Bmm8wqPfH+Net+DND
uYvC9/4f1C+ttUsJleASQoy7FYHIOeDgnI57+1T+KfEOgeHpdmsXn9pakcFLNWwB7lew+v4C
s3wD4xvfEXiOdZlihtI12w28QwqDJ/M8CmrJmcnKSTZ8O+IdMl0XXtQ0ycES2k7wtn/ZJFfQ
/hq9GoaDp90vHmwqxGc4OOR+ea8x/aLsxZfGPxCqgASyJNgerIprtvhnNJL4M08zPvdQ6glt
3Ac4H4DAx2xWdVaHZgJe+15HWipFqFWqVWrFHpslUVKtUrq9trOIyXU8UKf3nYAVzl944tw/
k6Raz6hMehRSq/njJ/KgVjtAeKyr7xFZW13HY28gudRlcRR28Ryd5OAGPReSOtcZNbeKdfJ+
2XC6dan/AJZI23I9Djk/jxWhpPhLTdLHnTzPK68lgfLH1znI/Aii4uU891Oe/wBb1WWaRXmu
Z2z5UYJx2AA9gAK3dK+H+rXpQ3myyh/2zlsf7o/riukufGPhbw9E0dtNbBhx5doodm+pHH5m
uS1b4vzNuXS9OVfSS5fP/jq/401BszniacNLnfaR4F0TTyrzq97KO8x+XP8Auj+ua2b3XtG0
WMQz3llZgdIy6pj6LXzlq3jPxBqhYXOpTrG3/LOE+WuPTC4z+Nc+xLMSxJJ5JPetFSOSeOT2
R9Ba38QtChjeRL6O4dRlY4gSWPpnGB9a8f0fXFl8cRapqmBDc3B+046Kj5DEf7oOR9BXN0Vp
GCictbESq2T6H3hElvFrz6yjyRzQW7QROeR5hHMmOnG44+grE+Gcaa18TR5ctxPpnhC2e2he
d9zfa5uH5PXaikH0LGvnjw58UPGc2i23hjTGhuJziG3umjLXESYwFDZxgDoxBIHQjAx9R/CD
SYPC/hm10yA+ZKcy3M56zTNyzk9T6D2AqjA9hjbcKdVSyk3KKt0AFeL/ALQb+F9Ou/Dur6mz
R+JLa6jezaHG541cFxJ/0zxn3yeOpr2iuc8X+D9D8VLatremw3j2r74i+Rj1BweQe4PBqZK6
0NKUlGactjzbxfqC6XcwrNwjsVNc5q99pCSQJNe+Q867kLISnXHLDgfjW78crFxon2pAcxSB
jj0PFeEat4nGn6S8dzEtxv4jRuzeue2Kwk3zcp69GMfZe0btbc9Lu9HlZBJBJFLG3KshyD9D
WJdWE6E5jP4V4zZ+MdasZCbW/uIlyT5ayHZ/3yeP0rRX4i66x/eXzH6wxn/2Wh02KGMp3+I9
EkjZD8ykVWkauNi+IOoHiVreX/fjI/katw+NY5f9faofeNs/p/8AXqHFo64VoS2aN+RuKrsa
pJ4h06bqzRn0YEVOl3bTDMUqsPYg1mzoTT2BjzTCaeSrdGFRsCKCxD0qhqsccto8crlFP8Q+
tXqo6tCZ7GVVGWAyPwoQpaxZy11ZaapGb29IP9yJOD+JrNuLXR0IMl5qOT3+zof/AGep5DhS
PfNULpfMjI7jkV0wk0zxa9BSi2vzO60HS4tZ+HWpR2uoj+z9HvFuZfNiYOpuAsYIAzxmEZ+o
rkrrQ7GH5jrMCgnvDL/Ra6X4N3aNJ4q0aU/LqejT+WM/8tYMTr+kb1xmp3AOY+4NbnlE39lW
B6a5afjBN/8AEV1ng7Tnm0DxJptjqNlcJJDFeSYLr5YiYjdhlH/PUjj1rz3ea7r4J3Cf8LCt
LCYgRatBPpZz/emiZE/8fKUAYV14cmR+dQ0056brgL/OqVzo09uhZrixcD/nncox/IGrWvNt
IRxiRGwQe1ZQkGOtAHonha4NxolvvOWTMZP0PH6YrXxXHeBbv5rm2J44kUfof6V1u+uKpG0m
fUYOp7SjFkmKMUzzKN9QdNx+2nAVGJKkVs0ASoKnA4qv5ioPmP4CmNdOT+7i/Fjj+VBLLoqa
N0jBeTOxeWx1xWcssh67R9KuQyKsTvJgqqkn8qa1ZFR8sGz6T8IeLdH8ZaWklmYZ414MMigm
M+mD0rdfRraRf3Jmgz/cfI/I5/TFfGXw48ct4T8QzOEJt5XByOqkf0I4NfaMXiHT/sENyJgI
5Y1kX1wRkV3nyZymq+C1guP7Qla3mEZBQtHtdWJwMHnGSeTmuiuPDseLOIzuQxMWdoAX5S2R
j3B4JPXrxzleDHimeSwiBu4zCsM0zIIw0a7sEgZy53HLZ59BXV2So0O+3lmlZVHkvO24bSMg
j1z6n5qYEOjaJp9pEptUMpQ4EkuSc+ozx+IFcP8AF3xvNoOnXdrpr+XdCEsZuDtzkDHvmurs
9ZFkkkDw+WUJ4LE4Ppyent27V8ufGPxN/amsXscDkxyS+WP9xMDP4kA/jQByNvfzz3rXVxK8
s0j7nkdizMc9Sa9v+CcjDVzJ1DA5+mG/xFeA6aN9zHGBnHWvpD4M6fJbxSTOmAyqgPuSP/iT
UpFOV1Y8C/adkWT4yawV7RwKfqIlrf8AhrLFa+CLJ5JAiEyMS5CgfOR/SvPfjDqiaz8T/El7
E2+Jrx0jPqq/KP0Wu88N6JZ2mj2LXMIeZIVZjKchCRkjB4AzWdV6Hbl8bzb8jcl8RW5cx2MU
17IP+eK/L/30ePyzUEkmvXp5lg06L0T95Jj6nj9KytS8aaJpoKC5E7r/AMs7Zd36/d/WuN1T
4k6hNuXTreG1Ts7/ALx/14/Q1koSZ3VMTSp7u/oehf2Dp0ZN1qcsl06/eluZOB+Z4/OqF946
8P6OrQ2beew/gtEG3Pu3AP1Ga8c1DUr3UZfMv7qa4ft5jEgfQdB+FU61VJdTiqY+T0grHoOr
/E/U7gldNt4bNOzN+8f9eP0rj9U1nUtVbOoXs9wAchXb5R9F6Cs6nKjMflBNaKKWxxzrTn8T
G0oBJ4q5b6fNKR8prcsPD0jkZU0zM52K1kk6Cr0GkTydFzXd6b4ZPHyEmuq03ww5x+7xQB5Z
beGp5CAYxXQaX4C+1MokiOD6Ma9c07wuFxlOa6vS/D+wjCY/CgDj/APgaz0eUSwQKszcF+S2
PTJr3Dw7aeWqDFUNI0fZt+Wuz0yy8sLxQBq2K4QVdqOFNqipKACiikc7RmgDgvi5Yz3Phy6W
Oza5tJIisphUtLCez7BkuucZxyOuDzj4d8Q3I1HUYobQNKI/kUKpyzk8gD8hX6E6jfiJTzXl
WtWPh2DXW1lNIsV1QMZPtCxANu/vf73v1qeVX5jVV5Km6XRnyJqXh7VtMH/Ey0u+tARnM9u8
f8xWU0VfVeveNRFu/eV5L4m1nR7t2aXTrNnPV1iCsfxHNUZHlZjNJtIrU1O4sdxNvCY/YMT/
ADrIN8m7BQ49QaAJBJIvRm/OpUu5VOcg/UVCLqBu5X6ipFCP9xlb6Gk4p9DSNWcdmXItWnX+
ORf91zWhZa9PG4PnF17pJyDWGY/ammM1DpRZ0Qx1WO7uej2l3HdwCWL6Mp6qakJrg9G1KTT7
oFsmE8MPau4SRZI1kjYMrDIPqK5pwcGe3hcVGvG63MLUrRLS8+0GFZbd/vKQcKfwrPvxYRhW
Gk2bA998uf8A0OusdVdGVwGVuCD3rFvdIJRlhO6LqFP3lPt60Rm0TWw8Z62uZ/hy702z1+wn
a0lt080JK8NxgrG3yvjcD/CWrV+IPh/R9A8X6vpRtL1/slw8av8Aa1G5c/K2PL7jBrnbjS7m
MFhGzIOSVGcfX0/Grni7WJ9evor6RCtwbeGGVj/E0caxlvx25+prohO+55GIw3LZwRiN/ZJY
r9nvoyDj/Xq//sgqfTLnTtN1K0v7ae/jntpkmjIjRsMrAj+IdxWdJasxJ3898iozbSj0P41f
MjndCouh6L8R/CljpfiCVJNQuphPFHeRyx2qhZElQOCMyf7WPqDXDm20v+G6v8+9qn/xyu18
TeKodb8IeFIpUf8AtTS7NrC4kJzvjVyYgPopx+defSuxkZgjAE55FVdGbi1ujV0SWGx1WFoX
keNzsYugXg/Qn2rutxry0SkHvmvQ9Ivkv7KKUMPMIw47g96568dmetllXR036l/cacDmo6cD
iuc9YkBpwJzUQanbhQO493/eEelOVqw9XF5Bc/abRi0Tgb16gEe1LZaurLi5Ko3qAcH9KdiF
USdmdApqW4VpNNukj+80ZA/KsyLULZsYnT8eK6vwZHFd69psMuHhmuI0buCCwH9aI7oVazpy
t2OH0bw20yPcSqQiDcSRXueiSzy6daQsWO2NUA+gxik8e6Da6LBa2VhjbfTZ2Y5VVwT+pU/h
XX+AtMjgVtUvBi2tOVBH3n7AfT/Cu8+UO98J6Wuj6WiOMXEgDyn37L+H+NacCW9vD5VrFFDH
knbGoUZJyTgVzV3e232SW51W+jXcMiFXzsHoQOSa8i1fx/BpOoynQZbhVQ/N5nCP9F/rwaYH
tfiKw+0RG5iH7xRhwP4h6/hXyN8XtEk0nxjNMcm2vB58R9CT86/nz9CK+lvh38Q9P8VQ+WD9
nvkHzwOevuvqKxfjJ4JTWtJ8y3TMkLebCR2/vL9CP5D0pAfPPgrRpb27QpGWZjgD1r6G1+/X
wL8Orq4lZY5rGzabGcE3EnyxL9funH1rL+FXhgaRbtrl1EDb2w/dKf8AlrIeAB+NeQ/tNeNm
1HU4/DdvP5n2aT7RqLr0a4IwE+iKcfUn0oA8MkdpJGkkJZ2JYk9yavajrGoalxe3k0q9kLYU
fRRwPyrPpetA02lZCUVNHbySfdWtC10iWUjKmgRlAE9Bmp4rSWQ8Ka63T/DbNjK11Gm+F84/
d5/CgDz+z0OWUjKn8q6PTvDJJG5P0r0vS/CbHb+7wK7DSvCajGY80AeYaX4WJxiL9K7HSvCJ
ONyfpXpumeGAMfIK6iw8PKuPkAoA850zwoqgfu/0rp7HwyAB8n6V31po6IB8orUhsETtQBxN
r4dC4+QflWta6Kq4+X9K6lLdF7VII1HagDJtdPCAcCtKKEIKmAA6UUAFFFFABUF0cJU9Vrz7
hoA4rxPeeVG5z0rwzxvr7xmQK3rXsvi+NmjkxXz/AOOLRy8nB70AeZeINdmd2+c1yNxfyyMf
mNa+u27LI3BrnWBDHNACtIzdTTKKKACiiigB6SyJ912A9M1Mt7MOpVvqKrUUAX0vVbiRMe45
roPD+rLbEQyvutmPDf3D/hXIU5HZDlCQamUVJWZrRqyoy54nq+/06U0ua83i1S5jACyOoHQK
5FWE127X/lrL+LZ/pWHsH3PVWaR6xZ6AHOQc8jkUORID5sccnvIgfH0yOK4ZPEV0OsrH6otT
x+Jp/wCIxH/eQ/0NL2MkWsxoy3TOnk06xk5NpGD3IZh/Wq8mh2LcqJgfTeMfyrHXxQ3dIj9M
ip08TofvQp+En/1qXs5or63hn1/BlpvD1uRkTyKfTYG/qKryeHm/5ZTAj/bGP5Zp6+Jbb+KN
vwYGpk8QWjfwyj8Af60cs+w1Wwz+0Z7aDcD+430apE0y5jQKLdDjvuOT+taQ1uyPVnH1Q04a
zYH/AJbEf8Ab/Cl7/YpSodJL70UEtrxDxa5+jN/jTyl53sn/AAZ/8au/2vYn/l4H/fLf4Uo1
ey/5+B/3y3+FK0uxXPS/nX3ozyl32tJx9C9HlXpPFvdD/gRrRGs2Wf8Aj4H/AHyf8KX+27Ef
8tif+AN/hRaXYOej/OvvRSig1DslwPrL/jV+FL3AEkEbe7sCajOvWYHBkb6Iahk8SWy9I5fq
2AP50+ST6B9YoR+2a1vb7yftNrbAewBP8v610PhudrTVLOW2Rd0EqyKmOPlOe30rz+XxXGv3
Ik+pkz+gFafgf4hWekeKbW61myNzp4DI4hOGj3DG8Z+8Rk8HANVGlK+plVx9Dkai7s970q3v
vHWsx6vHbhbWNBCmHyoI6nP1J/StXxX4+8P6FMNGhvVIsflcKjNul7kkDBx/P6UaLs1HwskP
gnWbM6U0jSNcw8McknY3eMgYGCM8da5HWvh1cr872rNu53oNwb3yK6jwDE8R/E6O7V47FXkB
43MpUfrzXBS363ErSTkbjzgV28vw6nLf6iUZPTYa1dM+D2oXbKRZygHu42j9aAPPNO1J7S7i
uLJ2jnjbcrocEGvor4e/EuDWLJbTWrabzUADzrETEfckfdNVdI+FnhrQV367Ot1Og3tbxHgD
3PXHvwPeuG+J/wAZdF0KA6Z4SgtLm6RWRFhwbe2PTJI4kb2HHqW6UAdH8afibb+DdEhs9Lmh
bU/LA0+3j5WNOnnt/wCyg9Tz0HPx5I813cvLKzSTSsXdmOSxJySas6he6hr2rSXV9NNe39y2
WdzuZzXY6D4TeOJWnXMzcnjp7UAcjbaXLKRwa27Dw67kZU16LpvhnpiP9K6zTPCpOMp+lAHm
mneGOmUJrrNL8KscYjwPpXp2l+FlGP3f6V1mm+GlGPk/SgDzPSvCXIyma6/TPCqrj93ivQ7H
QUXHyD8q27XS0THyj8qAOL07w2qgfJXRWWhomMrXRxWqp2FTqgXoKAM2305EH3avRwKo6VNR
QAgUDpS0UUAFFFFABRRRQAUUUUAFRzruSpKCMigDjfEFn5iNxXkXi3Q/M3/L619AXtt5iniu
P1rRhKG+WgD5M8SeHmDN8lef6loroxwuK+r9f8L+Zu+SvO9a8JHLYj/SgD56mtZIzyM1AQR1
r1fU/C7KW+Q1zN74ddSfkNAHG0Vs3OiyRk4BqhJZTIfu0AVaKe0bL1UimUAFFFFABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAU4O46Mw/Gm0UASedJ/z0f/AL6NL583/PWT/vo1FRQBJ50v/PR/++jSGRz1
dj+NMooAWkoooAKKKKANPw/r2q+Hb4Xmh6hc2NyOrwuV3D0I6Eexr1bw3+0J4j0041OztL4E
5Z4i1s5+uz5T+K14tRQB9Mp+06gT5tG1Hd2Au4iPzMWaw9e/aT1m6jdNM03ydwxuubpnx/wF
Ag/OvAwCelSRwSyHCox/CgDpvE/xA8TeJYWt9T1OT7GxybaBRDET6lVABPucmuf06wudRuRD
aRl2PU9l9ye1aOl6BPdSLvjYj0Fer+DvDMqKirDsX0AoAq+CPBEdkiySAS3bfekxwPYV6dpX
hjOPkzXReGPDZCJuWvRdK0FUVcrQBw2meGcY+T9K6nT/AA8qgfJXZW2lxxgfLV6O3ROgoAwb
PRkQD5RWtBYogHAq6FA6UtAEaRKvQVIBiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooo
oACAetVbi1WQHirVFAHOX2kJID8o/KuZ1Lw2rg/IPyr0gqD1FQyWyN2oA8S1Pwir5/dj8q5T
UvBYOcR/pX0XPpqP/CKy7nQ0fPy0AfMGoeC25xH+lc5feDnGf3Z/Kvqq78OK2fkFYt34WU5/
digD5RvPCcgJ/dn8qxrrwxIuf3Z/Kvqy88II2f3Y/KsW78GI2f3YoA+Wp/D8q9Fb8qoy6TOn
Y/lX01deCFOf3dZF14FBz+7FAHzm9lOv8BqJoZF6ofyr3u48BnnEdZlx4Dbn93QB4oVI6g0l
etXHgN+f3dUJvAcnaOgDzSiu/l8DTDohqq/gm5HRDQBxVFdc/g27H8BqFvCN4OiGgDl6K6Q+
FL0fwGm/8Irff882oA52iujHhW9P/LM1NF4SvCf9WaAOaSJnPFXIdOeTvXV2ng67JGYzXQ6f
4LuiR8hoA4GLQXk7mrKeGHbua9ZsfBU/G5K2oPBUmB8tAHiK+FWPUmpk8J565r3WPwU3dKtR
eCsdY6APB4vCCk8gn8Kv2/gyM9UJ/Cvd4PBwH/LOr0PhHH/LMUAeIWngyAY/c5/Ct2w8IwqR
i3X8q9jg8J4x8g/KtS18L4xlKAPNNJ8MohGIR+Vd9oWhbdvyY/CupsfDwTHyCuisNLWPHy0A
V9G04Rqvy101vEEUcUy3gCAcVZoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAo
oooAKKKKACiiigAooooAKQqD1FLRQBG0Kt2qB7NG7CrdFAGXLpiN/CPyqlNo6H+EV0NGB6UA
cjNoSH+EflVCbw+pz8g/Ku7KKe1NMKntQB5zL4cU5+T9Kpy+GkP8H6V6c1qh7Co2skPagDyq
Twwh/gH5VWk8Lof4B+VesPp6ntUTaap/hFAHkj+FI/8AnmPyqBvCcf8AzzH5V682lr/dqJtK
X+7QB5C/hGP/AJ5D8qhbwfFn/VD8q9hOlD+7TDpK/wB2gDx4+EIv+eQ/Kk/4RGH/AJ5D8q9g
/skf3ab/AGSv92gDyIeEoh/yyH5VLH4TjB/1Q/KvWRpA/u1ImkKP4aAPL7fwqgI/dj8q2LPw
ugx+7/SvQYtMQfwirkNkq9qAONtfDaAf6sflWjF4ejA+5+ldWkCr2qUIo7UAcsugRj+AflUi
6FH/AHR+VdLtHpS4FAHPJokY/hFTJpEY/hH5Vt0UAZaaYg/hH5VOlgi9hV2igCBbZF7CpVRR
2p1FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRR
RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAYowPSiigBCo9KbtHPFFFAAVHpSbR6CiigBdoz
0pQoz0oooAUADtS0UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAf/9kA</binary>
<binary id="img_6" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAG9AeIDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD5svFKYI6VWGT0rWnVJLYEdQap+SU525z6
VzxloZuJUPJ5qMip3UhuQRTfLY9FJ/CrJISMUwjmrLBRwwxT0jjI5o5jRIpEUYq60cYNQSbc
/LTUrjsQ4pwHFOwO9NY+lO4WFK8cnmhAM0i5JwTTnXaaQx4xuxSkDNRqcVLGM84pPQLDohzm
p1Y9qYmQDxUsZB6iobHYk3ll2n6in2cojuoXP8Lg/karu+TxU6bmDTkDIwvTvSCxs+N4/wDi
rtaDfeN5Mfzcmqfhtnh1VSGwojkYjscIxq341Dt4hmmKlTOkcv1JQZP55p3hCwlvtbhgQfNI
kg/8cahPsU17xoa5AP7N0bTrYiNvK+2SRZ43y4PH0VVHNTWukWlpaiW7ZdwGTmm+Mbu3j167
NoBshIgTA7IoX9cZ/GsHzptQXbcMVA+6e30NF1cTWppPqSmO7Noq7Ujxlh1BIHH51z0hycux
NX2UQWdzFgiQuq/lnNZV0u2ZlBOAcc1K1YS2LCXECrgrzTxfxKuEQflWdjFKq+gq7EF2S9Lg
bVxUZuJCuM4qAk0GiwD3DOMlq6rQUGuaFNpUrf6Xaq09oT1YfxR/1FckGrQ0u7msbuG6tnKT
RMHUjsRRew0MuVA8oHqEwfzNJFE8gcopYINzYHQetdN42tI7iO112wjC2d8DvRf+WUo+8vtz
yKjt4orrSbW8tQRICbS7ijHJyMo2PfGD7ik42Ha7MKKQQTBd3mJwdjDjpk11FjDHqvw+vkgD
GSxnW4w3JAb5W/DpXNaK0ceu2r3cPmW4kUSoe6k4I/KvQdF0k6H4m8Q6LG+6G4iliQf31HzJ
+mKcFqXurHnuzyY8kYNUZWJYmr+ps4KnHyHoazmIqImchYpSrEZ+Vhhh6iiGzea7WBFzIzbR
VvSrNbmQvOWjtI+ZZAM4HoPc1q/uba0a7jUo9xmOEHqqd2+uOKpu2wJJ7kc06CKWwtSWtraF
yDn7znGWrA1hdk6sPuyKGB/CtHTnUQ6jM3AEYQfUsP8ACqeonz9PgbP+rYpjHbrTgrMKkuZI
qvFEumRS5PnPIwx22gD+tV45njIKsRVjUR5S28I/gjBI9zzVPNaJXIZ0Wjau3nLHMNwbjmtu
5tkmfELBHPb1rhIJGjlVx1U5roFvHndZNxDAY4pNJIE3csXcbwPgj5h3rI1Ri5GDnFdTe2ci
WMU8h3hxWRNZLKrFR8xHSp2LaObU4IrqdF1KOayezuMEEfLmueuLKaInKnA9KgjZo3DAkEVf
miS1f2rW0zDBC54qqTmuigkXVbMREDzh0PrWFd20ltKUkUgihFENJSGlphcSgE05F3HFWTAq
x5zzSbsJlXmjmpFAGfWlQjNFxjREcZxSFSOoqzFIu4CnXBXHAqeZ3HZFMEg1PEAx5pgHFTBA
F4obBI/Rr4WcfDHwh/2B7P8A9EpRR8K/+SYeD/8AsD2f/ohKK2Qj8+7fCW0m7nHSks9Rjicm
WPcO1QI5aJh2NSQ2AkhyGBPpXJp1FZvYW/1K1lJ2w7c1Y07V7O2iKvEGY9zWLeW3ltgioBbl
h0q0kO77HRMdPv8Adt+RjWTfWRt2O05HaqcaPGflJFXYLguwSc5HvQ01sNNPcojJ4waRkZTy
DXQsljEFYEE96qX89u+PLAoUxuNjMWEt171OLVFGWYVEzlulO2F15em2xCiFN3ykUPBuPBzT
CoUcNQjlWzmjUBvl7Ww1TYx0FNkcFt1SCZOOKNQsTQygLgrmmsMngVNbkzvsghaV8E7UXJwB
kmnLMg6rUaroNIrgDPNXHAMcEa/7x+p/+sBVjUbKI6XaX1kxkjkPlTDvFLk8H2IwR+PpVLzQ
b0jsDtH0HFDTG3Y6TxFbtHc2TSkHdaQkH1G3H/1qvfDq4aLxUtyq5S1t5529gI2/+tUviCJJ
9I0affuLWxjPHTa7DH8ql8ApHFb+IJnKDFhJHuYcZP3V59SBUxVmit5HGzfNM8shLF2LZbqe
etQvcM3yx8CtHxLcs95b2fmb4bOFIl4A+YqGYf8AfRI/CqEJUtjFDViXuaRjb+zLNZFXzJZP
MBz8xQfLz+P8qw3hctuPPvXRXlvKuoxJs4tYFVieFXK5+Y9uWpkkFpFYNd72k3MY4kI4Y9zn
0Hr3NCdi5K5z5jwOacu1Vz3p77CcOX/AU7y4Nmf3xOfaquRYpMctVqK1lNk14QBAsgiyWGS2
M4A74HX6ir2maWl67YDrGv3pCwwvGf5An6Cn6xNAsdnFAhFp5ZMfzcn5ypY8dSV/LA7UXvsN
RsrszJNhXK9aYjsvQVbFqskQkRJVQ/xHDDP6VPaWiMRvIxSukJ3N3wjewzWkmk6mW+xXhYA/
885Bja39Kl8GWL2XiWGKdRt3lW39BwcH8OtUGENtbo0bAfMSpHrxXTateb7Cz1+AhmkiaGfH
G2XYQD+PX8KpO69BrRnN/Z4o49rH99I3Xvxzmu+1ICTxr4e1Gwx5Kv8AZ5lJwQYsAjJ6nYym
uV12Jrm507UUjCRfZVV1A4DBcAn64/Suh0tpNTh1uVSBJFt1O3A4yUJSUD6rgn/dqYaOxo7b
HC+IrSW18QarapGXihmcsp6Bc9fbtVTRdGGs6ta2cMwiWZwrM/8AyzXqT74GTXoPj6FIta1a
VeI9TgiZcdNxG4Z98r+tcz4etZtKS51G5idQISkYGNwMnyg4+maqyUrMyauZ32dDM+nRSsNP
tSZJ5cY8zB9PyAqlc3zXkV0fK7qsQA+4vIwPwrX1C8W0RLS1RXYgGXeBISew59KR9SmeHZaJ
J50eDJ5LMqjGSeB6VN7hZIzrOy2aHdtKpVmmjHIwejGpbTT1khmgmBTcY2BYds4P6GtOOW8u
rZVuZWlf7UqOW+YhVXpk+gzUWmahKb+/uXXzSsDsob+H0x9M1UHeQppJI5PWFMl7PKCpRnO3
B7dqpG2l2uxjYBMbjjpnpmuu0nS4777Km3/XzCEN6kkZ/mKz/Fk/ma3qxibMbzbRjoQDgfoK
3lFwSd9zGL5rs50ritvwzbi+vUgY4Gc1kMrbckcVb0W8axvklXqtSrX1E79D2mbRYpNLWFVz
tGAaxYdCRLecH76DPNa3hrxPBf2hjIxIOual1ieC0ie4lPy7TkDv7V6MqdNx51sc8ak0+V7n
CrJaWi7b7iST7qnsM9T9arz6HY30bSW7BW7YrnfEFxNeXck8pJYn8hUOj6lNazDMpVB1rzjs
0ZabT7nS7nzEzhe4reijtdZsmVwBcAdfWpZtXsbqxKKymQjvWbZvGhzGcN7Um7MdrnO6hZyW
czJIOOxqrXbXcUd+ojmAD9jXL6nYSWUxVh8p6GmmGxRBIPFSq5bgmoxTlUkUMLCEYNL5bYzj
igHDc1P5h2YxSbsKxWXINWFBZc9qi71eiA8jkdKUmUkVsA5xUkS5GM1GTg4FOiPPWkM/Rv4W
jHwx8ID/AKg9n/6JSij4Wf8AJMfCH/YHs/8A0SlFbLYk/Pe1AliaMfeqrHPLbTFGBAzUmJLe
QMvart80NzbJIoAkHWua1txX10F2xXUJJ4fFZkmY3K44pQzL0JFBO7r1oSsPmKzsd1QtnNXd
gPao3iHarTC9yqcnrQFyeateRxk00R4PTNPmHYqspWjJ9ankBPAFRrETTT7gIsTMeKttabId
xPNQwttNTPMdvWpbYKxW4xg06OMevNDfMc1LaxedcRx7tu44zjOPegNLktoZLadJomKuhyCO
1amvWscc0N1bjFteIJUH909GX8GB/DFYsbuxwvSus0a2/tDw/c2M2TNA32q3PoMYkX8QAf8A
gNRJ2NIWloij4WmRL57O7/48btdkxP8Ayzxysn/ASM+4yO9Zt3p9zY3s0FyhWWJyrfX1+nvW
tFBHCCzHjpWpql7Hqfh9blCGu7MLDMD1aLpG/vj7h9BsoU21ZEOKLENwkngfT5mOWhvZYW9g
yow/ka1vDTRQ6S8ckKSrcyZcMvJAUgY/E1zehMtz4I122fPmQXFvdRgDt8yt/MV1Hgy3b/hL
pNOYhks7ElienmADP6UraqxpHuclrOlXm4u6bmZmmcgckse5/CmaPozTyRSXrG3t2cIoAy8r
E/dQf16Cu5GpW9vayXmpr5fnsFtotvLAd29Bgj60mmRwX+qxXoljZoSZ1G3hSoyMD04FCQO1
zmr6W51LXdTsLlkhtoCxkUcDCuoZie52g/0rE1C+S8in8iPyraOZFgjz9xMNx/U11fiKwD2t
3PaLILu5YfaJM9euQPY4FcjDpk6wTo6EfdYfgcf1oQTdtDOm+U1e0qzN0XLnbDGpd3PRVHc/
mB9SKmh0ae4mCqBgAsSTgADqa6AwWkEAgRi9nCFkuM8edJ2X6A5/U1LdhRXNqZt3EqWiWdsd
ryqDJ/sKeQv1PBP4DtVTUbEQ/ZY5SP3UCcf73z/+zVYecTzOYwDI7Ek+pNHiG3lnupHj/hby
yAfTgH8QKSuDadyhHerbo0KAmF+GH9ajuoZomKjLL99WHQrU9hos9wCzFY4l+9JKdqj/AB+g
rdtbezitWiRvtTDlXkGEQ+y9T+P5VVrErXRnNvDcPp8EgikaNSxLYOBz61r6K0s+kTWgYFJJ
UTYxwCxPyn8MmjWHvJLKM3MzZVioTooUjOABwBUFtZTNbm33IkhAuGJbgKBx0780XGt7nUaY
hnsm0a+lFtNHM8Up7s3LJ+Gcj8areGtWGk6lZNMMpbXLrKD/ABQuCrj8i351q2X2XV3tNSvQ
UufsxjlwvJljHyNjvnAFYfiSVYry5uIgYUvPnUGPbsIHzBfxyPxpyVndFLVJs6D4lWN9pc4j
uGSaGBwIpRzuVhlT+VZEMz/8IxPeyTK5luQI2kbOAqD17DPArrNQb+3vhza3UUwnv7GKO1cF
hg45Qn32sRj1U1wOuwv/AMIhpCu678yTuiDAALbAf/Hf1q7K7fkKTZhrcKblY4Mu0jAPIRyc
nt6V03gVhaeKLpLaUucywxMU5clHUcc/lXMaPGYrmS4K5FvGZOmQD0H6mtzwnef2ZNpF95e4
jUFlkY8DauAQT+dQnZoUFfUp22oCDQJHYnz5rhlHH+yAT+uPxqbQlRoLknrP+5B/An+grQ1a
xihmvleBfsumCeQIT1LOETPrk8/hWdpYSDTdPldgGMrPsB5Y9Bx6U4+6+YJJvQs+EbbyLu2u
Lj7lpb3F5s9SFIX/AMe21ypizbPJKfnMg+vQ112tsba1vZD+7eSKCBgOMlhvYfoK5WQqdPjA
PLSMfwwP/r03eyQmULraFwpJHvVFJNsoPatB4jIyoo3OxwAO5qnc27288kUqlZEJVlPYirjY
yZ3ngpDNbzvAf3h7Vd1A312BZzhhGgyzep/+tWN8PhIJWkLmOHcFHqzeg/rXoOqX9nZRb5wv
T0r0KNNVKd27JHHVm6crLVs8tvYAJHiYZI4zXN3EZjlYe9dTrepQ3F80lsmFNYF6d77sYzXC
7Rk0jqg27XKcbEd6t2928Tg54qoUz0pdpFNpMu9jr7WUXUBljPzrzT47iDU1aC6AWUDANYmh
SvHIwOdpqLUJDFeF4yQc5rJXTsW3pcbqFm9pKwI+XsaqBuMV0ml3drfReVekB+xNU9W0WWEm
S3G+I9CKtC2Mb3NSoT6VEQynDAg+9SJJjtQxJ6jsc1PHJ8pHaod+aUNUFWGSDD8VJDGD1NDK
NuR1pI1Y9KOgWP0b+Fox8MfCA9NHs/8A0SlFHws/5Jj4Qz1/sez/APRKUVutiT88TIccmnWR
HnbX5BqAMCKZkjkdawsZcxo3dqEBZGGPSl0uS3SZku7T7TG/HDlGX3U9M/UGofNBgBJy1R28
/lShxSRV7GtPoqzAyaTcC6AxmBhtnXPbb/F/wEn6CsloyrEMCGBwQe1PnneV9wH5VuWviMzo
kGuWkWpQKAoeT5Z0HT5ZBycdg2R7VSSY2znWzjFKvA5GRXXHwxaaw4Phe+82RuRZXmIph7K3
3H/MH2rA1HTLnT5JIbyJ4Z4zh0dSrKfQg02rC1MnI8z2qVghHBqtKSG74qePY0ee9S0aKRXe
Pacg05ACACakKA1EyENxTC451HQVo6Dbq16zPnakMr/iI2x+uKoxoCfnJUeoGa2NCiKrfsHU
n7K+0dOpA/kTSbHHVlK0jijYFuT6VuaXcsL+Ga2UqUcExDPzDuB+vH86pafp0sjB2XK565zW
+dNu4YN8UG1P77fKPzPFYyvcfM1pFFXxFaJaSyrACIJFEsWeoQ9P8PwrL02aKwuo3kUS28oM
Uq+qtwfxHUe4FdjFZ3Ws6BJDN5BvrMF1YSod8JI3AnPUEA5PbNcrfaabSaMEMvmdARwR6+9a
0YOU1FdSavuRcjV8O6c9lrVxYytuhnAjYjoyhlcMPYhQfxrpPC0U1vc+IdQ2slwQdgcchdsj
AkfRR+lV/CsryXZnlQlrK2KA8YI52/ox/Ku2g0tX0q8u7eVFjvbZpdxbAOYmBHPoSfyr0amG
hztR02Xzva36nPRqz5U35v5W/pHlU8T6jokl3cOzM15zIxySxT/61anhiz/s/RdRvZXDM5WG
JfXHzH+Sj8TWbc26w2E8CZIaVGAB/iww6d+tXNftzpPhzREaYNJdmWVwGyBtbZ/MMPwrnxuD
eGdm/wCtP8ysHifbLmt0/wCAT395dwQtI5DFvIfjpyjZ/WkttRiuIpBJGEcLnOOD9fSqFxvu
NBtnQhECgSSMeBh5P6EcVUtVnmZVjUQ2a5z5hAeTIK7sdT17cCuLVaI7Vrqy82o25VzArhSf
LQd3Y9/wGOPU1Dd3Voi/ZS4+U/Njpu7/AOFMGmy28b+UFeWPMMcpbCI38chPQYJwPz7Vl2x0
vSpQ7odTvFPyqSRAD792/QUkkyZXWjNzQ9OLahFcopNrE4eWQ8Kqg85NJd6tpdlcBLKM39yT
88r52fRV7/U/lWdqep3VzYPLqMpDXB2RQRgKiIuM4UcDnaPwNc5K7OwSICND1C9/qe9UiXaO
x0F7LNLeNJd3EQOQwz0I9gBVK+vLaCU7ZpmV/mComB+ZP9KigikkRY1Uu2DhR1psFtKbV52V
cQNuRT15749KUbDkux0CPLNo0TzQJ5e/MbXL4ByB7jNQz3Els00nmpF5ispMI24A6VSvJjLb
QvcNuJQsP97PH8qkuAGls1P8Ue6XPcEnJ/KkWXfC7+ZqFqHkeR7lwkYY4y3Ykk8c966zxTpc
aatdW80WwzR/b7aMSZAVh86A+oP8q4SFZGnWa3XLrMgiVevHTH6V6D4lnbWvDlprFqD9ssGE
5UDBWJsCRT6gMPyY1a1i+4kQ/DTyNS0jUtGI2yXStsQc/vFBdPocK4yP7wFYfifyl1DS7SUM
sC2/luV6Hc5bI9uQak0G7l0jxz51u2TDICBz8yZBU/gcfhVn4o2ot/FTwq37ncstuvPywyDc
o+gJxTUvcuKS6HI3kT6dYXMDn988nlnHdVPX862mDy6No+hW8ZWWQ+bOW+U/NkhfbgA1G0G5
nvZnac2wFvHGRktN647qACfyHetC3hQeLbRL2R1CGOMFThuFwWJI9c1PVFJafgXvEWnmdbpp
C6RXbxSvnjeFjDAZ+rmuUur97m4tY5bSC3ittxSOJMHp1JPJ6D2rrvHonl0PTLazfdaWolD5
PRg/PX2xXFWMjXdwyElyF2L68kD+tVN2ZL1djX+Jam3ngiJw0x84j0AVUH/oJrkb5THFaoeC
It35kn+WK6P4kTSXviyQj5sIiLjvgc/rmsXxFC0OqzxHpDiHP+4Av9KqXxEvq0WvBkCHW0u5
xugsUa7f32DKj8W21i+TJqWotvcBpGLySHoo6sx+nNbaRPp3hZpDxJqL7FHfy05J/Fv5VQvo
xp9r9lyPtEoDTEfwjqE/qfw9Kd7CaTWpGurLDqsJtAws7cbIlPBK92PuTzWtrWsS6pGsYXAF
clgI4PvWtHOXiUqMEd6t1JKPKtmc7ipS5nuQGMqxDU24VTHgDkVMCWkBbJqx5XmTBQvXis7l
WMVMAc0wn5ulalzbjTJmM4DXGfkTqF9z/hWcw3EsxyTyassuWl0sZAqcwJdsTn5qy1jZjhRk
1YtJmgmAapa7D9SG4ie3lwe3Q1qaZrktuNkv7yP0NS6vHHPbJIuN2KxoIGdsDimndCaszsGg
sdYtv3IVJj2rCvNGurZz8hZfUCqStJbSZjYgj0rc0zxHNC6i4AkQetFx6GKbdl++pX6ioyoB
613U+o6VqwCyKITjrVebwglxF5llco2egJot2C7OQQDpUwUoMgVqXXhu8sm/eqMeoqBrR1XB
BNRIaP0G+FvPwy8I/wDYHs//AESlFL8LwV+GnhJT1GkWg/8AIKUV0LYk/OyKPcDimlSGxXSJ
oMiLknr7UNpSxtiT865PaDdHQwYYv3oVgcGiezdJv3YJWulMUdyFBI82FMAnqyjoPqKsackF
wdpIBFHO1qONJPQ5iC3mRgSpx7itJhaoqtKmGHWujvUtbeMZwWrntUkVl4Qc0c7K9mkhW1VU
+S3jG31rQi8QS3e2LX7canaY2jc+2aMf7EnUY9Dke1YsMKEfMMNinFSoJBz6Uc7Ww1G5e1Pw
ujWbX+izNfWIGXUriaD2dfT/AGhx9Olc21o4BABxWxpmp3dhepcW0zwyocq6HBFdebSz8VWL
zaXHFa67EN0lkgwlyO7R+jdyv5VXNfbcFBM80S2fdipktpGkEcY3PgnH0Ga0XhKsQyneOCCO
lWtIgxqMUlwgMZ3IMnoSCAfwNSptvUPZmAgbORXS+CXMmsSQSKpSS3cH2Awc/pWDJA0TlG4Y
HBre8Bqx8RADb/x7XBO7pgRMf6VV7hFWaMu11qW2Y7ABGTyo9KsXutXrLsMmYm5Vh3FYzJg4
q1agSQtE6ZXkqQeQfWhpEXb0Lmi6tcWepRSbiyMdjrnG5W4I/I1qXX2jTNUksxNiJXDhXwyM
pAKkg5B4/nWX4dsBc6qkVwypHGQ8m44JUEcD35rptaspL7wzPqxtoY3S5WHIONkZztAH1FOn
PkmpLoNwc6bTN3w/EraRd3MJiRbiRI/nJHIGflP0J4Pp1NbunNM3ge7R3KiynlQoc5CkD+r1
wPiSWbTPD2jQYCiUPNx3HAH9a7Hwfrgv9EkacYhuJ0gvSDxiRDHux7MEb8TXo0MZGMLPVt3/
AK+RzTwzdTTRKNv69DlbmeODS7i4AV5hIBHxyGxwf1P6VdRXk0KRX8q6AgTTrNpogNhJ8yZx
7rnbnPV8+1QafpTXGrR6deJtnSRkiQnG5wdu5vRd3A9c0+/aOae1srRjdGD/AEaPbgA85kk9
MElsE9FGT0rmxmJ+sVHUta5phMP7CCg+hiXU3k6Ky2UayqsxhRyCcHBJce557VY8MWtrp0z6
jrG64uYkLiDd904ON/fPt6enFb2r/ZrHR49P0qON3huB5sgBB3Fc7+cdAMDI4HOA2cctfGOO
e3t4h/rMliO+4FQT+Bz+Ncb0906ra3Zna1e3L3t1DNJ+5hkZUjXhRzjgfQVSRTM6JbL87MAo
HLEnoKu63bnz968+cqSn8VH+Jq34PsJW1JLuJC5tMzhcZyyjKj8W2j8apW2M5aszPEHyX5tQ
fltQLcY6ZX7x/Ftx/GoLW32rvY1cu7NYkMssyNMWOUB3N9Tjj9arXLtCFWVShZQwB9CMg/lz
Sd3sJcqfMx0zeQ6mUHfwQnt6mo47mSK4E+8kMSrd8j0I9KiKqy5XJNLErPLgKWLcYA5NFrD5
mzZurZJrtIrRldOAQM5AzwfpV7yY7DT2nuCJLtmMQjLYIA3c49OBVeC3WOS2SFo2uGUgzZyF
4yMe/v8Al61b1GAzywDzf9WChYL94ZOSPfrUxa6m0ouztuVbSaZdFumtxgKRPFznZztOPfkf
lXR/DvV7ddun3Yd43QrIuM+YhJ3j64O7/gIrl9OvVj1iRFXFrInkFD/CpG3J+mc/WtTw+vl3
7WQikW8tyHhckAl87dhz2O7FXF6mcboXVGm0fxakMzkm2dR5gTkx9On07e9dx4m05/EugaLr
kKSyy2UckFwGjwxTBkQgDsDvH5VweqPcPNb6hKhd1zbybwMgjp+nGfavUfhrqJWx0KGPe0Oo
QzWh9pY/nX8cBh/wKnSV249Cn3POrPz4r66e3RDa2fDiRuGuH4IHqRnb9FFKls8/j6WGbLH7
U0b7ewXI/pVO9hntNXXSySkaXeCp6sQ3Un61ae4aDXLi7iYK/ns6SNnqTnB9q3w1OM52l06f
195hWm4xuu/9f5HT/Em3ih0mzhWMgzPJNkHHLn+XymuM8JaaYdfsiDuXz4y2fTcM119/ayan
4ZmlaaJrizS2uJCz5Zg29SFPTAyvH+zTPC1pEYYblCxuGaYsCOFCRkjB9cn9K9KlQoyoOUl7
2hy1alT6xHl2OTnUP4xiluGWRYwbmQ54IQFyPxxiuZaW41TUo4gC8s8nX1JPJrptWh+zadPd
lsGS3S3HHVmck/oh/OotOtYdG8Jz6xcMv2+93W9jGeoTo8n9B+NeXODjUcZdDqi1KCkuuoan
JBJqLSI4ew06NY4h2Zh0H4nJ+grEe3+2PLOzbmbLMT1Jo1VHsrK0syCrEefIDwcsOP8Ax3H5
mqUDyNKkSEjecVnGEpSSj1HKUbO/QS101ruVj92MHrWl/ZiomEyPetWGJYowijAFO25OK+wo
ZXCnBJq7PIniHJmF5M0DZChxVuynWGOS7lj+ZPljUjq3+A610E+lmGGMySJ57jPlDkqP9r0P
tWfcGLIjjUbV4B9fU1y1srpSemhrDEPocnq0puZTKSSe9UoUeU7VGa6PU7JHhZ1GGHPFYSXC
wnai49TXjYrCyw0rb3OylU50WlK2sBRcGU9aprBJJlu9W47Zywn+8nU1fmWKS3DRfKwri5rG
3LcqKrfZSGJyKzN7oxxxWmHfyzleBVLcGYjb1pxE0NSTPLc07eh+tQEFWPFSxgMc9DVNCQ3n
tmrNpqN5aMDDM4x2zSAY4x1qR4CigsnBpXKt1NSbxNfXEAjlIbHfFZsupXL8VCQq85qPzADx
S3Efo38LSW+GXhFm+8dHsyf+/KUUnwr5+GHhA/8AUHs//RCUV0IR8gwwb4/vrx7Vha6ssT5B
LL9K1rkrHHvDbSPSs27uneLayh1PGTXq0cTgK1N03FQb8v1PKq4fF0pc3M5fP9DKtrO5u0ml
tkZvIXzJCv8AAMgZ/MirsdpJ9je6tRnZjzsfwk9D9D/OqOkXc+l60lyiloeUljI4eNhhl/EE
1rSxx6HrY8qVp7Kdd8W7gTQt2Pv2PoQfSvn5wUG1vY9qk+aNzLQymZZLmMSx90JIz+Ipda0w
Nai90qUz2o/1qH78B9GHp6Gm+MLEadcxG2n8y2nXzYjnOVPY+46GsWz1K5065FxbybZRwR1D
DuCO4NJIbdnZgUuHYMG/WnlZ8fe/Wtl7ODWbY3mjZjmAzPZdSh7snqvt1H0rHNvPHglsilJN
DVhYLS4uiVUjjvVmys72GYPFLsdDlWDYIPrWe1zLA3yOQPao5LyWZgRIw/Gna6I5kmd40P8A
wlkMjxeVD4hhXdJGuAt4o6so7SDqR369evK3iy7lHmhWHbpg1TFzNa+W8bskykMrg4IPrmuq
WAeN4GltwqeIoYy80QAAvQP4k/6aY6rjnGfaqS5vUL3MC+ti0iztKMTLuz/tfxfr/OtTwZae
VrkLmcDeskXBxw6Mp/Q1DpdhHcWdxDd8MAWhycYbv/8Aq9qTRrJ7XXLCbzYykU6ORnqAwqo0
5y2Qc0Y2k2YslsqOwLjg4pY1KZ2SDFX9Y0GSDU7uJp0ASZ16+hNNtNJhkZYzcjeewqnQqWvY
yjUi58t7Gz4cs3SeON5I4prrMYZuoXHGR1+8B27Vr6NcI19qum6m6G1vjJAnosiDMZH/AAIK
PxrHhkjs9asbzLNDMYhEXyflHBP/AI6at3M0sd/Z2kkCjlbu5fGGBbHy57cAZ96ws0dSa6EH
isJd6za20hG62t0ijJI8stnOGHYHOM5963fh0ksOka5bzReVHL5eFddwHzbSfoN2c+1Zmt6f
bXaJq1sX+zzRmR956MhCuoP1wfoRW74PkivVnW4DpM1k1uwK/KWKs4x6HGAT3wD1NVF6jSvK
5dg8l7++8RNJBbFbbZMJG3COfhDyDkHIJAGTkdOlc+/2nT9P3aLYyn7ZuHmCMhn2sQWbk7VB
GQoOM8nO0Cuylji1SxnglQWzMq6tMAwc3BOVmG3uQADjswPSuAluH12UAoRKrsqrniOMgkKP
Ybf1pydmTyl/TrJpdLuIbyeCNmZE3CQMcZLsSBkjhD1xWLPLpxnNxJ586s/G3Ear9DySBx6V
esBAySLEGWGeZLdiw+YAxuoxWWltFBJJHcEhbRgZPQkfdUfU5/U9qzeyY73H6rq0dtaW0lvZ
W4mmjyPMTzBGobAxuJGeMciptH1W7OgXE0lxIHmnEKDPG0DL8duqfmaoz+VeQW8s5JVmkXdj
HcH/ANmq3f2a21vZQxsViii8xj6tIdw/HbsH4VXQh3vcx/3aSySXALRjov8AePp9Kz7iTzZW
djlmOSa1b+1WUM+7CqBtGelVrLR5b6dYoDyRkk9APenFa2M3HQp26PI+yL0ySegHqTVm6mEK
PDAewDPjlie3sPb8/QW9QtmtJ20+JwIY/nkOeXI7n+g7fnWW672wPvZyapwknZrYSqRS91nQ
RQtHaxzRd4iBjsR3/U0W91I9tZQMxAa3dQR1B3Eg/nT7NjGsEUpCrsCZ9mNRLAYpIxsJ8m3P
HcncaxOj0M6bMy7ioSVCY5W9ff8ACtrV0aSeyumRwbyDevqW5Vj7k7d34002cF5p8kkeBcJJ
5kwVwQQRjK498cVX0/z9Q08RRFmk01jcR4PzbTjcB9CAfxNUiWjqUEc9pb6tqULtbnbb6iVJ
B38bZl6g7gSTkdVPTNXNMutQ0bw6J7eELFpepRajBLzh0bKcexK4Nc/o9yINS1SyvfNW3kOz
fGcNgncCfU9Dmut8M3E76fqWhalcolrcWUjxSshfEi4ORjnBGGx/KrhvqU3dEXjfT7WXx1Dq
EBKxX4iu4ie6sA369PxrndR8u7lu4Y1dSt5IvTgKT/iD+ddfaeTdeE9Eu52Es2mXJsmx3Qnf
Gc+mM4+lcJ4WvW/tq6kuoxOk6MGTsxHPHvx1ranXlSm3HqvzuZVaUakUn3/yO61G182zvIrI
Fd1gGfaASVRlP5AH8hWZpjG18OKseMqLr5jwSNsefz5q/wCCFW8Ol3UTH7E9rc2Epk4ZS8bK
u78cc/y6VzdjAUsdOtZonS9nFxtJ6Yxj8eRXVRrKnC7d/IwrU3OeitoWfEVgdSh0Gx3GKDDX
lw3Xaj4/kB+tcxqc0mteKLFYImhtFljt7ePH3IwQB+Pc12nia8SwS0dAstwq+RMF6YGAAfyr
O03WrE6hvaJTLBG0zMo4XA9frivNq15860vfc74YenZpytY47xlfHVPE17OCNpk2IQP4V4H8
qztNBGpIG52iuqmn0G4DuQUc1y7PEmob7fJTOBW2Br81eLkrWZhjKDpwdpJ37HRoSxAHJPat
CIrYZLDN4OgI4i/D1/lUcofQxC05Vb+WMSBOphU9M+jd/aq9n+/maSZj5a/O5POf/rmvuI4m
Mo3PAlSd7Fq9k8q1XaS0s4yWPXnqayWIFWryUyz7j+A9KqP15qJJrV7lwtbQjlJMbd+K4+f7
5yO9dTdzrHC4JwSOK59bWWZWdVJUd68LNai91Hbh07uxLp0sq4EZyncGr8/lqwy2CRyBWLCz
RNnB61LcTGTBAOfWvFcbs7Yt2sa8FzHHmORQVPWqtxFCH8y3PXqKqQuXYDBLU+WGa3iLOpXP
SlYrmGMQsnzCkeLJ3Iaj80MPm605ZABx1p2aIYqSMpyw6VcfUC8OxlGMYzUUBR1KyDBPemNC
A5UGlfUbWhA43HIPWpfIwmd1SJGseQ3SlAVsgZobElc/RL4V8fDDwf8A9gez/wDRCUUvwsGP
hj4QH/UHs/8A0SlFdCJPjlfFFtqBKa/ZK7Hjz7YCNx9R0P5VYGkRXsA/sW4iv06+UvyzL/wA
9fwzXHi/toHy4D5HSqEt0wuPMtGMTZyMHpWFWpCcrxjZFU4zhG03dnT3Vj5LuskZVuhVhgir
FnYPrWmHTFXdd2e6a0z1Zerxj1/vAeoPrUNr4rvmtY11iOLUo0/56j94B7OOav2N7ot/NHNp
15Jp92rZWO5OAD7SD+oFZq17o0ZzT2VxdWbW0yliDvikP8Dd8+xqivhy5cEyFAV4IJr1S7tl
awN6kQVy22cDlQ3ZlI4Kt/P8Kx4tNhvYZJPM2vHhWiUnLg9x7jgYoaa0KspHGabpOoWN5FcW
VwIZo23I6tgg11FzpUOq2jSx+TFqeMyQRn5ZT3ZR2PqPyquvh03QZYJJR6c1zWp6PqVheBon
mypBVgTkGkk3oyNI6jbrQpmLAPGuOxOKzv7IkhdQZEPsDXUTWkviIqmPI13bkjO1Lv8AoJP0
P168oLa4t5pVuUkSRcgqwIIPpVWcVuTPlk72Lv2Bbg/PcRqR0qzpVvDp9/FdC/2SQsHRkOCC
OQRXOLHIGyc9e9Wkt2aMMDyaTTXUIyV9j0y8vLDxJDdarYAtqcH767hxjzBnmRR3/wBofjXJ
zW8E1tJdWu8xrJgxn70Snofdc5Htx61kafPPp1/FPbSGOaNtysPWu/uVgvNCfXdBjSN4F/0+
yC5WMngkf7DjnHYj3AF81+ppbm6HJ+NEKeIbp2+7OqXAx33or/8As1Ytn+5sLy5L4lP7mJc8
8/eP5cfjXWeNEiu49DucbFnsIkD9t6ZQgn6Ba5tYlmnhtsbQrBM9+vNCly6MzqQu7o3NAX7U
NJickf2aTM2eQwb5gPbBH6mrum6i40fUdQnBleSMwOzDnLOx3friqd1df2dfX1jauCrxSeaw
H+z8o/AD8yavXOD4EtbSAAzTT5Y5wFRe59sipk77lQTV0jVsoopNL8q3g/0GUOGwxYxuQA4y
ex+Rh+PoTTNBdV1fT7lb1haLK96zuu3aFGDGffcdv0INQ6DI2k3mpi/lkWyggSB0zn5mYBTj
1GSfpkd6v3yiyt49Ndf311cyyAEZCqrYz9XyR/wFexpL+Y1fRF+6uL/w3q7XNzi4giuiRkgq
YWb5h+K7cem8elM1e2sND+ILf2eRJpt5ELiM44aJwGx7EHj0+lW57WLV9PjebAN5ZBEweBIg
8vn058o/hWFqAN94FtbyHJvdEkjSTn5jBIu5fwBLD8K0e10JqzMzVYhZQ6lKCGxfQlDH0+5N
lh7ZH5VBrIjkgWSIFhcxmdsc84CqD9AW/Or+uwyS6fGkMitujR9nAztyBg/7hU/ie/WK9uoY
7d7dFE0VtIY02nsAMbv54rGWhSS1uYcFosunCJmZAkuRkdSy9B7/ACitXW5onuJLcufKhfyl
OBnavyj9FFGiTR3+pq0y58to5ivQHYwJHtxurMispJnk+dnnHzAdiOc5984obdhKPYQm3djH
G+E757D1NST3awwiO1V4ogOW/ic+pP8AIf15qlesUUW8YyM7ncfxt/gO1RmWdY8tnyx7VGt7
g2loUXYq7lnLM3zOc9uwq5o1pJOtxcnHlRABmPQFjgVm3IaSIhR8znmujjijs9LtdOfKyTN5
rvnuOgreb5ldvU56cbOyWiCWXfJcLCAxVFC/Uc/yzWnKkd1Yw+VHuuGIwy9wRnB+hOao6U6x
TyvtAbzCjBvTHNJuZJ7MxuFKYIjHXIPf+VYnQU4430u9ywxglJEPUr/k/pT9HDadru53PkSe
Yu5e6Mp+b8Mg/hU100sszl5FLCXaecErnn9c1WuLiESzWc4c+VuEM6cbR3BHcZq0yJKzRv2d
yJbW7F5bLOYUImjRhHJG6jhlPccehrpvh/qyttktp2aK3DRyLKQgaFwVCtg9VY4B9G7AVyEI
OzTtTgiJnfMUgIysjAYOfqP1p2lFYY3+woz2902xowfuk/eQn09D704S5Xcvc7zwjJBdaPqW
iGMWRe3ZlglVt0c0bZVlYDlcZznkZHXk15/4dtriy8RW9vexmIxLLkN0YiN2B9wcjFdr5smm
a/ouuiSaW3nlFvOr/cWUYBYdsMuDx1w1WbuFLbWz4fnji+1Ryk2FyhOBGS37uTPYBs8dM8cV
ra613RDVmrGB4bb+z4C1tNIJLbUYbgAMduxiDt+hXOfWtDxRBInxF0rz2KQmdocj+FtzKcfk
K5cw3lrHf2V6k1vqEcAEqHj/AFbghs+m1uMda67xJPHP42tn87csKwXit23PgMPbJIP4Uk9N
QsnY5TWpC8b3M33Xkm2/Xf8A/WrM062ktfD+s3JK7pFit1OezNuP6LWx8QbNrOdLEsAxnmfj
p94kfzrBkYQ+DrWIkma7unl4PRVG0fqTStZtkNu9mYsdlJdzxwxqWd2CKq9WYnAArq9S8Np4
bkkdJfPuUcR24HILKMPL/uhgQvr1pfA0MNq82u3S77bSl8wRkkGWY8IoI9+f+Amsy9vdT1bV
Jr2VAnmHhFGFReygegHFUrKN2R1sZl7FeeZ5haSSaQ7mZuSTV29uJbBILQKzSBQ85H949vwF
XNPiInkvpn3RwDhezMeg/rUH9rGNnBiUyvkkt1reni6lPVMl0IsWK6SVVPIPoaZPJtUsCCf7
orHnvX85ieB7UkMzzj5Gy2fujvXZUzatUSUVYxjhYRbuxb0md9zjCjoKngu9kQhChY+9Mab7
MjfaI90x+6PSs2V7iRDuG1TXHXbn7093+BdGVn7my/Ek1Bog7GIjHpRpkyB8yJuHcVRSIs/X
j1q5FGVXZGOfX1rBpJWNk23exf8At9vHNuigAwaXUb974RoybVqo1qyANIuM1JKVEYYMcrU8
xbgV5okiYBlxTRFmVB0UmrDJ9pUSF+RUaREN98EUcwOHYuT2mzG1gRjtVLad3B5q6olWIYwQ
KfHFDJbOz5E46YpXXQUio65XB5NaWn6UJtpeUKCKhtGjt1JlQHPvWlYKJhmHAUdjUt2Q09b2
Pvb4aoI/hz4VQHIXSrVc/SFaKX4bgj4eeFweo0q1/wDRK0V1rYyZ+fMukzJF5m5Sc9M1Zs9N
aVCZJI4yOmTXQ2zaLeyGK4E8CkcHnrTJdD02GZn82WWHH8Dc1xtrqaxgzHishHIBcXGEXnK8
5q1bS6b5xWUvIPZcVTu49PhkYxG7Udtw/wDrUqPZRBUm807v4hRoF30O60LWYPD97boYmm0y
4YCeLdlSh6kj1HUfSl1q+gtLyeymtvs9zbTbfNhOY5VB4JXqMjBBHr0rkLe40rhTLOB6H/8A
VXWyNpuraWl2szi4sY0huMjlo84Rz9OFJ/3a0jJtWLsrl+3upIJmLo7QsN8N2g3KyE4G8Dn2
zVbVJsXAinXZIQG56EHoQehB9RTTHANLh/szWv8AS4WLwqhAZAfvDg9OKht9Yt9SijstWij+
ZsJd2yBWQ/ToR6gYpSh2ZSkitPazW0wuY2Qj1x0qG8v11eNotSeKO7U5juypIbj7r/4/nU2q
6Dq1vHIUuEuLVTw8R7dsjt9Kqr4QvZCsv2iNUPOC1CUtiG7bGTcyTWcrW97p6Bk6gjqOxHqP
eovttsrLK2nBI84z2JH/AOsV1iaWXjTTNWuYkhY4huOrQn0B/unuD+lYureHr3SLdorp1YRT
eYjjlWHQ/wAhxXZV+rqnoveOeMarfkV/+JPer5q2zCUdVBq/pFxL4U1yO6sSrxFAl1aTjcks
bAblYHqCDWbb2rwS20nyhbr51Kjg/MVOPxB4qLxPLHLrly4uX3rIVwOnHGP0rilJSfuKxtG8
I3kdt8QNHsbbw9p0un/vNFuUd7aU8+Q+4ny29wSV9x9K4O2kGb24kVWliUNuIzuYMADn6Nz9
K9A8H6hpt14dh0PUWJtdSkMcuOWiZdoV1Hrkgn2znOKx/FGkNol0ulmGMxMjiR16N8pIYH0b
APsQR2rSqne7KhZq6OHsvOa8DrhnIJO4Z3Z5Oc/WtzV3lZobVnWK4kULsUBUcEcZ9Dk/T8ai
0tTc+ILGyijUW0REjMBzIAuQTTWYan4wih4ZHuUTPooYALWHUey0Og8Q6Vv11dPt5Wze3AwD
ySQFVf1Jp3jK4XUNKFzZBjHaBbUPvyNq5OR78AZ+gpwkkg1y+1iZZGfToJpctwMlikWCO4Lq
fwzTdEuLax8/Tr+3Vrf7MfMZ3yRkoeAflLBlOMjnHvVob6l/w7eTajoEkVvEN4X7RCVGNrk7
JB9A5jf2FNtx9m8W3cUzrFp+sWflNGSDgv8AMnHs2wfjUXhC3Olas1tf3WbOZ2iWXadskUq7
RIPQfMOOx2+hqTxV5sEtrL5IF/b74CpH3WSQEZz2UFT/APWq9ohva5lmK4i0Ib+ZrKPqGBAY
Sx5z/wAAZPyrLa2WO+ura2DSwFtzzKM7Rjr+ZH5V0Zhjaa6kjHmQahaecRzs3BkVsEc+5/Cs
HVCdqRTvIYI0WSRVO0KzAEqPU9+fSspdCrWJLCwhs7kzh3lCq5JxxgIeM9Kr3N4JyXtLcoRx
k8bs/wD6v1qexREsdR1EFmEUYjYbvvZ9vQ5U/jWLNqiLbpuhYFwWyD05I/pSs7EuSiI95skY
zkAg/dAokuDNF+8GYXbbhTg1jSzLJLuwxXvVy2MZ2bCQAGcgn0o5bakKfM7GvpGkLc3qSLIX
gjfBJGBkdiOtWb6Mtqb3c6D7LA2zf13N6D8aveDYwbTaFz5jbmOORj0P5UazMjv9gyWiRtob
OPm7n3xUt62NkkoXOfeSXcry/IrfM7f3sf48VqCeNblHePc5ZI0K/wB7g9PTrWbqON8jj7ko
GwZ6L0/pViGOR7m3kyV2MSSB3x/hQSrpiatOGvbdo1/clyrn/aBzU93Fb3Fi1+roplhKuoH3
WVh/Osq02z4Vi3yMwGO5Y1NbQSo72+5/JMisAy5U+oqydWzX0O5FvpV5HIRJCsayDA5SQdR+
IPX2qGC38nWZrWJniWY/aIlbIIbO5fwPQ/8A1qqXCtpt2srKMXCkSox4weOnb1rV14+Xd6XD
JLiaMBdrLyQRjr+VG472+Rr3s2oqL3QHJkhlkieBW+9EWI2EfRsKfrWx4j1SKfWLG9uAUS7h
VJnKENDKgI3fQrisKW6FvDputuCypJ9lugwz8u4fqOtbni69jPg2OOYHzoLgFMcGVNzbh9MG
M1qpaDa1uZ+n6vFDHfWfiG32NDEba2uWTL24bkK+D8yE4+nbrS+LLJLG48Ohc+Zc2aJNLuyv
yqQMfTOfwFZniQT3SWktzCUe4SKFBnh4ySASe5DAflW9qC2LeH5LbVSzR2t/LZfagcvDhflI
HcYByKN9GS+6MD4mIILy2mlLOyMSzZ5+YkjP5GsnXTEz2Nnawh5PJQR7R3f5uP8AvqtPXE/t
HWprGQtNvtYmjdRkFsg5PtgsKksre3uvE91I7lLawOdyDkLGvP5KrH64oav8yJbsg8XyxaJZ
6b4eSMI0cSz3bAZ3SOMg/gp/8erFhCCElZ3wBlV9apavqUmq6zdane/KbiUvtx+QHoAMCrOj
TyGYzyoHjhG4Ljg+gok02TG9yKU3LXNvpdipkkj5f3c9fyFWNbsIYYVuk4KLsLZ/1jdzip57
r7NA0sC/8TG4BL452qf6mud1G4mZUE7Ngfw+lZvVqxomop31KPlNLKct1q7bXH2FW2Kpc/xV
CiSsgZUODwCKs2mnq0hN3Osajk1rGo4O6MXTVRcrM9riZ7nzJBuOe9Wpxc3QXKBV7dhU81zZ
wtiBTJj+NqjbUpLuTYFwnQBRUuTepagkrJlcRCL/AF7qAOwrb8M2NvqDSs7FCowv1qNdPt0i
zKCzEdziiyvIbBHEcm3nPHNNNX1BXRrRaShdvNJZ1/vU+fSLG4iIdvLkx2qtBrUTRM7Mxfp0
qhq+qN5CPApwetNO2yKdrameLdrC7ePHmRHvThbwShiZQmBnrW14r09V03Tru0c7Zostz3ri
2DK2CTmqlTcZWZkp3V0a8I2xAo+4c96kiLy9cAVT0tsyeWx+90rXks5olMqIQo5NFLlU1z7C
qpuHubjk0C7uYvNiIdR71QIuLGUo4II7V0Gg67FBiNyMk1JqclreXDMksfIrpq4eha8JnPTr
1V8UT7n+GDFvhr4SY9TpFoT/AN+Uop3wzAHw48KAcgaTaAf9+UorNHQfGMfjK3TT2t30yGeP
qSBzVWy1/Rp7om6sVt4wONhrN03R79DIrrCisuMlqjXQrARE3mpJ5qnGyMZOa499zZNnRDVt
KuJfKtbJZWPZiAcfiRn8Kw75YV1A77YpD/c7rURk0e2iClZpWU5y3FPj1+CS3ZI7MMq/dEzb
sfT0qGmzTmVtSvLplu8wlgkKLnPPatfSWurHV4bwJDPAoMc0OeJYyMMp+o/xqWy1aG6twsC2
9tJjGCuVJ+vasPWI7yKYuCUZz1Q/KfoRVLuiHY1NSgj0HWLe7smmexk/ewS9SV7of9odCP8A
EVBqtzYQwJPZwSmCc71JP3Tk5U+4x+WKTw7qRt4/sGpqzWEzguW6xNyN6e/r64rYuNKjHm2k
s8NxEG3hoxgZxwfYH1p3CKvojOstYbT2j1PTpLhGVgrxE8AEd/UV0tjq2l65fmK6tTpN3Mu6
NySIXPuDwufXpXMRlHvtgtid6gc9v84rR1W3mutBtpYCqz2zNGSBwyfX2z+pp8zQJEOtWWq6
bcSS3KqbM/dkQ7lH19D7HFXND1Jtcs10u5Xz5kz5YYH98oBOzP8AfH8J7/d9Kz/DGuGznNrq
ju1sw270wTHn1H8S/wCyfwxXX6NcaZa3ptb/AE2AwTrvF1B8u0A5EsZ/A5UYz06ikkr3TGnc
5y0sjFLaguJbNJvOiO0jCjG8EdjwMj2Ncv4gbTQYpLW4lnnkTzJsptCSEnK+4xjmvR/EVjML
u4vUnWS3ZFkuCnKXEJ4W4T8yrdwevU447U/C1vaatcxvIzW9vuM8YGZExn819GptcrCSco2R
k6dJNaWdpqKFo2iuwQ2M4yAR+eK7mC+HiLT10i8bZchSbOdiTvA+9GT3IGfyHqa5J2Nz4cnb
ZsT7SojO04I2kAD36VDb3KWuuETLuiEguYvbI3Y49c0pa6hD3bLoaunRPaPdvKqxz28LRRsx
Cgttx+ODVTwlY+RqVvIJlkkWfcWXBX7pbqeT07CurWP+00stXEKTmF0/tCOEEmROAzr6HDc/
XPrXJ6fI1pqkyRR4EMcwhK5ypKlQPqecmi2w9L3OlmZzplvbzDM17dm6nK9PKhB4+hLY/wCA
1ma4qXGnaXdhlN40UTsMYIyzHkfXir2qTzNNd2trCXnsLWO0YoOAx5lI/Fn/ACrPvA9naafI
p8xks4S0hHAVnI2/mCfxovZFWvuPtoTc+HLezDMuqJJcNCHflgGU+X9TyR7j3rptadNWjs76
VVdNRhWXPZZnjKnI9BJFiuI1sS2miaZMoZLkbJ/MP3iWJIOfoF/Emuymv49Q8B288MapLY3S
yTLGPurJiTj0yyuQO3mAVcdbom9ih4cjkOgJFMmXtROzgnBKMYiRWF4ns5INUmG0nzXMi5Hz
EAYP5EfzrV8O27ajqGrxRDLTW80kK5PBZc4Hv8hH4VnapcR3EkUUtu7ypCGJPWRiCGA9DnH5
VMkuW9xRd9B8tgIdFcbY4pbiNJGCvuJjYqEJ9CSjHHoRWU2iTyx7o2R1QbevpXQXtpZxaW4k
eRVkhhDO+CfkAVce2cfnU/2Zm0+ErFtlYMjqvQ4JGf0rmrVHC1jSVO60PNpYfIlKsV64IBq9
DFFcswjXy1YBAc9PWpNe0+KCRDalDGg+aTeSZD647D0pdJTzLdlXhmkAU/UGt5Sur3OenDll
ax19jNFp1jG9sctKdkIPfHU/Sucklea4mdDkE+TGfUk8t/OnancfunaI/LGPssA/9CamW9u8
IRsbljX7v+0ahdzebu1Egund7iST/llBgLxxgdK0VeWG3ZFYE/eC9Nw4z/Op/E1j9hgsbQOD
NIqvMo5IJ5C1m6hdE6hG4UYQNhO2PX9KSHJOL1/q5EzRgIWRvnXBCHBVgT/9arE8KXCt5Us0
ckAD+W5yGyM8egHWspN7Qb2bGW6E4zk//WrUug8Ono5YrMcxyYbp3B9wRkfhV2M0yLVHaRIz
IDtlVSCFGAQvT171b1GG5aazumVpjDAu7ALbCMKc+nBGfcVm3T+YIbZg3Cq+V6/l9K6QlrbU
Int5JElk/fwzxHkqOGGDxhgTkfn3p9RrW5oaNZRahout6ZdM0cSXZkBHO3d3/Ahfzqbwgp1l
LfSb8+Y8BuLcvnO3fGIw30DBK2vDkVtqkd01qiLLKHSeAMGIYqNrL327guR2+lc54cki0S51
O+VC9zbAXARuhUTxHH1wWH4Vps0+hVtDHXVbnzbOzniUrZTNGjH+Lc28Kfocn8a6bU3lv/CP
iOJ/KjeO6TUlXqTudwx9/vqPwp40SGX4j3A3IdOSRb5ct/AxUqPzYL+PtWd4QvhNJfW8sIkS
5t57dVZeCcFlX/vpV/OhLXUjyLlzdW9r9r1AR5mtbZYfujDYRCuPfcQPpWLYzvYeEpYDGBc6
iHQNnJZRhmJ+pCD/AICa1tRjt9z6XJEWfUAJYwP4QkY2j8WrHvryE3rRlh5dp/o8Eo+7IB99
sfUk596paEy1OUuIJBZo9yd0sknU9gB0rrLWODT9Ft/PHzsRJtx1Hb/Gsy6tJbm4soJgyQIp
lc9uTk89+MU7WJbyaQ3Edu/ks3lw8ccAd/YFfzqZO70JprlV2WvNh2uyunmucsSuMewqNtPN
1Yvcyqhs4zt3/wATt6CquieH9S1a8CShoLReZpm6Ivf8a09YuCpSJLZ/stt8sEKHgL6t6k96
h3NEla7OYmtG2lYnZFH8I7VTTTZ9+4SKw/2jWncT3Fw7BbcxBuwNNj0i/wACQAgH1NNXIsrk
LWEIwZ1JP+z0qOSXyJs2cAUAYz1q9PYzxriYhlI6A1BCkkIZooZST2IosxlJzLgyXOTntmkL
MEVook2j1rdjtp5HWWbT2eMjnIxQgtvOkEsDRw4wQfWqC3mY6rLINx8tB3xTpRHNAIxIGKnk
etXoreK5ldFkSKFehPGaS68O3ZBltDHIvUBSM0kNxZZtvtGraDcWjrh7X5kHqK5W5bCBQvNd
BpK3ltqcETiSMSHy5DjjBo8TaYlhqk0AYEDkHtzVt31ZNrbHKwlxMpQEtnjFeiaPb3j2Ye7t
32yLhc964ISSW9yskbAspyCBXS6X42v0mjS5MbRDj7vSm9dSYNLcsX/h+WKNrmMKBn/V45FU
7W8tbQBZoMSHqSK9I0u50+6iSS8ZSrDO4Hiqeq6dpOouPKgAHdgOKylFM3UWtUfYfw1dZPhz
4VdBhW0q1I+nkrRUnw9iWDwD4ahTlI9MtkH0ESiiupbHM9z4Ct9TaG3aNYd7N/Hkmoh50ju5
i28gjtmuw02ziS0QS2sKs5OAD1qDVLJpiubKfarYOwHGK5oUZzTcVcuU4xspM5i6jgdd0nO3
72Dk1CslltCvvaP/AGeK7DT/AASt0rSx/abcHn5wCMU6fwRb26GVdRhD9djAc1DVjRU5Pocb
FJDGGMcZwjDHNbM+qQTW0RM+zH3o9vWor3RWt5GVriMLIOMdqqXGhwpCsv26LaxwTU6MEpRP
QPBtx4a8XaK3hvUYYbHURIXsdQHBdj1R/XOBj6D8YJ9CudJ1F9MDNa6hbDNtJKMBm6mJ+2D1
U9Dn8uc0HTLe0mE8l7bmHG1o2GQ49j6+4r1bTzaeNdMtrOXUIjrCAxWlzNx9qj/54Sf7Q/hb
rxn1rSLWw7N6s8/uL+CK5866s1trkDYw24jZiM8j+HOaksbqOz0bUpEUuisjyW03LorZRx7g
gghh6Vetrczf2h4b1KHdq9q7T28rjmYL96N/9rA49wPWs3R7iaW5e3WA4aJgIRjacDOOf5VU
uglucrfRHTZ2gZEwCDHKUzvU8gj6giulmu59KsLCx1JVb7QTIwzg24ZRgqOxIIJ9envT7tLC
/t7C/AUR2OVMGcs7DlEK9lz39PpWJb3U8t1qE+otHNezOZVRhkbh3/wFRZIWq2Or8GXklsG0
+7uw9vu8yyndSUQudrqR1Mbjh1/HqObnjZbeSe11hHns3tStvdRr88kTj7g3DqCuRu7qoPU1
xttqU1np7Xt8DcC4ucYJwQwUHKn+EjI6fStyz1K21G4t4tRbfDex+Q/HDd9vscgFT2OR3qk7
qzGtNivJBNrGn38cUMdtcKY5f3chNvJgnlR/Cx3cjoT6Vn/YvtN7pEgikDgNbyluMNGCenqV
K/lVqztrrQNS1CzR1kt/IeeznYkAhWHp9CGH19edeHUl1DTLqeWMsvnR70XCvC2yQFt3foOv
rQ10Gmmc9oWp3GhXXmIXIhlAYg9scgjuCueP9kV1Wo6LFFrkGv2O1dIlPn3Cg/LDwXIHqr7S
B7nHbnAFpHtkudOkF/AkayCMjbKu0HJdOvQEAjI561raNNcaLpv2hXjvtPbfCbSRsedbkqWI
H+z5gH13VMdNymuhiaVqMthrVgJx+8upZZbxurOsgIP/AI7kj3rR1qCWbRUjlYRyafaqkzoN
wYhmCr1xk8/QH3qrqelRW+tW2rWNx9p0OaPMcpGfLKjiNvcdPel1RZ4rTSLdJMtNdf6Uy9d+
Vzn6bgoH1p2ewJ6FnWILMrPFdyH/AEW0hEeBlS4ZkGT6ADOap/Dl5odVutMfcz3cBjVXHG4f
OhIPfIH51oeJ7aGILPdLuEsccm3ON6r1B+u6sK3v7ixn07WN4S5e+Er7UAwoJ24+pVx9FFF9
ROydzf0FzoesT3USMI7WN5UQ55jKSblwf7p3r/wGsV7kL4neaIFrJJ2Rm6hVYkEjHUDJrrvE
qKmoXSxKCk1rNMjhO5hbIz3B+Vh7s9cu62o8L2GoQwhgrMk69mZX6evRgfwoa0DYufbEFqtr
d26yTtC0jP8A3is23H5rmpLnUEXTgpbmXdyOAOfmx/L86jvxby6lbQ27EyAXURBGMHJZcfgQ
fzrF1OVzYxLcMCsMYiiUemSc++STWNWKaXMXzNXsc3JEtxqgj3MIy3OPStixQRyTBOqkNGn9
48gVX02KPDOR845J9qvWjpAz3DDL/eUew4H6029LGdONncjlgCTw24YEQjLMehOefzPFbOmC
CCR7i93PBAMsAcb3PQfn/KsFQHcqSXd23MT0HpWleTrLBHYODHGg8yVx1Y+3+e9NbApa3RUu
nlm1GK6EnmSSkvzzgnmq5t3kWOYEgqQZT1xk4xT5I/Ls7e5U7d7vtUnoBirGsT2Vva2yW1wp
aba0yKwPT1ojFt2QN2V2ZOoPFHPInAhb923H5GtCeLGkmAS5laIuR67Tx+may7xBdTuwDRoX
3Bcc9Peo5ra7ZVYTucDAw3QeldywVZxukcX1ummyy0couDM8igJEoQt/F0AGK65zFb2+jyyI
C0DbzH/z0TeQ46/3WFea3E1ym1ZXY7TkAnpWtbeIpJrq1/tE5hQOjMv91hzxXPKnKLOinWiz
0ifRZNOvNTvrS4kiuIQskTLwGkWVcqfY/Ka0bi1t9U/tZorZbO7l06WV7ZSWVwylw6fVhyO3
b2yoNUg1Hw7Gbec7/sqQzMCeJFZtp/EBfxrU8I38+oeLdPlyfNlgaFmC42ckqD9OaWisjoTT
+Y1ZZLvwv4Uv7aNQZBHb3EmPmPkF9oPtkA1Tj1m2sdas57eyCafcXEd9EgH3NxXcM+mVIrp/
BN9DruiGIQRQ3P2topwg+RHlUgSAfwgyRrx23GvPJpLjTdM1S11KCSOWzeS2gOM43HBA9ADn
n/aq2vdTRnzWZuzTwWnje/8AtO4nS4nhtixyPPI2oR9F5+qiuPlhEWtpCctHIgki3dRuXofx
yD7iur+INy882kXCIkcV2iXpZBy0zRKAD7Agn8TWJPHHq2i6RNIrJfW2Y7lsZJXJIyc8d6Ux
dSzpoYI0kZTy0+dopuQpzjA9OOadrvm+ILjS4NO8uGG3jECqG27mLEtIfqTyfYelU3lxZGfc
7RXL8LjAAHc9+RSancSeHtOVHVJL+6xIQoz5MX8I9ievsKV5NWQnyrfZGjrN+mn2Z0fS53nt
I2zcXC/8t5Mc4/2R2rlpmedJADKnYZPWpYNagvtqXUXktn/Wxj+Y71WvJ41uZIntlmbossUh
wfepsDknqJp7xwSssjHcP4jzWiulwzhWfVnCddvpWJBLDE58xCGPByatQXNvEzGJxlhjDdDQ
gTRpRW2iwyMJL2SQjpljSXWoWCtthkZgvNSWEmipHvutKaeT1R8D+dV9Rv8AQ52jhttINu+7
53ZzyKditEE/idZY1gUyKM9BVe/1KGJF8iRnPU7h0pLi+0qBCItNDMDwQ3BrMl1JppGFtapG
GHO4ZwKd7ib8zXmv47/TfJRrfzU+YqUwWrK097h3dYXkjf8AiIJAAq5pN9Z6fbSm4t0muH+6
fSodK1GNpJlnAjdm4wOoqZydtCopOS5mdBo92qCVrx9yKuMtWPdalb3t1cSPGrR4wquaiuLl
FlMbN8pOfrVQr5sw8q3Lr1zURT6mlWSeiNCzh0or/pdrNHx95TkVFLoekzgm01IByeEkXFQt
dlG2JC7EfpRdFDtUQkPj7wq1dGDt2JZtC1C0j3W1wZExwEam2utappZAnDFemHGKnsg8KKVv
dmequa6BJytucpbXeB0fBqeZ31LUVvHQ+2vhtN9o+HfhafG3zNKtXx6ZhU0UfDbj4deFvlC/
8Sq14HQfuVorsWxzs+UtYvrvQbhJpNPtZbKMZ2p1GaoS+KNE1OVZbu4vYrc8Nbr6/hXKa/qs
80BBlYkkZUnNYdleLayrIETehyM968+lOTV2dtflhK0Weq6vdeFRp0q2N9eR3OzKL5jdcccZ
rgbe4ml2i4CsM8+3vUkGuhjI5WJ5G5IK9qrWUi3U8jyuUB5GF4rspYqrD3U7L719xxVaNOo+
ZrX7i5d3dtLhFBSRDgO3Qisi/i8yNMNmInOR0BqYWc73LFZoSM9M9KlTTbh4ZQxj8ruQ44Pr
W8qdCpHnjKz6mSnVi+Vq5QhtpIpYzazgZxz0H45rYsruSBJA9q+EIL+X8oyOhHoR1yKz5NL1
G3iBaHdB13ZHNMd7jyfId3SJjkY7H39q4pRalyxdzeMtLy0PT4buLxz9nuoZ/s3imzAKb8J9
sQcg5/vj9e/tS1e1n/tGHV9KDr9pIzHjpKpBePHY8HH4iuDs0uIYVbzTb3UMqtE6nBOe4Ppw
K9Z8O65p2qQfZtWjWHUsKZdh/wBcRyJEH99SOfbI+miWlp9TSMubbc5a9uLS08SW8ZjAiikZ
JflAaXd/EP8AdBH4isTW9N1D+3dRaaIL9jIaa4jwFZT0wPUjpXT+LPDr63KkthHs1WKUJK2f
kKnjzOf4fX0696yvFt0174fFlZXC3DWUhiuZk4Eir91h3xjI/CplGzsO907nMa/dRi0tYwkh
gEzvg8HsP6VWtLiHY8ayuIXAJVxnaR0IqW/mW2ezilUPFNGJPLI+VdxNJOY5G2A/N18vORGP
6+wrN7Er4tzt9Gvl1DSktpIohqO14meRjslVgy7hjkNtP0YY7qM5NvFPai/0ye2jQwRoZHLg
ZUcLhu6neOff0rN0a4lhnh8hHaSMlj3DJkfKcdCM9fWu2sZH1ebYYEk1L7O4gaUYW6gJyfl7
kEHI9Vb1NXH3tCrdTlpNlu9ncCCRb3erJDESrYOQgz1DZ5A9Bz1rpdfuE026W5yjixVYB5gD
hl3Eysw/6aNuGfT61j6QJP7OutWvIlE2nyboZX43knamR7HP1wfQmoNMk/tKDUVlBM/Cyyls
hwxyMj0B/wA80tNilcfpmzRNRv7WNvtuhXBEpt/4jCxBWRe25ehx6enI0m0qUXdvA08d1ayF
NQs7jA+fY37xCf7205IPdRVOFIpvD7qkTNdaTJ8gRtjGFiNyZ/vKxBHpuNa2h3tvZyvZXURF
m0u5l3ZMUhUAyKvbnqo6hjjjICT7jUUtjO1bUrm3uJFtxulktUtU3AEKzSDcDn1UfrWZcQQ3
2nXzicbLdoREAMKCoORn125P1z9a29Z0m5t/t11iI3aLuYQnejRt8vmrz93b+Wa5Pw+pfQ5C
5YMLxH3ZxzskH+fwpbvUbfQ7e1X+0NN0y5EUjSRQS2EnzYxIrZiI/wCAsR+tYmh291deFfE+
nbHeSxP25QMAbANrkj15StrwnHBFBe2koK+ZBDfI6n7m5ApA/wB0/wAqp287S+INPvLdxFDr
EMlrc7DgFnG1lPsWXp6YrToiGjLWTzxYzof3jXEZPA/jtwCc/VG4rmr8t5sO9tyGOMAKeg2g
H8eK6rSrWR7S2jzzDIiyADghTMD+mPzrkdUTF1hANgXAYdwOP6VnuOfwplpbkRQtZW6ArIyl
3PJPoAau6jDHJIoSRFU4BGegUY/xrn4pQjqQcAcilvLh5iqINznjjqaVtSFNJM7rwpoF5rd2
x0yzlubWEZmlC4TI/hye9eg+GvAfhjR4zqvxF1u3ge6bdHZq52p3AYjq3sOB716T8JNNi0fw
vpMEkQic2yPIAMBs4JY+/X9ai+Nh0i58M3ml30InujG0luiDL7sEgqPXiuCGP/efDdXsdU6F
48t7dTzH4oQeCtQ0SGPwpeadMqScwoQrKMHoM5xmvGZNFhDeaHjiTO0rJnOfYV2ng7wC9upv
fFq/Y7dcFYGfDuT0GBz+H54rb1vRNAaGacXy2RQARK3Jc9ywbjHTpg9ea+ohi4cqVaHzR4yy
6c7ypT+T/wAzy5ola8RLKF3PEa7R94nitTU4JLPR5JYoQ4QhXZZA5HbBx05/DNIt3Il+kMD2
88aNvSWJWXv6HH9RV8SPFvEMMUETMJJNmcue2cn36DivTow503Sej8rWPKqNQdqm68zgXWSa
Vt4IPYEYNVXjZScgivQb21tb5QzxgMTjO3Ga5fULIwMxwfLOcVwYrATpLmvdHVQxanpaxkwX
E9vu8iV03DDAHAP1rc0XxhqukX0N1byRtJHIZQHTILEYyce1ZiWvyZOcmpLTTnmc8cAda4VQ
lJpJHX7dR6nVeEfiE+hf2iWsg7XYXBRsBGEpfoc5HJHXjNbnivxD4d8V+KbC8gupbS0kkZ7q
CePbsJ+ZmBBIOTnH4V53NYEHAUqaqvaSK3AJonQnFWaKhiUz2m6vLC68L+G5pYyEeGSLIOQg
jkyv4gSflmuZ06z36jelowEBfzGVuGHOFHPJNeexTXNqcxPIh56H2rb0zxK8cFlbToojgmEn
mIOTzySO5x0rnlBrc6Y1oy3Ozu5YRc290BEjQqghiAyGULkt9R/SszWIJru7uluJvNn8zdHc
HjzNwzgita0fTNXu7zTbWWL5stYz59Rwp9OPlx6isPU5ZLhPssyvbyWbAKOhweMn3yP5VNmt
Sm1LQqaU1m1x5F5ZgZO0uDgg1Yls7RbvbbNIEXglu9SxWn9s3WEdYLnjcz/Kpx3q9GlzawS2
8iQysDhZVYHFJyaVmEYK9zMm8KNcxSy2E4eZeTG3ce1YmnaXE14yXsxjRQd3HQjtXX6ddXlr
cSPEI0CjJbv9Kq3N9aM4e+h+aZ9zuF61CkXKEVqc800QkMVjvG08MfSnXsN5cWu5whAPXGDW
xLFHcOx0ya2bI4PQj8KzZ7S8VVMkwlLHGxWH8qLvoOyS1ZjK/l4DDewPTtRPcsxLcbsYCgdK
6G30Z5ACsHK/e+cVnarYS2csQmto40Jz8rBiaq3kQ723MSMNI/JrQljK28azKow2d69cU9xD
MR5cZjIPX1qzJtRjFJs2svDDkiq5rNMlRTVm7DdKgW/vBGpG/GBuHU12OgeFnndxqEjW6dFx
3rnkTSLDyZdPvppLvgkMmFHtV27vNbvIzcRzlYY+DtOMfhXZClKu+Wmlr9/4GPtYUdajd/wO
qvtB07QdMkmlmVpXGd2cjFea3jNcylrZDj07mrVxHfXcmJ53lz1y2QKjaBra4UGQjuMdaVTD
0qF1VfveQ/a1K1vZqyM94flO84OOh7Vc0zSbu4s5LqAOIUPLZxn6VMliZZmeUMcjjNaVpc7N
MkgiYxxjJIHc1yTXKlruaw1buj7s+GgK/DjwoDnI0m0Bz1/1K9aKPhkS3w38KMxJY6TaE5/6
4pRXQtjNn58XLSQviWI4HPJ6U23T7TNuWBnH91avTW0ZkKS38ZVsZYAk1b0ySPStRge1u/OT
OWzHgD8640avc0tE8NnU2NyYjbxJwFwTVm9S1tR5c1s20cA4x+tS3PjKa3u3MMZ2kcqMBc/S
q1z4iGrxMbq2AKc7YxxWjULaPUcajTtYz3/s95do85Hf+7zVK9tViYfvsKfXqcVaN0lrMGSJ
3iPR81UlnhuZWjS2Xc/R2ckrURXM7BOSSbaJbq7+2WSwh5QIlwpH8VS2Fo3/AAj88ojZJUmU
eax4IIPH6dakg0qWVTHbvDuC5AZ9uT6DPGauwWjrpz2som065Mi7/tBJhfAPf+HOfp7iuicV
h2nTepzUr4i/tF7pQg0S/kMKMp3TEeWxPy+2D+dOikZdRhInECJhkmjHzROCfnHqM9cVpB59
D0W6uQ3kqQsVvGxyH7s2OhJ9azPDcdnqdx9ovg0Flat5kpiBwVwTs6HGSB+ZrFvm1Z0qKhaK
O90HVLi8RnuSi6rAPnjQ8SIf4gP6dCGx6VhaxpyaTqFxcxRCbR9QHlzxgZMDnoR3xkcenI61
DFNeN4hi1G7ZCkzki4QhohnrEcchccYNdfOiT6pDZs3765QuqOfklHcf7wwM/gQemGnfRmlr
o80vrWQ6gPs0HnOIQsQKk/KB94DufaqFtbTNPbysAjZKsWOMj1+vaur8WWI0u+jMscqWlxGH
jdHJMMinacfofx/Cue1CaVIgL1jPG4ISZByeep985681DIatqxIhLaae15bq4kSeKONwD3DM
2frxxXUwSrHqYjMy20fng2cjyEfORhsEdEJwD7j1rnNOupLSQFZ5ltWGHgAysx/usDwVwBnI
7VvWENhreuBLtJbVkSJpxH80ZhBUlkPVDgYwePm6jpQilsb2q20upaa1hPbRR6s/l3t5bxEk
svlsqsB0yF+Yr23E/ThfDk1zBqOqywKR5UCylccYWRCc+2M11c97danJc6hasY9Ujc3IaL5H
aKN2AXHZlGQPUACqd1FDfXEt7ZutreXVlLFcQwcJKSnyyJ/svjBXsfbgDs2VZ2UkQW9+2k3V
tNJDhFmbzojwJVI2FgfcKa0LnS4bfxFbQRzy3MMMjXCSA8SRk+YrZx16gjnGBnFVNRvIpLKC
DXj5Nw8MaJcRx8ZKEgNj03Hkc/XFOsGm07RDPKE3xeZAJFG7zInICsCODjLDHX+VL1K6lzw/
4iuUkghmKpLBJJElwR8u4feRx/cZev0z2zVTxDptrYot9YRhNPnvYHa0Zg32d1+9GfVcMMHu
CPSqd8iRwysse9LiX7ThTzwu7PscM3vU/grVWv7RxcQJMZFMcyYB8yMnAA/2snj3weucivH0
FpL3XubfhGaK2vpI227YGFkhPRkaU4/Qr/kVg6fayWljqlkWJn0i+EiZ+9gHHH4ov5+9XRar
awxNHvb7VqsUY3NyDlW5GPQ4/CrEMsc3jNHkxb22t2qSFF5JYrsK57fMAT9Kpaq4NbRJ9TxZ
65qhYRwxiCK7hUcCUPsxj8WY1xGs6dImkSXCMCbabypUBzgMW2n9CD9RXbeMBmbQ9x3SW9p9
il4zhY5uP/HXFcnpl/EbqOO8ISxvTJb3DY+6rEEN9Vba34USSTJvfRnECQibb2NXkkVRhAQS
eW706+0ua01Ge2lTE0LlGXryDitvRtEMlnJcSqfMUgKmMn1ok0YQg27HpHh/4zmx8LwabqNo
/wBstk8qOdcnKDoMZGP1FU7T4oWEL/b5oJrq/wCqgrxEOwyx6/QV51qNqsbpgF5X6k1e1HS4
4IgJwYHI8wg8lvQVzwpQpy54qzOmU5yXK9iz4w+J2paz5kcVvDbQufmAO4nHTJ4zXBfbpTIW
kCuxPJYVp6pppt1A4+b5uOwrJFsxYADAzXoKs3q3see6STtY0dPvbfzcyKUPauhg1Fdo+YED
7u7nBrjbmERgMpJXOKW3mKsPmO737134bMJUlZI46+DUtTtXmYKGVDIexzgUzUfJXSBEy/vG
O4cc/SsyLV1EYXgnrVuxibUZg0rBU68163t41k4wd2zz/Zum7y0SLmjackunGWQAMWwAfSri
acsMHypt3YPPatKyktYIPmYEqMZx1rNuNXRp32n5QOFrujCnSikzmcpzbsV3tlc7W4PtVR7Q
M2AvA9ulXri+BRsgf3l9qyf7SBPXa3ceorGtOlF2ZtSVRiXVohjJK4I7etYt1YnrGnA61tS3
IydhC98g1TunjA3JMQzc7T0rzsVTpTVzrpTnEy4hNaOs0MhR0IbPpjmuok8SjUrmO51FY1kd
QkjIMbx0Oe3SuZeVFcmPKt37g1CylcskgI7qK8hxirq1zujOa62Oxl1SKCKBA4d1BUSImGK9
s5oulhSKK8Iee0k4LK+CjdwfeuNFzNkZbp6iug0bVbeG3lt5hujmILYHAPriud009jqjW6SL
cM9sko2yzwq/dm3A1eltUmWMx6nE0Z6gEZH4Go7bSrR1aSS58iELvJI3D8MVHYWsbXYt7ZrY
yPzG7HG735/lWCWupvdosSaJd27q9sscpz124OPwpH06eOAz6rbEYbCLCuH/AP1U69sbq1m3
3tyhlTACxycY96UteSusx1LaQP4TuGKrS4JFabTv7QFxcQTFUUACPlWzWUtndGXECyNLCMsp
5OK37PWbiwZovtSXAc/MkkGc/Sn3Vxb+UkxVrebdzNFkEe2KQrLocrGzt5shC43c57VNHFsk
WVz8z8Diuhvo9KvHaRNQhWVgA26MoWPr6VBa6FcSXISaSNVIzE+cq1J+RaVmc/cwMtyVGOec
+lSzS3AG2WbCMABtP866fVPDOrxIJRbiaIDrCQxx9KyZbJoo2aW1utw7vEeDVRqTirImdKLd
2hUnSOOL7NG8u0fvMjFVbi4VJ2uSCzg/KvZaW1kmldov3pA6oBgmn3zxpD5Mgd5CflHGR9al
tt6hfTQpy3krzGQscEZxTYLmSaYxW6H5uTVhtPmn8sJEY8j7xrb0TRxaI0vzeZ2PrRohRUmf
cnw0Up8OPCik5I0m0B/78rRUvw//AORC8N/9gy2/9FLRXYtjJ7n5+R3ZuCv2lNgHR0Xr9auC
M7DKWXnv7Vde0kvEWGwjEgY4wo6e9XZfCmqwWSRmF2gznY4x+Oa4rdjZp+pkW11apcg6naLJ
CeAynBxWlf6bZ25jvLG5WW2lXKruGR9al0PwrNca15OpALEVOxWyMn06VV1bw5qel3Fxb/Zn
VONoSMkn8a0T0syOV3uYTsq3DLIHWFj27e9SNCIL0xzfu9i5z65HFXYdMnSFlu4Joy3BEgx3
7V2sWgaDHoSSTTt/aEkIeIbARuz0Zs9gPTuKmLSdx8kpKyOFNq++0njnW4ibDMgBDKfQj+td
Not1dR3Flp1skcwu3dXEnOxRjLfhz19KxJLNrdZpYGIkKkIfQ9zXW+ErC/miiZVdr67gEcUk
v3YIsnLMT/eI4AzwKNZPQuEVFa6DtYudM1S2ls4rlBBCPLEDRIcbejDOG57lSetXovCF5caX
/Y+iQR/akWO+u4o5Nu5ivyIM5JwMnBx161JfeDrGyuLKHUfskZgbz55bWZihAPQhgeSfcdax
IrpLTxPqGq2viJYp5XLq0WVIB4CEgn29uKbTTsy7317mInh6W5knjjR7e8BIwMqQR1Ujv+X5
1fsWvr22j0i+Kre2x3WN0pIKyL0Q/wAvy9K7ax16y8UoyarYvc6hEoH26wdY5+RxuDBQ/wCO
PqKqTWEGuQfZ7B1lurNSxsZZGhuCw74IIOTjO1iae+qJSSMu+uofEOmRw6hI0eoSAsdvADgY
JA7MCMMO4IIribmzl0i6ltLtSYJIlcIOQx/vA9u/NdbJDcaxA2pLC0GoQ4XULQja25eFlUH+
IdCDjPNSGxTWtGRLxQSCRHIh+dWx2B9ccqeDjg56536M1cU9UcXclfJe6jYPGVbbs4K8Yxjq
OSP1rpb0JpPhOVpSVv8AVo4k+RuVhXjAx/eZW/75FRDwmkccbm8hNq0TSTyJkhI1wWbGBk84
A65IqTVbiPXtQkYWxihRR5QYgLFEqhVDntgYHGc9qrZXMoq7sZPh24M9teRLMYLqFEEM5PzB
Q4POPQheewJ9MVuSpHH5bqieZ5qNcNEeIC5GHjH9wk9RkZ46EVlWLWcatbR25FpJDIs1wwO9
m2HG0Hoo/Mnr2pmlXg0W4tIbsySylA0bIu7y9xAKOGwCjZ5H8j0Ss9yr2R0us6ZDqulS3IaN
LywBllt0UDzBGSC8Y9ME5XtgEccCjoZjtNO0yOS32pqN08T5YhEH3Vzwf4uT7KeRUerXU9i0
V7bhpEln3QuB912OSh57HI57VX1W8Et2lnbs3movlPCU4kyOqEd9xz27YzT3WoXs7ornT5Ir
hxbrLDPbF1e1kwWLKMYHZun1xjjvTLG2K2E9naIYb6eEtDGvA+Vkf5T3JwffoK2PE2oDUtE0
7XbeMQ/aJmt7pejLOYghOe4Krke+6qZke8t9HtJi5vI4ZHNyXAZW3kLkkgfwjkkdOoqbNaIf
uu5NoN/JqSvNdL5kkc8Mr89HUcsP9rKjNXtct/7O0mxupTibT76S1Qr3jY+YGJ/3cr7EEVj2
8kVzFqKuRFqTqftAPyDcGyHIP3W4II6dOa6G8urDVLfXLRpnRZ42nKgZZJEZyMA4ySrj8sel
VHXQCHWEnvbWe6O1SI2tpOc7ZhgYH1BX61wDSPaaSsbJGzFyfmGSh449jXcw2Uh8Maiy3sZd
0tQrI2VklVJTuXv92IZyM7hXL+IbVfMkeJP3Tn7QR/c3qG/qfypPoJ7N9S5DGuqWseoXRZbj
YsThR80u0YBHocAZPsatw38/lrYKpggOCyxjczHtk9ao+EoGvrs2RkIWdcRnfxvXlfpzx+Na
mqaS1ppT31oCLpZhbzQtksGyemO39Qam/Yaulcs22lW1niTVLlXYHesKfe46ZPamwadJ4lu5
4oWKTIPOG4cMucMM+3FY1xbXdrbs9xKkMkuD5bsS34AdB9asaPcX+mxLPAxkEgIMiKSV7Ht3
FJKz1HKaaskc74gFul3IkbOY0+X8j1rDaPduw3yj8DXpWq6dA2lM32WQsAGVZEIcnHqAePxr
grxJo41iMZRVOcbMc1aZhONtzPmjzbsSCcD5f8az1GTWqxL4Xnis6aMxSEDp1FbQfQwmuxat
GRMEAlx61ppqMiKoGAAKwxJypXqKl80uQD0A5rtpYiVPSLOKpS5ndmnJqkm0gMcc020eQgyM
D83y1TFuJFypI+tT+e+Aqncy/nkVqq02+ao/QzcIpWiSytIcNuHHao4GWViG+/jjtUMs7sgX
Z35PrUkCrKQURtx4FT7TmnpqHLZaiHdGx25YehqwtvLcphbd2HUYFT2jwwv+/Kyf7oyQavXO
t7NyWYEceMcEg/zreMaUYt1J/Izcpt2ivmYMtmI2AYkE8+lNeNhGUiTOTnIqWSffks2T78/z
qv57JyigHsRXBKacvd0R0pO2pAUyOd2e/FR8L0JzUgc7yTxn0oLf7R/OsjXUtWOotGyJcF3t
8/MoPUV2Gu6etxa2l7p0iPHI+FIYblwM4PpXAtgg4Ofwqe0u3tztJZoiclM8Umk0+5rCbWnQ
61JzI5FzskiyGLN147UDQ3ZpJbcSYzuCk4/lWGt9btMDEWTno1dGHv8AU5pJJbkRSOAxf+9j
gdKwba0Z0RUZbajZtJuRKm692JjlkB+U+hq3bfb7HHzC7icHiaLcD+FVRZXNy7/6SXmxy7sQ
Ksi0vLSyEF1dLLbs2cBzuUjnOf6UlK5sqbWpcsrnzby3t7zT7GNpTnc0eNn61pRvc2xuJZoc
WyNjBYAEeqg1zVlqvl3TwXEUUjRneh5545/xqa6v7PVrnzHNx5rYACMW5+hppvsLS2kjXj02
DUNQL6brdzp7HtIpwfbINVJW1qwvZYG1Jp2RtqyA7g3vSxtZxwpGtzHC6A58w4OfTHNRrrlp
b7ImCOq43Mili3454qkm9EhSslq7Fh21mScSS3CGQDGfLXn8hUjWM19ObmVY/OXCnCgCp08V
6alq6Mm7I7KQf50yx8Z6TGHV7Cd2bj5WUL+tDhNbpiUofzFoWUKgBt28de4zVe6u7exUqVOf
7oGSffFWJ9csdRjRLaGSCUejjP54rKS3NprMd8tvJKSu1y0m7GfTgVla5s2lsfbPw+cSeAvD
TjOG0y2IyMf8slop/gSQzeB/D0jDBfTrdiPTMS0V3R2OJ7nxPZanLa6ctzcJvMrEJ5GIwCD/
APWNSR63dXMJnij8wL1VZQzL+YrK1aea2tdPgcQl5dx+dc7fmxnirFlZ6nBEtzZfZHKnrEvB
5/i5rzorQ6ZM7C3SAaNJcm8l/tNgrLEfLCxj/aOK5S51GKaR4bqe9kmBJZLe4+8PT0FRXjS3
G/ztKtPOzhyZHUHHsDj8arWcy2TGFLWwja4cK2x2dwPxOBVc6uU4Stcwb+a6jumFvcXKRk5C
GQtx7nvXYxW2vzmOLSYPtTi2VpBIgwjH0zgDirNrokU01tcHSlVtw/jcsxz/AHeefartzIgv
PsUUsUl1KSFRWYrHjruOfmOM8D86ad9bAoWvdh/ZYfTrRdVvm+3q2ZI7dhtUDk8gY6VftpEa
e5vJorpbYNjf522MccBV9h3560zUNJu0aKHRXhAlO4PKOCMDt7kce2KxBq+rx3UenRiOSMv5
RElqg+YnnaCDjAFPWxeiNy3v7G1067aZXtl1E7kkdg+VU4IHtmuU1TT2u4lfSJrR2MnmYZwj
DA4AVsE9zxmtKfWZ7i5Yw3U8FlA4jRYn2BwOgwMck5J+tc5NZtf6lK96zs5/eHc5wBnsefpS
5kjOSctEdV4cju9KSGTUco67ppEjBVjxtG7s3rjNUfEzzXd3FeW8bM+4jzYm+b26d/yrMube
50q0S80u9uELMF+ziUk4PfpgjPanQ67cxvJDe2tq0kkYbfHCqSZz0JXAzjnoapyewabNG9pv
jK/RJYtVWO9kQZjaXiYL/cLjkj/ZbIweMVvx2kk97BqWkpbT2dwgZrXzAsrgcEqpxuIOR8vP
ANcOdY8MakjxtDe2FwmAXlxOob1LDax/IitnSdPgS3W0/tnTruxkkFxFIswjkjIwDhXx1HHH
fFO3ccJ9tS/rTGz06a1hhfZqBM08bNhooA2AenBJBbp/COKxbi0tru3WVWMyBAWxL5bHOMby
SMdR6DmuwuDcw219q08Em+ZMKFG4Ig4Azz2rlLG1isL4SRSyzCZAjIylCVI4IIP3lwOQehqo
ys7iqQurdzL/ALNWO7V4otkphl2Izbh9w4OScZzjFNNl5GqwrcQXQXI2MsR2nAA3HPYEHp9a
1rnSbKEC8Nxcq+4qYSS6kFcZJ/HBHf26VlWF07ak89ysXGUHlHbg5HIGfQfrUuXVkKKVkjW0
iwa8s9Mgtrlt4uJlMRO5JVzviB54JfIyf7wrLvbc/wBvrdxFJvLeFHhcAZVNoYDnkcDOOev1
qvaXF691cbPNSFriOIFTuZBu67uvp+dbjXa3eoRyTR+V9uUzvG/7t/MLHftbjnrgHoGzjmpu
aK1h2kTNqnhu50ee3FxcX0r+XKCEY3Ee0qcdC23IIHJzWdqcca6vBBHvaL7J9nuFVcFCyl8f
mSPrV7V0ePZdwCYfZdVeaM7dj7tqEbgeePUZ9cVtePbSD+1bTV4fkOoMNnlkshkU7ZIz6EOG
I7YJBHeqvcLWVjl/DmoQarpGrxXKq96LExiZhtdtrKArDoSBn5vTrWxYWkYSwundzEi2SyJx
tRZohGW/76yefX2rmtPs3g8RQhQUjvNzls5H3Tlf1rptH3NpqRjJ+1aLIijHWaCRnUfotNO7
ElZK5madEtnpt1uHlSR6gHCp0LxRt0/B+R9aztTuTaXVshCi2aNlR+u6MuSuQeuFI49Pxrs9
WgtrvWbO3tXWKK+uprqN243sbeKQKfqcjPqaxL0QXumvZ37J5XneVGUGWjz86FSPY4Knrjjk
YLa1sLZaGbc6Qbd01HT90lln96Ax/wBHb0z3U9j7j8em1rVrKTT7fUIJZQZnV5hncS4HPfvw
T9axLeafw5OILaWCdZU5hIOJ0P8AstnqCemQfqKILSzvlmh00BILgeYLaQ4eCYdh6qRkDHqB
WdrsvZWSJrmRbiV/L1W3KsQVEkrIQPTPSqFxNe2s5ZHmMZP3YbgSKPxrEit0W4wzSLHwMEgj
6Z7VZ8iW2DfZfJOG3feG7GPfips0TzX6F8XVxeMVEpUqdvJOf51kaispjcSCSXnhj/Cfpmny
3FzOYjFLKFYZ8sHn36VOsV3PfLHGcKp5I5H1Ip3Fa+hyzxMjYYfN7VDJAZkyFOc4DE967ifQ
b3VH2Ro8rrn/AFcZIx9TgVzt5oepWefPtJooxyxZCMfjRGrG++pE6LW+xzLKVYqwwRUsI5J7
VengWaLhdr78KfaqmGhOGXkfka6qckzjqwcS2hMcYyvynoajRAZCWXnvg0+3QtsAOVPUHtTb
lZY8Fcgr39a7He1+hyLewl3sDBoXPPVT2qMSNtA3EY9OKheRi2WAJqSKKSVcoMkdRWDblL3T
VRSWopc5z0pC5PWh4ZkIDIw+op32afBJhkAHUlcAfjUNO+o1boRseOaSnsi8etIIyelIdho2
gdKaQpPJNPMZHLAikKrj+LP1oGR7R2INNIAHXNSMB1xQQo75oHciq5p0tzHLi2kKsfQ1XwpP
WkjZ4pFeM4ZTkEUK19dgu+m5sW2rXMM22WNpXByVI610llrGnagbOFy1u6Ha6N/Fk9Qfyrj1
uVklMrAbzyfY1LIySqAwDj36j8aU6UNbFQrzj8R3F/p8UfiW3/s63klK/wCsIG4DPGf61Rgv
9X0FbiCFB9mdjzJEGA7ZHpWDomsXOhXZntX3qVKlH9Dxwa6PT7s3zzzCQt9oJEa7sgMeuV7V
nTc6L91/8E2co1r3MCRVndpJZ98jnOQueaRY4gSvmPk9ttdBf6XLFNsj8lWCDcYvuk1JpOmx
xJLPNLGpI2q0g3KW79K61jX0gvx/zM3g7btmCkUbgD94R0A21bt9He4UmGF3A6nH3a17y3Qx
SANauB8wWIlSfpmks/tFrA7NNHaecNjGXrt/vLjkntQ8XUk7Rin8hPDRj8TZnJFcWb+YjszJ
xtHOB35q3Yzz3V2tu9w4iJy8uOgrQtrnw7p1oVSzvdVmc/enbyowfoMk/nT38QxLYqsFnaWi
Hj/RgFf8WOSaawVWpK80o3K+swpx91t2PtXwAAvgPw2oJIGm2wBPX/VLRTPh22/4f+GGyTnS
7U5Jyf8AVLRUtcrsUnfU+I9VRpbyFpYRII0+XI755xTLySCBUaKYGJgVKqAjI31wfyrS0lrH
VkS4IkeRSSAHwF7YIraksNOsNGuLvULeJkRhJsxjHIAry4U3a8julXV7QZxFvZtcI5keWbPK
MeBn3zUL2kMTqlxLEhJyHUfKT749K6R9e0prVZG0/ejdMuePwqGO7fXJStno9viNQRkYGBzy
cVSaSu9BSitk7iw6xe6fA0Xnvc2BTy2nX5HwRzj1H+TVzw7pUKXv2qSbfDcx7YpcYMcZ+8QP
Uj5R061n21xPcs0LwwpBgq0iLkAD7x9+P51c1qS+t5IJrJWih8tQqEgsAB3Xt+dJzUbajsnq
emTXOnwxLBHJFDlRtdsnbxxn8q5LWb1pgNRhjijaNZLdMHLszDG7Pbgnt61gTatqHnLBeWoj
k2bg2SAvXDYNUrcIqy4cmWQEAbuCT1P1rRSvG6Bv3rGSjfbNXs9PtmWMBlTzJDgEnq5rqtZ0
RNIcyxXC3JAEecbg1Yh02GMgiJvtCnBbPQ1qadpF+ULRlnUEldx3AZ75/Gsnd7I1pQ5dWcre
Xlx5hI2hlPIUYK/4UzT3u76/aRg8nB8x8ZwOeTXWnR7+1lmYG3m84gyh+MbewPQ0tvHa2q3Y
tSYix3IhC4Uk9GP9M1qtFqYyi5Svcy7TTrOFZnvUEcEZAklRPnyeMf5/Wt2HTbOMRWtjGAt6
qXMu9SSkIOUB9N7ZYj0Vaz9OtIbjXJLiSENY2aLNNuG4ytjGzB6lmwAPr6VpWGoyQag39oNG
L65fzJlQfc54Q+wGBxTbuTBLqi/faalvfWkumfaNPidMm5ty0Yz0ByvWqf8AaWpXEjy3F1Z3
Btl/fw3lqJACP49wAbaeTnPFek+E9WjexAKLJAcxsB/CVJH6gA0/U/CWnX1rLf2y+ReIhVio
wk6EdCOh4JrpeGbXNDUzdVXs9Dy19YiumLXfh6KZCQPNs7tlU/8AAWzn860/J0W8h877NqGk
/Lt3z2peLP8AvKTW74W8HaaLySSWMM9udojyQSD0Dg9SMn8QPpWn42s7JILfT4HkiBDSTR+d
lVjQZbIOcdulR7H3XORSbcuVHmdp4cluJ7YaRcR3RhPlySQMQzOy5bKnDY5xnGODVNb+eCC8
tNQikURKZ4kmgXeBuZWUqw64+bjBGOtU/D9tHcatLIg3bV80HzSm3HJG4Z9Ota9rrWowRvLF
ePfWO9jLb30YuEVD/CMkt3PPHvWOjLtZElhbvqWiWbCI3MTXwhabaxERATB9R94Dn1rrNOuo
JtOvtM2qZod15ArKMqekjKD3K4Ix6GotK17SILE2L2S2zLcNNJBZOAFZkG19j9RhQeG4wOKj
gsLc6lZXWjatbXDRTKWiuy0c208MoVjypBI445pxVmP7JzPiGQ3O97cxlY9ksckMgdfo2ORy
D9Cas2Vy2na6l4pytpfPKIy2AIp0Ulfy3flVDxXo91ouq3Uc2myRaeCHgcxsFZCSdoOOoJPT
0qusouPDc8u9pPsrJvdWycAnBz9JSMei0tUybpmp4peXSZ/DO9GC2upyRcnqqCJMf981WYPq
KanbwhDLDcSwtu+4SHMkZJ7ZXzFz6KKsa9qVjd6NoGoTsZC92xYlCQkgjhB5BBySuabqcEGi
6tNc28z+XceXJIpBADKWBU++VH4MabWoJ3vr/VihZPa6vpclhfu0NzEd8EhGXhP8RB7joSB7
kYIINzQhdW1xd3GtWYkh04KcgBhNK3+rKnvkfN15wPWqn9ime7LabKkkt5ct5BDBWjGSd+M/
dGG57fpWrdvFBE+j3av9jVsGdCCWkGCZSB1QkgY7ADvkUb7iV0c9c2Sw3r3Eokmt5cyloh97
nHzDtz27HinzlESSWG0VlbgSTEbl/wB1cDmtfSJI/thhvWaO2lYnd1I44b9Mbu4HIPQ6Gt2a
6SYLjS57O6McnMRAdSMZ3KM5XryvY/kM0acqexd8J+EYU0+OfUZVmmlQOEVgqqD9OScda66z
s9FtIcJHEuPvbE5P41wFpql1bIsthdTWkrH543RJYv8AgIPT8vxpR4r1OacD7TbgkclbSIBj
09P0xXj18BXrybc9DenWjSSSWp65p99YG3MluGVFBJZztC49a5vXvH+nxiS0s0hupNhJkYjy
17d/vfhXmOq6reSwqt7PJcwA4KBtoP1x/KsY3YkuUWCKJAi8lj8wI6c4qKGSU4S5qjuaSx0r
WS1E1q0kvrqS5JxNgnYcA5J9P8K567sJot/mkbQeCPT2rqrV1d/NkS9HHzbgrADrnj3q0sUB
gkcqsqO20F1K/gM46CvejFrSJwSUZas4ZICduzLZGcY7e1G4RxkyjcucA16RpWg6c1w13qzq
lhs2uIslxuOAU45x1PbFReKPh5qFlrNrIvktpczr9lkgy0flnGCc9Dg8j611U61SCvuclTCR
lqtDzdY7aQrsJLE+vFXNiojIh24Ix3/z0rSs/BmqXwV7C0muSyBh5Ck4wBnJ7Vdv/BXibTrd
XvYxFDESf3rgAY966KWKjZtxt8jlqYOp01OcmldYsykOVOMHtVH7XJE4eKRlJ64OKlnkkWaU
kq45BKLvGfxqjkkYZW9uKVWt7TZkwpOG5NJc7j88a59QMUnmIGHJB96rtnGD1qW2tZbkO0Sg
qgySTXM2bJX2JTMCMbxULyKDx/hXqnwn8A2PiRpvt1tcSxtEHidZAu1s4OR3/wDrGvS7H4M+
F7BpW1WWS4h25Ys2zy++OP501FtXRXJ3Pl7eD1Bp6QyTAmOKRgOu0ZxX1r4e+Eng1ZbXULe2
8wW8hMkNwxZZF56564yMY44rp9Wt/D/hXT5ZraxtY7cIMQxBVVmyeOnTPXHSlL3XqNQuz4rt
9G1K5jMsFjcPGBkuIyRj1qiysGK9SPSvp1tTuZ7+80mC7sraI7gdsZyxYZO3pwAeMfU1574j
8K2FhPDsdZnwZH/dGNQB/eXAIz79anm0ujd4drqeSAFfvZFPDke9a1/b25kCW75JIGWXFUpb
MozrJhGXj61Svy8xzyjrYqvJx1NbXg/UxYXUqvH5hlX5OQNrDnPNZnkIRgvtb/a+7+dP0+wn
ubxY4EYspyxHOB+FDta72CF07Lc7CznVnEqM7PK20gdwe1dEujahcqlxIqR2kYA3O4EaLjjg
D9OTUPhtI7C8knvFTy1UGGOVwqhuxIADEe3FLf8AiBw7MfMuZ26BhiNecfKo/rXO5Xeh3xik
veG3SxpMsej2TyTEgSXcyYAJ/uKen45P0p0/hq5kD3c90HlHy4lJIx7Gl0Q3kt4L28dmsHPk
RyNgIsvXZ9cVvXiLcp+53fK2w7MgMcZ69KunVlSmpx3QpUo1YNS2Zx1tFEFlt5HuFulYLGix
Axn1LMTwPoD+FVrTRYhfi2nmiw43JnBG704rS1qNIot9vayOc4Owk4P1rDLGWZPLVknQ7i7H
5cjmuuvja2KjyWVkclLC0sPLmvqz70+HaGP4f+GUIwV0u1GP+2S0U7wC4k8CeHHXo2m2xH/f
paKlbFvc/Pfw3dSWV6jKf3bnBB7++K9G1iJLzwcd6yCWdlKbSP3mOepOBxk1l+HdKs7nxZZv
byR258tnVJFysmONoGevJNeiJaLPD9luIxAQpBX+E5G7j25PFcbmm+Y0pUGrps808BWltda5
HbX8Ra3jjdtrN0I6Hj0zmvQ5EsJ4njLvc2qjbGUYrG7D6Y3Y/KvN7qyk0nVbtLSJckPhFlK5
VuPmbqR7D8a6PR/EN1GzyanZ7rS2hRYIoj99+PfHTJpxlHZmlpJGhrHh62tvD088Lpb3A2En
DHKlsYPr1z68VhwXi21vJeX8Esx2FEKkglsAcH9a0vFXjq01GzsbK2tJkhEu6RmYKzEAgLxn
HU/pSvZ6g0Y8+1hW1VW2+fLnG7p0HUVzYuKnNKCujehezb3OHsdZkmurye8fczgE7zksc8Ct
DQ5IXae4m/eOrEHLAKPxJHPtVO+0Ww0+9hDXyzv95xGCQvv09/0p+ry6c9tFBp6XM0wwCSoC
fkPzrZWWxl732uh0tnq9iED3jRrCrDDbWkye2SFqDX/FDvHFDoTymNP9Y7x4Vs88Dr/Kl8HR
Ry2j2126QXXmFtr4xIhA4BPpjpU0ekRtrDRWI/ct/DtGBj+QpJtuxpLm5b3H6bdSXEVt9rkZ
k4Chl+8eDwPrUniWcQ3GFtEjiEm51KBScnvjk1a1porfToobWWKG68wM8jkDaFOcD6nB/CsS
9uHuSVutUhlcoQF8tnCg+nHHNVUS+FMVNtasjSS8SQjIjDNtRk/iA44P0PWpNKhh/tBPs+ZJ
IwWfkfh+tV7K+VxLO8iwraQ4jXp87ccfTB68VBewL9kSSCSeGPIywPBYg/KBwTg4Gfr7UKVi
dzqfBniS4s4Z9PSaOJriUvGxGdrAcgjnOf0IrudI1iKGGF2cPGhJMIbcykDv+PNeNaVJCbiO
S4aIokobIHJAbJA7DP0rp472KdmNq8aKg5AbII9DQq01szT2UVpJHoeqSWaEa1p10izbgZY8
dB03Fe/XBNcf4w1iXVdNv5cRwyXm2yhJcEsnDM4x/Cc49efasq+uRcWMyCIsSpXajEEk9uvr
io7yBLa+g0x4Emgit0VblwWTzCPn3YPQnv2IBrSVVy90zUbe8jlvDtxJpGvwmSHeqjy5FXBL
D2+uAfer/iqxtf7Q83T7pPJuQ0wVThlO0Lt/MdPSrOt6Q0Esc1vbXMkgI37MsAQccggk4Poa
CLK9sppbqIPIir/pMPDDjbnHTkjr67s1DuhJX0Y/R5YLy3hluXKrYrJHcsg+bZ5TbDk9SFG3
/gI9aqXmnRTWNpfQv5wjQWdyVdgpK/6uTgdCmF54Ow/WtXwro32m5+zOPLt7qB1mnLbyyk8Z
UdCOwHv+HUXnw/bStKubbSJJbyGWMJscbCjDkEMOOvPbqfWkppl8jtYh0y3urbwzImn6lItx
aD5gTuR0IJG5DlTyCvA6YrnINf0828lpq2hQQm5/dvNpbCJpNqk58tgVJHPpzXX6EkWj2t0u
pXsMokjMTQ2wMh5GOWOFBHsSK5XVX0+zlDWulpI0TFjcXsm+QAdWCjaPyog3b3i6vKvgOl8E
ab4ffQnhj8+9tVmkmC6hEYAhIT5S3+rPKg9RXOa54e1C6uFvtVCQW0pJiW3Tf8hJPBAxk+pP
JrnLvW9S1OBlv7uR7YSM8cZ+VQOgGBxwB+prqtC0+XQ0leTULm0vpE/1cMhAhB5JZQcFx6Hp
3z0r13Tlg6KrSaUnsra27nmxmsTUdKK0RYWO10XT1kgSZ5jB5cfngYhU8spHdjnn0HHrXO+J
YY7P7ObQgxwJ5cyqcIrkkkFfYkjPtXTo+qxuZZ/sOpRuPNK3MAWRjgnGVx1xjpUIvLPz7m71
fQmsmcbt0dykhXPorkE9/fr1ryNZapnfNKOljltI1Y2cEFhI4e12sYpeph3diT/Dnnb2PI7g
673rWV/JEQkeVyPMhScMh6ZLDDDpyCMitdIfBOrQxHTtTsbO6CYkjui0I3Z9WXGfxxVd/D99
PhrPR4tWtUbIe2mWUqQMZCjBI+hxTlB9NQjOxImtWVrYPaQaNbTXjMG+1pAAGXr90jH5flWR
uurlMyaeJGHJYRhAo/AYx71e+03Gl2kf2+3NoA3+r+ysmzPbn+lUfFGoKba0lSESCVSIzu2o
enUDg/nWcpc2hSTir/qU7xLiCWMXFvam1OFcLIzuD9QeOaij0vTleSWO3vnUsHIZto5+mWPN
MstXlt51mtVSGQ87fLEgx/dOc+h+tNfWY72ZluYIh5nyl4mZPzHP8qpLsZuS2ZaudWs7K2CQ
bljd8kRjlgPQtk/pWrpfiWTRpWMmnLcWtxGNlrcNuBGepznBOe/4VmaVZ6NeRRzOb4FXx5bK
gHHowySPfFdDcaV4VtrLl9ceZjuYKIpB7AE4IHfiu6ngsRy+0jF2OeWLpJ8spK50tlFofiaK
O4uvDUi3UPyeXZXmdgxwNob5fpiu18OaTCLaXTLXTtTSxkzIF1FiqocDuw6cdj3rw3S9bh0u
7mGkpqVsJyMqoAaQg8Ek5557Vdude8RXFuIbnVL+GKNt4ae+VHHscJu/CoVaMXrubJXWh7Cl
vBaWcun6ZItv5e5VdEyindz8oNcPq3gqa9u459R8TI14mdsZgO3YeMbN3OefzrzT+2LnSLpJ
bGWeeVs5cPwxJyc7k+b1zVa41e6mu3eXTlN2Du8xpAWHIORxgc46etTKvzbrT1K54/C0bHiL
QI9Lml01RbCaDdKXZcCTIJGPr0xn9a4W8lltg7SRKg27cZ3An2rorU6rq17uttPnuJ5JBGBv
Ll2PUAZGenPpXs+kfBywn023vvHRisordSTaQyFFAPPzsW4Pfjn3p0Yyvzwdrepz1Wp+7a6P
ma+ukaKMRpFkqDkKM9Kd4fn8i6eZ8eXEu8gjPPQH8Ca6TXPCNiNfmSx1eBtMaQiOdEcogzwp
J7gfX8a3dO8D+Qqm2u7eeKddiuOmCwy2G68DHFdPsatfVf18jhU4UXrp+X3h4H1y50Azvpsq
XpRz9nf5wmTyc4/P8639Q8e308aONSkjvOWlcOArOcdFPYAYApkXh7UykKW8tlbyLHtWLO1s
dcFRkHnnvWbf6MkW7zpY473zQCkpymSOzH8MZwMflXNOn7KXJKVvS+h2wn7SPNFXN3SPiH4k
a6t1truO5kTcCDEAjDoC5KjGPY9vrWjY2d3rU011q17DfXcmY1aI/LBnkBccDnrXAateXGlu
o+yGL5R8rpG2f9ofIMg9cirlh4putLhBSLyJJgcoWwCvrg8/rVzw0a6tCpd9mrf5jpYpUJ3q
w+d72/I9c8JvZ6dc/bDp8IuXCwN5jgbV28sT6ZB79wPSuT+JFtoSeIbeJEd0I8ye1R9sO7+F
srznH9PpXmeq6w2qanHK6lSFWNQHOEA9Kct0ftnkyDdEr5AAz24OPwFdkMFN0lFW5kcVTH01
VcrPl/roWbjwvDcX7S2y7bSaQiFI8tgf7bHkfXH5Vn67os2ieWLtoZkyVDqc5wBng9evUVWk
1DUiZI7a5aFFG4hPlB9j61WaGS4QS3d2WkYDAALMPYk4x+tYUlXpStBaoupUoTVy9b2GmTJB
J+98w53bMbR1PTv6dqk06J0mnls0azkCDKxoR5g6HrkZ7/jTLKJYS9tJB5zldytgKQCP/r5H
WtXRdJmnlc2vnF48kq9wVwR/DjHWtJYelJc9V8t/P/gChWqX5aavby/4Jkm1uJrzyZV2gE48
x8hj7n0q9qGnxfZrEWsr3FwykSqE2Kp7Ac81dmuZ5oYzFDqULbjHIsd03ysD/EGJx+HGKsgX
tyoOZWAOF8+bzMD1HyZ/WoeFwzX8S3yv+Rca9dX/AHd/w/MoeVeadZJAtw3J3CIdAazrqfVG
LRybCp+YrKgk/HnOKvzRztc7X8qTPCn5mLH2FWhpNzBcv94SD5SWPGcc46njjtUeww0E5Opz
eVmvxt/Xc09rXm1FQsvVMw4UmRwQfJMn3Ru25IHHyjkZrS0wXFxA0s0izRudoEkQJU/zq8PC
s1/bNLbW09xOr43B8Kp47nj8zWmPCGuSRLEJbe1RVV3BYA7jjOcZyKzliIJ2itPu/r5j+rza
3/U+vfh6CPAHhkNjP9mW2cf9cloqbwRA9r4M0C3kYO8Wn26MwGASI1BNFUtRNW0PkCT4dzta
2rJqdtvgYnzJlkixyTxxwa6S4srg2/ki8tZ5owFSU3KFyccZ6cg1wNo0ttYXH2ppr26SZDtW
bcNpKhlDcjOD6HGa3dVufD1kbCPRPDcstzMArpPeSF2PXjIwPcjHSvPXY7rpapFbWfD2tz6k
nm2JTeACchth6bx69uO/5Vm3o1GwQqmjtNBEwihEjEOxx8zsg5549McCt661GwAleFIkkgAA
RLtsb887Cc7sevTjNFrqt3InzXgEUqne8d0GkjxnBOc5/AdOgpuabsxJdUzj7vSfEOuyxsbA
wxwrlFhj2gH356+5rYuPD3iSeNZ7iC5nYDOElDbjx15HvWnpnivUyZba+Sd3twd5NojqVHQ5
Vk7d889ahuPEphlEyM4hkALAXc0eT14Adwp+p/Om0NOK1vucxbadqEN9MZNNK3COjPGw4VOe
GyT1yK1pdFvzdR3K6YEikPKKpWP2Oecf/Wpz6ppaX7EvryTOu+b94r8g4wTnLY57V0NlrFld
yKItcuIwONs8yxMMf7LqB+RqlGL3dvv/AMiNnon+H6kFqWhilxoenwtnH7vzZCQP+B89/rUq
XWoPp80mn6KsF0Gxtm8zLjjnG7ge+avR6h9neIQw6vdrIcB0SGX8eB8vX1qDUPEmjwyvFKNS
KjgobhY+fXAGcd6uDV9AmrLUwtP03VJpwtzpliqF8SPPKxIb3O7P4Gs46iLNrq0axgXzCEZu
SwUHPXPHI96v6nq+ji1kMFrdyq3zBDdF8H1IHJ7deM1Ppl9aX8cM81pvuAgR41BY5XaFOegJ
UAd+n5qUd+4k1okzn7OW2kab975YGHzHLkbuxyRx+FSXq2MlpCxe9EDlvLPnKFJ6E/d9c13N
1p2lwaVv1DSBbyjKj/Togzv2IABPtnoK56DRNC1S2t/NuJIVjDQpIoJCEc8gkdSSazWu6sW0
1opHKXVvaQlHb7Z5R4VkZZM9PpU6wWw06O8jlu4wjEByFDc47buQf6VuRaDo9pMgbV3l+Ybc
RtGSfXjdgVpweFBfWxngs5rgPziVwARn6Kf0q7X23M0pLRmr4MgS5kju1SO4jRMliOcn0A6f
nXUBUYES2xMUgOVPI5rkLVYdKuLqK2NrZSggM0cLO4Ve20P83fk8VcfxHq+oWDw6HotxeEgB
ppoUgGenCqASPqfXk1pGaSHZrQktYy9xNbs0LSwt5RwMlgcbWYA9ccH/AOvV+70PSTHHJduv
mFCSVVmLkdBhRkfjXMeIZdUj+yXeuarYC4iWRZbNXVQyMB8oCHPT+h9qvQwWhuEfU3muXZA6
TYRPpljgDGCDwT/XPmTVrGkbp6GjawraxyXPh6xMdrDtSS4u1AMchAO0rjIPzdcc1DPJqcsC
XV3ePLMGZtiOzIqqSBgdB2J9jTV1/Sba4b+ynWK8jBKiKUsJM4yNxKoenoc+hqHTpZdT064n
mtlsZnn8kROxjB4BJIxxkHnaB2wBSsraBzNvV3HrHL9lfzliAkcuCScqTz/nrXKeL7jzvKt5
Jre46PwNzxjA4LdOueAKb4u1a6LJa24hS235BiyNxHXPPP8A+qubk3CIrAm6TBIAH616WXYS
Em8RV+CP4s4cZiZJewhuzV0JYGlvLu4t2ubexjDvHG+1sswVT64BIParF74iuTGsmn2NlFCA
Vwqbnx65JOffNLbajNp2nTQW630m+JQAd3yjIPCdD0P5122i/DvXNbggnWxtYraZd8k1z+6k
YnJ+VUORyccj3xXPicTLGV3J/LyRpSoqhS5UzI0bXrBfC8EevaZcS6rdyHbKl6YtyZOCFwAo
yuPcg9uKfdJo89k11L4U1IrGDmcXakKFJ/iIwT+pGK19Y+C+rX1wtx59uJwAsnl3BZVAHAVS
gwAPeqsnhfxV4Pt0idPM0lpllut0QKyIMZXcN20Ecc4qKdJ1Z8g5VVCN2P8ACKaLrhk0208P
3Vw4TzfL8iBvlzgncWTvjpk1W1DQNEju2ltoNR0mRDtzbpznHcB8j2x/hXtXgZPDE0f23w1D
b2d3KA0kUTAMuOCCgOFz3wMHGeeDVjXLTw/BqFxqesSQr9qiETNJKEDBRnC5I5/zmoWFpxm4
2al87X9LkPESaTVmjw0Q3VrMII/F16pOGEN/bSNyO4yjZ4LfnVdJ7Ce4ltL248NTNHhd1y0l
szehRiCBx7L1/Guj8UadY3d0witpLaDcGhfnJ9cE5JHUZHXHvXKX+g5uWuJbd5tzZEqMSAcY
HTlePpXoUcpxM4pya+9nPPNaMdLM1ZvCGg6tCzW2r2Ntdc5MN9BKGyTnPzAnt2zWLc/D3U7Z
mj0y5trwSDABYoT7jdjPX1NQyadaiVi9oC56kgnd+PeojZWMcig6fGAx4YRA811RySfVr8TK
WaU3tFklv4e1XSpRHeafNb/KAokAUdSOCTzRezuir5sM0WSQC6EA8461YutR1KxQQ2l1c2qA
Y2kfKD7qeP0qx4Z13WXmMU2mabMc7i8d0trK4A68thvXpXZiMTisLZuKcfJMwo0MPiNE2pfI
577cqyNAygo+BICWAIz0JHNdJ4i8G29hZ273hksI5uI5DIXhLYztMgUkNgdGX3966q5FzZW9
1c3qK8c0Ia389oma3OQGX7pRj9QO+D6cYPHeuRxXSiay1eynGGhlgTZkHglFxg/TP1rx8bVj
iZ89rM9OhT9hDlk7roLH4etY7W4vb6dpxBCsiBLsMJlC8hXAwXUL93HPHTnG74N+Glx4jLtL
by2liNmNQlkwp9AiY3MencAd+RiuT0T4hro+oGe58N6dKRyBCGgP453A/lXVn4o3XjICyTUL
fw/I3G+WYjj0V8AKP1Pb35IwhbVmvtF0O/v9d8OfDeD+zvDll9t1ZV2MwI3j/ffGEHsOfYda
8j1zVtQ8X31zP4i1KcRRZaK1iLeXG3GBjoT78mrdjaWFoWin1vTroW772EM0jKygjIyqnk+v
atSDTbO9t7rU10b+z7SIbjcG5dwVzxhCMknjA7mohCvXbSVkuwOrTppOo9zB/sSNQmZAZful
oxsKjg49PTORTr25ke5lhti6ysAsSQAgjkDPH8q3VkgMONyoWcb/ADCPvH+DjPPXPvxmsvVr
pNP16J7EW63EcLReZGXwWJxg/N0+h5yc111VCjDljL3n95hTTqz55RtFbeZZh1Wa2uFg1aLY
SB88C7lU46Njofbnr9asavFLe6crzRTbmAQRtGHPJ6HaCRz+VQ+GvEUl9qiWyNb293nas6Qt
tVV5yFJIBHqTznFdVcz/ANnWHyS2kgHWR2YM59ucd6X16rOHLK0l57lxy+jCXNFuL8jh9H8M
3F7btHo97O1y+WEE+DHgdchsg9cVzmu2DXeFitYrbUrLctxbIPlkXP8ArE/qvautk1a4sbmX
V9KjZU3hZmiQsqHpuGRg8dhn6dapanPqU8c8VlZlGc+akwwCDknOSR19vTpgmuGDlCV4nROM
akXF7Hmyl4nJwRMePfB/+tVxXMsbdpVIIYtzXQXWi3U4a6azkguPuTIF2q55+dfY+nb6U7Rf
DSm4WS+jkWL/AJ5KRmTrnnPH1/KvoKOJg6XtJ2v26ngVcLUVX2cE7d+hj2Wnaj5EkwsLl1fG
yVUO09+vTGDmm2+iTyTIJcLGWBYYJPXkcDOe1eu6frd/p9wttpumWn2GKJUSJXY9B1zjrgY/
GsO61HS7vULp72O4W4klPmR79oU5yOwOOntXHiMbU5Uov+vU78PgKXNeR5prdiYLmWSzRhbS
PhN5y6c4wfTpU/hrULizupLSLzH3PjZjPfnuP5Vt+KzAlpdRQWACStvDbyShGBu98kMMdq5P
SGvH1G3k0qJ/tUTBlKc7fc54H41zxm6lPlk9iqkPZVk49T1HQ4V8oQnTLkzbi0jCJtjEnsfy
rS1CzWGKWFB5UuN2WUAdfQkHGK5067qCxSJNdyXl4FxKIZNyA8HkgAD04z9ap3b3z+Gbie+Y
2jAExLnbuPXI/iPp6e9cqvax6DklsaFtEl3NBbxScxyeasw+ReAQTnvxnj2rXaGC1hie3jlu
W4CJNIioB/eKjcfYDrx+Fc2fE1v/AGJaW1paBpo12faJFB2gjJ2AYxye+epqgLq5kRLvajmY
sF3DPIySM9iCScHtjHSspJvoVePfU7xNXls5Io5oHTeucLGcA9fTjPHBFZ+uao7GWOKXYN4U
lIC5JAPAZj0+g9K5eB7yOJWinYABd7KzKd44HBPcAfr0qfT9VeDzDPcxxgRfuxJISpcAZypz
nlc5x1JojJx0iTKCnu7H2b4EDr4I8PCXPmDTrcNkYOfKXORRTfAEwuPAnhyZTlZNNtnB+sSm
iu9bHI9z4403VdLaxvkmhnJmZCFbazDtwF2jsOTTbHVtKjW5tbq4vYZHXariMK65xhQRuGOx
6Vi22oz22n3EGniKMT8O/Viv930x17VnOz8FxiUHO4cV2Sy6pGalFWj56/195xLHQcLSd5eW
n9fcaMEV48arveS25aNtyk4HIxj6j+daYEw02IJLIb8yEyuz8CMcbRkjryfwz3rnYnltrhTE
ryu0YWPnPHGc/guPxrci0e8kgEkkjL8qSbmUkEEHDduDk8964cVUm7U5WstrHfhYQjecb3fc
0oNNutWju43gcmzAwz/JuGCSOfTg/n26V73TXn06Rbx7WIkFYUlvF6DOWUD+EYPI9MVz/wA9
xK0RmFxOXEcUcUWfMOMYwD7/AKV2M+hajPY3N9qWlhLgKEKNw00XPOBnDA4yAcEe4+bj91dD
s1mYen6PDqrStLqkMdy5LsGdyWUZyxAQ4ycHO78KtWXh+za52tcT3iJksttbYU/RpHGfyqhD
Ov2YSQo0UbEJL5R27wASMkdB9Opx+Mv2iAIgkAkQFQfMX75I56Y4A6AYHQmnddiFHTc2tP8A
7J0+4kWC3vrRmQh/9PEO70GI/wAe9Ur/AMTzy3RgguPMhTqlxuvFf/v7u5+7yMVZ01LEKkcU
VqJi2QiwmRzjrjkDp3rRsrCT7UY4/s8CoT/x9zpCFPXG1MjjOefpVJtg422K9t4ikmthDqmi
JbSINhjsoRbcDoeQePb5RUGoaNNqMSzQXk1tbySgOt5bKjA+uQCrkepI4q/dvpUKStL4nWUo
Nzx6dak7R0x5jdz0AA/QE1X1LxTY3EP+jaCLoIAC15MZcccDZ90/r+OaWu9wutmQ3umyQXME
NxBOQu0ptyskzDkbsDZwADgDsTnvVm10bybS6S4tZJ7b/WmOVXjG9T8p6ZxtLdKh1nxFrbi1
g0iWHTpF+Z1igSNcf3SMdF/XJ7dVMkd95E+tXUIuo2yHjkYJnH91sgngfdA6DqKHbqNX6FnS
JYdOt5GutZtNOKMEYxWjSzPgDJBI6E9MjPFS32safPbMqWuta0rYYvc3BhhYcHICYOOR24/S
sW/+x3M6w2kqIUwDJFCxHPJ649u3OTzwKrTNqFuhht57iSAlh5bDYZMgg5UHHTpzQ30QWfU3
W1bVLaxCpcaHpFq2CpMYnmAPb+JvUc4zg1PdeM4lt/sEz32rXW4B3djGMn/ZBPryOvFc+mna
sIN1hosF3C8StJPKjOgfbwevBGSAenerTT3llc3Mk3iODTYGkLJHar5j8nIGI1IzjsWFVFSe
ltSJSS6mjbWV1e6Fdtp+gajpxmRl88W0ah89iz4PPqDSy3IWdLJoYwspMYjlkVv3mOFwpJGQ
CPrisI3g1ieQWa6tq8o/jvZ/LRiOwX5j36BhSNp/i2KNmisItGg7SAJb+2RJIcn65rZ4dy3d
mjJYnkXuq/oWrfwnbmIT3F5IsLjDiNQqMAegMhHTitm7S10DR51jGpXtssbKsSI6qmRj7+0Y
HGOD69awDZWVzKLvWr2wEkgWOdzcSSCOT+8hRXHI5weBz+DGt9LgLwT+I9XuYF4aKG1+RiDw
fmkAIxjBxzV4fCutLlWv9eRNSv7OPMkl/XmZD3D3UyR2sUojdgsNszmUqcYCjP8ATFbvhOO6
t7l4LsJpsjZdjcIVV1U/MpJBYEegHrzXZfCfwLba/eR65HbXUumwSMsaTyoPPYcH5QOAOf4j
XeeMPCtha6nHPa26LK4x9mntzJEMdCCO2ccZH4VOZZjRpNUKStGOjfmaYHBzqt1Ju8nqjynw
fCbDxhBea7cNc6LMGDXFo4lWJsjaxA3fTB5GelfRanTYPJSDWwqopBXEZAHrwvGPU8V8+6zq
kVrqN7bMbG0msiE2tGwjMrDIALuy+ucgdOvORLp/jC8s7J7TWdPhjTYTEIX8uGTd/FgAq3rk
ZB9Kwg4RfN1KnT5j6P09ra+thPa3wniP8SlT/Sn6lc2Gl6bPd6ndRwWcKlpJJcBQP656Y718
9yeKruJLe60DULG0YjYYHj8jzeucNnZ15yQvPY1j60niHVpImu9U1WNWy5ilZmZiP7uwgOvu
v4gVsqySukZewd9ztbC28K+INF1mfRdPutP1DLmFrgmLDEts2nONp4JA6D3q1F4c0q+1eXUt
UmS/tLe2t0eSBx5YmRSsoc4yAAqngjqRR4a8T+CPDejPJaROt+QquJXMkkr4+8GJIHOfT6Vn
3fja4t/CFjDAYzqMsc7XweAjcXJ+Zc4HJJx1GOo4FP63VT5ufUz+rwfu8uhxtrNqC392NNuD
BYvM7RRfKY2Td8oZGBDcY6iuw0nT57uISXESxSMPlkgO1WOepU5B/AqK5N9R8nTla300xXZx
hnZmwfopAwazPEvim4CpaxOYZiNrJ5x2ICfQ/wBf0rmpZjinPmc9ex0zwOG5eXlOt1CLTrm5
msvt1pcyJlWi8wKyEfU4/AFq8x8RRahb6jJCI2lhxwQu7jtz2NWtHBaBkGuPaSuQTC6Msbn0
3Jk8+pArpbLwtq8Uq6lDc/atNlXi6t7tbmJH64YAkpxjkgV6c8dVrxUWte6PPhgoUm3F6dme
ex6jJbqFxJleCj5w34Hoa3NMuklkSaDhgDtQ4LqSMEDPsanvNeuEuJbfUbR41U4WWOQ/P77H
3A/mBUtveWl8y+VfSlWb545Io0bGD0IXHHue1b0MfUpJwm1KPZ/8EznhY1JKUfdfdEUulQyS
i5N9fOx5ZJGDA/j179Kfp/hW3e/tRMZYEeTZEicO5PJLE8Beh79K6SMWN2kA+2G0jZQRKmZh
k4xgblwc7uMnoPoL9wnhnR1l36vrN5MwH7uzQpnr1bzHA9elKviPa02qVPlv1NKNBU53qz5r
dDhdf8K6tYX81slst1GDlHtQxDKemSuVB9utZ0XhS6Nzbi7sLtEeQIwEQ479eK67V7dNchSL
S7S5sF3ZLXt/JNNOCeygBR19O2M1zX2TS4UwHe4lU4kSSMqEx9Oua5qND2lry1/rfb8zac1G
7tp/XqdTZ6TZ6eBLZQ30U3y/uzJAgI7kBs+nP860LjWrqONI47kXMYIlEUt1Ai7snBbbgkA8
+lcC1nZvaRzJG0e9iAvl5yM9vf29uahaIlAkVsyRP8vyrnf9T3+ldsYKp+6p1Eu/Rf8ABOVt
QftJxu+nX/hjf1KaXU7ZTqepaHI8TbUPnKqRA8lQUHPQ8fU/WWxGh8BNVSSXABCOHUD5SAoO
0DkHt3rDm8Iai1rHPFpd1HnkPJAY16+p4Ix/WktNMltJZBMkRjnUrKsLBiODg8fX1rzsTh3R
nyr3vNHbQre0jd6HSXXieztJXSyt9Pe6B25uXhDdechQec+4rMuPE93MWAvNPibJASBIhtPr
liT+GP8A63LJaSF1W5iHpvJXp7j2pYNOIcm3WTzs52xDG3HvWHLN6WNPaxWp2cOvKJoRf3pl
GB5rOxi+mCmBx7j8apajrmhNqMmHWSzJyYpcyHeO4JzlfbNTaXY6pOYUV9QmGQZAjuQq+gAX
P5EVrW/hTxI141zaxamluH+RPPbOPTG7IHTrWiw1V62ZLxdK9m0cxFZwx3FvJL+4ti/mJLtR
WKHJwG3Anr2Hp7VYt/EKpq8pCx/YdrLEygl+nHOAe3pW1rVhc6Jaodb07UEt5mO77Vlgx9VJ
JwcdvT865jVdJbT9LW4s5BdadKdyTYHykdif6Go5JweqHKcZLR6Fq5ns71Z7K1zNcMRIJQoC
hvRQAOc4Hvmor99e0aaG41Swuf7KeTCLfRgt6/KxGf6Vl6S9vdq8Egm+4NvkkDJzk5yeQP8A
JrR+36fawMtukDzxtuVnBIz2LHByfbgDt61VpyWpClFXexvpNDPb3NzLBElvcAlFkQLJgk8g
fQ9fWuK1qY2ExtbRoYbaUcrEx3HnHzt36dOlb0Nzp0s1ubi9MqQrvkJRt08hGdo44UE+vQZ6
nFQayulx2rK9pKjuv+uEbnnvjcT3/wAinGnPfT70E5Ra0f4Mz/Dmqw2MhVjsEnG7ytxjPsTy
PfHpWzq99FFbyCKb7UjjIZwdxz1GD/WuYt7bTPP3z3s6g9jCVP171vWN9o8M0aI0sxQ8KVLE
k/Rfarlg5T95SX/gSIp4xQXJKP4Mi0WOWURKbS2kVQVIZSpA7cgjP41uQyWmlRyb7bzVwN0C
oWMjEEAn179f/wBcc+p6VcJM62F2ehYrN5ePTkjA6HjNZlnewxyeYNMlkjJYASXwOCcekZP5
muSVGV9ZI39tZe5G5pm4XUII1Nrf2kWQoVJ440U9ORg5HPT2+tLfw+H7ZrGPUIbx50hYlLeR
GCJk4LAjgnnIJzxnjvTkS8MMJtYpILFZPOlR5t4K5BwAVU+vrUpit1EsqW3mXDnzDLJkLyOu
c5PbtUJOMtdSk5SWp9neADG3gTw2bcOITptsUDgBgvlLjOOM49KKPAHHgTw2MKP+JbbcJ0/1
S9Paiu85z4jn0+7MrGXT0D7gM2p2buPTBHeqzGGNiJ/PhAOCZoSAD9Rn+ldLDa+QZZNI1SaU
BeFLM2M9yrc/jiqtrZy3Frd/bhBNKz4AKBQxXoMjBGR0PoMGsMPmdeg3GMtP67mtTA0cQ7Na
/wBdjPs4RuRrW6FxtO5YonYFvrtII7dRW5ZfZrqOSDyLiG9c5Ec0m5D69RnB9B+VZs+j2JtF
lku7a128+QJlZ4mHcZ2kVZhv5NSk/eeMY7U7cKDvTPsMKB+VddV0cTHnulL5r8rp/gYU1Vw8
+W2nqn+dmjvvC5s/CTPdXaZmYFEjWMIpHHPoOh5wOMVZ1jxJpOoor3N3bW8qf6tkc/J9Rjmv
OZPBOmxK11ca41yJlIEv2KWRc56hjgHpjr3qOHSfDFrIN+q3MzLGdyx2KnzPwLcY/wAmuT6t
K2mqOpYnX3kkzWtr3T76WSHUHtLe15cPBdxQq757ocnqnY/hzWaz2VzdtGo037K5wzC9Msi8
Y4Zugx3xV3QbXQllf7NJrCryWPmRW4ZQD2LNmszU4tAiu0+x297ISr7vNuFII64GFBB9+aiU
XDdFxfMrpl6PTnmmSSI2kaqdpVLiJsgk5JO7qNxPA7VJFoYuI1kuZbdSAWlgiuIweepzuxkD
OfXr2qHT9Zs7Ig2WhWmQcbpJ5Hb25HY8flTbnxMblgjaVpTib90RMszfIOSM+Z6AcDHpin7S
PxWJ5Glytl6HRNJTTrUWsSzSh/MPm3EQjZv7zE8kdcD0PuSdTUdLiXSMQanoiXIBZoYLlVGC
RwTu4x3yMda5a/8AFFzYTbNIhs4rORVXbEgaNueQQ2T1qQ61qd48M3n25tFjIaKKFImG7pt2
qDwwB68cetSpqWrWo7cvupliSzeLS2mm1CxmAfAHmevRVCqR+f8AIcVhbxk/PqMuw8oI7deV
JIByzAHkHt2P0rNF7dvDEt/dytHCztFEHdl6HsOM5Oc1ThNkhWKGKSaeUD5ZsoWwCOAePXjP
epsn0D2j7nTQ2umW7oIZHuGkkRlaa5BBJdBkooGBhs8sentR/aMt9st7eWERtIWCwWgZlcAk
HcTnBwSQOgI69DQs762ile1miaNMBVmCfNFxjkdsflj86sXV1LGJfs1wizIdgC7og/P3g2Pb
B59Oo6aaIhtsu3GqqxUXEN/dOCrPvk+/yACvdeAW69AOnFV768WN0kfR7e5eeXILRO5j4XgB
mC9x1B6Go0ee8t3+1SGSJCFWbaMp7OwAz7MPxHXGej3UF2DjOOA5CnAAI7g9sj8al1eR3NI0
nPQ6CxvL+CCeJs26PIVK2ypEM46jbg54HHQfU5rC12xneFJxZu84OHdOQFHQY6k/5z6X4boR
2s0ks8ryog2BRjfzjaT7At+Hf5RRHqV61q16trIFDIFhRS5XoQzY/l6jvShX5ZKa1KnQ5ouD
OesPNNzLaz2rpFIgSY+WQUHIEnsQT+Iz0pstuRObR9yMvyvgjcAOOM1778PvFWk6f4Hvr/WR
LLrM8kiy2skQErLkiNFyOV27eemSc15rot7GoaX+wtKvL5ywmnuFeTytgAAABHG0g5xkkn2r
0qePVGEuRWlJfccH1RzkubVI9j+CGpadH4MsrISrBcWqmGRC20kg/e988HPvXV+KbyMWrhLx
AzoducHnsa+d18QanFITpVvZTIcjZYaW7cDA/j6fl26Un9t+M5FeS306MQB8OstnGhX3JIH5
V4NTBOrdX09P+CenCqoNSsZ/ji8tZdUeSO6WaR5XkkMUOfMfOwEHuMKMYz3rG0q6mYyQhmeA
/MY7slkwemFHA/Dmuws73XNVKC5j0aBiMMshihIBB43FDz7fjVm08OSixM0+s6PbrIB88ytJ
Jg88kBVz2/CupQaSSJaTvJs5uOK0N5ZmTy7a3LqJljAKYBGSMjI/HP1PSuz16TS74xzaddNF
tG4+Q2VfA7qflPAxzWYIPD91dJapJpUlzE3737Oi4b6YP44/TvW3No8K2W62gWSDABwxypAx
yM+ldn9j4mtapTkreu/4fmeZLOMNRk6dRO/pt+P5HJ3moCyu7WJZZLnz1DFoT5U65PQkDBOB
nDAfXFZ2p2Qu9Ngj0q5/dRSlnEgYOZM8kn24A7ehNdatlbhWCxINxyxI5b6morq0itLCR5HE
FtuydxCrntXq0skjFXqy9f8Ah/8AgHn1c85ny04+n/Df8E46F9RN0AttPLGrAlPOIVRntk4/
So9Z0fWbgB7tbS0iRvMTfcRNkZ7ndgDnuOp/LYN3aTIpiIMTAFXKEAjrkVo2ep2tnaSjdpys
5Hz3cY25z1ZtpNY4nI40U61J3SRvhc3dZqlVVm/u/wAzjtRSG0voLe3eEMMMzGbJ4x0ABz07
Ve0zTZhcPJYT85EcigOjMNvZcAkDB5HOfSt3WPEF+sX+jeItOUhQSsBjCAnjjjJ/n+tcxqmp
+ILeNJTqiXtv5e4+TOGUKcZyAeOcfp6V5lJwhLmPSrRlKPKjWe11JLqNLK+ZVlUFlcFs5zn7
oJzkH8CKsHTdUDkfYrd3AJ3fvEGB3+am2OrprmkQTTHdcoTDKVIDncMq5xznKhfqaqWOnaiV
dUS4UR5VpgRluM4JwT/+vvXZWfL78HdM5aCU/cktTdfT9TtrlUuY7R4BneFu4gWAGcDeM+lT
XN0zXH9naXpUCzy/KsL3quMAbmcbR0AGc5Hf6VyV3Z3tpDIZLe/yASd6MNwzwQGA9Otes+D/
AIZ2sj2GuNcXFxKYElhwDHhmGTnnkEHocd81j7WU3a5s4KmtifTdBlsdIj+0QzxXcbo0kqoo
Lkn5trcEKAcDscH3NeZ67olvp3iCZrq/mltbiV5Mxw9FyO44PUjsBivffEG+fQfMs7gfadnM
BYfvGBGVyO+RjuD3r5g1W+1rT/Gd/cTRLbXasVltJVDJtOD0HTPByPWrnVtT8zOC5peR21rr
GgQXDzWnhmO9mQf6/VLppY1x0HloiLgnA5zViT4leK7mNrXTtPsNKhDmMjTLXZj/AIFngfjX
F6drun3tzLFcD+z5iPLADbVf05xxzg5/QVLetfW17EYGkguVPzoCQsq9s4I/P61hGa9DZxvt
qTXUOt69O8+qfb9ynDZBIx9cfX/OKzofJtZzFcWi/K3DSh24z7MP5GtCbXdRtpXjnluYMfMF
E8gwOvc05/GF7PCtnPq179nkOzYZZGVQeD1Hv2rop+zk7ua+a/4DMqkJRVlB/f8A8FDEvrdb
MTWWm6blMiYmJi6EA4Iy3Q4/WrulXvjHVrbzdIsDJa7wglZAItw9C3XHt0qDRor54/tVxaPP
pbIYJIyQXKZ+9wASoyT9M16Jp1xHc2MdlHmGKOPy9oBRSgXg+w+b881lPFypNxg7+n/DIung
oVUnNW9f+HZ5vq2s+P7KNTOjwq2P3nkRlTnoQcHj69OM1C/ibULNEF3rtzcyt83+hzRkN7Da
2R36gdq9Iew0+y0eXTPPRrLYVdXnDlQRz83bv9K8tTTNPhmVrdJ5lKERtG4PJ7hRz7YNXCeJ
xN1BvTzIlhsNhrSlFa+X/AHSeKZ7hRHeSzTqSArXcjzkDjgBmI7D9adbT3GpR3Frsih0/Cyy
+VlVwDkBgRyT2wfwqpJoYaaIyPJAuQAXAD49dozyBxj9PW3qE8kVh5NvazxQxvvUOpVQB7Y6
5wSSevYY55lSqyvZNnT7SnHRtIfp+lWt7YtLpzrbw8tKX+9Go9QRnbx15+lR2EdvdzK9hFbG
9h+bAiykoAOWQcfNyPl9ecZp9pLcoizLcXcdwiCRkRs7g3PKc+h4rRXRyXimLmGVCXYQ7VO4
ZOyMdAx7kZCg+vByd29DRJJXaF8N39jcW2y4s4rRbSNVZ1UNsTP3gvHrk9TnrxVjWNF0iRAJ
NdluWTJ+Sxl2kehZRtz9PWshEj1CzvbyzjK6gJgt3buSMKerKOu0cE5rDma4e+YSkTBh+7ZH
P3uTweOpP51fPdWauTtqS6hp8SwzQxOjAAlH3Yx+YB9uaittB1FbZGgt5LVJkGHdtpcY5Geu
Oa1dOs4Nfv7KK9EotJFw37za6sCPvuwJIOccZ616B4l8KRSaZbLo7SQ/Z22qHYsr8jgj2x1/
+savCxcLu+jM8Vy1Umlqtuh5rZWsNjDsvL12n4Ajt493HXlm4/nViPVVj8qK3tbe0Rc4mdck
MSOvoD6+wrWm8M30+nwCaOxtVgaQSzDOX5AwTioYzDpckdpJLbTBGEhAUsuwKc7CQBz0zjuO
a3xVGEHenK6MMLUnLSpHl7FaaweWQyz3UNwVkIDBQ7DP+yTnntx09Kh1C6js5ljuHPkygMrD
gxt7EDpj0q280OqXKLZQXDhFDCHYAJJTwMIo4A6kkngYz0qQ+HIIoUbXrqNJHJ3QxsHkb2x9
0EnuTn2NcDjqd91bQ+xfh+c+A/DZBDZ0225ByD+6XvRS+AFiTwJ4cW3R0gGm2wjVzllXylwC
e5xRXatjje58n+TpXkrHdajCJCfl84NFj3Vjj6fnVO41ALIkEhS7t3O3z1XYwx0O7GG6fXp7
1mW2ufZQ8dxbB7V+EbJCdOQMfdP861LV4LpCqWjrEmWikhlzuzkkHLqN2fzxwa8yFKO2x2r9
27xKy6Z9rhVbW6Dr5WEhxsZWA55Y5yCccf0rlk068NzJCRGXRiGaSMs6k89O55HWu6uIUe7h
uIgiTRApJEcEgEcHaCwzn/aPQmq+m+I7y0uLhdVht4U3bYfLQeY+OeEBJ6d8YNdNFwpzvJXM
a8XVW9inp+kX1lcB7aG7Mob5WhVog59guM+vfrVh0u1vpI7rTw1xj51e3KSL7kgA/wDfWRV+
DxpDeIIIb2e2UvkC5g3Ln2I6D2zS3EOpagRJc3f9oxqDtjt3CYz1yPTpXqQzGnTpteyV+lv8
9zieCc5rlm7ddvyMWJbGeGWWa2JbcMHj3xyME9PQ9RVe4tbCRleNHEjbkJaQgcjqN2CT+dac
xW2U40+7YIACrbUHHsM/zFa09oR4OOoTQW1hhkaL5y7tkjGSB7n6fnjhr4+tFfvIJRk7L+tz
pp4Oi2uSWsd/62OFvtNktjBLa3Fw00ZXKsuWKluDwen4VJdtCb2VYYg1m+ZtrEkI5XBI6Hry
B9KshYLeP7eJ1LyZcgklwfoOOo/lVeXWXKQtbLGhA6gDBGTxtOR/ntikrVHokn/Xcck6e70I
nktEWIsqpCrAhGO0buDkMevzZOBjH51f0mJr24eOKRQoBYPbupXPUjAJwAO5PJYdKlj8USyb
jJZaZ5uwkhrb5m4GMFSD3Oef0rHj1OKW+lnltktTKyhfs8jBMd85JBHU4461ky1ZHTXKTXum
rHZ3K+YEIaJ3DAc9l9OnPNYmqad5Cojws0vAI2AkduBjj8cDitTTtbFu22wt2dGG1nKBHYf7
LZ7YHocHmquqWVxcu1xZ3iyRozK6EDERwTy4zk9Opye1S9TRNdTMuLKWC33IpZ2AiBZA4GSW
weSB0/8Ar1F9lvJEMpZCykYImA/ADPXHpWwtjq0WlBoZCLbazOqyAZ+YYJU9SfTrjBqK80LU
lit5o0urhlCkiFkk27+nKsTnkYyMmglpdiqhuLgiOfVFjiJwpL4GDn7xAz0qxNZRi+MLXVvN
HKoRZfJZwpx/e9fx/I1DFpl3HbRrc71iVmhztIIGMfjgn+eaqmCLS7y2lDiVFcK742+aD6fh
U36jtY6620bStOsH1lNXuryygdo5IPse1d2Pl4d84PPPt0PbMTXb3UbiazkVUdYy8YiQRknG
7GB/sg9e4xXWyaZZaoZ73SYbuHT2QgwSy5Hmbjv3L1+6Tjt8p9a4+y0i4s7q2M1xCs8c5hDi
RQTEPmV/YgjPPWnKk079PIqNSW2xBZ3jboyf3ZVth9T2JJ+vNbOl6jq0CXNtZ7re7kdQ0vlq
xBUYCnPAAx/LHWrUi6HMS1tLN58yiQrD8qZwcoMjPIGOcjofesqHXLuG8ZIoI0d41QufnYDD
IOehwcc1HJyvVmnO2jon12S20WdvEutaw17ORu8hgqqwJ/1WAADjAOfXtXJy6z5crxWcc12j
jaJbu8LnkDIAGMcE/metb+k6PZalCGuGWeV23FJz84z7nrVLxJp19pE7GDy4LPIUeWq7j1zk
4AA6d60U76tmc4yWyIEXUZo5vsUS2oC4BiiSMb/Tdkkj3z/hV200y7WRLvVZbMxKBG5ljecD
HYnPDc56jrUNq1vBYKtz57vhvMuHcqysCeAM9OMnGOort9QXQNe8B6dcz287NbybTEs/mys4
ADEl3BEf0AP6GtMLH6xUcOi8zHEVPYw5nucyRZyal/Z0egWN7ArB3hmV7YxMc8ZHzduM56Vv
vq9vpYeO38PzRxqcZt9VklOPZZE5/CkS+8O2t7PbFp4mt0MQkUoqA4GQrP15yM7TWX4tvtAt
n87ToVlaRG+ZZV3buQMEjOPw/wAa9aGH9k3ySt8+h506yqxXPFP5XHnxNYRXYe8t7iO2ddwa
IK+TjOD8wwfqBWJqd/oXiKeIvrGq4RsqktmCiH12q2OmPc+9cxFqDT37TSQRPEVCvGQdoHrn
rnnqPSr9hoMN7qMM2mi4ntpMApGB5sTHGd+eAADnd0rhr42tV92UrpfI6MPg6NN80IJMvW1t
bWqJBFfi7jI3QymIxblPbaSent2IqWdIWt/Lkt0Y5yW3HnHtnH6VY1u3t9LtYbRfJkxFsWYY
d4mIPueh6e3as+0nDQrHMR56ryR0btkf4dq9zKsaq0fq1Xdbea7HlZngnQn7ens9/JlaXQlu
1Nz/AGjYxMw+W3LOrEk4PQY/Wuf1jTZNNUyLKrqrbTzyPTqBnv2ru9CmsLW+/wCJvateaXL/
AK2JCVbI6EHI/nWB8RtctvEXiC7eGzFjbh8QBUCjaBgBgO/Xua8bMMFLC1Gre70/ruephMXD
FU1b4uv9djkrO5ktp1kt5TGTgk9sggjgdsgGu11S7mZLe+sJ5Nu0LthZhnIAHTHNcfbWJmdZ
JX8iAttkcqSB6ketXYL9IHFraGQwc7mZiC/09BWNKrywlTkrp/mOdO84zTtZnongzXrm2BGr
S3mrQQhf9FE5xGCCOSx2knOQMdhg17NNrSw+Dr7VLaeT7Mtt5z2yusdwqryeQWAOK+b9MhWW
dpbGV7V8KWCuVDsOzdQf0q7e32oK8qROjxjKtHIpOD0PzA1lCtKKt0OupRU9T6LtrZtM060n
FhBFCyqzJbbpWiZjljn+IZOSRj1wAK80+IGhSWWryatHplnfWVwQzXTBpGY9AHbcNoHAHTpi
uY0z4g+I9NtUtP3sUMaERiEB1Udjzzxj1qfwt4xm0MsIZo7mK4O2ayufkSTgKcg52nA98989
aJVY2sTTozi7mbcXOnrHJ5vhrT5GQEgbpM5z0HzGvULvwLqVhoNvq0VtA92i/aJbTBkC9yo6
8f547Z2p+GtL8UWZvvCrtFdgrK+nvJtUlSGAA9Mj6V3V98Q47GytpFRYpTtSeK4bY0RHVSOp
P/664cVUlTs1t5HXSj7R2jv56HKWej+HvHumtcG2t4tXgjzLBJEMqwyASONy/wAunFePXHix
tNneO+0/SZby3ZoQIbNcqVJGd5OR+Vex/FHXtAltYPEOl3Rj1MJ8otT87jHG4fnXlVj4b0a/
1CS/1XVXG4ed5UMauSzHJDFScHnv/hWuCtKTs9GZ4jmSXcpQ+MfEGoxyCa+eygwTGttbLGM+
gYLkYq/Nd6lq2iKYr6/mvrBhHKgmYNPG/RsZ6jGPzqpdaasFnJJfxyspYFYUPl9c7eT0HGO5
5Ge1a+lWmo2FvHNLZwxWjDKW0e0s64Iy2eSOeuR3rol3Iim9CqukKkEd3c7oNpw8IfefxY5H
4f8A16Li6UyQW1pbw2nkrhpdgDqg/uscAMeefxqPXIbmOdJFukexUZt0TIIHOAAP4gePxqvJ
dokqoGM84PzNK2d7nqRnOQuMD6U1JNaBZp6iy6bqN1AustC8a5xCrjAYd1BPL5HU+p69Kcbv
bbm7t57mW1baRDuIZM9N307HvxW34k1a+126tknuIUsIV3yMi4H+77E+n8qwDpuoWeoTagzw
NbFAj26k4aL0B45H+NSqsldQk0uvQqVKOknG4lha31rLEX3PI80vmSdF8sRFE2nr1Zz+Arpb
jS4tR1Jbi5sDdIoUrLvaFlYqCxQgjHzZ45HWpPCthapC1zHcS3azYaNpWLYA4AwejAcGuglk
OOK97BZVGrTVSpK6fRHzeY5zOhUdGlDVdWYl7aTPcxz21slvLbkeW+8EyAY+V+g9QePeuU8V
W82myI1lBtspju8vygTAx6jcOTz0P4V3hYmqt9AtxayxOAQ6leRmumrk1Fxfs7pnPh88ruS9
rZo8yXxALV8maQzAfLudxt6cD0wQPyru9D+IVoLaCG8eJI4hnIJO5goA3E84yc/QYrGm0a0s
0jWeK6maT7roRhzz7Ejtxg96s2PhE6nZCa106aMIfmnkWNVHbBLFRXzUJ8j1PqJRlNaamp4k
8faG+hyx6cWkuTM7AGPKkFyeT6EAAjjg1zA1jQ7q2QQWV3dXrys4t2YIiE/3mH3gOx9PSn6l
4Q0uyRpLzVbKaRflEdmGlLH/AGmX5R+dUtIt9N04fa7W3nlkjOG84jaCc44Axjg8E0ObkLkc
XqbMOs/aYUsWdrG2AKGG0+XnknqeR1zkk559qoalPa3U0RieVgqbCrQkhuMdht7djWzZarIk
ZmgWzhZTnPkBjz0JLbiO/AGOmapLfXM3iCxa+nmlC3GCY3BVA3APy8bc4PYcisb6mziz7B8A
qF8CeHFX7o022A+nlLRUvgqNovBugxvnclhApyMciNaK7lscT3PiS008Xgke+uo4rJR83zAl
z6Aev4VG07Wlzs0yB00/aSqyYdm45IJz+VMXyn3eTe5DDhSjDJH1FacE1lNatFfRW6hWHHml
SB0yARg/zNec2ludkbvqR2F5Da3AuYrtY4JeHAkyhOehDfdPfmqT28MQuXjswsTAr5kblnuD
nIwecKc5Pr3rdt/D7wIZdKkW4t5MHajxqW9ycgnHbnFR6tpl+mnfaZjI/IDrGcuyf3cg468F
vSqjdq6E10OUjmltJFKJ5flg4hlTOePp7+orrtEuLwyH7FLCzgFljMZKyjsVAGV+oIPFZKBw
twWhaOYA7Z96rGDj7uGHQHjOelXYtI1KeOc2bebJCCJQuCIj17euT781dXFVHT5HPTzIpYem
p86jqdlKLqGwS4uIbhEJCuTmaMEHjkfMB06g81QvbWRrx7mfzniCEFlKum3uCq47cdBVWwtn
NjbSQ3OqRW0cZ8xI7sHnjoNoxz6+3pTF0y+W9BTU57co2YDIobJzwCenX8K8/wBuk/3n5HX7
Nte6XLHSdFudMuIlktvtDdZTlmBPfbkYqzo/hTRrLRmGoLBM43SPOX28npt78dfrXODTdRe5
M989greYCTImNxHzdF7fT1NSyajew60bSSG1kt5U6QSGSMdc4J5HXODn2Fav958Mnb1/pkJK
L1irnKJppZmUyRKM8bpAzKD3IHTGfartnaC11owTyjMAeWd2QAOoXIOcknPYj1z71sahoNzp
tzbSmdJvOO3YZPuq3YEg5zk8Ec9K6SLStOv44pbu08o28WxXLEOBg/LjJ46Y9M47V1xT6mbj
bSxwkz3d6+mC2DRzNCWcxYYiRQyuOexADd+tOkkaytBazwLA5mBMixBXkTOQGPfPI69q6LX7
HTNGNpNbK8I807IwflxgZBPcHB9MVh2y+csXmqbixjZynmOwfrlVyOuAP1pSk4sSinoZFnBB
bJlJJ1kbrGJM454yKuWtrfSX28yBlRc7bgAjjjO3ueKjbVbC0PkWVk5kycH+Ik9AT6ZpwFwm
j3Eu2Wa+4V2YlWiyR8oBHoTUpXdwskrFj+1IbaVmw82XAchcKOeCewqtrWvSBHSR44nR96RR
DODz602w0XVYbeDWLYrJbQyjz4s5cLnB3Keo6/rWh4vs7O21druK3NzZOzxyZHTnJ2t6qc/h
imnYTTa7Fcza9HaeXdyw+TC7TbZnVTJ0DkZwx6gAY68ijV7m7eG2S503TEWSVXE8cIyewBYH
kHPPr61Vui1pbpCm24t4JWOBkZVwCPpV3R9Jh1GCd3uY4rZV3KxJByRx14696Up2V2OMdeUd
I72etyx3Nlp6MrBWW3RlXAz83Un0wR2q5a6/apHMkUVv528ttuIWOM5OQQ/SsSIzsqXE0MjS
LmCRlH3vQ/r696uR2wtot7bIxdqfM3ybXcjsmM8cd+tDuVGSWxpy+IZZvNS1sLQxsAPMXcqk
5xlPmIxUdrqd9drtiiczjokbeap78pj/AD+lX9eGiyGxNlbuiRp5jEToUUkcoSFz16jr7gms
9vED20Tx2p8uPnMNmrKG4PViSxH1JrWUEtyYyk9TY1i2gutK87Uw2mXsCbXiRgVkbHynYeVb
0FclYNfLb+WHMhJ/iIAH1I5z681XF0BJI8MLCR8n94clT/jW0nh65srU3OqW1/EgUOXkjYJg
8A5xgdqnlitgbb1KIlntZF3LIrbuWZy4wem3PTjikuhK5WaNt8gJBDbQ5XHHP580Xsq3U4CS
pswT/rA3H61VSQor3AkRoxleDtJIHTn6joO9DkluRYqbbmWErJAgVOCy/KWAznnHPGRXU6JH
Dd3HkRsYUkjBuAmBwOi8Hn8/5Vg21xLLbeZLHEQcxxxgffbHr7DJNbegzXEdoskdoZ0Pyk7h
GHIOCScdMj0ovbZDiurZsQeFtGa6eV45Jbdc5YuVI5/hGeani0LQopP+JZqCNMATteTDAd8h
jms3UPEF5PatBBHa2jNIuCh8zdzjGTgc1ztzppmvFuorBmZiv2hMB2R2OOMnkHtSjKUZcydm
aSUHG1ro6jVrjTbEFlvLVpBkeWJAxJ9K4y+ube+ube5lLW8MzlJFZB1UL0wPQjmr82mC0eVL
O1SScuEjbYCkRxzyCQSB7kDHrWf4ntWsUsbdElCxqcy54djy3/1/8K1liak1y1JNrzZg6EKb
5oRSfkie+iuNQmikgnkuFI2JC3LLycAAfhisyPTluLqETXEdpubaXlG1Bz3Jqkszx43AkAj6
GvZLLTNH8VaVb2252hjeMKI2AHU7u445256kjgHGanm12CMFO/c5DTILJ7XZ/aCrJnBYJ8px
6HOPWoFEQeW3MzF9xZWUcMD9CcY9BXW3XgD+zbG+WxNxc7EJjjZcMzjkhQRzkemeQRXM2Hhz
X5rlIG0a4WLJJGzGSP8AaPFEknpFGtpJrmJLa1LOUEpYyE5YqSqDP54+laet6VoaacZtOvZJ
psIsi7vljbPIAIByAB3759q17bSNb+fTU02INMoCu9wFZC2RgEZ3dOV69PWjWvBWpaDo8t3r
ixQ21ySjkSKu0k5UkdSeuO/OKlc0U1ymso03b3jkNHl1HSrhLu3uXWYABJVZjx1GQPXpz9K7
KfxLeeLBBZ6rpNhJcOPKEpXMmfUdQD1Of0rPuhpdqbWTS55JLYrh2eMkEjjgAD+tVVsri1mE
mnyyxtJK0kbhsMhPXHORgYFN+57rM1Dm95dBL6wn0y+W0jw1wwOyGGNVLHrnIAPA9amhg1WS
aVJvsdlb4x5kiHcenzNzk+mM9+9Q26ynUxJeuXmALxzPIQ7ErjaT1z0x9Mc8Ym1DRbqCC4vd
Qt5Lq7+UWsXmZAJzlmIPPJH4ik5wiWoTlra4Wt5DY3TR3FtDPdOpdUZi0ZweGRScA8HjHb0z
VG78TztfNFbWvmXO45Z0JJ+v9PpW1oXw4g1bwjJrOqa+NL2O8pjePPl7ePmO7PbjHr71xVn4
iSK6mttTYXECMUW8iGGZQeCV4JHGfWm01qzJVdeXYt6bDNe3ZtL+6e3RpVaPbtQJJycdO4BI
5/PNXp9EsLa5XM8pZSVYs4cDBxnOBxwfSoEtEYyPCVlsZJVnS7jfKqVU8nuD7Gr+oG3vFhnW
6hitbhBKWIIKt/E3PUjAGO1SnrYvlsrkNzLAFijhhZrUEKsLJnexOd5J79Mfh9KTUFvTZW9t
Ywt87BGkVsiNdwwS3OPXP+FZq6kun36JBcrIiAnzHOc+nHTjJ6etbUOrvqN9NFagCKPgoQCm
T1Oe/wDnr3mySsapym7LdjNItW0S7mt7a5+0qwMmzqysMBsfiQcV1ttcJdIu11ZsZyOhrhru
0Fhe/ZpLVkWQ+YJEJ2rhRkA59s/jUyTXNgJbyBJJOm9OvAByfYgCvWy7M/q6jSn833+XR9PM
8fM8n+sqVSLs+mmq8vNdfL8DuBCfSsfXdWGnoFihaV3TcD/CPTnvSrqOrX1nFd6XbxS2EiMx
nkJGwr1DADjniuHk1C6lsWEqCO3hJLRK3U55/CvVxWbU1C1F6vy/zPEwOTVvaXxC91ee/wBx
02ha8QJlIVr1V8+Mx/K3HGFPZucj6/jWPfwXEsY1HTJ5tQtyd0kDyb5ImP3uDyfp/OsixvLq
4mjNhAiyBshtuTnOAMn16fjW81hdf2z5lnIbNnBeVAm/5gPmGM8jgmvmZe8+Z7n1W1ox2Mm2
Y3ciWllC0z7S7s5IKKDjB9M4HFTC6ubQlijW0jPuDKcA446f19q2NH1BLm6uUtIYobuRsgyr
tEwHHUe3atG50ibXWeE3kEMScsEiKkHvlm+vb+tZtu9kbwjDlv1KSS6YmmrJKrXF1MrSZiVU
ROBgMBgjn064pltp+o6i7RPHiOOQP5Gzar4IPIHbGexzXQaL4bisomeCGC4kUlfKuX2MAOrb
T1HGM5FLqcuq3BsxeTTW1tLJtljtdqBGPXkZOO/J9etPla1khJp7M+m/ASyL4G8OrMWMo062
Dljk58pc5PrRU3g+JYPCWiQozMkdjAgZjkkCNRk0V2rY4JbnxJqKXOoX7S3kcdpcSYVo4VKD
Ax0A7/jQ9taxKscQDNyCrYzj69qn1eS6bdbyRrEVAOc/e/H/AD0rMiUrteZjszwFwefqOleb
a2iO9W2sPtbRImklgnktCME+XMVJH4f4Vr6aYpWWVZLm7dT82+BUA9Myldw6elU7H7ULOVba
EGCUbdxBJ4weP0qnfwhcAWvmN945X5QffFVGTuKUUldGxLbi5M81pGwEXztAQxTf1HzEDPPt
2pmjapeaLdXUthMzo7ZkaVeJD0Bx68nv/KssXUIkUXGbZUOVEcQJz7AnaPyrSnu4JmcvCbY8
fvWYMhcDGW4wO/r1pTipKzQRet1uaGpayZpEuBGtodqowjGFbkdfp2Pt+NbEesqIYzdQFxtG
EX7pB5yfeuV1UZhZWjLNJH8hUdWx16DP4e9bel3cGogFvLhATBVzjHPpUU6cFa6NHJ3dmddo
epWjxo0duHkRwS742qO+M9653xTrtpqWqm1soLe1jt5gWljC/vcD1H+8R9aq3FtpuwxMWnYu
G2q3ycHvVGLR4p7kIiRxAcbU4B/zmuiT93liTGTbTkdDZTw394007RtbQOVj2j7xBPPPertx
cvdoVgwj9SCONvuaxVtxBaqIW4GRtHQc1qWWm3bFXlIYAD5Qe3pVJ3B6uxxmuWd3Zq0t9FJN
EJDMGxuAzXIR3c1zO2zdFANzpFvO3OMDg9ev619IW0VvLBFhEUlSJPNYYVcc8V4zrdvax+LZ
bPQ5Le4jkBcSAZCEg5A9cVElZNkzjZowNPhSLafMSKUHdI/IbcQflHt61fsJ71Xih3zMGJZ5
EJIXGSFX0+tSf2PFAqyqWkSQnGCM5HX+lTvLHAu1fN2YyRkKf061lr0Goq2oyfUL2BJrcuyq
yYdI9rZPU5P44qCHV7y3WC3muGktpDhUbb8hPTdxzn0qwhT5o57ZYnH7xN7jBH17/nWZeE6k
Fjt2RCACAFHbvkVcSJq2pq2d9Jd3MqSXrRrtVGKxKCz9SFX9PfvVm6vvsqfY1vpZ7h/uxLhY
4R3ywGGP0yKzdJnu0vre/gKRMR8rOA67hw2QRj8K6Twv4f1Hx54ge3W50+zlWMszRQCPCggc
KoHPNXGDb0bIc0lqjmbtpyyM975hj6KjEL+QwP0rM/5ZMwLm6NyWz6/JgEH6mu28f+CpvA2o
wvcXsV1aswEYGMlsdGXt9a5a6WWO/wDtF+6GTGI4wuAn1qZRaepnKrFLTcuaxpmqE27vaOY3
ZQSpBVQTyf1rptaGnaBPDDHbK5WI5UjOWxxn15rhtY8Q3qJbWtu8g2ygsyHbx6V0PiGUPqU6
oE3PtUMrAnBGec9OKUtUjnl7SbT7GDPd6St7HPDAlpOoBZC29d/rjGMexFbd/wCIk1Cyxqt5
JcSJGiRAyME2rnHGME8nrWHJbrpkzOLZJmIJ3uenvipkiub+Mwy28WwkSBeFLHso/CiSOmnB
3u2RE2cibHtgmRnKyEED0AwaYkNveahEtkJWDOAfMA/E8egFX76D7MY4m3eUCdzfeG7j5SeD
04zUuloYoLiVVIdf9GhZeAHbGW4HpQlqaNPYkjtb+G7t7qxtDJBIjQxHbuxn+IAHOcjrU1vF
c6RHLGcoSmSgbdtJ+mfWp9Kv7q0tREJQbdCy+U5IBPqPQULe2lzayi3sJJLpQf3wuOFbHoF6
Cj3os2Si1YzobcYiEjpsyeUIOfXjHqPatKLVZolVreKIGI7WLrlpQRypz0HfHrVjRbGxlsGU
yiG5Qk+XJghu+M9Kh0+FJLkW80ZKyuQXJzjv17U3ogUexZS4t41ExDsxUyReWTtK5zhfofQ8
Vm6o9tfQF5RL5wyymXIyP93Jz9c/hXST2OlnTkht7nYzN5keZlfynxjAAAPI6n1I4rIvbXy0
/fyCVFwQ8fIk4x3xg0uSN7rcmUG9zib23n2BFdXT72YxwD9OoqzaRmPR5nSUCSOQHb0I5HIq
1JNEZggjO8+nHHrVm7SzEMqwA5lVVZjgcjn+YrWJzygt0zoPAWovpd9NPeT3U1y6bVG7Jwfc
5/SvS7PXrm9eaKzs5TMqkeY4+UZ5z9PxFeXaFqc95qMcFvaxrGyhZGUnAA7k54rok+3vJPBD
czAAj91GxVGzxnNVKpyy0N6Ub07F7WLi8tps3d3CGU7sJIC3HHAHHbtWP4l8SahrdrFYanfi
aFJN+2RRnI4HAHPfrXPamPsF06NDGZCN5YNu9ucniqb5lQsYsseRhhu9fQ1nzNsqUYs24bC5
SPzVs5Psqt8xkGwKCMHBPuM0kyR3d0nlSzTyFQuxCRGnPUkfy9qo3l3daheQPqVw8kYJBd8s
sf0GRgfhXNXGpR+fd2VjukWbEbN0DAHrj/69S1rdCc0lZ7HoV5Y2yRO5huZGKYJ29AMHgDoK
1tM0SW83yPKRG4wVU7Rj0JHUc9feuR8Lavqnhi+SW9s5r20kQKys27BxgEemBxzRq1/NYm4l
0x7jTrZ5S5glAAzwcgHJHTGBWDpSe52RxNOK0VjS+JmhXemxi7t3IsvLEZ2yYAcsMBh+fNcH
p+lW01pJNd3qJLnZHDyzM2D82AD8oOPrz6Yr0nQddm1OO8k1G2ubmxntlAtmjBRyCQWQk/L6
/hntWfolpo+n/aZRcrPN5h6Lu4zgDd07jvW9OPKrM5KyVSfPEs6Lobabp0cGmTPFezyI01wI
1JUAcqFPTOO/rU3imy0i8t5LYnyrm3QuTCm7Ac/xoOevPH1qzd63ZLbvbhyqkhZFGCznHQno
B7Y5qmuqwrLC0FtxvCy7j/yzPBPHHfP4VUmtkNRSWrMzw7of2vdp7NbGxWFv3m8kvJ0Ax1Hr
g1Fb6T9nKQrLNazRcENyR6/h05rR1tBaam8kEltJFExHlPwwHY8c/wD66zI9UvVcvcxw3oIw
koyrhPTPQ8+opbji+R6Gw/2eEiS6maZ16M5HB9AB9Krv4g063YMZFLA/cCZ/mMGoIpbW5LsJ
Dbbl2uZgBgdst0q23heOWTzZ444baLGGXJz6Ec0lDW6LnWbRFfa1LdLNbmG5eGTIbY/lgk44
wOPwx3rPs/DckdojaxMdPt2XHlyAGRh1OF6ge5/Kt+517T9MXyNMtHU8broqCR2zz0781zz6
bHrOqJKJp2mZS0hZ2JPpjParfrdmDd3saQjXRwV0y1QQlSyzyEPIwxz2wP8A61Y+m2d1ruuz
JDGZEli3yh3/ANVggAkk98V0MGnT3UkdkkswgXj9/ISEAHU+3HaoJry1tLhrfw5DcX2p5/fz
ww/I2OqgY5+uKcbqzkKaT0iV5LC5tDNaMgmu42z9nUgKjA/KdxPGfaktPOe/txqWHlQkkKf3
Z9j7jsTVVpPEKSvmFoNzFnUQndnrg5qVNP1CRJmv2S2iYAma5YKR34TOT9QKynY0p83bU6vw
3qsenTXdpcvK9ihZomnJZ4s/wY7j+X0PDdQ8Q2L3zLJJK6kYZ4VyuMY554/+vTNNTTNQjniW
SWd4QrJNKoVm49FPY1ixaRFNcz+XcGN4hujSSJtrtzgbumO3OOtU6kuVX2DkV9FqfXXg+VJ/
CWiTRkskljA6kjBIMakUVD4DDjwN4dEo2yDTrYMPQ+UuaK7Vsee9z5Cl0eeC0jF9g27MRFNu
J2N3H04rFurSaOV1kwmHyCBySPb049BXS6hf6VbWP2ZHuXinO5oXfdz04J57VixXMF+vlSsF
uF4ikZskjPAavMjPm6WO9Ra+Ii0i5jnuXaD5JQAPKLFAD3I9qurPJDZ3EeqW6MGZydoABXIx
156EdKyHtHjuS5JjkHPHVfyq0l5dzu0NxukgjT5GJzsGc5P1NNablXurIgMkBVb6KAyLJ8oz
1X5abueULHOwjtiQ26QEhDj6ZqG2jjjBRJJBEWJMfcE0tw0ttCUmXzYdm5TwGI55+tOxNzUW
5s4bdI7ZpX4wWB+63qAOnHap7VrV9JhIuc3FuSA8gxuTPCtzx14PtWXZzWjq0d0fKVhxt5IP
0qC3uRperJdWaJdxHKyQyjCyCk9roJNo6bTb2CMlby3FvI3KxyDAcf3lPcVoKY/MYoVVT2HT
8K5G+udP1qUv5UqXCDi1kY8gdkbPHfipp7y+sZVkY+SuP3aTKDkd+Qc/rURbZqpaanYwFIQo
uBkEEqc8fjXUaY6XFo2WZgMYI6geleQT61r1/dI1s7WkSrswnIbPc7upq8t94gtMxWuq3Gwr
+8YbPx6CuiDaIdRPoei+Jv3WnXMyFFbyiNxODj2ryOe6trGS2ezjkivi26e4cbQmSMbcE5Hu
fWrmstqV3aiPUbu5ljkQMnmHAYeo/wDrVQ3i28PwXl3hzEwVIpM/6RHkjqOcCiU7u6Mprm3N
TRYdljLJc3MPkg+WAR1Bz0/Dmp9G062OqQwapOZLWXJRsbSw+vrWzpMMl9Z22oR26GCSHe0Q
iAUMo4KD8Ko6faPFuSW6ieMSMQJuCM/yrnUnfQ6vZrlWhFq+i21nfzfaWkaI7VikBDBEyOo9
eD6VTbR4I5nkjumjWZiRFCoZhGzdOvpVvVrW4J8y0vIGVVICu3P0z3/GsCBILqQxTyGFy2GG
cgN7dxW3NdGEoWZprYQR2eo20NrM8MEqyr52QVUgDJwOKg0bxBJ4avhPZTpHMVILKsm4A9s5
xW9ougWcCCFtSlH2oqJI+R5oByFOeordHgnRb0yIgBdjuILcj8Kau9hSpc29jidX16fW5YCZ
IrqZ3DINrbiwPbrn8609KsNZ1PULmOeyiglhUSM75yS3Qc11On6Vb6ASLM2sMoJxJ5QLkema
tlblo3K6gcn5uEApNLqJYVPcz38IGbTg2oRgz4/dxxoCd2OnAqtefDzdcTXhurZTJGAY2J4K
jHv2x19KvGe7hDsLuRZFGeuQ2aqxzTSxPHctIVbnzIun0IrRez2sJ4ey7nCX1nMsclu5DPDK
Nu4jHIIIz9QKv29ksCeaz5nI2nYw+VvbjripptMuYtRu5bWJWBcCISDkL3OOlPfT9Sje4Z0V
ldgEQnop/lWbXRFUoci1KNxfwTQiMRmeVFOBIOnGCPfgA0mmW99JBollbWpnubqSSaOFQAxX
sRn2p2o2DQp9qtITGYF2zKxBJJH51PrDpZPoz2O6DUtNVX3s+Q3cDH+FNR5RTlKTv2M/Xre/
0u5jt9Us5IJdxbEmRvX/AB4qw+ltDDE8caNHINx3fLxgEBvevR7L4oT6wYYNY0OO4RYs/Ogc
B8dQSM/1rPnk8O6rpn2UahJp18CVZZwQN3fk8Y+prTlhLYEmtWeeOzvcSKq+XuGF29Mdj9au
RqFixLKB8uC/qPTNdLfeCL5DG2kz216P9hs5H54rl9S0fULCYx6hE8eTgGUEL+HHP4VHIojb
kx4uFl3G3IKqBlsdD6UltYy3iSvJceVg52g53KOuPfg8fSq9oYgM8OAM4XjGDXaeC9FvtbuF
2WQMBO4An75zyMk5H1qoRlUkoxE5RUby2OVTQzLFHiLDEE5d+2frirdtpC2WLicxOAu2Ncl8
Nng+/TpWp4w0i/0XxLNYbVEHDJk85IzgkfjWDHLdbi4maRs4VIyARg9BxUS5ou3YuPs2tjQ0
e3mguJH0+6QZ3blY4JJwTnPfilma+RpLq0utwIw7Yz0zzx+I/GqIndZ2URSPcnnMh3D/AOtS
Ty3qxldyxrGN52AAn2+lLlcXqHOpKyViOe5v7y1MdyPOmZQd+BlFz0OOpqe1s5JJcJMLZyN4
LKRn2FRQXEcILXF7bmcgAhIzIR+XFXLW6gkkILSSDDfvZSFUY/h4xQrBa+4txZTRRTQT2wuT
GgEwjm6Z/D3Heom8O2Vha20cilLySQyvKjbtidgM/l0rQ06aK9vVVMmNeZMNt5HQEnt1rSi0
5BLdTSX6okpztM3CAcAD2olJDULvyMG4jVwY4by7wQDwBkHPXOB/KsvULB7u3Bu55nAXcqli
SPw+mK176YJK8Nnd2krgggHJ5+uMH/61VRAyb2lmV5BzgMMAn0+vNKMr7ky5W7IltVdtKTT0
ureBQByzbm259+n0FRrpkslyDYtHcmMnyFjGBLJ0GB6D+dQ6iot9IuJgVeYnYoX17VPb7Bqc
qY2w2kaxxqrEYbGT+NKem7NIW6LUZBo0kMVxLcylbgHG0MDkjrnPHWqV4HkhZFkZpNuMjsRW
3BDCzRi+Mi2pP7zByRnof5UumeGr0f6U7JZ2gb5rmV8AjHBHr1qqXvp2Iqx5GkQamPtF4LhT
I7zRoCFXJOVA/pWnpelSNbP9qH2W2BKtPcts28cgL9ferbeTZ28EWjh9Ruoz5byyHy0Vhz93
vWZeWN/fpI2qXaNJ125yiDPAAHA/PNaXUVZ6iSb1RpQJpVvlLGNb2Zct58h4AHcL6cf/AF6z
77UTf332hL+4W4ztXy3ZR67doHNVLeweVCbVZpwowNiHGasto1zM6zeWYlTGM5JUj2olUSWw
40nJ6Fu3ml8hJdUa1v4SPmWWAqzg+64IGPatnT9W0i3iEENlcWQ24DB1mVV6/wAQBwT7mquk
3EEVjcxXRRUiUqkko2YJ/hGev9Kwri0DTqC7RxONp8sLJtB+nGep60lLS9wcGnyo0dV+y6rb
Svb68sGV+ZJoXTnocnGAKrQ+G70WKLbXFndRL8ytBNvHPXjsfwqaS30WwkYNc6gygDMQgRc5
75LH27Uy9ubSG4MZ0mV1KLhXuArfkq96L9yeW3kZ2rHUYpbKOMOdrk72XhR6e3eomkSed2BC
TJxtkX7/AB2rbt9TEbKLSOKzZgSVkLz7h0/ibj8BTWnuIY/tl+bFAAPKLREu57YU9s45NRKS
uXGLtcwpYZPvEukg6kHHXqK17++059OXZaPDtGBhtwyB1PfFSt4v1v7Os10dPuPN5VJrNTuA
6ng+tSHxU90VWTRdBkkOFy1s4GPX7/FRKnGTTvsNTa0tufU/w/8A+RC8N8bf+JZbcen7paKm
8FP5vg3QZNqLusIG2x/dGY14Ge1FektjzZbnw7qdm0lyrAMEK8ZyOeeKlMdulqArYcnLZzya
+n2+Bfhx1CvqWtlQd20zRYz6/wCrpqfAfwuhhK3usZiYMMyxHPOef3dcboS6HUq8T5tinS6Q
w3JYMuQkgPPHYn0qG7tTbBRJEcsPkYHgj1FfS1x8BfC89zJM17rC7yTsSWIKuTnAHl9Knt/g
f4bhjMf27WHi67HliIH0/d8Uewncr28LHzFZ2HmC4aRSJI0DoFcAv64Hr04qEWhv76KC1Bhk
kBUs7cZwfXoOK+nx8CfC4k3/AGzWNwYMp86P5eMcfu6f/wAKN8NG4843ur7+58yL/wCN0vYV
Lle2pNHzGulRWmnSOcvLuAUHq3qfpVC5d95wBwM49cCvqy5+B3hu4AEl9rG30E0XJ9f9XUZ+
BPhjn/TdY5xn99F2/wC2dEaE0FTEU5aI+VIEhdt9wrx8ZU8jafyrVh0iW5kgA33AHzgsx2iv
pJvgJ4XbOb/Wsenmxf8AxutWx+EOh2NskFpf6rHGq7fvxEn3OY609lK2qMlUhfc+c7m3+xRM
HhgDjrhB0x2rOu72ZUCo7IjAgjAz7Yr6Wu/gxoF3CY7jUdYdSc582IH/ANF1Ub4D+F2UKb3W
eO/nRf8AxuslhpJ3NZYmL2Pl2+e9kEKS+fcW7ARD5slBnoPStbV7e2ufCk+6Py49PKW6f3j8
2TyR05r6IHwE8NB42Op66fLcOoM8WMjp/wAsquT/AAS8NTaf9ia61UQn7+2WMFz6n931olQq
NqwoV6aTv1PILCGTRJoo3ZTZrbJ5ecDqck+mP8a4pHttSmlluIwGgkKkkc7c/K1fS118F9Au
kjSXUtaMcaBFUTRYwOn/ACzqkPgH4WXdtvdaG9SjYmj5H/fuiGGkndl1sVGatE+bUt9S1Pzf
sUdv9lLgIRhCSOmDUxhWBxJrM1uJUIGx/vt7H1+tfSNv8C/DcEaJFqWuKiHKgTxcf+Q6ZqHw
G8LagmLq81h2yCH82LcMe/l1TpVGY+1gkfPdlct/bdrMIGSKN8eUhLAE+mfatqK5Mks80YZS
z/Lzg4+le6W3wU8NwNCy3mrMY+fmlj5Pqf3dQWvwL8OW00kianrhLknDTRELk54/d1SoyRnT
ryt754TdalbLKEnScMDjdglTWsVhcrum2hhkHYwyMV7fH8H9BVNrXuqyD/bki/8AjdTXnwn0
K5sXtWutSSN12kpJHnH4oan2NRbGyxEdW2eBTz6ZCX33zM4/h6Ux9TtIrZp0mcQE53YyDivc
B8EfDZgSKa91iZE+7vmjyB6cIOKpX/wB8MXsMEL6nr0cMK7USOeIAf8AkKnGjPqL63pseIr4
gtmkaUJcSY5GBgGqGo+IxKN1rDGXznEkhzXvdl+z94XtFZY9T15lbs80J/8AaVPX4B+GVdGX
UtbG3O0eZBxn/tlT9jN7ieJ7Hz/uk1a6tbGyjaJ5GMt1M78EDkqP5d6xtRule5uJZbVpVMh2
PG3boOD9K+oLD4GeHbK7e4TVNdklZGT95PGQM9SP3dTv8FPDskMUUl9q7CM5BMsWT9f3dJ0Z
smNWKPmfT9lrpW64aVGfnDjlRUNy8U+AjGd5FICAg4Y9DX09N8FPDsuN99q+3uvmxYP1/d0s
fwU8NRvvjuNTR+zLJHkf+Q6SoSNJYiL0R8yadcXGnTLBp1xcJeg4KEYQH6HvW/Z+N7+JfI1G
GG6DtsaOZM5Pvmve9S+Cvh3UZUluL7V/OVdvmLLECR6H93UMvwL8MTY8681iTH96aPn/AMh1
XsprYlVoI8JSbQ9SvsS6dNpkrEiT7O29Mnvt9PpV630WS2mE3hzU0mki+ZmWQxuDyOnb/wCt
Xsb/AAG8MsyN/aWurszgCeLv25jqSL4F+GogPL1DWwR3E0Wf/RdNU5X2H7aFrHz/AHH2ia9m
t9XaZGmBUTSHlZOzZ7jsfrVKeOL7BLDcSeXfW7hcIfvN1DA/rmvpP/hSmgFsvqmuSD+680RH
/oumS/A/wzKMNd6sTt258yLJH/ful7GXRi9vG+qPm7S5VisxNduXlK5Y9y3+FUtSH2mZ5ooz
tMRXc/rnNfSw+AnhcBR9v1vA7edF/wDG6dP8B/DEqbPt+tIP9meP/wCN0/YyF7aLVj5vsLS1
F39pCOwXgxBiAScdKt6lcx2SsscJeFwd2cbo8nv619ED4FeGQBi+1ngYB86Pgf8Afup4fgl4
ahtmgW51RlYYJaSIk/8AkOo9hO+hqq9OzTf4Hy3p2pS2l2Vt3KrKvluQuSVJOfxrptXuZrCS
aBDPJBIqhRKo3kHv07e1e4W3wB8L2zMYtR1wE+s0Rx/5CrQl+DOhSkNJqetswGNxmiyf/IdL
6vJqzJ+sR3PnKzhK2m1baIupDGVgShBPHI6Gkvoo1eNZIY4lUHBQncR7ivogfBDw8AVGpa2E
IAKiePB/Dy6B8DvDWCGvtZdTxhpozj6fu6v2Eg9vF6M+Z7t3uyzzpJKzncB05H6U+z0y9vJH
ktVNs0hy7SPneTzX0/pvwb8NafK0sMuoNK2PnkeNjx/wCprr4SaFcymSW91UsTniVAP/AECq
9i+pHtongkkj20cUMEVvcLEQGllOAH/+tWdHrDw3Ms2sSvfxSkLFCgHB9BnIH5Gvoub4ReHp
LOS28/UUikOTtkTOfXlKyV+A3hhbkT/b9aLqCF/fRYXPcfu6HSlsthfWHzXPCX1pE1NzFBHM
3mDhnGN/pgDnGBzW0t5eamqz3KWKIqkeSkIBk555OeT6168vwH8LLGFF3q+4c7/Nj3fn5daV
p8H/AA/aptjutUJAOGaVCRnuPkojRaK+sHz5PfzzRE2fm25TOwrIwI9emB+Qqn/aE029pLiR
HyN3znb+Bz1r6CHwP8Ob3b+0Nay6lT++i4B/7Z0D4G+GAkCfatV2Qj5VMsZGfU/u+TUypSfQ
HWSd0z53vIdsaySu29vmRSc9eOT645q/OHtFhhu0iMYAdQhHzMQOmO2Ole8J8DfDIbc97q8j
AlgXli+XPXH7upo/gp4ajcslzqe8qVyZIzxjHeOl7KZpGvTSPnuGGOaUs2Qf7menv/Oq85tV
uULgqEYoSmScelfRZ+C2glEQ6nrW1Og82H+fl0n/AApLw2LdoVvNXCsdzETR5J9eU96apTtq
DxFPofOUXnQA3dqrEsWXbkFlBqxFZXAcSXJZcneAzZkf2XPQc4zX0Rb/AAW8NQQPEtxqRV8Z
LPETj0z5dOuPg14fuGYy32rlSu0KJYwFHYD93R7F3vYn28bWufNNxa3E947XAeJowESPrgZ6
Z79etRS3QhLW/Dxk/fAIw3p096+lB8EfDilcX2sYXoPOjP8A7Tp7/BTw25ybvVQfaSP/AON0
exkL20Oh2XgEAeBPDgGcDTbbr1/1S0VqaTYxaZpVnYQM7Q2sKQIzkFiqqFBOMDOB6UV1LY5H
uOe+tI76Kye6gW8lRpI4DIBI6rgFgvUgZGT7irFeMeIb3UG8ZXvi6GwtpNH0XUILNr5r0q6Q
Rho7kiLYQVDXEu7LjmEcfKKntprmPT5r7VNZ1JNLuvEl9a6hcSX0ka2dpHLdCNUYMPKXzBGp
cEHBAzgDaxHra3MDXb2qzRG6jRZXhDjeqMSFYr1AJVgD32n0qEanYG5+zi9tTcecbfyvNXd5
oj8wpjOd2z58ddvPSvFvEuFfxRq2k6xq8j6Z4YgubO7+0SRtIyT3pRnxt81Rt43Aq4wTuzmr
uq+VceP7a41i+uora08WvAjteyQxxBtKRkXhgBmTAA772XkOwIB7PUU1zBBLBFNPFHLcOY4U
dwDIwUsVUHqdqscDsCe1eGaPrviSS1upJr+GO9+zK2rWsWpzXVxbMbiEO/lGILa7IjPhVY7u
CN20tWzqS6DNqngu7tdd1C80iDXJY0vJtSm8pS1nIVRZ9w81TJtUMWblmjzglaAPX6K8CfxZ
dz+C9Nittbun1S08G6o9/suW8yK7jit8GQ5yJkYt1+ZST0zzc+J+sXXh3ShY2OqXsWo2elPq
Md3e6pLG88p3sfLiUfv2BQlkb92ilflweAD2y2uYLpGe1nimRXaJmjcMA6sVZSR3DAgjsQRU
tch8NN39haqUAJ/tvVCMng/6bNXG2OqynwqtxBrWpSa/JDbHXbYXDyLY5niFywByIHRGk2qp
XKgsA23NAHsNFeN6a0+teKhpyavqknh1bPUJbCW21KYG5jRrLa5mVt77XeZQ24kgdSCc0tD1
e7up/Ddxq+sXeoTavY2CPa22ozWtzCJoIw7rAuElj3O0jTLtZMnB+QAAHtlpcwXtrDdWc8Vx
bTIJI5YnDo6kZDKRwQR3FS14d8OIjdWfgGw0/V79beHQLi5uLeC+chrmOS1Hlv8AMcbWcjZx
gZXG0kGO18V3t3pnhqDT9YuLi7g8NgasEnZ3hlE9is7ydcTJG0x5+ZST68gHuE1zBBLBFNPF
HLcOY4UdwDIwUsVUHqdqscDsCe1FrcwXcRltZ4p4g7Rl43DDcrFWXI7hgQR2IIryXUl0GbVP
Bd3a67qF5pEGuSxpeTalN5SlrOQqiz7h5qmTaoYs3LNHnBK1lnWtTGk37z6leRXkY1B9FUXT
qbu+W/ulEJXI80BVhUIcgKxOOMgA9zoryiG91FPHjzHUL75/E50025uHaBYDpQmKiMnb/rFD
ZxnrjG5s2Php4jgtLPVYdV1c3y2j24l1M3Uk0MssrGPbtcZgl3gboB8qb0xjOKAPSprmCCWC
KaeKOW4cxwo7gGRgpYqoPU7VY4HYE9qlrz74qtYpqPg19XvXsNPXU5fOuVuWt/LBs7gD96pB
QEkDII69RXD6vrviMQ24kv4bO3+zzHSb291Oa18+T7TMsTFI43Ny3krA3lt97eSASTtAPdLm
5gtUV7qeKFGdYlaRwoLswVVBPcsQAO5IFFrcwXcRltZ4p4g7Rl43DDcrFWXI7hgQR2IIrmfi
HcXEGh6a0MskLyavpsbmJipKtdxKy5HOCCQR6Gsz4Nw2dn4Zv7a2uJZbiDVL9biKW6ed4j9q
l2gh2JUlNrdt27ccliSAd9UUNzBPLPFDPFJLbuI5kRwTGxUMFYDodrKcHsQe9eSfDTxJc6v4
9TZeN9ivdOubmSzfUHupIZUmgCiVWASCQLKwMUYAGec8GkmultviJ4l/s6/lGvPrtgkVgtyw
Wa3a3tBOzQ52sFjLneQSu0YIzggHsNFeINqGqXWlwHR9WvJvFr2802s2X26RhaSRxNIi+VnE
I85Y0G0LuVj96soeJPFeoQzS2cl+6zx/8JDETM0Sw2lxIkMcJK7uFiM8nRsMgYAnAoA+hKK8
X02fUNXXw/Yrrz/2bd67NCkulatPc5t1sJHMRumVGk/eKx3DJXIAbcnHZ/EC6ih1HSIdX1Kb
S9AlSc3F3FdtakTjZ5KGRSCAQZTjOCVA56EA7WivG/ENzrEmoaxd6TqWrz/YdH0uWGGWV7YO
JpZ0mmkQLlXEQZj8nBAO0lFAot4glOhw2U+r2zWl3fSrZXcGv3RgjRIov3RvAiyzyF2cqinn
5lJOwigD21LmB7qW2SeJrmJFkkiDguisWCsR1AJVsHvtPoalr550fUr82t7rMV3PL4j1Dw3o
84D30kfmoZJFuZFQZHyJ82VQ7CxIGWO7e0jV5pPsaavr0UXhZ7i58u9sdYnnVJFS38mE3jKj
S5Zrg45BICEnG0gHrv8Aadh/ZX9p/bbX+zfK8/7X5q+V5eM79+cbcc5zjFW68kClv2Wwqglj
4Y4AH/TCo7zWn06HV9Y8P6near4e0X7LftJ9tefzWJmW7i3FjuCxFH2HhXxgDsAetXdzBZWs
11eTxW9tChkkllcIiKBksxPAAHc0Q3ME8s8UM8Uktu4jmRHBMbFQwVgOh2spwexB71514x02
9f4Daxb6rJczam2lS3Fxtmk3ecVMjKDnJQMSoXptG3GOK51BBbXPiTWtB1W9lSDXtJgtpItR
kmimiljsI3L/ADETbkcjc+4jqCDzQB7ZRXk/hrVNbn+IzQXt3awyi+u47izbUZpJWtV8zyCt
r5flxDiI+bu+bJBOSFDfHs9+PFWsvb6pqVsLRNEWGOC5dI1+0XssUp2A7WJTjkHoD1AIAPWq
iS5ge6ltknia5iRZJIg4LorFgrEdQCVbB77T6GvGNa1V9M1DVvDb6lepapqfl2lze6vcQiMf
ZLaQxmdSZpHLzMUjDZb5h0UCsaz1zWbi0t9SaZWa90jQ21S6lvGsgsRW+ZnaeNS0YLhAWUcb
j0HIAPoWqWnarp2pPcpp1/aXb2z+VOsEyyGJ/wC62D8p9jWL8Pp7q88G20t/dQ3zO0wSa3me
VXi8xvLAkdUMmE2jfgbsbhnOa4PwnrNrogubTSc6tY6bokrq1vbeXqFgsQTbazj7rSNk7chT
lGyG5NAHr09zBbyQJPPFE87+VEruFMj7S21c9TtVjgdlJ7UW1zBdIz2s8UyK7RM0bhgHVirK
SO4YEEdiCK+drC/TUfF+jvqes79KtdRs543g124uIImmgvlbM7Mu4l4Yl4woJZFA3sG6rSTe
a14iFheanqyWg/t+TZb3ssJYxajGsY3IwbChiBgjA46EggHr91cwWkQlup4oIi6xh5HCjczB
VXJ7liAB3JAqWvK/EN9LqPwI8P6hqly5muU0We4uAdrbmuLZmfjockniqb6sgnMOn61cTeBP
tcC3Grf2lJIYwYrgyKLovuCeYtsCwf5d7DI7AHsFFeB3viDxPYz2+66vzaLGddMgZnaWztJZ
UaPk/wDLSI2rHjks+cE5qfVtT8TW1vpgnvIrG4n0uO9tHvtWnhH22WSR5Iwkcb/adgMaiE8b
fug/wgHuE9zBbyQJPPFE87+VEruFMj7S21c9TtVjgdlJ7UNcwLdpatNELqRGlSEuN7IpAZgv
UgFlBPbcPWvEr9YXh0zUfEGt6gltL4xv4Xmm1CSFLWGMX6qqMGHljtuBBxgZwqgJr+ta1HoF
1L9vvYynhzXJbWZZWV3jjuYVt5iQfv8AlFSG6/MTxk0Ae3XVzBaRCW6nigiLrGHkcKNzMFVc
nuWIAHckCpa8R8XItlcXOm6trF+95b6vpY02G4vXzeQtcWzyyGPOHxK0ozj5Aqqu0YB9C+Id
01tbaSLi6kstGlvdmp3Uc7QGGHypCp8xSCgMgiUsCMA9s5oA6yivLPAUmpap408zU9R1E29n
pcUsFv8AaGWOZWur2OOaReNzNCkZ56nBIJVcUfiH4knt/GsUNjfPaXVle2ERikv5EaeOWaIO
Y7ZRskj2yFTI+cMCFwQKAPYaK8l8MTXqan4Zv31PU5pdQ13VbG4jmu5HiMMZvWRBGTtGDEmG
A3ADGdvFX/iHqV7a65eol5PbXEWnxS6HBHcNGt5el5Q8bKDiXAEI2EEAMT7gA9LqK6uYLSIS
3U8UERdYw8jhRuZgqrk9yxAA7kgV5L4Z1W4n8QGLT9Vu7zVG1rVIL60kvHkWCzSS58pvLLER
4dYlUgDOSvQcc3e+I21bSfBdkNVkvJ4dMsf7RiM5crdrqGmBvNGf9apZwd3zDcc4zyAfQdRX
VzBaRCW6nigiLrGHkcKNzMFVcnuWIAHckCvCvEeueIY28VM+ow2V7BBqxeBNUna4FukMxt3S
2EeyHG2JhMHG7nncQos+OrRYF1TT7vUdUbTYY9E1OR59Rm/du9+6TPv3gomxAduQilQwCkAg
A9xoqO2aNraJoHEkJQFHD79y44O7v9e9FAElFeQX3hQX3jK4ubzRpJkuPE+yaR4GKyWR0sAh
jjBiMqqD/CWUA5IArmPFGlaqfDuoaVFoV2i2f9pyaTImly3TqwuZ/Jjgx8tvtRYyshGSrKE6
YoA+hqhu7mO0jV5vM2tIkQ8uNnO5mCjIUEgZIyegHJIAJryqz0S9j8ajVRp10t3J4kxJciJg
xtDpQB+b/nmZVUE9N6qOoGMPT9FvLI22n6XpF3PaLf6dNPey6ZJa3IeO9gJ88/cuWK73MyDA
CHJOQaAPd6K8D17Qr+bwhdW2n6NejxMunXaa7crZSKb9mt5FCrJjE5MpRlClsAY46V6F4c8v
wrf+JYnsri30qXWbaGySOE7P30FupZf9kys5Zh/FuJ5zQB3VFYHjzT01Twnf2cv2vy5AhYWs
QlcgOpIMf8anGGT+Jdwwc4ryq60vVrjS9Mjk0q1t9BtZLqIINBuZo5WYQmKdbESLJCQfOUZJ
CkbsAMCoB7pRXjmk+D72TTfF13dWtxP4hVbM2V1eRlGmlhs7RwwALAbp4Ru2k8pjJ2isTU9D
12/J1S7tprQ6vC91ADost5dWd28j7cBJEEEqwi2XzH+XMZBKjggHv1FZ2vS3Vv4d1CaztWvb
2O1kaK2V/LMzhDhAw+7k8ZHTNeIaf4eluItYW7s7yLTD9hukji8OTJaSTD7Usm+yb55V/wBX
u6uSI26AGgD6AorB8CtdHwpYC+sBp8yhk+zruACq7BGCsSyhlCtsJyu7aeRXlMGh6tZ6Xq+m
eHtOlMbxxPcXtzpkkFw+24iMkU3zBbx3jMpMiEZ2ld2WBAB7pRXgw0K/220ltY38+nQXLXN3
DBpcunRSWGYf9Fit2Lu37xHk2HBIEigBZBu0br+1LZbSztND1W6v7HxHqepFBbyRxPHJHetF
ibAX5/NQZBO0thsHAoA9d1PUbTS4Ipr6Xyo5Z4rZDtLZkkdY0XgHqzAZ6DPOBUt3aw3cQiuY
xJGHSQKf7yMGU/gyg/hXhOjaPqIvbk2mmXSWU13ol0Ui0eWxi8xb5jMwjfLEqgUs7ckAE8YN
eu+PLFdS8KX1rIbzY+wt9ki81yBIrY2fxrx8yfxLuHOcUAbL3MaXkVqwk82VHkXEbFcKVByw
G0H5hgEgnnGcHE3evB7qPULTT3nTT5tLtLXSdWtra7s7KSzEjyCz8opBIcwu0m5FjJG4oSvW
o9F0LT9c1vS2Oh2ls39o241DSILKZEt4haXn72QSwxttkZwCSu0lQMsSaAPfKqWOo2t/PfQ2
kvmSWU/2a4G0jZJsSTbyOflkQ5GRz6g14J4l0vVm8IyaUuh3aSWkOpSabIuly3UiuLq48mOH
Hy222NYirkZKsoTpitvWNCmmvtYu9Rs7xiNWeWFJtIkv7abdZ2a7miTD7tyMFlX7hD5I6UAe
10VlaU11P4WtGu7NrK8ezXzLXzPMMLlBlN38RB4z3rxay8Esng2+B8PzC8i8GWc1uptm3rqY
iuAzIMZ+0DEQyPnGFHHAoA9+oryLw3pWsx/EFLrUt6XgvbiaSSLSJd01qVcRRyXhk8soA0f7
sLuDKOMZY8gdG1fVNesJ5dEu7eK8kgbUreDTJoEjkXULNiJJW5uGVDKfO+7gOVwAcAH0Deaj
aWV3YW1zLsnvpWht12k73WNpCMgcfKjHJx0x1xRq+pWmj6Xd6lqMvk2VpE000m0ttRRknABJ
4HQCvJD4WtrPxRZvL4dzpGn+KJGt0j08yJBA+nLho0VTiP7RgkqNocbjggkd38V9LbWfhv4k
sIbMXtxLYy+TDsDlpApKbR/eDAEd84xQB1dFeTwaYx8QpJpmlTwTtf2cul3A0+SCO101UiE0
OSoEWds4MbYJLqcccdf8Q7aW502wD20l5paXivqVrHEZWmttjgr5YyXG8xsVAJIUjB6UAa8G
t2Fxey2kEskk8N0bOULC5CSiITbWbGANjKdxOMkDOeK0q8MTw+9w08emaRrGn6TNr11JEtta
NbSxQNoxiDxqwGz5ztXOAGwvB4qoLW1tb7w/Y6l4fEnh9NULKIdFmtvtObK73qbIgklMISyr
tfdwODQB7m+o2kerQaY8uL6aCS5ji2nmNGRWbOMcGRBjOeeOhpmraVaatFFFfpJJFHIJRGsr
orEdA4UgOv8AstkZwccCvIryx12yhsp10i4u4xpuowxxSQSOILeW/tjEkiphmKQc+UCGYRlR
3rMt9M1jTNAu7nSoZLa7bWG06x8ywazAtru2gQtFAfuKs22Qr/0zfODkgA9+qomo2kmrT6Yk
ub6GCO5ki2niN2dVbOMcmNxjOeOeorL17TLm38CX+l+Gdttdxac9tYbcKI2EZWPHpjj6V5jc
6NNNP4kPg3RbvS7aXT9NjdJ9OliEpS6ma4UIdhkJjOGwRu3cH5g1AHttQ29zHcSXCRiTdBJ5
T742Qbtqt8pIAYYYcjIzkZyCB4lN4dY6RbTzxXM8UV1O9jat4Ym+xRBkhwotA7TREMjlJCV2
l5OgIzZsvD17rep2K+INCuoLa48Q/arq2fdIiJ/YyKQz9Hj8wGMt0Y5XvigD1/V9StNH0u71
LUZfJsrSJpppNpbaijJOACTwOgFF9qNrYT2MN3L5cl7P9mtxtJ3ybHk28Dj5Y3OTgcepFeA6
hpes6imvz2+h3lrc6joOpRXdtDpcsX+kZi8uN5mybmTl8OPlPOzjNdZb6XM/ivSJ9B0m6svD
6arDIkT2ckHlyi0vVmlZGAIUl4F3nAZu5zkgHrtFeUfCXSNWsNYEmqlku1sTFqKx6RJbLPc7
0PmyTvIRcPw+GRQMMc7flWt3xv4fh17xnoS6hpa6hp8Wm6gHEsPmRCQta7A2RtydrEA/3SR0
4AO6qpNqVpDqtrpsku29uYpZoo9p+ZIygc5xgYMicE8546GvG9E03VtG8N3DQaJcySXfhzST
dxzQSsJLpnlW4kkVcPJIqFS6A72CqvcVX8AeHfsXj6xv77RJjbRz3kNpcnRXt1iDQ2TRbY9p
8hN32rGcBWaQEhmIIB7jZXMd7ZwXUAkEUyCRPMjaNsEZGVYBlPsQCKm6V8+2XhK9m8DanJd6
Hdtqtp4Q05dP8y2bzYrtFuSREMZEykp0+Zdw6Z50tHl067+ISXGp28cDWuu3KxapLayu945a
WKO1Moi8kKrMu0eYTlFG1WzgA9l1PUbTS4Ipr6Xyo5Z4rZDtLZkkdY0XgHqzAZ6DPOBVuuK+
LelQar4atBc6YNSittTsriSEWpuGES3CeaRGAS37veCACSCRg5xXGHRG0/wnqMkegl31TX7v
7U9xp010Y7X7RO0TfZlw8icrtTG3Mu8jGcgHq2q63YaTb39xqEskMFjbfa7iUwuUWP5uQQMM
fkbKjLDjjkZ0q+fbHwzq154N8YWV7pF5NI+hPBax3FqV3Ol9qDRKikYBVTEVVfugpjjFdR/Z
kFn440/UvD+izSJPJbokFxpEsH2W32qjGGfCiBEG5jBIAWYNgDcCQD1qis3w7LLNpYe4kvJZ
POmG67txBJgSuANoA+UAAKcfMoB5zmvHfFFj4gv/ABjLd6Jps9jrAuru1SZNOkH7o2s6wySX
hyroziJgi/KhIBwwGQD3SsrWPEOl6M8qaldeS0VlPqDjy2bEEO3zH4B6b146nPAPNeQWnhx5
dHvBcx3cdmktszWkPhiZbbzlWYO0ts8rvcg713MnBZY2BJBIh8TaHNe6XFeXPhV1vH8M6vYW
/kWEkrCXK/Z+MM8W+PzCqucrvKZycEA95Rg6K6nKsMg+oqpPqVpBqdtp0su28uYpZ4o9pO5I
ygc5AxwZE46nPGcGvIPFHhi9stYng0LTI4NCe3sLjUYjp0l1DcNuuxKWhQqZnybcuAdxAXO7
gGzpPh8W+s+EL++06a8kSz1KCO6bSHjaAvNG9uhTLtCioZQm9htGQcFiKAPUdAtrG301X0qF
4ra7d73bIrqxeZjIxKv8yks5O0gYzjAxitGvHPAWk/Y4NAXxFoWpT6qlppg06WO2dWs40t4V
lRpeBFiQSs6MQWBxhj8tei+O5bmHwnqLWVi19MUVPIVXbKswDNtQhnCqSxReWC7RyaAN6qmr
6laaPpd3qWoy+TZWkTTTSbS21FGScAEngdAK8W8M+GZrrULGxvtJmm0FfEEkywyaW1pbiFtL
bJEB4SMykjB6sSD8xIqprWj6ld/DpI9f0jUtRvZPCkMGnobKSeW3vQkvnbgFJjdgYhubGdpX
rwQD3+iiigDFfxPpKa0NKe5kW8JZV3W8giZlUsUWXbsLhQTsDbsAnHBrMtviL4XubG3vINRd
7ScblmFpNtC4U72Oz5UG4Au2FBypIIIHP3XgjXbzxjbapeT2c0VtqM1ylw95MZPIeGZEiWDb
5cezzEBIJL4LEg8G3onhTXfD+n6QulNpUl4miWukXZuHk8qJoQ2JUULmTmR8qSmRj5hQBtaX
4zsLvxLqWhzhra8trw2kOQzLORBHNndt2q2HbCZyRGxHGcUNO+IVldaloNrJA6x6ppL6r9qi
SZ4IlXy+N5jUbcOxLNt24UEAutNHhC//AOEh+3+da+T/AMJF/a+NzbvK/s/7Ntxj72/nGcbe
c54rHX4eakfD+g6VNPaFIfDlxoF86SupTzVh/eRfJ8+DFja23IbOexAOxj8Y6JJYS3i3M/lx
usZjNpMJmZuV2xbN7bgCQVU5AJGQKxV+I2gz6vqVvKs39nadp0eqNfm1mMYGZAw/1fBUR+uS
25cbkYVmaf4F1KzuodWjhsxq9pcRSxrNqt3dLcqkU8WHlmDGMYuHIVUO09S2eLOt+ENc1qTX
ftkumoNZ0P8AsyWSJnH2eQPcMpVCp8xcTgEllPyE4+bAAOo1jxXomjPdpqd8tubQW7T7kchB
O7RxEkDHLIw9sZOBzUUPjHRpruG1imuBcTR74hLaTRK52b/L3sgXzAoJMedwwcgYNcxd+Etf
1jVb3UNUXSbd7ibSHEEFxJMqpaXUksgLNGuSyuMcDng4AyYrrwRrt54xttUvJ7OaK21Ga5S4
e8mMnkPDMiRLBt8uPZ5iAkEl8FiQeCAdx4a1lda8K6VrckYtUvrKK8aMvuEQdA5G7AzjPXA6
Vhap8QtJtdOkurXzpzDd2lvNFLBLA6JPMsYlCum515YgqCG2kA+l7Q9F1DTPhxp+hw3cVvqt
rpMdkt0g3pHMsIQOAQNwDDPIGRXC2/w815Jru8A0yK7kOmSKj6hcXPmSWt00zl5ZE3fMCMYH
HTHGSAdZrfj2ysdMnvbJFulj02+1DyZfMt5SbYIWjKNH8h/eAHdgjjCtk4j1zx/baRb3Mslp
JceRqdppzJbJNK6+esLbmCxnBCy5Cjduwqghm2jC1b4f6xqZ1e6knsIr3VLDU4ZYhK7RwzXM
NtFGFbYCyAW2WYgHLcL6aeoeDtUeHW3tZLJ57jV9P1O2SSRkVhbJbAo7BSVLGBsEBsAg+ooA
2ovGemLpxvLyUopu7m1VIIppnPkysjEqIwwxtyxxtX+8Rgm1H4q0aXV002G7aW5YJ80cEjxA
uodVMoXywxUhgpbJBBxgiuKufh9qTpb3W+KW9iu9TkNvHqlzZxtFd3Pmj97CA+VCrlcbTz6A
i9b+CtQsNU0dtHFjp0NotrHLc2tzOjSRRKitC8DbklDKpUSO+5ARjJGSAdfr+rf2VHZLHCJ7
q9uktYIi+wMxyzHODwqK7dDwtZHhnxxputedHLvsrmKe6iKSo/lkQTOhKylQjHam8qCSoPPT
NXPFmm3F1Pod/ZRma40u/W58oMFLo0ckLgE8ZCysw6Z2471x/wDwgGqajpp0XV5rKHTIrrUb
qG4tZnaZzdC5UKylAF2rcschjkgDgckA7Ky8WaNe+SILqTdNOtsiyW0sbF2VnXIZQQrKjFXP
yt2JyM108c+HZbC3vYNR8+3uIzLC0EMkplUP5fyqqks27gKBk4OAcGuZ17wTrutaRrU7XVlY
a/Pb2cFk9vKzxRNayvIkjEoDlmkYEbTheMtyTnj4Uz20t7JaXSmOG8hn023jupbQLEkcoeNp
IgHjLSXEzblz/DnIytAHZ6l4p8PXUFlYSyw3j6xG4tbSSB3W42sqMrDYdoDOA24fKNxIwrYs
eBYtJHh22uNE0i10iG4G6W1t4Uj8uQEq6tsGCVYFSfasTw54RutF1PStQ8i2C2lhfxyW8NzL
O5muJ4pvlkmOXzsfLsVyWzgA4G54J0mfSvC1vaXqql1I01zcIj7gkk0ryuobjIDSEA+1AEM/
jnw5b2d3d3Go+VbWrIskskMiqQ8gjVlJXDpvYLvXKjuRg1sHVbNNGOqzSmCwWD7S0lwjRbI9
u4llYArgdQQCK86b4e6rLpml2Us1iqaPDaWNoyyOfPgiuraZnkGwBX22wAUbhkn5gDx6PrFp
9v0m9tDFby+fC8Xl3Kb4n3KRhwOqnPI9KAMp/F+jR6bFfPPcrFI7RiM2U4mBAy2YtnmKAOSS
oAHJ45qWbxVo0Oo2ti17ma52eWyRO8Xz/wCrDSAFFLfwhiC3bNclpHhPxFpht7+OSxkvLdri
K3sZ76aaG3gmWHKiZk3uQ8O8AqBhygIABq54W8Jar4TMVho81jPpsi2n2i4u2cyp5MMcJCRg
bTuWIYJZdpJOG6UAaQ8caRBpovNRn8qMz3ERaCKadI1hmeJnkYRjy1ynLMAoOfmIG46eg60N
WvdcgEHlDTL0We7fu839xFLu6cf63GOfu5zzgeaa78OPEV9oV7pSXOnz2txFfiOOS8nhS3ln
uJ5VlKomJSVljUhsBChI3Zr0Hwlolxo9xr0ly8Lrf363UXlknCi2giw2QOd0TdM8EfQAGf4j
+IWkaTpWu3MH2m8uNLhmkMUdtN5crx/ejWUIVOG4YjOzDFsBTjQu/GGj2VjaXd/Lc20VxEJs
yWcw8lP70vyfulH959orlPEPgXV9SuNbj0+Wy0y01G3vIpjDczMl2ZopEXzLcjYjKzq5lUlm
2kYAaoPHvgrxJ4q097d209Y5dLNqts2ozrDa3GHzKAsYE+4FB84XZtJAOSKAOm8K+OtO16KM
tFc2U02o3OnW8U9vMhlaIyHPzIuCUiZiD905UncMVZHjfQGuIoEvZJJJHdD5drK4j2StCTIQ
pEa+ZG6hnIDFTgnFc9H4U16zNvPappk0+n65eapbJJdSIs8dyLgFXIiJjZfP7BwdvbPGevgL
XotMgS2k0231gS3TjU7a6nhktvNupplO0LidAJR+6fC53cnNAHofiPVU0TRri/eMysm1I4gw
UyyOwSNAT03OyjPvWJqHjDw1DqYttSkDalYTFAq2cs3lXBh3FI2EfMhjkOAvzMCwA4YC/wCN
9Mn1Xw9JFZKHvIJ4L2BCwUPJBMkqpk8DcU25PrWFH4S1BteXUWe3SI+IRrBjZjvWL+z/ALNs
OBjfv5xnG3nOeKANafxx4fg06C+kvJfssu8l1tZm8kIxVzKAmYQrAhjJtCkHOMGkOu+GbzxV
HZyNBLrdnI9tFJJatmJzEsrRpKV2gmPDbQ3IU9dpxwniH4ceItQ07V7CO50+e0vv7QeKKS8n
hS3lnuJpFlKomJTtkjUhuEKkjdmujt/BmoR6xHdGa08tdfGqkbmJ8oad9m24x97fzjONvOc8
UAan/Cc6RcWkc+nTGVXubaBWnhmgWRZpljV42MZ8xSX4ZcqePmAORabxloKW2pXD3pWDTonu
J3aCQDy0zudDt/eKCCMpuGeOtcZF4C1oTwJA+n6dpsF1aTmxt7uaWCQw3UMvmIjri3ISN1Ea
ZUlxk8Zpbz4eardeG7jSjPZILPQ7nRdOk81z5yy+X+8m+T5SPKQYG/qx9AADrrnxfY/2NPqe
nhru2tLlILwMGheBSV3OVdQcBXV+2U5BORnpK4LX/C2oXNj4ztYkimTxHdxINsm0wQG3hhld
sjqBG5AGc/L0ycdpam9N1eC6W3FsHX7MY2YuybBu3gjAO7djGeMd+KAMHxF4mubHWotI0mwh
vtRa3N2Y57r7ODGG24Q7W3vkH5cADjJGRUFt45sn1rUrG8tbyyisbeCWSee3lC+bITmHOzaX
GYsBWJYvhQdpqp458Nav4kN1p7R6PNplwAYLq43C5019uDJCAhDMD8wbehB9QKz9Y8FavfDU
PngfdrEepR41Ke3e5RbcQiN5I03RFdqMCu7JXnGaAOrtvF+h3Fs863wjjjt5rqTzoniMUcTB
ZC4dQVKkjIIB9qk07xRpGo6n9gs7l3uSjOoaCRFbaQHCuyhSykgMoOVPUCuP/wCFe3Z1Tw86
z28enwrc/wBqRefPLJcF5opkVZJCzMN8QDFm+YZG0BsC18PfBFz4eubeTUmSd7OF4IpzqN1c
GYsQWl8qQiOEnHKoG5PDAcEA3fF+v3mjy6VbaXp8F/fahO0SpcXf2aNEWNnZy+xz2VcY6sKp
ab47sW0Rb3WVFlL5s0Riti94rCJ9ryIUTJjBxlyoA74qn478L3+u+JdMvBpOgaxp1rayw/Zd
WlYKskjoTIE8pwSFjwDkfeaqNt4H1vTYkstOvrNrSfSV0uWZyyPZASSsWgTawYYlCqrMu0Rp
kt0oA64+K9DF3b2x1CPzri4a1iG1sPIsXmsAcYwE53dOQM54rnE8QfD9dbXUo7ey/tSQx5vl
0p/MBkQOgaUR/KWUqQCQTkAZJFYepfCu8vNYnmW/gism1KN4YhndDZfZvKnRTtzvkJAPOAFU
ggjFdRaeFbxL21mle1SMazNqdwkRPzoImigX7o5CiEnpgpgZFAF9/G2gppcWoG6nNvI0q7Vs
5mlQxNtk3xBN6BDwxZQF74qabxdokWqrpzXjG5aSKL5YJGjVpADGGkC7F3ZGMkZJA6muA1T4
d+Ib/S306W6sja3Nu5lRb2eNYbqaeSS4kCqo87Ikwpcjbs+7ycdHN4W1RFMloNNEzavLqUiO
7hHVIWjtlyFyCNluW442nGeMgGnqviz7Jqb2FpYtd3DTJaW4Em0S3BRpGQnB2qkahmf3wAW4
pieLv7OtZD4ssjpV2jsBFbs94skYCkyoUQNsXcAzMihTnPGCa174a1Kwj0K40F7S7vtOMxmW
+kaFbpph+8kLorFXLfN90jkjiqV74Y8Tzaldzf2lZSjU7D7DcTNuRrH95IxaBNpD/LIF+Zl5
jDHdnaADR17x/o2nW+sLaTre3+mxK8luquE3OEMatIFKjd5iY6k5OASCKsDxrpMqQS286iIz
SR3Iuo5beS3Ece9iY3TcDzHw23IcEE8A4cnhDVbXQUt9Pi0qS6bWxqM0c0rpG8Mb5gTeEY7g
sduCSMDaeuADDceBtQm1HUtTuotKvrq+hkE1rPJIsLtIYVZNwUlQIreFQ+Cd247RnFAHdaLq
1prNo1zYmfYrmNlnt5IJEYYOGSRVYcEHkcgg965rxT48i0PUxaQafcX6pcQW0726SyGOSQq2
wLHG5LLEWkIOONgGS3Gx4L0u80fQY7TUbhppg7uFNw9wIVLErGJZPncKONzYJ9B0rn4vD+rH
X4rn7Pb/AGe21ya+ZpZyhmje38tXUKGyUDsu1tudgOQMEgG8fF+hrc3UDX21raKWaR2icR7Y
/wDWbZNu1in8SqSR3Aqo/jbTrjQdY1DR1mu5tNtTdtazQyWsjptZlIEiA7W2sAwBUkHng1xW
p+EPESeD7PTLtLS7ktoV0qBbdndbhZpI0mup8oNmIhISo3D5m+YkjHRaj4d1fUYtSe9ht477
W44tOuWtZi0dnZpvLBWYKzu3mSgEKMF1yMLkgHc28qzwRzRnKSKHU+xGRXJ6v40TTta1DRvs
Yl1ZVgbT7bzsG980OB/D8gVopNx+baq7vauj0xbxI5kvEtY1WVlt1t2YjyRjbuyBhvUDj61j
XugXNz4tvNXBtUxpf2GzkwTLHIzu0hbj7vEWMHs3SgCZ/F+iQ2MV1cXyJFJYzaiGCOR5EW3z
H+70G9cZAJzwDUOk+MtK1TUo7e0uEaCdVFtKVkVpX2yOy4ZAANiBg247gc4AwW5WDwTrlxpJ
sr+PRbeBbGy0uKCCaSVVtkmzc5Zo1yXjCgDAGeCcDJi8SeE7nVtZjsVa5huLjWG1K6uYY5BG
lmbZ7byxKQAHaMBdqEspbd05IB3Nt4p0q6t4ri1kupoJUEkcsdlMyOpGQykJggjkEUVsxokU
axxqERAFVVGAAOgFFAHK6/qWuzeKoNG8Nz6VB5dkby7kvYHmI3OEiVQkiYztl5Ofu9Kq23j+
BNI0m71DTrtDeFUlkh2GKJzIYxhnZS4LDogZgCCQARU194X1aXxRqWpWeuw2drqEMVvKiWO6
4RIw2BHKZNq8ux5jPX8ayl+GFtHrcNzFc2o0+C4tZre3ay3ywxwKgWBJS/yx7kV8BQdxbJOa
AN4eNLCSGF7a1v7iSUTsIoYgzKIZfKYtzhQX4BJ6ZJwFYjn9W+JsdvFpF3a6XdNYyy3BvyzQ
M1vFDlHwRNtJEjRcqXG3OMkio/8AhVwWO4/4msc7z6q98yXdn5sLQFpWW2ZA43qjzO4JON+C
VwAKs2nw/vNOg09dM1eyRra1uLeX7RpglSYzTCWQ7BIoVWYAFfQAArQBvTeI530H7TDplzaa
lPKLW1tL3Zl5WGVOY2ZWTGWJVj8qt3BFYlx42urOwkW6+yfbk1O4t2ZY2KJawvl5CgYsW2FV
AB5eROMHFaXhHwbHoD27NcxSpbpIYYILfyIYZJXLSMibiFXG1VXqo3cncaztR+G9rqB8Tvc3
hlfWJ4pY1li3x26xsj+WUJw6s6ZfpuBC9gaANRPGlu3mwnS9UXVEn8hdOKxefIdnmBgd+wLt
5yzjHQ4OBQvjewluNBgs7LUbqfWIXuIUiiXMSIUDmUlgFAMg9ehAycA89cfCuxlgsSsPh4XF
u8zPEdCi+xsJRGGKwBhhx5S7XZnIywOQQB1mi+G00rVhdRTqbeLT4NPgt0gSMRBGdmb5cL82
5OAqgbOOvABW8ReJm029vUhEQttLsH1HUJZFY7Y8PsRcEfMSjknnAXp8wIp6N43DWPk67p97
Za3DDbNJaGJQ1w025VaFVd8KzpIMMwKhctgc1S1fTZta8R+MNBt7pbRruy0+5Nw0Xm7QXlRk
25GQVhI6/wAZ4OMG3eeDL66mh1NtYg/4SKO6iuBdGyP2fbHHLGsXk+Zu2Ynlb/WZ3NnOPloA
bN42u59V0Kz0vQ753ubidL6KXyRJbJEuG/5bAZDvEcqWBUnGSRVTw18R2vtKF3qejX8OZt0j
xLE0cFtI58iRyJWzlNuQuWyC20KVJ0rTwZLZalBd2upjf9luoZ3lg3yvJO4keRWDgJ8yr8u0
jaoAxis3Qfh7c6dELO51iCbS3a1lntYbMxF3t0jjjCsZG2x4hjLJgkkN8wDbaANJfHtvNem3
s9F1m63T3FtDLFHEEnlgYrIqlpAQMq3zMAvH3s4FWNM8VDVNQ8NvYoDpWtafLeI0ilZUK+UV
yM4wVkbPuBzzVa18GT21lZLHqo+2WmmXNkk5t/lM85RnuCu7+8mdue5G7mqegaXJc3eorptx
HYyaJHHolgxhEiwxqsTyNtyOXGxcdB5a9ecgHfUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQB//2QAAAA==</binary>
<binary id="img_17" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_12" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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==</binary>
<binary id="img_14" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_28" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/2wBDAAwICAgJCAwJCQwRCwoLERUPDAwPFRgTExUTExgR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</binary>
<binary id="img_18" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_23" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_3" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_21" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_22" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_8" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_24" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_27" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAGJAeEDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD0g3M+4/vpOv8AeNILif8A57Sf99GmMPmP
1pBWpBL9om/57Sf99mj7RPj/AF0n/fRqOq97eW1jA015cRQRDq8jhQPzpWAufaZ/+e0n/fRo
NzMBkzSAf7xry3xD8X9KsHMelwPfMDjzCdiE+3GTXnmvfF3X70EW0ltZR+kSBm/M5/TFJyQ+
Rn0hJek8G5fj0kORTkup+Q08hI77zyK+O5PGWrNMJjeM02c7x8p/QV2Wi/FfVbMIJXSYL18z
qw9OlF0Kx9K/aJ/+e0n/AH2aDcT/APPaX/vo15b4f+LulX0iRalC9kx48zO9B+QyK9ItbmC7
hWa1mjmiYZDowYH8RTE01uWftE//AD2k/wC+zSG4nx/rpf8Avo0ygigB32if/ntJ/wB9GkNz
P/z3l/77NMNIaBHV/D2WSTVbgSSOw8noST/EK0/iBI8dnaeW7KTIc4OO1ZXw7H/E1uf+uP8A
7MK0/iH/AMedp/10P8qnqWtjivtE/wDz2l/76NL9on/57Sf99GoqWrJJftE//PaT/vo0n2if
/ntJ/wB9Go6zNb13TdEtzNqd5FbqBkBm+ZvoOppDNj7RP/z2k/76NNa7lX71w4+rmvGte+NE
cTumkaeGA+7JcNjPvtH+Neda98SvEGos3m3sccRP+qiiUL+PBz+JpcyHyPqfUou5CxMdy5PX
Ac4NSrdTMARPJz/tGvkLSvG+r2VyXgu3UdTgnB/Cu90b4x3sDgXdvFcRnoqttI/HFF0Kzex9
A/aJ/wDntJ/30aPtE/8Az2k/77NcF4Y+JWia3KsEkhsrhuFSfgMfZun54ruAQRkHI9aYtUSf
aJ/+e0v/AH2aT7RPn/XS/wDfRplJjmgQ/wC0z/8APaX/AL6NNNzP/wA9pf8Avo0ykIoA9a8P
EtoViWJJMK5J+lec6zPMNYvgssgAnk4DHj5jXovhz/kBWH/XFf5V5trY/wCJzf8A/XxJ/wCh
GlHct7Ff7RP/AM9pP++jS/aJ/wDntJ/30aip1USSfaJ/+e0n/fRo+0T/APPaT/vo1H0rm/E/
jPRvDsZF5crJcdreIhnP1Hb8aWw1d7HUfaJv+e0n/fRqKS8bGGuW+hc14Trvxnv5Q8el2ltb
KeA8p8xh/IV53qfjjWb2Zmu77zW9NgGPYYAxS5kPla3PrqO7m4xcSFT0O8/lUguJv+e0n/fR
r5V0H4kazYIA100icgLIcgdOf0ru9G+M7KFTUrETerwuB+mKLoXK+h7h9on/AOe0n/fRpDcT
/wDPaT/vs1y/hjxno3iIBbK6VbnHMEvyv+APX8K6SmIebif/AJ7S/wDfZpDcT/8APaX/AL6N
MI4pDQIcbmf/AJ7S/wDfZrb8FTSv4it1eR2Xa/BYn+E1gEVueCR/xUdv/uv/AOgmk9hrc67x
u7JoTMjFT5i8g4rzwXE//PaT/vs16D46/wCQC3/XRa86ojsUyX7RP/z2k/76NH2if/ntJ/30
aiFLTsIl+0T/APPaT/vo0n2if/ntJ/32ajrl/FnjfSPDcRFxMs92fu28TAt+PoKASb2OsN1M
BkzyAf75qBr1y/y3ThvZz+tfP3iL4waveK0WnpbWKf3sb3/M8fpXAy+MdWacym9Zpc53j5T+
gFLmQ3Frc+xEu5iMGaQEdfnNP+0T/wDPaT/vo18x6P8AFTWbMBZJ1lYY5k/l0rtdJ+NEDBV1
HT2z0LwyAj8iKLpi5WezfaJ/+e0n/fRpPtE//PaX/vo1zfhvxho3iEBbC8TzyMmCT5HH4Hr+
Ga6CmIebif8A57S/99mk+0T/APPaX/vs0wikNAh/2mf/AJ7S/wDfZopmKKAHsfmP1pBTSfmP
1qtqV7Fp1jPd3BPlRIXbHJplGf4q8UaZ4asWn1G4QSYzHArDzJD7D09+lfPXi7xTqfiu6aWZ
sQKT5UCt8qD+p96xPGHiKbxFrtzqVyMKxxHHnhVHSqlozy2hzwWJxz29c1jUl2N6UdRRZSsP
mZRnqdwJqrcwxRt85yOnXNRSMIpQElwc9RnBqa4uH2hJ13KfuufmU+x/+tUJMtuNjKnVA58r
le1Pg8zPI78FqcIt7MqAhSeR1xTRaupwwIq0Y8r3Ni0tvMQMs8Ebg/dZxzXdeBfGuoeF5PL2
C509jloi2cepU9j7V5mPlz8z5AyPl/8Ar1YstT8tgsoG0+opJtO6NLR2kfXnhzxFpviG0+0a
ZcpJj78ecPGf9odRWtXybo+uT6LqMGraPMRJGR5se7hlzyD6ivp/w3rVrr+j2+oWTgpKoJUH
lG7qfcVrF8yujCcOVmmabjHan000yDqPh3/yFbn/AK4/+zCtL4h/8edp/wBdD/Ks34ef8hW5
/wCuP/swrR+IpxZWf/XQ/wAqnqWtjhqdmmA1yvxH8Tr4Y8OzXCqWupPkhXtn1PsKsRT8e/EL
T/DsL29pLHdao2VESMGER9Xx0+nX6V4Hrl/qWuXTXl5M0skh5ZmAAHoPSsGe6aSdpZCzzSHJ
JPPNXrwFohlgFUc+59qwqSb0OinFJMa1mygtIwAHQAis64SAKylvnHIqe1nlG4wsXx/Bk59x
Va6eO4AbbyT1xgg+h7Gkk0OTTWhSAbd8gNXLcOxAYL77mA/nUT20jgNgk9DSxwlOWyMdsVVz
JQdzchtShDxzwsOPk3jdmvV/APxKl0+OLT/EIZ7VRtS5wSyezeo9+v1rxDzjAVKFjkZOVx/W
tOx1SFwFnIH4YIpJyjqa2jLRn2FaXVve2yXFpPHPBIMrJGwZW+hFS184/DXxhL4X12O0mlMm
jXjYIzkRE/xD096+jlYOoZSCCMgg5rVO6ujmlFxdmIRSGnGmnFMk9X8O/wDICsP+uK/yrzfW
v+Qzf/8AXxJ/6Ea9J8O/8gKx/wCuK/yrzTWz/wATrUP+viT/ANCNKO5b2KtNlkSKNpJXVI1G
5mY4AHqTQDXkPx08W/ZrVNCtCRJN807dMDsKrYSVyX4hfFCKFn07w1MssvSS6XBUeyHv9fyr
xy7jurqdpJmLM3JZn5Y1QsZM3GFzhcszE0X5KSAs+1j0Gelc825Ox0wSUbj7m3WNT5jjJ64I
x+VZV4sRIaLnPXFaL3Tqgim5DjKsRlT7f/qrPEQZ28sEK3BXrQlbcU7PYhiEgPAOB61pWcXm
sA5jUHvvAxVH7JIpwQcZ61KiBCAS3/fP/wBeqbIjFp6nQWIubC4Sa2uEaVCHR4X5WvcfA3xL
t9Q2WXiBorS86LOTtjk+ufun9K+cbe/MTgHO31xWzBd215G0ZZVdhw3QE/SkpOO5fLGastz6
/GCMig14/wDBPxnNcO3h3VZC8sQJtpHJJKj+D8O1ew1tvsczVnZjCK2/BP8AyMcH+6//AKCa
xT9K2/BX/IxQf7r/APoJpMFudV46/wCQC3/XRa86r0Xx3/yAW/66LXnANEdimOFMubiG1hea
5ljhhQZZ5GCqo9ST0pc4rw345+LRPcrodkx2RkPO4PBb098fzqm7aiSuafj74oqZJNP8NS7i
DtkugOCfRP8AH8vWvIbqO6up3knbLE8l2zk+p5qrp7Fld0B9Bnue5qAPJ5zmJyzKCSAfaueT
cmdMEoodcpFGwEkmeeeRWRIo8w+WDjPGK0Lu4W7jUsvJ491P9RVVraR0U4JI4/DtTWm5M1zb
BCJOhH03GtS0tfOB3SQxt2JkXGay0gK8tkY9s09n8tVILFj0yuBj86H5CjG2rOhsPtWn3CTW
8w86NwySRN9017t4D+I9tqyx2WttFaX/AN1JCdscv59G9vy9K+c7PUwhG9tpHquc1q+db3lt
IISFl6gAnB+lCk47luEZrTc+vaQivLfgn4zl1iyfR9TkLXlouYpGPMkfofcfyr1OtvM5WraD
cUUv4UUCIyfmP1rz/wCNeuf2V4Nmt4z+/vj5K+y9WP5cfjXeE/OfrXjH7REjeXpIGQFMh69e
B2/z3pN2Ra3PDnkypwOegFbMD/6LHBGuZMAFic4rCj4bJ+6Dmuu8N2Hmw7yODXPUlZHVh4OU
rFKDSGnJOCWPfFadj4busFCu5G6g12+laciJkqMmuisbRcDgZrndZs9SGEieYReC7gyDyozn
Pc8Vvr4DnNvumZPM68DpXpEFom0dD9K0ktvk/DvS9pJ9TWOHpx6Hhs/gi/Q7kVT6Cq9x4JvD
GVlg/eHJyK91eBQOcZ9az54VLsaftZITwsH0PnQadNp88izKQUzmvU/gp4lj07Vm0m4JFtdc
wtnhX9Pof896m8U6Il3E7oAsmDg4715VbiaxvlAyslvJkAnBUg9jXRRq8zuebisP7PRbH2VS
GqujTPcaRZTSHLyQoxPuQM1bNdTR5h0/w9H/ABNbn/rj/wCzCr/xH/48rP8A66H+VUfh7/yF
Lj/rj/7MKufEk4srL/rof5VHUtbHC5rwr9obW1kvbLSY8EQjzpiD3PQflz+Ne5A18ufGWZpP
HOp5zgMigEdPlFOTsgichZsDeRE9F+ZjmtSZGvD8i7YumMcn/wCtWTYxmSdF/icj+VeiaPpa
kIGXjA4rlqT5Xc78LS9otdjmrfQJ3dWhBGK1P+EUnuQHeM78ckdTXoVnZIpA2it60tEwOABW
DrNnoxwkDzLSfBF45wQqR993JqbUPAlwrAQbSTXrdraqCcHHr71Ykthx0pqcu5p7Cmlax4Wn
gnUM4aNTGOuKx9b8H3dqgnWL5CeQOa+gbqFAvasq/tkeLaQCMUe2kmZywkJK1jwKCMwbEbOT
yvPcenpX1P8ADzVU1jwlYXK8SCMJIPRhwfwrwDxxoxtQLiLhA3IHY+td7+z9qx2X2kPjA/fp
z+B4/KuujPmR5GKpODt2PZjTSKfjimmtjjPVvDv/ACArH/riv8q8y1s/8TrUP+viT/0I16b4
e/5Adj/1xX+VeXa4f+J5qH/XxJ/6EamO5b2K2a+VfiprKax41vpYf9TG3kx88EL1P4nJr6gv
pRFYzyHoqE/pXxjqMjS3bsfvEknAx70TegR7l3SZESGSRlJZjhAKsppsl07Fh83oB0qTw1Zm
4cnHC8V6Ho2mRqmSozXJOpys9TD4dTiuY42y8PXTRmJ4y0Z9atweC7kyDyozn3PFenWFonHy
jNbUFqgUDj8Ky9rJnasJBbnm6+BJzb7pinmew6VkT+CL9WDIqnnivcY7Ybev51G9uoBzj6in
zyRboQZ4fN4Fu3j2SRqJD3zXMXHh+50+6Mc6YIOAexr6ImhXzD0rnNf0uO7iZWUfWhVmjGpg
4PoeW+GNT/snXLK+C8wTKHDHBx3BP9a+sraVJ7eOWI5jdQyn2NfH2r2b2WqTRv14b2YV9IfC
HVm1XwbbiQgyWrG3bHoOn6EV3UndHjV4tPU7Q1t+Ch/xUUH+6/8A6CaxTW34L/5GGD/df/0E
1bMFudP4940Bv+uq15sDXo/j/jw+3/XVf615oDSjsUyQtgE9hXyP8QdUj1PxXqVzDnyfMKx/
7o4/XrX1L4iuBbaDqMxOBHbu3XHRTXxxK3mXZPqf1pTdkETWQYs44YhmTHz56D8qnstFuGkV
4VJ7+9bOg6VvhjLj7wya73TbCOMIAorilVtoj2KWFUknI8/PhKadi/lEE9cVs6V4HvJB+82r
H78mvSrO1TAxgVqW1suflOKj2kmdccNCOrR5FqHgS5V8QbcYyaqweB77BMqIYxwBnrXt8luB
g8VUuoUCn/OKbqSQPDwb2PCNV8CXcKCaPaVIzgdRWK2nvZB2kUgp94dx719A3ECmPGB0rgvG
OiiSCWaIYcAn6+1ONZ3szCrg4pXitTmfBOtrofiTTtQG3yd4SXtlTwf8/SvqtGDorKcgjINf
GFsm1hsypU9BzivqP4U6s2seCbCaRt0kQMDH128D9MV203pY8astbnXUUYoqzIoFvmP1rxH9
ohJjPpbEHydrANg9cjjNez7vmP1rzn47Rx3HhALuj86KQSKCwBwM5wO/WplsOL1PnJmGQB0H
616N4KlWa2PAGMCvNgCWwOSeK9O8M2S6Zp4knYJldzFu1ctf4bHdgm+dvodxY8AelblujDGA
cfSuGh8XaZbcAvJjuqk5rUsviJo4bbM0sePVK5VBnse3gup28JIHT9KvpIDgdTj8KxdH1+w1
NQ1q4ZcdK2o5otu8gDB4ppGl09StPFLvygcqeoAqpIjr95NoPY07V/Fum6Wh+0SbT6d65O98
cR3bFrG3nnU/xIhIocG9ifbJaM17uMfMDyCK8b1q0e78UzW1qu+WaRUVB1LdMV6Pa+JEuJ0h
u7d4HY7VJBwf8K4/RUNx8YII0Gdt6hx/ujJ/lWuHj7xw42onA+mLKIW9nBCowsaKoH0GKkNK
KQ16B4Z1Hw+/5Clx/wBcf/ZhVr4mHFjZf9dG/lVX4ff8hS5/64/+zCpvikcWNj/11b+VT1L6
HBhuK+VfiqZP+E41UzDB87pnqOK+pFavnv8AaAt1XxRBcxgYkhCuQf4h/wDWxRJaBFnnekTB
L9Gbkk4HtXr+lbTHGVx0FeT+GLE32pqhzsUbia9MGpWelKi3MuGA4Reprir6vQ9XAy5Y3Z2V
kN3AHIrXtgw6g/lXAweOtOt8fJKcdwn+NdBpfj3Rbp0QSsHb+8uMVgoNanoqvG9kdfbvtJzx
UzZkT5Qfy5qva3kM0aMg3A4qxLfW9pGXf7o5yKaRT7lF4psYdGbB6kVUnUsuGABHpVPU/iBp
MLtAshMnTAGc/SsGbxgZG3JZTso65QgH8aTg9xe3WxB46RP7CuN+OmMmsr4EpN/wmW+MB0W3
ZZOcYB6H88Vc8U39vqfhHUpYM5ROQRgg5pf2dIzJrmpT54S2VT+JH+BrrwqseTj5Js98NIaW
kNdZ5Z6r4e/5Adj/ANcV/lXlWut/xPNRH/TzJ/6Ea9V8Pf8AIDsf+uK/yryPXm/4n+pD/p5l
/wDQzUrcqWxk+IpGXQNQaMEsLdyAOp+U18dXLkSOSTuPSvs8kMjK2CCMHNfH3i20+xeJNRt9
pVUnbaD/AHc5H6YpTQ4vQ6HwJKjBkPUCvStPwAMcivPvBNksGnLdSEKXyck9q6GLxVp9s4VP
Mlx1IHFefUV5Ox7mFmoQSkd9aqdoKjj6VqQkgdD+VcDY/EPTI3CTrNGvqVrr9G8S6bqYX7JJ
u9Qajla3OuNaMtEbyS8KO+O1Q3McpYNGG9wBwamimibJwBjpVPUvEun6YhNy+3A6VVh35SF0
dTkxkfXvVC7jHXsazb3x/p9xkWoebHZUzVBPFVvK+y5hlhVj8rsuP0qeRon20Wjg/H4Qa0uw
gMo7V6r8ALeSLw9fSl0aGafcoHUN3/pXlPxPQRa/bSp92WHPHfrXs3wKgMXgSJif9bM749Og
/pXfQWiPDxjvNnoZra8F/wDIwwf7r/8AoJrFNbXgv/kYYP8Adf8A9BNbM41udJ8Qjjw63/XV
f615iGr0v4jnHhpv+uqf1ryxXojsOT1Mb4jTNF4H1lkBJ+zsOBng8H+dfJaPtuF3f3smvsTW
baO/0e9tZhmOaFkOfcV8f21uz6vHbuCG83YQfrUT7lQ10R6toLK9pCwIziussTnaPyrjmvLP
SIoxMxH91FGSaktfG1vDybSXZ0yBnivNcWz6GFWMdz0m0DL1B/KtK3faeeBiuI0b4gaRcFUl
Z45CcbWFdlZ39vcQh48OD0p8tjVVI1FoW2/eJhQenpzVF4ZwCHR39OK0Hu4LZC7fdxk+1YF/
490e0bZLMA3fjNPlvoN1OQsSKwBV1x6Vz+vqsenzlscKTzTbrxrp8xJiWR89MLUL31prtlcQ
wsQ7IQyN1FTyNEyqqS0PG5douZJFOOTznrX0b8FLSK28GRvA7lJnLlSeA3Q4/IV8ytuSeeF8
llfH6819U/Ca3+z+AdLBBBdC5yO5Jr0qaPnasrnYc0UUVqYnPTT+TDLIRkIC2PpXg2uXt1q0
9417IZElJJGPuegHtXubASK6Ho2Qa8Z1SBtPlvNwG+NscjjgmuTEt6Hr5WoNTT30POdG07f4
git5FJVZMn6DmvQ9TtTdKsOCIs5I9a53wqpn8QzyyjlVJ6YrvYkVie+ayqS1TNcJQTuvM557
i300JFDCm49AF3Mx9hUNldLrs6wRaZK0pbaMGMPnBP3cZxgetbj6YFuvOiRTJ03HnFa2mxDT
pHuo4o4p2BBcdR9PT8KSlD7R1VKNZtKDSRi6Ej6TqCIVCpIdpwMEH0I7GvSWZVsgwfLdhmvO
57n7VqabVACt17k9ya61HIhC9CBWF9TsjRbVzm/EkaqzTS2fnkAsQqBzj1waytP8QecpVILm
GNFJLR7XCgHByByPpXbITcR8hQxG05/iHoaqW+ki1SZY4UUTcOeSSPTJraDhy6nNUp1lNclr
dSrAi6jaKzhXGNySKPyIrC8ORR2fxYlupFVkjZJDkfxOoGfzzXZW0MVrCUiRUHoBWFDAp8T6
jIo/eeTCcj6sB/KiE+V3Jr4ZVHFS6/5HuNIaSIlokLDDEAkUpr0mfMM6j4e/8hS4/wCuP/sw
p/xXOLCw/wCurfyqP4e/8hW5/wCuP/swo+Lhxp+n/wDXVv5VHUpbHkvivU5NN0C6uIDiYDah
9Ce9fP8A4qWbUbHzbhi86Endj73qa988UWxvPD93GOoXd+Ryf0rxTxA5ttN8tVUswPUZrnrN
qaPWwUISw0lbW/6FH4e2oW2urgg7iQgrbWwi+0yXVygdicjd6UvguFU0OM9N5LVvzWiXEG1h
kd6xnL3mdGEoJ00zl7jX4bdM/ZTLHyD5aDaPYseP0q0umG6iN1HZGBA5TcSjRsw7B1+v0PrW
xa6YPLEBgjaH06Y981pX959k01bbanlRjCRjpn1I7mk5Q5fM2VKs53bXKXPBl0Zk8mU7WjOM
Vq6+BJG0aDevfJrl/C7HfI2OT3rfknKyIcblbgg1gmdnsXZM4O7vo9KvFIsCGc/LIAqA9ejH
r0Naunas1y8Snzkd13iKZR8w7lSODit++01L5EDRq6oeASRtoexRnja4hjPlgKgAwFA6Yrov
Hl03OWMKqqO9uUx9b01G0bUvLTaJ7dtygdwCQan+ABFoHV1G+8XKtjsv+T+Va19te3kQgYKE
Y/Cqvwvh2LojRJj5CTj6HP61VKo09O6MMThoy5r9Itnr5ppNONNNdx86ereHv+QHY/8AXFf5
V454gf8A4qHVB/09S/8AoZr2Pw7/AMgOx/64r/KvFvER/wCKj1X/AK+5f/QzUrcp7HD/ABK1
q40/ToILNgrzsS5/2R2/GvAPFdsTqInAx53Ueh9K94+JFmZ7Wzm/hRih/H/JryHXys+rW0Gx
QvmAEgdTXNKTVU9aNOEsGmt+v3m9HZY0a2tEBC+Wob+tNL22kxIqRRqTxkrkn2A6k10ESL8v
oBjFQXOmI86zLGGkHQntWHMehTo2jzRMCLU49TnNq2myvJuC/MY1ckttGFPJ5960rK3l0a8D
+Vsw2GUjay+xHY/pW9p1qLe4W8MMS3C8h/f1x0z71na1eGe6C4BOcsx5LGio4W90KVKrduo0
z0CwkR7DzC+SRnrXIeJIvNkLtaidm6ALuJ+grW05iLSMdMipI5DJkEBXQ4DVnF9zrnRa2OF0
3XBv+z29pcRAEjEQQkYGeVHPSugsmj1W1+fbNE33XAxn8OxrRh0v7PPLNDDEryDBbrweuPSp
rO1htCRFEqMeuO9bScfsnNRp1WmqlmeefEixcyaMRy4YwZx64xXs3wrkEfh4afjDWmFzjGc8
/wA81wHitElm0jeoYfbFHP0Nd/4BiaO6vjjC7VB+vNaUKjukcOKw0VTqTe6sdka2vBf/ACMM
H+6//oJrFNbXgv8A5GKD/df/ANBNdjPEW5v/ABMOPDDf9dk/rXk6tXq3xQOPCzf9dk/rXkaG
lEcjmfiLr02lWdtBbbg85O8qcEKPT868E0+1P/CaoHO7Mpkz1z1Ne2fEq1aWSxnI+QZX9c15
hoojn8WyOqbfLjOOc1yzk+dpnqwowdCnKO99fvZrS2KTXhuJ1DbeFz2qtPrsdruCW7SKpwVi
QYX6k8V0v2dZYih71XttNEYaFIEMLHkEde9Yprqei6M1H93uzGhtF1eI3cNj5SqFZpPkaP5h
kAsvQ/XoeuK6vwlduk/2SX5NtShhp+m/Z40VYfveWCTuPv6/jWRospk1EOQAW5wO1Z1HG/um
lCjOyU3qd5reGtvLj+fcORmvNtUmisHEsmn7kLYDhVC5yP4m+o9q7uWYooYDO08j2qG6tFvo
DGUVkJzsJIx9KcGr6l1qM1H3NzmLDWDOIvlki8wlVSZRh8dlYcZ9q24rNftC3Ua7HIw3HUVZ
bTlaKKO4iiMUQ+RAOB/jVklVhCgAKPSqk0npsRClOUPf3PINQ0Uv47ubSP5UlJlPpjGa+hvh
1eGXRjaMMfZCEX/dxxXl8cIfx3PwPmtAQcd84r0z4fwsv2+UjCsyge+BzW9Go3JI86vh4Rw8
5ta3/U66iiiuw8Q5dD8x+tebePrJhqdyg+X7QA6k9D6/rmvSE++frWV4p0g6nZK8C5uIuVH9
4dxWNaHPGyOzA1lRq3ez0PHdHgMGtOGAVhFtb65GK6qA4PWse9Wa31JDIjfKcNlcbfrWvBhh
kVwyvZXPapzUZuxdSNnbg4NLeL5NszuSSB3qxpsW5STjr19ah8SxSfZDsUkdwPSsdWz0ea5l
aDbyTTebtyScjiulLOrZlGB0rkfD+vGHUpImTYqkbGzn8D6V015ql39pSVrASWTcNKZcMPou
On41XL1CFVcvLY1La3V1KgYXtikkhmQ4LE8Vf0+L/R4ztwSOPapZoyu4nvTegufUxShER4Oa
zdEOfEl+xUkARJnHpzj9a2Z/kJqbwjaLd3MZC5zI0khx2BwP5CqprmkYYiqo3k+iZ6Njimmn
Gmk16p8gdR8Pf+Qpc/8AXH/2YUz4v/8AIP07/rq38qd8Pf8AkK3P/XH/ANmFN+L/APyD9O/6
6t/Ko6lfZPNNolidG+6wKn8a8U16ykNwy45tywdT164r2yKuN8Z6NKk731shMcg/ebRnafX6
Gsq8HJXXQ78urqnJxfU4bwynl6VGg6KzAZPbPFdDCSVx1rB0mQiSZG/vZHHWtyIHjFcVTuex
hpcvulqKFyepA9BWZrx2FIkGWY100EJ2Zxzj8q5DxHNLaXMkrR5wvyE8AGslrqdkpXRvaJBL
Dbkovt0rQi+chXHzjkVk+FtfeezCiJhKRgx8Zz9fT3rQ0q5ubm88i+slgmRtylJN4K+/AquW
xftVJWSNQ2zMgdGIbvVd4pMjfzW4sOUwBgVUulwMGm9BKoYmqN5NtNJg4WMn9K0/hhEY4NPj
ZSGSA9Rz2/xNZupkND5bch2CEexOK7bwjaACW6CkIRsTtx3/AKVtQjeSPOx1RRpTb7WOjNNN
OJppr0T5k9W8O/8AIDsf+uK/yrxPxEf+Kk1X/r7l/wDQzXtnh3/kBWP/AFxX+VeJeI/+Rk1b
/r7l/wDQzULcqWxzviuEz6BcYGSmHH4Hn9M14tqdowu0uOoaZWUjsQeQa9/KLLE0bjKsCpHq
DXlHi3S59L8yNwfKJJRscMPr61hXi7qSPTwFVOEqTHwk5FXQGbp19azbBxLDG3qK17BS0uCO
1cU9GezhqnujhCdhMhJx+VYCKbjUnwOFNdXfwstm3ljnFcJ/aslhexIICxyfMwefrg9aiKbN
5StZneIsyQopX5R7VatUWQ5UcHrWfNq93NpitZWwuSvPzvsUD64/StfRCLmD7QYvL34O0nOD
3q+WxcqvNqNltpE+63ynoCaiWNlLbhzW3LEQAay7gYOe9LqJT0OY1yN5L3TI0QsRP5nHspr0
/wAHLm2uZMdZcfXgf41xFvsl1RsruZI8LgZ5J/8ArV6Totp9i06KNhhz8z/U/wCcV1YaOtzx
sxqpUeXq2XTW14L/AORhg/3X/wDQTWKTW14K/wCRig/3X/8AQTXazwVubfxS/wCRVb/rsn9a
8ijNeu/FP/kVG/67J/WvII+1KOxUtzF8dJu0MPgnZKp/QivJNMtWtdcyQMvG3I7jORXul9ar
fWM1s/SRcZ9D2NeQ6xDNp2qQxXKFXRsYI7c9PauatFqSkepgqidJw6rU1rdiKsKrlvl4qpb9
Mitiwi3xAnNcUm1oe7RqLlM7UwIrRnJySOpql4eidpFcL8x5xirvihZEhBCFkBy2B1FYega8
6amU8jEOfkkDZGffjiko30K51GSbO1beG/fL8p4q5BbiWPHIP8JzWZeandveWv8AoYe2lG1p
GbDZ9lxXSWUG2FFxzjmqsVKpfUzJLaQZy24CopEJiA44rYuU2g9MGsuc7M0vIUp6HN2McreM
Zpwh2RxrGWH516x4Si8vSA4H+sdm/p/SuH0OEXW4QoWmmlYZA6gcf0r0y0gW1tYoV6IoH1rs
w0XfmPEzKqlSjT6vUl5oo/Ciuy54hyq/eP1q1FVUH5j9asxUgMjx0gbwteEgHbtb/wAeFeZ2
dwFwDz2r1bxXCZ/DOpIOvkMR+Az/AErxC1usovTcOCOtc2Ijex6GBla53ekTZb5gNo6c07Xt
Ut44dh6gdB3rF0q5DKpD4Pp9KW7s9kMkw2Syscjc3WvPd72PdhNyskU9BtpbjUp7loQqnAAx
+v611JW7eMhMYjxt964q2g1ua5DRyxIBxsyR+tbyRa68YPmICvUlia0SdrHVHDpq7ep1Nlrc
caqLlTG46hq1pJY5oFkQ7gRmuMtItWnQG8W1ZU5LKDkitu1Lw2+CwKk8Y7VGq0ZzVLwdmN1G
RVjkbgeld54asorLRLNIkClokZz3Zsc5rzq9Q3DxwoMvI4QD3JxXq8ahI1UdFAFd2EW7PGzK
pdxjcDTTTjTTXWeUdR8Pf+Qrc/8AXH/2YU34v/8AIP07/rq38qX4ef8AIVuf+uP/ALMKT4v/
APIO07/rs38qjqV9k80jNWo+aqRnpVqKqJOA+JMIh1aynRdu+Irn1wf/AK9YdrcA4A5YV0Xx
bzHaadNj5RKyH8QP8K4W2ugJBn1rixEfeuevgZ2ijvbG5SO3DyAAj3zXK+JtQS6DxWyeY7fk
KuBftdv5Xm4BPODjPtWVqkNzBLssFhUdC2c4rjs2z2YXnojZ0O2ms7CMqoDqvHHWtWOa5srh
ZZELxuOdvJFctplvrkShhOjg9SrFa0kTXYZARJCQedr5ORWjTN/q+l0ztLLVrad1iDgMelLe
soDYA+prn7a1uVKvciKORzuBQHFaU8jfdYgkCoTfU5HLldmJp0Ed74gsIJUDpvLsO3Ck/wCF
elKoRQqAKoGAAOBXA+CYftHiCW4H3IYuuP4m/wDrZrvzXpYeNoHgY+fNVt2ENMNONMatziPV
/Dv/ACArH/riv8q8T8R/8jJqv/X3L/6Ga9s8O/8AICsP+uK/yrxLxGceJNV/6+5f/QzULcqW
xWjNTlEkTbIoZfQjNV4zVqPpVEHjcyfYtTu7f+GOZl+gzWnYT/vV2jIPU5qj41YQ+Lb5BwW2
uPfKiq+mXILYDYxXm142kz6DB1PdVzrdQ1GC3tSrkAkVxKK+pa3FJHDiJMkHHWti6tRNvndl
chcKGPANYKw6vNOFhkhiUHheefxrGKbZ6UIup6HaRJcY8mMAKRn0APpVzTtTNsvlXaMjL0bo
DXNwQa6YihdSV7lyRV2zi1if9zN9mlTP3iDkVUk9zWdDlV4s7SG7hvIGeJtwHas68dQecACq
lgjw7iG244K44z0qO6uAEO4845FSrs43Ox0ngC2il+3XjRqXMoRXI5AA7enWuwNYfgq2Nt4f
gLghpiZTn3PH6YrcNevTjyxSPmq8+eo2Ia2vBX/IxQf7r/8AoJrENbXgr/kY4P8Adf8A9BNN
mS3Nz4p/8iq3/XZP615AnFev/FP/AJFVv+uyf1rx9KUdhy3LMZrN8YWUV54evS0SNLHGXRio
JXHPB7dK0Y6neNZoHjcfK6lT9DxT3BOzueOWM3yjPYCui0icYO4fKvTNcnMptbqaBjkxSFMj
uQcf0rUsZjJEVVsbgRnNeVUjZn0mHq+6W/EOrwGMxoNzgY2j1rM8LWUojmmeMKJGJxjpUWp2
s1siLZiJpO7MSTUdha63nzEnjbuQpK1ME9zvhTc7N6HUlrwBZtm4IfujqRWzZazBtAkJRuhB
9a5Fo9dVlcSRqT/eJbPrWnDbXkq+fexQLnjKZzRJNahVpOCunodXcOjKrKcgjg1h6hMEjdsc
81KC0VuoaQt3HHSsyab7VdQWi5DzyCMDr1OKcU5OxxzqWi2ekeE7VLbQLLCKrvGHYgYJzzz+
daxpsEYhgjjX7qKFH4CnHmvXtbQ+YlLmd2FFJiimI5Rfvn61ZjPSqoPzn61IZUhRpJXVEUZL
McACpFcl1JPO0y7i674mX9K+aZJnt7w7SVGea9d8U+PoobC6XRg0rRgBpscEscBVz3PPPoDX
keqK2ORyw+YehrOsrOz3OzB+8m1sbmkapnCMQAxwfU111vLHd2wWMjAXAJ5xXkVpcfZbhN2d
hPB9K7TSL/cFCEMTyfevOrQs7o9jDVLq3U6r7Pc25yseR2YU7Sp7+4n2MhCD1q3o0y3HEgzt
55NaQlUu+1dpU4qVc7vaNaXLayC3jxLgOw5FZX2vchX7uCQMiqWs3nzkluBwT/nvXLtdyX0z
R2nyRqPnfPT6e9KKbZhUPRPBMS6jr+9iWWzUSH3Y8D+p/CvSu1eFaTrOoeHbqJNJWBvtLiN/
OUkFs4XkdMk9TXc6R8RrGYrDq0b2lznDEDKZ/mK9rDUJTp3hrbc+azGsqde1TTt2O7ppNVrO
+tr2PzLO4imT1RgamJoatozBSTV0dX8O/wDkK3P/AFx/9mFN+MP/ACDtO/66t/Kl+HX/ACFb
n/rj/wCzCk+MX/IO07/rq38qz6mi+E8zjq1EelUkNF1qFtYQGa9nSGMd2PX6etWld6EN2Wpz
XxeTf4Yifn5Jwcj3BFeNWeoNHlXwQPUHmvQvHvjCLVIYdNso28ibMgcryVUkbvYZyPU+3fy3
UEPmehXuKwqpXsz0MNdU7o9A0fUkdlaRgCvAA7VtSWzTkPCATjp615hot+FJjclSD8wPQ13O
kX7HDcbeMEHHFedOLjI9mhU5oqxfnmvbYAJEwOegre0dbqWNXnVR6k/nT4njS1EhQEkZPc0s
s/lwMc4XHIzRqdDqNq1yTUrxVgHlnJUjHrWVe3yLGWZsMOetYmq6ikALSYJzwOlUbKGS4K3F
1kAglE9Pc+9EF1ZzzveyPY/h3CB4eS5KgSXLFz9AcAfpn8a6cmvDdF1zWtIurhrW6kks4lEv
2eQZTZuCnHOepGeB1rvtE+IWk6gQl1us5f8Appyp/wCBD+uK92nQlOkp09V+R8riayp15Qq6
Pz6o7QmmMeKjhmjniWSF1kjbkMpyD+NKTWTC99UeteHf+QFYf9cV/lXiPiT/AJGXVv8Ar7l/
9DNe3eHP+QFYf9cV/lXiHiQ/8VLq3/X3L/6GaiO5pLZFaOrMZqmjdKi1DV7HTI917OiH+FOr
N7AdTVpX0RDaW55T8Wma38UtKvG6FCeOo/yK57TdUAkU4Xdj1rT8e63Dr+qyS28YVbYeSwzk
kgk9emee2frXCO5hlL87c5I9PpXLVipNnq0ZOEIs9a024imiEYYMxOT9ak+y3EPzxoHHqK4v
RtRBClGyxHy5P9K7rRLnzmSOQcYBxnivPs07HsU53V0yGzuL97ryth2A859K6qDNtGGnwpPG
BVUyIJdqqFwM5/8Ar1n6vdHZtzyB354qnexo5uXUmvL3F05HCFfX86x7u7FxeQ28RIaR1Vsd
QM9axL3UGnuDbWq5kZuW7AepqxHaJHbPHyXkB3MeuTxmrpK2rOSacr2PoKNQiKijCqMAegpc
14j4c8Q6h4Us4M7riykLqYZHztZWwdpx6bT0/ir0bQvGmk6uEUTfZ7huPLm459j0Ne68PLkV
SGsX1Pk3XjGo6VTSS0OmJrb8FH/io7f/AHX/APQTWCSDz2rc8Ef8jHb/AO6//oJrmZstze+K
n/IqN/12T+tePJXsHxV/5FRv+u6f1rx5D70o7FS3LMdWo6pxnmn3F3BZwmW5lWOMd2PU+g9T
7VSJPDPFNyLXxPqcbH5TOxH50/Sr6NmMeSATyT1A9Kz/AB1LBd6/fXMDFoZJCVbGM/gfeuc0
+7MF0vmNyeh9a4a0L3sezQqcijc9aZRdoGiIJz1x14qCY3lqvyxkEelY2jXx+QJggdcHoa7b
T5I5LbzWUFsetccbnrwm0r3IdG+2XCBpkGfftWtcXKRRGMnJAP8AKqyT4j3r8uRnGa5zVr0K
ZHPKYJx0BpyuEpc2rZdkv/Lj+d1BBIznpWbpGrxQa3a6nesy2cMgJIGepxu/WsaBptWn37T9
mTj5R98+laksHnRmEZQbSMrwRx1FbUmoNSZx1KbqRaXU94t54riCOaB1kikUMrKcgg96eTXi
Fl4i1DwndRwwbHtZY4p2gccDfGrHHp1I49K9J8O+MNM1oKiS+Rckf6qQ4yfY9692phZxiprW
LPkoYmDk6ctJJ2OlzRUe4etFcx03PP8AWtfsdIB+0SZlOcRryx/wrzHxR4nvdYJR3MVqG4hQ
8H6+tZl5I0ly7sSWLEknvzVOQcEfjXs08HGlruzzvayqPXRGpAVk8OXHHzi7iOfba2P5GsvU
BuOQDjGTWv4aT7Yl7pwx5k8YeL/ronIH4gsKyiSzsjAhlYhgRyK8TMIOFdt7M+hy6UXQ5Fum
Y88AccEAelSWN89qNrFiueo/rWmbPzQwU96STSmPIU1xXT0Z3SptPmidBpGvRrHlnCk8fKel
ag163KmRpAAMbmH+fauJi0XL8gc/hzXQaXoUEaAmLLnsRSdOKRcZ1G9S9dagdXTbaRyIGOGm
bOB/u+tXrK1js4DGiqD1AHP4n3qzb2ICZUbeOx/pUvlqhwg685NYnZCN9Sstv5hMajLkqqgd
zuGKzPHCLH4q1NUACi4c8dsmu98LaaPNfVLwBLGxJmdj/EyjIA+hwf8A9deY61dtfahc3L/f
mlaQ+2TmvpMipSXNUezPkeJK0ZShSW6uNs766s5swTyQyfwvGxU/StqHxzr1qVzfvIAeQ6hu
Pyrmz84I6+hpkp3Qk98V7k6UJr3lc+cg3FqzsfS37Pviy51/Xr62u4YlaO08zzI8jPzqMEfj
XYfGd1j0vT3dgqiViSTgD5a8k/ZRct4t1T/sHn/0YldX+1fIyeHtDUEhWuZMj1+UV4FehF4p
U46Jnt0Kk44fmlq1f8zzDXPHFtaI0emgXE3TefuD/GvN9U1W71K8aa9naV/4Qei/QdqgfJB+
tV3GHzXoQw0KXwo51KVT4jd1pI11RfLGEFpEi+w25/rXO3aAv8wyCcCuk1ZTNo1jqUYyBGLe
bH8LJwCfqAPyrFKiUE9sZBr5mrFwqSUj6rDuM6UHHsY0sbRv5ikcfrWxpesmOQCTIPcv0xR9
gMm09R6CmPpLE4I4rNqM9zXllB3idlD4ghCbDJx0wTUsniG2hBR2di2PkXrjrXIWWhK7ASJk
e2eK6rT9KhgK+XGPTdiplCKRrTnNvUjS2bULo3E8flxrykTknH+0fetVgCoAHyr1JHU1Otmq
KA33T2zmnpG0h2ovPpisjrjGyuSadbhrTVJGUbY9OmByOhZkx/I1wR3F2weevWvT/F0Y8OeE
jZSlRqGpMrSKP4I15C/n/M+leXM3zk9K+wyii6eH97qz4DO68a+KfJslY0LDV76zG6zvJ4Dn
DLG5Az9K39J+IGs20pWaZblR/DKvb6jmuQxhgex4qJm23K+9d1SjCS95Hm05SXwOx93+Ar06
l4M0a8KeWZ7VH2g5xkV4Z441az0zxDqzXk6p/pc2F6sfnPQV7N8KTn4b+HD/ANOUf8q+Pvib
Iz/ELxNuJJGp3KjJ7CVsV4GHwyq1ZR6I9ytWlCnFrdmjr/j24kV4tKXyEx/rW5b8B0H61znh
2Y3esia7kaSREeXc5ySwUkH8OtZEmSW96u+Gpkh1m387/VSExOfQMCv9a76lCMKbUF0MKcnJ
qU2VI0Caeq5wep9yay5ogSccNitzUYHsL6SzmGHjJX6+h+hFU2g34OME18urpWZ9a0pO62Mu
1mkspMc7T2XtXV6HryIAWYAgcDODWQdNZicj6Ypn9kM7ZIFHLGW4kp09FsdumvQvyJAWUZJ9
OtR3Gtx3qmG0jknlA2hycIB6msXS9Bh3B5Y859jg101hp6qAqptA5GOKmcEjem5PRkGmWK2i
73O+Vhlmx8zf/Wq6yMXyepNWDCsfONzdDmtfw9ok2r3mwEpABulkx90f41EYuTstzebjSg5S
0SOf8XReR4d0cHAaWS4nA/2SwA/PbmuPDGMBx93oR7V0/wAQtVh1HXHWzx9jtUFvCB02rxx+
NcsvOB1r7rCUXRoQg+iPzXG1liMROr0bNa18Qarp6/6Lf3KIvRfMJX8ulewfAzxpe6t40sbC
9SOTzI5CJQNrDCE8joentXhH/LMr6cV6N+zcxPxQ0wf9M5x/5DassZRg6cm1rZlYSU1NWel0
fSXxXIHhJiTgCZP618+6h4t0qxLL5xmkXqsQzz9elevftKyNH8MpChIzdxA47jmvkJsndXmY
PCRqw55M9PE1pRnyxOu1n4gahP8AJYIloh/i+8/59BWPJPc3eh39/cXM0twzLbRs7kld33iP
fHFYMo6Vt6bH9p8N3safft5UuCPVcFT+VaYykqdCXIi8JaVaDm+pkXUKRWyRRgBFHAzWPcW5
P3eTnP0rakcSD3BxUP2XL4Udea+fUtD6R002yvp2pvbFFcH5TjPauz0/xFCsKAygDvzx71yf
9msQcrzTrfRi8gDKOeopckXqCdSKsdwmv28KCR5MKRwB3qlNINXkQQLJHbDq7Zy/sPaoNP0O
CMf6v58cZHT6V0FpZj+7twO1Zyio7HTBuXxEdtEkMflQ4x93KgYHtVi3tpJZkjhTdI5CIPVj
wP1NS+XggRjA7kV1FtbR+FtEl1zUhi6KlbSFuu5h1P4fkM1ph6Mq81CIsZiIYWk6kzz3x8Yh
4luYYDuitwlup/3EC/0rn1O1yuTg8g+hp95M1xO8sjFmZi7E9yah/hDehFfdwhyRUex+aSl7
STk+pZ+1XP8Az3l/77NFQ4oq+VGdyvc/61/96o2XIr6Qk/Zuhd93/CTyDnP/AB4j/wCOUf8A
DN0P/Qzyf+AI/wDjled9fw7+1+DPYWGrLofN9nO9neRTxnDo2Qa7DVdHTxCseqaP5f2xh+/h
LBfN9x23evr/AD9db9mqBh/yNEn/AIAj/wCOVNp/7On2CdZrfxW4dehOng/+1K4sTUw1dWcv
wZ2Ufb0Zc8VqeCQ2s1vdeRdQyQSg8pIpUj862FtM7eAeK+mtO+GctrEFk1oSnoSLTbn/AMfN
JN8JtLnyZp2LH+IKw/8AZ68WeGjf3ZHt0sxdvfgfN0VqiPyPxrUtoRwAPavd1+DmjA/8fEpH
oQf/AIqr9n8MdOsnD2s5Rx0JVj/NqlYfvI1eYQW0WeF2en3N44SzgeQgc7RwPqegrag8MW9j
F9p169htoVGWUMMn2z0/LNerax8PtQvY2jtvEKWqNwSLEO35l8fpXDS/s6xyyM8niiQsxyT9
hH/xddeHwmGWtWf4M4MTmmKl7tGFvmeZePPGkOo2y6Rocfk6XHwWxgyY/p355NcC3Csxzx0+
tfRI/ZxgH/MzSf8AgEP/AI5RJ+zlC+3/AIqaQAHP/HkP/jle/TxuEpQ5YS/B/wCR83UwmJqz
55r8UfPcceEHrUEgwHX8q+kf+Gd4cf8AIySf+AQ/+LqGT9nGFzn/AISaQf8AbkP/AI5WjzHD
W0l+D/yM4YDEXu4/ijmv2SznxZqv/XgR/wCRErrP2sv+QBoP/XzJ/wCgiuo+FHwmj+H2r3l8
msNf/aITDsNt5e3LBs53HPStb4q/D9PH9jYWz6i1h9lkaTcIfM3ZGMfeGK8l4im8Uql9P+Ae
v7KSouHX/gnxOBljTJE4r6SX9m2EZ/4qeTn/AKcR/wDHKD+zbCf+Znk/8AR/8cr0HjsO18X4
M5Y4etF7HhXhDUobeSaxvlV7O5G10foam1Lwtd6e7zWKPd6cfmVl+Zox6MPb16V7W37NEJOf
+EpkB/68B/8AHK3tA+B82j4WPxP5sX9xrAD9fMrzcX9Wr6qWvozuw1SvhpXirp9D510yAScj
oMda00sw2crx9K+npPhpDPEI7rUDMg7eSV/k1UpPg7o7tn7RKvsoP9WryXh10ke1DMU178T5
6tIEUjHUdq1IYhgHHAr3SL4QaPGc+fIx/wBoH+jVpwfD+O0hMdjfCEH1hLfzahYe+8hyzGMd
YwueHWPh6/1DaUg8uE/xy/KP8T+FX7q90HwXGZZ5lvtVA/dxJ/Cfp/D9TzXeeI/g9fa+Nl54
q2wg5EcenKAPx35/Wue/4Zwh/wChmk/8Ah/8cr0sLh8HTtKc7v0Z5OMx+NrpxhGy9TwvxBrN
1r2pSXt62XbgKOijsBWWFzKq+gya+i1/ZzgX/mZZP/AIf/HKSL9nOGN2Y+JpDu/6chx/5Er2
1mGGSSUtPR/5HgPA4h3bWvqj55mTCZHY5qncHE0RHTNfSrfs7QsP+Rlk/wDAIf8AxdVpf2a4
X2/8VRIMHP8Ax4j/AOOUp5jh2tJfgyqOBrxfvI9Z+E//ACTbw3/15R/yr48+JX/JQfFH/YUu
v/RrV9s+FdIGgeHNO0lZjOLOFYfNK7d+B1xk4/OvIfEn7P8AFrev6nqZ8RSQm9upbkx/Yw2z
e5bbneM4z1rzMJiKdOpOUno/8z0q1Gc4QS6HzAV4qFhsYMOoOa+lv+Gbof8AoZ5P/AEf/HKa
37NcJ/5miT/wBH/xyu6WOw7+1+DMKdCqt0eRRw2vi3SY45ZFh1SBcRzHv7N6qf0rDuNLvdMl
WPUbd4mPRuqv9CODXvEH7NkcEoePxVIGByP9AH/xyu20j4WTWMSrLr3nMONwswn/ALOa8jFU
8PUfNCWvoz08JiK+H91q6PmW0s/3OcDJFXEs1BBZcH+VfS9x8KtOumL3VyZHPVtjD+T1VHwc
0cHP2qb6YP8AjXnPD2ekj1o5hBr3os8Ft4lCDHI61o21rJK2yKN5JD0Crk/lXutt8K9LtWDQ
zEMOhKsf/Zqn1HwJezx7LPXEtuMbjZeYR9MuBVRw0ZfFIieZcvwQueQWfhcxobrWZ47K3Xlt
zDdj+Q/zxXP+MfHNrFYNo3hdfLtj8stwOC/rjvz6mvRb/wDZ+N/dPcXfiqR5XOWP2BR/J6rj
9nGEH/kZpM/9eQ/+OV7OEhgsO7uV36M8HG4jG4tcrVl6nzweclug5NOgTKbj1PNfQ0n7OULx
7R4mkA/68h/8cqRf2d4QoA8SScf9OQ/+Lr1P7Rw1/i/B/wCR5DwGI5dI/ij5yk4dh6816D+z
Z/yVXTx6JP8A+i2r0iT9nKF/+ZmkB/68h/8AHK3vhz8FI/BfiuHW0117wxK6+SbUR53KV+9v
Pr6Vz4nHUJwcYy6Pozrw2Eqwacl2/As/tM/8kyf/AK/If618in734V9z/Enwgvjfw0dIe9Nk
DMkvmiPzPu54xkevrXkw/ZthDE/8JPJz/wBOI/8Ajlc2CxVKlS5ZvW504mhUnPmiuh83SJxV
/wANah/ZuqK74MTgo6sMgqeuRX0Ef2bYD/zM8n/gCP8A45Ub/s0wt/zNEg/7cB/8croqYzDy
Vr/gyIUKttVY8Z1nws4lN9oKG4s5BueBPmaP6dyv6j9ayrSDzZMBcPnGMdPXNfSOhfAaTR5N
0HigundW08c/j5ldevw2RoPKn1MyJjBHkYz+TV4dehRcr05fgexhsbVguWpG/wAz5bhsdqgb
QSeelXLW0jSQcYNfRsnwf0eTH+kSKfVQ39WNJH8HdHQgm5lbHqD/AEauX6u1tI9BZhTtrFnh
EUQ3DA56ZrTsNLu7zi1t3fnl8YH5nivd7T4d21ipFjd+Ucd4i382rF174WalrETQyeKFht24
KR6cvP4lya1hhacn787L0MKmaTin7Knd+p5xL/Y3g+MXWszJcX+N0dtHzg+uP6nivMfFnia9
8S6gZ7n5IV4jiB4Qf4+9e1H9nGE9fE8n/gEP/jlOX9nOBSP+Klk/8Ah/8cr3cJUwWGXuy19G
fOY365jJXmvxPnVhnavdj+lSyR/IcelfQq/s5QiYyHxNIeMY+xD/AOOVI37O8JGP+ElkH/bk
P/i67VmOG/m/B/5HC8BiLqy/FHzf5n+zRX0Z/wAM5w/9DNJ/4BD/AOLoo/tLD/zfgyvqNb+T
8T3vzov+eif99Cjzov8Anon/AH0K47uaWvmuU+hsdh50X/PRP++hR50X/PRP++hXHUuKOULH
YedH/wA9E/76FHnR/wDPRP8AvoVyFKKOULHXedH/AM9E/wC+hR50f/PRP++hXI0UuULHXedH
/wA9E/76FHnR/wDPRP8AvoVyNHejlCx13nRf89E/76FHnR/89E/76FchSGjlCx2HnRf89E/7
6FHnR/8APRP++hXH0lHKFjsldHOFZWPsc0rOqD5mC/U1g+Hf+PqX/c/qKseI/wDUQ/7x/lSt
rYRqedF/z0T/AL6FHnRf89E/76FccKWnyjsdh50X/PRP++hR50X/AD0T/voVx9FHKFjsPOj/
AOeif99Cjzo/+eif99CuQpafKFjrvOj/AOeif99Cjzo/+eif99CuRopcoWOu86P/AJ6J/wB9
Cjzo/wDnon/fQrkaTtRyhY6/zo/+eif99Cjzov8Anon/AH0K5DFJRyhY7Dzov+eif99Cjzov
+eif99CuPpDRyhY7QEEZByKYZYwSDIgI9xUWnf8AHjB/uCuZvf8Aj9uP+ujfzpJXEdX50X/P
RP8AvoUedF/z0T/voVx9FPlHY7Dzov8Anon/AH0KPOj/AOeif99CuQop8oWOv86P/non/fQo
86P/AJ6J/wB9CuRopcoWOu86P/non/fQo86P/non/fQrkaKOULHXedH/AM9E/wC+hR50f/PR
P++hXI0lHKFjr/Oj/wCeif8AfQo86L/non/fQrkMUho5Qsdh50X/AD0T/voUqyIxwrqT6A1x
1XdE/wCQjH9D/KjlA6VmCjLEAeppvnRf89E/76FUte/5B5/3hXN0JXCx2PnRf89E/wC+hR50
X/PRP++hXH0nenyhY7Hzov8Anon/AH0KPOj/AOeif99CuPFLRyhY6/zo/wDnon/fQo86P/no
n/fQrkaKXKFjrvOj/wCeif8AfQo86P8A56J/30K5GijlCx13nRf89E/76FHnRf8APRP++hXI
0mKOULHX+dF/z0T/AL6FHnRf89E/76FcfRRyhY7Dzov+eif99CiuPop8oCHqaM4phPJozVDH
/WlFMzSg0APqOeeOCJpJnCRoMsxOABXGeMfiDYaA8ltF/pF4owVBwqH3P9K8F8UeMdU1V5mk
1C4ZXORH5h2fTHSk3YVz3eb4oeH47ox+ZKyg4LhMD+easD4l+Ft+xtSUH/cY/wBK+U5LieVe
rBj1OadDEypnJPqTUOpYai2fXdj408P3zbbbVLYtnADNt/nW+kiuAVYEexr4oaa5jxscIo7k
nNdL4d8b63ozxfZtSlMa/wDLMsWQ+20/0oVQfKz60J/Om964PwD8RbTxGVtbxVttQxwoPySf
7vofY13oINWIKKWkpiNTw7/x9S/7n9RVnxF/qIf94/yqt4d/4+pf9z+oqfxJ/wAe8P8AvH+V
T1DqYYNGaZmgGqGPpwqMGq+pX9vptlJdXcgjhjGST/KgC5/KsrxB4gsNBs/tF/LsUnChRkn6
CvI/GnxVkuYpLbSg9tET/rQ2HP5dK8h1jWr2+nDy3M0xIwTI5Y/rSckheh9LWfxP8PTyMsk0
kIHIaReD+Wa0bbx/4YuD8mr2+f8AayP6V8kSNLM+CzqmelTBXQDGSRyB3rP2hSiz7OsdTs79
d1jdQ3C4zmJw38qt5r4vsdX1GzuBLb3Bt5B0ZJSp/MV6Z4N+LGp2LpDq3+m22cEscSL7hu/4
/nVKaYWZ9Bk+maBVDRNXs9ZsI7ywlEkL/mD3BHY1fHSrEFJSmkoEdZp3/HjB/uCuZvv+P24/
66N/Oum07/jxg/3BXL3x/wBOuP8Aro386lbgiPPFGfWmZpc1Qx4paYDXI+NvHNl4bQxKBcXh
GRGG4X/eP9KAZ2BYKOSB+Ncp4h8e6Nol0ba4leSYDlY1zj8c14X4q+IOp6xOxe6khj6eVC7K
gGPTP+c1wr3k8juWZnHbnmpckhas+qrP4j+G7iIPJfLbk8ESjGK2rLxLot9tFrqdpIW6ASDJ
/CvjeNJXfc7sx7DPSp/NlhbdGCW6ZBxip9oVys+1lcMMqaUmvk3w/wCOdf0hk8i9l8pf+WTS
F0/75JwPwr23wH8S7TXnjs9RVLW9PCsD+7kPt6H2P51SkmKx6JmijINLVAJV7RP+Qin0P8qo
mr2if8hGP6H+VJ7CNXXf+Qef94Vzea6PX/8AkHt/vCuZzSjsCH5opmaUGqGPFLVW8vbext2m
u5khiUZLOcCvG/GXxVuWkeHRSIIVOBL1dv8ACjbcTZ7PdXttaqWuZ44lAyS7AVxd78UNBtrt
4czyFDjcqjafoc1866z4kvdSd5Lq6nkkIxl3JNYxmuGj+ZiWP8WahzsFmz65sPHPh69VCupQ
RFuglbZ/Ot+3u7e4j3288cqeqMG/lXxTEkg+ZnZmHcnpWjYa7qGmy7rO4u437tC7L+ope0XY
rlZ9l5zQTivn/wAHfFu9sjHBrCSXcOcF2bEgH49fxr2/QtZsdbsEvNOmEsLcHsVPoR2NWmns
I0Ac0UUtMQ3NFFFAFctzRuqAtyaN9AFndXBfFnxRNoekxRWUmy4uCeQcFVHU+3UV2Uku1ePx
r5l+KWty6t4puYopDJtby0HXaB2qZSsh7nManqc9zK7M+52OSSc81QjSadj8prrvDXg1r4B5
zkHsTXommeC9PgQCQEtXJKskdNPDuR5VpulSzW5Vkyc8ZHNaieHbiUgKrbc8NjvXrtr4esYP
9XFWhHZww5CRrn6Vi6x1RwyW54Td+F9RtMyCMzKOTxk1jTWwcnHyuOoxtIP419IS24dSpUfl
XC+KPCcUiyT26Yc88d6pVu4SwytoeT2V7cWNwjBnUq2Q6nkGvpT4VeN18RWYsr5wNRhTO7PE
yjv9fWvm6/h2yvBKuHXse4q14R1yfQNdtLqNiGicMOfvDuPxHFdVOZw1IW0PsikNVtOvIr+w
t7uBt0UyCRT7EZqxmtzE1vDv/H1L/uf1FS+KDi3g/wB4/wAqh8O/8fUv+5/UU/xYcW0H++f5
VHURgb6UNVffRvxzmrGTyShELEgADJJ6Cvmr4i+MbrVtTnHnEWisRGmTjHY49a9X+LGtNpnh
acLIY3nOwEdcdxXzlaWc+sXmV3BCcAis5z5SlHmKU880z8HcD+dWLSwnkZDtP1xXpnh/wLbq
ivOB9e9dja+GdNRRiHPvXJKukdcMM3ueSx6HLJhwuDjHHenS+GL2WJmjyrd1x1r2mLSLWNRt
iH4irIgQABY1A+lZ+1OhYZHzxdadPZkpewbCejlcg/jWfJC8LB4j+uRX0JrWjQajbGOVFweQ
MV5T4s0B9KZnjQtFz2/zmrjVuZ1MPbVE3w28bXPh7UlLFntJDieDPUeo9xX07p95BqFlDd2s
gkglUMjDuDXxVKNriWE5989R6V7z8APE32yyn0eZ8tFmWLPYZ+Yfng/ia7Kcr6HDKNj2TNIa
TNBNaEHW6d/x4wf7grkr9sX9z/11b+ZrrdO/48IP9wVxuotjULr/AK6t/M1C3EJu4pQ1V99N
kl2qcfWrGcl8U/E76Foyx2rhbq4JVecEKOpr5t1TVZrqZnkmLSE8tk103xU12TVPE1ykchcK
3loBztA7VS8L+E2vmDT5PsawqVLGkKbmzl4Ybidx1buCK2dJ0iYlgV6jGDXrmk+EtPtUUNEC
fQVtw6JYoQUgCn2rldc7IYXqzxpfD84UIqHHQ8etVb7w/qNud/lmWPGSAOle8pYQRH5Yl/Kl
ktUYYMa5+lSqrNfqyPnGS2V+FUIw6jOCPwNR211NZzKcsMHhh1Br13xP4RhuGkuIF2yHnjvX
lmqWzQXDW867X6DPf2rWFS5z1KHLsfQ/wl8a/wBv2QsL+QHUIUyrk/65PX6jvXo1fG3hPWp9
B1y0uomIaKQMvPUdwfqOK+vtMvYtQ0+3u4DmKaMSKfYjNdkXdHG1YtGr2if8hFPof5VQzV7Q
/wDkIx/Q/wAqb2EafiI400/7wrlt1dP4lONLb/fFcjvpR2BFgNzTLi4S3heWRgqIpZmJ4AHe
ot+Oe1ed/GbXDp/h77OshRrhsEA8lR2pt2A8z+IfjK51jU5CszLbKxESDrj+Wa8+lle5fCsd
xqza2surXYODszivUfDPg61WNXnRW4zyK5qlWxvTouR5ja6RczLko2T61vQaDK9silSQOckc
17LaaRYxoFW3QjpVpdMtgPliA/Cud1rnZHCpHiEug3jK3lpgrkjI9e9YstrJFJsvEZH7Z4zX
0Z9jhCgCFTj1FZOs+H7TULV4zCgz0OKFWG8MjwGWKSHDIW2joDzXbfDHxpNoGrIXLNZyELPE
D2/vD3FQ+JPDEulqzRqXi9K4yXKuJYievP8AhW8Kl9jlq0nHc+17WeK5t454JFkikUMjKeCD
3FS54ryf4C+Jf7S0aXS5XzJbfPHn+4TyPwP869WrrTvqco7J9aKbRQBlM3JpN1RFuT9aTNSI
xfHWs/2J4bvLxT+9CFY/988CvnHQLOS81j94S8hOXY+p617H8a5Cug2g5KmfcR2JCnGfzrh/
hlZeZPNLINxz37VhXdkb0I3keg6PZLbW6KAAa2YI8kH1qtEuTx0rStY8KOea4LczPWgrInSI
BfWgxD0qzFEWODUvlDjvmr5B3M5k646iqtxCrgg9xjFa00QA9vpVCYDoDUuLQ73R5J8QfC7G
N7m2Uh15UivLN/m7lkG2VOCAOh9RX09eKksTJIoZT1BGa8B8dacllrMjQKFLNkY/lW9Getjj
xEOp7n8BNebU/CTWU5/fWL7P+Ankfrn9K9NzXzD8EdWbT/GtrGHZYL1TC654zj5c++Rivpnd
XfF3R5zVmbnhs/6XL/uf1FL4wOLa3/3z/Ko/DBzeS/7n9RS+NTi1tv8AfP8AKpe5Jy5f3oLc
e1Q5zSN900wPBvjVrD6lry2Mb/6NZDDAd5D1/IYqT4f6TuhWR1GB09q5PWma712UsSWkmZ3J
6kk5r2Dw7bLb6ZCFUAlRXFXlqduGia0MYCgDgVo28Q71UgQkitWFMcA5rmUb6norRCGMelNa
MAEnoKupD8oPqcfWneUOePpV8gXMuRPbArE17So7+0aNhk44rpLhAOvFUZeD1qGrMHqfOHiz
TJdE1F1ZD9nc8/7Jq18PtabQPF+n3qt+5MgST0KtwT+R/lXp/wARNNhvtIkLRqZF5BxzXhqD
y5WQdMnafQ+n9a7KM7o87EQsz7eVgyhgcgjNKTXH/C7Vm1XwRp00jl5Y08lyTzleP5Yrq91d
hxnaab/yD7f/AHBXD6o2NSu/+uz/AMzXcaZ/yD7f/cFcFqjf8TS86/65/wD0I1mhEW+ue8ea
1/Ynhq8u0P77bsiHq54H+P4VuZrzD44TlLLToiTsZnfHYkYAz/30abdhpHj+k2sl1qo3kvKW
yzHnk17V4e09bW2X5QCRXnfw5tPO1BmkUN3+letxLjCqBgV59WTuejh46FmFMmtCKIAVXtE5
61oRIWA7is4xOxshMYpjxgHHfritEw7QfamyRfLx/Kq5AUjImjDDnivOfiB4YFzbSTwLhxyC
PWvTp1AJ5qhcBWRkcAg8EHnNSrxYpK58vszFnimG2aM4OP519JfAXXG1Lwk1nMwM1jIU/wCA
nkfrmvF/iTpkdnrDSwKqFzngYFbvwK1RrLxikAcrDeRmNlzxuHI/HIxXoUp3PJrR5XY+l81f
0I/8TKP6H+VZW6tLQGzqkf0P8q2exganik40k/761xZeux8XHGjt/vrXEZzUoCZmwpr5u+LW
sPrfiiVVcmzs/wBzGOzN/Efzr33XrlrTRb64Q/NFA7j6hSRXy9Pma9VQSVDHcx6t6n8TUTdk
XBXZ13gXSvMVXZeO1epW0QSNVHQCsLwlbJFpsTBQCR6V0US5rzpu56tKNki5bRgnvirnljHS
o7ZMAc/hV6KItknHHNNQN2yoYgelQugxkcitTyhkfTNQTxAD0FDgCZganp8V3A8cg3A14V46
0eTRNRMgQ/Z5D8wHY+tfQkwHUGuU8c6dDqOjTrIilguQcZIpwk4syqw5k0eZfCXWjovjexcO
Bb3DeVJzgYbv/I/hX1buzXxJDut7kqpwyNlD3GD0r7B8LXzX/h3TrpmLPJAhYn1xz+telB6H
kTVmbWaKi3e9FWSZTdTSZoJ+Y59aSpEcD8Zwp8Lwlvvi4Xb/AN8tmsL4eWq2+j+d/wA9G9Kt
fGa63pZWYPOS5H6D+tXfDMJsvDtoGXDeXvI9M8/1rlxB14Vampm+c/6PAgUf32/pTP7W1K2O
2W2Uj2rBn1m+kuXislb5FLHsMD3/AKCszTvEOq6jftbeWkjpncFBBHGe45rBRk1dHdKpGMuW
R6Xpeom4iDEFfY1fnudseRkE9DXHaJfs9wkcqlNw711V7IsdqTkHApRndGzVmZNzf6i0myPa
q9MsaWC2vnUPNcoD/dxnP6VzepXGoN58tv8A8s4/MPsKxdE8T6tetMURZY4VLP5e4MMdeG6/
55px5pq6RnUqRptRbO7uS6LslXBPRl6GvHPihCU1IEj5W5Feq6Vqo1CEE4JPcd/w7fSuN+K1
kHsYLgLgq23Ppn/69KDV0yKy0aOD+H4f/hLdOAyJPPRxjvg19aq+VBr57+EGgm+8SwX5i2xW
SlmZu7EEADH5/hX0COnHSvRjojyG7m/4UOb2b/rn/UVJ43/49bb/AHz/ACqHwl/x+zf9c/6i
pfHH/Hrbf75/lR1EcjmgnIpKhu5RDbySMcKqkk+lMD59v9PVvHFxaxnKC5YD6bj/APXr1aHM
UaxxRl2UYA6AV534Zj/tHxpJc4yoZ5Cfz/xrutWvzZREqOQK4azXMejhU7Ftn1SFfMWGIj0D
ZNPttbuvNVLi329srXGal4i1WztEugAsL5I35PA9h061d07UdQntori4i+WXoy9CRWbUoq50
wqRlLkW56VBdFlGep7Cqmo3syAm3ByONtVfD1wLi3Dk4OMYqt4huWjJWDGcZJ6cUOelzVK7s
RifVLlgPMjUZ7/8A6qs/ZrqJcvKk3t0Nef65reqaQbdyUVZgCu8MRycfw9Px/wDrVq2HiC/j
Fub9NnnjKkHKtzjg9QfY/nTaly3aMlUi58iepoeIozc6bcqgO4KeCOQa+fbxGFzJgdG59sGv
pMsLiHdgcivDdZ08ReIru3EZYbyFXHr0q6D945sVse2fA8lfCBHVGmZ1PbkCvRN1c14B0g6H
4XsbJwolRMvjsSc4/DOPwroc13baHnbne6V/yDbb/rmK4HVj/wATS8/67P8A+hGu90j/AJBl
r/1zH8q4HVT/AMTW9/67P/6EaSArZrzf42W6yaLZTk/NHKVx7Ec/yr0btXmHxluw0NpZ5yxJ
fH6D+tD2GjF+Glp5cE9y3TOM/wA67r/SnwLaJR7yHFYngu2Fp4dgYjl8yfrxTb3WLn7YttZq
xkY8Y4/XoBXnS1Z61JWjc2jfapZNh4I2Ud1rU0rVZLgnfGYz3BrzmLxHq0+qiwIjLk424IPX
HUjFdFpt9Mlwi3CFDu2keholeD1LpzjUT5Tu2utsZY5PvWHfahfLKVt+meprULILTJOeK47U
rm9nuQlqvJyQB2AoctkjSy3ZsQxalcZMk8aDOR/nFPnEkSkTAMP769K8/wBJ8Tavd6g1pEsb
spIKjcrdM9TxXU6PrTX6lZAd4OCGGDn0I9aJJq1zOFRVL8r2OA+LFswaCXHytxWJ8LFYeM7A
D76yq4x3GcH9K7/4mWYn8Ps+3mNgfp2P86zPgxobXOvDUigWK1jKknqzNx/ia6cPqrHBidHc
97DcVp+HTnVovo38jWT0rU8N/wDIXi+jfyrpZyGx4v8A+QOf99a4bNdx4w/5Azf761w1JAVN
YgF3pV5bk4EsLpk9sgivmaG3ZtQWNRg7sf0r6T8QXItNHu5mICrGTzXhfhGzW98SRMeUDGQ+
+Kzq/CaUleVj0vTIjbWUMQUswUcCrZTUSC8QgAHQZyar6hdC0hLCuZu9f1NbN7q3GIQ23c+c
dM9Bzj3/AEriS5nZHq8yhHmkdZHrF/Cdk1sD6lf510NleM8ak8E9q800fVtS1GzF26o0WQpZ
enPTrzXY+GrozZWThlOCKLuMuVmkGpx5kbd/eFImCbt4H4msJr7VJmZUKqvbNX9duPJQGIAu
eBXAa7rWpabareqoELMQCwJHH05p3cpWQSahHmkdulvf7Q8ssTEjlf8AIqlqSGeCSFlKuVII
Nc5pviLUvssVzdoPJdigZMlc4zznkfX+VdRDP9rhDgfjSkrOzJ5uaPMj521SE22rzh+PLlIb
86+ovh0WXwfpynoEOPpk4rwTX9KkuPGNzZxxhnncKoPQ7v8A9Zr6N0Gy/s/SLS0BBMMSxkjv
gAZruo/CmeTW0k0ae72opuTRWtzIoE8n60hNDH5j9aQnikB5v8QrJZtWSWRQ5MIRc/w8kk/y
rdRB5IjA+XGKreMVxqCyMOkOFz05P/1qsB8KD61wVW3JnsUaajCDXVER0iF2DKAD6jio49Ej
t5S8Py54JrQhcEjORU7xl0OOhFYps6uS2phrGq3amMBVT09a1Z5TJFtPOazAS9wyJklTg/Wp
33wvl8gD1qTVQuriTWInjBXCsBtLY5xSWnh+KMEx4TeMNjjd9a07FQ8QdBwasEYxgk1SdkZu
FzOh02OxYMi855xWB45ge80W4SJdzggqD3rqrmYbCCKxdT/48ZSOvH8xSjpqZzp3Vmc/8ODP
o17a27qfMnb9427qCeAR7CvZl6D1rzjQLMXHiW2wPliUOT9K9Irtw0nKLbODMKcKcoxj2N3w
j/x+zf8AXP8AqKl8bn/Rbb/fP8qh8I/8f03/AFz/AKipfHP/AB6W3++f5Vv1PPOQzzWd4gRp
tHu40JBeJlyPpWhmqmqAnT7kLnJjb+VN6IqCvJI848I2kcN7cSRxhF8tVAH1PP6CulntI7oj
eoPbpWXoyhJniUDasajj1rXWT5sc15ju1c9z2aU3FFV9CgkjKsMr1xnjP0pGsltIMEAhfugj
pWrCQ68Zz6Zqrqg8uHe/CjripbujVQsyHSWaBCBxnrU0wEs2XAK8g56GqtskroWUH1qWBx5o
ic8k8VPkaOGlyvLokdw4EoVox0UjgVbTQo9qbzu2DAyc9K1Am0AHj3pN+wZq29LGfI3qiiVE
ELRqvQ8CvN9e0uV/Fv2oIGt0AducZOOn54r0e6kEj1hagoNxdbhwIwR+VCbgrkeyU5qLO28H
Xr3+iwyyZ3L8hycmt4Vi+ELX7JoUAP3ny5/z+FbOa9KnfkVzxcSoqrJR2uzvdI/5Blr/ANcx
/KuA1Y/8TW8/67P/AOhGu/0j/kF2v/XMfyrz/Vz/AMTW8/67P/6EapGJVJrzT4g2azasXlQS
M0O1c/w4ycj8SK9LJ4NcZ4vQDUkmYA4hIAI75rKu2oaHXgoKdWz7MdpsYi063iA4WNR+lNbS
IZDuwAevpT7VittCTnOxc/lVmJwSM55rgluenThdFA6HHHN5qf6zu3X9ajuYVWVEQAbTuYju
a3dpYZXpWLdHbcmIcv1P0pS1NYxtoaQmY24X2xVRrQTIAABICcNjkUjRyIgY5Aq7p+JwXTqO
DSW5co22M600CJX8xcLIchmHBIq4mlR2h3ooLZzkVokY6flUU821CCKctTP2b6HP+K4zdaRe
RqOTGSPrWT8MGm0i7gs5FIafJcg9cngfhkVvX5zZ3BHXYab4btFm8RWrAcRpvJH6VpCTUkkZ
OlCSnKXRM9EXpWr4a/5C8X0b+RrLrU8NH/ibxfRv5V6LPCNjxh/yBm/66LXCk13XjD/kDN/v
rXCZoQGH4yh+0aFcRn7hxu57ZGa4LwrZomsPOkYjUw52jpkmvSdfj83SbpB3TP5c1xukDZcr
EAMJDgkeuRXLXb5kj0sJCLouXVM1bi2S6AVgCBUH9hQsjL/CeoB4/KrQk5xVmAhu5rl2Z3KF
0ZcWlx2keML5Q5CkcUaaTHcM4wNxzWleIfJJPAHJrKtd0zAxg46Cpfc1jHoaF0xlZc9qpT6T
HcEAhfKJzsxxUhcwyYlzg8c1rxRhYx6HpTiEo20MyHQYViVCRsX7q9h9KnMYtkdEAAPSruSn
NULqXzGGetD1ZHJZHCeIbORfFcN+i5SKPeRnGTyB/n2r2HQrs3umW85OS6DJ9+9efamoaebI
6Qgge+TXfeGrYWuiWqDqVDH8a6sPJuTRw4ulGNFS6tmn/npRS0V2HlFBuppuaVvvH60lAznf
FFsJJoZJBmIoVP17VUj4ihGcjaB9a6LUbQXtsYi+w5yGxnBrCurf7K6wl95UD5sYzXHWg03I
9LD1lKEYdUTQxk4IHPpWh5beScdcVTtXG0etWZZ/kKg8VgtDv5m1Y417u6s75VjiBUE+Yd2G
HoQO9WrvU7qSWHFurwM22RnbaVGOoGOa3hDHLKDIqkg5qUxxMoyqkgnFT0NVNdhuhgrZksMJ
kkfSrkqgD5cD2xUcMvlkDHB4xUshDLn06U07qxDlZ3M2+A2nsayr+NpbURq+zewyevFad84B
FVk0+fUJ44oVwv3i54AoUXLRGc6ii05Oxp+B7JlimvZQd0h2JnrtFdVUNpALa2ihXoigZ9fe
pa9GnBQionjYis61RzZu+Ef+P6b/AK5/1FS+Of8Aj1tf98/yqHwh/wAf83/XL+oqbx1/x6Wv
++f5U+piccTTJV8yN0/vAinUlUF7HFWluIbo7hiUqQw/H/61XYhubH61oXulH7TJdpNhcFim
3OfxzWbCwWU1584OGjPahXVWXMjRtYiD0/GqniRHW2Rwu5VbJFX4ZQoJqO4k804bkHis+h0q
d3dnL6Xqt2iOssQGThdjbgR2/wD1VLY3Nzc3RW4t0ikWQeXtfdlfU8cfSugigijXcqrljzTw
kaSExqOvUUnsWprsXsKVUMPmxmq0wGD3qaKfcuCORUVxgZPFNu6uZ81jIlA884rNe0lutSCR
sWadwmOygYrSbLyFVBJ9q1/DGlSQzNeXKhWYfKh6jPf/AD61VOk6jS6GM8SqLcr620OihjWK
FI0+6ihR9BTjRSGvSPDbud9o/wDyC7X/AK5ivP8AV/8AkK3v/Xd//QjXoGj/APILtf8ArmP5
V57q3/IWvf8Aru//AKEalAVawfFNt5qwOwynKtn0/wAit01Xv7YXdq8RbaT0OM4pVI80WjXD
1PZVFI5m3AS2iAOVAxk1bij3YIplzZvZRpG8gkzk5C4x7VLaSDbzXBKLjoz16VRPWJoQRkp0
wfSuQ1qW4tL2Qwxq8jOD8z7QR3wa60z7VwDziqbxxzN+8AI96l7G8Za3Zg3erXjWf7i3Ekig
fK7bB+eK2vD2XaRwuEbHHvVoxQkOjKu0Yp8T+V90YA9KTdmU5Jq1ixIFIyOM1nXoBjI9RWkz
rIvpWbfMAv0pyI5jLu0L2boH2byBn2zzWv4Gs2Q3Ny4OOIkz1wOv9KoCxnviiQplSfmY9Frt
LC2FpaRQLzsGCfU+tb0KTcud9DhxGJSpumnq3qWDWn4a/wCQvF9G/kazK0vDX/IYh+jfyNdj
PKNrxj/yBj/10WuDzXd+Mv8AkCt/10WuDoQxJFEiMjfdYYNcTb2vkX3zEiQFkI9QK7Y1jX+k
yS332mGVADgsrD+VY1oOSTR14SsqfNGTsmZ8fLY75q7bRlWxj8aog7JSa04JAMVxvc9SnN20
G6rC76fKFHJWuTs9RuYLwhIR5CjghstnuNuOPrXXzzbxjPAqvFDCCz7V34pPVmsZJLUwJL+5
uL3Y9uBbsmd5b5i3oF9PeutsgRZxLIPmwBVUxxAhwqh8VZinwdpHBpXsxykmtBswAzz+BrJn
A8/jv3rZmIIzWPMczbR3pta6Gcp6GVdWr3F9+6Jd5GWNVHQCvS4IxFDHGp4RQo/AVgeHtIeC
6e6uNm/kKo5x7/lXRV2UKTgm3uzy8ZiFU5YR2QtFJmiug4TPb7xpDQx5NNzQAtc7rMgN6xXs
ADW7PKIoXkP8IzXJTu0jOzHJY5JrnxErJROvCR97mNG0YNiqWuQXoQvYzIjejLnNMsrjDYJ5
rTZ/M4Y8dq4ZHqRlqcYYdWkfD3OJV55BH5YprDWElEkk6kjuWJP512j2STYDAHPemLpiRvlg
p560+ZdjvjiI8uxlaRcaxcMDOsKxL1POW+ldG2ViBbrioUAjOF4xTZ58rg8GpTuzinJOV0rF
S6O6VQK2fCWo2l/Y77WQMEYqcHOeeteV/FDxYdEsBa2coGo3IyCMExp3P1PQfj6Vyfwu8T3N
g0q2sh82M+d5RGRNH/GB6MOvHXn2x10E4+8ebipqfurofUFJVbTryO+sYbmEgpKoYEVZrrOA
3PB//IRn/wCuX9RU3jr/AI9Lb/fP8qr+DTnUZ/8Arl/UVY8d/wDHpa/75/lS6jONpD1pM0Zq
hA4DIwboRg1yiMBLtPTNdHqEvlWcrA84wPxrkpX2kNXLiGrpHdg01dm0ieZCwB5IrmNUTWIp
2WK4TyevypyPbrW9ZXGUwDUwQSnJ61xt2Z6dOdndq5xiQ6soLw3IAbr8xH50+1l1m2bakkcj
k/d5xXWtpiSZZQARwafDZxwg/KBj0puS7HbLERcbWGaSL5kDXpj3nnCZ49qs3DYyDQJCi8dK
pX1yqRu7sERQWZieAB1pLU8+UkjPvNYttGktp7tgBLMsagnv1/kK9Bspo54FeFtyMMgivkXx
v4sm13Wi8TkWMJKwIR2/vfU4z7V7F8JvFUkwtLaaQ/ZZlEao3JilVRlc9SGHzDPv6V3UU4Kz
PKrzVSV0ev01uhpetMc8V0HMegaN/wAgq0/65r/KvPtX/wCQte/9d3/9CNeg6L/yCbT/AK5L
/KvPNX/5C19/13f/ANCNShlXPFFJSZqhGfrke63V/wC6cH6Gsu1YE1p67JttFH95q5+GbZLj
NcWItzHp4RtQL+qQXDwbrWRY5AOrDIrkphq8j7J51BPTCkLXZCbegBPB60jWySLyMiuZOzPR
oVFB3aucY8WsgKGuV2qf4mJ49hWnpk2tSOIlaEx/33B4rd/spEIJCkVOI1ixjg05SXY6K1aM
o2sTQhhBmQ/N3qjetkAe9WpZiFOf/wBdcJ8S/EkmgaCZrY4u53EUTddnct+AH5miK5rI86dR
QTbOi8J+LrKfxBe6QWGYW2q395h1/XI/CvRAcivjDwrq01nrEc3zyKW+bB+b6qf738+h4Jr6
n8A60+q6RtuJRNcwEI0g6SAjKuPqCDXoU/d908io+Z8yOoNaXhr/AJDUP0b+RrMNaXhk/wDE
8h/3W/ka0Mzb8Zf8gVv99a4Ku88Z/wDIEb/rotcETQhimim0uaYjm9Qi8m8cdBncKltskCrH
iFR5UT4+bJGazLK4wetefWjaTPXw8+amrlHXI9UhYtZSxBSfuspJ+vWsNU1aRy6XGJF65JU1
2xIlPzHmo205Jnxgbuuaxi7bo9GhWUN0cig1eOXc10pftjLE10WjHVJgHvWiC9AFUg/Wr0Vg
kR5UZ9RU6HZnZRKXZBXqqfQkn+VOK5HxprA0XQ7y9DbZQNkX++3A/Lr+FdFdTnGM14r8cb+f
7Zp1qsh+z+W0hTsWzjP5ZrSnHmkjzq9Tkg2erfCzxz/wkNqtveYW8QY3dnx/Pt+Yr0evkDwB
qM9hqEWy48pW/eK391hkBh9M5I7jPtX1d4fvzqWkWt0y7XkQF19G6Efnmu6D6HlyXU0aKSit
CDNY/MaaTQ33jXPeJPEMenlLO0eOTU5mCpGeQgPVm+g5x3qXJRV2VGDm7RJ9dvdskVmobc6m
Rj2ABAA/E/yrKYYFZ1tNczajO93IXYgBST1AJGcYwOfStdlyMjkGvOqz55XPXhR9klEybhjE
+9M1bs9RDEBjimXEXXI61mzW5BzHkNUGiOwtJxwQc1PLODg98fnXEQXl3D8oGatJe3kowflF
HkacyN25ulj5Lc1RNwzkt0QVVjiZyGkJb61kePNR/srwrfzIcSGPy09dzcf1z+FEV0MaktG2
eFeLdUbVvEOoXrMxjklITPZRwv6Ctbw55unz294qFYXI8qX0lVQcfjnH41yyQTXc6xjczE49
a+irTwLLdeFtC0uKII8UqXVw7jG35SCD7nPT2r0eXSyPHjLVtnd/DrI8MW+FKxbnEYPZNx2/
piumJ4NQWVulpbRwRgbI1CjjHAqZj8prRK2hDdzc8GH/AImE/wD1y/qKsePP+PS1/wB8/wAq
reCv+QhP/wBcv6irHj3/AI9LX/fP8qT3A4zNITTWYKCScAetcvqniqJrpLLRWiubk5LyHmOJ
R1PHU+wNEpKKuy4U5VHaKNDXbyMulmrgy48xl7gdB/X8qx5lBUg1Strm5uNSnluudwUoeOV5
56DH6/WtR0yuexrz6k+aVz1o0fYpQZlR3T20mCTtrXsr1ZAPm5FZlzbgjBFUGjmhbMJPHasz
WLszuYbjCDOMVDNMAMZOOtcpHqF6BjaPxqdZbidRvf8AKh6ludjSnvAPlU5b0rlfiJfvZ+D9
RYMBJKnkrz/e4P6ZrfihCcnmvNPjben7Hp9ih+/I0rAeijA/9CNXTV5JHJXlaDZ5ZpcRmv44
VXczcAdcnFepfD21vLfX00pkJu7ecI+OmFdTu/Iv+BrO+CXhp7/X21G4iLW9qu7OMgt2H869
y8IeFn0/V9T1e82rc3sm5UHJRfQ+/Su/ku7nlxlZWe52S8KAe1NkPSnZqOTlq0JPQtF/5BNp
/wBc1/lXnmsH/ib3v/Xd/wD0I16Hon/IItP+uS/yrzvWP+Qtff8AXd//AEI0luBUzRmopp44
IzJPIkaDqzkAD8a52bxZbvPImnwvdRxf6yYHCA+i8Esfp+dKU1FXZcKc6jtFF3XpAXijB5AJ
NYF2p+8nUUzTblrszXMgZXmkLFWJOO2OenTpV6aLIrzqk+abZ60KXslydinaagQQrnBFblrc
BsEHNc3c225sjg+1Qxvd25+T5hUG0WkdvJOGXHfPUVRuLgLkk1zy6heH72FHck1MqSTEGVia
HqOU9LFx7oythOnc15H8b7sNcaZalyCivKV9ckAfyNesYEacV4X8VJDfeL5I1JPkRJEMc9t3
/s1a0dZnDinanp1Mvwjo9zq9pfy2+V+xxm5LD/ZGcfzr374Kx3EthNeSKUhkVVQepyzH/wBC
/wA4rL+F3gq4tvBc8Uy+TLqYIZmXlYyMZx646fWvUNB0m30XTILK1z5cS4yep9zXcoWdzz+b
3eU0s1o+Fz/xO4fo38jWbmtDwr/yG4fo38jVEm94z/5Ajf8AXRa4Cu/8af8AIEb/AK6LXn9C
AXNGabmqr6hZxziGS6t1m/uNIA35ZovYEm9iv4g5to/97+lcpO720m5cle9bF/q0d9M8Fuu6
KJv9bkYc+30qlPBvWuCvJOeh6tCEoQtIksb9ZOCwzW1bXAAyCDXGy2joxMbFaI7y9hIAG6sU
dcZK1js55gckcZGKzZ7xUJ5/CscXd5IMPgD25qaCIk5ckn1NFtbinLoWDK0nzNwK8Z+Nsjf2
xYqv3fs5/wDQjXssnCH0rzDxt4d1fxP4pt49O0+eWFIxH5wU7M7iSS3TjOPwrWhdz0OPFL92
zE8JaCZvAV9qxB+0W1xGYvpnDD6EN+lfSHgi1ay8M2MUjbn2b2J9WO4/qao+EvB1nomgWunT
BZ9h8yXI4d/XHoO1dUFCqFUAADAArvUUtTzXLSw7PtRTc0UxHn2ua34o8tl0nwfrm8j78thL
wfYBf61xPhLw14ql8Ux3OpaBrahi7NLNZSgZIPUla+w6KzlHmTTOuGJVNWjE+cW0DWY75FTR
tSO4uWYW0pHUEdtoGCehrbt9F1baA2mXw9c27/4V7nRWH1ZXvc1nj3P7J4ZP4e1Q9NNvT/2w
b/CoP+Ec1X/oF33/AIDv/hXvVFP6uu5n9bl2PAW8NapnP9l33/gO/wDhQvhvVFJI0q+56/6O
/wDhXv1FH1ddw+ty7Hgh0PV1XjSb/wDC3f8Awrgfih4S8Vara2NtYaDqk0fmF5Nls/BGAueP
c19c0U40FF3uTPEuceWx8v8Awv8Ag5d6RLHqXiCxla7XmO38ssEPqx7n2r11dOu1HFncD/tk
3+Feh0V0XObc89/s+8/59Lj/AL9N/hTX0+9xxaXP/fpv8K9EoouKxynhG1uIL6Zp4JY1MeAX
QqCcj1qn8Ury6s7CyNnpWo6k7O3yWcDSleP4sdBXb0UmVGyequfJfjCfx1rURtoPC+uW1qTy
sdhMS31O2rfw88Ja7b2t3NeaJqkMrsFCy2kinAHoR719U0VnUp86s2dccXyq0Y2Pm600DWlu
UA0bUwPJQlmtpTzzkcj9BxzW9Doeq7QDpl9z627/AOFe50Vl9WV73LqY9zd+U8Km8PaoemmX
xH/XBv8ACoh4c1T/AKBl9/4Dv/hXvVFP6uu5n9bl2PAz4b1TPGl33/gO/wDhSr4f1VeF0q+/
8B3/AMK97oo+rruP64+x4FNoWsAYGl35/wC3Z/8ACuO1v4U674s15LiSK5s7aBFjImtpMkdS
V4weuOo6V9XUU6dFQlzEVMS6keVo8m8M+EB4c0mKwsLG4CJyzGI5du5PFa/9n3n/AD6XH/ft
v8K9Corouctjz3+z7z/n0uP+/bf4VE+nXueLO5/79N/hXo9FFwsVNIRo9LtUdSrLGAQRgivE
vGes6/Dq+pJpXhPWrkrcyqsxs5DGwDnDLgfMD1BzXvFFI0hJRd2rnxfq+lePNZvTLfaBr7DP
yr9gmCr9BtwK9Ds/CWr2ek2lrFpeoKwK7mFs2QepPIx1Hevo2isqlLntdnXHHONrRWh866fo
Othn8zSNTB3tkvbPzyeenfrWymh6qVw2mX3/AH4f/CvcaKz+rK97hLGuTvynhU3h7VD00y9P
/bu/+FRr4d1TH/IMvf8AwHf/AAr3min9XXcj63LseDHw5qeeNLvf/Ad/8KP7B1UcDS7/AB/1
7v8A4V7zRQ8On1H9cl2PALjQtXP3dJ1Aj/r2f/CqPhn4Y2l5ftq+q6Pqn29n8xormFlj5PBA
289OhP4V9G0VVKl7N3TIq4j2keVo89Gn3gAxZzgf9cj/AIUGwvP+fS4/79t/hXoVFb3OWx54
2n3uD/olz/36b/Cr/hqzuodXiea2mjQBss0ZA6HvXaUUXCxy/wARbma18OGS2sL2/k81R5Np
EZH784HavBfEGseOpsppfhTWbZP739nyu36rj9K+oqKRtTqRhvG58fafo/xA1S9jhvLDxFFG
5+d5LaZFA/EYrsh4Q1GyhSC10PUGDcyMkDBmA6/MR1P+NfR9FYzpc7u2dMMa4tPlR866T4b1
iCEKdI1JeSfmt5CevqRzWsuharjB0y+/8B3/AMK90oqPqyve4pY2Undo8Il8OaoRn+zL4/8A
bu/+FRR+G9U76XfY/wCvd/8ACvfKKf1ddyfrcux4QPDmqDppl7/4Dv8A4UPoGqoONMvs+1u5
/pXu9FDw6fUPrcux8+6ho2sx27smj6i5UE7UtnJP6Vd8Jx6vpcQsr/RtWKNIAsq2UjAMRlic
DgZzz0r3WinCjyO6YTxXPBwcTz3+z7zr9kuP+/bf4Un2C9z/AMedx/36b/CvQ6K6LnHY89+w
Xv8Az6XP/fs/4UV6FRRcLHnH/CYajc/EfVPD8Wt+G7FbS6hihsrq3d7u5RoI5WZSJlH8bAfI
cbe9aFz8StItbBr2a01IWzrHLassSOb2J5o4hLCqsSVDTR5BAbDAgHIzvaRoY0/VvEF603nD
VrmO4MZTHlhYI4duc/Nny854647ZPKt8NzLa6faz6qHg0tYINNAtsGGCO4gmKOd53sRbRpv+
XAGcHnKGdLqXiRbC308tpeoy396hkTT4hEZ0VQC5bLhPl3KDhjyQBkkVS1vxzpmlaJaay0N3
c6RcQLdG8hVBHFERkOd7KW452oGb/ZpPHXgy28UyWFzJHpr3liJFhGpWIvYNsm3dmIsvPyLh
gQRjuCQcHxV8Ll1y3WCLULOGIaV/ZY87TUk8gAMPMtwrIsJbcNwCnIRQNuM0AaHivx6dO0LX
7vStOupjYW90Yb2SINaSTwK26MlW3jDKQSQoJBAYmt/QfEUWr39/ZNZXthd2axyvFdqgLRSb
wkg2swwfLfg4YbeQOKwNU8DXd3ous6Jba2tro2oLdFYFtAzpJcby+5y/zIHkZgoCnOBuI4ro
rXRBD4n1XV2m3i/tLa1MBT7nlNMc5zznzsYwMbe+eADmdc+I0Ft4W1bVdN027mkt7B9QsxL5
apeQrgech358sFlJzhsEYU5GbWpeJtZ0y58GWs+kyT3GrztBe7FijMREEjkBTOQDldxwzjar
gEsVBpS/DgzaBeaVLqimIaTLounuLbDWtu4X7/z/AL1hsj5+XhemSTXS+I9Em1S90S8tLuO2
uNLuzcr5kJlSQNFJEykBlIO2Q4OeCBwelAGB4b+IMF1DdjXYHsWg/tGYXGwCCSC1uGjcqdxb
Kr5ZbIAJY7ehA3dK8SJqUd+kem38N/ZxLM1hN5SzOjhjGVw5T59jAbmGCCG24NYI+HNtLbpb
Xt601r5GrW8iLFsLrfTrKcHccFANvvnPHStTwP4Si8LreeWmko1xsU/2dpkdkpVN2C+0ku3z
HJyB6KuTkA57SPijax+B7DWvE1ncWU8umxX7pEiMsoZ1jPlAOx+86YB5w655yK6C58a2UU8s
FvZX95cJNLGsdusZMiRKhllXLgFFMiqf4i3AB4zi23w1Q6f4TtNR1FLhPD4eFfLtzH9ptzGF
WNwXbkMsbk9CUGFHaXSfh9Jo2jaRb6Xq+3UrGG4t5L24tzL9oW4kEkxK7xhi6qwOTgjoRxQB
u6t4qtLG10aa1tbvU/7XfZZpZhCZP3LzA5dlABVDyT3H1qjqnj7TNO0SHV5La+k00hzPOioB
a7GKuH3OCWVlYFU3N8p4qt4g8MX0SeCbTww0dvFotwVE0yCVYYls5olLJuUuCWVcAg/NnjGa
xdf+EyanaSQRanbr51lNayPc2AnaKSV5ZJJYPnAiZnlO7hiQqgFcZoA6CL4haYb147mz1C0t
FuLu1F9OkYhaW28wyqMOW+7DIwJULgYyG+WotQ8ckWsf2WxntL77dp8L29+ihvs9zcrEJQEc
9R5mMnIK/MvamXfw8t77T4bK9vWkthqGo3syrFtMiXaXCNGDu+XaLj73OdvQZ4r6b8N4rKya
BJdJtj9tsrkNp+kR2u5baZZQJNrEu7YILZAGchRzkA6Lwp4ot/E0H2iysr6KzdfMguZlTZOm
eq7WYqf9lwre1ZY8beWfMaxuL2O71OfTdPhskUySNAknmFi7quC0MoHQYAyeSRN4d8ISaV4l
n1ie8tXlkhaFltLIWpn3Mp8y4wxEsg24DALgM3HPDLLwhLBqlnIbmNLPT9XudTtkVSzOLiKU
OjdAuJJ3YEZ4wMDrQAukePrDVfINvp2qrHdWbX1i7wp/pkS7N3lqGLAgyJ98L1yMgE1Qb4i2
0txppjiNnANQns9TS72M9sI7OW5yGjdkPCocgsMEjg9Ibv4aGfw9oGmJrBQ6Tpb6b5n2fKz7
mt2yy7/uH7PtZM/Mrkbh1qGD4VwOk0d/fW7W9xdyXM1vZ2Qto9klg1m0aKHOwYbcDye3J+ag
DsPD3iKHWZri3+yXljdwJHM1vdqgcxSbtkg2sww2xuCQRtIIFYmqfEfTdKv5rS/0/VIpl2GF
dkZa4Vp44dyKH3DDTJw4UkHKg4q34G8IReFjeGNdJUzhEH9n6XHZZVM4Mm0ku53HJyF9FHOe
Uh+Ejrc2Ukms2x+ysD5kenBJrjF1bz755PMJkkP2faWwB82QowQQDq4/G1q1rMX03UY9TjvB
Y/2Ywi+0NMYhMFBEhjOYzvzvwBnJBBFZZ8cX0fwr1bxU2m+bd2jX221XCYEM8sa78t2VAWwS
eG2joKv3ng131W/1S01BIdRk1JNStXkty6QOtotsVZQ4Lqyh+6/eHpkoPBbt8OtV8Ly6iGkv
1vQ12IMBTcSySE7N38PmYxu5x2oAfY+MFiktbPVrW5S6Dw215cLHGkNvdShSkLASuQzb0xtL
gbly3IrLi+KmnPp0N+2ia5HaTWDapG7xQ/NaoFMsuBKSAm9cg4Jz8oard58P7Kbxk+vRx6X5
k1xFdTNcaZHPcCSMKq+VMx/dghFyNpOclSpOaqn4bg+HLPSv7V/49/Dlz4f837P97zhEPOxu
4x5X3c87uoxyAb+s+LbPSNUsbS7tbwQ3ksUCXgCeV5kjBUXBYO2SyjKqwGeSKw9F+IcL+FtG
1HVbWVp59Mg1LUHtFURWUcgP7x977tmVfAG44UnoCai1X4cG+8Sf2p/aNsB9qsrrMtj5lwn2
d4mESS7xsibyydoXO5y2T0qqfhNY/YtHiZ9Luriz06DTJp7/AEqO6LxxZw8Su2InyzcneOmQ
cCgDtNI1Wa417WtLvBCJbJopYjFn5oJVOwsD0bckq8cHaDxnA5j4g+NtU8N6ndWthpX2iKLQ
b7VBcPsKCWHZt3DzFbYN2GAGSXTbwGI1jo+rw6zqWqW01st1e3VpFwu4LZRNllbOPnO+Y5A4
3KOcZqLxx4Pm8STSSW2ox2Zm0q80mUSWxmzHcBMsuHXDK0annIIyMDqAB1v44s/Jvf7Qsb+x
ubWOCXyJkTfOszmOIx7XI+d1KgMVYHGQM0mseMvs3gfxBrdlpty97pEUvn2EzRiSKRED4chy
uArK5KscqflycAxeIfAVrrtxqL3s6vFdWNnaCJ4A6q1vNJMrsCcOCXAKEYwpGTnhbbwSkPgX
XPDySadaHVYZ4nfTtOS1hiMkXl7liViTgAH5nJPTIGAAAHjNtMt9GTxDYXkU175MUtysUUcM
c0jBVXb5zscswHyGQDPJHOJ4fHFjJbT3bWOpR2KxiW2umhUx3gLhF8oqx5ZmUKHCltwIBGTW
Rrvw5fVNde//ALStljeazmHnWAlni+zvG3lxy7xsjby8lQudzE5I+Wp38AvceHZPD19qiTaD
FEkNnZizUBAkiPGZSSfN2mNQAAgKlgwbOQAWn8fWazQWi6Zqbas8skT6cBCJoiixu24mQIfl
ljYBWYkNwDg41Nc10adJoJwyJqN35BV4SWx9nllx95dh/d9SG9Mc5HNr8PGTQTp0beG0WSdp
pYF8PxraEkKAViEgYOAvDGQnJPYKBtXPhPztO8M2h1G4kGiSrJ5048yS4xbSwfM2R8x83cTz
0xjnIAM/TviRpl3aQXMun6pZxXViuoWhuI483UbNGuECux3b5o1w23JYbcjmrQ8bwjU9M02X
RNbi1G/aVVt3hjzEIjFvZ2D7NuJlbcrMDgj72FOefh1G+naBayaiSdI0hdNjcQfekSS2kSbG
7jDWynZznd1451LLw3ftr9hq+s6ul9cW8F1AY47QQxYmMHCDcxAHkE4YsSXPIAAoAXTPGljq
JfyLS/w9sby0+RG+3QAqPMiCsTjLJ97afmB6HNZsPxK06eWO2t9M1OXU2nkgewTyDJGY1R2J
bzfLb5ZYzhHZju4GVbGZZ/Ce1sdKvbDT59Ns45LdbaGa30qNJmjEiPtuZA26cHywrAFNyls5
OGEkXw0kj0/UbZrzRZY765W4kt5NFU20eIYox5cYkBUjy8qQ3G7kMRmgDpZ/F9jDqy2TW935
YmitprraoignlCmOJ8sH3MHTopA3LkjIqtrPjGHRtZ1K2uYri4jtk08JFbwAyGS6mkiXDF8M
MovGBjnls4GVZ/DGystbtNQjksrmSM27zXN/p8dzevJCiIrpOx+QsI1LfKTnJUqTmtTW/Bv9
p65daj9u8rz5NMk8vyd237HcPNjO4ff37f8AZxnnpQBZPjHT08KS69LFdRQQzNbSQMq+akwm
8kxn5tufM+Xdu2992OaVvF9rAkDanZX2nLJDPMTcqmE8lQzKWV2BJUlgVLAhG54osfDUll4e
1HTYL1DJd3lzd+bJbB0HnTtKUZCcMuH2nkZGSNp6cjqPw7Z9HtNC8pZoZ9SW+mltYktrOzjC
qkkMcJkZlWSPzF2jcMyOSRnBANmP4j2klwsCaJrZmadbRV8uH5rhrdbgQ58zG7YxyT8oKnLA
YJLr4laXb2NvdHT9VdXtru7mVI4y1slrKsc/mfPj5GJ+6WztO3ORm3/whv8AxO/7Q+3f8xz+
2fL8n/py+y+Xnd/wPdj2x3rLm+G/mafeWo1XH2jT9Wsd32fO37dcCbdjdzsxtx/F1yvSgDTT
x3aGS5t30vVI9QjaEQ2TpF5tyJRIY2j/AHm0AiKQ4dlICHcBWRqPxKFrqsTx6VeTaMmk3+oX
ciiLzYntZFR0wZRyp3qwwcsyYJAYi34k+HVrruoXF5cy20zmO0EEN3ZieFZIBcDdIhYCRWW5
YbeMYyDnGKt/8N3m0iKzs9QsLLOl3+lziDTFjh2XRVi0UaOoQqyLjJbIzkkndQBsyeOrGG0e
a6sNSt3+wvqEMEsaCW4jV9mEXf8AeJMfytj/AFqZwcgN8QeJNRsfG+haLaaezWd3bz3dzdFU
cBIigKqPNUggupLbW6qAGyxSv4s8NvrviHwvE1nL9k0qdbua8LoI5FUEiHbu3k+akDnK7cIO
SeK3NT0IX3iPT9VNxs+yWd1aeVszv84wndnPGPJ6Y53dscgHP6f8TNMvdKh1JNN1aOye3W8k
kljjXyLZgMTuN+dmd68ZJ8tiAVAY2b3x9Z22sXGnR6Vq1zLFef2erwxx7JbjyBOI1JkHJQk5
OFG05I4zS/4V4V0Ky0uLU1WI6PDoeoObbLXVvGpHyfOPKY75Ofm4fpkA1fXwWq6yL5b3CjW/
7YEQh6f6F9l8rO7/AIFux7Y70AGseMMfDTV/E+kwFZrS1uZFgu1+5NCXVkcK3OHRgdrYOODj
Bqa58aWkV7NbRWF/OA8sEEyCMR3NxEjM8CFnB3gI/LALlSN3FRS+DfM+H+seGPt2P7Q+3f6T
5P8Aq/tEskn3d3O3zMdRnHbPFOx+HdlY+KLjVbZdLRJpp7osdMRrzzZd2/8A0knOzLsQoUHt
u28UAZ3grx1rusaj4Xt9R0Vki1jSZdTeWJY1WIb4tmP37EqFk5ONxLodq4cLq3PjWWw8Ya7p
1/ps66bYWtnJFcJ5ZMss8kiKgHmZO9lVVG0ch9xAKkz6L4Pm0ibwpJbajGx0XSjpMoktiftE
ZEOWXDjy23QKedwwSMd6TXfBr6prl9fpqCQpdQ2g2G3LtHNazPLDIrbwMBnO5SDkAcjnIBdm
8XWdv4X1bW7m2u4U0pJGvLRghniZFDlOGKk7SCMNghhzWXH49i/tOe3ewv8AzXitjaWJgRLi
V5WucAFpdvKW5fDbNo6nJKrZu/BzXnhDxFpNzfJ9u11ZTdXcdvtQSPEsYZYyxIAVEGCxPHXm
sH4l+ENWv7ufVdCkkluJ3s1eCL5JI0hFz8yN5sZJJnXgSRkbc7iMqQCyvxFmuNXso7HQtQnt
pba+aS3VYhcrLbTxRMOZQiqC0oOTklRjqN2h4W8ZS+IPFd5Z2unzf2MNNs9Qtb0hF3icSEFh
v3YIUADYCCr7sArmn4K8N6kHs7/WIINOltbS7sI7WJOZEmeGTzX/AHsgV90b5G9927cWzkVN
oXgrUNBhRdJ1uGOUaLaaUZJbHed9uHCTAeYAAfMbKHPbDDuAdzRRRQB57qEGvf8ACy7PTIfF
mpRafc2VzqBgW2tCEMc0KiMMYS23ErdSW4HNVdA+INxa2d2/iWEG3jXVruK7jcFnitLpkZDG
FAXCtGFOSW2nODgt3Uuj28niO21pnlF3b2ktmqgjYUkeNySMZzmJcc9z14xjReBNIVY0l+0T
wrFqELRSspV0vZhLMGwB0IwvoDzk80AN8C+NLXxXNqFvC2ntcWSxSSGwvlvItkm7Z+8UAb/k
bK4445IINZWqeLNZ0jxd4oFxa2k2haZYWVzj7SUeNXklEkmPK5+VGJBbA8pcffbb1uhaQ+lL
L5mqajqDPtVWvJFPlqM4VQqqO/3iCx4yTgVV1DwtZ32q6leTTXOzUrAafeWo2GKaMeZtJypY
Eea44IBzyDgUAcwfilbGa4hTTZPOivprNUeXaZFVoo45V4+68k8S+24nnGK63w3rL6qt/Dd2
6Wuo6fcfZrqGOUyorlEkBVyqllKSKclR1IxxWDpvwz0DT0AgFyXGm22mLIzruVIG3pICFH7z
dtYnplV4HfpNB0eLRoJ1See6uLmUz3FzPt8yeTaq7m2qq/dVQAAAAo4oA4S++Ih0TV9bs9Qu
NOMo1SSCzGoXiWUSQx2trI48wqctum4BBJ3dQBxl+IPG/iO8i17U/DrW8OlW/hWPWLMPMA+6
VZSJHUwtll8tsIGCnaMk7/k7m58FWb315f2d/qFhqVzcvc/a7cxl4t8UUToodGXYwgjJBB5G
QRgYluvB+n3aamtxNeSjUdKTR5y8u5jCvm/NuIzvPnNkknoOOuQDB1Hx5qemXLW9xocEzW8F
g908N90e7leFFQGMbsOq5J28E+gDT2/jbUbjUJtEj0a0/wCElhmeN7Y37C32JFDIXE3lbjxc
RDHl/eJ7DNaEngiyn89ry/1C5mnWxWSVzGrN9knaaM4VAoyzENgDIAxg80688F2k2p3up2t/
qFhqd1cef9qtzGXj/cxRMih0ZdrLChIYHkZBHGADNsfiCl9remafDYxxfakYM9zdCImVZJIn
jhG0iVkaJtw3KQpUgNnAvfDLVdY1nw5Nda+lstwL+8hRoJd+UjuJEAP7tMbdu0HksFDHBJAd
L4HsJF06EXmoJY2ciTm0EimO4lSXzVkfKlg3mHcShXd0ORxWr4d0OLQYLq3tbm5lt5rmW5WK
bYRCZHaR1UhQcFmY/MWPOM4wKAOOTxVrVlrPjW51P+z107S7qG0tYpb5YYV3RRyB5HMO4EiQ
ZwW5O0Kcb2m0P4hXHiC3jOh6Kt3cxRtLew/bNmxVmkh/dFk/eFmhkK7vL4HJUnFbGp+CrK+u
Ly6S9v7W8uNQj1JZ4GjLQzJAsA2B0ZSNi9GDcsSMHGKtr8PrGziK2eq6zbvK0xuZo50Elyks
rysjvsyAGkfDJtcbjhuc0AZs/wAU9Pj1680+GG3u2hkubeO3tbxZL2SaCN3dTb4yqny2VWLc
nHABBrovBPiQ+JbCa4KWA8t9hNle/aVB7qxKoyuO6sox70R+FIYb+4mttS1S3tJ2llaxgmWO
ESyZ3yghd+4li2N+3cd2M81PoPhyLSb+9v5L281C/u0jikuLox7vLjLFExGirgF25ILHPJOB
QBzDeMNVsPFmuW9zaR3WjQ6xZ6ckvnBJIPPhtgoVAnzjzJSxLMCAeM4xTJPihbW+u3mm3Nrb
O6I3kfZL0Ts0gmjhEUoChY3LzJwGfHOcYwekuvCNhcz38skt0GvNStdUkwy8S24hCAcfdPkJ
kcnlsEcYx7X4ZaVCLaOW/wBVube0t5LW0gllQLbRs8bjYVQNuVoUIZiW45LcYALXhXWNbvfG
WvafrkFtara2VlLFb28/norSPchmEhRGORGgwRxt465POeMPFXibTfEmv29ktqLG0GjmDEoM
n7+8MbjaY8fOoZTlvlCqRyx29p4e8NLo+p32oy6nqGpX17DDBLLeGLO2IyFcCNEA/wBa2eOw
75Jr634NstX1aa/mvL6EzraCaGJo9kv2afzoidyFgQxYHBGQx74IAMa++Ig0uyuk1m206w1W
DUV00pNqO208xoBcBjcNGCF8s8kpndwAcgnNT4nrNBeanp9pJfwJa2Pl20VxHseWW+mtH2Ps
5+ZMhi21gFwFySeuvPB9jcXN/dJc3lve3V6l+lxEyb7eZYFgBj3KRjYpBDBgdzdjgV5/Athc
ySSXV9qVxPKlmkkssqsz/ZrlrlD93jLuQQMDbgKFxQBsX2o3OneGrjUruxeS6t7VriSztGMz
M6ruMaEhdxyMA4GfSuWj+IkEOkWmp6jDZJYzRXTNcWl8LiMSQp5nlqdikkosuchSDGRg5zXc
XcAubWaAySxiVCheJyrrkYypHQ+hrhtQ8ArPBDYtKb23n1KPVNQvryUC4eSLywqqkcaphljC
E/LgZ4YsTQBBH4/1d74Wf/CNwCdr5dLAbUcAXRtFucH91wgBdS3X5QQpyQsV78TLi3szKmhp
JJb2uo3V8n23AhFlMsUoQ7P3mckrkLnAztySOo/4RGw/tT7f5t1539q/2vt3Lt877L9m29Pu
7OcZzu744qhP8PdJmhv42uL4C9ttRtZCHXIW9lEspHy9QwAX0HXd1oAy9U+JDaNLNa65Y2Gn
3rC3e18/Ugtu6TedtMspQeWQLeQkAOOmCxNRad451DWvEnhyTSY7J9Eu7LUHuQLrdult5o42
KMIyGUE/KQwDiQkgbVz0mqeDbDUNUOpG4u4L9YIIYJ4WTdbmEylXTcpG4ieRTuBBBxjrl58J
xNc6TdSapqcl3YRzxGaR43a4SYqZFkymACUUjYFxjAwOKAOZsPiXcyaJbahqGgrZNqOnLfaZ
Cb3cbliY0ETNsAQl5owPvEhs4Byo7bxHq8eh6PJfTRmQh44UjU43ySSLGi57Au6jPbOa5ybw
WGm8H2CpC2i+GxFJDNLKWuJXjiaNEKhAoA+Ry2eWUDaOtdRrWl22sabLY3gYxOVYFThkdWDI
6nsVZVYe4FAHn3/Cf3mjya9/wkY062uV1aLT7SGe9WK2hLWccx3XBjB2ffbcUzlguOgrU0bx
+/iGOJ/Delx6l5cInuwt4F2KZpYsRNtKyktBKRkoCoBzyBV2HwNaxxXbvquqS6jPeLfjUHMP
nRTLCIQyARhB8gxgqR8x4xxU8vg+F5I5V1bV47gwi3up0nUSXcYZmCu23K4Lvgx7Cu4gEDig
DBuPiSbWyu7q+sLGwgGqzaRZzXupCGKeSJ5Qzu2w+Wm2LOeSWO3HQtBq3xYsbLw1Y63FFZTW
syTSPGb9RI4hdkkEChT52CpwTsUjB3DNdQ3g+xGm/ZYLm8glW/n1OG6Rk82CeV5GYplSuP3r
rgqflODmszWfhzZatFcpcaxrStd2JsLyRZoy91Hl2G4sh24aVyAm1eQCCoAABRu/idDYz6z/
AGhaWlrFp8jRhJr8R3B/eiJXkidQEidiMSBnG0gnHSpdH+In9uKtpodrpt9rJmliMcWpbrQr
GkTu63CxksAJ4xwmdxIIGCa0tX8BWGtXqT6tfaleRwStcWkEsibbSYg/vI2CB8jJIDMyjjAG
Bid/CPmQwu+u6y2qQu7x6mXhMyhwoZAvl+UEIVfl2dRn73NAC/DvVL/WPCwvNUIN4b29iI4w
ojupY1XIABwqqM45xk81z958QJJ9Ns3t7RoJitlJeCK4VmtpJb5Lcw8xkMMicE4B/d8YJ3L2
XhnRIPD2kJp9pLcTRLNNN5k7BnZpZXlbJAH8TnHHTHXrWMngLSETVkje6UanqMOpS4dfkkil
WYKny8IXUsRycu/IzwAQaD46j1PxpP4feC0DiKWWOS2vBOR5TorLKAoVH/eKQAz984OAdHxx
4lHhmwguNtizSybFF5efZ1Y4ztXCuzMeyhT7kVV8OeBbLQdRsLqDUdTuFsLea0tLe4eMxwQy
NGSo2oCceWuGYljzknjF/wAReGYNa1CxvTe3tld2iSQrJasgLxSbd6HerYB2LyuGGOGGTQBD
ceKol+HMni23tneEaUdVjt5GCMy+T5oQkZAOOM8496wn8e6jaajJbaloMEMcL2Rmkiv/ADCk
V3MYYiAYxlw4O5c4AGQzHiuj/wCEXsv+EF/4RTzbn+zv7N/svzNy+b5XleXnOMbtvfGM9qg1
Hwdp1/dXc80t0rXIsVcIy4H2Sdpo8ZXuzEN6jpg80AYur/EQadY6hqB01ZNOiF9HaSi5w9zP
aJK0iFdnyKfJkAbLfd6DjKXPjzUrOS6N7oEUMFjpserXp+37pIrd3mHyqI8M4WHcV3AckBjg
FtHUfAOmahHqME9zeizvEuQLZGQJbvcKyzSx/JkOwd/vFgCxwBk5h1XwQ2q+Kry7ur6aPSLj
TLewktYWX/SQkk7Oku5D8hEqj5SCfmHTqAZ9v4y1S113WVubSK70aLXbfTEnE4SSETRWwQKg
T5x5kxZizAgNxuxgZ9n8Sr6Lw3bXo0k3sVvoFrrd9PNeKknlyeaGCqsQVnHlEgYRTn+HAz2c
/hHT5vt26W5H2vVLfV3wy8TQ+TtUfL9w+QmR15bBHGM6L4daRFod1pS3F8be40aLQ3Yum8QR
+ZtYHbjf+9bJxjgcDnIA1PGd3Lr9naQaVCbC61KbTEuGuyJVkhWRpGaLyzhMRNtO7nK5wDmt
XxVrt3pFzo1pp1hFe3eqXT20azXBgRCsMku4sEY4/d44Hfv0PIaT4I8Q6X48vNYtLvT0t7q8
eaWZtjyPA0hbyipg8zODgH7RtBwQuAEHU+MfD13rt/4els757EafeSXEk0RHmqDbyxjZuVlJ
3SLkMMYz9CAYd58SPIa0Mekl4/s97c37tcbRZrZzLHP/AAnfjLYxjJCjgMWWy/je7iuV0240
iGPXJng+z2/2wmFkmWUozyiPK/6iQEBWwwAGcg1p2/grSYXhLLNKqWV1YyJIwKzrcyJJMz8c
szJnIwPmbjpjnPGHw4l1LRfJsb1729a4haaTUXjzLBGsipDkQsmFMpI3xPzkn5sMACxpnj7U
b/UNNs4/D8ZluvtjSlb4bYUtZ0hkbcUAYEsxXHBwuSNxK1LX4pfaEvo4NOs7q7guLKKMWeoe
bDItzOYV/e+WAGUgkgBl6YY840dC8ETy6ft8VXCzzCxudLSK1KqiWk3lZQskceWBi4ZUQANj
aSM1PB8PbJZ/Pu9V1a9uM2X7ydohgWs5miUBI1UDccHA5HockgEOjeOL28vtOjvtFhtbS7v5
9J86O981luoRNvAXyxmP9w+HyG6ZQda7DTb631K1FzaM7Q73jy0bIco5RuGAPVTz0PUZBBrH
g8I2EP2HZLdH7Jqtxq8eWXmabztwPH3R574HB4XJPOdPQ7S5sdOEN9dvdz+bK/mucna0jMq5
wOFUhR7LQB5rpnizxdKmjiaCxkurjxDqNh5CXI2SxxLdbUZzCCqo0S/MFLMEBIyxWprz4w6d
ZW6NexWNrNDHJLewz6gqOoSeWBhbgrmdt0LkDCHbtzgsBXWWXgyztNQt7pby+cW+pXGqQwuY
9kcsyyrIBhAxUmZ2wSSDjBwMVBB4EsrRi2n6lqlk8jymd7eVFadJJ5JjGx2EgK80m0rtYA/e
6mgDX8X6z/wjvhbVtZ8j7R9gtZLnyd+zzNik7d2DjOOuDXKf8JpqcOvT2E+llNQmjs1t7OW7
UQxvM12RvkWIsp2QDd98bsKo/ibsfEekW+v6BqOkXjypbX1u9vI0RAcKwIJBIIzz3Brj/iP4
Bk8RtNdadMn2qdrcXEFw6iKSOET7VG6KRQc3BJ3o4+UYAIDAAx7r4i6xHdRah/ZkQsbfT9Uu
buzW6ByLSeKNpFkMeWOPN2qMBty5I/h29F8YyW2ueKz4rvtJ03R7XUIraymnvFj+9bRSBPmR
QSQxf7xIJZRkKGKaX4Dnu9Hlg8UXped9OutJjWz8tVhtZxFlciJFZ1MfDCNBg4KnGa6fSdAh
0vWNTv7a6uSNQMby277DGHSNIw6/LuyVjUEbiOM4BJoA0vtdt/z8Q/8AfYoqaigDze+8WeIm
8S3FhYjSUtjrX9jQGaCRnRjZC581sOAwGGG0YzkcrjlNI8X6/rcl1Y2I0uC/0wTNeSzW8jRX
Hl3M8AEaiQGPd9nZiSX27gMN1rsv+Ec0r7d9s+yf6R9u/tHf5jf8fHkeRvxnH+r+XHTvjPNZ
154T8NS3EVpLF5VxK9xdLHFeywyTB5N82drgvHvkBKnKjcBgZFAHM6B431jXFBnS20f+0bZ5
dOhurKYkgxl43EwcRysVG4xDYyjPJxmul+Fs1/c/Djw1cardi7u59Ot5Wm2sGYNGpG4szFmw
eWz8xycDOKnHhzw9p+q2120SQ3EkrLbRSXL+UJWRi3lQltgcp5mSqhtu7tmtPQtIs9D0yDTt
MSWOzgG2KOSZ5di9lBckhR0AzgDgYFAHB6tq2o6d4/8AEt5d6tbx6Zpul2htreSObYrzySqC
VRyJHLRgAbCxyqrtOS0Xh7xvr+vXr6LbRWdtq8UtxuuLyylijeOJLZv9QZN6MxulGC7YCk4O
dtdlrGh6FeXUw1OOMXOqiG3OZ2jeUwF5YxHhgQ6ZkcFMMMZz8oxXj8DaBFbvDFa3Me+f7Q0q
X04maQosZJlD7zuWNAwzhsZOSSaAMBvHOpnxYdNi06SVLa6trK6it9PuZxvlSN2lFyAIkRBK
CQ4yQpPGRnd+KV1cWXw38T3VnPLb3MOnTvHLE5V0YIcFSOQR6in2+heGbnWD9jW3N5pvkpJb
W1yypFtUGLzYVbaSAAV3rkADFaEg0fxb4dniSa21PRr+J4Xe3n3RyocqwDofqMg5BFAHJ3Hj
HUbOz1q2vpbCPVLLUo7CF4bSaZZzJBHOAkCsXdwrkYDAEIWyoyBzWpeOte8QeBPEb6f9n0y7
07R7q4u5GjkWQkSXUK+ThwYmBtmfJ34JC88tXomt+GvD8sGoXmpx/Z0eYahcXYu5Ldo3SER+
YJFZTHiJdpwQMZz1OaF94J8JNp9vptzbiG1uDNBHEl9LD9o80vK8fyuDICTI+05A5IAxQB1d
mxa0gZiSxRSSe/FeSWOt+JJ9d0mfTJopk+z6+w01zK32mSC9CIpkaUgE/IFJBCDeAMMAvsCK
ERUUYVRgD0FcrPoPhRby0sZTBHdRPOYrcXro7fameWRSocF1kMcjbDlf3ZwMLwAO8C69dawl
3Dqc0Bv7fYXhFlLZyxhs43RSMxxlSA6sVbBx0qp4y8SapoeswARwW2iCFZJb6e1lnjL7mDI7
xn/RwqhT5jqyndjjHO1p2k6P4a82eJjC9y8cLT3l28ruS22OMPKxONzkKgOMtwMmovEOhaFq
t5bf2yMzXANukX2p4hdABnMTIrASrgOdjBhjccYzQBxniX4g6rpkeu21rDZPqWjw315Pvicx
+RHGr2/8Y5bzo8nJB8uUAD+Gy/izxHaandx3n9kSW9hrNnpc6xQSK0wufIKspMhCbBOM5Db9
p+5njoh4Qtbu41+bXPJvTrEAspViiaBRarv2x8OTuxI2WBGeMAYAFu50XQpb+eCeOI3l7cxa
o8RnYPJJbmIJKF3ZwpSEHHy9M/e5AOKsPF3inUr2G3t20SAXh1NoHktZZPKWzuhD8wEo3lwy
9CuCCec7RFo/xL1HWLnTmstNkaN0sBc28WnXM5DXMUUrOLhR5SLGswJD8sFP3eM99Z+GtIs5
4Jre0CSQC6EZ8xztFzIJZup/icA+3QYHFVYPBegwNpxhs5I1sI4oYY1uZQhWIAR703bZCuBg
uGIxkGgDhvDuveK7fQtFt0vNNvtQ1XXdRshPcwShYY43umzjzSWwYflXIwmEzxvrpvB3iu91
3W5dNnjt0n06GRdTVEYFZ/OaOLZ8xAVlikfBycMnI77Vp4V0ezuYZ4LaRXhvJb+IG4kZY5pF
dXZVLbVDCSTKgAZYnGeag8K6XFpV9q32m+tLvXL+RL298iPyQBsEUZEZZmVcRHBLHLB+ewAI
vHWuXekW9pDpcsI1C5ZvKjazlvHcKOdsUbKccjLFgFyM5yBXN+HfGGv+KpAdPj02wtDoVrqb
vLG80iSzpPhRh1BUNGpzwcKR/ECvVeINP8P6wHutVmi/4lBcSzx3jQfZgUV3SRkZcKV2MyN8
pG0kdKZoWneGdGlFtpLWkUpih0oRfaS7FYY3kjhwzE7gkjv/AHipycjFAHltt4h8RxfDfUpf
7UU6lD4LsdRS8Kys2X+0ZyrSkeZtQfvRgluSCAFHU6ZrWp6Zf3ugQTQy6g2qwaZBd3JnmiXG
nR3DuySTM38D4UOMkgkk7mPT23gXw9b6bd2EdjIbS6sl06VJLqZ82ylysQLOSqjzHxtxgEAc
AYsHQtC1aG/liVZlvbrzp57a5dW8+JRDlXRgUZRGEO0jBBzzmgDk9S8T6rpWu39tfSWMOof2
dZ+X5SXFzG8rz3Sny4FYFmKxg7Rhuu5yFBHN674v1fU/D73pmuNPu00HxCsqQM8I8+2eKNJd
m4lGGCQCSV3EZPU+kT+BPDswXdYOkirGqyw3MsUqbGkYMsisGDZnlywO5vMbcTmlXwN4dWxa
zXTsW7QXdsU8+T/V3TBpxndn5io56jtigDJ0XxbfXXimLw7LHbi9hmlluDsb5rMRI0ci/Nwx
eaNCTwSkmB6bHxAv5dN8OpcQZ3/b7GLh3Th7uFDyhB6MeM4PQggkFNN0iDTPE11qmo3to1/q
KpY2iJH5OIYvMkWMAsxd8M5ZhjITO1QK2dU0201W0FtfxebAJYpgu4r88ciyIcgjoyKffGDx
QB5vP8QNY04SajqMOnzaT9u1SyWC3idZwLRblw5cuQcrb7Su3q2c/wANa+ta54q0bw+LqePR
bq8uLyxgtvLWWNMTzLGyOCxOV3cODznO0Ywd06DoEV1Z2rwwC4W4utRggeYlmkk3CdwpPzA/
aGBHKjeOBxTbXwZoVtCYo7N2Bmgn3S3EsjhoX8yIBmYkIjchAdoyeME5AOT0jx9qUurvFeQJ
JZQTXNndTpptzDDA1usm+drht0QjLxFdgJZdy5LEEVTt/H3iS4mv7W3sUuHiW3uRdppNwvl2
8vnAuLZpPMmw0KgFSpO8nb8uD2H9h+FdV1AXQ+zXj6jbyTLELtnhuImUI8qw7vLbKyBTIFzh
wM80QeAfD0PmtHbXnnSLGjXB1G5aYBN+zEpk3gjzHAIIODjoAKAOU1H4lXqyJHpVv/aU1vZL
dzpZaXd3P2ljJLH5KbR+4cGFs+bnDfL2Yizc6/rGpa94auoriG30eXxBc6f9njV1mfyYrtD5
jbtrKzRFgu0YwpyT06PUPCfhi205JL2BLWys43aSVruSJShJd/PbcPMUkszeYWBJJPU1afwn
ov8AbUWrtbSC7hmNyh+0yiJJCjIziLdsDFWYE7eep5AoA1dNu2vbUTNa3Fqd7p5VwoD/ACuV
3YBPDY3DnoRnHSvKvHGoeIrbxT4kWz1ZY7SIaF5ECrIhQy3zIfmEmBuCsHwvzKVHG35vRNCG
naT4ft3i1GKWwmkM0V08wKSGeUsgViSCC0gVeTnKgdqTVPCuj6pqRv722ke5YQqxW4kRXEMv
mxbkVgrFX5BIPUjoSCAcff8AjjVdLS606+FtLq0WrJpi3Vpp080RDWgud/2dGaQ4Uldobkjd
kDOOz8I6pc6z4ftr6+s5rO5curxTQvC3yuyB9jgMoYKGAbnDCkvPDOk3Yv8AzrVt99Ol1NIk
0iP5qxrGrqysChCooypHT3NXtNsbXSrCO1s08q3iyQGYsckklmZiSSSSSSSSSSaAPK7/AFDx
HH/wlBGro3l+LNPtLVVSRPLVmsyUJ8w/uysmGUAZJc/x7RLqPjnVLe0a+aK2a+sdM19n2mVY
ZJrKaNFby9+NrYJwSWXJAYZJPZXWleFzbXOu3MsC2N1Jb6lLdG+ZbZniKNFN9/yx9yP5h94K
Acipn8IeHry2kBslkguYryNis74dLxg8+CG/jIByOn8OBQBw/jrxF4m/4RPxFbRXNhZX9hoZ
1G6mgjlBAl84RpC28FWQRHMhBycYVc8etVheIPCWjeIIvL1W1kkQwtbMI7iWHfERgo+xhuXn
IDZweRzzW7QB41qvjPxG3wxTVdRmsUOuaJcy2p06KWGWzmWzknDbzI24fIcEBSpx161uxeLN
ft9XOgXTaa+pTtaC1ukt5PKiEyXLkSJ5mXKi1b5gybi44XHOn4b+HGi6T4ai0m7E2of8S/8A
s6aSWeXa6FNj+XGXIh3DOdmD71uXvhjSL2a5mntn864jhieWOaSNwsRcx7WVgUKmR/mXB569
KAPOLvxpq8WuQ6xJPEthp2javJeWEcTlZ5LS5jidkPmYGSBtYqdqlwc7sr3fhvVtRl1rUNG1
o2kl5bW8F4JrONkjMcrSqFIZmO5TE3OeQQcDpT7fw74evEsZrSGOWOxWa0iaC4fbtZts0b7W
xICyfMr5+ZeeRVnTdL0jwzbuYCLZJ5UjMlzctIzsSEjQPIxPUhVXOOcAc0AYPxBOqSeIPBll
p+oLaWl3qTrcqFk3ShLeWULuSRCF/dnI6Elc5AKtkeHPGHibV9F8Pu66PBqWrafJqq4glaGO
CMQgp/rAS7NKDnOFHGGxlvQ7zTrS9u7C5uYt89jK01u24jY7RtGTgHn5XYYOeueuKy5vCWiN
oun6Y1q8djp8YitxHcSRtHGF27d6sGKkAAgkhh1zQBw8Xj/X9Ril1HTY9Li037bp1pFBcQSN
M32yG2YFnDgDY1xkjadwGPlPJ7nwVq9zrOiyTX6wi7t7y5spWhUqjtDO8W9VJJUNszgk4zjJ
61Da6V4ZvzKtmLSf7TJaasVguMhigQW8wCtwn7hcY+Vth681s6Zp1ppcEsNjF5Ucs8ty43Fs
ySO0jtyT1ZicdBnjAoA8v+Imoa7Z6p4/Ntq3k2Vt4XjubeKJHR4XJuQHVxJgPlCSwUEjYONm
W0dR8danpovNPu47dtUj1dNMS4tbGe4jAa0F1v8AIQmRyFJTAIyRu+UZA6/WfCuj6zcXU+o2
0kj3VmbCcLcSRrLAd3yMqsAcb3wSMjccEZp154Z0m7F/51q2++nS6mkSaRH81Y1jV1ZWBQhU
UZUjp7mgBfCOqXOs+H7a+vrOazuXLq8U0Lwt8rsgfY4DKGChgG5wwrh9T8W3mi654jgSSaWS
41yCxtS1tNeLbA6dFMxEMXzsPlc7VxyxJwMmvRdNsbXSrCO1s08q3iyQGYsckklmZiSSSSSS
SSSSazDoOhava3NzHGs8OqSR3zXNvcODI4jVEljkRsr8iqAUI457nIBwn9q+JNf8R6C63J0h
P7K1C6NpPaXERaaKVIVkdPNRipDh1RxwCcgkqydh8LZr+5+HHhq41W7F3dz6dbytNtYMwaNS
NxZmLNg8tn5jk4GcVds9G0PT9Sso4I4kv4rSeKBGnZpGheSNpiQSS+XEZZzk5I5+bmfwvZaZ
p+g2cGgSeZpQjDWxW5adPLI+XY7M3yYxgA4AwBxQBxureJNZsr3xP/Zdt5q2urQwSTGGa7+z
wmxikL+Qrhm+chcR4xu3EMQ2e90q8j1DTLS8hlhmiuIklWSFtyMGAOVPcc8Gs2/8K6RffbTP
bzLJeXC3U0kFzLDIZVjWIMrowZfkULhSARnPU5v2o0/S47PS7Y21qqQEW9srBSIo9oO1f7q7
kB9Mj1oA8o0+/wDFJ0/RlOtQS303i2/tFkaGVY9iLeja6+aS8YZAVTcMBUGfl3VO/wATdXMI
ht7D7TqNpDNLcQ2umXNyLsx3M9uqR+XkQFzbscyFgNwHOCw73TfD2gyfZ9RsE86J7s6rbyJd
ySRebIjgyxjcVAYSucKNpLbsZwaZceCtAngjiaykWNJJZMR3Mse/zZGkkV9rDejOzEo2V56Y
oA2/tQ/54z/9+zRUvkx/880/75FFAHlN3qlyusz7dTuR4rGqtCNMF2+z+z/Ox5n2fO3Hk/P5
m3O7jd2rFs7/AFXSvCPhq+j1zUJLy78I3+py3F3K84Ewisyjbefu54wOpY8lmJ9nl1O0i1a2
0x5cX1xDJPFEFJzHGUDsTjAwZEHJGc8Zwaivrew120vtNvIZJYEdY5VZXj+YBZFKNxnGVIZT
wR1BBwAeO6Lqj3up6NqWkapenT7jUo7YWsms/bnRxZXjybyksigMfKIUnI2ZwOADTtYutC0D
w/fT6jrF2up+FReXhmv3b99vs0WTc+4Qqoncs6gfLljkjNeu6H4e07RJJ5bGOczzhVlnubmW
5lcLnapkkZmIG5sDOBk+tOv/ABBpmn67pWjXd0I9S1TzTaQ7GPmeWu5+QMLgc8kZ7ZoA8g8J
apPceINGS61BLyzsvEUywTJdy3aLG2kSSELNJ88i5ZiGPrxxivbLC8t9QsLa9spVmtbmJZop
V6OjDKsPYgg1U0vXdN1W/wBTstPuRNcabKILpQjARuV3bdxGCcHnBOO9ReIvEWm+HYbWTVZZ
k+0y+RCkFtLcPI+1nICRqzfdVjnGBigDyLVmvdL8V+LrvSllFxreq/2AzxR7mikktLUwTH0W
PdOeePm/Opo802ieFp7Gyup7EWSah/YEEM7Ri5vV1C7XyioIEuAsI2HIwzHHGR7lpGqWesWK
XmnTCa3cld20qQwOCrKQCrAjBBAIrJ13xroehak9hqNxdC5jgW5kEFjPOsUbFgGdo0ZUHyN9
4joT0oA8p8bzzNF4x0y51C71Oe8stQIjtNSnD2uyKSSNJbXgJGNgQSJgSZAYMHOe9vbqKO3+
Hg0W/knsZtSEXmpdNOJo/sdycNIWJcZUHknkD0ruopEmiSWJ1eN1DKynIIPQio7i5jglt45B
JuuJPLTbGzDO1m+YgEKMKeTgZwM5IBAPDdF1DWrLQfDdxa6nq11Pqnhxby+ae5knI2z2aPKg
YnYyxSzH5QMnBOSAal0u7sF+KVoPDOs3F/p09xp8TzDUJLoSD7PqhKGVmYsoZQcEkAjtjj3O
igDxKHVNXl2QS3uoJ/YWp6bosrNcPm5c6hHvd+cOWhEBycn9647nOL4ov3utM0meDVb+Txr5
V+17ZRXsrvaXP9m3e0JDn90Q3C7Qpbr83WvoeigDxbxB42tbjV742WsfaNLm0/T4PtEWpNbW
kMrSXZd3nTPlghFUsnJYKuQemRpl/qGoRWEk+tNbXENhq1ut+zSviKPU7VQC/wDrACi7DIfn
AO4nIzXtkmv6ZF4en1yS5C6VBC87zlG4RM7mxjJ6HGBz2zkVBoHinStenmg06W5E8SCRormz
mtn2EkBgsqKSMgjIyKAON03UrvUfhlrkmkvcveaczSW8sOpPdx3LxKkoWG5IDSRsfkJbvvU5
ArjLLxH4l1CR2+16itjMI9eabeUa3sLuaJFjG08+XELpv9nCkZIr6AooA8g0bxINO8X2Tz6z
KfCRN7b2F3cXbSpdfJZMi72J8195uVQkliFYDPOef0LVLx/7DutQvrpLS68PaONWvzO6SRws
b0mQyg7ly4jBfIIDE5HWvdr6+t7HyPtUmzz5VgjAUsWds4HA9jz04p9lcx3lnBcwCQRTIsie
ZG0bYIyMqwDKfYgEd6APH7ZrN/hn8XW0u7e9sS135Nw87TmRf7NgwfMYkuPRiTkdz1qhr91r
8mpgaCVn1aHxJLFZJdSEJHnRAcDg4xuZgMYLdepNe1aZqFrqds1xYyebCsskJbaV+eN2RxyB
0ZWGehxkZFZlv4u0S41lNLhvGa6d2jjPkSCKR1zuRZSvls42tlQxPytxwaAPLbDXtQufEOmL
YakILVpLFdO/tDVrjz7m3KxmcG2EbCd9xlRndgUK5O0DJNNl1W2tNOs9Pmulg8QanqGmu0c7
r9mZNSnkZ0wflYwfaPmXByiemR7hWLZrpOpa/d3kDST6hprfYpdzybIXKLIQqE7NxWRcsozg
4J4wADgfihqmt2vicwWl3aWEIsY306W51Ka2V7ovJvAijjf7SQBH+6PY8Ak5WgviDULODXo7
uXUnj8Nw/wBmu32xoxM89wPLlklYEjZAsLNKQSolcjnNez0UAfOd/qeqXnhyUWt/Ld3Nnqmo
x6fLaXUtyyg6HLInlTP+8f53JVicnIxxiuj8QeNrW41e+NlrH2jS5tP0+D7RFqTW1pDK0l2X
d50z5YIRVLJyWCrkHp7Ff3kGn2U93eSCK2gQySOeiqBkmsHSvG+iarqQsdPk1CaYyyQ7xply
It6FlceaY9nBVhndjIxQB5BYXt5I+haq17Pc61BZa9aaeXvpQlxNDcILeIB2HmMQCPmBZwoL
ZKAjufhhcXGrJrVtcalDdWDQRIVtdXuLyWGZhIJcztHGYmI2fu1OUIyNuRXpdFAHzfp4jg8E
aDc6XqN3Hdab4L1G63wXrlormI2reWx3EgK4GYj8oxtK44rtL7V9cb4hiGS7tLQi8tFtIptR
mRp7VkiM2y0SMpKSTKN5YbCBnaBlvRfEXiLTfDsNrJqssyfaZfIhSC2luHkfazkBI1Zvuqxz
jAxVjRNXstbsFvNMmMsBZkO5GjZWU4ZWVgGVgRgggEUAeY/EiS/+3+PrmHVdSt00vw5FPbQQ
XLxxiVxdqZCARkgL+YB6qpFO11kat47nsn1qaK+tNSuxcRSar5cdxbqJVihS18zduDeWS2wB
gpOWDAV7TXOr4M0JdR+2C1mLi4+1iE3UxtxNu3+YIC/lh93zbguc89aAPE44QPAWnWV3f340
yLSPDWptvvpUWBnuSkrBgw2II0BxwqlA4ww3V1estcT6rrl3bazqyxw+INKsLbyNQl8pYJ47
NZMKG2tuErHJBwTuGCcn2Oquo6hbadFFJeSGNZZo7dMKWLO7BVGAD3I56AcnABNAHk0WqTLZ
WtvrWr3tposF1q9ut59skjlaaG78u1jaXO5jsEmASd5QA7uhXTtQ1CbxLb2Ov31xcahqunok
9ja3ssMlgTaBn3QjA8sur4nQhg7hMnt7CxCqSxAA5JPaqukaja6vpdpqOnyGWzu4lnhkKMu9
GGVOGAIyD3FAHkCWVhe/s/eFIoLq5lWOXSFkMN/LuSU3ECSIWV8jaWYBM4QgYClVxU8R+J9U
j8XsPDd1J9vjubqwFhPqEssshS1naMtbn93GjPGjK5y7jnOCRXtbX9suqR6cZD9rkha4VAhI
2KyqSWxgcuMAnJ5xnBxaoA8c1TVYofD6t4Z1y81Kze6txqk13qk0cVqhSUuftQVmhJdYw6r9
zI4jDZqhca1fWdjpepahr0d6qwu1vZWeqTxSTqJ5djW7lFW9kMexNrrhtgYEb8n12bxDpcNv
rU8t2Fh0bIvnKNiHESynt82EZT8ueuOvFacTrLGkiZ2sAwyCDg+xoA8g+N3iW501riHT7qSw
vbTTHv4JJL+S3Ej/AD4WKFB/pDrsywc7FBUkHNaPhzU5Lb4jTWMupyarJd3FwG8m+lLWqje6
LNaMNsSKqhFlTG87cg7s16VaXMd3E0kIk2rI8Z8yNozlWKnhgCRkHB6EYIJBBqagDwrRdQu7
GwnXwldzXniIX2sm6003LOkcYe7eJvJJ2pmUQgNgbt5GSOk+lavqUmnMYtWhmtf7U0aMrbar
PfPHI94omWSV402blKgwjO3ngBgK9u6VnabrNjqNw0FrJIZlt4rpo5IXjZY5d2wkMBgnY3yn
5hjkDIoA8fi1jVtPtLy9h1i9E9xY+I5Wa5leeOJra8CwFUOdu0Mw+UcggHICgdD8PXg8Q2Gv
Xdpf3sumz2yW6Wz62byaGTa5lbzI5nCbtyYwwYbTwuQK9F1bTrTVtPlstQi822lxuXcVOQQQ
QQQQQQCCCCCARWRHZaH4Ms7vUmNwgk8tJrieaa8nl+bbHGGcvI3zPhUGeWwBk0AeH6OkUHg+
71LR9TvkutJ8E2Fyj2+oSHy7pDdFlfDchGBHlN8g5G3AAHdaHquszfEtre7vLWCb+0LpJLN9
SmeWSzVZBCVtBH5cYOIm83fzyCcnaPTri/trbTJNQupRb2cURnkkmBTy0A3EsDgrgdc9Kp2H
iLS7+20qe0uGki1QsLQ+S4L7VZjkEZTAVvvY5wOpAIB5tffbLzxncRvq2rxxT+J/7LaKG9kj
RbY6WJiqgH5SXUHcMMOcEZOaVjq3zXVr4m12/sdNs5LyDS5/t8kMk88d7cRhGcMDM6xpCArF
t2SSGOTXtlFAHjun6hqE3iaCx1++uLjUdVsFSextbyWGSwY2gZ90AwPLMividCGDuEyey6Tq
tlpPwM8Krb3j+XPDbWs07ao8MdtL5eXEtwCzQqrKUwuCGKoNua9Y02+t9Sso7uyk8y3kzsfa
VzgkZwRntVmgDwnwR5ereJ/D02vandtJJZ6xp0My6lcReb5d5GkaK29WZvL3HJ+c7AxyyAiP
wVOsOheC1tNT1Z7Ow8N3V/dWlhePI8lxC1sfKK5PKliPL4A5TG0lT71RQB4DoviK6m1O6gk1
v/im5fsVxe3NvrE1wLWN/tQci5bBTLxwq2zaq5ONpya6SZdM/wCEz8G38Wr6hcQtp2pQWlzd
XksfnsssPlqASokyC+DgmRUViX2qw9aooA8V8Manq7J4L0k3d/Kdc0/TdS89rhyV8iENcKWP
RXKW4IH3jM5I5ObPw58R6hDcT33iXU7OGKHTnn1aE6jPdSW9wGTl42jCWwAMg8tWOeCN2Cx9
hooAKKKKAOCutX+w/E68lvtP1d4FsILS1lttMuJ4yzu7ykyIhUD/AFI69jnpXJXulXd5Pps1
zpl3dXtxeTXX2O70uSSApLcEq4mGPs00cSqN7EHjABzXtVFAHkvw9tdS1Dx1Frt7pkmnmWwm
kuVbT5YGWWSRNsLTSHdNsCvzwg42ACrPjyw1q58Xw6rpNg9xPp01rb2ZeI7VaRZ1llJ7ooli
3Y/uEda9RooA4L4bWK6BBc2zWWoCXUtRuX86SBuREBF5shP3fM8veP7xckdak8U6i9n8QNDk
nsdVuLO2s52Q2mny3CtPIyKuXVSqEKsn3iB8/PFdzRQB4br3h7X7m+mg1G2UW+pRzXUcH9lS
X6x3MsjfLlJUjiljjSHEjnbuLlSOcyatYatqGt+JbaCbxKt5PNDZQwLYslnd28ccakzXDR8B
mabJSQHaeMnr7dRQB5JeaFGlrq2vT6ZqC3F7rcccgS1kllisoJo4wI4lUsEdbdSdq5KuCeAM
Uryx1XU31i+i07U7V9QF4QJLZvMWSaSKyhfGONsMLOfRX3HAr2iigDx7W9Cu9Mj1iPw9p0lh
pb6laW1wFsJbgS28cG9pfJiKvMGkdI2IOSFOcgEVuWtvf+G/hdOlpZS3E00zBbaGzlgFvFLN
tJSCN3kVERi4RW34GPlPA9FooA8Y8LeGpprmKz1HTZV0l9Vnv3hXTTawvHDbrGoaLkLvlkLg
EkuE5zhqintZrDwtZRar4d1G8tk0Vrmw06KxknEV7I7yGNkVSIzGDGqbsbfmC8ivbKKAPO/G
2lvpPwrsNAsYb14VFnYSNZWz3EqQKyCVwiqxJ2K3UEZIzXMX1hrz2d7ewy6vd2V1d2sL3mqa
dJJdfZER2dDawiNzH5uwEBVZgz7tygV7XRQB4uPDUiaRKl5pEuoW2naXe3lvYf2aYoHmnkPl
xRwlnA2rEcRliVEgJCkgCS88O6vceKbfTrtpGgsvsMVhO2ly3LpHGqGSVLnzVjhcv5gbILlQ
OGGBXslFAHhN9p13qSWkqaFqKeKo7S7lvL+SwlCi7kUQIgkKgSIn2h2XaSoVCRjBrqdQ062f
xBqNnq2gX2oi0FuNHEdu5iihSNSXWXhEfzN6kBg7KqjBGK9NooA4bwLoy6V8K7e20SxjsdSl
sCzj7IbRnu/L2lmRlUg7h1I6AdsVH4X1hbPw7pdrbeHNWjstLtI4pVlsnSSORQqKkSEZkPLE
uvygAncc13tFAFHWdSTSrFruW3vLiNWAZLS3aeQZOMhEBYj6A15FNpWozfbbfW9Du7+TUree
8sIWgZoUu5p5SBMwBWJo4hbAO5BHz7cnIr2uigDyq28OSz6zZ313Y3VxqEmuogvZYSHt7e1h
K7wSMqkjwnn+MTdwRWDpGkatcQXmoa3/AGjb6i1pNDfzWGiTLcLJK6/KZGkY3KJztESFQoOM
cA+50UAeW+GrW8j0GK1/sNbSwszLqcsVrYyWqXZVj5CpbtkoWKeY0YOQVXI+ciqy6HrHh3wL
pNhNdanqz6kYor1Z7Tz4rIlWkkYQwIkjq0gCEMxX5vmOMg+t0UAeO6Np09j4e8N2mu6ReT6J
NLfTXFhDpzMFdpP9Gie3QELHsZyQRsDBckcUzwf4f1FvF1s13bTWRsb2R4Uk02VpLe0VGSKI
XjTGMoy7CY41b5jyONw9looA4Dx9peu6x4itToV/daY+m6bc3ENxHbRyLJcybUjQ+YrLwFfI
GDhhyM1x+u6JqN9BpdotnOmn3emfaFjutImvZGv53Z5mfEkawyr8hV5MBSzBduCK9vooA8P1
7TdYGqaxcaHaXtzfeV5Ul9d6ZLHdWibo43EUysBcIY/MdY0JIYA5DYpk2nXtppr2iaQ0+m6j
LLeFYvD06Qho40VUFmZGw0hZ23TkDdHnaSVNe50UAeIWHhjUI9Cu9Su7G/fVtNstP0uIiNwy
xhUe6lgQclgtxMqlQSDGVXnOekOg6VfXWk22n6Bd2eiS3cuo3MD2rRRTeXDsXdGfuFmkB2sF
ZzGSQea9LooA87iiv9I+CEq2Nhcxak+myPDZLAzPBJLkrGI1BICFwNoHAXHasfxNqq6lo2ma
Lpegaq+lwQPva90K6cExIojhELBVbcGYhnygKdC2MeuUUAeEL4cnv7CXSdS0i/n1yLRbPT9O
upbJ/ItbjYzyXCSkbUKNKvOQ37rauSCK9o0fUodSiuTbibFtcPas0qbd7ocMV9RnIz6g1frN
8O/8gpP+usv/AKMagDzpI7/UtK1nw3JpV8mo6lq8r3ks1o62otDcckSkbHzbqqgAk7jggYOF
1bSnl1iXXZNIvJ759caSOUWzGS3t7WFsbeMhZHhIGPviYDkEV6tRQB4e2g+J4DPpFnYzSM+h
Wl7PcshWKe7h89vIzkAM8zRMwORsDA/epmmeFrnUIre0njvXtNTubSC9kh0mfTi4h3zvLM0k
rSM5MaIZCFzvAUnt7nRQB4rqGkXFvq2uHw9pE/mNaTWsEsulSQy2DMqwxpFMPlmg5L7FBC43
Eg0mu6RFpUHiPVNM0RE1y21nTksg1p5DXEKPbKIkmKgOHKOTtJxxnpXtdeaeMv8AktvgH/r1
v/5R0Aamsabf6J8O7iC0Nxd6lK6SX0tqG82TzJlNy8YBLZCGQqq5ICqF6AVzcfhO11bUrGIe
HIYvDtzqv2xbW5siFWKO2YGRo2X928kzL8rAEqpJGSRXrdFAHH+PLTVdZay0LRljt43Iurm6
uIHe3CRupWEhWQku2MqG+6rZ4IB8902ylmGm2Hi7w5f6qtjFqIjg/suRra4nkvHER+YFVGyL
Kl2wBICTypPuVFAHiMfhvX21fT9M1qaSd7CLT4rW6/sqa5YLEiGaaO581Y4nL+YpyC7KBw2Q
Kproq6dp9zqereGtTv7nUtNl1KK3+xS3Lm+lkklMcihSIzGDGF3YwWfHzZz71RQB4s3hbUl8
QWWjOhSy05bCDTZBpUtwY4okQySpceascLl/MVsguVA4YECqOn6Pr91Y397ex3Ca5PZy2d00
GjywyedcSIm1p3kYTJHuLKUTYqqTlRwfd6KAOF8IWNtoXinWbWx0i7s7S4ljt4WjtyIWEUCs
0zN0yxkKbjyxjxztruqKKACiiigAooooAKKKKAP/2QAAAA==</binary>
<binary id="img_5" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_2" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_0" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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==</binary>
<binary id="img_7" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_11" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_20" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_10" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
<binary id="img_4" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAFYAeADASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD6pooooAKKKKAPN/jNH5lvpnHTzf8A2SvA
tYgG5hgZr6M+KMPnWtl7eZ/7LXgOvRbJ2H1ryMW/3jOKt8bOMf5WIIoIJHFPuhtkORzTEPNQ
jnY7pTguTmk3f5NLnr2FBIYwcGmn3pQT160uMmgEmMJFNP1pzfd96jOaYLUjJ/GmEVIR7UnT
tTGMABHHSgqeKfx+NCjNMOozoOelBb6/hT8ZPFKYWK8A0CGb/TpTQT9O9O8iRuimr1nol1cn
iMgHuaTajq2UmUByOtGCK6+x8ITygbgea3LTwOxwWj/E1i8RBCSaPOYoHlICqSa0rXSJpcfK
fyr1Cy8EBcZQfhW5aeF0iAOzn6Vk8RJ/ChuMpdDyuDw4xA3Kfyq9H4eyPumvVRogAxtFO/sY
AfdFYSqVGHspHlT6IsSElTketY14iR5Xbg167faXtJBXivPvFWneQzEDiilVfNyyIacdzirn
GTis+U8k81emb5se9Zk5+Y4r0oocStKc5HaqsjDBXFTTegNVmrVGqOd1C1CykkcZpkMKHGB/
jWxdx7xnvjpWSMpIRXZSldWO+jK6sEsSryvQ1BGi+bkCrcnzKTUEf3qto2cUdVpGHtcHtU/l
HtmqGhvjAbp0rooYwrjPQ81hiPhUjjxCsrlOO3cgd6cYTg5BzW/Fbpsz6iq88QUnA4Ncjdji
vqZMUJLVqWtv8uaSFAW5ArRhXAA7VEpA5EZhUcYqJ0APSrshAT+tU5OpqEyCCQZHbHpTI/la
rOBjmq7n5jzVjjcvRPleTUgGVqnbt6npVlG61LiW1Yft/CgqKRXDHP60pkyMVLi0Sh0fApzk
FeKi3Y7GkaQAVJSVyKUKPvV9Efs3Nu8D3xH/AEEZP/RUVfN9zLuPB4r6N/ZpOfAl/wD9hKT/
ANFRV14T4zso0+XU9aooor1DpCiiigAooooAKKKKAOV8eR+ZbW3tu/pXhvi+02uzAV774tXd
BD/wL+leSeLLQSQOcZxXkYxe+zirq0rnjOpoVbI7VR3EcVtapCUdw1YbcEbazp6o5ZSJMntQ
HqMnnmkz1q7E3Jw4I5FLvHr1qAtzzSZpWLvbcmLZ60np/Oo+3YVG0mOM07CuTHGOcUwsM1WM
uOp5pnmYPWnYtK6Lgx60oGelVY34q1bje6j3pMLWNLTbISuMg/lXW6foHnJ0/DFQeH7MOEJH
6V6Lo1oNoyBXJOTkwUTm7DwnGZAWTn6V1mm+HUVVGzp0rodPtQCMgV0VharkcVEafM9WdFOj
c56x0VVI+T9K249GXaMLXQRQogyFqYKO1dkMOrHVGjFGAmmBR93BqUadx061tFacE4rRYa7L
5UjEGl5PIpH0sAcc1vCOl8uq+pXC0TjNS0rKE47V594s0kNC3y5Ir26eBXGGFch4n0rdE5C/
LjrXDicI4q66HPXpKSuj5R1+3ezvHUDAPIyKxWJPevRviLpRiJkC9D1xXnLLgmujDz54Jnnb
EEi1A68c9KttjHpUDjr61uaplJ0HPasm8iw2a3SntVO7h3ISOlaQlys2pT5WZCnI5qMfLJnI
6091Ckqe1Rv1rsvc9Jmtpku2YDPvXT+dgL6+tcZYEpMp9a6vG+3VvQVnNXg12OWvG8TZs7rK
gNirEvIGOlc9bzFGAJ5FalvcqQBXnyi1secXrdPmq3jA9hUUJBG5DxU8gyox1rJkkLMT3qMr
1pxBB7YqOZtoOKETdkTPzgVG6Hg0+MbjwTUrx4T+tVsNOzK8Zw3vVhW4qq/WpVbpiho03Jdx
FKrHpSIM55pGXFJiVyQuAvNVpJNzf4Ux2OSM8elJEhZse9OMLs7KFPqwWNpHx2r6X/Zyj8rw
PerjGdQc/wDkOKvn60t+RxX0b8BU8vwfdj/p+f8A9Fx12YdJSO1xSR6RRRRXcQFFFFABRRRQ
AUUUUAZHiNd0Ef4/0rzbXoflcEcV6rqUfmRj2zXAeJoMISB7V5uKj79zmrwvqeHeJLULO5xz
XH3KFXOK9E8Tw5lYgc1w2oRc55rkho7HBNW1MwH1pQRn0qTbnj8qUoc+1bmN2iFutLwKeVNG
32oHzMYW4qrK2KtsPkLflVKYc00XF3InYAVH5gBGTz61HIx6EVAzHnt+NUo3OmKL8L7u/etW
w5kXjvWJaZJ5re04fvFJ4pVI2RU9j0nwvCDGhPU16DpkJBXFcP4WZGWNR1r07RrXKg15ji5O
yJgryNSwhPy5roLSEriq1hbHIOK2I4sV2UKEj0YJJAqnFTKtMMsSMEaRAx7FhmpQa9WnSURt
hgUUVSv9VsbAf6ZdwQH0dwD+Va6IFFydkrl2iuH1L4n+G7OMsl09zg4/cxnH5nAqtpPxX8P6
gVDG4t8/xPHlfzGal1IJ2bO1ZXjHHnVKVvQ9Bqvd26TwlGHWn21xFcwJNBIskbjKspyCKlol
BTVmcW2jPE/iRoAe2nAX17V88X9sbe4eNhyD3r7L8YWQuIG4HIr5j+Iulm0vWlVSASc14cY+
wrOn0Z5mIhySv0ODZfSoiuTUzGhF3dMmuszRXMY7cUxos5yKvCLNI8eKLlKRyupw+XJnFUCA
efzrp9Tg3xE45rmipUkHtXZRldWPRw9TnjYntzjB78V1mnHzLbFclEcNj9a6bSDlDjmr7ouo
roZcKVY1Ct2Y22seKu3a/MR0rIvE4OK4lqebY6HTdS+bBbIroYJlkXII+leYQXLQy85wK6PS
9TIIyxqZ07aoJU7HWSmqcjbmpkd6si9eajjcNJjPU1ilYw5WaNrHnnFOmUY6VPbJ+6B7e1Nn
Xg5ptDehlygFiSKEHHapZxz1pIVLH2pMqLBcjGOlSufl96kSLIyKSSPC5NTuXFJtFBuW6fjV
yyizjqKgC5kA7Vq2iYxW8VY9WnGyL9nFk19AfBAAeE7rH/P6/wD6LjrweDC9q93+B/8AyKd3
3/01/wD0XHXTQ+IuWx6HRRRXYZBRRRQAUUUUAFFFFAEc4yuK5HX7UyKwrr5RnFUL+286M8Vw
4iLk2KUeZHhfiPTSN+RzXnWsWxQkEcV9A6/pYdX+XkCvJPFOmlHY8V5zTTuebVieeY2nBpwA
PGSBVi4hKMcCoFHUGtk7nK1Ybtz2FGzH0qRec5x9aUgZIHWi4FZ1wMY4qjcKB1rRlOQTnms+
5IxVIumlczJRgmoMj/6xqeZuMVVLDtXRFHZBF+ywSMdfaugsRwMdawdNjMjADOa9A8NaFJcs
u4cEd6xxE7IJmt4UnZZ03dK9j0O8+VFIxXHaJ4Z2Mp213em6UYgue1eSpT57xQUYS5rnVabO
G49q1YzlayLC1MeDWtGOK9vCSk9zv6HCfEG3ilZBPbpHIxAhuQdu71U8Y/M/SuSiu9b0Nt9p
cXDIvJj64H+6eDXsl7aw3ts8FzGskTjBUivG/GU134Q1iOB2jNjOpMDucggHkEdiMjp613yn
yRuXSgpu3Ub4m+IHiOXSwmnJFBLg7pUXJb8D939a8X1O9vr6eWe7up5pWYltzE816vfeLdGm
gMeoxRxtgHzEOOvv1zXN6vaaYQUgdm3/ADnOM8jg5rw8bimmmpaH1uQ4tYZ+z9mm316nC2l8
8MTIsrZII29fyrSifUljEjxT+UvPHv6jNZNtcWuneJI7qRGmskkBKYwcd67rw/dWD+Nm1w+M
LVNJe48xrGdXVxFnPleXjaRjjj61rhcNGtduVj28zzith5R9nR5r9f00H+GfGWo6PdIdPuHM
I6iU/IfXIH+H41794O8VW3iG2wAYbxFBkhbgjPcZ7V8wa/fWCeKNRbRWLaZISY8EjaCataDq
Vzplwt3ptw0LgfMA2CcfpTp4l0Z8j1RnjsnpZnQVeEeSbX9Jn1Vq8e+A5rxH4laMtzbycfNz
g16P4C8YQ+LNJcOFivoflkjz1/2gKy/F1l5sMmRzWWO1/eQPzXMcLUoSdKqrSR8oXcTQTNHI
OQcUsAz2PNdN4z0wwXTSAY55rnbdfmq4TU4qSPKT0JhHkDAoMWRVuKPI75pzx4FF2FzEuovl
NcnqMRjmY44Peu6uUGDXNa3b5TI6V0UZ2Z0YapyyMBM7xxXTaC2MVzka4PNb2jHDDPNdid5H
fLXQ07rl2rLuo9wOB+NbNyu47hVN4sg9/wAK45Lkk0zz5JxZz8kR3nP8qWLcjZU1qvbZbpUU
lsAcY4p8xXNcI75kAyTV7T77zJMZwayZYSOR2qKBjDLuzik4plKKaPUtOkV4Bk/hTbrjP9K5
nS9W8tACfwrZiu0n6nqPWs53MZ02hrqTT412nFWkhyOMVCyYkArFoiKLEQ4BNR3LADirEQwo
PHFUro/OfenGLudFGHvEcKhpM1rWy4xms60XnJ9a1bdWZgijk8V0xXQ9OK0sW4gWwM17z8EU
KeErncpGbxyPcbErkPAHw7n1AR3uqhobU8hOjP8AT0Fez2Fnb2FqlvaRLFCnRQK6qdJxd2TO
y0LNFFFbmYUUUUAFFFFABRRRQAjDOKNo5paKVkBg69bDaSq8GvKvFem5LEDg17XeoJIWBHau
C8QWe8OuOteXiY8stDmrwurnz9q9mUd+OBWK8e0mvT/EGhv821ePpXD6jpssW47cVyRmk7Hn
SRjAjilPH40OhVqUDI6VsZvQrSZYHms65HWtObOCBWbc9/WribU0ZNxwT2qqDz0qzc9wKqj7
/tXVA7Iqx1Xg+3NxeICMjPSvefCmmqAmFGBjtXkXwysjPdF8dK+ifDNjtReK46usifilY19N
s1BAC10NvaqoGRzTbG1Cckc1pKgrSjh3I7oJRRHGmCKnAwKAMUV6NOmoIbdwr5v/AGw9S+x2
3huJCVkLTPkenyCvpCvlj9tWJzL4flCOUWORGfHygkggfXg10U0nKzE3bU8B1PxS91Aiktzy
Vz0x0qfwz4uuYb/ZfTu8L8DJJwfqTXGMc8U0HByOtck8NCcXFo6KGJqUaiqReqPcryIPbLcp
tMbDHPrWcpVZMDmuK0LxLJHGILyVivQE9q6S3vYZzuikB/GvKdCdLSR+kYHM6WKppp6/ib0W
2RgDhfYVo2bTQRvtIMTDBbqR+FYkMvyg56+lTmcOqqFAI6nPWsOV3ue9GUXGx2nhi7udN1KG
4t5hBcxuJMjADr6e4I7e9e+3U0OraVDfW/MU6bh7HuD9DxXzlptzFPpwt23Nsxgnr9K9U+Du
qSSWl5os7BxGDPGe45AI/EYP511JKUeU+O4qwHtqLxCWsfyOU+IWmDy5G215ZHFhzxg19AeO
bIPBJx2rw67i8u7kXuDXLh243gflko8sh9uvFSSr8uTRAB1qSTp0rouQZdwnXNY9/DvU5Fb8
6npism+UAEkGtIMcW0zkJUAlIHWtHTVIbnNVXH+ktnqK1NPQFXPcCu+Dd0euk3FXNCPMqkDt
SonpzVfSLgec8bdCTjNaTx4fgYBrHEL7Rz4iHUq+T83I4prQZ7fpV1Y89aVlAArm5jkZiXMG
O1Zs0AJyBXRzR7vqapyW/NbU7tnXRRiASRkEGtOxvtjDdkU5rfngVEbY54+layimbuCZ09jq
IZR82Pap5bpcZBrk4xJGevy1ZMzFeCSay5b7maoq50C33GM/rQ0pkI9Kx7dC4Getblpas+3a
M571XL2N1FLY0NOgeeRI4lLOxAAA61718OfhulokWoa2gaYjckBH3fc/4Vi/BzRNPt3S9vPL
kmz8ucEKa9S1vxNYaXbPI0odlGeOlb0ko+po5X2L2salb6RYvPOQqqPlUd6yPAPiBfEen390
jbhHeND7DCIcf+PV88fFj4jy6pctDp0zeXkq3PT2Fem/svTGfwFqUjfebVJCfr5UVarV6mb0
0PYaKKKsQUUUUAFFFFABRRRQAUUUGgBjLnisu/04SAkCtegjI5rGdFS3B66M4PUNHVwQVrjt
b8PoUb93Xr93bAgkCsS/sRIrAr+NedWwqOWpQT2PnPXNDNu5KpXNSQtG2GB9q9z8TaPujcbf
xrzp9GaS5YbehriVR03yyPPnBp2OXstMku5MBSFxzWdqWnNHMyKpOK9c0rRxb2ZJXk+1ZN3o
qhpHZMk9K7KcXyqRtBWR4rqEOwkHqPWs9B84HFdR4qtDBctxjmuajA80fWu2HwnVFXR7R8Hr
IPCXx/FX0LoNrtC14r8G4saapx/FXvejRgID7Vx0lzTYqCvK5qxqAKfQOBRXqxXKrHWFFGaK
oAr5z/bPt7h/CmjTiQC0juWVk7s5Xg/gAfzr6MPAr46/au8eWniLU7fRNLmEtrpzP5kin5Xl
OAceoAGM+ua2oRcpX6IUtj5ybrTaUjBpKxYxatWt7LbkbTlR2qpS8Umk1ZlQnKm+aLszrNN8
T+XhZg20966jT9UgulzG4J9O9eZRRjGetW4V8pvNSZkPYCuepgoyV4n0GB4kr0GlU95HsGmv
Mr74nKjv9ewrv/AOsnTPENrcueCQkwHHyng/zrwzw14w+xP5N6N0b4Bcd/rXouialGlxDKjo
RuBTHO7piuGVCdF6n1tPMMPmdGUIu91t1PbvHc6xxyjIPXmvDr5N93IT0zXtnia0bVbW3niH
7qeFJVx0wyg/1rzy/wDDc0ZZthz9K4FPlm2z8drxcKjT6HKRrgdKcRmtL+z5A20qc1o2OjPK
4yOPerdWKMVJs5l7d8ZCn8qy72zlKMWXHBPNerQaNGmAQGP0rl/GtxZ6fazxIwM7qQoFa0pu
T0NIRbeh5IY8zseetaqMkNs2eD1pLG2DZc9SelGtxBbQ7cgV6cZdD2OVpK5kWU+JiwPGa6pD
5kCtnnFcPZvhueDmum0q4LLsbFXUheNiKkeaNjWB4FK/Tpmo14ODSy8V51uh5dnzEJ5Oc5po
QZwOKfjnHBpVXmuqmjuoojFuSOQKX7P/APqq6i8VII8kAVozpsZb23I96VbUk9OK1hBk8c1K
Yo7eIyXJCqOQO5qeVsluxWsrRQpdyERe5o1DW47dQlvwo6nu1ZOr6q1xJ5UH3AOEH9ayxBge
ZKzMx7ZraKUdDNybO/8ADvje50+PeJMEH5V60zxB431PUt/z7YyCpAA5BHNcNHJsHJ47A0ya
6aXaFzmguM2lZC3kxdvlyTX1N+ygrj4dah5gIY6pIef+uMNfM2n6aZAJp8gD1719U/s1hR4E
vVQAKNRccf8AXKKiEvesNrqesUUUVuIKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigBCuetRSW6uuOKmo
qXFMDkNfsc5GK5FdGAnLbRzXqN/bCZcgc1i3UMFtGzzOigc5JrycThrzMJ0k9WcymnfuiFXg
VkanpwWNvl7VJrPjzTNPZkj/AHjD0ri9Y+IzTqwtrdVB7k1q3FJK5ytJbM4D4hWhSckLz3xX
CQ2UjOuF4zXfapeyapIXnI69BUENvEozgURq2VkV7Wysdl8ONetNHsFjuiQ3Wu9/4W3Y2Q2o
u4DjgV4sY9w+UAVVltickjmsUpQ1RnGpKOx7mfjdZ4+W2kb8BSJ8a0kYBNPYj6ivAngZBnNJ
BcPC2W6VaqT/AJmP28+59CN8abaMDzbCTPsRVrTvjXocz7bqOaDPcrxXz+ky3C8mqd3Bg5B/
Km6lRaqTK9vU7ns3xr+OGl6Z4Yax8OTtLql/GVEijiFDwT/vdh+dfHV3ctM25uTk9aseJLs3
WtTYPyq3lj6DiqbINrZB9RivYoSn7KzOtXaTkVH5JPFJTj1pp61LNEJRS5yKKQyxCdo9almk
B+XGD2NRQj5aWRcMD+Fa6paGfUdE27grnNbmhajLYzxlXJiznaTwKxxGYxnqD1A7VbgIj2Ek
genqKrkUlaSuXSr1KE/aUnZo+5fhde6f4k8AaXJYyq8lvF5M0ZPzRsCeCPT0q5qmkjY2Er5J
+GHje98EeIYL61dmtGISeHPEiZ6H+h7V9w2Mtlr+j2uo6e4ktrqNZI2HoR39683G4CNuansy
J/vm5S3Z4lrGlmG53KOM1Jp0GMZHPvXpmtaFGysxUZFeT+M/Etl4f3xRur3GOgPSvnJ4apGV
kcMqLi7EvivXbXQ9OZ5HHnkYAFeAa3qs2pX7zljgnIzXf+HPCOvfE/XFkO+HTVbMk7DgD0Hq
a2/jl8PNJ8F6XpH9kxkFtwkkY5ZyMcmvawdHkXc7KMFDc8htbmVSMVv6bpN14lS6tLUHzorZ
51H94r2/GsSxAJAIr3/9nDQVuF1m/dRwqwqT27n+ldfJd6HTVm0tD5bjYrLtYEMDgitqym2O
pBrb+Mugw+G/iHqFtasptpz9ojwegbOR+BzXL2z8CtV7yuTGXMjtIG3xqw5pzIxHTNVfD0iu
ArnIFdNHHD071w4iPLK6OCtHllcw0ibJyDShD6Y/Ct90gB4ANKlvG3YVMa6WhVOuo6GMgI61
YiXLAAE1qSafGE3uyqvqe1c3qusw2W6K1yc8b/8ACumC59TpVZNaGjeX0GnREsRJL2HpXI3m
sXFy0hAJVuCT2qtLcNcjEmdvuetT2turjC4CL6nrW6atZE35iOzUliy5yepq5J8ifM2QO9RS
ypaqV4BOeKggWa/YLGvyn1qblRTY35riXZGpYdsVuadpkdsu+5G5+oX0qa2ghsYgq/NJ3b0p
ktycnB5+tc06mmhaVixLLkHJ+gr6R/Zmbd4Dvzz/AMhKTr/1yir5gLlhzX05+zEMeAr/AN9T
k/8ARUVLD/xCm9D16iiivQJCiiigAooooAKKKKACikJwRS0AFFFFABQSAMk8VU1HULbTrdpr
mRUUeprxnxv8SLmeR7fS38uIcbh3rnq4iNPTdmdSrGmtTuPHnje10KBoonDzkfwnpXg3iTxt
qWruy+c6xntmqV3dS30jSXEjSOepY1mvEqy/WuCbnUfNI4alVz3KcjSsxZyxPqTUXzN65rWl
gDLnAzVQQkSYqXBxMdiixdR6UqzyKOeQOtXpoRnGKiaEYPBo1QbbCwX21cN196trNG6jNZcs
POQOlRBnT7ppqbA1Zot3A6HvWfdxbABinQXhUgOBU7SLKR0+lPcZkqWi6EiriXIMZMlJND85
7CqVyrCNsZHahMEeTyv/AKbK7dd5P61MHDxkAYPYVBfxmK8lQ9Qxp1tgg8c17dKWlj02tLkL
qc1Hir8kRIyv5jvVQqVY5FEo2HGVyMdKcFzT1TOfSpI1AyAOKSg2O45BhRzSPlxgCpCBt5PP
tTeq8n8quW1iVuTW0x8tsnLgYII4xTuSQy49h2zWeWw+VOKt2csa7lkJHcCiMruzHJF+3mBV
UblcV9N/su/EGG2trnwtqs4ULuuLN3PXjLJ+mR+NfLqzQgt82QecY/zzV6wnkglBRtsyH5WB
5+tW2nFxZGq1PrD4nfFRDcNpPh4Nc3j/AC/uueax/AHwc1DXrxdW8Zsyxsdwts8n6n+lebeB
LLULIRa1aQTyM+SJQhYe4/OvW7X4zarpqImoafuReMspWvFcIqfvyM+ZKXvHu+labaaXZx2t
hAkMKDAVRivEv2qwG0fTB6M39K1dM+O2kTEC9s5oc9WQggV5p8dvHtp4rmgttNBa0iAIcjBJ
6muuMoOLjBmynGeiPKbRMIOlejeDPGF/oWg3unWB2NdNuMnoMdq4CLAiG7r2re0gB1z2FYVK
jgvdHiXaNzkPHaXEt/8AariR5HPBZjnisO3OcYrvPGUKT2pKL2rzuF2RtpPQ4rWhPmiRh5Xj
Y6vRJdsoGfyrt7CESoCCa8505yHDdhXovhy4WSNckZx3oq01JahiIXjcufZRvGR0qxM1vYwm
WdsccL3NVdZ1aG1TFuUeQj7x+6K4G/1G91FisrLnOc5/Ss4YdJ3kc0KTerNHXtce8BjVgEzw
intXPmMu7MxY8/LTni8rJzkjqTSRMSxXoPTvWt7qx0JWVkM8okEZyRirMZ2D7+XNKsTFsjPI
71etIoIyPP5f0qJTUSn7upBBYPeyiSbKxjqa1DJFbxeVbqFX17mrMYEyhY8ewFJc6RM6Fx1x
2rmlW5tLCp1ovQzJbjNIMu3U1G9vLGxVwRj2q5aW+7qKi9zdajoYuBX07+zYu3wLe++oyH/y
FFXztbQDP3a+kv2e02eC7wf9RB//AEXHW2G+MbVken0UUV6BIUUUUAFFFFABRRRQBBdPsKfj
UkT70BqC/wCFU+maxr7xFa6XAXndQF5PNYSqKEnclyUdzo643xr44stAhMUTLNeHooPC/WvN
/GPxZnuN9tpI8tOQZO/4V5XfalPdSNJNIXc8kmuari76UzmqYlbROm8S+LL7V5Xe5uG2k8ID
gVy01+cH1qtlpDkmo2iG4/zNca0ORu7uL9uI4ApDek4JFR+XzSSw4XOOKvmEmy5HqII56Uv2
pGfPQVnGI+nFNKEMAMiq52wbRtiRHb2odVY4BFYw3rjBNPFxIPWjnvugujRkh+X2qnLFknil
F6duDT/PVucUPl6B6FNoqZ8ynvirrFSBjrUMiZHGKkVuwiTblx+dQXODEcDtSEbe9NdiQQcY
oKR5l4lg2arKyjg4aqdmxAIOAD3rpvFdp5uJF6rwT7VzMQVWZWYYHpXsYaV4o76cuaCH5b5l
PbNRSN/e5p2cvyfxpGAbg109CkrApwD16UIODmmMMHio1kI4NS3YqxK7Acd6YG4H5VG7ZPFI
GIFZtjsSOhzmo84pS3SkPPTrSGPXLN8vWtXTRK+wqATnb756gfzrHRirAitHTLpoZpOvlOuH
wM4HY/gaqD11FJH2T+yjq8F/4Qv9JlRDNZz+aAcco47fipP411/xrTS7XwfcyXNvD5pG1DgA
5PSvmH4E+NY/DHj2yuZ5Alldg21zjgAMRz9A2D9K9b/aV1My6rY2EU26NIy7op7npmubGpJa
LcxrStTZ4SynJ5x3qrIx3DJz71oNCwBJrMu3EbjNctLWWhnhX792WmYBVFb2nviEVzqMCFbG
a3NKkUp8xqcSb4q9i7dwiWB1PORXmurWpt75lIxu7e9eoBxyB3rnNZ0qOW6Ety3lxqc47mnh
Ja2OehKz1Oe0m3muGAQEIOrHoK6KbUFsLUwwElmGNwrPubxExDZoEjA4rPVTIzMzBmHQ+tds
5djpcubQs+fLNh3YlQaiZmRtxz6gCkT5cAdetSxx7j7E9T1rK4tR/wC9lI3E496ligBYE96f
HFyFQ9BVu0hO4KBWc6ttiZzUNWRKcHavOPWp7bT5bp8IDj1rWsdFeSUF1IX3FdhZWMVtEMKM
4rJXm7nJOo5PU5fTtNlt3UHp710kMTKg3j5asLDmcHHAq3JHmMgLTUFdszu0ZUmm29wCQoBr
Pl0YRPmOt61iPzZBqZk5wRUqKaubU68oM52C328MDmvoL4DLt8IXg/6fn/8ARcdeMy2wJ4Fe
0/AxdvhO7B/5/n/9Fx1rQVpnfGqqkdD0Wiiiu4YUUUUAFFFFABRRRQBz/jHVYtJ08SysFBzy
fbFfOHjTxTJq9y0cLFYAf++q9J/aOupYrbQoI2ISYzlwO+PLx/OvCXQgg815WKbdRp7Hn4ib
57EgQt83NSqi46c0kBULg1KroM55rNRMBiJnineXu7CkEqKw6VIsyA471aiuo7EDw4wfSgRA
r/8AWqd5FKnimCZFU7qOWL6jsyFIs9RTHiGalS4jDckUSXERIxihwVhWIZIsrUXk8VcM6FOD
imGVMdfpUcvZhYoPFjp0qEgqeOKvttc8dqrSx88UtRWINzevNPjkI60jLgU05B4/KmK5K2G/
DvUEmFBPakLbe9VZ5S+RTSGlczNTjMpIXvxXF6hafY7na4OCcj3FehxKrA5FZHiKyW4hBVR5
icrx+ldVCryS8jqpy5PdOLZSMsOlRMxJB4FWGUbgMkKeT7Gq5UhmBr05HVF3Iy5OKaaGGDSV
mWFFFFIApaSigArV0m186J3BBy2zauSw79Pft64I64rKq7pd69jOzLkxSLskQHG5ev5ggEH1
Aqo2vqJliFmt7gLn7pDA16xb6nN4gtre7u5TJOsSwsxOSdihR+gFeQXdx5100ijBbqR3Pr+P
X8TXb/D2++aa1Yj5hvUA+nWufGLmhp0OevG8DpLmIIh4xXOXcQlnx2zXVXgG1j7VzsYzcOT6
4rjw12yMHq2VMsg2gcCr2nSSscLkn09KdaWZuCSTtTHU96fe3KW8DR2wAA4Y9zW0qbm7PY6K
15OyNKfUo7GDcCGl/lXOXuoS3bFpidp5x61A8rOuXOcU1EMx5yewqlBRVomcYKOiGFRI/wAp
OM4wBUqwBD82R7CrShUQIkfzjqxprukCFpmAHWm0y7EX2ckbCcd8CrtvCkcZ35+hrPs75ZpW
8kfQ1DIbqWfaC2M84qJ32Q7SbtE2bDmdiwyvT6V0unrboQxC1j28CR28SMPmxk1IhKvislQb
NfqXNrI7AanGqbY+1N/tVicDP0qrpUAdBnuKtfY9svTvUOM11PNrU/ZycUINUkU8A5qdNUkK
8qcGm3FiAoOKltrXdHjFPllfcy1Ej1fZ1BB+lWE1RWPzD86z721MYBAqWKD/AEUEjoPShRkn
a4GzFcQyj72DjtXtHwYTZ4XugCOb1z/44lfOEW9bj92x+lfQ/wACZGk8I3ZcYIvnH/kOOtqD
vI3w/wAZ6NRRRXad4UUUUAFFFFABRRRQB4d+0y+w+G/f7T/7Srw9rgkAYP1r2/8AabXcfDWf
+nn/ANpV4msQBHpmvKxLtUZwVo3qMhV5AMgHFM3yEnGa0mRRHg81V8vnv+FYpkcmtiozSZ5z
U9vuY9TT3TFLHjGKG7ktWLceDxmq14MLgUnmFD1/KmzEuvWoUbO45TurFQgmgA8c1OFwvSmM
CCPrWlzKzE5A5zTcN61MAStIAAATQDbGI5Bp/mY6igjBppHPNA79RVO402Vdq57UHA7iqtxK
eh6UJFW59iCVyzYHbtSBCeo5p6KM5p+MCtB3SVkQFSp461WvBuBrR2561XmjyDQmJM4TWLc2
9yWH3JOfYGsl2z65rs9YsxPA6HGeq/WuNuUaNueo4OOxr06FTmjbsd1KXMiuaSlPWkqzcKKK
KACiipI4nkB2KWx1xQBHSj60YwcGkoAkgcRyAsAy9CD3FbnhW8FrrFu/bfg/Q8VgdK1ND0+6
vJwbdSFUglzwB+NTJXTTFJXWp65fH92wHJNY0SxwpNNIPMKclVqS+vH8ghOw+97Vh6ZIouZG
ld8MOmeCPSuTD0+TVnNQTgm2X7i+klJCKYVGMCsyaYAMDySKtzy+dK21dqf0qt5aCVsrknpW
zZp6EVvAzNmVsDqBVxVPG0bTSJG27DEcCo7m6CYWEAn1xWbkloO6WrEvL2KyhaSU7jjhR3Nc
pcajPfzfNwmeFFbt5bm5gLEc1kWluIn5ByDzxV02pepUHzGnokZWQFzXUwRqZkwtc1bsVIPI
rrNAInlXdVzjZaG1OSg7ksj7JyD2FOTlwwq5dWDST7l+7mgwmJQCvPasIVU2dEcTCWly9p90
UAGCceldFBmRAx61ykSvE4bacE9MV1umsGtgSMfWrly9Dkx0YOPOtyeUBoPU1FY9xipHb9y2
KjsCFLE1k5aqx5Fx14oYgEGlmCraYXrimzNmQYNLcHKqoIo57Nhco6fahpGcj8cV718EVCeF
bwD/AJ/nP/kOOvGIEEadOvNe0/BT/kV7z/r+f/0XHWlBJM3w/wAZ6BRRRXUegFFFFABRRRQA
UUUUAeIftL/8y5/28/8AtKvEhxyK9t/aW5Phwf8AXz/7SrxJV7V5WJ/is87EP33YeTx3pI2G
cHvUqgfQVEwCPgHrWKVjHUJhkECoUyD3q0XTaMnmqzuu7IP5U+Ww9SRkzzzRt3L0pfPRY+Tk
1ELhQOKdgsSKhI4qMxjPIp8dyuDwKPMVm60WQWDb8o9KhIwT3q5lSoxjn2qJ0x2pWsJorDk/
/XpX2gjNSFQBmq1w2Bwe1CBJsgnkGTiq5QsTnrmpUUuw6Gp2j2rVbFN2KgGBxT48Y46k091z
9ajBKntgUxLUnVfxpHjA681JAdwz0qcwkp71LdhX1MG/tw2SK4rXbMxzGVejdR716NLESSCR
zXO69Y+bA6r17GuihU5ZK5vSm0zmbHQpNXt2bSj5l0gy9qeHPun976dax5opIZWjmRkkU4Ks
MEGvVPAfhyePU4hcQSxSDkOAQR6H3HIOR0r1HxT4J07XrLZfW6fa1XidAA5/HvW88VGE7dD0
owbR8rUVv+JfDdxpGr3FpGGmjjPytjBIxnkVhvE6Nh0ZT6EYrpi1JXRPkMr3n4ceBra68Cx3
bgSXFyksxGPQqFH6GvBwCa+w/g/ata+ENNt7vBkEWSMdN3OPyrzM1xPsKSae7NaMeaR8zfEf
w7J4c8QzQFCIZGLRkjGRwf61yyqWYBRkntX1B+0L4ZtdUtrS4FxFFcI7FF7ncij8vkH515Jp
2l2Ojwbgvn3OP9YegNb4LE+2oqT3Iqrkdjn9L8OZCyak/lIRkJ3I9/SujWdILT7Par5cXTpQ
rpMJGlO4/wAOegquSI8Kpz157fhW8pN7nPq9SRJSkTB2JDDBBqBSMEquMn9KQk8lqkt7d3XP
3R1yazcktwSAAljgfN6U/Hl4aU/MKA3kghW56cUyON5WywNZyn2FKooqyGvI83AJC+3enx2Y
Y5xxV+3suQSPyrRS3VV4FZOZySqNsy/sqpERiuVulMV22Rwea7x1HNcf4gi2T7wOc1ph5e8a
4efvWYyMggV1vhdCsbSHpXHWzZUdM11NrK1tpygHGa7ZI70jpUvfl7/lTJLrcwJB/Cq1gwki
UjmppYwOe9eVUTjJo8ubcZNE/wBuXIGCMe1XIda8uPaOB7isWVTwakVA0Y/KpTfcnnk9DcXX
UIIJHNPTWoVGRj0rm2TDYxUnk5WnzsSOl/ta3kIyV/CrEeoQOwzjFceYwGFWUiPlgjI/GhzY
rHaC7hkICsBXtnwTIPha7KnI+2v/AOi46+XVaVBlXYV9Hfs5u7+CL0ynJGouAf8AtlFXRhpt
zN8N8Z6pRRRXoHeFFFFABRRRQAUUUUAeG/tOMV/4RvBI/wCPn/2lXiCOxIAPX1r3H9pgZ/4R
v/t5/wDaVeKIg7YFeVif4jOCtbndxt0ssLEEgjPUVUaRm7V6z8OPh5D4ltHuL+R0hB+UL3rO
+JPw9PhaVJraVpLVu5HSsNVHma07k+zbXMtjzU7yvXimoGz1q+sYAwajZMNwMU+YysVyjGmm
IgEnitDblKiYfKR0NFwZXjjOKUqV71PAOetPlXjpTuQQqzLznNSLIcc/Wo9tEhCL05oGmPuJ
QF45rOcl268UStk8HinRgYB4pmidkTWyHce9WbhMAGizXvUt2uBUN6kN21M/uOKa8e4dKm2g
A9zSA84HWrBEUHytWjEQVxVBhh88VahOcbelTLUfS5Fcx/NkcVRu4Q8fSteXJXkVTKBsjnj8
qcWJdz03wZPb6l4dtJ3UC5iUQsehyvAP4j+ddQESZDzh8cEVwHw1H+jXse7hJA4/EYP8q72B
yV+Uc5x/h/WvLqTlCs10PocM1OmmeU/E/R3h1O11FF+RsRyEDoex/Hn8q9V8J/DLw/42+HqQ
6xaILgpiK7iGJIye4PcexrmPihJDFoDwSgtJKyFQvJzuH/6qzY/iHqNjoUNjp1w9pFABnyzh
s47+1e3gvaScai0SOStDlq36HA+M/gnqHhXxZDZfbra709185bgfKQoOMMvY/jXeR+LpdMs3
gsQks4G3e3Re3Arh7/xJcXEzHdI5Yks7tnJrJbUGUTPnMh6HtiuvE0qeJa9or2CNVxVolvxH
qt5qV1I15NJNIOd5P6VhyMzhVDYjJ6Y5oeR3+ctnNNLchu+efU0JKOkTNu+5YZVKgLkAdRVd
skkKPpUgct64rP1PWYLEFIl3zEevSjV7DSLmVhjMtw23HrVCTU3urgRxZSMfrVSNn1G23Syb
mYhgw6L6qRWpo2mYuQpPzA+lRUhyK8irLlbNC2s3kAzzxzWrDaiMDNaMdssMXbNRP3ri577H
lylfcjXAOBTydvFRnqTih34xSJXZEM5OcLzWLrVqXgLEVuKmfmJPFEkMdypjZgAfWtINp6G1
JNySicDp/NyqZ4ziui1CQqsUZyKng0KKK/DxyBuc4qtrp23YHYCvTjLmR6jTS1NvQpcJtJrb
ZQVya5TRpcMpJrrY2DxAj0rixENbnBiVZ3K1wn7v0pLYZB4qy0YZDTbZMMR1rnSscyIJV+cY
q4sQKD6UyVCGq0g+RfpQo3HcoSxjcKtRriMemOaJkBdRirEsXlwg+1JR3FfsUZUHpX0R+zuu
3wTef9hB/wD0XHXz3APNbHB5r6K+ASbPB14P+n9//RcdbYVe/c2w/wAZ6XRRRXpHoBRRRQAU
UUUAFFFFAHi37R6b/wDhHv8At4/9pV4xHGBIpbBUHmvaP2jTh/Dv/bz/AO0q8cK5X2xXmYlJ
zZ51f+Iz6m+HsFtB4WsxaY2soJx607x7oy614fuICAWCll/KuF+Cvie1GlnTbu4VJYzhNx6i
vUNSvIINPllkkQJtPOevFbR5KmH5X2Oum4yp2PkDULN7O6kglGGRsGqkseME10Hiq5iudevJ
ImG0ucelZEygoCD1rhhHmVzz7EMagpmopY+vpVyBAUpHXrV8jaFYzowFYjkVO4DJ9PWnPDk8
GmdDzxUoPIiJ2D2qnPJubAFTXLgng8VXVcke9CVikktWEcY5z6050A6VIq7RikxkjNFxNkti
5HUVYnYOOKWO3wm4Cot4DYNSrNi3ImiOOeBQEC4wPxqViX4XNCxnOT07VbBkMy/KOOabbvhg
KtMh4B71XdCjZx3qb30BFsjcvpVIriXAJNTrMiJ87qv1NRNKW2G1UlmyC5GAPpWtGjKo7LYq
FNzdkdd4GcwSXEaht8oXJHRQP68mu8utRsdHtg13OqkjIQH5j+FeV6fqraRZMEkRZ26vjP5V
xWu6xPdXbsJnYHqzE5NOeAjKfM3oerTqqlHkgdd4t1pdT1r7VDLt2srxqxzgJggfnXK6zJJL
PI/mB1kJYFOmPesq3uGjkZpBu3Ky9eeRjI/nTW3kuFOAevBrtVlFRjsiJT543Hhtp+Zs46Y7
UpjdgSSApPFMjQrtYknHUVoabZ3WpXUNvbRNLJIwRVAzknoKaTeiISKSxgrgZ55FJckWKh7n
5SRkD1/xr6f+G/wMtLARX3inbcXPDLaqfkU/7R7/AEpv7THwyt9d8If21o1skWp6PESEhTHm
wDquB3Xkj8R3rRU4v4i0j5KN5LqNx5KMbeNgQMcEn39Kyb6zWPLoDnuCc49amjkO9XA+cHkV
fv08xopEHySjcQD0PQ/zrVU0loVexj6beGzlIbJicbZF9vX616F4TaOadQzguFBB/vj1rzq8
gMcjBQcdR9Kv+H9Wk064UqeUbcvPbuKyqQ9pBwImm4tHsc6YPrWfMAucAE/Wrcdyl1axTxn5
JFDD8aqz5yTXjRTWjPLvZ2ZVYgdeKZGpLfjTZyfwqaFcAHpWgeaFcbF4PFVbiImMEHGfSrlx
nyj7VXiBYAk8ZqouybOmi7QlJGbZ+dFekbjjvmsbUpDJfvk5xXV7Y42d2xnFcbcN5l9KQP4q
78O+aJ2UZOVNXNLTpNjYOK62zuhsAIrjLdiGXBFdRpvzKo9qMQrx0JrxvH0NQXHpTFmKNmmq
h3EZPFDxjHSvNu7nnJkgugzcirCXUYIBNZmznp9KjYMD3p8zuBuLLHJKpHSrl2yPBhDziucV
nUZBNPS6dT7U1Nq4M29MgILMc8V9B/ArH/CJ3uP+f9//AEXHXzfa6kyjHb3r6K+AEwn8G3jj
/n/cf+Q466MNJc1jfDfGemUUUV3neFFFFABRRRQAUUUUAeJftJttPhz/ALef/aVeLee2MCvc
/wBoa0N1/YBAzt+0fr5deJy2rRMMivLxSkptnDWi+dsdZtICzRlg45BU1Nd6zq5TyZbycx4x
tLmpdNkFtJvaMOPTNQX8nnyM2NoJJrmaMtkZYaRn5PP1p0kjDHp9akVMnmnSJuJPpVLYjYZF
cleKmW4GMHrVcoMnIpjR9MZBFNTYm2XwQxqrdnanWoWkZOpqB5TIRk1XNcq1yH7zfNU6JUfl
4A9alibpzUhcQqc8Dr6VJFH8wzUm0DoP0pYQ3me30oaaE0X1TZB9axrg4lOc9a2JW/dhfzrL
u1U5Peogn1IS1JIXG0DFSbucAGqdu6qeOtWHnWEFpTgda2jFy0RSV9ETAE1j6xqEltdRQwKp
JGCcdCelJca5wRDtX3PJqmb77Rp9w7RK7o4JbHIyAAf0rqo4dRd5nVQoq95F15IIojLOkcis
OcjPP07Vn3utOyGOEbV7BayrnJRi7HZnkZqiGLHagwnvW0pPY3k7s0LrUXlG0sdvcetVGLuO
FAAP50CEZO4n6VPtyABxj2qdQsFumwfPj86txQvM4WNCzN0Vec12vw7+GWueMZlaG3a104N8
91MMLj27n8K+m/Anwv8AD/hGOOSGAXd+vJuZ1BIP+yOg/n71cI31KjE8H8BfBPWfEAiu9VX+
zLFucuvzuPZev54r6F8K/Dvw34aig+wafG1xFyLiX5nJ9c112KK2WmxoFIwDKQwBBGCD3paK
APlf4xfs/wCoT+JJNW8DwQtZ3Tb5bMOEMT9yueNp647V5Z44+G+t+C9NguNeeKJZG2iOJtxB
64z+FffZFfLv7WF8tzqenaYG4TMrAfkP61nOpKCSREr6JHzkl6saxrBApwPm8wbs1r2Oi2t6
gkmhCN/snGKrrbRbkQcknGa7PTLQC1UYxiuWvWlHqTiW6cdCzaKkNpHEgKoihQPakmkypqRl
CDrVGZzz+lci1PLbbYzazvkCrSqUA9KitlbqRxVkv0B7UMp9iGfmI1XtXwGFWm5GKzGilSbK
D5c4rSnrp3OjDatw7i6nkxuVPauLLkXD59a7ye2ZoGbPBFcRqEXk3GeQSa7KHue6zrpJwSiy
3Znp7V0ulTcgVy1q4IHTP1rXsJ9sigjkV0S1VjVq6sdkgBXP607aORVWynBRevNXEBf/AOvX
ltWdjypKzsVZIiWPHFV2T5q2fJAX0xzVSWMFiB1qZRaEVGXanIqHafrV5kxxSOg2+n0qNhWK
8Khs8CvpD9nEY8EXw/6iL/8AoqKvnS3TGa+jv2dcf8IVfY/6CL/+ioq3wv8AEN8P8Z6lRRRX
pneFFFFABRRRQAUUUUAeZ/GoosOks/bzv/ZK8WvAszNxXqv7Qs7RJoSq2A3n5/8AIdeQWshY
Hnn3rjrzvLkOOrK02MKlMr09qr3CnHGKszH94MgfWnSIGjwa5nC5ztmbEpB6cU5+M5q1FFkH
B5qGZcEg1HK0hMg2A9OajkIUe9PYlelVLiUHipJ9CtO+5uBTooyRz1pqLuYdOasBTjgH86TK
6WGnGABwahcFeR0q2sWetWDp0skYwuAe54qowlLZAtdirasJOWNXY9oOBTDp5tmHnTxovfnp
WxZw6XGpkacz4GcDoa6aeGqT209R8kuxnSwyyELGrMx7AZpf7Cl8syXs8cCYzgnLVfv9fWIC
K2iSKP1rjfEWqyzROGZ2y2Nx4H4V0QwlOn8b5mXGhfVhdapbWjEW3zuOMsODWLcXj3URlZ+d
2CuaqedE64J3Z6gf41UeUh2CD5T6UbaI3jFR2JlJVyOcE/WhLqSE7YVAU8N33CmIuQWY8H0F
PQkAjHShK2pqlYBFuGX4U849ads28YHB/OpYISX3MDjvmpHdY8iNPm9W5NQ6iQNqO5PpmmXF
82I0JAHavqD4WfBvRtP0uz1LXrc3eoyxrKYZfuRE84x3P1rxH4P63a6X4kQ6kiOkpAUuMgNm
vszT7qO8tUmi+6wqqFRSbi9whNSbSJooo4Y1jhRUjUYCqMAfhT6KK6TUKKKKACiijNADZWCR
s56KMmvh34y62da8d6lMr7oom8pOfTr+ua+vPiVraaD4P1G8ZtrCIhfrivgy9uWmuJJpOXkY
sc+5zXNUd527BFXl6CWgLXUf1zXc2z7LZciuX8NafLfXmIkLD1rrPKCxgdx6muOvJN2OXGS1
siCaQkdaotl3xVi5wv1NFnHk5NQtDiWqLluFRMYwSKbIAx4AqdipGD1qs4HODgUmJEUnGeat
6RCLhHQ9e1UZeKn0W78m5IPGTVwdmmdWDdqqY+5jMMyxuMITXNeMtMMCpOg+TvXYa7MjorDG
faqGqobzRGVgSQDXowSb1PVqw1ujzy1bHStGGQhwe1ZcYKMR6HBq/E3ANbNXRlc62wmDIue/
BrciwFBzXJaZKduPeuitZC2F6mvMrLkqHn4iNpGgrl/lBx9KcLZ0+Y+lMA2DKmra3GYwD1oS
T0kYGfIo83FNuBgYFSMQZqSflgKzcdAVyIKVTPc19Cfs4nPgm/P/AFEpP/RUVfP83+qGOlfQ
H7OP/IkX3XnUX/8ARUVa4ZWqGuH0qWPVaKKK9E9AKKKKACiiigAooooA8V/aQfZ/wjvv9p/9
pV4xHdFB717V+0ZF5n/CPe32j/2lXistvyK83EXVRs4a0vfaFN1uOc0rXvyYppgAUVE0IwKy
baRhdl+C5GOSOlEjhs88is5o2Q8E0gdk5Jpc91ZieuhNOQo6is5/mY4HFSTXG84pIRu4FS/I
aVhikg9hirSyKE+bAA5JNMKYHIqlqTlLVlT7z/KM+9VBc0lEcFzOxc1G8EVsEgXBkXPmk4xW
R/blwzKgmd1UYB7ZpNRukm0602jcwTG0c5NYFwzZ+ZhGeyqcmvTUVFaHYoJKyNhb2S9uh58h
YZxsBxWmL8WURFsNyv1LHgHFczZTYbbGBg9SRzW2qxQQs7sZWxxx0pJoY251QQq0t0RJJj5V
AxjIrk9S1S5uGIIEcWeFJzU9zdC8u2doiR0wMijVvs115Udvb7JlADMD19apyLS0KdqrN1Pu
auKRkZHJ6kHrSx2uxRlsfSnp8h2oAPc8msXUSIuluCo/3T8q/wBKt20arnag5/iIyabBCzH+
dbFhYBuSCTXPKbZjOs9kRw2+8cdahlsjvyeldRa2sUa4bniqeoqBJhAKyuznUmV9D03zdRgQ
DguK+yPAiPHo0SuxY7R1r5q+HOkm51BZpB8qmvprQ5ktrNFJxxXRhY3lzs3o6O50FFVlvIz0
IqUSoRnNd52qSZJQTjrVaS6VKpT3/HBFRKaiLmRovKo7ikEy9iKwJbs561HNfeTbySM2AoJ5
rldZ3F7RHj/7UviMLYWukwP/AK1tzAHsK+Y5Mk816B8YNZbW/GM53bkhHlj29f51xFrCbi+h
gUEl3C/maa+FzfU1pKy5me3fCbw4qeH0vJEG4qXz9RXJ6iPKvJ4242uR+tfQngvQ/I8GxxhC
HKADjtXi3j7SXsNXdyuFkOeneuKb2Zw4pNu5xs3zOBjn3rVskVYwCB9apQRB5vWtNoNqDBxV
Jvocl2Q3CDJKkCqzgoPWpXVsj86hkJJ5qRWK0jHBqONSriRadIQzYxx0q/bLGY8MBTNIvlaa
M9rkyTKr9M81qTHy7NgBkFaydQQRsWU8in2t551v5bnnpXXSm0k2e7SqKrG5xdwoW8mHTJ6V
LDzjmnaxGYb4nHDVHESQPeu5NNGDVnY1dNciTFdFbORjB6d65W0bZKM+vWujhOY1Yferhxcd
mcmJVrM3451MXzGoXuQp+XpVCAlxjOAatLDtGetcnMzkdhrTktwfzoadsg4pzRgDpzSqgIzi
pcmK4jXBYYr6K/ZyOfA97n/oIv8A+i4q+dPKG7J/Cvo39nYBfBN6B0/tB/8A0XFW+Fd6hth/
jPUqKKK9M7wooooAKKKKACiiigDyH9oDGdB3f9PH/tOvITGrivVf2jJNh8PD1+0f+0q8djuO
QM81x1ZLnaPPr/Gy28YC+1VWQYx3FWGkEielVWJA65FZysY7ETY2n3qhcyY6Crlw2Bx+VZkn
7xz1ArCWg0NjiMhJwM1IC0ZHFWLaNjgAZJqa6SC1i8y7Yf7tOFOU9hqLeiC3iaZCxIWP+8ax
dfngKrHCwOxs59ah1TXRINkb4VchQB1FYkKyXDSeZlN33eeld8KMYLzOqlS5Xc1NMlRbF7by
900TMFbHUZqncWG9yVA3E4q1ZP8AYtQVjtaOVdjZ6ZA61eufmQkfKxORgcVaZu0zCnRbbgDj
gmmPqMkQJiOWPy4NOvm3sRs+fHLelUY44kP7xix9xUO1wSW4sQlIZQvzEnc/YVNHGEAx8x7n
Faltbpcae+wbXQ5Az94d6tadpqyEbvrXPUk72MK1TldjJRGbjb1qeKxJbJBNdQmmRRgEYJHY
VXuIgnQVi5NHI52KdtaqMZFattCc8cVVtVG/BNbNoYwOalLmepLBYeMsazrhDLchVGSTWvdu
ixELVnwxpb3dwJmGUFVNJWSKjG7sdz4GtfsVijMvzEZNdzb6qQuAa5e1YQoq9gMVOZlOMcGt
oyUVY6nDQ6qy1R2lxnjPrW8l7iPlua86iujE2VINWRq0gIyxHatVVjFC1R2kl2XPXNCK8vWs
jSpvtHcmuks4SEFcVSvzPQ2hTvuRRWZbFcp8UL1dF8PyuWwzKa9AjXBr55/aS1smVLFXOM4x
VUfeepq6aSPAdQne4vZp25MjFia7P4J+Hzr/AI4hV1zHCN7f0rhJid2B0r6P/ZW0YR2d7qjo
MyNsUn0FaYmXLDlXXQ12Vj6BtLSK2t44YlAVRgV5v8YvC0N7pJuII/3gyRj1r1AGqmr2a3+m
zwMM7lOPr2qp01KFkZzipKzPiyOMxTsuDuBwasSvIoyRW3410l9L8Qy5TajncOO/esmdkKA5
Ga5ormR5LjyuzKPmnoaimfgninyMPXiqszdgRj60ahyjYAGlyRwaNTeVQFgGCOKs2CKW55zV
uaBOvFPzGnY5WVrhiFfPvU9tGUwx9a0buNVJIWoGXdEQDkirc3JXOyNdqKa6GN4lIdkdcdqz
ITnjvWhqysyEenrWXCT0zXo4eXNGx1uan7yNCMAEHv3rorJswg+1c3AflAzW/pyPJEFjGTUY
mPusxrQcoMsQuyy8dK24TvjBzWSsRXIZcN0q9aSbDg9u1eY31PPW9iy6ZXnrTFwq9amOCM9R
ULYLcDGaqS6kvQCOc4r6H/Z2/wCRKvv+wi//AKKir56wAMCvoX9nYY8E3vOf+Jg//ouKtsMr
TNsP8Z6lRRRXonoBRRRQAUUUUAFFFFAHh/7S7bW8Nf8Abz/7SrxNJMGvb/2lI/M/4Rz2+0/+
0q8TEDZ4FebiL+0djz61vaMtW8vI5z7VeYK0RrIWKRWyM5qwryn93GCTRTfRoySXQpXjESFa
ms7NpFEkpCR9y1Q3k0Nqd0mJJj2HasO81aaZyNxwOgHatI4fW8zaNK+5u32rQ248m0Hz93ri
ru6utTnlBc+SGwDVgzb5FLZLd8c4qWZkBOwABvTvXVdI6IxS2KdraBH8yVgzVPMx7ZHtmpIE
fcSBwfXipZVAO4nanv3qZSRpa2pFhZIyr4AIwMdQfWnwTmRHiaRVlUZ2k4zVd5UGAgYkd6p6
lETsuYn9nHqKhVE2PmT0uaLyAJlNrqDxxyay9Rt5XuQY1KBu54zV/SJBAquYPNL8DceAfw6V
LeP53b5xxkdh6ClOpYiTUdyTQdsDbN29u57fhXUwxoiDYeTXJaZbN53XGa6eCBsL83IrmbbO
GrPmZbPTBINVbpVNTeTIBw1Vp0dc7qzfoZMqocPgHAFaFvGzY5NUYQPN+bpWmJkRMJ1oSXUe
6E2PLcJEDnJxXsHhvSDBp0YRO3XFeeeDbA32powAKoc4r3zTfLt7NI2QAgdxW1Om5vmsdOHj
a7ZzH9myE4CGopLB16ggCupvNYs7bhiMj0rndR8R2eTtxj3q5KJ1XKy2e5eM59qkg0yR5FyM
5qOw1y1nf5f8a6a1vrNLYzF1CqMnNZuN0CtI0dG04Qxgnj3p2teLNF0NMXl5HuA5VTzXjPxF
+KUql7HSGK87coea5Xw74A8T+M3+03bSW9u3O6XOSKycKdP4maKdtEj129+Nvh+3ZhGHkI6E
V89fETxOPFOtNcop8sdAa9Vv/gZaado81zcX7yTKBx2rwnVbZLDUJoEPCGuihy7opOXUoBCX
OO9fafwN0n+zPAOnKy4d03tx618d6TF9ovraIYLSSKv6196+F7UWeh2cAGPLiVf0qZrnrRj8
ynoaajNOxxzS0V3qKRmeQ/Gnwv8AbLRry3T51549a+fXicqQe3FfZ2sWi3tnLA4B3DjPrXyz
4x0s6VrlxEVIjcll9ueleVOKVRo5cVT05ji5oyoOapn72OK1b9QvfishDmehHGtzUtImKZxi
pWdgcNSQ3AjQZFNkmWXpjFV7NPrqNrsQXnKVnq+HC9jVq5J2naapJ87AnrQo20ZtRV4tEt/b
K9qeBXJbSkhXvnFdtMha1IGenWuOvFK3b5+tdOElZtG2Ge6JIgVNdx8PSkmprHKAVauGjPGT
zXSeDrkwaxbEnClhXXU2OtM9T8TeGAwM1svPXgVwt1BJay7ZFIIr32wiS6sYieQVrE8ReFIL
6JiigNjggV5tSjreBFbDKeq3PJIpPMXA/Cnghav6j4fu9Kkb5S0fYisieRuoFYJ20Z59SlKL
tImJ5xX0T+zyQfBd7j/oIP8A+i46+aPNcn6V9Ifs3MW8DXxP/QRk/wDRUVdOGfvlYdWmer0U
UV6J3hRRRQAUVgQeMdBn0zXNQi1BTaaJNNb6g5jceTJEMyDBGWwO6gg9s1q6Vf22q6ZZ6jYS
ebZ3cKXEMm0rvR1DKcEAjII4IzQBaoqppepWmq2hubCXzYBLLCW2lfnjkaNxggdGRh74yOKt
0AcZ8RPBH/CZf2f/AMTD7H9k8z/lj5m/ft/2hjG39a5FPgoq/wDMdyf+vP8A+2V7DVR9RtI9
Wg0x5cX00ElzHFtPMaMis2cY4MiDGc88dDUOnFu7RnKjCTu0eWD4LoP+Y5/5J/8A2dVLv4IT
TY8nxKIQPSwz/wC1K9popqCWwKjBbI+fp/2dHmk3t4s599O/+21Wk/Zqd2OfF2FPYab/APba
+iqKbimVyo+fIf2cPKTaPFI9/wDiXf8A22kX9m8K24eKef8AsH//AG2vedU1K00q0Fzfy+VA
ZYoQ20t88kixoMAHqzqPbOTxVulyodjwI/s8HbgeKOfX+z//ALbVSX9mxpX3N4u/D+zeP/Rt
fRFFS6UXuhOKe587f8M0jv4r/wDKd/8AbaD+zVwQPFmAf+ob/wDba+iazoNasbjTby/t5Xlt
rR54pTHC7MHhZkkUIBuYhkYYAOccZyKXsYdiVSiuh4Yn7OBWLy/+EqXbnJxpuM/+RalT9nNV
HPifP/cP/wDtte/g5AIzz6jFFHsYPoDpRlueDRfs9iPG3xKP/Bf/APbasr8BnX/mZv8AyQ/+
2V7hRS9hT7E/V6fY8UX4GOP+ZlP/AIA//bKSX4FF1x/wkePf7D/9sr2Gz1G0vbu/traXfPYy
rDcLtI2O0ayAZI5+V1ORnrjrmjTNRtNUglmsZfNjinltnO0riSN2jdeQOjKRnoccZFP2MOwf
V6fY8UH7Px3Z/wCEm/8AJD/7ZUn/AAoIYH/FSf8Akj/9sr3Kil9Xp9g+r0+x5R4a+EUmh3Jl
XXhMD/D9i2/+1DXbP4dkeDyzeLn+95P/ANlXQ0VrCKpq0S1TitjzPW/hhcak+U18wD0Fpu/9
nrGb4KTt97xOx/7cv/tley0Vk6FOTu0Hs4nkFt8Gprc7o/Ehz/15f/bKn1T4UX99aCAeKBF6
sLHOf/Ilem6XqVpqtobmwl82ASywltpX545GjcYIHRkYe+MjirdNUYLZAqcY7HiHh74BwaZq
gvr7Xvt8incqtZbAD/38NerwaPJBAkcVyiBRjiL/AOvV1NRtJNWn0xJc30MEdzJFtPEbs6q2
cY5MbjGc8c9RVupeGpvVotaaI5rWPDdxqVlJbnUfLD9/Jz/7NXj+p/s3tfXs1wfFewyNnb/Z
2cf+Ra9u0vxHpWqNpq2F35p1Gza/tf3bL5kAKAvyBjmVODg89ODjXqoUYQ+FBsfPuj/s5Npu
pWt4PFQlMMgfYdNwGwen+tr322iMMSoWDYGMgYqWimqUVLntqNtsKKKqaRqVprGl2mpadL51
ldxLNDJtK7kYZBwQCOD0IrQRNJFuyd2Pwrz3xh8MF8Rur/2r9mkDFgfs2/8A9mFej1Dd3Mdp
GrzeZtaRIh5cbOdzMFGQoJAyRk9AOSQATWLoU27tCklJWZ4lc/ANplwfE2P+3D/7ZVWL9nbY
+4+KN3/cP/8Atte+0d6fsIdjP2MOx4a3wCUrj/hI+fX7D/8AbKrN+z1k5HifHt9g/wDtte90
UOjB9A9jDseCH9nokf8AI0f+U/8A+21Ev7OhV93/AAlX/lP/APttfQFFHsYdhqnGLukeE/8A
CgD5ZT/hJuvf7B/9srO/4ZqjNwZZPFG72/s/H/tWvfNI1K01jS7TUtOl86yu4lmhk2ldyMMg
4IBHB6EUapqVppVoLm/l8qAyxQhtpb55JFjQYAPVnUe2cninGlCLukOMIxd0j5+l/ZlRpC0f
isoD2/s7P/tWp7T9m77NPHKvivJQ5A/s7/7bX0LR3rR6lnF6X4HNlZpA2peaVGN3kbc/+PVb
/wCET4x9t/8AIX/166h2CIzscKoyT6Cq2lX9tqumWeo2Enm2d3ClxDJtK70dQynBAIyCOCM1
Hs4lc8jk7/wFDexlJLwc/wDTH/7KuTvfghbXEhaLWTFnt9lz/wCzivYqpT6pZwanFp8s228l
t5LpI9p5ijZFds4xwZE4znnjoal0YPdEzXP8R44fgIM5HiP/AMkf/tlei/Djwj/whmiT6d9u
+2+bctceZ5Pl4yqrjG4/3eue9dDpV/barplnqNhJ5tndwpcQybSu9HUMpwQCMgjgjNWqcaMI
u6RnGlGLukFFVJtStIdVtdNkl23tzFLNFHtPzJGUDnOMDBkTgnnPHQ1brQ0CiiigDw+28O60
uqT2cen3i6brmq3sl++zasS299NPGxBHImV1TPdQMetZcWnaw1j4RjbRLy21HS7fRkikGlyy
TFB5Hnnz/uwKuZEaIDcdrFvlNe3L4l0JkunXWtMKWkgiuGF1HiFywUK/PyksQAD3OKc/iLRY
9Lh1N9Y05dNmYLHdm6QROScAB84JJ9DQB4pe+H9deErPDNb27NfrZN/Y017Pb3L6hct5se2R
BCxRoSsr/KQOoH3vUPibps2reGbOyWG4n8zU9P8AOEAO4Ri6iLt8vIAUEkjoBntXRTavpsOo
29hNqFnHf3Kl4bZ5lEsqjqVXOSPpXP6X8QfD2p2AvbS/t2sxez2UkxuYQkRiWVjIxL/cKxFg
RklSGwBkgA89j8N69a67fwaUEsNSja9WykttHkVfsxikS1je8Mgi8tMxYjC7lZBxjLHU0DS1
HjOzn8JaPJocy6PcxXN1faRKsRuDPak7xmPzXKq/zh+cZy20ivTL3WdLsUne91Kyt0t41mma
WdUEcbEhXbJ4UlWAJ4OD6VDrfiDTNF8OXOu313EumW8PntMrgqy9tpzhixIAA6kgDrQBxo08
p4ykl8SaZc6nqrT2zadfWNo6RwxhEEmJNxES7xKzIz5ZSB8/SvN/ilb6nPNruoNpc9mVGowX
LRadKu63+yXAiaW7PEqsVjYIvyoSoPzYz7rpHifStSh00pe2sNzqEPn29o91E0rp3KhHYMB6
qSPeodS8SeFZbO+t9T1nQ3tUUxXcVxdRFACxQrIGOMFgy4PcEUAeaeJbS3isb6Wx0m5tPDUu
o6Mn2F7N4WluBe/v2WIgE7lMQz/GQSCepi1XQ9RkWF4LMQ+Ejc3LWtjcaJPdfZw0duIiLVGR
0w63BUn7m8cDIK+tahqWhyXdlp2oXmmNdXLLPa2s8sZeUqQyuiE5YgqCCBwRntUGn+K9HvLS
3nkvIbP7RdT2cEd3KkbzSRSvEwQZ+bLISAOcEcDpQB5bqWiXotoota07UdU1/wC26Q1lfmwZ
mS3ja187e6bliO9J3Zd5zuB5AyO++IekLrV34Ttp7E3tkur77qMxl0Ef2S5GXHTbuKjng7gO
+K6XVdV0/SLdZ9Vv7SxgZiokuZliUkKWIyxAztVj9AT2qtZeItEvrqO1sdY025uZIRcJDDdI
7tEf4woOSvv0oA8eg0XUNCtYLjTvD1y7yQavb3Ma28mDCNQiW3DKuGZUhLska8sgYJ96neGf
DM11qFhY3ukzy6CviB5lik0trO3ELaWwJEB4SMykgg9WYhuSRXpmr+PfDOl6Wmoy6zYTWjXk
ViZILqJlSV3C/MdwACglm5yFVjjitmPWdLlvZrOPUrJ7uGMTSQLOpdEPIdlzkL7nigDwXxJp
etHwtLpsOiXcUllDqD6ZKmlzXMwcXdx5UcLD5bbbGsRVsZZWUJ0xWjNoeuRab42+2afd3kWo
2+vRaZGlq+61ZppmAxySZwwKtjkIqj7w3e16Rq2naza/adH1C0v7bJXzbWZZUyO2VJFR69q8
Gi2cNxcRzSiW5htUSEAszyyLGvUgYBbJ54AP0oA8x1Hw3M9/4h1VdJmbVo9c0prO58gmRYgl
iszRtjIXaJFcjjCsDwDjR+GWnyaRr09pb6fcNaG3YzX11p8lpcCQMu1JnJ2XTsCx81Om3BJ3
CvRf7Qs8kfa7fImFuR5i8SnkJ1+9yOOvNUovEuhzG4EOtaZJ9mUPPtuoz5Sk4Bbn5QTxzQB5
p42t9TvfiDbzQaXNG9lqWniG4h06WWSW3MsXnP8AavuRRgM6tEvJCszfKeMXSfCupad4f8ND
S9IubSefw8g1YJAyPMUuLMvHJxkyeT9oVVPOCwGOa9x03UbHVbX7Tpl5bXlvuKebbyrIm4HB
GVJGQawNF8XtrF+YrLw9rRsvtEtuNRcQCAmN2RmH73ftJU4OzJ44oAzfhfZQWt54rk07TLjT
dLn1CJ7SKW0e1BQWkCkrG4BC7gwxgYxjtiuc07wzNbXum6jb6VLDqk3ibU1uLnySJDaOb0pu
bGREWMTDPyklSOSDXrksiRRPJIwVEUsxPYDqa5Pw145g1uawSTRdY0yO/tjdWst8kIWVAFY/
ckYrwwPzAUAeWXOmahqekeENN/sXV86bpFpp96JLKWNVlS+00yKGIG4BY5G3LlSFJBIBxvv4
RjsLjUrjTdCMM1n4osf7PMFsV8m0JtDN5OBhYyWn3lcA/Pu6GvS08T6A9ib1Nc0trMSGEzi7
jMe8AsV3ZxuABOOuAag8LeLtF8T28smkX9tM8RbzIlnjaRFDFVdlVjhWC7lJ6gjp0oA8Sk0j
WNT1BZn0S7txerC1/bQaZNAqSrqVk+15W5uHVPNPnfdwHK8A49d+H2l/2PN4nsoLI2OnJqub
KFYvLiERtoCfLHTaZPM6cbt3fNbA8S6EbE3o1rTDZiRoTOLuPy/MUElN2cbgASR1wDU+sarb
6Xp/2uUPMGZUijhAZ5nY4VEyQCSSOpA7kgZNAHlXhzwXBc67pn9saD5ltcvrb3wubclJT9vV
rfzARg/KzsmexZl7muehs9eubPws15o+oRavp6aSEnbTJprh03Q+exuDxCADIrx43Haxb5TX
rth488N3k2qR/wBr2MH9nXS2czTXUSgyMoYAHce5ZOcZZHAzjNa02v6PDq0WlTatp8epy/6u
za5QTPxnhM7jxz0oA8SvfD+uvCVnhmt7dmv1sm/saa9nt7l9QuW82PbIghYo0JWV/lIHUD73
cRWU9n8WvtUFjc3TXnFzcT2TqLaMQAAxXIOwxl0AMByQ7s4wOT2+m6rBqF7qdrEkqTafOIJR
IuMkxpIGXnlSHHPqCO1VPEXiWz0G50y3uYriafUJ1ghSBVJGXVSxyR8oLqSRnjtQBxPjLT7C
X4hahc614fvdThfR7WKyli0+S4VLgTXJ+VlUiNwGU7yRtyMkZ5z4dA1W4u4LbxHYtfa/LNYj
7a9sZIPsQhhW7iaTGwBmFwChPzeYpwe3d6b4xttR1C0itdO1NtPvGK22piJTbTEBjwQxcAhW
IcqFPGCcjM+i+LtE1e1uZoL+2jNtvM8cs8YeJFdlEjgMdqttLAnHBHQ5AAPL/BnhG1u7HwjZ
al4cb7NaeHruG7gubBo4xeeZa53KygMxIcg8hipYE4zXWXOnarqXwBGnPBcya1P4cWFoZsiV
pzbgFW3c7t2Qc9+tdc3iPRE0yDUW1nTV0+dgkV0bpBFIxOAFfOCc8YBqwNX006t/ZY1CzOp+
X532Tzl87Z/e2Z3Y98YoA8m1mxbWYPE1/PY6rFaS61BdW8U+jy3CTqLCKPMttgSPHuB6DKuq
njacMXTdfu/FWnXup2r6fcyPYS2qxaZLeS20apEZ4PtfmKkS7xKGDgllbI3HAHoOueOtC0vR
7nUYruPU47eY27xafLHNIJQpYx43ABsKeCQauN4ms18Vx+H/ACrg3TwNMZQo8pCMExls537W
DYAPBBJGRkAx/Hlos+saLLqlhNqOgRpOLi3itmuD9oJj8hyign5QJRu6KWB46jyvXtN1t/h3
oOnLol3He2XhyN7aVdLmubgXQRsxow4tnTap3Eb23ALyMV7Zp/irSLy2s52u4bVb6V4rNbmV
I2utrFQ0Yzlg2MjuQQcc1cfW9Kjuru2fU7Fbm0iM9xEbhA8Mf99xnKr7nigDyOXwxqcQjvtE
06W01651jXEN55JVxE63pg3tjIiMhhYZ+UkqRyQa1X02zfRYI/Dnh7VLEDVdJkuQ9rJCrul2
hkYRtySoGXlA2sMHc2049Gl1vTU0i41Rb2CWwgDF5oXEi/LwQNucnIxgc54rOs/F+lza4uj3
UgsNUaGKVLW7liWRy4Y7FUOSzKFBbGQNwwTzgA8rm0u70PTby+jtr7Tp7qz8QpcXMURSR5Gv
V+yDJwCx3nyxkZ3Hb1JrqvhFDYNqOs3UNjZ6TftDbxzaZb200PkAeYfM/fRROfMJOTtx+76k
5Ndnqur+H2j1Gx1S/wBLdbeAy3ltPNGdkXrIhPC/UYrmvBXizwT5mj6b4ZTTLBtXs31CK2tv
Ii2hdoKOqN/rOW4Gf9XJk/LQBxWtabqeq+NpJm03UrEyXF9aXL6dp8iT/Zza3CxObtjtk3MI
2VF+RGKA/NjPa/CmCWyj1O0j0yO106Mxtb3EenSacJmO7ept36MuFy6gK+/gcGuoXxJobae1
+utaYbFZDC1wLqPyw46qWzjIweOtPstf0jUJTDpup2N7ceSLgQ21wkjtGejgA/dPY9PegDzD
4fW2ot8RLfUpdKuNOF1ZXYv4xpskCJMJISiSTuT9ocAviT7uN2zjNaHiTRVPxEN0ukNqzX0s
MNxFeaczotuVWOQxXQOxIwpZmhfO87sD5sn0TQtUt9b0ax1OzEgt7yFJ4xIu1gGGcMOxHQj1
q9QB4x8PPC8TS+AlutEuIE0vRbjz0ltHgRb5ZbU5YFQGYsrMG5BKbgTtyOT1HQb3V7xbzUPD
UpjdEub20TRJQscqX1oWDMwZrmQQtcDzACGUyBMgkV9J0UAeEajp+qWl/reoSyTWMsSahcrc
WujyRyGzMMvkK13JIsQVAYyI9oKugyANzVL4Z07TtTsNfa3tLPRNYn02Ke1sxZzQorW7mQXe
6aKItukaLdtGPkXLEkGvcXRZEZHUMjDDKwyCPQ1i2/hHw3bW09vb+HtHit52V5Y47KNVkZTl
SwC4JBAIz0IoAxvBFi2peA5rrVbOM3GviW/ubaVAQRMPkjcHrti8tOf7vbpXnen6FPH4L0u1
g0S7ivU0CG101Rp0kZs9WXf5szHZ+7JYxnzTwwVsMc8+8AYGBwKKAOQ+JhnPhqGBbAX0U9wk
V0TZyXaxR4JMht4zulG4Ku3kfMCeFNec+EPCy/2noza74fknT7JrGnxPc6WTsBulMCsNpESe
V5oXJChWKg4OD7rRQB4h4e8O7NN8GyR+G7p30jw1cs1o1u9qG1FGtSFYkKN7SK7Bj1K7wTjN
UNF0i8XU7p5dJun8NS/Y7jUbSLQ5rWOf/j6WRRbtl5WDGAsSCzBRkEYz79RQB5hb6LpqeM/B
epQeHbqC0itL62ieeyaSS3JliaAMcMYl2+cUDFdgYr8pO2n/ABBj0yX4haImtaXNqdt/ZF9t
gitWuGD+da7W2qCRz0b+EkHIxkemVE1tA12l00MRuo0aJJig3qjEFlDdQCVUkd9o9KAPGNG8
K6xHpXiC81aznn11ptMiuZtrFri3S3svtaxHvv2SKSv3iuOoGOw8HWGrxLdNojW2k+H3vzJa
2V5psgkW38qIFUTfGYcyLMQGVvvA4HQ95RQB4br+j6vo2heRHpdzDotvPp8MdteS28zK41C2
2RW0ifOYsB8+dg52471r6l4Y8Qz6m+vQRapapPdXEp0qzaza4jWSG3jBzNuhzmGQtg5/enBP
IYooA0/DXh3UNBlisZNFOp28xsXS5ubqJxZiCKOMqzEBmdTGzqUTBZudnJqK28NapK2n2l3p
ji3t/E99fzSPJEUktp1vCrKAxb/lsikEA5J4IGaKKAMi08G+KF0eC6u5LpNUsdRiCize3aee
0t7d4IyplBj3sztLhwANxHBAI6iTw7fJ8HtZ0K3hun1C6sL5IorqeJpTJN5rKrMgWMHLgYX5
V6AkDJKKAMrUfCesSeL3mdtUm0+6u7K6UWstpHDB5Cx/LKXQzfejLARnB3kHbksX+HvCWo2m
raVPc2EaLANdMj7kJDXF4jwng5JaMHnsODjpRRQBzkfhTxadJ0DTZ9OuVWxj0bAt57ZYR5Bg
M3nEnzHkUrJgKdm0AgluDJc+BfEHkXSSJqht75Ly0e2sJrNCiyX1zKHd5lYqjJLGcx/OpUfK
TjBRQB6P4s0m51G/8JvDCJorDVRdXBZl+RBbToG56ne6dOec9jjjpPCmvW2h6SNN0+0/tK21
bV7wrOyGPEyXogZ8H5g3mwggZIB5AwcFFAGba+FvEm/U76bTtTnkaTRp0jvLi08+X7LdySSq
ojYRJhSu1cgcjnOQLa+CNUudQvINWg1W/snn1C6WN7q1htZEuUlHlEohn34kCkFtg2hgcKq0
UUAdJ4Mj8Q6fdTi9068ksLiaKONr2S2+1wqFk3tI0R2yRjESp1k+Zs8CrXxATUzd+HZ9O0q5
1K1s71ru6it5YY2wsTqnMroMb3DcE/coooA5TwnBqGtan4m8UWlsZbLe13pFn5kTeZdtaRRu
wkDFDjYUVlbb+8kyfSxJ4Iuxd6Hpq6er6RZW1lavN5q/MFkaacsM5ILwW4PBLGQ9gTRRQB13
hyzv9P0jWbmWzC6ldXl1crArqdwBKQjOcAmNI+/Gea5X4cWOqeG9FEJ8Ka6NRW1j8+S61WKS
K4mBUPsTz3WPJZ34UDAx1wCUUAdh4+g1G68Fa3baLE8uo3FpJDAqMqtucbcgsQvGc8kdK89h
8LavZ21/eaDoN7Zh7OOwFlqd9HfzshmXzTH5krxoBFuwhcKzbdy4UZKKACz8I659slvL/TJ7
5oZrrUrdLy4hkczxwRw2qHaQmTmZhwFU45GBRceDNZvvC1rb2unS6TJpukjSkg86FpbpXlga
4IILJ8yQELvPJkJYDuUUAaWi+D7u48RaZd6zZXk9ss0uoSNqUls0iTJFHDACkCqgIVpiMbgN
qndkgDrPEVvJL4n8LSNbyTW0NxMxZELCKQwOFdsD5RguuTxlgOpFFFAHB2WheJhdams2hu0l
/b3VvDcXEsDR2ks1xK7yMA5YxlHgACgsfKwwXgmTw/pU+rw3sSaZcR6fLrMd02pSuhMkNlIi
RqigmQsxtV/hA2uSDk4oooA6/wALpqCX9zqE+nTAa1cvO5dlQ2cKRqkKsh+YswXcRj5SxB6C
tzXbD+0NLu4YvLS6eCSOGZlyY2ZcAg9ucH8KKKAOZ0WbxJD4eS2j0Aaf/Z2nNDHbvPE7XMyx
gRrEVfaqZB5cg8jIHJrmtR8J63YS6PZ6RpxfTrKytrKSeFoGn6u8roJjt3eZFbEswJ5YqCwG
CigCHSfC/iayhmin003VxqVhPCtxcTxSLYTzTyvI0vzAuCjQD5Adxiwduc1q6XoGrWOs3xtt
LvP7OWGUvb3d1A8dzNsEaPbyDMsbMgIbdtAzgDvRRQBpeC9K1DTNDvze6bczrCANOtL82zXY
jRMLG8kZ2HksFJYkBuTyap+IPCeszW/h+KxlQ3UtxMNXvVbaVSaM+cyDIPYImMlfk7LRRQBW
1Hwhqdz4xvFK6guiztZrCLaS0S3jt4Ap8p96NMGEgdgEwp3D5lOTWFa+BvEE+iGz1SLUrm5K
NaTme4tEhf7TMn2qWLykEhUp5jfvHD9BtJOQUUAeieLdORNJ0a0srImwg1Gz329vFkJGsi7S
FUcKrBGPYBSegrnU0HVdT1XVYLzR5LOK71yHUZNQeaJg8Ns0flKgVi4ZvITggAB2Od2VoooA
yv8AhGvEt14R+zS6W1rqNnp11bu6SwmS+up8CSaNt+Av+sb94VJZlyF286viPSNavp9aNppF
x5M1hYQQxPLCFeKOYvcW/wB/iRkdk5+Q4HzUUUASQeHtRvPFFrq9/pKxW/nSX6WpeMmB47cQ
Qo+GKtIfMmbIyq4UZ4BMGl6Lqfh+PSbxtMae+sNHeFVhC7J7+6kRpc7clVDRKS5+UK+cnBwU
UAdh4JsbjS/DttplzBJGbEC2SV3VjcKoA87C/d3HJ2nke1btFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQB//ZAAAA</binary>
<binary id="img_1" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/wAALCAFDAbABAREA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/APqiiiiiiiiiiiiiiiiiikYhVLMQFAySe1QJe2rtGEuYGaQZQCQHePb1qSKaKYuIpEco
drbWB2n0PoakooooqN54klSJ5UWSTOxCwBbHXA70STxRypHJKiySZ2KzAFseg71JRRRRRRRR
RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRQQD1FFFFI6q6MrqGVhgg9CK+cNQbUfDV0Ra2LvH4D
1Fpy4TmewuTwiH1VWbP+4K9GS8vdLv8ARNJimj02bW47rUbi7aNT++G1hFzxnDfknFcfdfEb
xVNpl7eJPaWb2Wh/2mY/IDCWRLh4zyTkI6oD+Nal3491uy1XUdHnvbMubmzSK+kVYkgWeFnw
3UfeTAJ/vU7xH4v8TWGlQFdV00XcOi3V/NJbRCSKaWF1A2k4+Ug84/CvWtJuTe6XZ3TABp4U
lIHQblB/rVqvMvjLpt3f3OgTaPIE1rT2mv7Jc48x41UlPoy5X8a586v/AG1498E+LBDMou7K
+NrZycMESEHp6s27n0xVhPGfiJ/B11rK6vpD+f8AYnt0gxK8BllVJEcYAA+bgHnINdv8OdYv
tVtdbh1O4S5n07VJ7ITKgTei7SpIHGcNj8K66iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
vMfj7fXWn+F7KWyup7Z/tQBaFyhI2njiu48LXjXugWMzks5hTcxOSTgc1rUUUUUxoY237o0O
8YfKj5h7+tRXtjaX0ax3ttDcIp3BZUDAH15qKbSdOnLGawtJC0YiYvCpyg6KeOnt0pkui6XN
HMk2m2TpOFWUNApEgXoG45x2zT5NK0+RFSSwtWVY/JAaFSAn90cdParcaLGipGqoijCqowAB
2Ap1RSW0ElxHPJDE08QISRkBZM9cHtTWsrV5opXtoGlhGI3MYLJ9D2/CoY9J06OKSKOwtFjl
fzHRYVAZ+u4jHJ96sW9tBb7/ALPDHFvYu2xQu5j1Jx1PvUtFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF
FFFFFFFFFFeT/tGEDwnYEjP+ljt0+U12vw/OfC9kef8AVL/IV0dFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF
FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFeSftIkjwlYEHj7WP8A0E123w8OfClhgdIl/lXS0UUU
UUVFd3MNnay3FzIscMSl3djgKB3rxHX/AIx6pe6lNbeDNLFzBF/y2lQnd74yMCtXwJ8XRf3v
9m+K7dNPvC2xJACFLehB6fXpXrwORkdKKhvLmGztZbm6kWKCJS7uxwFA714hr3xi1XUdVltP
Bdgk0EX/AC2kjLM/vjoB9a0fBHxhNzqY0zxZbLZ3DMFSZFKjJ7MD0+teyA5GRRRRRRRRRRRR
RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRXk/7RxX/hD7Ldjm6AH/AHya7L4dknwpYcf8skx+VdNRRRRR
RXhHx18UXWp6vB4O0Z8bypumU9SeQv0A5NdF8P8AwQlnp6R7AkQHzN3c+pqr8Uvh0L/R3udO
2rewjcjAY3Y7GrnwL8Zya7pD6Vqbk6jYAJl/vOvTn3GMV6nXhPxz8VXOoavF4S0dyw4N1sPV
jyFPsBya6L4ceBYLHTYwybQV+d+7t60vxL+HNtqejy3GnxgX0CFo2A5OP4ai+BXjKbVtPl0X
V5t2oWePLLn5nj6c+46V6xRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRXkv7SIP/CH2RwCP
tY6/7prtPh0MeFLAY6RL/KumooooorI8WazF4f8ADt9qcxGIIyyg/wATdh+eK8F+E2k3Gua3
da7ekvNdSkhmGe/J/Pivoy1hFvAkY/hGKe6LIhVwCpGCK+dPGtpJ8PfihZazZ5Wyu5MuqjA5
+8P1zXt+v+IrfSvCV1rbMDFHD5i/7TH7o/MivDvhNo8+vazd63egvNdSHBPfJyx/pX0VaQLb
W8cSABVGKkIBBBGQa+eviFYv4E+Jdhr1km20uZN7AdM9HX8ua9+0+7iv7KC6t23RSoHU+xqx
RRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRXkn7SWT4QsMY/4/FPP+6a7X4dEHwnYYGP3S/yr
pqKKKKK8P/aL1qSWfR/DdmQZLiQTSjPbOFH8zXcfDLQ00vSogFxsUKPc+tdxRXAfGjw4uu+D
bp0TddWqmaMjrkdq8KvPFt5rPgnSPDijLedhz/eAOEH6/pX0B8M9ETStFgUYOxAoOPzrtKK4
f4w+Hhr/AIMuvLTdc2oM8RA54HI/EVhfs96+dT8KPYTN++snKAE87TyP6ivVaKKKKKKKKKKK
KKKKKKKKKKKK5PXfFNzYeMLPQba0tXa5spLwTz3PlKoR1Urjaf74/WrmneKLBxFb6peafZ6m
yeY1qt2rkJyQwPGVKruzjpVyPxBpEtobqPUrVrdZDCXEgID/AN36+1MHibQzbicatYmEwNch
xMuDEpwz5z90Hgmpjrmli9htDqFqLmYbo4/MGXGM8evHP0qHT/E2iai0i2GrWNwY4zM/lzKd
qA4LHnoDxmli8SaNLJBHHqdo0k8vkRr5gy8m3dtA9cc49K0ba4huovMtpUlj3Mu5TkZBII/A
gipaKK8m/aP58H2Ixwbsf+gmuz+HW7/hFLENjPlL0+ldNRRRRSMwVSzHCgZJr5p0+ZvGfxSv
tVcCS3hk2w/QcL+gzX0bpluLaxiiAxgVaoqO5VHt5FlxsKkNn0r5C0O602H4j2sMefInvZFt
gfxI/CvrfS4hDYwoP7uatUU11DoyMMqwwRXzx4UU+CPjReabgpaXUhC56EMNy9/wr6JByMjo
aKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK4zWvC8mq/EbTdWu7SzuNKt9NntXWb5m3u6MCFIxjCEde9Zmt
eBLi8vPFIs1tba2vtKtrGyIJyjRGQ4IA4X5lHB6ZqpF4S1e1fSdYttM0qyvrW7knurKO6do5
Q8JjMhkI5YcY46cVxnhzwjrHiH4baNcaL9hZ5tI1HS5VmlKBDLNkMMKcgbSMcda7LQfAupWP
iWOe/stMvLYPDdx3bzyGW3lWFY2RUxgj5ThuMA9KyY/hnrr6PaWRls7Z49JvrJ5Y5Cf3ks4k
TjAyvy4P1rV8ZQ3Fz4Vt7fXF0/SvFlzcxy6Z9iLSlrqPG1t20Z44IPRT1r0fR7FdN0y2s0Ys
IUClj1Y9yfcnJ/GrlFFeU/tFnHhCy4yPta/+gmux+HmP+EUsCO8Sn9K6WiiiiuR+Kuujw/4H
1K6VsTSJ5EX+83H8smvPPgLoLRaal1JHgytv59O1e40UVynxS1kaF4G1S6Vwszx+TF/vNx/U
n8K+V7nQLyyttA8SohHlzE89ByCp/HBr7B8N38ep6HZXcRG2WJW/StKiivEP2hNLezvNJ8R2
oKujCGRl65Byp/nXrPhXUk1fw9YXyHImiVj9cc1rUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUdeD0psc
aRIEjRUQdAowKdRSMqsQSoJXoSOlLRRRXlX7RWT4OtAMZN2uM/7prsfh6D/wimnk9fJT+VdJ
RRRRXh/7ReoNdXWiaDAxLyP5zqPf5V/rXpPgHThp+iwovChAoH0rp6KK8R/aL1FribRtAgIM
kr+c6+uTtX+tbWr+FUuPhbd2kca74YN8Yx3QZ/pUnwA1cX3g8WjNmS0cpj/Z6j+deoUUVy/x
L0ga14K1O1CBpVjMsY/2l5H8q5D9nzVxd+GpdPdyZbRzwfRuR/WvV6KKKKKKKKKKKKKKKKKK
KKKKKKKKKKKKKKK8s/aIx/wh9oMZ/wBLXr/umux8AY/4RXT8f88U/lXRUUUUV863En/CUfGe
9uN26CzYxoOowvyj9cmvoLT4RBZxRjsKsUUV863LjxX8ZLufIaCzl2J34T5R+vNfQNtbqlis
BGVKbT+VeKfDcf8ACMfFLVdEdsRSk7B0A/iX9DXulFFIwDAgjIIwRXg/gZR4X+Mmp6WTthuG
cIvQYPzL+le80UUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUV5Z+0OceDbXpn7Wv/oLV2Hw+x/w
ienYOf3K/wAq6OiiisvxRqa6P4e1C/cgeRCzDPrjgfnivGPgJprXD3WoTgl55Dye4B/xzXvY
4oorL8UammjeHtQ1CQgCCFnGe5xwPzxXjPwE01p5bvUJCS003GR1A5J/M171XiXxaifQfiDo
+vRJ+7lAEje6nn9D+lezWMy3FnDMhyroGB/Cp6KK8Q+NkEmieMdE8QwDG4hWOONyHv8AUGvZ
9PuFu7KCeMgrIgYEe4qxRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRXmH7QY/4o23/AOvtP5Gu
t8ADHhWw/wCuS/yroqKKK8u/aC1L7N4PisEP729mAwOpVeT+uK2vhZpQ0/w/aqVwViA/E8mu
3oorzD9oHUhaeDY7NXw95Oq49VXk/ritb4TaSNN8NWi7cHywT/vHk/zrua4H41aZ9v8ABU86
LmazYSrjrjof0NX/AIV6kdS8GWDO2XiTymz1yvFdfRRXA/G3TWv/AALcSxpultHWYcduh/Q1
a+EWp/2l4JstzAyQDyWGMYx0/TFdpRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRXmP7QQz4Mgz
90XS5/75auu8B4/4RTTtowPJXr9K6CiiivBfi3Odb+JWmaUG3Q2u3cvufmb9MV7Zo0KwafEq
jAIzV6iivCvjBKde8f6Xo0OCtttD56Zb5j+gFezaHbi202FAMfKOKlj1C1k1GawSZTdwosjx
9wpzg/pSatZpqGmXVnJ9yeNoz+Iryf4E3zWl7rOhznDwSllU+x2n+Qr2Oiiq2p2ceoadc2kw
zHPG0bD2IxXkvwPuHsNX1nRZwRIjbsehU7T/AEr2Oiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
ivMf2gVJ8FwNgkLdoTgexrq/h8SfCmnk8/ul5/CujoopGIUEnoBk14D4MjPiH4k6xqbgMPNY
Ic9i2B+gr31FCIqjoBinUUjEKpYnAAya8B8Gn/hIPiJqmqOu4ecxU5zgE4H6CvdL26h0zTJr
q4O2C3jLsfYCvnXQ/F1xbeOjr9wzbbibbMu7rGTjH4cflX0lFIk0SSRsGRwGUjoQa8Vl/wCK
Z+NjnYEtr8hsjvu/+yFe2jkUUUV43qEZ8N/GFbj7tvfEOOf7/B/UV7IORRRRRRRRRRRRRRRR
RRRRRRRRRRRRRRRRRXm/x5fy/BkTAE/6Ug/Q103gDb/wimn7Tx5K/wAq6Kiiub+I2qHRvBeq
3asFkERRDnHzN8o/nXE/AnTFTSPtrgl5yXye/OBXrVFFc78QtUTR/BuqXbsy4iKAqect8ox+
deffArSwunyXgU4nkLbj1Kjgf1rovjJb61f6HBZaNCGikfdcP5gXgdF98n+VeF2mnXs1xLYC
EC4XO5MjtX0F8KDqEfhWK01VNsts2xDuzlO35dK5X482Jt/7I1yL5ZIJfLZv1H8jXp+iXi6h
pFndowZZolcEe4q9RRXlPx2tDHa6XqseQ0EhjZh2zyP1Br0Pw1qC6poVleIciWJWz+FadFFF
FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFecfHgoPBUZfOPtSYx9GrpvABB8Jaae/kJn8q6Giis/Xd
LttY0yWzvIY5on/hkGRn1qLw5pEWjWCW0ACxoMKq9FFatFFUNc0y31fTJrK8hjmhkHKOMjNU
/C2iRaHYi3gQJGvCqOwrXnhjnTbKoYV4hpNnEfjTqEPPlgtxn/ZFe3W8EdugSJcAVS1/SLXW
9Ne0voEmiJDBXHGR0NS6PZLp+nxWyBVSMYVVGAB6CrtFFUNb0q01nT3tL+BJ4SQ21xxkdDT9
JsY9OsY7aFVSNBhVUYAHtVyiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiivN/j0A3guJT0N3Hx+B
rqPAef8AhFdOBVQRCn3foK6CiiiiiiiiiivFNMbPx3vgVAA3dT/siva6KKKKKKKKKKKK5NPF
s15DqN3o2lvfadYyvC8qzBXleM4kEakfNggjkjJBxWnpXifRtUsIry01G2MT26XWGkCskTdG
YdQO3Perh1XTxdSWxvrYXEaGR4zKu5VHUkeg4rGXxjp1x4i0zTdPmt7yG9hnlN1BOrJH5QQk
HHqHB61pL4g0drR7oapZfZkdY2l89doZvujOepyMetMfxLoaWsVy+r2AglZljkM64cr94Dnk
jv6Uv9u2QlkdryxFilot39o+0r9wk/MR2TA+9nFS2+t6XcW01xb6jaSwQMEkkSVSqMcYBOeC
cj86faapaX+nyXemXNveRLuAaGQMpYdVyM4Ncb4W+Io1lvDZudMNrHrySm1KTiUo0YJIcYBA
wp5GRXYx6zpkkt1HHf2rParvnUSrmNeeW9Bwefaqg8R6dcSW66ff6fcb7oWsg+0gFW2k7QO7
8fd44yas/wBt6X58kJ1C1Esas7qZRkBfvH8O/pS6VrOmauHOl39tdhFVm8mQPgMMqeOxHStC
iiiiiiiiiiiivO/joB/whBY9FuEOPwNdB8PGDeEtOxn/AFKdfpXSUUUUUUUUUUV4H4sbUvCn
xOu9ahsftKXGWjCknggA5wODWynxa1Zhx4bfPbluf0oPxb1YZz4Zl4OM5b/Cmp8XdXJOfDEo
Hbluf0of4u6uACvhiQ5OOrf4Uxfi7rTFQPC8hJ68v/hTv+Ft62ef+EZbHplz/SnP8WdbC5Xw
w5+hfj9KR/izrSuAPDbHjP8AH/hTR8W9dLYPhhx/32f6U9vivrqsQfDD/k/+FI3xX14Nt/4R
lsnpw/8AhTf+Fs69vUDwwxBIB4f/AAr2O3lE0Ecg4DqDj0ridH0XW/DWl6ppOkW1tcwT3M9x
Z3Es20ReaxcrIuMnazN06jHSqlj8ORpsvhUWF0oi0+1+xahuXm7iGHUe370Z+jMKNO8IXsGr
arJdWFnOxe7ktL9rpy+2fJ8sxkYU5IBPTAHFQaf4L1axtfCaW8WnrJpei3FlOGOUaZ441U4x
8y5Q59q5fVfD+seHtFuLnVYLQm6v9FCRpPlfMjlRWGNoCr6YHArT1PSbvSPGXhy4a1tpLzUd
XvbsWnm4RAbTbjdjr8oJ46k1OPh3qsGj6hZQNaP9o8PPpqkyEATvK74xjhBvwD7dKqeJNEvP
D9jr15eJbBdQutM+x7LjywksKqCzMV2rynGeD0Ndp8OYkj8JzxWuntaM08zlXnWVZZHJdnV1
4Kkseg4xXJ/D74b6p4PbQ7y1ez+1iFrXVYTIWV1LMyyRMRlWGRkYAI+lRXfhh/D/AIH106zp
1g0q2LWIvY7mQyXKM/yFsj92MkE9RnnpUvhvRbnWUsbq1s44Z4dbi1O8uXu1mS5xCyEoyKBk
DbxgfWr0PgPU/wCztMsJ5LZl0qa8lguBId1wJkkVVcY4/wBZ83XO0Vp/DzwnqPh67gkvja+X
Hotnp58lySZIS+48gcfOMGu8oooooooooooorzj49MF8DDJIH2lM4+hrofhx/wAihppBzmFf
5V01FFFFFFFFFFZmp6Pb6g4aUYI9qpp4ZtkJw7c07/hG7bjDNxS/8I5bc/M1H/COWvZmFA8O
WwwdzZHehfDlovdqf/wj9qAcFhmo/wDhG7Un7zY9qVfDdqvRn65p3/CO2pByz80Hw7aFcbnH
0oj8PWqtkljWvDGIolRfuqMCn0UUUySNJVCyIrrnOGGeaGjR3RnRWZOVJGSPpT6bIiSIUkVX
U9QwyDSgAAAAADsKWkZQylWAKnggihFVFCooVR0AGAKWiiiiiiiiiiiiiivN/j2QPBCZ73UY
/Q1t/Dq8gHhWwR5olZYV43j0rpvtlr/z8w/99ik+22v/AD8w/wDfwUG+tP8An6g/7+CkGoWZ
GRd2+P8AroKPt9n/AM/UH/fwUG/sx/y9Qf8AfwUHULMDm7tx/wBtBSf2hZf8/dv/AN/B/jR/
aNl/z92//fwf40f2jZdftdv/AN/B/jR/aNlj/j8t/wDv4v8AjS/2hZj/AJe7f/v4v+NJ/aFn
/wA/dv8A9/V/xo/tGyzj7ZbZ/wCuq/40n9pWOcfbLbP/AF1X/GlGo2X/AD+W3/f1f8aDqNkP
+Xy2/wC/q/40n9pWOM/bbb/v6v8AjS/2hZf8/dv/AN/V/wAaT+0rHOPtltn/AK6r/jQdSsR/
y+23/f1f8amguYJ8+RNFLjrscHH5VLRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRRWJ4w0K38RaFcW
FygbcNyE/wALdjXjP/CrpllZHuLvC8AoAPxpR8MSXA+1XoGMk4FRzfC/Dc3V574xxTP+FXMy
/wCvvvTnFNb4XNk5uLvb6ACnN8Lg+0C7veB2xUkfwrBbIur7A4B4p7fDEAFRd3vPY46UwfC9
RGc3V4M+uKR/hcDEw+13eSMZ44pE+GKiMKbq9P5UJ8MAAVNxeNx0OKbF8MAwA+03oA69Kmi+
FqM+43V4foRxSxfCeMuCLi+yD93Ipf8AhU6hji4vPTtSt8KlIZTcXvPU8Uj/AApDEYub3anf
jmkHwpAUf6Ten645/SpX+Fildpub7Z2UEf4UrfC0Mq/v7wED2/wpp+FsZyTNfYz0Ujn9K7n4
ZeFv+Ebur142ncXIUN5uOMf/AK69DoooooooooooooooooooooooooooooooxSYHoKNqnqo/
KlwPSk2qeoH5Um1f7o/KlAA6AUFVPVR+VIUT+6v5UbFx90flRsUdFH5Uu1f7o/KgKo6AD8KM
D0FLRRRgUYooowKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK
KKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKKK
KKKKKKKKKKKKKKKKKKK87+LU09tqfgmW0SeWQ60kbQxS7PNUxSHaeQCMgHn0rmbDxTe6R468
c3E1lc+e1xp1rbWck28I8qEZGDtAJ54xmut03xLqE+r6BDrOjC01C4S9DIJ8lPL2kEAHHzjB
weRXG+I/G+r+IvAPiNxZJaQR6XHdpPDI6vDM0mPJY4+8u3nHr0rbuPGmvvqFppyx2MFxD4gi
0y4dQzrJE0HmgjPIPODXqlFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFZm
saFp+sXGnz6hAZZbCYXFsQ7LskAxu4PPBPWs6/8ABHh+/m1eW8sBLJqojF2Wkf8AebPuHr8p
XHBGMVKPCmmQQ2psbcRXNlFLHayszMYzIMMTk/NnjOfSuR8H/DGOwsLq01t3mtLmAQTWi308
sMmCDuw5+Tp0HrXWyeDtDkeZ3sQXmuo7128x8mZAFV854IAx9K6Ciiiiiiiiiiiiiiiiiiii
iiiiiiilxRijFGKMUYoxRijFGKMUYoxRijFGKMUYoxRijFGKMUYoxRijFGKMUYoxRijFGKMU
YoxRijFGKMUYoxRijFGKMUYoxRijFGKMUYoooooooooooooooooooooooooooooooooooooo
oooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooorw
7xlo6av+0ppol8O22tJBoVtKzz3Xk/YwLyTMyjB3sOy8fUVzmg+LfE1povh/TtDmaB7ia48m
K109ZVuHbVJopBJhMRKkR8wMdu5gck4IO9cePvEEPim504aspEWtapaiPyYt3kw6aJo+NucC
XLZ79CSOKztZ+IXjaw0jwW9lcxXt3faFHrFwZFtrdJ3Ywr5btIVAX94f9XhtzLgYBFesfF+I
yfC3xYyTXEDw6Xczo8ErRsGSJmHKnOMgZHccVe8M6lY22heGbG5vLaG9vLKP7NbySqsk+yJS
+xScttHJxnA61yPxH8I+HdT8d+C59R0PTbqe+1GaK5kmt0ZpkWxuGVXJHIBRSAf7o9Ky/Btx
f6HcaabO+kOm3/inVtNbTRDEIkQS3sodW279+6JR97bgkbc81r/C/wAT+IddvbSbV7S7hs9Q
09r3F3JaAQyhox5cCRMZSmHbJlAYFRnBbaMvVNZ1LSfEXiqHSYL6SXUPElvaPJZeR50SnS4X
3J55EW4lFUb+Pm7nANaOHVfEni3w5PrN9dWV3Do2qyLDH9jm8qWO4ihWXISRFlKOC21jtI2j
ALhr1pDJB+yq6y3M1yW8IO4aUICoNmSEG1QMKDgZycAZJOTT9f8AEmt+FrY29re3evG5tIrh
ZTHbq9nvuYIcLgIhXbK7L5hP+qO5sZIr6LqGrXnjvS49biuI57Wx1eCI3Uts1w8f/EvYNKLd
jGr5ZhgY4CnAzW14b1K50n4FeFLqyGJ/7K0yEPgHyhIsMbSYPGEDFuePlqzPqt/pOseHNOfx
DHqUUmrzWl5M8cKyCMWE06xy7AFVgyo+VCfLt4wSTzngvWfFXipbBBr72zP4TstQby7WEmS7
n+0p5hJQgAFEbaBjKr0G4NUTx9r+vXlk+jw6ulneoVC2UdnvimgiieVc3DBOXnZGBYn/AEdt
oHzNXd3mvanF8N7HVpIoYdUuIrQTeS6SxwNK8aSOrAlWVN7NnJBC96zrm91OHULbQk8UtIR9
plm1NYbfzYTEkLrBKNuzcwlLnCKdijGPvVx9r4v8XaroGsa0mp/2bIl3o9rb2LWkbLA10tg0
u8ldzAedIAMgje2Tnbt3JfEfia28XTafCmoXNppt7Z2EtxcNYw288cqRGSeTLLL5mZG2iJdp
K7cEkhcmXxb4i02xtrLVtani1m9uLJ1nEVrLatC93BFO9s6L/qwJgAJhv+bOTgkbcGua5ca5
J4el1aa0htZLvGtNFCXuRAlswVgU8sEmeUNtUHEJxjnGLpPjHxLqGnXPiCe/ms0t9R0i3/sn
7PF5e27isfNV2KeZwbiQrhlIPXI+UO1/UtYv9Y0HVF1KO2uY9Z1W2trK7RFt7VoLS+SOV2AD
kMFV2yxG1hjHU9t8PNVvLhtQ0vWbnUJdWshFLKl9Hb7wkm8I6vABGyMY3xwGGPmHIrjPA41W
CFdEi1/UYEvtX1qRtQMVsZEaG8YbFBi2ZkLO5yp+623aMAbPiy+vNd+Anim5uZpILj+zdQQz
RKn75YvNUNgggLIqZOOcP8pBwRz/AIhl1fQtQ8Y6rp+t3S3Wj+GtPuy0kMLG7ZDesFl+TAU4
OdgQ88Ed+g0PxP4hv/G2xrS9j0o6ndadIs7WkcCJEsm14xv+0NIxRDgrt2MSBgbjX+Ml9fXO
keMdKjvJLCzs/DU16SqIwvGkWdGiJdSQFEan5CDmReccGKS91xp/FEOhTrBOms2sbfZ1t47q
WP8As2BysTSqY2lLY5kz8gYAjCkc7ca7fi58b+J9K1y/e4tfCkbos9tAgjnimvYyGXYeUkic
/eILM3VdoW/48F/Be6rYX2oLPcrB4fla8+zxI4d9Xk6EL9xcAKrE4AycksT0Vp4i1iDxJpek
T3slxbxa9Lpst5LHGGvIhpr3A3bVChlkwpKAcx49RWD4avdQ1zx3o+q3Or3D7dP15Fjjjh8p
44tRjjRT8mcFfLyQcny155fc7wX4m1j/AIRTw/eJKUjto9GsRp0UESR3SXMNvvlAC5XZ5r7Q
pVQImyMdNjwN4i1q78TWMOo6ibu11H+2cQtDGgg+yXywx7SqgnKOQdxOdq9DuLW/HniHVtPv
9cNhcvax6LpKanFCI0YajIzTAwkspIA8pB8hDZkHsC74b2Dr4v8AH2oXN3cXNw2qpbDz0izH
GtrBIqBlQNgGVgFJI4zjcWZuOh1zWPCmkz6tYXU95BP4g1y3/sryUKNsa/nDKQvmGQvCo+9t
wSNueauz69r8vh+6GqxTNELzRZoJNRFjJIxlv0VwI4GdRGAFKM3zZJ5JUGs3xtrmua34Y8Yr
DfXxtre31e3vrdLRRZxwRRXCxGOcxfvHZljDqHJB3DC7ebHjJtYms9T0O51+9kjtbnw/exTr
BbrIpnvihjH7vGxTGjrkFtw+ZmUlT12j6zq1p4yW013UJ5ba9uprWyaJLd7WQoHdUygEqTBI
yX35QlSFxkCl8b+INVsdV1f7DNLBHo+mQ6jHAsaN/aLu8qmEllJAHloPlKndIvOOCfDrT2Tx
j8QL+4vJ7qc6slqpmjiyka2sEiqGVA20GUgKSRxnG4szchP498RrqkmmG4ZD5x0BZUgRpf7R
a4ISbG3aFFuBLjGMNyOMG/4n8Ya/Y6BrOrW13LHM39r20dmYoitj9kiuGin5XcSxijJDFlPm
rgAdXajrniPR9ZvY21+e8hs30ecxzW0AEgvbtoJIyVQEIqruXB3burMOKoa/448Vw2fiS/tY
Ly1gt11WBHnayEEBtopzFJEu4zvIWiQlWUrtYkDaMt12i6xrNjrmvafd3o1cW9tp95EboxW2
w3EkyOgZEA2qIgVBBYkkFjkY7+qwsLMakdQFrb/bzEIDc+WPNMYJYJuxnbkk4zjJzXC+MfhD
4W8VXNjLd28lmlojokVkscaYZy7cFDtJZixZNrZ711a+F9BF39rOi6a14Rg3D2yNK2U8skuR
uJKfKSTyOOlTSaDo8sWnxS6VYPHp+PsatboRbYGB5Yx8mAMDGOKu3dtBeWk1reQxT20yNHLF
KgZJEIwVYHgggkEGq76Tpz3Nhcvp9o1xYKy2cphUtbBl2sIzjKAqADjGQMVPPa2881vNPBFJ
LbuZIXdAzRMVKllJ6HazDI7EjvUKaXYJ5WyxtV8qd7qPEKjZM+7fIOOHbe+W6ne2epptlpGm
2F3dXdjp9nbXV2Q1xNDCqPMR0LsBlj9aLrR9Mu4L2G606znhvWDXUckCstwQoUFwR8x2qo5z
woHan2+mWFs1u1vZWsTW8Jt4THEqmKIlSUXA4UlFyBx8o9BUVvoulW2lzaZb6ZYxabMHWS0S
BFicPneGQDB3ZOcjnJzTNP0DR9NguoNO0nT7SG7YvcRwWyRrMx6lwB8xPqadYaHpOnJbpp+l
2FqlujxQrBbogiRypdVwOAxVSQOu0Z6VZisbSLT0sIrWBLFIhAtusYEaxgYCBegXHGOmKpp4
e0VNKi0xNI05dNicSR2gtkEKMDuDBMYBB5Bx1qxY6Xp+nlTYWNrbFIUtl8mFUxEmdkYwPuru
bC9BuOOtVrvw5od5pradd6Nps+ntI0xtZbVGiMhYsXKEY3FiSTjOSTWi9vC9sbd4o2tyuwxF
QVK4xjHTGO1Zv/CN6H/ZUOmf2Npn9mwuJI7T7LH5KMDkMqYwCDzkCrT6Xp8gnD2NqwnlS4l3
QqfMkTbsduOWXy0wTyNi46Ckn0jTbjU7fUbjT7OXULdSsN08KtLGD1CuRkA+xrI1PwR4fvrW
SBdMtLRZruC9nNrBHGbh4ZVkUSfL8wJQA56gnkda0JPDuiyaXb6bJo+nNp1uwaG1a1QxREHI
KpjAIPTAqw+l6fIJw9jasJ5UuJd0KnzJE27Hbjll8tME8jYuOgqF9B0h9U/tN9KsG1L/AJ+z
boZfusv38Z+67Dr0Yjual0nSdO0eB4dJ0+0sYXcyNHawrErMerEKBkn1qpdeF9AvIbyG70PS
p4byUT3KS2kbLPIOjuCPmb3PNaZtoGtDatBEbYp5RhKDYUxjbt6YxxiqMPh7RYLOazh0jTo7
SaBbWSFLZAjwjdiNlAwUG98KePmb1NSLo2lrrDasum2Q1Vo/KN6IF84p/d343Y9s03WND0nW
0jTWdLsdQWPdsW7t0lC7hg43A4yCQfalu9E0m8t7u3u9LsZ4Ltg9zHLboyzMFCguCMMQqqOe
ygdqin8OaHcbPP0bTZdlu1ou+1RtsDcNEMjhD3XoanvtH0zUDMb/AE6zuTMsaSmaBX3rG5eM
NkchWJYA9CSRzUE3hzQ5tFTR5tG02TSUxtsWtUMC4ORiPG3g89KcugaOptCuk6eDaPJLb4tk
/cu5Jdk4+UsWJJHXJz1p0OhaTBcWU8Ol2Ec9lD9ntZEt0DQRYxsQ4yq4AGBgcVLb6Xp9tNHL
b2NrFLF5ux0hVSvmuHlwQON7AM3qRk5NF9pWn39xaz39haXM9q/mW8k0Ku0Lf3kJGVPuKmgt
be3kuJLeCKJ7iTzZmRApkfaF3MR1O1VGT2UDtUK6Xp6eVtsbVfKne6jxCo2TPu3yDjh28x8t
1O9s9TVa08OaJZW80Fno+m28E063MscVqiLJKrBlkYAYLBlUhjyCAe1ctpXwr8P2Gsy6jJ51
5JKsiOlzDb/vFkUq6yusSyTqQxyJXcE4J5ANdfeaNpd8l0l7ptlcJdRpDcLLAriaNCSqPkfM
oLMQDwNx9aZaaDpFnqLX9ppVhBfNGImuYrdFkKDopYDOPapr3S7C+ubW4vbG1ubi1fzLeSaF
XaFum5CRlT7ipoLW3t5LiS3giie4k82ZkQKZH2hdzEdTtVRk9lA7VAdJ04z+edPtDN9oF35h
hXd52zy/Nzj7+z5d3Xbx0qObQtJnuL2ebS7CSe9h+z3Uj26Fp4sY2OcZZcEjByOaln0rT55J
JJ7C0kkk8rezwqS3lOXiySOdjEsv90nIwaguPD+jXN3dXVxpOny3N1Cba4me2RnmiIwY3YjL
KQT8p4o1PQdN1JJBdWcJaRrdpHEa7nEEnmRKxxyFbJA7bjjGa068S+KVpOurfE64OoXbQnwd
EfsxWPyxk3gAyE3YBVmHzZy7ZyNoXR8QeI/EeieIL7QYrzUdVaaSx8u4ggtUntvPF2XCbwkW
3Nsir5mTlzkucCur0vXdXj+HF/q9/ZmTVrOG7ZbfzIneUxNIIw3lMyB2CruVTgMSO1czq3iH
XrFZtOt9YkuXa40Zk1JoISVF3d+XJEFChCAigjgtiQZOcE1X8XeJZbfTdNthqV1cm61WB72y
SzWWT7Hc+VGHE5SIblO59uD8p2gDJXsNU1/Uofh5pmqmKKDUrwWKTmJ1mjtjPJEkkgYZVlQO
zZ5B256c1zD6v4hu/FMXh6LXry2ht01FWv0t7dprryRZMj8xlAQZ5EOFAODwDgi74ov7vxF+
zjqGqXM5t7u+8MNezNbquCzW3mOoDBsK3KnuATgg4I57xDLq+hah4x1XT9bulutH8NafdlpI
YWN2yG9YLL8mApwc7Ah54I77/hvxR4i1HxkFms7yLS5NRvNPkWeS0SCNIfN8togH+0NI3lqS
GXbtYkcDc2vdXurT/Eu/sI9SMOkWOj2941osMbedLJJdIcuQSFxGpIHdV5A3BuC8G+Idf1XR
vD9jpV/cQXUVppSi2srGI2xgeC3e4eV/KKwyKruUQMoxswrA4Fjw7Pq1nZaXFba1cxWesazr
di1ukMJEG2S+lEqMyFjJviH3iUwcbc812/wcAt/hf4Pt5b17id9ItplEuwOqGJPlAUD5VyFB
IJ6ZJPJ4z4j2k41v4oXB1C6aE+ClP2YrH5YyL0AZ2bsAqzD5s5ds5G0LLqniTxHouq3GhRXm
paoZzp5juIIbVbi2Fwt2WCbwkW0G2RV8zJy5yXJArvfCd/qOo+DzPrMXlXym4iYGSJ2wkjqp
cxMyByoUsFJAbI7V5X4T8Ua34e8AWVrbyTaiE8PaFc2yrHEr232mRoHC52qVVYwwMh+9ncwX
7ulq/ibXrOy0yfUYY47uw1O9WFtUe0aVkTSp5VaZoCyQtuyCV2nYMkAMQYNZudb1TS1lk1XV
J9KbU9FW1mv7FLaRLlr9PNATy0LIgEW0kYOW5fqLnhyfU9X+I3hm4vtXu5JLOLXbFgI4VWdb
e9hiDPiPhnAQttKjKLtCgsG7TxhqN+muadpdnfPpkM1ndXr3qpG2WhMW2L51K4YSMx6HCHBH
JHN+BBca18SrzXdSluEuD4e0yZLOWOIramczmRFbZvXmMZw3JPzbgqBYtf1vxCmva9Jaa7Nb
21lr+naVDarbQtH5dzHaByxZC5IM7suGHPXcOBUfxd4lkt9N022GpXdybrVYXvbJLNZZPslz
5UYcTlIhuU5faAflO0AZKtsfFXia4kk1S51IQLBq+kWL6bCkEsG27hs/NBlClm2tPIVZXAz1
LLgV68Tb3kEseYp4W3RSLkMD2ZT+oIrwzUfCXh3TNH+M0+naHptrPY208VrJDborQo2lRMyo
QOAS7Egf3j61r6p4k8R6LqtxoUV5qWqGc6eY7iCG1W4thcLdlgm8JFtBtkVfMycuclyQK77w
fqOpXvhIXWrxeVfxtcRsDJE7YSR1Qv5TMgcqqllUkBsjtXlUPirxYPB93qj+I53ntPClj4kx
9ktwJJpEm3Qt+7/1R8kE4w+WOGAwB0A8a63Fr1/e3kV3aaFbXl7a3D3P2QW8MNvHKwljUP8A
aHkPlqxUrtKMSAAAxz08XeJhJqmnve3VvKl3oohmu4rZ50S8u2jkUrENgXYo2g5YZOWJxj0L
4f6ne6j4duH1CZrq5tL+9sfOKqrTLBcyRKzBQFDFUGcADOcADivMfFXiLXb34cX8smqXSvq3
he61eRYUjQ6bIgi/0cHZna3mOpLZfMbYI/h9A8XfafCnw+tLbQrr7PLBc6fZRzfZ4hhHuoYm
/dqixjKuwwqgDPGOK53TNd1+x8VRWd1rNxqVrF4gfRWSeCBWljOnfaxIxRF+cPhRjau3qCfm
rCt/HHi+50O0vmS709dSWzlEl39iYQPJfW0TRQxoxkZNk0gJlUMpA5UkAdTbrqepaT4lhudT
iutS8NanJ/Z17qCpGrSfYkdGn8tVXarXDZKqPlUZzyTtfD7Vru5fUNL1e51GXVbIRSyJfJb7
xHJvCOHtwI2RjG+OFYY+YcjPnNpr2t+E/DkGqafdTXsNzqevRjSzCnl5ia/nVgwXzC5eED7x
G1iAucGtWTXddl00RarDMYRquivBLqP2GSZxNeqHwluzqqDapRzhuTgkrurE1/W9d8Q/DvxD
fPqN5Ppknh29lvY2tUjt4rgxr5SW8vlqZoiplO4M3RTu521seLptV1HTtS0q71q736X4s0m3
iu4oYFkZJHtJAGBjK/I8xK8fwIG3fNu6LQNZ1e18ZCz8QahPNBf3NxBYGFbeS0fy97KisgEq
SiOMl9+V3BgpHAql4nvtaXx1rltoUscUotNM3CFbdLqVGN8SkLzAoz5RCBJlQofGCSa3h4ll
b4ZalrljOs95ZWt0d96qwATQF1ZZMHaMOhBIO04JBwRXGPq/im61HRo9O1/VodM1PUIrSO61
DTIoJ+ba7kmURPCuNpjh2sQRnOdwB3On8a+IY7rVLy5+2adpME+oW01xcraPBbR26zFJYow4
uJJT5akoRtIbI4GWzLa/1zXNa8OW2qapqUE+l+KRbKXW0Mzq2lvP+98uMx7hudPkwArkHLAO
LOv+OPFcNn4kv7WC8tYLddVgR52shBAbaKcxSRLuM7yFokJVlK7WJA2jLeu+H4ruHR7Yalet
fXbLvkmMaxgljnAVQAFGcDOTgDJJyToUVnahoek6lcGfUdLsbucwtbGSe3SRjE33o8kZ2nuv
Q0+90jTL8XQvtOs7kXcaw3AmgV/ORSxVHyPmUFmIB4G4+pqeys7aws4bSxt4ba1hUJHDCgRE
UdAFHAHsKq22haRa2v2W20qwhtjOLnyo7dFTzQwcSYAxuDANu65APWku9A0e9sms7zSdPuLR
pmuDBLbI8ZlZi5faRjcWJYnrkk9avS28M1u1vLFG8DLsaNlBUrjGCOmPaqlno2mWSWqWenWV
ulrE0MAigVBDGxBZEwPlUlVJA4O0elTx2NpFpyWEVrAlikQgW2WMCNYwNoQL0244x0xVSHw9
osFnNZw6Rp0dpNAtrJClsgR4RuxGygYKDe+FPHzN6mpk0jTY9VfVE0+zXU5E8t7sQqJmT+6X
xkj2zU4tLYXcl0LeH7TLGsTy7BvdFLFVJ6kAuxA6DcfU1wusfCfw5qesjUNstrhI4hDbwwAR
pGgRFikMZlgAVRgROmDkjkk12kel6fH5Hl2NqvkTPcRbYVHlyPu3uvHDN5j5I5O9s9TVTT/D
mkabfQ3Wnafa2ckMUsMa28SxqqyOrvwoHLMik/Sp7/RNK1C4Nxf6ZY3U5ge2Mk9ujsYX4ePJ
Gdh7r0NLeaNpl6l0l5p1lcJdRLDOJYFcTRqSVR8j5lBZiAeBuPrViysrWxsorOytobe0iQRx
wQxhERR0UKOAPaoIdH0yCMxwadZxxm3S02pAoHkJnZFgD7i7mwvQbjgc1SuPCuiS6J/ZMemW
trYqkiRJaxLD5G9GRmiKgbGKuwyuDhj61h+FPhnoPhu6knt4/tDNtwkltbQxqVdXRvLhijVn
VkUq7BmXHBGTXTNoektLbyNpdiZLaZ7mFjbpmKVyS8inHDMSSWHJJOam1PTLDVYEh1Sxtb2F
HEipcRLIquOQwDA4I7GpUtbeO7luo4IluZUWOSUIA7qpYqpbqQC7YHbcfU1DJpenyNM0ljas
00yXMhaFTvlTbskPHLLsTDHkbVx0FQ3egaPe2TWd5pOn3Fo0zXBgltkeMysxcvtIxuLEsT1y
SetSnSdOPmbrC0PmTR3D5hX55Y9vlueOWXYmD1GxcdBU9paW1mjpZ28MCPI8rrEgUM7sWZjj
qSSST1JOaik0ywljvo5bK1eO/BF2rRKRcZQIfMGPn+QBec8ADpUd5o2mXqXSXmnWVwl1EsM4
lgVxNGpJVHyPmUFmIB4G4+tWLKytbGyis7K2ht7SJBHHBDGERFHRQo4A9qqjQ9IFrJbDS7AW
8lqtk8X2dNjW67gsJGMGMbmwvQbjxyaU6JpR1Z9UOmWJ1N4/Je7+zp5zR/3C+NxX2ziq9h4X
0DT4RDYaHpVrEDG2yG0jRcxuZIzgDqrsWHoxJHJrStbW3tI2S0gigRpHlZY0Cgu7FmYgdyxJ
J7kk1TGgaOqagg0nTwmo5+2qLZMXORg+Zx8+Rxzmrl3a295CIruCKeIOkgSVAw3KwZWwe4ZQ
QexANQ/2Xp/2jz/sNr5/n/avM8ld3neX5fmZxnfs+Td128dKgXw9oqTXMyaRpyy3UiTTuLZA
00iMGR3OPmZWUEE8ggEdKuR2drEbkx20KG6fzJ9sYHnNtC7n/vHaqrk9gB2qDSNI03RrdoNH
0+zsIGYu0drCsSlj1JCgDPvTk0vT4xAEsbVRBK9xFthUeXI+7e68cM3mPkjk72z1NQWvh7Rr
S2e3tdJ0+CB51uWjitkRTMGDCQgD74YAhuoIBrkdA+EvhvRr9rlEkuUKPEYJ4bcLIjqVZZWS
JXnBDHPnM/PPXmuyu9G0u8t72C802yngvWD3UcsCstwwVVBkBGGICqOc8KB2FNtND0mz1GXU
LTS7CC/lUI9zFbosrqOgLAZI9qXUNE0rUhcjUdMsbsXKJHOJ7dJPNVSxVWyPmALtgHpuPqaL
zR7K50KfRxCLfT5rdrYx2x8rZGylSE2428HjHSsDwZ8PtF8KK5s4/tEhkWVXlt4IhG6qyh0S
GNEV9sjqXC7iDgkgADfOi6UdRm1A6ZYm/mj8mW5MCebJH/cZsZK+x4qtH4W8Px2Qs49C0pLQ
SpN5C2cYTzEAVH24xuUKoB6gAY6VNceH9Gubu6urjSdPlubqE21xM9sjPNERgxuxGWUgn5Tx
WmAAAAAAOABRRXiXxStJ11b4nXB1C7aE+Doj9mKx+WMm8AGQm7AKsw+bOXbORtC7epa9q+k6
7rOgz6zfXlxItk9i8VtbLcebP9qLxR7lWMKFttwMgYgBsluBXOTeOPE9x4bjvo9T+zT2mja5
qEgSGGQXEljdJHEHO0jBXIYptB3MV2/KV7v4yiS6+Dnipknkt2OlTSExhSSAhJX5geCMg98E
4IODXJxy6toPibxHd22t3UyJ4k0uxnhmhgIuxPBYxO8hCAhgr5Hl7BkcgjisXxj4o1XWdE8S
W0epXraJqvhnUtQtpJEtlykIj2mJVUusUiyMp80lyOVKEV6vrt7e6B4FjmhuJbq7QW8BuZ1T
cokkSNpWChV+UMXOAB8tef8AiiHUL3xl4c8P6hrd9f2Vrq9vIZ5ILU+ez213LskURbCYzboR
hRgS55YIy9h8Udf1Lw7Dplxp0zIL15dNRTEHRbqWMm3kfjOA6bcAgHzOexHMeF/FXiDxTd2t
lJqM+lRy+ZbS3lvDEStzbRxecsfmoQQ0ssg5U8QHAGc1Qbxn4mupL6eLVDbJZNpkCxC2iaO4
8/Ubi0aU5BbDIiSAKwGdvbINu78T+JrTxDd+GILjWNSe2vJEXULaGyW4ZVtbWYI/m+XDybh/
ugMVTgZBYOn8X+Jftcd5NeR2wt7TQJZ7CFYZoXkvLqSGceYASVAwVKtjKqckZDevxyxymQRS
I5jbY4Ug7WwDg+hwR+deH+IPHev6fP4oNjqk9xbpperXFrNNbQIkM9pJHGPJQAuVVndSZSdz
JlQF69Be61r+n+MJ/DL6xcTx3UtljUTBCslkJ0vGYIAmwrm1jVd4YgyHJbgVu/CIOPC1+rzm
dxrWqAzYA3n7bN82Bxz144rjLjxr4lMkenQjUpZ7S5TRr2a1itRK9wTM3nL5u2JSY4YiM4T/
AEoDaSAou+GpNX1X4k+Gb3V7u6tbmPSNUje1VrWQOsd5Ag3mMOAzKUZwj8MgAwNwbZ8RWs7/
ABg0edNRu4ol8P6gxt0WLY2JrYEElC2DuUnDA5jXGBuDcT4T8Ua34e8AWVrbyTaiE8PaFc2y
rHEr232mRoHC52qVVYwwMh+9ncwX7u/out+K77xbpGj3d5d2ECG+kmWdbOW6uo4fsTIJPJLR
xuTNIpC4ypzgEqVvfC/xP4h129tJtXtLuGz1DT2vcXcloBDKGjHlwJExlKYdsmUBgVGcFtor
6le662seLYNBnSCVNdgjcWwt47qWL+zoXKwmVTG8m7b/AKzPyBgCMLjo08VQn4dnWheXG7Jt
fNNsol+0ed5GzZnZv835OuzPOdtcTpHiTxPf6la6DPq11aTDX5NOkumjtZbjyv7Na5CsUTyd
4fHKrxtAOec9hpvirUJvgzB4rNstzqh0QagYI1IWSXyd+0DrgntWLe+JdU0C8uTd6vLqGlaa
bG9u75ooVDQ3DTRSRnaoAWPEc2R823qT/Fk6J4v8XXepQtJbaiY47izEqzfYobfyrry5DvLM
spaNZTGnlggtFgl2JxC2t34l8O+IfEer+Zawa/q4RTboqWsFtBqKZO0BnO1BnJ6IuOdxZr+M
fEtvcalYTajdW58/R5Ip7xLVpoY7q8MUgIiGwLsUEBssMkljkY9L8F317cPrdjfzyXn9l332
SK9kVFa5XyYpCWCKq7laRkO0AZT1yK4Dw/qWs6hdWWmWOrvpMEqa9dStZ2lvuLw6mqJjfGyg
4dsnB3ZJOWO4aPjLULvxD+zbe6pczm3u77w4LyY26qAWaAO6gMGwpyR64PBB5qhrlzqegeO9
WvLXVZ5Xtrfw/bT+dFETdrNe3ELb9qAKQJGYbAvzY7ZB1PDfijxFqPjILNZ3kWlyajeafIs8
lokEaQ+b5bRAP9oaRvLUkMu3axI4G5q3iJdVsPiH4y1TS9QvHntvDlncx2YSEo+2a6PljKbu
fLfBLZzK3OAoXJtfiPrty2qS2+bryLS+1+0hhhG2awEey1jc4zudyz/L83yEcgfN6H4Rvb46
vqmmXl/JqkVvDbXMd86RruM3mExgRgDChFI4zhxknqePN7f6r408IX97eSog8Q6jZpppRAsI
htr2NXzt3lmVQxyxGHGAOppeEPEOq2mieBLm6u1g0OfS9OidLKG3AWeYmMedFgMsbExqhiwA
27cCo4h+HZ1u3v8Aw/pNt4ivPsV1d69dXQlt7dnk8jUUUKpEY27i7ljz/rG27fk2RaLLd3vi
LSpodTGlSx23iNvNgghAITVI/lKsu3BCgscbjgnOSWrSs/HesXfhvU9QlmFncnVtFggt3jQN
DHcx2LzRYIyT++m65IycEYGKvhVbrTLfQEkvZtQM3jXVIibqGAsAo1DJQrGu1mZdxIxyzAYU
7abe+MvEkWi6JdQ6i/n65b2l5IDBERpjPe2cLQgbASCtxKvz5bMZII7aB1bxWLrUdPt9Vur2
PS9Slt5JIEs0v54xb2syttkVYmRTNIGChWx5eDnJb0jw7q1prWj2N7ZXSXKXFtFcq4XYWR1y
rFDyueeD/SvN/FdrY6d4j1nxDcC11aOzuIpp2Ezxahpm2OM7ICAd6NtVvLG3dvcZbOKifxjr
2mWV1qwup9XJ1PWLJdNWGMCKO1+1PEy7EDk/uY4zuJzvXv1l0rxH4nnkg067e/tYdQmtlj1G
4Ng1xAJUndmVIWdBHmKNULgkmQg7sZqh8UL29/sd47fXI7i4j8Na8zalaRRCQvA9uNobDbDw
UcJt5yRtKrt2vDMk3hnxFqWm6ZpNzq0VrpOlqkdlDZwSgM94SzEmFNo2gbR0JyF5Y16epyoJ
BBPY9qz9Q0PSdSuDPqOl2N3OYWtjJPbpIxib70eSM7T3XoaTU9B0jVUuE1TSrC9W4VEmFxbp
IJVQlkDbgchSzEZ6FjjrSDQNH8lof7J0/wAlopoWT7Mm0xzNulQjH3XYAsOjHk5q/PBDPbvb
zxRyQSKUeN1BVlIwQQeCMdqoWugaPaWv2a00nT4LbzI5vKitkVN8e3y2wBjcuxNp6jYuOgqO
18MaDaTzzWuiaXDNceZ5zx2katJ5mPM3EDndtXdnrgZ6VdtdOsrTTk0+0s7aCwRPLW2iiVYl
T+6FAxj2qtp/h/RtNtra307SdPtLe2lM8EUFskaxSFSpdQBhWIZhkc4YjvV27tLa8REvLeGd
EkSVFlQMFdGDKwz0IIBB6gjNUrzw9ot9p8lhe6Rp1xYyStO9tLbI8bSMxYuVIwWLEknrkk1K
+j6Y5Yvp1mxYQqcwKciJi8Q6dEYll/uk5GDUWo+HtF1OG5h1LSNOvIbmRZp47i2SRZZFUKHY
EHcwVVAJ5wAO1TSaRpsrO0un2js4iDFoVJIiYvEDx/AxLL/dJyMGl0/TbawlvpbWMJJez/aZ
zx88mxUz/wB8oo/CqsnhrQpbi7nl0XTHnu0dLiRrWMtMrhQ4c4ywYIoIPXaM9BVi90jTL8XQ
vtOs7kXcaw3AmgV/ORSxVHyPmUFmIB4G4+pqWw0+0020FrptrBZ24LMI7eNY1BYksQAMZJJJ
9SazLDwxp8GlXljfINUS+kMt699HG5unKqu6RQoQ/KqjAUDCjircehaRGNPCaVYKNOyLILbo
PsvGP3fHyccfLjiprzTLC9ubW5vLK1uLi1YtbyyxK7QkjBKEjKkjg4pkOj6ZBGY4NOs44zbp
abUgUDyEzsiwB9xdzYXoNxwOabp2iaVpq2y6dpljaLbI8cAgt0jESuVLquB8oYqpIHXaM9BT
rLSNNsLu6u7HT7O2urshriaGFUeYjoXYDLH60y+0PSb+C7hvtLsLmG7cSXEc1ujrMwUKGcEf
MQqqMnsoHappdNsZdMbTZbK2fTmj8k2rRKYimMbdmMbcdsYqvYeH9G04RDT9I061EMglj8i2
RNjiPygwwOD5fyZH8PHTirtpaW9lZw2lnBFb2sKCOOGJAiIoGAqqOAAOMCqcGgaPBplxp0Gk
6fHp9yWM9qlsgil3fe3IBg575HNOuNE0q51K01C40yxlv7QFbe5kt0aWEHqEcjK/gaeNJ05U
hVdPtAsMsk8YEK4SSTdvdeOGbzHyRyd7Z6msS88BeG5tNSxttIsrC2E9vOy2VtHEH8mYTIjA
LgoWzkf7TYwTmt/TrC00yyis9Ntbe0tIhtjgt4xGiD0CgACmQaVp9vKstvYWkUiiVVdIVUgS
uHkAIH8bgM3qRk5NPSws49NXT0tLdbBYhAtsI1EQjA2hAmMbccYxjFVYdA0eCEQw6Tp8cSrC
gRLZAoWFi8QwB0RiWUfwk5GDUyaRpseqvqiafZrqcieW92IVEzJ/dL4yR7Zp02mWE2ox6hNY
2sl/HGYUuWhUyqh6qGxkKe46U2z0rTrJkaysLS3ZIEtVMUKoVhTOyMYH3F3HC9Bk4p2maZYa
VbtBpdla2UDOZDHbRLGpYnJbCgDJPU1CdD0k6sNVOl2B1MYIvPs6ecMKyj58bvusw69GI7mm
L4e0VZtOmXSNOEunJ5dk4tk3Wq4xtiOPkGOMLin2mh6TZ38l9aaXYwXsrOz3EVuiyOX27yWA
yS2xM+u1c9BUV14a0K7SJLvRdMnSKR5Y1ltI2COz72YZHBL/ADE9zz1p134e0W81JdQu9I06
e/VUQXMtsjSgKwdRuIzgMAw54IB60+HQ9JhunuodLsY7l5/tTSrboHabaU8wnGd+1mXd1wxH
Q0iaBo6Ncsmk6erXUyXE5FsgMsqMGR34+ZlZQQTyCAabf+HdF1FJU1DR9OuklmFxIs9qjh5Q
qqHORy2FUZ64UDsKuw2VrBcy3MNtBHcSokckqRgO6JnYpPUhdzYHbccdaq3mhaRe6lb6je6V
YXGoW3+oupbdHli/3XIyv4Gqfh7wppGgT3lzY2kRvbueeea6eNPObzZnlKFwASgZzgHoPU81
ND4Y0GGwvLGHRNLjsr1i9zbpaRiOdj1LrjDH3Oank0TSpLdLeTTLF4I7d7RI2t0KrC4AeIDG
AjBVyvQ7RnpVqO0torqS5jt4UuJUSN5VQB3RSxVSepA3Ngdtx9TU1cZrmpX8niq9so9XGi2W
m2EN/wCdJHG0dwXeVXEhccIgjXO1lOZByBjPm/ifxbqWp6R4mh+1XNzoereFtVvrU3CwIMRo
gR4lj+dUYSn/AFpLHAxtwQd/VtXn0DxprmsrNItlY6do0l+iqrb7YyXqOTkZATeJPlwf3eOc
kH0Hwdd3d34esJNVkB1SWBbm4hO3dB5mWCELx8o+UHvtzk8mvKdTsrpP+EwI1W7dpPG+lIgk
SIrExawIYAICSAyrgkjCLxnczaD+LvEstvpum2w1K6uTdarA97ZJZrLJ9jufKjDicpENync+
3B+U7QBkrFD4w8VHSvEesTzlzay6daRabZrbyLC9zBZtK4lPD7DNIVJYJySxK4K974A1DVbz
TdQTXYp45rS7MMbXUls1w8flowaUW7GNXyzDAxwAcDNeX6l8QPEctzE2j39xFZ6rDBdWU97b
25wjahZwBo40+ZYnjuH4lJc8EFCMV0r+IvE1v4wk0+JNQurTTb2zsJZ52sYYLiOVIjJPJkrL
5mZG2rEu0lduCSQu38StZ1PQ5LC+trtrfR7aKa51D7OsTz7EKYfZJ9+FVLlwhEn3Np6g8v4y
8Y69puiavq1jdyrIz6pZxWZhiK2gtre4kjuR8u4kmGMkOSuJV4HdviLWPE+k2/i+SLxLdSHQ
9Ig1qLfaW/715BcZhbEf+pHkDgYk+Y/vK1vDfijxFqPjILNZ3kWlyajeafIs8lokEaQ+b5bR
AP8AaGkby1JDLt2sSOBuaLx94y1fw94qNjBMi2iiDVZZJYwQlhHvF2q4GSQVjOTyPN46Yqi3
i3xC2g3Ootd3FvLZaJHr0VvJBEGvmmedltWGwkBFSOP5MPlxkn+J1hq/iW/1HTc+IrqCPVNe
1TSTEtrbkW0MBumRkJjJMgECrliy4PKk81lR+OvF0sM0VpDe3k+mQ3EvnobKCK7aO9uYB9oa
Zk2rtgQsYQCGcnCjap6DRde106vpV3c6vLcWt94k1HRjZNBEsaQxNeGNgyoH3jyEXJbBGcgn
5qsfFPxJr2hapBY6BMPtmq2jDT1lhDRJPBIryAkDOXhZuuQPLyBnOcDTtS1Dxf4q0fV7HVrv
TobzSdVns5YoIjItstzaLGAJEZfm2h8spOGxxxi9oPjTXdT0jS9bllKOW0mB9OiiTy7oXccD
SSgkFxtMz4wwGImznqOq+IusXVglnZaXdXcOo3CyzqtqsAYxxBd7M8+UVAXQHgsdwxjrXBjx
x4nutOGsRXTeVHoOjXz2NrbxHfPePLG7hpOiKMPgsB+7XLBd+70P4f32r3tjqUOtx3Mctrde
TC93JbNcvH5aNmUW7NGrbmYYGMqFOBmvOvDmo6ho/hCHTrHV9XudSu9S1e4UpHaKY4ob2RZH
Z3QIqFmUt8rMTIQm0D5aU2q3GuWU2rXgQXV9p3g+6lEYIUO9+7HA5wMk1oa/448Vw2fiS/tY
Ly1gt11WBHnayEEBtopzFJEu4zvIWiQlWUrtYkDaMt1vxCtb7/hSHieO+1Wea9Oj3U0tykUa
Fv3bOYwu0gJj5O7bf4t3zVyfiubVtC1bxJqmna1dLd6R4TsrtmkhhY3jJJesFlGzAU452BD6
EVtXHi/U/wDhP9PgsbmebSLu9u9PcSpAsIeCCZ28oD96WWSLazMdp5AXoas/CXxBrOqNbQ63
qDag1z4e0zWPMeGOMpJOJQ6gIoG390p5yclucYAqeN/FOueF9W1jU55559Jg2w2dvZrBLCZW
jXZFOpAnWV5WwrKSm0rkDk0zVfEWvWAm0631eS5ZrjRmTUjBCSou7vy5IgAoQgIoI4LASDJJ
wTnP4t8SaRZW+pyalcari/1fTTYtbRATCzju2jf5EDeaxtkBwQnzHCA4Ndf8N9W1u/ub6HWk
uzALeC5glvZLPzmMhk3AJbOwEQ2ptLcnLAk4zWDe634hn8X3Npb67Na2kviM6KkaW0LeTEdN
W53qWQkuHU4LZXDHKtxjF/4TfxbLavDZR3t3dafBdy/aEFlDFdNFeXFuouGmZAq7YELmEAgv
n5RhT0Nv4k1seOmSTUC+nP4jOjrZGKPYkR0wXO4OF3FhIOOcYZgQfl2+kSLa6jZSxOIbm0mV
opFOHRxyrKex7givBrzwnoenWHjO40nSdOsby28WabbW08NsgaCMyac21cDhdzMcdMk+tdT/
AGrqcXifT9Jvr7+0Tp/ihbNLu6t4fNaN9Jkn52IqqwZyNyBTt4OctnX+Hmtas+p/2Z4nvp59
TuLQ3seFge1lRWRXe2kiAbyw0igLKN/I5bk1iahqF/qnijwxf3d3KqReKLuyj0zZGFQQ294i
yA7Q+XUBuSVw64A6mpc+OfEVjoWmX6NcahNrWnR3slukUKnS3a4toii5CggCeT/Wt96E5IXO
20dZ8ZSQIjSX0EdlcTLLGkunPqc8apAyPIgLQ7R5ku9UKPgRkY3YPT+KvEFxL4H0TVfD2oGP
+07vTEjuxAPmhuLiJS2xwcZRzweRnsawtK8Q63qf2LSptXksikurLLqohi3S/Y7oQxqwKFAX
Qlmwq/cbbt7J8M7i+1jx3qOt31xdwSXvh7SLmXT2WMRxtJ9pO37m/wCUhiMtn52zn5Qp4w1j
UrHxjrcWmXEdpK//AAj9sJ1t42cLPfTxyZJXLDaSAD0ySMEk1nnxlr1raLbTX881zqF1daHY
3Agh3Lcw35t1mKhQC5ifzGGNn7hiFHIOhd+LdSfx3Y2tnc3E2jXt5d6c/mpAsQeCCZm8oD98
WWSLazMdp5AXoapfC7U7mzs9KFtp0uomPwZociwWqwrO5Y3Cn55GQEADOC+BzgZJz65aSvPa
wyywS20kiKzQylS8ZIyVYqSuR0OCR6E1Xv8ASdO1Ge1n1CwtLqa1fzLeSeFXaFv7yEj5T7iq
cXhXw9C100Wg6SjXSyrcFbOMGYS48wPx8wfau7PXAznFJr3hux1mKSKbMMdwqxXghjjBvIV3
YgkYqSY/nY4BB5POCQb1vptrBqt3qMcYF3dRxRSvgcpHuKD8DI/51HJoekyXk13Jpli93M0T
STNboXcxsGjLNjJKsAVz0IyMU270DR72yazvNJ0+4tGma4MEtsjxmVmLl9pGNxYlieuST1qw
unWSLdKtnbKt0QbgCJcTEKE+fj5vlVV57ADoKNL06x0myjs9Ls7aytI87ILaJY0X6KoAFZ8H
hTw7byvLBoOkxSPIZWdLONSzl0csSByd8cbZ65RT1Aq7PpGm3Gp2+o3Gn2cuoW6lYbp4VaWM
HqFcjIB9jSappGm6t9n/ALU0+zvfs0gmg+0wLJ5Ug6Ou4Haw9RzTJ9C0m4ubu4n0uwlnvIfs
1zI9ujNPFjHluSMsuCflPFS3Glafci6FxYWkou4Rb3AkhVvOiG7Eb5HzKN78Hj5j6mkTSNNj
1V9UTT7NdTkTy3uxComZP7pfGSPbNLe6ZYX7O19Y2tyXgktmM0SvmF8b4zkfdbauV6HAz0pt
3pGm3ktnJd6fZzyWbb7Z5YFYwHGMoSPlOPTFOj0vT42haOxtVaGZ7mMrCo2Svu3yDjhm3vlh
ydzZ6moJvD2iz/Z/P0jTpPs0zXEG+2Q+VKzFmdePlYsSSRySSanTS7BPK2WNqvlTvdR4hUbJ
n3b5Bxw7b3y3U72z1NSz2ltcT281xbwyzWzF4XdAzRMVKkqT0JVmGR2JHeobXSdOtBbC1sLS
AW0BtoPLhVfKiO3Ma4Hyqdi/KOPlHoKjh0LSYLiynh0uwjnsofs9rIlugaCLGNiHGVXAAwMD
in6ppGm6sLcarp9nei3lE0IuYVk8uQdHXcDhh6jmi30fTLaJorfTrOGJoEtWSOBVBhQMEjIA
+4oZsL0G44607SdL0/RrJLPSLG1sLNCSsFrCsUaknJIVQByapT+FvD08hkn0LSpJDc/bCz2c
ZJn6ebkj7/H3uvvViPQtIjiWKPS7BY1SGMItugASFt0KgY6Ixyo/hPIxTbjw/o1zd3V1caTp
8tzdQm2uJntkZ5oiMGN2IyykE/KeKvywxTQPBLGkkDqUaNlBVlIwQR0Ix2rPi8PaLDZyWkOk
aclrJbi0eFbZAjQDdiIrjBQb3+Xp8zepoXw9oq6pJqa6Rpw1KRxI92LZPNZghQMXxknazLnP
RiOhqzZaZYWJQ2Nla2xSCO2UwxKmIUzsjGB9xdzYXoMnHWo5dF0uXVo9Ul02yfU412JdtAhm
VfQPjcB7ZpttoWkWtr9lttKsIbYzi58qO3RU80MHEmAMbgwDbuuQD1qVNL0+MxFLG1UxTSXM
ZEKjZK+7fIOOGbe+W6nc2eppmk6NpmjrOukabZWCzyGWUWsCxCRz1ZtoGT7mn/2Xp/2jz/sN
r5/n/avM8ld3neX5fmZxnfs+Td128dKrXPhzQ7pLdLrRtNmW2ma5hElqjCKVmLtIuR8rFiWL
Dkkk9as/2Xp/2jz/ALDa+f5/2rzPJXd53l+X5mcZ37Pk3ddvHSprO0trKDybK3ht4dzP5cSB
F3MxZjgdyxJJ7kk1C+l6e6zq9jass8yXMoMKkSSpt2yNxyw8tMMeRsX0FB0uwNz9pNjam484
XPm+Su7zRH5YkzjO7y/k3ddvHTimaboul6XPczaZptlZzXLb53t4EjaVvViANx9zTX0LSH1Z
dVfSrBtUXG28NuhmGAVGHxu4DMOvRiO9Og0XS7dr1rfTbKJr47ropAim4OMZkwPm49c1Vfwr
4efTbfT30HSW0+3ffDbGzjMUTdcqmMA+4FaVxaW1zCkVzbwzRI6SIkiBgrIwZGAPQqwBB7EA
iql1oOkXdp9lutKsJ7Xzjc+TJboyeaWLmTaRjcWJbd1ySanOm2LalHqLWVsdQjjMKXJiXzVj
JyUD4yFzzjOKSfS7C4neeextZZnMRaR4VZmMTF4skj+BiWX+6SSMGkGk6cDCRp9oDDO91ERC
v7uZ92+ReOHbe+WHJ3HPU1Avh7RV1STU10jThqUjiR7sWyeazBCgYvjJO1mXOejEdDVmy0yw
sShsbK1tikEdsphiVMQpnZGMD7i7mwvQZOOtW68m+NV7f3eieNNNS8lsLKx8PG7wiIRemQTo
yEspIVRGv3SDmQZOOCat4o1S68ZW1hp2oXi6VqFze6Y0vl2ypE8NvOzGEENIXWSLaWfKHkBe
hrnNB1/xJpPgjwvYaKNTuza+F7TU0kzYxwyMyECGZ5imIUCKCY8uAwLMT970D4wW8154Z0hY
L65sWOuaXl7cRsebuID76sPlJDDjqozkZB57Sr/UNJ+IGpmC8kktL/xSdPntWjTD/wDEojl8
zdjcHzCoABC4LZByCNH4X+J/EOu3tpNq9pdw2eoae17i7ktAIZQ0Y8uBImMpTDtkygMCozgt
tGT4q+0WPxF8U6qmsX0M9vpumW9mkVrbTujXNxNH5UPmKNrOyIMs23LZfcFULb8M+JNd1+20
jTrjUpdOmdtUEuoxpA7ubS5WJEOUMZLKxZioGdjbdo6aXwuimPibxzdSaxLqUc2oW7KyrEIW
3WNs4dNq5xhgoyx+VVzlss3KeILK6jb4hsNUu5C/inRhGsqRbYmL6ewYbUBO0MqjJPyouctu
Y6kviPWY21Xw+utajcapa6lLDb3MUVpHPJBHbW0rvI0iCFVVrgAkJkgrgZy1Hwivb/XvFt3r
9/fzmW+8N6Rcy2qpGIQ0n2knHybwAVYj5v8Alo2cgKFveNPFmpWPiy2h0i6uGtoNTsdOvIyk
At1NxJECp3ZleTZKGGzCjI3buRWl8GLSe28G3An1G6vC2q6lhp1iBTF7OpI2IvUgsc55Y4wM
KOF8PabenT/BlumuX4nm8VayEumjgLw4XUFJUeWFJbBY7gwDMcADCiz/AMJ/4q1DSNIurCyu
XuP+EftdXcwNaRW080m8OszXDgrENg5j+Yb+eMBu++IV9f20/he003U303+0tV+xzTxxxu3l
m1uHwvmKyg7o0IOOo7jIPMWGua7qGua5osuuT2MOgp5kepiC3zqXGTvDIVAQ/K+wIcngr0qr
4f8AGGv38VzrNxdyqyatp9kNEEUW1Y7mC0L5O3zNyGaVgd2PkbOR0yvFPinVNR8H6xZXd4si
T6L4qM8floD/AKPceVB0GRtQsvv1OTzXQeJ/FmpWOv6dFpF1cNbwX+n6deRlIBApuHiBUlsy
vJslDDZhRkZ3ciub0u9v/DfhTQruKebV5017XZUiuYYS5aKPUWCoVRSpdkySOcuwGFO2t3xB
r/iDR5dMsrPX5L9tUeylN49vARaiS9t4TGoVQCjpM+N2W+Q/N3HY+Ar2/nk8R2GpX0t+2lam
bOK5mjjSSRDbwS/OI1VMgysOFHAHU5J8u0zxN4hsNPurLQLW9f7G+p6gGja0SCZzqV4uyd7h
1IjGwFjH8w3gkjgN02qeM9asb7XbGDzrq90OG+1OSMRx4uIfKV7aI4Gdu6YqCuGJtmyTzuzr
fVtavvE3hSDWY7sQx6xDPby3slmZ38yxv9w2WzsojG1dpbk5IydpNeyQyxzpvhkSRMkbkYEZ
BwRkehBFeEReKfFkXg/T9VfxJcS3Fz4SuPELq1pbhVmt1gIjUCMHY/mnfkk8fKUrpdG8W+I9
Q8TNIbS8i01r66sXWdrRLdEiSQo8Q3/aGkYohwV27GJAwNxm+G+t67dXvhQaxq8morrnhv8A
tWVJIIoxDMv2Yfu9iqcN57FgxbkDbtHFO8Z+LdRsPFtrFpNzcPbQanY6deRFIFt1NxJECpLf
vXk2Shhs2qMjO7kVhweJvFk32VRd6pef2jfaokX9nW9kjW8dpdPGiZnKoSwPOSW2xDaAd7nf
+Ilxe6t+z9rN3euLO/n0Jp7gWskcqB/K3Ogb5lKHlcjseCDg1V8TeJtV0jxDp9pp2pXt9Faa
jYaZfNPHbJEzXEkQbfhQ7S7JQ48sIi5GQeRXNafqdxoy2WqWdubq6s7LxbcRQjJ8x01GNgvH
PJArTXxD4vuL/SdLF7eacl9qEEa3l2thLcNFJa3cjhY4WdFUGGMozDJOQd4Bz1PxKs57jX/h
8YdRu7XbrbKRCsR3/wCh3JydyNzhWXjAxI3GdpXkNF1q88Mst/NrDx6Pda/rsVxbSQI0UCRN
ezmUEKJCwMI43bdpI255p6eLvEwk1TT3vbq3lS70UQzXcVs86JeXbRyKViGwLsUbQcsMnLE4
x3ngu+1LWPCV8s94zahb3l/p8d4Y0DN5NxLEkjKBt3YRScKFzngDiuD8M/ELXtd1vTLZy0EW
rSwC1jjhVnjFtGXvg5IwAZAIvbIIIJyG33jHxJHomiXMOov9o123tLuQG3iI0xnvbOFoQNgy
CtxKvz5bMZII7X21nxHp819I/iC7vItK8SWejiKW2twbqKf7LuaUrGvzL9pYLs2D5Ru3c1j2
/jjxfc6HaXzJd6eupLZyiS7+xMIHkvraJooY0YyMmyaQEyqGUgcqSAPRvA2p3bS6/p2r6k17
Jp2q/YYLm4WOOWZTbQzYYIqqWBlcDao+VR1OSeuooooooorO1fQ9J1oRjWNLsNQEe4ILq3SX
buGGxuBxkEg+opqeH9GTVX1NNI05dSdxI92LZBMzBSgYvjJO1mXOejEdDUJ8KeHjBawHQdJM
NrMbi3jNnHthlJyXQYwrZ5yOc1oalYWeqWUtnqVpb3lpKMSQXEYkjcdcFSCDUaaTpscqyJp9
msizfaQwhUES+X5XmA4+95fybuu3jpxRZaRpthd3V3Y6fZ211dMGuJoYVR5iOhdgMsfrReaT
pt6LsXmn2lwLuJYLgSwq/nRqWKo+R8ygs2AeBuPqary+HNEm09bCbRtNksVlM62zWqGMSFix
cLjG7cSc9cnNWodMsINQmv4bG1jvpkWOW5SJRI6L91WYDJA7A9Kim0PSZrya7m0uxku5vL82
Z7dC7+WwaPc2MnawBXPQgEVHe+HtFv23X2j6dct9oF3ma2Rz5wUKJeR98Kqjd1wAO1SWuh6T
aXFtPaaXYwT2sH2WCSK3RWih/wCeaEDKpwPlHFMuvD+jXmprqN3pGnT6goRVupbZGlARw6gO
RnAYBhzwQD1qzY6bY2ElzJY2VtbSXUhmnaGJUMrngu5A+ZuOp5qGDQ9Jt7o3MGl2MVw05ujK
luiuZipQyZAzvKsVLdcEjoaZL4e0WWGwil0jTni0/H2NGtkK22BgeWMfJgcDGK5v4lWVrqOp
eCLTULaG6tJtbZJIZkDo6/YLvhlPBHsa6CfwzoNxZ2NpPomly2liwa0he0jZLcjoY1Iwp+mK
5vwTpeny+MPG2oS2Nq+oQa15cVy0SmWNTY2mVVyMgH0Brp5PDmiSXF3PJo+mtPdo8dzI1qha
ZHCh1c4ywYIoIPUKM9BRc+HtFutRTULrSNOmv0VEW5ktkaVQjB0AYjOFYBhzwQCOakg0PSbe
6NzBpdjFcNOboypbormYqUMmQM7yrFS3XBI6GorPw3odlHNHZ6Nptuk063UixWqIHmVgyyMA
OXDAEMeQQDV+C1t7eS4kt4IonuJPNmZECmR9oXcxHU7VUZPZQO1ULnw5od0lul1o2mzLbTNc
wiS1RhFKzF2kXI+VixLFhySSaupZWqXk12ltAt3MixyzCMB3Rc7VZupA3NgHpk+tVLLw/o1g
E+w6Rp9tsnN0vk2yJtmKlTIMDhyrMN3XDEd6j8KW0FpocMdtEkUbSSylUGBveRnY/izE/jUx
0LSTax2x0uwNvHatZJF9nTYtuwUNCBjAjO1cr0O0ccUq6JpS6s2qLpliNTaPyTdi3TzjH/c3
43bfbOKlttMsLU2ptbK1hNrAba3McSr5MPy/u0wPlT5E+UcfKvoKr3Xh/RrzU11G70jTp9QU
Iq3UtsjSgI4dQHIzgMAw54IB60Xvh7Rb/TW0++0jTrmwaRpjbTWyPEZGYsz7CMbizMxOMkkn
vV6W2gltWtpYYntmTy2iZAUK4xtI6YxxispPCfh2Oe3mj0DSVmt40ihkWzjDRIjB0VTjgKwD
ADoQCOavQaXp9vLHJBY2kUkfm7GSFVK+a4eXBA43sAzf3iMnJqCy8P6NYBPsOkafbbJzdL5N
sibZipUyDA4cqzDd1wxHerGpabY6pCkOp2VteQpIsqpcRLIquvKsAwOCOx7U0aTpwEYFhaAR
zSXCfuV+WWTd5jjjhm3vk9TvbPU1UsPC+gafCIbDQ9KtYgY22Q2kaLmNzJGcAfwuxYejEkcm
tK1tbe0jaO0gigRpHlZY0Cgu7FmYgdyxJJ7kk1BBpOnW80Mtvp9pFLCZTG6QqrJ5rbpdpA43
sAzY6kZOaiTQNHRrlk0nT1a6mS4nItkBllRgyO/HzMrKCCeQQCOlTPpenv5u+xtW82dLqTMK
nfMm3ZIeOXXYmG6jYuOgqBPD2ipNcyppGnLLdSJNO4tkDSyIwZHc4+ZlYAgnkEAjpU50rTzP
55sLQzfaPtXmGFd3nbPL8zOPv7Pl3ddvHSrlFFFFFFFf/9kAAAA=</binary>
</FictionBook>